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。

基于提升小波分解的低速率波形内插语音编码算法

提出了一种基于双正交提升小波变换(bi-orthogonal lifting wavelet transform,BLWT)的低速率特征波形内插语音编码方法,其中的特征波形分解算法不需要复杂的特征波形对齐操作和滤波器的卷积运算,其固有的原位运算降低了传统特征波形小波分解算法所需的内存,当前帧边界点替代相邻帧样点的措施有效减少了传统特征波形小波分解算法的时延.同时,该分解方法对分解后的各成分单独重建,并根据人耳的感知特性选择量化参数.基于该分解,分别构建了1.84 kb/s和2.32 kb/s两种速率的BLWT-CWI(characteristic waveform interpo-lation)语音编码器.主观平均意见得分(mean opinin score,MOS)结果表明,2.32 kb/s的BLWT-CWI语音编码质量与2.4 kb/s的MELP声码器相当,1.84 kb/s的BLWT-CWI语音编码质量稍逊于2.4 kb/s的MELP声码器.主观A/B听力测试结果表明,1.84 kb/s的BLWT-CWI语音编码质量优于2 kb/s的LIWI(low-complex improvedwaveform interpolation)声码器.

基于小波变换的2.4kbit/s波形内插语音编码算法

基于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与重构,提出了一种基于小波变换(WT)的2.4kbit/s特征波形内插(CWI)语音编码算法。编码端去除了特征波对齐运算,并对幅度谱进行多级分解,相位谱不传输,鉴于小波变换对信号的压缩特性,仅传输对人耳感知起主要贡献的最后一级特征波幅度谱;解码端对各尺度空间采用单独重建的方法,相位信息在重构的末级与幅度谱结合,并由浊音度标志选择固定或随机相位。此外,根据语音信号的时变特性,由基于子帧的浊音度标志选择需要传输的幅度谱及量化模式。主观R-A/B测试表明,这种基于小波变换的2.4kbit/s编码算法的合成语音质量明显优于标准的2.4kbit/s的MELP编码器及FS1016的4.8kbit/sCELP编码器,亦优于3.8kbit/s的传统CWI编码框架下的合成语音效果。