淺談MATLAB的自適應差分脈沖調制仿真

劉垚彤

摘要：數字語音有許多模擬語音不可比擬的優點：它便于傳輸和存儲，能夠在噪聲信道中進行可靠傳輸，易于交換，能夠方便地加密傳輸。但由于未經任何處理的數字語音數據量很大，若不經過處理，那么在傳輸和存儲時會占用大量的信道資源和存儲空間，給系統提出很高的要求，因此數字語音一般都要進行壓縮編碼。ADPCM采用自適應量化和自適應預測方法，對PCM（脈沖編碼調制）語音信號進行再壓縮，是一種有效的語音信號波形編碼壓縮方法。自適應差分脈沖調制技術在語音壓縮編碼中得到廣泛運用。

關鍵詞：語音壓縮? 自適應脈沖編碼調制（ADPCM）? G.721? matlab

隨著通信、計算機網絡等技術的飛速發展，語音壓縮編碼技術在移動通信、衛星通信、多媒體技術以及電話通信中得到普遍應用，起著舉足輕重的作用。為了減少傳輸碼率，降低傳輸帶寬，提高經濟效益，在保證一定的通信質量的前提下，國內外對壓縮編碼的研究非常重視。

語音編碼就是將模擬語音信號數字化。如果對語音信號直接采用模/數（A/D）轉換技術進行編碼，則傳輸或存儲語音的數據量太大，為了降低傳輸速率或存儲容量，就必須對其進行壓縮編碼。還原時以壓縮的相反過程進行解碼，再經過數/模（D/A）轉換合成近似的模擬語音信號。迄今已有各種各樣的語音編解碼技術，有脈沖編碼調制（PCM）、增量調制（DM）、差分脈碼調制（DPCM）和自適應差分脈沖編碼調制（ADPCM），它們都屬于語音編碼壓縮技術。

其中公認的較好方法是ADPCM編解碼技術。1984年CCITT經過研究比較提出了G.721建議，決定以碼率為32kb/s的ADPCM作為語音壓縮的國際標準，它兼顧了通信質量和設備的復雜性。該標準并于1986年做了進一步的修改。CCITTG.721建議的ADPCM編解碼算法已由法國中央國家通信研究所研制的數字信號處理單元TM32010實現，它把語音傳輸碼率由64kb/s壓縮到32kb/s，而且體積小，功耗和成本低，使信道容量增加1倍，是數字通信中的重大突破。

在保證一定的編碼語音質量的前提下如何高效率地進行壓縮編碼，或者在給定信息速率的前提下如何提高編碼后的語音質量，是語音編碼研究的重點。ADPCM利用了語音信號樣點間的相關性，并正對語音信號的非平穩特點，使用了自適應預測和自適應量化，在32kb/s速率上能夠給出網絡等級語音質量，從而符合進入公用網的要求。自適應差分脈沖調制技術是具有可調參數的語音壓縮技術，可根據信號自適應預測和量化，使實際樣本值和預測值之間的差值總是最小，這是其他語音編碼技術不能做到的。研究自適應差分脈沖調制仿真具有重要意義。

人們把話路速率低于64kbit/s的語音編碼方法，稱為語音壓縮編碼技術。常見的語音壓縮編碼有脈沖編碼調制（PCM）、差分脈碼編碼調制（DPCM）、自適應增量調制（ADM）、自適應差分脈沖編碼調制（ADPCM）等。

自適應差分脈沖調制（ADPCM）是用預測編碼來壓縮數據量。它結合了ADM的差分信號與PCM的二進制碼的方法，是一種性能比較好的波形編碼。自適應量化的基本思想就是讓量化階距與輸入信號幅度變化相匹配，即量化階距應當隨著輸入信號幅度變化而增減，從而進一步改善量化效果。

改變量化階大小的方法有兩種：一種稱為前向自適應，另一種稱為后向自適應。前向自適應是根據未量化的樣本值的均方根值來估算輸入信號的電平，以此來確定量化階的大小，并對其電平進行編碼作為邊信息傳送到接收端。后向自適應是從量化器剛輸出的過去樣本中來提取量化階信息。由于后向自適應能在發收兩端自動生成量化階，所以它不需要傳送邊信息。

自適應差分脈碼調制（ADPCM）就是在相同質量指標的條件下，降低數字化語音數碼，壓縮數字化語音占用頻帶，提高數字通信系統的頻帶利用率。我們在詳細分析CCITTG.721標準算法的基礎上，充分利用數字信號各種數學運算技巧，盡量壓縮指令執行時間，采用計算機模擬標準算法作為調試手段，使之達到運算精度與G.721完全一致，實現ADPCM的調制仿真。

通過對標準算法描述的研究后，可以將其按照ADPCM編碼中最重要的兩個方面，把算法分為自適應量化和自適應預測兩個大的功能算法模塊，它們共同作用實現了G.721編碼器算法，如圖4.2所示。

自適應差分脈沖編碼調制（ADPCM）結合了DPCM和ADM，可以理解為在差分算法DPCM的基礎上根據自適應增量ADM編碼原理進行的算法改進。改進的算法環節有兩個：①量化器的量化步長隨著輸入信號電平的相關變化而隨時做出調整，用大的量化步長去量化大的差值，用小的量化步長去量化小的差值。②線性預測濾波器的預測參數是自適應的隨時調整的。

以上就是ADPCM的一般編碼流程，因為解碼過程幾乎完全是編碼的逆操作，暫不具體具體說明。

通過編寫matlab的G.721-ADPCM程序的相關程序，采用的G.721-ADPCM算法，通過matlab軟件，導入獲取的語音，為了更好體現效果，可采用一小段歌曲，運用未加噪聲和加了噪聲兩種情況演示，通過ADPCM處理后語音波形的對比，得出如下結論：

通過載入語音之后，原語音的波形和經過G.721ADPCM編碼之后的語音波形對比，音質沒什么差別。放大后可以看出經過ADPCM處理后的波形與原始波形非常接近，僅在振幅上有很微小的差別。加了噪聲之后查看仿真波形，并且通過改變不同的信噪比，來對比仿真的波形結果。

通過結果分析可知：ADPCM可以達到較好的編解碼效果，解碼后信號恢復較好。隨著信噪比的增大，原始語音信號與解碼后信號的相關系數越來也大，說明恢復的信號與原始信號越來越相近，效果越來越好。在相同比特速率條件下，ADPCM比PCM信噪比也有很大的改善，在改善量化噪聲方面優于PCM系統。結合其他語音編碼分析可知，經過ADPCM調制后的信號，其傳輸的比特率要比PCM的低很多，大大降低了碼元傳輸速率和壓縮傳輸帶寬，從而增加了通信容量。保持了很高語音編碼質量。

ADPCM的根本作用是使語音通信數字化，而語音通信的數字化將使通信技術的水平提高一大步。對于蓬勃興起的移動通信和個人通信，語音編碼技術就是其中非常重要的支撐技術。ADPCM編碼作為一種經典的語音編碼，算法結構較為簡潔，能夠很好的壓縮語音信號，減小存儲空間，提高傳輸速率，在一般電子通訊系統中有望得到進一步的應用。

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