混合激励线性预测低速率语音编码研究

为了满足数字通信及其他商业应用的需求,语音压缩编码技术得到迅速发展。近年来主流的低速率语音编码方案主要基于LPC-10,混合激励线性预测（MELP）,多带激励编码（MBE）,正弦变换编码（SCI）,波形内插编码（WI）。大多都工作在2．4kb／s速率下。作为一种重要的低速率语音编码算法。MELP算法对LPC-10编码方案进行大量改进,引入混合激励,非周期脉冲,残差付氏幅度谱,脉冲散布和自适应谱滤波5个特征。实验结果表明,该混合激励线性预测编码在2．4kb／s上得到了更好的合成语音,并使得合成语音能更好地拟合自然语音。     

混合激励线性预测(MELP)方法研究与改进

讨论了混合激励线性预测(MELP)的算法模型，并详细研究了MELP的几种关键技术，论述了MELP的特点。在MELP基础上，针对MELP对周期性不强的语音帧(过渡帧、清音帧等)不能准确描述其激励形状，从而重构效果不好的问题提出了MELP／CELP两种适用语音帧类型互补的编码方案相结合的语音编码方法，在周期性不强的语音帧采用CELP来弥补MELP的不足，并给出了这种编码器的结构、对齐相位的计算方法和量化方案。使用Matlab仿真发现可以获得与32kb／s编码速率的ADPCM相近的语音质量。     

基于TMS320DM6446的MELP/CELP混合编码方法研究与实现

在讨论TMS320DM6446结构的基础上,讨论了混合激励线性预测(MELP)的算法模型,并详细研究了MELP的几种关键技术.在MELP基础上,提出了MELP/CELP两种适用语音帧类型互补的编码方案相结合的语音编码方法,在周期性不强的语音帧采用CELP来弥补MELP的不足,并给出了这种编码器的结构和量化方案.使用TMS320DM6446实现发现可以获得与32kbit/s编码速率的ADPCM相近的语音质量.     

MELP低比特率数字语音编码技术研究

主要介绍了一种新的低比特率MELP (MixedExcitationLinearPrediction)混合激励线性预测语音编码技术 ,其中着重分析了该编码算法所采用的几项关键技术。给出了采用MELP压缩编码算法后的输出比特流在各个参数上的比特分配表 ,并通过计算机仿真 ,对MELP合成语音与原始语音的质量做了比较 ,最后就MELP语音编码技术与现今其它几种不同的低速率语音编码技术的合成语音质量在DRT、DAM及MOS得分三个方面做了比较。     

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。     

一种变比特率MELP语音压缩编码的研究与实现

采用一种变比特率压缩编码方案对语音信号实现了MELP(混合激励线性预测)编碍和解码。在1．5～2Khk的平均码率下．达到了质量较好的合成语音效果。     

一种600b/s甚低速率声码器的研究

为了满足短波窄带数字保密通信的需要,本文提出并实现了一种速率为600b/s的甚低速语音编码算法。该算法基于先进的混合激励低速语音编码技术,通过对模型结构及参数编解码等方面的改进,在600b/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,算法合成语音的可懂度和清晰度与传统的2.4kb/s线性预测（LPC）语音编码算法相当。该算法已经在单片DSP芯片TMS320VC5416上实时实现。     

2.4kb/s MELP低速语音编码算法中的关键技术

分析了混合激励线性预测（ＭＥＬＰ）算法采用的新的语音分类模式，介绍了该算法所采用的５项关键技术，即分带混合激励、使用非周期脉冲、残差谐波谱的处理、自适应谱增强技术、脉冲离散滤波，并对３种低速率语音编码算法的语音质量作了比较。     

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.     

基于MELP的变速率分类型语音编码算法

提出了一种基于混合激励线性预测的变速率分类型语音编解码算法。该算法在MELP编码前用语音活动检测法判决有声无声,并且将过渡帧划分为2个子帧,根据语音的特征把语音帧分为静音帧、浊音帧、清音帧和过渡帧4类,分别进行分析和合成,做到在降低语音编码率的同时得到较好的语音质量。