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文檔簡介
1、隨著音頻信號的分析、合成及壓縮編碼技術的發(fā)展,在要求其具有更高壓縮比的同時,還要求其具有更高的合成音質。傳統(tǒng)的壓縮方法建立在對音頻信號局部平穩(wěn)性的假設上,利用短時傅里葉變換等方法去除其統(tǒng)計冗余,從而實現(xiàn)對信號的壓縮。然而音頻信號是一種典型的非平穩(wěn)信號,且對于非平穩(wěn)信號的分析和處理已經(jīng)成為了現(xiàn)代信號處理的主要方向,并取得了引人注目的成績?;诖吮尘?,本文對經(jīng)驗模態(tài)分解(EMD,empirical mode decomposition)算法
2、這一新近提出的非平穩(wěn)信號分析方法進行了深入的研究,并結合心理聲學模型和加權匹配追蹤算法對音頻信號進行正弦參數(shù)提取,并最終提出了一種基于EMD分解算法的音頻分析與合成方法。
首先,本文研究了EMD算法的基本原理和實現(xiàn)方法,并對實際音頻信號進行分解,通過分析分解出的各個固有模態(tài)函數(shù)(IMF,intrinsic mode functions),驗證了該算法所具有的濾波特性;同時,結合音頻信號自身的特點,對IMF分量進行分類組合,
3、最終將原始音頻信號劃分為低頻類諧波和高頻類噪聲兩種成分,并通過實驗對分類效果進行了檢驗。
其次,本文對MPEG標準中的心理聲學模型進行了研究和實現(xiàn),并將該模型應用于MLT(Modulated Lapped Transform)嵌入式編碼器,提出了一種基于心理聲學模型的子帶重要性排序方法,驗證了利用感知特性選取音頻信號中不同頻率成分從而實現(xiàn)壓縮的可行性和有效性。
最后,本文利用加權匹配追蹤算法對經(jīng)過EMD算法分
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