语音压缩编码技术
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。
简述欧美及我国常用的语音编码技术。
欧美及我国常用的语音编码技术1. 介绍在当今数字化时代，语音编码技术在通信、音频处理、语音识别等领域起着至关重要的作用。
欧美及我国都有各自常用的语音编码技术，本文将就这一主题进行深入探讨。
2. PCM编码PCM（Pulse Code Modulation）是一种最早期的语音编码技术，它将模拟信号转换为数字信号。
PCM编码的优点是精确度高，保真度好，但缺点是需要较大的数据传输速率。
在欧美，PCM编码仍然广泛应用于一些专业音频设备和通信系统中。
3. ADPCM编码ADPCM（Adaptive Differential Pulse Code Modulation）是一种自适应差分脉冲编码调制技术，它在PCM编码的基础上进一步压缩了数据量。
相较于PCM编码，ADPCM编码具有更高的压缩比，适用于一些需要节省带宽的场景。
在欧美，ADPCM编码被广泛应用于语音通信、无线通信等领域。
4. G.711编码G.711是国际电信联盟（ITU-T）制定的一种音频编码标准，它包括了μ-law和A-law两种编码方式。
G.711编码通过对声音进行采样和量化，实现了对语音的高效压缩和传输。
在我国，G.711编码是常用的语音编码技术之一，被广泛应用于各类通信系统和音频处理设备中。
5. G.729编码G.729是一种高压缩比的语音编码标准，它采用了先进的语音处理算法，实现了对语音信号的高效压缩和传输。
在欧美，G.729编码被广泛应用于语音通信和网络通信方式等领域。
6. Opus编码Opus是一种开放式、免专利的音频编码格式，它具有低延迟、高音质和高压缩比的特点。
Opus编码在欧美得到了广泛的应用，尤其是在互联网音频传输、实时语音通信等领域。
7. 总结欧美及我国常用的语音编码技术包括了PCM编码、ADPCM编码、G.711编码、G.729编码和Opus编码等多种标准和格式。
这些编码技术各具特点，适用于不同的场景和需求。
随着科技的不断进步和创新，相信未来还会有更多更先进的语音编码技术出现，为语音通信和音频处理领域带来更多的可能性。
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。
5g通信的语音编码标准
5g通信的语音编码标准在5G通信系统中，语音编码技术是实现高效、可靠和低延迟语音传输的关键。
以下是关于5G通信的语音编码标准的主要内容：1. 音频编解码器标准在5G通信中，音频编解码器（Audio Coder）标准是实现语音信号的压缩和编码的核心技术。
目前，3GPP组织正在制定新一代的音频编解码器标准，称为3 (Low Complexity Communication Efficient Coding)。
该标准旨在提供低复杂度、高通信效率的音频编码方案，以适应5G通信的高速率、大带宽和低延迟的需求。
2. 语音传输协议标准5G通信系统需要提供低延迟、高可靠性的语音传输协议。
为了实现这一目标，一些新兴的语音传输协议正在被开发和应用。
其中最具代表性的两种技术是VoNR (Voice over New Radio)和VoLTE (Voice over LTE)。
这两种技术都旨在提供高效的语音传输方案，同时保证低延迟和高可靠性。
VoNR是一种基于5G NR（新无线电）技术的语音传输协议。
它利用5G的高速率和低延迟特性，实现在移动通信网络中传输语音和视频信号。
VoNR可以提供比传统VoLTE技术更高的频谱效率和更低的传输延迟，从而提供更好的语音通话体验。
VoLTE是一种基于LTE技术的语音传输协议。
它利用LTE的高速率和低延迟特性，实现在移动通信网络中传输语音信号。
VoLTE可以提供与VoNR相似的语音质量和低延迟性能，但需要在LTE网络中进行优化和部署。
3. 语音质量评估和测量标准为了确保5G通信中的语音质量，需要制定相应的语音质量评估和测量标准。
这些标准应该能够评估各种语音编码器和传输协议的性能，以确保它们能够提供高质量的语音传输。
例如，主观音质评估（Subjective音质Evaluation）和客观音质评估（Objective音质Evaluation）是两种常用的语音质量评估方法。
主观音质评估是通过人的听觉感受来评估音质的好坏，客观音质评估则是通过测量信号的客观指标如失真度、噪声水平等来评估音质。
第3章语音压缩编码1024
在语音信号的子带划分上，应考虑到各频段对主观听 觉贡献相等的原则做合理的分配，使低频段的子带宽度较 窄，高频段的子带宽度较宽。通常语音信号经带通滤波器 组滤波后分成4 ~ 6个子带，子带之间允许有小的间隙，如 图所示。
子带编码原理
• 在子带编码器的设计中，必须考虑子带数目、子带划分、
编码的参数、子带中的比特分配以及带宽等主要参数。
• 把发音看成是以语音速率传送，则语音编码的极 限速率为80bps
• 从数字化标准的编码速率64kbps，到极限速率 80bps之间的距离，压缩比可达64kbps/80bps=800
• 对于理论研究和实践有着极大的吸引力
压缩编码方法分类
• 波形编码
– 原理简单，失真小 – 数码率高
• 参数编码
– 数码率低 – 音质较差，复杂度高
反射系数
增益G
参数编码 c(n)
G
1
N
s 2 (i)
N i1
预加重：
• 提高语音谱中的高频共振峰，使语音频谱 较为平滑,从而提高谱参数估计的精确度
• 预加重滤波器的传递函数为利用短时平均幅度差函数（AMDF）计算
130
Fn (k) | xn (m) xn (m k) | m1
– 波形编码技术 – 参数编码技术
语音生成机构
• 声源：
– 声带
• 共鸣机构：
– 声道(鼻腔、口腔与舌头)
• 放射机构：
– 嘴唇或鼻孔
语音产生机理
• 浊音
– 气流通过声门时，声带的张力刚好使声带产生 张弛振荡式振动，产生一股准周期脉冲气流， 激励声道产生浊音
• 轻音
– 声带不振动，而在某处收缩，迫使气流高速通 过这一收缩部分产生湍流就产生清音
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。
简述欧美及我国常用的语音编码技术
语音编码技术是指将语音信号转换成数字信号的过程，以便于数字通信和存储。
欧美及我国常用的语音编码技术有很多种，每种技术都有其特点和适用场景。
在本文中，我将对欧美及我国常用的语音编码技术进行简要描述，并分析它们的优缺点和应用范围。
1. PCM（Pulse Code Modulation，脉冲编码调制）PCM是一种最基本的编码技术，它将模拟语音信号按照一定的采样频率和量化位数转换成数字信号。
PCM具有简单、成本低廉的优点，适用于通信和存储。
然而，PCM需要较高的带宽和存储空间，而且在传输过程中容易受到噪声和失真的影响。
2. ADPCM（Adaptive Differential Pulse Code Modulation，自适应差分脉冲编码调制）ADPCM是一种改进型的PCM技术，它通过差分编码和自适应量化实现了更高的压缩比和更好的抗噪能力。
ADPCM适用于语音通信和数字语音存储领域，可以有效地降低带宽和存储需求，提高语音质量。
3. CELP（Code Excited Linear Prediction，编码激励线性预测）CELP是一种基于语音产生模型的编码技术，它通过对语音信号的激励和线性预测参数进行编码，实现了更高的压缩比和更好的语音质量。
CELP适用于数字语音通信和存储，已经成为了现代语音编码的主流技术之一。
4. G.729G.729是一种窄带语音编码标准，它采用了多种高效的压缩算法和声学模型，实现了良好的语音质量和低码率。
G.729被广泛应用于IP通信方式和语音会议系统，能够在有限的带宽下实现优秀的语音通信效果。
5. AMR（Adaptive Multi-Rate，自适应多速率）AMR是一种自适应多速率语音编码技术，它可以根据网络条件和通信需求动态调整编码速率，实现了灵活的语音通信和存储。
AMR适用于移动通信和语音在线服务领域，能够提供高质量的语音体验。
以上是欧美及我国常用的几种语音编码技术，每种技术都有自己的特点和应用场景。
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。
语音编码的基本方法
语音编码的基本方法语音编码是将语音信号转换为数字信号的过程，以便能够利用数字信号处理技术进行存储、传输、分析和合成。
语音编码的目标是尽可能减小存储和传输所需的比特率，同时尽量保持原始语音信号的质量。
下面将介绍语音编码的基本方法。
1.线性预测编码（LPC）线性预测编码（Linear Predictive Coding，LPC）是一种基于声道模型的语音编码方法。
该方法假设语音信号可以由线性滤波器和一个激励源合成。
LPC编码先通过线性预测分析，估计出语音信号的线性滤波器参数，然后将这些参数进行编码传输。
2.矢量量化矢量量化是一种有损数据压缩技术，也是常用的语音编码方法。
它将一组相关的样本（向量）映射到一组有限的离散码字中。
在语音编码中，矢量量化可以应用于线性预测编码的残差信号，以及其他一些语音特征参数的编码。
3.短时傅里叶变换编码（STFT）短时傅里叶变换编码（Short-Time Fourier Transform，STFT）是一种频域分析方法，常用于语音信号的编码。
STFT将语音信号分段进行傅里叶变换，将时域信号转换为频域信号，然后对频域信号进行编码传输。
4.频率对齐线性预测编码（FSLP）频率对齐线性预测编码（Frequency-Selective Linear Prediction，FSLP）是一种新型的语音编码方法。
它通过对语音信号进行预处理，将频率对齐后的语音信号分帧，然后利用线性预测分析得到每一帧的滤波器系数，并对这些系数进行编码传输。
5.自适应编码自适应编码是一种根据传输条件自动调整编码参数的方法。
最常见的自适应编码方法是可変速率编码（Variable Bit Rate，VBR）和可变码率编码（Adaptive Bit Rate，ABR）。
这些编码方法根据语音信号的特性和传输条件，动态调整编码参数，以尽可能减小比特率，并保持较高的语音质量。
除了上述几种基本方法，还有很多其他的语音编码技术，如无失真编码、人工神经网络编码等。
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。
单片机能实现的 语音压缩算法
单片机能实现的语音压缩算法单片机是一种集成电路，具有微处理器、内存、输入输出接口等功能，常用于嵌入式系统中。
语音压缩算法是一种将语音信号进行压缩以减少存储空间或传输带宽的技术。
本文将介绍如何利用单片机实现一种简单的语音压缩算法。
在语音压缩中，最常用的算法之一是线性预测编码（LPC）算法。
LPC算法通过对语音信号进行预测，然后只存储预测误差，从而实现对语音信号的压缩。
在单片机中实现LPC算法，主要分为两个步骤：预测和编码。
我们需要对语音信号进行预测。
预测的目的是找到一个模型来描述语音信号的特征。
常用的预测模型是自回归模型，它假设当前的样本值可以由前面若干个样本值线性组合得到。
在单片机中，我们可以采用自相关函数的方法来估计自回归模型的参数。
自相关函数可以通过计算语音信号的样本序列与其自身的延迟序列之间的相关性来得到。
然后，我们可以利用这些参数来预测未来的样本值。
接下来，我们需要将预测误差进行编码。
编码的目的是将预测误差的信息用更少的比特数进行表示。
在单片机中，常用的编码方法是脉冲编码调制（PCM）和差分脉冲编码调制（DPCM）。
PCM将每个样本值转换为一个固定长度的比特序列，从而实现对预测误差的编码。
DPCM则是将每个样本值与前一个样本值的差值进行编码，从而利用差值的较小范围来减少编码所需的比特数。
除了LPC算法，还有其他一些语音压缩算法可以在单片机中实现。
例如，自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）算法通过动态调整差分量化器的特征参数来适应不同的语音信号，从而提高编码效率。
另外，短时傅里叶变换（STFT）算法可以将语音信号从时域转换到频域，并利用频域的稀疏性进行压缩。
利用单片机可以实现多种语音压缩算法，其中LPC算法是最常用的一种。
通过预测和编码两个步骤，我们可以将语音信号进行有效地压缩，从而节省存储空间或传输带宽。
未来，随着单片机技术的发展，我们可以期待更多高效的语音压缩算法在单片机中实现，进一步提高语音通信的效率和质量。
语音信号压缩编码技术调查报告
语音压缩编码技术姓名：王俐捷学号：0804220244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。
一，语音压缩编码技术的种类1.波形编码(waveform coding)基本原理是在时间轴上对模拟话音信号按照一定的速率来抽样，然后将幅度样本分层量化，并使用代码来表示。
在接收端将收到的数字序列经过解码恢复到原模拟信号，保持原始语音的波形形状。
话音质量高，编码速率高。
如PCM编码类（a率或u率PCM、ADPCM 、ADM)，编码速率为64－16kb/s，语音质量好。
2.参数编码（声源编码parametric coding）根据语音信号产生的数学模型，通过对语音信号特征参数的提取后进行编码（将特征参数变换成数字代码进行传输）。
在接收端将特征参数，结合数学模型，恢复语音，力图使重建语音保持尽可能高的可懂度，重建语音信号的波形同原始语音信号的波形可能会有相当大的区别。
如线性预测（LPC）编码类。
编码速率低，2.4-1.2kb/s，自然度低，对环境噪声敏感。
3.混合编码(Hybrid coding)将波形编码与参数编码相结合，在2.4-1.2kb/s速率上能够得到高质量的合成语音。
规则码激励长时预测编码RPE—LPT即为混合编码技术。
混合编码包括若干语音特征参量又包括部分波形编码信息，以达到波形编码的高质量和参量编码的低速率的优点。
二，语音压缩编码使用的编码算法1.波形编码(waveform coding)使用的算法脉冲编码调制(pulse code modulation，PCM)、差值脉冲编码调制（DPCM）、增量调制(DM)以及它们的各种改进型自适应差分编码（ADPCM）、自适应增量调制（ADM）、自适应差值脉冲编码调制(ADPCM) 、自适应传输编码（Adaptive Transfer Coding，ATC）和子带编码（SBC）等都属于波形编码技术。
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。
语音压缩编码技术的研究及matlab的实现
语音压缩编码技术的研究及matlab的实现一.选题意义网络通信的核心部分是允许语音或语音编码的数字传输技术，而语音压缩编码是高质量、高速率语音信号传输及存储的关键技术，它一般包含语音源建模、重要感知特征提取、压缩和重新合成等过程。
语音压缩编码技术是语音识别、视频会和语音通话等技术的关键组成部分，目前这些技术正处于高速发展阶段，因此研究压缩编码技术对推动语音应用的高质量发展具有重要的现实意义。
二.国内外研究动态语音压缩编码从编码方式上分主要有波形编码、参数编码、波形及参数编码的混合编码等方式[1]。
波形编码适用于如语音识别、高质量音频等高质量应用和高速率传输环境，参数编码适用于如普通音频播放等低带宽和小存储容量的应用对象[2]，下面对三种压缩编码技术的发展现状进行概述。
波形编码由于编解码质量高，因而应用较广，现有的波形压缩编码技术主要有脉冲调制编码(PCM)和其衍生的一些压缩编码方式。
PCM通过对原始语音信号进行模拟信号采样和数字量化后完成对语音信号的编码，它一般采用A率或μ率压缩算法对语音信号进行对数压缩处理[3]；西安邮电大学的李鲜等[4]针对PCM编码过程中出现的语音信号频率混叠现象带来的波形重建的失真问题，设计了三阶巴特沃滋滤波器，有效抑制了高频干扰，保证了语音模拟信号到数字信号的可靠编码；Mohamed等[5]针对ITU-T G.711.1标准对语音信息进行编解码过程中产生的量化噪声问题，提出采用log-PCM估计器对信号进行后置滤波，准确估计了噪声，有效减少了语音编码噪声。
差分脉冲编码(DPCM)、自适应增量调制(ADM)、自适应差分脉冲编码调制(ADPCM)等技术都是在PCM编码的基础上改进的语音压缩编码技术，这些方法均采用记录差分信号的方式，分别从减小冗余信息、降低噪声过载、自适应量化及滤波等方面对语音压缩编码技术进行改进[6]。
刘华[7]采用ADPCM编码技术对WA V语音信号进行了仿真分析，通过编码后再解码的方式较好的还原了语音信号；Jayant[8]采用ADPCM技术，根据语音信号的截止频率范围将解码器的输出连接到N个低通滤波器中的某一个，实现编码过程中的参数自适应，有效提高了信号编码质量，获得了高质量的信号语音信号重建效果。
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)
Matlab音频压缩与编码技术详解
Matlab音频压缩与编码技术详解音频压缩是指将原始音频信号进行压缩编码，减少数据量以节省存储空间或传输带宽，并在尽量保持音频质量的前提下实现节约。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数，可以帮助我们实现音频压缩与编码的各种技术。
一、音频压缩的原理与分类音频信号通常具有较高的数据冗余性，利用这种冗余性来实现压缩是一种常见的方法。
音频压缩可以分为有损压缩和无损压缩两种。
1. 有损压缩有损压缩是指在压缩编码过程中，对音频信号进行一定的信息丢失，以减小数据量。
这种压缩方式的优点是压缩比较高，但缺点是压缩后的音频质量会有所损失。
有损压缩的常用算法有MP3、AAC等。
2. 无损压缩无损压缩是指在压缩编码过程中，不对音频信号本身进行任何信息的丢失，以保持原始音频的完整性。
这种压缩方式的优点是音频质量完全保持原样，缺点是压缩比相对较低。
无损压缩的常用算法有FLAC、ALAC等。
二、音频压缩与编码的Matlab实现在Matlab中，我们可以利用其丰富的信号处理函数和工具箱来实现音频压缩与编码。
以下是一些常用的方法和技术。
1. 离散余弦变换(DCT)压缩离散余弦变换是一种将时域信号转换为频域信号的方法，其优点是能够将信号能量集中在较少的系数上。
在音频压缩中，我们可以利用DCT将音频信号转换为频域系数，然后根据系数的大小选择保留重要的系数，去除冗余的低频系数，从而实现压缩。
Matlab提供了dct函数来实现离散余弦变换。
2. 子带编码技术子带编码是一种将音频信号分解为多个子频带，然后对各个子频带进行独立编码的方法。
在Matlab中，我们可以使用多种滤波器将音频信号分解为多个频带，然后对各个频带进行独立的压缩编码。
这种方法可以充分利用音频信号的频域特性，实现更高效的压缩。
Matlab提供了fir1、fir2等函数来设计和应用数字滤波器。
3. 矢量量化编码矢量量化是一种将高维向量映射为低维码字的方法，通过将原始音频信号分成较小的块，并将每个块映射为一个离散码字，实现高效的编码。
语音压缩编码
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。
在接 收端 按此 还原 。通 常被 电话 系统采 用的 Ｐ Ｍ， 用语 音 信号 幅度 的统 计 特性 ， 幅度 按对 数 变 换 Ｃ 利 对
压缩， 将压缩后的信号作 Ｐ Ｍ， Ｃ 因此称为对数 Ｐ Ｍ， Ｃ 当然在译码时， 需要按指数进行扩展。因为语音信 号 的 幅度近 似为 指数分 布 ， 因此进 行对数 变换 后， 各量 化 间隔 内出现 的概 率 相 同， 样 可 以得 到 最 大 在 这
［ 收稿 日期 】 ２０ ０２—０ —１ ２ ５ ９ ６
居 来提 ： 音压 缩编码 语
密度可知， 语音信号大量集中在低幅度上。因而， 可以利用非均匀量化， 这种量化在低 电平上量化阶梯 最 密集 。非均 匀量 化的基 本 思想是 对大 幅度 的样本使 用大 的量化 阶 ， 对小 幅度 的样本使 用 小的量 化 阶 ；
２ １脉 冲 编码调 制 （ ｕｓ ｏ ｅＭｏ ｕ ｔ ｎ 简称 Ｐ Ｍ） ． Ｐ ｌ Ｃ ｄ ｄ ｌ ｉ ， ｅ ａｏ Ｃ
Ｐ Ｍ 是波 形编码 的最 简单 形式 ， 为均 匀 Ｐ Ｍ 和 非均 匀 Ｐ Ｍ。均 匀 Ｐ Ｍ 是 用 同等 的量 化 级数 Ｃ 分 Ｃ Ｃ Ｃ
《数字通信》-第3章-语音信号压缩编码-2
《数字通信》第3章语音信号压缩编码(2)复习语音压缩编码研究的基本问题是什么？能够进行语音信号压缩的依据是什么？DPCM的工作原理是什么？与DPCM相比，ADPCM增加了什么辅助措施？ 子带编码的工作原理是什么？复习语音压缩编码所有码速率低于PCM编码比特率64kbit/s的语音编码技术。
研究的基本问题是如何尽可能降低语音编码所需要的比特率。
能够进行语音信号压缩的依据：语音信号在（1）时域、（2）频域和（3）人类听觉感知域存在多种多样的冗余。
语音编码分类：包括（1）波形编码、（2）参量编码和（3）混合编码。
语音质量评价：一般采用平均意见分MOS复习DPCM对差值序列进行量化编码的方法，传输的编码为样值与预测值之差 预测值为历史样值的线性和：ADPCM：为了进一步提高DPCM方式的质量，需要采取一些辅助措施，即自适应处理。
包括两方面：（1）自适应量化;（2）自适应预测。
1()()Nsi s s i S nT W S nT iT ==−∑内容1.同学PPT演示2.参量编码3.混合编码4.低速率语音压缩编码的应用1.同学PPT演示2.参量编码参量编码基本原理：根据对语音形成机理的分析，着眼于构造语音生成模型（对应为具有一定零极点分布的数字滤波器）发送的信息：语音生成模型的参数特点：编码比特率较低语音质量相对较差语音形成机理：音素分为两类：伴有声带振动的音称为浊音声带不振动的音称为清音浊音又称有声音。
语声发声时声带在气流的作用下激励起的准周期声波 基音频率范围内：50-250Hz能量集中在基音和基音的多次谐波频率附近清音又称无声音。
声带不振动，而是由气流引起的湍流。
没有周期性能量集中在比浊音更高的频率范围内浊音声压波形和频谱：周期性共振峰频率清音声压波形和频谱：非周期性语音信号产生模型：周期性信号：浊音激励源随机性型号：清音激励源Ｇ：增益控制线性预测编码（LPC）基本概念（1）：基础：（1）语音信号具有慢变化特征：对大多数语音来说可以认为其激励源和声道的特性在10-20ms内保持不变（2）线性预测分析：用过去若干个语音抽样的线性组合来逼近当前语音抽样（3）系数确定原则：在给定的时间内，使e(n)的平方和最小100()()()()()(), 1ppre i i ppre i i x n a x n i e n x n x n a x n i a ==⎧=−−⎪⎪⎨⎪=−=−=⎪⎩∑∑线性预测编码（LPC）基本概念（2）：与ADPCM区别：ADPCM传输预测残差，LPC传输预测系数ADPCM关注每个样值的绝对一致性，LPC关注每个短时内的主观一致性ADPCM传输每一个采样值的预测残差，LPC传输整个帧的预测系数参量编码的声码器：线性预测编码声码器：语音分为两大类：浊音和清音浊音模型：准周期脉冲序列清音模型：白色随机噪声激励开环方式传输参数：（共15个参量）（1）清/浊音判决u/v（2）基音周期TP（3）增益G（4）声道模型参数{ a} ---12个i线性预测编码声码器：线性预测编码（LPC）实现方框图通道声码器：带通滤波器组对输入信号进行滤波对每个滤波器，输出1个幅度谱均值，一组数据就反应了信号频谱的包络发送信号：频谱包络数据、清浊音判决和基音周期接收端：通过清浊音判决和基音周期提供声门激励信号，并用频谱包络信号对其进行调制，经带通滤波器输出后叠加在一起就合成为输出语音信号缺点：（1）需要进行基音检测和清浊音判决，而精确求出这两组数据非常困难，且其误差对合成语音质量影响较大（2）通道数有限导致可能多个谐波分量会落入同一个通道，在合成时它们被赋予相同的幅值，结果会导致合成信号的频谱畸变共振峰声码器：共振峰（formant）：声音在经过共振腔时，受到腔体的滤波作用，使得频域中不同频率的能量重新分配，一部分因为共振腔的共振作用得到强化，另一部分则受到衰减，得到强化的那些频率在时频分析的语图上表现为浓重的黑色条纹。
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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。
最后共轭代数码激励线性预测（CS-ACELP）的8kb/s语音编码G.729建议已在1995年11月ITU—TSG15全会上通过，并于1996年6月ITU—
TSG15末此会议上通过G.729附件A减少复杂度的8kb/sCS-ACELP语音编解码器，正式成为国际标准。
这种编码方法延迟小，节省87.5%%的带宽，可以提供与32kb/s的ADPCM相同的语音质量，其音质是同档次码速率中最优的，而且在噪声较大的环境中也会有较好多语音质量。
广泛应用于个人移动通信、低C/N数字卫星通信、高质量移动无线通信、存储/检索、分组语音和数字租用信道等领域。
其它一些国际组织或国家也积极制定自己的标准。
语音压缩技术的现状及发展方向
语音压缩编码技术的发展是十分迅速的，CELP的编码速率较低，但复杂度较高，可以在4.8kb/s左右的码速率上获得较高质量的语音，是当今中低速率语音编码技术的主流技术之一，许多国际标准化组织及机构纷纷将这一编码方案作为语音编码标准。
在对其改善质量、降低复杂度、减少编码延迟等方面都提出了不少新的方法，使CELP在实践中得到广泛应用。
随着DSP技术的发展，CELP技术还具有一定的潜力，例如将G.729扩展到6.4kb/s，用于TDMA/CDMA移动无线系统和DCME。
目前，语音压缩编码技术主要有两个努力方向：一个是中低速率的语音编码的实用化，及如何使用化过程中进一步减低编码速率和提高其抗干扰、抗噪声能力；另一个是如何进一步的降低其编码速率，目前已能在5kb/s-6kb/s的速率上获得高质量的重建语音，下一个目标则是要在4kb/s的速率上获得短延时、高质量的重建语音。
特别是对中长延时编码，人们正在研究其更低速率（如400b/s-1200b/s）的编码算法，在这个过程中当编码速率降至2.4kb/s速率以下时，CELP 算法即使应用更高效的量化技术也无法达到预期的指标，需要其它一些更符合低速率编码要求的算法，目前比较好的算法还有正弦变换编码（STC）、混合激励线性预测编码（MELPC）、时频域插值编码（TFI）、基音同步激励线性预测编码（PSELP）等，同时还要求引入新的分析技术，如非线性预测、多精度时频分析技术（包括子波变换技术）、高阶统计分析技术等，这些技术更能挖掘人耳听觉掩蔽等感知机理，更能以类似人耳的特性作语音的分析与合成，使语音编码系统更接近于人类听觉器官的处理方式工作，从而在低速率语音编码的研究上取得突破。