DSpace Repository

隠れマルコフモデルとエントロピー符号化を用いたベクトル量子化

Show simple item record

dc.contributor.author 米崎 正 ja
dc.contributor.author 鹿野 清宏 ja
dc.date.accessioned 2012-07-05T07:00:28Z en
dc.date.available 2012-07-05T07:00:28Z en
dc.date.issued 1996-12 en
dc.identifier.issn 0915-1923 en
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10061/7732 en
dc.description.abstract 本論文では,隠れマルコフモデル(HMM)とエントロピー符号化を組み合わせた音声符号化方式を提案する.提案方式は,HMMでモデル化された音声の状態に応じて最適な符号系を生成することで,音声の高能率符号化を実現するものである.これまでに,信号源モデルとしてマルコフモデル(MM)を用いる有限状態ベクトル量子化(FSVQ)が提案されているが伝送路誤りに脆弱であることが指摘されてきた.これに対し,HMMではモデル内の確率的な分散で信号源の状態を表現しているため,誤りに強い信号源モデルであると言える.また,HMMは音声認識で広く利用されている優れた音声信号源モデルであるので,音声符号化でも大きな効果が期待できる.シミュレーションの結果,提案方式は従来のべクトル量子化と比較してケプストラム距離で約0.3[dB] (8状態HMM時)の符号化利得を得ることがわかった.これは,8bitsのべクトル量子化と同等の量子化ひずみを平均符号長約6.5bitsで実現したことに相当する.誤りに対しても,FSVQと比較し,強いことがわかった.更に,HMM,および,エントロピー符号化系を誤り耐性のある構成とすることで,誤りの影響を約1/3に抑えることが可能となった. ja
dc.language.iso ja en
dc.publisher 電子情報通信学会 ja
dc.rights Copyright (C) 1996 電子情報通信学会. ja
dc.subject 音声符号化 ja
dc.subject ベクトル量子化 ja
dc.subject 隠れマルコフモデル ja
dc.subject エントロピー符号化 ja
dc.subject 誤り耐性 ja
dc.title 隠れマルコフモデルとエントロピー符号化を用いたベクトル量子化 ja
dc.title.alternative Entropy Coded Vector Quantization with Hidden Markov Models en
dc.type.nii Journal Article en
dc.textversion publisher en
dc.identifier.ncid AN1007132X en
dc.identifier.jtitle 電子情報通信学会論文誌D-II ja
dc.identifier.volume J79-D-II en
dc.identifier.issue 12 en
dc.identifier.spage 2199 en
dc.identifier.epage 2206 en
dc.identifier.url https://search.ieice.org/ en
dc.relation.isIdenticalTo http://ci.nii.ac.jp/naid/110003227692 en


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account