CN107809252B - 一种新型24位adpcm音频压缩/解压缩方法 - Google Patents
一种新型24位adpcm音频压缩/解压缩方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种新型24位ADPCM音频压缩/解压缩方法，其以PCM算法为基础，将编码支持的范围从16bit扩展为24bit；PCM的每个样本值包含在一个整数i中，i的长度为容纳指定样本长度所需的最小字节数；首先存储低有效字节，表示样本幅度的位放在i的高有效位上，剩下的位置为0，采用的24bit的PCM波形样本的数据格式为：样本大小为24位PCM，最小值为‑8388607，最大值为8388607；对声音信号进行采样时，采样点两两之间的差值进行存储。本发明首创将编码支持的范围从16bit扩展到了24bit，同时也适当降低了压缩比，从4：1降到了3：1，从而将压缩时造成的音频损伤大大降低。此算法适用高端音频采集设备或者音频会议系统等媒体系统，可以最大程度保持原有音频质量。
Description
技术领域
本发明涉及一种新型24位ADPCM音频压缩/解压缩方法。
背景技术
数字技术的出现与应用为人类带来深远的影响，数字信号的优势是显而易见的。但它也有自身相应的缺点,即存储容量需求的增加及传输时信道容量要求的增加。因而,为利用有限的资源,压缩技术从一出现便受到广泛的重视。
近几十年来对语音数字化和数字化压缩进行了许多研究工作，并取得了丰硕的成果。1982年CCITT制定了64kb/s压扩PCM语音编码标准G.711。1986年CCITT又制定了32kb/sADPCM语音压缩编码标准G.721。
ADPCM(Adaptive Differential Pulse Code Modulation)，自适应差分脉码调制信号。是一种数据压缩/解压缩算法，该算法利用了语音信号样点间的相关性，并针对语音信号的非平稳特点，使用了自适应预测和自适应量化。即对不同水平的差分序列，用一个相应参数delta作为平稳化参数去除差分序列的幅值，使得差分编码自动的适应数据间大幅度的跳跃。比如采样是16bit声音波形数据，将声音流中每次采样的 16bit 数据以 4bit存储, 所以压缩比4:1. 而压缩/解压缩算法非常的简单, 所以是一种低空间消耗,高质量声音获得的好途径。
对声音的数字化主要有两个重要的参数，一个就是采样频率，即一秒钟采样多少次；另一个就是采样的位宽，即用多少个bit来表示采样到的声音的值。G.721以及G.723广泛用于数字通话中；现如今先进的SPEEX和OPUS等压缩/解压缩算法广泛用于网络音频流中；但是，这些算法中，采样的位宽都是8bit或者16bit的。而随着人们对声音质量的要求越来越高，尤其是一些专业的应用场景，16bit的位宽已经无法满足要求了。
采样位宽是形容声音分辨率的，可以形容为信噪比，可以理解为16bit的音源信噪比大概96db,而24bit的能达到140db。而在录音的时候24bit相对16bit会减6db录音。也就是说，听24bit的音乐可以听到更多的小声音和更多的大声音，细节更多了。当然这样可能会造成你感觉的声音下沉。包括普通人都可以分辨出24bit和16bit的不同，16bit的音频在处理比如舞曲，电音和混音等音频时，可以过滤很多细节或者说噪音，但对于人声，交响乐之类的器械乐器，高精度采样将会提供更好的感受，更多的细节。
而中高端的ADC和DAC，都已经支持24bit位宽的音频，因此，有必要研究出一种针对24bit位宽的音频压缩/解压缩算法。采样位深、信噪比、动态范围是三个完全独立的概念。理想情况下，SNR = 6.02N + 1.76dB，换言之理论最佳情况下，Nbit有效位深的录音最多可以有约等于6NdB的动态范围。另外只要DAC和放大环节的底噪控制不拖后腿，24bit相对于16bit的最大优势是动态范围余量更大，而且信噪比其实是会比16bit更低。
现行CD唱片的声音分辨度约千分之一，一般经过训练的人能分辨声音的变化达万分之一，乐队的指挥可感觉百万分之一的声音变化。发烧友---整天听音乐的，基本上能感觉到几万分之一的声音变化（这不是说你耳朵好、感觉好就永远比不上乐队的指挥，是因为你聆听、感受真实音乐的机会远不如乐队的指挥，好比下棋，你不常与各类高手切磋水平自然很难提高）。所以现在新的音乐形式，在电脑上，采用24bit的形式，以24bit作为一个整体，信噪比就不说了，可达140db!微小细小的声音差别在24bit下，也能得到大的提升，24bit比16bit增加了8个bit，以比平均声响增加5bit来算，可达6万分之一!除了高水平的指挥，其他人很难区分现场Live与重放!
相比于24bit音乐，现在的16bit音乐都是“有损”的，就象MP3一样。MP3是“有损”的音乐形式，对比Mp3与CD音乐普通人也能听出差别来。 随着存储空间的越来越大，有些人对音乐的追求，可以得到满足，60分钟24bit（96khz采样）音乐约占空间为1G，24bit（192khz采样）约占空间为1.4G 对比24bit与16bit，感觉差别也是较大的，主要是现场感、圆润度有提高，“数码声”减少了很多。
发明内容
本发明要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种新型24位ADPCM音频压缩/解压缩方法。
为了解决上述技术问题，本发明提供了如下的技术方案：
本发明公开了一种新型24位ADPCM音频压缩/解压缩方法，其以 PCM算法为基础，将编码支持的范围从16bit扩展为24bit；PCM的每个样本值包含在一个整数i中，i的长度为容纳指定样本长度所需的最小字节数；首先存储低有效字节，表示样本幅度的位放在i的高有效位上，剩下的位置为0，采用的24bit的PCM波形样本的数据格式为：样本大小为24位PCM，最小值为-8388607，最大值为8388607；对声音信号进行采样时，采样点两两之间的差值进行存储。
进一步地，采用自适应算法，即将两点之间的差值变换到固定的几个位即可表达的范围内，而且这种变换是实时的，并且具有自适应性和预测能力。
进一步地，ADPCM算法利用音频信号的特点，也就是音频信号上的点与它前面的若干个点是有一定的相关性的，从而可以对下一个点进行预测，从而预先估计这个差值，从而选取相应的除数因子，去把差值归化到数值范围内。
进一步地，包括预测量化表、预测步长表以及压缩解压缩函数的实现。
进一步地，定义一个ADPCM的结构体，用于存储压缩过程的数据。
进一步地，24bit预测步长表：此表定义了128个值，是压缩后8bit表示范围，其中1bit表示正负符号；通过计算前后两次采样原始值之间的差值，并结合上一次的索引值来获得此次压缩/解压缩的索引值；该索引值用于查找量化表得到两者差值在压缩算法中的表达值。
进一步地， 24bit预测量化表：此表定义了1024个值；通过步长索引，查找两者差值在压缩算法中的表达值；在压缩和解压时，均通过此差值表达值来计算压缩值和还原原始值；此次首创定义1024值，相对原来16bit定义128值的压缩算法，24bit算法可以更精确的量化描述差值变化过程。
本发明所达到的有益效果是：
本发明公开了一种新的ADPCM音频压缩/解压缩算法，现在硬件可以支持音频采样位宽从普通的16bit提高到24bit，进而最高程度保留原有音频质量，本发明应用于高端音频媒体领域。由于业界ADPCM算法最高只能支持16bit的音频编码，压缩比普遍为4：1。此算法首创将编码支持的范围从16bit扩展到了24bit，同时也适当降低了压缩比，从4：1降到了3：1，从而将压缩时造成的音频损伤大大降低。此算法适用高端音频采集设备或者音频会议系统等媒体系统，可以最大程度保持原有音频质量。
具体实施方式
以下对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
ADPCM的基础是PCM算法，PCM(Pulse Code Modulation)也被称为 脉码编码调制。PCM中的声音数据没有被压缩，如果是单声道的文件，采样数据按时间的先后顺序依次存入。(它的基本组织单位是BYTE(8bit)或WORD(16bit))
PCM的每个样本值包含在一个整数i中，i的长度为容纳指定样本长度所需的最小字节数。首先存储低有效字节，表示样本幅度的位放在i的高有效位上，剩下的位置为0，这样8位和16位以及我们此专利采用的24bit的PCM波形样本的数据格式如下所示：
样本大小 数据格式 最小值 最大值
8位PCM unsigned int -127 127
16位PCM int -32767 32767
24位PCM - -8388607 8388607
ADPCM中D是差分编码。我们来看一个简单例子，对一个声音信号进行采样，以16bit采样为例，比如采集53个点。如果每个采样数据按照16位的采样值进行保存，这样就需要53*16=848bit，大约是106字节。但我们换个思路，我们不存储采样值，而存储采样点两两之间的差值（采样值可能会很大，需要更多的位数来表达，比如16个位，但是两点之间一般来说是比较连续的，差值不会太大，所以这个差值只需要很少的几个位即可表达，比如4个位）。这样，我们只需要知道前一个点的值，又知道它与下一个点的差值，就可以计算得到下一个点了。这个差值就是所谓的“差分”。在我们此次专利中，采用24bit的采样，差分压缩后将压缩到8bit。
ADPCM中A是自适应算法。自适应的目的是为了压缩后，差值超过8bit表示范围的问题。比如两点之差值可能是3、5、8、12，后面突然变成2000、4000，甚至更大，这个差值超过了8bit可以表达的范围，压缩数据不能以数据丢失和失真作为代价。
这时可以将两点之间的差值变换到固定的几个位即可表达的范围内，而且这种变换是实时的，并且具有自适应性和预测能力的。这就是自适应苏算法的基本思想。ADPCM定义了一些因子（预测步长表），这种算法会用差值去和相应的因子作除法，从而减小了差值，让它可以减少到8bit位可表达的数值范围内。而选择哪一个因子来除它，这就是自适应算法具体通过查找“预测量化表”来实现。
总结，ADPCM算法利用了音频信号的特点，也就是音频信号上的点与它前面的若干个点是有一定的相关性的，从而可以对下一个点进行预测，从而预先估计这个差值，从而选取相应的除数因子，去把差值归化到数值范围内。
ADPCM压缩/解压缩算法最核心的部分分为三部分：预测量化表、预测步长表以及压缩解压缩函数的实现。本专利需要保护的也就是这24bit ADPCM压缩算法的三个核心内容（包含相似的实现）。
以下实现均用C语言完成。先定义一个ADPCM的结构体，用于存储压缩过程的数据：
typedef struct adpcm24_state
{
int32_t valprev; /* 前一次的压缩输出值 */
int32_t index; /* 步长表的索引 */
}adpcm24_state;
1.24bit预测步长表：此表定义了128个值，是压缩后8bit表示范围，其中1bit表示正负符号。通过计算前后两次采样原始值之间的差值，并结合上一次的索引值来获得此次压缩/解压缩的索引值。该索引值用于查找量化表得到两者差值在压缩算法中的表达值。原有的16bit压缩算法此表为8个值。
int32_t indexTable24[128] =
{
-32,-32,-31,-31,-30,-30,-30,-29,-29,-28,-28,-28,-27,-27,-27,-26,
-26,-25,-25,-25,-24,-24,-23,-23,-22,-22,-22,-21,-21,-20,-20,-19,
-19,-18,-18,-17,-17,-16,-16,-15,-15,-14,-14,-13,-13,-12,-11,-11,
-10,-10, -9, -9, -8, -7, -7, -6, -5, -5, -4, -3, -3, -2, -1, -1,
2, 3, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 13, 14, 15, 16, 18, 19, 20, 21,
22, 23, 24, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38,
39, 40, 41, 42, 43, 44, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 50, 51, 52,
53, 54, 55, 55, 56, 57, 58, 58, 59, 60, 61, 62, 62, 63, 64, 64,
};
2.24bit预测量化表：此表定义了1024个值。通过步长索引，查找两者差值在压缩算法中的表达值。在压缩和解压时，均通过此差值表达值来计算压缩值和还原原始值。此次首创定义1024值，相对原来16bit定义128值的压缩算法，24bit算法可以更精确的量化描述差值变化过程。
#define STEP_TAB_SZ24 1024
int32_t stepsizeTable[STEP_TAB_SZ24] =
{
127, 128, 130, 131, 133, 134, 136, 137,
139, 140, 142, 143, 145, 146, 148, 149,
151, 153, 154, 156, 158, 159, 161, 163,
165, 167, 168, 170, 172, 174, 176, 178,
180, 182, 184, 186, 188, 190, 192, 194,
196, 198, 200, 202, 205, 207, 209, 211,
214, 216, 218, 221, 223, 226, 228, 231,
233, 236, 238, 241, 243, 246, 249, 252,
254, 257, 260, 263, 266, 268, 271, 274,
277, 280, 283, 287, 290, 293, 296, 299,
303, 306, 309, 313, 316, 319, 323, 326,
330, 334, 337, 341, 345, 348, 352, 356,
360, 364, 368, 372, 376, 380, 384, 388,
392, 397, 401, 405, 410, 414, 419, 423,
428, 433, 437, 442, 447, 452, 457, 462,
467, 472, 477, 482, 488, 493, 498, 504,
509, 515, 520, 526, 532, 538, 543, 549,
555, 561, 568, 574, 580, 586, 593, 599,
606, 612, 619, 626, 633, 639, 646, 653,
661, 668, 675, 682, 690, 697, 705, 713,
721, 728, 736, 744, 752, 761, 769, 777,
786, 794, 803, 812, 821, 830, 839, 848,
857, 866, 876, 885, 895, 905, 915, 925,
935, 945, 955, 966, 976, 987, 998, 1009,
1020, 1031, 1042, 1053, 1065, 1076, 1088, 1100,
1112, 1124, 1136, 1149, 1161, 1174, 1187, 1200,
1213, 1226, 1239, 1253, 1267, 1280, 1294, 1309,
1323, 1337, 1352, 1367, 1381, 1397, 1412, 1427,
1443, 1458, 1474, 1490, 1507, 1523, 1540, 1557,
1574, 1591, 1608, 1626, 1643, 1661, 1679, 1698,
1716, 1735, 1754, 1773, 1792, 1812, 1832, 1852,
1872, 1892, 1913, 1934, 1955, 1976, 1998, 2019,
2042, 2064, 2086, 2109, 2132, 2155, 2179, 2203,
2227, 2251, 2275, 2300, 2325, 2351, 2376, 2402,
2428, 2455, 2482, 2509, 2536, 2564, 2592, 2620,
2649, 2678, 2707, 2736, 2766, 2796, 2827, 2858,
2889, 2920, 2952, 2984, 3017, 3050, 3083, 3117,
3151, 3185, 3220, 3255, 3290, 3326, 3363, 3399,
3436, 3474, 3512, 3550, 3589, 3628, 3668, 3708,
3748, 3789, 3830, 3872, 3914, 3957, 4000, 4044,
4088, 4132, 4177, 4223, 4269, 4316, 4363, 4410,
4458, 4507, 4556, 4606, 4656, 4707, 4758, 4810,
4863, 4916, 4969, 5024, 5078, 5134, 5190, 5246,
5304, 5361, 5420, 5479, 5539, 5599, 5660, 5722,
5784, 5848, 5911, 5976, 6041, 6107, 6173, 6241,
6309, 6378, 6447, 6518, 6589, 6661, 6733, 6807,
6881, 6956, 7032, 7109, 7186, 7264, 7344, 7424,
7505, 7587, 7669, 7753, 7838, 7923, 8009, 8097,
8185, 8274, 8365, 8456, 8548, 8641, 8736, 8831,
8927, 9025, 9123, 9223, 9323, 9425, 9528, 9632,
9737, 9843, 9950, 10059, 10169, 10279, 10392, 10505,
10620, 10735, 10852, 10971, 11090, 11211, 11334, 11457,
11582, 11709, 11836, 11966, 12096, 12228, 12361, 12496,
12632, 12770, 12910, 13050, 13193, 13337, 13482, 13629,
13778, 13928, 14080, 14234, 14389, 14546, 14704, 14865,
15027, 15191, 15357, 15524, 15693, 15865, 16038, 16213,
16389, 16568, 16749, 16932, 17116, 17303, 17492, 17683,
17875, 18070, 18268, 18467, 18668, 18872, 19078, 19286,
19496, 19709, 19924, 20141, 20361, 20583, 20807, 21034,
21264, 21496, 21730, 21967, 22207, 22449, 22694, 22942,
23192, 23445, 23700, 23959, 24220, 24485, 24752, 25022,
25294, 25570, 25849, 26131, 26416, 26704, 26996, 27290,
27588, 27889, 28193, 28501, 28811, 29126, 29443, 29765,
30089, 30417, 30749, 31085, 31424, 31766, 32113, 32463,
32817, 33175, 33537, 33903, 34273, 34647, 35024, 35407,
35793, 36183, 36578, 36977, 37380, 37788, 38200, 38617,
39038, 39464, 39894, 40329, 40769, 41214, 41664, 42118,
42577, 43042, 43511, 43986, 44466, 44951, 45441, 45937,
46438, 46944, 47456, 47974, 48497, 49026, 49561, 50102,
50648, 51201, 51759, 52324, 52894, 53471, 54055, 54644,
55240, 55843, 56452, 57068, 57690, 58319, 58956, 59599,
60249, 60906, 61570, 62242, 62921, 63607, 64301, 65002,
65711, 66428, 67153, 67885, 68626, 69374, 70131, 70896,
71669, 72451, 73241, 74040, 74848, 75664, 76489, 77324,
78167, 79020, 79882, 80753, 81634, 82524, 83424, 84334,
85254, 86184, 87124, 88075, 89035, 90007, 90988, 91981,
92984, 93998, 95024, 96060, 97108, 98167, 99238, 100320,
101415, 102521, 103639, 104770, 105912, 107068, 108236, 109416,
110610, 111816, 113036, 114269, 115515, 116775, 118049, 119337,
120638, 121954, 123284, 124629, 125989, 127363, 128752, 130156,
131576, 133011, 134462, 135929, 137412, 138910, 140426, 141957,
143506, 145071, 146654, 148253, 149870, 151505, 153158, 154828,
156517, 158224, 159950, 161695, 163459, 165242, 167044, 168866,
170708,172570,174452,176355,178279,180223,182189,184177,
186186,188216,190269,192345,194443,196564,198708,200875,
203066,205281,207521,209784,212072,214386,216724,219088,
221478,223894,226336,228805,231300,233823,236374,238952,
241559,244193,246857,249550,252272,255023,257805,260617,
263460,266334,269239,272176,275144,278146,281180,284247,
287347,290481,293650,296853,300091,303364,306673,310018,
313400,316818,320274,323768,327299,330869,334478,338127,
341815,345543,349313,353123,356975,360868,364805,368784,
372806,376873,380984,385139,389340,393587,397880,402220,
406608,411043,415526,420059,424641,429272,433955,438688,
443473,448311,453201,458144,463142,468193,473300,478463,
483682,488958,494291,499683,505133,510643,516213,521844,
527536,533290,539107,544987,550932,556941,563016,569158,
575366,581642,587986,594400,600883,607438,614063,620762,
627533,634378,641297,648292,655364,662512,669739,677044,
684429,691895,699442,707071,714784,722580,730462,738430,
746484,754627,762858,771179,779591,788094,796691,805381,
814166,823046,832024,841099,850274,859549,868924,878402,
887984,897670,907461,917359,927366,937481,947707,958044,
968494,979059,989738,1000534, 1011447, 1022480, 1033633, 1044907,
1056305,1067827,1079474,1091249, 1103152, 1115185, 1127349, 1139646,
1152077,1164643,1177347,1190189, 1203172, 1216295, 1229562, 1242974,
1256532,1270238,1284094,1298100, 1312260, 1326573, 1341043, 1355671,
1370458,1385407,1400519,1415795, 1431238, 1446850, 1462632, 1478586,
1494714,1511018,1527499,1544161, 1561004, 1578031, 1595244, 1612644,
1630235,1648017,1665993,1684165, 1702536, 1721107, 1739880, 1758858,
1778043,1797438,1817044,1836864, 1856900, 1877154, 1897630, 1918328,
1939253,1960406,1981790,2003406, 2025259, 2047350, 2069682, 2092258,
2115079,2138150,2161472,2185049, 2208883, 2232977, 2257334, 2281956,
2306847,2332010,2357447,2383161, 2409156, 2435434, 2461999, 2488854,
2516002,2543446,2571189,2599235, 2627587, 2656248, 2685222, 2714511,
2744120,2774053,2804311,2834900, 2865822, 2897082, 2928683, 2960628,
2992922,3025568,3058570,3091932, 3125658, 3159752, 3194217, 3229059,
3264281,3299887,3335881, 3372268, 3409052, 3446237, 3483827, 3521828,
3560243,3599078,3638335, 3678021, 3718140, 3758697, 3799696, 3841142,
3883040,3925395,3968212, 4011496, 4055253, 4099486, 4144203, 4189406,
4235103,4281299,4327998, 4375207, 4422930, 4471175, 4519945, 4569247,
4619087,4669471,4720405, 4771894, 4823944, 4876562, 4929755, 4983527,
5037886,5092838,5148390, 5204547, 5261317, 5318706, 5376721, 5435369,
5494656,5554590,5615178, 5676427, 5738344, 5800937, 5864212, 5928177,
5992840,6058208,6124290, 6191092, 6258623, 6326890, 6395902, 6465667,
6536193,6607488,6679561, 6752420, 6826073, 6900530, 6975799, 7051890,
7128810,7206569,7285176, 7364641, 7444973, 7526181, 7608274, 7691263,
7775158,7859967,7945701, 8032371, 8119986, 8208557, 8298094, 8388607,
};
3. 压缩函数
int32_t adpcm24_encode(int32_t *indata, uint8_t *outdata, int32_tlen, struct adpcm24_state *state)
{
uint32_t i;
uint8_t nagative;
uint8_t delta;
uint8_t outputbuffer;
int32_t val;
int32_t diff;
int32_t step;
int32_t valpred;
int32_t vpdiff;
int32_t index;
int32_t count = 0;
//计算前后两次采样的差值
valpred = state->valprev;
index = state->index;
step = stepsizeTable[index];
while (len-- > 0 )
{
val = *indata++;
if (val < valpred)
{
diff = valpred - val;
nagative = 0x80;
}
else
{
diff = val - valpred;
nagative = 0x00;
}
//通过前后两次差值计算步长表的索引
delta = 0;
vpdiff = 0;
for (i = 0; i < 7; i++)
{
delta <<= 1;
if (diff >= step)
{
delta |= 0x01;
diff -= step;
vpdiff += step;
}
step >>= 1;
}
vpdiff += step;
if (nagative != 0)
{
valpred -= vpdiff;
if ( valpred < -8388608 )
valpred = -8388608;
}
else
{
valpred += vpdiff;
if ( valpred > 8388607 )
valpred = 8388607;
}
index += indexTable24[delta];
if ( index < 0 )
{
index = 0;
}
else if ( index > (STEP_TAB_SZ24 - 1) )
{
index = (STEP_TAB_SZ24 - 1);
}
step = stepsizeTable[index];
//计算最终的输出值
outputbuffer = (nagative | delta);
*outdata++ = outputbuffer;
count++;
}
state->valprev = valpred;
state->index = index;
return count;
}
4. 解压缩函数
int32_t adpcm24_decode(uint8_t *indata, int32_t *outdata, int32_tlen, struct adpcm24_state *state)
{
uint32_t i;
uint8_t nagative;
uint8_t delta;
uint8_t inputbuffer;
int32_t step;
int32_t valpred;
int32_t vpdiff;
int32_t index;
int32_t count = 0;
valpred = state->valprev;
index = state->index;
step = stepsizeTable[index];
while ( len-- > 0 )
{
//通过压缩值计算索引值和差值
inputbuffer = *indata++;
nagative = inputbuffer & 0x80;
delta = inputbuffer & 0x7F;
index += indexTable24[delta];
if ( index < 0 )
{
index = 0;
}
else if ( index > (STEP_TAB_SZ24 - 1) )
{
index = (STEP_TAB_SZ24 - 1);
}
vpdiff = 0;
for (i = 0; i < 7; i++)
{
delta <<= 1;
if (delta & 0x80)
{
vpdiff += step;
}
step >>= 1;
}
vpdiff += step;
//通过差值计算输出值
if ( nagative != 0 )
{
valpred -= vpdiff;
if ( valpred <= -8388608 )
valpred = -8388608;
}
else
{
valpred += vpdiff;
if ( valpred >= 8388607 )
valpred = 8388607;
}
step = stepsizeTable[index];
*outdata++ = valpred;
count++;
}
state->valprev = valpred;
state->index = (int32_t)index;
return count;
}
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种24位ADPCM音频压缩/解压缩方法，其特征在于，以 PCM算法为基础，将编码支持的范围从16bit扩展为24bit；PCM的每个样本值包含在一个整数i中，i的长度为容纳指定样本长度所需的最小字节数；首先存储低有效字节，表示样本幅度的位放在i的高有效位上，剩下的位置为0，采用的24bit的PCM波形样本的数据格式为：样本大小为24位PCM，最小值为-8388607，最大值为8388607；对声音信号进行采样时，采样点两两之间的差值进行存储,包括预测量化表、预测步长表以及压缩解压缩函数的实现；
24bit预测量化表：此表定义了1024个值，通过步长索引，查找两者差值在压缩算法中的表达值,在压缩和解压时，均通过此差值表达值来计算压缩值和还原原始值, 24bit预测步长表：此表定义了128个值，是压缩后8bit表示范围，其中1bit表示正负符号，通过计算前后两次采样原始值之间的差值，并结合上一次的索引值来获得此次压缩/解压缩的索引值,该索引值用于查找量化表得到两者差值在压缩算法中的表达值；
压缩函数:计算前后两次采样的差值,通过前后两次差值计算步长表的索引, 计算最终的输出值；
解压缩函数:通过压缩值计算索引值和差值,通过差值计算输出值。
2.根据权利要求1所述的一种24位ADPCM音频压缩/解压缩方法，其特征在于，采用自适应算法，即将两点之间的差值变换到固定的几个位即可表达的范围内，而且这种变换是实时的，并且具有自适应性和预测能力。
3.根据权利要求1所述的一种24位ADPCM音频压缩/解压缩方法，其特征在于，ADPCM算法利用音频信号的特点，也就是音频信号上的点与它前面的若干个点是有一定的相关性的，从而可以对下一个点进行预测，从而预先估计这个差值，从而选取相应的除数因子，去把差值归化到数值范围内。
4.根据权利要求1所述的一种24位ADPCM音频压缩/解压缩方法，其特征在于，定义一个ADPCM的结构体，用于存储压缩过程的数据。
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Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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Effective date of registration: 20190516 Address after: 518000 Dongyi Building, Futian Street, Futian District, Shenzhen City, Guangdong Province 3C Applicant after: INFOSVC INFORMATION TECHNICAL SERVICE LTD., CO. Address before: 410000 No. 1441 Cai Hao Middle Road, Furong District, Changsha City, Hunan Province Applicant before: Xu Huimin |
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