一种对丢包具有鲁棒性的语音编码算法—iLBC

文中介绍了一种适用于网络的,对丢包具有鲁棒性的语音编码算法——iLBC。iLBC在编码时先进行LPC分析,然后对LPC残差信号采用自适应码本编码,这个自适应码本与传统的CELP算法中的自适应码本不同,没有利用语音帧之间的相关性,使得iLBC算法对丢包具有鲁棒性;解码时如果有语音包丢失,则采用丢包隐藏(PLC)算法。介绍了iLBC编解码算法的基本原理;重点分析了iLBC的自适应码本编码方式以及丢包隐藏算法(PLC);比较了在丢包率相同的情况下,iLBC和ITU-T G.729A的MOS分,结果表明,iLBC更适合于有丢包的网络。     

宽带语音编码技术专题讲座(四) 第7讲 一种适用于VoIP的宽带语音编码算法:SILK

文章介绍了一种专门为网络应用设计的宽带语音和音频编解码器SILK的主要特点和编解码基本原理。SILK编解码器在6 kbit/s~40 kbit/s速率上对8 kHz、12 kHz、16 kHz、24 kHz采样的语音和音频信号进行宽带和超宽带编解码;通过控制编码比特率、包速率以及采用抗丢包和DTX等功能使得SILK编解码器更适合于网络应用;SILK编码器可以采用不同的复杂度等级来充分利用处理器资源;并且编码器的所有这些功能特性都可以逐帧进行调整。     

语音信号的混合编码技术

混合编码方式吸取了波形编码和参数编码各自的优点,在4．8～16kbps范围内具有良好的语音质量,是语音编码领域内的研究热点。本文还将介绍两种类型的混合编码算法．     

语音编码的标准化及最新进展

本文介绍了语音编码技术发展现状及应用情况,以及语音编码标准及其最新进展。     

语音编码系统的客观质量评估

本文比较了几种常见的语音编码系统客观质量评估方法,得出 LPC CD(法线性预测编码倒谱距离法)是一种最接近主观评估结果的客观质量评估方法的结论,并对 LPC CD 法作了详细的介绍。     

软门限临界频带最小值统计语音增强算法及其定点DSP实现

以谱减法为基础,采用基于听觉掩蔽特性的临界频带处理法,较好地抑制了传统谱减法引入的音乐噪声。改进了噪声功率跟踪的最小值统计方法,分析了语音信号频谱的整体变化。当发生突变时暂停最小值更新,避免了最小值统计抑制语音的中后段造成的失真,也消除了传统的语音检测算法出现的大量误判,实现了端点检测的软门限。同时研究了算法在定点DSP上实现的具体问题,在Blackfin系列芯片BF533上进行了优化实现。     

一种优质、低时延的 8kb/s 语音编码算法

介绍一种优质、低时延的8kb／s语音编码算法，重点描述了算法的构造，分析了算法的性能。本算法可用一片33MIPS的通用定点DSP芯片实现。对算法所作的编解码信噪比测试和非正式的听音测试表明，该算法具有优良的编解码语音质量。     

宽带语音编码技术专题讲座(四) 第8讲 移动通信中的宽带语音编码

文章总结了移动通信中常用的几种语音编码技术,分析了3GPP的宽带语音编码算法AMR-WB的主要特点和性能,介绍了3GPP中宽带语音编码的未来发展方向EVS;对3GPP2中的宽带语音编码算法VMR-WB、EVRC-WB的特点以及工作模式进行了详细分析。     

基于时长调整技术的低速率语音编码算法

研究并实现了一种新的低速率语音编码方案。通过将时长调整算法作为声码器的预处理和后处理,不需要修改声码器结构就能灵活地实现低速率语音编码。文中选择基于STFT的时长调整算法、SOLA算法、WSOLA算法分别与2.4kb/s和600b/s的声码器相结合,仿真结果显示,新方案进一步降低了语音编码速率,为低速率语音编码研究提供了一条有效的新思路。     

基于FPGA的定点LMS算法的实现

LMS算法的FPGA实现是自适应天线阵用于实践的关键之一。提出了一种在FPGA内实现定点LMS算法的方法。在满足系统实时性的前提下,该方法不但实现起来相对容易,而且算法的精度和动态范围也有一定的保证。仿真结果表明,该方法是可行的。     

基于语音频谱包络抽取的MFCC算法

MFCC可以更加准确地表示语音低频处的频谱包络,在语音转换中是一种很好的频谱包络表示方法;提出一种新的有效的求解MFCC的算法,先对频谱通过谐波抽取得到阶梯谱包络,再对阶梯谱包络进行Mel尺度变换,最后通过余弦变换求得MFCC参数。该方法实现简单,运算结果准确。     

基于定点DSP的计算阶次跟踪研究

对于转速变化的旋转机械,常规的频谱分析方法不能反映其振动信号的真实状态;同时,在转速变化剧烈的情况下,传统阶次分析仪器采用的转速脉冲到达时刻测量方法精度不高。针对以上问题,采用基于定点DSP的计算阶次跟踪方法,通过TMS320C5402定时器的精确计时功能实现高精度转速脉冲到达时刻的测量,同时利用DSP的McBSP(Multi-channel Buffered Serial Port,多通道缓冲串行口)同步采集振动信号,实现混合信号的采集和处理,完成基于DSP的实时阶次跟踪,并通过变速箱启动的实例验证了算法的有效性。     

基于语音分段的自适应时长调整算法

文中提出了一种自适应的语音时长调整算法,首先对语音分段,提取出稳定的语音段使之与音素或者音节基本对应,然后根据总调整因子β和各段语音长度分配每一个语音段的局部调整因子iβ,最后采用波形相似叠加(W SOLA)算法完成对语音的时长调整。仿真结果表明:文中算法实用有效,可以合成可懂度和自然度更高的语音。     

一种基于改进的SEVQ 匹配算法的汉语全音节语音识别系统

本文全面介绍了一种采用改进的ＳＥＶＱ匹配算法的特定人汉语语音识别系统,具体描述了系统总体方案、系统参数的选取策略、各种识别预处理所用方法及语音模式匹配原理和方法。系统的实时识别率超过９３％     

基于Turbo码和小波分形的数字水印算法

利用Turbo码的强纠错性和小波分形思想,提出了基于Turbo码和小波分形的图像数字水印算法。嵌入水印之前,对水印信息序列首先进行混沌变换和Turbo编码,并利用HVS(Hum an V isual System)将水印自适应嵌入到载体图像视觉不敏感的零树和分形的相似域。实验结果表明,该算法不仅提高了提取水印的准确度,也提高了水印的抗攻击能力,同时较好地解决了水印的鲁棒性和不可见性之间的矛盾。     

基于负熵最大的FastICA语音信号分离算法

语音信号分离是现代信号处理的热点问题,针对未知信号源个数的情况,提出一种基于负熵最大的FastICA(Fast Independent Component Algorithm)语音信号盲分离算法,有效解决了源信号数目估计、语音信号分离及复原等问题。改进的算法增加了源信号数目估计环节,放宽了算法适用条件,即在源信号数目未知的情况下,也能够实现信号盲分离功能。并将其成功应用于运用信号分选过程中,最终复原语音时域波形,完成信号分选任务。仿真实验中,详细讨论了该方法在不同信噪比以及不同源信号数目情况下的分选能力,证明了方法的有效性和优越性。     

基于奇异谱分析的盲源分离单通道语音增强算法研究

针对盲源分离算法无法直接对单路含噪语音信号进行分离的问题,提出一种基于奇异谱分析的盲源分离单通道语音增强算法.通过对单路含噪语音信号进行奇异谱分析,将其低频分量作为第二路观测信号,利用改进的最大信噪比盲源分离算法进行处理,从而实现语音信号和噪声的分离.实验结果表明,该算法能够有效抑制噪声,提高信噪比,起到良好的语音增强效果.