混合激励参数提取量化编码新算法及其应用
随着通信技术的高速发展，降低传输中的数码率成为一项关键问题。为了降低传输的费用，必须对采用模/数转换技术得到的语音信号进行压缩。这也就促使了语音压缩编码技术的不断发展。语音压缩的一个主要目的，就是以最少的比特数表示信源所发的信号，降低冗余，提高传输的效率。 在低速率语音编码中，混合激励线性预测编码（Mixed Excitation Linear Prediction，MELP）成为了重要的研究课题之一。MELP在LPC声码器的基础上加入了混合的脉冲和噪声激励、周期或非周期脉冲、自适应谱增强、脉冲散步滤波器和残差谐波幅度模型5个改进特征。其中，MELP最重要的特征是采用脉冲串和噪声的混合信号作激励信号。具体是通过一个多带混合模型实现的，用子带清/浊音强度调制五通带滤波器，得到整形滤波器，以此得到较为准确的激励信息。 本文针对MELP声码器混合激励参数提取算法中乘法运算多、计算耗时、五子带带通清/浊音采用硬判决量化等问题，提出了一种全新的子带声音强度参数和该参数的提取算法。该算法采用短时平均幅度差函数的平均周期幅度（记为(M)）与短时平均幅度（记为Mn）的线性组合（α(M)+βMn）表征子带清/浊音强度，其中组合系数α和β由实验确定。此全新参数记为Pzn，Pzn的每一维数据都是一个介于0～1之间的数。实验首先用滤波器组对每帧语音信号进行分带，然后对每带信号分别提取M和Mn，并根据实验确定的组合系数α和β对两特征值M和Mn进行组合，作为每带的清/浊音强度Pzn,同时对Pzn的量化器进行了设计，用改进的LBG算法对Pzn码本进行了训练；详细地介绍了码本的搜索算法；最后用Pzn置换声码器中子带清/浊音强度提取量化部分，其余部分保持不变，进行了大量仿真实验，分别得到基于原子带清/浊音强度的声码器和基于参数Pzn的声码器。实验结果说明，基于全新参数Pzn方法的MELP声码器的解码语音与原MELP声码器的解码语音有相同的语音质量，但降低了时间复杂度，提高了算法的运算速度。
声码器;混合激励参数;提取算法;语音质量
青海师范大学
硕士
计算机应用技术
姜占才
2016
中文
TN912.32
57
2017-03-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）