Résumé:
La quantification vectorielle codée par treillis (TCVQ) est assez performante étant donné qu’elle fait combiner deux puissantes techniques de compression des signaux, à savoir, la quantification codée par treillis (TCQ) et la quantification vectorielle. Mais cette technique a des limites lorsque le dictionnaire (du treillis) requis nécessite une grande taille. La constitution d’un dictionnaire de taille élevée est très lourde en temps de calcul. Le
stockage d’un tel dictionnaire pose aussi problème. Mais l’inconvénient apparaît au niveau de la quantification du signal. Si le dictionnaire est trop grand, la recherche du meilleur chemin dans le codeur TCVQ en utilisant l’algorithme de Viterbi sera trop complexe pour une application en temps réel. Ces inconvénients peuvent être évités grâce à l’introduction d’un dictionnaire algébrique (réseau régulier de points) au sein du codeur TCVQ et qui engendre une nouvelle technique de quantification, appelée Quantification vectorielle algébrique en treillis (ATVQ : Algebraic Trellis Vector Quantization). Le cadre d’application choisi de cette approche est celui de la quantification des fréquences de raies spectrales (LSF : Line Spectral Frequencies) en bande élargie.
Les résultats de cette thèse montrent que l’ATVQ atteint la qualité transparente à 47 bits/trame et donne pratiquement les mêmes performances que la quantification vectorielle fendue (SVQ) et la TCVQ, mais avec une réduction considérable de la complexité (en stockage et en calcul).
