[发明专利]在线性预测分析中确定ISF参数的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种编解码压缩的方法，特别是涉及一种在音频/语音编码中进行线性预测分析时确定ISF参数的方法。

背景技术

如图1所示，在现有的基于线性预测分析的音频/语音编码中，线性预测分析模块的输入信号是语音/音频信号，输出信号是线性预测系数，用于提取输入信号的线性预测系数；线性预测系数编码模块将线性预测系数转化成ISF参数，用于进一步参数编码，是整个编码流程中重要的一部分；ISF编码和量化模块的输入信号是ISF参数，输出信号是ISF参数的量化值，用于将输入的ISF参数进行编码和量化，作为编码码流的一部分。

现有的线性预测编码(AMR-WB和AMR-WB+)都包含线谱对(LineSpectral Frequency LSF或Immittance Spectral Frequency ISF)的计算和量化。输入语音或者音频信号的线性预测(Linear Prediction，LP)谱的信息几乎都是在描述ISF的几个比特中体现。

现有的将线性预测系数转化成ISF参数的方法如图2所示。包括如下步骤。用输入的线性预测系数求出多项式系数并构成一个切比雪夫多项式。然后再用格型搜索法求这个多项式的根所在区间，最后在这个区间进行线性插值，将插值得到的结果进行反余弦计算得到最终根。在下一步里对求得的ISF参数进行量化，成为语音/音频码流的一部分。

这种方法的不足之处在于格型搜索根的过程中存在大量的乘法，以及在最后进行反余弦求ISF过程中引入了反余弦这类费时的计算。如果采用查表的方法，将会使精度受到损失。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种在线性预测分析中确定ISF参数的方法，它操作简单，可以直接快速的得到ISF参数。

为解决上述技术问题，本发明的在线性预测分析中确定ISF参数的方法是采用如下技术方案实现的，首先用迭代法求得多项式系数，然后运用求根的方法搜索根所在区间，直接得到ISF参数。

在现有的线性预测系数编码和量化的方法中，ISF的计算需要进行936次乘法、8次除法以及8次反余弦运算(可以用查表方法代替)。采用本发明的方法后仅需要进行平均392次乘法、24次除法运算。其中，除法运算可以用查表的方法较好的近似，而不影响最后输出根的位置。(用查表和牛顿迭代法取代除法以后，平均用433次乘法)。由于平均乘法数目大大降低，所以运算速度提高，可以直接快速的得到ISF参数。

本发明的方法操作步骤简单，节省了53.7％的乘法，得到的ISF参数精度与现有的方法基本相当，根的误差都在0.01％之下。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明：

图1是现有的基于线性预测分析的音频/语音编码流程图；

图2是现有的线性预测系数编码流程图；

图3是本发明的在线性预测分析中确定ISF参数的方法流程图；

图4是本发明的用求根法搜索根所在区间的第一种实施例的流程图；

图5是本发明的用求根法搜索根所在区间的第二种实施例的流程图。

具体实施方式

如图3所示，本发明的确定ISF参数的方法是，在用迭代法求得多项式的系数以后，可以分别采用两种不同的运用求根的方法(结合图4、5所示)搜索根所在的区间和线性插值的方法直接并快速的求得ISF参数。

采用迭代法求多项式系数的方法是，假设输入的线性预测系数记为a₁，a₂，...，a₁₆，则相应的LP多项式是：