Vector quantizer design for speech signal compression

Patel, Kandarp K.; Fowler, Mark L.

doi:10.1109/confluence.2017.7943249

Cited by 2 publications

(2 citation statements)

References 1 publication

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…This paper proposes a speech signal coding scheme with scalar quantization implemented, where every sample of input signal is processed separately using scalar quantizers [6]. Such an approach is less complex than a vector quantization based approach, which processes input signal samples grouped into the vectors (arrays) and where vectors are quantized at once [35], [20].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Simple Speech Transform Coding Scheme using Forward Adaptive Quantization for Discrete Input Signal

Perić

Tančić

Simic

et al. 2019

ITC

View full text Add to dashboard Cite

We propose a speech coding scheme based on the simple transform coding and forward adaptive quantization for discrete input signal processing in this paper. The quasi-logarithmic quantizer is applied to discretization of continuous input signal, i.e. for preparing discrete input. The application of forward adaptation based on the input signal variance provides more efficient bandwidth usage, whereas utilization of transform coding provides sub-sequences with more predictable signal characteristics that ensure higher quality of signal reconstruction at the receiving end. In order to provide additional compression, transform coding precedes adaptive quantization. As an objective measure of system performance we use signal-to-quantization-noise ratio. Sysem performance is discussed for two typical cases. In the first case, we consider that the information about continuous signal variance is available whereas the second case considers system performance estimation when we know only the information about discretized signal variance which means that there is a loss of input signal information. The main goal of such performance estimation comparison of the proposed speech signal coding model is to explore what is the objectivity of performance if we do not have information about a continuous source, which is a common phenomenon in digital systems.

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Simple Speech Transform Coding Scheme using Forward Adaptive Quantization for Discrete Input Signal

Perić

Tančić

Simic

et al. 2019

ITC

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…A quantização vetorial (QV) [1], [2], que pode ser vista como uma extensão da quantização escalar em um espaço multidimensional, tem sido utilizada em diversos sistemas de processamento digital de sinais, com um amplo espectro de aplicações, dentre as quais podem ser citadas: compressão de sinais médicos [3], reconhecimento de padrões [4], compressão de voz [5], compressão de imagem [6], esteganografia e marca d'água digital [7], [8].…”

Section: Introductionunclassified

Algoritmo Baseado em Fireworks e LBG para Quantização Vetorial de Imagens

Fonseca¹,

Ferreira²,

Madeiro³

2018

Anais De XXXVI Simpósio Brasileiro De Telecomunicações E Processamento De Sinais

View full text Add to dashboard Cite

Resumo-A quantização vetorial (QV)é uma técnica de compressão com perdas. O desempenho de sistemas de compressão de sinais baseados em QV depende da qualidade dos dicionários projetados. Este trabalho apresenta uma nova técnica de projeto de dicionários baseada no algoritmo de otimização por fogos de artifício-Fireworks Algorithm (FWA).É apresentada uma avaliação comparativa da técnica proposta com o tradicional algoritmo LBG (Linde-Buzo-Gray) e outros algoritmos de projeto de dicionários, no que diz respeitoà qualidade de imagens quantizadas, avaliada por meio da relação sinal-ruído de pico. Neste trabalho apresenta-se uma alternativa para aceleração da técnica proposta, obtida por meio da incorporação de um método eficiente de busca do vizinho mais próximoà etapa de particionamento do projeto de dicionário.

show abstract

Vector quantizer design for speech signal compression

Cited by 2 publications

References 1 publication

Simple Speech Transform Coding Scheme using Forward Adaptive Quantization for Discrete Input Signal

Simple Speech Transform Coding Scheme using Forward Adaptive Quantization for Discrete Input Signal

Algoritmo Baseado em Fireworks e LBG para Quantização Vetorial de Imagens

Contact Info

Product

Resources

About