[发明专利]编码器、解码器、用于编码及解码的系统及方法

说明书

本发明的实施例提供一种编码器，其包括量化阶段、熵编码器、残余量化阶段以及编码信号形成器。量化阶段用于使用死区对输入信号进行量化，以得到多个量化值。熵编码器用于使用熵编码方案编码多个量化值，以得到多个熵编码值。残余量化阶段用于对由量化阶段造成的残余信号进行量化，其中残余量化阶段用于根据量化阶段的死区确定至少一个量化残余值。编码信号形成器用于从多个熵编码值和至少一个量化残余值形成编码信号。

本申请是于2015年7月24日申请的、申请号为201580050928.3的题为“编码器、解码器、用于编码及解码的系统及方法”的发明专利申请的分案申请。

技术领域

实施例涉及一种编码器、一种解码器、一种包括编码器及解码器的系统、一种用于编码的方法以及一种用于解码的方法。一些实施例涉及一种用于源编码中的优化残余量化的装置及方法。一些实施例涉及一种源编码方案，其使用熵编码在确定数量的比特上对量化信号进行编码。

背景技术

熵编码是一种用于利用符号冗余度进行传输的有效工具。其通常用在谱线的量化之后的基于变换的编码中。通过利用先验概率分布，可使用减少数量的比特无耗损地对量化值进行编码。此原理在于生成长度是符号概率的函数的码字。

比特消耗通常只有在将熵编码的符号写入比特流之后才知道。在对需要知道用于对率失真函数进行优化的比特消耗的量化阶段进行优化时这通常是有问题的。在作为多数通信网络协议的必要条件的比特流必须有每帧固定大小(也被称为固定的比特率)时这更是有问题的。

在变换编码器中，缩放因子的集合通常通过在频域中对量化噪声进行成形来定义量化。噪声成形是通常由心理声学模型给定的感知到的失真以及所引起的比特消耗作用的结果。然而，最后的因子通常仅在固定量化噪声成形之后才知道。优化循环能够用于使优化收敛。尽管如此，在实际应用中，此优化相对复杂且必须严格限制迭代次数。此外，为了更多地降低复杂度，通常不完全计算而仅是估计比特消耗。如果最终比特消耗被低估，比特流将必须被截短，其在大多数情况下要被避免。的确，低估将导致比特流的不利的截短，其等同于使量化饱和。因此，量化优化通常被设计为高估比特消耗。因此，在最终的比特流中，少量比特通常未被利用。

为了克服此问题，残余(或第二)量化阶段可添加在第一量化阶段之后用于利用最后未使用的比特。然后，这些剩余比特可用来对量化噪声进行改善。下面解释此原理。

图10显示变换编码器10的框图。变换编码器10包括第一量化阶段12、残余量化阶段14、熵编码器16、熵编码比特估计单元18、多工器20以及变换单元22。

变换单元22用于将输入信号从时域变换至频域。第一量化阶段12用于将频域中的输入信号量化为多个量化谱值q。将多个量化谱值q、频域中的输入信号x以及一定数量的剩余比特输入至残余(或第二)量化阶段14，该残余量化阶段用于改善第一量化阶段12的输出并提供多个量化残余值q_r。熵编码器16用于熵编码多个量化谱值q，以得到多个熵编码值e。多工器20用于多路传输多个熵编码值e、取决于由第一量化阶段14提供的信息的缩放因子以及由第二量化16传递的多个量化残余值，以得到比特流。

图10所示的变换编码器10被设计用于传递每帧特定目标数量的比特。调整量化以达到此目标，但由于复杂度原因，当调整量化步骤时仅进行熵编码器比特消耗的估计。此外，即使比特估计非常准确，仍或许不可能发现导致预期目标比特的缩放因子的集合。在第一量化阶段12之后，对量化值q进行熵编码。剩余的未利用比特然后被分配至残余量化，该残余量化将改善第一量化阶段12的输出。残余量化阶段14将量化谱值q、原始谱值x与一定数量的剩余比特作为输入。剩余比特的数量可以是估计的或是剩余比特的真实数量。当在编码器侧需要本地合成时通常使用估计，用于(例如)以闭环决定方式(如在AMR-WB+(Adaptive Multi-Rate Wide Band Extended，自适应多率宽带扩展)中进行的)作出切换决定。在此情况下，残余编码必须在熵编码器16的最后调用之前调用。