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SOFM和HMM在矢量量化码本优化中的应用
引用本文:
张雷,孙诗瑛.SOFM和HMM在矢量量化码本优化中的应用[J].南京邮电大学学报(自然科学版),1997(4).
作者姓名:
张雷
孙诗瑛
作者单位:
上海交通大学电子工程系
摘 要:
在语音压缩编码中,矢量量化占有很大比重和计算量。码本的好坏与方法的选择有很大关系。将基于神经网络的SOFM(自组织特征映射算法)和HMM(隐含马尔可夫过程)应用于矢量量化,从而产生更为优良的码本。
关 键 词:
神经网络,自组织特征映射算法,隐含马尔可夫过程,语声编码,矢量量化编码
Application of SOFM and HMM in Optimization of Codebook of Vector Quantization
Abstract:
Keywords:
Vector quantization coding
Speech coding
Neural network
Self-organized feature map
Hidden Markov method
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