EAAC 语音编码算法的研究与实现
移动通信中的语音编码算法的研究
移动通信中的语音编码算法的研究今天，全球都在进行移动通信技术的发展，语音编码算法在移动通信技术中扮演着非常重要的角色。
为了有效地提升移动通信技术的效率，提高移动通信的质量，编码算法是必不可少的。
本文将从通信系统的历史、语音编码算法、并行处理系统等几个方面对移动通信中的语音编码算法进行研究和分析。
第一，语音编码算法可以追溯到第一个的电话系统。
这一系统是基于“话筒”的，它由两个电话连接在一起，信号本身就是一个声音。
但是，这个系统的效率很低，仅仅能够以最低的质量传输声音信号。
随着技术的进步，人们开始研究电话系统的编码算法，他们发现，最有效的方法是用数据编码传输声音信号，以提高传输效率。
第二，语音编码算法是一种将声音信号转换为数字信号的编码算法。
它通常使用诸如PCM、ADPCM、CELP等编码算法，以有效地提高移动通信技术的效率。
PCM是一种最基本的编码算法，其目的是将声音信号转换为数字信号，然后用数据表示，以提高传输的效率。
ADPCM 是一种改进的PCM算法，它根据前一个发送的数据来编码，从而提高码率。
而CELP则使用一种特殊的压缩算法，可以进一步减少传输所需的带宽，以节省移动通信费用。
第三，在移动通信系统中，编码算法在实现真正的高效传输时同样重要。
为此，多处理器技术的出现就显得尤为重要。
多处理器系统是一种多处理器的集成系统，它能够将过程被分成多个部分，从而利用多个处理器进行并行处理，极大地提高了编码算法的效率。
最后，本文研究了移动通信中的语音编码算法，探讨了单处理器和多处理器系统对编码算法的影响。
此外，还介绍了常见的语音编码算法，包括PCM、ADPCM和CELP等，以及他们在移动通信中的应用。
随着通信技术的发展，移动通信中的语音编码算法在提高移动通信质量和效率方面发挥着重要作用。
综上所述，移动通信中的语音编码算法尤为重要，从单处理器系统到多处理器系统发挥着重要作用。
未来，人们将继续研究语音编码算法，以进一步提高移动通信质量和可靠性，让传输信息更加安全可靠、有效高效。
语音合成技术的研究与实现
语音合成技术的研究与实现语音合成技术作为人工智能领域的重要分支之一，是指根据一定的算法和模型，将数字、文字等语义信息转换成适合于人耳听觉的声音输出。
在当前AI智能时代中，语音合成技术越来越广泛地被应用于各个领域，如智能客服、智能语音交互、智能音箱等，成为人机交互不可或缺的一部分。
下面我将对语音合成技术的研究与实现进行探讨。
一、语音合成技术的研究语音合成技术的研究可以追溯到20世纪50年代，当时美国信息处理公司Bell Labs研究出第一个语音合成器。
但由于当时的计算能力和数据量的限制，语音合成器只能合成单词和短语，而无法合成长篇话语，更无法模仿真实的人类语音。
随着计算机技术和自然语言处理技术的不断发展，语音合成技术不断地得到提升和改进。
目前，语音合成技术主要包括基于规则的语音合成方法、基于统计学习的语音合成方法和基于深度学习的语音合成方法。
1.基于规则的语音合成方法基于规则的语音合成方法是采用规则、模型等语音学原理来构造语音合成模型，较大程度上依赖于人工设计，其合成质量具有很高的可控性，但也有限制性较大、成本较高的缺点。
2.基于统计学习的语音合成方法基于统计学习的语音合成方法是从大量的语音数据和文本数据中提取特征和规律，基于统计模型进行建模和预测的一种合成方法。
其本质上是一种数据驱动的合成方法，具有技术门槛较低、自适应性较好等优点。
3.基于深度学习的语音合成方法基于深度学习的语音合成方法是采用深度神经网络模型来构建语音合成模型，其本质上是一种端到端的自适应语音合成方法，相比于传统的语音合成方法，其合成质量更高、自适应性更强。
二、语音合成技术的实现语音合成技术是通过将文本转化成语音的过程来实现，这个过程通常可以分为文本分析、语音合成和声学转换三个部分。
1.文本分析文本分析是将输入的文本信息进行分析和处理，进而确定语音合成的方法和技术，包括语音元音的判断、音调模式的选择、调节语速、音量大小和语音语调的调整等。
语音编码技术
★混合编码
• 结合了原有波形编码器质量好和声码器速率低的持 点．克服了它们各自的弱点，称为混合编码算法。 • 最典型的算法都利用线性预测(LP)，采用分析合成方法 (Analysis—by—Syntheie,AbS)构成． • 能在4Kb／s一16Kb／s的中速率上得到高质量合成语 音． • 如多脉冲激励线性预测编码(MPLPS)、规则脉冲激励线 性预测编码(RPELPC)、码本激励线性预测编码(CELP) 等。
三类语音编码器 ●波形编码 ●参数编码 ●混合编码
★波形编码
• 波形编码以重构语音波形为目的，力图使重建语音波 形保持原话音信号的波形。 • 编码时用数据表示语音信号的时间波形，在解码端通 过重构与原始语音信号相似的波形来得到近似的话音。 • —般具有适应能力强、话音质量好等优点，但所需用 的编码速率高。 • 如脉冲编码调制(PCM)。自适增量调制(ADM)、自适差 分编码(ADPCM)、自适预测编码(APC)、子带编码(SBC、 自适应变换编码(ATC)等都属于这类编码。 • 它们能在64Kb／s一16Kb／s的速率上获得较高的编码 质量。
第2章 语音编码技术
第2章 语音编码技术
本章主要内容 ●语音编码方法、性能及标准 ●语音信号的采样和量化 ●语音模型和LPC声码器 ●数字音频编码标准 ●语音编码器的实时实现
2.1 引言
外部音频 设备
●语音、图像采集
音箱 耳机
话筒
声卡
主机板
硬盘 软驱
电视信号 摄像机 外部网络
视频 捕捉卡 网卡
CPU
话音编码研究的目标 ●在4Kb／s时达到长途电话质量 ●在2.4Kb／s左右达到通信质量
语音质量评定方法
• 主观评定方法是以人类听话时对语音质量的感觉来评 定。 • 客观评定方法有信噪比、加权信噪比、平均分段信噪 比等时域的测量方法，还有谱失真测度和LPC倒谱距离 测度等频域测量方法。
基于ADPCM的语音编解码设计开题报告
基于ADPCM的语音编解码设计开题报告湖南工学院毕业设计(论文)开题报告题基于ADPCM的语音编解码设计学生姓名刘芳班级学号09401140201专业电子信息工程一、选题背景和意义随着社会发展,人类进入信息时代,对资源的利用要求越来越高,推动了语音编解码技术的飞速发展。
同时,随着微电子技术的发展,超大规模集成电路设计技术的完善,使得语音边解码技术的应用越来越广泛,深入到消费电子领域、通信领域,如IP电话、数字录音笔、复读机等都是语音压缩编码技术典型的应用。
语音编码就是将模拟的语音信号数字化,利用数据的冗余度或者语音听觉上的制约来压缩信号的不必要的信息,增加传输速率,减少存储容量,然后进行传输、存储或者处理,而解码就是相反的一个过程。
ADPCM是自适应差分脉冲编码调制的简称，最早使用于数字通信系统中。
该算法利用了语音信号样点间的相关性，并针对语音信号的非平稳特点，使用了自适应预测和自适应量化，即量化器和预测器的参数能随输入信号的统计特性自适应于或接近于最佳的参数状态，在32kbps◎8khz速率上能够给出网络等级话音质量。
ADPCM(Adaptive Differential Pulse Code Modulation)，是一种针对 16bits( 或8bits或者更高) 声音波形数据的一种有损压缩算法,它将声音流中每次采样的 16bit 数据以 4bit 存储,所以压缩比 1:4. 而且压缩/解压缩算法非常简单,所以是一种低空间消耗，高质量高效率声音获得的好途径。
ADPCM 主要是针对连续的波形数据的，保存的是波形的变化情况，以达到描述整个波形的目的。
二, 项目概述自从1937年A．H．Reeves提出脉冲编码调制(PCM)以来，语音编码技术已有60余年的发展历史。
尤其近20年随着计算机和微电子技术的发展语音编码技术得到飞速发展。
CCITT于1972年确定64kbit／sPCM语音编码G．711建议，它已广泛的应用于数字通信、数字交换机等领域，至今，64kbit／s的标准PCM 系统仍占统治地位。
G.721ADPCM语音编码标准的学习及实现
G.721ADPCM语音编码标准的学习及实现摘要语音是人类相互之间交流时最常使用的信息载体。
在信息化高度发展的今天，语音处理技术以及它的应用已经成为信息化社会不可缺少的重要组成部分。
而语音编码作为语音信号处理的一个分支，目的就是要在保证语音音质和可懂度的条件下，采用尽可能少的比特数来表示语音，它是现代通信和信息工程领域不可缺少的关键技术。
语音编码在数字通信网中占据着重要的位置。
随着通信技术和信息社会的飞速发展，频率资源显得越来越宝贵。
因此，降低电话信道的传输码率又或者是压缩语音信号的传输带宽，一直以来都是人们所追求的目标，语音编码技术也因此显得更加重要。
总而言之，数字语音通信与存储技术和语音编码是密不可分的，语音应答系统、语音信箱、数字录音电话、语音查询系统等，也都是随着语音压缩编码技术而发展起来的。
本文简单介绍了语音信号的编码技术，主要学习了G.721 ADPCM语音编码标准并通过编程实现。
关键字：语音编码、语音通信、压缩、存储、语音信号引言语音编码是在保持一定的算法复杂度和通信时延的前提下，运用尽可能少的信道容量，传输尽可能高质量的语音。
编码器的效率和算法复杂度之间通常呈正比关系，算法越复杂，时延和费用就越高。
因此，必须在这两个矛盾的因素之间寻找一个平衡点。
语音编码发展的目的是为了使平衡点向更低的比特率方向移动。
ITU已经制定了几种码率的语音编码国际标准，这些标准推动了研究工作的进展。
1 语音编码的分类、特性及现状语音编码编码方式大致可以分为三种：波形编码、参数编码、混合编码。
波形编码是将时间域或变换域信号直接变换成数字信号，力求使重建语音波形保持原始语音信号的波形形状。
参数编码又称声码器编码，它是将信源信号在频域或其他变换域提取特征参数，然后对这些特征参数进行编码和传输，在译码端再将接收到的数字信号译成特征参数，根据这些特征参数重建语音信号。
混合编码将波形编码和参数编码结合起来，克服了波形编码和参数编码的缺点，吸收了他们的长处，能够在较低速率上得到高质量的合成语音。
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。
语音编码技术综述
通信领域中语音编码技术综述语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段，也是人类进行思维的一种依托。
语音业务的传输始终是通信系统中最重要、最基本的核心功能之一，即便是在倡导多媒体业务的第三代甚至第四代数字移动通信系统中，语音业务也仍然是其主导业务。
语音编码是语音信号处理的一个重要方面，它和通信领域联系最为密切。
而语音识别、语音合成、语音增强等方面在理论和方法上与语音编码有很多相通之处。
因此，系统、全面地了解当今语音信号压缩编码的原理和方法，对语音通信领域工作的开展具有重要意义。
语音编码技术大致可以分为三种方式：波形编码、参数编码和混合编码。
1、波形编码波形编码一般分为时域波形编码和变换域波形编码。
1) 时域波形编码时域波形编码不基于声学模型，只针对语音波形进行编码。
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，波形编码主要有脉冲编码调制(PCM)、增量调制 (DM)、自适应增量调制(ADM)、自适应差分脉码调制 (ADPCM)、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，按指数进行扩展，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64kbps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64Kbps的语音编码系统多是先进行对数PCM－线性PCM变换后，再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。
语音编码技术实验报告(3篇)
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。
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Iterative Pzing P-Rank as two forms
matrix inversion --- deterministic optimization
power series --- probabilistic computation
Structural-Context Similarity
PageRank
(link-based)
• One page’s authority is decided by its neighbors’ authorities.
SimRank
• Two objects are similar if they are referenced by similar objects.
SSDBM 2012
On the Efficiency of Estimating Penetrating Rank on Large Graphs
Weiren Yu1, Jiajin Le2, Xuemin Lin1, Wenjie Zhang1
1
University of New South Wales & NICTA, Australia
2
Donghua University, China
Contents
1. Introduction
2. Problem Definition
3. Optimization Techniques
4. Experimental Results
P-Rank : A New Link-based Similarity Measure
a sampling approach linear-time with controlled accuracy
What is P-Rank?
The similarity in a domain can be modeled as graphs. [ vertices objects , edges relationships ] SimRank is an important similarity measure which exploits
Deterministic optimization (off-line)
eliminating neighborhood structure redundancy quadratic-time with an error bound
Probabilistic computation (on-line)
Challenges
Costly to compute P-Rank on large graphs Naï ve Iteration O(Kn4) [Zhao et. al. , CIKM 09] Partial Sums Amortization O(Kn3) [Lizorkin et. al. , PVLDB 08]
Structural Similarity Measure
PageRank SimRank
[Page et. al, 1999] [Jeh and Widom, KDD 02]
P(enetrating)-Rank similarity
A new promising structural measure An extension of SimRank metrics
Objects are maximally similar to themselves.
(the base case )
Existing Similarity measures
Textual-Content Similarity (text-based)
Vector-cosine similarity, Pearson correlation in IR
Contents
1. Introduction
2. Problem Definition
3. Optimization Techniques
4. Experimental Results
G vs. G2 Model
Basic Graph Model: G = (V, E)
Hard to estimate the error for P-Rank approximation Radius- and category-based Pruning Rule O(Kd2n2) [Zhao et. al. , CIKM 09]
P-Rank Formulation
Mathematical Formula
[Zhao et. al. , CIKM 09]
Basic Philosophy
Two entities are similar, if
(1) they are referenced by similar entities
(2) they reference similar entities
P-Rank Overview
Features
Avoiding “limited information problem” of SimRank --- By taking account of both in- and out-links Defined recursively and is computed iteratively Applicable to any domain with object-to-object relationships
the relationships between vertices on web graphs.
(Glen Jeh & Jennifer Widom , ’02) Basic intuition: Two objects are similar if their neighbors are similar. (the recursive definition)