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基于DSP的混合激励线性预测语音编码算法及其实现

第1章 绪论第7-15页
    1.1 引言第7页
    1.2 语音编码技术第7-12页
        1.2.1 语音编码压缩原理第8-10页
        1.2.2 语音编码器的性能指标第10-11页
        1.2.3 语音编码标准第11-12页
    1.3 低速率语音编码研究状况第12-13页
    1.4 本文研究的主要内容第13-15页
第2章 混合激励线性预测语音编码模型第15-19页
    2.1 MELP低速语音编码模型的建立第15-17页
    2.2 MELP算法的改进特征第17-19页
第3章 语音分析和参数提取第19-29页
    3.1 预处理第20页
    3.2 基音提取第20-24页
        3.2.1 整数基音粗估第20-21页
        3.2.2 整数基音精估第21页
        3.2.3 分数基音周期估计第21-22页
        3.2.4 基音周期的倍数检测第22页
        3.2.5 最后的基音周期计算第22-24页
    3.3 子带清/浊音强度分析第24-25页
    3.4 非周期脉冲标志的确定第25页
    3.5 线性预测分析第25-28页
        3.5.1 阶数p的确定第26页
        3.5.2 峰值计算第26-27页
        3.5.3 增益的确定第27-28页
    3.6 平均基音周期更新第28页
    3.7 付氏幅度计算第28-29页
第4章 参数编码第29-44页
    4.1 基音周期量化编码第29页
    4.2 增益的量化编码第29页
    4.3 子带清/浊音强度(Bpvc)的量化编码第29-30页
    4.4 LPC参数的量化编码第30-40页
        4.4.1 线谱频率参数的定义第30-31页
        4.4.2 LSF参数与LPC参数的相互转换第31-35页
        4.4.3 改进的LSF参数矢量量化第35-40页
    4.5 改进的LSF系数传递第40-41页
    4.6 付氏幅度的量化编码第41-42页
    4.7 改进MELP语音编码的比特分配第42-44页
第5章 语音合成第44-50页
    5.1 参数的译码第44页
    5.2 噪声衰减第44-45页
    5.3 参数插值第45页
    5.4 混合激励的形成第45-46页
    5.5 自适应谱增强第46-47页
    5.6 增益调整第47页
    5.7 脉冲扩散第47页
    5.8 改进MELP 语音编码算法的模拟第47-50页
第6章 改进MELP算法的实时实现第50-62页
    6.1 硬件平台第50-54页
        6.1.1 TMS320C5402简介第50-51页
        6.1.2 DSK简介第51-52页
        6.1.3 多通道缓冲串行口McBSP第52页
        6.1.4 TLC320AD50C简介第52-54页
    6.2 算法的软件设计第54-56页
    6.3 TMS320C54x混合编程第56-60页
        6.3.1 54X的混合编程方法第57页
        6.3.2 混合编程应遵循的规则及程序的优化第57-60页
    6.4 语音压缩算法的测试第60-62页
第七章 全文总结第62-64页
致 谢第64-65页
参考文献第65-68页
摘 要第68-72页
Abstract第72页

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