第十三講語(yǔ)音編碼

第十三講語(yǔ)音編碼第一頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一

但是以8KHz抽樣，并且每個(gè)樣值用8位二進(jìn)制代碼表示時(shí)，即采用A率13折線PCM數(shù)字語(yǔ)音信號(hào)時(shí)，信息速率為64Kbit/s。利用二進(jìn)制理想基帶傳輸系統(tǒng)傳輸一路這樣的數(shù)字語(yǔ)音信號(hào)。所占系統(tǒng)的最小頻帶寬度為32KHz。頻帶利用率=傳輸速率/帶寬第二頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一二.什么是語(yǔ)音壓縮編碼？Whatisthespeechcompressioncoding？

把數(shù)碼率低于64Kbit/s的語(yǔ)音編碼方法稱為語(yǔ)音壓縮編碼技術(shù)第三頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一三.語(yǔ)音編碼分類Speechcodingclassification根據(jù)編碼器的實(shí)現(xiàn)機(jī)理，分成三大類波形編碼參數(shù)編碼混合編碼第四頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一1、波形編碼waveformcoding

從語(yǔ)音信號(hào)的波形出發(fā)，對(duì)波形的抽樣值、預(yù)測(cè)值、預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行編碼，它以重建語(yǔ)音波形為目的，力圖使重建波形接近原信號(hào)波形。特點(diǎn)：利用抽樣定理，恢復(fù)原始信號(hào)的波形第五頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一優(yōu)點(diǎn)：適應(yīng)能力強(qiáng)，重建語(yǔ)音質(zhì)量好缺點(diǎn)：編碼速率較高類型：

PCM，

自適應(yīng)增量調(diào)制（ADM），自適應(yīng)差分編碼調(diào)制（ADPCM），自適應(yīng)預(yù)測(cè)編碼APC速率通常在16------64kbit/s范圍第六頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一2.參數(shù)編碼parametriccoding

提取語(yǔ)音的一些特征信息進(jìn)行編碼，在收端利用這些特征參數(shù)合成語(yǔ)音。優(yōu)點(diǎn)：編碼速率低。缺點(diǎn)：語(yǔ)音的音質(zhì)和自然度較差，很難辨別說(shuō)話人。（有一定的可懂度)類型:LPC線性預(yù)測(cè)編碼速率通常是在4.8kbit/s以下第七頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一3.混合編碼hybridcoding介于波形編碼和參數(shù)編碼的一種編碼。即在參數(shù)編碼的基礎(chǔ)上引入了波形編碼的一些特征。波形編碼+參數(shù)編碼Waveformcoding+parametersofthecode可在4----16kbit/s范圍內(nèi)達(dá)到良好的語(yǔ)音質(zhì)量類型：子帶編碼第八頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一語(yǔ)音編碼技術(shù)voiceencodingtechniques

普通編譯碼器的音質(zhì)與數(shù)據(jù)率

第九頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一衡量話音編碼器的參數(shù)theparametersofthefixedvoiceencoder數(shù)據(jù)輸出速率延遲時(shí)間話音質(zhì)量?jī)r(jià)格（實(shí)現(xiàn)代價(jià)）第十頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一語(yǔ)音信號(hào)的冗余度Speechsignalredundancy幅度非均勻分布樣本之間的相關(guān)性周期之間的相關(guān)性基音之間的相關(guān)性靜止系數(shù)（話音間隙）長(zhǎng)期相關(guān)性（longtermcorrelation）第十一頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一tnxa(nT)xa(t)

2.采樣：

將時(shí)間連續(xù)信號(hào)變成時(shí)間離散信號(hào)。

采樣頻率通常為fs＝8kHz。第十二頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一Idealsamplingandrealsampling第十三頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一

對(duì)離散時(shí)間信號(hào)進(jìn)行量化，在每一時(shí)刻對(duì)xa(nT)獨(dú)立進(jìn)行量化，把給定的幅度連續(xù)的信號(hào)變成為有限多個(gè)幅度的集合中某個(gè)幅度值的過(guò)程。3.A/D轉(zhuǎn)換A|Dtransition采樣量化xa(t)xa(nT)x(n)xa1x1xkxakxak+1xk+1xLxaLxaL+1x(n)=Q[xa(nT)]第十四頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一000001010011111110101100/2第十五頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一量化誤差(噪聲)

e(n)=x(n)-xa(nT)-/2

e(n)

/22m=00其他（1）假設(shè)量化噪聲是平穩(wěn)的白噪聲過(guò)程，有

E[e(n)e(n+m)]=（2）假設(shè)量化噪聲與輸入信號(hào)不相關(guān)，有

E[e(n)x(n+m)]=0m為任意值（3）在每個(gè)量化間隔上，量化噪聲均勻分布，有

Pe(e(n))=1|e(n)|

/20其他第十六頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一量化信噪比QuantitativeSNR量化噪聲的信噪比：SNR=x2/e2

x2語(yǔ)音信號(hào)序列的方差，e2噪聲序列的方差，用分貝表示，SNR=10log(x2/e2）

SNR=signal’senergy/noise’senergy第十七頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一SNR=6.02B+4.77－20log(Xmax/x)＝6.02B－7.27Xmax表示其峰值B為量化的比特?cái)?shù)當(dāng)語(yǔ)音信號(hào)的幅度服從拉普拉斯分布時(shí)，Xmax＝4x

量化器每增加一個(gè)比特，SNR提高約6dB。當(dāng)B=8,SNR=40dB，滿足一般通信系統(tǒng)的要求。當(dāng)量化噪聲的信噪比達(dá)到60－70dB，才能保障有高水平通話質(zhì)量，這時(shí)要求量化為11－13bits。一般的音頻A/D、D/A轉(zhuǎn)換芯片，量化為12bits。第十八頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一脈沖編碼調(diào)制pulsecodemodulation（PCM）PulseCodeModulation第十九頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一PCM的量化方式QuantizationMethod均勻量化與非均勻量化第二十頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一非均勻量化non-uniformquantizing對(duì)小信號(hào)采用小的量化間隔，對(duì)大信號(hào)采用大的量化間隔，這樣可以用較少的位數(shù)編碼。對(duì)大信號(hào)來(lái)說(shuō)，雖然絕對(duì)量化誤差較大，但是因?yàn)椋海?）大信號(hào)出現(xiàn)的機(jī)會(huì)不多，（2）信噪比（相對(duì)誤差）與小信號(hào)是一致的，所以對(duì)總的話音質(zhì)量影響不大。非均勻量化也是一種壓縮。第二十一頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一μ律壓擴(kuò)與A律壓擴(kuò)μandalawpressureexpansionm

律(m-Law)壓擴(kuò)(G.711)主要用在北美和日本等地區(qū)的數(shù)字電話通信中。x為x為輸入信號(hào)，規(guī)格化為－1<=x<=1m

為確定壓縮量的參數(shù)，它反映最大量化間隔和最小量化間隔之比，取100<=

m

<=500。第二十二頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一μ律壓擴(kuò)與A律壓擴(kuò)μandalawpressureexpansion0<=|x|<=1/A1/A<=|x|<=1A律(A-Law)壓擴(kuò)(G.711)主要用在歐洲和中國(guó)大陸等地區(qū)的數(shù)字電話通信中對(duì)于采樣頻率為8kHz，樣本精度為13位、14位或者16位的輸入信號(hào)，使用m

律壓擴(kuò)編碼或者使用A律壓擴(kuò)編碼，經(jīng)過(guò)PCM編碼器之后每個(gè)樣本的精度為8位，輸出的數(shù)據(jù)率為64kb/s。這個(gè)數(shù)據(jù)就是CCITT推薦的G.711標(biāo)準(zhǔn)。第二十三頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一自適應(yīng)差值脈沖編碼調(diào)制原理Adaptivedifferencepulsecodemodulationprinciple（ADPCM）差值脈沖編碼（DPCM）1.編碼思想提高通信質(zhì)量必須減小量化誤差減小量化級(jí)當(dāng)抽樣值范圍確定時(shí)增加編碼位數(shù)N第二十四頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一增加編碼位數(shù)可獲得大的信噪比Increasethecodingcanobtainthedigitssignal-to-noiseratio在編碼位數(shù)固定時(shí)，減小抽樣值的變化范圍，也同樣可以提高信噪比即：若縮小抽樣值（被編碼信號(hào)）的變化范圍，就可以在保證信噪比不變的情況下，減小編碼的位數(shù)。這就是差值編碼的中心思想第二十五頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一增量調(diào)制deltamodulation(△M)增量調(diào)制(delta

modulation，DM)是一種預(yù)測(cè)編碼技術(shù)，是對(duì)實(shí)際的采樣信號(hào)與預(yù)測(cè)的采樣信號(hào)之差的極性進(jìn)行編碼，將極性變成“0”和“1”這兩種可能的取值之一。如果實(shí)際的采樣信號(hào)與預(yù)測(cè)的采樣信號(hào)之差的極性為“正”，則用“1”表示；相反則用“0”表示。DM編碼系統(tǒng)又稱為“1位系統(tǒng)”。第二十六頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一

二、差值編碼模型圖Poorvaluecodingmodelfigure在原來(lái)的抽樣值中減去某一個(gè)值，然后對(duì)兩者之差進(jìn)行編碼。在接收端將解碼值再加上發(fā)送端所減去的值便可恢復(fù)出原始值。第二十七頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一

x(n)

+

d(n)

c(n)

d(n)

x(n）

-

x(n)

x(n)

差值編碼模型譯碼+編碼+第二十八頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一圖中：x(n)是原始樣值（n時(shí)刻的抽樣值）x(n)為減去量d(n)=x(n)-x(n)為差值可以看出：（1）、d(n)越小，在相同的編碼位數(shù)時(shí)信噪比越大（2）、收發(fā)端必須有相同的減去量x(n)第二十九頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一根據(jù)前些時(shí)刻的樣值來(lái)預(yù)測(cè)現(xiàn)時(shí)刻的樣值，只要傳遞預(yù)測(cè)值和實(shí)際值之差，而不需要每個(gè)樣值的編碼都傳。這種方法就稱為DPCM編碼。三、DPCM系統(tǒng)system1、DPCM系統(tǒng)的概念：第三十頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一舉例來(lái)說(shuō),設(shè)以1/Ts的速率對(duì)信號(hào)S（t）抽樣,在時(shí)刻前可得到，，等一組樣值.以前面N個(gè)樣值作為基礎(chǔ)對(duì)的預(yù)測(cè)值是第三十一頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一不同時(shí)刻樣值的加權(quán)系數(shù):根據(jù)相關(guān)性情況，可設(shè)為常量或變量第三十二頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一2、實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)的橫向?yàn)V波器（N階預(yù)測(cè)器）Realizetheforecasttransversefilter(Norderpredictor)第三十三頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一在每個(gè)抽樣時(shí)刻到來(lái)時(shí)，濾波器輸出將會(huì)給出下一個(gè)樣值的預(yù)測(cè)值。一般來(lái)說(shuō)，在抽樣時(shí)刻t=nTs時(shí)所得的預(yù)測(cè)值與真正的樣值并不相同。N階預(yù)測(cè)器輸出Norderpredictoroutput：第三十四頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一差值脈沖編碼就是對(duì)真正的樣值與過(guò)去的樣值為基礎(chǔ)得到的估值之間的差值進(jìn)行量化和編碼。第三十五頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一3、DPCM系統(tǒng)模型框圖systemmodelframeworkchart下張２２第三十六頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一圖中：x(n)為抽樣信號(hào)的實(shí)際值第三十七頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一d(n)=x(n)-x(n)圖x(n)=x(n)+d(n)該系統(tǒng)的量化誤差可以表示為：e(n)=x(n)-x(n)

=[d(n)+x(n)]-[x(n)+d(n)]

=d(n)-d(n)上式表明：ＤＰＣＭ系統(tǒng)的傳輸誤差就是差值ｄ（ｎ）的量化誤差．4、DPCM系統(tǒng)的抗噪聲性能分析DPCMsystemofnoiseperformanceoftheanalysis第三十八頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一系統(tǒng)信噪比定義為：ＳＮＲ＝==預(yù)測(cè)器增益量化器的量化信噪比GP<1GP>1預(yù)測(cè)器有增益加預(yù)測(cè)器后反而不利第三十九頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一GP：DPCM系統(tǒng)相對(duì)于PCM系統(tǒng)而言的信噪比增益DPCMsystemrelativetoPCMsysteminthesignal-to-noiseratioofthegain。量化器產(chǎn)生的信噪比即非預(yù)測(cè)的PCM系統(tǒng)的量化信噪比第四十頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一提高系統(tǒng)信噪比采取的措施Improvethesystemsignal-to-noiseratiomeasuresＳＮＲ＝減小第四十一頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一x(n)精確d(n)d(n)=x(n)-x(n)最佳預(yù)測(cè)量化誤差最佳量化第四十二頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一小結(jié)一.壓縮編碼的原因二.什么是語(yǔ)音壓縮編碼三.語(yǔ)音編碼分類ADPCM系統(tǒng)DPCM一.差值編碼思想二.差值編碼系統(tǒng)模型圖三.DPCM系統(tǒng)1.概念2.預(yù)測(cè)器模型圖3.DPCM系統(tǒng)模型4.DPCM系統(tǒng)的抗噪聲性能分析第四十三頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一自適應(yīng)差值脈沖編碼調(diào)制Adaptivedifferencepulsecodemodulation（ADPCM）1、實(shí)質(zhì)：DPCM+自適應(yīng)量化和自適應(yīng)預(yù)測(cè)固定預(yù)測(cè)固定量化2、定義能夠?qū)崿F(xiàn)自適應(yīng)預(yù)測(cè)功能，或者自適應(yīng)量化功能或者同時(shí)實(shí)現(xiàn)兩種自適應(yīng)功能的DPCM系統(tǒng)稱為ADPCM系統(tǒng)。第四十四頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一3.設(shè)計(jì)的目的Designpurpose

ADPCM充分利用了語(yǔ)音波形的統(tǒng)計(jì)特征和人耳聽(tīng)覺(jué)特性,其設(shè)計(jì)思路主要瞄準(zhǔn)了兩個(gè)目標(biāo):a:盡可能去掉語(yǔ)音信號(hào)中的冗余信號(hào)b:以有效的方式將可用比特分配給語(yǔ)音信號(hào)對(duì)消除冗余后的信號(hào),從自適應(yīng)角度進(jìn)行最佳編碼第四十五頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一1.1預(yù)測(cè)的自適應(yīng)Predictionoftheadaptive(1).極點(diǎn)預(yù)測(cè)器1.預(yù)測(cè)器的結(jié)構(gòu)structureofpredictor(用重建信號(hào)x(n)進(jìn)行的預(yù)測(cè)）+量化器預(yù)測(cè)器+X(n)X(n)d(n)d(n)編碼X(n)P（Z）X（n）a:極點(diǎn)預(yù)測(cè)器的ＤＰＣＭ方框圖第四十六頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一b:預(yù)測(cè)器傳遞函數(shù)P(z)

N階預(yù)測(cè)器公式：X(n)=第四十七頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一進(jìn)行Z變換后得：則預(yù)測(cè)器的傳遞函數(shù)為：為預(yù)測(cè)系數(shù)第四十八頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一第四十九頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一c:重建濾波器ReconstructionFilter+預(yù)測(cè)器x(n)x(n)X(n)d(n)H(Z)重建濾波器第五十頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一==E[x(n)]+E[x(n-1)]-2E[x(n)x(n-1)]22=2E[x(n)]-2E[x(n)x(n-1)]2分析：==第五十一頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一（２）一階最佳線性預(yù)測(cè)Firstorderthebestlinearprediction求最佳預(yù)測(cè)系數(shù)h1N=1時(shí)；X(n)=h1x(n-1)則差值信號(hào)為：d(n)=x(n)-h1x(n-1)+E[d(n)]=2=E{[x(n)-h1x(n-1)]}2=E[x(n)]+h1E[x(n-1)]-2h1E[x(n)x(n-1)]22=2-=2求使最小的h1的值2第五十二頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一令得最佳預(yù)測(cè)系數(shù)h1opt=p1當(dāng)N=1時(shí)的最大預(yù)測(cè)增益為：第五十三頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一b.二階線性預(yù)測(cè)Secondorderlinearforecast（N=2）d(n)=x(n)-h1x(n-1)-h2x(n-2)=E[d(n)]2=E{[x(n)-h1x(n-1)-h2(n-2)]}2令得最佳h1,h2第五十四頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一大于或者等于零故二階預(yù)測(cè)器總是優(yōu)于一階預(yù)測(cè)器第五十五頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一C：N階最佳線性預(yù)測(cè)Norderthebestlinearprediction求偏微分，并令為零=E[d(k)]2第五十六頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一所以得到一組線性方程第五十七頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一差值信號(hào)在預(yù)測(cè)系數(shù)取最佳值時(shí)最小第五十八頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一最佳預(yù)測(cè)增益Bestpredictgain第五十九頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一2.自適應(yīng)預(yù)測(cè)adaptiveprediction1)前向自適應(yīng)預(yù)測(cè)算法Priortotheadaptivepredictionalgorithm根據(jù)短時(shí)間的相關(guān)特性R(i),求短時(shí)的最佳預(yù)測(cè)系數(shù)特點(diǎn):運(yùn)算量大，延遲時(shí)間大，不能用于高速系統(tǒng)。第六十頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一采用不斷修正預(yù)測(cè)系數(shù){hi(n)}的方法來(lái)減小瞬時(shí)平方差E[d(n)],使{hi(n)}逐步的接近{hiopt(n)}.2）后向序貫自適應(yīng)預(yù)測(cè)算法Thesequentialadaptivepredictionalgorithm2第六十一頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一①LMS算法arithmetic（最小均方算法）(minimummeansquarealgorithm)

梯度系數(shù)，它決定了預(yù)測(cè)系數(shù)自適應(yīng)速率第六十二頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一②梯度符號(hào)算法Gradientsignalgorithm極點(diǎn)預(yù)測(cè)器零點(diǎn)預(yù)測(cè)器衰減因子(抗誤碼因子)第六十三頁(yè)，共六十九頁(yè)，編輯于2023年，星期一1.2量化的自適應(yīng)Quantitativeadaptive1、最佳量化Bestqu