【摘 要】
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语音数字化和高效压缩编码具有相当重要的意义.以尽可能低的比特样来获得高质量的数字合成语音,是话音编码追求的基本目标.多带激励模型参数的提取分为三个部分:基音周期、按
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语音数字化和高效压缩编码具有相当重要的意义.以尽可能低的比特样来获得高质量的数字合成语音,是话音编码追求的基本目标.多带激励模型参数的提取分为三个部分:基音周期、按基音频各次谐波分成频带后的谱包络参数,以及每个频带的清浊音判决信息.在这三种参数中,基音周期的准确提取至关重要,它是正确提取其它两种参数的基础.MBE算法中,基音周期的估计是在频域进行的,计算量较大,该文中,作者经过实验,使用时域、频域方法进行了估计,减少了运算量,同时保证了运算精度.谱幅度矢量的量化方案的选择对降低码率起到决定性的作用,该文中采用了线性模型技术来降低谱幅度矢量量化的比特数,为了克服全极点模型带来的模型误差,同时采用了共振峰增强的算法,使得合成语音质量有了明显的提高.另外,在语音分析中加入了背景噪声检测环节,消除或减弱噪声帧的破坏.最后,该系统在微机上以VC++语言进行了仿真.
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