语音信号 CELP论文.doc-资料库

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论文题目：基于 CELP 的语言编码算法分析与研究者：陈文雨作指导老师：马英班级：07 通信工程学号：0607060008 日期：2010 年 12 月 10 日

青海民族大学物电学院 07 通信工程基于 CELP 的语音编码算法分析与研究 07 通信工程陈文雨摘要：码激励线性预测 CELP（Code Exited linear prediction）编码技术是一种较高质量的合成语音和良好的抗噪声性和多次复接能力有效的中低速率语音压缩编码技术，它以码本作为激励源，具有速率低、合成语音质量高、抗噪性强及多次音频转接性能良好等优点，在 4.8~16Kb/s 速率上得到广泛的应用。针对 CELP 语音编码是现在较为流行的技术，现在对其算法进行分析与研究。关键词： CELP 滤波器基音周期激励 ABSTRACT ： Code incentive linear forecast CELP (Code Exited linear prediction) encoding technology is a kind of high quality synthetic speech and good anti-noise sex and many times after connect ability effective medium-low speed speech coding technology, it with Code book as incentive source, has the rate low, synthetic high quality speech, and antinoise sex strong and many times audio transfer performance is good wait for an advantage, in 4.8 ~ 16Kb/s velocities are widely used. Aiming at CELP speech coding is now relatively popular technology, now on its algorithm analysis and research. Keywords: CELP FILTER PITCH PERIOD INCENTIVE 1

基音 CELP 的语言编码算法分析与研究一、引言语音生成模型把语音的生成看成是一些激励信号激励一个模拟声道的滤波器得到的相应。CELP 的主要改进时采用矢量量化技术对激励信号编码，将事先经过训练得到的一组码矢量组成一个码本，然后对每一帧语音信号从这组码本中选出一个在感知加权误差最小意义上的最佳码矢量作为激励源。它在编码时只需传送最佳码矢量的下标，由此占用的比特数得到最大程度的降低，不过这样做就需要在编码端和解码端都存放码本。采用 CELP 算法的低速率语音压缩编码很多，如北美的 IS-95、IS-96，日本的 JDC 半速率标准，ITU 的 G.723、G.728 和 G.729 采用的都是 CELP 算法。具体算法分析情况如下：二、码激励线性预测语音编码（CELP）的模型随机激励线性预测模型（图 1）根据上图给出的语音合成模型，可以给出如图所示的基于合成分析过程的 CELP 语音编解码模型。（图 2） 2

青海民族大学物电学院 07 通信工程为了获得与原始语音信号的最佳匹配，CELP 编码模型需要频繁地修正时变滤波器参数和激励参数。系统的分析过程是按帧分序进行的，即首先确定时变滤波器的参数，然后确定固定激励参数。分析帧的长度和修正速率决定了编码方案的比特率。此编码方案的基本步骤如下：（1）初始化短时合成滤波器和基音合成滤波器历史（通常初始化为零值或低电平随机噪声）。（2）缓存一帧语音信号，然后对这帧语音信号进行线性预测分析，确定一组 LPA 系数。（3）利用已经确定的 LPA 系数和线性预测误差滤波器 A（z），计算未量化的残差信号。（4）为了有效的确定激励参数，将 LPA 帧分为几个子帧。（5）对于每个子帧，首先用开环方法或闭环方法确定基音预测参数。一旦确定了基音预测器参数，则将基音合成滤波器和短时合成滤波器组合在一起形成一个级联的滤波器。其次用激励码书中的某一矢量去激励这个级联滤波器，得到合成语音，再计算合成语音和原始语音之间的误差，经感知特性进行加权后，选取均方误差最小的激励矢量作为最佳矢量。（6）借助于滤波器的初始记忆内容，将最佳激励信号通过级联滤波器产生合成语音。（7）对每个子帧重复第（2）至第（6）步。需要注意的是，在上述 CELP 语音编码方案中，基音预测器对产生高质量的浊音语音发挥着十分重要的作用，这是因为浊音语音被表征为由基音周期分隔的样点间大量相关的准周期信号。而短时预测器在很大程度上排除了近样点的相关，得到的短时预测残差信号是一主要由基音尖峰信号构成的低密度准周期信号，如果没有基音预测器，只靠随机码书就不能有效地产生类似于短时预测残差信号的准周期激励信号。在上述模型中，激励参数优化没有使用普通的均方误差最小准则，而利用感知加权均方误差最小准则。这是由于在低比特速率，每个语音样点平均分配的比特数一般要小于 1，这就使得准确匹配语音波形变的十分困难，因此语音信号和重建语音信号之间的均方误差缺少意义和充分性，这就要求所使用的误差准则应该与人类的听觉特性相一致，然而迄今为止还没有一个满意的误差准则。目前流行的方法是基于合成分析的编码方案中由 Atal 提出的感觉加权滤波器。感知加权滤波器的频率特性中的峰和谷正好与语音信号的峰和谷相反，加权滤波器的作用是减弱共振峰频率区域的重要性，通过在共振峰区域分配比较大的失真，来减少共振峰谷里主观感觉更大的噪声。即利用了人耳听觉的掩蔽效应， 3

基音 CELP 的语言编码算法分析与研究共振峰处的噪声相对于能量较低频段的噪声不易被查觉。所以对加权滤波器的位置作一下调整，调整后的编码器如下图（图 3）调整后在搜索前仅对输入语音信号进行加权一次，并有短时合成滤波器与加权滤波器相组合的全极点感知加权合成滤波器。三、激励参数的码书结构根据刚才的模型分析得，可以将合成激励看作两个激励的叠加，一个来自于 u (n)，用固定码书表示。结合上图可知，这里的 u (n)在理论上具有白噪声的特性。另一个激励信号来自于过去的合成激励 d (n-M)（M 为基音延迟）。这里 d (n-M)由自适应码书表示。自适应码书利用移位寄存器来存储码矢量，码矢量具有叠接性，若基音延迟 M 的最大值为 Mmax，则自适应码书的大小为 Mmax。自适应码书记录着语音信号的周期信息，并且每子帧更新一次。两级码书结构的 CELP 语音编码模型的原理可用图 4 来表示。 4

青海民族大学物电学院 07 通信工程事实上，几乎全部的 CELP 语音编码器都是基于这种两级码书结构模型而实现的。CELP 模型中的最大问题在于用闭环的方式来搜寻最佳码本和增益。这将带来很大的计算量，并将影响到语音的合成质量。所以，如何设计一个合理而高效的码本结构，一直是 CELP 模型研究的一个重要方面。在编码类型上，CELP 一方面运用了类似生源模型的语音合成方法，有参数编码的特征，另一方面在感知加权均方误差最小化时，实际上是做了波形的最佳匹配，有波形编码的特征。所以 CELP 又被称为混合编码。四、总结本文主要讨论了 CELP 的算法与研究，从码激励线性预测语音编码（CELP）的模型和激励参数的码书结构两个方面进行分析，进而对 CELP 进行了分析。五、致谢本论文是在马英老师和同学们的帮助指导下完成的，从论文题目的选择到论文的最终完成，大家都予了大力的指导和帮助，在此，谨向马老师和同学们致以深深的敬意和由衷的感谢！同时，感谢论文撰写过程中，参考的所有参考文献的作者与提供者！参考文献 [1]赵力 .语音信号处理. 北京：机械工业出版社，2007； [2]韩纪庆主编，语音信号处理.北京：清华大学出版社，2004； [3]王洪，塘凯主编.低速率语音编码.北京：国防工业出版社，2006； 5

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