基于多分辨率分析的特征波形分解与重构算法

基于多分辨分析的思想,用双正交小波滤波器组对波形内插编码中提取的特征波进行多级分解和重构。二维特征波表面被分解为一系列时间分辨率递减的波平面,可以利用人耳对缓变和快变成分的感知重要性不同对各层的特征波形幅度谱进行不同精度的量化,相对于传统的低通滤波波形分解过程能够更好地对特征波序列进行多尺度的描述,有利于增强编码效果。借助基于时域设计的最小相位滤波器对特征波平面进行多级分解与重构,解决了用小波变换方法产生较大延迟的问题,有利于实时编码。

用于统计语音合成的大尺度压缩HMM的方法

统计语音合成使用隐Markov模型(HMM)作为声学特征的统计模型。提出了一种利用声学模型空间距离进行HMM的大尺度压缩的量化方法,通过对矢量量化码本进行的优选迭代步骤,减小压缩后的声道谱模型与原模型之间的声学距离,使通过量化模型合成的语音更加接近未量化模型。主观和客观测试结果显示:使用该方法进行声道谱模型的压缩,在压缩至原模型大小的0.06左右时,仍有约90%的评价得分认为合成语音的质量没有明显下降。