Поиск ближайшего соседа с вычислением расстояния по взвешенной эвклидовой метрике в задачах сжатия речевых сигналов

Abstract

Рассматривается задача повышения производительности компьютерных систем для обработки мультимедийной, в частности, речевой информации за счет уменьшения времени поиска ближайшего вектора в словаре большого размера. Разработанный подход базируется на использовании kd-деревьев и сочетает преимущества методов быстрого поиска ближайшего соседа с применением взвешенной эвклидовой метрики. Достигнутое снижение вычислительной сложности делает возможной реализацию предложенного метода на процессорах с ограниченной производительностью.

The problem of increasing the performance of computer systems for multimedia processing, in particular voice data, by reducing the nearest vector quantization time in a large dictionary. The approach based on the kd-tree is developed that combines the advantages of both: fast vector search and using the weighted Euclidean metric. The achieved reduction in computational complexity makes it possible to implement the proposed method on processors with limited capacity.