【基於神经元网络的语音压缩系统】胡裕堂.pdf

华南理工大学硬士学位论文摘要低延迟矢量激励线性预测(LD-CELP)编码技术,通常利用一组激励码本通过线性滤波器,并从中选取和输人向量最匹配的激励码本,码本的线性滤波和码本搜索是该编码算法的计算复杂度主要组成部分.本文针对这一点:提出了直接矢量量化的低延迟矢量激励线性预测编码方案(DVQLDCELP),进一步采用误差反向传播神经网络(BPNN)来实现DVQLD-CELP方法中的码本搜索算法,实现在保持原编码方法(LD-CELP)生成语音的音质和码率的同时,降低码本搜索的复杂度,提高码本搜索算法的效率,降低编码延迟。

华南理上大字领士学位论义第一章概述 51语音编码的发展现状第二章构造语音编码器 S2语音数字模型VoCoder性能评价 S2LPC方法 S2VQ的设计.S2基本结构.S2CELP基音周期.S2激励码本和增益LD-CELP码本搜索算法 S2感觉加重滤波器自适应器 S2向后矢量增益自适应器.第三章BP模型和BP算法 83神经网络综述神经网络的功能 S3BP模型和BP算法第四章利用BP算法来实现码本搜索.S4LD-CELP算法复杂度分析.

华南理工大学硕士学位论文第一章概述多媒体技术是90年代计算机技术发展的一个高潮,是当代计算机开发的热点之一,多媒体主要是指数字、声音、文字、图像、图形等信息载体.多媒体技术就是用计算机综合处理多种媒体信息,使这些信息逻辑地连接,集成为一个系统,并具有交互性.多媒体技术是发展方向这一观点已经成为大家共识.但是多媒体技术的真正实用化并不是一朝一夕能够实现的.多媒体技术的真正普及需要经过这四个步骤:音频、大容量的存储器、视频和网络通信、由于通常视频和音频数字信号的数据量大,而且要求传输速度快．例如,简短的一次10分钟的声音记录,用8KHz的采样率,每个样点8bites来计算,数据