專利名稱：一種最大相關系數(shù)的優(yōu)化方法及其裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及語音編解碼領域，尤其涉及一種最大相關系數(shù)的優(yōu)化方法及裝置。
背景技術：
碼激勵線性預測(CELP)由于其高效的編碼效率和其較好的編碼質量在窄帶語音編碼中得到了廣泛應用，它利用線性預測提取聲道參數(shù)，用一個包含許多典型激勵矢量的碼書作為激勵參數(shù)，每次編碼時都在這個碼書中搜索一個矢量作為激勵矢量，上述激勵矢量包括兩部分:一部分來自于過去的激勵，即自適應碼本；另一部分來自于更新的矢量，即固定碼本，將上述激勵矢量在碼書中的序號編碼傳到解碼端，解碼端查表得到上述激勵矢量然后通過合成濾波器合成語音。通過對一些編碼算法如增強型全速率(EFR)、自適應多速率(AMR)、國際電信聯(lián)盟遠程通信標準化組織(ITU-T) G729、ITU-T G723.1的研究和計算量統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)這些基于碼激勵線性預測編碼(CELP)技術的編碼器的運算量主要集中在LP系數(shù)到線譜對參數(shù)(LSP)系數(shù)的轉換、自適應碼本搜索和固定碼本搜索三部分，而僅自適應碼本搜索部分計算量就占了整個編碼算法的約30%。通過對自適應碼本搜索部分的算法進行分析，該部分中常采用了多級查詢的方法，如:自適應碼本搜索中基音延時搜索過程中應用該方法的基本原理是:首先按照一定的算法或者原則將查詢的范圍縮小到某一較小的區(qū)域內；然后再提高精度，縮小到更小的范圍，在這個范圍內再確定最終的值。因為上述多級查詢方法采用逐點計算，其運算量較大，這種音頻處理的多級查詢過程中的逐點計算的較大運算量影響了編解碼的效率。

發(fā)明內容
本發(fā)明實施例提供了一種最大相關系數(shù)的優(yōu)化方法及其裝置，可以提高碼激勵線性預測編碼技術的編碼器的運算的效率。本發(fā)明實施例提供了一種最大相關系數(shù)的優(yōu)化方法，包括:將當前子幀的N個采樣點與前一幀的N個采樣點，或將當前子幀的N個采樣點與前一幀和當前幀的N個采樣點，或將當前子幀的N個采樣點與當前幀的N個采樣點，采用隔點進行乘積，并將乘積的結果進行求和，其中N為自然數(shù)。本發(fā)明實施例還提供了一種最大相關系數(shù)的優(yōu)化裝置，包括:采樣點獲取單元，用于獲取當前幀和前一幀的采樣點；計算單元，用于將當前子幀的N個采樣點與前一幀的N個采樣點，或將當前子幀的N個采樣點與前一幀和當前幀的N個采樣點，或將當前子幀的N個采樣點與當前幀的N個采樣點，采用隔點進行乘積，并將乘積的結果進行求和，其中N為自然數(shù)。本發(fā)明實施例是通過降低第一級粗化搜索的每次相關性計算過程中的求值點個數(shù)來降低N個采樣點范圍內的乘累加次數(shù)，從而降低運算量，達到性能優(yōu)化的目的，即在語音質量允許的范圍內通過損失一定的粗化搜索的精確度換取運算量較大的下降。


圖1為本發(fā)明實施例中所提供方法的流程圖；圖2為本發(fā)明實施例中算法修改前解碼輸出重構語音信號的時域仿真圖；圖3為本發(fā)明實施例中算法修改后解碼輸出重構語音信號的時域仿真圖；圖4為本發(fā)明實施例中算法修改前解碼輸出重構語音信號的頻域仿真圖；圖5為本發(fā)明實施例中算法修改后解碼輸出重構語音信號的頻域仿真圖。
具體實施例方式下面結合附圖，對本發(fā)明實施例所提供的一種最大相關系數(shù)的優(yōu)化方法進行詳細的介紹?，F(xiàn)有的CELP過程中存在的自適應碼本搜索算法的開環(huán)基音搜索過程中的第一級的算法公式為(以子幀長度N = 80為例進行說明):
權利要求
1.一種最大相關系數(shù)的優(yōu)化方法，其特征在于，包括: 將當前子幀的N個采樣點與前一幀的N個采樣點，或將當前子幀的N個采樣點與前一幀和當前幀的N個采樣點，或將當前子幀的N個采樣點與當前幀的N個采樣點，采用隔點進行乘積，并將乘積的結果進行求和，其中N為自然數(shù)。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述N的取值為80。
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用隔點進行乘積，并將乘積的結果進行求和的步驟通過以下公式實現(xiàn):
4.一種最大相關系數(shù)的優(yōu)化裝置，其特征在于，包括: 采樣點獲取單元，用于獲取當前幀和前一幀的采樣點； 計算單元，用于將當前子幀的N個采樣點與前一幀的N個采樣點，或將當前子幀的N個采樣點與前一幀和當前幀的N個采樣點，或將當前子幀的N個采樣點與當前幀的N個采樣點，采用隔點進行乘積，并將乘積的結果進行求和，其中N為自然數(shù)。
5.如權利要求4所述的裝置，其特征在于，所述N的取值為80。
6.如權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述計算單元根據(jù)公式
全文摘要
本發(fā)明實施例提供了一種最大相關系數(shù)的優(yōu)化方法及其裝置，針對語音壓縮中相關系數(shù)計算的逐點進行乘累加的過程，本發(fā)明的方法包括將當前子幀的N個采樣點與前一幀的N個采樣點，或將當前子幀的N個采樣點與前一幀和當前幀的N個采樣點，或將當前子幀的N個采樣點與當前幀的N個采樣點，采用隔點進行乘積，并將乘積的結果進行求和，其中N為自然數(shù)。本發(fā)明實施例是通過降低第一級粗化搜索的每次相關性計算過程中的求值點個數(shù)來降低N個采樣點范圍內的乘累加次數(shù)，從而降低運算量，達到性能優(yōu)化的目的，即在語音質量允許的范圍內通過損失一定的粗化搜索的精確度換取運算量較大的下降。
文檔編號G10L19/12GK103165133SQ20111041534
公開日2013年6月19日 申請日期2011年12月13日 優(yōu)先權日2011年12月13日
發(fā)明者付寶玲, 高超, 李桂滿 申請人:聯(lián)芯科技有限公司