【摘 要】
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针对LBG算法初始码本随机选取后易出现空胞腔、易陷入局部极小、迭代次数大等缺陷,本文依据模糊聚类理论引入了矢量量化码本设计训练的模糊聚类与LBG级联算法：先用模糊聚类算
【机 构】
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青海师范大学物理系,青海师范大学藏文信息处理中心,青海民族大学计算机科学与技术学院
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针对LBG算法初始码本随机选取后易出现空胞腔、易陷入局部极小、迭代次数大等缺陷,本文依据模糊聚类理论引入了矢量量化码本设计训练的模糊聚类与LBG级联算法：先用模糊聚类算法训练码本,将训练得到的码本作为传统LBG算法的初始码本,再用传统LBG算法训练。论述了模糊聚类和LBG联合算法的原理与方法;用该算法分别训练了语音线性预测系数的对数面积比（LAR）码本和语音子带浊音度码本;训练过程显示,模糊聚类训练阶段能训练到码本设计目标或接近目标,再经LBG训练阶段,都能达到设计的最佳目标。将训练得到的码本用于多种声码
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