【摘 要】
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自适应矢量量化在语音信号处理中有广泛的应用，提出了一种基于SFCM算法的自适应矢量量化码本的训练方法，其特点是通过模糊聚类方法，重新调整训练样本与码字之间的隶属度，达到最小
【机 构】
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自适应矢量量化在语音信号处理中有广泛的应用，提出了一种基于SFCM算法的自适应矢量量化码本的训练方法，其特点是通过模糊聚类方法，重新调整训练样本与码字之间的隶属度，达到最小编码失真，使码本更适合新说话人，且计算简单．方法的实验结果表明，可以使编码平均失真下降．
Adaptive vector quantization is widely used in speech signal processing. An adaptive vector quantization codebook training method based on SFCM algorithm is proposed, which is characterized by fuzzy clustering method to readjust the training sample and codeword The degree of membership, minimum coding distortion, so that the codebook more suitable for new speakers, and the calculation is simple. The experimental results show that the average coding distortion can be reduced.
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