[发明专利]AMR语音编码中LSP系数量化的快速码本搜索的方法

说明书

技术领域

本发明涉及移动通信技术领域，特别涉及语音编码技术领域，具体是指自适应多速率 (AMR)语音编码中LSP系数量化的快速码本搜索的方法。

背景技术

自适应多速率(AMR)语音编码是由3GPP制定的应用于第三代移动通信WCDMA系统 中的语音压缩编码。它以更加智能的方式解决信源和信道编码的速率分配问题。使得无线资 源的配备和利用更加和高效。它支持八种速率：12.2kb/s，10.2kb/s，7.95kb/s，7.40kb/s，6.70 kb/s，5.90kb/s，5.15kb/s和4.75kb/s，此外，它还包括低速率(1.80kb/s)的背景噪声编码 模式。

AMR语音编码采用的方案是代数码本激励线性预测(ACELP)技术，它是基于码本激 励线性预测(CELP)的技术。编码器输入为8kHz采样，16比特量化的线性PCM编码，编 码操作以20ms语音为一帧，即160个样点。发送端编码器提取ACELP模型参数进行传输， 接收端译码器再根据这些参数构成的激励信号合成出重建的语音信号。

AMR语音编码根据其实现功能大致可分为LPC分析、基音搜索、代数码本搜索三大部 分。其中LPC分析完成的主要功能是获得10阶LPC滤波器的10个系数，并将它们转化为 线谱对参数LSF，以及对LSF进行量化；基音搜索包括了开环基音分析和闭环基音分析两部 分，以获得基音延迟和基音增益这两个参数；代数码本搜索则是为了获得代数码本索引和代 数码本增益，还包括了对码本增益的量化。这里我们所讨论的是编码器中LSP系数的量化， 因此，对于编码器和译码器的其他部分不做过多的介绍。

线性预测分析在12.2kb/s模式下每帧分析两次，得到了两组线性预测参数，在其他七种 模式下每帧分析一次，得到了一组线性预测参数。线性预测参数在编码前都要转化为线谱对 参数，在12.2kb/s模式下采用分裂矩阵量化法(SMQ，Split Matatrix Quantization)进行量化； 在其他七种模式下采用分裂矢量法(SVQ，Split Vector Quantization)进行量化。下面以12.2kb/s 模式所采用的分裂矩阵量化法(SMQ)进行详细的介绍：

分裂矩阵量化法(SMQ)的基本依据是每一个频率分量对幅度谱的影响仅限于各自的频 率区域内。其基本思路是将特征矢量[f₁，f₂，…，f₁₀]这个10维的矢量分成几个小矢量，然后分 别对每一个小矢量再进行矢量量化。具体量化过程介绍如下：

首先，将每一帧得到的两组线谱对(LSP)参数用频率域(LSF)表示为：

fi=fs2πarccosqi,i=1,2,···,10······(1)]]>

其中，f_i∈[0，4000]Hz是线谱对频率，f_s＝8000Hz是采样频率，则LSF系数的矢量可表 示为

其次，求出当前帧去掉均值后的LSF矢量z⁽¹⁾(n)和z⁽²⁾(n)：