CN101606194A - 用于产生音频子带值的装置与方法以及用于产生时域音频采样的装置和方法 - Google Patents

Abstract

用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置(100)的实施例，包括：分析加窗器(110)，用于使用包含窗系数序列的分析窗函数(190)对从较早采样延伸至较晚采样的时间序列中的时域音频输入采样帧(120)进行加窗，以获得加窗采样。所述分析窗函数(190)包括：第一组(200)窗系数；以及第二组(210)窗系数。所述第一组(200)窗系数用于对较晚的时域采样进行加窗，所述第二组(210)窗系数用于对较早的时域采样进行加窗。装置(100)还包括：计算器(170)，用于使用所述加窗采样计算所述音频子带值。

Description

用于产生音频子带值的装置与方法以及用于产生时域音频采样的装置和方法

技术领域

本发明的实施例涉及用于产生音频子带值的装置和方法、用于产生时域音频采样的装置和方法、以及包括任一上述装置的系统，这些可以在例如现代音频编码、音频解码或其他与音频传送相关的应用领域中实现。

背景技术

典型地，现代数字音频处理是基于编码方案的，与直接传送或存储各音频数据相比，编码方案在比特率、传送带宽和存储空间方面实现了显著的降低。例如，这是通过在发送机端编码音频数据，在接收机端，在向收听者或向进一步的信号处理提供解码的音频信号之前解码编码的数据来实现的。

这样的数字音频处理系统可以关于大范围的参数来实现，典型地，这些参数一方面影响传送或处理的音频数据的质量，另一方面影响计算效率、带宽和其他与性能相关的参数。很经常地，更高的质量需要更高的比特率、增加的计算复杂度以及针对对应编码音频数据的更高的存储需求。因此，根据所需的应用，如可允许的比特率、可接受的计算复杂度以及可接受的数据量之类的因素必须与所需和可实现的质量进行平衡。

作为在如双向或单向通信之类的实时应用中尤为重要的另一个参数，由不同编码方案施加的延迟也扮演了一个重要角色。由此，在平衡具有所需的指定应用领域的不同编码方案的需求和成本时，由音频编码和解码施加的延迟在上述参数方面形成了进一步的限制。由于这样的数字音频系统可以应用于从极低质量的传送到高端传送范围中的不同应用领域，因此很经常地，对各音频系统施加了不同的参数和不同的限制。在一些应用中，例如，更低的延迟可能需要更高的比特率，因此，与具有更高延迟的音频系统相比，为了达到相当的质量水平，需要更大的传送带宽。

然而，在许多情况下，在如比特率、计算复杂度、存储器需求、质量和延迟之类的不同参数方面，必须进行折衷。

发明内容

用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置的实施例，包括：分析加窗器，用于使用包含窗系数序列的分析窗函数对从较早采样延伸至较晚采样的时间序列中的时域音频输入采样帧进行加窗，以获得加窗采样。所述分析窗函数包括：第一组窗系数，包含所述窗系数序列的第一部分；以及第二组窗系数，包含所述窗系数序列的第二部分，其中所述第一部分包含的窗系数少于所述第二部分，其中，所述第一部分中的所述窗系数的能量值比所述第二部分的所述窗系数的能量值高。所述第一组窗系数用于对较晚的时域采样进行加窗，所述第二组窗系数用于对较早的时域采样进行加窗。此挖，该实施例还包括：计算器，用于使用所述加窗采样计算所述音频子带值。

用于产生时域音频采样的装置的实施例，包含：计算器，用于根据音频子带通道中的音频子带值计算中间时域采样序列，其中，所述序列包含较早的中间时域采样以及较晚的时域采样。此外，所述装置的实施例还包括：合成加窗器，用于使用包含窗系数序列的合成窗函数，对中间时域采样序列进行加窗，从而获得加窗的中间时域采样，其中，所述合成窗函数包含：第一组窗系数，包含窗系数序列的第一部分；以及第二组窗系数，包含窗系数序列的第二部分。所述第一部分包含的窗系数少于所述第二部分，并且，所述第一部分中的所述窗系数的能量值比所述第二部分的所述窗系数的能量值高。所述第一组窗系数用于对较晚的中间时域采样进行加窗，所述第二组窗系数用于对较早的中间时域采样进行加窗。此外，所述用于产生时域音频采样的装置的实施例还包括：重叠相加器输出级，用于处理所述加窗的中间时域采样，以获得所述时域采样。

附图说明

以下参照附图，描述本发明的实施例。

图1示出了用于产生音频子带值的装置的实施例的框图；

图2a示出了用于产生时域音频采样的装置的实施例的框图；

图2b以用于产生时域采样的装置的形式，示意了根据本发明的实施例的功能原理；

图3示意了根据本发明的实施例的插值窗系数的概念；

图4示意了在正弦窗函数情况下的插值窗系数；

图5示出了包括SBR解码器和SBR编码器的本发明的实施例的框图；

图6示意了SBR系统的延迟源；

图7a示出了用于产生音频子带值的方法的实施例的流程图；

图7b示意了图7a中所示的方法的实施例的步骤；

图7c示出了用于产生音频子带值的方法的实施例的流程图；

图8a示出了用于产生时域采样的方法的实施例的流程图；

图8b示出了用于产生时域采样的方法的实施例的流程图；

图8c示出了用于产生时域采样的方法的另一实施例的流程图；

图8d示出了用于产生时域采样的方法的另一实施例的流程图；

图9a示出了用于产生音频子带值的方法的实施例的可能的实现方式；

图9b示出了用于产生音频子带值的方法的实施例的可能的实现方式；

图10a示出了用于产生时域采样的方法的实施例的可能实现方式；

图10b示出了用于产生时域采样的方法的实施例的另一可能实现方式；

图11示出了根据本发明的实施例的合成窗函数与正弦窗函数的比较；

图12示出了根据本发明的实施例的合成窗函数与SBR QMF原型滤波函数的比较；

图13示意了图12所示的窗函数和原型滤波函数引起的不同延迟；

图14a示出了一个表格，该表格示意了传统的AAC-LD+SBR编解码器与包括本发明的实施例的AAC-ELD编解码器对延迟的不同贡献；

图14b示出了另一表格，该表格包括涉及不同编解码器的不同组件的延迟的细节；

图15a示出了基于根据本发明的实施例的窗函数的装置与基于正弦窗函数的装置的频率响应的比较；

图15b示出了图15a所示的频率响应的局部放大图；

图16a示出了4种不同的窗函数的频率响应的比较；

图16b示出了图16a所示的频率响应的局部放大图；

图17示出了两个不同的窗函数的频率响应的比较，一个窗函数是根据本发明的窗函数，一个窗函数是对称窗函数；

图18示意性地示出了入耳的一般时间掩蔽特性；以及

图19示意了原始音频时间信号、基于HEAAC编解码器产生的时间信号、以及基于包括本发明的实施例的编解码器的时间信号的比较。

具体实施方式

图1至19示出了描述用于产生音频子带值的装置和方法、用于产生时域采样的装置和方法、以及包括至少一种上述装置和方法的系统的不同实施例的功能特性和特征的框图和其他图。然而，在更详细地描述本发明的第一实施例之前，应注意，可以以硬件或软件来实现本发明的实施例。因此，以各实施例的硬件实现框图的方式来描述的实现方式也可以被认为是对应方法的合适实施例的流程图。同样，描述本发明的实施例的流程图可以被认为是对应硬件实现方式的框图。

以下，描述滤波器组的实现方式，所述滤波器组可以被实现为分析滤波器组或合成滤波器组。分析滤波器组是基于时域音频(输入)采样来产生音频子带通道中的音频子带值的装置，所述时域音频采样处于从早期采样延伸至较晚的采样的时间序列中。换言之，术语分析滤波器组可以同义地用于具有用于产生音频子带值的装置的形式的本发明的实施例。相应地，合成滤波器组是用于根据音频子带通道中的音频子带值产生时域音频采样的滤波器组。换言之，术语合成滤波器组可以同义地用于具有用于产生时域音频采样的装置的形式的本发明的实施例。

例如，也被统称为滤波器组的分析滤波器组和合成滤波器组可以被实现为调制(modulated)滤波器组。调制滤波器组是基于具有频率的振荡的，所述频率是基于频域中的对应子带的中心频率或从频域中的对应子带的中心频率获得的，以下将更详细地概述所述调制滤波器组的示例和实施例。在此处的上下文中，术语“调制”是指如下事实，即根据这样的调制滤波器组的具体实现方式，在窗函数或原型滤波函数的上下文中使用上述振荡。原理上，调制滤波器组可以基于如谐振(正弦振荡或余弦振荡)之类的实值振荡，或对应的复值振荡(复指数振荡)。相应地，调制滤波器组分别被称为实调制滤波器组或复滤波器调制滤波器组。

在以下的描述中，更详细地描述具有复调制低延迟滤波器组和实调制低延迟滤波器组的形式的本发明的实施例，以及对应的方法和软件实现方式。这样的调制低延迟滤波器组的一个主要应用是集成到低延迟频谱带复制系统(SBR)中，所述低延迟频谱带复制系统当前是基于使用具有对称原型滤波器的复QMF滤波器组(QMF＝正交镜像滤波器)的。

如在本描述的框架中将变得显而易见的，根据本发明的实施例的低延迟滤波器组的实现方式将提供以下优点，即改进计算复杂度、频率响应、时间噪声扩展和(重构)质量之间的权衡。

基于利用所谓的零延迟技术来扩展各滤波器组的滤波器脉冲响应而不引入附加延迟，可以实现特别是延迟和重构质量之间的改进的权衡。通过采用根据本发明的实施例的分析滤波器组和合成滤波器组，可以实现预定义的质量水平上的更低延迟、预定义的延迟水平上的更好质量、或同时改进延迟和质量。

本发明的实施例基于下述发现，即这些改善可以借助于使用一种新的窗函数，用于上述的两种滤波器组之中的任一种而达成。换句话说，质量和/或延迟可以在分析滤波器组的情况下通过使用包含窗系数序列的分析窗函数而得到改善，其中，分析窗函数包含：第一组和第二组，第一组包含窗系数序列的第一连续部分，第二组包含窗系数的序列的第二连续部分。第一部分以及第二部分包含窗函数的全部窗系数。此外，第一部分包含的窗系数少于第二部分，但是在第一部分中的窗系数的能量值比第二部分的窗系数的能量值高。第一组窗系数用于对较晚的时域采样进行加窗，第二组窗系数用于对较早的时域采样进行加窗。这种形式的窗函数提供了更早以具有较高能量值的窗系数处理时域采样的机会。这是由于在前面所叙述的将窗系数分成两个部分，以及将它们作用于时域音频采样序列的结果。所以，使用这样的窗函数，可以在一稳定的质量水平上，降低由滤波器组所引入的延迟，或者在一稳定的延迟水平基础上，实现改善的质量水平。

相应地，在具有用于产生时域音频采样的装置及对应方法的形式的本发明的实施例的情况下，合成加窗器可以使用合成窗函数，所述合成窗函数包括以第一(连续)部分和(连续)第二部分对应地排序的窗系数序列。同样，在合成窗函数的情况下，第一部分中的窗系数的能量值或总能量值高于第二部分的窗系数的能量值或总能量值，其中，所述第一部分包括的窗系数比第二部分更少。由于在这两个部分间的窗系数的这样的分布，以及合成加窗器使用加窗器系数的第一部分来对较晚的时域采样进行加窗，而使用窗系数的第二部分来对较早的时域采样进行加窗的事实，因此，上述效果和优点也适用于合成滤波器组或对应的方法的实施例。

将在以后更详细地描述在本发明的一些实施例的框架中采用的合成窗函数和分析窗函数的详细描述。在本发明的许多实施例中，合成窗函数和/或分析窗函数的窗系数序列正好包括第一组和第二组窗系数。此外，窗系数序列的每个窗系数正好属于所述第一组和第二组窗系数之一。

这两个组中的每一组正好以连续方式包括窗系数序列的一个部分。在本描述中，一个部分包括根据窗系数序列的窗系数的连续集合。在根据本发明的实施例中，两个组(第一和第二组)中的每一组正好以上述方式包括窗系数序列的一个部分。各窗系数组不包括不是正好属于各组的一个部分的任何窗系数。换言之，在本发明的许多实施例中，第一和第二组窗系数中的每一组只包括第一部分和第二部分的窗系数，而不包括另外的窗系数。

在本发明的框架内，窗系数序列的连续部分应被理解为在数学意义上窗系数的连通集合，其中，所述集合与窗系数序列相比并不缺少窗系数，所述集合将落入各部分的窗系数的范围(例如索引范围)之中。由此，在本发明的许多实施例中，窗系数序列被正好分为两个连接的窗系数部分，这两个部分分别形成了第一或第二组窗系数的每一组。在这种情况下，关于总体窗系数序列，第一组窗系数中包括的每个窗系数被排列在第二组窗系数的每个窗系数之前或之后。

再换言之，在根据本发明的许多实施例中，窗系数序列被正好分为两个组或部分而不遗漏任何窗系数。根据窗系数序列，所述窗系数序列也表示了所述组或部分的顺序，两个组或部分中的每一个包括直至(但不包括)或开始于(包括)边界窗系数的所有窗系数。作为一个示例，在窗函数包括640个窗系数(具有0至639的索引)的情况下，第一部分或第一组可以包括具有从0至95以及从96至639的索引的窗系数。此处，所述边界窗系数可以是与索引96对应的窗系数。自然，其他示例也是可能的(例如0至543以及544至639)。

以下描述的分析滤波器组的详细示例实现方式提供了覆盖10块输入采样的滤波器长度，同时只导致了2块的系统延迟，这个延迟是由MDCT(修正离散余弦变换)或MDST(修正离散正弦变换)引入的对应延迟。一个区别是，由于与MDCT或MDST的实现方式相比更长的覆盖10块输入采样的滤波器长度，重叠从MDCT和MDST情况下的一块增加到9块重叠。然而，其他实施例也可以被实现为覆盖不同数量块的输入采样，所述输入采样也被称为音频输入采样。此外，也考虑并实现其他权衡。

图1示出了分析滤波器组100的框图，作为用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置的实施例。分析滤波器组100包括分析加窗器110，用于对时域音频输入采样的帧120进行加窗。帧120包括T个块，即130-1、...、130-T时域音频(输入)采样块，其中T是正整数，在图1所示的实施例的情况下等于10。然而，帧120也可以包括不同数量的块130。

帧120和每个块130都包括根据由图1中的箭头140所指示的时间线，按照从早期采样至较晚采样的时间序列延伸的时域音频输入采样。换言之，在图1所示的示意中，时域音频采样(在这种情况下也是时域音频输入采样)越靠右，则关于时域音频采样序列，其对应的时域音频采样就越晚。

分析加窗器110基于时域音频采样序列，产生时域中的加窗采样，所述加窗采样被排列在加窗采样帧150中。根据时域音频输入采样帧120，加窗采样帧150也包括T个块，即加窗采样160-1、...、160-T。在本发明的优选实施例中，每个加窗采样块160包括的加窗采样的数量与每个时域音频输入采样块130的时域音频输入采样的数量相同。因此，当每个块130包括N个时域音频输入采样时，每个帧120和帧150包括T·N个采样。在这种情况下，N是正整数，例如，N可以取值32或64。在上述情况下，对于T＝10，每个帧120、150分别包括320和640个采样。

分析加窗110与计算器170连接，计算器170基于由分析加窗器110提供的加窗采样来计算音频子带值。计算器170将音频子带值作为音频子带值块180提供，其中，每个音频子带值与一个音频子带通道相对应。在优选实施例中，音频子带值块180也包括N个子带值。

每个音频子带通道与特征中心频率相对应。例如，不同音频子带通道的中心频率可以关于对应音频信号的频率带宽均等地分布或均等地间隔，如向分析滤波器组100提供的时域音频输入采样所描述的那样。

分析加窗器110适于基于分析窗函数，对帧120的时域音频输入采样进行加窗，以获得帧150的加窗采样，所述分析窗函数包括窗系数序列。分析窗110适于通过将时域音频采样的值与分析窗函数的窗系数相乘来执行对时域音频采样帧120的加窗。换言之，所述加窗包括时域音频采样与对应的窗系数的逐元素相乘。由于时域音频采样帧120与窗系数都包括对应的序列，因此，根据各序列，例如由采样和窗系数索引所指示的，来执行窗系数与时域音频采样的逐元素相乘。

在本发明的实施例中，具有如图1所示的分析滤波器组100的形式的分析窗函数、以及在合成滤波器组情况下的合成窗函数可以只包括实值加窗系数。换言之，属于窗系数索引的每个窗系数都是实值。

这些窗系数一起形成了各窗函数，图1中将所述窗函数的示例示为分析窗函数190。如前所述，形成分析窗函数190的窗系数序列包括第一组200和第二组210窗系数。第一组200包括窗系数序列的窗系数的第一连续和连接部分，而第二组210包括窗系数的连续和连接的第二部分。所述第二部分与第一组200中的第一部分一起，形成了分析窗函数190的整个窗系数序列。此外，所述窗系数序列的每个窗系数或属于窗系数的第一部分或属于第二部分，因此，整个分析窗函数190由第一和第二部分的窗系数组成。因此，第一部分窗系数与第一组200窗系数相同，第二部分与第二组210窗系数相同，如图1中对应的箭头200、210所示。

第一组200的第一部分窗系数中的窗系数的数量小于第二组的第二部分窗系数中的窗系数的数量。然而，第一组200中的窗系数的能量值或总能量值高于第二组210中的窗系数的能量值或总能量值。如以后将要概述的，窗系数集合的能量值是基于对应窗系数的绝对值的平方和的。

因此，在根据本发明的实施例中，分析窗函数190以及对应的合成窗函数可以关于窗系数序列或窗系数索引不对称。基于分析窗函数190定义在其上的窗系数索引的定义集合，当对于所有实数n，还存在实数n₀，使得与窗系数索引(n₀-n)的窗系数相对应的窗系数的绝对值不等于与窗系数索引(n₀+n)相对应的窗系数的绝对值时，分析窗函数190是不对称的，此时(n₀-n)和(n₀+n)属于所述定义集合。

此外，如同样在图1中示意性地示出的那样，分析窗函数190包括符号改变，在该符号改变处，两个连续的窗系数的乘积为负。在图11至19的上下文中，将更详细地讨论根据本发明的实施例的可能的窗函数的更多细节以及进一步的特征。

如早先所示的，加窗采样帧150包括与各个时域输入采样帧120类似的具有各个块160-1、...、160-T的块结构。由于分析加窗器110适于通过将时域音频输入采样的值与分析窗函数190的窗系数相乘来对时域音频输入采样进行加窗，因此，加窗采样帧150也在时域中。计算器170使用加窗采样帧150来计算音频子带值，或者更准确地说，计算音频子带值块180，并执行从时域至频域的转换。因此，计算器170可以被认为是时/频转换器，能够提供音频子带值块180作为加窗采样帧150的频谱表示。

块180的每个音频子带值与一个具有特征频率的子带相对应。块180中包括的音频子带值的数量有时也被称为频带数量。

在根据本发明的许多实施例中，块180中的音频子带值的数量与帧120的每个块130的时域音频输入采样的数量相同。在加窗采样帧150包括与帧120相同的逐块结构，使得每个加窗采样块160包括的加窗采样的数量也与该时域音频输入采样块130相同的情况下，自然地，音频子带值块180也包括与块160相同的数量。

可选地，基于新来的时域音频输入采样块220，通过在与指示时间方向的箭头140的相反方向上，将块130-1、...、130-T移动一个块，来产生帧120。因此，通过将紧接在前的时域音频输入采样帧120的(T-1)个最新的块向较早的时域音频输入采样的方向移动一个块，并通过加入新来的时域音频采样的新来的块220，作为包括当前帧120的最新的时域音频采样的新的块130-1，来产生要处理的时域音频输入采样帧120。在图1中，也通过指示在与箭头140相反的方向上移动块130-1、...、130-(T-1)的一系列虚线箭头230来指示出这一点。

由于这样在与由箭头140所示的时间方向相反的方向上移动块130，要处理的当前帧120包括紧接在前的帧120的块130-(T-1)，作为新的块130-T。相应地，要处理的当前帧120的块130-(T-1)、...、130-2等于紧接在前的帧120的块130-(T-2)、...、130-1。紧接在前的帧120的块130-T被丢弃。

由此，在时域音频输入采样的T个连续帧120的T个连续处理的框架中，新来的块220的每个时域音频采样将被处理T次。因此，新来的块220的每个时域音频输入采样不仅对T个不同的帧120有贡献，也对T个不同的加窗采样帧150和T个音频子带值块180有贡献。如前所示，在根据本发明的优选实施例中，帧120中的块数T等于10，因此，提供给分析滤波器组100的每个时域音频采样对10个不同的音频子带值块180有贡献。

一开始，在分析滤波器组100处理单个帧120之前，帧120可以被初始化为较小的绝对值(低于预定阈值)，例如值0。如以下将要更详细地解释的，分析窗函数190的形状包括中心点或“质心”，该质心典型地与第一组200的两个窗系数索引相对应，或位于所述两个窗系数索引之间。

由此，在帧120被至少填充至这样一种程度，使得帧120的部分被非消失(即非零值)的值所占据之前，要被插入帧120中的新来的块220的数量较小，所述非消失的值与在其能量值方面具有显著贡献的窗系数相对应。典型地，根据分析窗函数190的形状，在“有意义”的处理可以开始之前，要被插入帧120中的块数是2至4块。因此，与对应的采用例如对称窗函数的滤波器组相比，分析滤波器组100能够更快提供块180。由于新来的块220典型地作为一个整体被提供给分析滤波器组100，因此，每个新来的块与记录或采样时间相对应，所述记录或采样时间本质上是由块220的长度(即块220中包括的时域音频输入采样的数量)以及采样率或采样频率给出的。因此，在滤波器组100能够提供或输出第一及随后的音频子带值块180之前，本发明的实施例所包括的分析窗函数190导致了减小的延迟。

作为进一步的选择，装置100能够产生信号，或包含一段信息，所述信息涉及在产生帧180中使用的分析窗函数190或涉及要在合成滤波器组的框架中使用的合成窗函数。因此，例如，分析窗函数190可以是合成滤波器组要使用的合成窗函数的时间或索引反转版本。

图2a示出了基于音频子带值块来产生时域音频采样的装置300的实施例的框图。如之前所解释的，具有用于产生时域音频采样的装置300的形式的本发明的实施例经常也被称为合成滤波器组300，作为能够基于包括关于音频信号的频谱信息的音频子带值来产生时域音频采样的装置，原理上可以回放所述时域音频采样。因此，合成滤波器组300能够基于音频子带值来合成时域音频采样，所述音频子带值例如可以由对应的分析滤波器组100来产生。

图2a示出了包括计算器310的合成滤波器组300的框图，其中向所述计算器310提供音频子带值块320(频域)。计算器310能够根据块320的音频子带值计算包括中间时域采样序列的帧330。在根据本发明的许多实施例中，中间时域采样帧330也包括与例如图1的分析滤波器组100的加窗采样帧150类似的块结构。在这种情况下，帧330包括块340-1、...、340-T的中间时域采样块。

帧330的中间时域采样序列以及每个中间时域采样块340包括根据如图2a中的箭头350所示的时间的顺序。由此，帧330包括块340-T中的早期中间时域采样以及块340-1中的最新的中间时域采样，这两个中间时域采样分别表示了帧330的第一和最后的中间时域采样。同样，每个块340包括类似的顺序。由此，在合成滤波器组的实施例中，经常可以同义地使用术语“帧”和“序列”。

计算器310与合成加窗器360连接，中间时域采样帧330被提供给合成加窗器360。该合成加窗器适于使用图2a中示意性描述的合成窗函数370来对中间时域采样序列进行加窗。合成加窗器360提供加窗中间时域采样帧380作为输出，该帧380也可以包括块390-1、...、390-T的逐块结构。

帧330和380可以分别包括T个块340和390，其中T是正整数。在根据本发明的具有合成滤波器组300的形式的优选实施例中，块的数量T等于10。然而，在不同的实施例中，一帧中也可以包括不同数量的块。为了更加准确，根据实现方式的情况以及之前所解释的权衡，对于包括用于合成滤波器组100和合成滤波器组300的逐块结构的帧的根据本发明的实施例，原理上块的数量T可以大于或等于3，或大于或等于4。

合成加窗器360与重叠相加器输出级400连接，加窗中间时域采样帧380被提供给该重叠相加器输出级400。重叠相加器输出级400能够处理加窗中间时域采样，以获得时域采样块410。接着，例如，时域(输出)采样块410可以被提供给进一步的组件，以进行进一步的处理、存储或变换为可听见的音频信号。

用于计算帧330中包括的时域采样序列的计算器310能够将数据从频域转换至时域。因此，计算器310可以包括频/时转换器，该转换器能够产生音频子带值块320中包括的频谱表示的时域信号。如在图1所示的分析滤波器组100的计算器170的上下文中所解释的，块320的每个音频子带值与具有特征中心频率的音频子带通道相对应。

与此相反，帧330中包括的中间时域采样在原理上表示了时域中的信息。如在第2a图中示意性描述的那样，合成加窗器360有能力并且适于使用合成窗函数370，对包含在帧330中的中间时域采样序列进行加窗。合成窗函数370包含窗系数序列，也包含第一组420以及第二组430窗系数，如同先前在具有第一组200以及第二组210窗系数的窗函数190的上下文中所解释的一样。

合成窗函数370的第一组窗系数420包括该窗系数序列的第一连续部分。类似地，第二组系数430也包括该窗系数序列的第二连续部分，其中，第一部分包括的窗系数比第二部分更少，其中，第一部分中的窗系数的能量值或总能量值高于第二部分的窗系数的对应能量值。合成窗函数370的进一步的特征和特性可以与如图1示意性描述的分析窗函数190的对应特征和特性类似。由此，此处参考分析窗函数190的框架中的对应描述，以及针对图11至19对窗函数的进一步的描述，其中，第一组200对应于第一组420，第二组210对应于第二组430。

例如，典型地，两组窗系数420、430中包括的每个部分形成连续和连接的窗系数的集合，这些集合一起包括了窗函数370的窗系数序列的全部窗系数。在根据本发明的许多实施例中，如图1所示的分析窗函数190与如图2a所示的合成窗函数370互相作为彼此的基础。例如，分析窗函数190可以是合成窗函数370的时间反转或索引反转版本。然而，两个窗函数190、370之间的其他关系也是可能的。在合成加窗器360的框架中采用合成窗函数370可能是可取的，该合成窗函数370与分析窗函数190相关，在(可选地，在进一步的修正之前)产生向合成滤波器组300提供的音频子带值块320的过程中采用该分析窗函数190。

如在图1的上下文中概述的那样，图2a中的合成滤波器组300可以可选地被适配为，使得传入块320可以包括涉及窗函数的附加信号或附加信息段。作为一个示例，块320可以包括涉及用于产生块320的分析窗函数190的信息，或涉及合成加窗器360要使用的合成窗函数370的信息。因此，滤波器组300可以被适配为，隔离各信息并向合成加窗器360提供这些信息。

重叠相加器输出级400能够通过处理帧380中包括的加窗中间时域采样来产生时域采样块410。在根据本发明的不同实施例中，重叠相加器输出级400可以包括存储器，用于临时存储之前接收的加窗中间时域采样帧380。根据实现细节，例如，重叠相加器输出级400可以包括T个不同的存储位置，在用于存储总数T个加窗中间时域采样帧380的存储器中包括该T个不同的存储位置。然而，依所需，也可以在重叠相加器输出级400中包括不同数量的存储位置。此外，在根据本发明的不同实施例中，重叠相加器输出级400可能能够仅基于单个中间时域采样帧380来提供时域采样块410。以后将更详细地解释不同的合成滤波器组300的实施例。

图2b示意了具有合成滤波器组300的形式的根据本发明的实施例的功能原理。首先，计算器310将音频子带值块320从频域转换至时域，这在图2b中由箭头440示出。接着，合成加窗器360(在图2b中未示出)通过将产生的包括中间时域采样块340-1、...、340-T的中间时域采样帧320的中间时域采样序列与合成窗函数370的窗系数序列相乘，来对帧320进行加窗，以获得加窗中间时域采样帧380。帧380再次包括加窗中间时域采样块390-1、...、390-T，这些块一起形成了加窗中间时域采样帧380。

接着，在图2b所示的本发明的合成滤波器组300的实施例中，重叠相加器输出级400能够通过对时域输出采样块410的时域音频采样的每个索引值加入不同帧380的一个块390的加窗中间时域采样，来产生块410。如图2b所示，通过对每个音频采样索引加入合成加窗器360在当前轮次中处理的帧380的块390-1的一个加窗中间时域采样，以及如上所述紧接在帧380之前处理的、并在重叠相加器输出级400中的存储位置存储的帧380-1的第二块390-2的对应中间时域采样，来获得块410的时域音频采样。如图2b所示，可以使用合成滤波器组300之前处理的另外的块390(例如帧380-2的块390-3、帧380-3的块390-4、帧380-4的块390-5)的另外的对应的加窗中间时域采样。在之前的轮次中，合成滤波器组300已经处理了帧380-2、380-3、380-4以及可选的另外的帧380。紧接在帧380-1之前处理了帧380-2，相应地，紧接在帧380-2之前产生了帧380-3，如此等等。

如在本实施例中所采用的重叠相加器输出级400能够针对时域(输出)采样块410的每个索引，对来自T个不同帧380、380-1、...、380-(T-1)的T个不同加窗中间时域采样块390-1、...、390-T进行求和。因此，除了处理的首批T个块之外，块410的每个时域(输出)采样是基于T个不同的音频子带值块320的。

如在图1所描述的分析滤波器组100的本发明的实施例的情况一样，由于合成窗函数370的形成，合成滤波器组300提供了快速提供时域(输出)采样块410的可能性。这也是窗函数370的形成的结果。由于与第二组430相比，第一组窗系数420与较高的能量值对应，并包括较少的窗系数，因此，在填充中间时域采样帧330时，合成加窗器360能够提供“有意义的”加窗采样帧380，使得至少第一组窗系数420对帧380有贡献。第二组窗系数430由于其较小的能量值而展现出较小的贡献。

因此，在开始时，使用0来初始化合成滤波器组300，原理上，当合成滤波器组300只接收到几个音频子带值块320时，可以开始提供块410。因此，与具有例如对称合成窗函数的合成滤波器组相比，合成滤波器组300也实现了显著的延迟减小。

如早先所示，可以将图1和2a中所示的实施例的计算器170和310实现为实值计算器，该实值计算器分别产生或能够处理块180和320的实值音频子带值。在这种情况下，例如，可以基于谐振函数(如正弦函数或余弦函数)，将该计算器实现为实值计算器。然而，也可以将复值计算器实现为计算器170、310。在这种情况下，例如，可以基于复指数函数或其他谐复值函数来实现该计算器。该实值或复值振荡的频率通常取决于音频子带值的索引，该索引有时也被称为频带索引或特定子带的子带索引。此外，该频率可以相同或取决于对应子带的中心频率。例如，振荡频率可以被乘以常数因子、关于对应子带的中心频率移动或者可以取决于两种修正的组合。

可以基于实值计算器来构造或实现复值计算器170、310。例如，对于复值计算器，原理上可以将一种有效的实现方式用于表示复值分量的实部和虚部的滤波器组的余弦和正弦调制的部分。这意味着，可以基于例如修正的DCT-IV或DST-IV结构来实现该余弦调制部分和正弦调制部分。此外，其他实现可以采用FFT(FFT＝快速傅立叶变换)，可选地，使用一次FFT或代之以对每个变换使用一个分离的FFT级，对复调制计算器的实部和虚部联合实现FFT。

数学描述

以下部分将描述分析滤波器组和合成滤波器组的实施例的示例，所述分析滤波器组和合成滤波器组具有与如上所述不会导致进一步延迟的部分重叠的8个块，以及1个未来的块，这1块将导致与MDCT/MDST结构(MDCT＝修正离散余弦变换；MDST＝修正离散正弦变换)相同的延迟。换言之，在以下的示例中，参数T等于10。

首先，给出复调制的低延迟分析滤波器组的描述。如图1所示，分析滤波器组100包括变换步骤，所述变换步骤是由分析加窗器110执行的分析加窗以及由计算器170执行的分析调制。所述分析加窗是基于以下等式：

z_i，n  ＝w(10N-1-n)·x_i，n对于0≤n＜10·N    ，(1)

其中，z_i，n是与图1所示的帧150的块索引i和采样索引n相对应的(实值)加窗采样。值x_i，n是与相同的块索引i和采样索引n相对应的(实值)时间输出采样。在等式(1)中，分析窗函数190由其实值窗系数w(n)表示，其中n也是在等式(1)所示的范围中的窗系数索引。如之前已经解释过的，参数N是一块220、130、160、180中的采样数量。

从分析窗函数w(10N-1-n)的自变量可以看出，该分析窗函数表示了合成窗函数的翻转版本或时间反转版本，窗系数w(n)实际上表示了该合成窗函数。

在图1所示的实施例中，计算器170所执行的分析调制是基于以下两个等式：

$X_{\mathrm{Real},i,k}=2\·\underset{n=-8N}{\overset{2N-1}{\mathrm{\Σ}}}{z}_{i,n}\cos \left(\frac{\mathrm{\π}}{N}(n+n_0)(k+\frac{1}{2})\right)---\left(2\right)$

以及

$X_{\mathrm{Imag},i,k}=2\·\underset{n=-8N}{\overset{2N-1}{\mathrm{\Σ}}}{z}_{i,n}\sin \left(\frac{\mathrm{\π}}{N}(n+n_0)(k+\frac{1}{2})\right)---\left(3\right)$

其中频谱系数索引或频带索引k是以下范围中的整数：

0≤k＜N.(4)

值X_Real，i，k和X_imag，i，k表示与块180的块索引i和频谱系数索引k相对应的复值音频子带值的实部和虚部。参数n₀表示索引选项，等于

n₀＝-N/2+0.5.(5)

如将要描述的，对应的复调制低延迟合成滤波器组包括合成调制的变换步骤、合成加窗以及重叠相加。

合成调制是基于以下等式：

${x^{\′}}_{i,n}=\frac{1}{N}\·[\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{X}_{\mathrm{Real},i,k}\cos \left(\frac{\mathrm{\π}}{N}(n+n_0)(k+\frac{1}{2})\right)+\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{X}_{\mathrm{imag},i,k}\sin \left(\frac{\mathrm{\π}}{N}(n+n_0)(k+\frac{1}{2})\right)]$

0≤n＜10·N

(6)

其中，x’_i，n是与采样索引n和块索引i相对应的帧330的中间时域采样。再次，参数N是指示块320、340、390、410的长度的整数，所述长度也被称为变换块长度，或者由于帧330、380的逐块结构，也被称为对前一块的偏移量。以上已经介绍了其他变量和参数，如频谱系数索引k以及偏移量n₀。

在图2a所示的实施例中，合成加窗器360执行的合成加窗基于以下等式：

z′_i，n＝w(n)·x′_i，n对于0≤n  ＜10·N    ，(7)

其中，z’_i，n是与帧380的采样索引n和块索引i相对应的加窗中间时域采样的值。

重叠相加的变换标记(stamp)基于以下等式：

out_i，n＝z′_i，n+z′_-i，n+N+z′_i-2，n+2N+z′_i-3，n+3N+z′_i-4，n+4N+z′_i-5，n+5N+z′_i-6，n+6N+z′_i-7，n+7N+z′_i-8，n+8N+z′_i-9，n+9N    (8)

其中0≤n＜N

其中，out_i，n表示与采样索引n和块索引i相对应的时域(输出)采样。因此，等式(8)说明了如图2b的下部所示的重叠相加输出级400所执行的重叠相加运算。

然而，根据本发明的实施例不局限于复调制的低延迟滤波器组，该滤波器组允许使用一个这样的滤波器组来进行音频信号处理。也可以实现用于增强的低延迟音频编码的低延迟滤波器组的实值实现方式。作为比较，例如，等式(2)和(6)在余弦部分揭示了，在考虑MDCT的余弦部分时，分析调制和合成调制的余弦成分示出了相当的结构。虽然在原理上，设计方法允许在涉及时间的两个方向上延伸MDCT，但是，此处只应用了向过去的E(＝T-2)个块的延伸，其中T块中的每一块包括N个采样。N通道或N频带分析滤波器组内的频带k和块i的频率系数X_i，k可以被概括为：

${X^{\′}}_{i,k}=-2\underset{n=-E\·N}{\overset{2N-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_a\left(n\right)\·x\left(n\right)\·\cos \left(\frac{\mathrm{\π}}{N}(n+\frac{1}{2}-\frac{N}{2})(k+\frac{1}{2})\right)---\left(9\right)$

其中，频谱系数索引k由等式(4)定义。此处，再一次，n是采样索引，w_a是分析窗函数。

为了完整起见，通过将余弦函数与复值指数函数交换，可以以与等式(9)相同的概括形式来给出之前给出的复调制低延迟分析滤波器组的数学描述。更准确地说，有了上面给出的定义和变量，根据下列等式，可以概括和扩展等式(1)、(2)、(3)和(5)：

${X^{\′}}_{i,k}=-2\underset{n=-E\·N}{\overset{2N-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_a\left(n\right)\·x\left(n\right)\·\exp (j\·\frac{\mathrm{\π}}{N}(n+\frac{1}{2}-\frac{N}{2})(k+\frac{1}{2})),---\left(10\right)$

其中，与等式(2)和(3)相反，由变量E(＝8)取代了将8个块延伸至过去的延伸。

如在等式(6)和(7)中针对复数情况所描述的，合成调制及合成加窗的步骤可以被概括为实值合成滤波器组的情况。加窗中间时域采样帧380(也被称为解调向量)由以下等式给出：

${z^{\′}}_{i,n}=-\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_s\left(n\right)\·X_{i,k}\cos \left((\frac{\mathrm{\π}}{N}(n+\frac{1}{2}-\frac{N}{2})(k+\frac{1}{2})\right),---\left(11\right)$

其中，z’_i，n是与频带索引i和采样索引n相对应的加窗中间时域采样。采样索引n再次是在以下范围中的整数：

0≤n＜N(2+E)＝N·T(12)

并且，w_s(n)是与等式(9)的分析窗w_a(n)兼容的合成窗。

接着，重叠相加的变换步骤由以下等式给出：

$x_{i,n}^{\′}=\underset{i=(\mathrm{\ϵ}+1)}{\overset{0}{\mathrm{\Σ}}}{z^{\′}}_{i+1,n-1\·N}---\left(13\right)$

其中，x’_i，n是重构的信号，或者是由图2a所示的重叠相加输出级400提供的块410的时域采样。

对于复值合成滤波器组300，关于对过去的E(＝8)个块的延伸，根据以下等式，可以概括和归纳等式(6)和(7)：

${z^{\′}}_{i,n}=-\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_s\left(n\right)\·\mathrm{Re}\left(X_{i,k}\exp (-j\·\left(\frac{\mathrm{\π}}{N}(n+\frac{1}{2}-\frac{N}{2})(k+\frac{1}{2})\right)\right),---\left(14\right)$

其中， $j=\sqrt{-1}$ 是虚数单位。等式(13)表示从等式(8)的归纳，对于复值的情况也有效。

如等式(14)与等式(7)的直接比较所示，等式(7)的窗函数w(n)是与等式(14)的w_s(n)相同的合成窗函数。如之前所概述的，具有分析窗函数系数w_a(n)的等式(10)与等式(1)的类似比较示出，该分析窗函数是等式(1)中的情况的合成窗函数的时间反转版本。

图1所示的分析滤波器组100和图2a所示的合成滤波器组300在一方面的延迟和另一方面的音频处理质量之间的权衡上提供了显著的改进，滤波器组100、300通常被称为低延迟滤波器组。其复值版本有时被称为复低延迟滤波器组，缩写为CLDFB。在一些情况下，术语CLDFB不仅用于滤波器组的复值版本，也用于实值版本。

如之前对数学背景的讨论所示，用于实现所提出的低延迟滤波器组的框架利用了从MPEG-4标准得知的类似MDCT或IMDCT(IMDCT＝逆MDCT)的使用延伸重叠的结构。附加重叠区域可以以逐块的方式附着在类似MDCT核心的左侧以及右侧。此处，仅使用对右侧的延伸(对合成滤波器组)，这样的延伸只对过去的采样起作用，因而不会导致任何进一步的延迟。

对等式(1)、(2)和(14)的观察示出，该处理与MDCT或IMDCT的处理非常类似。通过细微的修正(该修正分别包括修正的分析窗函数和合成窗函数)，将MDCT或IMDCT扩展为调制滤波器组，该调制滤波器组能够处理多个重叠并在其延迟方面非常灵活。作为一个示例，等式(2)和(3)已经示出，原理上，通过简单地对给定的余弦调制加上正弦调制来获得复数版本。

插值

如在图1和2a的上下文中所概述的，分析加窗器110和合成加窗器360或各滤波器组100、300都适于通过将各时域音频采样与单个窗系数相乘，来对各时域采样帧进行加窗。换言之，例如等式(1)、(7)、(9)、(10)、(11)和(14)所示，每个时域采样被乘以(单个)窗系数。由此，典型地，各窗函数的窗系数的数量与各时域音频采样的数量相同。

然而，在特定实现情况下，实现如下的窗函数可能是可取的，与在对各时域音频采样帧或序列进行加窗过程中实际使用的、具有较小的第一数量的系数的实际窗函数相比，该窗函数具有较大的第二数量的窗系数。例如，在具体实现方式的存储器需求比计算效率更重要的情况下，这样做可能是可取的。窗系数的下采样可能变得有用的另一个场景是在所谓的双速率方法中，例如，在SBR(SBR＝频谱带复制)系统的框架中采用了该方法。在图5和6的上下文中将更详细地描述SBR的概念。

在这样的情况下，分析加窗器110和合成加窗器360还可以被适配为，通过对具有较大的第二数量的窗系数的较大的窗函数的窗系数进行插值，来获得用于对提供给各加窗器110、360的时域音频采样进行加窗的各窗函数。

例如，可以通过线性、多项式或基于样条的插值来执行所述插值。例如，在线性插值的情况下，也在多项式或基于样条的插值的情况下，各加窗器100、360能够根据较大窗函数的窗系数序列，基于该较大窗函数的两个连续的窗系数来插值用于加窗的窗函数的窗系数，以获得该窗函数的一个窗系数。

尤其在时域音频采样和窗系数的数量为偶数的情况下，如上所述的插值的实现方式产生了音频质量的显著提高。例如，在一帧120、330中的时域音频采样的数量为偶数N·T的情况下，不使用例如线性插值的插值，将在各时域音频采样的进一步处理过程中产生严重的混叠效应。

图3示意了基于窗函数的线性插值的示例，该窗函数是要在包括N·T/2个时域音频采样的帧的上下文中采用的窗函数(分析窗函数或合成窗函数)。由于存储器限制或其他实现细节，存储器中不存储该窗函数自身的窗系数，而包括N·T个窗系数的较大的窗函数被存储在合适的存储器中，或以其他方式可用。在图3的上图中示意了对应窗系数c(n)，作为窗系数索引n的函数，n在0到N·T-1的范围内。

基于对具有较大数量的窗系数的窗函数的两个连续的窗系数的线性插值，如图3的上图所示，基于以下等式来计算插值的窗函数：

$\mathrm{ci}\left[n\right]=\frac{1}{2}(c\left[2n\right]+c[2n+1])$ 其中0≤n＜N·T/2。(15)

要应用至具有N·T/2个时域音频采样的帧的窗函数的插值窗系数ci(n)的数量包括该窗系数的数量的一半。

为了进一步示意，在图3中，在图3的上部中，示出了与窗系数c(0)、...、c(7)相对应的窗系数450-0、...、450-7。基于该窗函数的这些窗系数和其他窗系数，等式(15)的应用导致了在图3的下部所示的插值窗函数的窗系数ci(n)。例如，如图3中的箭头470所示，基于窗系数450-2和450-3，基于等式(15)产生了窗系数460-1。相应地，基于图3的上部所示的窗函数的窗系数450-4、450-5来计算该插值窗函数的窗系数460-2。图3示出了其他窗系数ci(n)的产生。

为了示意通过窗函数的插值下采样可实现的混叠消除，图4示意了例如在MDCT中可以采用的正弦窗函数情况下的窗系数的插值。为了简单起见，互相重叠地绘出了该窗函数的左半部分和该窗函数的右半部分。图4示出了正弦窗的简化版本，仅包括2·4个窗系数或点，用于具有8个采样长度的MDCT。

图4示出了该正弦窗的第一半部分的4个窗系数480-1、480-2、480-3和480-4，以及该正弦窗的第二半部分的4个窗系数490-1、490-2、490-3和390-4。窗系数490-1、...、490-4与窗系数索引5、...、8相对应。窗系数490-1、...、490-4与该窗函数的长度的第二半部分相对应，使得对给定的索引要加上N’＝4以获得真正的索引。

为了减小或甚至实现消除上述混叠效应，窗系数应尽可能满足以下条件：

w(n)·(N′-1-n)＝w(N′+n)·w(2N′-1-n)(16)

关系(16)满足得越好，混叠抑制或混叠消除就越好。

假定有如下情形，即要确定具有一半数量的窗系数的新的窗函数用于窗函数的左半部分，则出现以下问题。由于窗函数包括偶数个窗系数的事实(偶数的下采样)，在不采用图3所概述的插值方案的情况下，窗系数480-1和480-3或480-2和480-4仅与原始窗函数或原始滤波器的一个混叠值相对应。

这导致了频谱能量的非平衡部分，并导致对应窗函数的中心点(质心)的不对称重新分布。基于针对图4的窗系数w(n)的插值等式(15)，插值的值I₁和I₂更好地满足混叠关系(16)，因此将导致在处理的音频数据的质量方面的显著提高。

然而，通过采用甚至更精细的插值方案，例如样条或其他类似的插值方案，甚至可以产生甚至更好地满足关系(16)的窗系数。在大多情况下，线性插值是足够的，能够实现快速而有效的实现方式。

在典型的采用SBR-QMF滤波器组(QMF＝正交镜像滤波器)的SBR系统的情况下，由于SBR-QMF原型滤波器包括奇数个原型滤波系数，因此，不需要实现线性插值或其他插值方案。这意味着，SBR-QMF原型滤波器包括最大值，关于该最大值可以实现下采样，因此，SBR-QMF原型滤波器的对称性保持完好。

在图5和6中，将描述具有分析滤波器组以及合成滤波器组的形式的根据本发明的实施例的可能应用。一个重要的应用领域是SBR系统或SBR工具(SBR＝频谱带复制)。然而，根据本发明的实施例的其他应用可以来自其他领域，在这些领域中，存在对频谱修正(例如增益修正或均衡)的需要，如空间音频对象编码、低延迟参数立体声编码、低延迟空间/环绕编码、帧丢失隐藏、回声消除或其他对应应用。

SBR背后的基本思想是观察到通常在信号的高频范围特性(将被称为高频带信号)与低频带频率范围特性(进一步将被称为低频带或低频带信号)之间存在强相关性。因此，可以通过从低频带至高频带的变换来实现对原始输入信号的高频带表示的良好近似。

除了变换之外，高频带的重构还包括频谱包络的成形(shaping)，所述成形包括增益的调整。典型地，这个过程由原始输入信号的高频带频谱包络的传送来控制。从编码器发出的进一步的指导信息控制进一步的合成模块，如反滤波、噪声和正弦相加，以便在仅有变换不够时处理音频素材。对应的参数包括用于噪声相加的“噪声高频带”参数，以及用于正弦相加的“音调性(tonality)高频带”参数。这些指导信息通常被称为SBR数据。

SBR处理可以通过在编码器端的预处理和在解码器端的后处理来与任何传统的波形或编解码器结合。SBR以非常低的代价对音频信号的高频部分进行编码，而音频编解码器用于对信号的较低频率部分进行编码。

在编码器端，分析原始输入信号，对与低频带相关的高频带频谱包络及其特性进行编码，将所产生的SBR数据与来自该编解码器的针对低频带的比特流复用。在解码器端，首先对SBR数据进行解复用。一般地，解码过程被组织为步骤。首先，核心解码器产生低频带，其次，SBR解码器作为后处理器来运行，使用解码的SBR数据来指导频谱带复制过程。接着，获得完整带宽的输出信号。

为了获得尽可能高的编码效率，并为了保持较低的计算复杂度，SBR增强编解码器通常被实现为所谓的双速率系统。双速率意味着，频带受限的核心编解码器以外部音频采样率的一半运行。相反，以全采样频率处理SBR部分。

图5示出了SBR系统500的示意框图。例如，SBR系统500包括AAC-LD编码器(AAC-LD＝高级音频编解码器低延迟)510和SBR编码器520，向该SBR编码器520并行提供要处理的音频数据。SBR编码器520包括在图5中示为QMF分析滤波器组的分析滤波器组530。分析滤波器组530能够基于向SBR系统500提供的音频信号来提供与子带相对应的子带音频值。接着，向SBR参数提取模块540提供这些子带音频值，SBR参数提取模块540产生如上所述的SBR数据，例如包括高频带频谱包络、高频带噪声参数以及高频带音调性参数。接着，向AAC-LD编码器510提供这些SBR数据。

在图5中，将AAC-LD编码器510示为双速率编码器。换言之，与向编码器510提供的音频数据的采样频率相比，编码器510以半采样频率运行。为了便于实现这一点，AAC-LD编码器510包括下采样级550，下采样级550可选地包括低通滤波器，该低通滤波器用于避免例如由违反奈奎斯特-仙农(Nyquist-Shannon)理论而导致的失真。接着，由下采样级550输出的下采样音频数据被提供给具有MDCT滤波器组的形式的编码器560(分析滤波器组)。接着，在量化和编码级570，对编码器560提供的信号进行量化和编码。此外，也对由SBR参数提取模块540提供的SBR数据进行编码，以获得比特流，接着由AAC-LD编码器510输出该比特流。例如，量化和编码级570可以根据人耳的听觉特性来量化该数据。

接着，向AAC-LD解码器580提供该比特流，AAC-LD解码器580是该比特流被传送至的解码器端的一部分。该AAC-LD解码器包括解码和解量化级590，解码和解量化级590从该比特流中提取SBR数据和表示低频带的频域中的解量化或重新量化的音频数据。接着，向合成滤波器组600(逆MDCT滤波器组)提供该该低频带数据。逆MDCT级(MDCT^-1)600将向该逆MDCT级提供的信号从频域转换至时域，以提供时间信号。接着，向SBR解码器610提供该时域信号，SBR解码器610包括在图5中被示为QMF分析滤波器组的分析滤波器组620。

分析滤波器组620对向分析滤波器组620提供的表示低频带的时间信号进行频谱分析。接着，向高频发生器630提供这些数据，高频发生器630也被称为HF发生器。基于由AAC-LD解码器580及其解码和解量化级590提供的SBR数据，HF发生器630基于由分析滤波器组620提供的低频带信号来产生高频带。接着，向合成滤波器组640提供该低频带以及高频带信号，合成滤波器组640将该低频带以及高频带信号从频域转换至时域，以提供从SBR系统500输出的时域音频输出信号。

为了完整起见，应注意，在许多情况下，不按照这种方式来实现如图5所示的SBR系统500。更准确地说，通常，在编码器端实现AAC-LD编码器510和SBR编码器520，编码器端通常被实现为与包括AAC-LD解码器580和SBR解码器610的解码器端分离。换言之，图5所示的系统500实质上表示了两个系统的连接，这两个系统是包括上述编码器510、520的编码器，以及包括上述解码器580、610的解码器。

例如，作为对分析滤波器组530、分析滤波器组620以及合成滤波器组640的替代，在图5所示的系统500中，可以实现具有分析滤波器组100和合成滤波器组300的形式的根据本发明的实施例。换言之，例如，系统500的SBR组件的合成或分析滤波器组可以被根据本发明的对应实施例所替代。此外，低延迟分析和合成滤波器组也可以分别替代MDCT 560和逆MDCT 600。在这种情况下，如果实现了全部所述的替代，则将实现所谓的增强低延迟AAC编解码器(编解码器＝编码-解码器)。

该增强低延迟AAC(AAC-ELD)的目标是通过利用具有AAC-LD的SBR，将AAC-LD(高级音频编解码器-低延迟)的低延迟特征与HE-AAC(高效高级音频编解码)的高编码效率相结合。在这个情形下，SBR解码器610用作后处理器，在包括完整的分析滤波器组和合成滤波器组640的核心解码器580之后提供该后处理器。因此，SBR解码器610的组件加入了进一步的解码延迟，在图5中，通过对组件620、630、540加阴影来示意了这一点。

在SBR系统500的许多实现方式中，使用被称为核心编解码器的波形编解码器来编码典型地从0kHz至典型地5-15kHz范围的较低频率部分或低频带。例如，该核心编解码器可以是MPEG音频编解码器家族中的一个。此外，通过该低频带的转换来完成高频率部分或高频带的重构。在许多情况下，将SBR与核心编码器的结合实现为双速率系统，其中，下层(underlying)的ACC编码器/解码器以SBR编码器/解码器的采样速率的一半的速率工作。

大多数控制数据用于频谱包络表示，该频谱包络表示具有变化的时间和频率分辨率，能够以尽可能小的比特率开销来尽可能好地控制SBR过程。其他控制数据主要是为了控制高频带的音调噪声比(tonal-to-noiseratio)。

如图5所示，典型地，使用32通道QMF滤波器组620来分析下层AAC解码器580的输出。接着，HF发生器模块630通过将QMF子带从现有的低频带填补(patch)至高频带来重建高频带。此外，基于从比特流获得的控制数据(SBR数据)，基于每个子带来进行反滤波。包络调整器根据比特流中的控制数据，修正重新产生的高频带的频谱包络，并加入附加成分，如加入噪声和正弦波。由于所有的操作都在频域(也称为QMF或子带域)完成，所以解码器610的最终步骤是QMF合成640，以保持时域信号。例如，在32QFM子带系统上对1024个时域采样进行编码器端的QMF分析的情况下，高频重构导致了64QMF子带，对其进行合成，产生了2048个时域采样，因此获得了因子为2的上采样。

此外，通过在双速率模式下，以原始采样速率的一半来运行，核心解码器510的延迟加倍，这在与SBR结合的AAC-LD的编码器和解码器过程中都引起了附加的延迟源。以下，研究这样的延迟源并最小化其相关联的延迟。

图6示出了图5所示的系统500的简化框图。图6关注在使用SBR和低延迟滤波器组来编码的编码器/解码器过程中的延迟源。将图6与图5相比，由延迟优化模块(即所谓的低延迟MDCT 560’(LD MDCT)和低延迟逆MDCT 600’(LD IMDCT))替代了MDCT 560和逆MDCT 600。此外，延迟优化模块630’也替代了HF发生器630。

除了低延迟MDCT 560’和低延迟逆MDCT 600’之外，图6所示的系统中还采用了修正SBR成帧和修正HF发生器630’。为了避免核心编码/解码器560、600和各SBR模块的不同成帧引起的延迟，该SBR成帧被适配为，配合AAC-LD的480或512采样的成帧长度。此外，在将SBR数据扩展到相邻AC-LD帧方面，限制了HF发生器630的可变时间格栅，该可变时间格栅(time grid)意味着384个采样的延迟。因此，在该SBR模块中，仅剩的延迟源是滤波器组530、620和640。

根据表示AAC-ELD编解码器的部分实现方式的图6所示的情形，已经实现了一些延迟优化，包括在AAC-LD核心中使用低延迟滤波器组，以及移除上述SBR重叠。为了进一步改进延迟，需要研究其余的模块。图6示出了使用SBR和此处被称为LD-MDCT和LD-IMDCT的低延迟滤波器组的编码器/解码器过程中的延迟源。与图5相比，图6中每个框表示一个延迟源，其中，以阴影方式绘出了延迟优化模块。目前，尚未对相似的模块进行低延迟的优化。

图7a示意了包括C或C++伪代码的流程图，用于示意具有分析滤波器组或用于产生音频子带通道中的音频子带值的对应方法的形式的根据本发明的实施例。为了甚至更加准确，图7a表示了32频带的复值分析滤波器组的流程图。

如之前所概述的，例如，分析滤波器组用于将从核心编码器输出的时域信号分为N＝32个子带信号。在复值分析滤波器组的情况下，该滤波器组的输出、子带采样或音频子带值是复值，因此，与实值滤波器组相比，按因子2来进行过采样。该滤波包含和包括以下步骤，其中，数组x(n)正好包括320个时域采样。该数组中的采样索引n越大，该采样越旧。

在所述方法的实施例在步骤S100中开始之后，首先，在步骤S110，将数组x(n)中的采样移动32个位置。在步骤S120，丢弃最旧的32个采样，在位置31至0中存储32个新采样。如图7a所示，在与31至0范围中的递减索引n相对应的位置中存储传入时域音频采样。这导致了在对应的帧或向量中存储的采样的时间反转，因此，基于已经关注过的(等长)合成窗函数，反转窗函数的索引来获得分析窗函数。

在步骤S130中，基于等式(15)，通过系数c(j)的线性插值来获得窗系数ci(j)。该插值基于N＝64个值的块大小(块长度或子带值数量)，以及基于包括T＝10个块的帧。因此，根据等式(15)，插值窗函数的窗系数的索引在0至319之间的范围中。在本说明书的附录1中，在表格中给出了窗系数c(n)。然而，根据实现细节，为了基于附录1和3中的表格中给出的值来获得窗系数，应考虑与索引128至255以及384至511所对应的窗系数相关的附加的符号改变(乘以因子(-1))。

在这种情况下，根据以下等式来获得要使用的窗系数w(n)或c(n)：

w(n)＝w_table(n)·s(n)(16a)

其中，符号转换函数s(n)为：

其中n＝0至639，其中w_table(n)是在附录的表格中给出的值。

然而，不需要根据附录1中的表格来实现窗系数，以获得例如已经描述过的延迟的减小。为了实现这样的延迟的减小，同时维持所处理的音频数据的质量水平，或为了实现其他的权衡，在0至639之间的范围内的窗系数索引n的窗系数c(n)可以满足附录2至4之一中给出的关系集合之一。此外，应注意，在根据本发明的实施例中，也可以采用其他窗系数c(n)。自然，虽然附录1至4中的表格仅适用于具有640个窗系数的窗函数，但是，也可以实现包括不同于320或640的窗系数数量的其他窗函数。

在窗函数具有偶数个窗系数的情况下，根据S130的线性插值导致了显著的质量提高和混叠效应的减小或消除。还应注意，不像等式(1)、(2)和(16)中那样复数单位是j，而是由 $i=\sqrt{-1}$ 来表示。

在步骤S140，接着，数组x(n)的采样逐元素地乘以插值窗系数ci(n)。

在步骤S150，根据图7a中的流程图给出的等式，对加窗采样进行求和来创建64元素的数组u(n)。在步骤S160，根据矩阵运算Mu来计算32个新子带采样或音频子带值W(k，l)，其中矩阵M的元素由以下等式给出：

$M(k,n)=2\&CenterDot;\exp \left(\frac{i\&CenterDot;\mathrm{\&pi;}\&CenterDot;(k+0.5)\&CenterDot;(2\&CenterDot;n-95)}{64}\right),$ $\left\{\begin{array}{c}0\&le;k<32\\ 0\&le;n<64\end{array}\right.,---\left(17\right)$

其中，exp()表示复指数函数，如上所述i是虚数单位。在流程图的循环到步骤S170结束之前，可以输出与具有索引k的子带中的子带采样l相对应的每个子带值W(k，l)(＝W[k][l])。换言之，图7a中所示的流程图的每次循环产生32个复值子带值，每个子带值表示来自一个滤波器组子带的输出。

图7b示意了步骤S150，通过5重求和，每重对加窗时域音频采样帧150的两块求和，将包括10个加窗时域音频采样块(即160-1、...、160-10)的帧150z(n)折叠(collapse)为向量u(n)。所述折叠或收缩(retracting)是在逐元素基础上完成的，以便将与每个块160-1、160-3、160-5、160-7和160-9内的相同采样索引相对应的加窗时域音频采样相加，以获得向量u(n)的第一块650-1中的对应值。相应地，在步骤S150，基于块160-2、160-4、160-6、160-8和160-10来产生块160-2中的向量u(n)的对应元素。

具有分析滤波器组的形式的根据本发明的其他实施例可以被实现为64频带复低延迟滤波器组。该复低延迟滤波器组作为分析滤波器组的处理与图7a的上下文中所描述的分析滤波器组基本类似。由于这样的相似性以及与在图7a的上下文中描述的基本相同的处理，此处将概述已描述的图7a的32频带复分析滤波器组与64子带复分析滤波器组之间的区别。

与包括图7a所示的分析滤波器组的32子带不同，在64频带分析滤波器组的情况下，帧向量x(n)包括具有从0至639的索引的640个元素。因此，修正步骤S110，使数组x(n)中的采样被移动64个位置，其中，丢弃最旧的64个采样。在步骤S120，不再将32个新采样，而是将64个新采样存储在位置63至0中。如图7c所示，在与63至0的范围中的递减索引n相对应的位置中存储传入时域音频采样。这导致了在对应的帧或向量中存储的采样的时间反转，因此，基于已经关注过的(等长)合成窗函数，反转窗函数的索引来获得分析窗函数。

由于用于对帧向量x(n)的元素进行加窗的窗c(n)典型地包括640个元素，因此，可以省略对窗系数进行线性插值来获得插值窗ci(n)的步骤S130。

接着，在步骤S140，使用窗系数序列c(n)来对数组x(n)的采样进行相乘或加窗，窗系数序列c(n)再次基于附录1中的表格中的值。在窗系数c(n)是合成窗函数的窗系数的情况下，根据以下等式来执行由窗c(n)对数组x(n)进行的相乘或加窗：

z(n)＝x(n)·c(n)，(18)

其中，an＝0，...，639。再次，为了实现窗函数的低延迟特性，不需要完全根据基于附录1中的表格中给出的值的窗系数来实现窗函数。在许多应用中，窗系数满足附录2至4中的表格所给出的任一个关系集合的实现方式将足以实现质量和延迟的显著减小之间的可接受的折中。然而，根据实现细节，为了基于附录1和3中的表格中给出的值来获得窗系数，根据等式(16a)和(16b)，应考虑与索引128至255以及384至511相对应的窗系数相关的附加的符号改变(乘以因子(-1))。

接着，根据以下等式对帧向量z(n)的采样求和以替代图7a中所示的流程图的步骤S150，以产生128元素的数组u(n)：

$u\left(n\right)=\underset{j=0}{\overset{5}{\mathrm{\&Sigma;}}}(n+j\&CenterDot;128)---\left(19\right)$

接着，由以下步骤来替代图7a中的步骤S160，在所述步骤中，根据矩阵运算Mu来计算64个新子带采样，其中，该矩阵M的矩阵元素由以下等式给出：

$M(k,n)=2\&CenterDot;\exp \left(\frac{i\&CenterDot;\mathrm{\&pi;}\&CenterDot;(k+0.5)\&CenterDot;(2\&CenterDot;n-191)}{128}\right),$ $\left\{\begin{array}{c}0\&le;k<64\\ 0\&le;n<128\end{array}\right.,---\left(20\right)$

其中，exp()表示复指数函数，如已经解释过的，i是虚数单位。

图7c示意了具有针对32个子带通道的实值分析滤波器组的形式的根据本发明的实施例的流程图。图7c所示的实施例与图7a所示的实施例没有明显区别。两个实施例的主要区别在于，在图7c所示的实施例中，由步骤S162替代了计算新的32个复值子带音频值的步骤S160，在步骤S162中，根据矩阵运算M_ru来计算32个实值子带音频采样，其中，矩阵M_r的元素由以下等式给出：

$M_r(k,n)=2\&CenterDot;\cos \left(\frac{\mathrm{\&pi;}\&CenterDot;(k+0.5)\&CenterDot;(2\&CenterDot;n-95)}{64}\right),$ $\left\{\begin{array}{c}0\&le;k<32\\ 0\&le;n<64\end{array}\right..---\left(21\right)$

由此，该流程图中的每次循环产生了32个实值子带采样，其中W(k，l)与子带k的子带音频采样l相对应。

例如，如图5所示，可以在SBR系统的低功率模式的框架中采用实值分析滤波器组。SBR工具的低功率模式与高质量SBR工具的主要区别在于采用了实值滤波器组的事实。由于不需要计算虚部，这将计算复杂度和计算消耗减小了一半，因此实质上每单位时间的运算数减小了一半。

根据本发明提出的新滤波器组与SBR系统的低功率模式完全兼容。因此，使用根据本发明的滤波器组，SBR系统仍能够使用复滤波器组运行在正常模式或高质量模式下，以及使用实值滤波器组运行在低功率模式下。例如，通过仅使用实值(余弦调制的成分)而省略虚值(正弦调制的成分)，可以从复滤波器组导出实值滤波器组。

图8a示出了根据具有针对64个子带通道的复值合成滤波器组的形式的本发明的比较示例的流程图。如之前所概述的，使用根据本发明的实施例的64子带合成滤波器组来实现SBR处理的子带信号的合成滤波。该滤波器组的输出是如在图1的上下文中所概述的实值时域采样块。图8a中的流程图示意了这一过程，也示意了具有用于产生时域音频采样的方法的形式的本发明的实施例。

合成滤波包括开始(步骤S200)之后的以下步骤，其中，数组v包括1280个采样。在步骤S210，将数组v中的采样移动128个位置，其中，丢弃最旧的128个采样。在步骤S220，将矩阵N乘以64个新复值音频子带值，其中，矩阵元素N(k，n)由以下等式给出：

$N(k,n)=\frac{1}{64}\&CenterDot;\exp \left(\frac{i\&CenterDot;\mathrm{\&pi;}\&CenterDot;(k+0.5)\&CenterDot;(2\&CenterDot;n-63)}{128}\right),$ $\left\{\begin{array}{c}0\&le;k<64\\ 0\&le;n<128\end{array}\right.,---\left(22\right)$

其中，exp()表示复指数函数，i是虚数单位。如图8a所示，在数组v的位置0-127中存储该运算输出的实部。

在步骤S230，根据图8a给出的等式，从数组v中提取此时在时域中的采样，以创建640个元素的数组g(n)。在步骤S240，将数组g的时域中的实值采样乘以窗系数c(n)，以产生数组w，其中，根据本发明的优选实施例的窗系数再次是基于附录1的表格中所给出的值的窗系数。

然而，如之前所概述的，该窗系数不需要完全基于附录1的表格所给出的值。在根据本发明的不同实施例中，如果该窗系数满足附录2至4的表格中给出的关系集合之一，则足以实现所需的合成滤波器组的低延迟特性。此外，如在分析滤波器组的上下文中所解释的，在合成滤波器组的框架中也可以利用其他窗系数。然而，根据实现细节，为了基于附录1和3中的表格中给出的值来获得窗系数，应考虑与索引128至255以及384至511相对应的窗系数相关的附加的符号改变(乘以因子(-1))。

在步骤S250，在流程图的一次循环在步骤260结束之前，根据上一步骤以及图8a的流程图给出的公式，通过对数组w(n)中的采样求和来计算64个新的输出采样。在图8a所述的流程图中，X[k][l](＝X(k，l))与具有索引k的子带中的音频子带值l相对应。图8a所示的每个新的循环产生64个时域的实值音频采样作为输出。

如图8a所示的针对64频带的复值分析滤波器组的实现方式不需要如在图2b所示的实施例的上下文中所解释的包括若干存储位置的重叠/相加缓存器。此处，重叠相加缓存器“隐藏”在向量v和g中，向量g是基于向量v中存储的值来计算得到的。重叠相加缓存器被实现在这些具有大于128的索引的向量的框架中，因此，这些值与之前或过去的块中的值相对应。

图8b示意了64个实值音频子带通道的实值合成滤波器组的流程图。在低功率SBR实现方式的情况下，也可以将根据图8b的实值合成滤波器组实现为对应的SBR滤波器组。

图8b的流程图与图8a的流程图的主要区别在于步骤S222，步骤S222替代了图8a的S220。在步骤S222中，将64个新实值音频子带值乘以矩阵N_r，其中，该矩阵的元素N_r(k，n)由以下等式给出：

$N_r(k,n)=\frac{1}{32}\&CenterDot;\cos \left(\frac{\mathrm{\&pi;}\&CenterDot;(k+0.5)\&CenterDot;(2\&CenterDot;n-63)}{128}\right),$ $\left\{\begin{array}{c}0\&le;k<64\\ 0\&le;n<128\end{array}\right.,---\left(23\right)$

其中，再次将该运算的输出存储在数组v的位置0-127中。

除了这些修正之外，在低功率SBR模式的实值合成滤波器组的情况下，图8b所示的流程图与针对高质量SBR模式的复值合成滤波器组的如图8a所示的流程图没有区别。

图8c示意了具有下采样值合成滤波器组及合适的方法的形式的根据本发明的实施例的流程图，所述实施例可以是例如在高质量SBR实现方式中实现该实施例。更加准确地说，图8c中描述的合成滤波器组涉及能够处理32个子带通道的复值音频子带值的复值合成滤波器组。

如图8c所示，使用32通道合成滤波器组来实现SBR处理子带信号的下采样合成滤波。该滤波器组的输出是实值时域采样块。图8c的流程图给出了这个过程。该合成滤波包括开始(步骤S300)之后的以下步骤，其中，数组v包括640个实值时域采样。

在步骤S310，将数组v中的采样移动64个位置，其中，丢弃最旧的64个采样。在步骤S320，用矩阵N乘以32个新复值子带采样或复值音频子带值，其中，矩阵N的元素由以下等式给出：

$N(k,n)=\frac{1}{64}\&CenterDot;\exp \left(\frac{i\&CenterDot;\mathrm{\&pi;}\&CenterDot;(k+0.5)\&CenterDot;(2\&CenterDot;n-31)}{64}\right),$ $\left\{\begin{array}{c}0\&le;k<32\\ 0\&le;n<64\end{array}\right.,---\left(24\right)$

其中，exp()表示复指数函数，i再次是虚数单位。接着，在数组v的位置0-63中存储该运算的输出的实部。

在步骤S330，根据图8c的流程图给出的等式，从数组v中提取采样，以创建320个元素的数组g。在步骤S340，根据等式(15)，通过系数c(n)的线性插值来获得插值窗函数的窗系数ci(n)，其中索引n再次在0至319的范围中(对于等式(15)，N＝64，T＝10)。如上所述，窗函数的系数c(n)基于附录1的表格中所给出的值。此外，为了实现上述低延迟特性，窗系数c(n)不需要完全是附录1的表格中给出的数字。窗系数c(n)满足附录2至4中所给出的至少一个关系集合就足够了。然而，根据实现细节，为了基于附录1和3中的表格中给出的值来获得窗系数，根据等式(16a)和(16b)，应考虑与索引128至255以及384至511相对应的窗系数相关的附加的符号改变(乘以因子(-1))。此外，在本发明的实施例中，自然也可以采用包括不同窗系数c(n)的不同窗函数。

在步骤S350，将数组g的采样乘以插值窗函数的插值窗系数ci(n)来获得加窗时域采样w(n)。

接着，在步骤S360，在图8c的流程图中的最终步骤S370之前，根据上一步骤S360，通过对数组w(n)中的采样求和来计算32个新的输出采样。

如之前所述，在图8c所述的流程图中，X[k][l](＝X(k，l))与音频子带通道k中的音频子带值l相对应。此外，图8c所示的流程图的每次新的循环产生32个实值时域采样作为输出。

图8d示出了具有下采样实值合成滤波器组的形式的根据本发明的实施例的流程图，例如，可以在低功率SBR滤波器组的情况下采用该实施例。图8d所示的实施例和流程图与下采样复值合成滤波器组的图8c所示的流程图的区别仅在于步骤S320，在图8d所示的流程图中，以步骤S322替代了步骤S320。

在步骤S322，用矩阵N_r乘以32个新实值音频子带值或子带采样，其中，矩阵N_r的元素由以下等式给出：

$N_r(k,n)=\frac{1}{32}\&CenterDot;\cos \left(\frac{\mathrm{\&pi;}\&CenterDot;(k+0.5)\&CenterDot;(2\&CenterDot;n-31)}{64}\right),$ $\left\{\begin{array}{c}0\&le;k<32\\ 0\&le;n<64\end{array}\right.,---\left(25\right)$

其中，在数组v的位置0至64中存储该运算的输出。

图9a示出了具有与针对64个子带的复值分析滤波器组相对应的方法的形式的实施例的另一实现方式。图9a将实现方式示为MATLAB实现，该实现方式提供向量y和向量“state”作为输出。在图9a所示的脚本中定义的函数被称为LDFB80，向该函数提供包括新来的音频采样的向量x以及向量“state”，作为输入。函数名称LDFB80是8块延伸至过去、0块延伸至未来的低延迟滤波器组的缩写。

在MATLAB编程语言中，百分号(％)表示标注，标注是不执行的，而仅用作注释和说明源代码的目的。在以下的描述中，关于其功能来解释不同的源代码段。

在代码序列S400中，以如下方式来更新由向量“state”表示的缓存器，即由包括新来的时域音频输入采样的向量x的内容来替代向量“state”中具有索引577至640的内容。在代码序列S410中，变量LDFB80_win中存储的分析窗函数的窗系数被转移至向量win_ana。

在步骤S420中，假定最新的采样与缓存器的右端对齐，执行实际的加窗。在块S420中，将向量state的内容与包括分析窗函数在内的向量win_ana的元素逐元素相乘(.*)。接着，将该乘法的输出存储在向量x_win_orig中。

在步骤S430，使向量x_win_orig中的内容重新成形，以形成大小为128·5元素的被称为x_stack的矩阵。在步骤S440，对于矩阵x_stack的第二和第四列，执行堆栈x_stack的符号改变。

在步骤S450，通过关于第二索引对x_stack的元素求和，并同时反转元素的顺序，在再次将结果存储至各个x_stack之前对该结果进行转置，以折叠或收缩堆栈x_stack。

在代码段S460中，通过对堆栈x_stack的内容与复指数函数逐元素相乘的结果计算复快速傅立叶变换(FFT)，执行从时域至频域的变换，其中给该复指数函数提供了自变量(-i·π·n/128)，索引在0至-127的范围内，i为虚数单位。

在代码段S470中，通过定义变量m＝(64+1)/2，并通过根据以下等式来将包括音频子带值的块计算为向量y，来执行后旋转(twiddling)：

$y\left(k\right)=\stackrel{\&OverBar;}{2\&CenterDot;\mathrm{temp}\left(k\right)\&CenterDot;\exp (-2i\&CenterDot;\mathrm{\&pi;}\&CenterDot;((k-1+\frac{1}{2})\&CenterDot;\frac{m}{128}))}.---\left(26\right)$

在图9a的实现方式中，索引k覆盖了从1至64的整数范围。接着，输出向量y作为包括图1的音频子带值的向量或块180。等式(26)的第二个因式上的横条以及图9a中的编码段S417的函数conj()是指各复数的自变量的复共轭。

在最后的代码段S480中，将状态向量移动64个元素。接着，可以将状态向量以其移动后的形式提供给函数LDFB80，再次作为函数的又一次循环中的输入。

图9b示出了具有与针对32个子带的复值分析滤波器组相对应的方法的形式的根据本发明的实施例的MATLAB实现。相应地，所定义的函数被称为LDFB80_32，指示该实现方式表示基于8块至过去、0块至未来的附加重叠的针对32个子带的低延迟滤波器组。

如以下的描述中将要概述的，图9b的实现方式与图9a所示的实现方式的区别仅在于几个代码序列。对应的代码序列s400’、S430’、S460’、s470’和S480’替代了代码序列s400、S430、S460、s470和S480，这些作为替代的代码段主要考虑了这样的事实，即子带数量，或由函数LDFB80_32输出的子带值的数量减少了一半。相应地，步骤S400’涉及向量state，关于与索引289至320相对应的32个最后的条目，使用如图1所示的新来的块220的对应的32个时域音频输入采样来更新该向量state。

然而，图9a和9b所示的实现方式之间的主要区别出现在图9a的代码序列S410中，在图9b所示的实现方式中，使用代码序列S412替代了该代码序列S410。图9b的代码序列S412包括，首先将包括向量LDFB80_win中存储的窗的640个窗系数复制到局部向量win_ana。接着，根据等式(15)进行插值，在该插值中，将由向量win_ana的向量元素表示的两个连续的窗系数相加并除以2，接着将其存储回向量win_ana中。

接下来的代码序列S420与图9a中所示的代码序列S420相同，该代码序列执行实际的逐元素乘法(.*)，使用包括插值窗函数的插值窗系数在内的向量win_ana中的元素，对向量state的值或元素进行加窗。将该运算的输出存储在向量x_win_orig中。然而，图9b的代码序列S420与图9a的对应代码序列S420的区别在于，在图9b的情况下，在加窗的框架中不是执行640次乘法，而是仅执行320次乘法。

在替代代码序列S430的代码序列S430’中，通过对向量x进行重新成形来准备堆栈x_stack。然而，由于与图9a的包括640个元素的对应向量相比，向量x_win_orig仅包括320个元素，因此，矩阵x_stack仅为64·5个元素的矩阵。

在根据图9a和9b的实现方式中，符号改变的代码序列S440和折叠堆栈的代码序列S450是相同的，只不过减少了元素数量(320对比640)。

在替代代码序列S460的代码序列S460’中，对窗数据执行奇数复快速傅立叶变换(FFT)，这与图9a的代码序列S460的变换很相似。然而，再一次，由于输出音频子带值的数量减少，向向量temp提供了堆栈x_stack的元素与自变量为(-i·π·n/64)的复指数函数的逐元素乘积的快速傅立叶变换的结果，其中索引n在0至63之间的范围内。

此后，在修正的代码序列S470’中，通过定义变量m＝(32+1)/2，并通过根据等式(26)产生输出向量y来执行后旋转(twiddling)，其中，索引k只覆盖从1至32的范围，其中，使用数字64来替代出现在复指数函数的自变量中的数128。

在最后的代码序列S480’中，在图9b所示的实现方式的情况下，将缓存器state移动32个元素，而在对应的代码序列S480中，将该缓存器移动64个元素。

图10a示出了一个MATLAB脚本，该脚本示意了根据本发明一实施例的实现方式，该实现方式的形式为与针对64个子带的复值合成滤波器组相对应的方法。图10a所示的脚本定义了函数ILDFB80，向该函数提供表示图2a的音频子带值块320的向量x以及状态向量“state”，作为输入参数。名称ILDFB80指示了所定义的函数是与8块来自过去的音频数据和0块来自未来的音频数据相对应的逆低延迟滤波器组。该函数提供了向量y以及新的或重新定义的状态向量“state”，作为输出，其中，向量y与图2a中的时域音频采样块410相对应。

在代码序列S500，执行预旋转(twiddling)，其中定义了变量m＝(64+1)/2以及向量temp。向量temp的元素temp(n)根据以下等式来定义：

$\mathrm{temp}\left(n\right)=\frac{1}{2}\&CenterDot;\stackrel{\&OverBar;}{x\left(n\right)}\&CenterDot;\exp (2i\&CenterDot;\mathrm{\&pi;}(n-1+\frac{1}{2})\&CenterDot;\frac{m}{128}),---\left(27\right)$

其中，向量元素x(n)上的横条以及函数conj()表示复共轭，exp()表示复指数函数，i表示虚数单位，n是在从1至64范围内的索引。

在代码序列S510，将向量temp扩展为矩阵，该矩阵在第一列中包括向量temp的元素，在第二列中，包括相对于向量索引定义的元素顺序的反转向量temp的复共轭。因此，在代码序列S510中，基于向量temp建立了矩阵temp的奇对称。

在代码序列S520，基于矩阵temp来执行奇数快速傅立叶变换(FFT)。在该代码序列中，将矩阵temp的傅立叶逆变换的结果与具有自变量(i·π/128)的指数函数进行逐元素相乘，将其实部输出至向量y_knl，其中，索引n在从0至127的范围内。

在代码序列S530，形成数据的扩展以及交替符号翻转(filp)。为了实现这一点，反转向量y_knl的元素的顺序，并同时执行符号翻转。接着，定义矩阵tmp，该矩阵的第一、第三和第五列包括向量y_knl，其中，第二和第四列包括符号翻转的向量y_knl。

在代码序列S540，首先将向量LDFB80_win中存储的窗系数复制到向量win_ana中。接着，基于向量win_ana中存储的分析窗系数，通过根据以下等式产生该分析窗函数的时间反转版本来确定合成窗系数：

win_syn(n)＝win_ana(N·T-n)，(28)

其中N·T是窗系数的总数，n是窗系数的索引。

在代码序列S550，通过将向量与该合成窗函数逐元素相乘，将合成加窗应用于向量tmp。在代码序列S560中，通过将具有索引577至640的向量state的元素设置为0，并通过将加窗向量tmp的内容与状态向量state相加，来更新缓存器。

在代码序列S570，通过提取该状态向量的元素，通过提取具有索引1至64的该状态向量的元素，从该状态向量中提取出包括时域音频采样的输出向量y。

在代码序列S580，即图10a所示的函数的最后的代码序列中，将状态向量state移动64个元素，以便将具有从65至640的索引的元素复制到该向量state的前576个元素。

图10b示出了一种根据本发明的实施例的实现方式的MATLAB脚本，该实现方式具有针对32子带值的复值合成滤波器组的形式。图10b所示的脚本定义的函数名称示意了该函数被称为ILDFB80_32，指示所定义的函数是具有8块重叠自过去而0块重叠自未来的32频带反低延迟滤波器组。

如对于图9a和9b所示的实现方式的比较所讨论的那样，根据图10b的脚本的实现方式也与根据图10a的64子带合成滤波器组的实现方式紧密相关。由此，向该函数提供相同的向量，从该函数输出相同的向量，然而，与图10a的实现方式相比，该函数仅包括一半数量的元素。针对32频带的32频带合成滤波器组的实现方式与图10a所示的64子带版本的主要区别在于两个方面。使用其中所要处理的元素数量和另外的与元素相关的参数的数量被除以2的代码序列来替代代码序列S500、S510、S520、S530、S560、S570以及S580。此外，代码序列S542替代了产生合成窗函数的代码序列S540，在S542中，根据等式(15)，按照线性插值合成窗函数产生合成窗函数。

在替代代码序列S500的代码序列S500’中，定义变量m等于m＝(32+1)/2，并根据等式(27)来定义向量temp，其中索引n仅覆盖1至32的范围，其中，在指数函数的自变量中，因子1/64替代了因子1/128。

相应地，在替代代码序列S510的代码序列S510’中，索引范围只覆盖了包括向量temp的32元素的索引。换言之，索引只覆盖了从1至32的值。相应地，在替代代码序列S520的代码序列S520’中，使用(i·π·n/64)来替代指数函数的自变量，其中索引n在从0至63的范围内。在代码序列S530’的框架内，与代码序列S530相比，该索引范围也减小了一半。

替代图10a的代码序列S540的代码序列S542也将向量LDFB80_win中存储的窗函数复制到向量win_ana中，并根据等式(28)来产生时间反转版本win_syn。然而，图10b所示的实现方式的代码序列S542还包括根据等式(15)的插值步骤，在该步骤中，对包括合成窗函数的窗系数的重新定义的向量win_syn的每个元素，进行原始合成窗函数的两个连续窗系数的线性插值。

如图10a和10b中的各代码序列的直接比较所示，将该窗应用至向量tmp并将元素tmp替换为其加窗版本的代码序列S550在代码上是相同的。然而，由于在图10b的实现方式中，向量tmp的大小较小，因此，在实现过程中，仅执行一半数量的乘法。

同样，在分别替代代码序列S560、S570和S580的代码序列S560’、S570’和S580’的框架中，分别由320和32替代了索引640和64。因此，这三个最后的代码序列与图10a所示的实现方式的代码序列的区别仅在于向量state、tmp和y的大小。

如到目前为止所描述的实施例所示，分析加窗器以及合成加窗器被适配为：通过将各帧中所包括的时域中的各采样按逐元素的基础与窗函数的窗系数相乘，来对所述采样进行加窗。

在更密切地描述例如可以被采用作为合成窗函数以及其时间反转版本的分析窗函数的窗函数之前，将更详细地概述根据本发明的实施例的优点，尤其考虑如图5和6所示的SBR工具或系统的框架中的实现方式。

在优点之中，根据本发明的实施例以及包括多于一个根据本发明的实施例的系统可以提供是：显著减小根据其他滤波器组的延迟。然而，在图13和14的上下文中，将更详细地阐述该低延迟特性。该上下文中的一个重要方面是注意窗函数的长度，换言之，对时域采样帧或块所应用的窗系数的数量是独立于延迟的。

此外，如在图17和18的上下文中要更详细地概述的，在心理声学方面，根据本发明的实施例通常可以比许多其他滤波器组更好地利用人耳的时间掩蔽特性。此外，如在图15、16和19的上下文中将更密切概述的，根据本发明的实施例提供了优秀的频率响应。

同样，在根据本发明的实施例的许多滤波器组中，如果将分析滤波器组与合成滤波器组互相连接，则可以实现完美的重构。换言之，与这样的分析滤波器组和合成滤波器组的互连集合的输入相比，根据本发明的实施例不仅提供了听觉上不可区分的输出，而且提供了与输入相比完全相同的输出(除了量化误差、计算舍入效应以及由必要的离散化所导致的其他效应之外)。

可以容易地实现将根据本发明的滤波器组集成入SBR模块中。SBR模块典型地运行在双速率模式下，而根据本发明的实施例的复值低延迟滤波器组能够在单速率模式下提供完美的重构，而原始的SBR QMF滤波器组仅能提供近似完美的重构。在双速率模式下，如在图3的上下文中所解释的，通过对64频带脉冲响应或窗函数的两个相邻抽头或窗系数进行线性插值(也称为下采样)，来获得该脉冲响应的32频带的版本。

在滤波器组的复值实现方式的情况下，可以显著减小针对于关键采样的滤波器组的分析(或合成)延迟，在该滤波器组中，采样或处理频率与根据奈奎斯特-仙农理论的边界频率相对应。在滤波器组的实值实现方式中，例如在图9和10所示的MATLAB实现的上下文中所示，采用优化的算法可以实现高效的实现方式。例如，如在图5和6的上下文中所描述的，可以将这些实现用于SBR工具的低功率模式。

如在图5和6的上下文中所概述的，在SBR系统的情况下，通过使用根据本发明的实施例的复值低延迟滤波器组，可以实现进一步的延迟的减小。如上所述，在图5所示的SBR解码器610中，使用根据本发明的实施例的复低延迟滤波器组(CLDFB)来替代QMF分析滤波器组620。可以按照可计算的方式，通过保持频带数量(64)、脉冲响应的长度(640)并通过使用复调制来完成该替代。该工具所实现的延迟被最小化为，使得总延迟低至足以在不牺牲可实现的质量水平的情况下进行双向通信的程度。

例如，与包括MDCT和MDST来形成复值的类似MDCT系统的系统相比，根据本发明的实施例提供了好得多的频率响应。例如，与现今在MPEG-4SBR中使用的QMF滤波器组相比，包括根据本发明的实施例的一个或更多滤波器组的系统提供了明显更低的延迟。

即使与低延迟QMF滤波器组相比，根据本发明的实施例也提供了完美重构与低延迟相结合的优点。与QMF滤波器组的近似完美重构不同，来自完美重构特性的优点如下所述。例如，对于近似完美的重构，需要高阻带衰减来将混叠衰减至充分低的水平。这限制了在滤波器设计中实现极低延迟的可能性。相反，目前采用根据本发明的实施例具有独立设计滤波器的可能性，因而不需要高阻带衰减来将混叠衰减至充分低的水平。该阻带衰减只需要低至足以允许将混叠减小至对所需的信号处理应用而言足够的水平。因此，在滤波器设计中可以实现偏向低延迟的更好的权衡。

图11示出了例如可以在根据本发明的实施例中采用的窗函数700与正弦窗函数710的比较。窗函数700，也被称为“合成”CMLDFB窗(CMLDFB＝复调制低延迟滤波器组)，它包括640个窗系数，这些窗系数基于附录1的表格中给出的值。关于该窗函数的幅度，应注意，以下不考虑一般的用于调整加窗信号的幅度的放大因子或衰减(damping)因子。例如，如在图13的上下文中所概述的，可以关于与延迟中心相对应的值，或关于值n＝N、n＝N-1或n＝N+1来对窗函数进行归一化，其中N是块长度，n是窗系数的索引。在比较中，仅在128个采样上定义该正弦窗函数710，例如在MDCT或MDST模块的情况下采用正弦窗函数710。

然而，根据实现细节，为了基于附录1和3中的表格中给出的值来获得窗系数，根据等式(16a)和(16b)，应考虑与索引128至255以及384至511相对应的窗系数相关的附加的符号改变(乘以因子(-1))。

在讨论两个窗函数700、710的区别之前，应注意，两个窗函数都仅包括实值窗系数。此外，在这两种情况下，与索引n＝0相对应的窗系数的绝对值小于0.1。在CMLDFB窗700的情况下，该值甚至小于0.02。

关于其定义集合来讨论两个窗函数700、710，若干明显区别是显而易见的。正弦窗函数710是对称的，而窗函数700显示出了不对称的性态。为了更清楚地定义这一点，正弦窗函数是对称的，由于存在实值的值n₀，使得关于所有实数n，对(n₀+n)和(n₀-n)定义窗函数710，对所期望的极限(ε≥0；等式(29)的两端的项之差的绝对值小于或等于ε)满足以下关系：

|w(n₀-n)|＝|w(n₀+n)|(29)

其中，w(n)表示与索引n相对应的窗系数。在正弦窗的情况下，各索引n₀正好位于两个最顶端的窗系数的中间。换言之，对于正弦窗710，该索引是n₀＝63.5。正弦窗函数是对索引n＝0，...，127定义的。

相反地，在索引集合n＝0，...，639上定义窗函数700。窗函数700在如下意义上是明显不对称的，即对于所有实值的数n₀，总是至少存在一个实数，使得(n₀+n)和(n₀-n)属于下列不等式对于(几乎故意地)可限定的极限(ε≥0；等式(29)的两端的项之差的绝对值小于或等于ε)成立的窗函数的定义集合：

|w(n₀-n)|≠|w(n₀+n)|(30)

其中，再一次，w(n)表示与索引n相对应的窗系数。

均涉及N＝64个采样的块大小的两个窗函数之间的进一步区别在于，窗函数700的最大值大于1，对于合成窗，在以下范围的索引中获得该最大值中：

N ≤n≤2N    (31)

在图11所示的窗函数700的情况下，所获得最大值大于1.04，在采样索引n＝77处获得。相反，正弦窗710的最大值小于或等于1，在n＝63和n＝64获得该最大值。

然而，在采样索引n＝N附近，合成窗100也获得近似1的值。更准确地说，与索引n＝N-1相对应的窗系数w(N-1)的自身值的绝对值小于1，而与索引n＝N相对应的窗系数w(N)的自身值的绝对值大于1。在根据本发明的一些实施例中，这样的两个窗系数服从以下关系：

0.99＜w(N-1)＜1.0

1.0＜w(N)＜1.01，(32)

这一关系是根据本发明的实施例的滤波器组优化音频质量的结果。在许多情况下，希望窗系数w(0)包括尽可能小的绝对值。在这种情况下，窗系数的行列式：

|w(0)·w(2N-1)-w(N-1)·w(N)|≈1(33)

应尽可能接近1，以实现关于可能的参数进行优化的音频质量。然而，可以自由选择由等式(33)给出的行列式的符号。由于窗系数w(0)较小或近似为0，w(N-1)·w(N)的乘积或其绝对值应尽可能接近+/-1。在这种情况下，接着可以几乎自由地选择窗系数w(2N-1)。等式(33)是采用了零延迟矩阵技术的结果，该技术描述在G D.T.Schuller和M.J.T.Smith的“NewFramework for Modulated Perfect Reconstruction Filter Banks”，IEEETransactions on Signal Processing，Vol.44，No.8，August 1996中。

此外，如将在图13的上下文中更详细地概述的，调制核心的中间包括了与索引N-1和N相对应的窗系数，因此，窗系数与具有近似1.0的值并且符合由原型滤波函数或窗函数所定义的滤波器组的延迟的采样相对应。

此外，如图11所示的合成窗函数700还示出了具有严格单调递增的窗系数的振荡性态，所述单调递增的窗系数从与用于对最新的时域音频采样进行加窗的索引(n＝0)相对应的窗系数序列中的窗系数直至包括合成窗函数700的所有窗系数的最大绝对值的窗系数。自然，在时间反转的分析窗函数的情况下，振荡性态包括严格单调递减的窗系数，所述单调递减的窗系数从包括对应的(时间反转)分析窗函数的所有窗系数的最大绝对值的窗系数直至与用于对最新的时域音频采样进行加窗的索引(n＝639)相对应的窗系数序列中的窗系数。

由于该振荡性态，合成窗函数700的发展开始于：与索引n＝0相对应的窗系数具有小于0.02的绝对值，与索引n＝1相对应的窗系数的绝对值小于0.03，在索引n＝N获得约为1的值，在根据等式(31)的索引获得大于1.04的最大值，在索引n＝90和91获得另外的近似1的值，在n＝162和n＝163的索引值做出第一次符号改变，在约n＝3N的索引获得小于-0.1或-0.12755的最小值，并在n＝284和n＝285的索引值做出又一次符号改变。然而，合成窗函数700还可以包括在另外的索引值n的另外的符号改变。在将该窗系数与附录1和3的表格中给出的值进行比较时，根据等式(16a)和(16b)，应考虑与索引128至255以及384至511相对应的窗系数相关的附加的符号改变(乘以因子(-1))。

合成窗函数700的振荡性态与强衰减振荡的性态类似，约1.04的最大值和约-0.12的最小值说明了这种性态。由此，全部窗系数中的多于50％包括小于或等于0.1的绝对值。如在图1和2a所描述的实施例的上下文中所概述的，窗函数的开发包括第一组420(或200)以及第二组430(或210)，其中第一组420包括窗系数的第一连续部分，第二组430包括窗系数的连续的第二部分。如之前已经概述过的，窗的窗系数序列仅包括第一组窗系数420和第二组窗系数430，其中，第一组窗系数420正好包括窗系数的第一连续序列，其中，第二组430正好包括窗系数的第二连续部分。因此，可以同义地使用术语窗系数的第一组420和第一部分，以及术语窗系数的第二组430和第二部分。

全部窗系数中多于50％具有小于或等于0.1的绝对值，由于窗函数700的强衰减振荡性态，窗系数的第二组或第二部分430包括了这些窗系数。此外，窗系数的第二组或第二部分430中所包括的全部窗系数中的多于50％包括小于或等于0.01的绝对值。

第一部分窗系数420包括的窗系数少于窗系数序列的全部窗系数的三分之一。相应地，第二部分窗系数430包括的窗系数多于窗系数的三分之二。在帧120、150、330和380之一中要处理的总块数T多于4块的情况下，典型地，第一部分包括3/2·N个窗系数，其中N是一块中时域采样的数量。相应地，第二部分包括其余的窗系数，或者更准确地说，包括(T-3/2)N个窗系数。在如图11所示的每帧有T＝10块的情况下，第一部分包括3/2·N个窗系数，而第二部分210包括8.5·N个窗系数。在每块有N＝64个时域音频采样的块大小的情况下，第一部分包括96个窗系数，而第二部分包括544个窗系数。图11所示的合成窗函数700在第一部分和第二部分的边界、在约n＝95或96的索引处获得近似0.96的值。

除了第一部分420和第二部分30中包括的窗系数的数量，对应窗系数的能量值或总能量值互相明显不同。该能量值由以下等式定义：

$E=\underset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}{\left|w\left(n\right)\right|}^2,---\left(34\right)$

其中，w(n)是窗系数，对其进行求和的等式(34)中的索引n与各部分420、430的索引、整个窗系数集合或与各能量值E相对应的任何其他窗系数集合相对应。除了窗系数的明显区别，第一部分420的能量值等于或高于全部窗系数的总能量值的2/3。相应地，第二部分430的能量值小于或等于全部窗系数的总能量值的1/3。

为了说明这一点，窗函数700的第一部分窗系数420的能量值约为55.85，而第二部分窗系数430的能量值约为22.81。窗函数700的全部窗系数的总能量值约为78.03，因此，第一部分420的能量值约为总能量值的71.6％，而第二部分430的能量值约为全部窗系数的总能量值的28.4％。

自然，通过将能量值E除以归一化因子E₀，可以以归一化版本来表述等式(34)，原理上，E₀可以是任何能量值。例如，该归一化因子E0可以是根据等式(34)计算的窗系数序列的全部窗系数的总能量值。

基于窗系数的绝对值或者基于各窗系数的能量值，也可以确定窗系数序列的中心点或“质心”。窗系数序列的质心或中心点是一个实数，典型地位于第一部分窗系数420的索引范围中。在各帧包括多于4个时域音频采样块的情况下(T＞4)，基于窗系数的绝对值的质心n_ca或基于窗系数能量值的质心n_ce小于3/2·N。换言之，在每帧T＝10块的情况下，该质心很好地落入第一部分200的索引区域中。

根据以下等式来定义基于窗系数w(n)的绝对值的质心n_ca：

$n_{\mathrm{ca}}=\frac{\underset{n=0}{\overset{N\&CenterDot;T-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}n\&CenterDot;\left|w\left(n\right)\right|}{\underset{n=0}{\overset{N\&CenterDot;T-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\left|w\left(n\right)\right|}---\left(35\right)$

根据以下等式来定义根据窗系数w(n)的能量值的质心n_ce：

$n_{\mathrm{ce}}=\frac{\underset{n=0}{\overset{N\&CenterDot;T-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}n\&CenterDot;{\left|w\left(n\right)\right|}^2}{\underset{n=0}{\overset{N\&CenterDot;T-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\left|w\left(n\right)\right|}^2},---\left(35\right)$

其中，N和T是正整数，分别指示了每块的时域音频采样数量和每帧的块数量。自然，也可以关于受限的窗系数的集合，通过相应地替代上述求和的边界来计算根据等式(35)和(36)的中心点。

对于图1所示的窗函数700，基于窗系数w(n)的绝对值的质心n_ca等于值n_ca≈87.75，关于窗系数w(n)的能量值的中心点或质心n_ce是n_ce≈80.04。由于窗函数700的第一部分窗系数200包括96(＝3/2·N；N＝64)个窗系数，因此，如之前所概述的，两个中心点都很好地落入第一部分窗系数200内。

窗函数700的窗系数w(n)是基于附录1的表格中给出的值。然而，例如，为了实现如之前所概述的滤波器组的低延迟特性，不需要完全准确地按照附录1的表格中的给出的窗系数来实现窗函数。在许多情况下，包括640个窗系数的窗函数的窗系数满足附录2至4的表格中给出的任一关系或等式就足够了。附录1的表格中给出的窗系数或滤波器系数表示了优选的值，在一些实施例中，可以根据等式(16a)和(16b)来调整该值。然而，如上所示，例如，通过另外的附录中给出的另外的表格，该优选值可以在小数点后第二、第三、第四、第五位变化，使得所产生的滤波器或窗函数仍具有根据本发明的实施例的优点。然而，根据实现细节，为了基于附录1和3中的表格中给出的值来获得窗系数，根据等式(16a)和(16b)，应考虑与索引128至255以及384至511相对应的窗系数相关的附加的符号改变(乘以因子(-1))。

自然，在根据本发明的实施例的框架内，可以等效地定义和使用包括不同窗系数数量的另外的窗函数。在这里的上下文中，应注意，每块的时域音频采样数量和每帧的块数量、以及关于过去的采样和未来的采样的块的分布，都可以在一个较大的参数范围内变化。

图12示出了图11所示的复调制低延迟滤波器组窗(CMLDFB窗)700与例如在根据MPEG标准的SBR工具中所采用的原始SBR QMF原型滤波器720的比较。如图11所示，CMLDFB窗700再次是根据本发明的实施例的合成窗。

如在等式(30)的上下文中所定义的，根据本发明的实施例的窗函数700显然是不对称的，而原始SBR QMF原型滤波器720关于索引n＝319和320对称，窗函数700以及SBR QMF原型滤波器720每个都是关于640个索引来定义的。换言之，相对于等式(29)，在SBR QMF原型滤波器720的情况下，由n₀＝319.5给出了表示对称中心的索引的“索引值”n₀。

此外，由于SBR QMF原型滤波器720的对称性，根据等式(35)和(36)的中心点n_ca和n_ce也与对称中心n₀相同。由于该原型滤波器是一个正交滤波器，因此，SBR QMF原型滤波器720的能量值是64.00。相反，如之前所概述的，明显不对称的窗函数700包括78.0327的能量值。

在本描述的以下部分中，将考虑如在图5和图6的上下文中概述的SBR系统，其中，SBR解码器610包括具有分析滤波器组的形式的根据本发明的实施例，作为分析滤波器组620，以及具有合成滤波器组的形式的根据本发明的实施例，作为合成滤波器组640。如将要更详细地概述的，采用如图11和12所示的窗函数700的根据本发明的分析滤波器组的总延迟包括127个采样的总延迟，而基于原始SBR QMF原型滤波器的SBR工具产生了640个采样的总延迟。

使用复值低延迟滤波器组(CLDFB)来替代SBR模块(例如SBR解码器610)中的QMF滤波器组，导致了时延从42ms减小至31.3ms，而不会引入任何音频质量的退化或附加的计算复杂度。如关于图7至图10的根据本发明的实施例的描述所示，使用新的滤波器组，支持标准SBR模式(高质量模式)以及仅采用实值滤波器组的低功率模式。

尤其在电信和双向通信领域，低延迟非常重要。虽然增强低延迟AAC已经能够实现对通信应用而言足够低的42ms的延迟，但是，其算法延迟仍高于低延迟AAC核心编解码器以及其他电信编解码器的算法延迟，低延迟AAC核心编解码器能够实现低至20ms的延迟。在SBR解码器610中，QMF分析和合成级仍导致了12ms的重构延迟。一种减小该延迟的有前途的方法是利用根据本发明的实施例的低延迟滤波器组技术，并使用根据本发明的实施例的各低延迟版本来替代当前的QMF滤波器组。换言之，通过简单地使用根据本发明的实施例的复低延迟滤波器组来替代SBR模块610中使用的常规滤波器组，就能够实现进一步的延迟减小。

为了在SBR模块610中使用，根据本发明的实施例的新滤波器组(也称为CLDFB)被设计为尽可能与原先使用的QMF滤波器组相似。例如，这包括使用64子带或频带、相等的脉冲响应长度以及与SBR系统中采用的双速率模式的兼容性。

图13示意了根据本发明的实施例的CLDFB窗形700与原始SBRQMF原型滤波器720的比较。此外，它示意了调制滤波器组的延迟，可以通过对由该原型滤波器或窗函数引入的重叠延迟的分析，此外在基于DCT-IV的系统的情况下，对具有N个采样的长度的调制核心的成帧延迟的分析，来确定该调制滤波器组的延迟。再一次，图13所示的情形是指合成滤波器组的情况。窗函数700和原型滤波函数720也表示有关的两个滤波器组的合成原型滤波器的脉冲响应。

关于对SBR QMF滤波器组以及根据本发明的实施例提出的CLDFB的延迟分析，在分析和合成中，只有对调制核心的右侧和左侧的重叠分别增加了延迟。

对于两种滤波器组，调制核心是基于引入了64个采样延迟的DCT-IV，在图13中，将该延迟标记为延迟750。在SBR QMF原型滤波器720的情况下，由于对称性，如图13所示，调制核心延迟750关于相应原型滤波函数720的质心或中心点对称排列。该性态的原因在于，需要将SBR QMF滤波器组的缓存器填充到如下程度，即在处理中将考虑在原型滤波器值的相应能量值方面具有最显著成分的原型滤波函数720。由于原型滤波函数720的形状，这需要将该缓存器填充到至少相应原型滤波函数的中心点或质心。

为了进一步说明这一点，从对应SBR QMF滤波器组的全部初始化的缓存器开始，需要将该缓存器填充到如下程度，即数据的处理将导致对显著数据的处理，显著数据的处理要求各窗函数或原型滤波函数具有显著成分。在SBR QMF原型滤波函数的情况下，原型滤波器720的对称形状产生了一个延迟，该延迟约为该原型滤波函数的质心或中心点。

然而，由于N＝64的采样的基于DCT-IV的系统的调制核心所引入的延迟总是存在，而且该系统也包括一块的延迟，因此，可以观察到，SBRQMF的合成原型引入了288个采样的重叠延迟。

如上所示，在图13所涉及的合成滤波器组的情况下，附加的左侧重叠760导致了延迟，而右侧重叠770涉及过去的采样，因此，在合成滤波器组的情况不会引入附加延迟。

相反地，从根据本发明的实施例的CLDFB的全部初始化的缓存器开始，与SBR QMF滤波器组相比，由于窗函数的形状，合成滤波器组以及分析滤波器组能够更快地提供“有意义的”数据。换言之，由于分析或合成窗函数700的形状的缘故，指示显著成分的窗函数处理的采样可能更快。由此，考虑了调制核心750已经引入的延迟，CLDFB的合成原型或合成窗函数仅引入了32个采样的重叠延迟。在根据本发明的优选实施例中，根据本发明的实施例的窗函数700的第一部分窗系数420或第一组窗系数420包括与由左侧重叠760导致的延迟以及调制核心延迟750相对应的96个窗系数。

分析滤波器组或分析原型函数引入了相同的延迟。其原因在于，该分析滤波器组是基于该合成窗函数或原型函数的时间反转版本的。因此，在包括与合成滤波器组的重叠大小相同的重叠大小的右侧引入了重叠时延。因此，在原始QMF原型滤波器组的情况下，也引入了288个采样的延迟，而对于根据本发明的实施例的分析滤波器组，仅引入了32个采样作为延迟。

图14a所示的表格提供了具有不同修正级的延迟的概览，其中假定帧长为480个采样，采样率为48kHz。在包括AAC-LD编解码器以及标准SBR工具的标准配置中，在双速率模式下，MDCT和IMDCT滤波器组导致了40ms的延迟。此外，QMF工具自身导致了12ms的延迟。此外，由于SBR重叠，产生了另外的8ms的延迟，因此该编解码器的总延迟在60ms的范围内。

作为比较，包括低延迟版本的MDCT和IMDCT的AAC-ELD编解码器在双速率方法中产生了30ms的延迟。与SBR工具的原始QMF滤波器组相比，采用根据本发明的实施例的复值低延迟滤波器组将产生仅1ms的延迟，而相比之下该原始QMF工具产生12ms的延迟。通过避免SBR重叠，可以完全避免AAC-LD与SBR工具的直接组合的8ms的附加重叠。因此，增强的低延迟AAC编解码器能够实现31ms的总的算法延迟，而之前所概述的直接组合的延迟是60ms。因此可以看到，所述的延迟减小方法的组合确实产生了总计29ms的延迟节省。

图14b中的表格给出了由原始的滤波器组以及如图5和6所示的系统中所提出的滤波器组版本所导致的总的编解码器延迟的进一步的概览。图14b中给出的数据和值是基于48kHz的采样率、以及480个采样大小的核心编码器帧的。由于如图5和6中所示出和讨论的SBR系统的双速率方法，该核心编码器有效地运行于24kHz的采样率。由于核心编码器已经引入了调制核心的64个采样的成帧延迟，因此，可以从图13的上下文中所描述的两个滤波器组的独立延迟值中减去该延迟。

图14b中的表格强调了可以减小包括低延迟版本的MDCT和IMDCT(LD MDCT和LD IMDCT)的增强低延迟AAC编解码器的总延迟。虽然只有通过采用低延迟版本的MDCT和IMDCT以及原始QMF滤波器组才能实现42ms的总算法延迟，但是，通过使用根据本发明的实施例的复值低延迟滤波器组来替代传统的QMF滤波器组，可以将总算法延迟显著减小至只有31.3ms。

为了评估根据本发明的实施例的滤波器组和包括一个或更多滤波器组的系统的质量，已经进行了收听测试，通过该测试中可以总结得到，不论对于复SBR模式还是对于实值低功率SBR模式，根据本发明的实施例的滤波器组将AAC-ELD的音频质量保持在相同的水平，未引入任何退化。因此，根据本发明的实施例的延迟优化的滤波器组未对音频质量引入任何负担，但它能够将延迟减小多于10ms。对于短暂项目，甚至可以观察到，可以实现细微的、但不是统计意义上的显著改进。在响板和钟琴的收听测试中观察到了上述改进。

为了进一步验证在根据本发明的实施例的32频带滤波器组的情况下，将根据本发明的滤波器组同QMF滤波器组比较，对于两者下采样工作得一样好，执行了以下评估。首先，使用下采样的32频带滤波器组来分析对数正弦扫描，该滤波器组中，加入了以0来初始化的32个上频带。此后，其结果由64频带滤波器组来合成、再次被下采样并与原始信号比较。使用传统的SBR QMF原型滤波器产生了59.5dB的信噪比(SNR)。然而，根据本发明的滤波器组实现了78.5dB的SNR值，这显示了根据本发明的实施例的滤波器组在下采样版本中至少也与原始QMF滤波器组表现得一样好。

为了示出在根据本发明的实施例中采用的延迟优化的非对称滤波器组方法与具有对称原型的经典滤波器组相比，确实提供了附加的价值，以下，将不对称原型与具有相同延迟的对称原型进行比较。

图15a示出了采用低延迟窗的根据本发明的滤波器组的远场示意中的频率响应(图形800)与采用具有128抽头长度的正弦窗的滤波器组的频率响应(图形810)的对比。图15b示出了采用之前所概述的相同窗函数的相同滤波器组的近场中的频率响应的放大图。

两个图形800、810的直接比较显示出，采用根据本发明的实施例的低延迟滤波器组的滤波器组的频率响应明显优于采用128抽头的正弦窗、具有相同延迟的滤波器组的对应频率响应。

同样，图16a示出了具有127个采样的总延迟的不同窗函数的比较。具有64频带的滤波器组(CLDFB)包括127个采样的总延迟，该总延迟包括成帧延迟和重叠延迟。因此，如在图15a和15b的上下文中已经说明的，具有对称原型和相同延迟的调制滤波器组具有长度为128的原型。一般地，对于具有50％重叠的滤波器组，例如MDCT、正弦窗或凯泽-贝塞尔(Kaiser-Bessel)导出窗为原型提供了很好的选择。因此，在图16a中，将根据本发明的实施例的采用低延迟窗作为原型的滤波器组的频率响应的概览与具有相同延迟的可选的对称原型的频率响应进行比较。除了如图15a和15b已经示出的根据本发明的滤波器组的频率响应(图形800)与采用正弦窗的滤波器组的频率响应(图形810)之外，图16a还示出了基于参数α＝4(图形820)和α＝6(图像830)的两个KBD窗。在图16a以及图16b中所示的图16a的局部放大中都清楚地示出，使用根据本发明的实施例的、具有具有相同延迟的非对称窗函数或原型滤波函数的滤波器组可以实现好得多的频率响应。

为了在更一般的基础上说明该优点，在图17中，将具有与之前描述的滤波器组的不同的延迟值的两个滤波器组原型进行比较。虽然在图15和图16中考虑的根据本发明的滤波器组具有127个采样的总延迟，与8块进入过去和0块进入未来的重叠相对应(CLDFB 80)，而图17示出了具有383个采样的相同延迟的两个不同的滤波器组原型的频率响应的比较。更准确地说，图17示出了根据本发明的实施例的非对称原型滤波器组的频率响应(图形840)，所述滤波器组基于6个时域音频采样进入过去、2个时域音频块进入未来的重叠(CLDFB 62)。此外，图17也示出了同样具有383个采样延迟的对应的对称原型滤波函数的频率响应(图形850)。可以看到，在相同延迟值的情况下，非对称原型或窗函数实现的频率响应比具有对称窗函数或原型滤波器的滤波器组更好。这证明了之前所示的延迟和质量之间的更好的权衡的可能。

图18示意了人耳的时间掩蔽效应。当声音或音调出现在图18中线860所示的时刻时，在实际声音开始前大约20ms，出现了关于该音调或声音的频率和相邻频率的掩蔽效应。这个效应被称为预掩蔽，是人耳的心理声学特性的一个方面。

在图18所示的情形中，在约200ms内该声音保持为可听见的，直到线870所示的时刻。在这段时间中，人耳的掩蔽器是有效的，这也被称为同时掩蔽。在声音停止之后(由线870示意)，如图18所示，在约150ms的时段中，该音调的相邻频率中的频率掩蔽缓慢衰减。这个心理声学效应也被称为后置掩蔽。

图19示意了传统HE-AAC编码的信号与基于采用根据本发明的实施例的低延迟滤波器组(CMLDFB)的滤波器组的HE-AAC编码的信号的预回声性态的比较。图19a示意了使用包括HE-AAC编解码器(HEAAC＝高效高级音频编解码器)的系统处理的响板的原始时间信号。图19b中示意了基于传统的HE-AAC的系统的输出。两个信号，即原始时间信号与HE-AAC编解码器的输出信号的直接比较显示出，在响板的声音开始之前，在箭头880所示的区域中，HE-AAC编解码器的输出信号包括明显的预回声效应。

图19c示意了包括HE-AAC的系统的输出信号，该HE-AAC是基于包括根据本发明的实施例的CMLDFB窗的滤波器组的。如图19c中的箭头890所示，恰在响板信号开始之前，图19a所示的以及使用根据本发明的实施例的滤波器组处理的相同的原始时间信号显示出了预回声效应的出现明显减少。由于在图18的上下文中所描述的预掩蔽效应的缘故，与在传统HE-AAC编解码器的情况下由箭头880所示的预回声效应相比，图19c的箭头890所示的预回声效应将得到好得多的掩蔽。因此，根据本发明的滤波器组的预回声性态导致了输出远远更好地适合于人耳的时间掩蔽特性和心理声学，该预回声性态也是与传统滤波器组相比显著减小的延迟的结果。由此，如在描述听觉测试时已经示出的，采用根据本发明的实施例的滤波器组甚至可以导致由减小的延迟引起的关于质量的提高。

与传统滤波器组相比，根据本发明的实施例不增加计算复杂度。例如，低延迟滤波器组使用与在SBR系统的情况下的QMF滤波器组相同的滤波器长度和相同的调制模式，因此不增加计算复杂度。在存储器需求方面，由于该原型滤波器的不对称特性，在基于每块N＝64个采样以及每帧T＝10块的滤波器组的情况下，合成滤波器组的ROM(只读存储器)存储器需求约增加了320个字。此外，在与SBR相关的系统的情况下，如果分离地存储分析滤波器，则存储器需求再增加另外的320个字。

然而，由于对于AAC-ELD核心的当前ROM需求是约2.5k字(千字)，并且对于SBR实现方式再加2.5k字，因此，仅适度增加了约10％的ROM需求。作为存储器和复杂度之间的可能的权衡，如在图3和等式(15)的上下文中所概述的，可以使用线性插值来根据合成滤波器产生分析滤波器。该插值运算仅使必要指令的数量增加约3.6％。因此，使用根据本发明的实施例的低延迟滤波器组来替代SBR模块的框架中的传统QMF滤波器组，在音频质量没有任何退化或不明显增加复杂度的情况下，在一些实施例中，可以将延迟减小多于10ms。

因此，根据本发明的实施例涉及分析或合成窗或用于加窗的装置或方法。此外，描述了分析或合成滤波器组或使用窗来分析或合成信号的方法。自然，也公开了一种实现上述方法之一的计算机程序。

可以以硬件实现、软件实现或其组合来实施根据本发明的实施例的实现方式。可以在不同种类的存储器(如随机存取存储器、缓存器、只读存储器，永久性存储器(例如EEPROM、闪存存储器)或如磁或光存储器之类的其他存储器)中存储所产生、接收或存储的要被处理的数据、向量和变量。例如，存储位置可以是需要用于存储或保存相应量数据的一个或更多存储器单元。所述数据是例如变量、参数、向量、矩阵、窗函数或其他信息段或数据。

可以在不同的计算机、类似计算机的系统、处理器、ASIC(专用集成电路)或其他集成电路(IC)上运行软件实现。

根据本发明方法的实施例的特定实现方式的需要，可以以硬件、软件或其结合来实现本发明方法的实施例。可以使用与可编程计算机系统、处理器或集成电路协作的数字存储介质，尤其是光盘CD、DVD或将电子可读控制信号存储于其上的其他盘，来执行该实现方式，以便执行本发明方法的实施例。因此，一般地，本发明的实施例是具有存储在机器可读载体上的程序代码的计算机程序产品，当该计算机程序产品在计算机、处理器或集成电路上运行时，操作该程序代码以执行本发明方法的实施例。因此，换言之，本发明方法的实施例是具有程序代码的计算机程序，当该计算机程序在计算机、处理器或集成电路上运行时，该程序代码用于执行本发明方法的至少一个实施例。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述分析加窗器(110)被适配为使得所述第一部分分析窗函数包括具有大于1的最大绝对值的窗系数。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述分析加窗器(110)被适配为使得所述分析窗函数包括振荡性态。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述分析加窗器(110)被适配为使得所述窗系数序列的全部窗系数都是实值窗系数。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述分析加窗器(110)被适配为使得时域音频输入采样帧(120)包括从帧(120)的最早的时域音频输入采样延伸至最新的时域音频输入采样的T个时域音频输入采样块(130)的序列，每块包括N个时域音频输入采样，其中T和N是正整数，T大于4。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述分析加窗器(110)被适配为使得所述加窗包括将帧(120)的时域音频输入采样与所述窗系数序列中的窗系数逐元素相乘。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述分析加窗器(110)被适配为根据时域音频输入采样序列和窗系数序列，将每个时域音频输入采样与所述分析窗函数的窗系数逐元素相乘。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述分析加窗器(110)被适配为使得对时域音频输入采样帧(120)的每个时域音频输入采样，正好产生一个加窗采样。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述分析加窗器(110)被适配为使得与窗系数索引n＝(T-3)·N相对应的窗系数包括小于-0.1的值，其中，所述窗系数序列的索引是在0至N·T-1的范围中的整数，其中，用于对最新的时域音频输入采样进行加窗的窗系数是与索引N·T-1相对应的窗系数。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述分析加窗器(110)被适配为使得所述第一部分窗系数包括所述窗系数序列中的3/2·N个窗系数，所述第二部分窗系数包括所述窗系数序列中的(T-3/2)·N个窗系数。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述分析加窗器(110)被适配为使得所述窗系数c(n)满足附录3的表格中给出的关系。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述分析加窗器(110)被适配为使得所述窗系数c(n)满足附录2的表格中给出的关系。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述分析加窗器(110)被适配为使得所述窗系数c(n)包括附录1的表格中给出的值。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述分析加窗器(110)或装置(100)被适配为使得所述分析窗函数(190)包含根据较大的窗函数导出的第一数量的窗系数，所述较大的窗函数包含由较大的第二数量的窗系数组成的序列，其中，所述窗函数的窗系数是利用对该较大窗函数的窗系数进行插值运算导出的，其中，第二数量是一个偶数。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述分析加窗器(110)或装置(100)被适配为使得对窗函数的窗系数系进行线性插值。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述分析加窗器(110)或装置(100)被适配为使得：根据较大窗函数的窗系数序列，基于较大窗函数的两个连续窗系数，对分析窗函数的窗系数进行内插，以获得窗函数的窗系数。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述分析加窗器(110)或装置(100)适于根据以下等式获得分析窗函数的窗系数c(n)

$c\left(n\right)=\frac{1}{2}(c_2\left(2n\right)+c_2(2n+1)),$

其中n是整数，表示窗系数c(n)的索引，c₂(n)是该较大的窗函数的窗系数。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述装置(100)被适配为通过将紧接在前的时域音频输入采样帧(120)的(T-1)个较晚的块向较早的时域音频输入采样的方向移动一个块，并加入一个新来的时域音频采样块作为包括当前帧(120)的最新的时域音频输入采样在内的块，来产生要处理的时域音频输入采样的当前帧(120)。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述装置(100)被适配为基于以下等式，基于移动紧接在前的时域音频输入采样帧(120)的时域音频输入采样x_prev(n)来产生要处理的时域音频输入采样x(n)的当前帧(120)：

x(n-32)＝x_prev(n)

式中时间或采样索引n＝32，...，319，其中，所述装置还被适配为通过从时间或采样索引n＝31开始，对当前帧(120)的时域音频输入采样x(n)，按照递减时间或索引n的传入时域音频输入采样的顺序，包括接下来的传入时域输入采样，来产生时域音频输入采样的当前帧(120)中的时域音频输入采样x(n)。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述计算器(170)包括时/频转换器，所述时/频转换器适于产生音频子带值，使得基于一个加窗采样帧(150)的全部子带值表示该加窗采样帧(150)中的加窗采样的频谱表示。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述时/频转换器适于产生复值或实值的音频子带值。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述计算器(170)适于为一个时域音频输入采样块(130)中的每个时域音频输入采样计算一个音频子带值，其中，计算一个时域音频输入采样块(130)的每个音频子带值或每个时域音频输入采样基于加窗帧(150)的加窗采样。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述计算器(170)适于基于将加窗采样(150)乘以针对每个子带值的谐振函数并对被乘的加窗采样求和来计算音频子带值，其中，所述谐振函数的频率基于所述子带值的对应子带的中心频率。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述计算器(170)被适配为使得所述谐振函数是复指数函数、正弦函数或余弦函数。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述计算器(170)适于基于以下等式来计算音频子带值w_kl：

$u_n=\underset{j=0}{\overset{4}{\mathrm{\&Sigma;}}}z(n+j\&CenterDot;64)$

式中n＝0，...，63，以及

$w_{k1}=\underset{n=0}{\overset{63}{\mathrm{\&Sigma;}}}{u}_n\&CenterDot;2\&CenterDot;f_{\mathrm{osc}}(\frac{\mathrm{\&pi;}}{64}\&CenterDot;(k+0.5)\&CenterDot;(2n-95))$

式中k＝0，...，31，其中z(n)是与索引n相对应的加窗采样，其中k是子带索引，其中l是音频子带值块(180)的索引，其中，f_osc(x)是依赖于实值变量x的振荡函数。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述计算器(170)被适配为使得所述振荡函数f_osc(x)是：

f_osc(x)＝exp(i·x)

或者

f_osc(x)＝cos(x)

或者

f_osc(x)＝sin(x)，

其中i是虚数单位。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述装置(100)适于处理实值时域音频输入采样帧(120)。

根据本发明的一个实施例，在用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置中，所述装置(100)适于提供指示要与音频子带值一起使用的合成窗函数(370)的信号或提供指示用于产生音频子带值的分析窗函数(190)的信号。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述装置(300)适于产生时域音频采样块(410)，所述时域音频采样块(410)包括N个时域音频采样，其中N是正整数。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述装置(300)适于基于包括N个音频子带值的音频子带值块(320)来产生时域音频采样块(410)，其中，所述计算器(310)适于计算中间时域音频采样序列(330)，所述中间时域音频采样序列(330)包括T·N个中间时域音频采样，其中T是正整数。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述合成加窗器(360)被适配为使得所述合成窗函数关于所述窗系数序列不对称。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述合成加窗器(360)被适配为使得所述第一部分包括具有大于1的绝对值的所述合成窗函数的所有窗系数的最大值。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述合成加窗器(360)被适配为使得所述合成窗函数(370)包括振荡性态。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述合成加窗器(360)被适配为使得所述第一部分包括3/2·N个窗系数，所述第二部分窗系数包括(T-3/2)·N个窗系数，其中T是大于或等于4的索引，指示中间时域采样帧(330)中包括的块340的数量。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述合成加窗器(360)被适配为使得对所述中间时域采样序列加窗包括将所述中间时域采样与窗系数逐元素相乘。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述合成加窗器(360)被适配为根据中间时域采样序列和窗系数序列，将每个中间时域采样与所述合成窗函数(370)的窗系数逐元素相乘。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述合成加窗器(360)被适配为使得所述合成窗函数(370)的窗系数是实值。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述合成加窗器(360)被适配为使得所述窗系数c(n)满足附录3的表格中给出的关系。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述合成加窗器(360)被适配为使得所述窗系数c(n)满足附录2的表格中给出的关系。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述合成加窗器(360)被适配为使得所述窗系数c(n)包括附录1的表格中给出的值。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述合成加窗器(360)或者装置(300)被适配为使得所述合成窗函数包含根据较大的窗函数导出的第一数量的窗系数，所述较大的窗函数包含由较大的第二数量的窗系数组成的序列，其中，所述窗函数的窗系数是利用对该较大窗函数的窗系数进行插值运算导出的，其中，第二数量是一个偶数。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述合成加窗器(360)或者装置(300)被适配为使得对合成窗函数(370)的窗系数系进行线性插值。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述合成加窗器(360)或者装置(300)被适配为使得：根据较大窗函数的窗系数序列，基于较大窗函数的两个连续窗系数，对合成窗函数(370)的窗系数进行内插，以获得窗函数的窗系数。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述合成加窗器(360)或者装置(300)适于根据以下等式获得合成窗函数的窗系数c(n)

$c\left(n\right)=\frac{1}{2}(c_2\left(2n\right)+c_2(2n+1)),$

其中n是整数，表示窗系数c(n)的索引，c₂(n)是该较大的窗函数的窗系数

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述计算器(310)适于基于将音频子带值乘以谐振函数，并对被乘的音频子带值求和来计算中间时域采样序列的中间时域采样，其中，所述谐振函数的频率基于所述对应子带的中心频率。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述计算器(310)被适配为使得所述谐振函数是复指数函数、正弦函数或余弦函数。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述计算器(310)被适配为基于复值或实值音频子带值来计算实值中间时域采样。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述计算器(310)被适配为根据以下等式来计算实值中间时域采样z(i，n)的序列：

$z_{i,n}=-\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{Re}(X_{i,k}\&CenterDot;f_{\mathrm{osc}}(\frac{\mathrm{\&pi;}}{N}(n+\frac{1}{2}-\frac{N}{2})\&CenterDot;(k+\frac{1}{2})))$

式中整数n在0至N·T-1的范围内，其中，Re(x)是复数x的实部，π＝3.14...是圆周率，f_osc(x)是谐振函数，其中，当向所述计算器提供的音频子带值是复数值时：

f_osc(x)＝exp(i·x)，

其中i是虚数单位，其中，当向所述计算器(310)提供的音频子带值是实数值时：

f_osc(x)＝cos(x)，

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述计算器(310)包括频/时转换器，所述频/时转换器适于产生中间时域采样序列，使得向计算器(310)提供的音频子带值表示所述中间时域采样序列的频谱表示。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述频/时转换器适于基于复值或实值音频子带值来产生所述中间时域采样序列。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述计算器(310)适于基于以下等式，根据音频子带值X(k)来计算中间时域采样序列g(n)：

v(n)＝v_prev(n-2N)

式中整数n在20N-1至2N的范围内，

$v\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{Re}(X\left(k\right)\&CenterDot;\frac{1}{64}\&CenterDot;\exp (i\frac{\mathrm{\&pi;}}{2N}(k+\frac{1}{2})\&CenterDot;(2n-(N-1))))$

式中整数n在0至2N-1的范围内，以及

g(2N·j+k)＝v(4Nj+k)

g(2N·j+N+k)＝v(4Nj+3N+k)

式中整数j在0至4的范围内，整数k在0至N-1的范围内，其中N是整数，指示音频子带值的数量和时域音频采样的数量，其中v是实值向量，其中v_prev是紧接在前的时域音频采样发生的实值向量v，其中i是虚数单位，π是圆周率。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述计算器(310)适于基于以下等式，根据音频子带值X(k)来计算中间时域采样序列g(n)：

v(n)＝v_prev(n-2N)

式中整数n在20N-1至2N的范围内，

$v\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}X\left(k\right)\&CenterDot;\frac{1}{32}\&CenterDot;\cos (\frac{\mathrm{\&pi;}}{2N}(k+\frac{1}{2})\&CenterDot;(2n-(N-1)))$

式中整数n在0至2N-1的范围内，以及

g(2N·j+k)＝v(4Nj+k)

g(2N·j+N+k)＝v(4Nj+3N+k)

式中整数j在0至4的范围内，整数k在0至N-1的范围内，其中N是整数，指示音频子带值的数量和时域音频采样的数量，其中v是实值向量，其中v_prev是紧接在前的时域音频采样发生的实值向量v，π是圆周率。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述重叠相加输出级(400)适于基于T个连续提供的音频子带值块(320)，来以重叠的方式处理加窗的中间时域采样。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述重叠相加输出级(400)适于基于以下等式来提供时域采样out₁(n)，其中n是指示采样索引的整数：

${\mathrm{out}}_1\left(n\right)=\underset{k=0}{\overset{T-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}{z}_{(l-k),n+k\&CenterDot;N}$

其中，z_l，n是与采样索引n和在0至T-1范围内的帧或序列索引l相对应的加窗的中间时域采样，其中l＝0与最新的帧或序列相对应，而小于l的值与之前产生的帧或序列相对应。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述重叠相加输出级(400)适于基于以下等式来提供时域采样out(k)：

$\mathrm{out}\left(k\right)=\underset{n=0}{\overset{9}{\mathrm{\&Sigma;}}}w(N\&CenterDot;n+k),$

其中，w是包括加窗的中间时域采样在内的向量，k是指示在0至(N-1)范围内的索引的整数。

根据本发明的一个实施例，在用于产生时域音频采样的装置中，所述装置(300)适于接收指示用于产生音频子带值的分析窗函数(190)的信号，或指示要用于产生时域音频采样的合成窗函数(370)的信号。

根据本发明的一个实施例，编码器(510)包括根据本发明的实施例的用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置(560)。

根据本发明的一个实施例，编码器(510)还包括与用于产生音频子带值的装置(560)连接的量化器和编码器(570)，所述量化器和编码器(570)适于对由装置(560)输出的音频子带值进行量化和编码，并输出经量化和编码的音频子带值。

根据本发明的一个实施例，解码器(580)包括根据本发明的实施例的用于产生时域音频采样的装置(600)。

根据本发明的一个实施例，解码器(580)还包括与用于产生时域音频采样的装置(600)连接的解码器和解量化器(590)，所述解码器和解量化器(590)适于接收经编码和量化的音频子带值，并适于向装置(600)提供经解码和解量化的音频子带值作为音频子带值。

根据本发明的一个实施例，SBR编解码(520)包括：装置(530)，用于基于向SBR编码器(520)提供的时域音频输入采样帧来产生音频子带通道中的音频子带值；以及SBR参数提取模块(540)，与用于产生音频子带值的装置(530)连接，并适于基于该音频子带值来提取并输出SBR参数。

根据本发明的一个实施例，系统(610)包括：装置(620)，用于根据向系统(610)提供的时域音频输入采样帧来产生音频子带值；以及装置(640)，用于基于由用于产生音频子带值的装置(640)产生的音频子带值来产生时域音频采样。

根据本发明的一个实施例，系统(610)是SBR解码器。

根据本发明的一个实施例，所述系统还包括HF发生器(630)，HF发生器(630)被互连在用于产生音频子带值的装置(620)与用于产生时域音频采样的装置(640)之间，并适于接收SBR数据、适于基于该SBR数据以及来自用于产生音频子带值的装置(620)的音频子带值来修改或添加音频子带值。

关于根据本发明的实施例的所有装置和方法，根据实现细节，为了基于附录1和3中的表格中给出的值来获得窗系数，可以根据式(16a)和(16b)实现与索引128至255以及384至511相对应的窗系数相关的附加的符号改变(乘以因子(-1))。换言之，窗函数的窗系数基于附录1的表格中所给出的窗系数。为了获得图中所示的窗函数的窗系数，必须将在该表格中与系数0至127、256至383以及512至639相对应的窗系数乘以(+1)(即没有符号改变)，必须将与索引128至255以及384至511相对应的窗系数乘以(-1)(即符号改变)，以获得所示的窗函数的窗系数。相应地，必须相应地对待附录3的表格中给出的关系。又换言之，可以根据式(16a)和(16b)改变附录1至4的表格中所给出的窗系数。

应注意，在基于等式的等式下的本申请的框架内，可以理解对附加延迟、因子、附加系数的引入以及其他简单函数的引入。此外，可以丢弃简单的常数、常数加数等。此外，也可以包括完全不改变等式结果或不以明显方式改变等式结果的代数变换、等值变换以及近似(例如泰勒(Taylor)近似)。换言之，在等式或表达式是基于等式或表达式的情况下，包括导致在结果上本质相同的略微修改以及变换。

虽然参照本发明的具体实施例具体地示出并描述了上述内容，但是，本领域技术人员应理解，在不背离其精神和范围的情况下，可以做出形式和细节上的各种其他改变。应理解，在不背离此处公开的以及由所附权利要求所包含的更宽范围的概念的情况下，为了适应不同实施例，可以做出各种改变。

附录1

                                    w[35]＝5.764734796907189e-001

                                    w[36]＝5.930981800982896e-001

w[0]＝1.129580193872797e-002        w[37]＝6.096690552916387e-001

w[1]＝2.353059744904218e-002        w[38]＝6.261725236758639e-001

w[2]＝3.450718748721251e-002        w[39]＝6.425939632009995e-001

w[3]＝4.634695977000525e-002        w[40]＝6.589148753746076e-001

w[4]＝5.918677345174197e-002        w[41]＝6.751199626157149e-001

w[5]＝7.325978412117062e-002        w[42]＝6.911981575264606e-001

w[6]＝8.829745229234007e-002        w[43]＝7.071447728928043e-001

w[7]＝1.042033024802571e-001        w[44]＝7.229599104052475e-001

w[8]＝1.206924277410051e-001        w[45]＝7.386515025302785e-001

w[9]＝1.376149808913910e-001        w[46]＝7.542294504292890e-001

w[10]＝1.547461142258783e-001       w[47]＝7.697093346240386e-001

w[11]＝1.719726384566089e-001       w[48]＝7.851012620144958e-001

w[12]＝1.991590407342011e-001       w[49]＝8.004165237845137e-001

w[13]＝2.062605107774960e-001       w[50]＝8.156523162880560e-001

w[14]＝2.232276864673650e-001       w[51]＝8.308039608112368e-001

w[15]＝2.400768261284114e-001       w[52]＝8.458450064727010e-001

w[16]＝2.568176309566753e-001       w[53]＝8.607492455327098e-001

w[17]＝2.734977190313227e-001       w[54]＝8.754640719350776e-001

w[18]＝2.901491317310591e-001       w[55]＝8.899474405744183e-001

w[19]＝3.068186515423912e-001       w[56]＝9.041286138017367e-001

w[20]＝3.235298682841570e-001       w[57]＝9.179666107725365e-001

w[21]＝3.403074146062977e-001       w[58]＝9.313874086278087e-001

w[22]＝3.571527896130669e-001       w[59]＝9.443802853939540e-001

w[23]＝3.740643974275026e-001       w[60]＝9.568885413848645e-001

w[24]＝3.910243970160607e-001       w[61]＝9.690016637782843e-001

w[25]＝4.080154903861317e-001       w[62]＝9.807691702375303e-001

w[26]＝4.250144186334534e-001       w[63]＝9.927543720639498e-001

w[27]＝4.420013942269341e-001       w[64]＝1.001463112557766e+000

w[28]＝4.589582896478246e-001       w[65]＝1.006893331637123e+000

w[29]＝4.758753745532750e-001       w[66]＝1.012508393574432e+000

w[30]＝4.927463828072591e-001       w[67]＝1.017729040219375e+000

w[31]＝5.095720854151864e-001       w[68]＝1.022470190536100e+000

w[32]＝5.263554446856779e-001       w[69]＝1.026615653698808e+000

w[33]＝5.430990601899994e-001       w[70]＝1.030198648769593e+000

w[34]＝5.598052330684253e-001       w[71]＝1.033205850580933e+000

w[72]＝1.035694432087486e+000        w[110]＝7.908995350037713e-001

w[73]＝1.037683165297586e+000        w[111]＝7.760385598209244e-001

w[74]＝1.039227995800217e+000        w[112]＝7.609051036128973e-001

w[75]＝1.040349586463588e+000        w[113]＝7.455111681431031e-001

w[76]＝1.041086497214721e+000        w[114]＝7.298745530879272e-001

w[77]＝1.041443375950143e+000        w[115]＝7.140087729493950e-001

w[78]＝1.041434355650865e+000        w[116]＝6.979336851549095e-001

w[79]＝1.041043184216171e+000        w[117]＝6.816667882498023e-001

w[80]＝1.040262316588456e+000        w[118]＝6.652304141388827e-001

w[81]＝1.039061496136853e+000        w[119]＝6.426437667370537e-001

w[82]＝1.037422300157921e+000        w[120]＝6.319284031798550e-001

w[83]＝1.035311720204252e+000        w[121]＝6.151031151692835e-001

w[84]＝1.032712952177121e+000        w[122]＝5.981877665956570e-001

w[85]＝1.029600494883906e+000        w[123]＝5.811992722116214e-001

w[86]＝1.025966756910904e+000        w[124]＝5.641522833259215e-001

w[87]＝1.021798805583990e+000        w[125]＝5.470652177576862e-001

w[88]＝1.017100128250049e+000        w[126]＝5.299509559653194e-001

w[89]＝1.011867706519706e+000        w[127]＝5.128557121424191e-001

w[90]＝1.006109248754940e+000        w[128]＝-4.956175421414453e-001

w[91]＝9.998285752401580e-001        w[129]＝-4.782650346610896e-001

w[92]＝9.930379854679836e-001        w[130]＝-4.609828932783459e-001

w[93]＝9.857387823493258e-001        w[131]＝-4.437530233023859e-001

w[94]＝9.779405164766706e-001        w[132]＝-4.265950246465440e-001

w[95]＝9.696426101291272e-001        w[133]＝-4.095160467543179e-001

w[96]＝9.608519516143015e-001        w[134]＝-3.925409172155113e-001

w[97]＝9.515674613550604e-001        w[135]＝-3.756821671788237e-001

w[98]＝9.417975696327747e-001        w[136]＝-3.589626517817934e-001

w[99]＝9.315442093447622e-001        w[137]＝-3.423942311297658e-001

w[100]＝9.208194746232827e-001       w[138]＝-3.259993851088293e-001

w[101]＝9.096310803629866e-001       w[139]＝-3.097861805973821e-001

w[102]＝8.979959173503500e-001       w[140]＝-2.937724988593393e-001

w[103]＝8.859232320517536e-001       w[141]＝-2.779637821990255e-001

w[104]＝8.734366852542127e-001       w[142]＝-2.623749159488041e-001

w[105]＝8.605542791988831e-001       w[143]＝-2.470098299603623e-001

w[106]＝8.472987145504696e-001       w[144]＝-2.318815478758375e-001

w[107]＝8.336863467961255e-001       w[145]＝-2.169925682529340e-001

w[108]＝8.197387292306723e-001       w[146]＝-2.023548005388463e-001

w[109]＝8.054701312929008e-001       w[147]＝-1.879711746686855e-001

w[148]＝-1.738542127021508e-001        w[186]＝1.238868653862843e-001

w[149]＝-1.600061812296078e-001        w[187]＝1.251477258491527e-001

w[150]＝-1.464389150679625e-001        w[188]＝1.261262023246478e-001

w[151]＝-1.331544923127771e-001        w[189]＝1.268280540744526e-001

w[152]＝-1.201628679722633e-001        w[190]＝1.272498700590511e-001

w[153]＝-1.074630704470568e-001        w[191]＝1.273590703506806e-001

w[154]＝-9.506966959632511e-002        w[192]＝1.274567595465545e-001

w[155]＝-8.298103104739203e-002        w[193]＝1.275561350483646e-001

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w[397]＝2.346980949474655e-004         w[435]＝3.628511258723260e-005

w[398]＝2.060394037017961e-004         w[436]＝2.406516798531014e-005

w[399]＝1.635905995590986e-004         w[437]＝2.515118233957011e-005

w[400]＝1.176237128375623e-004         w[438]＝3.759629789955498e-005

w[401]＝6.193369904730005e-005         w[439]＝5.408154543124121e-005

w[402]＝3.568554800150508e-005         w[440]＝4.493916063285122e-005

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w[404]＝1.334090914042349e-005         w[442]＝2.364518513682831e-005

w[405]＝2.853437194757816e-006         w[443]＝1.260639764582286e-005

w[406]＝-1.039263591111469e-004        w[444]＝-2.599467772603631e-008

w[407]＝5.144969377044875e-005         w[445]＝-1.774108392496017e-005

w[408]＝9.711681816385056e-005         w[446]＝-5.889276659458115e-006

w[409]＝2.472023910553232e-005         w[447]＝-4.663777919108619e-005

w[410]＝5.397064424090302e-005         w[448]＝-2.078886359425321e-004

w[411]＝6.487880719449901e-005         w[449]＝-2.131405580107761e-004

w[412]＝-5.192444140699947e-005        w[450]＝-1.784192600231068e-004

w[413]＝-9.204876089551197e-005        w[451]＝-1.744841754193053e-004

w[452]＝-1.728672507238372e-004         w[490]＝4.939392400898679e-005

w[453]＝-1.885286127508226e-004         w[491]＝5.272982009116034e-005

w[454]＝-2.078299015661617e-004         w[492]＝4.005269212731273e-005

w[455]＝-2.123671573189573e-004         w[493]＝2.461876679726978e-005

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w[457]＝-2.217025456251449e-004         w[495]＝3.798519731621893e-007

w[458]＝-9.907630821710970e-005         w[496]＝1.374896222030490e-006

w[459]＝-8.039231481768845e-005         w[497]＝3.965363805500215e-006

w[460]＝-7.934509417722400e-005         w[498]＝7.300588863934780e-006

w[461]＝-5.874199358780108e-005         w[499]＝1.168894474770061e-005

w[462]＝-5.449816072329412e-005         w[500]＝8.563819899447630e-006

w[463]＝-4.489491034408147e-005         w[501]＝8.975977837330335e-006

w[464]＝-3.498285982359981e-005         w[502]＝2.800455533708622e-005

w[465]＝-1.748284921486958e-005         w[503]＝2.015445311139832e-005

w[466]＝-9.075430772832575e-006         w[504]＝1.125134651175812e-005

w[467]＝-1.052707430241351e-005         w[505]＝5.869707265615299e-006

w[468]＝-6.538878366985722e-006         w[506]＝1.013259758329981e-005

w[469]＝2.206341308073472e-005          w[507]＝1.088325131492173e-005

w[470]＝1.769261935287328e-004          w[508]＝7.167101260771279e-006

w[471]＝6.418658561385058e-005          w[509]＝4.840577540089826e-006

w[472]＝-8.882305312548962e-005         w[510]＝-1.469933448634890e-005

w[473]＝-1.721347222211949e-005         w[511]＝-8.010079089953001e-006

w[474]＝-6.093372716385583e-005         w[512]＝-3.299004046633323e-005

w[475]＝-7.679955330373515e-005         w[513]＝-4.373302115187172e-005

w[476]＝7.194151087015007e-005          w[514]＝-3.177468256997963e-005

w[477]＝7.245095937243279e-005          w[515]＝-2.976824036182567e-005

w[478]＝7.870354371072524e-005          w[516]＝-2.464228015326852e-005

w[479]＝5.822201682995846e-004          w[517]＝-1.606050838620834e-005

w[480]＝2.666444630171025e-004          w[518]＝-6.261944255489322e-006

w[481]＝7.872592352725688e-005          w[519]＝4.591009581217994e-007

w[482]＝7.095886893185526e-005          w[520]＝1.395220723090848e-005

w[483]＝5.643103068471008e-005          w[521]＝1.622786214398703e-005

w[484]＝6.904415362098980e-005          w[522]＝-2.043464113212971e-006

w[485]＝4.694251739991356e-005          w[523]＝-1.653463907257247e-006

w[486]＝3.367998338617662e-005          w[524]＝-1.551250801467300e-008

w[487]＝6.481921021601837e-005          w[525]＝-1.907927361317977e-006

w[488]＝6.582328030188790e-005          w[526]＝-9.607068622268791e-007

w[489]＝-4.256442530773449e-005         w[527]＝-4.636105364510011e-007

w[528]＝-2.765649762593200e-007         w[566]＝5.818594642226675e-006

w[529]＝-1.922074581855119e-006         w[567]＝2.150883991167946e-006

w[530]＝-9.897194091136331e-007         w[568]＝2.714879009950152e-007

w[531]＝-7.873304717454037e-008         w[569]＝-2.567964804401197e-008

w[532]＝2.945239208477290e-008          w[570]＝2.041128570435378e-006

w[533]＝-2.757610624807679e-006         w[571]＝3.262753594084781e-006

w[534]＝-1.402925247695813e-005         w[572]＝3.567581483749161e-006

w[535]＝-9.388962780643742e-006         w[573]＝4.083718802566134e-006

w[536]＝2.068297421740023e-005          w[574]＝5.364807253588177e-006

w[537]＝1.496435902895210e-007          w[575]＝4.178050149840223e-006

w[538]＝6.757014945674924e-009          w[576]＝5.189086332701670e-006

w[539]＝-2.778618354859861e-007         w[577]＝3.357218747491756e-006

w[540]＝-1.569003268449803e-006         w[578]＝6.310207878018869e-006

w[541]＝-1.089500601234349e-006         w[579]＝5.924001540927652e-006

w[542]＝-9.870547653835426e-007         w[580]＝5.161606640348293e-006

w[543]＝3.867483283567218e-005          w[581]＝3.377814811745950e-006

w[544]＝-1.232693496472088e-005         w[582]＝1.323267689777069e-006

w[545]＝9.464782951082177e-007          w[583]＝-1.074716688428712e-007

w[546]＝8.254429452094225e-007          w[584]＝-3.561585382456484e-006

w[547]＝4.883304950437536e-007          w[585]＝-4.518603099564185e-006

w[548]＝-2.066961713890010e-007         w[586]＝7.301956971603966e-007

w[549]＝5.158212471036245e-009          w[587]＝5.891904775161025e-007

w[550]＝2.267731106642486e-007          w[588]＝2.801882088134371e-008

w[551]＝-4.880844550713951e-008         w[589]＝6.322770332405526e-007

w[552]＝3.361682183852576e-006          w[590]＝2.542598385847351e-007

w[553]＝4.677015459111491e-006          w[591]＝1.272704908592385e-007

w[554]＝2.820292122791583e-008          w[592]＝8.226599990523664e-008

w[555]＝5.143614846654519e-007          w[593]＝5.433718768789140e-007

w[556]＝3.818588614859347e-009          w[594]＝4.211177232106135e-007

w[557]＝1.737276553950212e-007          w[595]＝3.552991527555180e-008

w[558]＝1.876022048145804e-007          w[596]＝-1.398913109540774e-008

w[559]＝-2.986488593070417e-009         w[597]＝1.356727552196146e-006

w[560]＝-1.409927495646886e-008         w[598]＝-1.706941020342299e-005

w[561]＝-6.977078748707401e-008         w[599]＝1.013575160981381e-005

w[562]＝-1.280675520205100e-008         w[600]＝-2.285562946018590e-005

w[563]＝-2.222072007942510e-009         w[601]＝-8.908041185396514e-008

w[564]＝-1.775191290895584e-009         w[602]＝-9.597515277415496e-009

w[565]＝-1.686136654621906e-009         w[603]＝-3.225913527455964e-007

w[604]＝1.070242712585309e-006

w[605]＝6.293002327021578e-007

w[606]＝3.575650976036433e-007

w[607]＝2.722295965060517e-005

w[608]＝8.676848186676888e-006

w[609]＝3.428660858940255e-007

w[610]＝4.767793949944890e-007

w[611]＝3.330981930777764e-007

w[612]＝2.399696144635756e-007

w[613]＝7.326611439066549e-009

w[614]＝1.349943693297681e-007

w[615]＝-5.393555749348494e-008

w[616]＝3.629067065524143e-006

w[617]＝-5.690530948134642e-006

w[618]＝1.387566465624550e-008

w[619]＝2.443085172403935e-007

w[620]＝1.723217058490933e-009

w[621]＝7.391973323448250e-008

w[622]＝5.303527922331415e-008

w[623]＝-8.883499047404846e-010

w[624]＝-3.870536804891648e-009

w[625]＝-1.846547564287500e-008

w[626]＝-4.244090917065736e-009

w[627]＝-4.013524925634108e-009

w[628]＝-6.325664562585882e-010

w[629]＝-6.025110605409611e-010

w[630]＝1.620171502086309e-006

w[631]＝5.490569954646963e-007

w[632]＝6.355303179925355e-008

w[633]＝-5.426597100684762e-009

w[634]＝4.292861814894369e-007

w[635]＝6.834209542421138e-007

w[636]＝7.099633014995863e-007

w[637]＝8.109951846981774e-007

w[638]＝4.118359768898598e-007

w[639]＝6.571760029213382e-007

附录2

                                      |w[36]|＝5.930981800982896e-001

                                      |w[37]|＝6.096690552916387e-001

|w[0]|＝1.129580193872797e-002        |w[38]|＝6.261725236758639e-001

|w[1]|＝2.353059744904218e-002        |w[39]|＝6.425939632009995e-001

|w[2]|＝3.450718748721251e-002        |w[40]|＝6.589148753746076e-001

|w[3]|＝4.634695977000525e-002        |w[41]|＝6.751199626157149e-001

|w[4]|＝5.918677345174197e-002        |w[42]|＝6.911981575264606e-001

|w[5]|＝7.325978412117062e-002        |w[43]|＝7.071447728928043e-001

|w[6]|＝8.829745229234007e-002        |w[44]|＝7.229599104052475e-001

|w[7]|＝1.042033024802571e-001        |w[45]|＝7.386515025302785e-001

|w[8]|＝1.206924277410051e-001        |w[46]|＝7.542294504292890e-001

|w[9]|＝1.376149808913910e-001        |w[47]|＝7.697093346240386e-001

|w[10]|＝1.547461142258783e-001       |w[48]|＝7.851012620144958e-001

|w[11]|＝1.719726384566089e-001       |w[49]|＝8.004165237845137e-001

|w[12]|＝1.891590407342011e-001       |w[50]|＝8.156523162880560e-001

|w[13]|＝2.062605107774960e-001       |w[51]|＝8.308039608112368e-001

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|w[486]|＝3.367998338617662e-005             |w[524]|＝1.551250801467300e-008

|w[487]|＝6.481921021601837e-005             |w[525]|＝1.907927361317977e-006

|w[488]|＝6.582328030188790e-005             |w[526]|＝9.607068622268791e-007

|w[489]|＝4.256442530773449e-005             |w[527]|＝4.636105364510011e-007

|w[490]|＝4.939392400898679e-005             |w[528]|＝2.765649762593200e-007

|w[491]|＝5.272982009116034e-005             |w[529]|＝1.922074581855119e-006

|w[530]|＝9.897194091136331e-007           |w[568]|＝2.714879009950152e-007

|w[531]|＝7.873304717454037e-008           |w[569]|＝2.567964804401197e-008

|w[532]|＝2.945239208477290e-008           |w[570]|＝2.041128570435378e-006

|w[533]|＝2.757610624807679e-006           |w[571]|＝3.262753594084781e-006

|w[534]|＝1.402925247695813e-005           |w[572]|＝3.567581483749161e-006

|w[535]|＝9.388962780643742e-006           |w[573]|＝4.083718802566134e-006

|w[536]|＝2.068297421740023e-005           |w[574]|＝5.364807253588177e-006

|w[537]|＝1.496435902895210e-007           |w[575]|＝4.178050149840223e-006

|w[538]|＝6.757014945674924e-009           |w[576]|＝5.189086332701670e-006

|w[539]|＝2.778618354859861e-007           |w[577]|＝3.357218747491756e-006

|w[540]|＝1.569003268449803e-006           |w[578]|＝6.310207878018869e-006

|w[541]|＝1.089500601234349e-006           |w[579]|＝5.924001540927652e-006

|w[542]|＝9.870547653835426e-007           |w[580]|＝5.161606640348293e-006

|w[543]|＝3.867483283567218e-005           |w[581]|＝3.377814811745950e-006

|w[544]|＝1.232693496472088e-005           |w[582]|＝1.323267689777069e-006

|w[545]|＝9.464782951082177e-007           |w[583]|＝1.074716688428712e-007

|w[546]|＝8.254429452094225e-007           |w[584]|＝3.561585382456484e-006

|w[547]|＝4.883304950437536e-007           |w[585]|＝4.518603099564185e-006

|w[548]|＝2.066961713890010e-007           |w[586]|＝7.301956971603966e-007

|w[549]|＝5.158212471036245e-009           |w[587]|＝5.891904775161025e-007

|w[550]|＝2.267731106642486e-007           |w[588]|＝2.801882088134371e-008

|w[551]|＝4.880844550713951e-008           |w[589]|＝6.322770332405526e-007

|w[552]|＝3.361682183852576e-006           |w[590]|＝2.542598385847351e-007

|w[553]|＝4.677015459111491e-006           |w[591]|＝1.272704908592385e-007

|w[554]|＝2.820292122791583e-008           |w[592]|＝8.226599990523664e-008

|w[555]|＝5.143614846654519e-007           |w[593]|＝5.433718768789140e-007

|w[556]|＝3.818588614859347e-009           |w[594]|＝4.211177232106135e-007

|w[557]|＝1.737276553950212e-007           |w[595]|＝3.552991527555180e-008

|w[558]|＝1.876022048145804e-007           |w[596]|＝1.398913109540774e-008

|w[559]|＝2.986488593070417e-009           |w[597]|＝1.356727552196146e-006

|w[560]|＝1.409927495646886e-008           |w[598]|＝1.706941020342299e-005

|w[561]|＝6.977078748707401e-008           |w[599]|＝1.013575160981381e-005

|w[562]|＝1.280675520205100e-008           |w[600]|＝2.285562946018590e-005

|w[563]|＝2.222072007942510e-009           |w[601]|＝8.908041185396514e-008

|w[564]|＝1.775191290895584e-009           |w[602]|＝9.597515277415496e-009

|w[565]|＝1.686136654621906e-009           |w[603]|＝3.225913527455964e-007

|w[566]|＝5.818594642226675e-006           |w[604]|＝1.070242712585309e-006

|w[567]|＝2.150883991167946e-006           |w[605]|＝6.293002327021578e-007

|w[606]|＝3.575650976036433e-007

|w[607]|＝2.722295965060517e-005

|w[608]|＝8.676848186676888e-006

|w[609]|＝3.428660858940255e-007

|w[610]|＝4.767793949944890e-007

|w[611]|＝3.330981930777764e-007

|w[612]|＝2.399696144635756e-007

|w[613]|＝7.326611439066549e-009

|w[614]|＝1.349943693297681e-007

|w[615]|＝5.393555749348494e-008

|w[616]|＝3.629067065524143e-006

|w[617]|＝5.690530948134642e-006

|w[618]|＝1.387566465624550e-008

|w[619]|＝2.443085172403935e-007

|w[620]|＝1.723217058490933e-009

|w[621]|＝7.391973323448250e-008

|w[622]|＝5.303527922331415e-008

|w[623]|＝8.883499047404846e-010

|w[624]|＝3.870536804891648e-009

|w[625]|＝1.846547564287500e-008

|w[626]|＝4.244090917065736e-009

|w[627]|＝4.013524925634108e-009

|w[628]|＝6.325664562585882e-010

|w[629]|＝6.025110605409611e-010

|w[630]|＝1.620171502086309e-006

|w[631]|＝5.490569954646963e-007

|w[632]|＝6.355303179925355e-008

|w[633]|＝5.426597100684762e-009

|w[634]|＝4.292861814894369e-007

|w[635]|＝6.834209542421138e-007

|w[636]|＝7.099633014995863e-007

|w[637]|＝8.109951846981774e-007

|w[638]|＝4.118359768898598e-007

|w[639]|＝6.571760029213382e-007

附录3

                          0.592＜w[36]＜0.594

                          0.609＜w[37]＜0.611

0.010＜w[0]＜0.012        0.625＜w[38]＜0.627

0.023＜w[1]＜0.025        0.642＜w[39]＜0.644

0.034＜w[2]＜0.036        0.658＜w[40]＜0.660

0.045＜w[3]＜0.047        0.674＜w[41]＜0.676

0.058＜w[4]＜0.060        0.690＜w[42]＜0.692

0.072＜w[5]＜0.074        0.706＜w[43]＜0.708

0.087＜w[6]＜0.089        0.722＜w[44]＜0.724

0.103＜w[7]＜0.105        0.738＜w[45]＜0.740

0.120＜w[8]＜0.122        0.753＜w[46]＜0.755

0.137＜w[9]＜0.139        0.769＜w[47]＜0.771

0.154＜w[10]＜0.156       0.784＜w[48]＜0.786

0.171＜w[11]＜0.173       0.799＜w[49]＜0.801

0.188＜w[12]＜0.190       0.815＜w[50]＜0.817

0.205＜w[13]＜0.207       0.830＜w[51]＜0.832

0.222＜w[14]＜0.224       0.845＜w[52]＜0.847

0.239＜w[15]＜0.241       0.860＜w[53]＜0.862

0.256＜w[16]＜0.258       0.874＜w[54]＜0.876

0.272＜w[17]＜0.274       0.889＜w[55]＜0.891

0.289＜w[18]＜0.291       0.903＜w[56]＜0.905

0.306＜w[19]＜0.308       0.917＜w[57]＜0.919

0.323＜w[20]＜0.325       0.930＜w[58]＜0.932

0.339＜w[21]＜0.341       0.943＜w[59]＜0.945

0.356＜w[22]＜0.358       0.956＜w[60]＜0.958

0.373＜w[23]＜0.375       0.968＜w[61]＜0.970

0.390＜w[24]＜0.392       0.980＜w[62]＜0.982

0.407＜w[25]＜0.409       0.992＜w[63]＜0.994

0.424＜w[26]＜0.426       1.000＜w[64]＜1.002

0.441＜w[27]＜0.443       1.006＜w[65]＜1.008

0.458＜w[28]＜0.460       1.012＜w[66]＜1.014

0.475＜w[29]＜0.477       1.017＜w[67]＜1.019

0.492＜w[30]＜0.494       1.021＜w[68]＜1.023

0.509＜w[31]＜0.511       1.026＜w[69]＜1.028

0.525＜w[32]＜0.527       1.029＜w[70]＜1.031

0.542＜w[33]＜0.544       1.032＜w[71]＜1.034

0.559＜w[34]＜0.561       1.035＜w[72]＜1.037

0.575＜w[35]＜0.577       1.037＜w[73]＜1.039

1.038＜w[74]＜1.040        0.760＜w[112]＜0.762

1.039＜w[75]＜1.041        0.745＜w[113]＜0.747

1.040＜w[76]＜1.042        0.729＜w[114]＜0.731

1.040＜w[77]＜1.042        0.713＜w[115]＜0.715

1.040＜w[78]＜1.042        0.697＜w[116]＜0.699

1.040＜w[79]＜1.042        0.681＜w[117]＜0.683

1.039＜w[80]＜1.041        0.664＜w[118]＜0.666

1.038＜w[81]＜1.040        0.648＜w[119]＜0.650

1.036＜w[82]＜1.038        0.631＜w[120]＜0.633

1.034＜w[83]＜1.036        0.614＜w[121]＜0.616

1.032＜w[84]＜1.034        0.597＜w[122]＜0.599

1.029＜w[85]＜1.031        0.580＜w[123]＜0.582

1.025＜w[86]＜1.027        0.563＜w[124]＜0.565

1.021＜w[87]＜1.023        0.546＜w[125]＜0.548

1.016＜w[88]＜1.018        0.529＜w[126]＜0.531

1.011＜w[89]＜1.013        0.512＜w[127]＜0.514

1.005＜w[90]＜1.007        -0.497＜w[128]＜-0.495

0.999＜w[91]＜1.001        -0.479＜w[129]＜-0.477

0.992＜w[92]＜0.994        -0.462＜w[130]＜-0.460

0.985＜w[93]＜0.987        -0.445＜w[131]＜-0.443

0.977＜w[94]＜0.979        -0.428＜w[132]＜-0.426

0.969＜w[95]＜0.971        -0.411＜w[133]＜-0.409

0.960＜w[96]＜0.962        -0.394＜w[134]＜-0.392

0.951＜w[97]＜0.953        -0.377＜w[135]＜-0.375

0.941＜w[98]＜0.943        -0.360＜w[136]＜-0.358

0.931＜w[99]＜0.933        -0.343＜w[137]＜-0.341

0.920＜w[100]＜0.922       -0.327＜w[138]＜-0.325

0.909＜w[101]＜0.911       -0.311＜w[139]＜-0.309

0.897＜w[102]＜0.899       -0.295＜w[140]＜-0.293

0.885＜w[103]＜0.887       -0.279＜w[141]＜-0.277

0.872＜w[104]＜0.874       -0.263＜w[142]＜-0.261

0.860＜w[105]＜0.862       -0.248＜w[143]＜-0.246

0.846＜w[106]＜0.848       -0.233＜w[144]＜-0.231

0.833＜w[107]＜0.835       -0.218＜w[145]＜-0.216

0.819＜w[108]＜0.821       -0.203＜w[146]＜-0.201

0.804＜w[109]＜0.806       -0.189＜w[147]＜-0.187

0.790＜w[110]＜0.792       -0.175＜w[148]＜-0.173

0.775＜w[111]＜0.777       -0.161＜w[149]＜-0.159

-0.147＜w[150]＜-0.145        0.125＜w[188]＜0.127

-0.134＜w[151]＜-0.132        0.126＜w[189]＜0.128

-0.121＜w[152]＜-0.119        0.126＜w[190]＜0.128

-0.108＜w[153]＜-0.106        0.126＜w[191]＜0.128

-0.096＜w[154]＜-0.094        0.126＜w[192]＜0.128

-0.084＜w[155]＜-0.082        0.127＜w[193]＜0.129

-0.072＜w[156]＜-0.070        0.126＜w[194]＜0.128

-0.061＜w[157]＜-0.059        0.126＜w[195]＜0.128

-0.050＜w[158]＜-0.048        0.125＜w[196]＜0.127

-0.039＜w[159]＜-0.037        0.124＜w[197]＜0.126

-0.028＜w[160]＜-0.026        0.123＜w[198]＜0.125

-0.018＜w[161]＜-0.016        0.122＜w[199]＜0.124

-0.008＜w[162]＜-0.006        0.121＜w[200]＜0.123

0.001＜w[163]＜0.003          0.119＜w[201]＜0.121

0.010＜w[164]＜0.012          0.118＜w[202]＜0.120

0.019＜w[165]＜0.021          0.116＜w[203]＜0.118

0.028＜w[166]＜0.030          0.114＜w[204]＜0.116

0.036＜w[167]＜0.038          0.111＜w[205]＜0.113

0.043＜w[168]＜0.045          0.109＜w[206]＜0.111

0.051＜w[169]＜0.053          0.107＜w[207]＜0.109

0.058＜w[170]＜0.060          0.104＜w[208]＜0.106

0.065＜w[171]＜0.067          0.102＜w[209]＜0.104

0.071＜w[172]＜0.073          0.099＜w[210]＜0.101

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-0.001＜w[551]＜0.001           -0.001＜w[589]＜0.001

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-0.001＜w[554]＜0.001           -0.001＜w[592]＜0.001

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-0.001＜w[563]＜0.001           -0.001＜w[601]＜0.001

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-0.001＜w[566]＜0.001           -0.001＜w[604]＜0.001

-0.001＜w[567]＜0.001           -0.001＜w[605]＜0.001

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-0.001＜w[609]＜0.001

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-0.001＜w[621]＜0.001

-0.001＜w[622]＜0.001

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-0.001＜w[625]＜0.001

-0.001＜w[626]＜0.001

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-0.001＜w[629]＜0.001

-0.001＜w[630]＜0.001

-0.001＜w[631]＜0.001

-0.001＜w[632]＜0.001

-0.001＜w[633]＜0.001

-0.001＜w[634]＜0.001

-0.001＜w[635]＜0.001

-0.001＜w[636]＜0.001

-0.001＜w[637]＜0.001

-0.001＜w[638]＜0.001

-0.001＜w[639]＜0.001

附录4

                                 0.592＜|w[36]|＜0.594

                                 0.609＜|w[37]|＜0.611

0.010＜|w[0]|＜0.012             0.625＜|w[38]|＜0.627

0.023＜|w[1]|＜0.025             0.642＜|w[39]|＜0.644

0.034＜|w[2]|＜0.036             0.658＜|w[40]|＜0.660

0.045＜|w[3]|＜0.047             0.674＜|w[41]|＜0.676

0.058＜|w[4]|＜0.060             0.690＜|w[42]|＜0.692

0.072＜|w[5]|＜0.074             0.706＜|w[43]|＜0.708

0.087＜|w[6]|＜0.089             0.722＜|w[44]|＜0.724

0.103＜|w[7]|＜0.105             0.738＜|w[45]|＜0.740

0.120＜|w[8]|＜0.122             0.753＜|w[46]|＜0.755

0.137＜|w[9]|＜0.139             0.769＜|w[47]|＜0.771

0.154＜|w[10]|＜0.156            0.784＜|w[48]|＜0.786

0.171＜|w[11]|＜0.173            0.799＜|w[49]|＜0.801

0.188＜|w[12]|＜0.190            0.815＜|w[50]|＜0.817

0.205＜|w[13]|＜0.207            0.830＜|w[51]|＜0.832

0.222＜|w[14]|＜0.224            0.845＜|w[52]|＜0.847

0.239＜|w[15]|＜0.241            0.860＜|w[53]|＜0.862

0.256＜|w[16]|＜0.258            0.874＜|w[54]|＜0.876

0.272＜|w[17]|＜0.274            0.889＜|w[55]|＜0.891

0.289＜|w[18]|＜0.291            0.903＜|w[56]|＜0.905

0.306＜|w[19]|＜0.308            0.917＜|w[57]|＜0.919

0.323＜|w[20]|＜0.325            0.930＜|w[58]|＜0.932

0.339＜|w[21]|＜0.341            0.943＜|w[59]|＜0.945

0.356＜|w[22]|＜0.358            0.956＜|w[60]|＜0.958

0.373＜|w[23]|＜0.375            0.968＜|w[61]|＜0.970

0.390＜|w[24]|＜0.392            0.980＜|w[62]|＜0.982

0.407＜|w[25]|＜0.409            0.992＜|w[63]|＜0.994

0.424＜|w[26]|＜0.426            1.000＜|w[64]|＜1.002

0.441＜|w[27]|＜0.443            1.006＜|w[65]|＜1.008

0.458＜|w[28]|＜0.460            1.012＜|w[66]|＜1.014

0.475＜|w[29]|＜0.477            1.017＜|w[67]|＜1.019

0.492＜|w[30]|＜0.494            1.021＜|w[68]|＜1.023

0.509＜|w[31]|＜0.511            1.026＜|w[69]|＜1.028

0.525＜|w[32]|＜0.527            1.029＜|w[70]|＜1.031

0.542＜|w[33]|＜0.544            1.032＜|w[71]|＜1.034

0.559＜|w[34]|＜0.561            1.035＜|w[72]|＜1.037

0.575＜|w[35]|＜0.577            1.037＜|w[73]|＜1.039

1.038＜|w[74]|＜1.040        0.760＜|w[112]|＜0.762

1.039＜|w[75]|＜1.041        0.745＜|w[113]|＜0.747

1.040＜|w[76]|＜1.042        0.729＜|w[114]|＜0.731

1.040＜|w[77]|＜1.042        0.713＜|w[115]|＜0.715

1.040＜|w[78]|＜1.042        0.697＜|w[116]|＜0.699

1.040＜|w[79]|＜1.042        0.681＜|w[117]|＜0.683

1.039＜|w[80]|＜1.041        0.664＜|w[118]|＜0.666

1.038＜|w[81]|＜1.040        0.648＜|w[119]|＜0.650

1.036＜|w[82]|＜1.038        0.631＜|w[120]|＜0.633

1.034＜|w[83]|＜1.036        0.614＜|w[121]|＜0.616

1.032＜|w[84]|＜1.034        0.597＜|w[122]|＜0.599

1.029＜|w[85]|＜1.031        0.580＜|w[123]|＜0.582

1.025＜|w[86]|＜1.027        0.563＜|w[124]|＜0.565

1.021＜|w[87]|＜1.023        0.546＜|w[125]|＜0.548

1.016＜|w[88]|＜1.018        0.529＜|w[126]|＜0.531

1.011＜|w[89]|＜1.013        0.512＜|w[127]|＜0.514

1.005＜|w[90]|＜1.007        0.495＜|w[128]|＜0.497

0.999＜|w[91]|＜1.001        0.477＜|w[129]|＜0.479

0.992＜|w[92]|＜0.994        0.460＜|w[130]|＜0.462

0.985＜|w[93]|＜0.987        0.443＜|w[131]|＜0.445

0.977＜|w[94]|＜0.979        0.426＜|w[132]|＜0.428

0.969＜|w[95]|＜0.971        0.409＜|w[133]|＜0.411

0.960＜|w[96]|＜0.962        0.392＜|w[134]|＜0.394

0.951＜|w[97]|＜0.953        0.375＜|w[135]|＜0.377

0.941＜|w[98]|＜0.943        0.358＜|w[136]|＜0.360

0.931＜|w[99]|＜0.933        0.341＜|w[137]|＜0.343

0.920＜|w[100]|＜0.922       0.325＜|w[138]|＜0.327

0.909＜|w[101]|＜0.911       0.309＜|w[139]|＜0.311

0.897＜|w[102]|＜0.899       0.293＜|w[140]|＜0.295

0.885＜|w[103]|＜0.887       0.277＜|w[141]|＜0.279

0.872＜|w[104]|＜0.874       0.261＜|w[142]|＜0.263

0.860＜|w[105]|＜0.862       0.246＜|w[143]|＜0.248

0.846＜|w[106]|＜0.848       0.231＜|w[144]|＜0.233

0.833＜|w[107]|＜0.835       0.216＜|w[145]|＜0.218

0.819＜|w[108]|＜0.821       0.201＜|w[146]|＜0.203

0.804＜|w[109]|＜0.806       0.187＜|w[147]|＜0.189

0.790＜|w[110]|＜0.792       0.173＜|w[148]|＜0.175

0.775＜|w[111]|＜0.777       0.159＜|w[149]|＜0.161

0.145＜|w[150]|＜0.147          0.125＜|w[188]|＜0.127

0.132＜|w[151]|＜0.134          0.126＜|w[189]|＜0.128

0.119＜|w[152]|＜0.121          0.126＜|w[190]|＜0.128

0.106＜|w[153]|＜0.108          0.126＜|w[191]|＜0.128

0.094＜|w[154]|＜0.096          0.126＜|w[192]|＜0.128

0.082＜|w[155]|＜0.084          0.127＜|w[193]|＜0.129

0.070＜|w[156]|＜0.072          0.126＜|w[194]|＜0.128

0.059＜|w[157]|＜0.061          0.126＜|w[195]|＜0.128

0.048＜|w[158]|＜0.050          0.125＜|w[196]|＜0.127

0.037＜|w[159]|＜0.039          0.124＜|w[197]|＜0.126

0.026＜|w[160]|＜0.028          0.123＜|w[198]|＜0.125

0.016＜|w[161]|＜0.018          0.122＜|w[199]|＜0.124

0.006＜|w[162]|＜0.008          0.121＜|w[200]|＜0.123

0.001＜|w[163]|＜0.003          0.119＜|w[201]|＜0.121

0.010＜|w[164]|＜0.012          0.118＜|w[202]|＜0.120

0.019＜|w[165]|＜0.021          0.116＜|w[203]|＜0.118

0.028＜|w[166]|＜0.030          0.114＜|w[204]|＜0.116

0.036＜|w[167]|＜0.038          0.111＜|w[205]|＜0.113

0.043＜|w[168]|＜0.045          0.109＜|w[206]|＜0.111

0.051＜|w[169]|＜0.053          0.107＜|w[207]|＜0.109

0.058＜|w[170]|＜0.060          0.104＜|w[208]|＜0.106

0.065＜|w[171]|＜0.067          0.102＜|w[209]|＜0.104

0.071＜|w[172]|＜0.073          0.099＜|w[210]|＜0.101

0.077＜|w[173]|＜0.079          0.096＜|w[211]|＜0.098

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0.093＜|w[176]|＜0.095          0.087＜|w[214]|＜0.089

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0.101＜|w[178]|＜0.103          0.082＜|w[216]|＜0.084

0.105＜|w[179]|＜0.107          0.079＜|w[217]|＜0.081

0.109＜|w[180]|＜0.111          0.076＜|w[218]|＜0.078

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0.115＜|w[182]|＜0.117          0.070＜|w[220]|＜0.072

0.117＜|w[183]|＜0.119          0.067＜|w[221]|＜0.069

0.119＜|w[184]|＜0.121          0.064＜|w[222]|＜0.066

0.121＜|w[185]|＜0.123          0.061＜|w[223]|＜0.063

0.123＜|w[186]|＜0.125          0.058＜|w[224]|＜0.060

0.124＜|w[187]|＜0.126          0.055＜|w[225]|＜0.057

0.053＜|w[226]|＜0.055         0.004＜|w[264]|＜0.006

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0.047＜|w[228]|＜0.049         0.003＜|w[266]|＜0.005

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0.043＜|w[230]|＜0.045         0.003＜|w[268]|＜0.005

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0.038＜|w[232]|＜0.040         0.002＜|w[270]|＜0.004

0.036＜|w[233]|＜0.038         0.002＜|w[271]|＜0.004

0.034＜|w[234]|＜0.036         0.002＜|w[272]|＜0.004

0.032＜|w[235]|＜0.034         0.001＜|w[273]|＜0.003

0.030＜|w[236]|＜0.032         0.001＜|w[274]|＜0.003

0.028＜|w[237]|＜0.030         0.001＜|w[275]|＜0.003

0.027＜|w[238]|＜0.029         0.001＜|w[276]|＜0.003

0.025＜|w[239]|＜0.027         0.000＜|w[277]|＜0.002

0.023＜|w[240]|＜0.025         0.000＜|w[278]|＜0.002

0.022＜|w[241]|＜0.024         0.000＜|w[279]|＜0.002

0.021＜|w[242]|＜0.023         0.000＜|w[280]|＜0.002

0.019＜|w[243]|＜0.021         0.000＜|w[281]|＜0.002

0.018＜|w[244]|＜0.020         0.000＜|w[282]|＜0.002

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0.016＜|w[246]|＜0.018         -0.001＜|w[284]|＜0.001

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0.013＜|w[249]|＜0.015         0.000＜|w[287]|＜0.002

0.012＜|w[250]|＜0.014         0.000＜|w[288]|＜0.002

0.011＜|w[251]|＜0.013         0.000＜|w[289]|＜0.002

0.010＜|w[252]|＜0.012         0.000＜|w[290]|＜0.002

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0.005＜|w[262]|＜0.007         -0.001＜|w[300]|＜0.001

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Claims (25)

1.一种用于产生音频子带通道中的音频子带值的装置，包括：

分析加窗器(110)，用于使用包含窗系数序列的分析窗函数(190)对从较早采样延伸至较晚采样的时间序列中的时域音频输入采样帧(120)进行加窗，以获得加窗采样，所述分析窗函数(190)包括：第一组(200)窗系数，包含所述窗系数序列的第一部分；以及第二组(210)窗系数，包含所述窗系数序列的第二部分，所述第一部分包含的窗系数少于所述第二部分，

其中，所述第一部分中的所述窗系数的能量值比所述第二部分的所述窗系数的能量值高，

其中，所述第一组窗系数用于对较晚的时域采样进行加窗，所述第二组窗系数用于对较早的时域采样进行加窗；以及

计算器(170)，用于使用所述加窗采样计算所述音频子带值。

2.根据权利要求1所述的装置(100)，其中，所述分析加窗器(110)被适配为使得：所述分析窗函数(190)关于所述窗系数序列不对称。

3.根据前述权利要求中任一项所述的装置(100)，其中，所述分析加窗器(110)被适配为使得：所述第一部分窗系数的能量值等于或者大于所述窗系数序列的全部窗系数的能量值的2/3，所述第二部分窗系数的所述窗系数的能量值小于或者等于所述窗系数序列的全部窗系数的能量值的1/3。

4.根据前述权利要求中任一项所述的装置(100)，其中，所述分析加窗器(110)被适配为使得：所述第一部分窗系数包含所述窗系数序列的窗系数总数量的1/3以下，所述第二部分包含所述窗系数序列的窗系数总数量的2/3以上。

5.根据前述权利要求中任一项所述的装置(100)，其中，所述分析加窗器(110)被适配为使得：所述分析窗函数(190)的所述窗系数的中心点与第一部分窗系数的索引范围中的实数值相对应。

6.根据前述权利要求中任一项所述的装置(100)，其中，所述分析加窗器(110)被适配为使得所述分析窗函数(190)包含：从包含所述分析窗函数(190)的全部窗系数的最大绝对值的窗系数严格单调递减至用于对最新时域音频采样进行加窗的窗系数序列的窗系数。

7.根据前述权利要求中任一项所述的装置(100)，其中，所述分析加窗器(110)被适配为使得：与索引n＝(T-1)·N相对应的窗系数包含在0.9至1.1的范围中的绝对值，其中，所述窗系数序列的索引是在0至N·T-1的范围中的整数，其中用于对帧120的最新时域音频输入采样进行加窗的窗系数是与索引N·T-1对应的窗系数，其中，所述分析加窗器(110)被适配为使得：时域音频输入采样帧(120)包括从帧(120)的最早的时域音频输入采样延伸至最新的时域音频输入采样的T个时域音频输入采样块(130)的序列，每块包括N个时域音频输入采样，其中T和N是正整数，T大于4。

8.根据权利要求7所述的装置(100)，其中，所述分析加窗器(110)被适配为使得：与窗系数的索引n＝N·T-1相对应的窗系数包含小于0.02的绝对值。

9.根据前述权利要求中任一项所述的装置(100)，其中，所述分析加窗器(110)被适配为使得：加窗包括基于以下等式乘以所述帧(120)的时域音频输入采样x(n)，以获得所述加窗帧的加窗采样z(n)

z(n)＝x(n)·c(n)

其中n是整数，指示从0至T·N-1的范围内的窗系数序列的索引，其中c(n)是与索引n相对应的分析窗函数的窗系数，其中x(N·T-1)是时域音频输入采样帧(120)的最新时域音频输入采样，其中，所述分析加窗器(110)被适配为使得：时域音频输入采样帧(120)包括从帧(120)的最早的时域音频输入采样延伸至最新的时域音频输入采样的T个时域音频输入采样块(130)的序列，每块包括N个时域音频输入采样，其中T和N是正整数，T大于4。

10.根据权利要求9所述的装置(100)，其中，所述分析加窗器(110)被适配为使得：所述窗系数c(n)符合附录4的表格中给出的关系。

11.根据前述权利要求中任一项所述的装置(100)，其中，所述装置(100)适于使用分析窗函数(190)，所述分析窗函数(190)是要用于所述音频子带值的合成窗函数(370)的时间反转或者索引反转版本。

12.一种用于产生时域音频采样的装置(300)，包含：

计算器(310)，用于根据音频子带通道中的音频子带值计算中间时域采样序列(330)，所述序列包含较早的中间时域采样以及较晚的时域采样；

合成加窗器(360)，用于使用包含窗系数序列的合成窗函数(370)，对中间时域采样序列(330)进行加窗，从而获得加窗的中间时域采样，所述合成窗函数(370)包含：第一组(420)窗系数，包含窗系数序列的第一部分；以及第二组(430)窗系数，包含窗系数序列的第二部分，所述第一部分包含的窗系数少于所述第二部分，

其中，所述第一部分中的所述窗系数的能量值比所述第二部分的所述窗系数的能量值高，

其中，所述第一组窗系数用于对较晚的中间时域采样进行加窗，所述第二组窗系数用于对较早的中间时域采样进行加窗；以及

重叠相加器输出级(400)，用于处理所述加窗的中间时域采样，以获得所述时域采样。

13.根据权利要求12所述的装置(300)，其中，所述合成加窗器(360)被适配为使得：所述第一部分窗系数的窗系数的能量值等于或者大于所述合成窗函数(370)的全部窗系数的能量值的2/3，所述第二部分窗系数的能量值小于或者等于所述合成窗函数的全部窗系数的能量值的1/3。

14.根据权利要求12或13所述的装置(300)，其中，所述合成加窗器(360)被适配为使得：所述第一部分窗系数包含所述窗系数序列的全部窗系数的总数量的1/3以下，所述第二部分包含所述窗系数序列的窗系数总数量的2/3以上。

15.根据权利要求12至14中任一项所述的装置(300)，其中，所述合成加窗器(360)被适配为使得：所述合成窗函数(370)的所述窗系数的中心点与第一部分窗系数的索引范围中的实数值相对应。

16.根据权利要求12至15中任一项所述的装置(300)，其中，所述合成加窗器(360)被适配为使得所述合成窗函数包含：从用于对最新中间时域采样进行加窗的窗系数序列的窗系数严格单调递增至包含合成窗函数的全部窗系数的最大绝对值的窗系数。

17.根据权利要求12至16中任一项所述的装置(300)，其中，与索引n＝N相对应的窗系数包含在0.9至1.1的范围中的绝对值，其中，所述窗系数序列的索引n是在0至T·N-1的范围中的整数，其中，用于对最新中间时域采样进行加窗的窗系数是与索引n＝0相对应的窗系数，其中T是大于4的整数，指示包含在中间时域采样帧(330)中的块的数目，其中，所述装置(300)适于产生时域音频采样块(410)，所述时域音频采样块(410)包含N个时域音频采样，其中N是正整数。

18.根据权利要求17所述的装置(300)，其中，所述合成加窗器(360)被适配为使得：与索引n＝0相对应的窗系数包含小于或者等于0.02的绝对值。

19.根据权利要求12至18中任一项所述的装置(300)，其中，所述合成加窗器(360)被适配为使得：与索引n＝3N相对应的窗系数小于-0.1，其中，所述装置(300)适于产生时域音频采样块(410)，所述时域音频采样块(410)包含N个时域音频采样，其中N是正整数。

20.根据权利要求12至19中任一项所述的装置(300)，其中，所述合成加窗器(360)被适配为使得：加窗包括基于以下等式乘以中间时域采样序列的中间时域采样g(n)，以获得加窗帧(380)的加窗采样z(n)：

z(n)＝g(n)·c(T·N-1-n)

                        ，

其中n＝0，...，T·N-1。

21.根据权利要求20所述的装置(300)，其中，所述合成加窗器(360)被适配为使得：所述窗系数c(n)符合附录4的表格中给出的关系。

22.根据权利要求12至21中任一项所述的装置(300)，其中，所述装置(300)适于使用合成窗函数(370)，所述合成窗函数(370)是要用于产生所述音频子带值的分析窗函数(190)的时间反转或者索引反转版本。

23.一种用于产生音频子带通道中音频子带值的方法，包含：

使用分析窗函数对从较早采样延伸至较晚采样的时间序列中的时域音频输入采样帧进行加窗，所述分析窗函数包括：第一组(200)窗系数，包含所述窗系数序列的第一部分；以及第二组(210)窗系数，包含所述窗系数序列的第二部分，所述第一部分包含的窗系数少于所述第二部分，其中，所述第一部分中的所述窗系数的能量值比所述第二部分的所述窗系数的能量值高，其中，所述第一组(200)窗系数用于对较晚的时域采样进行加窗，所述第二组(210)窗系数用于对较早的时域采样进行加窗；以及

使用所述加窗采样计算所述音频子带值。

24.一种用于产生时域音频采样的方法，包含：

根据音频子带通道中的音频子带值计算中间时域采样序列，所述序列包含较早的中间时域采样以及较晚的中间时域采样；

使用包含窗系数序列的合成窗函数，对中间时域采样序列进行加窗，从而获得加窗的中间时域采样，所述合成窗函数包含：第一组(420)窗系数，包含窗系数序列的第一部分；以及第二组(430)窗系数，包含窗系数序列的第二部分，所述第一部分包含的窗系数少于所述第二部分，其中，所述第一部分中的窗系数的能量值比所述第二部分的窗系数的能量值高，其中，所述第一组窗系数用于对较晚的中间时域采样进行加窗，所述第二组窗系数用于对较早的中间时域采样进行加窗；以及

对所述加窗的中间时域采样进行重叠相加，以获得所述时域采样。

25.一种具有程序代码的程序，所述程序代码用于在运行于处理器上时，执行根据权利要求23或24所述的方法。

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