2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、低速率語(yǔ)音編碼和極低碼率語(yǔ)音編碼是現(xiàn)代語(yǔ)音編碼技術(shù)研究和發(fā)展的一個(gè)重要方向。對(duì)于語(yǔ)音編碼技術(shù)來(lái)說(shuō),降低比特率是其不斷發(fā)展的目標(biāo)和動(dòng)力。
  語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)是語(yǔ)音編碼過(guò)程中的重要一環(huán),本文在研究了基礎(chǔ)的基于方差的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上,提出基于ERB尺度子帶劃分的方差語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的基于ERB尺度劃分的方差語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法與基礎(chǔ)的方差語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法以及基于Bark尺度劃分的方差語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法相比,檢測(cè)正

2、確率,錯(cuò)檢率,漏檢率均有相應(yīng)的改進(jìn)。
  本文在深入研究基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)對(duì)語(yǔ)音譜包絡(luò)參數(shù)化表示的語(yǔ)音編碼方法的基礎(chǔ)上,提出一種分段編碼改進(jìn)算法。該算法將固定數(shù)量的語(yǔ)音幀劃分為一個(gè)片段,在GMM對(duì)短時(shí)語(yǔ)音譜包絡(luò)進(jìn)行參數(shù)化的基礎(chǔ)上,利用多項(xiàng)式擬合語(yǔ)音片段內(nèi)的GMM參數(shù),從而使得參數(shù)數(shù)量減少。仿真結(jié)果表明,本文算法碼率對(duì)比基本的基于GMM的語(yǔ)音編碼器有明顯降低。
  另外本文

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