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    • 2. 发明申请
    • Perceptual quality based automatic parameter selection for data compression
    • 基于感知质量的数据压缩自动参数选择
    • US20070192086A1
    • 2007-08-16
    • US11352952
    • 2006-02-13
    • Linfeng GuoYang LiMark SydorenkoHua Zheng
    • Linfeng GuoYang LiMark SydorenkoHua Zheng
    • G10L19/00
    • G10L19/16G10L25/30
    • The automatic and optimal selection of coding parameter values according to analyses of coding trials is disclosed. The Neural Encoding Model (NEM) provides a method for providing a quantitative measure of the likelihood that a human observer can distinguish an original sensory signal from an approximation thereof, thus providing a metric by which the effect of various coding parameters may be analyzed and optimized. Optimal coding parameters can be defined for an entire data set, such as a digitized audio file, or for discrete portions of the data set. A trial coded data set or portion thereof is analyzed to determining if certain coding parameters have been assigned optimal values. If not, parameter manipulation is performed in an intelligent order and the objective analysis is repeated until predetermined objective perceptual distance criteria are achieved.
    • 公开了根据编码试验分析的编码参数值的自动优化选择。 神经编码模型(NEM)提供了一种方法,用于提供对人类观察者可以区分原始感觉信号与其近似的可能性的定量测量,从而提供可以分析和优化各种编码参数的效果的度量 。 可以为整个数据集(例如数字化音频文件)或数据集的离散部分定义最佳编码参数。 分析试验编码数据集或其部分,以确定某些编码参数是否已被分配最佳值。 如果不是,则以智能顺序执行参数操作,并且重复客观分析,直到达到预定的客观感知距离标准。