带有级间预测的LSF矢量量化多级码本联合优化

语音编码算法中线谱频率(LSF)参数的量化极其重要。该文针对带有级间预测的线谱频率参数多级矢量量化算法,提出了一种多级码本之间的联合优化算法。每次迭代时,先将训练矢量对码字进行聚类,固定除当前级码本外的其他各级码本,利用加权均方误差最小原则更新当前级码本。直至达到一定的迭代步数或者两次迭代之间量化误差降低小于一定阈值,停止迭代。在一种300 b/s声码器上进行测试,结果表明该算法能够有效降低LSF参数的量化误差,从而提高合成语音的质量。     

多级矢量量化中的码本共享

为了解决语音参数编码算法中多级矢量量化中码本尺寸过大,存储量过大,导致搜索复杂度大的问题,提出了多级矢量量化中的码本共享的迭代算法。该算法基于多级矢量量化中各级待量化码矢之间的相似性,采用模拟退火算法,通过迭代得出共享变换系数。在1.2 kb/s的正弦激励线性预测声码器中,采用该算法对线谱对参数进行多级矢量量化。测试结果表明:在共享级别选择恰当时,可降低存储量20%,同时重建语音谱失真损失约为0.02 dB,可见该算法可以有效降低码本容量,同时对语音质量影响极小。     

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。     

自回归预测多级矢量量化线谱频率编码技术

在语音编码中线谱频率的量化编码多依赖于矢量量化技术。文中在分析经典的LBG多级矢量量化算法优缺点的基础上,结合m进制搜索代替全搜索以及瞬时联合调整各级码本的技术并引入自回归预测模型,实现了自回归预测多级联合矢量量化码本设计。并与窄带自适应多速率语音编码器AMR和MELP语音编码系统中线谱频率矢量量化进行了对比,效果良好。     

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。     

基于码字特征的多模式多级矢量量化算法

为提高声码器中线谱频率参数多级矢量量化的性能,提出了一种根据码字特征进行分模式量化的算法。该算法首先根据下一级量化误差最小化的准则,通过训练得到本级代表模式信息的码字(码字数目为模式数目);然后统计与各个码字相对应的输入矢量占总矢量的比重,继而得到各模式码字所分化的码字个数;最后根据该分化方案训练得到本级所有码字并确定码字与模式的对应关系,从而进行分模式量化。测试结果表明:相比于根据本级码字索引平均进行模式分配的简单方案,该算法可以使平均谱失真(ASD)降低0.05 dB,而平均意见得分(MOS)提高0.02左右。     

一种基于预测量化对结构的LSP参数量化算法

为了提高LSP参数的量化效率,提出了一种基于预测量化对结构的联合预测矩阵量化算法。与常用的预测矢量量化结构不同,算法中的预测量化对结构对码本中的每一个码字采用一个与其匹配的预测器,可进一步减小预测量化的信息冗余。在码本训练中,设计了一种渐进闭环迭代优化方法,有效地提高了预测器与量化器的匹配程度。仿真实验结果表明,与传统的矩阵量化算法相比,提出的算法对LSP参数量化的平均量化谱失真较小,具有更优的量化性能。     

一种基于鲁棒矢量量化的信源-信道联合编码算法

信源-信道联合编码是数字通信中编码与传输的关键技术之一。在分析经典算法的基础上,结合语音编码中的声道参数,提出了采用似然比作为测度的信源-信道联合编码算法,同时通过多级分裂矢量量化进一步提高编码参数的量化精度。定点仿真结果表明,该算法的量化精度较传统方法性能提高了近41％,且可以在不增加额外比特开销的基础上进一步提高系统的鲁棒性。     

基于码本共享算法的分模式多级矢量量化

为了在存储量受限的情况下尽可能提高线性预测编码(linear predictive coding,LPC)系数量化性能,提出了一种基于码本共享算法的分模式多级矢量量化(multi-stagevector quantization,MSVQ)算法。由于LPC参数的分布与清浊音(unvoiced/voiced,U/V)参数相关,该算法对不同U/V对应的LPC参数进行不同量化,然后利用码本共享算法减少存储量需求。实验表明:在相同码率的情况下,该算法较MSVQ平均谱失真(spectrum distortion,SD)降低3.2%,码本大小增加26.7%;较分模式量化(mode-basedquantization,MBQ)平均谱失真升高3.6%,但是码本尺寸下降了92.1%。该算法是MSVQ与MBQ算法的一种折衷,在增加少量存储量的情况下提高了LPC系数的量化性能。     

声码器线谱对参数抗信道误码算法

为降低在窄带高误码率信道上语音传输的失真,针对线谱对参数提出了一种基于信源信道联合特性的声码器线谱对参数抗误码算法.该算法首先对声码器模式信息采用结合长时统计特性的改进最大后验概率算法进行恢复,然后对语音合成质量影响最大的线谱对参数进行基于前向统计概率和分模式加权的最小均方误差准则下的线谱对参数差错后处理.该算法在不消耗任何额外带宽且无算法延时的要求下,可以显著降低线谱对参数谱失真,提高声码器抗信道误码能力和信道误码条件下的合成语音质量.特别在较高信道误码率(5%)下,平均谱失真降低0.3, MOS(mean opinion score)平均提高15%左右.     

多带激励语音编码算法中矢量量化方案的设计

作者讨论了人工神经网络矢量量化在多带激励语音压缩编码算法中的实际应用。采用Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织特征映射神经网络技术对语音参数中的谱包络参数进行量化，利用Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织特征映射神经网络具有的聚类特性，提出一种初始码本抽取和码本训练的实际算法，训练出具有明显拓扑结构和码本。利用语音的帧间相关性和训练网络的结构特性，提出一种称为“邻域搜索法”的快速码字搜索算法。实验表明，这种矢量量化算法使码卡搜索     

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SFCM自适应矢量量化码本训练方法

自适应矢量量化在语音信号处理中有广泛地应用 ,提出一种基于ＳＦＣＭ算法的自适应矢量量化码本的训练方法 ,其特点是通过模糊聚类方法 ,重新调整训练样本与码字之间的隶属度 ,达到最小编码失真 ,使码本更适合新说话人 ,且计算简单·本方法的实验结果表明 ,可以使编码平均失真下降·基于SFCM自适应矢量量化码本训练方法@李晶皎 @夏晓东 @顾树生     

基于线谱对高效矢量量化的0.6kb/s语音编码算法

为了提高通信系统的抗干扰和抗攻击能力,尽可能降低语音编码速率.提出了一种O.6 kb/s语音编码算法.算法基于3帧联合,对多帧联合参数采用高效矢量量化,在降低语音编码速率的条件下保证语音编码质量.其中,对线谱对参数采用预测多模式多级矢量量化码本结构.在码本设计过程中,提出了多模式渐进闭环设计,对各类码本联合优化,并联合优化预测器和量化器,可以有效提高线谱对参数量化质量.在译码方,采用多带混和谐波激励提高合成语音清晰度.测试结果表明,该语音编码算法合成语音PESQ(perceptualevaluation of speech quality)得分可以达到2.7,汉语诊断押韵测试DRT(diagnostic rhyme test)得分可以达到89.7.     

基于运动补偿的多级矢量量化联合编码算法

研究了基于运动补偿的多级矢量量化编码方法．针对传统算法编码质量较低的问题,在保持量化器结构不变的情况下,借鉴维特比编码方式,提出多级矢量量化联合编码算法,并采用部分失真快速码字搜索算法提高编码速度．仿真实验表明,与传统MSVQ算法相比,本算法不仅提高了编码图像的质量。而且降低了编码速率．     

基于SFCM自适应矢量量化码本训练方法

自适应矢量量化在语音信号处理中有广泛地应用,提出了一种基于SFCM算法的自适应矢量量化码本的训练方法,其特点是通过模糊聚类方法,重新调整训练样本与码字之间的隶属度,达到最小编码失真,使码本更适合新说话人,且计算简单·实验结果表明,可以使编码平均失真下降·     

一种低码率语音编码矢量量化算法

矢量量化(VQ)是近年来发展迅速的新型的高效信源编码技术,被广泛地应用于移动通信、卫星通信和保密通信等领域。而在矢量量化中,码本的优劣直接影响到 VQ 技术的性能。本文在研究了几种传统的建本算法的基础上,提出了一种高质量的量化方式——非均匀矢量量化(NUVO),并在此基础上提出了适应 NUVO 的建本算法——多级阈值聚类算法(Multi—Stage Threshold Clustering Algorithm——MSTC)。该方案主要建立在矢量自身的概率密度函数(pdf)之上,因此,在质量上有了较大的提高。     

基于端到端失真优化的无线视频联合编码方案

在无线视频传输环境端到端失真分析的基础上,针对H.264视频流建立了一种新的端到端失真模型.在使用LDPC信道编码方式与该失真分析模型的基础上,提出了一种基于端到端失真优化的联合信源信道编码方案.该方案根据当前无线信道的信噪比与信道带宽等状态信息,自适应地调节信源编码量化参数和信道编码码率,使端到端失真最小.实验结果表明,与固定码率编码相比,本文提出的联合信源信道编码方案可在不增加带宽的情况下显著提高视频传输质量.     

改进的码本模型背景建模算法

针对原始码本模型算法参数多且难以设定、背景模型更新缓慢、背景容易被误判为前景目标等问题,本文提出一种改进的码本模型背景建模算法。该算法以像素点的均值和方差作为码本背景中码字的参数,用高斯正态分布判断该像素值是否匹配某个码字,采用以码字出现频率为参数的动态更新率来更新高斯正态分布中的均值及方差;采用两层的背景建模技术添加与删除背景码本中的码字;并增加频率阈值来判断某个像素值对应的码字是否添加入/删除出背景码本模型或缓冲区码本模型。实践证明,该算法能在复杂的场景下准确的分割出运动目标,且快速实用,能应用于实时视频图像处理中。     

一种基于改进码本模型的背景分割算法

针对原始码本模型算法参数多且难以设定、背景模型更新缓慢、背景容易被误判为前景目标等问题,本文提出一种改进的码本模型背景建模算法。该算法以像素点的均值和方差作为码本背景中码字的参数,用高斯正态分布判断该像素值是否匹配某个码字,采用以码字出现频率为参数的动态更新率来更新高斯正态分布中的均值及方差;采用两层的背景建模技术添加与删除背景码本中的码字;并增加频率阈值来判断某个像素值对应的码字是否添加入/删除出背景码本模型或缓冲区码本模型。实践证明,该算法能在复杂的场景下准确的分割出运动目标,且快速实用,能应用于实时视频图像处理中。