基于准KLT域的线谱对参数压缩感知量化研究

用尽可能少的比特数实现线谱对(LSP)参数透明量化一直是语音编码领域的研究热点。该文基于压缩感知理论,研究了LSP参数在准KLT域的稀疏性,并设计了LSP参数先压缩感知再矢量量化的方案。编码端,利用压缩感知理论,在准KLT域将原始LSP参数投影到低维空间,得到低维测量值,而后采用分裂矢量量化算法对测量值进行量化;解码端,以量化后的测量值为已知条件,利用正交匹配追踪算法重构出原始LSP高维矢量,重构值作为最终量化值。实验结果表明,算法在适当的码本存储量和搜索复杂度下,达到透明量化效果所需的比特数最优时仅需5 bit/帧。

基于线谱对高效矢量量化的0.6kb/s语音编码算法

为了提高通信系统的抗干扰和抗攻击能力,尽可能降低语音编码速率。提出了一种0.6 kb/s语音编码算法。算法基于3帧联合,对多帧联合参数采用高效矢量量化,在降低语音编码速率的条件下保证语音编码质量。其中,对线谱对参数采用预测多模式多级矢量量化码本结构。在码本设计过程中,提出了多模式渐进闭环设计,对各类码本联合优化,并联合优化预测器和量化器,可以有效提高线谱对参数量化质量。在译码方,采用多带混和谐波激励提高合成语音清晰度。测试结果表明,该语音编码算法合成语音PESQ(perceptual evaluation of speech quality)得分可以达到2.7,汉语诊断押韵测试DRT(diagnostic rhyme test)得分可以达到89.7。

线谱对参数预测多级矢量量化联合优化算法

提出了一种线谱对参数预测多级矢量量化联合优化算法。该算法对预测系数和多级矢量量化采用渐进闭环设计,通过迭代实现预测系数和多级矢量量化设计的联合优化。在多级矢量量化设计过程中,采用迭代优化实现多级码本的联合优化。采用语音线谱对参数对量化算法进行测试。测试结果表明,与传统算法相比,该量化算法可以减小线谱对参数量化失真,提高编码语音质量。

一种语音信号线谱对参数的优化算法

提出了一种计算语音信号线谱对(LSP)参数的新算法.LSP参数可以通过求解一个与线性预测系数(LPC)相关的非线性N阶方程得到.首先利用埃特金迭代法求高阶非线性方程的一个实数根,再采用多项式综合除法降阶,最后运用费拉里算法求解一元四次方程的根,得到LSP系数.理论分析以及基于TMS320C5510 DSP的实验结果表明,文中提出的算法与目前的算法相比,不仅计算精度高、运算量小,完全可以实时处理,而且并可应用于G.729A标准等低码率实时语音传输系统.

基于压缩感知的线谱对参数降维量化算法

为实现高质量的极低速语音编码,提出一种基于压缩感知理论的线谱对(LSP)参数降维量化算法。编码端利用压缩感知理论对超帧LSP高维矢量进行降维处理,将原始LSP参数投影到低维空间,得到低维测量值,然后采用分裂矢量量化算法对测量值进行量化;解码端以量化后的测量值为已知条件,利用正交匹配追踪算法重构出原始LSP高维矢量。实验结果表明,本算法相对低速语音编码中的矩阵量化方案,平均谱失真降低了0.23dB,相对基于DCT变换的降维量化方案,平均谱失真降低了0.13dB。这种先降维再量化的思想可以大幅减少编码所需的比特数及码本存储复杂度,有效降低语音编码速率,并且合成语音可懂度、自然度较高,音质虽有所失真,但基本上感觉不到明显的听觉质量下降。

结合牛顿-拉夫森函数计算语音线谱对参数的高效算法

提出了计算语音信号线谱对(LSP)参数的高效算法NRSPF。首先利用牛顿-拉夫森函数及斯蒂芬森加速求高阶非线性方程的一个实根,再使用多项式综合除法降阶,最后采用费拉里算法求其余的根,即得LSP参数。通过TI-DSP平台的实例研究表明,NRSPF算法与APF算法相比,迭代次数减少、收敛速度加快,计算量小,并且在精度提高10倍、100倍和1000倍情况下,APF算法可能出现被零除错误和死循环,而NRSPF算法不仅避免了该错误,而且迭代次数增加很少,收敛速度仍然很快,得到更精确的结果。本文提出的算法高效、可靠、实时性强,可应用于超低码率语音实时通信系统、语音编解码器等。

混合量化线谱对声码器

线谱对代替反射系数作为声码器的传输参数, 可以提高参数的显化精度, 提高估道抗误码能力, 也能够在听觉意义上调整比特分配,从而提高编码效率, 改善语音质量。线谱对的特性也为混合量化方法的提出和实现提供了理论依据。研究表明,混合量化2400 bps线谱对声码器是一种具有一定吸引力和启发性的方案,硬件实时实现的结果是良好的。

线谱对参数的一步插值预测矢量量化

利用语音短时谱变化相对较慢、其邻近ＬＳＰ（ＬｉｎｅＳｐｅｃｔｒｕｍＰａｉｒ）失量存在充分相关这一特性，提出了一种新的谱编码方法，即ＬＳＰ编码的一步插值预测矢量量化。本文设计了一个１８ｂｉｔ／ｆｒａｍｅ分裂矢量量化方案用于量化预测残差，当帧变化周期为３０ｍｓ时，平均谱失真仅为１．１７８ｄＢ。

一种高效的线谱对参数分段量化方案

为了适应300 b/s以下超低速声码器的需要,提出了一种基于离散余弦变换DCT高效的线谱对参数分段量化方案——DCTSQ(discrete cosine transform segment quantization)方案。采用分段量化的思想,针对语音分段后提取出的线谱对参数矩阵维数不固定问题,对维数转换进行优化分析并利用DCT实现。在此基础上,推导出了DCTSQ方案的码本设计方法。仿真结果表明,相对于目前的分段量化方案和矩阵量化方案,DCTSQ方案可有效提高LSP参数量化效率。

线谱对矢量量化中的码本设计

研究 GL A算法和随机松驰算法设计的线谱对码本性能以及两种算法的特点 .训练数据采用了去均值和一阶滑动平均模型预测的误差信号 ,随机松驰算法选用简化的解码器扰动算法 .传统观点认为随机松弛算法比 GL A算法每矢量索引少用 1bit.实验结果表明 ,在小训练数据量时的确如此 ,但在大数据量时它们的性能相差不大 .在线谱对的码本设计中 。

线谱对矢量量化方法的改进

介绍了8kb/sCS ACELP语音编码算法中线谱对参数的基本原理,对线谱对参数作了详细的说明,并给出了由LPC系数到线谱对参数的转变过程。对算法中线谱对量化方法做了分析,提出了改进方法。通过仿真试验,证明了新的量化方法有一定的有效性。

一种自适应线谱对滤波器的新算法及在线性预测中的应用

本文从自适应格型滤波器导出自适应线谱对（ＬＳＰ）滤波器，使用最小均方（ＬＭＳ）型自适应算法逐级更新计算线谱对系数。实验表明。该算法与其它算法比较，具有更高的收敛率和较低的失调。用该算法计算得到的ＬＳＰ系数进行语音线性预测合成，获得比使用ＰＡＲＣＯＲ系数更好的效果。

采用线谱对分段定值偏移进行病理嗓音共振峰修正

针对水肿、小结、息肉、甲亢4种常见病理嗓音的第一、二共振峰相对于正常嗓音共振峰的偏移问题,提出了一种线谱对分段定值偏移的方法修正病理嗓音共振峰,以使其趋于正常嗓音共振峰的范围。通过对比正常嗓音与病理嗓音,获取其共振峰以及其相应的线谱对参数,计算其偏移比例值的范围,根据不同的病理嗓音确认共振峰所对应的偏移比例值对病理嗓音共振峰的相应线谱对参数进行修正。实验结果表明,修正后病理嗓音共振峰的范围与正常嗓音共振峰的范围比例值趋同,采用频谱相对距离P值进行评价,结果均大于0.6,验证了文章所提出的算法有效性。

基于差分进化的线谱对码本设计

线谱对(LSF)的码本设计常采用经典的LBG算法,由于该算法容易陷入局部最优,提出了一种结合差分进化(DE)和LBG算法的混合算法(DELBG),通过引入一加权因子,利用其染色体表示很短、易于被差分进化优化的特点不断改变LBG算法的搜索路径,最大可能地使之逃离局部最优,同时也避免了差分进化在单独设计LSF码本中达到全局最优解前搜索空间过大的问题。实验表明提出的DELBG算法相比LBG算法较好地实现了全局最优。

G.729中线谱对系数量化算法的硬件实现

首先介绍了基于G.729语音编解码标准的线谱对参数矢量量化的算法步骤及流程。根据ASIC设计方法和要求,用HDL设计硬件电路实现该算法,并将硬件电路仿真结果与C语言算法程序运算结果进行比较,结果显示该硬件设计能很好地实现该算法,结果准确;并比传统DSP编程实现的速度快很多,确保了计算过程的实时性,且所占资源更为节省。

低码率语音编码的线谱对实现

线谱对（ＬＳＰＬｉｎｅＳｐｅｃｔｒｕｍＰａｉｒｓ）参数在描述声道模型方面是与线性预测ＬＰ系数完全等价的另一种表示方法。叙述了ＬＳＰ的定义及其性质，ＬＳＰ算法及其转化，并给出ＬＳＰ参数的一种实用算法。

基于LSP线谱对参数的GMM说话人识别系统

提出一种基于线谱对LSP特征参数的说话人识别算法。利用线谱对LSP(LinearSpectrumPairs)系数良好的动态范围和滤波稳定性,以及良好的内插特性和量化特性,提取语音信号中隐含的音谱特征。本文将LSP算法和高斯混合模型(GMM)相结合,实验证明说话人识别系统中LSP比用LPCC作为特征参数有着更好的识别效果,在低码率的说话人识别方面有着良好的应用前景。

矢量量化中线谱对参数失真度量准则的确定

线谱对是一种频域的线性预测参数,在如何对其进行有效地量化方面,人们已经进行了广泛的研究。本文从人的主观感觉出发,将加权均方误差准则应用于线谱对参数的矢量量化中,并用自激励编码方式来检验量化后合成语音质量。实验结果表明,在感觉上8bits线谱对参数的矢量量化与34bits线谱对参数的标量量化几乎产生相同的合成语音质量。

船用机械系统线谱展频技术研究

机械系统线谱噪声是重要的水声探测和识别特征,减振降噪技术主要针对其量级进行控制。针对线谱能量在频域集中的特征,提出一种展频运行策略,可在功能不变的同时将其能量在频域进行展宽,削弱其可供识别的频域特征。船用离心泵台架试验表明,提出的展频运行策略工程可行,随着频率分辨率的细化降低线谱峰值的效果可达7~15 dB。

利用近场法向声能流调控远场低频线谱噪声的自适应控制方法

针对水下结构远场低频辐射噪声的控制问题,提出了基于水下结构近场法向声能流的噪声自适应控制方法。该方法以结构近场的法向声能流作为控制物理量,利用有源控制系统自适应调节次级声源,抑制结构法向方向上的能量传播,实现远场低频辐射噪声控制。以圆柱壳为模型的试验结果表明,在1000~3000 Hz的频段内,相比于传统的以近场声压作为控制物理量的有源控制方法,能流法能够在保证总辐射声功率不升高的前提下,实现远场周向52.8%~76.3%区域内的噪声控制,且频率越低,降噪范围越广。