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【24h】

Classified nonlinear predictive vector quantization of speech spectral parameters

机译:语音谱参数的分类非线性预测矢量量化

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摘要

Nonlinear predictive split vector quantization (NPSVQ) and classified NPSVQ (CNPSVQ) are introduced to exploit the correlation among the speech spectral parameters from two adjacent analysis frames. By interleaving intraframe SVQ with forward predictive SVQ, the error propagation is limited to at most one adjacent frame. At an overall bit rate of about 21 bits/frame, NPSVQ can provide similar coding quality as intraframe SVQ at 24 bits/frame. Voicing classification as used in CNPSVQ to obtain an additional average gain of 1 bit/frame for unvoiced frames. Therefore, an overall bit rate of 20 bits/frame is obtained for unvoiced frames. The particular form of nonlinear prediction we use incurs virtually no additional encoding computational complexity. We have verified our comparative performance results using subjective listening tests.
机译:引入非线性预测分离矢量量化(NPSVQ)和分类的NPSVQ(CNPSVQ)以利用来自两个相邻分析帧的语音频谱参数之间的相关性。通过用前向预测SVQ交织帧内SVQ,误差传播仅限于大多数相邻帧。在大约21位/帧的总比特率下,NPSVQ可以在24位/帧处提供类似的编码质量作为Intraframrame SVQ。 CNPSVQ中使用的发型分类以获得1位/帧的额外平均增益,用于无声帧。因此,为未经讨厌的帧获得了20位/帧的总比特率。我们使用的非线性预测的特定形式实际上没有额外的编码计算复杂度。我们使用主观听力测试验证了我们的比较绩效结果。

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