混合激励线性预测语音编码算法的实时实现

摘要

语音作为一种有效的信息沟通手段，是通信传输中的主要信源。水下语音通信由于受到水声信道的限制成为了水声通信应用中最富挑战性的研究课题之一。在可利用的频带资源内最大限度挖掘频带资源，并最大限度的降低语音信号的通信速率，以获得高质量的语音通信成为了当前人们的研究热点。混合激励线性预测(Mixed Excitation Liner Prediction, MELP)编码具有较高的语音压缩率和较好的保密性能，并具有很高的实用价值。本文应用混合激励线性预测编码算法作为水下通信系统的语音信号处理模块。并将重点放在了如何在现有的传输数据率下提高合成语音的质量。
　　本文首先对混合激励线性预测低速率语音编码算法的流程进行了分析，给出了包括基音周期、码本、线性预测系数等的仿真结果。介绍了从编码端语音信号的参数提取到解码端合成语音的过程。进行了混合激励线性预测编码的仿真，重点研究了在不同场景下算法对干扰的容错能力，分析结果表明算法自身对干扰具有一定的容忍能力。验证了该算法在通信中，存在误码的条件下依然具有一定的稳健性，明确了编码端发送帧中各参数的重要性。据此可以对编码端发送帧的各参数的重要程度进行排序，对更为关键的信息予以保证。其次，针对水下语音通信的特点，设计采用预加重技术和子空间语音增强技术对混合激励线性预测编码算法进行改进以提高语音合成效果。再次，为进一步降低语音编码数据率，利用自适应差分思想对算法的编码和量化部分进行改进，仿真结果表明该算法可以在保证部分语音恢复质量基础上降低编码数据率。
　　最后，根据DSP实时编码需求以及所需的资源条件对算法进行了配置与优化。根据TMS320C6713 DSK中的DSP/BIOS，EDMA和McBSP等硬件资源，采用AIC23实现对语音信号的数据采集部分以完成硬件平台的搭建。调整程序中寄存器的分配及占用大小等，以实现对该算法的优化。最终将C语言算法移植到TMS320C6713 DSK平台上，实现混合激励线性预测语音低速率编码。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

第1章 绪论

1.1 论文的研究背景与意义

1.2 语音压缩技术概述

1.3 语音编码技术国内外的发展现状

1.4 论文主要研究内容及工作安排

第2章 混合激励线性预测声码器及测试

2.1 混合激励线性预测声码器编码原理

2.2 混合激励线性预测声码器解码原理

2.3 合成语音质量测试及分析

2.4 通信误码对语音性能的影响

2.5 本章小结

第3章 自适应差分技术的编码方法改进

3.1 语音预加重处理

3.2 语音增强算法的实现

3.3 低速率语音编码的实现

3.4 本章小结

第4章 混合线性激励编码算法的硬件实现

4.1 硬件平台的选择

4.2 混合激励线性预测编码算法的硬件平台

4.3 混合激励线性预测编码算法的软件算法调试

4.4 语音测试结果

4.5 本章小结

第5章 基于MELP编码的语音通信技术测试与试验

5.1 水下语音通信系统

5.2 混合激励线性预测编码水下系统试验

5.3 实验数据分析

5.4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢