【摘 要】
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在需要对信号进行再量化的场合,可以通过加入dither来避免小信号再量化所产生的谐波失真,但同时会使噪声功率增加。这种情况下,可以利用人耳的心理声学特性,通过噪声整形来降
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在需要对信号进行再量化的场合,可以通过加入dither来避免小信号再量化所产生的谐波失真,但同时会使噪声功率增加。这种情况下,可以利用人耳的心理声学特性,通过噪声整形来降低噪声的可闻性,提高实际的信噪比,改善音质。本文提出了两种新的设计最优噪声整形滤波器的方法-遗传算法和非线性优化算法,并分别实现了原采样率下和过采样率下基于心理声学模型的最优噪声整形滤波的设计。结果证明,该方法灵活方便、实现效果良好。
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