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码书设计是矢量量化中的关键技术.为此,针对经典 LBG 算法对初始码书敏感的缺陷提出一种基于模糊聚类的码书生成算法.为了提高收敛速度,首先设定距离门限的初始值,然后依次循环逐级递减调整以减少迭代次数.逐级调整门限的也可以降低新聚类生成的速度,从而得到更好的更具有典型性的码书;此外,通过对胞腔中矢量按从大到小的顺序择优选取,设计出的码书性能更好,更加接近全局最优.将该算法应用于移动语音频编码标准中线谱频率矢量量化的码书训练,与 LBG 算法的对比实验结果表明,该算法在主客观质量评价方面都有效地提高了语音频编码算法的性能. 相似文献
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