声音转换技术的研究与进展

声音转换是一项改变说话人声音特征的技术,可以将一人的语音模式转换为与其特性不同的另一人语音模式.声音转换算法的目标是确定一个什么样的模式转换规则,使转换语音保持第一个说话人原有语音信息内容不变,而具有第二个说话人的声音特点.本文介绍了当前声音转换技术领域的研究状态,主要分析现有声音转换技术中各种转换算法的实现原理,描述声音转换系统性能的各种评估方法,最后给出了对声音转换技术的简要评述和展望.     

LTE-A下行多天线预编码技术探析

预编码技术是LTE-A系统性能中的一项重要技术,在3GPP R12 Further MIMO Enhancement项目中预编码码本的进一步增强也是研究的重点。本文重点对Qualcomm和ALU提出的新型码本设计方案进行了仿真分析,并与传统的R10码本进行了对比。仿真结果表明,新型码本在平均吞吐量变化不大的情况下可以获得非常可观的边缘频谱效率提升。     

3DMIMO下的不均匀码本分配方案

3D MIMO同时考虑水平维和垂直维波束,虽然更加匹配UPA(Uniform Planar Array)天线阵列场景,但是目前采用的KPC(Kronecker Product Codebook)码本为对空间进行均等划分,系统性能受限于用户分布密度。文章提出一种根据用户分布密度的3D MIMO码本方案,以及设计了一种根据用户密集程度的不均匀码字分配方案。仿真表明,相比KPC码本,提出的码本方案降低了误码率,提升了系统性能。     

基于PSO-LBG算法的最优码本设计

矢量量化（VQ）是一种极其重要的信号压缩方法，广泛地应用于图像信号压缩、语音信号压缩领域。它I的主要问题是码本设计，在码本设计过程中，有许多算法被提出。本文提出了PSO和LBG算法相结合的1PSO—LBG算法采设计码本，改善了码本质量，提高了收敛速度。     

多天线系统中有限反馈的码本设计

在多天线无线通信系统中，发射机利用来自接收机有限反馈的信道方向信息，能够提高系统容量和降低误码率．有限反馈的关键是码本设计，本文综述了近年来这一领域的研究成果．码本设计主要包括基于Grassmann流形中子空间包和基于信源编码中向量量化的两种方案，涉及对象包括不同类型的多天线信道和发射数据流模式．详细介绍了这两种方案的原理和相应算法，并比较了它们的异同点。     

基于码本的说话人自适应方法

本文提出了一种基于码本的说话人自适应方法.它可以将变换方法和Bayes估计法这两大类说话人自适应方法的优点有机的结合起来,既能实现快速的说话人自适应,还具有良好的一致渐进性.自适应过程可分为两个阶段:在第一阶段,用由大量参考说话人的语音码本构成的线性组合来逼近用户的语音码本.此时只需要很少的自适应训练数据就可以用基于Rosen梯度投影法的优化算法计算出线性组合中各码本的最佳权值.在第二阶段,码本的最佳线性组合被用作用户码本的先验估计值.随着更多自适应训练数据的获得,系统对用户码本进一步进行Bayes估计,从而可以实现累进的自适应.作者将该方法应用于说话人无关的连续汉语语音识别系统.一系列的对比实验表明该自适应方法很有前途.     

基于信道相关统计及有限反馈的多基站协作波束成型

为减少多基站协作波束成形系统中基站间的信息交换量和用户信道信息反馈量,提出一种基站联合利用有限反馈信道参数和信道空间相关矩阵估计信道矢量函数的方法;基于所估计的信道矢量函数,提出一种多基站协作扩展迫零波束成形算法。相比已有的多基站协作波束成形方案,所提算法能在反馈/回程开销和系统性能之间取得更合理的折中,计算仿真验证了所提算法的有效性。     

一种设计语言信号波形矢量量化器的新算法

本文提出了波形矢量量化器码本的特征变量，对码本的分布特性进行了研究，提出了合理构造初始码本，快速训练码本和快速量化矢量的设计波形矢量量化器新算法，计算机模拟结果表明，新算法明显缩减了码本训练时间，提高了矢量量化的速度。     

CELP编码器中自适应码本快速搜索算法

ＣＥＬＰ以其高质量的合成语音及优良的抗噪声和多次转换性能，在移动通信，保密电话和语音中继等中低速率上获得了广泛应用，由于ＣＥＬＰ的运算量庞大，减少其运算一直是研究的热点，自适应码本是多数ＣＥＬＰ方案中的重要环节，本文对自适应码本的快速搜索算法进行了研究，并在端点递归法的基础上提出了一种双层搜索法，实验表明，此方法既保持了复原语音的高质量的特点，又明显地降低了运算量。     

码本在压缩感知矩阵中的应用

压缩感知矩阵的构造在压缩感知理论中起着举足轻重的作用.基于线性码和最优码本构造了一类新的压缩感知矩阵,并与DeVore构造的压缩感知矩阵和Gaussian随机矩阵的进比较,从不同的角度分别证明了当参数满足一定的条件时,新构造的压缩感知矩阵具有更好的性能.