极低速率语音编码的新发展与应用

从时域、频域和混合域3方面分别介绍了目前在极低速率语音编码中应用的LPC,CELP,MBE,STC,VQ,MELP,WI,分段声码器和基于语料库的声码器等算法。全面论述了极低速率语音编码算法中运用的方法理论及最新的研究成果,并对这些算法进行了比较和分析,得出结论。     

AMBE-2000^TM语音压缩电路的性能及应用

简要分析多带激励(MBE)编码算法的原理，研究了美国数字语音系统公司(DVSI)的高壶语音压缩芯片AMBE-2000^TM，重点介绍AMBE-2000^TM声码器的特点及其应用。     

语音增强

多带激励声码器(MBE)由MIT的Griffin在1987年提出，其改进算法(IMBE)已被INMARSAT采纳作为卫星话音通信的标准。MBE声码器在中低速率上可获得较好的合成语音质量，但在噪声环境中使用时，随着输入信噪比的降低，其性能将显著恶化。本文试图将语音增强技术与MBE模型相结合以提高声码器抗噪声的性能。我们研究了两种方案：一是采用语音增强预处理器和IMBE声码器级联，二是将语音增强技术和IMBE声码器有机结合构成语音增强IMBE声码器。客观测试和主观试听表明，这两种系统在噪声环境中工作时，性能都有很大的提高。     

一种采用定点DSP实现的1.8kbps MBE-LPC声码器

提出了一种结合MBE(多带激励)模型和LPC(线性预测编码)模型的1.8kbps声码器.在这种声码器中,采用LPC特征参数来代表语音帧的频谱,利用LPC残差进行基音提取和多带清浊音判决,采用MBE模型合成语音,并在高频浊音带的语音合成中混以清音.在定点Mo-torola DSP56002 EVM上,可以在1.8kbps的码率下对语音进行实时的编解码处理,具有存储量和计算量较小的特点.其合成语音质量超过了LPC-10e.     

一种采用定点DSP实现的1.8kbps MBE-LPC声码器

提出了一种结合 MBE(多带激励 )模型和 LPC(线性预测编码 )模型的 1 .8kbps声码器 .在这种声码器中 ,采用 LPC特征参数来代表语音帧的频谱 ,利用 LPC残差进行基音提取和多带清浊音判决 ,采用 MBE模型合成语音 ,并在高频浊音带的语音合成中混以清音 .在定点 Mo-torola DSP560 0 2 EVM上 ,可以在 1 .8kbps的码率下对语音进行实时的编解码处理 ,具有存储量和计算量较小的特点 .其合成语音质量超过了 LPC- 1 0 e.     

基于LPC—10声码器的极低速率语音编码算法研究

为了满足短波窄带数字保密通信的需要,文中通过时LPC-10声码器进行深入研究,提出一种速率为1300 b/s的极低速率语音编码算法.该算法在LOC-10声码器基础上,通过引入归一化互相关函数基音检测算法(NCCFPDA),提高了清浊音判决的准确率;通过引入线性谱(LSF),参数在同比特率量化的情况下提高的量化精度;通过引入联合帧和参数内插技术,降低了传输码率.经过以上改进.该算法在1300 b/s的速率上获得了比较满意的合成语音,客观音质测试和非正式主观试听结果表明,其合成语音的可懂度和清晰度与传统的2400 b/s线性预测LPC-10语音编码算法相当.     

一种基于ACELP的4．8kbit／s语音声码器

ACELP(代数码激励线形预测)是ITU-T于1995年制订的双速率语音编码标准G.723.1中5.3kbit/s所采用的算法,该算法具有良好的通话质量及抗噪声性能.文章分析了基于ACELP的5.3kbit/s语音编码的基本原理以及将编码速率降低为4.8kbit/s的改进方法,然后介绍了4.8kbit/s声码器的DSP实现.     

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.     

一种基于低比特率语音算法的芯片设计与分析

介绍了一种低比特率语音算法,它是在MBE编码算法的基础上,利用线性预测谱代替了MBE中的傅里叶变换谱对MBE编码算法进行了改进,从而在保持语音质量的情况下使比特率更低,达到2 kbit/s.同时阐述了基于该算法的系统芯片设计,并对该算法中的基音周期参数、V/U等参数的提取进行详细的推导分析.最后对本算法与常用的码激励线性预测编码(CELP)的算法进行比较,并分析其中的原因.     

简化的LPC-10语音编码算法研究与仿真

近年来的语音编码算法研究集中在参数编码以及混合编码方式,参数编码和混合编码是基于语音产生模型的编码方法,而线性预测分析技术则是这2种编码算法的基础。讨论LPC线性预测分析技术,主要分析了LPC 10算法的编解码过程,并且通过Matlab仿真,实现了一个简化的LPC 10声码器模型,通过对比重建语音和原始语音研究分析该算法的优缺点。