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第三章语音信号的压缩编码

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语音信号的压缩编码是研究如何降低语音信号编码速率的问题。. 第三章语音信号的压缩编码. 以语音信号为例,模拟形式下带宽一般不到 4KHz ,经过调制后,所需传输带宽不会超过 8KHz 。. 一 . 压缩编码原因. 但是以 8KHz 抽样,并且每个样值用 8 位二进制代码表示时,即采用 A 率 13 折线 PCM 数字语音信号时,信息速率为 64Kbit/s 。. 频带利用率 = 传输速率 / 带宽. 利用二进制理想基带传输系统传输一路这样的数字语音信号。所占系统的最小频带宽度为 32KHz 。. 二 . 什么是语音压缩编码?.

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Presentation Transcript
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语音信号的压缩编码是研究如何降低语音信号编码速率的问题。语音信号的压缩编码是研究如何降低语音信号编码速率的问题。

第三章语音信号的压缩编码

以语音信号为例,模拟形式下带宽一般不到4KHz,经过调制后,所需传输带宽不会超过8KHz。

一.压缩编码原因

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但是以8KHz抽样,并且每个样值用8位二进制代码表示时,即采用A率13折线PCM数字语音信号时,信息速率为64Kbit/s。但是以8KHz抽样,并且每个样值用8位二进制代码表示时,即采用A率13折线PCM数字语音信号时,信息速率为64Kbit/s。

频带利用率=传输速率/带宽

利用二进制理想基带传输系统传输一路这样的数字语音信号。所占系统的最小频带宽度为32KHz。

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二.什么是语音压缩编码?

把数码率低于64Kbit/s的语音编码方法称为语音压缩编码技术

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三.语音编码分类

波形编码

根据编码器的实现机理,分成三大类

参数编码

混合编码

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从语音信号的波形出发,对波形的抽样值、预测值、预测误差进行编码,它以重建语音波形为目的,力图使重建波形接近原信号波形。从语音信号的波形出发,对波形的抽样值、预测值、预测误差进行编码,它以重建语音波形为目的,力图使重建波形接近原信号波形。

1、波形编码

特点:利用抽样定理,恢复原始信号的波形

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缺点:编码速率较高

优点:适应能力强,重建语音质量好

速率通常在16------64kbit/s范围

类型:PCM,

自适应增量调制 (ADM),

自适应差分编码调制(ADPCM),

自适应预测编码APC

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提取语音的一些特征信息进行编码,在收端利用这些特征参数合成语音。提取语音的一些特征信息进行编码,在收端利用这些特征参数合成语音。

  • 2.参数编码
  • 优点:编码速率低。

速率通常是在4.8kbit/s以下

  • 缺点:语音的音质和自然度较差,很难辨别说话人。(有一定的可懂度)
  • 类型:LPC线性预测编码
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波形编码+参数编码

3.混合编码
  • 介于波形编码和参数编码的一种编码。即在参数编码的基础上引入了波形编码的一些特征。

可在4----16kbit/s范围内达到良好的语音质量

类型:子带编码

3 1 adpcm
3.1自适应差值脉冲编码调制原理(ADPCM)
  • 3.1.1差值脉冲编码(DPCM)
  • 1.编码思想

减小量化误差

提高通信质量

必须

减小量化级

当抽样值范围确定时

增加编码

位数N

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在编码位数固定时,减小抽样值的变化范围,也同样可以提高信噪比在编码位数固定时,减小抽样值的变化范围,也同样可以提高信噪比

  • 增加编码位数可获得大的信噪比

即:若缩小抽样值(被编码信号)的变化范围,就可以在保证信噪比不变的情况下,减小编码的位数。这就是差值编码的中心思想

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在原来的抽样值中减去某一个值,然后对两者之差进行编码。在接收端将解码值再加上发送端所减去的值便可恢复出原始值。在原来的抽样值中减去某一个值,然后对两者之差进行编码。在接收端将解码值再加上发送端所减去的值便可恢复出原始值。

二、差值编码模型图

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编码

+

+

x(n)+d(n)c(n)d(n)x(n)

-

x(n)x(n)

差值编码模型

译码

slide13
图中:x(n)是原始样值(n时刻的抽样值)

x(n)为减去量

d(n)=x(n)-x(n) 为差值

可以看出:

(1)、d(n)越小,在相同的编码位数时信噪比越大

(2)、收发端必须有相同的减去量x(n)

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根据前些时刻的样值来预测现时刻的样值,只要传递预测值和实际值之差,而不需要每个样值的编码都传。这种方法就称为DPCM编码。根据前些时刻的样值来预测现时刻的样值,只要传递预测值和实际值之差,而不需要每个样值的编码都传。这种方法就称为DPCM编码。

1、DPCM系统的概念:

  • 三、DPCM系统
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举例来说,设以1/Ts的速率对信号S(t)抽样,在 时刻前可得到 ,, 等一组样值.以前面N个样值作为基础对 的预测值是
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不同时刻样值的加权系数:

根据相关性情况,可设 为常量或变量

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N阶预测器输出:

在每个抽样时刻到来时,滤波器输出将会给出下一个样值的预测值。

一般来说,在抽样时刻 t=nTs 时所得的预测值 与真正的样值 并不相同。

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差值脉冲编码就是对真正的样值 与过去的样值为基础得到的估值 之间的差值进行量化和编码。
3 dpcm
3、DPCM系统模型框图

量化器

预测器

预测器

下张

22

4 dpcm
4、DPCM系统的抗噪声性能分析

x(n)=x(n)+d(n)

  • d(n)=x(n)-x(n)

该系统的量化误差可以表示为:

e(n)=x(n)-x(n)

=[d(n)+x(n)]-[x(n)+d(n)]

=d(n)-d(n)

  • 上式表明:DPCM系统的传输误差就是差值d(n)的量化误差.

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系统信噪比定义为:

  • SNR=

=

预测器增益

=

量化器的量化信噪比

GP<1

GP>1

预测器有增益

加预测器后反而不利

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GP : DPCM系统相对于PCM系统而言的信噪比增益。

量化器产生的信噪比

即非预测的PCM系统的量化信噪比

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d(n)=x(n)-x(n)

d(n)

x(n)精确

最佳预测

量化误差

最佳量化

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小结
  • 一.压缩编码的原因
  • 二.什么是语音压缩编码
  • 三.语音编码分类
  • 3.1ADPCM系统
  • 3.3.1DPCM
  • 一.差值编码思想
  • 二.差值编码系统模型图
  • 三.DPCM系统
  • 1.概念2.预测器模型图3.DPCM系统模型4.DPCM系统的抗噪声性能分析
3 1 adpcm1
3.1自适应差值脉冲编码调制(ADPCM)

1、实质:DPCM+自适应量化和自适应预测

固定预测 固定量化

能够实现自适应预测功能,或者自适应量化功能或者同时实现两种自适应功能的DPCM系统称为ADPCM系统。

2、定义

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3.设计的目的
  • ADPCM充分利用了语音波形的统计特征和人耳听觉特性,其设计思路主要瞄准了两个目标:

a: 尽可能去掉语音信号中的冗余信号

b:以有效的方式将可用比特分配给语音信号

对消除冗余后的信号,从自适应角度进行最佳编码

slide30
1.1预测的自适应

1.预测器的结构

(1).极点预测器

(用重建信号x(n)进行的预测)

a:极点预测器的DPCM方框图

X(n)

d(n)

d(n)

编码

量化器

+

X(n)

预测器

+

X(n)

P(Z)

X(n)

b p z
b:预测器传递函数P(z)

N阶预测器公式:

X(n)=

slide32
进行Z变换后得:

则预测器的传递函数为:

为预测系数

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H(Z)

c:重建滤波器

x(n)

重建滤波器

d(n)

+

X(n)

预测器

x(n)

slide35

2

2

=E [x(n)]+E[x(n-1)]-2E[x(n)x(n-1)]

2

=2E [x(n)]-2E[x(n)x(n-1)]

=

分析:

=

=

slide36

2

2

=E [x(n)]+h1E[x(n-1)]-2h1E[x(n)x(n-1)]

2

2

(2)一阶最佳线性预测

求最佳预测系数h1

+

N=1时;

X(n)=

h1x(n-1)

d(n)=x(n)-h1x(n-1)

则差值信号为:

E[d (n)]=

2

2

=E{[x(n)- h1x(n-1)] }

2

=

-

=

求使

最小的h1的值

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得最佳预测系数h1opt=p1

当N=1时的最大预测增益为:

b n 2

2

2

=E[d (n)]

=E{[x(n)- h1x(n-1)-h2(n-2)] }

b.二阶线性预测(N=2)

d(n)=x(n)-h1x(n-1)-h2x(n-2)

得最佳h1,h2

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大于或者等于零

故二阶预测器总是优于一阶预测器

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2

=E[d (k)]

C:N阶最佳线性预测

求偏微分,并令为零

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2.自适应预测
  • 1)前向自适应预测算法

根据短时间的相关特性R(i),求短时的最佳预测系数

特点:运算量大,延迟时间大,不能用于高速系统。

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2)后向序贯自适应预测算法

采用不断修正预测系数{hi(n)}的方法来减小瞬时平方差E[d(n)],使{hi(n)}逐步的接近{hiopt(n)}.

2

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①LMS算法(最小均方算法)

梯度系数,它决定了预测系数自适应速率

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②梯度符号算法

极点预测器

衰减因子(抗误码因子)

零点预测器

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固定量化器+可变增益放大器

1.2量化的自适应

1、最佳量化

①分层电平为相邻量化电平的中点

②量化电平是该量化间隔内经常出现的瞬时电平值

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2、自适应量化的基本思想
  • 自适应量化的基本思想是使量化器的量化级(阶距)能够随着输入信号d(n)瞬时值得变化作自适应调整,从而使量化误差的均方值最小。

即:自适应量化指量化台阶随信号变化而变化,使量化误差减小

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3、实现方法

①前向自适应量化(AQF)

优点:量化误差小,信噪比大

缺点:量阶的信息要与话音信号一起送到收端译码器,否则,收端无法知道该时刻的量阶值

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②后向自适应量化(AQB)
  • 优点:接收端不需要量阶的信息,因为量阶的信息可以从接收码中提取,码速率低,实现容易。

缺点:因为量化误差影响量化值得准确度,即信噪比下降,但影响较小。

jayant
Jayant提出的后向自适应算法:

本次量化间隔=前一次量化间隔×量化调整因子

M| [I(n-1)] |-------量化间隔调整因子

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上式算法在有传输误码情况下,会产生误码扩散问题,因此采用修正式:上式算法在有传输误码情况下,会产生误码扩散问题,因此采用修正式:

-----------------抗误码因子

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两边取对数得:

为量化器的定标因子

分为快速定标因子(语音)

慢速定标因子(数据)

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动态锁定DLQ(双模式自适应量化器)

自适应速度控制参数

对语音信号:

对数据信号:

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yu(n)运算

线性组合

低通滤波器

比较器

短时

平均

线性

非线性滤波

长时

平均

y(n)去自适应量化器

yl(n)

d(n)

32kb sadpcm
32kb/sADPCM编译码系统

Ccittg.721建议提出了能和已有的PCM数字电话网兼容的32kb/sADPCM算法。该算法主要技术指标如下:

(1)语音信号经过ADPCM编码后,客观测量SNR应完全符合PCM系统的指标要求,主观听觉测试性能非常接近于PCM质量。

(2)经过四次音频转接后,主观语音测试质量良好,主观平均分(MOS)大于3.5以上。

(3)在信道误码低于0.001的情况下能稳定工作

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作业题

1、已知一阶固定的DPCM系统,其预测系数h1=1,归一化系数p1定义为:

其中 为相关系数,求该系统的预测增益Gp。

2、上题中若取一阶预测系数h1=h1opt,试求Gpopt

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2、已知输入信号的功率 ,相关系数R(1),R(2),求二阶固定极点预测器DPCM系统的最大预测增益Gpopt
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