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.     

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     

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。     

高质量4KD／sFS—ACELP语音编码算法及性能

４ｋｂ／ｓ有限状态代数码激励红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瞎时搜索的算法,在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,     

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.     

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     

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。     

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。     

移动通信的新发展--移动智能网

介绍了语音压缩编码技术的概念和分类,简述了语音压缩编码的常用技术,讨论了语音压缩编码的现状和发展。     

一种基于SBC技术的16kbit/s高效语音编译码器

本文介绍一种基于SBC技术的16kbit／s高效语音编译码器．在该编码方案中，IIR型正义镜象滤波器（QMF）用于实现语音分带，而基于快速搜索技术的矢量量化（FVQA）用于对除基带（采用ADPCM技术）外的其余高频带语音编码。一片TMS320C25芯片实现了两路16kbit／s语音编译码器，并借此实现了两人双向实时通信。得到良好的语音可懂度、自然度及客观评测结果。     

ITU-TG.723.1语音编码算法的分析及优化

G.723.1是国际电信联盟（ITU）于1996年推出的低码率语音编码标准,针对ITU-T G.723.1语言编码算法中的两个关键模块进行了分析和优化以减小算法复杂度和节约内存空间,使得算法有可能在DSP上实时实现。     

一种基于MELP的高质量的0.6 Kb/s语音编码算法

针对极低速率语音通信的要求,提出了一种基于MELP(Mixed-Excitation Linear Prediction)的0．6Kb／s语音编码算法。把MELP算法中3个连续语音帧组成一个超级帧,充分利用参数的帧间相关性,进行联合量化,从而获得了高质量的合成语音。采用对线谱对频率的两帧联合量化与双向预测矢量量化对基音周期的按清浊音分模式量化,对子带清浊参数量化的统计码本构造,对能量参数采用分离均值矢量量化解码端对能量参数采用了一种效果更好的插值算法等。     

一种用于WI语音编码的相位预测式矢量量化方法

在传统的低比特率语音编码中,考虑到人耳对相位信息不敏感而经常忽略相位信息,这将导致语音粗糙、刺耳甚至音调发生改变。为了获得高质量的声码器,语音的相位信息是不能不考虑的。该文在散布相位矢量量化方法的基础上进一步去除了相位冗余,在波形内插(Waveform Interpolation,WI)编码模型中对相邻帧慢渐变波形(Slowly Evolving Waveform,SEW)的相位谱差值进行预测式矢量量化。实验发现,该方法大大改善了重建语音效果,明显提高了语音的自然度和清晰度。主观A/B测试结果显示,该方法与固定相位法相比,经4~6 bit的相位量化可使合成语音质量得到显著的改善,相比散布相位矢量量化方法,女声的语音合成质量有所改进。