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低速率多带激励线性预测语音编码技术的研究的中期报告 该研究旨在探索低速率多带激励线性预测(MB-CELP)语音编码技术,并进行实验验证。在前期的研究中,我们成功实现了基于线性预测编码的语音信号压缩,并进行了一些主观和客观的实验评估,结果表明该技术具有较好的压缩性能和语音质量。 在本次研究中,我们进一步探索了MB-CELP技术,主要研究内容包括: 1.多带分析和合成技术的研究 基于MB-CELP技术,我们将语音信号分为多个子带进行分析和合成,以期进一步提高语音的质量。我们研究了不同的分带策略,并进行了实验验证。 2.激励信号设计和编码技术的研究 激励信号是语音编码中的重要部分,其设计和编码技术对语音质量和压缩性能有着重要影响。我们研究了多种不同的激励信号设计和编码技术,并进行了实验评估。 3.比特分配算法的研究 比特分配算法是语音编码中的关键技术之一,它决定了编码器为不同部分分配的比特数,从而影响压缩性能和语音质量。我们研究了多种不同的比特分配算法,并进行了实验验证。 通过上述研究,我们得出了以下初步结论: 1.MB-CELP技术在多带分析和合成方面具有优良的语音质量表现,可以进一步提高语音的质量。 2.在激励信号的设计和编码技术方面,我们发现一些新颖的设计方法可以提高语音质量。但在更严格的比特限制下,这些方法的性能可能会下降。 3.在比特分配算法方面,我们发现不同的算法具有不同的特点和适用场景。选择合适的算法可以优化压缩性能和语音质量。 未来,我们将进一步探索MB-CELP技术,优化算法和实现方法,提高语音质量和压缩性能。