2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、本論文為響應(yīng)ITU提出的LD-CELP編碼算法新指標(biāo)(延遲低于5毫秒,速率低于8Kb/s,長(zhǎng)話音質(zhì))開(kāi)展研究。主要研究目標(biāo)為: 1.設(shè)計(jì)并提出在長(zhǎng)話音質(zhì)下延遲2.5毫秒(幀長(zhǎng)20樣點(diǎn))碼率接近8Kb/s算法; 2.設(shè)計(jì)并提出在通信質(zhì)量下延遲5毫秒(幀長(zhǎng)40樣點(diǎn))碼率接近6Kb/s算法。 為實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo),論文在以下五個(gè)方面開(kāi)展研究并取得創(chuàng)新性的進(jìn)展。 第一,提出了一種不依賴量化信噪比評(píng)價(jià)增益濾波器性能的方法

2、,可在增益量化之前直接比較評(píng)價(jià)增益預(yù)測(cè)器的各種優(yōu)化方案,形成了增益預(yù)測(cè)器與增益量化器分別獨(dú)立進(jìn)行優(yōu)化的方法。研究評(píng)價(jià)了多個(gè)不同的預(yù)測(cè)器方案后發(fā)現(xiàn)有限記憶遞推濾波器性能最高;而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)濾波器以最低計(jì)算代價(jià)獲得了優(yōu)于G728杜賓遞推公式的性能。對(duì)增益量化,研究比較了固定量化與自適應(yīng)量化的特性。自適應(yīng)量化的主要難點(diǎn)是自適應(yīng)步長(zhǎng)因子的優(yōu)化涉及到海量運(yùn)算。提出了一種基于人工免疫原理的克隆思維進(jìn)化算法:N-進(jìn)制編碼方法,用來(lái)優(yōu)化復(fù)雜目標(biāo)函數(shù)多個(gè)變量

3、,為解決這一問(wèn)題貢獻(xiàn)了一個(gè)新的方案。 本研究的第二個(gè)創(chuàng)新性貢獻(xiàn)是利用小波分析工具開(kāi)發(fā)出語(yǔ)音信號(hào)后向?qū)崟r(shí)基音檢測(cè)算法?,F(xiàn)有基音檢測(cè)都是寬延遲的前向算法,包括G.728標(biāo)準(zhǔn)在內(nèi)的所有低延遲語(yǔ)音編碼算法均無(wú)基音檢測(cè)過(guò)程。本研究基于小波分析提出了后向?qū)崟r(shí)基音檢測(cè)算法,可在2.5ms(20樣點(diǎn))幀內(nèi)監(jiān)測(cè)到基音脈沖的出現(xiàn)并計(jì)算出基音周期。在本研究領(lǐng)域,首次使基音分析用于低延遲語(yǔ)音編碼算法成為可能。 研究工作的第三個(gè)創(chuàng)新結(jié)果是在低延遲

4、語(yǔ)音編碼算法中引入自適應(yīng)碼書(shū)搜索。低延遲算法每樣點(diǎn)少于1bit碼率資源,使用自適應(yīng)碼書(shū)搜索不利于降低碼率。本研究提出新的解決方案是:先利用實(shí)時(shí)后向基音檢測(cè)算法對(duì)最佳自適應(yīng)碼字標(biāo)號(hào)進(jìn)行初步定位,然后以此為基準(zhǔn)進(jìn)行自適應(yīng)碼書(shū)的修正搜索。一方面降低了自適應(yīng)碼書(shū)的碼率消耗,另一方面改善了實(shí)時(shí)后向基音檢測(cè)算法的精度,用在低延遲語(yǔ)音編碼算法中取得理想的效果。 第四,在前面工作的基礎(chǔ)上給出了延遲2.5毫秒(幀長(zhǎng)20樣點(diǎn))8Kb/s算法。首先基

5、于G728的結(jié)構(gòu)將幀長(zhǎng)由5樣點(diǎn)提高到20樣點(diǎn),通過(guò)大量反復(fù)實(shí)驗(yàn)表明,當(dāng)碼率降到8.8K/s以下時(shí)音質(zhì)無(wú)法得到保證,計(jì)算復(fù)雜性也大大超過(guò)了實(shí)時(shí)性要求,必須使用與現(xiàn)有任何算法不同的新結(jié)構(gòu)。研究并提出了三種延遲2.5毫秒的8Kb/s算法: 方案1:自適應(yīng)碼書(shū)、固定碼書(shū)各10bit(其中增益3bit,波形7bit)。 方案2:偶數(shù)幀搜索自適應(yīng)碼書(shū),奇數(shù)幀使用偶數(shù)幀的搜索結(jié)果,節(jié)省的碼率資源用來(lái)擴(kuò)大固定碼書(shū)尺寸。 方案3:

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