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發(fā)視頻基于短時(shí)幅度與短時(shí)平均幅度差函數(shù)的子帶聲音強(qiáng)度提取方法
資料介紹
高質(zhì)量的低速率實(shí)時(shí)語音壓縮編碼技術(shù)始終是語音編碼中重要的研究課題。在2.4 kbps的速率上，美國國防部于1996年推出了新的美國聯(lián)邦標(biāo)準(zhǔn)混合激勵(lì)線性預(yù)測(cè)（MELP）算法。該算法綜合了LPC和MBE算法的優(yōu)點(diǎn)，采用了分帶LPC模型，并引入混合激勵(lì)、非周期脈沖、白適應(yīng)譜增強(qiáng)和脈沖散布濾波等技術(shù)。混合激勵(lì)模型克服了二元激勵(lì)合成模型中激勵(lì)源信息描述不準(zhǔn)確的缺陷，該模型采用子帶清／濁音強(qiáng)度調(diào)制五帶帶通濾波器得到整形濾波器，從而得到較為準(zhǔn)確的激勵(lì)信息。MELP及其改進(jìn)算法雖然在合成語音的自然度和抗噪聲性能等方面有了很大的改善，但其帶通清／濁音強(qiáng)度最終都是通過求取自相關(guān)得到的。求取自相關(guān)過程中，乘法運(yùn)算多、計(jì)算復(fù)雜，因此增大了處理延時(shí)。為了使混合激勵(lì)線性預(yù)測(cè)語音編碼器的應(yīng)用更接近實(shí)際，本文提出了一種全新的子帶聲音強(qiáng)度參數(shù)及該參數(shù)的提取算法，該算法采用短時(shí)幅度和短時(shí)平均幅度差函數(shù)的第一最小值的線性組合表征子帶清／濁音強(qiáng)度，并將其植入MELP聲碼器中進(jìn)行了大量的仿真實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明該方法不僅與原方法的解碼語音有相當(dāng)?shù)脑捯糍|(zhì)量，而且運(yùn)算速度快。
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