一种矢量量化的快速码字搜索算法

文章提出了一种基于范数和方差相结合的码字快速搜索算法。该算法在搜索前预先计算码书中码字的范数和方差,并按范数的大小对码书中的码字进行排序;搜索时,利用有序的码书和有效的删除准则,大大减小了码字的搜索范围,从而降低了编码时间。     

图像压缩中一种改进的快速编码方法

通过对基于平方欧几米德距离的剔除码字方法的分析研究，提出了一种改进的快速编码方法。该方法采用新的码字搜索方式，以一维矢量替代码字搜索过程中的码书缓存空间，加快了搜索速度，减少了编码过程中的内存占有量。仿真结果表明，经过改进后，存储量不变，编码时间明显减少了，同时保持了与全搜索一致的编码质量。     

快速码字搜索算法在G.722.2中的应用

首先介绍了FS算法的原理,然后使用了一种将部分失真搜索算法与超立方体码字搜索算法相结合的快速码字搜索算法,并将其应用于G.722.2中.仿真结果表明:与FS算法相比较,PDS和HAS相结合的PDHAS码书搜索算法可显著降低码书搜索的计算复杂度,从而使语音趑编码时间得到显著降低,且语音编码质量没有显著下降;仿真实验验证本文使用的PDHAS快速码字搜索算法是一种实现矢量量化快速编码的有效方法,对降低码书搜索算法的复杂度、减少语音编码时间具有非常重要的应用价值.     

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。     

基于改进粒子群算法的矢量量化码书设计研究

提出一种粒子群分组并行寻优码书设计算法,应用于图像的矢量量化编码中.可以得到性能较好的码书.利用同一种群两个分组分别进化,同时相互监督,某一个分组或者两个分组都陷入局部最优时,它能够通过相互作用跳出局部最优;然后通过对训练矢量进行排序,合理选择初始码书,使码字的分布更加合理,增强搜索多样性;最后通过仿真实验验证了该改进算法的合理性.     

LBG与SOFM应用于矢量量化的比较研究

在介绍矢量量化以及LBG算法和SOFM算法的基础上,通过实验对比了LBG算法和SOFM算法在应用于图象矢量量化压缩过程时,码书大小、码字大小以及初始码书生成方式等因素对图像压缩性能的影响,得到了相关结论:固定码字矢量维数,码书越大,压缩比越小,重建图像质量越好;固定码书,码字矢量维数越小,编码性能越好;LBG算法对初始码书敏感,而SOFM算法由于所具备的自适应特性对初始码书不敏感。论文最后提供了一些改进思路,为改进传统矢量量化算法及设计新的矢量量化算法以提供了参考。     

一种改进的等误差自组织特征映射矢量量化算法

为了改善矢量量化的码书性能和提高神经网络的学习效率,在分析等误差自组织特征映射算法(equidistortion self-organizing feature mapping,EDSOFM)的基础上,提出了一种改进算法。改进算法将模糊神经网的隶属度函数引入到竞争学习算法中,有效地提高了学习收敛速度。针对原算法搜索获胜码字时计算量较大的问题,改进算法通过不等式判决的方法,快速排除了大量的不匹配码字。实验结果表明,改进算法使码书设计的计算量得到明显的减少,而且码书的性能得到了提高。     

一种改进的AMR—WB矢量量化码字搜索算法

AMR—WB是一种高品质的宽带语音编码技术,其矢量量化时一般采用全搜索算法,该算法虽然精度比较高,但却存在计算复杂度高、搜索速度慢的问题．针对以上问题,提出了一种改进的矢量量化码字搜索算法．该算法引入了部分失真搜素算法,并对其初始匹配码字的设置进行了优化．仿真结果表明,改进后的算法在保证语音质量的前提下,提高了码书搜索的速度,从而改善了AMR．WB编码的效率．     

图cyn×k2中r-ID码和r-LD码的界

r-ID码和r-LD码与多处理系统的错误诊断有关．r-ID码和r-LD码可通过码字发送的信号确定故障处理器的具体位置．利用最短路和码球，研究了r-ID码和r-LD码两种码在张量图cyn×k2中的最小码字总数，并给出了码的界．     

基于UML的CELP编码系统实现

探讨了利用统一建模语言对系统进行面向对象分析、设计以及实现问题，采用面向对象的方法，顺利实现了码激励线性预测（CELP）编码系统。     

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。     

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.     

汉字键盘编码及一个键盘编码模型CWCM

本文对目前出现的汉字键盘编码进行了分析与归类，并提出了一个汉字输入编码模型ＣＷＣＭ．确信汉字键盘输入仍为今后计算机汉字输入的主流，并讨论了键盘编码今后的努力方向     

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。     

基于Linux平台上线性预测语音编码器性能分析

线性预测编码器是一类非常重要的语音编码器。文中主要描述了几种线性预测语音编码算法的软件及实现,即码激励线性预测编码(CELP)、低延迟CELP(LD-CELP)和混合励磁线性预测(MELP),编码速率分别为4.8、16、2.4kb/s。几种语音编码器的C语言程序已在Linux平台上可编译和执行,并对结果进行了以MOS为标准的主观测试。波形分析主要使用了Praat和Adobe Audition软件。结果表明,MELP和CELP的质量相当,而LD-CELP编码器的质量则要高得多,虽然是以牺牲较高的比特率为代价。     

G.729A语音编解码器构成描述及其仿真

G.729A采用共轭结构-代数码激励线性预测编码（CS-ACELP）算法,其速率为8kbit/s,先对码激励线性预测（CELP）编解码器进行一般性描述,随后再对CS-ACELP编解码器分别进行详细的讨论,最后应用Matlab中Simulink软件对G.729A编解码器进行仿真,并用一段语音进行试验,得到满意结果.     

基于相似度的可变编码长度遗传算法

遗传算法是基于生物进化原理的普适性全局优化算法。分析了编码长度对遗传算法的影响，提出相似度的概念以评价交叉操作的效率，并提出一种基于相似度的可变编码长度的遗传算法。改进方法不仅具有以任意精度达到全局最优值的能力，而且可以显著提高遗传算法的效率。测试函数的应用证明了改进算法的有效性。     

激励理论在高校学生教育管理中的应用

为国家社会输送合格的高等级人才是高校的职责使命,在新的条件下的高校学生管理中,管理学的激励理论有着较高的借鉴与应用价值,通过运用合理的激励方法与措施,实施有效激励,可以最大限度地调动大学生的积极性和能动性,达到较好的教育管理效果,为实现高校的教育管理目标提供有效的方式和手段。     

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。