语音信号处理第四章矢量量化技术 ppt课件.ppt

第四章矢量量化技术(VectorQuantizationVQ)§§§§§§、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。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、,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)]。:2--22: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来消除冗余度。