语音信号的压缩编码

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1、第三章语音信号的压缩编码一.压缩编码原因语音信号的压缩编码是研究如何降 低语音信号编码速率的问题。以语音信号为例,模拟形式下带宽一 般不到4KHz,经过调制后,所需传输带 宽不会超过8KHz。但是以8KHz抽样,并且每个样值用8位二进制代码表示时,即采用A率13折线PCM数字语音信号时,信息速率为64Kbit/s。利用二进制理想基带传输系统传输 一路这样的数字语音信号。所占 系统的最小频带宽度为32KHz。频带利用率=传输速率 /带宽v二.什么是语音压缩编码?把数码率低于64Kbit/s的 语音编码方法称为语音压缩编 码技术三.语音编码分类根据编码器的实现机理,分成三大类波形编码参数编码混合编

2、码1、波形编码从语音信号的波形出发,对波形的 抽样值、预测值、预测误差进行编码 ,它以重建语音波形为目的,力图使 重建波形接近原信号波形。特点:利用抽样定理,恢复原始信号的波形优点:适应能力强,重建语音质量好缺点:编码速率较高类型: PCM,自适应增量调制 (ADM),自适应差分编码调制(ADPCM),自适应预测编码APC速率通常在16-64kbit/s范围v2.参数编码提取语音的一些特征信息进行编码, 在收端利用这些特征参数合成语音。v优点:编码速率低。v缺点:语音的音质和自然度较差,很 难辨别说话人。(有一定的可懂度)v类型:LPC线性预测编码速率通常是在4.8kbit/s以下3.混合编码

3、v介于波形编码和参数编码的一种编码。即在参数编码的基础上引入了波形编码的一些特征。波形编码+参数编码可在4-16kbit/s范围内达到良好的语 音质量类型:子带编码3.1自适应差值脉冲编码调制原理(ADPCM )v3.1.1差值脉冲编码(DPCM)v1.编码思想提高通信质量必须减小量化误差减小量化级当抽样值范围确定时增加编码 位数Nv增加编码位数可获得大的信噪比在编码位数固定时,减小抽样值的变化 范围,也同样可以提高信噪比即:若缩小抽样值(被编码信号)的变 化范围,就可以在保证信噪比不变的情 况下,减小编码的位数。这就是差值编 码的中心思想二、差值编码模型图在原来的抽样值中减去某一个值,然后

4、对两者之差进行编码。在接收端将解码 值再加上发送端所减去的值便可恢复出 原始值。x(n) + d(n) c(n) d(n) x(n)-x(n) x(n)差值编码模型译码+编码+图中:x(n)是原始样值(n时刻的抽样值) x(n)为减去量 d(n)=x(n)-x(n) 为差值可以看出:(1)、d(n)越小,在相同的编码位数时 信噪比越大(2)、收发端必须有相同的减去量x(n)根据前些时刻的样值来预测现时刻的样值,只要传递预测值和实际值之差,而不需要每个样值的编码都传。这种方法就称为DPCM编码。v三、DPCM系统1、DPCM系统的概念:v举例来说,设以1/Ts的速率对信号S(t)抽样,在 时刻前

5、可得到 , 等一组样值.以前面N个样值作为基础对 的预测值是不同时刻样值的加权系数:根据相关性情况,可设 为常量或变量2、实现预测的横向滤波器(N阶预测器)在每个抽样时刻到来时,滤波器输出将会给出下一个样值的预测值。一般来说,在抽样时刻 t=nTs 时所得的预测值 与真正的样值 并不相同。N阶预测器输出:差值脉冲编码就是对真正的样值 与过去的样值为基础得到的估值 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下张图中:x(n)为抽样信号的实际值vd(n)=x(n)- x(n)图x(n)=x(n)+d(n)该系统的量化误差可以表示为:e(n)=x(n)-x(n)=d(n)+

6、x(n)-x(n)+d(n)=d(n)-d(n)v上式表明:系统的传输误差 就是差值()的量化误差4、DPCM系统的抗噪声性能分析系统信噪比定义为:v=预测器增益量化器的量化 信噪比GP1预测器有 增益加预测器后 反而不利GP : DPCM系统相对于PCM系统而言的 信噪比增益。量化器产生的信噪比即非预测的PCM系统的量化信噪比提高系统信噪比采取的措施v减小 x(n)精确d(n)d(n)=x(n)-x(n)最佳预测量化误差最佳量化小结v一.压缩编码的原因v二.什么是语音压缩编码v三.语音编码分类v3.1ADPCM系统v3.3.1DPCMv一.差值编码思想v二.差值编码系统模型图v三.DPCM系

7、统v1.概念2.预测器模型图3.DPCM系统模型 4.DPCM系统的抗噪声性能分析3.1自适应差值脉冲编码调制( ADPCM) 1、实质:DPCM+自适应量化和自适应预测固定预测 固定量化2、定义能够实现自适应预测功能,或者 自适应量化功能或者同时实现两 种自适应功能的DPCM系统称为 ADPCM系统。3.设计的目的vADPCM充分利用了语音波形的统计特 征和人耳听觉特性,其设计思路主要瞄准 了两个目标: a: 尽可能去掉语音信号中的冗余信号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).极点预测器1.预测器的结构 (用重建信号

8、x(n)进行的预测)+量化器预测器+X(n )X(n)d(n)d(n)编码X(n)P(Z)X(n)a:极点预测器的方框图b:预测器传递函数P(z) N阶预测器公式:X(n)=进行Z变换后得:则预测器的传递函数为:为预测系数c:重建滤波器+预测器x(n)x(n)X(n)d(n)H(Z)重建滤波器=E x(n)+Ex(n-1)-2Ex(n)x(n-1)22=2E x(n)-2Ex(n)x(n-1)2分析:=()一阶最佳线性预测求最佳预测系数h1 N=1时;X(n)=h1x(n-1)则差值信号为:d(n)=x(n)-h1x(n-1)+Ed (n)=2=Ex(n)- h1x(n-1) 2=E x(n)

9、+h1Ex(n-1)- 2h1Ex(n)x(n-1)22=2-=2求使最小的h1的值2令得最佳预测系数h1opt=p1当N=1时的最大预测增益为:b.二阶线性预测(N=2)d(n)=x(n)-h1x(n-1)-h2x(n-2)=Ed (n)2=Ex(n)- h1x(n-1)-h2(n-2) 2令得最佳h1,h2大于或者 等于零故二阶预测器总是优于一阶预测器C:N阶最佳线性预测求偏微分,并令为零=Ed (k)2所以得到一组线性方程差值信号在预测系数取最佳值时预测系数取最佳值时最小最佳预测增益2.自适应预测l1)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,

10、延迟时间大,不能用于高 速系统。采用不断修正预测系数hi(n)的方法来减小瞬时平方差Ed(n),使hi(n)逐步的接近hiopt(n).2)后向序贯自适应预测算法2LMSLMS算法(最小均方算法)算法(最小均方算法)梯度系数,它决定了预测系数自适应速率梯度符号算法梯度符号算法极点预测器零点预测器衰减因子(抗误码因子)1.2量化的自适应1、最佳量化分层电平为相邻量化电平的中点量化电平是该量化间隔内经常出现的瞬时 电平值固定量化器+可 变增益放大器2、自适应量化的基本思想v自适应量化的基本思想是使量化器的量化级(阶距)能够随着输入信号d(n)瞬时值得变化作自适应调整,从而使量化误差的均方值最小。即

11、:自适应量化指量化台阶随信号变化而变化 ,使量化误差减小3、实现方法前向自适应量化(AQF)优点:量化误差小,信噪比大缺点:量阶的信息要与话音信号一起送到收 端译码器,否则,收端无法知道该时刻的量 阶值v优点:接收端不需要量阶的信息,因为量阶的信息可以从接收码中提取,码速率低,实现容易。后向自适应量化(AQB)缺点:因为量化误差影响量化值得准确度, 即信噪比下降,但影响较小。Jayant提出的后向自适应算法:本次量化间隔=前一次量化间隔量化调整因子M| I(n-1) |M| I(n-1) |-量化间隔调整因子v不同量化电平L时DPCM量化器的M值 见下表上式算法在有传输误码情况下,会产生误码

12、扩散问题,因此采用修正式: -抗误码因子两边取对数得:令令为量化器的定标因子为量化器的定标因子分为快速定标因子(语音) 慢速定标因子(数据)动态锁定DLQ(双模式自适应量化器)自适应速度控制参数自适应速度控制参数对语音信号:对语音信号:对数据信号:对数据信号:短时 平均长时 平均比较器线性 非线性滤波线性组合低通滤波器yu(n)运算d(nd(n) )y yl l(n(n) )y(ny(n) )去自适去自适 应量化器应量化器32kb/sADPCM编译码系统 Ccittg.721建议提出了能和已有的PCM数字电话 网兼容的32kb/sADPCM算法。该算法主要技 术指标如下: (1)语音信号经过ADPCM编码后,客观测量 SNR应完全符合PCM系统的指标要求,主观听 觉测试性能非常接近于PCM质量。 (2)经过四次音频转接后,主观语音测试质量 良好,主观平均分(MOS)大于3.5以上。 (3)在信道误码低于0.001的情况下能稳定工作作业题1、已知一阶固定的DPCM系统,其预测系数h1=1,归一化系数p1定义为:其中 为相关系数,求该系统的预测增益Gp。2、上题中若取一阶预测系数h1=h1opt,试求Gpopt2、已知输入信号的功率 ,相关系数 R(1),R(2),求二阶固定极点预测 器DPCM系统的最大预测增益Gpopt

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