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超低速率语音编码的研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-14页
第一章 引言第14-22页
   ·应用背景第14-15页
   ·低速率语音编码基础第15-17页
     ·语音信号的特性第15页
     ·低速率语音编码模型第15-16页
     ·参数编码的关键技术第16-17页
   ·现代低速率语音编码算法第17-20页
     ·混合激励线性预测(MELP)编码算法第17-18页
     ·波形插值(WI)算法第18-19页
     ·正弦变换编码(STC)算法第19页
     ·多带激励(MBE)算法第19-20页
   ·超低速率语音编码算法的新进展第20-21页
   ·论文工作的背景、意义和本文安排第21-22页
第二章 分段声码器高效分段算法设计第22-31页
   ·概述第22-24页
     ·分段声码器原理第22-23页
     ·TIMIT 标准语音库与分段算法性能评估第23-24页
   ·参数分段新算法设计第24-29页
     ·特征参数的选择与提取第24-25页
     ·度量函数的设计第25-27页
     ·噪声环境下度量函数的自适应分级第27-29页
   ·算法性能分析第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第三章 线性预测系数高效量化算法基础第31-41页
   ·LP 系数及其推演参数——LSF 参数第31-32页
   ·LP 系数量化效果的客观评价标准第32-33页
   ·矢量量化基本原理第33-35页
     ·矢量量化定义与特点第33-34页
     ·矢量量化失真测度第34-35页
   ·矢量量化码书训练算法第35-38页
     ·LBG 算法流程第35-37页
     ·初始码书的生成算法第37页
     ·空胞腔的处理方案第37-38页
   ·矢量量化算法结构设计第38-40页
     ·多级矢量量化第38-39页
     ·预测矢量量化第39-40页
     ·预测多级矢量量化第40页
   ·本章小结第40-41页
第四章 基于语音分段的线性预测系数高效量化算法第41-53页
   ·新算法特点介绍第41-43页
     ·预测器的分类第41-42页
     ·量化区域的长度选择第42-43页
   ·码书的训练算法第43-48页
     ·常规训练算法第44-45页
     ·段间预测器—段内预测器—量化器联合优化训练算法第45-48页
   ·LSF 参数的编解码流程第48-49页
   ·实验结果和评价第49-51页
   ·本章小结第51-53页
第五章 0.4KBPS 超低速率声码器设计第53-61页
   ·激励源模型的选择第53页
   ·激励源参数的提取与编码第53-56页
     ·基音周期第53-55页
     ·子带清浊音判决第55-56页
     ·增益第56页
   ·激励源参数的解码与语音合成第56-58页
     ·参数解码第56页
     ·语音合成第56-58页
   ·超低速率声码器设计第58-60页
   ·本章小结第60-61页
第六章 结束语第61-63页
   ·主要工作与创新点第61页
   ·后续研究工作第61-63页
参考文献第63-67页
致谢第67-68页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第68页

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