自己相似性を用いたセグメント量子化による音声符号化
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概要
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音声信号の線形予測分析においては,短区間において信号を準定常とみなして分析を行うことによりモデルパラメータを得るが,そのパラメータの時間変化を観測すれば明らかなように,時間的な冗長性を多く含んでいる.こうしたモデルパラメータの時間的冗長性を除去することにより,更に高度な音声情報圧縮符号化が可能であると予測される.本論文では,線形予測係数の一つであるLSP係数に対して,LSP係数が有する時間的な自己相似性に着目し,ユニバーサル符号化の一つであるLZ符号化を応用することにより,LSP係数を効率的に情報圧縮符号化する方法を提案する.抽出されたLSP係数の時間変化パターンは,時間的な連鎖系列,いわゆるセグメントとして抽出され,これに対して提案方式を用いて学習を行うことによりセグメント符号帳を得る.このセグメント符号帳を用いてLSP係数のセグメント量子化を行う実験を行った結果,Split-VQや多段VQといったフレーム単位での量子化法に比べ,ひずみ/符号化速度の観点から大幅な性能改善が得られ,また,フレーム間の時間的な相関を利用する符号化の一つであるMA予測VQと比較した結果,ほぼ同等の性能を得ることができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-07-01
著者
-
牧野 正三
東北大学大学院工学研究科
-
木幡 稔
千葉工業大学情報ネットワーク学科
-
木幡 稔
千葉工業大学
-
牧野 正三
東北大学大型計算機センター:大学院情報科学研究科
-
木幡 稔
東北大学 大学院 工学研究科
-
鈴木 基之
東北大学情報科学研究科 東北大学 大型計算機センター
-
三ッ屋 郁哉
東北大学大学院工学研究科
-
三ッ屋 郁哉
東北大・情報
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