【摘 要】
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提出了一种高效的基于高斯混合模型（GMM）的导谱频率（ISF）参数量化算法,算法的基本思想是利用高斯混合模型将导谱频率（ISF）参数发送给M个高斯簇,然后由高斯格型矢量量化器来量化相应
【机 构】
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武汉大学深圳研究院,武汉大学,东华理工大学软件学院
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提出了一种高效的基于高斯混合模型（GMM）的导谱频率（ISF）参数量化算法,算法的基本思想是利用高斯混合模型将导谱频率（ISF）参数发送给M个高斯簇,然后由高斯格型矢量量化器来量化相应高斯簇的导谱频率（ISF）参数,最终可以在M个量化值中选出频谱失真值最小的一个作为输出值.在设计高斯格型矢量量化器时,基于率失真理论提出了一种最佳比特分配算法.实验结果显示导谱频率（ISF）参数可以透明地压缩到42 bit/帧,与AMR-WB（G.722.2）的多级分裂矢量量化算法相比,节省了3 bit,减少了55％的存储空
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