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第一章绪论
1.1语音编码综述
1.1.1语音压缩编码的实质
1.1.2话音编码系统的基本原理
1.1.3语音编码技术分类
1.1.4语音编码技术的发展
1.2人工神经网络的发展及现状
1.3神经网络在语音处理中的应用现状
1.4本课题的研究背景及主要工作
1.5本论文的组织
第二章基于神经网络非线性预测的语音编码系统
2.1自适应预测语音编码系统和线性预测
2.1.1自适应预测语音编码系统
2.1.2后向和前向自适应线性预测
2.2有关非线性时间序列预测的一些问题
2.3基于神经网络非线性预测模型的语音编码系统
第三章G.728标准算法
3.1原理概述
3.2 LPC系数的计算
3.3感觉加权滤波器
3.4综合滤波器
3.5对数增益滤波器
3.6码书搜索
3.6.1目标矢量
3.6.2码书结构
3.6.3码书搜索算法
3.7后滤波器
3.7.1长时后滤波器
3.7.2短时后滤波器
3.7.3输出增益调节单元
第四章改进G.728算法的前期工作
4.1归一化波形码书的搜索算法
4.1.1增益gi的精确表达
4.1.2码书搜索模块的改进
4.2增益的自适应预测
4.3增益的自适应量化
4.3.1自适应差分脉冲编码调制(ADPCM)
4.3.2自适应量化器的参数优化
第五章基于BP网络的自适应增益预测算法研究
5.1基于BP神经网络的语音信号预测模型
5.1.1 BP网络介绍
5.1.2基于BP网络的信号预测模型
5.2基于BP神经网络的语音预测模型的算法研究
5.2.1 BP误差反传训练算法
5.2.2基于BP网络的语音信号增益预测
5.3 G.728改进算法的实验结果和分析讨论
5.3.1采用BP网络的增益自适应非线性量化实验结果和分析
5.3.2降阶实验结果和分析
第六章基于径向基网络的自适应增益预测算法研究
6.1径向基函数网络
6.2 正交最小二乘法OLS(orthogonal least square)
6.3实验结果
6.4 BP神经网络与径向基函数网络的比较
6.4.1 BP网络
6.4.2径向基函数网络
结束语
参考文献
致谢
