基于等效MSE的空间-时间可伸缩码流提取方法

可伸缩视频编码（scalable video coding,SVC）可以有效地将视频的码流通过不同网络传输给不同的用户.通过对一个帧组（GOP）中所有宏块的尺寸和运动情况进行分析,提出了等效均方误差（Eq-MSE）方法,以此计算视频不抖动的最小帧率,再根据网络的带宽,确定提取子流的时间和空间增强层的层数.这种基于视频内容的子流提取方法,有效地弥补了当前视频编码不考虑视频内容这一不足,在一定带宽下,使视频的解码质量达到最优.对比于不考虑视频内容的方法,提出的自适应子流提取方法使重建的视频峰值信噪比在一定比特率下显著改善.     

基于卷积门控循环神经网络的语音增强方法

为了进一步提高基于深度神经网络的语音增强方法的性能,针对单独使用卷积神经网络难以对含噪语音中的长期依赖关系进行建模的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的语音增强方法.该方法首先采用卷积神经网络提取含噪语音中的局部特征,然后采用门控循环神经网络将含噪语音中不同时间段的局部特征进行关联,通过结合两种网络的不同特性,在语音增强中更好地利用含噪语音中的上下文信息.实验结果表明:该方法能够有效提高未知噪声条件下的语音增强性能,增强后的语音具有更好的语音质量和可懂度.     

基于规则变量节点度LT码的协作传输

规则变量节点度Luby变换（Luby transform, LT）码能够改善传统LT码编码过程中随机选取邻居节点方式导致的差错平台现象。提出一种新的实现规则变量节点度LT的编码方法,利用数组的赋值和清空操作来实现信息符号度值规则化,降低了现有方法的编码复杂度,并利用对度分布的修正来改善解码瀑布区;将该编码方法应用到协作通信系统中,并分析了误符号率性能。实验结果表明,此方法能节省系统编解码时间,有效降低误符号率差错平台,减少成功解码所需的平均传输开销。     

基于网络编码和中继选择的无码率协作传输

高频谱利用率的协作中继传输设计,是协作通信领域的一个研究难点。针对这一问题,结合网络 编码和中继选择协作,提出了一种新的无码率中继协作传输方案。在传输当前消息块的同时允许传输下个消 息块的部分信息,从而减少所需的传输次数,提高频谱效率。将准静态瑞利衰落信道等效成相应的删除信道, 分析了目的节点译码所需传输次数的概率质量函数和平均传输次数,并与其他无码率传输方案进行了性能 比较。理论分析和仿真结果表明,采用网络编码和中继选择的无率传输系统在传输次数上进一步改善系统 性能。