摘要：随着通信技术以及Internet网络语音实时传输技术的迅速发展,对语音的传输速率和存储容量都提出了很高的要求,解决这些问题的主要途径之一就是语音编码。

在现有的语音编码研究中,混合激励线性预测编码(MELP)是一种比较好的方法，MELP编码方法己经被确定为美国新的联邦语音编码标准。该算法结合了二元激励、码激励和多带激励的优点,能在较低的码率下得到较好的再生语音。

本文对语音编码能够实现较低编码速率的理论依据和语音编码技术面临的问题做了简单的介绍，对语音编码性能的评价标准和低速率语音编码的方法做了详细的阐述，论文里着重研究了MELP语音编码算法，它以LPC声码器为基础做出5大改进，并吸收多带激励等算法的思想，使之在 2.4kb/s 的编码速率下，能够很好地模拟自然语音的特点，从而合成高质量的语音，成为低速率语音编码中的热门技术，并被美国联邦标准采用，这也是MELP被人们认可的原因[1]。

关键词：语音编码；滤波器；线性预测；混合激励线性预测 

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 引言-1

1.2 语音编码技术的发展-1

1.3 面临的问题-1

2 语音编码技术-3

2.1 语音编码技术-3

2.1.1语音可压缩编码的依据-3

2.1.2语音编码方法的分类-4

2.2语音编码性能的评价标准-5

2.2.1 编码速率-5

2.2.2合成语音质量-5

2.2.3算法复杂度-6

2.2.4编解码延时-7

2.3 低速率语音编码的算法体制-7

2.3.1 LPC-10声码器-7

2.3.2 码激励线性预测（CELP）-8

2.3.3混合激励线性预测（MELP）声码器-8

2.3.4正弦模型-9

2.3.5波形内插与时频插值编码-9

3   2.4kb/s MELP声码器的设计及实现-11

3.1 MELP编码器-11

3.1.1去掉低频分量-12

3.1.2基音周期提取算法-12

3.1.3带通清/浊音强度分析-14

3.1.4非周期脉冲标志的确定-15

3.1.5线性预测分析-15

3.1.6线性预测残差计算-16

3.1.7残差峰值计算-16

3.1.8增益计算及确定-16

3.1.9平均基音周期更新-17

3.1.10预测参数量化-17

3.1.11基音周期量化-18

3.1.12增益量化-18

3.1.13付氏幅度计算及量化-19

3.2 MELP解码器-19

3.2.1信道解码-19

3.2.2噪声衰减-20

3.2.3参数插值-21

3.2.4混合激励信号产生-21

3.2.5自适应谱增强-22

3.2.6线性预测合成-22

3.2.7增益调整-23

3.2.8脉冲散布-23

3.2.9合成部分的循环控制-23

4 MELP声码器算法综述-24

4.1多带混合激励-24

4.2使用非周期脉冲-25

4.3自适应谱增强技术-26

4.4脉冲离散滤波-26

4.5残差谐波谱处理技术-26

结    论-27

参 考 文 献-28

致    谢-29