语音编码技术汇总

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。

语音编码技术的分类语音编码技术是将语音信号经过压缩、编码处理后转化为数字数据的技术，广泛应用于语音通信、语音识别、语音合成等领域。

根据不同的实现方式和压缩算法，可以将语音编码技术分为以下几个分类。

首先是有损压缩编码技术，这种技术通过牺牲一定的语音质量来达到较高的压缩比。

最典型的有损压缩算法是线性预测编码（LPC）和线性预测编码（LPC）特征序列编码。

LPC通过分析语音信号的谐波结构和共振峰来捕捉语音的重要信息，然后利用这些信息对语音进行重建。

而LPC通过分析语音信号的自相关性和频谱平滑性来获得语音的预测系数，从而实现对语音信号的压缩。

其次是无损压缩编码技术，这种技术通过保留原始语音信号的全部信息来实现压缩。

无损压缩编码技术对于一些对音质有较高要求的应用场景非常重要，比如语音识别和语音合成。

最常见的无损编码算法是自适应差分编码（ADPCM）和矢量量化编码（VQ）。

ADPCM通过预测当前语音样本和前一样本之间的差值，并将该差值保存为编码结果，以实现高压缩比。

第三是混合压缩编码技术，也称为变速压缩编码技术。

这种技术通过对不同部分使用不同的压缩算法来实现。

最常见的变速编码算法是多速率编码（MRC）和多步骤编码（MSC）。

MRC通过对语音信号的不同频段采用不同的压缩算法，对于高频部分使用有损压缩算法进行压缩，对于低频部分使用无损压缩算法进行压缩，从而实现更高的压缩比。

MSC对语音信号进行多次压缩，每次压缩只保留重要的信息，通过多次压缩后，达到较高的压缩比。

总的来说，语音编码技术的分类包括有损压缩编码技术、无损压缩编码技术和混合压缩编码技术。

不同的技术分类适用于不同的应用场景，在实际应用中需要根据具体需求权衡语音质量和压缩比，选择合适的编码技术。

对于语音通信等实时场景，需要保证较高的语音质量，可以选择无损压缩编码技术；而对于语音识别和语音合成等需要高压缩比的应用场景，可以选择有损压缩编码技术。

混合压缩编码技术则提供了在不同部分使用不同压缩算法的灵活性，适用于更细粒度的应用需求。

数字通信中的语音编码技术数字通信中的语音编码技术是指将人类语音信号压缩为低比特率数字信息以便于数字通信传输的技术。

语音信号是一种具有高峰值和高频带宽的信号，因而传输语音信号需要占用大量的带宽，现代数字通信使用语音编码技术，可以将语音信号编码后压缩为低比特率数字信号，降低了数据传输量，提高了通信效率。

语音编码的基本原理是有损压缩技术。

它将语音信号的特征参数提取出来，使用一系列数学模型和算法将特征参数编码为数字信号。

在接收端，接收到数字信号后，进行解码和还原过程即可得到原始的语音信号。

语音编码技术有多种方法。

以下几种语音编码技术已经得到广泛应用。

1. PCM编码PCM编码是将模拟语音信号直接进行抽样量化，按照一定的位数将每个数字成码字，这是最简单、常见的一种压缩方法。

其原理是将连续的模拟信号转换为一连串数字信号，使其成为数字信号。

PCM编码处理效率较高且压缩率较低，但是容易受到信道噪声的干扰，使得音质明显降低。

2.ADPCM编码ADPCM编码是自适应差分脉冲编码，从语音的脉冲模式和动态范围的角度来处理压缩问题，可以快速反应出语音发生的动态变化。

由于ADPCM编码采用不同的量化等级来减小数据流量，因此它比PCM编码具有更高的压缩率，但引入了一些误差，使音质受到一定程度的影响。

3.MDCT编码MDCT编码方法是一种新兴的时间-频率分析技术。

通过对语音信号做窗口变换获取信号的频谱信息，再使用变换系数压缩来实现信号的压缩。

由于它在处理音乐的时候效果明显，在语音信号的压缩方面也得到了广泛的应用。

MDCT编码的压缩效率较高并偏向于无损压缩，音质稳定，而且它及其变种已经被广泛争用于现代音频编码器中。

语音编码技术的应用已经涉及到广泛的领域，如语音通信、数据存储、音视频等等。

语音编码技术将语音信息转换为数字信息、压缩和解压缩，已经成为现代数字通信中不可或缺的一部分，促进了数字通信技术的发展。

广播节目播出服务的音频编码和传输技术随着科技的不断发展，广播行业也不断迎来新的变革。

音频编码和传输技术是给广播节目播出服务带来了革命性的改变。

本文将探讨广播节目播出服务所使用的音频编码和传输技术的原理、优势以及应用。

一、音频编码技术音频编码技术是将声音信号转换成数字信号的过程，以实现更高效率的存储和传输。

以下是几种常用的音频编码技术：1.1 MPEG Audio编码MPEG Audio编码是一种常用的音频压缩技术，可以将原始音频信号压缩为更小的文件，同时保持较高的音质。

它采用有损压缩算法，通过去除人耳无法察觉的冗余信息来实现压缩。

MPEG音频编码广泛应用于广播节目的实时传输和存档，具有高效率和良好的音质表现。

1.2 AAC编码AAC（Advanced Audio Coding）编码是一种先进的音频编码技术，被广泛应用于数字广播和音乐流媒体服务。

AAC编码具有更高的声音质量和更低的比特率，这意味着节目可以以更小的数据量进行传输，保持较好的音质。

它还支持多通道音频和各种采样率，适用于不同类型的广播节目。

1.3 Opus编码Opus是最新的开放式音频编码标准，被设计用于实时通信和广播应用。

Opus 编码具有低延迟、高效率和出色的音质表现。

它可以自动根据网络和带宽情况调整传输的比特率，提供更好的适应性。

二、音频传输技术音频传输技术是指将经编码的音频信号传送到广播接收设备或其他网络终端的方法。

以下是几种常见的音频传输技术：2.1 IP传输IP传输是指将音频编码后的数据通过互联网协议（IP）传输到接收端的技术。

这种传输技术可以通过广域网或局域网进行，提供高质量的音频传输。

IP传输具有灵活性和可扩展性，适用于多种广播应用场景。

2.2 DAB/DAB+传输DAB（Digital Audio Broadcasting）和DAB+是数字音频广播系统，可以提供更高质量的音频传输。

DAB采用OFDM（正交频分复用）技术，能同时传输多个频率信道的音频和数据。

语音编码技术是指将语音信号转换成数字信号的过程，以便于数字通信和存储。

欧美及我国常用的语音编码技术有很多种，每种技术都有其特点和适用场景。

在本文中，我将对欧美及我国常用的语音编码技术进行简要描述，并分析它们的优缺点和应用范围。

1. PCM（Pulse Code Modulation，脉冲编码调制）PCM是一种最基本的编码技术，它将模拟语音信号按照一定的采样频率和量化位数转换成数字信号。

PCM具有简单、成本低廉的优点，适用于通信和存储。

然而，PCM需要较高的带宽和存储空间，而且在传输过程中容易受到噪声和失真的影响。

2. ADPCM（Adaptive Differential Pulse Code Modulation，自适应差分脉冲编码调制）ADPCM是一种改进型的PCM技术，它通过差分编码和自适应量化实现了更高的压缩比和更好的抗噪能力。

ADPCM适用于语音通信和数字语音存储领域，可以有效地降低带宽和存储需求，提高语音质量。

3. CELP（Code Excited Linear Prediction，编码激励线性预测）CELP是一种基于语音产生模型的编码技术，它通过对语音信号的激励和线性预测参数进行编码，实现了更高的压缩比和更好的语音质量。

CELP适用于数字语音通信和存储，已经成为了现代语音编码的主流技术之一。

4. G.729G.729是一种窄带语音编码标准，它采用了多种高效的压缩算法和声学模型，实现了良好的语音质量和低码率。

G.729被广泛应用于IP通信方式和语音会议系统，能够在有限的带宽下实现优秀的语音通信效果。

5. AMR（Adaptive Multi-Rate，自适应多速率）AMR是一种自适应多速率语音编码技术，它可以根据网络条件和通信需求动态调整编码速率，实现了灵活的语音通信和存储。

AMR适用于移动通信和语音在线服务领域，能够提供高质量的语音体验。

以上是欧美及我国常用的几种语音编码技术，每种技术都有自己的特点和应用场景。

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。

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。

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。

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。

四种语⾳编码⽅法简介
G.711编码
G.711 ⼀种⾳频压缩标准，⽤于数字PBX/ISDN上的数字式电话。

在G.711中，经过编码的语⾳已经具有了在PSTN中或者通过PBX传输数字语⾳的正确格式。

G.711使⽤的是64Kbps的带宽。

符合G.711的设备可以与其他G.711设备进⾏通信，但是不能与G.723设备通信。

ITU-T在它的G 系列建议中详细介绍了这项标准。

iLBC编码
iLBC 是全球著名语⾳引擎提供商Global IP Sound开发，它是低⽐特率的编码解码器，提供在丢包时具有的强⼤的健壮性。

iLBC 提供的语⾳⾳质等同于或超过 G.729 和 G.723.1，并⽐其它低⽐特率的编码解码器更能阻⽌丢包。

iLBC 以13.3 kb/s (每帧30毫秒)和15.2 kb/s (每帧20毫秒)速度运⾏，很适合拨号连接。

G.729编码
G.729 ITU-T的标准语⾳算法。

它描述了⽤CS-ACELP⽅法以8Kbps的⽐特速率对语⾳进⾏编码/译码的⽅法。

G.723.1编码
G.723.1 ⼀种能够以⾮常低的位速率压缩语⾳或者⾳频信号的压缩技术，它是H.324标准系列的⼀部分。

这种编译码⽅式可以使不同的通信设备利⽤⼀种标准化的通信协议进⾏通信。

它可以⽤在以6.4或者5.3Kbps产⽣数字⾳频信号的数字式PBX/ISDN上。

较⾼的⽐特速率可以提供较⾼的声⾳质量。

较低的⽐特速率可以为系统设计⼈员提供更⾼的灵活性。

ITU-T在它的G系列建议中详细介绍了这项标准。

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。