| 第一章 绪论 | 第1-24页 |
| ·语音编码综述 | 第9-17页 |
| ·语音压缩编码的实质 | 第9-10页 |
| ·话音编码系统的基本原理 | 第10-11页 |
| ·语音编码技术分类 | 第11-12页 |
| ·语音编码技术的发展 | 第12-17页 |
| ·人工神经网络的发展及现状 | 第17-19页 |
| ·神经网络在语音处理中的应用现状 | 第19-21页 |
| ·本课题的研究背景及主要工作 | 第21-23页 |
| ·本论文的组织 | 第23-24页 |
| 第二章 基于神经网络非线性预测的语音编码系统 | 第24-30页 |
| ·自适应预测语音编码系统和线性预测 | 第24-27页 |
| ·自适应预测语音编码系统 | 第24-25页 |
| ·后向和前向自适应线性预测 | 第25-27页 |
| ·有关非线性时间序列预测的一些问题 | 第27-28页 |
| ·基于神经网络非线性预测模型的语音编码系统 | 第28-30页 |
| 第三章 G.728标准算法 | 第30-41页 |
| ·原理概述 | 第30-31页 |
| ·LPC系数的计算 | 第31-32页 |
| ·感觉加权滤波器 | 第32-34页 |
| ·综合滤波器 | 第34页 |
| ·对数增益滤波器 | 第34-36页 |
| ·码书搜索 | 第36-38页 |
| ·目标矢量 | 第36页 |
| ·码书结构 | 第36-37页 |
| ·码书搜索算法 | 第37-38页 |
| ·后滤波器 | 第38-41页 |
| ·长时后滤波器 | 第39页 |
| ·短时后滤波器 | 第39-40页 |
| ·输出增益调节单元 | 第40-41页 |
| 第四章 改进G.728算法的前期工作 | 第41-53页 |
| ·归一化波形码书的搜索算法 | 第43-45页 |
| ·增益gi的精确表达 | 第43-44页 |
| ·码书搜索模块的改进 | 第44-45页 |
| ·增益的自适应预测 | 第45-46页 |
| ·增益的自适应量化 | 第46-53页 |
| ·自适应差分脉冲编码调制(ADPCM) | 第47-50页 |
| ·自适应量化器的参数优化 | 第50-53页 |
| 第五章 基于BP网络的自适应增益预测算法研究 | 第53-69页 |
| ·基于BP神经网络的语音信号预测模型 | 第54-55页 |
| ·BP网络介绍 | 第54页 |
| ·基于BP网络的语音信号预测模型 | 第54-55页 |
| ·基于BP神经网络的语音预测模型的算法研究 | 第55-61页 |
| ·BP误差反传训练算法 | 第56-60页 |
| ·基于BP网络的语音信号增益预测 | 第60-61页 |
| ·G.728改进算法的实验结果和分析讨论 | 第61-69页 |
| ·采用BP网络的增益自适应非线性量化实验结果和分析 | 第61-62页 |
| ·降阶实验结果和分析 | 第62-69页 |
| 第六章 基于径向基网络的自适应增益预测算法研究 | 第69-83页 |
| ·径向基函数网络 | 第69-71页 |
| ·正交最小二乘法 | 第71-76页 |
| ·实验结果 | 第76-77页 |
| ·BP神经网络与径向基函数网络的比较 | 第77-83页 |
| ·BP网络 | 第81页 |
| ·径向基函数网络 | 第81-83页 |
| 结束语 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
| 研究生期间发表的论文 | 第89页 |