[发明专利]语音信号发送方法及系统、接收方法及系统有效
申请号: | 201310362024.7 | 申请日: | 2013-08-19 |
公开(公告)号: | CN103474075A | 公开(公告)日: | 2013-12-25 |
发明(设计)人: | 江源;周明;凌震华;何婷婷;胡国平;胡郁;刘庆峰 | 申请(专利权)人: | 安徽科大讯飞信息科技股份有限公司 |
主分类号: | G10L19/005 | 分类号: | G10L19/005 |
代理公司: | 北京汇智胜知识产权代理事务所(普通合伙) 11346 | 代理人: | 朱登河 |
地址: | 230088 安徽省合肥*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 语音 信号 发送 方法 系统 接收 | ||
技术领域
本发明涉及信号传输技术领域,具体涉及一种语音信号发送方法及系统、以及一种语音信号接收方法及系统。
背景技术
随着互联网的普及和便携式设备的推广,各种基于手持设备的聊天软件应运而生。语音交互的自然人性化是其他交互手段无法超越的,特别是在不利于手写按键输入的手持小屏设备应用上。对此很多产品都支持语音交互功能,将某终端接收到的语音信号传输至目的端,如腾讯推出的微讯产品即支持Voice Message的语音消息传输功能。然而直接传输的语音信号数据量往往极大,在互联网或通讯网等按流量收费的信道中给用户带来了较大的经济负担。显然如何在不影响语音质量的前提下尽可能压缩传送的数据量是提高语音信号传输应用价值的前提条件。
针对语音信号传输的问题,研究人员尝试了多种语音编码方法,对语音信号进行数字量化和压缩传输,在提高语音信号的恢复话质条件下降低编码码率并提升传输效率。目前常用的语音信号压缩方法有波形编码和参数编码等。其中:
波形编码是将时域的模拟信号波形经过取样、量化、编码,形成数字信号,这种编码方式具有适应能力强、话音质量高的优点。但由于需要保持恢复原有语音信号的波形形状,这种方案码流率要求较高,在高于16kb/s才能取得较好的音质。
参数编码即从原始语音信号中提取表征语音发音特征的参量,并对该特征参量进行编码。这种方案的目标在于保持原始语音的语意,保证可懂度。其优点在于码流率较低,但恢复音质受损较多。
在传统的语音通信时代,往往采用时间计费方式,编码方法主要考量算法延时和通信质量;而在移动互联时代,语音作为数据信号的一种,通常使用流量来收取费用,编码语音码流率的高低将直接影响用户使用的花费。此外,传统电话信道语音只使用8k采样率,属于窄带语音,音质受损且存在上限。显然如果继续使用传统编码方式处理宽带或超宽带语音,需要增加码流率,成倍提升流量消耗。
发明内容
本发明实施例一方面提供一种语音信号发送方法及系统,在保证语音恢复音质损失最小化的前提下实现极低码流率的信号传输。
本发明实施例另一方面提供一种语音信号接收方法及系统,以降低语音恢复音质损失。
为此,本发明提供如下技术方案:
一种语音信号发送方法,包括:
确定待发送的连续语音信号对应的文本内容;
根据所述文本内容确定各合成单元的语音合成参数模型;
拼接各合成单元的语音合成参数模型得到语音合成参数模型序列;
确定所述语音合成参数模型序列对应的序号串;
将所述序号串发送给接收端,以使所述接收端根据所述序号串恢复所述连续语音信号。
一种语音信号发送系统,包括:
文本获取模块,用于确定待发送的连续语音信号对应的文本内容;
参数模型确定模块,用于根据所述文本内容确定各合成单元的语音合成参数模型;
拼接模块,用于拼接各合成单元的语音合成参数模型得到语音合成参数模型序列;
序号串确定模块,用于确定所述语音合成参数模型序列对应的序号串;
发送模块,用于将所述序号串发送给接收端,以使所述接收端根据所述序号串恢复所述连续语音信号。
本发明实施例提供的语音信号发送方法及系统,采用统计分析模型编码,其处理方式与语音采样率无关,在保证语音恢复音质损失最小化的前提下极大地降低了传输码流率,减少了流量消耗,解决了传统语音编码方法不能兼顾音质和流量的问题,改善了移动网络时代下用户通信需求体验。
相应地,本发明实施例提供的语音信号接收方法及系统,接收方根据接收到的语音合成参数模型序列对应的序号串从码本中获取语音合成参数模型序列,利用该序列通过语音合成方式得到语音信号,大大降低了语音恢复音质损失,实现了语音信号的极大压缩和信号损失的最小化。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例语音信号发送方法的流程图;
图2是本发明实施例中确定各合成单元的语音合成参数模型的一种流程图;
图3是本发明实施例中二叉决策树的构建流程图;
图4是本发明实施例中一种二叉决策树的示意图;
图5是本发明实施例中确定各合成单元的语音合成参数模型的另一种流程图;
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