基于ARMA模型的CELP算法研究.pdf

1、語音編碼技術(shù)是通信和信息技術(shù)中備受關(guān)注的重要領(lǐng)域。碼激勵線性預(yù)測編碼(CELP)是目前應(yīng)用最多的混合編碼技術(shù)，它以高質(zhì)量的合成語音、優(yōu)良的抗噪特性、良好的多次轉(zhuǎn)接性等優(yōu)點，在中低速率語音編碼上得到了廣泛的應(yīng)用，代表了該領(lǐng)域的發(fā)展方向。很多語音標準都是基于CELP算法模型之上而制定的，但它們都采用了AR模型。實際上，語音信號同時含有極點和零點，僅用AR模型不能較好地反映語音信號的特性，所以本論文基于ARMA模型進行了研究，并將其應(yīng)用到CE

2、LP算法中。主要內(nèi)容如下:
　　 (1)研究了CELP算法的編解碼原理。論文以4.8kb/s FS-1016標準為例，重點介紹了線性預(yù)測、知覺加權(quán)、碼本搜索的原理。采用Matlab對FS-1016進行了仿真，可以看出，合成語音可大致還原出輸入語音的時間波形包絡(luò)，但在能量較低處，效果較差。
　　 (2)研究了時間序列的模型識別和模型定階，確定了語音信號的定階方法。通過分析相關(guān)函數(shù)的圖形，可以判別模型的類型;采用AIC準則，

3、可以進行模型定階。語音信號實質(zhì)就是時間序列，且具有短時平穩(wěn)性;通過相關(guān)函數(shù)圖形，結(jié)合語音信號的特性，選擇ARMA進行分析;用求平均最佳零極點的方法得到了清濁音的零極點數(shù)。
　　 (3)對模型參數(shù)和功率譜進行了估計。采用矩估計和逆函數(shù)的方法求參數(shù)初值;在最小二乘法中，用共軛梯度法進行迭代，就得到了ARMA模型的參數(shù)估計。由仿真可知，ARMA模型比AR模型的功率譜更加準確，更適合描述語音信號的特性。
　　 (4)將ARMA應(yīng)