EP1286331A1 - Verfahren für die algebraische Codebook-Suche eines Sprachsignalkodierers - Google Patents

Verfahren für die algebraische Codebook-Suche eines Sprachsignalkodierers Download PDF

Info

Publication number
EP1286331A1
EP1286331A1 EP02102146A EP02102146A EP1286331A1 EP 1286331 A1 EP1286331 A1 EP 1286331A1 EP 02102146 A EP02102146 A EP 02102146A EP 02102146 A EP02102146 A EP 02102146A EP 1286331 A1 EP1286331 A1 EP 1286331A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
coefficients
tracks
combinations
group
speech signal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
EP02102146A
Other languages
English (en)
French (fr)
Other versions
EP1286331B1 (de
Inventor
Dietmar c/o Philips Corporate Intellectual Gradl
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Philips Intellectual Property and Standards GmbH
Koninklijke Philips NV
Original Assignee
Philips Intellectual Property and Standards GmbH
Philips Corporate Intellectual Property GmbH
Koninklijke Philips Electronics NV
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Philips Intellectual Property and Standards GmbH, Philips Corporate Intellectual Property GmbH, Koninklijke Philips Electronics NV filed Critical Philips Intellectual Property and Standards GmbH
Publication of EP1286331A1 publication Critical patent/EP1286331A1/de
Application granted granted Critical
Publication of EP1286331B1 publication Critical patent/EP1286331B1/de
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
    • G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
    • G10L19/08—Determination or coding of the excitation function; Determination or coding of the long-term prediction parameters
    • G10L19/12—Determination or coding of the excitation function; Determination or coding of the long-term prediction parameters the excitation function being a code excitation, e.g. in code excited linear prediction [CELP] vocoders
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
    • G10L2019/0001—Codebooks
    • G10L2019/0007—Codebook element generation
    • G10L2019/0008—Algebraic codebooks
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
    • G10L2019/0001—Codebooks
    • G10L2019/0013—Codebook search algorithms

Definitions

  • the invention relates to a method for the algebraic codebook search of a speech signal coder, preferably according to the Code Excited Linear Prediction method, in which for calculating coefficients of the triangular matrix of the autocorrelation matrix of Toeplitz type a period of time comprising n voice signal samples into an integer one Number of tracks t is decomposed with each p possible pulse positions.
  • the invention relates also to a communication device, in particular a mobile telephone, with a Speech signal encoder.
  • Such methods are used in digital voice transmission methods. Becomes converted an analogue speech signal with a certain sampling rate into a digital signal, This creates a very large amount of data that is limited in throughput Radio channel can not be completely transferred. For this reason, after the Digitization of the speech signal compression of the signals are made. On Signal is compressed by omitting non-relevant elements, repetitive ones Elements with a short name provides only these short terms as Encodings transfers. In the field of coding for mobile applications The CELP procedure (Code Excited Linear Prediction) has become particularly important. at This efficient coding method is used as a coefficient in an autocorrelation matrix detected sound elements detected and transmitted. The autocorrelation matrix can do this be compared with a notebook or codebook, of which only the notebook address The recipient will inevitably need the same notebook to the received digital signal in a similar to the original signal, analog To convert speech signal.
  • a number of encoders / decoders are internationally standardized by the ITU, too these include the CS-ACELP and ACELP methods, with bitrates of up to 8 kbps work.
  • the CELP method first an LPC analysis (linear prediction coefficient) performed. The remaining signal is then searched through in an adaptive codebook. In this way, periodic shares of the Speech signal in a LTP analysis (long term prediction) filtered out. The remaining one Signal is quantified in a second codebook, for this method there is already one Set of solutions.
  • AMR adaptive multirate speech codec
  • the principle of algebraic codebook search is based to search for a codevector that represents a certain period of time and where a limited number of pulses have an amplitude of +1 or -1.
  • This Codevector is filtered by a synthesis filter, that is on the side of the transmitter the decoding process is carried out after the transmission of the signal on the Receiver side is made.
  • a very large number of possible codevectors is systematically checked by nested search loops around that codevector determine that has the least error energy, i. the original signal as possible is similar.
  • This iterative determination of the codevector claims most of the Computational capacity of a mobile phone, allowing an optimization of this search algorithm is particularly efficient.
  • the aim is also to increase the required number of arithmetic operations of the search algorithm to decrease.
  • the autocorrelation matrix is a Toeplitz matrix, that is it is symmetric with respect to its main diagonal and its upper or identical lower triangular matrix all coefficients. It has therefore already been proposed instead of the full one Autocorrelation matrix only one of the triangular matrices to save space save. However, this method leads to a more complicated addressing of the individual Coefficients, so saving storage space increases the computational burden faces.
  • the invention is therefore based on the problem to provide a method in which the Storage space requirement and the calculation effort are reduced.
  • the required coefficients of the autocorrelation matrix stored in a way that allows fast, sequential access.
  • the otherwise additionally required, relatively complex calculation of the memory addresses
  • the coefficients of the triangular matrix can be significantly simplified. Some coefficients are needed very often, others are very rare. This circumstance is at the Optimized grouping of the exploited, so that the frequently needed coefficients of the Autocorrelation matrix can be addressed more easily, resulting in a very fast Access results.
  • the invention provides that for the groups of combinations of adjacent and not adjacent tracks each t records are stored with each p x p coefficients.
  • a In practice very important mode of operation of the CELP or ACELP method provides that the Positions of two adjacent pulses are set simultaneously, so that at p possible Pulse positions per code vector p x p pass through the search loop.
  • a horizontal or vertical vector of the autocorrelation matrix representing subgroup of a data set with p coefficients being read out by a program loop one being the memory location value indicative of the first coefficient and a constant increment up to be specified next storage location. Therefore, it is sufficient, a start or start value for the first memory address and the step size, i. the number of storage locations up to specify the next storage location. It can be provided that the starting values a look-up table stored in a non-volatile memory, alternatively they are each calculated.
  • t triangular arrays are stored sequentially. Every combination the same tracks corresponds to a triangle matrix and all t triangular matrices are in stored in a block. Since these coefficients are relatively rarely needed It's no disadvantage if the access is a bit more expensive. To further increase the computational effort can also be accessed via a look-up table.
  • the coefficients of the main diagonal are grouped together and stored sequentially.
  • the autocorrelation matrix is preferably a 40x40 matrix, corresponding to FIG. 40 Speech signal samples in a time window.
  • a period of time is decomposed into an integer number of tracks of the same length-preferred is the decomposition of a time period in 5 tracks with 8 pulse positions each or the decomposition into 4 tracks with 10 pulse positions each.
  • a particularly fast access to the coefficients is made possible when the coefficient groups the combinations of adjacent and non-adjacent tracks from one Be formed of a plurality of 64 coefficients blocks. On these coefficient groups must be used very often during the iteration. This Groups are therefore stored in the order in which they are needed for the calculation so that they can be accessed quickly, resulting in a reduction of the Computing costs leads.
  • a further increase in the calculation speed can be achieved if the Memory has a plurality of RAM memory banks and coefficient groups in different RAM memory banks are stored. Are coefficient groups in different RAM memory banks are stored, it can be accessed in parallel, i. two coefficients can be read simultaneously. The memory access time can be thereby approximately halve.
  • the inventive method can with particular advantage in the operating system of a Mobile phones are integrated.
  • the code vector to be determined with the true signal i. whose error energy is minimal.
  • the pulses are set one after the other, so that the number of variables decreased in the course of the search.
  • the table of Fig. 1 shows the decomposition of a 40 speech signal samples Time segment in four tracks with ten pulse positions each. Another decomposition, which in the Practice is significant, sees a decomposition in five tracks, each with eight possible pulse positions in front. For each pulse, it is determined in which track it can be set. Of the first pulse can therefore only be set to 10 (or 8) positions, instead of all 40 Positions. Iteratively, the one pulse position that has the lowest energy error is selected having. Subsequently, the next pulse position considering the already determined first pulse position iteratively determined. This procedure is for all pulses carried out.
  • FIG. 2 shows a table of the track / pulse combinations to be tested for the operating mode the eight pulses are set.
  • the first pulse Ip0 is placed in the track where the Maximum of the filtered-back target signal is located. This determination is made before actual search loop, it applies to the entire search loop. In the illustrated embodiment was the maximum of the filtered target signal in track 2. Therefore, this value for the pulse Ip0 is held for all iterations.
  • the second pulse Ip1 is determined by determining all 8 possible pulse positions of a track. As can be seen in FIG. 2, the 8 positions of track 3 are shown in iteration 1 tested. The pulse position of track 3 with the lowest energy error is selected. After determining Ip0 and Ip1, the 64 possible combination of the Pulse Ip2 and Ip3 tested.
  • Ip2 must be for the first Iteration can be found in Track 4 and Ip3 in Track 0.
  • the pulse pairs Ip4-Ip5, Ip6-Ip7 and Ip8-Ip9 according to the same procedure.
  • FIG. 3 shows a table of adjacent and non-adjacent tracks that are common being checked. From Fig. 2 it can be seen that certain combinations of tracks are common occur, eg. Tr0-Tr1, Tr1-Tr3, while others do not occur at all. From all conceivable codevectors only a small selection is checked.
  • the left column of FIG. 3 contains the Neighboring Tracks required for the search process, which breaks down the search process into the actual search loop, in which a block of 64 values of the autocorrelation matrix for four iterations, each with four pulse pairs of 64 each Values total 1024 matrix accesses occur.
  • Fig. 5 shows the coefficients of the main diagonals. Since a total of 40 signal samples in a period of time, the main diagonal contains 40 elements that are in stored sequentially in a block.
  • 320 coefficients of the combinations of adjacent tracks are 320 coefficients the combinations of non-adjacent tracks, 140 coefficients of the combinations same tracks and 40 coefficients of the main diagonal, together 820 coefficients.
  • Fig. 6 all the coefficients to be calculated are shown in groups.
  • Each of the ellipsoidal symbols denotes a subgroup of a certain number of Coefficients.
  • each subgroup has eight coefficients, Block 4 each five coefficients.
  • the number of coefficients in block 3 is because of Diagonal matrix different.
  • each of the blocks 1 to 4 can be calculated separately.
  • the generation of blocks 1 and 2 is practically identical, they takes place in two steps. In Fig. 7, these steps are shown for block 1.
  • the first Step begins at the value (38/39) of the autocorrelation matrix.
  • the matrix will be there traverse diagonally until the diagonal drawn in FIG. 7 reaches the value (0/1).
  • This final value is marked 'A' and is set to the value marked 'A' (33/39) on the right.
  • FIG. 1 The storage order of block 1 after the first step is shown in FIG Arrows indicate in which order the coefficients from the autocorrelation matrix stored in the 8 x 8 value blocks.
  • the second step starts at the value (35/39) as shown in FIG. This diagonal runs to the value (0/4), the second part starts at the value (30/39) etc.
  • FIG. 9 shows the memory order of block 1 after the second sub-step. All values already stored in the first step are shown in FIG. 9 as black Marked points. These two steps fill the entire block.
  • the first line contains the correlation values of Track0-Track1
  • the second line contains the correlation values of Track1-Track2 etc., according to FIG. 7.
  • Fig. 10 shows the calculation of the block 2 with the values of non-adjacent tracks, the can be generated in the same way. Analogous to block 1 are in Fig. 10, the required Diagonals drawn. The first part starts at the value (37/39). This diagonal runs to the value (0/2), the first part continues at the value (32/39).
  • Fig. 11 illustrates the storage order of block 2 after this first step second part starts at the value (36/39). The diagonal runs up to the value (0/3), the second part continues at value (31/39).
  • Fig. 12 the storage order of block 2 after the second step is shown. All values already saved in the first step are marked with dots.
  • Fig. 13 shows the calculation of the block of the combinations of the same tracks. Analogously to The previous examples show the required diagonals. Block 3 can be in be calculated in a single pass. The storage order of block 3 is in Fig. 14 shown.
  • the coefficients for block 4 are the values of the main diagonal of the Autocorrelation matrix.
  • blocks 1 and 2 will be in separate RAM memory banks a memory stored so that two values are read out simultaneously can.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
  • Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)
  • Reduction Or Emphasis Of Bandwidth Of Signals (AREA)

Abstract

Verfahren für die algebraische Codebook-Suche eines Sprachsignalkodierers, vorzugsweise nach dem Code Excited Linear Prediction-Verfahren, bei dem zur Berechnung von Koeffizienten der Dreieckmatrix der Autokorrelationsmatrix vom Toeplitz-Typ ein n Sprachsignalabtastungen umfassender Zeitabschnitt in eine ganzzahlige Anzahl Tracks t mit je p möglichen Pulspositionen zerlegt wird, wobei die Koeffizienten gruppiert nach Kombinationen benachbarter Tracks, Kombinationen nicht benachbarter Tracks, Kombinationen gleicher Tracks und Koeffizienten der Hauptdiaganale der Autokorrelationsmatrix in einem Speicher abgelegt werden. <IMAGE>

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren für die algebraische Codebook-Suche eines Sprachsignalkodierers, vorzugsweise nach dem Code Excited Linear Prediction-Verfahren, bei dem zur Berechnung von Koeffizienten der Dreieckmatrix der Autokorrelationsmatrix vom Toeplitz-Typ ein n Sprachsignalabtastungen umfassender Zeitabschnitt in eine ganzzahlige Anzahl Tracks t mit je p möglichen Pulspositionen zerlegt wird. Die Erfindung bezieht sich ebenfalls auf eine Kommunikationseinrichtung, insbesondere ein Mobiltelefon, mit einem Sprachsignalkodierer.
Derartigs Verfahren kommen bei digitalen Sprachübertragungsverfahren zum Einsatz. Wird ein analoges Sprachsignal mit einer bestimmten Abtastrate in ein digitales Signal umgewandelt, so entsteht eine sehr große Datenmenge, die über einen im Durchsatz begrenzten Funkkanal nicht vollständig übertragen werden kann. Aus diesem Grund muss nach der Digitalisierung des Sprachsignals eine Kompression der Signale vorgenommen werden. Ein Signal wird komprimiert, indem man nichtrelevante Elemente weglässt, sich wiederholende Elemente mit einer Kurzbezeichnung versieht und nur noch diese Kurzbezeichnungen als Kodierungen überträgt. Auf dem Gebiet der Kodierverfahren für Mobilfunkanwendungen hat das CELP-Verfahren (Code Excited Linear Prediction) besondere Bedeutung erlangt. Bei diesem effizienten Kodierverfahren werden als Koeffizienten in einer Autokorrelationsmatrix hinterlegte Klangelemente erkannt und übertragen. Die Autokorrelationsmatrix kann dabei mit einem Notizbuch oder Codebook verglichen werden, von dem nur die Notizbuchadresse übertragen wird Der Empfänger benötigt zwangsläufig das gleiche Notizbuch, um das empfangene Digitalsignal in ein dem ursprünglichen Signal möglichst ähnliches, analoges Sprachsignal umzuwandeln.
Eine Reihe von Kodierern/Dekodierern sind von der ITU international standardisiert, zu diesen gehören die Verfahren CS-ACELP und ACELP, die mit Bitraten von bis zu 8 kbps arbeiten.
Bei dem CELP-Verfahren wird zunächst eine LPC-Analyse (linear prediction coefficient) vorgenommen. Das verbleibende Signal wird anschließend durch einen Suchvorgang in einem adaptiven Codebook quantifiziert. Auf diese Weise werden periodische Anteile des Sprachsignals in einer LTP-Analyse (long term prediction) herausgefiltert. Das verbleibende Signal wird in einem zweiten Codebook quantifiziert, für dieses Verfahren gibt es bereits eine Reihe von Lösungen. Bei dem AMR-Verfahren (adaptive multirate speech codec) wird ein algebraisches Codebook benutzt. Das Prinzip der algebraischen Codebook-Suche beruht darauf, einen Codevektor zu suchen, der einen bestimmten Zeitabschnitt repräsentiert und bei dem eine begrenzte Anzahl von Pulsen eine Amplitude von +1 oder -1 besitzt. Diese Codevektor wird durch einen Synthesefilter gefiltert, das heißt auf der Seite des Senders wird der Dekodiervorgang durchgeführt, der nach der Übermittlung des Signals auf der Empfängerseite vorgenommen wird. Eine sehr große Anzahl von möglichen Codevektoren wird durch geschachtelte Suchschleifen systematisch geprüft um denjenigen Codevektor zu bestimmen, der die geringste Fehlerenergie aufweist, d.h. der dem Ursprungssignal möglichst ähnlich ist. Diese iterative Bestimmung des Codevektors beansprucht den größten Teil der Berechnungskapazität eines Mobiltelefons, sodass eine Optimierung dieses Suchalgorithmus besonders effizient ist. Einerseits ist es wünschenswert, die Anzahl der benötigten Speicherstellen zu reduzieren, da die dafür benötigten RAM-Bausteine relativ teuer sind, andererseits wird auch angestrebt, die benötigte Anzahl der Rechenoperationen des Suchalgorithmus zu verringern.
Die Autokorrelationsmatrix ist eine Toeplitz-Matrix, das heißt sie ist symmetrisch bezüglich ihrer Hauptdiagonale und ihre obere oder die damit identische untere Dreieckmatrix enthält sämtliche Koeffizienten. Es ist daher bereits vorgeschlagen worden, anstelle der vollständigen Autokorrelationsmatrix lediglich eine der Dreieckmatrizen zu speichern, um Speicherplatz einzusparen. Dieses Verfahren führt jedoch zu einer komplizierteren Adressierung der einzelnen Koeffizienten, sodass der Einsparung von Speicherplatz eine Erhöhung des Rechenaufwands gegenübersteht.
Der Erfindung liegt daher das Problem zugrunde, ein Verfahren anzugeben, bei dem der Speicherplatzbedarf und der Berechnungsaufwand verringert sind.
Zur Lösung dieses Problems ist bei einem Verfahren der eingangs genannten Art erfindungsgemäß vorgesehen, dass die Koeffizienten gruppiert nach Kombinationen benachbarter Tracks; Kombinationen nicht benachbarter Tracks; Kombinationen gleicher Tracks; und Koeffizienten der Hauptdiagonale der Autokorrelationsmatrix in einem Speicher abgelegt werden.
Bei dem erfindunmäßen Verfahren werden die benötigten Koeffizienten der Autokorrelationsmatrix in einer Weise gespeichert, die einen schnellen, sequentiellen Zugriff erlaubt. Die ansonsten zusätzlich erforderliche, relativ aufwändige Berechnung der Speicheradressen der Koeffizienten der Dreieckmatrix kann wesentlich vereinfacht werden. Einige Koeffizienten werden sehr häufig benötigt, andere dagegen sehr selten. Dieser Umstand wird bei der optimierten Gruppierung der ausgenutzt, sodass die häufig benötigten Koeffizienten der Autokorrelationsmatrix einfacher adressiert werden können, was in einem sehr schnellen Zugriff resultiert.
Die Erfindung sieht vor, dass für die Gruppen der Kombinationen benachbarter und nicht benachbarter Tracks jeweils t Datensätze mit je p x p Koeffizienten gespeichert werden. Eine in der Praxis sehr wichtige Betriebsart des CELP- bzw. ACELP-Verfahrens sieht vor, dass die Positionen zweier benachbarter Pulse gleichzeitig festgelegt werden, so dass sich bei p möglichen Pulspositionen pro Codevektor p x p Durchläufe der Suchschleife ergeben.
Ein äußerst schneller und einfacher Zugriff auf die in der Suchschleife benötigten Koeffizienten lässt sich erzielen, wenn die Koeffizienten sequentiell in einem Speicher abgelegt werden.
In weiterer Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, dass eine einen horizontalen oder vertikalen Vektor der Autokorrelationsmatrix darstellende Untergruppe eines Datensatzes mit p Koeffizienten durch eine Programmschleife ausgelesen wird, wobei ein die Speicherstelle des ersten Koeffizienten bezeichnender Wert und eine konstante Schrittweite bis zur nächsten Speicherstelle vorgegeben werden. Demnach genügt es, einen Anfangs- oder Startwert für die erste Speicheradresse und die Schrittweite, d.h. die Anzahl der Speicherstellen bis zur jeweils nächsten Speicherstelle festzulegen. Es kann vorgesehen sein, dass die Startwerte einer in einem Festspeicher abgelegten Nachschlagetabelle entnommen werden, alternativ werden sie jeweils berechnet.
Zweckmäßig wird für die Datensätze der Gruppe der Kombinationen benachbarter Tracks die Schrittweite eins gewählt. Die Koeffizienten werden sequentiell gespeichert und lassen sich besonders einfach auslesen.
Für die Datensätze der Gruppe der Kombinationen nicht benachbarter Tracksempfiehlt es sich, die Schrittweite p zu wählen.
Zur Verringerung des Speicherplatzbedarfs können für die Gruppe der Kombinationen gleicher Tracks t Dreieckmatrizen sequentiell gespeichert werden. Jeder Kombination gleicher Tracks entspricht dabei eine Dreieckmatrix und alle t Dreieckmatrizen werden in einem Block gespeichert. Da diese Koeffizienten verhältnismäßig selten benötigt werden ist es kein Nachteil, wenn der Zugriff etwas aufwendiger ist. Um den Rechenaufwand weiter zu reduzieren, kann der Zugriff auch über eine Nachschlagetabelle erfolgen.
Die Koeffizienten der Hauptdiagonale werden in einer Gruppe zusammengefasst und sequentiell gespeichert.
Es hat sich als günstig herausgestellt, wenn innerhalb eines Zeitabschnitts 40 Sprachsignalabtastungen erfasst werden. Wenn dieser Wert gewählt wird ist das Verfahren mit den international festgelegten Regelungen kompatibel. Bei einer typischen Abtastrate von 8 kHz für das Sprachsignal dauert ein Zeitabschnitt 20 msec, innerhalb dieses kurzen Zeitabschnittes kann das Sprachsignal als quasistationär angesehen und durch einen Codevektor wiedergegeben werden.
Die Autokorrelationsmatrix ist vorzugsweise eine 40 x 40-Matrix, entsprechend den 40 Sprachsignalabtastungen in einem Zeitfenster.
Zur Verringerung der Anzahl der Iterationen ist bei dem erfindungsgemäßen Verfahren vorgesehen, dass ein Zeitabschnitt in eine ganzzahlige Anzahl gleichlanger Tracks zerlegt wird-Bevorzugt wird dabei die Zerlegung eines Zeitabschnitts in 5 Tracks mit je 8 Pulspositionen oder die Zerlegung in 4 Tracks mit je 10 Pulspositionen.
Ein besonders schneller Zugriff auf die Koeffizienten wird ermöglicht, wenn die Koeffizientengruppen der Kombinationen benachbarter und nicht benachbarter Tracks aus einer Mehrzahl von je 64 Koeffizienten umfassenden Blöcken gebildet werden. Auf diese Koeffizientengruppen muss während der Iteration besonders oft zurückgegriffen werden. Diese Gruppen werden daher in der Reihenfolge gespeichert, in der sie für die Berechnung benötigt werden, sodass auf sie schnell zugegriffen werden kann, was zu einer Verringerung des Rechenaufwands führt.
Besonders gute Ergebnisse lassen sich erzielen, wenn für die Koeffizientengruppe der Kombinationen benachbarter Tracks 320 Werte ermittelt werden. Für die Koeffizientengruppe der Kombinationen nicht benachbarter Tracks werden zweckmäßig ebenfalls 320 Werte ermittelt. Die Koeffizientengruppe der Kombinationen gleicher Tracks enthält 140 Werte, zusammen mit den Koeffizienten der Hauptdiagonale werden insgesamt 820 Koeffizienten ermittelt.
Eine weitere Steigerung der Berechnungsgeschwindigkeit lässt sich erzielen, wenn der Speicher mehrere RAM-Speicherbänke aufweist und Koeffizientengruppen in unterschiedlichen RAM-Speicherbänken gespeichert werden. Sind Koeffizientengruppen in unterschiedlichen RAM-Speicherbänken gespeichert, so kann parallel darauf zugegriffen werden, d.h. zwei Koeffizienten können gleichzeitig gelesen werden. Die Speicherzugriffszeit lässt sich dadurch annähernd halbieren.
Das erfindungsgemäße Verfahren kann mit besonderem Vorteil in das Betriebssystem eines Mobiltelefons integriert werden.
Weitere Vorteile und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus der Beschreibung eines besonders geeigneten Ausführungsbeispiels und den Figuren. Die Figuren sind schematische Darstellungen und zeigen:
Fig. 1
die Zerlegung eines Zeitabschnitts in 4 Tracks mit je 10 möglichen Pulspositionen;
Fig. 2
eine Tabelle der zu testenden Track-/Pulskombinationen;
Fig. 3
eine Tabelle der benachbarten und nicht benachbarten Tracks;
Fig. 4
eine Dreieckmatrix mit Koeffizienten einer Kombination gleicher Tracks;
Fig. 5
die Koeffizienten der Hauptdiagonale;
Fig. 6
eine Gesamtübersicht aller zu berechnenden Koeffizienten;
Fig. 7
die Berechnung der Gruppe der Kombinationen benachbarter Tracks (Block 1);
Fig. 8
die Speicherreihenfolge von Block 1 nach dem eisten Schritt;
Fig. 9
die Speicherreihenfolge von Block 1 nach dem zweiten Schritt;
Fig. 10
die Berechnung der Gruppe der Kombinationen nicht benachbarter Tracks (Block 2);
Fig. 11
die Speicherreihenfolge von Block 2 nach dem ersten Schritt;
Fig. 12
die Speicherreihenfolge von Block 2 nach dem zweiten Schritt;
Fig. 13
die Berechnung des Blocks mit den Werten gleicher Tracks (Block 3); und
Fig. 14
die Speicherplatzreihenfolge von Block 3.
Durch einen iterativen Suchvorgang soll derjenige Codevektor ermittelt werden, der mit dem echten Signal am besten übereinstimmt, d.h. dessen Fehlerenergie minimal ist. Innerhalb des Suchvorgangs werden die Pulse nacheinander festgelegt, sodass sich die Anzahl der Variablen im Laufe der Suche verringert.
Die Tabelle von Fig 1 zeigt die Zerlegung eines 40 Sprachsignalabtastungen umfassenden Zeitabschnitts in vier Tracks mit je zehn Pulspositionen. Eine andere Zerlegung, die in der Praxis von Bedeutung ist, sieht eine Zerlegung in fünf Tracks mit je acht möglichen Pulspositionen vor. Für jeden Puls ist festgelegt, in welchen Track er gesetzt werden kann. Der erste Puls kann daher nur an 10 (bzw. 8) Positionen gesetzt werden, anstatt an allen 40 Positionen. Iterativ wird diejenige Pulsposition ausgewählt, die den geringsten Energiefehler aufweist. Anschließend wird die nächste Pulsposition unter Berücksichtigung der bereits festgelegten ersten Pulsposition iterativ bestimmt. Dieses Verfahren wird für alle Pulse durchgeführt.
Bei bestimmten häufig vorkommenden Betriebsarten werden zwei benachbarte Pulse gleichzeitig bestimmt. Dazu werden alle Kombinationen zweier Pulse berechnet und das beste Pulspaar unter Berücksichtigung der bereits gesetzten Pulspaare bestimmt. Bei einer Betriebsart, bei der ein Track acht Pulspositionen umfasst, sind 8 x 8 = 64 Berechnungen erforderlich, bei einem Track mit 10 Pulspositionen müssen 10 x 10 = 100 Berechnungen für jedes Pulspaar durchgeführt werden Das folgenden Beispiel bezieht sich auf das Verfahren, bei dem ein Pulspaar gleichzeitig bestimmt wird.
Fig. 2 zeigt eine Tabelle der zu testenden Track- /Pulskombinationen für die Betriebsart, bei der acht Pulse gesetzt werden. Der erste Puls Ip0 wird in den Track gesetzt, in dem sich das Maximum des zurückgefilterten Zielsignals befindet. Diese Festlegung erfolgt vor der eigentlichen Suchschleife, sie gilt für die gesamte Suchschleife. In dem dargestellten Ausführungsbeispiel befand sich das Maximum des zurückgefilterten Zielsignals in Track 2. Daher wird dieser Wert für den Puls Ip0 bei allen Iterationen festgehalten. Der zweite Puls Ip1 wird bestimmt, indem alle 8 möglichen Pulspositionen eines Tracks bestimmt werden. Wie Fig. 2 entnommen werden kann, werden in Iteration 1 die 8 Positionen von Track 3 getestet. Diejenige Pulsposition von Track 3 mit dem geringsten Energiefehler wird ausgewählt. Nach der Festlegung von Ip0 und Ip1 werden die 64 möglichen Kombination der Pulse Ip2 und Ip3 getestet. Wie Fig 2 entnommen werden kann, muss Ip2 für die erste Iteration in Track 4 und Ip3 in Track 0 gefunden werden. Anschließend werden die Puls paare Ip4-Ip5, Ip6-Ip7 und Ip8-Ip9 nach dem gleichen Verfahren festgelegt. Nachdem alle Kombinationen geprüft sind, der Codevektor mit minimalem Energiefehler gespeichert und Iteration 2 wird analog durchgeführt. Der Puls mit dem geringsten Energiefehler wird ausgewählt. Der Codevektor dieser Iteration ist dem Zielvektor am ähnlichsten. Für jede Iteration sind vier Pulspaare zu überprüfen, insgesamt also 4 x 64 = 256 Berechnungen. Bei vier Iterationen sind somit 1024 Berechnungen durchzuführen.
Fig. 3 zeigt eine Tabelle der benachbarten und nicht benachbarten Tracks, die gemeinsam geprüft werden. Aus Fig. 2 ist ersichtlich, dass bestimmte Kombinationen von Tracks häufig auftreten, zB. Tr0-Tr1, Tr1-Tr3, während andere überhaupt nicht vorkommen. Von allen denkbaren Codevektoren wird nur eine kleine Auswahl geprüft. Die linke Spalte von Fig. 3 enthält die für den Suchvorgang erforderlich benachbarten Tracks, Der Suchvorgang gliedert sich in die eigentliche Suchschleife, in der auf einen Block von 64 Werten der Autokorrelationsmatrix zugegeiffen wird, wobei für vier Iterationen mit je vier Pulspaaren mit je 64 Werten insgesamt 1024 Matrixzugriffe erfolgen.
Außerhalb der Suchschleife wird auf je acht Werte zugegriffen, insgesamt erfolgen 1280 Zugriffe auf die Autokorrelationsmatrix. Bei herkömmlichen Verfahren wird die gesamte Autokorrelationsmatrix mit 40 x 40 = 1600 Werten gespeichert. Da jedoch jeweils Blocks von 64 Werten benötigt werden, werden sie gemeinsam gespeichert. Die Reihenfolge innerhalb des Blocks wird so gewählt, dass auf die Werte durch eine Programmschleife konstanter Schrittweite zugegriffen werden kann, ohne dass eine umständliche Berechnung von Speicheradressen erforderlich ist.
Wie der linken Spalte von Fig 3 zu entnehmen ist, existieren fünf Gruppen mit je 64 Werten benachbarter Tracks mit insgesamt 320 Werten. Ebenso gibt es fünf Kombinationen von nicht benachbarten Tracks gibt, die jeweils 64 Werte umfassen, sodass auch hier insgesamt 320 Werte berechnet werden müssen.
Fig 4 zeigt eine Diagonalmatrix mit den Koeffizienten einer Kombination zweier gleicher Tracks, beispielsweise Tr0-Tr0. Diese Dreiecksmatrix enthält 28 Koeffizienten. Aus den fünf Kombinationen gleicher Tracks wird ein Block von insgesamt 140 Werten gebildet. Der Zugriff auf diesen Block erfolgt nur relativ selten, lediglich 10% aller Zugriffe fallen in diese Kategorie. Aus diesem Grund ist es kein Nachteil, dass der Zugriff, das heißt die Adressierung der Koeffizienten etwas umständlicher ist. Es ist auch denkbar, für den Zugriff eine Zuordnungstabelle zu verwenden.
Fig. 5 zeigt die Koeffizienten der Hauptdiagonalen. Da insgesamt 40 Signalabtastungen in einem Zeitabschnitt vorgenommen werden, enthält die Hauptdiagonale 40 Elemente, die in einem Block sequentiell gespeichert werden.
Insgesamt sind 320 Koeffizienten der Kombinationen benachbarter Tracks, 320 Koeffizienten der Kombinationen nicht benachbarter Tracks, 140 Koeffizienten der Kombinationen gleicher Tracks und 40 Koeffizienten der Hauptdiagonale zu berechnen, zusammen 820 Koeffizienten.
In Fig. 6 sind sämtliche zu berechnenden Koeffizienten gruppenweise dargestellt. Jedes der ellipsenförmigen Symbole bezeichnet eine Untergruppe mit einer bestimmten Anzahl von Koeffizienten. Bei den Blocks 1 und 2 umfasst jede Untergruppe acht Koeffizienten, im Block 4 jeweils fünf Koeffizienten. Die Anzahl der Koeffizienten im Block 3 ist wegen der Diagonalmatrix unterschiedlich.
Die Berechnung der einzelnen Blocks wird nun näher erläutert. Jeder der Blocks 1 bis 4 kann getrennt berechnet werden. Die Erzeugung der Blocks 1 und 2 ist praktisch identisch, sie erfolgt in zwei Schritten. In Fig. 7 sind diese Schritte für Block 1 dargestellt. Der erste Schritt beginnt bei dem Wert (38/39) der Autokorrelationsmatrix. Die Matrix wird dabei diagonal durchlaufen, bis die in Fig 7 eingezeichnete Diagonale den Wert (0/1) erreicht. Dieser Endwert ist mit 'A' bezeichnet und setzt sich bei dem mit 'A' gekennzeichneten Wert (33/39) auf der rechten Seite fort. Entsprechendes gilt für das Symbol 'B'.
Die Speicherreihenfolge von Block 1 nach dem ersten Schritt ist in Fig. 8 dargestellt, die Pfeile geben dabei an, in welcher Reihenfolge die Koeffizienten aus der Autokorrelationsmatrix in die 8 x 8 Werte umfassenden Blocks gespeichert werden. Der zweite Teilschritt beginnt bei dem Wert (35/39), wie in Fig. 7 gezeigt ist. Diese Diagonale läuft zum Wert (0/4), der zweite Teil beginnt bei dem Wert (30/39) usw.
In Fig. 9 ist die Speicherreihenfolge von Block 1 nach dem zweiten Teilschritt dargestellt. Alle Werte, die bereits in dem ersten Schritt gespeichert wurden, sind in Fig. 9 mit schwarzen Punkten markiert. Durch diese zwei Schritte wird der gesamte Block gefüllt. Die erste Zeile enthält die Korrelationswerte von Track0-Track1, die zweite Zeile die Korrelationswerte von Track1-Track2 usw., entsprechend Fig. 7.
Fig. 10 zeigt die Berechnung des Blocks 2 mit den Werten nicht benachbarter Tracks, der auf die gleiche Weise erzeugt werden kann. Analog zu Block 1 sind in Fig. 10 die benötigten Diagonalen eingezeichnet. Der erste Teil beginnt bei dem Wert (37/39). Diese Diagonale läuft bis zum Wert (0/2), der erste Teil wird bei dem Wert (32/39) fortgesetzt.
Fig. 11 stellt die Speicherplatzreihenfolge von Block 2 nach diesem ersten Schritt dar. Der zweite Teil beginnt bei dem Wert (36/39). Die Diagonale läuft bis zum Wert (0/3), der zweite Teil wird bei dem Wert (31/39) fortgesetzt.
In Fig. 12 ist die Speicherplatzreihenfolge von Block 2 nach dem zweiten Schritt dargestellt. Alle Werte, die bereits in dem ersten Schritt gespeichert wurden, sind mit Punkten markiert.
Fig. 13 stellt die Berechnung des Blocks der Kombinationen gleicher Tracks dar. Analog zu den vorherigen Beispielen sind die benötigten Diagonalen eingezeichnet. Block 3 kann in einem einzigen Durchlauf berechnet werden. Die Speicherplatzreihenfolge von Block 3 ist in Fig. 14 dargestellt.
Bei den Koeffizienten für Block 4 handelt es sich um die Werte der Hauptdiagonalen der Autokorrelationsmatrix.
Im Vergleich zu der herkömmlichen Lösung, bei der 1600 Koeffizienten berechnet und gespeichert werden, sind bei diesem Verfahren lediglich 820 Koeffizienten zu berechnen. Dadurch ergibt sind eine Verringerung des Rechenaufwands von annähernd 30%. Der RAM-Speicherbedarf wird um etwa 40% verkürzt.
Zur weiteren Verkürzung der Rechenzeit werden die Blocks 1 und 2 in separaten RAM-Speicherbänken eines Speichers abgelegt, so dass zwei Werte gleichzeitig ausgelesen werden können.

Claims (19)

  1. Verfahren für die algebraische Codebook-Suche eines Sprachsignalkodierers, vorzugsweise nach dem Code Excited Linear Prediction-Verfahren, bei dem zur Berechnung von Koeffizienten der Dreieckmatrix der Autokorrelationsmatrix vom Toeplitz-Typ ein n Sprachsignalabtastungen umfassender Zeitabschnitt in eine ganzzahlige Anzahl Tracks t mit je p möglichen Pulspositionen zerlegt wird,
    dadurch gekennzeichnet, dass die Koeffizienten gruppiert nach
    Kombinationen benachbarter Tracks;
    Kombinationen nicht benachbarter Tracks;
    Kombinationen gleicher Tracks; und
    Koeffizienten der Hauptdiagonale der Autokorrelationsmatrix in einem Speicher abgelegt werden.
  2. Verfahren nach Anspruch 1,
    dadurch gekennzeichnet, dass für die Gruppen der Kombinationen benachbarter und nicht benachbarter Tracks jeweils t Datensätze mit je p x p Koeffizienten gespeichert werden.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2,
    dadurch gekennzeichnet, dass die Koeffizienten sequentiell in einem Speicher abgelegt werden.
  4. Verfahren nach Anspruch 2 oder 3,
    dadurch gekennzeichnet, dass eine einen horizontalen oder vertikalen Vektor der Autokorrelationsmatrix darstellende Untergruppe eines Datensatzes mit p Koeffizienten durch eine Programmschleife ausgelesen wird, wobei ein die Speicherstelle des ersten Koeffizienten bezeichnender Wert und eine konstante Schrittweite bis zur nächsten Speicherstelle vorgegeben werden.
  5. Verfahren nach Anspruch 4,
    dadurch gekennzeichnet, dass für die Datensätzen der Gruppe der Kombinationen benachbarter Tracks die Schrittweite eins gewählt wird.
  6. Verfahren nach Anspruch 4,
    dadurch gekennzeichnet, dass für die Datensätzen der Gruppe der Kombinationen nicht benachbarter Tracks die Schrittweite p gewählt wird.
  7. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass für die Gruppe der Kombinationen gleicher Tracks t Dreieckmatrizen sequentiell gespeichert werden.
  8. Verfahren nach Anspruch 7,
    dadurch gekennzeichnet, dass der Zugriff auf die Koeffizienten der Gruppe gleicher Tracks über eine Nachschlagetabelle erfolgt.
  9. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass die Koeffizienten der Hauptdiagonale sequentiell gespeichert werden.
  10. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass innerhalb eines Zeitabschnitts 40 Sprachsignalabtastungen erfasst werden.
  11. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass die Autokorrelationsmatrix eine 40 x 40-Matrix ist.
  12. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass ein Zeitabschnitt in fünf Tracks mit je acht möglichen Pulspositionen zerlegt wird.
  13. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11,
    dadurch gekennzeichnet, dass ein Zeitabschnitt in vier Tracks mit je zehn möglichen Pulspositionen zerlegt wird.
  14. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass für die Gruppe der Kombinationen benachbarter Tracks 320 Koeffizienten ermittelt werden.
  15. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass für die Gruppe der Kombinationen nicht benachbarter Tracks 320 Koeffizienten ermittelt werden.
  16. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass für die Gruppe der Kombinationen gleicher Tracks 140 Koeffizienten ermittelt werden.
  17. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass insgesamt 820 Koeffizienten ermittelt werden.
  18. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
    dadurch gekennzeichnet, dass Koeffizientengruppen in verschiedenen RAM-Speicherbänken eines mehrere RAM Speicherbänke aufweisenden Speichers gespeichert werden.
  19. Kommunikationseinrichtung mit einem Sprachsignalkodierer, insbesondere Mobiltelefon,
    dadurch gekennzeichnet, dass es ein Betriebssystem mit einem Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 18 aufweist.
EP02102146A 2001-08-17 2002-08-16 Verfahren für die algebraische Codebook-Suche eines Sprachsignalkodierers Expired - Lifetime EP1286331B1 (de)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE10140507A DE10140507A1 (de) 2001-08-17 2001-08-17 Verfahren für die algebraische Codebook-Suche eines Sprachsignalkodierers
DE10140507 2001-08-17

Publications (2)

Publication Number Publication Date
EP1286331A1 true EP1286331A1 (de) 2003-02-26
EP1286331B1 EP1286331B1 (de) 2004-11-24

Family

ID=7695835

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EP02102146A Expired - Lifetime EP1286331B1 (de) 2001-08-17 2002-08-16 Verfahren für die algebraische Codebook-Suche eines Sprachsignalkodierers

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20030046067A1 (de)
EP (1) EP1286331B1 (de)
JP (1) JP4261142B2 (de)
AT (1) ATE283531T1 (de)
DE (2) DE10140507A1 (de)

Families Citing this family (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7698132B2 (en) * 2002-12-17 2010-04-13 Qualcomm Incorporated Sub-sampled excitation waveform codebooks
US7249014B2 (en) * 2003-03-13 2007-07-24 Intel Corporation Apparatus, methods and articles incorporating a fast algebraic codebook search technique
JP3981399B1 (ja) 2006-03-10 2007-09-26 松下電器産業株式会社 固定符号帳探索装置および固定符号帳探索方法
JP4353202B2 (ja) 2006-05-25 2009-10-28 ソニー株式会社 韻律識別装置及び方法、並びに音声認識装置及び方法
US20080120098A1 (en) * 2006-11-21 2008-05-22 Nokia Corporation Complexity Adjustment for a Signal Encoder
US20100086235A1 (en) * 2007-05-03 2010-04-08 Kevin Loughrey Large Number ID Tagging System
CN100530357C (zh) * 2007-07-11 2009-08-19 华为技术有限公司 固定码书搜索方法及搜索器
CN100578619C (zh) * 2007-11-05 2010-01-06 华为技术有限公司 编码方法和编码器
TWI384767B (zh) * 2008-11-21 2013-02-01 Univ Nat Chiao Tung 用以分群一編碼簿以及自該編碼簿選取一預編碼字之方法、裝置及其電腦程式產品
US20100153100A1 (en) * 2008-12-11 2010-06-17 Electronics And Telecommunications Research Institute Address generator for searching algebraic codebook
ES2535609T3 (es) 2011-02-14 2015-05-13 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Codificador de audio con estimación de ruido de fondo durante fases activas
PL2676266T3 (pl) 2011-02-14 2015-08-31 Fraunhofer Ges Forschung Układ kodowania na bazie predykcji liniowej wykorzystujący kształtowanie szumu w dziedzinie widmowej
PL2676268T3 (pl) 2011-02-14 2015-05-29 Fraunhofer Ges Forschung Urządzenie i sposób przetwarzania zdekodowanego sygnału audio w domenie widmowej
AU2012217158B2 (en) 2011-02-14 2014-02-27 Fraunhofer-Gesellschaft Zur Foerderung Der Angewandten Forschung E.V. Information signal representation using lapped transform
CN103493129B (zh) 2011-02-14 2016-08-10 弗劳恩霍夫应用研究促进协会 用于使用瞬态检测及质量结果将音频信号的部分编码的装置与方法
PT2676267T (pt) * 2011-02-14 2017-09-26 Fraunhofer Ges Forschung Codificação e descodificação de posições de pulso de faixas de um sinal de áudio
BR112013020324B8 (pt) 2011-02-14 2022-02-08 Fraunhofer Ges Forschung Aparelho e método para supressão de erro em fala unificada de baixo atraso e codificação de áudio
WO2014053261A1 (en) * 2012-10-05 2014-04-10 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. An apparatus for encoding a speech signal employing acelp in the autocorrelation domain
US11016844B2 (en) * 2019-03-15 2021-05-25 Toshiba Memory Corporation Error correction code structure

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5717825A (en) * 1995-01-06 1998-02-10 France Telecom Algebraic code-excited linear prediction speech coding method
US5924062A (en) * 1997-07-01 1999-07-13 Nokia Mobile Phones ACLEP codec with modified autocorrelation matrix storage and search

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0563229B1 (de) * 1990-12-21 1999-11-10 BRITISH TELECOMMUNICATIONS public limited company Sprachcodierung
US5956757A (en) * 1996-03-22 1999-09-21 Adaptec, Inc. Method and apparatus for generating addresses
US5751901A (en) * 1996-07-31 1998-05-12 Qualcomm Incorporated Method for searching an excitation codebook in a code excited linear prediction (CELP) coder
US6807527B1 (en) * 1998-02-17 2004-10-19 Motorola, Inc. Method and apparatus for determination of an optimum fixed codebook vector
US6556966B1 (en) * 1998-08-24 2003-04-29 Conexant Systems, Inc. Codebook structure for changeable pulse multimode speech coding
US6545833B1 (en) * 1999-05-07 2003-04-08 Seagate Technology Llc Method to eliminate reassignments
US6415255B1 (en) * 1999-06-10 2002-07-02 Nec Electronics, Inc. Apparatus and method for an array processing accelerator for a digital signal processor
US6847929B2 (en) * 2000-10-12 2005-01-25 Texas Instruments Incorporated Algebraic codebook system and method

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5717825A (en) * 1995-01-06 1998-02-10 France Telecom Algebraic code-excited linear prediction speech coding method
US5924062A (en) * 1997-07-01 1999-07-13 Nokia Mobile Phones ACLEP codec with modified autocorrelation matrix storage and search

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
GUYADER LE A ET AL: "ROBUST AND FAST CODE-EXCITED LINEAR PREDICTIVE CODING OF SPEECH SIGNALS", SPEECH PROCESSING 1. GLASGOW, MAY 23 - 26, 1989, INTERNATIONAL CONFERENCE ON ACOUSTICS, SPEECH & SIGNAL PROCESSING. ICASSP, NEW YORK, IEEE, US, vol. 1 CONF. 14, 23 May 1989 (1989-05-23), pages 120 - 123, XP000089686 *
SALAMI R ET AL: "ITU-T G.729 ANNEX A: REDUCED COMPLEXITY 8 KB/S CS-ACELP CODES FOR DIGITAL SIMULTANEOUS VOICE AND DATA", IEEE COMMUNICATIONS MAGAZINE, IEEE SERVICE CENTER. PISCATAWAY, N.J, US, vol. 35, no. 9, 1 September 1997 (1997-09-01), pages 56 - 63, XP000704424, ISSN: 0163-6804 *

Also Published As

Publication number Publication date
EP1286331B1 (de) 2004-11-24
US20030046067A1 (en) 2003-03-06
DE50201604D1 (de) 2004-12-30
JP2003108199A (ja) 2003-04-11
ATE283531T1 (de) 2004-12-15
JP4261142B2 (ja) 2009-04-30
DE10140507A1 (de) 2003-02-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP1286331B1 (de) Verfahren für die algebraische Codebook-Suche eines Sprachsignalkodierers
DE19604273C2 (de) Verfahren und Vorrichtung zum Durchführen einer Suche in einem Kodebuch im Hinblick auf das Kodieren eines Klangsignales, Zellkommunikationssystem, Zellnetzwerkelement und mobile Zell-Sender-/Empfänger-Einheit
DE69838305T2 (de) Orthogonalisierungssuche für die CELP basierte Sprachkodierung
DE69828725T2 (de) Sprachcodier- und -decodiersystem
DE19609170B4 (de) Verfahren zur Durchführung einer &#34;Tiefe-Zuerst&#34;-Suche in einem Codebuch zur Codierung eines Geräusch- bzw. Klangsignales, Vorrichtung zur Durchführung dieses Verfahrens sowie zellulares Kommunikationssystem mit einer derartigen Vorrichtung
DE69531471T2 (de) Mehrkanalsignalkodierung unter Verwendung gewichteter Vektorquantisierung
DE69837822T2 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Dekodierung von Sprachsignalen
DE60120766T2 (de) Indizieren von impulspositionen und vorzeichen in algebraischen codebüchern zur codierung von breitbandsignalen
DE69932460T2 (de) Sprachkodierer/dekodierer
DE60124274T2 (de) Codebuchstruktur und suchverfahren für die sprachkodierung
DE4135070C1 (de)
DE69734837T2 (de) Sprachkodierer, sprachdekodierer, sprachkodierungsmethode und sprachdekodierungsmethode
EP1080464B1 (de) Verfahren und anordnung zur sprachcodierung
DE3711348A1 (de) Verfahren zum erkennen kontinuierlich gesprochener woerter
DE60016305T2 (de) Verfahren zum Betrieb eines Sprachkodierers
DE69827313T2 (de) Verfahren zur Kodierung des Zufallskomponenten-Vektors in einem ACELP-Kodierer
DE69835948T2 (de) Verfahren und einrichtung zur übertragung von zusammengesetzten trägersignalen
DE60109111T2 (de) Sprachdekoder zum hochqualitativen Dekodieren von Signalen mit Hintergrundrauschen
DE69131779T2 (de) Sprachcodierung
DE10010238A1 (de) Verfahren zum Speichern von Pfadmetriken in einem Viterbi-Decodierer
DE69820515T2 (de) Vorrichtung zur Sprachcodierung unter Verwendung eines Mehrimpulsanregungssignals
DE4315313C2 (de) Vektorcodierverfahren insbesondere für Sprachsignale
EP0697125B1 (de) Verfahren zur vektorquantisierung, insbesondere von sprachsignalen
DE69931642T2 (de) Sprachkodier/dekodiervorrichtung
DE69937477T2 (de) Pulspositions- Kontrolle für einen algebraischen Sprachkodierer

Legal Events

Date Code Title Description
PUAI Public reference made under article 153(3) epc to a published international application that has entered the european phase

Free format text: ORIGINAL CODE: 0009012

AK Designated contracting states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR IE IT LI LU MC NL PT SE SK TR

Designated state(s): AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR IE IT LI LU MC NL PT SE SK TR

AX Request for extension of the european patent

Extension state: AL LT LV MK RO SI

RAP1 Party data changed (applicant data changed or rights of an application transferred)

Owner name: KONINKLIJKE PHILIPS ELECTRONICS N.V.

Owner name: PHILIPS INTELLECTUAL PROPERTY & STANDARDS GMBH

17P Request for examination filed

Effective date: 20030826

AKX Designation fees paid

Designated state(s): AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR IE IT LI LU MC NL PT SE SK TR

GRAP Despatch of communication of intention to grant a patent

Free format text: ORIGINAL CODE: EPIDOSNIGR1

GRAA (expected) grant

Free format text: ORIGINAL CODE: 0009210

GRAS Grant fee paid

Free format text: ORIGINAL CODE: EPIDOSNIGR3

AK Designated contracting states

Kind code of ref document: B1

Designated state(s): AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR IE IT LI LU MC NL PT SE SK TR

PG25 Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo]

Ref country code: TR

Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT

Effective date: 20041124

Ref country code: SK

Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT

Effective date: 20041124

Ref country code: NL

Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT

Effective date: 20041124

Ref country code: IT

Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT;WARNING: LAPSES OF ITALIAN PATENTS WITH EFFECTIVE DATE BEFORE 2007 MAY HAVE OCCURRED AT ANY TIME BEFORE 2007. THE CORRECT EFFECTIVE DATE MAY BE DIFFERENT FROM THE ONE RECORDED.

Effective date: 20041124

Ref country code: IE

Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT

Effective date: 20041124

Ref country code: FI

Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT

Effective date: 20041124

Ref country code: EE

Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT

Effective date: 20041124

Ref country code: CZ

Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT

Effective date: 20041124

Ref country code: BG

Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT

Effective date: 20041124

REG Reference to a national code

Ref country code: GB

Ref legal event code: FG4D

Free format text: NOT ENGLISH

REG Reference to a national code

Ref country code: CH

Ref legal event code: EP

REF Corresponds to:

Ref document number: 50201604

Country of ref document: DE

Date of ref document: 20041230

Kind code of ref document: P

REG Reference to a national code

Ref country code: IE

Ref legal event code: FG4D

Free format text: GERMAN

GBT Gb: translation of ep patent filed (gb section 77(6)(a)/1977)

Effective date: 20050117

PG25 Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo]

Ref country code: SE

Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT

Effective date: 20050224

Ref country code: GR

Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT

Effective date: 20050224

Ref country code: DK

Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT

Effective date: 20050224

PG25 Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo]

Ref country code: ES

Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT

Effective date: 20050306

NLV1 Nl: lapsed or annulled due to failure to fulfill the requirements of art. 29p and 29m of the patents act
REG Reference to a national code

Ref country code: IE

Ref legal event code: FD4D

PG25 Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo]

Ref country code: LU

Free format text: LAPSE BECAUSE OF NON-PAYMENT OF DUE FEES

Effective date: 20050816

Ref country code: CY

Free format text: LAPSE BECAUSE OF FAILURE TO SUBMIT A TRANSLATION OF THE DESCRIPTION OR TO PAY THE FEE WITHIN THE PRESCRIBED TIME-LIMIT

Effective date: 20050816

Ref country code: AT

Free format text: LAPSE BECAUSE OF NON-PAYMENT OF DUE FEES

Effective date: 20050816

PG25 Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo]

Ref country code: MC

Free format text: LAPSE BECAUSE OF NON-PAYMENT OF DUE FEES

Effective date: 20050831

Ref country code: BE

Free format text: LAPSE BECAUSE OF NON-PAYMENT OF DUE FEES

Effective date: 20050831

PLBE No opposition filed within time limit

Free format text: ORIGINAL CODE: 0009261

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: NO OPPOSITION FILED WITHIN TIME LIMIT

ET Fr: translation filed
26N No opposition filed

Effective date: 20050825

PG25 Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo]

Ref country code: LI

Free format text: LAPSE BECAUSE OF NON-PAYMENT OF DUE FEES

Effective date: 20060831

Ref country code: CH

Free format text: LAPSE BECAUSE OF NON-PAYMENT OF DUE FEES

Effective date: 20060831

REG Reference to a national code

Ref country code: GB

Ref legal event code: 732E

REG Reference to a national code

Ref country code: CH

Ref legal event code: PL

REG Reference to a national code

Ref country code: FR

Ref legal event code: TP

BERE Be: lapsed

Owner name: KONINKLIJKE *PHILIPS ELECTRONICS N.V.

Effective date: 20050831

Owner name: *PHILIPS INTELLECTUAL PROPERTY & STANDARDS G.M.B.H

Effective date: 20050831

PG25 Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo]

Ref country code: PT

Free format text: LAPSE BECAUSE OF NON-PAYMENT OF DUE FEES

Effective date: 20050424

PGFP Annual fee paid to national office [announced via postgrant information from national office to epo]

Ref country code: DE

Payment date: 20090814

Year of fee payment: 8

PGFP Annual fee paid to national office [announced via postgrant information from national office to epo]

Ref country code: FR

Payment date: 20100824

Year of fee payment: 9

PGFP Annual fee paid to national office [announced via postgrant information from national office to epo]

Ref country code: GB

Payment date: 20100811

Year of fee payment: 9

REG Reference to a national code

Ref country code: DE

Ref legal event code: R119

Ref document number: 50201604

Country of ref document: DE

Effective date: 20110301

PG25 Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo]

Ref country code: DE

Free format text: LAPSE BECAUSE OF NON-PAYMENT OF DUE FEES

Effective date: 20110301

GBPC Gb: european patent ceased through non-payment of renewal fee

Effective date: 20110816

REG Reference to a national code

Ref country code: FR

Ref legal event code: ST

Effective date: 20120430

PG25 Lapsed in a contracting state [announced via postgrant information from national office to epo]

Ref country code: FR

Free format text: LAPSE BECAUSE OF NON-PAYMENT OF DUE FEES

Effective date: 20110831

Ref country code: GB

Free format text: LAPSE BECAUSE OF NON-PAYMENT OF DUE FEES

Effective date: 20110816