【摘 要】
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在标准混合激励线性预测（MELP）语音编码算法中,对同时含有清音和浊音的混合帧会产生参数估计错误,并导致合成语音质量的下降。针对这个缺陷提出一种基于过渡帧判决算法的改进ME
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在标准混合激励线性预测（MELP）语音编码算法中,对同时含有清音和浊音的混合帧会产生参数估计错误,并导致合成语音质量的下降。针对这个缺陷提出一种基于过渡帧判决算法的改进MELP模型（M-MELP）,提高了参数估计的准确度,保证了合成语音的质量;并结合TMS320C6416数字信号处理器的结构特点,通过改写开源的MELP算法实现M-MELP算法,从程序结构、编译器和代码进行三级优化。相对于单一的优化,它能更好地提高程序运行的并行性和存储器的访问效率,从而在基于DSP的嵌入式系统中实现高质量的实时语音编码。
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