3.35 kb/s低速率语音编码算法

为了解决码本激励线性预测(CELP)算法在4kb/s以下质量难以提高的问题,在编码器和解码器中分别引入了不同的脉冲散布技术以达到利用较少比特提供高质量激励的目的.结合固定码本基音增强和脉冲散布技术的特点,根据理想代数码本脉冲在子帧中各位置的概率分布规律,提出了新的非均匀结构代数码本,明显地提高了代数码本的效率.同时引入了基音预加重技术以提高自适应码本的搜索精度.经主观听音和计算机模拟测试,表明最后形成的3.35kb/s多重脉冲散布非均匀代数码本激励线性预测(MPD-USACELP)语音编码算法的质量达到了北美IS-54标准8kb/s算法的水平.     

一种基于ACELP的4.8kb/s高质量语音编码算法

介绍了一种基于代数码激励线性预测（ACELP）的4.8kb/s语音编码算法。首先对算法进行了概述,然后分别对算法所采用的基音周期估计,基音预测,代数码本结构以及代数码本搜索方式进行了介绍。重点对算法所采用的代数码本搜索技术进行了详细分析。定点C语言模拟结果表明,该算法在4.8kb/s速率上可以合成很高音质的话音。     

一种基于ACELP的4.75kb/s语音编码算法

基于代数码激励线性预测(ACELP)算法，介绍了一种编码速率为4．75kb／s的语音编码算法。算法采用高效的码本结构和码本搜索技术。核算法运算量小，延时小。首先对算法进行了概述，然后分别对算法所采用的开环基音周期分析、自适应码本搜索、代数码本结构以及代数码本搜索方式进行了介绍，重点对算法的代数码本结构和所采用的代数码本搜索方式进行了详细分析。定点C语言模拟结果表明，该算法在4．75kb／s速率上可以合成很高音质的话音。     

高质量4kbit/s码速率语音编码算法研究

４ｋｂｉｔ／ｓ有限状态代数码激励线性预测语音编码算法ＦＳ－ＡＣＥＬＰ是一种具有延时较短、合成语音质量高、算法复杂度较低的语音编码算法。在线性预测（ＬＰ）参数量化上,利用了语音帧内和帧间的相关性,对线谱对（ＬＳＰ）参数使用预测式分裂式矢量量化,获得很高的量化效率。在自适应码本搜索上,采用了有限状态控制分数延时搜索的算法,在保证合成语音质量的同时,有效地降低了运算量。对于随机码本,采用了具有多模结构的代数码本,提高语音合成质量。对于激励码序列的增益,采用了预测式矢量量化,有效地提高了量化精度。经非正式听音测试,４ｋｂｉｔ／ｓＦＳ－ＡＣＥＬＰ的合成语音质量超过了北美８ｋｂｉｔ／ｓＶＳＥＬＰ,接近Ｇ．７２９８ｋｂｉｔ／ｓＣＳ－ＡＣＥＬＰ,ＭＯＳ分约为３．９。     

8 kbit/s 短延时语音编码算法——LD-ACELP

８ｋｂｉｔ／ｓ短延时语音编码算法ＬＤ－ＡＣＥＬＰ，采用了代数码本激励线性预测（ＡＣＥＬＰ）的编码方法，利用语音的帧间相关性对线谱对参数采用了分裂式矢量量化技术，并采用高效的码本结构、码本搜索技术和增益矢量量化技术来获得较高的语音合成质量和较短的算法延时。ＬＤ－ＡＣＥＬＰ的帧长为１０ｍｓ，算法延时为１５ｍｓ。通过信噪比及人耳主观听觉实验等性能测试表明，该算法具有与国际电联１６ｋｂ／ｓ短延时语音编码算法ＬＤ－ＣＥＬＰ（Ｇ．７２８）相当的语音合成质量。     

2.4kb/sMELP算法设计

提出了一种新的工作于极低码率下的混合激励线性预测 (MEL P)声码器 .该声码器结合了线性预测编码(L PC)和多带激励编码算法的优点 ,对算法和量化方案重新进行了设计和改造 ,其主要特征包括改进的基音检测算法、混合的周期脉冲和随机噪声激励、有效的线性谱频率 (L SF)参数量化以及激励谱形状表示 .非正式主观测试表明 ,由采用本算法的一个 2 .4kb/ s编码器所重建的语音质量略优于美国联邦标准 4.8kb/ s码激励线性预测编码 (CEL P)所重建的语音质量     

TETRA数字集群系统语音编解码算法研究

研究了陆地集群无线通信（TETRA）数字集群移动通信系统的语音压缩编解码算法的基本原理。TETRA语音压缩编解码器使用一种低复杂度的ACELP（代数码激励线性预测）算法，通过线性预测和磁量量化等方法降低比特率，并通过自适应码本和代数码本相结合的方法降低了CELP声码器的复杂度，兼顾了较好的语音质量和较低的比特率。在微机上通过C评议和Matlab对TETRA的语音编解码算法进行了实时仿真，语音信号由微机声卡录入和播放。仿真结果表明，该算法具有速率低，重建语音可懂度高，计算复杂度低等优点，适于在移动通信中应用。     

低延迟10kb/s语音编码算法研究

介绍了8kHz采样率下算法延迟为2.5ms的10kb/s语音编码算法。本算法使用20维的CELP,并用自适应码本搜索和代数码本搜索相级联的方法进行矢量量化。通过PC仿真实验并经PESQ测试,其合成语音质量接近16kb/s的G.728。     

对2.4 Kb/s MELP语音编解码器过渡帧的特殊处理

MELP（多带混合激励线性预测）是一种高效实用的语音编解码器．在2．4Kb／s速率上，语音质量基本达到4．8Kb／s FS-1016 CELP声码器质量，在抗噪性能方面甚至比CELP还高，接近16Kb／sSVSD编码器．对2．4Kb／sMELP编码器帧处理方面做一些改进，将过渡帧划分为2个子帧，分别进行编码和合成，使MELP编码器得到更高的语音质量．     

低速率语音编码技术的研究

本文对低速率下的语音编码技术进行了一些初步的探讨,对于目前比较常用的代数码本激励线性预测(ACELP)算法进行了详细的分析和研究,对其算法性能进行了简单的评估,并对该技术的前景及今后的发展方向进行了简要的总结.     

一种改善激励源的1.2kb/s语音编码算法及其实时实现

为了适应无线通信等低速语音编码场合，吸收2.4kb/sMELP算法优点，提出了一种改善激励源的1.2kb/s混合激励线性预测算法，该算法在模型结构、LSP量化及解码等方面较传统的2.4kb/sLPC算法有了较大改进。同时，选用TMS320VC5416DSP芯片实时实现了以该算法为核心的声码器。客观音质测试和非正式主观测试结果表明，该算法在自然度、清晰度和抗噪声等方面明显优于2.4kb/sLPC算法，是低速率下一种良好的编码方案。     

2.4 kb/s MELP算法设计

提出了一种新的工作于低极码率下的混合激励线性预测（ＭＥＬＰ）声码器。该声码器结合了线性预测编码（ＬＰＣ）和多带激励编码算法的优点,对算法和量化方案重新进行了设计和改造,其主要特征包括改进的基音检测算法、混合的周期脉冲和随机噪声激励,有效的线性谱频率（ＬＰＦ）参数量化以及激励谱形状表示,非正式主观测试表明,由采用本算法的一个２．４ｋｂ／ｓ编码器所重建的语音质量略优于美国联邦标准４．８ｋｂ／ｓ码激励性     

线谱对矢量量化方法的改进

介绍了8kb／sCS-ACELP语音编码算法中线谱对参数的基本原理，对线谱对参数作了详细的说明，并给出了由LPC系数到线谱对参数的转变过程。对算法中线谱对量化方法做了分析，提出了改进方法。通过仿真试验，证明了新的量化方法有一定的有效性。     

G.729A语音编解码器构成描述及其仿真

G.729A采用共轭结构-代数码激励线性预测编码（CS-ACELP）算法,其速率为8kbit/s,先对码激励线性预测（CELP）编解码器进行一般性描述,随后再对CS-ACELP编解码器分别进行详细的讨论,最后应用Matlab中Simulink软件对G.729A编解码器进行仿真,并用一段语音进行试验,得到满意结果.     

G．729CS—ACELP语音编码算法的优化及其DSP实现

在研究G．729CS－ACELP语音编码算法基础上,通过分析其原理及基本特征,在实际应用中提出了优化算法的两种方案,大大降低了算法复杂度;并介绍了利用DSP相应的开发环境对简化后的算法进行软件模拟,实验结果证明其输出语音仍然保持很高的合成品质,最后给出了以DSP为核心的硬件系统构成框图。     

以CS—ACELP算法为核心的数字语音记录设备

在介绍ITU G.729 CS-ACELP语音压缩编码的基础上提出了由DSP芯片实现基于该算法的数字语音记录设备的方案,且通过算法优化和改进,使一片C54 DSP芯片能编码2路输入数字语音信号,仿真实验结果表明,算法优化和改进后的复杂度仅是此前的1/8,系统的压缩能力在相同的语音质量下是现有基于ADPCM语音记录设备的4倍。     

一种基于H.264的自适应快速模式选择算法

提出了一种基于H.264的快速模式选择算法.该算法首先进行Skip模式的判断.如果Skip模式不适合当前宏块,则继续利用宏块的空间同质性和时间静态性进行其他帧间模式的筛选.然后根据帧间模式选择的结果判断是否继续进行帧内预测.算法设计过程中,充分考虑Quan-tize Parameter对模式选择的影响,从而可以适用于不同码率的环境.实验证明,该算法在高低码率下都能在保证图像质量的同时大幅度提升编码速度.     

一种高质量的2 kb/s语言编码算法MWI

提出一种高质量的低速率语言编码算法ＭＷＩ,该算法对传统的波形插值算法ＷＩ进行了全面的改进。ＭＷＩ采用了一种更加合理的插值模型,包括统一的清音和浊音分析合成模型、新的典型波形的提取和表示方法,并且采用动态规划的算法增加基音周期估计的准确性。由于不依赖于准确的清浊音判别,ＭＷＩ具有更强的抗噪声能力。ＭＷＩ的参数设置也有利于更加有效的参数量化。随着编码速率的下降,ＭＷＩ的质量虽然呈下降的趋势,但在２ｋｂ／ｓ的速率下,它仍然能给出具有很高清晰度和自然度的合成语音。构造的完整的ＭＷＩ２ｋｂ／ｓ的声码器,具有很高的自然度和可懂度。