G711原理

G.711是國際電信聯盟ITU-T定製出來的一套語音壓縮標準，它代表了對數PCM（logarithmic pulse-code modulation）抽樣標準，是主流的波形聲音編解碼標準，主要用於電話。

1. 主要用脈衝編碼調製對音頻採樣，採樣率爲8k每秒。它利用一個 64Kbps 未壓縮通道傳輸語音訊號。
2. 壓縮率爲1：2， 即把16位成8位。

G.711 標準下主要有兩種壓縮算法。

1. u-law algorithm （又稱u-law, ulaw, mu-law），主要運用於北美和日本。
2. A-law algorithm，主要運用於歐洲和世界其他地區。特別設計用來方便計算機處理的。

G.711將14bit(uLaw)或者13bit(aLaw)採樣的PCM數據編碼成8bit的數據流，播放的時候在將此8bit的數據還原成14bit或者13bit進行播放，不同於MPEG這種對於整體或者一段數據進行考慮再進行編解碼的做法，G711是波形編解碼算法，就是一個sample對應一個編碼，所以壓縮比固定爲：

• 8/14 = 57% (uLaw)
• 8/13 = 62% (aLaw)

3. G.711原理

G.711是將語音模擬信號進行一種非線性量化， 詳細的資料可以在ITU 上下到相關的spec 。下面主要列出一些性能參數：
G.711（PCM方式）

• 採樣率：8kHz
• 信息量：64kbps／channel
• 理論延遲：0.125msec
• 品質：MOS值4.10

算法原理：
A-law的公式如下，一般採用A=87.6

 

image

畫出圖來則是如下圖，用x表示輸入的採樣值，F(x)表示通過A-law變換後的採樣值，y是對F(x)進行量化後的採樣值。

image

由此可見

• 在輸入的x爲高值的時候，F(x)的變化是緩慢的，有較大範圍的x對應的F(x)最終被量化爲同一個y，精度較低。
• 相反在低聲強區域，也就是x爲低值的時候，F(x)的變化很劇烈，有較少的不同x對應的F(x)被量化爲同一個y。意思就是說在聲音比較小的區域，精度較高。

對應反量化公式(即上面函數的反函數)：

image

3.1 G.711A（A-LAW）壓縮十三折線法

G.711A輸入的是13位（S16的高13位），這種格式是經過特別設計的，便於數字設備進行快速運算。

1. 取符號位並取反得到s。
2. 獲取強度位eee，獲取方法如下圖所示
3. 獲取高位樣本位wxyz
4. 組合爲seeewxyz，將seeewxyz逢偶數爲取補數。

A-law如下表計算。

• 第一列是採樣點，共13bit，最高位爲符號位。
• 對於前兩行，折線斜率均爲1/2，跟負半段的相應區域位於同一段折線上。
• 對於3到8行，斜率分別是1/4到1/128，共6段折線。
• 總共13段折線，這就是所謂的A-law十三段折線法。

轉換表：
線性輸入代碼        壓縮碼
s0000000wxyz`a    s000wxyz
s0000001wxyz`a    s001wxyz
s000001wxyz`ab    s010wxyz
s00001wxyz`abc    s011wxyz
s0001wxyz`abcd    s100wxyz
s001wxyz`abcde    s101wxyz
s01wxyz`abcdef    s110wxyz
s1wxyz`abcdefg    s111wxyz

其中s是符號位，並倒引號標記後的位`被丟棄。

示例：

輸入pcm數據爲1234，二進制對應爲（0000 0100 1101 0010）
二進制變換下排列組合方式（0 00001 0011 010010）
1、獲取符號位最高位爲0，取反，s=1
2、獲取強度位00001，查表，編碼制應該是eee=011
3、獲取高位樣本wxyz=0011
4、組合爲10110011，逢偶數爲取反爲11100110，得到E6

3.2 G.711u(u-law)

使用在北美和日本，輸入的是14位，編碼算法就是查表，計算出：基礎值+平均偏移值

μ-law的公式如下，μ取值一般爲255

 

image

image

相應的μ-law的計算方法如下表

 

 

示例：
輸入pcm數據爲1234
1、取得範圍值，查表得 +2014 to +991 in 16 intervals of 64
2、得到基礎值爲0xA0
3、得到間隔數爲64
4、得到區間基本值2014
5、當前值1234和區間基本值差異2014-1234=780
6、偏移值=780/間隔數=780/64，取整得到12
7、輸出爲0xA0+12=0xAC

3.2 A-law和u-law對比

A-law和u-law畫在同一個座標軸中就能發現A-law在低強度信號下，精度要稍微高一些。

 

實際應用中，我們確實可以用浮點數計算的方式把F(x)結果計算出來，然後進行量化，但是這樣一來計算量會比較大，實際上對於A-law（A=87.6時），是採用13折線近似的方式來計算的，而μ-law（μ=255時）則是15段折線近似的方式。