【摘 要】
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为了充分利用能量与线性预测编码（Linear prediction coding,LPC）系数之间的相关性,提高能量参数量化效率,提出了一种基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov model,HMM）的能量参数预
【机 构】
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清华大学清华信息科学与技术国家实验室
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为了充分利用能量与线性预测编码（Linear prediction coding,LPC）系数之间的相关性,提高能量参数量化效率,提出了一种基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov model,HMM）的能量参数预测量化算法。通过适当假设,使用HMM模拟能量参数和LPC系数之间的相关性,其中离散化后的能量参数组成隐状态序列,量化后的LPC系数组成可观测序列。然后利用HMM预测每一超帧中的能量参数的变化轨迹,并根据预测出的能量轨迹对预测残差进行分模式矢量量化（Mode-based vector qua
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