一种增益量化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及编码技术，公开了一种增益量化方法及装置，其中增益量化方法包括：计算一帧信号中一个子帧的固定码书增益；对所述固定码书增益进行量化，获得所述一个子帧的固定码书增益的量化值；使用所述固定码书增益的量化值和所述信号的其余子帧的固定码书增益，计算所述其余子帧的固定码书增益的预测系数；对所述其余子帧的固定码书增益的预测系数进行量化。使用本发明专利技术实施例提供的技术方案，可以不对估计能量值进行量化，节省量化比特。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及编码技术，具体涉及一种增益量化方法及装置。
技术介绍
随着近十几年计算机技术的不断发展，各种多媒体应用越来越受到人们 的青睐。作为多媒体应用不可缺少的语音编码技术，在最近十几年取得了很大的进步。码激励线性预测编码模型(CELP: Code Excited Linear Prediction) 是在语音编码领域中应用的较为广泛的一种编码模型，利用几乎是白的信号 激励两个时变的线性递归滤波器，每个滤波器反馈环路上有一个预测器，其 中一个是长时预测器(或基音预测器)P(z),用来产生浊音语音的音调结构(谱 的细致结构)，另一个是短时预测器F(z),用来恢复语音的短时谱包络。这种 模型来源于它的逆过程，即F(z)用于去除语音信号的近样点冗余度，P(z)用于 去除语音信号的远样点冗余度，经过两级预测得到的归一化残差信号近似服 从标准正态分布。该模型的激励信号通常从高斯白噪声序列构成的码书中选 取，所以称为码激励线性预测模型。在码激励线性预测模型中，对自适应码书增益(基音增益)ga和固定码 书增益gs的量化对合成语音的质量有很大影响，若增益量化的比较粗糙，则 合成语音的量化噪声本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种增益量化方法，其特征在于，包括：　计算一帧信号中一个子帧的固定码书增益；　对所述固定码书增益进行量化，获得所述一个子帧的固定码书增益的量化值；　使用所述固定码书增益的量化值和所述信号的其余子帧的固定码书增益，计算所述其 余子帧的固定码书增益的预测系数；　对所述其余子帧的固定码书增益的预测系数进行量化。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张涛，张海，李欣，贺家琳，张德军，陈龙吟，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，天津大学，
类型：发明
国别省市：94[中国|深圳]