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Vector quantization of excitation in speech coding

机译:语音编码中激励的矢量量化

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摘要

In this paper, we consider vector quantizationof excitation gains in code-excited linear predictive (CELP) speech coder using the average error in reconstruction of the excitation signal as the distortion measure and use the same measure to design the codebooks. We have derived a generalized Lloyd's algorithm (GLA) to design codebook for quantization so that the average of the above criterion over the training vectors is minimized.
机译:在本文中,我们考虑将码型线性预测(CELP)语音编码器中的激励增益进行矢量量化,使用激励信号重建中的平均误差作为失真度量,并使用相同的度量来设计码本。我们已经导出了通用的劳埃德算法(GLA),以设计用于量化的码本,从而使上述准则在训练向量上的平均值最小。

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