一种基于MBE的快速基音搜索算法研究

多带激励声码器(MBE)是目前理想的语音编码方案之一,他的核心参数是基音周期,分析过程采用ABS方法,提高了语音参数提取的准确性,可在噪声环境中合成出自然度和可懂度很高的语音。针对其基音搜索算法计算量过大的缺点,首先提出了一种新颖的中心偏离函数计算法,该方法先对原始语音进行傅里叶变换得到原始语音谱,再针对各个基音候选值确定其相应于原始语音谱的子带划分,通过对比每个划分的中心偏离量,可以确定最佳基音周期;其次设计了一种简单有效的倍频消除算法,通过简单的循环计算,可以消除倍频现象;仿真结果表明,这两种方法的结合不仅大大降低了原算法的计算量,而且保持了他精度高的优点。

MBE声码器的基音估计研究

主要对MBE声码器了研究,简单介绍了AMBE编解码算法的基本原理。MBE编码基于3个参数(基音周期、谱包络参数、以及每个频带的U/V判决信息)的提取,其中基音周期的估计准确性将直接影响到语音的合成质量;文中重点分析了基音估计部分;考虑到在实际应用中可能会出现的基音错锁问题,提出了一种改进的基音估计算法。改进算法不但可以省略基音平滑这一过程,简化了整个算法过程;而且改善了基音周期的帧间连续性,并提高了语音合成的自然度。

多带激励声码器的改进双路径基音跟踪算法

为了增强多带激励(MBE)声码器基音估计性能的鲁棒性,提出了一种可适用于低信噪比语音信号的改进双路径基音跟踪算法.采用全新构造的差值不等式作为约束方程,其差值门限的取值在基音跟踪过程中能够根据基音周期长短的统计特征自动更新.实验结果显示:在SNR为-5dB的高斯白噪声干扰的情况下,基音估计的严重错误概率的性能改善平均达到70%.与传统算法相比,该算法对不同讲话者和不同程度高斯白噪声干扰均具有较强的适应能力,尤其在噪声严重的情况下该算法对基音估计的准确性得到明显改善,从而使合成语音具有较好的可懂度和自然度.