2.4kbps混合激励线性预测编码方法研究
2.4kbps 多带激励语音编码算法研究
ε uB =
n =− N
∑ s 2 (n)w 2 (n) − P ⋅
N
k =− L
∑ φ (kP )
L
N N 2 4 2 1 P w ( n ) − ⋅ ∑ ⋅ ∑ s ( n ) w ( n ) n=− N n = − N
(13)
2 2 基音平滑以及消除倍频干扰 由于基音周期对应的误差函数值一定为由各假设值求出的 uB 中的某个局部 最小值 故提取基音的问题转化为从若干个局部最小值中选取最合理的一个(通常 从前五个局部最小峰值中选) 为了消除倍频干扰 考察一下前十个局部最小值 若发现前几个局部最小值对应的周期都是后面某个局部最小值对应的周期的整数 倍 应将后面的这一局部最小值位置适当提前 经过重新排序后 系统再对前五 个局部最小峰值进行筛选 筛选的方法是在连续四帧选出的峰值中 每帧各取一 个结点 连成一条路经 为路径的边选取合适的权重 这样就将基音平滑问题简 化为求带权无环图的最短路径问题 采用著名的动态规划算法可以有效地对之求 解 在结点权与边权的比例选择问题上 由于算法的原因 结点权越小 对应于 准确基音周期的可能性越大 边权重越小 基音平滑性越好 在实际应用中 因 为人耳对相邻帧出现的基音跳变比较敏感 判断基音周期时应更注重于基音的平 滑性 2 3 浊音段合成语音的相位衔接 上文提到 浊音段合成时 应选取适当的 0 和 以保证帧间相位连续 m 具体来说 0 的选择应使本帧的 m(0)(帧起始点相位)的主值等于上帧 m(N)(帧 终止点相位)的主值 对应(10)式的离散表达为
260
然后对不同的带采用相应的激励信号 最后将各带合成信号叠加 形成全带合成 信号 正是由于频谱分带分析合成 故称多带激励 1 1 MBE 模型的参数提取 MBE 模型需要估计的参数包括 基音频率 谱包络和各带的清浊音判决信息 与 LPC 模型不同 MBE 同时估计激励和谱包络参数 参数提取采用类似合成分析 (Analysis by Synthesis)的方法,误差函数取为 2 1 π ˆ (ω ) dω ε= S w (ω ) − S 1 w ∫ 2π −π 2 1 π ˆ (ω ) dω 或 ε= S w (ω ) − S 2 ω ∫ 2π −π (2)式与(1)式的不同之处在于(2)式中包含相位信息 考虑到编码速率较低 实际 采用(1)式,只考虑谱分量的模值 提取参数时首先依次假设基音频率 0 (设基音周期为 P 则 0=2 /P)为各种 分为若干频带 每个频带的频率下 可能出现的值 对于每一个 0 将 =限和上限依次是 am 和 bm,同时认为谱包络在每个基音谐波范围内为定值 设第 m 个 频带的谱包络为 Am 则第 m 个频带的误差为 1 bm 2 [ ε= S w (ω ) − Am ⋅ E w (ω ) ] dω (3) ∫ 2π am
混合激励线性预测(MELP)编码方法研究及在商业规范化服务中的应用
形 内插等编码方法的思想发展起来的 使得编码方法更好的利用
语音 的发音机制 可 以在低 速率下得到较高质量的语音 。
二．ＬＣ方法的缺点及 Ｍ Ｌ 方法概述 Ｐ ＥＰ
，
３ ０ Ｈｚ ４ ０ Ｈ 在每个子 ０ ０ ～ ０ ０ｚ
，
混合激励模型主要是在 二元 激励 的基 础上 针对二元激励模 带上分 别对语音进 行浊音强度 （ｏ ｅｓ ｅｇ ） Ｖ ｉ ｔ ｎｔ 的计算 ， ｃ ｒ ｈ 依据其浊 型存在的一些问题做了相应的改进。 由于二元激 励模 型中浊音 采 音强度和基音搜 索的结 果来 判断该子 带语 音是 清音、 浊音还 是抖 用周期脉冲作 为激励 ， 清音采用 白噪声作为激励 所 以它具 有很 动浊 音。 合成 时 ， 根据各子 带的属性和浊音强度对通过该子带 滤 多的缺点 ： 波器 的噪声 周期 脉冲和 非周期 脉冲进 行加权求和 ． 为激励 。 作
用中最重要 最基本的组成部分之一。 也正 因为信息 化社会 的高
鉴 于上面 Ｌ Ｃ模 型中存在的一些缺陷 ，在后来的 ＭＥ 型中 Ｐ 模
速发展 ， 媒介资源 ．存储资源也就显得更加宝贵 。因此 ， 压缩 语 有针 对性的进 行了改进 。 对于 ＬＣ中对语音的分类和激励过 于简 Ｐ 音 信号 的传 输带 宽～ 直是 人 们追 求的 目标 。 在 贝尔 实验 室的 单的问题， Ｅ Ｍ 模型采用了周期脉冲和白噪声的混合激励 ；对于 Ｈ ｍｅ Ｄ ｄｅ ｏ ｒ ｕｌ ｙ于 １３ 年发 明了第一个 声码 器之后 ，语音压缩 编 帧内基音 周期 的时变特性 把语 音分为浊音 清音 和抖 动浊音 ． ９ ９ 码技术进入 了一个新 的时代 。 ＣＴ 已经制订 了几个 国际化的语 对于抖动 浊音 采用了非周期 的脉冲激励 ： 对二元激励 Ｌ Ｃ忽略 Ｃ ＩＴ 针 Ｐ 音编码标准 ， 这些标 准规范并推动 了语音编码的研究 但是也 可 了激 励信 号的形状信息 ，在 ＭＥ 模型 中编码 了激励信号 的傅 立叶 以看 出这些标准的编码速率 都比较高；而美 国联邦标准 ＬＣ 谱 的幅度 。而且 Ｍ 模型还加入 了脉 冲散 布滤波器和 自适应谱 Ｐ －１ ０ Ｅ 以及 Ｌ Ｃ Ｏ Ｐ －１ｅ尽管能够 在 ２．ｋｐ 合成 出清晰 可懂 的语 音 合 增强 滤波 器来提 高语 音质量 ， ４ｂｓ 但 下面我们就来看 一下 Ｍ 模型 中的 Ｅ 成语音在 自然度等方面并不令人 满意 。ＭＥ Ｐ Ａ ａ Ｌ 是 ｌ Ｖ．Ｍｃ ｒｅ 几个新特 征。 ｎ Ｃｅ 等人提出 的， 是在原来 Ｌ Ｃ基础上 ， Ｐ 吸收了多带激励 以及原型波
第08讲码本激励线性预测编码
CELP语音编码
CELP语音编码算法用线性预测提取声道参 数，用一个包含许多典型的激励矢量的码本 作为激励参数，每次编码时都在这个码本中 搜索一个最佳的激励矢量，这个激励矢量的 编码值就是这个序列的码本中的序号。 CELP已经被许多语音编码标准所采用，美 国联邦标准FS1016就是采用CELP的编码方 法，主要用于高质量的窄带语音保密通信 ITU-T建议G.728, G.729, G.723.1
第08讲码本激励线性预测编码
CELP编码的基本思想
对一定时间内残差信号可能出现的各种样值的组合按 一定规则排列构成一个码本，编码时从本地码本中搜 索出一组最接近的残差信号，然后对该组残差信号对 应的地址编码并传送，解码端也设置一个同样的码本 ，按照接收到的地址取出相应的残差信号加到滤波器 上完成话音重建，则显然可以大大减少传输比特数， 提高编码效率。
第08讲码本激励线性预测编码
随机激励线性预测合成模型
第08讲码本激励线性预测编码
随机激励线性预测合成模型的 基本思想
利用几乎是白噪声的信号激励两个时变的线性递 归滤波器，在每个滤波器反馈环路上有一个预测 器，其中一个是长时预测器（或基音预测器）LTP （Long-Term Predictor）P（z），用来生成浊音语 音的音调结构（谱的细致结构），另一个是短时 预测器STP（Short-Term Predictor）F（z），用来 恢复语音的短时谱包络。
而人的声管相当于一组滤波器，对不同的激励产生 不同的响应，形成特定声音的输出。
为了提高重建话音的自然度，编码端可以增加一组 预测滤波器，采用闭环LPC结构，由特征参数激励 得到预测信号，将此信号与原信号s(n)相减得到残 差信号e(n)，把此信号与有关参数一并编码传送， 在解码端进行误差修正可有效改善语音质量。
一种改进的2_4kb_s混合激励线性预测声码器方案
2007 年 6 月 JOURNAL OF CIRCUITS AND SYSTEMS June 2007 文章编号：1007-0249 (2007) 03-0117-04一种改进的2.4kb/s 混合激励线性预测声码器方案*马欣， 刘常澍， 李文元， 张毓忠（天津大学 电子信息工程学院，天津 300072 ）摘要：本文针对标准的2.4kb/s MELP 声码器的不足之处提出了两项改进措施，一是提出了一种新的参数“能量—微分过零率比”，用来对语音的过渡段和弱能量浊音段的清浊音判决进行调整；二是对线谱对的多级矢量量化（MSVQ ）提出了一种多径搜索算法。
实验和主观听觉测试表明，在同样2.4kb/s 的码率下，改进MELP 声码器的合成语音在可懂度和自然度方面都有一定的提高。
关键词：清浊音判决；MELP ；声码器；多级矢量量化（MSVQ ）中图分类号：TN912.3 文献标识码：A1 引言在美国联邦政府选择新一代 2.4kb/s 语音编码标准以代替原来的LPC-10e 模型的过程中，A.V. MaCree 等提出了一种混合激励线性预测（MELP ，Mixed Exitation Linear Prediction ）声码器方案[1]。
该方案以传统的LPC 线性预测声码器为内核，加入了混合激励、准周期脉冲、自适应频谱增强技术、脉冲波形发散和表示残差基音谐波的傅立叶幅度等五项改进技术。
这些改进使得MELP 在2.4kb/s 的低码率下保证了良好的合成语音质量。
但是，经过大量的听觉测试，发现用MELP 方案合成的语音还是存在一些问题。
特别是在语音的过渡区段，人工合成音的迹象比较明显，语音听起来显得有些生硬。
为了使合成语音听起来更加自然，本文对MELP 算法模型提出了以下两项改进措施：（1）提出了一种新的表征语音特征的参数——短时能量—微分过零率比，以解决语音过渡期和弱能量浊音帧的清浊音误判问题；（2）提出了一种线谱频率多级矢量量化的多径搜索算法，解决了有些情况下编码矢量与输入矢量之间总体失真度偏大的问题。
移动通信原理 课后答案
无线传播与移动信道
2.1 移动通信信道具有哪些主要特点？ 答：移动通信信道的主要特点： （1）传播的开放性； （2）接收环境的复杂性； （3）通信用户的随机移动性。 2.2 在移动通信中，电波传播的主要传播方式有哪几种？ 答：电波传播的主要方式：直射、反射、绕射。 2.3 移动通信的信道中存在着大、中、小尺度（范围）的衰耗与衰落，它们各自具有什么性 质的特征？ 答：移动通信信道中，大、中、小尺度衰耗与衰落的特征： （1）大尺度：电波在空间传播所产生的损耗，反映的是传播在宏观大范围（千米量级）的 空间距离上的接收信号电平平均值的变化趋势； （2）中尺度：主要是指电磁波在传播路径上受到建筑物等的阻挡所产生阴影效应而产生的 损耗，反映了在中等范围内（数百波长量级）的接收信号电平平均值起伏变化的趋势；为无 线传播所特有，一般从统计规律上看遵从对数正态分布，其变化率比传送信息率慢； （3）小尺度：反映微观小范围（数十波长以下量级）接收电平平均值的起伏变化趋势，其 电平幅度分布一般遵从瑞利（Rayleigh）分布、莱斯（Rice）分布和纳卡伽米（Nakagami） 分布。 2.4 移动通信中存在 3 种类型的快衰落，它们各自表示什么类型的快衰落？在什么情况下会 出现？各自克服需要采取的主要措施是什么？ 答：移动通信中，快衰落分为以下三种类型：空间选择性快衰落、频率选择性快衰落和时间 选择性快衰落。 其产生的原因和克服需要采取的措施如下： （1）空间选择性快衰落：由于开放型的时变信道使天线的点波束产生了扩散而引起的，克 服措施为空间分集； （2）频率选择性快衰落：由于信道在时域的时延扩散而引起的，可采用自适应均衡喝 Rake 接收加以克服； （3）时间选择性快衰落：由于用户的高速移动在频域引起多普勒频移，在相应的时域其波 形产生时间选择性衰落，可采用信道交织技术加以克服。 2.5 移动通信中主要噪声干扰有哪几种？对于 CDMA，哪一类干扰是最主要的干扰？ 答：移动通信中主要噪声干扰有：加性正态白噪声、多径干扰、多址干扰。 对于 CDMA，最主要的干扰是多径干扰。 2.6 Okumura-Hata 传播模型的主要运用环境与条件是什么？ 答：Okumura-Hata 传播模型的主要运用环境与条件为：适用于小城镇与郊区的准平坦地区； 应用频率为 150 MHz ≤ f c ≤ 1500 MHz ；有效距离为 1km ≤ d ≤ 20km ；发射（基站）天线 有效高度为 30~200m；接收（移动台）天线有效高度为 1~10m。
混合激励线性预测低速率语音编码研究
ｔ ｎｃ ｄｎ （ Ｐ － ０ ， ｘ ｄ ｅ ｃｔ ｉｎ ｌ ｅｐ ｅ ｉ ｉ （ Ｌ ） ｍ ｌ— ａ ｄ ｅ ｃｔ ｉｎ Ｍ Ｅ ， ｎ ｓｉａ ｔ ｎ ｆｒ ｏ ｉｇ ｉ ｏ ｉ Ｌ Ｃ １ ） ｍｉ ｘ ｉ ｔ ｉ ｒｄｃ ｏ ＭＥ Ｐ ， ｕｔ ｂ ｎ ｘ ｉ ｔ （ Ｂ ） ｉ ｏｄ ｌ ｒ ｓ ｍ ｃ ｒ ｎ ｏ ｇ ｅ ａｏ ｎ ｔｎ ｉ ａｏ ｓｕ ａ ｏ ｄ
Ａｂ ｔ ａ ｔＩ ｒ ｅ ｏ ｓ ｔ ｆ ｅ ｎ ｓｏ ｅ ｄ ｇ ｔｌｃ ｍｍｕ ｉａ ｉｎ ａ ｄ ｏｈ ｒｃ ｍｍｅ ｃ ａ ｐ ｌｃ ｔ ｎ ， ｅ ｓ ｅ ｃ ｏ ｒ ｓ ｓｒ ｃ ：ｎ ｏ ｄ ｒｔ ａ ｉ ｙ ｄ ｍａ ｄ ｆｔ ｉｉ ｏ ｓ ｈ ａ ｎｃ ｔ ｎ ｔｅ ｏ ｏ ｒ ｉｌａ ｐ ｉａ ｉ ｓ ｔ ｐ ｅ ｈ ｃ ｍｐ ｅ － ｏ ｈ ｓ ｎ ｔｃ ｎ ｌｇ ａ ｅ ｎ ｄ ｖ ｌｐ ｄ ｒ ｐ ｄ ｙＴ ｅ ｅ ａ ｅ ｓ ｖ ｒ ｌ ｉ Ｂ Ｃ ｐ ｅ ａｌ ｇ ｉ ｅ ｅ ｔｙ ａ ｓｓ ｃ ｓ ｌ ｅ ｐ ｅ ｉ － ｉ ｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｈ ｓｂ ｅ ｅ ｅｏ ｅ ａ ｉ ｌ ．ｈ ｒ ｒ ｅ ｅａ ｎ Ｌ ＲＳ ｒ ｖ ｉ ｎ ｎ ｒ ｃ ｎ ｅ ｒ ， ｈ ａ ｉ ｒ ｄ ｃ ｏ ｍａ ｉ ｕ ｎ
一种2.4kbps改进型mbelp编码
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其中Ｄ 是频带的拟合误差，ｚ 是当 ｋ ｃ 前帧的过零率，汤ｔ ｈ 是过零率门限。如当 前帧过零率低于门限。可 以 该语音帧中， 认为 绝大多数频带是浊音带。在这种情况下， 应当提高 浊音判决门限， 清／ 保证绝大多 ￣数频带判为浊音带。因此，ｔ 的 ｈ 值应当大于ｔ ， ｈ也不能太大，以 ： ｈ 但ｔ ｉ ｚ 防将无声段判为浊音帧。 通过增加过零率判断，减少了 在基音频率搜索不准时造成的 频带 ＵＶ误判。图 ３显示了 ／ 有无过零
因 在 文 ． 工Ｅ 编 中 ｌ 编 的 特 较 ， 以 对 谱 幅 值 理 把 谱一 为 本 的２ｋｓＭＬ 码 ， 帧 码 比 数 少 所 只 频 的 度 处 ， 频 ４／ ＢＰ ｂ ｋ
如 将 音 的 道 看 是 极 模 （＝ Ａ ） 其中 产生 声 模型 成 全 点 型Ｈｚ ｌ卜 ， 果 语 ）Ｉ
１ 引言
一 近 年 为 实 高 量 低 率 语 合 信 ， 们 直 研 ．ｂ 甚 更 码 的 音 些 ， 了 现 质 、 码 的 音 成 号 人 一 在 究２ ｋ ： 至 低 率 语 ４／
编码算法。 美国 ＭＴ林肯实验室提出的多带激励（ Ｅ语音编码方案是其中 Ｉ Ｍ） Ｂ 一种比 较成功的 算法［。 ｗ 这种 编码算法突破了 传统算法 （ ＬＣ编码） 如 Ｐ 二元激励的 局限性，它将语音谱按基音频率分成若干谐波频带， 对各个 频带的信号分别进行清／ 浊音判决， 然后根据各带是清音还是浊音， 分别用清音谱或周期序列信号 谱作为 激励，产生其合成信号，最后将各带信号相加， 形成全带合成语音．因为这种激励棋型比较符合 实际语音的 特性，能够使合成语音谱同原语音谱在细致结构上拟合得较好， 所以基于这种算法的声码器 较二元激励声码器在合成语音的自 然度和鲁棒性上都有较大的 提高。 但是对于传统的 Ｋ 编码，因为其谐波频带数随 Ｅ Ｂ 基音的大小而变化， 对于各帧语音，需要量化的 谐 波带谱幅度值数目 不定， 变化范围大约为 ８ ０左右， －６ － 这对于大多数的应用都是不可接受的。为了 解决 这个问 有人提出了多带激励线性预测（ ＥＰ编码的思想ｔ 线性预测是一种经常用来描述语音信号 题， Ｍ Ｌ） Ｂ ２ ） 潜 包络的方式。 如果将声道传输函 数看成是 Ｐ阶全极点函 数， 则可以 Ｐ个系数来描述， 用 在解码端， 只 须用周期序列信号谱与其相乘，便可获得相 应的谐波带谱幅度值。 从而将每一帧需要量化的参数数目 基
一种改进的2.4kb／s混合激励线性预测声码器方案
懂 度和 自然度 方面 都有 一定 的提 高。
关键词 ；清浊 音判 决 ；ＭＥ Ｐ Ｌ ；声码 器 ；多级 矢量 量化 （ ＶＱ） ＭＳ 中图分类 号 ；Ｔ １． Ｎ９ ２３ 文 献标识 码 ：Ａ
１
引 言
在 美 国 联 邦 政 府 选 择 新 一 代 ２４ ｂｓ 语 音 编 码 标 准 以代 替 原来 的 Ｌ Ｃ １ｅ 模 型 的过 程 中 ，Ａ．． ．ｋ ／ Ｐ 一０ Ｖ
ｌ Ｉ 。
２ 改 的型 进模
２１ 能 量～ 微 分过 零 率 比 （ ． ）参 数 实 验表 明 ，不 自然 合 成 音 多 发 生 在 元 音 语 音 段 的开 始 、结 束 或
两 个 元 音 发音 之 间 的 结合 部 分 ，也 就 是 人 的发 音 状 态 处 于 过 渡 态 的 时期 。在 元音 段 的 开 始或 结束 时期 ，语 音 能 量 通 常 比较 低 。两 个 元 音 之 间 ， 有 一段 基 音 周 期 不 是 很 规 则 的 时期 。不 规 则 的基 音 成 分 或
低 码 率 下 保 证 了 良好 的 合成 语 音 质 量 。
但是 ，经过大量 的听觉测试 ，发现用 ＭＥ Ｐ方案合成的语音还是存在一些 问题 。特别是在语音 的 Ｌ 过 渡 区段 ，人 工 合 成 音 的 迹 象 比较 明显 ，语 音 听起 来 显 得 有 些 生硬 。为 了使 合 成 语 音 听起 来 更加 自然 ，
Ｖｏ ｜２ ＮＯ ３ ｌ １ ．
Ｊ ｅ ２０ ｕｎ ０７
一
种 改进 的 ２４ ｂｓ混合激 励 线性 预测声 码器 方案 ．ｋ ／
马欣 ， 刘 常澍 ， 李 文 元 ， 张毓 忠
（ 天津 大 学 电子 信 息 工 程 学 院 ， 天津 ３ ０ ７ ） ００２
语音编码技术综述
通信领域中语音编码技术综述语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段，也是人类进行思维的一种依托。
语音业务的传输始终是通信系统中最重要、最基本的核心功能之一，即便是在倡导多媒体业务的第三代甚至第四代数字移动通信系统中，语音业务也仍然是其主导业务。
语音编码是语音信号处理的一个重要方面，它和通信领域联系最为密切。
而语音识别、语音合成、语音增强等方面在理论和方法上与语音编码有很多相通之处。
因此，系统、全面地了解当今语音信号压缩编码的原理和方法，对语音通信领域工作的开展具有重要意义。
语音编码技术大致可以分为三种方式：波形编码、参数编码和混合编码。
1、波形编码波形编码一般分为时域波形编码和变换域波形编码。
1) 时域波形编码时域波形编码不基于声学模型，只针对语音波形进行编码。
这种方法在降低量化每个语音样本比特数的同时又保持了相对良好的语音质量，波形编码主要有脉冲编码调制(PCM)、增量调制 (DM)、自适应增量调制(ADM)、自适应差分脉码调制 (ADPCM)、自适应预测编码(APC)等。
线性PCM是用同等的量化级进行量化，没有利用声音的性质，所以信息没有得到压缩，对数PCM利用了语音信号幅度的统计特性，对幅度按对数变换压缩，将压缩的结果作线性编码，在接收端解码时，按指数进行扩展，这种方法在数字电话通信中得到了广泛的应用，现有的PCM采用编码速率为64kbps的Ａ律、μ律对数压扩方法。
由于对数PCM广泛应用于通信系统中，而线性PCM可以直接进行二进制运算，所以一般速率低于64Kbps的语音编码系统多是先进行对数PCM－线性PCM变换后，再进行语音信号数字处理。
PCM最大缺点是数码率高，在传输时所占频带较宽。
差分脉码调制(DPCM)是根据相邻采样值的差值信号进行编码，ADPCM是在DPCM的基础上发展起来的，其量化器与预测器的参数能根据输入信号的统计特性自适应于最佳或接近于最佳参数状态。
《延迟2.5ms8Kbps语音编码算法研究》范文
《延迟2.5ms 8Kbps语音编码算法研究》篇一一、引言随着互联网技术和移动通信的快速发展，实时语音通信成为了一个重要领域。
为了保证通信质量，低延迟、高效率的语音编码算法成为了研究的关键。
本篇文章主要针对延迟仅为 2.5ms的8Kbps语音编码算法进行深入探讨，并就其性能及可能的应用领域进行研究分析。
二、背景及意义在语音通信中，编码算法的效率直接影响到语音的质量和传输的实时性。
随着语音信号处理技术的不断进步，对于更高效的编码算法的需求也日益增强。
其中，8Kbps的语音编码算法由于具有较低的传输速率和良好的音质，得到了广泛的应用。
而在此基础之上，通过优化算法降低延迟至 2.5ms，则能够进一步满足实时语音通信的需求，提升用户体验。
三、算法概述本研究所涉及的延迟 2.5ms 8Kbps语音编码算法是一种基于压缩感知和矢量量化技术的混合编码方法。
该算法主要分为以下几个步骤：信号预处理、特征提取、压缩编码和解码恢复。
在预处理阶段，算法对输入的语音信号进行采样和量化；在特征提取阶段，通过特定的算法提取出语音信号的关键特征；在压缩编码阶段，采用压缩感知和矢量量化技术对提取的特征进行高效编码；最后在解码恢复阶段，通过解码算法将编码后的数据还原为原始的语音信号。
四、算法细节分析1. 信号预处理：这一阶段主要是对输入的语音信号进行采样和量化。
采样率的选择直接影响到后续处理的精度和延迟。
为了满足低延迟的要求，本研究采用高效率的采样方案，保证了信号的质量和处理的实时性。
2. 特征提取：在这一阶段，算法通过特定的滤波器组和时频分析技术提取出语音信号的关键特征。
这些特征包括频谱、能量等参数，对于后续的压缩编码至关重要。
3. 压缩编码：采用压缩感知和矢量量化技术对提取的特征进行高效编码。
这一阶段是整个算法的核心部分，通过优化算法参数和结构，实现了在8Kbps的传输速率下达到低延迟和高效率的目标。
4. 解码恢复：在接收端，通过解码算法将编码后的数据还原为原始的语音信号。
《延迟2.5ms8Kbps语音编码算法研究》范文
《延迟2.5ms 8Kbps语音编码算法研究》篇一一、引言随着信息技术的快速发展，语音通信已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
对于高质量的语音传输，如何设计高效的语音编码算法，特别是具有低延迟和高比特率的算法，已成为研究热点。
本篇论文主要探讨了延迟2.5ms，8Kbps的语音编码算法，对其实施的原理、效果及其潜在的应用领域进行了深入的研究。
二、问题陈述语音编码的目标是以尽可能少的比特率提供尽可能高的语音质量。
同时，为了满足实时通信的需求，编码和解码的延迟需要尽可能的小。
在这一点上，本论文特别关注了延迟 2.5ms，8Kbps 的语音编码算法。
这种算法在满足低比特率需求的同时，也保证了较低的延迟，这对于实时语音通信系统来说是非常重要的。
三、相关工作本章节将介绍前人对语音编码的研究情况，以及一些与延迟和比特率相关的常见语音编码算法。
其中主要介绍的一些主流算法如波形编码、参数编码等。
这些算法在比特率和延迟之间找到了不同的平衡点，但如何实现低延迟和高比特率的同时保持高质量的语音编码仍是一个挑战。
四、方法本文研究的延迟 2.5ms 8Kbps的语音编码算法基于线性预测编码（LPC）和自适应差分脉冲编码（ADPCM）原理。
在实施过程中，首先通过LPC进行预测分析，将原始的语音信号转换为一个参数化表示，然后利用ADPCM技术进行编码和解码。
这一过程力求在尽可能小的延迟下达到8Kbps的比特率要求。
五、实验结果与分析实验结果表明，该算法在延迟和比特率之间取得了良好的平衡。
在2.5ms的延迟下，该算法的8Kbps比特率能够提供高质量的语音传输。
同时，该算法还具有较低的计算复杂度，这对于实时系统来说是非常重要的。
此外，我们还对算法的性能进行了详细的分析和比较，包括其与其他常见语音编码算法的对比。
六、讨论本论文提出的延迟 2.5ms 8Kbps的语音编码算法对于实时语音通信系统来说具有重要的应用价值。
其优势在于低延迟和高质量的语音传输。
2.4kbps混合激励LPC声码器算法及其实现
器 算 法 及 其 实 现
葵
、
陈显 治
摘要
前景
。
2
.
4 k
b
P s
L P C 声 码 器 在 窄带 数字 保 密通 信
卫 星 V S A T 及 I g D N 中均 有 广 泛 的 应 用
,
传 统 的 L P C 声码 器 可 以 合 成 较 高可 懂 度 和 一 定 自然度 的话 音
。
但 其 质 量 尚 不 令人 满 意
。
2〕 文献〔 的结果表 明
作为
LP C
合 成 最 佳 激 励 的 语 音残 差 谱 既 存在 规 则 成 分 也 存 在 不 规
,
则 成分
从 而 得 出 了语 音残 差 可 以 分 为 三 种 的结 论
,
。
即 完 全 周 期性
,
完全 非 周 期 性 及 某一 频
域是 周 期 性而其他 频域是 非 周 期性
为大人带来形象的羊生肖故事来历为孩子带去快乐的生肖图画故事阅读
2 期) 第 6 卷 第 1期 ( 总 第 1
19 92年6月
通 信 工 程 学 院 学 报
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混 合 激 励
张雄伟
LP C 声 码
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。
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,
在具有不同语音帧速率的混合激励线性预测(MELP)声码器之间进行代码
专利名称：在具有不同语音帧速率的混合激励线性预测
(MELP)声码器之间进行代码转换的声码器和相关
方法
专利类型：发明专利
发明人：M·W·张伯伦
申请号：CN200780030505.0
申请日：20070619
公开号：CN101506876A
公开日：
20090812
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：声码器和方法代码转换混合激励线性预测(MELP)编码数据以便用于不同语音帧速率。
将输入数据转换(100)成诸如第一MELP声码器所使用的MELP参数。
缓存(102)这些参数，并且通过量化对参数进行时间内插(104)以预测间隔点。
对作为一个块的内插数据执行编码功能(106)，以产生位速率的降低，如处于与第一MELP声码器不同的语音帧速率的第二MELP声码器所使用的。
申请人：哈里公司
地址：美国佛罗里达
国籍：US
代理机构：中国国际贸易促进委员会专利商标事务所
代理人：高青
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改进的混合激励线性预测编码算法
改进的混合激励线性预测编码算法朱宗明;姜占才【期刊名称】《新型工业化》【年(卷),期】2015(000)009【摘要】针对混合激励线性预测编码中子带声音强度的硬判决导致激励源欠精细问题，将子带声音强度视为5维的模糊特征矢量，用改进的LBG算法设计码本并用5bit对其作矢量量化；以精细量化的子带声音强度调制带通滤波器，以此获取精细的混合激励信号，最终达到改善合成语音质量的目标。
仿真实验表明：改进算法能有效地改善合成语音的自然度。
%As modulating signal of ifve passband band-pass iflter, subband voiced intensity vector which determines the quality of synthetic speech directly, is the key to acquire accurate mixed excitation signal. In the scheme of mixed excitation linear prediction coding (MELP), for the defects of excitation source which lacks accurate caused by hard decision that subband sound intensity is either 0 or 1, subband voiced intensity is seen as 5-dimension obscure eigenvector;subband voiced intensity codebook is designed using modiifed LBG algorithm and subband voiced intensity is quantized using 5-bit vector;ifve passband band-pass iflter is modulated using accurate and quantized subband voiced intensity, thus acquiring accurate mixed excitation signal;ifnally the quality of synthetic speech is improved. Simulation experiments show that modiifed algorithm not only canimprove the naturalness of synthetic speech, but also has stronger robustness for background noise.【总页数】6页(P8-13)【作者】朱宗明;姜占才【作者单位】中国人民解放军69220部队，阿克苏843000;青海师范大学物理系，西宁810008【正文语种】中文【相关文献】1.改进的繁殖码激励线性预测编码器 [J], 鲍长春;赵国谦;戴逸松2.2.4kbps混合激励线性预测编码方法研究 [J], 马震;陈延萍3.一种改进的4.8Kbit／s码激励线性预测编码方案 [J], 俞捷;诸庆麟4.多脉冲激励线性预测编码算法研究 [J], 李心愿;何培宇;徐自励;邓方5.关于短延时码本激励线性预测编码方案的改进 [J], 赵俊;温启荣因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
混合激励语音编码算法的研究与实现
混合激励语音编码算法的研究与实现
语音编码技术在数字通信系统中起着重要的的意义。
在目前的低码率语音编码研究中，混合激励线形预测编码(MELP)是一种比较好的方法，2.4kb／s的MELP编码方法已经被确定为美国新的联邦语音编码标准。本论文通过研究MELP的语音编解码算法的原理，对它的编解码过程作了比较深入的研究。
提出了将相似度函数用于基音提取和连续帧的声道滤波器的相关性分析中去，得到了一种有效且简便的基音提取方法并且降低了码率。本论文第一章简要叙述了语音编解码技术发展状况、评价语音编码性能的方法和本文的组织结构；第二章简要介绍了MELP语音压缩编码算法的概况和MELP算法新增的五大特点；第三章介绍了相似度函数在基音提取和连续帧的声道滤波器的相关性分析中的应用；第四章详细介绍了MELP算法的编解码过程。
2．4kbps优化间隔与类型的预测多脉冲语音编码
2．4kbps优化间隔与类型的预测多脉冲语音编码
郑亚民;蒋保臣
【期刊名称】《江汉石油学院学报》
【年(卷),期】1996(18)2
【摘要】提出了预测多脉冲激励语音编码方法。
该方法将一帧语音分为若干个子帧，合成模型由ＬＰＣ合成滤波器、线性时变预测合成滤波器和一个子帧内的多脉冲激励发生器组成；子帧长度和一个子帧内的激励脉冲用合成分析法进行联合优化搜索得到；语音的分类在闭环内进行优化判决。
利用该预测多脉冲方法对２．４ｋｂｐｓ的语音编码器进行了计算机模拟。
主观听音表明，合成语音自然度比同速率的二元激励声码器有所提高。
【总页数】5页(P96-100)
【关键词】信源编码;声码器;合成信号发生器;脉码调制
【作者】郑亚民;蒋保臣
【作者单位】江汉石油学院信息工程系
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.32
【相关文献】
1.2.4 kbps优化间隔与类型的预测多脉冲语音编码 [J], 郑亚民;蒋保臣
2.预测多脉冲语音编码器的计算机模拟 [J], 郑亚民;蒋保臣
3.改进型预测多脉冲语音编码方法 [J], 蒋保臣;郑亚民
4.一种改进的规则脉冲激励－长时预测语音编码方案 [J], 赵胜辉;匡镜明;刘波涛
5.可变阶数多脉冲激励线性预测语音编码方法 [J], 蒋保臣
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混合激励线性预测语音编码的算法研究的开题报告
混合激励线性预测语音编码的算法研究的开题报告一、研究背景及意义随着语音通信及多媒体技术的飞速发展，语音编码已成为通信、多媒体通信领域的一个重要研究方向。
目前，语音编码算法主要分为基于模型的编码方法和基于变换的编码方法两大类。
其中，线性预测编码(LPC) 是一种基于模型的语音编码方法，它通过多项式拟合的方式，实现在时域上对语音信号的预测和编码。
然而，传统的 LPC 编码方法具有计算量大、效果差等缺点，不利于语音数据的传输和存储。
针对上述问题，混合激励线性预测 (Mixed Excitation Linear Predictive, MELP) 语音编码算法应运而生。
MELP 采用了多种激励信号，如基于脉冲编码调制 (PCM) 的激励信号和基于长序列的激励信号等，通过对不同激励信号的组合，实现对语音信号的高效编码和压缩，其编码效率比传统的 LPC 算法高出一倍左右，并且在低比特率下仍能保持良好的语音质量。
本文旨在对 MELP 语音编码算法进行深入研究和探讨，探究其在语音通信和多媒体通信领域的应用前景，从而提高通信和语音系统的性能和质量。
二、研究内容（1）MELP 语音编码原理的深入研究，包括多种激励信号的生成、基于线性预测模型的语音信号预测、声道模型的建立等。
（2）基于 MELP 编码算法的语音信号编码过程进行研究，包括语音信号的预处理、分帧处理、激励信号的选取和量化、LPC 系数的计算和量化等。
（3）通过对比其他语音编码算法和实验，验证 MELP 编码算法在低比特率下的优越性，探究其在多媒体通信和语音通信领域的应用前景。
三、研究方法（1）文献调研：通过阅读相关文献和专利，了解 MELP 算法的发展历程和现状，掌握其原理和应用范围。
（2）算法设计：基于 MELP 编码原理进行算法设计和实现。
（3）性能分析：通过实验和仿真等方式，对比 MELP 算法和其他语音编码算法的性能，并分析其在不同情况下的优缺点。
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２２ 非周期 脉 冲 ．
２４ 自适应谱增强 ． 为了使合成语音的频谱能够 在共振峰所处的 频带内与原始的语音信 号匹配得更好，引入 自 适
一 Ⅳ 应谱增强技术。这是因为从时域看 ，合成语音两
混合脉冲和噪声激励可 以消除 Ｌ Ｃ 声码器 Ｐ 的嗡嗡卢，但无法消除一些孤立的、短暂的音调， 会产生一些类似电流声的单音噪声。这是 由于在 清／ 浊的过渡段声门脉冲不是很稳定，从而导致激 励 没有严格 的周期性 。在 过 去的 Ｌ Ｃ方法 中 ，这 Ｐ
周 期能量没 有得 到恢 复 ，主观 听觉 上会 感 觉合 成 语音 有 明显的 “ 嗡 ”声：反过 来 ，如 果将含 有 嗡 浊 音 的激 励源按 噪 声激励源 合 成 ，听 起 来就会 感
觉语 音嘶哑 。
２ ８
ＭＥ Ｐ算法采用多带混合激励模型。语音被 Ｌ 分为 ５ 个固定的频带 ０ ０ Ｈ 、５Ｏ ０ ０ ｚ ￣５ ０ ｚ Ｏ ～１０ Ｈ 、
１ ０ ＂ ２ ０ Ｈｚ ０ ０ ３ ０ Ｈｚ ０ ０ ４ ０ Ｈｚ ０ ０ － ０ ０ 、２ ０ ０ ０ 、３ ０ ￣ ０ ０ ，
在 每 个 子 带 上 分 别 对 语 音 进 行 浊 音 强度 （ｏｃ Ｖｉ ｅ ｓｅｇｈ的 计 算 ，依据 其 浊 音 强 度 和 基 音 搜 索 的 ｔ ｎｔ） ｒ
结 果来 判断 该子 带 语音 是 清音 、浊音 还 是抖 动浊
音 。合成 时 ， 据 各 子 带 的属 性稀Ｉ 强 度 对通 根 浊音 过 该 子带滤 波 器 的噪 声 、周 期 脉冲 和 非周 期脉冲
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马震等：２４ ｂ ｓ ． ｋｐ 混合激励线性预测编码方法研 究
和 自适应 谱 增强 滤 波 器来 提 高语 音 质量 。下文就 介绍 ＭＥ模 型 中 的几 个新特 征 。
１Ｌ Ｃ方法 的缺 点及 Ｍ Ｌ Ｐ Ｅ Ｐ方 法概述
混合激励模型主要是在二元激励 的基础上， 针对二元激励模型存在的一些问题做 了相应的改 进 。由于二元激励模型中浊音采用周期脉冲作为 激励，清音采用白噪声作为激励 ，所 以它具有 以
标 准 的编码 速 率都 比较 高 ；而 美 国联 邦标 准 Ｌ Ｃ １ 以及 Ｌ Ｃ １ｅ尽管能够在 ２ ｋｐ 合成出 Ｐ ０ Ｐ ．Ｏ ． ｂｓ ４ 清晰可懂的语音， 但合成语音在 自 然度等方面并 不令人满意。 ａ Ｃｅ 等人提出的 ＭＥ Ｐ Ｊ Ａｌ ＶＭｃ ｒ ｎ ｅ Ｌ ｇ 是在 Ｌ Ｃ基础上， Ｐ 吸收了多带激励 以及原型波形 内插等编码方法的思想发展起来的，使得编码方 法更好地利用语音的发音机制，可 以在低速率下 得到较 高质量 的语 音 。
这 些标准 规范 并推 动 了语音 编 码 的研 究 ，但这 些
即使是在一帧语音 内，基音周期也并非～成不变 的。把一帧合成语音 的周期作为固定值处理进行
语 音 合成 的 时候 ，会 失去 原始 语 音 的周 期性 ，引 入过 强 的周 期性 ，造 成 蜂 鸣 声 。 ●最后 ，在 浊 音 时采 用 简单 的周 期信 号不 能刻 画激 励信 号 的形 状 ，会 失去很 多说 话人 的特 征 。 这 是 因为 在每 个 周期 内不仅 只 有一 个 主脉 冲 ，还
器可 以获得在主观听音方面接近 于 ４８ ｂ ｓ Ｃ Ｌ ．ｋｐ 的 Ｅ Ｐ的合 成语 音。
关键宇 ：混合激励 ：语音 编码；线性预测 ：声码器
语音是人们交流信息的主要手段之一，用数
字 化 的方 法进 行语音 的传送 、存 储 、识 别 、合成
・其次，在一帧 内采用固定的基音周期不能精 确 的描述语音激励。由于语音信号的时变特性 ，
下 缺 点。 ・首先，语音分类太粗糙 ，激励信号只有两种
２ＭＬ Ｅ Ｐ方法 中的新特 征
２ １混合 脉 冲和 噪声 激 励 ．
选择：随机噪声或周期性的脉冲 。但人 的发声器 官并没有那么简单，实际情况是在大多数语音帧 中既含有浊音成分又含有清音成分 ，把 既含有浊 音又含有清音的语音帧按周期性激励源合成，非
有很多辅助的脉冲，这些脉冲对体现说话人的特 征和提高 自 然度是很重要的，而二元激励的方法 则忽略了这些信息。 因此 ，经典二元激励 Ｌ Ｃ 声码器的合成语 Ｐ 音可 以使人明白谈话的内容 ，但是它的 自然度很 差 ，带有 很重 的 金属 声 和 卡嚓 声 ，难 以辨 别说话 人， 主观听觉质量不好 。 鉴于 Ｌ Ｃ模型中存在的 Ｐ 缺 陷，后来的 ＭＥ模 型进行了针对性的改进：采 用了周期脉冲和 白噪声的混合激励 ；把语音分为 浊音 、清音和抖动浊音 ，对于抖动浊音采用 了非 周期的脉冲激励 ：编码 了激励信号的傅立叶谱的 幅度 。而且，ＭＥ 模 型还加入了脉冲散布滤波器
等构成了目前数字化通信网中最重要 、最基本的 组成部分之一。随着信息化社会的高速发展，频 率资源显得更加宝贵 ：因此，压缩语音信号的传 输 带宽一直是人们追求的 目标 贝尔实验室 的 Ｈｏ ｒＤｕｌ 于 １３ ｍｅ ｄｅ ｙ ９ ９年发 明 了第 一个 声码 器… 之后，语音压缩编码技术进入了一个新的时代。 Ｃ ｌＴ已经制订了几个 国际化的语音编码标准， ＣＴ
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２０年第 ２期 ０６
声学与电子工程
总第 ８ ２期
２ ４ｂ ｓ ．ｋ ｐ 混合 激励线性预测编码 方法 研 究
马 震 ， 陈延 萍
（ 滨州学院计算机科学系，滨州，２６０ ；２ 山东移动滨州分公司，滨州，２６０ ） １ ５６０ ５６０
摘要 ：分析 Ｌ Ｃ编码方法缺 点的基础 上，介绍 了混合激励线性预测 （ Ｌ ）编码方 法，着重分析 了 Ｐ ＭＥ Ｐ 它的一些新特性 。进而 ，设 计 了 ２４ ｂ ｓ的 ＭＥ Ｐ编码器 ，并用 Ｍａｌｂ进行 了仿真 。仿真结果证 明该编码 ．ｋ ｐ Ｌ ｔ ａ