论文摘要：低码率语音压缩编码方法研究

随着信息社会和通信技术的高速发展，频率资源变的越来越紧缺，压缩数据算法也在不断改进。为了更好的使用频率资源，人们进行研究低速率语音编码算法。人们从高速的波形编码到低速率编码过程中，为了压缩语音数据和减少编码率，制定不同的编码算法来达到目的。目前，低速率语音编码已成为近年来人们关注的焦点。随着研究的不断深入，这些方法已经或即将投入到实际应用中。 从多带激励模型出发，介绍了多带激励语音压缩算法原理，指出了该模型较LPC等传统声码器模型的优越性，并对该算法的编码进行了计算机仿真实现，给出了实验结果。传统的声码器采用的二元激励，对一段语意要么判断为清音，要么判断为浊音，然后采用相应的方法合成语音。然而，在实际的语音信号中，既含有周期分量，又含有非周期分量。而多带激励编码的最大优点就是其激励信号模型能够很好的模拟人们真实语音中的激励信号模型，对于激励信号，MBE算法不是简单的判断是清音还是浊音，而是按照基音频率，把语音谱分成若干个子带，对各个子带进行清浊音判决，根据判决结果采用不同信号的合成语音，最后将各带语音信号相加形成全带语音。MBE编码的参数主要有三种，分别是：基音频率，谱包络和V/U判决（清浊音判决）。在对基音参数细搜索中，对于所选的细搜索点进行了调整，使得估计出的基音值更加准确。而在清浊音判决中，对于子带的划分进行了改进，使得判决信息能更加符合真实语音特征。并且，实现了语音的编码。

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