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动态模糊矢量量化算法 被引量：2
1
作者 孔祥维 李国平 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 2000年第8期655-659,共5页
由于传统的 K-均值算法在用于矢量量化时强烈依赖初始码书的选取 ,如果初始码书选取不好 ,则很容易陷入局部最小点 ;而 Bezdek的模糊 K-均值算法由于计算量很大 ,也很少用于矢量量化的设计码书 ,因此 ,人们一直在寻找收敛速度和收敛效... 由于传统的 K-均值算法在用于矢量量化时强烈依赖初始码书的选取 ,如果初始码书选取不好 ,则很容易陷入局部最小点 ;而 Bezdek的模糊 K-均值算法由于计算量很大 ,也很少用于矢量量化的设计码书 ,因此 ,人们一直在寻找收敛速度和收敛效果两者性能都较好的算法 .在研究 Nicolaos等人提出的模糊矢量量化(FVQ)算法基础上 ,针对 FVQ算法收敛过程存在的问题 ,并从收敛结构和收敛策略出发 ,提出了一种动态的模糊矢量量化算法 (DFVQ) ;同时给出了两种具体实现形式以及算法步骤 .实验表明 。 展开更多
关键词 图象编码 矢量量化 动态收敛 动态模糊 FVQ DFVQ
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基于动态SMVQ的图像压缩算法 被引量：1
2
作者 史红刚 周利莉 陈健 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第14期2594-2596,2600,共4页
SMVQ利用相邻图像块之间的相关性来提高编码图像质量。然而,传统的SMVQ当图像边缘位于当前编码图像块右下角时会出现编码误差,为此,研究并提出了一种改进的SMVQ。新算法利用图像所有图像块之间的相关性对当前编码图像块进行预测。对每... SMVQ利用相邻图像块之间的相关性来提高编码图像质量。然而,传统的SMVQ当图像边缘位于当前编码图像块右下角时会出现编码误差,为此,研究并提出了一种改进的SMVQ。新算法利用图像所有图像块之间的相关性对当前编码图像块进行预测。对每一个输入图像块,利用边匹配方法从已编码数据中寻找最近块,并用其对输入图像块进行预测,或产生动态码书。然后利用最近块、动态码书或总码书对输入数据进行编码,扩展了编码搜索范围,提高了图像质量。实验结果表明新算法大大降低了比特速率,而且编码图像有较好的视觉效果。 展开更多
关键词 动态边匹配有限状态矢量量化 码书 变比特率编码 边匹配误差 图像压缩
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基于DSP的甚低速率语音编码算法及其实现 被引量：1
3
作者 赵继勇 曹芳 +1 位作者 梁妙元 刘亚峰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第21期261-263,共3页
在混合激励线性预测(MELP)算法的基础上,设计一种1 120 b/s MELP甚低速率语音编码算法。该算法通过增加帧长、动态比特分配和多帧联合矢量量化、及参数内插等方法降低语音的编码速率,并已在TMS320VC5416DSP芯片上实时实现。采用美国GL... 在混合激励线性预测(MELP)算法的基础上,设计一种1 120 b/s MELP甚低速率语音编码算法。该算法通过增加帧长、动态比特分配和多帧联合矢量量化、及参数内插等方法降低语音的编码速率,并已在TMS320VC5416DSP芯片上实时实现。采用美国GL公司的语音质量评估系统VQT,对编解码的实时语音质量进行评估,语音质量感知评价高于3分。实验结果表明,该算法能够满足实际通信要求。 展开更多
关键词 甚低速率语音编码 动态比特分配 多帧联合矢量量化 参数内插
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HL-DAQ:一种Hash学习的动态自适应量化编码
4
作者 赵亮 王永利 +1 位作者 杜仲舒 陈广生 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1294-1307,共14页
现有基于Hash学习二进制编码方法通常学习一组用于数据投影的超平面,并且简单地对来自每个超平面划分的结果进行二值化编码,而忽视了信息可能不均匀地分布在整个投影中且每一维投影中数据取值范围可能不一样的事实.为了解决此问题提出... 现有基于Hash学习二进制编码方法通常学习一组用于数据投影的超平面,并且简单地对来自每个超平面划分的结果进行二值化编码,而忽视了信息可能不均匀地分布在整个投影中且每一维投影中数据取值范围可能不一样的事实.为了解决此问题提出一种动态自适应编码量化方法,根据投影维度的信息量动态地为该维度分配相应的二进制编码位数,并通过动态规划方法使得所有投影的总信息量最大,以尽可能地保留原始数据的近邻结构.经实验验证,动态自适应编码量化方法较传统的Hash量化方法有显著的改进,理论证明:动态自适应编码方法和距离度量方式对原始数据的近邻结构保持优于传统固定位数量化编码及海明距离度量方式. 展开更多
关键词 量化 近似最近邻 动态自适应编码 动态规划 动态自适应距离 二进制编码
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一种基于动态量化编码的深度神经网络压缩方法 被引量：8
5
作者 饶川 陈靓影 +1 位作者 徐如意 刘乐元 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期1960-1968,共9页
近年来深度神经网络(Deep neural network,DNN)从众多机器学习方法中脱颖而出,引起了广泛的兴趣和关注.然而,在主流的深度神经网络模型中,其参数数以百万计,需要消耗大量的计算和存储资源,难以应用于手机等移动嵌入式设备.为了解决这一... 近年来深度神经网络(Deep neural network,DNN)从众多机器学习方法中脱颖而出,引起了广泛的兴趣和关注.然而,在主流的深度神经网络模型中,其参数数以百万计,需要消耗大量的计算和存储资源,难以应用于手机等移动嵌入式设备.为了解决这一问题,本文提出了一种基于动态量化编码(Dynamic quantization coding,DQC)的深度神经网络压缩方法.不同于现有的采用静态量化编码(Static quantitative coding,SQC)的方法,本文提出的方法在模型训练过程中同时对量化码本进行更新,使码本尽可能减小较大权重参数量化引起的误差.通过大量的对比实验表明,本文提出的方法优于现有基于静态编码的模型压缩方法. 展开更多
关键词 深度神经网络 模型压缩 动态量化编码 码本更新
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空间位置约束下的三维音频对象参数动态量化 被引量：1
6
作者 李雪哲 王晓晨 +2 位作者 高丽 涂卫平 柯善发 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第1期29-38,共10页
近年来,在某些交互场景中,面向对象空间音频编码能够允许用户更加灵活地对特定对象进行个性化的渲染和重组。然而,如果对象音频分别编码会导致整体码率随着对象数目的增加而同步大幅增加。MPEG组织提出的面向对象音频编码(spatial audio... 近年来,在某些交互场景中,面向对象空间音频编码能够允许用户更加灵活地对特定对象进行个性化的渲染和重组。然而,如果对象音频分别编码会导致整体码率随着对象数目的增加而同步大幅增加。MPEG组织提出的面向对象音频编码(spatial audio object coding,SAOC)可以将所有对象下混成一个单独的混合信号,同时为每个对象提取少量的边信息。但是,当其对超过32个对象音频进行编码时,边信息的码率会随着对象数目的增加而增大,甚至会远大于下混对象的码率。为了解决这个问题,提出一种在面向对象编码中基于空间位置约束的空间参数动态量化方法,以叠加定位原理为理论基础,利用虚拟声源的空间位置与产生该声源的音频对象的空间位置之间的约束关系,确定出空间约束区域以及局部空间量化码本,并针对提取出的虚拟声源的空间方位,进行空间参数的量化编码。最后给出主观实验和客观实验,表明在音质和空间方位大致相当的情况下,边信息的码率比SAOC方法降低约30%。 展开更多
关键词 多对象音频编码 空间参数 空间位置约束 动态量化
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先进音频编码中的非均匀量化器的动态调整研究
7
作者 吴晟 邱小军 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期48-56,共9页
非均匀量化器广泛运用在感知音频编码器中.通过对非均匀量化器失真的研究,引入了量化器的群能量失真概念.该概念定义为量化前的原始信号能量和量化后的重建信号能量的误差期望值.根据此概念提出了零群能量失真量化器,这种量化器能使原... 非均匀量化器广泛运用在感知音频编码器中.通过对非均匀量化器失真的研究,引入了量化器的群能量失真概念.该概念定义为量化前的原始信号能量和量化后的重建信号能量的误差期望值.根据此概念提出了零群能量失真量化器,这种量化器能使原始信号能量和重建信号能量保持守恒.在量化器的量化电平间使用零群能量失真原则,约束量化电平间的群能量失真,可以获得与原始量化谱分布相关的动态量化区间划分.通过对原始量化谱的分布进行频数统计,近似计算动态量化区间划分,修改量化器的取整方式,使用该近似的动态量化区间划分,实现了随输入信号分布变化的动态调整量化器.客观音质评价实验显示,使用动态调整量化器先进音频编码,与使用标准推荐的量化器相比,在相同比特率下,客观音质评价指标失真指数和噪声掩模比都有所提高,编码器音质得到改进,且音质改进程度随着比特率的增加而增大.而基于对比听音实验的主观音质退化程度比较表明,使用动态调整量化器的先进音频编码,与标准算法相比,在相同码率下有更高的音质还原度;在维持标准算法音质水平的前提下,可节省一定比特率.该动态调整量化器不改变音频编码器自身结构,在不显著增加的计算量和存储量的条件下,提高了编码器性能,且适用于多种类型音频编码器. 展开更多
关键词 先进音频编码 标量量化最优量化器 群能量失真 动态调整
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基于上下文自适应阈值剪枝的快速依赖量化算法 被引量：1
8
作者 顾轶寅 王鸿奎 殷海兵 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期143-149,共7页
系数独立的死区硬判决量化是典型的视频编码量化算法,复杂度低,但算法性能相对低下。新一代视频编码标准VVC引入基于动态规划的依赖量化(DQ)算法,编码性能显著提升,但计算复杂度急剧增加。由于算法系数间依赖性高,量化候选搜索空间复杂... 系数独立的死区硬判决量化是典型的视频编码量化算法,复杂度低,但算法性能相对低下。新一代视频编码标准VVC引入基于动态规划的依赖量化(DQ)算法,编码性能显著提升,但计算复杂度急剧增加。由于算法系数间依赖性高,量化候选搜索空间复杂,导致遍历计算率失真代价效率较低。为此,提出一种基于上下文的量化候选剪枝算法,减小动态规划搜索空间,解决量化候选搜索复杂度较高的问题。依据DQ算法原理和量化结果的统计分析,发现DQ量化结果与量化余数、系数位置、邻域量化结果等上下文变量密切相关,将复杂的动态规划量化抽象为余数、位置、邻域量化结果多变量多区间分类问题,针对同一区间内存在的不同量化结果,通过分析同一区间内样本的累积分布函数,提出基于阈值比较的剪枝方法,裁剪部分“安全”的量化候选,减小搜索空间,简化全路径搜索。实验结果表明,快速DQ算法在All Intra和Random Access配置下,率失真性能平均损失分别为0.19%和0.34%,编码复杂度平均降低了4.31%和3.36%。 展开更多
关键词 通用视频编码标准 动态规划 依赖量化 分支简化 上下文自适应
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