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A Novel Low-bit-rate Speech Coding Based on Decomposition of the Pitch-cycle Waveform of the Linear Predictive Residual
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作者 Bao ChangchunAssociate professor of Information Engineering, Beijing Polytechnic University, Ph.D, CIE senior member (Department of Electronic Engineering, Beijing Polytechnic University, Beijing 100022) Fan ChangxinProfessor of Information Engineerin 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第5期39-44,共6页
ANovelLowbitrateSpechCodingBasedonDecompositionofthePitchcycleWaveformoftheLinearPredictiveResidualBaoChangc... ANovelLowbitrateSpechCodingBasedonDecompositionofthePitchcycleWaveformoftheLinearPredictiveResidualBaoChangchun(Departm... 展开更多
关键词 线性估计 语音编码 失量量化 分解 节圈波形
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基于i-vector局部加权线性判别分析的说话人识别 被引量:6
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作者 王明合 唐振民 张二华 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期2842-2848,共7页
基于i-vector的说话人识别系统通常采用LDA来消除训练和测试语音之间信道失配,不能保证样本在待识别语音近邻区域内具有最佳的分离度,这就使得目标说话人和其近邻间的得分差异较小,进而导致识别准确性下降。针对该问题,提出基于i-vecto... 基于i-vector的说话人识别系统通常采用LDA来消除训练和测试语音之间信道失配,不能保证样本在待识别语音近邻区域内具有最佳的分离度,这就使得目标说话人和其近邻间的得分差异较小,进而导致识别准确性下降。针对该问题,提出基于i-vector局部加权线性判别分析的说话人识别方法(LWLDA)。在计算类内和类间散度时,增加待识别语音近邻样本权重。在此基础上,通过提高待识别语音近邻域局部类间的分辨能力,尽可能减少因信道差异而产生的识别错误。在不同语音库上的实验结果表明:LWLDA在复杂信道环境下能够保持良好的鲁棒性;在交叉信道条件下的识别准确率比LDA平均提高3.6%。 展开更多
关键词 语音处理 说话人识别 身份认证向量 局部加权线性判别分析
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基于小波变换和压缩感知的低速率语音编码方案 被引量:23
3
作者 叶蕾 杨震 郭海燕 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1569-1575,共7页
本文提出一种新的低速率语音编码方案,基于语音信号小波变换高频系数的稀疏性,利用压缩感知原理,将小波变换高频系数进行压缩感知投影成数据量大大减少的观测序列,然后对观测序列采用码激励线性预测技术进行编解码,根据解码后的观测序列... 本文提出一种新的低速率语音编码方案,基于语音信号小波变换高频系数的稀疏性,利用压缩感知原理,将小波变换高频系数进行压缩感知投影成数据量大大减少的观测序列,然后对观测序列采用码激励线性预测技术进行编解码,根据解码后的观测序列,利用线性规划技术对小波变换高频系数进行重构,小波变换低频系数采用矢量量化技术编解码,并采用后置低通滤波器改善解码后小波高低频系数合成语音的听觉效果。该编码方案在低数码率(2.64~3.5 Kb/s)时得到的重构语音平均MOS分为3.0~3.4,达到4.8 Kb/s码激励线性预测语音编码质量。 展开更多
关键词 小波变换 压缩感知 码激励线性预测 矢量量化 线性规划
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一种高效、低存储的线谱频率参数矢量量化器 被引量:5
4
作者 李靓 鲍长春 白燕宁 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期130-135,共6页
为了降低线谱频率(LSF)参数矢量量化器的搜索复杂度和码字存储单元,利用LSF参数的帧内和帧间相关性,设计了一种LSF参数的预测式多级分裂矢量量化器.该量化器对LSF参数的预测残差矢量进行两级矢量量化,其中第2级的误差矢量分裂成2个维数... 为了降低线谱频率(LSF)参数矢量量化器的搜索复杂度和码字存储单元,利用LSF参数的帧内和帧间相关性,设计了一种LSF参数的预测式多级分裂矢量量化器.该量化器对LSF参数的预测残差矢量进行两级矢量量化,其中第2级的误差矢量分裂成2个维数分别为4和6的子矢量进行矢量量化,采用瞬时联合多级矢量量化器设计算法设计码本,应用M-L树搜索算法搜索码字,降低了搜索复杂度和码字存储单元,在20 bit时,平均谱失真小于1 dB. 展开更多
关键词 语音编码 线性预测 线谱频率 矢量量化
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语音信号处理实验教学研究探索 被引量:19
5
作者 刘卫东 孟晓静 王艳芬 《实验室研究与探索》 CAS 2008年第4期72-74,共3页
针对语音信号处理课程实验教学的难点,以MATLAB软件作为平台,设计开发实验教学辅助软件,包括时域分析、频域分析、线性预测基音检测、语音编码、语音识别(DTW和HMM)、语音增强等知识,给学生以直观的认识,加快理解过程,增强学生解决问题... 针对语音信号处理课程实验教学的难点,以MATLAB软件作为平台,设计开发实验教学辅助软件,包括时域分析、频域分析、线性预测基音检测、语音编码、语音识别(DTW和HMM)、语音增强等知识,给学生以直观的认识,加快理解过程,增强学生解决问题的能力。 展开更多
关键词 语音信号处理 MATLAB 频域分析 线性预测
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低速率声码器中残差谱的变维矢量量化 被引量:3
6
作者 鲍长春 王都生 樊昌信 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第1期12-16,共5页
基于一个基音周期内语音线性预测残差(LPRlinearpredictionresidual)波形,提出了一种简单而有效的LPR谱变维矢量量化(VDVQ)方法,即利用具有固定维数的通用码本对LPR谱幅度形状进行矢量量... 基于一个基音周期内语音线性预测残差(LPRlinearpredictionresidual)波形,提出了一种简单而有效的LPR谱变维矢量量化(VDVQ)方法,即利用具有固定维数的通用码本对LPR谱幅度形状进行矢量量化.通用码本和结构化的VQ相组合减少了存储和计算复杂度,产生了高的量化效率,增强了编码语音的感性质量.计算机仿真结果表明,利用该VDVQ技术设计的24kb/s语音编码器产生了高质量合成语音. 展开更多
关键词 语音编码 线性预测 变维矢量量化 声码器
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甚低速率语音编码中的高效模拟退火算法研究 被引量:5
7
作者 邹霞 陈亮 张雄伟 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第10期2181-2184,共4页
为了解决600bps甚低速率语音编码中码本矢量量化信噪比低以及抗信道误码能力差的难题,本文提出了一种改进的模拟退火算法,在600bps甚低速率语音编码中得到了成功的应用。首先,采用改进的模拟退火算法设计语音编码参数矢量量化码本。然后... 为了解决600bps甚低速率语音编码中码本矢量量化信噪比低以及抗信道误码能力差的难题,本文提出了一种改进的模拟退火算法,在600bps甚低速率语音编码中得到了成功的应用。首先,采用改进的模拟退火算法设计语音编码参数矢量量化码本。然后,采用模拟退火算法分配码本序号,以此提高在信道误码条件下语音编码算法的鲁棒性。仿真结果表明本算法的量化信噪比与经典的LBG算法相比改善了0.4dB左右,平均误码失真与采用随机分配码本序号的方法相比改善60%以上。非正式主观试听表明600bps语音编码算法的合成语音具有良好的可懂度和自然度,并且在1%信道误码条件下仍然具有良好的性能。 展开更多
关键词 语音处理 甚低速率语音编码 矢量量化 模拟退火
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一种基于SBC技术的16kbit/s高效语音编译码器 被引量:2
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作者 杨震 唐素兰 +1 位作者 林建中 郑宝玉 《信号处理》 CSCD 北大核心 1996年第1期10-17,共8页
本文介绍一种基于SBC技术的16kbit/s高效语音编译码器.在该编码方案中,IIR型正义镜象滤波器(QMF)用于实现语音分带,而基于快速搜索技术的矢量量化(FVQA)用于对除基带(采用ADPCM技术)外的其余高频带语音编码。一片TMS320C25芯... 本文介绍一种基于SBC技术的16kbit/s高效语音编译码器.在该编码方案中,IIR型正义镜象滤波器(QMF)用于实现语音分带,而基于快速搜索技术的矢量量化(FVQA)用于对除基带(采用ADPCM技术)外的其余高频带语音编码。一片TMS320C25芯片实现了两路16kbit/s语音编译码器,并借此实现了两人双向实时通信。得到良好的语音可懂度、自然度及客观评测结果。 展开更多
关键词 语音处理 子带编码 语音编译码器 SBC
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线谱频率参数的分裂矢量量化 被引量:4
9
作者 鲍长春 樊昌信 王都生 《电子科学学刊》 CSCD 1998年第4期508-514,共7页
本文简要介绍了线谱频率(LSF)参数的定义和性质,给出了一种求解LSF参数的有效办法。在LPC语音编码中设计了一种新的LSF参数分裂矢量量化器。主观和客观评价结果表明,以每帧25bit对LSF参数编码,该量化器提供了透明的量化质量。
关键词 语音编码 线性预测 矢量量化 线谱频率
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混合激励线性预测语音编码标准中线谱频率量化的研究 被引量:4
10
作者 肖东 莫福源 +1 位作者 陈庚 马力 《应用声学》 CSCD 北大核心 2012年第2期109-117,共9页
线谱频率(Line Spectral Frequency,LSF)是线性预测频谱系数(Linear Predication Coefficient,LPC)有效的编码形式。语音线性预测模型中,LPC反映了声道调制的模型,是影响语音听觉感知重要的参数之一。在混合激励线性预测语音编码(Mixed ... 线谱频率(Line Spectral Frequency,LSF)是线性预测频谱系数(Linear Predication Coefficient,LPC)有效的编码形式。语音线性预测模型中,LPC反映了声道调制的模型,是影响语音听觉感知重要的参数之一。在混合激励线性预测语音编码(Mixed Excitation Linear Prediction,MELP)标准中,对LSF采用4级码本进行分级式矢量量化。首先,为减少其量化冗余度以降低编码速率,本文提出了一种改进的选择算法,生成了一个2级码本替换之。其次,为提高合成语音质量,依据LSF矢量量化的精度与合成语音质量的关系的实验结果,提出根据人耳听觉感知特性进行LSF量化和评价的方法,并予以实验证明。 展开更多
关键词 混合激励线性预测语音编码 线谱频率 码本 矢量量化
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线谱对参数预测多级矢量量化联合优化算法 被引量:3
11
作者 邹霞 张雄伟 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2008年第2期186-190,共5页
提出了一种线谱对参数预测多级矢量量化联合优化算法。该算法对预测系数和多级矢量量化采用渐进闭环设计,通过迭代实现预测系数和多级矢量量化设计的联合优化。在多级矢量量化设计过程中,采用迭代优化实现多级码本的联合优化。采用语音... 提出了一种线谱对参数预测多级矢量量化联合优化算法。该算法对预测系数和多级矢量量化采用渐进闭环设计,通过迭代实现预测系数和多级矢量量化设计的联合优化。在多级矢量量化设计过程中,采用迭代优化实现多级码本的联合优化。采用语音线谱对参数对量化算法进行测试。测试结果表明,与传统算法相比,该量化算法可以减小线谱对参数量化失真,提高编码语音质量。 展开更多
关键词 语音编码 预测矢量量化 多级矢量量化 线谱对
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会议电视系统中语音编码算法的研究 被引量:3
12
作者 金罗军 裴先登 +1 位作者 王新 刘忠义 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1997年第7期529-535,共7页
本文介绍了会议电视系统及其语音编码的国际标准.结合会议电视系统开发的实际,重点讨论了在实际系统中常用的三个标准:G.711,G.722和G.728,并对这三种标准对应的三种编码算法进行了改进.利用改进算法的实现结果,... 本文介绍了会议电视系统及其语音编码的国际标准.结合会议电视系统开发的实际,重点讨论了在实际系统中常用的三个标准:G.711,G.722和G.728,并对这三种标准对应的三种编码算法进行了改进.利用改进算法的实现结果,结合语音编码的评价体系,我们对上述三种算法进行了比较和评价. 展开更多
关键词 会议电视系统 语音编码算法 线性预测 矢量量化
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码激励线性预测语音编码快速算法和评价 被引量:2
13
作者 鲍长春 赵国谦 戴逸松 《电子科学学刊》 CSCD 1995年第1期69-78,共10页
本文研究了近年来在码激励线性预测(CELP)编码方案中涌现出来的一些典型快速算法,对其进行了分类,比较了它们的计算复杂度和存贮要求。
关键词 语音处理 线性预测 码激励 编码
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高质量的4kb/s散布脉冲CELP语音编码算法 被引量:12
14
作者 鲍长春 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期309-313,共5页
本文提出了一种散布脉冲CELP(DP CELP)语音编码算法 ,激励矢量由特殊结构的代数码书与固定形式的散布脉冲的卷积获得 ,这种激励源有效地改善了重建语音质量 ,但未增加代数码书搜索的复杂度 .非正式的主观听力测试表明 ,这种 4kb/sDP CEL... 本文提出了一种散布脉冲CELP(DP CELP)语音编码算法 ,激励矢量由特殊结构的代数码书与固定形式的散布脉冲的卷积获得 ,这种激励源有效地改善了重建语音质量 ,但未增加代数码书搜索的复杂度 .非正式的主观听力测试表明 ,这种 4kb/sDP CELP语音编码算法的合成语音质量非常接近G 72 3 1中 6 展开更多
关键词 语音编码 矢量量化 线性预测 散布脉冲码书
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一种高质量的8kb/s ACELP语音编码算法及其实时实现 被引量:3
15
作者 刘志勇 唐昆 冯重熙 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第7期72-74,共3页
本文介绍了一种编码速率为8kb/s的高质量实时语音编码器.它采用了代数码本激励线性预测(ACELP)的编码方法,并采用高效的码本结构、码本搜索技术和矢量量化技术来获得较高的语音合成质量和较低的算法复杂度.在无需外部R... 本文介绍了一种编码速率为8kb/s的高质量实时语音编码器.它采用了代数码本激励线性预测(ACELP)的编码方法,并采用高效的码本结构、码本搜索技术和矢量量化技术来获得较高的语音合成质量和较低的算法复杂度.在无需外部RAM和ROM的情况下,该算法已用TMS320C50实时实现并用于一个实时的全双工通信系统.通过信噪比及人耳主观听觉实验等性能测试表明,该算法的性能明显优于北美的8kb/sVSELP语音编码算法而算法的复杂度却与VSELP相当. 展开更多
关键词 ACELP 矢量量化 语音编码
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基于高斯格型矢量量化的导谱频率参数量化方法 被引量:1
16
作者 张勇 王晓晨 +1 位作者 周成 胡瑞敏 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2009年第5期581-587,共7页
为了降低宽带导抗谱频率(ISF)参数矢量量化器的运算复杂度和存储空间,提出了一种随机矢量-高斯格型矢量两级矢量量化模型,研究了量化模型的联合量化算法和码本训练算法。基于上述量化模型设计了一种宽带ISF参数预测式两级矢量量化器,量... 为了降低宽带导抗谱频率(ISF)参数矢量量化器的运算复杂度和存储空间,提出了一种随机矢量-高斯格型矢量两级矢量量化模型,研究了量化模型的联合量化算法和码本训练算法。基于上述量化模型设计了一种宽带ISF参数预测式两级矢量量化器,量化算法的第一级使用随机矢量量化第二级采用高斯格型矢量量化。实验结果表明,ISF参数预测式两级矢量量化器在45比特/帧可以达到透明量化,相比于ITU-T G.722.2中的分裂-多级矢量量化(S-MSVQ)方法,该方法降低了41.7%的存储空间和39.1%的运算复杂度。 展开更多
关键词 语音编码 线性预测 AMR—WB 导谱频率 高斯格型矢量量化
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ITU-T G.729 CS-ACELP语音编码系统的性能分析 被引量:6
17
作者 张继东 杨震 李晓飞 《南京邮电学院学报》 2000年第4期91-94,共4页
在介绍ITU TG 72 9编码系统的基础上 ,通过实验仿真 ,着重分析了系统的性能指标。经非正式听音测试 ,G 72 9编码合成语音接近 32kbit/sADPCM编码质量 ,MOS分约为 4 0。
关键词 矢量量化 语音编码 线性预测 CS-ACELP
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一种基于回归神经网络的码本激励非线性预测话音编码算法 被引量:3
18
作者 马霓 韦岗 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第10期31-37,共7页
为改善预测类声码器中长时预测器特性 ,本文引入了一种全连接回归神经网络 (FRNN)非线性预测器并将其应用于话音编码算法中。FRNN在隐层单元不仅有来自自身的反馈 ,也有来自输出单元的反馈 ,因此其预测性能好于常规预测器。将其应用于... 为改善预测类声码器中长时预测器特性 ,本文引入了一种全连接回归神经网络 (FRNN)非线性预测器并将其应用于话音编码算法中。FRNN在隐层单元不仅有来自自身的反馈 ,也有来自输出单元的反馈 ,因此其预测性能好于常规预测器。将其应用于码本激励话音编码系统 (CELP)中 ,可得到较低的传输码率 ,同时亦可改善编码质量。 展开更多
关键词 非线性预测 回归神经网络 话音编码 码本激励
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基于矢量模型的语音线性预测研究 被引量:1
19
作者 钱正祥 施清苑 +1 位作者 刘传强 李玉阁 《数据采集与处理》 CSCD 2000年第4期462-466,共5页
研究语音参数线性预测的并行处理问题。通过把语音源序列的相邻样本分组能够构成一个协方差平稳的语音向量自回归序列 ,在 Hilbert空间中运用正交投影原理可导出具有高度并行处理能力的向量预测编码策略 ,由此可推出语音参数线性预测的... 研究语音参数线性预测的并行处理问题。通过把语音源序列的相邻样本分组能够构成一个协方差平稳的语音向量自回归序列 ,在 Hilbert空间中运用正交投影原理可导出具有高度并行处理能力的向量预测编码策略 ,由此可推出语音参数线性预测的并行处理自适应算法。同传统格型算法相比 ,这种算法的计算复杂度及存贮量有明显改善。最后通过仿真运算检验了算法的性能。 展开更多
关键词 语音编码 线性预测 并行处理 自适应算法
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自组织特征映射神经网络的聚类特性在语音矢量量化快速搜索中的应用 被引量:2
20
作者 姚天任 王大有 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1992年第5期70-75,共6页
本文讨论了自组织特征映射人工神经网络在语音矢量量化中应用时所涉及的两个重要问题,即码本训练和码本搜索的问题。根据语音反射系数的特点,提出了训练中初始码本的选择原则和实用训练算法。利用特征映射网络的聚类特性和语音相邻帧间... 本文讨论了自组织特征映射人工神经网络在语音矢量量化中应用时所涉及的两个重要问题,即码本训练和码本搜索的问题。根据语音反射系数的特点,提出了训练中初始码本的选择原则和实用训练算法。利用特征映射网络的聚类特性和语音相邻帧间的相关性,提出了码本搜索的两种快速算法——子域搜索法和邻域搜索法。大量实验结果表明,这两种快速搜索方法相结合,搜索时间减少为常用的LBG全搜索算法的1/4或1/10,同时保持精度不下降。本文提出的方法已在一种极低数据率的声码器中得到成功应用。 展开更多
关键词 神经网络 矢量量化 语音处理
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