在线谱对(LSP)的转换和自适应码本生成方面也采用了有别于传统码本激励线性预测算法的新技术。
你也可以使用任何四个加密方式:电子码密码块链接,密码反馈和输出反馈。
改进算法生成的码书更加接近全局最优,仿真实验证明了该算法的有效性。
这里介绍了用于从码本中迅速选择最佳激励波形的方法和装置。
有些情况下,“密码”比“编码”更方便,因为“密码”无需反复查询密码本。
设计新的码字学习和更新策略,实现简单和快速的码字学习和运动目标检测。
矢量量化快速码字搜索算法中,为了有效地减小搜索范围,必须对原始码书按一定的准则进行重新排序。
LSF(线谱频率)码书的性能对合成语音质量有着重要影响。
不是搜索整个码本,而是只搜索该子码本的各个表项(400)。
通过链路级仿真对目前已有的各种码本方案进行性能对比。
本文提出了基于改进禁止搜索(TS)算法的矢量量化(VQ)码书设计方法。
本文提出了一种新型的基于对LSF矢量空间进行拉伸变化的混合进化码书优化算法。
然后根据HSV颜色空间下的亮度和颜色扭曲度信息构造块码书模型;
该版本给出GSTATE(1)的附加描述和与码本相关的矩阵的附加值。
在实际系统中,由于反馈信道容量有限,采用的是基于码本的有限反馈预编码技术。
对于有限反馈预编码而言,最重要的问题是码本设计和码字选择算法。
在此研究基础上,本文提出了基于码本映射的带宽扩展改进算法。
用矢量码书和动态内插限制方法解决语音生成逆向解的非唯一性问题
模拟退火算法中嵌套LBG算法来建立全局最优的码本;
码激励线性预测语音编码器中的非均匀和部分搜索域代数码书