基于sofm的直接矢量量化方法在ld-celp语音编码算法中的应用

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1、太原理工大学硕士研究生学位论文neuralnetwork，thisresearchdescribed，inthealgorithmofspeechcoding，theselectingoflearningrateandneighboringfunction，andfurtherproposedtwomethodsofimprovingnetworkperformance：First，normalizingofinputtrainvectorsandconnectionweightvectors；Second，decomposingtheadaptive

2、adjustingprocessofnetworkweightsintotwostepsofsequencingandconvergence．TheresultshowedtheperformanceofSOFMnetworkisfurtherimprovedusingthesemethods．ThecodebooktrainedbySOFMneuralnetworkgeneratedthespeechaveragesegmentSNRis0．73dBhigherthantheLBGalgorithmonaverage，andthetimeofther

3、econstructioncodebookisonly10．8％ofLBGalgorithm．KEYWORDS：speechcoding，vectorquantization，neuralnetwork，codebookdesign、l声明尸明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：盘盛虚圭日期：关于学位论文使用权的说明本人

4、完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位论文；③学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容(保密学位论文在解密后遵守此规定)。导师签名：堡幽日期：狸垦丕：z太原理工大学硕士研究生学位论文1．1语音编码概述第一章绪论低码率、低延迟话音编码算法是二十一世纪通信、计算机网络、视频电话会议和远程教学系统等诸多应用领域的关键性核心技术。宽带资源的有限性和对宽带

5、需求的增加，使得语音压缩技术成为通信中实现语音业务的严峻挑战。目前，针对极低比特率的语音压缩，研究者们相继推出了多种基于参数编码和混合编码的中低码率的语音编码器，(2728[1】以其低延时、高质量等优点被广泛应用，不仅用作无线电话网16kb／s速率编码标准，而且已列为国际电信联盟(InternationalTelecommunicationsUnion，ITU)H．323会议电话系统标准语音编码中的一种。该技术还为电话会议、视频电话、高清晰度电视、多媒体音频处理系统等开辟了广阔的前景。LD．CELP是由AT&T公司采用的方案并成为ITU的G．728标准

6、的基础。对于低速率的综合业务数字网和可视电话，G．728是一种建议采用的语音编码器。它吸取了CELP算法的精华，保留了具有矢量量化的合成分析方法的技术，具有以下主要特点：(1)为满足低延迟的要求，短时滤波器系数的更新是通过对先前的量化语音进行LPC分析而获得的，编码端不必再像CELP那样发送边信息，因而它的一路编解码延时小于2ms；(2)编码器中没有包含基音预测器。基音预测器的作用包含在50阶短时预测器中，保证了系统的鲁棒性；(3)LPC分析窗采用混合窗，其前半部分由正弦函数构成非递归部分，后半部分由指数函数构成递归部分，利于实时实现；(4)为降低码书

7、搜索计算量，G．728算法的固定码书由波形码书(含有128个5维矢量码字)和增益码书(含有8个增益码字)的乘积组成【21。由于普通CELP算法的复杂性较大，而LD．CELP中由于加入了低延迟的要求，其算法复杂性就更大了。若能在保证合成语音质量基本不变的前提下，减小算法计算量，这对于语音编码器的实用化无疑是有重要意义的。近年来，神经网络已成功地应用到矢量量化码书设计中【3】。这类算法利用神经网络强大的学习功能，在学习过程中不断更新获胜神经元(码字)或者更新获胜神经元邻域1太原理工大学硕士研究生学位论文内的码字，甚至根据失真大小以不同程度更新所有码字，且学

8、习速率(收敛速率)可由学习率等控制因子控制。其中自组织特征映射神经网络以其适应能力强和学习速度