浅谈语音压缩编码的发展和应用
语音压缩编码
语音编码第一章音频1.1 音频和语音的定义声音是携带信息的重要媒体，是通过空气传播的一种连续的波，叫声波。
对声音信号的分析表明，声音信号有许多频率不同的信号组成，这类信号称为复合信号。
而单一频率的信号称为分量信号。
声音信号的两个基本参数频率和幅度。
1.1.1声音信号的数字化声音数字化包括采样和量化。
采样频率由采样定理给出。
1.1.2声音质量划分根据声音频带，声音质量分5个等级，依次为：电话、调幅广播、调频广播、光盘、数字录音带DAT(digital audio tape)的声音。
第二章语音编码技术的发展和分类现有的语音编码器大体可以分三种类型：波形编码器、音源编码器和混合编码器。
一般来说，波形编码器的话音质量高，但数据率也很高。
音源编码器的数据率很低，产生的合成话音音质有待提高。
混合编码器使用音源编码器和波形编码器技术，数据率和音质介于二者之间。
语音编码性能指标主要有比特速率、时延、复杂性和还原质量。
其中语音编码的三种最常用的技术是脉冲编码调制（PCM）、差分PCM（DPCM）和增量调制（DM）。
通常，公共交换电话网中的数字电话都采用这三种技术。
第二类语音数字化方法主要与用于窄带传输系统或有限容量的数字设备的语音编码器有关。
采用该数字化技术的设备一般被称为声码器，声码器技术现在开始展开应用，特别是用于帧中继和IP上的语音。
在具体的编码实现（如VoIP）中除压缩编码技术外，人们还应用许多其它节省带宽的技术来减少语音所占带宽，优化网络资源。
静音抑制技术可将连接中的静音数据消除。
语音活动检测（SAD）技术可以用来动态跟踪噪音电平，并将噪音可听度抑制到最小，并确保话路两端的语音质量和自然声音的连接。
回声消除技术监听回声信号，并将它从听话人的语音信号中清除。
处理话音抖动的技术则将能导致通话音质下降的信道延时与信道抖动平滑掉。
2.1波形编码波形编解码器的思想是，编码前根据采样定理对模拟语音信号进行采样，然后进行幅度量化与二进制编码。
音频编解码技术的介绍和应用
音频编解码技术的介绍和应用音频编解码技术介绍随着数字化时代的到来，音频编解码技术变得越来越重要。
它是数字音频信号从一种格式转换成另一种格式的过程，使得数字音频信号在各种设备之间的传输和处理变得更加便捷。
这种技术的核心原理在于，通过压缩不重要的数据并保留重要的数据，从而使得数字音频文件的大小变小，同时又能保证较高的音质。
音频编码技术的种类目前，市面上常用的音频编码技术有多种，其中比较常见的有以下几种：MP3编码技术：是一种最为流行、广泛应用的压缩技术，主要针对音乐类型文件进行压缩。
AAC编码技术：由电信公司根据MPEG-2/MPEG-4音频标准开发而成，可以实现高质量和低码率的平衡，可以用于存储和广播音频。
FLAC编码技术：一种非常常见的格式，主要针对无损音频的存储和播放，压缩比较大，但是音质非常高。
WAV编码技术：是一种无损音频文件格式，存储文件比较大，但是保证了高品质音频传输。
音频编码技术的应用音频编码技术广泛应用于许多领域，其中最为常见的应用是：1. 互联网音乐在互联网音乐行业中，音频编码技术起着至关重要的作用。
通过将音乐压缩成不同的格式，可以将音乐文件大小缩小，从而使得音乐在不同平台上的分发更加便捷。
而且，很多音乐平台支持多种格式的音频文件播放，这也为用户提供了更多的选择。
2. 计算机音频音频编码技术也可以应用于计算机音频领域。
通过将音频文件压缩成适当的格式，并存储在计算机硬盘上，可以使得音频文件在计算机上播放更加流畅。
而且，这种技术还可以减少存储空间的占用，让用户有更多的空间来存储其他文件。
3. 智能音箱随着智能家居的普及，智能音箱作为智能家居的重要组成部分，其应用前景也越来越广阔。
通过音频编码技术的应用，智能音箱能够对音频信号作出适当的响应，同时也可以将存储在云端的音频文件传输到智能音箱上，从而实现智能音箱的语音控制，如点播音乐等。
4. 音频传输在音频传输领域，音频编码技术也有着广泛的应用。
声音信号压缩与编码技术研究进展
声音信号压缩与编码技术研究进展商业计划书一、项目概述声音信号压缩与编码技术是一项重要的研究领域，其在音频通信、音频存储和音频处理等领域具有广泛的应用前景。
本项目旨在通过研究声音信号压缩与编码技术的最新进展，开发出高效、可靠的声音信号压缩与编码解决方案，以满足市场对音频数据处理的需求。
二、市场分析1. 市场规模随着数字音频技术的快速发展，音频数据的处理需求不断增加。
音频通信、音频存储和音频处理等领域对声音信号压缩与编码技术提出了更高的要求。
根据市场调研数据显示，全球声音信号压缩与编码技术市场规模预计将达到XX亿美元。
2. 市场趋势随着互联网的普及和移动设备的广泛应用，音频数据的传输和存储需求呈现出快速增长的趋势。
同时，高清音频和虚拟现实等新兴应用也对声音信号压缩与编码技术提出了更高的要求。
因此，研究和开发高效、可靠的声音信号压缩与编码解决方案具有巨大的市场潜力。
三、竞争分析目前，声音信号压缩与编码技术市场存在着一些竞争对手。
主要竞争对手包括国内外的音频处理技术公司和通信设备制造商。
这些竞争对手在技术研发、产品质量和市场渗透等方面具有一定的优势。
然而，我们的项目在以下几个方面具有竞争优势：1. 技术创新：我们将致力于研究声音信号压缩与编码技术的最新进展，不断推出具有创新性的解决方案，以满足市场对高效音频数据处理的需求。
2. 产品质量：我们将严格控制产品质量，确保提供稳定、可靠的声音信号压缩与编码解决方案，以满足客户的需求。
3. 市场渗透：我们将通过与合作伙伴的合作，积极开拓市场，扩大产品的市场份额。
四、经营模式1. 技术研发：我们将组建一支专业的研发团队，致力于声音信号压缩与编码技术的研究和开发，不断推出具有竞争力的解决方案。
2. 产品销售：我们将与合作伙伴合作，通过渠道销售和直接销售的方式，将产品推向市场。
3. 售后服务：我们将建立完善的售后服务体系，提供及时、高效的技术支持和维护服务，确保客户的满意度。
通信电子中的语音压缩技术
通信电子中的语音压缩技术随着技术的不断进步和网络的普及，我们的生活方式也在逐渐改变。
与此同时，通信电子中的语音压缩技术也越来越成熟，被广泛应用在语音通信、音频存储、音乐欣赏等领域。
本文将从原理、应用和发展前景等方面着重探讨通信电子中的语音压缩技术。
一、原理语音压缩技术是指将实时语音信号经过编码处理，通过压缩技术将数字化语音信号的数据量缩小，以达到提高通信带宽、减少存储空间和节约成本等目的。
语音压缩技术的实现一般有两种方式：有损压缩和无损压缩。
有损压缩是指在压缩过程中，为了达到压缩效果，保留信号的一部分数据并减少其它数据，从而减少信号的冗余度，但是压缩后的信号会存在一定的失真。
而无损压缩则是保留原始音频数据的完整性，但是压缩的效果相对来说会差很多。
二、应用语音压缩技术被广泛应用在各种语音通信、音频存储、音乐欣赏等领域中。
其中，手机通信是最主要的应用之一。
由于手机网络带宽有限，语音压缩技术能够大幅提高语音传输效率，保证通信质量的同时节约了网络资源，得到了广泛的应用。
此外，语音压缩技术还被用于电话会议、呼叫中心、网络电话、语音识别等领域中，大大提高了通信效率和用户体验。
在音乐领域，语音压缩技术也发挥着重要的作用。
在MP3、AAC、WMA等格式的音频压缩中，语音压缩技术被广泛应用。
这些音频格式都是基于有损压缩技术，通过抛弃人耳听力不敏感的信号部分，来达到压缩、存储的目的。
由于标准压缩算法的性能限制，音乐领域还涌现了一些新的更精细的压缩算法，如无损WAV、无损FLAC等。
三、发展前景随着技术的不断创新和应用场景的不断拓展，语音压缩技术也在不断地发展。
未来，语音压缩技术将越来越普及，压缩比和压缩质量也会更加稳定提高。
同时，随着人工智能等新兴技术的发展，语音识别技术也会变得更加智能化，数字化语音信号的处理能力将会更加强大，对数据传输和存储的需求也会更加高效。
尤其是近年来，随着5G的全面推进和网络带宽的不断增加，语音压缩技术在通信领域中的应用前景尤为广阔。
语音编码技术的总结与体会
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。
音视频编解码技术研究与应用
音视频编解码技术研究与应用近年来，随着音视频应用的普及，音视频编解码技术也成为了当前互联网技术中一个急需解决的问题。
音视频编解码技术的核心在于如何将高质量的音视频信号压缩成较小的文件或流，以便于网络传输和存储。
本文将从音视频编解码技术的应用、研究和发展三个方面展开讨论。
一、音视频编解码技术的应用随着计算机技术和通信技术的迅速发展，音视频编解码技术已经广泛应用于多个领域，如在线视频、移动通信、视频会议、数字电视等。
以下是这些应用中比较常见的音视频编解码标准：1. H.264/AVCH.264/AVC是一种流行的视频编解码标准，在视频会议、数字电视、移动视频等领域得到广泛应用。
其优点在于压缩比高、图像质量好、码率控制能力强、网络适应性好等。
2. AACAAC是一种广泛应用的音频编解码标准，被用于数字音乐、移动音乐、数字电视等领域。
其特点在于音质优秀、码率低、压缩比高、处理复杂的信号能力强等。
3. VP9VP9是Google开发的一种开放源代码的视频编解码标准，被用于YouTube和Chrome浏览器等Web平台。
其特点在于压缩比高、图像质量好、性能优秀等。
4. OpusOpus是一种新的音频编解码标准，能够同时支持音频和语音传输。
它被用于网络电话、游戏音效、语音识别等领域。
其特点在于高质量的音频表现、低延时、低码率、低功耗等。
以上是音视频编解码技术在不同领域中的应用及其特点，说明其广泛性和重要性。
二、音视频编解码技术的研究进一步研究音视频编解码技术，可以使得更为高效的音视频压缩和传输成为可能。
以下是一些当前的音视频编解码技术研究方向：1. 深度学习在视频编码中的应用深度学习可以通过训练大量的视频数据，来学习视频信号的特征，以便将其有效压缩。
此外，深度学习还可以用于视频去噪、锐化等处理。
因此，深度学习在视频编解码领域中的应用前景广阔。
2. 基于视觉注意机制的视频编解码算法视觉注意机制是人类视觉处理中的一种机制，可以根据人的注意点对图像内容进行处理。
语音信号处理技术的发展和应用
语音信号处理技术的发展和应用近年来，随着信息技术的飞速发展和人工智能的逐渐普及，语音信号处理技术也得到了越来越多的关注和应用。
这种技术通过获取、分析、转换语音信号的形式和内容，从而实现语音识别、自然语言处理、语音合成等多种应用。
本文将着重探讨语音信号处理技术的发展和应用，以及它们对人类生产和生活的影响。
一、语音信号处理技术的发展历程语音信号处理技术的发展可以追溯到上世纪50年代末期。
这个时期，人们开始尝试使用计算机技术进行语音信号的数字化处理，主要是通过采样和量化，将模拟语音信号转化为数字信号。
随着计算机处理速度的提高和存储容量的扩大，语音信号处理技术不断发展壮大。
70年代，出现了语音信号压缩和编码等新技术，为语音通信的发展打下了基础。
90年代至21世纪初期，随着数字信号处理技术和机器学习理论的迅速发展，语音信号处理技术得以快速发展，成为现代信息处理技术中的重要组成部分。
二、语音信号处理技术的应用语音信号处理技术在现代社会的应用越来越广泛。
下面列举一些重要场景。
1、语音识别语音识别技术是语音信号处理的重要应用之一，它使得人们可以使用语音命令来控制电子设备或操纵计算机。
现在，语音助手，如Siri，Google语音助手，是人们日常生活中的常见应用场景。
此外，语音识别技术还被广泛应用于自动翻译、语音搜索、汽车语音控制等领域。
2、语音合成语音合成技术是将文字或符号转换为可听的语音信号的技术。
语音合成技术可以通过生成自然而流畅的音频来使得人与计算机之间的交流更为自然。
例如，智能电子书、电子邮件读取和语音助手等应用中，语音合成技术可以为用户提供更为人性化的体验。
3、语音增强在现实生活中，语音信号常常受到环境中的干扰或噪音所影响，使得人们难以清晰听取和理解他人的话语。
语音增强技术可以通过去噪、增强语音信号中的人声成分、压缩动态范围等手段，提高语音信号的质量和清晰度，从而改善人们的听觉体验。
例如，手机通话中的降噪技术就是语音增强技术在实际情景下的应用。
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。
传输过程中的高效率语音信号编解码技术研究
传输过程中的高效率语音信号编解码技术研究近年来，随着通讯技术的快速发展，人与人之间的交流依赖于多种形式，其中最主要的方式之一就是语音通讯。
在如此密集的交流以及庞大的数据量面前，高效率语音信号编解码技术的研究变得愈加迫切。
一、语音编解码技术的基础原理语音信号编解码通常与数字信号处理相关联，其基础原理是将语音信号数字化处理，使其可以在数字通信网络中传输。
为了高效地传输和处理语音信号，需要将其压缩以减少数据的大小。
语音编解码技术实际上就是压缩和解压缩过程，大程度上决定着通讯的质量，对于保证通讯质量，减少传输时间起着至关重要的作用。
二、语音编解码技术的发展历程在过去的几十年中，语音编解码技术的发展经历了多个阶段。
在20世纪70年代，人们开始使用PCM编码技术将模拟语音信号转化为数字信号。
80年代，通过DPCM编码实现了对语音信号的高效率压缩。
90年代，针对带宽有限情况下的语音编解码，发展了多种多媒体语音编解码技术，比如G.711、G.722和G。
729等，它们的主要目标是提高编码效率，减小码率。
21世纪初期，随着语音通讯技术的发展，出现了许多新型编解码技术，如AAC、AMR等。
三、现有语音编解码技术的优缺点目前，主要的语音编解码技术有AMR、G.723、G.729、ILBC、G.711等。
它们各自具有优缺点。
AMR编解码技术是为GSM网络设计的低码率编解码技术，它的码率通常为4.75 kbps，但其声音质量很不错。
G.723编解码技术是ITU标准中的一种低位率音频编解码技术，旨在优化低码率环境下的音频质量。
G.729编解码技术是一种针对语音通话的低码率语音编解码技术。
由于它的优秀性能，G.729逐渐成为互联网VoIP通信的主流编码方式。
然而，这些编解码技术不仅需要高性能的硬件设备来支持，而且由于通信压力的逐年增加，它们存在码率和质量的矛盾。
因此，需要研究更高效的语音信号编解码技术。
四、新型语音编解码技术的研究与发展针对现有语音编解码技术的不足，我们迫切需要研究新的高效率语音编解码技术，以应对今后通讯量呈现增长趋势这一发展趋势。
第三章语音信号的压缩编码PPT课件
R(N
1)R(N
2)...R(0)
a1opt a2opt ... aNopt
opt Rss1rss
R(1)
a1opt
其中rss
R(2)
. .
,Rss
R(N)
R(0)R(1)...R(N1)
.R..(.1)R...(.0..)...R (..N......2...),aopt R(N1)R(N2)...R(0)
2.自适应预测 1)前向自适应预测算法
根据短时间的相关特性R(i),求短时的最佳预 测系数
特点:运算量大，延迟时间大，不能用于高 速系统。
2）后向序贯自适应预测算法
采用不断修正预测系数{hi(n)}的方法来减小瞬时平方
2
差E[d(n)],使{hi(n)}逐步的接近{hiopt(n)}.
①LMS算法（最小均方算法）
b:以有效的方式将可用比特分配给语音信 号
对消除冗余后的信号,从自适应角度 进行最佳编码
1.1预测的自适应
1.预测器的结构
(1).极点预测器 (用重建信号x(n)进行的预测）
a:极点预测器的ＤＰＣＭ方框图
X(n)
d(n)
+
X(n)
量化器
d(n)
编码
P（Z）
预测器
X（n）
+ X(n)
b:预测器传递函数P(z)
值 S~nTS 与真正的样值 SnTS 并不相同。
差值脉冲编码就是对真正的样值 SnTS 与过
去的样值为基础得到的估值 S~nTS 之
间的差值进行量化和编码。
3、DPCM系统模型框图
量化器
预测器
预测器
２２ 下张
图中：x(n)为抽样信号的实际值
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潜在某些频率 上出现峰值 ， 而在另一些频率上 出现谷值 ， 峰值频率 是 这些
能量较大的频率 ， 称为共 振峰（ｏ ａ ｔ， Ｆ ｒ ｎ） ｍ 语音特征主要由前 ３ 个共振峰频
率决定 ， 随着频率的增高 ， 对整个功率谱 的影响会快速递减。
语音压缩 的第二个依据是人 的听觉 生理和心理特性对语音 的感 知 。 其影 响主要表 现在 ： 第一 ， 的听觉 系统 （ ｕ ａ Ａ ｄｔ ｙ ｙ ￣ Ｈ Ｓ 人 Ｈ ｍ ｎ ｕ ｉ ｒ Ｓｓ ： Ａ ） ｏ ｔ ｍ， 对声 音具有掩蔽效应 （ ａ ｆ ｃ） 即一个强 的声音能够 抑制另一个 同 Ｍ ｓ Ｅ ｅ ｔ， ｋ 时存在相对较弱的声音 ， 利用这 一性 质可 以抑制与信号同时存在 的量化 噪声 。 第二 ， 对不同频段的声音的敏感程度不同。 人的听觉 对低频 端比较
取特征 参数的域来达 到对变换后 的参 数进行量 化编码 的 目的，在数学
上， 这实质上是一 个曲线拟合或数据近 似的问题 。主要 的有以 １的编码 器 ： 冲编 码调 制 （ Ｃ 、 脉 Ｐ Ｍ） 自适 应增 量 调 制 （ Ｄ 、 Ａ Ｍ） 自适 应差 分 编 码 （ ＤＣ 、 Ａ Ｐ Ｍ） 自适应 预测编 码（ Ｐ ） 自适应 子带 编码 （ Ｓ Ｃ 、 Ａ Ｃ、 Ａ Ｂ ） 自适 应变 换编码（ Ｔ ） Ａ Ｃ 。波形编码的性能和压缩 比特率决 定于所用的变换方法的
照波形编码 、 参数编码 和混合编码 的分类方法论述 了 语音 编码 的发 展进程 、 种标 准 各
及 其应 用 。
关键词 ： 语音编码 ； 波形编码 ； 参数 编码 ： 混合 编码 ； 编码标准 中图分 类号 ：Ｎ １． Ｔ ９２ ３ 文献标识码 ： Ａ
际标准 和区域标 准 ， 已具备 了 比较完善 的理论和技 术体系 ， 随着高 速信 号处理器 的诞生 ， 使多种算 法复杂 、 计算 量很大 的编码技术 的实时 化变 得容易起来 ， 语音压缩编码进入 了实用 阶段。 目 前语音编码主要分为三类 ： 波形编码 、 参数编码 和混合编码 。
２１ 波 形 编 码 ．
近 ３ 年来 ， ０ 通信技术一直在发生着深刻 的变化 ， 编码技术 日臻完善 ，
高质量 、 低速率 的语音编码算法纷纷 出现 ， 国相继成立 了一些 国际通信 各
标准化组织 ， 时地制定专门的通信编码标准 ， 及 语音编码技术的发展也体
现在这些不断制定 的标准中。由于实现方式 的不同 ， 语音压缩编码技术种 类很多 ， 一直向着高质低速方 向发展 ， 出现了不少令人振奋 的成果 。 并
２０ 年 第 １ 卷 ０６ ６
第 ２ 期 ２
收稿 日期：０ ６ ０ — ５ ２ ０ — ９ １
固蹯晤国匠缩绸图国圆图圃应嗣
苏 桃
（ 太原铁路机械学校 ， 山西太原 ，３０ ６ ０００ ） 摘 要： ３ 来， 近 ０年 高质量 、 低速 率的语音编码算法 不断出现 编码技 术种类很 多， 按
长时 自 相关 ， 除了样本间 、 同期间的相关外 ， 在较 长的时 间间隔上 ， 语音信
号也存在相关 ， 统计表明， ｋ ｚ ８ Ｈ 采样 时的平均相关系数高达 ０ ．， ９ 从频率域
分析 ： 非均匀的长时功率谱密度 ， 从相当长的时间内统计平均 ， 语音信号的
功率谱呈现强烈的非平坦性 ，这说 明语音信号对给定的频段利用 的不充 分， 存在固定的冗余度 ； 语音特有的短时功率谱密度 ， 语音信号 的短时功率
已并 人国际电信联盟 ｒｕ 于 １７ 年制 定的 Ｇ７ １ ４ ｂ 的脉冲编码调 ｒ ） ９２ ． ／ １６ ｋ ｓ 制（Ｃ 和 Ｉｕ在 １８ 年公 布的 Ｇ７１ ２ ｂ 适应差 分脉冲编码调 Ｐ Ｍ） Ｔ ９４ ． ／ ２ ３ ｋ ｓ自
制（ Ｄ Ｃ 编码 器标准等都属 于这一类编码器 。 Ａ Ｐ Ｍ）
进行更多的信息传输 ， 必须对语音信号进行压缩。语音信 号能够压缩的基 本依据是语音信号 中存在的冗余和人类的听觉 感知机理。 语音信号存在多
种多样的冗余 ， 可分别从时间域和频率域描述。 从时间域分析 ： 幅度的非均 匀分布， 即语音 中的小幅度样本出现 的概率高 ， 信息主要集 中在低功率上 ；
形的重复 ， 即信息冗余； 间隙， 语音 实际语音通信中 ， 存在通话间隙 ， 通话分 析表明 ， 全双： 话路的典型效率约为通话时间的 ４ ％， ｒ ０ 即静止系数为 ０ ； ． ６
限， 因此 ， 形编码 的 比特 率不 能压得 很低 ， 般在 １ ／ 以上 ， 波 一 ６ ｂｓ ｋ 再往 下 ， 能就下降很 快。新近 蓬勃发展的小波变换 ， 性 尽管具有分层 的思 想 、 “ 显微镜 ” 的功能 、 图像 的视觉感知 相吻合 ， 用于语音编 码效果不 理 与 但 想 。 与人 的听觉感知不相 吻合 。国际 电报 电话 咨询委 员会 ｃ ＩＴ 现 因为 ｃＴ （
性能 ， 由于语音波形 的动态 范围很大 ， 目前所用 的变换算子 的作用 又有
采样数据间的相关 ， 相邻的语音信号 间有很强 的相关性 ， 研究表明 ， 当采样 率为 ８ Ｈ 时 ， ｋ ｚ 相邻样值之 间的相关 系数大于 ０ ５如果采样率提高 ， ．， ８ 相关
性将更强 ； 周期 间的相关 ， 浊音语音段具有准周期性 ， 反映在波形上出现 图
１ 理论 基础
随着信息技术 的发展 ， 信道资源显得更加宝贵 ， 为了在有限的信道 内
最早 的语音编码 系统采 用波形编码方法 ， 种方法主要是基于 语音 这
信号的波形 ， 力图使合成语 音与原始语 音 的波形误差 最小 。由于语音信
号 的全部信息都蕴含在原始 波形里 ， 以这种方法 编码 后 的合成语 音质 所 量非常好 ， 且适应能力强 ， 抗信道干扰性能好。 所采用 的压缩方 法一般 基 于各种有效的数学变换 ， 通过将 波形从一个域 变换 为另～个 更易 于提
维普资讯
科技情报开发与经济
文章 编号 ：０ ５ ６ ３ （ ０ ６ ２ — １７ ０ １０ — ０ ３ ２ ０ ）２ ０ ５ — ２
Ｓ Ｉ Ｅ ＨＩＦ Ｒ Ａ ＩＮＤ Ｖ Ｌ Ｐ Ｅ Ｔ＆Ｅ Ｏ Ｏ Ｙ Ｃ－ Ｃ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｅ Ｅ Ｏ Ｍ Ｎ Ｔ Ｎ ＣＮＭ