量化性能优化-数控滚圆机滚弧机倒角机张家港弯管机液压电动弯管
作者:lujianjun | 来源:欧科机械 | 发布时间:2019-08-03 12:27 | 浏览次数:

现如今通信信道环境日益复杂,因此对低速率语音编码的要求逐步提高,在保证合成语音质量的前提下降低编码速率有着重大的意义。在2.4 kbps MELP标准编码的比特分配中,LSF参数占据了很大的比重。本文将自适应多速率语音编码中的LSF参数量化技术应用在MELP编码中,并且提出了一种基于高斯自扰动的码书训练方法,对已有性能较好的量化码书添加适当的高斯自扰动作为训练数据,通过训练获得尺寸缩小的较好码书。通过实验验证,改进的MELP在1.84 kbps上效果良好。和一阶MA平滑预测操作改进为z(n)=f(n)-珋f,(4)p(n)=α·^r(n-1),(5)本文将3GPP中4.75kbps的AMR-NB标准编码中的LSF参数量化技术应用于MELP中,改进后的MELP矢量量化器如图1。图1改进后的MELP矢量量化器LP标准编码矢量量化器改进之后,在去均值的时候不需要对每一帧都计算均值,大大减少了计算量,降低编码时延,并且不对去均值后的LSF参数取绝对值,可以简化译码时LSF参数的恢复。在一阶MA平滑预测中使用10维矢量的预测因子来优化预测模型的性能,能够进一步减小残差矢量的动态范围,达到优化量化效果的目的。2码书训练算法的改进2.量化性能优化-数控滚圆机滚弧机倒角机张家港弯管机液压电动弯管机滚弧机1传统LBG算法在未知信源分布的码本生成算法中,如果拥有了足够长并且有代表性的训练数据,可以采用LBG算法进行训练获得量化码书。它将训练数据根据最邻近准则进行胞腔划分,划分后再对每一个胞腔计算质心,并把质心作为新胞腔的最佳码字。通过循环迭代计算,当收敛时就得到胞腔的最佳划分和最优码本[12]。这种情况下,训练数据会对生成码书的结果造成较大影响。本文由公司网站全自动弯管机网站采集转载中国知网网络资源整理http://www.wanguanjimuju.net准备20min的(中文)男/女评书,(英文)男/女有声小说的语音数据,并且分别从中截取5min的语音数据拼接成一个长度为20min的混合语音。分别从这5段语音中获取53332个训练数据,通过LBG训练出大小分别为8bit、8bit和7bit的分裂矢量量化码书,其中初始码书通过随机选择得到。对得到的码书采用改进后的MELP编码并且采用平均谱失真测度最终的训练结果,其取值应当适中,过小会导致训练后其过于拟合初始码书,不能达到优化的目的,过大会导致训练之后破坏了原始码书的胞腔结构,使得量化效果变差。为了便于计算,本文假定同一胞腔中每一维的方差都相等σ2i表示第i个胞腔中的方差。Σi11=Σi22=…=ΣiNN=σ2i。(9)3)本文假定当码书训练至最优时,落入每个胞腔的训练数据的数量趋近相同,图2为一个2维矢量训练完成时胞腔与矢量分布关系图。图22维矢量训练完成时胞腔与矢量分布关系Fig.2Red图2中空心圆为训练矢量,实心圆为码矢。可以看到每个胞腔的胞腔大小不一定相等,本文用Di,j表示第i个码矢μi(μi1,μi2,…,μiN)和第j个码矢μj(μj1,μj2,…,μjN)之间的距离,用第i个码矢与其他码矢之间的最小距离Dimin作为衡量第i个胞腔的胞腔大小Si的尺度:Di,j=∑Nm=1(μim-μjm)槡2,从图2中可以看到胞腔大小Si与矢量分布的密度成正比。矢量密集分布在空间中心的位置,中心区域的胞腔Dimin较短,其胞腔较小;而靠近边缘的矢量分布较为稀疏,对应的Dimin较长,其胞腔较大。为了尽可能按照原有的概率分布来填充训练数据,本文认为协方差矩阵Σi与胞量化性能优化-数控滚圆机滚弧机倒角机张家港弯管机液压电动弯管机滚弧机本文由公司网站全自动弯管机网站采集转载中国知网网络资源整理http://www.wanguanjimuju.net