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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,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
2、,混合编码,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,2.参数编码,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。,优点：编码速率低。,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),类型:LPC线性预测编码,速率通常是在4.8kbit/s以下
3、,3.混合编码,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）,差值脉冲编码（DPCM）,1.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N,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
4、去某一个值，然后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,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。,三、DPCM系统,1、DPCM系统的概念：,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,d(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
6、(n)-x(n),=d(n)+x(n)-x(n)+d(n),=d(n)-d(n),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：,=,=,预测器增益,量化器的量化信噪比,GP1,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,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,一.压缩编码的原因二.什么是语音压缩编码三.语音编码分类3.1ADPCM系统一.差值编码思想二.
7、差值编码系统模型图三.DPCM系统1.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,ADPCM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,
8、1.预测器的结构,(用重建信号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,=,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,=,2
9、,-,=,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),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,所以得到一组线性方程,差值信号在预测系数取最佳值时最小,最佳预测增益,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。,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h
10、iopt(n).,2）后向序贯自适应预测算法,2,LMS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,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,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: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
11、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,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)|-量化间隔调整因子,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,会产生误码扩散问题,因此采用修正式:,-抗误码因子,两边取对数得：,令,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
12、自适应量化器）,自适应速度控制参数,对语音信号：,对数据信号：,d(n),yl(n),y(n)去自适应量化器,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Gpopt,2、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,
