本文選題：語(yǔ)音編碼　切入點(diǎn)：語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)　出處：《南京師范大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：低速率語(yǔ)音編碼和極低碼率語(yǔ)音編碼是現(xiàn)代語(yǔ)音編碼技術(shù)研究和發(fā)展的一個(gè)重要方向。對(duì)于語(yǔ)音編碼技術(shù)來(lái)說(shuō),降低比特率是其不斷發(fā)展的目標(biāo)和動(dòng)力。語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)是語(yǔ)音編碼過(guò)程中的重要一環(huán),本文在研究了基礎(chǔ)的基于方差的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上,提出基于ERB尺度子帶劃分的方差語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的基于ERB尺度劃分的方差語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法與基礎(chǔ)的方差語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法以及基于Bark尺度劃分的方差語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法相比,檢測(cè)正確率,錯(cuò)檢率,漏檢率均有相應(yīng)的改進(jìn)。本文在深入研究基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)對(duì)語(yǔ)音譜包絡(luò)參數(shù)化表示的語(yǔ)音編碼方法的基礎(chǔ)上,提出一種分段編碼改進(jìn)算法。該算法將固定數(shù)量的語(yǔ)音幀劃分為一個(gè)片段,在GMM對(duì)短時(shí)語(yǔ)音譜包絡(luò)進(jìn)行參數(shù)化的基礎(chǔ)上,利用多項(xiàng)式擬合語(yǔ)音片段內(nèi)的GMM參數(shù),從而使得參數(shù)數(shù)量減少。仿真結(jié)果表明,本文算法碼率對(duì)比基本的基于GMM的語(yǔ)音編碼器有明顯降低。另外本文還提出一種基于改進(jìn)的高斯混合模型的甚低碼率語(yǔ)音編碼器。該編碼器將多幀GMM參數(shù)組成一個(gè)超幀,對(duì)多幀參數(shù)聯(lián)合編碼,改進(jìn)了 GMM模型,并用新模型對(duì)語(yǔ)音譜包絡(luò)進(jìn)行參數(shù)化表示。仿真結(jié)果表明,該編碼器降低了編碼速率,在0.86kb/s時(shí)仍然可以獲得可接受的解碼語(yǔ)音。
[Abstract]:Low rate speech coding and very low bit rate speech coding are an important direction in the research and development of modern speech coding technology. Speech endpoint detection is an important part of speech coding. In this paper, based on the research of the basic speech endpoint detection algorithm based on variance, the speech endpoint detection algorithm based on variance is studied. A speech endpoint detection algorithm based on ERB scale subband partition is proposed. The experimental results show that, Compared with the variance speech endpoint detection algorithm based on the ERB scale partition and the variance speech endpoint detection algorithm based on the Bark scale partition, the detection accuracy and error detection rate of the variance speech endpoint detection algorithm proposed in this paper are compared with those of the basic variance speech endpoint detection algorithm and the variance speech endpoint detection algorithm based on the Bark scale partition. In this paper, we study the speech coding method based on the Gao Si mixed model Gaussian Mixture Model (GMMM) for parameterized representation of the envelope of speech spectrum. An improved piecewise coding algorithm is proposed, in which a fixed number of speech frames are divided into a segment. On the basis of the GMM parameterization of the short-time speech spectrum envelope, the polynomial is used to fit the GMM parameters in the speech segment. Thus, the number of parameters is reduced. The simulation results show that, In addition, a very low bit-rate speech coder based on the improved Gao Si hybrid model is proposed. This encoder consists of multiple GMM parameters to form a superframe. The GMM model is improved for multi-frame parameter joint coding, and the new model is used to parameterize the speech spectrum envelope. The simulation results show that the encoder reduces the coding rate and can still obtain acceptable decoded speech in 0.86kb/s.
【學(xué)位授予單位】：南京師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TN912.3

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本文編號(hào)：1689495