 |
Questa pagina è stata trascritta e formattata, ma deve essere riletta. | |
| 3 - Codifica di sorgente | 101 |
adeguate. Vale la pena ancora sottolineare come le prestazioni valutate con sequenze che appartengono alla sequenza di addestramento siano decisamente fuorviami in quanto, anche per sequenze di addestramento molto lunghe, risultano superiori a quelle effettive.
Un secondo elemento di importanza al fine delle prestazioni è costituito dalla necessità di considerare nella sequenza di addestramento segnali che siano rappresentativi delle condizioni in cui il QV opererà e quindi si dovrà tenere opportunamente in conto di diversi tipi di parlatori, diverse lingue, ecc. Nel caso poi di QV che devono operare su segnali preprocessati (come vettori relativi a set di coefficienti di filtri LPC, oppure insieme di moduli di una DFT), tutte le operazioni di preprocessamento che sono utilizzate nello schema di codifica, devono essere anche considerate per generare la sequenza di addestramento. Ne consegue che nel caso di schemi di codifica molto complessi, in cui il QV è inserito all'interno di un sistema in catena chiusa con delle possibili controreazioni, la sequenza di addestramento potrà dipendere dalla procedura di quantizzazione vettoriale stessa, e di conseguenza anche la generazione della sequenza di addestramento e la conseguente generazione del QV, dovranno essere condotte con procedure iterative, per approssimazioni successive.
L’algoritmo LBG assume come condizione iniziale, oltre alla sequenza di addestramento, la conoscenza di un vocabolario di partenza C 0. Tale condizione iniziale influisce in una certa misura sulla bontà del quantizzatore vettoriale prodotto dall'algoritmo stesso. Si può infatti intuire che se la funzione di costo associata alla generazione del vocabolario è una funzione complessa con molti minimi locali, il punto di partenza determina la zona nell'intorno della quale l’algoritmo troverà il minimo.
Inoltre una scelta errata del vocabolario di partenza può determinare malfunzionamenti dell’algoritmo LBG come l’occorrenza di celle vuote. Questo fenomeno si presenta in quei casi in cui nella determinazione della partizione ottima dello spazio sorgente (primo criterio di ottimalità), per certe codeword non esistono vettori dello spazio sorgente associabili tramite il criterio della minima distorsione. Questo fenomeno in realtà è considerato problematico anche in quei casi in cui il numero di vettori di ingresso associati ad una codeword sia particolarmente esiguo (meno del 5 % del valore medio
