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摘要:
表征语音谱参数的线性预测编码(LPC)参数被广泛用于各种语音编码算法.甚低位率语音编码算法要求使用尽可能少的位率编码语音谱参数.文章提出了语音谱参数的增强双预测多级矢量量化算法(EDPMSVQ)的码本设计方法.这种改进的多级矢量量化方法充分利用语音谱参数的短时相关和长时相关特性,采用了有记忆的多级矢量量化算法(MSVQ),对语音谱参数的每一维分别使用不同的预测系数;并且通过利用相邻语音帧间语音谱参数的强相关和弱相关的不同特点,采用了分别对应于强相关和弱相关的两个预测值集合,进一步减小了语音谱参数编码位率.增强双预测多级矢量量化方法能够实现20位的语音谱参数近似"透明"量化,同时能够使语音谱参数量化时的计算复杂度略有减少,所需的存储空间大为减少.
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内容分析
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文献信息
篇名 语音谱参数的增强双预测多级矢量量化的码本设计方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 多级矢量量化 码本设计 语音编解码算法
年,卷(期) 2002,(10) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 23-26
页数 4页 分类号 TN762
字数 4100字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2002.10.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 胡瑞敏 武汉大学多媒体网络通信工程湖北省重点实验室 122 993 17.0 26.0
2 李德仁 武汉大学多媒体网络通信工程湖北省重点实验室 350 13038 58.0 101.0
3 高戈 武汉大学多媒体网络通信工程湖北省重点实验室 15 27 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
多级矢量量化
码本设计
语音编解码算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
湖北省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hubei Province
官方网址:http://www.shiyanhospital.com/my/art/viewarticle.asp?id=79
项目类型:重点项目
学科类型:
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