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基于MELP的低速率语音编码算法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-16页
   ·引言第8页
   ·语音编码的分类和标准第8-10页
     ·语音编码的分类第8-9页
     ·语音编码国际标准第9-10页
   ·低速率语音编码算法概述第10-14页
     ·可压缩的理论依据第10页
     ·语音编码的极限速率第10-11页
     ·语音编码算法的性能评价第11-12页
     ·现有低速率语音编码算法思想介绍第12-14页
   ·本论文内容和章节安排第14-16页
     ·本论文内容第14页
     ·本论文章节安排第14-16页
第二章 MELP编码器算法实现研究第16-32页
   ·概述第16-17页
   ·基音周期的计算第17-20页
     ·基音周期检测基础第17-18页
     ·整数基音周期的计算第18页
     ·分数基音周期的提取第18-19页
     ·基音周期的最终计算第19-20页
   ·多带语音分析第20-21页
   ·增益的计算第21页
   ·线性预测分析第21-23页
     ·线性预测分析基础第21-22页
     ·线性预测分析实现第22-23页
   ·残差谐波谱参数的计算第23页
   ·量化第23-25页
     ·线性预测系数的量化第23-24页
     ·基音周期的量化第24页
     ·增益的量化第24-25页
     ·带通清浊音参数量化第25页
     ·残差谐波谱参数量化第25页
   ·编码器算法实现结果分析第25-32页
     ·输入语音信号的选取第25-26页
     ·预处理仿真第26页
     ·基音周期提取仿真第26-29页
     ·多带语音分析及增益计算仿真第29页
     ·残差谐波谱参数的计算仿真第29-30页
     ·量化仿真分析第30-32页
第三章 MELP解码器算法实现研究第32-42页
   ·概述第32页
   ·参数的解码第32-33页
   ·噪声的抑制第33-34页
   ·参数的插值第34页
   ·混合激励的生成第34-35页
     ·周期脉冲与噪声激励生成第34-35页
     ·混合激励的生成第35页
   ·自适应谱增强第35-36页
   ·线性预测合成第36-37页
   ·增益修正第37页
   ·脉冲整形滤波第37页
   ·解码器算法实现分析第37-42页
第四章 MELP算法与LPC-10算法比较分析第42-50页
   ·LPC-10算法分析与实现第42-45页
     ·概述第42页
     ·编码器端算法介绍第42-44页
     ·解码器端算法介绍第44页
     ·算法仿真实现分析第44-45页
   ·MELP算法与LPC-10算法对比分析第45-48页
     ·激励源对比分析第45-46页
     ·LPC参数量化对比分析第46-48页
   ·MELP其它关键技术分析第48-50页
     ·自适应谱增强技术第48页
     ·非周期性脉冲技术第48页
     ·残差谐波谱参数提取技术第48-49页
     ·脉冲整形滤波技术第49-50页
第五章 MELP算法改进方向分析第50-60页
   ·整数基音检测算法的改进第50-54页
     ·问题的提出第50页
     ·整数基音检测改进算法第50-52页
     ·实验仿真结果分析第52-54页
   ·基于LSF参数改进的MELP算法构建第54-60页
     ·LSF参数量化改进第54-55页
     ·LSF参数帧间插值改进第55-56页
     ·实验仿真结果分析第56-60页
第六章 总结第60-62页
   ·论文工作总结第60-61页
   ·进一步研究方向第61-62页
致谢第62-64页
参考文献第64-66页

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