【语音压缩】基于adpcm实现语音信号压缩与解压缩附Matlab实现

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🔥 内容介绍

语音信号压缩与解压缩是一项重要的技术，它在语音通信、语音存储和语音处理等领域起着关键作用。在这篇博文中，我们将介绍一种基于自适应差分脉冲编码调制（Adaptive Differential Pulse Code Modulation，ADPCM）的语音压缩技术。

语音信号是一种连续的模拟信号，它的波形变化非常复杂。为了在数字系统中进行处理和传输，需要将语音信号转换为数字信号。传统的脉冲编码调制（Pulse Code Modulation，PCM）是一种常用的方法，它将模拟语音信号按照一定的采样率进行采样，并将每个采样值量化为一个固定的离散值。然而，PCM方法需要较大的数据存储和传输带宽，不适合在带宽有限的环境中使用。

ADPCM是一种改进的脉冲编码调制方法，它通过利用语音信号的相关性来减少数据量。ADPCM通过对连续的采样值进行预测和差分编码，将差分值量化为离散值。在解码端，通过对差分值解码和预测重建原始采样值。由于语音信号的相关性较高，ADPCM可以有效地减少数据量，提高压缩比。

ADPCM的核心是预测和差分编码。预测是通过利用前一个采样值来估计当前采样值，常用的方法有线性预测和非线性预测。差分编码是将当前采样值与预测值之间的差异进行编码，以减少数据量。在解码端，通过对差分值进行解码和预测重建原始采样值。

ADPCM的一个重要特点是自适应性，即预测和差分编码的参数可以根据语音信号的特点进行自适应调整。这样可以更好地适应不同语音信号的特点，提高压缩效果。

在实际应用中，ADPCM被广泛应用于语音通信和语音存储领域。在语音通信中，ADPCM可以减少带宽占用，提高通信质量。在语音存储中，ADPCM可以节省存储空间，提高存储效率。此外，ADPCM还可以应用于语音识别、语音合成和语音压缩等领域。

总结起来，基于ADPCM的语音压缩技术是一种重要的语音信号处理方法。它通过预测和差分编码来减少数据量，提高压缩比。在实际应用中，ADPCM可以广泛应用于语音通信和语音存储领域，发挥关键作用。随着技术的不断发展，我们相信ADPCM在语音信号处理领域将会有更广泛的应用和更好的性能。

📣 部分代码

function [sqnr,a_quan,code]=u_pcm(a,n)%U_PCM    Uniform PCM encoding of a sequence.%         [SQNR,A_QUAN,CODE]=U_PCM(A,N)%         a=input sequence.%         n=number of quantization levels (even).%         sqnr=output SQNR (in dB).%    a_quan=quantized output before encoding.%    code=the encoded output.amax=max(abs(a));a_quan=a/amax; b_quan=a_quan;d=2/n;     %取样间隔        q=d.*[0:n-1];q=q-((n-1)/2)*d;%q是从－（1－1/n)到（1－1/n），且间隔为2/n的序列；for i=1:n  a_quan(find((q(i)-d/2 <= a_quan) & (a_quan <= q(i)+d/2)))=...  q(i).*ones(1,length(find((q(i)-d/2 <= a_quan) & (a_quan <= q(i)+d/2))));  b_quan(find( a_quan==q(i) ))=(i-1).*ones(1,length(find( a_quan==q(i) )));end           a_quan=a_quan*amax;   %循环结束后，a_quan中为量化后的值，b_quan为量化码号nu=ceil(log2(n));     %天花板函数求得PCM码比特数code=zeros(length(a),nu); %二维数组储存PCM码%下面代码为求PCM码矩阵codefor i=1:length(a)  for j=nu:-1:0    if ( fix(b_quan(i)/(2^j)) == 1)  code(i,(nu-j)) = 1;  b_quan(i) = b_quan(i) - 2^j;    end  endend      sqnr=20*log10(norm(a)/norm(a-a_quan));

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1]吴力勤.基于ADPCM语音压缩编码算法的研究与实现[D].四川大学,2006.DOI:10.7666/d.y988099.

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