混合码激励／声激励低码率语音编码算法

本文提出了一种混合低码率编码算法。原始语音首先经低通及高通滤波器分解成基带及高带信号，然后对基带信号采用高质量的码激励线性预测编码，对高带信号则采用码率低的改进声激励线性预测编码，以达到高质量低码率。实验结果表明，本算法在码率为４．０ｋｂ／ｓ时，合成语音的质量与传统的４．８ｋｂ／ｓ码激励线性预测编码相当，而计算量只有其１／５，是一种在低码率下可达到高质量的编码方案。     

一种基于G.729语音编码的改进算法

共轭代数码本激励线性预测（CS，ACELP）语音编码算法在8kb／s速率上获得了比较理想的质量，是以10ms为一短时语音帧作为处理对象．基于CS．ACELP语音编码算法，以20ms为一语音帧，在编码器中引入脉冲散布技术，提出了一种使码速降低至4kb／s的散布脉冲代数码本激励线性预测（PD—ACELP）编码算法．经仿真实验及主观听觉测试表明，这种算法的合成语音质量还是比较令人满意的．     

高质量的0.6 kb/s声码器算法

为满足语音信息存贮和交流对极低速率下语音压缩编码的需求,提出了一种0.6 kb/s声码器算法.此算法基于线性预测正弦激励模型,在极低码率下获得高质量的合成语音,提出清浊音定位和量化方法,应用了多帧参数联合矢量量化技术,以及多带正弦混合激励、谱增强等技术.主观听觉测试显示,在0.6 kb/s的速率下,此声码器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89.5%, 而且在10-2的随机误码的信道条件下仍然具有很好的可懂度.实验表明 利用帧间参数相关性及矢量量化的方法可以将编码速率大幅度压低而保持较高清晰度.     

一种基于幅度谱偏度的语音激活检测算法

根据语音信号偏离高斯分布程度大而背景噪声信号偏离高斯分布程度小这一特征,提出一种改进的以语音短时幅度谱偏度为特征参数区分语音段和噪声段的语音激活检测算法,并应用到2.4 kbit/s混合激励线性预测(mixed excitation linear prediction,MELP)声码器中.通过与自适应多速率(adaptive multi-rate,AMR)语音编码标准中的语音激活检测算法相比较,该算法复杂度较小,且对背景噪声服从高斯分布的语音信号具有更好的端点检测性能.实现了可变速率MELP声码器的平均输出码率下降为1.9 kbit/s,通过非连续传输后合成的语音具有良好的舒适性和连续性.     

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     

一种改进的语音二项式正弦脉冲激励方案

对一种码率在 2. 4kbit/s左右的基于LPC(线性预测编码)的二项式正弦脉冲(BSP)激励形式进行了改进,以多个正弦谐波代替了原BSP激励方案中的单一正弦波。谐波幅度用二项式进行调制,该二项式反映了激励信号在一个基音周期内的变化趋势。实验结果表明,在此基础上构造的语音编解码器在保持原BSP编解码器低复杂度、低时延优点的基础上,进一步提高了合成语音质量。     

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％．     

一种短波通信中基于DSP的低速率语音编码技术

介绍了一种应用在短波通信中的码率为1．5Kbps低速率语音编码算法，此算法基于MELP（mixed excitation linearp rediction）混合激励线性预测语音编码算法的声码器模型，并对算法进行改进，降低复杂度和速率，在DSP芯片的硬件系统中实时运行了该算法，最后给出了算法测试仿真结果。     

一种基于ACELP的4.75kb/s语音编码算法

基于代数码激励线性预测(ACELP)算法，介绍了一种编码速率为4．75kb／s的语音编码算法。算法采用高效的码本结构和码本搜索技术。核算法运算量小，延时小。首先对算法进行了概述，然后分别对算法所采用的开环基音周期分析、自适应码本搜索、代数码本结构以及代数码本搜索方式进行了介绍，重点对算法的代数码本结构和所采用的代数码本搜索方式进行了详细分析。定点C语言模拟结果表明，该算法在4．75kb／s速率上可以合成很高音质的话音。     

用DSP TMS320VC5416实现G.723.1编解码算法

为了能在低码率下达到较高的合成语音质量，对双速率语音编解码算法G．723．1进行研究，并对该算法的高编码速率（6．3kb／s）的源代码进行优化，改卷积运算为加减运算，改乘法运算为减法运算，大大减小了运算量，提高了运算速度；解决了算法移植的问题，即找到语音算法与开发板语音程序的切合点——将管道传输函数插入语音程序。研究结果表明，该实时系统在6．3kb／s有较好的语音回放效果，除音量略有降低外，语音信号的失真度在人耳分辨范围之外；语音波形从时域变换到频域，解码后波形相对原波形幅值降低，波形保持不变。     

关于短延时码本激励线性预测编码方案的改进

在短延时码本激励线性预测语音编码方案中，直接用Ｇ．７２８所提供的现成码本时对加噪声后的语音信号进行编解码时，效果不好，作者利用ＬＢＧ算法训练了自己的码本，并利用此码本对加噪声后的语音信号进行编解码，取得了良好的效果，使主观感觉质量变好，信噪比提高了约３ｄＢ。     

高质量4kbit/s码速率语音编码算法研究

４ｋｂｉｔ／ｓ有限状态代数码激励线性预测语音编码算法ＦＳ－ＡＣＥＬＰ是一种具有延时较短、合成语音质量高、算法复杂度较低的语音编码算法。在线性预测（ＬＰ）参数量化上,利用了语音帧内和帧间的相关性,对线谱对（ＬＳＰ）参数使用预测式分裂式矢量量化,获得很高的量化效率。在自适应码本搜索上,采用了有限状态控制分数延时搜索的算法,在保证合成语音质量的同时,有效地降低了运算量。对于随机码本,采用了具有多模结构的代数码本,提高语音合成质量。对于激励码序列的增益,采用了预测式矢量量化,有效地提高了量化精度。经非正式听音测试,４ｋｂｉｔ／ｓＦＳ－ＡＣＥＬＰ的合成语音质量超过了北美８ｋｂｉｔ／ｓＶＳＥＬＰ,接近Ｇ．７２９８ｋｂｉｔ／ｓＣＳ－ＡＣＥＬＰ,ＭＯＳ分约为３．９。     

8 kbit/s 短延时语音编码算法——LD-ACELP

８ｋｂｉｔ／ｓ短延时语音编码算法ＬＤ－ＡＣＥＬＰ，采用了代数码本激励线性预测（ＡＣＥＬＰ）的编码方法，利用语音的帧间相关性对线谱对参数采用了分裂式矢量量化技术，并采用高效的码本结构、码本搜索技术和增益矢量量化技术来获得较高的语音合成质量和较短的算法延时。ＬＤ－ＡＣＥＬＰ的帧长为１０ｍｓ，算法延时为１５ｍｓ。通过信噪比及人耳主观听觉实验等性能测试表明，该算法具有与国际电联１６ｋｂ／ｓ短延时语音编码算法ＬＤ－ＣＥＬＰ（Ｇ．７２８）相当的语音合成质量。     

低速率语音编码器的性能分析

本文对码激励线性预测编码器(CELPC)进行了分析,针对CELPC不能很好地重构语音高频部分以及缺乏迅速跟踪语音清、浊音转换部分的能力的问题,提出了随机码本主轴脉冲法和采用不同加权系数、附加低通滤波的自适应码本的搜索过程,以进一步提高合成语音的质量。同时,提出了一种简化的自适应码本和随机码本的联合优化法。计算机模拟结果表明,采用上述各种方法后,使CELPC的性能较原始算法有不同程度的提高。     

一种基于声学分类的语音激活检测算法

文章涉及了语音编码中最新的一种编码方式——变速率语音编码。语音激活检测 (VAD)算法是其中的关键部分 ,直接影响语音质量和试听效果。文章通过分析国际电信联盟的 G.72 9B标准 ,提出了一种适用于三速率语音编码方式的VA D算法。该算法结合了声学分类 ,对噪声、清音和浊音加以区分 ,最后给出了仿真结果 ,证明其稳健性和有效性     

多带激励语音压缩算法的仿真实现

作者从语音信号的多带激励模型出发，对ＭＢＥ语音压缩算法的原理作了详细的指出了它相对于传统ＬＰＣ等算法的优越性，并在计算机上进行仿真实验，给出了实验结果。作者最后就合成语音的质量，算法复杂度等方面，对ＭＢＥ声码器和部分常用标准语音压缩编码方案作了比较，也指出了今后所要研究的方向。     

基于线性预测下的语音信号合成

线性预测编码(Linear Predictive Coding)是实现语音编码的一项重要技术.通过对语音信号和LPC的研究,介绍了语音信号的线性预测分析原理,详细分析用来求解线性预测方程的自相关法和计算方法,并用Matlab对实际语音信号进行线性预测编码实验.实验结果表明,应用LPC法合成的语音信号误差小、计算简单、合成速度快.     

码激励—话音编码的新进展

本文概要地叙述了码激励线性预测编码(CELP)的基本结构及其特点。在此基础上引出其不足之处,而着重介绍近年来国内外在解决这些问题上所作的努力,尤其是在解决复杂度问题方面所取得进展,包括电路构成、码本结构、搜索算法等等。这是码激励走向实用的前提。最后介绍在长途通信、移动通信和窄带保密通信等不同领域内综合运用上述成果的成功典型。广泛的应用领域,宽阔的数码率范围(16、8、4.8 kb/s),良好的话音质量,使码激励获得话音编码领域最引入注目的新进展。     

G.729.1 算法的改进与 DSP 全汇编优化设计

在G．729．1宽带语音编码算法中,时域混叠编码器的谱包络编码根据帧内子带的相关性,采用差分霍夫曼编码来减少编码的比特分配。针对相邻帧对应子带的谱包络存在相关性,给出了在原有谱包络编码模式的基础上,增加一种帧间对应子带差分霍夫曼编码的模式来进一步减少谱包络的编码比特数,从而提高合成语音的质量。由于G．729．1可以根据信道的特征随时调整编码速率以取得更好的宽带语音质量,这使得该编码算法具有很高的复杂度。为了能在数字信号处理器（digital signal processor,DSP）上实时实现G．729．1,结合TMS320VC5505数字信号处理器对G．729．1算法采用全汇编实现,并对汇编后的G．729．1代码做了进一步的汇编优化,优化后的G．729．1算法在保证了高质量语音输出的同时,提高了编码效率,实现了对语音信号的实时处理。     

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