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矢量量化码书设计与矢量量化应用研究

唐建  
【摘要】:伴随着信息与通信等领域的迅速发展,大量的语音、图像等多媒体信息要进行存储、处理与传输,需要很大的存储空间和信道带宽。为了提高存储效率和减小存储空间,在允许的失真条件下,应尽可能地消除媒体信息中的冗余信息。矢量量化技术作为一种有效的有损压缩技术,具有压缩比大、解码算法简单的特点,而成为语音、图像压缩编码的重要技术之一。矢量量化(VQ)技术不单是用于信息压缩,现已发展到说话人识别、数字水印、语音识别、图像识别、文献检索等领域。因此,矢量量化技术具有重要的研究价值。 矢量量化有三个方面的关键技术:码书设计、码字搜索和码字索引分配,其中码书设计是首要问题。码书设计的主要目标是找到训练矢量的一个最佳分类,即将M个k维的训练矢量分成N个类别的最佳方案。压缩编码,基于矢量量化的说话人识别,和基于矢量量化的数字水印都需要一个性能良好的码书。本文重点分析了经典的码书设计算法,研究了改进方案和码书优化算法。在此基础上,进一步地结合语音信号处理和图像处理有关理论和技术,研究了新的矢量量化说话人识别方案和矢量量化数字水印技术。 本文的主要工作和特色如下: 1.码书设计经典算法LBG得到了广泛应用,但该算法一般得到一个局部最优码书。利用进化算法优化码书是近年来的一个重要研究方向,其关键是需求合理的优化方案和优化搜索方法。目前有基于码书和基于训练矢量划分两种方案,但这两种方案将导致进化算法的优化搜索空间过大,要优化的维数分别是M和N×k,而目前的进化算法还难以有效解决高维的优化,优化效果不明显。本文针对上述两种方案存在的问题,提出了基于最近邻划分变异/矢量空间状态优化的方案。基于该方案,优化搜索在与矢量同维的低维空间中进行,编码空间相对较小,有利于优化算法的性能发挥,可有效地提高码书性能。 2.为了提高码书优化算法的效率,本文分析了进化规划(EP)、概率密度估计算法(EDA)、粒子群优化(PSO)等方法在应用于矢量量化方面存在的问题,并针对性地提出了两种新的混合型优化方法,及相应的码书优化算法: 1)基于概率密度估计算法的进化规划码书设计算法。EP具有找到全局最优码书的进化趋势,但其以变异算子为主要的进化操作,收敛较慢,引入EDA通过概率估计,预测最优个体,为EP提供搜索方向,加速算法的收敛。


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