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高質量的低速率實時語音壓縮編碼技術始終是語音編碼中重要的研究課題。在2.4 kbps的速率上，美國國防部于1996年推出了新的美國聯邦標準混合激勵線性預測（MELP）算法。該算法綜合了LPC和MBE算法的優點，采用了分帶LPC模型，并引入混合激勵、非周期脈沖、白適應譜增強和脈沖散布濾波等技術。混合激勵模型克服了二元激勵合成模型中激勵源信息描述不準確的缺陷，該模型采用子帶清／濁音強度調制五帶帶通濾波器得到整形濾波器，從而得到較為準確的激勵信息。MELP及其改進算法雖然在合成語音的自然度和抗噪聲性能等方面有了很大的改善，但其帶通清／濁音強度最終都是通過求取自相關得到的。求取自相關過程中，乘法運算多、計算復雜，因此增大了處理延時。為了使混合激勵線性預測語音編碼器的應用更接近實際，本文提出了一種全新的子帶聲音強度參數及該參數的提取算法，該算法采用短時幅度和短時平均幅度差函數的第一最小值的線性組合表征子帶清／濁音強度，并將其植入MELP聲碼器中進行了大量的仿真實驗，實驗結果說明該方法不僅與原方法的解碼語音有相當的話音質量，而且運算速度快。
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