Indonesi an  Journa l  of El ect ri cal Engineer ing  an d  Comp ut er  Scie nce   Vo l.   10 ,  No.   1 ,  A pr il   201 8 , p p.  176 ~ 1 8 3   IS S N:  25 02 - 4752 , DO I: 10 .11 591/ ijeecs . v 10 .i 1 .pp 176 - 1 8 3           176       Journ al h om e page :  http: // ia es core.c om/j ourn als/i ndex. ph p/ij eecs   Compari son of E ntrop y Coding  mech anism on IE EE1857. 2  Lossless  Au dio Comp ressi on Stand ar d       Fathiah  Abdu l Muin 1 ,  Te dd y  S urya  Gun aw an 2 ,  Mira  K art iw i 3 , Elshei kh M. A.  El she ikh 4   1 ,2,4  Depa rtment   of  Elec tr ical and   Com pute r  Eng i nee ring ,   Kul liyyah  of  Engi n ee rin g ,   Ma l a y s ia   3  Depa rtment of  Inform at ion  S y s t ems ,   Kulliyy ah   of  Inform at ion   a nd  Com m unic at i on  Technol og y   Inte rna ti ona l  Isl a m ic   Univer sit y   Malay s ia,  Ja la n   Gom bak,   Kuala  Lumpur,  Sel ang or,   Mal a y s ia       Art ic le   In f o     ABSTR A CT   Art ic le  history:   Re cei ved   Ja n   7 , 201 8   Re vised  Ma r   9 ,  201 8   Accepte d  Ma r   25 , 201 8       Thi s  pape r   has   two  objecti v es.   First,  we  a im  to  re vi ew  and  ana l y z e  the  per form anc e  of   the   IE EE   1857 . 2  standa rd ,   foc u sing  is  on  the  Golom b - Ric e   and  Arithmetic   e ntrop y   al gor it hm s  as  well   as  the   eff ect  of  the   p re - proc essing   bloc k  on  the se  e ntrop y   blo cks.   T he  pre - proc essing  bloc k  norm al izes  the   err o r   re sidue  of  the   L ine ar  Predi ct iv e   enc oder ,   which   the n  is  passed  to  Ent rop y   bloc k,   wher e  th e  select or  choose s  the   en t rop y   e ncode r  to  use .   The   sec on d   obje c ti ve  is  to   pre sent  re sult s  from  expe ri m ent ing  diffe re nt  exi sting   al gorit hm s  avai la bl e  to  b enc h m ark   it ’.   The   re sults  are  disc uss ed,   and   compari sons   are   m ade   to  id e nti f y   the  eff e ct  on  compress ion  ra ti o  and   enc oding  spe ed  of  the   lossless  e ncode r.   As   well   as  thi s,  compari s on  is  m ade   to  ana l y z e  eff ec t s  of  ena bli ng  an d  disabl ing  the   pre - proc essing  o utput   to  the  Ent rop y   Coding   bloc k.   W e  conclude d  th at   pre - p roc essing  bloc k  works   well  to  fla tten  the   o utput   at   lower   pre dictor  orde r  for  al l  the   sound  t y pes,   but   works   best  a t  im proving  th e  r esid ual   ou tput   fo r  m usic  sound t y p e.   Ke yw or d s :   Arithmeti c   entro p y   al gor it hm s   Ent rop y   c oding   Go l om b - Ri ce Cod i ng   Copyright   ©   201 8   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .    Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   Ted dy S ur ya   G un a wa n ,    Dep a rtm ent  of   Ele ct rical  an d  Com pu te r  E ng i neer i ng, Kulli yy ah  of E nginee rin g ,   In te r natio nal Is lam ic  U niv er sit y M al ay sia ,    Jal an Go m bak ,  Kuala  L um pu r , S el an gor , Ma la ysi a .   Em a il :  tsgu na wan@ii um .ed u.m y       1.   INTROD U CTION   Mov i ng   forw a r d  f ro m   the  firs t  inn ovat io n  of   aud i o  com pr e ssion,  the  dem and   for  hi gh e r  qu al it y  data   has rise n  t hro ught  va rio us  f ie l ds  li ke  m edical  inno vations s uc h  as  ECG a na ly sis or   heat b e at  an al ysi s,  in t erm s   of   a udio  data  s tora ge  an d  a udio  stream ing ,  thi s  ine vitably   le ads  to  a  dem a nd   of  lossless  aud i o  com pr es sion   a s   gen e rall y  hig h - qual it y  data  req ui res  not  on l y  hig h  data  sto rag e ,  but  al so   high  data  rate  for  transm issi on   a nd   analy sis  [1] .   T he  idea  be hind  lossless  au dio   com pr essio n  is  to  rem ov e  re dunda nt  bits  of  data  with out  any  los s   of   qual it y,  by  us in g  an  e ncoder   c on ta ini ng  a  pr edict or  w hich  can  pr e di ct   the  sign al   as  cl os e  as  po ss ible  an d  cal culat ing   the   error   of  this  predict ed  sig nal.  Thi s  pre dicti on  resid ue  is  fi na ll y  enco de d  with  both  it s  pre di ct or  and  va rio us  ot her  neces sary  par am et ers.   Wh en   the   us e r  re cei ves  this   enc od e d  data,   it   use s  a  dec od e r  t hat  ca n  reconstr uct  the   or igi nal  sig na l.  On   t op   of   t hi s,  the  enc oder   will   encode  the  resi du al   e rror   us in g  a n  en tro py  cod i ng,  w hich  is  a  par t  of   inf or m at ion   theory   to  fu rthe r  re duce  the  num ber   of   re dunda nt  bits  [2] .  The  s m al le r   the  resid ual  er r or  gi ven   fro m   the  pr edict or,  the  m or e  ef fici ent  the  ent ropy  co ding  is  and   the  sm al l er  the   com pr essed  sig nal as it   will  contai n  m or e ze r oes  i n  it s erro r resi dual .   Ov e rall ,  the   pr e dictor   an d  e ntr opy  co di ng  are  e ssent ia l  par t s   of   any  lossless   com pr essio n  m ech anism .   In   entropy  co di ng,   a  bitst rea m   m a y  be  co m pr essed  by  r e m ov in g  re du nd a nt  bits  th r ough  a  gen e rali zed  al gorithm .  In   t t he  IEEE 1857. 2  lossless  au di o  com pr essio n  sta nd a r d,   bo th  Go l om b - Ri ce  and  arit hm etic  cod ing   is  m echan ism   is  d efined ,  t hu s  i n  this  pa pe r,   we  wish   to  com par e  the  pe rfor m ance  of   these  com pr esso r wit h resp ect  t o  t he  I EEE 1857. 2  predict or al gorithm  an d  the  o t he r  al gorithm s.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       Compari son  of  En tr op y  Co di ng Mec han ism   on I E EE1 857. 2  L os sle ss  Aud io ... ( Fath i ah A bdul M uin )   177   In   m os t  stu dies   an d  descr i ptio n  of   l os sle ss  a udio  c om pr essio n,   t he  f oc us   is m or e  on  predic ti on  b loc k,  howe ver,  entr opy  co din g  is  j ust   as  i m po rtant   in  this  case  as  it   us ed  as  a  tool   to  wr it e  the  inten ded   c om pr esse d  bitst ream   thro ugh  it s  al gorith m .  Gen erall y,  the  pur po se   of  entr op y  c odin g  is  not  li m it ed  to  au dio  pe r  sa y  but   as  a  unive rsal   co ding  m echan ism   to  com pr ess   bitst rea m   da ta .  Nev er thele ss,  th rou gh  this  pa per   we  will   com par e  two  entr op y  c oding   m echan is m   sp eci fical ly  desig ne d  f or  the  I EEE 1857. 2  los sle ss   aud i o  com pr essio n  a nd   t o  fi nd   w hi ch  unive rsal  entr op y  c od i ng  m ay   be  m or e  su it ed  f or  it s  ap plica ti on .  In   t he   pr e vious  pa pe r ,  we  ha d  evalu at ed  the  perfor m ance  of   the  I EEE1 857.2  Li near   P red ic to r  Cod i ng   ( LPC)  blo c k  and   fou nd   inte resti ng   relat ionships  of   the  L PC  blo c k  with  the  pr e processi ng   blo c k  as  we ll ,  thu s  this  stu dy  of  the  prep r ocessi ng   blo c k  is  al s o  exte nded  i nto   this  pap e r  to   it ’s  eff ect   on   t he  di ff e ren t  e nt ropy  m echan ism   of   the I E EE1 85 7.2 s ta nd a rd  [ 3] .   In  the  rest  of  this  pap e r,  f or  sect ion  2,   we  will   discu ss  G olo m b - Ri ce  Co ding  m e chan ism   a nd   su bse que ntly   Ar it hm et ic   Cod in g  in   sect io n  3.  T hen,  in   se ct ion   4,   we  will   div ide   int o  4  su bse ct io ns,  w ere  we  will   detai l  com po nen ts  of   t he  IE EE 1857. 2,   by  re visit ing   the  pr e - proc essing  blo c k  c ocep t,  entr opy  sel ect ion,   Go l om b - Ri ce  encodin g,   a nd   arit hm e ti c  enco di ng   al gorithm s  us ed.   F ollow in g  that,  we  will   descr i be  the  exp e rim ental   set up   a nd   m easur em ent  i n  sect ion   5,  as  well   as  the  resu lt s  an d  discuss i on   of  this   exp e rim entat io n  in  secti on  6.   The n  fi nally  conclu de  the  pap er in sect ion  7.       2.   GOLO MB RI CE COD IN G   Go l om b - Ri ce  Cod i ng  is  wide ly   us ed   f or  va rio us   L os sle s s  A udio  C ompressi on  popula r  to ols  a nd   sta nd a rds ,  s uc h  as  FLA C  a nd  MPEG - 4  ALS   [4 ] , [ 5] .  The  reason  be ing   is  t hat  G ol om b - Ri ce  codi ng   is  a   der i vation  of  Huff m an  Co di ng  w hich   is  s uited  f or  ti m e  dep en da nt  ap plic at ion s,   th us   use fu l  for  im pr ovin g  the   encodin g  sp ee d,   but  with   the   ex pense  of   c om pr ession  rati o  [6] .  I n  the   la te r  cha pters ,  w e  will   ve rify  w hethe r   this is ap plica bl e to los sle ss  a ud i o  c om pr ession ap plica ti on s .   Firstl y,  the  way  this  m et ho d  is  execu te d  is  by  giv ing   a  uniqu e  par am et er  m ;  Then   a  po si ti ve  intege r   n,   wh ic h  we  w ish  to  e nc od e  i s  div i ded   i nto   a  rem ai nd er  of                 an d  qu otient,            [7] .  If               ,  t he   cod e   w ord   f or  n  w il l  con sist s o f  k - le ast   sig nificant b it s  of n ,   fo ll ow e d  by  th e  num ber   f or m ed  by  the r em a inin g  m os t si gn ific an t bit s of  n  in  un ary re pr ese ntat ion  a nd a  sto p bit   [2 ] . T he  le ngth  of this c od e wor d  is,                             ( 1 )     Durin g  t he  ear li er  inv e ntio n  of  lossless   au di o  com pr essi on,  t he  est im ati on  f or  the  pa r a m et er  k  is   giv e n  in  a nd  is  us e d  in  A udioPaK  a nd  it   is  base d  on   t he   exp e ct at ion                       al read y  com pute d  in  th e   pr e dictor  b l oc k w her e ,                                     ( 2 )     The  par am et er  k  is  de fine d  to  be  c on sta nt  over  a n  e nt ire  fr am e  and   ta kes  value s  betwee n  0    and   (b   − 1)   i n  the  case  of  b  bi t  aud io  sam ples  [2] .  T his  co nc ept  is  sti ll   wi dely   us ed  i n  c urren t  e xisti ng  cod ecs   and  sta ndar ds.  Nev e rtheless ,  i n  te rm s  of  the   lossless  a ud i o  com pr essio n  blo ck ,  it   is  im portant  to   bea r  i n  m ind   that  the  G olo m b  co des  def i ne d  to  be  opti m a l  fo r  e xpone ntial ly   decayi ng   pro bab il it y  distrib ution s  of  po sit ive   integers  a nd   be cause  the  predi ct ion   resid uals  m ay   no t  al l   po sit ive,  it   m ay b e  req ui red   to  m ap  the  error   re s idu al   to an u ns i gn e d value a s  def in e d   in  the e quat ion bel ow  [ 8] :                                                                        ( 3 )       3.   AR IT HMETI C CO DING   Anothe r  al te r na ti ve  f or   univ ersal  enc odin g  m echan is m   i n  L os sle ss  C om pr essio n  is   arit hm et i c   cod i ng.  Firstl y,   in  a  nu ts hell,  arit hm etic  cod ing   cal c ulate s  the  pro ba bili ti e s  of   occura nce   of   eac h  sym b ol  in  a   m essage  over   a  finite   al phab het.  T his  m et ho d  does  s o  by  inco rpor at in g  t wo  vaa riables,   L  an d  R,   w he re  L  is   the  sm a ll est   bi nar y  val ue  co ns ist ent  with  t he  co de  re pr e s enting  t he  sym bo ls  fo un d  so   far,  w hilst   R  is  the  pro du ct   of  pro bab il it ie s  of   th e  sy m bo ls  fo und.  The  sim ple   m echan ism   of   arit hm e ti c  cod ing   can  be  d es crib e d  as the  fo ll owin g  se quence , wit h  ste ps 2  to 4  occurin g recu r sively  as n e w s ym bo ls i s pr oc essed  [ 9] .   1)   In it ia li zat ion  of              an d              2)   Enc od e  n e xt sy m bo l (   th  of  t he  alph a bet)  b y                                          3)   New                4)   Ou t pu t  seq ue nc e b it  c, f or   eac h bit  seq ue nce  betwee n        an d        .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vol .  10 , N o.   1 ,  A pr il   201 8   :   176   –   1 8 3   178   Wh e re        a nd        is  the  pro bab i li ty   of   the   it h  (c urren t )  a nd  j t h  ( ne xt)  sym bo l  in  the  a lph a bet  resp ect ively .       4.   IEE E 185 7.2 ST AND ARD   4.1.   Preproces sing  Bl ock   As  m entioned   in  the  pr e vi ou s   pap e r,   one  of   t he  ad va ntages  of   the  IEEE  1857.2   lo ssless  c om pr essio n  is  that  the  bit  error   int rod uced  durin g  tran sm issi on   ca n  be  m ini m iz ed  by  the  pre - processi ng   blo c k  [ 3] .  T his  is  because   the  a ud i o  f ram es  c an  be  dec od e d  at   one  f ram e  inter val  sin c e  the  inf or m at ion   of   a  fr am e  are  ind e pende nt  of   each  oth er .  H ow e ve r,   the  pr edict ion   resid ue s  will   be  bi gger  com par e d  to   the  rest  of   th e  fr am e   con te nt,  res ulti ng   in  t he  inc rease  of  the  predict io n  resi dues  dy nam ic   r ang e .  T o  com pensat e  for  thi s,  the   e ntr op y e nc od e r  the n  i ncr ease s both  the calc ulati on  c om plexity  an d t he  alph a bet size .   The  pr e - proce sso r   bl ock  inte nd s   to  overc om e  this  sit uation  by  ta king  t he  pr e dicti on  r esi du es   an d  dow ns hi ft   them   to  a   certai n  degree.  T his  operati on  al lows  the  a m plit ud e  to  decr ease  and   the  en vel ope  of   th e   pr e dicti on   re s idu es  is  flat te ned   by  adapt ive  norm aliz at ion ,  w hich  was  al so   pro ved   to  im pr ove  the   com pr essio n  r at e  on  MPE G   4 - AL S  [ 8] .  The  resid ual  s a m ple  are  qu a ntize d  int o  po wer   of  2  us in g  th e   PA RC OR  c oeffici ent  k  to  m ake  sure  that  it   is  integer s  f or   l os sle ss  c od i ng  as  well   norm alized  by  do wn - s hifted   with        as foll ow ed  [10 ] ,   [ 1 1 ] :       ( 4 )       ( 5 )     The  te rm   within  t he  s umm a tio n  are   pr e - co m pu te d  by  R A _s hi ft  a nd  RA _s hi ft1 2  fixe d  ta ble,  wh ic h  wer e  provide d by the  sta ndar d f or   fast c om pu ta ti on  and  de vi ce p or ta bili ty .     4.2.   Entropy  Codi ng   Sele ctio n   As  m entioned  pr e viously ,  the   IEEE 1857. 2  s ta nd a rd   has  a  s el ect ion   of  tw o  ty pes  of  e nthr op y  c odin g,  wh ic h  are  Go l o mb - Ri ce  Codi ng   a nd   Ar it hm et ic   Cod ing   and   it   util iz es  on e  bit  in  th e  ou t pu t  bitst rea m   to  switc h  betwee n  the   tw o  m eth ods  f or   t he  de cod e r  t o  rec ognize  w hich  m et ho d  was  use d  in   the  e nc od i ng   process  [1 2 ] .  This  is  il lustra te d  in  the   F ig ure  1   bel ow,  s o  the  co de r  will   sel ect   the  entr op y  ty pe  t o  use   an d  encode  t his  se le ct ion   as  well .   In  the  sta ndar d  it   m entions   that  t his  s el ect ion   occ ur s  de pendin g  on  the  env i ronm ent  of   the  us er s,  but  fo r  sim plici t y  in  this  stud y,  we  ex plici tl y  sel ect   the  entropy  ty pe  by  parsi ng   an   a rgum ent to the  too l.           Figure  1 .   Enc oder  Co der Sele ct ion   (abo ve)   a nd D ec oder  Co der Sele ct ion ( belo w)             =     1 1 −     2   =   + 1           =       log 2 1 1 −     2   =   + 1 + 0 . 5     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       Compari son  of  En tr op y  Co di ng Mec han ism   on I E EE1 857. 2  L os sle ss  Aud io ... ( Fath i ah A bdul M uin )   179   4.3.   Adapt i ve Gol omb  E ncodi n g   Fo r  t he  G olo m b - Ri ce  E ntryp y  sel ect ion ,  the   sta nd a rd   util iz es  an  ada ptive  Go l om b - Ri ce  m echan ism ,   an  ad van ce d  m et ho d,   wh e re by  un li ke  it   predecess or s ,  it   do e sn’t  on ly   update  the  Ri ce  par am et er  (le adze r o,   div isi on  an d  re m ai nd er  bits) ,  bu t  it   al so   upda te s  the  m   val ue  after  eac h  bl ock   is  proces s ed,   w hic h  is  fixed   i n  the origi nal Go lom b - Ric e  m eth od.   Firstl y,  in  the  encode r,   t he  L PC  resid ue  is  div ide d  i nto   s ubbl ocks  of      ,  w her e      can   be  se le ct ed  t o  be  bet ween  1  and  up  t o  5.  T hen  i niti al   m   i s  cal culat e d  by   the   m ean  (   )  of  the   L PC  re sidu al   er ror,  by   the   fo ll owin g  e qua ti on ,                                                               ( 6 )     w he n  eac h  s ubblo c k  is  enc od ed,   the  m   is  updated  base d  on   the  pa ram et er   RICE_ NU M _M UL  =  32  a fter  the   Go l om b - Ri ce  Enc od e r.  Fig ure  1   ab ove,  il lu strat es  this  up dating  process   of  m   and  the   f ollow i ng  e quat i ons   descr i bes h ow  m   is updated  e ach tim e b y ea ch  s ubbl ock,                                                                                      −       −                                                     −                                                                     ( 7 )                                                  ( 8 )                                                      ( 9 )     The  s um   in  th is  case  i s  t he  Go l om b - Ri ce  cum ulati ve  sum   wh ic h  is  ca lc ulate d  based  on  t he  ea c h  su bbl ock resi dual  cu m ulati ve  su m  that is p r ocesse d  at  that   tim e.           Figure  2 .   G olom b - Ri ce Encoder Pr ocess       4.4.   Arithme tic En codin g   Nex t,   f or  the   Ar it hm etic  Enc od i ng  sel ect ion   of  IEE E1 857.2  blo c k  it   is  al so  s i m i la r  in  it ’ s   su bbl ock i ng   of   the  LPC  residu e ,  but  x  on l y  go es  up  to  3.  Firstl y,  in  this  blo ck ,  the  m ean  of   the  flat te ned   resid ue  is c ompu te d,   w hich  t hen is lo gar it hm ic l y qu a ntize d   by the  f ollowi ng  e quat io n,                                       ( 10 )     A fter  this ,  this  qu at iz ed  m ean  ind e x  is   local ly   deq ua ntize d  an d  then  us e d  to  gen e rate  the   Pr oba ba bili ty   ta ble  from   a  set   of   pr ob a bi li ty   tem plate .  The  f ollo wing   equ at io n  is  us e d  in  this  s cal ing   proce dure,                                               ( 11 )     The  pr ob a bili ty   tem plate   is  e ssentia ll y  a  set  of   prob a bili ty   den sit y  value s   from   a  trai ned  aud i o  data,   wh ic h  is  a ppr ox im at el y  a  Gau ssio n   functi on  (m ean  - 0.1   an d  sta nda rd  de viati on   0.6 ),   bu t  uniq ue  to  the  IEEE 1857. 2  de fine d  sta nda r d.   Pr e vious  w ork  has  s how n  that  t his  tra ined  ta ble  can   achieve   a  lo ssless   com pr essio n p erfor m ace bett er th a n  t hat of t he Gau ssio n functi on, thus  thi s table  us ed   [ 10] .   Figure  3  desc ribes  t he  ov e rall   proces s  of   t he   Ar it hm etic  enco de r.  Als o  de fine d  in   this  process  is   th e   MSB /LSB   sp li t  blo ck,   w hic h  is  an  adv anta ge  to  the  Go l om b - rice  m e thod.  This  is  bec ause  the  Ar it hm eti c   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vol .  10 , N o.   1 ,  A pr il   201 8   :   176   –   1 8 3   180   Enc od e r  can  f urt her   s plit   the  LPC  resid ue  to   MSB   and   LSB  par ts  so   that  in  can  furthe r  increase  the  ef fi ci ency  of the  Ar it hm et ic  En co ding  A lgorit hm , in  th e case  of  t rail ing   bits.           Figure  1 .   A rith m et ic  Cod ing  Enc od e r  Bl oc k Diag ram       5.   E X PERI MEN TAL SET UP   AND ME A SUREME NT   The  a naly sis  was  c onduct ed   in  a  c om bin a ti on   of  MATL AB  a pp li cat io n  a nd  ( .ex e )  file   com piled  from   C  on   a  DELL  la pt op,  wh ic h  was  r unning  with  I ntel  cor e  i7  proce sso r  to  m easure   the  per f or m ance  of   each  t oo l.   Th e   datab ase  c ons ist ed  of  A ud i o  Bo ok s   w hich   we re  at l east   1  hour  lo ng  w it h  a  c om bin at ion   of   En glish  a nd   A rab ic   book  rec ordin gs .   Table  1   s hows  a  sam ple   of  the  A udio  books  datab ase  w hich  were  use d  in the i nv e sti ga ti on .       Table  1 .   Sam pl e Aud i o  B ook Data base   Ty p e   Filen a m e   Play b ack L en g t h   Eng lish  Aud io  Bo o k   ArtOfWa r8k .wav   1 :1 2 :1 8   Arabic Aud io  Bo o k   Bo o k  ( A m in ),  20 1 6 1 2 2 0 .wav   1 :0 0 :4 3   Qu r’ an ic Reci tatio n   Al - Kah f (A m in ),   2 0 1 6 1 2 1 9 .wav   1 :0 2 :0 7       Fo r   the  m easurem ents,  o ne  of   the  basic  m ea su rem ent   for  a   lossless  au dio  cod ec  is  t he  c om pr essio n  rati o,   w hich  is   m easur ed  by  the  com par iso n  of  the  outp ut   file   to  the  ori gin al   raw   file   with  the  f ollo wing   form ula:         ( 12 )     This   c om pr essibil it y  determ in ed  th e p r oport ion al it y  of b it s  in w hic h  wer e   c om pr essed ,  the   la rg e r  t hi s   rati o,   the  m ore  bits  wer e  c om pr essed  [ 5].   As  well   as  thi s,  it   is  al so   i m po rtant  to  ensure  that  the   rate  of   com pr essin g  is   eff ic ie nt ,  th us  enc od i ng  s pee d  will   al so   nee d  to   be   m easur ed.   The   enc oding / decodin g  s peeds  are  m easur ed  in  te rm s  of   how  fast  the  enc od e r  proce sses   relat ive  to  the  total   le ng th  of  the  Audio  file   in  MB .   This is  def i ned b y t he  foll owing eq uatio ns :       ( 13 )       6.   RESU LT S  AND A N ALY S IS   In   t his  ex pe rim ent,  the  inte r nal  set ti ng s   of  the  IEE E1 857. 2  e ntropy  to ol  was  c om par ed  by  ex plici tl y  add i ng  a  par se d  op ti on  t o  t he   too l  sel ect ing   ei ther  Go l om b  Ri ce  (G R)   or  Ar it hm et ic   Cod in g  (A C ),   as   well   as   enab li ng  a nd  disablin g  of   t he   Pr e processi ng  f or  each  Ent ropy  Co der.  A dd it io nally ,  it   is  al so   be nc hm ark ed  with  the  la te st  FLA C  a nd   MP EG - ALS   with  var yi ng  pr e dictor  order   t o  fin d  ho w  well   ea ch  al gorithm   wor ks                                       =                                                                   =   (                                                                                       )     /     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       Compari son  of  En tr op y  Co di ng Mec han ism   on I E EE1 857. 2  L os sle ss  Aud io ... ( Fath i ah A bdul M uin )   181   with  hi gh e r  pr eci sion .  F or  a  fair  com par iso n,   the  to ol  wa s   recreated  i n  C  cod e  on   t op   of  A VS   Ch i na  Cod ec   and v e rified  b y  co m par in g  the  outp ut f il e  of the  decode r  to  the  or i gin al  f il e.   The follo wing  are the  opti ons  with it s  descr i pt ion   wh ic h  a re  par se d  t o  eac h of t he  t oo l:     FLA C:     o   f: F or ce  over w rite  if output  file  n am e exists   o   l < m ax_ pre dictor _or der >:   Set  m ax  predict or  order o f fixe d m od el     MPEG - 4 AL S:    o   n<fram e_size> : Set  f ram e size   o   o<pre dictor _or der >:   Set p red i ct or   orde r     IEEE 1 857.2:   o   f<1 >:   A ud i o  St or a ge Fi le  outp ut for m at   o   p<pre dictor _or der >:  set  predi ct or   orde r   Fr om   the  G raph  in  F i gure   5,   we  can   see  tha t  the  pr e proces sing   blo c k  do e s  i m pr ove  the  perform anc e   of   Entr opy  co ding  f or  the  G olo m b - Ri ce  Bl ock  with  hi gh e r  pre dictor  ord er  by  at le ast   1. 29%  f ro m   pr e dicto r   order  14.  This  i m pr ovem ent  i ncr ease s  with   pr e dictor   ord er   value .  H owev er,  the   s am e  ca n’ t  be  c on cl uded  f or   Ar it hm et ic   Cod in g,   a s  the re  i s  no  cl ea r  patte rn  on  w hethe r  t he  pr e processi ng  m et ho d  im pr oves  t he  Ar it hm et ic  Cod i ng or  no t.   In   te rm s  of   Com pr essio n  rati o,   the  prep rocessi ng   blo c k  do e s  i m pr oves   the  com pr ession  rati o  by   at le at   0. 37%   f or   th e  G olo m b - Ri ce  Cod i ng   i n  F ig ur e  4,   ho wev e r  ve ry  ins ign ific a nt  i m prov em ent  is  seen  with   the Arit hm et ic   blo c k  as  w el l a s this the  p e rfo rm ance so m eho w  worse n at  predict or  order  16 and  20.   Com par ing   t he   value s  of   t he   enc od i ng  s pe ed  a nd  com pr essio n  rati o  f or   A rithm etic  Cod i ng  an d  Go l om b - Ri ce  Cod i ng   it sel f,  the  G olo m b - R ic e  m et ho d  ha s  a  m uch   faste r  enc odin g  s pe ed  c om par ed  t o  th e  Ar it hm et ic   Co ding  m echan ism ,   wh ere  as  th e  Ar it hm et ic  C od i ng   has  bett er  com pr essio n  rati o  ove rall   to  the   Go l om b - Ri ce  Cod i ng   f or   los s le ss  aud io  c om pr ession  ap pl ic at ion .  This  is  con sist ent  to   the  pr evi ous  wor k  wh ic h  c om par es the t wo m et h od s  for i m age co m pr essio n  a pp li cat io n.   In   a ddit ion   t o  t his  com par iso n,   a nother   inte resti ng  fin ding   was  fou nd   w he n  c om par ing   t he  database   to  the  ot her   Al g ori thm s.  As  s een  in   the   F ig ure  6,   des pite  pr evio us   w ork  [1 0] ,  the   MPE G - ALS  has   the  t he   best   com pr essio n  ra ti o,   w he re  as  t he  F LAC  faste st  in  te rm s  of  e ncodin g  sp ee d.  O ver al l  FL AC   an d  MPE G - 4  ALS  al gorithm s  su rp asses  the  I E EE1 857.2  co m pr ession  rati o,   as  well   as  the  encodin g  sp eed  as  we ll .  One   po s sibil it y  fo r  this   occurre nc e  cou ld  be   relat ed  to  the  fact  that  the  data base  us e d  are  al l  Au dio   books  file s,   wh e re  as  the  previ ou s  wor k  wer e  al l  m us ic   file s,  with  sho rter  le ng t h.   T his  exp la ins  wh y   MPEG - 4  AL S   is  the   best  as  the  sta nd a r d  us es  lo ng  te rm   LPC  residu e  pre dicti on   w hich  is  m or e  su it ed  f or   s peech   file s,  w her e  as   none  of  the re  oth e r  al gorith m s   con ta in  thi s  [1 3 ] .  The  F L AC  com es  in  a   cl os e  seco nd,  bu t  it   al so   co ntains  a n  aud i o  detect io n  w hich  s witc hes  be t ween   diff e ren t  ty pes  of  sp eec h  m od el li ng   oth e r  tha n  LPC,  th us   al lowi ng   bette r  er ror  re sidu e  c om par e d  to  IEEE 1857. 2.   Additi on a ll y,  fr om   the  FLA C  c od e ,  it   us es  it s  ow n  sysc al l  PO S IX  inter fa ce  f or   rea d/wr i te   protocal,   w hi ch  al lows  fa ste r  rea d  a nd  wr i te   sp ee d   to   the  stdli b  inter face .  T his   cou l d be the  r e aso n beh i nd it ’s  sig nificant  di ff e ren ce  in  e nc od i ng s peed to  the o t her s   [ 4] .         Figure  2 .   Com par is on of  Ar it hm etic Cod in g (left)  and  G olo m b  Ri ce Cod i ng (rig ht)  C ompressi on Rat io  by  Ena bling an d Disabli ng  Pr e proces sin g  Bl oc k     1.5   1.52   1.54   1.56   1.58   1.6   1.62   2   4   6   8   10   12   14   16   18   20   C_I EAC_PR E   C_I EAC   1.34   1.36   1.38   1.4   1.42   1.44   1.46   2   4   6   8   10   12   14   16   18   20   C_I EGC_ P RE   C_I EGC   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vol .  10 , N o.   1 ,  A pr il   201 8   :   176   –   1 8 3   182     Figure  3 .   Com par is on of  Ar it hm etic Cod in g (left)  and  G olo m b  Ri ce Cod i ng (rig ht)  E nc odin g  S pee d by  Ena bling an d Disabli ng  Pr e proces sin g  Bl oc k         Figure  4 .   Com par is on of C om pr ession  Ra ti o (left) a nd E nc od i ng S peed   ( rig ht) for  Var i ou s  A l gorithm s       7.   CONCL US I O N   Ov e rall ,  the  e xp e rim ent  sh ows  that  f or  lo ssless  au dio   c om pr essio n,   th e  arit hem etic  cod i ng   has  a   higher  c om pr ession  rati o  to  golom b   rice  codi ng   in  the  IEE E1 857.2,  wit h  the  exp e ns e  of   encodin g  sp ee d  an d  the  pr e - pr oces sing   bl oc k  does  i m pr ov e  th e  com pr ession  rati o  of   entr opy  cod i ng   es pe ci al ly  Go lom b - Ri c e   cod i ng,  bu t  m ay   worse  it ’s  encodin g  s pee d  f or  hi gh e r  predict or  order.   Nev e rtheless ,   wh e n  c om pari ng   it   to  oth e r  m et ho ds,   it  sti l l  fall s   beh in d  to  MPEG - 4  an d  FL AC  in  te rm s   of   co m pr ession  rati o  an d  encodin g  sp ee d  especial ly   in  th e  case  of   au dio  books .  Ultim a te ly ,  IEEE 1857. 2  m ay   be  m or e  s uited  for  m us ic   file s,   but  f ur t her   i m pr ovem ent  c ou l d  be   done  by  detect ion   of  sp eec h  file s  and   lo ng - te rm   pr e dicti on   m ec han ism .  In   te r m s   of   sp ee d,   the  I EE E1 857.2  an d  MPEG - 4  ALS  cou l d  ha ve  a  bette r  com par ison   with  the  F LAC  co dec  by   us in g  FLA C sy scal l  PO S IX inter fa ce rea d/wr it e i nterf ace .       ACKN OWLE DGE MENT   The  aut hors  ha ve  gr at e fu ll y  ackno wled ged  that  this  research   ha s  bee n  su pport ed  by   Mi nistry  of   Higher  Educat i on Mal ay sia  Resea rch F und,  FRGS 15 - 194 - 0435.       REFERE NCE S     [1]   Mori y a   Rese arch L ab ,   “ Lossless Com pre ss ion  of  Audio  Dat a  (M PEG - 4  ALS a d  i ts  Applicati on) ,”   200 3.     [2]   Hans  M .   and   Sc haf er  R .  W. ,   “ L oss le ss   compress ion  of  digita l  a udio ,”   IEEE  S ig nal  Proc ess  Mag ,   vol .   18 ,   pp .   21 – 32 ,  2001 .   6   6.2   6.4   6.6   6.8   7   7.2   7.4   2   4   6   8   10   12   14   16   18   20   T_I EAC_PR E   T_I EAC   7.5   8   8.5   9   9.5   10   2   4   6   8   10   12   14   16   18   20   T_I EGC_ P RE   T_I EGC   1.2   1.3   1.4   1.5   1.6   1.7   1.8   1.9   2   4   6   8   10   12   14   16   18   20   C_F LAC   C_I EAC_PR E   C_I EGC_ P RE   C_MALS   0   10   20   30   40   50   60   70   80   2   4   6   8   10   12   14   16   18   20   T_FLA C   T_I EAC_PR E   T_I EGC_ P RE   T_MALS   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       Compari son  of  En tr op y  Co di ng Mec han ism   on I E EE1 857. 2  L os sle ss  Aud io ... ( Fath i ah A bdul M uin )   183   [3]   Muin  F .  A . ,  e t   al. ,   “ Perform anc e  Anal y sis  o f  IEE E  1857 . 2   Lossless  Audio  Com pre s sion   Li ne ar  Predi ctor  Algorit hm ,”   ICSIMA ,   p p .   6 ,  2017 .   [4]   Coal son J. ,   “ FLAC  -   Free   Lossl ess Audio  Code c ,”   2017 .     [5]   Li eb che n  T. ,   “ An  Introduc ti on   To  Mpeg - 4  A udio  Lossless  Coding ,”   IE EE   Int.   Conf.   A cou st.  Spee ch  Sign al  Proce ss ,   vol .   3 ,   p p.   1012 – 5 ,  200 4 .   [6]   Shahbahr ami  A . ,  e t  al. ,   “ Eva l uat ion  of  Huffm an  and  Arithmeti c  A lgori th m s  for  M ult imedia   Com pre ss ion   Standa rds ,”   Int   J   Comput  Sc i Eng   Appl . ,   vol .   1 ,   pp .   34 – 47 ,  2011 .    [7]   Saloman  D .  M .  G. ,   “ Handbook of Dat a   Com pre ss ion ,”   2010 .   [8]   Rez nik  Y .  A. ,   “ Coding  of  pre d iction  re sidu al   in M PEG - 4  standa r d  for  lossless a u dio   codi ng   (MP EG - 4  ALS) ,”   I E EE  Int.   Con f. A coust .   Spe ec h ,   S ignal   Proce ss ,   vol .   3 ,   p p.   1024 – 7 ,  200 4 .    [9]   Moffat   A . ,  et   a l. ,   “ Arithmeti c   Co ding  Rev isit ed ,”   ACM  Tr ans Inf   S yst . ,   vol .   16 ,   pp .   256 – 94 ,  1998 .    [10]   Huang  H . ,  et   a l. ,   “ Lossless  audi o  compress ion  in  the   new  I EE E   St anda rd  for  Adv a nce d  Audio  Cod ing ,”   IEEE  Int .   Conf.   Ac oust .   Sp ee ch   Signal P ro ce ss ,  p p .   6934 – 8 ,  2014 .   [11]   T.   S.   Gunawan,  et   al . ,   “ Inve stigation  of  Lossless Audio  Com pre ssi on  using I E EE   1857. 2  Advanc e d  Audio  Coding ,”   Indone sian J our nal  of   Elec tric al   Engi ne ering  and   Computer  Sc ie n ce ,  vol /i ss ue:   6(2 ) ,  2017 .   [12]   “ IEE E  1857 . 2 .  I EE E   Standa rd   fo r  S y st ems   of  Advanc ed   Audio  an d  Video  Cod ing, ”   2013.   [13]   Hara da   N . ,  et al . ,   “ MP EG - 4  ALS:  Perform ance, applicati ons,   and   re lated  st anda rd i za t ion  a ctivit i es ,”   2007.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.