语音压缩编码

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语音的压缩编码

应用于声音的传输（通信）:
长途电话 (8 KHz x 8 bit x 1), 时分多路复用TDM (time-division multiplexing)
应用于全频带数字声音的表示/存储:
CD-DA（CD唱片），DAT (44.1 KHz x 16 bit x 2)
原理：声音信号具有很强的相关性，可从已知信号来预测未知信号, 即使用前面的样本预测当前的样本，实际样本值与预测值之间的误差往往很小。利用自适应的思想改变量化阶的大小，即使用小的量化阶(step-size)去编码小的差值，使用大的量化阶去编码大的差值，效果：量化位数可以显著减少，从而降低了总的码率。
+
预测值
差值
重建信号
DPCM
编码输出
CCITT G.721 ADPCM编码器
A
量化阶适配器
自适应
( 4 位 )
6阶自适应线性预测， 4位的自适应量化器，输出码率： 8k x 4 = 32 kbps
ADPCM 小结
PCM话音质量 4.5级 ADPCM话音质量 4.34级,码率降低一倍(32 kbps)。 ADPCM应用：数字语音通信多媒体应用中的语音（解说词）
ADPCM自适应差分脉冲编码调制 (Adaptive Differential PCM)
增量调制(DM)
差分脉冲编码调制 DPCM
实际样本值
利用样本与样本之间存在的相关性进行编码，即根据前面的样本估算当前样本的大小，然后对预测误差进行量化编码。
差值
线性预测公式： Xn = A1*Xn-1 + A2*Xn-2 + ... + Am*Xn-m
举例
根据输入样本幅度的大小来改变量化阶大小。可以是瞬时自适应，即量化阶的大小每隔几个样本就改变，也可以是音节自适应，即量化阶的大小在较长时间周期里发生变化。

音频压缩编码原理及标准.

声音压缩编码的声学原理
声音信号的频率范围？ 20Hz-20KHz
声音频谱的特点: 高频段快速下降，高幅值大部分集中在中频段，有的延伸到低频段
电平分布特点：声音信号的电平存在冗余
声音压缩编码的声学原理
掩蔽效应
一个较弱的声音（被掩蔽音）的听觉感受被另一个较强的声音（掩蔽音）影响
掩蔽量
时频变化的方法：离散余弦变换DCT 、改进的离散余弦变换MDCT
离散余弦变换（DCT）
时频变换（DFT）
逆变换
变换时将PCM样值分为N长的一块块进行变换块长：一块中包含的样本数N 窗长：N ×（1/Fs）频率分辨率：Fs/N 频率轴上的所能得到的最小频率间隔块越长，变化编码的频率分辨率越高，但损失了时域分辨率
MPEG-1 层1原理方框图
MPEG-1 层1 1、子带分析滤波器组
将宽频带信号分割成32个子带信号子带为等宽的均匀划分
2、标定
将每个子带中12个采样值归并成一个块找出12个采样值中绝对值最大的样本值根据其值的大小确定比例因子（查表得到，大于该绝对值的一系列值中的最小值定为比例因子）将12个采样值用比例因子归一化（标定）
可预先定义压缩后的数码率
编码后的数据流支持循环冗余校验支持数据流中载带附加信息
MPEG-1 音频压缩编码的基本原理
MPEG-1音频压缩的基础是量化
MPEG-1使用感知音频编码来达到压缩音频数据又尽可能保证音质的目的。
感知音频编码的理论依据是听觉系统的掩蔽特性。基本思想是在编码过程中，保留有用的信息而丢掉被掩蔽的信号。
MPEG-1 层2
、
SCPSI 比例因子选择信息
为了降低传送比例因子的码率，信号平稳变化时，只传送其中1个或2个较大的比例因子；对于瞬态变化的信号，3个比例因子都传递。 00 传送所有的3个比例因子 01 传送第1和第3个比例因子 10 传送一个比例因子 11 传送第1和第2个比例因子

语音编码技术的分类

语音编码技术的分类语音编码技术是将语音信号经过压缩、编码处理后转化为数字数据的技术，广泛应用于语音通信、语音识别、语音合成等领域。

根据不同的实现方式和压缩算法，可以将语音编码技术分为以下几个分类。

首先是有损压缩编码技术，这种技术通过牺牲一定的语音质量来达到较高的压缩比。

最典型的有损压缩算法是线性预测编码（LPC）和线性预测编码（LPC）特征序列编码。

LPC通过分析语音信号的谐波结构和共振峰来捕捉语音的重要信息，然后利用这些信息对语音进行重建。

而LPC通过分析语音信号的自相关性和频谱平滑性来获得语音的预测系数，从而实现对语音信号的压缩。

其次是无损压缩编码技术，这种技术通过保留原始语音信号的全部信息来实现压缩。

无损压缩编码技术对于一些对音质有较高要求的应用场景非常重要，比如语音识别和语音合成。

最常见的无损编码算法是自适应差分编码（ADPCM）和矢量量化编码（VQ）。

ADPCM通过预测当前语音样本和前一样本之间的差值，并将该差值保存为编码结果，以实现高压缩比。

第三是混合压缩编码技术，也称为变速压缩编码技术。

这种技术通过对不同部分使用不同的压缩算法来实现。

最常见的变速编码算法是多速率编码（MRC）和多步骤编码（MSC）。

MRC通过对语音信号的不同频段采用不同的压缩算法，对于高频部分使用有损压缩算法进行压缩，对于低频部分使用无损压缩算法进行压缩，从而实现更高的压缩比。

MSC对语音信号进行多次压缩，每次压缩只保留重要的信息，通过多次压缩后，达到较高的压缩比。

总的来说，语音编码技术的分类包括有损压缩编码技术、无损压缩编码技术和混合压缩编码技术。

不同的技术分类适用于不同的应用场景，在实际应用中需要根据具体需求权衡语音质量和压缩比，选择合适的编码技术。

对于语音通信等实时场景，需要保证较高的语音质量，可以选择无损压缩编码技术；而对于语音识别和语音合成等需要高压缩比的应用场景，可以选择有损压缩编码技术。

混合压缩编码技术则提供了在不同部分使用不同压缩算法的灵活性，适用于更细粒度的应用需求。

语音压缩编码与图像压缩编码

语音压缩编码与图像压缩编码语音压缩编码语音压缩编码可分为三类：波形编码、参量编码和混合编码。

这些都属于有损压缩编码。

1．波形编码（1）波形编码的定义波形编码是指对利用调制信号的波形对语音信号进行调制编码的方式。

（2）波形编码的性能要求保持语音波形不变，或使波形失真尽量小。

2．语音参量编码（1）语音参量编码的定义语音参量编码是将语音的主要参量提取出来编码的方式。

（2）语音参量编码的基本原理首先分析语音的短时频谱特性，提取出语音的频谱参量，然后再用这些参量合成语音波形。

（3）语音参量编码的性能要求保持语音的可懂度和清晰度尽量高。

3．混合编码（1）混合编码的定义混合编码是既采用了语音参量又包括了部分语音波形信息的编码方式。

（2）混合编码的基本原理混合编码除了采用时变线性滤波器作为核心外，还在激励源中加入了语音波形的某种信息，从而改进其合成语音的质量。

（3）混合编码的性能要求保持语音的可懂度和清晰度尽量高。

图像压缩编码图像压缩按照图像是否有失真，可分为有损压缩和无损压缩；按照静止图像和动态图像，又可分为静止图像压缩和动态图像压缩。

1．静止图像压缩编码的特点（1）静止数字图像信号是由二维的许多像素构成的；（2）在各邻近像素之间都有相关性；（3）所以可以用差分编码（DPCM）或其他预测方法，仅传输预测误差从而压缩数据率。

2．动态图像压缩编码的特点（1）动态数字图像是由许多帧静止图像构成的，可看成是三维的图像；（2）在邻近帧的像素之间有相关性；（3）动态图像的压缩可看作是在静止图像压缩基础上再设法减小邻近帧之间的相关性。

PCM编码及语音压缩编码

2.自适应编码概念自适应脉冲编码调制（APCM）是根据输入信号幅度大小
来改变量化阶大小的一种波形编码技术。（1）预测自适应和量化自适应（2）前向自适应与后向自适应
（a）前向自适应
（b）后向自适应
3.自适应差分脉冲编码调制概念
它的核心想法是：
①利用自适应的思想改变量化阶的大小，即使用小的量化阶 (step-size)去编码小的差值，使用大的量化阶去编码大的差值； ②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。
3.4.2 码位安排
1.码位数的选择
码字位数的选择具有以下特点：
（1）码字位数的多少，决定了量化分层（量化级）的多少。且码位数由量化级数确定，语音通信PCM中，国际上采用的码位数是8位，则量化电平分层数 M = 28 = 256。
（2）码位数越多，量化分层越细，量化误差就越小，通信质量当然就更好。
111
512－1024
110
256－512
101
128－512
100
64－12801132－Fra bibliotek4010
16－32
001
0－16
000
段内码
1111 1110 1101 1100 1011 1010 1001 1000
表3-5 段内码
量化间隔序号
7 6 5 4 3 2 1 0
量化间隔
64 32 16 8 4 2 1 1
3.4.1 编码码型
3.4.1 编码码型
码型是指按一定规律所编出的所有码字的集合，码字是由多位二进制码构成的组合，它确定了编码的位数。码型的实质是代码的编码规律，即把量化后的所有量化级，按其量化电平的大小次序排列起来，并列出各对应的码字。

sip 语音编码标准

sip 语音编码标准
SIP（Session Initiation Protocol）是一种用于建立、修改和终止多媒体会话的协议，它不直接处理语音编码。

SIP通过使用各种媒体传输协议（如RTP）来传输音频、视频等媒体流，而这些协议支持多种语音编码标准。

在音频传输方面，常见的语音编码标准包括：
1. PCM（Pulse Code Modulation）：这是最基本的数字音频编码格式，
也称为线性PCM。

它以原始的模拟音频信号采样，每个样本以8位或16
位表示，采样率可以从32kHz到96kHz。

2. ：这是ITU-T制定的一种简单的音频压缩标准，用于电话通信。

它包括
两种压缩算法：μ-law和A-law，可以将一个样点的8位PCM信号压缩到
4位或5位。

3. ：这是一种更高效的语音压缩标准，主要用于VoIP和无线通信。

它可以将语音信号压缩到8kbit/s左右，同时保持良好的语音质量。

4. AMR（Adaptive Multi-Rate）：这是一种用于移动通信的语音压缩标准，可以根据不同的信道条件自适应地选择不同的编码速率。

5. EVRC（Enhanced Variable Rate Codec）：这是一种用于CDMA网络的语音压缩标准，可以在/s到/s的范围内自适应地选择编码速率。

这些语音编码标准都可以在SIP协议中使用，具体使用哪种标准取决于实际的应用场景和网络条件。

opus编码压缩方式

大小，并保持高质量的音频输出。

Opus编码采用了一系列先进的算法和技术，具有出色的性能和广泛的应用范围。

本文将详细介绍Opus编码的原理、特点以及它在音频领域中的应用。

一、Opus编码的原理1.1 声音信号模型Opus编码基于声音信号模型进行压缩。

声音信号可以看作是时间上连续的音频样本序列，每个样本表示声音的幅度。

Opus编码通过分析声音信号的频谱、时间相关性和人耳感知特性，选取合适的信号表示方式，从而实现高效的压缩。

1.2 语音编码器和音乐编码器Opus编码器根据输入声音信号的类型，分为语音编码器和音乐编码器两种模式。

语音编码器适用于人类语音的压缩，而音乐编码器则适用于音乐和其他非语音信号的压缩。

这两种编码器为不同类型的声音信号提供了优化的压缩算法。

1.3 预处理和分析在进行编码之前，Opus编码器对输入信号进行预处理和分析。

预处理包括声音信号的预加重处理、音量归一化等，以提高编码的质量和稳定性。

分析阶段则通过对声音信号的频谱、频带能量和时间相关性进行分析，为后续的编码过程提供依据。

1.4 频域分解和控制信号Opus编码器将声音信号转换为频域表示，采用离散傅里叶变换（DFT）将时域信号转换为频域信号。

同时，控制信号也被引入到编码过程中，用于调整编码器的参数和模型，以优化压缩效果。

1.5 量化和编码在频域表示的基础上，Opus编码器进行信号的量化。

量化是指将连续的频域样本映射为离散的量化符号，从而减小数据的表示空间。

量化过程中，编码器根据预设的量化精度和量化表，将频域样本映射为最接近的离散数值。

1.6 熵编码和解码经过量化后的信号被传输到熵编码器，将离散的量化符号映射为二进制码流。

熵编码器利用各种统计方法和算法，根据信号的概率分布进行编码，以实现高效的数据压缩。

解码过程中，熵解码器将二进制码流还原为量化符号，进而还原为频域样本。

1.7 重构和后处理解码器通过逆向的过程将量化符号还原为频域样本，再经过逆离散傅里叶变换（IDFT）将频域信号转换为时域信号。

语音压缩编码技术

语音压缩编码技术上传时间:2004-12-22随着通信、计算机网络等技术的飞速发展，语音压缩编码技术得到了快速发展和广泛应用，尤其是最近20年，语音压缩编码技术在移动通信、卫星通信、多媒体技术以及IP电话通信中得到普遍应用，起着举足轻重的作用。

语音压缩编码技术的类别语音编码就是将模拟语音信号数字化，数字化之后可以作为数字信号传输、存储或处理，可以充分利用数字信号处理的各种技术。

为了减小存储空间或降低传输比特率节省带宽，还需要对数字化之后的语音信号进行压缩编码，这就是语音压缩编码技术。

语音的压缩编码方法归纳起来可以分为三大类：波形编码、参数编码和混合编码。

波形编码比较简单，失真最小，方法简单，但数码率比较高。

参数编码的编码速率可以很低，但音质较差，只能达到合成语音质量，其次是复杂度高。

混合编码吸收了波形编码和参数编码的优点，从而在较低的比特率上获得较高的语音质量，当前受到人们较大的关注。

语音压缩编码技术的发展自从1937年A.H.Reeves提出脉冲编码调制(PCM)以来，语音编码技术已有60余年的发展历史。

尤其近20年随着计算机和微电子技术的发展语音编码技术得到飞速发展。

CCITT于1972年确定64kb/sPCM语音编码G.711建议，它已广泛的应用于数字通信、数字交换机等领域，至今，64kb/s的标准PCM系统仍占统治地位。

这种编码方法可以获得较好的语音质量但占用带宽较多，在带宽资源有限的情况下不宜采用。

CCITT于80年代初着手研究低于64kb/s的非PCM编码算法，并于1984年通过了32kb/sADPCM语音编码G.721建议，它不仅可以达到PCM相同的语音质量而且具有更优良的抗误码性能，广泛应用于卫星，海缆及数字语音插空设备以及可变速率编码器中。

随后，于1992年公布16kb/s低延迟码激励线性预测（LD-CELP）的G.728建议。

它以其较小的延迟、较低的速率、较高的性能在实际中得到广泛的应用，例如：可视电话伴音、无绳电话机、单路单载波卫星和海事卫星通信、数字插空设备、存储和转发系统、语音信息录音、数字移动无线系统、分组化语音等。

语音压缩编码

语⾳压缩编码语⾳编码第⼀章⾳频1.1 ⾳频和语⾳的定义声⾳是携带信息的重要媒体，是通过空⽓传播的⼀种连续的波，叫声波。

对声⾳信号的分析表明，声⾳信号有许多频率不同的信号组成，这类信号称为复合信号。

⽽单⼀频率的信号称为分量信号。

声⾳信号的两个基本参数频率和幅度。

1.1.1声⾳信号的数字化声⾳数字化包括采样和量化。

采样频率由采样定理给出。

1.1.2声⾳质量划分根据声⾳频带，声⾳质量分5个等级，依次为：电话、调幅⼴播、调频⼴播、光盘、数字录⾳带DAT(digital audio tape)的声⾳。

第⼆章语⾳编码技术的发展和分类现有的语⾳编码器⼤体可以分三种类型：波形编码器、⾳源编码器和混合编码器。

⼀般来说，波形编码器的话⾳质量⾼，但数据率也很⾼。

⾳源编码器的数据率很低，产⽣的合成话⾳⾳质有待提⾼。

混合编码器使⽤⾳源编码器和波形编码器技术，数据率和⾳质介于⼆者之间。

语⾳编码性能指标主要有⽐特速率、时延、复杂性和还原质量。

其中语⾳编码的三种最常⽤的技术是脉冲编码调制（PCM）、差分PCM（DPCM）和增量调制（DM）。

通常，公共交换电话⽹中的数字电话都采⽤这三种技术。

第⼆类语⾳数字化⽅法主要与⽤于窄带传输系统或有限容量的数字设备的语⾳编码器有关。

采⽤该数字化技术的设备⼀般被称为声码器，声码器技术现在开始展开应⽤，特别是⽤于帧中继和IP上的语⾳。

在具体的编码实现（如VoIP）中除压缩编码技术外，⼈们还应⽤许多其它节省带宽的技术来减少语⾳所占带宽，优化⽹络资源。

静⾳抑制技术可将连接中的静⾳数据消除。

语⾳活动检测（SAD）技术可以⽤来动态跟踪噪⾳电平，并将噪⾳可听度抑制到最⼩，并确保话路两端的语⾳质量和⾃然声⾳的连接。

回声消除技术监听回声信号，并将它从听话⼈的语⾳信号中清除。

处理话⾳抖动的技术则将能导致通话⾳质下降的信道延时与信道抖动平滑掉。

2.1波形编码波形编解码器的思想是，编码前根据采样定理对模拟语⾳信号进⾏采样，然后进⾏幅度量化与⼆进制编码。

语音信号压缩编码原理及应用

语音信号压缩编码原理及应用随着通信、计算机网络等技术的飞速发展，语音压缩编码技术得到了快速发展和广泛应用，尤其是最近20年，语音压缩编码技术在移动通信、卫星通信、多媒体技术以及IP电话通信中得到普遍应用，起着举足轻重的作用。

语音是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式，是人们思想疏通和情感交流的最主要途径。

在实际的语音通信中，有些信道难以扩宽且质量很差；有些信道正被广泛使用，短期内难以更新；有些昂贵的信道，每压缩一个比特都意味着节省开支。

因此，语音压缩编码无疑在语音通信及人类信息交流中占有举足轻重的地位。

语音编码就是将模拟语音信号数字化，数字化之后可以作为数字信号传输、存储或处理，可以充分利用数字信号处理的各种技术。

为了减小存储空间或降低传输比特率节省带宽，还需要对数字化之后的语音信号进行压缩编码，这就是语音压缩编码技术。

一，语音压缩编码技术的发展自从1937年A.H.Reeves提出脉冲编码调制(PCM)以来，语音编码技术已有60余年的发展历史。

尤其近20年随着计算机和微电子技术的发展语音编码技术得到飞速发展。

CCITT于1972年确定64kb/sPCM语音编码G.711建议，它已广泛的应用于数字通信、数字交换机等领域，至今，64kb/s的标准PCM系统仍占统治地位。

这种编码方法可以获得较好的语音质量但占用带宽较多，在带宽资源有限的情况下不宜采用。

随后，于1992年公布16kb/s低延迟码激励线性预测（LD-CELP）的G.728建议。

语音压缩编码培训_定稿

技术实现关键问题
编码位数的选取预测器系数选取：预测器系数选取：LMS
2010-12-20
长沙理工大学现代通信技术实验室
DPCM框图
2010-12-20
长沙理工大学现代通信技术实验室
DPCM(含预测器内部结构)
2010-12-20
长沙理工大学现代通信技术实验室
三、ADPCM
自适应DPCM 自适应
2010-12-20
长沙理工大学现代通信技术实验室
LPC-10编码器编码器二、
美国确定LPC-10作为作为2.4kb/s速率上的美国确定作为速率上的推荐编码形式，推荐编码形式，用于第三代保密电话中发送端，原始语音信号采用8kHz采样，采样，发送端，原始语音信号采用采样然后每180个采样值分为一帧然后每个采样值分为一帧），提取语音特征参数并加以（22.5ms），提取语音特征参数并加以），编码传送。编码传送。每帧总共编码为54bits，每秒传输每帧总共编码为，每秒传输44.4 因此总传输速率为2.4kb/s 帧，因此总传输速率为
G.729(1996) 8kbps
CS-ACELP(共轭结构代数数码激励线性预测技术共轭结构-代数数码激励线性预测技术共轭结构代数数码激励线性预测技术) 可与32kbps的ADPCM同质量可与的同质量用于个人移动通信、卫星、用于个人移动通信、低C/N卫星、高质量移动无线通信，分组语音卫星高质量移动无线通信，
极性码：极性码：第1位位段落码：段落码：第2-3位位段内码：段内码：第4-7位位
2010-12-20
长沙理工大学现代通信技术实验室
二、DPCM编码编码
差分PCM编码编码差分

PCM编码详解

差分脉码调制(DPCM)
DPCM不对每一样值都进行量化，而是预测下一样值，并量化实际值和预测值之间的差。
DPCM是基本的编码方法之一，在大量的压缩算法中被采用，比如JPEG的DC分量就是采用DPCM编码的。
举例说明DPCM编码原理：设DPCM系统预测器的预测值为前一个样值，假设输入信
号已经量化，差值不再进行量化。若系统的输入为{0 1 2 1 1 2 3 3 4 4 …}，则预测值为{0 0 1 2 1 1 2 3 3 4 …}，差值为{0 1 1 –1 0 1 1 0 1 0 …}，差值的范围比输入样值的范围有所减小，可以用较少的位数进行编码。
当前该算法以其简单实用的特点广泛应用到数字音乐盒和数字录音笔中。
自适应差分脉码调制(ADPCM)
具体方法是：预测参数仍采用固定的；但此时有多组预测参数可供选择。这些预测参数根据常见的信源特征求得。编码时具体采用哪组预测参数根据信源的特征来自适应的确定。
为了自适应地选择最佳参数，通常将信源数据分区间编码，编码时自动地选择一组预测参数，使该区间实际值与预测值的均方误差最小。随着编码区间的不同，预测参数自适应的变化，以达到准最佳预测。
ADPCM
Adpcm是自适应差分脉冲编码调制的简称，最早使用于数字通信系统中。
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
为了进一步改善量化性能或压缩数据率，可采用自适应量化或自适应预测的方法。只要采用了其中的任一种自适应方法，均称为ADPCM。
表3-02 多次复用的数据传输率
PCM在通信中的应用

常用的语音编码方法有

常用的语音编码方法有常用的语音编码方法主要包括：PCM（脉冲编码调制）、ADPCM（自适应差分脉冲编码调制）、MP3（MPEG音频层3）、AAC（高级音频编码）、OPUS、GSM（全球系统移动通信）、ILBC（无损语音编码器）、G.722等。

1.PCM（脉冲编码调制）PCM是最常用的语音编码方法之一，将模拟语音信号采样后，通过量化和编码来数字化语音信号。

PCM编码质量较好，但占用存储空间较大。

2.ADPCM（自适应差分脉冲编码调制）ADPCM是对PCM的改进，通过预测和差分编码的方式来压缩语音数据。

ADPCM编码可以减小文件大小，但也会损失一定的音质。

3.MP3（MPEG音频层3）MP3是一种无损的音频压缩格式，通过删除人耳难以察觉的音频信号细节来减小文件大小。

MP3编码在音质和文件大小之间取得了平衡，成为广泛应用于音乐和语音传输的标准格式。

4.AAC（高级音频编码）AAC是一种高级音频编码方法，能够提供较好的音质和较小的文件大小。

AAC在广播、音乐和视频领域都有广泛应用。

5.OPUSOPUS是一种开放和免版权的音频编码格式，适用于广泛的应用场景，如实时通信、网络音频流传输等。

OPUS编码可以根据不同场景的需求，在音质和延迟之间做出灵活权衡。

6.GSM（全球系统移动通信）GSM编码是一种在移动通信领域广泛使用的语音编码方法，它通过移除语音频带中的高频和低频信息来实现数据压缩。

7.iLBC（无损语音编码器）iLBC是一种专为网络语音传输设计的编码格式，能够在高丢包环境下提供较好的语音质量。

8.G.722G.722是一种宽带语音编码方法，提供更好的语音质量和更宽的频带宽度，适用于音频和视频会议等高质量语音通信场景。

语音信号处理 -语音编码

2 d
=E[d
2(k)]
N
=E{s[(k) ais(kj)2]}
i=1
求偏微分，并令为零
E [d 2 ] = 0 ai
i = 1 , 2 ,... N
所以得到一组线性方程
R(1)
R(2)
.
.
R(N)
=
R(0)R(1)...R(N 1)
R(1)R(0)...R(N 2)
.....................
增量调制(△M)
增量调制 (delta modulation，DM) 是一种预测编码技术，是对实际的采样信号与预测的采样信号之差的极性进行编码，将极性变成“0”和“1”这两种可能的取值之一。如果实际的采样信号与预测的采样信号之差的极性为“正”，则用“1”表示；相反则用“0”表示。DM编码系统又称为“1位系统”。
可以看出：
（1）、d(n)越小，在相同的编码位数时信噪比越大
（2）、收发端必须有相同的减去量x(n)
❖ 三、DPCM系统
1、DPCM系统的概念：根据前些时刻的样值来预测现时刻的样值，只要传递预测值和实际值之差，而不需要每个样值的编码都传。这种方法就称为DPCM编码。
❖ 举例来说,设以1/Ts的速率对信号S（t）抽
将时间连续信号变成时间离散信号。
采样频率通常为 fs＝8kHz。
xa(t) t
xa(nT) n
❖ Ideal sampling and real sampling
3. A/D转换
对离散时间信号进行量化，在每一时刻对xa(nT) 独立进行量化，把给定的幅度连续的信号变成为有限多个幅度的集合中某个幅度值的过程。
xa(t)

语音信号处理PPT_第七章_语音编码

信噪比是一种最简单的时域客观评价失真测度。通常有合成语音信噪比、加权信噪比、平均分段信噪比等。例如，一个较常用的客观评价的 M 1 信噪比为 2 s(n) n0 S N R 1 0 lo g M 1 2 (7-8) 16 s ( n ) sˆ ( n ) n0
15
2.客观评价
一般地，一种客观测度的优劣取决亍它不主观评价结果的统计意义上的相关程度。目前所用的客观测度分为时域测度、频域测度和在两者基础上发展起来的其他测度。计算简单，缺点是客观参数对增益和延迟都比较敏感没有考虑人耳的听觉特性，因此它主要适用亍速率较高的波形编码类型的算法。而对亍低亍16Kbit/s的语音编码质量的评价通常采用主观评定的斱法。 1)时域测度被测系统的输入不输出语音在时域波形比较上的失真度。
8
语音编码的第二个依据是：人的听觉感知机理。主要表现在：
人类听觉系统（HAS）具有掩蔽效应：单音的声级越高，对其周围频率声音的掩蔽作用越强。利用这一性质可抑制不信号同时存在的量化噪声。人耳对丌同频段声音的敏感程度丌同：强的低频音能妨碍同时存在的高频音。人耳对语音信号的相位变化丌敏感：人耳能做短时的频率分析，对信号的周期性即音调很敏感但对信号相位感知却丌敏感。人耳听丌到戒感知很丌灵敏的声音分量都可规为冗余信号。
第七章语音编码刘利娟ຫໍສະໝຸດ 1第七章语音编码
• 概述
• 语音信号压缩编码的原理和压缩系统的评价
• 语音信号的波形编码 • 语音信号的参数编码 • 语音信号的混合编码
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7.1 概述
对语音信号直接采用模/数转换技术迚行编码时，传输戒存储语音的数据量太大，为了降低传输戒存储的费用，就必须对其迚行压缩。各种编码技术的目的就是为了减少传输码率戒存储量，以提高传输戒存储的效率。经过这样的降低数据量的编码后，同样的信道容量能传输更多路的信号，幵且需要的存储器的容量也会减小，因而这类编码又称为压缩编码。实际上，压缩编码需要在保持可懂度和音质、降低数码率、降低编码过程的计算代价这3斱面迚行折中。近10年来固定电话和秱劢通信高速发展，信道使用效率成为一项关键因素，这促使语音压缩编码技术丌

语音压缩编码

强预测信号跟踪输入信号的能力, D C 的基础上又发展出了 A P M 技术, 在 PM DC 其主要特点是用自适应量化取代固定量化, 量化阶随输入信号变化而变化, 使量化误差减小. C IT在 18 年提出的 3 b / 编码器建议( .2 )就是采用 A P M 作为长途传输中的一 CT 94 2k is t G 7 1, DC
1 1波形编码 .
波形编码即针对语音波形进行编码, 而尽量保持输出波形不变 , 即恢复的语音信号基本上与输入信号波形相同.这类编码方法将语音信号作为一般的波形信号处理, 具有适应能力强 , 语音质量好等优点, 例如 P M , M, DP M 和自适应预测编码 ( P , C D A C A C)子带编码 (B 及自适应变换编码 ( T 等均 S C) A C) 属于这一种 , 但这种方式所需要的编码速率较高 , 1 bts一 6 bts 在 6k i / 4k i 的数码率上能给出高的编码 / 质量, 而当数码率进一步降低时, 其性能下降较快.
量化器 : 如果差值为正, 则量化器输出为 1如果差值为负, , 则量化器输出为 0 .在接收端, 用接收的脉冲串控制, 信号就可以用上升或下降的阶梯波形来逼近.对于相关信号, 随着取样率的提高, 邻近样本间的相关性变强 , 测误差减小 , 据差分结构 , 预根由于预测增益很高 , 以能够允许粗糙的量化 , 就是所这 D 的原理.其最大特点是简单, M 易于实现.其缺点是容易产生斜率过载和颗粒噪声 .自适应增量调制 ( dpi M , A at e vD 简称 A M) D 则可以减少斜率过载失真.它采用随输入波形自适应地改变量化阶大小的自适应编码方式, 使量化阶随信号平均斜率而变化 : 斜率大时, 量化阶自动增大 ; 反之则减小.实验表明, 取样率为 5 H 时 A M 具有与取样率为 8k z 6k z D H 时的 7b 对数 P M 相同的语音质量 . i t C 23 . 子带编码 (B ) S C

基于CELP的语音编码解读

码激励线性预测语音编码（CELP）算法
事实上，几乎全部的CELP语音编码器都是基于这种两级码书结构模型而实现的。
四、语编码的发展方向
语音编码的发展方向
随着通信领域发展的多样化，语音编码的发展也应是多元化、多分支的。目前，语音编码主要有以下几个发展方向：宽带语音编码、语音/音频联合编码、多讲话者的语音编码、甚低速率的语音编码、嵌入式语音编码等。目前的多数语音编码标准都能适应一般通信时的信道状况。然而，当信道状况恶化，只允许极少的比特通过信道时，比如矿井救援时，就需要甚低比特语音编码了。
三、码激励线性预测语音编码（CELP）算法
码激励线性预测语音编码（CELP）算法
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码激励线性预测CELP（Code Exited linear prediction）编码技术是一种有效的中低速率语音压缩编码技术，它以码本作为激励源，具有速率低、合成语音质量高、抗噪性强及多次音频转接性能良好等优点。在4.8~16Kb/s速率上得到广泛的应用。 • 采用CELP算法的低速率语音压缩编码很多，如北美的IS-95、IS-96，日本的JDC半速率标准， ITU的G.723、G.728和G.729采用的都是CELP算法。
码激励线性预测语音编码（CELP）算法
调整后在搜索前仅对输入语音信号进行加权一次，并有短时合成滤波器与加权滤波器相组合的全极点感知加权合成滤波器。
码激励线性预测语音编码（CELP）算法
2、激励参数的码书结构
根据刚才的模型分析得，可以将合成激励看作两个激励的叠加，一个来自于u (n)，用固定码书表示。结合图1和图3可知，这里的u (n)在理论上具有白噪声的特性。另一个激励信号来自于过去的合成激励d (n-M)（M为基音延迟）。这里，d (n-M)由自适应码书表示。自适应码书利用移位寄存器来存储码矢量，码矢量具有叠接性，若基音延迟M的最大值为 Mmax，则自适应码书的大小为Mmax。自适应码书记录着语音信号的周期信息，并且每子帧更新一次。两级码书结构的 CELP语音编码模型的原理可用图4来表示。