語音處理：霍夫曼編碼算法原理分析

• • 前言
  • 霍夫曼編碼解密
  • 擴展資料

前言

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• 分類：無損編碼中常見的為熵編碼，主要分為霍夫曼編碼和算術編碼。霍夫曼編碼是無損編解碼中的經(jīng)典壓縮算法。
• 效果：如果沒有壓縮算法，一張未經(jīng)壓縮的2M圖片，同樣內(nèi)存可以放下70萬字的鴻篇巨著紅樓夢。
• 特點：霍夫曼編碼雖無法達到算術編碼逼近信息熵極限的壓縮效率，但由于算法簡單、實現(xiàn)優(yōu)美且可以避免大量算術編碼的專利封鎖，應用十分廣泛，如mp3、aac、jpeg等均采用了此算法。

霍夫曼編碼解密

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本文結合文章《JPEG算法解密（四）：霍夫曼編碼》進行分析解讀，有興趣的讀者可相互參照，增進理解。

jinchao霍夫曼思路分析：

效果：將64個byte數(shù)據(jù)，無損壓縮成10byte，壓縮率達84%

• 霍夫曼核心：RLE編碼 + BIT編碼
• 數(shù)據(jù)分組
  • 原則：0最高頻，優(yōu)先分組
  • 若無零，則非零組成一組
  • 若有零，則連續(xù)零+非零形成一組
  • 若組內(nèi)0個數(shù)超過16，則拆分
  • 最后形成單組：0, 0, 0, ..., val
• RLE編碼過程
  • 一個組形成一對(zero_count, val)
    • zero_count表示0的個數(shù)
    • val表示結尾的數(shù)值
    • 若為最后一個組且全零，則單獨編EOB
  • 根據(jù)值范圍，設計碼本
    • 結構體：val, size, bit
  • 對val編碼，得到size和bit
  • (zero_count, val)組成新數(shù)據(jù)(zero_count, size, bit)
  • 將zero_count和size合并成一個 byte，高四位給zc，低四位給size
  • 得到(new_val, bit)，前者為直流數(shù)據(jù)，后者為交流數(shù)據(jù)
• BIT編碼過程
  • 對new_val進行霍夫曼編碼
  • 數(shù)組第一個是DCT變換后的直流部分，表征總體能量，用第一個霍夫曼碼本表示
  • 之后的分組數(shù)據(jù)為交流部分，用第二個霍夫曼碼本表示
  • 查表得到霍夫曼編碼結果，最后將其組合

個人理解：

• 疑惑點
  • 第1、2個霍夫曼碼本咋來的？
  • 編碼后的01數(shù)據(jù)如何解碼呢？
• 壓縮效果對比：
  • 壓縮前，64個數(shù)據(jù)，需64個字節(jié)
  • 壓縮后，只需10個字節(jié)

擴展資料

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恒澤aac/mp3中的霍夫曼編碼，https://www.cnblogs.com/gaozehua/archive/2012/05/08/2489483.html

jpeg圖像壓縮原理，DCT變換，https://www.cnblogs.com/Arvin-JIN/p/9133745.html

霍夫曼編碼清晰易懂， https://thecodeway.com/blog/?p=522

DCT變換中DC系數(shù)和AC系數(shù)，https://blog.csdn.net/qingkongyeyue/article/details/58130001

總結

以上是生活随笔為你收集整理的语音处理：霍夫曼编码算法原理分析的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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