基于G.729标准的语音编码与解码系统

资 源 简 介

该项目提供了一套完整的G.729语音编码与解码的MATLAB源程序实现。G.729是一种广泛应用于VoIP和数字无线通信中的码激励线性预测（CS-ACELP）语音编码标准。 项目的核心功能分为编码和解码两个部分。 编码模块通过调用G729code(speech)函数实现，要求输入参数speech必须是当前MATLAB工作区内已存在的语音数据行向量。程序会对输入的原始语音信号进行预处理、线性预测分析、码本搜索及参数量化，并在运行目录下自动生成名为coding.bit的二进制压缩位流文件。 解码模块包含在G7

详 情 说 明

基于 MATLAB 的 G.729 语音编码与解码系统

该项目是基于 MATLAB 环境实现的 G.729 语音压缩标准（CS-ACELP）的仿真系统。G.729 是一种广泛应用于 VoIP 和数字无线通信中的高效语音编码协议。本系统通过对原始语音信号进行分析、参数提取、脉冲搜索、比特流打包以及逆向的波形重构，完整展示了语音信号从原始采样到压缩传输再到合成恢复的全过程。

功能特性

1. 全流程仿真：涵盖了预处理、线性预测分析、参数量化、位流存储及合成滤波等核心步骤。
2. 参数化处理：实现了 10 阶线性预测（LPC）分析、线谱对（LSP）转换以及代数码本搜索。
3. 实时反馈：系统在运行过程中会计算信噪比（SNR）并进行结果可视化对比，直观呈现编码损耗。
4. 完全自包含：主程序内置了从底层数学工具（如 Levinson-Durbin 递归）到高层编解码协议的所有逻辑，不依赖额外的语音处理库。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本。
2. 硬件要求：具备基础运算能力的个人电脑，标准声卡（用于播放生成的音频）。

使用方法

1. 环境准备：启动 MATLAB 并将当前工作目录切换至程序所在路径。
2. 启动系统：在命令行窗口直接调用主函数。
3. 信号处理：

- 若当前工作区已存在名为 speech 的行向量，程序将直接对其进行编码。 - 若工作区为空，程序会自动生成一个包含 300Hz 和 1200Hz 频率成分并带有随机噪声的合成语音信号作为演示。

1. 结果查看：程序运行结束后，会自动弹出波形对比图，并在命令行输出信噪比（SNR）数值。同时，编码后的二进制数据及解码后的重构音频会自动保存到当前目录下。

核心实现逻辑与功能模块

#### 1. 预处理与分帧 系统首先对输入信号进行高通滤波处理，以滤除可能影响性能的低频噪声。随后将语音信号切分为固定长度的帧（每帧 80 个样本，对应 8kHz 采样率下的 10ms），系统对每一帧独立进行参数提取。

#### 2. 线性预测分析（LPC） 在编码器内部，程序对每一帧施加汉明窗，并计算自相关函数。通过执行莱文森-德宾（Levinson-Durbin）递归算法，将复杂的时域信号包络转化为 10 个预测系数，这代表了人类声道的物理模型。

#### 3. 线谱对（LSP）转换与量化 为了提高传输效率和鲁棒性，程序将 LPC 系数转换至频域表现更好的线谱对（LSP）域。系统会对 LSP 参数进行均值计算并进行 8 位量化处理。这些量化后的索引构成了二进制位流的核心部分。

#### 4. ACELP 激励搜索 这是编码的核心步骤，分为两个子帧进行：

• 开环基音搜索：在 20 至 140 的延迟范围内寻找最大自相关点，以确定语音的基音周期（Pitch Lag）。
• 代数码本搜索：分析 LPC 之后的残差信号，搜索其最大脉冲的位置和符号。系统将基音滞后、脉冲位置、符号和增益打包为特定位宽的参数。

#### 5. 比特流生成与存储 编码器将量化后的 LSP 索引、基音参数、码本参数及增益按照每一帧 7 个字节（56 比特）的规格进行打包，并以二进制格式写入磁盘，模拟窄带通信中的高效传输。

#### 6. 语音解码与合成 解码器执行逆向操作：

• 参数恢复：从位流中读取字节，反量化得到 LSP 参数并还原为 LPC 合成滤波器系数。
• 激励重构：根据解出的位置和符号重建固定码本脉冲，并结合随机噪声模拟残差的周期性特征。
• 合成滤波：利用递归的全极点滤波器（1/A(z)）将激励信号还原为语音波形。
• 后滤波处理：应用去加重滤波器对合成信号进行平滑，同时进行增益补偿和归一化处理，最终生成重构的音频。

关键函数与算法细节

• Levinson-Durbin 递归：用于高效求解预测误差最小化的 Yule-Walker 方程。
• LPC 与 LSP 互转：采用基于多项式求根和余弦变换的原理，确保在较低比特率下仍能保持声道特征的准确描述。
• 代数码本脉冲提取：通过简化搜索策略，在子帧中精确定位残差能量最高的点，是实现高质量语音合成的关键。
• 信噪比评估：程序通过计算原始信号与重构信号的能量比，客观度量了 CS-ACELP 算法在当前配置下的重构精度。