碼激勵線性預測(英語:Code-excited linear prediction,簡稱CELP)是一種語音編碼算法,最早由M. R. Schroeder和B. S. Atal在1985年提出。在當時,它能提供比其他低比特率算法更好的質量,包括如剩餘激勵線性預測和線性預測編碼聲碼器(例如FS-1015)。它存在不少變種,例如代數CELP、鬆弛碼CELP、低延遲CELP和矢量和激勵線性預測(VSELP)編碼。它是目前使用最廣泛的語音編碼算法。它也被用於MPEG-4音頻語音編碼器。CELP通常是一個通用術語,指一類算法而非特定編解碼器。
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介紹
CELP算法基於四項主要思想:
- 通過線性預測(LP)使用產生語音的聲源過濾模型。
- 使用一個自適應和一個固定碼本作為線性預測模型的輸入(激勵)。
- 在「感知加權域」中執行閉環搜索。
- 應用向量量化(VQ)
1983年,Schroeder和Atal模擬的原始算法在一台Cray-1超級計算機上運行,需要150秒才能編碼1秒的語音。在那之後,更具效率的碼本改進以及計算能力的提升使得可以在諸如移動電話等嵌入式設備上運行該算法。
CELP解碼器
CELP編碼器
參見
外部連結
參考資料
- B.S. Atal, "The History of Linear Prediction," IEEE Signal Processing Magazine, vol. 23, no. 2, March 2006, pp. 154–161.
- M. R. Schroeder and B. S. Atal, "Code-excited linear prediction (CELP): high-quality speech at very low bit rates," in Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), vol. 10, pp. 937–940, 1985.
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