【摘 要】
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21世纪,随着数字信号处理技术的发展,语音信号能够被转换成电信号后再压缩成编码,方便的进行传输或存储。由于在语音的传输中,带宽意味着成本,而经过压缩编码的语音信号能够
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21世纪,随着数字信号处理技术的发展,语音信号能够被转换成电信号后再压缩成编码,方便的进行传输或存储。由于在语音的传输中,带宽意味着成本,而经过压缩编码的语音信号能够节约带宽;在语音的存储中,存储器容量也意味着成本,而语音的压缩编码能够显著的提高存储器的利用率。被编码后的语音也不会象模拟信号对噪声敏感,且易于进行差错保护、加密、复用和打包。因此,语音信号进行压缩编码,在语音的传输和数字存储中都具有重要意义,在当今的通讯领域,语音压缩编码技术扮演着最基本和最重要的角色。通常的语音处理编解码都是基于DSP的平台实现,本文尝试在ARM嵌入式平台上实现码激励线性预测编解码系统。论文首先叙述语音信号处理和线性预测编码基础知识,随后把重点放在应用广泛的码激励线性预测(CELP)编码上。在此基础上系统地阐述了码激励线性预测的相关理论、模型及其实现编解码关键算法。结合CELP编码算法理论模型,在PC(Personal Computer)机上独立开发了CELP源代码。对CELP关键技术实现,详细进行了阐述,并给出了相应实现子程序。并且深入学习了嵌入式处理器ARM9编程知识。尝试把PC机上开发的CELP浮点代码转换定点代码,移植到ARM9平台上,在ARM9嵌入式平台上实现CELP编解码系统。
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