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基于MELP的高效声码器算法研究

程飞  
【摘要】: 近年来,随着宽带通信技术的飞速发展,语音通信的带宽占用在有线通信领域似乎已不成问题了。但在诸如移动通信、卫星通信的等无线通讯领域中,仍然需要降低语音编码速率以节省带宽。一方面经压缩编码后可以在有限带宽的信道上传输多路语音,提高信道的利用率;另一方面可以在窄带的模拟信道(如短波)上传输数字信号,特别是在军事通信系统等需要复杂加密的应用场合,语音编码具有不可替代的作用;而且近年来各种语音数字存储、语音应答等应用也对能够合成高质量语音的语音压缩编码算法提出了迫切的要求。MELP声码器是目前低速率语音编码中一种比较理想的编码方案,该算法是对传统线性预测编码参数模型的改进,它结合了混合激励和多带的思想,更好的模拟了自然语言特征,可以在2.4kb/s的速率下合成出较高质量的语音。 但是MELP算法运算复杂度较高,导致采用VLSI实现时比较困难。在深入分析MELP算法的基础上,我们发现主要有以下几个硬件实现的瓶颈:指数运算、傅氏级数幅度值计算、基音检测、LSF量化等。如何通过对算法的优化和改进,降低算法复杂度和硬件实现的难度成为本文的一个主要内容。通过研究增益的计算和量化过程及精度要求,本文采用了一种结合指数运算和量化的查表方法,在保证运算精度的前提下,降低了指数运算带来的复杂度;MELP算法中基音提取模块复杂度较高,通过深入分析各种基音提取算法,本文采用了一种复杂度相当低的自适应基音提取算法,这种基音提取算法在保证基音提取运算精确度的前提下,较大程度的降低了基音提取模块的时间消耗和VLSI实现的难度;通过对大量语音样本提取LSF参数的分析发现,LSF参数具有明显的区域特性,即每维参数均集中在某个较小区域内,为了降低LSF量化所需的时间消耗及硬件资源消耗,本文采用了一种新的基于区域量化的量化方法,较原算法在效率方面有很大提高,且大大降低了硬件实现的复杂度。最后采用C语言实现了MELP算法和改进后的MELP算法。通过测试表明,改进后的MELP声码器算法在保证重建语音质量没有多大降低的前提下,大大降低了原有算法的复杂度。最后,对本文的未来工作进行了展望。


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