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。     

矢量量化法用于改进的多带激励声码器一种极低比特率语音编码方案

在低比特率语音编码方法中，改进的多带激励编码方法可得到低噪声和稳健性强的重建语音，但运算量很大．作者在改进的多带激励编码研究中，将矢量量化方法引入频谱幅度的量化，不仅降低了运算量而且降低了编码比特率，使得在１．３５～１．８ｋｂｉｔ／ｓ的编码比特率下的重建语音，与４．８ｋｂｉｔ／ｓ编码比特率下（按自激励声码器编码方法）重建的语音质量相比毫不逊色．     

矢量量化法用于改进的多带激励声码器—一种极低比特率语音…

在低比特率语音编码方法中，改进的多带激励编码方法可得到低噪声和稳健性强的重建语音，但运算量很大，作在改进的多带激励编码研究中，将矢量量化方法引入频谱幅度的量化，不仅降低了运算量而且降低了编码比特率，使得在１．３５￣１．８ｋｂｉｔ／ｓ的编码比特率下的重建语音，与４．８ｋｂｉｔ／ｓ编码比特率下（按自激励声码器编码方法）重建的语音质量相比毫不逊色。     

语音信号线性预测参数的韧性估计

使用牛顿算法的韧性Ｍ估计方法来估计语音信号的线性预测参数．该方法考虑了语音信号模型浊音激励源的非高斯特性，它能消除浊音激励中远离值的影响．使用合成语音信号数据的实验表明，与常规的线性预测方法比较，所提出的方法能给出更有效和更小偏倚的估计．     

基于子波分析的信号噪声分离方法研究

信号或图象的子波变换是一种多分辨的分解,可以给出信号在不同尺度下任意位置的信息,上于变换核是支撑的,子波变换可以有效的描述信号的局部特性。本文在分析子波变换的基础上,结合信号中加性声的特点,给出了一种子波变换域的噪声滤波方法,通过对数据的分析处理结果表明,该方法行之有效。     

探地雷达信号的反褶积研究

根据探地雷达信号基本子波的特点,设计了一种适宜于探地雷达信号的反褶积算法。该方法将基本子波转化为一个位于子波绝对最大值处的尖脉冲,反褶积后,子波被压缩在绝对值最大处,而不是在子波的开始。它可以有效地去除基本子波的拖尾,压缩基本子波的长度,提高信号的纵向分辨率和信噪比。通过对探地雷达实验数据和高速公路检测数据的计算,表明了该算法是一种非常有效的方法。     

基于DWT变换的语音端点检测

根据语音特性,提出一种基于离散子波变换（DWT）的语音端点检测方法．该方法利用（数字）语音信号的多尺度能量分布特性和不同分辨率下重构语音信号的相关特性来刻画（数字）语音信号,从而在噪声中检测出语音信号的端点．仿真试验结果表明：基于DWT变换的端点检测法与常用的端点检测方法相比,具有更好的抗噪性和识别稳定性．     

有限长二维子波变换的算法结构

子带编码是图象信号压缩的一种有效方法。在子带编码系统中，利用子波变换的良好的时间（空间）和频率域局部化特性将图象信号分割成子带信号，可以改善压缩效率。从一维有限长子波变换的算法结构出发，利用矩阵Ｋｒｏｎｅｃｋｅｒ积的性质推导了一种用于图象压缩的二维有限长离散子波变换的算法结构，并且给出了设计快速子波变换算法的方法     

Mallat算法用于语音信号分析与压缩

给出了一种基于小波变换的汉语语音信号预处理的方法。通过小波变换中的Ｍａｌｌａｔ算法来分解汉语语音信号，能够消除信号冗余度，提高数据压缩比，而不影响语音信号的真实效果。同时还给出了小波变换原理和Ｍａｌｌａｔ算法以及实验结果。     

分形理论在语音信号端点检测及增强中的应用

为了提高现有谱相减方法处理低信噪比语音信号的效果,利用时间序列信号的短时分形维数对低信噪比语音信号的端点检测方法进行了研究,提出了一种基于端点检测的谱相减语音增强方法,给出了其原理及具体算法.仿真实验结果表明,该方法简单可靠,有效可行,当语音信号信噪比降到-5 dB时仍然有效;与已有方法相比,具有更广泛的实用性.     

6.6 kbit/s 小波激励线性预测语音编译码器

针对码本激励线性预测编码（ＣＥＬＰ），将小波变换运用于长时基音预测后的二次残差信号，提出了小波激励线性预测（ＷＥＬＰ）技术，大大降低了语音编码的复杂度。在保持相同合成音质的情况下，可使码速率为６．６ｋｂｉｔ／ｓ的ＷＥＬＰ的编码速度较之相应的ＣＥＬＰ提高一倍。在此基础上，给出了用两片ＡＤＳＰ２１８１芯片实现的６．６ｋｂｉｔ／ｓＷＥＬＰ语音编译码器的定点实时实现系统，并对该系统作了性能测试和语音质量评测，表明了该系统的良好特性。     

一种典型的数字移动通信信道模型在语音编码中的应用

以Gilbert-Elliot数字信道模型(GE模型)作为数字移动通信信道模型,分析了该模型的突发误差(Burst Error)统计特性.用PCM及ADPCM编码方法,研究了在信道各种不同平均比特误差率p条件下的语音信号输出性能,以及使用不同交错(Intereaving)因子s条件下信道输出特性.同时还研究了产生统计独立误差的Bernoulli(BR模型)信道在上述语音编码条件下的输出特性.得出在较低信道平均比特误差率的条件下,两种信道模型有接近相同的输出信噪比。     

基于MMSE的声码器解码算法

为满足在高误码率的窄带信道上进行语音通信的需求 ,研究了一种适用于甚低速率语音通信的抗误码参数估值算法。基于一定的解码状态 ,声码器通过最小均方误差(MMSE)估计的方法估计最优参数 ,充分降低信道误码对重建语音质量的影响。对于解码状态参数 ,通过计算最大后验转移概率的方法作最佳估计 ,并给出了一种简化的估计方法。这种抗误码算法计算量小 ,算法复杂度低。仿真结果表明 ,在不同误码率下用该算法恢复出的重建语音 ,不论客观评价或是主观评价 ,其质量都要优于传统的帧删除掩盖方法     

一种高质量的2 kb/s语言编码算法MWI

提出一种高质量的低速率语言编码算法ＭＷＩ,该算法对传统的波形插值算法ＷＩ进行了全面的改进。ＭＷＩ采用了一种更加合理的插值模型,包括统一的清音和浊音分析合成模型、新的典型波形的提取和表示方法,并且采用动态规划的算法增加基音周期估计的准确性。由于不依赖于准确的清浊音判别,ＭＷＩ具有更强的抗噪声能力。ＭＷＩ的参数设置也有利于更加有效的参数量化。随着编码速率的下降,ＭＷＩ的质量虽然呈下降的趋势,但在２ｋｂ／ｓ的速率下,它仍然能给出具有很高清晰度和自然度的合成语音。构造的完整的ＭＷＩ２ｋｂ／ｓ的声码器,具有很高的自然度和可懂度。     

基于ADPCM、CELP和语音分类的变速率语音压缩编码

新的通信方式和计算机网络的飞速发展,对语音信号的编码传输提出了新的要求。在新一代的网络中,希望能充分利用信号源的特征和信道的统计复用性,改变以往信源一般输出是恒定速率码流的特点,而以具有不同速率的分层编码和变速编码,作为新的信源编码系统。讨论了基于ＡＤＰＣＭ、ＣＥＬＰ和多类激励的多种变速率编码方案。实验表明,利用语音信号本身特征,达到高压缩比同时具有较高合成语音质量是可能的。     

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。     

FS-1016 CELP语音编码的算法仿真

FS-1016 CELP是一种典型的低速语音编码标准,在保密电话等各种通信业务中有着广泛的应用前景。文章首先介绍了FS-1016 CELP语音编码的算法,然后通过录制一段男声语音,并取语音的前2帧数据为例,用MATLAB 7.0和Borland C Builder 6对CELP算法进行了仿真。仿真结果表明,该算法在较低码率下可获得较高的合成语音。     

一种甚低码率声码器的设计

在混合激励线性预测 (mixed excitation linear prediction, MELP) 模型的基础上,以超帧为单位,采用多帧联合编码技术,分模式对子帧的语音特征参数进行联合量化,实现了一种码率为600 bit/s的声码器。为了进一步减小量化误差,设计出了一种基于高斯混合模型的预测分类分裂矢量量化器(predictive switched split vector quantization based on Gauss mixture model, GMM-PSSVQ),该量化器对超帧中某些子帧的线谱频率进行量化,并利用帧间预测和线性插值等方法提高编码效率。采用谱失真对设计的矢量量化器进行性能评估,并分别与多级矢量量化和预测分裂矢量量化算法进行性能比较;通过客观感知语音质量评估和主观判断韵字测试对实现的声码器进行性能测试。测试结果表明,设计的矢量量化器平均谱失真最低,实现的声码器合成语音具有较高的清晰度和可懂度。     

基于ARM的低速率语音编码的研究与设计

随着移动通信系统的广泛应用,低速率语音编码也获得了极大的发展。本文研究了一种基于连续正弦波形（CSW—Continuous Sinusoidal Waveform）的低速率语音编码算法。该算法是一种改进的正弦谐波编码算法,鳊码速率达到2．4kb／s以下。本算法采用叠加一组正弦波的方法来合成语音,这些正弦波的频率是基音频率的整数倍。并采用内核ARM920T（mpu是Samsung公司的S3C241O）对语音编码信号进行处理。     

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。