摘要：提出了语音谱参数的切换双预测多级矢量量化算法 (DPMSVQ)的码本设计方法。这种改进的多级矢量量化方法充分利用语音谱参数的短时相关和长时相关特性 ,采用了有记忆的多级矢量量化算法 (MSVQ) ;并且通过利用相邻语音帧间语音谱参数的强相关和弱相关的不同特点 ,采用了分别对应于强相关和弱相关的两个预测值 ,进一步减小了语音谱参数编码位率。切换双预测多级矢量量化方法能够实现 2 1位的语音谱参数近似“透明”量化 ,同时能够使语音谱参数量化时的计算复杂度略有减少 ,所需的存储空间大为减少。

摘要：表征语音谱参数的线性预测编码(LPC)参数被广泛用于各种语音编码算法。甚低位率语音编码算法要求使用尽可能少的位率编码语音谱参数。文章提出了语音谱参数的增强双预测多级矢量量化算法(EDPMSVQ)的码本设计方法。这种改进的多级矢量量化方法充分利用语音谱参数的短时相关和长时相关特性,采用了有记忆的多级矢量量化算法(MSVQ),对语音谱参数的每一维分别使用不同的预测系数;并且通过利用相邻语音帧间语音谱参数的强相关和弱相关的不同特点,采用了分别对应于强相关和弱相关的两个预测值集合,进一步减小了语音谱参数编码位率。增强双预测多级矢量量化方法能够实现20位的语音谱参数近似“透明”量化,同时能够使语音谱参数量化时的计算复杂度略有减少,所需的存储空间大为减少。

摘要：为充分利用码本的级间相关性,提出了一种联合码本优化多级矢量量化(JCO-MSVQ)码本设计方法。每次迭代时,先将训练矢量对码字进行聚类,再对各级码本进行联合优化,利用条件期望逐级更新码本。实验数据表明,该算法在设计10维线谱频率(LSF)参数量化码本时,较随机松弛算法(SR)码本有更小的平均量化畸变。23比特/帧LSF参数量化器平均对数谱失真为0.87dB,达到了透明量化要求。