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SVD的低复杂度语音特征波形分解方法

WI编码器中特征波形(CW-Characteristic Waveform)的分解与量化一直是该编码器研究的热点问题.传统的WI编码器将残差信号表示为渐变的特征波形,然后通过线性相位非因果FIR低通滤波器把CW分解为慢渐变波形和快渐变波形,分别表示语音的准周期成分和类噪声成分.这种分解方法不仅不能完全去除SEW与REW之间的相关性,而且还增加了额外一帧的延时,本文通过对现有的基于奇异值分解(SVD-Singular Value Decomposition)的特征波形分解方法的研究,深入剖析了CW奇异值分解后U、∑和V的物理意义,并提出一种有效降低SVD复杂度的算法.     

基于小波变换的2.4kbit/s波形内插语音编码算法

基于双正交小波滤波器组对波形内插编码中提取的特征波进行多级分解与重构，提出了一种基于小波变换（WT）的2．4kbit／s特征波形内插（CWI）语音编码算法。编码端去除了特征波对齐运算，并对幅度谱进行多级分解，相位谱不传输，鉴于小波变换对信号的压缩特性，仅传输对人耳感知起主要贡献的最后一级特征波幅度谱；解码端对各尺度空间采用单独重建的方法，相位信息在重构的末级与幅度谱结合，并由浊音度标志选择固定或随机相位。此外，根据语音信号的时变特性，由基于子帧的浊音度标志选择需要传输的幅度谱及量化模式。主观R-A／B测试表明，这种基于小波变换的2．4kbit／s编码算法的合成语音质量明显优于标准的2．4kbit／s的MELP编码器及FS1016的4．8kbit／sCELP编码器，亦优于3．8kbit／s的传统CWI编码框架下的合成语音效果。     

波形内插语音编码技术回顾与展望

介绍了原型波形内插和特征波形内插算法的基本原理及其实现方法，详细描述了原型波形内插和特征波形内插语音编码技术的研究进展情况，并提出了今后的研究方向。     

一种浊音语音原型波形内插算法

浊音语音可以看作是慢变化的基音周期波形的连接。文中介绍的原波形内插算法利用了浊音语音的周期性，每隔20-30ms提取一单个的基音周期波形，然后在更新点处进行内插重建语音信号。用此方法进行语音编码可大大降低编码率。     

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。     

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.     

基于多带的2.4 kbit/s波形内插算法

由于传统特征波形内插语音编码算法对特征波形相位信息的忽略,以及对特征波形的整体对齐,往往造成语音高频谐波分量丢失,从而导致语音的噪声感。为了提高合成语音的质量,该文引入语音多带清浊音标志,并以此为依据对波形内插编码模型中的慢渐变波形和快渐变波形的相位谱进行估计,在语音合成时则对特征波形采取部分对齐的方法,最后提出了一种基于多带的2.4 kbit/s特征波形内插算法。与传统算法相比,新算法明显提高了语音的清晰度。与标准2.4 kbit/sMELP算法相比,该算法合成语音质量亦略显优势。     

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.     

基于分形编码和奇异值分解的混合人脸识别方法

该文提出了一种新的基于分形编码的人脸识别方法。在分形近邻距离的基础上,提出了分形奇异值近邻距离,并把分形编码和局部奇异值分解结合起来,提高了识别率。实验结果表明,与仅仅使用分形近邻距离相比,该算法对光照变化、表情和姿态变化具有更大的容忍度,而且训练时间短,识别率高。     

波形内插语音编码器中快渐变波形幅度的量化

在低速率参数语音编码算法中,如何用有限的比特数有效地量化幅度谱是一个关键问题。本文对波形内插语音编码模型中快渐变波形幅度的量化问题进行了深入研究和分析,提出了一种基于矢量变维和DCT的REW幅度感觉加权量化方案,该方法降低了编码比特数,减少了存储和计算复杂度,增强了编码语音的感性质量。主观听力测试结果表明该量化方案在每帧4比特时的WI语音编解码质量要优于用基于DCT的REW幅度矩阵量化方案在每帧10比特时的重建语音质量。     

基于奇异值分解的图像去噪

提出了利用奇异值分解去除图像噪声的方法。从矩阵的角度出发,通过对图像矩阵进行奇异值分解,将包含图像信息的矩阵分解到一系列奇异值和奇异值矢量对应的子空间中,然后通过有效奇异值重构图像矩阵达到去噪目的。试验利用MATLAB通过对MRI(核磁共振)医学图像进行去噪处理,验证了奇异值分解的去噪效果,并且通过对多幅图像的试验结果进行分析,得到了去噪重构图像时所需有效奇异值数目的统计值。