基于参数冗余量分配方案和可变参数估计准则的GSM+EFR信源信道联合解码算法

第30卷第11期 2008年11月 电子与信息学报 JournalofElectronics＆InformationTechnology V01．30No．11 NOV．2008 基于参数冗余量分配 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 和可变参数估计准则的 GSMEFR信源信道联合解码算法 周琳 吴镇扬 (东南大学信息科学与工程学院 南京210096) 摘要：该文利用GSMEFR(EnhancedFullRate)语音编码参数的冗余信息，提出了一种新的基于迭代结构和参 数估计的联合解码算法框架；针对GSMEFR编码参数由非等概分布和帧间相关性提供的冗余量，本文提出了联 合解码算法中两类冗余信息在信道解码，信源解码的分配方案。同时针对不同语音编码参数的特性，引入不同的估 计准则。仿真结果 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 明，该文算法显著提高了GSMEFR参数接收性能，提高了解码语音信噪比，改善了接收系 统性能。 关键词：信源信道联合解码；冗余信息；迭代；分配方案 中图分类号：TN911．2 文献标识码：A 文章编号：1009—5896(2008)11—2617-05 JointSource—ChannelDecodingAlgorithmBasedonRedundancy Allocationand％玎iableEstimationCriterionforGSMEFR ZhouLin WuZhen—yang (SchoolojInformationScienceandEngineering}SoutheastUniversity，Nanjing210096,China) Abstract：BasedonGSMEFR(EnhancedFullRate)parameterredundancy,thispaperproposesanewstructure ofjointsource—channeldecodingbasedoniterativechanneldecoderandparameterestimation．Basedonthe analysisofGSMEFRparameterredundancy，thepaperpresentsthereasonableredundancyallocationstrategyto arrangethetwokindsofredundancybetweenthesourcedecoderandchanneldecoder．Also，accordingtothe characteristicofdifferentspeechcoefficient，differentestimationcriterionsarepresented．Simulationresultsshow thatthealgorithmofthispaperimprovesthereceiverperformancesignificantly． Keywords：Jointsource—channeldecoding；Redundancy；Iterative；Allocationstrategy 1 引言 香农【1J指出在有噪信道中，信源数据的任何冗余信息都 可用于数据的抗噪。因此信源信道联合编码，联合解码正逐 步成为研究的热点，其中联合解码主要分为3类。第1类【邑驯 算法根据信源参数在比特级上的相关性，利用比特的先验概 率修正信道解码的路径度量值计算 公式 小学单位换算公式大全免费下载公式下载行测公式大全下载excel公式下载逻辑回归公式下载 ，由于利用信源统计 特性改善信道解码性能，这些算法称为信源控制信道解码。 第2类算法MJ则利用信道解码提供的似然信息结合编码参 数的统计特性，进行软输入信源解码。最后一类方法就是将 以上两种算法进行综合，进行迭代结构的信源信道联合解码 设计[6一。 本文针对GSMEFR语音编码，提出了一种新的基于迭 代结构和参数估计的联合信源信道解码框架。本文详细分析 了GSMEFR编码中各编码参数分别由非等概分布和帧间相 关性提供的冗余量，提出了参数先验信息在信道解码，信源 解码中的分配方案；同时针对不同语音编码参数特性，提出 2007—11—07收到，2008一04-14改回 东南大学科技基金(XJ0704268)资助课 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 可变估计准则，仿真结果表明该联合解码算法有效利用了参 数冗余信息，提高语音传输质量。 2 GSMEFR编码参数的冗余信息 本文首先分析GSMEFR语音编码参数的冗余量。文献 [8，9】指出LSP系数，固定码 书 关于书的成语关于读书的排比句社区图书漂流公约怎么写关于读书的小报汉书pdf 增益，基音周期，自适应码书 增益对合成语音音质较为重要，因此本节主要分析以上参数 的统计特性。 《={乱{(1)，⋯，乱2(m)，⋯，《(Ⅳ；))表示参数的量化索引 值，其中奄为时间帧标号，j为编码参数标号，分别表示LSP 系数，基音周期，固定码书增益和自适应码书增益。由于高 位量化比特对量化值的贡献要大于低位比特，因此我们分析 索引值的高Ⅳi比特，对应以上参数，N；=5／5／5／4。 信源参数总的冗余量所分为两个部分：PT=PD+PM， 其中P。是由参数的非等概分布引入的冗余量，而PM是由参 数的帧间相关性引入的冗余量。为了估计编码参数的冗余 量，本文采用TIMIT的训练语音数据库，语音文件总长 57min，约171247帧。各编码参数的熵率及冗余量见表1所 示。 表1中的基音周期1表示第1，3予帧的基音周期，而 万方数据 2618 电子与信息学报 第30卷 表1GSMEFR各编码参数的熵率和冗余量 基音周期2表示第2，4子帧的基音周期。由表1可知，LSP 系数和固定码书增益的PD，P村在数量级上是可比的，这两 类冗余信息可以同时使用。相对于PD，基音周期2的PM可 以忽略不计。同时白适应码书增益，基音周期1的P。也可 以忽略不计。 3基于冗余信息的信源信道联合解码算法 整个传输系统结构框架如图l所示。 趣乎匝fAWGN 信道匦M酽 图l传输系统结构框图 k时刻的一帧语音信号鼠经过参数提取，得到LSP系 数，码书增益，基音周期等编码参数序列为Xk=(砖，⋯，zf， ⋯，。：)，对应的量化索引值为uk=(坂1，⋯，"l，⋯，u!)，索引 值《每个比特标记为《(m)，其中m=l，⋯，Ⅳ，，而索引值ul 中除第m比特外的其它比特表示为uZ(＼m)=《(1，2，⋯， m一1，m+l，⋯，Ⅳ；)。经过高斯加性白噪声信道后，k时刻的 一帧信道接收数据为玑，接收端的重建参数为毓=(玩，⋯， 税，⋯，《)，解码语音信号为碧t。 联合解码算法由迭代的信道解码和基于参数估计的信 源解码两部分组成，两解码模块均利用了语音编码参数的冗 余信息，整体的联合解码算法结构如图2所示。 基于玑和索引值先验概率只由，(乱1)，迭代的信道解码计 ：l昂，t。(《)j冠并H辑萄r十；唑塑登铡lU 算索引值比特概率Pc(uZ(m))110]． Pc(磁(m))。赢只_蛔删m))气(“l(m))(1) 其中Pc。。h("反m))是信道解码根据索引值先验概率计算的 比特级概率值： ￡一，由，(uf(m))=万1∑Ren(乱2(＼m))％妇(《)(2) V《(＼价) 式(1)，式(2)中的只垴(《(m))，圪吐(让2(＼m))表示信道解 码计算的比特外信息概率，名h(《)为信道解码使用的索引 值先验概率。 参数估计模块计算的后验概率只喊(《)为 ‰(“2)=7pc(ut)Pp。。(《) (3) 其中e为归一化因子，只衙(《)为参数估计使用的索引值先 验概率。Pc(ui)为信道解码提供的索引值概率值，考虑到信 源编码和信道编码之间有交织器，Pc(uZ)为比特级概率 Pc(嵋(m))的乘积： Pc(u1)=兀pc(ul(m))(4) m=l 则后时刻索引值后验概率为 ．Ⅳ， ‰(乱i)=击1iPc(u2(m))％妇(“1)(5)Vm；l 得到索引值后验概率后，基于最小均方误差MMSE fMinimalMeanSquareError)或最大后验概率准则MAP (MaximalAPD毹e“Dr)估计最佳信源参数瓯，进行语音解 码，得到解码语音信号孰。 根据式(2)，式(5)可知，信道解码和参数估计都利用了 信源参数的先验概率％妇(《)，而索引值的冗余量可以由索 引值的非等概分布，帧间相关性提供，因此先验概率可以为 索引值的非等概分布概率，定义为P(u，)： 名¨，(u1)--P(u’) (6) 也可以是基于索引值一阶转移概率P(缸2l锃；一1)和惫一1 时刻后验概率气n(乱i一。)的先验概率： 0衄(《)=∑p(《l《一，)‰。(《一，)(7) 《一l 第4节将详细讨论这两种先验概率在迭代信道解码，参 数估计模块的分配方案。 4参数先验概率分配 首先定义P(让，)为昂，反映了参数的非等概分布特性， 一阶转移概率P(ulul一，)为只，反映了参数的帧问相关性。 第2节指出对于自适应码书增益，基音周期1，只有先验概 率弓可用，基音周期2只有昂可用，而对于LSP系数和固 定码书增益，两类概率值昂，异都可以使用。 若玮，只都可用，则在信道解码和信源解码中分别使 用一类参数先验概率，这样可以避免冗余信息重复使用的问 题。根据文献f11，12]对信道解码使用参数冗余信息的分析， 本文对于先验概率玮，蜀都可用的情况，根据这两类概率 万方数据 第11期 周 琳等：基于参数冗余量分配方案和可变参数估计准则的GSMEFR信源信道联合解码算法 2619 提供的冗余量大小来决定先验概率在信道解码，参数估计中 的分配，冗余量较大的先验概率在信道解码中使用，冗余量 较小的先验概率在参数估计中使用。 这样联合解码算法计算的参数后验概率为 0嘴t(乱1)=去Pc(峨)0妇(《) (8) 对于先验概率只有晶或量可用的参数，本文考虑在信 道解码和信源解码中同时使用先验概率，为了避免冗余信息 的重复使用，后验概率计算要进行适当的修正。 展开式(2)的比特级概率Pc。ior(《(m))【12】： Pc—pri。(u2(m))=去∑只n(“l(＼m)坶。。，(u{(＼m)m2(m)) u《(＼m) ·只妇(《(m)) =击0由。(“；(m)) ·∑圪。(ul(＼m)峰南，(牡l(＼m)I仳；(m))(9) 雄(＼m) 其中比特级先验概率名妇(“l(m))是先验概率0由。(《)的边 缘概率分布。 综合式(1)，式(9)，迭代的信道解码计算的Pc(uj)实际 上为 N} 1 N{ Pc(《)=nPc(ui(m))=去兀P怵(《(m))0n。，(《(m)) m=l Vm=l -∑名。(《(＼m))0。。(《(＼m)I“2(m))(10) 《(＼m) 由式(8)，式(10)可知，信道解码，参数估计都利用了索 引值的先验信息圪山。(《)，存在重复使用的问题。注意到式 (10)的信道解码利用的是索引值比特级先验概率 咒咖。(《(m))，因此若信道解码，参数估计使用相同的先验 概率，则式(8)的索引值后验概率只。。。(“1)做如下修正： ‰(u1)：去可里㈤一唯h(乱1)(11) 。兀0m，(“f(m)) m=l 其中G为归一化因子。 将式(10)中的Pc(《)代入式(11)：‰。(《)：去．可-!址。山，(仳i) 。兀0血，(《(m)) m=l 1 ．Ⅳ， =去0m，(《)n％。(《(仇))∑Re吼(《(＼m)) 。 m。1 《(＼m) ·名曲(ul(＼m)I札l(m)) (12) ‘由式(12)N失I，等式右侧仍有两个索引值的先验概率 名衙(仳；)和名；。(《(＼m)I“2(m))。但注意到0由。(《(＼m) 1“2(m))对《(＼m)进行了积分运算，权重为‰(乱：(＼m))， 这样式(12)R／邑含一项索引值先验概率只栅(“2)，从而避免 了先验概率R妇(《)的藿复使用。 这样若信道解码和参数估计使用不同的先验概率，则根 据式(8)计算索引值后验概率。若信道解码和参数估计使用相 同的先验概率，则根据式(11)计算后验概率。 根据以上分析，GSMEFR语音编码参数先验概率昂， 日在两解码模块中的分配见表2所示。 表2参数先验概率只，只在信道解码和信源解码中的分配 5参数估计准则 得到索引值的后验概率，基于MMSE或MAP准则估 计语音参数，进行语音解码得到最终的合成语音信号。本文 考虑对LSP系数，自适应码书增益和固定码书增益采用 MMSE准则。而基音周期为自适应码书延迟，实际上反映了 语音信号的长时相关性，MMSE准则是均方误差最小意义上 的最佳值，而基音周期表示语音信号相关性最大时所对应的 延迟值，而不是平均意义上的延迟值，因此对于基音周期参 数，则采用MAP准则。 对于LSP系数，码书增益，采用MMSE准则： 瓤=∑嘶J、‰J)f0。(《) (13) 《 其中zl(《)为索引值对应的参数值，‰。(“i)为索引值的后 验概率，根据式(8)或式(11)计算。 对于基音周期，则采用MAP准则： 稚=z2(argm寻xP(《)) (14) 《 6仿真实验和结果分析 6．1系统性能评估指标 本文采用4种客观指标评价解码端GSMEFR重建语音 的质量。 加权频谱失真FWSD(FrequencyWeightedSpectral Distortion)用于评估LSP的重建性能。 FWSD=亍1善T (dB)(15) 其中T为测试语音文件的帧数，Ag(力为接收端解码LSP对 应的合成滤波器系数，A(力为编码端未量化LPC系数对应的 合成滤波器系数。Wo为加权因子W名(，)之和，％(，)为Bark 加权系数。 自适应码书增益，固定码书增益，基音周期和解码语音 采用信噪比作为评估参数： 万方数据 2620 电子与信息学报 第30卷 SNR(z)“019赫dB(16) 其中z表示发送端参数，亩为解码端重建参数。 6．2系统平台及仿真结果分析 测试语音在TIMIT的测试语音库中选取，长度为 2．7min，约8095帧。信道编码为码率为1／2，生成函数为(23， 35)的卷积码，BPSK调制后在AWGN信道传输，信道信噪 比邑／Ⅳ0范围为【0，5]dB。 定义以下联合解码算法，并分别比较各算法性能： JSCD．MAP：本文提出的基于参数冗余量分配方案和不 同参数估计准则的联合解码。 JSCD—MMSE：与JSCD—MAP算法的惟一区别在于基 音周期也采用MMSE估计。 JSCD：信道解码和参数估计均利用由帧间相关性提供 的冗余信息，所有参数进行MMSE估计。 SSCD：信源信道独立解码算法，即信道解码，信源解 码都不考虑信源参数的冗余信息。 首先比较JSCD．MAP算法和信源信道独立解码算法 SSCD的性能，结果见表3所示。 由表3可知，与SSCD算法相比，JSCD—MAP在所示 B／Ⅳn范围内，加权频谱失真FWSD下降了0．71dB～ 0．01dB，固定码书增益的信噪比提高了28．45dB～16．18dB， 自适应码书增益的信噪比提高了O．05dB—OdB，基音周期信 噪比改善幅度为1．39dB～0．05dB，解码语音信号信噪比得到 了大幅度提高，提高了16．16dB～0．64dB，明显改善了接收 系统性能。 JSCD．MAP算法和JSCD算法性能比较如表4所示。 由表4可知，觋／Ⅳ0在【0；，5]dB范围内，JSCD．MAP 算法与JSCD算法相比，FWSD下降了0．45dB一0．01dB，固 定码书增益的信噪比提高了3．49dB～0．33dB。JSCD—MAP 的语音信噪比比JSCD算法提高了2．58dB一0．61dB。 JSCD—MAP和JSCD—MMSE算法区别只在于基音周期 的估计准则，因此JSCD．MAP算法和JSCD-MMSE中只有 基音周期，解码语音信号的信噪比有所变化，结果如表5示。 JSCD—MAP算法的解码语音信噪比要略高于JSCD． MMSE算法，在所示最／矾范围内，语音信噪比提高了 0．27dB～0．54dB。 表3JSCD-MAP算法和SSCD算法参数指标(dB)比较 万方数据 第11期 周琳等：基于参数冗余量分配方案和可变参数估计准则的GSMEFR信源信道联合解码算法 2621 表5JSCD．MAP算法和JSCD-MMSE算法的参数指标(dB)比较 Eb}No(dB) 0 1 2 4 5 基音周期：SNR(p) ’ JSCD，MAP JSCD．MMSE 13．39 14．10 17．49 18．05 22．46 23．19 31．78 32．35 49．08 49．23 63．89 63．89 JSCD—MAP 一0．58 0．79 4．79 13．24 19．32 30．98 语音信号：sNR(回 JscD—MMsE —o．85 0．55 4．56 12．88 18．73 30．44 7结论 本文根据GSMEFR语音编码参数的冗余量特征，提出 了联合解码算法中信源参数两类冗余信息在信道解码，信源 解码的分配方案，充分利用了参数的冗余信息，同时避免了 冗余量的重复使用。同时针对不同语音编码参数的特性，引 入不同的参数估计准则。仿真结果表骧本算法显著提高解码 参数的接收效果，进而改善解码语音质量，提高了接收系统 性能。 参考文献 『11 ShannonCE．Amathematicaltheoryofcommunication【J】． BellSy珐Tech．，1948．27：379—423． 【2] FingscheidtT，HindelangT，andCoxRV，eta1．．Joint source-channel(de-)codingformobilecommunications[J】 IEEETrans．onCommunications，2002，50(2)：200—211． 【3】HagenauerJ．Source-controlledchanneldecoding[J]．IEEE Trans．onCommunications，1995，43(9)：2449—2457． [4】 FingscheidtTandVaryP．Softbitspeechdecoding：Anew approachtoerrorconcealment[J]．IEEETrans．onSpeechand AudioProcessing，2001，9(3)：240—251． 【5] AdartM，HeanelR，andVaryP．Onjointsource-channel decodingforcorrelatedSource[C]．InProceedingsof ICASSP-02．Orlando．Florida．2002．3：2505—2508． [6] 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