楊超 劉云飛 徐向旭 劉傳輝 朱弘

摘 ?要： 基于預(yù)測編碼、SOM自主神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)矢量編碼和Huffman編碼的聯(lián)合編碼算法（PV算法）壓縮效果雖然較好，但它在對每段語音編碼時，都需要利用該段語音信號，通過SOM自主神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練得到碼本，算法復(fù)雜、耗時。為此文中提出從具有一般特征的多段語音信號中通過SOM自主神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練提取碼本，所有的語音信號段PV編碼都統(tǒng)一用該碼本，不需要對每一段語音信號編碼都做一次提取碼本的運算，這樣不僅節(jié)省了每段語音PV編碼時用于訓練碼本的時間，也節(jié)省了需要編碼的專用碼本的信息，減小了碼率。實驗結(jié)果顯示，通用碼本的PV編碼算法在保證一定語音質(zhì)量的條件下，是可行的。文中提出的編碼算法在語言壓縮編碼方面具有較高的研究價值和很好的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞： PV編碼; 矢量編碼; 語音信號編碼; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練; 通用碼本; 專用碼本

中圖分類號： TN911.3?34 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號： 1004?373X（2019）12?0165?03

Abstract： The joint encoding algorithm based on the predictive coding， SOM autonomous neural network vector coding and Huffman coding （PV algorithm） has a good combination effect， but is complex and time?consuming when used to obtain the codebook by means of the SOM autonomous neural network training since the speech signal segment needs to be used during the encoding of each speech segment. Therefore， the SOM autonomous neural network training is proposed in this paper to extract the codebook from multiple speech signal segments with general features. The codebook is used for PV coding of all speech signal segments. There is no need to perform a codebook extraction operation for encoding of each speech signal segment， which not only saves the codebook training time for PV coding of each speech segment， but also saves the information of specific codebooks that need to encode， and reduces the bit rate. The experimental results show that the PV coding algorithm of the general codebook is feasible under the condition of guaranteeing a certain speech quality， and the coding algorithm proposed in this paper has a high research value and good application prospect in the aspect of language compression coding.

Keywords： PV coding; vector coding; speech signal coding; neural network training; general codebook; specific codebook

0 ?引 ?言

語音編碼的目的是減少表示語音信號的碼元數(shù)量[1]，早在1972年，ITU?T發(fā)布A/μ率 64 Kb/s，脈沖編碼調(diào)制語音編碼標準G.711 [2]。目前語音編碼的基本算法主要有波形編碼、混合編碼和參數(shù)編碼[3]。一種基于預(yù)測編碼、SOM自主神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[4?7]矢量編碼[8?10]和Huffman編碼的聯(lián)合編碼算法（以下簡稱PV編碼算法）屬于波形編碼[11]，其碼率達到12.8 Kb/s，小于采用ADPCM編碼算法的波形編碼標準G.72的碼率32 Kb/s（波形編碼的最小碼率）。但是PV算法中的SOM自主神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)矢量的訓練樣本采用的是待傳輸?shù)男盘枺秉c是每傳送一段語音信號，就需要對SOM自主神網(wǎng)絡(luò)進行一次訓練，工作量比較大。本文提出PV算法中的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矢量量化的碼矢（本）采用通用碼矢（本），這樣不需要每傳輸一段語音就對SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練一次，文中將研究PV編碼算法中矢量量化采用通用碼本的編解碼效果，旨在找到碼率變化范圍較小的條件下，減少PV編碼算法的運算量和運算時間的算法。

1 ?PV算法

圖1為2維PV算法編碼部分程序流程圖。以此類推，n維PV算法是將一列語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)閚列，然后進行線性預(yù)測和n維矢量量化。

圖1 ?2維PV算法編碼程序流程圖

2 ?通用矢量碼本PV算法實驗結(jié)果與分析

專用碼本PV編碼算法中，對SOM自主神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練樣本源自待傳輸?shù)恼Z音信號，這樣的碼本只對待傳輸?shù)男盘柫炕`差小。通用碼本的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練樣本源自眾多的常用的語音信號，這樣從統(tǒng)計意義上來說，通用碼本對一般語音信號的矢量量化誤差小。

實驗中，先選取了男聲、女聲和男聲音樂混合聲音3段信號。因為8維64碼矢PV語音編碼具有較小的碼率，這里按照8維PV編碼算法的編碼原理，對3段信號分別進行8列線性預(yù)測并計算誤差，得到3個長度分別是5 000，6 017，5 016的8列（維）的誤差矩陣，將三段誤差矢量拼在一起形成了一個16 033的8維矩陣，送入到SOM自主神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練。為了得到64個碼本，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出設(shè)定為64。據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練結(jié)果，得到8維PV編碼算法的64碼矢的通用碼本。壓縮率和信噪比的計算公式為： [壓縮率=編碼后二進制碼總位數(shù)初始信號二進制碼總位數(shù)×100%] （1）

式中：原始信號的功率為[Ps];語音信號的噪聲功率[Pn]。

圖2為用8維PV編碼算法的64碼矢的通用碼本對一段語音信號編譯碼的情況。從圖中可以看出，譯碼恢復(fù)信號在時域和頻域都保持了原始語音信號的基本特征和形狀。播放還原聲音，仍能較為清楚地聽清語音內(nèi)容，音色變化不大，存在少量噪聲。信噪比為6.14 dB，壓縮率為8.58%。

圖2 ?通用碼本語音信號恢復(fù)情況

表1為用5段聲音做為訓練樣本，將它們拼接成長度為26 843的8維預(yù)測誤差矩陣，通過SOM自主神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練得到64個通用碼本，并用該通用碼本對10段聲音做8維64碼矢的PS編譯碼后恢復(fù)的聲音情況。

表1 ?通用碼本8維64碼矢PV算法譯碼聲音恢復(fù)情況

由表1可見，專用碼本恢復(fù)的10段聲音質(zhì)量較通用碼本的好，10段用通用碼本恢復(fù)的語音中有8組樣本恢復(fù)聲音質(zhì)量為良，語音內(nèi)容能清楚辨別，音色變化較小;2組恢復(fù)聲音質(zhì)量較差，內(nèi)容勉強聽清，音色有變化，噪聲較大較差。所以，雖然通用碼本譯碼恢復(fù)的聲音質(zhì)量較專用碼本差，但仍然可行。

3 ?結(jié) ?論

雖然適當?shù)倪x擇參數(shù)可使PV算法編碼碼率值很小，但是，對每段語音編碼時，都需要利用該段語音信號，通過SOM自主神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練得到碼本，算法復(fù)雜、耗時。本文提出從具有一般特征的多段語音信號中通過SOM自主神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練提取碼本，所有的語音信號段PV編碼都用該碼本，不需要對每一段語音信號編碼都做一次提取碼本的運算，這樣不僅節(jié)省了每段語音PV編碼時用于訓練碼本的時間，而且節(jié)省了需要編碼的專用碼本的信息，從而減少了碼率。實驗結(jié)果顯示，通用碼本的PV編碼算法在保證一定語音質(zhì)量的條件下，是可行的。

注：本文通訊作者為徐向旭。

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