肖强
- 作品数：7 被引量：6H指数：2
- 供职机构：解放军理工大学通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于准KLT域的线谱对参数压缩感知量化研究被引量：2
- 2011年
- 用尽可能少的比特数实现线谱对(LSP)参数透明量化一直是语音编码领域的研究热点。该文基于压缩感知理论,研究了LSP参数在准KLT域的稀疏性,并设计了LSP参数先压缩感知再矢量量化的方案。编码端,利用压缩感知理论,在准KLT域将原始LSP参数投影到低维空间,得到低维测量值,而后采用分裂矢量量化算法对测量值进行量化;解码端,以量化后的测量值为已知条件,利用正交匹配追踪算法重构出原始LSP高维矢量,重构值作为最终量化值。实验结果表明,算法在适当的码本存储量和搜索复杂度下,达到透明量化效果所需的比特数最优时仅需5 bit/帧。
- 肖强陈亮朱涛黄建军
- 关键词：低速语音编码线谱对压缩感知
- 战场网络环境下的VoIP技术研究被引量：2
- 2011年
- 随着战术互联网等军用网络技术的迅速发展,军用网络电话(VoIP)技术成为近来语音处理与通信领域的一个研究热点。针对军事通信的特点,对VoIP在战场网络环境下的应用进行了有益的探索。介绍了VoIP的概念、原理,研究了战场网络环境下影响VoIP语音质量的主要因素并分析了其对语音质量影响的方式和程度,在此基础上提出了解决军用VoIP语音质量问题的方案:语音编码、丢包处理和抗抖动缓冲。
- 王亚肖强陈亮
- 关键词：VOIP语音编码军事通信
- 基于压缩感知的线谱对参数降维量化算法被引量：2
- 2011年
- 为实现高质量的极低速语音编码,提出一种基于压缩感知理论的线谱对(LSP)参数降维量化算法。编码端利用压缩感知理论对超帧LSP高维矢量进行降维处理,将原始LSP参数投影到低维空间,得到低维测量值,然后采用分裂矢量量化算法对测量值进行量化;解码端以量化后的测量值为已知条件,利用正交匹配追踪算法重构出原始LSP高维矢量。实验结果表明,本算法相对低速语音编码中的矩阵量化方案,平均谱失真降低了0.23dB,相对基于DCT变换的降维量化方案,平均谱失真降低了0.13dB。这种先降维再量化的思想可以大幅减少编码所需的比特数及码本存储复杂度,有效降低语音编码速率,并且合成语音可懂度、自然度较高,音质虽有所失真,但基本上感觉不到明显的听觉质量下降。
- 肖强陈亮朱涛黄建军
- 关键词：低速语音编码线谱对压缩感知矢量量化
