一种基于EVRC的二阶固定码本搜索方法

在EVRC高效固定码本搜索方法的基础上提出了一种二阶固定码本搜索方法.这种方法由两阶组成,在第一阶,利用快速连续搜索方法搜索出低质量的矢量码本;在第二阶,利用全面的脉冲替换程序来优化所确定码本的性能.模拟仿真结果表明,二阶固定码本搜索方法的搜索量约为传统搜索量的21.5%,并且获得的语音质量与传统固定码本搜索方法得到的语音质量基本相同.     

G.723.1语音编码算法闭环基音搜索的低复杂度算法

由于ITU-TG.723.1语音编码算法具有较高的算法复杂度,故而在应用与实现时受到了很多的限制。该文提出一种低复杂度闭环基音搜索算法,该算法仍以5阶基音预测器为基础,但在求取5个基音预测增益时不是采用原算法中对20维矢量码本进行搜索的方法,而是利用这个20维矢量组成一个Wiener-Hopf方程,并利用语音的短时平稳特性将该方程简化为一个Toeplitz线性代数方程组,方程组的解就是所求的基音预测增益。对该增益进行5维码本矢量量化,从而用5维矢量码本搜索代替了原来的20维矢量码本搜索。这样使闭环基音搜索部分的运算量降低了一半,语音质量只有略微下降,同时与G.723.1算法码流兼容。     

神经网络矢量量化技术在语音编码中的应用

讨论了在语音编码中,应用神经网络技术进行矢量量化的算法。神经网络矢量量化算法可以压缩码本维数,提高码本搜索速度,从而优化矢量量化的效果。将这种优化的矢量量化算法应用于语音编码中,能降低运算复杂度,提高编码质量。     

毫米波通信中一种优化的波束搜索算法研究

波束形成技术成为毫米波无线通信的关键技术之一,其中码本搜索算法成为研究重点.IEEE802.15.3c及IEEE802.1 1ad中提出的均是基于遍历搜索的算法,这类算法随着码本数目的增加,搜索时间将变的难以接受.本文提出一种最优扇区数目波束搜索算法,该算法根据波束级码本数目,求出搜索次数最少的扇区数目,并构造相应的扇区码本,然后先在构造的扇区码本上进行搜索,再进行波束搜索.最优扇区数目波束搜索算法利用最优的扇区数目大大减小的波束搜索复杂度,减小的波束搜素所需时间.理论分析和程序仿均证明了最优扇区数目波束搜索算法的在减少搜索次数方面的有效性.     

基于二级码本的迫零波束成型自适应预编码方案

为了克服基于有限反馈的多用户多输入多输出(MIMO)系统中迫零波束成型(ZFBF)预编码方案反馈量小时性能较差的缺陷,提出一种基于二级码本的ZFBF自适应预编码方案。该方案的码本设计结合了酉矩阵和随机矢量码本,首先在一级码本中搜索最佳的波束成形矢量; 然后在扰动范围内计算最佳波束成形矢量对应的信干噪比(SINR),将其与系统设定的SINR门限值进行比较来决定用户的反馈信息; 最后基站根据用户的反馈信息自适应地改变码本,对用户进行ZFBF预编码。从而简化了用户端的码本搜索过程,并且在用户数较多的情况下用较少的反馈比特数达到较好的性能。仿真结果表明,该方案能够显著降低每用户的平均反馈比特数,以较低的反馈速率获得较好的和容量性能。     

说话人识别中采用混合免疫算法的VQ码本设计

矢量量化(VQ)方法是文本无关说话人识别中广泛应用的建模方法之一,它的主要问题是码本设计问题。语音特征参数是高维数据,样本分布复杂,因此码本设计的难度也很大,传统的LBG算法只能获得局部最优的码本。提出一种VQ码本设计的新方法,将小生境技术与K-均值算法融入到免疫算法训练过程中,形成混合免疫算法,采用针对高维数据聚类的改进变异算子,降低了随机变异的盲目性,增强群体的全局及局部搜索能力,同时通过接种疫苗提高算法的收敛速度。说话人识别实验表明,与传统LBG和基于混合遗传算法的VQ码本设计方法相比,该方法可以得到更优的模型参数,使得系统的识别率进一步提高。     

基于遗传算法的VQ码本设计及语音识别

在矢量量化（VQ）的码本设计过程中,经典的LBG算法收敛速度快,但极易陷入局部最优,且初始码本的生成对最佳码本的设计影响很大。考虑到遗传算法（GA）是一种具有全局优化搜索能力的算法,提出了GA和LBG算法相结合的GA-L算法来优化码本,改善了码本质量,并将其应用于汉语连续数字语音识别中,实验结果表明了GA-L算法的有效性。     

一种快速的固定码本搜索方法

为降低固定码本搜索算法的复杂度,在脉冲取代法的基础上提出一种码矢分段优化的快速搜索方法。采用码矢分段优化的方法,在保证语音质量的前提下,降低计算复杂度。实验结果表明,与AMR-WB采用的深度优先树算法及传统的脉冲取代算法相比,在不影响语音质量的条件下,码矢分段优化算法复杂度降低了70%~80%。     

有限反馈MIMO波束成形系统自适应码本选择算法

提出一种基于两级码本结构的有限反馈自适应MIMO波束成形技术,对该两级码本进行一定的组合,得到一个码本集并从中选择用来量化的码本.在反馈码字索引的同时包含了码本选择的信息,从而实现码本的自适应切换.仿真结果表明,在相同误码率情况下,该方法能够降低反馈速率.     

G．723．1语编码器的研究

本文介绍了G．723．1语音编码器的概念，分析了它的技术和特点。我们建议对G．723．1语音编码器的编码时间进行优化。并提出一些计算量较大的模块，如基音估计、自适应码本搜索、固定码本搜索等模块。     

一种改进的G.729标准固定码本快速搜索算法*

在G.729建议的共轭结构代数码激励线性预测编码（CS-ACELP）中,固定码本搜索在整个语音编码算法中占有较大比重,直接影响编码算法复杂度。全搜索算法准确度很高,但搜索量过大,而传统的脉冲序列替换搜索,搜索次数减少,但合成语音质量较差。为解决该问题,提出一种基于脉冲序列替换的改进码本搜索算法。设定循环阈值门限,对脉冲序列重置后的部分脉冲组合进行全搜索,引入双脉冲位置替换,有效地减少了搜索次数,同时提高了搜索准确度。实验结果证明,该算法在增加算法复杂度较少的情况下,合成语音质量有明显的改进。     

具有后向基音检测的8 Kbit/s LD-aCELP语音编码

以降低码率为目的对G.728算法进行改进,提出了一个延迟为2.5 ms的8 Kbit/s的语音编码算法。算法引入了由最近的历史激励构成的自适应码书和归一化的固定码书的双码书结构。计算增益真值并量化,增益量化时对自适应码书用固定量化,固定码书用自适应量化。码书搜索时先进行后向基音检测,在基音周期T附近对自适应码书进行精细搜索。搜索64个自适应码矢、256个固定码矢和各自8个增益值获得最佳激励,每帧耗费20 bit。用平均分段信噪比和感知语音质量评价（PESQ）测试,改进算法编码质量接近于G.728。     

基于遗传算法的分形图像压缩

数字图像压缩日益引起人们的重视。利用图像中的局部分形特征进行压缩，取得了好的效果，但其虚拟码书的搜索匹配，计算量十分庞大。本文提出将遗传算法应用于分形图像压缩，大大降低了压缩编码的复杂性，与穷尽搜索匹配的算法相比，搜索范围在Ｏ（１０＾－２）量级，解码图像的峰值信噪比得到很好地保持，实验结果证实了算法的有效性。     

G.729中固定码本快速搜索算法研究

虽然G.729中采用的集中搜索和G.729a中采用的深度优先树搜索可以有效减少固定码本搜索复杂度,但固定码本搜索在整个语音编码算法中仍占有较大比重.为了在基本维持语音质量的前提下,减少搜索运算量,研究了几种快速搜索算法,脉冲替代和预选替代一个脉冲搜索算法可以大大减少搜索次数,但语音质量明显下降,因此提出每次替代两个脉冲搜索算法,得到比替代一个脉冲较为完整的搜索,产生较好的语音质量.仿真结果表明,该算法可以大大减少搜索运算量,并且保持了和G.729a深度优先树搜索算法相同的语音质量.     

Efficient vector quantization using genetic algorithm

This paper proposes a new codebook generation algorithm for image data compression using a combined scheme of principal component analysis (PCA) and genetic algorithm (GA). The combined scheme makes full use of the near global optimal searching ability of GA and the computation complexity reduction of PCA to compute the codebook. The experimental results show that our algorithm outperforms the popular LBG algorithm in terms of computational efficiency and image compression performance.     

基于新型四叉树分割的快速分形图像编码

针对现有的基于四叉树的分形编码算法比较耗时的问题,提出了一种基于新型四叉树分割的快速分形编码方法。首先根据人眼视觉系统（HVS）特性分割出子块,再将各不同尺寸子块所对应的父块库中的父块按标准差排序。对于每一子块,在对应的父块库中寻找其在标准差意义下的最近邻父块,然后在该父块的邻域内进一步搜索最佳匹配父块,同时引进误差阈值来控制子块的搜索过程。实验结果证明,该算法的编码速度大大提高。     

一种高效的基于模拟退火的LBG算法

针对传统矢量量化码书设计LBG算法对初始码书敏感和在迭代过程中容易陷入局部极小的缺陷，结合模拟退火算法，提出了一种基于模拟退火的LBG改进算法，并给出了退火过程中的扰动因子刘画、扰动策略选取、稳定性判据确定和温度下降策略等细节．模拟实验结果表明，本文所提出的改进算法能够有效地回避对初始码书的敏感，同时在搜索性能和图像压缩后还原质量上都得到很好的改善．     

基于主分量分析和遗传算法的码书设计算法

提出了一种高效的矢量量化码书设计算法．首先采用主分量分析对训练矢量排序以减少计算复杂度，然后充分利用遗传算法的全局优化能力计算得到接近全局最优的矢量量化码书．实验结果表明：该算法的计算时间少于经典的LBG算法，而且当码书大小不超过64时，所生成的码书性能比LBG算法有明显提高．     

改进的基于主分量分析的码书设计算法

针对基于主分量分析和遗传算法的码书设计算法中当码书大小超过64时码书性能下降的问题,提出了一种改进的码书设计算法．首先采用主分量分析对训练矢量降维以减少计算复杂度,然后利用遗传算法的全局优化能力计算得到接近全局最优的码书．实验结果表明,与原算法和经典的LBG算法相比,文中算法所生成的码书性能有了明显提高,而且计算时间也少于LBG算法．