语音信号处理 第2版 赵力 语音信号处理第7章新
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《语音信息处理》PPT课件
科大讯飞语音合成在线演示
/ttsdemo/interPh onicShow.aspx
3.3 语音编码
语音编码的研究目 的是如何在尽量减 少失真的情况下高 效率地对模拟语音 信号进行数字表达。
VOIP (Voice Over Internet Protocol)
与此同时，语音识别的线性预测参数LPC首次 被提出来，采用线性预测进行研究的实践开始。 以后的低速率语音编码技术，很大程度上都是 依靠线性预测进行来实现的。
国外发展历史
同时，动态时间弯曲DTW技术出现，有效的解 决了语音识别过程中，不等音长的匹配问题。 此时的许多系统，都是建立在LPC参数和DTW 匹配技术基础上的孤立词识别系统。
测肌肉活动的红外线发射器及侦测器，譬如他想打招 呼，说声"你好"，他先以眼球控制红外线感应器，选 定在屏幕上轮流出现的英文字母，当计算机出现他想 要的"H"时，霍金再动眼球，这样计算机就会不断显示 以"H"为字头的英文字，当"HELLO"出现时，他又动一 下以选定这个字，当他造句完毕后，才把句子传至合 成器发声。因此霍金要说一句话，就要逐字逐句输入 计算机，再由语音合成器将文字化成声音，一分钟只 能处理3-5个字。
国外发展历史
20世界90年代，语音识别开始从实验室走向市 场。CMU、BBN、IBM和AT&T都推出自己的语 音识别产品。Microsoft、 Apple、Toshiba、 Philips和Intel不甘落后，也开始致力于语音识 别系统开发。语音识别朝着大词汇量、非特定 人、自然连续语音方向发 展。目前，Microsoft Office XP以上版本已经集成了语音识别功能， 可以采用语音输入法输入汉字。
(完整)语音信号处理精品PPT资料精品PPT资料
❖ 特征参量评估方法 F比：在给定一种识别方法后，识别的效果主要取决于特征
参数的选取。对于某一维单个的参数而言，可以用F来表征 它在说话人识别中的有效性。
F 不 同 同 一 说 说 话 话 人 人 特 特 征 征 参 方 数 差 均 的 值 均 的 值 方 差 [x [ a (i)i i] ] 2 2 ia ,i
一个说话人识别系统的好坏是由 许多因素决定的。其中主要有正确 识别率（或出错率）、训练时间的 长短、识别时间、对参考参量存储 量的要求、使用者适用的方便程度 等，实用中还有价格因素。图10.3 表示了说话人辨别与说话人确认系 统性能与用户数的关系。
10.3应用DTW的说话人确认系统
一个应用DTW说话人识别系统如图10-4所示。它采用的识别 特征是BPFG（附听觉特征处理），匹配时采用DTW技术。
2. 动态时间规整方法（DTW）
将识别模板与参考模板进行时间对比，按照某种距离测度得出两个模板 之间的相似程度。常用的分法：基于最近邻原则的动态时间规整。
3. 矢量量化方法（VQ）
将每个人的特定文本训练成码本，识别时将测试文本按此码本进行编码， 以量化产生的失真度作为判决标准。优点：速度快，识别精度不低。
❖ 说话人识别特征的选取
在说话人识别系统中特征提取是最重要的一环，特征提取就 是从说话人的语音信号中提取出表示说话人个性的基本特征。
在理想情况下，选取的特征应当满足下述准则： ① 能够有效地区分不同的说话人，但又能在同一说话人的语音
发生变化时相对保持稳定。 ② 易于从语音信号中提取 ③ 不易被模仿 ④ 尽量不随时间和空间变化
10.4应用VQ的说话人识别系统
目前自动说话人识别的方法主要是基于参数模型的HMM的方 法和基于非参数模型的VQ的方法。应用VQ的说话人识别系 统如图10-5所示。
语音信号处理与现代语音通信PPT课件
.
.
第二章 语音信号的产生、特征与人耳的 听觉特性
☆临界频带这个参数提出的意义是可将人耳当
作一个并联的滤波器组，各个滤波器有不同 的带宽，分别对听觉作出不同的贡献
☆临界频带的单位一般用Bark来表示以纪念科
学家Barkhauseu。1 Bark用来指明一个临界 频带的频率宽度
☆若记Bark域的频率变量为b,赫兹(Hertz)域
第二章 语音信号的产生、特征与人耳的 听觉特性
60
50
强 度SPL（dB）
40
30
20
后向屏蔽区
10
前向屏蔽区
0
-100
-50
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100
150
200
时 间 （ ms）
非同时掩蔽（时间掩蔽）：. 纯音的非同时掩蔽现象
第二章 语音信号的产生、特征与人耳的 听觉特性
§2.5 人耳的各种听觉效应
哈斯（Hass）效应 双耳效应 鸡尾酒会效应
第一章 声音信号的分类与数字化
§1.4 声音信号的数字存储格式 WAV：数字音频波形格式，微软公司开发 VOC和DAT：多用于声霸卡等一些声音采集
程序的DOS软件环境，新加坡创新公 司开发 AU：工作站的UNIX环境下使用 MIDI：数字乐器合成器，多用于合成音乐 目前我们遇到的多数为.wav和.mid文件
社，1987 11、陈尚勤等 “语言信号数字处理” 电子科技大学出版社，1991 12、陈永彬, 王仁华 “语言信号数字处理” 中国科技大学出版社，
1990
.
参考文献
外文
1 、 R.P.Ramachandran, R.Mammane “Modern Methods of Speech Processing”, Kluwer Academic Publishers, 1995
.
第二章 语音信号的产生、特征与人耳的 听觉特性
☆临界频带这个参数提出的意义是可将人耳当
作一个并联的滤波器组，各个滤波器有不同 的带宽，分别对听觉作出不同的贡献
☆临界频带的单位一般用Bark来表示以纪念科
学家Barkhauseu。1 Bark用来指明一个临界 频带的频率宽度
☆若记Bark域的频率变量为b,赫兹(Hertz)域
第二章 语音信号的产生、特征与人耳的 听觉特性
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非同时掩蔽（时间掩蔽）：. 纯音的非同时掩蔽现象
第二章 语音信号的产生、特征与人耳的 听觉特性
§2.5 人耳的各种听觉效应
哈斯（Hass）效应 双耳效应 鸡尾酒会效应
第一章 声音信号的分类与数字化
§1.4 声音信号的数字存储格式 WAV：数字音频波形格式，微软公司开发 VOC和DAT：多用于声霸卡等一些声音采集
程序的DOS软件环境，新加坡创新公 司开发 AU：工作站的UNIX环境下使用 MIDI：数字乐器合成器，多用于合成音乐 目前我们遇到的多数为.wav和.mid文件
社，1987 11、陈尚勤等 “语言信号数字处理” 电子科技大学出版社，1991 12、陈永彬, 王仁华 “语言信号数字处理” 中国科技大学出版社，
1990
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参考文献
外文
1 、 R.P.Ramachandran, R.Mammane “Modern Methods of Speech Processing”, Kluwer Academic Publishers, 1995
语音信号处理第7讲
s
Csn (t ) Cs (t ) Cn (t )
设 Csn (t ) 为整个带噪语音输入语句（共N帧）的倒谱平均值，由于每一 帧噪声的倒谱相同，则有
1 N Csn (t ) Cs (t ) Cn (t ) N t 1 利用CMN法处理得到的增强语音的倒谱为
N 1 ˆ (t ) C (t ) C (t ) C (t ) C Cs (t ) s sn sn s N t 1
自适应滤波器：有效地在未知环境中跟踪实变的输入信号，使输出信 号达到最优，其基本原理框图如下
r (t ) 与 s (t ) 无关，而与未知噪声
信号 n(t ) 相关 自适应滤波器的实质在于实现带躁信号 中的噪声估计，并用原始信号中去除估 计噪声，达到语音增强的目的 为最小的误差 (t ) 也就是降噪后的 s(t )
6.1 概述 6.2 语音特性、人耳感知特性及噪声特性 6.3 滤波器法 6.4 相关特征法 6.5 非线性处理法 6.6 减谱法 6.7 Weiner滤波法
语音增强：
指当语音信号被各种各样的噪声干扰、甚至淹没后，从噪声背景中提取有 用的语音信号，抑制、降低噪声干扰的技术。（即：从含噪语音中提取尽 可能纯净的原始语音）
利用复数帧段主分量特征的降噪方法：鉴于来自环境的噪声具有帧间 相关性小，能量分布频率范围广且数值小，在语音信号主分量特征中 对应的贡献率交小的特点，可以利用复数帧段主分量特征来提高噪声 环境下的抗噪性 优点：既能起到降低噪声的作用，又能很好地解决输入特征参数矢量的 维数增加导致的参数估计误差及计算量增大问题
噪声的度量——声压、声强和声功率：
① 声压级
P Lp 20lg P0 20 Pa P0 I LI 20lg I 0 1012 W m2 I0 W LW 20lg W0 1012 W W0
Csn (t ) Cs (t ) Cn (t )
设 Csn (t ) 为整个带噪语音输入语句（共N帧）的倒谱平均值，由于每一 帧噪声的倒谱相同，则有
1 N Csn (t ) Cs (t ) Cn (t ) N t 1 利用CMN法处理得到的增强语音的倒谱为
N 1 ˆ (t ) C (t ) C (t ) C (t ) C Cs (t ) s sn sn s N t 1
自适应滤波器：有效地在未知环境中跟踪实变的输入信号，使输出信 号达到最优，其基本原理框图如下
r (t ) 与 s (t ) 无关，而与未知噪声
信号 n(t ) 相关 自适应滤波器的实质在于实现带躁信号 中的噪声估计，并用原始信号中去除估 计噪声，达到语音增强的目的 为最小的误差 (t ) 也就是降噪后的 s(t )
6.1 概述 6.2 语音特性、人耳感知特性及噪声特性 6.3 滤波器法 6.4 相关特征法 6.5 非线性处理法 6.6 减谱法 6.7 Weiner滤波法
语音增强：
指当语音信号被各种各样的噪声干扰、甚至淹没后，从噪声背景中提取有 用的语音信号，抑制、降低噪声干扰的技术。（即：从含噪语音中提取尽 可能纯净的原始语音）
利用复数帧段主分量特征的降噪方法：鉴于来自环境的噪声具有帧间 相关性小，能量分布频率范围广且数值小，在语音信号主分量特征中 对应的贡献率交小的特点，可以利用复数帧段主分量特征来提高噪声 环境下的抗噪性 优点：既能起到降低噪声的作用，又能很好地解决输入特征参数矢量的 维数增加导致的参数估计误差及计算量增大问题
噪声的度量——声压、声强和声功率：
① 声压级
P Lp 20lg P0 20 Pa P0 I LI 20lg I 0 1012 W m2 I0 W LW 20lg W0 1012 W W0
《语音数字信号处理》课程介绍与教学大纲
《语音数字信号处理》课程简介课程编号：06044008课程名称：语音数字信号处理/ Speech Digital Signal Processing学分：2学时：32 （实验：0 上机：0 课外实践：0 ）适用专业：电子信息工程建议修读学期：7开课单位：电气与信息工程学院电子信息与通信工程系先修课程：《数字信号处理》、《MATLAB及应用》、《随机信号处理》考核方式与成绩评定标准：作业、考试（闭卷）教材与主要参考书目：主要教材：《语音信号处理》主编：赵力机械工业出版社2011-6T参考书目：《离散时间语音信号处理》主编：夸特尔瑞电子工业出版社2004-87内容概述：《语音数字信号处理》是电子信息工程专业本科生的专业必修课程。
它系统地介绍了语音信号处理涉及的主要内容和方法，讲述语音信号的应用前景、语音信号处理流程及流程中涉及到的相关知识点，每个知识点通过案例仿真讲述其应用的结果。
主要内容分四部分：（1）基础部分：语音信号基础知识、人的发音原理、人的听觉原理、语音的数学模型；（2）语音信号分析方法：时域分析、频域分析、同态处理和线性预测分析；（3）语音信号涉及的新技术：矢量量化和隐马尔可夫模型；（4）语音的四个方面应用：语音编码、语音识别、语音合成和语音增强；通过《语音数字信号处理》学习，使学生掌握语音信号发音和听觉原理、语音信号的数字模型; 语音的时域、频域、倒谱、线性预测的分析方法；矢量量化；隐马尔可夫模型；语音波形编码、参数编码、混合编码；语音的合成；语音识别和语音增强的原理和技术，为学生毕业后从事语音处理工作和进一步研究相关课题打下一定的基础。
《嵌入式系统及应用》教学大纲课程编号：06044008课程名称：语音数字信号处理/ Speech Digital Signal Processing学分：2学时：32 （实验：0 上机：0 课外实践：0 ）适用专业：电子信息工程建议修读学期：7开课单位：电气与信息工程学院电子信息与通信工程系先修课程：《数字信号处理》、《MATLAB及应用》、《随机信号处理》一、课程性质、目的与任务《语音数字信号处理》是电子信息工程专业本科生的专业必修课程。
语音信号处理PPT课件
F2 F3
a 10
频率范围(Hz)
成年男子
成年女子
带宽
F1
200～800
250～1000
40～70
F2
600～2800
700～3300
50～90
F3
1300～3400
1500～4000
60～180
一般地：语音识别，取前3个共振峰，而对 语音合成，需取5个
a
11
2.3 语音信号的特性
2.3.1 语言和语音的基本特性
[x(n)x(n-k)]*h (n) 计算自m 相 关 ，先乘后加，运算hk量(n)大=w！(n)w(n+k)
R n ( k ) R n ( k ) m x ( m ) x ( am kk ) [ w hk( (n n -mm )) w ( n m k ) ]
36
3.5.2 修正的短时自相关函数 1、存在的问题 随kk=的0变化，参加运算的项减少。极限k=N-1时无运算k项=！250 2、修正的短时自相关函数
当w1,w2为直角窗时
(0≤k≤K)
^
N1
Rn(k)x(nm )xa(nmk)
m0
37
3.5.3 短时平均幅度差函数
问题的提出：自相关计算量大，大在乘法！ 短时平均幅度差函数(AMDF)定义：
F n (k ) R 1 m |x (n m )w 1 (m ) x (n m k )w 2 (m k )|
式中R为x(n)的平均值 w1、w2同修正的自相关函数中的定义 对于浊音信号，在周期倍数点上，幅值相等，Fn＝0
a 38
第三章小结
• 采样与反混叠 • 短时分析方法、窗口与长度选择 • 短时能量定义 • 短时过零分析 • 短时相关分析与修正 • 短时平均幅度分析(AMDF)
语音信号处理(杨震)
清音：Rn（0）较大，衰减很快
静默：Rn（0）小，衰减很快
语音信号短时自相关函数
3
1.00 0.75 0.50 0.25 0.00 -0.25 -0.50
0 50 100 150 200 250
2
1
度 幅
-1
-2
-3
-4
度 幅
0
-0.75 0 50 100 150 20
H1
A2 随机噪声 激励模型
H2 混 合 语 辐射模型 音
Gv
A3
H3
A4 A5
H4 H5
混合型共振峰模型
第二章 语音信号的产生、特征与人耳的 听觉特性
§2.4 人耳的听觉特征－掩蔽效应与临界频带
人耳的掩蔽(masking)作用指的是耳朵对一个 声音的听觉感受，受到另一个声音影响的现象。 Fletcher和Munson 1937年发现，一个音调(tone) 可被一个以音调频率为中心频率的宽带噪声掩盖而 听不见，并且，如果该宽带噪声能量不变而改变其 带宽的话，这种掩盖现象不受噪声带宽变化的影响， 除非噪声带宽超过一个临界值，这个临界值即称为 临界频带(critical band)。换言之，人耳对一个 临界频带里的音不易分清。
60 50
强度SPL（dB）
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后向屏蔽区
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时间（ms）
非同时掩蔽（时间掩蔽）：纯音的非同时掩蔽现象
第二章 语音信号的产生、特征与人耳的 听觉特性
§2.5 人耳的其它各种听觉效应
（1）哈斯（Hass）效应（延时掩蔽） （2）双耳效应（灵敏度、定位）
语音信号处理（第2版）赵力编著语音信号处理勾画要点
语音信号处理（第2版）赵力编著语音信号处理勾画要点语音信号处理（第2版）赵力编著重点考点第2章语音信号处理的基础知识1.语音（Speech）是声音（Acoustic）和语言（Language）的组合体。
可以这样定义语音：语音是由一连串的音组成语言的声音。
2.人的说话过程可以分为五个阶段：（1）想说阶段（2）说出阶段（3）传送阶段（4）理解阶段（5）接收阶段。
3.语音是人的发声器官发出的一种声波，它具有一定的音色，音调，音强和音长。
其中，音色也叫音质，是一种声音区别于另一种声音的基本特征。
音调是指声音的高低，它取决于声波的频率。
声音的强弱叫音强，它由声波的振动幅度决定。
声音的长短叫音长，它取决于发音时间的长短。
4.说话时一次发出的，具有一个响亮的中心，并被明显感觉到的语音片段叫音节（Syllable）。
一个音节可以由一个音素（Phoneme）构成，也可以由几个音素构成。
音素是语音发音的最小单位。
任何语言都有语音的元音（Vowel）和辅音（Consonant）两种音素。
5.元音的另一个重要声学特性是共振峰（Formant）。
共振峰参数是区别不同元音的重要参数，它一般包括共振峰频率（Formant Frequency）的位置和频带宽度（Formant Bandwidth）。
6.区分语音是男声还是女声、是成人声音还是儿童声音，更重要的因素是共振峰频率的高低。
7.浊音的声带振动基本频率称基音周期（或基音频率），F0表示。
8.人的听觉系统有两个重要特性，一个是耳蜗对于声信号的时频分析特性；另一个是人耳听觉掩蔽效应。
9.掩蔽效应分为同时掩蔽和短时掩蔽。
10.激励模型：一般分成浊音激励和清音激励。
浊音激励波是一个以基音周期为周期的斜三角脉冲串。
11.声道模型：一是把声道视为由多个等长的不同截面积的管子串联而成的系统。
按此观点推导出的叫“声管模型”。
另一个是把声道视为一个谐振腔，按此推导出的叫“共振峰模型”。
12.完整的语音信号的数字模型可以用三个子模型：激励模型、声道模型和辐射模型的串联来表示。
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2019/2/22 4
20世纪六七十年代，VLSI技术与数字信号处理理论 的发展为语音编码技术开辟了新的道路，语音分析 合成采用了短时傅立叶变换，变换编码与子带编码， 基于线性预测的编码技术进一步得到发展。新的编 码技术纷纷产生，如余弦分析合成技术，多带激励 声码器，LPC中的多脉冲与矢量激励，矢量量化。 到20世纪90年代中期，速率为4~8Kbps的波形与 混合编码器，在语音质量上，与早期速率为 64Kbps的PCM波形编码器已十分接近。
2019/2/22 2
三种编码方式的比较
波形编码
编码信息 波形 9.6~64Kbps 比特率
参数编码
模型参数 2.4~9.6Kbps
混合编码
综合 16~24Kbps
优点
缺点 典型代表
适应能力强， 有效降低了编码比 语音质量好 特率
随着量化粗糙 合成语音质量低， 语音质量下降 处理复杂度高
自适应差分编码调 LPC- 10、LPC10E 制（ADPCM）
语音质量明显 提高
编码速率明显 上升
多脉冲激励线性预测 编码（MPLPC） 规则脉冲激励线性预 测编码（RPE-LPC）
3
2019/2/22
语音编码发展史
自从20世纪30年代脉冲编码调制（PCM）
被提出起，语音编码在60多年的时间里得到 了迅速的发展。 早期的声码器基于对语音信号基音周期与频 谱的分析，主要包括通道声码器，共振峰声 码器与模式匹配声码器。20世纪50年代后期， 着重于线性语音源系统生成模型，包括线性 慢时变系统，周期脉冲激励序列与随机激励。
合成分析背景 16Kbps以下的高质量语音编码在当今得到的极大 关注，使得传统的量化方法对误差最小化已无能为 力。因此，合成分析的方法被引入。
2019/2/22
14
感觉加权滤波器
对于低码率（4~16Kbps）的语音编码，理论上的 最小均方误差（MMSE）在实际应用时却因为人的 听觉特点而障碍重重。在这种背景下，根据人耳上 网掩蔽效应设计的感觉加权滤波器得到了广泛的应 用。 在实际应用中，共振峰处的噪声相对于能量较低处 的频段更加不易被察觉，故高能量段处的误差要求 W ( z) 不高。因此，感觉加权滤波器 被提出，用以衡量 语音间的误差。
预测
发送端
xr ( n)
x p ( n )
预测
接收端
29
2019/2/22
但采用固定的高阶预测，改善效果并不明显，于是，高阶自 适应预测作为相应的解决方式被提出，自适应预测器随着语音 特征变化不断更新预测系数，从而获得更高的预测增益。
后向自适应预测编码结构框图：
x(n)
e(n)
eq (n )
+
2019/2/22
5
7.2 语音信号压缩编码原理&系统 压缩评价
语音信号中存在着冗余度（包括时 域与频域），人的听觉感知机理也 有很多可以利用的特点。语音信号 压缩编码之所以可行，正是因为这 两种情况的存在。
2019/2/22 6
语音编码依据之一：语音信号冗余度
基本时域冗余： 语音信号幅度非均匀分布性 语音信号样本间的强相关性 浊音语音段具有的准周期性 声道形状及其变化的缓慢性 静止系数 （即语音间隙性）
由此可知引用线性预测后，SNR 可得到成功的改善。
2019/2/22
2
2
2
量化噪声平均能量
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自适应增量调制（ADM）
增量调制的基本方案：
增量调制方式将下一个语音信号与当前语音信号比 较，如果高与当前值则系统则编码1，否则系统编码 0.
自适应增量调制的工作方式：
自适应增量调制随输入波形自适应的改变量化阶梯 的大小，在信号平均斜率大时自动增大量化阶梯，反 之减小。
z
均匀量化
y
编码
b
解码
y
非线性 扩张
C 1 ( x)
非线性压缩扩张的非均匀量化器
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xq
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A律压缩扩张技术（中国标准）
A |x ( n ) | /X |x(n)| 1 m ax sgn x ( n [ )] (0 ) Xm a x A 1 ln A 1 ln A [ |x ( n ) | /X ]x 1 |x(n)| ma ( X sgn x ( n [ )] A X 1) m ax max 1 ln A
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适用于低 比特率语 音编码质 量的评价
评测方法
主观评价
客观评价
可懂度评价（DRT得分）
音质评价
计算较简单，但没有 考虑实际情况，故 适用于高比特率 语音编码质量的 评价
判断满意度测量（DAM）
平均意见得分（MOS）
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7.3 语音信号的波形编码
F [ x ( n )]
μ律压缩扩张技术（北美及日本标准）
|x ( n )| ln[ 1 ] X max F [ x ( n )] X sgn[ x ( n )] max ln( 1 )
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形式三：自适应PCM
无论是均匀或是非均匀PCM，量化间隔总是随着量化器的确 定而固定。而自适应PCM引入的自适应幅值变化概念使得量化 误差可以匹配于输入信号方差，或是量化器增益G可以随着幅值 而变化，从而使信号能量在量化前恒定。
2019/2/22
20
脉冲编码调制
形式一：均匀PCM 最简单最原始的波形编码方式，没有运用压缩技术，产生的 比特率也极高，故在当今运用极少。 形式二：非均匀PCM 将信号进行非线性变换后再均匀量化，变换后信号具有均匀 概率密度分布。编码时常采用对数变换压缩（译码时指数扩 展）。
x
C ( x)
非线性 压缩
A（z）
语音信号合成模型图示 其中信号源为预测余量信号， 1/P(z)为长时预测滤波器， 1/A(z)为短时预测滤波器。
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语音信号的短时相关性可用一个全极点 模型来描述，其传输函数H（z）为：
滤波器阶数
1 1 H (z) P A (z) i 1 a iZ
i 1
短时预测系数
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12
而滤波器 1/ P(z) 是语音信号长时相关性的模型， 其一般形式为：
1 P(z) 1 1 bi Z ( Di)
iq r
延时参数（/22
13
合成分析
合成分析原理 合成分析在编码器中加入综合器，并将其与分析器 结合从而产生与译码器端相同的语音，而后根据误 差原理调整使得误差最小化。
x(n)
Q【· 】
~ x(n)
编码器
c(n)
x(n)
y (n)
ˆ (n) y
Q【· 】 编码器
X
c(n)
( n)
c(n)
G (n)
解码器
~ x(n)
c(n)
ˆ (n) y
解码器
ˆ(n) x
+
G(n)
(n)
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匹配自适应
G匹配自适应
两 种 自 适 应 方 法 的 原 理
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基本频域冗余： 从长时间的功率谱密度来看，语音信号具有 强烈的非平坦型，存在着固定的冗余度。而 且高频能量通常较低，恰好对应于时域上的 相邻样本相关性。 从短时功率谱密度来看，语音信号在不同频 率交替出现峰值（共振峰）与谷值。整个功 率谱的细节基于基音频率形成高次谐波结构。
7.1概述 7.2语音信号压缩编码原理&系统压缩评价 7.3语音信号的波形编码 7.4语音信号的参数编码 7.5语音信号的混合编码 7.6现代通信中的语音信号编码
7.1 概述
语音编码（Speech Coding） 从信息论角度看，信源编码 是要以最少的数码表示信源所发的信号，语音编码属于信源 编码的范畴。语音编码通过减少传输码率（或存储量），来 达到提高传输（或存储）效率的目的。作为传输语音的压缩 技术，语音编码在通信史上一直都扮演着极为重要的角色。 语音编码分为三类： * 波形编码：重建后的语音时域信号的波形与原语音信号保持 一致。 * 参数编码：通过建立语音信号的产生模型，提取其特征参数 来编码，波形上不要求与原信号匹配，又称声码器技术。 * 混合编码：有机结合以上两种编码方式，基于语音产生模型 的假定并采用分析合并技术。
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其传递函数为：
p
预测系数
A(z) W(z) A(z /)
1 ai zi 1 ai i zi
i1 i1 p
加权因子
号类似的包络形状，从而在掩蔽效应的作用下在主观 听觉上产生较好的效果。
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W ( z ) 的作用就是使实际信号误差的谱呈现与语音信
语音压缩系统的性能评判指标
较为重要的性能评价准则
编码速率（比特率），决定了编码器工作时占用的信道 带宽，要求尽可能降低。 编码器的完健性，要求良好。 编码器的时延，要求最小化。 误码容限，要求保持较高值。 算法复杂度（包括运算复杂度与内存要求），影响硬件 成本，尽可能降低。 算法可扩展性，越高越好。
线性预测传送整个反应过程变化的参数，其出发点 在于跟踪波形的产生过程而非波形本身。基于全极 点模型假设，使得语音信号编码的比特率得到有效 的降低。 语音信号中存在的两点相关性 样点间的短时相关性 相邻基音周期之间的长时相关性
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激励发生 器
1
————
1
————
合成语音
P（z）
其中，
20世纪六七十年代，VLSI技术与数字信号处理理论 的发展为语音编码技术开辟了新的道路，语音分析 合成采用了短时傅立叶变换，变换编码与子带编码， 基于线性预测的编码技术进一步得到发展。新的编 码技术纷纷产生，如余弦分析合成技术，多带激励 声码器，LPC中的多脉冲与矢量激励，矢量量化。 到20世纪90年代中期，速率为4~8Kbps的波形与 混合编码器，在语音质量上，与早期速率为 64Kbps的PCM波形编码器已十分接近。
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三种编码方式的比较
波形编码
编码信息 波形 9.6~64Kbps 比特率
参数编码
模型参数 2.4~9.6Kbps
混合编码
综合 16~24Kbps
优点
缺点 典型代表
适应能力强， 有效降低了编码比 语音质量好 特率
随着量化粗糙 合成语音质量低， 语音质量下降 处理复杂度高
自适应差分编码调 LPC- 10、LPC10E 制（ADPCM）
语音质量明显 提高
编码速率明显 上升
多脉冲激励线性预测 编码（MPLPC） 规则脉冲激励线性预 测编码（RPE-LPC）
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语音编码发展史
自从20世纪30年代脉冲编码调制（PCM）
被提出起，语音编码在60多年的时间里得到 了迅速的发展。 早期的声码器基于对语音信号基音周期与频 谱的分析，主要包括通道声码器，共振峰声 码器与模式匹配声码器。20世纪50年代后期， 着重于线性语音源系统生成模型，包括线性 慢时变系统，周期脉冲激励序列与随机激励。
合成分析背景 16Kbps以下的高质量语音编码在当今得到的极大 关注，使得传统的量化方法对误差最小化已无能为 力。因此，合成分析的方法被引入。
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感觉加权滤波器
对于低码率（4~16Kbps）的语音编码，理论上的 最小均方误差（MMSE）在实际应用时却因为人的 听觉特点而障碍重重。在这种背景下，根据人耳上 网掩蔽效应设计的感觉加权滤波器得到了广泛的应 用。 在实际应用中，共振峰处的噪声相对于能量较低处 的频段更加不易被察觉，故高能量段处的误差要求 W ( z) 不高。因此，感觉加权滤波器 被提出，用以衡量 语音间的误差。
预测
发送端
xr ( n)
x p ( n )
预测
接收端
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但采用固定的高阶预测，改善效果并不明显，于是，高阶自 适应预测作为相应的解决方式被提出，自适应预测器随着语音 特征变化不断更新预测系数，从而获得更高的预测增益。
后向自适应预测编码结构框图：
x(n)
e(n)
eq (n )
+
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7.2 语音信号压缩编码原理&系统 压缩评价
语音信号中存在着冗余度（包括时 域与频域），人的听觉感知机理也 有很多可以利用的特点。语音信号 压缩编码之所以可行，正是因为这 两种情况的存在。
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语音编码依据之一：语音信号冗余度
基本时域冗余： 语音信号幅度非均匀分布性 语音信号样本间的强相关性 浊音语音段具有的准周期性 声道形状及其变化的缓慢性 静止系数 （即语音间隙性）
由此可知引用线性预测后，SNR 可得到成功的改善。
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2
2
2
量化噪声平均能量
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自适应增量调制（ADM）
增量调制的基本方案：
增量调制方式将下一个语音信号与当前语音信号比 较，如果高与当前值则系统则编码1，否则系统编码 0.
自适应增量调制的工作方式：
自适应增量调制随输入波形自适应的改变量化阶梯 的大小，在信号平均斜率大时自动增大量化阶梯，反 之减小。
z
均匀量化
y
编码
b
解码
y
非线性 扩张
C 1 ( x)
非线性压缩扩张的非均匀量化器
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xq
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A律压缩扩张技术（中国标准）
A |x ( n ) | /X |x(n)| 1 m ax sgn x ( n [ )] (0 ) Xm a x A 1 ln A 1 ln A [ |x ( n ) | /X ]x 1 |x(n)| ma ( X sgn x ( n [ )] A X 1) m ax max 1 ln A
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适用于低 比特率语 音编码质 量的评价
评测方法
主观评价
客观评价
可懂度评价（DRT得分）
音质评价
计算较简单，但没有 考虑实际情况，故 适用于高比特率 语音编码质量的 评价
判断满意度测量（DAM）
平均意见得分（MOS）
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7.3 语音信号的波形编码
F [ x ( n )]
μ律压缩扩张技术（北美及日本标准）
|x ( n )| ln[ 1 ] X max F [ x ( n )] X sgn[ x ( n )] max ln( 1 )
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形式三：自适应PCM
无论是均匀或是非均匀PCM，量化间隔总是随着量化器的确 定而固定。而自适应PCM引入的自适应幅值变化概念使得量化 误差可以匹配于输入信号方差，或是量化器增益G可以随着幅值 而变化，从而使信号能量在量化前恒定。
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脉冲编码调制
形式一：均匀PCM 最简单最原始的波形编码方式，没有运用压缩技术，产生的 比特率也极高，故在当今运用极少。 形式二：非均匀PCM 将信号进行非线性变换后再均匀量化，变换后信号具有均匀 概率密度分布。编码时常采用对数变换压缩（译码时指数扩 展）。
x
C ( x)
非线性 压缩
A（z）
语音信号合成模型图示 其中信号源为预测余量信号， 1/P(z)为长时预测滤波器， 1/A(z)为短时预测滤波器。
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语音信号的短时相关性可用一个全极点 模型来描述，其传输函数H（z）为：
滤波器阶数
1 1 H (z) P A (z) i 1 a iZ
i 1
短时预测系数
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而滤波器 1/ P(z) 是语音信号长时相关性的模型， 其一般形式为：
1 P(z) 1 1 bi Z ( Di)
iq r
延时参数（/22
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合成分析
合成分析原理 合成分析在编码器中加入综合器，并将其与分析器 结合从而产生与译码器端相同的语音，而后根据误 差原理调整使得误差最小化。
x(n)
Q【· 】
~ x(n)
编码器
c(n)
x(n)
y (n)
ˆ (n) y
Q【· 】 编码器
X
c(n)
( n)
c(n)
G (n)
解码器
~ x(n)
c(n)
ˆ (n) y
解码器
ˆ(n) x
+
G(n)
(n)
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匹配自适应
G匹配自适应
两 种 自 适 应 方 法 的 原 理
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基本频域冗余： 从长时间的功率谱密度来看，语音信号具有 强烈的非平坦型，存在着固定的冗余度。而 且高频能量通常较低，恰好对应于时域上的 相邻样本相关性。 从短时功率谱密度来看，语音信号在不同频 率交替出现峰值（共振峰）与谷值。整个功 率谱的细节基于基音频率形成高次谐波结构。
7.1概述 7.2语音信号压缩编码原理&系统压缩评价 7.3语音信号的波形编码 7.4语音信号的参数编码 7.5语音信号的混合编码 7.6现代通信中的语音信号编码
7.1 概述
语音编码（Speech Coding） 从信息论角度看，信源编码 是要以最少的数码表示信源所发的信号，语音编码属于信源 编码的范畴。语音编码通过减少传输码率（或存储量），来 达到提高传输（或存储）效率的目的。作为传输语音的压缩 技术，语音编码在通信史上一直都扮演着极为重要的角色。 语音编码分为三类： * 波形编码：重建后的语音时域信号的波形与原语音信号保持 一致。 * 参数编码：通过建立语音信号的产生模型，提取其特征参数 来编码，波形上不要求与原信号匹配，又称声码器技术。 * 混合编码：有机结合以上两种编码方式，基于语音产生模型 的假定并采用分析合并技术。
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其传递函数为：
p
预测系数
A(z) W(z) A(z /)
1 ai zi 1 ai i zi
i1 i1 p
加权因子
号类似的包络形状，从而在掩蔽效应的作用下在主观 听觉上产生较好的效果。
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W ( z ) 的作用就是使实际信号误差的谱呈现与语音信
语音压缩系统的性能评判指标
较为重要的性能评价准则
编码速率（比特率），决定了编码器工作时占用的信道 带宽，要求尽可能降低。 编码器的完健性，要求良好。 编码器的时延，要求最小化。 误码容限，要求保持较高值。 算法复杂度（包括运算复杂度与内存要求），影响硬件 成本，尽可能降低。 算法可扩展性，越高越好。
线性预测传送整个反应过程变化的参数，其出发点 在于跟踪波形的产生过程而非波形本身。基于全极 点模型假设，使得语音信号编码的比特率得到有效 的降低。 语音信号中存在的两点相关性 样点间的短时相关性 相邻基音周期之间的长时相关性
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激励发生 器
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合成语音
P（z）
其中，