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低速率语音压缩编码算法的激励增强型设计与实时实现研究

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简介：
本研究聚焦于开发一种高效的低速率语音压缩编码技术，通过引入激励增强机制优化算法性能，并实现了其在实际环境中的即时应用。 本段落以多带激励声码器为模型，采用了多种技术来降低编码速率并改善音质。我们利用动态规划算法对基音周期进行平滑处理，从而消除了声码器中常见的音调噪声。在MBE算法中，谱包络的量化需要大量比特。为此，本段落采用LPC全极点模型来近似MBE谱包络，并使用共振峰增强技术补偿模型误差。对于谱幅度参数的量化，采用了分裂矢量量化（SPVQ）和多级矢量量化（MSVIa）的方法。这些方法使得在2.4kbps、1.2kbps及800bps等速率下，能够利用单片AI SP2181实时实现高质量语音压缩编解码。

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  • 低速率语音压缩编码算法的激励增强型设计与实时实现研究
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    本研究聚焦于开发一种高效的低速率语音压缩编码技术，通过引入激励增强机制优化算法性能，并实现了其在实际环境中的即时应用。 本段落以多带激励声码器为模型，采用了多种技术来降低编码速率并改善音质。我们利用动态规划算法对基音周期进行平滑处理，从而消除了声码器中常见的音调噪声。在MBE算法中，谱包络的量化需要大量比特。为此，本段落采用LPC全极点模型来近似MBE谱包络，并使用共振峰增强技术补偿模型误差。对于谱幅度参数的量化，采用了分裂矢量量化（SPVQ）和多级矢量量化（MSVIa）的方法。这些方法使得在2.4kbps、1.2kbps及800bps等速率下，能够利用单片AI SP2181实时实现高质量语音压缩编解码。
     
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