6.75kbit/s码激励线性预测编码器

提出用码激励线性预测（ＣＥＬＰ）实现ＧＳＭ半速率编码器的一种方案。该方案把中心削波和结构化码本相结合，并推导了加权滤波器响应的公式，使码本搜索的计算量大大降低，存储量显著减少，并获得高质量语音。计算机模拟结果表明，本方案编码速率为６７５ｋｂｉｔ／ｓ，合成语音ＭＯＳ得分为３５ｄＢ～４０ｄＢ。该方案可以在一块ＴＭＳ３２０Ｃ３０上实时实现。     

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。     

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     

INMARSAT—M系统语音编码

介绍了ＩＮＭＡＲＳＡＴ－Ｍ系统语音编码方案，关重介绍了ＩＭＢＥ自满，包括ＩＭＢＥ语音模型，语音参数，参数编码与纠错码，ＩＭＢＥ语音合成等问题。     

16kb／s7kHz宽带语音编码器的研究

分析了宽带语音编解码过程中遇到的特殊问题和解决办法,并通过改进窄带语音ＴＣＸ算法（主要包括系统合成滤波器的移位和将频域矢量分成高低两个矢量）实现了宽带语音压缩编码．该算法的运算量仅相当于一般ＣＥＬＰ运算量的１／２,降低了对所用ＤＳＰ的速度要求．实验证明重建语音质量有了明显改善,信噪比提高近３ｄＢ,主观听觉质量也有明显改善．同时还分析了频域量化对该系统的编码噪声的影响,认为２ｂｉｔ／ｓａｍｐｌｅ来量化相位是比较恰当的,这样能充分发挥ＴＣＸ算法优越性,获得较理想的编码效果．     

小波多带激励（WMBE）算法的DSP仿真

对采用模极大值检测法检测语音基音周期的ＷＭＢＥ算法进行了ＤＳＰ仿真，仿真结果表明，ＷＭＢＥ算法的实现复杂度和可执行度与传统的ＭＥＢ算法相比均较优越。     

改进的繁殖码激励线性预测编码器

尽管码激励线性预测编码（ＣＥＬＰ）算法在中、低比特速率中已提供了较好的语音质量，但对随机码本的全搜索，其计算是极其复杂的。本文在繁殖码激励线性预测编码器的基础上研究了决定最优激励的全搜索过程，提出了用改进的繁殖码本作为激励源的有效搜索方法，使ＣＥＬＰ编码器的计算量减少为正常全搜索的。     

码分多址系统语音编码的研究

作者在本文对码分多址系统的语音编码技术作了探讨。首先阐述了ＣＤＭＡ语音编码的基本原理，然后介绍了对语音参数中的线谱对量化所作的改进，提出了比原方案全速率降低５５０ｂｉｔ／ｓ的一种新方法，还通过ＭＡＴＬＡＢ模拟试验对语音编码原方案与其改进后的效果作了比较。     

各种速率矢量和激励线性预测（VSELP）编码器的实现

研究并改进了矢量和激励线性预测，语音编码器，介绍了８ｋｂｉｔ／ｓＶＳＥＬＰ编码方案的实现及在此基础上利用矢量量化ＬＰＣ参数，减少激励码本数和子块分裂等方法；改进的６．４ｋｂｉｔ／ｓ，４．８ｋｂｉｔ／ｓ及２．４ｋｂｉｔ／ｓ ＶＳＥＬＰ的方案和结果。     

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。     

一种改进的基音检测算法

提出了一种改进的基音检测算法,通过最小化重建谐振峰与原始谐振峰之间的误差得到最佳的基音估计。在基音估计中引入误差控制因子以得到无偏的误差函数,同时对基音轨迹跟踪技术作了改进,以保证基音轨迹的正确演变。实验结果表明,与ＩＭＢＥ标准中的基音检测算法相比,该方法能够提供更正确且平滑的基音轨迹,尤其在过渡段能有效地跟踪快速基音变化,从而使重建语音具有更好的连续性和主观质量。     

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。     

多带激励声码器的改进双路径基音跟踪算法

为了增强多带激励（MBE）声码器基音估计性能的鲁棒性,提出了一种可适用于低信噪比语音信号的改进双路径基音跟踪算法．采用全新构造的差值不等式作为约束方程,其差值门限的取值在基音跟踪过程中能够根据基音周期长短的统计特征自动更新．实验结果显示：在SNR为-5dB的高斯白噪声干扰的情况下,基音估计的严重错误概率的性能改善平均达到70％．与传统算法相比,该算法对不同讲话者和不同程度高斯白噪声干扰均具有较强的适应能力,尤其在噪声严重的情况下该算法对基音估计的准确性得到明显改善,从而使合成语音具有较好的可懂度和自然度．     

一种适于改进的LPC声码器的语音特征提取方法

运用了一种较为有效的清、浊音判决方法以及基音平滑方法来提高基音检测的准确性 .减小了基音周期不规则的不平稳语音段基音估计的误差 ,改善了在低速率的基础上合成语音的质量     

改进的频域基音检测算法

在语音信号的低码率参数编码算法中,准确地提取基音信息是一个重要环节,文中对基于正弦波语音模型的频域基音检测算法的运算量大、易受共振峰干扰等问题提出了改进,改进后算法的运算量小,算法的准确性高,有效地减小了共振峰对频域基音检测算法的影响,模拟实验表明,改进算法的运算量仅为原算法的13%。     

基于幅度差平方和函数的基音周期提取算法

为了在任意采样率下都可以高效、准确地进行基音周期提取,提出基于归一化幅度差平方和函数的基音周期提取算法。导出高效计算幅度差平方和函数的方法,时间复杂度是O(N lbN),给出该函数的归一化定义。归一化幅度差平方和函数的取值反映语音信号的非周期性程度,由此定义了基音周期的状态损失函数和转移损失函数,从而能在后处理过程中利用V iterb i算法,确定最优的基音周期序列。实验结果表明:与通用基音提取算法相比,在保证实时性的基础上错误率降低了9.31%,证明使用该算法提高了基音周期提取的准确率。     

一种基音周期估计的改进CAMDF算法

本文首先介绍了传统基音周期估计算法:ACF算法和AMDF算法.为了克服AMDF算法容易导致估计出的基音周期加倍的缺陷,本文重点阐述了CAMDF基音周期估计算法,并提出了改进CAMDF算法.该法是在CAMDF算法之前,对语音信号进行降比特处理.实验表明,改进CAMDF算法在降低对处理器件复杂度和精度方面要求的同时并不会影响基音周期的估计效果.最后,本文进行了各种基音检测算法的仿真比较,实验表明改进CAMDF算法在基音估计效果上具有很好的准确性和稳定性.     

失真控制下的短时谱估计语音增强算法

针对传统谱估计增强算法易产生语音畸变、导致语音清晰度低的问题,提出了一种失真控制下的短时谱估计语音增强的新算法.该算法首先引入语音畸变的客观度量参数,并根据这一参数得到抑制语音畸变的约束条件,然后结合人耳听觉掩蔽特性和无语音概率参数,修正最小均方误差对数谱估计函数,最后联立约束条件和估计函数,得到增强后的语音,从而实现了在噪声抑制和语音畸变之间的折中,改善了语音增强的效果.主观试听和客观测试结果均表明,与其他谱减法相比,在相同的信噪比和去噪度条件下,新算法的语音畸变度最小且几乎察觉不到音乐噪声.     

佤语语音语料端点检测算法

端点检测是语音信号处理的过程中非常重要的一个环节,其准确性直接影响语音信号处理的速度和结果.特别是在实际应用中因信噪比较低,使得某些高信噪比下性能好的端点检测算法准确率也比较低.为了提高在低信噪比的环境下佤语语音端点检测的准确率,本文使用了一种基于多窗谱估计谱减法和能熵比法的语音端点检测复合算法.该算法首先利用多窗谱估计谱减法去除语音的背景噪音以提高信噪比;其次再对去噪后的语音使用能熵比算法进行端点检测;最后借助Matlab工具对佤语语音进行仿真实验.仿真结果表明:对于低信噪比的环境下的佤语语音,本文使用的基于多窗谱估计谱减法和能熵比法复合算法同常规能熵比算法相比,端点检测的准确率提高了34%.     

基于小波变换的汉语三字词语音基频提取方法

小波变换具有良好的时频局部分析能力 ,可利用它检测语音信号的基频。文章将其应用于具有实际连续语音特征的三字词语音的基频提取 ,发现对大多数三字词提取的基频中含有较多的错误点 ,甚至出现一堆乱点。文章分析了其产生的原因 ,给出了基于投票策略的改进方案 ,并验证了该方案的有效性。