CS-CELP(Conjugate-StructureCoded-ExcitedLinearPredication),共軛結構碼激勵線性預測。由M.R.Schroeder和B.S.Atal於1984年提出的一種混合型編碼，它與MPLPC的差別僅在於激勵部分。CELP套用了矢量量化技術。
基本介紹
- 中文名：共軛結構碼激勵線性預測
- 外文名：Conjugate-StructureCoded-ExcitedLinearPredication
- 簡稱：CS-CELP
- 提出者：M.R.Schroeder和B.S.Atal
CS-CELPCS-CELP(Conjugate-StructureCoded-ExcitedLinearPredication),共軛結構碼激勵線性預測。由M.R.Schroeder和B.S.Atal於1984年提出的一種混合型編碼，它與MPLPC的差別僅在於激勵部分。CELP套用了矢量量化技術。以N樣值為一組，構成一個含N維矢量的碼字。若干個碼字又組成了碼本，並且收發端的碼本設定是相同的。傳送的是碼字序號而不是N維樣值序列本身，從而壓縮了數據率。但建立碼本和搜尋碼字的運算量很大。碼激勵線性預測編碼(Code-ExcitedLinearPrediction)壓縮是一個用在低比特率語音編碼的壓縮算法，其被用在ITU-T建議G.728,G.729,G.723.1中。 碼激勵線性預測編碼裝置，其特徵在於，具有：從輸入音響信號求出自相關矩陣信息的自相關分析裝置；從所述自相關分析裝置的分析結果求出聲道預測係數的聲道預測係數分析裝置；從所述聲道預測係數求出預測增益係數的預測增益係數分析裝置；從所述輸入音響信號、所述聲道預測係數和所述預測增益係數檢出輸入音響信號的非聲音信號區間、調節該非聲音信號區間內的所述自相關信息的自相關調節裝置；從所述調節後的自相關信息得到補償了非聲音信號區間內聲道預測係數的補償後聲道預測係數的聲道預測係數補償裝置；利用所述補償後聲道預測係數和自適應激勵信號對輸入音響信號進行碼激勵線性預測編碼的編碼裝置。 低時延碼激勵線性預測編碼是在ADPCM的基礎上進行的部分改進，它是實現滿足短延遲編碼算法的方案，由美國AT&TBELL實驗室提出的，並被國際組織接受。1992年CCITTG.7.XY確定定點算法的16kbit/s的標準。採用LD－CELP算法，其通信容量比ADPCM又增加了二倍，而話音的質量接近於ADPCM（約4.0分）。 CCITT於1972年確定64kb/sPCM語音編碼G.711建議，它已廣泛的套用於數字通信、數字交換機等領域，至今，64kb/s的標準PCM系統仍占統治地位。這種編碼方法可以獲得較好的語音質量但占用頻寬較多，在頻寬資源有限的情況下不宜採用。CCITT於80年代初著手研究低於64kb/s的非PCM編碼算法，並於1984年通過了32kb/sADPCM語音編碼G.721建議，它不僅可以達到PCM相同的語音質量而且具有更優良的抗誤碼性能，廣泛套用於衛星，海纜及數字語音插空設備以及可變速率編碼器中。隨後，於1992年公布16kb/s低延遲碼激勵線性預測（LD-CELP）的G.728建議。它以其較小的延遲、較低的速率、較高的性能在實際中得到廣泛的套用，例如：可視電話伴音、無繩電話機、單路單載波衛星和海事衛星通信、數字插空設備、存儲和轉發系統、語音信息錄音、數字移動無線系統、分組化語音等。最後共軛代數碼激勵線性預測（CS-ACELP）的8kb/s語音編碼G.729建議已在1995年11月ITU—TSG15全會上通過，並於1996年6月ITU—TSG15末此會議上通過G.729附屬檔案A減少複雜度的8kb/sCS-ACELP語音編解碼器，正式成為國際標準。這種編碼方法延遲小，節省87.5%%的頻寬，可以提供與32kb/s的ADPCM相同的語音質量，其音質是同檔次碼速率中最優的，而且在噪聲較大的環境中也會有較好多語音質量。廣泛套用於個人移動通信、低C/N數字衛星通信、高質量移動無線通信、存儲/檢索、分組語音和數字租用信道等領域。其它一些國際組織或國家也積極制定自己的標準。 語音壓縮編碼技術的發展是十分迅速的，CELP的編碼速率較低，但複雜度較高，可以在4.8kb/s左右的碼速率上獲得較高質量的語音，是當今中低速率語音編碼技術的主流技術之一，許多國際標準化組織及機構紛紛將這一編碼方案作為語音編碼標準。在對其改善質量、降低複雜度、減少編碼延遲等方面都提出了不少新的方法，使CELP在實踐中得到廣泛套用。隨著DSP技術的發展，CELP技術還具有一定的潛力，例如將G.729擴展到6.4kb/s，用於TDMA/CDMA移動無線系統和DCME。目前，語音壓縮編碼技術主要有兩個努力方向：一個是中低速率的語音編碼的實用化，及如何使用化過程中進一步減低編碼速率和提高其抗干擾、抗噪聲能力；另一個是如何進一步的降低其編碼速率，目前已能在5kb/s-6kb/s的速率上獲得高質量的重建語音，下一個目標則是要在4kb/s的速率上獲得短延時、高質量的重建語音。特別是對中長延時編碼，人們正在研究其更低速率（如400b/s-1200b/s）的編碼算法，在這個過程中當編碼速率降至2.4kb/s速率以下時，CELP算法即使套用更高效的量化技術也無法達到預期的指標，需要其它一些更符合低速率編碼要求的算法，目前比較好的算法還有正弦變換編碼（STC）、混合激勵線性預測編碼（MELPC）、時頻域插值編碼（TFI）、基音同步激勵線性預測編碼（PSELP）等，同時還要求引入新的分析技術，如非線性預測、多精度時頻分析技術（包括子波變換技術）、高階統計分析技術等，這些技術更能挖掘人耳聽覺掩蔽等感知機理，更能以類似人耳的特性作語音的分析與合成，使語音編碼系統更接近於人類聽覺器官的處理方式工作，從而在低速率語音編碼的研究上取得突破。
混合型編碼，它與MPLPC的差別僅在於激勵部分。CELP套用了矢量量化技術。以N樣值為一組，構成一個含N維矢量的碼字。若干個碼字又組成了碼本，並且收發端的碼本設定是相同的。傳送的是碼字序號而不是N維樣值序列本身，從而壓縮了數據率。但建立碼本和搜尋碼字的運算量很大。碼激勵線性預測編碼(Code-ExcitedLinearPrediction)壓縮是一個用在低比特率語音編碼的壓縮算法，其被用在ITU-T建議G.728,G.729,G.723.1中。
碼激勵線性預測編碼裝置，其特徵在於，具有：從輸入音響信號求出自相關矩陣信息的自相關分析裝置；從所述自相關分析裝置的分析結果求出聲道預測係數的聲道預測係數分析裝置；從所述聲道預測係數求出預測增益係數的預測增益係數分析裝置；從所述輸入音響信號、所述聲道預測係數和所述預測增益係數檢出輸入音響信號的非聲音信號區間、調節該非聲音信號區間內的所述自相關信息的自相關調節裝置；從所述調節後的自相關信息得到補償了非聲音信號區間內聲道預測係數的補償後聲道預測係數的聲道預測係數補償裝置；利用所述補償後聲道預測係數和自適應激勵信號對輸入音響信號進行碼激勵線性預測編碼的編碼裝置。
低時延碼激勵線性預測編碼是在ADPCM的基礎上進行的部分改進，它是實現滿足短延遲編碼算法的方案，由美國AT&TBELL實驗室提出的，並被國際組織接受。1992年CCITTG.7.XY確定定點算法的16kbit/s的標準。採用LD－CELP算法，其通信容量比ADPCM又增加了二倍，而話音的質量接近於ADPCM（約4.0分）。
CCITT於1972年確定64kb/sPCM語音編碼G.711建議，它已廣泛的套用於數字通信、數字交換機等領域，至今，64kb/s的標準PCM系統仍占統治地位。這種編碼方法可以獲得較好的語音質量但占用頻寬較多，在頻寬資源有限的情況下不宜採用。CCITT於80年代初著手研究低於64kb/s的非PCM編碼算法，並於1984年通過了32kb/sADPCM語音編碼G.721建議，它不僅可以達到PCM相同的語音質量而且具有更優良的抗誤碼性能，廣泛套用於衛星，海纜及數字語音插空設備以及可變速率編碼器中。隨後，於1992年公布16kb/s低延遲碼激勵線性預測（LD-CELP）的G.728建議。它以其較小的延遲、較低的速率、較高的性能在實際中得到廣泛的套用，例如：可視電話伴音、無繩電話機、單路單載波衛星和海事衛星通信、數字插空設備、存儲和轉發系統、語音信息錄音、數字移動無線系統、分組化語音等。最後共軛代數碼激勵線性預測（CS-ACELP）的8kb/s語音編碼G.729建議已在1995年11月ITU—TSG15全會上通過，並於1996年6月ITU—TSG15末此會議上通過G.729附屬檔案A減少複雜度的8kb/sCS-ACELP語音編解碼器，正式成為國際標準。這種編碼方法延遲小，節省87.5%%的頻寬，可以提供與32kb/s的ADPCM相同的語音質量，其音質是同檔次碼速率中最優的，而且在噪聲較大的環境中也會有較好多語音質量。廣泛套用於個人移動通信、低C/N數字衛星通信、高質量移動無線通信、存儲/檢索、分組語音和數字租用信道等領域。其它一些國際組織或國家也積極制定自己的標準。
語音壓縮編碼技術的發展是十分迅速的，CELP的編碼速率較低，但複雜度較高，可以在4.8kb/s左右的碼速率上獲得較高質量的語音，是當今中低速率語音編碼技術的主流技術之一，許多國際標準化組織及機構紛紛將這一編碼方案作為語音編碼標準。在對其改善質量、降低複雜度、減少編碼延遲等方面都提出了不少新的方法，使CELP在實踐中得到廣泛套用。隨著DSP技術的發展，CELP技術還具有一定的潛力，例如將G.729擴展到6.4kb/s，用於TDMA/CDMA移動無線系統和DCME。目前，語音壓縮編碼技術主要有兩個努力方向：一個是中低速率的語音編碼的實用化，及如何使用化過程中進一步減低編碼速率和提高其抗干擾、抗噪聲能力；另一個是如何進一步的降低其編碼速率，目前已能在5kb/s-6kb/s的速率上獲得高質量的重建語音，下一個目標則是要在4kb/s的速率上獲得短延時、高質量的重建語音。特別是對中長延時編碼，人們正在研究其更低速率（如400b/s-1200b/s）的編碼算法，在這個過程中當編碼速率降至2.4kb/s速率以下時，CELP算法即使套用更高效的量化技術也無法達到預期的指標，需要其它一些更符合低速率編碼要求的算法，目前比較好的算法還有正弦變換編碼（STC）、混合激勵線性預測編碼（MELPC）、時頻域插值編碼（TFI）、基音同步激勵線性預測編碼（PSELP）等，同時還要求引入新的分析技術，如非線性預測、多精度時頻分析技術（包括子波變換技術）、高階統計分析技術等，這些技術更能挖掘人耳聽覺掩蔽等感知機理，更能以類似人耳的特性作語音的分析與合成，使語音編碼系統更接近於人類聽覺器官的處理方式工作，從而在低速率語音編碼的研究上取得突破。
