宽带ISF参数的非等系数帧间预测分裂矢量量化方法

 本文提出了一种新的适用于宽带语音编码ISF参数量化的非等系数帧间预测分裂矢量量化方案.该量化方案利用ISF参数的帧间相关性,基于预测分裂矢量量化原理,首先对待量化的ISF参数矢量进行去均值和非等系数帧间预测,然后对去均值后的ISF参数的预测残差进行分裂矢量量化.实验表明,该算法在每帧编码比特数为46bits时达到了透明量化,且平均谱失真比G.722.2中ISF参数量化的平均谱失真小.     

一种针对ISF参数的量化算法

宽带语音编码中普遍使用导抗谱频率描述声道。利用转换分类差矢量分裂矢量量化方法对导抗谱频率进行量化,该方法基于转换分类矢量量化及差值分裂矢量量化。IsF矢量先按照给出的码书分类,然后每一类中的差矢量再进行分裂矢量量化。实验结果表明,该算法可在每帧编码比特数为37时达到透明量化要求,并且码书存储量明显少于StephenSo等人给出的转换分类分裂矢量量化方法。     

线谱频率参数的分裂矢量量化

本文简要介绍了线谱频率（ＬＳＦ）参数的定义和性质，给出了一种求解ＬＳＦ参数的有效方法，在ＬＰＣ语音编码中设计了一种新的ＬＳＦ参数分裂适量量化器．主观和客观评价结果表明，以每帧２５ｂｉｔ对ＬＳＦ参数编码，该量化器提供了透明的量化质量。     

线谱频率参数的分裂矢量量化

本文简要介绍了线谱频率(LSF)参数的定义和性质,给出了一种求解LSF参数的有效办法。在LPC语音编码中设计了一种新的LSF参数分裂矢量量化器。主观和客观评价结果表明,以每帧25bit对LSF参数编码,该量化器提供了透明的量化质量。     

LSF参数的模拟退火法连接分裂矢量量化

本文基于模拟退火算法,提出了一种全局最优的模拟退火法连接分裂矢量量化(SA-LSVQ)方案.实验表明,该算法与LBG法相比,有效地改善了LSVQ的性能.     

一种提高矢量量化器性能的方法

矢量量化技术是一种既能高效压缩数码率，又能保持语音质量在编码方法，它不但能用于波形编码，而且能用于参数编码，本文主要论述了矢量量化在参数压缩编码中的应用，即应用模拟退火方法设计矢量量化器，对语音ｃｅｐ参数库进行压缩，通过语音倒谱参数库压缩前后，语音正确识别率听变化来评价所设计矢量量化器的性能，文章中提出了适用于语音倒谱参数的模拟退火时间表，对于所涉及的扰动范围，扰动次数方面主要参数进行了一定的探讨     

矢量量化中线谱对参数失真度量准则的确定

线谱对是一种频域的线性预测参数，在如何对其进行有效地量化方面，人们已经进行了广泛的研究，本文从人的主观感觉出发，将加权均方误差准则应用于线谱对参数的矢量量化中，并用自激励编码方式来检验量化后合成语音质量。实验结果表明，在感沉上８ｂｉｔｓ线谱对参数的矢量量化与３４ｂｉｔｓ线谱对参数的标量量化几乎产生相同的合成语音质量。     

基于遗传算法的矢量量化

本文提出了一种基于遗传算法的矢量量化方法。矢量量经码书设计本质是搜索训练矢量的最佳分类。遗传算法有卓越的全局优化搜索能力，易搜索到全局最优的矢量分类，形成高度优化的码书，可克服传统方法局部优化的缺陷。该方法不依赖初始条件、鲁棒性好、结构规则、并行性高。     

线性预测编码的矢量量化

语音的线性预测编码是获得低比特率数字语音的一种较好的方式.对预测滤波器模型参数采用矢量量化之后,将使这种方式更加完善,并在保证输出语音的质量下使比特率比一般线性预测进一步降低.本文在介绍了矢量量化的基本慨念之后,对采用矢量量化线性预测的几个主要问题如畸变测度的规定,产生码本的方法及搜索算法中的全搜索与二进位树搜索等作了扼要的阐述.本文最后介绍了一种较新的800bit/s矢量量化线性预测编码(LPC)声码器的主要结构.     

基于树结构矢量分类的小波图像图编码矢量量化

本文基于零树编码,矢量分类和网络编码量化的思想,提出了对小波图象采用树结构矢量组合和分类后进行网络编码矢量量化的新方法,该方法充分利用了带系统的带间和带内的相关性,分类信息上中用比特数少,对重要类矢量实行加权网络编码矢量量化,利用卷积编码扩展信号空间以增大量化信号间的欧氏距离,用维特比算法搜索最优量化序列,并采用基于人眼视觉性特性的加权均方误差准则作为失真度量和码字匹配,提高了量化增益,仿真结果表明,该方法编码计算复杂度适中,解码简单,可达到很好的压缩效果。     

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/sFS-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.     

A New Method of Designing Waveform Codebook

ＡＮｅｗＭｅｔｈｏｄｏｆＤｅｓｉｇｎｉｎｇＷａｖｅｆｏｒｍＣｏｄｅｂｏｏｋＺｈａｎｇＸｕｅｙｉｎｇＺｈａｎｇＧａｎｇ（ＴａｉＹｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＴａｉＹｕａｎ０３００２４）ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｃｏｄｅｂｏｏｋｓｅａ...     

Ogg Vorbis数字音频编码技术

简述了一种无专利要求的Ogg Vorbis数字音频编码的算法,深入分析了其关键技术,并给出了主观测试结果。结果表明这种编码算法的主观声音质量超过MP3和MPEG-4 AAC。     

A New Image Coding Algorithm Based on Self-Organizing Neural Network

ＡＮｅｗＩｍａｇｅＣｏｄｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄｏｎＳｅｌｆ－ＯｒｇａｎｉｚｉｎｇＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＬｉＨｏｎｇｓｏｎｇＡＮＤＱｕａｎＺｉｙｉ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＲａｄｉｏＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉ...     

一种高质量的4 Kb/s RCELP语音编码算法

给出一种高质量的4Kb／s更新式码激励线性预测(RCELP)语音编码算法。该算法的编码器帧长为20ms,主要特点是使用了从自适应激励信号中分析得到的码本作为固定码本,采用预测式两级分裂矢量量化器量化线谱对(LSP)参数。主观试听表明,该算法的MOS值为3．67,其语音质量与32Kb／s ADPCM基本相当。     

A Novel Low-bit-rate Speech Coding Based on Decomposition of the Pitch-cycle Waveform of the Linear Predictive Residual

ＡＮｏｖｅｌＬｏｗｂｉｔｒａｔｅＳｐｅｃｈＣｏｄｉｎｇＢａｓｅｄｏｎＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｔｈｅＰｉｔｃｈｃｙｃｌｅＷａｖｅｆｏｒｍｏｆｔｈｅＬｉｎｅａｒＰｒｅｄｉｃｔｉｖｅＲｅｓｉｄｕａｌＢａｏＣｈａｎｇｃｈｕｎ（Ｄｅｐａｒｔｍ...     

波形码书的二次设计方法研究

一个实用的矢量量化码书应该具有体积小、代表性强的特点 ,本文提出了对已知波形码书进行二次设计的两种方法 ,一种是基于码字使用频率 ,另一种是基于码字能量 ,二者都可降低码书复杂度 ,获得高质合成语音。进一步的分析揭示了两种方法的联系。     

Lattice Vector Quantization Applied to Speech and Audio Coding

Lattice vector quantization(LVQ) has been used for real-time speech and audio coding systems.Compared with conventional vector quantization,LVQ has two main advantages:It has a simple and fast encoding process,and it significantly reduces the amount of memory required.Therefore,LVQ is suitable for use in low-complexity speech and audio coding.In this paper,we describe the basic concepts of LVQ and its advantages over conventional vector quantization.We also describe some LVQ techniques that have been used in speech and audio coding standards of international standards developing organizations(SDOs).