码激励线性预测语音编码快速算法和评价

本文研究了近年来在码激励线性预测(CELP)编码方案中涌现出来的一些典型快速算法,对其进行了分类,比较了它们的计算复杂度和存贮要求。

线性预测（LPC）技术及其实现方法

线性预测(LPC)是语音信号处理中最有效的分析方法之一.而最佳预测设计的核心是LPC系数的计算.本文阐述了线性预测的基本原理,从理论上分析了提取LPC系数的三种算法的差异,最后通过实验数据,用FFT谱模拟原始语音谱,将LPC谱与语音谱进行谱包络匹配,得出相应结论.

利用线性预测谱LPC对元音区别力量化分析的研究

本研究利用LPC对10位发音人的正常单元音相同声调(a、o、e、i、u、ü)进行识别测试,进一步探讨LPC提取出来的各个参数对于区分说话人的作用。提取元音最平稳的一段进行长时LPC分析,分析不同人的语声声纹差异性和同一人语声声纹的总体特殊性。结果显示,每个话者的自身差异都明显小于话者之间的差异。因此利用LPC提取元音的共振峰振幅与相邻弱谷幅值之差对比分析对话者具有有效区别力。

语音压缩中的线性预测编码技术

语音压缩是多媒体信息压缩技术中的一个重要部分 ,线性预测编码技术是参数编码技术的重要内容 ,介绍了线性预测编码技术的概念 ,分析和研究了线性预测编码技术及其 L PC正则方程的自相关解法。

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。

改进的繁殖码激励线性预测编码器

尽管码激励线性预测编码（ＣＥＬＰ）算法在中、低比特速率中已提供了较好的语音质量，但对随机码本的全搜索，其计算是极其复杂的。本文在繁殖码激励线性预测编码器的基础上研究了决定最优激励的全搜索过程，提出了用改进的繁殖码本作为激励源的有效搜索方法，使ＣＥＬＰ编码器的计算量减少为正常全搜索的。

一种改进的4．8kb／s码激励线性预测语音编码

本文介绍了码激励线性预测（ＣＥＬＰ）语音编码的基本原理，研究了一种制约随机激励的线性预测编码方案。它将随机激励码字进入合成滤波器的数量与自适应码本的性能指标联系起来，有效地减少了激励噪声对合成语音的影响．计算机模拟结果表明，这种方法在主观上改善了语音质量。

基于神经网络的线性预测语音编码算法

语音压缩是多媒体通信技术的重要环节 ,线性预测编码 (LPC)技术是参数编码技术的重要内容 ,线性预测是语音信号处理中最有效的方法之一。文中从LPC原理入手 ,阐述了最佳LPC系数的计算 ,针对目前自相关法和协方差等存在着估计误差的特点 ,提出一种基于神经网络的线性预测算法 ,最后通过实验数据证明这种方法既提高了解的精度 。

基于谐振结构的线性预测编码

语音编码中一般用线性预测编码 ( LPC)建立信号的声道响应 ,如何提高 LPC的预测增益并用尽可能少的比特数量化 LPC参数将直接影响编码器的性能 .文中提出了一种基于信号谐振结构的 LPC技术 ( HLPC) ,利用 HLPC可使 LPC谱与信号谐振峰具有最佳的拟合 ,同时可获得0 .36d B的额外预测增益 .设计了 LPC参数的线性预测多层分裂码本矢量量化 ( LPMSVQ)方法 .数值实验表明 ,利用 LPMSVQ可在 2 1 bit/帧下获得透明的量化质量 .

一种多脉冲激励线性预测声码器的仿真实现

本文是笔者所开发的语音信号处理课程中的一个研究型实验教学案例。文中概述了多脉冲激励线性预测声器的编码方法,并用M ATLAB做了仿真实现。在本声码器实现方法中,在发送端对系统参数进行量化时,用量化LPC滤波器的PARCOR系数(部分相关系数,PAR t COR relation)代替传统的对滤波器的线性预测系数的量化;在接收端,将PARCOR系数用文中所给的算法转换为线性滤波器的线性预测系数,进行系统重构合成语音,大大降低了传输比特率,并且提高了合成语音质量。

基于DSP的线性预测语音编码实现

LPC(线性预测编码)是语音信号分析的有效方法。文中阐述了LPC的基本原理,提出了一种基于DSP的LPC实现方案。在对TMS320C5401的软硬件资源进行介绍的基础上,对系统的工作原理、硬件、软件进行了分析和研究,测试结果表明系统利用高速DSP能实时地实现LPC,具有实现简单,效果良好的特点。

跳频码的一类非线性预测模型的性能分析

利用一种统计式的非线性预测模型对实测跳频码进行预测，分析了该预测模型具有的良好预测效果。由于该模型简单易操作，运算量不大，对采样样本数和邻域半径不是很敏感，在工程上有重要的应用价值。

一种改进的4.8kbit/s码激励线性预测编码方案

码激励线性预测(CELP)编码在中低速率上与传统的LPC声码器相比可以提供更加自然的语音质量。本文介绍了CELP的基本原理及激励码本的构成。然后提出了在4.8 kbit/s速率上改进话音质量的两种方法:①计算长时预测参数的半闭环搜索法;②激励码本的时变修正法。计算机模拟结果表明,采用这两种方法可使语音质量得到改善。

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。

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。

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。

混沌跳频通信的非线性自适应预测对抗

基于混沌跳频码序列构造固有的确定性、非线性等特点，提出了对抗混沌跳频通信的非线性自适应预测对抗的新概念。以 Ｌｏｇｉｓｔｉｃ－Ｋｅｎｔ映射设计的混沌跳频码为例，采用基于 Ｓｉｇｍｉｏｄ函数的Ｖｏｌｔｅｒｒｅ自适应滤波预测器对其进行预测研究。仿真实验结果表明：非线性自适应预测器比神经网络预测器具有更高的预测对抗效果。

基于线性预测的盲最小均方误差均衡器

盲过采样均衡器仅用二阶统计量便可减小码间干扰,该文采用线性预测方法,提出了一种盲最小均方误差(MMSE)均衡器。该方法不需要先估计信道,可直接利用过采样的接收信号均衡信道。此外,该均衡器可采用递推最小二乘算法自适应地实现,具有较高的计算效率。仿真结果表明,该均衡器比基于线性预测的盲置零均衡器有更小的符号估计均方误差。