线性预测编码的矢量量化

语音的线性预测编码是获得低比特率数字语音的一种较好的方式.对预测滤波器模型参数采用矢量量化之后,将使这种方式更加完善,并在保证输出语音的质量下使比特率比一般线性预测进一步降低.本文在介绍了矢量量化的基本慨念之后,对采用矢量量化线性预测的几个主要问题如畸变测度的规定,产生码本的方法及搜索算法中的全搜索与二进位树搜索等作了扼要的阐述.本文最后介绍了一种较新的800bit/s矢量量化线性预测编码(LPC)声码器的主要结构.     

AMBE语音压缩的原理与应用现状

AMBE是基于MBE模型的低比特率（2～9．6kb／s）、高质量语音压缩编码，本文首先介绍了基本的编解码原理，然后介绍了语音编解码的应用现状，给出了编解码软硬件的实现方案，以及在语音增强和语音压缩编码中的应用。     

数字语音的声源编码

本文主要阐述了语音信号声源模型的结构,其中主要包括代表一激励参数的脉冲及噪声激励源,以及代表声道特性的线性时变系统。指出声源编码(声码器)即用传送模型参数代替传送语音波形的一种获得极低比特率的编码方式。分别讨论了三种典型声码器即CV、HV及LPC的原理,主要结构及性能。它们都用某种方式提取激励参数,而分别用短时谱幅度、倒谱系数及线性预测参数来描述声道特性,控制短时频谱的包络线,以获得具有一定可懂度的综合语音输出。     

关于汉语/英语AMR语音编码参数统计特性的研究

自适应多速率（AMR）算法是第三代移动通信系统中语音业务所采用的语音编码标准。为研究AMR算法应用于汉语语音和英语语音所产生的差异，本文针对ARM语音编码算法的特点，在处理分析了大量汉语语音数据的基础上，对算法中的线谱频率（LSF）、基音周期等关键编码参数进行了比较并给出相应结合。本文的研究有助于AMR算法针对汉语语音的性能优化。     

基于二阶隐马尔可夫模型的清浊音恢复算法

为了解决低速率语音编码中比特受限的问题,提出了一种基于二阶隐马尔可夫模型 的清浊音参数恢复算法。该算法采用二阶隐马尔可夫模型,通过归一化的能量参数和LPC倒 谱系数估计出序列中的全带清浊音判决和各个子带的清浊音度。解码器实现该算法后,编码 器就无需对清浊音参数进行量化传输,从而节约了比特数。实验结果表明,该算法比基于GM M模型的算法能更好地恢复出清浊音信息,全带清浊音误判率减少了5%～20%,合成语音的MO S分比用5 bit的矢量量化（VQ）算法提高了003左右,达到了在节约比特数的同时也提高 了语音质量的效果。     

语音信号的线性预测编码技术

本文以一个双声道声码器为例,来说明线性预测编码技术在处理语音信号中的应用.一个2400b/s,双声道线性预测编码的声码器,使用高速、可编程序的位片型微处理机,字长可扩充.并使用2K的RAM和1K的ROM的数据存储器.该系统设计成循环时间为208毫微秒的双总线结构.该声码器能同时处理两个声道,用微处理机和线性预测编码技术开发出该系统,并叙述使用该技术设计声码器的要领.     

语音识别的MFCC算法研究

详细介绍了一种在语音识别中取得一定良好效果的Mel倒谱提取的改进算法。在语音识别系统中,MFCC参数是经常使用的特征参数之一。MFCC参数主要描述了表征声道特性的谱包络特征,而忽略了基音频率对它的影响。然而基音频率会影响MFCC参数对声道特性的准确描述,进一步影响语音识别系统的性能。提出了一种MFCC的改进参数,该参数并不直接对语音短时幅度谱进行提取,而是首先对幅度谱进行平滑,在谱包络的基础上计算MFCC参数,从而降低基音频率对其的影响。     

研究分析低速率语音压缩编码对语音识别系统的影响

本文通过对低速率语音压缩编码对语音识别系统的影响进行分析，从而了解在当前语音识别技术不断快速发展的大背景下，如何能够更好地提升语音压缩编码的水平。低速率语音压缩编码会对系统的语音识别产生很大的影响，本文通过对三种语音压缩编码器进行分析，既比较了三者对语音识别产生的不同影响，又对其语音识别效果进行了分析。     

语音的波形编码及其实时执行

数字语音编码主要解决如何压缩输出信息的比特率,以提高线路复用率。本文在简述了有关这一领域的概况之后,着重阐述了三种语音波形编码的主要原理及其实时执行方式,即自适应差分脉码调制(ADPCM);子频带编码(SBC)及自适应变换编码(ATC)。前两种结构较简单,可用单片数字信号处理机(DSP)获得实时实现;后一种结构复杂,且进行分块处理,故实时执行时需采用数组处理机。三种方式分别将比特率压缩至32、16及9.6Kbit/s的范围内。文中对所涉及的硬件结构亦作了一定的介绍。     

多用户远程语音交互终端接入设备设计与实现

基于低空飞行航空管制组网话音通信应用背景,从音频接口、模数/数模转换接口和网络接口3个核心处理模块出发,研究了网络化语音接入设备的硬件关键技术。从C语言级和汇编级两方面对G.729A语音编解码算法进行改进优化,并给出了语音数据的处理流程,以单片TMS320C6455DSP实时实现了语音4路压缩编码和20路解码处理。采用TCP/IP网络协议实现了多路语音网络通信功能,分析了多路语音串扰问题并设计了相应的解决方案。测试表明,基于该技术实现的设备语音处理延迟小于10 ms,满足多用户语音实时传输要求。     

ITU G.732.1语音编码器在DSP上的实时实现

ＩＴＵＧ。７２３．１建议的编码速度为５．３和６．３ｂｉｔ／ｓ的双码率编码方案是一种运算复杂的用于多媒体通信中的低码率语音编码器。本文介绍了该编码器的算法原理和在一片ＴＭＳ３２０Ｃ５４１定点ＤＳＰ芯片上实时实现该编码器过程中的软，硬件结构及关键技术。     

利用频谱排序和筛选的突变噪声快速估计

针对最小值控制递归平均(Minima Controlled Recursive Averaging,MCRA)算法不能快速跟踪突变噪声的问题，提出了一种基于频谱排序和筛选的突变噪声快速估计方法。该方法在MCRA算法的基础上对带噪语音的功率谱进行排序，筛选出不含语音信号的频点来估计噪声的平均功率谱；当检测到噪声突变时，对当前的平滑参数和状态变量进行校正。仿真结果表明，该方法可以将突变噪声的跟踪时间缩短90%以上；用于语音降噪处理时，音质可以提升约0.4分。该方法具有一定的工程应用价值。     

一种语音压缩处理通用DSP系统的设计与实现

提出了一种基于TMS320VC549定点DSP微处理器芯片的语音信号压缩／解压缩处理系统。该系统采用TLC320AD50C模数、数模转换器，采样率为8kHz，处理能力为100MIPS。系统配置有大容量存储器，具备资源扩展能力，适用于语音信号压缩／解压缩和语音识别、语音合成等其他领域。实验结果表明。系统对语音信号的压缩解压缩处理具有稳定性、灵活性和通用性。     

基于分形维的连续语音实时分割技术

为能准确有效地判断出连续语音中各个音节的起止点,提出了一种改进的分形维计算方法,该算法将插值分形维的步长因子进一步精确到采样频率的数量级上,先求出语音分形维的最小二乘能量轨迹,再差分求其动态特征;在此基础上,设计了连续语音的两级搜索实时分割算法,并进行了基于DSP的硬件系统实验。结果证明,该算法较好地实现了语音段的实时分割和汉语音节切分,鲁棒性好,使得系统在信噪比为0 dB时音节分割准确率仍可保持在一个较高的水平上。最后开发了一个在线汉语语音标注器,借此阐述了论文工作在语音识别方面的应用。     

语音信号端点检测的程序实现

在孤立字识别中,精确地判别语言信号的起始点和终止点是相当重要的。确定出语音信号范围的方案可以用来减少大量非实时系统的计算和提高识别精确度。本文在利用语音的某些特征参数——短时平均幅度或能量和短时平均过零率的基础上,提出了利用上述特征参数进行语音端点检测的IBM/PC机实现程序。     

一种基于网络的语音混沌加密算法

由于混沌同步问题,目前基于混沌的加密数据在网络中传送多采用TCP协议.文中针对网络中传输的数字语音数据,提出了一种数据分块加密算法,这种加密算法可以使用UDP协议传送密文数据,在一定程度上解决了部分密文丢失后接收端的解密问题.算法采用混沌模型库随机加密数据的方法,极大增强了混沌密码序列的随机性,克服了混沌序列加密大数据量数据时的序列周期问题,编程试验验证了这种算法的可行性.     

大规模MIMO系统中的一种自适应SIC检测算法

与传统系统相比,大规模多入多出（MIMO）系统能更加有效地提高频谱效率。利用传统的最小均方误差（MMSE）信号检测算法求解大规模MIMO系统,虽然检测结果接近最优,但是矩阵的求逆运算导致计算的复杂度非常高。提出了一种自适应排序干扰消除（SIC）检测算法,在逐次超松弛（SOR）迭代运算的基础上,通过干扰消除降低待检测矩阵的维度。通过仿真分析,得出所提算法的复杂度低于Jacobi、SOR检测算法,且在迭代次数较少的情况下,算法的误码率（BER）性能明显优于SOR检测算法。     

大动态PCM/FM信号的载波频率同步

针对大动态脉冲编码-频率调制（PCM/FM）遥测信号的载波频率同步，提出了基于快速傅里叶变换（FFT）及频谱重心的载波频率估计方法，并采用了频谱叠加及频谱截取的优化方法提高算法估计精度。相对于其他基于FFT的频率估计算法，频谱重心法有着更高的估计精度及更好的抗噪声性能，而且复杂度代价很小。仿真的均方误差结果表明，基于FFT长度为2 048和2块叠加以及保留信号99.9%能量的频谱截取方案有最好的估计性能。在最大多普勒频率、多普勒一阶变化率及二阶变化率分别为0.5倍、0.3倍及0.2倍符号率的大动态条件下，基于频谱重心法的二阶锁频环能够较好地完成载波频率跟踪。误码率曲线表明，经过频偏校正后的多符号非相干解调（MSD)性能与无频偏情况相比，无性能损失。     

基于混沌与自编码相融合扩频码的构造

为了提高扩频通信系统数据传输的有效性和安全性,提出了一种混沌映射与自编码非线性融合的思想构造扩频码方法。该方法首先将Logistic混沌序列通过改进产生的复合符号混沌序列与自编码算法输出反馈进行逻辑异或,然后与自编码序列经非线性Henon映射相融合产生高质量的复合扩频码。以混沌和自编码为基础分析了该方法的有效性,并与现有方法进行比较,提高了序列的相关性和复杂度。在DS-CDMA系统中进行仿真验证,结果表明该方法产生的扩频序列抗多径干扰能力更好,并能获得较低的扩频误码率,有利于扩频通信的需要。     

基于TPC编码的双多进制正交码扩频系统性能分析

本文以传统单正交码扩频技术为基础，提出了一种双多进制正交码扩频 4DPSK的复合调制方式，以进一步提高频谱利用率。首先给出了复合调制方案以及采用最大后验概率(MAP)准则的最佳非相干接收方法，其次提出了适合Turbo乘积码(TPC)SISO(软输入软输出)译码的软判决信息提取算法，最后测试了系统在高斯白噪声信道下的误比特性能。仿真表明该系统可以获得比传统正交扩频系统更高的抗噪声干扰能力，引入TPC编码技术后性能有较大改善。