【摘 要】
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因此该文着重研究了低速声码器的原理,提出了一种以多带激励(MBE)模型为基础的低速语音编码方案,速率达到1.8kb/s,进行了计算机仿真实验.该文采用了平均幅度差函数(AMDF)进行
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因此该文着重研究了低速声码器的原理,提出了一种以多带激励(MBE)模型为基础的低速语音编码方案,速率达到1.8kb/s,进行了计算机仿真实验.该文采用了平均幅度差函数(AMDF)进行基音粗估计,再用频域法进行细搜索,不仅保证了基音提取的准确性,还大大减小了算法延迟.该文改用离散全极点(DAP)模型来进行谱匹配,在同样的量化条件下,性能比LP模型有明显的改善.在第二章中,详细介绍了MBE语音编码的基本原理和参数的提取方法.参数的量化编码方法直接影响着编码速率的高低和编码性能,因此在第三章里,研究人员主要讨论了MBE模型参数的量化方法.其中,谱包络参数的量化是核心,因为该参数包含的信息最多,它在银大程序上决定了压缩效率.而矢量量化技术是一种高效地压缩编码技术,所以该章重点介绍了矢量量化基本原理及码本的训练与搜索方法.MBE基本模型能在2.4ˉ4.8kb/s速率范;围内获得较好的语音质量,但速率低于2.4kb/s时,合成语音质量已很难接受.此时,必须对模型算法进行改进,这在第四章中给出了改进算法.第五章列出了软件仿真的流程,进行了详尽的性能分析.
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