语音压缩编码的发展和应用
语音的压缩编码
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。
sbc编码压缩比
sbc编码压缩比随着数字通信技术的不断发展，数据压缩技术在通信领域中扮演着越来越重要的角色。
其中，SBC（Subband Coding）编码是一种高效的音频压缩编码技术。
本文将介绍SBC编码的压缩比原理、优缺点及提高压缩比的方法。
一、SBC编码简介SBC（Subband Coding）编码是一种子带编码技术，它将音频信号分解成多个子带，对每个子带分别进行编码。
SBC编码主要应用于低比特率音频压缩，能够实现较高的压缩比。
二、SBC编码压缩比原理SBC编码压缩比的实现主要依赖于两个方面：心理声学和子带处理。
心理声学模型根据人耳的听觉特性，对音频信号进行编码，有效地降低音频信号的冗余度。
子带处理则是对音频信号进行频段划分，对每个子带内的信号进行独立编码，从而实现更高的压缩比。
三、SBC编码压缩比的优缺点1.优点：（1）较高的压缩比：SBC编码能够有效地降低音频信号的冗余度，实现较高的压缩比。
（2）较好的音质：SBC编码在低比特率下具有较好的音质表现，能够满足低速率通信需求。
（3）兼容性：SBC编码适用于多种音频格式，如MP3、AAC等。
2.缺点：（1）复杂度较高：SBC编码需要对音频信号进行子带划分、心理声学模型处理等，计算复杂度较高。
（2）延迟：SBC编码的压缩和解压缩过程可能导致一定的延迟。
四、提高SBC编码压缩比的方法1.优化心理声学模型：通过改进心理声学模型，提高模型对音频信号的编码效率。
2.优化子带处理：对子带处理方法进行改进，提高每个子带的压缩效果。
3.适应性编码：根据音频信号的特点，自适应地调整编码参数，实现更高的压缩比。
五、总结SBC编码作为一种高效的音频压缩编码技术，在低比特率音频压缩领域具有广泛的应用。
通过优化心理声学模型和子带处理方法，可以进一步提高SBC 编码的压缩比，实现更好的音质和更高的压缩效率。
语音压缩芯片
语音压缩芯片语音压缩芯片（Voice Codec Chip）是一种用于将语音信息进行压缩和解压缩的集成电路芯片。
在现代通信和音频应用中，语音压缩芯片被广泛应用，以提高语音传输的效率和质量。
语音压缩芯片通常由压缩器和解压器两部分组成。
压缩器将输入的语音信号进行编码，并将其转换为较小的数据包，以降低数据传输的带宽要求。
解压器将接收到的压缩数据包转换为解压缩的语音信号。
近年来，随着移动通信和互联网的快速发展，语音压缩芯片的需求越来越大。
主要的应用领域包括手机通话、视频会议、语音识别、语音交互等。
一个高质量的语音压缩芯片应该具备以下几个特点：1. 高压缩效率：语音压缩芯片应能够将语音信号压缩至较小的数据包，以便在有限的带宽条件下实现高质量的语音传输。
压缩率越高，传输的带宽要求就越低。
2. 低延迟：语音压缩芯片应具备低延迟的特性，以确保实时的语音通信。
在语音通话和视频会议等应用中，低延迟是非常重要的，否则会导致交流不畅或卡顿的问题。
3. 低功耗：语音压缩芯片应具备低功耗的特点，以延长终端设备的电池寿命。
特别是在移动通信领域，低功耗是一项关键的技术指标。
4. 高音质：语音压缩芯片应能够提供高音质的语音解压缩效果，使用户能够清晰地听到对方的声音并进行顺畅的交流。
为了实现上述特点，语音压缩芯片通常采用一系列的压缩算法和语音信号处理技术。
常见的压缩算法包括线性预测编码（LPC）、自适应差分脉码调制（ADPCM）、脉冲编码调制（PCM）等。
语音信号处理技术则主要包括降噪、抗干扰和回声消除等方面。
除了上述特点外，语音压缩芯片还应具备良好的稳定性和兼容性，以适应不同的通信和音频应用环境。
同时，芯片的尺寸和成本也是需要考虑的因素，尤其是在移动设备中应用时更为重要。
总之，语音压缩芯片在现代通信和音频应用中起着至关重要的作用。
通过提供高压缩效率、低延迟、低功耗和高音质的解压缩效果，语音压缩芯片能够有效地提升语音通信的质量和效率，在各个领域都得到广泛应用。
计算机音频处理
计算机音频处理计算机音频处理是指通过计算机软件或硬件对音频信号进行处理、编辑和调整的技术。
随着科技的进步和计算机性能的提升，计算机音频处理在音乐制作、语音识别、语音合成、音频增强等领域发挥着重要作用。
本文将探讨计算机音频处理的原理、应用以及未来的发展趋势。
一、计算机音频处理的原理计算机音频处理的原理基于数字信号处理（DSP）技术，将模拟音频信号转换成数字信息进行处理。
主要包括以下几个步骤：1. 采样：将模拟音频信号转换成数字信号。
通过模数转换器（ADC），音频信号按照一定频率进行采样，转换成离散的数字数据。
2. 压缩编码：对采样得到的数字音频信号进行编码压缩。
常见的音频编码格式有MP3、AAC等。
压缩编码能够减小音频文件的体积，但同时也会带来一定的损失。
3. 信号处理：对压缩编码后的音频信号进行处理、编辑和调整。
这包括去噪、均衡、混响、合唱等效果的添加和调整。
通过计算机算法和软件工具，可以实现复杂的音频效果处理。
4. 数字信号转换：将处理后的数字音频信号转换成模拟信号输出。
通过数模转换器（DAC），将数字音频信号转换成模拟信号输出到扬声器或其他音频设备中。
二、计算机音频处理的应用计算机音频处理在许多领域都有广泛的应用。
1. 音乐制作：计算机音频处理在音乐制作中起到关键作用。
音频软件如Pro Tools、Logic Pro等提供了强大的音频编辑和制作功能，可以剪辑、混音和修饰音频轨道。
音频处理工具如Equalizer、Compressor等可以调整音频的频率响应和动态范围，实现音频效果的提升和创造。
2. 语音识别与合成：计算机音频处理在语音识别和合成领域有重要应用。
语音识别技术通过计算机对音频信号进行分析和解析，实现将口述语音转换成可编辑的文字。
语音合成技术则相反，通过计算机自动生成音频信号，使得计算机能够“说话”。
3. 音频增强：计算机音频处理可以通过降噪、混响消除、声音增强等技术提升音频质量。
语音编码演进与EVS(增强型语音服务)
语音编码演进与EVS（增强型语音服务）#RAN#voice#code一、语音编码历史2014年一种新的语音编码进行移动通信，这就是EVS编解码（器）；它延续了GSM和3GPP系统（3GWCDMA和1TE）的语音和音频编解码器功能；通过语音编码的不断演进，形成了第一至五代的语音编解码系列。
11996年GSMEFR（增强型全速率）编解码器;2.1999年AMR∙NB（AMR窄带）编解码器-简称AMR;3.2001φAMR-WB（AMR宽带）编解码翳;4.2004年AMR-WB+（扩展AMR-WB）编解码魏5.2014年新EYs编解码器。
二、语音编码应用作为无线通信中最基本的应用场景，一直应用于语音通话（VOiCe）服务，它们分别源于移动通信的不同时代，具体如下：•EFR编解码器用于2GGSM系统，其中多速率AMR-NB编解码器中的最高质量速率；•AMR-NB编解码器是3G及更高版本（WCDMA和1TE）中所有3GPP语音服务的默认编解码器；•高清语音基于AMR-WB编解码器，它是AMR-NB编解码器的宽带音频演进；•扩展AMR∙WB（AMR∙WB+）编解码器具有用于编码立体声信号的模式，专为音乐流等非对话应用的通用音频而设计；•EVS编解码器是3GPP编解码器进一步的演进。
三、增强型语音服务EVS（EnhancedVoiceSerViCe）在3GPP26.445中定义为一种，,增强”的语音服务（如Vo1TE）o与现有（传统）语音服务相比增强内容如下：•增强的采样率;•增强的编码算法（编解码器速率•改进（更短）的编解码龄延迟。
四、EVS（增强型语音）负载格式和参数TS26.445-A.3定义如下:4.1EVSRTP有效负载格式包括Compact格式和Header-Fu11格式，它们的使用取决于会话中所需的功能以及是否仅传输单个帧。
这两种格式可以在会话期间由媒体发送者切换，如果EVSRTP有效负载格式不限于仅使用Header-Fu11格式（见A.3和TS26.114[13]中所述）。
浅析语音编码的三个发展方向
向是语音 编码 进 一步 低 速率 化 。在 现代 通信 中 ， 道 利 信
用的有效性 和经济性仍 是研 究的重 要 目标 。极低 速率 语
大 。一方面 ， 语音信号 中含有 大 量 的冗 余 信 息。体现在 ： （） １ 语音信号样本 问有很强 的相关 性 ， 即短时谱是 不平坦
的。（ ） ２ 浊音语音段具 有准周期 特性 。 （ ） ３ 声道 的形状及
低廉 ， 以数字化 语音在通信 系统 中所 占比重 越来 越大 。 所 语音编码是数 字语音通 信 中的一项 重要技 术 。为了使 同 样的信道 容 量 能 传输 更 多 路 的语 音 信 号 和节 省 存 储 空
间， 语音编码技 术 随着 通信 技术 的发展 取得 了很 大 的进
展， 并广 泛应 用 于短 波 、 超短 波 、 面微波 和卫 星 通信 系 地
其 变化 的速率是有限 的 。（ 传输 码 值 的 概率分 布是 非 ４）
均 匀的 。另一方 面 ， 以 利用 人 耳 的 听觉 心理 特 性。主 可 要 体现在 ： １ 人耳 对不 同频 段 的声 音 敏感 程度 不 同， （） 通
常对低 频 比对高频敏 感 一些 。（ ） 耳 对语 音信 号 的相 ２人
音编码技术是 语音通信 中不 可缺少 的一个 研究 方 向。另 外一个方 向是 变速率语 音编码 ， 随着移 动通信 的发 展 ， 尤 其是第三代 移动 通信 的 发展 ， 语 音编 码算 法 提 出 了更 对
高的要求 。不 但 要 求编 码码 率 较低 以增 加 系统 容 量 ， 而 且要求合成 音 质 较高 以保证 通话 质量 。在 这种 形 势下 ， 提出 了变速率 语音压缩 编码 的方法 。它 可 以根据 需要 动 态地调整编码 速率 ， 在合 成 语音 质 量 和系统 容 量 二者 中
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。
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。
浅论语音编码讲解
浅论语音编码戴福山(长春理工大学 110421227)摘要：本文主要介绍了语音编码的理论基础、方法的分类和几种典型的语音编码方法, 分析了各种方法的特点及应用环境, 同时简要分析了当前语音编码总体上三个大的发展方向: 极低速率语音编码、变速率语音编码和不压缩语音编码, 并说明了它们的应用领域。
关键词：语音编码语音编码典型方法语音编码的发展方向引言语音编码是将模拟语音信号数字化的手段.语音信号数字化后, 可以作为数字数据来传输、存储或处理, 因而具有一般数字信号的优点。
在近半个世纪的研究中, 各国研究人员做出了大量努力, 从人类的发生机理、听觉机理、心理因素以及语音信号的时域特性、频域特性等多个方面进行了大量研究, 从不同角度提出了多种信号编码方法。
一、概述语音编码是将模拟语音信号数字化的手段.语音信号数字化后, 可以作为数字数据来传输、存储、或处理，因而具有一般数字信号的优点。
话音数字化的技术基本可以分为两大类: 第一类方法是在尽可能遵循原波形的前提下, 将模拟波形进行数字化编码。
其中三种最常用的技术是脉冲编码调制( CP M )差分P C M ( D P C M ) 和增量调制( △M ) ; 第二类方法是对模拟波形进行一定处理, 但仅对话音和收听过程中能收听到的话音部分进行编码。
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存储设备的话音编解码器有关。
采用该类技术的设备一般被称为声码器( 语音编码器) 。
声码器技术现在正开始展开应用, 特别是用于帧中继和IP 上等语音。
近年来, 由于数字信号处理器体系结构和人类说话与识别方面研究的进步, 使话音编解码技术得到迅速的发展。
新的编解码技术不仅提供模拟转换, 而且提供复杂的预测模式, 可以分析话音输入,并用最少带宽传输话音。
二语音编码的理论基础2.1 语音编码的目的为了使信号适于处理、传输和存储, 我们需要对语音信号进行压缩,语音编码就是要在保证语音质量的前提下得到尽可能少的数据, 所以也常把语音编码叫做语音压缩编码。
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。
音频编码标准发展历程及压缩技术优化
音频编码标准发展历程及压缩技术优化音频编码是指将模拟音频信号转换为数字音频信号的过程，并将该信号压缩以减小存储空间或传输带宽的技术。
随着数字音频技术的快速发展，音频编码标准也不断演进和优化。
本文将介绍音频编码标准的发展历程以及针对压缩技术的优化方法。
1. 音频编码标准发展历程1.1 PCM编码PCM（脉冲编码调制）是最早应用于音频编码的技术之一。
它将每一秒钟的音频信号切分成多个等间隔的时刻，然后将每个时刻的音频幅度量化成一个数字数值。
PCM编码简单可靠，但由于其较高的数据量，无法满足对存储空间和传输带宽的要求。
1.2 MPEG音频编码标准MPEG（Moving Picture Experts Group）是一个制定视频和音频编码标准的国际组织。
MPEG音频编码标准包括MPEG-1、MPEG-2和MPEG-4。
MPEG-1音频编码标准于1992年发布，它利用了感知编码原理，剔除了人耳听不到的音频信号，从而实现了高压缩比。
MPEG-2音频编码标准在MPEG-1的基础上进行了改进，增加了多通道音频编码功能。
MPEG-4音频编码标准则引入了更先进的压缩算法和多媒体功能。
1.3 其他音频编码标准除了MPEG音频编码标准，还有许多其他标准应用于不同领域，如AC-3（Dolby Digital）用于DVD和电视广播，AAC（Advanced Audio Coding）用于多媒体应用，FLAC（Free Lossless Audio Codec）用于无损音频压缩等。
2. 音频编码压缩技术优化2.1 感知编码感知编码是音频编码中常用的一种方法，它利用人耳对不同音频信号的听觉敏感度的不同，对音频信号进行剔除和量化，从而达到更高的压缩率。
感知编码技术基于声学模型，通过分析和模拟人耳对音频信号的感知特性，确定哪些信号对于人耳是不可察觉的，然后将这些信号从编码中排除。
2.2 预测编码预测编码是音频编码中的一种常见技术，它利用音频信号中的统计规律进行压缩。
gsm 语音编码方案
GSM语音编码方案1. 引言GSM（Global System for Mobile Communications，全球移动通信系统）是目前全球主流的第二代数字移动通信标准。
GSM网络提供低功率的无线通信服务，被广泛应用于手机通信、无线数据传输、短信及多媒体信息传递等领域。
在GSM网络中，语音编码方案是非常关键的部分。
本文将介绍GSM语音编码方案的基本原理，主要特点和应用。
2. 基本原理GSM语音编码方案基于线性预测编码（Linear Predictive Coding，简称LPC）和自适应多速率编码（Adaptive Multi-Rate，简称AMR）技术。
LPC是一种基于信号采样的编码技术，通过对语音信号进行分析和压缩，实现对语音信号的传输和存储。
它利用线性预测模型对语音信号进行建模，然后通过削减模型中的冗余信息，降低信号的冗余度，以达到压缩数据的目的。
LPC编码主要分为分帧、预加重、自相关和线性预测系数计算等几个步骤。
AMR则是一种自适应多速率编码技术，它根据通信环境的质量要求自动选择合适的压缩比率。
AMR提供了多个不同比特率的编码模式，从4.75 kbps到12.2 kbps不等。
低比特率提供的音质较差，但传输开销较低，适用于网络带宽较低的环境，而高比特率则提供更好的音质和更高的保真度。
3. 主要特点GSM语音编码方案具有以下几个主要特点：3.1 低比特率GSM语音编码方案的比特率通常在8 kbps左右，远低于CD音质的128 kbps。
这使得GSM网络在有限的频谱资源下能够支持更多的用户同时通信，有效提高了系统的容量。
3.2 低延迟GSM语音编码方案具有较低的编解码延迟，通常在20毫秒左右。
这使得用户在通话中感觉到的延迟较小，提供了良好的实时通话体验。
3.3 压缩效率高GSM语音编码方案通过LPC技术对语音信号进行压缩，实现了较高的压缩效率。
相同比特率下，GSM语音编码方案相比其他编码方案具有更好的音质和保真度。
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。
语音编解码技术课件PPT
目录
Contents
• 语音编解码技术概述 • 语音编解码技术原理 • 常见语音编解码技术 • 语音编解码技术性能评估 • 语音编解码技术发展趋势 • 语音编解码技术应用案例
01 语音编解码技术概述
语音编解码技术的定义
语音编解码技术
是一种将模拟语音信号转换为数字信号，以及将数字信号还原为模拟语音信号 的技术。
பைடு நூலகம்
智能语音助手的应用
智能语音助手如Siri、Alexa等，都依赖于语音编解码技术 来处理用户的语音输入。
这些应用首先通过语音编解码技术将用户的语音转换为数 字信号，然后进行识别和处理，最后再将处理结果以语音 的形式输出，这其中语音编解码技术的性能直接影响到语 音助手的识别准确率和响应速度。
音频编辑软件的应用
VS
详细描述
G.729编码利用了语音信号的线性预测特 性和人类的听觉特性，通过建立一个码本 并选择最接近的匹配项来压缩数据。 G.729编码具有较低的数据量和较好的音 质，广泛应用于无线通信和网络传输等领 域。
AMR-NB编码
总结词
AMR-NB（Adaptive Multi-Rate Narrowband）是一种针对窄带语音的压缩标准， 它支持多种比特率和语音质量。
编解码过程
包括采样、量化和编码三个步骤，其中采样是将连续的模拟信号转换为离散的 数字信号，量化是将连续值转换为离散值，编码则是将数据转换为可以在数字 通信系统中传输的格式。
语音编解码技术的发展历程
01
起始阶段
02
发展阶段
20世纪60年代，PCM（脉冲编码调制） 技术的出现，实现了模拟语音信号的数 字化。
20世纪80年代，G.711、G.722等语 音编解码标准的制定，推动了数字语 音通信的发展。
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。
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。
我国自主知识产权的音频压缩技术 ―― DRA
我国自主知识产权的音频压缩技术——DRA来源：数维科技（北京）有限公司1．概述数字音频编码起源于上世纪七十年代早期，初期大多借鉴在语音压缩编码方面所积累的理论和技术。
随着快速余弦变换、子带分解、TDAC（Time-domain alias cancellation）等技术的发展，于上世纪八十年代逐渐成熟。
音频压缩技术指的是对原始数字音频信号流（PCM编码）运用适当的数字信号处理技术，在不损失有用信息量，或所引入损失可忽略的条件下，降低（压缩）其码率，也称为压缩编码。
由于数字信号对存储容量和传输时信道容量要求的增加，因此直接采用PCM码流进行存储和传输存在非常大的冗余度，为利用有限的资源，压缩技术从一出现便受到广泛的重视。
音频压缩技术分为无损压缩及有损压缩两大类。
按照压缩方案的不同，又可将其划分为时域压缩、变换压缩、子带压缩，以及多种技术相互融合的混合压缩等。
各种不同的压缩技术，其算法的复杂程度（包括时间复杂度和空间复杂度）、音频质量、算法效率（即压缩比例），以及编解码延时等都有很大的不同。
各种压缩技术的应用场合也因之而各不相同。
时域压缩（或称波形编码）技术是直接针对音频PCM码流的样值进行处理。
此类压缩技术一般多用于语音压缩，低码率应用（源信号带宽小）的场合，主要包括 G.711、ADPCM、LPC、CELP等。
目前国际上主流音频压缩算法所采用的基本理论框架如图1所示，该结构成为有损音频压缩的最佳选择已经成为业界共识。
图1 音频压缩算法基本框图子带压缩技术和变换压缩技术属于频域压缩技术。
根据人对声音信号的感知模型（心理声学模型），通过对信号频谱的分析来决定子带样值或频域样值的量化阶数和其它参数选择的，因此又可称为感知压缩编码。
音频压缩的基本理论框架在具体实施时，可依其时频分析的分辨率的高低分为两条技术路线：变换编码（高频率分辨率）和子带编码（低频率分辨率）。
MPEG 1和MPEG 2的Layer 1和2，以及DTS的Coherent Acoustics是采用子带编码的较为成功的算法。
浅谈语音压缩编码的发展和应用
潜在某些频率 上出现峰值 ， 而在另一些频率上 出现谷值 ， 峰值频率 是 这些
能量较大的频率 ， 称为共 振峰（ｏ ａ ｔ， Ｆ ｒ ｎ） ｍ 语音特征主要由前 ３ 个共振峰频
率决定 ， 随着频率的增高 ， 对整个功率谱 的影响会快速递减。
语音压缩 的第二个依据是人 的听觉 生理和心理特性对语音 的感 知 。 其影 响主要表 现在 ： 第一 ， 的听觉 系统 （ ｕ ａ Ａ ｄｔ ｙ ｙ ￣ Ｈ Ｓ 人 Ｈ ｍ ｎ ｕ ｉ ｒ Ｓｓ ： Ａ ） ｏ ｔ ｍ， 对声 音具有掩蔽效应 （ ａ ｆ ｃ） 即一个强 的声音能够 抑制另一个 同 Ｍ ｓ Ｅ ｅ ｔ， ｋ 时存在相对较弱的声音 ， 利用这 一性 质可 以抑制与信号同时存在 的量化 噪声 。 第二 ， 对不同频段的声音的敏感程度不同。 人的听觉 对低频 端比较
取特征 参数的域来达 到对变换后 的参 数进行量 化编码 的 目的，在数学
上， 这实质上是一 个曲线拟合或数据近 似的问题 。主要 的有以 １的编码 器 ： 冲编 码调 制 （ Ｃ 、 脉 Ｐ Ｍ） 自适 应增 量 调 制 （ Ｄ 、 Ａ Ｍ） 自适 应差 分 编 码 （ ＤＣ 、 Ａ Ｐ Ｍ） 自适应 预测编 码（ Ｐ ） 自适应 子带 编码 （ Ｓ Ｃ 、 Ａ Ｃ、 Ａ Ｂ ） 自适 应变 换编码（ Ｔ ） Ａ Ｃ 。波形编码的性能和压缩 比特率决 定于所用的变换方法的
照波形编码 、 参数编码 和混合编码 的分类方法论述 了 语音 编码 的发 展进程 、 种标 准 各
及 其应 用 。
关键词 ： 语音编码 ； 波形编码 ； 参数 编码 ： 混合 编码 ； 编码标准 中图分 类号 ：Ｎ １． Ｔ ９２ ３ 文献标识码 ： Ａ
AMBE语音压缩的原理与应用现状
１ 、Ａ ＭＢ Ｅ的编解码算法
１ ． １基音提取
内， 主观 听音测试在 ２ ． ４ Ｋ ｂ ｐ ｓ 码率可达 Ｍ Ｏ Ｓ 分３ ． ５ 分的水平 ， 系统框图
如图 １ 。
基音提取使用 基音搜 索的方法 ， 首先根据假 定的基音频率及其各谐 波频率把 整个语音谱划分成几个频带 ，接着用 Ａ — Ｂ — ｓ 方法计算各频带
的拟合误差 ， 各频 带的拟合误差准则为
１ ． ｌ
＝
’
１ ２
・
一
二 如 一Ｉ
Ｉ ｌ （ 国 ） 一 （ ） Ｉ ｄ ｍ （ ２ — １ ） Ｉ
式中 Ｓ ） 为加窗语音信号 的傅立 叶变换 ，Ｓ ， 、 为合成语音信 号的傅 立叶变换 ， 这 里假设这帧语音 信号 的频谱在整个频域 上是 由浊音构成
【 关键词 】Ａ Ｍ Ｂ Ｅ Ａ Ｍ Ｂ Ｅ － ２ ０ ０ ０ 语 音压缩 语音增 强 中图分类号 ：Ｔ Ｎ９ １ ２ ． ３文献标识码 ：Ｂ 文章编号：１ ０ ０ ９ ． ４ ０ ６ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ １ — ４ ６ 一 Ｏ １ ’
Ａ ＭＢ Ｅ是一种基于多带激励语音模型的低 比特率 ， 高性能语音压缩 编码方法 ，与 以 Ｌ Ｐ Ｃ模 型为基础 的语音压缩方法相 比，同时在低码率 的情况下 能保 持优 良的语音合成的 自然度效果， 还具有 良 好 的抗 背景噪 声能力 。 国际海事卫 星组织更是把 ＤＶ Ｓ Ｉ 公 司早期开发 的一种基于 ＭＢ Ｅ 模 型的 Ｉ Ｍ Ｂ Ｅ 语音压缩编码作为其卫星通信 中语 音压 缩编码 的标准之 Ａ Ｍ Ｂ Ｅ由于对编码参 数采用 了更好 的矢量量化算法 ， 相比Ｉ Ｍ Ｂ Ｅ不
２ ． ２ Ａ Ｍ Ｂ Ｅ 语音压缩原理在语音增 强和其 它语音压缩算法 中的应用 Ａ Ｍ Ｂ Ｅ 语音模型 由于 比 传 统的 Ｌ Ｐ Ｃ模型更符合实 际的语音段情况 ， 因而合成 的语音有更好的质量 和 自 然度 。 如果把语音增强技术和 Ａ Ｍ Ｂ Ｅ 的语音分析合成原理有机结合 ， 可 以进一步改善语音质量， 提 高信 噪比。
音频编码标准发展现状及发展趋势
音频编码标准发展现状及发展趋势一、概述音频信号数字化之后所面临的一个问题是巨大的数据量，这为存储和传输带来了压力。
例如，对于CD音质的数字音频，所用的采样频率为44.1 kHz，量化精度为16bit；采用双声道立体声时，其数码率约为1.41 Mbit/s；1秒的CD立体声信号需要约176.4KB的存储空间。
因此，为了降低传输或存储的费用，就必须对数字音频信号进行编码压缩。
到目前为止，音频信号经压缩后的数码率降低到32至256kbit/s，语音低至8kbit/s以下，个别甚至到2kbit/s。
为使编码后的音频信息可以被广泛地使用，在进行音频信息编码时需要采用标准的算法。
因而，需要对音频编码进行标准化。
MPEG4 BSAC工具中则使用了效率更高的算术编码。
A VS）目前正在研究制定A VS第2部分音频标准，并已经申请了部分专利。
A VS音频标准的指导原则是：在基本解决知识产权问题的前提下，制定具有国际先进水平的中国音频编码/解码标准，使A VS音频编码的综合技术指标基本达到或超过MPEG AAC编码技术的指标。
目前正在开展移动部分A VS-M的音频标准制定工作。
本文从介绍音频技术入手，介绍音频编码标准的发展现状以及发展趋势。
二、音频编码技术和应用2.1音频信号通常将人耳可以听到的频率在20Hz到20KHz的声波称为为音频信号。
人的发音器官发出的声音频段在80Hz到3400Hz之间，人说话的信号频率在300到3000Hz，有的人将该频段的信号称为语音信号。
在多媒体技术中，处理的主要是音频信号，它包括音乐、语音、风声、雨声、鸟叫声、机器声等。
2.2音频编码技术对数字音频信息的压缩主要是依据音频信息自身的相关性以及人耳对音频信息的听觉冗余度。
音频信息在编码技术中通常分成两类来处理，分别是语音和音乐，各自采用的技术有差异。
现代声码器的一个重要的课题是，如何把语音和音乐的编码融合起来。
语音编码技术又分为三类：波形编码、参数编码以及混合编码。
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语音压缩编码的发展和应用摘要：为了满足数字通信及其它商业应用的需求，语音压缩编码技术得到了迅速发展。
介绍了目前语音压缩编码技术的研究进展，主要包括连续可变斜率增量调制(CVSD)、小波分析、多脉冲激励线性预测编码、散布脉冲码激励线性预测(DP-CELP)、多重脉冲散布非均匀代数码本激励线性预测(MPD-USACELP)、波形内插(WI)、线谱对(频率)(LSP)的量化。
对以上算法进行了分析比较，总结了它们的特点和适用范围，并介绍了其中一些算法在DSP上的实时实现。
关键词：语音压缩编码：线性预测(LP)；波形内插；DSP；语音编码 ;波形编码 ;参数编码 ;混合编码 ;编码标准Abstract： In order to satisfy demands of the digital communication and other commercial apphcations，the speech compression technology has been developed rapidly． The present research progress in speechcompression techn ology is introduced in this paper including CVSD，wavelet an alysis an d its applicationto speech coding， MPLPC， DP—CELP， MPD-USACELP，、Ⅳ1 an d quan tification of LSF．Th ese algorithmsare an alyzed an d compared．Th eir characteristics an d applicable scopes are summarized． Some algorithmsapphed to DSP are also introduced．Key words：Speech compression coding；LP；waveform interpolation；DSP；voice coding；waveform coding；parametric coding；hybrid coding；Coding Standard前言：近30 年来, 通信技术一直在发生着深刻的变化, 编码技术日臻完善,高质量、低速率的语音编码算法纷纷出现, 各国相继成立了一些国际通信标准化组织, 及时地制定专门的通信编码标准, 语音编码技术的发展也体现在这些不断制定的标准中。
由于实现方式的不同, 语音压缩编码技术种类很多, 一直向着高质低速方向发展, 并出现了不少令人振奋的成果。
随着信息技术的发展, 信道资源显得更加宝贵, 为了在有限的信道内进行更多的信息传输, 必须对语音信号进行压缩。
语音信号能够压缩的基本依据是语音信号中存在的冗余和人类的听觉感知机理。
语音信号存在多种多样的冗余, 可分别从时间域和频率域描述。
从时间域分析: 幅度的非均匀分布, 即语音中的小幅度样本出现的概率高, 信息主要集中在低功率上;采样数据间的相关, 相邻的语音信号间有很强的相关性, 研究表明, 当采样率为8 kHz 时, 相邻样值之间的相关系数大于0.85, 如果采样率提高, 相关性将更强; 周期间的相关, 浊音语音段具有准周期性, 反映在波形上出现图形的重复, 即信息冗余; 语音间隙, 实际语音通信中, 存在通话间隙, 通话分析表明, 全双工话路的典型效率约为通话时间的40%, 即静止系数为0.6;长时自相关, 除了本间、同期间的相关外, 在较长的时间间隔上, 语音信号也存在相关, 统计表明, 8 kHz 采样时的平均相关系数高达0.9。
从频率域分析: 非均匀的长时功率谱密度, 从相当长的时间内统计平均, 语音信号的功率谱呈现强烈的非平坦性, 这说明语音信号对给定的频段利用的不充分, 存在固定的冗余度; 语音特有的短时功率谱密度, 语音信号的短时功率潜在某些频率上出现峰值, 而在另一些频率上出现谷值, 这些峰值频率是能量较大的频率, 称为共振峰( Formant) , 语音特征主要由前3 个共振峰频率决定, 随着频率的增高, 对整个功率谱的影响会快速递减。
语音压缩的第二个依据是人的听觉生理和心理特性对语音的感知,其影响主要表现在: 第一, 人的听觉系统( Human Auditory System, HAS)对声音具有掩蔽效应( Mask Effect) , 即一个强的声音能够抑制另一个同时存在相对较弱的声音, 利用这一性质可以抑制与信号同时存在的量化噪声。
第二, 对不同频段的声音的敏感程度不同。
人的听觉对低频端比较敏感, 而对高频端不太敏感, 这主要是因为浊音的周期和共振峰在这里。
第三, 人耳对语音信号的相位变化不敏感。
人耳的听觉不像人的视觉对感知的信号相位那样敏感, 一定程度的相位失真对听觉来说是可以容忍的。
人耳听不到或感知极不灵敏的语音信号都可以认为是冗余, 可以利用这些特性进行语音数据压缩。
语音压缩编码的目的是用尽可能低的数码率获得尽可能好的合成语音质量, 同时又使要编码过程的计算代价尽可能小。
降低数码率的实质就是压缩频带宽度, 数码率低意味着算法的复杂度增加, 延迟变大。
所以语音压缩编码算法的研究一直在这个矛盾中向前发展。
语音压缩编码的发展及应用近10 多年来, 语音编码技术取得了突飞猛进的发展, 出现了多个国际标准和区域标准, 已具备了比较完善的理论和技术体系, 随着高速信号处理器的诞生, 使多种算法复杂、计算量很大的编码技术的实时化变得容易起来, 语音压缩编码进入了实用阶段。
目前语音编码主要分为三类: 波形编码、参数编码和混合编码。
1.波形编码最早的语音编码系统采用波形编码方法, 这种方法主要是基于语音信号的波形, 力图使合成语音与原始语音的波形误差最小。
由于语音信号的全部信息都蕴含在原始波形里, 所以这种方法编码后的合成语音质量非常好, 且适应能力强, 抗信道干扰性能好。
所采用的压缩方法一般是基于各种有效的数学变换, 通过将波形从一个域变换为另一个更易于提取特征参数的域来达到对变换后的参数进行量化编码的目的, 在数学上, 这实质上是一个曲线拟合或数据近似的问题。
主要的有以下的编码器: 脉冲编码调制( PCM) 、自适应增量调制( ADM) 、自适应差分编码( ADPCM) 、自适应预测编码( APC) 、自适应子带编码( ASBC) 、自适应变换编码( ATC) 。
波形编码的性能和压缩比特率决定于所用的变换方法的性能, 由于语音波形的动态范围很大, 目前所用的变换算子的作用又有限, 因此, 波形编码的比特率不能压得很低, 一般在16 kb/s 以上, 再往下, 性能就下降很快。
新近蓬勃发展的小波变换, 尽管具有分层的思想、“显微镜”的功能、与图像的视觉感知相吻合, 但用于语音编码效果不理想, 因为与人的听觉感知不相吻合。
国际电报电话咨询委员会CCITT( 现已并入国际电信联盟ITU) 于1972 年制定的G.711 64 kb/s 的脉冲编码调制( PCM) 和ITU 在1984 年公布的G.721 32 kb/s 自适应差分脉冲编码调制( ADPCM) 编码器标准等都属于这一类编码器。
2.参数编码参数编码始于1939 年美国人Homer Dudey 发明的声码器, 它是根据语音信号的特征参数来编码, 所以又叫“声码器技术”。
这种编码方法是通过对人的发声生理过程的研究, 建立一个模拟其发声的数字模型来达到提取其特征参数进行量化编码的目的, 它力图使合成语音具有尽可能的可懂性, 保持原语音的语意, 而合成语音的波形与原始语音的波形可能有相当大的差别。
由于它是以滤波器为主来构造语音产生模型, 发送的只是滤波器的参数和相关的特征值, 可以将比特率压得很低, 但合成语音质量不是很好。
这种方法在低数率声码器中普遍采用。
主要声码器有通道声码器、共振峰声码器、同态声码器、线性预测( LPC) 声码器等。
其中LPC 声码器是以线性组合模型均方误差最小意义下逼近原始波形的方法提取参数, 较好地解决了编码速率和语音质量的问题, 以其成熟的算法和参数的精确估计成为研究的主流, 并已走向实用。
美国政府1980 年公布的2.4 kb/s 线性预测编码算法LPC- 10 就是采用的这种方法。
1986 年, 美国第三代保密电话装置采用了2.4 kb/s 的LPC- 10e( LPC- 10 的增强型) 作为话音处理方法。
3.混合编码 20 世纪80 年代后期, 综合波形编码和参数编码的混合编码算法成为主流, 这种算法也假定了一个语音产生模型, 但同时又使用与波形编码相匹配的技术将模型参数编码, 吸收了两者的优点。
所谓混合编码有两层含义: 激励的混合, 达到更精确的表示残差信号; 编码方式的混合, 综合波形编码和参数编码的优点, 从而获得更高的质量。
根据这种方法进行编码的有1982 年Bishnu S. Atal 和Joel R. Remde 提出的多脉冲激励线性预测编码( MPLPC) , 码率在9.6 kb/s ～16 kb/s 范围内, 1985 年Ed.F.Deprettere 和Peter Kroon 首先提出的规则脉冲激励语音编码( RPE- LPC) ,1985 年Manfred R. Schroeder 和Bishnu S. Aral 提出了用矢量量化技术对激励信号进行编码的码激励线性预测编码( CELP) , 在4.8 kb/s～16 kb/s 范围内可获得质量相当高的合成语音。
近年来码激励线性预测( CELP) 编码作为一种优秀的中、低速率方案得到了很好的重视和研究, 在降低复杂度、增强CELP 性能、提高语音质量等方面取得了许多新的进展。
1989 年,Motorola 的8 kb/s 矢量和激励线性预测编码( VSELP) 成为北美第一种数字蜂窝移动通信网的语音编码标准, 与美国政府标准4.8kb/s CELP 语音编码器基本相同。
美国政府制定了FS- 1016 4.8 kb/s 的CELP 保密电话网的标准之后, 提出了制定半速率 2.4 kb/s 声码器的新课题。
CCITT 从1988 年开始研究符合进入公用网要求的16 kb/s 语音压缩编码标准, 并对该速率的算法提出一些具体要求。
经过一年多的工作,CCITT 最终选定了由AT&T 实验室提出的16 kb/s 低延迟线性预测编码方案, 并经过进一步的研究和优化, 于1992 和1993 分别通过了浮点和定点算法的G.728 协议, 即低延迟码激励线性预测算法LD- CELP。