第07讲_规则脉冲激励线性预测编码
预测编码的基本原理
预测编码的基本原理随着数字化的快速发展，我们已经进入了数字时代。
数字内容广泛应用于各种场景，包括图片、视频、音频等。
当我们需要在不同设备之间传输这些文件时，文件的大小和质量成为非常重要的问题。
这就促使了预测编码技术的出现。
本文将介绍预测编码的基本原理。
1. 数字信号模型：在数字信号模型中，信号在时间或空间维度上是一段离散数据的序列。
例如，当我们在拍摄一段视频时，视频中的每一帧都是由像素点组成的一个离散数据序列。
而这些像素值就组成一个数字信号模型。
2. 基于预测的压缩：基于预测的压缩是一种常见的压缩技术，可以有效地压缩数字信号。
在预测编码过程中，我们需要选取一个预测器来预估下一个值。
这个预测器可以是简单的线性预测器，也可以是更复杂的模型。
3. 线性预测：在应用线性预测的时候，我们首先需要找到一个理想的预测器，使得预测残差的值最小。
在具体实现中，预测器的系数需要通过最小二乘法进行估计。
4. 预测比特：预测编码是基于预测残差的差异进行编码的。
预测残差表示实际值和预测值之间的差异。
对于一个离散的数字信号模型，预测得到的残差一般是一个整数值。
在进行编码的时候，我们需要将残差转换成二进制码流进行传输。
5. 自适应编码：为了更有效地进行编码，我们还需要了解每种编码方式的效率。
这就是自适应编码，它是根据每个符号出现的概率来调整码长的编码方法。
6. 预测编码的应用：预测编码被广泛应用于数字媒体的压缩和传输中。
例如，在视频压缩领域，有很多基于预测编码的压缩标准，比如MPEG-2、H.264等。
本文简单介绍了预测编码的基本原理。
预测编码是数字媒体领域中非常重要的技术，它可以有效地实现数字媒体的压缩和传输。
随着数字媒体技术的不断发展，预测编码将会发挥更加重要的作用。
预测编码
4.4预测编码1．预测编码的基本原理预测编码（Prediction Coding）是根据某一种模型，利用以前的（已收到）一个或几个样值，对当前的（正在接收的）样本值进行预测，将样本实际值和预测值之差进行编码。
如果模型足够好，图像样本时间上相关性很强，一定可以获得较高的压缩比。
具体来说，从相邻像素之间有很强的相关性特点考虑，比如当前像素的灰度或颜色信号，数值上与其相邻像素总是比较接近，除非处于边界状态。
那么，当前像素的灰度或颜色信号的数值，可用前面已出现的像素的值，进行预测（估计），得到一个预测值（估计值），将实际值与预测值求差，对这个差值信号进行编码、传送，这种编码方法称为预测编码方法。
预测编码的基本思想建立一个数学模型利用以往的样本数据对新样本值进行预测将预测值与实际值相减对其差值进行编码，这时差值很少，可以减少编码码位。
2．预测编码的分类最佳预测编码：在均方误差最小的准则下，使其误差最小的方法。
线性预测：利用线性方程计算预测值的编码方法。
非线性预测：利用非线性方程计算预测值的编码方法。
线性预测编码方法，也称差值脉冲编码调制法（Differention Pulse Code Modulation，DPCM）。
如果根据同一帧样本进行预测的编码方法叫帧内预测编码。
根据不同帧样本进行预测的编码方法叫帧间预测编码。
如果预测器和量化器参数按图像局部特性进行调整，称为自适应预测编码（ADPCM）在帧间预测编码中，若帧间对应像素样本值超过某一阈值就保留，否则不传或不存，恢复时就用上一帧对应像素样本值来代替，称为条件补充帧间预测编码。
在活动图像预测编码中，根据画面运动情况，对图像加以补偿再进行帧间预测的方法称为运动补偿预测编码方法。
3．DPCM编码算法一幅二维静止图像，设空间坐标(i,j)像素点的实际样本为f(i,j)，是预测器根据传输的相邻的样本值对该点估算得到的预测（估计）值。
编码时不是对每个样本值进行量化，而是预测下一个样本值后，量化实际值与预测值之间的差。
全速率规则脉冲激励线性预测声码器
全速率规则脉冲激励线性预测声码器(RPE-LPC)全速率规则脉冲激励线性预测声码器(RPE-LPC)语音编解码器是改良的线性预测编码器(LPC)，它将人类声域建模成一系列不同宽度的圆柱体。
通过迫使空气通过这些柱体，即可产生语音。
LPC编码器用一组联立方程来进行建模。
标准LPC编码器不能提供电话系统所需的话音质量(虽能听清语句，但很难或不可能分辨出说话的人)。
GSM系统中采用两种技术来提高LPC编码器的质量，即：长期预测(LTP)与规则脉冲激励(RPE)，而全速率编解码器就被称为RPE-LTP线性预测编码器。
输入至RPE-LTP编码器的数据为包括160个采样值的20ms语音，每一个采样值都拥有13位精度。
数据首先通过预加重滤波器来提高信号的高频分量，以获得更好的传输效率。
滤波器一般还消除信号上的任何偏移以简化进一步的计算。
语音产生模型可看成是空气通过一组不同大小的圆柱体。
短期分析级采用自动相关来计算与模型所用的8个圆柱体有关的8个反射系数，同时采用一种称为Schur递归的技术来有效地求解所得到的方程组。
参数被变换成可以更少的位数来进行更佳量化的LAR(log-area ratio)。
这些是传输流的前8个参数。
然后再将编码后的LAR解码成系数，并用来对输入采样值进行滤波。
解码LAR的原因是为了确保编码器使用解码器上的相同信息来进行滤波。
这一级上的其余采样值用于编解码器的LTP级。
160个采样值被分成4个子窗口，每一个子窗口都拥有40个采样值。
长期预测器为每一子窗口产生2个参数：滞后与增益。
滞后由当前帧与后两帧之间的交叉相关峰值确定，而增益则由归一化交叉相关系数决定。
滞后与增益参数被应用到长期滤波器上，同时对现有短期剩余信号进行预测。
RPE级通过十取一及交错将40个剩余采样值转换成13个参数，并用APCM 将所得出的13个值编码，其中最大值用对数编码成6位，然后再将13个参数均表示成3位，总共45位。
预测编码
4.4预测编码1．预测编码的基本原理预测编码（Prediction Coding）是根据某一种模型，利用以前的（已收到）一个或几个样值，对当前的（正在接收的）样本值进行预测，将样本实际值和预测值之差进行编码。
如果模型足够好，图像样本时间上相关性很强，一定可以获得较高的压缩比。
具体来说，从相邻像素之间有很强的相关性特点考虑，比如当前像素的灰度或颜色信号，数值上与其相邻像素总是比较接近，除非处于边界状态。
那么，当前像素的灰度或颜色信号的数值，可用前面已出现的像素的值，进行预测（估计），得到一个预测值（估计值），将实际值与预测值求差，对这个差值信号进行编码、传送，这种编码方法称为预测编码方法。
预测编码的基本思想建立一个数学模型利用以往的样本数据对新样本值进行预测将预测值与实际值相减对其差值进行编码，这时差值很少，可以减少编码码位。
2．预测编码的分类最佳预测编码：在均方误差最小的准则下，使其误差最小的方法。
线性预测：利用线性方程计算预测值的编码方法。
非线性预测：利用非线性方程计算预测值的编码方法。
线性预测编码方法，也称差值脉冲编码调制法（Differention Pulse Code Modulation，DPCM）。
如果根据同一帧样本进行预测的编码方法叫帧内预测编码。
根据不同帧样本进行预测的编码方法叫帧间预测编码。
如果预测器和量化器参数按图像局部特性进行调整，称为自适应预测编码（ADPCM）在帧间预测编码中，若帧间对应像素样本值超过某一阈值就保留，否则不传或不存，恢复时就用上一帧对应像素样本值来代替，称为条件补充帧间预测编码。
在活动图像预测编码中，根据画面运动情况，对图像加以补偿再进行帧间预测的方法称为运动补偿预测编码方法。
3．DPCM编码算法一幅二维静止图像，设空间坐标(i,j)像素点的实际样本为f(i,j)，是预测器根据传输的相邻的样本值对该点估算得到的预测（估计）值。
编码时不是对每个样本值进行量化，而是预测下一个样本值后，量化实际值与预测值之间的差。
线性预测编码LPC
线性预测编码LPCLPC系数预测实验目的语音线性预测的基本思想是：一个语音信号的抽样值可以用过去若干个取样值的线性组合来逼近。
通过使实际语音抽样值与线性预测抽样值的均方误差达到最小，可以确定唯一的一组线性预测系数。
本实验要求掌握LPC 原理，利用自相关法，将语音序列加窗，然后对加窗语音进行LP分析，编写程序求12阶线性预测系数。
实验原理1、线性预测编码LPC算法于语音样点之间存在相关性，所以可以用过去的样点值来预测现在或未来的样点值，从而可以通过使实际语音和线性预测结果之间的误差在某个准则下达到最小值来决定唯一的一组预测系数。
而这组系数就能反映语音信号的特性，可以作为语音信号特征参数来用于语音编码、语音合成和语音识别等应用中去。
假设y(n)是一实数据列，???n???，我们可以用过去时刻的N个数据来预测当前时刻的数据y(n)，即：?(n)???aN(k)y(n?k), -??n??? yk?1N可写成如下的矩阵形式：RN?aN??rN 其中(5) aN??aN(1),aN(2),?,aN(N)? T (6) (7) TrN?Ryy(1),Ryy(2),?,Ryy(N) ??注意到Ryy(k)具有Ryy(i?j)?Ryy(i?j)的性质，式(5)中的RN可写成如下形式页第 1 Ryy(1)?Ryy(N?1)??Ryy(0)?R(1)?R(0)?R( N?2)yyyyyy?(8) RN??????????R(N?1)R(N?2)?R(0)??yyyy ?yy?2、Levinson-Durbin算法Levinson-Durbin算法是求解正则方程组中的预测系数aN的有效算法。
这种算法利用了自相关矩阵中特殊的对称性。
注意到RN(i,j)?Ryy(i?j)，即对角线上的元素都相等，所以这个自相关矩阵是Toeplitz矩阵。
Levinson-Durbin算法利用了Toeplitz矩阵的特点来进行迭代计算。
即首先一阶预测器(N?1)开始，计算预测系数a1(1)。
码本激励线性预测
码本激励线性预测(CELP)编码3.2.7码本激励线性预测(CELP)编码码本激励线性预测(Codebook Excited Linear Prediction，cELP)编码简称为码本激励编码。
它是一种用码本(Codebook)作为激励源的编码方法。
把残差信号可能出现的、已经量化了的、按一定规则排列的各种样值事先存储在存储器中，好像一本字典一样。
每一个样值组合都有一地址码，所以这个存储器就称为码本。
收、发方各有一个同样的码本。
在线性预测的过程中，并不传输残差信号的本身，而是先在本方的码本中，榆查出与这信号最接近的样值组合的地址码，然后将这个码本的地址码发送到对方。
对方收到这个地址码，从同样的码本中取出这个地址的残差信号，然后通过滤波器得到重建的话音。
由于不传输残差信号的本身，而传输的是码本上的地址码，所以大大减少了传输的比特数，可得到低速率的编码器。
因此只要码本编得好，只要它有足够的数量而义和实际的残差信号十分接近，那么在低速率的编码下就得到较好的话音质量。
因此编一个好的码本是这种编码的关键。
码本的要求如下：①码本中的信号应与实际信号非常相近，即相差最少。
②在满足第一条的条件下，码本容量最小。
这样地址码数目少，即编码的长度最小。
③检查码本找出最接近信号(即搜索码本)的时问最短。
这样处理时间短，时延小。
码本的编制举例如下。
把话音每20ms为一帧，每帧又分为4个子帧，则每个子帧为5ms，采样率为8 000Hz，这样每个子帧共有40个样点。
40个样点经LPC预测分析后可得到残差信号，也是40个样点。
将这40个样点组合用l0比特的编码来代表，l0比特共可编出l 024种序列。
把这l 024种编码序列存储起来就可代表话音中的各种可能的残差信号，这就是码本，这个码本的容量为1024。
显然，只用1024种编码来代表40个样点的各种可能的情况是不够的。
但如果能够选择最可能的1024种情况，使它在实际运用时，合成话音的主观感觉误差最小，那么这个码本就是可以使用。
第07讲 视频处理技术Ilgl
3.4.1 视频信号的获取
在电视接收机中，通过显示器进行光电转换，产生 为人眼所接受的模拟信号的光图像。 模拟电视系统通常用光栅扫描方式。光栅扫描是指 在一定的时间间隔内电子束以从左到右、从上到下 的方式扫描感光表面。若时间间隔为一帧图像的时 间，则获得的是一场图像；在电视系统中，两场图 像为一帧。扫描方式常有逐行扫描和隔行扫描。 (1) 逐行扫描 逐行扫描如图3.10所示。在图（a）中，实线为行扫 描正程，电子束从左到右扫描过的轨迹；虚线是行 扫描逆程，电子束从右到左扫过的轨迹。行扫描周 期为电子束从左到右扫描完一行正程所需的时间加 上从右返到左所需的轨迹。
数字视频图像的采样过程
视频场景
空间采样点阵
时间采样
与模拟视频相比，数字视频有许多优点： （1）适合于网络应用 在网络环境中，视频信息可以很方便地实现资源的共 享 和可以长距离传输，而模拟信号在传输过程中会有 信号损失 。 （2）再现性好 数字视频可以不失真地进行无限次拷贝，抗干扰能力 强，模拟信号由于是连续变化的复制容易失真。 （3）便于计算机编辑处理 模拟信号只能简单调整亮度、对比度和颤色，而数字 视频信号可以传送到计算机内进行存储、处理，很容 易进行创造性地编辑与合成，并进行动态交互。
5.3.1 H.261
H.261的编码框图如图5.6所示，其中有两个模式选择开关用来选择编码模式 ，编码模式包括帧内编码和帧间编码两种，若两个开关均选择上方，则为帧 内编码模式；若两个开关均选择下方，则为帧间编码模式。
5.3.1 H.261
• H.261是国际电信联盟 -电信标准部门 ITU-T针对视 频电话、视频会议等要求实时编解码和低时延应用提 出的第一个视频编解码标准，于1990年12月发布。 H.261标准H.261 标准只定义了 QCIF 和 CIF 格式， 将CIF和QCIF格式的数据结构每帧划分为4个层次： 图像层(P)、块组层(GOB)、宏块层(MB)和块层(B)。
预测编码的原理及主要应用
预测编码的原理及主要应用1. 概述预测编码是一种基于数据的压缩技术，通过利用数据的统计特性来减少存储或传输所需的比特数。
预测编码技术通过构建对数据进行预测的模型，并利用预测误差来表示数据，从而实现数据的高效压缩和重建。
2. 原理预测编码的原理可以分为两步：预测和编码。
预测阶段利用已知的数据来构建模型，根据模型对未知数据进行预测，得到预测误差。
编码阶段将预测误差进行编码，生成压缩后的数据。
2.1 预测阶段预测阶段是预测编码的关键步骤。
常用的预测方法包括线性预测、差值预测和上下文预测等。
•线性预测：建立线性模型来预测数据。
使用历史数据计算线性模型的系数，然后将模型应用于未知数据，得到预测值。
•差值预测：基于已知数据的差值来预测未知数据。
通过计算当前数据与前一个数据之间的差值，然后将差值应用于前一个数据，得到预测值。
•上下文预测：根据当前数据的上下文信息来进行预测。
上下文信息包括当前数据前后的数据、相邻像素的数值等。
根据上下文信息构建模型，然后利用模型预测未知数据。
2.2 编码阶段编码阶段将预测到的误差进行编码。
编码方法一般包括霍夫曼编码、算术编码和自适应编码等。
•霍夫曼编码：根据预测误差的概率分布来为不同的预测误差赋予不同长度的编码。
概率较大的预测误差使用短编码，概率较小的预测误差使用长编码，以此来减少编码所需的比特数。
•算术编码：根据预测误差的概率分布来为每一个预测误差分配一个区间。
编码过程中，根据预测误差的值和区间，将区间分为若干段，每段对应一个比特序列，拼接比特序列即可得到压缩后的数据。
•自适应编码：根据实际数据进行编码表的动态调整，以适应数据的变化。
自适应编码能够在不损失数据质量的前提下实现较好的压缩效果。
3. 主要应用预测编码在多个领域中得到广泛应用。
3.1 图像压缩预测编码技术在图像压缩领域有着重要应用。
通过预测图像中每个像素点的数值，然后利用预测误差进行编码，可以大幅度减少图像的存储空间，并在解码时实现高质量的图像重建。
中科院 现代通信原理 黄志蓓_lecture7
y
f-1(x) 瞬时 扩张
x’
②
△V
①
发端
收端
压缩输出x' 0
△kV 压缩输入x
♦数字压扩法
7
理想对数化
设压缩特性为z=f(x)且Δz=Δ=2V/L 当L>>1时
Δz dz = = f ′( x ) Δk ( x ) dx
理想对数化
量化噪声功率
σ q2 = ∑ ∫
k =1 L x k +1 xk
( x − yk )
=
L ⋅ ΔV 3 L⋅ΔV = 2V ΔV 2 ⎯⎯⎯⎯ N q = → 24V 12
量化信噪比
量化信噪比
S = L2 Nq ⎛ S ⎞ ⇒⎜ = 20 lg L ⎜ Nq ⎟ ⎟ ⎝ ⎠ dB ⎛ S ⎞ = 20 lg L = 20 lg 2n = 6n ⎜ ⎜ Nq ⎟ ⎟ ⎝ ⎠ dB
量化信噪比
M M f s = 2( f H − f L )( 1 + ) = 2 B( 1 + ) N N fH 其中 M = ( fH − fL ) − N
带通抽样定理
fs
4B 3B 2B 0 B 2B 3B 4B 5B 6B M/N=1 M/N=1/2 1/3 1/4
[
]
1/5
N为不超过
fH
( fH − fL )
采样序列频域
x s ( t ) = x ( t )c( t ) =
∞ n =−∞
1 Ts / 2 C n = ∫−T / 2 p( t )e − jnω s t dt Ts s
∑ x(t )C e
n
jnω s t
⇔ X s (ω ) =
脉冲编码的名词解释
脉冲编码的名词解释脉冲编码（Pulse Code Modulation），简称PCM，是一种用来将模拟信号转换成数字信号的编码技术。
它通过将模拟信号离散化，并以脉冲的形式表示，以便于数字化处理和传输。
在通信、音频、视频等领域，脉冲编码技术被广泛应用。
1. 脉冲编码的原理及特点脉冲编码的基本原理是将连续的模拟信号进行采样和量化，然后将量化的样本转换成二进制脉冲序列。
这样的编码方式可以有效地提高信号的抗干扰性和传输质量，同时占用较小的带宽。
脉冲编码的特点有以下几个方面：（1）数字化表示：脉冲编码将连续的模拟信号转换为离散的数字信号，提供了数字处理的基础。
这样可以进行可靠的存储、传输和处理，消除了模拟信号受到噪声和失真的影响。
（2）误码检测与纠正：通过特殊的编码方式，可以对传输过程中出现的错误进行检测和纠正。
例如，差分编码（Differential Coding）可以在一定程度上抵抗干扰和传输误差。
（3）带宽节省：脉冲编码可以将原本连续信号的频谱集中，减少了信号传输所需的带宽。
这对于资源宝贵的通信和存储系统来说尤为重要。
2. 脉冲编码的常见类型脉冲编码的类型繁多，但以下几种是常见且重要的：（1）脉冲幅度编码（PAM）：通过改变脉冲幅度来表示二进制信息。
例如，高电平表示1，低电平表示0。
这种编码方式简单直观，被广泛应用于音频和视频的数字化传输。
（2）脉冲宽度编码（PWM）：通过改变脉冲的宽度来表示二进制信息。
脉冲宽度编码常见于数字控制系统和脉冲宽度调制（PWM）技术中，用于模拟电压和电流的调节。
（3）脉冲位置编码（PPM）：通过改变脉冲的位置来表示二进制信息。
例如，脉冲的前半部分表示1，后半部分表示0。
脉冲位置编码在高速通信系统中常被使用，因为它可以提供更高的数据传输速率。
3. 脉冲编码的应用脉冲编码在各个领域都有着广泛的应用，包括通信、音频、视频等。
以下是脉冲编码在几个具体应用中的举例：（1）通信：脉冲编码是数字通信系统中的基础技术之一。
预测编码理论
一、预测编码原理
预测编码是数据压缩三大经典技术（统计编 码、预测编码、变换编码）之一。预测编码 是建立在信号数据的相关性之上，较早用于 信源编码的一种技术。它根据某一模型，利 用以往的样本值对新样本值进行预测，以减 少数据在时间和空间上的相关性，达到压缩 数据的目的。
一、预测编码原理
对于有记忆信源，信源输出的各个分量之间是 有统计关联的，这种统计关联性可以加以充分利用， 预测编码就是基于这一思想。它不是直接对信源输 出的信号进行编码，而是将信源输出信号通过预测 变换后再对预测值与实际值的差值进行编码，其原 理图见下图。
前提：信源ui是平稳随机过程———最优线性预测
3.2自适应预测方法
对于非平稳或非概率性的信源,无法获得确 切和恒定的相关函数,不能构成线性预测函数, 可采用自适应预测方法。所谓自适应预测就 是预测器的预测系数不固定，随信源特性而 有所变化。如果充分利用信源的统计特性及 其变化，重新调整预测系数， 这样就使得预 测器随着输入数据的变化而变化，从而得到 较为理想的输出。
预测误差门限型：（非线性预测器） ei ui ui 1 仅与前一样值作预测 若
ei K 则不传送 u i ； ei
K
则传送
ui
K为最大误差的门限值，即信宿可接收的最大误差
信号相关性越强，则此时传送的数据越少。
谢谢大家！
3.3利用预测值的编码方法
一类是用实际值与预测值之差进行编码,也叫 差值编码。 另一类方法是根据差值的大小决定是否需要 传送该信源符号。例如规定某一可容许值N, 当差值小于N时可不传送。
四、预测编码的应用（了解）
4.1差分脉冲编码调制DPCM
4.2
第07讲_规则脉冲激励线性预测编码
语音编码的分类
波形编码
将时间域信号直接变换为数字代码，目的是尽可能精确地再现原来 的话音波形
PCM、ΔM
参量编码(声源编码)
将信源信号在正交变换域提取特征参量，并将其变换为数字代码 线性预测编码LPC
混合编码
波形编码+参量编码 数字语音信号中既有语音特征参量又有部分波形编码
波形编码质量最高，其质量几乎与压缩处理之前相同，适 用于公用骨干(固定)通信网。参量编码质量最差，仅适合 于特殊通信系统，比如军事与保密通信系统。混和编码质 量介于两者之间，目前主要用于移动通信网。
次数，一般可用MIPS 表示； 处理时延：复杂度高→处理时延大。
13
数据比特率(bps)
数据比特率越低压缩倍数就越大，可通信的话路 数也就越多，移动通信系统也就越有效。
数据比特率降低，语音质量也随之相应降低，为 了补偿质量的下降，可采用提高设备硬件复杂度 和算法软件复杂度的办法。
降低比特速率另一种有效方法是采用可变速率的 自适应传输，它可以大大降低语音的平均传送率。
3
移动通信语音编码技术概述
语音编码：移动通信数字化的基础，第1/2 代蜂窝系 统的根本区别。
语音编码的意义：
提高通话质量（数字化+信道编码纠错）； 提高频谱利用率（低码率编码）； 提高系统容量（低码率，语音激活技术）。
移动通信对语音编码的要求：
编码速率低，语音质量好； 有较强的抗噪声干扰和抗误码的性能； 编译码延时小，总延时在65ms 以内； 编译码器复杂度低，便于大规模集成化； 功耗小，便于应用于手持机。
25 23 20 17 2.34 2 1.5 1 3.42 4 5.3 8
9
波形编码的性能估计
第七章 预测编码
信道
解码器
LPC合成器
发送端（分析部分） 图5.4
接收端（合成部分） LPC声码器方框图
第三节 语音信号的预测编码
各语音线性预测编码方法之间的联系： 如果LPC声码器不是根据发送端的预测参数在接收端用白噪声和周 期脉冲分别合成清音和浊音，而是靠发送端直接将预测误差传过来，再 与接收端的预测值共同恢复与发送端相近的语音波形，就基本上成了 ADPCM；如果把ADPCM的适应去掉，就成了DPCM；再令DPCM的阶 数N=1及 a1 1，便成了例5-1介绍的前值预测；前值预测中若只用1位 量化器，就成了ΔM，其逐步简化（数码率增加）过程可如图5.5所示。 直接以信号的前一个取样值x k 1 作为当前取样值xk 的预测 值。
第三节 语音信号的预测编码
语音特有的短时功率谱密度 语音信号的短时功率谱，在某些频率上出现峰值，在另一些频率上出现谷 值。在这些峰值频率，也就是能量较大的频率，通常称为共振峰 (Format)频率。 此频率不止一个，最主要的是第1、2个，由它们绝对了不同的语音特征。另外， 整个谱也是随频率增加而递减。更重要的是，整个功率谱的细节以基音频率为 基础形成了高次谐波结构。 从频域，我们也同样看到了语音信号具有较大的冗余度。
x i ai xk i
i 1
N
（5.2-1）
实际的 x k 值与其预测值x k 之间有一个差值信号e k ，所以
e k xk x i xk ai xk i
i 1
N
（5.2-2）
1、 MMSE线性预测
最经典的是采用最小均方误差准则（MMSE）来讨论，这也叫做 均方误差（MSE）意义下的最佳设计。即我们希望使式（ 5.2-2）之预 2 2 2 E ( x x ) k 测误差的均方值 k 为最小。显然，当N给定后， 是依赖于所有预测系数 a i 的函数，而 2 xk E 2( x k x k ) i=1,2，· · · ，N 0 ai a i 是MSE最小的必要条件。将式（5.2-1）之 代入，即
脉冲编码的过程
脉冲编码的过程脉冲编码是一种将信息转换为脉冲信号的方法，常用于数字通信和数据传输领域。
它通过将信息转换为脉冲信号的不同特征来表示不同的数据，以实现数据的可靠传输和正确解码。
本文将介绍脉冲编码的过程、常见的脉冲编码方式以及其应用场景。
1. 脉冲编码的概念脉冲编码是一种将信息转换为脉冲信号的技术。
在脉冲编码中，信息被转换为一系列脉冲信号，每个脉冲信号代表特定的信息。
通过对脉冲信号进行解码，接收方可以还原原始的信息。
脉冲编码常用于数字通信和数据传输中，可以提高数据的可靠性和传输效率。
2. 脉冲编码的过程脉冲编码的过程可以分为三个主要步骤：信号采样、编码和解码。
2.1 信号采样信号采样是脉冲编码的第一步，它将模拟信号转换为离散的数字信号。
在信号采样中，连续的模拟信号被周期性地测量和记录，得到一系列离散的采样值。
采样的频率和精度对于后续的编码和解码过程非常重要，过低的采样频率或精度可能导致信息丢失或解码错误。
2.2 编码编码是脉冲编码的核心步骤，它将采样得到的数字信号转换为脉冲信号。
常见的脉冲编码方式包括：•非归零编码（Non-Return-to-Zero, NRZ）：在NRZ编码中，每个数字位被表示为一个固定的电平，通常是高电平表示1，低电平表示0。
NRZ编码简单直观，但容易出现误码和时钟同步问题。
•归零编码（Return-to-Zero, RZ）：在RZ编码中，每个数字位被表示为两个脉冲，一个表示1，一个表示0。
RZ编码通过在每个位之间引入额外的脉冲来解决时钟同步问题，但会增加传输带宽的需求。
•曼彻斯特编码（Manchester Encoding）：曼彻斯特编码将每个数字位分为两个时段，每个时段有一个脉冲。
脉冲的上升沿或下降沿表示位的取值，通过脉冲的变化来传输信息。
曼彻斯特编码具有良好的时钟同步性能，但传输速率较低。
•差分曼彻斯特编码（Differential Manchester Encoding）：差分曼彻斯特编码是曼彻斯特编码的一种变体，它通过脉冲的相对变化来表示信息。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
14
语音质量
度量方法不外乎客观与主观两个角度：
客观度量可以采用信噪比、误码率、误帧率， 相对而言简单、可行。 主观度量是由人耳主观特性来判断，比客观 度量复杂。目前国际上常采用的主观评判方 法称为MOS方法 。
15
复杂度与处理时延
语音编码硬件复杂度取决于DSP处理能力，而软件复杂度则主要体现 在算法复杂度上。算法复杂度增大，也会带来更长的运算时间和更大 的处理时延 。 如下所示，我们给出几种已知低数据比特率语音编码的上述四个参数 与性能比较表格。
物理层关键技术1
信源编码
移动通信信源编码基本概念
信源编码是利用信源的统计特性，解除信源的 相关性，去掉信源多余的冗余信息，达到压缩 信源信息率，提高系统效率（有效性）的目的。 移动通信的频谱资源十分稀少珍贵，为了提高 频谱利用率，需积极开发低速率、高质量信源 编码技术，即高效信源编码技术。 第二代移动通信主要是语音业务，所以信源编 码主要指语音压缩编码。第三代移动通信中的 信源编码将不仅包含语音压缩编码，还包含各 类图像压缩编码和多媒体数据压缩等方面内容。
编码器类型 数据比特率 (Kbps) 64 复杂度 (MIPS) 0.01 时延 (ms) 0 质量 (MOS) 4.3
脉码调制PCM
自适应差分脉码调制ADPCM
自适应子带编码 多脉冲线性预测编码
32
16 8
0.1
1 10
0
25 35
4.1
4 3.5
随机激励线性预测编码
线性预测声码器
4
2
100
1
35
17
ADPCM波形编码
ADPCM是利用样本与样本之间的高度相关性和量 化阶自适应来压缩数据的一种波形编码技术。 该算法利用了语音信号样点间的相关性，并针对 语音信号的非平稳特点，使用了自适应预测和自 适应量化，在32kbps/8kHz速率上能够给出网络等 级话音质量。 ADPCM标准是一个代码转换系统,它使用ADPCM转 换技术实现64Kb/s A律或u律PCM(脉冲编码调制) 速率和32Kb/s速率之间的相互转换。 应用：WAV，MP3，G.721等
35
3.5
3.1
16
语音压缩编码原理
波形编码的基本原理
自适应差分脉冲编码调制(ADPCM)是建立在差分脉 冲编码调制(DPCM)的基础上，而DPCM又是建立在 脉冲编码调制(PCM)的基础上。 PCM可分为三个基本步骤：取样、量化与编码。 DPCM不直接传送PCM数字化信号，而改为传送其 取样值与预测值(通过前面样点值经线性预测求得的) 的差值，并将其量化、编码后传送。 ADPCM与DPCM原理一样，主要差别在于ADPCM中 的量化器和预测器引入了自适应控制机制。同时在 译码器中多加上一个同步编码调整器，其作用是为 了在同步级联时不产生误差积累。
参量编码的基本原理
参量编码不直接传送语音波形，而是传送产 生、激励语音波形的基本参量。
根据语音产生机理，采用下列物理模型：
周期性信号源
u(n )
时变线性滤波 输出 器 合成话音 C ( n ) 增益控制G
随机性信号源
24
反映语言特征的主要参数
基音频率与基金周期：声带振动频率、周期 共振峰频率：声道的谐振频率 语音强度： 浊音/清音判决
ADPCM编码原理
ADPCM编码原理
32Kbps ADPCM编码原理如下图所示
ADPCM输出 PCM 线性码 自适应 量化器
y(n) c (n )
c ' (n)
x(n)
d (n)
逆量化 器
dˆ ( n )
自适应 预测器
x (n )
y(n)
xˆ ( n )
定标因子 自适应
y (n )
自适应 速度控制
移动通信中的语音编码
高质量的混合编码是移动通信中的优选方案。
移动通信频谱资源有限，低码率、高压缩比至关重 要； 加入公用网信噪比又不能太低。
决定混合编码的4 个主要参量：比特率、质量、 复杂度和处理时延。
比特率：度量信源压缩率和通信系统性的主要指标； 话音质量：国际流行的MOS 法，5 级评分制； 复杂度：指完成语音编码所需的加法、乘法的运算 次数，一般可用MIPS 表示； 处理时延：复杂度高→处理时延大。
移动通信对语音编码的要求：
语音编码的分类
波形编码
将时间域信号直接变换为数字代码，目的是尽可能精确地再现原来 的话音波形 PCM、ΔM 将信源信号在正交变换域提取特征参量，并将其变换为数字代码 线性预测编码LPC 波形编码+参量编码 数字语音信号中既有语音特征参量又有部分波形编码
数据比特率(bps)
数据比特率越低压缩倍数就越大，可通信的话路 数也就越多，移动通信系统也就越有效。
数据比特率降低，语音质量也随之相应降低，为 了补偿质量的下降，可采用提高设备硬件复杂度 和算法软件复杂度的办法。 降低比特速率另一种有效方法是采用可变速率的 自适应传输，它可以大大降低语音的平均传送率。 还可以进一步采用语音激活技术，充分利用至少 3/8的有效空隙，可获得大致约2.67dB的有效增益。
限失真信源编码定理
限失真信源编码定理：只要信源符号序列长 度N足够大，当每个符号的信息率大于R(D) ，必存在一种编码方法，其平均失真可无限 逼近D；反之，若信息率小于R(D)，则任何 编码的平均失真必将大于D。 利用信息论中连续(模拟)有记忆信源的信息 率--失真R(D)函数理论可以分析波形编码的 性能。
LPC的基本原理
典型参量编码的线性预测LPC方案如图所示
ai
预测 系数分析 G 输入 话音 A D 清浊音 判决 U/V 参 量 量 化 编 码 信 道 参 量 译 码
ˆ P
ˆ ai
随机 信源
ˆ G
ˆ ˆ U V
话音合成 滤波器 (IIR 滤波器)
输出 合成 话音
周期 适应改变量化阶的大小,即使用小的量化阶去 编码小的差值,使用大的量化阶去编码大的差值,使 用过去的样本值估算下一个输入样本的预测值,使实 际样本值和预测值之间的差值总是最小。ADPCM记 录的量化值不是每个采样点的幅值,而是该点的幅值 与前一个采样点幅值之差。 IMA ADPCM算法对量化步长的调整使用了简单的查 表方法，对于一个输入的PCM值X(n)，将其与前一 时刻的X(n-1)预测值做差值 得到d(n)，然后根据当 前的量化步长对d(n)进行编码，再用此样点的编码 值调整量化步长，同时还要得到当前样点的预测值 供下一样点编码使用。
数据压缩
目的：在保证一定图像（或声音）质量的条 件下，以最小的数据率来表达和传送图像或 声音信息。 数据能够压缩的可能性在于：
原始数据中存在着大量的冗余信息（时间冗余、 空间冗余、统计冗余）； 人的视觉和听觉器官都具有某种不敏感性，舍去 人的感官所不敏感的信息，对图像或声音质量的 影响很小，在某些情况下甚至可以忽略不计。
研究在限定失真下为了恢复信源符号所必需 的信息率，简称率失真理论。 率失真理论就是用以计算不同类型的信源在 各种失真限度下所需的最小信息率。 率失真函数--计算率失真函数是率失真理论 的中心问题。率失真函数只指出限失真条件 下所必需的最小信息率。从理论上讲，尚应 能证明实际存在一种编码方法，用这样的信 息率就能实现限失真的要求。
参量编码(声源编码)
混合编码
波形编码质量最高，其质量几乎与压缩处理之前相同，适 用于公用骨干(固定)通信网。参量编码质量最差，仅适合 于特殊通信系统，比如军事与保密通信系统。混和编码质 量介于两者之间，目前主要用于移动通信网。
用于移动通信的语音编码
标准 GSM CD-900 IS-54 IS-95 PDC 服务类型 语音编码 蜂窝 蜂窝 蜂窝 蜂窝 蜂窝 SBC子带编码 VSELP矢量和激励线性预测编码 CELP码本激励线性预测编码 VSELP矢量和激励线性预测编码 速率（bps） 16 8 1.2~9.6 4.5，6.7，11.2 RPE-LTP规则脉冲激励长期预测编码 13
I1(上限) log 2 N＝log 2 (256)10 80bps I 2(下限) log2 N＝log2 (128)10 70bps
最后可计算出压缩比K为：
K 64 Kbps 914 ~ 800倍 70 ~ 80bps
混合编码的性能估计
显然混合编码的理论压缩比是介于上述两类 编码之间，且与语音质量需求有关。若要求 混合编码偏重于个性特征，则其压缩比靠近 波形编码的压缩比值，若要求混和编码偏重 于共性，则其压缩比靠近于参量编码。
移动通信语音编码技术概述
语音编码：移动通信数字化的基础，第1/2 代蜂窝系 统的根本区别。 语音编码的意义：
提高通话质量（数字化+信道编码纠错）； 提高频谱利用率（低码率编码）； 提高系统容量（低码率，语音激活技术）。 编码速率低，语音质量好； 有较强的抗噪声干扰和抗误码的性能； 编译码延时小，总延时在65ms 以内； 编译码器复杂度低，便于大规模集成化； 功耗小，便于应用于手持机。
浊音：有声音—英语元音、汉语韵母 清音：无声音—英语多数辅音、汉语多数声母
时变滤波器的参数
线性预测编码LPC
分帧处理：10~20ms 语音分析：
基音提取—浊音/清音判决，基音周期提取 短时线性分析—线性滤波器系数OR格型网络参 数，以及增益