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| SOFM和HMM在矢量量化码本优化中的应用 | |
| 引用本文： | 张雷,孙诗瑛.SOFM和HMM在矢量量化码本优化中的应用[J].南京邮电大学学报(自然科学版),1997(4). |
| 作者姓名： | 张雷 孙诗瑛 |
| 作者单位： | 上海交通大学电子工程系 |
| 摘 要： | 在语音压缩编码中，矢量量化占有很大比重和计算量。码本的好坏与方法的选择有很大关系。将基于神经网络的ＳＯＦＭ（自组织特征映射算法）和ＨＭＭ（隐含马尔可夫过程）应用于矢量量化，从而产生更为优良的码本。 |
| 关 键 词： | 神经网络，自组织特征映射算法，隐含马尔可夫过程，语声编码，矢量量化编码 |
Application of SOFM and HMM in Optimization of Codebook of Vector Quantization |
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| Abstract: | |
| Keywords: | Vector quantization coding Speech coding Neural network Self-organized feature map Hidden Markov method |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |