蔡光跃
- 作品数：5 被引量：42H指数：3
- 供职机构：山东大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于局部余弦变换的低比特变速率语音编码算法研究被引量：5
- 2005年
- 提出将局部余弦变换(LCT)算法应用于语音编码中,系统设计了一个平均比特率近1.6kbit/s的低比特变速率语音编码器。在变比特率编码器设计中采用SVM算法进行VAD检测。激活语音帧的语音模式采用GSM半速率编码中的划分方法,但将其中的强浊音模式和中浊音模式合并为一个中强浊音模式。对各类语音模式和无声帧(背景噪声)的局部余弦变换系数采用分维矢量量化算法进行量化,码书设计采用LGB算法。编码中的码书搜索采用树形快速搜索算法。通过主观非正式听力测试表明设计的变比特率编码器编码的重建语音MOS约为3.15,与比特率为2.4kbit/s美国联邦声码器标准MELP的重建语音相当,具有较强的顽健性,适合于对存在各种环境噪声的语音进行编码。
- 董恩清蔡光跃李永利
- 关键词：语音编码变速率编码矢量量化支持向量机
- 基于微粒群的矢量量化码书设计算法
- 2008年
- 针对在LBG算法中存在初始码书的选择极易影响码书训练的收敛速度和最终码书性能的缺陷,提出了一种基于微粒群的矢量量化码书设计算法.首先产生具有一定全局性特点的初始码书,然后再应用LBG算法进行优化得到同时具有局部特性的码书.实验结果验证了该算法的合理性.
- 董恩清蔡光跃
- 关键词：微粒群算法LBG算法码书设计
- 遗传算法和蚁群算法在求解TSP问题上的对比分析被引量：31
- 2007年
- 遗传算法(Generation Algorithm,GA)和蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)都是解决组合优化问题的强有力算法。特别是近几年的研究表明,蚁群算法具有极强的鲁棒性和求最优解的能力。在分析这两种算法的特点基础上,通过实例验证它们在解决TSP问题上各自的优缺点,并给出做进一步研究的建议。
- 蔡光跃董恩清
- 关键词：遗传算法蚁群算法TSP
- 群体智能算法在矢量量化及求解TSP问题中的应用研究
- 本文较系统地综述了群体智能算法和矢量量化数据压缩理论。特别是矢量量化码书设计和码字搜索的发展历程和研究现状。回顾了经典的矢量量化码书设计算法——-LBG算法和传统的码字搜索算法。探讨了新兴的群体智能算法在解决诸如TSP组...
- 蔡光跃
- 关键词：群体智能矢量量化码书设计码字搜索
- 文献传递
- 一种改进的基于Hadamard变换的快速码字搜索算法被引量：7
- 2007年
- 提出了一种矢量量化码字搜索的快速算法。该算法是在Hadamard变换域内进行的。匹配码字的判决过程首先根据Chebyshev误差测度,在码书中找出一定数量Chebyshev误差最小的码字;然后运用部分失真搜索算法(PDS),在上述码字中找出其中最匹配的码字。从理论分析和模拟实验结果表明,该算法在保证较好的性能指标和视觉效果前提下,明显减少码字搜索时间。
- 蔡光跃董恩清
- 关键词：矢量量化HADAMARD变换CHEBYSHEV码字搜索
