| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| §1．1 语音编解码技术发展状况 | 第9-11页 |
| §1．2 衡量语音编码性能的主要因素 | 第11-12页 |
| §1．3 论文研究的主要内容和目标 | 第12-14页 |
| 第二章 MELP语音压缩编码算法概况和特点 | 第14-18页 |
| §2．1 MELP语音压缩编码算法概况 | 第14-15页 |
| §2．2 MELP算法新增的五大特点 | 第15-18页 |
| 2．2．1 分带混合激励形式 | 第15页 |
| 2．2．2 使用非周期脉冲 | 第15-16页 |
| 2．2．3 自适应谱增强技术 | 第16-17页 |
| 2．2．4 脉冲离散滤波 | 第17页 |
| 2．2．5 傅氏幅度模型 | 第17-18页 |
| 第三章 MELP算法编码过程中各种未量化参数的计算 | 第18-36页 |
| §3．1 MELP算法编码过程总体框图 | 第18-19页 |
| §3．2 预处理（高通滤波） | 第19-20页 |
| §3．3 基音周期提取 | 第20-23页 |
| 3．3．1 有关基音周期的介绍 | 第20-21页 |
| 3．3．2 MELP算法中的开环基音提取 | 第21-23页 |
| §3．4多带激励编码的分带思想及在MELP算法中的应用 | 第23-27页 |
| 3．4．1 多带激励编码 | 第23-24页 |
| 3．4．2 多带思想在MELP算法中的应用及第一次基音修正 | 第24-27页 |
| §3．5 非周期标志 | 第27-28页 |
| §3．6 线性预测分析 | 第28-31页 |
| 3．6．1 语音编码中线性预测分析技术的介绍 | 第28-30页 |
| 3．6．2 MELP算法中线性预测分析方法 | 第30-31页 |
| §3．7 线性预测残差信号计算 | 第31页 |
| §3．8 残差信号的峰值计算 | 第31-32页 |
| §3．9 最后基音周期修正 | 第32-34页 |
| §3．10 增益计算 | 第34-35页 |
| §3．11 平均基音周期更新 | 第35-36页 |
| 第四章 MELP算法编码过程中量化和差错控制 | 第36-57页 |
| §4．1语音编码中的量化方法 | 第36-44页 |
| 4．1．1 语音编码中的标量量化方法 | 第36-37页 |
| 4．1．2 语音编码中的矢量量化方法 | 第37-44页 |
| §4．2线性预测系数的量化 | 第44-49页 |
| 4．2．1 由预测系数求LSP | 第45-47页 |
| 4．2．2 由LSP参数求预测系数 | 第47页 |
| 4．2．3 线谱对参数的量化 | 第47-49页 |
| §4．3 基音周期量化 | 第49-50页 |
| §4．4 增益量化 | 第50-52页 |
| §4．5 子带清／浊音混合比例的量化 | 第52页 |
| §4．6 傅里叶幅度计算和量化 | 第52-53页 |
| §4．7 差错控制和打包 | 第53-57页 |
| 第五章 MELP算法的解码过程 | 第57-69页 |
| §5．1 MELP算法解码过程的框图 | 第57-58页 |
| §5．2 数据解包和错误校正 | 第58-60页 |
| §5．3 噪声衰减（Noise Attenuation） | 第60-62页 |
| §5．4 参数内插 | 第62页 |
| §5．5 混合激励信号的产生 | 第62-65页 |
| §5．6 自适应谱增强 | 第65-66页 |
| §5．7 线性预测合成 | 第66页 |
| §5．8 增益调整 | 第66-67页 |
| §5．9 脉冲离散滤波 | 第67-68页 |
| §5．10 合成循环控制 | 第68-69页 |
| 第六章 程序实现研究和测试结果 | 第69-76页 |
| §6．1 程序运行的软硬件环境 | 第69页 |
| §6．2 程序实现研究情况 | 第69-75页 |
| 6．2．1 WAV文件格式和WAV文件数据提取和恢复 | 第69-71页 |
| 6．2．2 MELP算法的C程序 | 第71-75页 |
| §6．3 测试结果 | 第75页 |
| §6．4 对DSP下实现方法的思考 | 第75-76页 |
| 结束语 | 第76-77页 |
| 附录 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 个人简历 | 第82页 |
