AMBE-2000^TM语音压缩电路的性能及应用

简要分析多带激励(MBE)编码算法的原理，研究了美国数字语音系统公司(DVSI)的高壶语音压缩芯片AMBE-2000^TM，重点介绍AMBE-2000^TM声码器的特点及其应用。     

AMBE语音压缩算法实现及改进

文章研究了AMBE语音压缩算法（AdvancedMulti－bandExcitationSpeechCoder）及其在数字信号处理器（DSP）上的实现。为了适应实际应用的需要，对AMBE算法进行了改进，去除了其FEC部分，并在DSP上实现了无FEC的AMBE处理程序，使数据传输速率从4．8kbps降至3．6kbps，从而使语音压缩率更高。实验结果证明话音质量基本不受影响，而所需信道速率降低了25％。     

新型语音压缩编解码器AMBE2000

AMBE2000是美国DVSI公司推出的一种具有专利技术的语音压缩/解压芯片。利用该芯片能进行全双工的压缩和解压 ,从而以极高的压缩率提供高品质的语音质量。文中介绍了它的主要特点、引脚功能、控制接口及应用电路     

AMBE-2000在数字语音通信系统中的应用

本文介绍了AMBE算法和AMBE-2000编解码芯片以及它在数字语音通信系统中的使用,给出了一个应用AMBE-2000芯片实现无线数字语音通信的设计实例,详细说明了使用AMBE-2000芯片进行数字语音通信系统的软硬件实现方法。     

AMBE-1000TM声码器及其在数字保密电话系统中的应用

AMBE－1000^TM是美国数字语音系统公司DVSI研制生产的一种高性能、多速率声码器芯片,广泛应用于数字移动通信、卫星通信、保密通信等多个领域。本文首先介绍AMBE－1000^TM声码器的技术特征、工作模式与接口电路,然后介绍AMBE－1000^TM声码器在数字保密电话系统中的一个应用实例。     

AMBE－1000语音编码－解码器芯片及其应用

AMBE－1000是由Digital Voice System.Inc推出的高性能多速率语音编码－解码芯片,它的语音编码－解码算法采用专利语音编码技术AMBE,具有语音音质好的编码波特率低、功耗低优点。可广泛应用在数字语音通讯、调废语音记录等场合。本文介绍了AMBE－1000的结构、引脚定主、数据格式和设计要点,并给出了AMBE－1000用于机车调度录音装置的应用实例。     

基于AMBE-2000的数字语音传输系统

介绍了AMBE-2000的工作原理及其应用,并结合实例给出了数字语音传输系统中AMBE-2000与TLV320AIC10的A/D、D/A接口电路。AMBE-2000是DVSI(Digital Voice System·Inc)公司的语音压缩解压缩芯片,它采用AMBE语音压缩技术,具有语音音质好和编码波特率低、功耗低等优点;TLV320AIC10是TI公司的低功耗∑-Δ型16位A/D、D/A音频接口芯片。应用AMBE-2000的数字语音传输系统可以在低速率下提供优良的语音质量,并能实现全双工、实时语音压缩解压缩功能,因此在卫星通信、移动通信等领域有着广泛的应用。     

基于AMBE2000语音通信系统的设计

简述了MBE编码方案和AMBE2000芯片的功能,并用AMBE2000芯片设计了一套电话终端系统,给出了语音通信系统中电话用户接口回路、PCM语音数字化编码回路和AMBE2000的支持电路。     

AMBE声码器特性分析及其应用

首先简要分析了AMBE算法的特性,然后详细介绍了AMBE-2000芯片在数字集群移动通信系统语音压缩模块中的应用情况。     

基于AMBE-1000的高质量语音系统

将介绍一种基于AMBE-1000的高质量语音系统，该系统使用了DVSI公司开发的AMBE语音芯片，可以在低速率下保持声音自然、语音清晰，并且在选择语音速率和误码率中提供了很高的灵活性，此外还具有低成本、低功耗等优点。因此，该系统具有广泛的应用前景，可以应用于诸如安全通信、话音多路传输、卫星通讯、多媒体应用、蜂窝电话等多种语音处理的场合。     

汉语数字耳语音识别研究

耳语音识别可应用于国家安全的某些特殊需要。运用双门限法对语音样本进行端点检测,通过实验分别找出短时能量、短时过零率的高低门限4个参数的最佳取值。深入分析研究参数的抗噪问题,在MFCC参数中引入短时能量、一阶差分、二阶差分等参数,增强MFCC的抗噪性。研究表明,在隐马尔可夫模型中,MFCC和LPCC联合运用讨论识别效果要远优于独立参数。     

一种基于Laplacian语音模型的语音增强算法

本文提出了一种新的基于Laplacian语音模型的语音增强算法。首先,在假定语音和噪声的短时DCT系数分别服从Laplacian和Gaussian分布的基础上,推导了最小均方误差意义下的语音信号短时DCT系数估计;然后,根据语音存在概率估计,提出了语音信号短时DCT系数估计的修正因子。在增强算法中,提出了面向判决的Laplacian语音模型参数估计和基于Laplacian语音模型的改进最小量控制递归平均(IMCRA)噪声估计算法。仿真结果表明,本文算法不仅在噪声抑制性能方面优于近两年国际上提出的几种基于Gaussian语音模型的语音增强算法,而且在增强语音质量方面也具有更好的性能。     

基于多元Laplace语音模型的语音增强算法

传统的短时谱估计语音增强算法通常假设语音谱分量相互独立,没有考虑语音谱分量间的相关性。针对这一问题,该文提出一种新的基于多元Laplace分布模型的短时谱估计算法。首先,假设语音的离散余弦变换(DCT)系数服从多元Laplace分布,以此利用谱分量间的相关性;在此基础上,利用多元随机矢量的高斯尺度混合模型表示,推导得到语音DCT系数矢量的最小均方误差(MMSE)估计的解析表达式;并进一步推导了基于该分布模型的语音存在概率,对最小均方误差估计子进行修正。实验结果表明,该算法在抑制背景噪声和减少语音失真等方面优于传统的语音增强方法。     

基于改进语音特征提取方法的语音识别

在分析语音特征提取方法基础上提出一种改进组合算法,并采用HMM声学模型和Viterbi算法进行模式训练和识别.实验结果表明,该算法在噪声环境中具有较好的鲁棒性,能有效提高噪声环境下中文连续语音识别的正确率,增强语音识别整体性能,因此在噪声环境下的语音识别系统中具有一定的实用价值.     

一种基于语谱图分析的语音增强算法

针对传统谱减法会产生“音乐噪声”及在低噪比环境下降噪效果不理想的问题,提出一种基于语谱图分析的语音增强算法.所提方法先对带噪语音进行谱减处理,再通过语谱图分析对处理后的语音信号进行去小亮块处理,即对“音乐噪声”进行有效的削弱,最后通过设置阈值,滤除低灰度值的成份,即消除残留近似高斯噪声.实验结果表明,提出的算法可以有效地解决谱减法后残留的“音乐噪声”及低信噪比下谱减法残留噪声较大的问题.     

On a Speech Multiple System Implementation for Speech Synthesis

This paper proposes a voice synthesizer to convert a single speech to multiple speeches. Pitch is an important voice characteristic of speech parameter and it is produced by the periodic vibration of the vocal-cords; the parameter most sensitive for human’s auditory sense. So if you change the pitch of the voice with several different scaling rates, you can produce several different voices at the same time with a voice. The Multiple-Speech Synthesizer will be used in diverse practical applications. The cheer synthesizer that makes group voice from a single voice would be such an example. You could also use the system for a troll toy, birthday song tracks, effect sounds in movies and plays, protection systems of houses, etc. Furthermore, the synthesizer could be used to imitate the voice of famous entertainers or cartoon characters, such as the Mask-man.

人脸语音动画中语音特征参数提取算法研究

人脸语音动画是虚拟现实领域的热点,语音特征参数提取是实现语音同步动画的前提和关键所在。为了能够提取鲁棒性更好的语音特征参数,在小波变换的理论基础上,借鉴MFCC特征参数的提取方法,运用表征语音动态特征的特征差分算法,提出了一种基于离散小波变换的语音特征参数（DWTMFCC）提取方法,并与反映语音情感特征的韵律参数相结合。通过基于LGB算法的VQ模型进行说话人语音识别,可以得到组合特征参数的识别率较高。     

双源谐波模型的语音清浊分量分解方法

本文结合双源激励模型和AM-FM语音表示模型,提出双源谐波模型,给出一套精确分离清音和浊音分量方法,即时域谐波逼近法,为分别提取清音与浊音特征,对清音和浊音以不同的时频分辨率进行分析提供技术条件,而且可以提高系统整体计算效率.新方法特别适合声学和语言学模块的Top-Down和Bottom-Up并行迭代计算的特点.