Статистическое компрессирование аудио сигналов. Вологдин Э.И. - 38 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

СПбГУТ | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

38
ма/разность. Однако, такое матрицирование осуществляется с потерями, так как инверс-
ная матрица реконструирует исходный сигнал, но без округления ошибок.
MLP кодер преобразует обычную матрицу в каскад афиновских преобразований. Ка-
ждое афиновское преобразование модифицирует отдельный звуковой канал путем сум-
мирования квантованной линейной комбинации с другими каналами (рис.34). Если кодер
выделяет конкретную линейную комбинацию, то декодер должен добавлять ее обратно.
Реквантователь
Q
в этой схеме обеспечивает постоянство числа разрядов входных и вы-
ходных кодовых слов, что необходимо при различных вычислительных платформах, по-
ступающей информации.
6.4. Кодирование с предсказанием
При таком кодировании значения будущих выборок предсказываются. Для декодиро-
вания необходимо, чтобы правила предсказания передавались в месте с разностным сиг-
налом между фактическим и предсказанными значениями сигналов . Эту функцию вы-
полняет декоррелятор, который так назван потому, что когда он оптимально адаптиро-
ван, отсутствует корреляция между передаваемым разностным сигналом и его преды-
дущем значением.
Полезно рассмотреть, как предсказатель действует (по Шенону) в частотной области.
На рис.35. приведен спектр короткого музыкального теста. Если это спектр плоский, это
значит, что линейный фильтр предсказа-
теля осуществляет полную декорреляцию
цифрового потока. Однако, как видно из
рис.35, спектр далеко не плоский. Это
значит, что необходимо повысить его
вычислительную способность (усиление)
декоррелятора, чтобы спектр стал более
плоским.
В предельном случае полного отсутст-
вия корреляции передаваемый разностный
сигнал с плоским спектром является бе-
лым шумом. В соответствии с теоремой
Gerson-Graven уровень оптимально де-
коррелированного сигнала определяется средним значением спектра исходного сигнала,
представленного в децибелах как линейная функция частоты.. Как видно из рис.35 , это
среднее значение в децибелах значительно меньше мощности исходного сигнала, следо-
вательно, скорость цифрового потока уменьшилась.
Как доказывается Шеноном, это уменьшение мощности определяет передаваемую
информацию. Степень, до которой музыкальный отрывок может быть декоррелирован
(«побелеть»), зависит от его содержания и сложности фильтра предсказателя. Теоретиче-
ски при конечной сложности фильтра эта степень достигается предсказателем на энтро-
пийном уровне. Однако, все коэффициенты, которые определяют этот декоррелятор,
должны передаваться к декодеру, также как сигнал ошибки предсказания, для восстанов-
ления корреляции и реконструкции сигнала. Поэтому чем точнее работает предсказатель,
тем большим числом коэффициентов он определяется и тем меньше возможно снижение
скорости цифрового потока. На этом основании приходиться удовлетворяться некоторым
балансом между сложностью предсказателя, качеством его работы и достижимой степе-
нью компрессирования.
В большинстве известных схем компрессирования без потерь в качестве предсказа-
теля используются FIR фильтры с конечной импульсной характеристикой, которые позво-
ляют значительно уменьшить скорость цифрового потока на звуковом материале CD
дисков. Однако, IIR фильтры, с бесконечной импульсной характеристикой , имеют пре-
имущество, когда важно контролировать высокие скорости цифрового потока и когда у
Рис.35. Спектр сигнала ошибки предсказания

Страницы