基于特征波形內(nèi)插算法的低速率語音編碼系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、近年來，低速率語音編碼技術(shù)發(fā)展迅速，出現(xiàn)了多種成功的編碼算法，如多帶激勵編碼器、混合激勵線性預測編碼器、正弦交換編碼器和波形內(nèi)插編碼器等.而在2.4kb/s編碼速率上，波形內(nèi)插編碼器在正式的測試中獲得了幾乎最好的評價，并且已經(jīng)成為研究的熱點。 本文選擇了波形內(nèi)插(WI-Waveform Interpolation)編碼方案作為設計低速率語音編碼器的模型，基于C語言高效、快速、靈活及便于移植等特性，本文使用C語言實現(xiàn)整個編碼器，以

2、G.729共軛結(jié)構(gòu)一代數(shù)碼激勵線性預測(CS-ACELP-Conjugate Structure Algebraic Code Excited Linear Prediction)、自適應多速率(AMR-Adaptive Multi-Rate)等語音編碼標準為設計參考，最終實現(xiàn)了高效的2.4kb/s波形內(nèi)插語音編碼器，具有較好的語音質(zhì)量。 本文首先對波形編碼技術(shù)的研究進展情況進行了簡要介紹，并以W.B.Kleijn提出的特征波形

3、內(nèi)插(CWI-Characteristic Waveform Interpolation)編碼器為模型，對編碼器的原理和特點進行了深入的分析和研究。然后本文參考現(xiàn)有CWI編碼模型，結(jié)合當前的編碼技術(shù)，設計并實現(xiàn)了改進的2.4kb/s的CWI編碼方案。為了便于進行數(shù)據(jù)分析和算法驗證，編碼器的設計將分析合成模塊和量化模塊層分開實現(xiàn)，并且每個功能模塊的設計都在MATLAB中進行了仿真測試，給出了相應的仿真結(jié)果和圖示說明. 對于2.4k

4、b/s的波形內(nèi)插編碼器來說，重建語音的質(zhì)量取決于參數(shù)的量化效果，而與編碼模型幾乎無關(guān).由于線譜頻率(LSF-Line Spectrum Frequency)參數(shù)、慢漸進波形(SEW-Slowly EvolvingWaveform)和快漸進波形(REW-Rapidly Evolving Waveform)的幅度譜，甚至特征波形的功率都要進行矢量量化，因此矢量量化器設計和碼書的訓練是本文研究的重點對象。本文在第4章給出了基于LBG算法的矢量

5、量化器的設計，為了方便各種不同參數(shù)進行量化時調(diào)用，將整個碼書訓練的流程編寫為通用的C語言庫函數(shù)形式.在進行LSF參數(shù)和特征波形功率量化過程中，為了降低復雜度和減小存儲空間，本文采用了分裂和分級的思想；由于SEW和REW幅度譜都是變維矢量，本文采用變維矢量量化(VDVQ-Variable Dimension Vector Quantization)方法將其轉(zhuǎn)換為定維矢量，再進行碼書訓練或者使用矢量量化器進行編碼。 本文在第5章給出

6、了2.4kb/s的CWI編碼器的分析測試和性能評價。由于編碼比特存放在二進制文件中，因此本文給出了詳細的編碼比特的封裝和拆封流程的設計，并對將編碼前的參數(shù)索引值和解碼生成的參數(shù)索引值進行比較，通過測試驗證了比特封裝和拆封的準確性。最后通過非正式的平均意見得分(MOS-Mean Opinion Score)測試、判斷韻字測試(DRT-Diagnostic Rhyme Test)等主觀測試方法對重建語音質(zhì)量進行了主觀評價，測試結(jié)果表明重建語