语声信号的变化是因人、因时而不同的，为了能在相当宽的变化范围内能得到最佳的性能，dpcm也需要自适应系统，这里的自适应包括自适应预测和自适应量化，称为adpcm。(a)编码器
图1 前馈自适应量化adpcm(b)解码器
图2 前馈自适应量化图2所示为采用固定预测并带有自适应量化的adpcm系统。图2-45为前馈自适应量化的adpcm系统。图中多电平量化与调制器用q[]表示，而积分器则用p(z)组成的预测系统表示。
自适应量化的基本思想是：让量化间隔的变化，与输入信号方差相匹配，即量化器阶距随输入信号的方差而变化，它正比于量化器输入信号的方差。
现有的自适应量化方案有两类：一类是其输入幅度或方差由输入信号本身估算，这种方案称为前馈自适应量化器。另一类是其阶距根据量化器的输出来进行自适应调整，或等效地用输出编码信号进行自适应调整，这类自适应量化方案称为反馈自适应量化器。
不论是采用前馈式还是反馈式，自适应量化都可以改善动态范围及信噪比。反馈控制的主要优点是量化阶距的信息由码字序列提取，因此不需要传输或存储额外的阶距信息。
但是在重建输出信号时，传输中的误码对质量的影响比较敏感，在前馈控制时，要求码字和阶距一起，以用来得出信号。
这样是增加了其复杂性，但它有可能在差错控制保护下传输阶距从而大大改善高误码率传输时的输出信号质量。不论是前馈型还是反馈型自适应量化都可以希望得到超过相同电平数固定量化的10～12db的改善。
为了进一步有效地克服语声通信过程中的不平稳性，要考虑量化器和预测器都适应匹配于语声信号瞬时变化，又设计了同时带有自适量化和自适应预测的adpcm系统。自适应量化和自适预测都可以是前馈型的或是反馈型的。