生成一个利用MATLAB实现PCM编码的语音基带传输系统

MATLAB 实现 PCM 编码语音基带传输系统
创建语音信号源
为了模拟实际应用中的语音通信，在MATLAB中可以先加载一段预录制的声音文件作为输入信号。通常采用audioread()函数来读取音频数据。
% 加载音频文件并获取采样频率
[x, fs] = audioread('speech_sample.wav');
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预处理阶段
对原始音频信号进行必要的预处理操作，比如调整幅度范围使之适应后续量化需求[^1]。
% 归一化处理使最大绝对值不超过1
x_normalized = x / max(abs(x));
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抽样过程
按照奈奎斯特抽样定理的要求，确保抽样的速率至少两倍于最高频成分。对于已知的音频信号可以直接利用其自带的采样率；如果要改变，则需通过重采样技术完成。
% 如果需要更改采样率可使用resample()函数
if false % 控制条件用于决定是否执行此部分逻辑
newFs = 8000; % 新的目标采样率(Hz)
x_resampled = resample(x_normalized, newFs, fs);
else
x_resampled = x_normalized;
end
fs_used = newFs * (newFs ~= []); % 使用新的或原来的采样率
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A律13折线PCM编码
根据A律压缩特性曲线实施非均匀量化，这有助于提高低电平区域表示精度的同时减少整体所需比特数。具体实现涉及到查找表映射以及逆变换恢复原幅值关系。
function [y_coded, y_decoded] = a_law_13fold_encoding(x_input)
mu = 255; % 定义μ因子

% 正向A律转换
sgn_x = sign(x_input);
abs_x = abs(x_input);

compressed_signal = log(1 + mu .* abs_x) ./ log(1 + mu);
coded_signal = floor((compressed_signal + 1)/2*2^7);

% 反向A律转换（解码）
decoded_compressed_signal = ((coded_signal/2^7)*2)-1;
restored_signal = expm1(decoded_compressed_signal*log(mu)) / mu;

y_coded = int8(coded_signal - 128); % 调整偏移量以便存储为int8型
y_decoded = sgn_x .* restored_signal;
end
[y_coded, y_decoded] = a_law_13fold_encoding(x_resampled);
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构建传输信道模型
考虑到现实环境中可能存在噪声干扰等因素影响通信质量，可以在发送端加入加性高斯白噪声(AWGN)，以此测试系统的鲁棒性能。
snr_db = 20; % 设置信噪比(dB)
noisy_received_signal = awgn(y_coded, snr_db,'measured'); % 添加AWGN
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解码接收方处理流程
接收到含噪信号后，同样遵循上述提到的方法对其进行译码还原成接近初始状态的形式。
[~, received_audio] = a_law_13fold_encoding(double(noisy_received_signal)+128);
received_audio = received_audio(:)';
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后期验证效果评估
最后一步是对重建出来的声音片段做主观听觉检验外加上客观指标测量如均方误差(MSE)等手段评价整个链路的有效性和准确性。
mse_value = mean((x_resampled-received_audio).^2);
disp(['Mean Squared Error between original and reconstructed audio is ', num2str(mse_value)]);
soundsc([x_resampled,received_audio], fs_used); pause(length(x_resampled)/fs_used);
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