语音信号矢量量化
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矢量量化与语音信号处理页数:65
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矢量量化页数:5
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矢量量化技术页数:65
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矢量量化与语音信号处理页数:65
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学习矢量量化的研究及其页数:38
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矢量量化在语音信号处理中的应用
矢量量化在语音信号处理中的应用简介矢量量化是一种常用的数据压缩技术，旨在通过将连续信号离散化表示来减少数据传输和存储的成本。
在语音信号处理中，矢量量化广泛应用于语音编码、语音识别和语音合成等领域。
本文将深入探讨矢量量化在语音信号处理中的应用。
语音编码语音信号的特点为了更好地理解矢量量化在语音编码中的应用，首先需要了解语音信号的特点。
语音信号是一种时间连续的信号，具有较高的带宽要求和较低的信噪比。
此外，语音信号中的语音内容通常通过谐波周期、共振峰和无意义的噪声等特征进行表示。
矢量量化在语音编码中的角色在语音编码中，矢量量化被用于将连续的语音信号转换为离散表示，以实现对语音信号的压缩。
通过将语音信号分割成不同的时间段或频率帧，并将这些帧用离散的码矢量表示，矢量量化可以显著减少所需的传输和存储资源。
此外，矢量量化还能提供一种方式来描述和比较不同语音片段之间的相似性。
矢量量化的实现方法在语音编码中，有许多矢量量化的实现方法可供选择。
其中，最简单但性能相对较差的方法是基于均匀矢量量化。
该方法将矢量空间均匀划分为一系列子区域，并为每个子区域分配一个代表矢量。
然而，由于语音信号的非均匀分布特性，均匀矢量量化的效果有限。
为了克服均匀矢量量化的不足，研究人员提出了一些更高级的方法，如聚类算法和向量量化树。
聚类算法将语音帧分成几个类别，并为每个类别分配一个代表矢量。
而向量量化树则是一种层次结构，通过递归地将帧分成更小的子集，并为每个叶子节点分配一个代表矢量。
这些方法相对于均匀矢量量化能够更好地适应语音信号的分布特性，从而提高编码效果。
矢量量化的应用实例矢量量化在语音编码中的应用有很多，以下是一些常见的实例：1.无损压缩：通过高效地将连续语音信号转换为离散表示，矢量量化可以实现对语音信号的无损压缩。
这种压缩方法无需对语音信号进行任何信息损失，因此在一些对语音质量要求较高的应用中非常有用。
2.语音传输：矢量量化能够显著减少语音信号传输所需的带宽和存储资源。
矢量量化技术
（2）矢量量化
将语音信号的取样值或语音的特征参数值分成若干 组，每组构成一个矢量，然后分别对每个矢量进行量 化。这种量化就称为矢量量化（N维）。
- 波形特征参数矢量量化：设L = 1024（40种语音单 位，每个对应25种变形），即为了指定码本中任意码 矢需要10bit，则对每秒100个特征矢量的传输需率就 为1,000bit/s。
矢量量化原理
（1）标量量化 对语音信号的每个取样值，或语音信号的每个特征参
数值分别独立地进行量化，称为标量量化（一维）。 - 标量量化与传输率 - 波形量化：采样频率为10kHz、振幅量化为16bit的语 音信号的传输速率是：
16x10000 = 160i,0=000bit/s(bps)。 - 波形特征参数量化：对次数为10、每秒100个特征矢 量（如频谱包络参数），如振幅量化也为16bit的话，其 传输速率是：16x100x10=16,000bit/s。矢量量化示意图N来自.码矢12
3
t
4
VQ
(Vector Quantization )
f
142 t
矢量量化过程
设： 有限矢量集合Y={ yi, 1≤i≤L} ，Y称为码本，L是码本的大小，yi 称 为码矢，码矢是N维矢量，即yi = ( yi1, yi2, …, yiN)T。 －码本搜索：对输入矢量x进行VQ的过程，就是在码本中以某种方 式进行搜索，寻找一个与x最接近的码矢之过程，即用该码矢去替代 x。这里，所谓最接近，应按某种失真测度d(x, yi)为标准来衡量。 I = argmin d(x, yi) i －码矢地址编码：为了传输量化后得到的码矢yi，一般都需要进行 编码。通常，并不是直接对yi进行编码，而是对yi在码本中的地址或 标号进行编码。要传送的正是这个标号的码字I。在接受到标号的码 字后，就可在接受端的码本中找到相应的码矢，这便是重建码矢。 对于L级码本来说，为了表示其中任意一个码矢的标号，最多只要 log2L个bit的二进制代码就够了。
语音信号矢量量化
是 S l 中包含的矢量个数
16
二、LBG算法 算法 1980年由 年由Linde，Buzo和Gray提出， 提出， 年由 ， 和 提出 在矢量量化中是一个基本算法。 在矢量量化中是一个基本算法。整个算法 实际就是上述两个寻找最佳码书的必要条 件的反复迭代过程， 件的反复迭代过程，即由初始码书使码书 逐步优化，寻找最佳码书的迭代过程。 逐步优化，寻找最佳码书的迭代过程。
13
最佳矢量量化器和码本的设计
一、矢量量化器最佳设计 最佳设计就是使失真最小的设计 最佳设计就是使失真最小的设计 最佳设计中，重要的问题是如何划分量 最佳设计中，重要的问题是如何划分量 化区间和确定量化矢量。 化区间和确定量化矢量。 两个条件回答了两个问题 回答了两个问题。 这两个条件回答了两个问题。 一、最佳划分 二、最佳码书
14
最佳矢量量化器满足的两个必要条件 最佳矢量量化器满足的两个必要条件 1）Voronoi分割条件（最近邻准则） ） 分割条件（ 分割条件 最近邻准则） 对信号空间的分割应满足
Sl = { X ∈ R K : d ( X , Yl ) ≤ d ( X , Yi ); i ≠ l}
根据该条件可以对信号空间进行最佳划分， 根据该条件可以对信号空间进行最佳划分， 得到的 S l 称为一个胞腔
22
谢谢！ 谢谢！
23
δ
18
第二步： 第二步：迭代 1）根据最近邻准则将S分成 个子集 S1 m ) ， ）根据最近邻准则 最近邻准则将 分成 分成N个子集 (
( S 2m ) ，┅， Nm ) ， 即当 X ∈ S1( m )时，下式成 S(
立： d ( X , Yl( m −1) ≤ d ( X , Yi( m −1) ), ∀i , j = l 2）计算失真： ）计算失真：
16
二、LBG算法 算法 1980年由 年由Linde，Buzo和Gray提出， 提出， 年由 ， 和 提出 在矢量量化中是一个基本算法。 在矢量量化中是一个基本算法。整个算法 实际就是上述两个寻找最佳码书的必要条 件的反复迭代过程， 件的反复迭代过程，即由初始码书使码书 逐步优化，寻找最佳码书的迭代过程。 逐步优化，寻找最佳码书的迭代过程。
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最佳矢量量化器和码本的设计
一、矢量量化器最佳设计 最佳设计就是使失真最小的设计 最佳设计就是使失真最小的设计 最佳设计中，重要的问题是如何划分量 最佳设计中，重要的问题是如何划分量 化区间和确定量化矢量。 化区间和确定量化矢量。 两个条件回答了两个问题 回答了两个问题。 这两个条件回答了两个问题。 一、最佳划分 二、最佳码书
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最佳矢量量化器满足的两个必要条件 最佳矢量量化器满足的两个必要条件 1）Voronoi分割条件（最近邻准则） ） 分割条件（ 分割条件 最近邻准则） 对信号空间的分割应满足
Sl = { X ∈ R K : d ( X , Yl ) ≤ d ( X , Yi ); i ≠ l}
根据该条件可以对信号空间进行最佳划分， 根据该条件可以对信号空间进行最佳划分， 得到的 S l 称为一个胞腔
22
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δ
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第二步： 第二步：迭代 1）根据最近邻准则将S分成 个子集 S1 m ) ， ）根据最近邻准则 最近邻准则将 分成 分成N个子集 (
( S 2m ) ，┅， Nm ) ， 即当 X ∈ S1( m )时，下式成 S(
立： d ( X , Yl( m −1) ≤ d ( X , Yi( m −1) ), ∀i , j = l 2）计算失真： ）计算失真：
矢量量化与语音信号处理
x
码字c2
4 34 1
212 3 码字c3
码书
4
d ( X , C) (xi ci )2 i 1
d(x,c0)=5 d(x,c1)=11 d(x,c2)=8 d(x,c3)=8
✓ 图像编码例子： 原图象块（4灰度级，矢量维数 k=4×4=16）
x
0
1
2
3
码书C ＝｛y0, y1 , y2, y3｝
Xi
矢量
Yj
量化器
4.判断规则
当给矢量量化器输入一种任意矢量Xi进行矢 量量化时，矢量量化器首先判断它属于那个子空 间，怎样判断就是要根据一定旳规则，选择一种 合适旳失真测度，分别计算每个码字替代Xi所带 来旳失真，当拟定产生最小失真旳那个码字Yj时， 就将Xi量化成Yj， Yj就是Xi旳重构矢量（和恢复 矢量）。
码本
Y1 Y2
码本
Y1 Y2
语音
YJ
信号
帧
特征 矢量
Xi
VQ 编码
V
形成
器
传播 或
V
存储
YJ
VQ Yj 译码
器
矢量量化在语音通信中旳应用
✓矢量量化编码与解码构造图：
编码 器
解码 器
信 输入 源 矢量
索引 近来邻 搜索
信道
索引
查表
输出 信 矢量 宿
码书
码书
用LBG(GLA)算 法生成
N个特征矢量 wen {X1 , X2 , … , XN}
xL
xa1
xak
xak+1
xaL
xaL+1
1-dimensional VQ is shown below:
语言信号处理方法第七章矢量量化
语言信号处理方法第七章矢量量化
以K＝2进行说明： 当K＝2时，所得到的是二维矢量。所有可能 的二维矢量就形成了一个平面。 记为（a1,a2）,所有可能的（a1,a2） 就是一个二维空间。如图7-1所示
语言信号处理方法第七章矢量量化
图7-1 矢量量化概念示意图
语言信号处理方法第七章矢量量化
矢量量化就是将这个平面划分为M块S1， S2，…，Si…SM，然后从每一块中找出代表 值Yi（i＝1，2….M），这就构成一个有M个 区间的二维矢量量化器。图（b）所示的是一 个7区间的二维矢量量化器，即K＝2，M＝7。
语言信号处理方法第七章矢量量化
失真度选择必须具备的特性： ❖ 必须在主观评价上有意义，即小的失真应该
对应于好的主观语音质量； ❖ 必须是易于处理的，即在数学上易于实现，
这样可以用于实际的矢量量化器的设计； ❖ 平均失真存在并且可以计算； ❖ 易于硬件实现。
语言信号处理方法第七章矢量量化
常见失真测度方法
语言信号处理方法第七章矢量量化
7.2 矢量量化的基本原理
标量量化是对信号的单个样本或参数的 幅度进行量化；标量是指被量化的变量， 为一维变量。
矢量量化的过程是将语音信号波形的K 个样点的每一帧，或有K个参数的每一 参数帧构成K维空间的一个矢量，然后 对这个矢量进行量化。
语言信号处理方法第七章矢量量化
矢量量化的定义
将信号序列{ y i } 的每K个连续样点 分成一组，形成K维欧式空间中的一 个矢量，矢量量化就是把这个K维输 入矢量X映射成另一个K维量化矢量。 其中量化矢量构成的集合 {Y i } 称为码
书或码本，码书中的每个矢量Y i 称为
码字或者码矢。
Y {Y 1,Y 2, Y NY i R K}
以K＝2进行说明： 当K＝2时，所得到的是二维矢量。所有可能 的二维矢量就形成了一个平面。 记为（a1,a2）,所有可能的（a1,a2） 就是一个二维空间。如图7-1所示
语言信号处理方法第七章矢量量化
图7-1 矢量量化概念示意图
语言信号处理方法第七章矢量量化
矢量量化就是将这个平面划分为M块S1， S2，…，Si…SM，然后从每一块中找出代表 值Yi（i＝1，2….M），这就构成一个有M个 区间的二维矢量量化器。图（b）所示的是一 个7区间的二维矢量量化器，即K＝2，M＝7。
语言信号处理方法第七章矢量量化
失真度选择必须具备的特性： ❖ 必须在主观评价上有意义，即小的失真应该
对应于好的主观语音质量； ❖ 必须是易于处理的，即在数学上易于实现，
这样可以用于实际的矢量量化器的设计； ❖ 平均失真存在并且可以计算； ❖ 易于硬件实现。
语言信号处理方法第七章矢量量化
常见失真测度方法
语言信号处理方法第七章矢量量化
7.2 矢量量化的基本原理
标量量化是对信号的单个样本或参数的 幅度进行量化；标量是指被量化的变量， 为一维变量。
矢量量化的过程是将语音信号波形的K 个样点的每一帧，或有K个参数的每一 参数帧构成K维空间的一个矢量，然后 对这个矢量进行量化。
语言信号处理方法第七章矢量量化
矢量量化的定义
将信号序列{ y i } 的每K个连续样点 分成一组，形成K维欧式空间中的一 个矢量，矢量量化就是把这个K维输 入矢量X映射成另一个K维量化矢量。 其中量化矢量构成的集合 {Y i } 称为码
书或码本，码书中的每个矢量Y i 称为
码字或者码矢。
Y {Y 1,Y 2, Y NY i R K}
第六讲 VQ_语音信号处理第4章讲解
VQ: 1024 codebook 100×10 = 1000bps
32→1
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。
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 矢量量化的维数
而标量量化仅能利用线性依赖和概率密 度函数的形状来消除冗余度。
1 K
K i 1
xi yi
r
2. r平均误差
d
' r
(
X
,Y
)
[
1
K
K i 1
xi
yi
1
r ]r
3.绝对值平均误差
1 K
d1( X ,Y ) K i1 xi yi
4.最大平均误差
1
d
M
(
X
,
Y
)
lim[d
r
r
(
X
,Y
)]r
max
1i K
xi
yi
二、线性预测失真测度
设输入信号的某个K维矢量X，与码书中某个K 维矢量Y进行比较，xi,yi分别表示X和Y中的各元 素 (1 i K) ，则定义均方误差为欧氏距离：
d2( X ,Y )
1 K
K
( xi
i 1
yi )2
(X
Y )T ( X K
Y)
几种其他常用的欧氏距离：
1. r方平均误差
dr ( X ,Y )
矢量量化的基本原理 问题分解
1.矢量量化基本原理
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。
32→1
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。
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 矢量量化的维数
而标量量化仅能利用线性依赖和概率密 度函数的形状来消除冗余度。
1 K
K i 1
xi yi
r
2. r平均误差
d
' r
(
X
,Y
)
[
1
K
K i 1
xi
yi
1
r ]r
3.绝对值平均误差
1 K
d1( X ,Y ) K i1 xi yi
4.最大平均误差
1
d
M
(
X
,
Y
)
lim[d
r
r
(
X
,Y
)]r
max
1i K
xi
yi
二、线性预测失真测度
设输入信号的某个K维矢量X，与码书中某个K 维矢量Y进行比较，xi,yi分别表示X和Y中的各元 素 (1 i K) ，则定义均方误差为欧氏距离：
d2( X ,Y )
1 K
K
( xi
i 1
yi )2
(X
Y )T ( X K
Y)
几种其他常用的欧氏距离：
1. r方平均误差
dr ( X ,Y )
矢量量化的基本原理 问题分解
1.矢量量化基本原理
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。
语音信号
最佳矢量量化器码本设计（学生姓名：郝宾学院：信息工程学院学号：201010203012班级：电子10-1授课教师：杨玉兰一矢量量化矢量量化（Vector Quantization，VQ）技术是20世纪70年代后期发展起来的一种数据压缩和编码技术，广泛应用于语音编码、语音合成、语音识别和说话人识别等领域。
矢量量化在语音信号处理中占有十分重要的地位，在许多重要的研究课题中，矢量量化都起着非常重要的作用。
1、矢量的定义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。
2、矢量空间的划分把K维欧几里德空间无遗漏的划分为J个互不相交的子空间R1,R2…RJ , 这些子空间Rj称为胞腔。
在每一个子空间Rj找一个代表矢量Yj ，则J个代表矢量可以组成矢量集为Y={Y1,Y2,…,YJ}这样就组成了一个矢量量化器，在矢量量化里Y叫做码书或码本；Yj 称为码矢或码字；Y内矢量的个数J则叫做码本长度或者码本尺寸。
3、矢量量化的过程当给矢量量化器输入一个任意矢量进行矢量量化时，矢量量化器首先判断它属于哪个子空间Rj ，然后输出该子空间Rj的代表矢量Yj。
矢量量化过程就是用Yj代替Xi的过程，或者说把Xi量化成了Yj ，即Yj＝Q(Xi)，1 j J，1 i N式中，Q(Xi)为量化器函数。
从而矢量量化的全过程完成一个从K维欧几里德空间中的矢量Xi到K维空间有限子集Y的映射二矢量量化器1 矢量量化器的定义维数为k，码本长度为J的矢量量化器Q定义为：从k维欧几里德空间R k到一包含J个输出(重构)点的有限集合C的映射，Q：R k→C，其中C={y1 ,y2 ,… ,y J}Y i 属于R k，i＝1,…,J集合C称作码本或码书，码本长度为J 。
矢量量化在语音信号处理中的应用
矢量量化在语音信号处理中的应用随着科技的不断发展，语音信号处理技术在各个领域得到了广泛的应用。
而矢量量化作为一种重要的信号处理技术，也在语音信号处理中发挥着重要的作用。
本文将对矢量量化在语音信号处理中的应用进行探讨。
我们需要了解什么是矢量量化。
矢量量化是一种将连续的信号离散化的方法，通过将连续信号映射到离散的矢量空间中，来实现信号的压缩和存储。
在语音信号处理中，矢量量化可以用于语音识别、语音合成、语音压缩等方面。
在语音识别方面，矢量量化可以用于语音特征提取。
语音信号是一种时间序列信号，包含了大量的信息。
而矢量量化可以将语音信号中的特征进行提取，将连续的语音信号转化为离散的矢量序列。
通过对这些矢量序列进行分析和处理，可以实现语音信号的识别和理解。
在语音合成方面，矢量量化可以用于声学模型的训练和参数的压缩。
声学模型是语音合成的关键组成部分，它描述了语音信号的声学特征。
而矢量量化可以将连续的声学特征转化为离散的矢量序列，并对这些矢量序列进行建模和训练，从而实现语音的合成和生成。
此外，矢量量化还可以对声学模型的参数进行压缩，减少存储空间和计算开销。
在语音压缩方面，矢量量化可以用于语音信号的编码和解码。
语音信号是一种高维的信号，具有较高的数据冗余。
而矢量量化可以通过将语音信号中的冗余信息进行压缩，将连续的语音信号转化为离散的矢量序列，并通过对这些矢量序列进行编码和解码，来实现语音信号的压缩和传输。
除了以上应用之外，矢量量化还可以用于语音增强、语音分割、语音识别系统的优化等方面。
在语音增强方面，矢量量化可以对语音信号进行分析和处理，提取出有用的语音信息，去除噪声和干扰，从而改善语音质量。
在语音分割方面，矢量量化可以将语音信号分割成不同的语音片段，实现语音的分离和识别。
在语音识别系统的优化方面，矢量量化可以对语音特征进行优化和选择，提高语音识别的准确率和效果。
矢量量化在语音信号处理中具有广泛的应用。
它可以用于语音识别、语音合成、语音压缩等方面，实现语音信号的分析、处理和传输。
语音编码的基本方法
语音编码的基本方法语音编码是将语音信号转换为数字信号的过程，以便能够利用数字信号处理技术进行存储、传输、分析和合成。
语音编码的目标是尽可能减小存储和传输所需的比特率，同时尽量保持原始语音信号的质量。
下面将介绍语音编码的基本方法。
1.线性预测编码（LPC）线性预测编码（Linear Predictive Coding，LPC）是一种基于声道模型的语音编码方法。
该方法假设语音信号可以由线性滤波器和一个激励源合成。
LPC编码先通过线性预测分析，估计出语音信号的线性滤波器参数，然后将这些参数进行编码传输。
2.矢量量化矢量量化是一种有损数据压缩技术，也是常用的语音编码方法。
它将一组相关的样本（向量）映射到一组有限的离散码字中。
在语音编码中，矢量量化可以应用于线性预测编码的残差信号，以及其他一些语音特征参数的编码。
3.短时傅里叶变换编码（STFT）短时傅里叶变换编码（Short-Time Fourier Transform，STFT）是一种频域分析方法，常用于语音信号的编码。
STFT将语音信号分段进行傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号，然后对频域信号进行编码传输。
4.频率对齐线性预测编码（FSLP）频率对齐线性预测编码（Frequency-Selective Linear Prediction，FSLP）是一种新型的语音编码方法。
它通过对语音信号进行预处理，将频率对齐后的语音信号分帧，然后利用线性预测分析得到每一帧的滤波器系数，并对这些系数进行编码传输。
5.自适应编码自适应编码是一种根据传输条件自动调整编码参数的方法。
最常见的自适应编码方法是可変速率编码（Variable Bit Rate，VBR）和可变码率编码（Adaptive Bit Rate，ABR）。
这些编码方法根据语音信号的特性和传输条件，动态调整编码参数，以尽可能减小比特率，并保持较高的语音质量。
除了上述几种基本方法，还有很多其他的语音编码技术，如无失真编码、人工神经网络编码等。
语音信号矢量量化编码技术
语音信号矢量量化编码技术语音通信一直是现代各种通信系统承载的一项重要的、不可缺少的业务。
随着通信网络用户数量的增加、网络业务综合化、多样化，网络带宽与系统容量、服务质量的矛盾逐渐突出，传统的64Kbps的PCM语音压缩编码已经不能满足逐渐变得拥挤的传输信道要求。
因此，压缩语音信号的传输带宽或降低电话信道的传输码率，一直是人们追求的目标，语音编码在实现这一目标的过程中担当着重要角色。
语音编码就是压缩语音信号的数字表示而使表达这些信号所需比特数最小的算法。
那么如何在不牺牲语音通话质量的前提下尽可能降低其传输的比特速率是目前研究的重要课题。
人们一直在寻找新的算法来提高编码质量，经过研究发现矢量量化技术对于语音压缩编码并获得高质量的合成语音是非常有效的。
而矢量量化之所以优于标量量化，是由于它不仅能够象标量量化那样利用线性依赖(线性相关)和概率密度函数的形状来消除冗余度，而且能够利用非线性依赖(统计不独立)和矢量量化的维数来消除冗余度，从而压缩了数据。
本论文主要对语音信号编码中的矢量量化技术进行了研究。
线性预测是许多语音编码方案的核心技术。
为降低编码速率，选用高效的线性预测系数编码方法很重要。
通过阅读大量的文献资料，参数量化所选取的语音参数有部分相关系数(PARCOR)、对数面积比系数、倒谱系数等。
而线谱对(line spectrum pair,LSP)即线谱频率(line spectrum frequency,LSF)是线性预测系数的等价参数，它对量化精度要求不严格，在满足单调性的前提下，可以保证由它恢复出的合成滤波器是稳定的，所以本论文采用的矢量量化技术是对LSP参数进行量化编码。
目前对LSP参数的矢量量化研究方法有两级矢量量化、分裂式矢量量化、预测式矢量量化、模拟退火法连接分裂矢量量化等。
它们各有优点，比一般的VQ算法性能要好。
而本论文则采用有限状态矢量量化(FSVQ)技术对LSP参数进行量化编码。
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11
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。 构不同的矢量量化器。 矢量量化存在的问题 如何划分M个区域边界。 一、如何划分M个区域边界。
将大量欲处理的信号的矢量进行统计划分， 将大量欲处理的信号的矢量进行统计划分，进一 步确定这些划分边界的中心矢量值来得到码书。 步确定这些划分边界的中心矢量值来得到码书。
22
谢谢！ 谢谢！
23
语音信号矢量量化器的设计及 MATLAB仿真
张桠鑫 电子08-2班 200820203067
1
目录
• 语音信号矢量量化的研究意义 语音信号矢量量化的研究意义 。。。。。P3 与发展历程 。。。。。 • 矢量量化的基本概念 。。。。。。。。。。 矢量量化的基本概念 。。。。。。。。。。P6 • 矢量量化的基本原理 。。。。。。。。。。 矢量量化的基本原理 。。。。。。。。。。P9 • 最佳矢量量化器和码本的设计 。。。。。。 。。。。。。P14
x1 x2 xk+1 xL
xa1
∆
xak
xak+1
xaL
xaL+1
7
* 矢量量化
矢量量化： * 矢量量化：若干个标量数据组
是对矢量 成一个矢量，矢量量化是对矢量进 成一个矢量，矢量量化是对矢量进 行量化，它把矢量空间分成若干个 行量化，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 小区域，每个小区域寻找一个代表 矢量， 矢量，量化时落入小区域的矢量就 用这个代表矢量代替。 用这个代表矢量代替。
LBG算法常被作为各种改进算法的基础 算法常被作为各种改进算法的基础
17
LBG算法步骤 算法步骤 第一步： 第一步：初始化 给出训练矢量量化码书所需的全部参考矢 的集合用S表示 量X，X的集合用 表示；设定量化级数，失真控 ， 的集合用 表示；设定量化级数， 迭代次数L以及初始码 制门限 ，算法最大 迭代次数 以及初始码 ( {Y1( 0 ) , Y2( 0 ) , L , YN0 ) } ；设总失真 D(0) = ∞ ；迭代次 书 数的初始化为m＝ 数的初始化为 ＝1
(m)
进行比较。 将 δ (m )与失真门限值 δ 进行比较。若 δ (m ) ≤ δ 则转入 6）否则转入 ）； ）否则转入5）；
20
5）若 m > L 则转至 ），否则 加1，转至 ） ） 则转至6），否则m加 ，转至1） ），否则 第三步： 第三步：结束
( Y1( m ) , Y2( m ) , L , YNm ) ， 6）得到最终的训练码书 ）
3
应用领域： 应用领域：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 的视频压缩 数字电视和 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、 语音编码、图像识别和语音识别
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发展历程
• 矢量量化是实现数据压缩的一种有效方法， 矢量量化是实现数据压缩的一种有效方法， 早在50 60年代就被用于语音压缩编码 50和 年代就被用于语音压缩编码。 早在50和60年代就被用于语音压缩编码。 直到70 70年代线性预测技术被引入语音编码 直到70年代线性预测技术被引入语音编码 矢量量化技术才活跃起来。80年代初 年代初， 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。 发展。
如何确定两矢量在进行比较时的测度。 二、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间的距离， 这个测度就是两矢量间的距离，或以其中某一矢 量为基准时的失真度。 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付出的代价。 对应的矢量来表征时所付出的代价。
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矢量量化的准则：在给定码本大小K 矢量量化的准则：在给定码本大小K时使量 化所造成的失真最小。 化所造成的失真最小。 矢量量化的设计： 矢量量化的设计：从大量信号样本中训练出 好的码书， 好的码书，从实际效果出发寻找最好的失真测 度定义公式，设计出最佳的矢量量化系统， 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计算量， 便用最少的搜索和计算失真的计算量，来实现 最大可能的平均信噪比。 最大可能的平均信噪比。
并输出总失真 D (m )
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为了避免迭代算法无限制循环下去， 为了避免迭代算法无限制循环下去，这里设 置了两个阈值参数：最大迭代次数 和失真控 置了两个阈值参数：最大迭代次数L和失真控 的值设得远小于1， 制门限 δ 。δ 的值设得远小于 ，当 δ (m ) ≤ δ 时，表明再进行迭代运算失真得减小是有限 是限制迭代次数的参数， 的、可以停止运算。L是限制迭代次数的参数， 以停止运算。 是限制迭代次数的参数 防止 设置较低时迭代次数过多 δ
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原理：矢量量化就是把这个K维输入矢量 原理：矢量量化就是把这个 维输入矢量
X映射成另一个 维量化矢量。其中量化矢 映射成另一个K维量化矢量 映射成另一个 维量化矢量。 称为码书或码本 码书或码本， 量构成的集合 { yi } 称为码书或码本，码书 称为码字或者码矢 码字或者码矢。 中的每个矢量{Yi } 称为码字或者码矢。
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矢量量化的基本原理
基本知识：语音信号由很多个帧构成，语音 语音信号由很多个帧构成， 语音信号由很多个帧构成 信号的一个帧就类似一个矢量
语音信号某一帧中提取的声道参数，共K 语音信号某一帧中提取的声道参数， 是一个K维矢量 个,Xi={ai1,ai2,…,aiK}。则Xi是一个 维矢量。 。 是一个 维矢量。 N个语音帧，每帧中共有K个声道参数，共 个语音帧，每帧中共有 个声道参数 个声道参数， 个语音帧 组成N个 维矢量 维矢量。 组成 个K维矢量。
δ
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第二步： 第二步：迭代 1）根据最近邻准则将S分成 个子集 S1 m ) ， ）根据最近邻准则 最近邻准则将 分成 分成N个子集 (
( S 2m ) ，┅， Nm ) ， 即当 X ∈ S1( m )时，下式成 S(
立： d ( X , Yl( m −1) ≤ d ( X , Yi( m −1) ), ∀i , j = l 2）计算失真： ）计算失真：
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最佳矢量量化器和码本的设计
一、矢量量化器最佳设计 最佳设计就是使失真最小的设计 最佳设计就是使失真最小的设计 最佳设计中，重要的问题是如何划分量 最佳设计中，重要的问题是如何划分量 化区间和确定量化矢量。 化区间和确定量化矢量。 两个条件回答了两个问题 回答了两个问题。 这两个条件回答了两个问题。 一、最佳划分 二、最佳码书
是 S l 中包含的矢量个数
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二、LBG算法 算法 1980年由 年由Linde，Buzo和Gray提出， 提出， 年由 ， 和 提出 在矢量量化中是一个基本算法。 在矢量量化中是一个基本算法。整个算法 实际就是上述两个寻找最佳码书的必要条 件的反复迭代过程， 件的反复迭代过程，即由初始码书使码书 逐步优化，寻找最佳码书的迭代过程。 逐步优化，寻找最佳码书的迭代过程。
D
(m)
=∑
N
i =1 X ∈S l( m )
∑ d ( X ,Y
( m −1 )
l
)
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( Y1( m ) , Y2( m ) ,L, YNm ) : 3）计算新码字 ）
Yi
(m)
1 = Ni
∑X
X ∈S i( m )
( m −1 ) (m)
4）计算相对失真改进量 δ (m )： ）
δ
(m)
D −D ∆D = (m) = D D(m )
Y ∈ {Y1 , Y2 , LYN Yi ∈ R }
K
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对一个矢量X进行量化，首先选择一个合 对一个矢量X进行量化，首先选择一个合 适的失真测度，然后用最小失真原理， 适的失真测度，然后用最小失真原理，分别 计算用量化矢量Y 替代X所带来的失真。 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 最小失真值所对应的那个量化矢量， 其中最小失真值所对应的那个量化矢量， 就是矢量X 重构矢量（或恢复矢量）。 就是矢量X的重构矢量（或恢复矢量）。
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矢量量化的基本概念
• 量化：把一个模拟信号值的连续范围分为 量化： 若干相邻并具有唯一量值的区间， 若干相邻并具有唯一量值的区间，凡落在 某区间的抽样信号样值都指定为该区间量 值的过程。 值的过程。
• 量化分为两类：标量量化和矢量量化 量化分为两类：标量量化和
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标量量化： * 标量量化：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， 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， 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。 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。 量是一维的，所以称为标量量化。
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2）Centroid质心条件 ） 质心条件 子空间分割固定后， 子空间分割固定后，Voronoi胞元 胞元 的质心就是量化器的码字
Yl = E[ X Y ∈ Sl ]
对于一般的失真测度和信源分布， 对于一般的失真测度和信源分布，很难找到 质心的计算方法， 质心的计算方法，但对于一般的分布和常用的 均方失真测度， 均方失真测度，可以证明 1 Yl = ∑X N l X ∈S l
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语音信号矢量量化的研究意义
21世纪是信息的社会，各种科技领域的信 世纪是信息的社会， 世纪是信息的社会 息大爆炸，这就要求我们对数据进行压缩和编码， 息大爆炸，这就要求我们对数据进行压缩和编码， 这样就能紧缩数据存储容量 这样就能紧缩数据存储容量 ，能较快地传输各种 信号 ，降低发信机功率 。 矢量量化技术技术（VQ， 矢量量化技术技术（VQ，即Vector Quantization）是一种数据压缩和编码技术。 Quantization）是一种数据压缩和编码技术。