"ADPCM接收端的讲解主要集中在逆量化器和自适应预测器这两个关键组件上，同时提到了量阶自适应的概念。接收端的目标是通过这些技术将接收到的编码信号转化为可听见的重建语音。ADPCM(Adaptive Differential Pulse Code Modulation)是一种常用的语音编码方法，它在编码过程中结合了自适应预测和差分量化，以减少所需的数据速率，同时保持相对较高的语音质量。
在ADPCM系统中，发送端对语音信号进行采样并处理，生成的差分信号d(k)与预测误差se(k)相加得到输入样本s(k)。然后，这个样本通过量化器，将连续的模拟信号转换为离散的数字表示dq(k)。这个量化步骤是ADPCM的关键，它可以根据预测误差的大小动态调整量化步长，以更有效地编码信号的变化。
在接收端，逆量化器负责将接收到的dq(k)反向转换为预测误差se(k)，接着这个误差与自适应预测器的输出相加，生成重建的语音样本值sr(k)。自适应预测器使用过去的样本值来预测当前样本，预测误差则用于量化和传输。通过这种方式，ADPCM能够在降低数据传输速率的同时，尽可能地保留语音信号的细节。
语音编码分为波形编码、参数编码和混合编码三种类型。波形编码，如PCM和ADPCM，尽可能精确地重现原始语音波形，但需要较高的编码速率。参数编码，如线性预测编码(LPC)，则通过提取语音的特征参数并编码传输，以较低的速率实现可理解的语音，但可能牺牲一些自然度。混合编码，如RPE-LPT，试图在两者之间找到平衡，提供高质量的合成语音。
在实际应用中，比如IP电话，语音信号首先通过模数转换变为数字信号，随后进行压缩编码，通常采用ADPCM等技术，然后封装为IP包在网络中传输。在接收端，经过IP解包、解码和数模转换，重建的语音信号可以被播放出来。编码速率的计算基于采样频率和每个采样值的比特数，例如，8kHz采样率下，每个采样值编码为8比特，则编码速率为64kb/s。
编码在语音通信中的重要性不言而喻，它不仅关乎信息传输的效率，还直接影响到语音质量和通信体验。随着技术的发展，压缩语音信号以节省带宽和提高传输效率的需求始终是研究的焦点。不同类型的编码技术各有优势，选择哪种编码方式取决于具体的应用场景和性能要求。"
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