4 lsp系數量化
現在來分析這個
10 lsp係數已經計算出來了,由於lsp的性質,可以將它們分成若干段,分別量化
它們將會被分成 3,3,4這三個分向量
每個向量都會有乙個256的碼本表(大概是這麼多的,可以直接計算一下那個陣列的大小)
lsp_qnt 這個函式,執行lsp量化的過程,會形成乙個lsp三個分向量在碼本表裡的下標索引
首先我們看到每個lsp係數被進行了加權
權值就是與相鄰lsp距離大的那個值的倒數,也就是說,乙個lsp係數如果位置有點"偏",那麼
它在量化中的比重就小了
**片段,這裡就不列出計算距離的那一部分了
/* invert the differences */ //lsc權值是距離的倒數
//lsc 為什麼選用0x20,這是因為div_s要求被除數一定要小於除數,而0x20是一定滿足這個條件的,這導致本應用0x80表示
1,最後的結果是擴大2^13次方
tmp0 = (word16) 0x0020 ;
for ( i = 0 ; i < lpcorder ; i ++ ) {
if ( wvect[i] > tmp0 )
wvect[i] = div_s( tmp0, wvect[i] ) ;
else
wvect[i] = max_16 ;
注意取倒數的tmp0 =0x0020,這個值選得是有依據的,保證itu的除法不出錯
然後對權值進行歸一化
去除直流分量,這是由於itu採用的是定點數,所以目標向量的值不宜過大,去除直流分量後,從
直流分量的定義,可以看出來,大概會在+-20之間
*/ //去除直流分量 lsp引數盡量減小,使碼本裡的值不會太大,減少計算的bit位(這可以從碼本裡的值看出來)
for ( i = 0 ; i < lpcorder ; i ++ ) {
currlsp[i] = sub( currlsp[i], lspdctable[i] ) ;
prevlsp[i] = sub( prevlsp[i], lspdctable[i] ) ;
這裡考慮到lsp的相關性,還應扣減之前lsp的值的12/32,進一步減小目標向量值的大小
*/ // 12/32將以前的lsp進行衰減,量化差值
for ( i = 0 ; i < lpcorder ; i ++ ) {
tmp0 = mult_r( prevlsp[i], (word16) lspprd0 ) ;
currlsp[i] = sub( currlsp[i], tmp0 ) ;
lspprd0 就是12/32,即它是擴大了32767倍的這是由於mult_r縮小計算後的值,所以預先擴大12/32
在碼本表裡搜尋,採用的方式是歐式距離最短的那個碼本向量的下標,做為量化的結果(當然,要乘上權值後搜尋),
**片段
g723裡的公式，經過推演實際上為 (e - eb)^2 * w e即為去除直流分量的，並且做了**差值的項,即標準中的 en
(3.4) ,於是在 lsp_svq裡量化時,直接計算 eb為碼本裡的值
只需要計算 w(2 eb * e - eb^2)的最大值即可,因為 e^2是固定的,從這裡看出w的擴大倍數,對計算結果無影響
return lsp_svq( currlsp, wvect ) ;
lsp_svq 這個就是搜尋歐式距離最小的那個碼本向量 search vector quat(呵呵,看函式名應該是這個意思)
注意,並沒有完整地計算歐式距離,因為e^2是固定的,只需要計算w(2 eb * e - eb^2)最大即可,
推導w(e^2 - 2 eb * e + eb^2),本應計算此式的最小值,因為e^2不變,所以只需計算w(2 eb * e - eb^2)最大
**片段較為簡單,此處不列舉了
至此,完成了聲道引數的編碼過程.接下來,就是要對激勵進行編碼了(也就是逆濾波後的殘差訊號)
待續....
林紹川2011.5.15 於杭州
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