4kb-s代數(shù)碼本激勵線性預測語音編碼的算法研究.pdf

1、隨著通信技術以及互聯(lián)網(wǎng)語音實時傳輸技術的迅速發(fā)展，對語音的傳輸速率和存儲容量都提出了很高的要求，解決這些問題的主要途徑之一就是語音編碼。 碼本激勵線性預測(CELP)是國際公認的中速率下最成功語音編碼算法，CELP算法能夠提供中速率高質(zhì)量的合成語音，但是當編碼速率降至4kb/s以下時語音質(zhì)量明顯下降。為了提高量化效率，必須增加激勵矢量的長度，這時還用很少的符號脈沖來描述激勵信號就會導致語音質(zhì)量的急劇下降，這也就是傳統(tǒng)的CELP算

2、法在4kb/s編碼速率以下質(zhì)量難以提高的根本原因。 為此本文主要致力于研究在較少比特情況下優(yōu)化代數(shù)碼本激勵，在G729算法的基礎上，以20ms為一語音幀進行編解碼，使傳輸速率降為G729語音編碼算法的一半，從而提出了一種具有較短延時和較低運算量的4kb/s脈沖散布代數(shù)碼本激勵線性預測算法。首先，根據(jù)G729算法的固定碼本代數(shù)結(jié)構，設計了一種新的固定碼書的代數(shù)結(jié)構，以降低算法的復雜度。然后，引進脈沖散布技術，對固定碼本矢量進行散布