数字声音编码技术：线性预测编码与语音压缩

"本资料详细介绍了数字声音编码的相关知识，包括声音的基本概念、声音信号的数字化过程、声音质量评估标准以及各种编码技术，如PCM、增量调制、自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）、G.726 ADPCM和G.722 SB-ADPCM等。此外，还探讨了声音信号中的冗余信息和压缩编码的可能性，以及线性预测编码（LPC）和混合编码的概念。" 在数字声音编码领域，首先理解声音的本质至关重要。声音是通过空气或其他介质传播的振动，它在时间和幅度上是连续的模拟信号。声音的强度由声波压力决定，音调则取决于频率。在转换为数字信号的过程中，模拟声音经历采样、量化和编码等步骤，以适应数字系统的需求。 脉冲编码调制（PCM）是最基础的数字声音编码方法，包括均匀量化和非均匀量化。均匀量化处理所有信号段相同大小的步长，而非均匀量化根据信号的动态范围调整量化步长，以提高编码效率和声音质量。PCM广泛应用于通信系统，如频分多路复用（FDM）和时分多路复用（TDM）。 增量调制（DM）和自适应增量调制（ADM）是另一种编码方式，其中DM简单地记录信号的变化，而ADM则根据信号的连续变化动态调整步长。自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）则结合了自适应性和差分编码，以减少数据量的同时保持声音质量。 G.726 ADPCM和G.722 SB-ADPCM是国际电信联盟制定的特定标准，用于高效编码语音。G.726侧重于低数据速率的ADPCM编码，适合窄带通信，而G.722 SB-ADPCM采用子带编码策略，适用于更宽的带宽。 线性预测编码（LPC）是基于声音生成模型的编码方法，通过预测一个样本的值来减少需要传输的数据量。这种技术尤其适用于语音编码，因为它能够有效地捕捉语音信号的周期性和结构特征。 数字语音的压缩编码利用了声音信号的冗余信息和人耳的听觉特性，如邻近样本的相关性、周期性、基音相关性和长时间的自相关性。通过去除这些冗余和利用听觉掩蔽效应，可以实现高效率的压缩编码，例如在话音间歇（静音）期间减少数据传输。 数字声音编码是一门综合了信号处理、信息理论和听觉心理学的学科，旨在以尽可能低的数据率传输高质量的声音信号。这一领域涉及多种编码技术，每种都有其独特的优势和适用场景，对于理解和优化音频通信系统至关重要。