The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.10
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pp.3272-3279
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2000
In this paper, we propose two fast VQ coclebook search algorithms efficient to the Wavelet/ VQ coding schemes. It is well known that the probability having large values in wavelet coefficient blocks is very low. In order to apply this property to codebook search, the index tables of the reordered codebook in each wavelet subband ae used. The exil condition in PDE can be satisfied in an earlystage by comparing the large coefficients of the codeword with their corresponding elements of input vector using the index tbles. As a result, search time can be reduced.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.11a
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pp.467-470
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2000
Vector quantization (VQ) is widely used in many high-quality and high-rate data compression applications such as speech coding, audio coding, image coding and video coding. When the size of a VQ codebook is large, the computational complexity for the full codeword search method is a significant problem for many applications. A number of complexity reduction algorithms have been proposed and investigated using such properties of the codebook as the triangle inequality. This paper proposes a new structured VQ search algorithm that is based on a multi-stage structure for searching for the best codeword. Even using only two stages, a significant complexity reduction can be obtained without any loss of quality.
In this paper, we combine a generalized analysis-by-synthesis (AbS) structure and an algebraic excitation scheme to propose a new 4kb/s speech codec. This codec partly uses the structure of G.729. We design a line spectrum pair (LSP) quantizer, an adaptive codebook, and an excitation codebook to fit the 4 kb/s bit rate. The codec has a 25㎳ algorithmic delay, which corresponds to a 20㎳ frame size and a 5㎳ lookahead. At the bit rates below 4kb/s, most CELP speech codecs using the AbS principle have a drawback that results a rapid degradation of speech quality. To overcome this drawback we use the generalized AbS structure which is efficient for the low bit rate speech codec. LP coefficients are converted to LSP and quantized using a predictive 2-stage VQ. A low complexity algebraic codebook which uses shifting method is used for the fixed codebook excitation, and gains of the adaptive codebook and the fixed codebook are quantized using the VQ. To evaluate the performance of the proposed codec A-B preference tests are done with the fixed rate 8kb/s QCELP. As the result of the test, the performance of the codec is similar to that of the fixed rate 8kb/s QCELP.
This paper is the study for recognizing single vowels of speaker-independent, and we suppose a method of speech recognition using VQ(Vector Quantization)/NN(Neural Network). This method makes a VQ codebook, which is used for obtaining the observation sequence, and then claculates the probability value by comparing each codeword with the data, finally uses these probability values for the input value of the neural network. Korean signle vowels are selected for our recognition experiment, and ten male speakers pronounced eight single vowels ten times. We compare the performance of our method with those of fuzzy VQ/HMM and conventional VQ/NN According to the experiment result, the recognition rate by VQ/NN is 92.3%, by VQ/HMM using fuzzy is 93.8% and by VQ/NN using fuzzy is 95.7%. Therefore, it is shown that recognition rate of speech recognition by fuzzy VQ/NN is better than those of fuzzy VQ/HMM and conventional VQ/HMM because of its excellent learning ability.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.2
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pp.60-69
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1998
This paper proposes a speech synthesis method using Fuzzy VQ, and then study how to make
choice of fuzziness value which optimizes (controls) the performance of FVQ in order to obtain the
synthesized speech which is closer to the original speech. When FVQ is used to synthesize a speech,
analysis stage generates membership function values which represents the degree to which an input
speech pattern matches each speech patterns in codebook, and synthesis stage reproduces a
synthesized speech, using membership function values which is obtained in analysis stage, fuzziness
value, and fuzzy-c-means operation. By comparsion of the performance of the FVQ and VQ
synthesizer with simmulation, we show that, although the FVQ codebook size is half of a VQ
codebook size, the performance of FVQ is almost equal to that of VQ. This results imply that, when
Fuzzy VQ is used to obtain the same performance with that of VQ in speech synthesis, we can reduce
by half of memory size at a codebook storage. And then we have found that, for the optimized FVQ
with maximum SQNR in synthesized speech, the fuzziness value should be small when the variance
of analysis frame is relatively large, while fuzziness value should be large, when it is small. As a
results of comparsion of the speeches synthesized by VQ and FVQ in their spectrogram of frequency
domain, we have found that spectrum bands(formant frequency and pitch frequency) of FVQ
synthesized speech are closer to the original speech than those using VQ.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.6
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pp.1956-1963
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2000
In this paper, a wavelet image coding scheme exploiting the correlation of neighboring VQ indices in eh wavelet domain is proposed. the codewords in each sub-codebook are re-ordered in terms of their energies in order to increase the correlation of he indices. Then, the generated indices after VQ can be further encoded by non-adaptive DPCM/Huffman method. LBG algorithm and a fast-PNN algorithm using k-d trees are used for generating a multiresolution codebook. Experimental results show that or scheme outperforms the ordinary wavelet VQ and JPEG at low bit rates.
We present a very simple algorithm for reducing the encoding (codebook search) complexity of vector quantization (VQ), exploiting some features of a vector currently being encoded. A proposed VQ of 16 (=$4{\times}4$) vector dimension and 256 codewords shows a slight performance degradation of about 0.1-0.9 dB, however, with only 16 or 32 among 256 codeword searches, i.e., with just 1/16 or 1/8 search complexity compared to a full-search VQ. And the proposed VQ scheme is also compared to and shown to be a bit superior to tree-search VQ with regard to their SNR performance and memory requirement.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.5
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pp.75-82
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1998
Conventional vector quantization (VQ) codebook design methods have several drawbacks such as edge degradation and high computational complexity. In this paper, we first made activity coordinates from the horizonatal and the vertical activity of the input block. Then it is mapped on the 2-dimensional interconnected codebook, and the codebook is designed using kohonen self-organizing map (KSFM) learning algorithm after the search of a codevector that has the minumum distance from the input vector in a small window, centered by the mapped point. As the serch area is restricted within the window, the computational amount is reduced compared with usual VQ. From the resutls of computer simulation, proposed method shows a better perfomance, in the view point of edge reconstruction and PSNR, than previous codebook training methods. And we also obtained a higher PSNR than that of classified vector quantization (CVQ).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.8
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pp.2913-2929
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2014
Traditional vector quantization (VQ) schemes encode image blocks as VQ indices, in which there is significant similarity between the image block and the codeword of the VQ index. Thus, the method can compress an image and maintain good image quality. This paper proposes a novel lossless VQ indices compression algorithm to further compress the VQ index table. Our scheme exploits the high correlation of adjacent image blocks to search for the same VQ index with the current encoding index from the neighboring indices. To increase compression efficiency, codewords in the codebook are sorted according to the degree of similarity of adjacent VQ indices to generate a state codebook to find the same index with the current encoding index. Note that the repetition indices both on the search path and in the state codebooks are excluded to increase the possibility for matching the current encoding index. Experimental results illustrated the superiority of our scheme over other compression schemes in the index domain.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.49
no.1
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pp.19-30
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2012
For digital data compression, the quantization is the main part of the lossy source coding. In order to improve the performance of quantization, the vector quantizer(VQ) can be employed. The encoding complexity, however, exponentially increases as the vector dimension or bit rate gets large. Much research has been conducted to alleviate such problems of VQ. Especially for high bit rates, a constrained VQ, which is called the sample-adaptive product quantizer(SAPQ), has been proposed for reducing the hugh encoding complexity of regular VQs. SAPQ has very similar structure as to the product VQ(PQ). However, the quantizer performance can be better than the PQ case. Further, the encoding complexity and the memory requirement for the codebooks are lower than the regular full-search VQ case. Among SAPQs, 1-SAPQ has a simple quantizer structure, where each product codebook is symmetric with respect to the diagonal line in the underlying vector space. It is known that 1-SAPQ shows a good performance for i.i.d. sources. In this paper, a study on designing 1-SAPQ for the first-order Markov process. For an efficient design of 1-SAPQ, an algorithm for the initial codebook is proposed, and through the numerical analysis it is shown that 1-SAPQ shows better quantizer distortion than the VQ case, of which encoding complexity is similar to that of 1-SAPQ, and shows distortions, which are close to that of the DPCM(differential pulse coded modulation) scheme with the Lloyd-Max quantizer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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