0.6kb/s声码器能量参数增益形状量化的联合搜索方法

引用

摘要：

本发明属于低速率语音压缩编码技术领域，其特征在于，在求取了连续三个语音帧的能量参数后，求取其能量平均值，并对该平均值进行均匀标量量化得到量化索引。以得到的量化索引为中心确定一个候选区间，并将此候选区间内的值进行反标量量化，用反标量量化后的值对连续三帧的能量参数进行归一化得到归一化矢量，进行矢量量化。对候选区内的所有值进行上述运算，找到量化误差最小的区间值与码本索引。这种方法可以降低能量参数的量化误差，提高合成语音的自然度。该方法适合低速率参数语音编码。

专利类型：发明专利

申请/专利号：CN200710065402.X

申请日期：2007-04-13

公开/公告号：CN101030376

公开/公告日：2007-09-05

主分类号：G10L19/00(2006.01)I

申请/专利权人:清华大学

发明/设计人:崔慧娟;唐昆;李晔;洪侃

主申请人地址:100084北京市100084信箱82分箱清华大学专利办公室

国别省市代码:北京;11

权利要求：

1、0.6kb/s声码器能量参数增益形状联合量化的联合搜索方法，其特征在于，该方法是在数字集成电路中依次按以下步骤实现的：步骤(1)对输入语音信号样点按设定的时间间隔顺序分帧；其中所述的语音信号样点是已按照设定频率采样且经过高通滤波去除工频干扰后的信号样点；步骤(2)把步骤(1)中经过分帧而得到的子帧每相邻三个子帧一组地组成超帧，分别按照下式求取当前超帧内各子帧的能量参数gn.i：<math-cwu><![CDATA[<math> <mrow> <msub> <mi>g</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mo>.</mo> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mi>log</mi> <msqrt> <mfrac> <mn>1</mn> <msub> <mi>L</mi> <mi>i</mi> </msub> </mfrac> <munder> <mi>Σ</mi> <msub> <mi>L</mi> <mi>i</mi> </msub> </munder> <mi>s</mi> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </msqrt> </mrow></math>]]></math-cwu>其中，n代表当前超帧序号，i代表当前超帧内第i个子帧的序号，i＝1，2，3，Li是第i子帧求取能量参数的窗口长度，s(n)是所述Li内的语音信号；步骤(3)按下式求取当前超帧内各子帧能量参数的平均值<overscore>g</overscore>n：<math-cwu><![CDATA[<math> <mrow> <msub> <mover> <mi>g</mi> <mo>&OverBar;</mo> </mover> <mi>n</mi> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mn>1</mn> <mn>3</mn> </mfrac> <munderover> <mi>Σ</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mn>3</mn> </munderover> <msub> <mi>g</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>;</mo> </mrow></math>]]></math-cwu>步骤(4)将(3)中求取的能量参数的平均值<overscore>g</overscore>n按下式进行均匀标量量化，其标量量化的取值范围是10dB～77dB之间，使用5比特，从而得到标量量化索引值，用l表示：表示向下取整；步骤(5)以步骤(4)得到的索引值l为中心，按照下式确定一个标量量化候选索引区间ψ：ψ＝[l-2，l+2]；步骤(6)对步骤(5)的得到候选索引区间内的每一个索引值lm分别求取其反标量量化后的值<math-cwu><![CDATA[<math> <mrow> <msubsup> <mi>g</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>l</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> <mo>^</mo> </msubsup> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mn>77</mn> <mo>-</mo> <mn>10</mn> </mrow> <mn>32</mn> </mfrac> <msub> <mi>l</mi> <mi>m</mi> </msub> <mo>+</mo> <mn>10</mn> <mo>,</mo> </mrow></math>]]></math-cwu>lm是属于索引区间ψ的值；步骤(7)将步骤(2)得到的当前超帧各子帧能量参数gn.i分别除以步骤(6)中求取的值得到归一化后的新矢量(gn，1′，gn，2′，gn，3′)，其中<math-cwu><![CDATA[<math> <mrow> <msubsup> <mi>g</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mo>,</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mo>′</mo> </msubsup> <mo>=</mo> <msub> <mi>g</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mo>,</mo> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>/</mo> <msubsup> <mi>g</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>l</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> <mo>^</mo> </msubsup> <mo>;</mo> </mrow></math>]]></math-cwu>步骤(8)用设定的矢量量化码本对步骤(7)中求取的矢量进行矢量量化，矢量量化采用全搜索的方法，在矢量量化码本中找到使误差<math-cwu><![CDATA[<math> <mrow> <msub> <mi>E</mi> <mrow> <msub> <mi>l</mi> <mi>m</mi> </msub> <mo>,</mo> <mi>k</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <munderover> <mi>Σ</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mn>3</mn> </munderover> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>g</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>-</mo> <msubsup> <mi>g</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mo>,</mo> <msub> <mi>l</mi> <mi>m</mi> </msub> </mrow> <mo>^</mo> </msubsup> <mo>*</mo> <msubsup> <mi>g</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mrow> <mo>′</mo> <mo>′</mo> </mrow> </msubsup> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </mrow></math>]]></math-cwu>最小的索引值<math-cwu><![CDATA[<math> <mrow> <mi>k</mi> <mo>=</mo> <munder> <mrow> <mi>arg</mi> <mi>min</mi> <msub> <mi>E</mi> <mrow> <msub> <mi>l</mi> <mi>m</mi> </msub> <mo>,</mo> <mi>k</mi> </mrow> </msub> <mo>,</mo> </mrow> <mi>k</mi> </munder> <msubsup> <mi>g</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mo>,</mo> <mi>i</mi> </mrow> <mrow> <mo>′</mo> <mo>′</mo> </mrow> </msubsup> </mrow></math>]]></math-cwu>代表设定的量化码本中索引为k的三维码字矢量的第i个分量，i＝1，2，3；步骤(9)对候选索引区间ψ内的所有lm值进行(7)、(8)两式的计算，找到使Elm，k最小的lm与k，作为能量参数最终的量化结果。

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