【摘 要】
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该文对混合激励（MELP）算法进行了深入研究,针对分带不合理的问题,提出了Bark刻度分带的方法,充分的考虑到了听觉感知的因素.针对编码效率不高的问题,改变了多级矢量量化（MSVQ）的
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该文对混合激励（MELP）算法进行了深入研究,针对分带不合理的问题,提出了Bark刻度分带的方法,充分的考虑到了听觉感知的因素.针对编码效率不高的问题,改变了多级矢量量化（MSVQ）的量化结构.并引入分裂矢量量化方法,获取了较好的效果.同时,去掉或取代了听觉不是很敏感的参数的计算,获得了1.6kb/s的低码率编码算法.为了充分利用语音帧的帧间相关性.该文对激励参数,增益参数和谱包络参数进行了帧间相关法的研究.并在获得的1.6kb/s的编解码算法的基础上,采用了线性插值的方法.实现了对连续的两帧进行联合编码的方案.以此方案建立的语音编码/解码系统传输速率降到了1.6kb/s.经重建语音信号比较及主观试听表明.该系统性能与英国联邦标准推荐的2.4kb/s混合激励线性预测（MELP）算法接近或相当.
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