语言信号处理方法第七章矢量量化
语音信号处理课件第七章.ppt
矢量量化系统通常可以分为两个映射的乘积 Q 式中:α是编码器，它是将输入矢量 信道符号集IN={i1, i2, …, iN}中的一个元素ij ；
K X R 映射为
β是译码器，它是将信道符号集 ij映射为码书中的一 个码字Yi 。即
α( X )= ij β(ij )= Yi X∈χ， ij ∈ IN ij ∈ IN Yi∈ YN
{ x n}
X1
X2
X3 X4 Xn/4
图示输入信号序列{xn}，每4 个样点构成一个矢量 （取K=4），共得到n/4个4维矢量： X1，X2，X3，…，Xn/4
矢量量化就是先集体量化X1 ,然后量化X2， 依次向下量化。下面以 K=2为例说明其量化过程。
a2 Y3 Yi Si a1 Y5 Y6 (a) 图 7.2 (b) 矢量量化示意图 Y4 S1 Y1 a2 Y2 a1 Y7
（1）最佳划分
Y , Y , , Y N 1 2 N 给定码书 ，可以用最近邻准则NNR得 到最佳划分。图7.4为最佳划分示意图。
•Y3 • •Y6 •Y4 · •Y1 •Yj S1 • •X Sj • • •
S2 •Y2
•YN
•
•
图7.4 最佳划分示意图
最佳划分定义：
信源空间χ中任一点X,若X∈Sj，当且仅当矢量X与码 字Yj的失真小于X和其它码字 Yi N 失真，即：
出矢量Y=q(X)的失真平均值而定，失真平均值为： D(Q,F)=E[d(X,Y)]=E[d(X,q(X))]
补充： 矢量量化与标量量化的比较
矢量量化是把一个 K 维模拟矢量映射为一个 K
维量化矢量。标量量化实际是维数K=1的矢量量化。
一般情况下，矢量量化均指K≥2的多维量化。与标
矢量量化在语音信号处理中的应用
矢量量化在语音信号处理中的应用简介矢量量化是一种常用的数据压缩技术，旨在通过将连续信号离散化表示来减少数据传输和存储的成本。
在语音信号处理中，矢量量化广泛应用于语音编码、语音识别和语音合成等领域。
本文将深入探讨矢量量化在语音信号处理中的应用。
语音编码语音信号的特点为了更好地理解矢量量化在语音编码中的应用，首先需要了解语音信号的特点。
语音信号是一种时间连续的信号，具有较高的带宽要求和较低的信噪比。
此外，语音信号中的语音内容通常通过谐波周期、共振峰和无意义的噪声等特征进行表示。
矢量量化在语音编码中的角色在语音编码中，矢量量化被用于将连续的语音信号转换为离散表示，以实现对语音信号的压缩。
通过将语音信号分割成不同的时间段或频率帧，并将这些帧用离散的码矢量表示，矢量量化可以显著减少所需的传输和存储资源。
此外，矢量量化还能提供一种方式来描述和比较不同语音片段之间的相似性。
矢量量化的实现方法在语音编码中，有许多矢量量化的实现方法可供选择。
其中，最简单但性能相对较差的方法是基于均匀矢量量化。
该方法将矢量空间均匀划分为一系列子区域，并为每个子区域分配一个代表矢量。
然而，由于语音信号的非均匀分布特性，均匀矢量量化的效果有限。
为了克服均匀矢量量化的不足，研究人员提出了一些更高级的方法，如聚类算法和向量量化树。
聚类算法将语音帧分成几个类别，并为每个类别分配一个代表矢量。
而向量量化树则是一种层次结构，通过递归地将帧分成更小的子集，并为每个叶子节点分配一个代表矢量。
这些方法相对于均匀矢量量化能够更好地适应语音信号的分布特性，从而提高编码效果。
矢量量化的应用实例矢量量化在语音编码中的应用有很多，以下是一些常见的实例：1.无损压缩：通过高效地将连续语音信号转换为离散表示，矢量量化可以实现对语音信号的无损压缩。
这种压缩方法无需对语音信号进行任何信息损失，因此在一些对语音质量要求较高的应用中非常有用。
2.语音传输：矢量量化能够显著减少语音信号传输所需的带宽和存储资源。
矢量量化技术
（2）矢量量化
将语音信号的取样值或语音的特征参数值分成若干 组，每组构成一个矢量，然后分别对每个矢量进行量 化。这种量化就称为矢量量化（N维）。
- 波形特征参数矢量量化：设L = 1024（40种语音单 位，每个对应25种变形），即为了指定码本中任意码 矢需要10bit，则对每秒100个特征矢量的传输需率就 为1,000bit/s。
矢量量化原理
（1）标量量化 对语音信号的每个取样值，或语音信号的每个特征参
数值分别独立地进行量化，称为标量量化（一维）。 - 标量量化与传输率 - 波形量化：采样频率为10kHz、振幅量化为16bit的语 音信号的传输速率是：
16x10000 = 160i,0=000bit/s(bps)。 - 波形特征参数量化：对次数为10、每秒100个特征矢 量（如频谱包络参数），如振幅量化也为16bit的话，其 传输速率是：16x100x10=16,000bit/s。矢量量化示意图N来自.码矢12
3
t
4
VQ
(Vector Quantization )
f
142 t
矢量量化过程
设： 有限矢量集合Y={ yi, 1≤i≤L} ，Y称为码本，L是码本的大小，yi 称 为码矢，码矢是N维矢量，即yi = ( yi1, yi2, …, yiN)T。 －码本搜索：对输入矢量x进行VQ的过程，就是在码本中以某种方 式进行搜索，寻找一个与x最接近的码矢之过程，即用该码矢去替代 x。这里，所谓最接近，应按某种失真测度d(x, yi)为标准来衡量。 I = argmin d(x, yi) i －码矢地址编码：为了传输量化后得到的码矢yi，一般都需要进行 编码。通常，并不是直接对yi进行编码，而是对yi在码本中的地址或 标号进行编码。要传送的正是这个标号的码字I。在接受到标号的码 字后，就可在接受端的码本中找到相应的码矢，这便是重建码矢。 对于L级码本来说，为了表示其中任意一个码矢的标号，最多只要 log2L个bit的二进制代码就够了。
矢量量化
矢量量化器定义：
维数为P，码本长度为J的矢量量化器Q定义： 为从P维欧几里德空间RP到一包含J个输出(重构)
点的有限集合C的映射，
Q：RP→C，其中C={y1 ,y2 ,… ,yJ} yi
RP，i＝1,…,J
集合C称作码本或码书，码本长度为J 。 码本的J个元素称作码字或码矢量，它们均
为RP中的矢量，P维矢量。
共有N个P维矢量X={X1,X2,…,XN},其中第i个矢量为Xi，
i=1,2,…N。类比过来，N个语音帧，每帧中共有P个 声道参数，共组成N个P维矢量。 a11,a12,…,a1K aN1,aN2,…,aNK
第1帧
第N帧
第一帧 第二帧
X1=a11,a12,…,a1P X2=a21,a22,….,a2P
采样
量化
x1 xa1
xak
xak+1
xaL
xaL+1
1-dimensional VQ is shown below:
-2 -
2 2
标量量化
2. 矢量量化：
若干个标量数据组成一个矢量，矢量量化是
对矢量进行量化，和标量量化一样，它把矢量空间
分成若干个小区域，每个小区域寻找一个代表矢量，
码书
N个特征矢量 wen {X , X , … , X } 1 2 N
{2 , 4, … , 1}
语 码本
文 码本 {Y1 ,Y2 ,…,YJ}
音 码本
模板库
学 码本
三、矢量量化在语音识别中的应用
先对系统中的每个字，做一个码本作为该字 的参考（标准）模板,共有M个字，故共有M个码 本，组成一个模板库。 识别时，对于任意输入的语音特征矢量序列X ＝{X1 , X2 , … , XN}，计算该序列中每一个特 征矢量对模板库中的每个码本的总平均失真量误
7_矢量量化
矢量量化[1] Vector Quantization一．矢量量化初步1.基本原理2.失真测度3.设计码本(LBG)二．矢量量化进一步1.分裂矢量量化(Splitted VQ)2.多极矢量量化(Cascaded VQ)3.其它各种类型矢量量化器三. 几个矢量量化的工程实现问题1.分级矢量量化中的多路径搜索问题2.用模拟退火(Simulated Annealing) 算法训练最佳码本[2]附阅读文献：矢量量化-t1.tif~矢量量化-t14.tif一．矢量量化初步1. 基本原理结论：在信息论中已证明，矢量量化优于标量量化。
❑矢量量化是先将K 个(2≥K )个采样值形成K 维空间K R 中的一个矢量，然后将这个矢量一次进行量化。
它可以大大降低数码率。
❑矢量量化总是优于标量量化的。
这是因为矢量量化有效地应用了矢量中各分量间的四种相互关联的性质：线性依赖性，非线性依赖性，概率分布函数的型状以及矢量维数。
定义：1) 源：若将K M ⋅个信号采样组成的信源序列{}j x 中每K 个为一组分为M 个随机矢量，构成信源空间{}MXX X X,,,21 =(X在K 维欧氏空间KR中)，其中第j 个矢量可记为()(){}jk k j k j jx x x X,,,2111 +-+-=，M j ,,2,1 =。
2) 子空间：把KR 无遗漏地划分成nN 2=个互不相交的子空间N R R R ,,,21 ，满足：⎪⎩⎪⎨⎧≠===ji R RR R j i N i K i ,013) 码本：在每个子空间i R 中找一个代表矢量i Y ，令恢复矢量集为：{}N Y Y Y Y ,,,21 =。
Y 也叫输出空间、码本或码书(Code Book)，i Y 称为码矢(Code V ector)或码字(Code Word)，Y 内矢量的数目N，则叫做码本长度。
4) 码本搜索：当矢量量化器输入任意矢量K j R X ∈时，它首先判断j X 属于那个子空间，然后输出该子空间i R 的代表矢量{}N i RY Y Y Ki i ,2,1,=⊂∈。
矢量量化与语音信号处理
x
码字c2
4 34 1
212 3 码字c3
码书
4
d ( X , C) (xi ci )2 i 1
d(x,c0)=5 d(x,c1)=11 d(x,c2)=8 d(x,c3)=8
✓ 图像编码例子： 原图象块（4灰度级，矢量维数 k=4×4=16）
x
0
1
2
3
码书C ＝｛y0, y1 , y2, y3｝
Xi
矢量
Yj
量化器
4.判断规则
当给矢量量化器输入一种任意矢量Xi进行矢 量量化时，矢量量化器首先判断它属于那个子空 间，怎样判断就是要根据一定旳规则，选择一种 合适旳失真测度，分别计算每个码字替代Xi所带 来旳失真，当拟定产生最小失真旳那个码字Yj时， 就将Xi量化成Yj， Yj就是Xi旳重构矢量（和恢复 矢量）。
码本
Y1 Y2
码本
Y1 Y2
语音
YJ
信号
帧
特征 矢量
Xi
VQ 编码
V
形成
器
传播 或
V
存储
YJ
VQ Yj 译码
器
矢量量化在语音通信中旳应用
✓矢量量化编码与解码构造图：
编码 器
解码 器
信 输入 源 矢量
索引 近来邻 搜索
信道
索引
查表
输出 信 矢量 宿
码书
码书
用LBG(GLA)算 法生成
N个特征矢量 wen {X1 , X2 , … , XN}
xL
xa1
xak
xak+1
xaL
xaL+1
1-dimensional VQ is shown below:
矢量量化在语音信号处理中的应用
矢量量化在语音信号处理中的应用随着科技的不断发展，语音信号处理技术在各个领域得到了广泛的应用。
而矢量量化作为一种重要的信号处理技术，也在语音信号处理中发挥着重要的作用。
本文将对矢量量化在语音信号处理中的应用进行探讨。
我们需要了解什么是矢量量化。
矢量量化是一种将连续的信号离散化的方法，通过将连续信号映射到离散的矢量空间中，来实现信号的压缩和存储。
在语音信号处理中，矢量量化可以用于语音识别、语音合成、语音压缩等方面。
在语音识别方面，矢量量化可以用于语音特征提取。
语音信号是一种时间序列信号，包含了大量的信息。
而矢量量化可以将语音信号中的特征进行提取，将连续的语音信号转化为离散的矢量序列。
通过对这些矢量序列进行分析和处理，可以实现语音信号的识别和理解。
在语音合成方面，矢量量化可以用于声学模型的训练和参数的压缩。
声学模型是语音合成的关键组成部分，它描述了语音信号的声学特征。
而矢量量化可以将连续的声学特征转化为离散的矢量序列，并对这些矢量序列进行建模和训练，从而实现语音的合成和生成。
此外，矢量量化还可以对声学模型的参数进行压缩，减少存储空间和计算开销。
在语音压缩方面，矢量量化可以用于语音信号的编码和解码。
语音信号是一种高维的信号，具有较高的数据冗余。
而矢量量化可以通过将语音信号中的冗余信息进行压缩，将连续的语音信号转化为离散的矢量序列，并通过对这些矢量序列进行编码和解码，来实现语音信号的压缩和传输。
除了以上应用之外，矢量量化还可以用于语音增强、语音分割、语音识别系统的优化等方面。
在语音增强方面，矢量量化可以对语音信号进行分析和处理，提取出有用的语音信息，去除噪声和干扰，从而改善语音质量。
在语音分割方面，矢量量化可以将语音信号分割成不同的语音片段，实现语音的分离和识别。
在语音识别系统的优化方面，矢量量化可以对语音特征进行优化和选择，提高语音识别的准确率和效果。
矢量量化在语音信号处理中具有广泛的应用。
它可以用于语音识别、语音合成、语音压缩等方面，实现语音信号的分析、处理和传输。
语音识别-矢量量化
① 随机选取法
② 分裂法
分裂法
0.01~0.05
D' D
Find centroid
m=1 Yes
yn yn (1 ) yn yn (1 ) D' 0
m=2*m
Classify vectors
Find Cnetroid
m<M
No Stop
Nearest - Neighbor search K - means chestering
数的初始化为m＝1
第二步：迭代
1）根据最近邻准则将S分成N个子集 S1(m) ，
S
(m 2
)
，┅，S N(m，)
即当
X S1(m时) ，下式成
立： d ( X ,Yl(m1) d ( X ,Yi(m1) ), i, j l
2）计算失真：
N
D(m)
d( X ,Yl(m1) )
i 1 XSl( m )
2. 树形搜索的矢量量化系统
• 树形搜索是减少矢量量化计算量的一种重要方法。
• 它又分为二叉树和多叉树两种：
码字不象普通的码字那样随意放置， 而是排列在一棵树的接点上，如图所 示，码本尺寸为M=8的二叉树，它的 码本中共包含14个码字。输入矢量X 先与Y0和Y1比较，计算出失真d(X,Y0) 和d(X,Y1)。如果后者较小，则走下面 支路，同时送出“1”，同理，如果 最后达到Y101，则送出的输出角标 101。这就是矢量量化的过程。
矢量量化研究的目的？
针对特定的信息源和矢量维数，设计 出一种最优化的量化器，在R（量化速率） 一定的情况下，给出的量化失真尽可能 接近D(R)(最小量化失真)。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
以K＝2进行说明： 当K＝2时，所得到的是二维矢量。所有可能 的二维矢量就形成了一个平面。 记为（a1,a2）,所有可能的（a1,a2） 就是一个二维空间。如图7-1所示
语言信号处理方法第七章矢量量化
图7-1 矢量量化概念示意图
语言信号处理方法第七章矢量量化
矢量量化就是将这个平面划分为M块S1， S2，…，Si…SM，然后从每一块中找出代表 值Yi（i＝1，2….M），这就构成一个有M个 区间的二维矢量量化器。图（b）所示的是一 个7区间的二维矢量量化器，即K＝2，M＝7。
语言信号处理方法第七章矢量量化
失真度选择必须具备的特性： ❖ 必须在主观评价上有意义，即小的失真应该
对应于好的主观语音质量； ❖ 必须是易于处理的，即在数学上易于实现，
这样可以用于实际的矢量量化器的设计； ❖ 平均失真存在并且可以计算； ❖ 易于硬件实现。
语言信号处理方法第七章矢量量化
常见失真测度方法
语言信号处理方法第七章矢量量化
7.2 矢量量化的基本原理
标量量化是对信号的单个样本或参数的 幅度进行量化；标量是指被量化的变量， 为一维变量。
矢量量化的过程是将语音信号波形的K 个样点的每一帧，或有K个参数的每一 参数帧构成K维空间的一个矢量，然后 对这个矢量进行量化。
语言信号处理方法第七章矢量量化
矢量量化的定义
将信号序列{ y i } 的每K个连续样点 分成一组，形成K维欧式空间中的一 个矢量，矢量量化就是把这个K维输 入矢量X映射成另一个K维量化矢量。 其中量化矢量构成的集合 {Y i } 称为码
书或码本，码书中的每个矢量Y i 称为
码字或者码矢。
Y {Y 1,Y 2, Y NY i R K}
通常这些代表值Yi称为量化矢量。
所有M个量化矢量构成的集合 { Yi }称为码 书或码本；
把码书中的每个量化矢量Yi（i＝1，2….M） 称为码字或码矢。
语言信号处理方法第七章矢量量化
量化方法： 对一个矢量X进行量化，首先选择一个合适 的失真测度，然后用最小失真原理，分别计 算用量化矢量Yi替代X所带来的失真。 其中最小失真值所对应的那个量化矢量，就 是矢量X的重构矢输存储的不是矢量本身而是其序号，所以
据有高保密性能；用于传输时，其传输速率 可以进一步降低； ➢ 收发两端没有反馈回路，因此比较稳定； ➢ 矢量量化器的关键是编码器的设计，译码器 只是简单的的查表过程。
语言信号处理方法第七章矢量量化
矢量量化的性能指标除了码书的大小M以外还有由 于量化而产生的平均信噪比：
d 2(X ,Y )K 1iK 1(x iyi)2(X Y )K T (X Y )
几种其他常用的欧氏距离：
1. r方平均误差
1 K
dr(X,Y)Ki1
xi yi
r
语言信号处理方法第七章矢量量化
2. r平均误差
d'r(X,Y)[1 K
Ki1
xi yi
1
r]r
3.绝对值平均误差
d1(X,Y)K 1iK 1 xi yi
4.最大平均误差
1
dM (X ,Y )lr i [m dr(X ,Y )r]m 1 iKx a iy x i
语言信号处理方法第七章矢量量化
二、线性预测失真测度
用全极模型表示的线性预测方法，广泛应用于语音 信号处理中。它在分析时得到的是模型的预测系数。 仅由预测系数的差值，不能完全表征这两个语音信息 的差别。应该直接由这些系数所描述的信号模型的功 率谱来进行比较。
概述 矢量量化的基本原理 失真测度 最佳矢量量化器和码本设计 降低复杂度的矢量量化系统 语音参数的矢量量化
语言信号处理方法第七章矢量量化
7.1 概述
❖ 矢量量化（VQ，即Vector Quantization）是一 种极其重要的信号压缩方法。VQ在语音信号处理中 占十分重要的地位。广泛应用于语音编码、语音识 别和语音合成等领域。
语言信号处理方法第七章矢量量化
图7-2 矢量量化系统的组成
语言信号处理方法第七章矢量量化
工作过程：
❖ 在编码端，输入矢量Xi与码书中的每一个码字进行 比较，分别计算出它们的失真。搜索到失真最小的 码字 Y jmin的序号 （或j 该码字所在码书中的地址）， 这些序号就作为传输或存储的参数。
❖ 在恢复时，根据此序号从恢复端的码书中找出相应 的码字 Y jmin。由于两本码书完全相同，此时失真最 小，所以 Y就jmi是n 输入矢量Xi的重构矢量。
语言信号处理方法第七章矢量量化
存在的问题 一、如何划分M个区域边界。 方法是：将大量欲处理的信号的矢量进行统计划分， 进一步确定这些划分边界的中心矢量值来得到码书。 二、如何确定两矢量在进行比较时的测度。 这个测度就是两矢量间的距离，或以其中某一矢量 为基准时的失真度。它描述了当输入矢量用码书所 对应的矢量来表征时所应付出的代价。
E X2
SNR(dB)
10lg
N
Ed(X,Y)
N
矢量量化的准则：在给定码本大小K时使量化所造成 的失真最小。
语言信号处理方法第七章矢量量化
7.3 失真测度
前面我们讲过设计矢量量化器的关键是编 码器的设计。而在编码的过程中，就需要 引入失真测度的概念。
失真测度：是将输入矢量Xi用码本重构矢 量Yi来表征时所产生的误差或失真的度量方 法，它可以描述两个或多个模型矢量间的相 似程度。
❖ 均方误差失真测度（即欧氏距离） ❖ 加权的均方误差失真测度 ❖ 板仓－斋藤（Itakura－Saito）似然比距离 ❖ 似然比失真测度 ❖ 等等
语言信号处理方法第七章矢量量化
一、欧氏距离－均方误差
设输入信号的某个K维矢量X，与码书中某个K维 矢量Y进行比较，xi,yi分别表示X和Y中的各元 素 (1i，K)则定义均方误差为欧氏距离：
❖ 量化分为两类： * 标量量化：将取样后的信号值逐个地进行量化。 * 矢量量化：将若干取样信号分成一组，即构成一个 矢量，然后对此矢量一次进行量化。
❖ 凡是要用量化的地方都可以采用矢量量化。
语言信号处理方法第七章矢量量化
❖ 矢量量化是实现数据压缩的一种有效方 法，早在50和60年代就被用于语音压缩 编码。直到70年代线性预测技术被引入 语音编码后，矢量量化技术才活跃起来。 80年代初，矢量量化技术的理论和应用 研究得到迅速发展。