[发明专利]声码器增益参数分模式抗信道误码方法

摘要

本发明属于语音编码抗信道误码技术领域。其特征在于：利用增益参数在不同清浊音模式下的分布统计特性和不同清浊音转移模式下的变化特性在解码端对信道误码引起的增益参数错误进行检测和恢复；为了防止错误的扩散，在上一帧做过误码恢复的情况下，本帧增益的误码检测与恢复就不再利用与上一帧的增益差值的统计特性；另外，通过计算分布最集中的全1模式的增益参数的长时平均值估计语音的总体能量水平，自适应地对使用的增益参数特性值作相应的调整以适应不同的语音情况。该算法能够在2400b/s声码器上将增益参数由于信道误码而引起的误差降低40％以上。

主权项

1、声码器增益参数分模式抗信道误码方法，其特征在于，所述方法是在数字集成电路芯片中依次按以下步骤实现的：步骤(1)  对输入的语音信号样点按设定的时间顺序分帧，该语音信号样点是已经按照设定频率采样且经过高通滤波去除工频干扰后的信号样点；步骤(2)  按如下方法对当前帧提取增益参数g_i：gi=1LΣLs(n)2]]>其中i表示当前帧的帧序号，L是窗口的长度，为200，s(n)是预处理后的语音信号；当多帧联合矢量量化时，则需分别提取当前超帧中所有帧的增益参数；步骤(3)  把当前帧中的增益参数g_i变换到对数域，G_i＝lg(g_i)，然后将对数域上的增益参数G_i在设定的量化范围内按设定的量化比特数进行均匀标量量化，编码后经信道传输到解码端；当多帧联合矢量量化时，则所述的量化值是所选择的码字矢量在量化码本中的索引值；步骤(4)  按2400b/s混合激励的线性预测语音编码算法对当前帧提取清浊音参数，当多帧联合矢量量化时，需分别提取当前超帧中所有帧的清浊音参数；步骤(5)  根据步骤(4)从每一帧提取到的5个子带的清浊音参数，若子带为清音，用“0”表示，子带为浊音则用“1”表示，记为矢量B，B＝[b₁，b₂，b₃，b₄，b₅]，再对该子带清浊音矢量B用5比特量化，5个比特依次对应着5个子带的清浊音模式，即若第k个子带为浊音，则b_k＝1，否则，b_k＝0，该量化值编码后经信道传输到解码端；当多帧联合矢量量化时，所述量化值则是所选择的码字矢量在清浊音参数量化码本中的索引值；步骤(6)  解码得到步骤(5)中的清浊音模式参数和步骤(3)中的对数域上的增益参数G_i，根据当前帧的子带清浊音参数模式B_i，通过查预先设定的表确定当前帧增益参数G_i所应存在的范围ψ_Bi以及当前帧增益参数的期望值Γ_Bi，并根据调整因子Δ参数的值，Δ参数的求取方法参见步骤(9)，平移ψ_Bi和Γ_Bi，即若查表所得的ψ_Bi＝[m，n]和Γ_Bi＝c，则经过Δ参数平移调整后实际使用的ψ_Bi＝[m+Δ，n+Δ]和Γ_Bi＝c+Δ；然后再根据当前帧中的子带清浊音参数模式B_i以及上一帧的子带清浊音参数模式B_i-1通过查预先设定的表确定当前帧增益参数与上一帧增益参数之差G_i-G_i-1所应存在的范围Ω_Bi-1，Bi以及差值的期望值Λ_Bi-1，Bi；两个范围ψ_Bi和Ω_Bi-1，B_i用于对错误的检测，即步骤(7)中，而两个对应的期望值Γ_Bi和Λ_Bi-1，Bi用于对错误的恢复，即步骤(8)中；当多帧联合矢量量化时，上述的两个范围Ω_{Bi，j-1，Bi，j}和ψ_Bi，j以及对应的两个期望值Λ_{Bi，j-1，Bi，j}和Γ_Bi，j对当前超帧中的所有子帧都要分别确定，其中j表示子帧的序号，ψ_Bi，j是当前超帧第j子帧的增益参数所应存在的范围，Ω_{Bi，j-1，Bi，j}是当前超帧中第j子帧与其上一子帧，即j-1帧，增益参数的差值所应存在的范围，第一子帧的上一子帧，即第0子帧表示上一超帧最后一个子帧的相关参数值；步骤(7)  判断上一帧增益参数G_i-1是否做过错误恢复：如果上一帧增益参数是否做过错误恢复，则判断当前帧增益参数G_i是否落在所应存在的范围ψ_Bi内，如果是，转到步骤(9)，否则，转到步骤(8)进行错误恢复；如果上一帧增益参数G_i-1未做过错误恢复，则判断当前帧增益参数G_i是否落在所应存在的范围ψ_Bi内，再判断当前帧增益参数和上一帧增益参数的差值G_i-G_i-1是否落在所应存在的范围Ω_Bi-1，Bi内，如果两者都满足，转到步骤(9)，否则，即至少有一个判据不满足，则转到步骤(8)进行错误恢复；当多帧联合矢量量化时，须判断当前超帧中的所有子帧的增益参数是否分别落于其对应范围ψ_Bi，j和Ω_{Bi，j-1，Bi，j}内，如果上一超帧增益参数做过错误恢复，则当前超帧的第一子帧，即j＝1，与上一超帧的最后子帧的增益参数之差是否落于其对应范围Ω_{Bi，0，Bi，1}内的判据不被采用，否则采用，由于多帧联合矢量量化时判断增益出错采用的判据数目很多，因此只有当不满足的判据数目达到设定量时，才转到步骤(8)进行错误恢复，否则转到步骤(9)；步骤(8)  把接收到的步骤(3)中当前帧的增益参数的二进制表示值中的各比特分别反转，得到，N表示比特数，表示把的第n位反转得到的二进制值，假设共有N位；对得到的这N个候选增益参数的二进制表示值分别做反量化求取其对应的步骤(3)中的对数增益参数，设为G_i⁽¹⁾、G_i⁽²⁾…Q_i^(N)，组成候选增益参数集ψi={Gi(1),Gi(2)......Gi(N)}]]>；判断上一帧增益参数是否做过错误恢复：如果上一帧增益参数做过错误恢复，则选取的增益参数是使得该增益参数G_i⁽ⁿ⁾与当前帧增益参数的期望值Γ_Bi的绝对差值最小的候选增益参数，即G~i=argminGi(n)∈Ψi|Gi(n)-ΓBi|;]]>如果上一帧增益参数未做过错误恢复，那么将候选增益参数集中的元素分别与上一帧的步骤(3)中求取的对数增益参数G_i-1做差值运算Di-1,i(n)=Gi(n)-Gi-1]]>，n＝1，2……N，最后选取的增益参数是使得该增益参数Q_i⁽ⁿ⁾与当前帧增益参数的期望值Γ_Bi的绝对差值，加上差值D_i-1，i⁽ⁿ⁾与对应差值期望值Λ_Bi-1，Bi的绝对差值的和最小的候选增益参数，即G~i=argminGi(n)∈Ψi(|Di-1,i(n)-ΛBi-1,Bi|+|Gi(n)-ΓBi|)]]>从而完成错误恢复，转到步骤(1)；当多帧联合矢量量化时，如果上一帧增益参数未做过错误恢复，则选取的增益参数是使得当前超帧所有子帧的增益参数与对应增益参数期望值Γ_Bi，j的绝对差值之和，加上所有子帧的增益参数与上一子帧增益参数的差值D_j-1，j⁽ⁿ⁾与对应差值期望值Λ_{Bi，j-1，Bi，j}的绝对差值之和的总合最小的候选增益参数，即G~i=argminGi(n)∈Ψi[Σj(|Dj-1,j(n)-ΛBi,j-1,Bi,j+|Gi,j(n)-ΓBi,j|)]]]>其中，j是超帧中的子帧序号，由于是多帧联合矢量量化，故G_i⁽ⁿ⁾其实是矢量，可表示为Gi(n)=[Gi,1(n),Gi,2(n)......Gi,Nf(n)]]]>，N_f是一个超帧所包含的子帧数目；如果上一帧增益参数做过错误恢复，则上述求最小值的和式中要去掉有关当前超帧中第一子帧与上一超帧中最后子帧增益参数的差值的那一项，即G~i=argminGi(n)∈Ψi[Σj(|Dj-1,j(n)-ΛBi,j-1,Bi,j|+|Gi,j(n)-ΓBi,j|)-|D0,1(n)-ΛBi,0,Bi,1|]]]>从而完成错误恢复，转到步骤(1)；步骤(9)  判断当前帧的子带清浊音参数模式B_i，如果B_i＝[1，1，1，1，1]，则更新全浊音帧的增益长时平均：G_avr＝0.9×G_avr+0.1×G_i，并更新调整因子Δ参数的值：Δ=Gavr-ΓBi|Bi=[1,1,1,1,1]]]>，其中ΓBi|Bi=[1,1,1,1,1]]]>即清浊音模式为[1，1，1，1，1]时的增益参数期望值，可通过查表得到，是固定的；当多帧联合矢量量化时，当前超帧中的所有子帧都要分别进行本步骤中前述的浊音参数模式判断以及在满足条件时的全浊音帧增益长时平均参数G_avr和调整因子Δ参数的更新；转到步骤(1)。