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高效的MPEG先进音频编码方案
李琳;郭立;黄昊
【期刊名称】《小型微型计算机系统》
【年(卷),期】2008(29)4
【摘要】为提高MPEG先进音频编码系统的编码效率,分别在三个关键模块上进行了算法优化,提出一种高效的编码实现方案.在心理声学模型中,使用新的时域分块峰值变换率准则代替感知熵来判断MDCT变换块的类型,降低误判、漏判概率,提高编码质量和速度;在分析滤波器中,基于双路并行计算技术,采用N/8点FFT算法实现N点MDCT变换,提高运算速度;在量化编码模块中,利用量化噪声能量公式,减少量化迭代次数,提高编码效率.该编码方案在保证音频质量的前提下,减少了50%的编码时间,满足实时性系统设计的要求.
【总页数】5页(P746-750)
【作者】李琳;郭立;黄昊
【作者单位】中国科学技术大学,电子科学与技术系电路与系统实验室,安徽,合肥,230027;中国科学技术大学,电子科学与技术系电路与系统实验室,安徽,合
肥,230027;中国科学技术大学,电子科学与技术系电路与系统实验室,安徽,合
肥,230027
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.ISO／IEC MPEG—2先进音频编码（一） [J], 任永川;史名锐
2.ISO／IEC MPEG—2先进音频编码（二） [J], 任永川;史名锐
3.ISO／IEC MPEG—2先进音频编码（三） [J], 任永川;史名锐
4.ISO/IEC MPEG-2先进音频编码(四) [J], 任永川;史名锐
5.MPEG-2先进音频编码(AAC)的研究和软件仿真 [J], 包益平;陈健
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4．8kbps多带激励语音编码器的模拟实现
王都生;樊昌信
【期刊名称】《西安电子科技大学学报》
【年(卷),期】1995(22)3
【摘要】文章阐述了多带激励（ＭＢＥ）语音产生模型与以往单一激励语音产生模型的区别及其优越性。
研究了以ＭＢＥ模型为基础进行语音分析合成的基本原理和实现的算法。
提出了４．８ｋｂｐｓＭＢＥ语音编码方案，并在计算机上进行了模拟实现。
实验结果表明，所模拟的４．８ｋｂｐｓＭＢＥ语音编码器系统是成功的。
其合成语音在可懂度与自然度方面，与以往的线性预测（ＬＰＣ）、码激励线性预测（ＣＥＬＰ）语音编码系统相比都有了明显的改善。
【总页数】8页(P227-234)
【关键词】多带激励;编码器;语音编码器;计算机模拟
【作者】王都生;樊昌信
【作者单位】西安电子科技大学信息科学研究所
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.32
【相关文献】
1.多带激励语音编码器仿真实现 [J], 汤敏;曾毓敏;谭锡林
2.2.4 kbit/s多带混合激励线性预测语音编码器的模拟 [J], 王都生;铁满霞;樊昌信
3.800/920/1200 bps改进型多带激励语音编码器的DSP实现 [J], 王都生
4.4.8kbps低延迟MBE语音编码器研究 [J], 霍亮;吴家安
5.4.8kbps多带激励音编码器的模拟实现 [J], 王都生;樊昌信
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基于MELP改进算法的低速率声码器设计与实现
马金全;高世海;张连海
【期刊名称】《电子科技》
【年(卷),期】2009(22)1
【摘要】文中研究了一种基于MELP模型的0.6 kb·s-1语音编码算法,该算法将四子帧组成一个超帧,并根据各子帧的清/浊属性,划分超帧为多个模式,不同的模式采用不同的量化联合编码方案.并在TMS320C5416上实时实现了该声码器算法,合成语音清晰可懂,具有较好的自然度.
【总页数】4页(P31-34)
【作者】马金全;高世海;张连海
【作者单位】中国人民解放军信息工程大学信息工程学院,河南,郑州,450002;中国人民解放军信息工程大学信息工程学院,河南,郑州,450002;中国人民解放军信息工程大学信息工程学院,河南,郑州,450002
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.32
【相关文献】
1.基于LPC-10声码器的极低速率语音编码算法研究 [J], 陈明义;马飞
2.改进的MELP低速率语音编码器 [J], 冯晓荣;刘晓明;田雨
3.MELP低速率语音编码器在DSP上的改进与优化 [J], 田雨;刘晓明;冯晓荣
4.基于DSP芯片的MELP声码器的算法实现 [J], 郝软层;徐金甫
5.基于DSP芯片的MELP声码器的算法实现 [J], 郝软层;徐金甫
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一种新的子带声音强度参数及提取算法田春环;姜占才;李小航【摘要】为了使混合激励线性预测语音编码器（MELP）的应用更接近实际，提出了一种基于短时幅度与短时平均幅度差函数的子带声音强度提取方法。
该方法根据MELP声码器解码语音的（MOS）评分得出最佳的线性组合系数，进而求出5个子带的清/浊音强度，并将其植入MELP声码器中。
仿真实验表明，该算法不仅与原算法具有相同的效果，而且算法复杂度低。
%In order to make the mixed excitation linear prediction speech coder (MELP) closer to the actual application, this paper proposes a method of subband voiced intensity extraction based on a short-time magnitude and short-time average magnitude difference function. The method calculate the linear combination of the two coefficient based on MOS score of decoding speech of MELP vocoder, and calculate 5 bandpass unvoiced / voiced intensity, apply it to the MELP vocoder. Simulation experiments show that the algorithm not only decoding speech with the original algorithm of decoding speech has the same effect, but also has low algorithm complexity.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2016(024)020【总页数】4页(P171-173,177)【关键词】清/浊音强度;短时幅度;短时平均幅度差函数;线性组合【作者】田春环;姜占才;李小航【作者单位】青海师范大学物理系，青海西宁 810008;青海师范大学物理系，青海西宁 810008;青海师范大学物理系，青海西宁 810008【正文语种】中文【中图分类】TN912.35高质量的低速率实时语音压缩编码技术始终是语音编码中重要的研究课题［1］。
面向窄带通信的极低速率语音编码算法研究
刘斌;陶建华;莫福源
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2013(29)9
【摘要】提出了一种面向窄带通信的极低速率参数语音编码算法.在2.4kbps MELP标准的基础上结合听觉感知,对线谱对参数进行联合矢量量化、对基音周期进行内插和非线性量化、对能量参数进行高效压缩,可以使语音数据在0.5kbps下匀速传输;线谱对参数的预测残差用于矢量量化,这是一种提高合成语音的音质的有效方法.实验结果表明,采用本文提出的语音编码算法可以使语音数据在极低码率下有效的传输,解码端合成的语音具有较高的可懂度.
【总页数】8页(P1134-1141)
【作者】刘斌;陶建华;莫福源
【作者单位】中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室,北京100190;中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室,北京100190;中国科学院声学研究所北京100190
【正文语种】中文
【中图分类】TN912
【相关文献】
1.一种低速率语音编码技术在测量船语音通信中的应用 [J], 陈松;胡剑凌;周朝猛
2.极低速率语音编码的新发展与应用 [J], 郭莉;郭丽红;王炳锡
3.基于LPC-10声码器的极低速率语音编码算法研究 [J], 陈明义;马飞
4.一种600bps极低速率语音编码算法 [J], 丛键;张知易
5.一种极低速率变速率语音编码算法--VLVRLP [J], 丁琦;徐金甫;王炳锡
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第４６卷 第４期２０２４年４月系统工程与电子技术ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＶｏｌ．４６ Ｎｏ．４Ａｐｒｉｌ２０２４文章编号：１００１ ５０６Ｘ（２０２４）０４ １４４０ ０８ 网址：ｗｗｗ．ｓｙｓ ｅｌｅ．ｃｏｍ收稿日期：２０２２１１２１；修回日期：２０２３０４０５；网络优先出版日期：２０２３０４２７。
网络优先出版地址：ｈｔｔｐ：∥ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ／ｋｃｍｓ／ｄｅｔａｉｌ／１１．２４２２．ＴＮ．２０２３０４２７．１３２８．００８．ｈｔｍｌ 通讯作者．引用格式：马梦宇，罗长洲，梁春瑞，等．ＲａｐｔｏｒＱ喷泉码编译码算法分析及优化［Ｊ］．系统工程与电子技术，２０２４，４６（４）：１４４０ １４４７．犚犲犳犲狉犲狀犮犲犳狅狉犿犪狋：ＭＡＭＹ，ＬＵＯＣＺ，ＬＩＡＮＧＣＲ，ｅｔａｌ．ＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＲａｐｔｏｒＱｆｏｕｎｔａｉｎｃｏｄｅｅｎｃｏｄｉｎｇａｎｄｄｅｃｏｄｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，２０２４，４６（４）：１４４０ １４４７．犚犪狆狋狅狉犙喷泉码编译码算法分析及优化马梦宇１，２，罗长洲１， ，梁春瑞１，王 杰１（１．北京控制与电子技术研究所，北京１０００３８；２．中国航天科工集团二院研究生院，北京１００８５４） 摘 要：ＲａｐｔｏｒＱ喷泉码是喷泉码的最新研究成果，理论分析和仿真验证表明，ＲａｐｔｏｒＱ喷泉码是性能最好的喷泉码，同时也是编译码复杂度最高的喷泉码。
针对ＲａｐｔｏｒＱ喷泉码编译码复杂度高这一问题，以国际标准ＲＦＣ６３３０所设计的ＲａｐｔｏｒＱ码编译码流程为基础，提出一种ＲａｐｔｏｒＱ编译码算法的优化版本。
新的编译码流程通过固定生成矩阵的方式提前计算好生成矩阵并存储，方便随时调用；通过提前列变换的方式规避多次寻找标准行和高斯消去操作，以及通过去稀疏化的方式，减少编译码过程中的矩阵乘法和异或运算。
一种改进的音段声码器编码方法
邓昊;李双田;成少锋
【期刊名称】《信号处理》
【年(卷),期】2003(019)005
【摘要】本文以一种定速率音段声码器采用的分段算法为基础,提出了一种以随机码本作为初始码本结合"联合分段量化法"的码本训练方法,改进了基音轨迹的表示方法,并验证了一种说话人自适应方法的效果.
【总页数】5页(P448-452)
【作者】邓昊;李双田;成少锋
【作者单位】中国科学院声学研究所,北京,100080;中国科学院声学研究所,北京,100080;中国科学院声学研究所,北京,100080
【正文语种】中文
【中图分类】TN91
【相关文献】
1.一种改进的与声码器结合的声学回声消除器 [J], 胡海军;林茫茫;张志军;李挥
2.一种改进的2.4kb/s混合激励线性预测声码器方案 [J], 马欣;刘常澍;李文元;张毓忠
3.一种600 bps声码器及其与典型中低速语音编码器的音质对比 [J], 吴江滨;丛键;苏旸
4.一种适于改进的LPC声码器的语音特征提取方法 [J], 陈雪勤
5.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编码方案 [J], 刘波涛;匡镜明
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基于MATLAB的MELP语音编码实验分析和处理
覃日娜
【期刊名称】《柳州职业技术学院学报》
【年(卷),期】2015(15)2
【摘要】本文首先简介MELP语言编码原理,然后借助MATLAB这一功能强大的工具,开展语言编码仿真实验研究,对编解码系统进行功能仿真.文中重点研究仿真实验的开展过程,列出部分关键源代码.仿真结果表明,合成语音与原始语音很好地拟合,系统编码、解码后的语音质量基本良好.
【总页数】5页(P79-83)
【作者】覃日娜
【作者单位】柳州职业技术学院,广西柳州 545006
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.3
【相关文献】
1.基于MELP的变速率分类型语音编码算法 [J], 肖玉娟;赵利
2.一种基于MELP的高质量的0.6 Kb/s语音编码算法 [J], 宾清原;李双田
3.基于线性预测系数自适应前后向量化的可变速率MELP语音编码 [J], 铁满霞;王都生;樊昌信
4.一种基于重构性深度网络的 MELP 语音编码改进算法 [J], 张雄伟;吴海佳;张梁梁;邹霞
5.基于MELP的变速率语音编码器算法 [J], 张博;朱杰
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ISSN 1000-0054CN 11-2223/N 清华大学学报(自然科学版)J T singh ua Un iv (Sci &Tech ),2003年第43卷第4期2003,V o l.43,N o.45/35449-452高质量的0.6kb /s 声码器算法张建伟, 贺天宏, 李军林, 崔慧娟, 唐 昆(清华大学电子工程系,北京100084)收稿日期:2002-01-14基金项目:国家自然科学基金资助项目(69972020)作者简介:张建伟(1972-),男(汉),河南,硕士研究生。
通讯联系人:崔慧娟,副教授,E-mail:cuih j@mdc.ts 摘 要:为满足语音信息存贮和交流对极低速率下语音压缩编码的需求,提出了一种0.6kb /s 声码器算法。
此算法基于线性预测正弦激励模型,在极低码率下获得高质量的合成语音,提出清浊音定位和量化方法,应用了多帧参数联合矢量量化技术,以及多带正弦混合激励、谱增强等技术。
主观听觉测试显示,在0.6kb/s 的速率下,此声码器合成语音不仅具有高可懂度而且具有一定的自然度,诊断押韵测试(D RT )的分数为89.5%,而且在10-2的随机误码的信道条件下仍然具有很好的可懂度。
实验表明:利用帧间参数相关性及矢量量化的方法可以将编码速率大幅度压低而保持较高清晰度。
关键词:声码器;线性预测;矢量量化;混合正弦激励中图分类号:T N 912.3文献标识码:A文章编号:1000-0054(2003)04-0449-04High quality 0.6kb /s speech coding algorithmZHAN G Jianwei ,H E Tian hong ,LI Junlin ,CUI Huijuan ,TANG Kun(Department of Electronic Engineering ,T s inghua University ,Beij ing 100084,China )Abstract :A 0.6k b/s high quality vocoder w as developed to en code phonetic information at very low b it r ates.T he alg or ith m is bas ed on a s inusoidally excited linear predict ion model and uses multi-f rame joint vect or quant ification,mult i-band mixing excitation,sub-band voicingst rength parameter prediction,and adapt ive spect ral enhancement toobtain h igh quality s ynthetic s peech w ith a low bit rate.Simu lationresults show that the syn th es ized speech is intelligible with reason able naturaln ess.T he diagnostic rhyme tes t score w as 89.5%in the formal test.T he vocoder is robust in a nois y en vir on ment and is still intelligible w ith a bit err or rate of 10-2.Th e res ults su gges t that the use of relative fram e p arameters an d vector qualitification can greatly redu ce the bit rate wh ile maintaining clarity.Key words :vocoder ;linear p rediction ;vector qu antification;m ixedsinu soidal excitation 高质量低速率语音编码技术一直是语音编码领域中重要的研究课题之一。
语音LSF参数M-L搜索VQ算法研究许晶晶【摘要】针对高效低速率语音编码,以LBG矢量量化码书设计算法为基础,研究了M-L搜索多级矢量量化(VQ)的码书设计算法和M-L搜索多级矢量量化编解码算法,同时对整个算法进行了全面的测试和性能分析.设计结果表明:该方法可有效提高LSF参数压缩的效率,改善谱失真指标.【期刊名称】《电声技术》【年(卷),期】2014(038)006【总页数】5页(P53-56,71)【关键词】语音编码;线性预测;矢量量化;码书设计【作者】许晶晶【作者单位】广州广晟数码技术有限公司,广东广州 510640【正文语种】中文【中图分类】TN9121 引言语音是人类生活中情感交流最直接的信息交互方式，随着信息技术的发展，语音通信信道传输的信息量越来越饱和，语音编码算法的研究对于节约信道开支具有重要的作用。
低速率语音编码算法在现代语音通信系统中有着非常广泛的应用，超低速率下的语音压缩编码算法是目前语音信号处理领域的重要研究课题之一。
线性预测(Linear Prediction，LP)是很多低速率语音编码方案的核心技术，为降低编码速率，选用高效的线性预测参数编码至关重要。
在语音编码中，线性预测LP 系数一般使用线谱对(Line Spectral Pair，LSP)系数来表示，这是因为LSP系数的量化特性更好，动态在可控的范围内，对于量化器的设计和实现更为有利。
考虑到线性预测模型是语音编码的核心，研究LSP矢量量化技术对于提高压缩效率、增强语音质量具有重要的意义。
本文针对高效低速率语音编码算法中基于线性预测编码的线谱频率(LSF)高质量量化编码问题，以LBG矢量量化码书设计算法为基础，设计了M－L搜索多级矢量量化(VQ)的码书设计算法和M-L搜索多级矢量量化编解码算法。
报告给出了设计原理设计思想，并对设计算法进行了详细的说明，最后对整个算法进行了全面的测试和性能分析。
2 VQ矢量量化码书设计算法VQ矢量量化器的实现中，最重要的是码书设计和训练方法，一个设计良好的码书对于量化效率的影响最为关键。
I S SN 1000-0054CN 11-2223/N 清华大学学报(自然科学版)J Tsing hua Univ (S ci &Tec h ),2003年第43卷第1期2003,V ol .43,N o .14/3712-150.8kb /s 高质量声码器算法李军林, 杜 松, 崔慧娟, 唐 昆(清华大学电子工程系,北京100084)收稿日期:2001-08-07基金项目:国家自然科学基金资助项目(69972020);清华大学“九八五”基金项目作者简介:李军林(1978-),男(汉),四川,硕士研究生。
通讯联系人:唐昆,教授,E-mail:tangk un@mail.tsin 摘 要:随着通信的发展,对极低速率下语音压缩编码算法的需求越来越迫切。
为满足极低码率的要求并获得高质量的合成语音,提出了一种高质量的0.8kb/s 声码器算法。
此算法基于传统的线性预测模型,利用多帧联合的超级帧参数分模式联合矢量量化技术,以及多带混合激励,子带清浊音参数相关预测,自适应谱增强,脉冲扩散后滤波等技术。
主观听觉测试显示,此声码器在0.8kb/s 的速率下其合成语音不仅具有高可懂度而且具有一定的自然度,诊断押韵测试(D RT )的分数为85%,而且此声码器在10-2的随机误码的信道条件下仍然具有很好的可懂度。
关键词:声码器;线性预测;矢量量化;自适应谱增强中图分类号:T N 912.3文献标识码:A文章编号:1000-0054(2003)01-0012-040.8kb /s high quality speechcoding algorithmLI Ju nlin ,DU Song ,CUI Hu ijuan ,TANG Ku n(Department of Electronic Engineering ,Tsinghua University ,Beij ing 100084,China )Abstract :T his paper presents a 0.8kb /s high quality vocoder to obtain high quality syn th etic s peech at a very low bit rate.T he algorithm is based on a traditional linear prediction model with multi-framejointvectorquantification ,multi-b andmixingex citation,sub -ban d voicing stren gth parameter prediction,ad aptive spectral enhancement,and pulse dis pers ion etc.Sim ulation res ults dem onstrate that the intelligibility of this 0.8kb /s vocoder is quite good and the natural tone is fine.Th e d iagnos tic rh yme tes t (DRT )score is 85%in an in formal test.Furthermore,the vocoder is robus t in a noisy environmen t,and intelligible even w ith a bit error rate of 10-2.Key words :vocoder ;linear prediction ;vector quantization;ad aptivespectral enh ancement高质量低速率语音编码技术是语音编码领域中重要的研究课题之一。
2.4kb/s 及其更低速率的语音编码算法在保密通信、卫星通信和IP 电话等领域有着重要的应用。
随着数字通信的迅猛发展,带宽资源越来越紧张,因此对更低速率的语音编码算法提出了迫切的要求。
2.4kb/s 语音编码算法获得了很大的成功[1～3],但是现阶段0.8kb/s 的语音编码算法仍然是一个巨大的挑战,其中的关键是用有限的比特数有效地表示语音编码参数。
在语音编码领域,线性预测(LP )技术获得了广泛的应用,如LPC-10,CELP,M ELP [4]等,本文提出的声码器算法也以线性预测模型为基础。
为了在0.8kb/s 的极低速率下获得高质量的合成语音,本声码器算法中还引入了编码端参数多帧联合矢量量化、解码端分带合成及部分参数相关预测等新技术,从而有效的降低了传输码率,并获得高质量的合成语音。
1 编码器基本原理此声码器算法编码器的功能框图如图1所示。
图1 编码器功能框图对每帧语音分别提取预测系数、基音周期、清浊音标志和短时帧能量等4种参数。
所有编码参数均用经过预处理后的语音信号进行提取。
基音周期的估值采用自相关法:r (S )=c S (0,S )c S (0,0)c S (S ,S ),(1),c S (m ,n )=6-û-S /2-û+79k =-û-S /2-û-80s k +m s k +n ,(2)其中:S 是待搜索基音周期,搜索范围是20～160个语音样点;s k 是预处理后语音信号的低频成分(0～500Hz );求自相关的窗长为160个语音样点,窗口位置根据基音周期自适应调整。
求得整数基音周期后,在(S -1)～(S +1)范围内进行1/4样点精度的分数基音周期搜索。
用上述方法求得5个待选的基音周期后,再前瞻2帧用动态规划的办法对基音周期进行平滑,求得最终的基音周期值及其对应的本帧最大的自相关值。
如果此自相关值大于给定的域值,则判断该帧为浊音帧;否则为清音帧。
另外在基音周期估值和清浊音判决时还需要用线性预测(L P)逆滤波后的余量信号进行修正。
短时帧能量参数为G i =10lg õ0.01+1L 6Ln =1s 2n 【,(3)其中:L 是窗口的长度,其值根据基音周期的值自适应调整。
语音信号的谱包络用10阶线性预测系数表示,并转化成线谱频率(LSF)进行编码传输。
2 超级帧参数联合矢量量化本声码器的语音帧长为22.5ms ,声码器的编码速率为0.8kb /s ,因此每帧语音的量化码位数为18bit 。
为了提高参数量化的效率,首先将编码器求得的3帧语音参数组成一个超级帧,然后对超级帧参数进行分模式联合矢量量化[5,6]。
2.1 参数量化码位分配方案声码器量化码位分配如表1所示。
表1 0.8kb /s 声码器量化码位分配方案参数分配码位数/bit基音周期和清浊音判决11线谱对系数L SP 34短时帧能量8同步1总计542.2 基音周期和清浊音判决联合矢量量化对每一个超级帧所包含各帧的清浊音信息(U 代表清音,V 代表浊音)和基音周期用11bit 联合量化。
对不同的超级帧模式采用不同的量化码位分配表,如表2所示。
表2 清浊音、基音周期联合量化码位分配表U /V 模式3bit 码本8bit 码本U U UU U V U VU V U U 000前2bit 用来区分4种模式;后6bit 对模式U U U 置全0;对其余3种模式分别形成一个6bit 的量化码本。
VV U 001矢量量化码本A VU V 010矢量量化码本B U V V 100矢量量化码本C V VV011矢量量化码本D 101矢量量化码本E 110矢量量化码本F 111矢量量化码本G注:U /V 模式从左到右分别代表超级帧中所含3帧的清浊音模式。
在量化之前,先将由编码器求得的基音周期值p i (i =1,2,3)转化成其对数值p i =lg p i 。
对超级帧中只有一个浊音帧的情况,对这一个浊音帧对数基音周期采用6bit 的一维矢量码本进行量化。
对于超级帧中有2个或者3个浊音帧的情况,超级帧待量化基音周期矢量的每一维的值,对于浊音帧等于该帧基音周期的对数值,对于清音帧则置零。
其基音周期矢量量化采用新的码本搜索算法,此算法不仅考虑了超级帧中各帧基音周期在量化前后的逼近,而且还考虑了相邻各基音周期的变化趋势在量化前后不变,从而保持相邻基音周期的平滑。
具体搜索算法如下:1)先对码本进行全搜索,选出M 个候选码字,其量化误差判决采用欧氏距离准则d =63i =1ûp i -pd i û2,(4)p i 和p di 分别代表量化前和量化后的对数基音周期值。
2)用下面的公式计算量化前对数基音周期的微分。
$p i =p i -p i -1,两帧都是浊音帧;0,其它.(i =1,2,3)(5)其中p 0是上一个超级帧的最后一个对数基音周期值。
对于第一步中选出的各候选基音周期矢量作如上类似的微分运算,只需用$pd i 和p d i 分别代替上式中的$p d i 和p d i即可,其中pd 0是量化后的p 0。
3)从M 个候选码字中选择最佳的码字,使d ′最小。
d ′=63i =1ûp i -p d i û2+D 63i =1û$p i -$p d i û2=d +D 63i =1û$p i -$pd i û2,(6)13李军林,等: 0.8kb /s 高质量声码器算法式中D是一个比例因子,用来调整基音周期微分所占的权重,在本声码器算法中取为1。
2.3 线谱对参数的矢量量化对于每个超级帧中的3个待量化L S F矢量,分重要帧和次要帧分别进行矢量量化。
重要帧采用19bit的三级矢量量化,各级码本的大小分别为7, 6,6bit。
对次要帧采用7或8bit的帧间差值矢量量化。
3帧联合的L SF系数量化码位分配见表3。
其中重要帧的选择考虑了以下3点:1)重要帧选择中,一般情况下认为浊音帧比清音帧重要,多选择浊音帧为重要帧;2)兼顾浊音帧的情况下,重要帧尽量选在3帧的中间(即第2帧),这样两侧次要帧均与重要帧相邻,差值量化的精度更高;3)对于待量化超级帧模式为VUV的情况,选择中间的U帧为重要帧,因为中间的U帧多是浊音快速过渡区的情况有一定的浊音性。
表3 LSF参数矢量量化码位分配U/V L SF1L SF2L SF3T ot alU U U8766734U U V8776634U V U8766734V U U7667834U V V8766734V U V7766834V V U8766734V V V7766834注:表中L SF1,LSF2,L SF3分别代表超级帧中第1,2,3帧的L SF参数。
线谱对参数量化误差准则采用了加权欧氏距离准则,并且对重要帧的多级码本采用了最佳路径保留数M=8的多路径搜索算法,逼近全局最优。
