预测自适应Gauss混合模型线谱频率量化

为了实现高质量低速率语音编码,提出了高效线性预测Gauss混合模型(Gaussianmixturemodel,GMM)线谱频率参数量化算法(LP-GMM-LSFQA)。线谱频率(linearspectralfrequency,LSF)参数先去均值,经过一阶线性预测,得到残差信号,将残差用协方差矩阵为对角阵GMM量化算法进行量化。在此基础上,利用反量化后参数自适应更新GMM的加权系数和均值,进一步提出了预测自适应GMM-LSF量化算法(LP-AGMM-LSFQA)。实验表明LP-GMM-LSFQA在20b/帧时量化性能超过预测分裂矢量量化22b/帧时的量化性能,节约2b/帧;LP-AGMM-LSFQA量化性能优于LP-GMM-LSFQA。     

基于Gaussian混合模型的LSF参数量化方法

为了高效率量化线谱频率(linear spectrumfrequency,LSF)参数,提出了基于G auss ian混合模型(G auss ian m ix ture m ode l,GMM)的LSF量化算法。假设LSF矢量属于GMM中的某一个G auss ian分布,用G auss ian分布随机矢量的量化方法对LSF矢量进行了量化。利用准确的G auss ian分布变量量化误差,得到了G auss ian分布矢量的比特分配方法。应用G auss ian分布随机变量的非均匀量化方法量化每一维LSF参数。最后给出了分裂矢量量化、基于概率密度函数(probab ility dens ityfunction,PDF)量化方法和该算法的性能对比。该无记忆LSF量化算法在21 b/帧可以达到透明量化,比传统Sp litVQ节省3 b。     

带有帧间级间预测的线谱频率参数多级矢量量化

为在极低速率下实现高质量的语音编码,提出一种高效的带有帧间及级间预测的线谱频率参数多级码本矢量量化(IFP-MSVQ-ISP)算法。算法利用多级矢量量化中上一级码本的选定码矢对残差矢量进行预测,对去除预测分量的残差矢量再进行下一级矢量量化。测试结果表明,这种带有多级码本级间预测的算法与无级间预测的算法相比,能够有效降低线谱频率参数的量化误差,使谱失真降低0.1 dB以上,合成语音客观MOS提高0.02以上。该算法的实现对极低速率下语音压缩编码算法的研究具有重要的参考价值。     

极低速率语音编码中LSP参数的高效量化算法

为在极低速率下实现高质量的语音编码,提出了一种新的有效的线谱对(LSP)参数量化算法——P-RS-MSMQ算法。此算法以多帧联合矩阵量化作为基本框架,引入了基于超级帧模式的均值去除和帧间预测策略、矩阵分裂和子矩阵多级量化策略;同时提出了基于语音帧短时谱能量的帧内加权和基于超级帧中各子帧重要性的帧间加权策略等。实验表明:此算法能够在700b/s的速率下获得接近透明量化的性能;即使在300～400b/s的极低速率下也具有较高质量的量化效果。因此该算法的实现对极低速率语音编码算法的研究具有重要的意义。     

带有帧间级间预测的线谱频率参数多级矢量量化技术

为在极低速率下实现高质量的语音编码,提出一种高效的带有帧间及级间预测的线谱频率参数多级码本矢量量化(IFP-MSVQ-ISP)算法。算法利用多级矢量量化中上一级码本的选定码矢对残差矢量进行预测,对去除预测分量的残差矢量再进行下一级矢量量化。测试结果表明,这种带有多级码本级间预测的算法与无级间预测的算法相比,能够有效降低线谱频率参数的量化误差,使谱失真降低0.1dB以上,合成语音客观MOS提高0.02以上。该算法的实现对极低速率下语音压缩编码算法的研究具有极其重要的意义。     

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。     

线谱频率参数的快速、低存储矢量量化

为降低码书的存储空间和搜索复杂度,更充分地利用线谱频率参数帧内和帧间的相关性,提出了一种快速、低存储的矢量量化器。将线谱频率参数去除平均值后进行一阶滑动平均预测,将残差进行三级矢量量化。在第二级量化时,将高维线谱频率参数矢量分裂成两个低维的部分,分别用不同的码书进行量化,降低了码书的存储空间和搜索复杂度。C语言仿真结果显示,在满足低速率编码的前提下,平均谱失真达到0.91 dB,2~4 dB的谱泄露为0.13%,无4 dB以上谱泄露,同时码书的存储空间和搜索复杂度均降低了31%以上。     

谱包络参数的平滑算法

为降低谱包络参数的量化失真,研究了谱包络参数的平滑算法,称为DCT-S算法.谱包络参数用线谱频率(LSF)参数表示,用离散余弦变换(DCT)对多帧线谱频率(LSF)参数每一维组成的矢量进行变换,然后对DCT系数进行截断,再进行反离散余弦变换,得到LSF参数的平滑轨迹.测试表明,应用DCT-S算法,在LSF参数单帧矢量量化时,平均谱失真下降了约 0.23 dB;在LSF参数多帧联合矢量量化时,平均谱失真下降了约0.25～0.45 dB. 实验结果表明,DCT-S算法使谱包络参数的变化轨迹得到了平滑,有效地降低了谱失真.     

基于Gauss混合模型的清浊音恢复改进算法

为提高子带清浊音(unvoiced/voiced,U/V)解码端恢复算法在不同能量电平下的鲁棒性,提出了一种改进型能量自适应U/V参数解码端恢复算法。通过跟踪长时能量的变化轨迹,在Gauss混合模型(Gaussian mixed model,GMM)下,用归一化的能量参数和线谱频率参数(line spec-tral frequency,LSF)对U/V参数的分布特性进行估计。测试结果表明:在较低的能量电平下,与用绝对能量对U/V参数进行恢复的算法相比,该能量自适应U/V参数恢复算法能够将清浊音误判率降低10%～25%,并将合成语音的平均意见得分(mean opinion score,MOS)提高0.03～0.09,改善了算法的性能。     

能量参数解码端HMM估计算法

在低速率语音编码算法中,如何对特征参数进行有效的量化表示是影响声码器合成语音质量的关键因素。该文提出一种能量参数解码端恢复算法,它利用线谱频率(linespectral frequency,LSF)和清浊音判决参数(unvoiced/voiced decision,U/V)估计能量参数的变化轨迹。该算法利用特征参数之间的相关性,采用隐Markov模型(hiddenMarkov model,HMM)描述LSF、U/V和能量参数之间的统计特性,通过对能量进行解码端恢复,省去量化所需的比特数,从而提高特征参数的整体量化性能。测试结果表明:能量参数解码端恢复算法能够将150b/s混合激励线性预测编码算法(mixed excitation linear prediction,MELP)的合成语音平均意见得分(mean opinion score,MOS)提高0.042。该算法应用于超低速率声码器参数量化是可行的。     

一种甚低码率声码器的设计

在混合激励线性预测 (mixed excitation linear prediction, MELP) 模型的基础上,以超帧为单位,采用多帧联合编码技术,分模式对子帧的语音特征参数进行联合量化,实现了一种码率为600 bit/s的声码器。为了进一步减小量化误差,设计出了一种基于高斯混合模型的预测分类分裂矢量量化器(predictive switched split vector quantization based on Gauss mixture model, GMM-PSSVQ),该量化器对超帧中某些子帧的线谱频率进行量化,并利用帧间预测和线性插值等方法提高编码效率。采用谱失真对设计的矢量量化器进行性能评估,并分别与多级矢量量化和预测分裂矢量量化算法进行性能比较;通过客观感知语音质量评估和主观判断韵字测试对实现的声码器进行性能测试。测试结果表明,设计的矢量量化器平均谱失真最低,实现的声码器合成语音具有较高的清晰度和可懂度。     

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     

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。     

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。     

线谱对参数的一步插值预测矢量量化

利用语音短时谱变化相对较慢、其邻近ＬＳＰ（ＬｉｎｅＳｐｅｃｔｒｕｍＰａｉｒ）失量存在充分相关这一特性，提出了一种新的谱编码方法，即ＬＳＰ编码的一步插值预测矢量量化。本文设计了一个１８ｂｉｔ／ｆｒａｍｅ分裂矢量量化方案用于量化预测残差，当帧变化周期为３０ｍｓ时，平均谱失真仅为１．１７８ｄＢ。