TD-SCDMA系统中AMR语音编码器的实现

文章摘要： 2AMR编码器算法AMR编码器算法是基于代数码本线性预测（ACELP）的混合编码算法［4，5］。基本原理是原始语音按帧输入，根据使合成语音与原始语音的加权均方误差最小的准则，从随机码本和固定码本中挑选合适的码矢以代替残差信号，并将码矢地址和增益及各滤波器的参数量化编码后传送到接收端；接收端恢复各滤波器时，采用与发送端相同的码本，按照码矢地址找到该码矢乘上增益，激励合成滤波器，得到合成语音。在编码部分需要抽取下列典型参数：线性预测滤波器系数（LP），自适应码本（ACB）和固定码本（FCB）索引以及2种码本的增益（ 见图2）。下面将分别从编码和解码 的角度阐述AMR编解码方案。 （1）线性

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    2　AMR编码器算法

　　AMR编码器算法是基于代数码本线性预测（ACELP）的混合编码算法［4，5］。基本原理是原始语音按帧输入，根据使合成语音与原始语音的加权均方误差最小的准则，从随机码本和固定码本中挑选合适的码矢以代替残差信号，并将码矢地址和增益及各滤波器的参数量化编码后传送到接收端；接收端恢复各滤波器时，采用与发送端相同的码本，按照码矢地址找到该码矢乘上增益，激励合成滤波器，得到合成语音。在编码部分需要抽取下列典型参数：线性预测滤波器系数（LP），自适应码本（ACB）和固定码本（FCB）索引以及2种码本的增益（ 见图2）。下面将分别从编码和解码 的角度阐述AMR编解码方案。

　　（1）线性预测计算。LPC滤波器表征语音信号发生模型中的声道模型，图2中

　　其中，A（z）为声道传输函数，ai随语音帧的变化不断改变（ai具有短时稳定性）。因此，在每个语音帧中，需要提取LPC系数。按其预测值与实际值最小 化均方误差原则，可得下式：

　　上述正则方程［6］采用Durbin算法进行线性预测便可得到参数ak。考虑到线谱频率（LSF）误差的相对独立性及有序有界性质，与线性预测参数（LP）是一一对应的，采用Chebyshev多项式估计方法是可以相互转换的，因此在考虑传输时用LSF参数代替LP参数，将其进行矢量量化，在解码部分再对LP进行恢复。在12．2 kbit／s模式下采用分裂矩阵（SMQ）的方式进行矢量量化，在其它模式下采用分裂矢量（SVQ）的方式进行矢量量化。由于在12．2kbit／s中，每一帧需要进行2次线性预测编码（LPC）分析，所以会得到2组LSF系数。AMR在TD－SCDMA系统的具体实现过程中将这2组系数进行联合量化。也就是将矩阵（r（1），r（2））分为5个2×2的子阵，分别 进行矢量量化，维数为4，码本容量分别为128（子阵1），64（子阵5），256（子阵 2，3，4），失真　　测度选择计算量最小也有主观评价意义的欧式距离，在码本搜索过程中采用了全搜索算法。同样，对于其它的编码速率，有相同的思路和操作步骤，最大的差别就是对LSF矢量的子阵划分，它们的划分方法是采用维数为3，3和4的3个子阵（子矢量）。

　　（2）码本搜索［4］。TD－ SCDMA系统中，AMR自适应码本搜索和代数码本搜索是语音合成的关键，它们都是在子帧的基础上完成的，其中，每个子帧长为5 ms，对应4个样点。自适应码本表征语音信号发生模型中的周期性结构，自适应码本搜索通过一个长时预测滤波器（LTP），去除信号中存在的长时相关，使残差信号频谱更加平坦，以便于形成白噪声激励信号，同时提取基音延迟和对应的基音增益。再经过基音开环和闭环分析得到分数基音延迟决定后，自适应码本矢量v （n）通过在最佳的整数延迟kopt和相位（分数延迟）t处内插就得到

　　代数码本表示语音信号发生模型中的随机信号，根据感觉加权均方误差最小的原则，最终获得［2］。代数码本结构是基于交织单脉冲序列（ISPP）的，其脉冲幅度和位置的取值都要受到一定的限制以满足一定的代数结构和比特分配要求，对于不同速率，脉冲位置和个数都选择不同。而且在系统中，码本设计上改进了以前的高斯随机码本结构，构造了中心削波的重叠码本。经稀疏后，码本中就会产生90％的零值。这样是可以简化搜索过程的。通过最大化下式可?量，d＝Htx2表示目标信号x2（n）和冲激响应h′w（n）之间的相关性。在得到以上参数后，AMR中系统总共设计了3种量化器。AMR－12．2代数码本增益的量化是采用6比特标量量化器，AMR －4．75是将自适应码本增益和代数码本增益进行联合量化，而对于其他速率则是按原始语音与合成语音的加权误差最小找出目标矢量。由于考虑多速率的公用，所以码本容量较大，这与其他编码器是不同的。

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