汉语/英语AMR语音编码参数统计特性

为研究自适应多速率(AMR)算法应用于汉语语音和英语语音所产生的差异,针对AMR语音编码算法的特点,在分析了大量汉语语音数据的基础上,对算法中的线谱频率(LSF)、基音周期等关键编码参数采用高斯混合模型(GMM)进行了比较并给出相应结论.该研究有助于AMR算法针对汉语语音的性能优化.

线性预测编码的实时语音通信系统

线性预测编码的实时语音通信系统时龙兴陆生礼李素珍（东南大学国家ＡＳＩＣ工程中心，南京２１００１８）随着无线通信的快速发展，频谱资源更显宝贵．为了更有效地利用有限的频谱资源，迫切需要实时的低速率语音编解码系统．综合目前的语音编码技术现状，选用语音的参数...

CELP编码器中自适应码本快速搜索算法

ＣＥＬＰ以其高质量的合成语音及优良的抗噪声和多次转接性能，在移动通信，保密电话和语音中继等中低速率上获得了广泛应用。由于ＣＥＬＰ的运算量庞大，减少其运算量一直是研究的热点。自适应码本是多数ＣＥＬＰ方案中的重要环节。本文对自适应码本的快速搜索算法进行了研究，并在端点递归法的基础上提出了一种双层搜索法。实验表明，此方法既保持了复原语音的高质量的特点，又明显地降低了运算量。

宽带音频压缩编码技术的新进展

首先介绍现行的宽带音频压缩编码技术，指出存在的问题。然后介绍进一步的发展情况。

一种新的鲁棒基音周期估计算法

为了实现甚低码率下的透明语音质量参数语音编码,该文提出了一种新的鲁棒的基音周期估计算法。这种算法采用了改进的自相关函数计算方法,实现了鲁棒的基音周期轨迹跟踪。这种算法不仅能够跟踪快变的基音周期,增强不规则脉冲时基音周期的估计;还能够鲁棒地估计陡变的基音周期。非正式的测试表明这种算法改进了基音周期的估计值,能够极大地降低由于不准确的基音周期估计而引入的听觉失真。

一种提高矢量量化器性能的方法

矢量量化技术是一种既能高效压缩数码率，又能保持语音质量在编码方法，它不但能用于波形编码，而且能用于参数编码，本文主要论述了矢量量化在参数压缩编码中的应用，即应用模拟退火方法设计矢量量化器，对语音ｃｅｐ参数库进行压缩，通过语音倒谱参数库压缩前后，语音正确识别率听变化来评价所设计矢量量化器的性能，文章中提出了适用于语音倒谱参数的模拟退火时间表，对于所涉及的扰动范围。

多级矢量量化中的码本共享

为了解决语音参数编码算法中多级矢量量化中码本尺寸过大,存储量过大,导致搜索复杂度大的问题,提出了多级矢量量化中的码本共享的迭代算法。该算法基于多级矢量量化中各级待量化码矢之间的相似性,采用模拟退火算法,通过迭代得出共享变换系数。在1.2 kb/s的正弦激励线性预测声码器中,采用该算法对线谱对参数进行多级矢量量化。测试结果表明:在共享级别选择恰当时,可降低存储量20%,同时重建语音谱失真损失约为0.02 dB,可见该算法可以有效降低码本容量,同时对语音质量影响极小。