[发明专利]基于高斯混合模型的分裂矢量量化编解码方法及其装置

权利要求书

1.一种基于高斯混合模型的分裂矢量量化编码方法，其特征是：包含以下步骤，

步骤1.1、对训练矢量进行高斯混合模型建模，即根据设定的高斯模型分量 个数M，用M个高斯模型分量去拟合训练矢量，每个高斯模型分量的拟合结果 构成一个高斯模型参数集，M个高斯模型分量的拟合结果构成高斯混合模型参 数集，并且为高斯混合模型参数集中的每一个高斯模型参数集分配一个高斯模 型分量序号；

步骤1.2、利用步骤1.1所得高斯混合模型参数集中的每一个高斯模型参数 集分别对待量化矢量先进行无偏估计再进行归一化，得到待量化矢量的M个归 一化无偏估计矢量；

步骤1.3、根据设定的高斯模型分量个数M，得出索引高斯模型分量序号所 需比特数；然后根据索引高斯模型分量序号所需比特数和给定的量化器总比特 数，计算得出对归一化无偏估计矢量量化的索引所需的比特数；

步骤1.4、对步骤1.2中所得M个归一化无偏估计矢量进行分裂，得出M 组分裂后的子矢量；

步骤1.5、根据步骤1.3中所得对归一化无偏估计矢量量化的索引所需的比 特数和步骤1.4中得到的子矢量，得出对步骤1.4中所得各子矢量量化索引所需 的比特数；

步骤1.6、根据步骤1.5中所得各子矢量量化索引所需的比特数，对步骤1.4 中所得各子矢量采用同一矢量量化器进行量化，得出各子矢量的量化索引；

步骤1.7、根据步骤1.6中所得各子矢量的量化索引通过查找量化码本得出 量化后的子矢量；

步骤1.8、根据步骤1.7所得量化后的子矢量，分组合并得出M个量化后归 一化无偏估计矢量；

步骤1.9、根据步骤1.2所得M个归一化无偏估计矢量以及步骤1.8所得M 个量化后归一化无偏估计矢量，得出M个归一化无偏估计矢量的量化失真；

步骤1.10、对步骤1.9所得M个归一化无偏估计矢量的量化失真进行比较， 判断出归一化无偏估计矢量的量化失真的最小值，得出量化失真的最小值所对 应的高斯模型分量序号；

步骤1.11、根据步骤1.10所得量化失真的最小值所对应的高斯模型分量序 号，以及步骤1.6所得各子矢量的量化索引，得出量化失真的最小值所对应的各 子矢量的量化索引；

步骤1.12、将步骤1.10所得量化失真的最小值所对应的高斯模型分量序号 写入码流，以及将步骤1.11所得量化失真的最小值所对应的各子矢量的量化索 引写入码流。

2.一种基于高斯混合模型的分裂矢量量化解码方法，其特征是：包含以下步骤，

步骤2.1、从码流中提取量化失真的最小值所对应的各子矢量的量化索引和 量化失真的最小值所对应的高斯模型分量序号；

步骤2.2、根据步骤2.1所得量化失真的最小值所对应的各子矢量的量化索 引，通过查找量化码本得出对应的量化后的子矢量；

步骤2.3、根据步骤2.2所得对应的量化后的子矢量，合并得出对应的量化 后归一化无偏估计矢量；

步骤2.4、根据步骤2.1所得量化失真的最小值所对应的高斯模型分量序号， 从与编码端一致的高斯混合模型参数集中查找得出对应的高斯模型参数集；

步骤2.5、根据步骤2.3所得对应的量化后归一化无偏估计矢量，以及步骤 2.4所得对应的高斯模型参数集，得出待量化矢量的解码结果。