混合激励参数提取量化编码新算法及其应用

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4、_Y左..苗-診稱’....沾心-充觀r学位野单位….意麵魅墓学位授予日期畐赴山■/讀’巧,蒙'-接醉:^<谭一扭.:.:;‘'^'皆;‘‘;每片>-'.,7'.:邊;V也'一::?:远:',..訪黨襄或打..^戒>’迸产咕'‘-.苗-、哗V、,;..忠掉苗—-矜疑I麵巧3、,.心.—每>-安捉评励人,二話巧:护?’/?‘-U‘知‘藏’'一一■.’’"-打--簿I.:一*7"^— ̄ ̄ ̄xj...#繼;:.;鲁晏黯夸敬?'.'.:?r心?辨

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6、,混合激励线性预测编码(MixedExcitationLinearPrediction,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

7、/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M)的线性组合(MM)表征子带清/浊音强nn度,其中组合系数和由实验确定。此全新参数记为P,P的每一维数据都znzn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M,并根据实验确定的组合系数和对两特征值nM和M进行组合,作为每带的清/浊音强度P,同时对P的量化器进行了设nznzn计,用改进的LBG算法对

8、P码本进行了训练;详细地介绍了码本的搜索算法;zn最后用P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zn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P的zn声码器。实验结果说明,基于全新参数P方法的MELP声码器的解码语音与原znMELP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。关键词:混合激励;

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