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基于条件概率双向预测量化的MDC方法

吴锦泉  
【摘要】: 随着互联网和移动通信的飞速发展,多媒体业务在通信服务中所占的比重与日俱增,差错信道上的实时多媒体信号传输逐渐成为人们关注的焦点。多描述编码(MDC, Multiple Description Coding)是信号容错传输的关键技术之一,由于实时语音通信的低延时要求和随机时变特性,使多描述语音编码(MDSC, Multiple Description Speech Coding)成为MDC研究领域的一大难点。 本文针对多描述编码带宽高、编码效率低的缺点,结合交织技术的优点,提出了双向预测量化(BDPQ, Bi-direction Predicting Quantization)算法,并在此基础上提出了特征波形内插(CWI, Characteristic Waveform Interpolation)多描述编码的具体方案。本文主要的工作如下: 1.提出了BDPQ算法。通过前后帧语音的参数作为边信息,对目标帧的基音周期和特征波形功率因子进行预测量化,量化码字复制到描述中。实验证明,在20%的随机丢包情况下,基于BDPQ的多描述编码算法恢复的基音周期比基于内插技术的差错隐藏算法的结果的平均误差降低2.04。 2.改进了CWI编码的特征波形重建方法。提出了一个新的相位恢复方法,在解码端利用每帧语音的基音周期计算特征波形的相位谱,相位谱结合接收到的特征波形幅度谱来重建特征波形。相比传统特征波形重建方法,这种相位谱计算方法的重建语音,其PESQ评分提高了0.06。 3.基于BDPQ算法及CWI各个参数的内插恢复性能,实现了MD-CWI编解码器。实验证明,相比SD-CWI编解码器,本文方案改善了重建语音的质量,随机信道下的不同丢包率的PESQ评分平均提高0.96,突发差错信道下的不同丢包率的PESQ评分平均提高0.81。


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