感觉加权滤波在安多藏语特征提取中的应用

语音信号的特征提取是语音识别中重要的环节之一,特征提取是否准确决定着语音识别的识别率,不同的语音信号有着不同的特征提取方法,本文针对安多藏语的语音特征,进行线性预测分析,对线性预测余量信号通过感觉加权滤波后重新提取特征,使之具有更高的精确度,更好的稳健性。

基于伪倒谱感觉加权滤波器的设计及应用

针对50Hz～7000Hz的宽带语音低频到高频的频谱倾斜现象严重问题,设计一个适用于宽带语音编码的感觉加权滤波器。该滤波器根据ISP伪倒谱与线性预测倒谱系数差进行设计,ISP伪倒谱是电抗函数自然对数一半取反z变换,其实质是一个多项式的倒谱。实验结果表明,该滤波器对改善宽带语音频谱倾斜问题具有较好的效果。

感觉加权滤波器的设计及其在AMR-WB中的应用

由于宽带语音编码低频到高频的谱动态范围加宽,频谱倾斜现象更加显著,为了解决宽带语音编码频谱倾斜问题,进一步提高宽带语音合成语音质量,该文提出了一种新的感觉加权滤波器,并将其应用到了自适应多速率宽带语音编码AMR-WB算法中,仿真实验结果表明,新设计的感觉加权滤波器不仅有效解决了宽带语音频谱倾斜问题,且使AMR-WB 9种语音编码模式的平均w-PESQ值得到了提高。

宽带编码中的有效感觉加权滤波器

论文描述了为得到高质量的宽带语音而使用的有效编解码方法。CELP(Code Excited Linear Prediction)技术应用于窄带语音编码时已获得了很高的语音质量,然而直接应用于宽带语音信号编码时不能有效地保持高质量语音,因此需要在CELP模型上添加额外的方法,以使其在宽带信号上亦取得高质量。文章所讨论的提高CELP模型性能的有效技术是感觉加权滤波器,其技术也被用于3GPP所选的AMR-WB(Adaptive Multi-Rate Wideband)[1][2]声码器中。