Lossless wideband audio compression : prediction and transform
Jonghwa Kim · DepositOnce · 2004
Das Ziel dieser Dissertation ist die Untersuchung von verlustfreier Audiokompression. Im Bereich der verlustfreien Kompression teilt sich die Forschung in zwei große Entwicklungsabschnitte, nämlich Signalmodellierung und Codierungsverfahren. Die Signal-modellierung befasst sich mit dem Verstehen des Quellsignals, während sich die Codierung mit dem speziellen Problem der effizienten Repräsentation von Einzelsymbolen befaßt. Der Fokus dieser Dissertation liegt auf der Evaluation und Entwicklung von Signalmodellierungstechniken für die verlustfreie Kompression. Mit Bezug auf die Modellierungsmethode zur Dekorrelation des Signals fallen die Datenkompressionssysteme in zwei Kategorien, nämlich die prädiktive Modellierung und die auf Transformation basierende Modellierung. In der Dissertation wurden beide Kategorien aus der Sicht verlustfreier Kompression ausführlich untersucht. Der erste Beitrag der Dissertation ist der Erforschung von Audiokompressionssystemen einschließlich der verlustbehafteten Kompressionssysteme gewidmet. Bei der prädiktiven Modellierung werden die verschiedenen Strukturen der Linear-Prädiktionsfilter durch Vorlage der fundamentalen autoregressiven Modellierung vorgestellt. Die Prädiktionsfilter einschließlich der Ansätze zur Modellierung des nicht-stationären Signals und adaptiven Linear-Prädiktionsfiltern werden vorgestellt, und deren Effizienz im Experiment mit einem prototypischen verlustfreien Audiokompressionssystem evaluiert. Bezüglich der Transformationsbasierten Modellierung werden zwei prominente Codierungsmethoden beschrieben, die auf Subbandtransformation basieren, nämlich Laplacian Pyramide und Subbandcodierung, beschrieben, und die Entwurfsverfahren für perfekt rekonstruierbare Multirate-Filterbänke werden dargestellt. Die Effizienz linearer Prädiktion von Vollbandsignalen und Subbandsignalen wird theoretisch untersucht und empirisch validiert. Die Wavelet-Transformation wird nach verschiedenen Aspekten gründlich untersucht, um die theoretische Verknüpfung zwischen der Wavelet-Transformation und der Multirate-Filterbank zu diskutieren. Theoretische und praktische Aspekte von reversiblen Transformationen werden in Zusammenhang mit S-Transformation, S+P Transformation, und RTS Transformation untersucht. Die Liftingmethode, die die biorthogonalen Wavelets realisiert, wird untersucht. Um eine reversible Wavelet-Transformation zu konstruieren, wird das mit Ganzzahlen operierende Liftingsystem durch Abrundungsverfahren entwickelt. Dessen Funktion wird durch Anwendung auf die verlustfreie Audiokompression validiert. Zum Schluss sind einige wichtige Untersuchungsergebnisse der Dissertation mit Vorschlägen für zukünftige Forschungsarbeiten zusammengefasst.