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出 处:《清华大学学报(自然科学版)》2003年第1期12-15,共4页Journal of Tsinghua University(Science and Technology)
基 金:国家自然科学基金资助项目(69972020);清华大学"九八五"基金项目
摘 要:随着通信的发展,对极低速率下语音压缩编码算法的需求越来越迫切。为满足极低码率的要求并获得高质量的合成语音,提出了一种高质量的0.8kb/s声码器算法。此算法基于传统的线性预测模型,利用多帧联合的超级帧参数分模式联合矢量量化技术,以及多带混合激励,子带清浊音参数相关预测,自适应谱增强,脉冲扩散后滤波等技术。主观听觉测试显示,此声码器在0.8kb/s的速率下其合成语音不仅具有高可懂度而且具有一定的自然度,诊断押韵测试(DRT)的分数为85%,而且此声码器在10-2的随机误码的信道条件下仍然具有很好的可懂度。 This paper presents a 0.8 kb/s high quality vocoder to obtain high quality synthetic speech at a very low bit rate. The algorithm is based on a traditional linear prediction model with multiframe joint vector quantification, multiband mixing excitation, subband voicing strength parameter prediction, adaptive spectral enhancement, and pulse dispersion etc. Simulation results demonstrate that the intelligibility of this 0.8 kb/s vocoder is quite good and the natural tone is fine. The diagnostic rhyme test (DRT) score is 85% in an informal test. Furthermore, the vocoder is robust in a noisy environment, and intelligible even with a bit error rate of 10-2.
关 键 词:声码器 线性预测 矢量量化 自适应谱增强 脉冲扩散后滤波 语音压缩编码算法
分 类 号:TN912.32[电子电信—通信与信息系统]
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