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。     

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。     

语音DCT变换的一种小波编码方法

语音信号离散余弦变换的小波变换编码方法是根据DCT变换和小波变换特点，并结合语音信号的特征而提出的一种高效简便的语音编码方法，在编码中，对不同层次小波系数分配不同的量化位，可灵活、方便地控制重构话音的质量，以汉语语音音节为例的实验表明，在16kbps的编码数据率时，重构(或再生)的话音质量与原始话音质量基本相同。     

一种基于分形的图象压缩编码方法

分形编码是近年来迅速兴起的一种高倍率图象压缩方法,相对于别的编码方法,分形方法有许多优点,但不足之处是其速度太慢,匹配复杂,作者在基本分形块编码的基础上提出了基于区域的自适应编码方法,大大缩短了编码时间,并且压缩比也得到了显著的提高。     

一种基于四维离散余弦变换的视频编码方法

为有效地去除Y,U,V3帧之间内在的相关性,提出了一种基于四维离散余弦变换理论的彩色视频压缩编码方法。该方法将彩色视频放在四维数学模型中考虑,将彩色视频的图象宽度、图像高度、彩色空间的3帧（Y,U,V）,以及视频序列的连续3帧分别看作四维数学模型中的“四维”,利用四维离散余弦变换去除彩色视频中图象的相邻像素之间、Y,U,V3帧之间、以及视频序列相邻帧之间的相关性,并结合矢量量化进行压缩。实验结果表明,利用该方法对“Miss America”彩色视频进行压缩编码,在同等信噪比的条件下,可获得比标准MPEG-2压缩编码方法约4倍的压缩比。     

一种改进的MELP算法

介绍了混合激励线性预测（MELP）的算法,并研究了MELP的特点．在MELP的基础上,针对其在语音信号不稳定的部分包含不规则的基因周期,它们的自相关函数值比较小,因而引入噪声的问题,采用了滑动窗的方法来减少或避免上述问题．此外还针对LSF量化的过程中,其码本的存储量与计算的复杂度大的问题采用了3级矢量量化的方法,从而可以把MELP的码率降到2．1kbps左右,仍有较好的合成语音质量．     

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。     

变换域编码中的一种系数压缩方法

把利用数学物理方程反演方法得到的声道ＤＩＣ参数，用于语音的变换域编码，将波形编码与参数编码相结合，获得较低的数码率。     

一种矢量量化中的码本优化方法

在语音压缩编码中，矢量量化占有很大比重和计算量。码本的好坏与方法的选择有很大的关系。     

一种新的低码率语音压缩编码方案

提出一种新的基于LPC(线性预测编码 )的BSP(二项式正弦脉冲 )语音压缩编码方案 ,即根据语音产生的原理 ,以BSP作为LPC激励源 ,并在此基础上构造了BSP语音编解码器。同时推导了BSP激励参数的求取和编码方法。实验结果表明 ,BSP编解码器由于求取BSP激励参数的计算量较小 ,因此处理速度快、时延小 ,同时编码速率在低至 2 .65kbit s时 ,具有较高的合成语音质量。     

一种低码率语音编码矢量量化算法

矢量量化(VQ)是近年来发展迅速的新型的高效信源编码技术,被广泛地应用于移动通信、卫星通信和保密通信等领域。而在矢量量化中,码本的优劣直接影响到 VQ 技术的性能。本文在研究了几种传统的建本算法的基础上,提出了一种高质量的量化方式——非均匀矢量量化(NUVO),并在此基础上提出了适应 NUVO 的建本算法——多级阈值聚类算法(Multi—Stage Threshold Clustering Algorithm——MSTC)。该方案主要建立在矢量自身的概率密度函数(pdf)之上,因此,在质量上有了较大的提高。     

基于MELPe模型的600 BPS声码器算法设计

在增强型混和激励线性预测(MELPe)模型的基础上,提出了一种高音质的600 bps声码器算法。保持MELPe算法特征的同时,利用帧间参数冗余,进行多帧联合量化;运用基于预测的分级矢量量化(PMSVQ)算法对线谱频率(LSF)参数进行量化。在非正式的主观语音质量测试中,合成语音质量优于传统的LPC10e声码器,接近2 400 bpsMELP标准的合成语音。     

各种速率矢量和激励线性预测（VSELP）编码器的实现

研究并改进了矢量和激励线性预测，语音编码器，介绍了８ｋｂｉｔ／ｓＶＳＥＬＰ编码方案的实现及在此基础上利用矢量量化ＬＰＣ参数，减少激励码本数和子块分裂等方法；改进的６．４ｋｂｉｔ／ｓ，４．８ｋｂｉｔ／ｓ及２．４ｋｂｉｔ／ｓ ＶＳＥＬＰ的方案和结果。     

语音矢量量化全局最优问题的研究

为提高运算速度和识别率,采用编码器扰动在线简化算法解决矢量量化编码时“全局”最优问题.这种算法无需计算扰动前后的目标函数差(ΔE).扰动是全局且永远被接受,在一个温度下无需进行多次扰动以达到热平衡,而且随着码本容量(M)的增加,计算时间要大大缩短,该算法提高了运算速度和识别率,能较好地解决了矢量量化陷入局部最小点问题.     

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。     

基于正弦模型的多描述分层语音编码器

提出一种多描述分层语音编码器. 该编码器基于正弦和等效矩形带宽(ERB)模型,将正弦和噪声模型参数根据能量大小进行适当分配以得到不同的描述和感知层,两个描述中任一描述内包含一个基本层和两个增强层. 该编码器结合了多描述编码(MDC)和分层编码的优点,能够提供稳定的传输质量和速率的自适应. 在有记忆和无记忆信道下对编码器性能的仿真和实验结果表明,在存在分组丢失的情况下,该编码器的性能优于相同速率下的其他编码器.     

一种新的语音识别理解方法

传统的汉语语音理解方法主要有两种：语言学方法和统计学方法，它们在过去的研究工作中已经取得了许多成果，但是用这两种方法建立的系统都是开环系统，对在理解中发生的错误没有自校正能力。本文提出了一个具有语言的预生成能力和反馈自校正能力的闭环汉语语音理解方案，它可以克服传统的开环系统的不足。为了证实本方案的可行性，本文最后还给出了一个汉语地名的识别理解实验的结果。     

数字语音编码技术研究

介绍了语音编码的理论基础,阐述了语音编码的评价指标、主要技术及应用,探讨了语音编码技术的发展方向。     

一种基于ACELP的4.8kb/s高质量语音编码算法

介绍了一种基于代数码激励线性预测（ACELP）的4.8kb/s语音编码算法。首先对算法进行了概述,然后分别对算法所采用的基音周期估计,基音预测,代数码本结构以及代数码本搜索方式进行了介绍。重点对算法所采用的代数码本搜索技术进行了详细分析。定点C语言模拟结果表明,该算法在4.8kb/s速率上可以合成很高音质的话音。     

汉语语音音素分割的一种新方法

音素分割在大词汇量连续语音识别的过程中起着重要的作用 .该文提出了一种简单实用的音素分割方法 ,比较好地解决了这个问题 ,并在大词汇量汉语语音识别中得到了应用 ,取得了较好的结果