A律13折线编译码系统的计算机模拟

阐述了Ａ律１３折线编译码系统计算机模拟的有关原理及其技术背景，着重介绍用Ｃ语言实现非线性编译码原理的方法。     

基于PC机的数据通信模拟实验系统设计

介绍数据通信模拟实验系统开发的原理、算法与技术．实验系统采用Microsoft Visual C＋＋6．0开发，提供编译码、流量控制、差错控制、多路复用技术和频带传输与调制解调技术等实验的动态演示．     

8Kb／xLD—CELP编码器的研究

描述了一种８Ｋｂ／ｓ的低延迟ＣＥＬＰ编码器。这种编码器采用后向自适应技术，所使用的激励矢量长度很短，使得单向编译码延迟小于５ｍｓ，计算复杂度也由于使用了“形状－增益”码本而得到降低。     

QPSK 数字化解调相位模糊校正方法研究

结合Q-1900维特比译码器同步状态监测功能，提出了一种校正QPSK全数字相干解调的八种数据输出状态的新方法。对四相差分编译码的校正能力作出了理论上的分析。实验结果证明，这种方法具有四相差分编译码无法达到的校正八种数据输出状态的能力。     

波形变换域浊音语音的一种分帧自适应编码算法

波形变换编码算法中，影响语音质量的主要因素是浊音语音编码进产生的量化误差。本在Ｍｏｚｅｒ算法基础上，提出一种波形变换域分帧自适应编码新算法。采用这种算法用近代的单片数字信号处理器对编译码容易到实时处理，而短时量化信噪比的平均值可达６ｄＢ。     

155Mb／s高速光纤区域网中的线路编译码

重点分析了１５５Ｍｂ／ｓ高速宽带光纤区域网物理层的重要组成部分，线路编译码的各种方案及其性能。通过几种光纤线路码的分析比较，提出了适用于高速光纤区域中使用的以字节为处理单元、性能优良的８Ｂ９Ｂ编码方案，导出了相应的码表，并给出了硬件实现的方法。     

光纤单向语音传输系统的实验研究

光纤语音传输是以光波为信息载体，以光纤为传输媒介的一种新型通信方式，单向传输系统的主要组成部分有：PCM编译码器，光发射机和光接收机。本文主要讨论了PCM编译码，光发射机和光接收机的基本结构及原理，并且对光纤语音传输系统的传输实验进行了有关研究。     

删除信道下单反馈SLT编码

基于反馈信息的喷泉码在选择合适的度分布函数下可以有效降低译码开销.将DALT码与基于反馈信息的SRSD度分布函数相结合,提出一种适用在删除概率较低信道中使用的单反馈SLT编码方法.与传统LT码相比,该方法仅增加一次反馈,降低了编译码过程的复杂度,其编译码复杂度、开销等均与信道删除概率有关.理论分析及实验结果表明,在低删除概率信道中,采用所提方法可以有效地减少传输中编码包的个数,其喷泉码性能优于传统的LT码和SLT码.     

基于Turbo编译码方案的BPSK系统性能研究

在介绍Turbo码编、译码原理的基础上，建立一个典型BPSK通信系统模型。将Turbo码与其它编码方式分别运用于该系统模型，通过Matlab仿真，研究、分析了系统在不同编译码方式下的误比特性能。仿真结果表明，Turbo编译码方案在差错控制和纠错方面性能明显优于目前广泛应用的卷积码及其它线性分组码。在误比特率达到10^-5时。Turbo码的编码增益比其它编码方式高出1．5dB以上。     

高质量宽带音频信号组合正交变换编码

本文提出了一种高质量音频信号组合正交变换编码算法，编码质量优于传统的离散余弦变换（ＤＣＴ）编码，具有更好的稳定性，同对编译码的复杂度相当。此外还给出了实验结果。关键词     

基于频域去相关的语音信号分离

目前基于纯净语音信号的语音识别系统和说话人识别系统都已达到了很高的识别率,但是当信号中含有噪声,特别是含有语音噪声时,识别率就会大大降低.解决这一问题的关键是实现语音与噪声的自动分离.考虑到语音信号的非平稳特性,把时域去相关的思想推广到频域,提出了频域去相关算法,实验结果显示了算法的有效性.     

多带激励语音压缩算法的仿真实现

作者从语音信号的多带激励模型出发，对ＭＢＥ语音压缩算法的原理作了详细的指出了它相对于传统ＬＰＣ等算法的优越性，并在计算机上进行仿真实验，给出了实验结果。作者最后就合成语音的质量，算法复杂度等方面，对ＭＢＥ声码器和部分常用标准语音压缩编码方案作了比较，也指出了今后所要研究的方向。     

核独立分量分析在盲源信号分离中的应用研究

提出利用核独立分量分析来分离混合语音信号的盲信号处理方法.介绍了基于核空间ICA的原理和基本算法,然后利用核独立分量分析算法和固定点快速分离算法分离了混合语音信号.试验结果表明:利用基于核独立分量分析的方法可以得到较为理想的分离效果.     

自适应小波阈值语音增强新方法

针对单一小波闻值语音增强方法降低语音可懂度这一问题,提出一种基于自适应小波闻值的语音增强新方法．根据噪声帧频谱的平整度判断出噪声的类型,即是白噪声（合频响曲线比较平整的有色噪声）还是频响曲线不平整的有色噪声．由于不同类型的噪声具有不同性质的Lipschitz指数,对两种不同的噪声类型分别采用不同的自适应小波阚值对带噪语音信号进行增强处理．用计算机仿真和实际环境录制的语音数据对该方法的性能进行了测试,实验结果表明在两种实验数据情况下,该方法均具有较好的噪声抑制能力．     

基于小波域ICA和收缩函数处理的BSS算法

实际环境中的卷积混合情况对语音信号和音乐信号进行盲解卷是一个具有挑战性的问题,ICA在实际环境中的卷积 混合系统分离效果不太理想,分离出的信号中有串扰成分存在．本文介绍了一种新的后置处理方法,即用一组收缩函数去除ICA分离后的小波系数中的串扰成分．实验结果表明该方法能较好地分离语音信号和音乐信号．     

语音信号基本载体的研究

语音信号特征的提取是语音识别的基础，目前使用的特征提取方法要将语音信息经多次复杂变换后提取特性。这样，往往满足不了实时性要求。该文对原始语音信号做简单处理，的实验，证明了经简单处理后语间信号波形比原始波形简单，直观，计算频域特征和自相关特征等简单方便，实时性好，并有望从中进一步发现新的语音特征提取方法。     

基于神经网络的与文本相关说话人辨认系统

说话人识别是语音识别的一种特殊方式,对于各种领域的身份认证具有得天独厚的优势。以线性预测系数（Linear Predielion Coefficients,LPC）作为特征参数,采用多层感知器神经网络和BP算法建立了一个与文本相关的说话人辨认系统。实验结果表明,这种神经网络系统在说话人辨认中是有效的。     

语音识别中的归一化状态持续时间隐马尔可夫模型

传统的隐马尔可夫模型的缺点在于不能很好地描述语音信号的动态特性。某些改进算法状态持续时间进行修正,但是也削弱了对实时信号长度变化的适应性。作者在传统的隐马尔夫模型的基础上,通过在引入状态持续时间时,将其归一化。并观察序列长度对它的影响,使之能较好地描述语音信号的动态特性,同时也能较好地自适应描述实时语音信号的长度变化。     

基于含噪语音统计特征的小波去噪算法分析与实现

小波分析在信号处理方面具有优越性.本文将其应用于语音信号处理,所做的主要工作:证明了Daubechies小波语音能量守恒;基于含噪语音的统计特征,提出了样本方差阈值小波分解算法及重构算法;将新的阈值算法和Waveshrink算法用于语音除噪,并运用于多组实验进行对比.仿真数据表明,本算法效果较优.     

多特征和支持向量机相结合的语音端点检测模型

为提高语音端点检测正确率,提出一种基于多特征和支持向量机相结合的语音端点检测模型。首先提取多种语音特征,并将它们组合在一起,然后将组合特征输入到支持向量机训练建立相应的语音识别模型,最后采用建立模型对语音信号进行检测和识别。仿真结果表明,与其他检测模型相比,多特征融合和支持向量机的检测模型提高了语音端点检测正确率,具有更好的适应性和鲁棒性,对不同信噪比的信号都有较好的检测能力。