基于胞腔均勻度的清濁模式碼書設計算法
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標簽：線譜(6390)
清音和濁音線譜頻率（LSF）參數分布具有差異性。為了提高聲碼器中LSF參數的量化性能，利用胞腔均勻度（CE）能定量表征清濁音LSF參數分布的差異程度，提出了一種基于CE的清濁模式碼書設計算法。該算法首先根據CE推導出清音和濁音參與訓練的LSF參數的數量比；然后剔除清音中指定數量的非典型LSF參數；最后重新訓練出碼書。實驗結果表明，在相同碼率情況下，該算法較碼書共享算法譜失真降低2. 5%，平均意見得分提高了2. 3%，碼書存儲量下降了21. 1%，并且適用于不傳輸清濁音標志的聲碼器。
低速率聲碼器的基礎是線性預測技術，通過求解線性預測方程可以獲得線譜頻率（ Line Spectrum Frequency，LSF）參數和激勵參數，其中LSF參數的矢量量化很大程度上影響合成語音的可懂度。
由于存儲量及計算量有限，LSF參數量化往往采用受約束的矢量量化，主要包括多級矢量量化（ Multi-Stage Vector Quantization，MSVQ）、分裂矢量量化和預測矢量量化等。混合激勵線性預測（ Mixed Excitation Linear Prediction，MELP）和正弦激勵線性預測聲碼器均采用多級矢量量化，即對LSF參數分4級量化，有效降低了碼書的存儲量和碼字搜索的計算量。
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