《声音和语音编码》课件

声音和语音编码本课件将介绍声音和语音编码的基本概念、原理和应用重点讲解常用编码技术，包括脉冲编码调制（PCM）、线性预测编码（LPC）和基于模型的编码课程简介课程目标课程内容深入了解声音和语音的编码原理声音的物理特性和时域、频域分析掌握常用的语音编码方法及其应用人声发音机理、听觉机理以及编码的重要性线性预测编码、感知线性预测编码、变分自编码等方法声音的物理特性声音是一种机械波，通过介质传播，例如空气、水或固体声音波形由振幅和频率决定，振幅代表声音的强度或响度，频率代表音调的高低人耳可以听到的频率范围通常在20Hz到20kHz之间，低于20Hz称为次声波，高于20kHz称为超声波声音的时域分析时域分析是研究声音信号随时间变化的规律波形1声音信号的图形表示振幅2声音信号的强度频率3声音信号的音调相位4声音信号的起始点通过观察波形、振幅、频率和相位等时域特征，可以了解声音信号的基本特性声音的频域分析频率1表示声音中不同频率成分的大小幅度2表示每个频率成分的强弱相位3表示每个频率成分的振动状态频谱图4通过频域分析得到的声音频谱频域分析将声音信号分解成不同频率成分，并分析每个成分的幅度和相位，从而揭示声音的音调、音色和音强等特征声音的傅里叶分析傅里叶变换将声音信号从时域转换到频域，分析声音的频率成分将声音信号分解成不同频率的正弦波，并计算每个频率的幅度和相位频谱分析通过傅里叶变换得到的频谱，可以直观地观察声音的频率分布，了解声音的音色、音调等特征应用声音合成、音频压缩、噪声消除、语音识别等领域人声发音机理

11.气流

22.声带肺部呼出的气流是声带振动的声带是喉咙中的两片肌肉组织能量来源，气流通过声带时会使其振动，产生声音

33.声腔

44.舌头口腔、鼻腔和咽腔构成了声腔舌头的运动会影响口腔的形状，它们会改变声带振动产生的，从而改变声音的音调和音色声音，形成不同的音调和音色人声听觉机理外耳中耳收集声音，传导至中耳将声波振动放大，传递至内耳内耳大脑将机械振动转化为神经信号，传递至大脑处理声音信息，识别语言和音乐人声的特点和分类音调音色音域人声音调主要取决于声带的振动频率，女性人声音色是由声带振动模式、共鸣腔形状以人声音域是指能够唱出的音调范围，一般来声带比男性声带更短更薄，所以音调更高及发声方式等因素决定的，每个人拥有独特说，音域越广，演唱能力越强的音色人声编码的重要性人声编码在现代通信和多媒体应用中发挥着至关重要的作用它使我们能够有效地压缩、传输和存储音频数据，并提供高质量的语音体验100M500M移动用户在线会议全球有超过10亿移动用户依赖语音通话每天有超过5亿人参加在线会议2B10B语音助手音频内容全球超过20亿人使用语音助手全球超过100亿小时的音频内容正在被流式传输人声编码方法概述脉冲编码调制PCM线性预测编码LPC直接对声音信号进行数字化采样利用声音信号的预测模型进行压，精度高，但数据量大缩，压缩率较高，但音质略有损失感知线性预测编码PLP变分自编码AVQC利用人类听觉感知特性进行编码利用深度学习方法进行编码，压，在保持较高压缩率的同时，也缩率更高，音质也更优，但计算能保持良好的音质复杂度较高线性预测编码LPCLPC原理1预测语音信号中当前样本的值通过分析过去的样本数据，预测未来样本的值LPC应用2在语音压缩中应用广泛LPC方法可以有效地压缩语音信号，减少传输或存储所需的带宽或存储空间LPC特点3在低码率下可以获得较好的语音质量但是，LPC对噪声比较敏感，可能导致语音质量下降的原理和特点LPC语音信号模型线性预测系数LPC利用语音信号的自回归模型，将LPC算法通过分析语音信号的频谱特语音信号表示成过去的样本的线性组性，估计出语音信号的线性预测系数合压缩效率应用范围LPC编码器可以有效地压缩语音信号LPC广泛应用于语音识别、语音合成，减少存储和传输的带宽、语音编码等领域编码器的结构LPCLPC编码器主要包含以下几个部分预处理模块、线性预测分析模块、量化编码模块和传输模块预处理模块主要对输入信号进行采样、加窗和预加重等操作，以提高编码效率线性预测分析模块利用自回归模型，计算出语音信号的线性预测系数量化编码模块对线性预测系数、残差信号等信息进行量化编码，以减少传输数据量传输模块将编码后的数据进行传输，解码器再将数据进行解码，还原出原始语音信号编解码器的实现LPCLPC分析通过分析语音信号，提取LPC系数，用于描述语音信号的特征量化编码对LPC系数进行量化，降低数据量，便于传输和存储解码重构接收端解码LPC系数，重构原始语音信号语音合成利用重构的LPC系数和激励信号，合成语音信号感知线性预测编码PLP感知加权1模拟人耳对不同频率的敏感度频谱包络估计2利用LPC系数估计频谱包络感知量化3根据人耳的感知特性进行量化逆变换4重建原始语音信号PLP是一种基于人类听觉感知特性的语音编码方法它通过感知加权、频谱包络估计、感知量化等步骤对语音信号进行编码和解码PLP编码器利用LPC系数估计频谱包络，然后根据人耳的感知特性进行量化解码器则利用量化的LPC系数重建原始语音信号PLP编码器能够提供高质量的语音编码，同时可以降低比特率感知线性预测编码PLP原理特点PLP是一种改进的LPC编码方法PLP编码方法在语音质量和压缩，它利用人类听觉感知的特点，效率方面都优于传统的LPC方法对语音信号进行更精确的分析和，并且可以有效地降低语音信号编码的比特率优势PLP编码方法能够更好地保留语音信号中的关键信息，使其在低比特率下仍然保持清晰度和自然度编解码器的实现PLP模型训练1利用语音数据库进行训练编码2将语音信号转换为编码数据解码3将编码数据还原为语音信号应用4用于语音通信和语音识别PLP编解码器实现的关键在于模型训练、编码和解码三个环节在训练阶段，利用大量语音数据训练模型，使其能够学习语音特征，并生成编码器和解码器编码阶段，将输入的语音信号进行特征提取，然后利用训练好的编码器生成编码数据解码阶段，将编码数据输入到训练好的解码器中，还原为语音信号变分自编码AVQC基于深度学习的编码方法1AVQC是一种利用深度学习技术进行语音编码的方法，基于变分自编码器模型自学习特征提取2AVQC能够自动学习语音信号中的重要特征，提高编码效率和质量低比特率和高保真3AVQC能够在低比特率下保持较高的语音质量，适用于各种应用场景变分自编码AVQC

11.概率模型

22.变分推断AVQC将语音信号视为随机变AVQC利用变分推断方法估计量，使用概率模型进行编码和语音信号的概率分布，以进行解码编码和解码

33.自编码器

44.高效性AVQC利用自编码器结构学习AVQC在低比特率条件下能够语音信号的潜在特征，实现压提供高质量的语音重建，具有缩和重建良好的压缩效率编解码器的实现AVQC模型训练1使用大量语音数据训练AVQC模型编码2将语音信号输入模型，得到编码后的特征解码3将编码后的特征输入解码器，重建语音信号优化4通过调整模型参数，提高编解码效率AVQC编码器通常采用神经网络结构，能够有效地提取语音特征并进行压缩解码器则将压缩后的特征还原为原始的语音信号AVQC编码器可以根据不同的语音信号特性进行优化，例如，针对不同的语言或说话人进行专门的训练混合编码方法综合优势灵活应用未来方向结合了不同编码方法的优点，提高了编码根据不同的语音信号特点和应用场景，选深度学习和人工智能技术的引入，为混合效率和语音质量择合适的编码方法组合编码方法提供了新的发展方向混合编码的原理和特点结合优势提高效率增强质量混合编码方法将多种编码技术相结合，利用通过整合不同编码算法的优点，混合编码可混合编码方法在压缩数据的同时，可保持较不同方法的优势提升语音压缩效率，减少带宽占用高的语音质量，提供更清晰自然的音频体验混合编解码器的实现编码阶段1将音频信号进行预处理，包括预加重和分帧，然后进行LPC分析，获取语音参数•对语音参数进行量化和编码，得到编码比特流解码阶段2解码比特流，获取量化的语音参数，进行反量化和解码，得到重建的语音参数•将重建的语音参数通过LPC合成器，生成最终的语音信号性能评估3通过客观指标和主观听音测试，评估混合编解码器的性能•包括语音质量、编码效率、计算复杂度等语音编码标准简介主要语音编码标准•G.711•G.729•AMR-WB•Opus标准特点不同的标准在语音质量、码率、复杂度、延迟等方面有不同的特点应用范围不同的标准应用于不同的场景，例如移动通信、互联网通信、音频广播等应用案例分享语音编码在很多领域都有广泛应用，如手机通话、网络视频会议、语音识别、机器翻译等这些应用都离不开高质量、低延迟的语音编码技术例如，在手机通话中，语音编码可以将模拟语音信号转换为数字信号，并通过无线网络传输解码器在接收端还原语音信号，从而实现通话功能课程总结与展望未来发展方向应用领域研究方向语音编码技术仍在不断发展，例如深度学习语音编码技术应用广泛，包括通信、娱乐、研究方向包括低码率编码、鲁棒性增强、语、神经网络等未来将更加注重效率、质量医疗、教育等，未来将更加智能化和个性化音识别与合成，以及多语言支持等和安全性问答环节欢迎大家积极提问，我们一起探讨关于声音和语音编码的更多内容希望通过这场分享，能让大家对声音和语音编码有更深入的理解，并对相关领域的应用和发展方向有所启发。