线谱频率帧内、帧间联合预测算法

为充分利用线谱频率的帧内及帧间相关性降低语音的编码速率,设计了基于偏最小二乘及其简化算法的帧内、帧间联合预测模型。该模型可根据浊清音出现次序的不同,利用前后帧的线谱频率及当前帧的第i-1个已预测的线谱频率对当前帧的第i个线谱频率进行预测。结果表明,偏最小二乘模型及其简化模型均有效降低线谱频率的动态范围,其中基于偏最小二乘回归算法的预测模型最为精确,而简化模型的运算量及计算复杂度均优于偏最小二乘回归算法的预测模型,在采用(4,6)分组SVQ量化器对LSF参数预测误差进行量化时,每帧仅用7比特即使平均谱失真小于1 dB,较2.4 kbps下MELP编码标准中每帧对线谱频率的量化比特节省了18比特。

基于Chebyshev法实现LPC与LSF相互转换

在语音信号的处理中,常需要将线性预测系数(LPC)与线谱对频率参数(LSF)相互转换。利用余弦函数特性改进的Chebyshev多项式求根算法,将余弦函数转换为高次幂函数再进行搜索求根来实现语音特征的LPC参数与LSF参数的转化。

采用GW-MFCC模型空间参数的语音情感识别

针对单一语音特征对语音情感表达不完整的问题,将具有良好量化和插值特性的LSF参数与体现人耳听觉特性的MFCC参数相融合,提出基于线谱权重的MFCC(WMFCC)新特征。同时,通过高斯混合模型来对该参数建立模型空间,进一步得到GW-MFCC模型空间参数,以获取更高维的细节信息,进一步提高情感识别性能。采用柏林情感语料库进行验证,新参数的识别率比传统的MFCC和LSF分别有5.7%和6.9%的提高。实验结果表明,提出的WMFCC以及GW-MFCC参数可以有效地表现语音情感信息,提高语音情感识别率。

带有级间预测的LSF矢量量化多级码本联合优化

语音编码算法中线谱频率(LSF)参数的量化极其重要。该文针对带有级间预测的线谱频率参数多级矢量量化算法,提出了一种多级码本之间的联合优化算法。每次迭代时,先将训练矢量对码字进行聚类,固定除当前级码本外的其他各级码本,利用加权均方误差最小原则更新当前级码本。直至达到一定的迭代步数或者两次迭代之间量化误差降低小于一定阈值,停止迭代。在一种300 b/s声码器上进行测试,结果表明该算法能够有效降低LSF参数的量化误差,从而提高合成语音的质量。