一种码激励线性预测语音编码器的增益量化制造技术

把语音的每一帧分解并分类成类周期语音或非类周期语音的编码器，这里给语音编码器依据语音是否是周期性的进行不同的增益量化过程。如果语音是周期性的，改进的语音编码器从未量化的加权语音信号中获得音调增益并在子帧处理开始前为该帧的每一子帧进行自适应码本增益Ｇ＃－［ｐ］的预矢量量化和固定码本增益Ｇ＃－［ｃ］的闭环延迟判定矢量量化。如果语音的帧是非周期性的，语音编码器可以使用任一已知增益量化方法。以这一方式对周期语音的增益量化的结果可使表示量化的增益信息所要求的比特数减少，对周期性语音，引起使用量化的音调增益为当前的子帧搜寻固定码本找到为当前的子帧找到固定码本激励矢量的能力的降低。另外，仅用于周期信号的新增益量化方法也可以用于非周期信号。第二方案导致比用于周期信号的方案稍高的比特率，该周期性信号使用新增益量化方案，但仍低于现有技术的比特率。然而，另一选择是对所有的语音信号使用新的增益量化方法而不区分周期和非周期信号。（*该技术在2021年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】下面的美国专利申请全部作为参考并将其作为本申请的一部分美国专利申请序列号09/156，650，名为“使用将开环和闭环增益相结合的增益量化语音编码器”，Conexant Docket第98RSS399号，于1998年9月18日提出申请；临时美国专利申请序列号60/155,321，名为“4kbits/s语音编(译)码，”Conexant Docket第99RSS485号，于1999年9月22日提出申请。为了模拟基本的语音，对语音信号随时间进行采样并作为离散波形按帧存储以备数字处理。然而，为了提高语音通信带宽的利用效率，在语音被传输前尤其是当要将语音在有限的带宽限制下传输时，需要对语音进行编码。对语音编码的多个方面已经提出了很多算法。语音编码算法的目的在于，需要较小的带宽就能描述语音信号的特性。例如，语音编码算法试图去除语音信号中的冗余。第一步骤是去除信号的短期相关。信号编码技术的一类型是线性预测编码(LPC).在LPC方法中，任一特定点的语音信号值由其前面的信号值通过一种线性函数关系得到。LPC方法可以去除信号的短期相关，在LPC方法中，通过估计并应用某些预测参数来表示信号，从而可以实现有效的语音信号表示法。去除语音信号中的短期相关后，还有残留信号。残留信号含有需要模拟的周期信息。去除语音中冗余的第二个步骤是模拟周期信息。通过使用音调预测可以模仿周期信息。语音信号有些部分具有周期性而另一些则没有。例如，声音“aah”有周期信息而声音“shhh”则没有周期信息。在应用LPC技术时，利用传统的信源编码器通过通信信道抽取需进行编码的语音信号的模拟和参数信息。对模型拟和参数信息进行编码，使之成为少量信息的一个方法是量化。对参数进行量化是指在表格或码本中选择最接近该参数的值来表示该参数。例如，如果码本含有0，0.1，0.2，0.3，等，参数0.125被表示为0.1。量化包括标量量化和矢量量化。标量量化是在表格或码本中选择最接近某参数的值以代表该参数。相反，矢量量化将同时考虑两个或多个参数，然后在表格或码本中选择最接近该矢量的值。例如，矢量量化可以在码本中选择与矢量间的差值最近的值。如果同时对两个参数进行矢量量化，码本被称为二维码本。一个n维码本可以同时量化n个参数。在CELP(码激励线性预测)语音编码中，有两种类型的增益。第一种类型是音调增益Gp，也称作自适应码本增益。包括这里，自适应码本增益有时也用下标“a”表示，不用“p”。增益的第二类型是固定码本增益Gc。语音编(译)码算法对包括自适应码本增益和固定码本增益的参数进行量化。一旦经过编码，代表输入语音信号的参数就被传送到收发信机。在收发信机处，译码器接收已编码的信息。因为译码器端事先经过设置，知道编码器端所采用的对语音信号进行编码的方式，因此，译码器可以对已编码的信息进行译码，重新构成一个信号，将该信号如同原音一样重放给人耳。因此，将已编码的模拟和参数信息传输到译码器需要一定量的宝贵的通信通道带宽。为了提高带宽的有效利用，必须改善模拟和参数信息编码的方式。编(译)码算法需要减少必须在通信通道中传输的比特数。然而，设计编码算法时需要折中考虑两方面的因素，即不仅要必须在通信通道中传输的比特数，而且要保持高质量的再生语音。如下所述至少有三种主要的可供选择的实施例。第一实施例对周期语音使用新的增益量化方案，对非周期语音使用已知的增益量化方法。第二实施例对周期语音和非周期语音都使用新的增益量化方案，在该方案中对非周期语音的比特率(每秒的比特数)大于对周期语音的比特率，但少于产生于已知的增益量化方法比特率。第三实施例对所有的语音都使用新的增益量化方案，这样产生和对第二实施例的非周期语音相等的比特率。下面首先描述第一实施例，接着描述第二和第三实施例。如果语音是周期性的，在闭环子帧处理开始之前，从初始的未量化加权的语音信号中得到音调增益。这不同于传统的从音调增益闭环子帧处理得到音调增益的方法。“闭环”处理方法在产生合成语音的码本中寻找矢量，该合成语音感性上最接近初始的输入语音。相反，“开环”处理方法在最接近增益矢量(或已转化的增益矢量，如增益矢量的对数值)的码本中寻找矢量。在开环处理中，两个矢量的接近不依赖于合成语音在感性上如何接近于初始语音。语音编码器依据语音是否是周期性的进行不同的增益量化处理。如果是周期性的，改进的语音编码器进行下列两个增益量化(1)对该帧的每一子帧进行自适应码本增益Gp的预矢量量化，该帧基于初始未量化的加权语音；在闭环子帧处理开始前进行这一量化；(2)在该子帧处理的末尾进行固定码本增益Gc的闭环延迟判定矢量量化。本专利技术的第一不同方面是语音编码器，该编码器将语音分类，分为类周期和非类周期语音，并对类周期语音与非类周期语音的增益量化进行不同的处理。本专利技术的第二不同方面是语音编码器，该编码器对周期语音的每一帧进行Gp的预矢量量化作为该帧的每一子帧，并且进行Gc的闭环延迟判定矢量量化。本专利技术的第三不同方面是语音编码器，该编码器对周期语音进行Gc的闭环延迟判定矢量量化。本专利技术的第四不同方面是语音编码器，该编码器减少在周期语音中矢量量化增益信息所要求的比特数。本专利技术的第五不同方面是语音编码器，该编码器对语音信号进行基于帧的处理，然后进行方式相关子帧处理。本专利技术的第六不同方面是语音编码器，该编码器为当前的子帧从先于闭环子帧处理的预矢量量化处理中获得量化音调增益，这样当前子帧的量化音调增益可用于为当前的子帧在固定码本中搜寻固定码本激励矢量。本专利技术的第七不同方面是语音编码器，如果语音是周期性的，该编码器在闭环子帧处理开始前从初始未量化的加权语音信号中获取音调增益。本专利技术的第八不同方面是语音编码器，该编码器仅对周期信号使用新的增益量化处理而对非周期信号使用传统的增益量化处理。本专利技术的第九不同方面是语音编码器，该编码器区别周期和非周期信号并对周期信号和非周期信号使用新的增益量化方法，这里分配给非周期信号的增益量化比特比周期信号多。本专利技术的第十个不同方面是语音编码器，该编码器不区别周期性和非周期性信号并对所有的信号都使用新的增益量化方法。本专利技术的第十一个不同方面是，上述语音编码器采取的不同方面中的任何一个，该编码器区分周期性和非周期性信号，并对周期性的信号和非周期信号采用新的增益量化方法，这里分配给非周期信号的增益比特比周期信号多。本专利技术的第十二个不同方面是，上面语音编码器采取的不同方面中的任何一个，该编码器不区分周期性和非周期性信号，并对所有的信号使用新的增益量化方法。本专利技术的进一步的不同方面也可在用于以很少的字节对语音信号的增益量化参数编码的方法中找到。本专利技术的第十三个不同方面是对语音信号的增益信息进行量化的方法，该方法将语音信号归类为类周期和非类周期语音，而且对类周期语音的增益量化与对非类周期语音的量化进行不同的处理。本专利技术的第十四个不同方面是对语音信号的增益信息进行量化的方法，该方法对周期语音的每一帧进行Gp的预矢量量化作为该帧的每一子帧，并且进行Gc的闭环延迟判定矢量量化。本专利技术的第十五个不同方面是对语音信号中的增益信息进行量化的方法，该方法在子帧处理之后对周期语音进行Gc的闭环延迟判定矢量量化。本专利技术的第十六个不同方面是对语音信号中的增益信息进行量化本文档来自技高网...

【技术保护点】
通信系统中使用帧处理和子帧处理对语音编码的方法，该方法包括下列步骤： 在帧处理期间和子帧处理前： （ａ）一帧一帧地提供语音信号； （ｂ）为基于该语音信号的当前帧的每一子帧确定自适应码本增益。 （ｃ）对该自适应码本增益进行矢量量化； 在子帧处理期间： （ｄ）为当前帧的每一子帧确定一固定码本增益； 在子帧处理之后： （ｅ）对固定码本增益进行延迟判定，矢量量化。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】US 2000-5-19 09/574,3961.通信系统中使用帧处理和子帧处理对语音编码的方法，该方法包括下列步骤在帧处理期间和子帧处理前(a)一帧一帧地提供语音信号；(b)为基于该语音信号的当前帧的每一子帧确定自适应码本增益。(c)对该自适应码本增益进行矢量量化；在子帧处理期间(d)为当前帧的每一子帧确定一固定码本增益；在子帧处理之后(e)对固定码本增益进行延迟判定，矢量量化。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，语音信号是周期性的。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，语音信号是非周期性的。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，语音信号是未量化的加权语音信号。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，语音信号是未量化的线性预测编码剩余语音信号。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，语音信号是未量化的初始语音信号。7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，语音信号是未量化的修改的语音信号。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(e)在开环路中进行固定码本增益的矢量量化。9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(e)在闭环路中进行固定码本增益的矢量量化。10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，如果语音信号的当前帧不是周期性的，步骤(c)和(e)共同进行自适应码本增益和固定码本增益的联合量化。11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，步骤(c)进行开环路或闭环路中的自适应码本增益的矢量量化。12.如权利要求10所述的方法，其特征在于，步骤(e)进行开环路或闭环路中的固定码本增益的矢量量化。13.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(c)包括下面的步骤用来自每一子帧的自适应码本增益形成一矢量；在自适应码本增益表中找到和形成的矢量最接近的矢量。14.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(e)包括步骤用来自每一子帧的固定码本增益形成一矢量；在固定码本增益表中找到和形成的矢量最接近的矢量。15.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(d)包括转换固定码本增益的步骤。16.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(d)包括修改固定码本增益的步骤。17.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(d)包括预测固定码本增益的步骤。18.如权利要求1所述的方法，进一步包括下面的步骤(a)进行该语音信号的其它编码；(b)将已编码的信息传送到接收机；(c)在接收机中接收已编码的信息；(d)将已编码的信息译码以再生语音信号。19.一接收语音信号的语音编码系统，该语音编码系统包括(a)一个处理该语音信号的一帧的帧处理器，包括一个得自未量化音调增益的音调增益发生器；一个接收未量化的音调增益并产生量化的音调增益的第一矢量量化器；(b)一个在音调增益发生器已得到该未量化的音调增益并且第一矢量量化器已产生了量化的音调增益之后开始子帧处理的子帧处理器，该子帧处理器包括一产生未量化固定码本增益的闭环路发生器。20.如权利要求19所述的语音编码系统，进一步包括确定语音信号是否是周期性的周期信号检测器。21.如权利要求20所述的语音编码系统，其特征在于，如果语音信号是周期性的，在音调增益发生器已经得到未量化的音调增益和第一矢量量化器产生了量化的音调增益后，音调增益发生器得到未量化的音调增益并且子帧处理器开始子帧处理。22.如权利要求21所述的语音编码系统，其特征在于，不管语音信号是周期性的还是不是周期性的，在音调增益发生器已经得到未量化的音调增益并且第一矢量量化器产生了量化的音调增益后，音调增益发生器得到未量化的音调增益并且子帧处理器开始子帧处理。23.如权利要求19所述的语音编码系统，其特征在于，对于所有的语音信号，在音调增益发生器已经得到未量化的音调增益并且第一矢量量化器产生了量化的音调增益后，音调增益发生器得到未量化的音调增益并且子帧处理器开始子帧处理。24.如权利要求19所述的语音编码系统，进一步包括将语音信号修改为未量化的加权语音信号或未量化的线性预测编码剩余语音信号的过滤器。25.如权利要求19所述的语音编码系统，其特征在于，语音信号是未量化的初始语音信号。26.如权利要求19所述的语音编码系统，其特征在于，语音信号是未量化的修改的语音信号。27.如权利要求19所述的语音编码系统，进一步包括一个第一码本，产生一自适应码本激励矢量；一个第一乘法器，将该自适应码本激励矢量和量化了的音调增益相乘以产生一刻度自适应码本增益矢量。一个第二码本，产生固定码本激励矢量；一个第二乘法器，将该固定码本激励矢量和固定码本增益相乘以产生一刻度固定码本增益矢量。一个加法器，将该刻度自适应码本增益矢量和刻度固定码本增益矢量相加。28.如权利要求19所述的语音编码系统，其特征在于，第一矢量量化器在闭环路发生器产生未量化的固定码本增益前进行自适应码本增益的矢量量化。29.如权利要求19所述的语音编码系统，其特征在于，第二矢量量化器在延迟判定，闭环路中进行固定码本增益的矢量量化。30.如权利要求19所述的语音编码系统，还包括第三矢量量化器，在闭环中进行自适应码本增益和固定码本增益的联合量化。31.如权利要求27所述的语音编码系统，其特征在于，闭环路发生器产生未量化的固定码本增益之前，第一矢量量化器进行自适应码本增益的矢量量化。32.如权利要求27所述的语音编码系统，其特征在于，第二矢量量化器在延迟判定，闭环路中进行固定码本增益的矢量量化。33.如权利要求28所述的语音编码系统，进一步包括第三矢量量化器，它在闭环路中进行自适应码本增益和固定码本增益的联合矢量量化。34.如权利要求27所述的语音编码系统，其特征在于，帧包括一当前帧，并且每一帧含有多个子帧，每个子帧包括一个当前子帧和前一子帧，第二码本对当前子帧使用量化了的音调增益为当前的子帧产生固定码本激励矢量。35.如权利要求21所述的语音编码系统，进一步包括一过滤器，它将语音信号修改为未量化的加权语音信号或未量化的线性预测编码剩余语音信号。36.如权利要求21所述的语音编码系统，其特征在于，语音信号是未量化的初始语音信号。37.如权利要求21所述的语音编码系统，其特征在于，语音信号是未量化的修改了的语音信号。38.如权利要求21所述的语音编码系统，进一步包括一个第一码本，产生自适应码本激励矢量；一个第一乘法器，将自适应码本激励矢量和量化音调增益相成以产生刻度自适应码本增益矢量；一个第二码本，产生一固定码本激励矢量；一个第二乘法器，将固定码本激励矢量和固定码本增益相乘以产生刻度固定码本增益矢量；一个加法器，将刻度自适应码本增益矢量和刻度固定码本增益矢量相加。39.如权利要求21所述的语音编码系统，其特征在于，如果语音信号是周期性的，第一矢量量化器在闭环路发生器产生未量化的固定码本增益前进行自适应码本增益的矢量量化。40.如权利要求21所述的语音编码系统，其特征在于，如果语音信号是周期性的，第二矢量量化器在延迟判定，闭环路中进行固定码本增益的矢量量化。41.如权利要求21所述的语音编码系统，其特征在于，进一步包括第三矢量量化器，如果语音信号不是周期性的，在闭环路中进行自适应码本增益和固定码本增益的联合矢量量化。42.如权利要求38所...

【专利技术属性】
技术研发人员：高阳，艾迪尔班尼亚辛，
申请(专利权)人：康尼克森特系统公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]