基于非负矩阵分解的2kb/s波形内插语音编码算法

在波形内插(Waveform Interpolation,WI)语音编码器中,如何低延时、高精度并且低复杂度的分解和量化特征波形(Characteristic Waveform,CW)一直是该编码模型的研究热点和难点.本文提出用非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)方法来分解语音特征波形.该分解方法仅需要当前帧的语音信号,不会给编码器带来额外的延时;为了提高分解精度,本文在CW分解之前先对CW按照其子帧的最大基音周期进行分类,然后按不同类别进行分解.另外,本文结合耳蜗模型提出了NMF的基矢量分带初始化算法,将CW的分解精度提高到与二阶奇异值分解相当的水平;为了降低WI编码器的计算复杂度,本文去除了传统WI编码器中的特征波形对齐模块,同时将NMF的分解阶数设定为16以折中CW分解的计算复杂度和分解精度.最后,本文基于矩阵量化技术,对非负矩阵分解后的编码矩阵采用分裂式矩阵量化方案来量化.主观A/B测试表明,本文提出的2kb/s NMF-WI编码器的合成语音质量接近于2.4kb/s SVD-WI编码器.MOS分测试表明,本文提出的2kb/s NMF-WI编码器的合成语音质量稍差于2.4kb/s MELP编码器.     

基于奇异值分解的低速率波形内插语音编码算法

波形内插(WI)语音编码模型作为当今最具潜力的低速率语音编码方案之一,因其良好的性能,越来越受到人们的重视.本文基于一种奇异值分解(SVD)的特征波形分解方法,利用语音信号的感知特性,将二维特征波形的幅度谱分成基本矩阵、过渡矩阵和补充矩阵,并采用了不同的量化方法,有效地降低了运算复杂度;另外,本文根据语音信号时变特性,将三个矩阵分为三种组合模式表示特征波形幅度谱,并引入周期因子和能量熵来衡量矩阵周期程度,解决了奇异值分解后参数难于量化的问题,提高了编码效率.主观A/B测试表明,本文提出的2.4kbps SVD-WI编码器的重建语音质量略好于2.4kbps MELP编码器.     

低速率WI语音编码器中LP残差信号的SVD分解及量化

波形内插语音编码模型作为当今最具潜力的低速率语音编码方案之一,因其良好的性能,越来越受到人们的重视.本文在波形内插语音编码算法基础上,提出了一种基于奇异值分解(SVD)的LP残差信号的分解与量化方法,减少了算法的延时,提高了分解精度.在分解模型中,将CW分成基本矩阵、过渡矩阵和补充矩阵,并采用不同的量化方法,有效地降低了运算复杂度;在量化过程中,引入周期因子和能量熵来衡量CW周期程度,解决了奇异值分解后参数难于量化的问题,提高了编码效率.主观A/B测试表明,本文提出的2.4kbpsSVD-WI编码器的重建语音质量略好于2.4kbpsMELP编码器.     

基于贝叶斯阴阳机的2kb/s NMF-WI语音编码算法

 本文提出了一种改进型的基于非负矩阵分解(Nonnegative Matrix Factorization,NMF)的特征波形(Characteristic Waveform,CW)分解算法,一方面应用惩罚次胜者竞争学习算法(Rival Penalized Competitive Learning,RPCL)和贝叶斯阴阳机(Bayesian Ying-Yang,BYY)和谐学习算法,来计算NMF分解阶数,在没有明显降低语音质量的前提下,降低了编码器的复杂度;另一方面根据CW 的能量与编码矩阵的能量间的变化关系,提出了相位谱的混合自回归合成方法,提高了语音的自然度.最后,开发出一套改进型2kb/s NMF-WI低复杂度语音编码方法,采用基于K-L散度的NMF迭代算法和收敛速度更快的基矢量Mel刻度分带初始化方法,按照基音周期的统计分布将特征波形分为6类,在CW分解模块,复杂度下降了10MOPS,语音质量提高,与采用4bit散布矢量量化相位谱的2.16kb/s NMF-WI语音编码器的语音质量相当.     

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.     

基于离散余弦变换的波形内插语音编码算法

 针对波形内插(Waveform Interpolation,WI)语音编码的特征波形分解问题,本文首先提出了基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)的特征波形分解方法,避免了复杂的特征波形对齐运算;其次,针对WI的相位重建问题,提出了清/浊音相位判决和浊音相位分类的方法,提高了重建语音质量;最后,分别构建了速率为2.0kbps和1.6kbps的DCT-WI声码器.主观MOS分表明,2.0kbps的DCT-WI声码器质量优于2.4kbps MELP声码器,1.6kbps的DCT-WI声码器亦取得了良好的听觉效果.     

语音特征波形的分解与量化

波形内插语音编码模型作为当今最具潜力的低速率语音编码方案之一,因其良好的性能,越来越受到人们的重视。基于波形内插(WI)语音编码算法,全面总结和分析了现存的特征波形分解和量化的方法,这将为该领域的研究人员提供重要的参考。     

奇异值分解算法在纤维识别中的应用

图像表示是模式识别研究中关键问题之一.奇异值分解(SVD, Singular Value Decomposition)是一种有效的图像表示方法,近年来已被广泛应用到计算机视觉、信号处理、模式识别和图像处理等领域.但是,奇异值分解在处理高维数据时的效率瓶颈以及无法同时考虑样本类别信息和固有几何结构信息的缺陷制约了奇异值分解的应用范围和应用研究的发展. 本项目针对奇异值分解存在的局限性,通过系统地研究奇异值分解在特征提取中的应用,拓展和推动奇异值分解的应用,具有重要的理论研究意义和实用价值.同时,将研究成果用于解决混纺纤维的纤维识别问题,对纺织品截面纤维进行准确的图像表示.其研究成果将为解决纺织品检验领域纤维自动识别与分析这一世界性难题带来创新性的突破.     

非零奇异值和频率的关系及其在信号分解中的应用

研究了Hankel矩阵方式下确定性信号的非零奇异值和信号所含频率数量之间的关系,发现只要矩阵维数大于信号中频率数量的二倍,此后不管维数再怎样增大,非零奇异值的数目始终维持为信号中频率数量的两倍不变.研究了非零奇异值和单个频率之间存在的对应关系,提出利用奇异值分解来分离单个的频率成分,发现了奇异值分解分离单个频率成分的条件,在这种条件下奇异值分解可以准确地分离出任何的单个频率成分.利用奇异值分解的这一特性对轴承振动信号进行特征提取,分离出了轴承各个振动频率清晰的时域波形,由此准确地揭示了轴承的实际振动状态.     

应用渐近波形估计技术快速计算宽带雷达散射截面

将渐近波形估计技术应用到矩量法中,计算了任意形状二维理想导体目标的宽带雷达散射截面.计算中使用矩量法和奇异值分解技术求解电场积分方程,得到一展开频率点的表面电流密度,通过Padé近似求出给定频带内任意频率点的表面电流密度分布,进而计算出散射场和雷达散射截面.奇异值分解技术的使用消除了电场积分方程的内谐振问题.对数值计算结果与矩量法逐点求解的结果进行了比较,两者吻合良好,且计算效率提高了约一个数量级.