基于胞腔均匀度的清浊模式码书设计算法
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标签:线谱(6390)
清音和浊音线谱频率(LSF)参数分布具有差异性。为了提高声码器中LSF参数的量化性能,利用胞腔均匀度(CE)能定量表征清浊音LSF参数分布的差异程度,提出了一种基于CE的清浊模式码书设计算法。该算法首先根据CE推导出清音和浊音参与训练的LSF参数的数量比;然后剔除清音中指定数量的非典型LSF参数;最后重新训练出码书。实验结果表明,在相同码率情况下,该算法较码书共享算法谱失真降低2. 5%,平均意见得分提高了2. 3%,码书存储量下降了21. 1%,并且适用于不传输清浊音标志的声码器。
低速率声码器的基础是线性预测威廉希尔官方网站 ,通过求解线性预测方程可以获得线谱频率( Line Spectrum Frequency,LSF)参数和激励参数,其中LSF参数的矢量量化很大程度上影响合成语音的可懂度。
由于存储量及计算量有限,LSF参数量化往往采用受约束的矢量量化,主要包括多级矢量量化( Multi-Stage Vector Quantization,MSVQ)、分裂矢量量化和预测矢量量化等。混合激励线性预测( Mixed Excitation Linear Prediction,MELP)和正弦激励线性预测声码器均采用多级矢量量化,即对LSF参数分4级量化,有效降低了码书的存储量和码字搜索的计算量。
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