發(fā)布時(shí)間：2017-06-10 11:01

  本文關(guān)鍵詞：基于MELP的低速率聲碼器矢量量化技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著通信技術(shù)的發(fā)展,圖像、數(shù)據(jù)等非語(yǔ)音信息在信息傳遞中所占比例越來(lái)越高,但語(yǔ)音通信仍然是目前大多數(shù)通信系統(tǒng)的主要功能。在陸地蜂窩移動(dòng)通信和衛(wèi)星移動(dòng)通信系統(tǒng)中,語(yǔ)音通信量的高速增長(zhǎng)與有限的無(wú)線頻帶資源的矛盾越來(lái)越突出。高質(zhì)量低速率語(yǔ)音編碼器的應(yīng)用成為提高頻帶資源利用率,增大通信系統(tǒng)容量的主要方法之一,高效的語(yǔ)音編解碼算法是近年來(lái)研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)。矢量量化作為一種高效的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù),由于其壓縮比大且解碼簡(jiǎn)單在語(yǔ)音編碼領(lǐng)域中起著非常重要的作用,矢量量化性能的好壞直接影響著合成語(yǔ)音質(zhì)量的高低。因此,本文深入學(xué)習(xí)了矢量量化技術(shù)的基本原理,研究了粒子群算法和混沌算法的特性,結(jié)合它們?cè)趯?yōu)求解過(guò)程中的特點(diǎn),針對(duì)傳統(tǒng)矢量量化碼書(shū)設(shè)計(jì)算法的不足,提出了一種基于混沌粒子群的碼書(shū)設(shè)計(jì)改進(jìn)算法。采用該算法設(shè)計(jì)出了語(yǔ)音特征參數(shù)線譜對(duì)頻率(Linear Spectrum Frequency,LSF)矢量量化碼書(shū),并應(yīng)用到標(biāo)準(zhǔn)2.4kbps混合激勵(lì)線性預(yù)測(cè)(Mixed Excited Linear Predictive,MELP)聲碼器中。通過(guò)與LBG(Linde Buzo Gray)和粒子群碼書(shū)設(shè)計(jì)算法的比較,使用本文算法設(shè)計(jì)的碼書(shū),聲碼器的合成語(yǔ)音平均譜失真最低,說(shuō)明了采用混沌粒子群碼書(shū)設(shè)計(jì)算法設(shè)計(jì)出的碼書(shū)具有良好量化性能。本文研究了2.4kbps MELP聲碼器編解碼流程及關(guān)鍵算法原理,在此基礎(chǔ)上充分利用語(yǔ)音幀間的相關(guān)性,采用多幀聯(lián)合量化技術(shù),進(jìn)一步降低了語(yǔ)音編碼器的輸出碼率,實(shí)現(xiàn)了一個(gè)1.2kbps低速率聲碼器。利用本文提出的基于混沌粒子群的碼書(shū)設(shè)計(jì)算法生成了殘差諧波幅度、線譜對(duì)頻率矢量量化碼書(shū)。通過(guò)客觀平均意見(jiàn)得分(Mean Opinion Score,MOS)和判斷韻字測(cè)試(Diagnostic Rhyme Test,DRT)兩個(gè)指標(biāo)對(duì)該聲碼器的合成語(yǔ)音質(zhì)量進(jìn)行測(cè)試,結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的1.2kbps聲碼器的合成語(yǔ)音具有較高的清晰度和可懂度,也說(shuō)明了本文提出的矢量量化碼書(shū)設(shè)計(jì)改進(jìn)算法具有較廣泛的應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】：矢量量化 混合激勵(lì)線性預(yù)測(cè) 多幀聯(lián)合量化 碼書(shū)設(shè)計(jì)
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN912.3;TP18
【目錄】：

• 摘要3-4
• abstract4-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 研究背景和意義9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 低速率語(yǔ)音編碼技術(shù)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 矢量量化技術(shù)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 語(yǔ)音編碼的性能評(píng)價(jià)12-15
• 1.3.1 語(yǔ)音質(zhì)量12-14
• 1.3.2 系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)14-15
• 1.4 論文的研究工作及章節(jié)安排15-16
• 第2章 MELP聲碼器相關(guān)理論16-29
• 2.1 低速率語(yǔ)音編碼基礎(chǔ)16-18
• 2.1.1 語(yǔ)音信號(hào)的特性16-17
• 2.1.2 MELP聲碼器模型17-18
• 2.2 語(yǔ)音特征參數(shù)的提取18-25
• 2.2.1 基音周期的計(jì)算18-20
• 2.2.2 帶通清/濁音強(qiáng)度分析20-21
• 2.2.3 線性預(yù)測(cè)分析21-22
• 2.2.4 增益的計(jì)算22
• 2.2.5 殘差諧波幅度的計(jì)算22
• 2.2.6 MELP聲碼器比特分配及參數(shù)量化22-25
• 2.3 MELP聲碼器解碼原理25-28
• 2.3.1 基音周期解碼及糾錯(cuò)25
• 2.3.2 噪聲衰減25-26
• 2.3.3 混合激勵(lì)生成26-27
• 2.3.4 語(yǔ)音合成27-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第3章 基于混沌粒子群算法的矢量量化29-45
• 3.1 矢量量化的相關(guān)理論29-32
• 3.1.1 矢量量化的定義29-30
• 3.1.2 矢量量化的失真測(cè)度及客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)30-31
• 3.1.3 矢量量化的特點(diǎn)31-32
• 3.2 典型矢量量化器及碼書(shū)設(shè)計(jì)算法32-36
• 3.2.1 矢量量化器32-34
• 3.2.2 LBG算法34-36
• 3.3 混沌粒子群碼書(shū)設(shè)計(jì)算法36-41
• 3.3.1 粒子群算法概述36-39
• 3.3.2 混沌粒子群碼書(shū)設(shè)計(jì)算法39-41
• 3.4 軟件仿真實(shí)現(xiàn)與性能評(píng)價(jià)41-44
• 3.4.1 譜失真42-43
• 3.4.2 客觀MOS分評(píng)價(jià)43-44
• 3.5 本章小結(jié)44-45
• 第4章 1.2kbps MELP聲碼器的設(shè)計(jì)45-58
• 4.1 編碼器的設(shè)計(jì)45-51
• 4.1.1 語(yǔ)音特征參數(shù)提取及量化45-48
• 4.1.2 糾錯(cuò)編碼48-49
• 4.1.3 比特分配方案及發(fā)送順序49-51
• 4.2 解碼器的設(shè)計(jì)51-52
• 4.3 聲碼器的性能測(cè)試52-57
• 4.3.1 合成語(yǔ)音時(shí)域波形圖和語(yǔ)譜圖對(duì)比52-55
• 4.3.2 客觀MOS分測(cè)試55-56
• 4.3.3 主觀DRT測(cè)試56-57
• 4.4 本章小結(jié)57-58
• 第5章 總結(jié)與展望58-60
• 5.1 論文總結(jié)58-59
• 5.2 后續(xù)研究工作59-60
• 參考文獻(xiàn)60-64
• 附錄A DRT發(fā)音字表實(shí)例64-65
• 附錄B DRT記錄表實(shí)例65-66
• 附錄C 漢語(yǔ)清晰度診斷押韻測(cè)試計(jì)分規(guī)則66-70
• 致謝70-71
• 攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果71

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：438198