矢量量化的发展主要是在70年代中后期，作为数据压缩的新思想被发现，它的主要思想是将需要进行量化和压缩的的数据分组以形成多维空间中的向量，然后再对这些向量去进行量化，因而，我们有时也称之为分组量化。矢量量化技术经过如下过程的发展：在1956年的时候，Steinhaus通过研究，在针对最佳矢量量化的问题上首次给出了比较详细具体的论述，这也是历史上第一次对最佳矢量量化问题做出的系统

的研究说明。随后，美国人Loyd发表了一篇文章，他针对如何划分量化区间，以及如何计算量化值这两个问题，给出了具体的研究方案，后来MAX也提出了同样的看法。表面上看，虽然他们的研究仅是针对标量量化这个领域而言，但不可否认的是，他们的算法研究成果对后期VQ的发展有着一定的指导意义。人类的智慧是不断发展的，也是不断进步的，1978年的时候，历史上第一个实际的矢量量化器出现了，它的设计者是Buzo。Buzo提出的量化系统主要是由两个部分组成的。一，先对语音信号进行线性预测，通过计算分析求出预测系数；二，对得到的这些系数进行矢量量化，于是得到了实际的语音编码器。矢量量化器的设计问题解决了，但是这都是理论上的成果，并没有具体的实现算法。经过不懈的努力Linde,Buzo和Gray三人终于发明了一种实际的矢量量化器的设计算法，他们将Loyd-max的算法进行了推广，并在此基础上提出了首个矢量量化器的设计算法，我们通常称之为LBG算法。在随后的发展过程中，美国加州公司在原来的线性预测编码器的基础上进行改进，只是将滤波系数从标量改为矢量，就可以通过矢量量化的方法使编码的速率极大的降低，使性能有了很大的提升。之后，美国BBN公司经过研究，发明了了一种新型的编码器，称分段式声编码器，标志着人类对矢量量化的研究更进了一步。近几十年来，随着各种新的算法的不断提出，矢量量化技术也在更多的领域中有了很多新的发展。

1.3矢量量化在现代的应用

矢量量化具有低误码率，高压缩比的优点。随着电子通信行业的迅速发展，在最近的几十年中，矢量量化器已经在各个领域得到了广泛的应用，尤其是在语音图像处理等方面[2]。随着码本中各种非线性信号处理方法的不断引入和使用，以及大量快速搜索算法的出现，矢量量化技术的发展也更加的完善与成熟。

它在适应复杂的失真量度，信号的统计特性以及减少实现时的复杂性等几个主要方面，也取得了不错的效果。实际应用中，在现有的矢量量化方法的基础之上，已经出现了更多更好的矢量量化的方法，比如，文献[3]中介绍的LSP参数降维格型矢量量化，文献[4]中介绍的SOFM网络矢量量化技术等，并且，也出现了各种使用硬件设施来实现矢量量化的方法。矢量量化压缩技术不但广泛的应用于图像处理和语音压缩等领域，而且在语音识别、文献检索等领域也逐步得到人们的青睐。如军事部门和气象部门的卫星、雷达图像和军用地图、网络化测试数据的压缩和传输等。

1.4本课题研究内容

本课题主要是在学习现有的矢量量化技术的设计算法基础上，通过具体的算法实现，加深对矢量量化技术的理解和使用。在实验过程中，掌握矢量量化的基本原理，以及一种矢量量化的经典算法--LBG算法，具体内容是针对一段选取的语音信号，对其进行量化压缩，并对实验的结果进行分析，观察所设计的矢量量化器的性能。

第二章 矢量量化

数字传输方式使语音的传输变得更加快捷和多样化，由于语音信号特殊的时频冗余特性，以及人类特有的听觉感知特征，使得语音信号在编码过程中有了很大的压缩空间。矢量量化（VQ）技术起源于70年代，是一种有效的有损压缩编码技术，在语音信号的存储以及传输等方面有着十分重要的地位[5]。