カルマン・ニューロ法によるLSPパラメータの量子化

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概要

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電話音声の低ビットレート符号化にはコードブックを用いたベクトル量子化が有効であるが、計算量、記憶容量が多いという問題がある。この改善策としてニューラル・ネットワークを用いたベクトル量子化を提案する。ニューラル・ネットワークを用いる場合の問題点は学習精度を上げることであり、LSPパラメータの量子化に、カルマン・フィルターを用いた学習法の一つであるカルマン・ニューロ法を用いる。24ビットの量子化によりスペクトル歪みで1.41dBという良好な結果を得た。また、比較のためカルーネン・レーべ変換と比べた結果、スペクトル歪みでほほ同じ性能を得た。
社団法人電子情報通信学会の論文
1996-05-24

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