語音編碼上之非線性濾波技術

Abstract

DPCM是一種很有效率之資料傳輸方式,它已成 功的應用於語音及其它種資料的編碼,而影響 其效果的因素即是量化雜訊(Quantization noise),因 此有人就提出以卡門濾波器 (Kalmanfilter)來消 除這種雜訊,卡門濾波器是一最佳濾波器,不過 必需在訊號是穩定(Stationary)及雜訊分布是高斯 的前提下,這種最佳的說法才能成立,然而在語 音的應用上,量化雜訊通常不是高斯分布,訊號 也非穩定,我們提出了以非線性馬斯雷利(Masreliz)濾波器來濾除非高斯之量化雜訊,量化 雜訊則被假設為高斯混合(Gassian mixture),我們得 到 0.8-1dB的改善,然而進一步的分析我們發現量 化雜訊不是高斯混合分布,而是較接近於高斯 和拉氏(Laplacian)之混合分布,因此本計畫提出以 此分布來模擬量化雜訊,相信濾波效果會更進 一步的提昇,同時為了更確實的反應語音訊號 之非穩定性,我們也提出了使用有限記憶 ( Fadding)之馬斯雷利濾波器來取代原有之濾波器.