数字移动通信系统中的语音编码

语音编码是移动通信系统中的关键技术之一。介绍了用于数字蜂窝系统的一些主要语音编码标准。几乎所有的数字蜂窝系统中 ,语音编码标准都采用分析合成法 ,所以各编码器的主要不同点是处理激励信号的方法不一样 ,激励信号处理得是否有效直接影响了整个编码器的质量。重点介绍了语音编码器中处理激励信号的各种方法     

TD-SCDMA中AMR语音编码器的实现

语音编码方案的选取对移动通信系统的通话质量、信道容量等有重要影响。讨论了TD-SCDMA系统中AMR语音编码的自适应机制，分析了AMR中代数码本线性预测(ACELP)算法及实现过程。该方案可以在一块TMS320C5510上实现，通过在TD-SCDMA系统的硬件平台上自环测试，结果是理想的。     

语音编码技术及其应用

主要阐述了语音编码技术及其发展 ,较详细地介绍了目前应用最多的两大语音编码方向 :线性预测编码 (LPC)和子带编码 (SBC) .文章还具体的介绍了语音编码技术在移动通信中的典型应用 .     

可选模式声码器的研究与仿真

介绍了一种用于CDMA2000移动通信系统的可选模式声码器(SMV)语音编码算法,对它的重要模块和特性进行了简要介绍,最后对算法进行了仿真实现,并对合成语音质量进行了客观PESQ测试。仿真结果表明:它能在较低码率上提供理想的合成音质,且在合成语音质量与系统容量之间可灵活地折衷。     

TETRA数字集群系统语音编解码算法研究

研究了陆地集群无线通信（TETRA）数字集群移动通信系统的语音压缩编解码算法的基本原理。TETRA语音压缩编解码器使用一种低复杂度的ACELP（代数码激励线性预测）算法，通过线性预测和磁量量化等方法降低比特率，并通过自适应码本和代数码本相结合的方法降低了CELP声码器的复杂度，兼顾了较好的语音质量和较低的比特率。在微机上通过C评议和Matlab对TETRA的语音编解码算法进行了实时仿真，语音信号由微机声卡录入和播放。仿真结果表明，该算法具有速率低，重建语音可懂度高，计算复杂度低等优点，适于在移动通信中应用。     

TD-SCDMA中AMR语音编码器的实现

语音编码方案的选取对移动通信系统的通话质量7信道容量等有重要影响。讨论了TD-SCDMA系 统中AMR语音编码的自适应机制,分析了AMR中代数码本线性预测(ACELP)算法及实现过程。该方案 可以在一块TMS320C5510上实现,通过在TD-SCDMA系统的硬件平台上自环测试6结果是理想的。     

TD-SCDMA中 AMR 语音编码器的实现

语音编码方案的选取对移动通信系统的通话质量、信道容量等有重要影响.讨论了TD-SCDMA系统中AMR语音编码的自适应机制,分析了AMR中代数码本线性预测(ACELP)算法及实现过程.该方案可以在一块TMS320C5510上实现,通过在TD-SCDMA系统的硬件平台上自环测试,结果是理想的.     

线性预测编码在语音编码中的运用

本文描述了语音的产生原理、模型,对线形预测编码在语音编码中的运用进行了介绍,并对其常用求解方法进行了比较。     

语音编码技术及DSP实现

介绍了当前主要的低速率语音编码技术算法原理和实现方式，并结合定点DSP TMS320C54x的主要特点探讨了编码算法的实现。     

MBE变速率语音编码研究

变速率、低码率的语音编码技术一直是语音编码中的重要课题，这一研究方向为解决信道带宽相对紧张和信息量日益膨胀的矛盾，显得尤为重要．在介绍了低速率语音编码的基础上，对变速率、低码率的多带激励编码算法进行了深入的研究，形成了2．4KbPs、1．8Kbps 2种码率的语音编码方案．非正式的听音测试显示，该方案具有较好的编码效果．     

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。     

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．     

语音压缩编码的新进展

本文简要介绍了语音压缩编码的新进展，并且着重介绍低码率语音编码在新近几年所取得的进展。     

高阶谱分析在抗噪语音编码中的应用

将高阶谱分析技术应用于语音编码中以提高其抗噪声的性能,给出了两处利用高阶量提取语音参数的语音编解方案：a．采用高阶累积最小二乘直接估计法提取语音参数进行编码;b．采用高阶累积量SVD－TLS估计法提取语音参数进行编码,研究结果表明,这两种方案在噪声环境中工作时,具有极好的抗高棋朋色噪声和对称分布噪声的能力,总的抗噪性能明显优于传统的LPC声码器。     

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．     

语音增强技术在低速语音编码中的应用

在语音编码的应用环境中,特别是在军事应用中,强噪声环境下声码器性能的改进是一个亟待解决的问题。在研究语音增强技术的基础上,将语音增强技术于低速语音编码,有效地改善了低速语音编码算法的抗背景噪声的性能。并利用所构建的语音质量客观评价平台,对语音增强低速编码算法的抗背景噪声性能进行了客观评估与分析。     

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.     

子波激励线性预测（WELP）的语音编码方案

从子波变换这个新的概念,给出了一种语音信号预测模型残差激励信号的分解方法,提出了一种语音信号编码方案,即子波激励的线性预测编码法(WELP),给出了部分实验结果,实验表明,在相同的音质条件下,WELP方法比其它方法能更进一步降低比特率,有希望在低比特率语音编码中得到应用。     

一种低比特率中文语音信息编码传输技术

研究一种中文语音信息编码技术．通过采用语音小波分析识别处理和语音信息特征编码，包括中文语音小波包分解、语音音素和音节声调识别、口音特征参数提取、语音信息和特征参数组合编码，这种低比特率编码技术理论上可将传输效率提高1倍．     

增强型全速率语音编码的原理及实现

在无线通信系统中，语音压缩编码起着非常重要的作用，因为它在很大程度上决定着合成话音的质量和系统容量。为了提高话音质量，GSM提出了增强型全速率（EFR）语音编码方案。它在LPC声码器的基础上，采用了A－B，S和VQ等技术，编码信息中既包含若干语音特征参量又包括部分波形编码信息。因此，能提供高质量的编码，且比特速率压缩到12.2kbps,为TD－SCDMA移动通令系统提供了一咎可行的语音编码方式。笔者从语音编码的基本概念出发，详细地介绍了EFR语音编码的原理及代数码本搜索实现技术。