IP电话低速率波形编码技术

PCM虽然能够提供相当好的长途IP电话通信级语音质量，但是其速率过高，尤其在多媒体应用以及在共享信道的数据网中应用时，采用PCM传送语音占用的网络带宽资源过高。为此，人们提出了许多改进技术，以降低IP电话语音编码的速率。
低速率波形编码主要采用差分编码技术、自适应量化和自适应线性预测技术。
(1) 差分编码技术
降低编码比特率的基本思路是利用语音采样信号之间的相关性。差分编码技术不是对采样值本身进行编码，而是对相邻的采样差值进行编码，由于采样差值较小，所需的比特率可以下降，这就是差分脉冲编码（DPCM)。产生差分信号最简单的方法是直接存储前一次的输入采样值，然后用模拟减法器获得差值，经量化编码后发送出去。这是差分编码技术的基本思想。
这种方法的缺点是会导致量化噪声始终在同一方向叠加，使输出信号越来越偏离正常信号。因此实际是通过反馈的方法由差分值重构生成前一次或几次采样值，对重构生成的采样值进行线性组合作为输入信号的预测值（相当于前一次的输入样值）。选取线性组合系数（也称预测系数）以使差分信号的方差最小。
(2) 自适应量化
在不同的条件下语音能量的差别很大，为了获得尽可能小的量化信噪比，应该对小信号采用用较小的量化步长，对大信号采用较大的量化步长进行量化。这就要求能根据输入信号的幅度变化动态地调整量化步长。这样可使量化器范围和输入信号的动态范围匹配，减小量化噪声，从而进一步降低编码比特率。这就是自适应量化技术。
自适应量化算法根据语音信号幅度随时间的变化可分为两种：一种是瞬时自适应法，是根据相邻或相近若干采样值之间的快变化，称之为瞬时变化；另一种是音节自适应法，是根据相邻音节之间的慢变化，称之为音节变化。自适应量化算法首先计算输入语音信号的幅度或方差，然后据此控制量化步长。另外一种自适应量化方法是采用自动增益控制原理，根据输入语音信号的幅度或方差来调整量化器输入信号的大小。
(3) 自适应线性预测
差分编码调制能降低比特率的原因是它编码的对象是差分信号，其功率较原信号低。由于差分编码采用的是固定预测系数，不能很好地适应语音的不平稳特性，为此必须采用自适应技术动态调整预测系数，才能进一步降低编码比特率。这就是自适应差分脉冲编码调制（ADPCM)技术。
自适应线性预测的基本原理是根据语音波形的时间相关性确定预测系数，使差分信号的方差为最小，时间相关性则是以自相关函数来度量的。由于语音信号的自相关函数大体是随音节而变化的，也就是在个音节时间内自相关函数基本不变，只是从一个音节至另一音节时才有较明显的变化，因此自适应预测都采用音节适应算法。

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