量化噪声是语音处理应用程序中的一个重要概念,在模拟到数字转换过程中,连续信号被离散级所近似,了解这种噪声有助于提高数字语音系统的质量.

什么是量化噪声?

量化噪声是连续振幅信号映射到一定的一组水平时引入的错误,这一过程导致原始信号和定量信号的区别,在系统中以噪声形式出现.

对发言质量的影响

量化噪声可以通过添加不想要的文物来降低语音质量,噪声的级别取决于量化噪声级别的数量;更多的噪声水平一般会降低噪声,但需要更多的数据带宽.

尽量减少量化噪音的方法

  • 放大比特深度:[ 每个样本使用更多的比特,可以减少量化步骤大小,降低噪音.
  • 噪声形状: 将量化噪声推向较少可听频范围的技术.
  • dither 添加: 在量化前添加少量噪音以掩盖量化错误.