信息传输基础10.ppt

图A 表示了这三种编码器的话音质量和数据率的关系： 图A 语音编码器的音质和数据率 波形编码器 混合编码器 语声编码器 优 音质 良 中 差 坏 位速率（kbit/s） 1 2 4 16 32 8 64 从具体的语音预测编码方法来看： 1946年，E.M.Delorain取得的增量调制(△M或DM: Delta Modulation)专利, 实现简单,但要求取样率高,压缩效果不好; 随后，出现了较复杂的DPCM方法,预测效果比△M好; ADPCM 采用自适应量化或自适应预测改善压缩比, 已成为ITU的通信标准,但仍需传送预测误差,数码率还不能太低; 为进一步降低码率, 可利用语音信号的特点, 干脆 将预测误差当作白噪声(清音)或周期脉冲(浊音),由收端自行合成而无需传送预测误差。 线性预测声码器 仅指低数码率（≤2.4kb/s）、传输的是有限个语音参数的语声编码器。主要用于窄带信道的语音通信中。为了达到如此低的传输码率，声码器只能提取和传送那些携带最重要听觉信息的参数，同时还需要对其高效编码。 线性预测编码(LPC:Linear Predictive Coding)： 利用信号前后样值间的关联性进行线性预测，从而压缩数码率。 图5.5为语音线性预测编码方法的联系和简化: LPC声码器 ADPCM DPCM 前值预测 增量调制 传误差 去掉适应性 取1阶且a1=1 1位量化 图5.5 语音LPC的实现 语音中的浊音有一定的周期性,识别出这种 周期性用来编码,可大大压缩吗率。在LPC 中，寻找基音周期是一项重要工作，计算 浊音的R(τ)，其间出现峰值的间隔就是基音 周期。 语音中的清音, 根据统计，τ 12后, R(τ)就 很小了,意味着清音的关联长度主要在12个 样值以内。 LPC声码器的主要实现步骤如下: ① 把语音每80或160个样值(10~20ms)分成一段(LPC中称为一 帧), 每帧计算一次参数; ② 在τ =20~80的范围内计算R(τ ), 利用R(τ )两个峰值的间隔找 出基音周期 τ’ , ③ 清音固定使用N个预测系数a1, a2 , ··· , aN , N=8~10; ④ 按5.2节的MMSE准则计算最佳线性预测系数a1, a2 , ··· , aN ; ⑤ 将全部预测参数a1, a2 , ··· , aN , 连同预测误差ek进行量化,编码。 可用图5.1的基本DPCM系统实现, 差别仅在于预测器参数每帧更新一次并传至收端。由于即要传送N+1个参数,又要传送预测误差, 一般用于9.6~19.2 kb/Sde 中速语音编码。 脉冲序列发生器 随机噪声发生器 声道模拟滤波器 增益G 有声 无声 合成语音yk uk a1 a2 , ··· aN ··· 基音周期τ’ 图5.6 LPC声码器语音合成框图(二元激励模型) 为进一步降低码率，我们不传误差只传参数，由收端利用这些参数自己合成话音，如图5.6所示。 对计算出来各种参数G , τ’ , a1, a2 , ··· , aN(模拟量), 进行二次量化, 再编码。实用中还希望总码率尽量靠近150×2n (n=0,1,2, ··· )b/s的典型码率。 LPC声码器输出的合成语音可表示为： (5.3-2) 技术与标准化进展 保留了参数法的声道模型，但同时也传送预测误差，供收端去优化声道模型的激励源，以提高合成语音的自然度。 关键是：如何高效地传送误差信息。 混合编码器：1980年提出， 提出的算法： 残差(余数)激励线性预测编码(RELP); 多脉冲激励线性预测编码(MP-LPC，1982年提出); 码激励线性预测编码(CELP,1984年提出); 多带激励(MBE)声码器(频域进行); ITU的有关语音信号压缩编码标准,见表5.1 ITU建议 制定时间 码率(kp/s) 编码算法 说 明 G.711 1972 64(56) PCM(/A) 3kHz语音带宽, 8kHz取样 G.721 1984/1986 32 ADPCM 3kHz语音带宽, 8kHz取样 G.722 1986 64/56/48 SBC-ADPCM 7kHz语音带宽, 16kHz取样 G.723 1986 40/32/24 ADPCM(CDME建议) G.723.1 6.3/5.27 MP-MLQ/ACELP 算法复杂度:14.6/16 MIPS G.726 1990 → 16 ADPCM(CDME建议) G.727 1990 32/24/16 ADPCM(EMB建议) G.728 1992 16 LD-C