【摘 要】
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混合激励线性预测(MELP)算法中,每帧5维的子带清浊音参数对于提高合成语音的自然度有着重要作用,但其每帧5 bit的编码效率给语音的极低速编码带来了困难。文章将MELP的3帧联
【机 构】
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解放军理工大学通信工程学院研究生2队; 解放军理工大学通信工程学院; 海军陆战学院模拟训练中心; 南京炮兵学院作战实验中心; 解放军理工大学通信工程学院研究生1
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61072042)
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混合激励线性预测(MELP)算法中,每帧5维的子带清浊音参数对于提高合成语音的自然度有着重要作用,但其每帧5 bit的编码效率给语音的极低速编码带来了困难。文章将MELP的3帧联合构成一个超级帧,对15维的子带清浊音参数进行矢量量化。通过清浊音信息的统计,并利用失真测度d进行码本的优化设计,实现了每个超级帧用3 bit对15维矢量的高效量化。仿真结果表明,文中算法对子带清浊音参数编码后,合成语音仍然保持了良好的可懂度和自然度,可有效应用于600 bps以下极低速语音编码算法中。
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