RU2345426C2 - Схема кодирования с предсказанием - Google Patents

Схема кодирования с предсказанием Download PDF

Info

Publication number
RU2345426C2
RU2345426C2 RU2006132731/09A RU2006132731A RU2345426C2 RU 2345426 C2 RU2345426 C2 RU 2345426C2 RU 2006132731/09 A RU2006132731/09 A RU 2006132731/09A RU 2006132731 A RU2006132731 A RU 2006132731A RU 2345426 C2 RU2345426 C2 RU 2345426C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
adaptation
value
information signal
speed
parameter
Prior art date
Application number
RU2006132731/09A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2006132731A (ru
Inventor
Геральд ШУЛЛЕР (DE)
Геральд ШУЛЛЕР
Манфред ЛУТЦКИ (DE)
Манфред ЛУТЦКИ
Ульрих КРЕМЕР (DE)
Ульрих КРЕМЕР
Штефан ВАБНИК (DE)
Штефан ВАБНИК
Йенс ХИРШФЕЛЬД (DE)
Йенс ХИРШФЕЛЬД
Original Assignee
Фраунхофер-Гезелльшафт Цур Фердерунг Дер Ангевандтен Форшунг Е.Ф.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Фраунхофер-Гезелльшафт Цур Фердерунг Дер Ангевандтен Форшунг Е.Ф. filed Critical Фраунхофер-Гезелльшафт Цур Фердерунг Дер Ангевандтен Форшунг Е.Ф.
Publication of RU2006132731A publication Critical patent/RU2006132731A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2345426C2 publication Critical patent/RU2345426C2/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
    • G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
    • G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
    • G10L19/16—Vocoder architecture
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
    • G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
    • G10L19/16—Vocoder architecture
    • G10L19/18—Vocoders using multiple modes
    • G10L19/24—Variable rate codecs, e.g. for generating different qualities using a scalable representation such as hierarchical encoding or layered encoding
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
    • G10L19/02—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using spectral analysis, e.g. transform vocoders or subband vocoders
    • G10L19/022—Blocking, i.e. grouping of samples in time; Choice of analysis windows; Overlap factoring
    • G10L19/025—Detection of transients or attacks for time/frequency resolution switching
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
    • G10L2019/0001—Codebooks
    • G10L2019/0013—Codebook search algorithms
    • G10L2019/0014—Selection criteria for distances

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Train Traffic Observation, Control, And Security (AREA)
  • Reduction Or Emphasis Of Bandwidth Of Signals (AREA)

Abstract

Изобретение относится к кодированию с предсказанием информационных сигналов, например аудиосигналов, в частности к адаптивному кодированию с предсказанием. Сущность способа исходит из адаптивного алгоритма предсказания, который может управляться посредством коэффициента скорости, чтобы в случае, когда коэффициент скорости имеет первое значение, работать с первой скоростью адаптации и с первой точностью адаптации, а в случае, когда коэффициент скорости имеет второе значение, работать со второй, более низкой, чем первая, скоростью адаптации и с второй, более высокой, чем первая, точностью адаптации. При этом интервалы времени адаптации, проходящие после моментов времени установки в исходное состояние, в которых ошибки предсказания, ввиду еще не адаптированных коэффициентов предсказания, являются повышенными, можно уменьшить за счет того, что параметр скорости сначала устанавливается на первое значение, а спустя некоторое время на второе значение (50). После того как параметр скорости, спустя предварительно определенный интервал времени после момента установки в исходное состояние, снова устанавливается на второе значение, ошибки предсказания уменьшаются. Технический результат - обеспечение устойчивости по отношению к ошибкам в разностных значениях кодированного информационного сигнала. 5 н. и 20 з.п. ф-лы, 8 ил.

Description

Настоящее изобретение относится к кодированию с предсказанием информационных сигналов, например аудиосигналов, в частности к адаптивному кодированию с предсказанием.
Кодер с предсказанием - или также передатчик - кодирует сигналы таким образом, что он предсказывает текущее или актуальное значение кодируемого сигнала на основе прошлых или предшествующих значений сигнала. В случае линейного предсказания, такое предсказание или предположение относительно текущего значения сигнала реализуется посредством взвешенной суммы прошлых значений сигнала. Веса предсказания или также коэффициенты предсказания текущим образом согласуются с сигналом или адаптируются к нему, так что разность между предсказанным сигналом и действительным сигналом минимизируется предварительно заданным способом. Коэффициенты предсказания оптимизируются, например, относительно квадрата ошибки предсказания. Однако критерий ошибки при оптимизации кодера с предсказанием или устройства предсказания может выбраться и иным образом. Вместо применения критерия наименьшего квадрата ошибки может минимизироваться спектральная равномерность сигнала ошибки, то есть разностей или остаточных значений.
На декодер или также приемник передаются только разности между предсказанными значениями и фактическими значениями сигналов. Эти значения называют остаточными значениями или ошибками предсказания. В приемнике действительное значение сигнала может восстанавливаться благодаря тому, что применяется такое же устройство предсказания, и значение предсказания, полученное таким же способом, что и в кодере, суммируется с ошибкой предсказания, которая передана от кодера.
Веса предсказания могут адаптироваться к сигналу с заданной скоростью. В так называемом алгоритме наименьших средних квадратов (LMS) для этого имеется некоторый параметр. Этот параметр должен устанавливаться некоторым способом, представляющим компромисс между скоростью адаптации и точностью коэффициентов предсказания. Этот параметр, иногда также называемый параметром величины шага, определяет, таким образом, как быстро коэффициенты предсказания адаптируются к оптимальному набору коэффициентов предсказания, причем неоптимально настроенный набор коэффициентов прогнозирования приводит к тому, что предсказание является менее точным и, тем самым, ошибки предсказания увеличиваются, что, в свою очередь, приводит к повышенной битовой скорости при передаче сигнала, так как малые значения или малые ошибки предсказания или разности могут передаваться с использованием меньшего количества битов, чем большие.
Проблема при кодировании с предсказанием состоит, таким образом, в том, что при ошибках передачи, то есть при возникновении ошибочно переданных разностей предсказания или ошибок, предсказания на стороне передатчика и на стороне приемника больше не совпадают. Восстанавливаются ложные значения, так как при появлении сначала ошибки предсказания она на стороне приемника суммируется с текущим предсказанным значением, чтобы получить декодированное значение сигнала. И следующие за этим значения также подвергаются влиянию, так как на стороне приемника предсказание выполняется на основе уже декодированных значений сигнала.
Чтобы теперь достичь восстановления синхронизации или согласования между передатчиком и приемником, предсказатели, то есть алгоритмы предсказания, на стороне передатчика и на стороне приемника к заданному, одинаковому для обеих сторон моменту времени, возвращаются к определенному состоянию, что определяется как установка в исходное состояние (сброс).
Проблема при этом состоит в том, что непосредственно после такой установки в исходное состояние коэффициенты предсказания вообще не согласованы с сигналом. Адаптация этих коэффициентов предсказания всегда требует некоторого времени от моментов времени установки в исходное состояние. За счет этого увеличивается средняя ошибка предсказания, что ведет к повышению битовой скорости или к снижению качества сигнала, например, из-за искажений.
Задача настоящего изобретения заключается в создании схемы для кодирования с предсказанием информационного сигнала, которая, с одной стороны, обеспечивает достаточную устойчивость по отношению к ошибкам в разностных значениях или остаточных значениях кодированного информационного сигнала, а с другой стороны, - меньшее связанное с этим повышение битовой скорости или ухудшение качества сигнала.
Эта задача решается устройством согласно пункту 8 или 22 формулы изобретения или способом согласно пункту 1 или 15 формулы изобретения.
Настоящее изобретение основывается на том, что необходимо перейти от использовавшегося до сих пор постоянного определения параметра скорости адаптивного алгоритма предсказания, который лежит в основе кодирования с предсказанием, к изменяемой установке этого параметра. А именно, предлагается исходить из адаптивного алгоритма предсказания, который управляется коэффициентами скорости, чтобы в случае, когда коэффициент скорости имеет первое значение, работать с первой скоростью адаптации и первой точностью адаптации и связанной с этим первой точностью предсказания, а в случае, когда параметр скорости имеет второе значение, работать с второй, более низкой по сравнению с первой, скоростью адаптации, но зато со второй, более высокой по сравнению с первой, точностью, так что длительности времени адаптации, возникающие после моментов времени установки в исходное состояние, в течение которых ошибки предсказания, вследствие еще не адаптированных коэффициентов предсказания, сначала повышены, уменьшаются за счет того, что параметр скорости сначала устанавливается на первое значение, а спустя некоторое время - на второе значение. После того как параметр скорости, спустя предварительно заданный интервал времени после моментов времени установки в исходное состояние, вновь устанавливается на второе значение, ошибки предсказания и, тем самым, остаточные значения, подлежащие передаче, становятся оптимизированными или меньшими, чем это было бы возможно при использовании первого значения параметра скорости.
Иначе говоря, настоящее изобретение основывается на том, что ошибки предсказания после моментов времени установки в исходное состояние могут минимизироваться за счет того, что параметр скорости, например, параметр величины шага алгоритма LMS, на определенный интервал после моментов времени установки в исходное состояние изменяется таким образом, чтобы скорость адаптации весов для этого интервала времени увеличивалась при произвольно сниженной точности.
Предпочтительные варианты осуществления заявленного изобретения поясняются далее более подробно со ссылкой на чертежи, на которых показано следующее:
Фиг. 1 - блок-схема кодера с предсказанием согласно варианту осуществления заявленного изобретения;
Фиг. 2 - блок-схема, поясняющая принцип действия кодера по фиг. 1;
Фиг. 3 - блок-схема декодера, соответствующего кодеру по фиг. 1, согласно варианту осуществления заявленного изобретения;
Фиг. 4 - блок-схема, поясняющая принцип действия декодера по фиг. 2;
Фиг.5 - блок-схема устройства предсказания по фиг. 1 и 3 согласно варианту осуществления заявленного изобретения;
Фиг. 6 - блок-схема трансверсального фильтра по фиг. 5 согласно варианту осуществления заявленного изобретения;
Фиг. 7 - блок-схема управления адаптацией по фиг. 5 согласно варианту осуществления заявленного изобретения;
Фиг. 8 - диаграмма, поясняющая режим работы устройства предсказания по фиг. 5 для двух различных установленных параметров скорости.
Прежде чем настоящее изобретение будет описано более подробно, на примерах осуществления, следует отметить, что одинаковые элементы, показанные на различных чертежах, снабжены теми же самыми ссылочными позициями, и что поэтому повторное описание этих элементов опускается.
На фиг. 1 показан кодер 10 с предсказанием согласно варианту осуществления настоящего изобретения. Кодер 10 содержит вход 12, на котором он принимает подлежащий кодированию информационный сигнал s, и выход 14, на который он выдает кодированный информационный сигнал δ.
Информационный сигнал может быть любым сигналом, например, аудиосигналом, видеосигналом, сигналом измерения и т.д. Информационный сигнал s состоит из последовательности информационных значений s(i), где s∈IN, то есть аудиозначений, значений пикселов, измеренных значений и т.п. Кодированный информационный сигнал δ состоит, как описано ниже более подробно, из последовательности разностных значений или остаточных значений δ(i), где s∈IN, которые соответствуют сигнальным значениям s(i), как описано ниже.
Кодер 10 содержит устройство 16 предсказания, блок 18 вычитания и управляющее устройство 20. Устройство 16 предсказания связано с входом 12, чтобы, как описано ниже более подробно, для текущего сигнального значения s(n) определить предсказанное значение s'(n) из предшествующих сигнальных значений s(m) при m<n и m∈IN и выдать на выход, который, в свою очередь, соединен с инвертирующим входом блока 18 вычитания. Не инвертирующий вход блока 18 вычитания также связан с входом 12, чтобы предсказанное значение s'(m) вывести из действительного сигнального значения s(n) или просто образовать разность обоих значений, и результат выдать на выход 14 в виде разностного значения δ(n).
Устройство 16 предсказания реализует адаптивный алгоритм предсказания. Чтобы иметь возможность выполнить адаптацию, оно принимает разностное значение δ(n), также называемое ошибкой предсказания, через цепь 22 обратной связи на другой вход. Кроме того, устройство 16 предсказания содержит два управляющих входа, которые связаны с управляющим устройством 20. Посредством этих управляющих входов управляющее устройство 20 имеет возможность инициализировать коэффициенты предсказания или коэффициенты ωi фильтрации устройства 16 предсказания к определенным моментам времени, как описано ниже более подробно, и изменять параметр скорости алгоритма предсказания, лежащего в основе устройства 16 предсказания, обозначенный далее как λ.
После изложенного выше описания со ссылкой на фиг. 1 структуры кодера 10 по фиг. 1, далее со ссылкой на фиг. 2 при одновременной ссылке на фиг. 1 описывается способ его функционирования, причем в последующем описании исходят из того, что он находится в состоянии текущей обработки кодируемого информационного сигнала s, то есть сигнальные значения s(m) при m<n уже кодированы.
На этапе 40 управляющее устройство 20 инициализирует сначала коэффициенты предсказания или коэффициенты фильтрации ωi устройства 16 предсказания. Инициализация согласно этапу 40 происходит в заранее определенные моменты времени установки в исходное состояние. Моменты времени установки в исходное состояние или, точнее, номера n сигнальных значений, при которых проводится установка в исходное состояние согласно этапу 40, могут, например, быть разнесены на постоянные интервалы времени друг от друга. Моменты времени установки в исходное состояние могут восстанавливаться на стороне декодера, например, тем, что информация о них вводится в кодированный информационный сигнал δ, или тем, что постоянный интервал времени или постоянное число сигнальных значений между ними стандартизованы.
Коэффициенты ωi устанавливаются на любые значения, которые являются одними и теми же к каждому моменту времени установки в исходное состояние, то есть при каждом выполнении этапа 40. Предпочтительным образом, коэффициенты предсказания на этапе 40 инициализируются со значениями, которые эвристически выводятся из типовых репрезентативных информационных сигналов, и тем самым в среднем, то есть на репрезентативном наборе информационных сигналов, как, например, смеси из джазовой, классической, рок-музыки и т.д., получается оптимальный набор коэффициентов предсказания.
На этапе 42 управляющее устройство 20 устанавливает параметр скорости λ на первое значение, причем этапы 40 и 42 предпочтительным образом выполняются по существу одновременно к моментам времени установки в исходное состояние. Как поясняется далее, установка параметра скорости на первое значение имеет следствием то, что устройство 16 предсказания проводит быструю адаптацию инициализированных на этапе 40 коэффициентов предсказания ωi при произвольно сниженной точности адаптации.
На этапе 44 устройство 16 предсказания и блок 18 вычитания в качестве устройства предсказания взаимодействуют, чтобы кодировать информационный сигнал s и, в частности, текущее сигнальное значение s(n) путем предсказания его в рамках адаптации коэффициентов предсказания ωi. Точнее говоря, этап 44 включает в себя несколько подэтапов, а именно, определение предсказанного значения s'(n) для текущего сигнального значения s(n) посредством устройства 16 предсказания с применением предшествующих сигнальных значений s(n), при m<n, с применением текущих коэффициентов предсказания ωi; вычитание предсказанного таким образом значения s'(n) из действительного сигнального значения s(n) с помощью блока 18 вычитания; выдачу полученного разностного значения δ(n) на выход 14 в качестве части кодированного информационного сигнала δ и адаптацию или согласование коэффициентов ωi посредством устройства 16 предсказания на основе ошибки предсказания или разностного значения δ(n), которое оно получает по цепи 22 обратной связи.
Устройство 16 предсказания применяет для адаптации или согласования коэффициентов предсказания ωi заданный или установленный управляющим устройством 20 параметр λ скорости, который, как описано ниже на примере выполнения алгоритма LMS более подробно, определяет, в какой степени переданная по цепи обратной связи ошибка предсказания δ(n), приходящаяся на итерацию согласования, в данном случае n, участвует в адаптации или актуализации коэффициентов предсказания ωi, или насколько сильно могут изменяться коэффициенты предсказания ωi в зависимости от ошибки предсказания δ(n) на итерацию адаптации, то есть на переданную по цепи обратной связи ошибку предсказания δ(n).
На этапе 46 управляющее устройство 20 затем проверяет, должен ли измениться параметр λ скорости, или нет. Определение на этапе 46 может проводиться разными способами. Например, управляющее устройство 20 устанавливает, что должно проводиться изменение параметра скорости, если с момента инициализации или установки на этапе 40 или 42 прошел предварительно определенный интервал времени. Альтернативным образом, управляющее устройство 20 оценивает для определения на этапе 46 степень адаптации, например, приближение к оптимальному набору коэффициентов ωi с соответствующей низкой средней ошибкой предсказания, устройства 16 предсказания, как поясняется ниже более подробно.
Пусть сначала принимается, что сначала на этапе 46 не определено никакого изменения параметра скорости. В этом случае управляющее устройство 20 на этапе 48 проверяет, имеет ли место момент времени установки в исходное состояние, то есть момент времени, к которому, ввиду потери синхронизации, коэффициенты предсказания должны быть инициализированы повторно. Сначала вновь исходим из того, что указанный момент времени установки в исходное состояние не наступил. Если момент времени установки в исходное состояние не наступил, то управляющее устройство 20 продолжает кодирование следующего сигнального значения, как показано на фиг. 2 с помощью выражения “n->n+1”. Таким образом, кодирование информационного сигнала s продолжается при адаптации коэффициентов предсказания ωi со скоростью адаптации в том виде, как она установлена с помощью параметра λ скорости, пока, наконец, при прохождении контура обработки, включающего в себя этапы 44, 46, 48, на этапе 46 управляющее устройство 20 не установит, что должно проводиться изменение параметра скорости. В этом случае управляющее устройство 20 на этапе 50 устанавливает параметр λ скорости на второе значение. Установка параметра λ скорости на второе значение приводит к тому, что устройство 16 предсказания при прохождении контура 44-48 на этапе 44 проводит с этого момента адаптацию коэффициентов предсказания ωi с более низкой скоростью адаптации, но зато с повышенной точностью адаптации, так что при прохождениях, следующих за моментом времени изменения параметра скорости и относящихся к последующим сигнальным значениям информационного сигнала s, получаемые остаточные значения становятся меньше, чем δ(n), что вновь обеспечивает повышенную степень сжатия при включении значения δ(n) в кодированный сигнал.
При последующих прохождениях контура 44-48 управляющее устройство 20 в некоторый момент на этапе 48 распознает момент времени установки в исходное состояние, после чего процедура обработки вновь начинается с этапа 40.
Следует отметить, что в предыдущем описании не конкретизировалось, каким образом последовательность разностных значений δ(n) приводилась в кодированный сигнал δ. Хотя было бы возможным преобразовать разностные значения δ(n) в двоичное представление с постоянной битовой длиной, однако, предпочтительным является осуществление кодирования разностных значений δ(n) с переменной битовой длиной, например, кодирования Хафмана, или арифметического кодирования, или иного энтропийного кодирования. Преимущество по битовой скорости или преимущество меньшего необходимого количества битов для кодирования информационного сигнала s обеспечивается теперь в кодере 10 по фиг. 1 за счет того, что после моментов времени установки исходное состояние параметр λ скорости устанавливается временно таким образом, что скорость адаптации велика, так что еще не адаптированные коэффициенты предсказания быстро адаптируются, и затем параметр скорости устанавливается таким образом, что точность адаптации становится выше, так что последующие ошибки предсказания уменьшаются.
После того как выше было описано кодирование с предсказанием согласно примеру выполнения настоящего изобретения, далее описывается декодер, соответствующий кодеру по фиг. 1 по структуре и способу функционирования со ссылкой на фиг. 3 и 4, согласно примеру выполнения настоящего изобретения. Декодер обозначен на фиг. 3 ссылочной позицией 60. Он содержит вход 62 для приема кодированного информационного сигнала δ, состоящего из разностных значений или остаточных значений δ(n), выход 64 для выдачи декодированного информационного сигнала
Figure 00000001
, который с точностью до ошибки округления в представлении разностных значений δ(n) соответствует первоначальному информационному сигналу s(n) и, в соответствии с этим, состоит из последовательности декодированных сигнальных значений
Figure 00000001
(n), устройство 66 предсказания, которое идентично соответствующему устройству кодера 10 по фиг. 1 или подобно ему по функционированию, сумматор 68 и управляющее устройство 70. Следует отметить, что в последующем описании не проводится различия между декодированными сигнальными значениями
Figure 00000001
(n) и первоначальными сигнальными значениями s(n), а оба они обозначаются как s(n), причем соответствующее смысловое значение следует, однако, из контекста.
Вход устройства 66 предсказания связан с выходом 64, чтобы получить уже декодированные сигнальные значения s(n). Из этих уже декодированных сигнальных значений s(m), при m<n, устройство 66 предсказания определяет предсказанное значение s'(n) для текущего подлежащего декодированию сигнального значения s(n) и выдает это предсказанное значение на первый вход сумматора 68. Второй вход сумматора 68 связан с входом 62, чтобы суммировать предсказанное значение s'(n) с разностным значением δ(n) и выдавать результат или сумму на выход 64 как часть декодированного сигнала
Figure 00000001
и на вход устройства 66 предсказания для предсказания следующего сигнального значения.
Другой вход устройства 66 предсказания связан с входом 62, чтобы получить разностное значение δ(n), причем оно применяет это значение, чтобы адаптировать текущие коэффициенты предсказания ωi. Как в случае устройства предсказания 16 по фиг. 1, коэффициенты предсказания ωi могут инициализироваться посредством управляющего устройства 70, а также параметр λ скорости может изменяться посредством управляющего устройства 70.
С одновременными ссылками на фиг. 3 и 4 ниже описан способ работы декодера 60. На этапах 90 и 92, соответствующих этапам 40 и 42, сначала управляющее устройство 70 инициализирует коэффициенты предсказания ωi устройства 66 предсказания и устанавливает параметр λ скорости на первое значение, которое соответствует более высокой скорости адаптации, но зато пониженной точности адаптации.
На этапе 94 устройство 66 предсказания декодирует кодированный информационный сигнал δ или текущее разностное значение δ(n) посредством предсказания информационного сигнала при адаптации коэффициентов предсказания ωi. Точнее говоря, этап 94 включает в себя несколько подэтапов. Сначала устройство 66 предсказания, которое уже имеет информацию об уже декодированных сигнальных значениях s(m) при m<n, предсказывает из них текущее определяемое сигнальное значение, чтобы получить предсказанное значение s'(n). При этом устройство 66 предсказания применяет текущие коэффициенты предсказания ωi. Текущее декодированное разностное значение δ(n) суммируется сумматором 68 с предсказанным значением s'(n), чтобы полученную таким образом сумму выдать на выход 64 как часть декодированного сигнала
Figure 00000001
. Сумма вводится в устройство 66 предсказания, которое это значение s(n) будет применять при следующем предсказании. Дополнительно, устройство 66 предсказания применяет разностное значение δ(n) из кодированного сигнального потока, чтобы адаптировать текущие коэффициенты предсказания ωi, причем скорость адаптации и точность адаптации заданы посредством текущего установленного параметра λ скорости. Таким способом коэффициенты предсказания ωi актуализируются или адаптируются.
На этапе 96, соответствующем этапу 46 на фиг. 2, управляющее устройство проверяет, произошло ли изменение параметра скорости. В случае, если этого не было, то на этапе 96, соответствующем этапу 48, управляющее устройство 70 устанавливает, имеет ли место момент времени установки в исходное состояние. Если нет, то контур, состоящий из этапов 94-98, проходится заново, на этот раз для следующего сигнального значения s(n) или следующего разностного значения δ(n), как это указано посредством “n->n+1” на фиг. 4.
Если, однако, на этапе 96 имеет место момент времени изменения параметра скорости, управляющее устройство 70 на этапе 100 устанавливает параметр λ скорости на второе значение, которое соответствует более низкой скорости адаптации, однако, более высокой точности адаптации, как это уже описывалось для кодирования.
Как уже упомянуто, либо посредством информации в кодированном информационном сигнале 62, либо за счет стандартизации обеспечивается то, что изменения параметра скорости и моментов времени установки в исходное состояние возникают в одних и тех же местах или между одними и теми же сигнальными значениями или декодированными сигнальными значениями, а именно, на стороне передачи и на стороне приема.
После того как со ссылками на фиг. 1-4 описана в целом схема кодирования с предсказанием согласно варианту осуществления настоящего изобретения, далее со ссылками на фиг. 5-7 описывается конкретный пример выполнения для устройства 16 предсказания, согласно которому работает, в частности, устройство 16 предсказания в соответствии с алгоритмом адаптации LMS.
На фиг. 5 показана структура устройства 16 предсказания согласно примеру выполнения на основе алгоритма LMS. Как уже описывалось со ссылками на фиг. 1 и 3, устройство 16 предсказания содержит вход 120 для сигнальных значений s(n), вход 122 для ошибок предсказания или разностных значений δ(n), два управляющих входа 124 и 126 для инициализации коэффициентов ωi или установки параметра δ скорости и выход 128 для выдачи предсказанных значений s'(n). Устройство 16 предсказания включает в свой состав трансверсальный фильтр 130 и блок 132 управления адаптацией. Трансверсальный фильтр 130 включен между входом 120 и выходом 128. Блок 132 управления адаптацией связан с обоими управляющими входами 124 и 126 и помимо этого с входами 120 и 122, а также содержит выход для дальнейшей выдачи корректирующего значения δωi и коэффициентов ωi на трансверсальный фильтр 130.
Алгоритм LMS, который реализуется посредством устройства 16 предсказания, в необходимом случае, во взаимосвязи с блоком 18 вычитания (фиг. 1), вообще говоря состоит из двух основных процессов:
1. процесса фильтрации, который включает в себя (а) вычисление выходного сигнала s'(n) линейного фильтра в соответствии с входным сигналом s(n) и (b) формирование оцененной ошибки δ(n) путем сравнения выходного сигнала s'(n) с желаемым значением s(n) посредством блока 18 вычитания или получения оцененной ошибки δ(n) из кодированного информационного сигнала δ.
2. адаптивного процесса, который выполняется посредством блока 132 управления адаптацией и включает в себя автоматическое согласование коэффициентов ωi фильтрации трансверсального фильтра 130 в соответствии с оцененной ошибкой δ(n).
Комбинация этих двух взаимодействующих процессов обеспечивает контур обратной связи, как это уже пояснялось со ссылкой на фиг. 1-4.
Детальное выполнение трансверсального фильтра 130 показано на фиг. 6. Трансверсальный фильтр 130 принимает на входе 140 последовательность сигнальных значений s(n). С входом 140 связана последовательная схема из m элементов задержки 142, так что к узлам соединения между m элементами задержки 142 приложены сигнальные значения s(n-1)…s(n-m), которые предшествуют текущему сигнальному значению s(n). Каждое из этих сигнальных значений s(n-1)…s(n-m) или каждый из этих узлов соединений связан с соответствующим из m блоков 144 взвешивания, которые соответствующее приложенное сигнальное значение взвешивают соответствующим весовым коэффициентом предсказания или, соответственно, умножают на соответствующий из коэффициентов ωi фильтрации. Блоки 144 взвешивания выдают свой результат на соответствующий из множества сумматоров 146, которые включены последовательно, так что на выходе 148 трансверсального фильтра 130 из суммы последнего сумматора последовательной схемы формируется оцененное значение или предсказанное значение s'(n) в виде суммы
Figure 00000002
.
В более обобщенном смысле, оцененное значение s'(n) является приближением к значению, предсказанному на основе винеровского решения в обобщенном смысле стационарной среды, если число n итераций достигает бесконечности.
Блок 132 управления адаптацией показан на фиг. 7 более подробно. Блок 132 управления адаптацией включает в себя, в соответствии с этим, вход 160, на котором принимается последовательность разностных значений δ(n). Они в блоке 162 взвешивания умножаются на параметр λ скорости, который также определяется как параметр величины шага. Результат подается на множество из m блоков 164 умножения, которые умножают его на одно из сигнальных значений s(n-1)…s(n-m). Результаты, полученные блоками 164 умножения, образуют корректирующие значения δωi … δωm. Вследствие этого корректирующие значения δωi … δωm представляют скалярную версию внутреннего произведения оцененной ошибки δ(n) и вектора из сигнальных значений s(n-1)…s(n-m). Эти корректирующие значения перед следующим этапом фильтрации суммируются с текущими коэффициентами ωi … ωm, так что следующий шаг итерации, то есть для сигнального значения s(n+1) в трансверсальном фильтре 130, проводится с новыми адаптированными коэффициентами ωi->ωm+δωi.
Коэффициент масштабирования λ, который применяется в блоке 132 управления адаптацией и, как уже упоминалось, также обозначается как параметр величины шага, может рассматриваться как положительная величина и должен выполнять определенные условия по отношению к спектральному содержимому информационного сигнала, чтобы алгоритм LMS, который реализуется устройством 16, показанным на фиг. 5-7, был стабильным. Стабильность здесь должна обозначать, что с увеличивающимся n, то есть когда адаптация проводится бесконечно долго, среднеквадратичная ошибка, которая вырабатывается фильтром 130, достигает постоянного значения. Алгоритм, который выполняет это условие, определяется как устойчивый в среднеквадратичном.
Изменение параметра λ скорости вызывает изменение точности адаптации, так как коэффициенты ωi могут согласовываться с оптимальным набором коэффициентов. Рассогласование коэффициентов фильтрации ведет к повышению среднего квадрата ошибки или энергии в разностном значении δ в установившемся состоянии n->∞. В частности, контур обратной связи, который воздействует на веса ωi, ведет себя как фильтр нижних частот, постоянная времени определения которого обратно пропорциональна параметру λ. Вследствие этого, за счет установки параметра λ на малое значение адаптивный процесс замедляется, причем эффекты градиентных шумов на веса ωi, большей частью отфильтровываются. Это вновь имеет эффект снижения рассогласования.
Фиг. 8 иллюстрирует влияние установки параметра λ на различные значения λ1 и λ2 на поведение адаптации устройства 16 предсказания по фиг. 5-7 с помощью графика, на котором по оси х нанесено число итераций n или число предсказаний и адаптаций n, а вдоль оси y нанесена средняя энергия остаточных значений δ(n) или среднеквадратичная ошибка. Сплошная линия относится к параметру λ1 скорости. Как можно видеть, адаптация в стационарном состоянии, в котором средняя энергия остаточных значений, по существу, постоянна, требует количества n1 итераций. Энергия остаточных значений в установившемся или квазистационарном состоянии составляет Е1. При более высоком значении параметра λ2 скорости получается результат, представленный пунктирной кривой, причем, как можно видеть, требуется меньше итераций, в частности, n2 итераций до достижения установившегося состояния, причем установившееся состояние связано, однако, с более высокой энергией Е2 остаточных значений. Установившееся состояние Е1 или Е2 отличается не приближением среднеквадратичного значения остаточных значений к асимптотическому значению, а приближением коэффициентов фильтрации ωi с определенной, в случае λ1 более высокой, в случае λ2 более низкой точностью к оптимальному набору коэффициентов фильтрации.
Если теперь, как описано со ссылкой на фиг. 4, сначала установить параметр λ скорости на значение λ2, то адаптация коэффициентов ωi сначала достигается быстрее, причем смена на λ1 спустя определенный временной интервал после момента времени установки в исходное состояние обеспечивает то, что точность адаптации для последующего временного интервала улучшается. В целом, благодаря этому реализуется кривая энергии остаточных значений, которая обеспечивает возможность более высокого сжатия, чем обеспечиваемое с использованием только одного из обоих параметров.
Относительно представленного выше описания чертежей, следует отметить то, что предложенное изобретение не ограничено реализациями алгоритма LMS. Хотя заявленное изобретение описано со ссылками на фиг. 5-8 по отношению к алгоритму LMS в качестве алгоритма предсказания, вместе с тем, заявленное изобретение также применимо во взаимосвязи с другими адаптивными алгоритмами предсказания, в которых посредством параметра скорости может осуществляться координация между скоростью адаптации, с одной стороны, и точностью адаптации, с другой стороны. Так как точность адаптации, в свою очередь, имеет влияние на энергию остаточных значений, можно, с учетом этого, скорость всегда устанавливать сначала таким образом, чтобы скорость адаптации имела высокое значение, а затем устанавливать ее на такое значение, при котором скорость адаптации хотя и снижается, но точность адаптации улучшается и, тем самым, энергия остаточных значений снижается. При таких алгоритмах предсказания не должна была бы существовать связь между входом 120 или блоком 132 управления адаптацией.
Кроме того, следует отметить, что вместо описанного выше постоянного интервала времени после моментов времени установки в исходное состояние для инициирования изменения параметров скорости, также запуск изменения параметра скорости может проводиться в зависимости от степени адаптации, как, например, запуск изменения параметра скорости может проводиться в том случае, если корректирующие значения δω для коэффициентов, например, сумма их абсолютных значений, спадет ниже определенного значения, что указывает на приближение к квазистационарному состоянию, как это показано на фиг. 8, в определенной степени приближения.
В частности, следует отметить, что, в зависимости от конкретных условий, соответствующая изобретению схема может быть реализована посредством программного обеспечения. Реализация может осуществляться на цифровом носителе для хранения данных, например, на дискете или на компакт-диске (CD) с электронным способом считываемыми управляющими сигналами, которые могут взаимодействовать с программируемой компьютерной системой таким образом, чтобы выполнить способ. Таким образом, изобретение также относится к компьютерному программному продукту с сохраненным на машиночитаемом носителе программным кодом для выполнения соответствующего изобретению способа, если компьютерный программный продукт выполняется на вычислительном устройстве. Иными словами, изобретение также может быть реализовано как компьютерная программа с программным кодом для выполнения способа, когда компьютерная программа выполняется на компьютере.

Claims (25)

1. Способ кодирования с предсказанием информационного сигнала, включающего в себя последовательность информационных значений посредством адаптивного алгоритма предсказания, коэффициенты (ωi) предсказания которого могут инициализироваться и который может управляться посредством параметра (λ) скорости, чтобы в случае, когда параметр (λ) скорости имеет первое значение, работать с первой скоростью адаптации и с первой точностью адаптации, а в случае, когда параметр (λ) скорости имеет второе значение, работать со второй, более низкой, чем первая, скоростью адаптации и с второй, более высокой, чем первая, точностью адаптации, содержащий следующие этапы:
A) инициализация (40) коэффициентов (ωi) предсказания;
B) управление (42) адаптивным алгоритмом предсказания, чтобы установить параметр (λ) скорости на первое значение;
C) кодирование (44) последовательных информационных значений информационного сигнала посредством адаптивного алгоритма предсказания с установленным на первое значение параметром (λ) скорости, пока не пройдет предварительно установленный интервал после этапа (В), чтобы выполнить кодирование первой части информационного сигнала;
D) после прохождения предварительно установленного интервала после этапа (В), управление (50) адаптивным алгоритмом предсказания, чтобы установить параметр (λ) скорости на второе значение; и
Е) кодирование (44) информационных значений информационного сигнала, следующих после закодированных на этапе (С) информационных значений посредством адаптивного алгоритма предсказания с установленным на второе значение параметром (λ) скорости, чтобы выполнить кодирование второй части информационного сигнала, следующей за первой его частью.
2. Способ по п.1, в котором этап (С) выполняют с использованием адаптации инициализированных на этапе (А) коэффициентов (ωi) предсказания, чтобы получить адаптированные коэффициенты (ωi) предсказания, и этап (Е) выполняют с использованием адаптации адаптированных коэффициентов (ωi) предсказания.
3. Способ по п.1 или 2, в котором этапы (А)-(Е) периодически повторяют в предварительно определенные моменты времени для кодирования последовательных фрагментов информационного сигнала.
4. Способ по п.3, в котором предварительно заданные моменты времени циклически повторяются с предварительно определенным интервалом времени.
5. Способ по п.1 или 2, в котором этап (D) выполняют по истечении предварительно определенного интервала времени после этапа (В).
6. Способ по п.1 или 2, в котором из этапа (С) и (Е) получают разности между информационными значениями информационного сигнала и предсказанными значениями, которые представляют кодированную версию информационного сигнала.
7. Устройство для кодирования с предсказанием информационного сигнала, включающего в себя последовательность информационных значений, содержащее
средство (16, 18) для выполнения адаптивного алгоритма предсказания, коэффициенты (ωi) предсказания которого могут инициализироваться и который может управляться посредством параметра (λ) скорости, чтобы в случае, когда параметр (λ) скорости имеет первое значение, работать с первой скоростью адаптации и с первой точностью адаптации, а в случае, когда параметр (λ) скорости имеет второе значение, работать со второй, более низкой, чем первая, скоростью адаптации и с второй, более высокой, чем первая, точностью адаптации, и средство (20) управления, которое связано со средством для выполнения адаптивного алгоритма предсказания и предназначено для выполнения
A) инициализации (40) коэффициентов (ωi) предсказания;
B) управления (42) адаптивным алгоритмом предсказания, чтобы установить параметр (λ) скорости на первое значение;
C) кодирования (44) последовательных информационных значений информационного сигнала посредством адаптивного алгоритма предсказания с установленным на первое значение параметром (λ) скорости, пока не пройдет предварительно установленный интервал после управления (В), для кодирования первой части информационного сигнала;
D) после прохождения предварительно установленного интервала после управления (В), управления (50) адаптивным алгоритмом предсказания, чтобы установить параметр (λ) скорости на второе значение; и
Е) кодирования (44) информационных значений информационного сигнала, следующих после закодированных на этапе (С) информационных значений посредством адаптивного алгоритма предсказания с установленным на второе значение параметром (λ) скорости, для кодирования второй части информационного сигнала, следующей за первой его частью.
8. Устройство по п.7, в котором средство (20) управления выполнено таким образом, чтобы осуществлять кодирование (С) с использованием адаптации инициализированных на этапе (А) коэффициентов (ωi) предсказания, чтобы получить адаптированные коэффициенты (ωi) предсказания, и осуществлять кодирование (Е) с использованием адаптации адаптированных коэффициентов (ωi) предсказания.
9. Устройство по п.7 или 8, в котором средство (20) управления выполнено таким образом, чтобы этапы (А)-(Е) периодически повторять в предварительно определенные моменты времени для кодирования последовательных фрагментов информационного сигнала.
10. Устройство по п.9, в котором средство (20) управления выполнено таким образом, чтобы циклически возвращаться к предварительно заданным моментам времени с предварительно определенным интервалом времени.
11. Устройство по п.9, в котором средство (20) управления выполнено таким образом, чтобы осуществлять этап (D) по истечении предварительно определенного интервала времени после этапа (В).
12. Устройство по п.7 или 8, в котором средство для выполнения адаптивного алгоритма предсказания выполнено таким образом, чтобы получать разности между информационными значениями информационного сигнала и предсказанными значениями, которые представляют кодированную версию информационного сигнала.
13. Способ декодирования кодированного с предсказанием информационного сигнала, включающего в себя последовательность разностных значений посредством адаптивного алгоритма предсказания, коэффициенты (ωi) предсказания которого могут инициализироваться и который может управляться посредством параметра (λ) скорости, чтобы в случае, когда параметр (λ) скорости имеет первое значение, работать с первой скоростью адаптации и с первой точностью адаптации, а в случае, когда параметр (λ) скорости имеет второе значение, работать со второй, более низкой, чем первая, скоростью адаптации и с второй, более высокой, чем первая, точностью адаптации, причем способ содержит следующие этапы:
F) инициализация (90) коэффициентов (ωi) предсказания;
G) управление адаптивным (92) алгоритмом предсказания, чтобы установить параметр (λ) скорости на первое значение;
Н) декодирование (94) последовательных разностных значений кодированного с предсказанием информационного сигнала посредством адаптивного алгоритма предсказания с установленным на первое значение параметром (λ) скорости, пока не пройдет предварительно установленный интервал после этапа (G), чтобы выполнить декодирование первой части кодированного с предсказанием информационного сигнала;
I) после прохождения предварительно установленного интервала после этапа (G), управление (100) адаптивным алгоритмом предсказания, чтобы установить параметр (λ) скорости на второе значение; и
J) декодирование (94) разностных значений кодированного с предсказанием информационного сигнала, следующих после декодированных на этапе (Н) разностных значений посредством адаптивного алгоритма предсказания с установленным на второе значение параметром (λ) скорости, чтобы выполнить декодирование второй части кодированного с предсказанием информационного сигнала, следующей за первой его частью.
14. Способ по п.13, в котором этап (Н) выполняют с использованием адаптации инициализированных на этапе (F) коэффициентов (ωi) предсказания, чтобы получить адаптированные коэффициенты (ωi) предсказания, и этап (J) выполняют с использованием адаптации адаптированных коэффициентов (ωi) предсказания.
15. Способ по п.13 или 14, в котором этапы (F)-(J) периодически повторяют в предварительно определенные моменты времени для декодирования последовательных фрагментов кодированного с предсказанием информационного сигнала.
16. Способ по п.15, в котором предварительно заданные моменты времени циклически повторяются с предварительно определенным интервалом времени.
17. Способ по п.13 или 14, в котором этап (I) выполняют по истечении предварительно определенного интервала времени после этапа (G).
18. Способ по п.13 или 14, в котором этапы (Н) и (J) включают в себя суммирование разностей в кодированном с предсказанием информационном сигнале и предсказанных значений.
19. Устройство для декодирования кодированного с предсказанием информационного сигнала, включающего в себя последовательность разностных значений, содержащее
средство (16, 18) для выполнения адаптивного алгоритма предсказания, коэффициенты (ωi) предсказания которого могут инициализироваться и который может управляться посредством параметра (λ) скорости, чтобы в случае, когда параметр (λ) скорости имеет первое значение, работать с первой скоростью адаптации и с первой точностью адаптации, а в случае, когда параметр (λ) скорости имеет второе значение, работать со второй, более низкой, чем первая, скоростью адаптации и с второй, более высокой, чем первая, точностью адаптации, и средство (20) управления, которое связано со средством для выполнения адаптивного алгоритма предсказания и предназначено для выполнения
F) инициализации (40) коэффициентов (ωi) предсказания;
G) управления (42) адаптивным алгоритмом предсказания, чтобы установить параметр (λ) скорости на первое значение;
Н) декодирования (44) последовательных разностных значений кодированного с предсказанием информационного сигнала посредством адаптивного алгоритма предсказания с установленным на первое значение параметром (λ) скорости, пока не пройдет предварительно установленный интервал после управления (G), чтобы выполнить декодирование первой части кодированного с предсказанием информационного сигнала;
I) после прохождения предварительно установленного интервала после управления (G), управления (50) адаптивным алгоритмом предсказания, чтобы установить параметр (λ) скорости на второе значение; и
J) декодирования (44) разностных значений кодированного с предсказанием информационного сигнала, следующих после декодированных при декодировании (Н) разностных значений, посредством адаптивного алгоритма предсказания с установленным на второе значение параметром (λ) скорости, чтобы выполнить декодирование второй части кодированного с предсказанием информационного сигнала, следующей за первой его частью.
20. Устройство по п.19, в котором средство (20) управления выполнено таким образом, чтобы осуществлять декодирование (Н) с использованием адаптации инициализированных при инициазации (F) коэффициентов (ωi) предсказания, чтобы получить адаптированные коэффициенты (ωi) предсказания, и осуществлять декодирование (J) с использованием адаптации адаптированных коэффициентов (ωi) предсказания.
21. Устройство по п.19 или 20, в котором средство (20) управления выполнено таким образом, чтобы этапы (F)-(J) периодически повторять в предварительно определенные моменты времени для декодирования последовательных фрагментов кодированного с предсказанием информационного сигнала.
22. Устройство по п.21, в котором средство (20) управления выполнено таким образом, чтобы циклически возвращаться к предварительно заданным моментам времени с предварительно определенным интервалом времени.
23. Устройство по п.19 или 20, в котором средство (20) управления выполнено таким образом, чтобы осуществлять этап (I) по истечении предварительно определенного интервала времени после этапа (G).
24. Устройство по п.19 или 20, в котором средство для выполнения адаптивного алгоритма предсказания включает в себя средство для суммирования разностей в кодированном с предсказанием информационном сигнале и предсказанных значений.
25. Машиночитаемый носитель, предназначенный для взаимодействия с программируемой компьютерной системой под действием считываемых управляющих сигналов в виде программных кодов, сохраненных на машиночитаемом носителе, для осуществления способа кодирования с предсказанием информационного сигнала по любому из пп.1-6 или способа декодирования кодированного с предсказанием информационного сигнала по любому из пп.13-18.
RU2006132731/09A 2004-02-13 2004-12-20 Схема кодирования с предсказанием RU2345426C2 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102004007185A DE102004007185B3 (de) 2004-02-13 2004-02-13 Prädiktives Codierungsschema
DE102004007185.3 2004-02-13

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2006132731A RU2006132731A (ru) 2008-03-20
RU2345426C2 true RU2345426C2 (ru) 2009-01-27

Family

ID=34625823

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2006132731/09A RU2345426C2 (ru) 2004-02-13 2004-12-20 Схема кодирования с предсказанием

Country Status (17)

Country Link
US (1) US7386446B2 (ru)
EP (1) EP1700293B1 (ru)
JP (1) JP4351260B2 (ru)
KR (1) KR100852483B1 (ru)
CN (1) CN1914670B (ru)
AT (1) ATE362169T1 (ru)
AU (1) AU2004316541B2 (ru)
BR (1) BRPI0418389B1 (ru)
CA (1) CA2556024C (ru)
DE (2) DE102004007185B3 (ru)
ES (1) ES2285551T3 (ru)
HK (1) HK1094080A1 (ru)
IL (1) IL177124A (ru)
NO (1) NO338722B1 (ru)
PT (1) PT1700293E (ru)
RU (1) RU2345426C2 (ru)
WO (1) WO2005083683A1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2573278C2 (ru) * 2010-12-14 2016-01-20 Фраунхофер-Гезелльшафт Цур Фердерунг Дер Ангевандтен Форшунг Е.Ф. Кодер и способ для кодирования с предсказанием, декодер и способ для декодирования, система и способ для кодирования с предсказанием и декодирования, и кодированный с предсказанием информационный сигнал

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8218634B2 (en) * 2005-01-13 2012-07-10 Ntt Docomo, Inc. Nonlinear, in-the-loop, denoising filter for quantization noise removal for hybrid video compression
US11128601B2 (en) * 2007-08-28 2021-09-21 Spencer Health Solutions, Llc Methods, systems, and computer program products for compiling information for use in a command script for a product dispensing system
CN102436215B (zh) * 2011-11-24 2013-06-05 重庆大学 数控冲花打孔机并行控制加工时间虚拟计算方法
JP5994073B2 (ja) * 2013-01-31 2016-09-21 株式会社アクセル 音声信号圧縮装置及び音声信号圧縮方法
ES2710338T3 (es) * 2016-05-10 2019-04-24 Von Sobbe Hans Ulrich Sistema de análisis

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US535299A (en) * 1895-03-05 Combined telegraph and telephone system
US3631520A (en) * 1968-08-19 1971-12-28 Bell Telephone Labor Inc Predictive coding of speech signals
US3931596A (en) * 1974-09-30 1976-01-06 Bell Telephone Laboratories, Incorporated Adaptive quantizer apparatus using training mode
US4475227A (en) * 1982-04-14 1984-10-02 At&T Bell Laboratories Adaptive prediction
US4518950A (en) * 1982-10-22 1985-05-21 At&T Bell Laboratories Digital code converter
US4751736A (en) * 1985-01-31 1988-06-14 Communications Satellite Corporation Variable bit rate speech codec with backward-type prediction and quantization
US4677423A (en) * 1986-01-06 1987-06-30 American Telephone & Telegraph, At&T Bell Laboratories ADPCM coder-decoder including partial band energy transition detection
DE3714589A1 (de) * 1987-05-01 1988-11-10 Standard Elektrik Lorenz Ag Videosignal-codierer mit dpcm und adaptiver praediktion
KR100332850B1 (ko) * 1993-05-05 2002-10-18 코닌클리케 필립스 일렉트로닉스 엔.브이. 적어도하나의부호기를포함하는전송시스템
US5535299A (en) * 1993-11-02 1996-07-09 Pacific Communication Sciences, Inc. Adaptive error control for ADPCM speech coders
JP3224465B2 (ja) * 1993-12-22 2001-10-29 シャープ株式会社 画像符号化装置
GB9509831D0 (en) * 1995-05-15 1995-07-05 Gerzon Michael A Lossless coding method for waveform data
DE19526366A1 (de) * 1995-07-20 1997-01-23 Bosch Gmbh Robert Verfahren zur Redundanzreduktion bei der Codierung von mehrkanaligen Signalen und Vorrichtung zur Dekodierung von redundanzreduzierten, mehrkanaligen Signalen
GB2318029B (en) * 1996-10-01 2000-11-08 Nokia Mobile Phones Ltd Audio coding method and apparatus
JP3348612B2 (ja) * 1996-10-31 2002-11-20 日本ビクター株式会社 ブロック間予測符号化装置、ブロック間予測復号化装置、ブロック間予測符号化方法、ブロック間予測復号化方法、及びブロック間予測符号化復号化装置
US6078620A (en) * 1997-07-31 2000-06-20 Lucent Technologies, Inc. Method and apparatus for performing adaptive differential pulse code modulation
TW376611B (en) * 1998-05-26 1999-12-11 Koninkl Philips Electronics Nv Transmission system with improved speech encoder
US6988065B1 (en) * 1999-08-23 2006-01-17 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Voice encoder and voice encoding method
WO2002082425A1 (en) * 2001-04-09 2002-10-17 Koninklijke Philips Electronics N.V. Adpcm speech coding system with specific step-size adaptation
US7225135B2 (en) * 2002-04-05 2007-05-29 Lectrosonics, Inc. Signal-predictive audio transmission system
JP4215448B2 (ja) * 2002-04-19 2009-01-28 日本電気株式会社 音声復号装置及び音声復号方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2573278C2 (ru) * 2010-12-14 2016-01-20 Фраунхофер-Гезелльшафт Цур Фердерунг Дер Ангевандтен Форшунг Е.Ф. Кодер и способ для кодирования с предсказанием, декодер и способ для декодирования, система и способ для кодирования с предсказанием и декодирования, и кодированный с предсказанием информационный сигнал

Also Published As

Publication number Publication date
CN1914670B (zh) 2011-03-23
AU2004316541A1 (en) 2005-09-09
DE102004007185B3 (de) 2005-06-30
BRPI0418389A (pt) 2007-05-22
PT1700293E (pt) 2007-08-21
CA2556024C (en) 2010-08-10
US7386446B2 (en) 2008-06-10
HK1094080A1 (en) 2007-03-16
IL177124A0 (en) 2006-12-10
WO2005083683A1 (de) 2005-09-09
KR20070085059A (ko) 2007-08-27
EP1700293B1 (de) 2007-05-09
KR100852483B1 (ko) 2008-08-18
US20070016409A1 (en) 2007-01-18
ES2285551T3 (es) 2007-11-16
JP4351260B2 (ja) 2009-10-28
ATE362169T1 (de) 2007-06-15
AU2004316541B2 (en) 2008-04-24
CA2556024A1 (en) 2005-09-09
JP2007534229A (ja) 2007-11-22
IL177124A (en) 2011-04-28
BRPI0418389A8 (pt) 2018-04-03
CN1914670A (zh) 2007-02-14
NO20064021L (no) 2006-09-07
BRPI0418389B1 (pt) 2019-06-25
EP1700293A1 (de) 2006-09-13
RU2006132731A (ru) 2008-03-20
NO338722B1 (no) 2016-10-10
DE502004003807D1 (de) 2007-06-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
AU2012218016B2 (en) Methods and systems for generating filter coefficients and configuring filters
CA2972812C (en) Device and method for quantizing and inverse quantizing lpc filters in a super-frame
US9812141B2 (en) Encoding method, decoding method, encoder apparatus, decoder apparatus, and recording medium for processing pitch periods corresponding to time series signals
US8160870B2 (en) Method, apparatus, program, and recording medium for long-term prediction coding and long-term prediction decoding
JP2006163414A (ja) オーディオ信号の変換方法及び変換装置、オーディオ信号の適応的符号化方法及び適応的符号化装置、オーディオ信号の逆変換方法及び逆変換装置、オーディオ信号の適応的復号化方法及び適応的復号化装置
JP2002135131A (ja) 可変サイズベクトルエントロピ符号化を実行するための方法および装置
US7386446B2 (en) Predictive coding scheme with adaptive speed parameters
KR20170127533A (ko) 선형 예측 부호화 장치, 선형 예측 복호 장치, 이들의 방법, 프로그램 및 기록 매체
JP2004258603A (ja) レベル・モードとラン・レングス／レベル・モードの間での符号化を適応させるエントロピー符号化
DK2707687T3 (en) TRANSFORM DOMAIN CODE BOOK IN A CELP CODE AND DECODER
JP5253518B2 (ja) 符号化方法、復号方法、それらの装置、プログラム及び記録媒体
CN101156318B (zh) 编码器
WO2011162723A1 (en) Entropy encoder arrangement and entropy decoder arrangement
KR101587703B1 (ko) 예측 인코딩을 위한 인코더 및 방법, 디코딩을 위한 디코더 및 방법, 예측 인코딩 및 디코딩을 위한 시스템 및 방법, 및 예측 인코딩된 정보 신호
US5555273A (en) Audio coder
Ulacha et al. Entropy coder for audio signals
JP6629256B2 (ja) 符号化装置、方法及びプログラム
MXPA06009145A (es) Esquema de codificacion predictiva
Ulacha et al. A High Efficienct Binary Arithmetic Coder for Lossless Audio Compression
Kamamoto et al. Low-complexity PARCOR coefficient quantizer and prediction order estimator for G. 711.0 (Lossless Speech Coding)
JP2003022099A (ja) Ｌｓｐパラメータ符号化復号化装置及び方法
JP2002372998A (ja) Ｌｓｐパラメータ符号化装置及び符号化方法
JPH0445614A (ja) １ビット／サンプル量子化方法
JPH08321782A (ja) 音声符号化方法