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.     

基于信号规整和稀疏变换的语音与音频分层编码方法

基于语音和音频信号的固有周期性特征,本文构建了一种适合语音和音频信号的统一分析/合成模型,并分别在24kbps和32kbps码率下,实现了对宽带语音和音频信号的高质量分层编码.首先,本文将具有时变周期的输入信号规整为具有固定周期的信号,并对规整后的周期信号构建规整矩阵;其次,对规整矩阵的行和列分别进行调制叠接变换(MLT)和离散余弦变换(DCT),完成规整矩阵的稀疏化;最后,利用分带量化和矢量哈夫曼编码完成稀疏矩阵元素的量化和编码.主客观测试结果表明,本文所提方法的语音、音频及其混合信号的编码质量均优于同等速率下的ITU-T G.722.1和AMR-WB编码器.     

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。     

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.     

自适应后滤波技术在波形内插编码算法中的应用

本文将自适应后滤波技术引入3kbps特征波形内插语音编码算法中,在解码端级联短时后滤波、频谱倾斜补偿、长时后滤波及自动增益控制四个模块。通过理论分析及主观听音测试来合理设置滤波系数,使其随着语音帧的特性自适应改变。经后滤波处理的输出语音信号频谱在共振峰及谐波处频率成分得到加强,而谱谷值处噪声被削弱,同时保证了滤波前后的信号能量基本保持不变,且不引入频谱倾斜。实验结果表明,本文的3kbps波形内插编码器合成语音经过自适应后滤波处理后量化噪声明显减少,语音质量得到改善。     

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.     

采用经验模态分解的语音与音频通用编码方法

为有效解决现有单一模型编码器无法在中低速率对语音和音频信号进行高质量通用编码的问题,本文借助语音与音频信号的谐波特性,建立了一种对语音和音频信号统一编码的方法。首先,本文利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)提取输入信号的谐波成分;其次,利用感知匹配追踪算法,并结合正弦参数建模对谐波成分进行参数提取与量化;第三,对于量化谐波后的残差进行抖动格型矢量量化,以提升重建音频的主观听觉质量,并最终实现一套包含24kbps和32kbps码率的宽带语音与音频通用编码器;最后,对所提算法进行了客观PESQ/PEAQ和主观A/B测试,并与ITU-T G.722.1和G.722.2编码器进行了比较,实验结果表明,所提编码器对语音和音频信号的编码质量均优于参考编码器。      

面向窄带通信的极低速率语音编码算法研究

提出了一种面向窄带通信的极低速率参数语音编码算法。在2.4kbps MELP标准的基础上结合听觉感知,对线谱对参数进行联合矢量量化、对基音周期进行内插和非线性量化、对能量参数进行高效压缩,可以使语音数据在0.5kbps下匀速传输;线谱对参数的预测残差用于矢量量化,这是一种提高合成语音的音质的有效方法。实验结果表明,采用本文提出的语音编码算法可以使语音数据在极低码率下有效的传输,解码端合成的语音具有较高的可懂度。      

低速率语音通信中高效维特比译码的FPGA实现

维特比译码是卷积码勰码中一种最大似然的译码算法,文章给出了一种高效的卷积码编码及维特比解码FPGA硬件实现的结构,提出了一种采用（2,1,7）卷积码对2．4kbps MELP语音编码参数进行抗误码保护的信道编码方案。实验表明,能有效提舞噪声信道下传输的语音参数的抗误码性能。     

多带激励低速率语音压缩编码算法研究及实时实现

本文以多带激励声码器为模型，采用了多种技术去降低编码速率和改善音质，我们利用动态规划算法对基音周期进行了平滑，去除了声码器中常用的音调噪声，ＭＢＥ算法对谱包络的量化要花费大量的比特，这里利用ＬＰＣ全极点模型谱逼近ＭＢＥ谱包络，并采用共振峰增强技术来补偿模型误差，对谱幅度参数的量化，采用了分裂矢量量化（ＳＰＶＱ）和多级矢量量化（ＭＳＶＱ）的方法，使之在２．４ｋｂｐｓ，１．２ｋｂｐｓ及８００ｂｐｓ等速     

变码率分类型实时语音声码器

本文提出的声码器将语音分成静音、清音、浊音和混合音四类。用自适应方法进行分频带清浊音判决和有声／无声判决,提高了分类算法的稳定性、准确性和灵活性、准确性和灵活性,还保持了混合语音的音质,且无须对清浊音判决结果进行编码。对清音和浊音的频谱分别采用不同的ＬＳＰ量化表进行编码,从而用标量量化器替代子矢量量化器,降低了复杂度。声码器的码率最高２．４ｋｂｐｓ,最低为１００ｂｐｓ,平均码率１．４ｋｂｐｓ。实时