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基于ARM平台的VoIP语音处理关键技术研究与开发

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 VoIP 语音处理关键技术第10-11页
    1.2 DTMF 信号检测第11-12页
    1.3 语音编解码第12-14页
    1.4 回声消除技术第14-16页
    1.5 ARM 平台简介第16-18页
    1.6 主要研究内容第18-19页
    1.7 论文的组织结构第19-20页
第2章 DTMF 信号检测第20-25页
    2.1 DTMF 信号的定义第20页
    2.2 DTMF 信号的产生第20-21页
    2.3 DTMF 信号的检测第21-23页
        2.3.1 预处理第21-22页
        2.3.2 Goertzel 算法原理第22-23页
        2.3.3 Goertzel 算法具体实现第23页
        2.3.4 有效性判定第23页
    2.4 代码实现第23-24页
    2.5 本章小结第24-25页
第3章 G.729A 语音编解码第25-47页
    3.1 码激励线性预测编码第26-27页
    3.2 G.729A 标准概述第27-28页
    3.3 G.729A 编码器第28-37页
        3.3.1 预处理第28页
        3.3.2 线性预测分析和量化第28-31页
        3.3.3 感觉加权第31-32页
        3.3.4 开环基音分析第32页
        3.3.5 计算脉冲响应第32-33页
        3.3.6 计算目标信号第33页
        3.3.7 自适应码本搜索第33-34页
        3.3.8 固定码本结构和搜索第34-35页
        3.3.9 增益量化第35-36页
        3.3.10 更新存储器第36-37页
        3.3.11 小结第37页
    3.4 G.729A 解码器第37-40页
        3.4.1 参数解码第37-38页
        3.4.2 后处理第38-40页
        3.4.3 丢帧补偿第40页
    3.5 编解码器的优化实现第40-43页
        3.5.1 程序优化第40-42页
        3.5.2 去串行化第42-43页
    3.6 实验结果第43-46页
    3.7 本章小结第46-47页
第4章 自适应回声消除第47-61页
    4.1 回声消除研究历史第47-48页
    4.2 自适应回声消除原理第48页
    4.3 自适应回声消除算法第48-50页
        4.3.1 最小均方(Least Mean Square, LMS)算法第48页
        4.3.2 归一化最小均方(Normalized Least Mean Square, NLMS)算法第48-49页
        4.3.3 递归最小二乘(Recursive Least Square, RLS)算法第49-50页
    4.4 MDF 自适应滤波器第50-51页
    4.5 最佳步长因子的计算第51-52页
    4.6 泄露因子的估计第52页
    4.7 算法分析第52-53页
    4.8 参数评估第53-55页
    4.9 后处理第55页
    4.10 ARM 平台开发第55-58页
    4.11 实验结果分析第58-60页
    4.12 本章小结第60-61页
第5章 VoIP 系统测试第61-65页
    5.1 VoIP 系统第61-62页
    5.2 运行结果第62-64页
    5.3 本章小结第64-65页
总结与展望第65-67页
    工作总结第65页
    工作展望第65-67页
参考文献第67-71页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单第71-72页
致谢第72页

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