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基于RBF网络和ADPCM的增益非线性量化

张雪英  赵姝彦  张刚  
【摘要】:本文在G.728语音编码算法的码书归一化和增益精确表示的基础上,使用ADPCM对增益进行量化,提出对自适应量化阶距采用RBF网络进行非线性预测,将之运用到G.728算法的增益量化中。仿真结果表明:采用RBF网络的非线性自适应量化阶距方案比标准的G.728编码算法的平均分段信噪比提高1.63dB,这对于降低G.728算法的码率具有重要意义。

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