改进型遗传算法及其在代数码书搜索中的应用

针对基本遗传算法(SGA)易于早熟收敛、全局优化速度缓慢、局部搜索能力弱等缺点,提出一种改进型遗传算法(IGA),并将其应用于ACELP语音编码器的代数码书搜索中.改进型算法使用了经验式随机方法初始化种群,设计了与进化代数相关的自适应交叉和变异概率,采取了移民策略维持群体多样性,最后引入了局部爬山搜索机制.将IGA应用于ITU-T G.729A语音编码器,仿真结果表明了该算法的可行性和有效性,从而为代数码书搜索方法的研究提供了新思路.     

码激励线性预测语音编码器中的非均匀和部分搜索域代数码书

该文基于代数码激励线性预测(ACELP)语音编码算法提出了非均匀和部分搜索域代数码书。非均匀代数码书由代数码书的脉冲非均匀统计特性确定,部分搜索域代数码书则由代数码书矢量的周期性确定,该方法有效地弥补了低比特率情况下代数码书中脉冲数不足的缺点。在使用上述两项技术时,为保持基音的连续性,该编码器对语音段和非语音段采用了不同的基音估计方法。主观和客观的听力测试表明,当该技术应用于4kb/s 散布脉冲码激励线性预测(DP-CELP)语音编码器时,重建语音的质量得到明显改善,尤其是对女性讲话者。     

数字集群系统中语音编码方案的研究与实现

ACELP(代数码本激励线性预测)是一种速率为4.8kbps适用于数字集群系统的语音编码方案。该算法来用代数码本作为激励,具有合成音质好、算法时延小等优点。简要分析了ACELP算法的基本原理,并且设计了该算法在数字集群系统中的具体的DSP实现方案。     

高质量4kb／sFS—ACELP语音编码算法及性能

４ｋｂ／ｓ有限状态代数码激励线性预测语音编码算法ＦＳ－ＡＣＥＬＰ是一种具有延时较短、合成语音质量高、算法复杂度较低的语音编码算法,在线性预测（ＬＰ）参数量化上,利用了语音帧内帧间的相关性,对线谱对（ＬＳＰ）参数使用预测式分裂式矢量量化,获得很高的量化效率,在自适应码本搜索上,采用了有限状态控制分数延时搜索的算法,在保证合成语音质量的同时,有效地降低运算量,对于 机码本,采用了具有多模结构的代数码本     

基于DSP 器件的ACELP 语音编码算法的实现􀀂

本文研究了语音编码中代数码激励线性预测（ACELP）的算法，并给出了其基于数字信号处理（DSP）的实现方法。首先本文介绍了ACELP编码的基本原理，然后给出了线性预测（LP）系数与线谱对（LSP）之间的转化关系。最后给出了基于DSP实现的ACELP编码的框图。实验结果证明，该方法可以得到良好的话音质量输出。     

高质量4kb/s FS-ACELP语音编码算法及性能

4kb/s有限状态代数码激励线性预测语音编码算法FS-ACELP是一种具有延时较短,合成语音质量高、算法复杂度较低的语音编码算法.在线性预测(LP)参数量化上,利用了语音帧内和帧间的相关性,对线谱对(LSP)参数使用预测式分裂式矢量量化,获得很高的量化效率.在自适应码本搜索上,采用了有限状态控制分数延时搜索的算法.在保证合成语音质量的同时,有效地降低了运算量.对于随机码本,采用了具有多模结构的代数码本,提高语音合成质量.对于激励码序列的增益,采用了预测式矢量量化,有效地提高了量化精度.经非正式听音测试,4kb/s FS-ACELP的合成语音质量超过了北美8kb/s VSELP,接近G.729 8kb/s CS-ACELP,MOS分约为3.9.     

高质量4kb/s FS-ACELP语音编码算法及性能

4kb/s有限状态代数码激励线性预测语音编码算法FS-ACELP是一种具有延时较短、合成语音质量高、算法复杂度较低的语音编码算法.在线性预测(LP)参数量化上,利用了语音帧内和帧间的相关性,对线谱对(LSP)参数使用预测式分裂式矢量量化,获得很高的量化效率.在自适应码本搜索上,采用了有限状态控制分数延时搜索的算法,在保证合成语音质量的同时,有效地降低了运算量.对于随机码本,采用了具有多模结构的代数码本,提高语音合成质量.对于激励码序列的增益,采用了预测式矢量量化,有效地提高了量化精度.经非正式听音测试,4kb/s FS-ACELP的合成语音质量超过了北美8kb/s VSELP,接近G.729 8kb/s CS-ACELP,MOS分约为3.9.     

AMR语音编解码算法分析及优化

自适应多速率语音编解码技术共有八种速率，每一种速率都是基于代数码本线性预测技术语音编解码算法的。文中参照3GPP TS协议，分析了代数码本线性预测技术的编解码原理，并对其中的关键技术开环基音分析和固定码本搜索提出了优化方法。经过实验验证，改进后的算法降低了运算复杂度，并能获得良好的语音音质。     

TETRA系统中语音编解码算法的实现

ACELP(代数码本激励线性预测)是一种速率为4.8kbps适用于数字集群系统的语音编码方案。该算法采用代数码本作为激励,具有合成音质高、算法复杂度低等优点。该文简要分析了ACELP算法的基本原理,并且介绍了该算法应用在数字集群系统中的DSP实现。     

ITU G.729CS_ACELP语音编码系统

应用共轭结构代数码激励线性预测（CS－ACELP）算法的G．729协议是国际电信联盟（ITU）颁布的适用于多媒体通信的低比特率线性预测语音编码标准。介绍了G．729语音声码器编解码的基本结构，并对其性能指标：比特率、编解码的复杂度、时延和合成语音质量进行了分析。     

基于FPGA的ACELP声码器的设计与实现

根据ACELP语音编码算法的原理,设计出一种新的基于FPGA实现ACELP语音编码算法的声码器系统.对比传统的DSP实现方法,该声码器系统可以保证良好的语音质量和较高的实时性,并且价格低廉,功耗小.     

Candidate scheme for fast ACELP search

The algebraic code excited linear prediction (ACELP) algorithm has been adopted by many speech coding standards, due to low complexity and high quality in its analysis-by-synthesis optimisation. For further computational complexity reduction, the authors propose a fast ACELP algorithm using a designed pilot function to predict the predetermined candidate pulses. With candidate pulses, it is possible to not only reduce the number of search loops but also to avoid the computation of unnecessary correlation functions. The proposed candidate position scheme can be applied to all ACELP coders such as the ITU G-723.1 and G.729 as well as the GSM enhanced full rate (EFR) speech coding standards. Simulation results show that the computational load can be reduced by about 50-80% with almost imperceptible degradation in performance     

基于ACELP的嵌入式语音编码算法

为实现对激励信号的精细描述,提出了一种基于ACELP模型的嵌入式语音编码算法,该算法通过逐层增加脉冲数以及采用一种新的自适应码书结构,能够保证各层编码的相对独立性以及编码器参数的最佳匹配。与以往基于ACELP模型的嵌入式编码算法相比,实现的编码器能够获得具有嵌入结构的码流,不仅能够保证核心层的合成语音质量,而且在增强层也取得了与对应速率的现有标准编码器相当的合成语音质量。     

AMR基于ZSP500处理器的汇编代码优化

目前,大多数DSP虽然支持C编程,但是在实际工程应用中,最常用的方法是用C语言编写流程控制,搭建工程框架,具体的算法模块以及比较耗时的功能模块还是采用汇编语言来编写.对于复杂的算法和功能模块用汇编代码编写并对其进行优化,往往能够起到事半功倍的效果.由于AMR[1]语音编码基于ACELP算法[2]上的,而ACELP在码本搜索上算法比较复杂,我们在程序执行中集中力量优化代码搜索程序.本文充分利用ZSP500[5]硬件资源和精简、高效的指令集,实现了AMR-NB代码计算量的MCPS降低到一个我们需要的指标.     

一种新的8~32kb/s宽带嵌入式变速率语音编码方法

 本文基于ACELP和TCX编码技术,提出了一种8~32kb/s五层宽带嵌入式变速率语音编码方法,其中,前三层采用ACELP实现了8kb/s、12kb/s和16 kb/s的嵌入式编码,后两层采用TCX技术实现了24 kb/s和32 kb/s嵌入式编码.实验结果表明,该嵌入式语音编码方法的质量在纯净语音、办公室噪声和层间转换方面接近于ITU-T G.VBR的TOR要求.     

TETRA中ACELP算法的仿真研究

ETSI发布的欧洲新一代全数字集群系统TETRA是当今最先进的移动通信系统之一。介绍了TETRA中的ACELP语音压缩编码算法,并用MATLAB6．5和VC 7．0对ACELP算法进行了仿真。对仿真结果作了较为详细的分析。