摘要

针对正弦激励线性预测(SELP)声码器在解码端使用整型基音周期会引入额外舍入误差的问题,提出了一种码本整型化修正算法,该算法通过对码本中的各个码字在线性域进行取整,达到与解码端反量化过程一致的效果。测试结果表明,该算法能够有效地降低基音周期对数域矢量量化的量化误差,并且能够将合成语音的平均意见得分(MOS)提高0.05左右,明显改善合成语音质量。

  • 单位
    清华大学; 微波与数字通信技术国家重点实验室