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一种高效、低存储的线谱频率参数矢量量化器
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《北京工业大学学报》2005年 第2期31卷 130-135页
作者:李靓 鲍长春 白燕宁北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100022 
为了降低线谱频率(LSF)参数矢量量化器的搜索复杂度和码字存储单元,利用LSF参数的帧内和帧间相关性,设计了一种LSF参数的预测式多级分裂矢量量化器.该量化器对LSF参数的预测残差矢量进行两级矢量量化,其中第2级的误差矢量分裂成2个维数...
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改进的符合EV-VBR标准的嵌入式宽带语音编码器
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《通信学报》2010年 第6期31卷 7-13页
作者:辛杰 鲍长春 贾懋珅 刘鑫北京工业大学电子信息与控制工程学院语音与音频信号处理实验室北京100124 
基于国际电信联盟标准化组织(ITU-T)嵌入式变比特率(EV-VBR)编码标准提案,在本实验室开发的候选编码器基础上提出了一套改进的嵌入式变速率宽带语音编码方法。本算法在前2层使用代数码激励线性预测(ACELP)编码,增加计算量化了中间子帧...
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波形内插语音编码器中快渐变波形幅度的量化
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《信号处理》2004年 第6期20卷 545-547,544页
作者:李靓 鲍长春北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100022 
在低速率参数语音编码算法中,如何用有限的比特数有效地量化幅度谱是一个关键问题。本文对波形内插语音编码模型中快渐变波形幅度的量化问题进行了深入研究和分析,提出了一种基于矢量变维和DCT的REW幅度感觉加权量化方案,该方法降低了...
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高空作业机械发展的宏观设想与对策
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《机械设计与制造》1996年 第4期 43-44页
作者:王宗君 鲍长春抚顺市起重机总厂 
高空作业机械发展的宏观设想与对策抚顺市起重机总厂王宗君,鲍长春一、国外趋势与动向国外高空作业机械属新兴行业,是在工程起重机械基础上发展起来的高新技术产业系统,发展只有20年历史。目前,专业生产高空作业机械的公司比较少...
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一种应用于局域网的语音通信系统
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《北京工业大学学报》2004年 第3期30卷 282-285页
作者:鲍长春 王贵平 贾龙涛北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100022 
为了解决目前局域网内语音实时通信和推进低速率语音编码技术的实际应用,基于低速率语音编解码算法和网络传输技术设计了一个能够应用于局域网的语音实时通信系统.该系统包括语音采集、压缩编码、网络传输和后处理等主要模块,在语音...
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低速率声码器中残差谱的变维矢量量化
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《电子学报》1999年 第1期27卷 12-16页
作者:鲍长春 王都生 樊昌信北京工业大学电子工程系 西安电子科技大学信息科学研究所 
基于一个基音周期内语音线性预测残差(LPRlinearpredictionresidual)波形,提出了一种简单而有效的LPR谱变维矢量量化(VDVQ)方法,即利用具有固定维数的通用码本对LPR谱幅度形状进行矢量量...
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线谱对参数的一步插值预测矢量量化
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长春邮电学院学报》1995年 第4期13卷 1-7页
作者:鲍长春 戴逸松长春邮电学院电信工程系吉林工业大学电子工程系 
利用语音短时谱变化相对较慢、其邻近LSP(LineSpectrumPair)失量存在充分相关这一特性,提出了一种新的谱编码方法,即LSP编码的一步插值预测矢量量化。本文设计了一个18bit/frame分裂矢量量化方案...
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基于CELP编码模型的参数转码技术
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《电声技术》2009年 第4期33卷 66-71页
作者:邱建伟 鲍长春 徐昊 刘张宇北京工业大学电子信息与控制工程学院语音与音频信号处理实验室北京100124 
分析了基于CELP语音编码模型的参数转码算法,并以此为基础对关键性技术进行了总结,主要分析和描述了LSP系数、自适应码书、固定码书和码书增益参数的转码算法。设计并实现了一种G.729A8Kb/s到AMR-NB7.95Kb/s模式的参数转码算法,客观质...
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“信息理论与编码”课程建设与教学改革
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《电气电子教学学报》2009年 第3期31卷 9-10页
作者:李如玮 鲍长春 窦慧晶北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100124 
针对"信息理论与编码"课程的特点,结合研究生的培养宗旨,笔者提出了一种课程建设和教学改革方案,教师应培养学生信息理论独特的分析和决问题的思维;引入最新科研成果;让学生进行必要的自学;设计相关的实验等。实践证明,这种...
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线谱频率参数的分裂矢量量化
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《电子科学学刊》1998年 第4期20卷 508-514页
作者:鲍长春 樊昌信 王都生北京工业大学电子工程系北京100022 西安电子科技大学信息科学研究所西安710071 
本文简要介绍了线谱频率(LSF)参数的定义和性质,给出了一种求解LSF参数的有效办法。在LPC语音编码中设计了一种新的LSF参数分裂矢量量化器。主观和客观评价结果表明,以每帧25bit对LSF参数编码,该量化器提供了透明的量化质量。
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