基于奇異值分解的低速率波形內(nèi)插語音編碼算法的研究.pdf

1、一直以來無線通信、衛(wèi)星通信和語音存儲的需求都在不斷增長，隨著通信和因特網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，又涌現(xiàn)了許多新的話音業(yè)務(wù)，所以語音壓縮編碼仍然是通信領(lǐng)域中的關(guān)鍵技術(shù)。 本文的主要目標(biāo)是在現(xiàn)有的波形內(nèi)插(WI-WaveformInterpolation)語音編碼算法的基礎(chǔ)上，開發(fā)一個速率為2.4kbps的WI語音編碼器，并用C語言在計(jì)算機(jī)上模擬實(shí)現(xiàn)。傳統(tǒng)WI編碼器將殘差信號表示為漸變的特征波形(CW-CharacteristicWavefor

2、m)，然后分解為慢漸變波形(SEW-SlowlyEvolvingWaveform)和快漸變波形(REW-RapidlyEvolvingWaveform)，分別表示語音的準(zhǔn)周期成分和類噪聲成分。其中，CW的分解是通過線性相位非因果FIR低通濾波器沿著時間軸完成的，不僅增加了額外的一幀延時，同時也難以控制分解的精度。 本論文正是針對以上的問題提出了一種基于奇異值分解(SVD-SingularValueDecomposition)的特

3、征波形分解方法，減少了算法的延時，提高了分解精度。首先，為了降低計(jì)算復(fù)雜度，將CW的幅度譜分塊處理，分成基本矩陣、過渡矩陣和補(bǔ)充矩陣。其次，對基本矩陣進(jìn)行SVD，按照編碼比特?cái)?shù)的要求由近似矩陣表示；對過渡矩陣采用離散余弦變換(DCT)近似表示；對補(bǔ)充矩陣通過計(jì)算各列均值粗糙表示。最后，對近似矩陣、DCT系數(shù)和均值矢量量化。 主觀A/B測試表明，基于上述分解與量化的2.4kbpsSVD-WI編碼器的質(zhì)量略好于2.4kbpsMELP