SELP声码器参数抗差错恢复算法提升语音质量

"这篇论文是2010年发表在《清华大学学报(自然科学版)》上的一篇自然科学论文，作者包括孙致知、李畔、徐敬惠等人。研究内容主要关注的是低速率语音编码中的SELP（Sine Excitation Linear Prediction）声码器的参数抗差错恢复算法。该算法旨在解决信道编解码无法纠错的语音帧问题，通过信道解码后的错误信息和参数的稳定性分析，采用参数替换策略来修复错误。实验证明，此算法在1%、3%和5%的随机信道误码率下能显著提高声码器的抗误码性能，尤其是在5%的高误码率下，合成语音的质量平均意见得分提升超过0.2。" 正文: 在信息技术领域，语音编码是数据通信中的关键环节，尤其是低速率语音编码，它在有限带宽的无线通信、VoIP等场景中广泛应用。SELP声码器作为一种正弦激励线性预测模型，因其高效性和良好的音质在低速率语音编码中占据重要地位。然而，由于通信信道的不稳定性，传输过程中可能会出现误码，导致解码后的语音质量下降。 针对这一问题，本文提出的错误帧参数修复算法对无法通过常规信道编解码纠正的错误语音帧进行处理。该算法的核心思想是根据信道解码后的错误信息，识别出哪些参数受到破坏，并利用参数的平稳性差异进行有针对性的修复。具体而言，它分析了各个参数在正常条件下的变化特性，如线性预测系数、振幅系数等，选择合适的替代参数进行替换，以尽可能地恢复原始语音信息。 实验结果显示，这一修复策略在不同的信道误码率下都表现出了优越的性能。在较低的误码率（1% 和 3%）下，已经可以看到声码器抗误码能力的提升，而当误码率增加到5%时，算法的效果更加显著，合成语音的平均意见得分（MOS，Mean Opinion Score）提升了0.2以上。MOS是一种常用的主观评价指标，用来衡量合成语音的自然度和可理解度，因此这一提升意味着用户感知到的语音质量有了显著改善。 该研究为SELP声码器提供了有效的抗差错恢复手段，对于提高低速率语音编码在恶劣信道环境下的通信质量具有重要的实际意义。通过优化错误处理机制，可以增强通信系统的鲁棒性，确保即使在高误码率条件下，仍能提供较为满意的语音通信体验。此外，这一方法可能也适用于其他类型的声码器或语音编码系统，具有广泛的应用前景。