文档介绍：摘要随着移动通信技术的迅速发展和语音通信范围的不断扩大,在噪声环境下进行语音通信已经成为经常要遇到的情况,语音信号不可避免的要受到周围背景噪声的影响。对于参数编码方式,语音参数提取的准确与否以及对参数的量化编码方式都会对语音通信质量产生很大影响,因此研究从带噪语音中提取基音周期、提取描述声道的线性预测系数、有效的参数量化编码方法以及语音编码的抑制噪声方法具有非常重要的研究价值和实际应用前景。基音周期是语音编码中的一个重要激励源的参数,从实用化角度出发,提出了一种基于和募扑愀丛佣鹊偷目焖倩糁芷诓问墓兰品法,通过对语音信号的值进行自相关运算,能够提高基音周期估计的准确率,经过对这一帧语音信号的值进行了变换,使~次自相关中的乘法运算变为只有一次加法的运算,由于只包含加减法和取绝对值运算,计算复杂度低,所以该算法可以广泛应用于需要实时基音周期估计的场合。还给出了一种适合于硬件电路实现的快速基音周期估计方法,并在一个酒秃酒鲜迪至擞镆粜藕诺幕糁芷谑凳惫兰葡低场目前还很少有适合采用硬件电路直接实现的基音周期估计算法,当需要实时提取语音信号的基音周期时,最好能够使用硬件电路实现实时的基音周期估计。针对语音信号的信噪比冉系褪保び镆粜藕诺幕糁芷谀岩怨兰准确的问题,提出了一种基于托〔ū浠坏幕糁芷诩觳夥椒ā2捎眯〔交换直接从语音信号中检测出声门闭合时刻男藕湃癖涞憷刺崛』糁期,并且通过前雹低通滤波器降低了噪声和共振峰的影响,用一级小波变换便可以获得了比较高的检测精度和噪声鲁棒性,同时降低了基音周期估计的计算复杂度。针对直接从带噪语音中难以准确提取线性预测系数的问题,给出了一种基于谱减的带噪语音的线性预测系数提取方法。由于背景噪声的能量和频率成分都是随时间发生变化的,采用了具有动态跟踪性能的最小值统计跟踪方法进行噪声功率谱估计,通过谱减方法得到干净语音信号的功率谱估计,然后再提取线性预测系数。实验结果表明,使用谱减的方法提高了提取线性预测系数的准为中国科学技术大学博士论文
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的多少而改变。由于玖炕骺梢悦枋龀霾问占浞植嫉亩嘀中畔ⅲ虼丝中国科学技术大学博士论文确率。量化编码是参数编码中的重要技术,论文对几种常用的线谱频率参数矢量量化编码的方法进行了比较深入的探讨和研究,给出了一种基于高斯混合模型碌牧炕嗦敕椒ā8梅椒ǖ奶氐闶瞧浼扑懔亢痛娲⒋笮〔凰媪炕忍厥以采用非线性量化的设计方式,既提高了量化精度又减少了计算量和存储量。对于噪声污染比较严重的情况,通常采用在信号前端进行语音增强,论文提出了一种基于声道慢变特性的基于滤波的语音增强算法。该算法根据人们在发声时,声道的形状变化比较缓慢,声道系数也具有缓慢变化的特点,先将线性预测系数转化为线谱频率参数,然后对相邻帧的线谱频率参数做一阶平滑,修正了状态转移矩阵,抑制了增强语音中的孤立残留噪声。与传统的卡尔曼滤波语音增强算法和维纳滤波语音增强算法相比,基于声道慢变特性的滤波的语音增强算法,增强后的语音在分段信噪比和的评测结果上,都得到了进一步的提高。当语音信号的信噪比比较低时,采用论文提出了一种基于声道慢变特性的滤波的语音增强算法,作为语音编码的前端处理部分,提高了语音编码质量。论文的研究工作得到了国家自然科学基金项目、教育部一微软重点实验室开放基金项目闹С帧摘要
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第一章绪论语音编码语音是人们日常交流的重要手段,同时也是最主要的信息载体之一。无论从语音信号的存储还是语音数字通信领域的角度来看,对语音编码方法的研究语音编码技术是伴随着语音的数字化而产生的,目前主要应用在数字语音通信和数字语音存储两个领域。在数字语音通信系统中,语音被压缩成低码率的数字流,通过有线或无线信道传输,最后在接收端解压缩并重建语音信号。例如移动通信系统、网络电话、保密语音通信、卫星通信、音视频会议系统等。同时,语音编码器也被大量用于数字应答机、多媒体查询系统等语音存储系统随着计算机网络技术的迅速发展,在有线和无线通信系统传输带宽有限以及减少语音存储系统中存储空间等方面需求的推动下,语音编码技术取得了迅速的发展,在国际标准化工作中堪称为最活跃的研究领域。语音编码的编码速率也称为比特率或码率,是指一个语音编码器的信息传输速率,即每秒传送的比特数。通常情况下,按码率分类,,/陨虾/挠镆舯嗦爰际跫经标准化和产品化;/延星蛐员曜迹庖凰俾是涞挠镆舯嗦肴匀是国际标准化制定和实用产品竞争的热点,尤其是痵国际标准的制定,其主要技术为基于分析合成际酢F渲杏胧噶苛炕芕泄氐母髦炙惴ㄔ谟镆粞顾踔衅鸬搅酥匾W饔谩目前