语音变换和压缩编码实验

应用于声音的传输（通信）:
长途电话 (8 KHz x 8 bit x 1), 时分多路复用TDM (time-division multiplexing)
应用于全频带数字声音的表示/存储:
CD-DA（CD唱片），DAT (44.1 KHz x 16 bit x 2)
原理： 声音信号具有很强的相关性，可从已知信号来预测未知信号, 即使用前面的样本预测当前的样本，实际样本值与预测值之间的误差往往很小。 利用自适应的思想改变量化阶的大小，即使用小的量化阶(step-size)去编码小的差值，使用大的量化阶去编码大的差值， 效果：量化位数可以显著减少，从而降低了总的码率。
+
预测值
差值
重建信号
DPCM
编码输出
CCITT G.721 ADPCM编码器
A
量化阶适配器
自适应
( 4 位 )
6阶自适应线性预测， 4位的自适应量化器， 输出码率： 8k x 4 = 32 kbps
ADPCM 小结
PCM话音质量 4.5级 ADPCM话音质量 4.34级,码率降低一倍(32 kbps)。 ADPCM应用： 数字语音通信 多媒体应用中的语音（解说词）
ADPCM自适应差分脉冲编码调制 (Adaptive Differential PCM)
增量调制(DM)
差分脉冲编码调制 DPCM
实际样本值
利用样本与样本之间存在的相关性进行编码，即根据前面的样本估算当前样本的大小，然后对预测误差进行量化编码。
差值
线性预测公式： Xn = A1*Xn-1 + A2*Xn-2 + ... + Am*Xn-m
举例
根据输入样本幅度的大小来改变量化阶大小。 可以是瞬时自适应，即量化阶的大小每隔几个样本就改变，也可以是音节自适应，即量化阶的大小在较长时间周期里发生变化。

语音信号处理实验报告实验二一、实验目的本次语音信号处理实验的目的是深入了解语音信号的特性，掌握语音信号处理的基本方法和技术，并通过实际操作和数据分析来验证和巩固所学的理论知识。

具体而言，本次实验旨在：1、熟悉语音信号的采集和预处理过程，包括录音设备的使用、音频格式的转换以及噪声去除等操作。

2、掌握语音信号的时域和频域分析方法，能够使用相关工具和算法计算语音信号的短时能量、短时过零率、频谱等特征参数。

3、研究语音信号的编码和解码技术，了解不同编码算法对语音质量和数据压缩率的影响。

4、通过实验，培养我们的动手能力、问题解决能力和团队协作精神，提高我们对语音信号处理领域的兴趣和探索欲望。

二、实验原理（一）语音信号的采集和预处理语音信号的采集通常使用麦克风等设备将声音转换为电信号，然后通过模数转换器（ADC）将模拟信号转换为数字信号。

在采集过程中，可能会引入噪声和干扰，因此需要进行预处理，如滤波、降噪等操作，以提高信号的质量。

（二）语音信号的时域分析时域分析是对语音信号在时间轴上的特征进行分析。

常用的时域参数包括短时能量、短时过零率等。

短时能量反映了语音信号在短时间内的能量分布情况，短时过零率则表示信号在单位时间内穿过零电平的次数，可用于区分清音和浊音。

（三）语音信号的频域分析频域分析是将语音信号从时域转换到频域进行分析。

通过快速傅里叶变换（FFT）可以得到语音信号的频谱，从而了解信号的频率成分和分布情况。

（四）语音信号的编码和解码语音编码的目的是在保证一定语音质量的前提下，尽可能降低编码比特率，以减少存储空间和传输带宽的需求。

常见的编码算法有脉冲编码调制（PCM）、自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）等。

三、实验设备和软件1、计算机一台2、音频采集设备（如麦克风）3、音频处理软件（如 Audacity、Matlab 等）四、实验步骤（一）语音信号的采集使用麦克风和音频采集软件录制一段语音，保存为常见的音频格式（如 WAV）。

语音模数转换和压缩编码实验报告计算ad的采样率
和数据速率
根据语音模数转换和压缩编码的实验，我们可以计算出AD（Analog-to-Digital）的采样率和数据速率。

1. 采样率的计算方法：
采样率是指每秒钟采集并存储的样本数量。

在语音模数转换中，我们对模拟语音信号进行采样，将其转换成数字形式。

采样率决定了我们对模拟信号进行采样的频率。

采样率的计算公式为：采样率= 1 / 采样周期
其中，采样周期是指连续两次采样之间的时间间隔。

2. 数据速率的计算方法：
数据速率是指数据流传输的速度，以比特/秒（Bits per Second, bps）为单位。

在语音压缩编码中，我们对数字化的语音信号进行编码，将其压缩以降低数据传输量。

数据速率的计算公式为：数据速率= 采样率×位数×声道数
其中，位数是指每个样本的比特数，声道数是指每个样本包含的声道数量。

在实际计算中，我们需要考虑到压缩编码算法的压缩比例，因为压缩编码会将数据进一步压缩，降低数据速率。

需要根据具体的实验数据和采用的压缩编码算法来计算AD的采样率和数据速率。

希望以上内容对你有所帮助！。

《数字通信》-第3章-语音信号压缩编码-1 《数字通信》第3章语音信号压缩编码(1)复习1.某A律13折线编码器，L=8，一个样值为=-292Δ，试将其编成相应的码字is2.将（1）的码字转换为11位权值码3.计算（1）的编码误差4.同上，将样值i=+532Δ编成相应的码字s5.将（2）的码字转换为11位权值码6.计算（2）的编码误差和解码误差7.将权值码00010011000转换为7位PCM码复习A律13折线码字安排A律13折线编码方法天平称物---对分法7位非线性幅度编码与11位线性幅度编码的相互转换A律13折线编码器极性判决全波整流比较码形成串/并变换记忆电路7/11变换11位线性解码网络复习 A律13折线解码器极性控制；7/12变换；12位线性解码网络内容1.语音信号压缩编码的基本概念2.DPCM3.ADPCM4.子带编码1.语音信号压缩编码的基本概念语音压缩编码技术：所有码速率低于PCM编码比特率64kbit/s的语音编码技术。

研究的基本问题：在给定（1）编码质量、（2）编码延时和（3）算法复杂度的条件下，如何尽可能降低语音编码所需要的比特率。

能够进行语音信号压缩的依据：语音信号在（1）时域、（2）频域和（3）人类听觉感知域存在多种多样的冗余。

时域冗余：（1）非均匀分布，小信号概率大；（2）采样数据样值间的数据相关性（同一周期内）；（3）周期性相关性（不同周期之间）；（4）全双工通话间存在的通话间隙。

频域冗余：（1）长时功率谱密度非均匀分布，频段利用不充分；（2）短时功率谱密度能量集中在少数强峰（共振峰）；听觉冗余：（1）强度：掩蔽效应。

强音能够抑制弱音；（2）频率：对低频更敏感；（3）相位：对其变化均不敏感。

语音编码分类：（复习）（1）波形编码对信号波形的抽样值、预测值或预测误差值进行编码优点：适应能力强，重建语音质量最高；缺点：编码速度较高码率：16-64kbit/s典型编码类型：PCM（脉冲编码调制）DPCM（差分PCM）ADPCM（自适应差分PCM）语音编码分类：（复习）（2）参量编码提取语音产生的一些特征参数来进行编码优点：码速率低缺点：语音音质和自然度均较差码率：<4.8kbit/s典型编码类型：LPC: 线性预测编码语音编码分类：（复习）（3）混合编码同时传输特征参数信息和预测误差信息。

实验三．语音变换和压缩编码实验通过键盘和液晶选择“菜单”中的“二. 语音变换”1．语音模数转换实验（1）在语音变换下选择“1. 语音模数变换”；（2）按下AMBE2000的复位按钮，对AMBE2000进行复位；（3）K501拨到“SIN”，将输入的模拟信号设置为2kHZ的正弦信号，通过测试点TP501可以观测到输入给AD73311的模拟信号，调节面板上的W501，可以改变输入信号的幅度；（4）通过测试点TP502观测AD73311中A/D和D/A变换的时钟输出；（5）通过测试点TP503观测AD73311中数字输出和输入的帧同步信号；（6）通过测试点TP504观测AD73311的A/D转换后的数字输出信号；（7）通过测试点TP505观测AD73311的D/A转换前的数字输入信号；（8）通过测试点TP506观测AD73311完成D/A转换后的模拟信号，并可以通过调节面板上的W502改变输出信号的幅度；（9）将K501拨到“MIC”，将输入的模拟信号设置为麦克风输入的语音信号，插入麦克风和耳机，可以从耳机中听到麦克风的声音。

测量操作与测量结果：（1）CH1连接到TP501；CH2连接到TP506；（2）按下示波器的“AUTO”键；（3）分别将CH1和CH2的电压档设为“200mV”，时间档设为“200us”；（4）将CH1向移动，CH2向下移动。

（5）调节面板上的W501和W502，分别将TP501和TP506信号的幅度调整到300 mV和500 mV左右。

（6）按“RUN/STOP”键停止波形采样。

（7）CH1为输入的模拟2KHz正弦波，CH2为输出恢复信号，可以看到恢复波形比原始波形质量变差了。

如图2-1-TP501~TP506。

2-1-TP501~TP506（8）CH1连接到TP502，CH2连接到TP503，电压档设置保持为“2.0V”，时间档设为“5us”。

可以打开测量功能，测量CH1和CH2的频率。

实验报告实验名称语音编码实验课程名称信息处理技术专业综合实验实验二 语音编码一、实验目的熟悉语音基本压缩编码的方法，观察语音压缩效果，加深对语音线性预测编码（LPC ）的理解。

二、实验内容1、编写并调试语音LPC 参数提取程序。

2、编写并调试语音基音周期提取程序。

3、编写并调试语音LPC 合成程序。

三、实验原理语音信号中含有大量的冗余信息，采用各种信源编码技术减除语音信号的冗余度，并充分利用人耳的听觉掩蔽效应，就可以将其编码速率压缩很多倍，而仍能提供可懂语音。

LPC 声码器是一种比较简单实用的语音压缩方法，其基本原理是：根据语音生成模型，将语音看作激励源通过一个线性时不变系统产生的输出，利用线性预测分析对声道参数进行估值，将求得的线性预测系数，结合基音周期等少量参数进行传输，就可以在接收端利用合成滤波器重构语音信号。

线性预测系数的估计方法为：假设语音的当前样值可以用过去的M 个语音样值来进行预测()()()()()∑=-=-++-+-=Mi i M i n x a M n x a n x a n x a n x 12121~式中{}i a 即为线性预测系数。

实际值和预测值之间的均方误差可表示为()()()∑∑∑⎪⎭⎫ ⎝⎛--===n Mi i n i n x a n x n E 212ε 要求均方误差总和最小，将E 关于i a 的偏导数设置为零，可以得到()()()01=⎪⎭⎫ ⎝⎛---∑∑=Mi i n i n x a n x k n x通过采用自相关法、协方差法或格形法求解该方程，即可得到最优的{}i a 。

四、实验方法及程序1. 调用xcorr命令计算一帧语音的自相关函数。

2. 调用toeplitz命令形成该帧语音的自相关矩阵。

3. 调用durbin命令，采用杜宾递推算法计算该帧语音的线性预测系数。

4. 编写lpcauto.m函数，求取一句语音信号的线性预测系数及预测残差。

选择设当的窗函数对语音信号进行分幀。

第1篇一、实验目的1. 理解语音信号的基本特性及其数字化处理的重要性。

2. 掌握语音信号的采样、量化、编码等模数转换过程。

3. 学习使用音频采集设备和相关软件进行语音信号的采集和转换。

4. 分析语音信号的时域和频域特性，理解语音信号处理的基本原理。

二、实验原理语音信号是一种连续变化的模拟信号，为了在数字设备中进行处理和传输，需要将其转换为数字信号。

模数转换（A/D转换）是将模拟信号转换为数字信号的过程，主要包括采样、量化、编码三个步骤。

1. 采样：将连续的语音信号按照一定的时间间隔进行离散化处理，即每隔一定时间间隔取一次信号值。

2. 量化：将采样得到的连续信号值离散化，将其转换为有限个数值中的一个。

3. 编码：将量化后的数字信号转换为二进制代码，以便在数字设备中进行处理和传输。

三、实验设备1. 音频采集设备：电脑、麦克风、耳机。

2. 音频处理软件：Audacity、MATLAB等。

3. 数据采集卡：用于将模拟信号转换为数字信号。

四、实验步骤1. 语音信号采集：使用麦克风采集一段语音信号，通过音频采集设备输入电脑。

2. 采样：在音频处理软件中设置采样频率，例如8kHz、16kHz等，将连续的语音信号进行离散化处理。

3. 量化：在音频处理软件中设置量化位数，例如8位、16位等，将采样得到的连续信号值离散化。

4. 编码：将量化后的数字信号转换为二进制代码，以便在数字设备中进行处理和传输。

5. 分析：使用MATLAB等软件对采集到的语音信号进行时域和频域分析，观察其特性。

五、实验结果与分析1. 时域分析：通过观察语音信号的波形图，可以看出语音信号的幅度、频率等特性。

例如，语音信号的幅度变化较大，频率范围一般在300Hz～3400Hz之间。

2. 频域分析：通过观察语音信号的频谱图，可以看出语音信号的频率成分分布。

例如，语音信号的主要能量集中在300Hz～3400Hz之间。

六、实验结论1. 语音信号数字化处理是现代通信和多媒体技术的基础，通过模数转换可以将语音信号转换为数字信号，方便在数字设备中进行处理和传输。

实验一 PCM 与ADPCM 语音压缩编码学院 光电学院 专业 网络工程 姓名 陈炯烁 学号 106052011218一、 实验目的1、了解PCM 的基本原理和方法；2、了解ADPCM 的基本原理；3、了解语音压缩编码的基本原理和过程。

二、 预备知识1、PCM 的基本原理和方法；2、ADPCM 的基本原理； 三、 实验仪器1、移动通信实验箱 一台；2、台式计算机 一台； 四、 实验原理目前国际上普遍采用容易实现的A 律13折线压扩特性和μ律15折线的压扩特性。

我国规定采用A 律13折线压扩特性。

本实验中的PCM 采用的是A 律13折线PCM 。

由预备知识可知，A 率对数压缩特性定义为：⎪⎩⎪⎨⎧≤≤++≤≤+=1x 1/A ln 1ln 11/A x 0ln 1)(AAx A Axx c 在CCITT 建议中，A=87.56。

在具体实现时压缩曲线c(x)用13段折线来近似，量化电平数L=256，即编码位数R=8。

因为对语音的采样频率为8kHz ，这样，A 率13折线的PCM 输出数据流速率为64kb/s 。

下图为A 律13折线的压缩示意图：负电平部分的压扩特性和正电平部分的压扩特性是对称的 ，所以上图只画出了正电平压扩特性。

这种量化方式相比于线性量化，当信号为小信号时，其信噪比较高（尤其是语音信号）。

从图上可以看到，整个归一化电平区间被分为8个小区间，每个区间的斜率和起点电平如下表：正电平部分的第一段和第二段的斜率都是16，负电平部分的第一段和第二段的斜率也都是16，所以本来划分的16折线段实际为13折线段。

PCM 编码对一个采样值量化编码后得到的是8比特的编码，下图是这8比特的码位安排：可见，编码的第一位C 1为极性码，正电平为1，负电平为0。

C 2～C 4为段落码，表示信号绝对值处在哪个段落，3位码的8种可能状态分别代表8个段落的起点电平。

C 5～C 8为段内码，段内码共4位，并且段内采用均匀量化的方式，故共有24＝16个均匀量化级。

Ｍ Ｓ分 为 ３０～ ． ， 到 ４ ８Ｋ ／ 码 激 励 线 性 预 测 语 音 编 码 质 量 。 Ｏ ． ３４ 达 ． ｂ ｓ
关键 词：小波变换 ； 压缩感知 ；码激励线 性预测 ； 矢量量化 ； 线性规划
中 图分 类 号 ： Ｎ １ ． Ｔ ９ ２３ 文献 标 识 码 ： Ａ 国 家 标 准 学 科 分 类 代 码 ： １ ．０ ５０ ４
ｐ ｏ ｅ ｙ ａ ｌｗ ａ ｓ ｐ ｓ— ｌｅ ． Ｔｈ ｖ ｒ ｇ ｒ ｖ ｄ ｂ ｏ ｐ ｓ ｏ ｔｆ ｔｒ ｉ ｅ ａ ｅ ａ ｅ ＭＯＳ ｓ ｏ ｅ ｆｔ ｅ ｒ ｃ ｎ ｔ ｃ ｉｎ ｓｇ ｌａ ｅ ｂ ｔ ｅ ０ ～３． ｎ ｌｗ ｃ ｒ ｓ ｏ ｈ ｅ ｏ ｓｒ ｔｏ ｉｎａ ｒ ｅ ｗｅ ｎ ３． ｕ ４ ｉ ｏ
ｔ ｎｆｒ ｏｆｃｅｔ ｏ ｅｃ ｉｎｌ ｏ ｐｅｓｄｓｎｉｇｔｅｒ ｓａｐｉ ｒｊｃ ｔ ｉ ｅ ｕｎ ｙｗ ｖｌ ｒ ｓ ｍ ｃｅ ｉ ｓ ｆ ｐ ｅｈｓ ａ，ｃｍ ｒｓｅ ｅ ｓ ｏｙｉ ｐ ｌ ｄｔ ｐｏ ｔ ｈ ｈｇ ｆ ｑ ｅｃ ａｅｅ ａ ｏ ｉ ｎ ｓ ｇ ｎ ｈ ｅ ｏ ｅ ｅ ｈｒ ｔ
Ｌｏ ｂ ｔｒ ｔ ｐ ｅ ｈ ｃ ｄ ｎ ａ ｅ ｏ ｖ ｌｔ ｔ ａ ｓｏ ｍ ｎ ｏ ｐ ｅ ｓ ｄ ｅ ｓｎ ｗ ｉ ａ ｅ ｓ ｅ ｃ ｏ ｉ ｇ ｂ ｓ ｄ ｎ ｗａ ｅｅ ｒ ｎ ｆ ｒ ａ ｄ ｃ ｍ ｒ ｓ ｅ ｓ ｎ ｉ ｇ
Ｙｅ Ｌ ｉ Ｙａ ｇ Ｚｈ ｎ，Ｇｕ ａｙ ｎ ｅ， ｎ ｅ ｏ Ｈ ｉａ
ｂｔ ａ ２ ６ ｉｒｔ ｅ（ ．４～３ ５ Ｋ ／ ） ｈｃ ｃ ｉ ｅ ｅｑ ａ ｔ ｏ ． ｂ ｓＣ ｄｂ ｏ －ｘ ｉ ｄ Ｌｎ ａ ｒｄｃ ｏ ｐｅ ｈ ． ｂ ｓ ，ｗ ｉ ａｈｅ ｓｔ ｕｌｙ ｆ ８ Ｋ ／ ｏ ｅｏ ｋＥ ｃｔ ｉｅｒＰｅ ｉ ｉ ｓｅｃ ｈ ｖ ｈ ｉ ４ ｅ ｔｎ

[
1 S ≈ −10 lg 2 2 3D L ≈ 6.02n + 4.77 + 20 lg D
2 σ qs dB
]
当信号有效值很大时，过载噪声将起主要 作用，于是
[S ]
2 σ qs dB
≈ 6.1 D
30
电话语音信号的均方值变动范围即语音动 电话语音信号 态范围可达 （40－50）dB，高质量电话（长途电话）
k = 1,2,3,......L
物理意义：分层电平在量化电平的中点。
2 ∂σ q x k +1,opt ∫x k ,opt x k +1,opt ∫k ,opt
∂yk
= 0 ⇒ yk ,opt =
xpx ( x )dx px ( x )dx
21
k = 1,2,3,.....L
物理意义：重建电平在量化间隔的质心。 讨论： L>>1时
，则
量化噪声一般用均方误差来度量。设输
x的概率分布密度为 px (x )
2 ∞ ∫−∞
量化噪声
2 σq
= E[x − Q( x )] =
[x − Q( x)]
2
px ( x )dx
19
若把积分区域分割成L个量化间隔，则上 式写成
2 σq
=
x k +1 2 ∑ ∫x k ( x − yk ) k =1
yk ,opt ≈
x k +1,opt + x k ,opt 2
最佳量化电平正好在分层电平的中点。 此时，
Pk ≈ px ( x k )∆ k
22
C .量化噪声
2 σq
=
L
x k +1 ∑ ∫x k ( x k =1

实验一 语音压缩编码的实现——增量调制一、 实验目的（1） 会用MATLAB 语言表示基本的信号 （2） 用MA TLAB 实现语音信号的采集（3） 理解增量调制（DM ）的原理并编程实现编译码二、 实验原理1、信号是随时间变化的物理量，它的本质是时间的函数。

信号可以分为时间连续信号和时间离散信号。

连续信号是指除了若干不连续的时间点外，每个时间点上都有对应的数值的信号。

离散信号则是只在某些不连续的点上有信号值，其它的时间点上信号没有定义的一类信号。

离散信号一般可以由连续信号经过模数转换而得到。

语音信号是模拟信号，经麦克风输入计算机后，就存为数字信号。

2、增量调制编码基本原理是采用一位二进制数码“1”或“0”来表示信号在抽样时刻的值相对于预测器输出的值是增大还是减小，增大则输出“1”码，减小则输出“0”码。

收端译码器每收到一个1码，译码器的输出相对于前一个时刻的值上升一个量化阶，而收到一个0码，译码器的输出相对于前一个时刻的值下降一个量化阶。

增量调制的系统结构框图如课本上图3.3-1所示。

在编码端，由前一个输入信号的编码值经解码器解码可得到下一个信号的预测值。

输入的模拟音频信号与预测值在比较器上相减，从而得到差值。

差值的极性可以是正也可以是负。

若为正，则编码输出为1；若为负，则编码输出为0。

这样，在增量调制的输出端可以得到一串1位编码的DM 码。

图3.3-1 增量调制的系统结构框图三、 实验内容与方法（一）、用windows 自带的录音机录一段自己的语音（3s 内），存为“.wav ”文件。

1、补充：语音信号的采集Wavread 函数常用的语法为：[y,fs,bite]=wavread(‘filename.wav’); 这里fs 为采样频率，bite 为采样点数。

AWGN ：在某一信号中加入高斯白噪声输入信号y = awgn(x,SNR) 在信号x 中加入高斯白噪声。

信噪比SNR 以dB 为单位。

R(N
1)R(N
2)...R(0)
a1opt a2opt ... aNopt
opt Rss1rss
R(1)
a1opt
其中rss
R(2)
. .
,Rss
R(N)
R(0)R(1)...R(N1)
.R..(.1)R...(.0..)...R (..N......2...),aopt R(N1)R(N2)...R(0)
2.自适应预测 1)前向自适应预测算法
根据短时间的相关特性R(i),求短时的最佳预 测系数
特点:运算量大，延迟时间大，不能用于高 速系统。
2）后向序贯自适应预测算法
采用不断修正预测系数{hi(n)}的方法来减小瞬时平方
2
差E[d(n)],使{hi(n)}逐步的接近{hiopt(n)}.
①LMS算法（最小均方算法）
b:以有效的方式将可用比特分配给语音信 号
对消除冗余后的信号,从自适应角度 进行最佳编码
1.1预测的自适应
1.预测器的结构
(1).极点预测器 (用重建信号x(n)进行的预测）
a:极点预测器的ＤＰＣＭ方框图
X(n)
d(n)
+
X(n)
量化器
d(n)
编码
P（Z）
预测器
X（n）
+ X(n)
b:预测器传递函数P(z)
值 S~nTS 与真正的样值 SnTS 并不相同。
差值脉冲编码就是对真正的样值 SnTS 与过
去的样值为基础得到的估值 S~nTS 之
间的差值进行量化和编码。
3、DPCM系统模型框图
量化器
预测器
预测器
２２ 下张
图中：x(n)为抽样信号的实际值

第1篇一、实验目的本次实验旨在了解和掌握语音编码技术的基本原理，通过实验加深对语音编码算法的理解，并评估不同编码算法在语音质量与编码效率之间的平衡。

二、实验内容1. 实验原理语音编码技术是数字通信领域的重要组成部分，其主要目的是将模拟语音信号转换为数字信号，以适应数字传输和处理的需要。

语音编码技术分为两大类：波形编码和参数编码。

2. 实验工具- 语音信号采集设备- 语音信号处理软件（如MATLAB）- 语音编码算法实现代码3. 实验步骤（1）信号采集使用语音信号采集设备采集一段语音信号，并保存为.wav格式。

（2）波形编码实验- 实验一：PCM编码使用PCM（脉冲编码调制）算法对采集的语音信号进行编码，设置不同的采样频率和量化位数，观察编码后的信号波形和码率。

- 实验二：波形编码改进对比分析不同预处理器（如噪声抑制、滤波等）对PCM编码的影响。

（3）参数编码实验- 实验三：线性预测编码（LPC）使用LPC算法对采集的语音信号进行编码，设置不同的预测阶数，观察编码后的信号和重建语音质量。

- 实验四：多带激励编码（MBE）使用MBE算法对采集的语音信号进行编码，观察编码后的信号和重建语音质量。

- 实验五：矢量量化编码（VQ）使用VQ算法对采集的语音信号进行编码，设置不同的码书大小和量化位数，观察编码后的信号和重建语音质量。

4. 实验结果与分析（1）PCM编码随着采样频率的提高，PCM编码后的信号质量逐渐提高，但码率也随之增加。

量化位数越多，信号质量越好，但码率也越高。

（2）波形编码改进预处理器对PCM编码的影响主要体现在降低噪声和抑制非线性失真，从而提高编码后的信号质量。

（3）线性预测编码（LPC）LPC编码后的信号质量与预测阶数密切相关。

预测阶数越高，编码后的信号质量越好，但计算复杂度也随之增加。

（4）多带激励编码（MBE）MBE编码后的信号质量较好，且在低码率下仍能保持较好的语音质量。

（5）矢量量化编码（VQ）VQ编码后的信号质量与码书大小和量化位数密切相关。

音频编解码中的压缩算法设计与语音合成技术研究随着科技的不断发展，音频编解码技术在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。

音频编解码技术的主要目标是将音频信号转换为数字数据，并通过压缩算法减少数据的存储空间和传输带宽。

同时，语音合成技术则能够将文本信息转化为可听的语音信号。

本文将探讨音频编解码中的压缩算法设计与语音合成技术的研究进展。

一、音频编解码中的压缩算法设计1.1 无损压缩算法无损压缩算法是一种能够在减小数据存储空间的同时保持音频质量不受损的技术。

其中，最常用的无损压缩算法是FLAC（Free Lossless Audio Codec）。

FLAC 使用了一种称为预测编码的技术，通过对音频信号进行预测，将预测误差编码为较小的数据。

这种算法能够实现较高的压缩比，同时保持音频质量的完整性。

1.2 有损压缩算法有损压缩算法是一种通过牺牲一定的音频质量来实现更高的压缩比的技术。

其中，最常用的有损压缩算法是MP3（MPEG Audio Layer-3）。

MP3算法通过对音频信号进行频域分析，并根据人耳听觉特性对信号进行掩盖，去除人耳无法察觉的部分信号。

这样，就能够在保证音频质量在可接受范围内的情况下，大幅度减小数据的存储空间和传输带宽。

二、语音合成技术的研究语音合成技术是一种将文本信息转化为可听的语音信号的技术。

通过语音合成技术，计算机能够模拟人类的语音表达能力，实现自然、流畅的语音合成。

目前，语音合成技术主要分为两种方法：基于规则的方法和基于统计的方法。

2.1 基于规则的方法基于规则的语音合成方法是一种通过建立规则和模型来实现语音合成的技术。

这种方法需要事先编写大量的规则和模型，以描述语音的特征和语音合成的过程。

然而，由于语音的特征复杂多样，编写规则和模型是一项非常困难的任务。

因此，基于规则的方法在实际应用中受到了一定的限制。

2.2 基于统计的方法基于统计的语音合成方法是一种通过分析大量语音数据来实现语音合成的技术。

实验四语音模数转换与压缩编码实验
一、实验目的
1、了解模拟/数字，数字/模拟信号的转换过程；
2、通过观测A/D、D/A波形，加深对模数转换的理解；
3、了解语音信号压缩的性质和特点；
4、熟悉语音信号压缩的方法；
5、了解AMBE2000完成语音压缩和解压实现方法。

二、实验原理
1、语音模数变换：AD73311芯片完成语音模数变换，它的初始化由AMBE2000完成，本实验中的AD73311采样率是32KHZ。

2、语音压缩编译码：AMBE2000对AD送来的512Kb /S数据进行压缩后送入DSP，然后DSP自环回送至AMBE2000解压，解压数据经DA后恢复成模拟信号。

3、语音编码性能：AMBE2000的压缩率是可以设置的，压缩率可通过SW601进行设置。

三、实验结果
附图：如下。

专业仿真课程设计题目：语音信号压缩编码的实现学院：信息科学与工程学院专业班级：测控技术与仪器1401 学号：X学生姓名：李二狗指导教师：宋光军设计时间：2017.6.26-2017.7.14目录一、相关知识综述 (44)1.1理论知识 (44)1.2编程工具MATLAB简介 (55)1.3主要函数介绍 (55)1.3.1主要函数一数组与矩阵 (55)1.3.2主要函数二读写数据函数 (66)二、设计过程 (77)2.1设计方案（G.721 ADPCM标准语音压缩编码设计） (77)2.2方法流程 (88)2.3程序清单及注释 (99)主程序 (99)语音编解码子函数程序adpcm.m (1111)自适应速度控制与自适应预测子函数Alk_com.m (1414)采样值与其估计值差值计算奇函数Dk_com.m (1515)自适应逆量化器输出子函数Dqk_com.m (1515)自适应预测中f函数值计算子函数f_com.m (1717)速度控制中F[I(k)]计算子函数fi_result.m (1717)自适应量化并编码输出子函数Ik_com.m (1818)自适应预测子函数Sek_com.m (2020)重建信号输出子函数Srk_com.m (2222)2.3.1主要子程序1（语音编解码子函数程序adpcm.m） (2424)2.3.2主要子程序2（自适应量化并编码输出子函数Ik_com.m） (2525)2.3.3主要子程序3（自适应预测子函数Sek_com.m） (2626)2.3.4 主要子程序4 (量化器标度因子自适应wi的选取子函数wi_result.m) (2626)2.3实验结果及分析 (2828)三、团队情况 (3535)四、总结 (3636)参考文献 ................................................................... 错误!未定义书签。

实验八 语音编码基础实验【实验名称】语音编码基础实验【实验目的】通过本实验，学习语音编码的封装、了解不同语音编码带来的话音质量的变化，学习MOS语音质量主观评估方法。

【实验原理】1、语音编解码话音压缩编码技术是IP电话技术的一个重要组成部分。

目前，主要的编码技术有G.729、G.723（G.723.1）、G.711等。

G.729可将经过采样的64Kbit/s话音以几乎不失真的质量压缩至8Kbit/s。

由于在分组交换网络中，语音业务质量不能得到很好保证，因而需要话音的编码具有一定的灵活性，即编码速率、编码尺度的可变可适应性。

G.729原来是8Kbit/s的话音编码标准，现在的工作范围扩展至6.4～11.8Kbit/s，话音质量也在此范围内有一定的变化，但即使是6.4Kbit/s，话音质量也还不错，因而很适合在VoIP系统中使用。

Ｇ.723.1采用5.3／6.3Kbit/s双速率话音编码，其话音质量好，但是处理时延较大，它是目前已标准化的最低速率的话音编码算法。

此外，静音检测技术和回声消除技术也是VoIP中十分关键的技术。

静音检测技术可有效剔除静默信号，从而使话音信号的占用带宽进一步降低3.5Kbit/s左右；回声消除技术主要利用数字滤波器技术来消除对通话质量影响很大的回声干扰，保证通话质量。

这在时延相对较大的IP网络中尤为重要。

IP电话与传统电话最大的不同在于语音模拟信息以分组数据的形式在数据网中传输，因此，在语音终端和数据传输网络之间需要一个信源编码器（通常叫网关），将连续的语音模拟信号分割成一定长度的多个语音数据分组，并对其进行压缩处理，减小信源语音消息的多余度，降低传输码率，提高传输消息的有效性。

又因为采用基于TCP/IP协议的包交换技术，所以在通过传输信道传送前，将压缩后得到的数据封装到IP数据包中实现在IP交换网的传输，由于网络上实际传送的码流并不是编码后输出净菏码流（语音包）如5.3kbit/s（G.723.1）或8kbit/s（G.729），而是经过封装后的码流。