CN101149927A - 在线性预测分析中确定isf参数的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种在线性预测分析中确定ISF参数的方法，用迭代法求得多项式系数后，运用求根的方法搜索根所在区间，直接得到ISF参数。本发明对音频/语音的编码流程中的线性预测系数编码和量化进行了改进，操作简单，可以直接且快速地得到ISF参数，适用于音频/语音编码。

Description

在线性预测分析中确定ISF参数的方法

技术领域

本发明涉及一种编解码压缩的方法，特别是涉及一种在音频/语音编码中进行线性预测分析时确定ISF参数的方法。

背景技术

如图1所示，在现有的基于线性预测分析的音频/语音编码中，线性预测分析模块的输入信号是语音/音频信号，输出信号是线性预测系数，用于提取输入信号的线性预测系数；线性预测系数编码模块将线性预测系数转化成ISF参数，用于进一步参数编码，是整个编码流程中重要的一部分；ISF编码和量化模块的输入信号是ISF参数，输出信号是ISF参数的量化值，用于将输入的ISF参数进行编码和量化，作为编码码流的一部分。

现有的线性预测编码(AMR-WB和AMR-WB+)都包含线谱对(LineSpectral Frequency LSF或Immittance Spectral Frequency ISF)的计算和量化。输入语音或者音频信号的线性预测(Linear Prediction，LP)谱的信息几乎都是在描述ISF的几个比特中体现。

现有的将线性预测系数转化成ISF参数的方法如图2所示。包括如下步骤。用输入的线性预测系数求出多项式系数并构成一个切比雪夫多项式。然后再用格型搜索法求这个多项式的根所在区间，最后在这个区间进行线性插值，将插值得到的结果进行反余弦计算得到最终根。在下一步里对求得的ISF参数进行量化，成为语音/音频码流的一部分。

这种方法的不足之处在于格型搜索根的过程中存在大量的乘法，以及在最后进行反余弦求ISF过程中引入了反余弦这类费时的计算。如果采用查表的方法，将会使精度受到损失。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种在线性预测分析中确定ISF参数的方法，它操作简单，可以直接快速的得到ISF参数。

为解决上述技术问题，本发明的在线性预测分析中确定ISF参数的方法是采用如下技术方案实现的，首先用迭代法求得多项式系数，然后运用求根的方法搜索根所在区间，直接得到ISF参数。

在现有的线性预测系数编码和量化的方法中，ISF的计算需要进行936次乘法、8次除法以及8次反余弦运算(可以用查表方法代替)。采用本发明的方法后仅需要进行平均392次乘法、24次除法运算。其中，除法运算可以用查表的方法较好的近似，而不影响最后输出根的位置。(用查表和牛顿迭代法取代除法以后，平均用433次乘法)。由于平均乘法数目大大降低，所以运算速度提高，可以直接快速的得到ISF参数。

本发明的方法操作步骤简单，节省了53.7％的乘法，得到的ISF参数精度与现有的方法基本相当，根的误差都在0.01％之下。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明：

图1是现有的基于线性预测分析的音频/语音编码流程图；

图2是现有的线性预测系数编码流程图；

图3是本发明的在线性预测分析中确定ISF参数的方法流程图；

图4是本发明的用求根法搜索根所在区间的第一种实施例的流程图；

图5是本发明的用求根法搜索根所在区间的第二种实施例的流程图。

具体实施方式

如图3所示，本发明的确定ISF参数的方法是，在用迭代法求得多项式的系数以后，可以分别采用两种不同的运用求根的方法(结合图4、5所示)搜索根所在的区间和线性插值的方法直接并快速的求得ISF参数。

采用迭代法求多项式系数的方法是，假设输入的线性预测系数记为a₁，a₂，...，a₁₆，则相应的LP多项式是：

$A\left(z\right)=1+\underset{i=1}{\overset{16}{\mathrm{\Σ}}}{a}_i{z}^{-i}---\left(1\right)$

从式(1)可以得到两个复多项式：

f′₁＝A(z)+z^-16A(z^-1)

                                  (2)

f′₂＝A(z)-z^-16A(z^-1)

这两个方程的根都在单位圆上(即模为1)。此时去除在-1和1上的根，因为它们不包含线性预测系数的任何信息，可以得到如下新的复多项式：

f₁(z)＝f′₁(z)

                                 (3)

f₂(z)＝f′₂(z)/(1-z^-2)

将这些多项式展开，可以得到一系列系数，在这里记做r₀，r₁，...，r₈。那么式(2)、式(3)的两个多项式可以展开为具有如下形式的多项式：

R(z)＝r₈z¹⁶+r₇z¹⁵+...+r₁z⁹+r₀z⁸+r₁z⁷+...+r₈    (4)

由于根都在单位圆上，那么可以将根表示成如下 $z_i=e^{j{\mathrm{\ω}}_i}$ ，i＝1，...，8，除以z⁸这个与根无关的项并用z＝e^jω代入，则有：

G(ω)＝2r₈cos8ω+2r₇cos7ω+...2r₁cosω+r₀    (5)

至此，问题变成求式(2)、式(5)的根。

本发明的用求根法搜索根所在区间可以采用多种不同的方法实现。

在图4所示的第一种实施方式中，设定第一个根的初始值后，进行Newton-Chebyshev(牛顿-切比雪夫方法)根搜索，再进行线性插值求根，初始化下一个根的搜索起始点，继续进行Newton-Chebyshev根搜索。

在图5所示的第二种实施方式中，它与第一种实施方式的区别是进行Newton-Chebyshev根搜索后，不进行线性插值求根，直接初始化下一个根的搜索起始点。

需要说明的是上面所述的Newton-Chebyshev根搜索方法作为实施例只是进行根搜索方法中的一种。具体实施时，首先，将整个角度轴ω分成314份，在每个区间里，其余弦值都设定为区间中点的余弦值。从第一个根开始搜索，用如下的算式进行计算根的迭代值：

ω_k+I＝ω_k-G(ω_k)/G′(ω_k)    (6)

其中k为迭代次数，G(ω_k)和G′(ω_k)都是用Chebyshev(切比雪夫)多项式求得的函数。当k＝0，1时，两次迭代以后，能够得到根的大概位置。再找到根所在的区间，进行线性插值则可以得到根的位置。(图4所示的第一种实施方式)；或者，当k＝0，1，2时，经过三次迭代，所得到的迭代值则是根的位置，即直接得到根的位置。(图5所示的第二种实施方式)。

当搜索到一个根的时候，可以通过如下的方法来确定下一个根搜索的起始点位置。假设上一个根(第i个)用β表示，那么下一个根的起始位置可以简单的用 ${\mathrm{\ω}}_0^{i+1}=\mathrm{\β}+d^i$ 估计，其中dⁱ是一个经验值，每一个根都有不同的经验值。然而，对于G函数，如果ω₀ ⁱ⁺¹落在一个导数较小(绝对值)的区域，那么Newton(牛顿)方法无法收敛到真实根的附近，因此需要一个修整过程：

完成初始值的确定以后，总计重复进行7次根搜索和下一个初始值的确定步骤即可全部确定根的位置。

在本发明中用求根的方法搜索根所在的位置，除了上述的实施例外，还可以采用其它的求根的方法来搜索根所在区间，例如二分法，Chord(乔德)迭代法，Secant(斯坎特)迭代法等等，以及两种以上求根的方法混合使用来求根；或者用其他分割角度轴的方法，例如分成不同的份数。

本发明对音频/语音的编码流程中的线性预测系数编码和量化进行了改进，可以直接且快速地得到ISF参数，适用于音频/语音编码。

Claims (5)

1.一种在线性预测分析中确定ISF参数的方法，首先用迭代法求得多项式系数，其特征在于：然后运用求根的方法搜索根所在区间，直接得到ISF参数。

2.根据权利要求1所述的在线性预测分析中确定ISF参数的方法，其特征在于：所述用求根的方法搜索根所在区间的方法是初始化后进行Newton-Chebyshev根搜索，整个角度轴ω被分成314份，在每个区间里，其余弦值都设定为区间中点的余弦值，从第一个根开始搜索，用如下的算式进行计算根的迭代值：

ω_k+1＝ω_k-G(ω_k)/G′(ω_k)

其中k为迭代次数；G(ω_k)和G′(ω_k)是用Chebyshev多项式求得的函数值。

3.根据权利要求1所述的在线性预测分析中确定ISF参数的方法，其特征在于：所述的迭代次数k＝0，1；经两次迭代以后，得到根的大概位置；再找到根所在的区间，进行线性插值则得到根的位置。

4.根据权利要求1所述的在线性预测分析中确定ISF参数的方法，其特征在于：所述的迭代次数k＝0，1，2；经过三次迭代，直接得到根的位置。

5.根据权利要求1至4中任何一项所述的在线性预测分析中确定ISF参数的方法，其特征在于：

当搜索到一个根后，确定下一个根搜索的起始点位置的方法是：假设上一个根用β表示，那么下一个根的起始位置用 ${\mathrm{\ω}}_0^{i+1}=\mathrm{\β}+d^i$ 估计，其中dⁱ是一个经验值；

对于G函数，如果ω₀ ⁱ⁺¹落在一个导数较小的区域时，按下式进行修整：

完成初始值的确定以后，重复进行7次根搜索和下一个初始值的确定即可全部确定根的位置。

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