语音信号矢量量化设计及实现算法的matlab仿真.doc

图像处理中不同矢量量化方法的比较，含有详细程序和结果分析

安全技术-网络信息-小波图像分类矢量量化与网络编码量化的研究.pdf

为了解决语音参数编码算法中多级矢量量化中码本尺寸过大，存储量过大，导致搜索复杂度大的问题，提出了多级矢量量化中的码本共享的迭代算法。该算法基于多级矢量量化中各级待量化码矢之间的相似性，采用模拟退火算法，通过迭代得出共享变换系数。在1.2kb/s的正弦激励线性预测声码器中，采用该算法对线谱对参数进行多级矢量量化。测试结果表明：在共享级别选择恰当时，可降低存储量20%，同时重建语音谱失真损失约为0.02dB，可见该算法可以有效降低码本容量，同时对语音质量影响极小。

矢量量化技术与应用 孙圣和等著 矢量量化技术与应用 孙圣和等著

在MATLAB环境下实现基于矢量量化的说话人识别系统。在实时录音的情况下，利用该说话人识别系统，对不同的人的1s～7s的语音进行辨识。实现与文本无关的自动说话人确认的实时识别。 使用说明： 1 训练打开Matlab 使Current Directory为VQ所在的文件夹(比如：E:\vq) 在Command windows中输入

矢量量化的初始码书设计是很重要的，影响或决定着其后码书形成算法的迭代次数和最终的码书质量。针对原有的初始码书算法在性能上随机性强与信源匹配程度不高的问题，提出一种对于训练矢量实施基于分量的和值排序，然后做分离平均的初始码书形成算法。算法使用了矢量的特征量，脱离了对于图像结构因数的依赖，能产生鲁棒性较好的初始码书。实验证明了该方法的有效性，与LBG算法结合可进一步提高码书质量。

Linde、Buzo 和 Gray (LBG) 提出了一种基于训练序列的 VQ 设计算法。 训练序列的使用绕过了多维集成的需要。 LBG 算法属于迭代类型，在每次迭代中需要处理大量向量，通常称为训练集。 通常，从一组待编码的典型信号中采样的向量共同构成一个训练集 T={x1,x 2,?.x M} ，其中 xi 表示采样的训练向量，M 表示训练集的大小大于码本大小 N。

k-means 聚类用于图像压缩。 在这个 matlab 程序中，特征向量只是图像中 NXN 非重叠像素块。 与标量量化器一样，矢量量化器具有称为码向量的量化级别，而 K 个此类码向量的集合称为大小为 K 的码本。 K-means 聚类是一个迭代过程，其中通过计算属于各个聚类的输入向量的质心，在每个阶段对代码向量进行细化。

矢量量化变分自编码器 这是矢量量化变分自动编码器（ ）的PyTorch实现。 您可以找到作者的带有。 安装依赖项 要安装依赖项，请使用Python 3创建一个conda或虚拟环境，然后运行pip install -r requirements.txt 。 运行VQ VAE 要运行VQ-VAE，只需运行python3 main.py 如果要保存模型，请确保包括-save标志。 您也可以在命令行中添加参数。 默认值指定如下： parser . add_argument ( "--batch_size" , type = int , default = 32 ) parser . add_argument ( "--n_updates" , type = int , default = 5000 ) parser . add_argument ( "--n_hiddens" , type