RPE-LTP語音編解碼算法研究與實現(xiàn)的中期報告

RPE-LTP語音編解碼算法研究與實現(xiàn)的中期報告中期報告一、研究背景語音編解碼技術是數(shù)字音頻傳輸、語音通信及語音信息處理的重要基礎。當前許多應用中，傳輸、存儲、處理語音信號所需的帶寬和存儲容量較高，所以語音壓縮技術成為解決這一問題的關鍵。在眾多的語音編碼算法中，人工合成高光譜帶寬（ArtificialBandwidthExtension，ABE）、多頻段線性預測編碼（Multi-BandLinearPredictionCoding，MB-LPC）、基于緊密度量的矢量量化編碼（VectorQuantizationCodingBasedonTightnessMeasure，Tight-VQ）等算法在語音質(zhì)量、壓縮比和復雜度等方面表現(xiàn)出色。本文將會重點研究一種語音編解碼算法——基于相對聲學特征和局部時域預測（RelativeSpectralFeature-LTP，RPE-LTP），通過對該算法的理論研究以及實際實現(xiàn)和測試，探究RPE-LTP的優(yōu)化方向，為其在實際應用中的更廣泛推廣提供基礎研究和技術依據(jù)。二、研究內(nèi)容1、相關理論分析本文將從語音信號的特征提取和編碼、解碼方式兩個方面對RPE-LTP算法進行詳細分析，探究其編碼效率和音質(zhì)性能。2、算法實現(xiàn)本文將基于Matlab軟件平臺對RPE-LTP算法進行實現(xiàn)，并對結果進行分析和測試。實現(xiàn)部分具體將分為模塊化編程、音頻采樣和編解碼三部分。3、算法優(yōu)化將對RPE-LTP算法進行優(yōu)化，例如增加數(shù)據(jù)壓縮比以及優(yōu)化音質(zhì)等方面的改善，以提升其應用價值。三、預期成果本文計劃從理論和實際實現(xiàn)兩個方面對RPE-LTP算法進行深入分析，探索優(yōu)化方向。具體預期成果如下：1、完成RPE-LTP算法實現(xiàn)并進行相應測試，驗證該算法的編解碼效能和音質(zhì)性能。2、對RPE-LTP算法的編解碼流程圖進行分析，提出相應優(yōu)化措施，優(yōu)化算法性能；3、通過與其他語音編解碼算法進行比較，分析RPE-LTP的優(yōu)劣勢，為其在實際應用場景中選擇提供決策支撐。四、總體進度安排本文將于2019年10月1日開始進行研究，并計劃于2020年6月完成研究工作。具體進度安排如下：1）2019年10月-2019年11月：完成RPE-LTP算法理論研究和實現(xiàn)框架的搭建，對編解碼流程進行優(yōu)化研究；2）2019年12月-2020年3月：完成算法實現(xiàn)并進行測試，對測試結果進行分析演繹；3）2020年4月-2020年6月：分析與其他語音編解碼算法的比較，并完成畢業(yè)論文的寫作。五、存在的問題和挑戰(zhàn)RPE-LTP算法在語音編解碼領域?qū)儆谛屡d技術，其研究中尚存在一些問題和挑戰(zhàn)：1、相對聲學特征的提取難度大，需要借助復雜的數(shù)學模型和算法；2、編碼解碼算法本身的優(yōu)化性較弱，難以滿足不同場景下的要求；3、缺少真實場景下的演示和測試數(shù)據(jù)，難以對算法