Спосіб дельта-ущільнення мовних сигналів

Abstract

Спосіб дельта-ущільнення мовних сигналів включає кодування вибірок мовного сигналу на основі моделі лінійного прогнозування. Спочатку виконують попередню структуризацію векторів у кодовій книзі згідно з відношенням мажорування їх відстаней до заданих точок відліку, далі за допомогою аналого-цифрового перетворювача перетворюють мовний сигнал в набір оцифрованих вибірок та кодують фрейми отриманих вибірок у вектор коефіцієнтів лінійного прогнозування на основі моделі лінійного прогнозування, перетворюють коефіцієнти лінійного прогнозування в вектор лінійних спектральних пар, проводять буферизацію групи фреймів, за алгоритмом Вітербі виконують перерахунок оцінювальної функції для квантованих значень фреймів, в канал зв'язку для кожного фрейму передають різницю між індексами в кодовій книзі від поточного до попереднього квантованого значення.

Способ дельта-уплотнения языковых сигналов включает кодирование выборок языкового сигнала на основе модели линейного прогнозирования. Сначала выполняют предварительную структуризацию векторов в кодовой книге согласно отношению мажорирования их расстояний к заданным точкам отсчета, дальше с помощью аналогово-цифрового преобразователя превращают языковой сигнал в набор оцифрованных выборок и кодируют фреймы полученных выборок в вектор коэффициентов линейного прогнозирования на основе модели линейного прогнозирования, превращают коэффициенты линейного прогнозирования в вектор линейных спектральных пар, проводят буферизацию группы фреймов, по алгоритму Витерби выполняют перерасчет оцениваемой функции для квантованных значений фреймов, в канал связи для каждого фрейма передают разность между индексами в кодовой книге от текущего до предыдущего квантованного значения.

Method for delta-compacting language signals includes coding of samplings of language signal on basis of model of linear prediction, first one performs preliminary structuring of vectors in code book according to ratio of majoring of distances of those to given reference points, after that by means of analog-digital transformer one transforms language signal to set of digital samplings with coding frames of samplings obtained to vector of coefficients of linear prediction on basis of model of linear prediction, with transformation of coefficients of linear prediction to vector of linear spectral pairs, one performs buffering of group of frames, by Viterbi algorithms one performs re-calculation of function being evaluated for quantized values of frames, to communication channel for each frame one transfers difference between indices in code book from current to previous quantum value.