【摘 要】
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混合激励线性预测语音编码算法（Mixed Excitation Linear Prediction,MELP）作为低速率语音编码算法中的代表,在2.4kb/s速率上取得了较好的合成语音质量,且具有编码速率低,带宽需求小的特点。但2.4kb/s标准MELP语音编码算法在强噪环境下合成语音质量不高,限制了其在地下通信,水下通信,钢轨通信等特殊通信系统中的语音通信应用。本文改进2.4kb/s标准MELP
【基金项目】
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利用钢轨传输振动信号进行矿难应急通信的方法与技术研究项目；
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混合激励线性预测语音编码算法（Mixed Excitation Linear Prediction,MELP）作为低速率语音编码算法中的代表,在2.4kb/s速率上取得了较好的合成语音质量,且具有编码速率低,带宽需求小的特点。但2.4kb/s标准MELP语音编码算法在强噪环境下合成语音质量不高,限制了其在地下通信,水下通信,钢轨通信等特殊通信系统中的语音通信应用。本文改进2.4kb/s标准MELP语音编码算法的线性预测分析技术,构建了2.4kb/s新型MELP语音编码算法,目的是提高MELP低速率语音编码算法的合成语音质量和抗噪声性能,以提高特殊通信条件下的语音通信质量。通过分析融合基于人耳听觉频谱动态特征的RASTA（Rel Ative Spec Tr A）滤波技术与基于人耳工程经验的感知线性预测分析技术（Perceptually Linear Prediction,PLP）,得到RASTA-PLP分析技术,所提取的语音特征参数相比于传统线性预测（Linear Predictive Coding,LPC）参数包含更多的人耳听觉信息,但RASTA-PLP分析技术在语音参数提取准确度上仍有较大的提升空间。本文在改进RASTA-PLP分析技术的基础上,构建了2.4kb/s基于RASTA-PLP的MELP语音编码算法模型。论文的主要研究内容有:（1）将RASTA滤波技术与PLP分析技术融合,得到RASTA-PLP分析技术,并同时采用扩展卡尔曼滤波、最小均方误差噪声估计、一阶差分技术来改进RASTA-PLP分析技术。对改进后的RASTA-PLP分析技术进行语音参数识别准确率分析,结果表明改进后的RASTA-PLP分析技术语音参数识别准确率较高,性能优于传统RASTA-PLP分析技术和LPC分析技术。（2）将改进的RASTA-PLP分析技术应用到2.4kb/s标准MELP语音编码算法中,代替标准算法中的LPC线性预测分析,构建2.4kb/s基于RASTA-PLP的MELP语音编码算法。利用Matlab进行算法语音编解码仿真,并对解码语音波形和原始语音波形进行相似度对比。结果表明基于RASTA-PLP的MELP语音编码算法解码语音能够较好的还原原始语音,解码语音波形质量较高。（3）利用Matlab对基于RASTA-PLP的MELP语音编码算法进行性能分析。分别在理想无噪声和有噪声背景下,对2.4kb/s基于RASTA-PLP的MELP语音编码算法和2.4kb/s标准MELP语音编码算法进行了解码语音波形质量,解码语音平均意见值（Mean Opinion Score,MOS）的对比分析;对2.4kb/s基于RASTA-PLP的MELP语音编码算法和其他改进低速率语音编码算法进行了解码语音MOS平均分的对比分析。结果表明,与2.4kb/s标准MELP语音编码算法和其他改进甚低速率MELP语音编码算法相比,所构建的MELP算法具备较高的合成语音质量和抗噪声性能。（4）分析基于RASTA-PLP的MELP语音编码算法的可行性。利用树莓派进行基于RASTA-PLP的MELP语音编码算法的硬件仿真,测试解码语音波形质量和解码语音MOS得分;在理想无噪声和有噪声背景下,对2.4kb/s基于RASTA-PLP的MELP语音编码算法、2.4kb/s标准MELP语音编码算法和其他两种改进甚低速率MELP语音编码算法进行了树莓派硬件资源占有率,算法平均运行时间的对比分析。结果表明基于RASTA-PLP的MELP语音编码算法树莓派解码语音质量较高,与算法Matlab仿真结果基本一致;硬件资源占有率和平均运行时间与2.4kb/s标准MELP语音编码算法基本接近,与其他两种改进甚低速率MELP语音编码算法差异不大,所构建的MELP算法具备较高的可行性。
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