MATLAB实现的LBG算法语音信号矢量量化系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用LBG算法实现语音信号的矢量量化，包含训练模块（提取特征并生成4种尺寸码本）和量化模块，适用于语音压缩与模式识别应用。

详 情 说 明

基于LBG算法的语音信号矢量量化系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的语音信号矢量量化(VQ)系统，核心采用LBG (Linde-Buzo-Gray) 算法。系统通过训练模块从原始语音数据中学习并生成高效码本，再利用量化模块对新语音信号进行压缩处理，显著减少数据量同时保持语音质量，适用于语音编码与存储等场景。

功能特性

• 完整的处理流程：集成了从语音特征提取、码本训练到信号量化的全流程。
• 多码本支持：训练阶段可一次性生成4种不同尺寸（如64/128/256/512码向量）的码本，适应不同压缩率与精度需求。
• LBG算法优化：采用迭代分裂法优化码本，确保码向量能够有效表征语音特征空间。
• 量化误差分析：量化模块提供详细的失真度量报告，便于评估压缩效果。

使用方法

1. 训练码本

运行训练模块 (training.m)，指定包含训练语音文件（如WAV格式）的路径。程序将自动提取特征（如短时频谱），应用LBG算法迭代生成码本，并输出4个码本文件至指定目录。

2. 量化语音信号

运行量化模块 (quantizing.m)，加载已训练的码本文件并输入待压缩的语音数据。系统将完成矢量量化，输出压缩后的数据及量化误差（如均方误差）分析结果。

系统要求

• MATLAB 环境 (推荐 R2018a 或更高版本)
• 信号处理工具箱 (用于语音信号分析)
• 输入音频支持标准格式（如.wav）

文件说明

本项目的主入口文件封装了系统的核心控制逻辑，主要负责调用训练与量化两大模块，管理数据流与参数配置。它协调完成语音数据的读取、预处理、码本生成过程的调度，并执行最终的矢量量化操作与结果输出，确保整个处理流程的连贯性与正确性。