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清浊音(V/U)判决是低速率语音编码算法中的一个重要参数。该文利用Gauss混合模型(GMM)在语音解码端根据量化后的语音能量和线性预测编码(LPC)系数计算V/U后验概率,从而进行V/U判决恢复。带通浊音度系数(BPVC)也使用类似方法恢复。实验证明,即使在能量参数和LPC参数粗糙量化的情况下,该算法对全带V/U的恢复性能亦优于混合激励线性预测(MELP)算法中全带V/U分类器利用原始语音信号的分类性能,从而证明该恢复算法性能满足实用要求。该算法可以单独在解码端实现,从而节省了所有原来用于V/U信息量化传输的比特,可以进一步降低编码码率。 相似文献
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为了在存储量受限的情况下尽可能提高线性预测编码(linear predictive coding,LPC)系数量化性能,提出了一种基于码本共享算法的分模式多级矢量量化(multi-stagevector quantization,MSVQ)算法。由于LPC参数的分布与清浊音(unvoiced/voiced,U/V)参数相关,该算法对不同U/V对应的LPC参数进行不同量化,然后利用码本共享算法减少存储量需求。实验表明:在相同码率的情况下,该算法较MSVQ平均谱失真(spectrum distortion,SD)降低3.2%,码本大小增加26.7%;较分模式量化(mode-basedquantization,MBQ)平均谱失真升高3.6%,但是码本尺寸下降了92.1%。该算法是MSVQ与MBQ算法的一种折衷,在增加少量存储量的情况下提高了LPC系数的量化性能。 相似文献
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通过在某带有独立通风隧道的地铁区间隧道开展0.25~1.25 MW规模的现场火灾实验,对烟气温度分布进行分析,利用火灾动力学模拟工具(fire dynamics simulator, FDS)建立对应实际尺寸的数值模拟隧道模型,展开抑制下游烟气蔓延的通风隧道临界排风量以及排烟效率的研究。对于横向水平中心线温度,火源相对于排烟口的位置对火源附近温度升高区域的范围基本无影响。在地铁隧道内设置进风量可抑制烟气逆流,但同时会造成下游烟气失稳,排烟口无法完全排出高温烟气。对于在不同排风量及火源功率(heat release rate, HRR)的情况下,排烟效率先增大后保持不变;当排风量达到一定值,即等于临界排风量时,排烟口能够完全排出高温烟气,排烟口排烟效率为1,临界值与HRR相关。计算出临界Fr约2.7,略高于此前的研究。得到HRR的经验公式,排烟效率与无量纲HRR和无量纲风速的相关性呈现分段函数关系。 相似文献
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声码器清浊音判决算法优化 总被引:3,自引:1,他引:2
为了解决低速声码器合成语音的偶发性嘶哑或变调问题,对参数提取进行改善,采用有监督学习的Fisher判决法,利用多个特征值组成的特征向量为判据;基音周期平滑的准确度在利用了更准确的清浊音信息后大有提高.测试结果表明: 该算法能够大大降低清浊音误判率,减少严重基音周期错误数;应用该算法的SELP(sinuous excitation linear prediction) 2.4 kb/s的PESQ-MOS分优于2.4 kb/s的MELPe(mixed excitation linear prediction)和AMBE (advanced multi-band excitation)算法, DRT(diagnostic rhythm test)分数达95%, 具有良好的可懂度和自然度. 相似文献
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