acelp语音编码

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1、ACELP语音编码（信息工程学院，电子信息工程系，电子信息工程专业曹厚薇）（学号2000132051）内容摘要：本文基于G.729标准，提出一种低复杂性的ACELP语音编码算法，它采用整数基频延迟，且对LSP参数及增益参数采用标量量化，码率为8.3kb/s。并通过实验仿真，对该语音编码系统作了信噪比、波形、频谱等一系列性能分析。关键词：ACELP，G.729，CELP，语音编码教师点评：本文对8kbpsACELP语音编码的理论及其C源程序的各个部分,包括LPC分析及Durbin算法,LSP参数提取,LSP参数内插,自适应基音矢量量化和代数结构码本矢量量化,重建语音后处理等,都作了比较详

2、尽深入的分析,并与ITU的G.729比较相同与不同之处。C程序的仿真结果正确。（点评教师：成德源，副教授）引言近年来，低比特率语音编码是语音编码研究的热点，特别是基于A-B-S合成分析的线性预测编码中的CELP语音编码。CELP语音编码有3个明显的特征：（1）在解码端接收到的信号是一个激励信号和用于重构原始语音信号的综合滤波器的参数，重构语音信号就是该综合滤波器对该激励信号的输出响应。（2）该综合滤波器是以线性预测分析（LPA）为基础的时变滤波器，其参数由当前帧语音信号的LPA所决定，并做周期性的更新。（3）激励信号的编码采用合成分析法A-B-S（Analysis-By-Synthes

3、is）,并利用了矢量量化技术。该激励信号通常是由码本中的码矢量和与该码矢量相对应的增益来表示。综合分析法就是将码本中的码矢量逐一通过综合滤波器，将得到的重构语音信号与原始语音信号一一比较，再根据感觉加权最小均方误差准则，确定一个最佳码矢量和与最佳码矢量相对应的最佳增益。CELP语音编码有较高质量的合成语音、良好的抗噪声性能和多次复接的能力。在CELP语音编码的基础上，提出了一种采用共轭结构代数码本的对结构代数码激励线性预测语音压缩编码CS-ACELP，该语音压缩编码在1996年已被ITU标准化（G.729标准）。它将每帧语音信号分成2个子帧，每个子帧40个样点，加混合窗，每帧的LSP参

4、数采用18bits的二级矢量量化，每帧的自适应码本增益和代数码本增益均采用7bits的二级矢量量化，并采用分数基频延迟。它的码率为8kb/s,但语音质量达到长途通话质量（tollquality）,其合成语音质量在大多数情况下接近32kb/s的ADPCM编码，广泛地应用于各种通信场合，有良好的应用前景。1本文提出的ACELP语音编码算法与CS-ACELP的G.729标准有所不同，它每帧分为4个子帧，每个子帧40个样点，加Hamming窗，LSP参数与各增益参数采用标量量化，采用整数基频延迟。这样的ACELP语音编码算法大大地降低了编码器的复杂度，易于工程上的实时实现。2一、编码器基本原理

5、ACELP语音编码器的编码原理框图如下所示：语音输入预处理Gc线性预测分析和量化内插固定码本LPC信息Gp+合成滤波器+自适应码本基音分析LPC信息感觉加权代数码本搜索发送比特流增益量化参数编码LPC信息图1ACELP编码器原理如上图所示，输入语音信号先经过高通滤波预处理，每帧做一次LPC线性预测分析，计算LPC滤波器的a参数，再将之转化为线性频谱对参数LSP并对之进行34bit的标量量化。激励信号采用合成分析法（A-B-S）进行搜索，以原始语音信号与合成语音信号的误差感觉加权最小为测度进行搜索。感觉加权的量是以保证输入信号的频响是平的而自适应调整的。激励参数（自适应码本和代数码本参数

6、）每个子帧更新一次，开环基音延时根据感觉加权语音信号每帧更新一次。二、线性预测分析和量化用10阶线性预测（LPC）作短时分析，LPC合成滤波器定义为：11=（1）10Aˆ(z)-i1+∑aˆizi=1这里的ai（i=1，2，…，10）是量化线性预测系数。用20msHamming窗加权s(n)，求160个样点（20ms）的自相关系数，用Durbin-Levinson算法求LPC的a参数，然后转化为LSP参数，在LSP域量化和内插。其中，帧与子帧之间的关系如下图所示。80个样点来自上一帧，80个样点来自当前帧。soldsnew3

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12、图2帧与子帧间关系为了降低编码器的复杂度，易于实时实现，对LSP参数的量化采用标量量化。由于LSP相邻频率之间的差值的标准偏离比LSP频率本身的标准偏离要小得多，所以利用第一个LSP频率和其它9个相邻的LSP频率之间的差值来进行标量量化，一共用了34个bits来量化。其比特分配为3，4，4，4，4，3，3，3，3，3。每帧语音信号的LSP参数的内插如下表所示：表1LSP参数的