Publication

Error Resilient Speech Coding Using Sub-band Hilbert Envelopes

2009
Conference Papers

Résumé

Frequency Domain Linear Prediction (FDLP) represents a technique for auto-regressive modelling of Hilbert envelopes of a signal. In this paper, we propose a speech coding technique that uses FDLP in Quadrature Mirror Filter (QMF) sub-bands of short segments of the speech signal (25 ms). Line Spectral Frequency parameters related to au-toregressive models and the spectral components of the residual signals are transmitted. For simulating the effects of lossy transmission channels, bit-packets are dropped randomly. In the objective and subjective quality evaluations, the proposed FDLP speech codec is judged to be more resilient to bit-packet losses compared to the state-of-the-art Adaptive Multi-Rate Wide-Band (AMR-WB) codec at 12 kbps.

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/416b06de-f5e9-4be2-aebc-56b2f5db3ecc

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Concepts associés (32)

Speech coding

Speech coding is an application of data compression to digital audio signals containing speech. Speech coding uses speech-specific parameter estimation using audio signal processing techniques to model the speech signal, combined with generic data compression algorithms to represent the resulting modeled parameters in a compact bitstream. Common applications of speech coding are mobile telephony and voice over IP (VoIP).

Compression de données

La compression de données ou codage de source est l'opération informatique consistant à transformer une suite de bits A en une suite de bits B plus courte pouvant restituer les mêmes informations, ou des informations voisines, en utilisant un algorithme de décompression. C'est une opération de codage qui raccourcit la taille (de transmission, de stockage) des données au prix d'un travail de compression. Celle-ci est l'opération inverse de la décompression.

Lossy compression

In information technology, lossy compression or irreversible compression is the class of data compression methods that uses inexact approximations and partial data discarding to represent the content. These techniques are used to reduce data size for storing, handling, and transmitting content. The different versions of the photo of the cat on this page show how higher degrees of approximation create coarser images as more details are removed. This is opposed to lossless data compression (reversible data compression) which does not degrade the data.

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