一种基于混合MELP/CELP的4 kbit/s声码器

利用混合激励线性预测 (mixed excitation linear prediction,MELP)算法和码激励线性预测(code excitation linear prediction,CELP)算法的优点,提出了一种混合MELP/CELP语音编码模型.编码端对强浊音帧采用MELP编码,对弱浊音帧和清音帧进行CELP编码.MELP编码器采用相位对齐技术提取强浊音帧的相位参数,解决了合成语音与原始语音在时间上不同步的问题.对实现的4 kbit/s混合MELP/CELP声码器进行客观MOS(mean opinion score)值和主观DRT(diagnostic rhythm test)清晰度测试,结果表明,该声码器的合成语音具有较高的可懂度和清晰度.     

对2.4 Kb/s MELP语音编解码器过渡帧的特殊处理

MELP（多带混合激励线性预测）是一种高效实用的语音编解码器．在2．4Kb／s速率上，语音质量基本达到4．8Kb／s FS-1016 CELP声码器质量，在抗噪性能方面甚至比CELP还高，接近16Kb／sSVSD编码器．对2．4Kb／sMELP编码器帧处理方面做一些改进，将过渡帧划分为2个子帧，分别进行编码和合成，使MELP编码器得到更高的语音质量．     

2.4kb/s混合激励线性预测语音编码的研究

介绍了2.4 kb/s混合激励线性预测语音编码(MELP)技术,给出了声码器参数比特分配表,用matlab对其进行仿真,根据仿真的结果对合成语音与原始语音的质量作了比较深刻的分析.计算机模拟及非正式的语音试听结果表明,该编码器可以获得在主观听音方面接近于4.8 kb/s的CELP的合成语音.     

CELP编码器的实现及其在TTS系统中的应用

在对最新的MPEG4中的音频编码中码激励线性预测CELP（code excited linear predicive）编码器分析和研究的基础上,根据其窄带语音编码器的参数模式,建立和实现了一个基于CELP的语音编码实验系统,将高效的CELP编码技术应用于文语转换TTS（text-to-speech）系统中语音数据库的压缩,效果是满意的。     

宽带语音编码算法及实现

介绍基于G．722标准的嵌入式CELP／矢量和激励线性预测(VSELP)编解码、子带码激励线性预测(SB-CELP)、多带码激励线性预测(MB-CELP)、G．729、自适应变换编码(ATC)、变换码激励(TCX)以及变换预测编码(TPC)等算法,给出基于C语言和MATLAB语言的10．4kbit／s和14．4kbit／s两种不同比特率的宽带语音编码的实现方法。仿真结果表明,主观意见评分(MOS)可达3．1～3．6,语音质量达到预定要求。     

基于CELP的语音编解码系统及其DSP实现

为了解决传统的语音编码使用波形编码或者参数编码方法时存在的编码速率较高,语音合成的自然度不高等不足,研究了以码激励线性预测(CELP)为基础的混合编码方法;探讨了CELP的算法原理及其关键技术,特别是对其中的码本搜索算法进行了改进,减小了算法的复杂度,提高了运行速度,并在TI公司的TMS320VC5410开发套件上得到了实时实现.实验结果表明,该算法在编码速率为8kbit/s时有较好的语音回放效果.     

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．     

智能对线器语音系统设计与仿真分析

为方便继电保护人员在使用智能对线器时进行语音通信,在智能对线器的基础上设计了一个语音通信系统.该系统编码技术以码激励线性预测语音编码（CELP）技术为基础,采用分裂式矢量量化（SVQ）技术、开环与闭环结合的自适应码本搜索算法和固定码本自相关搜索算法来提高语音处理速度和重构语音质量,应用自适应组合滤波器进一步增强语音的感性质量.仿真分析和语音测试的结果表明,语音通信系统获得了较高质量的重构语音,能满足对线工作的语音通信需求.     

3.35 kb/s低速率语音编码算法

为了解决码本激励线性预测(CELP)算法在4kb/s以下质量难以提高的问题,在编码器和解码器中分别引入了不同的脉冲散布技术以达到利用较少比特提供高质量激励的目的.结合固定码本基音增强和脉冲散布技术的特点,根据理想代数码本脉冲在子帧中各位置的概率分布规律,提出了新的非均匀结构代数码本,明显地提高了代数码本的效率.同时引入了基音预加重技术以提高自适应码本的搜索精度.经主观听音和计算机模拟测试,表明最后形成的3.35kb/s多重脉冲散布非均匀代数码本激励线性预测(MPD-USACELP)语音编码算法的质量达到了北美IS-54标准8kb/s算法的水平.     

一种基于MELP的1.2kb/s语音编码算法

混合激励线性预测MELP编码方法结合混合激励、多带激励以及原型波形内插等编码方法的优点,成为低码率语音编码的研究热点,该方法可以很好的模拟自然语言,在低速率上合成出较高质量的语音,本文以该算法作为基本模型,对参数的内插、高效的矢量量化、多帧联合几项关键技术进行了详细的分析,给出了实现1.2kbps语音编码的算法,并对算法进行了仿真,从仿真结果可以得出该算法具有可行性。     

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     

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。     

改进的繁殖码激励线性预测编码器

尽管码激励线性预测编码（ＣＥＬＰ）算法在中、低比特速率中已提供了较好的语音质量，但对随机码本的全搜索，其计算是极其复杂的。本文在繁殖码激励线性预测编码器的基础上研究了决定最优激励的全搜索过程，提出了用改进的繁殖码本作为激励源的有效搜索方法，使ＣＥＬＰ编码器的计算量减少为正常全搜索的。     

基于双码本搜索的低延迟语音编码算法

将自适应码本搜索和代数码本搜索相级联的方法运用到低延迟码激励线性预测算法的矢量量化模块中,将传统的5维码本结构的LD-CELP的码率降为10k/s。通过PC仿真测试,其合成语音质量接近16kb/s的G.728。     

码激励线性预测快速算法

对语音编码的两大类即波形编码和参量编码的优缺点进行了分析,重点对码激励线性预测进行了研究.首先提出了感觉加权滤波器的等效变换方法,然后提出了一种码本部分重叠分割法,计算机模拟实验证明,采用上述方法,可以得到很好的合成音质,并使运算速度显著提高。     

ITU-T G.728语音压缩算法的实时实现

ITU－TG．728建议是国际电信联盟于1992年制定比特率为16kb/s的低延时CELP类语音编码器。在扼要介绍G．728编码码算法原理基础上，详细讨论了G．728的LD－CELP算法在TMS320C6211上实时实现的硬件设计和软件开发及系统设计中的一些关键技术。     

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。