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文檔簡介
1、近年來,低速率語音編碼技術(shù)發(fā)展迅速,出現(xiàn)了多種成功的編碼算法,如多帶激勵編碼器、混合激勵線性預(yù)測編碼器、正弦交換編碼器和波形內(nèi)插編碼器等.而在2.4kb/s編碼速率上,波形內(nèi)插編碼器在正式的測試中獲得了幾乎最好的評價,并且已經(jīng)成為研究的熱點。 本文選擇了波形內(nèi)插(WI-Waveform Interpolation)編碼方案作為設(shè)計低速率語音編碼器的模型,基于C語言高效、快速、靈活及便于移植等特性,本文使用C語言實現(xiàn)整個編碼器,以
2、G.729共軛結(jié)構(gòu)一代數(shù)碼激勵線性預(yù)測(CS-ACELP-Conjugate Structure Algebraic Code Excited Linear Prediction)、自適應(yīng)多速率(AMR-Adaptive Multi-Rate)等語音編碼標(biāo)準(zhǔn)為設(shè)計參考,最終實現(xiàn)了高效的2.4kb/s波形內(nèi)插語音編碼器,具有較好的語音質(zhì)量。 本文首先對波形編碼技術(shù)的研究進(jìn)展情況進(jìn)行了簡要介紹,并以W.B.Kleijn提出的特征波形
3、內(nèi)插(CWI-Characteristic Waveform Interpolation)編碼器為模型,對編碼器的原理和特點進(jìn)行了深入的分析和研究。然后本文參考現(xiàn)有CWI編碼模型,結(jié)合當(dāng)前的編碼技術(shù),設(shè)計并實現(xiàn)了改進(jìn)的2.4kb/s的CWI編碼方案。為了便于進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和算法驗證,編碼器的設(shè)計將分析合成模塊和量化模塊層分開實現(xiàn),并且每個功能模塊的設(shè)計都在MATLAB中進(jìn)行了仿真測試,給出了相應(yīng)的仿真結(jié)果和圖示說明. 對于2.4k
4、b/s的波形內(nèi)插編碼器來說,重建語音的質(zhì)量取決于參數(shù)的量化效果,而與編碼模型幾乎無關(guān).由于線譜頻率(LSF-Line Spectrum Frequency)參數(shù)、慢漸進(jìn)波形(SEW-Slowly EvolvingWaveform)和快漸進(jìn)波形(REW-Rapidly Evolving Waveform)的幅度譜,甚至特征波形的功率都要進(jìn)行矢量量化,因此矢量量化器設(shè)計和碼書的訓(xùn)練是本文研究的重點對象。本文在第4章給出了基于LBG算法的矢量
5、量化器的設(shè)計,為了方便各種不同參數(shù)進(jìn)行量化時調(diào)用,將整個碼書訓(xùn)練的流程編寫為通用的C語言庫函數(shù)形式.在進(jìn)行LSF參數(shù)和特征波形功率量化過程中,為了降低復(fù)雜度和減小存儲空間,本文采用了分裂和分級的思想;由于SEW和REW幅度譜都是變維矢量,本文采用變維矢量量化(VDVQ-Variable Dimension Vector Quantization)方法將其轉(zhuǎn)換為定維矢量,再進(jìn)行碼書訓(xùn)練或者使用矢量量化器進(jìn)行編碼。 本文在第5章給出
6、了2.4kb/s的CWI編碼器的分析測試和性能評價。由于編碼比特存放在二進(jìn)制文件中,因此本文給出了詳細(xì)的編碼比特的封裝和拆封流程的設(shè)計,并對將編碼前的參數(shù)索引值和解碼生成的參數(shù)索引值進(jìn)行比較,通過測試驗證了比特封裝和拆封的準(zhǔn)確性。最后通過非正式的平均意見得分(MOS-Mean Opinion Score)測試、判斷韻字測試(DRT-Diagnostic Rhyme Test)等主觀測試方法對重建語音質(zhì)量進(jìn)行了主觀評價,測試結(jié)果表明重建語
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