基于melp的低速率声码器矢量量化技术研究

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1、分类号TN912.3密级公开UDC004.93学位论文编号D-10617-308-(2016)-01213重庆邮电大学硕士学位论文中文题目基于MELP的低速率声码器矢量量化技术研究英文题目ResearchonvectorquantizationtechnologyoflowbitvocoderbasedonMELP学号S130102003姓名付余涛学位类别工学硕士学科专业仪器科学与技术指导教师李强副教授完成日期2016年6月8日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要随着通信技术的发展，图像、数据等非语音信息在信息传递中所占比例越

2、来越高，但语音通信仍然是目前大多数通信系统的主要功能。在陆地蜂窝移动通信和卫星移动通信系统中，语音通信量的高速增长与有限的无线频带资源的矛盾越来越突出。高质量低速率语音编码器的应用成为提高频带资源利用率，增大通信系统容量的主要方法之一，高效的语音编解码算法是近年来研究的重点和热点。矢量量化作为一种高效的数据压缩技术，由于其压缩比大且解码简单在语音编码领域中起着非常重要的作用，矢量量化性能的好坏直接影响着合成语音质量的高低。因此，本文深入学习了矢量量化技术的基本原理，研究了粒子群算法和混沌算法的特性，结合它们在寻优求解过程中

3、的特点，针对传统矢量量化码书设计算法的不足，提出了一种基于混沌粒子群的码书设计改进算法。采用该算法设计出了语音特征参数线谱对频率(LinearSpectrumFrequency,LSF)矢量量化码书，并应用到标准2.4kbps混合激励线性预测(MixedExcitedLinearPredictive,MELP)声码器中。通过与LBG(LindeBuzoGray)和粒子群码书设计算法的比较，使用本文算法设计的码书，声码器的合成语音平均谱失真最低，说明了采用混沌粒子群码书设计算法设计出的码书具有良好量化性能。本文研究了2.4k

4、bpsMELP声码器编解码流程及关键算法原理，在此基础上充分利用语音帧间的相关性，采用多帧联合量化技术，进一步降低了语音编码器的输出码率，实现了一个1.2kbps低速率声码器。利用本文提出的基于混沌粒子群的码书设计算法生成了残差谐波幅度、线谱对频率矢量量化码书。通过客观平均意见得分（MeanOpinionScore,MOS）和判断韵字测试(DiagnosticRhymeTest,DRT)两个指标对该声码器的合成语音质量进行测试，结果表明本文设计的1.2kbps声码器的合成语音具有较高的清晰度和可懂度，也说明了本文提出的矢量

5、量化码书设计改进算法具有较广泛的应用前景。关键词：矢量量化，混合激励线性预测，多帧联合量化，码书设计I重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractWiththedevelopmentofcommunicationtechnology,theproportionofnon-voiceinformationsuchasimagesanddataininformationtransmissionisincreasing.However,voicecommunicationisstillthemainfunctiono

6、fmostcommunicationsystems.Intheterrestrialcellularmobilecommunicationsandsatellitemobilecommunicationsystems,thecontradictionbetweenthehighspeedgrowthofvoicedataandthelimitedbandwidthresourceisbecomingmoreandmoreserious.Theapplicationofhighqualityandlowbitratespee

7、chcoderisoneofthemainwaytoimprovethebandwidthefficiencyandincreasethecapacityofcommunicationsystem,efficientspeechcodingalgorithmistheresearchemphasisandhotpotsinrecentyears.Asanefficientdatacompressiontechnology，Vectorquantizationplaysanimportantroleinspeechcodin

8、gfieldforishighcompressionratioandsimpledecoding.theperformanceofvectorquantizationdirectlyaffectsthequalityofsynthesizedspeech.Hence,inthisthesis,wedee