项目名称: 超宽带嵌入式变比特率音频编码算法研究

项目编号: No.60872027

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2009

项目学科: 轻工业、手工业

项目作者: 鲍长春

作者单位: 北京工业大学

项目金额: 30万元

中文摘要: 本课题针对嵌入式语音与音频编码问题展开研究,结合各种信息处理方法和数学模型,提出了多种应用于嵌入式编码的新算法,包括:基于G.722.1的语音与音频嵌入式编码方法、基于位平面编码和SQVH技术的嵌入式编码方法、基于心理声学模型的音频子带重要性排序方法、指数阻尼正弦模型阶选择算法、基于经验模态分解的正弦音频信号分析合成方法、基于多帧分形预测的帧擦除掩蔽技术、最近邻匹配的非线性频带扩展方法、基于软判决矢量量化的语音频带扩展、基于混沌预测的音频信号高频重建方法、基于FFT的参数立体声编码方法、基于主成分分析的嵌入式立体声编码方法、基于高斯混合模型的谐波信号频带扩展方法等,并综合上述方法和技术,开发出了一套码率在8~64 kb/s 的超宽带嵌入式语音与音频编码算法,该算法经ITU-T认证的北京理工大学通信技术研究所进行标准化评测,测试结果表明,本课题提出的编码器在各码率下编码质量均达到了ITU-T提出的参考指标要求。

中文关键词: 语音编码;音频编码;嵌入式编码;帧擦除掩蔽;频带扩展

英文摘要: The research work is focused on the embedded speech and audio coding. By applying signal processing methods and mathematical models, some novel algorithms are proposed for the embedded coding, including :embedded speech and audio codec based on ITU-T recommendation G.722.1, embedded speech and audio coding method based on bit-plane coding and SQVH, the sub-band importance ordering method based on psychoacoustic model, order-selection algorithm for exponentially damped sinusoids model, sinusoidal audio analysis and synthesis model based on EMD, frame erasure concealment method based on multi-frame fractal prediction, nonlinear bandwidth extension based on nearest-neighbor matching, bandwidth extension of speech based on soft-decision vector quantization, high frequency reconstruction of audio signal based on chaotic prediction theory, parametric stereo coding method based on FFT,embedded stereo speech and audio coding method based on principal component analysis, harmonic bandwidth extension based on Gaussian Mixture Model and so on. An embedded speech and audio codec was developed by integrating aforementioned methods and techniques. This codec has been tested by Institute of Communication Technology, Beijing Institute of Technology Research which has been identified by the ITU-T. The test results show that the proposed codec could meet the requirements of the Terms of Reference (ToR) which was requested by ITU-T.

英文关键词: speech coding; audio coding; embedded coding; frame erasure concealment; bandwidth extension

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

《5G 毫米波赋能 8K 视频制作》未来移动通信论坛
专知会员服务
11+阅读 · 2022年4月15日
《5G/6G毫米波测试技术白皮书》未来移动通信论坛
专知会员服务
16+阅读 · 2022年4月15日
专知会员服务
22+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年9月29日
【干货书】面向工程师的图像处理,438页pdf
专知会员服务
98+阅读 · 2021年9月9日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年3月26日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年7月29日
【SIGIR2020】用于冷启动推荐的内容感知神经哈希
专知会员服务
22+阅读 · 2020年6月2日
深度学习模型压缩算法综述
极市平台
1+阅读 · 2021年12月3日
图像/视频去噪算法资源集锦
专知
18+阅读 · 2019年12月14日
深度学习之视频图像压缩
论智
13+阅读 · 2018年6月15日
一文看懂常用特征工程方法
AI研习社
17+阅读 · 2018年5月2日
一文读懂图像压缩算法
七月在线实验室
16+阅读 · 2018年5月2日
如何设计基于深度学习的图像压缩算法
论智
41+阅读 · 2018年4月26日
最新|深度离散哈希算法,可用于图像检索!
全球人工智能
14+阅读 · 2017年12月15日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Saliency in Augmented Reality
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月14日
Max-Margin Contrastive Learning
Arxiv
18+阅读 · 2021年12月21日
小贴士
相关VIP内容
《5G 毫米波赋能 8K 视频制作》未来移动通信论坛
专知会员服务
11+阅读 · 2022年4月15日
《5G/6G毫米波测试技术白皮书》未来移动通信论坛
专知会员服务
16+阅读 · 2022年4月15日
专知会员服务
22+阅读 · 2021年10月6日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年9月29日
【干货书】面向工程师的图像处理,438页pdf
专知会员服务
98+阅读 · 2021年9月9日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年3月26日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年7月29日
【SIGIR2020】用于冷启动推荐的内容感知神经哈希
专知会员服务
22+阅读 · 2020年6月2日
相关资讯
深度学习模型压缩算法综述
极市平台
1+阅读 · 2021年12月3日
图像/视频去噪算法资源集锦
专知
18+阅读 · 2019年12月14日
深度学习之视频图像压缩
论智
13+阅读 · 2018年6月15日
一文看懂常用特征工程方法
AI研习社
17+阅读 · 2018年5月2日
一文读懂图像压缩算法
七月在线实验室
16+阅读 · 2018年5月2日
如何设计基于深度学习的图像压缩算法
论智
41+阅读 · 2018年4月26日
最新|深度离散哈希算法,可用于图像检索!
全球人工智能
14+阅读 · 2017年12月15日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
相关论文
Saliency in Augmented Reality
Arxiv
1+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月14日
Max-Margin Contrastive Learning
Arxiv
18+阅读 · 2021年12月21日
微信扫码咨询专知VIP会员