A multiresolution auditory model using adaptive WP excitation scalograms

• Autorzy: Petrovsky A.

Warianty tytułu

PL

Wielorozdzielcze modelowanie percepcyjne przy wykorzystaniu skalogramów wzbudzenia adaptacyjnej pakietowej transformacji falkowej

• Konferencja: Signal Processing Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications. 11th IEEE Signal Processing Workshop SPA 2007 ; 7.09.2007 ; Poznan, Poland
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This paper proposes a multiresolution model of auditory excitation scalogram and applies it to the problem of audio signal transform and coding techniques. The model uses wavelet packet (WP) transform for time-frequency decomposition of the input signal. The WP tree structure selection is based on an optimality criterion formulated to minimize entropy based cost functions. From applications' point of view, multiresolution model of the auditory excitation scalogram based on adaptive to the signal WP is used to achieve Iow bit rate coding of digital audio signals with minimum perceived loss of quality in reconstructed signal.

PL

Artykuł przedstawia wielorozdzielczy model skalogramu wzbudzenia audytoryjnego oraz jego zastosowanie do przekształcenia i kodowania sygnału audio. Model wykorzystuje pakietową transformację falkową do dekompozycji czasowo-częstotliwościowej sygnału wejściowego. Struktura drzewiasta pakietowej transformacji falkowej jest dobierana na podstawie kryterium optymalności sformułowanego pod kątem minimalizacji entropii. Z punktu widzenia aplikacji, wielorozdzielczy model skalogramu wzbudzenia audytoryjnego, oparty na transformacie adaptującej się do sygnału, pozwala na uzyskanie niskiego tempa bitowego w kodowaniu audio przy minimalnej stracie jakości sygnału zrekonstruowanego.

Słowa kluczowe

EN

multiresolution auditory model; wavelet packet transform; scalogram

PL

wielorozdzielczy model audytoryjny; pakietowa transformacja falkowa; skalogramy

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2008
• Tom: Vol. 49, nr 4
• Strony: 65--70
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Petrovsky A.

• Belarusian State University of Information and Radioelectronics, Computer Engineering Department, Belarus

Bibliografia

• [1] Painter T., Spanias A.: Perceptual coding of digital audio, Proc. of the IEEE, vol. 88, no 4, April 2000, pp. 451-513.
• [2] Petrovsky A., Krahe D., Petrovsky A.A.: Real-Time Wavelet Packet-based Low Bit Rate Audio Coding on a Dynamic Reconfigurable System. AES 114th Convention (Amsterdam, Netherlands), preprint 5778, May, 2003, p. 22.
• [3] Zwicker E., Fastl H.: Psychoacoustics: Facts and Models. Berlin, Germany: Springer-Verlag, 1990, p. 380.
• [4] Karmakar A., Kumar A., Patney K.: A Multiresolution Model of Auditory Excitation Pattern and Its Application to Objectivie Evaluation of Perceived Speech QuaLITY//IEEE Trans, on audio, speech and language processing, vol. 14, no. 6, Nov, pp. 1912-1923.
• [5] Vera P., Ruiz N., Rosa M., Martinez D., Lopez F.: Transient Modeling by Matching Pursuits with a Wavelet Dictionary for Parametric Audio Coding. IEEE Signal Processing Letters, vol. 11, 3, March 2004, pp. 349-352.
• [6] Petrovsky A., Petrovsky A.A.: Transitional speech segments modeling by matching pursuit with a dictionary based on the psychoacoustic adaptive WP. The Proc. of the 11th Int. Conf. Speech and Computer (SPECOM'2006), 25-29 June, St. Petersburg, 2006, pp. 380-385.
• [7] Wickerhauser M.V.: Adapted wavelet analysis from theory to software. A Peters Wellesley, Massachusetts, 1994, p. 486.
• [8] Coifman R., Wickerhauser M.: Entropy based algorithms for best basis selection. IEEE Trans. Information Theory, vol. 38, March 1992, pp. 712-718.
• [9] Zwicker E., Fastl H.: Psychoacoustics: Facts and Models. Springer-Verlag, 1990.
• [10] Johnston J.D.: Transform coding of audio signals using perceptual noise criteria. IEEE Trans. On Select. Areas Commun., vol. 6, Feb. 1988, pp. 314-323.
• [11] Mallat S., Zhang Z.: Matching pursuits with time-frequency dictionaries. IEEE Trans, on Signal Processing, vol. 41, no. 12, December 1993, pp. 3397-3415.