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MATLAB代做|基于正弦模型的混合编码

时间:2014-11-2 23:49:12 点击:

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前面介绍的MPLPC,REPLPC,CELP都是基于全极点声道模型,采用线性预测分析方法实现的语音编码算法。这些编码算法采用矢量量化技术、合成分析的方法以及感觉加权误差最小判决准则等,在4.8Kbps-16Kbps速率范围内获得了巨大的成功。全极点模型完全是基于人的发音物理机制而提炼出来的,因此上述线性预测编码器在分析和合成非语音声音和数据时,(例如语音段包含很强的噪声),语音质量就难以满足要求。而正弦模型编码所采用的是从语音信号的频谱分解角度出发而建立的正弦分析合成模型。主要优点是,对于一般声音的表示和重建也能给出很好的效果,例如海洋动物的声音、乐音、有音乐背景的语音、多人同时讲话的语音等。正弦模型的编码算法同样容易与人耳的听觉模型相结合,改善合成语音的质量。
正弦模型的思想是相位声码器的进一步发展,语音信号可以表示为线性时变声道滤波器受声门激励信号激励而产生的输出。语音信号可以表示成基音信号及其各次谐波的叠加,这样短时语音信号可以用基音频率、谐波频率及其相位参数来表示。其中的振幅和频率都是缓慢时变得,可以用帧间峰值匹配算法来估计,而相位常用一种具有去卷绕能力的内插方法来表示其平滑变化。语音信号的过渡段主要靠正弦分量的生灭来实现语音特征的急剧过渡,而对于较平稳的浊音段,因可视为准周期信号,所以也可以用正弦模型进行很好的描述。典型的基于正弦模型的语音编码有:正弦变换编码和多带激励编码等。这列编码器都是在分析端通过提取和量化某些参数来表示语音的短时谱,特别注重在浊音语音中的基音谐波;在合成端用一组正弦波相加来合成浊音语音,并通过仔细修正每帧正弦波的频率和相位来跟踪浊音语音的短时谱特性。
 
正弦变换编码(STC)
是通过对语音进行傅里叶分析,提取最能表示语音信号的几个频率成分,并用这几个频率的正弦波合成语音。
在编码端分析语音帧的基音及谐波成分(谱峰),并对这些谱峰和相位的信息进行编码和传输,这样,在接受端通过这些参数控制一组正弦波的幅度和相位来重构语音信号,是合成语音具有与原始语音相识的时变谱结构。STC编码和波形编码相结合可以产生另一类称为波形内插(WI)的编码方法。
 
多带激励(MBE)编码
在语音信号段时段中往往既含有周期性分量,又含有非周期性分量,这种特性在频谱上的表现就是在某些频段上语音普呈现周期谱的特征,而在某些频段上呈现噪声谱的特征。它将语音谱按各基音谐波分成若干个带,对各带信号分别判断是浊音还是清音;然后根据各带是清音还是浊音,采用不同的激励信号产生其合成信号;最后将各带信号相加,形成全带合成语音。分析过程类似于ABS的方法,提高了语音参数提取的准确度。具有较好的自然度和抗噪性能。在LPC声码器中,激励信号采用二元激励形式,在MBE模型中,首先按基音的各谐波频率,将一帧语音的频谱分成若干个谐波带;然后以若干个谐波带为一组进行分带,分别对各带进行清、浊判决。对于浊音带,用以基音周期为周期的脉冲序列谱作为激励信号谱;对于清音带,则使用白噪声谱作为激励信号谱。总的激励信号由各带激励信号相加构成。基因频率和谱包络参数的估计是同时进行的。估计时采用搜索算法和最小均方误差准则,依次假设基音频率为各种可能出现的值。确定V/U后,可以对各谐波的幅度做最后的确定。对于清音带,其幅度值就是原始语音该谐波带的平均幅度值。MBE合成算法是以MBE模型为依据,用分析算法得到的参数来合成语音。请浊音分别进行合成操作,而后将两者相加的到最终的合成语音。
 
清音语音合成:清音合成是在频域进行的。用V/U判决结果来修正U,使白噪声信号在频率分布和能量上与原始语音的清音相吻合。用在谐波带的浊音区,U=0,所以修正的效果相当于用一组带通滤波器滤除了浊音带的信号。修正后的U再做傅里叶反变换就得到了合成的清音语音序列。为保证前后帧语音的连续性,此序列还要经过前后帧的线性插值,最后得到当前帧语音的轻音部分。
 
浊音语音合成:浊音可以用一组以基频及其谐波为振荡频率的正弦波在时域直接合成。MBE编码不需要码本,复杂度较低。

作者:不详 来源:网络
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