A REAL-TIME IMPLEMENTATION OF 4.2Kb/s CELP SPEECH CODING

This paper presents a real-time implementation of 4.2Kb/s CELP speech coding on single DSP chip. An algorithm reducing search complexity for adaptive codebook is suggested; the solving method that the parameters are changed into LSP parameters is discussed. The realtime implementation process of this coding on a commercial development board with a single TMS320C30 is described.

A Novel Low-bit-rate Speech Coding Based on Decomposition of the Pitch-cycle Waveform of the Linear Predictive Residual

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一种高效、低存储的线谱频率参数矢量量化器

为了降低线谱频率(LSF)参数矢量量化器的搜索复杂度和码字存储单元,利用LSF参数的帧内和帧间相关性,设计了一种LSF参数的预测式多级分裂矢量量化器.该量化器对LSF参数的预测残差矢量进行两级矢量量化,其中第2级的误差矢量分裂成2个维数分别为4和6的子矢量进行矢量量化,采用瞬时联合多级矢量量化器设计算法设计码本,应用M-L树搜索算法搜索码字,降低了搜索复杂度和码字存储单元,在20 bit时,平均谱失真小于1 dB.

低速率声码器中残差谱的变维矢量量化

基于一个基音周期内语音线性预测残差（ＬＰＲｌｉｎｅａｒｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｒｅｓｉｄｕａｌ）波形，提出了一种简单而有效的ＬＰＲ谱变维矢量量化（ＶＤＶＱ）方法，即利用具有固定维数的通用码本对ＬＰＲ谱幅度形状进行矢量量化．通用码本和结构化的ＶＱ相组合减少了存储和计算复杂度，产生了高的量化效率，增强了编码语音的感性质量．计算机仿真结果表明，利用该ＶＤＶＱ技术设计的２４ｋｂ／ｓ语音编码器产生了高质量合成语音．

ITU-TG.729算法及其实时实现

在介绍G.729编解码算法原理和TMS320C541定点DSP芯片的基础上,详细讨论了G.729编解码算法在TMS320C541上实时实现的关键技术。实验结果表明,单片TMS320C541能够实时实现G.729语音编解码算法。

线谱频率参数的分裂矢量量化

本文简要介绍了线谱频率(LSF)参数的定义和性质,给出了一种求解LSF参数的有效办法。在LPC语音编码中设计了一种新的LSF参数分裂矢量量化器。主观和客观评价结果表明,以每帧25bit对LSF参数编码,该量化器提供了透明的量化质量。

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。

高质量的4kb/s散布脉冲CELP语音编码算法

本文提出了一种散布脉冲CELP(DP CELP)语音编码算法 ,激励矢量由特殊结构的代数码书与固定形式的散布脉冲的卷积获得 ,这种激励源有效地改善了重建语音质量 ,但未增加代数码书搜索的复杂度 .非正式的主观听力测试表明 ,这种 4kb/sDP CELP语音编码算法的合成语音质量非常接近G 72 3 1中 6

基于高斯格型矢量量化的导谱频率参数量化方法

为了降低宽带导抗谱频率(ISF)参数矢量量化器的运算复杂度和存储空间,提出了一种随机矢量-高斯格型矢量两级矢量量化模型,研究了量化模型的联合量化算法和码本训练算法。基于上述量化模型设计了一种宽带ISF参数预测式两级矢量量化器,量化算法的第一级使用随机矢量量化第二级采用高斯格型矢量量化。实验结果表明,ISF参数预测式两级矢量量化器在45比特/帧可以达到透明量化,相比于ITU-T G.722.2中的分裂-多级矢量量化(S-MSVQ)方法,该方法降低了41.7%的存储空间和39.1%的运算复杂度。

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 % .

波形内插语音编码器中快渐变波形幅度的量化

在低速率参数语音编码算法中,如何用有限的比特数有效地量化幅度谱是一个关键问题。本文对波形内插语音编码模型中快渐变波形幅度的量化问题进行了深入研究和分析,提出了一种基于矢量变维和DCT的REW幅度感觉加权量化方案,该方法降低了编码比特数,减少了存储和计算复杂度,增强了编码语音的感性质量。主观听力测试结果表明该量化方案在每帧4比特时的WI语音编解码质量要优于用基于DCT的REW幅度矩阵量化方案在每帧10比特时的重建语音质量。

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．

子波激励线性预测(WELP)的语音编码方案

从子波变换这个新的概念,给出了一种语音信号预测模型残差激励信号的分解方法,提出了一种语音信号编码方案,即子波激励的线性预测编码法(WELP),给出了部分实验结果,实验表明,在相同的音质条件下,WELP方法比其它方法能更进一步降低比特率,有希望在低比特率语音编码中得到应用。

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 .

4.2Kb/s码激励线性预测语音编码方案的实时实现

本文表述了一个4.2Kb/s码激励线性预测语音编码方案在单个DSP上的实时实现;提出了一个减少自适应码本搜索复杂性的算法;讨论了A参数转变为LSP参数的求解方法;描述了该编码方案在具有一片TMS320C30的商用开发系统上的实时实现过程。

一种有效的典型波形块内插方法

本文将基音周期波形(PCW)在时间方向上逐个相位对齐,提出了一种新的线性预测残差(LPR)域典型波形(PW)提取和块内插方法。该方法可以避免内插后的PCW分界处的不连续而引起的听觉上的失真,同时也使得PW分界的选择不至于太严格。借助于这种PW提取和块内插方法,本文实现了一种2.4 kb/s线性预测编码方案,计算机模拟结果表明,该方案得到的重建语音与4.8 kb/s码激励线性预测算法接近。

一种新的2kbit/s波形内插语音编码器

基于传统的波形内插语音编码模型,提出了一种新的2kbit/s语音编码方案。该方案在编码端去除了传统方法中复杂的对齐运算,在译码端用三次B样条插值取代传统的线性插值。慢渐变波形只量化低频分量,而快渐变波形用正交多项式拟合,并采用合成-分析技术对其进行矢量量化。DRT测试结果表明,该2kbit/s语音编码方法能获得高可懂度的重建语音。

一种2.4kbps波形插值声码器

本文描述了波形插值语音分析与合成方法的基本原理和编码技术，并给出一种2．4kbps波形插值声码器的实际结构.该声码器利用提取特征波形及浊/清音成分分离的方法，有效地去除了残差信号中基音波形的冗余度，能在2．4kbps数据率下获得高质量的合成语音．

一种用于WI语音编码的相位预测式矢量量化方法

在传统的低比特率语音编码中,考虑到人耳对相位信息不敏感而经常忽略相位信息,这将导致语音粗糙、刺耳甚至音调发生改变。为了获得高质量的声码器,语音的相位信息是不能不考虑的。该文在散布相位矢量量化方法的基础上进一步去除了相位冗余,在波形内插(Waveform Interpolation,WI)编码模型中对相邻帧慢渐变波形(Slowly Evolving Waveform,SEW)的相位谱差值进行预测式矢量量化。实验发现,该方法大大改善了重建语音效果,明显提高了语音的自然度和清晰度。主观A/B测试结果显示,该方法与固定相位法相比,经4～6bit的相位量化可使合成语音质量得到显著的改善,相比散布相位矢量量化方法,女声的语音合成质量有所改进。

基于MELPe模型的600 BPS声码器算法设计

在增强型混和激励线性预测(MELPe)模型的基础上,提出了一种高音质的600 bps声码器算法。保持MELPe算法特征的同时,利用帧间参数冗余,进行多帧联合量化;运用基于预测的分级矢量量化(PMSVQ)算法对线谱频率(LSF)参数进行量化。在非正式的主观语音质量测试中,合成语音质量优于传统的LPC10e声码器,接近2 400 bpsMELP标准的合成语音。