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摘要:
针对正弦激励线性预测(SELP)声码器在解码端使用整型基音周期会引入额外舍入误差的问题,提出了一种码本整型化修正算法,该算法通过对码本中的各个码字在线性域进行取整,达到与解码端反量化过程一致的效果.测试结果表明,该算法能够有效地降低基音周期对数域矢量量化的量化误差,并且能够将合成语音的平均意见得分(MOS)提高0.05左右,明显改善合成语音质量.
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文献信息
篇名 SELP声码器基音周期参数量化合成改进算法
来源期刊 高技术通讯 学科 工学
关键词 语音编码 基音周期 矢量量化 特征参数
年,卷(期) 2010,(1) 所属期刊栏目 计算机与通信技术
研究方向 页码范围 45-48
页数 4页 分类号 TP3
字数 3233字 语种 中文
DOI 10.3772/j.issn.1002-0470.2010.01.008
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 崔慧娟 清华大学电子工程系微波与数字通信技术国家重点实验室 106 701 15.0 24.0
2 唐昆 清华大学电子工程系微波与数字通信技术国家重点实验室 109 717 15.0 23.0
3 李晔 清华大学电子工程系微波与数字通信技术国家重点实验室 15 15 3.0 3.0
4 计哲 清华大学电子工程系微波与数字通信技术国家重点实验室 9 10 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
语音编码
基音周期
矢量量化
特征参数
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
高技术通讯
月刊
1002-0470
11-2770/N
大16开
北京市三里河路54号
82-516
1991
chi
出版文献量(篇)
5099
总下载数(次)
14
总被引数(次)
39217
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
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