线性预测编码的矢量量化

语音的线性预测编码是获得低比特率数字语音的一种较好的方式.对预测滤波器模型参数采用矢量量化之后,将使这种方式更加完善,并在保证输出语音的质量下使比特率比一般线性预测进一步降低.本文在介绍了矢量量化的基本慨念之后,对采用矢量量化线性预测的几个主要问题如畸变测度的规定,产生码本的方法及搜索算法中的全搜索与二进位树搜索等作了扼要的阐述.本文最后介绍了一种较新的800bit/s矢量量化线性预测编码(LPC)声码器的主要结构.     

语音识别的MFCC算法研究

详细介绍了一种在语音识别中取得一定良好效果的Mel倒谱提取的改进算法。在语音识别系统中,MFCC参数是经常使用的特征参数之一。MFCC参数主要描述了表征声道特性的谱包络特征,而忽略了基音频率对它的影响。然而基音频率会影响MFCC参数对声道特性的准确描述,进一步影响语音识别系统的性能。提出了一种MFCC的改进参数,该参数并不直接对语音短时幅度谱进行提取,而是首先对幅度谱进行平滑,在谱包络的基础上计算MFCC参数,从而降低基音频率对其的影响。     

语音信号的线性预测编码技术

本文以一个双声道声码器为例,来说明线性预测编码技术在处理语音信号中的应用.一个2400b/s,双声道线性预测编码的声码器,使用高速、可编程序的位片型微处理机,字长可扩充.并使用2K的RAM和1K的ROM的数据存储器.该系统设计成循环时间为208毫微秒的双总线结构.该声码器能同时处理两个声道,用微处理机和线性预测编码技术开发出该系统,并叙述使用该技术设计声码器的要领.     

一种低速率语音编码技术在测量船语音通信中的应用

从分析测量船对语音通信的需求开始，主要探讨了测量船在执行载人航天任务时，如何在应急情况下做好航天员与指挥中心之间的话音通信的保障工作。为实现低速率语音通信，将混合激励线性预测(MELP)声码器这种全新的语音编解码器引入到测量船话音通信中，并为这一些新技术与原有系统的融合作了探讨。     

基于IP的CDMA系统中声码器的控制方法

本文首先介绍了应用于CDMA系统的声码器,然后结合一种基于IP的CDMA2000系统,描述了语音传输与控制流程,并讨论了在各种业务流控制模型中声码器的管理方法,说明该系统节约了声码器资源、简化了信令流程并提高了业务质量。     

应用矢量量化的孤立词汉语语音识别

本文提出了一种识别孤立词汉语语音的新方法,提取线性预测系数作为语音特征,利用矢量量化的聚类特性压缩数据,用多段码书作为语音样板,用最小失真法进行识别。     

语音的波形编码及其实时执行

数字语音编码主要解决如何压缩输出信息的比特率,以提高线路复用率。本文在简述了有关这一领域的概况之后,着重阐述了三种语音波形编码的主要原理及其实时执行方式,即自适应差分脉码调制(ADPCM);子频带编码(SBC)及自适应变换编码(ATC)。前两种结构较简单,可用单片数字信号处理机(DSP)获得实时实现;后一种结构复杂,且进行分块处理,故实时执行时需采用数组处理机。三种方式分别将比特率压缩至32、16及9.6Kbit/s的范围内。文中对所涉及的硬件结构亦作了一定的介绍。     

一种新的语音二项式正弦脉冲激励方案

本文提出一种新的用于LPC语音编码器的BSP激励信号，即根据语音产生的原理，以一个幅度受到二项式调制的正弦波BSP（Binomial Sine Pulse)作为LPC激励源，该二项式反映了激励信号在一个基音周期内的变化趋势。本文同时推导了BSP激励参数的求取和改进方法。实验结果表明，在此基础上构造的BSP语音编解码器具有低复杂度、低时延的优点，同时编码速率在低至2．65kb/s时，具有较高的合成语音质量。     

空间听觉与四通道空间听觉显示系统

与头关联的传递函数（ＨＲＴＦ）是一影响声源定位的主要因素。最近，语音可懂度的研究发现，ＨＲＴＦ的滤波特性可提高语音的可懂度６—１０ｄＢ。从而提示我们在语音通信中可利用ＨＲＴＦ的滤波效应并用双耳收听     

一种基于低比特率语音算法的芯片设计与分析

介绍了一种低比特率语音算法,它是在MBE编码算法的基础上,利用线性预测谱代替了MBE中的傅里叶变换谱对MBE编码算法进行了改进,从而在保持语音质量的情况下使比特率更低,达到2 kbit/s.同时阐述了基于该算法的系统芯片设计,并对该算法中的基音周期参数、V/U等参数的提取进行详细的推导分析.最后对本算法与常用的码激励线性预测编码(CELP)的算法进行比较,并分析其中的原因.     

基于IP架构的cdma2000 1x系统TrFO特性的设计与实现

本文介绍了基于IP架构的分组语音核心网的TrFO特性,并结合自行开发的cdma20001x系统,讨论了TrFO特性在基于IP架构的cdma20001x移动通信中的具体实现方案,详细讨论了多种声码器的灵活配置策略,并对各种策略进行了模拟比较,模拟结果对实际工程实现具有重要意义。     

“天音”汉语语音合成技术

“天音汉语语音合成技术”的内核为中国科技大学自主研制的“ＫＤ８６３汉语文语转化系统”，该系统针对汉语语音的特点，从汉语发音中各声学器官的动态轨迹和语音信号的声、韵、调的协调搭配入手，对汉语语音合成的一系列关键技术进行了大胆创新。这一系列重大创新主要包括：提出并实现基于ＬＭＡ声道模型的语音合成器设计，该合成器在合成音质和韵律参数调整能力上均优于各种传统方法，为全面提高合成语音质量和自然度打下基础；提出基于数字串的韵律规则分层构造方法，大大提高了合成语音自然度；提出基于听感量化的语音库设计方法，大…     

无线基带信道模型Chaotic-Map误码特性分析

介绍了一种新的基于混沌映射的基带信道模型,即Chaotic-Map模型。对此模型的意义和用法进行了详细描述,研究了该模型中参数取值与信道特性的对应关系,并且通过仿真验证了该模型对具有突发误码特性的无线信道的适应性。     

机载环境下的语音端点检测

由于传统的语音端点检测方法仅以信号的短时能量、过零率等简单的单一特征作为判决特征参数,这些方法在实际应用中,很多都无法满足系统的需要。针对机载环境下的带噪语音进行研究,在传统方法的基础上作了两点改进:把短时能量和过零率结合为一个特征即短时能零积,并把其和短时自相关函数结合起来作为端点检测的特征参数。对于短时自相关的门限,不是利用传统的主副峰比值,而是利用达到副峰的时间间隔作为判决门限。通过对不同信噪比的机载环境下的带噪语音进行试验仿真,发现这种方法比单一的特征参数更有优越性,效果更明显。     

能量比检测与连续学习速率结合的改进双话处理算法

利用连续可变学习速率处理回声抵消双话情况时,随着近端语音能量的提高,学习速 率的估计偏差增大,导致残留回声增加。提出了一种利用短时能量比显示检测与连续学 习速率相结合的改进双话处理算法。该算法利用近端与远端语音的短时能量比,对学习速率 估计中的泄露因子参数进行自适应修正,从而调整连续学习速率。实验证明,该算法使得回 声抵消双话情况下,自适应滤波器发散程度下降,语音质量得到提升。在近远端能量比-6 ～6 dB范围内,回声返回损失增加度（ERLE）提高0～11 dB,平均意见得分（MOS） 提高0.02～0.45分。     

端到端语音加密通信的同步信号设计

在语音加密通信过程中,接收方需要通过信号同步来实现精确的解密并恢复出语音信号,而现有方法精确度低且运算量大。为了解决端到端语音加密、解密过程中的同步问题,设计了一种新的基于线性调频信号的同步信号结构。该同步信号是基于带宽经过筛选的线性调频信号产生,避免了因为添加同步信号而使带宽扩展的问题。同步信号结构由两种不同长度的线性调频信号组合而成,不同的组合形式又会产生不同的同步效果。这种结构设计大大提高了同步的精确度和减少了同步运算量。理论和实验证明：该方法可以实现对接收信号帧起始位置进行精确地定位;不会展宽和影响语音信号的频谱;可以透过语音编解码器传输;具有一定的抗噪声性能;运算量比原始结构的同步信号大大减少。     

道路交通流短时预测方法研究

由于交通流数据具有高度的复杂性和非线性特性,如何提高交通流预测的精度一直是智能交通系统研究的重要课题。本文在分析交通流预测的几种主要模型的基础上,提出了一种将混沌理论、神经网络和卡尔曼滤波技术组合的短时交通流预测方法,并论述了该预测方法的基本原理。     

基于线性逻辑调节的复合动作控制阀研究

针对特定应用场合下的液压系统复合动作协调控制要求,提出一种基于线性逻辑调节的复合动作控制阀的设计.通过逻辑分析与计算建立起两个复合动作液控比例多路阀先导压力间的逻辑关系,以确定液压原理及阀件结构.为分析研究该复合动作控制阀的逻辑控制特性,在AMESim环境中建立包含先导级减压阀、逻辑主阀、开关切换阀的元件级仿真模型.仿真结果表明,复合动作控制阀的输出压力与系统输入压力之间满足分段线性逻辑关系,即系统输入压力低于先导级减压阀设定压力时,复合控制控制阀输出压力与系统输入压力等值,反之,复合控制阀输出压力与系统输入压力呈特定线性函数,改变先导级减压阀的设定值可精确调节线性逻辑的切换点,改变逻辑主阀的结构设计参数可相应调节线性对应关系.     

基于二阶隐马尔可夫模型的清浊音恢复算法

为了解决低速率语音编码中比特受限的问题,提出了一种基于二阶隐马尔可夫模型 的清浊音参数恢复算法。该算法采用二阶隐马尔可夫模型,通过归一化的能量参数和LPC倒 谱系数估计出序列中的全带清浊音判决和各个子带的清浊音度。解码器实现该算法后,编码 器就无需对清浊音参数进行量化传输,从而节约了比特数。实验结果表明,该算法比基于GM M模型的算法能更好地恢复出清浊音信息,全带清浊音误判率减少了5%～20%,合成语音的MO S分比用5 bit的矢量量化（VQ）算法提高了003左右,达到了在节约比特数的同时也提高 了语音质量的效果。     

半参数模型估计方法概述

半参数回归模型,是由Engleetal(1986)在研究天气变化与供电需求之间的关系时引入的,是20世纪80年代以来发展起来的一种重要的统计模型。主要介绍了两类半参数回归模型:线性半参数回归模型和非线性半参数回归模型。概述了目前两类半参数回归模型常见的估计方法,这其中主要包括补偿最小二乘估计、核光滑估计,虚拟观测法等。