[发明专利]一种采用高阶线性预测系数分组矢量量化的语音编解方法

权利要求书

1.一种采用高阶线性预测系数分组矢量量化的语音编解方法，其特征在于：分编码和解码两步骤，

第一步：编码，

编码按照以下步骤进行：

(1)使用莱文森-德宾算法进行高阶线性预测分析得到R个线性预测系数a(i)并且R=dM；可由已知R个线性预测系数a(i)得到R个反射系数k(i)（i＝1,2，...,R）；

所述已知R个线性预测系数a(i)，求R个反射系数k(i)的递推方法为：k(m)=-a(m,m)，

a(m-1,i)=[a(m,i)+k(m)a(m,m–i)]/[1–k(i)]，

其中，m是阶数，m＝R,R–1，…,1；a(m,i)是进行m阶线性预测时的第i个线性预测系数，km)是第m个反射系数；

所述R、M、d均为正整数，R范围为10～100，M范围为8～16；R、M、d须满足关系R=dM；

(2)反射系数k分组器将R个反射系数k(i)（i＝1,2，...,R）分为d组，每组包含相邻M个反射系数k(i)（i＝1,2，...,M）；所述的第j组的第i个系数k(j,i)与k(i)的关系表示为k(j,i)=k(jM+i)(j=0,1，...,d-1；i＝1,2，...,M）；所述R、M、d均为正整数，R范围为10～100，M范围为8～16；R、M、d须满足关系R=dM；

(3)对每组M阶反射系数k(j,i)，经过k→a转化器计算出对应的M阶线性预测系数a(j,i)(j=0,1，...,d-1；i＝1,2，...,M）；所述R、M、d均为正整数，R范围为10～100，M范围为8～16；R、M、d须满足关系R=dM；

所述已知反射系数k(i)，求线性预测系数a(i)的递推方法为：

a(m,m)=k(m)，

a(m,i)=[a(m-1,i)+k(m)a(m–1,m–i)]，

其中，m是阶数，m=1,2，...,M；a(m,i)是m阶线性预测时的第i个线性预测系数，i＝1,2，...,m–1；k(m)是第m个反射系数；

(4)对每组已知M个线性预测系数a(j,i)经过a→lsf转化器计算出对应的线谱频率参数lsf(j,i)(j=0,1，...,d-1；i＝1,2，...,M）；所述R、M、d均为正整数，R范围为10～100，M范围为8～16；R、M、d须满足关系R=dM；

所述已知线性预测系数a(i)，求线谱频率参数lsf(i)的方法为：

使用线性预测系数a(i)可以构建两个多项式P(z)和Q(z)；

P(z)=A(z)+z^-(M+1)A(z^-1)，

Q(z)=A(z)–z^-(M+1)A(z^-1)；

所述M是线性预测阶数，z代表Z变换域的自变量；

方程P(z)=0与Q(z)=0在余弦域的根分别为lsp_P(i)与lsp_Q(i)，i=1,2，...,M+1，称lsp_P(i)与lsp_Q(i)为线谱对系数，当A(z)的零点都位于单位圆内时，P(z)和Q(z)的零点都位于单位圆上，P(z)和Q(z)的零点沿着单位圆上随着ω的增加交替出现，若除去1和-1这两个零点，P(z)和Q(z)各有M个零点，当A(z)满足最小相位特性时，可以由线性预测系数a(i)唯一确定线谱频率参数lsp_P(i)与lsp_Q(i),i＝1,2，...,M/2；由lsp_P(i)、lsp_Q(i)计算反余弦即可得到lsf_P(i)、lsf_Q(i)；

lsf_P(i)=arccos[lsp_P(i)]，

lsf_Q(i)=arccos[lsp_Q(i)]；

lsf_P(i)、lsf_Q(i)交错排列

lsf(2i)=lsf_P(i)，

lsf(2i+1)=lsf_Q(i)；

可得lsf(i)；

(5)矢量量化器使用相同的量化码本对d组线谱频率参数分别作矢量量化得到d个索引号，索引号和其它编码参数一起被打包成比特流进入通信网络并被传送到输出端；

第二步：解码，

解码按照以下步骤进行：

(1)根据通信网络接收的d个索引号可以恢复d组线谱频率参数lsf(j,i)(j=0,1，...,d-1；i＝1,2，...,M），对d组线谱频率参数使用lsf→a转化器计算对应的M阶线性预测系数a(j,i)(j=0,1，...,d-1；i＝1,2，...,M）；所述M范围为8～16，R、M、d须满足关系R=dM；R范围为10～100，所述R、M、d均为正整数；

所述已知线谱频率参数lsf(i)，使用lsf→a转化器计算对应的M阶线性预测系数a(i)的方法为：

将偶数序号的lsf(i)参数定义为lsf_P(i)，奇数序号的lsf(i)参数定义为lsf_Q(i)，lsf_P(i)=lsf(2i)，

lsf_Q(i)=lsf(2i+1)；

其中，i=1,2,…,M/2；对线谱频率参数lsf_P(i)、lsf_Q(i)取余弦可以计算LSP参数lsp_P(i)、lsp_Q(i)，即

lsp_P(i)=cos[lsf_P(i)]，

lsp_Q(i)=cos[lsf_Q(i)]。

使用LSP参数lsp_P(i)、lsp_Q(i)可以构建两个多项式P(z)和Q(z)

P(z)=(1+z-1)Πi=1M/2[1-2lspP(i)z-1+z-2],]]>

Q(z)=(1-z-1)Πi=1M/2[1-2lspQ(i)z-1+z-2].]]>

其中，П表示连乘，z代表Z变换域的自变量，M是线性预测阶数代表系数a(i)的数目；

多项式A(z)可以用多项式P(z)和Q(z)表示为

A(z)=[P(z)+Q(z)]/2。

根据表达式按照z^-i系数对应相等的原则，即可确定出a(i)的值；

(2)对d组M阶线性预测系数a(j,i)使用a→k转化器计算对应的M阶反射系数k(j,i)(j=0,1，...,d-1；i＝1,2，...,M）；所述M范围为8～16，R、M、d满足关系R=dM；R范围为10～100，所述R、M、d均为正整数；

所述已知线性预测系数a(i)，使用a→k转化器求反射系数k(i)的递推方法为：k(m)=-a(m,m)，

a(m-1,i)=[a(m,i)+k(m)a(m,m–i)]/[1–k(i)]，

其中，m是阶数，m=M,M–1，...,1；a(m,i)是m阶的第i个线性预测系数，k(m)是第m个反射系数；所述M范围为8～16，R、M、d满足关系R=dM；R范围为10～100，所述R、M、d均为正整数；

(3)对d组反射系数k(j,i)(j=0,1，...,d-1）使用反射系数组合器按顺序组成R阶反射系数k(jM+i)=k(j,i)(j=0,1，...,d-1，i＝1,2，...,M）；所述M范围为8～16，R、M、d满足关系R=dM；R范围为10～100，所述R、M、d均为正整数；

(4)对R阶反射系数k(i)使用k→a转化器转换为R阶线性预测系数a(i)（i=1,2，...,R）：所述R范围为10～100，R、M、d满足关系R=dM；M范围为8～16，所述R、M、d均为正整数；

所述已知R阶反射系数K(i)，使用k→a转化器求R阶线性预测系数a(i)的递推方法为：

a(m,m)=k(m)，

a(m,i)=[a(m–1,i)+k(m)a(m–1,m–i)]，

其中，m是阶数，m=1,2，...,R；a(m,i)是m阶的第i个线性预测系数，i＝1,2，...,m–1，k(m)是第m个反射系数；所述R范围为10～100，R、M、d满足关系R=dM；M范围为8～16，所述R、M、d均为正整数。