【摘 要】
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低码率、低复杂性的LD-CELP算法在通信领域具有十分重要的意义。G.728是目前低延迟码激励话音编码算法中唯一的一个16kbit/s的国际标准。本课题以降低码率、减少复杂性为目标
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低码率、低复杂性的LD-CELP算法在通信领域具有十分重要的意义。G.728是目前低延迟码激励话音编码算法中唯一的一个16kbit/s的国际标准。本课题以降低码率、减少复杂性为目标对G.728算法进行改进。研究表明,增益滤波器采用最小二乘算法替代Levinson_Durbin算法,不仅大幅度减少了G.728计算复杂性,而且提升了信噪比。BP神经网络也能对信噪比有所改进,虽然其算法复杂度有待降低,但本课题在BP神经网络方面的研究为进一步的研究应用打下了基础 语音信号的产生本质上是一个非平稳和非线性的过程,但一直以来,传统的语音处理方法都采用一种线性预测方法来处理。本课题针对传统方法的不足,同时在线性预测和非线性预测方面作出探讨。在线性算法方面,把增长记忆算法和有限记忆算法引入到G.728,研究了基于最小二乘法的增益线性预测结构和算法;在非线性算法方面,把神经网络模型引入到G.728的自适应增益预测中,研究了基于神经网络的G.728的增益非线性预测结构和学习算法。由于考察增益滤波器时,量化器还不存在,本课题采用一种信噪比估计算法来评价滤波器性能。从
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