原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
基于预测编码、SOM自主神经网络矢量编码和Huffman编码的联合编码算法(PV算法)压缩效果虽然较好,但它在对每段语音编码时,都需要利用该段语音信号,通过SOM自主神经网络训练得到码本,算法复杂、耗时.为此文中提出从具有一般特征的多段语音信号中通过SOM自主神经网络训练提取码本,所有的语音信号段PV编码都统一用该码本,不需要对每一段语音信号编码都做一次提取码本的运算,这样不仅节省了每段语音PV编码时用于训练码本的时间,也节省了需要编码的专用码本的信息,减小了码率.实验结果显示,通用码本的PV编码算法在保证一定语音质量的条件下,是可行的.文中提出的编码算法在语言压缩编码方面具有较高的研究价值和很好的应用前景.
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文献信息
篇名 通用码本语音矢量编码算法研究
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 PV编码 矢量编码 语音信号编码 神经网络训练 通用码本 专用码本
年,卷(期) 2019,(12) 所属期刊栏目 前沿交叉科学
研究方向 页码范围 165-167
页数 3页 分类号 TN911.3-34
字数 语种 中文
DOI 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.12.038
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 杨超 21 38 3.0 5.0
2 刘传辉 49 127 5.0 8.0
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研究主题发展历程
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矢量编码
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研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
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135074
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