利用话音信号在进行信源编码后数据流中的特征,可以识别数字话音数据流的编码样式和参数。针对大量话音码流样本数据,利用统计分析方法给出自适应多速率(Adaptive Multi Rate,AMR)语音编码的背景噪声帧、零一分布、游程分布及参数分布...利用话音信号在进行信源编码后数据流中的特征,可以识别数字话音数据流的编码样式和参数。针对大量话音码流样本数据,利用统计分析方法给出自适应多速率(Adaptive Multi Rate,AMR)语音编码的背景噪声帧、零一分布、游程分布及参数分布等特征,在此基础上提出了基于学习的AMR语音编码识别方法,并给出AMR语音编码的特征模型,通过计算机仿真比较了话音帧分析法和统计特征分析法在不同误码条件下的识别性能。展开更多
文摘利用话音信号在进行信源编码后数据流中的特征,可以识别数字话音数据流的编码样式和参数。针对大量话音码流样本数据,利用统计分析方法给出自适应多速率(Adaptive Multi Rate,AMR)语音编码的背景噪声帧、零一分布、游程分布及参数分布等特征,在此基础上提出了基于学习的AMR语音编码识别方法,并给出AMR语音编码的特征模型,通过计算机仿真比较了话音帧分析法和统计特征分析法在不同误码条件下的识别性能。