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智能護理通訊主機系統(tǒng)廠家 通信技術中的音視頻壓縮編碼

2023-10-21 10:53

音視頻信號數字化后所產生的數據速率相當大,例如一分鐘的雙聲道立體聲.采樣頻率為11.025kHz,8bit量化,其數據速率達176.4kbit/s,存儲容量需要1.323MB,而數字化激光唱盤的CD-DA紅皮書標準是采用44.1kHz采樣,16bit量化,雙聲道一分鐘其存儲容量達10.584MB。

視頻信息數字化后數據量更大,以分量編碼的數字視頻信號為例,其數據率高達216Mbit/s,在此情況下,1小時的電視節(jié)目需要近80GB的存儲容量,要遠距離傳送這樣一路高速率的數字視頻信號,通常要占用108~216MHz的信道帶寬,顯然這樣大的數碼率在現(xiàn)有的數字信道中傳輸或在現(xiàn)有的媒體上存儲,其成本是十分昂貴的。因此為了提高信道利用率和在有限的信道容量下傳輸更多的信息,必須對音視頻數據進行壓縮。

一、數據壓縮的理論依據

在數據壓縮技術中Shannon所創(chuàng)立的信息論對數據壓縮有著極其重要的指導意義,它一方面給出了數據壓縮的理論極限,一方面指明了數據壓縮的技術途徑。

由信息論基礎知識可知信源概率分布越均勻其熵越大;反之其熵越小。離散無記憶信源只要其概分布不均勻就存在著信息的冗余,因而就存在著數據壓縮的可能性。而信源壓縮編碼的基本途徑之一,就是在一定信源概率分布條件下,盡可能使編碼平均碼長接近于信源的熵,減少冗余信息。

信源往往并不是無記憶的,其前后出現(xiàn)的信源符號常常具有一定的相關性。兩信源符號間的相關性越大,冗余也越大,因此,數據壓縮的另一個基本途徑則是去除信源中各信源符號間的相關性。

二、限失真壓縮編碼

由信息論基礎知識可知,信源冗余來自信源本身的相關性和信源概率分布的不均勻性。因此,通過去除信源的相關及改變信源概率分布模型,則可達到壓縮數據量的目的。限失真壓縮編碼即是在允許解碼后信號有一定失真的情況下,通過去除信源的自相關來達到壓縮數據的目的。在允許失真不超過某一限度時,壓縮編碼的比特率是受限的,存在著一個下限,這個下限由率失真函數來定義。

率失真理論雖然沒有給出怎樣達到比特率下限的具體方法,但從理論上指明了方向。即在給定信號允許失真度的條件下,為了減少信號傳輸的比特率,應盡量減小傳輸信號的方差。目前,在音視頻編碼中普遍采用的預測編碼和變換編碼,正是根據這一理論對原始音視頻信號進行適當處理,使處理后信號的方差減小,最終達到壓縮編碼的目的。

三、無失真壓縮編碼

預測編碼和變換編碼都是基于去除樣值間的相關性而達到數據壓縮的目的。如果信源已經是無記憶的,即各樣值間已沒有相關性或相關性很小。這時只要各事件出現(xiàn)的概率不相等,該信源就仍然有冗余度存在,就還有進一步進行數據壓縮的可能性。無失真壓縮編碼的基本原理則是去除信源的概率分布不均勻性,使編碼后的數據接近其信息熵而不產生失真,因此,這種編碼方法又叫熵編碼。另外,由于這種編碼完全基于信源的統(tǒng)計特性因而也可稱其為統(tǒng)計編碼。無失真壓縮編碼的方法主要有:基于信號樣值概率分布特性的Huffman編碼、算術編碼和基于信號樣值相關性的游程編碼。

1.Huffman編碼

變字長編碼的最佳編碼定理:在變字長編碼中,對于岀現(xiàn)概率大的信息符號編以短字長的碼,對于概率小的符號編以長字長的碼。如果碼字長度嚴格按所對應符號出現(xiàn)概率大小逆順序排列,則平均碼字長度一定小于其他任何符號順序排列方式。

Huffman編碼是根據可變長度最佳編碼定理,應用Huffman算法而得到的一種編碼方法。可以證明,在給定符號集和概率模型時,沒有任何其他整數碼比Huffman碼有更短的平均碼長,也即它是一種最優(yōu)碼。

雖然Huffman碼是變長的,碼流中又沒有分隔碼字的標識符,但由于它的無歧義性,完全能夠正確地恢復原信源所輸出的符號序列來。

需要注意的是,由于Huffman構碼過程的最基本依據是信源的離散概率,如果信源的實際概率模型與構碼時所假設的概率模型有差異,實際的碼長將大于預期值,編碼效率將下降。 

2.算術編碼

算術編碼是另一種利用信源概率分布特性、能夠趨近熵極限的編碼方法。盡管它也是對出現(xiàn)概率大的符號采用短碼,對出現(xiàn)概率小的符號采用長碼,但其編碼原理與Huffman編碼卻不相同。而且在信源概率分布比較均勻的情況下其編碼效率高于Huffman編碼。它和Huffman編碼的最大區(qū)別在于它不是使用整數碼。算術編碼的特點在于

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