低速率多帶激勵(lì)線性預(yù)測語音編碼技術(shù)的研究.pdf

1、近年來,隨著無線通信產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,用戶需求快速增長,導(dǎo)致可供使用的頻譜資源越來越少,提高頻譜利用率成為解決頻譜資源短缺的重要手段。語音通信是無線通信的基本業(yè)務(wù)應(yīng)用,低速率、高質(zhì)量一直是其追求的目標(biāo)。多帶激勵(lì)(Multi-Band Excitation,MBE)模型是語音編碼算法中低速高質(zhì)的一種典型代表。該模型采用了參數(shù)編碼,相對(duì)于波形編碼降低了編碼速率；同時(shí),此模型將頻段進(jìn)行了更細(xì)小的劃分,提高了清/濁音判決的精確度,從而提高了語音的質(zhì)量

2、。
　　 本文工作包括語音通信中多模多帶線性預(yù)測語音編碼算法的研究以及矢量量化方法的改進(jìn),主要?jiǎng)?chuàng)新性成果如下:
　　 1.提出了一種多模多帶激勵(lì)線性預(yù)測(Multimode MBE with Linear PredibtiveCoding,MMBE-LPC)語音編解碼器模型。這種編解碼器與現(xiàn)有的MBE編解碼器相比在兩個(gè)方面有所改進(jìn)。一、解決了頻譜幅度變維量化的難題。結(jié)合線性預(yù)測的方法,將維數(shù)變化的頻譜幅度轉(zhuǎn)換為維數(shù)固定的

3、線性預(yù)測系數(shù)；并將線性預(yù)測系數(shù)用線譜頻率(Line Spectral Frequency,LSF)參數(shù)表示并進(jìn)一步量化,保證了量化的精確度。二、提出了一種子帶劃分方法和清/濁音判決閾值。先確定每幀中子帶的個(gè)數(shù),再對(duì)各子帶進(jìn)行清/濁音判決,進(jìn)而對(duì)判決結(jié)果進(jìn)行模式劃分。由于在不同的清/濁音判決模式下,LSF參數(shù)的統(tǒng)計(jì)特性不同,因此采用不同的碼書對(duì)LSF參數(shù)矢量進(jìn)行量化,提高了量化的質(zhì)量。另外,該模型采用了一種與能量相關(guān)的、自適應(yīng)的清/濁音判

4、決閾值,比MBE的閾值設(shè)計(jì)更加簡化。仿真結(jié)果顯示,時(shí)域合成語音的清音區(qū)和濁音區(qū)劃分清晰,且與原始語音一致,語譜圖也擬合得很好。
　　 2.提出了一種量化LSF矢量參數(shù)的滑動(dòng)平均多級(jí)分裂矢量量化方法(MovingAverage Multi-Stage Split Vector Quantization,MA-MS-SVQ)。采用該方法生成碼書,更充分地利用了線譜頻率參數(shù)幀內(nèi)和幀間的相關(guān)性,減小了碼書的存儲(chǔ)空間,降低了碼書的搜索復(fù)雜

5、度。這種矢量量化器將線譜頻率參數(shù)去除平均值后進(jìn)行一階滑動(dòng)平均預(yù)測,將殘差進(jìn)行三級(jí)矢量量化。在第二級(jí)量化時(shí),將高維線譜頻率參數(shù)矢量分裂成兩個(gè)低維的部分,分別用不同的碼書進(jìn)行量化。仿真結(jié)果表明,在低速率編碼下,合成語音的平均譜失真達(dá)到0.91dB,2dB～4dB的譜泄露為0.13％,無4dB以上譜泄露。碼書的存儲(chǔ)空間和搜索復(fù)雜度均降低了31％以上。
　　 3.提出了一種貪婪樹初始碼書間距最大化算法(Most Dispersed Gr

6、eedy TreeGrowing Algorithm,MD-GTGA),用來設(shè)計(jì)Linde-Buzo-Gray(LBG)算法初始碼書,解決了LBG算法容易陷入局部最優(yōu)的問題。MD-GTGA首先采用貪婪樹生長算法(Greedy Tree Growing Algorithm,GTGA)生成基礎(chǔ)碼書,然后再采用碼書間距最大化算法(Most Dispersed Codewords in Initialization,MDCI)從基礎(chǔ)碼書中生成初

7、始碼書。在仿真中對(duì)隨機(jī)法、分裂法、GTGA和MDCI算法進(jìn)行了比較,結(jié)果表明,采用GTGA生成LBG算法初始碼書,合成語音的平均譜失真最小。與GTGA和MDCI算法相比,MD-GTGA降低了量化的平均失真度與平均譜失真。
　　 4.提出了一種改進(jìn)的成對(duì)最近鄰(Improved Pariwise Nearest Neighbors,IPNN)算法,用來生成LBG算法初始碼書。該算法首先采用隨機(jī)法或者分裂法選定預(yù)備碼書,然后采用PN