基于MELPe模型的600 BPS声码器算法设计

在增强型混和激励线性预测(MELPe)模型的基础上,提出了一种高音质的600 bps声码器算法。保持MELPe算法特征的同时,利用帧间参数冗余,进行多帧联合量化;运用基于预测的分级矢量量化(PMSVQ)算法对线谱频率(LSF)参数进行量化。在非正式的主观语音质量测试中,合成语音质量优于传统的LPC10e声码器,接近2 400 bpsMELP标准的合成语音。     

增强型全速率语音编码的原理及实现

在无线通信系统中，语音压缩编码起着非常重要的作用，因为它在很大程度上决定着合成话音的质量和系统容量。为了提高话音质量，GSM提出了增强型全速率（EFR）语音编码方案。它在LPC声码器的基础上，采用了A－B，S和VQ等技术，编码信息中既包含若干语音特征参量又包括部分波形编码信息。因此，能提供高质量的编码，且比特速率压缩到12.2kbps,为TD－SCDMA移动通令系统提供了一咎可行的语音编码方式。笔者从语音编码的基本概念出发，详细地介绍了EFR语音编码的原理及代数码本搜索实现技术。     

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。     

基于二级矢量量化的LPC声码器算法

为了有效地减少语音编码的比特数、降低量化误差以及提高解码语音质量,提出了一种二级矢量量化的LPC声码器算法.该算法在模糊聚类与LBG级联的VQ算法的基础上,进一步采用二级矢量量化算法对特征参数矢量进行量化.特征参数为语音的两个特征值:基音周期与增益.第一级码本为矢量码本;第二级码本为误差码本.将该算法应用于LPC声码器中进行仿真实验,结果表明:该算法能有效地降低量化比特数并且减少了量化误差,从而使解码语音质量得到改善.     

2.4kbps MELP低速率语音编码算法的DSP实现

本文在DSP芯片TMS320VC5416上实时实现了传统2.4kbps MELP低速率语音编码算法。采用美国GL公司的语音质量评估系统VQT(Voice Quality Tester)对编解码的实时语音质量进行评估,PESQ得分高于3.6分,结果表明该语音编码系统能够满足实际通信要求。     

多带激励语音压缩算法的仿真实现

作者从语音信号的多带激励模型出发，对ＭＢＥ语音压缩算法的原理作了详细的指出了它相对于传统ＬＰＣ等算法的优越性，并在计算机上进行仿真实验，给出了实验结果。作者最后就合成语音的质量，算法复杂度等方面，对ＭＢＥ声码器和部分常用标准语音压缩编码方案作了比较，也指出了今后所要研究的方向。     

高质量多速率声码器研制成功

声码器是实现语音信号数字化存储和传输的关键部件,降低编码速率和提高话音质量是声码器研究的目标。目前,16kbit/s以上速率的声码器质量已达到长话质量,当前声码器的研究重点是8kbit/s以下高质量、低速率、短时延的多速率声码器,以满足多种应用场合的需要。一种采用CS-ACELP、ACELP、CELP、MELP、IMBE等多种先进的语音编码技术,集1.2、2.4、4.8、5.3、6.3、8kbit/s等速率于一体,符合G.729/G.729A/G.729B、G.723.1、美国FIPS等语音编码标准的多速率、多功能、高质量声码器最近由解放军理工大学通信工程学院研制成功。该声码器…     

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     

变码率增强型双带激励LPC低速语音编码算法

基于对语音信号的分析，借鉴频率分带技术和码激励线性预测编码中传输残差信号可提高合成语音鲁棒性的思想，建立了双带激励模型，同时对基音检测、矢量量化、语音合成等环节加以改进，提出了最高码率为2400bit／s，最低码率为80bit／s的变码率增强型双带激励LPC(Linear Predictive Coding)低速语音编码算法。仿真结果表明：该算法在有效降低平均码率的前提下能保证较高的合成语音质量。     

SELP 2.4kb/s语音编码算法跳跃帧判决及处理

为解决正弦激励线性预测(SELP)2.4 kb/s语音编码算法中清浊音过渡时合成语音的质量较差的问题,该文利用子带清浊音判决参数量化过程中存在的冗余度,提出了一种跳跃帧判决及处理方法。该方法根据当前帧前后各60个样点的平均能量比值判定当前帧是否为跳跃帧,并利用子带清浊音判决参数量化的冗余度传送跳跃帧信息。解码端根据当前帧是否为跳跃帧对解码端参数采用不同的插值方案。测试结果表明,该方法能够将合成语音的M O S分提高0.004左右。     

语音信号非线性特征的数值表示

分析了语音信号的非线性特征，用傅里叶谱、吸引子、分维数、李亚普诺夫指数等非线性动力学行为的数值特征表征了语音信号的非线性特征。采用时延语音序列重构语音吸引子，用计盒分维数计算语音波形的分维数。实验结果显示语音波形具有分形特征，语音中存在混沌。     

试析《傲慢与偏见》中的人物对白话语

话语分析在其发展过程中和文学作品联系日益紧密,从话语分析的角度欣赏文学作品已成为一个研究热点。本文从话语分析的角度研究《傲慢与偏见》中人物对话所使用的两种引语—-直接引语和自由间接引语,通过分析两类引语归纳人物性格特征。     

非特定人普通话孤立数字音识别系统

通过分析汉语语音及非特定人语音特点，选择过零率、能量、基音周期和前两个共振峰作为语音特征，用音素分类的方法构造判决树，在此基础上，给出了一个非特定人普通话孤立数字音（０～９）识别系统，识别率大约为９６．６％。     

基于谱减法的藏语语音减噪研究

语音信息的采集过程中难免会有各种噪声的干扰,噪声降低了语音的可懂度及清晰度,甚至严重影响语音处理的准确性和可靠性。谱减法是语音减噪中最常用的方法,该方法基于人的感觉特性,对语音短时幅度谱进行估计,适用于受加性噪声污染的语音。本文通过统计分析谱减法的增益补偿因子和过减因子参数,研究基于谱减法的藏语语音减噪处理,并取得较为理想的实验结果。     

一种低比特率中文语音信息编码传输技术

研究一种中文语音信息编码技术．通过采用语音小波分析识别处理和语音信息特征编码，包括中文语音小波包分解、语音音素和音节声调识别、口音特征参数提取、语音信息和特征参数组合编码，这种低比特率编码技术理论上可将传输效率提高1倍．     

MLP语音信号非线性预测器

讨论了MLP（Multi-Layer Perceptron)语音信号非线性预测器的实现。为了使MLP能够适用于语音信号预测,对MLP的误差准则进行了修正以减轻神经网络模型与语音模型之间的过匹配。为了提高MLP的训练速度,提出了一种线性化逐层优化（LOLL）MLP训练算法。实验结果显示该非线性预测器的预测信噪比约比线性预测器提高2dB,而且它还可以同时完成长时预测器的功能;误差准则修正使非线性预测器的预测信噪比提高了0.35dB。     

高阶谱分析在抗噪语音编码中的应用

将高阶谱分析技术应用于语音编码中以提高其抗噪声的性能,给出了两处利用高阶量提取语音参数的语音编解方案：a．采用高阶累积最小二乘直接估计法提取语音参数进行编码;b．采用高阶累积量SVD－TLS估计法提取语音参数进行编码,研究结果表明,这两种方案在噪声环境中工作时,具有极好的抗高棋朋色噪声和对称分布噪声的能力,总的抗噪性能明显优于传统的LPC声码器。     

LSP参数的语音分析和合成研究

通过对线谱对(LSP)在语音分析和合成中的计算机模拟实验,证明了LSP参数是频域内的参数,可以直接跟踪共振峰,进行基音提取和清/浊音判断;具有较好的平稳性、内插特性和量化特性.利用频谱性质,提出了用双向比较求取LSP参数的方法,能有效地简化求解运算。与PARCOR参数相比,要得到同等音质的语音,用LSP参数可减少25％左右的数码率。     

政选中的女性话语修辞分析——以安·罗姆尼演讲为例

近年来,政要夫人在政治舞台上日益活跃,她们演讲的影响力也随之增加,这些演讲有时会给其丈夫的政治宣传带来莫大帮助。安·罗姆尼在2012年共和党全国代表大会上的演讲就是一个范例。Burke的新修辞学为分析安·罗姆尼的演讲策略和方法提供了理论依据。由于美国政要夫人的演讲有不少共同之处,此分析模式或可用于分析同类演讲,看清演讲者的真实政治意图。