基于随机森林的AVS-P10开环编码质量提升策略

本文是一篇关于AVS-P10音频编解码标准的深入研究论文，AVS-P10是中国首个专为移动环境设计的音频编码国家标准，它在10.4~32kb/s的带宽范围内提供了高质量的编码效果，适应无线通信网络对低码率和高音质的需求。标准支持单声道和立体声编码，并区分了语音和音乐信号处理，其中语音用ACELP256模式，音乐信号则有TVC256、TVC512和TVC1024三种编码模式。 论文针对AVS-P10开环编码存在的问题，即编码模式选择的准确性不高，导致编码质量受到影响。作者提出了一种基于随机森林的开环编码模式选择算法。随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并集成它们的预测结果，提高了模型的稳定性和预测精度。在这个研究中，随机森林被用来拟合闭环编码模式选择的结果，从而提升开环情况下模式选择的准确性。 为了进一步优化算法性能，降低计算复杂度，论文采用了两次特征选择策略。首先，通过对编码数据特征的筛选，选取最具代表性和影响力的特征，然后结合随机森林的特性，选择那些能有效提高模型性能的特征。这种特征选择过程有助于减少冗余信息，提高模型的效率。 实验结果显示，基于随机森林的开环编码模式选择算法显著提升了开环编码模式选择的准确率，使得编码质量有了显著改善，甚至可以与AVS-P10的闭环编码质量相媲美。这表明该算法在实际应用中具有很高的实用价值，对于提升AVS-P10在移动环境下音频编码的性能具有重要意义。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种有效的优化方法，通过改进编码模式选择策略，不仅提高了编码质量，还降低了计算成本，对于推动AVS-P10标准在实际场景中的广泛应用具有积极的推动作用。