语音编码总结

语音编码的基本方法
语音编码是将语音信号转换成数字形式以便于存储、传输和处理的过程。

以下是一些常见的语音编码方法：
1. 脉冲编码调制（PCM）：
• PCM是一种最基本的语音编码方法，它将模拟语音信号在时间上均匀采样，并将每个样本的振幅量化为数字形式。

•采样率和量化位数是PCM中的两个重要参数，它们决定了数字表示的精度和数据量大小。

2. 自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）：
• ADPCM是一种通过对语音信号进行预测和差分编码来减小数据量的方法。

它利用前一个采样的信息来预测当前采样，并只编码预测误差。

•由于只需要编码误差，ADPCM相比于PCM可以实现更高的压缩比。

3. 线性预测编码（LPC）：
• LPC是一种基于声道建模的编码方法，它假设语音信号是由声道和激励信号的组合产生的。

• LPC通过对语音信号进行分析，提取声道特征，并将其参数化以减小数据量。

4. 矢量量化：
•矢量量化是一种高效的无损压缩方法，通过将一组相邻的样本映射到一个矢量码本中的一个向量，从而减小数据量。

5. 变换编码：
•将语音信号通过某种变换（如傅立叶变换）转换到频域，然后对频域信息进行编码。

其中，MP3是一种常见的基于变换编码的方法。

6. 深度学习方法：
•近年来，深度学习技术在语音编码领域取得了显著进展。

循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）等模型被用于语音特征提取和编码。

这些方法有各自的优点和适用场景，选择合适的编码方法通常取决于应用需求、带宽要求以及对音频质量的要求。

语音编码感悟一大节专业课下来，感觉懵懵懂懂，大体上来说，这节课让我初步了解了语音编码技术，从我了解到的知识，让我意识到语音编码技术需要研究人员对图像的深刻分析，熟练掌握波形，带宽，频率之间的关系，还有其在现实生活中的应用，可以降低噪声等。

语音编码技术是一种代表数字语音信号的最小比特信息，现在，语音编码的一种以上的已标准化的一些国际组织，已被世界各国广泛使用。

简单来说，语音编码就是对模拟的语音信号进行编码，将模拟信号转化成数字信号，从而降低传输码率并进行数字传输，语音编码的基本方法可分为波形编码、参量编码（音源编码）和混合编码，波形编码是将时域的模拟话音的波形信号经过取样、量化、编码而形成的数字话音信号，参量编码是基于人类语言的发音机理，找出表征语音的特征参量，对特征参量进行编码，混合编译码是结合波形编译码和参量编译码之间的优点。

初步对语音编码的认识，是从老师的几张图像中看到复杂的变化和图像转为信息的繁杂的物理公式，之后了解了几种典型的低速率语音编码，其包括：多带激励编码、正弦变换编码、混合激励线性预测编码、波形内插编码。

对于波形内插编码，老师又进一步进行了讲解，阐释了波形内插编码的基本原则，提取二维特征波形（连续）表面从一维的唱片剩余沥青的基础上估计在每一个瞬间等。

印象最为深刻的便是一副平凡的平面波形图，它经过研究人员的分析，可以从二维图像转化为三维图像，更为客观和直观，使研究人员快速分析到波形变化的规律。

还有一次同样话语，经过不同的语音处理，会有不同的清晰度。

随着语音通信技术的发展，压缩语音信号的传输带宽，降低信道的传输速率，一直是人们追求的目标。

语音编码在实现这一目标的过程中担当重要的角色。

这便是我了解的语音编码技术，人们可以通过语音的清晰度或可懂度、音质来评价编码的成功与否。

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。

语音编码总结一、历史与概念1、模拟的声音信号话音信号：（口语发声的）200Hz~3400Hz调幅广播信号：（无线广播）50Hz到7000Hz调频广播信号：（无线广播）20Hz到16000Hz激光唱机信号（CD）：10Hz~20000Hz2、话音编码技术的历史回顾10 20 50 200 3400 7000 1600 20000 Hz话音编码研究的历史表明，这一领域的研究成果直接为通信产业发展提供了源动力。

目前IP电话所用的编码的标准有G.723.1, G.728, G.729。

具有低延迟、低码率、低复杂性、高音质的话音编码算法将是未来IP电话网络的奠基石。

3、若干概念术语（1）数字信号：标称的不连续信号。

它可以用离散的步差从一个状态转变到另一个状态。

（2）采样：按周期T对模拟信号进行测量，称为采样。

采样频率Fs=1/T.在满足奈奎斯特定理时，从采样值可准确的恢复原信号。

（3）量化用数字信号表示话音的过程称为量化。

（4）非均匀量化非均匀量化可以兼顾动态范围和小信号的系统精度。

Reeves提出概念。

即对大信号取较大的量化步长。

对小信号取较小的量化步长。

二、矢量量化将k个样点构成的有序集（信源矢量集合）映射为M个恢复失量构成的有限集A（码书，码本）中的某个矢量Yi（码字，码元）的映射，称为矢量量化，它是对标量量化在K维空间的一个推广。

在一维幅度轴上划分有限个区间 1=[a0 a1)…n=[an-1 an)在每个区间里，选一个代表值 fi i I=1,2,…n 在每个子空间里，选一个代表矢量Yi={Yi1,Yi2,Yii} Yi{Si} i=1,2,…M对任一模拟信号，当其标称值属于区间i时，就用数字信号fi代表值。

声音编码的原理-回复声音编码的原理是将声音信号转化为数字信号的过程。

声音是一种连续的波动信号，而数字信号是离散的，只能取有限个数值的信号。

通过声音编码，可以将声音信号转化为数字信号，便于存储、传输和处理。

声音编码的原理可以分为三个主要步骤：采样、量化和编码。

第一步，采样。

采样是指将连续的声音信号转化为离散的信号。

即在一段时间内，对声音信号进行间隔性的取样。

这个时间间隔称为采样周期，采样周期越短，采样精度越高。

采样过程中，使用一个采样率来控制每秒钟采样的次数。

通常音频的采样率为44.1kHz，即每秒采样44,100次。

第二步，量化。

量化是指将连续的信号转化为离散的信号值。

在采样过程中，声音信号的幅度被转化为一系列离散的数值。

量化的目的是减小信号的动态范围，将其限制在一个有限的范围内。

量化过程中，使用一个量化器来将连续的声音信号的幅度映射为一个数字值。

量化的精度可以通过位数来控制，位数越多，量化精度越高。

通常音频的量化位数为16位或24位。

第三步，编码。

编码是指将量化后的信号转化为二进制流，以便于存储、传输和处理。

编码的方式很多，常见的编码方式包括脉冲编码调制（PCM）、压缩编码以及无损编码和有损编码。

脉冲编码调制是一种基本的编码方式，它将量化后的信号转化为二进制形式的数字信号。

压缩编码是在编码过程中，再次对信号进行压缩，以减少数据的存储空间和传输带宽。

无损编码是指在编码过程中不会引起信号的质量损失，常见的无损编码有FLAC和ALAC。

有损编码是指在编码过程中会引起一定的信号质量损失，但可以极大的压缩数据量，常见的有损编码有MP3和AAC。

通过以上三个步骤，声音信号可以被编码成数字信号。

这些数字信号可以更方便地存储在计算机、移动设备和互联网上，也便于传输和处理。

同时，声音编码也允许我们对声音信号进行压缩、增强和分析等操作，实现更多的音频效果和应用。

语音编码技术是一种将人类语音信号转换为数字数据，以便在计算机、网络或其他设备上进行传输和处理的技术。

以下是关于语音编码技术的总结与体会：1.语音编码技术的种类：语音编码技术有多种，包括波形编码、参数编码和混合编码等。

波形编码是将语音信号的波形进行采样、量化和编码，如PCM编码；参数编码则是提取语音信号的参数，如声谱、线性预测系数等，然后对这些参数进行编码；混合编码则是将波形编码和参数编码结合起来，以获得更好的编码效果。

2.语音编码技术的优势：语音编码技术具有多种优势。

首先，它可以降低数据传输量，减少带宽占用，从而降低通信成本。

其次，它可以提高语音质量，使传输的语音更加清晰、自然。

此外，语音编码技术还可以支持多种语音通信业务，如电话通信、视频会议、语音聊天等。

3.语音编码技术的发展趋势：随着技术的不断发展，语音编码技术也在不断进步。

未来，语音编码技术将更加注重音质和带宽的平衡，同时支持更高的数据传输速率和更低的延迟。

此外，随着人工智能技术的不断发展，语音编码技术也将更加智能化，能够更好地识别和理解人类语音。

4.语音编码技术的应用领域：语音编码技术广泛应用于通信、娱乐、教育、医疗等领域。

在通信领域，语音编码技术是实现电话通信、视频会议等业务的重要技术之一；在娱乐领域，语音编码技术可以用于游戏、音乐等娱乐产品的制作；在教育领域，语音编码技术可以用于在线教育、智能辅导等；在医疗领域，语音编码技术可以用于远程医疗、智能诊断等。

5.我的体会：通过学习和实践语音编码技术，我深刻体会到了技术的魅力和挑战。

语音编码技术不仅是一门技术科学，更是一门艺术科学。

它需要我们在理解人类语音特性的基础上，运用计算机技术和数学方法对语音信号进行处理和编码。

在这个过程中，我们需要不断地尝试、探索和创新，以获得更好的编码效果和更高的音质。

同时，我也意识到了自己在技术方面的不足和需要进一步提高的地方。

我将继续努力学习，不断提高自己的技术水平和实践能力。

简述声音的编码过程
声音的编码过程是指将原始声音信号转换为数字信号的过程。

在数字化时代，
声音编码可以帮助我们将声音转换为可存储、传输和处理的数字形式，使得音频内容能够被广泛使用和分享。

声音编码的过程可以分为三个主要的步骤：采样、量化和编码。

首先，采样是将连续的声音信号分割成一系列离散时间点上的采样值。

这个过
程类似于在特定时间间隔内对声音进行抽样。

采样频率决定了声音信号在时间域中离散化的精度，常见的采样频率是44.1 kHz和48 kHz。

接下来，量化是将每个采样值映射为一系列的数字编码。

采样值的幅度范围通
过量化转换为有限数量的数字级别。

量化级别的数量取决于采样精度，通常使用
16位或24位的量化深度。

量化的目的是将连续的幅度变化转换为离散的数值，这
些数值可用于表示声音信号的振幅。

最后，编码是将量化后的数字信号转换为二进制码以便存储和传输。

常见的声
音编码算法包括脉冲编码调制（PCM），压缩编码（如MP3、AAC）和无损编码（如FLAC、ALAC）。

编码算法可以根据不同的需求选择不同的压缩比和音质。

总结来说，声音编码过程将连续的声音信号转化为离散的数字信号，包括采样、量化和编码三个主要步骤。

这种编码技术使得音频内容可以被数字设备广泛应用，并可方便存储、传输和处理。

语音编码格式名词解释
语音编码格式是指将语音信号转换为数字信号的过程，以便在数字通信系统中传输和存储。

以下是一些常见的语音编码格式及其解释：
1. PCM（脉冲编码调制）：将模拟语音信号转换为数字信号的最基本方法，每秒钟采样8000次，每次采样用8位或16位表示。

2. ADPCM（自适应差分脉冲编码调制）：采用自适应算法对PCM信号进行压缩，从而减少传输带宽和存储空间。

3. MP3（MPEG音频层3）：一种有损压缩格式，通过去除人耳听不见的音频信号来减小文件大小。

4. AAC（高级音频编码）：一种有损压缩格式，比MP3更高效，可以实现更高质量的音频传输和存储。

5. Opus：一种开放源代码的音频编码格式，支持低延迟和高质量的音频传输。

学习技巧：
1. 熟悉常见的语音编码格式，了解它们的特点和适用场景。

2. 学习数字信号处理和音频编码的基本原理，包括采样、量化、压缩等。

3. 练习使用相关的工具和软件，如Audacity、FFmpeg等，实践音频编码和解码的过程。

4. 参考相关的文献和教程，了解最新的音频编码技术和发展趋势。

语音编码技术的分类语音编码技术概述语音编码技术是指将语音信号转换成数字信号的技术，是现代通信系统中不可或缺的一部分。

语音编码技术能够有效地压缩语音数据，减小传输带宽，提高通信质量。

分类1.无损编码–PCM编码：将模拟语音信号进行采样和量化，并使用脉冲编码调制（PCM）进行数字化，保留了所有原始信息。

–ADPCM编码：利用自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）对采样值进行编码，以减小数据量。

–LPC编码：根据语音信号的模型参数，利用线性预测编码（LPC）对信号进行编码，适用于高压缩比的应用。

2.有损编码–CELP编码：采用声道模型和码字搜索算法，通过对语音信号进行向量量化，实现高压缩比的语音编码。

–MP3编码：基于MDCT变换和感知模型，通过分析人耳对声音敏感度，实现高质量音频的压缩。

–AMR编码：适用于移动通信系统的编码标准，通过对语音信号进行截断和窄带限制，达到低比特率的编码效果。

无损编码无损编码技术旨在将语音信号以无失真的方式进行压缩，并能够还原原始信号。

其中，PCM编码是一种最简单的无损编码方式，它通过对语音信号进行时域采样和量化，将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。

由于PCM编码保留了全部语音信息，因此文件体积较大，不适合传输和存储。

为了减小数据量，ADPCM编码在PCM编码的基础上引入了差分脉冲编码调制技术。

ADPCM编码根据每个采样值和前一个采样值之间的差异进行编码，以便用更少的位数表示信号。

LPC编码则通过语音信号的线性预测，利用模型参数的编码表示来实现信号的压缩。

有损编码有损编码技术能够更高效地压缩语音信号，但在压缩的过程中会存在一定的信号失真。

有损编码主要应用于高压缩比的语音传输和存储场景。

CELP编码是一种基于声道模型的语音编码技术，它利用矢量量化和码字搜索算法对语音信号进行编码。

通过分析语音信号在频域和时间域的特性，CELP编码能够以较低的比特率实现较高的语音质量。

MP3编码是广泛应用于音频压缩的技术，它基于MDCT变换和感知模型。

通信领域中语音编码技术综述语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段，也是人类进行思维的一种依托。

语音业务的传输始终是通信系统中最重要、最基本的核心功能之一，即便是在倡导多媒体业务的第三代甚至第四代数字移动通信系统中，语音业务也仍然是其主导业务。

语音编码是语音信号处理的一个重要方面，它和通信领域联系最为密切。

而语音识别、语音合成、语音增强等方面在理论和方法上与语音编码有很多相通之处。

因此，系统、全面地了解当今语音信号压缩编码的原理和方法，对语音通信领域工作的开展具有重要意义。

语音编码技术大致可以分为三种方式：波形编码、参数编码和混合编码。

1、波形编码波形编码一般分为时域波形编码和变换域波形编码。

1) 时域波形编码时域波形编码不基于声学模型，只针对语音波形进行编码。

这种方法在降低量化每个语音样本比特数的同时又保持了相对良好的语音质量，波形编码主要有脉冲编码调制(PCM)、增量调制 (DM)、自适应增量调制(ADM)、自适应差分脉码调制 (ADPCM)、自适应预测编码(APC)等。

线性PCM是用同等的量化级进行量化，没有利用声音的性质，所以信息没有得到压缩，对数PCM利用了语音信号幅度的统计特性，对幅度按对数变换压缩，将压缩的结果作线性编码，在接收端解码时，按指数进行扩展，这种方法在数字电话通信中得到了广泛的应用，现有的PCM采用编码速率为64kbps的Ａ律、μ律对数压扩方法。

由于对数PCM广泛应用于通信系统中，而线性PCM可以直接进行二进制运算，所以一般速率低于64Kbps的语音编码系统多是先进行对数PCM－线性PCM变换后，再进行语音信号数字处理。

PCM最大缺点是数码率高，在传输时所占频带较宽。

差分脉码调制(DPCM)是根据相邻采样值的差值信号进行编码，ADPCM是在DPCM的基础上发展起来的，其量化器与预测器的参数能根据输入信号的统计特性自适应于最佳或接近于最佳参数状态。

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。

CDMA的语音编码与信道编码摘要：随着3G移动通信技术的逐步实现以及移动通信与互联网的融合，全球正迅速步入移动信息时代。

CDMA已被广泛接纳为第三代移动通信的核心技术之一，它具有优越的性能。

本文主要介绍CDMA中常用的语音编码技术与信道技术。

关键词：语音编码信道编码受激励线性编码码激励线性预测编码矢量和激励线性预测编码编码器解码器卷积码1 CDMA中的语音编码技术语音编码为信源编码，是将模拟信号转变为数字信号，然后在信道中传输。

在数字移动通信中，语音编码技术具有相当关键的作用，高质量低速率的话音编码技术与高效率数字调制技术相结合，可以为数字移动网提供高于模拟移动网的系统容量。

目前，国际上语音编码技术的研究方向有两个：降低话音编码速率和提高话音质量。

1.1 语音编码技术的分类语音编码技术有三种类型：波形编码、参量编码和混合编码。

●波形编码：是在时域上对模拟话音的电压波形按一定的速率抽样，再将幅度量化，对每个量化点用代码表示。

解码是相反过程，将接收的数字序列经解码和滤波后恢复成模拟信号。

波形编码能提供很好的话音质量，但编码信号的速率较高，一般应用在信号带宽要求不高的通信中。

脉冲编码调制（PCM）和增量调制（ΔM）常见的波形编码，其编码速率在16～64kbps。

●参量编码：又称声源编码，是以发音模型作基础，从模拟话音提取各个特征参量并进行量化编码，可实现低速率语音编码，达到2～4.8kbps。

但话音质量只能达到中等。

●混合编码：是将波形编码和参量编码结合起来，既有波形编码的高质量优点又有参量编码的低速率优点。

其压缩比达到4～16kbps。

泛欧GSM系统的规则脉冲激励-长期预测编码（RPE-LTP）就是混合编码方案。

1.2 CDMA的语音编码CDMA系统如同其它数字式移动电话系统，它也采用语音编码技术来降低语音的编码速率。

CDMA系统的语音编码主要有从线性预测编码技术发展而来的激励线性预测编码QCELP和增强型可变速率编码EVRC。

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。

移动通信语音编码语音编码算法：主要有两大类：波形编码、声型（参量）编码1、波形编码：对语音波形进行抽样、量化、编码；典型的编码就是固定电话使用的PCM编码（8K抽样×8bit量化＝64kbps）；优点：话音质量好，MOS（Mean Opinion Score，主观平均得分）评级可达4.5分以上；缺点：编码速率较高，一般不小于16kbps，占用带宽资源多；2、声型（参量）编码：对人体喉咙发出的音调和噪声，以及口和舌的声学滤波效应建立模型（好High啊），将这些模型数据通过信道传输；优点：编码速率低（最低可以为2kbps），占用带宽资源少，频率资源相同的情况下，系统容量自然大一些；缺点：话音质量差，MOS评级有3.5分已经算不错了；为了兼顾系统容量和话音质量，移动通信系统一般采用混合编码。

各种无线制式采用的语音编码算法如下：GSM：FR（全速率编码，学名叫RPE - LTP（规则脉冲激励－长期预测编码），13Kbps）、EFR（增强型全速率，语音质量比FR好，13Kbps）、HR（半速率编码，使用它，GSM系统语音容量加倍，但是语音质量较差，6.5Kbps）WCDMA & TD：AMR（自适应－多速率编码，有8种语音速率，就好像一个懂8国语言的翻译家）目前采用的AMR语音编码8钟速率如下：12.2kbps（与GSM-EFR兼容），10.2kbps, 7.95kbps，7.40kbps，6.70kbps，5.90kbps, 5.15kbps, 4.75kbps其中：12.2kbps编码与GSM-EFR兼容；7.40kbps编码与美国标准IS-641（US-TDMA speech codec）兼容，不知道是不是兼容cdma2000的编码，请哪位C网高手澄清一下？6.70kbps编码与小灵通的PDC-EFR兼容，这主要是应日本运营商NTT DoCoMo的要求设计的（这个小日本的运营商在移动通信标准制定上有很大的影响力）可以看到，由于AMR语音算法与目前各种主流移动通信系统的编码兼容，所以非常利于设计多模终端。

语音编码的四个主要参量语音编码的四个主要参量是音素、基频、共振峰和增益。

这四个参量在语音编码中扮演着重要的角色，能够有效地捕捉和重建语音信号，以实现高质量的语音通信。

首先，音素是语音信号中的最小单位，是语言中不可分割的基本音素。

音素代表了语言中的不同音素类别，例如辅音和元音。

在语音编码中，音素的准确识别和编码对于实现高质量的语音通信至关重要。

音素编码技术能够将语音信号分解成一系列音素类别，然后将这些音素类别编码为数字或二进制数据，以便于存储和传输。

其次，基频是语音信号中的周期性变化，在语音编码中用于重建声调和语调信息。

基频代表了声音的音高，是声音波形中反复周期性变化的频率。

基频编码技术通过提取和编码语音信号中的基频信息，以实现重建原始声音的目的。

基频编码通常使用基于自相关或峰值跟踪等方法来估计和编码基频信息。

第三，共振峰是语音信号中的谐振频率，用于重建语音的清晰度和共鸣特性。

共振峰代表了声道系统的共鸣特性，通过声道滤波器对输入声音进行频率响应。

共振峰编码技术通过提取和编码语音信号中的共振峰信息，以实现重建原始声音的目的。

共振峰编码通常使用线性预测编码（LPC）等方法来估计和编码共振峰的位置和幅度。

最后，增益是语音信号中的能量或振幅级别，用于重建语音的音量和清晰度。

增益代表了声音的强度和能量水平，通常与语音的音量和响度相关。

增益编码技术通过提取和编码语音信号中的增益信息，以实现重建原始声音的目的。

增益编码通常使用自适应编码方法，如量化和编码器，以实现对增益数据的高效压缩和解压缩。

综上所述，音素、基频、共振峰和增益是语音编码中的四个主要参量。

它们分别代表了语言中的音素类别、声调和语调信息、共鸣特性以及音量和清晰度。

通过准确提取和编码这些参量，可以实现对语音信号的高效压缩和重建，从而实现高质量的语音通信。

各种语音编码标准，如G.711、G.729等，都基于这些参量和相应的编码算法，以满足不同的应用需求。