语音编码算法的研究与实现
iLBC语音编解码器的研究与实现
一、引言二、iLBC算法研究一般将编码速率低于 4.6kbps的语音编码器称为低比特率编码器，而把编码速率介于4.6kbps~24kbps的编码器称为中比特率编码器。
按照这个划分标准，iLBC编码器属于中比特率编码器。
iLBC算法基于码本激励线性预测这种参数编码方式，因此本章首先对基于码本激励线性预测算法的中比特率语音编解码器的组成结构及工作原理进行研究和探讨，在此基础上对iLBC算法进行研究，重点介绍其算法原理及特点。
中低速率语音编解码算法研究3）iLBC算法简介[参照ilbc白皮书]自VoIP技术面世以来，业界对现存的低比特率编解码器标准的关注一直不断。
V oIP应用主要在包交换的IP网络上进行传输，无法避免IP网络的丢包、延时、抖动等实时传输问题。
2000年，Global IP Sound（GIPS）公司决定开发一种能够满足VoIP产业需求的编解码器，目标是利用GIPS内部的专业能力开发一款免授权费、专为数据包通信而设计，而且在理想无错情况和丢包情况下都能提供高音质的编解码器，并把它引入不同的标准化机构以符合互操作性的要求。
这就是iLBC(Internet Low Bit Rate Codec)编解码器诞生的缘起。
目前大多数的语音编码都是基于码本激励线性预测（Code Excited Linear Prediction, CELP）编码模型的，例如ITU G.729、G.723.1和3GPP-AMR。
CELP一直都被视为在交换网络中以低比特率电路获得高质量的一种非常成功的方法。
这种编码方法具有高效性，主要是由于它利用了连续语音片段之间的互相依赖性，因此CELP编码的性能主要取决于前面编码的历史。
CELP编码器是基于存储器的，故丢包或延迟所造成的误差会扩散开来，结果是单个丢包会影响到随后多个数据包的质量，这显然是数据包通信的一大缺陷。
iLBC本质上式一种基于帧的线性预测编码方法，是对CELP的一种发展，其独有的动态码本更新技术、语音增强技术和丢包掩蔽技术使其在VOIP中应用时有更好的性能。
G.729语音编码算法研究及基于DSP的实现
Ｒｅｓ ａｒ ｈ ｏ ． ２ ｅ ｃ ｆＧ ７ ９ Ｖｏｉｅ Ｏｏ ｅｉｇ Ａｌｏｒｔ ｍ ｎ ｍ ｐｌｍ ｅ ｔ ｔｏ ｓ ｃ ｄ ｎ ｇ ｉｈ ａ ｄ Ｉ ｅ ｎ ａ ｉｎ Ｂａ ｅｄ ｏｎ ＤＳＰ
自
Ｇ． ２ ７ ９语 音 编 码 算 法 研 究 及 基 于 Ｄ Ｐ 的 实 现 Ｓ
杨 贵 新 谷 志锋 ，
（ ．中 国 电子 科 技 集 团公 司 第 五 十 四研 究 所 ， １ 石家 庄 ０ ０ ８ ； ．军 械 工 程 学 院 ） ５０１２
摘 要 ：对 Ｇ． ２ ７ ９语 音 编 解码 算 法 的 原 理 进 行 了 简要 分析 ， 并提 出 了一 种 基 于 ＤＳ Ｐ芯 片 ＴＭＳ ２ ＶＣ ５ Ｏ的语 音 编 解码 算 ３Ｏ ５ｌ 法 的 实现 方 法 。针 对 算 法特 征 及 体 系结 构 的 特 点 ， 出 了一 些 有 效 的 优 化 措 施 。 实 验 结 果 表 明 ， 算 复 杂度 大 大 降低 ， 提 运 且 在 语 音 的编 解 码 压 缩 过 程 中具 有 很 好 的重 建 效果 。 关 键 词 ：ＴＭＳ ２ ＶＣ５ １ 语 音 编 解 码 ； ７ ９算 法 ； 化 权 残差 信 号 均 方 差 最 小 的原 则确 定 激 根
励 信 号 及 其 增 益 。误 差 加 权 滤 波 器 也 是 根 据 预 测 分 析 所
得 的 Ｌ Ｃ信 息 构 造 的 。 Ｐ 基音 分 析模 块 通 过 自相 关 分 析 推 得 基 音 周 期 ， 此 信 据 息搜 素 自适 应 码 本 ， 定 最 佳 自适 应 码 本 矢 量 ， 到 语 音 确 得 中具 有 准 周 期 特 性 的 激 励 ； 后 再 搜 素 固定 码 本 ， 据 最 然 根
自适应多速率宽带语音编码算法的研究与仿真实现
２ ． ５ １ ． ５， ８ ２ ， ４ ８ ， ４ ２ ， ２ ６ ， ． ５ 和 ３Ｏ ，９８ １． ５ １． ５ １ ． ５ １． ５ ８ ８
Ａ ＭＲ ＷＢ编码器 的 Ｌ Ｃ分 析和码 书搜索 都是 － Ｐ 在 １ ． Ｈｚ的采 样 率下 进 行 的 ， 以要把 输 入 信 ２８ｋ 所 号 的采样率 降 低 到 １ ． Ｈｚ 这 样 每 帧 的 样 点 由 ２ ８ｋ ， ３ ０个下 降到 ２ ６个 。降采 样后 的 信号 通过 截 止频 ２ ５
率模 式一般 用于 非常恶 劣的无线 信道 环境或 者 网络 拥塞 的时候 。 语音 的采 样频率 为 １ Ｈｚ ０ｍｓ ６ｋ ，２ 为
一
帧 。对 两 个 低 、 频 带 ５ ～ ６４ ０ Ｈｚ和 ６４ ０ 高 Ｏ ０ ０ ～
７０ ０Ｈｚ 别 进 行 独立 编码 ， 降低 复杂 性 ， 高 ０ 分 以 提 编码效 率 。笔者在 深入 分 析和 研究 ＡＭＲ ｗＢ原 ］ — 理 的基础上 ， 对算 法进行 了仿真 实现 ， 对合 成语音 并
中图分 类号 ： ＴＮ９ ２ ３ １ ． 文献标 识码 ： Ａ
３ Ｐ于 ２ ０ ＧＰ ０ １年 ３月 公 布 了用 于 第 三 代 移 动 通信 系统 ＷＣ ＭＡ 的 自适 应 多 速 率 宽 带 （ Ｄ ＡＭＲ －
ＷＢ， ａ ｔ ｅＭ ｕｔ Ｒ ｔ ｉｅ ａ ｄ 语 音 编 码 算 Ａｄ ｐｉ ｌ－ ａｅＷ ｄ ｂ ｎ ） ｖ ｉ 法 标 准 。２ ０ ０ ２年 １月 ，Ｔ 采 纳 了 ＡＭ Ｗ Ｂ 编 码 ＩＵ
自适 应 多速 率宽 带 语 音编 码 算 法 的 研 究 与仿 真 实现
微信语音识别算法与实现技术研究
微信语音识别算法与实现技术研究随着智能手机的普及和人们对科技的高度依赖，语音识别技术也迅猛发展。
微信语音识别算法与实现技术成为了近几年的研究热点。
微信语音识别技术是指在微信聊天对话框中，用户使用语音输入的信息被自动转化成文本信息的技术。
本文探讨微信语音识别算法与实现技术研究，并通过后续的案例研究探讨其应用现状和未来趋势。
一、微信语音识别算法微信语音识别技术的核心算法是语音识别算法。
微信语音识别算法基于深度学习技术，主要有两种模型：卷积神经网络模型（Convolutional Neural Network，简称CNN）和循环神经网络模型（Recurrent Neural Network，简称RNN）。
卷积神经网络模型(CNN)：CNN模型，是一种经典的计算机视觉模型。
其原理是通过一系列卷积层和降采样层，提取输入信号的局部特征，进而实现图像识别的目的。
在语音识别算法中，CNN模型也能很好地提取输入信号的局部特征，从而实现语音到文本的转换。
循环神经网络模型(RNN)：RNN模型是一种常用的序列学习模型。
与传统的神经网络模型不同，RNN模型通过记录之前的输入信息，能够编码上下文信息，这样就能更好地处理序列数据。
在语音处理中，每个语音信号都是时序信号，因此RNN模型也成为了微信语音识别的利器。
二、微信语音识别技术实现微信语音识别技术实现分为前端处理和后端处理两个部分。
前端处理：前端处理主要负责语音信号的处理和特征提取，其流程包括预加重、分帧、加窗及快速傅里叶变换(FFT)等步骤。
预加重：因为语音信号是实际信号，其能量主要集中在低频部分，高频部分的细节信息往往被掩盖，预加重旨在增加这部分高频能量，保留更多的语音细节。
分帧：将语音信号分段，把每一段都看作定长的时域信号，并假设在这一段时间内，语音信号近似是平稳的。
加窗：语音信号需要进行滤波预处理，加窗是一种常用的平滑方式。
在加窗恰当比例的时候，声音可以被很好地平滑地处理。
数字通信中的语音编码技术
数字通信中的语音编码技术数字通信技术是当前社会中应用最为广泛的一种通信方式，我们平时使用的手机、电脑、电视等都是基于数字通信技术实现的。
而在数字通信领域中，语音编码技术是其中非常重要的一个领域。
本文将会对数字通信中的语音编码技术进行详细介绍，包括其概念、应用和实现原理等方面。
一、语音编码技术概述语音编码是一种将人类语音转换成数字信号的技术。
正常人类语音每秒钟会有约25帧的语音信号，每帧包含了很多信息。
如果在数字通信系统中直接把语音信号传输，将会占用很大的带宽，造成通信的负担。
因此，对于数字通信系统来说，我们需要对语音信号进行压缩和编码处理，以便于在数据传输过程中占用更少的带宽，从而提高通信效率。
语音编码技术主要有两个阶段，即语音信号的采样和量化和语音信号的压缩编码。
采样和量化是指将语音信号转化为数字信号，并对数字信号的每一个样本进行一定的量化。
而压缩编码则是将量化后的语音信号进行编码，使其占用更少的位数，从而实现带宽压缩并提高通信效率。
语音编码技术的主要应用领域是手机通信和VOIP（网络电话），手机通信是我们日常生活中必不可少的通信方式之一。
由于手机的通信信道有限，因此需要对语音信号进行压缩编码以节省通信资源，从而实现高清晰度的通话。
而VOIP则是在互联网上进行语音通话的技术，也需要使用语音编码技术实现高质量的通话。
二、语音编码技术的实现原理语音编码技术的实现原理涉及到数字信号处理、信息论和信号处理等多个方面。
具体来说，语音编码技术的实现主要包括以下几个步骤：1、语音信号的采样和量化。
语音信号的采样和量化将模拟语音信号转换为数字信号。
在这一步骤中，对于语音信号的每一个样本进行一定的量化，将其表示为二进制数，以实现数字化信号的传输、处理和存储。
2、语音信号的预处理。
为了提高语音信号的编码效果，需要对语音信号进行预处理。
主要有高通滤波、分帧、时域抖动平滑等处理方式。
预处理的目的主要是消除语音信号中不必要的信息，以减少编码后的数据量。
G.726语音编解码系统的研究和实现
G.726语音编解码系统的研究和实现
随着通信和移动互联网的发展，语音编码的发展速度越来越快，国际电信联盟也在不断的更新编码方案，G.726是国际电信联盟建议的一种波形编码方式，其特点是编码语音质量高，延时短，稳定性好。
G.726是基于ADPCM(自适应差分脉冲编码调制)算法的，将标准的G.711输出信号进行再压缩。
G.726是一种非常有效的语音波形编码方案，本文就旨在设计一个G.726编码系统，实现语音的采集、编解码、播放、存储、传输等功能。
本文重点研究建议中的各个算法模块在DSP上的实现。
该设计将编码算法从整体上划分为自适应量化和自适应预测两个模块：在自适应量化模块中，分别实现了输入PCM格式转换、差分信号计算、量化定标因子自适应、自适应速度控制、单音信号和转移（瞬变）检测以及自适应量化6个子算法；在自适应预测模块中，实现了反向自适应量化、自适应预测和重建信号子算法。
文中详细叙述了算法的硬件实现方案，并从成本，可靠性上都做了考虑，力争朝产品化和商业化上发展。
本文严格遵循ITUG.726标准，按照标准的建议用MATLAB验证了每一编码模块，并创新地对算法进行了优化，满足编码算法MOS得分，算法验证符合要求后将其移植到DSP系统中，同时在一个系统中实现多种速率编码，很好的完成了一个G.726编码系统。
从AMR到EFR和HR语音编码器的转码方法研究与实现的开题报告
从AMR到EFR和HR语音编码器的转码方法研究与实现的开题报告一、研究背景：随着移动通信技术的不断发展，语音编码及转码技术也逐渐成熟。
其中，AMR、EFR和HR语音编码器是著名的语音编码技术。
它们对信号的压缩方式不同，所占用的码率和声音保真度也不同，因此在不同的场景下会有不同的应用。
然而，在某些情况下，需要将语音信号由一种编码器格式转换成另一种编码器格式。
这个过程被称为语音编码器转码。
为满足实际应用需求，需要了解不同编码器的优缺点，并研究语音编码器之间的转码方法和转码效果。
二、研究目的：本文旨在研究并实现AMR到EFR和HR语音编码器的转码方法。
具体目的如下：1.分析AMR、EFR和HR语音编码器的特点和差异；2.研究AMR到EFR和HR语音编码器之间的转码方法；3.实现转码算法，并对转码效果进行实验分析；4.总结研究结果，并提出改进和完善的建议。
三、研究内容：1. AMR、EFR和HR语音编码器的特点和差异研究。
2. AMR到EFR和HR语音编码器之间的转码方法研究。
主要包括以下方面的内容：（1）AMR、EFR和HR语音编码器之间的码率转换算法。
（2）AMR、EFR和HR语音编码器之间的算法优化。
（3）语音编码器之间的转码误差补偿方法。
（4）语音编码器之间的错误控制方法。
3. 实现AMR到EFR和HR语音编码器的转码算法，并进行实验分析。
（1）搭建语音编码器之间的转码系统。
（2）实现码率转换、误差补偿和错误控制算法。
（3）设计实验方案、进行实验并分析结果。
四、研究意义：1.为不同语音编码器之间的互通性提供技术支持，促进移动通信技术的发展。
2.提高语音编解码技术水平和应用能力。
3.丰富语音编码器的应用场景和用途，满足不同情况下的实际需求。
低速语音编码
低速率语音编码的实现与仿真摘要：近年来，随着通信与计算机网络的飞速发展，低速率语音编码以其低速率且良好的编码质量等特点，在数字通信中越来越受到重视。
低速率语音编码方案主要是基于LPC-10，混合激励线性预测(MELP)，多带激励编码(MBE)，正弦变换编码(SCI)等。
它们大都能够工作在2.4kbps速率下。
本文对LPC-10进行了研究，以LPC模型为原型，通过联合帧、矢量量化及参数内插等技术，实现了一种低速率语音编码算法。
归一化互相关函数基音检测算法(NCCFPDA)的引入，提高了清浊音判决的准确率；线谱对(LSP)参数的量化特性，降低了误差率，提高了算法的稳健性；固定矢量量化码本(LSPVQ码本)提高了量化精度并降低了传输码率；联合帧的应用，较好的平衡了低码率与语音质量严重恶化的矛盾，而与参数内插技术的结合更加降低了传输码率。
通过该算法获得了比较满意的合成语音，并在MATLAB中得到实现，验证了算法的可行性。
关键词：语音编码，基音检测，LSP，MATLAB目录第一章绪论 (4)1.1引言 (4)1.2低速率语音编码研究现状 (4)1.3常用低速率语音编码算法 (5)1.3本文主要研究内容及章节安排 (6)第二章 LPC-10编码算法 (7)2.1LPC-10编码算法的理论依据 (7)2.1.1 语音信号的产生模型 (7)2.1.2语音信号的线性预测分析[8] (7)2.2LPC-10编解码算法的分析[9] (8)2.2.1 LPC-10编码算法分析 (8)2.2.2 计算声道滤波参数RC (9)2.2.3 计算增益RMS (10)2.2.4 提取基音周期和检测清/浊音 (10)2.2.5 参数编码与解码 (10)2.2.6 LPC-10解码算法分析 (10)2.3LPC-10声码器存在的问题[9] (11)第三章 900BIT/S极低速率编码算法 (12)3.1算法概述 (12)3.2编码原理 (13)3.2.1预处理 (13)3.2.2线性预测分析 (14)3.2.3 NCCFPDA算法[12] (16)3.2.4 矢量量化[9] (19)3.2.5参数编码 (20)3.3解码原理 (20)3.3.1参数解码 (21)3.3.2合成语音 (21)3.4本章小节 (22)第四章低速率语音编解码算法的仿真实现 (23)4.1仿真实验平台 (23)4.2编解码器的工作流程 (23)4.2语音编码仿真结果 (24)第五章结论与展望 (25)5.1结论 (25)5.2展望 (25)参考文献 (26)第一章绪论1.1引言语音通信是一种非常重要且普遍的通信方式。
G.729语音编解码优化研究及在S3C2440上的实现
１Ｇ．２ 语音编 解码优 化研 究 ７９
对 Ｇ７ ９ ． 语音编解码算法进行优化一般采用代码优化和算法改进 的方法。代码优化是找到算法之中运算强度最大 的环节或函 ２ 数 ， 用指令集将运算强度最 大的环节或 函数重载 ， 应 从而达到优化的 目的。算法 改进则是 在 Ｇ７９ ． 算法原理分析基础上 ， ２ 对复杂功 能模 块采用快 速算法或 简化手段 ， 达到降低算法复杂度 、 提高算法效率 的 目的。本语音系统从 ｃ 言 、 语 汇编和算法三个层面进行了
不可 以再执行其他指令 ， 所以对于跳转指令应该尽量减少。 因此进 行汇编优 化过程中主要 采用两个 方面来完成 ， 一是合理地排列汇编命令 ， 调整指令顺序 ， 充分利用流水线 ； 二是 通过 展开循环 和合并循环的方式 ， 少跳转指令。 减
１ ． ３Ｃ算法级的优化 如果在进行 了Ｃ语言 、 汇编优化之后仍然达不到实时性 的需求 ， 则需要在保证 语音 质量 的前提下 ， 对某些复杂的算 法做 出局部 的改动 ， 用于降低算法的运算量 。为降低运算 量而对复杂的算法做 出的局部的改动可 以采用以下两个改进 。 １ １ 舍弃掉乘积是零的运算项 对于增益量化 ， 每一个子帧都采取下面的式子卷积运算计算 ｚ ） （： ｎ
关键 词 ： ７９ 优 化 ；３ ２ ４ ； 音 编 解 码 Ｇ． ； ２ ￥ Ｃ ４０ 语 中图 分 类号 ： Ｐ １ 文 献标 识 码 ： 文 章 编 号 ：０ ９ ３ ４ （０ ２０ — ９ ６ ０ Ｔ ３１ Ａ １０ — ０ ４２ １ ）４ ０ ０— ３
Ｇ７ ９ ． 语音编解码算法是当前语音编解码算法 中主流方 案之一 ， ２ 该算法在 中低速率语音信号传输上提供 了较好 的解决方案 ， 并 且在 ８ ｂｓ 率下 能具 备 比较好 的语音编码质量 ， ｋ／速 延迟 时间相对更 短 ， 因此在通讯 系统 、 多媒体设备终端等领域有着非 常广 泛的应 用 。但是 由于 Ｇ７ ９ ． 语音 编解码算法有较高 的运算复杂度和较大 的数据存储量 ， ２ 使得该算 法要 在硬 件平 台上 实时实现或应 用在实 际当 中会存在非常多 的困难 。使用专用的语音压缩芯片价格较贵 ， 而且在功能扩展 、 灵活 的进行信号处理 方面 ， 使用专用芯片的设
《延迟2.5ms8Kbps语音编码算法研究》范文
《延迟2.5ms 8Kbps语音编码算法研究》篇一一、引言随着互联网技术和移动通信的快速发展，实时语音通信成为了一个重要领域。
为了保证通信质量，低延迟、高效率的语音编码算法成为了研究的关键。
本篇文章主要针对延迟仅为 2.5ms的8Kbps语音编码算法进行深入探讨，并就其性能及可能的应用领域进行研究分析。
二、背景及意义在语音通信中，编码算法的效率直接影响到语音的质量和传输的实时性。
随着语音信号处理技术的不断进步，对于更高效的编码算法的需求也日益增强。
其中，8Kbps的语音编码算法由于具有较低的传输速率和良好的音质，得到了广泛的应用。
而在此基础之上，通过优化算法降低延迟至 2.5ms，则能够进一步满足实时语音通信的需求，提升用户体验。
三、算法概述本研究所涉及的延迟 2.5ms 8Kbps语音编码算法是一种基于压缩感知和矢量量化技术的混合编码方法。
该算法主要分为以下几个步骤：信号预处理、特征提取、压缩编码和解码恢复。
在预处理阶段，算法对输入的语音信号进行采样和量化；在特征提取阶段，通过特定的算法提取出语音信号的关键特征；在压缩编码阶段，采用压缩感知和矢量量化技术对提取的特征进行高效编码；最后在解码恢复阶段，通过解码算法将编码后的数据还原为原始的语音信号。
四、算法细节分析1. 信号预处理：这一阶段主要是对输入的语音信号进行采样和量化。
采样率的选择直接影响到后续处理的精度和延迟。
为了满足低延迟的要求，本研究采用高效率的采样方案，保证了信号的质量和处理的实时性。
2. 特征提取：在这一阶段，算法通过特定的滤波器组和时频分析技术提取出语音信号的关键特征。
这些特征包括频谱、能量等参数，对于后续的压缩编码至关重要。
3. 压缩编码：采用压缩感知和矢量量化技术对提取的特征进行高效编码。
这一阶段是整个算法的核心部分，通过优化算法参数和结构，实现了在8Kbps的传输速率下达到低延迟和高效率的目标。
4. 解码恢复：在接收端，通过解码算法将编码后的数据还原为原始的语音信号。
G.729语音编码算法研究及其DSP实现
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一
因素，选用 ｒ 的定点 Ｄ Ｐ产品 Ｔ Ｓ２ Ｖ ５０ ４ Ｉ １ Ｓ Ｍ ３０ Ｃ４２ Ｉ Ｊ 来实现 Ｇ ７９ Ｉ２ 算法。 。
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迫 要 曼 实 高 合 语 质 低误码率 ２Ｇ ２算 的 解 原 切 现 的 成 音 量 需能 要够 ．９ 法一 码 理 ７ … … 编 … …一 …
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和低延迟 的语音编码算法。ＩＵ— Ｔ Ｔ于 １９ 年提出 ９６
２ １ 编码部分 ．
了 Ｇ７９ ．２ 算法＿ ，在 ８ Ｈ 采样频 率的条件下 ，实 ２ ］ ｋｚ 现 了较好地 综合语音 质量和较短 的延迟 ，广泛应 用于多媒体终端协议 Ｈ ３３ Ｉ ．２ 和 Ｐ电话等通信领域。 由于 Ｇ ７９ ．２ 算法的计算量和需要存储 的数据量非常
ｃｓ ｄ ｉ ｌ， ｈ ｐｒ ｅｔ ｓｌｉ ｇ ｅ ｄａａ ｚｄ ｕｓ ．Ｆｎ ｙ ｔｅ ｘ ｅ ｍ ｎａ ｒ ｕｔｓ ｖｎａ ｌ ｅ ． ｅ ｌ ａ ｅ ｉ ｌ ｅ ｉ ｎ ｎ ｙ
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作者简介 ：王
… … 浔（９ ０一） … ８ 、 ，男，硕 士研 究生。研 １ 究方 向：
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ＤＰ ｓ 在音频中 的应用。 韦 ￣（ ７ 一 ， 副教授。研究 ｆ１ ２ ） 男， ＇９ 对（ ｓ ） Ｌ Ｐ 并用两段 １ ｂ 矢量量 化。然后用合成 Ａ ８ｉ ｔ
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音频处理算法研究与实现
音频处理算法研究与实现引言：音频处理算法是指通过对音频信号的采集、分析和处理，达到对音频信号进行增强、编辑、修复、分离等目的的一系列算法。
随着数字音频技术的发展和多媒体应用的广泛应用，音频处理算法在音乐、语音识别、影视制作等领域发挥着重要的作用。
本文将介绍音频处理算法的研究与实现。
一、音频采集与预处理音频采集是指通过麦克风等设备将声音转换为电信号的过程。
在采集音频信号时，常常会受到环境噪声的干扰，因此预处理是非常重要的环节。
预处理算法包括降噪、滤波、均衡等处理，通过这些算法可以有效地减少信号中的噪声并提升信号质量。
二、音频特征提取与分析音频特征提取是指从音频信号中提取出具有代表性的特征，用于后续的音频分析和处理。
常用的音频特征包括时域特征、频域特征和时频域特征。
时域特征包括音频信号的幅度、时域波形和自相关函数等；频域特征包括音频信号的频谱、功率谱和频率矩等；时频域特征是时域和频域特征的结合，常用的时频域特征包括短时傅里叶变换（STFT）和小波变换等。
三、音频增强与修复音频增强和修复是指通过相应的算法对音频信号进行去噪、降低回声、提升清晰度等处理，从而改善音频的质量。
其中，去噪算法是最为常见和重要的处理方法之一。
去噪算法可以通过降低信号的噪声功率、采用自适应滤波器等方法来减少噪声对音频信号的干扰。
此外，回声抑制算法、失真修复算法等也是音频增强与修复中常见的算法。
四、音频分离与音源定位音频分离是指将混合的多个音频信号进行分离，分离出各个独立的音频源。
常见的音频分离算法包括盲源分离、独立成分分析（ICA）等。
音源定位是指通过对音频信号进行处理，确定音频信号来源的方位角度。
音源定位算法通常利用麦克风阵列的位置关系以及声波传播时间差等信息来实现。
五、音频编解码与压缩音频编解码是指将音频信号进行压缩编码以减少存储空间或传输带宽的过程。
目前最常用的音频编解码算法是MP3、AAC等。
这些编解码算法通过对音频信号进行压缩，使得音频文件的体积更小，同时尽量保持音频质量不受明显损失。
语音编码技术及DSP实现
津 朱 论 坛
ＳＩＣ ＆Ｔ Ｈ００ＹＩＯＭＴＮ ＣＮＥ Ｅ ＮＬＧ ｆＲＡＩ Ｅ Ｃ Ｎ Ｏ ：
语音编码技术 及 Ｄ Ｐ实现 Ｓ
谭 国庆 赵 红怡 （ 北方 工业 大学信息工程学院 北京 １ ０ ４ ） ０ １ ０
摘 要： 介绍 了当前主要的低 速率语 音编码技术算法 原理和实现方式 ，并结合定点 Ｄ Ｐ Ｔ ３ ０ ５ ｘ的主要特点探讨 了编码算 法 Ｓ ＭＳ ２ Ｃ ４
的 实现 。 关键 词 ： 激 励 线 性 预 测 编 码 码 中图分类号 ：ＴＮ９ ２． １ ３
１ 引言
语 音 编 码 规 则脉 冲 激励 一 长时 线性 预 测 编 码 文献标 识码 ：Ａ
随着通 信技术 的飞速发展 ，为 了提 高通信 质量和容量 ，解 决信息传输效率是 一个关键又极其重要的 问题 ， 在信源 上， 压缩 信源编码的比特率显然可以提高信道 传送 的话路数 ， 这对任何 频 率资源有限的传输 环境无疑是极为重要的 ， 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 。 语 音编码技术的进展对通信新业务的发展都有极 为明显的影响 ， 尤 其是 最近 ２ 年 ， ０ 语音压缩编码技术得到 了快 速发展和广泛应用 。 语 音编码 技术 的发展 情况 如下表 ： 注 ： Ｉ 为美国蜂 窝 ＣＴ Ａ 码 标 通信工业协会 ； 准 ＮＳ Ａ为美 国国家安全 蕾
（ ＲＰＥ—ＬＴＰ ） 。
Ｒ． ） ’ （ ． ） ｆ ． 一三 （ ＝ ｄ ｋ ＋ｉ 膏 ＋ｆ ） 三 ｄ’
式中的 ｋ ． ＝Ｋ＋ ０ 根据 第 １２ ３ ４ 帧 ， ４， ，，， 子 Ｋ分 别取 ０ ４ ，０ ，０ ８ ， １ ０ｊ ｏ １２ ３分别代表第 １２ ３ ４ ２ ； ， ， ，（ ＝ ， ， ， 子帧）Ｌ ４ ， １ …，２ 。 ； ＝ ０ ４ ， １０ 通
AMR-WB+语音音频编码算法的分析与研究的开题报告
AMR-WB+语音音频编码算法的分析与研究的开题报告一、研究目的和意义语音编码是数字通信的重要领域，尤其在行业领域、个人通信和音频娱乐等方面有着广泛应用。
高效、低码率的语音编码算法对于语音通信的稳定性以及语音加密的安全有着至关重要的影响。
本文将研究AMR-WB+语音编码算法，以期提高语音编码的效率、稳定性和安全性，对语音通信技术的发展做出一定的贡献。
二、研究内容和方法1. 研究内容（1）对AMR-WB+音频编码算法进行分析、研究，并探索其内部结构和工作原理，以期深入理解该编码算法。
（2）通过对AMR-WB+编码算法进行仿真实验，并与其它常用的语音编码算法进行比较，以评估其性能优劣。
（3）研究AMR-WB+编码算法的加密技术，提高其数据的安全性，避免敏感信息泄露。
2. 研究方法（1）文献法研究：通过查阅文献，获取AMR-WB+编码算法的相关信息，了解其技术特点、基本原理和实现方法。
（2）模拟实验：通过模拟实验，验证AMR-WB+编码算法的性能特点，同时与其它常用编码算法进行比较。
（3）加密技术研究：通过模拟实验和数据分析，研究AMR-WB+编码算法的加密技术，提高数据的安全性。
三、预期成果和创新点1. 预期成果（1）根据分析研究结果，总结AMR-WB+编码算法的技术特点和应用优势。
（2）通过模拟实验，得出AMR-WB+编码算法在声音质量、码率等方面的实际效果，比较其与其它常用编码算法的性能优劣，并得出相应结论。
（3）提出一种基于AMR-WB+编码算法的加密技术，并测试其加密效果，提高数据的安全性。
2. 创新点（1）对于AMR-WB+编码算法的深入分析，对其相关功能和优势的研究更直观、丰富和详尽。
（2）采用对比实验的方式，对AMR-WB+编码算法与其它常用编码算法的优劣进行了充分的比较和分析，以求尽可能准确地评估这种编码算法的实际性能。
（3）在AMR-WB+编码算法上提出了一种新的加密技术，以加强数据的安全性，更好地满足了实际应用环境的需求。
研究生开题报告-ilbc语音编解码器研究与实现
1）2009.11.1 – 2009.12.31：阅读文献，对标准的C语言iLBC语音算法进行研究，分析每个函数功能，分割各个功能模块，找出各种接口参数。
2）2010.1.1 – 2010.3.31:在标准C语言的基础上完成浮点算法到定点算法的转换，使得该算法可以用在定点的MIPS32处理器上。
导师签名：
实
验
设
备
条
件
MIPS32定点处理器。
个人计算机。Intel双核处理器，1G内存。
评
定
小
组
成
员
姓名
职称
所在单位名称
组长
成员
成员
成员
成员
开
题
报
告
组
意
见
组长签名：
教
研
室
意
见
室主任签名：
院
系
意
见
院长签名：
备注
说表，以便上交后记入相应学分及审定答辩资格。
2．若开题报告组对该研究生的论文题目有不同看法，请详细填写在“开题报告组意见”
3）2010.4.1 – 2010.6.31:对DSP C语言代码进行测试和优化，利用运算指令的特点和记忆单元对数据的保留性以及一些并行单元的并行处理能力对代码进行优化。保证算法达到对语音处理的质量和比特率的均衡性。
4）2010.7.1 – 2010.9.31:把DSP代码编译到DSP芯片上，测试是否能够正常运行。并尝试是否能针对具体情况进行一些改进。
5）2010.10.1 – 2010.12.31:完成论文。
论
文
预
计
要
求
及
成
果
论文完成时需要达到的预计结果包括：
基于RF5的语音编解码系统的研究与实现
（ 西安工程 大学 电子信 息学院 ， 陕西 西安 ７ ０ ４ ） １０ ８
【 摘
要 】介绍 了语音编解码 芯片Ｔ Ｖ ２ＡＣ ３ 在 Ｄ ６２ 理器语音接 口Ｍ Ａ Ｐ 的应用 ， Ｌ ３０ Ｉ２Ｂ Ｍ ４处 ｃＳ 上 完成 了ｃｄｃ ｏｅ 驱动程
序 的设 计。在 Ｒ ５ Ｆ 软件 框架下 ， 采用 多线程方 式在 Ｄ ４ Ｍ６ ２上实现 了Ｇ７ ３１ 音编解码算 法。该语音压缩 系统性 ．２ ．语
能测试 良好Байду номын сангаас， 有很好的扩展性。
【 关键词】线程； Ｆ 框架；编解码 Ｒ５ 【 中图分类号】Ｔ ９２ Ｎ １ 【 文献标识码】Ａ
Ｗ ＡＮＧ Ｙｕ ｉｎ ， Ｌ Ｎ ａ ｈ ａ ｑａ ｇ Ｉ Ｘｉｏ ｕ ｎ， Ｆ ＮＧ ａ ｂ ｎ Ｅ Ｘｉｏ ｉ ｇ
Ｓ ｕ ｙ ａ ｍ ｐ ｅ ｅ ｔ ｔ ｎ ｏ ｄ ｏ Ｃｏ ｅ ｙ ｔ ｍ ｓ ｄ ｏ ５ ｔ ｄ ｎｄ Ｉ ｌｍ ｎ ａ ｉ ｆ Ａｕ ｉ ｄ ｃ Ｓ ｓ ｅ Ｂａ ｅ ｎ ＲＦ ｏ
Ｇ７ ３１ 音 编解 码 器基 于线 性 预测 理 论 ， 用合 成 ． ．语 ２ 采
分析 、 量量 化等方 法 ， 适 以经过感 觉加 权后 的残 差信 号能量 最小为准则 进行编码 ， 对语音 或音频信 号进行
８ｋ ｚ 样 ，６ｂｔ 化 ， ３ ｓ２ ０ Ｈ 采 １ ｉ 量 以 ０ｍ （４ 个样 点 ） 一个 为 处理 帧进 行 编解 码处 理 ， 上 ７５ｍ 的前 瞻 ， 法延 加 ． ｓ 算
G729AB语音编解码的研究及其在S3C2440上的实现
Ｗ⑨６＠＠妇＠晌响＠０⑥⑨妒系统的主控芯片，用于实现编解码算法，ＡＤｌ８８５在系统中用作模／数、数／模转换器，Ｓ３Ｃ２４４０Ａ的ＡＣ９７控制器通过ＡＣ一－Ｌｉｎｋ的５个串行数字接口引脚与ＡＤｌ８８５连接，分别为：（１）串行数据输入ＳＤＡＴＡ—ＩＮ，方向为输入；（２）串行数据输出ＳＤＡＴＡ—ＯＵＴ，方向为输出；（３）帧同步发送信号ＳＹＮＣ；（４）位时钟信号ＢＩＴ－ＣＬＫ，一般为１２．２８８ＭＨｚ；（５）复位信号ＲＥＳＥＴ，低电平有效。
ＳＤＡＴＡＩＮＳＤＡＴＡＩＮＢＩＴＣＬＫＢＩＴＣＬＫＳＹＮＣＳＹＮＣＳＤＡＴＡ—ＯＵＴＳＤＡＴＡ０ＵＴＲＥＳＥｌｒ＃ＲＥＳＥＴ＃Ｓ３Ｃ２４４０ＡＡＤｌ８８５图２￥３Ｃ２４４０Ａ与ＡＤｌ８８５连接方式图系统工作时，先由ＡＤｌ８８５以８ｋＨｚ的采样率将传声器输入的模拟语音信号转换成标准的ＰＣＭ数字信号，再经过ＳＤＡＴＡ—ＩＮ输入到Ｓ３Ｃ２４４０Ａ的ＡＣ９７控制器，由ＡＣ９７控制器收集，用ＤＭＡ将数据搬移并存入到数据缓冲区。
当采样的数据达到一个语音帧（１０ｍｓ）时，即采用Ｇ．７２９ＡＢ进行编码处理。
由于笔者设计的系统仅是供研究用的实验平台，因此编码后的数据直接进行解码，解码后的语音数据再由ＤＭＡ搬移到ＡＣ９７，最后再经ＡＤｉ８８５数，模转换后通过扬声器输出。
Ｇ．．７２９ＡＢ的编码帧方式为１０ｍｓ为一帧，在每１２５仙ｓ采样一个８ｂｉｔ的语音数据，这样，对每８０次采样经过编码的６４Ｋｂ／ｓ的ＰＣＭ语音数据进行ＡＣＥＬＰ的压缩编码输出数字语音比特率为８Ｋｂ／ｓ。
ＡＤｌ８８５的比特时钟设定为１２．２８８ＭＨｚ，帧同步信号由控制器根据比特时钟提供为４８ｋＨｚ，串行数据在比特时钟的上升沿发送，接收端在时钟的下降沿采样数据。
６结果及结论原始１１’ＵＧ．７２９ＡＢ程序码，按照笔者所述的准则依次优化后，性能提升列于表１。
由表可见，Ｃ版本整体性能提升达７２％以上。
表２为优化程序码大小比较表。
因为优化主要以缩短执行周期为目标，所以Ｃ语言版本的程序码略大于原始版本。
语音声码器设计与实现
语音声码器设计与实现语音声码器是一种将声音信号转换为数字信号的设备或软件。
它在通信、音频编解码和语音识别等领域起着重要作用。
本文将围绕语音声码器的设计与实现展开讨论。
首先，语音声码器的设计需要考虑声音信号的采样和量化。
在采样阶段，声音信号以一定的频率进行采样，通常采用44.1kHz或48kHz的采样率。
而在量化阶段，声音信号的幅度将以数字形式表示，常用的量化位数为16位或24位。
这样可以保证声音信号的高质量传输和还原。
其次，语音声码器的设计需要考虑信号编码的方式。
常见的编码方式有脉冲编码调制（PCM）、自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）和线性预测编码（LPC）等。
其中，PCM编码是一种无损的编码方式，将原始音频信号按照一定的规则进行编码和解码。
ADPCM编码是一种有损的编码方式，通过对差分信号进行编码，可以减小数据量和带宽占用。
LPC编码是一种基于线性预测的编码方式，通过对音频信号进行分析和预测，可以实现更高的压缩比。
此外，语音声码器的设计还需要考虑编码参数的选择和优化。
比如，参数帧长的选择对声音质量和时延有一定的影响。
较长的帧长可以提高声音质量，但会增加时延；而较短的帧长可以降低时延，但会降低声音质量。
因此，在实际设计中需要根据具体应用场景来选择合适的帧长。
此外，编码器的压缩比也需要在保证声音质量的前提下尽可能高，以减小传输和存储的成本。
在语音声码器的实现过程中，还需要考虑算法的优化和并行计算的实现。
声音信号的编码和解码算法通常是复杂的数学运算，为了实现实时性和高效性，可以采用并行计算的方式来加速运算。
同时，通过算法的优化，如改进量化算法、增加预测算法等，可以提高声音信号的质量和编解码的效率。
除了基本的设计和实现，语音声码器的性能评估也是非常重要的。
常用的性能指标包括信噪比（SNR）、失真度、语音质量等。
通过对编码前后信号的比较，可以评估声音信号的保真度和传输质量，并对声码器的设计参数进行调整和优化。
语音识别技术中的音频编码优化
语音识别技术中的音频编码优化一、语音识别技术概述语音识别技术是一种将人类语音转换为计算机可理解的文本信息的技术。
随着的快速发展，语音识别技术已经广泛应用于智能助手、自动客服、智能家居等领域。
本文将探讨语音识别技术中音频编码的优化问题，分析其重要性、挑战以及实现途径。
1.1 语音识别技术的核心特性语音识别技术的核心特性主要包括以下几个方面：- 高识别率：通过先进的算法，实现对语音的高准确度识别。
- 实时性：能够快速响应语音输入，实现实时的语音到文本的转换。
- 多语言支持：支持多种语言的识别，满足不同用户的需求。
- 环境适应性：能够在不同环境下保持稳定的识别效果。
1.2 语音识别技术的应用场景语音识别技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 智能助手：为用户提供语音交互服务，如智能手机、智能音箱等。
- 自动客服：在呼叫中心等场景中，通过语音识别技术自动处理客户咨询。
- 智能家居：通过语音控制家中的智能设备，如灯光、空调等。
- 医疗记录：医生可以通过语音识别技术记录病历，提高工作效率。
二、音频编码技术在语音识别中的应用音频编码技术是语音识别系统中的关键组成部分，它直接影响到语音识别的准确性和效率。
音频编码技术的主要任务是将模拟的语音信号转换为数字信号，并进行压缩以减少数据量，同时保持语音质量。
2.1 音频编码技术的重要性音频编码技术在语音识别中的重要性主要体现在以下几个方面：- 数据压缩：通过编码技术减少语音数据的存储和传输需求。
- 语音质量保持：在压缩的同时，保持语音信号的清晰度和可识别性。
- 抗干扰能力：提高语音识别系统在噪声环境下的鲁棒性。
2.2 音频编码技术的关键技术音频编码技术的关键技术包括以下几个方面：- 采样率转换：将不同采样率的语音信号转换为统一的采样率，以适应语音识别系统的要求。
- 量化：将连续的语音信号转换为离散的数字信号。
- 编码算法：采用高效的编码算法，如线性预测编码、变换编码等，以实现数据的压缩。
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根据贪心的规则往前读进bit，直到在树中 匹配Huffman码字(此时必定到达 Huffman树的叶子节点，左右指针为空)
因为Huffman编码是无前缀编码，所以利 用贪心的规则往前读入bit是正确的。
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EAAC+语音编码算法的研究与实现 4 毕业设计工作总结
取得的成果
EAAC+ 编解码器 MDCT和Huffman算法 代码、翻译、论文
aacPlus (= MPEG-4 High Efficiency AAC)
Enhanced aacPlus (= MPEG-4 High Efficiency AAC + MPEG-4 Parametric Stereo)
参考资料和任务要求
主要参 考资料
• EAAC+音频编解码协议标准 • MPEG-4音频编码协议标准 • EAAC+音频编解码算法参考源程序
N 1 4
后处理
X (2 p) Re[ Xfe ( p)] X ( N / 2 1 2 p) Im[ Xfe ( p)]
p 0,1,...
N 1 4
MDCT的快速实现
N点MDCT运算只 需N/4点FFT完成 乘法次数降为 2N+(N/2)*log(N/4)次
1
2
4
算法的时间渐进复 杂度由O(N^2)降 到O(NlogN)
typedef struct treeNode { struct treeNode *leftChild; struct treeNode *rightChild; int index; }Huffman; //树的定义即为递归定义 //非叶子.index=-1,叶子的index为 //序号
•根据符号的累积出现概 率，动态地建立一个二 叉树，用左右指针连起 来; •即将使用次数多的代码 转换成长度较短的代码 ，而使用次数少的可以 使用较长的编码，并且 保持编码的唯一可解性
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EAAC+语音编码算法的研究与实现
汇报内容
EAAC+语音编码算法的研究与实现
课题的主要任务
毕设工作思路
所做的主要工作
毕业设计总结
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EAAC+语音编码算法的研究与实现 1 课题的主要任务
EAAC+ 背景
Enhanced aacPlus编解码方案的组成
Eaac+
1. aacPlus=Mpeg AAC LC +SBR;
2. 对部分关键算法深入的还不够， 在算法原理和技术细节方面更是 如此，有的时候还存在“投机” 的心理
存在的不 足和问题
4.编写的程序效率不够高，和 3GPP经过优化而实现的部分相 比较，无论在时间和空间上都存 在较大的优化空间
3.英文文献某些地方翻译不够准 确，特别是一些专业名词的翻译 上，不符合翻译习惯
3. 学习Enhanced aacPlus 的编解码流程框架以及主要 算法模块
3GPP 技术规范
3GPP TS 26.401.V7.0.0
Enhanced aacPlus general audio codec; General description.
3GPP TS 26.403.V7.0.0
Enhanced aacPlus general audio codec; Encoder Specification AAC Part.
2
i 0,...
N 1 4
FFT（N/4点）
Xf ( p)
N / 4 1 i 0
xf (i) exp[ j( N / 4 ip)]
e
p 0,1,...
N 1 4
旋转
Xf e ( p) Xf ( p) exp[ j (
2 2 i )] N 8N
p 0,1,...
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感谢顿玉洁老师的指导，无论在课题的 研究上还是对我某些“投机”做法的严 厉，老师教会了我太多
特别感谢我体弱多病的父亲，父母对我 的付出难以言表
最后，感谢今天我的答辩评委老师， 您们辛苦了，谢谢！
汇报人：穆裔坤 指导教师：顿玉洁
2007年6月26日
AAC 编码
最简单的AAC编码框图 滤波器组的编解码结构框图
工作重点放在Huffman算法模块和MDCT算法上
MDCT的快速实现
MDCT的主要功能是完成输入信号的时频映射：
N 1 n 0
X (k ) 2 x(n) cos[
2 1 N (n n0 )(k )], k 0,1,... 1 N 2 2
对AAC滤波器组中的
MDCT算法和Huffman模 块进行了深入分析； 对MDCT算法的快速实
现以及Huffman模块的二
叉树法提出了实现方案
认真分析了编码算法。
存在的问题
1. 对参考文献中的知识点的理解 不够深入，很多时候存在“知其 然而不知其所以然”甚至“不知 其然”的情况，暴露出专业知识 不够扎实的问题
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EAAC+语音编码算法的研究与实现 2 毕设工作思路
工作时间表
对前一阶段的整体工作进行总结，拟定论文大纲 完成毕业论文
Setp4 15—18 周
对编码器的框架与流程进行分析 结合解码器，进一步加深对EAAC+编码框架与流程的理解 研究重点放在AAC算法部分，特别是其中的MDCT算法 及Huffman模块 阅读参考文献和源代码，学习EAAC+编码框架与流程 初步学习主要的算法模块 阅读参考源代码，理解SBR部分的实现过程和流程
3
加法次数降为 N+(N/2)*log(N/4)次
N越大时，算法效
改进后的MDCT快速算法的主要特点
率提高的越明显
Huffman模块
Huffman 编解码算法
•是一种无前缀，可 变长的编码方法； •Huffman编码的关 键是建Huffman树； •建树的原则根据符 号出现的概率来建立 ，符号累积出现概率 越小，则权值越小。
1. 音频编解码算法的一般 方法和流程，以及主要 的编码技术
5. 完成毕设论文，文 献翻译和源代码
论文
理论 学习
4. 认真分析MDCT快 速算法和Huffman算 法模块，提出一类解 决方案
技术 规范
MDCT Huffman
2. 学习3GPP Technical pecification
EAAC+
在老师的指导下，通过查阅相关文 献资料，上述工作全部完成，并对 自己的实现方案进行了分析
x1 (i ) jx3 (i ) xf (i ) x (i ) jx (i) 4 2 N 1 8 N N i ,... 1 8 4 i 0,...
的 快 速 实 现
MDCT
预处理 旋转
xf e (i ) xf (i) exp[ j (
2 2 i )] N 8N
•Huffman解码是根 据建立的Huffman树 进行二进制码串的解 码，即找出一条从根 到叶的路径 •我的实现方案是基 于经典的“贪心原则 ”
Huffman模块
Step 3
树结点的数据结 构
Step 1
•经典Huffman定义： {Is_Leaf,Left_SubTree, Right_Subtree,index}; •huffman树的内部节点 不是符号。所以没有必 要有字段来表示是不是 叶子节点(isleaf）
通过查阅文献和资料， 掌握音频编解码算法的 一般方法和流程，了解 了音频编码的不同方法 和关键技术； 掌握了EAAC+音频编 解码系统-4音频编码 协议，认真分析了AAC编 码算法
在C99标准下，编程实 现了MDCT快速算法和
Huffman模块二叉树法
翻译了3GPP TS 26401 以EAAC+编解码方案整 体框架以及实现的MDCT 快速算法、Huffman模块 为重点完成了毕设论文
缺点
运算量庞大，如果通过矩阵直接实现该运算 共需要(N^2)/2次乘法和N(N-1)/2次加法运算
利用FFT的共轭对称和三角函数的性质 N点的MDCT 只需进行N/4点FFT运算
快速
实现
对输入做移位
3N 3N N 1 2i ) x( 2i ) i 0,... 1 4 4 8 3N N N N x2 (i ) x( 1 2i ) x(2i ) i ,... 1 4 4 8 4 N N N x3 (i ) x( 2i ) x( 1 2i ) i 0,... 1 4 4 8 N 5N N N x4 (i ) x( 2i ) x( 1 2i 2i ) i ,... 1 4 4 8 4 x1 (i ) x(
贪心法
贪心 原则
• 从枚举思想发展而来； • 每次选择局部最优策略， 而不考虑对今后的影响； • 可以做无回溯的决策；
贪心
性能
• 很多时候，贪心得不到最优 解，但效率高； • 贪心策略解的最优性较难分析。
Huffman解码
对于要解码的Huffman二进制流，依次读 入1个bit的数据，是0则进入左子树，是1 则进入右子树。
3GPP TS 26.404.V6.0.0
Enhanced aacPlus general audio codec; Encoder Specification SBR Part.
3GPP TS 26.405.V6.1.0
Enhanced aacPlus general audio codec; Encoder Specification parametric stereo part.
• 掌握音频编解码算法的一般方法和流程，了解音频编码关键技术