Метод дельта-квантования параметров речевого сигнала с быстрым поиском ближайшего вектора в кодовой книге

Предложен метод векторного дельта-квантования LSF-параметров речевого сигнала с предсказанием следующего значения, что позволяет уменьшить динамический диапазон входных величин и соответственно ошибку квантования. Разработаны итерационная процедура создания кодовых книг для реализации предложенного...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2013
Автори:	Ткаченко, А.Н., Грийо Тукало, О.Ф., Дзись, А.В.
Формат:	Стаття
Мова:	Russian
Опубліковано:	Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2013
Назва видання:	Управляющие системы и машины
Теми:	Теоретические проблемы обработки и распознавания сигналов и изображений
Онлайн доступ:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83174
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Метод дельта-квантования параметров речевого сигнала с быстрым поиском ближайшего вектора в кодовой книге / А.Н. Ткаченко, О.Ф. Грийо Тукало, А.В. Дзись // Управляющие системы и машины. — 2013. — № 4. — С. 3-11. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-83174
record_format	dspace
spelling	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-831742025-02-09T14:48:49Z Метод дельта-квантования параметров речевого сигнала с быстрым поиском ближайшего вектора в кодовой книге The Delta-Quantization Method of Speech Signal Parameters with Fast Search of the Closest Codebook Vector Метод дельта-квантування параметрів мовленнєвого сигналу з швидким пошуком найближчого вектора в кодовій книзі Ткаченко, А.Н. Грийо Тукало, О.Ф. Дзись, А.В. Теоретические проблемы обработки и распознавания сигналов и изображений Предложен метод векторного дельта-квантования LSF-параметров речевого сигнала с предсказанием следующего значения, что позволяет уменьшить динамический диапазон входных величин и соответственно ошибку квантования. Разработаны итерационная процедура создания кодовых книг для реализации предложенного метода и двухэтапный метод поиска ближайшего вектора по взвешенной евклидовой метрике на основе kd-дерева, позволяющий уменьшить сложность вычислений без потери качества воспроизведения речевого сигнала. The paper proposes a vector delta-quantization method of LSF-parameters of speech signal with forecasting the next value, that reduces the dynamic range of input variables and therefore a quantization error. The iterative procedure of codebook design is developed for the proposed method. A two-stage search method of the nearest vector by weighted Euclidean metrics, based on kd-tree, is proposed, that achieves reducing of computational complexity without loosing a recovery quality of speech signal. Запропоновано метод векторного дельта-квантування LSF-параметрів мовленнєвого сигналу з прогнозуванням наступного значення, що дозволяє зменшити динамічний діапазон вхідних величин і відповідно похибку квантування. Розроблено ітераційну процедуру створення кодових книг для реалізації запропонованого методу та двоетапний метод пошуку найближчого вектора за зваженою евклідовою метрикою на основі kd-дерева, що дозволяє досягти зменшення складності обчислень без втрати якості відтворення мовленнєвого сигналу. 2013 Article Метод дельта-квантования параметров речевого сигнала с быстрым поиском ближайшего вектора в кодовой книге / А.Н. Ткаченко, О.Ф. Грийо Тукало, А.В. Дзись // Управляющие системы и машины. — 2013. — № 4. — С. 3-11. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. 0130-5395 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83174 621.39 ru Управляющие системы и машины application/pdf Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
topic	Теоретические проблемы обработки и распознавания сигналов и изображений Теоретические проблемы обработки и распознавания сигналов и изображений
spellingShingle	Теоретические проблемы обработки и распознавания сигналов и изображений Теоретические проблемы обработки и распознавания сигналов и изображений Ткаченко, А.Н. Грийо Тукало, О.Ф. Дзись, А.В. Метод дельта-квантования параметров речевого сигнала с быстрым поиском ближайшего вектора в кодовой книге Управляющие системы и машины
description	Предложен метод векторного дельта-квантования LSF-параметров речевого сигнала с предсказанием следующего значения, что позволяет уменьшить динамический диапазон входных величин и соответственно ошибку квантования. Разработаны итерационная процедура создания кодовых книг для реализации предложенного метода и двухэтапный метод поиска ближайшего вектора по взвешенной евклидовой метрике на основе kd-дерева, позволяющий уменьшить сложность вычислений без потери качества воспроизведения речевого сигнала.
format	Article
author	Ткаченко, А.Н. Грийо Тукало, О.Ф. Дзись, А.В.
author_facet	Ткаченко, А.Н. Грийо Тукало, О.Ф. Дзись, А.В.
author_sort	Ткаченко, А.Н.
title	Метод дельта-квантования параметров речевого сигнала с быстрым поиском ближайшего вектора в кодовой книге
title_short	Метод дельта-квантования параметров речевого сигнала с быстрым поиском ближайшего вектора в кодовой книге
title_full	Метод дельта-квантования параметров речевого сигнала с быстрым поиском ближайшего вектора в кодовой книге
title_fullStr	Метод дельта-квантования параметров речевого сигнала с быстрым поиском ближайшего вектора в кодовой книге
title_full_unstemmed	Метод дельта-квантования параметров речевого сигнала с быстрым поиском ближайшего вектора в кодовой книге
title_sort	метод дельта-квантования параметров речевого сигнала с быстрым поиском ближайшего вектора в кодовой книге
publisher	Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
publishDate	2013
topic_facet	Теоретические проблемы обработки и распознавания сигналов и изображений
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83174
citation_txt	Метод дельта-квантования параметров речевого сигнала с быстрым поиском ближайшего вектора в кодовой книге / А.Н. Ткаченко, О.Ф. Грийо Тукало, А.В. Дзись // Управляющие системы и машины. — 2013. — № 4. — С. 3-11. — Бібліогр.: 11 назв. — рос.
series	Управляющие системы и машины
work_keys_str_mv	AT tkačenkoan metoddelʹtakvantovaniâparametrovrečevogosignalasbystrympoiskombližajšegovektoravkodovojknige AT grijotukaloof metoddelʹtakvantovaniâparametrovrečevogosignalasbystrympoiskombližajšegovektoravkodovojknige AT dzisʹav metoddelʹtakvantovaniâparametrovrečevogosignalasbystrympoiskombližajšegovektoravkodovojknige AT tkačenkoan thedeltaquantizationmethodofspeechsignalparameterswithfastsearchoftheclosestcodebookvector AT grijotukaloof thedeltaquantizationmethodofspeechsignalparameterswithfastsearchoftheclosestcodebookvector AT dzisʹav thedeltaquantizationmethodofspeechsignalparameterswithfastsearchoftheclosestcodebookvector AT tkačenkoan metoddelʹtakvantuvannâparametrívmovlennêvogosignaluzšvidkimpošukomnajbližčogovektoravkodovíjknizí AT grijotukaloof metoddelʹtakvantuvannâparametrívmovlennêvogosignaluzšvidkimpošukomnajbližčogovektoravkodovíjknizí AT dzisʹav metoddelʹtakvantuvannâparametrívmovlennêvogosignaluzšvidkimpošukomnajbližčogovektoravkodovíjknizí
first_indexed	2025-11-27T01:20:21Z
last_indexed	2025-11-27T01:20:21Z
_version_	1849904516510515200
fulltext	УСиМ, 2013, № 4 3 Теоретические проблемы обработки и распознавания сигналов и изображений УДК 621.39 А.Н. Ткаченко, О.Ф. Грийо Тукало, А.В. Дзись Метод дельта-квантования параметров речевого сигнала с быстрым поиском ближайшего вектора в кодовой книге Предложен метод векторного дельта-квантования LSF-параметров речевого сигнала с предсказанием следующего значения, что позволяет уменьшить динамический диапазон входных величин и соответственно ошибку квантования. Разработаны ите- рационная процедура создания кодовых книг для реализации предложенного метода и двухэтапный метод поиска ближайшего вектора по взвешенной евклидовой метрике на основе kd-дерева, позволяющий уменьшить сложность вычислений без потери качества воспроизведения речевого сигнала. The paper proposes a vector delta-quantization method of LSF-parameters of speech signal with forecasting the next value, that reduces the dynamic range of input variables and therefore a quantization error. The iterative procedure of codebook design is developed for the proposed method. A two-stage search method of the nearest vector by weighted Euclidean metrics, based on kd-tree, is proposed, that achieves reducing of computational complexity without loosing a recovery quality of speech signal. Запропоновано метод векторного дельта-квантування LSF-параметрів мовленнєвого сигналу з прогнозуванням наступного значення, що дозволяє зменшити динамічний діапазон вхідних величин і відповідно похибку квантування. Розроблено ітера- ційну процедуру створення кодових книг для реалізації запропонованого методу та двоетапний метод пошуку найближчого вектора за зваженою евклідовою метрикою на основі kd-дерева, що дозволяє досягти зменшення складності обчислень без втрати якості відтворення мовленнєвого сигналу. Введение. Замеченная Г. Муром закономер- ность возрастания производительности про- цессоров вдвое каждые два года подтвержда- ется практикой на протяжении последних 40 лет [1]. Приблизительно такими же темпами возрастали и объемы мультимедийной инфор- мации, передающейся и хранящейся в ком- пьютерных системах. Однако наличие фунда- ментальных ограничений заставило в 2007 г. Г. Мура признать, что закон вскоре перестанет действовать. В то же время аналогичных огра- ничений на возрастание объемов информации в настоящее время не появилось. Таким образом, существует проблема не- достаточной производительности компьютер- ных систем, предназначенных для обработки мультимедийной, в частности голосовой ин- формации. Уменьшение объемов данных, не- обходимых для корректного воспроизведения цифрового речевого сигнала, позволяет суще- ственно повысить эффективность работы та- ких систем. Сегодня самую высокую степень сжатия обеспечивают параметрические методы с по- следующим квантованием полученных пара- метров. На этапе параметризации сигнал раз- бивают на кадры (фреймы) одинаковой дли- ны, как правило, по 10–30 мс, и для каждого из них вычисляют некоторый вектор пара- метров. В современных системах сжатия ре- чевых сигналов стандартом де-факто стало вычисление параметров на основе модели линейного предсказания десятого порядка. На этапе квантования полученный вектор за- меняют ближайшим ко входному представи- телем репрезентативной совокупности пара- метров, хранящихся в кодовых книгах (КК). В работе [2] было показано:  В качестве параметров квантования целе- сообразно использовать линейные спектраль- ные частоты (LSF), вычисляемые по значениям коэффициентов линейного предсказания (LPC).  Оптимальное квантование полного LSF-век- тора сложное в вычислительном отношении, поэтому его разбивают на два или три подвек- 4 УСиМ, 2013, № 4 тора, каждый из которых квантуется раздель- но. Альтернативным вариантом служит кас- кадное (многоэтапное) квантование полного вектора при помощи КК меньшего размера, при котором на каждом последующем этапе квантуется ошибка, оставшаяся после кванто- вания на предыдущем этапе.  Ошибку квантования для i-го фрейма оце- нивают по спектральному искажению iSD :      sF ii s i dffPfP F SD 0 2 1010 2 ,ˆlog10))((log101 где 2( ) 1/ (exp( 2 / ))i i sP f A j f F  , )(ˆ fPi 2ˆ1/ (exp( 2 / ))i sA j f F  – спектральные плот- ности начального и квантованного векторов для i-го фрейма, )(ˆ),( zAzA ii – начальный и квантованный LPC-полиномы, соответствую- щие i-му фрейму, Fs – частота дискретизации.  Для выполнения условий транспарентно- сти среднее значение ошибки квантования SDav по всем фреймам должно составлять примерно 1 дБ; число фреймов, для которых SD > 2Б, не должно превышать двух процентов; фреймов, для которых SD > 4Б, не должно быть вообще.  Указанные условия достигаются при раз- биении вектора LSF-параметров на два подвек- тора и использовании для квантования входно- го вектора 24 бит на один фрейм.  При выборе вектора из КК y , ближайшего ко входному вектору x , для вычисления рас- стояния ),()( yxWEd целесообразно использо- вать взвешенную Евклидову метрику (ВЕМ): )()(),()( yxWyxyx  TWEd , где W – положительно определенная диаго- нальная матрица весов. Применение ВЕМ обеспечивает выигрыш в SD  0,1Б по отношению к невзвешенной Ев- клидовой метрике (ЕМ). Дальнейшему уменьшению объема данных для описания спектральной информации посвя- щены работы [3–5]. Однако задача уменьше- ния битовой скорости, необходимой для пере- дачи речевой информации, при условии сохра- нения транспарентности квантования, а также выполнения существующих ограничений по объемам памяти, сложности вычислений и за- держки кодирования, остается актуальной. В статье предлагается метод сжатия речевой информации, позволяющий уменьшить объе- мы данных для описания спектральной инфор- мации до 20 бит на один фрейм при сохране- нии приемлемого качества воспроизводимого речевого сигнала. Метод векторного дельта-квантования с предсказанием Любой метод сжатия основывается на ис- пользовании избыточности, присущей речево- му сигналу. Эта избыточность сохраняется и после перехода к параметрическому описанию сигнала. Количественной мерой избыточности служит коэффициент корреляции. В табл. 1 при- ведены значения коэффициента корреляции между отдельными параметрами LSF в преде- лах фрейма, полученные для тренировочной по- следовательности из 90000 векторов. Т а б л и ц а 1. Коэффициенты корреляции LSF в пределах фрейма № 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1,00 0,45 –0,05 –0,07 –0,17 –0,27 –0,28 –0,28 –0,24 –0,10 0,45 1,00 0,57 0,23 0,11 –0,02 0,03 0,06 –0,04 –0,01 –0,05 0,57 1,00 0,56 0,32 0,39 0,38 0,38 0,19 0,06 –0,07 0,23 0,56 1,00 0,58 0,46 0,44 0,26 0,19 0,03 –0,17 0,11 0,32 0,58 1,00 0,62 0,42 0,24 0,01 0,01 0,27 –0,02 0,39 0,46 0,62 1,00 0,62 0,45 0,20 0,01 –0,28 0,03 0,38 0,44 0,42 0,62 1,00 0,63 0,25 0,22 –0,28 0,06 0,38 0,26 0,24 0,45 0,63 1,00 0,58 0,30 0,24 0,04 0,19 0,19 0,01 0,20 0,25 0,58 1,00 0,56 –0,15 –0,01 0,06 0,03 0,01 0,01 0,22 0,30 0,56 1,00 В табл. 2 приведены значения коэффициен- та корреляции между соответствующими LSF- параметрами для последовательных фреймов. Т а б л и ц а 2. Коэффициенты корреляции LSF для соседних фреймов № 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0,68 0,73 0,76 0,81 0,86 0,84 0,82 0,81 0,76 0,75 Как видно из таблиц, наблюдается довольно высокая корреляция как между отдельными па- раметрами в пределах фрейма, так и между компонентами вектора LSF для соседних фрей- УСиМ, 2013, № 4 5 мов. Возможны следующие варианты исполь- зования этих двух видов корреляции: – переход от скалярного квантования (СК) параметров к векторному квантованию (ВК); – применение методов предсказания с по- следующим удалением предсказанных значе- ний с целью уменьшения динамического диа- пазона входных величин. Существует принципиальная возможность применения данных подходов для использова- ния как межфреймовой корреляции, так и кор- реляции в пределах фрейма. Однако СК LSF- параметров с предсказанием в пределах фрей- ма значительно уступает по эффективности ВК, что выражается в увеличении спектраль- ного искажения [3]. В то же время квантование LSF-параметров для последовательных фрей- мов связано с внесением дополнительной за- держки, что недопустимо для некоторых при- ложений. Таким образом, целесообразным пред- ставляется вариант ВК параметров LSF для от- дельных фреймов с предсказанием значений для последующих фреймов. Именно этот под- ход, названный авторами векторным дельта- квантованием с предсказанием (ВДКП), пред- лагается в данной статье. В основе ВК при помощи КК лежит простая идея: вместо передачи действительного значе- ния параметров входного речевого сигнала вы- числяют и передают индекс ближайшего ко входному вектора из КК. При этом в КК хра- нятся значения параметров, полученные в ре- зультате кластеризации тренировочной после- довательности входных векторов LSF. В отли- чие от этого, по методу ВДКП в КК хранятся значения параметров, полученные в результате кластеризации разницы (дельты) ie действитель- ного iI и предсказанного значения iI~ LSF. При условии удачного предсказания динамический диапазон входных величин, использующихся для создания КК, и, соответственно, ошибка кластеризации должны уменьшиться, что, в свою очередь, приведет к уменьшению спек- трального искажения в процессе квантования. Таким образом, в процессе создания КК вход- ная последовательность будет состоять из век- торов iii lle ~ . При использовании авторег- рессийной модели линейного предсказания пер- вого порядка предсказанное значение )(~ mli m- го компонента LSF для i-го фрейма вычисляет- ся по формуле: )()(ˆ)()(~ 1 mmlmml ii   , (1) где параметры (m) и (m) вычисляются, ис- ходя из условия минимизации среднеквадра- тической ошибки предсказания: ))(( ))(ˆ),(()( 1 mlVAR mlmlCOVm i ii  , (2) ))(ˆ()())(()( 1 mlEmmlEm ii  , (3) где E, COV, VAR обозначают соответственно математическое ожидание, ковариацию и дис- персию, )(ˆ 1 mli – квантованное значение m-го компонента вектора LSF на i–1-м фрейме. Процедура квантования LSF-параметров по методу ВДКП представлена на рис. 1. Рис. 1. Структурная схема квантования по методу ВДКП Создание кодовых книг по методу ВДКП Параметры , и  вычисляют для трениро- вочной последовательности векторов LSF. Это означает невозможность непосредственного применения формул (2) и (3) в процессе созда- ния КК, поскольку значения )(ˆ 1 mli вычисля- ются только в процессе квантования, которое, в свою очередь, может происходить лишь при наличии КК. Таким образом, практическое применение ВДКП требует реализации итерационной про- цедуры создания КК. 6 УСиМ, 2013, № 4 Ш а г 1. Для i = 1, 2, , N, m = 1, 2, , M при- своить )()(ˆ 11 mlml ii   . Ш а г 2. По формулам (2) и (3) вычислить параметры , . Шаг 3. По формуле (1) вычислить предска- зываемые значения параметров LSF il ~ . Ш а г 4. Вычислить значения векторов ошибки iii lle ~ . Ш а г 5. Для полученных векторов ошибки ie по методу k-средних создать КК Y. Ш а г 6. Используя параметры ,  и соз- данную КК Y провести квантование векторов тренировочной последовательности il и полу- чить квантованные значения векторов il̂ . Ш а г 7. Вычислить ошибку квантования. Ес- ли она изменилась на достаточно малую вели- чину в сравнении с предыдущей итерацией, закончить процедуру. Если нет, возвратиться к шагу 2. Таким образом, процедура создания КК со- стоит из трех этапов: вычисления параметров предсказания, квантования, а также непосред- ственно кластеризации. Создание начальной КК целесообразно проводить по усовершенство- ванному методу k-средних [6]. На последую- щих итерациях можно применять классичес- кий алгоритм k-средних, используя имеющие- ся векторы Y для инициализации центроидов. Схематически процедура создания КК пред- ставлена на рис. 2: Рис. 2. Структурная схема создания КК для метода ВДКП Рассмотренная процедура создания КК может использоваться как для раздельного, так и для многоэтапного ВК. В последнем случае проце- дура создания КК может потребовать допол- нительных итераций, обусловленных необхо- димостью согласования между собой отдельных частей КК [5]. Однако уменьшение спектраль- ного искажения в процессе квантования есть достаточным обоснованием дополнительных временных затрат на стадии создания КК, вы- полняющейся один раз на подготовительном этапе. Быстрый поиск ближайшего вектора с использованием kd-дерева Уменьшение вычислительной сложности по- иска ближайшего соседа в КК рассматривалось в работах [7–9]. Однако практическая ценность этих методов существенно ограничивается не- возможностью применения ВЕМ, поскольку все они основываются на предварительной об- работке КК, когда значения весов еще неиз- вестны. Для сокращения времени поиска бли- жайшего вектора предлагается подход, соче- тающий преимущества методов быстрого по- иска ближайшего соседа с применением ВЕМ. Пусть K – множество векторов, содержащих- ся в КК, kK . Суть разработанной двух- этапной стратегии поиска, схема которой при- ведена на рис. 3, заключается в следующем.  На первом этапе выполняется так назы- ваемый быстрый поиск в упорядоченной опре- деленным образом КК, в процессе которого по ЕМ отбирается множество KC векторов (кандидатов), упорядоченных по возрастанию расстояния до входного вектора: kttt  ,},,,,{ 21 CyyyC  . Рис. 3. Структурная схема двухэтапной стратегии поиска век- торов в КК  На втором этапе с использованием ВЕМ из отобранного множества кандидатов выби- УСиМ, 2013, № 4 7 рается один вектор, ближайший к входному (с заданной вероятностью р). Поскольку по ВЕМ размерности имеют раз- ный вес, вектор КК, являющийся ближайшим по ЕМ, может оказаться не лучшим при учете весов. Такая ситуация для двухмерного случая показана на рис. 4: Рис. 4. Поиск ближайшего соседа по ВЕМ в двухмерном случае Как видно из рисунка, точка yn (вектор в двухмерном пространстве) является ближайшей по ЕМ, но в результате использования ВЕМ ближайшей оказывается точка ym, поскольку 2 max 2 min w w b a  . (4) Согласно (4), для нахождения вектора, бли- жайшего к входному по ВЕМ, в процессе по- иска достаточно охватить множество кандида- тов, ограниченное кругом радиуса maxrb  , что детально было рассмотрено в [10]. Дополнительное уменьшение времени по- иска можно получить, отказавшись от требова- ния обязательного нахождения на втором эта- пе вектора, ближайшего к входному по ВЕМ. Предпосылки к этому такие:  чаще всего вектор, ближайший к входно- му по ВЕМ, находится в числе первых векто- ров–кандидатов, определенных по ЕМ и упо- рядоченных по возрастанию расстояния до входного. Таким образом, значительная часть вычислений расстояний необходима лишь для того, чтобы убедиться в отсутствии лучшего вектора;  пропуск в некоторых случаях ближайших векторов по ВЕМ не приводит к заметному увеличению спектрального искажения. Объяс- няется это тем, что вместо ближайшего векто- ра, как правило, выбирается вектор, достаточ- но близкий к входному. Так, эксперименталь- ные данные [9] показывают, что пропуск бли- жайших векторов в 5–10 процентов фреймов увеличивает спектральное искажение лишь на 0,01 – 0,02 дБ. Таким образом, нет необходимости вычис- лять расстояние по ВЕМ до всех векторов, по- падающих в круг (гипершар) радиусом rmax, а, задавшись некоторым значением вероятности plim, следует найти величину maxlim   , опре- деляющую радиус поиска r  rmax, в пределах ко- торого с вероятностью p  plim находится век- тор, ближайший ко входному по ВЕМ. Для этого необходимо найти зависимость r = f (p, rmax) либо  maxp f  . Вероятность нахождения ближайшего век- тора на расстоянии r можно найти как отноше- ние части объема M-мерного эллипсоида, ог- раниченного гипершаром радиуса r, ко всему объему M-мерного эллипсоида: el M M V rVrp )( )( )()(  ,       max,1 0,0 )( rr r rp . (5) Геометрическая интерпретация приведен- ной зависимости для двухмерного случая про- иллюстрирована на рис. 5. Часть объема M-мерного эллипсоида, ог- раниченного гипершаром радиуса r, можно найти как: ))()(()()( )()()()( hVhVhVhV M c M s M el M  , (6) где )()( hV M el – объем части полуэллипса в M- мерном пространстве, ограниченного гипер- плоскостью, проходящей на расстоянии h; ,)()( 0 )1()(   h M el M el dyyVhV (7) при h = b, где b – максимальная полуось эл- липса, формула (7) даст полный объем полуэл- липса. )()( hV M s – объем М-мерного сектора радиу- сом r и углом 2; 8 УСиМ, 2013, № 4 , )2( cossin)1( 2)( )1( 3 )2( 2 )(         M b M M s M s V MM rM V M rhV   (8) где )3( 2 )1( 2     M b M b V M rV – объем гипершара размерности (М – 1); )()( hV M c – объем М-мер- ного конуса высотой h. M hVhV M bM c    )1( )( )( . (9)  Рис. 5. Геометрическая интерпретация зависимости вероятно- сти от расстояния Для случая М = 5 (разбиение 10-мерного век- тора LSF на два подвектора) формулы (7) – (9) принимают вид: ; 5 1 3 2 2 1)( 5 4 3 2 2 0 2 2 2)5(                  h e h e habcd dy e yabcdhV h el (10) abcdeVel 2)5( 15 4  ; (11)                 352 )5( 32 15 2)( r h r hrhVs ; (12) 10 )()( 2222 )5( hhrhVc   , (13) где 2 2 22 222 1 1 )(                 e a r a r ae areh ; edcba  – полуоси эллипсоида. Подстановка (10) – (13) в формулы (5) и (6) позволяет получить p = f (r, a, b, c, d, e), однако ввиду высокой вычислительной сложности данная зависимость имеет лишь теоретическое значение. На практике для определения пре- дельных радиусов поиска ближайшего вектора по заданным значениям вероятности p удобно воспользоваться следующими формулами: (5) (5) ( )( ) el V rp r V   3 5 max max max 15 5 3 , 8 4 8 r r r r r r                  (14) (5) (5) 3 5 max max max ( )( ) 15 5 3 . 8 4 8 el V hp h V h h h r r r                    (15) Так, используя соотношение (14), можно найти: max 0,95 0,707, p r r   max 0,9 0,621, p r r   max 0,85 0,506 , ... p r r   Это означает, что для определения бли- жайшего вектора КК по ВЕМ с вероятностью p = 0,95 достаточно пройти лишь 70 процен- тов расстояния и т.д. Формулы (14) и (15) определяют соответ- ственно верхнюю и нижнюю границу вероят- ности plim, что следует из их геометрической интерпретации, приведенной на рис. 6. Метод поиска вектора КК, ближайшего к входному x по ВЕМ из числа кандидатов C  K, упорядоченных по возрастанию расстояния r на втором этапе с заданной вероятностью р < 1 реализуется следующим образом: 1. Определяют весовые коэффициенты вход- ного вектора 1, 1,kw k M  . 2. Инициализация: і = 1, rmax = INF. 3. По формулам вычисления вероятности (14) либо (15) вычисляют значение r /r max для за- данного значения вероятности plim. УСиМ, 2013, № 4 9 4. Для і-го вектора из списка кандидатов \|\|,1 Ki вычисляют расстояние по ВЕМ )(WE ir    M j jjj WE i yxwr 1 2)( )]([ . (16) 5. Если ( ) max lim E ir r  , где    )( 1 )()( , E j M j E j E i rrr 2)( jj yx  ; поиск завершают, \|C\| = i. Если max )( rr WE i  , присваивают )( max WE irr  . 6. і=і + 1, переход к п. 4. а б Рис. 6. Геометрическая интерпретация зависимости вероятно- сти от расстояния согласно формулам (14) и (15) Данная схема поиска может быть использо- вана как при раздельном, так и при многоэтап- ном квантовании. В последнем случае на пер- вых стадиях для нахождения нескольких кан- дидатов используется процедура поиска бли- жайшего вектора на основе kd-дерева [11]. На заключительной стадии для поиска ближайше- го вектора может использоваться двухэтапная стратегия. Экспериментальные результаты Для экспериментального исследования раз- работанного метода ВДКП использована об- щедоступная часть англоязычного акустичес- кого корпуса TIMIT. Тренировочная последо- вательность состояла из 90 тыс. векторов LSF, полученных на основе модели линейного пред- сказания десятого порядка. Тестовая последо- вательность состояла из 15 тыс. векторов LSF, отличающихся от векторов тренировочной по- следовательности. Длина фрейма составляла 20 мс. Расстояние измерялось по ВЕМ с ис- пользованием весов разрядов, вычисленных по спектральной чувствительности [4]. В качестве базы для сравнения выбрана схе- ма раздельного векторного квантования (РВК) с разбиением 10-мерного вектора LSF на два подвектора размерности M = 5. Такое же раз- биение использовалось при раздельном век- торном дельта-квантовании с предсказанием (РВДКП). При использовании многоэтапного квантования процесс кодирования происходил в два этапа, размеры обеих КК были одинаковы. Моделировались два варианта поиска: последо- вательный, при котором для поиска на втором этапе использовался один ближайший вектор, полученный на первом этапе, и поиск по дереву, при котором на втором этапе использовались N1 векторов, полученных на первом этапе. Со- ответствующие схемы обозначены как много- этапное векторное дельта-квантование с пред- сказанием (МЭВДКП) с последовательным поиском (ПП) и МЭВДКП с древовидным по- иском (ДП). В табл. 3 приведены результаты, получен- ные при использовании для квантования вход- ного вектора 24, 22 и 20 бит на один фрейм. Производительность квантования оценивалась по спектральному искажению. Т а б л и ц а 3. Производительность квантования спектраль- ной информации 24 бита/фрейм 22 бита/фрейм 20 бит/фрейм % превы- шений % превы- шений % превы- шений Схема квантова- ния SD, дБ SD > 2 дБ SD > 4 дБ SD, дБ SD > 2 дБ SD > 4 дБ SD, дБ SD > 2 дБ SD > 4 дБ РВК 1,18 1,96 0,00 1,34 6,28 0,06 1,51 15,23 0,16 РВДКП 0,93 1,45 0,00 1,06 3,56 0,03 1,22 7,11 0,10 МЭВДКП с ПП 0,94 1,45 0,00 1,06 3,57 0,03 1,23 7,13 0,11 МЭВДКП с ДП, N1 = 10 0,92 1,27 0,00 1,01 2,23 0,01 1,10 3,63 0,05 МЭВДКП с ДП, N1 = 30 0,90 1,12 0,00 0,98 2,04 0,00 1,08 3,42 0,03 Как видно из табл. 3, условия транспарент- ности полностью выполняются при использо- 10 УСиМ, 2013, № 4 вании для описания спектральной информации 22 бит на один фрейм сигнала и частично 20 бит/фрейм. Вычислительная сложность метода ВДКП практически совпадает с РВК. Лишь при ис- пользовании МЭВДКП с ДП количество опе- раций увеличивается, что обусловлено особен- ностями схемы поиска, а не метода ВДКП. На рис. 7 представлена ошибка квантования как функция от номера итерации в процессе создания КК. Ошибка вычислялась как значе- ние расстояния между входным вектором и ближайшим вектором КК и усреднялась по всем фреймам. Уже на пятой итерации ошибка квантования изменяется лишь на 0,7 процента. Рис. 7. Зависимость ошибки квантования от номера итерации Оценка эффективности двухэтапной страте- гии поиска ближайшего вектора с заданной вероятностью осуществлялась по спектраль- ному искажению и количеству операций, вы- полняемых в процессе поиска. Полученные результаты приведены в табл. 4: Т а б л и ц а 4. Производительность двухэтапного поиска бли- жайшего вектора по ВЕМ на основе kd-дерева для РВК (24 бит/фрейм) Заданное значение вероятности выбора ближайшего вектора КК, p 1 0,95 0,9 0,85 Спектральное искажение, SD (дБ) 1,18 1,19 1,20 1,21 КК1: \|С1\| 11,9 2,7 1,8 1,4 К-во векторов КК, к которым необходимо вычислить рас- стояние, \|С\| = \|С1\| + \|С2\| КК2: \|С2\| 37,9 12,9 8,2 5,8 І этап 6870 3270 2070 1690Общее количество операций при поиске (M = 5x2, n = 4096) ІІ этап 1096 343 220 158 В табл. 4 количество совершенных при по- иске операций N оценивалось следующим об- разом: – полный поиск по ВЕМ (вычисление рас- стояния ко всем векторам КК согласно (16)): 16384040961044  nMN (операций); – двухэтапный поиск на основе kd-дерева: ,)( 21121 NNNNNN  где 1N  – количество операций при поиске од- ного ближайшего по ЕМ вектора КК на основе kd-дерева; 1N  – количество операций при поис- ке дополнительно \|К – 1\| векторов КК по kd-де- реву; \|\|\|\|\|\|\|,\|)24(2 21 CCСС  MN – ко- личество операций при выборе ближайшего по ВЕМ вектора КК среди \|С\| кандидатов. Таким образом, снижение вычислительной сложности делает возможной реализацию пред- ложенных методов на процессорах с ограни- ченной производительностью. Заключение. Разработанный метод ВДКП позволяет повысить производительность кван- тования параметров речевого сигнала благода- ря уменьшению динамического диапазона вход- ных векторов, использующихся для создания КК и, соответственно, уменьшению ошибки кла- стеризации. Это достигается за счет усложне- ния подготовительного этапа, требующего ите- рационной процедуры создания КК. Экспери- ментальная проверка разработанного метода показала, что условия транспарентности вы- полняются для МЭВДКП с поиском по дереву при использовании для квантования 20 бит на один фрейм речевого сигнала. Предложена двухэтапная стратегия быстро- го поиска векторов в кодовых книгах, позво- ляющая уменьшить количество операций, ко- торое для вероятностей р = 1 и р = 0,95 соста- вило 4,9 и 2,2 процентов соответственно в срав- нении с полным перебором. 1. http://www.computerra.ru/xterra/homo/21659/ 2. Paliwal K.K., Atal B.S. Efficient vector quantization of LPC parameters at 24 bits/frame // IEEE Transaction on Speech and Audio Processing. – 1993. – 1, N 2. – Р. 3–14. 3. Lahouti F., Khandani A.K. Quantization of LSF parame- ters using a trellis modeling // Ibid. – 2003. – 11, N 5. – P. 400–412. УСиМ, 2013, № 4 11 4. Hai Le Vu., Laszlo Lois Efficient Distance Measure for Quantization of LSF and Its Karhunen–Loeve Trans- formed Parameters // IEEE Transactions on speech and audio processing. – Nov. 2000. – 8, N 6. – P. 744–746. 5. Сhu W.C. Speech Coding Algorithms: Foundation and Evolution of Standardized Coders // NY: John Wiley & Sons, Inc, 2003. – 558 p. 6. Метод кластеризації на основі послідовного запу- ску k-середніх з обчисленням відстаней до актив- них центроїдів / Ткаченко О.М., Біліченко Н.О., Грійо Тукало О.Ф. та ін. // Реєстрація, зберігання і обробка даних. – 2012. – № 1, Т. 14. – С. 25–34. 7. Agrell E. Spectral coding by fast vector quantization // Proc. IEEE Workshop on Speech Coding for Telecom- munications. – Sainte-Adèle, Québec, Canada, 1993. – P. 61–62. 8. Arya S., Mount D.M. Algorithms for fast vector quanti- zation / Ed. J.A. Storer, M. Cohntors // Proc. of DCC '93: Data Compression Conf., IEEE Press. – 1993. – P. 381–390. 9. Zhou J., Shoham Y., Akansu A. Simple Fast Vector Quantization of the Line Spectral Frequencies // Image Compression and Encryption Technologies. – 2001. – 4551. – Р. 274–282. 10. Ткаченко О.М., Грійо Тукало О.Ф. Двоетапна страте- гія пошуку в векторних кодових книгах для ущіль- нення мовлення // Вісн. Вінницького політехн. ін- ту. – Вінниця: ВНТУ, 2011. – № 3. – С. 194–201. 11. Ткаченко О.М., Грійо Тукало О.Ф. Пошук векторів у кодових книгах при ущільненні мовлення на основі бінарного дерева // Інформаційні технології та ком- п’ютерна інженерія. – 2011. – № 1.  С. 38–44. E-mail: AlexTk1960@gmail.com, xxmargoxx@gmail.com, alexdz47@gmail.com © А.Н. Ткаченко, О.Ф. Грийо Тукало, А.В. Дзись, 2013  Ответственные за организацию и авторскую подготовку статей по материалам конференций УкрОбраз Васильева Н.Б. и Сажок Н.Н. << /ASCII85EncodePages false /AllowTransparency false /AutoPositionEPSFiles true /AutoRotatePages /None /Binding /Left /CalGrayProfile (Dot Gain 20%) /CalRGBProfile (sRGB IEC61966-2.1) /CalCMYKProfile (U.S. Web Coated \050SWOP\051 v2) /sRGBProfile (sRGB IEC61966-2.1) /CannotEmbedFontPolicy /Error /CompatibilityLevel 1.4 /CompressObjects /Tags /CompressPages true /ConvertImagesToIndexed true /PassThroughJPEGImages true /CreateJobTicket false /DefaultRenderingIntent /Default /DetectBlends true /DetectCurves 0.0000 /ColorConversionStrategy /CMYK /DoThumbnails false /EmbedAllFonts true /EmbedOpenType false /ParseICCProfilesInComments true /EmbedJobOptions true /DSCReportingLevel 0 /EmitDSCWarnings false /EndPage -1 /ImageMemory 1048576 /LockDistillerParams false /MaxSubsetPct 100 /Optimize true /OPM 1 /ParseDSCComments true /ParseDSCCommentsForDocInfo true /PreserveCopyPage true /PreserveDICMYKValues true /PreserveEPSInfo true /PreserveFlatness true /PreserveHalftoneInfo false /PreserveOPIComments true /PreserveOverprintSettings true /StartPage 1 /SubsetFonts true /TransferFunctionInfo /Apply /UCRandBGInfo /Preserve /UsePrologue false /ColorSettingsFile () /AlwaysEmbed [ true ] /NeverEmbed [ true ] /AntiAliasColorImages false /CropColorImages true /ColorImageMinResolution 300 /ColorImageMinResolutionPolicy /OK /DownsampleColorImages true /ColorImageDownsampleType /Bicubic /ColorImageResolution 300 /ColorImageDepth -1 /ColorImageMinDownsampleDepth 1 /ColorImageDownsampleThreshold 1.50000 /EncodeColorImages true /ColorImageFilter /DCTEncode /AutoFilterColorImages true /ColorImageAutoFilterStrategy /JPEG /ColorACSImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /ColorImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /JPEG2000ColorACSImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /JPEG2000ColorImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /AntiAliasGrayImages false /CropGrayImages true /GrayImageMinResolution 300 /GrayImageMinResolutionPolicy /OK /DownsampleGrayImages true /GrayImageDownsampleType /Bicubic /GrayImageResolution 300 /GrayImageDepth -1 /GrayImageMinDownsampleDepth 2 /GrayImageDownsampleThreshold 1.50000 /EncodeGrayImages true /GrayImageFilter /DCTEncode /AutoFilterGrayImages true /GrayImageAutoFilterStrategy /JPEG /GrayACSImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /GrayImageDict << /QFactor 0.15 /HSamples [1 1 1 1] /VSamples [1 1 1 1] >> /JPEG2000GrayACSImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /JPEG2000GrayImageDict << /TileWidth 256 /TileHeight 256 /Quality 30 >> /AntiAliasMonoImages false /CropMonoImages true /MonoImageMinResolution 1200 /MonoImageMinResolutionPolicy /OK /DownsampleMonoImages true /MonoImageDownsampleType /Bicubic /MonoImageResolution 1200 /MonoImageDepth -1 /MonoImageDownsampleThreshold 1.50000 /EncodeMonoImages true /MonoImageFilter /CCITTFaxEncode /MonoImageDict << /K -1 >> /AllowPSXObjects false /CheckCompliance [ /None ] /PDFX1aCheck false /PDFX3Check false /PDFXCompliantPDFOnly false /PDFXNoTrimBoxError true /PDFXTrimBoxToMediaBoxOffset [ 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 ] /PDFXSetBleedBoxToMediaBox true /PDFXBleedBoxToTrimBoxOffset [ 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 ] /PDFXOutputIntentProfile () /PDFXOutputConditionIdentifier () /PDFXOutputCondition () /PDFXRegistryName () /PDFXTrapped /False /CreateJDFFile false /Description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> /CHS <FEFF4f7f75288fd94e9b8bbe5b9a521b5efa7684002000410064006f006200650020005000440046002065876863900275284e8e9ad88d2891cf76845370524d53705237300260a853ef4ee54f7f75280020004100630072006f0062006100740020548c002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e003000204ee553ca66f49ad87248672c676562535f00521b5efa768400200050004400460020658768633002> /CHT <FEFF4f7f752890194e9b8a2d7f6e5efa7acb7684002000410064006f006200650020005000440046002065874ef69069752865bc9ad854c18cea76845370524d5370523786557406300260a853ef4ee54f7f75280020004100630072006f0062006100740020548c002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e003000204ee553ca66f49ad87248672c4f86958b555f5df25efa7acb76840020005000440046002065874ef63002> /CZE <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> /DAN <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> /DEU <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> /ESP <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> /ETI <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> /FRA <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> /GRE <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a stvaranje Adobe PDF dokumenata najpogodnijih za visokokvalitetni ispis prije tiskanja koristite ove postavke. Stvoreni PDF dokumenti mogu se otvoriti Acrobat i Adobe Reader 5.0 i kasnijim verzijama.) /HUN <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> /ITA <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> /JPN <FEFF9ad854c18cea306a30d730ea30d730ec30b951fa529b7528002000410064006f0062006500200050004400460020658766f8306e4f5c6210306b4f7f75283057307e305930023053306e8a2d5b9a30674f5c62103055308c305f0020005000440046002030d530a130a430eb306f3001004100630072006f0062006100740020304a30883073002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e003000204ee5964d3067958b304f30533068304c3067304d307e305930023053306e8a2d5b9a306b306f30d530a930f330c8306e57cb30818fbc307f304c5fc59808306730593002> /KOR <FEFFc7740020c124c815c7440020c0acc6a9d558c5ec0020ace0d488c9c80020c2dcd5d80020c778c1c4c5d00020ac00c7a50020c801d569d55c002000410064006f0062006500200050004400460020bb38c11cb97c0020c791c131d569b2c8b2e4002e0020c774b807ac8c0020c791c131b41c00200050004400460020bb38c11cb2940020004100630072006f0062006100740020bc0f002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e00300020c774c0c1c5d0c11c0020c5f40020c2180020c788c2b5b2c8b2e4002e> /LTH <FEFF004e006100750064006f006b0069007400650020016100690075006f007300200070006100720061006d006500740072007500730020006e006f0072011700640061006d00690020006b0075007200740069002000410064006f00620065002000500044004600200064006f006b0075006d0065006e007400750073002c0020006b00750072006900650020006c0061006200690061007500730069006100690020007000720069007400610069006b007900740069002000610075006b01610074006f00730020006b006f006b007900620117007300200070006100720065006e006700740069006e00690061006d00200073007000610075007300640069006e0069006d00750069002e0020002000530075006b0075007200740069002000500044004600200064006f006b0075006d0065006e007400610069002000670061006c006900200062016b007400690020006100740069006400610072006f006d00690020004100630072006f006200610074002000690072002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e0030002000610072002000760117006c00650073006e0117006d00690073002000760065007200730069006a006f006d00690073002e> /LVI <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> /NLD (Gebruik deze instellingen om Adobe PDF-documenten te maken die zijn geoptimaliseerd voor prepress-afdrukken van hoge kwaliteit. De gemaakte PDF-documenten kunnen worden geopend met Acrobat en Adobe Reader 5.0 en hoger.) /NOR <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> /POL <FEFF0055007300740061007700690065006e0069006100200064006f002000740077006f0072007a0065006e0069006100200064006f006b0075006d0065006e007400f300770020005000440046002000700072007a0065007a006e00610063007a006f006e00790063006800200064006f002000770079006400720075006b00f30077002000770020007700790073006f006b00690065006a0020006a0061006b006f015b00630069002e002000200044006f006b0075006d0065006e0074007900200050004400460020006d006f017c006e00610020006f007400770069006500720061010700200077002000700072006f006700720061006d006900650020004100630072006f00620061007400200069002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e0030002000690020006e006f00770073007a0079006d002e> /PTB <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> /RUM <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> /RUS <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> /SKY <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> /SLV <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> /SUO <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> /SVE <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> /TUR <FEFF005900fc006b00730065006b0020006b0061006c006900740065006c0069002000f6006e002000790061007a006401310072006d00610020006200610073006b013100730131006e006100200065006e0020006900790069002000750079006100620069006c006500630065006b002000410064006f006200650020005000440046002000620065006c00670065006c0065007200690020006f006c0075015f007400750072006d0061006b0020006900e70069006e00200062007500200061007900610072006c0061007201310020006b0075006c006c0061006e0131006e002e00200020004f006c0075015f0074007500720075006c0061006e0020005000440046002000620065006c00670065006c0065007200690020004100630072006f006200610074002000760065002000410064006f00620065002000520065006100640065007200200035002e003000200076006500200073006f006e0072006100730131006e00640061006b00690020007300fc007200fc006d006c00650072006c00650020006100e70131006c006100620069006c00690072002e> /UKR <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> /ENU (Use these settings to create Adobe PDF documents best suited for high-quality prepress printing. Created PDF documents can be opened with Acrobat and Adobe Reader 5.0 and later.) >> /Namespace [ (Adobe) (Common) (1.0) ] /OtherNamespaces [ << /AsReaderSpreads false /CropImagesToFrames true /ErrorControl /WarnAndContinue /FlattenerIgnoreSpreadOverrides false /IncludeGuidesGrids false /IncludeNonPrinting false /IncludeSlug false /Namespace [ (Adobe) (InDesign) (4.0) ] /OmitPlacedBitmaps false /OmitPlacedEPS false /OmitPlacedPDF false /SimulateOverprint /Legacy >> << /AddBleedMarks false /AddColorBars false /AddCropMarks false /AddPageInfo false /AddRegMarks false /ConvertColors /ConvertToCMYK /DestinationProfileName () /DestinationProfileSelector /DocumentCMYK /Downsample16BitImages true /FlattenerPreset << /PresetSelector /MediumResolution >> /FormElements false /GenerateStructure false /IncludeBookmarks false /IncludeHyperlinks false /IncludeInteractive false /IncludeLayers false /IncludeProfiles false /MultimediaHandling /UseObjectSettings /Namespace [ (Adobe) (CreativeSuite) (2.0) ] /PDFXOutputIntentProfileSelector /DocumentCMYK /PreserveEditing true /UntaggedCMYKHandling /LeaveUntagged /UntaggedRGBHandling /UseDocumentProfile /UseDocumentBleed false >> ] >> setdistillerparams << /HWResolution [2400 2400] /PageSize [612.000 792.000] >> setpagedevice

Метод дельта-квантования параметров речевого сигнала с быстрым поиском ближайшего вектора в кодовой книге

Репозитарії

Схожі ресурси