通用码本语音矢量编码算法研究

摘要

基于预测编码、SOM自主神经网络矢量编码和Huffman编码的联合编码算法(PV算法)压缩效果虽然较好,但它在对每段语音编码时,都需要利用该段语音信号,通过SOM自主神经网络训练得到码本,算法复杂、耗时.为此文中提出从具有一般特征的多段语音信号中通过SOM自主神经网络训练提取码本,所有的语音信号段PV编码都统一用该码本,不需要对每一段语音信号编码都做一次提取码本的运算,这样不仅节省了每段语音PV编码时用于训练码本的时间,也节省了需要编码的专用码本的信息,减小了码率.实验结果显示,通用码本的PV编码算法在保证一定语音质量的条件下,是可行的.文中提出的编码算法在语言压缩编码方面具有较高的研究价值和很好的应用前景.