CN101086844A - 抗信道恶劣丢包伴随误码的语音编码传输方法 - Google Patents

Abstract

抗信道恶劣丢包伴随误码的语音编码传输方法属于语音编码传输抗差错技术领域，其特征在于，该方法在编码端对语音参数码流分组并对每个分组进行BCH编码，然后对信道编码后的数据分组进行桶形移位联合叠加，打包合路送信道传输。在解码端，接收到受信道干扰后的语音数据包从中依次提取出每组数据进行Berlekamp译码，并根据是否在译码能力之内相应置组状态，记录译码结果，循环直至全部包译码结束。遍历各组译码数据，进行叠加多数判决结合语音参数差错后处理，最后合路送语音解码。该方法在无任何算法延时且消耗较小带宽的条件下提高了恶劣丢包伴随高误码率无线信道条件下的端到端的合成语音质量，实现了实时、高质量的语音通信。

Description

抗信道恶劣丢包伴随误码的语音编码传输方法

技术领域

本发明属于语音编码传输技术领域，特别涉及语音编码传输抗差错技术

背景技术

在包交换信道环境下进行实时、可靠、高质量的语音通信具有强烈的应用需求和广阔的应用背景。而在恶劣的无线包交换信道环境中进行语音通信，不仅有较高信道丢包率，而且没有丢失的数据包也同时伴随有较高的信道误码率。极端恶劣的无线包交换信道丢包率高达55％，未丢失的数据包中信道误码率也高达15％。另一方面，语音编码算法特别是低速率语音编码中广泛采用预测、矢量量化、超帧等技术，导致每个参数或比特所承载的信息量加大，鲁棒性能差，一旦传输信道中产生误码或丢包，就会引起信息的差错和损失。清则产生难听的冲击噪声，重则导致重建话音完全不可懂。因此在恶劣的无线包交换信道中进行语音通信，合成语音质量会受到上述两方面原因的影响而大幅度下降。

传统方法采用缓存多帧语音数据后进行RS(Reed Solomon)编码加深度交织，或者采用RS码与Turbo码级联加深度交织的方法，或者采用RS码与LDPC(Low Density Parity Check)码级联的方法以抵抗恶劣丢包伴随误码的影响，但上述这些方法需要延迟多帧的语音数据进行编码，延时过大，运算复杂，不适于实时的语音通信的要求；且在较高的丢包率和信道误码率的条件下由于受到恶劣信道的严重干扰，上述方法纠错能力有限，合成语音质量已经完全不能满足语音通信的要求。另外“包替代”的方法也广泛被采用，即用接收到的数据包直接去替代被干扰的相邻数据包。但该方法仅适用于较小丢包率和误码率的情况，当丢包率和误码率加大时，发生错误的包就会被连续替代，产生类似于“误码扩散”的严重后果。而且上述这些方法仅是被动地去适应恶劣的信道环境，没有充分利用语音信源自身的特性，损失了一定的性能。因此需要针对语音信号的特点设计新的编码传输算法以提高恶劣丢包伴随高误码率无线信道条件下的端到端的合成语音质量。

发明内容

本发明的目的是保证在恶劣丢包伴随高误码率的无线信道上进行实时、高质量的语音通信，并提高端到端的合成语音质量。提出了一种基于信源信道联合特性的“桶形移位联合叠加多数判决”语音编码传输算法，在无任何算法延时且消耗较小带宽的条件下抗丢包性能、纠错性能和端到端合成语音质量均优于传统“RS编码加深度交织”、“RS码与Turbo码级联编码加深度交织”、“RS码与LDPC码级联编码加深度交织”的算法。能在丢包率为55％、信道误码率为15％的极端恶劣的无线信道上实现实时，高质量的语音通信。

本发明提出的抗信道恶劣丢包伴随误码的语音编码传输方法，其特征在于，所述方法是在数字集成电路芯片编码器中依次按以下步骤实现：

(1)语音编码输出的语音参数码流进行分组；结合语音参数的重要性级别对语音线谱对参数和清浊音参数进行非等重保护，对于清浊音参数增加1个保护比特位，若当前帧为清音帧，则置保护比特位为0，否则置为1；另外增加2比特分别对线谱对参数矢量量化后的第一级和第二级进行偶校验，以提高端到端合成语音质量；

(2)采用BCH码组对各个语音参数分组分别编码，形成信道编码后数据分组；

(3)对BCH编码后的各数据分组进行“桶形移位联合叠加”处理；即设定固定传输块长度为M，块起始指针指向第一个编码后数据分组；从第一个编码后数据分组开始，对BCH编码后的分组数据分割出M组数据组成传输块，然后将块起始指针指向后一组数据；若当前块已分割到信道编码后的最后一组数据，则进行桶形移位，下一传输块的最后一组数据移位到第一个分组的位置进行分割；判断当前起始指针是否到达最后一组数据，若是则将所有分割出的所有传输块首尾衔接合路；否则继续进行分割；“桶形移位联合叠加”处理后，保持了每一个传输块保持与相邻传输块有M-1组数据的叠加；

(4)所有分割出的数据分块顺序叠加，打包合路送信道传输。

所述方法是在数字集成电路芯片解码器中依次按以下步骤实现：

(1)接收到受信道干扰后的语音数据包，依次从中提取出每组数据并进行与编码端对应的Berlekamp译码；

(2)依次判断每个数据分组是否在译码能力范围之内，若当前分组数据在BCH译码能力范围之内则将该分组译码结果写入缓存数组D_i，j，1≤i≤M，1≤j≤N对应位中，同时置当前分组译码状态F_i，j，1≤i≤M，1≤j≤N为1，其中i指示重复分组数，j指示分组标号，N为数据分组数。否则置当前分组译码状态F_i，j为0；循环直至所有数据分组均译码结束；

(3)译码缓存数组D_i，j进行重排；遍历D_i，j进行解码端“叠加多数判决”，具体过程如下，设R_j，1≤j≤N为解码端恢复的数据分组，则

R_j＝D_l，j

St.1≤k，l≤N，st D_k，j＝D_l，j，

F_l，j≠0

(4)结合语音特性对线谱对参数和清浊音参数进行差错后处理，对于清浊音参数，将增加的1比特保护位与清浊音参数按比特逐位加和得到sum，若加和结果sum等于0，且当前帧增益小于17，则判决当前帧为清音帧；若加和结果sum大于2，且当前帧增益大于17，则判决当前帧为浊音帧；若加和结果sum等于1，则送后续语音解码器进一步判决清浊音；对于线谱对参数采用与编码器相对应的偶校验，若校验失败，则说明线谱对参数出现了误码；对于校验失败的线谱对参数，首先翻参数各个比特位加上接收到得线谱对参数形成共T+1个候选线谱对参数 $\widehat{L_{t,k}},t\∈[0,T],$ k为帧序号；前一个子帧和当前子帧均非为浊音帧时将候选参数的权重W_Dim，k置为1，Dim为参数的矢量维数；前一个子帧和当前子帧均为浊音帧时，计算矢量差值 $D=\underset{\mathrm{Dim}}{\mathrm{\Σ}}{(\widehat{L_{k,\mathrm{Dim}}}-\widehat{L_{k-1,\mathrm{Dim}}})}^2-\underset{\mathrm{Dim}}{\mathrm{\Σ}}{(\widehat{L_{k-1,\mathrm{Dim}}}-\widehat{L_{k-2,\mathrm{Dim}}})}^2,$ 若大于0.11，则将当前子帧的权重W_Dim，k置为0，不参与最后的合成恢复过程，否则置为1；得到线谱对参数恢复值 $\widehat{{\mathrm{LSP}}_{t,k,\mathrm{Dim}}}=\underset{\mathrm{Dim}}{\mathrm{\Σ}}\underset{t}{\mathrm{\Σ}}\underset{k}{\mathrm{\Σ}}\widehat{L_{t,k,\mathrm{Dim}}}\×\frac{\widehat{P_{t,k}(L_{t,k,\mathrm{Dim}},s)}}{P\left(s\right)}\×W_{\mathrm{Dim},k},t\∈[0,T],$ 其中

P(s)为前向统

计概率由标准语音库统计得到，W_Dim，k通过上述判决得到；对于线谱对参数矢量量化后的第一级、第二级均进行如上所述的操作；最后所有语音参数合路，送语音解码。

本发明的特点是引入了信源信道联合编码的思想，在编码端对输入语音信号进行语音编码，将编码后的语音参数码流分组。考虑到不同语音参数对端到端合成语音质量的影响是不一样的，因此选择对合成语音质量最重要的语音参数进行非等重保护。然后对每个数据分组分别进行BCH编码，以保护语音参数。考虑到恶劣丢包伴随高误码率无线信道环境，为了使受信道干扰的数据尽可能地在解码端得到恢复，应当使编码后的每个分组所包含的信息尽可能地在更多的传输分组中得以体现，且前后传输分组之间保持一定的相关性。因此，对BCH编码后的分组数据进行“桶形移位联合叠加”处理，最后打包合路送信道传输。在解码端接收到受信道干扰后的语音数据包后，首先从中依次提取出每组数据并进行与编码段对应的Berlekamp译码，分别判断每个数据分组是否在译码能力之内，并相应置当前组状态，记录译码结果，循环直至全部包译码结束。然后遍历各组译码数据，进行叠加多数判决，结合语音特性对线谱对参数进行差错后处理，进一步提高了声码器在无误码和高误码率下的合成语音质量。最后所有参数合路送语音解码。

本发明在无任何算法延时且消耗较小带宽的条件下抗丢包性能、纠错性能和端到端合成语音质量均优于传统“RS编码加深度交织”、“RS级联Turbo编码加深度交织”、“RS级联LDPC编码加深度交织”的算法。剩余误码率平均降低84.36％，合成语音平均意见得分(MeanOpinion Score，MOS)平均提高38.86％以上。本发明能在丢包率高达55％且信道误码率高达15％的极端恶劣的无线信道上实现实时，高质量的语音通信。以0.6kb/s SELP声码器为例，表1给出了在不同信道丢包率和误码率下，本发明的合成语音平均意见得分。采用ITU标准P.862软件测试客观的平均意见得分，该软件模拟人耳听觉原理，能够反映合成语音的质量。测试语音采用标准中文语音库中的语音文件，共6组，每个MOS分点均采用大于18M Byte的6组标准测试语音平均得到，输出带宽为16.5kb/s。

表1各种丢包率和误码率下本发明方法合成语音客观MOS分

附图说明

图1发明算法方案整体框图。

图2编码发送端算法框图；图中

为前后传输分块叠加的数据分组。

图3解码接收端译码缓存多数判决框图；图中

为出错数据分组。

具体实施方式

本发明提出的抗信道恶劣丢包伴随误码的语音编码传输方法结合附图及实施例进一步说明如下：

本发明的方法是在数字集成电路芯片编码器中依次按以下步骤实现：

(1)语音编码输出的语音参数码流进行分组；结合语音参数的重要性级别对语音线谱对参数和清浊音参数进行非等重保护，对于清浊音参数增加1个保护比特位，若当前帧为清音帧，则置保护比特位为0，否则置为1；另外增加2比特分别对线谱对参数矢量量化后的第一级和第二级进行偶校验，以提高端到端合成语音质量；

(2)采用BCH码组对各个语音参数分组分别编码，形成信道编码后数据分组；

(3)对BCH编码后的各数据分组进行“桶形移位联合叠加”处理；即设定固定传输块长度为M，块起始指针指向第一个编码后数据分组；从第一个编码后数据分组开始，对BCH编码后的分组数据分割出M组数据组成传输块，然后将块起始指针指向后一组数据；若当前块已分割到信道编码后的最后一组数据，则进行桶形移位，下一传输块的最后一组数据移位到第一个分组的位置进行分割；判断当前起始指针是否到达最后一组数据，若是则将所有分割出的所有传输块首尾衔接合路；否则继续进行分割；“桶形移位联合叠加”处理后，保持了每一个传输块保持与相邻传输块有M-1组数据的叠加；

(4)所有分割出的数据分块顺序叠加，打包合路送信道传输。

本发明上述方法各步骤的具体实施例分别详细说明如下：

上述方法步骤(1)的实施例为：语音信号具有短时平稳性，即在一段时间之内的语音信号特性基本不变，因此将语音信号按时间划分成帧，并对一帧数据进行语音编码。在低速率语音编码算法中原始语音经过编码器编码后产生一组参数。典型的量化参数有线谱对参数、基音周期、增益、清浊音参数、余量谱幅度。这些参数的正确传输与否直接决定了接收端合成语音质量。而各个语音参数对于合成语音质量的影响是不同的，对于LPC结构的语音编码器，经过超过104MByte大规模标准语音库测试，其线谱对参数特别是它矢量量化后的第一级是对合成语音质量影响最大的。因此针对线谱对参数的保护和差错后处理是能利用最少比特最大限度地提高语音合成质量的方法。同时语音清浊音参数对于合成语音质量的影响也至关重要，是语音中作为模式信息的参数，因此也需要给予特别的保护。考虑到带宽和纠错性能的权衡，采用奇偶校验保护线谱对参数，并在解码端采用基于信源信道联合特性的线谱对参数抗误码算法恢复。

对线谱对参数矢量量化后的第一级，第二级参数分别进行奇偶校验，得到校验结果为a₁、a₂。对于清浊音参数，若当前帧为清音帧，则将增加保护比特a₃置为0，否则置为1。以SELP(Sinusoidal Excited Linear Prediction)声码器或北约标准MELPe(Multi Excited Linear PredictionEnhancement)声码器为例，由于在1.2kb/s或2.4kb/s SELP和MELPe声码器中清浊音参数在清音帧时为3比特全零状态，因此经过该扩展操作后，拉大了清浊音帧的BPVC参数的汉明距离，可以使解码端的清浊音判决更加准确。

选取语音编码的输出参数码流，加上a₁、a₂、a₃3比特，将其分割为N个参数分组。

上述方法步骤(2)的实施例为：考虑到语音通信不允许有任何延时，因此不能缓存多帧进行编码而需要当帧编码。分别对每个参数分组进行BCH编码。BCH码纠错能力强，且构造方便，编码简单，具有严格的代数结构。由于参数分组长度有限。对比BCH，RS，RCPC码组，从纠错性能的角度选择了BCH码组，其纠错性能在较短码长时优于其他两种。且当信道错误在BCH译码范围以外时，采用Berlekamp译码算法能给出指示，提供解码端对接收数据包进行多数判决恢复处理。例如对于0.6kb/s SELP声码器，采用BCH(31，6)码组对每个数据分组进行信道编码。

上述方法步骤(3)的实施例为：考虑到恶劣丢包伴随高误码率无线信道环境，为了使受信道干扰的数据尽可能地在解码端得到恢复，应当使编码后的每个分组所包含的信息尽可能地在更多的传输分组中得以体现，且前后传输分组之间保持一定的相关性。因此，对BCH编码后的分组数据进行“桶形移位联合叠加”处理。算法流程如下：

1)设定固定传输块长度为M，块起始指针指向第1组；

2)从块起始指针位置开始对BCH编码后的分组数据分割出M组数据组成传输块。然后将块起始指针指向后一组数据；

3)若当前块已分割到信道编码后的最后一组数据，则进行桶形移位，下一传输块的最后一组数据移位到第一分组的位置进行分割；

4)判断当前起始指针是否到达最后一组数据，若是则将所有分割出的所有传输块首尾衔接合路；否则继续进行第2)步；

编码发送端算法如图2所示，当前传输块与前一传输块叠加的部分用斜线框注明。编码分组总数为N，传输块长度为M组数据，则从第N-M+2块开始，需要进行“桶形移位”将最末的K_i，i＞N个分组移位指向K_imod(N)，i＞N分组，以保持每一个传输块保持与相邻传输块有M-1组数据的叠加。待发送的每一个数据分组在M个传输块中分别传输了一次，因此共重复发送了M次，在解码端共可以得到M个多描述副本用于以抵抗信道传输中的丢包和误码。

上述方法步骤(4)的实施例为：对所有N个传输块按照如图2中序号顺序依次叠加，组成发送数据分组。经过打包后送信道进行传输。

本发明在数字集成电路芯片解码器中依次按以下步骤实现：

(1)接收到受信道干扰后的语音数据包，依次从中提取出每组数据并进行与编码端对应的Berlekamp译码；

(2)依次判断每个数据分组是否在译码能力范围之内，若当前分组数据在BCH译码能力范围之内则将该分组译码结果写入缓存数组D_i，j，1≤i≤M，1≤j≤N对应位中，同时置当前分组译码状态F_i，j，1≤i≤M，1≤j≤N为1，其中i指示重复分组数，j指示分组标号，N为数据分组数。否则置当前分组译码状态F_i，j为0；循环直至所有数据分组均译码结束；

(3)译码缓存数组D_i，j进行重排；遍历D_i，j进行解码端“叠加多数判决”，具体过程如下，设R_j，1≤j≤N为解码端恢复的数据分组，则

R_j＝D_l，j

St.1≤k，l≤N，st D_k，j＝D_l，j，

F_l，j≠0

(4)结合语音特性对线谱对参数和清浊音参数进行差错后处理，对于清浊音参数，将增加的1比特保护位与清浊音参数按比特逐位加和得到sum，若加和结果sum等于0，且当前帧增益小于17，则判决当前帧为清音帧；若加和结果sum大于2，且当前帧增益大于17，则判决当前帧为浊音帧；若加和结果sum等于1，则送后续语音解码器进一步判决清浊音；对于线谱对参数采用与编码器相对应的偶校验，若校验失败，则说明线谱对参数出现了误码；对于校验失败的线谱对参数，首先翻参数各个比特位加上接收到得线谱对参数形成共T+1个候选线谱对参数 $\widehat{L_{t,k},t}\∈[0,T],$ k为帧序号；前一个子帧和当前子帧均非为浊音帧时将候选参数的权重W_Dim，k置为1，Dim为参数的矢量维数；前一个子帧和当前子帧均为浊音帧时，计算矢量差值 $D=\underset{\mathrm{Dim}}{\mathrm{\Σ}}{(\widehat{L_{k,\mathrm{Dim}}}-\widehat{L_{k-1,\mathrm{Dim}}})}^2-\underset{\mathrm{Dim}}{\mathrm{\Σ}}{\left(\widehat{L_{k-1,\mathrm{Dim}}}-\widehat{L_{k-2,\mathrm{Dim}}}\right)}^2,$ 若大于0.11，则将当前子帧的权重W_Dim，k置为0，不参与最后的合成恢复过程，否则置为1；得到线谱对参数恢复值 $\widehat{{\mathrm{LSP}}_{t,k,\mathrm{Dim}}}=\underset{\mathrm{Dim}}{\mathrm{\Σ}}\underset{t}{\mathrm{\Σ}}\underset{k}{\mathrm{\Σ}}\widehat{L_{t,k,\mathrm{Dim}}}\×\frac{\widehat{P_{t,k}(L_{t,k,\mathrm{Dim}},s)}}{P\left(s\right)}\×W_{\mathrm{Dim},k},t\∈[0,T],$ 其中

P(s)为前向统计概率由标准语音库统计得到，W_Dim，k通过上述判决得到；对于线谱对参数矢量量化后的第一级、第二级均进行如上所述的操作；最后所有语音参数合路，送语音解码。

本发明上述方法各步骤的具体实施例分别详细说明如下：

上述方法步骤(1)的实施例为：解码端接收经过信道丢包和误码干扰后的语音数据包后，首先重组N个传输块，然后析出每个传输块中的数据分组依次送BCH解码。解码采用Berlekamp译码算法，该译码算法能指示出译码数据是否在译码能力范围之内的信息，以提供给后续多数判决操作。

上述方法步骤(2)的实施例为：依次根据Berlekamp译码算法判断每个数据分组是否在译码能力，若当前分组数据在译码能力范围之内，则将该分组译码结果写入缓存数组D_i，j，1≤i≤M，1≤j≤N对应位中，同时置当前分组译码状态F_i，j，1≤i≤M，1≤j≤N为1，其中i指示重复分组数，j指示分组标号；否则置当前分组译码状态F_i，j为0。直至所有数据分组均译码结束。

上述方法步骤(3)的实施例为：对译码缓存数组D_i，j进行重排和“叠加多数判决”如图3所示。因为在发送端采用“桶形移位叠加”算法使待发送的每一个数据分组在M个传输块中分别传输了一次，所以在解码端译码恢复后每组译码后数据均有M个可用的描述副本。其中某些副本因为信道恶丢包和高误码率干扰而导致译码出错，因此需要遍历D_i，j进行解码端“叠加多数判决”。设R_j，1≤j≤N为解码端恢复的数据分组， $P_{\mathrm{loss}}-\frac{\mathrm{\α}}{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}}$ 为信道丢包率，则

R_j＝D_l，j                             (1)

St.1≤k，l≤N，st D_k，j＝D_l，j，    (2)

F_l，j≠0                              (3)

经过解码端叠加多数判决后数据分组能正确恢复的概率P_recover其上限为：

$P_{\mathrm{upper}}=1-{\left(P_{\mathrm{loss}}\right)}^M-C_M^1(1-P_{\mathrm{loss}}){\left(P_{\mathrm{loss}}\right)}^{M-1}---\left(4\right)$

带入式(1)可进一步得：

$P_{\mathrm{recover}}\≤P_{\mathrm{upper}}=1-{\left(\frac{\mathrm{\α}}{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}}\right)}^{M-1}[\left(\frac{\mathrm{\β}}{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}}\right)M+\frac{\mathrm{\α}}{\mathrm{\α}+\mathrm{\β}}]---\left(5\right)$

可见采用桶形移位联合叠加多数判决编码传输算法后，随着传输块M的增加，数据分组正确恢复的概率以指数速度逼近1，即从理论上证明了该算法能以较小的带宽扩展的代价在极端恶劣的丢包和误码信道上以较大概率正确恢复出所有语音传输分组，且该算法随M的增加，能以指数的速度提高正确恢复的概率。而考虑到实际无线语音通信的带宽要求，M不能无限制增大，因此实际通信环境下需要在带宽和质量之间进行权衡。

上述方法步骤(4)的实施例为：对于清浊音参数，在编码端用a₃进行扩展操作。在解码端结合语音信号的特点对作为模式信息的清浊音参数首先进行判决。将a₃与3比特清浊音参数按比特逐位加和得到sum，若加和结果sum等于0，且当前帧增益小于17，则判决当前帧为清音帧；若加和结果sum大于2，且当前帧增益大于17，则判决当前帧为浊音帧；若加和结果sum等于1，则送语音解码器进一步判决清浊音。

对于线谱对参数，在编码端用a₁、a₂比特分别进行了奇偶校验。在解码端采用与编码端相对应的奇偶校验；若校验失败，则说明线谱对参数出错，采用基于信源信道联合特性的线谱对参数抗误码算法恢复。线谱对参数矢量在稳定的浊音帧时变化较为平缓，而且清浊音参数作为状态信息在前面已经经过抗误码恢复得到了较准确的估计值，因此稳定浊音帧时变化较大的线谱对矢量则是受到信道误码后发生错误的。这个信源特性可以结合信道特性更好地恢复线谱对参数。

设接收端接收到的线谱对参数为

是一个矢量，k为帧序号。基于前向统计概率和分模式加权的最小均方误差准则下的线谱对参数差错后处理具体方法如下：若奇偶校验失败有两种可能，线谱对参数第一级发生了奇数个错误或者校验位本身受信道误码影响出错。在5×10^-2量级的信道误码率下，线谱对参数比特序列发生3比特错误的概率是发生1比特错误的概率的400倍以上，因此对于大规模语音来说，只考虑残留1比特出错的情况。翻转线谱对参数比特序列的各个比特位形成线谱对的候选参数集合

其中t为对应的翻转比特位，t∈[1，T]，T为当前线谱对参数矢量量化所用的比特数。对于校验位出错的情况，接收到的线谱对参数

也是候选参数之一，因此共有T+1个候选线谱对参数 $\widehat{L_{t,k},t}\∈[0,T]$ 对T+1个候选参数给于不同的权重，权重的分配由参数的前向出现概率决定。由于声码器中稳定的浊音帧中线谱对参数矢量的变化范围一般不大。前两子帧、前一子帧和当前子帧解码后线谱对参数分别为

Dim为参数的矢量维数。线谱对参数各维矢量严格按大小顺序排列。连续稳定浊音帧之间的矢量差值为：

$D=\underset{\mathrm{Dim}}{\mathrm{\Σ}}{\left(\widehat{L_{k,\mathrm{Dim}}}-\widehat{L_{k-1,\mathrm{Dim}}}\right)}^2-\underset{\mathrm{Dim}}{\mathrm{\Σ}}{(\widehat{L_{k-1,\mathrm{Dim}}}-\widehat{L_{k-2,\mathrm{Dim}}})}^2---\left(6\right)$

通过超过104M的标准语音库统计，选取差值的阈值为0.11。当前一个子帧和当前子帧均非为浊音帧时将候选参数的权重W_Dim，k置为1。当前一个子帧和当前子帧均为浊音帧时，计算当前矢量差值，若大于给定阈值，则将当前子帧的权重W_Dim，k置为0，即不参与最后的合成恢复过程。否则置为1。受到信道随机误码影响时各个候选参数的出现概率是一样的，因此前向转移概率P_k(r|s)归一化为1，其中s为编码端发送的参数比特序列。设 $P_{t,k}\left(\widehat{L_{t,k,\mathrm{Dim}}}\right|r,s)$ 为收到当前参数序列的情况下各个候选参数出现的后验概率。当前线谱对参数估计的误差期望为：

$D_{\mathrm{LSP}}=\underset{\mathrm{Dim}}{\mathrm{\Σ}}\underset{t}{\mathrm{\Σ}}\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{(\widehat{L_{t,k,\mathrm{Dim}}}-\widehat{{\mathrm{SLSP}}_{t,k,\mathrm{Dim}}})}^2\×W_{\mathrm{Dim},k}\×P_{t,k}\left(\widehat{L_{t,k,\mathrm{Dim}}}|r,s\right),t\∈[0,T]---\left(7\right)$

为发送端发送的线谱对参数矢量。则基于前向统计概率和最小均方误差准则的加权线谱对参数最佳恢复值

的计算公式为：

$\widehat{{\mathrm{LSP}}_{t,k,\mathrm{Dim}}}=\underset{\mathrm{Dim}}{\mathrm{\Σ}}\underset{t}{\mathrm{\Σ}}\underset{k}{\mathrm{\Σ}}\widehat{L_{t,k,\mathrm{Dim}}}\×\frac{P_{t,k}\widehat{(L_{t,k,\mathrm{Dim}},s)}}{P\left(s\right)}\×W_{\mathrm{Dim},k},t\∈[0,T]---\left(8\right)$

其中

P(s)为前向统计概率由标准语音库离线统计得到。W_Dim，k通过判决阈值得到。由此得到了受信道误码影响后基于前向统计概率和分模式加权的最小均方误差准则下的线谱对参数恢复值。

对于线谱对参数矢量量化后的第一、第二级参数均采用如上所述的基于信源信道联合特性的线谱对参数抗误码算法进行恢复。

Claims (4)

1、抗信道恶劣丢包伴随误码的语音编码传输方法，其特征在于，所述方法是在数字集成电路芯片编码器中依次按以下步骤实现：

(1)语音编码输出的语音参数码流进行分组；结合语音参数的重要性级别对语音线谱对参数和清浊音参数进行非等重保护，即对于清浊音参数增加1个保护比特位，若当前帧为清音帧，则置保护比特位为0，否则置为1；另外增加2比特分别对线谱对参数矢量量化后的第一级和第二级进行偶校验，以提高恶劣信道条件下的合成语音质量；

(2)采用BCH码组对各个语音参数分组分别编码，形成信道编码后数据分组；

(3)对BCH编码后的各数据分组进行“桶形移位联合叠加”处理；即设定固定传输块长度为M，块起始指针指向第一个编码后数据分组；从第一个编码后数据分组开始，对BCH编码后的分组数据分割出M组数据组成传输块，然后将块起始指针指向后一组数据；若当前块已分割到信道编码后的最后一组数据，则进行桶形移位，下一传输块的最后一组数据移位到第一个分组的位置进行分割；判断当前起始指针是否到达最后一组数据，若是则将所有分割出的所有传输块首尾衔接合路；否则继续进行分割；“桶形移位联合叠加”处理后，保持了每一个传输块保持与相邻传输块有M-1组数据的叠加；

(4)所有分割出的数据分块顺序叠加，打包合路送信道传输。

2、抗信道恶劣丢包伴随误码的语音编码传输方法，其特征在于，所述方法是在数字集成电路芯片解码器中依次按以下步骤实现：

(1)接收到受信道干扰后的语音数据包，依次从中提取出每组数据并进行与编码端对应的Berlekamp译码；

(2)依次判断每个数据分组是否在译码能力范围之内，若当前分组数据在BCH译码能力范围之内则将该分组译码结果写入缓存数组D_i，j，1≤i≤M，1≤j≤N对应位中，同时置当前分组译码状态F_i，j，1≤i≤M，1≤j≤N为1，其中i指示重复分组数，j指示分组标号，N为数据分组数。否则置当前分组译码状态F_i，j为0；循环直至所有数据分组均译码结束；

(3)译码缓存数组D_i，j进行重排；遍历D_i，j进行解码端“叠加多数判决”，具体过程如下，设R_j，1≤j≤N为解码端恢复的数据分组，则

R_j＝D_l，j

St.1≤k，l≤N，st D_k，j＝D_l，j，

F_l，j≠0

(4)结合语音特性对线谱对参数和清浊音参数进行差错后处理，对于清浊音参数，将增加的1比特保护位与清浊音参数按比特逐位加和得到sum，若加和结果sum等于0，且当前帧增益小于17，则判决当前帧为清音帧；若加和结果sum大于2，且当前帧增益大于17，则判决当前帧为浊音帧；若加和结果sum等于1，则送后续语音解码器进一步判决清浊音；对于线谱对参数采用与编码器相对应的偶校验，若校验失败，则说明线谱对参数出现了误码；对于校验失败的线谱对参数，首先翻参数各个比特位加上接收到得线谱对参数形成共T+1个候选线谱对参数 ，t∈[0，T]，k为帧序号；前一个子帧和当前子帧均非为浊音帧时将候选参数的权重W_Dim，k置为1，Dim为参数的矢量维数；前一个子帧和当前子帧均为浊音帧时，计算矢量差值 $D=\underset{\mathrm{Dim}}{\mathrm{\Σ}}{(\widehat{L_{k,\mathrm{Dim}}}-\widehat{L_{k-1,\mathrm{Dim}}})}^2-\underset{\mathrm{Dim}}{\mathrm{\Σ}}{(\widehat{L_{k-1,\mathrm{Dim}}}-\widehat{L_{k-2,\mathrm{Dim}}})}^2,$ 若大于0.11，则将当前子帧的权重W_Dim，k置为0，不参与最后的合成恢复过程，否则置为1；得到线谱对参数恢复值 $\widehat{{\mathrm{LSP}}_{t,k,\mathrm{Dim}}}=\underset{\mathrm{Dim}}{\mathrm{\Σ}}\underset{t}{\mathrm{\Σ}}\underset{k}{\mathrm{\Σ}}\widehat{L_{t,k,\mathrm{Dim}}}\×\frac{P_{t,k}\left(\widehat{L_{t,k,\mathrm{Dim}},s}\right)}{P\left(s\right)}\×W_{\mathrm{Dim},k},t\∈[0,T],$ 其中

，P(s)为前向统

计概率由标准语音库统计得到，W_Dim，k通过上述判决得到；对于线谱对参数矢量量化后的第一级、第二级均进行如上所述的操作；最后所有语音参数合路，送语音解码。

3、按权利要求1所述的方法，其特征在于，所述编码端步骤(1)中结合语音参数的重要性级别对语音线谱对参数和清浊音参数进行非等重保护，保护语音参数为线谱对参数和清浊音参数，或增益参数和基音周期参数，在解码端相应进行解码保护即可。

4、按权利要求2所述的方法，其特征在于，所述解码端步骤(3)中采用“叠加多数判决”算法对解码后数据分组进行恢复，若遍历所有数据分组依然不满足所需条件，则从M个叠加数据分组中选择第一组译码成功的数据分组作为恢复结果。

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