定点脉冲线性预测编码方法研究

在多脉冲线性预测编码的基础上,本文提出了位置无关脉冲搜索算法。该算法不需要搜索脉冲位置,而是根据给定的脉冲位置一次性解出脉冲幅度矢量。这就保证了得到的脉冲组合在最小二乘意义下是最优的,为改进合成语音质量提供了理论基础。进而在激励脉冲与位置无关的理论基础上,提出了定点脉冲线性预测编码方法。对所提出的算法在MATLAB下进行了仿真,仿真结果发现位置无关脉冲搜索算法得到的合成语音质量优于序贯法,编码时间也要比序贯法短。定点脉冲线性预测编码方法可以在2.7 kbps的编码速率下获得与G.729相近的合成语音。

线性预测编码(LPC)语音合成器的设计

本文提出一种线性预测编码（LPC）语音合成器．它主要是由可编程12极点格型滤波器，二极点低通滤波器及12位的D／A转换器组成，内部并带有与外部CPU的接口电路．门级的逻辑模拟和C编译程序的模拟结果说明，该合成器可在低数据率下合成出高质量语音．它可用于LPC语音分析合成系统和LPC语音合成芯片IC的开发．

基于线性预测编码与AMDF的高精度基音检测算法

根据语音信号产生原理,结合线性预测编码(LPC)与平均幅度差函数法(AMDF),提出了一种高精度的基音检测算法。该算法首先利用线性预测分析提取残差信号;然后采用累积平均归一化差分函数与差分信号修正,使基音周期的谷值点更加尖锐;最后利用二次函数拟合与基音周期的倍数检查筛选候选值,得到了准确的基音周期。实验结果表明,与传统方法相比,该算法的基音检测效果有了明显改善,减少了基音检测中的半频错误,在高信噪比下具有良好的准确性和鲁棒性。

1.8 kb/s多带线性预测编码算法设计

设计了一种多带线性预测编码 ( MBLPC)语音压缩算法 ,该算法结合正弦编码和线性预测编码的优点 ,对语音信号的包络谱用线性预测编码方法进行估计 ,而对激励谱用多带方式进行处理 .改进了特征参数的提取和量化方法 ,包括基于谐振结构的基音检测算法、基于谐振结构的线性预测分析以及包络谱参数的线性预测多层分裂码本矢量量化 .非正式主观测试表明 ,在 1 .8kb/s编码速率下 ,由 MBLPC算法所重建语音的平均意见分为 3.0 ,而清晰度指标约为 91 % .

线性预测编码方法在噪声环境下的阶数选择研究

本文通过对实验结果的分析,研究在噪声情况下采用线性预测方法,对语音特征进行提取并且确定合理的线性预测系数阶数。通过对结果的分析可知:线性预测系数是一种运算速度很快,有一定抗噪能力,识别精度较高的语音识别参数。

线性预测编码倒谱系数距离(LPC—CD)在语音信号质量客观测度中的应用

文章介绍了一种以计算线性预测编码倒谱系数距离(LPC—CD)作为对受扰语音信号质量评价的客观测度准则。针对不同通信条件,不同干扰样式下的受扰语音信号进行客观测量,并拟合出用客观测量值来预测主观的二次拟合曲线,达到了较高的主客观一致性。

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...

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 .

遗传算法在图像线性预测编码中的应用

针对线性预测编码中预测公式的系数确定问题,提出一种在有限时间内可以得到较优解的自适应算法。通过对确定系数的过程进行数学建模,使用遗传算法,并根据问题的特点确定算法的相关参数。实验结果表明,该算法可以针对不同图像在短时间内搜索到一组较优的预测系数,使得预测图像和实际图像的差值尽可能小。

线性预测编码在变音长语音合成中的应用

为了合成可变音长的语音，若简单地将基音周期拉长或缩短，则会造成基频的降低或升高，从而造成音调的失真．本研究对原始语音的基音变化趋势进行了拉格朗日内插和最小二乘法拟合，并保存其内插及拟合的系数；在合成时，利用系数来恢复并插入基音从而改变发音长度，避免了音调的失真．

个数可变脉冲线性预测编码研究

不同语音帧的激励信号复杂性不同,所以采用相同个数的脉冲作为激励信号并不合理。针对这一点,提出了个数可变脉冲线性预测编码算法。该算法不固定脉冲个数,而是根据激励信号的复杂度而确定。个数可变脉冲线性预测编码的目的是用尽量少的脉冲数来满足误差约束,这可以看作一个稀疏表示问题。进而,给出了具体的脉冲搜索算法以及个数可变脉冲线性预测编码方案。实验结果发现增加脉冲可以减少误差,但是前面搜索出的脉冲对误差的贡献要大于后搜索出的脉冲。与G.723.1和G.729比较发现,个数可变脉冲线性预测编码可以在约4.2 kbps的编码速率下获得优于G.723.1的合成语音,但略差于G.729。本文算法的编码时间较长,是下一步需要解决的问题。

线性预测编码在语音编码中的运用

本文描述了语音的产生原理、模型,对线形预测编码在语音编码中的运用进行了介绍,并对其常用求解方法进行了比较。

线性预测编码技术及其在G.729中的应用研究

线性预测编码(LPC)技术是一种重要的语音信号处理技术,广泛地应用在估计基本的语音参数等方面.详细介绍了线性预测编码技术的原理以及三种基本实现算法,并着重研究了LPC技术在G.729语音编码标准中的应用,最后采用仿真工具MATLAB对语音信号进行LPC分析,验证了LPC是对语音信号谱进行估计的一种有效方法.

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。

线性预测编码(LPC)技术及其在音频文件上的应用

介绍了线性预测编码 ( L PC)技术原理和音频文件 ,尤其是波形音频文件格式 ,并且讨论了 L PC技术在音频文件上的应用 ,同时给出了 L PC处理 WAVE文件流程图和 WAVE文件恢复流程图。

多脉冲激励线性预测编码语音合成器

与传统的线性预测编码相比,多脉冲激励线性预测编码(MPLPC)的合成语音质量有显著的改善,能在中等或低速率下合成出高质量的语音。本文介绍了用单片TMS32010组成的MPLPC语音合成器,数码率为9.6kbPS,激励脉冲的幅度和位置用最大互相关搜索算法确定。该系统结构简单,操作简便,通用性强,合成语音清晰、自然易懂,可广泛用于各种系统。文中给出了某些应用实例,经用户试用,效果良好,对合成语音质量感到满意。

线性预测编码中Levinson-Durbin算法的ASIC实现

介绍了Levinson-Durbin算法的运算步骤及流程,并根据ASIC设计方法和要求,设计硬件电路实现了该算法。并将硬件电路仿真结果与C语言计算结果相比较,结果显示该设计能够很好的实现Levinson-Durbin算法,计算结果准确,误差小。

线性预测编码和支持向量机在目标识别中的应用

针对利用船舶辐射噪声进行水下目标识别的问题进行研究,提出一种基于线性预测编码(LPC)倒谱系数和支持向量机(SVM)的船舶目标识别方法。该方法通过对捕获到船舶辐射噪声进行LPC倒谱分析,实现各信号分量及信道的分离,以提取其LPC倒谱参数。再采用支持向量机技术处理多类水下目标的非线性、小样本的识别分类。最后,利用仿真得到的几种水下目标辐射噪声进行本文算法试验,证明本文算法是有效的,并取得较高的识别准确率。

6.75kbit/s码激励线性预测编码器

提出用码激励线性预测（ＣＥＬＰ）实现ＧＳＭ半速率编码器的一种方案。该方案把中心削波和结构化码本相结合，并推导了加权滤波器响应的公式，使码本搜索的计算量大大降低，存储量显著减少，并获得高质量语音。计算机模拟结果表明，本方案编码速率为６７５ｋｂｉｔ／ｓ，合成语音ＭＯＳ得分为３５ｄＢ～４０ｄＢ。该方案可以在一块ＴＭＳ３２０Ｃ３０上实时实现。

多脉冲激励线性预测编码参数量化的新方法

在中速率下,多脉冲激励线性预测编码器的合成语音质量受到参数量化方式及量化精度的很大影响。本文提出了两种有效且易于实现的新方法,分别用于改善反射系数和激励脉冲幅度的量化。初步的实验结果表明,这两种改进算法的效果相当好,段信噪比的提高在2 dB 左右,语音质量非常接近无限量化精度(即不进行量化)时的语音质量。