甚低码率语音压缩算法的分析

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1、上海交通大学硕士学位论文缩略语表缩略语表ABSAnalysis-by-Synthesis分析合成ADMAdaptiveDifferentialModulation自适应增量调制APCAdaptivePredictiveCoding自适应预测编码ARAutoRegressive全极点模型ARMAAutoRegressiveMovingAverage零极点模型ATCAdaptiveTransformCoding自适应变换编码CELPCodeExcitedLinearCoding码激励线性预测编码GWIGeneralizedWaveformInterpo

2、lation通用波形插值编码器DAMDiagnosticAcceptabilityMeasure判断满意度测试DRTDiagnosticRhymeTest判断韵字测试KbpsKilobitPerSecond每秒千比特LPASLinear-Prediction-based线性预测合成分析法Analysis-by-SynthesisLPCLinearPredictionCoding线性预测LSFLineSpectrumFrequency线谱对频率MAMovingAverage全零点模型MBEMulti-BandExcitation多带激励MELPMix

3、edExcitationLinearPrediction混合激励线性预测编码MFVQMulti-FrameQuantization多帧联合量化MOSMeanOpinionScore平均意见分MPLPCMulti-PulseLinearPredictiveCoding多脉冲激励线性预测编码MSPEMeanSquarePredictionError最小平方预测误差MSVQMulti-StageVectorQuantization多级矢量量化MTVQMultistageTree-structuredVector多级树型量化QuantizationPWIP

4、rototypeWaveformInterpolation原型波形插值编码器RPE-LPCExcitationCoding规则脉冲激励预测编码SBCSubBandCoding子带编码SegSNRSegmentalSignal-to-NoiseRatio分段信噪比VQVectorQuantization矢量量化V上海交通大学硕士学位论文上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重

5、要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：张博日期：2009年2月13日上海交通大学硕士学位论文上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密√。（请在以上方框内打“√”）学位论文

6、作者签名：张博指导教师签名：朱杰日期：2009年2月13日日期：2009年2月13日上海交通大学硕士学位论文第一章绪论第一章绪论1.1语音编码概述语音早已发展成为人类进行交流的一种主要方式。然而，经常出现的情形是：我们要对语音信号进行测定并将其转变为另一种形式，以提高我们的通信能力。早期的例子是将口唇输出的连续变化语音声压信号通过电话机进行转换，再通过接受端进行相反的转换，变成语音声压信号。随着数字技术奇迹的出现，模/数（A/D）转换器用来进行进一步的“转换”，可对电压信号形式的语音样本进行采样（例如，对电话语音进行每秒8000次的采样），这样语音

7、信号就可以进行数字传输和处理。数字处理系统以其高速、低成本、低功耗和极大的通用性，已经取代了大部分基于[1]模拟的技术。语音编码可定义为用二进制数（也就是0和1）或比特序列表示模拟信号的过程。尽管高带宽信道和网络（如光纤网）的应用日益广泛，但用于降低比特率的语音编码仍然保持着它的重要地位。这是由于如带限信道上的蜂窝和互联网通信以及语音存储回放系统等对于低速率的需求。此外，在编码后的语音即使速率很高，也不会像模拟信号那样对传输噪声敏感，而且易于进行差错保护、加密、复用和打包。[2]语音压缩编码的应用主要体现为如下两类：1）语音信号的数字传输。该类应用

8、主要有数字通信系统（DigitalCommunicationsSystems）、移动无线电（MobileRadio）、蜂窝