基于ARM的码激励线性预测编解码系统的实现

为了克服单DSP码激励线性预测语音系统通用性差、双处理器系统(ARM和DSP)码激励线性预测语音设计成本高和硬件接口设计复杂及稳定性低等问题,提出使用单片S3c2410处理器芯片实现码激励线性预测语音系统;包括算法分析,系统硬件平台设计和系统软件设计。实验结果表明,在不降低系统语音性能的同时,采用单片S3c2410处理器,能够提高系统通用性和稳定性,降低设计的复杂性和成本。

低复杂性代数码激励线性预测语音编码

基于码激励线性预测（ＣＥＬＰ）语音编码技术，提出一种低复杂性８ｋｂ／ｓ代数码激励线性预测（ＡＣＥＬＰ）语音编码．代数码本中的码矢量具有多值脉冲幅度，码本搜索采用次最佳部分码本快速搜索法，基频延迟仅采用整数延迟，增益系数与ＬＳＰ频率采用标量量化．解码器中采用自适应基频前置滤波器与频谱后置滤波器。

码激励线性预测语音编码器中的非均匀和部分搜索域代数码书

该文基于代数码激励线性预测(ACELP)语音编码算法提出了非均匀和部分搜索域代数码书。非均匀代数码书由代数码书的脉冲非均匀统计特性确定,部分搜索域代数码书则由代数码书矢量的周期性确定,该方法有效地弥补了低比特率情况下代数码书中脉冲数不足的缺点。在使用上述两项技术时,为保持基音的连续性,该编码器对语音段和非语音段采用了不同的基音估计方法。主观和客观的听力测试表明,当该技术应用于4kb/s散布脉冲码激励线性预测(DP-CELP)语音编码器时,重建语音的质量得到明显改善,尤其是对女性讲话者。

码激励线性预测及其在中低速语音编码中的应用

介绍了近年来中低速语音编码的发展情况。详细讨论了这一领域中最为成功的编码方案：码激励线性预测（ＣＥＬＰ）的编码原理及其在实际应用中需要解决的一些问题。

8kb/s低复杂性代数码激励线性预测语音编码

基于码激励线性预测（ＣＥＬＰ）语音编码技术，提出一种低复杂性８Ｋｂ／ｓ代数码激励线性预测（ＡＣＥＬＰ）语音编码。代数码本中的码矢量具有多值脉冲幅度，码本搜索采用次最佳部分码本快速搜索法，基频延迟仅采用整数延迟，增益系数与ＬＳＰ频率采用标量量化。解码器中采用自适应基频前置滤波器与频谱后置滤波器，以进一步提高再生语音的质量。

一种基于CR600的码激励线性预测算法及应用

针对老旧小区楼宇安防对讲系统改造过程中出现的主机分机数量众多、网络布线复杂、入户施工困难、传统线性预测方式预测误差大等问题,提出了一种以嵌入式电力载波芯片CR600为主控制器的语音编解码实时传输系统设计方案及结合神经网络的改进码激励线性预测(code excited liner prediction,CELP)算法。设计方案无需重新布线,只需利用现有的电力线即可实现语音实时对讲。改进的CELP算法也能有效提高线性预测系数的准确度,进而提高预测精度。实验结果表明,所提出的算法在语音码率为9.6 kbit/s时,信噪比为10.0001 dB,达到了语音通信编码系统的要求。

G.729A语音编解码器构成描述及其仿真

G.729A采用共轭结构-代数码激励线性预测编码(CS-ACELP)算法,其速率为8kbit/s,先对码激励线性预测(CELP)编解码器进行一般性描述,随后再对CS-ACELP编解码器分别进行详细的讨论,最后应用Matlab中Simulink软件对G.729A编解码器进行仿真,并用一段语音进行试验,得到满意结果.

数字电路倍增设备低速率语音编码方案的选择

新一代数字电路倍增设备 (DCME)中将采用更低速率的语音编码技术。文中介绍了几种ITU T公布的低速率语音编码技术 ,对其时延、编码质量以及算法复杂度等进行了比较 。

基于小波变换和压缩感知的低速率语音编码方案

本文提出一种新的低速率语音编码方案,基于语音信号小波变换高频系数的稀疏性,利用压缩感知原理,将小波变换高频系数进行压缩感知投影成数据量大大减少的观测序列,然后对观测序列采用码激励线性预测技术进行编解码,根据解码后的观测序列,利用线性规划技术对小波变换高频系数进行重构,小波变换低频系数采用矢量量化技术编解码,并采用后置低通滤波器改善解码后小波高低频系数合成语音的听觉效果。该编码方案在低数码率(2.64～3.5 Kb/s)时得到的重构语音平均MOS分为3.0～3.4,达到4.8 Kb/s码激励线性预测语音编码质量。

基于ACELP的嵌入式语音编码算法

为实现对激励信号的精细描述,提出了一种基于ACELP模型的嵌入式语音编码算法,该算法通过逐层增加脉冲数以及采用一种新的自适应码书结构,能够保证各层编码的相对独立性以及编码器参数的最佳匹配。与以往基于ACELP模型的嵌入式编码算法相比,实现的编码器能够获得具有嵌入结构的码流,不仅能够保证核心层的合成语音质量,而且在增强层也取得了与对应速率的现有标准编码器相当的合成语音质量。

一种用于语音编码的快速自适应码书搜索算法

码激励线性预测技术(简称CELP)能够在低比特率的情况下实现较高质量的语音,但其运算复杂度高。自适应码书搜索替代长时预测,是大多CELP编码方案的关键。介绍了CELP的基本原理并讨论了自适应码书搜索算法,提出将一种快速自适应码书搜索算法引入到传统4.8kbp FS1016使其复杂度明显降低。仿真结果表明,该方法既保持了4.8kbs FS1016传统算法复原语音的质量,又使自适应码书搜索运算量下降约40%以上。

一种基于混合MELP/CELP的4 kbit/s声码器

利用混合激励线性预测(mixed excitation linear prediction,MELP)算法和码激励线性预测(code excitation linear prediction,CELP)算法的优点,提出了一种混合MELP/CELP语音编码模型。编码端对强浊音帧采用MELP编码,对弱浊音帧和清音帧进行CELP编码。MELP编码器采用相位对齐技术提取强浊音帧的相位参数,解决了合成语音与原始语音在时间上不同步的问题。对实现的4 kbit/s混合MELP/CELP声码器进行客观MOS(mean opinion score)值和主观DRT(diagnostic rhythm test)清晰度测试,结果表明,该声码器的合成语音具有较高的可懂度和清晰度。

CELP语音编码与TMS320C54x

介绍了码激励线性预测（ＣＥＬＰ）编码的基本原理和新近推出的ＴＭＳ３２０Ｃ５４x定点ＤＳＰ芯片，结合其指令特点探讨了ＴＭＳ３２０Ｃ５４x在实现ＣＥＬＰ类语音编码方案的一些有效的编程方法。

CELP编码器的实现及其在TTS系统中的应用

在对最新的MPEG4中的音频编码中码激励线性预测CELP(codeexcitedlinearpredictive)编码器分析和研究的基础上 ,根据其窄带语音编码器的参数模式 ,建立和实现了一个基于CELP的语音编码实验系统 .将高效的CELP编码技术应用于文语转换TTS(text to speech)系统中语音数据库的压缩 。

具有后向基音检测的8Kbit/s LD-aCELP语音编码

以降低码率为目的对G.728算法进行改进,提出了一个延迟为2.5ms的8Kbit/s的语音编码算法。算法引入了由最近的历史激励构成的自适应码书和归一化的固定码书的双码书结构。计算增益真值并量化,增益量化时对自适应码书用固定量化,固定码书用自适应量化。码书搜索时先进行后向基音检测,在基音周期T附近对自适应码书进行精细搜索。搜索64个自适应码矢、256个固定码矢和各自8个增益值获得最佳激励,每帧耗费20bit。用平均分段信噪比和感知语音质量评价(PESQ)测试,改进算法编码质量接近于G.728。

基于CELP的语音编解码系统及其DSP实现

为了解决传统的语音编码使用波形编码或者参数编码方法时存在的编码速率较高,语音合成的自然度不高等不足,研究了以码激励线性预测(CELP)为基础的混合编码方法;探讨了CELP的算法原理及其关键技术,特别是对其中的码本搜索算法进行了改进,减小了算法的复杂度,提高了运行速度,并在TI公司的TMS320VC5410开发套件上得到了实时实现.实验结果表明,该算法在编码速率为8kbit/s时有较好的语音回放效果.

LD-CELP语音编码中一种新的码书设计方法

G .72 8语音压缩标准的算法延迟只有 0 .62 5毫秒 ,对于绝大多数应用来说是非常令人满意的。但是 ,其占用的带宽似乎稍微高了一点。为了能够降低G .72 8算法使用的码率 ,人们尝试了很多的方法 ,比如只采用前 3 2个波形码字 ,采用奇数号的码字 ,等等。根据前人的研究 ,该文提出了一种新的 12 .8kbit/s编码器。该编码器利用人与人之间对码字使用的统计差异 ,自动地为每一个人生成一个独特的码书。这种编码器的计算复杂度与其它同码率编码器相当 ,内存使用有少量的增加 。

几种低速率语音编码算法分析

简要介绍了基于两种不同标准下的低速率语音编码的分类情况,着重讨论了三种典型的低速率语音编码算法及其特点。

ACELP语音编码器中增益码书的建立方法

为提高ACELP语音编码器中激励增益的量化性能,基于广泛应用的代数码激励线性预测语音编码模型,提出了一种具有一般意义的激励增益码书的建立方法,该方法可应用于各种不同速率ACELP语音编码器中．实验结果表明,使用该方法建立的6b增益矢量码书与8b标量增益码书的性能相当．

基于TMS320VC5402实现双路全双工ITU G.728语音编解码

对G.728编解码算法和定点数字信号处理芯片TMS320VC5402作了简要介绍。并讨论了在TMS320VC5402上实现双路全双工ITUG.728语音编解码的关键技术,包括软件设计方法和算法优化技术。结果表明,所运行的编解码程序,既可以保证良好的语音质量,又有良好的实时性。