AMR-WB到AMR转码中合成滤波器转换算法

提出AMR-WB到AMR转码中的2种合成滤波器转换算法.第1种是基于采样率转换和Prony算法的转换,首先将AMR-WB合成滤波器的单位采样响应进行采样率转换,然后根据最小二乘法,使得新的滤波器的单位采样响应和采样率转换后的响应的误差最小化.第2种是基于自相关值内插的转换算法,首先由AMR-WB语音的LPC参数倒推出自相关,然后采用三次样条内插出AMR语音的自相关,最后利用Levinson-Durbin算法计算LPC参数,即得到解码端的合成滤波器.算法复杂度分析表明,2种算法的计算复杂度都低于Tandem转码.实验结果表明,2种算法都可以得到比较小的谱失真.第2种算法的谱失真在浊音帧比第1种算法略大,在清音帧谱失真有时较大,但是由于清音激励的随机性,对合成清音质量影响不大.

基于非负矩阵分解的1kbit/s波形内插语音编码算法

为了进一步降低编码速率,提出了一种基于非负矩阵分解的1kbit/s波形内插语音编码算法.该算法对特征波表面的幅度矩阵进行非负矩阵分解,以获得局部特征矩阵,并对该局部特征矩阵进行约束和改进,使优化后局部特征更加突出.对应的基矢量进一步稀疏,从而有利于对权矢量的量化,以实现对特征波表面的高效编码.该算法同时加入清浊音标志,对特征波表面的相位谱进行估计,以更好地提高合成语音质量.实验表明,该算法能够在1kbit/s的低编码速率条件下,获得与1.2kbit/s混合激励线性预测语音编码算法相近的合成语音质量,取得了较好的效果.

一种基于粒子滤波的鲁棒声源跟踪算法

为了提高噪声和混响环境中声源跟踪的精度,提出一种基于粒子滤波的鲁棒声源跟踪算法。在基于麦克风阵列的粒子滤波声源跟踪算法框架下,该方法分别采用常规可控波束形成和相位变换加权的可控响应功率两种声源定位函数来构造似然函数,并且分别用这两种似然函数评价粒子权重,再将各自的粒子权重归一化并对两种粒子权重做加权平均得到新的粒子权重。仿真结果表明,在高信噪比或弱混响条件下,该方法的跟踪性能与传统方法接近;在信噪比低于10dB,混响时间大于300ms条件下,该算法的跟踪误差比传统算法减小15%~20%。文中提出的声源跟踪算法结合了两种定位函数的优点,在低信噪比,较强混响环境下有好的鲁棒性。