MATLAB实现的CELP语音编码仿真系统

资 源 简 介

本项目提供了完整的CELP语音编码MATLAB仿真，通过线性预测分析提取声道参数，并利用自适应/固定码本优化残差量化，实现高效语音压缩与重建。

详 情 说 明

基于码激励线性预测（CELP）的语音编码仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的CELP（Code Excited Linear Prediction）语音编码方案仿真系统。CELP是一种高效的中低速率语音编码技术，广泛应用于语音通信领域。系统核心是将语音信号分解为表征声道特性的线性预测参数和代表激励源的残差信号两部分，分别通过自适应码本和固定码本进行量化，实现高效率的语音压缩。

该系统完成了从语音信号输入、参数分析、量化编码到解码重建的全流程仿真，支持编码质量评估和多维度可视化分析，适用于算法研究、教学演示和性能验证等场景。

功能特性

• 全流程CELP编码仿真：实现线性预测分析、感知加权、码本搜索、参数编码等完整处理链
• 多参数灵活配置：支持帧长、LPC阶数、码本大小等关键参数自定义设置
• 双码本激励模型：采用自适应码本（表征周期性激励）和固定码本（表征随机性激励）联合优化
• 客观质量评估：提供信噪比（SNR）、分段信噪比（SEGSNR）、压缩比等量化指标
• 多维可视化分析：支持原始/重建语音波形对比、频谱包络分析、残差信号可视化等

使用方法

基本操作流程

1. 准备输入数据：将待编码的PCM格式WAV音频文件（8kHz或16kHz采样率）放置在指定目录
2. 配置编码参数：根据需要设置帧长（20-30ms）、子帧划分、LPC阶数（10-16阶）、码本尺寸等参数
3. 执行编码仿真：运行主程序启动编码过程，系统将自动完成分析、量化和参数提取
4. 查看输出结果：获取编码参数文件、重建语音文件以及性能分析报告
5. 分析可视化结果：通过生成的图表对比原始与重建语音的时频特性差异

参数配置示例

关键参数建议设置范围：

• 帧长度：20-30ms（对应160-240个采样点@8kHz）
• LPC分析阶数：10-16阶
• 子帧数量：3-5个子帧/帧
• 自适应码本大小：128-256个矢量
• 固定码本大小：256-512个矢量

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）

硬件建议

• 内存：至少4GB RAM
• 处理器：Intel Core i5或同等性能以上
• 磁盘空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统核心处理流程，主要包括语音信号的帧划分与预处理、线性预测系数计算与量化、基于感知加权的综合滤波器构建、通过码本搜索完成激励信号的矢量量化、参数编码与比特流生成、解码过程中的语音重建，以及最终的质量评估和结果可视化功能。