Codificação digital de áudio baseada em retroadaptação perceptual

Abstract

Faz-se uma análise do problema da codificação digital de sinais áudio de alta qualidade e identifica-se o princípio de codificação perceptual como a solução mais satisfatória. Apresenta-se uma síntese dos sistemas de codificação perceptual encontrados na literatura, e identificam-se, comparam-se e relacionam-se as técnicas usadas em cada um. Pela sua relevância para a codificação de áudio, faz-se um estudo mais aprofundado das transformadas e bancos de filtros multifrequência, da quantização, dos códigos reversíveis e dos modelos matemáticos da percepção auditiva. Propõe-se um sistema de codificação composto por um banco de filtros multi-resolução, quantizadores logarítmicos adaptativos, codificação aritmética, e um modelo psicoacústico explícito para adaptar os quantizadores de acordo com critérios perceptuais. Ao contrário de outros codificadores perceptuais, o sistema proposto é retroadaptativo, isto é: a adaptação depende exclusivamente de amostras já quantizadas, e não do sinal original. Discutimos as vantagens do uso de retroadaptação e mostramos que esta técnica pode ser aplicada com sucesso à codificação perceptual.

The problem of digital coding of high quality audio signals is analised, and the principles of perceptual coding are identified as the most satisfactory approach. We present a synthesis of the perceptual coding systems found in the literature, and we identify, compare and relate the techniques used in each one. Given their relevance for audio coding, transforms and multifrequency filter banks as well as quantization, lossless coding, and mathematical models of auditory perception are subject to a more thorough study. We propose a coding system consisting of a multirate filter bank, logarithmic quantizers, arithmetic entropy coding and an explicit psychoacoustic model to adapt the quantization according to perceptual considerations. Unlike other perceptual coders, the proposed system is backward-adaptive, that is: adaptation depends exclusively on already quantized samples, not on the original signal. We discuss the advantages of backward-adaptation and show that it can be successfully applied to perceptual coding.