导读:本文包含了数字语音压缩论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:压缩感知,语音编解码,观测序列,行阶梯矩阵
数字语音压缩论文文献综述
李尚靖[1]（2015）在《基于压缩感知的语音数字编码技术研究》一文中研究指出“大数据”(Big Data)时代的到来带来了飞速增长的信息量和信息处理任务。传统的奈奎斯特采样定理提出的最低采样速率在面对超宽带信号或冗余度较高的信号时,不仅在采样端处理任务复杂,而且在后续的存储和压缩时对系统资源造成了浪费。压缩感知技术近年来由于可以实现对信号在采样过程中同时压缩,受到信号处理领域的广泛关注。对于完整的数字语音处理系统而言,采样后的量化编码也是一个重要的环节。然而,目前压缩感知理论还处于研究的起步阶段,对压缩采样后的观测序列处理技术如编码的研究还很少涉及。压缩感知技术作为一种可以代替奈氏采样的信号采样技术,而编码是压缩感知从理论走向实际应用的必要前提。在这样的背景下,本文以压缩感知为基础,研究语音信号压缩感知观测序列的数字编码技术。论文的主要工作和创新点归纳如下:(1)经典的基于奈氏采样语音压缩编码技术中,基于模型的编码得到广泛应用。受到传统语音模型中正弦模型的启发,本文首先对一种利用正弦原子构造的字典和正交匹配追踪算法对语音压缩感知观测序列进行建模,对于每帧观测序列幅度、相位和频率叁类参数,根据各类信号序列自身特点采用合适的编码方式进行编码,提高传输的效率。在解码端,利用解码后的参数合成观测序列。之后对其利用基追踪算法重构出合成语音信号,并后置低通滤波器提高合成语音的人耳听觉效果。仿真实验表明:该编码方案在实现对语音信号观测序列压缩编码的同时,主客观重构质量均可以得到保证。(2)利用压缩感知框架下行阶梯矩阵投影后观测序列可保留部分语音特性的特点,采用稀疏表示字典对观测序列进行数学建模的方法,设计了一种新型语音压缩感知编解码器。首先在训练阶段,先利用K奇异值分解方法对大量训练语音通过行阶梯投影后的观测序列进行训练,得到一个语音观测序列码本字典;然后在编码阶段,选取字典内的少量原子对实时语音观测序列建模,编码时仅对少量选择原子的位置和幅度进行编码并传输;解码端利用恢复后的观测序列和压缩感知重构算法恢复语音信号。通过仿真实验表明:基于稀疏表示的语音观测序列编码方案可有效的降低编码传输码率,并且保证良好的重构语音性能。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2015-03-01）
朱俊华[2]（2014）在《压缩采样环境下的语音数字编码技术及量化噪声对信号重构影响的研究》一文中研究指出传统的基于奈奎斯特采样定理的信号处理框架，面对超宽带信号及冗余度较高的信号，处理起来不仅浪费采样资源而且效率低。近年来出现的压缩感知理论，利用了信号的稀疏特性，可以实现对信号采样的同时进行压缩，把复杂度从采样端转移到了重构端，大大降低了信号的采样成本，减少了数据量，成为信号处理领域的研究热点。然而，对于数字系统而言，采样只是信号数字化的第一步，真正数字化还有一个重要的环节——采样数据的量化编码，对于刚刚起步的压缩采样理论的研究，目前还很少涉及对压缩采样后观测序列的处理，本文正是在这样背景下，以压缩感知理论为基础，研究压缩采样环境下的语音数字编码技术。这是压缩感知理论真正走向实际应用的前提。首先，本文结合语音信号稀疏预处理技术，提出了基于稀疏预处理的语音压缩感知矢量量化编码方案。对输入的语音先做稀疏预处理工作，然后采用随机高斯观测矩阵进行投影，对压缩采样得到的观测序列进行矢量量化编码，在解码端，对接收到的信息进行矢量解码得到观测序列，再进一步利用压缩重构技术重构出原始语音信号。通过仿真实验表明：稀疏预处理有效地提高了语音信号的稀疏表示效果，与未经稀疏预处理的语音压缩感知矢量量化编码相比，在数码率相同的情况下，合成语音的质量有所提高。接着，本文提出了一种基于量化压缩感知的语音压缩编码方案，对观测序列采用Lloyd-Max量化，在接收端，不需要矢量量化解码，直接从量化后的观测序列中重构出原始语音。通过仿真实验表明：该编码方法在对观测序列不解码的情况下，能够直接重构出原始语音信号，在实现对语音信号观测序列量化编码的同时，保证了重构语音的质量。为了进一步减少传输的数据量，本文对观测序列进行建模，然后对模型参数进行压缩编码，提出了一种基于观测序列正弦字典模型的语音压缩感知编码方案。首先采用行阶梯观测矩阵对语音信号进行压缩采样投影得到每一帧语音信号的观测序列，然后对其进行匹配追踪正弦建模，分别对模型参数进行压缩编码。通过仿真实验表明：该编码方案在保证重构语音质量的前提下，能够对观测序列进行有效地建模压缩，大大地降低了传输速率。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2014-02-01）
蒋龙浩[3]（2007）在《语音数字信号压缩技术在TES系统中的应用》一文中研究指出介绍ADPCM标准、RLPC编码原理,编、解码器方框图及工作过程。民航卫星通信网TES系统为节省卫星转发器频率资源对传输的语音信号进行压缩处理,其信道单元基带信号处理器对语音信号进行CCITT推荐的G.721-ADPCM编码和修斯公司专利技术开发的RLPC编码处理,将64 kb/s语音数字信号压缩至32 kb/s,16 kb/s,9.6 kb/s传输,实现语音质量满足一般通信要求的低速率语音信号传输。(本文来源于《现代电子技术》期刊2007年23期）
俞斌[4]（2007）在《基于DSP的数字语音压缩系统》一文中研究指出给出了基于TMS320C6711 DSP和G.729A语音压缩标准的实时语音压缩和解压系统的设计方案,并给出了系统的软、硬件设计。在TMS320C6711高速平台上实现数字语音信号的实时输入、压缩、解压、输出,只需要移植应用程序,就可以实现其他语音功能的扩展。(本文来源于《国外电子元器件》期刊2007年08期）
俞斌[5]（2007）在《基于DSP的数字语音压缩系统》一文中研究指出语音的数字通信无论在可靠性、抗干扰能力、保密性还是价格方面都远优于模拟语音信号,但这是以信道占用宽频带宽为代价的。因此为了减少语音信号所占用的带宽或存储空间,就必须对(本文来源于《今日电子》期刊2007年07期）
蒋雪华[6]（2007）在《基于ARM的数字语音压缩系统》一文中研究指出在日益发展的电子技术和各行业对产品需求的不断提高的刺激下,原有的语音录音装置已经满足不了现有应用需求,所以研制新型的语音录音装置成为一种必然的趋势,而不断发展的芯片技术、制造工艺等也给新型语音录音装置的研制提供了技术保障。传统语音录音装置是采用51单片机加语音编解码DSP的模式,语音编解码芯片内嵌固定语音压缩算法,由51单片机控制逻辑。由于传统语音板系统软硬件的限制,在实际运用中,会遇到存储时间过短,对外传输速度有限,解压操作不方便等诸多不足。所以研究新型语音压缩系统势在必行。本课题研究基于ARM的数字语音压缩系统,针对目前国内现有语音压缩系统存在的问题,设计出具有更强大处理能力,和更多功能的新型语音压缩系统。1)针对原有系统在系统处理能力的不足,本文设计出一种新的系统。新系统中选择叁星S3C2440做为整个系统的主控制芯片,采用ARM+LINUX架构,使得整个系统的处理能力和外围扩展能力都得到极大的提高。2)针对原有系统的对外通信方式单一,存储时间短的不足,本文利用充分利用ARM系统的大容量存储器,可以使存储时间达到60小时,而且扩展非常方便。利用USB的高传输率实现高速转储,使大容量存储不成为系统瓶颈。而且ARM+ LINUX系统有丰富的外设,如以太网,CAN,USB,485等,比传统的系统可以有多种传输方式,并且有较快的速度。3)采用FPGA作为主要逻辑控制芯片,DSP作为语音压缩算法处理芯片,通过实现叁者之间的数据交换,从而实现ARM+FPGA+DSP的多处理器整合平台。4)采用MELP(混合激励线性预测编码)算法,它具有2.4K/bps的低编码速率,并能保持较好的语音质量。针对DSP,通过优化算法,使得DSP可以同时处理两路语音数据,大大提高实用性。5)新平台实现的算法软解压方式,则给新型语音录音装置的推广起到至关重要的作用。本课题设计的新型语音压缩系统经过严格的调试和各种测试,各项功能和指标都达到设计要求,现已完全替代原有语音录音装置。(本文来源于《湖南大学》期刊2007-04-24）
李亚梅,曹海燕,甄丽平,马艳玲[7]（2005）在《语音数字采集并压缩存储技术之浅谈》一文中研究指出单片机在应用于各类控制系统时,资源有限成为其瓶颈。本文以51单片控制实现自动语音采集并存储为例,在简单介绍单片机接口电路基础上,着重讨论如何解决系统存储空间有限而采集数据量很大的矛盾。(本文来源于《中国民航飞行学院学报》期刊2005年02期）
李亦非[8]（2004）在《基于C6000 DSP数字语音压缩技术的研究》一文中研究指出随着多媒体技术的飞速发展,语音压缩技术已经越来越受到人们的重视。近几十年来,各种各样的语音压缩方案被提出并已经应用于实践,高质量、低码率语音压缩算法是语音压缩领域的研究热点;数字信号处理器(DSP)是专门用于实时信号处理、具有特殊硬件软件结构的微处理器。数字信号处理器为语音压缩技术的发展提供了良好的实现平台。G.729A是国际电信联盟(ITU-T)于1996年底推出的高质量低码率的语音压缩方案,TMS320C6711是TI 公司推出的高性能浮点数字信号处理器。在详细分析了G.729A语音压缩方案的原理和TMS320C6711的软硬件特点的基础上,成功地实现了DSP的实时语音压缩和解压。研究过程中首先根据本课题的要求,对G.729A算法做了深入研究;然后在PC平台上利用标准C语言对优化后的算法进行了仿真,并给出了仿真的实验结果;最后在以TMS320C6711为核心的系统处理平台上,进一步实现算法的优化,并应用BIOS嵌入式实时操作系统,实时实现该算法的编解码。对基于DSP的G.729A语音压缩算法进行了严格的测试,测试结果表明:(1)算法通过了ITU-T的测试向量,达到了ITU-T标准;(2)本编码算法对于时间长度为10毫秒的一帧语音数据编码需要1.1毫秒,解码需要0.29毫秒,完全可以在TMS320C6711 DSP处理器上实时实现多路语音编解码。该DSP语音压缩模块可以广泛地应用在数字语音记录、VoIP、电话会议、数字广播等各个领域。(本文来源于《华中科技大学》期刊2004-10-01）
周克良,杨丽荣[9]（2004）在《基于TMS320C5402的数字压缩语音录放系统》一文中研究指出本文选用TMS320C5402作为DSP芯片,单片机选用AT89C51,设计了一个主从式数字压缩语音录放系统,用来实现语音数字录音和播放的功能。(本文来源于《电子设计应用》期刊2004年09期）
张翠平,赵波[10]（2003）在《AMBE语音压缩技术在数字话机中的应用》一文中研究指出介绍、分析了AMBE-1000的技术特点和应用场合,并具体介绍了AMBE-1000在数字话机中的应用方法和设计实现。该技术可在类似的通信系统中推广应用。(本文来源于《无线电工程》期刊2003年12期）
数字语音压缩论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
传统的基于奈奎斯特采样定理的信号处理框架，面对超宽带信号及冗余度较高的信号，处理起来不仅浪费采样资源而且效率低。近年来出现的压缩感知理论，利用了信号的稀疏特性，可以实现对信号采样的同时进行压缩，把复杂度从采样端转移到了重构端，大大降低了信号的采样成本，减少了数据量，成为信号处理领域的研究热点。然而，对于数字系统而言，采样只是信号数字化的第一步，真正数字化还有一个重要的环节——采样数据的量化编码，对于刚刚起步的压缩采样理论的研究，目前还很少涉及对压缩采样后观测序列的处理，本文正是在这样背景下，以压缩感知理论为基础，研究压缩采样环境下的语音数字编码技术。这是压缩感知理论真正走向实际应用的前提。首先，本文结合语音信号稀疏预处理技术，提出了基于稀疏预处理的语音压缩感知矢量量化编码方案。对输入的语音先做稀疏预处理工作，然后采用随机高斯观测矩阵进行投影，对压缩采样得到的观测序列进行矢量量化编码，在解码端，对接收到的信息进行矢量解码得到观测序列，再进一步利用压缩重构技术重构出原始语音信号。通过仿真实验表明：稀疏预处理有效地提高了语音信号的稀疏表示效果，与未经稀疏预处理的语音压缩感知矢量量化编码相比，在数码率相同的情况下，合成语音的质量有所提高。接着，本文提出了一种基于量化压缩感知的语音压缩编码方案，对观测序列采用Lloyd-Max量化，在接收端，不需要矢量量化解码，直接从量化后的观测序列中重构出原始语音。通过仿真实验表明：该编码方法在对观测序列不解码的情况下，能够直接重构出原始语音信号，在实现对语音信号观测序列量化编码的同时，保证了重构语音的质量。为了进一步减少传输的数据量，本文对观测序列进行建模，然后对模型参数进行压缩编码，提出了一种基于观测序列正弦字典模型的语音压缩感知编码方案。首先采用行阶梯观测矩阵对语音信号进行压缩采样投影得到每一帧语音信号的观测序列，然后对其进行匹配追踪正弦建模，分别对模型参数进行压缩编码。通过仿真实验表明：该编码方案在保证重构语音质量的前提下，能够对观测序列进行有效地建模压缩，大大地降低了传输速率。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数字语音压缩论文参考文献
[1].李尚靖.基于压缩感知的语音数字编码技术研究[D].南京邮电大学.2015
[2].朱俊华.压缩采样环境下的语音数字编码技术及量化噪声对信号重构影响的研究[D].南京邮电大学.2014
[3].蒋龙浩.语音数字信号压缩技术在TES系统中的应用[J].现代电子技术.2007
[4].俞斌.基于DSP的数字语音压缩系统[J].国外电子元器件.2007
[5].俞斌.基于DSP的数字语音压缩系统[J].今日电子.2007
[6].蒋雪华.基于ARM的数字语音压缩系统[D].湖南大学.2007
[7].李亚梅,曹海燕,甄丽平,马艳玲.语音数字采集并压缩存储技术之浅谈[J].中国民航飞行学院学报.2005
[8].李亦非.基于C6000DSP数字语音压缩技术的研究[D].华中科技大学.2004
[9].周克良,杨丽荣.基于TMS320C5402的数字压缩语音录放系统[J].电子设计应用.2004
[10].张翠平,赵波.AMBE语音压缩技术在数字话机中的应用[J].无线电工程.2003