NO862602L

NO862602L - VOCODES BUILT INTO DIGITAL SIGNAL PROCESSING DEVICES.

Info

Publication number: NO862602L
Application number: NO86862602A
Authority: NO
Inventors: Philip John Wilson
Original assignee: Ma Com Gov Systems
Priority date: 1984-11-02
Filing date: 1986-06-27
Publication date: 1986-09-01
Also published as: CA1240396A; AU5019885A; EP0203940A1; WO1986002726A1; DK311386A; EP0203940A4; DK311386D0; JPS63500896A; AU577641B2; NO862602D0

Description

Foreliggende oppfinnelse gjelder talekodere (vokodere) i sin alminnerlighet og særlig rest-eksiterte lineære prediktor-vokodere (RELP). Vokodere omvandler talesignaler til digital form for taleoverføring samt syntetiserer talesignaler ut i fra disse digitale signaler når de mottas. Vokodere arbeider vanligvis med forskjellige overføringstakter av binære data, som varierer fra 32 kbps (kilobit pr. sekund) ned til omkring 2,4 kbps. The present invention relates to speech encoders (vocoders) in general and in particular to residually excited linear predictor vocoders (RELP). Vocoders convert speech signals into digital form for speech transmission and synthesize speech signals from these digital signals when they are received. Vocoders typically work with different bit rates of binary data, ranging from 32 kbps (kilobits per second) down to around 2.4 kbps.

Vokodere deles vanligvis opp i to grunntyper, nemlig bølge-formkodere og tonehøyde-eksiterte kildekodere. Bølgeform-kodere arbeider med meget høye datatakter (over 16 kbps) og frembringer tale av god kvalitet og som lyder naturlig samt er robust overfor både akustisk støy og overføringsstøy. Kildekodere arbeider med lav datatakt (mindre enn 4,8 kbps) i en analyse/syntese-modus styrt av en matematisk modell av det menneskelige taleapparat. Kildevokodere avgir vanligvis robotlignende lyd og arbeider ikke godt under dårlige akustiske forhold. Vocoders are usually divided into two basic types, namely waveform encoders and pitch-excited source encoders. Waveform encoders work at very high data rates (over 16 kbps) and produce good quality speech that sounds natural and is robust against both acoustic noise and transmission noise. Source decoders operate at a low data rate (less than 4.8 kbps) in an analysis/synthesis mode controlled by a mathematical model of the human speech apparatus. Source vocoders usually sound robotic and do not work well in poor acoustic conditions.

RELP-vokoderen ble opprinnelig foreslått av Un og Magill i artikkelen "The Residua1-Excited Linear Prediction Vocoder with Transmission Rate Below 9,6 kbits/s", IEEE Trans. COM-23, 1975, sidene 1466-1473, og en forbedret RELP-vokoder ble foreslått av Dankberg og Wong i artikkelen "Development of a 4,8-9,6 kbps RELP-vokoder", ICASSP-79. Formålet med RELP-vokoderen var å oppnå tilfredsstillende driftsfunksjon i gapet mellom arbeidsområdene for henholdsvis bølgeform-vokoderne og kilde-vokoderne, nemlig området fra 4,8 til 16 kbps. RELP-vokoderen inneholder visse trekk fra både bølge-form-koderne og kilde-koderne. The RELP vocoder was originally proposed by Un and Magill in the paper "The Residua1-Excited Linear Prediction Vocoder with Transmission Rate Below 9.6 kbits/s", IEEE Trans. COM-23, 1975, pages 1466-1473, and an improved RELP vocoder was proposed by Dankberg and Wong in the paper "Development of a 4.8-9.6 kbps RELP vocoder", ICASSP-79. The purpose of the RELP vocoder was to achieve satisfactory operating function in the gap between the working areas of the waveform vocoders and the source vocoders respectively, namely the range from 4.8 to 16 kbps. The RELP vocoder contains certain features from both the waveform encoders and the source encoders.

I allerede kjente RELP-vokodere analyseres digitale talesignalsampler over forholdsvis korte tidssegmenter (vanligvis i området 10 - 30 ms) ved en lineær prediktiv kodingsteknikk (LPC) og ved hjelp av en modell av talekanalen, for derved å frembringe LPC-koeffisienter for hver blokk av sampler. LPC-koeffisientene representerer talekanalen, glottis-strømmen og taleutløpet fastlagt ved de digitale signalsampler. Ved anvendelse av LPC-koeffisientene inversfiltreres de digitale talesignalsampler med hjelp av et tidsvarierende, totalt pol-rekursivt digitalfilter over hvert kort tidssegment for å frembringe restsignalsampler (prediktive feilsignaler). Talens tidsvarierende karakter håndteres ved hjelp av en rekke sådanne filtere med innbyrdes forskjellige parametere. In already known RELP vocoders, digital speech signal samples are analyzed over relatively short time segments (usually in the range of 10 - 30 ms) by a linear predictive coding technique (LPC) and with the help of a model of the speech channel, thereby producing LPC coefficients for each block of samples. The LPC coefficients represent the speech channel, the glottis flow and the speech output determined by the digital signal samples. When using the LPC coefficients, the digital speech signal samples are inverse filtered with the help of a time-varying, total pole recursive digital filter over each short time segment to produce residual signal samples (predictive error signals). The time-varying nature of the speech is handled using a number of such filters with mutually different parameters.

Restsignalet og LPC-koeffisientene kodes (kvantiseres) og formatinnstilles for signaloverføring. Ved mottagelsen syn-tetiseres talen ved behandling av restsignalene i samsvar med LPC-koeffisientene. The residual signal and the LPC coefficients are coded (quantized) and formatted for signal transmission. Upon reception, the speech is synthesized by processing the residual signals in accordance with the LPC coefficients.

I de tidligere kjente RELP-vokoderne blir restsignalsamplene båndbegrenset og nedsamplet før kvantiseringen for derved å frembringe restsignalsampler i nedsatt datatakt. Det øvre bånd av harmoniske frekvenser utledes under syntesen av tale-signalet når det nedsamplede restsignal atter oppsamles og 0-verdier innføres mellom datapunktene. In the previously known RELP vocoders, the residual signal samples are band-limited and downsampled before quantization in order to thereby produce residual signal samples at a reduced data rate. The upper band of harmonic frequencies is derived during the synthesis of the speech signal when the downsampled residual signal is collected again and 0 values are introduced between the data points.

I RELP-vokoderen i henhold til nevnte artikkel av Un og Magill kvantieres restsignalet før signaloverføringen ved hjelp av tilpasset delta-modulasjon. Dankberg og Wong tar i sin artikkel i betraktning forskjellige andre kvantiserings-teknikker og trekker den slutning at tonehøyde-prediktiv og tilpasset differensiell pulskodemodulasjon (PPADPCM) gir det beste forhold mellom signal og kvantisert støy. In the RELP vocoder according to the aforementioned article by Un and Magill, the residual signal is quantized before the signal transmission by means of adapted delta modulation. In their paper, Dankberg and Wong consider various other quantization techniques and conclude that pitch predictive adaptive differential pulse code modulation (PPADPCM) provides the best ratio of signal to quantized noise.

I samsvar med PPADPCM-teknikken behandles restsignalsamplene ved hjelp av tonehøydeanalyse for å fastlegge tonehøydefor-sinkelsen, samt behandles ved analyse av prediktor-forsterkning av tonehøyde for å bestemme tonehøydens prediktor-forsterkning i samsvar med den fastlagte tonehøydeforsinkelse og behandles ved forsterkningsanalyse for å frembringe en maksi-malverdi for avvikende kvantiseringsforsterkning, hvorpå restsignalsamplene ytterligere signalbehandles ved PPADPCM i samsvar med den kvantiserte forsterkning, tonehøydens prediktor-f orsterkning og forsinkelsesparametrene for derved å opprette det kvantiserte restsignal. Parameterne for kvantiseringsforsterkningen, tonehøydens prediktor-forsterkning og tonehøydeforsinkelsen kombineres med det kvantiserte restsignal og de kvantiserte LPC-koeffisienter for signaloverfør-ing . In accordance with the PPADPCM technique, the residual signal samples are processed by pitch analysis to determine the pitch delay, and processed by pitch predictor gain analysis to determine the pitch predictor gain according to the determined pitch delay and processed by gain analysis to produce a maximum value for deviant quantization gain, after which the residual signal samples are further signal processed by PPADPCM in accordance with the quantized gain, the pitch predictor gain and the delay parameters to thereby create the quantized residual signal. The quantization gain, pitch predictor gain, and pitch delay parameters are combined with the quantized residual signal and the quantized LPC signal transfer coefficients.

Tidligere kjente RELP-vokodere har fordret komplisert maskinvare og . er så kostnadskrevende ved sin fremstilling at de har vist seg å være kommersielt upraktiske. Previously known RELP vocoders have required complicated hardware and . are so costly to manufacture that they have proven to be commercially impractical.

I henhold til foreliggende oppfinnelse er det imidlertid frembragt en kommersielt praktisk RELP-vokoder som er bygget opp av to digitale signalbehandlingsenheter, nemlig en for et sendersystem og en for et fjerntliggende mottagersystem. Den digitale signalbehandler på sendersiden er innrettet for signalbehandling av digitale talesignalsampler for å frembringe et formatinnstilt overføringssigna1 som inneholder: (a) et kvantisert restsignal frembragt ved invers filtrering av signalsamplene i samsvar med lineære prediktive kodingskoeffisienter (LPC) utledet fra samplene, (b) kvantisert LPC-koef f isienter , og (c) parametere for tonehøyde og forsterkning utledet under kvantiseringen av restsignalet fra de inversfiltrerte signalsampler, idet alle nevnte signalkomponenter er frembragt av nevnte prosessor ved databehandlingen av de digitale talesignalsampler. According to the present invention, however, a commercially practical RELP vocoder has been produced which is built up of two digital signal processing units, namely one for a transmitter system and one for a remote receiver system. The digital signal processor on the transmitter side is arranged for signal processing of digital speech signal samples to produce a formatted transmission signal1 containing: (a) a quantized residual signal produced by inverse filtering of the signal samples in accordance with linear predictive coding coefficients (LPC) derived from the samples, (b) quantized LPC coefficients, and (c) parameters for pitch and gain derived during the quantization of the residual signal from the inverse filtered signal samples, all said signal components being produced by said processor during the data processing of the digital speech signal samples.

Digitalsignalbehandleren på mottagersiden er innrettet for databehandling av det formatinnstilte overførte signal for derved å syntetisere rekonstruerte digitale talesignalsampler. Signalprosessoren på mottagersiden er innrettet for å utføre en rutine for frembringelse av LPC-koeffisientene, en rutine for å frembringe restsignalet, samt en rutine for å kvantisere restsignalet og LPC-koeffisientene. Rutinen for å frembringe LPC-koeffisientene omfatter en subrutine for for behandling av signalsamplene med det formål å fremheve de høyere talefrekvenser, en subrutine for å fastlegge en auto-korrelasjons-funksjon (ACF) ut i fra de forbehandlede signalsampler for derved å utlede ACF-koeffisienter, samt en subrutine for å utlede LPC-koeffisientene fra de frembragte ACF-koef f isienter . Nevnte rutine for å frembringe restsignalet omfatter en subrutine for invers filtrering av de forbehandlede signalsampler i samsvar med de utledede LPC-koeffisienter, en subrutine for båndbegrensning av restsignalet ved lavpass-filtrering på en måte som vil nedsette virkningene av kvantiseringen, samt en subrutine for nedsampling av det båndbegrensede restsignal for derved å nedsette antallet restsignalsampler som er kvantisert og formatinnstilt for talesignaloverføringen. Rutinen for kvantisering av restsignalet og LPC-koeffisentene omfatter en subrutine for kvantisering av LPC-koeffisentene, en subrutine for å anslå tonehøyde-perioden for det nedsamplede restsignal ved ACF-analyse av den løpende nedsamplede restsignalramme i samsvar med de frembragte ACF-koeffisienter for den forutgående signalramme for derved å utlede en parameter for tonehøyde-forsinkelsen i den pågående signalramme, en subrutine for å frembringe en parameter for tonehøydens prediktor-forsterkning med hensyn på hver restsignalramme i samsvar med den anslåtte parameter for tonehøydeforsinkelsen med hensyn på hver tilsvarende ramme, en underrutine for å frembringe en kvantiseringsforsterkerparameter for hver restsignalramme i samsvar med parameterne for tonehøydeforsinkelse og tone-høydens prediktorforsterkning med hensyn på hver tilsvarende signalramme, samt en subrutine for å kvantisere hver restsignalramme ved tonehøyde-prediktiv tilpasset differensial pulskodemodulasjon (PPADPCM) i samsvar med nevnte parametere for tonehøydeforsinkelse, tonehøydens prediktorforsterkning og kvantiseringsforsterkningen med hensyn på hver tilsvarende signalramme. The digital signal processor on the receiving side is arranged for data processing of the format-set transmitted signal in order to thereby synthesize reconstructed digital speech signal samples. The signal processor on the receiver side is arranged to perform a routine for generating the LPC coefficients, a routine for generating the residual signal, and a routine for quantizing the residual signal and the LPC coefficients. The routine for generating the LPC coefficients comprises a subroutine for processing the signal samples with the aim of emphasizing the higher speech frequencies, a subroutine for determining an auto-correlation function (ACF) from the pre-processed signal samples to thereby derive the ACF coefficients, as well as a subroutine to derive the LPC coefficients from the generated ACF coefficients. Said routine for generating the residual signal comprises a subroutine for inverse filtering of the pre-processed signal samples in accordance with the derived LPC coefficients, a subroutine for band-limiting the residual signal by low-pass filtering in a way that will reduce the effects of the quantization, as well as a subroutine for downsampling of the band-limited residual signal in order to thereby reduce the number of residual signal samples that are quantized and formatted for the speech signal transmission. The routine for quantizing the residual signal and the LPC coefficients comprises a subroutine for quantizing the LPC coefficients, a subroutine for estimating the pitch period of the downsampled residual signal by ACF analysis of the running downsampled residual signal frame in accordance with the generated ACF coefficients for the preceding signal frame to thereby derive a pitch delay parameter in the current signal frame, a subroutine to generate a pitch predictor gain parameter with respect to each residual signal frame in accordance with the predicted pitch delay parameter with respect to each corresponding frame, a subroutine for generating a quantization amplifier parameter for each residual signal frame according to the pitch delay and pitch predictor gain parameters with respect to each corresponding signal frame, and a subroutine for quantizing each residual signal frame by pitch-predictive adaptive differential pulse code modulation (PPADPCM) in matching said pitch delay parameters, the pitch predictor gain and the quantization gain with respect to each corresponding signal frame.

Den digitale signalbehandler på mottagersiden er innrettet for signalbehandling av det formatinnstilte overførte signal for derved å syntetisere rekonstruerte digitale talesignalsampler ved å utføre en synteserutine som omfatter en subrutine for å regenerere LPC-koeffisientene fra de kvantiserte LPC-koeffisienter som inngår i det overførte signal, en subrutine for å dekode det kvantiserte restsignal som inngår i det overførte signal i samsvar med tonehøydeforsinkelsen, parameterne for tonehøydens prediktorforsterkning og kvanti-seringsforsterkninger som inngår i det overførte signal for derved å utlede et dekodet nedsamplet restsignal, en subrutine for spektral gjenopprettelse av et fullstendig restsignal ut i fra det dekodede nedsamplede restsignal, en subrutine for å regenerere forbehandlede digitale talesignalsampler ved auto-regressiv filtrering av det gjenopprettede restsignal med full båndbredde i samsvar med de gjenopprettede LPC-koeffisienter, samt en subrutine for å oppheve de fremhevede deler av de gjenopprettede forbehandlede signalsampler med det formål å oppheve fremhevningen av de høye talefrekvenser, for derved å frembringe rekonstruerte digitale talesignalsampler. Den dekodede subrutine omfatter en ytterligere subrutine for scalering av kvantiseringskoeffisienter for hver kvantisert restsignalramme i samsvar med den parameter for kvantiseringsforsterkning som inngår i det overførte signal, en ytterligere subrutine for å frembringe datasampler ut i fra det kvantiserte restsignal som inngår i det overførte signal i samsvar med de scalerte kvantiserings-koef f isienter , samt en ytterligere subrutine for å utlede det dekodede nedsamplede restsignal fra datasamplene ved tone-høyde-eksitering i samsvar med parameterne for tonehøydefor-sinkelse og tonehøydens prediktorforsterkning. The digital signal processor on the receiver side is arranged for signal processing of the format-set transmitted signal to thereby synthesize reconstructed digital speech signal samples by executing a synthesis routine comprising a subroutine for regenerating the LPC coefficients from the quantized LPC coefficients included in the transmitted signal, a subroutine for decoding the quantized residual signal included in the transmitted signal in accordance with the pitch delay, the parameters for the pitch predictor gain and quantization gains included in the transmitted signal to thereby derive a decoded downsampled residual signal, a subroutine for spectral recovery of a complete residual signal from the decoded downsampled residual signal, a subroutine for regenerating preprocessed digital speech signal samples by auto-regressive filtering of the recovered full-bandwidth residual signal according to the recovered LPC coefficients, and a subroutine for canceling the highlighted parts of the restored pre-processed signal samples for the purpose of canceling the highlighting of the high speech frequencies, thereby producing reconstructed digital speech signal samples. The decoded subroutine comprises an additional subroutine for scaling quantization coefficients for each quantized residual signal frame in accordance with the quantization gain parameter included in the transmitted signal, an additional subroutine for generating data samples from the quantized residual signal included in the transmitted signal in accordance with the scaled quantization coefficients, as well as a further subroutine to derive the decoded downsampled residual signal from the data samples by pitch excitation in accordance with the parameters for pitch delay and the pitch predictor gain.

Ytterligere trekk ved foreliggende oppfinnelse vil bli nærmere forklart ved beskrivelse av en foretrukket utførelse - under henvisning til de vedføyde tegninger, hvorpå: Fig. 1 er et funksjonelt blokkskjema som anskueliggjør den signalbehandlingsprosess som utføres av den digitale signalbehandlingsenhet på mottagersiden for koding av et innkomm- Further features of the present invention will be explained in more detail by describing a preferred embodiment - with reference to the attached drawings, on which: Fig. 1 is a functional block diagram illustrating the signal processing process carried out by the digital signal processing unit on the receiver side for coding an incoming

ende signalsampel for signaloverføring.end signal sample for signal transmission.

Fig. 2 er et funksjonelt blokkskjerna som anskueliggjør den signalbehandlingsprosess som utføres av signalbehandlings-enheten på mottagersiden for å dekode et signalsampel som er kodet i samsvar med den behandlingsprosess som er anskuelig-gjort i fig. 1. Fig. 3 er et flytskjema for den rutine som går ut på å ut-bedre LPC-koeffisienten og utføres av den digitale signalbehandler på sendersiden. Fig. 4 er et flytskjema for den rutine som går ut på å frembringe restsignal og utføres av den digitale signalbehandlingsenhet på sendersiden. Fig. 5 er et flytskjema av kvantiseringsrutinen som utføres av den digitale signalbehandler på sendersiden. Fig. 6 viser et blokkskjema for et kvantiseringsfilter som er i virksomhet under subrutinen for PPADPCM-kvantiseringen som inngår i den viste rutine i fig. 3. Fig. 7 er et flytskjema for den syntese-rutine som utføres av den digitale signalbehandlingsenhet på mottagersiden. Fig. 2 is a functional block kernel illustrating the signal processing process carried out by the signal processing unit on the receiver side to decode a signal sample coded in accordance with the processing process illustrated in fig. 1. Fig. 3 is a flow chart for the routine which involves improving the LPC coefficient and is carried out by the digital signal processor on the transmitter side. Fig. 4 is a flow chart for the routine which consists in producing residual signal and is carried out by the digital signal processing unit on the transmitter side. Fig. 5 is a flowchart of the quantization routine which is performed by the digital signal processor on the transmitter side. Fig. 6 shows a block diagram of a quantization filter in operation during the PPADPCM quantization subroutine included in the routine shown in Fig. 3. Fig. 7 is a flowchart for the synthesis routine performed by the digital signal processing unit on the receiver side.

Ved den foretrukkede utførelse av foreliggende oppfinnelse er de digitale signalbehandlingsenheter på henholdsvis sender-og mottagersiden digitale signalprosessorer av type Texas Instruments Model TMS32010. Denne TMS32010-prosessor er en enkeltstående 16-bit prosessor med 200 ns syklustid og en 32-bit ALU og dataakkumulator. Denne prosessor har et stack-lager i fire nivåer for innbyrdes overliggende subrutiner, og aritmetisk databehandling lettes ved hjelp av maskinvare i form av en 16<*>16-bit parallellmultiplikator, som er i stand til å utføre en multipliserings- og akkumuleringsprosess av rørledningstype på 40 ns. Denne TMS32010-prosessor har 144 16-bit ord tilgjengelig som indre RAM-lager, hvilket kan ut-økes ved adressering av et ytre RAM-lager for bufferlagring over TBLR/TBLW-ordre (tabell-lese/skrive). Disse ordre tillater en avbalansering mellom datahukommelsefordringer og operasjonshastighet. Programhukommelsen kan omdisponeres som ytre data hukommelse, men dens tilgangstid er da 600 ns. Den ytre programhukommelse kan utvides til 8K-bitgrupper ved full hastighet. De to prosessorer må utføre alle operasjoner for RELP-vokoderen i sann tid. Prosessorvalget begrenses av to hovedfaktorer, nemlig driftshastighet og tilgjengelig indre RAM-lager (særlig viktig da rammelagring er påkrevet). Nevnte TMS32010-prosessor er valgt på grunnlag av dens raske driftshastighet (5 MHz), da talagringsevne og omfattende ut-viklingsverktøy. In the preferred embodiment of the present invention, the digital signal processing units on the transmitter and receiver side respectively are digital signal processors of the Texas Instruments Model TMS32010 type. This TMS32010 processor is a standalone 16-bit processor with a 200 ns cycle time and a 32-bit ALU and data accumulator. This processor has a four-level stack storage for nested subroutines, and arithmetic data processing is facilitated by hardware in the form of a 16<*>16-bit parallel multiplier, capable of performing a pipeline-type multiply and accumulate process in 40 ns. This TMS32010 processor has 144 16-bit words available as internal RAM memory, which can be increased by addressing an external RAM memory for buffering over TBLR/TBLW (table read/write) orders. These orders allow a balance between data memory requirements and operation speed. The program memory can be rearranged as external data memory, but its access time is then 600 ns. The external program memory can be expanded to 8K bits at full speed. The two processors must perform all operations for the RELP vocoder in real time. The choice of processor is limited by two main factors, namely operating speed and available internal RAM storage (especially important as frame storage is required). Said TMS32010 processor is selected on the basis of its fast operating speed (5 MHz), data storage capability and extensive development tools.

De grunnleggende funksjoner for senderprosessoren er beskrevet under henvisning til fig. 1. Digitale talesignalsampler 10 forbehandles ved 11 for å fremheve de høye frekvenser under den påfølgende LPC-analyse. Sådanne forbehandlede signalsampler 12 er gjenstand for LPC-analyse 13 for å frembringe LPC-refleksjonskoeffisienter 14. The basic functions of the transmitter processor are described with reference to fig. 1. Digital speech signal samples 10 are preprocessed at 11 to emphasize the high frequencies during the subsequent LPC analysis. Such preprocessed signal samples 12 are subjected to LPC analysis 13 to produce LPC reflection coefficients 14 .

Disse LPC-refleksjonskoeffisienter 14 kvantiseres ved 15 for å frembringe kvantiserte LPC-refleksjonskoeffisienter 16. Refleksjonskoeffisientene 14 kvantiseres for å nedsette for-vrengningen under den påfølgende signaloverføring til mottagersiden i størst mulig grad. LPC-koeffisientene 17 utledes ved 18 ut i fra de kvantiserte LPC-refleksjonskoeffesienter 16. These LPC reflection coefficients 14 are quantized at 15 to produce quantized LPC reflection coefficients 16. The reflection coefficients 14 are quantized to reduce the distortion during the subsequent signal transmission to the receiver side to the greatest extent possible. The LPC coefficients 17 are derived at 18 from the quantized LPC reflection coefficients 16.

De forbehandlede signalsampler 12 inversfiltreres ved 19 i samsvar med LPC-koeffisientene 17 for å utlede et restsignal 20. Restsignalet 20 båndbegrenses ved 21 og nedsamples ved The preprocessed signal samples 12 are inverse filtered at 19 in accordance with the LPC coefficients 17 to derive a residual signal 20. The residual signal 20 is band-limited at 21 and downsampled at

22 for å frembringe et basisbåndsignal 23.22 to produce a baseband signal 23.

Basisbåndsignalet 23 kvantiseres ved PPADPCM-kvantisering 24 med det formål å nedsette til et minimum virkningene av for vrengning under den påfølgende signaloverføring av det kvantiserte restsignal 25. Tre av parameterne i PPADPCM-kvantiseringen 24 er tonehøydeforsinkelse, tonehøydens pre-diktorf orsterkning og kvantiseringsforsterkningen. Disse tre parameterne frembringes under PPADPCM-kvantiseringen 24 og er nødvendige for dekoding av det kvantiserte restsignal som mottas av mottagersystemet. Et signal som angir tonehøyde-forsinkelsen avgis således på linje 26, mens et signal som angir tonehøydens prediktorforsterkning avgis på linje 27 og et signal som står for kvantiseringsforsterkningen avgis på linje 28 som en følge av PPADPCM-kvantiseringen 24 av basisbåndsignalet 23. The baseband signal 23 is quantized by PPADPCM quantization 24 with the aim of reducing to a minimum the effects of distortion during the subsequent signal transmission of the quantized residual signal 25. Three of the parameters in the PPADPCM quantization 24 are pitch delay, the pitch predictor gain and the quantization gain. These three parameters are produced during the PPADPCM quantization 24 and are necessary for decoding the quantized residual signal received by the receiver system. A signal indicating the pitch delay is thus emitted on line 26, while a signal indicating the pitch predictor gain is emitted on line 27 and a signal representing the quantization gain is emitted on line 28 as a result of the PPADPCM quantization 24 of the baseband signal 23.

Det kvantiserte restsignal 25, kvantisereren, signalet for tonehøydeforsinkelse på linjen 26, signalet for tonehøydens The quantized residual signal 25, the quantizer, the pitch delay signal on line 26, the pitch delay signal

prediktorforsterkning 27, signalet for kvantiseringsforsterkningen 28 samt de kvantiserte LPC-refleksjonskoeffisienter 16 kombineres lineært ved formatinnstillingen 32 for dannelse av en signaloverføringsramme 34. predictor gain 27, the signal for the quantization gain 28 and the quantized LPC reflection coefficients 16 are linearly combined at the format setting 32 to form a signal transmission frame 34.

De grunnleggende funksjoner for mottagerprosessoren er beskrevet under henvisning til fig. 2. Formatet av hver mot-tatt dataoverføringsramme 36 dekodes ved 37 for å utlede det kvantiserte restsignal 39. Parameteren 40 for tonehøyde-forsinkelsen, parameteren 41 for tonehøydens prediktorforsterkning, parameteren 42 for kvantiseringsforsterkningen samt de kvantiserte LPC-refleksjonskoeffisienter 43. The basic functions of the receiver processor are described with reference to fig. 2. The format of each received data transmission frame 36 is decoded at 37 to derive the quantized residual signal 39. The pitch delay parameter 40, the pitch predictor gain parameter 41, the quantization gain parameter 42 and the quantized LPC reflection coefficients 43.

Det kvantiserte restsignal 39 dekodes ved PPADPCM-dekoding 46 i samsvar med tonehøydeforsinkelsen 40, tonehøydens predik-torf orsterkning 41 og kvantiseringsforsterkningen 42 for derved å frembringe et dekodet restsignal 47 som basisbånd. Dette dekodede basisbåndsigna1 47 regenereres spektralt ved 48 for å opprette et restsignal 49 med full båndbredde. The quantized residual signal 39 is decoded by PPADPCM decoding 46 in accordance with the pitch delay 40, the pitch predictor gain 41 and the quantization gain 42 to thereby produce a decoded residual signal 47 as baseband. This decoded baseband signal 47 is spectrally regenerated at 48 to create a full bandwidth residual signal 49.

De kvantiserte LPC-refleksjonskoeffisienter 43 databehandles ved 50 for å utlede LPC-koeffisientene 51. The quantized LPC reflection coefficients 43 are processed at 50 to derive the LPC coefficients 51.

Restsignalet 49 med full båndbredde filtreres ved 52 i samsvar med de utledede LPC-koeffisienter 51 for å syntetisere dekodede talesignalsampler 53. Disse dekodede talesignalsampler 53 behandles ved 54 for å oppheve fremhevelsen av høyere frekvenser og frembringe den opprettede digitale talesignalsampler 55. The full bandwidth residual signal 49 is filtered at 52 in accordance with the derived LPC coefficients 51 to synthesize decoded speech signal samples 53. These decoded speech signal samples 53 are processed at 54 to de-emphasize higher frequencies and produce the created digital speech signal sample 55.

De behandlingsrutiner som utføres av senderprosessoren i samsvar med de ovenfor beskrevne signalbehandlingsfunksjoner er . angitt nedenfor under henvisning til flytskjemaene i fig. 3, 4 og 5. The processing routines performed by the transmitter processor in accordance with the signal processing functions described above are . indicated below with reference to the flowcharts in fig. 3, 4 and 5.

Den behandlingsrutine som er representert ved flytskjemaet i fig. 3 gjelder hovedsakelig LPC-analyse. Denne rutine frembringer LPC-koeffisientene ut i fra en bufferramme av forbehandlede talesignalsampler. Rutinen i fig. 4 er først og fremst rettet mot frembringelse av restsignalet, mens den angitte rutine i fig. 5 er hovedsakelig rettet på kvantisering av restsignalet og LPC-koeffisientene. The treatment routine represented by the flowchart in fig. 3 mainly applies to LPC analysis. This routine produces the LPC coefficients from a buffer frame of preprocessed speech signal samples. The routine in fig. 4 is primarily aimed at generating the residual signal, while the indicated routine in fig. 5 is mainly aimed at quantization of the residual signal and the LPC coefficients.

Rutinen for LPC-analysen omfatter subrutiner for igangsetning 58, sampeltilførsel, forbehandling 61, ACF-frembringelse 63, ACF-normalisering 65 samt LPC-analyse 66. The routine for the LPC analysis includes subroutines for initiation 58, sample supply, pretreatment 61, ACF generation 63, ACF normalization 65 and LPC analysis 66.

Subrutinen 59 for sampelinngangen leser inn digitale talesignalsampler i dataform fra en ytre bufferhukommelse. The sample input subroutine 59 reads in digital speech signal samples in data form from an external buffer memory.

Subrutinen 61 for forbehandling utøver en førsteordens digital forbehandling av de inngående talesignalsampler. Inngangen til denne algoritme er de innkommende talesampler Sn, mens utgangen er de forbehandlede talesampler S'n med fremhevet frekvensområde, og begge anbringes i den indre RAM-hukommelse. En førsteordens digital forbehandling utøves således på de innkommende talesignaler for å fremheve de høye talefrekvenser. Dette fører til en nøyaktigere bestemmelse av talekanalens frekvensgang, som styres av LPC-parameterne. Ved denne forbehandling benyttes et høypassfilter med enkel forsinkelse. Forsøk viser at valget av forbehandlings-konstant (a) for fremhevet frekvensområde ikke er kritisk og normalt innstilles til 0,9375. Differanseligningen for filteret er da: The preprocessing subroutine 61 performs a first-order digital preprocessing of the incoming speech signal samples. The input to this algorithm is the incoming speech samples Sn, while the output is the pre-processed speech samples S'n with highlighted frequency range, and both are placed in the internal RAM memory. A first-order digital pre-processing is thus performed on the incoming speech signals to emphasize the high speech frequencies. This leads to a more accurate determination of the voice channel's frequency response, which is controlled by the LPC parameters. A high-pass filter with a simple delay is used for this pre-processing. Tests show that the choice of pre-processing constant (a) for the highlighted frequency range is not critical and is normally set to 0.9375. The difference equation for the filter is then:

Frekvensgangfunksjonen utlignes i mottagersystemet ved anvendelse av en komplementær funksjon. The frequency response function is equalized in the receiver system by using a complementary function.

De forbehandlede frekvensgangsampler lagres i en ytre datahukommelse for anvendelse i den viste rutine i fig. 4 for frembringelse av restsignal. The pre-processed frequency response samples are stored in an external data memory for use in the routine shown in fig. 4 for generating residual signal.

Subrutinen 63 for ACF-dannelse frembringer løpende en korre-lasjons-buffer for hvert inngående talesignalsampel. Denne buffer må 0-stilles før det første anrop av denne subrutine. Utgangen fra subrutinen er en 32-bit presis autokorrelasjonsfunksjon (ACF) for forsinkelser mellom null og ti punkter. The ACF formation subroutine 63 continuously generates a correlation buffer for each incoming speech signal sample. This buffer must be zeroed before the first call of this subroutine. The output of the subroutine is a 32-bit precise autocorrelation function (ACF) for delays between zero and ten points.

For å frembringe LPC-koeffisientene må det defineres en auto-korrelas jons-f unks jon (ACF) fra en vindusbuffer for forut frekvensgangbehandlede talesampler (s..). ACF-frekvens er da definert som: To produce the LPC coefficients, an auto-correlation function (ACF) must be defined from a window buffer for previously frequency-matched speech samples (s..). ACF frequency is then defined as:

Vinduet (w^) er valgt rektangulært for lett praktisk utfør-else. The window (w^) has been chosen rectangular for easy practical execution.

En tiende-ordens LPC-analyse krever bestemmelse av ACF-koef f isientene R0,....,R. Disse koeffisienter må oppdateres gjentatte ganger for hvert inngående talesignalsampel. hvor ^(n) er den n-te gjentagelse av den k-te ACF-koeffisient. Denne ligning iverksettes av subrutinen 63 for frembringelse av ACF. Koeffisientene R^opprettholdes med 32-bits nøyaktighet for å fjerne problemer med avrundings-feil. Algoritmen iverksettes ved å opprette en forsinkelsesbuffer som innledningsvis innstilles til 0 og fininnstilles etter hver gjentagelse. Denne iverksetning bevirker også at resultatet i 32-bits ikke vil strømme over. Den maksimale verdi av ACF er 0-forsinkelseselementet. Hvis f.eks. hvert inngangssampel maksimalt har en oppløsning på 12-bits, vil den største verdi som oppnås for akkumulatoren ved en databuffer på 180 sampel være: A tenth-order LPC analysis requires the determination of the ACF coefficients R0,...,R. These coefficients must be updated repeatedly for each incoming speech signal sample. where ^(n) is the nth iteration of the kth ACF coefficient. This equation is implemented by subroutine 63 for generating ACF. The coefficients R^ are maintained with 32-bit precision to eliminate round-off problems. The algorithm is implemented by creating a delay buffer which is initially set to 0 and fine-tuned after each iteration. This implementation also means that the result in 32-bit will not overflow. The maximum value of ACF is the 0 delay element. If e.g. each input sample has a maximum resolution of 12-bits, the largest value obtained for the accumulator with a data buffer of 180 samples will be:

Etter en fullført sampelinngang, må det oppnådde 32-bits ACF-resultat omformes til 16-bits koeffisienter. Subrutinen 65 for ACF-normaliseringen utfører alle de påkrevede operasjoner for å omforme det 32-bits ACF til et 16-bits resultat. Subrutinen 66 for LPC-analyse er åpen for en scalert ACF-inngang. For således å oppnå størst mulig dynamisk område for 16-bits ACF, scaleres det oppnådde 32-bits resultat til den maksimale verdi RQfør innsnevringen til 16-bit. Den opti-male prosess for dette formål ville være å dividere alle koeffisienter med Rq. Prosessens effektivitet forbedres imidlertid i høy grad ved ganske enkelt å forskyve tallene på 32-bit til venstre, således at innledende nuller i Rq-verdien fjernes. After a completed sample input, the obtained 32-bit ACF result must be converted to 16-bit coefficients. The ACF normalization subroutine 65 performs all the required operations to convert the 32-bit ACF to a 16-bit result. The LPC analysis subroutine 66 is open to a scaled ACF input. In order to thus achieve the largest possible dynamic range for 16-bit ACF, the obtained 32-bit result is scaled to the maximum value RQ before narrowing to 16-bit. The optimal process for this purpose would be to divide all coefficients by Rq. However, the efficiency of the process is greatly improved by simply shifting the 32-bit numbers to the left, so that leading zeros in the Rq value are removed.

En avgjørelse 67 om at korrelasjonsrammen på 32-bit er full stendig tillater prosessoren å fortsette til subrutine 65 for ACF-normalisering. A decision 67 that the 32-bit correlation frame is full allows the processor to proceed to ACF normalization subroutine 65.

Subrutinen 66 for LPC-analyse benytter Durbin-algoritmen for å frembringe de ti LPC-koeffisienter og de ti LPC-refleksjonskoeffisienter 36. Denne Durbin-algoritmes inngang er den normaliserte 16-bits ACF. The LPC analysis subroutine 66 uses the Durbin algorithm to produce the ten LPC coefficients and the ten LPC reflection coefficients 36. The input of this Durbin algorithm is the normalized 16-bit ACF.

Durbin-algoritmen er en ytterst effektiv algoritme for å utlede LPC-koeffisientene. Det henvises i denne forbindelse til J. Makhoul, "Linear Predition: A Tutorial Review", Proe. IEEE, bind 63, sidene 561-580, 1975. Denne algoritme er egnet for fastpunkts aritmetiske beregninger og frembringer også som biprodukt refleksjonskoeffisientene, som kan anvendes for kvantisering og koding før overføring til mottagersiden. The Durbin algorithm is an extremely efficient algorithm for deriving the LPC coefficients. Reference is made in this connection to J. Makhoul, "Linear Predition: A Tutorial Review", Proe. IEEE, volume 63, pages 561-580, 1975. This algorithm is suitable for fixed-point arithmetic calculations and also produces as a by-product the reflection coefficients, which can be used for quantization and coding before transmission to the receiver side.

Alternativt kan LPC-koeffisientene frembringes ved rekursjon i henhold til Le Roux-Gueguen (LG), som er beskrevet i artikkelen J. Le Roux og C. Gueguen, "A Fixed Point Computation of Partial Correlation Coefficients in Linear Prediction", Proe. ICASSP-77, sidene 742-743. Skjønt den er raskere enn Durbin-algoritmen, frembringer LG-rekursjonen bare LPC-refleksjonskoeffisientene og ikke LPC-koeffisientene , som i og for seg må frembringes separat. Alternatively, the LPC coefficients can be produced by recursion according to Le Roux-Gueguen (LG), which is described in the article J. Le Roux and C. Gueguen, "A Fixed Point Computation of Partial Correlation Coefficients in Linear Prediction", Proe. ICASSP-77, pages 742-743. Although faster than the Durbin algorithm, the LG recursion produces only the LPC reflection coefficients and not the LPC coefficients, which themselves must be produced separately.

Durbins rekursive prosess er som følger: Durbin's recursive process is as follows:

Innledningstilstand:Initial state:

Rekursjon (i=2,P): Recursion (i=2,P):

Symbolene er definert slik: The symbols are defined as follows:

er prediksjonens feilenergiis the error energy of the prediction

R. er den i-te autokorrelasjonsfunksjonR. is the i-th autocorrelation function

k^ er den i-te refleksjonskoeffisientk^ is the i-th reflection coefficient

er den i-te LPC-koeffisient (j-te gjentagelse) is the i-th LPC coefficient (j-th iteration)

LPC-analysens orden P fastlegges ved forsøk og en 10.-ordens analyse er tilstrekkelig til å opprette en tilfredsstillende modell av talekanalens frekvensgang. The order P of the LPC analysis is determined by trial and a 10th-order analysis is sufficient to create a satisfactory model of the speech channel's frequency response.

LPC-parameterne må kvantiseres og kodes før signaloverfør-ingen og den signalsyntese som finner sted på mottagersiden for å gjenopprette det digitale talesignal. LPC-koeffisientene a^er imidlertid følsomme for kvantiseringsstøy og kan derved innføre betydelig forvrengning av signalet. En løs-ning på dette problem er å kvantisere og kode LPC-refleksjonskoeffisientene k^ som er meget mindre følsomme for kvantiseringsstøy. Denne arbeidsoperasjon utføres i en subrutine 68 for kvantisering av LPC-koeffisienten og som utgjør en del av kvantiseringsrutinen i fig. 5. I mottageren kan LPC-koeffisientene gjenvinnes fra de kvantiserte refleksjonskoeffisienter ved å anvende et delsett av den ovenfor angitte-rekurs jon. The LPC parameters must be quantized and coded before the signal transmission and the signal synthesis that takes place on the receiver side to restore the digital speech signal. However, the LPC coefficients a^ are sensitive to quantization noise and can thereby introduce significant distortion of the signal. A solution to this problem is to quantize and encode the LPC reflection coefficients k^ which are much less sensitive to quantization noise. This work operation is performed in a subroutine 68 for quantization of the LPC coefficient and which forms part of the quantization routine in fig. 5. In the receiver, the LPC coefficients can be recovered from the quantized reflection coefficients by applying a subset of the above-stated recursion.

Den innledende subrutine 58 og subru-tinen 59 for sampelinngangen inneholdes begge i hovedprogrammet for databehandlingen på sendersiden. Hovedprogrammet styrer anropet av de øvrige subrutiner eller prosedyrer i rutinen for LPC-analyse i fig. 3 i samsvar med følgende hierarki: frekvensfrem-hevelse 61, ACF-dannelse 63, ACF-normalisering 65 og LPC-analyse 66. Hovedprogrammet iverksetter rutinen i fig. 5 for LPC-analyse for derved å frembringe en ramme av et forut fastlagt antall forbehandlede talesignalsampler samt de ti LPC-koeffisienter. Uttrykket "LPC-koeffisienter" gjelder slik det anvendes her enten LPC-koeffisienter eller LPC-ref leks jonskoef f isienter , hvis ikke det sistnevnte er spesifisert. The initial subroutine 58 and the subroutine 59 for the sample input are both contained in the main program for the data processing on the transmitter side. The main program controls the call of the other subroutines or procedures in the routine for LPC analysis in fig. 3 in accordance with the following hierarchy: frequency enhancement 61, ACF formation 63, ACF normalization 65 and LPC analysis 66. The main program executes the routine of FIG. 5 for LPC analysis to thereby produce a frame of a predetermined number of pre-processed speech signal samples as well as the ten LPC coefficients. The term "LPC coefficients" as used here applies to either LPC coefficients or LPC reflection coefficients, if the latter is not specified.

Rutinen for frembringelse av restsignal er representert ved flytskjemaet i fig. 4. I denne rutine inngår subrutinene eller prosedyrene for igangsetning 70, sampelinngang 71, invers filtrering 72, båndbegrensning 73 og nedsampling 74. The routine for generating the residual signal is represented by the flowchart in fig. 4. This routine includes the subroutines or procedures for initiation 70, sample input 71, inverse filtering 72, band limiting 73 and downsampling 74.

Den innledende subrutine 70 overfører annen-ordens filter-seksjonskoeffisienter fra en ytre datahukommelse til den indre RAM-hukommelse i senderprosessoren for anvendelse i prosedyren 73 for båndbegrensning. The initial subroutine 70 transfers second-order filter section coefficients from an external data memory to the internal RAM memory of the transmitter processor for use in the band-limiting procedure 73.

Prosedyren 71 for sampelinngang overfører de forbehandlede frekvensgangsampler fra taledatabufferen i den ytre datahukommelse til posisjonen for null-forsinkelse i en tale-forsinkelsesbuffer som befinner seg i den indre RAM for senderprosessoren. Forsinkelsesbufferen anvendes for å ut-føre filtreringen med samtlige null-punkter og endelig impulsreaksjon (FIR) i samsvar med LPC-koeffisientene og ved hjelp av subrutinen 72 for innvers filtrering. The sample input procedure 71 transfers the preprocessed frequency response samples from the speech data buffer in the external data memory to the zero delay position in a speech delay buffer located in the internal RAM of the transmitter processor. The delay buffer is used to perform the filtering with all zero points and finite impulse response (FIR) in accordance with the LPC coefficients and with the help of subroutine 72 for inverse filtering.

Subrutinen 72 for invers filtrering utgjør et inverst filter med samtlige null-punkter i samsvar med LPC-koeffisientene for å frembringe restsignalet 19 (fig. 1). Utgangen fra denne prosedyre 72 overføres til en databuffer for restsignal og som befinner seg i den ytre datahukommelse. The subroutine 72 for inverse filtering constitutes an inverse filter with all zero points in accordance with the LPC coefficients to produce the residual signal 19 (Fig. 1). The output from this procedure 72 is transferred to a data buffer for residual signal and which is located in the external data memory.

Restsignalet 20 frembringes ved invers filtrering av de forbehandlede taledatasignaler 12 med frekvensgang i samsvar med LPC-koeffisientene 17 (se fig. 1). Disse LPC-koeffisienter er matematisk formulert for anslagsvis å tilsvare talekanalens overføringsfunksjon. Denne funksjon er representert ved polynomet H(z): hvor a, er den k-te LPC-koeffisient. Restsignalet 19 oppnås ved filtrering av talesignalsamplene 12 ved hjelp av det totale null-filter H(z)-"'". Hvis x^representerer det innkommende talesampel ved tidspunktet n og ynrepresenterer det tilsvarende utgangssampel, kan filteret representeres ved følgende differanse-ligning: The residual signal 20 is produced by inverse filtering of the pre-processed speech data signals 12 with a frequency response in accordance with the LPC coefficients 17 (see Fig. 1). These LPC coefficients are mathematically formulated to approximately correspond to the speech channel's transfer function. This function is represented by the polynomial H(z): where a is the k-th LPC coefficient. The residual signal 19 is obtained by filtering the speech signal samples 12 using the total null filter H(z)-"'". If x^represents the incoming speech sample at time n and ynrepresents the corresponding output sample, the filter can be represented by the following difference equation:

Den enkleste måte å bygge opp denne struktur på, er å anbringe koef f isentene a^i et fast register og utnytte forsinkelsesbufferen ved anvendelse av et skiftregister. Mikro-koden TMS32010 optimaliseres for å utføre denne operasjon ved anvendelse av LTD/MPY-ordrene. Prosessoren har en røreled-nings-instruksjon som utfører multiplisering og akkumulering på 400 ns. The simplest way to build up this structure is to place the coefficients a^ in a fixed register and utilize the delay buffer by using a shift register. The TMS32010 microcode is optimized to perform this operation using the LTD/MPY commands. The processor has a pipeline instruction that performs multiplication and accumulation in 400 ns.

Subrutinen 73 for båndbegrensning sørger for lavpassfiltre-ring av restsignalet 20 ved å iverksette en åtte-ordens elliptisk halvbåndfiltrering, som i sin tur utføres ved å benytte en kaskadepå fire annen-ordens seksjoner. Overfør-ingsfunksjonen for det elliptiske filter er: The band-limiting subroutine 73 provides for low-pass filtering of the residual signal 20 by implementing an eight-order elliptical half-band filtering, which in turn is performed by using a cascade of four second-order sections. The transfer function for the elliptic filter is:

Det er viktig å utføre denne filterfunksjon på en måte som vil nedsette virkningene av koeffisient-kvantiseringen og endelig registerlengde, slik de er beskrevet av L. A. Rabiner og B. Gold i boken "Theory and Application of Digital Signal Processing", Prentice-Ha11, 1975. Dette oppnås best ved faktorisering av polynomet H(z) i annen-ordens polynomer: It is important to perform this filter function in a way that will reduce the effects of the coefficient quantization and finite register length, as described by L. A. Rabiner and B. Gold in the book "Theory and Application of Digital Signal Processing", Prentice-Ha11, 1975 This is best achieved by factoring the polynomial H(z) into second-order polynomials:

De annen-ordens polynomer H (z) blandes ved hjelp av en annen-ordens filterseksjon. Denne annen-ordens seksjon frembringes av en indre prosedyre som fremkalles fire ganger for å danne en kaskade av fire annen-ordens filterseksjoner. En cascade av fire seksjoner tilsvarer et åttende ordens elliptisk lavpassfilter. Hver seksjon anvender et sett filter-koeffisienter og krever sin egen forsinkelsesbuffer, som må trinnforskyves ved hver gjentatt prosess. Subrutinen 74 for nedsampling iverksetter denne prosess ved å uteslutte forut bestemte sampler. Nedsamplings-algoritmen benytter ramme-telleren til veksling mellom utelukkelse av inngangsdata-punktet eller scalering av dette slik at energien pr. ramme opprettholdes. Nedsamplings-funksjonen reduserer den sampl-ede datatakt for det filtrerte restsignal. Denne funksjon utøves av en ramme-posisjonsgiver. Samplet blir enten ute-sluttet eller størrelsesscalert (multiplisert med en forut bestemt faktor for å opprettholde den midlere rammeenergi i restsignalet). Hvis f.eks. nedsamplings-forholdet er to, vil sealeringsfaktoren også vasre to. The second-order polynomials H (z) are mixed using a second-order filter section. This second-order section is generated by an internal procedure that is invoked four times to form a cascade of four second-order filter sections. A cascade of four sections corresponds to an eighth-order elliptic low-pass filter. Each section applies a set of filter coefficients and requires its own delay buffer, which must be stepped at each repeated process. The downsampling subroutine 74 implements this process by excluding predetermined samples. The downsampling algorithm uses the frame counter to switch between excluding the input data point or scaling it so that the energy per framework is maintained. The downsampling function reduces the sampled data rate for the filtered residual signal. This function is performed by a frame position encoder. The sample is either left out or scaled (multiplied by a predetermined factor to maintain the average frame energy in the residual signal). If e.g. the downsampling ratio is two, the sealing factor will also be two.

En beslutning 75 om at rammen er fullført, avslutter den viste rutine i fig. 4 for utledning av restsignal. A decision 75 that the frame is complete terminates the routine shown in FIG. 4 for derivation of residual signal.

Subrutinene 71 og 72 for henholdsvis sampelinngangen og invers filtrering samt beslutningen 75 er samordnet og styrer hierarkiet for de øvrige subrutiner innenfor den viste rutine i fig. 4 for utledning av restsignal. Rekkefølgen for et sådant anrops-hierarki er båndbegrensningen 73 og nedsampl-ingen 74. The subroutines 71 and 72 for respectively the sample input and inverse filtering as well as the decision 75 are coordinated and control the hierarchy for the other subroutines within the routine shown in fig. 4 for derivation of residual signal. The order of such a call hierarchy is the band limiting 73 and the downsampling 74.

Kvantiseringsrutinen representert ved flytskjemaet i fig. 5 omfatter følgende subrutiner eller prosedyrer: kvantisering 68 av LPC-koeffisienter (omtalt ovenfor i forbindelse med prosedyren 66 for LPC-analyse), tonehøyde-forsinkelse 48, tonehøydens prediktorforsterkning 80, kvantiseringsforsterkningen 81, CRC 82, PPADPCM-kvantiseringen 83 samt datafor-matet 84. The quantization routine represented by the flowchart in fig. 5 includes the following subroutines or procedures: quantization 68 of LPC coefficients (discussed above in connection with procedure 66 for LPC analysis), pitch delay 48, pitch predictor gain 80, quantization gain 81, CRC 82, PPADPCM quantization 83 and the data format 84.

Subrutinen 68 for kvantiseringen av LPC-koeffisienter sørger for kvantisering av de ti LPC-refleksjonskoeffisienter 14. Denne prosedyre oppnår sine inngangsdata fra LPC-refleksjons-koef f isientene 14 og den kvantiserings-oppsøkende subrutine 68 under fremdriften av subrutinen 66 for LPC-analyse. Denne prosedyre 68 anropes av subrutinen 66 for LPC-analyse. The LPC coefficient quantization subroutine 68 provides for the quantization of the ten LPC reflection coefficients 14. This procedure obtains its input data from the LPC reflection coefficients 14 and the quantization lookup subroutine 68 during the progress of the LPC analysis subroutine 66. This procedure 68 is called by the LPC analysis subroutine 66.

Refleksjonskoeffisientene kvantiseres med et varierende antall bit pr. koeffisient i samsvar med DOD standard LPC-10 koding, som er nærmere beskrevet i T. E. Tremain, "The Government Standard Linear Predictive Coding Algorithm: LPC-10", Speech Technology, April 1982. The reflection coefficients are quantized with a varying number of bits per coefficient in accordance with DOD standard LPC-10 coding, which is further described in T. E. Tremain, "The Government Standard Linear Predictive Coding Algorithm: LPC-10", Speech Technology, April 1982.

Datadirigering er nødvendig på grunn av den begrensede til-gjengelighet av den indre RAM-hukommelse i TMS32010. Ytterligere databuffere kan være anbragt i en ytre datahukommelse som har en meget langsom tilgangstid (800 ns). En algoritme for datadirigering utfører bufferoverføringer mellom den indre RAM-hukommelse og den ytre datahukommelse for å sikre at alle rutiner som skal utføres benytter den indre RAM-hukommelse. Data routing is necessary due to the limited availability of the internal RAM memory in the TMS32010. Additional data buffers can be placed in an external data memory which has a very slow access time (800 ns). A data routing algorithm performs buffer transfers between the internal RAM memory and the external data memory to ensure that all routines to be executed use the internal RAM memory.

Subrutinen 78 for tonehøyde-forsinkelse anslår tonehøyde-perioden for å bestemme parameteren T for tonehøydeforsink- eisen i det nedsamplede restsignal 22 (fig. 1), som anvendes for PPADPCM-kvantiseringen ved anvendelse av en autokorrelasjonsfunksjon (ACF) for analyse av signalet 22. Inngangene til algoritmen er den partielle ACF for den forutgående ramme og den løpende restsignalramme. Utgangen fra algoritmen er den anslåtte tonehøydeforsinkelse T og den oppdaterte partielle•ACF. The pitch delay subroutine 78 estimates the pitch period to determine the pitch delay parameter T in the downsampled residual signal 22 (FIG. 1), which is used for the PPADPCM quantization using an autocorrelation function (ACF) for analysis of the signal 22. The inputs to the algorithm are the partial ACF of the preceding frame and the current residual signal frame. The output of the algorithm is the predicted pitch delay T and the updated partial•ACF.

Tonehøydeforsinkelsen oppdateres i rammetakten. Tonehøyde-analysen benytter en enkel autokorrelasjonsdetektor, nemlig: The pitch delay is updated in the frame rate. The pitch analysis uses a simple autocorrelation detector, namely:

Tonehøydeforsinkelsen T velges som maksimalverdien av R(T) The pitch delay T is chosen as the maximum value of R(T)

ved vurdering av R(T) mellom T . og T . For å sikrewhen evaluating R(T) between T . and T. To secure

min maxmin max

et nøyaktig anslag av tonehøydeforsinkelsen må analysen dekke tre tonehøydeperioder, hvilket vil si N>3Tmax> Grensene for tonehøyde-deteksjonen velges etter forsøk ved anvendelse av Fortran-simuleringer av RELP-vokoderalgoritmen, således at f.eks. T er en 15 samplers forsinkelse og T er en an accurate estimate of the pitch delay, the analysis must cover three pitch periods, which means N>3Tmax> The limits for the pitch detection are chosen after trial using Fortran simulations of the RELP vocoder algorithm, so that e.g. T is a 15 sampler delay and T is one

min maxmin max

40 samplers forsinkelse. Dette tilsvarer tonehøydefrekvenser på henholdsvis 267 Hz og 100 Hz, hvis det nedsamplede restsignal 22 har en samplingstakt på 4 kHz. Verdien N velges derfor å være to nedsamplede rammer. Autokorrelasjonsdetek-toren R(T) vurderes til å utgjøres av to partielle ACF-funksjoner, nemlig R^(T) og R^( T), hvor: 40 sample delay. This corresponds to pitch frequencies of 267 Hz and 100 Hz respectively, if the downsampled residual signal 22 has a sampling rate of 4 kHz. The value N is therefore chosen to be two downsampled frames. The autocorrelation detector R(T) is considered to consist of two partial ACF functions, namely R^(T) and R^(T), where:

M er er her en enkelt nedsamplet ramme. R(T) beregnes ved å addere den løpende rammes partielle ACF, nemlig R^( T) og den forutgående rammes partielle ACF, nemlig R^(T), som var M is here a single downsampled frame. R(T) is calculated by adding the current frame's partial ACF, namely R^( T) and the previous frame's partial ACF, namely R^(T), which was

lagret i den ytre datahukommelse.stored in the external data memory.

Subrutinen 80 for tonehøydens prediktorforsterkning fastlegger den tilsvarende parameter B for PPADPCM-kvantiseringen og oppdaterer en sådan bestemmelse av rammetakten. Tone-høydens prediktorforsterkning B fastlegges som: The pitch predictor gain subroutine 80 determines the corresponding parameter B for the PPADPCM quantization and updates such determination of the frame rate. The pitch's predictor gain B is determined as:

hvor M er en enkelt nedsamplet ramme og T er tonehøydefor-sinkelsen. Verdien B ligger mellom to grenser, nemlig: where M is a single downsampled frame and T is the pitch delay. The value B lies between two limits, namely:

Hvis B > 1,0 så er B = 1,0If B > 1.0 then B = 1.0

Hvis B < 0,1 så er B = 0,0If B < 0.1 then B = 0.0

Subrutinen 81 for kvantiseringsforsterkningen fastlegger den tilsvarende parameterQ£orstf°r PPADPCM-kvantiseringen og oppdaterer denne bestemmelse i rammetakten. Denne parameter anvendes for scalering av kvantisereren til inngangssigna1-nivå, idet hvert inngangs- og utgangsnivå for kvantisereren multipliseres med cJforst<«>Parameteren velges til å være den maksimale x : The quantization gain subroutine 81 determines the corresponding parameter Q£orstf°r PPADPCM quantization and updates this determination in the frame rate. This parameter is used for scaling the quantizer to the input signal level, as each input and output level of the quantizer is multiplied by cJforst<«>The parameter is chosen to be the maximum x :

n n

hvor M er en enkelt nedsamplet ramme, T er tonehøydefor-sinkelsen og B er tonehøydens prediktorforsterkning. where M is a single downsampled frame, T is the pitch delay and B is the pitch predictor gain.

CRC-subrutinen 82 innfører en n-bit syklisk redundansKkode (CRC) med hensyn til overføringsrammen, for derved å tillate påvisning av bit-feil under signaloverføringen. Denne kode beskytter LPC-koeffisientene og PPADPCM-parametrene. Inngangen til subrutinen er de relevante kvantiserte koeffisienter. Utgangen fra denne subrutine er en n-bit CRC som skal overføres. The CRC subroutine 82 applies an n-bit cyclic redundancy (CRC) code with respect to the transmission frame, thereby allowing detection of bit errors during signal transmission. This code protects the LPC coefficients and PPADPCM parameters. The input to the subroutine is the relevant quantized coefficients. The output of this subroutine is an n-bit CRC to be transmitted.

PPADPCM-subrutinen 83 kvantiserer det nedsamplede restsignal 22 ved å anvende tonehøyde-prediktiv tilpasset differensiell pulskodemodulasjon (PPADPCM). Uttrykket "tonehøydepre-diktiv" er imidlertid noe misvisende. Tonehøyde-prediktoren kan anvendes for å fjerne den dominerende periodiske frekvens fra restsignalet 22 før kvantiseringen. Skjønt denne frekvens vanligvis er tonehøyde-perioden, kan det likevel hende at prediktoren kan låses til en annen frekvens uten at dette ødelegger kvantiseringens arbeidsfunksjon. En streng algoritme for tonehøydeutledning er derfor ikke nødvendig. Prediktoren fjerner den dominerende periodisitet av bølge-formen for å frembringe et "hvitt støysignal" med en gausisk funksjon for sannsynlighetstetthet (pdf). Dette signal kan så kvantiseres ved anvendelse av en klassisk Max-kvantetisator, slik som beskrevet i J. Max, "Quantizing for Minimum Distortion", IRE Trans on Information Theory, March 1960. The PPADPCM subroutine 83 quantizes the downsampled residual signal 22 using pitch predictive adaptive differential pulse code modulation (PPADPCM). However, the term "pitch predictive" is somewhat misleading. The pitch predictor can be used to remove the dominant periodic frequency from the residual signal 22 before quantization. Although this frequency is usually the pitch period, it may still happen that the predictor can be locked to another frequency without this destroying the working function of the quantization. A strict algorithm for pitch derivation is therefore not necessary. The predictor removes the dominant periodicity of the waveform to produce a "white noise signal" with a Gaussian probability density function (pdf). This signal can then be quantized using a classic Max quantizer, as described in J. Max, "Quantizing for Minimum Distortion", IRE Trans on Information Theory, March 1960.

Fig. 6 viser oppbygningen av PPADPCM-kvantetisatoren. Denne kvantetisator er innleiret i prediktor-sløyfen, således at det feilspektrum som innføres ved kvantiseringen er ensartet. Kvantetisatorens parametere er tonehøydeforsinkelsen (T), kvantiseringsf orsterkningen ^fors-(-^'tonehøydens prediktorforsterkning (B) og kvantetisatorens ordensnivå (Q). Forsøk har fastlagt at en 3-bits kvantetisator er tilstrekkelig for å sikre god subjektiv talekvalitet på mottagersiden. Fig. 6 shows the construction of the PPADPCM quantizer. This quantizer is embedded in the predictor loop, so that the error spectrum introduced during the quantization is uniform. The quantizer's parameters are the pitch delay (T), the quantization gain ^for-(-^'the pitch predictor gain (B) and the quantizer's order level (Q). Experiments have determined that a 3-bit quantizer is sufficient to ensure good subjective speech quality on the receiving end.

Subrutinen 84 for dataformat innstiller en dataramme 34 (fig. 1) for signaloverføring. Inngangen til subrutinen 84 er et forut fastlagt antall kvantiserte restsignalsamplere 25, parameteren 26 for tonehøydeforsinkelse, tonehøydens predik-torf orsterkning 27, kvantiseringsforsterkningen 28, de kvantiserte LPC-koeffisienter 31 (fig. 1) og CRC. Utgangen fra subrutinen 84 er en dataramme 34 for signaloverføringen og som anbringes i utgangsbufferen. The data format subroutine 84 sets a data frame 34 (Fig. 1) for signal transmission. The input to the subroutine 84 is a predetermined number of quantized residual signal samplers 25, the pitch delay parameter 26, the pitch predictor gain 27, the quantization gain 28, the quantized LPC coefficients 31 (Fig. 1) and the CRC. The output from the subroutine 84 is a data frame 34 for the signal transmission which is placed in the output buffer.

En avgjørelse 85 om at rammen er fullstendig avslutter den angitte kvantiseringsrutine i fig. 5. A decision 85 that the frame is complete terminates the indicated quantization routine in fig. 5.

Hierarkiet for anropning av subrutinene innenfor kvantiseringsrutinen i fig. 5 befinner seg under styring fra hovedprogrammet. De følgende subrutiner er samordnet i en felles prosedyre som er betegnet PPQNT, nemlig tonehøydens predik-torf orsterkning 80, kvantiseringsforsterkningen 81 og PPADPCM-kvantiseringen 83. Det anropende hierarki har følg-ende gradering: tonehøyde 78, PPQNT, CRC 82 og dataformat 84. Subrutinen 68 anropes av subrutinen 66 for LPC-analyse innenfor den viste analyserutine i fig. 3. The hierarchy for calling the subroutines within the quantization routine in fig. 5 is under control from the main program. The following subroutines are coordinated in a common procedure designated PPQNT, namely the pitch predictor gain 80, the quantization gain 81 and the PPADPCM quantization 83. The calling hierarchy has the following gradation: pitch 78, PPQNT, CRC 82 and data format 84. The subroutine 68 is called by the subroutine 66 for LPC analysis within the analysis routine shown in fig. 3.

Mottagerens digitale signalprosessor utnytter en syntese-behandlingsrutine. I fig. 7 er det angitt at synteserutinen omfatter følgende subrutiner: innledningsprosess 88, datainngang 89, CRC-utprøvning 90, utledning av LPC-koeffisient 91, PPADPCM-dekoding 92, gjenopprettelse av tonespekteret 93, LPC-syntesefilter 94, frekvensutligning 95 og taleutgang 97. The receiver's digital signal processor utilizes a synthesis processing routine. In fig. 7, it is indicated that the synthesis routine includes the following subroutines: initialization process 88, data input 89, CRC testing 90, derivation of LPC coefficient 91, PPADPCM decoding 92, restoration of the tone spectrum 93, LPC synthesis filter 94, frequency equalization 95 and speech output 97.

Innledningssubsrutinen 88 inngår i hovedprogrammet for signalbehandlingen på mottagersiden. Den innledende subrutine 88 klargjør alle registre og da talagersteder i prosessoren før utførelse av hver subrutine eller prosedyre. The introduction subroutine 88 is part of the main program for the signal processing on the receiver side. The initial subroutine 88 prepares all registers and then data storage locations in the processor before execution of each subroutine or procedure.

Subrutinen 89 for datainngang inngår også i hovedprogrammet for databehandlingen på mottagersiden. Denne subrutine sørger for inngang av den mottatte dataoverføringsramme 36 fra senderen ved å føre inn datarammen fra en rammebuffer i en ytre datahukommelse. The subroutine 89 for data input is also included in the main program for data processing on the receiving side. This subroutine ensures input of the received data transmission frame 36 from the transmitter by entering the data frame from a frame buffer in an external data memory.

Subrutinen 90 for CRC-utprøvning benytter den overførte og mottatte dataramme til å frembringe et n-bit CRC som sammen-lignes med det foreliggende n-bit CRC i den mottatte data-overf øringsramme for derved å undersøke om det foreligger overføringsfeil. Hvis sådanne feil påvises, utesluttes et delsett av LPC- og PPADPCM-parametere for den foreliggende ramme og et delsett fra den tidligere rammes parametere inn-føres i stedet. Inngangen til denne prosedyre er et n-bit CRC-ord fra dataoverføringsrammen. Utgangen fra denne sub rutine er et flagg som angir hvilket parametersett som skal anvendes under resten av subrutinen. The subroutine 90 for CRC testing uses the transmitted and received data frame to produce an n-bit CRC which is compared with the present n-bit CRC in the received data transmission frame to thereby examine whether there is a transmission error. If such errors are detected, a subset of LPC and PPADPCM parameters for the current frame is excluded and a subset from the previous frame's parameters is introduced instead. The input to this procedure is an n-bit CRC word from the data transfer frame. The output from this subroutine is a flag that indicates which parameter set is to be used during the rest of the subroutine.

Subrutinen 91 for frembringelse av LPC-koeffisient leser inn de overførte kvantiserte LPC-parametere, anroper en subrutine IQRC for å dekode LPC-refleksjonskoeffisientene, samt utfører en algoritme med et trinn opp for å overføre LPC-refleksjons-koef f isientene til LPC-koeffisienter. Inngangen til denne subrutine er de overførte kvantiserte LPC-refleksjonskoeffisienter 43 og utgangen er LPC-koeffisientene 51 (fig. 2). The LPC coefficient generation subroutine 91 reads in the transmitted quantized LPC parameters, calls a subroutine IQRC to decode the LPC reflection coefficients, and performs a step-up algorithm to convert the LPC reflection coefficients into LPC coefficients . The input to this subroutine is the transmitted quantized LPC reflection coefficients 43 and the output is the LPC coefficients 51 (Fig. 2).

Før LPC-syntesfiltreringen 52 må LPC-koeffisientene være utledet fra de overførte kvantiserte LPC-refleksjonskoeffisienter. Disse kvantiserte LPC-refleksjonskoeffisienter må pakkes ut og dekodes ved anvendelse av kvantiserte oppslags-tabeller, slik som beskrevet av T. E. Tremain i artikkelen "The Government Standard Linear Predictive Coding Algorithm: LPC-10", Speech Technology, April 1982. LPC-koeffisientene utledes da fra de dekodede LPC-refleksjonskoeffisienter ved å anvende nevnte opptrinns-algoritme, en rekursiv algoritme som er et delsett av den Durbin-algoritme som er beskrevet av J. Makhoul i artikkelen "Linear Prediction: A Tutorial Review", Proe. IEEE, bind 63, sidene 561-580, 1975: Prior to the LPC synthesis filtering 52, the LPC coefficients must be derived from the transmitted quantized LPC reflection coefficients. These quantized LPC reflection coefficients must be unpacked and decoded using quantized look-up tables, as described by T. E. Tremain in the article "The Government Standard Linear Predictive Coding Algorithm: LPC-10", Speech Technology, April 1982. The LPC coefficients are derived then from the decoded LPC reflection coefficients by applying said step-up algorithm, a recursive algorithm which is a subset of the Durbin algorithm described by J. Makhoul in the article "Linear Prediction: A Tutorial Review", Proe. IEEE, Volume 63, Pages 561-580, 1975:

Rekursjonen er som følger:The recursion is as follows:

hvor k^er den i-te refleksjonskoeffisient og a^ er den i-te LPC-koeffisent (j-te gjentagelse). Senderens LPC-analyse P er av tiende orden. where k^ is the i-th reflection coefficient and a^ is the i-th LPC coefficient (j-th repetition). The transmitter's LPC analysis P is of the tenth order.

Subrutinen 92 for PPADPCM-dekoding leser inn det bit-pakkede og kvantiserte restsignal 39 og kvantiseringsparameterne 40, 41, 42 som mottas fra senderen og frembringer på dette grunnlag et dekodet (nedsamplet) basisbåndsigna1 47 (fig. 2). Denne subrutine 92 må utføre den motsatte operasjon av senderens PPADPCM-koding. Denne operasjon er derfor oppdelt i tre deler, nemlig opp-pakking, kvantiseringsoppslag og tonehøyde-eksitering. The subroutine 92 for PPADPCM decoding reads in the bit-packed and quantized residual signal 39 and the quantization parameters 40, 41, 42 received from the transmitter and produces on this basis a decoded (downsampled) baseband signal 47 (Fig. 2). This subroutine 92 must perform the opposite operation of the transmitter's PPADPCM encoding. This operation is therefore divided into three parts, namely unpacking, quantization lookup and pitch excitation.

Subrutinen 92 for PPADPCM-dekoding overfører først PPADPCM-kvantiseringskoeffisientene til den indre RAM-hukommelse og scalerer disse ved anvendelse av parameteren for kvantiseringsf orsterkning . Inngangene til denne operasjon er den koeffisientbuffer som befinner seg i den ytre datahukommelse samt kvantiseringsforsterkningen. Utgangen fra denne operasjon er den scalerte oppslagstabell som befinner seg i den indre RAM-hukommelse. The PPADPCM decoding subroutine 92 first transfers the PPADPCM quantization coefficients to the internal RAM and scales them using the quantization gain parameter. The inputs to this operation are the coefficient buffer located in the external data memory as well as the quantization gain. The output from this operation is the scaled lookup table located in the internal RAM memory.

Denne subrutine 92 leser så inn pakkede data-bitgrupper fra en databuffer i den ytre datahukommelse, pakker opp disse bitgrupper og dekoder datasampler ved anvendelse av kvantisatorens oppslagstabell. This subroutine 92 then reads in packed data bit groups from a data buffer in the external data memory, unpacks these bit groups and decodes data samples using the quantizer's lookup table.

Inngangen til denne operasjon er det bit-pakkede dataord og kvantisatorens koeffisienttabell. Utgangen fra denne operasjon er erstattet av dekodede datasampler. De mottatte data-bitgrupper pakkes opp til enkeltstående datasampler ved av-maskering av hvert sådant sampel, som derpå kan dekodes ved anvendelse av kvantisatorens oppslagstabell, som er identisk med den som ble anvendt i senderen for å kvantisere data-sa mplene. The input to this operation is the bit-packed data word and the quantizer's coefficient table. The output from this operation is replaced by decoded data samples. The received data bit groups are packed up into individual data samples by unmasking each such sample, which can then be decoded using the quantizer's lookup table, which is identical to the one used in the transmitter to quantize the data samples.

Subrutinen 92 for PPADPCM-dekodingen løser så en første ordens differanseligning for variabel forsinkelse for "tone-høyde-eksitering" av inngangsdata og gjenvinning av det nedsamplede restsignal 47. Inngangen til denne operasjon er det overførte datasampel, parameteren for tonehøydeforsinkelse og parameteren for tonehøydens prediktorforsterkning. Utgangen fra denne operasjon er det nedsamplede restsignal 47. Differanseligningen for denne operasjon er: The PPADPCM decoding subroutine 92 then solves a first-order variable-delay differential equation for "pitch-excitation" of the input data and recovers the downsampled residual signal 47. The input to this operation is the transmitted data sample, the pitch delay parameter, and the pitch predictor gain parameter . The output from this operation is the downsampled residual signal 47. The difference equation for this operation is:

hvor S er det nedsamplede restsignalsampel, x er det overførte datasampel, B er tonehøydens prediktorforsterkning og T er den foreliggende rammes tonehøydeforsinkelse (periode). where S is the downsampled residual signal sample, x is the transmitted data sample, B is the pitch predictor gain and T is the present frame's pitch delay (period).

Subrutinen 93 for gjenopprettelse av tonespekteret inngår i hovedprogrammet for mottagerprosessoren. Denne subrutine 93 frembringer et restsignal 49 med fullstendig båndbredde fra det nedsamplede restsignal 47. Virkningen av dette er å omvandle et A kHz nedsamplet signal 47 til et 8 kHz signal 49 med full båndbredde. The subroutine 93 for restoring the tone spectrum is included in the main program for the receiver processor. This subroutine 93 produces a full bandwidth residual signal 49 from the downsampled residual signal 47. The effect of this is to convert an A kHz downsampled signal 47 into an 8 kHz full bandwidth signal 49.

Subrutinen 94 for LPC-syntesefiltrering innfører et auto-regressivt LPC-syntesefilter som styres av LPC-koeffisientene. Inngangene til denne subrutine er LPC-koeffisientene 51 og det regenererte restsignal 49 med full båndbredde. Utgangen fra denne subrutine er det gjenopprettede forbehandlede talesignalsampel 53. Denne subrutine 94 frembringer talesignalsamplene 53 ved filtrering av restsignalet 49 med et allpol-filter av tiende orden. Dette filter styres av de frembragte LPC-koeffisienter 51. Overføringsfunksjonen for dette filter er: hvor a^er den k-te LPC-koeffisient. Hvis x representerer restsignalsamplet 49 ved tidspunktet n og ynrepresenterer det tilsvarende gjenopprettede forbehandlede talesignalsampel 53, kan filteroperasjonen representeres ved følgende differanseligning: The LPC synthesis filtering subroutine 94 introduces an auto-regressive LPC synthesis filter controlled by the LPC coefficients. The inputs to this subroutine are the LPC coefficients 51 and the regenerated residual signal 49 with full bandwidth. The output from this subroutine is the restored pre-processed speech signal sample 53. This subroutine 94 produces the speech signal samples 53 by filtering the residual signal 49 with a tenth-order all-pole filter. This filter is controlled by the generated LPC coefficients 51. The transfer function for this filter is: where a^ is the k-th LPC coefficient. If x represents the residual signal sample 49 at time n and yn represents the corresponding recovered preprocessed speech signal sample 53, the filter operation can be represented by the following difference equation:

Den enkleste måte og løse denne ligning på er å anbringe koeffisientene a^i et fast register og sette igang forsinkelsesbufferen ved anvendelse av et skiftregister. TMS32010-mikrokoden er optimalisert for å utføre denne operasjon ved anvendelse av LTD/MPY-ordre. Prosessoren har en rørledningsinstruksjon for multiplisering og akkumulering som utføres på 400 ns. The simplest way to solve this equation is to place the coefficients a^ in a fixed register and start the delay buffer using a shift register. The TMS32010 microcode is optimized to perform this operation using LTD/MPY commands. The processor has a multiply and accumulate instruction pipeline that executes in 400 ns.

Utlignings-subrutinen 95 oppretter et første ordens digitalt utligningsfilter. Inngangen til denne subrutine er det foreliggende gjenopprettede sampel 53, det tidligere gjenopprettede sampel samt utligningskonstanten. Utgangen fra denne subrutine er det gjenopprettede talesignalsampel 55. The equalization subroutine 95 creates a first order digital equalization filter. The input to this subroutine is the current recovered sample 53, the previously recovered sample and the equalization constant. The output of this subroutine is the recovered speech signal sample 55.

Første ordens digital utligning utføres som komplementær operasjon til forebehandlingsfunksjonen for fremhevelse av høye frekvenser i senderprosessoren. Frekvensutligningen benytter et lavpassfilter med enkel forsinkelse. Utligningskonstanten A innstilles også til 0,9375. Differanseligningen for filteret er: First-order digital equalization is performed as a complementary operation to the preprocessing function for emphasizing high frequencies in the transmitter processor. The frequency equalization uses a low-pass filter with a simple delay. The compensation constant A is also set to 0.9375. The difference equation for the filter is:

Subrutinen 97 for taleutgangen inngår også i hovedprogrammet for mottagerprosessoren. Denne subrutine avgir de gjenopprettede talesignalsampler til en databuffer i en ytre datahukommelse, hvorfra talesamplene tas ut. The subroutine 97 for the speech output is also included in the main program for the receiver processor. This subroutine outputs the recovered speech signal samples to a data buffer in an external data memory, from which the speech samples are extracted.

En avgjørelse 98 om at datarammen er fullført avslutter den viste synteserutine i fig. 7. A decision 98 that the data frame is complete terminates the synthesis routine shown in FIG. 7.

Anrops-hierarkiet for synteserutinen i fig. 7 styres av hovedprogrammet for mottagerprosessoren og anroper følgende subrutiner i følgende rekkefølge. CRC-utprøvning 90, frem bringelse av LPC-koeffisient 91, PPADPCM-dekoding 92, invers filtrering 94 og frekvensutligning 95. The call hierarchy for the synthesis routine in Fig. 7 is controlled by the main program of the receiver processor and calls the following subroutines in the following order. CRC testing 90 , LPC coefficient generation 91 , PPADPCM decoding 92 , inverse filtering 94 and frequency equalization 95 .

Sender- og mottagersystemer som befinner seg 'på samme sted kan inngå i en enkelt digital databehandlingsenhet. Co-located transmitter and receiver systems can form part of a single digital data processing unit.

Claims

1. Residual-excited linear predictor vocoder (RELP) comprising a digital signal processor arranged to process digital speech signal samples to thereby produce a formatted transmission signal1 containing: (a) a quantized residual signal produced by inverse filtering of the signal samples in accordance with linear predictive coding coefficients (LPC) derived from the samples, (b) quantized LPC coefficients, and (c) parameters for pitch and gain derived during the quantization of the residual signal from the inverse-filtered signal samples, all said signal components being produced by said processor by data processing of the digital speech signal sampler.

2. Vocoders as specified in claim 1, characterized in that the digital signal processor is designed to perform: a routine for deriving the LPC coefficients, a routine for generating the residual signal, and a routine for quantizing the residual signal and the LPC coefficients.

3. Vocoders as specified in claim 2, characterized in that the routine for deriving the LPC coefficients comprises: a subroutine for preprocessing the samples with the aim of emphasizing the high speech frequencies, a subroutine for determining an autocorrelation function (ACF) from the preprocessed samples for the purpose of generating ACF coefficients, and a subroutine to derive the LPC coefficients from the generated ACF coefficients.

4. Vocoders as stated in claim 3, characterized in that the routine for producing residual signal includes: a subroutine for inverse filtering of the preprocessed samples according to the derived LPC coefficients, a subroutine for band-limiting the residual signal by low-pass filtering, and a subroutine for downsampling the band-limited residual signal to reduce the number of residual signal samples that are quantized and formatted for signal transmission.

5. Vocoder as specified in claim 4, characterized in that the routine for quantization of the residual signal and the LPC coefficients includes: a subroutine for quantizing the LPC coefficients, a subroutine for estimating the pitch period of the downsampled residual signal by ACF analysis of the present downsampled residual signal frame in accordance with the generated ACF coefficients for the previous signal frame, thereby determining a parameter for the pitch delay in the present frame, a subroutine for generating a pitch predictor gain parameter in each residual signal frame according to the predicted pitch delay parameter for each corresponding frame; a subroutine for generating a quantization gain parameter for each residual signal frame in accordance with the pitch delay and pitch predictor gain parameters in each corresponding frame, and a subroutine for quantizing each residual signal frame by pitch predictive adaptive differential pulse code modulation (PPADPCM) in accordance with the parameters for pitch delay, the pitch predictor gain and the quantization gain for each corresponding frame.

6. Vocoder as stated in claim 5, and which further comprises another digital signal processor arranged for processing said format-set transmission signal in order to synthesize restored digital speech signal samples, characterized in that the second processor is arranged to perform a synthesis routine which comprises: a subroutine to recover the LPC coefficients from the quantized LPC coefficients included in the transmitted signal 1, a subroutine for decoding the quantized residual signal that is included in the transmitted signal in accordance with the parameters for pitch delay, the pitch predictor gain and the quantization gain and that is included in the transmitted signal to thereby create a decoded and downsampled residual signal, a subroutine for spectral recovery of a residual signal with full bandwidth from the decoded and downsampled residual signal1, a subroutine for restoring preprocessed digital speech signal samples by autoregressive filtering of the regenerated full-bandwidth residual signal according to the restored LPC coefficients, and a subroutine for frequency equalization of the regenerated pre-processed samples with the purpose of equalizing the high speech frequencies to thereby produce fully reconstructed digital speech signal samples.

7. Vocoders as specified in claim 6, characterized in that the subroutine for decoding includes: a subroutine for scaling quantization coefficients for each quantized residual signal frame in accordance with the quantization gain parameter included in the transmitted signal, a subroutine for deriving data samples from the quantized residual signal included in the transmitted signal, in accordance with the scaled quantization coefficients, and a subroutine to derive the decoded and downsampled residual signal from the data samples upon pitch excitation according to the pitch delay and pitch predictor gain parameters.

8. Vocoder as specified in claim 7, characterized in that the subroutine for the pitch excitation comprises processing the data samples in accordance with a first-order difference equation for variable delay, namely:

where S is the generated decoded and downsampled residual signal sample, X is the generated data sample, B is the pitch predictor gain and T is the pitch delay for the present residual signal frame.

9. Vocoders as specified in claim 5, characterized in that it further comprises another digital signal processor arranged for data processing of said format-set transmitted signal in order to synthesize signal samples.

10. Vocoders as specified in claim 2, characterized in that it further comprises another digital signal processor arranged for data processing of said format-set transmitted signal in order to synthesize restored digital speech signal samples.

11. Vocoder as stated in claim 1, characterized in that it comprises another digital signal processor arranged for data processing of said format-set transmitted signal in order to synthesize recovered digital speech signal samples.

12. Vocoder as stated in claim 11, characterized in that the second processor is arranged to perform a synthesis routine which includes: a subroutine for restoring the LPC coefficients from the quantized LPC coefficients included in the transmitted signal 1, a subroutine for decoding the quantized residual signal included in the transmitted signal in accordance with the parameters for pitch delay, pitch predictor gain and quantization gain included in the transmitted signal, thereby producing a decoded and downsampled residual signal, a subroutine for spectral recovery of a residual signal with full bandwidth from the decoded and downsampled residual signal1, a subroutine for recovering the preprocessed digital speech signal samples by autoregressive filtering of the recovered full-bandwidth residual signal according to the recovered LPC coefficients, and a subroutine for equalizing the restored preprocessed samples with the purpose of equalizing the high speech frequencies, thereby producing fully restored digital signal samples.

13. Vocoder as specified in claim 12, characterized in that the subroutine for decoding comprises: a subroutine for scaling quantization coefficients for each quantized frame in accordance with the quantization gain parameter included in the transmitted signal, a subroutine for generating data samples from the quantized residual signal that is included in the transmitted signal and in accordance with the scaled quantization coefficients, and a subroutine to produce the decoded and downsampled residual signal from the data samples by pitch excitation in accordance with the pitch delay and pitch predictor gain parameters.

14. Vocoder as stated in claim 13, characterized in that the subroutine for pitch excitation comprises processing the data samples in accordance with a first-order difference equation for variable delay, namely:

15. Residual-excited linear predictor vocoder (RELP) comprising a digital signal processor adapted to data process a formatted transmitted signal containing: (a) a quantized residual signal produced by inverse filtering the signal samples according to linear predictive coding coefficients (LPC) derived from the samples; (b) quantized LPC coefficients, and (c) pitch and gain parameters derived during quantization of the residual signal from the inverse filtered signal samples, thereby synthesizing recovered digital speech signal samples.

16. Vocoder as set forth in claim 15, characterized in that the processor is arranged to perform a synthesis routine which includes: a subroutine for restoring the LPC coefficients from the quantized LPC coefficients included in the transmitted signal, a subroutine to decode the quantized residual signal included in the transmitted signal in accordance with the parameters for pitch delay, the pitch predictor gain and the quantization gain included in the transmitted signal to thereby produce a decoded and downsampled residual signal, a subroutine for spectral recovery of a residual signal with full bandwidth from the decoded and downsampled residual signal, a subroutine for regenerating the preprocessed digital speech signal samples by autoregressive filtering of the recovered full-bandwidth residual signal according to the recovered LPC coefficients, and a subroutine for equalizing the restored preprocessed samples for the purpose of equalizing the high speech frequencies, thereby producing fully restored digital speech signal samples.

17. Vocoder as stated in claim 16, characterized in that the subroutine for decoding includes: a subroutine for scaling quantization coefficients for each quantized signal frame in accordance with the quantization gain parameter included in the transmitted signal, a subroutine for generating data samples from the quantized residual signal that is included in the transmitted signal and in accordance with the scaled quantization coefficients, and a subroutine to produce the decoded and downsampled residual signal from the data samples upon pitch excitation in accordance with the parameters for the pitch delay and the pitch predictor gain.

18. Vocoder as stated in claim 17, characterized in that the subroutine for the pitch excitation comprises processing the data samples in accordance with a first-order difference equation for varying delay, namely:

where Sn is the generated decoded and downsampled residual signal sample, Xn is the generated data sample, B is the pitch predictor gain and T is the pitch delay for the present residual signal frame.