MELP甚低码率声码器的研究及实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 注释表 | 第11-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 低速率与甚低速率语音编码技术研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 矢量量化技术研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 语音编码的评价指标 | 第17-20页 |
| 1.3.1 语音质量 | 第18-19页 |
| 1.3.2 系统开销 | 第19-20页 |
| 1.4 论文的研究工作及章节安排 | 第20-22页 |
| 第2章 MELP声码器相关理论 | 第22-34页 |
| 2.1 参数提取与量化编码 | 第22-29页 |
| 2.1.1 基音周期的提取 | 第23-25页 |
| 2.1.2 线性预测分析 | 第25页 |
| 2.1.3 带通清/浊音强度分析 | 第25-26页 |
| 2.1.4 增益的计算 | 第26-27页 |
| 2.1.5 残差谐波幅度的计算 | 第27页 |
| 2.1.6 MELP声码器参数量化以及比特分配 | 第27-29页 |
| 2.2 MELP声码器解码原理 | 第29-33页 |
| 2.2.1 基音周期解码及纠错 | 第30页 |
| 2.2.2 增益抑制 | 第30页 |
| 2.2.3 参数插值 | 第30-31页 |
| 2.2.4 混合激励信号的生成 | 第31-32页 |
| 2.2.5 语音合成 | 第32-33页 |
| 2.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于GMM的预测分类分裂矢量量化算法 | 第34-49页 |
| 3.1 矢量量化的相关理论 | 第34-35页 |
| 3.1.1 矢量量化的定义 | 第34页 |
| 3.1.2 矢量量化的失真测度 | 第34-35页 |
| 3.2 典型的矢量量化器 | 第35-39页 |
| 3.2.1 矢量量化器的定义 | 第35-36页 |
| 3.2.2 典型的矢量量化器 | 第36-39页 |
| 3.3 基于GMM的预测分类分裂矢量量化 | 第39-44页 |
| 3.3.1 GMM简介 | 第40-41页 |
| 3.3.2 基于GMM的预测分类分裂矢量量化算法 | 第41-44页 |
| 3.4 GMM-PSVQ算法应用与性能评价 | 第44-48页 |
| 3.4.1 GMM-PSVQ算法应用 | 第44页 |
| 3.4.2 性能测试 | 第44-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 600bps MELP声码器的设计 | 第49-65页 |
| 4.1 编码器的设计 | 第50-57页 |
| 4.1.1 语音特征参数提取 | 第50-52页 |
| 4.1.2 参数量化 | 第52-55页 |
| 4.1.3 纠错编码 | 第55-56页 |
| 4.1.4 比特分配方案 | 第56-57页 |
| 4.2 解码器的设计 | 第57-59页 |
| 4.3 声码器的性能测试 | 第59-63页 |
| 4.3.1 合成语音时域波形图和语谱图对比 | 第59-61页 |
| 4.3.2 客观PESQ值测试 | 第61-62页 |
| 4.3.3 主观DRT测试 | 第62-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第5章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 论文总结 | 第65-66页 |
| 5.2 后续研究工作 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第72页 |
