语音编码和图像编码的分类及特点.doc

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1、语音编码和图像编码的分类及特点一、语音编码一般而言,语音编码分三大类:波形编码、参数编码及混合编码。<1>、波形编码波形编码将时域模拟话音的波形信号进过采样、量化和编码形成数字语音信号,是将语音信号作为一般的波形信号来处理,力图使重建的波形保持原语音信号的波形形状。具有适应能力强、合成质量高的优点。但所需编码速率较高,通常在16KB/S以上,并且编码质量随着编码速率的降低显著下降,且占用的较高的带宽。波形编码又可以分为时域上和频域上的波形编码,频域上有子带编码和自适应变换域编码,时域上PCM、DPCM、ADPCM、APC和DM增量调制等。①、子带编码它首先用一组带通滤波器将输入信号按频谱

2、分开,然后让每路子信号通过各自的自适应PCM编码器(ADPCM)编码,经过分接和解码再复合成原始信号。特点:1、每个子带独立自适应,可按每个子带的能量调节量化阶;2、可根据各个子带对听觉的作用大小共设计最佳的比特数;3、量化噪声都限制在子带内某一频带的量化噪声串到另一频带中去。②、自适应变换域编码利用正交变换将信号有时域变换到另外的一个域,使变换域系数密集化,从而使信号相邻样本间冗余度得到降低。特点:对变换域系数进行量化编码,可以降低数码率。③、PCM(Pulse-codemodulation),脉冲编码调制对连续变化的模拟信号进行进行抽样、量化和编码产生。特点是保真度高,解码速度快,缺

3、点是编码后的数据量大。④、DPCM(DifferentialPulseCodeModulation)差分脉冲编码调制是对模拟信号幅度抽样的差值进行量化编码的调制方式,是用已经过去的抽样值来预测当前的抽样值,对它们的差值进行编码。特点:对于有些信号瞬时斜率比较大,很容易引起过载;而且瞬时斜率较大的信号也没有像话音信号那种音节特性,因而也不能采用像音节压扩那样的方法,只能采用瞬时压扩的方法;传输的比特率要比PCM低;一个典型的缺点就是易受到传输线路上噪声的干扰。⑤、ADPCM(adaptivedifferentialpulsecodemodulation),自适应差分脉冲编码调制是DPCM的

4、扩展,区别在于较DPCM在实现上预测器和量化器会随着相关的参数自适应的变化,达到较好的编码效果。特点:优点在算法复杂度低,压缩比小,编解码延时最短,压缩/解压缩算法非常的简单,低空间消耗。缺点是声音的质量一般。⑥、DM增量调制只保留每一信号样值与其预测值之差的符号,并用一位二进制数编码的差分脉冲编码调制。特点:1、电路简单,而脉码调制编码器需要较多逻辑电路;2、数据率低于40千比特/秒时,话音质量比脉码调制的好;3、抗信道误码性能好,能工作于误码率为10-3的信道,而脉码调制要求信道误码率低于10-5~10-6。<2>、参数编码利用人类发声系统的特性来压缩信号,对语音信号的产生赋予特点的

5、声学模型,通过对模型参数的提取和编码,力图使重建的语音信号具有尽可能高的自然度和可懂度。参数编码主要有两大类:线性预测编码和声码器。线性预测编码包括多脉冲激励LPC、码本激励LPC和矢量和激励LPC编码方式,声码器有四种:信道声码器、共振峰声码器、倒频谱声码器和语音激励声码器。①、多脉冲激励LPC激励源一律采用多脉冲序列在给定的一项N个激励样本中,保留M个,其幅度和位置是确定的。使合成语音和原始输入语言之间的感加权误差最小。特点:MPLPC必须进行量化编码,它传输的内容包括多脉冲激励的脉冲位置和幅度,长时和短时预测器系数,音调周期,MPLPC产生的语音质量和数码率取决于脉冲的数目。一般认

6、为在9.6kbit/s的数码率上,有较高的语音质量。它可以尖用于数字动通信、数字保密通信。②、码本激励LPC它是一种用码本作为激励源的编码方式,以N样值为一组,构成一个含N维磁量的码字。若以上码字又组成了一套码本,并且收发端的码本设置是相同的,而传送的是码字序号而不是N维样值序列本身,从而压缩了数据率。特点:建立码本和搜索码字的运算量很大。③、矢量和激励LPC其码本(CODEBOOK)仅含少量n个基本矢量的加减组合,得到2n个码字的码本。是码本激励LPC编码的一种类型。特点:使得VSELP与CELP相比,大大地降低了运算量,VSELP已成为北美和日本数字蜂窝移动通信系统的话音编码标准。④

7、、声码器声码器在发送端对语言信号进行分析,提取出语言信号的特征参量加以编码和加密,以取得和信道的匹配,经信息道传递到接受端,再根据收到的特征参量恢复原始语言波形。分析可在频域中进行,对语言信号作频谱分析,鉴别清浊音,测定浊音基频,进而选取清-浊判断、浊音基频和频谱包络作为特征参量加以传送。分析也可在时域中进行,利用其周期性提取一些参数进行线性预测,或对语言信号作相关分析。根据工作原理,声码器可以分成:通道式声码器、共振峰声码器、图案

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