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基于增强型混合激励线性预测模型,提出一种高质量的300 bit/s声码器算法。每个语音帧仅提取少量参数,为提高量化效率,每8个语音帧组成一个超级帧,对超级帧参数进行矢量量化。算法采用基于模式转移的码本映射估计带通浊音度参数,改善其量化精度。对不同带通浊音度模式下的基音参数量化码本尺寸进行联合优化,提高量化效率。同时,对线谱频率参数采用带有级间预测的多级矢量量化以降低谱失真。主观听觉测试表明,此声码器具有较高的可懂度并具有一定的自然度,诊断押韵测试(DRT)的分数为84.2%。 相似文献
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目前国内外频率控制领域中最常用的近似方法是最小二乘法,但是实际需要的是使频率偏差的绝对值最小而不是频率偏差的平方和最小.而最佳一致逼近算法正是能够求解出使频率偏差的绝对值最小的极大极小解的一种方法。将最佳一致逼近算法首次应用于模拟温补晶振补偿网络参数的计算中,并针对一个具体的例子,通过比较利用最佳一致逼近算法前后的数据,可以看出理论上在利用了最佳一致逼近算法后和最小二乘法相比补偿精度提高11.74%.并进行了验证实验。由于算法本质特性,从统计规律来看,该算法会提高产品的成品率,对于生产实践具有指导意义。 相似文献