语音编码技术.

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。

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。

5g通信的语音编码标准在5G通信系统中，语音编码技术是实现高效、可靠和低延迟语音传输的关键。

以下是关于5G通信的语音编码标准的主要内容：1. 音频编解码器标准在5G通信中，音频编解码器（Audio Coder）标准是实现语音信号的压缩和编码的核心技术。

目前，3GPP组织正在制定新一代的音频编解码器标准，称为3 (Low Complexity Communication Efficient Coding)。

该标准旨在提供低复杂度、高通信效率的音频编码方案，以适应5G通信的高速率、大带宽和低延迟的需求。

2. 语音传输协议标准5G通信系统需要提供低延迟、高可靠性的语音传输协议。

为了实现这一目标，一些新兴的语音传输协议正在被开发和应用。

其中最具代表性的两种技术是VoNR (Voice over New Radio)和VoLTE (Voice over LTE)。

这两种技术都旨在提供高效的语音传输方案，同时保证低延迟和高可靠性。

VoNR是一种基于5G NR（新无线电）技术的语音传输协议。

它利用5G的高速率和低延迟特性，实现在移动通信网络中传输语音和视频信号。

VoNR可以提供比传统VoLTE技术更高的频谱效率和更低的传输延迟，从而提供更好的语音通话体验。

VoLTE是一种基于LTE技术的语音传输协议。

它利用LTE的高速率和低延迟特性，实现在移动通信网络中传输语音信号。

VoLTE可以提供与VoNR相似的语音质量和低延迟性能，但需要在LTE网络中进行优化和部署。

3. 语音质量评估和测量标准为了确保5G通信中的语音质量，需要制定相应的语音质量评估和测量标准。

这些标准应该能够评估各种语音编码器和传输协议的性能，以确保它们能够提供高质量的语音传输。

例如，主观音质评估（Subjective音质Evaluation）和客观音质评估（Objective音质Evaluation）是两种常用的语音质量评估方法。

主观音质评估是通过人的听觉感受来评估音质的好坏，客观音质评估则是通过测量信号的客观指标如失真度、噪声水平等来评估音质。

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。

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。

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。

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。

语音编码技术郑尚坤31102105摘要：语音编码为信源编码，是将模拟语音信号转变为数字信号以便在信道中传输。

在数字电话和数据通信的容量日益增长过程中，人们不希望这样的增长而降低传送语音信号的质量，所以对语音信号进行压缩编码是提高通信容量的重要措施之一。

主要对语音编码技术的特点进行了分析与研究, 对波形编码、声码器和混合编码三种主要的语音编码进行了比较，并阐述了各种编码的特性和发展趋势。

关键字：语音编码数字信号模拟波形引言：语音编码是将模拟语音信号数字化的手段. 语音信号数字化后, 可以作为数字数据来传输、存储或处理, 因而具有一般数字信号的优点.1 语音编码方法1. 1 波形编码波形编码针对语音波形进行的, 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. 波形编码包括时域编码和频域编码.①时域编码. 时域编码主要有脉冲编码调制( PCM) 、增量调制(ΔM) 、自适应差分脉码调制(ADPCM) 、自适应增量调制(ADM) 、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64 kbps 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64 kbps 的语音编码系统多是先进行对数PCMO线性PCM 变换后, 再采用信号处理器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. ADPCM 是语音编码中复杂程度较低的一种方法.增量调制是根据信号的瞬值是否增大或减小, 即根据增量编码, 用一位二进制码序列对模拟信号进行编码. 这种方法简单, 实现容易, 但由于量阶固定, 量化噪声功率固定, 所以当信号下降时, 信噪比(SNR) 下降. 为了改进这种方法的动态范围, 引进了自适应技术, 让量阶的大小随输入信号的统计特性变化而变, 这种方法称为自适应增量调制(ADM) . CVSD 是让量阶的大小随音节时间间隔(5～20 ms) 中信号平均斜率变化, 信号的斜率是通过输出连“0”或连“1”来检测的. ADM 编码器简易, 同步简单, 成本低, 是数字移动通信中较好的一种语音编码方法. APC 是根据语音的统计特性, 由过去的采样值精确预测出当前样值的一种编码方法, 它是通过自适应预测器来提高预测精度的, 预测得越精确, 编码速率越低, 这种方法可以做到低速率(10 kbps 以下) , 并且音质与电话音质相似.②频域编码. 频域编码方式主要有子带编码(SBC) 和自适应变换编码(ATC)SBC 是利用带通滤波器将语音频带分成若干子带, 并且分别进行采样、编码,编码方式可以用ADPCM 或ADM , SBC 速率可以达到9. 6 kbps . 可变SBC 可使子带的设计不固定, 而是随共振峰变化, 使编码速率进一步提高, 这种方式在速率为4. 8 kbps 时可具有相当于7. 2 kbps 的固定SBC 的语音质量.ATC 是先将语音信号在时间上分段, 每一段信号一般有64～512 个采样, 再将每段时域语音数据经正交变换转换到频域, 得到相应的各组频域系数, 然后分别对每一组系数的每个分量单独量化、编码和传输, 在接收端解码得到的每组系数再进行频域至时域的反变换, 恢复时段信号, 最后将各时段连接成语音信号, ATC 编码在速率为12～16 kbps 可得到优质语音.1. 2 声码器所谓声码器是根据发音模型, 分析并提取语音信号的特征参数, 且只传送能够合成语音信息的参数, 不需要再现原语音的波形, 典型的声码器有谱带式、共振峰式和按线性预测分析(L PC) 所组成的声码器等.谱带式声码器在发送语音信号的三种信息, 其中一种信息是使语音信号通过10～20 个并联带通滤波器, 通过检波得到信号的包络值, 再用50 Hz 或30 Hz 的帧频传送, 另一种信息是声带音调, 通过音调控制器从语音中分析出基音频率, 并送出相应的电压信号, 第三种信息是语音中的“浊”音、“清”音, 将上述信息通过采样、量化、编码, 合成发送出去, 在接收端设置蜂音, 噪声发生器, 产生周期脉冲, 其频率与基音相等, 发生器的输出由浊音、清音检测控制开关的交替通断, 再被发送端送来的相应信息调制, 就得到合成的语音, 其速率可压缩到2. 4 kbps .共振峰声码器是利用语音频带中的共振峰信息进行编码, 它的速率可压缩到1. 2 kbps , 这种方法存在的问题是要准确地提取共振峰的频率比较困难.线性预测声码器(L PC) 是一种比较有实用价值的声码器, 典型的方法如美国国家安全局于1975 年及1986 年选定的线性预测编码(L PC —10) 及改进型线性预测编码(L PC —10E) , 数码率为2. 4 kbps , 用10 阶线性预测的方法提取声道参数, 采用区分浊音和清音的二元激励, 清音用白噪声和浊音用周期为基音周期的脉冲序列合成语音, 用这种方法传输, 还原出来的语音的清晰度、可懂度仍很高.1. 3 混合编码混合编码是近年来出现的一种新的编码方法, 这种方法在保留参数模型技术精华的基础上, 应用波形编码准则去优化激励信号, 从而在4. 8～9. 6 kbps 的数码率上获得了较高质量的合成语音, 其代表是一类称之为“按分析合成” (ABS) 的方法, 采用听觉加权技术, 在闭环的基础上寻找主观意义上失真最小的激励矢量. 由于采用的激励信号模型不同, 这类方法派生出多种新的编码方法, 都能在9. 6 kbps 码率上获得较高的话音质量. 典型的方法有剩余激励线性预测编码(REL P) , 多脉冲激励线性预测编码(MPC) , 码激励线性预测编码(CEL P) . MPC 采用数目有限, 非均匀间隔的冲激序列作为激励, 在REL P 中信号同样为冲激序列, 但其间隔为常数, 所以REL P 除需指明序列的起始位置外, 无需对每一个脉冲位置进行描述, 而MPC 需用脉冲的位置与幅度来描述. CEL P 采用矢量量化技术, 将代表语音段的矢量构成一庞大的码本中的地址, 而不是传送N 维样值序列, 再用矢量去激励声道. CEL P 能高效地压缩数码率, 但是, 建立码本搜索码字的运算量也比较大.2 语音编码方法比较语音质量与编码速率的关系如图1 所示.64 kbps 的PCM 编码方法可以得到高质量的语音, 利用波形相关性及频谱特性可以将其压缩到24～32 kbps , 进一步在利用音调结构的同时, 进行噪声整形, 可以压缩到9. 6 kbps . 但是如果降低的比特数超过上述数目, 语音质量将急剧劣化, 声码器可以使比特数减少较多, 但语音质量欠佳. 混合编码将波形码和声码器结合起来, 在编码速率较低的情况下获得较好语音质量.3 语音编码技术进展从目前语音编码技术发展来看, CEL P 比MPL PC 的复杂度更高, 码速率更低, 可以在4. 8 kbps左右的码速率获得较高质量的语音,是当今中、低速率语音编码的主流技术之一,在对其改善质量,降低复杂度,减少编码延迟等方面都提出了不少新方法,使CEL P 在实践中得到广泛应用,许多国际标准化组织及机构纷纷将这一编码方案作为语音编码标准,语音编码今后的研究重点将逐步转向更低速率的编码方法.CEL P 类算法是目前中低速语音压缩编码的主流算法之一,许多国际标准化组织及机构将这一方案纳为语音编码标准,目前已形成的标准有:美国政府标准FS1016 (4. 8 kbps CEL P ) , 北美数字蜂窝语音编码IS54 (8 kbps VSRL P) , 日本数字蜂窝语音编码JDC (6. 7 kbps CEL P ) 等.参考文献:[1 ] 曹志刚, 钱亚生. 现代通信原理[M] . 北京: 清华大学出版社, 1992.[2 ] 谢希仁. 计算机网络[M] . 北京: 电子工业出版社, 1999.[3 ] 朱光华. 移动通信技术[M] . 杭州: 浙江科学技术出版社, 1991.[4 ] 吴乐南. 数据压缩的原理与应用[M] . 北京: 电子工业出版社, 1995.。

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。