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1、毕业论文:基于AR模型的音频差错隐藏算法及其改进中文摘要随着网络的飞速发展,用户通过因特网对咅频的需要已经越来越广泛,咅频成为了人们交流和获取信息的一个重要手段。对咅频信息进行发送、传输、接受的过程屮会不可避免的出现一些错误,因此对音频信号差错进行处理的需求也越來越多。本文主要实现了对发生错误的音频信号进行错误隐藏的处理。采用了基于AR模型的方法,用burg算法估计AR模型系数,然后采用直接的线性预测,实现了对咅频错误的隐藏,此方法为外推法。或者在计算出模型系数后构造镜像激励,逆滤波得到预测信号,并对该信号通过滤波器组分子带进行后处理,得到最后结果。上述的外推法和镜
2、像激励法,后者的运算复杂度要优于前者。对错误点数为2048的序列,后者选择的AR模型阶数700即可达到前者2048阶的效果。运算量减少了很多。ABSTRACTSincenetworkisdevelopingatveryfastspeed,users9needtogetaudioinformationfromtheinternetisrising.Andaudiohasbecomeaveryimportantmethodofcommunicationandgettinginformation.Theremustbesomeerrorswhentheaudiosigna
3、lisbeingsent,transmit,andrecieved.Sotherewillbeagreatneedforsignalreconstructionarithmetic.ThispassagepresentsanARmodel-basedmethodofsignalreconstruction.First,weuseburgmethodtoestimateARmodelcoefficient,thengetthereconstructsignalviastraightextrapolate.Toreducethecomputationalcomplex
4、ity,wetrytomodifythismethod.Aftergetthecoefficient,wecontrastanentendedexcitationconcatenatedwithit,stime-reversedversion,getthereconstructsignalviainversefiltering,andthenviamultiratepost-processing,wecangetthefinalsignal•Consideringthecomputationalcomplexity,thelastmethodisbetterthan
5、thefirst,toconcealasignalthathasa2048errorsamples,whenusingthelastmethodweonlyneedanARmodelwithorder700,togetthesameeffectwithusingthefirstmethodwithorder2048.Keywords:signalreconstruction,autoregressivemodels,burghsmethod,multirate,filterbankhi主要符号对照表EC咅频差错隐藏ErrorConcealmentFEC前向错误编码F
6、orwardErrorCodingUDP用户数据报协议UserDatagramProtocolRTP实时传输协议Real-timeTransportProtocolUEP不对称误码保护UnequalerrorprotectionAR自回归AutoregressiveARMA白回归滑动平均Autoregressivemoving-average第1章引言11」研究背景11.1.1音频差错隐藏的基本概念及其特点11.1.2音频差错隐藏的应用范围21」.3研究动态31.2音频差错隐藏方法的分类41.2.1前向错误隐藏51.2.2交互式错误隐藏61.2.3后向错误隐藏61.
7、3毕业设计课题目标101.4论文结构安排11第2章基于AR模型的音频差错隐藏132.1音频差错隐藏的原理132.1.1音频信号短时平稳性132.1.2人耳的听觉遮蔽效应132.1.3人耳对频率的敏感性142.2AR模型的基本概念142.3AR模型与线性预测的关系152.4基于AR模型的咅频差错隐藏的实现流程152.5直接外推法162.6镜像激励法18第3章音频差错隐藏性能评价213.1评价方法简介213.1.1音质评价213.1.2算法复杂度243.1.3算法延时243.2两种方法的客观评价253.2.1直接外推法253.2.2镜像激励法263.2.3两种方法的