《基於冗餘字典和感知壓縮的空間音頻對象編碼》是依託上海交通大學，由應忍冬擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：基於冗餘字典和感知壓縮的空間音頻對象編碼
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：應忍冬
- 依託單位：上海交通大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
高性能數字音頻編碼技術是當前通信技術和多媒體技術的重要基礎。隨著套用對音質和壓縮率要求不斷提高，傳統的基於香農採樣定理和頻域分析的處理技術，難以跟上日益提高的音頻套用需求。面對挑戰，目前具有前景的解決途徑包括：基於對象的音頻編碼技術和基於感知壓縮理論的信號處理方法。本項目研究通過結合基於音頻對象的多通道編碼技術和感知壓縮技術實現高音質的多通道編碼技術。其中基於音頻對象的編碼技術能夠有效降低通道間信號冗餘，而感知壓縮技術能夠進一步消除冗餘，實現高質量音頻的高效編碼。和現有的MPEG多通道編碼方案比，所提方案計算複雜度低，通過研究對語/樂音信號均具良好稀疏分解能力的冗餘字典，使得算法能夠抑制噪聲和干擾；相同數據速率下的信號質量性能超過現有的空間音頻對象編碼。具體研究內容分：空間音頻對象參數信息提取與恢復；針對語樂音信號的稀疏分解基計算；測量值的矢量量化編碼方式以及根據感知壓縮特點建立心理
結題摘要
高性能數字音頻編碼技術是通信和多媒體技術重要基礎。隨著套用對音質和壓縮率要求不斷提高，基於傳統採樣定理的處理技術難以跟上日益提高的套用需求。本項目面對上述挑戰，研究通過結合基於音頻對象的多通道編碼技術和壓縮感知技術實現高音質多通道編碼。項目具體研究內容和過程如下： 2012:研究適用於音頻信號壓縮重建的測量矩陣並構建結構化編碼冗餘字典，並提出多基聯合下音頻信號稀疏度分配算法 2013:研究單通道音頻信號的壓縮重建方法。發現傳統Kalman濾波信號恢復算法無法適用與壓縮採樣後的音頻信號，為此調整研究方向為基於近似訊息傳遞的重建方法 2014:基於上一年度成果將單聲道壓縮重建算法拓展到空間音頻壓縮採樣編碼。側重空間音頻對象建模方法及模型參數信息獲取方法。同時對測量值的量化與熵編碼方法進行研究，提出基於有限狀態機的熵受限無損編碼方法 2015:構建單通道及多通道音頻信號的壓縮採樣測試系統，對性能測試與評價，並最佳化算法，滿足實時需求 通過研究工作完成項目計畫內容，理論成果包括： 1 空間音頻對象變換域係數量化編碼方法 2 適用於音頻信號的壓縮採樣測量矩陣和編碼用的冗餘字典 3 採用貝葉斯推斷方式的單通道音頻信號壓縮重建算法 4 基於時-頻-空域聯合模型的多通道音頻信號的壓縮採樣方法 5 無格點分散式壓縮重建方法 6 基於壓縮感知的聲源定位 7 基於稀疏約束的聲場重建方法 目前得到的研究成果表明，基於壓縮感知採樣方法結合所提出的重構算法，能夠以1/3奈奎斯特採樣率的速率對音頻信號採樣，並達到傳統奈奎斯特採樣率的採樣重構精度，試驗和仿真表明單通道音頻的重建精度好於24dB。此外通過推廣這一方法，利用音頻信號的時-頻-空域聯合稀疏模型並結合貝葉斯推斷的訊息傳遞方式實現空間音頻的壓縮採樣編碼以及重構，實測表明重構信號的SNR最高達到41.3dB。研究表明使用壓縮感知採樣方法結合重構算法，能夠以亞奈奎斯特採樣率條件下，高效地對空間音頻信號進行壓縮採樣編碼，並通過算法得到精確的重構。
