语音信号处理第四章矢量量化技术.ppt

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1、第四章矢量量化技术(VectorQuantizationVQ)§4.1概述§4.2矢量量化的基本原理§4.3矢量量化的失真测度§4.4矢量量化的最佳码本设计§4.5矢量量化系统§4.1概述一、矢量量化的应用二、标量量化和矢量量化的区别矢量量化（VQ，即VectorQuantization）是一种极其重要的信号压缩方法。VQ在语音信号处理中占十分重要的地位。广泛应用于语音编码、语音识别和语音合成等领域。量化分为两类：*标量量化：将取样后的信号值逐个地进行量化。*矢量量化：将若干取样信号分成一组，即构成一个矢量，然后对此矢量一次进行量化。凡

2、是要用量化的地方都可以采用矢量量化。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、矢量量化的应用矢量量化是实现数据压缩的一种有效方法，早在50和60年代就被用于语音压缩编码。直到70年代线性预测技术被引入语音编码后，矢量量化技术才活跃起来。80年代初，矢量量化技术的理论和应用研究得到迅速发展

3、。采用矢量量化技术对信号波形或参数进行压缩处理，可以获得很好的效益，使存储要求、传输比特率需求或计算量需求降低.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)xa1x1xkxakxak+1xk+1xLxaLxaL+1x(n)=Q[xa(nT)]。1.标量量化：2--22标量量化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

4、，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。Y1Y2Y3Y4Y5Y6Y7x1x2Yi（x1i,x2i）代表矢量采用矢量量化的效果优于标量量化的原因？矢量量化能有效的应用矢量中各分量之间的四种相互关联性质来消除数据中的冗余度。这四种相互关联的性质是线性依赖(相关性)、非线性依赖(统计不独立)、概率密度函数的形状和矢量量化的维数，而标量量化仅能利用线性依赖和概率密度函数的形状

5、来消除冗余度。假设声道滤波器传输函数用4个系数来描述，又假设声道只能为4个可能的形状之一。这意味着只存在4组可能的声道滤波器传输函数。现在考虑对每一个滤波器系数单独进行标量量化，需要2bit，每一分析帧需要8个比特来进行编码。3、标量量化与矢量量化的区别如果我们知道只有4种可能的声道形状，与4个可能的声道滤波器系数组成的矢量相对应，在这种情况下，一个分析帧，只需要2bits对4个滤波器系数进行编码，这样降低了所需的比特数。矢量量化就是利用数据之间的相关性来降低所需的比特率。第一种声道滤波器系数第二种声道滤波器系数第三种声道滤波器系数第四

6、种声道滤波器系数§4.2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1.矢量的定义一、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。以此类推，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,…,a1KaN1,aN2,…,aN

7、K第1帧第N帧X1=a11,a12,…,a1KX2=a21,a22,….,a2kXN=aN1,aN2,….,aNkN个矢量，每个矢量的维数为K所有K维矢量构成了一个空间为RK，无遗漏地划分成J个互不相交的子空间R1,R2…RJ,将Rj称为胞腔。在每一个子空间Rj找一代表矢量Yj，则J个代表矢量可以组成的矢量集为：Y={Y1,Y2,…,YJ}构成了一个矢量量化器，Y叫做码本，J称为码本长度,Yj称为码字，有：Yj={yj1,yj2,…,yjK}，j=1,2,…J。2.矢量空间的划分举例以K=2为例来说明。当K=2时，所得到的是二维矢量。所

8、有可能的二维矢量就构成了一个平面。第i个二维矢量记为：Xi={xi1,xi2}。先把这个平面划分成J块互不相交的子区域，从每个子区域中找出一个代表矢量。如J=7。Y1Y2Y3Y4Y5Y6Y7x1x2码本Y=