[发明专利]一种基于一维卷积核的自适应音频复杂度表征方法

权利要求书

1.一种基于一维卷积核的自适应音频复杂度表征方法，其特征在于：

S1，输入载体x，密信m；

S2，根据x、m确定大小为1×n、移动步长为1的一维卷积核k，设定权重参数w，其中w＞0；

S3，重构音频A’，并求取音频残差D；

S4，划定帧长，求取帧内特征参数值δ；

S5，求取帧的复杂度C；

复杂度C求取方式如下：

其中，即为帧内特征参数值δ，T表示失真阈值范围；

S6，对采样值进行不同复杂度下、不同二进制位的失真代价ρ统计；

S7，输出帧的复杂度C或失真代价ρ。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于：

所述S2中n的值为5，一维卷积核k存在k＝[k_-2，k_-1，k₀，k₊₁，k₊₂]，且

3.根据权利要求2所述方法，其特征在于：

所述S3具体包括以下步骤：

S31，对音频进行采样并将每5个采样值作为一个单位A，A＝[A_i-2，A_i-1，A_i，A_i+1，A_i+2]；

S32，对k_a进行赋值，具体赋值公式为

其中，k_a表示一维卷积核k中第a位的值，它由当前5个采样点的值的权重关系进行构成，表示5个采样值中与目标a位权重对应的采样值，a同时表示该值到中心值A_i的距离；A_i-b表示5个采样值中第i-b个采样值，b＝-2，-1，0，1，2；

S32，对中间位置采样点的采样值进行重构，得到A_i’＝A·k^T，其中T表示失真阈值范围；

S33，求取音频残差D＝A-A’。

4.根据权利要求3所述方法，其特征在于：

所述S4中帧长为10ms。

5.根据权利要求1所述方法，其特征在于：

所述S6中失真代价ρ＝C×σ，其中σ为复杂度-失真代价转变系数。