基于线性预测编码的低速率语音编码算法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstrct | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| ·语音压缩编码的意义及作用 | 第9-10页 |
| ·语音编码器的性能属性及其评定 | 第10-11页 |
| ·语音编码器的分类 | 第11页 |
| ·几种典型低速率语音编码算法 | 第11-16页 |
| ·线性预测编码(LPC) | 第11-12页 |
| ·MBE 多带激励编码模型 | 第12-13页 |
| ·MELP 混合激励编码模型 | 第13-14页 |
| ·STC 正弦变换编码模型 | 第14-15页 |
| ·WI 波形编码模型 | 第15-16页 |
| ·其它编码模型 | 第16页 |
| ·甚低比特率语音编码的发展方向 | 第16-17页 |
| ·本文安排 | 第17-18页 |
| 第二章 线性预测语音编码 | 第18-30页 |
| ·语音信号产生数字模型 | 第18-19页 |
| ·语音信号线性预测分析 | 第19-30页 |
| ·语音信号线性预测分析基本原理 | 第19-21页 |
| ·线性预测分析的解法 | 第21-22页 |
| ·线性预测分析与语音信号产生模型的关系 | 第22-24页 |
| ·语音信号的LPA 谱估计 | 第24-26页 |
| ·语音信号LP 系数和LSF 系数 | 第26-28页 |
| ·带宽扩展 | 第28页 |
| ·语音信号预加重 | 第28-29页 |
| ·声门激励 | 第29-30页 |
| 第三章 激励信号匹配线性预测分析模型 | 第30-45页 |
| ·线性预测编码模型的缺点 | 第30-33页 |
| ·改进的线性预测编码模型 | 第33-45页 |
| ·激励信号匹配线性预测分析原理 | 第33-36页 |
| ·ESM-LPA 模型的求解 | 第36-39页 |
| ·ESM-LPA 模型数字求解的实际考虑 | 第39-40页 |
| ·残差目标波形的构建 | 第40-43页 |
| ·ESM-LPA 模型的性能评估 | 第43-45页 |
| 第四章 语音信号基音的检测 | 第45-59页 |
| ·基音检测的现状和基本算法 | 第45-49页 |
| ·基于时域波形相似性方法 | 第45-48页 |
| ·基于频域谱相似性方法 | 第48-49页 |
| ·基音检测的预处理和后处理 | 第49-51页 |
| ·基音检测预处理 | 第49-50页 |
| ·基音检测后处理 | 第50-51页 |
| ·改进的NCCF 基音检测基本算法 | 第51-55页 |
| ·基于自相关函数基音检测算法的缺点 | 第51-52页 |
| ·改进的归一化自相关函数 | 第52-53页 |
| ·MNCCF 与NCCF 对比试验 | 第53-55页 |
| ·基于MNCCF 的基音检测算法的实现 | 第55-59页 |
| ·整数基音周期的粗估 | 第55-57页 |
| ·整数基音周期估计的预处理 | 第55-56页 |
| ·整数基音周期估计的后处理 | 第56-57页 |
| ·分数基音周期的细估 | 第57页 |
| ·基于MNCCF 的实际基音检测算法的性能 | 第57-59页 |
| 第五章 低码率语音编码算法的实现 | 第59-72页 |
| ·低码率语音编码算法中的矢量量化技术 | 第59-65页 |
| ·矢量量化的基本原理 | 第59-63页 |
| ·矢量量化的定义 | 第59-60页 |
| ·矢量量化的失真测度 | 第60-61页 |
| ·矢量量化器原理 | 第61页 |
| ·矢量量化器的码本设计 | 第61-62页 |
| ·矢量量化系统的复杂度 | 第62-63页 |
| ·LSF 参数的矢量量化 | 第63-65页 |
| ·LSF 参数矢量量化的失真测度和客观评价 | 第63-64页 |
| ·LSF 参数的MSVQ 量化 | 第64-65页 |
| ·一种1.2kbps 低速率语音编码算法的实现 | 第65-72页 |
| ·1.2kbps 低速率语音编码算法的语音分析 | 第65-66页 |
| ·混合激励模型的改进 | 第66-67页 |
| ·语音参数的编码和传输 | 第67-68页 |
| ·语音信号的合成 | 第68-69页 |
| ·1.2kbps 低速率语音编码算法的仿真结果 | 第69-72页 |
| 第六章 结论 | 第72-73页 |
| ·论文的工作总结 | 第72页 |
| ·进一步研究考虑 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 个人简历 | 第78页 |
