《语音压缩编码》课件.pptVIP

***********语音编码的概念语音信号数字化将模拟语音信号转换为数字信号，以便存储和传输。压缩减少数据量，提高传输效率，降低存储空间需求。解码将压缩后的数字信号还原为原始语音信号。语音编码的目标提高传输效率压缩语音信号的大小，减少传输带宽需求，降低传输成本。降低存储成本压缩后的语音信号占用更小的存储空间，节约存储资源。增强抗噪能力通过编码和解码过程，提高语音信号的抗噪能力，提升语音质量。提高语音质量通过编码和解码，优化语音信号的质量，使接收到的语音更清晰自然。语音编码的基本原理数字化将模拟语音信号转换为数字信号，使用采样、量化和编码来完成数字化过程。压缩通过去除冗余信息，减少数据量，提高传输效率和存储空间。解码将编码后的数字信号还原为原始的模拟语音信号，以供播放或其他应用。传输或存储压缩后的数字信号通过网络传输或存储在设备上，以便在需要时恢复。时域分析法语音信号波形语音信号是随时间变化的声波，可以用波形图来表示。语音信号频谱语音信号的频谱可以反映语音信号的频率成分。自相关函数自相关函数可以描述语音信号的周期性特征。频域分析法语音信号频谱语音信号在频域中表示，可分析频率成分。频谱特征不同音素具有不同的频谱特征，可用于语音识别。频域分析短时傅里叶变换等方法用于分析语音信号的频谱特征。短时傅里叶变换1信号分帧将语音信号分成若干个短时段2加窗函数对每个帧进行加窗处理3傅里叶变换对加窗后的信号进行傅里叶变换短时傅里叶变换可以有效地分析语音信号的频谱特性。通过分帧和加窗，可以将语音信号分解成一系列短时段，每个短时段的频谱信息可以通过傅里叶变换获取。线性预测编码预测语音信号线性预测编码利用过去语音样本预测当前样本，减小冗余信息。模型基于语音信号的短时平稳性，预测系数反映语音的动态特性。模型和参数线性预测编码使用自回归模型，通过过去的语音样本进行线性组合预测当前样本。模型参数包含预测系数，可以通过自相关函数或最小二乘法估算。感知线性预测编码11.基于人类听觉感知该编码器利用人类听觉系统的特性，例如掩蔽效应和频率敏感性，优化压缩效率。22.量化误差感知加权对量化误差进行感知加权，更有效地分配比特，保留人类更敏感的频率信息。33.高质量语音重建利用感知加权减少量化误差，在低码率下获得更接近原始语音的重建质量。44.应用于多种语音编码标准感知线性预测编码广泛应用于各种语音编码标准，如GSM、AMR和CELT。编码器的结构语音编码器负责将原始语音信号转换为压缩的数字比特流。典型的语音编码器通常包含以下组件:1.预处理模块:负责对输入信号进行预处理，例如降噪、去混响等。2.分析模块:对信号进行频谱分析，提取特征参数。3.量化模块:将特征参数量化成数字信号。4.编码模块:对量化后的数字信号进行编码，生成压缩的比特流。量化和码字分配量化量化是将连续的语音信号转换成离散的数字信号的过程，目的是降低数据量。码字分配码字分配是指将量化后的数字信号分配不同的码字，用于传输和存储。编码效率量化和码字分配影响着编码效率，直接关系到语音信号的压缩率和还原质量。常见方法常见的量化方法包括均匀量化和非均匀量化，码字分配方法包括固定长度码字和变长码字。自适应预测编码自适应预测编码原理根据语音信号的时变特性，自适应预测编码利用统计信息和参数调整预测模型。预测器能够动态跟踪语音信号的变化，提高预测精度和编码效率。自适应滤波器自适应预测编码使用自适应滤波器来估计语音信号的当前值，并根据预测误差进行编码。自适应量化自适应量化根据预测误差的大小调整量化步长，以适应语音信号的动态变化。变长编码哈夫曼编码哈夫曼编码是一种常见的变长编码方法，它根据符号出现的频率分配不同的码长。算术编码算术编码是一种更先进的变长编码方法，它可以将数据压缩到接近理论极限。码本的设计码本的类型码本可分为矢量码本和标量码本，前者包含向量数据，后者包含标量数据。码本的大小码本的大小取决于码字的数量，数量越大，精度越高，压缩比越低。码本的结构码本的结构决定了码字的组织方式，常见的结构包括树形结构和线性结构。码本的训练码本的训练过程需要使用大量样本数据来学习最佳的码字集合。编码误差的评价客观评价指标客观评价指标主要包括信噪比(SNR)、平均意见得分(MOS)等。它们通过计算原始语音信号和编码后语音信号之间的差异来评估编码质量。主观评价指标主观评价指标通常通过听音测试来进行。听众根据编码后的语音质量进行评分，通常使用5分制。码率和压缩比码率