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中转数字系统对讲机设计,毕业设计论文

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华南理工大学硕士学位论文静音/激活语音音乐/非音乐清音/蚀音/开始浊音/类似噪音 音音语语稳稳平“rL卜卜、刁J，图4-6码率决策判决Fig.4-6 Stages of Classification in SMV Encoder各类决策方法主要是通过选择多个具有代表性的特征参数，以限定不同特征参数取值门限的方法来实现。通过决策，最终得到帧类、类型和码率三个结果帧类和类型会影响固定码本的选择。4.2. 4基音检测编码器对基音周期的搜索分为两部分:开环基音检测、开环基音改进。开环基音检测主要是对基音周期的整数部分进行搜索:开环基音改进主要针对基音周期的小数部分，搜索范围在开环基音检测的结果的周围。开环基音检测部分先计算三个开环基音值，分别是编码帧前半部分80样点、后半部分80样点和向前预测帧80样点。对于后半帧和前向预测帧，分别搜索决定基音周期，而对于前半帧则直接取前一帧的前向预测帧基音周期。基音周期的搜索主要采用自相关函数法。自相关函数定义为:79艺sw(n)s,(n一1)“”“，=n=079万 79Ys2(n) Ys.(n-1)-0 n=n一7,.148(4-13)为了避免基音值的加倍，倾向于选择较小的基音值，因为延迟为基音值的整数倍时，自相关函数同样会出现峰值。因此编码器引入上一帧基音值、上两帧基音值、语音帧类型参数和对高基音延迟的自相关函数乘以小于I的加权系数等方法，对初步算得的四个基音值进一步判决选出最后的开环基音周期1岁(Z)编码帧后半帧的开环基音检测方法与前向预测缓冲的开环基音检测类似，但Sw(O)指编码帧的后半部的第一个样点值。由此得到相应基音周期摆(1)和相关函数R, (1) onts第四章中转数字对讲机语音编解码方案进一步的开环基音改进以编码帧后半部分语音信号为基础，在巨P0,1尸区间内搜索。其中含(1) + 5147码率为*atel夕二(1) +5120工码率为其它了lesee戈esesl工一!D一max(l (1)一517),1pig(4-14)由于基音表不全是整数值，所以要对基音进行小数部分的搜索。基音的小数搜索针对码本进行，因而基音的量化也就同时进行，即搜索使得相关函数最大的码字p1，二。基音改进搜索从计算归一化的基音加权语音的自相关函数开始艺sw(n)-s.(n一1)RP(l)=下=o-=-升一 , (1=1穿一6,. .， Ilgh + 6)(4-15)艺sw(n)艺sw(n一1)月二n-_n搜索到最佳整数基音周期为I=，二沂斗max RP (1)(4-16)在此基础上，由风-1,.弓+1区间计算得到对应小数基音码本的搜索区间., p2l。引入SIN表(十个SIN窗口函数)，依次由!pl，.， p2的索引1P对应的小数值选择用一个SIN窗，然后计算SIN窗作用于自相关函数仁式-3,.成十3后的值，值最大时对应的小数基音码本索引IP所对应的小数基音就是最佳基音周期，IP就是量化值。然后根据码率和累积延迟进行修正，获得基音周期珠和基音量化值IPe4. 2. 5 LSF系数的量化和内插线谱系数分布在0,司之间，而且是升序排列，有利于量化和内插。SMV编码器对第二次线性预测得到线谱频率系数Isf,(进行量化，量化过程分二步:1. LSFs平均消除。先从LSFs中减去平均矢量MLSF, SMV算法中，平均矢量MLSF己经过训练形成常数表:Isf (i)=Isf (i)一M*二(i);i=1,.,102. LSFs预测矢量。SMV算法采用有记忆预测矢量量化，其中先对(4-17)LSFs预测采用滑动平均模型(MA)进行预测。，二、瞬，*口，。、。，.，。EJ kl)=lsj kl)一山op (l)E7pkl),l=1,，二，1Vp=1(4-18)Ra