[发明专利]基于上下文的算术解码设备和方法

说明书

公开了一种基于上下文的算术解码设备和方法。所述基于上下文的算术解码设备可确定将被解码的当前N元组的上下文，确定与当前N元组的最高有效位(MSB)码元相应的MSB上下文，并使用当前N元组的上下文和MSB上下文来确定概率模型。随后，所述基于上下文的算术解码设备可基于确定的概率模型来对MSB执行解码，并基于从对转义码进行解码的处理而得到的最低有效位(LSB)的比特深度，对LSB执行解码。

本申请是申请日为2010年6月18日、申请号为201080027852.X、题为“基于上下文的算术编码设备和方法以及基于上下文的算术解码设备和方法”的专利申请的分案申请。

技术领域

一个或多个实施例涉及一种音频信号的编码和解码方法，更具体地说，涉及一种无损编码和解码方法。

背景技术

通常可在频域中执行音频信号的编码和解码。作为代表性示例，可给出高级音频编码(AAC)。AAC编解码器可执行改进离散余弦变换(MDCT) 用于变换到频域中，并考虑到心理学声音使用信号的掩蔽程度来执行频谱量化。为了进一步压缩执行量化的结果，可采用无损压缩方案，可在AAC中使用霍夫曼编码。作为无损压缩方案，可使用位片算术编码(BSAC)编解码器，在位片算术编码(BSAC)编解码器中，可应用算术编码而不应用霍夫曼编码。

通常可在时域中执行语音信号的编码和解码。大多数语音编解码器在时域中的压缩可涉及码激励线性预测(CELP)。CELP可以是语音编码技术，并且广泛使用的G.729、自适应多速率宽带(AMR-WB)、互联网低比特率编解码器(iLBC)、增强型可变速率编解码器(EVRC)等可以是基于CELP的语音编码器。可在使用线性预测来获得语音信号的假设下，开发这些编码方案。在对语音进行编码中，可能需要线性预测系数和激励信号。通常，可使用线谱对(LSP)来对线性预测系数进行编码，并且可使用若干码本对激励信号进行编码。作为基于CELP开发的编码方案的示例，可给出代数码激励线性预测(ACELP)编码方案、共轭结构码激励线性预测(CS-CELP)编码方案等。

由于考虑到数据速率和心理学声音的限制的低频段和高频段之间的敏感性的差异，因此低频段可对语音/音乐频率的精细结构敏感，而高频段可对精细结构更不敏感。因此，低频段可应用大量比特来对精细结构进行精确编码，而高频段可应用更少量比特来对精细结构进行编码。在这种情况下，低频段可采用使用AAC编解码器的编码方案，而高频段可采用使用能量信息和调整信息的编码方案(被称为频带复制(SBR)技术)。SBR可复制正交镜像滤波器(QMF)域中的低频信号以产生高频信号。

即使在立体声信号中，也可应用减少使用的比特的数量的方案。更具体地说，可在将立体声信号转换为单声道信号之后提取指示立体声信息的参数，可发送通过对立体声参数和单声道信号进行压缩而获得的数据，并且可在解码器中使用发送的参数对立体声信号进行解码。作为对立体声信息进行压缩的方案，可使用参数立体声(PS)技术，作为提取多声道信号以及立体声信号的参数并发送提取的信号的方案，可使用运动图像专家组(MPEG)环绕声技术。

此外，更具体地说，考虑到上述的无损编码的对象，可当被量化的频谱的量化索引被假设为一个码元时，执行无损编码。此外，可以这样的方式执行无损编码：被量化的频谱的索引被映射到位平面上以打包(bundle)比特。

在执行基于上下文的无损编码的情况下，可使用关于先前帧的信息来执行无损编码。

发明内容

根据一个或多个实施例的一方面，可提供了一种基于上下文的算术编码设备，所述设备包括：N元组上下文确定单元，确定将被编码的当前N元组的上下文；转义码编码单元，基于当前N元组的上下文，对转义码执行编码；最高有效位(MSB)上下文确定单元，确定与当前N元组的MSB码元相应的MSB上下文；概率模型映射单元，使用当前N元组的上下文和MSB上下文来确定概率模型；MSB编码单元，基于确定的概率模型来对MSB执行编码；最低有效位(LSB)编码单元，基于从对转义码进行编码而得到的LSB 的比特深度，对LSB执行编码。