电気电子工学序论第3回情报-电気电子工学科.PPTVIP

量子化(Mid-riser型) 量子化(Mid-tread型) 量子化(対数) μ則対数圧縮 量子化の例 量子化ノイズ 量子化ノイズのパワースペクトル密度 宿題１ 以下の計算機シミュレーションを行う 振幅が１の正弦波を線形量子化し、量子化ノイズを測定する。 量子化器のビット数を2,3,4,5,6としたときの量子化ノイズパワーsq2[dB]を計算する 宿題１(続) これを以下の理論値と比較せよ 上記理論値を導け 宿題１(続) ２．音声信号を録音し、線形量子化と対数量子化し、SNを比較する。 4bitの線形量子化とm則圧縮を行う 宿題１(続) 音声信号を最大値1,0.1,0.01,0.001として正規化して線形、m則量子化のSNを計算する。 方法（計算機環境、言語等）、プログラムリスト、波形プロット等を必要に応じて含める。 結果と考察は必須。 音声信号の高能率符号化 音声は一般に冗長度が高い →うまく除去すれば情報圧縮可能 音声を波形として統計的性質を利用 波形符号化 高品質 高レート（低圧縮率） 音声の発生機構（声道モデル）を利用 情報源符号化 人工的な品質 低レート（高圧縮率） 双方を併用 ハイブリッド符号化 信号の冗長性を利用した圧縮（ＤＰＣＭ） 音声、画像等隣接サンプル間の相関が強い →うまく利用して伝送帯域圧縮 DPCMの効果 音声の情報源符号化 MPEG1オーディオ符号化 聴覚（マスキング）特性積極活用 3つのレイヤー マスキング 大きな音の周波数的近傍は聞こえない。 MPEG1 Layer Ⅲの構成 画像符号化 静止画像符号化 ほとんどが直交変換（DCT)利用 画像の周波数偏在（低域集中）を利用 動画像符号化 ほとんどがDCTベース フレーム内、フレーム間差分符号化 動き補償：画面内の一部が平行移動した場合補正し、符号化効率稼ぐ 画像の２次元周波数(フーリエ）変換 原画像 ２次元FFT画像 画像のフーリエ変換係数のジグザ?グスキャン x,y両方向低周波成分から高周波に向けてスキャン 成分がある程度小さくなった点でスキャンを止める 静止画符号化 動画符号化 動き補償 音声?画像符号化標準 *通信ネットワーク特論(量子化?符号化） 出力y 入力x 出力y 入力x 出力y 入力x 入力にlog適用後、 均一量子化すれば実現可 -1 -0.5 0 0.5 1 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 QUANTIZER CHARACTERISTIC INPUT OUTPUT 255 128 32 ITU標準：μ=255 (北米、日本) 2-bit midriser 差分 出力r r(t)=x(t)-x(t-1) 入力x (音声） インパルス列 （声帯振動波） ノイズ × ゲイン フィルタ （声道特性） 有声 無声 ＊：標準レート、transparent quality マスキング閾値 f a M b c d M:マスカー a, b: 聞こえない（マスクされる） c, d: 聞こえる 音圧 *:帯域内音レベル対量子化雑音レベルより算出 原画像 フーリエ変換画像 * *