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语音信号处理第7章

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语音信号处理课件第七章.ppt

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矢量量化系统通常可以分为两个映射的乘积 Q 式中:α是编码器，它是将输入矢量 信道符号集IN={i1, i2, …, iN}中的一个元素ij ；
K X R 映射为
β是译码器，它是将信道符号集 ij映射为码书中的一 个码字Yi 。即
α( X )= ij β(ij )= Yi X∈χ， ij ∈ IN ij ∈ IN Yi∈ YN
{ x n}
X1
X2
X3 X4 Xn/4
图示输入信号序列{xn}，每4 个样点构成一个矢量 （取K=4），共得到n/4个4维矢量： X1，X2，X3，…，Xn/4
矢量量化就是先集体量化X1 ,然后量化X2， 依次向下量化。下面以 K=2为例说明其量化过程。
a2 Y3 Yi Si a1 Y5 Y6 (a) 图 7.2 (b) 矢量量化示意图 Y4 S1 Y1 a2 Y2 a1 Y7
（1）最佳划分
Y , Y , , Y N 1 2 N 给定码书 ，可以用最近邻准则NNR得 到最佳划分。图7.4为最佳划分示意图。
•Y3 • •Y6 •Y4 · •Y1 •Yj S1 • •X Sj • • •
S2 •Y2
•YN
•
•
图7.4 最佳划分示意图
最佳划分定义：
信源空间χ中任一点X,若X∈Sj，当且仅当矢量X与码 字Yj的失真小于X和其它码字 Yi N 失真，即：
出矢量Y=q(X)的失真平均值而定，失真平均值为： D(Q,F)=E[d(X,Y)]=E[d(X,q(X))]
补充： 矢量量化与标量量化的比较
矢量量化是把一个 K 维模拟矢量映射为一个 K
维量化矢量。标量量化实际是维数K=1的矢量量化。
一般情况下，矢量量化均指K≥2的多维量化。与标

(完整)语音信号处理精品PPT资料精品PPT资料

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❖ 特征参量评估方法 F比：在给定一种识别方法后，识别的效果主要取决于特征
参数的选取。对于某一维单个的参数而言，可以用F来表征 它在说话人识别中的有效性。
F 不 同 同 一 说 说 话 话 人 人 特 特 征 征 参 方 数 差 均 的 值 均 的 值 方 差 [x [ a (i)i i] ] 2 2 ia ,i
一个说话人识别系统的好坏是由 许多因素决定的。其中主要有正确 识别率（或出错率）、训练时间的 长短、识别时间、对参考参量存储 量的要求、使用者适用的方便程度 等，实用中还有价格因素。图10.3 表示了说话人辨别与说话人确认系 统性能与用户数的关系。

10.3应用DTW的说话人确认系统
一个应用DTW说话人识别系统如图10-4所示。它采用的识别 特征是BPFG（附听觉特征处理），匹配时采用DTW技术。
2. 动态时间规整方法（DTW）
将识别模板与参考模板进行时间对比，按照某种距离测度得出两个模板 之间的相似程度。常用的分法：基于最近邻原则的动态时间规整。
3. 矢量量化方法（VQ）
将每个人的特定文本训练成码本，识别时将测试文本按此码本进行编码， 以量化产生的失真度作为判决标准。优点：速度快，识别精度不低。
❖ 说话人识别特征的选取
在说话人识别系统中特征提取是最重要的一环，特征提取就 是从说话人的语音信号中提取出表示说话人个性的基本特征。
在理想情况下，选取的特征应当满足下述准则： ① 能够有效地区分不同的说话人，但又能在同一说话人的语音
发生变化时相对保持稳定。 ② 易于从语音信号中提取 ③ 不易被模仿 ④ 尽量不随时间和空间变化
10.4应用VQ的说话人识别系统
目前自动说话人识别的方法主要是基于参数模型的HMM的方 法和基于非参数模型的VQ的方法。应用VQ的说话人识别系 统如图10-5所示。

语音信号处理(很好很全)

语音信号处理(很好很全)

摘要语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。

语音信号处理是一门发展十分迅速、应用非常广泛的前沿交叉学科，同时又是一门跨学科的综合性应用研究领域和新兴技术。

现代语音信号系统包括语音信号采集单元和语音信号处理单元，本论文确定了相应的处理芯片：TMS320C5402DSP和TLCAD50C芯片。

但语音信号处理有两个需要解决的问题，语音信号的时变性，和直接进行傅里叶变换其运算量相当大。

其解决措施是加窗函数和运用快速傅里叶变换（即FFT）。

本论文关于这部分的软件设计是在Code Composer Studio（简称CCS）环境下进行的。

本论文的结构是先介绍语音信号处理单元和语音信号采集单元，然后简单介绍语音信号处理系统的硬件电路，最后在CCS环境下进行语音信号的频谱分析。

关键词：语音信号，时变性，窗函数，FFT，DSP，CCSABSTRACTThe speech is the importance source and way of obtain information and make use of the information .The speech signal processing is a development very quick, application very extensive of front follow to cross an academics, in the meantime again is a door across an academics of comprehensive sex application study realm and newly arisen technique.The speech signal system include speech signal to collect unit and the processing unit of the speech signal, this thesis assurance correspond of processing chip:DSP and the TLCAD50 C chip of the TMS320 C5402.But speech signal processing have two problem that need to be solve, because of it hour change sex can't carry on leaf's transformation in the Fu, with direct carry on leaf's transformation in the Fu it operation quantity equal big.Its solving measure is to add window function and usage fast leaf's transformation in the Fu.(namely FFT)The software design carry on under the Studio(brief name CCS) environment of the Code Composer, the CCS is a TI company for the TMS320 series DSP software development release of integration development environment.The structure of this thesis is unit and speech signal of the signal processing of the introduction speech to collect unit first, then simple introduction speech signal processing system of hardware electric circuit, end carry on the frequency chart of speech signal analysis under the CCS environment.Keywords:The speech signal, hour change sex, window function, FFT, DSP, CCS目录1．绪论 ........................................................................................ 错误！未定义书签。

语音信号处理第7讲

语音信号处理第7讲
s
Csn (t ) Cs (t ) Cn (t )
设 Csn (t ) 为整个带噪语音输入语句（共N帧）的倒谱平均值，由于每一 帧噪声的倒谱相同，则有
1 N Csn (t ) Cs (t ) Cn (t ) N t 1 利用CMN法处理得到的增强语音的倒谱为
N 1 ˆ (t ) C (t ) C (t ) C (t ) C Cs (t ) s sn sn s N t 1
自适应滤波器：有效地在未知环境中跟踪实变的输入信号，使输出信 号达到最优，其基本原理框图如下
r (t ) 与 s (t ) 无关，而与未知噪声
信号 n(t ) 相关 自适应滤波器的实质在于实现带躁信号 中的噪声估计，并用原始信号中去除估 计噪声，达到语音增强的目的 为最小的误差 (t ) 也就是降噪后的 s(t )
6.1 概述 6.2 语音特性、人耳感知特性及噪声特性 6.3 滤波器法 6.4 相关特征法 6.5 非线性处理法 6.6 减谱法 6.7 Weiner滤波法

语音增强：
指当语音信号被各种各样的噪声干扰、甚至淹没后，从噪声背景中提取有 用的语音信号，抑制、降低噪声干扰的技术。（即：从含噪语音中提取尽 可能纯净的原始语音）
利用复数帧段主分量特征的降噪方法：鉴于来自环境的噪声具有帧间 相关性小，能量分布频率范围广且数值小，在语音信号主分量特征中 对应的贡献率交小的特点，可以利用复数帧段主分量特征来提高噪声 环境下的抗噪性 优点：既能起到降低噪声的作用，又能很好地解决输入特征参数矢量的 维数增加导致的参数估计误差及计算量增大问题

噪声的度量——声压、声强和声功率：
① 声压级
P Lp 20lg P0 20 Pa P0 I LI 20lg I 0 1012 W m2 I0 W LW 20lg W0 1012 W W0

《语音信号处理》讲稿第7章

《语音信号处理》讲稿第7章

1.语音识别原理和方法 欧氏距离测度中几个常见测度。 ①欧氏距离的均方误差（常用）。
1 k ( x, y ) = ∑ ( xi − yi ) 2 d2 k i =1
式中，xi为输入信号的第i个k维矢量，yi 为码本中第i个k维矢量，d2(x,y)的下标2 表示平方误差。
1.语音识别原理和方法 ② r 方平均误差。
1.语音识别原理和方法
语音识别的测度有多种。如： ①欧氏距离测度。 ②似然比测度。 ③超音段信息的距离测度。 ④隐马尔可夫模型之间的距离测度。 ⑤主观感知的距离测度等。
1.语音识别原理和方法
欧氏距离测度是常用的一种测度。其优点 在于：方法简单，易于计算机处理，测度的大 小在主观上有意义，即小的失真对应于好的主 观语音质量。 欧氏距离可作为失真测度，它是将输入语 音信号矢量用码本的重构矢量来表征时的失真 或所付出的代价。它也可作为识别测度。 对于欧氏距离的识别决策，一般可用距离 最小作决策，并选择一些距离测度的门限值作 为决策的依据。
后处 理
参考模式库
训练
1.语音识别原理和方法 （2）语音识别的测度和决策 所谓测度，是一种测量度量方式。 对输入信号计算而得的测度，根据若干 准则及专家知识，判决选出可能的结果 中最好的结果，由识别系统输出，这一 过程便是识别决策。 在确定识别决策时，可选择一些测 度的门限值（阈值）作为决策的依据。
动态时间规整法
j j w (i)
模板
B
O A
i
输入
i
1.语音识别原理和方法
时间规整不断计算两模式间的距离，以寻 找最优的匹配路径，得到的是两模式匹配时累 积距离最小所对应的规整函数。 时间规整常采用非线性匹配（DP）算法。 该方法在孤立词的识别中有着广泛的应用。

语音信号处理PPT课件

语音信号处理PPT课件

F2 F3
a 10
频率范围(Hz)
成年男子
成年女子
带宽
F1
200～800
250～1000
40～70
F2
600～2800
700～3300
50～90
F3
1300～3400
1500～4000
60～180
一般地：语音识别，取前3个共振峰，而对 语音合成，需取5个
a
11
2.3 语音信号的特性
2.3.1 语言和语音的基本特性
[x(n)x(n-k)]*h (n) 计算自m 相 关 ，先乘后加，运算hk量(n)大=w！(n)w(n+k)
R n ( k ) R n ( k ) m x ( m ) x ( am kk ) [ w hk( (n n -mm )) w ( n m k ) ]
36
3.5.2 修正的短时自相关函数 1、存在的问题 随kk=的0变化，参加运算的项减少。极限k=N-1时无运算k项=！250 2、修正的短时自相关函数
当w1,w2为直角窗时
(0≤k≤K)
^
N1
Rn(k)x(nm )xa(nmk)
m0
37
3.5.3 短时平均幅度差函数
问题的提出：自相关计算量大，大在乘法！ 短时平均幅度差函数(AMDF)定义：
F n (k ) R 1 m |x (n m )w 1 (m ) x (n m k )w 2 (m k )|
式中R为x(n)的平均值 w1、w2同修正的自相关函数中的定义 对于浊音信号，在周期倍数点上，幅值相等，Fn＝0
a 38
第三章小结
• 采样与反混叠 • 短时分析方法、窗口与长度选择 • 短时能量定义 • 短时过零分析 • 短时相关分析与修正 • 短时平均幅度分析(AMDF)

人工智能教育辅助课程内容设计方案

人工智能教育辅助课程内容设计方案第1章人工智能基础教育 (3)1.1 人工智能概述 (3)1.1.1 定义及基本概念 (3)1.1.2 人工智能的核心技术 (3)1.2 人工智能发展历程 (4)1.2.1 创立与早期摸索 (4)1.2.2 发展中的高潮与低谷 (4)1.2.3 现阶段及未来趋势 (4)1.3 人工智能的应用领域 (4)1.3.1 教育领域 (4)1.3.2 医疗领域 (4)1.3.3 交通运输领域 (4)1.3.4 金融领域 (4)1.3.5 智能制造领域 (4)1.3.6 日常生活领域 (4)第2章编程语言基础 (4)2.1 编程语言介绍 (4)2.1.1 编程语言的分类 (5)2.1.2 常见编程语言简介 (5)2.2 Python编程基础 (5)2.2.1 Python语法特点 (5)2.2.2 Python基本数据类型 (5)2.2.3 Python控制结构 (5)2.2.4 Python函数与模块 (6)2.3 Java编程基础 (6)2.3.1 Java语法特点 (6)2.3.2 Java基本数据类型 (6)2.3.3 Java控制结构 (6)2.3.4 Java类与对象 (6)第3章机器学习基础 (6)3.1 机器学习概述 (7)3.1.1 机器学习基本原理 (7)3.1.2 机器学习类型 (7)3.2 监督学习 (7)3.2.1 线性回归 (7)3.2.2 逻辑回归 (7)3.2.3 支持向量机 (7)3.2.4 决策树 (7)3.3 无监督学习 (7)3.3.1 聚类分析 (8)3.3.2 主成分分析 (8)第4章深度学习基础 (8)4.1 深度学习概述 (8)4.1.1 深度学习的基本概念 (8)4.1.2 深度学习的发展历程 (8)4.1.3 深度学习的主要应用领域 (8)4.2 神经网络基础 (9)4.2.1 神经元和神经网络结构 (9)4.2.2 神经网络的工作原理 (9)4.2.3 神经网络的训练方法 (9)4.3 卷积神经网络 (9)4.3.1 卷积神经网络的结构 (9)4.3.2 卷积操作和池化操作 (9)4.3.3 卷积神经网络的训练和应用 (9)4.4 循环神经网络 (9)4.4.1 循环神经网络的结构 (10)4.4.2 循环神经网络的训练方法 (10)4.4.3 循环神经网络的应用 (10)第5章计算机视觉 (10)5.1 计算机视觉概述 (10)5.2 图像处理基础 (10)5.3 目标检测 (10)5.4 语义分割 (11)第6章自然语言处理 (11)6.1 自然语言处理概述 (11)6.2 词向量与词嵌入 (11)6.3 语法分析 (11)6.4 机器翻译 (11)第7章语音识别与合成 (12)7.1 语音识别概述 (12)7.2 语音信号处理基础 (12)7.3 语音识别技术 (12)7.3.1 声学模型 (12)7.3.2 (12)7.3.3 解码器 (12)7.3.4 语音识别评价指标 (12)7.4 语音合成技术 (13)7.4.1 文本到语音（TexttoSpeech，TTS） (13)7.4.2 语音合成评价指标 (13)7.4.3 语音合成在教育辅助课程中的应用 (13)第8章人工智能与教育应用 (13)8.1 教育领域的人工智能应用 (13)8.1.1 智能辅导与答疑 (13)8.1.2 自动批改与评估 (13)8.2 智能教育辅助系统 (13)8.2.1 系统架构 (13)8.2.2 关键技术 (13)8.2.3 应用案例 (14)8.3 个性化推荐系统 (14)8.3.1 个性化推荐算法 (14)8.3.2 个性化学习路径规划 (14)8.3.3 个性化推荐应用案例 (14)8.4 人工智能教育产品设计与评估 (14)8.4.1 教育产品设计原则 (14)8.4.2 教育产品设计与开发流程 (14)8.4.3 教育产品评估方法 (14)8.4.4 教育产品应用案例分析 (14)第9章人工智能伦理与法律 (14)9.1 人工智能伦理概述 (15)9.2 人工智能伦理原则 (15)9.2.1 人工智能伦理的基本原则 (15)9.2.2 人工智能伦理的具体实践 (15)9.3 人工智能法律与政策 (15)9.3.1 我国人工智能法律体系 (15)9.3.2 国际人工智能法律动态 (16)9.4 人工智能伦理与教育的融合 (16)9.4.1 人工智能伦理教育的必要性 (16)9.4.2 人工智能伦理教育实践 (16)第10章未来人工智能发展趋势 (16)10.1 人工智能技术发展趋势 (16)10.2 人工智能与产业融合 (16)10.3 人工智能教育的挑战与机遇 (17)10.4 人工智能人才培养策略与实践 (17)第1章人工智能基础教育1.1 人工智能概述1.1.1 定义及基本概念人工智能（Artificial Intelligence，）作为计算机科学的一个重要分支，致力于研究、设计和开发使计算机系统能够执行具有智能行为的技术。

语音信号处理 第2版 赵力 语音信号处理第7章新

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。
2019/2/22
14

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。
2019/2/22
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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）
2019/2/22
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7.3 语音信号的波形编码


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。
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 )

语音信号处理ppt


标准傅里叶变换不 能用 来直接表示语音信号，而 应该用短时傅里叶变换对
添 加 标 题
把和时序相关的傅里叶分析的显 示图形称为语谱图。语谱图 是一 种三维频谱，它是表示语音频谱
语音信号 的频谱进行分
析，相应的频谱称为“短 时谱”。
随时间变化的图形，其纵轴 为频
率，横轴为时间，任一给定频率 成分在给定时刻的强弱用相 应点 的灰度或色调的浓谈来表示。
升采样率（整数倍内插）的实现原 理，时域和频域的变化情况
TITLE TITLE
升采样率是指通过在对原离散信号的两个连续 样本间插入L-1个等距的样本值（不一定为零）， 亦即抽样因子为L的上抽样。上抽样后的序列长 度为原来的L倍。
THANK YOU
——王少丹
1928
美国电信工程师H. 奈奎斯特推出采样 定理，因此称为奈 奎斯特采样定理。
1948
1924
1933
பைடு நூலகம்
信息论的创始人C.E.香农对这 一定理加以明确地说明并正式 作为定理引用，因此在许多文 献中又称为香农采样定理。采 样定理有许多表述形式，但最 基本的表述方式是时域采样定 理和频域采样定理。
采样定理
基本原理
人群 男声 女声 童声
基频分布 [50,180] [160,380] [400,1000]
共振峰频率分布 偏低 中 偏高
信号变声器的实现
进行频谱分析
2 1 3
进行滤波处理
4 5
语音信号恢复
6
语音信号读入
实现快慢放频率
改变基频变声
实现步骤
• • • • • • • • •
语音信号的录制与读入； 语音信号的频谱分析； 实现慢录快放和快录慢放功能； 设计数字滤波器和画出其频率响应； 用滤波器对信号进行滤波； 比较滤波器前后语音信号的波形及频谱； 通过搬移、改变基波频率实现变声； 语音信号恢复； 在 MATLAB 下绘制出各个部分的输出波 形，前后对比。

语音信号处理

语音信号处理简介语音信号处理是一种通过对语音信号进行分析、处理和合成的技术，以提取语音中的有用信息并改善语音质量。

它在语音识别、语音合成、语音增强等领域中有着广泛的应用。

本文将介绍语音信号处理的基本概念、常见的处理方法以及应用场景。

基本概念语音信号语音信号是由人类语音产生的声波信号，它是一种时间变化的波形信号。

语音信号包含了说话人的身份特征、语义信息以及情感特征等。

在语音信号处理中，通常使用数字信号来表示和处理语音信号。

语音信号的特性语音信号具有多种特性，包括频域特性和时域特性。

频域特性频域特性描述了语音信号在频率上的分布情况。

常见的频域特性包括频谱、功率谱和频带能量等。

频域特性能够反映语音信号中存在的不同频率成分。

时域特性时域特性描述了语音信号在时间上的变化情况。

常见的时域特性包括时域波形、自相关函数和短时能量等。

时域特性能够反映语音信号的时序关系。

常见的语音信号处理方法语音信号处理涉及到多种方法和技术，下面介绍几种常见的处理方法。

预处理预处理是语音信号处理的第一步，它主要用于降噪和增强语音信号的质量。

常见的预处理方法包括滤波、降噪和增益控制等。

滤波滤波是一种通过选择性地传递或阻止不同频率成分的方法。

在语音信号处理中，常用的滤波器包括低通滤波器和高通滤波器等。

降噪降噪是一种通过消除语音信号中的噪声成分来提高语音质量的方法。

常见的降噪方法包括谱减法、小波降噪和自适应滤波等。

增益控制增益控制是一种通过调整语音信号的幅度来平衡不同部分的能量的方法。

常见的增益控制方法包括自动增益控制(AGC)和压缩扩展(Compand)等。

特征提取特征提取是语音信号处理中最重要的环节之一，它用于从语音信号中提取有用的特征信息。

常见的特征提取方法包括短时能量、短时过零率和线性预测系数等。

语音识别是一种将语音信号转换为文本或命令的技术。

它在语音助手、语音控制和语音翻译等领域中有着广泛的应用。

常见的语音识别方法包括基于模型的方法和基于深度学习的方法等。

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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。

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 求不高。因此，感觉加权滤波器W (z ) 被提出，用 以衡量语音间的误差。
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。
x(n)
~ ( n) x
Q【· 】 编码器
c(n)
(n)
x(n)
y (n)
x(n)

+
量化

dq (n)
dq (n)

r

+

+
x p (n)
xr (n)
预测
发送端
xp (n)
预测
接收端
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：
2 ( n)
x 2 (m)h(n m)


2 ( n)
m
c 2 (m)h(n m)

自适应预测编码
X (z )

E (z )

E (z )

P(z )
C (z )
LPC计算
P(z )
预测器系数 发端 收端
自适应预测编码器（APC）利用线性预测 来改进编码中的量化器性能，根据信号量 化噪声比的定义：
产生背景：理论与现实的出入
抽样频率 误差表示
e | S ( f ) S ( f ) | W ( f )df
2 0
重建语音傅立叶变换
fs
^
原始语音傅立叶变换
此时，只需W ( f ) 在高频段处较小，低频段处较大， 就可以升高不敏感的高频段处误差同时降低较敏感 的低频段处误差，从而达到目的。
为较少传输误码的影响，可加入衰减因子，并 采用符号梯度法简化硬件，于是又有：
ai (n 1) i ai (n) i sgn[eq (n)]sgn[xr (n i)],i 1,2....,N

子带编码（SBC）
子带编码原理： 子带编码属于频域编码，它首先将语音信号通过带通 滤波器分割为若干频带（子带），而后对子带信号进行 频谱平移变为基带信号，再利用奈奎斯特速率抽样，最 后进行编码处理。
~ ( n) x
Q【· 】
c(n)
编码器
自适应
系统
c(n)
解码器
(n)
~ ( n) x
前 馈 自 适 应
(n)
自适应
系统
~ ( n) x
c(n)
解码器
后 馈 自 适 应
(n)
自适应
系统
其中，

或
G ( n )G0 * ( n ) ( n )0 * ( n )
m
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
z
均匀量化
y
激励发生 器
1
————
1
————
合成语音
P（z）
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。
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 H ( z) A( z )
1 1 ai Z

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。
| x ( n )| 1 (0 ) X max A
1 | x ( n )| ( 1) A X max
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 max sgn[ x(n)] ln(1 )
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。
自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）
差分脉冲编码调制（DPCM）：
不同于DM的一位编码，DPCM多位量化对两个采样 之间的差分信号利用多位量化进行编码，使信息量得 到压缩的同时降低了信道负载。 x (n)
x(n)

e(n)
eq (n)
+
-
量化
预测系数 自适应

+

xq (n)
xr (n)
预测
后向自适应预测作为ADPCM的常用编码方 式，所采用的是序贯随机梯度算法，其预测系 数满足：
ai (n 1) ai (n) i (n)eq (n) xr (n i),i 1,2....,N
其中N为预测器阶数。
i 1 P i
短时预测系数
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 ( D i )
i q r
延时参数（基音周期）
长时预测系数

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。
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。
ˆ y ( n)
Q【· 】 编码器
X
c(n)
G (n)
ˆ x(n)
c(n)
解码器
(n)
~ ( n) x
c(n)
解码器
ˆ y ( n)
+
G(n)

两 种 自 适 应 方 法 的 原 理
匹配自适应
G 匹配自适应
按照自适应参数划分
x(n)
~ ( n) x
Q【· 】 编码器
c(n)
x(n)
信号平均能量 预测误差平均能量
E[s (n)] E[s (n)] E[e (n)] SNR * 2 2 2 E[q (n)] E[e (n)] E[q (n)]
由此可知引用线性预测后，SNR 可得到成功的改善。
量化噪声平均能量
2
2
2
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.
人类听觉系统存在着掩蔽系统，即高声级单 音会明显掩蔽临近频率声音。 对于不同频段的声音，人耳的敏感程度不尽 相同。 人类对于语音信号的周期性（即音调）极为 敏感，但对信号的相位却充耳不闻，这与理 论分类存在差异。

语音编码中的几项关键技术 线性预测
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
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、LPC制（ADPCM） 10E
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