牛顿法在CELP零极点模型改进方法中的应用  

Parameter Estimation of ARMA Model in CELP Coder Using Newton Method

作　　者：施淑燕[1] 张军[2] 

机构地区：[1]华南师范大学信息光电子科技学院,广州510631 [2]华南理工大学电子与信息学院,广州510640

出　　处：《计算机工程与应用》2006年第1期80-82,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金资助项目(编号:60172048)

摘　　要：传统的码激励线性预测(CodeExcitedLinearPredictive,CELP)语音编码方法采用有限阶的全极点预测模型来描述语音信号的短时相关性,对频谱谷点显著的语音信号(如清音等)并不适合。论文针对传统CELP编码器的这个缺点,尝试采用零极点预测模型对传统CELP编码器中的短时预测进行改进,并提出了一种基于牛顿法的零极点模型参数估计方法。实验结果表明,论文所提的方法可以有效地减少CELP编码器合成语音的归一化均方误差,提高合成语音的质量。Traditional CELP coders model the short-term correlation of speech signals with a limited order all-pole predictor,which aren＇t suitable for the spectral valleys.In this paper we try to model the short-term correlation of speech signals with an autoregressive moving average（ARMA） predictor.A parameter estimation method of the ARMA model based on the Newton method is also proposed.Experimental results show that the proposed method can reduce the normalized mean square error of the synthesis speech of CELP coders effectively.

关 键 词：码激励线性预测编码 牛顿法 零极点模型 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]