55、音频压缩技术全解析

音频压缩技术全解析

1. 音频压缩基础与简单映射方法

音频压缩之所以可行,是因为声音及音频样本存在冗余性。一种简单的压缩方式是通过特定映射将高比特样本转换为低比特样本。例如,若取某个值(如 127),可将 16 比特样本映射为 8 比特样本,压缩比达到 0.5。然而,这种方式解码精度较低。像 16 比特样本 60100 映射为 8 比特数 113,解码后变为 60172;小样本 1000 映射为 1.35 并取整为 1,解码后为 742,与原样本差异明显。所以,压缩量应作为用户可控参数,这也是一种能提前知晓压缩比的压缩方法。

实际应用中,无需通过复杂公式计算,可提前制作样本映射表,实现快速编码和解码。

2. µ - 律和 A - 律压扩

2.1 基本原理与应用范围

µ - 律和 A - 律是国际标准采用的基于对数函数的音频压缩方法,用于综合业务数字网(ISDN)数字电话服务的非线性量化。ISDN 硬件每秒对电话语音信号采样 8000 次,生成 14 比特样本(A - 律为 13 比特)。µ - 律主要用于北美和日本,A - 律用于其他地区,二者主要区别在于量化方式(µ - 律为中平量化,A - 律为中升量化)。

实验表明,语音信号的低振幅部分包含更多信息,因此非线性量化具有合理性。例如,电话线上的音频信号数字化为 14 比特样本,对话音量越大,样本振幅和值越大。由于高振幅部分重要性较低,可进行粗量化;小样本则应精细量化以降低噪声。

2.2 编码器输入输出及参数

µ - 律编码器输入 14 比特样本,输出 8 比特码字;A - 律编码器输入 13 比特样本,同样输出 8

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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