adpcm演算法

⑴ 語音編解碼的ADPCM(自適應差分PCM)

類型：Audio
制定者：ITU-T
所需頻寬：32Kbps
特性：ADPCM(adaptive difference pulse code molation)綜合了APCM的自適應特性和DPCM系統的差分特性，是一種性能比較好的波形編碼。它的核心想法是：
①利用自適應的思想改變數化階的大小，即使用小的量化階(step-size)去編碼小的差值，使用大的量化階去編碼大的差值；
②使用過去的樣本值估算下一個輸入樣本的預測值，使實際樣本值和預測值之間的差值總是最小。
缺點：聲音質量一般
應用領域：voip
版稅方式：Free
備註：ADPCM (ADPCM Adaptive Differential Pulse Code Molation), 是一種針對16bit (或者更高?) 聲音波形數據的一種有損壓縮演算法, 它將聲音流中每次采樣的 16bit 數據以 4bit 存儲, 所以壓縮比1:4. 而壓縮/解壓縮演算法非常的簡單, 所以是一種低空間消耗,高質量聲音獲得的好途徑。LPC(Linear Predictive Coding，線性預測編碼)類型：Audio
制定者：
所需頻寬：2Kbps-4.8Kbps
特性：壓縮比大，計算量大，音質不高，廉價
優點：壓縮比大,廉價
缺點：計算量大，語音質量不是很好，自然度較低
應用領域：voip
版稅方式：Free
備註：參數編碼又稱為聲源編碼，是將信源信號在頻率域或其它正交變換域提取特徵參數，並將其變換成數字代碼進行傳輸。解碼為其反過程，將收到的數字序列經變換恢復特徵參量，再根據特徵參量重建語音信號。具體說，參數編碼是通過對語音信號特徵參數的提取和編碼，力圖使重建語音信號具有盡可能高的准確性，但重建信號的波形同原語音信號的波形可能會有相當大的差別。如：線性預測編碼（LPC）及其它各種改進型都屬於參數編碼。該編碼比特率可壓縮到2Kbit/s-4.8Kbit/s，甚至更低，但語音質量只能達到中等，特別是自然度較低。CELP(Code Excited Linear Prediction，碼激勵線性預測編碼)類型：Audio
制定者：歐洲通信標准協會（ETSI）
所需頻寬：4～16Kbps的速率
特性：改善語音的質量：
① 對誤差信號進行感覺加權，利用人類聽覺的掩蔽特性來提高語音的主觀質量；
②用分數延遲改進基音預測，使濁音的表達更為准確，尤其改善了女性語音的質量；
③ 使用修正的MSPE准則來尋找 「最佳」的延遲，使得基音周期延遲的外形更為平滑；
④根據長時預測的效率，調整隨機激勵矢量的大小，提高語音的主觀質量； ⑤ 使用基於信道錯誤率估計的自適應平滑器，在信道誤碼率較高的情況下也能合成自然度較高的語音。
結論：
① CELP演算法在低速率編碼環境下可以得到令人滿意的壓縮效果；
②使用快速演算法，可以有效地降低CELP演算法的復雜度，使它完全可以實時地實現；
③CELP可以成功地對各種不同類型的語音信號進行編碼，這種適應性對於真實環境，尤其是背景雜訊存在時更為重要。
優點：用很低的帶寬提供了較清晰的語音
缺點：
應用領域：voip
版稅方式：Free
備註：1999年歐洲通信標准協會（ETSI）推出了基於碼激勵線性預測編碼（CELP）的第三代移動通信語音編碼標准自適應多速率語音編碼器（AMR），其中最低速率為4.75kb/s，達到通信質量。CELP 碼激勵線性預測編碼是Code Excited LinearPrediction的縮寫。CELP是近10年來最成功的語音編碼演算法。
CELP語音編碼演算法用線性預測提取聲道參數，用一個包含許多典型的激勵矢量的碼本作為激勵參數，每次編碼時都在這個碼本中搜索一個最佳的激勵矢量，這個激勵矢量的編碼值就是這個序列的碼本中的序號。
CELP已經被許多語音編碼標准所採用，美國聯邦標准FS1016就是採用CELP的編碼方法，主要用於高質量的窄帶語音保密通信。CELP(Code-Excited Linear Prediction) 這是一個簡化的 LPC 演算法，以其低比特率著稱(4800-9600Kbps)，具有很清晰的語音品質和很高的背景噪音免疫性。CELP是一種在中低速率上廣泛使用的語音壓縮編碼方案。