计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2009年
10期
3700-3702
,共3页
语音编码%线谱对%多级矢量量化%预测分类分裂矢量量化%谱失真
語音編碼%線譜對%多級矢量量化%預測分類分裂矢量量化%譜失真
어음편마%선보대%다급시량양화%예측분류분렬시량양화%보실진
为降低编码速率的同时仍能提供较好的谱失真性能,提出了一种预测分类分裂矢量量化算法,它根据线谱对的特点,融合了预测、分类、分裂的方法对线谱对进行量化,加入了记忆性.实验证明与其他几种方法相比,该算法的量化性能在速率与失真间达到了较好的平衡,且计算量大大降低,仅占有内存有所增加.
為降低編碼速率的同時仍能提供較好的譜失真性能,提齣瞭一種預測分類分裂矢量量化算法,它根據線譜對的特點,融閤瞭預測、分類、分裂的方法對線譜對進行量化,加入瞭記憶性.實驗證明與其他幾種方法相比,該算法的量化性能在速率與失真間達到瞭較好的平衡,且計算量大大降低,僅佔有內存有所增加.
위강저편마속솔적동시잉능제공교호적보실진성능,제출료일충예측분류분렬시량양화산법,타근거선보대적특점,융합료예측、분류、분렬적방법대선보대진행양화,가입료기억성.실험증명여기타궤충방법상비,해산법적양화성능재속솔여실진간체도료교호적평형,차계산량대대강저,부점유내존유소증가.
