Transform coding with backwards adaptive updates

The Karhunen–Loève transform (KLT) is optimal for trans- form coding of a Gaussian source. This is established for all scale-invariant quantizers, generalizing previous results. A backward adaptive technique for combating the data dependence of the KLT is proposed and analyzed. When the adapted transform converges to a KLT, the scheme is universal among transform coders. A variety of convergence results are proven

Adaptive Transform Coding Using LMS-like Principal Component Tracking

A new set of algorithms for transform adaptation in adaptive transform coding is presented. These algorithms are inspired by standard techniques in adaptive finite impulse response (FIR) Wiener filtering and demonstrate that similar algorithms with simple updates exist for tracking principal components (eigenvectors of a correlation matrix). For coding an {N}-dimensional source, the transform adaptation problem is posed as an unconstrained minimization over {K = N(N-1)/2} parameters, and this for two possible performance measures. Performing this minimization through a gradient descent gives an algorithm analogous to LMS\@. Step size bounds for stability similar in form to those for LMS are proven. Linear and fixed-step random search methods are also considered. The stochastic gradient descent algorithm is simulated for both time-invariant and slowly-varying sources. A ``backward-adaptive'' mode, where the adaptation is based on quantized data so that the decoder and encoder can maintain the same state without side information, is also considered

Nouvelles techniques de quantification vectorielle algébrique basées sur le codage de Voronoi : application au codage AMR-WB+

L'objet de cette thèse est l'étude de la quantification (vectorielle) par réseau de points et de son application au modèle de codage audio ACELP/TCX multi-mode. Le modèle ACELP/TCX constitue une solution possible au problème du codage audio universel---par codage universel, on entend la représentation unifiée de bonne qualité des signaux de parole et de musique à différents débits et fréquences d'échantillonnage. On considère ici comme applications la quantification des coefficients de prédiction linéaire et surtout le codage par transformée au sein du modèle TCX; l'application au codage TCX a un fort intérêt pratique, car le modèle TCX conditionne en grande partie le caractère universel du codage ACELP/TCX. La quantification par réseau de points est une technique de quantification par contrainte, exploitant la structure linéaire des réseaux réguliers. Elle a toujours été considérée, par rapport à la quantification vectorielle non structurée, comme une technique prometteuse du fait de sa complexité réduite (en stockage et quantité de calculs). On montre ici qu'elle possède d'autres avantages importants: elle rend possible la construction de codes efficaces en dimension relativement élevée et à débit arbitrairement élevé, adaptés au codage multi-débit (par transformée ou autre); en outre, elle permet de ramener la distorsion à la seule erreur granulaire au prix d'un codage à débit variable. Plusieurs techniques de quantification par réseau de points sont présentées dans cette thèse. Elles sont toutes élaborées à partir du codage de Voronoï. Le codage de Voronoï quasi-ellipsoïdal est adapté au codage d'une source gaussienne vectorielle dans le contexte du codage paramétrique de coefficients de prédiction linéaire à l'aide d'un modèle de mélange gaussien. La quantification vectorielle multi-débit par extension de Voronoï ou par codage de Voronoï à troncature adaptative est adaptée au codage audio par transformée multi-débit. L'application de la quantification vectorielle multi-débit au codage TCX est plus particulièrement étudiée. Une nouvelle technique de codage algébrique de la cible TCX est ainsi conçue à partir du principe d'allocation des bits par remplissage inverse des eaux