【摘 要】
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随着数字通信业务的发展,通信网络用户的数量不断增加,网络带宽与系统容量、服务质量的矛盾日益突出,高速率的语音压缩编码已经不能适应不断变得拥挤的传输信道要求,而低速率
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随着数字通信业务的发展,通信网络用户的数量不断增加,网络带宽与系统容量、服务质量的矛盾日益突出,高速率的语音压缩编码已经不能适应不断变得拥挤的传输信道要求,而低速率语音编码技术在压缩语音信号的传输带宽,降低信道传输码率,进而提高信道利用率方面起着重要作用,正成为语音编码研究的热点。本文首先回顾了语音编码技术发展的概况,重点介绍了低速率语音编码的现状、发展趋势和存在的问题。然后分析了多带激励(MBE)语音模型的特点,介绍了多带激励语音模型参数提取和语音合成的方法。在研究MBE模型基础上,本文提出了一种利用最小误差函数的局部最小峰值的基音跟踪平滑算法,实验表明它能保证基音轨迹的平滑和防止跳变基音的漏检。在MBE算法中,谱幅度的量化占用了大部分比特数。通过使用LPC全极点模型谱逼近MBE谱幅度,降低了编码速率。本文设计了一种线谱频率(LSF)参数的矢量量化器,对10维的LSF参数按照(3,3,4)的分裂方式进行量化,降低了码本存储量和搜索计算的复杂度。本文在VC环境下用C语言对算法进行了模拟,听音测试表明合成语音在2.45kbps下具有很高的清晰度和可懂度。最后,本文以TMS320VC5510DSK为硬件开发平台对算法进行了实现。
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