【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 ，則合并胞腔 iR 和 jR ，碼字更新為 1()2i i jY y y?? 式（ 310） 若 j=n1，則從碼書(shū)中去掉碼字 jy ；否則令 1jnyy?? , 1jnRR?? ,從碼書(shū)中去掉碼字 1ny? ，令 n=n1 步驟 4：若 n=N，則終止程序，其中 N 為所要求的碼書(shū)大??； 否則，轉(zhuǎn)步驟 2 繼續(xù)合并最近的兩個(gè)胞腔 將 PNN算法得到的碼書(shū)作為 LBG算法的初始碼書(shū)，初始碼書(shū)的碼字能在整個(gè)輸入矢量空間中很好的散開(kāi)，盡可能的占據(jù)輸入概率密度較大的區(qū)域，提高最后碼書(shū)的質(zhì)量。 PNN算 法流程圖如下所示： 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計(jì) 說(shuō)明書(shū) 16 圖（ 23） PNN算法流程圖 開(kāi)始 訓(xùn)練序列 TS, 0 1 1{ , , ... .., }MX x x x ?? 碼字?jǐn)?shù) n=M，設(shè)置 碼字 iiyx? 0,1,......., 1iM??。 n=N? 結(jié)束 計(jì)算各對(duì)碼字 ly 和 my 間的失真( , )lmd y y ， 01l m n? ? ? ? 找出失真最小的兩個(gè)碼 ,ijyy 合并胞腔 iR 和 jR ，更新胞腔碼字 1 ()2i i jY y y??，置 n=n1 N Y 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計(jì) 說(shuō)明書(shū) 17 第三 章 矢量量化 器 的設(shè)計(jì)及 MATLAB 仿真 MATLAB 仿真環(huán)境簡(jiǎn)介： MATLAB 是由美國(guó) mathworks 公司發(fā)布的主要面對(duì)科學(xué)計(jì)算、可視化以及交互式程序設(shè)計(jì)的高科技計(jì)算環(huán)境。它將數(shù)值分析、 矩陣計(jì)算 、科學(xué)數(shù)據(jù)可視化以及非 線性 動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的 建模 和仿真等諸多強(qiáng)大功能集成在一個(gè)易于使用的視窗環(huán)境中，為科學(xué)研究、工程設(shè)計(jì)以及必須進(jìn)行有效數(shù)值計(jì)算的眾多科學(xué) 領(lǐng)域 提供了一種全面的解 決方案，并在很大程度上擺脫了傳統(tǒng)非交互式程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言（如 C、Fortran）的編輯模式。 MATLAB 可以進(jìn)行 矩陣 運(yùn)算、繪制 函數(shù) 和數(shù)據(jù)、實(shí)現(xiàn) 算法 、創(chuàng)建用戶(hù)界 面 ,連 接其他編程語(yǔ)言的程序等，主要應(yīng)用于工程計(jì)算、控制設(shè)計(jì)、信號(hào)處理與通訊、 圖像處理 、 信號(hào)檢測(cè) 、金融建模設(shè)計(jì)與分析等領(lǐng)域。 矢量量化器 LBG算法的仿真及仿真結(jié)果分析 程序設(shè)計(jì)思 路 為了使程序簡(jiǎn)短，運(yùn)行容易，初始碼書(shū)的選取采用隨機(jī)選取法； 考慮到輸入數(shù)據(jù)有正值有負(fù)值，失真測(cè)度采用歐氏距離 均方誤差 [8]。 具體的，程序輸入為 秒長(zhǎng)的 8 比特，單聲道語(yǔ)音，取樣頻率為 8000hz，通過(guò)隨機(jī)選取的方法選取大小為 200 的初始碼書(shū) 。 設(shè)置碼本維數(shù)是 5，碼書(shū)大小為 16，通過(guò)不斷迭代來(lái)修改碼書(shū)，直到小于失真門(mén)限 停止迭代，此時(shí)的碼書(shū)是最終的碼書(shū)。仿真達(dá)到 200 個(gè)數(shù)據(jù)量化為 16 個(gè)數(shù)據(jù)的目的。 程序運(yùn)行結(jié)果： 語(yǔ)音長(zhǎng)度 = 秒 取樣頻率 =8000 取樣點(diǎn) /秒 sample_num = 200 s 初始碼書(shū) = 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計(jì) 說(shuō)明書(shū) 18 0 0 0 0 cpu_time= pj_distort 平均失真 = Columns 1 through 10 Columns 11 through 12 xd_shizhen 相對(duì)失真 = Columns 1 through 10 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計(jì) 說(shuō)明書(shū) 19 Columns 11 through 12 0 N1 每個(gè)碼書(shū)的樣本個(gè)數(shù) = 11 12 10 12 11 5 14 19 10 9 6 2 20 24 22 13 j2 循環(huán)次數(shù) = 12 final_codebook= 輸入語(yǔ)音與碼書(shū)波形如下圖所示： 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計(jì) 說(shuō)明書(shū) 20 0 2 4 6 8 10 12 14 161 0 . 500 . 51時(shí)間幅度輸入語(yǔ)音0 0 . 0 0 1 0 . 0 0 2 0 . 0 0 3 0 . 0 0 4 0 . 0 0 5 0 . 0 0 6 0 . 0 0 7 0 . 0 0 8 0 . 0 0 9 0 . 0 11 0 . 500 . 51時(shí)間幅度碼書(shū) 圖（ 31） 輸入語(yǔ)音與碼書(shū)波形圖 仿真結(jié)果 在對(duì)實(shí)際語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行 MATLAB仿真的過(guò)程中，通過(guò)改變語(yǔ)音數(shù)據(jù)量大小，碼書(shū)維數(shù)，失真門(mén)限，量化壓縮比四個(gè)參數(shù)，比對(duì)分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果的數(shù)據(jù) . 一 改變數(shù)據(jù)量 改變數(shù)據(jù)量大小，碼書(shū)中碼字個(gè)數(shù)隨之變化， 保持 量化壓縮比不變 表（ 31） LBG算法改變數(shù)據(jù)量的仿真結(jié)果 語(yǔ)音文件 參數(shù)類(lèi)型 8比特 單聲道 采樣率為 8000 8比特 單聲道 采樣率為 8000 8比特 單聲道 采樣率為 8000 8比特 單聲道 采樣率為 8000 語(yǔ)音長(zhǎng)度 15s 15s 15s 15s 樣本個(gè)數(shù) 1000 2020 5000 10000 碼書(shū)中碼字個(gè)數(shù) 80 160 400 800 碼字維數(shù) 5 5 5 5 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計(jì) 說(shuō)明書(shū) 21 量化壓縮比 失真門(mén)限 循環(huán)次數(shù) 10 13 14 14 平均失真 相對(duì)失真 運(yùn)算時(shí)間 數(shù)據(jù)分析： 改變數(shù)據(jù)量大小 ：試驗(yàn)用的是同一段語(yǔ)音，保持量化壓縮比 不變，使輸入訓(xùn)練序列大小分別為 1000,2020,5000， 10000，則碼書(shū)中碼字個(gè)數(shù)為 80,160,400,800 其他參數(shù) 設(shè)置不變 .結(jié)果如 上 表所示，循環(huán)次數(shù)為 10,13,14,14 呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)，平均失真沒(méi)有規(guī)律，相對(duì)失真為 ,， ， 呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，運(yùn)算時(shí)間為 ， ， 呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)。 進(jìn)行大量的仿真說(shuō)明：輸入的數(shù)據(jù)量越大，相對(duì)失真越小，循環(huán)次數(shù)越多，運(yùn)算量（運(yùn)算時(shí)間）越大 二 改變量化壓縮比 改變數(shù)據(jù)量大小，碼書(shū)中碼字個(gè)數(shù)不變，壓縮比隨之改變 表（ 32） LBG算法改變量化壓縮比的仿真結(jié)果 語(yǔ)音文件 8single 8single 8single 參數(shù)類(lèi)型 8比特 單聲道 采樣率 8000點(diǎn)每秒 8比特 單聲道 采樣率 8000點(diǎn)每秒 8比特 單聲道 采樣率 8000點(diǎn)每秒 語(yǔ)音長(zhǎng)度 15s 15s 15s 樣本個(gè)數(shù) 10000 10000 10000 碼書(shū)中碼字個(gè)數(shù) 800 400 200 碼字維數(shù) 5 5 5 量化壓縮比 25 50 失真門(mén)限 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計(jì) 說(shuō)明書(shū) 22 循環(huán)次數(shù) 14 15 21 平均失真 相對(duì)失真 運(yùn) 算時(shí)間 數(shù)據(jù)分析： 改變量化壓縮比 ：試驗(yàn)用的是同一段語(yǔ)音，保持訓(xùn)練序列樣本個(gè)數(shù) 10000 不變，使量化壓縮比分別為 ,25,50，則碼書(shū)中碼字個(gè)數(shù)為 800， 400,200，其他參數(shù)設(shè)置不變 .結(jié)果如 上 表所示，循環(huán)次數(shù)為 14,15,21 呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)，相對(duì)失真沒(méi)有規(guī)律，平均失真為 ， , 呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)，運(yùn)算時(shí)間為 ， ， 呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)。 進(jìn)行大量的仿真說(shuō)明：壓縮比越大，循環(huán)次數(shù)越多，平均失真 越大，運(yùn)算量（運(yùn)算時(shí)間）越多 三 改變碼書(shū)維數(shù) 表（ 33） LBG算法改變碼書(shū)維數(shù)的仿真結(jié)果 語(yǔ)音文件 參數(shù)類(lèi)型 8比特 單聲道 采樣率為 8000 8比特 單聲道 采樣率為 8000 8比特 單聲道 采樣率為 8000 語(yǔ)音長(zhǎng)度 15s 15s 15s 樣本個(gè)數(shù) 10000 10000 10000 碼書(shū)中碼字個(gè)數(shù) 640 640 640 碼字維數(shù) 5 8 11 量化壓縮比 失真門(mén)限 循環(huán)次數(shù) 15 14 13 平均失真 相對(duì)失真 運(yùn)算時(shí)間 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計(jì) 說(shuō)明書(shū) 23 數(shù)據(jù)分析： 改變碼字維數(shù) ：試驗(yàn)用的是同一段語(yǔ)音，使碼字維數(shù)分別為 5,8,11，其他參數(shù)設(shè)置不變 .結(jié)果如 上 表所示，循環(huán)次數(shù)為 15,14,13 呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，平均失真為 ， , 呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)，相對(duì)失真為 ， ， 呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，運(yùn) 算時(shí)間為 ， ， 呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)。 進(jìn)行大量的仿真說(shuō)明： 碼書(shū)維數(shù)越大，循環(huán)次數(shù)越少，平均失真越大，相對(duì)失真越小，運(yùn)算量（運(yùn)算時(shí)間）越大 四 改變失真門(mén)限 （ 34） LBG算法改變失真門(mén)限的仿真結(jié)果 語(yǔ)音文件 參數(shù)類(lèi)型 8比特 單聲道 采樣率為 8000 8比特 單聲道 采樣率為 8000 8比特 單聲道 采樣率為 8000 8比特 單聲道 采樣率為 8000 語(yǔ)音長(zhǎng)度 15s 15s 15s 15s 樣本個(gè)數(shù) 10000 10000 10000 10000 碼書(shū)中碼字個(gè)數(shù) 640 640 640 640 碼字維數(shù) 11 11 11 11 量化壓縮比 18． 8 失真門(mén)限 循環(huán)次數(shù) 5 6 8 15 平均失真 相對(duì)失真 運(yùn)算時(shí)間 數(shù)據(jù)分析： 改變失真門(mén)限 ：試驗(yàn)用的是同一段語(yǔ)音，使失真門(mén)限分別為 ， ,其他參數(shù)設(shè)置不變 .結(jié)果如 上 表所示，循環(huán)次數(shù)為 5,6,8， 15 呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)，平均失真為 ， ， ， 呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，相對(duì)失真為 ， ， ，呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，運(yùn)算時(shí)間為 ， ， ， 呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)。 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計(jì) 說(shuō)明書(shū) 24 進(jìn)行大量的仿真說(shuō)明： 失真門(mén)限越小，平均失真越小，相對(duì)時(shí)間越小，循環(huán)次數(shù)越大，運(yùn)算量（運(yùn)算時(shí)間）越大 仿真結(jié)論 一 保持量化壓縮比不變，輸入的數(shù)據(jù)量越大，相對(duì)失真越小，循環(huán)次數(shù)越多，運(yùn)算量（運(yùn)算時(shí)間）越大 ； 二 壓縮比越大，循環(huán)次數(shù)越多，平均失真越大，運(yùn)算量（運(yùn)算時(shí)間）越多 ； 三 碼書(shū)維數(shù)越大，循環(huán)次數(shù)越少，平均失真越大，相對(duì)失真越小，運(yùn)算量（運(yùn)算時(shí)間）越大 ； 四 失真門(mén)限越小，平均失真越小，相對(duì)失真越小，循環(huán)次數(shù)越大，運(yùn)算量（運(yùn)算時(shí)間）越大 。 矢量量化器覆蓋算法的仿真及仿真結(jié)果分析 程序設(shè)計(jì)思路 為了使程序簡(jiǎn)短，運(yùn)行容易，初始碼書(shū)的選取采用 隨機(jī)選取法； 考慮到輸入數(shù)據(jù)有正值有負(fù)值，失真測(cè)度采用歐氏距離 均方誤差。 具體的，程序輸入為 秒長(zhǎng)的 8 比特，單聲道語(yǔ)音，取樣頻率為 8000hz，通過(guò)隨機(jī)選取的方法選取大小為 200 的初始碼書(shū) 設(shè)置碼本維數(shù)是 5，初始失真半徑為 ，通過(guò)不斷增大失真半徑迭代來(lái)修改碼書(shū)，直到碼書(shū)大小滿(mǎn)足 碼書(shū)大小 16停止迭代，此時(shí)的碼書(shū)是最終的碼書(shū)。仿真達(dá)到 200個(gè)數(shù)據(jù)量化為 16個(gè)數(shù)據(jù)的目的。 程序運(yùn)行結(jié)果： 劃分胞腔次數(shù) = 1754 最終碼書(shū)中碼字個(gè)數(shù) = 16 最終失真半徑 = 內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)本科畢業(yè) 設(shè)計(jì) 說(shuō)明書(shū) 25 每個(gè)胞腔中的向量數(shù) = 138 14 6 1 7 4