基于大型隐马尔可夫模型的宽带语音丢帧补偿

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研究了在语音传输过程中由于参数丢失导致语音质量急剧下降的丢帧补偿问题.利用大规模隐式马尔可夫模型对自适应多速率宽带语音编码(AMR-WB)的ISF参数进行建模,然后对丢失的ISF参数进行基于最小均方误差(MMSE)准则的最优估计,将估计的ISF参数和前帧的ISF参数进行加权以平滑估计值,得到补偿的ISF参数.在接收端,利用ISF参数的估计值进行语音合成.将本算法的合成语音和由G.722.2标准附件I的基准补偿的合成语音进行比较,仿真结果表明,本补偿算法可以得到更好的性能,在频率加权谱失真和信噪比这2种评价
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