【摘 要】
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基于正弦激励线性预测技术，提出了一种3．6Kb／s的低复杂度语音编码算法。算法通过分子帧参数提取和多带混合激励技术，保证了语音质量；通过线谱对参数的全局最佳标量量化以及正弦波
【机 构】
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清华大学电子工程系微波与数字通信国家重点实验室
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基于正弦激励线性预测技术，提出了一种3．6Kb／s的低复杂度语音编码算法。算法通过分子帧参数提取和多带混合激励技术，保证了语音质量；通过线谱对参数的全局最佳标量量化以及正弦波幅度的全1模型表示，降低了算法的运算量和存储量。测试结果显示，语音质量优于欧洲集群通信标准TETRA中的ACELP4．567Kb／s低复杂度语音编码器，而运算量和存储量不足ACELP的1/4。
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