混合激励线性预测语音编码算法的实时实现

发布时间：2018-04-10 22:02

  本文选题：水下通信 + 语音编码　； 参考：《哈尔滨工程大学》2014年硕士论文

【摘要】：语音作为一种有效的信息沟通手段,是通信传输中的主要信源。水下语音通信由于受到水声信道的限制成为了水声通信应用中最富挑战性的研究课题之一。在可利用的频带资源内最大限度挖掘频带资源,并最大限度的降低语音信号的通信速率,以获得高质量的语音通信成为了当前人们的研究热点。混合激励线性预测(Mixed Excitation Liner Prediction, MELP)编码具有较高的语音压缩率和较好的保密性能,并具有很高的实用价值。本文应用混合激励线性预测编码算法作为水下通信系统的语音信号处理模块。并将重点放在了如何在现有的传输数据率下提高合成语音的质量。本文首先对混合激励线性预测低速率语音编码算法的流程进行了分析,给出了包括基音周期、码本、线性预测系数等的仿真结果。介绍了从编码端语音信号的参数提取到解码端合成语音的过程。进行了混合激励线性预测编码的仿真,重点研究了在不同场景下算法对干扰的容错能力,分析结果表明算法自身对干扰具有一定的容忍能力。验证了该算法在通信中,存在误码的条件下依然具有一定的稳健性,明确了编码端发送帧中各参数的重要性。据此可以对编码端发送帧的各参数的重要程度进行排序,对更为关键的信息予以保证。其次,针对水下语音通信的特点,设计采用预加重技术和子空间语音增强技术对混合激励线性预测编码算法进行改进以提高语音合成效果。再次,为进一步降低语音编码数据率,利用自适应差分思想对算法的编码和量化部分进行改进,仿真结果表明该算法可以在保证部分语音恢复质量基础上降低编码数据率。最后,根据DSP实时编码需求以及所需的资源条件对算法进行了配置与优化。根据 TMS320C6713 DSK 中的 DSP/BIOS,EDMA 和 McBSP 等硬件资源,采用 AIC23实现对语音信号的数据采集部分以完成硬件平台的搭建。调整程序中寄存器的分配及占用大小等,以实现对该算法的优化。最终将C语言算法移植到TMS320C6713DSK平台上,实现混合激励线性预测语音低速率编码。
[Abstract]:As an effective means of communication, voice is the main source of communication.Underwater voice communication has become one of the most challenging research topics in underwater acoustic communication applications due to the limitation of underwater acoustic channels.In order to obtain high quality voice communication, it has become a hot research topic to mine the frequency band resource and reduce the communication rate of speech signal to obtain high quality speech communication in the available frequency band resources.Mixed Excitation Liner prediction (MELPPC) coding with mixed excitation has higher speech compression ratio and better security performance, and has high practical value.In this paper, the hybrid excitation linear predictive coding algorithm is used as the speech signal processing module of underwater communication system.Emphasis is placed on how to improve the quality of synthetic speech at the existing data rate.In this paper, the flow of mixed excitation linear prediction low rate speech coding algorithm is analyzed, and the simulation results including pitch period, codebook and linear prediction coefficient are given.This paper introduces the process of extracting the parameters of speech signal from the coding end to synthesizing the speech at the decoding end.The simulation of mixed excitation linear predictive coding is carried out, and the fault-tolerant ability of the algorithm to interference in different scenarios is studied. The analysis results show that the algorithm has a certain tolerance for interference.It is verified that the algorithm is robust under the condition of error code in communication, and the importance of the parameters in the transmission frame at the coding end is clear.Based on this, the importance of each parameter of the frame can be sorted, and the more critical information can be guaranteed.Secondly, according to the characteristics of underwater speech communication, the preweighting and subspace speech enhancement techniques are designed to improve the hybrid excited linear predictive coding algorithm to improve the effect of speech synthesis.Thirdly, in order to further reduce the speech coding data rate, the adaptive difference idea is used to improve the coding and quantization part of the algorithm. The simulation results show that the algorithm can reduce the coding data rate on the basis of guaranteeing the partial speech recovery quality.Finally, the algorithm is configured and optimized according to the requirement of DSP real-time coding and the necessary resource conditions.According to the hardware resources such as DSP / BIOSMA and McBSP in TMS320C6713 DSK, the data acquisition part of speech signal is realized by AIC23 in order to build the hardware platform.In order to optimize the algorithm, the allocation and occupation size of registers in the program are adjusted.Finally, C language algorithm is transplanted to TMS320C6713DSK platform to realize mixed excitation linear predictive speech low rate coding.
【学位授予单位】：哈尔滨工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN912.3

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本文编号：1733098