專利名稱：一種時域噪聲整形工具啟動判決方法及裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及信號處理領域，尤指一種用于高級音頻編碼(AdvancedAudio Coding, AAC)的時域噪聲整形(Temporal Noise Shaping, TNS)工具的啟動 判決方法及裝置。
背景技術：
AAC采用通用的變換域音頻編碼器結構，如圖1所示。心理聲學模型模 塊負責計算得到掩蔽閾值，即各頻段內(nèi)的最大允許量化噪聲；以及基于頻域感 知熵進行塊類型判決，決定后續(xù)各編碼模塊使用的塊長。時域信號同時送入時 頻映射模塊，根據(jù)塊類型采用 一個2048點或8個256點的MDCT變換將輸入 時域音頻信號轉換為頻域離散余弦變換(Modified Discrete Cosine Transform, MDCT)譜系數(shù)。譜處理模塊中包含時域噪聲整形TNS、聯(lián)合立體聲等編碼工 具，對頻域數(shù)據(jù)進行處理，以提高編碼質(zhì)量。量化和熵編碼模塊根據(jù)掩蔽閾值 和可用比特數(shù)對譜系數(shù)進行量化和編碼，同時進行比特分配，以盡可能的減少 可感知量化噪聲的出現(xiàn)。最后由比特封裝模塊將譜系數(shù)的編碼值和有關邊信息 按規(guī)范中的語義規(guī)定寫入碼流。TNS工具是AAC編碼器中用來解決預回聲問題(pre-echo)的一個重要工 具。'預回聲，的產(chǎn)生是由于解碼端的合成濾波器組會將頻域譜系數(shù)的量化噪 聲分散到合成濾波器時間窗涵蓋的全體時域信號中，使得位于時間窗起始端的 小幅度信號段中存在的量化噪聲幅度相對過大，而前向掩蔽(pre-masking)時 間又很短，造成解碼后該小幅度信號段中存在可感知的編碼失真，如圖2所示， 其中量化噪聲如虛線所示(考慮了窗函數(shù)的影響)。TNS對頻域譜系數(shù)進行開 環(huán)線性預測，對預測殘差進行量化編碼，使得在解碼端量化誤差的時域包絡與輸入信號的時域包絡近似，即進行時域噪聲整形，能從根本上抑制預回聲的出 現(xiàn)。TNS工具具有抑制預回聲的功能，但并不是任何時候啟動該工具都是合適 的對于緩變幀信號或者低幅度信號段位于后端的快變幀，不存在預回聲問題， 啟動TNS只會增加編、解碼端的復雜度，白白耗費傳遞TNS邊信息所需的比 特。有時由于頻域線性預測增益小，某個尺度因子帶中可能存在殘差信號幅值 大于原始信號的情況，需要更多的比特編碼殘差信號，引起編碼質(zhì)量下降。因 此AAC編碼端需要一個判決機制，決定編碼當前時間窗信號是否需要啟動 TNS工具?，F(xiàn)有技術中，根據(jù)頻域線性預測增益比進行TNS工具啟動判決的方法如下AAC編碼端采用MDCT變換實現(xiàn)時頻映射。MDCT變換時，對相鄰的兩 個時間塊信號加窗后，再進行變換。所加的時間窗可以包括長窗和短窗；其中， MDCT變換的長窗長度采用2048點，其短窗長度為256點。如采用2048點這 種長窗模式，對于一幀輸入信號，變換得到1024個MDCT譜系數(shù)；如采用256 點這種短窗模式，每個時間窗內(nèi)的256點時域信號變換得到一組128點MDCT 譜系數(shù)， 一幀輸入信號使用8個短窗，變換得到8組共1024個MDCT鐠系數(shù)。長窗和長短窗切換時的窗形示例如圖3所示。在AAC編碼器中，以時間窗為基本單元計算有關邊信息，進行TNS工具 啟動判決以及啟用TNS工具，對于長窗模式，各時間窗對應的頻域譜系數(shù)使 用相同的TNS控制邊信息；對于短窗模式，各時間窗對應的頻域譜系數(shù)也使 用相同的TNS控制邊信息；屬于不同模式的時間窗的頻域鐠系數(shù)使用不同的 TNS控制邊信息。對于長窗模式，全體1024個語系數(shù)對應一個時間窗。對于短窗模式，則 固定的有8個時間窗。對于一個時間窗的1024點(或128點)語系數(shù)進行判決計算時，具體執(zhí)行下列步驟步驟1:以尺度因子帶(Scale factor Bands)為基本單位選擇一個頻率范圍， 基本原則是低頻在2kHz以上，最高尺度因子帶序號應盡可能的高，但不超過 AAC規(guī)范規(guī)定的最高頻率TNS—MAX一BANDS。步驟2:用通用的萊文森-德賓(Levinson-Durbin)遞推算法對選定頻率范 圍內(nèi)的頻率語系數(shù)進行線性預測(linear predictive coding, LPC )分析，得到線性預測加權系數(shù)"'；其中，LPC分析階數(shù)為AAC規(guī)范規(guī)定的最大階數(shù) TNS_MAX—ORDER。步驟3:考察頻域預測增益比^，判決是否需要啟用TNS工具。 根據(jù)線性預測加權系數(shù)得到預測信號，并根據(jù)預測信號計算預測殘差，進而得到反映原始信號總能量和預測殘差信號總能量比值的線性預測增益比gp:其中，原始頻域信號總的能量；￡『.頻域預測殘差信號總的能量。將計算得到的線性預測增益比^與設定的閾值g'(典型值為1.4~2.0之 間)比較，根據(jù)比較結果確定是否需要啟動TNS工具，具體為 '若gp〉gt, 啟動TNS工具、若g^gp, 關閉TNS工具一旦決定啟用TNS工具，則去掉絕對值很小(如小于O.l)的高階反射 系數(shù)，確定最終的預測器階數(shù)，并將保留的反射系數(shù)量化后轉換到等價的預測 系數(shù)，計算選定頻率范圍內(nèi)譜系數(shù)的預測殘差，將預測殘差送入后續(xù)編碼模塊， 并將預測濾波器的反射系數(shù)，濾波器階數(shù)等信息作為TNS控制邊信息寫入碼流。上述判決方法的理論基礎是如果一個時間窗內(nèi)的信號在時域上屬于快變信號，則其頻域譜系數(shù)具有很好的預測性，即gp值會較大。此外預測增益大也 表明與直接編碼原始語系數(shù)相比，編碼預測殘差信號可能需要較少的比特數(shù)。該方法在計算TNS邊信息的同時進行TNS啟動判決， 一旦需要啟動TNS,不 需要額外的計算TNS邊信息的步驟，也不需要參考后一窗信號，具有實用性 強，低延時的優(yōu)點。但該方法也存在如下缺點(1) 若啟動了 TNS工具，則在當前窗的連續(xù)多個尺度因子帶中均使用該工具，并使用相同的預測參數(shù)。gp值大只能表示總體上存在預測增益，并非各獨立尺度因子帶均有預測增益，因此&值大并不能保證整個頻段范圍內(nèi)i普系數(shù) 均有很好的預測性，編碼殘差譜系數(shù)需要更少的比特。(2) 不能區(qū)分低幅度信號段位于時間窗的前端還是后端。而對于后種情 況，實際上并不需要啟動TNS。發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明實施例提供一種時域噪聲整形工具啟動判決方法及裝置，以便能夠在需要抑制預回聲時，啟動TNS工具，并有效的避免TNS工具的不必要的啟動，提高了編碼效率。一種時域噪聲整形工具啟動判決方法，包括 計算當前窗內(nèi)頻域信號的每個尺度因子帶的預測增益比； 統(tǒng)計所述預測增益比大于設定的增益閾值的尺度因子帶數(shù)量； 計算所述預測增益比大于設定的增益閾值的尺度因子帶數(shù)量與參與統(tǒng)計的尺度因子帶總數(shù)的比值，當所述比值大于或大于等于設定的比例閾值時，在當前窗內(nèi)啟動時域噪聲整形工具。本發(fā)明的上述方法，在當前窗內(nèi)啟動時域噪聲整形工具之前還包括 在時域中，進一步確定所述當前窗的前端信號是否是小幅值信號，若是，則在當前窗內(nèi)啟動時域噪聲整形工具。根據(jù)本發(fā)明的上述方法，所述在時域中，進一步確定所述當前窗的前端信號是否是小幅值信號，包括將所述當前窗的時域信號平均分成若干段，計算每段時域信號的平均能量；確定出平均能量最大值的對應段，若所述平均能量最大值的對應段是所述 當前窗的第一段或第二段，則確定當前窗的前端信號不是小幅值信號。本發(fā)明的上述方法，還包括當所述平均能量最大值的對應段不是所述當前窗的第一段或第二段時，分 別比較當前窗的第一段和第二段時域信號的平均能量是否大于等于所述平均 能量最大值乘以設定的能量比閾值的乘積，若是，則確定當前窗的前端信號不 是小幅值信號；否則確定當前窗的前端信號是小幅值信號。根據(jù)本發(fā)明的上述方法，所述計算每段時域信號的平均能量，包括 計算每段時域信中所有樣本點的i普系數(shù)的平方和，用所述平方和除以本段時域信號中的樣本點數(shù)量，得到每段時域信號的平均能量。根據(jù)本發(fā)明的上述方法，所述計算當前窗內(nèi)頻域信號的每個尺度因子帶的預測增益比，具體包括根據(jù)所述頻域信號的原始值，對所述時域噪聲整形工具工作范圍內(nèi)的全體i普系數(shù)""進行線性預測分析，得到N階線性預測加權系數(shù)"'；其中k為譜系 數(shù)序號，且l^、iV;根據(jù)所述預測加權系數(shù)"'計算得到所述當前窗的預測信號W";計算所述鐠系數(shù)x("與所述預測信號^W的差值，得到預測殘差信號計算當前窗內(nèi)所述原始信號的每個尺度因子帶中所有譜系數(shù)的平方和，得 到每個尺度因子帶中原始信號譜系數(shù)能量；計算所述當前窗內(nèi)預測殘差信號的每個尺度因子帶中所有譜系數(shù)的平方和，得到所述每個尺度因子帶中預測殘差信號譜系數(shù)能量；計算當前窗內(nèi)每個尺度因子帶中原始信號譜系數(shù)能量與預測殘差信號譜 系數(shù)能量的比值，得到每個尺度因子帶的預測增益比。一種時域噪聲整形工具啟動判決裝置，包括預測增益計算模塊、統(tǒng)計模 塊、比較模塊和執(zhí)行模塊；所述預測增益計算模塊，用于計算當前窗內(nèi)頻域信號的每個尺度因子帶的 預測增益比；所述統(tǒng)計模塊，用于統(tǒng)計所述預測增益比大于設定的增益閾值的尺度因子 帶數(shù)量；所述比較模塊，用于計算所述統(tǒng)計模塊統(tǒng)計出的所述預測增益比大于設定 的增益閾值的尺度因子帶數(shù)量與參與統(tǒng)計的尺度因子帶總數(shù)的比值，并比較所 述比值與設定的比例閾值的大小，當所述比值大于或大于等于設定的比例闊值 時，通知所述^丸行^i塊在當前窗內(nèi)啟動時域噪聲整形工具；所述執(zhí)行模塊，用于接收所述比較模塊的通知，在當前窗內(nèi)啟動時域噪聲 整形工具。根據(jù)本發(fā)明的上述裝置，所述預測增益計算模塊包括線性預測分析單元、 信號預測單元和計算單元；所述線性預測分析單元，用于根據(jù)所述頻域信號的原始值，對所述時域噪 聲整形工具工作范圍內(nèi)的全體譜系數(shù)進行線性預測分析，得到N階線性預測加 權系數(shù)；所述信號預測單元，用于據(jù)所述預測加權系數(shù)計算得到所述當前窗的預測 信號和預測殘差信號；所述計算單元，用于計算當前窗內(nèi)每個尺度因子帶中原始信號譜系數(shù)能量與預測殘差信號語系數(shù)能量的比值，得到每個尺度因子帶的預測增益比。本發(fā)明的上述裝置，還包括幅值分段檢測模塊；所述比較模塊，還用于當比較出所述比值大于或大于等于設定的比例閾值 時，啟動所述幅值分段檢測模塊，并當所述幅值分段檢測模塊返回當前窗的前端信號是小幅值信號的檢測結果時，通知所述執(zhí)行模塊在當前窗內(nèi)啟動時域噪聲整形工具；所述幅值分段檢測模塊，用于確定所述當前窗的前端信號是否是小幅值信號根據(jù)本發(fā)明的上述裝置，所述幅值分段檢測模塊包括分段計算單元、比 較單元和判斷單元；所述分段計算單元，用于將所述當前窗的時域信號平均分成若干段，計算 每段時域信號的平均能量；所述比較單元，用于比較所述分段計算單元計算出的每段時域信號的平均 能量，確定出平均能量最大值的對應段；所述判斷單元，用于判斷所述平均能量最大值的對應)更是否為所述當前窗 的第一段或第二段，若是，則確定當前窗的前端信號不是小幅值信號；當判斷出所述平均能量最大值的對應段不是所述當前窗的第一段或第二 段后，進一步分別比較當前窗的前兩段時域信號的平均能量是否大于等于所述 平均能量最大值乘以設定的能量比閾值的乘積，若是，則確定當前窗的前端信 號不是小幅值信號；否則，確定當前窗的前端信號是小幅值信號。本發(fā)明實施例提供的時域噪聲整形工具啟動判決方法及裝置，通過計算當 前窗內(nèi)頻域信號的每個尺度因子帶的預測增益比；統(tǒng)計所述預測增益比大于設 定的增益閾值的尺度因子帶數(shù)量，當所述數(shù)量與參與統(tǒng)計的尺度因子帶總數(shù)的 比值大于或大于等于設定的比例閾值時，在當前窗內(nèi)啟動TNS工具；否則在 當前窗內(nèi)不啟動TNS工具。采用本發(fā)明上述方法獨立考察各尺度因子帶的預 測增益情況，在具有頻域預測增益的尺度因子帶數(shù)目足夠多時才啟動TNS工 具，避免了不必要的TNS啟動，降低了編解碼復雜度，也提高了編碼效率。


圖1為現(xiàn)有^t術中通用的變換域音頻編碼器結構示意圖；圖2為現(xiàn)有技術中產(chǎn)生預回聲的原理示意圖；圖3為現(xiàn)有技術中長窗和長短窗切換時的窗形示意圖；圖4為本發(fā)明實施例 一 中時域噪聲整形工具啟動判決方法的流程圖；圖5為本發(fā)明實施例二中時域噪聲整形工具啟動判決方法的流程圖；圖6為本發(fā)明實施例提供的時域噪聲整形工具啟動判決裝置結構示意圖之圖7為本發(fā)明實施例提供的時域噪聲整形工具啟動判決裝置結構示意圖之具體實施方式
實施例一本發(fā)明實施例一提供的一種時域噪聲整形TNS工具啟動判決方法，該判 決方法對一個時間窗(包括長窗和短窗)內(nèi)各個尺度因子帶的預測增益進行獨總數(shù)的比例大于或大于等于給定的比例閾值戊時，啟動TNS工具；其流程圖 如圖4所示，執(zhí)行步驟如下步驟S101:對當前窗TNS工具的工作目標頻率范圍內(nèi)的各尺度因子帶中 的全體譜系數(shù)進行線性預測分析。LPC分析是一個標準過程，根據(jù)頻域信號的原始值，使用Levinson-Durbin遞推算法對TNS工作范圍內(nèi)的巧 "2號尺度因子帶中的全體語系數(shù)^"作線性預測分析，計算得到N階線性預測加權系數(shù)"'。步驟S102:計算當前窗內(nèi)頻域信號的每個尺度因子帶的預測增益比。根據(jù)N階線性預測加權系數(shù)"'計算得到預測信號:<formula>formula see original document page 13</formula>其中，^為鐠系數(shù)序號；^為預測器階數(shù)。則各語系數(shù)的預測殘差信號為<formula>formula see original document page 14</formula>式(2)則當前窗內(nèi)每個尺度因子帶的預測增益比gp W為<formula>formula see original document page 14</formula> 式(3)式(3)中，E一。h(")為第"號尺度因子帶中原始信號譜系數(shù)的能量，且<formula>formula see original document page 14</formula>(4)(")為第"號尺度因子帶中預測殘差信號鐠系數(shù)的能量，且<formula>formula see original document page 14</formula>式(5)式(4)和式(5)中^。(")為"號尺度因子帶中的包含的第一個譜系數(shù)的序號；盡(")為"號尺度因子帶中的包含的最后 一 個語系數(shù)的序號；且尺度因子帶序號"的取值范圍為"1 ~ "2 。步驟S103:統(tǒng)計當前窗內(nèi)預測增益比gpW大于設定的增益閾值&的尺度 因子帶的數(shù)量M。例如 一種增益閾值g'的典型值為1.5。步驟S104:比較預測增益大于設定增益閾值的尺度因子帶的數(shù)量M與參 與統(tǒng)計的尺度因子帶總數(shù)的比值Y是否大于等于設定的比例閾值，若是，則執(zhí) 行步驟S105;若否，則執(zhí)行步驟S106。參與統(tǒng)計的尺度因子帶總數(shù)為= "2 _,若設定的比例閾值為 《；則比值<formula>formula see original document page 15</formula>設定的比例閾值為《，例如其典型值可以為0.85。 比較比值Y與《的大小，若比值r-~~^~~》A，則執(zhí)行步驟S105;若比值y-M_<《，則執(zhí)行步驟S106。步驟S105:當前窗啟動TNS工具，結束判決過程。 步驟S106:當前窗不啟動TNS工具，結束判決過程。 實施例二本發(fā)明實施例二提供的另一種時域噪聲整形TNS工具啟動判決方法，該 判決方法在比較得到當前窗(可以是長窗或短窗)內(nèi)預測增益大于設定增益閾 值的尺度因子帶占參與統(tǒng)計的尺度因子帶總數(shù)的比例大于或大于等于給定的比例閎值《的前提下，進一步考察當前窗的前端是否為小幅度信號，然后綜合 判定是否啟動TNS工具；其流程圖如圖5所示，執(zhí)行步驟如下步驟S201:對當前窗TNS工具的工作目標頻率范圍內(nèi)的各號尺度因子帶 中的全體i普系數(shù)進行線性預測LPC分析。LPC分析是一個標準過程，根據(jù)頻域信號的原始值，使用Levinson-Durbin遞推算法對TNS工作范圍內(nèi)的">~"2個尺度因子帶中的全體譜系數(shù)^0作線性預測分析，計算得到N階線性預測加權系數(shù)"'。步驟S202:計算當前窗內(nèi)頻域信號的每個尺度因子帶的預測增益比。具體 計算方法與上述實施例一相同，不重述。步驟S203:統(tǒng)計當前窗內(nèi)預測增益比^(")大于設定的增益闊值g'的尺度 因子帶的數(shù)量M。例如 一種增益閾值g'的典型值為1.5。步驟S204:比較預測增益大于設定增益閾值g'的尺度因子帶數(shù)量M與參與統(tǒng)計的尺度因子帶總數(shù)的比值是否大于等于設定的比例閾值，若是，則執(zhí)行步驟S205;若否，則執(zhí)行步驟S206。其中，設定的比例闞值為《，例如其典型值可以為0.85。步驟S205:進一步確定當前窗時域信號的前端是否是小幅值信號，若是，執(zhí)行步驟207;若否，執(zhí)行步驟206。本發(fā)明實施例通過檢測分段時域信號能量來確定當前窗的前端是否是小幅值信號。具體過程如下(1) 將當前窗的時域信號平均分成N段(以分成8段為例)，計算每段時 域信號的平均能量。對于使用長窗的信號而言，將當前窗時域信號所包含的1024個樣本點平均分成八段，每段中包含128個樣本點。計算各段時域信號的平均能量^e^):^《(/)=+ 2 式(7)式(7)中，K為每段中包含的樣本點個數(shù)； J'為時域信號序號；7'。為當前窗時域信號的第一個樣本點的序號；x(乃為時域信號幅值； Z為段序號，取值范圍為0~7。(2) 確定出平均能量最大值的對應段，若平均能量最大值的對應段是當 前窗的第一段或第二段，則當前窗的前端信號不是小幅值信號。仍以上述長窗信號為例，確定出當前窗中8段時域信號的平均能量^eg^中的最大值^egM^。如果時域信號能量最強的段的序號L—MAX(取值范圍0~7)滿足則認為當前窗信號前端不存在小幅值信號段，不需啟動TNS工具。(3) 當平均能量最大值的對應段不是當前窗的第一段或第二段時，還可以進一步分別比較當前窗的前兩段(第一段和第二段)時域信號的平均能量是 否大于等于平均能量的最大值乘以設定的能量比閾值的乘積，若是，則確定當前窗的前端信號不是小幅值信號；若否，則確定當前窗的前端信號是小幅值信 號。仍以上述長窗信號為例，如不滿足1-皿"，則進一步考察當前窗的前 兩段時域信號是否為低幅度信號段，即比較五Seg(O)和五Seg(l)是否滿足下列條 件'五Seg(O) > ERt x臉gMxc< 式(8)五Seg(l) > ERt x孤gMox式(8)中，^《M^為各段時域信號的平均能量^MO中的最大值。￡《為能量比例闊值，例如其典型值為0.6。如果式(8)中的不等式條件滿足，則認為前兩段時域信號幅值相對并不 算小，不需啟動TNS工具；否則，需啟動TNS工具。特別的，對于使用短窗的時域信號，可將其一個時間窗內(nèi)的128個樣本點， 分為四段，其計算和比較過程與長窗相同，在此不再贅述。步驟S206:當前窗不啟動TNS工具，結束判決過程。步驟S207:當前窗啟動TNS工具，結束判決過程。根據(jù)本發(fā)明的上述方法實施例一，可以構建一種時域噪聲整形TNS工具 啟動判決裝置，如圖6所示，包括預測增益計算模塊IOI、統(tǒng)計模塊102、 比較模塊103和執(zhí)行模塊104。其中預測增益計算模塊101,用于計算當前窗內(nèi)頻域信號的每個尺度因子帶的 預測增益比。較佳的，預測增益計算模塊101可以包括線性預測分析單元1011、信號 預測單元1012和計算單元1013。其中線性預測分析單元1011,用于根據(jù)所述頻域信號的原始值，對所述時域噪聲整形工具工作范圍內(nèi)的全體i普系數(shù)進行線性預測分析，得到N階線性預測加 權系數(shù)；信號預測單元1012，用于根據(jù)所述預測加權系數(shù)計算得到所述當前窗的預 測信號和預測殘差信號；計算單元1013，用于計算當前窗內(nèi)每個尺度因子帶中原始信號譜系數(shù)能量 與預測殘差信號i普系數(shù)能量的比值，得到每個尺度因子帶的預測增益比。統(tǒng)計模塊102，用于統(tǒng)計所述預測增益比大于設定的增益閾值的尺度因子 帶數(shù)量。比較模塊103,用于計算統(tǒng)計模塊102統(tǒng)計出的所述預測增益比大于設定 的增益闊值的尺度因子帶數(shù)量與參與統(tǒng)計的尺度因子帶總數(shù)的比值Y，并比較 所述比值Y與設定的比例閾值的大小，當所述比值Y大于或大于等于設定的 比例閾值時，則通知執(zhí)行模塊104在當前窗內(nèi)啟動TNS工具。執(zhí)行模塊104，用于接收比較模塊103的通知，在當前窗內(nèi)啟動TNS工具。根據(jù)本發(fā)明的上述方法實施例二，還可以構建一種時域噪聲整形TNS工 具啟動判決裝置，如圖7所示，包括預測增益計算模塊101、統(tǒng)計模塊102、 比較模塊103 、執(zhí)行模塊104以及幅值分段檢測模塊105。其中預測增益計算模塊101、統(tǒng)計模塊102和執(zhí)行模塊104與圖6中的各模塊 功能相同，不重述。比較模塊103,用于計算統(tǒng)計模塊102統(tǒng)計出的所述預測增益比大于設定 的增益閾值的尺度因子帶數(shù)量與參與統(tǒng)計的尺度因子帶總數(shù)的比值Y，并比較 所述比值Y與設定的比例閾值的大小，當所述比值Y大于或大于等于設定的 比例閾值時，先啟動幅值分段檢測模塊105;并根據(jù)幅值分段檢測模塊105返 回的檢測結果確定是否通知執(zhí)行模塊104啟動TNS工具。即當幅值分段檢測 模塊105返回當前窗的前端信號為小幅值信號的檢測結果時，通知執(zhí)行模塊 104啟動TNS工具。幅值分段檢測模塊105,用于確定所述當前窗的前端信號是否是小幅值信號，并向比較模塊103返回當前窗的前端信號是否為小幅值信號的檢測結果。較佳的，幅值分段檢測模塊105可以包括分段計算單元1051、比較單元 1052和判斷單元1053。其中分段計算單元1051，用于將所述當前窗的時域信號平均分成若干段，計算 每段時域信號的平均能量。比較單元1052,用于比較分段計算單元1051計算出的每段時域信號的平 均能量，確定出所述平均能量最大值的對應段。判斷單元1053,用于判斷所述平均能量最大值的對應段是否為所述當前窗 的第一段或第二段，若是，則確定當前窗的前端信號不是小幅值信號；當判斷出平均能量最大值的對應段不是當前窗的第 一段或第二段時，則進 一步分別比較當前窗的前兩段時域信號的平均能量是否大于等于所述平均能 量最大值乘以設定的能量比閾值的乘積，若是，則確定當前窗的前端信號不是 小幅值信號；否則，確定當前窗的前端信號是小幅值信號。執(zhí)行才莫塊104，還用于接收比較模塊103的通知，在當前窗內(nèi)啟動TNS工具。本發(fā)明上述實施例提供的時域噪聲整形工具啟動判決方法及裝置，分別計 算當前窗內(nèi)每個尺度因子帶的預測增益比；統(tǒng)計所述預測增益比大于設定的增 益閾值的尺度因子帶數(shù)量，計算所述數(shù)量相對于參與統(tǒng)計的尺度因子帶總數(shù)所 占的比例大于或大于等于設定的比例閾值時，在當前窗內(nèi)啟動TNS工具；否 則在當前窗內(nèi)不啟動TNS工具；上述方法獨立考察各尺度因子帶的預測增益 情況，在具有頻域預測增益的尺度因子帶數(shù)目足夠多時才啟動TNS工具，避 免了不必要的TNS啟動，降低了編解碼復雜度，也提高了編碼效率。本發(fā)明實施例提供的時域噪聲整形工具啟動判決方法及裝置，在具有頻域 預測增益的尺度因子帶數(shù)量足夠多時，還可以進一步考察當前窗內(nèi)時域信號的 能量分布情況，從而確定當前窗內(nèi)時域信號的幅度分布情況，將小幅值信號段 位于時間窗的前端和后端這兩種快變幀類型加以區(qū)別，利用了前向掩蔽時間短，后向掩蔽時間長的特點，在小幅值信號位于時間窗的前端時(即會引起預回聲問題時)，才啟動TNS工具；在位于后端時，則不啟動TNS工具；從而進 一步減少TNS工具不必要的啟動。以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實施方式
，但本發(fā)明的保護范圍并不局 限于此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發(fā)明揭露的技術范圍內(nèi)，可輕易 想到的變化、替換或應用到其他類似的裝置，都應涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之 內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護范圍應該以權利要求書的保護范圍為準。
權利要求
1. 一種時域噪聲整形工具啟動判決方法，其特征在于，包括計算當前窗內(nèi)頻域信號的每個尺度因子帶的預測增益比；統(tǒng)計所述預測增益比大于設定的增益閾值的尺度因子帶數(shù)量；計算所述預測增益比大于設定的增益閾值的尺度因子帶數(shù)量與參與統(tǒng)計的尺度因子帶總數(shù)的比值，當所述比值大于或大于等于設定的比例閾值時，在當前窗內(nèi)啟動時域噪聲整形工具。
2、 如權利要求1所述的方法，其特征在于，在當前窗內(nèi)啟動時域噪聲整 形工具之前還包括在時域中，進一步確定所述當前窗的前端信號是否是小幅值信號，若是， 則在當前窗內(nèi)啟動時域噪聲整形工具。
3、 如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述在時域中，進一步確定 所述當前窗的前端信號是否是小幅值信號，包括將所述當前窗的時域信號平均分成若干段，計算每段時域信號的平均能量；確定出平均能量最大值的對應段，若所述平均能量最大值的對應段是所述 當前窗的第一段或第二段，則確定當前窗的前端信號不是小幅值信號。
4、 如權利要求3所述的方法，其特征在于，還包括當所述平均能量最大值的對應段不是所述當前窗的第 一段或第二段時，分 別比較當前窗的第一段和第二段時域信號的平均能量是否大于等于所述平均 能量最大值乘以設定的能量比閾值的乘積，若是，則確定當前窗的前端信號不 是小幅值信號；否則確定當前窗的前端信號是小幅值信號。
5、 如權利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述計算每段時域信號的平均能量，包括計算每段時域信中所有樣本點的譜系數(shù)的平方和，用所述平方和除以本段時域信號中的樣本點數(shù)量，得到每段時域信號的平均能量。
6、 如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算當前窗內(nèi)頻域信號 的每個尺度因子帶的預測增益比，具體包括根據(jù)所述頻域信號的原始值，對所述時域噪聲整形工具工作范圍內(nèi)的全體譜系數(shù)x("進行線性預測分析，得到N階線性預測加權系數(shù)",；其中k為i普系 餅號，且1^、7V;根據(jù)所述預測加權系數(shù)"'計算得到所述當前窗的預測信號;計算所述譜系數(shù)x(W與所述預測信號P("的差值，得到預測殘差信號計算當前窗內(nèi)所述原始信號的每個尺度因子帶中所有i普系數(shù)的平方和，得到每個尺度因子帶中原始信號譜系數(shù)能量；計算所述當前窗內(nèi)預測殘差信號的每個尺度因子帶中所有譜系數(shù)的 平方和，得到所述每個尺度因子帶中預測殘差信號譜系數(shù)能量；計算當前窗內(nèi)每個尺度因子帶中原始信號語系數(shù)能量與預測殘差信號語 系數(shù)能量的比值，得到每個尺度因子帶的預測增益比。
7、 一種時域噪聲整形工具啟動判決裝置，其特征在于，包括預測增益 計算模塊、統(tǒng)計模塊、比較模塊和執(zhí)行模塊；所述預測增益計算模塊，用于計算當前窗內(nèi)頻域信號的每個尺度因子帶的 預測增益比；所述統(tǒng)計模塊，用于統(tǒng)計所述預測增益比大于設定的增益閾值的尺度因子 帶數(shù)量；所述比較模塊，用于計算所述統(tǒng)計模塊統(tǒng)計出的所述預測增益比大于設定 的增益閾值的尺度因子帶數(shù)量與參與統(tǒng)計的尺度因子帶總數(shù)的比值，并比較所 述比值與設定的比例閾值的大小，當所述比值大于或大于等于設定的比例閾值 時，通知所述4丸行;f莫塊在當前窗內(nèi)啟動時域噪聲整形工具；所述執(zhí)行模塊，用于接收所述比較模塊的通知，在當前窗內(nèi)啟動時域噪聲 整形工具。
8、 如權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述預測增益計算模塊包括 線性預測分析單元、信號預測單元和計算單元；所述線性預測分析單元，用于根據(jù)所述頻域信號的原始值，對所述時域噪 聲整形工具工作范圍內(nèi)的全體語系數(shù)進行線性預測分析，得到N階線性預測加 權系數(shù)；所述信號預測單元，用于據(jù)所述預測加權系數(shù)計算得到所述當前窗的預測 信號和預測殘差信號；所述計算單元，用于計算當前窗內(nèi)每個尺度因子帶中原始信號語系數(shù)能量 與預測殘差信號i普系數(shù)能量的比值，得到每個尺度因子帶的預測增益比。
9、 如權利要求7所述的裝置，其特征在于，還包括幅值分段檢測模塊； 所述比較模塊，還用于當比較出所述比值大于或大于等于設定的比例闞值時，啟動所述幅值分段檢測模塊，并當所述幅值分段檢測模塊返回當前窗的前 端信號是小幅值信號的檢測結果時，通知所述執(zhí)行模塊在當前窗內(nèi)啟動時域噪 聲整形工具；所述幅值分段檢測模塊，用于確定所述當前窗的前端信號是否是小幅值信號。
10、 如權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述幅值分段檢測模塊包括 分段計算單元、比較單元和判斷單元；所述分段計算單元，用于將所述當前窗的時域信號平均分成若干段，計算 每段時域信號的平均能量；所述比較單元，用于比較所述分段計算單元計算出的每段時域信號的平均 能量，確定出平均能量最大值的對應段；所述判斷單元，用于判斷所述平均能量最大值的對應段是否為所述當前窗 的第一段或第二段，若是，則確定當前窗的前端信號不是小幅值信號；當判斷出所述平均能量最大值的對應段不是所述當前窗的第一段或第二 段后，進一步分別比較當前窗的前兩段時域信號的平均能量是否大于等于所述 平均能量最大值乘以設定的能量比閾值的乘積，若是，則確定當前窗的前端信號不是小幅值信號；否則，確定當前窗的前端信號是小幅值信號。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種時域噪聲整形工具啟動判決方法及裝置，應用于ACC音頻編碼器中，該方法包括計算當前窗內(nèi)頻域信號的每個尺度因子帶的預測增益比；統(tǒng)計預測增益比大于設定的增益閾值的尺度因子帶數(shù)量，計算所述預測增益比大于設定的增益閾值的尺度因子帶數(shù)量與參與統(tǒng)計的尺度因子帶總數(shù)的比值，當所述比值大于或大于等于設定的比例閾值時，在當前窗內(nèi)啟動時域噪聲整形工具。本發(fā)明方法可以獨立考察各尺度因子帶的預測增益情況，在具有頻域預測增益的尺度因子帶數(shù)目足夠多時才啟動時域噪聲整形工具，避免了不必要的啟動，降低了編解碼復雜度，也提高了編碼效率。
文檔編號G10L19/00GK101271691SQ20081010563
公開日2008年9月24日 申請日期2008年4月30日 優(yōu)先權日2008年4月30日
發(fā)明者昊 鄧 申請人:北京中星微電子有限公司