语音信ADPCM编解码实现

课程设计报告

设计课题:ADPCM编解码器的实现

姓名: XXX

专业:集成电路设计与集成系统

学号: 04

日期 2015年1月17日

指导教师: XXX

国立华侨大学信息科学与工程学院

一：课程设计任务与要求。

ADPCM编解码器的实现。

m转为Verilog，使用Matlab和Modesim联合仿真验证

二：系统设计原理。

脉冲编码调制PCM

脉冲编码调制就是把一个时间连续，取值连续的模拟信号变换成时间离散，取值离散的数字信号后在信道中传输。脉冲编码调制就是对模拟信号先抽样，再对样值幅度量化，编码的过程[9]。

抽样，就是对模拟信号进行周期性扫描，把时间上连续的信号变成时间上离散的信号，抽样必须遵循奈奎斯特抽样定理。该模拟信号经过抽样后还应当包含原信

号中所有信息，也就是说能无失真的恢复原模拟信号。它的抽样速率的下限是由抽样定理确定的。抽样速率采用8KHZ。

量化，就是把经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散，即用一组规定的电平，把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示,通常是用二进制表示。

量化误差：量化后的信号和抽样信号的差值。量化误差在接收端表现为噪声，称为量化噪声。量化级数越多误差越小，相应的二进制码位数越多，要求传输速率越高，频带越宽。为使量化噪声尽可能小而所需码位数又不太多，通常采用非均匀量化的方法进行量化。非均匀量化根据幅度的不同区间来确定量化间隔，幅度小的区间量化间隔取得小，幅度大的区间量化间隔取得大。

一个模拟信号经过抽样量化后，得到已量化的脉冲幅度调制信号，它仅为有限个数值。

编码，就是用一组二进制码组来表示每一个有固定电平的量化值。然而，实际上量化是在编码过程中同时完成的，故编码过程也称为模/数变换，可记作A/D。差分脉冲编码调制DPCM

差分脉冲编码调制DPCM是利用样本与样本之间存在的信息冗余度（预测样值与当前样值之差）来代替样值本身进行编码的一种数据压缩技术[10]。差分脉冲编码调制可以实现在量化台阶不变（即量化噪声不变）的情况下，编码位数显着减少，信号带宽大大压缩。根据过去的样本去估算下一个样本信号幅度大小，这个值称为预测值，对实际信号值与预测值之差进行量化编码，从而就减少了表示每个样本信号的位数。

差分脉冲编码的概念，如图中，差分信号d(k)是离散输入信号s(k)和预测器输出的估计值)1(e -k S 之差。此刻，)1(e -k S 是对S （k ）的预测值，而不是过去样本的实际值。DPCM 系统实际上就是对这个差值的d(k)进行量化编码，用来补偿过去编码中产生的量化误差。DPCM 系统实际就是一个负反馈系统，采用这种结构可以避免量化误差的积累。重建新号)(k S r 是由逆量化器产生的量化差分信号)(k d q ，与对过去样本信号的估算值)1(-k S e 求和得到。他们的和，即)(k S r 作为预测器确定下一个信号估算值的输入信号。由于在发送端和接收端都使用相同的逆量化器和预测器，所以接收端的重建信号)(k S r 可以传送信号I(k)中获得。

图 DPCM 原理图

在PCM 中，每个波形样值都独立编码，与其他样值无关，样值的整个幅值编码需要较多位数，比特率较高，数字化的信号带宽大。然而，大多数以奈奎斯特或更高速率抽样的信源信号在相邻抽样间表现出很强的相关性，利用信源的这种相关

性，一种比较简洁的解决方案是对相邻样值的差值而不是样值本身进行编码。由于相邻样值的差值比样值本身小，可以用较少的比特数表示差值。如果将样值之差仍用N位编码传送，则DPCM的量化信噪比显然优于PCM系统。

自适应差分脉冲编码调制ADPCM

前述概要地介绍了DPCM的工作原理。但为了能进一步提高DPCM方式的质量还需要采取一些辅助措施。即自适应措施。语声信号的变化是因人、因时而不同的，为了能在相当宽的变化范围内仍能得到最佳的性能，DPCM也需要自适应系统，自适应预测和自适应量化，称为ADPCM。

图所示为采用固定预测并带有自适应量化的ADPCM系统。图中多电平量化与调制器用Q表示，积分器用P组成的预测系统表示。自适应量化的基本思想是：让量化间隔)(t

的变化，与输入信号方差相匹配，即量化器阶距随输入信号的方差而变化，它正比于量化器输入信号的方差。现有的自适应量化方案有两类:一类是其输入幅度或方差由输入信号本身估算，这种方案叫前馈自适应量化器。另一类是其阶距根据量化器的输出来进行自适应调整，或等效的用输出编码信号来进行自适应调整，这类自适应量化方案称为反馈自适应量化器。

无论是采用前馈式还是反馈式，自适应量化都可以改善动态范围及信噪比。反馈控制的主要优点是量化阶距的信息由码字序列提取，因此不需要传输或存储额外的阶距信息。但是在重建信号输出时，传输中的误码对质量的影响比较敏感，在前馈控制时，要求码字和阶距一起，用来得出信号。这样是增加了其复杂程度，但它有可能在差错控制保护下传输阶距从而大大改善高误码率传输时的输出信号质量。

不论是前馈型还是反馈型自适应量化都可以希望得到超过相同电平数固定量化的10~20dB 的改善。

为了进一步有效地克服语声通信过程中的不平稳行，要考虑量化器和预测器都适应匹配于语声信号瞬时变化，又设计了同时带有自适应量化和自适应阶距的ADPCM 系统。自适应量化和自适应预测都可以是前馈型的或是反馈型的。对ADPCM 来说，预测系统的预测系数的选择是很重要的。如果信号)(t F S 的样值用S(n)表示，)('

t F d 的样值用)('n d 表示，)(d t F 的样值用)(d n 表示，则当采用线性预测，即)('n d 是以前量化值的线性组合时，其预测值为

)()()n (d 1

k n d n a p

k k -='∑=

式中P 为预测器的阶数。要使预测系数)(n a k 自适应，通常是假定短时间内语声信号的参量保持恒定的。并使短时间内的均方预测误差为最小值来选择预测系数

[11]。