專利名稱：對信息信號編碼的方法和設(shè)備的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明通常涉及信號壓縮系統(tǒng)，且尤其涉及碼激勵線性預(yù)測(CELP)型語音編碼系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
數(shù)字語音和音頻信號的壓縮眾所周知。為了在通信信道中有效地傳輸信號，或者為了在諸如固態(tài)存儲設(shè)備或計(jì)算機(jī)硬盤的數(shù)字媒體設(shè)備中存儲所述信號，通常需要對信號進(jìn)行壓縮。盡管存在多種壓縮(或“編碼”)技術(shù)，在數(shù)字語音編碼方面一種稱為碼激勵線性預(yù)測(CELP)的方法非常受歡迎，這種方法是“綜合分析”(analysis-by-synthesis)編碼算法家族中的一員。綜合分析通常指的是編碼過程，在此過程中使用數(shù)字模型的多個(gè)參數(shù)合成一組候選信號，并與輸入信號比較并分析失真。隨后將對應(yīng)最小失真的一組參數(shù)進(jìn)行傳輸或存儲，并最終使用這組參數(shù)重建原始輸入信號的估計(jì)。CELP是一種特殊的綜合分析的方法，它使用一個(gè)或多個(gè)碼本，其中每個(gè)碼本本質(zhì)上包含多組源自碼本并與碼本索引對應(yīng)的編碼矢量。
例如，圖1是依照現(xiàn)有技術(shù)的CELP編碼器100的結(jié)構(gòu)圖。在CELP編碼器100中，將輸入信號s(n)應(yīng)用于線性預(yù)測編碼(LPC)分析模塊101，其中線性預(yù)測編碼用于估計(jì)短時(shí)頻譜包絡(luò)。獲得的譜參數(shù)(或LP參數(shù))由變換函數(shù)A(z)表示。譜參數(shù)應(yīng)用于LPC量化模塊102，該模塊將譜參數(shù)進(jìn)行量化，產(chǎn)生適用于多路復(fù)用器108的量化后的譜參數(shù)Aq。隨后量化后的譜參數(shù)Aq傳送給多路復(fù)用器108，而多路復(fù)用器基于量化后的譜參數(shù)和一組與碼本相關(guān)的、由平方差最小化/參數(shù)量化模塊107確定的參數(shù)τ，β，k和γ，產(chǎn)生編碼碼流。
量化后的譜參數(shù)，或LP也本地傳送給LPC合成濾波器105，該濾波器具有對應(yīng)的變換函數(shù)1/Aq(z)。LPC合成濾波器105還從第一組合器110接收組合激勵信號u(n)，并基于量化后的譜參數(shù)Aq和組合激勵信號u(n)產(chǎn)生輸入信號的估計(jì)(n)。組合激勵信號u(n)按照如下方式產(chǎn)生。基于索引參數(shù)τ從自適應(yīng)碼本(ACB)103中選擇自適應(yīng)碼本編碼矢量cτ。隨后基于增益參數(shù)β對自適應(yīng)碼本編碼矢量cτ進(jìn)行加權(quán)，并且將此加權(quán)后的自適應(yīng)碼本編碼矢量傳送給第一組合器110。第一組合器110隨后通過將加權(quán)的自適應(yīng)碼本編碼矢量cτ與加權(quán)的固定碼本編碼矢量ck組合，產(chǎn)生組合激勵信號u(n)。
LPC合成濾波器105將輸入信號的估計(jì)(n)傳送給第二組合器112。第二組合器112也接收輸入信號s(n)并將輸入信號s(n)減去輸入信號的估計(jì)(n)。輸入信號s(n)和輸入信號估計(jì)(n)之間的差應(yīng)用于感知差加權(quán)濾波器106，該濾波器基于(n)和s(n)之間的差和加權(quán)函數(shù)W(z)產(chǎn)生感知加權(quán)差信號e(n)。感知加權(quán)差信號e(n)隨后傳送到平方差最小化/參數(shù)量化模塊107。平方差最小化/參數(shù)量化模塊107使用差信號e(n)確定一組最佳的與碼本相關(guān)的參數(shù)τ，β，k和γ，用于產(chǎn)生輸入信號s(n)的最佳估計(jì)(n)。
圖2是與編碼器100對應(yīng)的依照現(xiàn)有技術(shù)的解碼器200的結(jié)構(gòu)圖。如本領(lǐng)域技術(shù)人員熟知的那樣，解碼器200中的多路信號分離器使用編碼器100產(chǎn)生的編碼碼流，在與編碼器100執(zhí)行的合成過程相同的過程中，解碼出那組最佳的與碼本相關(guān)的參數(shù)，及τ，β，k，和γ。因此，如果解碼器200接收的由編碼器100產(chǎn)生的編碼碼流沒有差錯(cuò)，解碼器200的語音(n)輸出可以作為編碼器100產(chǎn)生的輸入語音估計(jì)(n)的精確復(fù)制進(jìn)行重建。
盡管CELP編碼器100概念上可用，但是由于在實(shí)現(xiàn)中需要將計(jì)算復(fù)雜性保持在盡可能低的水平，所以它并不是一種實(shí)用的編碼器。而圖3是依照現(xiàn)有技術(shù)的典型的編碼器300的結(jié)構(gòu)圖，該編碼器使用與編碼器100圖示的編碼系統(tǒng)同等但是更加實(shí)際的系統(tǒng)。為了更好地理解編碼器100和編碼器300之間的關(guān)系，我們給出從編碼器100到編碼器300的數(shù)學(xué)推導(dǎo)。為了閱讀方便，變量通常以z變換的形式給出。
從圖1中可以發(fā)現(xiàn)感知差加權(quán)濾波器106基于輸入信號和估計(jì)的輸入信號產(chǎn)生加權(quán)的差信號e(n)，即E(z)=W(z)(S(z)-S^(z))....(1)]]>根據(jù)這個(gè)表達(dá)式，加權(quán)函數(shù)W(z)可以分布在各項(xiàng)，且輸入信號估計(jì)(n)可以分解成加權(quán)碼本編碼矢量的和的濾波E(z)=W(z)S(z)-W(z)Aq(z)(βCτ(z)+γCk(z))....(2)]]>項(xiàng)值W(z)S(z)對應(yīng)加權(quán)的輸入信號。通過將加權(quán)的輸入信號W(z)S(z)定義為Sw(z)＝W(z)S(z)，并通過變換函數(shù)H(z)＝W(z)/Aq(z)對編碼器100的加權(quán)合成濾波器105進(jìn)行定義，等式2可以改寫為如下形式E(z)＝Sw(z)-H(z)(βCτ(z)+γCk(z)).(3)通過使用z變換符號，濾波器狀態(tài)不需要顯式地定義。從現(xiàn)在起采用矢量符號，其中矢量長度L是當(dāng)前子幀的長度，從而等式3可通過疊加法則可以改寫為如下形式e＝sw-H(βcτ+γck)-hzir，(4)其中
·H是根據(jù)諸如合成濾波器303和304的加權(quán)合成濾波器的脈沖響應(yīng)形成的LxL零狀態(tài)加權(quán)合成卷積矩陣，并與變換函數(shù)Hzs(z)或H(z)對應(yīng)，該矩陣可以表示如下 ·hzir是對應(yīng)于前一個(gè)輸入狀態(tài)H(z)的Lxl零輸入響應(yīng)，·sw是Lxl感知差加權(quán)輸入信號，·β是標(biāo)量自適應(yīng)碼本(ACB)增益，·cτ是對應(yīng)索引τ的Lxl ACB編碼矢量，·γ是標(biāo)量固定碼本(FCB)增益，以及·ck是對應(yīng)索引k的Lxl FCB編碼矢量。
通過將H分布在各項(xiàng)，并讓輸入目標(biāo)矢量xw＝sw-hzir，可以獲得如下表達(dá)式e＝xw-βHcτ-γHck.(6)等式6表示了由編碼器300的第三組合器307產(chǎn)生的感知加權(quán)差(或失真)矢量e(n)，并由組合器307連接到平方差最小化/參數(shù)量化模塊308。
根據(jù)上面的表示，可以通過平方差最小化/參數(shù)量化模塊308推導(dǎo)出加權(quán)的感知加權(quán)差，即‖e‖2的最小值的公式。平方差的范數(shù)如下ε＝‖e‖2＝‖xw-βHcτ-γHck‖2.(7)由于復(fù)雜性的限制，語音編碼系統(tǒng)的實(shí)際實(shí)現(xiàn)中典型地采用順序方式最小化平方差。就是說，首先優(yōu)化ACB組件(通過假設(shè)FCB分項(xiàng)值為零)，然后采用給定的(前面優(yōu)化的)ACB組件優(yōu)化FCB組件。ACB/FCB增益，即與碼本相關(guān)的參數(shù)β和γ可以或不用再次優(yōu)化，再次優(yōu)化就是根據(jù)給定順序選擇的ACB/FCB編碼矢量cτ和ck進(jìn)行量化。
順序搜索的原理如下所述。首先，讓γ＝0，對等式7表示的平方差的范數(shù)進(jìn)行修改，從而擴(kuò)展獲得ϵ=||xw-βHcτ||2=xwTxw-2βxwTHcτ+β2cτTHTHcτ....(8)]]>隨后通過取ε關(guān)于β的偏導(dǎo)數(shù)，并將數(shù)值設(shè)為零，可以確定平方差的最小值∂ϵ∂β=xwTHcτ-βcτTHTHcτ=0....(9)]]>這樣產(chǎn)生(順序)最優(yōu)的ACB增益β=xwTHcτcτTHTHcτ....(10)]]>回到等式8取代最優(yōu)的ACB增益，得到τ*=argminτ{xwTxw-(xwTHcτ)2cτTHTHcτ},...(11)]]>其中τ*是順序確定的最優(yōu)ACB索引參數(shù)，即最小化相等式的ACB索引參數(shù)。由于xw不依賴于τ，等式11可以改寫為如下形式τ*=argmaxτ{(xwTHcτ)2cτTHTHcτ}....(12)]]>現(xiàn)在，通過讓yτ等于加權(quán)合成濾波器303濾波后的ACB編碼矢量cτ，即yτ＝Hcτ，等式13可以簡化為τ*=argmanτx{(xwTyτ)2yτTyτ},...(13)]]>類似地，等式10可以簡化為β=xwTyτyτTyτ....(14)]]>
因此等式13和14表示了按照順序方法確定最優(yōu)ACB索引τ和ACB增益β必要的兩個(gè)表達(dá)式。這些表達(dá)式現(xiàn)在可以用于確定順序最優(yōu)的FCB索引和增益表達(dá)式。首先，從圖3中可以發(fā)現(xiàn)，第二組合器306產(chǎn)生矢量x2，其中x2＝xw-βHcτ。第一組合器305將感知差加權(quán)濾波器302的輸出sw(n)減去加權(quán)合成濾波器301濾波后的過去激勵信號u(n-L)產(chǎn)生矢量xw。項(xiàng)值βHcτ是ACB編碼矢量cτ濾波和加權(quán)后的值，即ACB編碼矢量cτ經(jīng)過加權(quán)合成濾波器303濾波，然后基于ACB增益參數(shù)β進(jìn)行加權(quán)。取代等式7中的表達(dá)式x2＝xw-βHcτ，得到ε＝x2-γHck‖2.(15)其中γHck是FCB編碼矢量ck濾波和加權(quán)后的值，即FCB編碼矢量ck經(jīng)過加權(quán)合成濾波器304濾波，然后基于FCB增益參數(shù)γ進(jìn)行加權(quán)。與上面最優(yōu)ACB索引參數(shù)τ*推導(dǎo)類似，顯然k*=argmaxk{(x2THck)2ckTHTHck},---(16)]]>其中k*是順序最優(yōu)FCB索引參數(shù)，即最大化相等式的FCB索引參數(shù)。通過將不依賴于k的項(xiàng)值分組，即讓d2T=x2TH]]>和φ＝HTH，等式16可以簡化為k*=argmaxk{(d2Tck)2ckTΦck},---(17)]]>其中順序優(yōu)化FCB增益γ按照如下方式給出γ=d2TckckTΦck.---(18)]]>因此編碼器300提供了一種按照順序方式確定與最優(yōu)激勵矢量相關(guān)的參數(shù)τ，β，k和γ的方法和設(shè)備。然而，由于優(yōu)化等式?jīng)]有考慮選擇一個(gè)碼本編碼矢量對于選擇另外碼本編碼矢量的影響，所以參數(shù)τ，β，k，和γ的順序確定事實(shí)上未達(dá)到最優(yōu)。
為了更好的優(yōu)化與碼本相關(guān)的參數(shù)τ，β，k和γ，一篇由Woodward，J.P和Hanzo，L.，在1995年9月26到28日召開的IEEEConference on Radio Receivers and Associated Systems第114到118頁發(fā)表的題為“Improvements to the Analysis-by Synthesis Loop in CELPCodecs”的論文討論了幾種聯(lián)合搜索過程。其中一種討論的聯(lián)合搜索過程采取ACB和FCB全搜索。然而，如論文中所述，這樣的聯(lián)合搜索的復(fù)雜性幾乎是順序搜索過程的60倍。論文中討論的另一種聯(lián)合搜索過程可以獲得與ACB和FCB全搜索相近的結(jié)果，而復(fù)雜性比順序搜索過程增加30％到40％。然而，考慮處理器負(fù)載的話，當(dāng)要求處理器運(yùn)行不斷增加的應(yīng)用程序時(shí)，30％到40％復(fù)雜性的增加甚至都會給處理器帶來額外的負(fù)擔(dān)。
因此，有必要提供一種采取更為有效的方式確定綜合分析中與碼本相關(guān)的參數(shù)τ，β，k，和γ的方法和設(shè)備，且該方法和設(shè)備不涉及依照現(xiàn)有技術(shù)的聯(lián)合搜索過程的復(fù)雜性。


圖1是依照現(xiàn)有技術(shù)的碼激勵線性預(yù)測(CELP)編碼器的結(jié)構(gòu)圖。
圖2是依照現(xiàn)有技術(shù)的CELP解碼器的結(jié)構(gòu)圖。
圖3是依照現(xiàn)有技術(shù)另一種CELP編碼器的結(jié)構(gòu)圖。
圖4是依照本發(fā)明實(shí)施例的CELP編碼器的結(jié)構(gòu)圖。
圖5是依照本發(fā)明實(shí)施例圖4所示CELP編碼器對信號編碼所執(zhí)行步驟的邏輯流程圖。
圖6是依照本發(fā)明另一種實(shí)施例的CELP編碼器的結(jié)構(gòu)圖。
圖7是依照本發(fā)明另一種實(shí)施例CELP編碼器判斷是執(zhí)行聯(lián)合搜索過程還是順序搜索過程所執(zhí)行步驟的邏輯流程圖。
具體實(shí)施例方式
為了滿足提供一種采取更為有效的方式確定綜合分析中與碼本相關(guān)的參數(shù)τ，β，k和γ的方法和設(shè)備，且該方法和設(shè)備不涉及依照現(xiàn)有技術(shù)的聯(lián)合搜索過程的復(fù)雜度的需要，這里提供了一種CELP編碼器，采用比依照現(xiàn)有技術(shù)的編碼器更為有效的方式優(yōu)化碼本參數(shù)。在本發(fā)明一種實(shí)施例中，CELP編碼器基于計(jì)算相關(guān)矩陣優(yōu)化與激勵矢量相關(guān)的索引，而該矩陣基于濾波后的第一激勵矢量。編碼器隨后至少基于部分目標(biāo)信號，其中目標(biāo)信號基于輸入信號，估計(jì)差最小化標(biāo)準(zhǔn)和相關(guān)矩陣，并對應(yīng)差最小化標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生與激勵矢量相關(guān)的索引參數(shù)。在本發(fā)明另一種實(shí)施例中，編碼器反向?yàn)V波目標(biāo)信號，產(chǎn)生反向?yàn)V波目標(biāo)信號，并至少部分基于反向?yàn)V波目標(biāo)信號和相關(guān)矩陣估計(jì)差最小標(biāo)準(zhǔn)。在本發(fā)明另一種實(shí)施例中，還提供了一種能夠根據(jù)聯(lián)合搜索加權(quán)因子聯(lián)合優(yōu)化和/或順序優(yōu)化多個(gè)與激勵矢量相關(guān)參數(shù)的CELP編碼器，從而完成最優(yōu)的差最小化過程。
通常，本發(fā)明的一種實(shí)施例包含對信號綜合分析編碼的方法。該方法包括基于輸入信號產(chǎn)生目標(biāo)信號的步驟，產(chǎn)生第一激勵矢量的步驟以及部分基于第一激勵矢量產(chǎn)生相關(guān)矩陣一個(gè)或多個(gè)元素的步驟。該方法進(jìn)一步包括部分基于目標(biāo)信號和相關(guān)矩陣的一個(gè)或多個(gè)元素估計(jì)差最小化標(biāo)準(zhǔn)的步驟，以及基于差最小化標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生與第一激勵矢量相關(guān)聯(lián)的參數(shù)的步驟。
本發(fā)明另一種實(shí)施例包含對子幀綜合分析編碼的方法。該方法包括計(jì)算聯(lián)合搜索加權(quán)因子的步驟，以及基于所計(jì)算聯(lián)合搜索加權(quán)因子執(zhí)行優(yōu)化過程的步驟，其中優(yōu)化過程是多個(gè)與激勵矢量相關(guān)參數(shù)中至少兩個(gè)與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)的聯(lián)合優(yōu)化和多個(gè)與激勵矢量相關(guān)參數(shù)中至少兩個(gè)與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)的順序優(yōu)化的混合。
本發(fā)明另一種實(shí)施例包含綜合分析編碼設(shè)備。該設(shè)備包括基于輸入信號產(chǎn)生目標(biāo)信號的方法，產(chǎn)生第一激勵矢量的矢量生成器，以及差最小化單元，該單元部分基于第一激勵矢量產(chǎn)生相關(guān)矩陣一個(gè)或多個(gè)元素，至少部分基于相關(guān)矩陣一個(gè)或多個(gè)元素和目標(biāo)信號估計(jì)差最小化標(biāo)準(zhǔn)，并基于差最小化標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生與第二激勵矢量關(guān)聯(lián)的參數(shù)。
本發(fā)明的另一種實(shí)施例包含對子幀綜合分析編碼的編碼器。該編碼器包括處理器，其中處理器計(jì)算聯(lián)合搜索加權(quán)因子，并基于聯(lián)合搜索加權(quán)因子執(zhí)行優(yōu)化過程，其中優(yōu)化過程是多個(gè)與激勵矢量相關(guān)參數(shù)中至少兩個(gè)與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)的聯(lián)合優(yōu)化和多個(gè)與激勵矢量相關(guān)參數(shù)中至少兩個(gè)與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)的順序優(yōu)化的混合。
依照圖4到圖7可以更全面地闡述本發(fā)明。圖4是依照本發(fā)明實(shí)施例實(shí)現(xiàn)綜合分析編碼過程的碼激勵線性預(yù)測(CELP)編碼器400的結(jié)構(gòu)圖。在諸如一個(gè)或多個(gè)微處理器、微控制器、數(shù)字信號處理器(DSP)以及本領(lǐng)域技術(shù)人員熟知的這類其它設(shè)備的各種組合的處理器中實(shí)現(xiàn)編碼器400，并與諸如隨機(jī)存取存儲器(RAM)、動態(tài)隨機(jī)存取存儲器(DRAM)和/或只讀存儲器(ROM)或存儲可以由處理器執(zhí)行的數(shù)據(jù)和程序的同等設(shè)備的一個(gè)或多個(gè)關(guān)聯(lián)存儲設(shè)備通信。
圖5是依照本發(fā)明實(shí)施例編碼器400對信號進(jìn)行編碼所執(zhí)行步驟的邏輯流程圖。當(dāng)輸入信號s(n)應(yīng)用于感知差加權(quán)濾波器404時(shí)，邏輯流程500開始(502)。加權(quán)濾波器404通過加權(quán)函數(shù)W(z)對輸入信號進(jìn)行加權(quán)(504)，產(chǎn)生加權(quán)輸入信號sw(n)，此加權(quán)輸入信號可以按照矢量形式表示成矢量sw。此外，過去激勵信號u(n-L)與對應(yīng)的零輸入響應(yīng)Hzir(z)應(yīng)用于加權(quán)合成濾波器402。加權(quán)輸入信號sw(n)與加權(quán)合成濾波器402產(chǎn)生的過去激勵信號u(n-L)的濾波值都傳送到第一組合器414。第一組合器414將加權(quán)輸入信號sw(n)減去(506)過去激勵信號u(n-L)的濾波值，產(chǎn)生目標(biāo)輸入信號xw(n)。在矢量表示中，目標(biāo)輸入信號xw(n)可以表示成矢量xw，其中xw＝sw-hzir，且hzir對應(yīng)于由加權(quán)合成濾波器402濾波的過去激勵信號u(n-L)。隨后第一組合器414將目標(biāo)輸入信號xw(n)或矢量xw傳送給第二組合器416。
矢量生成器406基于由差最小化單元420提供給矢量生成器的與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)τ生成(508)初始第一激勵矢量cτ。在本發(fā)明實(shí)施例中，矢量生成器406是諸如存儲多個(gè)矢量的自適應(yīng)碼本的虛擬碼本，而參數(shù)τ是與存儲在碼本的多個(gè)矢量中一個(gè)矢量對應(yīng)的索引參數(shù)。在這種實(shí)施例中，cτ是自適應(yīng)碼本(ACB)編碼矢量。在本發(fā)明另一種實(shí)施例中，矢量生成器406是長時(shí)預(yù)測(LTP)濾波器，而參數(shù)τ是與過去激勵信號u(n-L)相關(guān)的遲延。
初始第一激勵矢量cτ傳送給第一零狀態(tài)加權(quán)合成濾波器408，該濾波器具有相應(yīng)的傳輸函數(shù)Hzs(z)，或者用矩陣H表示。加權(quán)合成濾波器408對初始第一激勵矢量cτ進(jìn)行濾波(510)，產(chǎn)生信號yτ(n)，或者表示成矢量形式y(tǒng)τ，其中yτ＝Hcτ。隨后，第一加權(quán)器409基于與初始第一激勵矢量相關(guān)的增益參數(shù)β對濾波后的初始第一激勵矢量yτ(n)，或yτ進(jìn)行加權(quán)(512)，且加權(quán)的濾波的初始第一激勵矢量βyτ，或βHcτ傳送到第二組合器416。
第二組合器416將目標(biāo)輸入信號或矢量xw減去(514)加權(quán)的濾波的初始第一激勵矢量βyτ，或βHcτ，以產(chǎn)生中間信號x2(n)，或者以矢量形式標(biāo)為矢量x2，其中x2＝xw-βHcτ。隨后第二組合器416將中間信號x2(n)或矢量x2傳送給第三組合器418。第三組合器418還接收優(yōu)選為固定碼本(FCB)編碼矢量的初始第二激勵矢量ck的加權(quán)濾波值。優(yōu)選為固定碼本(FCB)的碼本410基于優(yōu)選為FCB索引參數(shù)的與初始第二激勵矢量相關(guān)的索引參數(shù)k生成(516)初始第二激勵矢量ck。初始第二激勵矢量ck傳送給第二零狀態(tài)加權(quán)合成濾波器412，該濾波器具有對應(yīng)的傳輸函數(shù)Hzs(z)，或矩陣形式H。加權(quán)合成濾波器412對初始第二激勵矢量ck進(jìn)行濾波(518)，產(chǎn)生信號yk(n)，或者表示成矢量形式y(tǒng)k，其中yk＝Hck。隨后第二加權(quán)器413基于與初始第二激勵矢量相關(guān)的增益參數(shù)γ對濾波后的初始第二激勵矢量yk(n)或yk進(jìn)行加權(quán)(520)。加權(quán)濾波后的初始第二激勵矢量γyk，或γHck隨后也傳送到第三組合器418。
與編碼器300類似，這里使用的符號定義如下
·H是根據(jù)諸如合成濾波器303和304的加權(quán)合成濾波器的脈沖響應(yīng)形成的LxL零狀態(tài)加權(quán)合成卷積矩陣，并與傳輸函數(shù)Hzs(z)或H(z)對應(yīng)，該矩陣可以表示如下 ·hzir是對應(yīng)于前一個(gè)輸入狀態(tài)H(z)的Lxl零輸入響應(yīng)，·sw是Lxl感知差加權(quán)輸入信號，·β是與第一激勵矢量相關(guān)的標(biāo)量增益，·cτ是根據(jù)參數(shù)τ產(chǎn)生的Lxl第一激勵矢量，·γ是與第二激勵矢量相關(guān)的標(biāo)量增益，以及·ck是根據(jù)索引參數(shù)k產(chǎn)生的Lxl第二激勵矢量。
盡管這里將矢量生成器406描述成虛擬碼本或LTP濾波器，且將碼本410描述成固定碼本，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員明白在不違背本發(fā)明精神和范圍的基礎(chǔ)上，碼本的排列和各自的編碼矢量可以多種多樣。例如，第一碼本可以是固定碼本，第二碼本是自適應(yīng)碼本，或者第一和第二都可以是固定碼本。
第三組合器418將中間信號x2(n)或中間矢量x2減去(522)加權(quán)濾波后的初始第二激勵矢量γyk.或γHck，產(chǎn)生感知加權(quán)差信號e(n)。感知加權(quán)差信號e(n)隨后傳送給優(yōu)選為平方差最小化/參數(shù)量化模塊的差最小化單元420。差最小化單元420通過最小化差信號e(n)的平方和，使用差信號e(n)聯(lián)合確定(524)多個(gè)與激勵矢量相關(guān)的優(yōu)化編碼器400性能的參數(shù)τ，β，k和γ中的至少三個(gè)。索引參數(shù)τ和k的優(yōu)化，即τ*和k*的確定分別生成(526)矢量生成器406的最優(yōu)第一激勵矢量cτ*和碼本410的最優(yōu)第二激勵矢量ck*，而參數(shù)β和γ的優(yōu)化分別獲得最優(yōu)激勵矢量cτ*和ck*濾波值的最優(yōu)加權(quán)(528)，從而產(chǎn)生(530)輸入信號的最佳估計(jì)s(n)。隨后邏輯流程結(jié)束(532)。
與編碼器300的平方差最小化/參數(shù)量化模塊308通過執(zhí)行順序優(yōu)化過程確定最優(yōu)的一組多個(gè)與碼本相關(guān)的參數(shù)τ，β，k和γ不同，編碼器400的差最小化單元420通過在步驟(524)執(zhí)行聯(lián)合優(yōu)化過程確定最優(yōu)的一組與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)τ，β，k和γ。通過執(zhí)行聯(lián)合優(yōu)化過程，由于在每個(gè)參數(shù)的優(yōu)化中考慮了選擇一個(gè)激勵矢量對于選擇另外一個(gè)激勵矢量的影響，與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)τ，β，k和γ的確定是最優(yōu)的。
在矢量表示中，差信號e(n)可以表示為矢量e，其中e＝xw-βHcτ-γHck。該表達(dá)式表示了由編碼器400的第三組合器418產(chǎn)生的感知權(quán)重差(或失真)信號e(n)，或差矢量e，并通過組合器連接到差最小化單元420。編碼器400的差最小化單元在步驟(524)執(zhí)行的聯(lián)合優(yōu)化過程尋求最小化感知加權(quán)平方差的加權(quán)值，即‖e‖2，且可以按照如下方式推導(dǎo)。
基于第三組合器428產(chǎn)生的差矢量e，可以按照如下方式定義總平方差，或聯(lián)合差ε，其中ε＝‖e‖2ε＝‖xw-βHcτ-γHck‖2.(19)等式19展開得到下面的等式ϵ=xwTxw-2βxwTHcτ-2γxwTHck+β2cτTHTHcτ+2βγcτTHTHck+γ2ckTHTHck.---(20)]]>等式20中出現(xiàn)的“矢量生成器406/碼本410”或“第一碼本/第二碼本”的交叉項(xiàng)βγcτTHTHck沒有出現(xiàn)在依照現(xiàn)有技術(shù)的編碼器300執(zhí)行的順序優(yōu)化過程中。具有由編碼器400執(zhí)行的聯(lián)合優(yōu)化分析對應(yīng)的交叉項(xiàng)，而沒有由編碼其器300所執(zhí)行的過程對應(yīng)的項(xiàng)，對于分別選擇最優(yōu)激勵矢量索引τ*和k*和對應(yīng)激勵矢量cτ*和ck*具有重要的作用。對上面的表達(dá)式，即等式20取偏導(dǎo)數(shù)，并設(shè)置偏導(dǎo)數(shù)等于零，獲得下面一組同時(shí)得到的等式，這組等式可以用于推導(dǎo)合適的差最小化標(biāo)準(zhǔn)
∂ϵ∂β=xwTHcτ-βcτTHTHcτ-γcτTHTHck=0,---(21)]]>∂ϵ∂γ=xwTHck-βcτTHTHck-γckTHTHck=0.---(22)]]>將等式21和22改寫成矢量形式，得到下面的等式xwTHcτck=cτTHTHcτckTHTHcτcτTHTHckckTHTHckβγ.---(23)]]>通過合并不依賴于τ或k的項(xiàng)，即讓dT=xwTH]]>和φ＝HTH可以簡化等式23，產(chǎn)生如下等式dTcτcτ=cτTΦcτckTΦcτcτTΦckckTΦckβγ,---(24)]]>或同等地dTcτcτ=cτTckTΦcτckβγ.---(25)]]>通過讓C等于編碼矢量集[cτck]，即C＝[cτck]，并解[βγ]，差最小化單元420可以基于下面的等式聯(lián)合確定最優(yōu)的第一和第二碼本增益[βγ]＝dTC[CTφC]-1.(26)顯然等式26與最優(yōu)增益表達(dá)式，即等式10和18在順序情況下類似，除了C包含Lx2的矩陣而不是Lxl的矢量?，F(xiàn)在參考聯(lián)合差表達(dá)式，即等式20，并改寫等式20的項(xiàng)dT和φ，產(chǎn)生等式ϵ=xwTxw-2βdTcτ-2γdTck+β2cτTΦcτ+2βγcτTΦck+γ2ckTΦck,---(27)]]>或同等地ϵ=xwTxw-2dTcτckβγ+βγcτTckTΦcτckβγ.---(28)]]>在等式20中用激勵矢量集C＝[cτck]和與激勵矢量相關(guān)的聯(lián)合最優(yōu)增益[βγ]＝dTC[CTφC]-1代替對應(yīng)的項(xiàng)，產(chǎn)生如下等式ϵ=xwTxw-2dTC([CTΦC]-1CTd)+(dTC[CTΦC]-1)CTΦC([CTΦC]-1CTd)·---(29)]]>
由于CTφC[CTφC]-1＝I，等式29可以簡化為ϵ=xwTxw-dTC[CTΦC]-1CTd.---(30)]]>基于等式30，編碼器400的差最小化單元420可以聯(lián)合確定第一和第二與激勵矢量相關(guān)的索引τ*和k*的等式可以表示如下τ*k*=argmaxτ,k{dTC[CTΦC]-1CTd},---(31)]]>該等式與等式13和17類似，且等式的右邊包含由差最小化單元估計(jì)的差最小化標(biāo)準(zhǔn)。等式31表示了第一和第二激勵矢量cτ*和ck*同時(shí)的聯(lián)合優(yōu)化和基于最小加權(quán)平方差的對應(yīng)的增益。
然而，這種聯(lián)合優(yōu)化的實(shí)現(xiàn)相當(dāng)復(fù)雜。為了提供一種簡化的、易于實(shí)現(xiàn)的方法，在本發(fā)明另一種實(shí)施例中，第一激勵矢量cτ可以由差最小化單元420優(yōu)選通過等式14預(yù)先優(yōu)化，而剩下的參數(shù)ck，β和γ可以隨后由差最小化單元采用聯(lián)合優(yōu)化的方式確定。在這種實(shí)施例中，在推導(dǎo)可以由差最小化單元420執(zhí)行的簡化表達(dá)式中，等式31的差最小化標(biāo)準(zhǔn)，即等式31的右邊，可以通過展開等式消除與ck獨(dú)立的項(xiàng)，改寫成以下形式k*=argmaxk{dT[cτck]cτTΦcτcτTΦckckTΦcτckTΦck-1cτckTd}.---(32)]]>倒置內(nèi)矩陣并用中間變量替代，獲得用于優(yōu)化與第二激勵矢量相關(guān)的索引參數(shù)k的如下等式k*=argmaxk{1Dk(MAk2-2NAkBk+RkN2)}---(33)]]>其中M=cτTΦcτ,]]>N＝dTcτ，Bk=cτTΦck,]]>Ak＝dTck，Rk=cτTΦck,]]>而等式32倒置矩陣的行列式，即Dk，可以用如下等式表示Dk=cτTΦcτckTΦck-ckTΦcτcτTΦck=MRk-Bk2.]]>需要注意的是，M是濾波后的第一激勵矢量的能量，N是加權(quán)語音和濾波后的第一激勵矢量之間的相關(guān)系數(shù)，Ak是反向?yàn)V波目標(biāo)矢量和第二激勵矢量之間的相關(guān)系數(shù)，而Bk是濾波后的第一激勵矢量和第二濾波后的激勵矢量之間的相關(guān)系數(shù)。
典型地，與順序搜索優(yōu)化過程相比，聯(lián)合搜索優(yōu)化過程的一個(gè)缺陷在于聯(lián)合搜索優(yōu)化過程由于需要計(jì)算聯(lián)合搜索優(yōu)化等式分子和分母的額外操作帶來的相對復(fù)雜性。然而，通過變換等式33的參數(shù)形成類似于等式17的表達(dá)式，聯(lián)合搜索過程中第二與激勵矢量相關(guān)的索引優(yōu)化等式即等式33的復(fù)雜性，近似等于編碼器300執(zhí)行的順序搜索中第二碼本索引優(yōu)化等式的復(fù)雜性。
再次參考編碼器400，由于M和N2都是非負(fù)且獨(dú)立于k，所以可以解下面的等式作為解等式33的替代k*=argmaxk{MN2Dk(MAk2-2NAkBk+RkN2)}---(34)]]>讓ak＝MAk，bk＝NBk，Rk′=MN2Rk,]]>和Dk′=N2Dk,]]>等式34可以改寫為k*=argmaxk{1Dk′(ak2-2akbk+Rk′)}---(35)]]>觀察到Dk′=N2Dk=N2MRk-N2Bk2,]]>Rk′=MN2Rk]]>和bk＝NBk，項(xiàng)Rk′可以表示成Dk′的形式，即Rk′=Dk′+bk2.]]>在等式35中替換后面的表達(dá)式，得到如下代數(shù)計(jì)算k*=argmaxk{1Dk′(ak2-2akbk+Dk′+bk2)}---(36a)]]>k*=argmaxk{1Dk′((ak-bk)2+Dk′)}---(36b)]]>k*=argmaxk{(ak-bk)2Dk′+1}---(36c)]]>由于等式36c中的常數(shù)即“1”對于最大化過程沒有作用，該常數(shù)可以移除，從而等式36c可以改寫為k*=argmaxk{(ak-bk)2Dk′}---(37)]]>接下來，聯(lián)合搜索的參數(shù)可以轉(zhuǎn)換為依照現(xiàn)有技術(shù)的順序FCB搜索的兩個(gè)預(yù)先計(jì)算的參數(shù)，從而在差最小化單元420執(zhí)行的聯(lián)合搜索過程中使用順序FCB搜索算法。這兩個(gè)預(yù)先計(jì)算的參數(shù)是相關(guān)矩陣φ′和反向?yàn)V波目標(biāo)信號d’。再參考基于順序搜索的CELP編碼器300和等式17，在編碼器300執(zhí)行的順序搜索中，最優(yōu)的FCB激勵矢量索引k*按照如下方式從差最小化標(biāo)準(zhǔn)中獲得k*=argmaxk{(d2Tck)2ckTΦck},---(17)]]>其中等式的右邊包含差最小化標(biāo)準(zhǔn)，且d2T=x2TH,]]>和φ＝HTH。依照編碼器400描述的實(shí)施例，可以計(jì)算等式37產(chǎn)生與等式17形式類似的等式。更為特殊地，等式37可以排列成分子是兩個(gè)矢量(其中之一獨(dú)立于k)的內(nèi)積，而分母是ckTφ′ck的形式，其中相關(guān)矩陣φ′也獨(dú)立于k。
為了將等式37的分母表達(dá)成與等式17的分母類似的形式，首先將等式37的分子與等式17的分子進(jìn)行比較和類推。也就是，d′Tckak-bk(38)d′TckMAk-NBk(38a)d′Tck⇔(cτTΦcτ)dTck-(dTcτ)cτTΦck---(38b)]]>d′Tck⇔(yτTyτ)xwTHck-(xwTyτ)yτTHck---(38c)]]>d′T=((yτTyτ)xwT-(xwTyτ)yτT)H---(39)]]>根據(jù)等式39，顯然如果等式15的最優(yōu)化ACB增益γ用于順序搜索，并進(jìn)一步根據(jù)等式16說明d2T=x2TH=(xw-βyτ)TH,]]>可以推導(dǎo)出d′T=(yτTyτ)d2T=Md2T.---(40)]]>
其中項(xiàng)d′是由差最小化單元520通過對目標(biāo)信號進(jìn)行反向?yàn)V波產(chǎn)生的反向?yàn)V波目標(biāo)信號。等式40說明等式37的分子僅僅是等式17分子的標(biāo)量形式，且更為重要的是，編碼器400的差最小化單元420執(zhí)行的聯(lián)合搜索過程的分子的計(jì)算復(fù)雜性本質(zhì)上與編碼器300執(zhí)行的順序搜索過程分子的計(jì)算復(fù)雜性相等。
接下來，為了將等式37的分母表示成與等式17的分母類似的形式，將等式37的分母與等式17的分母進(jìn)行比較和類推。也就是ckTΦ′ck⇔Dk′---(41)]]>通過替代前面定義的項(xiàng)，可以推導(dǎo)出下面的同等表達(dá)式的序列ckTΦ′ck⇔N2MRk-N2Bk2---(41a)]]>ckTΦ′ck⇔N2MckTΦck-N2(cτTΦck)2---(41b)]]>由于φ＝HTH是對稱的，從而φ＝φT＝HTHckTΦ′ck⇔N2MckTΦck-N2ckTΦcτcτTΦck---(41c)]]>ckTΦ′ck⇔ckT(N2MΦ-N2ΦcτcτTΦ)ck---(41d)]]>ckTΦ′ck⇔ckT(N2MΦ-N2HTyτyτTH)ck---(41e)]]>現(xiàn)在讓y＝HTyτ，等式4le可以改寫成ckTΦ′ck⇔ckT(N2MΦ-N2yyT)ck---(41f)]]>而相關(guān)矩陣可以改寫成φ′＝N2Mφ-N2yyT.(42)最后，差最小化單元420可以確定最優(yōu)的與激勵矢量相關(guān)的索引參數(shù)k*，該參數(shù)基于如下等式，對于聯(lián)合優(yōu)化過程根據(jù)差最小化標(biāo)準(zhǔn)(等式的右邊)優(yōu)化差的最小值k*=argmaxk{(d′Tck)2ckTΦ′ck}---(43)]]>
或者k*=argmaxk{(Md2Tck)2ckT(N2MΦ-N2yyT)ck}---(44)]]>由于等式17和44中的差最小化標(biāo)準(zhǔn)的形式通常相同，所以項(xiàng)d′和φ′可以預(yù)先計(jì)算，且任何現(xiàn)有的順序搜索過程可以在不進(jìn)行大的修改的基礎(chǔ)上轉(zhuǎn)換成聯(lián)合搜索過程。盡管基于等式44的分母的復(fù)雜，預(yù)先計(jì)算的步驟似乎比較復(fù)雜，但是下面簡單的分析將說明增加的復(fù)雜性即使不算微不足道的話也是非常低的。
首先，如上討論所述，相比等式17的分子，等式44的分子附加的復(fù)雜性是微不足道的。給定長度為L＝40個(gè)采樣的子幀，附加的復(fù)雜性是每個(gè)子幀40倍。由于等式14中已經(jīng)存在計(jì)算最優(yōu)τ的M=yτTyτ,]]>所以不需要附加的計(jì)算。對于下面N=xwTyτ]]>的計(jì)算也一樣。
其次，對于等式44的分母，y＝HTyτ的產(chǎn)生需要幾乎一半的長度L的線性卷積，或者大概40×42/2＝840個(gè)乘累加(MAC)運(yùn)算。
在矩陣φ＝HTH產(chǎn)生前通過 調(diào)節(jié)脈沖響應(yīng)h(n)的元素，可以有效地實(shí)現(xiàn)矩陣φ按照N2M的比例縮放。這只需要平方根操作和大概40個(gè)乘法操作。類似地，按照N比例縮放矢量y只需要大概40個(gè)乘法操作。最后，產(chǎn)生縮放后的yyT矩陣并從縮放后的φ矩陣中減去縮放后的yyT矩陣對于40×40的矩陣只需要大概840個(gè)乘累加操作。這是因?yàn)閅＝y(tǒng)yT定義為秩1矩陣(即Y(i，j)＝y(tǒng)(i)y(j))，而且可以在按照如下方式形成相關(guān)矩陣φ′的時(shí)候有效產(chǎn)生′(i，j)＝(i，j)-y(i)y(j)，0≤i＜L，0≤j≤i.(45)對于本領(lǐng)域技術(shù)人員，顯然根據(jù)等式45，整個(gè)相關(guān)矩陣φ′不需要一次產(chǎn)生。在本發(fā)明不同的實(shí)施例中，為了節(jié)省產(chǎn)生整個(gè)相關(guān)矩陣關(guān)聯(lián)的存儲器(RAM)，差最小化單元420可以在給定的時(shí)間內(nèi)只產(chǎn)生一個(gè)或多個(gè)φ′(i，j)元素，這一個(gè)或多個(gè)φ′(i，j)元素可以用于差最小化標(biāo)準(zhǔn)的估計(jì)，從而確定最優(yōu)的增益參數(shù)k，即k*。此外，為了產(chǎn)生相關(guān)矩陣φ′，由于對稱性，差最小化單元420只需要產(chǎn)生一部分相關(guān)矩陣，比如相關(guān)矩陣的上三角部分或下三角部分。因此，對于長度40的子幀，從順序搜索過程到聯(lián)合搜索過程所需要增加的全部復(fù)雜性近似為每子幀40+840+40+40+840＝1800個(gè)乘法操作，或者對于電信應(yīng)用中許多語音編碼標(biāo)準(zhǔn)中典型的實(shí)現(xiàn)方式，大概需要1800個(gè)乘法操作/子幀×4子幀/幀×50幀/秒＝360,000個(gè)操作/秒。當(dāng)考慮到碼本搜索程序可以輕易地達(dá)到每秒500萬到1000萬個(gè)操作的時(shí)候，聯(lián)合搜索過程在復(fù)雜性的消耗只占3.6％到7.2％。在保持相同的性能優(yōu)勢的同時(shí)，這個(gè)消耗相比依照現(xiàn)有技術(shù)Woodward和Hanzo論文中推薦的聯(lián)合搜索過程的30％到40％更為有效。
因此，可以發(fā)現(xiàn)，通過基于相關(guān)矩陣φ′優(yōu)化與激勵矢量相關(guān)的索引，編碼器400可以更為有效地確定綜合分析的參數(shù)τ，β，k和γ，其中相關(guān)矩陣可以在聯(lián)合優(yōu)化過程之前預(yù)先計(jì)算。編碼器400部分基于濾波后的第一激勵矢量產(chǎn)生相關(guān)矩陣，其中濾波后的第一激勵矢量依次基于與激勵矢量相關(guān)的初始第一索引參數(shù)。隨后為了至少部分基于目標(biāo)信號確定最優(yōu)的與激勵矢量相關(guān)的第二索引參數(shù)，編碼器估計(jì)差最小化標(biāo)準(zhǔn)，其中目標(biāo)信號依次基于輸入信號和相關(guān)矩陣。然后編碼器400基于差最小化標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生最優(yōu)的與激勵矢量相關(guān)的第二索引參數(shù)。在本發(fā)明的另一種實(shí)施例中，編碼器反向?yàn)V波目標(biāo)信號，產(chǎn)生反向?yàn)V波目標(biāo)信號d’并基于至少部分反向?yàn)V波目標(biāo)信號和相關(guān)矩陣估算第二碼本差最小化標(biāo)準(zhǔn)。
現(xiàn)在回到參考等式44，該等式說明如果矢量y＝0，則聯(lián)合搜索的表達(dá)式與等式17表示的對應(yīng)的順序搜索過程相等。這一點(diǎn)非常重要，因?yàn)槿绻诰C合分析的過程中存在一定的次優(yōu)或非線性操作，動態(tài)選擇何時(shí)執(zhí)行或何時(shí)不執(zhí)行這里描述的聯(lián)合搜索過程將非常有利。結(jié)果，在本發(fā)明的另一種實(shí)施例中，對于與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)的優(yōu)化，綜合分析編碼器能夠執(zhí)行混合的聯(lián)合搜索/順序搜索過程。為了判定執(zhí)行哪個(gè)搜索過程，綜合分析編碼器包括了在順序搜索過程的性能和聯(lián)合搜索過程的性能之間選擇的選擇機(jī)制。優(yōu)選地，選擇機(jī)制包括使用聯(lián)合搜索加權(quán)因子λ來協(xié)助編碼器在聯(lián)合搜索和順序搜索之間的平衡。在這樣的實(shí)施例中，最優(yōu)的與激勵矢量相關(guān)的索引k*的表達(dá)式如下所示k*=argmaxk{(Md2Tck)2ckT(N2MΦ-λN2yyT)ck}---(46)]]>其中0≤λ≤1定義了聯(lián)合搜索加權(quán)因子。如果λ＝1，該表達(dá)式與等式44相同，如果λ＝0，常數(shù)項(xiàng)(M，N)對于所有碼本條目ck具有相等的影響，所以該表達(dá)式與等式17的結(jié)果一致。在這兩個(gè)極值之間的數(shù)值將產(chǎn)生在順序和聯(lián)合搜索過程之間的一些折中。
現(xiàn)在參考圖6和圖7，圖示了能夠執(zhí)行聯(lián)合搜索過程和順序搜索過程的綜合分析解碼器。圖6是依照本發(fā)明另一種實(shí)施例，能夠執(zhí)行聯(lián)合搜索過程和順序搜索過程的典型的CELP編碼器600的結(jié)構(gòu)圖600。圖7是編碼器600在判定執(zhí)行聯(lián)合搜索過程還是順序搜索過程所執(zhí)行步驟的邏輯流程圖700。編碼器600使用聯(lián)合搜索加權(quán)因子λ準(zhǔn)許編碼器600來判定是執(zhí)行聯(lián)合搜索過程還是順序搜索過程。編碼器600通常與編碼器400類似，除了編碼器600包括一個(gè)零狀態(tài)基音預(yù)濾波器602，該濾波器對第二碼本410產(chǎn)生的激勵矢量ck進(jìn)行濾波，此外編碼器還包括差最小化單元，也就是平方差最小化/參數(shù)量化模塊，用于計(jì)算聯(lián)合搜索加權(quán)因子λ并基于所計(jì)算的聯(lián)合搜索加權(quán)因子判定是執(zhí)行聯(lián)合搜索過程還是順序搜索過程。在本領(lǐng)域基音預(yù)濾波器是眾所周知的，這里不作詳述。例如，ITU Place des Nations，CH-1211Geneva 20，Switzerland提供的ITU-T(Intemational TelecommunicationUnion-Telecommunication Standardization Section)RecommendationG.729以及題為“CS-ACELP Speech Compression System with AdaptivePitch Prediction Filter Gain Based on a Measure of Periodicity”的美國專利5,664,055中都描述了典型的基音預(yù)濾波器。
零狀態(tài)基音預(yù)濾波器的傳輸函數(shù)可以表示如下P(z)=11-β′z-τ---(47)]]>其中β′是最優(yōu)的與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)增益β的函數(shù)，即β′f(β)。為了在碼本搜索過程中易于實(shí)現(xiàn)和引入盡可能少的復(fù)雜性，在搜索過程之前，基音預(yù)濾波器602與編碼器600的加權(quán)合成濾波器412的加權(quán)合成濾波器脈沖響應(yīng)h(n)進(jìn)行卷積。卷積的方法眾所周知。然而，由于聯(lián)合搜索中與激勵矢量相關(guān)的增益β的最優(yōu)值還未確定，現(xiàn)有技術(shù)的聯(lián)合搜索(以及ITU-T Recommendation G.729中描述的順序搜索過程)采用前一個(gè)子幀的量化后的與激勵矢量相關(guān)的增益的函數(shù)作為基音預(yù)濾波器的增益，即β′(m)＝f(βq(m-1))，其中m表示當(dāng)前子幀，而m-1表示前一個(gè)子幀。由于該數(shù)值必須用于解碼器，所以這里使用量化后的增益非常重要。然而，由于被編碼的信號的屬性很可能一直在變，所以基于前一子幀的參數(shù)用于當(dāng)前幀是次優(yōu)化的。
現(xiàn)在參考圖7，對于子幀的編碼，諸如編碼器600的CELP編碼器，通過差最小化單元604，優(yōu)選的是編碼器600的平方差最小化/參數(shù)量化模塊計(jì)算(702)聯(lián)合搜索加權(quán)因子λ判定是執(zhí)行聯(lián)合搜索過程還是順序搜索過程，并基于聯(lián)合搜索加權(quán)因子，由平方差最小化/參數(shù)量化模塊執(zhí)行(704)混合的聯(lián)合搜索/順序搜索過程，也就是對于等式46，聯(lián)合優(yōu)化或順序優(yōu)化第一激勵矢量和對應(yīng)的與激勵矢量相關(guān)的第一增益參數(shù)、第二激勵矢量和對應(yīng)的與激勵矢量相關(guān)的第二增益參數(shù)中的至少兩個(gè)，或者執(zhí)行兩種過程之間的優(yōu)化過程。
再次參考圖6，在本發(fā)明的一種實(shí)施例中，在編碼器600的差最小化單元執(zhí)行的優(yōu)化過程中，需要加重當(dāng)前幀的周期性。當(dāng)當(dāng)前子幀的基音周期小于子幀長度且未量化的與激勵矢量相關(guān)的增益較高時(shí)，這要通過調(diào)小聯(lián)合搜索加權(quán)因子完成。這可以用如下表達(dá)式表示
λ=1,τ≥L0≤f(β)≤1,τ<L---(48)]]>其中f(β)依據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定為f(β)＝1-β2，但是其它的函數(shù)同樣可以。這樣會對較高周期的信號使用順序搜索過程進(jìn)行更多的加重，此時(shí)基音周期小于子幀長度，從而在等式13和14表示的自適應(yīng)碼本搜索的時(shí)候確定周期性的程度。因此，當(dāng)在確定聯(lián)合搜索加權(quán)因子中加重當(dāng)前幀的周期性的時(shí)候，編碼器600在周期作用(β)較低的時(shí)候傾向聯(lián)合優(yōu)化過程，而在周期作用較高時(shí)傾向順序優(yōu)化過程。例如，當(dāng)遲延τ小于子幀長度L時(shí)，周期性的程度相對較低(β＝0.4)，從而聯(lián)合搜索加權(quán)因子的值是λ＝1-(0.4)2＝0.86，表示86％的權(quán)重傾向聯(lián)合搜索。
在本發(fā)明的另一種實(shí)施例中，編碼器600的差最小化單元604可以將因子λ作為未量化的與激勵矢量相關(guān)的增益β和基音延遲的函數(shù)。這可以用如下表達(dá)式表示λ=1,τ≥L0≤f(β,τ)≤1,τ<L.---(49)]]>當(dāng)遲延較低且未量化的與激勵矢量相關(guān)的增益β較高時(shí)，周期效應(yīng)更為突出。因此，在與激勵矢量相關(guān)的增益β較高或基音延遲較低的時(shí)候，需要將因子λ控制在較小的水平。下面的函數(shù)f(β,τ)=1.0,β(1-τL)<0.21-0.18β(1-τL),otherwise---(50)]]>根據(jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌虍a(chǎn)生所需的效果。因此在確定聯(lián)合搜索加權(quán)因子中對未量化的ACB增益和基音延遲加重的時(shí)候，編碼器600傾向聯(lián)合搜索過程，否則聯(lián)合搜索加權(quán)因子的確定傾向順序優(yōu)化過程。例如，當(dāng)遲延τ＝30且小于子幀長度L＝40，而且周期程度相對較低(β＝0.4)的時(shí)候，聯(lián)合搜索加權(quán)因子的值是λ＝1-0.18×0.4×(1-30/40)＝0.98，意味著98％的權(quán)重傾向聯(lián)合搜索。
簡言之，這里提供了比現(xiàn)有技術(shù)的編碼器更為有效地優(yōu)化與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)的CELP編碼器。在本發(fā)明的一種實(shí)施例中，CELP編碼器基于所計(jì)算的相關(guān)矩陣優(yōu)化與激勵矢量相關(guān)的索引，其中矩陣依次基于濾波后的第一激勵矢量。然后該編碼器至少部分基于目標(biāo)信號和相關(guān)矩陣估算差最小化標(biāo)準(zhǔn)，其中目標(biāo)信號基于輸入信號，并根據(jù)差最小化標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生與激勵矢量相關(guān)的索引參數(shù)。在本發(fā)明的另一種實(shí)施例中，編碼器還反向?yàn)V波目標(biāo)信號產(chǎn)生反向?yàn)V波目標(biāo)信號并估算第二碼本。在本發(fā)明的另一種實(shí)施例中，提供了根據(jù)聯(lián)合搜索加權(quán)因子能夠聯(lián)合優(yōu)化和/或順序優(yōu)化碼本參數(shù)的CELP編碼器，從而能夠執(zhí)行最優(yōu)的差最小化過程。
盡管這里依照特定的實(shí)施例圖示并描述了本發(fā)明，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員知道，在不違背下面權(quán)利要求所闡明的本發(fā)明范圍的基礎(chǔ)上，可以進(jìn)行多種修改和同等替換。因此，說明書和附圖只是作為闡述性的而非限制性的，且所有這類修改和替換都包括在本發(fā)明的范圍內(nèi)。
上面對于特定的實(shí)施例描述了好處、其它優(yōu)點(diǎn)和問題的解決方案。然而，可能導(dǎo)致任何好處、優(yōu)點(diǎn)或解決方案發(fā)生或更為顯著的好處、優(yōu)點(diǎn)、問題的解決方案和任何元素并不作為任何或所有權(quán)利要求的嚴(yán)格的、必需的或基本的特點(diǎn)或元素。在這里的使用中，術(shù)語“包括”、“包含”或任何相關(guān)的變化都指的是涵蓋非排外的包括，因此，包含一系列元素的過程、方法、物品或設(shè)備并不僅僅包括這些元素，而可以包括其它沒有清楚列舉或這些過程、方法、條款或設(shè)備內(nèi)在的元素。進(jìn)一步需要說明的是，例如第一和第二，頂部和底部以及類似的相關(guān)類術(shù)語的使用僅僅作為區(qū)分實(shí)體或動作，而不需要或暗示這些實(shí)體或動作之間實(shí)際的關(guān)系或次序。
權(quán)利要求
1.一種對信號進(jìn)行綜合分析編碼的方法，包含如下步驟基于輸入信號生成目標(biāo)信號；生成第一激勵矢量；部分基于第一激勵矢量，生成相關(guān)矩陣的一個(gè)或多個(gè)元素；部分基于目標(biāo)信號和相關(guān)矩陣的一個(gè)或多個(gè)元素，估算差最小化標(biāo)準(zhǔn)；和基于差最小化標(biāo)準(zhǔn)，生成與第二激勵矢量相關(guān)聯(lián)的參數(shù)
2.如權(quán)利要求1所述的方法，進(jìn)一步包含對目標(biāo)信號反向?yàn)V波，產(chǎn)生反向?yàn)V波目標(biāo)信號的步驟，且其中估算第二碼本差最小化標(biāo)準(zhǔn)的步驟包含至少部分基于反向?yàn)V波目標(biāo)信號和相關(guān)矩陣的一個(gè)或多個(gè)元素估算差最小化標(biāo)準(zhǔn)的步驟。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，根據(jù)差最小化標(biāo)準(zhǔn)生成與第二激勵矢量相關(guān)聯(lián)的參數(shù)包含如下步驟基于差最小化標(biāo)準(zhǔn)，生成與激勵矢量相關(guān)的索引參數(shù)；和基于與激勵矢量相關(guān)的索引參數(shù)，生成第二激勵矢量。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，第二激勵矢量是碼本生成的第二編碼矢量，其中在第二編碼矢量生成前，第一碼本生成第一編碼矢量，該方法進(jìn)一步包括如下步驟組合目標(biāo)信號和得自第一激勵矢量的矢量，產(chǎn)生中間矢量；基于中間矢量和第一編碼矢量產(chǎn)生差矢量；和其中，生成相關(guān)矩陣的一個(gè)或多個(gè)元素的步驟包含基于差矢量產(chǎn)生相關(guān)矩陣的一個(gè)或多個(gè)元素的步驟。
5.一種對子幀進(jìn)行綜合分析編碼的方法，包括如下步驟；計(jì)算聯(lián)合搜索加權(quán)因子；和基于所計(jì)算的聯(lián)合搜索加權(quán)因子執(zhí)行優(yōu)化過程，該過程是多個(gè)與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)中至少兩個(gè)與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)的聯(lián)合優(yōu)化以及多個(gè)與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)中至少兩個(gè)與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)的順序優(yōu)化的混合。
6.權(quán)利要求5所述的方法，其中，計(jì)算聯(lián)合搜索加權(quán)因子的步驟包含確定子幀長度和確定子幀基音周期的步驟，且其中執(zhí)行聯(lián)合優(yōu)化過程和順序優(yōu)化過程的混合優(yōu)化過程的步驟包含如下步驟比較所確定的子幀長度和所確定的子幀基音周期，獲得比較結(jié)果；和基于比較結(jié)果執(zhí)行優(yōu)化過程，該過程是多個(gè)與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)中至少兩個(gè)與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)的聯(lián)合優(yōu)化以及多個(gè)與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)中至少兩個(gè)與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)的順序優(yōu)化的混合。
7.如權(quán)利要求5所述的方法，其中，子幀包含當(dāng)前子幀，其中計(jì)算聯(lián)合搜索加權(quán)因子的步驟包含確定與前一子幀關(guān)聯(lián)的增益的步驟，且執(zhí)行聯(lián)合優(yōu)化過程和順序優(yōu)化過程的混合優(yōu)化過程包含根據(jù)所確定的與前一子幀關(guān)聯(lián)的增益，執(zhí)行優(yōu)化過程的步驟，其中該優(yōu)化過程是多個(gè)與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)中至少兩個(gè)與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)的聯(lián)合優(yōu)化以及多個(gè)與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)中至少兩個(gè)與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)的順序優(yōu)化的混合。
8.一種綜合分析編碼設(shè)備，包括基于輸入信號生成目標(biāo)信號的裝置；生成第一激勵矢量的矢量生成器；和差最小化單元，該單元部分基于第一激勵矢量生成相關(guān)矩陣的一個(gè)或多個(gè)元素，至少部分基于相關(guān)矩陣的一個(gè)或多個(gè)元素和目標(biāo)信號估算差最小化標(biāo)準(zhǔn)，并且基于差最小化標(biāo)準(zhǔn)生成與第二激勵矢量關(guān)聯(lián)的至少一個(gè)參數(shù)。
9.如權(quán)利要求8所述的設(shè)備，其中，差最小化單元進(jìn)一步對目標(biāo)矢量進(jìn)行反向?yàn)V波，產(chǎn)生反向?yàn)V波目標(biāo)信號，且其中差最小化單元至少部分基于相關(guān)矩陣的一個(gè)或多個(gè)元素和反向?yàn)V波目標(biāo)信號估算差最小化標(biāo)準(zhǔn)。
10.如權(quán)利要求8所述的設(shè)備，其中，差最小化單元基于差最小化標(biāo)準(zhǔn)生成多個(gè)參數(shù)，其中矢量生成器基于多個(gè)參數(shù)中的第一參數(shù)生成第二矢量生成器激勵矢量，且其中設(shè)備進(jìn)一步包含基于多個(gè)參數(shù)中的第二參數(shù)生成碼本編碼矢量的碼本。
11.如權(quán)利要求10所述的設(shè)備，其中，設(shè)備進(jìn)一步包含第一加權(quán)器，該加權(quán)器基于多個(gè)參數(shù)中的第三參數(shù)將第一增益應(yīng)用于第二矢量生成器激勵矢量；和第二加權(quán)器，該加權(quán)器基于多個(gè)參數(shù)中的第四參數(shù)將第二增益應(yīng)用于碼本編碼矢量。
12.如權(quán)利要求8所述的設(shè)備，其中，設(shè)備進(jìn)一步包含碼本，其中第二激勵矢量包含碼本生成的第二編碼矢量，其中在矢量生成器產(chǎn)生第一激勵矢量之后，由碼本生成第一編碼矢量，其中設(shè)備進(jìn)一步包含第一組合器，將目標(biāo)矢量與得自第一激勵矢量的矢量組合，產(chǎn)生中間矢量；第二組合器，基于中間矢量和第一編碼矢量產(chǎn)生差矢量；和其中，基于差矢量，差最小化單元生成相關(guān)矩陣。
13.一種對子幀進(jìn)行綜合分析編碼的編碼器，該編碼器包含處理器，該處理器計(jì)算聯(lián)合搜索加權(quán)因子，并基于聯(lián)合搜索加權(quán)因子，執(zhí)行優(yōu)化過程，該優(yōu)化過程是多個(gè)與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)中至少兩個(gè)與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)的聯(lián)合優(yōu)化以及多個(gè)與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)中至少兩個(gè)與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)的順序優(yōu)化的混合。
14.如權(quán)利要求13所述的編碼器，其中，處理器通過確定子幀的長度和子幀的基音周期計(jì)算聯(lián)合搜索加權(quán)因子，其中處理器比較所確定的子幀長度和所確定的子幀基音周期，獲得對比結(jié)果，且處理器根據(jù)對比結(jié)果執(zhí)行混合優(yōu)化過程。
15.如權(quán)利要求13所述的編碼器，其中，子幀包含當(dāng)前子幀，其中處理器通過確定與前一子幀關(guān)聯(lián)的增益計(jì)算聯(lián)合搜索加權(quán)因子，且處理器根據(jù)所確定的前一子幀的增益執(zhí)行混合優(yōu)化過程。
全文摘要
這里提供了一種比現(xiàn)有技術(shù)的編碼器更為有效地優(yōu)化與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)的CELP編碼器。在一種實(shí)施例中，CELP編碼器(400)基于所計(jì)算的相關(guān)矩陣 (Φ′)優(yōu)化與激勵矢量相關(guān)的參數(shù)(τ，β，k和γ)，其中矩陣依次基于濾波后的第一激勵矢量(y
文檔編號G10L19/00GK1711587SQ200380102804
公開日2005年12月21日 申請日期2003年11月6日 優(yōu)先權(quán)日2002年11月8日
發(fā)明者烏達(dá)·米塔爾, 詹姆斯·P·阿什利, 埃德加多·M·克魯茲 申請人:摩托羅拉公司