ES2347473T3 - Procedimiento y aparato de deteccion de componentes tonales de señales de audio. - Google Patents
Procedimiento y aparato de deteccion de componentes tonales de señales de audio. Download PDFInfo
- Publication number
- ES2347473T3 ES2347473T3 ES06850882T ES06850882T ES2347473T3 ES 2347473 T3 ES2347473 T3 ES 2347473T3 ES 06850882 T ES06850882 T ES 06850882T ES 06850882 T ES06850882 T ES 06850882T ES 2347473 T3 ES2347473 T3 ES 2347473T3
- Authority
- ES
- Spain
- Prior art keywords
- value
- signal processing
- coding
- voice
- audio according
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 87
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title description 9
- 230000008859 change Effects 0.000 claims abstract description 11
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 claims abstract description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 34
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 23
- 230000005284 excitation Effects 0.000 claims description 11
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 6
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 5
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 claims description 2
- 238000003672 processing method Methods 0.000 abstract 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 25
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 17
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 16
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 11
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 9
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 9
- 230000008569 process Effects 0.000 description 9
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 9
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 206010011878 Deafness Diseases 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 7
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 5
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 5
- 230000011664 signaling Effects 0.000 description 5
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 5
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 5
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 4
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 4
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 4
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 4
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 4
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 3
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 2
- 238000005311 autocorrelation function Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 2
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 2
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 2
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 2
- 101150012579 ADSL gene Proteins 0.000 description 1
- 102100020775 Adenylosuccinate lyase Human genes 0.000 description 1
- 108700040193 Adenylosuccinate lyases Proteins 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 231100000895 deafness Toxicity 0.000 description 1
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 208000016354 hearing loss disease Diseases 0.000 description 1
- 238000012804 iterative process Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 230000035755 proliferation Effects 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000013468 resource allocation Methods 0.000 description 1
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000001755 vocal effect Effects 0.000 description 1
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
- 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
- G10L19/16—Vocoder architecture
- G10L19/18—Vocoders using multiple modes
- G10L19/22—Mode decision, i.e. based on audio signal content versus external parameters
-
- 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
- G10L19/02—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 spectral analysis, e.g. transform vocoders or subband 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
- 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
- G10L19/16—Vocoder architecture
- G10L19/18—Vocoders using multiple modes
-
- 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
- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
- G10L25/78—Detection of presence or absence of voice signals
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Acoustics & Sound (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
- Spectrometry And Color Measurement (AREA)
- Circuits Of Receivers In General (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
Abstract
Un procedimiento de procesamiento de señales de audio, comprendiendo dicho procedimiento: llevar a cabo una operación de codificación en una porción de tiempo de una señal de audio digitalizada, en el que dicha operación de codificación incluye una pluralidad ordenada de iteraciones; en cada una de la pluralidad ordenada de iteraciones, calcular un valor de una medida de ganancia de la operación de codificación; para cada uno de una primera pluralidad de valores de umbral, determinar la iteración, entre la pluralidad ordenada, en la que se produce un cambio en un estado de una primera relación entre el valor calculado y el valor de umbral, y almacenar una indicación de la iteración; y comparar al menos una de las indicaciones almacenadas con al menos un valor de umbral correspondiente.
Description
Procedimiento y aparato de detección de
componentes tonales de señales de audio.
La presente divulgación se refiere al
procesamiento de señales.
La transmisión de voz mediante técnicas
digitales se ha generalizado, particularmente en la telefonía de
larga distancia, la telefonía por conmutación de paquetes tal como
voz sobre IP (VoIP) y la telefonía de radio digital tal como la
telefonía celular. Tal proliferación ha creado interés en determinar
la cantidad mínima de información que puede enviarse por un canal
manteniendo al mismo tiempo la calidad percibida de la voz
reconstruida. Si la voz se transmite simplemente mediante muestro y
digitalización, puede requerirse una velocidad de transmisión de
datos del orden de sesenta y cuatro kilobits por segundo (kbps) para
conseguir una calidad de voz comparable a la de un teléfono por
cable analógico convencional. Sin embargo, a través del uso del
análisis de voz, seguido de una codificación, transmisión y
resíntesis apropiadas en el receptor, puede conseguirse una
reducción significativa en la velocidad de transmisión de
datos.
Los dispositivos que están configurados para
comprimir la voz mediante la extracción de parámetros relacionados
con un modelo de generación de voz humana se denominan
"codificadores de voz". Un codificador de voz incluye
normalmente un codificador y un descodificador. El codificador
divide la señal de voz entrante en bloques de tiempo (o
"tramas"), analiza cada trama para extraer determinados
parámetros relevantes y cuantifica los parámetros en una
representación binaria, tal como un conjunto de bits o un paquete de
datos binarios. Los paquetes de datos se transmiten por el canal de
comunicación (es decir, una conexión de red cableada o inalámbrica)
hasta un receptor que incluye un descodificador. El descodificador
recibe y procesa paquetes de datos, los descuantifica para generar
los parámetros y vuelve a crear tramas de voz utilizando los
parámetros descuantificados.
La función del codificador de voz es comprimir
la señal de voz digitalizada en una señal de baja velocidad binaria
eliminando las redundancias naturales que son inherentes en la voz.
La compresión digital se consigue representando la trama de voz de
entrada con un conjunto de parámetros y utilizando cuantificación
para representar los parámetros con un conjunto de bits. Si la
trama de voz de entrada presenta un número de bits N_{i} y
el paquete de datos correspondiente generado por el codificador de
voz presenta un número de bits N_{o}, el factor de
compresión conseguido por el codificador de voz es C_{r} =
N_{i}/N_{o}. El reto es mantener una alta calidad
de voz de la voz descodificada obteniendo al mismo tiempo el factor
de compresión objetivo. El rendimiento de un codificador de voz
depende de (1) la calidad del funcionamiento del modelo de voz, o
de la combinación del proceso de análisis y el proceso de síntesis
descritos anteriormente, y (2) de la calidad del proceso de
cuantificación de parámetros llevado a cabo a la velocidad binaria
objetivo de N_{o} bits por trama. El objetivo del modelo
de voz es por tanto capturar el contenido de información de la
señal de voz, para proporcionar una calidad de voz objetivo, con un
pequeño conjunto de parámetros para cada
trama.
trama.
Los codificadores de voz pueden implementarse
como codificadores en el dominio de tiempo, los cuales tratan de
capturar la forma de onda de la voz en el dominio de tiempo
empleando un procesamiento de alta resolución en el tiempo para
codificar pequeños segmentos de voz (normalmente subtramas de cinco
milisegundos (ms)) a la vez. Para cada subtrama se obtiene un
representante de alta precisión a partir de un espacio de libro de
códigos mediante varios algoritmos de búsqueda conocidos en la
técnica. Como alternativa, los codificadores de voz pueden
implementarse como codificadores en el dominio de frecuencia, los
cuales llevan a cabo un proceso de análisis para capturar el
espectro de voz a corto plazo de la trama de voz de entrada con un
conjunto de parámetros y utilizan un proceso de síntesis
correspondiente para volver a crear la forma de onda de voz a
partir de los parámetros espectrales. El cuantificador de parámetros
conserva los parámetros representándolos con representaciones
almacenadas de vectores de código según técnicas de cuantificación
conocidas, tales como las descritas en el documento Vector
Quantization and Signal Compression (1992) de A. Gersho y R.M.
Gray.
Un codificador de voz en el dominio de tiempo
ampliamente conocido es el codificador predictivo lineal excitado
por código (CELP). Un ejemplo de un codificador de este tipo se
describe en el documento Digital Processing of Speech
Signals 396-453 (1978), de L.B. Rabiner y R.W.
Schafer. En un codificador CELP se eliminan las correlaciones, o
redundancias, a corto plazo de la señal de voz mediante un análisis
de predicción lineal (LP), el cual obtiene los coeficientes de un
filtro de formantes a corto plazo. Aplicando el filtro de predicción
a corto plazo a la trama de voz entrante se genera una señal de
residuo LP, la cual se modela y se cuantifica adicionalmente con
parámetros de filtro de predicción a largo plazo y un libro de
códigos estocástico posterior. Por lo tanto, la codificación CELP
divide la tarea de codificar la forma de onda de voz de dominio de
tiempo en distintas tareas de codificación de los coeficientes de
filtro a corto plazo LP y de codificación del residuo LP. La
codificación en el dominio de tiempo puede llevarse a cabo a una
velocidad fija (es decir, usando el mismo número de bits
N_{o} para cada trama) o a una velocidad variable (en la
que se utilizan diferentes velocidades binarias para diferente
tipos de contenidos de trama). Los codificadores de velocidad
variable tratan de utilizar solamente la cantidad de bits necesaria
para codificar los parámetros de códec a un nivel adecuado para
obtener una calidad objetivo. Un codificador CELP de velocidad
variable a modo de ejemplo se describe en la patente estadounidense
número 5.414.796 (Jacobs et al., expedida el 9 de mayo de
1995).
Los codificadores en el dominio de tiempo, tales
como el codificador CELP, se basan normalmente en un alto número de
bits N_{o} por trama para conservar la exactitud de la
forma de onda de la voz en el dominio de tiempo. Tales
codificadores proporcionan normalmente una excelente calidad de voz
siempre que el número de bits N_{o} por trama sea
relativamente grande (por ejemplo, 8 kbps o superior), y se utilizan
de manera satisfactoria en aplicaciones comerciales de alta
velocidad. Sin embargo, a bajas velocidades binarias (4 kbps o
inferiores), un codificador en el dominio de tiempo puede fallar a
la hora de conservar una alta calidad y un rendimiento robusto
debido al número limitado de bits disponibles. Por ejemplo, el
limitado espacio de libro de códigos disponible a una baja
velocidad binaria puede afectar a la capacidad de correspondencia
de formas de onda de un codificador convencional en el dominio de
tiempo.
Un codificador de voz puede estar configurado
para seleccionar un modo y/o una velocidad de codificación
particulares según una o más cualidades de la señal que va a
codificarse. Por ejemplo, un codificador de voz puede estar
configurado para distinguir tramas que contienen voz de tramas que
contienen señales que no son de voz, tales como tonos de
señalización, y para utilizar diferentes modos de codificación para
codificar las tramas de voz y las tramas que no son de voz.
La patente estadounidense número 4.689.760 (Lee
et al.) da a conocer un procedimiento que puede aplicarse en
la descodificación de audio para discriminar señales DTMF con
respecto a señales de voz estableciendo umbrales de la energía
residual de predicción lineal como una medida de ganancia de
codificación. En particular, la velocidad del descenso de energía
residual desde la primera hasta la última iteración de las
iteraciones llevadas a cabo para una única trama de señal de audio
se toma como una indicación para la discriminación
voz-tono.
Según la invención se proporciona un
procedimiento de procesamiento de señales de audio como el expuesto
en la reivindicación 1, un medio de almacenamiento de datos como el
expuesto en la reivindicación 17 y un aparato para procesar señales
de audio como el expuesto en la reivindicación 18. Realizaciones
preferidas se exponen en las reivindicaciones dependientes.
La Figura 1 muestra un ejemplo de un espectro de
una señal de voz.
La Figura 2 muestra un ejemplo de un espectro de
una señal tonal.
La Figura 3 muestra un diagrama de flujo de un
procedimiento M100 según una configuración desvelada.
La Figura 4A muestra un diagrama esquemático de
una realización de forma directa de un filtro de síntesis.
La Figura 4B muestra un diagrama esquemático de
una realización reticular de un filtro de síntesis.
La Figura 5 muestra un diagrama de flujo de una
implementación M110 del procedimiento M100.
La Figura 6 muestra un listado de seudocódigo de
una implementación del algoritmo de
Leroux-Gueguen.
La Figura 7 muestra un listado de seudocódigo
que incluye implementaciones de tareas T100 y T200.
La Figura 8 muestra un ejemplo de una estructura
lógica para una tarea T300.
Las Figuras 9A y 9B muestran ejemplos de
diagramas de flujo para la tarea T300.
La Figura 10 muestra un listado de seudocódigo
que incluye implementaciones de las tareas T100, T200 y T300.
La Figura 11 muestra un ejemplo de un módulo
lógico para la tarea T300.
La Figura 12 muestra un ejemplo de un
procedimiento de prueba para una configuración de una tarea
T400.
La Figura 13 muestra un diagrama de flujo de una
implementación de la tarea T400.
La Figura 14 muestra gráficos de una medida de
ganancia G_{i} frente al índice de iteración i para
cuatro ejemplos diferentes A a D de porciones de tiempo.
La Figura 15 muestra un ejemplo de una
estructura lógica para la tarea T400.
La Figura 16A muestra un diagrama de bloques de
un aparato A100 según una configuración desvelada.
La Figura 16B muestra un diagrama de bloques de
una implementación A200 del aparato A100.
La Figura 17 muestra un diagrama de un sistema
de telefonía celular.
La Figura 18 muestra un diagrama de un sistema
que incluye dos codificadores y dos descodificadores.
La Figura 19A muestra un diagrama de bloques de
un codificador.
La Figura 19B muestra un diagrama de bloques de
un descodificador.
La Figura 20 muestra un diagrama de flujo de
tareas para la selección de modo.
La Figura 21 muestra un diagrama de flujo de
otra implementación de la tarea T400.
La Figura 22 muestra un diagrama de flujo de una
implementación adicional de la tarea T400.
Sistemas, procedimientos y aparatos para la
detección de señales que presentan picos espectrales con un ancho
de banda estrecho (también denominados "componentes tonales" o
"tonos") se describen en este documento con referencia a las
reivindicaciones adjuntas. El alcance de las configuraciones
descritas incluye implementaciones que llevan a cabo tal detección
utilizando parámetros de un esquema de análisis de codificación de
predicción lineal (LPC) como el utilizado normalmente en
codificadores de voz, reduciendo de ese modo la complejidad
computacional a diferencia de un enfoque que utiliza un detector de
tonos aparte.
A no ser que quede expresamente limitado por su
contexto, el término "calcular" se utiliza en este documento
para indicar cualquiera de sus significados habituales, tal como
computar, generar y seleccionar a partir de una lista de valores.
Cuando se utilice el término "comprender" en la presente
descripción y en las reivindicaciones, no excluye otros elementos u
operaciones. El término "A se basa en B" se utiliza para
indicar cualquiera de sus significados habituales, incluyendo los
casos (i) "A es igual a B" y (ii) "A se basa al menos en
B".
Ejemplos de tonos incluyen señales especiales
encontradas con frecuencia en telefonía, tales como tonos de
progreso de llamada (por ejemplo, un tono de llamada, una señal de
ocupado, un tono de no disponibilidad de número, un tono de
protocolo de facsímil u otro tono de señalización). Otros ejemplos
de componentes tonales son las señales de multifrecuencia de doble
tono (DTMF), las cuales incluyen una frecuencia del conjunto {697
Hz, 770 Hz, 852 Hz, 941 Hz} y una frecuencia del conjunto {1209 Hz,
1336 Hz, 1477 Hz, 1633 Hz}. Tales señales DTMF se utilizan
comúnmente para la señalización de marcación por tonos. También es
común que un usuario utilice un teclado para generar tonos DTMF
durante una llamada telefónica para interactuar con un sistema
automático en el otro extremo de la llamada, tal como un sistema de
correo de voz u otro sistema que tenga un mecanismo de selección
automático tal como un menú.
En general, una señal tonal se define por los
inventores como una señal que contiene muy pocos tonos (por
ejemplo, menos de ocho). La envolvente espectral de una señal tonal
presenta picos agudos en las frecuencias de esos tonos, donde el
ancho de banda de la envolvente espectral en torno a un pico de este
tipo (como los mostrados en el ejemplo de la Figura 2) es mucho más
pequeño que el ancho de banda de la envolvente espectral en torno a
un pico normal de una señal de voz (como los mostrados en el ejemplo
de la Figura 1). Por ejemplo, el ancho de banda de 3 dB de un pico
correspondiente a un componente tonal puede ser inferior a 100 Hz y
puede ser inferior a 50 Hz, 20 Hz, 10 Hz o incluso 5 Hz.
Puede ser deseable detectar si la entrada de
señal en un codificador de voz es una señal tonal en lugar de algún
tipo de señal de voz. Normalmente, las señales tonales no pasan muy
bien a través de un codificador de voz, especialmente a bajas
velocidades binarias, y el resultado después de la descodificación
no suena normalmente como los tonos. Las envolventes espectrales de
las señales tonales son diferentes de las envolventes de las
señales de voz, y los procesos de clasificación tradicionales de los
códecs de voz pueden fallar a la hora de seleccionar un modo de
codificación adecuado para tramas que contengan componentes tonales.
Por lo tanto, puede ser deseable detectar una señal tonal de manera
que pueda usarse un modo apropiado para codificarla.
Por ejemplo, algunos códecs de voz utilizan un
modo de predicción lineal excitada por ruido (NELP) para codificar
tramas sordas. Aunque un modo NELP puede ser adecuado para formas de
onda que se asemejen al ruido, es posible que tal modo produzca un
mal resultado si se utiliza para codificar una señal tonal. Los
modos de interpolación de forma de onda (WI), los cuales incluyen
el modo de interpolación de forma de onda de prototipo (PWI) y el
modo de periodo de tono de prototipo (PPP), son muy adecuados para
codificar formas de onda que tengan un fuerte componente periódico.
Sin embargo, en comparación con otro modo de codificación a la misma
velocidad, un modo NELP o WI puede producir un mal resultado si se
utiliza para codificar una señal que tenga dos o más componentes
tonales, tal como una que incluye una señal DTMF. Es posible que el
uso de tales modos de codificación a bajas velocidades binarias
(tales como media velocidad (por ejemplo, 4 kbps), un cuarto de
velocidad (por ejemplo, 2 kbps), o inferiores), las cuales pueden
ser deseables para aumentar la capacidad del sistema, produzca un
rendimiento incluso peor para señales tonales. Puede ser deseable
utilizar un modo de codificación que pueda aplicarse de manera más
general, tal como un modo de predicción lineal excitada por código
(CELP) o un modo de codificación de voz sinusoidal, para codificar
una señal tonal.
También puede ser deseable controlar la
velocidad a la que se codifica una señal tonal. Tal control puede
ser especialmente deseable en un codificador de voz de velocidad
variable que elija una de entre una pluralidad de velocidades para
codificar la trama de entrada. Por ejemplo, con el fin de conseguir
una reproducción de alta calidad de una señal especial tal como un
tono de llamada o un tono DTMF, un códec de voz de velocidad
variable puede configurarse para usar la velocidad más alta posible,
o una velocidad sustancialmente alta, o un modo de codificación
especial para codificar una señal en la que se haya detectado la
presencia de al menos uno tono.
Pueden surgir problemas cuando se lleva a cabo
un esquema de codificación predictivo lineal (LPC) sobre una señal
tonal. Por ejemplo, los fuertes picos espectrales de una señal tonal
pueden volver inestable el filtro LPC correspondiente, pueden
complicar la conversión de los coeficientes LPC a otra forma para la
transmisión (tal como pares espectrales lineales, frecuencias
espectrales lineales, o pares espectrales de inmitancia), y/o
pueden reducir la eficacia de cuantificación. Por lo tanto, puede
ser deseable detectar una señal tonal de manera que el esquema LPC
pueda modificarse (por ejemplo, poniendo a cero parámetros del
modelo LPC que estén por encima de un orden particular).
La Figura 3 muestra un diagrama de flujo de un
procedimiento M100 según una configuración desvelada. La tarea T100
lleva a cabo una operación de codificación iterativa, tal como un
análisis LPC, en una porción de tiempo de una señal de audio
digitalizada (donde T100-i indica la iteración
i-ésima y r indica el número de iteraciones). La
porción de tiempo, o "trama", se selecciona normalmente para
que sea lo bastante corta como para que pueda esperarse que la
envolvente espectral de la señal permanezca relativamente
estacionaria. Una longitud de trama típica es de 20 milisegundos,
lo que corresponde a 160 muestras a una tasa de muestreo típica de
8 kHz, aunque puede utilizarse cualquier longitud de trama o tasa de
muestreo que se consideren adecuadas para la aplicación particular.
En algunas aplicaciones, las tramas no están solapadas, mientras
que en otras aplicaciones se utiliza un esquema de tramas solapadas.
En un ejemplo de un esquema de tramas solapadas, cada trama se
expande para incluir muestras de la trama anterior y de la trama
futura adyacentes. En otro ejemplo, cada trama se expande solamente
para incluir muestras de la trama anterior adyacente. En los
ejemplos particulares descritos posteriormente se adopta un esquema
de tramas no solapadas.
\vskip1.000000\baselineskip
Un esquema de codificación de predicción lineal
(LPC) modela una señal que va a codificarse s como una suma
de una señal de excitación u y una combinación lineal de
p muestras anteriores en la señal, como en la siguiente
expresión:
\vskip1.000000\baselineskip
en la que G denota un factor
de ganancia para la señal de entrada s, y n denota una
muestra o índice de tiempo. Según un esquema de este tipo, la señal
de entrada s puede modelarse como una señal origen de
excitación u que activa un filtro todo polos (o
autorregresivo) de orden p que presenta la siguiente
forma:
\vskip1.000000\baselineskip
Para cada porción de tiempo (por ejemplo, trama)
de la señal de entrada, la tarea T100 extrae un conjunto de
parámetros de modelo que estiman la envolvente espectral a largo
plazo de la señal. Normalmente, tal extracción se lleva a cabo a
una velocidad de 50 tramas por segundo. La información que
caracteriza estos parámetros se transfiere en alguna forma a un
descodificador, posiblemente con otros datos tales como información
que caracteriza a la señal de excitación u, donde se utiliza
para volver a crear la señal de entrada s.
El orden p del modelo LPC puede ser
cualquier valor considerado adecuado para la aplicación particular,
tal como 4, 6, 8, 10, 12, 16, 20 ó 24. En algunas configuraciones,
la tarea T100 está configurada para extraer los parámetros de
modelo tal como un conjunto de p coeficientes de filtro
a_{i}. En el descodificador, estos coeficientes pueden
utilizarse para implementar un filtro de síntesis según una
realización de forma directa como la mostrada en la Figura 4A. Como
alternativa, la tarea T100 puede configurarse para extraer los
parámetros de modelo como un conjunto de p coeficientes de
reflexión k_{i}, los cuales pueden utilizarse en el
descodificador para implementar un filtro de síntesis según una
realización reticular como la mostrada en la Figura 4B. La
realización de forma directa es normalmente más sencilla y tiene un
coste computacional más bajo, pero los coeficientes de filtro LPC
son menos robustos para los errores de redondeo y de cuantificación
que los coeficientes de reflexión, de modo que una realización
reticular puede preferirse en un sistema que utilice un cálculo de
punto fijo o que, de lo contrario, tenga una precisión limitada.
(Debe observarse que en algunas descripciones de la técnica, los
signos de los parámetros de modelo están invertidos en la expresión
(1) anterior y en las implementaciones mostradas en las Figuras 4A y
4B).
Un codificador está configurado normalmente para
transmitir los parámetros de modelo a través de un canal de
transmisión en forma cuantificada. Los coeficientes de filtro LPC no
están acotados y pueden tener un gran intervalo dinámico, y es
habitual convertir estos coeficientes a otra forma antes de la
cuantificación, tal como pares espectrales lineales (LSP),
frecuencias espectrales lineales (LSF) o pares espectrales de
inmitancia (ISP). Otras operaciones, tales como ponderación
perceptual, también pueden llevarse a cabo sobre los parámetros de
modelo antes de la conversión y/o la cuantificación.
También puede ser deseable que el codificador
transmita información relacionada con la señal de excitación
u. Algunos codificadores detectan y transmiten la frecuencia
o periodo fundamentales de una señal de voz sonora, de manera que
el descodificador utiliza un tren de impulsos en esa frecuencia como
una excitación para la señal de voz sonora y una excitación de
ruido aleatorio para señales de voz sordas. Otros codificadores o
modos de codificación utilizan los coeficientes de filtro para
extraer la señal de excitación u en el codificador y
codificar la excitación utilizando uno o más libros de códigos. Por
ejemplo, un modo de codificación CELP utiliza normalmente un libro
de códigos fijo y un libro de códigos adaptativo para modelar la
señal de excitación, de manera que la señal de excitación se
codifica comúnmente como un índice para el libro de códigos fijo y
como un índice para el libro de códigos adaptativo. Puede ser
deseable utilizar un modo de codificación CELP para transmitir una
señal tonal.
La tarea T100 puede configurarse según
cualquiera de las diversas operaciones de codificación iterativas
conocidas para calcular parámetros de modelo LPC tales como
coeficientes de filtro y/o de reflexión. Tales operaciones de
codificación están configuradas normalmente para resolver la
expresión (1) de manera iterativa calculando un conjunto de
coeficientes que minimicen un error cuadrático medio. Una operación
de este tipo puede clasificarse generalmente como un procedimiento
de autocorrelación o como un procedimiento de covarianza.
Un procedimiento de autocorrelación calcula el
conjunto de coeficientes de filtro y/o de coeficientes de reflexión
empezando a partir de valores de la función de autocorrelación de la
señal de entrada. Una operación de codificación de este tipo
incluye normalmente una tarea de inicialización en la que una
función de división en ventanas w[n] se aplica a la
porción de tiempo (por ejemplo, la trama) para poner a cero la señal
fuera de la porción. Puede ser deseable utilizar una función de
división en ventanas de sección decreciente que tenga bajas
ponderaciones de muestras en cada extremo de la ventana, lo que
puede ayudar a reducir el efecto de los componentes fuera de la
ventana. Por ejemplo, puede ser deseable utilizar una ventana de
coseno alzado, tal como la siguiente función de ventana de
Hamming:
Hamming:
en la que N es el número de
muestras en la porción de
tiempo.
Otras ventanas de sección decreciente que pueden
utilizarse incluyen las ventanas de Hanning, de Blackman, de Kaiser
y de Bartlett. La parte dividida en ventanas
s_{w}[n] puede calcularse según una expresión como
la siguiente:
La función de división en ventanas no necesita
ser simétrica, de manera que una mitad de la ventana puede
ponderarse de diferente manera que la otra mitad. También puede
usarse una ventana híbrida, tal como una ventana de coseno de
Hamming o una ventana que tenga dos mitades de ventanas diferentes
(por ejemplo, dos ventanas de Hamming de diferentes tamaños).
Valores de la función de autocorrelación, de la
porción de tiempo pueden calcularse según una expresión como la
siguiente:
También puede ser deseable llevar a cabo una o
más operaciones de preprocesamiento en los valores de
autocorrelación antes de calcular las iteraciones. Por ejemplo, los
valores de autocorrelación R(m) pueden suavizarse
espectralmente llevando a cabo una operación como la siguiente:
El preprocesamiento de los valores de
autocorrelación también puede incluir normalizar los valores (por
ejemplo, con respecto al valor R(0), el cual indica la
energía total de la porción de tiempo).
Un procedimiento de autocorrelación para
calcular parámetros de modelo LPC implica llevar a cabo un proceso
iterativo para resolver una ecuación que incluya una matriz de
Toeplitz. En algunas implementaciones de un procedimiento de
autocorrelación, la tarea T100 está configurada para llevar a cabo
una serie de iteraciones según cualquiera de los algoritmos
recursivos ampliamente conocidos de Levinson y/o de Durbin para
resolver tales ecuaciones. Tal y como se muestra en el siguiente
listado de seudocódigo, un algoritmo de este tipo genera los
coeficientes de filtro a_{i} como los valores para 1 \leq
i \leq p, utilizando los coeficientes de reflexión
k_{i} como intermediarios:
en el que los valores de
autocorrelación de entrada pueden preprocesarse tal y como se ha
descrito
anteriormente.
El término E_{i} indica la energía del
error (o residuo) que permanece después de la iteración i. A medida
que la serie de iteraciones se ejecuta, la energía residual se
reduce progresivamente de manera que E_{i} \leq
E_{i-1}. La Figura 5 muestra un diagrama de
flujo de una implementación M110 del procedimiento M100 que incluye
una implementación T110 de la tarea T100 configurada para realizar
cálculos de k_{i}, a_{i} y E_{i} según
un algoritmo como el descrito anteriormente, donde
T110-0 indica una o más tareas de inicialización
y/o de preprocesamiento como las descritas en este documento, tales
como la división en ventanas de la trama, el cálculo de los valores
de autocorrelación, el suavizado espectral de los valores de
autocorrelación, etc.
En otras implementaciones de un procedimiento de
autocorrelación, la tarea T100 está configurada para llevar a cabo
una serie de iteraciones para calcular los coeficientes de reflexión
k_{i} (denominados también como coeficientes de
correlación parcial (PARCOR), coeficientes PARCOR negativos, o
parámetros de Schur-Szego) en lugar de los
coeficientes de filtro a_{i}. Un algoritmo que puede
utilizarse en la tarea T100 para obtener los coeficientes de
reflexión es el algoritmo de Leroux-Gueguen, el cual
utiliza estimaciones de respuesta de impulso e como
intermediarias y se expresa en el siguiente listado de
seudocódigo:
El algoritmo de Leroux-Gueguen
se implementa normalmente utilizando dos matrices EP, EN en lugar de
las matrices e. La Figura 6 muestra un listado de
seudocódigo para una implementación de este tipo que incluye
calcular un término E(h) de error (o de energía residual) en
cada iteración. Otros procedimientos iterativos ampliamente
conocidos que pueden utilizarse para obtener los coeficientes de
reflexión k_{i} a partir de los valores de autocorrelación
incluyen los algoritmos recursivos de Schur, los cuales pueden
configurarse para un cálculo en paralelo eficaz.
Tal y como se ha mencionado anteriormente, los
coeficientes de reflexión pueden utilizarse para implementar una
realización reticular del filtro de síntesis. Como alternativa, los
coeficientes de filtro LPC pueden obtenerse a partir de los
coeficientes de reflexión a través de una recursión como la mostrada
en el siguiente listado de seudocódigo:
Los procedimientos de covarianza son otra clase
de operaciones de codificación que pueden utilizarse en la tarea
T100 para calcular de manera iterativa un conjunto de coeficientes
para minimizar un error cuadrático medio. Un procedimiento de
covarianza comienza a partir de valores de la función de covarianza
de la señal de entrada y aplica normalmente una ventana de análisis
a la señal de error en lugar de a la señal de voz de entrada. En
este caso, la ecuación matricial que va a resolverse incluye una
matriz definida positiva y simétrica en lugar de una matriz de
Toeplitz, de manera que los algoritmos de
Levinson-Durbin y de Leroux-Gueguen
no son adecuados, pero puede utilizarse la descomposición de
Cholesky para obtener los coeficientes de filtro a_{i} de
una manera eficaz. Aunque un procedimiento de covarianza puede
conservar una alta resolución espectral, no garantiza la
estabilidad del filtro resultante. El uso de los procedimientos de
covarianza es menos común que el uso de los procedimientos de
autocorrelación.
Para algunas o todas las iteraciones de la
operación de codificación, la tarea T200 calcula un valor
correspondiente de una medida relacionada con una ganancia de la
operación de codificación. Puede ser deseable calcular la medida de
ganancia como una relación entre una medida de la energía de señal
inicial (por ejemplo, la energía de la trama dividida en ventanas)
y una medida de la energía del residuo actual. En un ejemplo de este
tipo, la medida de ganancia G_{i} para la iteración
i se calcula según la siguiente expresión:
En este caso, el factor G_{i}
representa hasta ahora la ganancia de predicción LPC de la operación
de codificación. La ganancia de predicción también puede calcularse
a partir de los coeficientes de reflexión k_{i} según la
siguiente expresión:
En otro ejemplo de este tipo, puede ser deseable
calcular la medida de ganancia G_{i} para representar el
error de predicción LPC actual, como en las siguientes
expresiones:
La medida de ganancia G_{i} también
puede calcularse según otras expresiones que, por ejemplo, también
incluyan el producto
\sum\limits^{i}_{j=1}(1-k^{2}_{j}), o una relación
entre E_{o} y E_{i}, como un factor o un término.
La medida de ganancia G_{i} puede expresarse en una escala
lineal o en otro dominio, tal como en una escala logarítmica (por
ejemplo, log E_{0}/E_{i} ó log
E_{i}/E_{0}). Implementaciones adicionales de la
tarea T200 calculan la medida de ganancia en función de un cambio en
la energía residual (por ejemplo, G_{i} =
\DeltaE_{i} = E_{i} -
E_{i-1}).
Normalmente, la medida de ganancia
G_{i} se calcula en cada iteración (por ejemplo, las tareas
T200-i mostradas en las Figuras 3 y 5), aunque
también es posible implementar la tarea T200 de manera que la medida
de ganancia G_{i} se calcule solamente cada dos
iteraciones, cada tres iteraciones, etc. El siguiente listado de
seudocódigo muestra un ejemplo de una modificación del listado de
seudocódigo (2) anterior que puede utilizarse para llevar a cabo
implementaciones en ambas tareas T100 y T200:
La Figura 7 muestra un ejemplo de una
modificación del listado de seudocódigo de la Figura 6 que puede
utilizarse para llevar a cabo implementaciones de ambas tareas T100
y T200.
Cuando uno o más tonos están presentes en la
señal que está analizándose, la energía residual puede reducirse
rápidamente entre dos de las iteraciones. La tarea T300 determina y
registra una indicación de la primera iteración en la que se
produce un cambio en un estado de una relación entre el valor de la
medida de ganancia y un valor de umbral T. Para un caso en
el que la medida de ganancia se calcula como
E_{0}/E_{i}, por ejemplo, la tarea T300 puede
configurarse para registrar una indicación de la primera iteración
en la que un estado de la relación "G_{i} >
T" (o "G_{i}\geqT") cambia de
falso a verdadero o, de manera equivalente, en la que un estado de
la relación "G_{i}\leqT" (o
"G_{i} < T") cambia de verdadero a falso.
Para un caso en el que la medida de ganancia se calcula como
E_{i}/E_{0}, por ejemplo, la tarea T300 puede
configurarse para registrar una indicación de la primera iteración
en la que un estado de la relación "G_{i} >
T" (o "G_{i}\geqT") cambia de
verdadero a falso o, de manera equivalente, en la que un estado de
la relación "G_{i}\leqT" (o
"G_{i} <T") cambia de falso a
verdadero.
La indicación almacenada de la primera iteración
en la que se produce el cambio de estado pertinente también se
denomina como una "orden de parada", y la operación que
determina si se ha producido el cambio de estado pertinente también
se denomina como "actualizar la orden de parada". Una orden de
parada puede almacenar el valor de índice i de la iteración
objetivo o puede almacenar alguna otra indicación del valor de
índice i. En este documento se supone que la tarea T300 está
configurada para inicializar cada orden de parada a un valor por
defecto de cero, aunque también se contemplan expresamente
configuraciones dadas a conocer en este documento en las que la
tarea T300 está configurada para inicializar cada orden de parada a
algún otro valor por defecto (por ejemplo, p) o en las que
el estado de una bandera de actualización respectiva se utiliza
para indicar si la orden de parada contiene un valor válido. En este
último tipo de configuración de la tarea T300, por ejemplo, si el
estado de una bandera de actualización ha cambiado para impedir una
actualización adicional, entonces se supone que la orden de parada
correspondiente contiene un valor válido.
La tarea T300 puede configurarse para mantener
más de una orden de parada (por ejemplo, dos o más). Es decir, la
tarea T300 puede configurarse para determinar, para cada uno de una
pluralidad de q umbrales T_{j} diferentes (donde 1
\leq j \leq q), la primera iteración en la que se
produce un cambio en un estado de una relación entre el valor de la
medida de ganancia y el valor de umbral T_{j}, y para
almacenar una indicación de la iteración (por ejemplo, en una
posición de memoria correspondiente). Para una configuración en la
que G_{i} aumenta monotónicamente con i (por
ejemplo, G_{i} = E_{0}/E_{i}), puede ser
deseable disponer los umbrales en una progresión de manera que
T_{j} < T_{j+1}. Para una configuración en la
que G_{i} disminuye monotónicamente con i (por
ejemplo, G_{i} = E_{i}/E_{0}), puede ser
deseable disponer los umbrales en una progresión de manera que
T_{j} > T_{j+1}. En un ejemplo particular, la
tarea T300 está configurada para mantener tres órdenes de parada. Un
ejemplo de un conjunto de umbrales T_{j} que puede
utilizarse en un caso de este tipo es T_{1} = 6,8 dB,
T_{2} = 8,1 dB y T_{3} = 8,6 dB (por ejemplo, para
G_{i} = E_{0}/E_{i}). Otro ejemplo de un
conjunto de umbrales T_{j} que puede utilizarse en un caso de este
tipo es T_{1} = 15 dB, T_{2} = 20 dB y
T_{3} = 30 dB (por ejemplo, para G_{i} =
E_{0}/E_{i}).
La tarea T300 puede configurarse para actualizar
la(s) orden(es) de parada cada vez que la tarea T200
calcule un valor para la medida de ganancia G_{i} (por
ejemplo, en cada iteración de la tarea T 100), de manera que las
órdenes de parada son actuales cuando la serie de iteraciones se
completa. Como alternativa, la tarea T300 puede configurarse para
actualizar la(s) orden(es) de parada después de que la
serie de iteraciones se haya completado, por ejemplo, procesando de
manera iterativa los valores de medida de ganancia G_{i}
de las respectivas iteraciones que se hayan registrado por la tarea
T200.
La Figura 8 muestra un ejemplo de una estructura
lógica que puede utilizarse por la tarea T300 para actualizar algún
número q de órdenes de parada en serie y/o en paralelo. En
este ejemplo, cada módulo j de la estructura determina si la
medida de ganancia es mayor que (como alternativa, no inferior a) un
valor de umbral T_{j} correspondiente para la orden de
parada S_{j}. Si este resultado es verdadero, y la bandera de
actualización para la orden de parada también tiene valor verdadero,
entonces la orden de parada se actualiza para indicar el índice de
la iteración, y el estado de la bandera de actualización se modifica
para impedir una actualización adicional de la orden de parada.
Las Figuras 9A y 9B muestran ejemplos de
diagramas de flujo que pueden reproducirse exactamente en
implementaciones alternativas de la tarea T300 para actualizar cada
una de un conjunto de órdenes de parada en serie y/o en paralelo.
En estos ejemplos, el estado de la relación se evalúa solamente si
la bandera de actualización respectiva todavía tiene valor
verdadero. En el ejemplo de la Figura 9B, la orden de parada se
incrementa en cada iteración hasta que la medida de ganancia
G_{i} alcance el umbral T_{j} (como alternativa,
lo supere), punto en el que la tarea T300 inhabilita un incremento
adicional de la orden de parada modificando el estado de la bandera
de actualización.
El siguiente listado de seudocódigo muestra un
ejemplo de una modificación del listado de seudocódigo (4) anterior
que puede utilizarse para llevar a cabo implementaciones de todas
las tareas T100, T200 y T300:
En este ejemplo, el listado (5) incluye una
implementación de la tarea T300 mostrada en la Figura 9B. La Figura
10 muestra un ejemplo de una modificación del listado de seudocódigo
de la Figura 7 que puede utilizarse para llevar a cabo
implementaciones de todas las tareas T100, T200 y T300.
En algunas configuraciones, puede ser deseable
que la tarea T300 actualice una orden de parada solamente después
de que se hayan fijado los valores de las órdenes de parada
anteriores a la misma. Por ejemplo, puede ser deseable que
diferentes órdenes de parada tengan diferentes valores (por ejemplo,
excepto para órdenes de parada que tengan el valor por defecto). La
Figura 11 muestra un ejemplo de este tipo de un módulo que puede
reproducirse exactamente en una implementación alternativa de la
tarea T300 en la que la actualización de una orden de parada se
suspende hasta que se haya fijado el valor de la orden de parada
anterior.
La tarea T400 compara una o más de las órdenes
de parada con un valor de umbral. La Figura 12 muestra un ejemplo
de un procedimiento de prueba para una configuración de la tarea
T400 que prueba las órdenes de parada secuencialmente en orden
creciente. En este ejemplo, la tarea T400 compara cada orden de
parada S_{i} con un par correspondiente de umbrales superior e
inferior (excepto para la última orden de parada Sq, la cual se
prueba solamente con un umbral inferior en este ejemplo particular)
hasta que se tome una decisión en cuanto a la tonalidad de la
porción de tiempo. La Figura 13 muestra un diagrama de flujo de una
implementación de la tarea T400 que lleva a cabo tal procedimiento
de prueba en serie para un caso en el que q es igual a tres.
En otro ejemplo, una o más de las relaciones "<" en una
tarea de este tipo se sustituye por la relación "\leq".
Tal y como se muestra en la Figura 12, un
posible primer resultado de la prueba es que la orden de parada
tenga un valor inferior a (como alternativa, no mayor que) el umbral
inferior correspondiente. Un resultado de este tipo puede indicar
que se obtuvo más ganancia de predicción a índices de iteración
bajos de lo que se esperaría para una señal de voz. En este
ejemplo, la tarea T400 está configurada para clasificar la porción
de tiempo como una señal tonal.
Un posible segundo resultado de la prueba es que
la orden de parada tenga un valor entre el umbral inferior y el
umbral superior, lo que puede indicar que la distribución de energía
espectral es típica de una señal de voz. En este ejemplo, la tarea
T400 está configurada para clasificar la porción de tiempo como no
tonal.
Un posible tercer resultado de la prueba es que
la orden de parada tenga un valor mayor que (como alternativa, no
inferior a) el umbral superior correspondiente. Un resultado de este
tipo puede indicar que se obtuvo menos ganancia de predicción a
índices de iteración bajos de lo que se esperaría para una señal de
voz. En este ejemplo, la tarea T400 está configurada para continuar
el procedimiento de prueba hasta la siguiente orden de parada en un
caso de este tipo.
La Figura 14 muestra gráficos de la medida de
ganancia G_{i} frente al índice de iteración i para
cuatro ejemplos diferentes A a D de porciones de tiempo. En estos
gráficos, el eje vertical indica la magnitud de la medida de
ganancia G_{i}, el eje horizontal indica el índice de
iteración i, y p tiene el valor 12. Tal y como se
indica en los gráficos, en estos ejemplos los umbrales de medida de
ganancia T_{1}, T_{2} y T_{3} tienen asignados los valores 8,
19 y 34, respectivamente, y los umbrales de orden de parada
T_{L1}, T_{U1}, T_{L2}, T_{U2} y T_{L3} tienen asignados
los valores 3, 4, 7, 8 y 11, respectivamente. (En general, no es
necesario que T_{Li} sea adyacente a T_{Ui}, o que T_{Ui} sea
inferior a T_{L(i+1)}, para cualquier índice i).
Usando estos valores de umbral, todas las
porciones de tiempo mostradas en los gráficos A a D se clasifican
como tonales por la implementación particular de la tarea T400
mostrada en la Figura 13. La porción de tiempo del gráfico A se
clasifica como tonal ya que S_{1} es inferior a T_{L1}. Las
porciones de tiempo de los gráficos B y C se clasifican como
tonales ya que para ambas porciones S_{1} es mayor que T_{U1} y
S_{2} es inferior a T_{L2}. Debe observarse también que el
gráfico C muestra un ejemplo en el que dos órdenes de parada
diferentes tienen el mismo valor. La porción de tiempo del gráfico D
se clasifica como tonal ya que S_{1} y S_{2} son mayores que
S_{U1} y S_{U2}, respectivamente, y S_{3} es inferior a
T_{L3}.
La Figura 15 muestra un ejemplo de una
estructura lógica para la tarea T400 en la que las pruebas mostradas
en la Figura 13 pueden llevarse a cabo en paralelo.
Puede apreciarse que en la implementación de la
tarea T400 mostrada en la Figura 13, la secuencia de prueba termina
una vez que se haya tomado una decisión de tonalidad, incluso si
solo se ha examinado la primera de las órdenes de parada. El
alcance de las implementaciones del procedimiento M100 también
incluye configuraciones de la tarea T400 en las que la secuencia de
pruebas continúa. En una configuración de este tipo, una porción de
tiempo se clasifica como tonal si cualquiera de las órdenes de
parada presenta un valor inferior a (como alternativa, no mayor
que) el umbral inferior correspondiente. En otra configuración de
este tipo, una porción de tiempo se clasifica como tonal si la
mayoría de las órdenes de parada presentan valores inferiores a
(como alternativa, no mayores que) los umbrales inferiores
correspondientes.
La Figura 21 muestra un diagrama de flujo de
otra implementación de la tarea T400 que prueba las órdenes de
parada secuencialmente en orden decreciente. En este ejemplo se
utilizan dos órdenes de parada (es decir, q = 2). El
intervalo de valores particulares que puede utilizarse en una
implementación de este tipo incluye el conjunto T_{1} = 15
dB, T_{2} = 30 dB, T_{L1} = 4, T_{L2} = 4 y T_{U2} =
6. En otro ejemplo, una o más de las relaciones "<" en una
tarea de este tipo se sustituye por la relación "\leq".
La Figura 22 muestra un diagrama de flujo de una
implementación adicional de la tarea T400 que prueba las órdenes de
parada secuencialmente en orden decreciente, comparándose cada orden
de parada Sq con un umbral T_{Sq} correspondiente. En este
ejemplo se utilizan dos órdenes de parada (es decir, q = 2).
El intervalo de valores particulares que puede utilizarse en una
implementación de este tipo incluye el conjunto T_{1} = 15
dB, T_{2} = 30 dB, T_{S1} = 4 y T_{S2} = 4. En otro
ejemplo, una o más de las relaciones "<" en una tarea de
este tipo se sustituye por la relación "\leq".
Esta implementación también ilustra un caso en
el que el resultado de la tarea T400 puede ser contingente en una o
más condiciones. Ejemplos de tales condiciones incluyen una o más
cualidades de la porción de tiempo, tal como el estado de una
relación entre la inclinación espectral (es decir, el primer
coeficiente de reflexión) de la porción de tiempo y un valor de
umbral. Ejemplos de tales condiciones incluyen además uno o más
historiales de la señal, tal como el resultado de la tarea T400
para una o más de las porciones de tiempo anteriores.
Tal y como se muestra en las Figuras 3 y 5, la
tarea T400 puede configurarse para ejecutarse después de se haya
completado la serie de iteraciones. Sin embargo, el alcance
contemplado de las implementaciones del procedimiento M100 incluye
además implementaciones que están configuradas para llevar a cabo la
tarea T400 si se actualiza una orden de parada e implementaciones
que están configuradas para llevar a cabo la tarea T400 en cada
iteración.
El alcance de las implementaciones del
procedimiento M100 incluye además implementaciones que están
configuradas para llevar a cabo una o más acciones en respuesta al
resultado de la tarea T400. Por ejemplo, puede ser deseable truncar
o terminar de otra manera una LP u otra operación de codificación de
voz cuando la trama que está codificándose es tonal. Tal y como se
ha indicado anteriormente, los altos picos espectrales de una señal
tonal pueden provocar inestabilidad en un filtro LPC, y la
conversión de los coeficientes LPC a otra forma para la transmisión
(tal como pares espectrales lineales, frecuencias espectrales
lineales o pares espectrales de inmitancia) también puede verse
afectada si la señal tiene picos.
Algunas implementaciones del procedimiento M100
están configuradas para truncar el análisis LPC según el índice de
iteración i indicado por la orden de parada en la que se
alcanzó la clasificación de tonalidad en la tarea T400. Por
ejemplo, un procedimiento de este tipo puede configurarse para
reducir las magnitudes de los coeficientes LPC (por ejemplo, los
coeficientes de filtro) para el índice i y superiores, por
ejemplo, asignando valores de cero a esos coeficientes. Tal
truncado puede llevarse a cabo después de que se haya completado la
serie de iteraciones. Como alternativa, para una implementación de
este tipo en la que la tarea T400 se lleva a cabo en cada iteración
o cuando se actualiza una orden de parada, tal truncado puede
incluir finalizar la serie de iteraciones de la tarea T100 antes de
que se llegue a la iteración p-ésima.
Tal y como se ha indicado anteriormente, otras
implementaciones del procedimiento M100 pueden estar configuradas
para seleccionar un modo y/o una velocidad de codificación adecuados
en función del resultado de la tarea T400. Un modo de codificación
de propósito general, tal como una predicción lineal excitada por
código (CELP) o un modo de codificación sinusoidal, puede dejar
pasar cualquier forma de onda parecida. Por lo tanto, una manera de
transferir el tono de manera satisfactoria al descodificador es
obligar al codificador a que utilice un modo de codificación de
este tipo (por ejemplo, CELP a velocidad completa). Un codificador
de voz con módem aplica normalmente varios criterios para
determinar cómo va a codificarse cada trama (tales como límites de
velocidad), de manera que forzar un modo de codificación particular
puede requerir invalidar muchas otras decisiones.
El alcance de las implementaciones del
procedimiento M100 incluye además implementaciones que tienen tareas
que están configuradas para identificar la frecuencia o el tipo del
tono o tonos. En ese caso, puede ser deseable utilizar un modo de
codificación especial para enviar esa información en lugar de
codificar la porción de tiempo. Un procedimiento de este tipo puede
iniciar la ejecución de una tarea de identificación de frecuencia
(por ejemplo, en lugar de continuar un procedimiento de codificación
de voz para esa trama) en función del resultado de la tarea T400.
Por ejemplo, puede utilizarse una disposición de filtros de ranura
para identificar las frecuencias del o de los componentes de
frecuencia más fuertes de la porción de tiempo. Un filtro de este
tipo puede configurarse para dividir el espectro de frecuencia (o
alguna parte del mismo) en contenedores (bins) que tengan un
ancho de, por ejemplo, 100 Hz o 200 Hz. La tarea de identificación
de frecuencia puede examinar todo el espectro o la porción de
tiempo o, como alternativa, solo contenedores o regiones de
frecuencia seleccionados (tales como regiones que incluyan las
frecuencias de tonos de señalización comunes tales como señales
DTMF).
En caso de que se identifiquen los dos tonos de
una señal DTMF, puede ser deseable utilizar un modo de codificación
especial para transmitir un dígito correspondiente a la señal DTMF
identificada en lugar de los propios tonos o una identificación de
las frecuencias reales. La tarea de identificación de frecuencia
también puede configurarse para detectar la duración de uno o más
tonos, información que puede transmitirse al descodificador. Un
codificador de voz que lleve a cabo una implementación de este tipo
del procedimiento M100 también puede configurarse para transmitir
información tal como la frecuencia, la amplitud y/o la duración de
tono a un descodificador a través de un canal secundario de un
esquema de canales de transmisión, tal como un canal de datos o de
señalización, en lugar de a través de un canal de tráfico.
El procedimiento M100 puede utilizarse en el
contexto de un codificador de voz o puede aplicarse de manera
independiente (por ejemplo para proporcionar una detección de tono
en un dispositivo diferente a un codificador de voz). La Figura 16A
muestra un diagrama de bloques de un aparato A100 según una
configuración desvelada que también puede utilizarse en un
codificador de voz, tal como un detector de tono, y/o como parte de
otro dispositivo o sistema.
El aparato A100 incluye un calculador de
coeficientes A110 que está configurado para llevar a cabo una
operación de codificación iterativa para calcular una pluralidad de
coeficientes (por ejemplo, coeficientes de filtro y/o coeficientes
de reflexión) a partir de una porción de tiempo de una señal de
audio digitalizada. Por ejemplo, el calculador de coeficientes A110
puede configurarse para llevar a cabo una implementación de la tarea
T100 descrita en este documento.
El calculador de coeficientes A110 puede
configurarse para llevar a cabo la operación de codificación
iterativa según un procedimiento de autocorrelación descrito en
este documento. La Figura 16B muestra un diagrama de bloques de una
implementación A200 del aparato A100 que también incluye un
calculador de autocorrelaciones A105 configurado para calcular
valores de autocorrelación de la porción de tiempo. El calculador de
autocorrelaciones A105 también puede configurarse para llevar a
cabo un suavizado espectral de los valores de autocorrelación tal y
como se describe en este documento.
El aparato A100 incluye un calculador de medidas
de ganancia A120 configurado para calcular, en cada una de la
pluralidad ordenada de iteraciones, un valor de una medida
relacionada con una ganancia de la operación de codificación. El
valor de la medida de ganancia puede ser una ganancia de predicción
o un error de predicción. El valor de la medida de ganancia puede
calcularse en función de una relación entre una medida de la energía
de la porción de tiempo y una medida de la energía residual en la
iteración. Por ejemplo, el calculador de medidas de ganancia A120
puede configurarse para llevar a cabo una implementación de la tarea
T200 descrita en este documento.
El aparato A100 incluye además una primera
unidad de comparación A130 configurada para almacenar una indicación
de la iteración, entre la pluralidad ordenada, en la que se produce
un cambio en un estado de una primera relación entre el valor
calculado y un primer valor de umbral. La indicación de la iteración
puede implementarse como una orden de parada, y la primera unidad
de comparación A130 puede configurarse para actualizar una o más
órdenes de parada. Por ejemplo, la primera unidad de comparación
A130 puede configurarse para llevar a cabo una implementación de la
tarea T300 descrita en este documento.
El aparato A100 incluye además una segunda
unidad de comparación A140 configurada para comparar la indicación
almacenada con un segundo valor de umbral. La segunda unidad de
comparación A140 puede configurarse para clasificar la porción de
tiempo como tonal o como no tonal en función de un resultado de la
comparación. Por ejemplo, la segunda unidad de comparación A140
puede configurarse para llevar a cabo una implementación de la tarea
T400 descrita en este documento. Una implementación adicional del
aparato A100 incluye una implementación de un selector de modo 202
descrito posteriormente que está configurado para seleccionar un
modo de codificación y/o una velocidad de codificación en función
de la salida de la segunda unidad de comparación A140.
Los diversos elementos de las implementaciones
del aparato A100 pueden implementarse como dispositivos electrónicos
y/u ópticos que residan, por ejemplo, en el mismo chip o entre dos
o más chips de un conjunto de chips, aunque también se contemplan
otras disposiciones sin tal limitación. Uno o más elementos de un
aparato de este tipo pueden implementarse completamente o en parte
como uno o más conjuntos de instrucciones dispuestas para ejecutarse
en una o más disposiciones fijas o programables de elementos
lógicos (por ejemplo, transistores, puertas) tales como
microprocesadores, procesadores embebidos, núcleos IP, procesadores
de señales digitales, FPGA (matrices de puertas programables de
campo), ASSP (productos estándar de aplicación específica) y ASIC
(circuitos integrados de aplicación específica).
Es posible utilizar uno o más elementos de una
implementación del aparato A100 para llevar a cabo tareas o
ejecutar otros conjuntos de instrucciones que no estén directamente
relacionadas con una operación el aparato, tal como una tarea
relacionada con otra operación de un dispositivo o sistema en el que
esté embebido el aparato. También es posible que uno o más
elementos de una implementación del aparato A100 tengan una
estructura en común (por ejemplo, un procesador utilizado para
ejecutar partes de código correspondientes a diferentes elementos
en momentos diferentes, un conjunto de instrucciones ejecutadas para
llevar a cabo tareas correspondientes a diferentes elementos en
momentos diferentes, o una disposición de dispositivos electrónicos
y/u ópticos que lleven a cabo operaciones para diferentes elementos
en momentos diferentes). Tal y como se muestra en los listados de
seudocódigo (4) y (5) anteriores y en los listados de seudocódigo de
las Figuras 7 y 10, por ejemplo, uno o más elementos de una
implementación del aparato A100 pueden implementarse incluso como
diferentes partes del mismo bucle.
Las configuraciones descritas anteriormente
pueden utilizarse en uno o más dispositivos (por ejemplo,
codificadores de voz) de un sistema de comunicaciones de telefonía
inalámbrica configurado para utilizar una interfaz inalámbrica CDMA
(acceso múltiple por división de código). Sin embargo, los expertos
en la técnica entenderán que los procedimientos y aparatos que
incluyen las características descritas en este documento pueden
residir en cualquiera de varios sistemas de comunicación utilizando
una amplia gama de tecnologías conocidas por los expertos en la
técnica. Por ejemplo, un experto en la técnica apreciará que los
procedimientos y aparatos descritos anteriormente pueden aplicarse
a cualquier sistema de comunicación digital, independientemente del
esquema de transmisión físico y/u lógico, e independientemente de
si tal sistema es cableado y/o inalámbrico, de conmutación de
circuitos y/o de conmutación de paquetes, etc., y el uso de estos
procedimientos y/o aparatos con tales sistemas se contempla y se da
a conocer de manera expresa.
Tal y como se ilustra en Figura 17, un sistema
de telefonía celular incluye generalmente una pluralidad de
unidades de abonado móviles 10, una pluralidad de estaciones base
12, controladores de estación base (BSC) 14 y un centro de
conmutación móvil (MSC) 16. El MSC 16 está configurado para
interactuar con una red telefónica pública conmutada (PSTN) 18
convencional. El MSC 16 está configurado además para interactuar con
los BSC 14. Los BSC 14 están acoplados a las estaciones base 12 a
través de líneas de retroceso. Las líneas de retroceso pueden
configurarse para soportar cualquiera de varias interfaces conocidas
incluyendo, por ejemplo, E1/T1, ATM, IP, PPP, Frame Relay, HDSL,
ADSL o xDSL. Debe entenderse que puede haber más de dos BSC 14 en el
sistema. Cada estación base 12 incluye de manera ventajosa al menos
un sector (no mostrado), comprendiendo cada sector una antena
omnidireccional o una antena que apunta a una dirección particular
radialmente desde la estación base 12. Como alternativa, cada
sector puede comprender dos antenas para la recepción de diversidad.
Cada estación base 12 puede estar diseñada de manera ventajosa para
soportar una pluralidad de asignaciones de frecuencia. En un
sistema CDMA, la intersección de un sector y de una asignación de
frecuencia puede denominarse como un canal CDMA. Las estaciones
base 12 también pueden conocerse como subsistemas de transceptor de
estación base (BTS) 12. Como alternativa, "estación base"
puede utilizarse en la industria para referirse colectivamente a un
BSC 14 y a uno o más BTS 12. Los BTS 12 también pueden denotarse
como "emplazamientos de célula" 12. Como alternativa, los
sectores individuales de un BTS 12 dado pueden denominarse como
emplazamientos de célula. Las unidades de abonado móviles 10 son
normalmente teléfonos celulares o PCS 10. Un sistema de este tipo
puede configurarse para utilizarse según la norma
IS-95 u otra norma CDMA. Un sistema de este tipo
también puede configurarse para transportar tráfico de voz a través
de uno o más protocolos de conmutación de paquetes, tales como
VoIP.
Durante el funcionamiento típico del sistema de
telefonía celular, las estaciones base 12 reciben conjuntos de
señales de enlace inverso desde conjuntos de unidades móviles 10.
Las unidades móviles 10 llevan a cabo llamadas telefónicas u otras
comunicaciones. Cada señal de enlace inverso recibida por una
estación base 12 dada se procesa en esa estación base 12. Los datos
resultantes se reenvían a los BSC 14. Los BSC 14 proporcionan
asignación de recursos de llamada y funcionalidad de gestión de
movilidad incluyendo el control de los traspasos continuos entre
las estaciones base 12. Los BSC 14 encaminan además los datos
recibidos al MSC 16, el cual proporciona servicios de
encaminamiento adicionales para interactuar con la PSTN 18. De
manera similar, la PSTN 18 interactúa con el MSC 16, y el MSC 16
interactúa con los BSC 14, que a su vez controlan las estaciones
base 12 para transmitir conjuntos de señales de enlace directo a
conjuntos de unidades móviles 10.
La Figura 18 muestra un diagrama de un sistema
que incluye dos codificadores 100, 106 que pueden configurarse para
llevar a cabo una implementación de la tarea T400 descrita en este
documento y/o que pueden configurarse para incluir una
implementación del aparato A100 descrito en este documento. El
primer codificador 100 recibe muestras de voz digitalizadas
s(n) y codifica las muestras s(n) para
su transmisión a través de un medio de transmisión y/o canal de
comunicaciones 102 hasta un primer descodificador 104. El
descodificador 104 descodifica las muestras de voz codificadas y
sintetiza una señal de voz de salida sSYNTH(n). Para la
transmisión en el sentido contrario, un segundo codificador 106
codifica muestras de voz digitalizadas s(n), las
cuales se transmiten a través de un medio de transmisión y/o canal
de comunicaciones 108. Un segundo descodificador 110 recibe y
descodifica las muestras de voz codificadas, generando una señal de
voz de salida sintetizada sSYNTH(n). El codificador 100 y el
descodificador 110 pueden implementarse conjuntamente en un
transceptor tal como un teléfono celular. Asimismo, el codificador
106 y el descodificador 104 pueden implementarse conjuntamente en
un transceptor tal como un teléfono celular.
Las muestras de voz s(n)
representan señales de voz que se han digitalizado y cuantificado
según cualquiera de varios procedimientos conocidos en la técnica
incluyendo, por ejemplo, la modulación por impulsos codificados
(PCM), y la ley A o ley \mu de
compresión-expansión. Tal y como se conoce en la
técnica, las muestras de voz s(n) se organizan en
tramas de datos de entrada en las que cada trama comprende un número
predeterminado de muestras de voz digitalizadas s(n).
En una configuración a modo de ejemplo se utiliza una tasa de
muestreo de 8 kHz, comprendiendo cada trama de 20 milisegundos 160
muestras. En las configuraciones descritas posteriormente, la
velocidad de transmisión de datos puede variar de manera ventajosa
por cada trama entre velocidad completa, media velocidad, un cuarto
de velocidad y un octavo de velocidad (correspondiéndose en el
ejemplo a 13,2, 6,2, 2,6 y 1 kbps, respectivamente). Variar la
velocidad de transmisión de datos es potencialmente ventajoso ya
que las velocidades binarias más bajas pueden emplearse de manera
selectiva para tramas que contengan relativamente menos información
de voz. Tal y como entienden los expertos en la técnica, pueden
utilizarse otras tasas de muestreo, tamaños de trama y velocidades
de transmisión de datos.
El primer codificador 100 y el segundo
descodificador 110 comprenden conjuntamente un primer codificador de
voz, o códec de voz. El codificador de voz puede configurarse para
utilizarse en cualquier tipo de dispositivo de comunicaciones para
transmitir señales de voz a través de un canal cableado y/o
inalámbrico, incluyendo, por ejemplo, las unidades de abonado, los
BTS, o los BSC descritos anteriormente con referencia a la Figura
17. De manera similar, el segundo codificador 106 y el primer
descodificador 104 comprenden conjuntamente un segundo codificador
de voz. Los expertos en la técnica entenderán que los codificadores
de voz pueden implementarse con un procesador de señales digitales
(DSP), un circuito integrado de aplicación específica (ASIC), lógica
de puertas discreta, firmware o cualquier módulo de software
programable convencional y un microprocesador. El módulo de
software puede residir en memoria RAM, memoria flash, registros, o
cualquier otra forma de medio de almacenamiento grabable conocido
en la técnica. Como alternativa, cualquier máquina de estados,
controlador o procesador convencionales pueden sustituir al
microprocesador. ASIC a modo de ejemplo diseñados específicamente
para la codificación de voz se describen en las patentes
estadounidenses números 5.727.123 (McDonough et al, expedida
el 10 de marzo de 1998) y 5.784.532 (McDonough et al.,
expedida el 21 de julio de 1998).
En la Figura 19A, un codificador 200 que puede
utilizarse en un codificador de voz incluye un selector de modo
202, un módulo de estimación de tono 204, un módulo de análisis LP
206, un filtro de análisis LP 208, un módulo de cuantificación LP
210 y un módulo de cuantificación de residuo 212. Las tramas de voz
de entrada s(n) se proporcionan al selector de modo
202, al módulo de estimación de tono 204, al módulo de análisis LP
206 y al filtro de análisis LP 208. El selector de modo 202 genera
una indicación de modo M en función de la periodicidad, energía,
relación de señal a ruido (SNR) o tasa de cruce por cero, entre
otras características, de cada trama de voz de entrada
s(n). El selector de modo 202 también puede
configurarse para generar la indicación de modo M en función de un
resultado de la tarea T400, y/o de una salida de la segunda unidad
de comparación A140, correspondiente a la detección de una señal
tonal.
El modo M puede indicar un modo de codificación
tal como CELP, NELP o PPP como los descritos en este documento y
también puede indiciar una velocidad de codificación. En el ejemplo
mostrado en la Figura 19A, el selector de modo 202 también genera
un índice de modo I_{M} (por ejemplo, una versión codificada de la
indicación de modo M para la transmisión). Varios procedimientos de
clasificación de tramas de voz según la periodicidad se describen
en la patente estadounidense número 5.911.128 (DeJaco, expedida el 8
de junio de 1999). Tales procedimientos también se incorporan en
las normas provisionales TIA/EIA IS-127 y TIA/EIA
IS-733 de la Asociación de la Industria de las
Telecomunicaciones. Un esquema de decisión de modo a modo de ejemplo
también se describe en la patente estadounidense número 6.691.084
(Manjunath et al., expedida el 10 de febrero de 2004).
El módulo de estimación de tono 204 genera un
índice de tono Ip y un valor de retardo P_{0} en función de cada
trama de voz de entrada s(n). El módulo de análisis LP
206 lleva a cabo un análisis predictivo lineal en cada trama de voz
de entrada s(n) para generar un conjunto de parámetros
LP (por ejemplo, coeficientes de filtro a). Los parámetros
LP se reciben por el módulo de cuantificación LP 210, posiblemente
después de la conversión a otra forma tal como LSP, LSF o LSP (como
alternativa, tal conversión puede producirse en el módulo 210). En
este ejemplo, el módulo de cuantificación LP 210 también recibe la
indicación de modo M, llevando a cabo de ese modo el proceso de
cuantificación de una manera dependiente del modo.
El módulo de cuantificación LP 210 genera un
índice LP I_{LP} (por ejemplo, un índice en un libro de códigos
de cuantificación) y un conjunto cuantificado de parámetros LP
\hat{a}. El filtro de análisis LP 208 recibe el conjunto
cuantificado de parámetros LP \hat{a} además de la trama de voz de
entrada s(n). El filtro de análisis LP 208 genera una
señal de residuo LP u[n], la cual representa el error
entre las tramas de voz de entrada s(n) y la voz
reconstruida en función de los parámetros estimados \hat{a}
lineales y cuantificados. El residuo LP u[n] y la
indicación de modo M se proporcionan al módulo de cuantificación de
residuo 212. En este ejemplo, el conjunto cuantificado de parámetros
LP \hat{a} también se proporciona al módulo de cuantificación de
residuo 212. En función de estos valores, el módulo de
cuantificación de residuo 212 genera un índice de residuo I_{R} y
una señal de residuo cuantificada \hat{u}[n]. Cada uno de
los codificadores 100 y 106 mostrados en la Figura 18 puede
configurarse para incluir una implementación del codificador 200
junto con una implementación del aparato A100.
En la Figura 19B, un descodificador 300 que
puede usarse en un codificador de voz incluye un módulo de
descodificación de parámetros LP 302, un módulo de descodificación
de residuo 304, un módulo de descodificación de modo 306 y un
filtro de síntesis LP 308. El módulo de descodificación de modo 306
recibe y descodifica un índice de modo I_{M}, generando a partir
del mismo una indicación de modo M. El módulo de descodificación de
parámetros LP 302 recibe el modo M y un índice LP I_{LP}. El
módulo de descodificación de parámetros LP 302 descodifica los
valores recibidos para generar un conjunto cuantificado de
parámetros LP \hat{a}. El módulo de descodificación de residuo
304 recibe un índice de residuo I_{R}, un índice de tono I_{P} y
el índice de modo I_{M}. El módulo de descodificación de residuo
304 descodifica los valores recibidos para generar una señal de
residuo cuantificada \hat{u}[n]. La señal de residuo
cuantificada \hat{u}[n] y el conjunto cuantificado de
parámetros LP \hat{a} se reciben por el filtro de síntesis LP 308,
el cual sintetiza una señal de voz de salida descodificada
\hat{s}[n] a partir de los mismos. Cada uno de los
descodificadores 104 y 110 mostrados en la Figura 18 pueden
configurarse para incluir una implementación del descodificador
300.
La Figura 20 muestra un diagrama de flujo de
tareas de selección de modo que pueden llevarse a cabo por un
codificador de voz que incluya una implementación del selector de
modo 202. En la tarea 400, el selector de modo recibe muestras
digitales de una señal de voz en tramas sucesivas. Tras recibir una
trama dada, el selector de modo avanza hasta la tarea 402. En la
tarea 402, el selector de modo detecta la energía de la trama. La
energía es una medida de la actividad de voz de la trama. La
detección de voz se lleva a cabo sumando los cuadrados de las
amplitudes de las muestras de voz digitalizadas y comparando la
energía resultante con un valor de umbral. La tarea 402 puede
configurarse para adaptar este valor de umbral en función del nivel
variable de ruido de fondo. Un detector de actividad de voz de
umbral variable a modo de ejemplo se describe en la patente
estadounidense mencionada anteriormente número 5.414.796. Algunos
sonidos de voz sordos pueden ser muestras de energía extremadamente
bajas que puede codificarse por error como ruido de fondo. Para
reducir la posibilidad de un error de este tipo, la inclinación
espectral (por ejemplo, el primer coeficiente de reflexión) de
muestras de baja energía puede utilizarse para distinguir la voz
sorda del ruido de fondo, tal y como se describe en la patente
estadounidense mencionada anteriormente número 5.414.796.
Después de detectar la energía de la trama, el
selector de modo avanza hasta la tarea 404. (Una implementación
alternativa del selector de modo 202 está configurada para recibir
la energía de trama de otro elemento del codificador de voz). En la
tarea 404, el selector de modo determina si la energía de trama
detectada es suficiente para clasificar la trama como conteniendo
información de voz. Si la energía de trama detectada cae por debajo
de un nivel de umbral predefinido, el codificador de voz avanza
hasta la tarea 406. En la tarea 406, el codificador de voz codifica
la trama como ruido de fondo (es decir, silencio). En una
configuración, la trama de ruido de fondo se codifica a 1/8 de
velocidad (por ejemplo, 1 kbps). Si en la tarea 404 la energía de
trama detectada alcanza o supera el nivel de umbral predefinido, la
trama se clasifica como voz y el selector de modo avanza hasta la
tarea 408.
En la tarea 408, el selector de modo determina
si la trama es voz sorda. Por ejemplo, la tarea 408 puede
configurarse para examinar la periodicidad de la trama. Varios
procedimientos conocidos de determinación de periodicidad incluyen,
por ejemplo, el uso de cruces por cero y el uso de funciones de
autocorrelación normalizadas (NACF). En particular, utilizar cruces
por cero y NACF para detectar la periodicidad se describe en las
patentes estadounidenses mencionadas anteriormente números
5.911.128 y 6.691.084. Además, los procedimientos anteriores
utilizados para distinguir voz sonora de voz sorda se incorporan en
las normas provisionales TIA/EIA IS-127 y TIA/EIA
IS-733 de la Asociación de la Industria de las
Telecomunicaciones. Si en la tarea 408 se determina que la trama es
de voz sorda, el codificador de voz avanza hasta la tarea 410. En la
tarea 410, el codificador de voz codifica la trama como voz sorda.
En una configuración, las tramas de voz sordas se codifican a un
cuarto de la velocidad (por ejemplo, a 2,6 kbps). Si en la tarea
408 se determina que la trama no es de voz sorda, el selector de
modo avanza hasta la tarea 412.
En la tarea 412, el selector de modo determina
si la trama es de voz de transición. La tarea 412 puede configurarse
para utilizar procedimientos de detección de periodicidad conocidos
en la técnica (por ejemplo, tal y como se describe en la patente
estadounidense mencionada anteriormente número 5.911.128). Si se
determina que la trama es de voz de transición, el codificador de
voz avanza hasta la tarea 414. En la tarea 414, la trama se
codifica como voz de transición (es decir, transición desde voz
sorda a voz sonora). En una configuración, la trama de voz de
transición se codifica según un procedimiento de codificación
interpoladora de múltiples impulsos descrito en la patente
estadounidense número 6.260.017 (Das et al., expedida el 10
de julio de 2001). Un modo CELP también puede utilizarse para
codificar tramas de voz de transición. En otra configuración, la
trama de voz de transición se codifica a velocidad completa (por
ejemplo, 13,2 kbps).
Si en la tarea 412, el selector de modo
determina que la trama no es de voz de transición, el codificador
de voz avanza hasta la tarea 416. En la tarea 416, el codificador de
voz codifica la trama como voz sonora. En una configuración, las
tramas de voz sonoras pueden codificarse a media velocidad (por
ejemplo, 6,2 kbps), o a un cuarto de velocidad, utilizando un modo
de codificación PPP. También es posible codificar tramas de voz
sonoras a velocidad completa utilizando un modo de codificación PPP
u otro modo de codificación (por ejemplo, 13,2 kbps u 8 kbps en un
codificador CELP de 8k). Sin embargo, los expertos en la técnica
apreciarán que codificar tramas sonoras a media o a un cuarto de
velocidad permite al codificador ahorrar un ancho de banda valioso
aprovechando la naturaleza de estado estable de las tramas sonoras.
Además, independientemente de la velocidad utilizada para codificar
la voz sonora, la voz sonora se codifica de manera ventajosa
utilizando información de tramas anteriores.
La descripción anterior de un códec de voz
multimodo describe el procesamiento de una trama de entrada que
contiene voz. Obsérvese que se utiliza un proceso de clasificación
de los contenidos de la trama para seleccionar el mejor modo
mediante el cual codificar la trama. Varios modos de
codificador/descodificador se describen en las siguientes
secciones. Los diferentes modos de codificador/descodificador
funcionan según diferentes modos de codificación. Determinados
modos son más eficaces en partes de codificación de la señal de voz
s(n) que presenten determinadas propiedades. Tal y como se
ha indicado anteriormente, el selector de modo 202 puede
configurarse para invalidar una decisión de codificación tal y como
se muestra en la Figura 20 (por ejemplo, generada por la tarea 408
y/o 412), en función del resultado de la tarea T400 y/o de una
salida de la segunda unidad de comparación A140.
En una configuración se elige un modo
"predictivo lineal excitado por código" (CELP) para codificar
tramas clasificadas como voz de transición. El modo CELP excita un
modelo de tracto vocal predictivo lineal con una versión
cuantificada de la señal residual de predicción lineal. De todos los
modos de codificador/descodificador descritos en este documento,
CELP produce generalmente la reproducción de voz más precisa pero
requiere la mayor velocidad binaria. En una configuración, el modo
CELP lleva a cabo una codificación a 8500 bits por segundo. En otra
configuración, la codificación CELP de una trama se lleva a cabo a
una velocidad seleccionada entre la velocidad completa y la mitad
de velocidad. Un modo CELP también puede seleccionarse según un
resultado de la tarea T400 y/o una salida de la segunda unidad de
comparación A140, correspondiente a la detección de una señal
tonal.
Un modo de "periodo de tono de prototipo"
(PPP) puede elegirse para codificar tramas clasificadas como voz
sonora. La voz sonora contiene componentes periódicos que varían
lentamente en el tiempo y que se utilizan por el modo PPP. El modo
PPP codifica solamente un subconjunto de los periodos de tono dentro
de cada trama. Los periodos restantes de la señal de voz se
reconstruyen mediante interpolación entre estos periodos de
prototipo. Al utilizar la periodicidad de la voz sonora, PPP puede
conseguir una velocidad binaria más baja que CELP y producir aun
así la señal de voz de una manera perceptivamente precisa. En una
configuración, el modo PPP lleva a cabo una codificación a 3900
bits por segundo. En otra configuración, la codificación PPP de una
trama se lleva a cabo a una velocidad seleccionada entre una
velocidad completa, la mitad de la velocidad y un cuarto de la
velocidad. Un modo de "interpolación de forma de onda" (WI) o
de "interpolación de forma de onda de prototipo" (PWI) también
puede utilizarse para codificar tramas clasificadas como voz
sonora.
Un modo "predictivo lineal excitado por
ruido" (NELP) puede elegirse para codificar tramas clasificadas
como voz sorda. NELP utiliza una señal filtrada de ruido
seudoaleatorio para modelar la voz sorda. NELP utiliza el modelo
más sencillo para la voz codificada y, por lo tanto, consigue la
velocidad binaria más baja. En una configuración, el modo NELP
lleva a cabo una codificación a 1500 bits por segundo. En otra
configuración, la codificación NELP de una trama se lleva a cabo a
una velocidad seleccionada entre la mitad de velocidad y un cuarto
de velocidad.
Puede utilizarse frecuentemente la misma técnica
de codificación a diferentes velocidades binarias, con niveles de
rendimiento variables. Por lo tanto, los diferentes modos de
codificador/descodificador pueden representar diferentes técnicas
de codificación o la misma técnica de codificación funcionando a
diferentes velocidades binarias, o combinaciones de lo anterior.
Los expertos en la técnica reconocerán que aumentando el número de
modos de codificador/descodificador se permitirá una mayor
flexibilidad cuando se elija un modo, lo que puede dar como
resultado una velocidad binaria media más baja, pero aumentará la
complejidad del sistema global. La combinación particular utilizada
en cualquier sistema dado quedará dictaminada por los recursos
disponibles del sistema y por el entorno específico de la señal. Un
codificador de voz u otro aparato que lleve a cabo una
implementación de la tarea T400 descrita en este documento y/o que
incluya una implementación del aparato A100 descrito en este
documento, puede configurarse para seleccionar una velocidad de
configuración particular (por ejemplo, velocidad completa o media
velocidad) según un resultado de la tarea T400 y/o una salida de la
segunda unidad de comparación A140, que indica la detección de una
señal tonal.
La presentación anterior de las configuraciones
descritas se proporciona para permitir que cualquier experto en la
técnica realice o utilice los procedimientos y otras estructuras
dados a conocer en este documento. Los diagramas de flujo y otras
estructuras mostradas y descritas en este documento son solamente
ejemplos, y otras variantes de estas estructuras también están
dentro del alcance de la invención. Son posibles varias
modificaciones de estas configuraciones, y los principios genéricos
presentados en este documento también pueden aplicarse a otras
configuraciones.
Cada una de las configuraciones descritas en
este documento puede implementarse en parte o totalmente como un
circuito cableado, como una configuración de circuitos fabricada en
un circuito integrado de aplicación específica, o como un programa
de firmware cargado en memoria no volátil o como un programa de
software cargado desde o en un medio de almacenamiento de datos
como código legible por máquina, siendo tal código instrucciones
ejecutables por una disposición de elementos lógicos tales como un
microprocesador u otra unidad de procesamiento de señales
digitales. El medio de almacenamiento de datos puede ser una
disposición de elementos de almacenamiento tales como una memoria
de semiconductor (que puede incluir sin limitación una RAM (memoria
de acceso aleatorio) dinámica o estática, una ROM (memoria de solo
lectura), y/o una RAM flash), o una memoria ferroeléctrica,
magnetorresistiva, ovónica, polimérica o de cambio de fase; o un
medio de disco tal como un disco magnético u óptico. Debe
entenderse que el término "software" incluye código fuente,
código de lenguaje ensamblador, código máquina, código binario,
firmware, macrocódigo, microcódigo, uno o más conjuntos o secuencias
de instrucciones ejecutables por una disposición de elementos
lógicos, y cualquier combinación de tales ejemplos.
Cada uno de los procedimientos dados a conocer
en este documento también pueden realizarse de manera tangible (por
ejemplo, en uno o más medios de almacenamiento de datos como los
enumerados anteriormente) como uno o más conjuntos de instrucciones
legibles y/o ejecutables por una máquina que incluya una disposición
de elementos lógicos (por ejemplo, un procesador, un
microprocesador, un microcontrolador u otra máquina de estados
finitos). Por lo tanto, la presente invención no pretende limitarse
a las configuraciones mostradas anteriormente sino que en cambio
debe concedérsele el alcance más amplio compatible con los
principios y características novedosas dados a conocer de cualquier
manera en este documento, incluyendo las reivindicaciones adjuntas
como campo, las cuales forman una parte de la invención
original.
Claims (30)
1. Un procedimiento de procesamiento de señales
de audio, comprendiendo dicho procedimiento:
- llevar a cabo una operación de codificación en una porción de tiempo de una señal de audio digitalizada, en el que dicha operación de codificación incluye una pluralidad ordenada de iteraciones;
- en cada una de la pluralidad ordenada de iteraciones, calcular un valor de una medida de ganancia de la operación de codificación;
- para cada uno de una primera pluralidad de valores de umbral, determinar la iteración, entre la pluralidad ordenada, en la que se produce un cambio en un estado de una primera relación entre el valor calculado y el valor de umbral, y almacenar una indicación de la iteración; y
- comparar al menos una de las indicaciones almacenadas con al menos un valor de umbral correspondiente.
\vskip1.000000\baselineskip
2. El procedimiento de procesamiento de señales
de audio según la reivindicación 1, en el que dicha comparación de
al menos una de las indicaciones almacenadas con al menos un valor
de umbral correspondiente incluye comparar la al menos una de las
indicaciones almacenadas con un valor correspondiente de una segunda
pluralidad de valores de umbral.
3. El procedimiento de procesamiento de señales
de audio según la reivindicación 1, en el que la operación de
codificación es una operación de codificación predictiva lineal.
4. El procedimiento de procesamiento de señales
de audio según la reivindicación 1, en el que dicha realización de
una operación de codificación incluye calcular una pluralidad de
coeficientes de filtro relacionados con la porción de tiempo.
5. El procedimiento de procesamiento de señales
de audio según la reivindicación 4, comprendiendo dicho
procedimiento, en respuesta a un resultado de dicha comparación,
reducir la magnitud de al menos uno de los coeficientes de
filtro.
6. El procedimiento de procesamiento de señales
de audio según la reivindicación 1, en el que dicha realización de
una operación de codificación incluye calcular una pluralidad de
coeficientes de reflexión relacionados con la porción de
tiempo.
7. El procedimiento de procesamiento de señales
de audio según la reivindicación 6, en el que dicho cálculo de un
valor de una medida de ganancia incluye calcular el valor en función
de al menos uno de la pluralidad de coeficientes de reflexión.
8. El procedimiento de procesamiento de señales
de audio según la reivindicación 1, en el que la medida de ganancia
de la operación de codificación es una entre A) una ganancia de
predicción y B) un error de predicción.
9. El procedimiento de procesamiento de señales
de audio según la reivindicación 1, en el que dicha comparación de
al menos una de las indicaciones almacenadas con al menos un valor
de umbral correspondiente incluye comparar al menos una de las
indicaciones almacenadas con cada uno de un valor de umbral superior
correspondiente y un valor de umbral inferior correspondiente.
10. El procedimiento de procesamiento de
señales de audio según la reivindicación 1, en el que la medida de
ganancia de la operación de codificación está basada en una relación
entre A) la energía de la porción de tiempo y B) la energía de un
residuo de la iteración correspondiente de la operación de
codificación.
11. El procedimiento de procesamiento de señales
de audio según la reivindicación 1, en el que, para cada uno de la
primera pluralidad de valores de umbral, el estado de la primera
relación entre el valor calculado y el valor de umbral presenta A)
un primer valor cuando el valor calculado es mayor que el valor de
umbral y B) un segundo valor, diferente del primer valor, cuando el
valor calculado es inferior al valor de umbral.
12. El procedimiento de procesamiento de señales
de audio según la reivindicación 1, comprendiendo dicho
procedimiento seleccionar, en función de un resultado de dicha
comparación, un modo de codificación para la porción de tiempo.
13. El procedimiento de procesamiento de señales
de audio según la reivindicación 1, comprendiendo dicho
procedimiento, en respuesta a un resultado de dicha comparación,
utilizar al menos un índice de libro de códigos para codificar una
señal de excitación de la porción de tiempo.
\newpage
14. El procedimiento de procesamiento de señales
de audio según la reivindicación 1, comprendiendo dicho
procedimiento, en respuesta a un resultado de dicha comparación,
identificar una señal de multifrecuencia de doble tono incluida en
la porción de tiempo.
15. El procedimiento de procesamiento de señales
de audio según la reivindicación 1, comprendiendo dicho
procedimiento, en respuesta a un resultado de dicha comparación,
determinar una frecuencia de cada uno de los al menos dos
componentes de frecuencia de la porción de tiempo.
16. El procedimiento de procesamiento de señales
de audio según la reivindicación 1, comprendiendo dicho
procedimiento, en función de al menos una de las indicaciones
almacenadas, decidir que la porción de tiempo es una de entre A)
una señal de voz y B) una señal tonal, donde dicha decisión incluye
dicha comparación de al menos una de las indicaciones almacenadas
con al menos un valor de umbral correspondiente.
17. Un medio de almacenamiento de datos que
contiene instrucciones legibles por máquina que describen el
procedimiento según la reivindicación 1.
18. Un aparato de procesamiento de señales de
audio, comprendiendo dicho aparato:
- medios para llevar a cabo una operación de codificación en una porción de tiempo de una señal de audio digitalizada, en el que dicha operación de codificación incluye una pluralidad ordenada de iteraciones;
- medios para calcular, en cada una de la pluralidad ordenada de iteraciones, un valor de una medida de ganancia de la operación de codificación;
- medios para determinar, para cada uno de una primera pluralidad de valores de umbral, la iteración, entre la pluralidad ordenada, en la que se produce un cambio en un estado de una primera relación entre el valor calculado y el valor de umbral, y para almacenar una indicación de la iteración; y
- medios para comparar al menos una de las indicaciones almacenadas con al menos un valor de umbral correspondiente.
19. El aparato de procesamiento de señales de
audio según la reivindicación 18, en el que dichos medios para
comparar al menos una de las indicaciones almacenadas con al menos
un valor de umbral correspondiente están configurados para comparar
la al menos una de las indicaciones almacenadas con un valor
correspondiente de una segunda pluralidad de valores de umbral.
20. El aparato de procesamiento de señales de
audio según la reivindicación 18, en el que la medida de ganancia
de la operación de codificación es una entre A) una ganancia de
predicción y B) un error de predicción.
21. El aparato de procesamiento de señales de
audio según la reivindicación 18, en el que la medida de ganancia
de la operación de codificación está basada en una relación entre A)
la energía de la porción de tiempo y B) la energía de un residuo de
la iteración correspondiente de la operación de codificación.
22. El aparato de procesamiento de señales de
audio según la reivindicación 18, en el que dichos medios para
comparar al menos una de las indicaciones almacenadas con al menos
un valor de umbral correspondiente están configurados para comparar
al menos una de las indicaciones almacenadas con cada uno de un
valor de umbral superior correspondiente y un valor de umbral
inferior correspondiente.
23. El aparato de procesamiento de señales de
audio según la reivindicación 18, en el que, para cada uno de la
primera pluralidad de valores de umbral, el estado de la primera
relación entre el valor calculado y el valor de umbral presenta A)
un primer valor cuando el valor calculado es mayor que el valor de
umbral y B) un segundo valor, diferente del primer valor, cuando el
valor calculado es inferior al valor de umbral.
24. El aparato de procesamiento de señales de
audio según la reivindicación 18, comprendiendo dicho aparato
medios para seleccionar, en función de una salida de dichos medios
de comparación, un modo de codificación para la porción de
tiempo.
25. El aparato según la reivindicación 18, en el
que los medios para llevar a cabo una operación de codificación es
un calculador de coeficientes (A110), configurado para llevar a cabo
una operación de codificación para calcular una pluralidad de
coeficientes; los medios de cálculo son un calculador de medidas de
ganancia (A120); y los medios de comparación comprenden una primera
unidad de comparación (A130) configurada para determinar, para cada
uno de una primera pluralidad de valores de umbral, la iteración,
entre la pluralidad ordenada, en la que se produce un cambio en un
estado de una primera relación entre el valor calculado y el valor
de umbral, y para almacenar una indicación de la iteración; y
una segunda unidad de comparación (A140)
configurada para comparar al menos una de las indicaciones
almacenadas con al menos un valor de umbral correspondiente.
26. El aparato de procesamiento de señales de
audio según la reivindicación 25, en el que dicha segunda unidad de
comparación (A140) está configurada para comparar la al menos una de
las indicaciones almacenadas con un valor correspondiente de una
segunda pluralidad de valores de umbral.
27. El aparato de procesamiento de señales de
audio según la reivindicación 25, en el que dicha segunda unidad de
comparación (A140) está configurada para comparar al menos una de
las indicaciones almacenadas con cada uno de un valor de umbral
superior correspondiente y un valor de umbral inferior
correspondiente.
28. El aparato de procesamiento de señales de
audio según la reivindicación 25, comprendiendo dicho aparato un
selector de modo (202) configurado para seleccionar, en función de
una salida de dicha segunda unidad de comparación (A140), un modo
de codificación para la porción de tiempo.
29. Un teléfono celular que incluye el aparato
según la reivindicación 25 y configurado para llevar a cabo, en
función de una salida de dicha segunda unidad de comparación (A140),
al menos uno de entre A) seleccionar un modo de codificación para
la porción de tiempo y B) reducir una magnitud de al menos uno de
entre la pluralidad de coeficientes.
30. Un codificador de voz que incluye el aparato
según la reivindicación 25 y configurado para llevar a cabo, en
función de una salida de dicha segunda unidad de comparación, al
menos uno de entre A) seleccionar un modo de codificación para la
porción de tiempo y B) reducir una magnitud de al menos uno de entre
la pluralidad de coeficientes.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US74284605P | 2005-12-05 | 2005-12-05 | |
| US742846P | 2005-12-05 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| ES2347473T3 true ES2347473T3 (es) | 2010-10-29 |
Family
ID=38610000
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| ES06850882T Active ES2347473T3 (es) | 2005-12-05 | 2006-12-05 | Procedimiento y aparato de deteccion de componentes tonales de señales de audio. |
Country Status (10)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US8219392B2 (es) |
| EP (1) | EP1958187B1 (es) |
| JP (1) | JP4971351B2 (es) |
| KR (1) | KR100986957B1 (es) |
| CN (1) | CN101322182B (es) |
| AT (1) | ATE475171T1 (es) |
| DE (1) | DE602006015682D1 (es) |
| ES (1) | ES2347473T3 (es) |
| TW (1) | TWI330355B (es) |
| WO (1) | WO2007120316A2 (es) |
Families Citing this family (26)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5621852A (en) | 1993-12-14 | 1997-04-15 | Interdigital Technology Corporation | Efficient codebook structure for code excited linear prediction coding |
| US8725501B2 (en) * | 2004-07-20 | 2014-05-13 | Panasonic Corporation | Audio decoding device and compensation frame generation method |
| CA2690433C (en) * | 2007-06-22 | 2016-01-19 | Voiceage Corporation | Method and device for sound activity detection and sound signal classification |
| US20090043577A1 (en) * | 2007-08-10 | 2009-02-12 | Ditech Networks, Inc. | Signal presence detection using bi-directional communication data |
| WO2009077950A1 (en) * | 2007-12-18 | 2009-06-25 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | An adaptive time/frequency-based audio encoding method |
| EP2237266A1 (en) * | 2009-04-03 | 2010-10-06 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Apparatus and method for determining a plurality of local center of gravity frequencies of a spectrum of an audio signal |
| US8730852B2 (en) * | 2009-12-11 | 2014-05-20 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Eliminating false audio associated with VoIP communications |
| CN102656627B (zh) * | 2009-12-16 | 2014-04-30 | 诺基亚公司 | 多信道音频处理方法和装置 |
| US8818806B2 (en) * | 2010-11-30 | 2014-08-26 | JVC Kenwood Corporation | Speech processing apparatus and speech processing method |
| WO2013125257A1 (ja) * | 2012-02-20 | 2013-08-29 | 株式会社Ｊｖｃケンウッド | 雑音信号抑制装置、雑音信号抑制方法、特殊信号検出装置、特殊信号検出方法、報知音検出装置、および、報知音検出方法 |
| EP2717263B1 (en) * | 2012-10-05 | 2016-11-02 | Nokia Technologies Oy | Method, apparatus, and computer program product for categorical spatial analysis-synthesis on the spectrum of a multichannel audio signal |
| EP2720222A1 (en) * | 2012-10-10 | 2014-04-16 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Apparatus and method for efficient synthesis of sinusoids and sweeps by employing spectral patterns |
| US9167396B2 (en) * | 2013-01-15 | 2015-10-20 | Marvell World Trade Ltd. | Method and apparatus to transmit data through tones |
| CN103428803B (zh) * | 2013-08-20 | 2016-05-25 | 上海大学 | 一种联合机会网络编码的机会路由方法 |
| EP4343763A3 (en) * | 2014-04-25 | 2024-06-05 | Ntt Docomo, Inc. | Linear prediction coefficient conversion device and linear prediction coefficient conversion method |
| US10091022B2 (en) * | 2014-09-22 | 2018-10-02 | British Telecommunications Public Limited Company | Creating a channel for transmitting data of a digital subscriber line |
| GB201617408D0 (en) | 2016-10-13 | 2016-11-30 | Asio Ltd | A method and system for acoustic communication of data |
| GB201617409D0 (en) | 2016-10-13 | 2016-11-30 | Asio Ltd | A method and system for acoustic communication of data |
| GB201704636D0 (en) | 2017-03-23 | 2017-05-10 | Asio Ltd | A method and system for authenticating a device |
| GB2565751B (en) | 2017-06-15 | 2022-05-04 | Sonos Experience Ltd | A method and system for triggering events |
| GB2570634A (en) | 2017-12-20 | 2019-08-07 | Asio Ltd | A method and system for improved acoustic transmission of data |
| US11270721B2 (en) * | 2018-05-21 | 2022-03-08 | Plantronics, Inc. | Systems and methods of pre-processing of speech signals for improved speech recognition |
| US11988784B2 (en) | 2020-08-31 | 2024-05-21 | Sonos, Inc. | Detecting an audio signal with a microphone to determine presence of a playback device |
| CN112017617A (zh) * | 2020-09-30 | 2020-12-01 | 许君君 | 一种提琴自动调弦装置及其运行方法 |
| TWI794059B (zh) * | 2022-03-21 | 2023-02-21 | 英業達股份有限公司 | 聲音處理方法及聲音處理裝置 |
| US20240015007A1 (en) * | 2022-07-06 | 2024-01-11 | Qualcomm Incorporated | Systems and techniques for authentication and security |
Family Cites Families (28)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4689760A (en) | 1984-11-09 | 1987-08-25 | Digital Sound Corporation | Digital tone decoder and method of decoding tones using linear prediction coding |
| GB8601545D0 (en) * | 1986-01-22 | 1986-02-26 | Stc Plc | Data transmission equipment |
| EP0243561B1 (en) * | 1986-04-30 | 1991-04-10 | International Business Machines Corporation | Tone detection process and device for implementing said process |
| US4723936A (en) | 1986-07-22 | 1988-02-09 | Versaflex Delivery Systems Inc. | Steerable catheter |
| EP0588932B1 (en) | 1991-06-11 | 2001-11-14 | QUALCOMM Incorporated | Variable rate vocoder |
| EP0530645B1 (en) | 1991-08-30 | 1999-07-14 | Texas Instruments Incorporated | Telephone signal classification and phone message delivery method and system |
| IN184794B (es) | 1993-09-14 | 2000-09-30 | British Telecomm | |
| WO1995015550A1 (en) | 1993-11-30 | 1995-06-08 | At & T Corp. | Transmitted noise reduction in communications systems |
| US5784532A (en) | 1994-02-16 | 1998-07-21 | Qualcomm Incorporated | Application specific integrated circuit (ASIC) for performing rapid speech compression in a mobile telephone system |
| CA2149163C (en) * | 1994-06-28 | 1999-01-26 | Jeffrey Wayne Daugherty | Detection of tones while minimizing incorrect identification of other sounds as tones |
| TW271524B (es) * | 1994-08-05 | 1996-03-01 | Qualcomm Inc | |
| FR2734389B1 (fr) | 1995-05-17 | 1997-07-18 | Proust Stephane | Procede d'adaptation du niveau de masquage du bruit dans un codeur de parole a analyse par synthese utilisant un filtre de ponderation perceptuelle a court terme |
| JP3522012B2 (ja) | 1995-08-23 | 2004-04-26 | 沖電気工業株式会社 | コード励振線形予測符号化装置 |
| JPH09152894A (ja) | 1995-11-30 | 1997-06-10 | Denso Corp | 有音無音判別器 |
| JPH10105194A (ja) * | 1996-09-27 | 1998-04-24 | Sony Corp | ピッチ検出方法、音声信号符号化方法および装置 |
| DE19730130C2 (de) * | 1997-07-14 | 2002-02-28 | Fraunhofer Ges Forschung | Verfahren zum Codieren eines Audiosignals |
| AU6425698A (en) | 1997-11-27 | 1999-06-16 | Northern Telecom Limited | Method and apparatus for performing spectral processing in tone detection |
| US6691084B2 (en) | 1998-12-21 | 2004-02-10 | Qualcomm Incorporated | Multiple mode variable rate speech coding |
| JP2001007704A (ja) * | 1999-06-24 | 2001-01-12 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | トーン成分データの適応オーディオ符号化方法 |
| US6275806B1 (en) | 1999-08-31 | 2001-08-14 | Andersen Consulting, Llp | System method and article of manufacture for detecting emotion in voice signals by utilizing statistics for voice signal parameters |
| JP2001175298A (ja) * | 1999-12-13 | 2001-06-29 | Fujitsu Ltd | 騒音抑圧装置 |
| US6996523B1 (en) * | 2001-02-13 | 2006-02-07 | Hughes Electronics Corporation | Prototype waveform magnitude quantization for a frequency domain interpolative speech codec system |
| DE10134471C2 (de) | 2001-02-28 | 2003-05-22 | Fraunhofer Ges Forschung | Verfahren und Vorrichtung zum Charakterisieren eines Signals und Verfahren und Vorrichtung zum Erzeugen eines indexierten Signals |
| US6590972B1 (en) | 2001-03-15 | 2003-07-08 | 3Com Corporation | DTMF detection based on LPC coefficients |
| US6873701B1 (en) | 2001-03-29 | 2005-03-29 | 3Com Corporation | System and method for DTMF detection using likelihood ratios |
| DE10121532A1 (de) | 2001-05-03 | 2002-11-07 | Siemens Ag | Verfahren und Vorrichtung zur automatischen Differenzierung und/oder Detektion akustischer Signale |
| US20050159942A1 (en) | 2004-01-15 | 2005-07-21 | Manoj Singhal | Classification of speech and music using linear predictive coding coefficients |
| US7457747B2 (en) | 2004-08-23 | 2008-11-25 | Nokia Corporation | Noise detection for audio encoding by mean and variance energy ratio |
-
2006
- 2006-12-05 TW TW095145259A patent/TWI330355B/zh active
- 2006-12-05 ES ES06850882T patent/ES2347473T3/es active Active
- 2006-12-05 CN CN2006800452996A patent/CN101322182B/zh active Active
- 2006-12-05 US US11/567,052 patent/US8219392B2/en active Active
- 2006-12-05 WO PCT/US2006/061631 patent/WO2007120316A2/en active Application Filing
- 2006-12-05 EP EP06850882A patent/EP1958187B1/en active Active
- 2006-12-05 JP JP2008544630A patent/JP4971351B2/ja active Active
- 2006-12-05 DE DE602006015682T patent/DE602006015682D1/de active Active
- 2006-12-05 KR KR1020087016406A patent/KR100986957B1/ko active IP Right Grant
- 2006-12-05 AT AT06850882T patent/ATE475171T1/de not_active IP Right Cessation
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| US20070174052A1 (en) | 2007-07-26 |
| JP4971351B2 (ja) | 2012-07-11 |
| CN101322182A (zh) | 2008-12-10 |
| KR100986957B1 (ko) | 2010-10-12 |
| TW200737128A (en) | 2007-10-01 |
| TWI330355B (en) | 2010-09-11 |
| WO2007120316A3 (en) | 2008-01-31 |
| ATE475171T1 (de) | 2010-08-15 |
| US8219392B2 (en) | 2012-07-10 |
| DE602006015682D1 (de) | 2010-09-02 |
| WO2007120316A2 (en) | 2007-10-25 |
| EP1958187B1 (en) | 2010-07-21 |
| CN101322182B (zh) | 2011-11-23 |
| JP2009518694A (ja) | 2009-05-07 |
| KR20080074216A (ko) | 2008-08-12 |
| EP1958187A2 (en) | 2008-08-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| ES2347473T3 (es) | Procedimiento y aparato de deteccion de componentes tonales de señales de audio. | |
| US9653088B2 (en) | Systems, methods, and apparatus for signal encoding using pitch-regularizing and non-pitch-regularizing coding | |
| ES2360176T3 (es) | Alisamiento de discontinuidades entre tramas de habla. | |
| Kondoz | Digital speech: coding for low bit rate communication systems | |
| JP5373217B2 (ja) | 可変レートスピーチ符号化 | |
| CA2657420C (en) | Systems, methods, and apparatus for signal change detection | |
| JP5037772B2 (ja) | 音声発話を予測的に量子化するための方法および装置 | |
| ES2269112T3 (es) | Codificador de voz multimodal en bucle cerrado de dominio mixto. | |
| ES2947874T3 (es) | Determinación de una función de ponderación de baja complejidad para la cuantificación de coeficientes de codificación lineal predictiva (LPC) | |
| US9524720B2 (en) | Systems and methods of blind bandwidth extension | |
| KR20140021680A (ko) | 노이즈에 강인한 스피치 코딩 모드 분류 | |
| KR100804888B1 (ko) | 프레임 에러에 대한 민감도를 감소시키기 위하여 코딩 방식선택 패턴을 사용하는 예측 음성 코더 | |
| Cellario et al. | CELP coding at variable rate | |
| ES2254155T3 (es) | Procedimiento y aparato para realizar el seguimiento de la fase de una señal casi periodica. |