基于dsp的melp语音编码算法研究及实现

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1、分类号：——UDC：——工学硕士学位论文密级：编号：基于DSP的MELP语音编码算法研究及实现硕士研究生：刘媛媛指导教师：桑恩方研究员学位级别：工学硕士学科专业：信号与信息处理所在单位：水声工程学院论文提交日期：2008年2月论文答辩日期：2008年3月学位授予单位：哈尔滨工程大学哈尔滨T程大学硕十学何论文摘要信息社会的高速发展，使得媒介资源、存储资源显得更加宝贵。因此，压缩语音信号的传输带宽一直是人们追求的目标。MELP算法在LPC模型基础上，吸收了多带激励算法的优点，通过引入混合激励、非周期脉冲、自适应谱增强，脉冲整形滤波器和残差谐波谱五项新技术得到了高质量的合成语音，使其合成语

2、音在2．4kb／s速率上具有较好的清晰度和可懂度，因此该算法逐步成为研究热点。本论文对MELP编解码算法做了深入的研究，并对其中一些公式进行了理论推导。在PC机上用C语言在VC环境下仿真了该算法的编解码过程。为了将程序移植到TMS320VC5510DSP上，并且能实时地完成语音的编解码工作，作者首先在CCS环境下进行了软件模拟，结果发现程序执行的延时太大，无法达到实时的要求，因此对代码进行了优化处理，提高了程序执行的效率。最后在TMS320VC5510DSK平台上成功的实现了算法移植。经过验证，MELP算法是一种比较优秀的低速率语音编码方法，具有较高的实用价值。关键词：混合激励；线性

3、预测：语音编码；DSP哈尔滨下释大学硕士学位论文——‘暑昌宣

4、_暑暑；暑

5、_薯；宣——置昌昌葺■i暑暑葺置■ii；育—■j昌暑宣■i暑车宣置皇宣■宣i‘——嗣

6、宣鼍●■i目宣一-ir嗣■—置ABSTRACTWiththecontinUORSdevelopmentofinformationsociety，mediaandmemowresoBgcesbecomemoreandmorevaluable，SOcompressingthetransmittingbandwithofspeechsignalhasbeenatargettobepursued．’Anewmixedexcitatio

7、nlinearprediction(MELP)codccworkingatverylowbitratewaspresented．Thiscodecutilizestheadvantagesofbothlinearpredictioncoding(LPC)algorithmandmulti-bandexcitation(MBE)codingalgorithm．Inordertogetnaturalspeechwithgoodquality,somenewfeaturesofthealgorithmandquantizationschemewereemployedincludingmix

8、edexcitation,aperiodicpulses，adaptivespectralenhancement,pulsedispersion,andFouriermagnitudemodeling．ThesyntheticalspeechofMELPislegibleandnatural，whichhasalli曲signaltonoiseratioandcompressionratio，Inthisdissertation,thefundamentalsofMELPWasstudiedandsomeoftheformulaswerevalidated．Thecodingandd

9、ecodingsimulationisdoneonPCbyClanguage．BeforebeingtransplantedtoTMS320VC5510DSP,theprogrammeneedstobeoptimizedunderCCStoolinordertoimprovetherunningefficiencyofthecode．Atlast,theprogrammesofMELPoptimizedwererealizationonTMS320VC5510DSK．ItisprovedthattheMELPalgorithmisanexcellentlowbitspeechcodi

10、ngmethodandhashi曲practicality．Keywords：mixedexcitation；linearprediction；speechcoding；DSP哈尔滨工程大学学位论文原创性声明本人郑重声明：本论文的所有工作，是在导师的指导下，由作者本人独立完成的。有关观点、方法、数据和文献等的引用已在文中指出，并与参考文献相对应。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公开发表的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人