基于语音多带激励编码lsp参数的量子压缩方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于语音多带激励编码LSP参数的量子压缩方法，涉及编码【技术领域】。通过参数提取、压缩、排序，将语音的LSP参数转换为经典二进制序列，长度为经典二进制8比特，应用幺正变换U，对不同子空间的输入序列进行变换，发送端对|ψ′〉的第八个比特进行测量，接收端对所接收的信息后面添加|0〉，并进行解压缩操作，将得到的八位态矢对应至经典二进制信息，生成最终的LSP参数，对码本按照选中的参数次数进行排序。本发明利用量子与语音压缩进行结合应用的语音模型多带激励模型，合理的利用各态矢之间的相关性，填补现有技术的空白，满足人们的使用需求。
【专利说明】基于语音多带激励编码LSP参数的量子压缩方法
【技术领域】
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[0001]本发明涉及编码【技术领域】，尤其涉及一种基于语音多带激励编码LSP参数的量子压缩方法。
【背景技术】
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[0002]在经典通信领域，传输的信息具有一定的冗余性，去除信息冗余以减少传输信息比特的方法称为压缩，信息的压缩可以起到节约资源的目的。在量子通信领域，也要进行量子压缩，以达到节约传输量子比特的目的。
[0003]现有的量子压缩编码的方法是在量子信息论的基础上提出来的，主要有分布式压缩，固定长度压缩，变长压缩等。而且，量子压缩算法具体的应用只在图像压缩方面。其中:
[0004]分布式压缩是指将源量子态分发至两个或更多的小组中，每个小组在发送消息至接收方前，对分到的量子态进行独立压缩，而接收方可以据此重建原始输入。该类压缩方式，不能合理的利用各态矢之间的相关性，因此只在理论上进行了验证，而无实例。
[0005]在固定长度压缩中，需要信源的密度矩阵，并称密度矩阵的特征值张量空间为典型子空间，发送的信源信息在发送端判断是否为典型序列，若为典型序列，则可以用较少的量子比特来发送；若非典型序列，则任意发送典型子空间内的任一序列至接收端。
[0006]变长压缩是将量子码字通过么正变换变为长度缩短的新量子码字，并通过其他渠道将原量子码字的长度告知接收端，由接收端根据收到的量子码字及原码字长度，对接受码字添加一定个数的0，使码字长度恢复原长，再进行该么正变换的逆变换而恢复原量子码字。
[0007]还有学者提出了基于量子神经模型和人工神经网络的量子反向传播(quantumreverse propagat1n,QBP)算法,并用于图像压缩,用更少的学习迭代过程得到了比BP算法更好的重建图像质量。
[0008]因此，到目前为止，已经有很多人研究了量子压缩问题，但是并未有人将量子与语音压缩进行结合的实例。
[0009]多带激励(Mult1-BandExcitat1n, MBE)模型是 Griffin 和 Lim 于 1988 年针对传统二元模型中的缺点提出一种新的语音模型。简单的二元清/浊音模型中，将一整段语音完全判决为清音或者浊音，但在实际语音中，这一段语音可能既含有清音又含有浊音，如果根据某个标准只判决为一种，那么可能会在合成语音中产生嗡嗡声。
【发明内容】
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[0010]针对上述问题填补该领域的空白，本发明基于语音多带激励编码LSP参数的量子压缩方法，以256大小的码本为例包括如下步骤:
[0011]I)通过参数提取、压缩、排序，将语音的LSP参数转换为经典二进制序列，长度为经典二进制8比特；
[0012]2)将二进制的O和I分别对应到量子态的|a〉和|b〉可以得到| aaaaaaaaa〉，I aaaaaaaab)…|bbbbbbbbb〉256 种态矢；
[0013]3)据表 I，将 I Μ〉= {I aaaaaaaa〉，| aaaaaaab)…| bbbbbbbb) }划分为概率较大的正交空间
【权利要求】
1.基于语音多带激励编码LSP参数的量子压缩方法，其特征在于，以256大小的码本为例包括如下步骤: 1)通过参数提取、压缩、排序，将语音的LSP参数转换为经典二进制序列，长度为经典二进制8比特； 2)将二进制的O和I分别对应到量子态的Ia〉和I b〉可以得到I aaaaaaaaa〉,aaaaaaaab)…|bbbbbbbbb〉256 种态矢； 3)据表1，将 |M〉= {I aaaaaaaa), aaaaaaab)…|bbbbbbbb〉}划分为概率较大的正交空间
以及概率较小的正交补子空间
其中，|e〉表示其中I xa〉和I xa〉的个数与前相同但位置不同的量子态矢； 4)应用么正变换U，对不同子空间的输入序列进行变换； 5)发送端对IΨ，)的第八个比特进行测量； 6)接收端对所接收的信息后面添加IO〉，并进行解压缩操作，可以得到如下两种状态之一
7)将得到的八位态矢对应至经典二进制信息，生成最终的LSP参数。
2.根据权利要求1所述的基于语音多带激励编码LSP参数的量子压缩方法，其特征在于:所述LSP参数采用码本的形式进行压缩和传输；每一组LSP参数是10维的向量，当一帧语音输入需要压缩时，从码本中来寻找与该向量最接近的向量，只传输该码本的编码即可，如果码本的大小为N，则需要传输的经典比特个数为log2N。
3.根据权利要求1所述的基于语音多带激励编码LSP参数的量子压缩方法，其特征在于:所述语音的LSP参数提取自包含中外男女老少语音的语音库，用N大小的码本进行压缩，记录码本内LSP参数被选中的次数，并按照选中次数进行排序；以N = 256为例，将选中次数最多的LSP参数编码为00000000，其次的为00000001，再次为00000010。
4.根据权利要求1所述的基于语音多带激励编码LSP参数的量子压缩方法，其特征在于:所述编码原则为选中的次数越多，参数编码中包含O的个数越多；反之，则包含I的个数最多。
5.根据权利要求1所述的基于语音多带激励编码LSP参数的量子压缩方法，其特征在于:所述对I ψ'〉的第八个比特进行测量时测量结果为0，则信息态为Ifghijk1〉，则证明将发送的量子比特为Ifghijki〉为典型态I ψ_〉，用I ψ.ρ1〉表示，经信道发送I ψ.ρ1〉；测量结果为I，则信息态为I zyxwvutl〉，则证明发送的量子比特为非典型态|zyxwvut〉，即V_〉，经量子信道发送I v_p2〉，其中满足
典型态。
【文档编号】G10L19/08GK104078047SQ201410294051
【公开日】2014年10月1日 申请日期:2014年6月21日 优先权日:2014年6月21日
【发明者】梁彦霞, 卢光跃, 聂敏, 杨武军, 张美玲, 刘原华, 何华, 刘晓慧, 杨光, 刘璐, 王颖 申请人:西安邮电大学