[发明专利]过浊音度的衰减,特别对于信息缺失时解码器激励的产生有效
申请号: | 200780045853.5 | 申请日: | 2007-10-17 |
公开(公告)号: | CN101573751A | 公开(公告)日: | 2009-11-04 |
发明(设计)人: | 大卫·维赫特;巴拉兹·科维斯 | 申请(专利权)人: | 法国电信 |
主分类号: | G10L19/00 | 分类号: | G10L19/00;G10L11/04 |
代理公司: | 上海天协和诚知识产权代理事务所 | 代理人: | 张恒康 |
地址: | 法国*** | 国省代码: | 法国;FR |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 浊音 衰减 特别 对于 信息 缺失 解码器 激励 产生 | ||
本发明涉及数字音频信号的处理,例如在通信中的语音信号,尤其涉及此类信号的解码。
简要回顾现有技术中,语音信号可以通过使用在短视窗(例如10-20ms)上评估的参数,从其最近的轨迹(例如在8KHz速率下从8-12个采样)来预测。这些代表了声道转移功能(例如发音协调性)的短时(short-term)预测参数,可以通过线性预测编码(LPC)方法获得。长时(long-term)相关性也被用于确定语音(例如元音)的周期,该语音源于声带振动产生的浊音(voiced sounds)。这涉及到至少确定浊音信号的基频(fundamental frequency),该基频因人而异,其范围从60HZ(低音)到600HZ(高音)不等。然后,一种长时预测(LTP)分析方法被用于确定一种长时预测器(predictor)的LTP参数,特别是基频的倒数,通常被称为“音调周期(pitch period)”。接着,在一个音调周期内的采样的数目根据Fe/F0的比值关系(或它的整数部分)得以确定:
-Fe表示采样速率,
-F0表示基频。
从上述回顾中可知,包括音调周期在内的长时预测LTP参数,代表了语音信号的基本抖动情况(当它是浊音时),而短时预测LPC参数则代表了信号的频谱包络。
产生于语音编码中的LPC和LTP参数的集合,通过一个或多个通信网络,被分块发送到相应的解码器,从而使得原始的语音可以被重构。
在此类分块信号的通信构架中,可能发生一个或多个连续分块被 丢失的情况。术语“块”意味着信号数据的一个序列,例如,可以是移动无线通信中的一个帧(frame),或者是通过英特网协议(IP)或者其他协议进行通信的一个包(packet)。
以移动无线通信为例,大多数预测分析编码技术,尤其是“代码激励线性预测”(CELP,code excited linear predictive)类型的编码,都提出了恢复被擦除帧的解决方案。例如,通过发送产生于信道解码器的一个帧的擦除信息,解码器可获知一个擦除帧的发生。恢复擦除帧的目标是,从一个或多个被认为是有效的帧中,推断擦除帧的参数。被预测性解码器操作或编码的某些参数在帧间具有高度相关性。典型地,这涉及到长时预测LTP参数,例如,对于浊音而言,以及短时预测LPC参数。由于这种相关性,重用最后一个有效帧的参数来合成擦除帧,相比较于使用随机甚至错误的参数,具备更多优点。
在标准模式下,为了产生CELP激励,擦除帧的参数可按照如下步骤获得:
首先,通过简单的参数复制,或者也可以通过引入一定的衰减(参见G723.1标准编码器中使用的技术),从最后一个有效帧的LPC参数中获得将被重建的帧的LPC参数。然后,在语音信号中检测一浊音或非浊音(non-voicing),以确定在擦除帧处的信号的谐度(a degreeof harmonicity)。
如果信号是非浊(non-voiced)的,则可以随机产生一个激励信号(通过从前次激励(past excitation)中产生一个代码字(code word),通过对前次激励的增益的小幅衰减,通过在前次激励中随机选择,或者通过使用可能完全错误的下一步被传输的代码(code))。
如果信号是浊(voiced)的,则音调周期(也被称为“LTP延迟”,“LTP delay”)一般根据在先帧来计算,可选地伴有微小的“抖动(jitter)”(对于连续的误帧(error frames),增加LTP延迟的值,LTP增益可以取非常接近于1或等于1)。由此,激励信号被限制于从前次激励获得的长时预测。
在解码时,擦除帧的隐藏方法通常与解码器的结构有非常密切的关系,并且,其与该解码器的模块一致,例如信号合成模块。这类方法也使用了在解码器中可获取的中间信号,例如,在擦除帧之前的有效帧的处理过程中被保存的在先激励信号。
某些技术被用于隐藏由数据传送过程中丢失的包(packet)而产生的错误,这些数据根据一种时间类型编码规则(a time-type coding)进行编码,这些编码常常依赖于波形迭代技术(waveform substitutiontechniques)。此种技术致力于通过选择在丢失周期之前的部分被解码的信号来重构信号,并且不采用合成模型。平滑技术(smoothingtechnique)也被用于防止由不同信号的串联而产生的伪差(artefacts)。
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