甚低码率低延迟语音编码算法研究
摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-10页 |
目录 | 第10-13页 |
符号对照表 | 第13-16页 |
插图清单 | 第16-19页 |
附表清单 | 第19-22页 |
英文缩略写对照表 | 第22-24页 |
第一章 绪论 | 第24-50页 |
·语音编码算法研究的历史与进展 | 第24-34页 |
·ITU 语音编码标准 | 第24-27页 |
·语音编码算法性能评价 | 第27-30页 |
·低延迟语音编码 | 第30-33页 |
·研究进展:自适应多速率语音编码 | 第33-34页 |
·低延迟语音编码标准 G.728 | 第34-43页 |
·原理概述 | 第34-36页 |
·LPC系数的计算 | 第36-37页 |
·感觉加权滤波器 | 第37-38页 |
·综合滤波器 | 第38-39页 |
·对数增益滤波器 | 第39-40页 |
·码书搜索 | 第40-42页 |
·后滤波器 | 第42-43页 |
·论文的研究目标与主要成果 | 第43-50页 |
·主要研究内容与关键难点 | 第44-45页 |
·论文的主要创新点 | 第45-47页 |
·论文的结构与章节安排 | 第47-50页 |
第二章 优化增益码书 | 第50-72页 |
·低延迟语音编码算法基本结构 | 第50-54页 |
·目标矢量 | 第51页 |
·后向增益预测器 | 第51-52页 |
·增益量化器 | 第52-53页 |
·波形码书 | 第53页 |
·后向综合滤波器 | 第53-54页 |
·增益预测 | 第54-56页 |
·偏移自适应 | 第55页 |
·实验结果 | 第55-56页 |
·量化信噪比估计 | 第56-58页 |
·滤波器参数估计 | 第58-61页 |
·滤波器模型 | 第58-59页 |
·增长记忆递推滤波器 | 第59页 |
·有限记忆递推滤波器 | 第59-61页 |
·BP神经网络滤波器 | 第61页 |
·固定量化算法 | 第61-62页 |
·自适应量化算法 | 第62-67页 |
·Jayant自适应量化 | 第62-64页 |
·基于N-进制编码的CMEA方法 | 第64-65页 |
·利用CMEA解决复杂目标函数的多参数优化 | 第65-67页 |
·增益滤波器选择 | 第67-72页 |
·5样点矢量增益 | 第67-68页 |
·编码测试 | 第68-69页 |
·16样点、20样点矢量滤波器 | 第69-72页 |
第三章 基音周期的后向实时检测 | 第72-86页 |
·小波分析的基本概念 | 第72-76页 |
·连续小波变换 | 第72-73页 |
·离散小波变换 | 第73-75页 |
·多分辨率分析 | 第75-76页 |
·小波分析用于基音提取 | 第76-77页 |
·基于小波变换的语音信号基音周期实时检测算法 | 第77-86页 |
·小波函数的选择 | 第77-78页 |
·小波尺度的选择 | 第78-79页 |
·基音周期实时检测算法 | 第79-82页 |
·实验结果分析 | 第82-86页 |
第四章 延迟2.5 ms的8Kbps语音编码算法 | 第86-106页 |
·G.728算法的8.4Kbps方案(方案0) | 第86-88页 |
·算法特征 | 第86页 |
·训练波形码书 | 第86-88页 |
·引入自适应码书的8 Kbps算法 | 第88-94页 |
·算法原理 | 第88-89页 |
·编码器算法 | 第89-91页 |
·解码器算法 | 第91页 |
·增益的精确值 | 第91-93页 |
·自适应码书 | 第93-94页 |
·三种8kbit/s低延迟语音编码方案 | 第94-99页 |
·全搜索方案(方案1) | 第94-96页 |
·隔帧搜索自适应码书方案(方案2) | 第96-98页 |
·后向基音预测方案(方案3) | 第98-99页 |
·实验结果与讨论 | 第99-106页 |
第五章 延迟40样点的基于代数码激励算法 | 第106-120页 |
·去除激励的冗余信息 | 第106-110页 |
·提取有效激励脉冲 | 第107-108页 |
·计算复杂性 | 第108-110页 |
·代数码书 | 第110-113页 |
·G.729的代数码书结构 | 第110-111页 |
·代数码书搜索方案 | 第111-113页 |
·编码方案及实验结果 | 第113-120页 |
第六章 总结与讨论 | 第120-124页 |
致谢 | 第124-128页 |
参考文献 | 第128-139页 |