9.2语音量化噪声的改善 脉冲编码调制(Pulse Code Modulation-一PCM)是把 模拟信号量化为二进制数的最简单的方法。以 N个脉冲表示N位二进制数，以脉冲的有无判 断它是0或1。它也是用数字方式传输或存贮信 号的常用方法之一。PCM被广泛应用于电话通 信和利用无线电传输的遥测系统中。 通过电话线传输的语音信号频带限于4kHz以下。 因此其采样频率取8KHz(样本数/秒)，并用N位 二进制序列表示它的值，每个样本量化为2N个 电平之一。所以，传输数字化语音信号所要求 的速率为每秒8000×N位。 16
16 9.2 语音量化噪声的改善 脉冲编码调制(Pulse Code Modulation—PCM)是把 模拟信号量化为二进制数的最简单的方法。以 N个脉冲表示N位二进制数，以脉冲的有无判 断它是0或1。它也是用数字方式传输或存贮信 号的常用方法之一。PCM被广泛应用于电话通 信和利用无线电传输的遥测系统中。 通过电话线传输的语音信号频带限于4kHz以下。 因此其采样频率取8KHz(样本数/秒)，并用N位 二进制序列表示它的值，每个样本量化为2 N个 电平之一。所以，传输数字化语音信号所要求 的速率为每秒8000×N位
语音量化噪声的改善 量化处理的数学模型为 xq(n)=x(n)+q(n) (9.2.1) 其中xg(n)表示x(n)的量化值，q(n)表示量化误差， 将其看作一加型噪声。假设采用的是均匀的量 化器，则可用如下均匀概率密度函数p(q)统计 描述量化噪声特性： (9.2.2) 其中，量化步长为△=2N。量化误差的均方值为： E(q)= 222N (9.2.3) 212 17
17 语音量化噪声的改善 量化处理的数学模型为 xq(n) =x(n)+q(n) (9.2.1) 其中xq(n)表示x(n)的量化值，q(n)表示量化误差， 将其看作一加型噪声。假设采用的是均匀的量 化器，则可用如下均匀概率密度函数p(q)统计 描述量化噪声特性: (9.2.2) 其中，量化步长为△=2 –N 。量化误差的均方值为: (9.2.3) 2 2 , 1 ( ) − p q = q 2 2 2 2 ( ) 12 12 N E q − = =
语音量化噪声的改善 用分贝来度量的噪声均方值为： 2-2W 10log E=10log -6N-10.8dB(9.2.4) 12 可以看出，上述的量化器每增加一位，量化噪声 减小6dB,高质量语音要求每个样本至少量化 为12位，因此传送速率至少为96000位/秒。 最大幅度为±V伏的N位（不含符号位）二进制 AD变换器的数学模型建立如下。它把电压V分 解为2-1份，故量化步长为V/(2N-1),得出二 进制量化子程序bqtize。 18
18 语音量化噪声的改善 用分贝来度量的噪声均方值为: (9.2.4) 可以看出，上述的量化器每增加一位，量化噪声 减小6dB，高质量语音要求每个样本至少量化 为12位，因此传送速率至少为96000位/秒。 最大幅度为±V伏的N位（不含符号位）二进制 A/D变换器的数学模型建立如下。它把电压V分 解为2N-1份，故量化步长为V/(2N-1)，得出二 进制量化子程序bqtize。 2 2 10log 10log 6 10.8 12 N E N dB − = = − −
语音量化的子程序 function y=bqtize(x,N,V) if nargin<3V=max(abs(x);end%V缺省取最大x ax=abs(x); %去掉符号 deltax=V/(2^N-1); %求量化步长 xint=fix(ax./deltax+0.5);%x的量化整数 y=sign(x).*xint.*deltax;%恢复量化原值 这个AD变换子程序的输入是连续模拟电压x,输 出则是量化了的模拟电压y。均匀量化器在信 号的整个动态范围中的量化步长相同，所以量 化噪声均方值不变。 19
19 语音量化的子程序 function y=bqtize(x,N,V) if nargin<3 V=max(abs(x));end % V缺省取最大x ax=abs(x); % 去掉符号 deltax=V/(2^N-1); % 求量化步长 xint=fix(ax./deltax+0.5); % x的量化整数 y=sign(x).*xint.*deltax; % 恢复量化原值 这个A/D变换子程序的输入是连续模拟电压x，输 出则是量化了的模拟电压y。均匀量化器在信 号的整个动态范围中的量化步长相同，所以量 化噪声均方值不变
语音量化噪声的改善 均匀量化器在信号的整个动态范围中的量化步长 相同，所以量化噪声均方值不变。然而，语音 信号的特性是小幅度比大幅度出现得频繁。对 小信号而言，量化噪声使信噪比大大下降。解 决的途径之一是用非均匀量化器。不过在技术 上制造非均匀量化器的芯片是困难的。 得到非均匀量化器特性的另一个方法是用压缩 扩张器。可先使信号通过压缩幅度的非线性器 件，后面再接一均匀量化器，再用逆向扩张幅 度的非线性器件恢复信号。如下图。 20
20 语音量化噪声的改善 均匀量化器在信号的整个动态范围中的量化步长 相同，所以量化噪声均方值不变。然而，语音 信号的特性是小幅度比大幅度出现得频繁。对 小信号而言，量化噪声使信噪比大大下降。解 决的途径之一是用非均匀量化器。不过在技术 上制造非均匀量化器的芯片是困难的。 得到非均匀量化器特性的另一个方法是用压缩— 扩张器。可先使信号通过压缩幅度的非线性器 件，后面再接一均匀量化器，再用逆向扩张幅 度的非线性器件恢复信号。如下图