A New Adaptive Formant Vocoder

A new type of vocoder system based upon formant analysis is presented in this paper. The LMS adaptive algorithm is used for tracking formants of speech signals. The results of computer simulation show that the new vocoder has better synthesized speech quality.     

8.0kbit／sACELP声码器的GSM平台仿真

研究恶劣传输环境下８．０ｋｂｉｔ／代数码激励线性预测声码器的译码算法的改进及其在ＧＳＭ典型信道的传输性能。方法在集成软件仿真平台中引入稳信道编码模块,以消除衰落噪声和高斯噪声的影响,并完成ＡＣＥＬＰ声码器到ＧＳＭ全速率语音业务信道（ＴＣＨ／ＦＳ）的速率适配任务;在ＡＣＥＬＰ译码器中引入错误帧隐藏单元（ＥＣＵ）,以提高恶劣信道环境下的合成语音质量。结果与结论错误隐藏单元与相应的高效稳健的信道编码相结     

低速率声码器激励参数的DCT_-M模型

在低速率声码器中,对激励信号的描述直接影响重建语音的质量。为了改善音质,该文引入了DCT-M模型对激励谱幅度参数进行描述,通过二维离散余弦变换将变长的谱幅度矢量转为固定长度,再对其进行多级矢量量化。测试表明,该方法能够保留全带激励谱幅度矢量的形状,降低模型误差,从而提高了全带激励谱幅度的描述精度。将其应用在正弦激励线性预测(SELP)声码器中进行测试,结果表明其能够改善重建语音的自然度,主观测试结果达65%。     

0.8 kb/s高质量声码器算法

随着通信的发展,对极低速率下语音压缩编码算法的需求越来越迫切.为满足极低码率的要求并获得高质量的合成语音,提出了一种高质量的0.8 kb/s 声码器算法.此算法基于传统的线性预测模型,利用多帧联合的超级帧参数分模式联合矢量量化技术,以及多带混合激励,子带清浊音参数相关预测,自适应谱增强,脉冲扩散后滤波等技术.主观听觉测试显示,此声码器在0.8 kb/s的速率下其合成语音不仅具有高可懂度而且具有一定的自然度,诊断押韵测试(DRT)的分数为85%,而且此声码器在10-2的随机误码的信道条件下仍然具有很好的可懂度.     

可变速率声码器的性能研究

主要介绍了Q4401可变速率声码器的工作原理和各种功能，PCM接口和CPU接口、初始化过程及命令格式等，并设计了一种典型的应用实例。实验证明该声码器将语音信号压缩至4-9.6kbit/s范围时，可达到普通电话的通话效果。     

利用说话人自适应实现基于DNN的情感语音合成

为了提高情感语音合成的质量,提出一种采用多个说话人的情感训练语料,利用说话人自适应实现基于深度神经网络的情感语音合成方法。该方法应用文本分析获得语音对应的文本上下文相关标注,并采用WORLD声码器提取情感语音的声学特征;采用文本的上下文相关标注和语音的声学特征训练获得与说话人无关的深度神经网络平均音模型,用目标说话人的目标情感的训练语音和说话人自适应变换获得与目标情感的说话人相关的深度神经网络模型,利用该模型合成目标情感语音。主观评测表明,与传统的基于隐马尔科夫模型的方法比较,该方法合成的情感语音的主观评分更高。客观实验表明,合成的情感语音频谱更接近原始语音。所以,该方法能够提高合成情感语音的自然度和情感度。     

一种500 bps谐波随机激励语音编码算法

提出了一种基于谐波随机激励的变速率语音编码算法 ,其平均码率为 50 0 bps。给出了各种情况下的比特分配方案以及浊音激励参数的分析和合成过程。非正式主观测试表明 ,该算法的语音清晰度测试( DRT)为 90 %     

语音模糊特征提取及码本训练算法

为克服低速率声码器因清浊音硬判决、粗判决而导致解码语音有帧过渡等不自然感的缺陷,在分析比较目前主流声码器编码算法中激励参数提取和量化算法的基础上,将模
糊数学中的隶属度概念引入语音子带清浊音描述。提出了五维的浊音隶属度矢量概念,用于精细描述语音丰富的激励信息;阐述了浊音隶属度矢量的提取算法;提出了矢量量化码本的模糊聚类与LBG级联训练算法（F-LBG：Fuzzy-LBG）;采用提取算法提取、建立了浊音隶属度码本的训练样本集,采用F-LBG训练了浊音隶属度码本;将提取算法和F-LBG法训练得到的浊音隶属度码本分别应用于正弦激励声码器、混合激励声码器和同态声码器的语音编、解码仿真。结果表明,用浊音隶属度矢量描述合成语音激励信号的算法,具有较高的准确性和较强的噪声鲁棒性。     

一种改善激励源的1.2kb/s语音编码算法及其实时实现

为了适应无线通信等低速语音编码场合，吸收2.4kb/sMELP算法优点，提出了一种改善激励源的1.2kb/s混合激励线性预测算法，该算法在模型结构、LSP量化及解码等方面较传统的2.4kb/sLPC算法有了较大改进。同时，选用TMS320VC5416DSP芯片实时实现了以该算法为核心的声码器。客观音质测试和非正式主观测试结果表明，该算法在自然度、清晰度和抗噪声等方面明显优于2.4kb/sLPC算法，是低速率下一种良好的编码方案。     

基于DSP的EVRC声码器实现与软件优化技术

针对定点EVRC声码器的DSP实现，在充分理解TMS320C64xx CPU结构的基础上，对语音信号处理中大量出现的循环运算，进行软件深度优化，极大提高了CPU的利用率和CPU功能单元的并行处理程度，并在实际应用中得到满意的效果。