本站原创摘要4-5
Abstract5-10
主要符号对照表10-12
第1章 绪论12-24
1.1 引言12-13
1.2 语音编码技术概述13-15
1.2.1 语音的发声模型13
1.2.2 语音的主要编码方式13-14
1.2.3 语音压缩的论述依据14-15
1.3 超低速率的语音编码技术15-18
1.3.1 多帧联合矢量量化算法15-16
1.3.2 重要帧抽取算法16-17
1.3.3 基于语音识别的编码算法17-18
1.4 语音压缩的论述极限和开发潜力18-20
1.4.1 语音编码速率的论述极限18-19
1.4.2 进一步开发的潜力19-20
1.5 声码器性能的评价指标20-22
1.5.1 平均意见分测试20-21
1.5.2 判断韵字测试21
1.5.3 算法的复杂度和编解码延时21-22
1.6 论文的工作背景、目标和本论文安排22-24
第2章 SELP 声码器的关键技术24-33
2.1 SELP 模型的基本原理24
2.2 参数浅析算法24-27
2.2.1 预处理24
2.2.2 线性预测浅析24-25
2.2.3 基音周期浅析与平滑25-26
2.2.4 子带清浊音浅析26
2.2.5 余量谱幅度浅析26-27
2.2.6 能量参数提取27
2.3 语音合成算法27-28
2.4 参数量化算法28-32
2.4.1 L 参数量化28-30
2.4.2 预测矢量量化30-31
2.4.3 基于方式的矢量量化31
2.4.4 帧间加权矢量量化31-32
2.5 本章小结32-33
第3章 高效的参数量化算法33-51
3.1 有记忆的全局最优 L 差值量化算法33-41
3.1.1 L 参数的特性33-34
3.1.2 L 差值标量量化算法34-37
3.1.3 有记忆的全局最优 L 差值量化算法37-39
3.1.4 算法性能测试39-41
3.2 基音周期失真度量的改善算法41-47
3.2.1 基音周期参数的特性41
3.2.2 基音周期失真度量改善41-45
3.2.3 算法性能测试45-47
3.3 基音周期码字搜索优化算法47-50
3.3.1 基音周期的码字整型优化算法47-49
3.3.2 算法性能测试49-50
3.4 本章小结50-51
第4章 参数相关性探讨及其恢复算法51-68
4.1 特点参数的相关性浅析52-53
4.2 能量参数解码端恢复算法53-59
4.2.1 能量参数的特性53-54
4.2.2 HMM 模型介绍54-55
4.2.3 基于 HMM 模型的能量参数恢复算法55-57
4.2.4 算法性能测试57-59
4.3 U/V 参数解码端恢复算法59-67
4.3.1 U/V 参数的特性60
4.3.2 基于 GMM 模型的 U/V 参数恢复算法60-62
4.3.3 改善的 U/V 参数解码端恢复算法62-64
4.3.4 算法性能测试64-67
4.4 本章小结67-68
第5章 解码端语音质量提升算法68-78
5.1 特点参数插值方式的改善算法68-72
5.1.1 参数插值的原理和策略68-69
5.1.2 参数插值方式改善69-71
5.1.3 算法性能测试71-72
5.2 声码器抗连续丢包处理算法72-77
5.2.1 抗丢包处理算法的背景和原理72-73
5.2.2 分方式线性预测的算法原理73-74
5.2.3 分方式线性预测的丢包隐藏算法74-75
5.2.4 算法性能测试75-77
5.3 本章小结77-78
第6章 150bps 声码器设计案例78-90
6.1 声码器的模型框架78-81
6.1.1 编码端的设计78-79
6.1.2 解码端的设计79-80
6.1.3 特点参数的比特分配方式80-81
6.2 特点参数的量化和恢复81-85
6.2.1 L 参数的量化81-83
6.2.2 基音周期参数的量化83-84
6.2.3 能量参数的量化84-85
6.2.4 子带 U/V 参数的恢复85
6.3 声码器性能测试85-88
6.3.1 客观语音质量85
6.3.2 主观语音质量85-86
6.3.3 声码器的抗误码性能86-88
6.3.4 声码器的码本存储量及算法延时88
6.4 本章小结88-90
第7章 结论90-92