[发明专利]划分的增益形状向量编码

说明书

本发明涉及用于支持划分的增益形状向量编码和解码的编码器和解码器以及其中的方法。由编码器执行的方法中，对每个向量分段的编码受到与允许用于对向量分段进行编码的最大比特数量Bsubgt;MAX/subgt;相关的限制。所述方法包括：确定针对目标向量x的分段的初始数量Npsubgt;_init/subgt;；以及基于向量比特预算和Npsubgt;_init/subgt;，进一步确定平均每分段比特数量Bsubgt;AVG/subgt;。所述方法还包括：基于Npsubgt;_init/subgt;个分段的能量以及B和Bsubgt;AVG/subgt;之差，确定将在增益形状向量编码中针对向量x使用的分段的最终数量。执行所述方法使得能够在目标向量上高效地分配比特预算的比特。

本申请是申请日为2014年11月11日、进入中国国家阶段日2016年5 月6日、申请号为201480061092.2(“划分的增益形状向量编码”)的中国 专利申请的分案申请。

技术领域

本文公开的本发明大体上涉及增益形状向量编码和解码，具体地， 涉及划分的增益形状向量量化。

背景技术

针对例如音频和/或视频的编码方法通常包括对信号分段的某种类 型的量化。已知无约束向量量化(VQ)对于具有特定长度的分组样本(即， 向量)是有用的量化方法。但是，存储器和搜索复杂度限制导致了结构 化向量量化器的发展。不同的结构在搜索复杂度和存储器要求方面具有 不同的折中。一种针对结构化向量量化的传统方法是增益形状向量量化， 其中使用形状向量r和增益G来表示目标向量x：

增益形状向量量化的构思是对增益和形状分量对{r，G}进行量化，而 不是直接对目标向量进行量化。然后，使用形状量化器(针对归一化的 (normalized)形状输入对其进行调谐)和增益量化器(其处理信号的动态 性)来对增益和形状分量进行编码。由于划分成动态性和形状(还表示 为精细结构)非常符合感知听觉模型，所以该结构常用于音频编码。

此外，许多音频编解码器(比如IETF Opus以及ITU-T G.719)使用 增益形状向量量化来对目标音频信号的频谱系数进行编码。这两种编解 码器都使用固定的频带结构来将频谱分成多个分段，并且频带结构不存 在对目标向量的任何改变的自适应。

增益形状量化的一个问题是找到合适的向量长度。较长的向量引起 向量内的较大变化，从而形状量化器需要处理信号的动态性。较短的向 量降低向量内的动态性，但可能会受到以下事实的影响：形状VQ的较低 维度利用样本修正的能力较差。此外，增益编码的开销会随着分割数量 的增加而增加，这使得留给形状编码的比特更少。

发明内容

期望实现高效的增益形状向量编码和解码。

根据第一方面，提供了一种用于支持划分的增益形状向量编码的方 法。将由媒体编码器执行所述方法，其中，对每个向量分段的编码受到 与允许用于对向量分段进行编码的最大比特数量B_MAX相关的限制。所 述方法包括：确定针对目标向量x的分段的初始数量Np_{_init}；以及基于 向量比特预算和Np_{_init}，进一步确定平均每分段比特数量B_AVG。所述方 法还包括：基于Np_{_init}个分段的能量以及B_MAX和B_AVG之差，确定将在 增益形状向量编码中针对向量x使用的分段的最终数量。

根据第二方面，提供了一种用于支持划分的增益形状向量解码的方 法。将由媒体解码器执行所述方法，其中，增益形状向量x的每个向量 分段的表示受到与允许用于对向量分段进行编码的最大比特数量B_MAX相关的限制。所述方法包括：针对将被重构的向量x_q，确定分段的初始 数量。所述方法还包括：从媒体编码器接收对是否针对向量x_q应用了增加数量的分段的指示。所述方法还包括：基于所接收的指示，确定用于 向量x_q的解码的分段的最终数量。