Adaptive Polyphase Subband Decomposition Structures for Image Compression を引用している音声関連の文献を漁る。もしくは適応的リフティング、整数ウェーブレット変換の音声圧縮への適用を探る。
- Lossless Sound Compression using the Discrete Wavelet Transform 離散ウェーブレット変換を使って圧縮を試みる。算術符号を使用。Shortenよりも高い圧縮率。しかし当然遅い。
- 試してみたという感じの文体だが、ウェーブレットでロスレス圧縮するときの示唆にはなっている。
- まとめにおいて Ultimately, our experiences suggest that wavelets may not be the right paradigm for lossless sound compression. と言った。LPCの方が少ないパラメータで信号を表現できているとも指摘している。
- SZIP というRice符号の変種を比較対象としていた。強いかも。よく見るべし。下記所感に詳しく。
- IMPROVED INTEGER TRANSFORMS FOR LOSSLESS AUDIO CODING 整数DCTベースの手法。LTACでダメだったということがわかっている。
- A review of lossless audio compression standards and algorithms ロスレス音声符号化のまとめ2017年度版。
- IEEE 1857.2が整数ウェーブレット変換したのをLPC予測にかけている。つまり変換域適応している。
- なるほど正しい流れっぽいな。IEEE 1857.2にもっと探り入れるか。
- Investigation of Lossless Audio Compression using IEEE 1857.2 Advanced Audio Coding 固定係数Liftingの後にLPCが刺さっている。
- 固定係数なのがうーんという感じ。
- 符号は算術符号。これもうーん。
- 論文での比較によると圧縮率はMonkey's Audioより高いけど圧縮速度は遅い。
EZW（符号化手法）について
- Embedded Image Coding Using Zerotrees of Wavelet Coefficients
- Embeded zerotree wavelet の略らしい
- Image coding using wavelet transform
- ドベシィ含む。EZWのさらに原点たる文献。Embeded zero tree(EZT)を提案。Adaptive Polyphase Subband Decomposition Structures for Image Compression はEZTを使用。
- 内容は基礎的なので腰を入れて読むのが良いかも？
所感
- 適応リフティング（適応フィルタ）試してみるか。そんなんで良くなるとはどうも思えないが見てみよう。間引き（受容野拡大）で何か魔法が起こるかもしれない。間引いてLPCは常套手段だったりしない？（フィルタバンクの適応みたいな話になりそう）
- 間引きLPC（適応的フィルタバンク）が次世代標準だったりしないかとちょっと思う。
- というか、フィルタバンクの適応やってるんだよな今の研究。
- Adaptive filtering using filter banks 完全再構成に突っ込みすぎてて難解かも
- なんかタンペレ大でロスレス音声の研究をやってた残骸があるな。
- SZIP 気になる。ライス符号ベースというのがいい印象だし、再帰的Golomb-Riceを見切ってもよさそう。 - 奥村先生 によるとBurrows-Wheeler 変換（ブロック整列法）を使った手法のようだ。つまりブロック整列+Rice符号か。