[发明专利]计算线谱频率的方法

说明书

本发明涉及一种计算线性谱频率(LSFs)的方法，该方法包括确定在cos(nω)中的有关的P″(z)和Q″(z)多项式的实零点，这些多项式被写为一系列Chebyshev多项式，为每个函数估算计算cos(ω)。

语音信号的编码被具体用于移动通信领域，因为编码的语音信号可以一种方式被传输，其中降低了通常在人类语音中存在的冗余。线性预测编码(LPC)是一种通常用于语音编码中的公知方法，其中通过滤波器去除掉语音信号的相关。该滤波器最好通过一个不同参数集来描述，而一个重要的参数集包括LSFs。

该滤波器的一个精确表示是一个重要的要求，因为这种信息是随着语音信号被传输以用于后续在信号接收单元处对语音信号的再现。

自从1975年引入这一概念，以LSFs的形式表示LPC滤波器系数的优点已经被很好地证明了。然而，也存在这样的缺点，即对更高阶的LPC滤波器，LSFs不能很容易地被计算，需要各种数值算法来计算各个函数的零点。

众所周知，以LSFs形式的一个反LPC滤波器A(z)的表示式可以利用它在z平面的零点集合由A(z)的表示式得到。在当A(z)表示一个全零点滤波器时，可以参照其相应的零点集合来完全和精确地描述它。

LSFs的计算开始于将m阶多项式A_m(z)分解为两个逆多项式函数P(z)和Q(z)。为确认，多项式A_m(z)和两个反函数表示为A_m(z)＝1+a₁z^-1+a₂z^-2+…+a_mz^-m和P(z)＝A_m(z)+z^-(m+1)A_m(z^-1)Q(z)＝A_m(z)-z^-(m+1)A_m(z^-1)

该多项式P(z)和Q(z)每个具有(m+1)个零点并且表现出各种重要的特性。具体地：

P(z)和Q(z)的所有零点被发现在z平面的一个单位圆上；

P(z)和Q(z)的零点在单位圆上相交错并且这些零点不重叠；和

当P(z)和Q(z)的零点被量化时，A_m(z)的最小相位特性可很容易地被保存。

上述分析确认z＝-1和z＝+1始终为函数P(z)和Q(z)的零点，因为这些零点不包括任何涉及LPC滤波器的信息，所以它们可以通过除以(1+z^-1)和(1-z^-1)来由P(z)和Q(z)中去除。