一种基于MBE低速率语音编码的研究与DSP实现

论文摘要

随着军事通信、移动通信和因特网的飞速发展,语音通信技术也在不断更新并与之相融合。语音编码作为数字语音通信过程中的重要组成部分,也在不断变化更新,一直在追求用尽可能低的速率获得尽可能好的合成语音质量。因此,低速率语音编码技术是语音编码的主要发展方向,低速率、高质量的语音编码是未来研究的焦点。本文首先对语音编码技术概况做了简要的介绍,给出了语音编码的现状、发展趋势和存在的一些问题。然后较为详细的介绍了低速率语音编码技术,其中,重点分析了多带激励(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MBE语音模型基础上,完成了对语音编码算法的研究。本文在现有研究成果的基础上,对已有的算法加以改进、整理,尤其在算法的量化部分,采用了多级矢量量化器(MSVQ),进一步的降低了误码率,提高了合成语音的质量,使其具有更好的清晰度和可懂性。本论文在VC6.0环境下用C语言对算法进行模拟仿真,听音测试表明合成语音在2.45kbps速率下具有较高的可懂度;再以TMS320VC5510DSK为硬件开发平台对算法完成DSP实现。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 语音编码概论
• 1.2 项目来源及研究方向
• 1.3 论文结构及主要内容
• 第二章 低速率语言编码技术
• 2.1 低速率语音编码简介
• 2.1.1 语音信号模型
• 2.1.2 语音信号的线性预测模型
• 2.1.3 低速率语音编码算法体制
• 2.2 基于MBE模型的语音分析与合成
• 2.2.1 多带激励语音模型与原理分析
• 2.2.2 多带激励语音模型的参数估计
• 2.2.3 基于MBE模型的语音合成
• 第三章 多带激励线性预测语音编码算法
• 3.1 算法的设计结构
• 3.2 多带激励线性预测语音编码算法
• 3.2.1 预处理
• 3.2.2 基音估计
• 3.2.3 V/ U 判决
• 3.2.4 谱幅度提取与转化
• 3.2.5 语音合成
• 3.3 MBE语音模型参数的量化
• 3.3.1 基音周期的编解码
• 3.3.2 V/ U 判决信息的编解码
• 3.3.3 线性预测系数的MSVQ量化
• 3.3.4 增益常量的量化编码
• 第四章 算法的仿真实现
• 4.1 软件程序的简要介绍
• 4.2 算法仿真结果
• 第五章 算法的DSP实现
• 5.1 开发平台简介
• 5.1.1 集成开发环境CCS软件简介
• 5.1.2 硬件平台TMS320VC5510 DSK描述
• 5.2 DSP设计
• 5.2.1 DSP定点运算
• 5.2.2 DSP系统的一些初始化配置
• 5.2.3 DSP实现中的一些基本技术
• 5.3 算法的DSP实现及结果分析
• 结束语
• 致谢
• 参考文献