摘要:我们人类通过各式各样的手段获得外界有用信息，但只有语音、图像和文字这三种手段最为重要。由于语音中表达的信息量不仅只是发音的内容，还包括说话者的身份以及情感等多种信息，因此语音通信在现代通信占有重要地位。随着信息和通信领域的高速发展，用数字化的方法进行语音各种处理是整个数字化通信网中最重要、最基础的部分之一。语音编码技术在语音信号数字化处理过程中是起到关键性作用的。由于语音信号有冗余度的存在以及人类存在听觉感知机理，从而压缩语音信号有很大的空间。为了优化编码技术，我们尽可能的降低存储空间和传输编码速率，并且保持语音的可懂度和音质。在语音信号编码传输形成发展过程中，是VQ技术和LBG算法共同支撑起超低码率语音的传输。本文研究的课题是基于VQ技术的超低码率语音压缩与通信的研究与设计，在实际生活中有着重要的意义。

-本课题的研究主要采用了LPC估测方法和矢量量化技术完成。首先，对语音信号进行了采集，设置参数为16bit、16kHz，并对其进行预处理。然后，通过matlab编程逐帧提取语音信号的LPC参数。提取参数完之后，则对语音信号进行矢量量化，训练出码本。VQ方法是对录制的语音训练并建立一个由LPC参数构建的特征矢量码本，用语音码本（即特征矢量的聚类中心集合）表示发声者的语音模型。语音信号在初步处理后，在传输过程中应用码书中与输入矢量最匹配的码字的索引代替输入矢量，简单的查表即可代替解码。最后还要对语音进行帧的拼接输出。通过实验验证，压缩比越大，效果良好。

关键词：语音压缩编码；LPC；矢量量化；码本；LBG

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 选题背景及意义-1

1.2本文的研究内容及结构安排-2

2 语音信号处理基础理论-3

2.1 语音-3

2.2 语音信号数学建模-3

2.2.1 激励模型-4

2.2.2 声道模型-4

2.2.3 辐射模型-5

2.2.4 语音信号的数字模型-5

2.3 语音信号时域分析-5

2.3.1 语音信号数字化与预处理-5

2.3.2 语音信号短时能量分析-6

2.3.3 语音信号短时过零率分析-7

2.4 语音信号线性预测分析-7

2.4.1 LPC的基础理论-7

2.4.2 LPC系数的计算-9

2.5 矢量量化-9

2.5.1 矢量量化的基本原理-9

2.5.2 失真度-10

2.5.3 LBG算法-10

3 算法及程序设计的实现-12

3.1 程序设计流程-12

3.2数据采集及预处理-13

3.2.1 数据采集-13

3.2.2 数据预处理-13

3.3 LPC系数提取-15

3.4矢量量化-18

3.4.1 码书设计-18

3.4.2 码字搜索-25

3.4.3码字索引分配-25

3.5语音合成输出-26

4 结果分析-27

5 结论-31

致谢-32

参考文献-33

附录-34