一种改进的基于离散余弦变换的声音压缩算法

doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2016.10.001

计算机与现代化

• 算法设计与分析 • 下一篇

一种改进的基于离散余弦变换的声音压缩算法

1.中国科学院大学电子电气与通信工程学院，北京100049；2.中国科学院微电子研究所，北京100029；
3.江苏物联网研究发展中心，江苏无锡214135；4.上海电力学院电子与信息工程学院，上海200090

收稿日期:2016-04-08 出版日期:2016-10-15 发布日期:2016-10-14
作者简介:作者简介：辛欣（1990-），男，山东聊城人，中国科学院大学电子电气与通信工程学院硕士研究生，研究方向：机器学习；通信作者：陈曙东（1977-），女，山东菏泽人，中国科学院微电子研究所研究员，博士生导师，博士，研究方向：大数据管理；仝明磊（1976-），男，上海电力学院电子与信息工程学院副教授，博士，研究方向：信号处理，计算机视觉，视频编码；胡文皓（1990-），男，硕士研究生，研究方向：云计算与数据挖掘；刘陈伟（1991-），男，硕士研究生，研究方向：云计算与数据挖掘；葛浩栋（1977-），男，江苏物联网研究发展中心工程师，学士，研究方向：大数据管理。
基金资助:
基金项目：江苏省基础研究计划——面上研究项目（BK20141116）

An Improved Sound Signal Compression Algorithm Based on Discrete Cosine Transform

1. School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China；
2. Institute of Microelectronics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China；
3. Jiangsu R&D Center for Internet of Things, Wuxi 214135, China；
4. School of Electronics and Information Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200090, China

Received:2016-04-08 Online:2016-10-15 Published:2016-10-14

摘要/Abstract

摘要：
摘要：声音压缩传输是异常声音检测系统中的重要模块。针对现有算法不能满足系统实时性要求的缺陷，提出一种采用角度误差限定分段拟合和离散余弦变换(DCT)的声音压缩算法。该算法先设置合理的角度误差，从时域波形的第一个采样点开始按照几何夹角和限定的角度误差逐点判断是否可以压缩，分段模拟信号波形，然后采用传统的基于离散余弦变换算法，选取合适的阈值再次进行压缩。实验结果表明，与传统的声音压缩算法相比，提出的算法在压缩效果上有较明显的改善。

关键词: 声音压缩, 角度误差, 离散余弦变换, 信噪比, 压缩率, 主观感受

Abstract: Sound compression and transmission is very important part in abnormal sound detection system. However, the existing sound signal compression methods cannot meet the realtime requirements of the system. For this situation, the paper proposed a sound signal compression algorithm adopted piecewise fitting of limited angle error and discrete cosine transform. The algorithm first set a reasonable angle error, according to waveform characteristics, from the first sampling pointbypoint to determine whether it can be compressed according to the geometric angle, then piecewise analog sound signal waveform, after that using the traditional algorithm based on discrete cosine transform, select the appropriate threshold to compress again. Simulation results show that, the proposed algorithm has better performance compared with the traditional compression algorithm.

Key words: sound compression, angle error, discrete cosine transform, SNR, compression ratio, subjective feelings

中图分类号:

TP391

辛欣1,3，陈曙东2，仝明磊4，胡文皓1,3，刘陈伟1,3，葛浩栋3. 一种改进的基于离散余弦变换的声音压缩算法[J]. 计算机与现代化, doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2016.10.001.

XIN Xin1,3, CHEN Shudong2, TONG Minglei4, HU Wenhao1,3, LIU Chenwei1,3, GE Haodong3. An Improved Sound Signal Compression Algorithm Based on Discrete Cosine Transform[J]. Computer and Modernization, doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2016.10.001.

参考文献

［1］杨毅明，陈东华. 一种实时说话人身份识别系统的设计［J］. 华侨大学学报（自然科学版）， 2009,30（5）：517-519.
［2］武朋辉，杨百龙，时磊. 基于离散余弦变换的语音压缩采样和编码方法［J］. 应用声学， 2015,34（1）：17-23.
［3］杨震，毕厚杰. 声音信号的数字压缩技术与标准［J］. 上海交通大学学报， 1998,32（4）：114-120.
［4］Wu Y， Agrawal D， Abbadi A. A comparison of DFT and DWT based similarity search in timeseries databases［C］// Proceedings of the 9th Int’l Conference on Information and Knowledge Management. 2000:488-495.
［5］Sinha D, Johnston J D. Audio compression at low bitrates using a signal adaptive switched filterbank［C］// Proceedings of IEEE ICASSP. 1996:1053-1056.
［6］Chan K P, Fu A W. Efficient time series matching by wavelets［C］// Proceedings of the 15th International Conference on Data Engineering. 1999:126-133.
［7］Atal B S, Hanauer L S. Speech analysis and synthesis by linear prediction of the speech wave［J］. Journal of the Acoustical Society of America， 1971,50(50):637-655，.
［8］Soroush E, Wu Kui, Pei Jian. Fast and qualityguaranteed data streaming in resourceconstrained sensor networks［C］// Proceedings of the 9th ACM International Symposium on Mobile Ad Hoc Networking and Computing. ACM, 2008:391-400.
［9］王培茂. 地震勘探数据压缩相关技术研究与应用［D］. 长春：吉林大学, 2004.
［10］符晓娟，杨万全. 利用离散余弦变换的语音信号压缩方案［J］. 信息技术， 2006(11)：74-76.
［11］陈家焱，陈冬娇，张达响. 基于MATLAB的声音信号采集与分析处理［J］. 计算机与现代化, 2005(6):9192,96.
［12］苟平. 基于语音信号DCT系数的小波变换编码研究［D］. 成都:四川大学, 2004.
［13］刘菁华. 一种改进的语音识别抗噪算法［J］. 华侨大学学报（自然科学版）, 2009,30（1）:117-118.

[1]	任秋霖, 任德均, 李鑫, 闫宗一, 曹林杰, 唐洪. 基于卷积自编码器的医用玻璃瓶口缺陷检测方法[J]. 计算机与现代化, 2022, 0(08): 114-120.
[2]	殷学杰，马玉梅，潘振宽. 基于饱和系统随机共振的图像去噪算法[J]. 计算机与现代化, 2019, 0(12): 44-.
[3]	梁永侦1，潘斌2，郭小明2，梁媛2. 基于LAB颜色空间的图像阴影检测与去除方法[J]. 计算机与现代化, 2019, 0(10): 88-.
[4]	陈郡，方勇. 基于AF中继的物理层网络编码信道容量分析[J]. 计算机与现代化, 2017, 0(2): 109-112.
[5]	杨树国1，张波1，熊鹏程2，薛明宇3. DCT域内视频分形脆弱水印算法[J]. 计算机与现代化, 2017, 0(12): 33-38.
[6]	勾荣. RiemannLiouville分数阶积分的图像去噪算法[J]. 计算机与现代化, 2016, 0(5): 13-17.
[7]	王利. 基于MP算法的脑电信号去噪[J]. 计算机与现代化, 2014, 0(4): 102-104.
[8]	张弛1,李翔2,姚磊3. 一种改进的小波阈值函数去噪方法[J]. 计算机与现代化, 2014, 0(3): 219-222.
[9]	窦永梅. 基于DWT与DCT的灰度水印图像嵌入算法[J]. 计算机与现代化, 2014, 0(2): 197-200.
[10]	阳婷1,2，官洪运1,2，章文康1,2，樊小晴1,2. 基于小波变换的图像压缩算法的改进[J]. 计算机与现代化, 2014, 0(10): 123-126.
[11]	王闻博,穆向阳,汤楠. #br# 低照度图像增强算法[J]. 计算机与现代化, 2014, 0(1): 27-31.
[12]	施健峰;翁志黔;杨军;袁博. 基于H 8滤波的低信噪比制导律研究[J]. 计算机与现代化, 2013, 1(6): 34-37.
[13]	林景亮;李祖裕. 基于快速二维离散余弦变换算法的人脸特征提取[J]. 计算机与现代化, 2013, 1(5): 70-72.
[14]	秦仁武;陈一心;王高才;易向阳. 基于网络演算的无线传感器网络能效[J]. 计算机与现代化, 2013, 218(10): 208-211,.
[15]	赖力;丁劲松. 一种基于离散余弦变换的数字水印算法[J]. 计算机与现代化, 2012, 1(6): 172-175.

一种改进的基于离散余弦变换的声音压缩算法

An Improved Sound Signal Compression Algorithm Based on Discrete Cosine Transform

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价