【摘 要】
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随着现代电子技术的发展,通讯技术和通讯范围都迅速扩大,在噪声环境下的语音通信已经见怪不怪了,语音信号肯定会受到周围环境的极大影响。但是现在人们对生活品质的要求却是
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随着现代电子技术的发展,通讯技术和通讯范围都迅速扩大,在噪声环境下的语音通信已经见怪不怪了,语音信号肯定会受到周围环境的极大影响。但是现在人们对生活品质的要求却是越来越严格,这就对语音研究者提出了更为严峻的课题。现代语音处理技术主要的编码方式有:参数编码,波形编码,混合编码[1][3][10]。在参数编码方式中,语音参数提取的准确性和对参数量化编码方式直接影响着通讯语音的质量,但至今仍没有一种标准的准确的参数提取方式,所以从带噪语音中提取基音周期,提取描述声道的线性预测系数,以及有效的参数编码方式都具有重要的研究价值和实际的应用前景。基音周期是语音编码中异常重要的激励源参数,一般在提取以前,都要作相应的前期处理,通过一个滤波器滤除低频和高频噪声,再作电平削波,突出周期性。从使用角度分析,提出一种基于自相关函数和倒谱分析法结合的快速基音周期参数提取方法,通过对语音信号进行自相关运算,突出了具有周期的峰值幅度,削弱了非周期性幅度,增强了基音周期提取的准确性,但是由于共振峰幅度有时候会超过周期幅度,这就可能出现倍频和半频周期现象[2][6],为了解决这一问题,再对自相关信号作倒谱运算,就可以避免此类问题的出现,从而使周期提取更为准确。本文针对语音编码中的参数编码,给出了一种基于LPC线性预测系数的谐波分析(HELP声码器)技术。谐波是最直观的语音信号模型,它更容易让人理解,而线性预测分析又是最理想的激励源,它们结合在一起可以使合成语音质量得到大幅度的提高。
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