Евразийский сервер публикаций

Евразийский патент № 035903

   Библиографические данные
(11)035903    (13) B1
(21)201891568

 A ]   B ]   C ]   [ D ]   E ]   F ]   G ]   H ] 

Текущий раздел: G     


Документ опубликован 2020.08.28
Текущий бюллетень: 2020-08  
Все публикации: 035903  
Реестр евразийского патента: 035903  

(22)2016.07.15
(51) G10L 19/04 (2013.01)
G10L 19/00 (2013.01)
H03M 7/30(2006.01)
(43)A1 2019.01.31 Бюллетень № 01  тит.лист, описание 
(45)B1 2020.08.28 Бюллетень № 08  тит.лист, описание 
(31)15003698.6
(32)2016.01.03
(33)EP
(86)EP2016/066981
(87)2017/118495 2017.07.13
(71)АУРО ТЕКНОЛОДЖИЗ НВ (BE)
(72)Фаннес Герт, Ван Дале Берт (BE)
(73)АУРО ТЕКНОЛОДЖИЗ НВ (BE)
(74)Медведев В.Н. (RU)
(54)КОДЕР СИГНАЛА, ДЕКОДЕР И СПОСОБЫ ИХ РАБОТЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРОГНОСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ
   Формула 
(57) 1. Кодер сигнала, выполненный на базе микропроцессорного устройства, содержащий вход для приема сигнала, содержащего кадры, причем каждый кадр содержит последовательные выборки, и выход для предоставления кодированного сигнала, причем кодер сигнала дополнительно содержит
сегментатор, содержащий вход для приема сигнала и выполненный с возможностью сегментирования последовательных выборок кадра на сегменты, содержащие n последовательных выборок,
аппроксиматор, содержащий вход для приема сегментов от сегментатора и начальных значений и выход для предоставления кодированного сигнала, содержащего для каждого сегмента набор параметров прогностической модели, на выход кодера,
причем аппроксиматор выполнен с возможностью прогнозирования выборок первого сегмента начиная с первой начальной выборки, имеющей первое начальное значение, определения первого набора параметров прогностической модели путем аппроксимации n последовательных выборок первого сегмента с использованием первой прогностической модели, затем прогнозирования выборок второго сегмента, следующего за первым сегментом, начиная со второй начальной выборки, имеющей второе начальное значение, и определения второго набора параметров прогностической модели путем прогнозирования n последовательных выборок второго сегмента с использованием второй прогностической модели,
при этом второе начальное значение равно спрогнозированному значению последней выборки n первого сегмента.
2. Кодер сигнала по п.1, отличающийся тем, что дополнительно содержит кластеризатор параметров прогностической модели, выполненный с возможностью кластеризации параметров прогностической модели на кластеры параметров прогностической модели вокруг центров кластеризации параметров прогностической модели, причем параметры прогностической модели, подлежащие предоставлению на выход кодера сигнала для каждого сегмента, являются центрами кластеризации параметров прогностической модели, к которым параметр прогностической модели был кластеризован, соответствующими этому сегменту.
3. Кодер сигнала по п.1, отличающийся тем, что содержит аппроксиматор ошибки прогнозирования, выполненный с возможностью определения ошибки прогнозирования для каждой выборки, подлежащей коррекции, причем ошибка прогнозирования является разностью между выборочным значением выборки и спрогнозированным выборочным значением упомянутой выборки и аппроксиматор ошибки прогнозирования дополнительно содержит выход для предоставления ошибки прогнозирования для каждой выборки, подлежащей коррекции, на выход кодера сигнала.
4. Кодер сигнала по п.3, отличающийся тем, что содержит кластеризатор ошибки, выполненный с возможностью кластеризации ошибок прогнозирования, определенных аппроксиматором ошибки прогнозирования, на кластеры ошибок прогнозирования вокруг центров кластеризации ошибки, и при этом ошибка прогнозирования, подлежащая предоставлению на выход кодера сигнала для каждой выборки, подлежащей коррекции, является центром кластеризации ошибки, соответствующим ошибке прогнозирования для каждой выборки, подлежащей коррекции.
5. Кодер сигнала по п.4, отличающийся тем, что содержит кластеризатор ошибки, выполненный с возможностью кластеризации ошибок прогнозирования, определенных аппроксиматором ошибки прогнозирования, на кластеры ошибок прогнозирования вокруг центров кластеризации ошибки, причем ошибка прогнозирования, подлежащая предоставлению на выход кодера сигнала для каждой выборки, подлежащей коррекции, является индексом центра кластеризации ошибки прогнозирования, соответствующим ошибке прогнозирования для каждой выборки, подлежащей коррекции.
6. Кодер сигнала по п.4, отличающийся тем, что является многоканальным кодером сигнала, причем кластеризатор ошибки выполнен с возможностью кластеризации ошибки прогнозирования из множественных каналов в единый набор центров кластеризации ошибки.
7. Декодер сигнала, выполненный на базе микропроцессорного устройства, содержащий вход для приема кодированного сигнала, содержащего начальные значения и наборы параметров прогностической модели, представляющих сегменты сигнала, выход для предоставления декодированного сигнала, причем декодер сигнала дополнительно содержит
реконструктор, содержащий вход для приема начальных значений и параметров прогностической модели от входа декодера и выход реконструктора для предоставления реконструированных сегментов, содержащих реконструированные выборки, причем каждая реконструированная выборка имеет реконструированное выборочное значение,
причем реконструктор выполнен с возможностью реконструкции первого сегмента путем вычисления реконструированного выборочного значения (recon (1)...recon(n)) каждой реконструированной выборки первого сегмента с использованием первого начального значения и первого набора параметров прогностической модели и реконструкции второго сегмента, следующего за первым сегментом, путем вычисления реконструированного выборочного значения (recon(n+1)...recon(n+n)) каждой реконструированной выборки второго сегмента с использованием второго начального значения и второго набора параметров прогностической модели,
секвенсор, имеющий вход секвенсора для приема первого сегмента и второго сегмента от реконструктора, причем секвенсор выполнен с возможностью построения декодированного сигнала путем присоединения реконструированных выборок второго реконструированного сегмента к реконструированным выборкам первого реконструированного сегмента и предоставления результирующего декодированного сигнала на выход декодера сигнала,
при этом второе начальное значение равно последнему реконструированному выборочному значению первого сегмента.
8. Декодер сигнала по п.7, содержащий компенсатор ошибки прогнозирования, выполненный с возможностью для каждой реконструированной выборки, подлежащей коррекции, добавления соответствующей ошибки прогнозирования к реконструированному выборочному значению реконструированной выборки.
9. Декодер сигнала по п.8, в котором ошибки прогнозирования, подлежащие добавлению, являются центрами кластеризации ошибки.
10. Декодер сигнала по п.7, в котором компенсатор ошибки прогнозирования выполнен с возможностью для каждой реконструированной выборки, подлежащей коррекции, приема соответствующего индекса набора центров кластеризации ошибки прогнозирования от входа декодера сигнала, и компенсатор ошибки прогнозирования дополнительно выполнен с возможностью выбора центра кластеризации ошибки прогнозирования, подлежащей добавлению к реконструированному выборочному значению реконструированной выборки, подлежащей коррекции, из набора центров кластеризации ошибки прогнозирования, указанных принятым соответствующим индексом.
11. Декодер сигнала по п.7, отличающийся тем, что является многоканальным декодером сигнала, причем компенсатор ошибки прогнозирования выполнен с возможностью использования одного набора центров кластеризации ошибки прогнозирования для множественных каналов.
12. Устройство записи, содержащее кодер по п.1.
13. Устройство воспроизведения, содержащее декодер по п.7.
14. Способ кодирования сигнала, содержащего кадры, с использованием кодера сигнала по п.1, причем каждый кадр содержит последовательные выборки в кодированный сигнал, причем способ содержит этапы, на которых
сегментируют последовательные выборки кадра на сегменты, содержащие n последовательных выборок,
прогнозируют выборки первого сегмента, принятые от сегментатора, начиная с первой начальной выборки, имеющей первое начальное значение, и определяют первый набор параметров прогностической модели путем прогнозирования n последовательных выборок первого сегмента с использованием первой прогностической модели, затем прогнозируют принятые от сегментатора выборки второго сегмента, следующего за первым сегментом, начиная со второй начальной выборки, имеющей второе начальное значение, и определяют второй набор параметров прогностической модели путем прогнозирования n последовательных выборок второго сегмента с использованием второй прогностической модели,
выводят кодированный сигнал, содержащий начальные значения и параметры прогностической модели, на выход кодера,
при этом второе начальное значение равно спрогнозированному значению последней выборки первого сегмента.
15. Способ кодирования по п.14, дополнительно содержащий этап, на котором
кластеризуют параметры прогностической модели на кластеры параметров прогностической модели вокруг центров кластеризации параметров прогностической модели, причем параметры прогностической модели, подлежащие включению в кодированный сигнал для каждого сегмента, являются центрами кластеризации параметров прогностической модели, к которым параметр прогностической модели был кластеризован, соответствующими этому сегменту.
16. Способ кодирования по п.14, отличающийся тем, что дополнительно содержит этапы, на которых определяют ошибку прогнозирования для каждой выборки, подлежащей коррекции, причем ошибка прогнозирования является разностью между выборочным значением выборки и спрогнозированным выборочным значением упомянутой выборки, и предоставляют ошибку прогнозирования для каждой выборки, подлежащей коррекции, для включения в кодированный сигнал.
17. Способ кодирования по п.16, отличающийся тем, что дополнительно содержит этапы, на которых кластеризуют ошибки прогнозирования на кластеры ошибок прогнозирования вокруг центров кластеризации ошибки и предоставляют для каждой выборки, подлежащей коррекции, центр кластеризации ошибки прогнозирования, соответствующий ошибке прогнозирования для каждой выборки, подлежащей коррекции, для включения в кодированный сигнал.
18. Компьютерно-считываемый носитель данных, содержащий машиночитаемые инструкции, исполняемые микропроцессорным устройством кодера по п.1, для осуществления способа по п.14.
19. Способ декодирования сигнала, содержащего кадры, с использованием декодера по п.7 для декодирования кодированного сигнала, содержащего начальные значения и наборы параметров прогностической модели, представляющих сегменты кодированного сигнала, причем способ декодирования содержит этапы, на которых
реконструируют первый сегмент путем вычисления реконструированного выборочного значения (recon (1)...recon (n)) каждой реконструированной выборки первого сегмента с использованием первого начального значения и первого набора параметров прогностической модели и реконструируют второй сегмент, следующий за первым сегментом, путем вычисления реконструированного выборочного значения (recon (n+1) ...recon (n+n) ) каждой реконструированной выборки второго сегмента с использованием второго начального значения и второго набора параметров прогностической модели, и
строят декодированный сигнал путем присоединения реконструированных выборок второго реконструированного сегмента к реконструированным выборкам первого реконструированного сегмента,
при этом второе начальное значение равно последнему реконструированному выборочному значению первого сегмента.
20. Способ декодирования по п.19, дополнительно содержащий этап, на котором для каждой реконструированной выборки добавляют соответствующую ошибку прогнозирования к реконструированному выборочному значению реконструированной выборки.
Zoom in