Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 2013

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: podział kontekstowy

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Lossless audio compression with a switched prediction model

Ulacha G., Mąka T., Dziurzański P.

Pomiary Automatyka Kontrola

2013

R. 59, nr 8

824--826

In this paper there is described a possibility of context switching into a lossless compression system. The context is determined based on the features of the previous signal samples. Each context is associated with an individual predictor. The idea of context switching allows us to choose one of the set of a few predictor models individually for each sample instead of each frame. Consequently, the system adjusts fast in case of rapid signal changes. The system was implemented using the ImpulseC hardware description language and implemented on an FPGA platform.

W nowoczesnych metodach kompresji audio wykorzystuje się zwykle dwa etapy: dekompozycję danych, a następnie kompresję jedną z wydajnych metod entropijnych. Najczęściej do modelowania służy typowy predyktor liniowy rzędu r, który jest wartością przewidywaną aktualnie kodowanej próbki na podstawie r poprzednich próbek sygnału. Kluczową rolę odgrywa tu sposób doboru współczynników danego modelu. Mogą być one ustalone na stałe, statyczne w obrębie jednej kodowanej ramki, jak i w pełni adaptacyjne. Główną propozycją wzrostu efektywności kompresji zaprezentowaną w tej pracy jest wprowadzenie przełączania kontekstów, które wyznacza się na podstawie cech sygnału poprzednich próbek. Każdemu kontekstowi przypisany jest indywidualny predyktor. W artykule przedstawiono podział na 2 oraz 3 konteksty (tab. 1). Przedstawiono metodę statyczną uwzględniającą zależności międzykanałowe, a także kodowanie międzykanałowe z przełączaniem kontekstów. Aby sprawdzić możliwości uogólnienia i uproszczenia pomiarów, wybrano zestaw utworów muzycznych. Proponowana metoda w 60% przypadków skutkowała zmniejszeniem średniej bitowej. Dysponując pełnym zestawem wyników użycia 140 deskryptorów dla wybranych utworów, można spróbować wybrać kilka deskryptorów dających najlepsze rezultaty, a następnie zastosować je do innych utworów testowych. Zaproponowany algorytm został zaimplementowany w układzie FPGA z rodziny Virtex 5 wykorzystując język opisu sprzętu ImpulseC (tab. 3).