Realtime robust speech communication based on iterative joint source-channel decoding and demodulation algorithm for MELP vocoder

Realtime speech communications require high efficient compression algorithms to encode speech signals. As the compressed speech parameters are highly sensitive to transmission errors, robust source and channel decoding and demodulation schemes are both important and of practical use. In this paper, an iterative joint source-channel decoding and demodulation algorithm is proposed for mixed excited linear prediction (MELP) vocoder by both exploiting the residual redundancy and passing soft information throughout the receiver while introducing systematic global iteration process to further enhance the performance. Being fully compatible with existing transmitter structure, the proposed algorithm does not introduce additional bandwidth expansion and transmission delay. Simulations show substantial error correcting performance and synthesized speech quality improvement over conventional separate designed systems in delay and bandwidth constraint channels by using the joint source-channel decoding and demodulation (JSCCM) algorithm.     

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.     

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。     

基于低速率语音的自适应联合编码调制方案

为了在时变衰落的高误码率无线信道上进行实时可靠语音通信,提出一种基于低速率语音的自适应联合信源信道编码与调制传输方案。该方案根据对合成语音质量影响程度不同自适应地将语音参数划分为不同重要性级别,配合采用不同效率的速率匹配的删余卷积码(rate compatiblepunctured code,RCPC)进行保护,在正交频分复用(orthogonal frequency division modulation,OFDM)系统的不同子信道上进行传输。各参数均根据当前信道的噪声水平跟踪动态调整,子信道的瞬时噪声根据RCPC译码前后序列符号改变情况进行估计。仿真结果表明:在Nakagami-m时变衰落信道下,该自适应联合编码调制方案可以很好地适应信道地时变衰落特性,在恶劣的信道条件下提供良好的合成语音质量,相对传统分离传输方案,误码率降低20%~30%,语音合成质量明显提高。     

0.6 kb/s声码器能量参数的高效量化

主观听觉测试表明,在0.6 kb/s声码器算法中,能量参数的量化精度与合成语音的质量有着密切的关系.为提高能量参数的量化精度,该文提出了一种基于预测矢量量化与比特资源动态分配的能量参数量化算法,在超帧编码过程中,充分利用基音周期在清音帧为固定值的特点,将其部分量化比特分配给能量参数,构造其二级码本,从而更好地量化能量参数.实验结果表明: 与基于增益-形状的量化算法相比较,该文提出的算法可以使能量参数的量化误差降低70%左右.     

基于低速率语音的自适应联合编码调制方案

为了在时变衰落的高误码率无线信道上进行实时可靠语音通信,提出了一种基于低速率语音的自适应联合信源信道编码与调制传输方案。该方案根据对合成语音质量影响程度不同自适应地将语音参数划分为不同重要性级别,配合采用不同效率的速率匹配的删余卷积码(rate compatible punctured code,RCPC)进行保护,在正交频分复用(orthogonal frequency division modulation,OFDM)系统的不同子信道上进行传输。各参数均根据当前信道的噪声水平跟踪动态调整,子信道的瞬时噪声根据RCPC译码前后序列符号改变情况进行估计。仿真结果表明:在Nakagami-m时变衰落信道下,该自适应联合编码调制方案可以很好地适应信道地时变衰落特性,在恶劣的信道条件下提供良好的合成语音质量,相对传统分离传输方案,误码率降低20%-30%,语音合成质量明显提高。     

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。