Decorrelated innovative Codebooks for ACELP using factorization of autocorrelation matrix

Tom Bäckström*, Christian R. Helmrich

*Tämän työn vastaava kirjoittaja

Tutkimustuotos: Artikkeli kirjassa/konferenssijulkaisussaConference contributionScientificvertaisarvioitu

3 Sitaatiot (Scopus)

Abstrakti

Modern speech codecs based on Code Excited Linear Prediction (CELP) employ an analysis-by-synthesis optimization loop to find the best quantization of the source model parameters. With this approach, optimal quantization can be achieved only with an exhaustive search. Instead, we propose to use matrix factorization to decorrelate the objective function of the optimization problem, whereby the computationally expensive iteration can be avoided and optimal performance is guaranteed. We compare two factorizations of the autocorrelation matrix, the eigenvalue decomposition and Vandermonde factorization. Our experiments show that decorrelation improves perceptual SNR and gives a large reduction in computational complexity, mostly without significant impact on subjective quality.

AlkuperäiskieliEnglanti
OtsikkoProceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association
Sivut2794-2798
Sivumäärä5
TilaJulkaistu - 1 tammikuuta 2014
OKM-julkaisutyyppiA4 Artikkeli konferenssijulkaisuussa
TapahtumaInterspeech - Singapore, Singapore
Kesto: 14 syyskuuta 201418 syyskuuta 2014

Julkaisusarja

NimiProceedings of the Annual Conference of the International Speech Communication Association, INTERSPEECH
KustantajaInternational Speech Communication Association
ISSN (painettu)2308-457X

Conference

ConferenceInterspeech
MaaSingapore
KaupunkiSingapore
Ajanjakso14/09/201418/09/2014

Sormenjälki Sukella tutkimusaiheisiin 'Decorrelated innovative Codebooks for ACELP using factorization of autocorrelation matrix'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.

Siteeraa tätä