[发明专利]基于仿生模式识别的极低速率语音编码方法

权利要求书

1.一种基于仿生模式识别的极低速率语音编码方法，其特征在于：针对组成语音的基元，采用仿生模式识别后得到文本信息，把由所述文本信息组成的标准语音和实际说话语音进行“比较”运算后得到个体特征信息，然后再将识别出的语音基元文本信息和个体特征信息进行合并编码；所述仿生模式中，对于全部语音基元组成的集合，设为全体连续映射到特征空间中的“像”所组成的点形成的一个闭集，在特征空间中构筑一个能覆盖所述闭集的n维空间几何形体，采用仿生模式识别，即对语音的基元进行判断，判断其是否位于所述覆盖闭集的n维空间几何形体内。

2.如权利要求1所述的基于仿生模式识别的极低速率语音编码方法，其特征在于：所述仿生模式识别中在特征空间中构筑一个能覆盖闭集的n维空间几何形体为在特征空间中作一个超椭球面，采用仿生模式识别即判断语音的基元是否位于所述超椭球面内。

3.如权利要求2所述的基于仿生模式识别的极低速率语音编码方法，其特征在于：所述在特征空间中作一个超椭球面的具体步骤如下：

(1)首先在二维空间中，所述超椭球面为椭圆，假定二维空间有m个样本，它们可用XOY平面上的m个点(x₁，y₁)、(x₂，y₂)...(x_m，y_m)来表示，采用一次直线拟合法分别求出椭圆的两根轴的长度，即假设y与x之间近似为一线性关系y＝kx+d，但是这m个点不可能位于同一直线上，利用计算值和真实值的误差趋进为0的极值原理求出参数，得到椭圆的两根轴的长度和方向角，进而得到椭圆的方程式如下：

x′2a2+y′2b2=1]]>

其中：x′y′=cosα1cosα2cosβ1cosβ2xy,]]>x、y为样本点的位置值，a、b为椭圆的两个轴的长度，α₁、β₁分别表示a轴在XOY坐标系中的方向角，α₂、β₂为b轴对应的方向角，

cosα1=1(1+k2),]]>cosβ1=k(1+k2),]]>cosα2=k(1+k2),]]>cosβ2=-1(1+k2)]]>

其中：k=mΣi=1mxiyi-Σi=1mxiΣi=1myimΣi=1mxi2-(Σi=1mxi)2,i=1,2,...m]]>

a＝d_max/2，b=max(|kxi-yi+d|k2+d2),]]>其中：d=Σi=1xi2Σi=1myi-Σi=1mxiΣi=1mxiyimΣi=1mxi2-(Σi=1mxi)2;]]>

(2)对于三维空间，所述超椭球面为椭球，采用与二维空间相同的方法确定椭球的三根轴的长度和其方向向量，即采用一次直线拟合法分别求出各轴，即采用公式z＝k₁x+k₂y+k₃求出各参数，得到三根轴的长度和方向角，然后得到椭球的方程式表示为：

其中x′y′z′=cosα1cosα2cosα3cosβ1cosβ2cosβ3cosγ1cosγ2cosγ3x-x0y-y0z-z0,]]>

x、y、z为样本点的位置值，a、b、c为椭圆的三根轴的长度，三根轴a、b、c对应的方向余弦分别为cosα₁、cosβ₁、cosγ₁；cosα₂、cosβ₂、cosγ₂；cosα₃、cosβ₃、cosγ₃；

(3)对于n维空间，方法与三维空间相同，得到椭球的方程式表示为：

e′12r12+e′22r22+...+e′n2rn2=1]]>

其中e′1e′2...e′n=cosθ11cosθ12...cosθ1ncosθ21cosθ22...cosθ2n............cosθn1cosθn2...cosθnne1-e10e2-e20...en-en0.]]>