10.3969/j.issn.1001-0645.2000.06.016
线谱对矢量量化中的码本设计
研究GLA算法和随机松驰算法设计的线谱对码本性能以及两种算法的特点.训练数据采用了去均值和一阶滑动平均模型预测的误差信号,随机松驰算法选用简化的解码器扰动算法.传统观点认为随机松弛算法比GLA算法每矢量索引少用1 bit.实验结果表明,在小训练数据量时的确如此,但在大数据量时它们的性能相差不大.在线谱对的码本设计中,随机松驰算法设计的码本信噪比提高很小.
语音编码、矢量量化、码本设计、GLA、模随机松驰、线谱对
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TN912.32
国家自然科学基金
2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
725-728
