语音压缩编码技术
语音的压缩编码
长途电话 (8 KHz x 8 bit x 1), 时分多路复用TDM (time-division multiplexing)
应用于全频带数字声音的表示/存储:
CD-DA（CD唱片），DAT (44.1 KHz x 16 bit x 2)
原理： 声音信号具有很强的相关性，可从已知信号来预测未知信号, 即使用前面的样本预测当前的样本，实际样本值与预测值之间的误差往往很小。 利用自适应的思想改变量化阶的大小，即使用小的量化阶(step-size)去编码小的差值，使用大的量化阶去编码大的差值， 效果：量化位数可以显著减少，从而降低了总的码率。
+
预测值
差值
重建信号
DPCM
编码输出
CCITT G.721 ADPCM编码器
A
量化阶适配器
自适应
( 4 位 )
6阶自适应线性预测， 4位的自适应量化器， 输出码率： 8k x 4 = 32 kbps
ADPCM 小结
PCM话音质量 4.5级 ADPCM话音质量 4.34级,码率降低一倍(32 kbps)。 ADPCM应用： 数字语音通信 多媒体应用中的语音（解说词）
ADPCM自适应差分脉冲编码调制 (Adaptive Differential PCM)
增量调制(DM)
差分脉冲编码调制 DPCM
实际样本值
利用样本与样本之间存在的相关性进行编码，即根据前面的样本估算当前样本的大小，然后对预测误差进行量化编码。
差值
线性预测公式： Xn = A1*Xn-1 + A2*Xn-2 + ... + Am*Xn-m
举例
根据输入样本幅度的大小来改变量化阶大小。 可以是瞬时自适应，即量化阶的大小每隔几个样本就改变，也可以是音节自适应，即量化阶的大小在较长时间周期里发生变化。
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。
5g通信的语音编码标准
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。
第3章语音压缩编码1024
在语音信号的子带划分上，应考虑到各频段对主观听 觉贡献相等的原则做合理的分配，使低频段的子带宽度较 窄，高频段的子带宽度较宽。通常语音信号经带通滤波器 组滤波后分成4 ~ 6个子带，子带之间允许有小的间隙，如 图所示。
子带编码原理
• 在子带编码器的设计中，必须考虑子带数目、子带划分、
编码的参数、子带中的比特分配以及带宽等主要参数。
• 把发音看成是以语音速率传送，则语音编码的极 限速率为80bps
• 从数字化标准的编码速率64kbps，到极限速率 80bps之间的距离，压缩比可达64kbps/80bps=800
• 对于理论研究和实践有着极大的吸引力
压缩编码方法分类
• 波形编码
– 原理简单，失真小 – 数码率高
• 参数编码
– 数码率低 – 音质较差，复杂度高
反射系数
增益G
参数编码 c(n)
G
1
N
s 2 (i)
N i1
预加重：
• 提高语音谱中的高频共振峰，使语音频谱 较为平滑,从而提高谱参数估计的精确度
• 预加重滤波器的传递函数为利用短时平均幅度差函数（AMDF）计算
130
Fn (k) | xn (m) xn (m k) | m1
– 波形编码技术 – 参数编码技术
语音生成机构
• 声源：
– 声带
• 共鸣机构：
– 声道(鼻腔、口腔与舌头)
• 放射机构：
– 嘴唇或鼻孔
语音产生机理
• 浊音
– 气流通过声门时，声带的张力刚好使声带产生 张弛振荡式振动，产生一股准周期脉冲气流， 激励声道产生浊音
• 轻音
– 声带不振动，而在某处收缩，迫使气流高速通 过这一收缩部分产生湍流就产生清音
语音压缩编码与图像压缩编码
语音压缩编码与图像压缩编码语音压缩编码语音压缩编码可分为三类：波形编码、参量编码和混合编码。
这些都属于有损压缩编码。
1．波形编码（1）波形编码的定义波形编码是指对利用调制信号的波形对语音信号进行调制编码的方式。
（2）波形编码的性能要求保持语音波形不变，或使波形失真尽量小。
2．语音参量编码（1）语音参量编码的定义语音参量编码是将语音的主要参量提取出来编码的方式。
（2）语音参量编码的基本原理首先分析语音的短时频谱特性，提取出语音的频谱参量，然后再用这些参量合成语音波形。
（3）语音参量编码的性能要求保持语音的可懂度和清晰度尽量高。
3．混合编码（1）混合编码的定义混合编码是既采用了语音参量又包括了部分语音波形信息的编码方式。
（2）混合编码的基本原理混合编码除了采用时变线性滤波器作为核心外，还在激励源中加入了语音波形的某种信息，从而改进其合成语音的质量。
（3）混合编码的性能要求保持语音的可懂度和清晰度尽量高。
图像压缩编码图像压缩按照图像是否有失真，可分为有损压缩和无损压缩；按照静止图像和动态图像，又可分为静止图像压缩和动态图像压缩。
1．静止图像压缩编码的特点（1）静止数字图像信号是由二维的许多像素构成的；（2）在各邻近像素之间都有相关性；（3）所以可以用差分编码（DPCM）或其他预测方法，仅传输预测误差从而压缩数据率。
2．动态图像压缩编码的特点（1）动态数字图像是由许多帧静止图像构成的，可看成是三维的图像；（2）在邻近帧的像素之间有相关性；（3）动态图像的压缩可看作是在静止图像压缩基础上再设法减小邻近帧之间的相关性。
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。
音频编码标准发展历程及压缩技术优化
音频编码标准发展历程及压缩技术优化音频编码是指将模拟音频信号转换为数字音频信号的过程，并将该信号压缩以减小存储空间或传输带宽的技术。
随着数字音频技术的快速发展，音频编码标准也不断演进和优化。
本文将介绍音频编码标准的发展历程以及针对压缩技术的优化方法。
1. 音频编码标准发展历程1.1 PCM编码PCM（脉冲编码调制）是最早应用于音频编码的技术之一。
它将每一秒钟的音频信号切分成多个等间隔的时刻，然后将每个时刻的音频幅度量化成一个数字数值。
PCM编码简单可靠，但由于其较高的数据量，无法满足对存储空间和传输带宽的要求。
1.2 MPEG音频编码标准MPEG（Moving Picture Experts Group）是一个制定视频和音频编码标准的国际组织。
MPEG音频编码标准包括MPEG-1、MPEG-2和MPEG-4。
MPEG-1音频编码标准于1992年发布，它利用了感知编码原理，剔除了人耳听不到的音频信号，从而实现了高压缩比。
MPEG-2音频编码标准在MPEG-1的基础上进行了改进，增加了多通道音频编码功能。
MPEG-4音频编码标准则引入了更先进的压缩算法和多媒体功能。
1.3 其他音频编码标准除了MPEG音频编码标准，还有许多其他标准应用于不同领域，如AC-3（Dolby Digital）用于DVD和电视广播，AAC（Advanced Audio Coding）用于多媒体应用，FLAC（Free Lossless Audio Codec）用于无损音频压缩等。
2. 音频编码压缩技术优化2.1 感知编码感知编码是音频编码中常用的一种方法，它利用人耳对不同音频信号的听觉敏感度的不同，对音频信号进行剔除和量化，从而达到更高的压缩率。
感知编码技术基于声学模型，通过分析和模拟人耳对音频信号的感知特性，确定哪些信号对于人耳是不可察觉的，然后将这些信号从编码中排除。
2.2 预测编码预测编码是音频编码中的一种常见技术，它利用音频信号中的统计规律进行压缩。
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语音压缩编码技术
上传时间:2004-12-22
随着通信、计算机网络等技术的飞速发展，语音压缩编码技术得到了快速发展和广泛应用，尤其是最近20年，语音压缩编码技术在移动通信、卫星通信、多媒体技术以及IP电话通信中得到普遍应用，起着举足轻重的作用。
语音压缩编码技术的类别
语音编码就是将模拟语音信号数字化，数字化之后可以作为数字信号传输、存储或处理，可以充分利用数字信号处理的各种技术。
为了减小存储空间或降低传输比特率节省带宽，还需要对数字化之后的语音信号进行压缩编码，这就是语音压缩编码技术。
语音的压缩编码方法归纳起来可以分为三大类：波形编码、参数编码和混合编码。
波形编码比较简单，失真最小，方法简单，但数码率比较高。
参数编码的编码速率可以很低，但音质较差，只能达到合成语音质量，其次是复杂度高。
混合编码吸收了波形编码和参数编码的优点，从而在较低的比特率上获得较高的语音质量，当前受到人们较大的关注。
语音压缩编码技术的发展
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64kb/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，64kb/s的标准PCM系统仍占统治地位。
这种编码方法可以获得较好的语音质量但占用带宽较多，在带宽资源有限的情况下不宜采用。
CCITT于80年代初着手研究低于64kb/s的非PCM编码算法，并于1984年通过了32kb/sADPCM语音编码G.721建议，它不仅可以达到PCM相同的语音质量而且具有更优良的抗误码性能，广泛应用于卫星，海缆及数字语音插空设备以及可变速率编码器中。
随后，于1992年公布16kb/s低延迟码激励线性预测（LD-CELP）的G.728建议。
它以其较小的延迟、较低的速率、较高的性能在实际中得到广泛的应用，例如：可视电话伴音、无绳电话机、单路单载波卫星和海事卫星通信、数字插空设备、存储和转发系统、语音信息录音、数字移动无线系统、分组化语音等。
最后共轭代数码激励线性预测（CS-ACELP）的8kb/s语音编码G.729建议已在1995年11月ITU—TSG15全会上通过，并于1996年6月ITU—
TSG15末此会议上通过G.729附件A减少复杂度的8kb/sCS-ACELP语音编解码器，正式成为国际标准。
这种编码方法延迟小，节省87.5%%的带宽，可以提供与32kb/s的ADPCM相同的语音质量，其音质是同档次码速率中最优的，而且在噪声较大的环境中也会有较好多语音质量。
广泛应用于个人移动通信、低C/N数字卫星通信、高质量移动无线通信、存储/检索、分组语音和数字租用信道等领域。
其它一些国际组织或国家也积极制定自己的标准。
语音压缩技术的现状及发展方向
语音压缩编码技术的发展是十分迅速的，CELP的编码速率较低，但复杂度较高，可以在4.8kb/s左右的码速率上获得较高质量的语音，是当今中低速率语音编码技术的主流技术之一，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。
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的方法，使CELP在实践中得到广泛应用。
随着DSP技术的发展，CELP技术还具有一定的潜力，例如将G.729扩展到6.4kb/s，用于TDMA/CDMA移动无线系统和DCME。
目前，语音压缩编码技术主要有两个努力方向：一个是中低速率的语音编码的实用化，及如何使用化过程中进一步减低编码速率和提高其抗干扰、抗噪声能力；另一个是如何进一步的降低其编码速率，目前已能在5kb/s-6kb/s的速率上获得高质量的重建语音，下一个目标则是要在4kb/s的速率上获得短延时、高质量的重建语音。
特别是对中长延时编码，人们正在研究其更低速率（如400b/s-1200b/s）的编码算法，在这个过程中当编码速率降至2.4kb/s速率以下时，CELP 算法即使应用更高效的量化技术也无法达到预期的指标，需要其它一些更符合低速率编码要求的算法，目前比较好的算法还有正弦变换编码（STC）、混合激励线性预测编码（MELPC）、时频域插值编码（TFI）、基音同步激励线性预测编码（PSELP）等，同时还要求引入新的分析技术，如非线性预测、多精度时频分析技术（包括子波变换技术）、高阶统计分析技术等，这些技术更能挖掘人耳听觉掩蔽等感知机理，更能以类似人耳的特性作语音的分析与合成，使语音编码系统更接近于人类听觉器官的处理方式工作，从而在低速率语音编码的研究上取得突破。