文档介绍：上海交通大学硕士学位论文
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基于最小熵谱估计的高频重建算法研究
摘要
在进行数字音频信号的传输和存储时为了有效利用通信带宽和存
储介质的容量往往会丢弃音频信号的高频成分从而造成音频信号质量
的降低而在音频信号的重建过程中人们又希望能利用已获得的低频信
息按照某种算法重建出高频信息从而得到尽可能高质的音频信号因
此研究音频信号的高频重建技术具有重要的理论意义和实用价值
本论文提出了一种基于最小熵谱估计的高频重建算法论文中简称
为 MEHFR 该算法利用最小熵准则对信号谱进行外推从而重建出
音频信号的高频分量论文同时对提出的 MEHFR 算法作了改进和性能
分析并给出了 MEHFR 成功应用于目前主流音频编解码器 MP3 的
一个实例
最小熵谱估计是现代谱估计中的一个分支具有现代谱估计的优点
即应用于较短数据序列时分辨率较高最小熵解卷积技术(MED)是最小
熵谱估计中的一种谱扩展算法此算法最初应用于地球物理方面经过
一些改进后出现了频域受限的最小熵解卷积技术(FMED) 算法性能得
到了明显的改善尤其是抗噪性能得到了提高本文在将最小熵解卷积
技术应用于音频信号的高频重建的时候得到了基于最小熵谱估计的高
频重建算法即本文提出的 MEHFR MEHFR 利用了最小熵准熵越小
则分辨率越高则重建的信号频谱越准确本文在大量的音频信号的测
v
上海交通大学硕士学位论文
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试后发现了 MEHFR 应用于音频信号时存在一些缺陷因此做了很多
的改进比如进行迭代循环的限制门限的限制和谱幅的限制等等在
改进后的测试中重建后的音频都得到了不错的音质因此表明了
MEHFR 可以有效地进行音频信号的高频重建
MEHFR 作为高频重建的方法可以应用于多数主流编解码算法中
本文将 MEHFR 作为插件配合 MP3 编解码器共同工作使得 MP3 处理
后的音质得到了明显的提高而本身的压缩率相差不大通过大量测试
表明了实际应用的良好效果
关键词数字音频处理高频重建最小熵谱估计
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上海交通大学硕士学位论文
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The Research of High Frequency Reconstruction Method based
Minimum Entropy Spectral Estimation
ABSTRACT
In the transfer and storage of the digital audio signals, in order to make
full use of the bandwidth and memory the bits are always distributed over the
low frequency rather than the high frequency which will introduce great
degradation of quality. In the reconstruction of high frequency, people expect
to utilize the existing information of the low frequency to reconstruct the high
frequency with some algorithm, so people could get audio signals of as high
quality as possible. Therefore the resea