RU2391715C2 - Векторное квантование с использованием единой кодовой книги для многоскоростных применений - Google Patents
Векторное квантование с использованием единой кодовой книги для многоскоростных применений Download PDFInfo
- Publication number
- RU2391715C2 RU2391715C2 RU2008106651/09A RU2008106651A RU2391715C2 RU 2391715 C2 RU2391715 C2 RU 2391715C2 RU 2008106651/09 A RU2008106651/09 A RU 2008106651/09A RU 2008106651 A RU2008106651 A RU 2008106651A RU 2391715 C2 RU2391715 C2 RU 2391715C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- vectors
- codebook
- reproduction
- vector
- playback
- Prior art date
Links
- 239000013598 vector Substances 0.000 title claims abstract 225
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract 24
- 238000013139 quantization Methods 0.000 claims 26
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 claims 7
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 claims 2
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
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
- G10L19/02—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
- G10L19/032—Quantisation or dequantisation of spectral components
- G10L19/038—Vector quantisation, e.g. TwinVQ audio
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
- H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
- H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
- H03M7/3082—Vector coding
-
- 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
- G10L2019/0001—Codebooks
- G10L2019/0004—Design or structure of the codebook
-
- 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
- G10L2019/0007—Codebook element generation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
Изобретение касается способа, устройства и накопителя данных для N-уровневого квантования векторов, где N выбирают до квантования из множества, состоящего по меньшей мере из двух заранее заданных величин, которые меньше или равны заранее заданному максимальному числу уровней М. Вектор воспроизведения для каждого вектора выбирают из N-уровневой кодовой книги, состоящей из N векторов воспроизведения, которые для каждого N из упомянутого множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин представлены первыми N векторами воспроизведения из одной и той же объединенной кодовой книги, состоящей из М векторов воспроизведения. Кроме того, изобретение касается способа, устройства и накопителя данных для извлечения векторов воспроизведения для векторов, которые были квантованы с N-уровнями, системы для передачи представлений векторов, способа, устройства и прикладного программного продукта для формирования объединенной кодовой книги и самой такой объединенной кодовой книги. Технический результат - обеспечение N-уровневого квантования векторов с различными выбираемыми числами уровней N. 10 н. и 25 з.п. ф-лы, 10 ил.
Description
Текст описания приведен в факсимильном виде.
Claims (35)
1. Способ N-уровневого квантования векторов, где N выбирают до упомянутого квантования из множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин, меньших или равных заранее заданному максимальному числу уровней М, при этом упомянутый способ включает:
N-уровневое квантование вектора путем выбора вектора воспроизведения для указанного вектора из N-уровневой кодовой книги из N векторов воспроизведения, которые для каждого N из указанного множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин представлены первыми N векторами воспроизведения одной и той же объединенной кодовой книги из М векторов воспроизведения,
вывод идентификатора указанного выбранного вектора воспроизведения.
N-уровневое квантование вектора путем выбора вектора воспроизведения для указанного вектора из N-уровневой кодовой книги из N векторов воспроизведения, которые для каждого N из указанного множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин представлены первыми N векторами воспроизведения одной и той же объединенной кодовой книги из М векторов воспроизведения,
вывод идентификатора указанного выбранного вектора воспроизведения.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что N=2n и М=2m, где n и m являются целочисленными величинами.
3. Способ по п.1 или 2, отличающийся тем, что каждый вектор воспроизведения в N-уровневой кодовой книге идентифицируют n-битовым двоичным словом.
4. Способ по п.1, отличающийся тем, что упомянутые векторы содержат параметры, относящиеся к кодированию последовательности данных методом кодирования с линейным предсказанием.
5. Способ по п.1, отличающийся тем, что упомянутый шаг выбора выполняется переносным устройством связи.
6. Устройство для N-уровневого квантования векторов, где N выбирается до упомянутого квантования из множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин, меньших или равных заранее заданному максимальному числу уровней М, причем упомянутое устройство содержит:
средства для N-уровневого квантования вектора путем выбора вектора воспроизведения для указанного вектора из N-уровневой кодовой книги из N векторов воспроизведения, которые для каждого N из упомянутого множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин представлены первыми N векторами воспроизведения из одной и той же объединенной кодовой книги из М векторов воспроизведения, и
средства для вывода идентификатора указанного выбранного вектора.
средства для N-уровневого квантования вектора путем выбора вектора воспроизведения для указанного вектора из N-уровневой кодовой книги из N векторов воспроизведения, которые для каждого N из упомянутого множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин представлены первыми N векторами воспроизведения из одной и той же объединенной кодовой книги из М векторов воспроизведения, и
средства для вывода идентификатора указанного выбранного вектора.
7. Устройство по п.6, отличающееся тем, что N=2n и М=2m, где n и m являются целочисленными величинами.
8. Устройство по п.6 или 7, отличающееся тем, что каждый вектор воспроизведения в N-уровневой кодовой книге идентифицируют n-битовым двоичным словом.
9. Устройство по п.6, отличающееся тем, что упомянутое устройство является переносным устройством связи.
10. Носитель данных, на который помещено приложение для N-уровневого квантования векторов, где N выбирается до квантования из множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин, которые меньше или равны заранее заданному максимальному числу уровней М, при этом упомянутое приложение включает:
код программы для N-уровневого квантования вектора путем выбора вектора воспроизведения для указанного вектора из N-уровневой кодовой книги из N векторов воспроизведения, которые для каждого N из упомянутого множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин представлены первыми N векторами воспроизведения одной и той же объединенной кодовой книги из М векторов воспроизведения, и
код программы для вывода идентификатора указанного выбранного вектора воспроизведения.
код программы для N-уровневого квантования вектора путем выбора вектора воспроизведения для указанного вектора из N-уровневой кодовой книги из N векторов воспроизведения, которые для каждого N из упомянутого множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин представлены первыми N векторами воспроизведения одной и той же объединенной кодовой книги из М векторов воспроизведения, и
код программы для вывода идентификатора указанного выбранного вектора воспроизведения.
11. Способ извлечения векторов воспроизведения для векторов, которые были квантованы с N-уровнями, где N выбрано до упомянутого квантования из множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин, которые меньше или равны заранее заданному максимальному числу уровней М, упомянутый способ включает:
прием идентификатора вектора воспроизведения, который был выбран для вектора при упомянутом квантовании, и
извлечение на основе упомянутого идентификатора упомянутого вектора воспроизведения из N-уровневой кодовой книги из N векторов воспроизведения, которые для каждого N из упомянутого множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин представлены первыми N векторами воспроизведения одной и той же объединенной кодовой книги из М векторов воспроизведения.
прием идентификатора вектора воспроизведения, который был выбран для вектора при упомянутом квантовании, и
извлечение на основе упомянутого идентификатора упомянутого вектора воспроизведения из N-уровневой кодовой книги из N векторов воспроизведения, которые для каждого N из упомянутого множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин представлены первыми N векторами воспроизведения одной и той же объединенной кодовой книги из М векторов воспроизведения.
12. Способ по п.11, отличающийся тем, что N=2n и M=2m, где n и m являются целочисленными величинами.
13. Способ по п.11 или 12, отличающийся тем, что каждый вектор воспроизведения в N-уровневой кодовой книге идентифицируют n-битовым двоичным словом.
14. Устройство для извлечения векторов воспроизведения для векторов, которые были квантованы с N-уровнями, где N выбрано до квантования упомянутых векторов из множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин, меньших или равных заранее заданному максимальному числу уровней М, при этом упомянутое устройство содержит:
средства для приема идентификатора вектора воспроизведения, который был выбран для вектора при квантовании; и
средства для извлечения на основе указанного идентификатора вектора воспроизведения из N-уровневой кодовой книги из N векторов воспроизведения, которые для каждого N из упомянутого множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин представлены первыми N векторами воспроизведения одной и той же объединенной кодовой книги из М векторов воспроизведения.
средства для приема идентификатора вектора воспроизведения, который был выбран для вектора при квантовании; и
средства для извлечения на основе указанного идентификатора вектора воспроизведения из N-уровневой кодовой книги из N векторов воспроизведения, которые для каждого N из упомянутого множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин представлены первыми N векторами воспроизведения одной и той же объединенной кодовой книги из М векторов воспроизведения.
15. Устройство по п.14, отличающееся тем, что N=2n и М=2m, где n и m являются целочисленными величинами.
16. Устройство по п.14 или 15, отличающееся тем, что каждый вектор воспроизведения в N-уровневой кодовой книге идентифицируют n-битовым двоичным словом.
17. Носитель данных, на который помещено приложение для извлечения векторов воспроизведения для векторов, которые были квантованы с N-уровнями, где N выбирается до упомянутого квантования из множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин, меньших или равных заранее заданному максимальному числу уровней М, причем упомянутое приложение содержит:
код программы для приема идентификатора вектора воспроизведения, который был выбран для вектора при упомянутом квантовании, и
код программы для извлечения на основе упомянутого идентификатора упомянутого вектора воспроизведения из N-уровневой кодовой книги из N векторов воспроизведения, которые для каждого N из упомянутого множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин представлены первыми N векторами воспроизведения одной и той же объединенной кодовой книги из М векторов воспроизведения.
код программы для приема идентификатора вектора воспроизведения, который был выбран для вектора при упомянутом квантовании, и
код программы для извлечения на основе упомянутого идентификатора упомянутого вектора воспроизведения из N-уровневой кодовой книги из N векторов воспроизведения, которые для каждого N из упомянутого множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин представлены первыми N векторами воспроизведения одной и той же объединенной кодовой книги из М векторов воспроизведения.
18. Система для передачи представлений векторов, содержащая:
средства для выбора вектора воспроизведения для каждого вектора из N-уровневой кодовой книги из N векторов воспроизведения, где N выбирается до упомянутого квантования из множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин, которые меньше или равны заранее заданному максимальному числу уровней М, при этом N векторов воспроизведения для каждого N из упомянутого множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин представлены первыми N векторами воспроизведения первой объединенной кодовой книги из М векторов воспроизведения;
средства для передачи идентификатора упомянутого выбранного вектора воспроизведения по каналу передачи;
средства для приема упомянутого идентификатора и
средства для извлечения на основе упомянутого идентификатора упомянутого вектора воспроизведения из N-уровневой кодовой книги из N векторов воспроизведения, представленных первыми N векторами воспроизведения второй объединенной кодовой книги из М векторов воспроизведения, которая идентична первой объединенной кодовой книге.
средства для выбора вектора воспроизведения для каждого вектора из N-уровневой кодовой книги из N векторов воспроизведения, где N выбирается до упомянутого квантования из множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин, которые меньше или равны заранее заданному максимальному числу уровней М, при этом N векторов воспроизведения для каждого N из упомянутого множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин представлены первыми N векторами воспроизведения первой объединенной кодовой книги из М векторов воспроизведения;
средства для передачи идентификатора упомянутого выбранного вектора воспроизведения по каналу передачи;
средства для приема упомянутого идентификатора и
средства для извлечения на основе упомянутого идентификатора упомянутого вектора воспроизведения из N-уровневой кодовой книги из N векторов воспроизведения, представленных первыми N векторами воспроизведения второй объединенной кодовой книги из М векторов воспроизведения, которая идентична первой объединенной кодовой книге.
19. Способ формирования объединенной кодовой книги из М векторов воспроизведения для использования при N-уровневом квантовании векторов, где М является заранее заданным максимальным числом уровней, а N выбирают до упомянутого квантования из множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин, которые меньше или равны М, причем при упомянутом квантовании вектор воспроизведения для каждого вектора выбирают из N-уровневой кодовой книги из N векторов воспроизведения, которые для каждого N из упомянутого множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин представлены первыми N векторами воспроизведения указанной объединенной кодовой книги, при этом согласно упомянутому способу:
генерируют векторы воспроизведения посредством обучающего алгоритма, по меньшей мере, частично на основе множества обучающих векторов и
размещают сгенерированные векторы воспроизведения в объединенной кодовой книге согласно алгоритму размещения так, чтобы для каждого числа N первые N векторов воспроизведения в объединенной кодовой книге формировали N-уровневую кодовую книгу, которая допускает малые средние искажения упомянутых векторов, когда используется при квантовании векторов.
генерируют векторы воспроизведения посредством обучающего алгоритма, по меньшей мере, частично на основе множества обучающих векторов и
размещают сгенерированные векторы воспроизведения в объединенной кодовой книге согласно алгоритму размещения так, чтобы для каждого числа N первые N векторов воспроизведения в объединенной кодовой книге формировали N-уровневую кодовую книгу, которая допускает малые средние искажения упомянутых векторов, когда используется при квантовании векторов.
20. Способ по п.19, отличающийся тем, что N=2n и М=2m, где n и m являются целочисленными величинами.
21. Способ по п.20, включающий:
генерацию начальной кодовой книги из М векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма;
генерацию 2-уровневой кодовой книги из двух векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма;
выбор таких двух векторов воспроизведения из упомянутой начальной кодовой книги, которые наиболее сходны с упомянутыми двумя векторами воспроизведения в 2-уровневой кодовой книге;
копирование двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в первые две позиции в объединенной кодовой книге и удаление упомянутых двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги; и
повторение для l<i≤m следующих шагов:
генерация I-уровневой кодовой книги из I=2i векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма;
идентификация таких I/2 векторов воспроизведения из I-уровневой кодовой книги, которые наиболее сходны с упомянутыми I/2 векторами воспроизведения, уже скопированными в объединенную кодовую книгу;
для оставшихся неидентифицированных I/2 векторов воспроизведения в I-уровневой кодовой книге выбор таких I/2 векторов воспроизведения из начальной кодовой книги, которые наиболее сходны с упомянутыми оставшимися неидентифицированными I/2 векторами воспроизведения; и
копирование упомянутых I/2 выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в следующие свободные позиции в направлении возрастания в объединенной кодовой книге и удаление упомянутых I/2 выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги.
генерацию начальной кодовой книги из М векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма;
генерацию 2-уровневой кодовой книги из двух векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма;
выбор таких двух векторов воспроизведения из упомянутой начальной кодовой книги, которые наиболее сходны с упомянутыми двумя векторами воспроизведения в 2-уровневой кодовой книге;
копирование двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в первые две позиции в объединенной кодовой книге и удаление упомянутых двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги; и
повторение для l<i≤m следующих шагов:
генерация I-уровневой кодовой книги из I=2i векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма;
идентификация таких I/2 векторов воспроизведения из I-уровневой кодовой книги, которые наиболее сходны с упомянутыми I/2 векторами воспроизведения, уже скопированными в объединенную кодовую книгу;
для оставшихся неидентифицированных I/2 векторов воспроизведения в I-уровневой кодовой книге выбор таких I/2 векторов воспроизведения из начальной кодовой книги, которые наиболее сходны с упомянутыми оставшимися неидентифицированными I/2 векторами воспроизведения; и
копирование упомянутых I/2 выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в следующие свободные позиции в направлении возрастания в объединенной кодовой книге и удаление упомянутых I/2 выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги.
22. Способ по п.20, включающий:
генерацию обучающим алгоритмом 2-уровневой кодовой книги из двух векторов воспроизведения;
копирование упомянутых двух векторов воспроизведения из 2-уровневой кодовой книги в первые две позиции в объединенной кодовой книге; и
повторение для 1<i≤m следующих шагов:
генерация I-уровневой кодовой книги из I=2i векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма, причем в этом обучающем алгоритме I/2 векторов воспроизведения, уже скопированных в объединенную кодовую книгу, формируют первую часть кодовой книги из I векторов воспроизведения, которая служит для инициализации упомянутой I-уровневой кодовой книги, генерируемой обучающим алгоритмом, и полагаются фиксированными на всем протяжении выполнения обучающего алгоритма; и
копирование I/2 последних векторов воспроизведения сгенерированной I-уровневой кодовой книги в следующие свободные 1/2 позиции в направлении возрастания в упомянутой объединенной кодовой книге.
генерацию обучающим алгоритмом 2-уровневой кодовой книги из двух векторов воспроизведения;
копирование упомянутых двух векторов воспроизведения из 2-уровневой кодовой книги в первые две позиции в объединенной кодовой книге; и
повторение для 1<i≤m следующих шагов:
генерация I-уровневой кодовой книги из I=2i векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма, причем в этом обучающем алгоритме I/2 векторов воспроизведения, уже скопированных в объединенную кодовую книгу, формируют первую часть кодовой книги из I векторов воспроизведения, которая служит для инициализации упомянутой I-уровневой кодовой книги, генерируемой обучающим алгоритмом, и полагаются фиксированными на всем протяжении выполнения обучающего алгоритма; и
копирование I/2 последних векторов воспроизведения сгенерированной I-уровневой кодовой книги в следующие свободные 1/2 позиции в направлении возрастания в упомянутой объединенной кодовой книге.
23. Способ по п.19, включающий:
генерацию начальной кодовой книги из М векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма на основе множества обучающих векторов;
выбор из начальной кодовой книги двух векторов воспроизведения, которые наиболее отличны друг от друга;
копирование двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в первые две позиции в объединенной кодовой книге и удаление двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги; и
повторение, пока упомянутая начальная кодовая книга не пуста, следующих шагов:
выбор такого вектора воспроизведения из начальной кодовой книги, который наиболее отличен от всех векторов воспроизведения, уже скопированных в объединенную кодовую книгу;
копирование упомянутого выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги в следующую свободную позицию в направлении возрастания в объединенной кодовой книге и удаление упомянутого выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги.
генерацию начальной кодовой книги из М векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма на основе множества обучающих векторов;
выбор из начальной кодовой книги двух векторов воспроизведения, которые наиболее отличны друг от друга;
копирование двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в первые две позиции в объединенной кодовой книге и удаление двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги; и
повторение, пока упомянутая начальная кодовая книга не пуста, следующих шагов:
выбор такого вектора воспроизведения из начальной кодовой книги, который наиболее отличен от всех векторов воспроизведения, уже скопированных в объединенную кодовую книгу;
копирование упомянутого выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги в следующую свободную позицию в направлении возрастания в объединенной кодовой книге и удаление упомянутого выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги.
24. Способ по п.19, включающий:
генерацию начальной кодовой книги из М векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма на основе множества обучающих векторов;
выбор из начальной кодовой книги вектора воспроизведения, который является наиболее сходным со всеми упомянутыми обучающими векторами;
копирование выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги в первую позицию в объединенной кодовой книге и удаление выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги; и
повторение, пока начальная кодовая книга не пуста, следующих шагов:
выбор из начальной кодовой книги вектора воспроизведения, который является наиболее отличным от всех векторов воспроизведения, уже скопированных в объединенную кодовую книгу;
копирование упомянутого выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги в следующую свободную позицию в направлении возрастания в объединенной кодовой книге и удаление упомянутого выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги.
генерацию начальной кодовой книги из М векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма на основе множества обучающих векторов;
выбор из начальной кодовой книги вектора воспроизведения, который является наиболее сходным со всеми упомянутыми обучающими векторами;
копирование выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги в первую позицию в объединенной кодовой книге и удаление выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги; и
повторение, пока начальная кодовая книга не пуста, следующих шагов:
выбор из начальной кодовой книги вектора воспроизведения, который является наиболее отличным от всех векторов воспроизведения, уже скопированных в объединенную кодовую книгу;
копирование упомянутого выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги в следующую свободную позицию в направлении возрастания в объединенной кодовой книге и удаление упомянутого выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги.
25. Способ по п.19, включающий:
генерацию начальной кодовой книги из М векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма;
повторение, пока начальная кодовая книга не пуста, следующих шагов:
выбор из начальной кодовой книги таких двух векторов воспроизведения, которые наиболее сходны друг с другом;
копирование первого из двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в следующую свободную позицию в направлении уменьшения, начиная с последней позиции, в объединенной кодовой книге и удаление первого из двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги.
генерацию начальной кодовой книги из М векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма;
повторение, пока начальная кодовая книга не пуста, следующих шагов:
выбор из начальной кодовой книги таких двух векторов воспроизведения, которые наиболее сходны друг с другом;
копирование первого из двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в следующую свободную позицию в направлении уменьшения, начиная с последней позиции, в объединенной кодовой книге и удаление первого из двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги.
26. Способ по п.19, отличающийся тем, что упомянутое множество, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин для значения N, которое меньше или равно М, содержит К значений Ni с i=1,…, К и Ni-1<Nj≤M для j=2,…, К, причем упомянутый способ включает:
генерацию начальной кодовой книги из М векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма на основе множества обучающих векторов;
выбор из начальной кодовой книги N1 векторов воспроизведения так, чтобы искажения кодовой книги, которая содержит выбранные векторы воспроизведения, в отношении всех обучающих векторов были минимальны;
копирование выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в объединенную кодовую книгу и удаление упомянутых выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги; и
повторение для каждого Ni при 1<i≤K следующих шагов:
выбор из начальной кодовой книги Ni-Ni-1 векторов воспроизведения так, чтобы искажения кодовой книги, которая содержит Ni-1 векторов воспроизведения, уже скопированных в объединенную кодовую книгу, и выбранные векторы воспроизведения в отношении всех обучающих векторов были минимальны; и
копирование упомянутых выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в следующие свободные позиции в направлении возрастания в объединенной кодовой книге и удаление упомянутых выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги.
генерацию начальной кодовой книги из М векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма на основе множества обучающих векторов;
выбор из начальной кодовой книги N1 векторов воспроизведения так, чтобы искажения кодовой книги, которая содержит выбранные векторы воспроизведения, в отношении всех обучающих векторов были минимальны;
копирование выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в объединенную кодовую книгу и удаление упомянутых выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги; и
повторение для каждого Ni при 1<i≤K следующих шагов:
выбор из начальной кодовой книги Ni-Ni-1 векторов воспроизведения так, чтобы искажения кодовой книги, которая содержит Ni-1 векторов воспроизведения, уже скопированных в объединенную кодовую книгу, и выбранные векторы воспроизведения в отношении всех обучающих векторов были минимальны; и
копирование упомянутых выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в следующие свободные позиции в направлении возрастания в объединенной кодовой книге и удаление упомянутых выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги.
27. Устройство для формирования объединенной кодовой книги из М векторов воспроизведения для использования при N-уровневом квантовании векторов, где М является заранее заданным максимальным числом уровней, а N выбирается до упомянутого квантования из множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин, которые меньше или равны М, причем при квантовании вектор воспроизведения для каждого вектора выбирается из N-уровневой кодовой книги из N векторов воспроизведения, которые для каждого N из упомянутого множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин представлены первыми N векторами воспроизведения объединенной кодовой книги, при этом упомянутое устройство содержит:
средства для генерации векторов воспроизведения с помощью обучающего алгоритма, по меньшей мере, частично на основе множества обучающих векторов; и
средства для размещения упомянутых сгенерированных векторов воспроизведения в объединенной кодовой книге согласно алгоритму размещения так, чтобы для каждого N первые N векторов воспроизведения в множестве из М векторов воспроизведения формировали N-уровневую кодовую книгу, которая допускает малые средние искажения упомянутых векторов, когда используется при их квантовании.
средства для генерации векторов воспроизведения с помощью обучающего алгоритма, по меньшей мере, частично на основе множества обучающих векторов; и
средства для размещения упомянутых сгенерированных векторов воспроизведения в объединенной кодовой книге согласно алгоритму размещения так, чтобы для каждого N первые N векторов воспроизведения в множестве из М векторов воспроизведения формировали N-уровневую кодовую книгу, которая допускает малые средние искажения упомянутых векторов, когда используется при их квантовании.
28. Устройство по п.27, отличающееся тем, что N=2n и М=2m, где n и m являются целочисленными величинами.
29. Устройство по п.28, включающее:
средства для генерации начальной кодовой книги из М векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма;
средства для генерации 2-уровневой кодовой книги из двух векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма;
средства для выбора таких двух векторов воспроизведения из упомянутой начальной кодовой книги, которые наиболее сходны с упомянутыми двумя векторами воспроизведения в 2-уровневой кодовой книге;
средства для копирования двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в первые две позиции в объединенной кодовой книге и удаление упомянутых двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги; и
средства для повторения для 1<i≤m следующих шагов:
генерация I-уровневой кодовой книги из I=2i векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма;
идентификация таких I/2 векторов воспроизведения из I-уровневой кодовой книги, которые наиболее сходны с упомянутыми I/2 векторами воспроизведения, уже скопированными в объединенную кодовую книгу;
для оставшихся неидентифицированных I/2 векторов воспроизведения в I-уровневой кодовой книге выбор таких I/2 векторов воспроизведения из начальной кодовой книги, которые наиболее сходны с упомянутыми оставшимися неидентифицированными I/2 векторами воспроизведения; и
копирование упомянутых I/2 выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в следующие свободные позиции в направлении возрастания в объединенной кодовой книге и удаление упомянутых I/2 выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги.
средства для генерации начальной кодовой книги из М векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма;
средства для генерации 2-уровневой кодовой книги из двух векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма;
средства для выбора таких двух векторов воспроизведения из упомянутой начальной кодовой книги, которые наиболее сходны с упомянутыми двумя векторами воспроизведения в 2-уровневой кодовой книге;
средства для копирования двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в первые две позиции в объединенной кодовой книге и удаление упомянутых двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги; и
средства для повторения для 1<i≤m следующих шагов:
генерация I-уровневой кодовой книги из I=2i векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма;
идентификация таких I/2 векторов воспроизведения из I-уровневой кодовой книги, которые наиболее сходны с упомянутыми I/2 векторами воспроизведения, уже скопированными в объединенную кодовую книгу;
для оставшихся неидентифицированных I/2 векторов воспроизведения в I-уровневой кодовой книге выбор таких I/2 векторов воспроизведения из начальной кодовой книги, которые наиболее сходны с упомянутыми оставшимися неидентифицированными I/2 векторами воспроизведения; и
копирование упомянутых I/2 выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в следующие свободные позиции в направлении возрастания в объединенной кодовой книге и удаление упомянутых I/2 выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги.
30. Устройство по п.28, включающее:
средства для генерации обучающим алгоритмом 2-уровневой кодовой книги из двух векторов воспроизведения;
средства для копирования упомянутых двух векторов воспроизведения из 2-уровневой кодовой книги в первые две позиции в объединенной кодовой книге; и
средства для повторения для 1<i≤m следующих шагов:
генерация I-уровневой кодовой книги из I=2i векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма, причем в этом обучающем алгоритме I/2 векторов воспроизведения, уже скопированных в объединенную кодовую книгу, формируют первую часть кодовой книги из I векторов воспроизведения, которая служит для инициализации упомянутой I-уровневой кодовой книги, генерируемой обучающим алгоритмом, и полагаются фиксированными на всем протяжении выполнения обучающего алгоритма; и
копирование I/2 последних векторов воспроизведения сгенерированной I-уровневой кодовой книги в следующие свободные I/2 позиции в направлении возрастания в упомянутой объединенной кодовой книге.
средства для генерации обучающим алгоритмом 2-уровневой кодовой книги из двух векторов воспроизведения;
средства для копирования упомянутых двух векторов воспроизведения из 2-уровневой кодовой книги в первые две позиции в объединенной кодовой книге; и
средства для повторения для 1<i≤m следующих шагов:
генерация I-уровневой кодовой книги из I=2i векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма, причем в этом обучающем алгоритме I/2 векторов воспроизведения, уже скопированных в объединенную кодовую книгу, формируют первую часть кодовой книги из I векторов воспроизведения, которая служит для инициализации упомянутой I-уровневой кодовой книги, генерируемой обучающим алгоритмом, и полагаются фиксированными на всем протяжении выполнения обучающего алгоритма; и
копирование I/2 последних векторов воспроизведения сгенерированной I-уровневой кодовой книги в следующие свободные I/2 позиции в направлении возрастания в упомянутой объединенной кодовой книге.
31. Устройство по п.27, включающее:
средства для генерации начальной кодовой книги из М векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма на основе множества обучающих векторов;
средства для выбора из начальной кодовой книги двух векторов воспроизведения, которые наиболее отличны друг от друга;
средства для копирования двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в первые две позиции в объединенной кодовой книге и удаления двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги; и
средства для повторения, пока упомянутая начальная кодовая книга не пуста, следующих шагов:
выбор такого вектора воспроизведения из начальной кодовой книги, который наиболее отличен от всех векторов воспроизведения, уже скопированных в объединенную кодовую книгу;
копирование упомянутого выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги в следующую свободную позицию в направлении возрастания в объединенной кодовой книге и удаление упомянутого выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги.
средства для генерации начальной кодовой книги из М векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма на основе множества обучающих векторов;
средства для выбора из начальной кодовой книги двух векторов воспроизведения, которые наиболее отличны друг от друга;
средства для копирования двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в первые две позиции в объединенной кодовой книге и удаления двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги; и
средства для повторения, пока упомянутая начальная кодовая книга не пуста, следующих шагов:
выбор такого вектора воспроизведения из начальной кодовой книги, который наиболее отличен от всех векторов воспроизведения, уже скопированных в объединенную кодовую книгу;
копирование упомянутого выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги в следующую свободную позицию в направлении возрастания в объединенной кодовой книге и удаление упомянутого выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги.
32. Устройство по п.27, включающее:
средства для генерации начальной кодовой книги из М векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма на основе множества обучающих векторов;
средства для выбора из начальной кодовой книги вектора воспроизведения, который является наиболее сходным со всеми упомянутыми обучающими векторами;
средства для копирования выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги в первую позицию в объединенной кодовой книге и удаления выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги; и
средства для повторения, пока начальная кодовая книга не пуста, следующих шагов:
выбор из начальной кодовой книги вектора воспроизведения, который является наиболее отличным от всех векторов воспроизведения, уже скопированных в объединенную кодовую книгу;
копирование упомянутого выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги в следующую свободную позицию в направлении возрастания в объединенной кодовой книге и удаление упомянутого выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги.
средства для генерации начальной кодовой книги из М векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма на основе множества обучающих векторов;
средства для выбора из начальной кодовой книги вектора воспроизведения, который является наиболее сходным со всеми упомянутыми обучающими векторами;
средства для копирования выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги в первую позицию в объединенной кодовой книге и удаления выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги; и
средства для повторения, пока начальная кодовая книга не пуста, следующих шагов:
выбор из начальной кодовой книги вектора воспроизведения, который является наиболее отличным от всех векторов воспроизведения, уже скопированных в объединенную кодовую книгу;
копирование упомянутого выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги в следующую свободную позицию в направлении возрастания в объединенной кодовой книге и удаление упомянутого выбранного вектора воспроизведения из начальной кодовой книги.
33. Устройство по п.27, включающее:
средства для генерации начальной кодовой книги из М векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма;
средства для повторения, пока начальная кодовая книга не пуста, следующих шагов:
выбор из начальной кодовой книги таких двух векторов воспроизведения, которые наиболее сходны друг с другом;
копирование первого из двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в следующую свободную позицию в направлении уменьшения, начиная с последней позиции, в объединенной кодовой книге и удаление первого из двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги.
средства для генерации начальной кодовой книги из М векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма;
средства для повторения, пока начальная кодовая книга не пуста, следующих шагов:
выбор из начальной кодовой книги таких двух векторов воспроизведения, которые наиболее сходны друг с другом;
копирование первого из двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в следующую свободную позицию в направлении уменьшения, начиная с последней позиции, в объединенной кодовой книге и удаление первого из двух выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги.
34. Устройство по п.27, отличающееся тем, что упомянутое множество, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин для значения N, которое меньше или равно М, содержит К значений Ni с i-1,…, К и Ni-1<Nj≤M для j=2,…, К, причем упомянутое устройство включает:
средства для генерации начальной кодовой книги из М векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма на основе множества обучающих векторов;
средства для выбора из начальной кодовой книги N1 векторов воспроизведения так, чтобы искажения кодовой книги, которая содержит выбранные векторы воспроизведения, в отношении всех обучающих векторов были минимальны;
средства для копирования выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в объединенную кодовую книгу и удаления упомянутых выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги; и
средства для повторения для каждого Ni при 1<i≤K следующих шагов:
выбор из начальной кодовой книги Ni-Ni-1 векторов воспроизведения так, чтобы искажения кодовой книги, которая содержит Ni-1 векторов воспроизведения, уже скопированных в объединенную кодовую книгу, и выбранные векторы воспроизведения в отношении всех обучающих векторов были минимальны; и
копирование упомянутых выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в следующие свободные позиции в направлении возрастания в объединенной кодовой книге и удаление упомянутых выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги.
средства для генерации начальной кодовой книги из М векторов воспроизведения посредством указанного обучающего алгоритма на основе множества обучающих векторов;
средства для выбора из начальной кодовой книги N1 векторов воспроизведения так, чтобы искажения кодовой книги, которая содержит выбранные векторы воспроизведения, в отношении всех обучающих векторов были минимальны;
средства для копирования выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в объединенную кодовую книгу и удаления упомянутых выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги; и
средства для повторения для каждого Ni при 1<i≤K следующих шагов:
выбор из начальной кодовой книги Ni-Ni-1 векторов воспроизведения так, чтобы искажения кодовой книги, которая содержит Ni-1 векторов воспроизведения, уже скопированных в объединенную кодовую книгу, и выбранные векторы воспроизведения в отношении всех обучающих векторов были минимальны; и
копирование упомянутых выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги в следующие свободные позиции в направлении возрастания в объединенной кодовой книге и удаление упомянутых выбранных векторов воспроизведения из начальной кодовой книги.
35. Носитель данных, на который помещено приложение для формирования объединенной кодовой книги из М векторов воспроизведения для использования при N-уровневом квантовании векторов, где М является заранее заданным максимальным числом уровней, а N выбирается до упомянутого квантования из множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин, которые меньше или равны М, причем при упомянутом квантовании вектор воспроизведения для каждого вектора выбирается из N-уровневой кодовой книги из N векторов воспроизведения, которые для каждого N из множества, по меньшей мере, из двух заранее заданных величин представлены первыми N векторами воспроизведения объединенной кодовой книги, при этом упомянутое приложение содержит:
код программы для генерации упомянутых векторов воспроизведения с помощью обучающего алгоритма, по меньшей мере, частично на основе множества обучающих векторов; и
код программы для размещения сгенерированных векторов воспроизведения в объединенной кодовой книге согласно алгоритму размещения так, чтобы для каждого N первые N векторов воспроизведения в множестве из М векторов воспроизведения формировали N-уровневую кодовую книгу, которая допускает малые средние искажения упомянутых векторов, когда используется при их квантовании.
код программы для генерации упомянутых векторов воспроизведения с помощью обучающего алгоритма, по меньшей мере, частично на основе множества обучающих векторов; и
код программы для размещения сгенерированных векторов воспроизведения в объединенной кодовой книге согласно алгоритму размещения так, чтобы для каждого N первые N векторов воспроизведения в множестве из М векторов воспроизведения формировали N-уровневую кодовую книгу, которая допускает малые средние искажения упомянутых векторов, когда используется при их квантовании.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US11/214,484 US7587314B2 (en) | 2005-08-29 | 2005-08-29 | Single-codebook vector quantization for multiple-rate applications |
| US11/214,484 | 2005-08-29 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2008106651A RU2008106651A (ru) | 2009-10-10 |
| RU2391715C2 true RU2391715C2 (ru) | 2010-06-10 |
Family
ID=37697832
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2008106651/09A RU2391715C2 (ru) | 2005-08-29 | 2006-08-25 | Векторное квантование с использованием единой кодовой книги для многоскоростных применений |
Country Status (17)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US7587314B2 (ru) |
| EP (1) | EP1920434B1 (ru) |
| JP (1) | JP4777429B2 (ru) |
| KR (1) | KR100982211B1 (ru) |
| CN (1) | CN101288118B (ru) |
| AT (1) | ATE446571T1 (ru) |
| AU (1) | AU2006286177C1 (ru) |
| BR (1) | BRPI0615709B1 (ru) |
| DE (1) | DE602006009950D1 (ru) |
| ES (1) | ES2332330T3 (ru) |
| HK (1) | HK1122640A1 (ru) |
| MX (1) | MX2008002434A (ru) |
| MY (1) | MY144576A (ru) |
| PL (1) | PL1920434T3 (ru) |
| RU (1) | RU2391715C2 (ru) |
| WO (1) | WO2007026295A2 (ru) |
| ZA (1) | ZA200801844B (ru) |
Families Citing this family (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7966175B2 (en) * | 2006-10-18 | 2011-06-21 | Polycom, Inc. | Fast lattice vector quantization |
| US7961640B2 (en) * | 2006-10-26 | 2011-06-14 | Qualcomm Incorporated | Method and apparatus for codebook exchange in a multiple access wireless communication system |
| WO2008067766A1 (fr) | 2006-12-05 | 2008-06-12 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Procédé et dispositif de quantification d'un vecteur |
| US7813922B2 (en) * | 2007-01-30 | 2010-10-12 | Nokia Corporation | Audio quantization |
| RU2461079C2 (ru) * | 2008-02-15 | 2012-09-10 | Нокиа Корпорейшн | Упрощенная индексация и деиндексация векторов |
| US20100257174A1 (en) * | 2009-04-02 | 2010-10-07 | Matthew Dino Minuti | Method for data compression utilizing pattern-analysis and matching means such as neural networks |
| CN101577551A (zh) * | 2009-05-27 | 2009-11-11 | 华为技术有限公司 | 一种生成格型矢量量化码书的方法及装置 |
| KR101826331B1 (ko) * | 2010-09-15 | 2018-03-22 | 삼성전자주식회사 | 고주파수 대역폭 확장을 위한 부호화/복호화 장치 및 방법 |
| AU2011350143B9 (en) * | 2010-12-29 | 2015-05-14 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for encoding/decoding for high-frequency bandwidth extension |
| TR201911121T4 (tr) * | 2012-03-29 | 2019-08-21 | Ericsson Telefon Ab L M | Vektör niceleyici. |
| US9304703B1 (en) * | 2015-04-15 | 2016-04-05 | Symbolic Io Corporation | Method and apparatus for dense hyper IO digital retention |
| KR101987565B1 (ko) * | 2014-08-28 | 2019-06-10 | 노키아 테크놀로지스 오와이 | 오디오 파라미터 양자화 |
| CA2991341A1 (en) * | 2015-07-06 | 2017-01-12 | Nokia Technologies Oy | Bit error detector for an audio signal decoder |
| US10531099B2 (en) * | 2016-09-30 | 2020-01-07 | The Mitre Corporation | Systems and methods for distributed quantization of multimodal images |
| CN112036821B (zh) * | 2020-08-24 | 2024-02-02 | 智能创谷(北京)科技有限公司 | 基于网格图规划专线的量化方法、装置、介质和电子设备 |
Family Cites Families (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0365822A (ja) * | 1989-08-04 | 1991-03-20 | Fujitsu Ltd | ベクトル量子化符号器及びベクトル量子化復号器 |
| US5734791A (en) * | 1992-12-31 | 1998-03-31 | Apple Computer, Inc. | Rapid tree-based method for vector quantization |
| US5481739A (en) * | 1993-06-23 | 1996-01-02 | Apple Computer, Inc. | Vector quantization using thresholds |
| WO1995010760A2 (en) * | 1993-10-08 | 1995-04-20 | Comsat Corporation | Improved low bit rate vocoders and methods of operation therefor |
| GB2300548B (en) * | 1995-05-02 | 2000-01-12 | Motorola Ltd | Method for a communications system |
| US6215910B1 (en) * | 1996-03-28 | 2001-04-10 | Microsoft Corporation | Table-based compression with embedded coding |
| US6952671B1 (en) * | 1999-10-04 | 2005-10-04 | Xvd Corporation | Vector quantization with a non-structured codebook for audio compression |
| US6504877B1 (en) * | 1999-12-14 | 2003-01-07 | Agere Systems Inc. | Successively refinable Trellis-Based Scalar Vector quantizers |
| CA2388358A1 (en) * | 2002-05-31 | 2003-11-30 | Voiceage Corporation | A method and device for multi-rate lattice vector quantization |
| US8090577B2 (en) | 2002-08-08 | 2012-01-03 | Qualcomm Incorported | Bandwidth-adaptive quantization |
| CA2415105A1 (en) * | 2002-12-24 | 2004-06-24 | Voiceage Corporation | A method and device for robust predictive vector quantization of linear prediction parameters in variable bit rate speech coding |
| KR101190875B1 (ko) * | 2004-01-30 | 2012-10-15 | 프랑스 뗄레콤 | 차원 벡터 및 가변 분해능 양자화 |
| WO2006007871A1 (en) * | 2004-07-23 | 2006-01-26 | Telecom Italia S.P.A. | Method for generating a vector codebook, method and device for compressing data, and distributed speech recognition system |
| US20060080090A1 (en) * | 2004-10-07 | 2006-04-13 | Nokia Corporation | Reusing codebooks in parameter quantization |
| US8510105B2 (en) * | 2005-10-21 | 2013-08-13 | Nokia Corporation | Compression and decompression of data vectors |
| WO2008067766A1 (fr) * | 2006-12-05 | 2008-06-12 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Procédé et dispositif de quantification d'un vecteur |
-
2005
- 2005-08-29 US US11/214,484 patent/US7587314B2/en active Active
-
2006
- 2006-08-25 AU AU2006286177A patent/AU2006286177C1/en active Active
- 2006-08-25 RU RU2008106651/09A patent/RU2391715C2/ru active
- 2006-08-25 WO PCT/IB2006/052956 patent/WO2007026295A2/en active Application Filing
- 2006-08-25 JP JP2008528619A patent/JP4777429B2/ja active Active
- 2006-08-25 MY MYPI20080321A patent/MY144576A/en unknown
- 2006-08-25 KR KR1020087007436A patent/KR100982211B1/ko active IP Right Grant
- 2006-08-25 CN CN2006800354118A patent/CN101288118B/zh active Active
- 2006-08-25 PL PL06795778T patent/PL1920434T3/pl unknown
- 2006-08-25 MX MX2008002434A patent/MX2008002434A/es active IP Right Grant
- 2006-08-25 DE DE602006009950T patent/DE602006009950D1/de active Active
- 2006-08-25 BR BRPI0615709-2A patent/BRPI0615709B1/pt active IP Right Grant
- 2006-08-25 AT AT06795778T patent/ATE446571T1/de not_active IP Right Cessation
- 2006-08-25 ES ES06795778T patent/ES2332330T3/es active Active
- 2006-08-25 EP EP06795778A patent/EP1920434B1/en active Active
-
2008
- 2008-02-27 ZA ZA200801844A patent/ZA200801844B/xx unknown
-
2009
- 2009-03-27 HK HK09102938.2A patent/HK1122640A1/xx unknown
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20070055509A1 (en) | 2007-03-08 |
| DE602006009950D1 (de) | 2009-12-03 |
| US7587314B2 (en) | 2009-09-08 |
| AU2006286177C1 (en) | 2011-08-18 |
| KR20080039523A (ko) | 2008-05-07 |
| WO2007026295A3 (en) | 2007-07-05 |
| HK1122640A1 (en) | 2009-05-22 |
| WO2007026295A2 (en) | 2007-03-08 |
| KR100982211B1 (ko) | 2010-09-14 |
| PL1920434T3 (pl) | 2010-03-31 |
| BRPI0615709B1 (pt) | 2019-08-20 |
| ATE446571T1 (de) | 2009-11-15 |
| MX2008002434A (es) | 2008-04-03 |
| RU2008106651A (ru) | 2009-10-10 |
| JP2009506368A (ja) | 2009-02-12 |
| ZA200801844B (en) | 2009-10-28 |
| JP4777429B2 (ja) | 2011-09-21 |
| EP1920434B1 (en) | 2009-10-21 |
| EP1920434A2 (en) | 2008-05-14 |
| CN101288118B (zh) | 2011-07-20 |
| CN101288118A (zh) | 2008-10-15 |
| BRPI0615709A2 (pt) | 2011-05-24 |
| AU2006286177B2 (en) | 2011-04-14 |
| MY144576A (en) | 2011-10-14 |
| ES2332330T3 (es) | 2010-02-02 |
| AU2006286177A1 (en) | 2007-03-08 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2391715C2 (ru) | Векторное квантование с использованием единой кодовой книги для многоскоростных применений | |
| KR101021822B1 (ko) | 데이터 압축 | |
| AU2003233723A1 (en) | Method and system for multi-rate lattice vector quantization of a signal | |
| JP4768728B2 (ja) | 値のブロックをエンコードする方法および装置 | |
| RU2005128658A (ru) | Устройство и способ обработки данных изображения в интерактивном медиаплеере | |
| JP2009542093A (ja) | データ圧縮 | |
| WO2001050768A2 (en) | Method and apparatus for video compression using sequential frame cellular automata transforms | |
| KR20040077921A (ko) | 가변 길이 칼라 코드들로 팔레트화된 칼라 화상들의 압축 | |
| Belikova et al. | The method drawing up the text with the set suggestive orientation to create a hidden channel | |
| CN110099302A (zh) | 视频分级方法、装置、设备及存储介质 | |
| Chen et al. | Steganography scheme based on side match vector quantization | |
| US6393154B1 (en) | Method and apparatus for digital image compression using a dynamical system | |
| US6121905A (en) | Method and apparatus for decoding JPEG symbols | |
| JPH11177985A (ja) | 高速の画像圧縮のための方法および装置 | |
| US7123656B1 (en) | Systems and methods for video compression | |
| US6714687B2 (en) | Image encoding/decoding method, apparatus thereof and recording medium in which program therefor is recorded | |
| KR100520711B1 (ko) | 벡터 양자화 기법에서 코드북 그룹화를 이용한 블라인드 이미지 워터마킹 처리 방법 | |
| US20090097759A1 (en) | Image processing device and method for compressing and decompressing images | |
| JP2001312514A (ja) | ベクトル記述子表現並びにマルチメディアデータ検索装置及びその方法 | |
| JP2003256405A5 (ru) | ||
| JP4960791B2 (ja) | ベクトル量子化符号化装置、ベクトル量子化復号化装置、それらの方法、それらのプログラム、及びそれらの記録媒体 | |
| Chang et al. | Data hiding of high compression ratio in VQ indices with neighboring correlations | |
| JP2006005478A5 (ru) | ||
| Kamal et al. | Parallel fractal coding for color image compression using genetic algorithm and simulated annealing | |
| Kamal et al. | Iteration free fractal compression using genetic algorithm for still colour images |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| TK4A | Correction to the publication in the bulletin (patent) |
Free format text: AMENDMENT TO CHAPTER -FG4A- IN JOURNAL: 16-2010 FOR TAG: (57) |
|
| PC41 | Official registration of the transfer of exclusive right |
Effective date: 20160602 |