说话人识别中随机局部搜索算法的研究

目前在矢量量化的码本训练中经典的聚类方法是LBG算法,但该算法的主要缺陷是对初始码书的依赖性较大,容易过早地陷入局部极小.本文在基于矢量量化的说话人识别中研究了一种随机局部搜索的聚类算法.该算法不依赖初始条件,结构规则,容易实现,效果好,具有很优越的全局优化搜索能力,在语音参数聚类实验中表现出了很好的性能,得到的码书质量也优于经典的LBG-算法,从而为在基于矢量量化的说话人识别中设计准全局最优码书提供了一种新思路.     

H．264帧内预测模块在TMS320C6416上的并行实现

本文结合DSP芯片TMS320C6416的结构特征，在分析H．264帧内预测模块并行特性的基础上提出了H．264帧内预测模块的并行实现方法。工程实践结果表明，并行处理效果比较理想。