基于MATLAB的LBG算法语音信号矢量量化系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现语音信号的矢量量化压缩，包含训练模块和量化模块。采用LBG算法迭代生成4种不同规模的码本，有效降低语音数据存储空间，适用于语音压缩与信号处理研究。

详 情 说 明

基于LBG算法的语音信号矢量量化系统

项目介绍

本项目实现了一个专门用于语音信号矢量量化压缩的系统。系统基于经典的LBG（Linde-Buzo-Gray）算法，能够有效地对语音信号进行训练和量化，生成高质量的码本并实现显著的数据压缩。该系统适用于语音编码、存储优化和通信传输等场景。

功能特性

• 高效训练模块：采用LBG算法对语音训练数据进行迭代分析，自动生成四个不同规模（如16、64、256、1024个码矢量）的优化码本
• 精准量化模块：利用训练得到的码本对新语音信号进行矢量量化，在保持语音质量的同时实现高压缩比
• 完整分析报告：量化过程自动生成误差分析和压缩比统计，便于评估量化效果
• 模块化设计：核心算法封装为独立函数，便于维护和扩展

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据（WAV格式或MAT格式的语音样本）
2. 运行训练模块，系统将自动执行LBG算法的迭代优化过程
3. 训练完成后生成四个不同尺寸的码本文件（保存为MAT格式）

量化阶段

1. 加载待压缩的语音信号和训练阶段生成的码本文件
2. 运行量化模块，系统将根据选择的码本规模进行矢量量化
3. 获取量化后的压缩数据及相关性能分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 足够的存储空间用于处理语音文件和保存码本

文件说明

主程序文件整合了系统的核心流程控制，负责协调训练与量化两大模块的协同工作。它实现了用户交互界面，提供参数配置功能，能够根据用户选择调用相应的码本生成或语音量化子程序。该文件还包含性能评估逻辑，可计算并展示量化误差、压缩比等关键指标，同时具备数据可视化能力，用于直观呈现原始信号与量化结果的对比分析。