【摘 要】
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本文提出采用非负矩阵分解(Non-negafiVe Matrix Factorization，NMF)方法来分解语音特征波形。该分解方法仅需要当前帧的语音信号，不会给编码器带来额外的延时。为了提高分解精
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本文提出采用非负矩阵分解(Non-negafiVe Matrix Factorization，NMF)方法来分解语音特征波形。该分解方法仅需要当前帧的语音信号，不会给编码器带来额外的延时。为了提高分解精度，在CW分解之前先对CW按照其子帧的最大基音周期进行分类，然后按不同类别进行分解。另外，结合耳蜗模型提出了NMF基矢量的分带初始化方法，将CW的分解精度提高到与二阶奇异值分解相当的水平。为了降低WI编码器的计算复杂度，去除了传统WI编码器中的特征波形对齐模块，同时将NMF的分解阶数设定为16以折中CW分解的计算复杂度和分解精度。最后，基于矩阵量化技术，对非负矩阵分解后的编码矩阵采用分裂式矩阵量化方案来量化。
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