인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 저자정보
초록·키워드
This paper describes a very low complexity Vector Sum Excited Linear Prediction (VSELP) coding algorithm. The method, to be called regular pulse VSELP (RP-VSELP), is based on regular pulse basis vectors with mutually orthonormal property. In this approach, a very efficient vector-sum codebook is constructed from a set of mutually orthonormal regular pulse basis vectors and enables us to simplify the codebook search without degradation of the synthesized speech quality compared with that of the conventional VSELP. The regular pulse basis vectors are explicitly orthonormalized by means of the Gram-Schmidt procedure. To enhance the speech quality of the RP-VSELP speech coder, perceptually weighted distortion measure between the input and the synthesized speech is utilized in an iterative close-loop training process of the regular pulse basis vectors. It is shown that objective speech quality is improved by the training process. Experimental results demonstrate that the proposed method produces the synthesized speech quality comparable to that of the conventional VSELP scheme at the bit-rate of 4.8 kbps. A 4.8 kbps modified RP-VSELP coder has been successfully implemented for a real-time application using a general purpose 16-bit fixed-point digital signal processor.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-560-018968032