论文摘要
伴随着科技进步和全球信息交流的日益扩大,嵌入式设备产品的市场规模在迅猛发展。追求小体积多功能是嵌入式设备的必然趋势,语音通信技术在嵌入式中的应用成了最具吸引力的功能。本文所研究的内容以DVRS（数字视频服务器）项目为背景,在TI（Texas Instrument）公司最新推出的数字多媒体技术平台（Davinci）上实现G.723.1语音编码器。虽然G.723.1语音编码算法具有较高的合成语音质量,而且有很低编码速率,但由于一般的嵌入式系统在处理速度、存储空间、带宽容量等方面的不足,并且算法的复杂度要受到现有DSP芯片运算能力的限制,使得现有的G.723.1编解码算法无法在Davinci平台上得到应用。所以本论文在参考现有的G.723.1编解码算法的基础上,在Davinci平台上实现G.723.1编解码算法,并且对其进行算法级和代码级两方面的优化,降低其计算复杂度。总的来说,目前在Davinci平台上实现G.723.1编解码算法存在着以下问题:1. Davinci平台上没有提供G.723.1音频编解码算法的实现;2.现有的G.723.1编解码算法计算复杂度较高,达不到Davinci平台的处理要求;3.由于驱动程序的限制,Davinci平台只支持一路音频采集。上述问题产生的原因是现有的G.723.1编解码算法的实现大部分都是参考ITU-T组织提供的源码,但由于没有做过任何优化,效率非常低,所以不能够用在Davinci平台上,二是由于Davinci采用的是TI最新推出的TMS320C64X系列的DSP芯片,芯片采用了更多的指令集,G.723.1编解码算法在Davinci上还没有得到具体实现,本论文的研究工作主要体现在以下三个方面:1.参考现有的G.723.1编解码算法,实现能够适用于Davinci平台的G.723.1编解码器。2.对G.723.1编解码算法进行算法级和代码级两方面的优化,使其具有较低的计算复杂度,这是本论文的创新点。3.利用实现的G.723.1编解码器,完成数字视频服务器中语音传输功能。通过性能分析可以看出,优化后的G.723.1语音编解码算法比优化前计算复杂度降低约50%,通过在视频服务器中的应用可以验证,优化后的G.723.1语音编解码器适用于Davinci平台,语音在传输过程中比较清晰,流畅。
论文目录
摘要Abstract第1章 绪论1.1 课题研究背景1.2 嵌入式语音通信技术的发展历史1.3 Davinci 平台实现语音通信存在的主要问题1.3.1 处理速度问题1.3.2 存储空间问题1.3.3 计算精度问题1.4 国内外研究现状1.5 研究任务及论文内容1.6 本章小结第2章 语音编解码相关概念及关键技术2.1 语音信号的数字模型2.2 语音分析技术2.2.1 语音信号采样，量化和预处理2.2.2 语音信号的能量和幅度2.2.3 语音信号自相关函数，频谱和基音周期2.3 语音编码器性能指标的衡量2.4 基于线性预测分析的语音编码技术2.4.1 线性预测分析的基本原理2.4.2 矢量量化技术基本原理2.4.3 感知加权技术基本原理2.4.4 语音合成分析技术基本原理2.5 本章小结第3章 基于Davinci 平台G.723.1 语音编码算法的实现3.1 Davinci 技术平台和开发环境3.1.1 Davinci 数字媒体技术概述3.1.2 Davinci 平台的结构及特点3.1.3 仿真实现的软件工具3.2 G.723.1 语音编解码算法实现3.2.1 预处理3.2.2 声道参数计算3.2.3 感知加权滤波器3.2.4 基音估计3.2.5 自适应码本搜索3.2.6 G.723.1 中多脉冲激励线性预测和码激励线性预测3.2.7 G.732.1 语音编码算法的软件实现3.3 本章小结第4章 G.723.1 编解码算法的优化4.1 算法运算耗时分析4.2 算法级的优化4.2.1 基于预搜索的开环基音估计优化4.2.2 自适应码本搜索算法优化4.2.3 固定码本搜索算法优化4.2.4 闭环基音预测优化4.2.5 改进的 ACELP 算法（First-Forecast ACELP）4.3 代码级的优化4.3.1 基本运算函数的优化4.3.2 循环优化4.3.3 条件语句优化4.3.4 字长优化4.3.5 其他优化方法4.4 优化前后实验数据对比4.5 本章小结第5章 语音编码的实时传输实现5.1 系统整体框架5.2 语音实时传输实现5.2.1 LiveMedia 简介5.2.2 语音实时传输的实现5.3 本章小结结论与展望参考文献致谢附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文 及参加的科研项目
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标签：达芬奇论文; 计算复杂度论文;
基于Davinci平台G.723.1编解码器实现与音频实时传输
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