一种基于匹配跟踪的谐波和独立谱线正弦模型实现方案

该文基于匹配跟踪的谐波和独立谱线正弦模型提出了一种用于参数音频编码的实现方案,输入音频信号的正弦成分由谐波联合独立谱线共同表示,分析合成过程采用50%叠接相加(OLA)消除帧间不连续,匹配跟踪(MP)算法在频域提取模型参数(幅度、频率和相位)大大降低运算复杂度。谐波谱线基频由谐波积谱法(SHS)获得,各次谐波频点确切位置借助MP迭代过程推出,并进行二次曲线拟合,对应的谐波幅度采用LPC谱包络近似。独立谱线的提取有效弥补了谐波提取不足。实验证明该文提出的正弦模型实现方案可以很好地表示出音频信号中的平稳成分,并对低比特率的参数音频编码有一定的借鉴性。     

基于正弦波的参数音频编码算法

正弦波模型已被证明是一种行之有效的语音信号编码技术。近年来．在低码率的音频编码算法中也开始应用它。采用 ＭＰ算法来处理正弦波模型，根据音频信号的特点对抽象的 ＭＰ算法进行改进和变化。它在分析时将合成过程考虑在内，保证了分析与合成的一致性。在合成时，采用增强技术可以有效地改善音质。还讨论了 ＭＰ算法的正交化缺陷和它对合咸信号质量的影响。     

一种新型正弦语音编码模型

本文描述了一种新型语音编码模型,这种模型是一种改进的正弦模型。该模型使用正弦幅度、频率和相位作为模型参数。模型的频率参数提取是用基频和共振峰频率结合的新提取算法,正弦幅度参数采用不同误差准则以及时额标加权函数的优化方法。采用这种新型正弦模型能够用较少的参数合成出高质量的合成语音。 结合模型算法,本文还提出新的时域关键点加权函数,以及频域的基频提取算法。该模型可用于中低速比特率语音编码,以及用于语音的时标,频标的压扩处理。     

参数音频编码回顾

音频编码主要有两类技术:波形编码,参数编码。前者适合高速率高质量的应用环境,后者适合带宽受限或存储容量受限的应用或环境。参数音频编码以源模型表示信号,运用基于心理声学原理的参数估计和量化方法,提取、量化感知重要参数,在保证重建信号质量的同时,有效地减小了编码比特率。近年来,研究者将自适应时间分段、联合参数量化、参数立体声等新技术引入参数音频编码,使算法得到了优化,重建信号质量也得到了显著提升,其中某些技术成为了国际标准,并获得商业应用。本文回顾了近十几年来参数音频编码的重要进展,评述、探讨了存在的问题和研究的难点,并给出了两个典型参数音频编码系统的听力测试数据,以定量显示这些技术的性能,最后,展望了参数音频编码发展的方向。      

音频压缩编码中的参数比特分配技术

基于人耳的感觉编码是宽带音频压缩编码技术中的一个重要内容,在诸多的压缩编码标准中得到了广泛使用,例如AC－3,DTS及MPEG－4中的AAC,HILN,TWIN－VQ等。在分析了感觉编码中的参数比特分配技术及其基本原理基础上,对算法的实现进行了详细推导,并提出了一些值得注意的问题。     

基于离散小波变换和复倒谱的音频水印算法

提出了一种新的基于离散小波变换和复倒谱的音频水印算法.将音频信号进行3级小波分解,在第3级上对小波系数加回声,根据不同的水印值选择不同的回声延迟,然后重构音频信号.检测时采用复倒谱变换,实现了水印的盲检测.实验表明,该算法具有很好的透明性和鲁棒性,能抵抗重采样,低通滤波等常见攻击和抖动,随机剪切等同步攻击.     

一种数字音频水印嵌入算法的研究

结合人耳听觉模型,利用人耳掩蔽特性,提出了一种基于小波分解和复倒谱变换的音频数字水印算法。该算法通过对原始语音信号进行三级小波分解,提取出小波近似分量,从近似分量中选取重要系数。利用复倒谱变换系数的不相关性．对重要系数进行复倒谱变换实现解相关运算,最终把水印嵌入到语音复倒谱域中,实现了在语音信号中嵌入二值图像,提高了水印嵌入算法的不可听性。实验证明该方法在抗常见的信号处理如加噪、滤波、重采样、有损压缩等方面具有较好的稳健性。     

一种基于语音频谱的基频和共振峰提取算法

基音频率和共振峰频率的提取在语音编码、语音合成和语音识别中有着广泛的应用。通过深入分析语音信号的时域和频域性质,针对语音信号幅度谱的特征设计了一种有效的基频和共振峰提取算法。并对实际语音信号进行参数提取测试,实验结果证明了这种算法能够准确提取不同讲话者和录音条件下的语音信号的基频与共振峰频率。     

基于算术编码的AMR-WB参数变速率压缩

提出了一种新颖的利用自适应算术编码对AMR-WB自适应多速率宽带语音编码标准中的ISP(Immit-tance Spectral Pairs)即导抗谱对系数、自适应码本索引、固定码本索引、码本增益进行压缩的方法。基于该方法进一步去除了AMR-WB编码标准中量化后参数的冗余,提高了压缩效率,并且得到了一种可变速率的编码算法。通过对大量语音和音频信号的测试,此方法在保证语音和音频效果及原始编码相同的情况下,在压缩效果上平均能节省5.97%的比特率。     

基于语音频谱的共振峰声码器实现

共振峰声码器因其在理论上具有最低码率而一直是参数语音编码算法研究的重点。共振峰编码器的关键算法是基频和共振峰等语音参数的提取。在高分辨率语谱图基础上,利用语音信号的频域特性设计了一种简单有效的基频和共振峰提取算法。通过评价重建语音信号的音质,证明了参数提取算法的准确性。根据语音实验确定编码参数包含基频和前4个共振峰,并在保证语音质量的前提下制定各参数的量化指标。应用实际语音信号对算法的性能进行测试,试验结果证明算法在码率为1 400 b/s时具有良好的语音质量。     

一种基于DWT的同步数字音频水印算法

本文提出了一种基于离散小波变换的同步数字音频盲水印算法。嵌入的水印为视觉上可辨的二值图像。算法中引入了嵌入同步信号的思想，利用同步信号定位水印的嵌入位置。为了提高信号的鲁棒性，把同步信号与水印隐藏在DWT域的低频系数中。同时，检测水印时不需要原始音频。仿真实验表明，所提出的方法具有较强的鲁棒性和不可感知性，并能有效抵御各种常见攻击。     

基于DWT的同步数字音频盲水印算法研究

文中提出了一种基于离散小波变换的同步数字音频盲水印算法．嵌入的水印为视觉上可辨的二值图像．算法中引入了嵌入同步信号的思想，利用同步信号定位水印的嵌入位置，为了提高信号的鲁棒性，把同步信号与水印隐藏在DWT域的低频系数中；同时，检测水印时不需要原始音频．仿真实验表明：所提出的方法具有较强的鲁棒性和不可感知性，并能有效抵御各种常见攻击．     

基于Volterra级数预测的音频频带扩展

 本文采用非线性分析方法,基于Volterra级数提出了一种宽带音频信号的频带扩展方法,并利用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)和码本映射技术对扩展后的音频信号进行了谱包络和能量增益调整.实验表明,所提算法的性能要好于已有的非线性频带扩展算法,当用本文的方法替代ITU-T G.722.1C编码器中的噪声填充技术时,在24kbps得到了提升的超宽带音频质量.     

声乐主旋律的自动提取

提出一种基于多候选基频提取和歌声基频判别的声乐主旋律提取算法。该算法可以有效降低旋律定位虚警率,提高整体准确率。利用度量距离(DIS)算法对音乐进行音符切分,并用方差法实现浊音段检测;采用幅度压缩基音估计滤波器(PEFAC)多基频提取技术,通过计算音高显著度提取每个浊音帧的多个候选基频。最后用维特比算法跟踪浊音段主导基频轨迹,并用基频判别模型进行歌声主旋律判别。在MIR-1K数据集上进行的实验表明,在信干比为5 dB和0 dB的情况下,本文算法提取的声乐主旋律整体准确率分别达到了86.22%和77.4%,相比于其他算法至少提高了3.79%和2.01%。     

基于EMD的音频水印算法研究

提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的音频水印算法,选择EMD分解得到的冗余信号分量作为水印的嵌入位置,并证明了冗余信号分量按照提出的算法嵌入水印以后仍然是冗余信号分量,从而为水印嵌入提取提供了理论基础.通过粒子群优化算法求解出适用于EMD分解的最优音频水印嵌入强度,按此强度嵌入水印,可以同时满足水印的健壮性和不可感知性.仿真结果表明,使用计算出的最优嵌入强度嵌入水印,嵌入水印后的音频信号在受到大部分攻击的情况下可以确保水印的不可见性和健壮性.     

一种基于正弦模型的音频压缩算法

提出一种适用于无线移动通信的低码率音频压缩算法。该算法基于正弦模型，而且针对极低码率的应用做了修正，提高了重建音频的质量。这些修正包括：自适应变换的分析长度，用于匹配跟踪算法和参数量化的心理声学模型以及频域的无相位音频重建算法。主观测试表明，在0.5bit/抽样的码率要求下，重建信号达到并超过了调幅广播的音频质量。     

Implementing Efficient Audio and Image Watermarking Using Multi-resolution Dual Wavelet and Fireflies Approach in Wireless Network

Watermarking is the process of embedding the particular information into the audio signal for managing the ownership copyrights through wireless network. During the watermarking process, the audio signal consumes high energy, conflicting problem of robustness and imperceptibility, signal to noise ratio, bit error rate and normalized correlation. To overcome these issues present in the audio watermarking process, novel wavelet decomposition and evolutionary algorithm is utilized. Initially the input information or message has been split into two and the spillted message is watermarked using the audio and the image in wireless network. The first half of the message is watermarked with the help of the image and the next half of the image is watermarked by audio. Initially the watermarked image is transferred into YIQ image, from the transferred image the scrambled image is generated with the help of the Hidden Markov tree counter let wavelet transform method for generating the watermarking image. Then the next part of information is watermarked by audio signal which is decomposed into various sub bands using the Multi-resolution complex dual tree wavelet method. From the decomposed audio signal, the message authentication code based watermarks have been embedded in the lower frequency coefficients. Then the embedded process is performed by using the Dead zone quantization process which is optimized with the help of the Fireflies algorithm for enhancing the quality of the watermarking process. Finally both watermarking process is embedded for improving the security to the information with efficient manner through wireless network. In addition the efficient watermarking process through wireless network reduces the various attacks while extracting the water marker. Thus the optimized wavelet and quantization process improves the image and audio watermarking through wireless network and efficiency of the proposed system is evaluated using the experimental results in terms of the Signal to noise ratio, normalized correlation and bit error rate.     

基于均值量化的小波域自同步数字音频水印算法研究

文中提出了一种基于均值量化的小波域自同步数字音频水印算法。该算法是一种盲水印算法,水印提取不需要原始音频信号的参与。算法设计中运用了均值量化的策略,音频信号小波分解后,在低频系数中隐藏水印信息;引入了同步信号的思想,利用同步信号定位水印隐藏位置。实验表明,该算法具有较强的鲁棒性、抗攻击性、抗裁剪性。