语音编码技术的分析与应用
简述欧美及我国常用的语音编码技术。
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。
移动通信中的语音编码技术
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。
简述欧美及我国常用的语音编码技术
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。
语音编码技术的分类
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。
语音信号处理技术与应用
语音信号处理技术与应用随着科技的迅猛发展，语音信号处理技术及其广泛的应用正在成为当今社会中的热门话题。
语音信号处理技术作为一门涉及声音采集、分析、合成和识别的学科，其应用领域涵盖了语音识别、语音合成、音频编解码、语音增强等众多领域。
本文将通过对语音信号处理技术及其应用的探讨，展示其在人工智能、通信、音频处理等领域中的重要作用。
一、语音信号的基本特性语音信号是人类用声音进行交流的一种形式，具有许多独特的特性。
首先，语音信号具有时域特性，即声音的频率和振幅随时间的变化而变化。
其次，语音信号具有频域特性，即声音包含了多个频率的成分。
此外，语音信号还具有声学特性，包括共振峰、谐波周期等。
二、语音信号处理技术的基本原理1. 语音信号的采集和前处理语音信号的采集是通过麦克风等设备将声音转换为电信号。
在采集之前，还需要对语音信号进行预处理，包括去除噪声、增强信号强度等步骤。
2. 语音信号的特征提取语音信号的特征提取是将语音信号转换为易于分析和处理的形式。
其中常用的特征包括短时能量、过零率、梅尔频率倒谱系数等。
这些特征可以用于语音识别、语音合成等应用。
3. 语音信号的压缩和编解码语音信号的压缩是为了在有限的存储空间中保存尽可能多的语音信息，以便传输和存储。
常用的压缩算法有线性预测编码、矢量量化等。
压缩后的语音信号需要进行解码才能恢复为原始信号。
4. 语音信号的合成语音合成是将文本转换为语音的过程。
它可以根据特定的语音合成模型生成与输入文本相对应的声音。
常见的语音合成方法包括基于规则的合成、拼接合成和统计合成等。
5. 语音信号的识别语音识别是将语音信号转换为文本的过程。
它通过将输入信号与预先建立的模型进行匹配，识别出输入语音的文本内容。
语音识别在智能助手、语音搜索等应用中被广泛使用。
三、语音信号处理技术的应用领域1. 人机交互语音信号处理技术在人机交互领域中发挥着重要作用。
通过语音识别和语音合成技术，人们可以通过语音与智能设备进行交互，实现语音命令识别、语音导航等功能。
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片 ，指 出 了语 音编码技 术的发展 趋 势 ，并根 据矿 井 井下特 点 ，对矿 井通 信 系统 所采 用 的语 音
编码 技 术进行 了研 究 ，最后 得 出了几点有 用的结论 ．
关 键 词 ：语 音 编 码 ； Ｇ Ｍ ；Ｃ ＭＡ； 矿 井 ；通 信 Ｓ Ｄ
中图分 类号 ：Ｔ １ ． Ｎ ９２３
态 ．Ａ Ｃ 是语 音 编码 中复杂 程度 较低 的一 种方 法 ， ＤＰ Ｍ
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 （ ＮＲ Ｓ ）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
其中一种信息是使语音信号通过1020个并联带通滤波器通过检波得到信号的包络值再用50hz或30hz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
焦 作 工学 院 学 报 （ 自然 科 学 版 ） ，第 ２ 卷 ，第 ３期 ，２ ０ １ ０ ２年 ５月
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｉ ｚ ｏＩ ｓ ｔ ｔ ｏ Ｔｅｈ ｏ ｇ Ｎ ｔｒｌ ｃ ｎ ｅ ，Ｖｏ． １ ｏ ｒａ ｏ Ｊ ｏ ｕ ｎｔ ｕｅ ｆ ｃ ｎ ｌ ｙ（ ａｕａ Ｓ ｉ ｃ ） ａ ｉ ｏ ｅ １ ，Ｎｏ ３ ２ ． ，Ｍａ ０ ２ ｙ２ ０
语 音 编 码技 术 的分析 与应 用
王 文 星
（ 国 矿 业 大 学 北 京 校 区 ．北 京 １０ ８ ） 中 ０ ０ ３
摘 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 介 绍 了 Ｇ Ｍ 和 Ｃ ＭＡ 两种 系 统 语 音 编 码 及 部 分 常 用 语 音 编 码 芯 Ｓ Ｄ
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 （ Ｃ 、增 量 调制 （ Ｍ） 自适 应 差 分 脉码 调制 Ｐ Ｍ） Ａ 、 （ ＤＰ Ｍ ） 自适 应增 量 调制 （ ＩＭ） 自适应 预测 编码 （ ＰＣ Ａ Ｃ 、 ＡＤ 、 Ａ ）等 ，
线性 Ｐ Ｍ 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 Ｃ
Ｐ Ｍ 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 Ｃ
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 Ｐ Ｍ 采 用 编码 速率 Ｃ 为 ６ ｂ ｓ Ａ 律 肛律对 数压 扩方 法 ，由于 对数 Ｐ Ｍ 广泛 应用 于通 信 系统 中 ，而线 性 Ｐ Ｍ 可 以直 接 ４ ｐ的 ｋ Ｃ Ｃ 进行 二进 制 运算 ，所 以一 般 速 率低 于 ６ ｂ ｓ 语音 编 码 系统 多 是 先 进 行对 数 Ｐ Ｍ一 性 Ｐ Ｍ 变换 ４ｋ ｐ 的 Ｃ 线 Ｃ 后 ，再 采用 信号 处理 器进 行语 音信 号数 字处 理 ，Ｐ Ｍ 最 大缺 点是 数码 率 高 ，在传 输 时所 占频带 较宽 ． Ｃ 差 分 脉码 调制 （ Ｐ Ｍ）是根 据相 邻采样 值 的差 值信号 进行 编 码 ，Ａ Ｐ Ｍ 是 在 Ｄ Ｃ 的基础 上 ＤＣ Ｄ Ｃ ＰＭ 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
相似 ．
② 频域 编码 ．频 域 编码方 式 主要有 子带 编码 （ Ｂ ） 和 自适 应变 换编 码 （ ＴＣ ＳＣ Ａ ） Ｓ Ｃ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 Ｂ ＡＤ Ｃ 或 Ａ ＰＭ ＤＭ ，Ｓ Ｃ速率 可以达 到９ ６ｋ ｐ Ｂ ． ｂ ｓ．可变 Ｓ Ｃ可使 子带 的设 计 不 固定 ，而 是 随共 振 峰 变 Ｂ 化 ，使 编码 速率 进 一 步提 高 ，这 种方 式 在速 率 为４ ８ｋ ｐ 时 可具 有 相 当 于 ７ ２ｋ ｐ ． ｂ ｓ ． ｂ ｓ的 固定 Ｓ Ｃ的语 Ｂ
统计 特性 变化 而 变 ，这种方 法称 为 自适应增 量 调制 （ Ｄ Ａ Ｍ） ＶＳ 是让量 阶的 大小 随音 节时 间间 隔 ，Ｃ Ｄ
收 稿 日期 ：２ ０ —９０ ；修 回 日期 ：２ ０ —１１ ０ １０ —４ ０ ２０ —５ 作 者 简 介 ：王 文 星 （９ ７ ） １６ 一 ，男 ，天 津 人 ，硕 士 研 究 生 ，主要 从 事 控 制 及 信 号 处 理 研 究
文献标识 码 ：Ａ
文章 编 号 ：１０ —３ ２ （ ０ ２ ３０ ９ —４ ０ ７７ 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
语音 编码 主要 有 三种方 式 ：波形 编码 、声 码器 和混 合 编 码 ，通 常把 编 码 速率 低 于 ６ ｂ ｓ的语音 ４ｋ ｐ 编码 方式 称 为语音 压 缩编码 技 术 ．下面 分别介 绍这 三种 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
１４ ９
焦作工学院学报 （ 自然 科 学 版 ）
２０ ０ ２年第 ２ ｌ卷
（ ～２ ｌ 中信 号平 均斜 率 变化 ，信号 的斜 率是 通过 输 出连 “ ” 或连 “ ”来 检测 的 ．ＡＤ 编码 器 ５ ０Ｆｓ ｒ） ０ １ Ｍ
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 ．ＡＰ Ｃ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 （０ｋ ｐ １ ｂ ｓ以下 ） ，并且 音 质 与 电话音 质