語音通信演算法

❶ QQ語音通訊軟體採用的語音壓縮標准

基於DSP的紫外光通信語音壓縮.

語音通信的重要問題之一就是盡可能提高壓縮編碼的比特率。

音頻數據一般具有較高的采樣速率，如果不經過壓縮的話，保存它們需要消耗大量的存貯空間，在網路上進行傳輸的效率也很低。採用什麼樣的壓縮演算法決定了壓縮率的大小，這也是整個網路語音通信技術的核心和最關鍵的技術之一。因此音頻數字壓縮編碼在語音通信中佔有很重要的地位。目前常用的壓縮方法有很多種，不同的方法具有不同的壓縮比和還原音質，編碼的格式和演算法也各不相同，其中某些壓縮演算法相當復雜，普通程序不可能去實現其編解碼演算法。

所幸的是，Windows9x/NT4.0/Windows2000為多媒體應用程序提供了強大的支持，引入了多媒體功能的介面函數庫ACM[3](Audio Compression Manager,音頻壓縮管理器)，它負責管理系統中所有音頻編解碼器(Coder-Decoder簡稱Codecs，是實現音頻數據編解碼的驅動程序)，應用程序可以通過ACM提供的編程介面調用這些系統中現成的編解碼器來實現音頻數據的壓縮和解壓縮，這一類函數和結構的名字一般都以「ACM」作為前綴。

在Delphi6開發音頻壓縮的程序中，其相應的API聲明單元為MSASM.pas。語音壓縮的程序中，音頻壓縮管理器控制項組包括TACMWaveIn、TACMDialog、TACMWaveOut這三個控制項。程序員可在相應的網站（如：http://mmcomm.myrice.com/controls/ACM.zip）獲得這些控制項。TACMDialog該控制項可以用來指定音頻數據的輸入輸出格式，用戶既可在設計過程中設定音頻數據的輸入輸出格式，也可在程序運行時由對話框調整這些參數。TACMWaveIn控制項用於從麥克風接受音頻數據，TACMWaveOut控制項用於聲音的回放，這個控制項的音頻數據緩沖區大小屬性Numbuffers用於指定播放前使用的緩沖區數，這對於流量不穩定的網路的音頻傳輸顯得非常重要，它可以緩沖連接的波動數據而輸出穩定的不間斷的聲音。

Windows9x/NT/2000/XP系統自帶的音頻Codecs支持一些音頻數據壓縮標准，如Microsoft AD-PCM、(IMA)ADPCM、DSPGroupTrueSpeech(TM)等。從壓縮率來看，MSADPCM和IMAADPCM都是4:1，MSGSM6.10是2:1，而DSPGroupTrueSpeech(TM)則達到了10:1。從還原後的效果來看，應該MSGSM6.10比較好，而且它支持比較高的采樣頻率，但它的壓縮率太小。

❷ 語音編解碼的723.1(雙速率語音編碼演算法)

類型：Audio
制定衡埋者：ITU-T
所需頻寬：5.3Kbps(22.9)
特性：能夠對音樂和其他音頻信號進行壓縮和解壓縮，但它對語音信號來說是最優的。G.723.1採用了執咐敏螞行不連續傳輸的靜音壓縮，這就意味著在靜音期間的比特流中加入了人為的雜訊。除了預留帶寬之外，這種技術使發信機的數據機保持連續工作，並且避免了載波信號的時通時斷。
優點：避免了載波信號的時通時斷。
缺點：語音質量一般
應用領域：voip
版稅方式：Free
備註：G.723.1演算法是 ITU-T建議的應用於低速率多媒體服務中語音或其它音頻信號的壓縮演算法，其目標應用系統包括H.323、H.324等多媒體通信系統 。該演算法已成為IP電話系統中的必選演算法拿告之一。

❸ TTS是什麼意思呢

TTS是指一項語音合成技術。

語音合成是將人類語音用人工的方式所產生。若是將電腦系統用在語音合成上，則稱為語音合成器，而語音合成器可以用軟/硬體所實現。

文字轉語音系統則是將一般語言的文字轉換為語音，其他的系統可以描繪語言符號的表示方式，就像音標轉換至語音一樣。

(3)語音通信演算法擴展閱讀：

發展歷史

1、17世紀法國人研發機械式的說話裝置，直到19世紀，貝爾實驗室對於電子語音合成技術的研究，才開啟近代語音合成技術的發展。

2、貝爾實驗室在1939年製作出第一個電子語音合成器VODER，是一種利用共振峰原理所製作的合成器。

3、1960年，瑞典語言學家G. Fant則提出利用線性預測編碼技術（LPC）來作為語音合成分析技術，並推動了日後的發展。

4、1980年代Moulines E和Charpentier F提出新的語音合成演算法PSOLA，此技術可以合成比較自然的語音。

❹ 語音識別中的CTC方法的基本原理是什麼呢

早期的訓練語音模型的時候，我們需要標記每一幀的訓練數據，這時候基本上是用傳統的HMM和GMM做的。然後用標記了的數據去訓練神經模型。端到端的方案是去處這部分非神經網路的處理階段，而直接用CTC跟RNN來實現不需要標記到幀的訓練數據來直接訓練出語音模型，而不藉助於其他（HMM，GMM）來訓練神經網路模型。在傳統的語音識別的模型中，我們對語音模型進行訓練之前，往往都要將文本與語音進行嚴格的對齊操作。這樣就有兩點不太好：雖然現在已經有了一些比較成熟的開源對齊工具供大家使用，但是隨著deep learning越來越火，有人就會想，能不能讓我們的網路自己去學習對齊方式呢？因此CTC就應運而生啦。想一想，為什麼CTC就不需要去對齊語音和文本呢？因為CTC它允許我們的神經網路在任意一個時間段預測label，只有一個要求：就是輸出的序列順序只要是正確的就ok啦~這樣我們就不在需要讓文本和語音嚴格對齊了，而且CTC輸出的是整個序列標簽，因此也不需要我們再去做一些後處理操作。對一段音頻使用CTC和使用文本對齊的例子如下圖所示：