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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

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