Translation-Invariant Wavelet変換を用いた音声圧縮

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-031

グループ名: 【全国大会】平成12年電気学会全国大会論文集

発行日: 2000/03/21

タイトル(英語): Compression of Voice Signal with Translation Invariant Wavelet Transformation

著者名: 矢野 敦仁(早稲田大学),井上 幹介(早稲田大学),Jaka Sembiring(早稲田大学),秋月影雄 (早稲田大学)

著者名(英語): Atuyoshi Yano(Waseda University),Motonari Inoue(Waseda University),Jaka Sembiring(Waseda University),Kageo Akizuki(Waseda University)

キーワード: ウェーブレット変換|音声圧縮

要約(日本語): 　本研究ではウェーブレット変換による音声圧縮を取り扱う。さらに、入力信号の時間シフトによってウェーブレット係数データが変化する現象から、最も誤差の小さくなる時間シ フトを見つけて圧縮を行うことで圧縮誤差の改善を目指す。本研究において特に着目した点は、信号を圧縮したときの信号の持つエネルギーの変化である。ウェーブレット変換に よる圧縮においては平均二乗誤差(MSE)がバンドパスによって取り除かれた係数列がもつエネルギーの大きさの平均と等価であることを数学的に証明し、実データをもってこれを 実証した。すなわち、圧縮過程において誤差の大きさを予測するために信号のエネルギーの変化に注目したものである。　これを利用し、圧縮アルゴリズム中に予測誤差を取り入れることで圧縮誤差改善のアルゴリズムを構築した。　我々は提案する圧縮アルゴリズムを用い、人工のシミュレーション信号および実際の音声信号に対して圧縮シミュレーションを行い、ウェーブレット変換を応用した信号圧縮の特 質を示す。シミュレーションの結果から、周波数領域上に局在した信号は圧縮率が高く、広い分布を持った信号は圧縮率が低いことが理解される。周波数領域上に広い分布をもっ た信号は多くの場合雑音であって、これが圧縮率におよぼす影響を考慮すると、雑音を含んだおそれの強い信号に対しては、あらかじめ雑音除去の処理を行う必要性があること が再確認された。本研究では対象として音声を扱ったが、対象として他に一次元の観測信号や、二次元の画像などへの応用も考えられるだろう。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 93 Kバイト