一种量化编解码方法及装置制造方法及图纸

一种量化编解码方法及装置，主要为：在量化编码端，若格矢量中的最近邻点数值未在基础码本中，采用对最近邻点数值进行分裂的处理方式进行编码操作；对应的，在量化解码端，则采用对应的处理方式进行解码操作。该实施方案通过与基础码本编码方式和标量量化编码方式结合，可以有效提高量化编解码处理过程中的处理效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及编解码
，尤其涉及一种编解码过程中的量化实现方案。
技术介绍
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)和八1/1尺-//8+ (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，量化后的频傳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，即釆 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;陂广泛应用。下面将具体以在AMR-WB+中应用的建立在^8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 Coded excitation,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及￡8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/ ￡8的点集为及￡8=2/)^{2/^+(1,...，1)}，其 中D8-((X，JC2,…，Xg)eZ8l^+…+ JCg为偶数h D8的所有点之和为2的倍数，故^ ￡8 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2/)8集合 中找到离原始数据最近的点，再在2A + (1，1，1，…,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q 。在所迷格矢量中得到八位一组整形数据q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Qo、 Q2、 Q3、 04中查找q，所述的Qo、 Q2、 Q3、 Q4是指基础码本中包含的数值。如果q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搡作。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 体包括以下步骤步骤21:确定当前输入的待量化的参数在格矢量中的最近邻点数值，'即 格点Y;步骤22:判断格点Y是否存在于基础码本中，若确定是，则执行步骤 23，否则，执行步骤24;步骤23:确定所述格点Y (即cj在基础码本中，计算Y在基础码本中相 应的索引；此时，c,为Qo、 Q2、 Q3、 Q4中的码字时，且用码本索引 和，在码本 0^中的索引&来编码^,其中， 的定义为Qo — wfc= 0; Q2~> "A= 10; Q3~> "0; Q4 — "t= "10;索引Ac为^在码本aA中的索引，每个索引Ac占用比特数为4 。这样，编码一个基础码本中的格点总共需要5 比特，相应输出格式为量化过程结束。步骤24，确定所述格点^不在基础码本中，并使用Voronoi方式对基础码 本进行扩展，以便于在基础码本中可以找到所述格点; 即可以初始化扩展级r-1，扩展参数^ = 2、2。步骤25:计算格点q的Voronoi索引k,并利用Voronoi索引k计算 Voronoi码矢v，其中，k是由0~ M-1之间的整数组成的矢量；所述Voronoi索引k的值依赖于扩展级r和扩展参数M确定，具体为^二mod""G-1),其中，G是生成矩阵。步骤26:计算矢量差w-^-v，差分矢量w属于放大了的格m，为RE8 格；计算z-w/M,对差分矢量w作反放大。码矢量z属于REs中的格点。步骤27:检验z是否在基础码本中，如果z不在基础码本中，则执行步 骤28,否则，执行步骤29;步骤28:将扩展级r加1，缩放因子M乘2，继续执行步骤25。步骤29:确定已经在基础码本中找到了一个足够大的扩展级r和缩放因子 M-2r来编码q的索引，计算z在基础码本中的索引；所述索引由包括码本索引^、 z在基础码本的索引&,以及计算得到的 8个Voronoi索引k,每个索引需要r比特； 码本索引 定义为=11110基础码本为Q3 ， Voronoi扩展级厂=1 =111110 基础码本为Q4 ， Voronoi扩展级厂=1: =1111110 基础码本为Q3 ， Voronoi扩展级厂=2; A7/c = 11111110基础码本为Q4 , Voronoi扩展级r = 2; 这才羊，格点q可以表述为ct=Afe + v; 编码输出格式为攀,在上迷AMR-WB+音频编码过程中，相应的格矢量量化方法在每经过一 次处理，量化步长都会越来越小，使得对于大值的数据无法达到较佳的处理 效果；而且，Voronoi索引k的计算要用到向量与矩阵的乘法，使得格矢量量化过程中的计算复杂度大大增加。
技术实现思路
本专利技术的实施例提供了 一种量化编解码方法及装置，以简化量化编解码 过程中实现的复杂程度。本专利技术实施例提供了一种量化编码方法，包括确定在格矢量中找到的待编码数据的最近邻点数值未在基础码本中；对所述的最近邻点数值按照预定的分裂策略信息，分裂为两个数之和， 其中一个数为基础码本中的码字，另一个数为分裂策略信息提供的以分裂量 索引值为索引的分裂量；根据分裂处理后获得的所述的基础码本中的码字及分裂量索引值对所述 最近邻点数值进行量化编码处理，获得针对待编码数据的量化编码结果。本专利技术实施例提供了一种量化编码装置，包括识别单元，用于识别确定在格矢量中找到的待编码数据的最近邻点数值 未在基础码本中的情况；分裂处本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种量化编码方法，其特征在于，包括：　　　　确定在格矢量中找到的待编码数据的最近邻点数值未在基础码本中；　　　　对所述的最近邻点数值按照预定的分裂策略信息，分裂为两个数之和，其中一个数为基础码本中的码字，另一个数为分裂策略信息提供的以分裂量索引值为索引的分裂量；　　　　根据分裂处理后获得的所述的基础码本中的码字及分裂量索引值对所述最近邻点数值进行量化编码处理，获得针对待编码数据的量化编码结果。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：邹耀，刘佩林，李伟，张清，许丽净，许剑峰，杜正中，胡晨，桑盛虎，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，上海交通大学，
类型：发明
国别省市：94[中国|深圳]