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多带激励（MBE）低速率语音编码技术的研究与实现

作　者: 张旭
导　师: 刘开华
学　校: 天津大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 低速率语音编码 多带激励 合成分析 数字信号处理器(DSP)
分类号: TN912.34
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 237次
引　用: 4次
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内容摘要


21世纪的通信应该是人与人之间方便快捷、可多种手段实现信息交换的形式。其中,通过语音传递信息是人类最重要的、最有效和最方便的通信方式,因此语音通信在现代数字通信系统中占有重要的地位。随着信息社会的快速发展,通信信道资源变得非常宝贵,各种语音压缩编码技术应运而生。高速数字信号处理器的出现,使得语音编码算法可以实时的实现,并且带动语音压缩技术得到了突飞猛进的发展,低速率语音编码已成为数字通信中的一个重要的研究领域。本文介绍了一种多带激励语音低速率编码算法。多带激励算法是一种基于合成分析的参量编码方法,它将一帧语音数据的频谱按基音频率分成多个谐波频带,在每个频带上进行清/浊判别,从而更准确地提取并表达了语音特征信息,根据每个带是清音还是浊音采用不同的激励合成语音。其结果是在很大范围内改善了解码合成后的语音质量,而算法的复杂度并没有明显增加。它不仅在低速率上能恢复出音质比传统声码器好得多的语音(可达到2.4kbps或更低的编码速率),而且具有良好的自然度和容忍环境噪声的能力,是目前较为理想的低速率语音编码方案。本文改进了语音基音周期粗估时的语音基音周期的平滑算法,经仿真结果表明,在算法复杂度没有增加的情况下,减少了语音编码的延迟,同时也提高了语音模型分析中的基音周期估计和清/浊音判决估计的准确性。本文最后介绍了实现语音编码算法的实时数字信号处理系统的设计,实时系统的核心选择了TI公司的高性能的定点TMS320C6416DSP,配合DSP的软件开发集成环境CCS和各种DSP外围电路例如AD转换电路TLV320AIC23、SDRAM、FLASH和CPLD等设计多带激励声码器的实时系统。该低速率语音的编解码系统可以在数传电台上面应用,使数传电台在传输数据的同时可以传输话音。

全文目录


第一章 绪论  7-10
  1.1 研究的应用背景  7-8
  1.2 低速率语音编码  8-9
  1.3 本文的安排  9-10
第二章 语音分析和多带激励语音编码模型  10-32
  2.1 语音信号特点的简要分析  10-13
  2.2 线性预测声码器的不足  13-14
  2.3 多带激励的模型  14-20
    2.3.1 MBE的语音分析  15-18
    2.3.2 MBE的语音合成  18-20
  2.4 多带激励的参数提取和合成  20-32
    2.4.1 基音周期的时域粗估计  21-24
    2.4.2 基音周期粗估的平滑算法  24-26
    2.4.3 基音周期的细搜索  26-29
    2.4.4 清浊音的判决  29-30
    2.4.5 谱幅度的估计  30-32
第三章 参数编码  32-37
  3.1 基音周期的量化编码  32
  3.2 清浊音判决的编码  32
  3.3 谱幅度矢量的编码  32-35
  3.4 比特率的分配  35-37
第四章 语音合成  37-41
  4.1 浊音段的语音合成  37-38
  4.2 清音段语音的合成  38-39
  4.3 语音的总合成信号  39
  4.4 语音编码合成质量的评价  39-41
    4.4.1 主观评价法  39-40
    4.4.2 客观评价法  40-41
第五章 多带激励声码器实时系统  41-58
  5.1 DSPS芯片简介  41-43
    5.1.1 DSPs芯片的的出现和发展  41-42
    5.1.2 DSPs芯片结构和功能的特点  42-43
  5.2 DSP系统  43-45
    5.2.1 以通用DSPs 为核心的实时系统  43-44
    5.2.2 DSP系统的设计  44
    5.2.3 算法的研究和仿真  44-45
  5.3 多带激励声码器的硬件环境  45-50
    5.3.1 TMS320C6416 的特点  45-47
    5.3.2 TLV320AIC23 的简介  47-50
    5.3.3 FLASH  50
  5.4 DSP的软件开发流程和C代码的优化  50-58
    5.4.1 软件开发流程和CCS组件  50-53
    5.4.2 C代码的优化  53-58
第六章 仿真结果分析和进一步工作  58-61
  6.1 仿真结果和说明  58-60
  6.2 进一步的工作  60-61
参考文献  61-63
发表论文和科研情况说明  63-64
致谢  64

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 电声技术和语音信号处理 > 语音信号处理 > 语音识别与设备
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