语音的波形编码(课件).ppt

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1、3.语音的波形编码波形编码概述语音信号数字表示的优点便于存储电子器件价格下降抗干扰可以利用通信网传输便于保密和计算机语言输出语音信号的数字表示的方法波形编码参数编码9/17/20212华中科技大学文华学院本章内容概要脉冲编码调制(PCM)差分编码调制(DPCM)自适应技术在波形编码中的应用压缩比特率的其他方法9/17/2021华中科技大学文华学院脉冲编码调制PCM (pulsecodemodulation)原理图9/17/2021华中科技大学文华学院3.1脉冲编码调制(PCM)语音信号的取样语音信号的量化减小量化噪声的

2、方法9/17/2021华中科技大学文华学院语音信号的取样奈奎斯特取样定律所谓抽样,就是对模拟信号进行周期性扫描,把时间上连续的信号变成时间上离散的信号。该模拟信号经过抽样后还应当包含原信号中所有信息,也就是说能无失真的恢复原模拟信号。语音信号的频谱范围实际语音取样的方法9/17/2021华中科技大学文华学院语音信号的量化量化和编码信号-量化噪声比的估算传输或存储高质量语音所需的比特率9/17/2021华中科技大学文华学院均匀量化均匀量化均匀量化就是采用相同的“等分尺”来度量采样得到的幅度,也称为线性量化。量化后的样本值

3、Y和原始值X的差E=Y-X称为量化误差或量化噪声。9/17/2021华中科技大学文华学院均匀量化的缺点用这种方法量化输入信号时,无论对大的输入信号还是小的输入信号一律都采用相同的量化间隔。为了适应幅度大的输入信号,同时又要满足精度要求,就需要增加样本的位数。但是,对话音信号来说,大信号出现的机会并不多,增加的样本位数就没有充分利用。为了克服这个不足,就出现了非均匀量化的方法,这种方法也叫做非线性量化。9/17/2021华中科技大学文华学院非均匀量化非线性量化对输入信号进行量化时,大的输入信号采用大的量化间隔,小的输入信

4、号采用小的量化间隔。这样就可以在满足精度要求的情况下用较少的位数来表示。声音数据还原时,采用相同的规则。9/17/2021华中科技大学文华学院m律压扩和A律压扩在非线性量化中,采样输入信号幅度和量化输出数据之间定义了两种对应关系:一种称为m律压扩(companding)算法,另一种称为A律压扩算法。9/17/2021华中科技大学文华学院m律压扩m律(m-Law)压扩(G.711)主要用在北美和日本等地区的数字电话通信中式中:x为输入信号幅度,规格化成-1≤x≤1;sgn(x)为x的极性;m为确定压缩量的参数,它反映最大

5、量化间隔和最小量化间隔之比。由于m律压扩的输入和输出关系是对数关系,所以这种编码又称为对数PCM。9/17/2021华中科技大学文华学院A律压扩A律(A-Law)压扩(G.711)主要用在欧洲和中国大陆等地区的数字电话通信中,按下面的式子确定量化输入和输出的关系:式中:x为输入信号幅度,sgn(x)为x的极性;A为确定压缩量的参数,它反映最大量化间隔和最小量化间隔之比。A律压扩的前一部分是线性的,其余部分与m律压扩相同。9/17/2021华中科技大学文华学院信号-量化噪声比的估算9/17/2021华中科技大学文华学院传

6、输或存储高质量语音所需的 比特率9/17/2021华中科技大学文华学院减小量化噪声的方法高频颤动法非均匀量化方法9/17/2021华中科技大学文华学院3.2差分脉冲编码调制(DPCM)DPCM原理差分脉冲编码调制DPCM(differentialpulsecodemodulation)是利用样本与样本之间存在的信息冗余度来进行编码的一种数据压缩技术。差分脉冲编码调制的思想是,根据过去的样本去估算(estimate)下一个样本信号的幅度大小,这个值称为预测值,然后对实际信号值与预测值之差进行量化编码,从而就减少了表示每个

7、样本信号的位数。它与脉冲编码调制(PCM)不同的是,PCM是直接对采样信号进行量化编码,而DPCM是对实际信号值与预测值之差进行量化编码,存储或者传送的是差值而不是幅度绝对值,这就降低了传送或存储的数据量。此外,它还能适应大范围变化的输入信号。9/17/2021华中科技大学文华学院DPCM原理图9/17/2021华中科技大学文华学院DPCM信噪比9/17/2021华中科技大学文华学院3.3增量调制(DM)增量调制也称△调制(deltamodulation,DM),它是一种预测编码技术,是PCM编码的一种变形。PCM是对

8、每个采样信号的整个幅度进行量化编码,因此它具有对任意波形进行编码的能力;DM是对实际的采样信号与预测的采样信号之差的极性进行编码,将极性变成“0”和“1”这两种可能的取值之一。如果实际的采样信号与预测的采样信号之差的极性为“正”,则用“1”表示;相反则用“0”表示,或者相反。由于DM编码只须用1位对话音信号进行编码,所以DM编码系

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