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混合激励线性预测声码器算法的研究

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-7页
缩略词第7-9页
符号表第9-14页
第一章 绪论第14-24页
 1.1 语音信号的特点第14-15页
 1.2 语音信号产生的模型第15-16页
 1.3 语音信号压缩编码概述第16-20页
  1.3.1 量化第17-18页
  1.3.2 子带编码(SBC)第18页
  1.3.3 变换编码第18-19页
  1.3.4 正弦波提取第19页
  1.3.5 声码器第19-20页
 1.4 语音编码的评价第20-24页
  1.4.1 编码质量第20-21页
   1.4.1.1 客观评价第20-21页
   1.4.1.2 主观评价第21页
  1.4.2 编码速率第21-22页
  1.4.3 算法复杂度第22页
  1.4.4 编码延时第22页
  1.4.5 一些语音编码算法的性能第22-24页
第二章 MELP声码器的原理第24-41页
 2.1 线性预测编码(LPC)第24-27页
 2.2 经典的二元激励LPC声码器第27-29页
 2.3 MELP声码器模型第29-39页
  2.3.1 MELP声码器模型概述第29-30页
  2.3.2 混合脉冲和噪声激励第30-32页
  2.3.3 非周期的脉冲激励第32-33页
  2.3.4 自适应谱增强第33-36页
  2.3.5 脉冲散布滤波器第36-37页
  2.3.6 残差信号的傅立叶谱幅度第37-39页
 2.4 本章小结第39-41页
第三章 MELP声码器算法第41-70页
 3.1 MELP声码器概述第41页
 3.2 MELP声码器的分析器第41-62页
  3.2.2 基音提取第42-46页
   3.2.2.1 整数基音第42-45页
   3.2.2.2 分数基音第45页
   3.2.2.3 最终基音第45-46页
   3.2.2.4 基音量化第46页
  3.2.3 带通清浊音分析第46-49页
   3.2.3.1 语音信号的分带处理第46-47页
   3.2.3.2 带通信号的强度第47-48页
   3.2.3.3 带通信号的包络信号的强度第48页
   3.2.3.4 带通清浊音判决第48-49页
  3.2.4 抖动浊音检测第49-50页
  3.2.5 线性预测分析第50页
  3.2.6 线谱对频率(LSF)第50-52页
  3.2.7 LSF参数的量化第52-58页
   3.2.7.1 矢量量化概述第52-53页
   3.2.7.2 失真测度(距离准则)第53-54页
   3.2.7.3 多级矢量量化(MSVQ)的码本设计第54-55页
   3.2.7.4 MSVQ的码本搜索算法第55页
   3.2.7.5 LSF参数的量化第55-58页
  3.2.8 增益估计及量化第58-60页
   3.2.8.1 增益估计第58-59页
   3.2.8.2 增益量化第59-60页
  3.2.9 傅立叶谱幅度第60-62页
   3.2.9.1 傅立叶谱幅度的计算第60-61页
   3.2.9.2 傅立叶谱幅度的量化第61-62页
 3.3 MELP声码器的合成器第62-68页
  3.3.1 参数恢复第62-63页
  3.3.2 噪声抑制第63页
  3.3.3 参数插值第63-65页
  3.3.4 混合激励的产生第65-66页
  3.3.5 自适应谱增强第66-67页
  3.3.6 线性预测综合第67页
  3.3.7 增益调整第67-68页
  3.3.8 脉冲散布第68页
  3.3.9 解码流程控制第68页
 3.4 本章小结第68-70页
第四章 MELP算法仿真及性能分析第70-83页
 4.1 MELP声码器的帧结构第70-71页
 4.2 MELP算法仿真第71-80页
  4.2.1 编码质量评判的特点第71-72页
  4.2.2 安静环境下的语音编码合成第72-73页
  4.2.3 强背景噪声下的语音编码合成第73-74页
  4.2.4 MELP混合激励的效果测试第74-75页
  4.2.5 MELP的抖动系数第75-76页
  4.2.6 参数插值第76-77页
  4.2.7 自适应谱增强第77-78页
  4.2.8 脉冲散布第78-79页
  4.2.9 傅立叶谱幅度第79-80页
 4.3 MELP声码器的实现第80-82页
  4.3.1 用DSP器件对MELP声码器进行实现第80-82页
 4.4 本章小节第82-83页
第五章 论文总结第83-84页
参考文献第84-88页
致谢第88-89页

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