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Die
vorliegende Erfindung betrifft die Audiokompression und insbesondere
Verfahren und eine Vorrichtung zur Kompression von Audiosignalen
unter Verwendung einer auditiven Filterbank, welche die Reaktion des
menschlichen Ohrs imitiert.
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Analoge
Audiosignale, wie etwa jene von Sprache oder Musik, werden fast
immer digital dargestellt, indem die Wellenform wiederholt abgetastet
wird und durch die resultierenden quantisierten Abtastwerte dargestellt
wird. Dies ist als Pulscodemodulation (PCM) bekannt. Die PCM wird
typisch ohne Kompression in bestimmten breitbandigen Audiogeräten (wie
etwa CD-Spielern)
benutzt, jedoch ist eine Kompression normalerweise unerlässlich,
wenn das digitalisierte Audiosignal über ein Kommunikationsmedium
wie etwa ein Computer- oder Telefonnetz übertragen werden soll. Außerdem verringert
eine Kompression selbstverständlich
den Speicherplatzbedarf, beispielsweise dort, wo ein Audiomuster
auf der Festplatte eines Computers gespeichert werden soll.
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Es
sind zahlreiche Audio-Kompressionsalgorithmen bekannt, wobei die
allgemeinen Grundsätze
sind, dass die Redundanz in dem Datenstrom verringert werden sollte
und dass keine Informationen übertragen werden
sollten, die bei Empfang für
den Hörer
unhörbar
sind. Eine gängige
Methode ist die Anwendung einer Teilband-Codierung, die darauf abzielt,
die Frequenzreaktion des menschlichen Ohrs durch Unterteilen des Tonfrequenzspektrums
in eine große
Anzahl von verschiedenen Frequenzbändern zu imitieren und dann
Signale innerhalb dieser Bändern
unabhängig
voneinander zu quantisieren. Einer solchen Methode liegt zu Grunde,
dass die Frequenzreaktion des menschlichen Ohrs durch eine Bandpass-Filterbank
angenähert
werden kann, die aus überlappenden
Bandpassfiltern („Filter
für maßgebliche
Bänder", ["critical-band filters" (engl.)]) besteht.
Die Filter sind bei einer linearen Frequenzskala nahezu symmetrisch
und weisen sehr steile Flanken auf. Für niedrige Mittenfrequenzen
ist die Filterbandbreite ungefähr
konstant bei etwa 100 Hz, während
bei höheren
Frequenzen die maßgebliche
Bandbreite mit der Frequenz zunimmt. Gewöhnlich sagt man, dass fünfundzwanzig
maßgebliche
Bänder
erforderlich sind, um Frequenzen bis 20 kHz abzudecken.
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Bei
einem typischen transformierenden Codierer hat jedes der Teilbänder seine
eigene festgelegte Maskierungsschwelle. Der Codierer verwendet gewöhnlich eine
schnelle Fouriertransformation (FFT: Fast Fourier Transform (engl.)),
um Unterschiede zwischen dem wahrnehmungsmaßgeblichen Hörschall,
dem nicht wahrnehmungsmaßgeblichen
Schall und dem in dem System vorhandenen Quantisierungsrauschen
zu erfassen, und stellt dann die Maskierungsschwelle entsprechend
dem vorher festgelegten Wahrnehmungsmodell passend ein. Einmal gefiltert
werden die Ausgabedaten von jedem der Teilbänder mit einer Bitauflösung, die gerade
ausreicht, um einen adäquaten
Abstand zwischen dem Quantisierungsrauschen und der Maskierungsschwelle
für jedes
Band zu bewahren, erneut quantisiert.
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Ein
nützlicher Überblick über derzeitige
Audiokompressionstechniken kann "Digital
Audio Data Compression";
F. Wylie, Electronics & Communication
Engineering Journal, Februar 1995, S. 5 bis 10, entnommen werden.
Weitere Einzelheiten des Maskierungsverfahrens sind in "Auditory Masking
and MPEG1 Audio Compression";
E. Ambikairajah, A. G. Davies and W. T. K. Wong, Electronics & Communication
Engineering Journal, August 1997, S. 165–175 beschrieben. "A simple wavelet
based perceptual audio coder";
F. Mujica u.a., ICSPAT 1996, S. 1933–1937 diskutiert einen auf
einer Baumstruktur beruhenden Algorithmus zur Filterbank-Erzeugung. "High quality low
complexity scalable wavelet audio coding"; W. K. Dobson u.a., ICASSP 1997, offenbart
einen Codierer, der eine Wavelet-Zerlegung benutzt, wobei eine im
Voraus berechnete Baumstruktur entsprechend der Abtastfrequenz ausgewählt wird. "High-quality audio
compression using an adaptive wavelet packet decomposition and psychoacoustic
modeling"; Srinivasan
P. and Jamieson L. H., IEEE Transaction on signal processing, Bd.
46, Nr. 4, 4. April 1998, offenbart eine Filterbankstruktur, die
sich entsprechend der zur Verfügung
stehenden Komplexität
des Decodierers anpasst.
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Von
verschiedenen Forschern ist eine große Anzahl von auditiven Filterbänken entwickelt
worden, wovon einige genauer als andere auf die gemessenen "maßgeblichen
Bänder" des menschlichen
Gehörs
abbilden. Beim Schreiben eines neuen Codec wird der Autor entweder
eine der existierenden Filterbanken zur Verwendung mit diesem auswählen oder
er kann, als eine andere Möglichkeit,
eine neue Filterbank entwickeln, die für die besonderen Verhältnisse,
unter denen der Codec benutzt werden soll, optimiert ist. Die bei
der Auswahl einer geeigneten Filterbank zu berücksichtigenden Faktoren sind
normalerweise die Teilband-Trennung, der erforderliche Rechenaufwand
und die Verzögerung
durch den Codierer. Eine längere
Impulsantwort der Filter in der Bank wird beispielsweise die Unterteilung
in Teilbänder
verbessern und somit eine stärkere Kompression
erlauben, jedoch um den Peis eines zusätzlichen Rechenaufwands und
einer zusätzlichen
Verzögerung
durch den Codierer.
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Es
ist eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, einige der Probleme
des Standes der Technik zumindest zu verringern.
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Eine
weitere Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist die Schaffung eines
Verfahrens und einer Vorrichtung für eine Audiocodierung, die über einen
breiteren Anwendungsbereich als bisher erzielbar wirksam sind, ohne
ein Umprogrammieren der Algorithmen und/oder ein Auswechseln der
Filterbank zu erfordern.
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Eine
weitere Aufgabe ist die Schaffung eines Verfahrens und einer Vorrichtung,
die über
eine Auswahl unterschiedlicher Abtastraten/Bitraten wirksam sind.
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Die
Erfindung ist in den unabhängigen
Ansprüchen
dargelegt. Weitere, optionale Merkmale sind in den abhängigen Ansprüchen definiert.
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Die
Erfindung ist besonders, wenngleich nicht ausschließlich, zur
Verwendung mit transformierenden Codierern geeignet, bei denen die
Zeitbereichs-Audiowellenform in eine Frequenzbereichsdarstellung
wie etwa eine Fourier-, diskrete Cosinus- oder Wavelet-Transformierte überführt wird.
Der Codierer kann, braucht aber nicht, ein vorhersagender Codierer
sein.
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Die
Erfindung ist besonders bei Anwendungen mit niedriger Bitrate nützlich,
beispielsweise dort, wo ein Audiosignal über ein Kommunikationsmedium
mit einer geringen Bandbreite, wie etwa eine Fernsprech- oder Funkverbindung,
ein Computernetz oder das Internet zu übertragen ist. Sie ist besonders
praktisch in Situationen, in denen die Abtastfrequenz und/oder Bitrate
entweder von Hand durch den Benutzer oder als eine andere Möglichkeit
automatisch durch das System entsprechend irgendeinem im Voraus
festgelegten Schema verändert
werden kann. Wo beispielsweise sowohl Audio- als auch Videodaten über die
gleiche Verbindung zu übertragen
sind, kann das System automatisch das Bit-Budget zwischen dem Audiodatenstrom
und dem Videodatenstrom aufteilen, um eine optimale Wiedergabetreue
am empfangenden Ende sicherzustellen. Die optimale Wiedergabetreue
hängt dabei
sehr stark von der Wahrnehmung des Empfängers ab, so dass beispielsweise
dem Audiostrom eine höhere
Priorität
als dem Videostrom gegeben werden muss, da es für den Empfänger stärker initierend ist, ein unterbrochenes
Audiosignal als ein unterbrochenes Videosignal zu empfangen. Da
sich die effektive Bitrate über
die Verbindung ändert
(beispielsweise wegen Rauschens oder Überlastung), kann das System
automatisch in eine andere Betriebsart umschalten, wobei sich die
Abtastfrequenz und/oder das Bit-Budget, das dem Audiokanal zugewiesen
ist, ändert.
Im Gebrauch passt sich dann gemäß der vorliegenden
Erfindung die Filterbank automatisch an die neuen Bedingungen durch
eine Neubildung der Filterbank in Echtzeit an.
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Die
Erfindung kann auf verschiedenste Weise in die Praxis überführt werden.
Ein besonderer Codec und zugehörige
Algorithmen werden nun beispielhaft mit Bezug auf die beigefügte Zeichnung
beschrieben, worin:
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1a schematisch
einen Codec gemäß einer
bevorzugten Ausführungsform
der Erfindung darstellt;
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1b eine
weitere bevorzugte Ausführungsform
veranschaulicht; und
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2 das
bevorzugte Verfahren zur Konstruktion der Filterbank veranschaulicht.
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1a zeigt
schematisch den bevorzugten Codec gemäß einer ersten Ausführungsform
der Erfindung. Der gezeigte Codec benutzt eine transformierende
Codierung, bei der die Zeitbereichs-Audiowellenform in eine Frequenzbereichsdarstellung,
wie etwa eine Fourier-, diskrete Cosinus- oder (vorzugsweise) Wavelet-Transformierte, überführt wird.
Die transformierende Codierung nutzt vorteilhaft die Tatsache, dass
sich die Amplitude oder Einhüllende
eines Audiosignals verhältnismäßig langsam ändert, so
dass die Koeffizienten der Transformation verhältnismäßig oft übermittelt werden können.
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Bei
dem Codec der 1a stellen die Kästchen 12, 16, 20 einen
Codierer und die Kästchen 28, 32, 36 einen
Decodierer dar.
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Das
ursprüngliche
Audiosignal 10 wird als Eingangsgröße einer dekorrelierenden Transformation 12 zugeführt, die
Redundanz in dem Signal beseitigt. Die resultierenden Koeffizienten 14 werden
dann mittels einer Quantisiereinrichtung 16 quantisiert,
um psychoakustische Redundanz zu entfernen, wie weiter unten ausführlicher
beschrieben wird. Dies erzeugt eine Folge von Symbolen 18,
die durch einen Symbol-Codierer 20 in einen Ausgabe-Bitstrom 22 codiert
werden. Der Bitstrom wird dann über
einen Nachrichtenkanal gesendet oder, soweit erforderlich, gespeichert,
wie durch das Bezugszeichen 24 angegeben ist.
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Der
gesendete oder wiedergewonnene Bitstrom 26 wird von einem
Symbol-Decodierer 28 empfangen, welcher die Bits in Symbole 30 decodiert.
Diese werden an eine Rekonstruktionseinrichtung 32 weitergegeben, welche
die Koeffizienten 34 rekonstruiert, wodurch die Anwendung
der Rücktransformation 36 möglich wird, um
das rekonstruierte Ausgangs-Audiosignal 38 zu
erzeugen. Es kann sein, dass in der Praxis das Ausgangssignal dem Eingangssignal
nicht genau gleich ist, da der Vorgang der Quantisierung selbstverständlich unumkehrbar
ist.
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Die
psychoakustische Reaktion des menschlichen Ohrs wird mittels einer
Filterbank 15 modelliert, die den Frequenzraum in eine
Anzahl verschiedener Teilbänder
unterteilt. Jedes Teilband wird separat behandelt und mit einer
Anzahl von Quantisierungsstufen quantisiert, die mittels einer dynamischen
Bitzuweisungsregel erhalten werden, die durch das psychoakustische
Modell gesteuert ist. Folglich weist jedes Teilband seinen eigenen
Maskierungspegel auf, so dass sich die Maskierung mit der Frequenz ändert. Die
Filterbank 15 wirkt auf das Audio-Eingangssignal 10,
um eine Maskiereinrichtung 17 zu steuern, die wiederum
Maskierungsschwellen für
die Quantisiereinrichtung 16 liefert. Die Transformation 12 und
die Filterbank 15 können
gegebenenfalls von völlig
verschiedenen Transformationsalgorithmen Gebrauch machen. Alternativ
können
sie gleiche oder ähnliche
Algorithmen anwenden, jedoch mit verschiedenen Parametern. In dem
letzteren Fall kann Programmcode für die Transformation 12 und
für die
Filterbank 15 gemeinsam benutzt werden. In einer besonderen
Ausführung
wenden die Transformation 12 und die Filterbank 15 völlig gleiche
oder sehr ähnliche
Wavelet-Transformationsalgorithmen an, jedoch mit verschiedenen
Wellenlängen.
Beispielsweise können
orthogonale Wavelets zur Maskierung benutzt werden, und symmetrische
Wavelets, um die Koeffizienten für
die Kompression zu generieren.
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Eine
etwas andere Ausführungsform
ist in 1b gezeigt. Diese gleicht der
Ausführungsform
von 1a, mit der Ausnahme dass die Transformation 12 und
die Filterbank 15 in einem einzigen Block zusammengefasst
sind, der mit dem Bezugszeichen 12' bezeichnet ist. In dieser Ausführungsform
sind die Transformation und die Filterbank im Wesentlichen ein und
dasselbe, wobei die gemeinsame Transformation 12 sowohl an
die Quantisiereinrichtung 16 als auch an die Maskiereinrichtung 17 Koeffizienten
liefert.
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Alternativ
könnte
die Maskiereinrichtung 17, statt irgendein psychoakustisches
Modell beispielsweise das bei MP3 verwendete Standardmodell repräsentieren.
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Im
Gegensatz zum Stand der Technik ist die bei der vorliegenden Erfindung
benutzte Filterbank nicht im Voraus definiert und festgelegt, sondern
passt sich stattdessen automatisch selbst an die verwendete Abtastfrequenz/Bitrate
an. Die bevorzugte Methode ist, eine Wavelet-Packet-Zerlegung, d.h. einen
beliebigen Teilband-Zerlegungsbaum, der eine Verallgemeinerung der
normalen Wavelet-Transformationszerlegung darstellt, anzuwenden.
Bei einer normalen Wavelet-Transformation
wird nur das Tiefpass-Teilband auf einem bestimmten Niveau weiter
zerlegt: Dies funktioniert in einigen Fällen gut, insbesondere bei
der Bildkompression, aber oftmals passen die Zeit-Frequenz-Kennlinien
des Signals nicht mit den von dem Wavelet gebotenen Zeit-Frequenz-Lokalisierungen überein,
was eine ineffiziente Zerlegung zur Folge haben kann. Die Wavelet-Packet-Zerlegung
ist insofern flexibler, als verschiedene Skalen auf verschiedene
Frequenzbereiche angewendet werden können, wodurch eine recht effiziente
Modellierung des benutzten psychoakustischen Modells möglich ist.
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2 veranschaulicht
eine beispielhafte Wavelet-Packet-Zerlegung, die die maßgeblichen
Bänder des
menschlichen Gehörs
modelliert. Jedes nicht ausgefüllte
Quadrat stellt ein spezifisches Frequenz-Teilband dar, das normalerweise
eine Breite haben wird, die geringer als jene des entsprechenden
maßgeblichen Bands
ist, das der Frequenz in der Mitte des Teilbands entspricht. Auf
diese Weise wird das Frequenzspektrum gezielt in genügend Unterbänder unterteilt,
deren Breiten sich mit der Frequenz ändern, so dass kein Teilband von
größerer Breite
als sein entsprechendes maßgebliches
Band ist. Dies sollte sicherstellen, dass Quantisierungsrauschen
und anderes Rauschen in jedem Teilband wirksam maskiert werden kann.
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In
dem Anschauungsbeispiel von 2 geht der
Gesamtfrequenzbereich von 0 bis 24 kHz. Der Stamm des Baums 120 ist
deshalb bei 12 kHz, und dies definiert einen Knotenpunkt, an dem
sich der Baum in zwei Zweige teilt, wobei der erste, 122,
den Bereich von 0 bis 12 kHz abdeckt und der zweite, 124,
den Bereich von 12 bis 24 kHz abdeckt. Jeder dieser zwei Zweige
wird dann an Knoten 126, 128 erneut aufgespaltet, wobei
der Letztere davon zwei Unterverzweigungen 127, 130 definiert,
welche die Bänder
von 12 bis 18 kHz bzw. von 18 bis 24 kHz definieren. Der Zweig 127 endet
in einem Knoten 130, der zwei weitere Unterverzweigungen,
nämlich
das Teilband von 12 bis 15 kHz und das Teilband von 15 bis 18 kHz,
definiert. Diese enden jeweils in Endknoten bzw. "Blättern" 134, 136.
Der Zweig 130 endet in einem Endknoten 132 einer
höheren Ebene.
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Die
Zerlegung des Baums an jedem Knoten wird fortgesetzt, bis jeder
Endknoten ein Teilband definiert, das schmaler als das maßgebliche
Band ist, das der Mittenfrequenz entspricht. Beispielsweise ist
von dem psychoakustischen Modell her bekannt, dass das maßgebliche
Band für
den Endknoten 132 (bei 21 kHz, dem Zentrum des Bands von
18 bis 24 kHz) breiter als 18 bis 24 kHz ist. Ebenso ist das maßgebliche
Band für
den Endknoten 136 (bei 16,5 kHz, dem Zentrum des Bands)
größer als
15 bis 18 kHz.
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Es
gibt etliche Möglichkeiten,
um einen solchen Baum zu berechnen, wobei jedoch die bevorzugte
Methode ist, den Baum systematisch von den niedrigeren zu den höheren Frequenzen
zu konstruieren. Mit dem Beginn auf der ersten Ebene wird die Abtastfrequenz
durch vier geteilt, um den Stammknoten 120 zu definieren.
Dadurch werden zwei Bänder
gleicher Frequenz beiderseits des Knotens definiert (in der Zeichnung
durch die Zweige 122, 124 dargestellt). Bei dem
niedrigeren der zwei Bänder
wird die Mittenfrequenz 126 ermittelt, wobei das Band praktisch
in zwei weitere Teilbänder
unterteilt wird. Das Verfahren wird auf jeder folgenden Ebene wiederholt.
Wenn man zu einem Endknoten gelangt, der einem Teilband entspricht,
das eine Breite aufweist, die kleiner oder gleich der maßgeblichen
Bandbreite ist, kann die Bandaufspaltung auf dieser Ebene eingestellt
werden; man geht dann zur nächsten
Ebene und startet erneut im niedrigeren Frequenzband. Wenn das niedrigste
Frequenzband eine Breite hat, die kleiner oder gleich seiner maßgeblichen
Bandbreite ist, dann ist die Zerlegung vollständig.
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Da
bekannt ist, dass die maßgeblichen
Bänder
mit der Frequenz monoton zunehmen, geht der Algorithmus davon aus,
dass dann, wenn bei einer gegebenen Frequenz N Ebenen gebraucht
werden, für
alle höheren
Frequenzen N oder weniger Ebenen erforderlich sind.
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Das
oben beschriebene Verfahren gewährleistet,
dass für
eine beliebige Abtastfrequenz alle Teilbandbreiten gleich den Breiten
der entsprechenden maßgeblichen
Bänder
oder kleiner sind. Selbstverständlich
benötigt
das System Informationen darüber,
wo die maßgeblichen
Bänder
für jede
Frequenz eigentlich liegen, damit es weiß, wann die Zerlegung einzustellen
ist. Diese Informationen, die von einem psychoakustischen Experiment
abgeleitet sind, können
entweder in einer Nachschlage-Tabelle gespeichert sein oder können nach Bedarf
in Echtzeit näherungsweise
bestimmt werden. Für
diesen Zweck kann die folgende Näherungsformel benutzt
werden, wobei BW die maßgebliche
Bandbreite in Hz und f die Mittenfrequenz des Bands repräsentiert: BW = 25 + 75[1 + 1,4f2]0,69
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In
einer Variante des oben beschriebenen Verfahrens kann der Benutzer
die "Strenge" oder Anderes des
Algorithmus mittels einer benutzerdefinierten Konstanten Konst.
steuern. Die Anzahl der Ebenen (Grad der Zerlegung) ist als die
kleinste gewählt,
für welche
die Breite des Teilbands multipliziert mit Konst kleiner als die
maßgebliche
Bandbreite bei der Mittenfrequenz des Teilbands ist. Konst = 1 entspricht
dem oben beschriebenen Verfahren; Konst > 1 definiert eine hochwertigere Spezifikation,
die mehr Teilbänder
erzeugt; und Konst < 1
ist weniger streng und lässt
zu, dass die Teilbänder
eher breiter als die maßgeblichen
Bänder
sind.
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Der
bevorzugte Algorithmus zur Erzeugung des Baums von 2 ist
nachstehend dargelegt. Das Feld ToDo speichert, wie viele Zerlegungen
auf jeder Ebene ausgeführt
werden müssen.
Die Zerlegungen beginnen mit einer niedrigen Frequenz und werden
fortgesetzt, bis die Teilbandbreite klein genug ist. Bei höheren Frequenzen
braucht nicht weiter aufgespaltet zu werden, da die maßgebliche
Bandbreite mit der Frequenz monoton zunimmt:
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Selbstverständlich ist
klar, dass Obiges nur beispielhaft ist und dass der Baum auf jede
geeignete Weise konstruiert werden kann.
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Der
Baum wird automatisch in Echtzeit erzeugt, wobei er sich bei Bedarf
automatisch selbst an Veränderungen
der Abtastfrequenz/Bitrate durch erneutes Berechnen anpasst. Alternativ
(obwohl dies nicht bevorzugt wird) könnte eine Reihe möglicher
Bäume vorab
für verschiedene
Abtastfrequenzen/Bitraten berechnet werden, und diese könnten in
dem Codierer gespeichert sein. Der entsprechende vorcompilierte
Baum könnte
dann von dem System automatisch in Abhängigkeit von der Abtastfrequenz/Bitrate
ausgewählt
werden.
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Die
Maskierung und die Kompression werden vorzugsweise beide unter Verwendung
der gleichen Transformation, beispielsweise einer Wavelet-Transformation,
ausgeführt.
Obwohl das System gut funktioniert, wenn das gleiche Wavelet für jede Ebene
verwendet wird, wäre
es möglich,
sich unterscheidende Filter zur Verwendung auf jeder Ebene oder
bei verschiedenen Frequenzen zu spezifizieren. Beispielsweise könnte gewünscht sein,
ein kürzeres
Wavelet auf niedrigeren Ebenen zu benutzen, um die Verzögerung zu
verringern.
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Damit
die Filterbank bei der Bereitstellung von Eingangsgrößen für die Maskierungseinrichtung
effektiv ist, sollte ein orthogonales Wavelet benutzt werden, wie
etwa das Daubechies-Wavelet, da nur mit orthogonalen Wavelets die
Energie in den Bändern
genau berechnet werden kann. Es ist jedoch wohlbekannt, dass orthogonale
Wavelets nicht symmetrisch sein können, und die Daubechies-Wavelet
sind stark asymmetrisch. Für
eine Kompression ist es am besten, ein symmetrisches Wavelet zu
verwenden, da eine Quantisierung in Kombination mit einem nicht
symmetrischen Wavelet Phasenverzerrungen hervorrufen wird, die für menschliche
Zuhörer
sehr wohl wahrnehmbar sind. In der Praxis ist festgestellt worden,
dass dann, wenn gewünscht ist,
dass die gleiche Wavelet-Transformation (z.B. wie in 1b)
für die
Maskierung und die Kompression benutzt wird, so genannte "Symlets" ein guter Kompromiss
sind, da sie die am meisten symmetrischen orthogonalen Wavelets
sind. Alternativ kann die Filterbank zweimal verwendet werden, einmal
mit orthogonalen Wavelets zur Maskierung und noch einmal mit einem
symmetrischen Wavelet, um die Koeffizienten für die Kompression zu generieren
(z.B. wie in 1a).
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Es
ist festgestellt worden, dass bei Verwendung von nicht orthogonalen
Wavelets gute Ergebnisse mit einem Wert von ungefähr 1,2 für Konst
erzielt werden können.
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Um
die Entstehung von Artefakten aufgrund von Blockgrenzen zu vermeiden,
wird das Audiosignal vorzugsweise als ein unendlicher Block behandelt,
wobei das Wavelet-Filter einfach das Signal "entlanggeschoben" wird.
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Das
bevorzugte Verfahren und die bevorzugte Vorrichtung der Erfindung
können
in einen Video-Codec für
eine gleichzeitige Übertragung
von Bildern und Ton integriert werden.
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