语音编码算法的神经网络增益滤波器

张刚; 谢克明; 赵哲峰; 薛春雨

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语音编码算法的神经网络增益滤波器

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增益-波形乘积码书结构广泛用于 CELP 语音编码算法, 它们使用 Levinson-Durbin(L-D)方法更新增益滤波器系数. 本文对 BP 神经网络算法与 L-D 方法进行了比较. 用 BP 神经网络增益滤波器进行语音编码, 其计算量仅为 G.728 的 L-D 方法的 6.7%, 但平均分段 SNR 高出 G.728 算法 0.156 dB. 同时, 用 BP 神经网络算法评价了 16 和 20 样点激励矢量增益滤波器, 效果同样很好. 但是, 由于考察增益预测器时量化器还不存在, 因此无法用量化信噪比评价滤波器性能. 本文提出一种信噪比估计方法, 可使增益预测器的优化与量化问题分开处理. 实验表明用这种信噪比估计方法选择增益滤波器十分有效.

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来源
《测试技术学报》|2006年第3期|246-250|共5页
作者
张刚; 谢克明; 赵哲峰; 薛春雨;
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作者单位

太原理工大学,信息工程学院,山西,太原,030024;

太原理工大学,信息工程学院,山西,太原,030024;

太原理工大学,信息工程学院,山西,太原,030024;

太原理工大学,信息工程学院,山西,太原,030024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
G.728; 增益滤波器; 信噪比估计; BP 神经网络;

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