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基于DSP的低速率语音压缩研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 课题背景第10-11页
    1.2 研究现状第11-12页
    1.3 衡量语音编码性能的主要指标第12页
    1.4 论文研究的主要内容和目标第12-14页
第二章 混合激励线性预测声码器第14-24页
    2.1 MELP声码器概述第14页
    2.2 MELP编码器原理第14-18页
        2.2.1 预处理第14-15页
        2.2.2 基音周期的计算第15-16页
        2.2.3 增益计算第16页
        2.2.4 线性预测分析(LPC分析)第16页
        2.2.5 非周期标志第16-17页
        2.2.6 傅氏级数幅值计算第17页
        2.2.7 量化第17-18页
        2.2.8 纠错编码第18页
        2.2.9 发送比特流第18页
    2.3 MELP解码器原理第18-22页
        2.3.1 数据解包和检错纠错第19页
        2.3.2 增益的译码和抑制第19-20页
        2.3.3 参数内插第20页
        2.3.4 混合激励的生成第20页
        2.3.5 自适应谱增强第20-21页
        2.3.6 线性预测合成第21页
        2.3.7 增益调整第21页
        2.3.8 脉冲整形滤波第21页
        2.3.9 合成环路控制第21-22页
    2.4 本章小结第22-24页
第三章 二次线性预测声码器第24-30页
    3.1 离散傅里叶变换和快速傅里叶变换第24-26页
        3.1.1 离散傅里叶变换DFT第24页
        3.1.2 快速傅里叶变换DFT第24-26页
    3.2 MELP算法问题分析第26-28页
    3.3 本章小结第28-30页
第四章 二次线性预测声码器的MATLAB仿真第30-58页
    4.1 算法总体流程第30-31页
    4.2 编码器设计第31-40页
        4.2.1 线性预测系数第32-34页
        4.2.2 基音周期计算第34-36页
        4.2.3 子带清浊音比例计算第36-38页
        4.2.4 增益计算第38-40页
    4.3 解码器设计第40-46页
        4.3.1 数据解包和错误纠正第41-42页
        4.3.2 噪声估计和噪声衰减第42-43页
        4.3.3 参数内插第43-44页
        4.3.4 混合激励信号合成第44-45页
        4.3.5 线性预测合成第45页
        4.3.6 脉冲离散滤波第45-46页
    4.4 MATLAB仿真结果第46-57页
        4.4.1 标准MELP算法与二次线性预测算法仿真比较第46-55页
        4.4.2 处理帧长对二次线性预测算法的影响第55-57页
    4.5 本章小结第57-58页
第五章 二次线性预测算法DSP软件实现第58-78页
    5.1 TMS320C55XX 简介第58页
    5.2 软件开发环境CCS第58-59页
    5.3 DSP软件总体设计第59-61页
    5.4 语音编码程序设计第61-69页
        5.4.1 总体设计第61-62页
        5.4.2 LPC程序设计第62-64页
        5.4.3 分带处理程序设计第64-66页
        5.4.4 基音计算程序设计第66-68页
        5.4.5 参数量化程序设计第68-69页
    5.5 语音解码程序设计第69-75页
        5.5.1 总体设计第69-71页
        5.5.2 参数解包程序设计第71页
        5.5.3 脉冲激励生成程序设计第71-73页
        5.5.4 噪声激励生成程序设计第73页
        5.5.5 语音合成程序设计第73-75页
    5.6 软件测试结果第75-76页
    5.7 本章小结第76-78页
第六章 结论第78-80页
参考文献第80-84页
致谢第84-86页
作者攻读学位期间发表的学术论文目录第86页

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