本帖最后由 21ic小喇叭 于 2017-8-10 10:50 编辑
算法数学公式与实验为了更好说明ADPCM,也顺便提一下LDM与CVSD.因为这三种算法是逐步发展的概念,且都有很广泛的应用.只是在实际应用中,尤其是民用的音频应用领域,ADPCM是最具知名度的. LDMLDM的原理很容易理解,即是把原来每个sample(比如G711的输出:8bit,或者直接是16bit的PCM数据)以一个bit的增量来表示.比如考虑到以下的简单递增8bitPCM序列: {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127}
如果直接传输或者存储该序列,则需要Lengh*sample_depth的数据量,这个特例中: DataEntropy = 128 * 8bit = 128 byte
也就是要传输128 byte.但是仔细观察了这个序列就可以得知,每个序列之间的变化只有一个LSB.所以可以将初始值设定为1/2的满幅值,之后每次传输sample之间的增量:1.这样立即得到了8:1的压缩比. 只需传输以下数据序列(以byte流表示,第一个sample为初始值): { 00, 00, 00, 00, FF, FF, FF, FF, FF, FF, FF, FF, FF, FF, FF, FF}
在解码的时候,遇到bit=0则减,遇到bit=1则增加即可基本完全还原原始数据.
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