毕业设计调研报告_通信.docVIP

齐 齐 哈 尔 大 学 毕业设计(论文)调研报告 论 文 题 目：基于DSP的G.726语音编解码算法的设计 与实现 班 级： 通信061班 姓 名： 李云娜 学 号： 2006132021 指 导 教 师： 赵硕 二〇一〇 年 三 月 摘 要 .726标准的自适应量化脉冲编码调制（ADPCM）算法结构简单，延迟低，能够以低比特率达到网络等级的话音质量，现在社会上很多更低速率的算法都是以它为基础来研发实现的。 本文从编码的概念和基本理论出发，论述了自适应量化脉冲编码调制 (ADPCM)编码的算法，重点介绍了语音波形的自适应差值量化算法。然后用CCS软件仿真调试，从而实现ITU-T G.726ADPCM算法的压缩编码速率和语音质量。 关键词：目 录 摘 要 I 第1章 绪 论 1 1.1 课题研究目的及意义 1 1.2 国内外的研究现状 1 第2章 语音编码的理论基础 3 2.1 语音编码的基本方法 3 2.2 ADPCM编解码算法原理 4 2.3 DSP系统构成 4 第3章 调研成果 6 3.1 VCLog IIe/IIIe数字话机录音 6 3.2 VCLog Ve/VIe会议式录音 7 3.3 VCLog Ie模拟线录音 7 第4章 结论 9 参考文献 10 第1章 绪 论 1.1 课题研究目的及意义 语音信号是最常用的信息载体之一。在人类生活中，通过声音来进行信息交换是非常重要的。语言的结构和发音与人的智力活动密切相关，与社会和文化的进步紧密相连。世界上文化高度发达的地区必然是通讯网络十分发达的地区。语音的数字通信无论在可靠性、抗干扰能力、必威体育官网网址性还是价格方面都远优于模拟语音信号，但这是以信道占用宽频带宽为代价的。以电话为例，一路模拟电话通常只占用4 KHz带宽，而一路数字电话按8位8 KHz采样，所占用的带宽为64 KHz，与模拟带宽相比扩展了16倍，频带利用率大为下降。因此为了减少语音信号所占用的带宽或存储空间，就必须对数字语音信号进行压缩编码。 压缩语音信号的传输带宽或降低电话信道的传输码率，一直是人们追求的目标，语音编码在实现这一目标的过程中担当着重要的角色。语音编码是压缩语音信号的数字表示而使表示这些信号所需比特数最小的算法。可以说，语音压缩技术的发展和人类信息社会的发展相关，对语音压缩技术的研究具有重要的现实意义。 如何在实际的系统中实现语音的压缩，这是一个重要的研究领域。目前，在PC上的实时语音压缩已经较为成熟，而在嵌入式领域的语音压缩还有待发展和完善。由于大多数高质量、低码率的语音压缩算法有较为复杂的数据运算，所以传统的单片机已经不能胜任，必须要采用一种更高性能的处理器，而专门为数字信号处理而设计的数字信号处理器（DSP）为语音压缩的实现提供了一个很好的平台。 1.2 国内外的研究现状 近年来，极低速率语音压缩编码有了很大的发展。2.4kbit/s低速率的语音编码算法逐渐成熟，出现了一些成功的算法，例如多带激励（MBE）声码器，混合激励线性预测（MELP，Mixed Excitation Linear Prediction）声码器等。但是如何在更低的速率上，获得较高质量的合成语音，仍然是一个巨大的挑战。在进一步降低速率时，由于没有足够比特描述谱包络和残差信号，合成语音质量会受到严重影响。 国内外的一些研究者提出的识别合成型声码器，采用语音识别和合成技术对语音信号以语音基元为编码单元进行编码（语音基元可以是音素、音节和词）。编码器采用语音识别技术进行语音基元识别和编码，解码器根据收到的语音基元代码串和附加的韵律信息，从原始语音库中取出相应的语音基元并进行韵律特性的修改，合成出语音。这样可以把编码速率降低到1kbit/s以下。 另外一些研究者提出的极低速率语音编码算法是在2.4kbit/s LPC（Linear Predictive Coding，线性预测编码）声码器的基础上，利用矢量量化技术和帧间相关性作进一步的数据压缩。矢量量化是把若干个标量数据组构成一个矢量，然后在矢量空间中给以整体量化，从而压缩了数据而不损失多少信息。高效率的矢量量化方法可以提高编码器的效率。采用分裂矢量量化、多级矢量量化的方法，可以将10阶LSP参数的量化比特数降低到21比特。为了进一步降低参数量化的比特数，可以利用帧间的相关性，语音信号的相邻帧之间存在着相关性，尤其在语音