针对RM-DCSK(Reference-Modulated Differential Chaos Shift Keying)算法判决变量中存在信号内干扰和平均比特能量较大的问题,提出ORM-DCSK(RM-DCSK based on the orthogonal chaotic signals)改进型算法。新算法设计了正交混沌信号发...
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针对RM-DCSK(Reference-Modulated Differential Chaos Shift Keying)算法判决变量中存在信号内干扰和平均比特能量较大的问题,提出ORM-DCSK(RM-DCSK based on the orthogonal chaotic signals)改进型算法。新算法设计了正交混沌信号发生器,产生严格正交的混沌信号,彻底消除信号内干扰;并且拓展了RM-DCSK算法的帧结构,有效降低信号平均比特能量。推导出ORM-DCSK在AWGN信道的误码率公式并进行蒙特卡罗仿真。实验结果表明,相比RM-DCSK算法,ORM-DCSK在不牺牲传输速率的情况下大幅改善了误码性能。
在混合激励线性预测(mixed excitation linear prediction,MELP)模型的基础上,以超帧为单位,采用多帧联合编码技术,分模式对子帧的语音特征参数进行联合量化,实现了一种码率为600 bit/s的声码器。为了进一步减小量化误差,设计出了一种...
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在混合激励线性预测(mixed excitation linear prediction,MELP)模型的基础上,以超帧为单位,采用多帧联合编码技术,分模式对子帧的语音特征参数进行联合量化,实现了一种码率为600 bit/s的声码器。为了进一步减小量化误差,设计出了一种基于高斯混合模型的预测分类分裂矢量量化器(predictive switched split vector quantization based on Gauss mixture model,GMM-PSSVQ),该量化器对超帧中某些子帧的线谱频率进行量化,并利用帧间预测和线性插值等方法提高编码效率。采用谱失真对设计的矢量量化器进行性能评估,并分别与多级矢量量化和预测分裂矢量量化算法进行性能比较;通过客观感知语音质量评估和主观判断韵字测试对实现的声码器进行性能测试。测试结果表明,设计的矢量量化器平均谱失真最低,实现的声码器合成语音具有较高的清晰度和可懂度。
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