Спосіб двоетапного пошуку векторів під час ущільнення мовних векторів

Abstract

Спосіб двоетапного пошуку векторів під час ущільнення мовних сигналів, в якому простір векторів кодової книги розбивають на підобласті на основі бінарного дерева, здійснюють пошук вектора кодової книги, найближчого до вхідного за евклідовою метрикою згідно з формулою: , де - вхідний вектор; - i-й вектор кодової книги розмірності ; - кількість векторів у кодовій книзі, причому під час прямого пошуку фіксують всі відстані до вузлів, обчислюють відстань до листа, якому належить вхідний вектор , після цього на зворотній фазі пошуку обчислюють відстані до тих листів дерева, для яких і визначають вектор кодової книги, що є найближчим до вхідного. За евклідовою метрикою знаходять не один найближчий вектор кодової книги, а множину кандидатів на найближчий вектор.

Способ двухэтапного поиска векторов во время уплотнения речевых сигналов, в котором пространство векторов кодовой книги разбивают на подобласти на основе бинарного дерева, осуществляют поиск вектора кодовой книги, ближайшего к входному по евклидовой метрике по формуле: , где - входной вектор; - I-й вектор кодовой книги размерности; - количество векторов в кодовой книге, причем во время прямого поиска фиксируют все расстояния до узлов, вычисляют расстояние до листа, которому принадлежит входной вектор, после этого на обратной фазе поиска вычисляют расстояния до тех листов дерева, для которых и определяют вектор кодовой книги, который является ближайшим к входному. По евклидовой метрике находят не один ближайший вектор кодовой книги, а множество кандидатов на ближайший вектор.

A method for two-stage search of vectors during voice compression where the codebook vector space is divided into subregions on the base of a binary tree, the search of a codebook vector nearest to the input by Euclidean metric is performed by formula: , where - input vector; - I-st vector of dimension codebook; - number of vectors in the codebook. During direct search all the distances to nodes are fixed, the distance to the sheet to which input vector pertains is computed, after that on the reverse phase of the search the distance is computed to those tree sheets for which the codebook vector is determined as the nearest to the input one. According to Euclidean metric a set of candidates for the nearest codebook vector is found.