语音信号处理 第2版 赵力 语音信号处理第7章新

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20世纪六七十年代，VLSI技术与数字信号处理理论 的发展为语音编码技术开辟了新的道路，语音分析 合成采用了短时傅立叶变换，变换编码与子带编码， 基于线性预测的编码技术进一步得到发展。新的编 码技术纷纷产生，如余弦分析合成技术，多带激励 声码器，LPC中的多脉冲与矢量激励，矢量量化。 到20世纪90年代中期，速率为4~8Kbps的波形与 混合编码器，在语音质量上，与早期速率为 64Kbps的PCM波形编码器已十分接近。

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三种编码方式的比较
波形编码
编码信息 波形 9.6~64Kbps 比特率
参数编码
模型参数 2.4~9.6Kbps
混合编码
综合 16~24Kbps
优点
缺点 典型代表
适应能力强， 有效降低了编码比 语音质量好 特率
随着量化粗糙 合成语音质量低， 语音质量下降 处理复杂度高
自适应差分编码调 LPC- 10、LPC10E 制（ADPCM）
语音质量明显 提高
编码速率明显 上升
多脉冲激励线性预测 编码（MPLPC） 规则脉冲激励线性预 测编码（RPE-LPC）
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语音编码发展史
自从20世纪30年代脉冲编码调制（PCM）
被提出起，语音编码在60多年的时间里得到 了迅速的发展。 早期的声码器基于对语音信号基音周期与频 谱的分析，主要包括通道声码器，共振峰声 码器与模式匹配声码器。20世纪50年代后期， 着重于线性语音源系统生成模型，包括线性 慢时变系统，周期脉冲激励序列与随机激励。
合成分析背景 16Kbps以下的高质量语音编码在当今得到的极大 关注，使得传统的量化方法对误差最小化已无能为 力。因此，合成分析的方法被引入。
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感觉加权滤波器
对于低码率（4~16Kbps）的语音编码，理论上的 最小均方误差（MMSE）在实际应用时却因为人的 听觉特点而障碍重重。在这种背景下，根据人耳上 网掩蔽效应设计的感觉加权滤波器得到了广泛的应 用。 在实际应用中，共振峰处的噪声相对于能量较低处 的频段更加不易被察觉，故高能量段处的误差要求 W ( z) 不高。因此，感觉加权滤波器 被提出，用以衡量 语音间的误差。
预测
发送端
xr ( n)
x p ( n )
预测
接收端
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但采用固定的高阶预测，改善效果并不明显，于是，高阶自 适应预测作为相应的解决方式被提出，自适应预测器随着语音 特征变化不断更新预测系数，从而获得更高的预测增益。
后向自适应预测编码结构框图：
x(n)

e(n)
eq (n )
+
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7.2 语音信号压缩编码原理&系统 压缩评价
语音信号中存在着冗余度（包括时 域与频域），人的听觉感知机理也 有很多可以利用的特点。语音信号 压缩编码之所以可行，正是因为这 两种情况的存在。
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语音编码依据之一：语音信号冗余度
基本时域冗余： 语音信号幅度非均匀分布性 语音信号样本间的强相关性 浊音语音段具有的准周期性 声道形状及其变化的缓慢性 静止系数 （即语音间隙性）
由此可知引用线性预测后，SNR 可得到成功的改善。
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量化噪声平均能量
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自适应增量调制（ADM）
增量调制的基本方案：
增量调制方式将下一个语音信号与当前语音信号比 较，如果高与当前值则系统则编码1，否则系统编码 0.
自适应增量调制的工作方式：
自适应增量调制随输入波形自适应的改变量化阶梯 的大小，在信号平均斜率大时自动增大量化阶梯，反 之减小。
z
均匀量化
y
编码
b
解码
y
非线性 扩张
C 1 ( x)
非线性压缩扩张的非均匀量化器
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xq
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A律压缩扩张技术（中国标准）
A |x ( n ) | /X |x(n)| 1 m ax sgn x ( n [ )] (0 ) Xm a x A 1 ln A 1 ln A [ |x ( n ) | /X ]x 1 |x(n)| ma ( X sgn x ( n [ )] A X 1) m ax max 1 ln A
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适用于低 比特率语 音编码质 量的评价
评测方法
主观评价
客观评价
可懂度评价（DRT得分）
音质评价
计算较简单，但没有 考虑实际情况，故 适用于高比特率 语音编码质量的 评价
判断满意度测量（DAM）
平均意见得分（MOS）
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7.3 语音信号的波形编码


F [ x ( n )]

μ律压缩扩张技术（北美及日本标准）
|x ( n )| ln[ 1 ] X max F [ x ( n )] X sgn[ x ( n )] max ln( 1 )
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形式三：自适应PCM
无论是均匀或是非均匀PCM，量化间隔总是随着量化器的确 定而固定。而自适应PCM引入的自适应幅值变化概念使得量化 误差可以匹配于输入信号方差，或是量化器增益G可以随着幅值 而变化，从而使信号能量在量化前恒定。
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脉冲编码调制
形式一：均匀PCM 最简单最原始的波形编码方式，没有运用压缩技术，产生的 比特率也极高，故在当今运用极少。 形式二：非均匀PCM 将信号进行非线性变换后再均匀量化，变换后信号具有均匀 概率密度分布。编码时常采用对数变换压缩（译码时指数扩 展）。
x
C ( x)
非线性 压缩
A（z）
语音信号合成模型图示 其中信号源为预测余量信号， 1/P(z)为长时预测滤波器， 1/A(z)为短时预测滤波器。
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语音信号的短时相关性可用一个全极点 模型来描述，其传输函数H（z）为：
滤波器阶数
1 1 H (z) P A (z) i 1 a iZ
i 1
短时预测系数
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而滤波器 1/ P(z) 是语音信号长时相关性的模型， 其一般形式为：
1 P(z) 1 1 bi Z ( Di)
iq r
延时参数（/22
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合成分析
合成分析原理 合成分析在编码器中加入综合器，并将其与分析器 结合从而产生与译码器端相同的语音，而后根据误 差原理调整使得误差最小化。
x(n)
Q【· 】
~ x(n)
编码器
c(n)
x(n)
y (n)
ˆ (n) y
Q【· 】 编码器
X
c(n)
( n)
c(n)
G (n)
解码器
~ x(n)
c(n)
ˆ (n) y
解码器
ˆ(n) x
+
G(n)
(n)

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匹配自适应
G匹配自适应
两 种 自 适 应 方 法 的 原 理
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基本频域冗余： 从长时间的功率谱密度来看，语音信号具有 强烈的非平坦型，存在着固定的冗余度。而 且高频能量通常较低，恰好对应于时域上的 相邻样本相关性。 从短时功率谱密度来看，语音信号在不同频 率交替出现峰值（共振峰）与谷值。整个功 率谱的细节基于基音频率形成高次谐波结构。
7.1概述 7.2语音信号压缩编码原理&系统压缩评价 7.3语音信号的波形编码 7.4语音信号的参数编码 7.5语音信号的混合编码 7.6现代通信中的语音信号编码
7.1 概述
语音编码（Speech Coding） 从信息论角度看，信源编码 是要以最少的数码表示信源所发的信号，语音编码属于信源 编码的范畴。语音编码通过减少传输码率（或存储量），来 达到提高传输（或存储）效率的目的。作为传输语音的压缩 技术，语音编码在通信史上一直都扮演着极为重要的角色。 语音编码分为三类： * 波形编码：重建后的语音时域信号的波形与原语音信号保持 一致。 * 参数编码：通过建立语音信号的产生模型，提取其特征参数 来编码，波形上不要求与原信号匹配，又称声码器技术。 * 混合编码：有机结合以上两种编码方式，基于语音产生模型 的假定并采用分析合并技术。
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其传递函数为：
p
预测系数
A(z) W(z) A(z /)
1 ai zi 1 ai i zi
i1 i1 p
加权因子
号类似的包络形状，从而在掩蔽效应的作用下在主观 听觉上产生较好的效果。
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W ( z ) 的作用就是使实际信号误差的谱呈现与语音信
语音压缩系统的性能评判指标
较为重要的性能评价准则

编码速率（比特率），决定了编码器工作时占用的信道 带宽，要求尽可能降低。 编码器的完健性，要求良好。 编码器的时延，要求最小化。 误码容限，要求保持较高值。 算法复杂度（包括运算复杂度与内存要求），影响硬件 成本，尽可能降低。 算法可扩展性，越高越好。
线性预测传送整个反应过程变化的参数，其出发点 在于跟踪波形的产生过程而非波形本身。基于全极 点模型假设，使得语音信号编码的比特率得到有效 的降低。 语音信号中存在的两点相关性 样点间的短时相关性 相邻基音周期之间的长时相关性
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激励发生 器
1
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1
————
合成语音
P（z）
其中，