避免卷积自适应码书搜索算法在G_722_2中的应用
G.729自适应码书搜索算法的研究
Ｅ Ａ Ｅ ＣＣ：１ ０ ６２ Ｂ
ｄ ｉ１ ． ９ ９ ｊ ｉ ｎ １ ０ — ４ ０ ２ １ ． ６ ０ ０ ｏ ：０ ３ ６ ／ ．ｓ ．０ ５ ９ ９ ． ０ １ ０ ．３ ｓ
Ｇ ７ ９自适 应 码 书搜 索算 法 的研 究 ．２
李德鹏 ， ｒ 高永 安
厂． １杭州电子科技大学电子信息学院， 杭州 ３００ ； １００、
ｓ ａ ｃ ｓ ｎ ｔｉ ｆｒｏ ｈ ｔｏ ７ ９ ｂ ｔ ｈ ｄ ｐ ｉｅ ａｇ ｒ ｈ ｃ ｍｐ ｅ ｉ ｅ ｕ ｅ ｒ ａ ｌ ． ｅ ｒ ｈ ｉ ｏ ｎ ｅ ｉｒｔ ｔ ａ ｆＧ． ２ Ａ， ｕ ｅ ａ ａ ｔ ｌ ｏ ｔ ｍ ｏ ｌｘ ｔ ｒ ｄ ｃ ｓ ｇ ｅ ｔ ｏ ｔ ｖ ｉ ｙ ｙ Ｋｅ ｒ ｓ ｓ ｅ ｃ ｏ ｉ ｇ ａ ａ ｔ ｅ ｃ ｄ ｂ ｏ ｃ ｍｐ ｅ ｉ Ｇ． ２ Ａ ｙ ｗｏ ｄ ： ｐ ｅ ｈ ｃ ｄ ｎ ； ｄ ｐ ｉ ｏ ｅ ｏ ｋ； ｏ ｌｘ ｔ ｖ ｙ； ７ ９
ｆｒ ｒ ｏ ｔ ｍｐ ｏ ｅ ｎｔｏ ｄ ｐ ｉｅ ｃ ｄ ｂ ｏ Ｔｈ ｓ ｅ ｃ ｕａｉ ｆ Ｇ．７ ９ ｏ ｍｐ ｏ ｅ ｄ ｐｔ ｅ ｃ ｄ ｂ ｏ ｏ ｗａ ｄ ｔ ｈｅ ｉ ｒ ｖ ｍｅ ｆ ａ ａ ｔｖ ｏ ｅ ｏ ｋ． ｅ ｐ ｅ ｈ ｑ ｌｔ ｏ ｙ ２ ｆｉ ｒｖ ｄ ａ ａ ｉ ｏ ｅ ｏ ｋ ｖ
Ｌ ／Ｄｅ ｎ Ｇ ｐｅ ｇ ｒ， ＡＯ ｏ ｇ ｎ Ｙｎａ ２
人工智能(专升本)单选习题库
人工智能单选习题库一、单选题（共100题，每题1分，共100分）1、rcnn网络用（）结构生成候选框？A、SelectiveSearchB、RCNNC、NMSD、RPN正确答案：A2、下列不属于人工智能学派的是A、机会主义B、连接主义C、行为主义D、符号主义正确答案：A3、决策树中不包含一下哪种结点()。
A、内部结点B、外部结点C、叶结点D、根结点正确答案：B4、传统的IT产品的开发遵循的原则是()。
A、三分技术、五分管理、十一分数据B、三分数据、五分管理、十一分体验C、三分技术、七分管理、十二分数据D、三分数据、七分智慧、十二分体验正确答案：C5、Python使用（）符号标示注释。
A、#B、&C、//D、*正确答案：A6、（）是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。
A、智能芯片B、机器系统C、人机交互D、专家系统正确答案：D7、数据在完成特征工程的操作后，在构建模型的过程中，以下哪个选项不属于决策树构建过程当中的步骤?A、决策树生成B、特征选取C、剪枝D、数据清理正确答案：D8、一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（）。
A、FoxproB、C#C、VJD、LISP正确答案：D9、下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合()A、学习速率B、树的数量C、树的深度正确答案：C10、下列朴素贝叶斯估计描述错误的是(___)A、为了避免条件概率是所以属性上的联合概率；B、假设属性之间相互独立；C、假设属性之间是相关的；D、采用属性条件独立性假设；正确答案：C11、numpy中向量转成矩阵使用A、reshapeB、arangeC、randomD、reval正确答案：A12、云计算提供的支撑技术，有效解决虚拟化技术、（）、海量存储和海量管理等问题A、实际操作B、并行计算C、数据研发D、数据分析正确答案：B13、从产品形态看，以下()属于数据产品中的知识类产品。
低复杂度的TBCC自适应循环VA译码算法
中图分类号：TN929.5
文献标识码：A
DOI： 10.16798/j. issn. 1003-0530. 2021.06. 020
引用格式：李智鹏，窦高奇，邓小涛.低复杂度的TBCC自适应循环VA译码算法[J].信号处理，2021，37(6)：
1086-1092. DOI: 10. 16798/j. issn. 1003-0530. 2021.06.020. Reference format: LI Zhiyeng，DOU Gaoqi，DENG Xiaotao. Low-complexity TBCC adaptive cyclic VA decoding algorithm[ J]. Journal of Signal Processing，2021，37(6) : 1086-1092. DOI: 10. 16798/j. issn. 1003-0530. 2021.06. 020.
Y. Shao等人总结前人工作，提出了一种切实可 行的TBCC译码算法一一绕维特比译码算法(wrap around Viterbi algorithm, WAVA)*6+ ,它是通过对咬 尾网格进行迭代处理，每次迭代检查网格边界处的 咬尾情况，确保连续探索传输序列的初始状态。随 后,Wvg等人指出，这种基于迭代的方法寻找咬尾 路径是有缺陷的，即会存在循环陷阱*7+导致咬尾路 径达不到收敛状态,造成译码性能下降。随后提出 两种解决循环陷阱的方法,但停止规则过于繁琐, 迭代次数不能根据通信质量的变化而变化。为解 决复杂度和收敛性的问题，提出一种算法，能够避 开圆形陷阱，并且每次迭代后只需做一次运算就能
Low-complexity TBCC Adaptive Cyclic VA Decoding Algorithm
数字通信卷积码作业答案
则(6，3)码的监督矩阵将上述矩阵的第一列去掉，得
H'
=
⎜⎛ ⎜
1 1
1 1
0 1
1 0
0 1
0 ⎟⎞ 0⎟
，
⎜⎝1 0 1 0 0 1⎟⎠
根据监督矩阵和生成矩阵的关系： H = (P#Ir ) ， G = (Ik #Q)， Q = PT ，
可得(6，3)码的生成矩阵为
G'
=
⎜⎛ ⎜
1 0
0 1
0 0
⎜⎛ 0 0 0 1 1 1 1⎟⎞ ⎜⎛ 0 1 1 1 1 0 0⎟⎞ ⎜⎛ 0 1 1 1 1 0 0⎟⎞ H = ⎜0 1 1 0 0 1 1⎟ → ⎜0 1 1 0 0 1 1⎟ → ⎜0 1 1 1 0 1⎟⎠ ⎜⎝1 1 0 1 0 0 1⎟⎠ ⎜⎛ 0 1 1 1 1 0 0⎟⎞ → ⎜1 0 1 1 0 1 0⎟ ⎜⎝1 1 0 1 0 0 1⎟⎠
7.12 已知 g1(x) = x3 + x2 +1， g2 (x) = x3 + x + 1， g3 (x) = x + 1 。试分别讨论： (4) g(x) = g1(x)• g2 (x)； (5) g(x) = g3 (x)• g2 (x)。
两种情况下，由 g(x) 生成的 7 位循环码能检测出哪些类型的随机错误和突发错
g(x) = x10 + x9 + x8 + x6 + x5 + x 2 + 1； (15，4)码： g(x) = x11 + x10 + x6 + x5 + x + 1
或 g(x) = x11 + x10 + x9 + x8 + x6 + x4 + x3 + 1 或 g(x) = x11 + x8 + x7 + x5 + x3 + x 2 + x + 1；
删除卷积码参数快速估计算法
删除卷积码参数快速估计算法
宋阳;解辉;王丰华;黄知涛
【期刊名称】《中国电子科学研究院学报》
【年(卷),期】2013(8)2
【摘要】删除卷积码构造简单、码率可变、译码灵活的特点使其在自适应编码调制(AMC)技术和多级编码系统(MLC)中得到了大量应用.针对删除卷积码的盲识别问题提出了一种基于生成矩阵特征搜索的快速估计算法,该算法充分利用了删除卷积码生成矩阵的特殊性质,大大减少了搜索范围,仿真结果证实算法有效,且计算量低于文献中已有算法.
【总页数】6页(P178-183)
【作者】宋阳;解辉;王丰华;黄知涛
【作者单位】国防科技大学电子科学与工程学院,长沙410073
【正文语种】中文
【中图分类】TN919
【相关文献】
1.卫星链路 CSSDS标准删除卷积码的识别方法 [J], 胡以华;许建华;王磊;向长波
2.一种低复杂度的删除卷积码识别算法 [J], 樊斌斌
3.一种删除卷积码识别方法研究 [J], 刘建成;杨晓静;张玉
4.基于PWHT的删除卷积码识别方法 [J], 王磊;胡以华;王勇;戚林
5.基于改进Walsh-Hadamard变换的删除卷积码盲解码算法 [J], 戚林;郝士琦;王磊
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G.729中固定码本快速搜索算法研究
０ 引 言
Ｇ ７ ９ 音 编 码 具 有 较 高 的 带 宽 利 用 率 和 很 高 的语 音 质 ．２ 语 量 ， 广 泛 应 用 于 ＤＳ Ｄ（ 字 式 语 音 和 数 据 同 传 ）数 字 卫 星 被 Ｖ 数 、
且 保 持 了和 Ｇ７ ９ 深 度 优 先 树 搜 索 算 法 相 同 的语 音 质 量 。 ． ａ ２ 关键词 ： 固定 码 本 ； 代 数 码 激 励 线 性 预 测 ； 集 中搜 索 ； 深度 优 先 树 ； 脉 冲替 换
中 图法 分类号 ： Ｎ １． Ｔ ９２ ３
文献标 识码 ： Ａ
摘 要： 虽然Ｇ． ９中采用 的集 中搜 索和 Ｇ． ９ 中采用 的深度 优先树 搜 索可以有效 减少 固定码 本搜 索复杂度 ， 固定码 本搜 ７ ２ ７ ａ ２ 但
索在 整个语 音编码 算法 中仍 占有 较 大比重 。为 了在基 本 维持语音质 量 的前提 下，减 少搜 索运 算量 ，研 究 了几种快速 搜 索算
Ｌห้องสมุดไป่ตู้ＩＬｉ ＣＨＥ Ｇａ ｇ ． Ｎ ｎ
（ ｐｒ ｎ ｆ ｌ ｔ ｎｃ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｎ ｒ ｈｎ ｓｔｔ ｏ ｓ ｏ ａｔ ｎ ｉ ｅ ｎ ，Ｌ ｎ ｆｎ ６ ０ ０ Ｃ ｉ ） Ｄｅａｔ ｔ ｅ ｒ ｉｓ ｇｎｅｉ ， ｏｔ Ｃ ｉａ ｎｔｕｅ ｆ ￣ ｎｕｉ Ｅ ｇ ｅｒ ｇ ａｇａ ｇ ５ ０ ， ｈ ａ ｍｅ ｏ Ｅ ｃ ｏ Ｅ ｎ ｈ Ｉ ｉ Ａ ｃ ｎ ｉ ０ ｎ
ｔ ｕ ｓ ｓｉ ｓｅ ｄｏ ｏ ｅｐ ｌｅ Ｔ ｅｓｍｕ ａ ｉｎ ｓ ｏ ａ ｅｃ ｍｐ ｔ ｔ ｎ ｌ ｏ ｌｘ ｔ ｆ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｍｅｈ ｄ ｉ ｒ ｄ ｃ ｄｌ ｇ ｌ ｎ ｗｏｐ ｌｅ ｔ ａ ｆ ｎ ｕ ｓ ． ｈ ｉ ｌ ｔ ｗｓ ｈ ｔ ｈ ｏ ｕ ａ ｉ ａ ｍｐ ｅ ｉ ｏ ｔ ｅｐ ｏ ｏ ｅ ｔ ｏ ｅ ｕ ｅ ｅｙ ａ ｄ ｎ ｏ ｈ ｔ ｔ ｏ ｃ ｙ ｓ ｒ ａ
基于改进禁止搜索算法的矢量量化码书设计
基于改进禁止搜索算法的矢量量化码书设计陆哲明;潘正祥;孙圣和【期刊名称】《电子学报》【年(卷),期】2000(28)9【摘要】本文提出了基于改进禁止搜索(TS)算法的矢量量化(VQ)码书设计方法.禁止搜索算法的关键是如何定义一个解以及如何在当前解的基础上生成邻域解.由于码书设计的两个优化准则是最邻近条件和聚类质心条件,本文提出了两种禁止搜索算法的解描述方案,其相应算法分别叫基于码书的禁止搜索(CB-TS)算法和基于聚类划分的禁止搜索(PB-TS)算法.为了提高禁止搜索算法的性能,文中在禁止搜索算法中融入了模拟退火(SA)机制.为了进一步提高码书性能,文中还将码书设计的传统LBG 算法融入禁止搜索算法中.结果表明,基于禁止搜索的两种码书设计方案所生成的码书性能都比LBG算法有明显提高.【总页数】4页(P108-110,12)【作者】陆哲明;潘正祥;孙圣和【作者单位】哈尔滨工业大学自动化测试与控制系,哈尔滨,150001;哈尔滨工业大学自动化测试与控制系,哈尔滨,150001;高雄科学技术学院电子工程系,台湾高雄;哈尔滨工业大学自动化测试与控制系,哈尔滨,150001【正文语种】中文【中图分类】TN919.31【相关文献】1.基于树结构矢量量化码书的快速搜索算法 [J], 耿国章;尹立敏;雷凯;王延杰2.基于快速胞腔划分的改进分裂法矢量量化码书设计 [J], 郑义;蒋刚毅;张礼和3.基于改进人工蜂群的图像矢量量化码书设计算法 [J], 郭艳菊;陈雷;陈国鹰4.基于免疫猫群优化算法的矢量量化的码书设计及语音识别 [J], 杨淑莹;刘旭鹏;陶冲;刘婷婷5.基于改进粒子群算法的矢量量化码书设计研究 [J], 欧阳金华;孙季丰因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
(完整版)几种常用纠错码的性能分析及应用研究
7.3卷积码的仿真.....................................................38
附录................................................................44
几种常用纠错码的性能分析及应用研究
设计总说明
第一章说明纠错码的主要意义，第二章介绍了数字通信系统及纠错码的基本概念，数字通信系统主要由四个部分构成：信源编码、信道编码、数字调制及同步运算，给出了基本的信道模型，方便理解。对于纠错码和差错控制进行了分类。接下来第三到六章是几种纠错码的研究，对其编译码原理分别进行讲解。第七章深入研究纠错码在移动通信中的应用，包括模拟移动通信系统中数字信令的BCH编码、GSM的FEC编码及窄带CDMA系统(IS-95)中的FEC编码。由于纠错码的内容非常丰富，涉及领域较广，所需数学知识较多、较深。而且篇幅、时间有限，这里不可能详细介绍所有内容，仅讨论纠错码理论中比较基本和重要的，并在实际应用中用得较多的各种码的编译码原理和方法。
数据挖掘_国防科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
数据挖掘_国防科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？()答案:关联规则发现2.下列有关SVM说法不正确的是（）答案:SVM因为使用了核函数，因此它没有过拟合的风险3.影响聚类算法效果的主要原因有：（）答案:特征选取_聚类准则_模式相似性测度4.7、朴素贝叶斯分类器不存在数据平滑问题。
( )答案:错误5.决策树中包含一下哪些结点答案:内部结点（internal node）_叶结点（leaf node）_根结点（root node) 6.标称类型数据的可以利用的数学计算为：众数7.一般，k-NN最近邻方法在( )的情况下效果较好答案:样本较少但典型性好8.考虑两队之间的足球比赛：队0和队1。
假设65%的比赛队0胜出、P(Y=0)=0.65。
剩余的比赛队1胜出、P(Y=1)=0.35。
队0获胜的比赛中只有30%在队1的主场、P(X=1|Y=0)=0.3，而队1获胜的比赛中75%是主场获胜、P(X=1|Y=1)=0.75。
则队1在主场获胜的概率即P(Y=1|X=1)为：（）答案:0.579.一组数据的最小值为12,000，最大值为98,000，利用最小最大规范化将数据规范到[0,1]，则73,000规范化的值为：（）答案:0.71610.以下哪个分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题：（）答案:KNN11.简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，下列哪些不属于这种聚类类型层次聚类_模糊聚类_非互斥聚类12.数据点密度分布不均会影响K-means聚类的效果。
答案:正确13.数据集成需要解决模式集成、实体识别、数据冲突检测等问题答案:正确14.决策树模型中应处理连续型属性数据的方法之一为：根据信息增益选择阈值进行离散化。
答案:正确15.数据库中某属性缺失值比较多时，数据清理可以采用忽略元组的方法。
计算机知识技术及基础应用考试题(附含答案)
计算机知识技术及基础应用考试题（附含答案）一、单选题（共200题）1．CPU中的控制器的功能是（）进行逻辑运算进行算术运算控制运算的速度分析指令并发出相应的控制信号（正确答案）2．计算机系统由（）和（组）成,他们之间的关系是。
硬件系统、软件系统、无关主机、外设、无关硬件系统、软件系统、相辅相成（正确答案）主机、软件系统、相辅相成3．一个计算机系统的硬件一般是由（）这几部分构成的。
CPU、键盘、鼠标和显示器运算器、控制器、存储器、输入设备和输出设备（正确答案）主机、显示器、打印机和电源主机、显示器和键盘4．下列设备中,只属于输出设备的是（）硬盘键盘调制解调器绘图仪（正确答案）5．关于CPU,下列说法不正确的是（）CPU是中央处理器的简称CPU可以代替存储器（正确答案）PC机的CPU也称为微处理器CPU是计算机的核心部件6．计算机向使用者传送计算、处理结果的设备称为（）输入设备输出设备（正确答案）存储设备微处理器7．下列描述中,正确的是（）喷墨打印机是击打式打印机寄存器是存储器中的某些特殊单元计算机运算速度可用每秒钟执行指令的条数来表示（正确答案）WinDows是一种应用软件8．CPU的中文意思是（）计算机不间断电源算术部件中央处理器（正确答案）9．386微机、486微机中的数字指的是（）硬盘的型号光盘的型号显示器的型号CPU的型号（正确答案）10．显示器是一种（）存储器输入设备微处理器输出设备（正确答案）11．在下列设备中,（）是计算机的输入设备。
显示器键盘（正确答案）打印机绘图仪12．在下列设备中,既是输入设备又是输出设备的是（）显示器磁盘驱动器（正确答案）键盘打印机13．在下列设备中（）不是存储设备。
硬盘驱动器磁带机打印机（正确答案）光盘驱动器14．在微机中,VGA的含义是（）键盘型号显示标准（正确答案）光盘驱动器主机型号15．通常我们所说的32位机,指的是这种计算机的CPU （）是由32个运算器组成的能够同时处理32位二进制数据（正确答案）包含有32个寄存器一共有32个运算器和控制器16．在下列设备中,属于输出设备的是（）键盘数字化仪打印机（正确答案）扫描仪17．以下计算机系统的部件（）不属于外部设备。
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第5卷第2期2010年2月145避免卷积自适应码书搜索算法在G.722.2中的应用李凤莲，刘兴旺，张雪英（太原理工大学信息工程学院，太原030024）摘 要：介绍了ACELP的基本原理，讨论了G.722.2算法中自适应码书搜索算法，并省去了自适应码书搜索中的卷积运算，因此降低了这一部分的计算量。
仿真结果表明，该方法既保持了G.722.2算法合成语音的质量，又使其复杂度大幅度下降。
关键词：避免卷积自适应码书搜索；代数码激励线性预测；G.722.2中图分类号：TN912.3文献标志码：A 文章编号：1673－7180(2010)02－0145－4Application of avoiding convolution adaptive codebooksearch algorithm in G.722.2Li Fenglian，Liu Xingwang，Zhang Xueying(College of Information Engineering,Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024,China) Abstract: This paper described the basic principle of ACELP, discussed the adaptive codebook search algorithm in G.722.2.By eliminating the convolution operation of adaptive codebook search algorithm, the amount of calculation is reduced. Simulation results show that the method used in G.722.2 algorithm not only maintains the quality of synthesized speech, but also makes complexity decrease significantly.Key words: avoiding convolution adaptive codebook search；algebraic code excited linear prediction (ACELP)；G.722.2在2000年12月，3GPP选择了自适应多速率宽带语音编码AMR-WB[1-2](adaptive multi-rate wideband speech codec)算法作为第三代移动通信系统使用的语音编解码算法。
2002年1月，ITU-T又将其命名为宽带语音编码标准G.722.2，其音频带宽在50~7000 Hz，采样率为16 kHz，支持9种速率模式，分别为：模式0（6.60 kbit/s）、模式1（8.85 kbit/s）、模式2(12.65 kbit/s)、模式3(14.25 kbit/s)、模式4(15.85 kbit/s)、模式5(18.25 kbit/s)、模式6(19.85 kbit/s)、模式7(23.05 kbit/s)和模式8(23.85 kbit/s)。
在G.722.2中，自适应码书搜索算法采用的是代数码激励线性预测编码(ACELP)。
ACELP是其核心内容，其目的就是要得到最佳的自适应码本参数（基音时延和基音增益）。
自适应码本搜索是基于子帧进行的，首先实现闭环基音搜索，闭环基音分析基于前面的开环基音分析的基础上，缩小了基音延时的搜索范围。
其搜索准则是使原始语音和重构语音之间的均方加权误差最小。
1快速自适应码书搜索算法在G.722.2中的实现1.1ACELP的基本原理[3-4]ACELP属于线性预测编码的一种，包含有激励信号和声道滤波器，原理框图如图1所示，其中，g p和g c 分别为自适应码书增益和代数码书增益，s(n) 为原始语音信号，)(ˆn s为合成语音信号，e(n)为激励矢量的误差，收稿日期：2010-01-05基金项目：2009年太原理工大学校科技发展基金作者简介：李凤莲(1972－ ), 女, 博士研究生, 讲师, 主要研究方向：语音编码， ghllfl@中国科技论文在线Sciencepaper Online第5卷 第2期 2010年2月146中国科技论文在线 Sciencepaper Onlineu (n )为当前子帧激励信号，v (n ) 为通过内插过去的激励信号得到的自适应码书矢量，c (n )为代数码书矢量。
在ACELP 中，激励信号来自2个方面：自适应码本和代数码本。
自适应码本用来描述语音信号的长时周期性（基音信息），代数码本则用来逼近语音信号经过短时和长时预测后的线性预测余量信号。
ACELP 编码器使用合成-分析技术来得到基音和激励码本参数。
在合成-分析技术中，通过计算所有可能激励由合成滤波器产生合成语音[5]，按感觉加权失真测度来挑选一个和原始语音信号最接近的合成语音。
图1 ACELP 的基本原理框图 Fig. 1 Basic block diagram of ACELP1.2 避免卷积自适应码书搜索算法原理及其在G .722.2中的实现原始语音信号为s (n )，可表示为s =Ht +z ，合成语音为)(ˆn s ，可表示为z Hr s +=ˆ，其中，t 为目标矢量，z 为零状态响应，r 为码书矢量，H 为感觉加权合成滤波器H (z )的频率响应矩阵。
要使sˆ最接近s ，只需使r 与t 之间的误差最小，因此码书搜索的过程即为寻找与之最接近的r 。
令输入加权后的语音矢量为s ，则激励矢量的误差为)()(0ˆk k k k Hc g x ss e −=−= 。
(1) 式中：00ˆs s x −=；g (k )为自适应码本增益；上标代表码书索引。
通过使k k k e e E T)(=最小，可得到g (k )和E (k )的表达式为2)()(0)(k k T k Hc Hc x g= ， (2) 2)(2)(000)()(k k T T k Hc Hc x x x E−= 。
(3) 自适应码书搜索就是搜索使E (k )值最小所对应序号k 值，即可确定最佳矢量c (k )，从而找出合成语音信号对应于自适应码书的激励矢量，即使式(4)最大：63k T 。
(4) 式中：x (n )为目标信号；y k (n )为位于时延k 处的滤波激励（前一激励与h (n )的卷积）。
通过式(4)确定整数基音延时，然后在这个值附近按照各模式不同的分辨率，再用式(4)确定分数基音周期。
从以上可以看出，在G .722.2中自适应码书搜索算法的复杂性主要来自于对激励码书的搜索，需要多次计算出式(2)，这其中包括卷积项Hc (k )，能量项2)(k Hc 和相关项)(0k T Hc x ，因此降低这一部分的计算量对于简化算法的复杂度起着重要的作用。
避免卷积自适应码书搜索[6]是通过对ACELP 原有分析-合成模型改进来实现的。
图2是简化的G .722.2 ACELP 语音合成模型，在闭环基音搜索中，LPC 加权合成滤波器等效到完整闭环以后，出现2个特殊的滤波器（表达式互为倒数，则在频域相乘中得到1），这样图3可以替代图2模型而并不会引起合成语音质量的明显下降，仿真结果也证实了这一点，而对固定码书进行搜索时图3和G .722.2原始标准的搜索过程相同，激励矢量经过了相同的滤波器，所以固定码书中的激励矢量对合成语音的贡献是完全相同的。
改进的G .722.2ACELP 简化原理框图如图4所示。
图2 G.722.2ACELP 简化原理框图Fig. 2 Simplified block diagram of ACELP in G.722.2图3 等效的G.722.2ACELP 原理框图 Fig. 3 Equivalent block diagram of ACELP in G.722.2第5卷 第2期 2010年2月147图4 改进的G.722.2ACELP 简化原理框图 Fig. 4 Improved simplified block diagramof ACELP in G.722.2图5是避免卷积自适应码书搜索算法的G .722.2ACELP 原理框图，可以看出在搜索最佳激励矢量时，候选的自适应码矢量不需要经过任何滤波器，省去了原来卷积项的运算量，能量项也只变为2)(k c 。
对于固定码书而言，避免卷积自适应码书搜索算法和标准算法相比，运算量完全相同并没有任何的增加。
图5 改进的快速自适应码书搜索算法的G.722.2ACELP 原理框图Fig. 5 Improved Fast adaptive codebook search algorithmBlock Diagram of ACELP in G.722.2搜索算法的运算量是以执行乘、加次数来估计的，避免卷积算法在自适应码书搜索时不需要对候选码本进行任何的滤波运算，即没有了卷积项的运算，所以提高了自适应码书搜索的速度。
自适应码书搜索在整个编码算法起重要的作用，其运算复杂度也比较高，所以避免卷积搜索算法理论上可以降低G .722.2的复杂度。
2 仿真结果分析实验时所用男声和女声均选自TIMIT 数据库，客观评价标准采用ITU-T P .862.2制定的wideband- Perceptual Evaluation of Speech Quality (w-PESQ) [7]。
实验时，将避免卷积自适应码书搜索算法应用到G .722.2码书搜索部分，并和G .722.2标准算法进行了对比。
表1列出了20句男、女声分别采用原始自适应码书搜索算法(adaptive codebook search algorithm, AS)和避免卷积自适应码书搜索算法(avoiding convolution adaptive codebook search algorithm, ACAS)时，G .722.2算法9种模式的编码时间平均值以及编码时间的减少值。
从表1可以看出避免卷积搜索算法比原算法的编码时间相应减少，这表明算法复杂度有所降低。
男声和女声采用G .722.2原算法的编码时间平均值分别是357和335 ms ，而分别采用避免卷积搜索算法自适应码书搜索的编码时间平均值是331和305 ms ，与原算法相比较9种模式编码时间的减少值分别为26和30 ms ，编码时间平均减少的百分数分别为7.3%和9.0%。
在男声模式6的情况下，平均编码时间减少值达到32 ms ，平均编码时间减少的百分数为9.0%；在女声模式4的情况下，平均编码时间减少值达到36 ms ，平均编码时间减少的百分数为10.7%，这表明编码系统的复杂度有显著降低。