TY - JOUR ID - TI - Audio Compression Using Fractal Coding ضغط الصوت بأستخدام الترميز الكسوري AU - , Huda M. Salih AU - . Loay E. George PY - 2010 VL - 6 IS - 1 SP - 61 EP - 70 JO - Academic Science Journal مجلة العلوم الاكاديمية SN - 83732222 25189255 AB - Audio Fractal Compression is based on the concept of partitioned iterated function system (PIFS). It exploits the self similarity that is commonly present in audio; this similarity could exploit as a sort of redundancy to compress the audio data. Audio fractal compression finds similar patterns that exist in different scales and different places in audio, and then eliminates as much redundancy as possible.The introduced system consists of two major units; the first is the Encoding unit and the second one is the Decoding unit. In the Encoding unit, the original audio is partitioned into range blocks (non overlapping blocks) and the domain blocks are generated using down sampling with overlapping partitioning, the partitioning step is accomplished using fixed block size audio partitioning scheme. The best matched domain block (i.e., the more self-similar blocks) must be found for each range block by applying an approximate affine transformation. The compression process is finished by storing only the affine transform parameters for every range block. The task of finding self-similarities (via the matching process) is accomplished by making search overall blocks of the domain pool, this will require high computational complexity. This considered a major drawback of the fractal audio compression method. The Decoding unit is typically done by iteratively applying the affine transformations starting with randomly initialized audio data; this transformation repetition is continued until convergence is achieved. The decoding module is less computational demanding than the encoding module. The developed software was tested using four wave samples of data, and it gives encouraging compression result.

لقد استحدث طرق ضغط عديدة باستخدام تقنيات مختلفة الغرض منها تحقيق نسب ضغط عالية مع المحافظة على جودة الصوت المضغوط، مع الأخذ بنظر الاعتبار أنجاز الضغط بأقل وقت ممكن. طريقة الضغط الكسوري (Fractal Audio Compression) هي أحدى هذه الطرق، وهي تقنية حديثة لضغط البيانات الصوتية تعتمد مبدأ التشابه الذاتي (Self – Similarity) في الصوت.هذا البحث يهدف إلى محاولة تطوير عملية الضغط (Lossy) لبيانات ملفات الصوت من النوع (Wave Files)، باعتماد طريقة الكسوريات (Fractal Method)، أذ تقوم هذه الطريقة بإيجاد الأنماط المتشابهة والتي تتواجد بقياسات مختلفة (Different Scales) وأماكن مختلفة(Different Places) في الصوت، وبعد ذلك تقوم بحذف أكثر ما يمكن من ال ) (Redundancyوالتي ترتبط بالتشابه الذاتي للصوت، وكما هو الحال مع بقيه طرق الضغط، النظام المعتمد يتكون من مرحلتين رئيسيتين: الأولى هي مرحلة التشفير (Encoding Unit) والثانية مرحلة فك التشفير (Decoding Unit). في مرحلة التشفير يجزأ الصوت الأصلي إلى نوعين من الكتل، كتل تدعى كتل المجال المقابل (Range Blocks) وهي كتل غير متداخلة، وكتل تدعى كتل المجال (Domain Blocks) والتي من الممكن أن تكون متداخلة. ومن ثم يتم تقطيع الصوت باستخدام طريقة التقطيع إلى كتل متساوية الكتل المتساوية الحجم. بعد ذلك يتم أيجاد أفضل كتل في المجال لكل كتلة في المجال المقابل وذلك بتطبيق احد أنواع التحويلات وتدعى (Affine Transform). تنتهي مرحلة التشفير بخزن تفاصيل (معاملات) هذه التحويلات لكل كتلة من كتل المجال المقابل. أن عملية إيجاد الكتل المتشابه تتطلب عمليات حسابية معقدة تستغرق وقت طويل وهذا ما يؤخذ على طريقة الضغط الكسوري كنقطة ضعف. أن مرحلة فك التشفير تنجز بتكرار تطبيق نتائج التحويلات الناتجة من مرحلة التشفير على أي صوت ابتدائي حتى الحصول على الصوت المسترجع، وهذه المرحلة لا تستغرق سوى وقت قصير جداً. إن البرامجيات التي تم بناؤها لهذا الغرض تم اختبارها باستخدام أربعة نماذج لبيانات صوتية و قد أعطت نتائج مشجعة كما هي مبينة في هذا البحث. إذ أظهرت النتائج إن الزمن المستغرق لعملية ضغط بيانات ملفات الصوت تتأثر بحجم كتلة تقطيع ملفات الصوت المعالج، وهذا يعني إن زيادة حجم الكتلة ستؤدي إلى زيادة الوقت المستغرق لعملية الضغط. ER -