[发明专利]一种格矢量量化编解码的实现方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及编解码技术领域，尤其涉及一种格适量量化编解码的实现方案。

背景技术

随着多媒体业务的快速发展，不仅需要提高编码的效率和实时性，同时还需要对针对音频等业务的编码带宽进行扩展。目前，采用的编码方式主要包括：HEAAC(High-Efficiency Advance Audio Coding，高效高级音频编码)，EAAC+(Enhanced Advance Audio Coding plus，增强的高级音频编码)和AMR-WB+(Adaptive MultiRate WideBand plus，自适应多速率宽带)编码，其中HEAAC和EAAC+是从高码率的音频编码器扩展而来，而AMR-WB+是通过对低码率的语音编码扩展形成混合编码方式。

通常，在音频编码过程中，为了更好的结合人类听觉系统的一些特性，一般先对采样值做时频变换处理，然后根据听觉特性对频谱系数进行取舍加权并量化，量化后的频谱系数再通过熵值编码传输。由于在对各种参数进行量化的过程中可能会产生语音失真，因此，为了适应不同的需求，编码器需根据指定码率对量化的质量进行调整。目前，在高码率(>24kbps)的编码方案中，可以通过调整较好地解决可能产生的失真问题；但是，在低码率编码方案中，则由于比特数的不足，而无法很好地解决所述失真问题。

目前，在编码过程中，通常采用的量化方式包括标量量化方法和矢量量化方法。其中，标量量化方法是采用标量对量化样本进行量化处理，这种量化方法的特点是量化的复杂度底，码字的索引搜索快速；但是，在该量化方法中，当信源的符号等概率出现时比特利用率很低。所述的矢量量化方法则可以提高相应的比特利用率，并在编码算法中得到了广泛应用。

由于矢量量化方法对于码本的搜索和索引计算量较大，因此，为了能够提高搜索矢量码本的效率，通常将矢量码本按照一定的结构进行排列，即采用格型矢量量化技术实现所述矢量量化。所述格型矢量量化主要是先将若干标量数据构成一个多维矢量，然后在格型的矢量空间内进行整体量化，以达到压缩数据而损失较少信息的目的。所述的格型矢量量化方法在低码率的情况下已经被广泛应用。

下面将具体以在AMR-WB+中应用的建立在RE₈上的格型矢量量化方式为例对所述格型矢量量化(简称格矢量量化)技术的实现进行说明。

在AMR-WB+音频编码算法过程中，相应的TCX(Transform CodedeXcitation，转换编码激发)部分的处理流程如图1所示，其中，针对经过频谱预整形后的处理采用的量化方法便是格矢量量化方法。

在该格矢量量化方法中，具体以八个数为一组，根据就近原则将该八个数量化为作为格矢量的RE₈集合上的点。之后，分别为八个数选取相应的基础码本，并输出相应的基础码本、基础码本索引和扩展码本的值。

在该编码算法中，量化选取的RE₈的点集为：RE₈＝2D₈∪{2D₈+(1，Λ，1)}，其中D₈＝{(x₁，x₂，L，x₈)∈Z⁸|x₁+L+x₈为偶数}，D₈的所有点之和为2的倍数，故RE₈集合中所有数据之和是4的倍数。这样，整个量化方法就演变成先在2D₈集合中找到离原始数据最近的点，再在2D₈+(1，1，1，L，1)集合中寻找距离最近的点，最后在前后找出的两个点中间比较得出最终结果c_k。

在所述格矢量中得到八位一组整形数据c_k之后，需要确定相应的基础码本、基础码本索引和扩展码本数值。首先在基础码本Q₀、Q₂、Q₃、Q₄中查找c_k，所述的Q₀、Q₂、Q₃、Q₄是指基础码本中包含的数值。如果c_k不在基础码本中，则使用Voronoi(即一种特殊的图结构)扩展技术对所述基础码本进行扩展，扩展之后继续执行量化操作。

如图2所示，所述的AMR-WB+音频编码过程中的格矢量量化实现过程具体包括以下步骤：