线性预测语音编码方法及语音合成方法技术

本发明专利技术公开了一种线性预测语音编码方法及一种语音合成方法。所述语音编码方法包括：对语音进行预处理；对预处理后的语音进行二阶反线性预测，得到残差信号；对残差信号进行小波分解压缩，得到小波系数，并对小波系数进行矢量量化，同时，计算残差信号的基音周期、增益参数及各子带的清浊音特性并分别进行标量量化。所述语音合成方法基于所述语音编码方法。采用本发明专利技术的技术方案，能够减小噪声对解码语音质量的影响，抑制清浊音判决错误时的音质恶化，并改善对清音语音或背景噪声的编码性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及语音编码技术，特别涉及一种线性预测语音编码方法及一种语音合成方法。
技术介绍
随着信息社会和通信技术的高速发展，频率资源显得愈加宝贵。在数字移动通信和语音存储领域中，为了有效利用通信带宽或存储空间，使用语音编码装置压缩语音信号的传输带宽或降低电话通道的传输码率，提高效率进行编码，一直是人们追求的目标。随着通信网络用户数量的增加、网络业务综合化与多样化，网络带宽与系统容量、服务质量的矛盾日益突出，传统的语音压缩编码技术已不能满足不断变得拥挤的传输信道要求。因此，如何在不牺牲语音通话质量的前提下尽可能降低其传输的比特速率是重要的研究课题。近十年来，中比特率(4. 8kbps 16kbps)语音编码算法研究已取得了长足的进步并有了广泛应用，同时低比特率特别是2. 4kbps以下语音编码算法逐渐成为研究焦点。随着运行编码算法的处理芯片运算速度的迅速提高，基于线性预测混合编码技术的算法渐渐成为了低比特率语首编码算法的主流。线性预测编码(Linear Prediction Coding, LPC)的基础是假设声音信号(池音)是音管末端的蜂鸣器产生的，偶尔伴随有撕撕声与爆破声(齿擦本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种线性预测语音编码方法，其特征在于，所述语音编码方法包括以下步骤：S101、对语音进行预处理以去除直流成分和工频干扰；S102、对预处理后的语音进行二阶反线性预测，得到残差信号；S103、对所述残差信号进行小波分解压缩，得到小波系数，并对所述小波系数进行矢量量化，计算所述残差信号的基音周期，并对所述基音周期进行标量量化，计算所述残差信号的增益参数，并对所述增益参数进行标量量化，将所述残差信号划分为若干个子带，对各子带进行清浊音判决，得到各子带的清浊音特性并进行标量量化。

【技术特征摘要】
1.一种线性预测语音编码方法，其特征在于，所述语音编码方法包括以下步骤 5101、对语音进行预处理以去除直流成分和エ频干扰； 5102、对预处理后的语音进行ニ阶反线性预测，得到残差信号； 5103、对所述残差信号进行小波分解压缩，得到小波系数，并对所述小波系数进行矢量量化， 计算所述残差信号的基音周期，并对所述基音周期进行标量量化， 计算所述残差信号的增益參数，并对所述增益參数进行标量量化， 将所述残差信号划分为若干个子带，对各子带进行清浊音判决，得到各子带的清浊音特性并进行标量量化。2.根据权利要求1所述的语音编码方法，其特征在于，步骤S102进ー步包括 对所述预处理后的语音进行线性预测分析，得到线性预测系数，然后将所述线性预测系数转换为线谱频率对，并对所述线谱频率对进行矢量量化。3.根据权利要求2所述的语音编码方法，其特征在干，步骤S102中，所述线性预测分析具体包括 对所述预处理后的语音采用汉明窗进行加窗处理，并将加窗后的语音信号进行自相关计算，利用Levinson-Durbin算法计算出10阶线性预测系数，然后将所述10阶线性预测系数乘以0. 994i+1 (i = 1，2，-,10)以获得带宽扩展的线性预测系数。4.根据权利要求1所述的语音编码方法，其特征在干，步骤S103中，所述小波分解压缩具体包括 选取所述残差信号的样点进行ー阶小波分解，采用dB10小波基，得到小波系数，并将前100个小波系数进行压缩分析。5.根据权利要求1或4所述的语音编码方法，其特征在干，步骤S103中，对所述小波系数进行矢量量化具体包括 先将所述小波系数转换为小波激励幅度谱，然后将所述小波激励幅度谱进行矢量量化，量化时码本搜索采用全捜索算法，失真度量采用加权欧式距离。6.根据权利要求1所述的语音编码方法，其特征在干，步骤S103中，计算所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪小斌，
申请(专利权)人：北京迅光达通信技术有限公司，
类型：发明
国别省市：