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摘要:
基于增强型混合激励线性预测模型,提出一种高质量的300 biffs声码器算法.每个语音帧仅提取少量参数,为提高量化效率,每8个语音帧组成一个超级帧,对超级帧参数进行矢量量化.算法采用基于模式转移的码本映射估计带通浊音度参数,改善其量化精度.对不同带通浊音度模式下的基音参数量化码本尺寸进行联合优化,提高量化效率.同时,对线谱频率参数采用带有级间预测的多级矢it量化以降低谱失真.主观听觉测试表明,此声码器具有较高的可懂度并具有一定的自然度,诊断押韵测试(DRT)的分数为84.2%.
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文献信息
篇名 高质量300bit/s声码器算法
来源期刊 电声技术 学科 工学
关键词 语音信号处理 线性预测 矢量量化 级间预测
年,卷(期) 2010,(12) 所属期刊栏目 语音技术
研究方向 页码范围 51-53
页数 分类号 TN912.3
字数 1905字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-8684.2010.12.012
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 李晔 山东省计算中心山东省计算机网络重点实验室 13 40 2.0 5.0
2 樊燕红 山东省计算中心山东省计算机网络重点实验室 16 52 3.0 6.0
3 郝秋赟 山东省计算中心山东省计算机网络重点实验室 8 9 2.0 2.0
4 郭强 山东省计算中心山东省计算机网络重点实验室 17 168 7.0 12.0
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研究主题发展历程
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语音信号处理
线性预测
矢量量化
级间预测
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
电声技术
月刊
1002-8684
11-2122/TN
大16开
北京市朝阳区酒仙桥北路乙7号
2-355
1977
chi
出版文献量(篇)
6327
总下载数(次)
24
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
论文1v1指导