| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题背景 | 第9-14页 |
| ·研究目标 | 第14页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文结构 | 第15-17页 |
| 第2章 传统音频频带扩展概述和算法框架 | 第17-29页 |
| ·语音信号的频带扩展 | 第17-22页 |
| ·语音产生机制和源滤波器模型 | 第17-19页 |
| ·基于源滤波器模型的语音频带扩展算法概述 | 第19-22页 |
| ·音频信号的频带扩展 | 第22-25页 |
| ·宽带向超宽带音频频带扩展算法框架 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于高斯混合模型的高频子带能量估计算法 | 第29-49页 |
| ·高频谱包络参数的贝叶斯估计 | 第29-31页 |
| ·高斯混合模型 | 第31-36页 |
| ·高斯混合模型基本原理 | 第31-32页 |
| ·模型参数的计算 | 第32-36页 |
| ·基于高斯混合模型的高频子带能量估计算法 | 第36-42页 |
| ·宽带时频特征和超宽带高频子带能量的提取 | 第37-40页 |
| ·基于联合概率密度的高频子带能量估计 | 第40-42页 |
| ·算法性能测试 | 第42-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 基于隐马尔科夫模型的高频子带能量估计改进算法 | 第49-61页 |
| ·隐马尔科夫模型基本原理 | 第49-53页 |
| ·马尔科夫状态的统计模型 | 第49-51页 |
| ·参数估计准则 | 第51-53页 |
| ·基于隐马尔科夫模型的高频子带能量估计算法 | 第53-56页 |
| ·算法性能测试 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 基于最近邻匹配的高频谱细节非线性扩展算法 | 第61-77页 |
| ·音频信号的非线性分析 | 第61-69页 |
| ·相空间重构技术 | 第61-67页 |
| ·音频频域信号的李雅普诺夫指数分析 | 第67-69页 |
| ·基于最近邻匹配的高频细节重建方法 | 第69-72页 |
| ·算法性能测试 | 第72-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 第6章 非线性频带扩展算法在宽带音频编码器中的应用 | 第77-85页 |
| ·G.722.1与G.722.1C编解码框架 | 第77-80页 |
| ·G.722.1编解码算法框架 | 第77-79页 |
| ·G.722.1C算法框架 | 第79-80页 |
| ·G.722.1宽带音频编码器中非线性频带扩展应用 | 第80-81页 |
| ·算法性能测试 | 第81-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 结论 | 第85-87页 |
| 参考文献 | 第87-91页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第91-93页 |
| 致谢 | 第93页 |
