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基于多带激励模型的低速率语音编码技术研究

摘要第1-8页
Abstract第8-14页
缩略词第14-16页
图表目录第16-18页
第一章 绪论第18-34页
   ·引言第18-19页
   ·语音编码技术的发展现状与趋势第19-27页
     ·语音编码技术的分类第19-20页
     ·语音编码技术的发展现状第20-23页
     ·语音编码技术的发展趋势第23-25页
     ·语音编码技术的性能指标第25-27页
   ·参量编码的模型参量第27-31页
     ·语音的产生与建模第27-29页
     ·模型参量和参量提取面临的困难第29-31页
   ·本文研究的主要内容第31-34页
第二章 基于线性预测系数自适应前后向量化的多带激励算法第34-54页
   ·引言第34-35页
   ·多带激励语音编码器第35-43页
     ·多带激励语音分析第36-41页
     ·多带激励语音合成第41-43页
     ·参量量化第43页
   ·自适应前后向量化多带激励算法第43-47页
     ·算法方案第43-45页
     ·自适应前后向量化多带激励算法的改进方案第45-47页
   ·实验结果与性能分析第47-52页
     ·客观性能测试与分析第48-52页
     ·主观测试第52页
   ·本章小结第52-54页
第三章 语音信号真实频谱包络的估计算法第54-82页
   ·引言第54-56页
   ·真实包络估计器及其实时算法第56-58页
     ·真实包络估计器第56-57页
     ·真实包络估计器实时算法第57-58页
   ·累加型TE算法及累加型TE实时算法第58-65页
     ·TE算法的累加实现方法第59-60页
     ·TE实时算法的累加实现方法第60-65页
   ·消除线性误差的TE实时算法第65-71页
     ·修正因子推导第65-68页
     ·算法方案第68-69页
     ·实验结果与性能分析第69-71页
   ·基于美尔卷曲的改进型TELPC实时算法第71-79页
     ·频谱的卷曲第72-74页
     ·算法方案第74-75页
     ·实验结果与性能分析第75-79页
   ·本章小结第79-82页
第四章 线谱频率系数的时间加权轨迹压缩算法第82-96页
   ·引言第82-84页
   ·轨迹压缩算法第84-86页
     ·多项式曲线求解第84-85页
     ·多项式系数量化第85页
     ·轨迹压缩算法的压缩率第85-86页
   ·采用时间加权均方误差准则的LSF系数轨迹压缩算法第86-90页
     ·LSF系数分裂矩阵量化方法中的时间加权第86-87页
     ·算法方案第87-90页
   ·实验结果与性能分析第90-95页
     ·LSF系数时间加权轨迹压缩算法的模型实验第90-94页
     ·LSF系数时间加权轨迹压缩算法的量化实验第94-95页
   ·本章小结第95-96页
第五章 基于经验模式分解的基音周期检测算法第96-118页
   ·引言第96-97页
   ·希尔伯特-黄变换概述第97-101页
     ·经验模式分解第98-100页
     ·希尔伯特谱第100-101页
   ·经验模式分解域自适应滤波算法第101-109页
     ·基于EMD残差分量一阶导数的多尺度边缘检测原理第102-103页
     ·算法方案第103-105页
     ·实验结果与性能分析第105-109页
   ·基于EEMD域多尺度乘积的基音周期检测算法第109-115页
     ·集合经验模式分解第109-110页
     ·EMD域多尺度乘积分析第110-112页
     ·算法方案第112-114页
     ·实验结果与性能分析第114-115页
   ·本章小结第115-118页
第六章 总结和展望第118-122页
参考文献第122-132页
致谢第132-134页
攻读博士学位期间完成的论文和工作第134-136页

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