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     

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.     

高质量4~8kb/s变速率有限状态ACELP语音编码算法研究

4~8kb/s变速率有限状态代数码激励线性预测语音编码(VR-FS-ACEL)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,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,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,其中4kb/s的合成语音质量超过了北美8kb/s VSELP,接近长途质量,而6kb/s和8kb/s合成语音质量达到了长途质量,与G.7298kb/s CS-ACELP相当.     

一种高质量的8kb／sACELP语音编码算法及其实时实现

本文介绍了一种编码速率的８ｋｂ／ｓ的高质量实时语音编码器，它采用了代数码本激励线性预测（ＡＣＥＬＰ）的编码方法，并采用高效的码本结构，码本搜索技术和矢量量化技术来获得较高的语音合成质量和较低的算法复杂度，在无需外部ＲＡＭ和ＲＯＭ的情况下，该算法已用ＴＭＣ３２０Ｃ５０实时实现并用于一个实时的全双工通信系统，通过信噪比及人耳主观听视实验等性能测试表明，该算法的性能明显优于优于北美的８ｋｂ／ｓＶＳＥＬＰ     

一种高质量的8kb／sACELP语音编码算法及其实时实现

本文介绍了一种编码速率的８ｋｂ／ｓ的高质量实时语音编码器，它采用了代数码本激励线性预测（ＡＣＥＬＰ）的编码方法，并采用高效的码本结构，码本搜索技术和矢量量化技术来获得较高的语音合成质量和较低的算法复杂度，在无需外部ＲＡＭ和ＲＯＭ的情况下，该算法已用ＴＭＣ３２０Ｃ５０实时实现并用于一个实时的全双工通信系统，通过信噪比及人耳主观听视实验等性能测试表明，该算法的性能明显优于优于北美的８ｋｂ／ｓＶＳＥＬＰ     

基于二维非负矩阵分解的1kb/s WI语音编码算法

 本文针对波形内插（WI）语音编码模型和参数量化等技术进行了研究,并最终提出了一种基于二维非负矩阵分解的1kb/s波形内插（2DNMF-WI）语音编码算法. 文中采用二维非负矩阵分解（2D-NMF）方法来分解语音特征波形（CW）,该分解方法在行和列两个方向上同时压缩CW幅度谱矩阵的维数,使得CW幅度谱矩阵降维后得到的编码矩阵维数较小,易于量化. 此外,在甚低速率语音编码中,由于没有足够的比特数来描述编码参数,往往很难得到高质量的合成语音. 本算法采用两帧联合编码、帧间后向预测三级矢量量化、离散余弦变换（DCT）和分裂式矩阵量化等技术来降低编码速率和改善音质. 非正式主观听觉测试显示,1kb/s 2DNMF-WI编码器合成语音的质量稍差于2kb/s的NMF-WI语音编码算法.     

1.8kb/s的多带线性预测语音编码算法

设计了一种数码率为１．８ｋｂ／ｓ的多带线性预测（ＭＢＬＰ）语音压缩编码算法。该算法采用基于谐振结构的线性预测分析和对激励信号采用多带处理的方法。试验结果表明，本算法提供了相当于码率为２．４ｋｂ／ｓ美国联邦声码器标准ＭＥＬＰ的重建语音质量，具有较高的清晰度和自然度。     

高质量鲁棒600BPS甚低速率语音编码算法

本文提出了一种600bps高质量鲁棒语音编码算法,该算法采用多帧参数分类联合矢量量化、动态比特分配、参数内插和参数相关预测等技术降低语音编码速率.为了提高算法的抗信道误码能力,算法采用了鲁棒的矢量量化.非正式主观试听表明该算法的合成语音质量优于传统的2.4kbps线性预测(LPC-l0e)语音编码算法,接近于2.4kbps的MELP,并且该算法在1%的随机误码信道条件下仍然具有良好的可懂度.     

TETRA中的ACELP语音压缩编码

介绍了欧洲数字集群系(TETRA)中声码器所使用的语音压缩编码算法——ACELP,着重阐述了代数码本结构及代数码本搜索中采用的聚焦搜索技术,并给出了ACELP算法仿真的结果。结果表明,该算法在较低码率上可获得较高的语音质量。     

基于线性预测系数自适应前后向量化的可变速率MELP语音编码

该文基于LPC的自适应前后向量化技术,提出了一种可变速率的混合激励线性预测MELP语音编码算法。该算法中,采用当前语音帧(前向LPC)或前面某帧已合成语音帧(后向LPC)进行线性预测,当采用后向LPC时,只需传输时间序列编码,故减少了LPC系数的平均编码比特。计算机模拟表明,该算法与标准MELP算法合成的语音质量相当,但显著减少了LPC的传输带宽,从而明显降低了MELP平均编码速率。     

一种600bps极低速率语音编码算法

该文针对抗干扰通信中对低速率语音编码算法的应用需求,提出了一种600bps极低速率语音编码算法,采用6帧超帧结构,超帧中包括2个基本帧与4个插值帧。插值帧的线性预测(LPC)参数采用基于闭环最优一阶线性预测的4阶段残差矩阵量化;在解码端,提出了闭环的激励脉冲幅度估计方法,提高了合成语音的自然度与鼻音音节的清晰度。该算法可以提供良好的合成语音质量,DRT测试结果达到88.55分。     

一种改进的6.25kbit／sGSM半速率语音编码方案

在采用ＣＥＬＰ作为ＧＳＭ半速率编码方案的基础上，对ＣＥＬＰ的三个主要组成部分分别进行了改进，在ＬＳＰ在参数分析中提出了将求解和量化相结合的快速算法；在ＬＴＰ分析的分数延迟搜索中，采用逐步缩小搜索范围的方法；在随机码本搜索中，采用高斯重叠稀疏码本。这些措施大大降低了计算量，从而在保证合成语音质量的基础上能够采用单片ＤＳＰ实时实现整个ＣＥＬＰ编译码器。     

单片DSP实现G.729A语音编解码器

国际电信联盟（ＩＴＵ）于１９９５年１１月推出的建议Ｇ．７２９称作“共轭结构代数码本激励线性预测编码方案”（ＣＳ－ＡＣＥＬＰ）。它将６４ｋｂｐｓ的ＰＣＭ信号压缩到８ｋｂｐｓ,是当前较新的语音压缩国际标准。其简化方案Ｇ．７２９Ａ进一步降低了计算的复杂度。Ｇ．７２９和Ｇ．７２９Ａ具有非常好的性能,在良好的信道条件下达到了长话质量,在有随机比特误码、发生帧丢失和多次转接等情况下有很好的稳健性。因此,该标准有广泛的应用前景。Ｇ．７２９编解码原理Ｇ．７２９算法以码本激励线性预测（ＣＥＬＰ）方法为基础。ＣＥＬ…     

高质量的4 kb/s散布脉冲CELP语音编码算法

本文提出了一种散布脉冲CELP(DP-CELP)语音编码算法,激励矢量由特殊结构的代数码书与固定形式的散布脉冲的卷积获得,这种激励源有效地改善了重建语音质量,但未增加代数码书搜索的复杂度.非正式的主观听力测试表明,这种4 kb/s DP-CELP语音编码算法的合成语音质量非常接近G.723.1中6.3 kb/s语音编码器.     

用CELP实现GSM话音半速率编码

本文研究用ＧＥＬＰ实现ＧＥＳＭ话半半速率编码，着重讨论了快速自适应码本搜索法，该算法降低了计算量而未损害语音质量，计算机模拟的结果表明，本方案的编码速率为５．８￣６．６ｋｂ／ｓ，合成语音ＭＯＳ分不低于３．８分。     

ZXG10中采用的EFR与FR相比有何不同?

答全速率(FR)语音编码采用规则脉冲激励-长时预测(RGE-LTP)编码技术,编码速率为13kbit/s,采样速率为8kHz(A律),经格式变换,语音帧为每秒50帧,每帧为244bit/20ms。 增强全速率(EFR)语音编码采用代数码本激励线性预测(ACELP)编码技     

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。     

CS－ACELP话音编码标准

ＩＴＵ－Ｔ第１５研究组通过了一个称作共轭结构代数码本激励线性预测（ＣＳ－ＡＣＥＬＰ）的８ｋｂ／ｓ话音编码算法，该算法即将成为标准。这一算法由ＮＴＴ和另外三个团体提出用于“未来陆上移动通信系统”及其它通信领域中。     

一种2.4kbps改进型MBELP编码

该文给出了一种改进的２．４ｋｂ／ｓ多带激励线性预测（ＩＭＢＥＬＰ）语音编码算法,与传统的ＭＢＥＬＰ算法相比,本算法在音质提取和清／浊音判决上采取了一些改进措施,使得合成语音质量有一定的提高。本文详细介绍了改进后的ＭＢＥＬＰ算法,并将其在基音提取和清／浊音判决的结果与传统的ＭＢＥＬＰ进行比较。