一种快速的固定码本搜索方法

为降低固定码本搜索算法的复杂度,在脉冲取代法的基础上提出一种码矢分段优化的快速搜索方法。采用码矢分段优化的方法,在保证语音质量的前提下,降低计算复杂度。实验结果表明,与AMR-WB采用的深度优先树算法及传统的脉冲取代算法相比,在不影响语音质量的条件下,码矢分段优化算法复杂度降低了70%-80%。

码书分类重排矢量量化方法及其应用

矢量量化可有效降低语音编码速率,但目前已有的多级分裂矢量量化、转换分类分裂矢量量化方法等都存在存储需求、计算复杂度以及解码语音质量等不能达到良好折衷的缺陷。该文提出了一种码书分类重排矢量量化方法。该方法通过将设计好的码书进行分类重排以降低码书搜索范围。并将该方法与多级分裂矢量量化结合,提出了码书分类重排多级分裂矢量量化方法。在量化比特及码书大小不变的前提下,实验结果表明:该方法可达到透明量化效果,量化时的计算复杂度最大降幅可达到多级分裂矢量量化方法的90.24%。