一种北斗短报文语音传输方法和装置与流程

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1.本发明涉及数据传输的技术领域，尤其是涉及一种北斗短报文语音传输方法和装置。

背景技术：

2.北斗短报文单帧数据容量小，北斗二号14个汉字、北斗三号1000个汉字，北斗短报文通信覆盖区域广，应用广泛，如果通过短报文传输语音，将给北斗短报文通信带来更大的便利，更多的应用。
3.现有语音传输技术如果不通过压缩，需要多帧才能传输短时语音，效率低、长时间占用卫星资源，进而导致传输效率较低。
4.针对上述问题，还未提出有效的解决方案。

技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种北斗短报文语音传输方法和装置，以缓解了现有的北斗短报文语音传输的效率较低的技术问题。
6.第一方面，本发明实施例提供了一种北斗短报文语音传输方法，包括：获取待传输语音信号，并对所述待传输语音信号依次进行采样、量化和分帧，得到目标语音信号；对所述目标语音信号进行lpc滤波，并确定出滤波后的目标语音信号的属性数据和各个语音帧的类型，其中，所述属性数据包括：各个语音帧的lpc系数，各个语音帧的lpc增益，各个语音帧的基音周期和各个语音帧的特征波的小波分解系数，所述语音帧的类型包括：清音和浊音；基于语音帧的相关性和所述滤波后的目标语音信号，构建超级帧，并基于所述各个语音帧的类型，对所述超级帧进行编码，得到超级帧编码；对所述超级帧编码和所述超级帧编码包含的语音帧的属性数据进行向量量化，得到语音压缩编码，并对所述语音压缩编码进行压缩，得到压缩信号；以北斗短报文传输方式，将所述压缩信号发送给接收设备，以使所述接收设备对所述压缩信号进行解析，得到所述待传输语音信号。
7.进一步地，确定出滤波后的目标语音信号的属性数据和各个语音帧的类型，包括：将所述滤波后的目标语音信号输入lpc线性预测模型，得到所述lpc系数和所述lpc增益；基于倒谱法，对所述滤波后的目标语音信号的残差进行基音周期提取，得到所述基音周期；对所述滤波后的目标语音信号的残差进行特征波提取，得到所述滤波后的目标语音信号的特征波；计算所述特征波的幅值，并对所述特征波的幅值进行小波分解，得到所述小波分解系数；基于所述滤波后的目标语音信号的残差，计算各个语音帧的自相关系数；若所述自相关系数大于或等于预设阈值，则所述语音帧的类型为浊音；若所述自相关系数小于所述预设阈值，则所述语音帧的类型为清音。
8.进一步地，基于语音帧的相关性，将所述滤波后的目标语音信号中的语音帧按照预设数量进行合并，得到超级帧。
9.进一步地，基于所述各个语音帧的类型，对所述超级帧进行编码，得到超级帧编
码，包括：基于所述超级帧中包含的语音帧的类型，确定出所述超级帧的类型，其中，所述超级帧的类型包括：清音，清浊音，中浊音和重浊音；基于所述超级帧的类型，对所述超级帧进行编码，得到所述超级帧编码。
10.进一步地，对所述超级帧编码和所述超级帧编码包含的语音帧的属性数据进行向量量化，得到语音压缩编码，包括：对所述超级帧编码和所述超级帧编码包含的语音帧的第一属性数据进行向量量化，得到第一语音压缩编码，其中，所述第一属性数据包括：lpc系数，lpc增益，基音周期；基于所述超级帧编码对应的超级帧的类型，对所述超级帧编码包含的语音帧的小波分解系数进行向量量化，得到第二语音压缩编码；基于所述第一语音压缩编码和第二语音压缩编码，构建所述语音压缩编码。
11.进一步地，所述小波分解系数包括：l3、h3、h2和h1，则基于所述超级帧编码对应的超级帧的类型，对所述超级帧编码包含的语音帧的小波分解系数进行向量量化，包括：若所述超级帧编码对应的超级帧的类型为清音，则对l3、h3、h2和h1进行向量量化；若所述超级帧编码对应的超级帧的类型为清浊音，则对l3、h3和h2进行向量量化；若所述超级帧编码对应的超级帧的类型为中浊音，则对l3和h3进行向量量化；若所述超级帧编码对应的超级帧的类型为重浊音，则对l3进行向量量化。
12.进一步地，对所述语音压缩编码进行压缩，得到压缩信号，包括：利用lz77压缩算法，对所述语音压缩编码进行压缩，得到所述压缩信号。
13.第二方面，本发明实施例还提供了一种北斗短报文语音传输装置，包括：获取单元，确定单元，构建单元，处理单元和发送单元，其中，所述获取单元，用于获取待传输语音信号，并对所述待传输语音信号依次进行采样、量化和分帧，得到目标语音信号；所述确定单元，用于对所述目标语音信号进行lpc滤波，并确定出滤波后的目标语音信号的属性数据和各个语音帧的类型，其中，所述属性数据包括：各个语音帧的lpc系数，各个语音帧的lpc增益，各个语音帧的基音周期和各个语音帧的特征波的小波分解系数，所述语音帧的类型包括：清音和浊音；所述构建单元，用于基于语音帧的相关性和所述滤波后的目标语音信号，构建超级帧，并基于所述各个语音帧的类型，对所述超级帧进行编码，得到超级帧编码；所述处理单元，用于对所述超级帧编码和所述超级帧编码包含的语音帧的属性数据进行向量量化，得到语音压缩编码，并对所述语音压缩编码进行压缩，得到压缩信号；所述发送单元，用于以北斗短报文传输方式，将所述压缩信号发送给接收设备，以使所述接收设备对所述压缩信号进行解析，得到所述待传输语音信号。
14.第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储支持处理器执行上述第一方面中所述方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
15.第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序。
16.在本发明实施例中，通过对待传输语音信号进行第一级语音压缩和第二级字节压缩，其中，第一级语音压缩采用波形内插技术，对待传输语音信号采样分帧后对语音信号进行lpc(linear predict code)线性滤波，对lpc滤波后的残差提取特征波和基音周期，对特征波幅值进行小波分解，同时对清浊音进行判别，并构成超级帧，根据超级帧的类型，对基音周期、lpc系数、小波分解系数、清浊音标志进行量化编码。第二级字节压缩对编码字节进
行重复字节扫描并合并编码，最后传输给接收设备，达到了北斗短报文通信传输20秒语音的目的，进而解决了北斗短报文语音传输的效率较低的，从而实现了提高北斗短报文语音传输的效率的技术效果。
17.本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
18.为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
19.为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
20.图1为本发明实施例提供的一种北斗短报文语音传输方法的流程图；
21.图2为本发明实施例提供的小波提取的流程图；
22.图3为本发明实施例提供的一种北斗短报文语音传输装置的示意图；
23.图4为本发明实施例提供的一种电子设备的示意图。
具体实施方式
24.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
25.实施例一：
26.根据本发明实施例，提供了的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
27.图1是根据本发明实施例的的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
28.步骤s102，获取待传输语音信号，并对所述待传输语音信号依次进行采样、量化和分帧，得到目标语音信号；
29.需要说明的是，目标语音信号对应的参数为8k采样，16bit编码，帧长22.5ms。
30.步骤s104，对所述目标语音信号进行lpc滤波，并确定出滤波后的目标语音信号的属性数据和各个语音帧的类型，其中，所述属性数据包括：各个语音帧的lpc系数，各个语音帧的lpc增益，各个语音帧的基音周期和各个语音帧的特征波的小波分解系数，所述语音帧的类型包括：清音和浊音；
31.步骤s106，基于语音帧的相关性和所述滤波后的目标语音信号，构建超级帧，并基于所述各个语音帧的类型，对所述超级帧进行编码，得到超级帧编码；
32.步骤s108，对所述超级帧编码和所述超级帧编码包含的语音帧的属性数据进行向
量量化，得到语音压缩编码，并对所述语音压缩编码进行压缩，得到压缩信号；
33.步骤s110，以北斗短报文传输方式，将所述压缩信号发送给接收设备，以使所述接收设备对所述压缩信号进行解析，得到所述待传输语音信号。
34.在本发明实施例中，通过对待传输语音信号进行第一级语音压缩和第二级字节压缩，其中，第一级语音压缩采用波形内插技术，对待传输语音信号采样分帧后对语音信号进行lpc(linear predict code)线性滤波，对lpc滤波后的残差提取特征波和基音周期，对特征波幅值进行小波分解，同时对清浊音进行判别，并构成超级帧，根据超级帧的类型，对基音周期、lpc系数、小波分解系数、清浊音标志进行量化编码。第二级字节压缩对编码字节进行重复字节扫描并合并编码，最后传输给接收设备，达到了北斗短报文通信传输20秒语音的目的，进而解决了北斗短报文语音传输的效率较低的，从而实现了提高北斗短报文语音传输的效率的技术效果。
35.在本发明实施例中，步骤s104包括如下步骤:
36.步骤s11，将所述滤波后的目标语音信号输入lpc线性预测模型，得到所述lpc系数和所述lpc增益；
37.步骤s12，基于倒谱法，对所述滤波后的目标语音信号的残差进行基音周期提取，得到所述基音周期；
38.步骤s13，对所述滤波后的目标语音信号的残差进行特征波提取，得到所述滤波后的目标语音信号的特征波；
39.步骤s14，计算所述特征波的幅值，并对所述特征波的幅值进行小波分解，得到所述小波分解系数；
40.步骤s15，基于所述滤波后的目标语音信号的残差，计算各个语音帧的自相关系数；
41.步骤s16，若所述自相关系数大于或等于预设阈值，则所述语音帧的类型为浊音；
42.步骤s17，若所述自相关系数小于所述预设阈值，则所述语音帧的类型为清音。
43.在本发明实施例中，对目标语音信号进行lpc滤波，得到滤波后的目标语音信号之后，首先对滤波后的目标语音信号进行lpc分析，lpc(linear prediction coding)线性预测模型认为语音有周期性，第n个信号可以由前p个信号表达，如下式：
[0044][0045]
模型这里参数p＝10，可用解线性方程的方式获得lpc系数ai，模型也可以表达成：
[0046][0047]
由lpc线性预测模型和滤波后的目标语音信号可以获得lpc系数ai和lpc增益g。
[0048]
然后，对滤波后的目标语音信号的残差进行基音周期提取，采用倒谱法实现基音周期p(n),(fmax(t),t＝n)提取。
[0049]
首先对lpc滤波后的残差r(t)进行傅里叶变换，获得频谱r(ω)；
[0050]
r(ω)＝dft(r(t))
[0051]
对频谱取对数后进行傅里叶反变换：
[0052]
f(t)＝idft(ln(r(ω)))
[0053]
取时域最大幅值处作为基音周期p(n)；
[0054]
max(f(t)),t＝p(n)
[0055]
对残差r(t)计算自相关系数，与阈值t进行比较，大于t认为浊音v，否则清音u：
[0056][0057]
对滤波后的目标语音信号的残差进行特征波提取，特征波s(n,φ)提取公式；
[0058][0059]
特征波的幅值可由下式计算：
[0060][0061]
如图2所示，对特征波的幅值进行三级小波分解，小波基采用daubechies，提取第l3，h3，h2和h1系数。
[0062]
在本发明实施例中，步骤s106包括如下步骤：
[0063]
步骤s21，基于语音帧的相关性，将所述滤波后的目标语音信号中的语音帧按照预设数量进行合并，得到超级帧。
[0064]
在本技术中，用语音帧之间的相关性，采用4帧合并成一个超级帧，按照清浊音分类，清音用u代表，浊音用v代表，按照模式的出现频率进行分类，如下表所示：
[0065][0066][0067]
在本发明实施例中，步骤s108包括如下步骤：
[0068]
步骤s31，对所述超级帧编码和所述超级帧编码包含的语音帧的第一属性数据进行向量量化，得到第一语音压缩编码，其中，所述第一属性数据包括：lpc系数，lpc增益，基音周期；
[0069]
步骤s32，基于所述超级帧编码对应的超级帧的类型，对所述超级帧编码包含的语音帧的小波分解系数进行向量量化，得到第二语音压缩编码；
[0070]
步骤s33，基于所述第一语音压缩编码和第二语音压缩编码，构建所述语音压缩编
码。
[0071]
具体的，所述小波分解系数包括：l3、h3、h2和h1，步骤s32包括如下步骤：
[0072]
若所述超级帧编码对应的超级帧的类型为清音，则对l3、h3、h2和h1进行向量量化；
[0073]
若所述超级帧编码对应的超级帧的类型为清浊音，则对l3、h3和h2进行向量量化；
[0074]
若所述超级帧编码对应的超级帧的类型为中浊音，则对l3和h3进行向量量化；
[0075]
若所述超级帧编码对应的超级帧的类型为重浊音，则对l3进行向量量化。
[0076]
在本发明实施例中，对基音周期、清浊音模式、lpc系数(对lpc系数转换成线谱对lsf再量化)、增益、小波分解系数采用vq量化的方法进行向量量化；针对超级帧的类型的不同，对特征波的幅值量化进行细分，超级帧的类型为清音，对小波l3、h3、h2、h1进行量化；超级帧的类型为清浊音，对小波l3、h3、h2进行量化；超级帧的类型为中浊音，对小波l3、h3进行量化；超级帧的类型为重浊音，对小波l3进行量化。
[0077]
将超级帧编码、基音周期、子带幅值、lsf系数、增益、小波分解系数组成语音压缩编码，4帧合并后的超帧压缩为60bits，语音速率约666.7bps，满足14000bits传输20s语音的要求。
[0078]
在本发明实施例中，步骤s108还包括：
[0079]
利用lz77压缩算法，对所述语音压缩编码进行压缩，得到所述压缩信号。
[0080]
在本发明实施例中，在得到语音压缩编码之后，用lz77压缩算法，对语音压缩编码的二进制字串进行扫描，出重复字串，通过提取重复字串和位置构成(p，l，c)元组进行编码压缩，p表示最长匹配时字典字符开始位置；l为最长匹配字符串长度，c指最长匹配结束下一字符。
[0081]
下面将对步骤s110进行详细说明。
[0082]
接收设备接收到压缩信号之后，按照协议提取语音压缩编码，利用lz77解压缩，获得超级帧的类型，基音周期，lsf编码、增益和小波分解系数编码；
[0083]
通过量化码表恢复lsf系数、增益、小波分解系数，通过小波分解系数恢复特征波幅值，通过特征波幅值结合固定相位(浊音)和随机相位(清音)恢复lpc滤波后残差，将残差、增益、lpc系数等进行合成滤波，恢复单帧语音信号；
[0084]
拼帧构成完整的待传输语音信号，从而完成待传输语音信号传输过程。
[0085]
实施例二：
[0086]
本发明实施例还提供了一种北斗短报文语音传输装置，该北斗短报文语音传输装置用于执行本发明实施例上述内容所提供的北斗短报文语音传输方法，以下是本发明实施例提供的北斗短报文语音传输装置的具体介绍。
[0087]
如图3所示，图3为上述北斗短报文语音传输装置的示意图，该北斗短报文语音传输装置包括：获取单元10，确定单元20，构建单元30，处理单元40和发送单元50。
[0088]
所述获取单元10，用于获取待传输语音信号，并对所述待传输语音信号依次进行采样、量化和分帧，得到目标语音信号；
[0089]
所述确定单元20，用于对所述目标语音信号进行lpc滤波，并确定出滤波后的目标语音信号的属性数据和各个语音帧的类型，其中，所述属性数据包括：各个语音帧的lpc系数，各个语音帧的lpc增益，各个语音帧的基音周期和各个语音帧的特征波的小波分解系
数，所述语音帧的类型包括：清音和浊音；
[0090]
所述构建单元30，用于基于语音帧的相关性和所述滤波后的目标语音信号，构建超级帧，并基于所述各个语音帧的类型，对所述超级帧进行编码，得到超级帧编码；
[0091]
所述处理单元40，用于对所述超级帧编码和所述超级帧编码包含的语音帧的属性数据进行向量量化，得到语音压缩编码，并对所述语音压缩编码进行压缩，得到压缩信号；
[0092]
所述发送单元50，用于以北斗短报文传输方式，将所述压缩信号发送给接收设备，以使所述接收设备对所述压缩信号进行解析，得到所述待传输语音信号。
[0093]
在本发明实施例中，通过对待传输语音信号进行第一级语音压缩和第二级字节压缩，其中，第一级语音压缩采用波形内插技术，对待传输语音信号采样分帧后对语音信号进行lpc(linear predict code)线性滤波，对lpc滤波后的残差提取特征波和基音周期，对特征波幅值进行小波分解，同时对清浊音进行判别，并构成超级帧，根据超级帧的类型，对基音周期、lpc系数、小波分解系数、清浊音标志进行量化编码。第二级字节压缩对编码字节进行重复字节扫描并合并编码，最后传输给接收设备，达到了北斗短报文通信传输20秒语音的目的，进而解决了北斗短报文语音传输的效率较低的，从而实现了提高北斗短报文语音传输的效率的技术效果。
[0094]
实施例三：
[0095]
本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储支持处理器执行上述实施例一中所述方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
[0096]
参见图4，本发明实施例还提供一种电子设备100，包括：处理器60，存储器61，总线62和通信接口63，所述处理器60、通信接口63和存储器61通过总线62连接；处理器60用于执行存储器61中存储的可执行模块，例如计算机程序。
[0097]
其中，存储器61可能包含高速随机存取存储器(ram，random access memory)，也可能还包括非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。通过至少一个通信接口63(可以是有线或者无线)实现该系统网元与至少一个其他网元之间的通信连接，可以使用互联网，广域网，本地网，城域网等。
[0098]
总线62可以是isa总线、pci总线或eisa总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一个双向箭头表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0099]
其中，存储器61用于存储程序，所述处理器60在接收到执行指令后，执行所述程序，前述本发明实施例任一实施例揭示的流过程定义的装置所执行的方法可以应用于处理器60中，或者由处理器60实现。
[0100]
处理器60可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器60中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器60可以是通用处理器，包括中央处理器(central processing unit，简称cpu)、网络处理器(network processor，简称np)等；还可以是数字信号处理器(digital signal processing，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，简称fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中
的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器61，处理器60读取存储器61中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
[0101]
实施例四：
[0102]
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器运行时执行上述实施例一中所述方法的步骤。
[0103]
另外，在本发明实施例的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0104]
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0105]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0106]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0107]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
[0108]
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本发明的具体实施方式，用以说明本发明的技术方案，而非对其限制，本发明的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

技术特征：

1.一种北斗短报文语音传输方法，其特征在于，包括：获取待传输语音信号，并对所述待传输语音信号依次进行采样、量化和分帧，得到目标语音信号；对所述目标语音信号进行lpc滤波，并确定出滤波后的目标语音信号的属性数据和各个语音帧的类型，其中，所述属性数据包括：各个语音帧的lpc系数，各个语音帧的lpc增益，各个语音帧的基音周期和各个语音帧的特征波的小波分解系数，所述语音帧的类型包括：清音和浊音；基于语音帧的相关性和所述滤波后的目标语音信号，构建超级帧，并基于所述各个语音帧的类型，对所述超级帧进行编码，得到超级帧编码；对所述超级帧编码和所述超级帧编码包含的语音帧的属性数据进行向量量化，得到语音压缩编码，并对所述语音压缩编码进行压缩，得到压缩信号；以北斗短报文传输方式，将所述压缩信号发送给接收设备，以使所述接收设备对所述压缩信号进行解析，得到所述待传输语音信号。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定出滤波后的目标语音信号的属性数据和各个语音帧的类型，包括：将所述滤波后的目标语音信号输入lpc线性预测模型，得到所述lpc系数和所述lpc增益；基于倒谱法，对所述滤波后的目标语音信号的残差进行基音周期提取，得到所述基音周期；对所述滤波后的目标语音信号的残差进行特征波提取，得到所述滤波后的目标语音信号的特征波；计算所述特征波的幅值，并对所述特征波的幅值进行小波分解，得到所述小波分解系数；基于所述滤波后的目标语音信号的残差，计算各个语音帧的自相关系数；若所述自相关系数大于或等于预设阈值，则所述语音帧的类型为浊音；若所述自相关系数小于所述预设阈值，则所述语音帧的类型为清音。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于语音帧的相关性和所述滤波后的目标语音信号，构建超级帧，包括：基于语音帧的相关性，将所述滤波后的目标语音信号中的语音帧按照预设数量进行合并，得到超级帧。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述各个语音帧的类型，对所述超级帧进行编码，得到超级帧编码，包括：基于所述超级帧中包含的语音帧的类型，确定出所述超级帧的类型，其中，所述超级帧的类型包括：清音，清浊音，中浊音和重浊音；基于所述超级帧的类型，对所述超级帧进行编码，得到所述超级帧编码。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述超级帧编码和所述超级帧编码包含的语音帧的属性数据进行向量量化，得到语音压缩编码，包括：对所述超级帧编码和所述超级帧编码包含的语音帧的第一属性数据进行向量量化，得到第一语音压缩编码，其中，所述第一属性数据包括：lpc系数，lpc增益，基音周期；
基于所述超级帧编码对应的超级帧的类型，对所述超级帧编码包含的语音帧的小波分解系数进行向量量化，得到第二语音压缩编码；基于所述第一语音压缩编码和第二语音压缩编码，构建所述语音压缩编码。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述小波分解系数包括：l3、h3、h2和h1，则基于所述超级帧编码对应的超级帧的类型，对所述超级帧编码包含的语音帧的小波分解系数进行向量量化，包括：若所述超级帧编码对应的超级帧的类型为清音，则对l3、h3、h2和h1进行向量量化；若所述超级帧编码对应的超级帧的类型为清浊音，则对l3、h3和h2进行向量量化；若所述超级帧编码对应的超级帧的类型为中浊音，则对l3和h3进行向量量化；若所述超级帧编码对应的超级帧的类型为重浊音，则对l3进行向量量化。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述语音压缩编码进行压缩，得到压缩信号，包括：利用lz77压缩算法，对所述语音压缩编码进行压缩，得到所述压缩信号。8.一种北斗短报文语音传输装置，其特征在于，包括：获取单元，确定单元，构建单元，处理单元和发送单元，其中，所述获取单元，用于获取待传输语音信号，并对所述待传输语音信号依次进行采样、量化和分帧，得到目标语音信号；所述确定单元，用于对所述目标语音信号进行lpc滤波，并确定出滤波后的目标语音信号的属性数据和各个语音帧的类型，其中，所述属性数据包括：各个语音帧的lpc系数，各个语音帧的lpc增益，各个语音帧的基音周期和各个语音帧的特征波的小波分解系数，所述语音帧的类型包括：清音和浊音；所述构建单元，用于基于语音帧的相关性和所述滤波后的目标语音信号，构建超级帧，并基于所述各个语音帧的类型，对所述超级帧进行编码，得到超级帧编码；所述处理单元，用于对所述超级帧编码和所述超级帧编码包含的语音帧的属性数据进行向量量化，得到语音压缩编码，并对所述语音压缩编码进行压缩，得到压缩信号；所述发送单元，用于以北斗短报文传输方式，将所述压缩信号发送给接收设备，以使所述接收设备对所述压缩信号进行解析，得到所述待传输语音信号。9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储支持处理器执行权利要求1至7任一项所述方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。10.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器运行时执行上述权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

技术总结

本发明提供了一种北斗短报文语音传输方法和装置，涉及数据传输的技术领域，包括：获取待传输语音信号，并对待传输语音信号依次进行采样、量化和分帧，得到目标语音信号；对目标语音信号进行LPC滤波，并确定出滤波后的目标语音信号的属性数据和各个语音帧的类型；基于语音帧的相关性和滤波后的目标语音信号，构建超级帧，并基于各个语音帧的类型，对超级帧进行编码，得到超级帧编码；对超级帧编码和超级帧编码包含的语音帧的属性数据进行向量量化，得到语音压缩编码，并对语音压缩编码进行压缩，得到压缩信号；以北斗短报文传输方式，将压缩信号发送给接收设备，解决了现有的北斗短报文语音传输的效率较低的技术问题。语音传输的效率较低的技术问题。语音传输的效率较低的技术问题。