9第八章 矢量量化技术 语音信号处理 课件.ppt

文档介绍：第七章矢量量化技术
(vector quantization VQ)
§ 概述
§ 矢量量化的基本原理
§ 矢量量化的失真测度
§ 矢量量化的最佳码本设计
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§ 概述
一、矢量量化的应用
二、标量量化和矢量量化的区别
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矢量量化技术技术是一种数据压缩和编码技术,矢量量化压缩技术的应用领域非常广阔,如军事部门和气象部门的卫星(或航天飞机)遥感照片的压缩编码和实时传输、雷达图像和军用地图的存储与传输、数字电视和DVD的视频压缩、医学图像的压缩与存储、网络化测试数据的压缩和传输、语音编码、图像识别和语音识别等等。
一、矢量量化的应用
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整个动态范围被分成若干个小区间,每个小区间有一个代表值,量化时落入小区间的信号值就用这个代表值代替,或者叫被量化为这个代表值。这时的信号量是一维的,所以称为标量量化。
二、标量量化和矢量量化的区别
采样
量化
xa(t)
xa(nT)
x(n)
xa1
x1
xk
xak
xak+1
xk+1
xL
xaL
xaL+1
x(n)=Q[xa(nT)]。

:
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2
-
-2

2

标量量化
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2. 矢量量化:
若干个标量数据组成一个矢量,矢量量化是对矢量进行量化,和标量量化一样,它把矢量空间分成若干个小区域,每个小区域寻找一个代表矢量,量化时落入小区域的矢量就用这个代表矢量代替,或者叫着被量化为这个代表矢量。例如,所有可能的二维矢量就构成了一个平面,将平面分成7个小区域。
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Y1
Y2
Y3
Y7
Y5
Y6
Y7
x1
x2
Yi(x1i ,x2i)
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§ 矢量量化的基本原理
一、矢量量化的基本原理
二、矢量量化在语音通信中的应用
三、矢量量化在语音识别中的应用
四、矢量量化的关键之处
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一、矢量量化的基本原理
若干个标量数据组成一个矢量,标量的个数就为矢量的维数。如语音信号某一帧中提取的声道参数,共K个,Xi={ai1,ai2,…,aiK}。则Xi是一个K维矢量。设共有N个K维矢量X={X1,X2,…,XN},其中第i个矢量为Xi,i=1,2,…N。类比过来,N个语音帧,每帧中共有K个声道参数,共组成N个K维矢量。
a11,a12,…,a1K
aN1,aN2,…,aNK
第1帧
第N帧
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X1=a11,a12,…,a1K
X2=a21,a22,….,a2k
XN=aN1,aN2,….,aNk
N个矢量,每个矢量的维数为K
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