1、近年來隨著數(shù)字化通信技術的高速發(fā)展，頻率資源越發(fā)寶貴。降低語音編碼速率可以提高信道的利用率和節(jié)約開銷，對實踐有極大的指導意義和實用價值。因此低速率語音編碼是未來語音編碼技術的重要發(fā)展方向之一?；旌霞罹€性預測算法是低速率語音編碼（MELP）算法中最具潛力的編碼器之一，它以線性預測模型為基礎，結合多帶思想，新增五項關鍵技術，使合成語音質(zhì)量明顯提升。
　　本文以聯(lián)邦標準MELP為基礎研究對象。通過了解MELP算法的基本原理和實現(xiàn)方法，

2、并進行系統(tǒng)的研究和分析，設計了一種0.6kb/s的甚低速率語音編解碼算法。同時詳細分析各個參數(shù)對合成語音質(zhì)量的影響，從清濁音判決和基音周期兩方面改進，以提高合成語音的質(zhì)量。
　　0.6kb/s算法的實現(xiàn)是采用聯(lián)合幀的思想。本論文在MELP模型基礎上增加處理幀長到200個樣點，并將四幀組成一個超幀，以超幀為單位對參數(shù)進行量化傳輸，超幀共量化60bit。四個子幀的清濁狀態(tài)共有16種組合，根據(jù)它們出現(xiàn)的概率，我們劃分為四種模式或者兩大類

3、，分別代表清音類和濁音類。根據(jù)不同的分類對提取的參數(shù)進行最優(yōu)的比特分配。清音類不傳輸基音周期，每個子幀的10個LSF參數(shù)均用一級矢量器量化為11比特。濁音類的超幀中的后三個子幀的基音周期進行均勻量化傳輸，第一子幀基音周期不傳輸。對于線譜頻率，只有第二子幀和第四子幀的LSF被傳輸和量化，每子幀LSF使用一級矢量器量化為11比特。增益是為了使合成語音與原信號幅度相匹配。分別從第二子幀和第四子幀提取兩個增益，將這四個增益組合一個四維矢量，用矢

4、量量化器將這個矢量量化為10比特。其它的比特用來傳輸子帶清濁判決，其中第一子帶清濁判決必須傳輸。在解碼端，首先根據(jù)第一子帶的清濁判決情況進行模式判斷，然后再進行參數(shù)譯碼和插值恢復四組參數(shù)。超幀矢量量化方法使標準MELP編碼算法速率降低到0.6kb/s。
　　測試結果表明，0.6kb/s的編碼算法合成語音質(zhì)量PESQ值為2.18，比標準算法PESQ值平均低了0.534，合成語音的可懂度高。
　　提高合成語音質(zhì)量從清濁音判決和基

5、音周期兩方面進行改進。首先在編碼端將增加一種語音判決，即過渡段。將清音誤判為濁音處理，對合成語音質(zhì)量影響不大，反之將濁音判為清音處理，音質(zhì)變差，因此采取自適應窗提取過渡段線性預測系數(shù)，使其提取的預測系數(shù)包含更多的濁音信息。其次在提取基音周期時，對輸入的語音信號進行上采樣，因為上采樣可以使數(shù)字信號更接近于原始模擬信號，使提取基音周期能更準確，因此能提高合成語音質(zhì)量。
　　測試結果表明基音周期和過渡段線性預測分析的改進使MELP標準算