《矢量量化》PPT课件

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1、第四章语音信号的矢量量化§4.1概述§4.2矢量量化的基本原理§4.3失真测度§4.4最佳矢量量化器和码本的设计§4.5降低复杂度的矢量量化系统§4.6语音参数的矢量量化§4.7人工神经网络与VQ§4.8遗传矢量量化7/18/20211§4.1概述量化分为两大类：一类是标量量化，另一类是矢量量化。标量量化:用若干个离散的数字值来表示每一个幅度具有连续取值(模拟值)的离散时域信号(采样信号)。7/18/20212矢量量化的定义：矢量量化(VectorQuantization)是将若干个取样信号分成一组，即构成一个矢量，然后对此矢量一次进行量化。将某一范围内的矢量归为某一类，即所谓的矢量量化7

2、/18/20213矢量量化研究的基础是信息论的一个分支：“率——畸变理论”，其中有两项理论研究成果对于矢量量化算法的发展起关键作用。第一，该理论指出，对于一定的量化速率R(以每个采样信号平均所用的量化比持数衡量，用比特／采样表示)，量化畸变D(以量化信号与原信号之间的误差均方值和原信号均方值之比来衡量)是一定的。第二，无论对于何种信息源，即使是无记忆的信息源(即各个采样信号之间相互统计独立的情况)，矢量量化总是优于标量量化，且矢量维数越大优度越高。7/18/20214矢量量化的应用：进入80年代以后，矢量量化技术引入语音处理领域，使之又有长足的进步。目前这项技术已经用于语音波形编码，线性预

3、测编码、语音识别与合成、图像压缩等。矢量量化的研究目的：针对待定的信息源和矢量维数，找到一种最优的矢量量化器，它能够在R一定时给出最低的畸变。7/18/20215上图的两维矢量空间里，存在6类矢量，每一类都有一个中心，称为室心，每一室心对应一个码字矢量。从量上来表征第i类矢量。集合称为码本。图4.1什么是矢量量化(VQ)7/18/20216任意一个矢量V应该归为哪一类，要看它是“靠近”哪一类矢量，或者说它离哪一个室心最“近”。例如上图中虚线画出的矢量V最靠近V1，则将其规定为V1类，并用V1表示V，或者说V被量化为V1。这样作可以把本来无限多的矢量只用有限个码字矢量来表示(此处为6个)。假

4、如码本中的码字矢量是有序的，则被量化的矢量可用码字序号来表示。因此，可以大大压缩信息量。7/18/20217§4.2矢量量化的基本原理矢量量化的过程是：将语音信号波形的A个样点的每一帧，或有k个参数的每一参数帧，构成k维空间中的一个矢量，然后对这个矢量进行量化。标量量化和矢量量化的区别：在标量量化时，在一维的零至无穷大值之间设置若干个量化阶梯，当某输入信号的幅度值落在某相邻的两个量化阶梯之间时，就被量化为两阶梯的中心值。而在矢量量化时，则将A维无限空间划分为M个区域边界，然后将输入矢量与这些边界进行比较，并被量化为“距离”最小的区域边界的中心矢量值。7/18/20218下面以K=2为例进行

5、说明。7/18/20219相关概念：若要对一个矢量X进行量化，首先要选择一个合适的失真测度，而后用最小失真原理，分别计算用量化矢量Yi替代x所带来的失真。其中最小失真值所对应的那个量化矢量，就是矢量X的重构矢量(或称恢复矢量)。通常把所有M个量化矢量构成的集合{Yi}称为码书或码本(Codebook)。把码书中的每个量化矢量Yi({i=1，2，…，M)称为码字或码矢。不同的划分或不同的量化矢量选取就可以构成不同的矢量量化器。7/18/202110矢量量化系统的组成：矢量量化系统的组成框图7/18/202111矢量量化的特点：矢量量化的两个问题：有高度保密的优良性能；用于传输时，其传输速率可

6、以进一步降低；稳定性能好。①如何划分M个区域边界。这个过程称为“训练”或建立码书，方法是：将大量的欲处理的信号的波形帧矢量或参数帧矢量进行统计划分，进一步确定这些划分边界的中心矢量值来得到码书。②如何确定两矢量在进行比较时的测度。这个测度就是两矢量之间的距离，或以其中某一矢量为基准时的失真度。它描述了当输入矢量用码书所对应的矢量来表征时所应付出的代价。7/18/202112选择了失真测度以后，就可以进行矢量量化器的设计了。矢量量化器最佳设计的两个条件是：对给定的码本,(为码本尺寸），在矢量空间中，找出所有码本矢量的最佳区域边界使平均失真最小。2)对给定的区域边界，找出最佳码本矢量使平均失真

7、最小，也就是得到码本。7/18/202113矢量量化器的性能指标：码书大小M、平均信噪比。矢量量化器的设计：平均信噪比：定义为方括号中的分子是一秒内信号矢量的平均能量，而分母是一秒内输入信号矢量与码书矢量之间的平均失真(即量化噪声)。从大量信号样本中训练出好的码书，从实际效果出发寻找到好的失真测度定义公式，设计出最佳的矢量量化系统，以便用最少的搜索和计算失真的运算量，来实现最大可能的平均信噪比。7/18/202114§4