基于Gauss混合模型的清浊音解码端恢复算法

• 作者: 党晓妍 唐昆 崔慧娟 魏旋
• 来源期刊: 清华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 语音编码 Gauss混合模型(GMM) 清浊音(V/U)恢复 带通浊音度系数(BPVC)恢复
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 所属期刊栏目: 电子工程
• 页码范围: 79-82
• 页数: 4页
• 分类号: TN912.32
• 语种: 中文

摘要

清浊音(V/U)判决是低速率语音编码算法中的一个重要参数.该文利用Gauss混合模型(GMM)在语音解码端根据量化后的语音能量和线性预测编码(LPC)系数计算V/U后验概率,从而进行V/U判决恢复.带通浊音度系数(BPVC)也使用类似方法恢复.实验证明,即使在能量参数和LPC参数粗糙量化的情况下,该算法对全带V/U的恢复性能亦优于混合激励线性预测(MELP)算法中全带V/U分类器利用原始语音信号的分类性能,从而证明该恢复算法性能满足实用要求.该算法可以单独在解码端实现,从而节省了所有原来用于V/U信患量化传输的比特,可以进一步降低编码码率.

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		106	701	15.0	24.0
2	唐昆		109	717	15.0	23.0
3	魏旋		3	2	1.0	1.0
4	党晓妍		1	0	0.0	0.0