基于二级矢量量化的LPC声码器算法

为了有效地减少语音编码的比特数、降低量化误差以及提高解码语音质量,提出了一种二级矢量量化的LPC声码器算法.该算法在模糊聚类与LBG级联的VQ算法的基础上,进一步采用二级矢量量化算法对特征参数矢量进行量化.特征参数为语音的两个特征值:基音周期与增益.第一级码本为矢量码本;第二级码本为误差码本.将该算法应用于LPC声码器中进行仿真实验,结果表明:该算法能有效地降低量化比特数并且减少了量化误差,从而使解码语音质量得到改善.     

2.4kbps混合激励LPC声码器算法及其实现

2.4kbps LPC声码器在窄带数字保密通信、卫星VSAT及ISDN中均有广泛的应用前景。传统的LPC声码器可以合成较高可懂度和一定自然度的话音,但其质量尚不令人满意。其主要原因是采用了过于简化的二元激励模型。本文从提高LPC声码器的质量出发,研究了采用混合激励的LPC声码器算法——M—LPC算法。与传统LPC的算法相比,M—LPC算法在激励源、基音检测及合成等方面都作了改进。计算机模拟结果表明,M—LPC算法可合成高质量的话音。本算法已采用TMS 320C25实时实现。主观试听结果表明,2.4kbps M-LPC声码器的质量令人满意。     

低速率语音编码LPC参数多级矢量量化的有效搜索

提出了一种LPC参数的M-L树形搜索多级矢量量化方案,其谱失真小于或接近1 dB,计算复杂度低,存储量小.计算机模拟表明,采用该方案对线谱对(LSPs)参数进行矢量量化,可提供透明质量的合成语音.     

低速率语音编码LPC参数的多级VQ设计

针对LPC参数量化过程的多级VQ码书设计中顺序与迭代顺序设计算法收敛速度较慢这一缺点,提出了一种新的顽健多级VQ的联合码书设计方案。实验表明,该多级VQ的联合码书设计方案应用于线谱对参数的量化时,可提供透明质量的合成语音。相比顺序设计算法不仅加快了收敛速度,而且改善了VQ的性能测度。     

可变速率声码器的性能研究

主要介绍了Q4401可变速率声码器的工作原理和各种功能，PCM接口和CPU接口、初始化过程及命令格式等，并设计了一种典型的应用实例。实验证明该声码器将语音信号压缩至4-9.6kbit/s范围时，可达到普通电话的通话效果。     

矢量量化法用于改进的多带激励声码器—一种极低比特率语音…

在低比特率语音编码方法中，改进的多带激励编码方法可得到低噪声和稳健性强的重建语音，但运算量很大，作在改进的多带激励编码研究中，将矢量量化方法引入频谱幅度的量化，不仅降低了运算量而且降低了编码比特率，使得在１．３５￣１．８ｋｂｉｔ／ｓ的编码比特率下的重建语音，与４．８ｋｂｉｔ／ｓ编码比特率下（按自激励声码器编码方法）重建的语音质量相比毫不逊色。     

一种低码率声码器系统的设计及实现

在简单介绍Ｇ．７２３．１编解码算法及语音编解码协处理器ＣＴ８０２０后,给出了一种低码率声码器系统的硬件和软件设计及实现方法,着重讨论了该应用系统设计中有关语音数据同步传输等问题的主要处理方法。     

一种新的中速率语音编码方案

本文提出了一种新的混合型中速率语音编码方案,它充分考虑了语音(尤其是汉语)的特点、能量分布和人耳的听觉特性,把语音先分割成基带(300Hz～1kHz)和高频带(1～3.4kHz),然后分别采用波形编码(ADPCM)和参数编码(MELP)对基带和高频信号进行处理.实验结果表明,其信噪比较高,尤其是主观质量很好,可与24kb/s甚至32kb/s的ADPCM方案相比拟,并且它的高低频段信号可以同时进行运算,实时处理很客易实现。     

基于AMR编码参数的语音识别

基于语音编码系统的语音识别，由于受编码的影响其识别效果在编码速率下降时显著降低。传统的识别方法从重构语音波形中提取特征参数，并针对该特征参数进行训练和识别。比较了基于编码语音的识别准确率和基于编码参数的识别准确率，并研究了编码参数对识别准确率的影响。在此基础上，通过选择受编码影响较小的编码参数，直接将LPC参数和残差信号参数组合起来构成特征参数进行语音识别。实验结果表明，采用这种方法的AMR语音识别系统，其识别效果接近于基于原始语音的识别效果。     

0.6 kb/s声码器能量参数的高效量化

主观听觉测试表明,在0.6 kb/s声码器算法中,能量参数的量化精度与合成语音的质量有着密切的关系.为提高能量参数的量化精度,该文提出了一种基于预测矢量量化与比特资源动态分配的能量参数量化算法,在超帧编码过程中,充分利用基音周期在清音帧为固定值的特点,将其部分量化比特分配给能量参数,构造其二级码本,从而更好地量化能量参数.实验结果表明: 与基于增益-形状的量化算法相比较,该文提出的算法可以使能量参数的量化误差降低70%左右.     

LSF标量格型混合量化

为了降低线谱频率(LSF)参数矢量量化器的搜索复杂度和码字存储单元,利用格型矢量量化的优点,设计了一种适合LSF参数量化的标量格型混合量化器。该量化器对LSF参数的预测残差矢量的第一、二个参数进行标量量化,余下的参数则利用格型矢量量化,从而降低了搜索复杂度和码字存储单元,与G.729协议所使用的LSF量化技术相比,有一定的改进。     

一种自适应预测栅格编码量化语音编码算法

提出了一种新的基于自适应预测栅格编码量化算法的话音压缩模型．论述了在均方误差意义上最优量化器的设计原理,并在研究栅格编码量化算法的基础上,探讨了模型的编、译码器的工作原理,其中着重研究了扩展的量化器的集合划分和卷积码栅格图的支路标注问题．根据计算机模拟结果,论证了模型的有效性和可行性．     

MPEG-4中的低速率语音编码算法

对ＩＳＯ近期将发布的ＭＰＥＧ－４中所包含的低速语音参量编码算法作了全面的介绍;详尽描述了其中各个参数的分析和合成过程,并对算法的特点进行了总结。     

用自适应量化改进G.728算法

分析了ITU—TG．728语音编码算法中增益固定量化的缺陷，设计了精确表示增益的自适应量化方案，对G．728算法中增益的精确值进行量化。结果表明：G．728自适应量化比G．728固定量化增益信噪比提高0．97dB．     

一种基于预测量化对结构的LSP参数量化算法

为了提高LSP参数的量化效率,提出了一种基于预测量化对结构的联合预测矩阵量化算法。与常用的预测矢量量化结构不同,算法中的预测量化对结构对码本中的每一个码字采用一个与其匹配的预测器,可进一步减小预测量化的信息冗余。在码本训练中,设计了一种渐进闭环迭代优化方法,有效地提高了预测器与量化器的匹配程度。仿真实验结果表明,与传统的矩阵量化算法相比,提出的算法对LSP参数量化的平均量化谱失真较小,具有更优的量化性能。