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《基于ADPCM算法的语音录放系统优化设计与FPGA实现.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、器件与电路PartsandCircuiT文章编号:1002-8684(2007)S2-0027-04基于ADPCM算法的语音录放系统·论文·优化设计与FPGA实现徐朝炯,李平,高峰(电子科技大学微电子与固体电子学院,四川成都610054)【摘要】介绍了自适应差分脉冲编码调制技术ADPCM的编解码原理和结构,利用硬件描述语言设计并仿真了IMA-ADPCM编解码器及相关电路,以完成语音的录放功能。通过优化编解码器的电路结构,使系统资源消耗减小了1/3。实验平台以Altera的FPGA开发板为基础,实
2、现了语音的录放,语音回放效果达到预期目标。【关键词】自适应差分脉冲编码调制;语音编解码器;优化;FPGA【中图分类号】TN912【文献标识码】ADesignandOptimizationofVoiceRecord/PlaybackSystemBasedonADPCMandtheImplementationonFPGAXUChao-jiong,LIPing,GAOFeng(CollegeofMicro-ElectronicsandSolid-stateElectronics,UESTofChina
3、,Chengdu610054,China)【Abstract】Inthispaper,theprincipleandarchitectureoftheencoderandthedecoderofAdaptiveDifferentialPulseCodeModulation(ADPCM)areintroduced.Then,theVLSIimplementationofIMA-ADPCMencoder/decoderandrelatedcircuitsisproposedwithVerilogHD
4、Ldedicatedlyforvoicerecord/playbackapplication.Theresultandexplanationarepresentedaftersimulation.Basedonourworking,resourceconsumptionisreduced1/3byoptimizingthestructureoftheencoderanddecoder.Finally,asimulationplatformisestablishedonthefoundationo
5、fAltera′sUP3educationkit.Thefunctionofvoicerecord/playbackisrealizedandtheperformancegainsourends.【Keywords】ADPCM;voiceencoder/decoder;optimize;FPGA1引言是将相邻两个样本相减,然后对这个差值编码,由于被量化对象的变化范围减小了很多,记录信号的容量自适应差分脉冲编码调制(ADPCM)是一种音频也就减少了,基于这种原理的编码技术叫做差分脉冲有损压缩编码方
6、式,它的特点是文件体积小,音质较编码调制(DPCM)。ADPCM是一种比DPCM更高效的佳。在录音应用领域,音质效果要求并不高的地方,编码方式,它可自适应的改变量化步长,并且根据当ADPCM音频格式可基本胜任;另外,这种简单的波形前值进行预测,用于下次编码,使实际样本和预测值之编码方式相对于其他的音频编码格式来说,实现难度差总是最小[1]。可选的幅度差的量化比特位数有8bit,较小。目前,市场上MP3播放器大多采用了G.726标准的ADPCM实时压缩算法,对语音支持24Kbit/s或4bit和2
7、bit。ADPCM编码的结构框图如图1所示。在编码器32Kbit/s的编码速率,在32MByte的Flash中可连续中,输入样本X[n]与前一次样本X[n-1]的预测信号录制2个多小时语音。此外,由于ADPCM具有良好的X[n-1]求差,得到差值D[n],D[n]经过自适应量化器后话音质量和抗干扰性能,在卫星通信、ISDN中得到了p广泛应用。得到ADPCM编码C[n];为了得到Xp[n-1]需要先将编码信号C[n-1]反量化为样本差值D[n-1],然后和上一2ADPCM算法基本原理q次的预测样本
8、X[n-2]相加,最后将和送入自适应预测p由于音频信号具有主观冗余和客观冗余,去掉这器得到预测值X[n-1]。其解码器相对简单一些,ADPCMp些人耳感知不到的信息,对听觉效果基本没有影响,这编码C[n]经过自适应反量化器恢复出差值D[n],然后q样就可达到压缩的目的。最简单的消除冗余度的方法电声技术!"#器件与电路PartsandCircuit与上一次输出Y[n-1]的预测值求和,就可恢复出第n测值X[i]来得到更好的预测,所以该预测器并不是自p个样本值Y[n]。适应的。X[n]D[n]C[n
