检索结果-内蒙古大学图书馆

清华大学学报（自然科学版） 2011年第1期51卷 131-134页

作者：魏旋计哲崔慧娟唐昆清华大学电子工程系微波与数字通信国家重点实验室北京100084

为了在存储量受限的情况下尽可能提高线性预测编码(linear predictive coding,LPC)系数量化性能,提出了一种基于码本共享算法的分模式多级矢量量化(multi-stagevector quantization,MSVQ)算法。由于LPC参数的分布与清浊音(unvoiced/voic... 详细信息

为了在存储量受限的情况下尽可能提高线性预测编码(linear predictive coding,LPC)系数量化性能,提出了一种基于码本共享算法的分模式多级矢量量化(multi-stagevector quantization,MSVQ)算法。由于LPC参数的分布与清浊音(unvoiced/voiced,U/V)参数相关,该算法对不同U/V对应的LPC参数进行不同量化,然后利用码本共享算法减少存储量需求。实验表明:在相同码率的情况下,该算法较MSVQ平均谱失真(spectrum distortion,SD)降低3.2%,码本大小增加26.7%;较分模式量化(mode-basedquantization,MBQ)平均谱失真升高3.6%,但是码本尺寸下降了92.1%。该算法是MSVQ与MBQ算法的一种折衷,在增加少量存储量的情况下提高了LPC系数的量化性能。

关键词：语音编码低速率矢量量化分模式量化码本共享

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基于隐马尔可夫模型的能量参数预测量化算法

引用

数据采集与处理 2011年第2期26卷 123-127页

作者：魏旋计哲崔慧娟唐昆清华大学清华信息科学与技术国家实验室北京100084

为了充分利用能量与线性预测编码(Linear prediction coding,LPC)系数之间的相关性,提高能量参数量化效率,提出了一种基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)的能量参数预测量化算法。通过适当假设,使用HMM模拟能量参数和LPC系数... 详细信息

为了充分利用能量与线性预测编码(Linear prediction coding,LPC)系数之间的相关性,提高能量参数量化效率,提出了一种基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)的能量参数预测量化算法。通过适当假设,使用HMM模拟能量参数和LPC系数之间的相关性,其中离散化后的能量参数组成隐状态序列,量化后的LPC系数组成可观测序列。然后利用HMM预测每一超帧中的能量参数的变化轨迹,并根据预测出的能量轨迹对预测残差进行分模式矢量量化(Mode-based vector quantization,MBQ)。仿真实验中能量参数量化后的平均失真为2.668 dB,与线性预测量化算法相比下降了14.0%,表明本文算法通过利用能量参数与LPC系数的相关性,能够有效地提高能量参数量化效率。

关键词：语音编码低速率隐马尔可夫模型分模式量化

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