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带有级间预测的LSF矢量量化多级码本联合优化 被引量:3
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作者 李晔 徐敬德 +2 位作者 李清华 崔慧娟 唐昆 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期129-131,共3页
语音编码算法中线谱频率(LSF)参数的量化极其重要。该文针对带有级间预测的线谱频率参数多级矢量量化算法,提出了一种多级码本之间的联合优化算法。每次迭代时,先将训练矢量对码字进行聚类,固定除当前级码本外的其他各级码本,利用加权... 语音编码算法中线谱频率(LSF)参数的量化极其重要。该文针对带有级间预测的线谱频率参数多级矢量量化算法,提出了一种多级码本之间的联合优化算法。每次迭代时,先将训练矢量对码字进行聚类,固定除当前级码本外的其他各级码本,利用加权均方误差最小原则更新当前级码本。直至达到一定的迭代步数或者两次迭代之间量化误差降低小于一定阈值,停止迭代。在一种300 b/s声码器上进行测试,结果表明该算法能够有效降低LSF参数的量化误差,从而提高合成语音的质量。 展开更多
关键词 语音信号处理 线谱频率(LSF) 级间预测 多级码本优化
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