语音处理技术：从听觉研究到编码压缩
1. 人类听觉研究回顾
在深入探讨语音通信之前，先来回顾一下人类听觉的相关研究。人类听觉系统十分复杂，其物理结构和内部过程对声音的感知起着关键作用。然而，人类听觉系统并非总是按照声音物理特性所预测的方式运行，存在一些违反直觉的现象，这就引出了心理声学的概念。
心理声学通过多个实例进行了表征，还借助一些 Matlab 程序来展示其效果。例如，我们可以通过以下代码来重放不连续声音和连续声音：
soundsc(repmat(sa,1,8))
soundsc(repmat(sb,1,8))
2. 语音通信概述
语音通信主要涉及语音编码和压缩，而非语音分类和识别。为了更好地理解语音通信，我们可以将其处理过程分为几个关键步骤： 1. 量化 ：将语音视为一般音频波形进行处理，不考虑语音的特性。 2. 参数化 ：利用语音的特征和特性对语音信号进行参数化，进而进行源滤波器建模。 3. CELP 技术 ：码本激励线性预测（CELP）语音压缩技术是这些方法的巅峰之作。
2.1 语音编码质量分类
语音压缩或编解码系统根据压缩对象（语音或一般音频）、压缩效果以及质量或可懂度进行分类。以下是常见的语音质量分类及其典型特征： | 名称 | 采样率 | 带宽 | 动态范围 | 平均意见得分（MOS） | | — | — | — | — | — | <