【摘 要】
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为了提高LSF系数轨迹模型对高能量语音段LSF参数的拟合精度,提出了一种新的LSF系数轨迹模型.该模型以超级帧参数的轨迹压缩为基本框架,引入了基于超级帧中各子帧重要性的时间
【机 构】
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西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,华北电力大学控制与计算机工程学院
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为了提高LSF系数轨迹模型对高能量语音段LSF参数的拟合精度,提出了一种新的LSF系数轨迹模型.该模型以超级帧参数的轨迹压缩为基本框架,引入了基于超级帧中各子帧重要性的时间加权策略.通过最小化时间加权均方误差的方法得到感知增强的LSF系数轨迹曲线,然后对由该曲线均匀采样得到的增强特征矢量进行量化编码.主观测试表明,采用新算法的合成语音MOS得分比原算法提高0.02以上,新算法有效提高了LSF系数轨迹模型对感知重要帧的表示精度.
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