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基于MELP的声码器系统中的关键问题研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-14页
   ·研究背景及意义第8-9页
   ·前向纠错的研究现状第9-10页
   ·独立分量分析的研究现状第10-11页
   ·论文主要工作第11-12页
   ·论文结构第12-14页
第2章 混合激励线性预测声码器概述第14-18页
   ·MELP声码器的编码第14-16页
   ·MELP声码器的解码第16-17页
   ·本章小结第17-18页
第3章 线谱频率参数的矢量量化第18-32页
   ·矢量量化的基本原理第18-20页
     ·矢量量化器第18-19页
     ·失真测度第19-20页
   ·最佳矢量量化器第20-22页
     ·设计最佳矢量量化器的必要条件第20页
     ·LBG算法第20-22页
   ·线谱频率参数的四级矢量量化第22-27页
     ·线谱频率参数第22-23页
     ·四级矢量量化的码本设计第23-24页
     ·四级矢量量化的码本搜索第24-27页
   ·LSF系数的码本设计第27-30页
   ·LSF系数的矢量量化级数改进第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第4章 MELP声码器的前向纠错第32-54页
   ·线性分组码第32-37页
     ·线性分组码的编码第32-34页
     ·汉明码第34-35页
     ·线性分组码的译码第35-37页
   ·卷积码第37-46页
     ·卷积码的编码第37-38页
     ·卷积码的描述第38-41页
     ·卷积码的Viterbi译码第41-46页
   ·MELP声码器的汉明码前向纠错第46-48页
     ·MELP声码器的编码参数第46-47页
     ·清音帧的汉明码前向纠错第47-48页
   ·基于卷积码的MELP声码器前向纠错的设计第48-51页
   ·测试结果分析第51-53页
     ·卷积码前向纠错的性能测试第51页
     ·基于卷积码的MELP声码器前向纠错的抗误码性能测试第51-53页
   ·本章小结第53-54页
第5章 基于独立分量分析的语音去噪第54-72页
   ·独立分量分析的原理第54-56页
     ·独立分量分析的数学模型第54-55页
     ·独立分量分析的基本原则第55-56页
   ·独立分量分析的快速固定点算法第56-62页
     ·负熵第56-57页
     ·快速固定点算法第57-58页
     ·观测信号预处理第58-59页
     ·快速固定点算法的设计与仿真第59-62页
   ·基于独立分量分析的语音去噪原理第62-65页
     ·独立源信号第63页
     ·两路语音的去噪第63-65页
   ·独立分量分析用于单路语音去噪的算法设计第65-69页
   ·仿真结果分析第69-70页
   ·本章小结第70-72页
结论第72-74页
参考文献第74-78页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第78-80页
致谢第80页

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