[发明专利]一种低速率声码器子带清浊音参数提取与量化的融合方法

说明书

本公开公开了一种低速率声码器子带清浊音参数提取与量化的融合方法，该方法充分考虑了子带清浊音参数的统计和量化特性，采用在提取过程中不断进行失真比较和候选矢量淘汰的方法，减少需要搜索的候选矢量，尽快锁定目标矢量，进而提前结束分析和搜索过程。可以有效用于2400bps以下的低速率、超低速率语音编码算法中，实现减少低速率声码器算法复杂度、降低系统功耗的目的。

技术领域

本公开属于语音编码中低速率声码器的技术领域，涉及一种低速率声码器子带清浊音参数提取与量化的融合方法。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

随着计算机和通信技术的发展，低速率声码器在诸如卫星通信、保密通信、水声通信等领域的嵌入式产品中得到了广泛的应用。在这些应用场景中，为了增加通信容量，声码器的编码速率越来越低，算法越来越复杂，功耗也越来越高。

目前国内外的研究主要集中在2400bps以下速率高质量声码器上，低速率声码器中激励信号的合成非常重要，而多带激励信号合成是目前激励信号合成的重要手段，混合激励线性预测编码算法等均采用了多带激励模型。多带激励信号合成主要依靠于子带清浊音参数，目前低速率声码器中，如图1所示，子带清浊音参数的分析和量化过程如下：

(1)对输入语音信号样点按时间顺序分帧；

(2)每帧语音划分为5个子带，提取子带清浊音参数，表示为：bv₁,bv₂,bv₃,bv₄,bv₅，其中bv_i为BOOL值，1代表浊音，0代表清音；

(3)连续求取N个语音帧的子带清浊音参数，构成超级帧矢量：BV＝[bv_1,1,bv_1,2,bv_1,3,bv_1,4,bv_1,5；...；bv_N,1,bv_N,2,bv_N,3,bv_N,4,bv_N,5]；

(4)对超级帧子带清浊音矢量进行量化，将其量化索引值进行编码传输；

(5)解码端根据索引值搜索码本得到超级帧子带清浊音矢量

(6)根据超级帧子带清浊音矢量得到每个语音帧的子带清浊音参数送入激励信号合成端生成激励信号。

然而，现有的语音端点检测存在如下问题：

上述已有技术中，子带清浊音参数的分析和量化是串行完成的，即先求得所有帧的子带清浊音参数，组成超帧矢量后再进行量化。实际上，随着声码器速率的降低，用来量化各种参数的比特数越来越少，矢量量化的胞腔会越来越大，码本中矢量间的距离会越来越远，尤其是子带清浊音参数，其量化比特数通常是各参数中最少的。

如果能够在分析子带清浊音参数的同时进行量化搜索，并进行失真比较，往往可以提前定位目标矢量，进而提前结束分析和搜索过程。由于上述比较操作与参数的分析过程相比，运算量几乎可以忽略，因而会有效减少算法复杂度，降低系统功耗。而现有技术并未充分考虑或利用到这种子带清浊音参数分析和量化的融合方法，无法有效地减少算法的复杂度和降低系统功耗。

发明内容

针对现有技术中存在的不足，本公开的一个或多个实施例提供了一种低速率声码器子带清浊音参数提取与量化的融合方法，充分利用低速率声码器子带清浊音参数的统计和量化特性，融合其分析和量化过程，采用在分析过程中不断进行失真比较和候选矢量淘汰的方法，尽快锁定目标矢量，进而提前结束分析和搜索过程。有效实现减少低速率声码器算法复杂度、降低系统功耗的目的。