Audio Coding Based on Integer Transforms

Die Audiocodierung hat sich in den letzten Jahren zu einem sehr populären Forschungs- und Anwendungsgebiet entwickelt. Insbesondere gehörangepasste Verfahren zur Audiocodierung, wie etwa MPEG-1 Layer-3 (MP3) oder MPEG-2 Advanced Audio Coding (AAC), werden häufig zur effizienten Speicherung und Übertragung von Audiosignalen verwendet. Für professionelle Anwendungen, wie etwa die Archivierung und Übertragung im Studiobereich, ist hingegen eher eine verlustlose Audiocodierung angebracht. Die bisherigen Ansätze für gehörangepasste und verlustlose Audiocodierung sind technisch völlig verschieden. Moderne gehörangepasste Audiocoder basieren meist auf Filterbänken, wie etwa der überlappenden orthogonalen Transformation "Modifizierte Diskrete Cosinus-Transformation" (MDCT). Verlustlose Audiocoder hingegen verwenden meist prädiktive Codierung zur Redundanzreduktion. Nur wenige Ansätze zur transformationsbasierten verlustlosen Audiocodierung wurden bisher versucht. Diese Arbeit präsentiert einen neuen Ansatz hierzu, der das Lifting-Schema auf die in der gehörangepassten Audiocodierung verwendeten überlappenden Transformationen anwendet. Dies ermöglicht eine invertierbare Integer-Approximation der ursprünglichen Transformation, z.B. die IntMDCT als Integer-Approximation der MDCT. Die selbe Technik kann auch für Filterbänke mit niedriger Systemverzögerung angewandt werden. Weiterhin ermöglichen ein neuer, mehrdimensionaler Lifting-Ansatz und eine Technik zur Spektralformung von Quantisierungsfehlern eine Verbesserung der Approximation der ursprünglichen Transformation. Basierend auf diesen neuen Integer-Transformationen werden in dieser Arbeit neue Verfahren zur Audiocodierung vorgestellt. Die Verfahren umfassen verlustlose Audiocodierung, eine skalierbare verlustlose Erweiterung eines gehörangepassten Audiocoders und einen integrierten Ansatz zur fein skalierbaren gehörangepassten und verlustlosen Audiocodierung. Schließlich wird mit Hilfe der Integer-Transformationen ein neuer Ansatz zur unhörbaren Einbettung von Daten mit hohen Datenraten in unkomprimierte Audiosignale vorgestellt.In recent years audio coding has become a very popular field for research and applications. Especially perceptual audio coding schemes, such as MPEG-1 Layer-3 (MP3) and MPEG-2 Advanced Audio Coding (AAC), are widely used for efficient storage and transmission of music signals. Nevertheless, for professional applications, such as archiving and transmission in studio environments, lossless audio coding schemes are considered more appropriate. Traditionally, the technical approaches used in perceptual and lossless audio coding have been separate worlds. In perceptual audio coding, the use of filter banks, such as the lapped orthogonal transform "Modified Discrete Cosine Transform" (MDCT), has been the approach of choice being used by many state of the art coding schemes. On the other hand, lossless audio coding schemes mostly employ predictive coding of waveforms to remove redundancy. Only few attempts have been made so far to use transform coding for the purpose of lossless audio coding. This work presents a new approach of applying the lifting scheme to lapped transforms used in perceptual audio coding. This allows for an invertible integer-to-integer approximation of the original transform, e.g. the IntMDCT as an integer approximation of the MDCT. The same technique can also be applied to low-delay filter banks. A generalized, multi-dimensional lifting approach and a noise-shaping technique are introduced, allowing to further optimize the accuracy of the approximation to the original transform. Based on these new integer transforms, this work presents new audio coding schemes and applications. The audio coding applications cover lossless audio coding, scalable lossless enhancement of a perceptual audio coder and fine-grain scalable perceptual and lossless audio coding. Finally an approach to data hiding with high data rates in uncompressed audio signals based on integer transforms is described

Audio Coding Based on Integer Transforms

Die Audiocodierung hat sich in den letzten Jahren zu einem sehr populären Forschungs- und Anwendungsgebiet entwickelt. Insbesondere gehörangepasste Verfahren zur Audiocodierung, wie etwa MPEG-1 Layer-3 (MP3) oder MPEG-2 Advanced Audio Coding (AAC), werden häufig zur effizienten Speicherung und Übertragung von Audiosignalen verwendet. Für professionelle Anwendungen, wie etwa die Archivierung und Übertragung im Studiobereich, ist hingegen eher eine verlustlose Audiocodierung angebracht. Die bisherigen Ansätze für gehörangepasste und verlustlose Audiocodierung sind technisch völlig verschieden. Moderne gehörangepasste Audiocoder basieren meist auf Filterbänken, wie etwa der überlappenden orthogonalen Transformation "Modifizierte Diskrete Cosinus-Transformation" (MDCT). Verlustlose Audiocoder hingegen verwenden meist prädiktive Codierung zur Redundanzreduktion. Nur wenige Ansätze zur transformationsbasierten verlustlosen Audiocodierung wurden bisher versucht. Diese Arbeit präsentiert einen neuen Ansatz hierzu, der das Lifting-Schema auf die in der gehörangepassten Audiocodierung verwendeten überlappenden Transformationen anwendet. Dies ermöglicht eine invertierbare Integer-Approximation der ursprünglichen Transformation, z.B. die IntMDCT als Integer-Approximation der MDCT. Die selbe Technik kann auch für Filterbänke mit niedriger Systemverzögerung angewandt werden. Weiterhin ermöglichen ein neuer, mehrdimensionaler Lifting-Ansatz und eine Technik zur Spektralformung von Quantisierungsfehlern eine Verbesserung der Approximation der ursprünglichen Transformation. Basierend auf diesen neuen Integer-Transformationen werden in dieser Arbeit neue Verfahren zur Audiocodierung vorgestellt. Die Verfahren umfassen verlustlose Audiocodierung, eine skalierbare verlustlose Erweiterung eines gehörangepassten Audiocoders und einen integrierten Ansatz zur fein skalierbaren gehörangepassten und verlustlosen Audiocodierung. Schließlich wird mit Hilfe der Integer-Transformationen ein neuer Ansatz zur unhörbaren Einbettung von Daten mit hohen Datenraten in unkomprimierte Audiosignale vorgestellt.In recent years audio coding has become a very popular field for research and applications. Especially perceptual audio coding schemes, such as MPEG-1 Layer-3 (MP3) and MPEG-2 Advanced Audio Coding (AAC), are widely used for efficient storage and transmission of music signals. Nevertheless, for professional applications, such as archiving and transmission in studio environments, lossless audio coding schemes are considered more appropriate. Traditionally, the technical approaches used in perceptual and lossless audio coding have been separate worlds. In perceptual audio coding, the use of filter banks, such as the lapped orthogonal transform "Modified Discrete Cosine Transform" (MDCT), has been the approach of choice being used by many state of the art coding schemes. On the other hand, lossless audio coding schemes mostly employ predictive coding of waveforms to remove redundancy. Only few attempts have been made so far to use transform coding for the purpose of lossless audio coding. This work presents a new approach of applying the lifting scheme to lapped transforms used in perceptual audio coding. This allows for an invertible integer-to-integer approximation of the original transform, e.g. the IntMDCT as an integer approximation of the MDCT. The same technique can also be applied to low-delay filter banks. A generalized, multi-dimensional lifting approach and a noise-shaping technique are introduced, allowing to further optimize the accuracy of the approximation to the original transform. Based on these new integer transforms, this work presents new audio coding schemes and applications. The audio coding applications cover lossless audio coding, scalable lossless enhancement of a perceptual audio coder and fine-grain scalable perceptual and lossless audio coding. Finally an approach to data hiding with high data rates in uncompressed audio signals based on integer transforms is described

Scalable Speech Coding for IP Networks

The emergence of Voice over Internet Protocol (VoIP) has posed new challenges to the development of speech codecs. The key issue of transporting real-time voice packet over IP networks is the lack of guarantee for reasonable speech quality due to packet delay or loss. Most of the widely used narrowband codecs depend on the Code Excited Linear Prediction (CELP) coding technique. The CELP technique utilizes the long-term prediction across the frame boundaries and therefore causes error propagation in the case of packet loss and need to transmit redundant information in order to mitigate the problem. The internet Low Bit-rate Codec (iLBC) employs the frame-independent coding and therefore inherently possesses high robustness to packet loss. However, the original iLBC lacks in some of the key features of speech codecs for IP networks: Rate flexibility, Scalability, and Wideband support. This dissertation presents novel scalable narrowband and wideband speech codecs for IP networks using the frame independent coding scheme based on the iLBC. The rate flexibility is added to the iLBC by employing the discrete cosine transform (DCT) and iii the scalable algebraic vector quantization (AVQ) and by allocating different number of bits to the AVQ. The bit-rate scalability is obtained by adding the enhancement layer to the core layer of the multi-rate iLBC. The enhancement layer encodes the weighted iLBC coding error in the modified DCT (MDCT) domain. The proposed wideband codec employs the bandwidth extension technique to extend the capabilities of existing narrowband codecs to provide wideband coding functionality. The wavelet transform is also used to further enhance the performance of the proposed codec. The performance evaluation results show that the proposed codec provides high robustness to packet loss and achieves equivalent or higher speech quality than state-of-the-art codecs under the clean channel condition

Wavelet Filter Banks in Perceptual Audio Coding

This thesis studies the application of the wavelet filter bank (WFB) in perceptual audio coding by providing brief overviews of perceptual coding, psychoacoustics, wavelet theory, and existing wavelet coding algorithms. Furthermore, it describes the poor frequency localization property of the WFB and explores one filter design method, in particular, for improving channel separation between the wavelet bands. A wavelet audio coder has also been developed by the author to test the new filters. Preliminary tests indicate that the new filters provide some improvement over other wavelet filters when coding audio signals that are stationary-like and contain only a few harmonic components, and similar results for other types of audio signals that contain many spectral and temporal components. It has been found that the WFB provides a flexible decomposition scheme through the choice of the tree structure and basis filter, but at the cost of poor localization properties. This flexibility can be a benefit in the context of audio coding but the poor localization properties represent a drawback. Determining ways to fully utilize this flexibility, while minimizing the effects of poor time-frequency localization, is an area that is still very much open for research