【教学课件】第6章自适应差分脉码调制.ppt
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1、第6章 自适应差分脉码调制,027 87541764,计算机学院 陈加忠,6.1 概述,几十年来,人们一直致力于压缩数字化语音占用频带的工作,也就是在相同质量指标下,努力降低数字化语音比特率,以提高数字通信系统的频带利用率语音压缩方法有DPCM SBC ATC CELP MPLPC VQ ADPCMADPCM在更低的码率下(16-8kbps),质量明显下降,6.2 DPCM基本原理 P141,6.3 ADPCM基本原理 P142,极点预测器预测误差滤波器重建滤波器,6.4 语音压缩编码,原理框图,6.4.1 语音编码技术概述,语音编码:移动通信数字化的基础 第1/2代蜂窝系统根本区别语音编码的
2、意义:提高通话质量(数字化+信道编码纠错)提高频谱利用率(低码率编码)提高系统容量(低码率,语音激活技术),6.4.2 语音编码分类,6.4.3 语音编码分类,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-现代通信原理编码速率较高,16k64k包括:PCM,ADPCM,M,CVSDM,APC等占用较高带宽,适合有线参量编码:基于人类语音的产生机理建立数学模型,根据输入语音得出模型参数并传输,在收端恢复。编码速率较低,1.24.8 kbps包括各种线形预测编码(LPC)方法和余弦声码器语音质量中等,不满足商用要求混合编码:波形编码+参量编码(LPAS)包括GSM的RPE
3、-LPC编码和VSELP编码,6.4.4 语音编码的标准,G.711 PCM(64k bps)G.721 ADPCM(32k bps)G.722 7kHz带宽64k bps速率内的音频编码G.723 6.3k/5.6k 双速率多媒体语音编码G.728 16k bps 语音编码 LD-CELPG.729 8k bps多媒体语音编码,6.4.5 语音编码的发展,极低速率语音编码,600bps高保真语音编码自适应多速率语音编码新的编码分析技术:非线形预测多精度时频分析技术(子波分析技术)高阶统计分析技术,6.4.6 线形预测编码的原理,原理:模型化人类语音信号产生的机制,提取模型参数,并且只传输模型
4、的参数。语音信号的产生模型:语音的产生,声带和声道不同语音产生的原因:声音激励源和声道不同声音分类:浊音和清音发声过程口腔和鼻腔形成时变滤波器,6.4.7 清音和浊音,清浊音频谱 清浊音信号,6.4.8 语音产生模型,语音模型的建立:1.产生激励,2.响应模型参数:基音,共振峰频率及强度,清浊音判决低码率编码码率降低有限合成的语音波形失去了自然度和音质,6.4.9 LPC语音编码,使误差均方最小,可求得一组预测系数ak,传送:预测系数,基音周期合增益,清浊音判决,6.5 图像编码,变换:编码,6.5.1 图像压缩标准,可压缩的原因已有的标准,为什么要变换和量化,变换,量化,熵编码,具有优良频率
5、特性的滤波器作变换工具,有利于得到平稳的能量分布,有利于进一步的量化处理,原始信号的信息损失主要发生在量化阶段,好的量化能以尽可能少的量化误差换取最小的码率,+,=,高质量编码器,6.5.2 编码与变换、量化,6.6 DFT与DCT,DFT变换 结果有虚部和实部 对DFT变换系数量化后,吉布斯效应明显 把x(n)对称延拓,可以消除其中的虚部,得 到DCT变换,6.6.1 正交变换的一个例子,假设图象的大小只有一个44的块,即一共16个点,其中每个象素点都有一定的值,我们把这个值叫灰度值。对图象而言,这些值为0255之间的整数。假设一幅44的图象,它的灰度值如下:,下面我们对这个44的图象做变换
6、,变换矩阵我们选:,一般我们希望它是正交矩阵,即变换矩阵和它的逆矩阵的乘积,为单位矩阵,即:,对上述图像作变换,可以验证:,我们希望这个过程是可逆的,即可以验证:,=,6.6.2 二维44 DCT变换,若 表示矩阵对应元素相乘,d=b/c,那么上式可以表示为 时,为最优变换矩阵,在这里,d取52,非常接近最优值 此时,得到整数变换矩阵的正变换为:,6.6.3 二维44 DCT整数变换,6.6.4 二维44 DCT变换与量化,对于9比特的预测误差数据做变换,变换矩阵每一行绝对值之和的最大值为14,因此对于变换后的矩阵元素需要 位来表示。现在大多数处理装置(如CPU,DSP)为32位宽,用上述变换
7、进行处理就没有数据溢出的危险。,一旦得到变换后的系数,我们就可以对变换系数进行量化操作。对于某个量化步长QStep,对应一个量化参数Q,量化参数Q的取值范围为0到44整数,量化就是把变换得到的结果都除以QStep:,可以得到:,其中,floor表示向负无穷取整。量化参数Q与量化步长QStep的对应关系如表1。从表1中可以看出,量化参数Q每增加5时,量化步长QStep就随之翻倍增加。,可以得到,表1 量化参数Q与量化步长QStep的对应关系,Moret首先提出了小波的概念(Moret小波函数是Grossmann和Morlet在1984年提出的),在很多学者的共同努力下,小波理论得到了完善和发展。
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