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移动通信中的语音编码技术在当今高度互联的时代，移动通信已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
无论是与亲朋好友保持联系，还是进行商务沟通，清晰流畅的语音通话质量始终是用户关注的重点。
而在这背后，语音编码技术发挥着至关重要的作用。
语音编码技术的主要任务是在尽可能保证语音质量的前提下，降低语音信号的数据量，以便更高效地在移动通信网络中传输和存储。
这就好比我们要把大量的物品装进一个有限空间的箱子里，需要巧妙地压缩和整理，同时还要确保物品的完整性和可用性。
要理解语音编码技术，首先得了解语音信号的特点。
语音信号实际上是一种时变的模拟信号，包含了丰富的信息，如音高、音强、音色等。
传统的模拟通信方式直接传输这样的模拟信号，不仅占用带宽大，而且容易受到干扰。
而数字通信则将模拟语音信号转换为数字信号进行传输，这就需要对语音进行编码。
在移动通信中，常用的语音编码技术可以大致分为三类：波形编码、参数编码和混合编码。
波形编码是一种尽可能保留原始语音信号波形的编码方式。
它的优点是语音质量高，能够接近原始语音，但缺点也很明显，就是编码速率较高，需要较大的带宽资源。
常见的波形编码技术有脉冲编码调制（PCM）和自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）。
PCM 是最基本的编码方式，通过对模拟语音信号进行均匀采样和量化，将其转换为数字信号。
ADPCM 则是在 PCM 的基础上，根据语音信号的特点自适应地调整量化步长，从而在一定程度上降低了编码速率。
参数编码则是完全不同的思路。
它不是直接对语音波形进行编码，而是通过分析语音信号的产生模型，提取语音的特征参数进行编码传输。
这种方式编码速率很低，但语音质量相对较差，容易产生失真。
常见的参数编码技术有线性预测编码（LPC）。
LPC 基于语音信号的线性预测模型，通过计算预测系数来描述语音的特征。
混合编码则是结合了波形编码和参数编码的优点。
它在保留一定语音波形信息的同时，也对语音的参数进行建模和编码，从而在较低的编码速率下获得较好的语音质量。
GSM数字移动通信系统语音信源编解码技术王红军1，钟子发1，陈润洁2（1电子工程学院,安徽合肥230037；2合肥通用所,安徽合肥230031）摘要：依据GSM协议，介绍了GSM系统所采用的语音信源RPE-LTP(规则码激励长期预测)编码技术，详细阐述了相应的信源解码模型和解码算法，并在工程实现中对算法性能进行了大量的测试，验证了解码模型的可行性和算法的有效性。
关键词：GSM；信源编码；信源解码；RPE-LTP一、引言GSM(Global System for Mobile Communication)数字移动通信系统中的核心问题是有效性、可靠性和安全性。
信源编码解决的是有效性。
由于移动通信属于无线通信，在无线通信中有效性的要求更加突出，这是因为无线信道的频率资源是有限的。
提高移动通信的有效性可以在不同的层次来实现，本文着重讨论在物理层的实现技术。
信源编码是产生信源数据的源头，利用信源的统计特性，解除信源的相关性，去掉信源多余的冗余信息，以达到压缩信源信息率，提高系统有效性的目的。
在GSM移动通信系统中，语音信源编码是为了保障语音通信的有效性。
本文在完成对语音编解码分析的基础上，工程实现了语音解码技术，技术的突破点就在于解码算法的实际工程应用。
二、GSM语音信源编码技术分析［１，２］GSM数字移动通信系统采用13kbit/s RPE-LTP语音编码技术，包括预处理、线性预测编码（LPC）分析、短时分析滤波、长时预测和规则码激励编码等5个主要部分，如图1所示。
1预处理首先用8k H z采样频率对输入的模拟语音信号进行采样得到离散话语音信号S 0(n)，滤除S(n)中的直流分量，得到S0f(n);其次采用一阶有限冲激响应（FIR）滤波器进行高频预加重，得到信号S(n)，加重的目的是加强语音谱中的高频共振峰，使语音短时谱及线性预测LPC分析中余数谱变得更平坦，从而提高谱参数估值的精确性。
2LPC分析将信号S(n)的每160个样点（20ms）分为一帧，每帧计算出8个LPC反射系数r(i),i=1，2，…，8。
GSM数字移动通信系统语音信源编解码技术
王红军;钟子发;陈润洁
【期刊名称】《电讯技术》
【年(卷),期】2004(44)1
【摘要】依据GSM协议,介绍了GSM系统所采用的语音信源RPE-LTP(规则码激励长期预测)编码技术,详细阐述了相应的信源解码模型和解码算法,并在工程实现中对算法性能进行了大量的测试,验证了解码模型的可行性和算法的有效性.
【总页数】5页(P25-29)
【作者】王红军;钟子发;陈润洁
【作者单位】电子工程学院,安徽,合肥,230037;电子工程学院,安徽,合肥,230037;合肥通用所,安徽,合肥,230031
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.3
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数字通信中的语音编码技术数字通信技术是当前社会中应用最为广泛的一种通信方式，我们平时使用的手机、电脑、电视等都是基于数字通信技术实现的。
而在数字通信领域中，语音编码技术是其中非常重要的一个领域。
本文将会对数字通信中的语音编码技术进行详细介绍，包括其概念、应用和实现原理等方面。
一、语音编码技术概述语音编码是一种将人类语音转换成数字信号的技术。
正常人类语音每秒钟会有约25帧的语音信号，每帧包含了很多信息。
如果在数字通信系统中直接把语音信号传输，将会占用很大的带宽，造成通信的负担。
因此，对于数字通信系统来说，我们需要对语音信号进行压缩和编码处理，以便于在数据传输过程中占用更少的带宽，从而提高通信效率。
语音编码技术主要有两个阶段，即语音信号的采样和量化和语音信号的压缩编码。
采样和量化是指将语音信号转化为数字信号，并对数字信号的每一个样本进行一定的量化。
而压缩编码则是将量化后的语音信号进行编码，使其占用更少的位数，从而实现带宽压缩并提高通信效率。
语音编码技术的主要应用领域是手机通信和VOIP（网络电话），手机通信是我们日常生活中必不可少的通信方式之一。
由于手机的通信信道有限，因此需要对语音信号进行压缩编码以节省通信资源，从而实现高清晰度的通话。
而VOIP则是在互联网上进行语音通话的技术，也需要使用语音编码技术实现高质量的通话。
二、语音编码技术的实现原理语音编码技术的实现原理涉及到数字信号处理、信息论和信号处理等多个方面。
具体来说，语音编码技术的实现主要包括以下几个步骤：1、语音信号的采样和量化。
语音信号的采样和量化将模拟语音信号转换为数字信号。
在这一步骤中，对于语音信号的每一个样本进行一定的量化，将其表示为二进制数，以实现数字化信号的传输、处理和存储。
2、语音信号的预处理。
为了提高语音信号的编码效果，需要对语音信号进行预处理。
主要有高通滤波、分帧、时域抖动平滑等处理方式。
预处理的目的主要是消除语音信号中不必要的信息，以减少编码后的数据量。
GSM全速率语音编码算法分析及DSP实现
何琴;李小文
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2008(025)011
【摘要】通过分析GSM全速率语音编码算法(RPE-LTP)的原理和特征,在实际应用中提出优化算法的两种方法.采用ADPCM改进算法的规则脉冲编码部分,使编码速率从13Kbit/s降为9Kbit/s;根据TMS320C55x DSP的特点,通过使用程序级别优化、去除不必要函数调用、优化判断语句等方法进行了代码优化.优化后算法的运算速度是19.63MCPS,需要11.9KW 的程序空间和6.8KW 的数据空间.从实验结果看,经优化后的程序在内存占用和运算复杂度方面都达到了预期目标,语音信号经编码器编码解码之后失真很小.
【总页数】3页(P123-124,175)
【作者】何琴;李小文
【作者单位】重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆,400065;重庆邮电大学【正文语种】中文
【中图分类】TP3
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传输附属设备包括码转换器（TC）、子复用器（SM）和基站接口设备（BIE）。
TC 单元在GSM系统中实现GSM用户和PSTN（公共交换电话网）用户间的通信。
SM 单元主要功能是将4 个16 kbit/s信道复用到一个64 kbit/s信道上，从而节省地面传输链路，大多数情况下，将A接口的90个话音业务信道复用到一个PCN 2Mbit/s传输线上。
当BSC和BTS远距离连接（大于15m）时，使用BIE支持的A 接口。
GSM系统主要接口协议分层为信令层1（L1）、信令层2（L2）和信令层3（L3）。
信令层1也称物理层，为信令传输提供物理链路，为高层协议建立相应的控制逻辑信道。
A 接口的物理层是基于PCM 30/32路2 048Mbit/s A律13折线编码的PCM（脉冲编码调制）一次群通道，有32个时隙，每个时隙传输64kbit/s 的信令或业务信息。
目前GSM采用的编码方案是13 Kbit/s的RPELTP（规则脉冲激励长期预测），其目的是在不增加误码的情况下，以较小的速率优化频谱占用，同时到达与固定电话尽量相接近的语音质量。
它首先将语音分成20ms为单位的语音块，再将每个块用8 KHZ抽样，因而每个块就得到了160个样本。
每个样本在经过A率13比特（μ率14比特）的量化，因为为了处理A率和μ率的压缩率不同，因而将该量化值又分别加上了3个或2个的“0”比特，最后每个样本就得到了16比特的量化值。
因而在数字化之后，进入编码器之前，就得到了128Kbit/s的数据流。
这一数据流的速率太高了以至于无法在无线路径下传播，因而我们需要让它通过编码器的来进行编码压缩。
如果用全速率的译码器的话，每个语音块将被编码为260比特，最后形成了13Kbit/s 的源编码速率。
此后将完成信道的编码。
在BTS侧将能够恢复13Kbit/s的源速率，但为了形成16Kbit/s的TRAU帧以便于在ABIS和ATER接口上传送，因而需再增加3Kbit /s的信令，它可用于BTS来控制远端TCU的工作，因而被称为带内信息。
第5章语音编码、信道编码和交织技术引言一般的数字通信系统都包含信源编解码、信道编解码和调制解调这三对功能模块，语音编码是一种信源编码的，在移动通信中由于信道的特点，往往还需要交织和去交织这一对功能模块。
为什么要进行信源编码、信道编码和交织呢？从实现过程分析：信源编码——原理：去掉一些信息（信源中统计特性具有相关性的信息）；（有效性）目的：尽可能用最少的信息比特表示信源，从而达到压缩信息速率，以较少的信息速率传送信息；信道编码——原理：加入一些信息（监督码或检验码）；（可靠性）目的：用来供接收端纠正或检出信息在信道中传输时，由于干扰、噪声或衰落等所造成的误码。
交织——原理：不改变信息量，只改变信息的排序；（可靠性）目的：克服信道中由于深衰落而造成的突发的成串的误码。
对本章的学习，我们复习信源编码和信道编码的基础上，重点掌握：1．移动通信对编码的要求；2．蜂窝移动通信典型系统用到的编码方式；3．在这些系统中的实现过程；4．交织的原理和作用。
5.1 语音编码通信系统中的语音编码的目的是解除语音信源的统计相关性，语音编码大致分为三类。
一．语音编码的分类（参考：《吴伟陵，《移动通信原理》，电子工业出版社，P72）1．波形编码波形编码是以精确再现语音波形为目的，并以保真度即自然度为度量标准的编码方法。
这类编码是保留语音个性特征为主要目标的方法，其码速较高。
常用的波形编码及其原理：PCM、DPCM、ADPCM应用：适用于骨干（固定）通信网。
2．参量编码利用人类的发声机制，仅传送反映语音波形变化主要参量的编码方法。
在接收端，可根据发声模型，由传送过来的变化参量激励产生人工合成的语音。
参量编码的主要标准是可懂度。
显然，这类编码是以提取并传送语音的共性特征参量为目的的编码方式，其码速较低。
（声码器）常用的参量编码及其原理：LPC应用：主要用于军事保密通信。
3．混合编码混合编码是吸取上述两类编码的优点，以参量编码为基础，并附加一定的波形编码特征，以实现在可懂度基础上适当改善自然度目的的编码方式。
GSM数字移动通信系统语音信源编解码技术王红军1，钟子发1，陈润洁2（1电子工程学院,安徽合肥230037；2合肥通用所,安徽合肥230031）摘要：依据GSM协议，介绍了GSM系统所采用的语音信源RPE-LTP(规则码激励长期预测)编码技术，详细阐述了相应的信源解码模型和解码算法，并在工程实现中对算法性能进行了大量的测试，验证了解码模型的可行性和算法的有效性。
关键词：GSM；信源编码；信源解码；RPE-LTP一、引言GSM(Global System for Mobile Communication)数字移动通信系统中的核心问题是有效性、可靠性和安全性。
信源编码解决的是有效性。
由于移动通信属于无线通信，在无线通信中有效性的要求更加突出，这是因为无线信道的频率资源是有限的。
提高移动通信的有效性可以在不同的层次来实现，本文着重讨论在物理层的实现技术。
信源编码是产生信源数据的源头，利用信源的统计特性，解除信源的相关性，去掉信源多余的冗余信息，以达到压缩信源信息率，提高系统有效性的目的。
在GSM移动通信系统中，语音信源编码是为了保障语音通信的有效性。
本文在完成对语音编解码分析的基础上，工程实现了语音解码技术，技术的突破点就在于解码算法的实际工程应用。
二、GSM语音信源编码技术分析［１，２］GSM数字移动通信系统采用13kbit/s RPE-LTP语音编码技术，包括预处理、线性预测编码（LPC）分析、短时分析滤波、长时预测和规则码激励编码等5个主要部分，如图1所示。
1预处理首先用8k H z采样频率对输入的模拟语音信号进行采样得到离散话语音信号S 0(n)，滤除S(n)中的直流分量，得到S0f(n);其次采用一阶有限冲激响应（FIR）滤波器进行高频预加重，得到信号S(n)，加重的目的是加强语音谱中的高频共振峰，使语音短时谱及线性预测LPC分析中余数谱变得更平坦，从而提高谱参数估值的精确性。
2LPC分析将信号S(n)的每160个样点（20ms）分为一帧，每帧计算出8个LPC反射系数r(i),i=1，2，…，8。
计算步骤为先计算出9个自相关系数ACF(i)：最后对LAR进行量化得到LARc，一方面作为边信息送到解码器,另一方面作为对它解码，恢复出量化后的反射系数r′(i)，以供短时分析滤波时使用。
3短时分析滤波信号S(n)经过格型滤波器，滤除语音信号样点之间的短时相关性，产生短时LP 余量信号d(n)：4长时预测长时预测是为了除去语音信号相邻基音周期之间的长时相关性，以便压缩编码速率。
长时预测按子帧处理，每一帧分成4个子帧。
长时预测使用过去子帧中经过处理后恢复出来的短时余量信号d′(n)，对当前子帧的余量信号d(n)进行预测。
通过对d(n)和d′(n)进行互相关运算，获得各个子帧的长时预测系数b和最佳延时N，分别用2bit和7bit编码，即bc 和Nc，作为边信息送到解码器。
各个子帧的长时余量信号e(n)=d(n)-d′(n)，送往RPE编码器的前端加权感觉滤波器。
5规则码激励序列编码经过短时、长时分析之后得到的LP余量信号，在这里进行平滑及降维激励脉冲串的选取。
(1)加权平滑滤波由RPE－LPC算法可知，平滑器为时变的H(Z/r)的单位冲激响应的自相关，应是随输入语音信号的时变而变化的,但GSM语音编码方案中的平滑器权重却是时不变的。
这实际上是考虑到语音平均谱特性得到的经验结果。
实际应用表明，采用此平滑器与采用随语音信号时变的H(Z/r)的单位冲激响应的自相关所形成的时变平滑器相比，效果基本一样。
而由于采用了时不变平滑器，该方案的实现进一步简单。
此滤波器为11阶FIR滤波器,输出只取中间的40个脉冲,输出信号为x(n)。
(2)最佳降维激励脉冲串的选取将信号x(n)进行3∶1抽取、分组之后，得到长度为13的4个降维激励脉冲序列xk(n)：式中下标k是降维脉冲串的相位标志。
然后计算每个子序列的能量，选取具有最大能量E M的子序列作为规则码激励序列：将相位信息用2bit编码得到参数Mc，送到解码器。
将选定的脉冲子序列xm(n)采用自适应脉码调制（ADPCM）方式进行量化，步骤为：先找到|xm (n)|中最大值xmax，对xmax用6bit对数量化编码得到xmax c；然后对xmax c 解码后得到x′max用来对13个非零样值xm(n)作归一化处理，得到x′(n),x′(n)=最后对每一个x′(n)值用3bit均匀量化编码产生xmc(n)。
6比特分配GSM编码方案的语音帧长20ms，每帧有260bit，所以总的编码速率为13 kbit/s。
经过激励信号自身编码，把以上一组参数组合到260bit的帧中，编码后260bit 分配如表1所示。
260bit再经过信道编码、交织、调制、上变频，得到射频信号形成GSM突发发射到无线信道中。
三、GSM语音信源解码技术分析［２，３］针对GSM数字移动通信系统采用13kbit/s RPE-LTP语音编码技术，解码可有多种方案。
实际中可采用与编码过程相反的解码方式，通过对接收的无线信号进行均衡解调、去交织和信道解码后获得的语音信息进行RPE解码、长时预测分析滤波、短时分析滤波和后处理，则可实现语音解码。
语音解码处理模型如图2所示。
1解码预处理（即RPE解码）依据GSM系统的编码规则，首先可以从信道解码中获得语音解码的子序列相位M c指示、最大幅度编码x max c、13个采样x mc(n)等参数，ADPCM解码器根据获得的x max c和xmc (n)，利用xm(n)=xmc(n)×xmax c得到的13个解码后去还原的数据；再根据Mc相位指示对还原的数据每隔2比特插入3个空样值，共插入27个空样值，组成8kHz采样信号，即得到40比特量化的规则码序列d(kj+k),k=0, (39)2长时预测分析滤波长时预测分析滤波根据解码得到的bcj 和Ncj求出短时分析滤波的余量信号。
首先由=QLB(bcj )得到解码增益，其中j=0,…,3,QLB(bcj）为量化电平，bcj为2bit的编码，解码增益值的对应表见表2。
在得到后，利用如下数学迭代公式进行短时余量的计算：其中d″定义为估计序列，j=0,…,3，k=0,…,39，kj =k+j*40。
3短时分析滤波短时分析滤波则根据d′求出去加重滤波的输入数据Sr(k)，其数学迭代推导公式为4语音后处理后处理即根据数学迭代推导公式Sro (k)=Sr(k)+beta×Sro(k-1)得到接近于原始语音的数字语音信号Sro(k)，其中beta=28180×2-15。
5语音恢复将获得的离散信号去加重滤波，送D/A转换电路后即可得到语音信号。
四、GSM语音解码算法的工程实现和性能测试［４］由于DSP利于语音信号的实时处理，设计中采用了最新的TI公司的TMS32C6202-250A微处理器，主要因为它具有独特的哈佛结构、硬件密集型方案和灵活的指令，且功耗低、价位低。
DSP主要完成对A/D送来的GSM基带信号的均衡解调、解交织、信道解码及实时语音解码。
工程中语音解码的DSP软件流程图如图3所示。
D/A转换电路采用了AD7015来实现，AD7015芯片能够完成RF/IF与DSP之间的所有数据转换接口，包含收发信道的基带编/解码、语音编/解码，基带接收部分可完成3路15位A/D、数字滤波，发射部分可完成突发存储、GMSK调制、3路10位D/A和模拟信号滤波；语音部分完成线性编解码、16位A/D和D/A、滤波、8kHz采样等功能。
语音恢复时采用了其中一路D/A来完成语音解码后的数据转换。
1软件DSP化时的关键技术在将算法进行DSP化编程时，需特别注意以下两点关键技术。
（1）数的转换和表示GSM协议中规定只能使用2种类型的数据：有符号的16位整数和32位整数。
所以在DSP中运算时为防止溢出，需考虑数的类型转换及使用定标因子。
（2）数学运算函数的转换GSM协议中介绍了一些C语言的数学运算函数［２］，这些运算函数实现算法中大量的运算，包括迭代、循环、归一化和连续乘、除等运算，其中主要函数包括gsm_add(x,y)、gsm_norm(x,y)、gsm_sub(x,y)、gsm_div(x,y)、gsm_mult(x,y)等，在将这些函数DSP化时需采用合适的语句进行转换。
2工程化后的性能测试在完成对解码算法的DSP软件优化、移植后，为验证算法的性能进行了大量的测试，测试包括比特差错率测试和语音波形比较。
(1)比特差错率测试方法为将一段随机数据依据GSM协议语音编码后再进行解码运算，比较解码后的数据与编码前的数据则可得出解码的比特差错率。
经过100次连续的测试，平均比特差错率小于1×10-3，符合GSM解码要求。
(2)语音波形比较直观的语音波形截取、比较采用了如下步骤：1)首先录入一段语音信号，生成一个wave.dat文件，取出其原始信号波形；2)利用MATLAB程序将wave.dat文件内容按比特读出并依据GSM编码协议进行编码，编码后的数据在DSP中由依据GSM协议编成的解码程序进行解码运算；3)将解码后数据送D/A输出，取出其信号波形。
具体测试结果如图4所示。
图4的左边波形为原始语音波形,右边为解码后的还原语音波形，X轴为时间,Y轴为信号幅度。
由图可以看出，解码后的语音跟踪原始语音中变化快的部分的能力较差，但能很好地跟踪原始语音中变化慢的部分，结果较为理想。
五、结束语该算法工程化后在进行实时语音处理时，经主观收听、恢复出的语音信号具有良好的自然度和可懂度。
无论从解码差错率、收听效果还是波形比较来看，不难得出该解码算法具有一定的实际应用价值。
目前该算法已成功地应用到某大型军用系统中。
参考文献［1］吴伟陵.移动通信中的关键技术［M］.北京:北京邮电出版社,2000.［2］GSM Phase2+，GSM0610-Full rate speech Transcoding［S］.［3］孙孺石,等.GSM数字移动通信工程[M].北京:人民邮电出版社,1998.［4］吴琼，等.GSM语音解码技术［J］.南京农业大学学报，1999，（4）.。
