2.4kb/sMELP算法设计

提出了一种新的工作于极低码率下的混合激励线性预测 (MEL P)声码器 .该声码器结合了线性预测编码(L PC)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 (L SF)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码激励线性预测编码 (CEL P)所重建的语音质量     

JPEG-LS视频编码的自适应率控制

针对ＪＰＥＧ－ＬＳ算法的编码比特率特性提出了一套编码比特率控制算法。通过此算法可实现固定比特纺的码流传送。控制算法的核心由两部分组成；预编码阶段和后编码阶段。在前一阶段，利用提出的模型推算出满足缓存的估计编码比特数及对应的量化值。     

基于谐振结构的线性预测编码

语音编码中一般用线性预测编码(LPC)建立信号的声道响应，如何提高LPC的预测增益并用尽可能少的比特数量化LPC参数将直接影响编码器的性能．文中提出了一种基于信号谐振结构的LPC技术(HLPC)，利用HLPC可使LPC谱与信号谐振峰具有最佳的拟合，同时可获得0．36dB的额外预测增益．设计了LPC参数的线性预测多层分裂码本矢量量化(LPMSVQ)方法．数值实验表明，利用LPMSVQ可在21bit／帧下获得透明的量化质量．     

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     

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。     

基于感知熵的感知音频编码器量化模块的改进

在感知音频编码中,双循环结构作为标准的参考算法在对编码质量的评估等工作中能起到较好的效果,但由于收敛速度较慢,故难于用于实时编码应用。本文以MPEG-2 AAC的量化模块为例,对其进行分析,引入了基于感知熵的比特估算技术,并针对其缺陷重新设计了该模块,实验结果表明,新算法在迭代次数等方面有明显改进。     

1.8kb/s多带线性预测编码算法设计

设计了一种多带线性预测编码(MBLPC)语音压缩算法，该算法结合正弦编码和线性预测编码的优点，对语音信号的包络谱用线性预测编码方法进行估计．而对激励谱用多带方式进行处理．改进了特征参数的提取和量化方法，包括基于谐振结构的基音检测算法、基于谐振结构的线性预测分析以及包络谱参数的线性预测多层分裂码本矢量量化．非正式主观测试表明，在1．8kb／s编码速率下，由MBLPC算法所重建语音的平均意见分为3．0，而清晰度指标约为91％．