基于低速率语音的自适应联合编码调制方案

基于深度学习和线性预测的低速率语音编码算法研究和实现现代语音编码算法的目标是将语音信号压缩到非常低的比特率，同时尽量保持高质量的重建语音。

基于深度学习和线性预测的低速率语音编码算法正是为了实现这一目标而研究和实现的一种算法。

本文将介绍该算法的原理、方法和一些应用。

深度学习是近年来取得巨大成功的一种机器学习方法，它模拟了人脑神经网络的运作方式，通过一系列的隐藏层将输入数据进行高级抽象和学习。

在语音编码中，深度学习可以用来提取语音信号的特征，并作为编码器的输入。

例如，可以使用卷积神经网络（CNN）对语音的时频特征进行提取，然后将提取得到的特征输入给编码器进行压缩。

线性预测是一种经典的语音信号分析方法，可以将语音信号近似地表示为线性时不变（LTI）系统的输出。

基于线性预测的语音编码算法通常使用线性预测分析（LPA）提取语音的线性预测系数，并将其作为编码器的输入。

然后，使用线性预测编码器对语音信号进行编码，并将其压缩到低比特率。

1.数据预处理：将语音信号进行预处理，例如去除静音段、归一化振幅等。

2.特征提取：使用深度学习方法提取语音的特征。

例如，可以使用卷积神经网络对语音的时频图像进行提取。

3.线性预测分析：使用线性预测方法对特征进行分析，从而得到线性预测系数。

这些系数可以反映语音信号的频率特性和谐波结构。

4.编码器设计：设计一个压缩算法，将线性预测系数编码为较低比特率。

常用的编码器包括向量量化（VQ）、高斯混合模型（GMM）等。

5.低速率重建：使用解码器将编码得到的数据重新构建为语音信号。

解码器需要能够反过来将低比特率数据转换为高质量的语音信号。

基于深度学习和线性预测的低速率语音编码算法可以应用于许多领域，例如移动通信、语音转换和语音合成等。

在移动通信中，低速率语音编码可以节省带宽，减少通信成本和延迟。

在语音转换和语音合成中，可以使用低速率语音编码器对说话人的语音进行建模和重建，实现说话人转换和语音合成的效果。

《甚低码率低延迟语音编码算法研究》篇一一、引言随着信息技术和互联网技术的快速发展，语音通信已经成为了我们日常生活和工作中的一种重要交流方式。

对于实时语音通信来说，语音编码算法的效率和质量显得尤为重要。

甚低码率低延迟的语音编码算法能够在有限的带宽下提供高质量的语音传输，同时保证较低的传输延迟，这对语音通信的质量和效率具有决定性的影响。

因此，研究甚低码率低延迟的语音编码算法具有重大的现实意义和应用价值。

二、语音编码技术的发展与现状随着数字信号处理技术的发展，语音编码技术也在不断进步。

从早期的脉冲编码调制（PCM）到现在的各种先进的语音编码算法，如码本激励线性预测编码（CELP）、多频带编码（MBE）等，语音编码技术已经取得了显著的进步。

然而，随着互联网和移动通信的普及，对于语音编码算法的码率和延迟的要求也越来越高。

因此，研究甚低码率低延迟的语音编码算法是当前研究的热点。

三、甚低码率低延迟语音编码算法研究甚低码率低延迟的语音编码算法主要关注的是在有限的带宽下提供高质量的语音传输和较低的传输延迟。

这类算法通常采用先进的信号处理技术和编码技术，如声学特征提取、模型预测、差分编码等。

以下是对该类算法的研究概述：1. 声学特征提取声学特征提取是甚低码率低延迟语音编码算法的重要环节。

通过分析语音信号的声学特征，如音素、音强、音调等，可以提取出重要的信息用于后续的编码过程。

这一环节的关键在于如何准确、高效地提取出语音信号的关键特征，同时降低算法的复杂度和码率。

2. 模型预测模型预测是利用已有的知识或模型对未来的信息进行预测。

在语音编码中，模型预测可以通过对历史语音信号的分析和建模，预测出未来的语音信号，从而减少传输的数据量。

同时，模型预测还可以通过引入反馈机制，进一步提高预测的准确性和效率。

3. 差分编码差分编码是一种有效的降低码率的方法。

通过只传输当前帧与前一帧之间的差异信息，可以显著降低传输的数据量。

在甚低码率低延迟的语音编码算法中，差分编码通常与模型预测相结合，进一步提高编码效率。

自适应低速率语音编解码研究与实现语音通信目前仍是移动通信网所承载的主要业务,数字化后的语音占用的带宽比较宽,而移动通信网受网络容量限制,对分配给每个用户的信道带宽有所限制,因此,必须对数字化后的语音进行压缩编码后才能传输。

数字化后的语音,相邻样点之间具有很强的相关性,因此对于实现语音压缩编码具有可行性。

语音压缩编码方式可以分为基于参数的压缩编码方式和基于波形的压缩编码方式。

基于参数的编码方式具有编码速率低、合成质量好、优良的抗噪声性能等优点,成为当前大部分语音压缩编码标准广泛采用的编码方式。

随着移动通信用户的增加,必须对通信网络容量和用户需求做合理的折中处理,因此可变速率的语音压缩编码成为移动通信网承载的语音通信广泛采用的编码方式。

自适应多速率语音编码(AMR:Adaptive Multi-Rate)是ITU提出的用于第三代移动通信网的语音编码标准,基于CELP编码方式,可提供高质量的重建语音。

它可根据信源和信道的变化灵活调整语音编码模式、编码速率,使信道的利用效率和移动通信网络容量实现最优,代表了语音压缩编码技术的一个发展方向。

实现自适应多速率语音编码的关键技术包括话音激活检测技术(VAD)、信源与信道的速率自适应控制技术(RDA)、差错隐藏技术(ECU)以及舒适噪声生成技术(CAN)等。

本文第一章首先介绍了语音编码的相关基础知识和国内外发展现状,第二章介绍了语音编码器的基础知识和基于参数编码方式的线性预测压缩编码技术,并给出了一种改进的端点检测算法。

从第三章开始,系统地介绍了自适应多速率语音编码(AMR:Adaptive Multi-Rate)的组成、语音编解码器算法、AMR的关键技术等,并对AMR编码器算法中的背景噪声预测部分进行了改进。

第四张至第六章分别介绍了在TMS320VC5402 DSP芯片上实现AMR算法的相关软硬件设计,并给出硬件实验结果和软件实验结果。

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。

VOLTE语音质量提升方案-AMRC自适应编码2019年9月目录一、AMRC特性简介 (3)1.1 AMRC类型 (3)1.2语音速率控制原理 (6)二、实施方法 (8)2.1 License要求 (8)2.2基于上行链路质量的语音速率调整 (8)2.2.1开启命令： (8)2.2.2关闭命令 (10)2.3基于SINR语音速率调整 (10)2.3.1开启命令 (10)2.3.2关闭MML (11)三、生效限制 (11)四、阳江试验区域选择及效果验证 (13)4.1 测试区域描述 (13)4.2 测试站点列表 (14)4.3 网络配置及测试工具 (15)4.4 测试步骤 (15)4.4.1 (15)4.5测试数据分析 (17)4.5.1 AMRC语音速率控制特性定点功能验证 (17)4.5.2 AMRC语音速率控制特性区域性能测试 (19)4.6测试结论 (21)五、经验总结及推广建议 (21)5.1应用场景 (21)5.2网络条件及终端（如功能与终端有关）等条件 (21)5.3应用预期效果及影响 (21)【摘要】随着国内VoLTE的商用，VoLTE的语音质量成为运营商新的关注点，也是当期日常优化中的主要问题。

AMRC自适应编码速率调整作为提升弱覆盖下语音质量提升的一个手段，给我们的优化提出了一个新的思路。

本文针对AMRC的基本原理和实现进行分析，并结合现网测试的结果对算法进行一个整体的评估。

【关键字】VoLTE AMRC 语音质量提升【业务类别】VOLTE一、AMRC特性简介1.1 AMRC类型语音速率控制功能包含如下调整类型：1、基于上行链路质量的语音速率调整基于上行链路质量的语音速率调整，根据上行信道质量和语音质对上行语音业务进行AMR-NB/AMR-WB、EVS-SWB速率调整：当上行信道质量和语音质量较好时采用高语音速率，进一步提升语音质量。

当上行信道质量和语音质量较差时采用低语音速率，降低上行丢包率，提升上行语音覆盖。

第33卷第8期2016年8月计算机应用与软件Computer Applications and SoftwareVol .33 No . 8Aug . 2016一种挖掘低速率语音编码最低有效位的新方法吴秋玲1>2吴蒙21 (南京理工大学紫金学院江苏南京210046)2 (南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003)摘要信息隐藏是保证信息传输安全的重要手段。

针对V O I P 系统中低速率语音编码在信息隐藏时最低有效位难以确定的问题，利用遗传算法G A ( G enetic A lg o rith m )作为优化工具，以客观的语音质量评价标准和信息隐藏容量为依据构建遗传算法目标函 数,提出一种能够挖掘低速率语音编码最低有效位的新方法。

以G. 729a 语音编码为例进行实验测试，测试结果表明，该方法在给定 的语音质量下，以隐藏容量最大为目标可以精确搜索到所有最低有效位。

最后通过在语音帧的最低有效位上进行机密信息的隐秘 传输验证信息隐藏技术的可行性。

关键词信息隐藏最低有效位遗传算法低速率语音编码中图分类号 T P 391.4文献标识码 A D 01：10. 3969/j. issn. 1000-386x. 2016. 08. 061A NEW METHOD OF MINING LEAST SIGNIFICANT BIT INLOW BIT-RATE SPEECH CODEWu Qiuling 1,2 Wu Meng 21 ( College of Zijin,Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210046, Jiangsu, China)2 ( College of Telecommunications and Information Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210003 , Jiangsu, China )AbstractIn fo rm a tio n h id in g is an im po rtan t means to ensure the secu rity o f in fo rm a tio n transm ission. In view o f the d iffic u lty o f locatin gthe least sig n ifica n t b it o f low -rate speech code in V O IP system w hen h id in g in fo rm a tio n , we use genetic a lg o rith m as the o p tim isation tool and con struct the objective fu n c tio n o f genetic a lgo rithm according to the objective evaluation c rite rio n o f speech q u a lity and the cap acity of in fo rm a tio n h id in g , as w e ll as propose a new m ethod w h ich can m ine the least sig n ifica n t b it o f low -rate speech code. E xperim enta l tests have been carried out on the exam ple o f G. 729a speech code, test results show th a t the m ethod can accu rate ly determ ine a ll the least sig n ifica n t b its w ith the ob je ct o f m a xim ising the in fo rm a tio n h id in g capacity un d e r the given voice q u a lity. F in a lly the fe a s ib ility o f in fo rm a tio n h id in g tech nique is ve rifie d b y the covert transm ission o f co n fid e n tia l in fo rm a tio n in least sig n ifica n t b it o f speech fram e.KeywordsIn fo rm a tio n h id in g Least sig n ifica n t b it G enetic a lg o rith m Low b it-ra te speech code化过程与机制来求解极值问题的一类自组织、自适应人工智能 技术，是一种仿生随机优化算法，已被广泛地用于各种组合优化 问题。

低速率数字语音编解码的研究与实现
本文首先介绍了语音处理的基本概念,其中包括语音信号处理分类,发展趋势等。

随后在第二章详细介绍了语音信号处理常用的技术,其中包括
LPC,CELP,MP-LPC。

G.723.1(6.3/5.3kbit/s)与G.729(8kbit/s)是ITU-T提出的适合网络通信、无线通信和卫星通信的低速率语音编码标准,都采用了ABS理念进行语音信号压缩。

本论文的重点是在于对G.723.1和G.729低速率编码标准的研究与实现工作。

在文中详细介绍了G.723.1和G.729编解码流程,比较两者的异同。

在本文中主要的实现平台是DSP(TMS320C6416),CODEC(TLV320AIC23),进行了算法的优化及代码的优化工作。

保证了语音压缩算法的实时处理。

最后给出了主程序流程图和DSP中断处理流程图,并就如何降低算法运算速率及复杂度等问题给出了解决方案。

低速率语音编码方法的设计与实现-回复低速率语音编码是一种用于将语音信号压缩和编码以实现传输和存储的方法。

在低速率条件下，有效地压缩和编码语音信号对于节省带宽和储存空间具有重要意义。

本文将详细介绍低速率语音编码方法的设计和实现，包括压缩算法、编码方案以及实际应用。

首先，为了实现低速率语音编码，需要使用一种高效的压缩算法。

压缩算法的目的是通过去除冗余信息来减小语音信号的数据量。

其中一种常用的压缩算法是线性预测编码（LPC）。

LPC利用语音信号的相关性来预测下一个采样值，并仅传输误差信号。

这种方法可以极大地减小数据量，同时保持语音质量。

接下来，选择合适的编码方案也是实现低速率语音编码的关键。

一种常用的编码方案是自适应差分编码（ADPCM）。

ADPCM将语音信号分成多个子带，对每个子带进行差分运算，然后利用编码表将差分结果编码为较低的数据量。

这种编码方案在保持相对较好的语音质量的同时，有效地减小了传输和存储所需的数据量。

此外，为了进一步提高低速率语音编码的效果，可以考虑使用波束形成技术。

波束形成技术利用多个麦克风阵列来捕获语音信号，并通过信号处理算法将其合成为单个信号。

这种技术可以有效地提高语音质量，尤其是在嘈杂环境中。

在实际应用中，低速率语音编码方法被广泛应用于各种通信系统和语音存储系统中。

例如，在移动通信系统中，低速率语音编码方法可以实现低带宽和高质量的语音通话。

在语音存储系统中，低速率语音编码方法可以实现较小的存储空间占用，使得可以存储更多的语音数据。

总结起来，低速率语音编码方法的设计和实现需要考虑如何高效地压缩语音信号，并选择合适的编码方案。

在实际应用中，低速率语音编码方法可以帮助节省带宽和存储空间，并实现较高质量的语音通信和存储。

未来，随着技术的不断发展，低速率语音编码方法有望进一步改进和优化，以满足不断增长的需求。

《甚低码率低延迟语音编码算法研究》篇一一、引言随着通信技术的快速发展，语音通信在各种应用场景中扮演着越来越重要的角色。

为了满足不同应用场景下的语音通信需求，低码率低延迟的语音编码算法研究成为研究热点。

甚低码率低延迟的语音编码算法不仅可以提供良好的音质，还能在有限的带宽和传输时延下实现高效的语音传输。

本文旨在研究甚低码率低延迟语音编码算法的原理、性能及优化方法，为实际应用提供理论支持。

二、甚低码率低延迟语音编码算法概述甚低码率低延迟语音编码算法是一种用于语音信号的压缩和传输的算法。

该算法通过降低语音信号的码率，实现降低传输带宽的目的，同时通过优化算法降低传输时延，提高语音通信的实时性。

甚低码率低延迟语音编码算法在移动通信、智能家居、物联网等领域具有广泛的应用前景。

三、甚低码率低延迟语音编码算法原理甚低码率低延迟语音编码算法主要分为编码、传输和解码三个阶段。

在编码阶段，算法将原始的语音信号进行采样、量化、滤波等处理，以降低数据的码率；在传输阶段，编码后的数据通过网络进行传输；在解码阶段，接收方对接收到的数据进行解压、重构等处理，以恢复原始的语音信号。

为了实现低延迟和低码率的目标，甚低码率低延迟语音编码算法通常采用一些先进的压缩技术和优化策略。

例如，采用高效的编码技术来减少数据量，利用参数的动态范围和量化级数的选择来控制数据码率等。

此外，算法还需要进行一系列的优化和调整，如设计合适的滤波器、选择合适的采样率和量化精度等，以在保证音质的前提下实现最低的码率和最低的延迟。

四、性能分析甚低码率低延迟语音编码算法的性能主要体现在两个方面：一是压缩比和音质，二是传输时延。

对于压缩比和音质而言，甚低码率低延迟语音编码算法需要达到一定的压缩比以降低传输带宽和存储成本，同时要保证较高的音质以满足用户的需求。

在传输时延方面，该算法需要尽量减少处理和传输时间，提高实时性。

此外，还需要考虑算法的复杂度和计算量等因素对性能的影响。

基于DSP的甚低速率语音编码算法及其实现赵继勇;曹芳;梁妙元;刘亚峰【摘要】Based on the MELP algorithm, an improved 1 120 b/s MELP very coding algorithm is proposed and implemented. Increase of framesize, dynamic bit allocation, multi-frame joint vector quantization and parameter interpolation are used to reduce the bit rate. The speech coding algorithm is implemented on DSP chip TMS320VC5416 in real time. Tested by GL Voice Quality Tester(VQT), the Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ) scores of the speech coder is more than 3 points. Experimental result shows that this speech coding algorithm can meet actual communication requirements.%在混合激励线性预测(MELP)算法的基础上,设计一种1120 b/s MELP甚低速率语音编码算法.该算法通过增加帧长、动态比特分配和多帧联合矢量量化、及参数内插等方法降低语音的编码速率,并已在TMS320VC5416DSP芯片上实时实现.采用美国GL公司的语音质量评估系统VQT,对编解码的实时语音质量进行评估,语音质量感知评价高于3分.实验结果表明,该算法能够满足实际通信要求.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2011(037)021【总页数】3页(P261-263)【关键词】甚低速率语音编码;动态比特分配;多帧联合矢量量化;参数内插【作者】赵继勇;曹芳;梁妙元;刘亚峰【作者单位】解放军理工大学通信工程学院,南京210007;南京理工大学紫金学院,南京210046;解放军理工大学气象学院,南京211101;解放军69026部队,乌鲁木齐830002【正文语种】中文【中图分类】TP3911 概述低速语音编码一直是语音研究领域中的一个热点课题，主要应用于军事保密通信、卫星通信和数字语音存储系统。