[发明专利]一种调制解调器语音编解码器的选择方法和存储介质

权利要求书

1.一种语音编解码器的选择方法，其特征在于，应用于个人终端，包括以下步骤：

S1：从BP侧和AP侧选择用于形成训练数据的多个特征参数，并设定每个所述特征参数的取值范围；其中，BP和AP分别代表终端的基带处理器和应用处理器；

S2：在所述取值范围内，选取每个所述特征参数的值，并由多个所述特征参数的值形成特征向量X_i；选择与多个所述特征参数的值相匹配的至少一个语音编解码器，并由所述至少一个语音编解码器形成目标向量Y_i；获得由所述特征向量X_i和所述目标向量Y_i形成的映射关系；

S3：重复步骤S2，并获得由多组所述映射关系所形成的所述训练数据；

S4：基于所述训练数据，通过训练，获得经过训练的语音编解码分类器；

S5：利用经过训练的所述语音编解码分类器，筛选与当前网络相匹配的语音编解码器。

2.根据权利要求1所述的语音编解码器的选择方法，其特征在于：所述步骤S4具体包括：

S41：基于所述训练数据，通过初步训练，获取经过初步训练的第一语音编解码分类器和第一比特率预测回归器；

S42：在测试网络下，通过所述第一语音编解码分类器和所述第一比特率预测回归器，分别预测出对应的第一语音编解码器和第一比特率；

S43：基于所述测试网络的类型，对所述第一语音编解码器和所述第一比特率进行匹配测试，判断所述第一语音编解码器和所述第一比特率是否可通过所述匹配测试；

S44：如果是，则将所述第一语音编解码分类器作为经过训练的语音编解码分类器；

S45：如果否，则通过Ada-Boost方法提升训练所述第一语音编解码分类器，获得经过提升训练的第二语音编解码分类器，并将所述第二语音编解码分类器作为经过训练的语音编解码分类器。

3.根据权利要求1所述的语音编解码器的选择方法，其特征在于：所述步骤S4具体包括：

S41：基于所述训练数据，通过初步训练，获取经过初步训练的第一语音编解码分类器和第一比特率预测回归器；

S42：在测试网络下，通过所述第一语音编解码分类器和所述第一比特率预测回归器，分别预测出对应的第一语音编解码器和第一比特率；

S43：基于所述测试网络的类型，对所述第一语音编解码器和所述第一比特率进行匹配测试，判断所述第一语音编解码器和所述第一比特率是否可通过所述匹配测试；

S44’：如果是，则通过综测仪提供测试数据，对所述第一语音编解码分类器进行微调处理，获得经过微调的第三语音编解码分类器，并将所述第三语音编解码分类器作为经过训练的语音编解码分类器；

S45’：如果否，则通过Ada-Boost方法提升训练所述第一语音编解码分类器，获得经过提升训练的第二语音编解码分类器，再通过综测仪提供测试数据，对所述第二语音编解码分类器进行微调处理，获得经过微调处理的第四语音编解码分类器，并将所述第四语音编解码分类器作为经过训练的语音编解码分类器。

4.根据权利要求1所述的语音编解码器的选择方法，其特征在于：所述步骤S4具体包括：

S41”：基于所述训练数据，通过初步训练，获取经过初步训练的第一语音编解码分类器；

S42”：通过综测仪提供测试数据，对所述第一语音编解码分类器进行微调处理，获得经过微调的第五语音编解码分类器，并将所述第五语音编解码分类器作为经过训练的语音编解码分类器。

5.根据权利要求1所述的语音编解码器的选择方法，其特征在于：所述步骤S4还包括：基于所述训练数据，通过训练，获得经过训练的比特率预测回归器；

所述步骤S5具体包括：

S51:在当前网络下，利用经过训练的所述语音编解码分类器和所述比特率预测回归器，分别预测出对应的语音编解码器和比特率；

S52：基于所述当前网络的类型，对预测出的语音编解码器和所述比特率进行匹配测试，判断预测出的语音编解码器和所述比特率是否可通过所述匹配测试；

S53：如果是，则预测出的语音编解码器作为选择出的与当前网络相匹配的语音编解码器；

S54：如果否，则使用个人终端默认的语音编解码器。