解碼方法和解碼裝置制造方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明的實(shí)施例提供了一種解碼方法和解碼裝置。該解碼方法包括：在確定當(dāng)前幀為丟失幀的情況下，根據(jù)前一幀的解碼結(jié)果合成高頻帶信號(hào)；根據(jù)當(dāng)前幀之前的至少一幀的子幀的子幀增益和上述至少一幀的子幀之間的增益梯度確定當(dāng)前幀的多個(gè)子幀的子幀增益；確定當(dāng)前幀的全局增益；根據(jù)全局增益和多個(gè)子幀的子幀增益對(duì)合成的高頻帶信號(hào)進(jìn)行調(diào)整，得到當(dāng)前幀的高頻帶信號(hào)。由于當(dāng)前幀的子幀增益是根據(jù)當(dāng)前幀之前的子幀的子幀增益的梯度得到的，使得丟幀前后的過(guò)渡有更好的連續(xù)性，從而減少了重建信號(hào)的雜音，提高了語(yǔ)音質(zhì)量。
【專(zhuān)利說(shuō)明】解碼方法和解碼裝置

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及編解碼領(lǐng)域，尤其是涉及一種解碼方法和解碼裝置。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，用戶(hù)對(duì)話(huà)音質(zhì)量的需求越來(lái)越高，其中提高話(huà)音的帶寬是 提高話(huà)音質(zhì)量提高的主要方法。通常采用頻帶擴(kuò)展技術(shù)來(lái)提升帶寬，頻帶擴(kuò)展技術(shù)分為時(shí) 域頻帶擴(kuò)展技術(shù)和頻域頻帶擴(kuò)展技術(shù)。
[0003] 在時(shí)域頻帶擴(kuò)展技術(shù)中，丟包率是一個(gè)影響信號(hào)質(zhì)量的關(guān)鍵因素。在丟包情況下， 需要盡可能正確地恢復(fù)出丟失幀。解碼端通過(guò)解析碼流信息判斷是否發(fā)生幀丟失，若沒(méi)有 發(fā)生幀丟失，則進(jìn)行正常的解碼處理，若發(fā)生幀丟失則，需要進(jìn)行丟幀處理。
[0004] 在進(jìn)行丟幀處理時(shí)，解碼端根據(jù)前一幀的解碼結(jié)果得到高頻帶信號(hào)，并且利用設(shè) 定的固定的子幀增益和對(duì)前一幀的全局增益乘以固定的衰減因子得到的全局增益對(duì)高頻 帶信號(hào)進(jìn)行增益調(diào)整，獲得最終的高頻帶信號(hào)。
[0005] 由于在丟幀處理時(shí)采用的子幀增益為設(shè)定的固定值，因此，可能會(huì)產(chǎn)生頻譜不連 續(xù)現(xiàn)象，使得丟幀前后的過(guò)渡不連續(xù)，重建信號(hào)出現(xiàn)雜音現(xiàn)象，降低了語(yǔ)音質(zhì)量。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的實(shí)施例提供了一種解碼方法和解碼裝置，能夠在進(jìn)行丟幀處理時(shí)避免減 少雜首現(xiàn)象，從而提1?語(yǔ)首質(zhì)量。
[0007] 第一方面，提供了一種解碼方法，包括：在確定當(dāng)前幀為丟失幀的情況下，根據(jù)當(dāng) 前幀的前一幀的解碼結(jié)果合成高頻帶信號(hào)；根據(jù)當(dāng)前幀之前的至少一幀的子幀的子幀增益 和上述至少一幀的子幀之間的增益梯度，確定當(dāng)前幀的至少兩個(gè)子幀的子幀增益；確定當(dāng) 前幀的全局增益；根據(jù)全局增益和上上述至少兩個(gè)子幀的子幀增益，對(duì)所合成的高頻帶信 號(hào)進(jìn)行調(diào)整以得到當(dāng)前幀的高頻帶信號(hào)。
[0008] 結(jié)合第一方面，在第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式下，根據(jù)當(dāng)前幀之前的至少一幀的子幀 的子幀增益和上述至少一幀的子幀之間的增益梯度，確定當(dāng)前幀的至少兩個(gè)子幀的子幀增 益，包括：根據(jù)上述至少一幀的子幀的子幀增益和上述至少一幀的子幀之間的增益梯度，確 定當(dāng)前幀的起始子幀的子幀增益；根據(jù)當(dāng)前幀的起始子幀的子幀增益和上述至少一幀的子 幀之間的增益梯度，確定上述至少兩個(gè)子幀中除起始子幀之外的其它子幀的子幀增益。
[0009] 結(jié)合第一種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，根據(jù)上述至少一幀的 子幀的子幀增益和上述至少一幀的子幀之間的增益梯度，確定當(dāng)前幀的起始子幀的子幀增 益，包括：根據(jù)當(dāng)前幀的前一幀的子幀之間的增益梯度，估計(jì)當(dāng)前幀的前一幀的最后一個(gè)子 幀與當(dāng)前幀的起始子幀之間的第一增益梯度；根據(jù)當(dāng)前幀的前一幀的最后一個(gè)子幀的子幀 增益和第一增益梯度，估計(jì)當(dāng)前幀的起始子幀的子幀增益。
[0010] 結(jié)合第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式，在第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，根據(jù)當(dāng)前幀的前一幀 的子幀之間的增益梯度，估計(jì)當(dāng)前幀的前一幀的最后一個(gè)子幀與當(dāng)前幀的起始子幀之間的 第一增益梯度，包括：對(duì)當(dāng)前幀的前一幀的至少兩個(gè)子幀之間的增益梯度進(jìn)行加權(quán)平均，得 到第一增益梯度，其中，在進(jìn)行加權(quán)平均時(shí)，當(dāng)前幀的前一幀中距當(dāng)前幀越近的子幀之間的 增益梯度所占的權(quán)重越大。
[0011] 結(jié)合第二種可能的實(shí)現(xiàn)方式或第三種可能的實(shí)現(xiàn)方式，當(dāng)當(dāng)前幀的前一幀為 第n-1幀，當(dāng)前幀為第η幀，每個(gè)幀包括I個(gè)子幀時(shí)，第一增益梯度由下列公式得到：

【權(quán)利要求】
1. 一種解碼方法，其特征在于，包括： 在確定當(dāng)前幀為丟失幀的情況下，根據(jù)所述當(dāng)前幀的前一幀的解碼結(jié)果合成高頻帶信 號(hào)； 根據(jù)所述當(dāng)前幀之前的至少一幀的子幀的子幀增益和所述至少一幀的子幀之間的增 益梯度，確定所述當(dāng)前幀的至少兩個(gè)子幀的子幀增益； 確定所述當(dāng)前巾貞的全局增益； 根據(jù)所述全局增益和所述至少兩個(gè)子幀的子幀增益，對(duì)所合成的高頻帶信號(hào)進(jìn)行調(diào)整 以得到所述當(dāng)前幀的高頻帶信號(hào)。
2. 根據(jù)權(quán)利要發(fā)求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述當(dāng)前幀之前的至少一幀 的子幀的子幀增益和所述至少一幀的子幀之間的增益梯度，確定所述當(dāng)前幀的至少兩個(gè)子 幀的子幀增益，包括： 根據(jù)所述至少一幀的子幀的子幀增益和所述至少一幀的子幀之間的增益梯度，確定所 述當(dāng)前巾貞的起始子巾貞的子巾貞增益； 根據(jù)所述當(dāng)前幀的起始子幀的子幀增益和所述至少一幀的子幀之間的增益梯度，確定 所述至少兩個(gè)子幀中除所述起始子幀之外的其它子幀的子幀增益。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述至少一幀的子幀的子幀 增益和所述至少一幀的子幀之間的增益梯度，確定所述當(dāng)前幀的起始子幀的子幀增益，包 括： 根據(jù)所述當(dāng)前幀的前一幀的子幀之間的增益梯度，估計(jì)所述當(dāng)前幀的前一幀的最后一 個(gè)子幀與所述當(dāng)前幀的起始子幀之間的第一增益梯度； 根據(jù)所述當(dāng)前幀的前一幀的最后一個(gè)子幀的子幀增益和所述第一增益梯度，估計(jì)所述 當(dāng)前幀的起始子幀的子幀增益。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述當(dāng)前幀的前一幀的子幀之 間的增益梯度，估計(jì)所述當(dāng)前幀的前一幀的最后一個(gè)子幀與所述當(dāng)前幀的起始子幀之間的 第一增益梯度，包括： 對(duì)所述當(dāng)前幀的前一幀的至少兩個(gè)子幀之間的增益梯度進(jìn)行加權(quán)平均，得到所述第一 增益梯度，其中，在進(jìn)行所述加權(quán)平均時(shí)，所述當(dāng)前幀的前一幀中距所述當(dāng)前幀越近的子幀 之間的增益梯度所占的權(quán)重越大。
5. 根據(jù)權(quán)利要求3或4所述的方法，其特征在于，當(dāng)所述當(dāng)前幀的前一幀為第n-1 幀，所述當(dāng)前幀為第η幀，每個(gè)幀包括I個(gè)子幀時(shí)，所述第一增益梯度由下列公式得到： GainGradFEC[0] =
3ainGrad[n -1, )]*〇.：, 其中GainGradFEC[0]為所述第一增益梯度，GainGrad[n-l, j]為所述當(dāng)前巾貞的前一中貞 的第j子幀與第j+Ι子幀之間的增益梯度，a j+1彡a j
\ = 1，j = 0,1，2, . . .，1-2 ; 其中所述起始子幀的子幀增益由下列公式得到：
其中所述GainShape[n-l, 1-1]為所述第n-1巾貞的第1-1子巾貞的子巾貞增益， GainShape[n，0]為所述當(dāng)前巾貞的起始子巾貞的子巾貞增益，GainShapeTemp[n，0]為所述起始 子幀的子幀增益中間值，約^1·0, 兩由在所述當(dāng)前幀之前接收到的最后 一個(gè)幀的類(lèi)型和所述第一增益梯度的正負(fù)符號(hào)確定，％由在所述當(dāng)前幀之前接收到的最后 一個(gè)幀的類(lèi)型和所述當(dāng)前幀以前的連續(xù)丟失幀的數(shù)目確定。
6. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述當(dāng)前幀的前一幀的子幀之 間的增益梯度，估計(jì)所述當(dāng)前幀的前一幀的最后一個(gè)子幀與所述當(dāng)前幀的起始子幀之間的 第一增益梯度，包括： 將所述當(dāng)前幀的前一幀的最后一個(gè)子幀之前的子幀與所述當(dāng)前幀的前一幀的最后一 個(gè)子幀之間的增益梯度作為所述第一增益梯度。
7. 根據(jù)權(quán)利要求3或6所述的方法，其特征在于，當(dāng)所述當(dāng)前幀的前一幀為第n-1幀， 所述當(dāng)前幀為第η幀，每個(gè)幀包括I個(gè)子幀時(shí)，所述第一增益梯度由下列公式得到：GainGr adFEC[0]=GainGrad[n-l, 1-2], 其中GainGradFEC[0]為所述第一增益梯度，GainGrad[n-l，I-2]為所述當(dāng)前幀的前一 幀的第1-2子幀與第1-1子幀之間的增益梯度， 其中所述起始子幀的子幀增益由下列公式得到： GainShapeTemp [η, 0] =GainShape [n_l, 1-1] + λ fGainGradFEC [0]， GainShapeTemp [η, 0] =min ( λ 2*GainShape [n_l, 1-1]，GainShapeTemp [η, 0])， GainShape [n, 0] =max ( λ 3*GainShape [n_l, 1-1]，GainShapeTemp [n, 0])， 其中所述GainShape[n-l, 1-1]為所述當(dāng)前巾貞的前一巾貞的第1-1子巾貞的子巾貞增益， GainShape[n，0]為所述起始子巾貞的子巾貞增益，GainShapeTemp[n，0]為所述起始子巾貞的子 幀增益中間值，〇〈 λ '1. 〇, 1〈 λ 2〈2,0〈 λ 3〈1. 〇, λ 1由在所述當(dāng)前幀之前接收到的最后一個(gè) 幀的類(lèi)型和所述當(dāng)前幀的前一幀中的最后兩個(gè)子幀的子幀增益的倍數(shù)關(guān)系確定，\ 2和λ3 由在所述當(dāng)前幀之前接收到的最后一個(gè)幀的類(lèi)型和所述當(dāng)前幀以前的連續(xù)丟失幀的數(shù)目 確定。
8. 根據(jù)權(quán)利要求3至7中的任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，其中，所述根據(jù)所述當(dāng)前 幀的前一幀的最后一個(gè)子幀的子幀增益和所述第一增益梯度，估計(jì)所述當(dāng)前幀的起始子幀 的子幀增益，包括： 根據(jù)所述當(dāng)前幀的前一幀的最后一個(gè)子幀的子幀增益和所述第一增益梯度，以及在所 述當(dāng)前幀之前接收到的最后一個(gè)幀的類(lèi)型和所述當(dāng)前幀以前的連續(xù)丟失幀的數(shù)目，估計(jì)所 述當(dāng)前巾貞的起始子巾貞的子巾貞增益。
9. 根據(jù)權(quán)利要求2至8中的任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述當(dāng)前幀的起 始子幀的子幀增益和所述至少一幀的子幀之間的增益梯度，確定所述至少兩個(gè)子幀中除所 述起始子幀之外的其它子幀的子幀增益，包括： 根據(jù)所述至少一幀的子幀之間的增益梯度，估計(jì)所述當(dāng)前幀的至少兩個(gè)子幀間的增益 梯度； 根據(jù)所述當(dāng)前幀的至少兩個(gè)子幀間的增益梯度和所述當(dāng)前幀的起始子幀的子幀增益， 估計(jì)所述至少兩個(gè)子幀中除所述起始子幀之外的其它子幀的子幀增益。
10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，每個(gè)幀包括I個(gè)子幀，所述根據(jù)所述至少 一幀的子幀之間的增益梯度，估計(jì)所述當(dāng)前幀的至少兩個(gè)子幀間的增益梯度，包括： 對(duì)所述當(dāng)前幀的前一幀的第i子幀與第i+Ι子幀的之間增益梯度和所述當(dāng)前幀的前一 幀的前一幀的第i子幀與第i+Ι子幀之間的增益梯度進(jìn)行加權(quán)平均，估計(jì)所述當(dāng)前幀的第 i子幀與第i+Ι子幀之間的增益梯度，其中i = 〇，1···，1-2,所述當(dāng)前幀的前一幀的第i子 幀與第i+Ι子幀之間的增益梯度所占的權(quán)重大于所述當(dāng)前幀的前一幀的前一幀的第i子幀 與第i+Ι子幀之間的增益梯度所占的權(quán)重。
11. 根據(jù)權(quán)利要求9或10所述的方法，其特征在于，當(dāng)所述當(dāng)前幀的前一幀為第n-1 幀，所述當(dāng)前幀為第η幀時(shí)，所述當(dāng)前幀的至少兩個(gè)子幀間的增益梯度由下列公式來(lái)確定 ： GainGradFEC[i+l]=GainGrad[n-2, i]* β ^GainGradtn-1, ?]*β2, 其中GainGradFEC[i+l]為第i子巾貞與第i+1子巾貞之間的增益梯度，GainGrad[n-2, i] 為所述當(dāng)前幀的前一幀的前一幀的第i子幀與第i+Ι子幀之間的增益梯度， GainGrad[n-l，i]為所述當(dāng)前幀的前一幀的第i子幀與第i+Ι子幀之間的增益梯度， β2>β!，β2+β!=1.〇, i=0,l,2, ...,1-2 ； 其中所述至少兩個(gè)子幀中除所述起始子幀之外的其它子幀的子幀增益由以下公式確 定： GainShapeTemp[n, i]=GainShapeTemp[n, i-l]+GainGradFEC[i]*β 3； GainShape[n, i]=GainShapeTemp[n, i]氺 β 4 ; 其中，GainShape[n, i]為所述當(dāng)前巾貞的第i子巾貞的子巾貞增益，GainShapeTemp[n, i] 為所述當(dāng)前幀的第i子幀的子幀增益中間值，〇彡β3彡1.〇,〇〈β4彡1.0, β3由 GainGrad[n_l，i]與 GainGrad[n_l，i+l]的倍數(shù)關(guān)系和 GainGrad[n_l，i+l]的正負(fù)符號(hào)確 定，β4由在所述當(dāng)前幀之前接收到的最后一個(gè)幀的類(lèi)型和所述當(dāng)前幀以前的連續(xù)丟失幀 的數(shù)目確定。
12. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其特征在于，每個(gè)幀包括I個(gè)子幀，所述根據(jù)所述至少 一幀的子幀之間的增益梯度，估計(jì)所述當(dāng)前幀的至少兩個(gè)子幀間的增益梯度，包括： 對(duì)所述當(dāng)前幀的第i子幀之前的1+1個(gè)子幀之間的I個(gè)增益梯度進(jìn)行加權(quán)平均，估計(jì) 所述當(dāng)前幀的第i子幀與第i+Ι子幀之的增益梯度，其中i = 〇, 1···，1-2,距所述第i子幀 越近的子幀之間的增益梯度所占的權(quán)重越大。
13. 根據(jù)權(quán)利要求9或12所述的方法，其特征在于，當(dāng)所述當(dāng)前幀的前一幀為第n-1 幀，所述當(dāng)前幀為第η幀，每個(gè)幀包括四個(gè)子幀時(shí)，所述當(dāng)前幀的至少兩個(gè)子幀間的增益梯 度由以下公式確定： GainGradFEC[l]=GainGrad[n-l, 0]* y ^GainGrad [n-1, 1]* y 2+GainGrad[n-l, 2]* y 3 +GainGradFEC[0]*y4 GainGradFEC[2] =GainGrad[n-l, 1] * y ^GainGrad [n-1, 2] * y 2+GainGradFEC[0] * Y 3+ GainGradFEC[l]*y4 GainGradFEC[3] =GainGrad[n-l, 2] * y ^GainGradFEC [0] * y 2+GainGradFEC[l] * y 3+G ainGradFEC[2]*y4 其中GainGradFEC[j]為所述當(dāng)前幀的第j子幀與第j+1子幀之間的增益梯度， GainGrad[n-l，j]為所述當(dāng)前幀的前一幀的第j子幀與第j+Ι子幀之間的增益梯度，j = 0， 1，2, · · ·，1-2, γ 汴 γ2+ γ 3+ γ4=1· 0, γ4> γ 3> γ2> γ i，其中 γ ρ γ2、γ 3 和 γ4 由所述接收到 的最后一個(gè)巾貞的類(lèi)型確定， 其中所述至少兩個(gè)子幀中除所述起始子幀之外的其它子幀的子幀增益由以下公式確 定： GainShapeTemp[n, i]=GainShapeTemp[n, i_l]+GainGradFEC[i],其中 i=l, 2, 3,其中 GainShapeTemp [η, 0]為所述第一增益梯度； GainShapeTemp [n, i] =min ( y 5*GainShape [n-1, i], GainShapeTemp [n, i]) GainShape [n, i] =max ( y 6*GainShape [n-1, i], GainShapeTemp [n, i]) 其中，i=l, 2, 3, GainShapeTemp[n, i]為所述當(dāng)前巾貞的第i子巾貞的子巾貞增益中間值， GainShape[n, i]為所述當(dāng)前巾貞的第i子巾貞的子巾貞增益，丫5和γ6由所述接收到的最后一個(gè) 幀的類(lèi)型和當(dāng)前幀以前的連續(xù)丟失幀的數(shù)目確定，1〈 Υ5〈2,0〈=υ6〈=1。
14. 根據(jù)權(quán)利要求9至13任一所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述當(dāng)前幀的至少兩 個(gè)子幀間的增益梯度和所述起始子幀的子幀增益，估計(jì)所述至少兩個(gè)子幀中除所述起始子 幀之外的其它子幀的子幀增益，包括： 根據(jù)所述當(dāng)前幀的至少兩個(gè)子幀間的增益梯度和所述起始子幀的子幀增益，以及所述 在當(dāng)前幀之前接收到的最后一個(gè)幀的類(lèi)型和所述當(dāng)前幀以前的連續(xù)丟失幀的數(shù)目，估計(jì)所 述至少兩個(gè)子幀中除所述起始子幀之外的其它子幀的子幀增益。
15. 根據(jù)權(quán)利要求1至14中的任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述估計(jì)所述當(dāng)前幀的 全局增益，包括： 根據(jù)在所述當(dāng)前幀之前接收到的最后一個(gè)幀的類(lèi)型、所述當(dāng)前幀以前的連續(xù)丟失幀的 數(shù)目估計(jì)當(dāng)前幀的全局增益梯度； 根據(jù)所述全局增益梯度和所述當(dāng)前幀的前一幀的全局增益，估計(jì)所述當(dāng)前幀的全局增 Μ〇
16. 根據(jù)權(quán)利要求15所述的方法，其特征在于，所述當(dāng)前幀的全局增益由以下公式確 定： GainFrame=GainFrame_prevfrm*GainAtten,其中 GainFrame 為所述當(dāng)前中貞的全 局增益，6&；[1^四1116_。16￥；1^1]1為所述當(dāng)前巾貞的前一巾貞的全局增益，0〈63；[1^1^611<1.0， GainAtten為所述全局增益梯度，并且所述GainAtten由所述接收到的最后一個(gè)巾貞的類(lèi)型 和所述當(dāng)前幀以前的連續(xù)丟失幀的數(shù)目確定。
17. -種解碼方法，其特征在于，包括： 在確定當(dāng)前幀為丟失幀的情況下，根據(jù)所述當(dāng)前幀的前一幀的解碼結(jié)果合成高頻帶信 號(hào)； 確定所述當(dāng)前幀的至少兩個(gè)子幀的子幀增益； 根據(jù)在所述當(dāng)前幀之前接收到的最后一個(gè)幀的類(lèi)型、所述當(dāng)前幀以前的連續(xù)丟失幀的 數(shù)目估計(jì)當(dāng)前幀的全局增益梯度； 根據(jù)所述全局增益梯度和所述當(dāng)前幀的前一幀的全局增益，估計(jì)所述當(dāng)前幀的全局增 Μ ; 根據(jù)所述全局增益和所述至少兩個(gè)子幀的子幀增益，對(duì)所合成的高頻帶信號(hào)進(jìn)行調(diào)整 以得到所述當(dāng)前幀的高頻帶信號(hào)。
18. 根據(jù)權(quán)利要求17所述的方法，其特征在于，所述當(dāng)前幀的全局增益由以下公式確 定： GainFrame=GainFrame_prevfrm*GainAtten,其中 GainFrame 為所述當(dāng)前中貞的全 局增益，6&；[1^四1116_。16￥；1^1]1為所述當(dāng)前巾貞的前一巾貞的全局增益，0〈63；[1^1^611<1.0， GainAtten為所述全局增益梯度，并且所述GainAtten由所述接收到的最后一個(gè)巾貞的類(lèi)型 和所述當(dāng)前幀以前的連續(xù)丟失幀的數(shù)目確定。
19. 一種解碼裝置，其特征在于，包括： 生成模塊，用于在確定當(dāng)前幀為丟失幀的情況下，根據(jù)當(dāng)前幀的前一幀的解碼結(jié)果合 成高頻帶信號(hào)； 確定模塊，用于根據(jù)所述當(dāng)前幀之前的至少一幀的子幀的子幀增益和所述至少一幀的 子幀之間的增益梯度，確定所述當(dāng)前幀的至少兩個(gè)子幀的子幀增益，并且確定所述當(dāng)前幀 的全局增益； 調(diào)整模塊，用于根據(jù)所述確定模塊確定的全局增益和所述至少兩個(gè)子幀的子幀增益對(duì) 所述生成模塊合成的高頻帶信號(hào)進(jìn)行調(diào)整以得到所述當(dāng)前幀的高頻帶信號(hào)。
20. 根據(jù)權(quán)利要發(fā)求19所述的解碼裝置，所述確定模塊根據(jù)所述至少一幀的子幀的子 幀增益和所述至少一幀的子幀之間的增益梯度，確定所述當(dāng)前幀的起始子幀的子幀增益， 并且根據(jù)所述當(dāng)前幀的起始子幀的子幀增益和所述至少一幀的子幀之間的增益梯度，確定 所述至少兩個(gè)子幀中除所述起始子幀之外的其它子幀的子幀增益。
21. 根據(jù)權(quán)利要求20所述的解碼裝置，其特征在于，所述確定模塊根據(jù)所述當(dāng)前幀的 前一幀的子幀之間的增益梯度，估計(jì)所述當(dāng)前幀的前一幀的最后一個(gè)子幀與所述當(dāng)前幀的 起始子幀之間的第一增益梯度，并根據(jù)所述當(dāng)前幀的前一幀的最后一個(gè)子幀的子幀增益和 所述第一增益梯度，估計(jì)所述當(dāng)前幀的起始子幀的子幀增益。
22. 根據(jù)權(quán)利要求21所述的解碼裝置，其特征在于，所述確定模塊對(duì)所述當(dāng)前幀的前 一幀的至少兩個(gè)子幀之間的增益梯度進(jìn)行加權(quán)平均，得到所述第一增益梯度，其中在進(jìn)行 所述加權(quán)平均時(shí)，所述當(dāng)前幀的前一幀中距所述當(dāng)前幀越近的子幀之間的增益梯度所占的 權(quán)重越大。
23. 根據(jù)權(quán)利要求21或22所述的解碼裝置，其特征在于，所述當(dāng)前幀的前一幀為第 n-1幀，所述當(dāng)前幀為第η幀，每個(gè)幀包括I個(gè)子幀，所述第一增益梯度由下列公式得到： GainGradFEC[〇]
3ainGrad[n-l,jj^a； ? 其中GainGradFEC[0]為所述第一增益梯度，GainGrad[n-l, j]為所述當(dāng)前巾貞的前一中貞 的第j子幀與第j+Ι子幀之間的增益梯度，a j+1彡α :
^ = 1，j = 0,1，2, . . .，1-2， 其中所述起始子幀的子幀增益由下列公式得到：
其中所述GainShape[n-l, 1-1]為所述第n-1巾貞的第1-1子巾貞的子巾貞增益， GainShape[n，0]為所述當(dāng)前巾貞的起始子巾貞的子巾貞增益，GainShapeTemp[n，0]為所述起始 子幀的子幀增益中間值，仍由在所述當(dāng)前幀之前接收到的最后 一個(gè)幀的類(lèi)型和所述第一增益梯度的正負(fù)符號(hào)確定，％由在所述當(dāng)前幀之前接收到的最后 一個(gè)幀的類(lèi)型和所述當(dāng)前幀以前的連續(xù)丟失幀的數(shù)目確定。
24. 根據(jù)權(quán)利要求21所述的解碼裝置，其特征在于，所述確定模塊將所述當(dāng)前幀的前 一幀的最后一個(gè)子幀之前的子幀與所述當(dāng)前幀的前一幀的最后一個(gè)子幀之間的增益梯度 作為所述第一增益梯度。
25. 根據(jù)權(quán)利要求21或24所述的解碼裝置，其特征在于，當(dāng)所述當(dāng)前幀的前一幀為第 n-1幀，所述當(dāng)前幀為第η幀，每個(gè)幀包括I個(gè)子幀時(shí)，所述第一增益梯度由下列公式得到： GainGradFEC[0]=GainGrad[n-l, 1-2], 其中GainGradFEC[0]為所述第一增益梯度，GainGrad[n-l，I-2]為所述當(dāng)前幀的前一 幀的第1-2子幀到第1-1子幀之間的增益梯度， 其中所述起始子幀的子幀增益由下列公式得到： GainShapeTemp [η, 0] =GainShape [n_l, 1-1] + λ fGainGradFEC [0]， GainShapeTemp [η, 0] =min ( λ 2*GainShape [n_l, 1-1]，GainShapeTemp [η, 0])， GainShape [n, 0] =max ( λ 3*GainShape [n_l, 1-1]，GainShapeTemp [n, 0])， 其中所述GainShape[n-l, 1-1]為所述當(dāng)前巾貞的前一巾貞的第1-1子巾貞的子巾貞增益， GainShape[n，0]為所述起始子巾貞的子巾貞增益，GainShapeTemp[n，0]為所述起始子巾貞的子 幀增益中間值，〇〈 λ '1. 〇, 1〈 λ 2〈2,0〈 λ 3〈1. 〇, λ 1由在所述當(dāng)前幀之前接收到的最后一個(gè) 幀的類(lèi)型和所述當(dāng)前幀的前一幀的最后兩個(gè)子幀的子幀增益的倍數(shù)關(guān)系確定，\ 2和\ 3由 在所述當(dāng)前幀之前接收到的最后一個(gè)幀的類(lèi)型和所述當(dāng)前幀以前的連續(xù)丟失幀的數(shù)目確 定。
26. 根據(jù)權(quán)利要求21至25中任一項(xiàng)所述的解碼裝置，其特征在于，所述確定模塊根據(jù) 所述當(dāng)前幀的前一幀的最后一個(gè)子幀的子幀增益和所述第一增益梯度，以及在所述當(dāng)前幀 之前接收到的最后一個(gè)幀的類(lèi)型和所述當(dāng)前幀以前的連續(xù)丟失幀的數(shù)目，估計(jì)所述當(dāng)前幀 的起始子幀的子幀增益。
27. 根據(jù)權(quán)利要求20至26中任一項(xiàng)所述的解碼裝置，其特征在于，所述確定模塊根據(jù) 所述至少一幀的子幀之間的增益梯度，估計(jì)所述當(dāng)前幀的至少兩個(gè)子幀間的增益梯度，并 且根據(jù)所述當(dāng)前幀的至少兩個(gè)子幀間的增益梯度和所述起始子幀的子幀增益，估計(jì)所述至 少兩個(gè)子幀中除所述起始子幀之外的其它子幀的子幀增益。
28. 根據(jù)權(quán)利要求27所述的解碼裝置，其特征在于，每個(gè)幀包括I個(gè)子幀，所述確定模 塊對(duì)所述當(dāng)前幀的前一幀的第i子幀與第i+Ι子幀之間的增益梯度和所述當(dāng)前幀的前一幀 的前一幀的第i子幀與第i+Ι子幀之間的增益梯度進(jìn)行加權(quán)平均，估計(jì)所述當(dāng)前幀的第i 子幀與第i+1子幀之間的增益梯度，其中i = 〇，1···，1-2,所述當(dāng)前幀的前一幀的第i子幀 與第i+Ι子幀之間的增益梯度所占的權(quán)重大于所述當(dāng)前幀的前一幀的前一幀的第i子幀與 第i+Ι子幀之間的增益梯度所占的權(quán)重。
29. 根據(jù)權(quán)利要求27或28所述的解碼裝置，其特征在于，所述當(dāng)前幀的至少兩個(gè)子幀 間的增益梯度由下列公式來(lái)確定： GainGradFEC[i+l]=GainGrad[n-2, i]* β ^GainGradtn-1, ?]*β2, 其中GainGradFEC[i+l]為第i子巾貞與第i+1子巾貞之間的增益梯度，GainGrad[n-2, i] 為所述當(dāng)前幀的前一幀的前一幀的第i子幀與第i+1子幀之間的增益梯度， GainGrad[n-l，i]為所述當(dāng)前幀的前一幀的第i子幀與第i+Ι子幀之間的增益梯度， β2>β!，β2+β!=1.〇, i=0,l,2, ...,1-2 ； 其中所述至少兩個(gè)子幀中除所述起始子幀之外的其它子幀的子幀增益由以下公式確 定： GainShapeTemp[n, i]=GainShapeTemp[n, i-l]+GainGradFEC[i]*β 3； GainShape[n, i]=GainShapeTemp[n, i]氺 β 4 ; 其中，GainShape[n, i]為所述當(dāng)前巾貞的第i子巾貞的子巾貞增益，GainShapeTemp[n, i] 為所述當(dāng)前幀的第i子幀的子幀增益中間值，〇彡l.〇〈 = 1.〇,〇〈β4< 1.0, β3由 GainGrad[n_l，i]與 GainGrad[n_l，i+l]的倍數(shù)關(guān)系和 GainGrad[n_l，i+l]的正負(fù)符號(hào)確 定，β4由在所述當(dāng)前幀之前接收到的最后一個(gè)幀的類(lèi)型和所述當(dāng)前幀以前的連續(xù)丟失幀 的數(shù)目確定。
30. 根據(jù)權(quán)利要求27所述的解碼裝置，其特征在于，所述確定模塊對(duì)所述當(dāng)前幀的第i 子幀之前的1+1個(gè)子幀之間的I個(gè)增益梯度進(jìn)行加權(quán)平均，估計(jì)所述當(dāng)前幀的第i子幀與 第i+Ι子幀的之間增益梯度，其中i = 〇, 1···，1-2,距所述第i子幀越近的子幀之間的增益 梯度所占的權(quán)重越大。
31. 根據(jù)權(quán)利要求27或30所述的解碼裝置，其特征在于，當(dāng)所述當(dāng)前幀的前一幀為第 n-Ι幀，所述當(dāng)前幀為第η幀，每個(gè)幀包括四個(gè)子幀時(shí)，所述當(dāng)前幀的至少兩個(gè)子幀間的增 益梯度由以下公式確定： GainGradFEC[l]=GainGrad[n-l, 0]* y ^GainGrad [n-1, 1]* y 2+GainGrad[n-l, 2]* y 3 +GainGradFEC[0]*y4 GainGradFEC[2] =GainGrad[n-l, 1] * y ^GainGrad [n-1, 2] * y 2+GainGradFEC[0] * Y 3+ GainGradFEC[l]*y4 GainGradFEC[3] =GainGrad[n-l, 2] * y ^GainGradFEC [0] * y 2+GainGradFEC[l] * y 3+G ainGradFEC[2]*y4 其中GainGradFEC[j]為所述當(dāng)前幀的第j子幀與第j+1子幀之間的增益梯度， GainGrad[n-l，j]為所述當(dāng)前幀的前一幀的第j子幀與第j+Ι子幀之間的增益梯度，j = 0， 1，2, · · ·，1-2, γ 汴 γ2+ γ 3+ γ4=1· 0, γ4> γ 3> γ2> γ i，其中 γ ρ γ2、γ 3 和 γ4 由所述接收到 最后一個(gè)巾貞的類(lèi)型確定， 其中所述至少兩個(gè)子幀中除所述起始子幀之外的其它子幀的子幀增益由以下公式確 定： GainShapeTemp[n, i]=GainShapeTemp[n, i_l]+GainGradFEC[i],其中 i=l, 2, 3,其中 GainShapeTemp [η, 0]為所述第一增益梯度； GainShapeTemp [n, i] =min ( y 5*GainShape [n-1, i], GainShapeTemp [n, i]) GainShape [n, i] =max ( y 6*GainShape [n-1, i], GainShapeTemp [n, i]) 其中，GainShapeTemp[n,i]為所述當(dāng)前巾貞的第i子巾貞的子巾貞增益中間值，i=l,2,3, GainShape[n, i]為所述當(dāng)前巾貞的第i子巾貞的增益，丫5和γ6由所述接收到的最后一個(gè)巾貞的 類(lèi)型和當(dāng)前幀以前的連續(xù)丟失幀的數(shù)目確定，1〈 γ5〈2,0〈= γ6〈=1。
32. 根據(jù)權(quán)利要求27至31中的任一項(xiàng)所述的解碼裝置，所述確定模塊根據(jù)所述當(dāng)前幀 的至少兩個(gè)子幀間的增益梯度和所述起始子幀的子幀增益，以及所述在當(dāng)前幀之前接收到 的最后一個(gè)幀的類(lèi)型和所述當(dāng)前幀以前的連續(xù)丟失幀的數(shù)目，估計(jì)所述至少兩個(gè)子幀中除 所述起始子幀之外的其它子幀的子幀增益。
33. 根據(jù)權(quán)利要求19至32中的任一項(xiàng)所述的解碼裝置，其特征在于，所述確定模塊根 據(jù)在所述當(dāng)前幀之前接收到的最后一個(gè)幀的類(lèi)型、所述當(dāng)前幀以前的連續(xù)丟失幀的數(shù)目估 計(jì)當(dāng)前幀的全局增益梯度； 根據(jù)所述全局增益梯度和所述當(dāng)前幀的當(dāng)前幀的前一幀的全局增益，估計(jì)所述當(dāng)前幀 的全局增益。
34. 根據(jù)權(quán)利要求33所述的解碼裝置，其特征在于，所述當(dāng)前幀的全局增益由以下公 式確定： GainFrame=GainFrame_prevfrm*GainAtten,其中 GainFrame 為所述當(dāng)前中貞的全 局增益，6&；[1^四1116_。16￥；1^1]1為所述當(dāng)前巾貞的前一巾貞的全局增益，0〈63；[1^1^611<1.0， GainAtten為所述全局增益梯度，并且所述GainAtten由所述接收到的最后一個(gè)巾貞的類(lèi)型 和所述當(dāng)前幀以前的連續(xù)丟失幀的數(shù)目確定。
35. -種解碼裝置，其特征在于，包括： 生成模塊，用于在確定當(dāng)前幀為丟失幀的情況下，根據(jù)所述當(dāng)前幀的前一幀的解碼結(jié) 果合成高頻帶信號(hào)； 確定模塊，用于確定所述當(dāng)前幀的至少兩個(gè)子幀的子幀增益，根據(jù)在所述當(dāng)前幀之前 接收到的最后一個(gè)幀的類(lèi)型、所述當(dāng)前幀以前的連續(xù)丟失幀的數(shù)目估計(jì)當(dāng)前幀的全局增益 梯度，并且根據(jù)所述全局增益梯度和所述當(dāng)前幀的前一幀的全局增益，估計(jì)所述當(dāng)前幀的 全局增益； 調(diào)整模塊，用于根據(jù)所述確定模塊確定的全局增益和所述至少兩個(gè)子幀的子幀增益， 對(duì)所述生成模塊合成的高頻帶信號(hào)進(jìn)行調(diào)整以得到所述當(dāng)前幀的高頻帶信號(hào)。
36. 根據(jù)權(quán)利要求35所述的解碼裝置，其特征在于，GainFrame=GainFrame_ prevfrm*GainAtten，其中GainFrame為所述當(dāng)前巾貞的全局增益，GainFrame_prevfrm為所 述當(dāng)前巾貞的前一巾貞的全局增益，〇〈GainAtten < 1. 0，GainAtten為所述全局增益梯度，并且 所述GainAtten由所述接收到的最后一個(gè)幀的類(lèi)型和所述當(dāng)前幀以前的連續(xù)丟失幀的數(shù) 目確定。
【文檔編號(hào)】G10L19/005GK104299614SQ201310298040
【公開(kāi)日】2015年1月21日 申請(qǐng)日期:2013年7月16日 優(yōu)先權(quán)日:2013年7月16日
【發(fā)明者】王賓, 苗磊, 劉澤新 申請(qǐng)人:華為技術(shù)有限公司