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第1章 绪论1

1.1　概述1

1.2　语音信号处理的发展及应用2

1.3　语音编码算法综述3

1.4　语音编码标准的发展6

第2章　数字语音处理基础7

2.1　发音的生理器官与过程7

2.2　听觉的生理器官与心理9

2.2.1 听觉系统9

2.2.2　语音的听觉心理13

2.2.3　掩蔽效应15

2.3　语音和语言18

2.4　语音学基础及汉语语音学20

2.4.1　声波的物理描述20

2.4.2　语音的声学特性21

2.4.3　汉语语音基本特性24

2.5　语音信号的特性分析25

2.5.1　语音的时间波形特性25

2.5.2　语音信号的语谱图27

2.5.3　语音信号的统计特性28

第3章　语音信号的模型29

3.1　声在声管中的传播特性29

3.2　语音信号的无损声管模型30

3.2.1 嘴唇端32

3.2.2　声门端32

3.3 级联无损声管与数字滤波器的关系33

3.4　无损声管模型的传递函数35

3.5　语音信号的数字模型38

3.6　语音信号的共振峰模型41

3.6.1　级联型共振峰模型42

3.6.2　并联型共振峰模型43

3.6.3　混合型共振峰模型43

3.7　语音信号的非线性模型44

3.7.1 调频-调幅模型的基本原理45

3.7.2　Teager能量算子45

3.7.3　能量分离算法46

3.7.4　调频-调幅模型的应用47

第4章　语音信号的时域分析50

4.1 概述50

4.2　语音信号的数字化与预处理50

4.2.1　预滤波、A/D转换51

4.2.2　预处理52

4.2.3　窗函数的作用52

4.3　短时能量和短时平均幅度55

4.3.1　短时能量55

4.3.2　短时平均幅度56

4.4　短时平均过零率和上升过零间隔58

4.4.1　短时平均过零率58

4.4.2　短时上升过零间隔59

4.5 短时自相关函数和短时平均幅度差函数60

4.5.1　短时自相关函数60

4.5.2　语音信号的短时自相关函数61

4.5.3　修正的短时自相关函数62

4.5.4　短时平均幅度差函数63

4.6　短时时域处理技术的应用65

4.6.1　语音端点检测65

4.6.2　基音周期估计65

4.7 中值滤波在语音短时时域处理中的应用67

第5章　语音信号的频域分析71

5.1 概述71

5.2　基于滤波器组的频域分析71

5.3　短时Fourier变换的定义和性质72

5.3.1　STFT的定义72

5.3.2　窗函数及窗宽对STFT的影响73

5.3.3　结论74

5.4　STFT的实现75

5.5　短时Fourier谱的取样76

5.5.1　时域取样76

5.5.2　频域取样77

5.5.3　时域和频域的总取样77

5.6　语音的短时合成技术78

5.6.1　滤波器组相加法78

5.6.2　叠接相加法80

5.7　基于FFT的短时Fourier分析82

5.8　频域基音检测83

5.8.1　谐波峰值基音检测法83

5.8.2　频谱相似度基音检测法84

5.9　语音信号的时-频表示85

5.9.1 传统Fourier变换的缺点及时-频分析思想85

5.9.2　信号的时-频表示86

5.9.3　不确定性原理88

5.9.4　Gabor变换89

5.9.5　小波变换及在语音中的应用91

第6章　语音信号的同态分析98

6.1 概述98

6.2　广义叠加原理98

6.3　卷积同态系统99

6.4　复倒谱和倒谱101

6.5　类语音信号的复倒谱分析103

6.5.1　有理z变换序列103

6.5.2　脉冲序列104

6.6　复倒谱的计算方法104

6.6.1　按复倒谱定义计算104

6.6.2　最小相位序列的复倒谱的计算107

6.6.3　复对数求导数计算法108

6.6.4　递推计算方法109

6.7　语音信号的倒谱分析110

第7章　语音信号的线性预测分析113

7.1 概述113

7.2　LPC的基本原理113

7.2.1　信号模型113

7.2.2　LPC误差滤波115

7.2.3　语音信号的LPC分析118

7.3　LPC分析的解法119

7.3.1 自相关法120

7.3.2　协方差法122

7.3.3 自相关法与协方差法的比较124

7.4　格型法及其改进124

7.4.1　格型法基本原理125

7.4.2　格型法求解127

7.4.3　各种LPC分析方法的比较131

7.5　LPC的频域特性132

7.5.1　最小预测误差的频域解释132

7.5.2　LPC谱估计133

7.5.3　LPC倒谱135

7.6　线谱对分析136

7.6.1　线谱对分析原理136

7.6.2　线谱对分析解法139

7.7　LPC的几种推演参数140

第8章　语音信号的矢量量化142

8.1 概述142

8.2　矢量量化的基本原理142

8.3　矢量量化的失真测度144

8.3.1　Euclid距离失真测度145

8.3.2　线性预测失真测度145

8.3.3　识别失真测度146

8.4　矢量量化器的最佳码书设计147

8.4.1　LBG算法147

8.4.2　初始码书的生成148

8.5　无记忆矢量量化器149

8.6　有记忆矢量量化器151

8.7　语音波形的矢量量化153

8.8　语音参数的矢量量化154

第9章　线性预测声码器156

9.1　概述156

9.1.1　语音压缩的基本原理156

9.1.2　语音编码的关键技术158

9.2　LPC声码器的基本原理159

9.3　LPC-10声码器161

9.3.1　发端编码器161

9.3.2 收端解码器166

9.3.3　LPC-10声码器存在的问题167

9.4　增强型LPC-10声码器167

9.4.1　激励源的改善167

9.4.2　基音提取方法的改进169

9.4.3　声道滤波器参数量化的改进169

9.4.4　LSF参数的矢量量化170

9.5　混合激励线性预测声码器171

9.5.1 MELP声码器编码原理171

9.5.2　MELP声码器解码原理178

第10章 合成-分析线性预测声码器183

10.1　概述183

10.2　合成-分析LPC声码器的基本思想183

10.3　多脉冲激励LPC声码器185

10.3.1 多脉冲激励LPC声码器的原理185

10.3.2　最佳激励参数的估计185

10.3.3　准最优顺序的优化187

10.4　规则脉冲激励LPC声码器188

10.4.1 规则脉冲激励LPC声码器的原理188

10.4.2　规则脉冲激励序列188

10.4.3　规则脉冲激励序列最佳相位和幅值估计189

10.4.4　RPE编码器的简化算法190

10.5　码激励线性预测声码器192

10.5.1 CELP编码原理192

10.5.2 CELP码书搜索算法193

10.6 GSM 13 kbit/s RPE-LTP语音编码194

10.6.1 GSM 13kbit/s RPE-LTP编码器原理195

10.6.2 GSM 13kbit/s RPE-LTP解码器原理201

10.7　语音编码美国联邦标准FED-STD 1016202

10.7.1 FED-STD 1016基本原理203

10.7.2　随机码书203

10.7.3 自适应码书204

10.7.4 自适应码字的编码和增益205

10.7.5 FED-STD 1016 CELP编码器特征205

10.8 CCITT 16kbit/s语音编码标准G.728207

10.8.1 低时延码激励线性预测编／解码器原理207

10.8.2　高阶后向自适应线性预测209

10.8.3　感觉加权滤波器210

10.8.4　激励增益适配器211

10.8.5　码书结构与搜索211

10.8.6　同步和带内信令216

10.8.7 自适应后置滤波器216

10.8.8　G.728编／解码器的复杂度和性能219

10.9　8kbit/s共轭结构代数码激励LPC声码器G.729220

10.9.1 ITU-T G.729概述220

10.9.2　编码器功能描述222

10.9.3　解码器功能说明235

10.10 G.723.1双速率多媒体通信传输语音编码器239

10.10.1 G.723.1编码器原理240

10.10.2 G.723.1解码器原理248

第11章 多带激励声码器252

11.1 概述252

11.2　多带激励语音模型252

11.3　多带激励语音分析255

11.3.1　频域分析255

11.3.2　时域分析257

11.3.3 INMARSAT-M改进MBE模型分析算法260

11.4　多带激励语音合成267

11.4.1　清音成分的合成267

11.4.2　浊音成分的合成268

11.4.3　重建语音的产生270

第12章　语音波形编码271

12.1　概述271

12.2　脉冲编码调制271

12.2.1　均匀量化PCM271

12.2.2　对数量化PCM272

12.2.3 自适应量化PCM274

12.3 自适应预测编码276

12.3.1　基本的APC系统276

12.3.2　前馈与反馈APC277

12.3.3　音调预测279

12.3.4　噪声谱形变280

12.3.5　差分PCM与G.726282

12.4　频域编码284

12.4.1 自适应变换编码284

12.4.2　子带编码287

12.5　G.722宽带语音编码291

12.5.1　概述291

12.5.2　SB-ADPCM编码器292

12.5.3　SB-ADPCM解码器293

12.5.4　正交镜像滤波器组294

12.5.5　G.722自适应量化与预测299

第13章　语音编码器的质量评价303

13.1　语音质量的定义303

13.2　语音质量的客观测量305

13.3　语音质量的主观测量306

13.4　汉语清晰度测量和语音质量的诊断307

13.5　典型MOS试验的描述309

13.6　确认语音编码器实现的方法311

13.7　复杂度和时延的测量311

第14章　语音增强313

14.1　概述313

14.2　语音特性、人耳感知特性和噪声特性314

14.3　谐波语音增强316

14.4　短时谱估计语音增强316

14.4.1　噪声对消法317

14.4.2　短时谱估计318

14.4.3　谱相减法318

14.4.4　Weiner滤波319

14.4.5 短时谱幅度的最小方均误差估计321

14.5　信号子空间语音增强322

14.5.1　信号和噪声的线性模型和子空间描述323

14.5.2　语音信号线性估计器324

14.6　语音生成模型的语音增强327

14.6.1　LPC全极点模型的语音增强327

14.6.2　最大后验概率估计法328

14.6.3　Kalman滤波法328

14.7　其他语音增强算法329

参考文献332