基于SVD的低复杂度语音特征波形分解方法

摘要

WI编码器中特征波形(CW-Characteristic Waveform)的分解与量化一直是该编码器研究的热点问题.传统的WI编码器将残差信号表示为渐变的特征波形,然后通过线性相位非因果FIR低通滤波器把CW分解为慢渐变波形和快渐变波形,分别表示语音的准周期成分和类噪声成分.这种分解方法不仅不能完全去除SEW与REW之间的相关性,而且还增加了额外一帧的延时,本文通过对现有的基于奇异值分解(SVD-Singular Value Decomposition)的特征波形分解方法的研究,深入剖析了CW奇异值分解后U、∑和V的物理意义,并提出一种有效降低SVD复杂度的算法.