检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]南京邮电大学信号与信息处理研究所,江苏南京210003
出 处:《南京邮电大学学报(自然科学版)》2006年第5期22-26,共5页Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications:Natural Science Edition
基 金:江苏省自然科学基金(BK2004150)资助项目
摘 要:针对某些语音LPC(L inear Pred iction Cod ing)分析的缺陷提出一种改进算法。该算法重点研究经典LPC分析后基音激励方向向下的语音,对这种浊音LPC残差进行后滤波以取代预增强的方法使其逼近语音激励。该算法将传统LPC分析中的声道模型和声门模型分开考虑,既避免了引入ARMA模型难以计算的缺陷,同时又显著的抵消了声门模型中极点的影响。实验表明,该算法对经典LPC分析后基音激励方向反向的语音,改善效果明显,残差的方向性与理论分析更加吻合。最后将该方案应用于语音水印的研究中,具有一定实用性。This paper proposes a novel algorithm to overcome the disadvantage of LPC ( Linear Prediction Coding). Firstly we analyze the speech with reversed polarity and present the idea of post-filtering of the LPC residual of these voiced speech frames. The proposed algorithm reduces computational complexity of ARMA ( Autoregressive Moving Average) model and the effect of pole-points in glottis model. Experimental results show that this new algorithm obviously improves the performance of LPC. Finally, we describe the usage of this method in audio information hiding.
分 类 号:TN312.3[电子电信—物理电子学]
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