Att designa, implementera och testa ett förlustfritt komprimering/dekompressionsverktyg för digitalt ljud. Denna teknik används för att minska den digitala data som måste överföras över kommunikationskanalen. Genomförandet kan göras på FPGA- eller DSP-styrelserna. I det bifogade dokumentet föreslås en lösning för att koda digital ljudsignal på ett sådant sätt att data inte går förlorad under komprimering. Algoritmen använder förutsägelsetekniker för att underlätta kompression. En rapport som innehåller i) En beskrivning av genomförandet. ii) Kommentarer till programförteckningar. iii) De provningsförfaranden som har antagits (med resultat) för att säkerställa att de fungerar korrekt. iv) Resultat som sammanfattar algoritmens prestanda. v) Kommentarer om effektiviteten i ditt genomförande; vi) Kommentarer om de tekniker som används och de resultat som erhållits. Eventuella förbättringar av ditt system bör också diskuteras. En demonstration i labbet tillsammans med en kort diskussion förväntas. Endast en rapport krävs per grupp (av två studenter), med namnen på båda studenterna inkluderade. Arbetet förväntas fördelas lika mellan båda medlemmarna i gruppen. Abstract-This paper föreslår en kaskad RLS-LMS prediktor för förlustfri ljudkodning. I denna föreslagna prediktor, en hög-order LMS prediktor används för att modellera de rikliga tonala och harmoniska komponenter i ljudsignalen för optimal förutsägelse vinst prestanda. För att lösa det långsamma konvergensproblemet för LMS algoritm med färgade ingångar, en låg-order RLS prediktor är kaskad innan LMS prediktor att ta bort spektral lutning av ljudsignalen. Denna kaskad RLS-LMS-struktur minskar effektivt det långsamma konvergensproblemet för LMS-algoritmen och ger överlägsen förutsägelsevinstprestanda jämfört med den konventionella LMS-prediktorn, vilket resulterar i en bättre total kompressionsprestanda.
För att lösa det långsamma konvergensproblemet för LMS-algoritmen, är en låg-order RLS prediktor kaskad innan LMS prediktor i REF.
Lossless compression of digital audio using cascaded RLS-LMS prediction
{'venue': 'IEEE Trans. Speech and Audio Processing', 'journal': 'IEEE Trans. Speech and Audio Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}