@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00225230,
 author = {峰尾, 太陽 and 庄野, 逸},
 issue = {7},
 month = {Mar},
 note = {ロスレス音声符号化において，再帰的 (recursive) Golomb-Rice 符号はコーデックとして採用実績のある符号である．予測符号化の観点では，本符号の符号長が短くなるように FIR (Finite impulse response) フィルタの係数を定めるのが望ましい．本研究では，符号長は Hinge 損失のもとで最小化できることを指摘し，損失最小化のために SVR (Support vector regression) による FIR フィルタの係数設定手法を提案する．学習は勾配法により行うことができ，得られた係数による残差は古典的な Levinson-Durbin アルゴリズムと比べ，Hinge 損失が小さくなることを確かめた．提案手法を組み込んだコーデックを実装し，実音楽データに対する性能比較を行った．評価の結果，FLAC よりも優れた圧縮率を示し，デコード速度は WavPack よりも高速であることが示された．, In lossless audio compression, the recursive Golomb-Rice code is practical since it is used in existing codecs. Furthermore, in predictive coding, it is desirable to set the coefficients of the FIR (finite impulse response) filter so that the code length is small. In this study, we highlight that the code length can be minimized under the Hinge loss and propose a method for setting FIR filter coefficients by SVR (support vector regression). Furthermore, the learning can be done by the gradient method, and the residuals with the obtained coefficients have a minor Hinge loss than those with the classical Levinson-Durbin algorithm. Finally, we implemented a codec incorporating the proposed method and compared its performance on music data. We show that the proposed codec compresses music data better than FLAC and decodes faster than WavPack.},
 title = {ロスレス音声符号化のためのSVRによるFIRシステム同定},
 year = {2023}
}