LPMBE语音编解码模型的研究

论文摘要

语音通信是一种基础而有效的获取信息的方式,语音通信中的关键技术是语音信号的压缩编码,而一种好的编码模型无疑会对编码技术的发展起到指导作用。传统的语音编码使用波形编码或者参数编码方法,都存在着不足,或者编码速率较高,或者语音合成的自然度不好。MBE模型的优点在于合成语音有比较强的自然度,而LPC模型的优点在于它能够对声道模型做出恰当的模拟,论文从提高合成语音的自然度出发,结合了MBE模型和LPC模型优点,提出了LPMBE编码模型,目的在于保持MBE模型的优点同时增加它的压缩比。 LPMBE模型将语音的产生划分为两部分,即激励和声道,在频域详细分析了语音激励信号的各种性质,并且针对MBE模型提取基音周期的不足,设计了中心偏离函数的基音搜索方法(频域),该方法采用反向推理的方式,能够确切提取出语音激励信号的周期;同时,为了弥补频域内计算量较大的缺点,设计了修正的短时平均幅度差函数(MAMDF)在预测残差中进行基音周期粗搜索;LPMBE模型在不损失过渡音信息的前提下,减少了MBE中发生清浊音误判的概率,从而使得合成语音更加自然;基于DCT变换的最佳近似特性,论文研究了在LPMBE模型中如何减少所需要量化的残差谱幅度个数。考虑到在语音通讯中交互双方的说话是交替进行的,一方说话的时候,另一方在静止的听,因此在一次通话期间,每一方占用语音信道的50%或更少的资源,为此,论文研究了静音检测(VAD)的基本原理,并且给出了检测的实验值。最后,论文就LPMBE模型在MATLAB中实现了仿真,并在MATLAB环境中设计了语音编码器质量评估界面,该界面与Windows平台相结合,建立起一个功能比较丰富的语音编码器质量评估平台,利用该平台LPMBE模型所合成的语音质量进行了评价,评价结果表明LPMBE模型达到了预期效果。

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摘要

第一章概述

1.1 引言

1.2 语音编码发展概况与研究成果

1.3 中低速语音编码典型算法

1.4 本课题所做的主要研究

第二章多带激励声码器-MBE

2.1 语音编码基础

2.2 正弦编码

2.3 MBE算法简介

2.3.1 时域计算方法

2.3.2 MBE基音搜索算法

2.3.3 子带内清浊音判决

2.4 MBE语音信号重建

第三章语音编解码LPMBE模型

3.1 线性预测分析的原理

3.1.1 线性预测系数求解

3.1.2 短时分析对于LP参数估计的影响

3.1.3 各种LP参数以及它们之间的关系

3.2 残差谱基音分析

3.2.1 残差信号提取前的预处理—LPC算法增强

3.2.2 利用残差谱提取基音周期

3.3 残差谱幅度的提取和清浊音判决

3.3.1 残差谱幅度的预提取

3.3.2 清浊音判决和残差谱幅度的确定

3.4 残差谱幅度的相关性及其DCT变换

3.5 激励信号和重建语音的合成

3.6 静音检测

第四章 LPMBE模型性能的评价

4.1 语音质量主、客观评价方法

4.2 LPMBE模型的仿真实现及其合成语音的质量评价

4.3 评价结果

第五章结束语

参考文献

附录

鸣谢

攻读学位期间主要的研究成果

LPMBE语音编解码模型的研究

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