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【24h】

Methods of improving vector-scalar quantization of LPC coefficients

机译:改进LPC系数的矢量标量量化的方法

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摘要

Methods of improving vector-scalar quantization of linear predictive coding (LPC) coefficients with 20 to 30 bits per 20 ms speech frame are studied. The first approach used is to couple the vector and scalar quantization stages. The second innovation is the incorporation of a small adaptive codebook to the larger fixed codebook. Frame-to-frame correlation of the LPC coefficients is exploited at no extra cost in bits. It is shown that the performance of vector-scalar quantization of speech with the use of the two new techniques is better than that of scalar coding techniques currently used in LPC coders.
机译:研究了提高每20 ms语音帧具有20到30位的线性预测编码(LPC)系数的矢量标量量化的方法。使用的第一种方法是耦合向量和标量量化阶段。第二项创新是将小型自适应码本合并到较大的固定码本中。 LPC系数的帧间相关性在比特方面没有任何额外成本就得到了利用。结果表明,使用这两种新技术对语音进行矢量标量量化的性能要优于当前在LPC编码器中使用的标量编码技术。

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