[发明专利]一种线性预测分析方法、装置及系统

说明书

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种线性预测分析方法、装置及系统。

背景技术

为节省语音与音频信号传输和存储的带宽，相应的语音与音频编码技术得到了广泛的应用，目前主要分为有损编码和无损编码，有损编码的重建信号与原始信号并不能保持完全一致，但可以根据声源特点及人的感知特点最大程度上减少信号的冗余信息。无损编码则必须保证重建信号与原始信号完全一致，可以使得最后的解码质量没有任何损伤，一般来讲有损编码压缩率比较高，但重建语音质量没有保证，无损编码可以保证语音质量，但压缩率较低，大约50％左右。

无论在有损编码或无损编码中，线性预测编码(LPC，Linear Prediction Coding)模型被广泛地应用在语音编码领域中，在有损编码中码激励线性预测编码模型是其典型应用的成功。基本原理为：先利用短时线性预测去除语音信号的近样点冗余度，再用长时预测器去除语音信号的远样点冗余度，最后对预测过程中产生的参数以及经过两级预测得到的残差信号进行编码传输。

目前大多数有损和无损音频编解码的线性预测分析一般包括加窗、求自相关和Levinson算法求解三个模块，通过线性预测来得到残差信号，再用熵编码对残差信号进行编码来实现音频压缩。

在实现上述线性预测编码的过程中，发明人发现现有技术中至少存在以下问题：

加窗时采用固定窗函数，会使得线性预测性能达不到最优；

或者，对输入信号分别进行两次线性预测分析，一次给信号加短窗，另一次给信号加长窗，会因为对输入信号进行了两次线性预测分析，使得线性预测分析的复杂度较大。

发明内容

本发明的实施例提供一种线性预测分析方法、装置及系统，能够提高线性预测性能，降低分析运算复杂度。

一种线性预测分析方法，包括：

获取输入信号的第一个样点的幅值和最后一个样点的幅值，所述输入信号包含N个样点，N为正整数；

对所述第一个样点的幅值和最后一个样点的幅值进行分析，并根据分析结果对输入信号进行自适应加窗，得到加窗后信号；

对加窗后信号进行处理，得到线性预测编码系数用于线性预测。

本发明实施例提供的线性预测分析方法，通过获取输入信号的第一个样点和最后一个样点的幅值，并根据该样点幅值对输入信号进行自适应加窗，因此，能够在增加较少的编码复杂度的情况下，提高了线性预测编码的预测性能。

一种线性预测分析方法，包括：

一种线性预测分析方法，其特征在于，包括：

获取输入信号编码方式，所述输入信号为G.711信号；

对输入信号进行转换，得到PCM信号；

对输入信号编码方式进行分析，并根据分析结果对PCM信号进行自适应加窗，得到加窗后信号；

对所述加窗后信号进行处理，得到线性预测编码系数用于线性预测。

本发明实施例提供的线性预测分析方法，通过对输入信号编码方式进行分析，根据该信号编码方式对输入信号进行自适应加窗，因此，能够在增加较少的编码复杂度的情况下，提高了线性预测编码的预测性能。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的线性预测分析方法的流程框图；

图2为本发明实施例一提供的线性预测分析方法的流程框图；

图3为本发明实施例二提供的线性预测分析方法的流程框图；

图4为本发明实施例三提供的线性预测分析方法的流程框图；

图5为本发明实施例四提供的线性预测分析方法的流程框图；

图6为本发明实施例五提供的线性预测分析方法的流程框图；

图7为本发明实施例六提供的线性预测分析方法的流程框图；

图8为本发明实施例七提供的线性预测分析方法的流程框图；

图9为本发明实施例提供的线性预测分析装置的结构框图；

图10为本发明另一实施例提供的线性预测分析装置的结构框图；

图11为本发明实施例提供的线性预测编码系统的构造框图；

图12为本发明另一实施例提供的线性预测编码系统的构造框图。

具体实施方式