语音参量编码改进的主要途径
来源：动视网
责编：小OO
时间：2024-10-04 14:56:10
语音参量编码改进的主要途径
1、优化预测模型：语音参量编码的预测模型是关键性能因素之一，通过优化预测模型，可以提高语音编码的精度和效率。例如，可以采用更高级别的自回归模型或者神经网络模型，提高预测精度和稳定性。2、优化量化方案：量化是语音参量编码的核心环节之一，通过优化量化方案，可以提高编码的效率和质量。例如，可以采用更高级别的量化算法或者非线性量化方案，提高编码的精度和动态范围。
导读1、优化预测模型：语音参量编码的预测模型是关键性能因素之一，通过优化预测模型，可以提高语音编码的精度和效率。例如，可以采用更高级别的自回归模型或者神经网络模型，提高预测精度和稳定性。2、优化量化方案：量化是语音参量编码的核心环节之一，通过优化量化方案，可以提高编码的效率和质量。例如，可以采用更高级别的量化算法或者非线性量化方案，提高编码的精度和动态范围。
优化预测模型、优化量化方案。
1、优化预测模型：语音参量编码的预测模型是关键性能因素之一，通过优化预测模型，可以提高语音编码的精度和效率。例如，可以采用更高级别的自回归模型或者神经网络模型，提高预测精度和稳定性。
2、优化量化方案：量化是语音参量编码的核心环节之一，通过优化量化方案，可以提高编码的效率和质量。例如，可以采用更高级别的量化算法或者非线性量化方案，提高编码的精度和动态范围。
语音参量编码改进的主要途径
1、优化预测模型：语音参量编码的预测模型是关键性能因素之一，通过优化预测模型，可以提高语音编码的精度和效率。例如，可以采用更高级别的自回归模型或者神经网络模型，提高预测精度和稳定性。2、优化量化方案：量化是语音参量编码的核心环节之一，通过优化量化方案，可以提高编码的效率和质量。例如，可以采用更高级别的量化算法或者非线性量化方案，提高编码的精度和动态范围。
