[发明专利]用于在码激励线性预测编码器和解码器中使用的灵活和可缩放的组合式创新代码本

说明书

技术领域

本公开涉及用于在码激励线性预测（CELP）编码器和解码器中使用的组合式创新代码本装置和对应的方法。

背景技术

CELP模型被广泛地用于以低比特率来对声音信号（例如，语音）进行编码。在CELP中，将声音信号建模为通过时变合成滤波器所处理的激励。尽管时变合成滤波器可以采取许多形式，但是经常使用线性递归全极点滤波器。将该时变合成滤波器的逆滤波器（其因而是线性全零非递归滤波器）称为“短期预测”（STP）滤波器，这是由于它包括按照使得声音信号的采样s[i]与该声音信号的先前采样s[i-1]、s[i-2]、…、s[i-m]的加权和之间的预测误差最小化的这种方式所计算的系数，其中m是滤波器的阶数。频繁用于STP滤波器的另一命名是“线性预测”（LP）滤波器。

如果将来自LP滤波器的预测误差的残差应用为具有恰当初始状态的时变合成滤波器的输入，则该合成滤波器的输出是原始声音信号，诸如语音。在低比特率处，不可能传送精确的预测误差残差。相应地，对预测误差残差进行编码，以形成被称为激励的近似。在传统的CELP编码器中，将该激励编码为两个组成之和；第一组成是从所谓的自适应代码本所产生的，而第二组成是从所谓的创新或固定代码本所产生的。自适应代码本实质上是来自具有恰当增益的过去激励的采样块。创新或固定代码本是利用码向量（codevector）所构成的，该码向量具有用于对来自LP滤波器的预测误差残差和自适应代码本进行编码的任务。

可以使用许多结构和约束来设计创新或固定代码本。然而，在现代语音编码系统中，经常使用代数码激励线性预测（ACELP）模型。ACELP对于语音编码领域的普通技术人员是公知的，并相应地，在本说明书中将不详细地进行描述。总之，ACELP创新代码本中的码向量中的每一个包含几个非零脉冲，所述非零脉冲可以被看做属于脉冲位置的不同交织轨道。轨道和每个轨道的非零脉冲的数目通常取决于ACELP创新代码本的比特率。ACELP编码器的任务在于搜索脉冲位置和标记（sign），以使得误差准则最小化。在ACELP中，使用合组成析法（analysis-by-synthesis）过程来执行此搜索，在该过程中，不是在激励域中、而是在合成域中，即在已经通过时变合成滤波器对给定ACELP码向量进行滤波之后，计算误差准则。已经提出了有效的ACELP搜索算法，以允许甚至具有非常大ACELP创新代码本的快速搜索。

图1是示出了ACELP解码器100的主要组件和操作原理的示意框图。参考图1，ACELP解码器100接收所解码的音高（pitch）参数101和所解码的ACELP参数102。所解码的音高参数101包括向自适应代码本103应用、以产生自适应码向量的音高延迟。如在上文中所指明的，自适应代码本103实质上是来自过去激励的采样块，并且通过使用包括过去激励的等式、以音高延迟、对过去激励进行内插来发现自适应码向量。所解码的音高参数还包括音高增益，使用放大器112、向来自自适应代码本103的自适应码向量应用该音高增益，以形成第一、自适应代码本组成113。自适应代码本103和放大器112形成自适应代码本结构。所解码的ACELP参数包括ACELP创新代码本参数，其包括向创新代码本104应用、以输出对应的创新码向量的代码本索引。所解码的ACELP参数还包括创新代码本增益，借助于放大器105、向来自代码本104的创新码向量应用该创新代码本增益，以形成第二、创新代码本组成114。创新代码本104和放大器105形成创新代码本结构110。然后，通过第一、自适应代码本组成113与第二、创新代码本组成114的加法器106中的加和来形成总的激励115。然后，通过LP合成滤波器107来处理总激励115，以产生原始声音信号（例如，语音）的合成111。使用当前帧的激励，对于下一帧来更新自适应代码本103的存储器（箭头108）；然后，自适应代码本103偏移，以处理下一子帧的所解码音高参数（箭头109）。可以对于先前描述的基本CELP模型做出若干修改。例如，可以对合成滤波器的输入处的激励信号进行处理，以增强该信号。同样，可以在合成滤波器的输出处应用后处理。此外，可以对自适应和代数代码本的增益进行联合量化。