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超低速率语音编码算法研究

第一章 绪论第1-22页
 1.1 引言第9页
 1.2 语音编码技术第9-17页
  1.2.1 语音压缩编码的原理第10-12页
   1.2.1.1 语音产生的模型及其特征参数第10-11页
   1.2.1.2 语音可进行压缩的理论依据第11-12页
  1.2.2 语音编码方法的分类第12-14页
  1.2.3 语音编码性能的评价标准第14-16页
  1.2.4 语音编码的发展概况第16-17页
 1.3 低速率语音编码技术第17-21页
  1.3.1 LPC-10声码器第17-18页
  1.3.2 码激励线性预测(CELP)模型第18-19页
  1.3.3 混合激励线性预测(MELP)声码器第19-20页
  1.3.4 原型波形插值(PWI)第20页
  1.3.5 正弦模型第20-21页
 1.4 论文内容安排第21-22页
第二章 FTR 1024A 2.4kbps Melp语音编解码系统第22-47页
 2.1 算法概述第22-23页
 2.2 语音分析和参数提取第23-30页
  2.2.1 高通滤波--滤去低频成分第23-25页
  2.2.2 整数基音周期(Pitch)的粗估算第25页
  2.2.3 子带的清浊判别第25-26页
  2.2.4 细基音计算过程第26-27页
  2.2.5 非周期型标志第27页
  2.2.6 线性预测(LP)分析和残差信号的计算第27页
  2.2.7 峰值计算第27页
  2.2.8 最终的基音周期计算第27-29页
  2.2.9 增益(gain)的计算第29页
  2.2.10 傅立叶幅度(fs_mag)的计算第29-30页
 2.3 参数量化第30-33页
  2.3.1 均匀量化器第30页
  2.3.2 线性预测系数(Lpc)的量化第30-31页
  2.3.3 基音周期(Pitch)的量化第31页
  2.3.4 增益(Gain)的量化第31-32页
  2.3.5 子带浊音强度(Bpvc)的量化第32页
  2.3.6 傅立叶幅度(Fs_Mag)量化第32页
  2.3.7 比特分配和纠错处理第32-33页
 2.4 解码器第33-37页
  2.4.1 参数解码和纠错处理第33-34页
  2.4.2 噪声衰减第34页
  2.4.3 参数插值第34-35页
  2.4.4 混合激励的形成第35-36页
  2.4.5 自适应谱增强第36页
  2.4.6 线性预测合成第36页
  2.4.7 增益调整第36-37页
  2.4.8 脉冲扩散第37页
  2.4.9 合成循环控制第37页
 2.5 MELP编解码系统中存在问题的部分改进第37-46页
  2.5.1 改进的基音周期运算模型第37-40页
  2.5.2 改进的LSF参数矢量量化方法第40-45页
   2.5.2.1 改用两级矢量量化第42页
   2.5.2.2 训练码本矢量集第42-45页
   2.5.2.3 不同的量化算法评价第45页
  2.5.3 对gain和fs_mag参数的分析第45-46页
 2.6 本章结论第46-47页
第三章 变速率的语音压缩算法第47-72页
 3.1 概述第47-54页
  3.1.1 已有的变帧速率算法原理第47-51页
  3.1.2 改进变速率语音压缩算法的前提描述第51-54页
 3.2 参数的帧间无条件插值算法第54-57页
  3.2.1 LPC参数的帧间相关和插值算法第54-55页
  3.2.2 增益Gain的帧间相关和插值算法第55页
  3.2.3 激励参数的帧间相关和插值算法第55-57页
  3.2.4 比特的分配第57页
 3.3 BD-VAD算法第57-63页
  3.3.1 G.729B静音压缩算法中的VAD算法第57-59页
  3.3.2 BD-VAD算法第59-63页
 3.4 基于频谱斜率的线性插值算法结构第63-70页
  3.4.1 特征频率跟踪第63-67页
  3.4.2 约束条件第67-68页
  3.4.3 参数插值算法第68-70页
 3.5 传输信道的考虑第70-71页
 3.6 本章小结第71-72页
第四章 实验结果及分析第72-77页
 4.1 语音波形和语谱图第72-76页
  4.1.1 1.1Kbps匀速率插值算法第72-74页
  4.1.2 BD-VAD与VAD算法比较第74-75页
  4.1.3 超低速率的变速率算法实验结果分析第75-76页
 4.2 结论第76-77页
第五章 工作总结与展望第77-80页
 5.1 论文期间完成的工作第77-78页
 5.2 工作展望第78-80页
参考文献第80-83页
致谢第83-84页

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