[发明专利]一种基于混合激励线性预测MELP的1.2kb/s低速率语音编解码方法

摘要

本发明请求保护一种基于MELP的1.2kb/s低速率语音编解码方法，包括：编码端首先对语音信号以30ms为子帧长度进行分帧处理，将相邻两子帧组成一个超帧，对提取的语音特征参数LSF、Pitch、VP、Fsmag和G进行多帧联合量化编码。利用帧结构中剩余比特对重要的语音特征参数进行差错控制编码，最后组成二进制比特流进行传送。解码端从接收到的比特流中解析出各语音特征参数的量化索引值，通过量化索引得到语音特征参数的初值，然后进行语音特征参数完整性重构，利用重构的语音特征参数生成激励信号，再经过自适应谱增强、合成滤波器、增益控制和散布脉冲滤波后得到合成的语音信号。本发明能有效地降低语音编码速率，接收端合成的语音具有较高的清晰度和可懂度。

主权项

1.一种基于混合激励线性预测MELP的1.2kb/s低速率语音编解码方法，其特征在于，包括编码端的编码步骤及解码端的解码步骤，其中编码端的编码步骤具体为：101、在编码端，根据编码器的输出码率和处理帧的长度计算出编码帧长，确定语音特征参数，包括线谱对频率LSF、基音周期Pitch、增益G、非周期标志、残差谐波幅度Fsmag、带通清/浊音强度VP量化所用的比特数，设计出编码帧结构；102、输入语音信号，首先对输入的语音信号进行预处理，滤除工频干扰信号，截取M1长度的语音信号为一子帧，两个子帧组成一个超帧，M1表示语音信号的长度；103、设计编码数据缓存器结构，确定分析语音特征参数所用的窗函数的中心位置；104、采用步骤103中确定的窗函数对语音信号进行截断处理后，提取子帧的语音特征参数，以超帧为单位，对语音特征参数进行联合量化，具体为：将超帧的语音特征参数按分配的比特数进行标量量化或矢量量化，包括步骤：A1、提取子帧的基音周期Pitch，经对数化后进行7bit标量量化；A2、判断子帧的清音/浊音(U/V)状态，如果为清音子帧，则不提取清/浊音强度VP值；如果是浊音子帧，则提取清/浊音强度VP值。对浊音子帧进行分带处理，浊音子帧通过带通滤波器后分为5个子带，如果子带为清音状态，用“0”表示，如果子带为浊音状态，用“1”表示。对浊音子帧的后4个子带的带通清/浊音强度VP用2bit量化，即：将0001、0010、0011、0100、0101归入0000，用00编码；将1001，1010，1011归入1000，用01编码；将1101归入1100，用10编码；将1110，0111，0110归入1111，用11编码；A3、提取每子帧的增益G，用8bit进行标量量化；A4、提取超帧中第一个浊音子帧的残差谐波幅度Fsmag值，进行8bit矢量量化。对清音子帧不提取Fsmag值；A5、对提取子帧的线谱对频率LSF分模式进行量化，当两子帧分别为浊音清音或清音浊音时，浊音子帧和清音子帧的LSF分别采用19bit和10bit矢量量化；当两子帧均为清音时，两子帧的LSF都采用10bit进行矢量量化；当两子帧均为浊音时，第一子帧的LSF1采用19bit矢量量化，利用LSF1对第二子帧的LSF2进行预测，得到预测值计算LSF2的残差信号然后对残差值ΔLSF2做8bit矢量量化；105、利用编码后超帧结构中的剩余比特将步骤104所得的重要参数进行差错控制编码，组成二进制比特流后，传送给解码端；在解码端，解码端的解码步骤为：106、解码端接收编码端发送来的比特流，并从接收到的比特流中解析出各语音特征参数的量化索引值，通过量化索引得到语音特征参数的初值，然后进行语音特征参数完整性重构；107、根据步骤106解析出的基音周期Pitch值判断该子帧的清/浊状态。若为浊音子帧时，利用残差谐波幅度Fsmag和带通清/浊音强度VP生成周期性脉冲激励信号；如果为清音子帧，激励为白噪声信号。激励信号经过合成滤波器后，得到重构的语音信号；108、对重构的语音信号进行增益调整和脉冲散布滤波，得到最终合成的语音信号。