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第一章 语音信号的数字模型1

1.1 发音器官1

1.1.1 肺和气管1

1.1.2 喉1

1.1.3 声道2

1.2 语音产生过程3

1.3 语音的声学特性4

1.4 语音信号产生的数字模型6

1.5.2 语音感知7

1.5.1 听觉器官7

1.5 听觉器官和语音感知7

第二章 语音信号的数字分析10

2.1 语音信号的数字化10

2.1.1 取样和量化10

2.1.2 预处理及时域波形13

2.2 短时平均能量、振幅和跨零数15

2.2.1 短时平均能量15

2.2.2 短时平均幅度函数17

2.2.3 短时平均跨零数18

2.3 短时自相关函数19

2.4 短时傅里叶变换(STFT)21

2.4.1 傅里叶变换解释22

2.4.2 滤波器解释27

2.5 短时傅里叶变换的取样率30

2.5.1 时域取样率30

2.5.2 频域取样率31

2.5.3 时域和频域总取样率31

2.6 语音信号的短时综合31

2.6.1 滤波器组相加法32

2.6.2 叠接相加法36

2.7 语音信号的语谱图分析39

2.8 语音信号的倒谱分析40

第三章 语音信号的基音检测44

3.1 基音检测的现状44

3.1.1 时域波形类似性方法45

3.1.2 频域谱类似方法45

3.2 基音检测的预处理和后处理46

3.2.1 谱平整46

3.2.2 基音轨迹平滑47

3.3.2 预处理49

3.3 基于归一化互相关函数的基音检测算法49

3.3.1 归一化互相关函数的确定49

3.3.3 后处理56

3.3.4 清浊判决56

3.3.5 实验及其结论58

3.4 基于MBE模型的基音检测算法59

3.4.1 频域估计59

3.4.2 时域近似估计61

3.4.3 偏差校正63

3.4.4 算法的实现65

第四章 语音信号的线性预测分析74

4.1 线性预测分析的基本原理74

4.1.1 LPA的实现方法74

4.1.2 语音信号模型参数与线性预测误差滤波器参数之间的关系75

4.2 线性预测分析的解法78

4.2.1 自相关方法79

4.2.2 协方差方法82

4.2.3 协格法(格型法)86

4.3.1 LPA谱估计89

4.3 线性预测分析的应用89

4.3.2 语音信号LPA谱估计的实际考虑92

4.3.3 基音检测93

4.4 线谱频率分析96

4.4.1 线谱频率参数的定义及性质96

4.4.2 LSF参数与LPA系数间的相互转换102

第五章 矢量量化及其应用107

5.1 矢量量化的基本原理107

5.1.1 矢量量化的定义与矢量量化器的构造107

5.1.2 最佳矢量量化器110

5.1.3 矢量量化器的设计算法111

5.2 矢量量化系统114

5.2.1 全搜索矢量量化器114

5.2.2 树搜索矢量量化器116

5.2.3 多级矢量量化器118

5.2.4 乘积码矢量量化器121

5.3 有记忆的矢量量化系统126

5.3.1 预测矢量量化器126

5.3.2 有限状态矢量量化器130

5.4 语音线谱频率参数的矢量量化132

5.4.1 失真测度及客观评价133

5.4.2 分裂式矢量量化(SVQ--Split Vector Quantization)134

5.4.3 多级矢量量化(MSVQ--Multi-Stage Vector Quantization)136

5.4.4 预测分裂式矢量量化(PSVQ--Prediction Split Vector Quantization)138

5.4.5 连接分裂矢量量化(LSVQ--Linked Split Vector Quantization)142

5.4.6 去除非典型胞腔147

第六章 语音编码策略及其标准化149

6.1 引言149

6.2.1 编码质量151

6.2 语音编码器的属性151

6.2.2 编码速率156

6.2.3 编解码复杂度156

6.2.4 编解码延时156

6.3 已经标准化的语音编码157

6.3.1 波形编码157

6.3.2 混合编码(基于合成分析的线性预测编码)159

6.4 4kb/s以下的参数语音编码171

6.4.1 多带激励编码(MBE)171

6.4.2 正弦变换编码(STC)173

6.4.3 混合激励线性预测(MELP)175

6.4.4 波形内插编码(WI)176

6.5 语音编码的发展方向177

第七章 码激励线性预测语音编码179

7.1 码激励线性预测语音编码模型179

7.2 激励参数的优化原理182

7.2.1 两级码书结构的CELP编码器182

7.2.2 激励码书的联合优化和分级优化184

7.2.3 激励参数优化的基本计算量185

7.3.1 特殊设计的码书搜索算法186

7.3 固定码书搜索算法186

7.3.2 自相关方法187

7.3.3 变换域算法189

7.3.4 多级搜索算法190

7.3.5 码字叠接递推算法191

7.3.6 代数码书搜索算法194

7.3.7 矢量和码书搜索算法196

7.4 自适应码书搜索算法199

7.4.1 整数延时自适应码书的搜索199

7.4.2 分数延时自适应码书的搜索201

7.5.1 增益的归一化矢量量化207

7.5 激励码书增益的量化207

7.5.2 增益的预测式矢量量化209

7.6 自适应后滤波210

7.6.1 短时后滤波器210

7.6.2 长时后滤波器212

7.6.3 组合的后滤波器214

7.6.4 后滤波器的性能216

第八章 波形内插语音编码218

8.1 原型波形内插的基本思想218

8.2.1 瞬时波形及其内插219

8.2 原型波形内插原理219

8.2.2 PCW波形动态的自适应221

8.3 原型波形内插的实际实现223

8.3.1 原型波形谱包络的修正223

8.3.2 类似性测量224

8.3.3 对齐和SCR225

8.3.4 原型波形的量化226

8.3.5 PW的内插228

8.3.6 PWI和其他编码技术的过渡229

8.4.1 在语音域提取PW230

8.4 原型波形的提取方法230

8.4.2 在残差域提取PW231

8.5 PWI编码器性能分析231

8.6 特征波形内插的基本原理233

8.7 特征波形内插的分析模块234

8.7.1 线性预测分析234

8.7.2 基音估计235

8.7.3 基音内插236

8.7.4 特征波形的表达237

8.7.5 特征波形的提取238

8.7.6 特征波形的对齐239

8.7.7 特征波形的功率计算及归一化242

8.8 特征波形内插的合成模块245

8.8.1 瞬时基音周期和瞬时CW的生成245

8.8.2 相位轨迹估计248

8.8.3 合成分析层的性能248

8.9 CWI编码器参数的量化249

8.9.1 特征波形功率的量化250

8.9.2 特征波形的量化251

8.9.3 CWI编码器的性能256

参考文献258