基于ARM的码激励线性预测语音处理研究

"这篇文档是武汉理工大学的一篇硕士论文，主要探讨了基于ARM架构的语音信号处理，特别是码激励线性预测（CELP）编码技术的实现。" 在这篇硕士论文中，作者深入研究了语音信号处理的基础理论，包括语音数字处理的基础知识，如信号的采样、量化和数字化等过程。接着，论文详细介绍了语音信号线性预测理论，这是一种常用的声音建模方法，通过预测未来的样本值来近似实际信号，从而减少数据存储和传输的需求。线性预测编码（LPC）是这一理论的应用之一，它在语音压缩和通信领域有着广泛的应用。 论文第三章重点讨论了码激励线性预测编码，这是一种高效的语音编码技术。作者阐述了码激励线性模型的基本概念，以及码激励编码算法的概述，包括线性预测多项式的选择、码书的设计和搜索策略等。此外，还涉及到了矢量量化技术，它是将连续的信号空间离散化，以降低数据复杂性。感知加权滤波则是为了模拟人类听觉系统对不同频率敏感度的特性，提升解码后的语音质量。 在第四章，作者转向了ARM嵌入式平台，详细讲解了如何在ARM处理器上实现这些理论。ARM是一种广泛应用的微处理器架构，适合于嵌入式系统。论文详细描述了如何将浮点计算转换为定点计算，以适应ARM处理器的硬件限制。同时，作者还阐述了构建基于ARM的语音编解码系统的具体步骤，包括系统功能设计、代码优化和移植等方面。 最后，论文总结了研究成果，并对未来的可能性进行了展望，可能包括提高编码效率、优化解码质量、扩展到更复杂的语音处理任务等。附录部分可能包含了实验数据、详细算法流程图或源代码片段，而参考文献则列出了论文写作过程中引用的相关研究资料。这篇论文为读者提供了一个深入理解并实践ARM平台上语音信号处理，特别是码激励线性预测编码的全面指南。