DE3856211T2 - Verfahren zur adaptiven Filterung von Sprach- und Audiosignalen - Google Patents

Verfahren zur adaptiven Filterung von Sprach- und Audiosignalen

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Description

  • Diese Erfindung betrifft ein adaptives Filterverfahren zum Verbessern digital verarbeiteter Sprach- oder Tonsignale, die beispielsweise aus einem in Echtzeit arbeitenden Codierer zur Kompression digital codierter Sprach- oder Tonsignale zur Übertragung oder Speicherung oder insbesondere aus einen in Echtzeit arbeitenden vektor-adaptiven Prädiktionscodiersystem stammen.
  • In den letzten Jahren richtete sich der größte Teil der Forschung zur Sprachcodierung auf Bitraten von 16 kb/s bis herab zu 150 Bits/s. Was das obere Ende dieses Bereichs betrifft, so ist allgemein anerkannt, daß bei 16 kb/s eine glänzende Qualität erzielt werden kann durch hochentwickelte Wellenformcodierer ("Waveform Coders"), welche auf skalarer Quantisierung beruhen. N.S. Jayant und P. Noll, Digital Coding of Waveforms, Prentice-Hall Inc., Englewood Cliffs, N.J., 1984. An dem anderen Ende bieten Codierer (wie etwa Linear-Prädiktionscodierer ("Linear Predictive Coder")), die bei 2400 Bits/s oder weniger arbeiten, nur die Qualität von künstlich erzeugter Sprache. Für Bitraten zwischen diesen beiden Extremen, insbesondere zwischen 4,8 kb/s und 9,6 kb/s, kann keine Art von Codierer qualitativ hochwertige Sprache erzielen. Die Ursache ist teilweise die, daß skalare Quantisierung bei einer Bitrate von 1 Bit/Abtastung leicht zusammenbricht. Vektorielle Quantisierung (VQ) bietet aufgrund ihrer theoretischen Vollkommenheit und ihrer Möglichkeit, bei einem Bruchteil von einem Bit pro Abtastung zu arbeiten, die Möglichkeit, qualitativ hochwertige Sprache bei 9,6 kb/s oder sogar bei 4,8 kb/s zu erzielen. J. Makhoul, S. Roucos und H. Gish, "Vector Quantization in Speech Coding." Proc. IEEE, Bd. 73, Nr. 11, November 1985.
  • Vektorielle Quantisierung (VQ) kann eine Leistungsfähigkeit erreichen, die beliebig nahe an der äußersten Ratenstörungsgrenze ("Rate Distortion Bound") liegt, wenn die Vektordimension groß genug ist. T. Berger, Rate Distortlon Theory, Prentice-Hall Inc., Englewood Cliffs, N.J., 1971. Jedoch können in realen Systemen aufgrund von Komplexitätsbetrachtungen nur kleine Vektordimensionen verwendet werden, und unglücklicherweise erzielt direkte Wellenform- VQ unter Verwendung kleiner Dimensionen keine adäquate Leistungsfähigkeit. Ein möglicher Weg, die Leistungsfähigkeit zu erhöhen, ist es, VQ mit anderen Datenkompressionstechniken zu kombinieren, die für skalare Codierschemata erfolgreich verwendet wurden.
  • Bei Sprachcodierung unterhalb von 16 kb/s ist eines der am erfolgreichsten skalaren Codierschemata die adaptive Prädiktionscodierung (APC, "Adaptive Predictive Coding"), die von Atal und Schroeder entwickelt wurde [B.S. Atal und M.R. Schroeder, "Adaptive Predictive Coding of Speech Signals" Bell Syst. Tech. J., Bd. 49, S. 1973-1986, Oktober 1970; B.S. Atal und M.R. Schroeder, "Predictive Coding of Speech Signals and Subjective Error Criteria," IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Proc., Bd. ASSP-27, Nr. 3, Juni 1979; und B.S. Atal, "Predictive Coding of Speech at Low Bit Rates," IEEE Trans. Comm., Bd. COM-30, Nr. 4, April 1982]. Es ist die kombinierte Stärke von VQ und APC, die zur Entwicklung der vorliegenden Erfindung führte, nämlich einem vektor-adaptiven Prädiktionscodierer (VAPC "vector Adaptive Predictive Coder"). Eine derartige Kombination von VQ und APC wird qualitativ hochwertige Sprache bei Bitraten zwischen 4,8 und 9,6 kb/s bereitstellen, wodurch die Lücke zwischen skalaren Codierern und VQ-Codierern überbrückt wird.
  • Der Grundgedanke von APC ist es, zuerst die Redundanz in Sprach-Wellenformen unter Verwendung adaptiver linearer Prädiktoren zu entfernen und dann den Prädiktionsrest unter Verwendung eines skalaren Quantisierers zu quantisieren. Bei VAPC wird der skalare Quantisierer bei APC durch einen vektoriellen Quantisierer VQ ersetzt. Die Motivation zur Verwendung von VQ ist zweifach. Obwohl lineare Abhängigkeit zwischen benachbarten Sprachabtastungen durch die lineare Prädiktion im wesentlichen entfernt ist, können erstens benachbarte Abtastungen des Prädiktionsrests immer noch eine nichtlineare Abhängigkeit aufweisen, die durch VQ ausgewertet werden kann. Zweitens kann VQ bei Raten unter 1 Bit pro Abtastung arbeiten. Dies ist durch skalare Quantisierung nicht erreichbar, für Sprachcodierung bei niedrigen Bitraten jedoch wesentlich.
  • Der vektor-adaptive Prädiktionscodierer (VAPC) entwickelte sich aus APC und dem von V. Cupernan und A. Gersho eingeführten vektoriellen Prädiktionscodierer, "Vector Predictive Coding of Speech at 16 kb/s," IEEE Trans. Comm., Bd. COM-33, S. 685-696, Juli 1985. VAPC enthält einige Merkmale, die in gewisser Hinsicht dem codeerregten linearen Prädiktionscodierer (CELP) von M.R. Schroeder, B.S. Atal, "Code-Excited Linear Prediction (CELP): High-Quality Speech at Very Low Bit Rates," Proc. Int'l. Conf. Acoustics, Speech, Signal Proc., Tampa, März 1985, ähnlich sind, weist jedoch eine wesentlich geringere Berechnungskomplexität auf.
  • In Computersimulationen ergibt VAPC sehr gute Sprachqualität bei 9,6 kb/s, wobei sie 18 dB Signal-Rausch-Abstand (SNR) und 16 dB Segment-SNR erreicht. Bei 4,8 kb/s erzielt VAPC ebenfalls eine verhältnismäßig gute Sprachqualität und SNR und Segment-SNR liegen bei etwa 13 dB bzw. 11,5 dB. Die zur Erzielung dieser Ergebnisse notwendigen Berechnungen liegen nur in der Größenordnung von 2 bis 4 Millionen Flops pro Sekunde (ein Flop, eine Fließkommaoperation, ist definiert als eine Multiplikation, eine Addition plus der zuge;1örigen Indizierung) und liegt damit gut innerhalb der Möglichkeiten heutiger hochentwickelter Signalprozessorchips. VAPC kann eine Alternative von geringer Komplexität zu CELP werden, welche bekanntermaßen eine ausgezeichnete Sprachqualität bei einer erwarteten Bitrate um 4,8 kb/s erzielt hat, jedoch aufgrund ihrer astronomischen Komplexität gegenwärtig nicht in Echtzeit implementiert werden kanno Zur Implementierung des Codierers benötigt sie über 400 Millionen Flops pro Sekunde. Als CPU-Zeit eines Supercomputers CRAY-l ausgedrückt, benötigt CELP 125 Sekunden CPU-Zeit, um eine Sekunde Sprache zu codieren. Es besteht gegenwärtig ein großer Bedarf an einem in Echtzeit arbeitenden qualitativ hochwertigen Sprachcodierer, der bei Codierraten im Bereich von 4,8 bis 9,6 kb/s arbeiteto In diesem Bereich von Codierraten sind die beiden vorangehend erwähnten Codierer (APC und CELP) entweder unfähig, hohe Qualität zu erreichen oder zu komplex zu implementieren. Hingegen kombiniert das System von EP-A-0294020, aus der die vorliegende Anmeldung durch Teilung entstanden ist, vektorielle Quantisierung (VQ) mit den Vorteilen von sowohl APC als auch CELP, und ist in der Lage, qualitativ hochwertige Sprache mit für in Echtzeit arbeitender Codierung ausreichend niedriger Komplexität zu erzielen.
  • Die rauschmaskierende Wirkung der menschlichen Gehörwahrnehmung wird bei vielen Sprachcodierern durch die Verwendung von Rauschspektrumsformung ausgenutzto Jedoch kann bei der Rauschspektrumsformung die Verringerung von Rauschkomponenten bei bestimmten Frequenzen nur auf Kosten von erhöhten Rauschkomponenten bei anderen Frequenzen erzielt werden. Deshalb ist es bei Bitraten, bei denen der mittlere Rauschpegel relativ hoch ist, sehr schwierig, wenn nicht unmöglich, das Rauschen bei allen Frequenzen unter die Maskierungsschwelle zu drücken. Da Sprach-Formanten für die Wahrnehmung wesentlich wichtiger sind als spektrale Täler, ist es das Ziel, die Formant-Information zu erhalten, indem das Rauschen in den Formant-Bereichen während des Codierens so niedrig wie möglich gehalten wird. Natürlich können in diesem Fall die Rauschkomponenten in spektralen Tälern die Schwelle überschreiten; diese Rauschkomponenten können jedoch später durch einen Nachfilter gedämpft werden. Durch das Ausführen einer derartigen Nachfilterung werden auch die Sprachkomponenten in spektralen Tälern gedämpft. Jedoch kann die Grenze ("Limen") oder der gerade wahrnehmbare Unterschied für die Intensität spektraler Täler sehr groß sein. Deshalb führt das Nachfilter durch Dämpfen der Komponenten in den spektralen Tälern nur minimale Störung in das Sprachsignal ein, erzielt jedoch eine wesentliche Rauschminderung.
  • Adaptives Nachfiltern wurde erfolgreich dazu verwendet, ADCM-codierte Sprache zu verbessern. Ein derartiges Nachfilter mindert den gesamten Rauschspegel; jedoch kann ausreichende Störungsminderung nur dadurch erzielt werden, daß die gefilterte Sprache nachhaltig dumpfer wird. Dies liegt daran, daß der Frequenzgang dieses Nachfilters im allgemeinen für stimmhafte Sprache eine Tiefpaß-Spektralneigung aufweist.
  • Bei einer Konferenz in Tokyo, welche von der IEEE Acoustics, Speech and Signal Processing Society, dem Institute of Electronics and Communications Engineers of Japan und der Acoustical Society of Japan unterstützt wurde, wurde ein ratenvariables APC-Codiersystem mit Quantisierung nach maximaler Mutmaßlichkeit bzw. Maximum-Likelihood-Quantisierung (MLQ) vorgestellt [Y. Yatsusuka et al., "A Variable Rate Coding by APC with Maximum Likelihood Quantization From 4.8 Kbit/s to 16 Kbit/s," Proc. ICASSP '86, Bd. 4, S. 3071-74, 6. April 1986], welches adaptive Rauschformungsfilter in sowohl dem Codierer als auch dem Decodierer aufweist. Ein Filter mit nur Polen ("all-pole-filter") wird eingefügt um einen adaptiven Quantisierer in dem Codierer und ein weiterer in dem Decodierer nach dem Decodieren, wobei beide Filter aus Lang- und Kurzzeitprädiktoren bestehen.
  • Es ist eine Aufgabe dieser Erfindung, adaptives Nachfiltern eines Sprach- oder Tonsignals bereitszustellen, welches durch aus einem Codiersystem oder anderen Degradationsquellen stammendes Rauschen verstümmelt wurde, um die wahrgenommene Qualität des Sprach- oder Tonsignals zu verbessern.
  • Gemäß der Erfindung ist ein adaptives Filterverfahren zum Verbessern digital verarbeiteter Sprach- oder Tonsignale bei einem Empfänger vorgesehen, indem die digital verarbeiteten Signale mittels Kurz-Laufzeit-Filterung gefiltert werden, wobei die Kurz-Laufzeit-Filterung durch vorbestimmte Linearprädiktionskoeffizientenparameter (LPC) gesteuert wird; dadurch gekennzeichnet, daß die Kurz- Laufzeit-Filterung eine Übertragungsfunktion mit Polen und Nullstellen ("pole-zero transfer function") verwendet, die aus dem Verhältnis von zwei Übertragungsfunktionen mit nur Polen ("all-pole transfer functions") besteht, wobei die Nullstellen der Übertragungsfunktion mit Polen und Nullstellen kleinere Radien aufweisen als entsprechende Pole.
  • Die bevorzugte Ausführungsform stellt Nachfilterung zur Verwendung mit einem System bereit, welches jeden Vektor von K Sprachabtastungen unter Verwendung eines jeden von M festen Vektoren approximiert, welche in einem VQ-Codelexikon gespeichert sind, um ein zeitvariables Synthesefilter zu erregen und den am besten synthetisierten Vektor aufzugreifen, der ein hinsichtlich der Wahrnehmung sinnvolles Störungsmaß minimiert. Die ursprünglich abgetastete Sprache wird zunächst gepuffert und in Vektoren und Rahmen von Vektoren zergliedert, wobei jeder Rahmen in N Vektoren zergliedert wird und wobei jeder Vektor K Sprachabtastungen aufweist. Dann wird prädiktive Analyse von Tonhöhenfilterungsparametern (P), Linear-Prädiktionskoeffizientenfilterungsparametern (LPC), Wahrnehmungsgewichtungsfilterungsparametern (W) und einem Restgewinn-Skalierungsfaktor (G) für jeden von aufeinanderfolgenden Rahmen aus Sprache ausgeführt. Die bei der Analyse bestimmten Parameter werden quantisiert und für jeden Rahmen zurückgesetzt, um jeden Eingabevektor sn in dem Rahmen zu bearbeiten, und zwar mit Ausnahme der Wahrnehmungsgewichtungsparameter. Ein auf die Parameter W ansprechendes Wahrnehmungsgewichtungsfilter wird verwendet, um den VQ-Vektor auswählen zu helfen, der wahrnehmbare Abweichung zwischen der codierten Sprache und der ursprünglichen Sprache minimiert. Obwohl sie nicht quantisiert sind, werden die Wahrnehmungsgewichtungsfilterungsparameter ebenfalls bei jedem Rahmen zurückgesetzt.
  • Nachdem jeder Rahmen gepuffert wurde und die obige Analyse zu Beginn jedes Rahmens abgeschlossen ist, werden M Nullzustandsantwortvektoren berechnet und in einem Nullzustandsantwortcodelexikon gespeichert. Diese M Nullzustandsantwortvektoren werden erhalten, indem der Speicher eines LPC-Synthesefilters und eines Wahrnehmungsgewichtungsfilters, welche nach einer durch den Faktor G gesteuerten Skalierungseinheit hintereinander geschaltet sind, auf null gesetzt wird und die jeweiligen Filter mit den quantisierten LPC-Filterparametern und den nicht quantisierten Wahrnehmungsgewichtungsfilterungsparametern gesteuert werden und indem die hintereinander geschalteten Filter unter Verwendung eines vorbestimmten und festen Codelexikon-Vektors zu einem Zeitpunkt erregt werden. Der Ausgabevektor der hintereinandergeschalteten Filter für jeden VQ-Codelexikonvektor wird dann an der entsprechenden Adresse gespeichert, d.h. es wird ihm der gleiche Index eines temporären Nullzustandsantwortcodelexikons zugewiesen wie dem des VQ-Codelexikonss Beim Codieren jedes Eingabesprachvektors sn innerhalb eines Rahmens wird eine Tonhöhenprädiktion n des Vektors bestimmt, indem der zuletzt als ein Index-Code codierte Vektor durch eine Skalierungseinheit, ein LPC-Synthesefilter und ein Tonhöhenprädiktionsfilter, welche für den Rahmen durch die Parameter QG, QLPC, QP und QPP gesteuert werden, verarbeitet wird. Zudem wird die Nulleingabeantwort der hintereinander geschalteten Filter (der Nachhall durch die Anregung eines früheren Vektors) zuerst in ein Filter gesetzt. Sobald der Tonhöhenprädiktionsvektor n von dem Eingabesignalvektor sn subtrahiert ist und ein Differenzvektor dn den Wahmehmungsgewichtungsfilter durchlaufen hat, um einen gefilterten Differenzvektor fn zu erzeugen, wird der Nulleingabeantwortvektor in dem vorgenannten Filter von dem wahrnehmungsgewichtungsgefilterten Differenzvektor fn subtrahiert und der entstehende Vektor vn wird mit jedem der M gespeicherten Nullzustandsantwortvektoren zur Suche nach demjenigen, der die kleinste Differenz Δ oder Abweichung aufweist, verglichen.
  • Der Index (die Adresse) des Nullzustandsantwortvektors, der die kleinste Störung aufweist, d.h. am nächsten an vn liegt, identifiziert den besten Vektor in dem permanenten Codelexikon. Sein Index (seine Adresse) wird als der komprimierte Code für den Vektor übertragen und von einem Empfänger verwendet, welcher ein zu dem des Senders identisches VQ-Codelexikon aufweist, um den Vektor mit der besten Übereinstimmung zu finden. Beim Sender wird jener Vektor mit der besten Übereinstimmung zum Zeitpunkt der Übertragung seines Index verwendet, um das LPC-Synthesefilter und das Tonhöhenprädiktionsfilter zu erregen, um eine Abschätzung n des nächsten Sprachvektors zu erzeugen. Der Vektor mit der besten übereinstimmung wird auch dazu verwendet, das Nulleingabeantwortfilter zu erregen, um es für den nächsten Sprachvektor Sn, wie vorangehend beschrieben, zu setzen. Die Indizes des Vektors mit der für einen Rahmen von Vektoren besten Übereinstimmung werden in einem Multiplexer mit der Rahmenanalyseinformation kombiniert, welche im folgenden als "Nebeninformation" bezeichnet wird und die Indizes von Parametern umfaßt, welche die Tonhöhen-, Tonhöhenprädiktions- und LPC-Prädiktionsfilterung und den bei dem Codiervorgang verwendeten Gewinn steuern, damit sie von dem Empfänger beim Decodieren der Vektorindizes eines Rahmens in Vektoren unter Verwendung eines zu dem permanenten Codelexikon beim Sender identischen Codelexikons verwendet werden können. Diese Nebeninformation wird durch den Multiplexer bevorzugterweise zuerst übertragen, und zwar einmal für jeden Rahmen von VQ Indizes, welche nachfolgen; es wäre jedoch möglich, zuerst einen Rahmen von Vektorindizes zu übertragen und dann die Nebeninformation zu übertragen, da die Rahmen von Vektorindizes in beiden Fällen eine gewisse Pufferung benötigen; der Unterschied liegt nur in einer anfänglichen Verzögerung zu Beginn von aufeinanderfolgend übertragenen Sprach- oder Tonrahmen. Der entstehende Strom von multiplexierten Indizes wird über einen Kommunikationskanal an einen Decoder übertragen oder zur späteren Decodierung gespeichert.
  • In dem Decoder wird der Bitstrom zuerst demultiplexiert, um die Nebeninformation von den Indizes, die nachfolgen, zu trennen. Jeder Index wird beim Empfänger dazu verwendet, den entsprechenden Vektor aus dem doppelten Codelexikon zu extrahieren. Der extrahierte Vektor wird zuerst mit dem Gewinnparameter unter Verwendung einer Tabelle zur Umwandlung des Gewinnindex in den geeigneten Skalierungsfaktor skaliert und dann dazu verwendet, hintereinander geschaltete LPC-Synthese- und Tonhöhensynthesefilter zu erregen, welche durch die gleiche Nebeninformation gesteuert werden, wie sie bei der Auswahl des am besten passenden Index unter Verwendung des Nullzustandsantwortcodelexikons bei dem Sender verwendet wurde. Die Ausgabe des Tonhöhensynthesefilters ist die codierte Sprache, die hinsichtlich der Wahrnehmung der ursprünglichen Sprache nahekommt. Mit Ausnahme der Gewinninformation wird sämtliche Nebeninformation in einem adaptiven Nachfilter verwendet, um die Qualität der synthetisierten Sprache zu verbessern. Diese Nachfilterungstechnik kann verwendet werden, um jedes Sprach- oder Tonsignal zu verbessern. Alles was hierzu nötig ist, ist ein Analyseabschnitt, um die Parameter zu erzeugen, die dazu verwendet werden, das Nachfilter adaptiv zu gestalten.
  • Obwohl nachfolgend nur auf Sprache Bezug genommen wird, ist die beschriebene und beanspruchte Erfindung auf Tonwellenformen oder auf teilbandgefilterte Sprach- oder Tonwellenformen anwendbar.
  • Die vorliegende Anmeldung ist eine Teilanmeldung aus der am 6. April 1988 eingereichten europäischen Patentanmeldung 88303038.9.
  • Ein Beispiel der Erfindung wird nun unter Bezugnahme auf die beiliegenden Zeichnungen beschrieben.
  • Figur 1a ist ein Blockdiagramm eines Prozessors zur vektoradaptiven Prädiktionscodierung (VAPC), und Figur 1b ist ein Blockdiagramm eines Empfängers für die durch das System der Figur 1a übertragene codierte Sprache.
  • Figur 2 ist ein schematisches Diagramm, welches die adaptive Berechnung von Vektoren für ein Nullzustandsantwortcodelexikon in dem System der Figur 1a erläutert.
  • Figur 3 ist ein Blockdiagramm eines Analyseprozessors in dem System der Figur 1a.
  • Figur 4 ist ein Blockdiagramm eines adaptiven Nachfilters gemäß der vorliegenden Erfindung, welches in dem Empfänger der Figur 1b verwendet werden kann.
  • Figur 5 erläutert das LPC-Spektrum und den entsprechenden Frequenzgang eines Nachfilters 1/[ -P(Z/ α)] mit nur Polen für verschiedene Werte von α. Der Versatz zwischen benachbarten Kurven beträgt 20 dB.
  • Figur 6 erläutert die dem in Figur 5 gezeigten LPC-Spektrum entsprechenden Frequenzgänge des Nachfilters [1-uz&supmin;¹] [1- (z/β)]/[1- (z/ α)]. In beiden Darstellungen ist α = 0,8 und β = 0,5. Der Versatz zwischen den beiden Kurven beträgt 20 dB.
  • Es wird auf Figur 1a Bezug genommen. Ursprüngliche Sprachabtastungen sn in digitaler Form von einem abtastenden Analog-Digital-Wandler 10 werden von einem Analyseprozessor 11 empfangen, welcher sie in Vektoren sn von K Abtastungen pro Vektor und in Rahmen von N Vektoren pro Rahmen zergliedert. Der Analyseprozessor speichert die Abtastungen in einem Doppelpufferspeicher, welcher die Kapazität zum Speichern von mehr als einem Rahmen von Vektoren aufweist, beispielsweise von zwei Rahmen mit 8 Vektoren pro Rahmen, wobei jeder Vektor aus 20 Abtastungen besteht, so daß der Analyseprozessor Parameter berechnen kann, welche zur Codierung des nachfolgenden Rahmens verwendet werden. Da jeder Rahmen aus einem Puffer berechnet wird, wird ein neu hereinkommender Rahmen in dem anderen Puffer gespeichert, so daß, wenn die Verarbeitung eines Rahmens vollendet ist, ein neuer Rahmen gepuffert und bereit zur Verarbeitung ist.
  • Der Analyseprozessor bestimmt die Parameter für bei der vektor-adaptiven Prädiktionscodierungstechnik verwendete Filter.
  • Diese Parameter werden über einen Multiplexer 12 als Nebeninformation unmittelbar vor dem Rahmen von Vektorcodes übertragen, welche unter Verwendung eines vektoriell quantisierten (VQ) Permanent-Codelexikons 13 und eines Nullzustandsantwort-(ZSR)-Codelexikons 14 erzeugt werden. Die Nebeninformation konditioniert den Empfänger, um decodierte Vektoren des Rahmens geeignet zu filtern. Der Analyseprozessor 11 berechnet auch weitere bei dem Codiervorgang verwendete Parametero Letztere sind in der Figur 1a durch gestrichelte Linien dargestellt und bestehen aus Sätzen von Parametern, welche bezeichnet sind mit W für ein Wahrnehmungsgewichtungsfilter 18, eine quantisierte LPC- Prädiktion QLPC für ein LPC-Synthesefilter 15 und eine quantisierte Tonhöhe QP und eine Tonhöhenprädiktion QPP für ein Tonhöhensynthesefilter 16. Von dem Analyseprozessor auch berechnet wird ein Skalierungsfaktor G zur Steuerung einer Skalierungseinheit 17. Die vier als Nebeninformation übertragenen quantisierten Parameter werden unter Verwendung einer Quantisierungstabelle als der quantisierte Tonhöhenindex, Tonhöhenprädiktionsindex, LPC-Prädiktionsindex und Verstärkungsindex codiert. Die Art, in der der Analyseprozessor all diese Parameter berechnet, wird unter Bezugnahme auf Figur 3 beschrieben.
  • Der Multiplexer 12 überträgt die Nebeninformation bevorzugterweise sobald sie verfügbar ist, obwohl sie dem Rahmen von codierten Eingabevektoren folgen könnte, und während dies passiert, werden M Nullzustandsantwortvektoren für das Nullzustandsantwort-(ZSR)-Codelexikon 14 auf eine in Figur 2 erläuterte Weise berechnet, welche darin besteht, jeden Vektor in dem VQ-Codelexikon 13, beispielsweise 128 Vektoren, zu verarbeiten, und zwar mittels einer Gewinnskalierungseinheit 17', eines LPC-Synthesefilters 15' und eines Wahrnehmungsgewichtungsfilters 18', und zwar in Übereinstimmung mit der Gewinnskalierungseinheit 17, dem LPC-Synthesefilter 15 und dem Wahrnehmungsgewichtungsfilter 18 in dem Sender (Figur 1a) Gekoppelte Auswahlschalter S&sub1; und S&sub2; sind dargestellt, um anzudeuten, daß jeder verarbeitete feste VQ-Vektor an Speicherorten des gleichen Index (Adresse) in dem ZSR-Codelexikon gespeichert ist.
  • Zu Beginn jeder Vektorverarbeitung werden die Anfangszustände der hintereinander geschalteten Filter 15' und 18' auf null gesetzt. Dies simuliert, was die hintereinandergeschalteten Filter 15' und 18' tun werden, wenn kein vorangehender Vektor aus seinem entsprechenden VQ-Codelexikon vorhanden ist. Wenn die Ausgabe eines Nullzustandsantwortfilters 19 in dem Sender (Figur 1a) gehalten oder gespeichert ist, und zwar bei jedem Schritt der Berechnung des VQ-Codeindex (zur Übertragung für jeden Vektor eines Rahmens), ist es somit möglich, die Codierung der Sprachvektoren durch Subtrahieren der Nullzustandsantwortausgabe von dem Vektor fn zu vereinfachen. Unter Annahme von M = 128 gibt es, mit anderen Worten, 128 verschiedene Vektoren, die in dem VQ-Codelexikon zur Verwendung bei der Codierung der ursprünglichen Sprachvektoren sn gespeichert sind. Dann wird nacheinander jeder einzelne der 128 VQ-Vektoren ausgelesen, durch die Skalierungseinheit 17', das LPC- Synthesefilter 15' und das Wahrnehmungsgewichtungsfilter 18' geführt, und zwar ohne irgendeine Vorgeschichte aus früheren Vektoreingaben, indem diese Filter bei jedem Schritt zurückgesetzt werden. Der entstehende Filterausgabevektor wird dann an einem entsprechenden Ort in dem Nullzustandsantwortcodelexikon gespeichert. Während der Codierung von Eingabesignalvektoren sn durch Herausfinden der besten Übereinstimmung zwischen einem Vektor vn und all den Nullzustandsantwortvektorcodes ist es später nötig, von einem aus dem Wahrnehmungsgewichtungsfilter abgeleiteten Vektor fn einen Wert zu subtrahieren, der der Wirkung des vorangehend ausgewählten VQ-Vektors entspricht. Dies wird durch das Nulleingabeantwortfilter 19 getan. Der Index (die Adresse) der besten Übereinstimmung wird als der für den Vektor sn übertragene komprimierte Vektorcode verwendet. Unter den 128 Nullzustandsantwortvektoren wird es nur einen geben, der die beste Übereinstimmung, d.h. die geringste Störung, bietet. Es sei angenommen, er ist, wie durch einen mit "Berechne Norm" bezeichneten Computer 20 bestimmt wurde, am Ort 38 des Nullzustandsantwort-Codelexikons. Ein Adressenregister 20a wird den Index 38 speichern. Es ist dieser Index, der dann als ein VQ-Index an den in Figur 1b gezeigten Empfänger übertragen wird.
  • In dem Empfänger trennt ein Demultiplexer 21 die Nebeninformation, welche den Empfänger mit den gleichen, den Filtern und der Skalierungseinheit des Senders entsprechenden Parametern konditioniert. Der Empfänger verwendet einen Decoder 22, um die Parameterindizes in Parameterwerte zu übersetzen. Der VQ-Index für jeden aufeinanderfolgenden Vektor in dem Rahmen adressiert ein VQ-Codelexikon 23, welches mit dem festen VQ-Codelexikon 13 des Senders identisch ist. Das LPC-Synthesefilter 24, das Tonhöhensynthesefilter 25 und die Skalierungseinheit 26 werden mit den gleichen Parametern konditioniert, welche bei der Berechnung der Nullzustandscodelexikonwerte verwendet wurden und welche wiederum bei dem Verfahren zur Auswahl des codierenden Index für jeden Eingabevektor verwendet wurden. Bei jedem Schritt des Auffindens und Übertragens eines codierenden Index berechnet das Nulleingabeantwortfilter 19 aus dem VQ-Vektor an dem Ort des übertragenen Index einen Wert, der von dem Eingabevektor fn zu subtrahieren ist, um eine bei der Suche nach der besten Übereinstimmung zu verwendende Nulleingabeantwort darzustellen.
  • Es gibt verschiedene Prozeduren, die zur Bestimmung der besten Übereinstimmung für einen Eingabevektor sn verwendet werden können. Die einfachste ist es, die entstehende Abweichung zwischen jedem ausgegebenen Nullzustandsantwortvektorcode und dem Vektor vn mit dessen Index zu speichern. Sei angenommen, daß 128 Vektorcodes in dem Codelexikon 14 gespeichert sind, so wären dann 128 resultierende Abweichungen in einem Computer 20 für die beste Adresse gespeichert. Dann, nachdem alle gespeichert wurden, wird in dem Computer 20 eine Suche nach dem niedrigsten Abweichungswert durchgeführt. Dessen Index wird dann an den Empfänger als ein codierter Vektor über den Multiplexer 12 und an das VQ-Codelexikon zum Lesen des bei der Verarbeitung des nächsten Eingabevektors sn zu verwendenden entsprechenden VQ-Vektors übertragen.
  • Es sollte zusammenfassend beachtet werden, daß das VQ- Codelexikon in zwei verschiedenen Schritten verwendet wird (in welchen auf dieses zugegriffen wird) Zuerst zur Berechnung von Vektorcodes für das Nullzustandsantwort- Codelexikon zu Beginn jedes Rahmens unter Verwendung der für den Rahmen bestimmten LPC-Synthese- und Wahrnehmungsgewichtungsfilterungsparameter und zweitens, um die Filter 15 und 16 über die Skalierungseinheit 17 während der Suche nach dem Index des Vektors mit der besten Übereinstimmung zu erregen, während der die somit erzeugte Abschätzung n von dem Eingabevektor sn subtrahiert wird. Die Differenz dn wird bei der Suche nach der besten Übereinstimmung verwendet.
  • Wenn die beste Übereinstimmung für jeden Eingabevektor sn gefunden ist, wird der entsprechende vorbestimmte und feste Vektor aus dem VQ-Codelexikon verwendet, um das Nulleingabeantwortfilter 19 für den nächsten Vektor des Rahmens zurückzusetzen. Die Funktion des Nulleingabeantwortfilters 19 ist es somit, die Restantwort der Gewinnskalierungseinheit 17' und der Filter 15' und 18' auf vorangehend ausgewählte Vektoren aus dem VQ-Codelexikon zu finden. Somit wird nicht der ausgewählte Vektor übertragen, es wird nur sein Index übertragen. Am Empfänger wird sein Index verwendet, um den ausgewählten Vektor aus einem VQ-Codelexikon 23 auszulesen, das zu dem VQ-Codelexikon 13 in dem Sender identisch ist.
  • Das Nulleingabeantwortfilter 19 ist die gleiche Filteroperation, die verwendet wird, um das ZSR-Codelexikon zu erzeugen, nämlich die Kombination aus einem Gewinn G, einem LPC-Synthesefilter und einem Gewichtungsfilter, wie es in Figur 2 gezeigt ist. Sobald eine beste Codelexikon-Vektorübereinstimmung bestimmt ist, wird der Vektor mit der besten Übereinstimmung als eine Eingabe an dieses Filter angelegt (Abtastung nach Abtastung, sequentiell) . Während dieser Zeit ist ein Eingangsschalter si geschlqssen und ein Ausgangsschalter si offen, so daß die ersten K Ausgabeabtastungen ignoriert werden. (K ist die Dimension des Vektors und ein typischer Wert ist 20.) Sobald alle K Abtastungen als Eingabe an das Filter angelegt wurden, wird der Filtereingangsschalter si geöffnet und der Ausgangsschalter so wird geschlossen. Die nächsten K Abtastungen des Vektors fn , der Ausgabe des Wahrnehmungsgewichtungsfilters, beginnen anzukommen und werden von den Abtastungen des Vektors fn subtrahiert. Die somit erzeugte Differenz ist eine Menge von K Abtastungen, die den Vektor vn bilden, der in einem statischen Register zur Verwendung bei der ZSR-Codelexikon-Suchprozedur gespeichert wird. Bei der ZSR- Codelexikon-Suchprozedur wird der Vektor vn von jedem in dem ZSR-Codelexikon gespeicherten Vektor subtrahiert und der Differenzvektor Δ wird dem Computer 20 zusammen mit dem Index zugeführt (oder in der gleichen Reihenfolge gespeichert), wodurch der Index des Vektors aus dem ZSR-Codelexikon einbezogen ist. Der Computer 20 bestimmt dann, welche Differenz die kleinste ist, d.h. welches die beste Übereinstimmung zwischen dem Vektor vn und jedem temporär gespeicherten Vektor ist (für einen Rahmen von Eingabevektoren sn). Der Index dieses Vektors mit der besten Übereinstimmung wird in einem Register 20a gespeichert. Dieser Index wird als ein Vektorcode übertragen und dazu verwendet, das VQ-Codelexikon zu adressieren, um den dort gespeicherten Vektor in die Skalierungseinheit 17 zu lesen, wie vorangehend erläutert wurde. Dieser Suchvorgang wird für jeden Vektor in dem ZSR-Codelexikon wiederholt, wobei jedesmal derselbe Vektor vn verwendet wird. Dann wird der beste Vektor bestimmt.
  • Es wird nun auf Fig. 1b Bezug genommen. Es sollte angemerkt werden, daß die Ausgabe des VQ-Codelexikons 23, welches das VQ-Codelexikon 13 des Senders exakt dupliziert, zu dem Vektor identisch ist, der aus dem als eine Adresse für das VQ-Codelexikon 13 verwendeten Index für die beste Übereinstimmung extrahiert wird; die Gewinneinheit 26 ist zu der Gewinneinheit 17 bei dem Sender identisch und Filter 24 und 25 duplizieren die Filter 15 bzw. 16 exakt, außer daß bei dem Empfänger die Approximation n anstatt der Vorhersage n als die Ausgabe des Tonhöhensynthesefilters 25 verwendet wird. Das Ergebnis ist nach Umwandlung von digitaler in analoge Form künstlich erzeugte Sprache, welche die ursprüngliche Sprache mit sehr guter Qualität reproduziert.
  • Man hat festgestellt, daß durch Anwenden eines adaptiven Nachfilters 30 auf die künstlich erzeugte Sprache vor deren Umwandlung von Digital- in Analogform das wahrgenommene Codierungsrauschen stark reduziert werden kann, ohne eine signifikante Störung in die gefilterte Sprache einzubringen. Figur 4 erläutert die bevorzugte Organisation des adaptiven Nachfilters als ein Lang-Verzögerung-Filter 31 und ein Kurz-Verzögerung-Filter 32. Beide Filter sind adaptiv in dem Sinne, daß die in ihnen verwendeten Parameter mit Ausnahme des Gewinnparameters G diejenigen sind, die als Nebeninformation von dem Sender erhalten wurden. Der Grundgedanke des adaptiven Nachfilterns ist der, die Frequenzkomponenten der codierten Sprache in spektralen Talbereichen zu dämpfen. Bei niedrigen Bitraten rührt ein beträchtlicher Teil des wahrgenommenen Codierungsrauschens aus spektralen Talbereichen her, wo es keine starken Resonanzen gibt, um das Rauschen zu maskieren. Das Nachfilter dämpft die Rauschkomponenten in spektralen Talbereichen, um das Codierungsrauschen weniger wahrnehmbar zu machen. Jedoch führt eine derartige Filteroperation unvermeidbar eine gewisse Störung in die Gestalt des Sprachspektrums ein. Glücklicherweise ist unser Ohr auf Störungen in spektralen Talbereichen nicht sehr empfindlich; deshalb führt adaptives Nachfiltern nur sehr leichte Störungen in die wahrgenommene Sprache ein, reduziert jedoch den wahrgenommenen Rauschpegel signifikant. Das adaptive Nachfilter wird genauer beschrieben, nachdem zuerst die Analyse eines Rahmens von Vektoren zur Bestimmung der Nebeninformation genauer beschrieben wurde.
  • Es wird nun auf Figur 3 Bezug genommen. Sie zeigt die Organisation der Anfangsanalyse von Block 11 in Figur 1a.
  • Die eingegebenen Sprachabtastungen sn werden zuerst in einem Puffer 40 gespeichert, der in der Lage ist, beispielsweise mehr als einen Rahmen von 8 Vektoren zu speichern, wobei jeder Vektor 20 Abtastungen aufweist.
  • Sobald ein Rahmen von Eingabevektoren sn gespeichert ist, werden die zu verwendenden Parameter und deren als Nebeninformation zu übertragende Indizes aus diesem Rahmen und wenigstens einem Teil des vorangehenden Rahmens bestimmt, um die Analyse mit Informationen aus mehr als dem interessierenden Rahmen durchzuführen. Die Analyse wird, wie dargestellt ist, unter Verwendung eines Tonhöhendetektors 41, eines Tonhöhenquantisierers 42 und eines Tonhöhenprädiktionskoeffizientenquantisierers 43 durchgeführt. Was als "Tonhöhe" bezeichnet wird, gilt für jede beobachtete Periodizität in dem Eingabessignal, was nicht notwendigerweise der klassischen, den Schwingungen in den menschlichen Stimmfalten entsprechenden Verwendung von "Tonhöhe" entsprechen muß. Die direkte Ausgabe der Sprache wird auch in dem Tonhöhenprädiktionskoeffizientenquantisierer 43 verwendet. Die quantisierte Tonhöhe (QP) und die quantisierte Tonhöhenprädiktion (QPP) werden verwendet, um einen Tonhöhenprädiktionsrest im Block 44 zu berechnen, sowie als Steuerparameter für das Tonhöhensynthesefilter 16, das als ein Prädiktor in Figur 1a verwendet wird. Nur ein Tonhöhenindex und ein Tonhöhenprädiktionsindex sind in der Nebeninformation enthalten, um die Anzahl der übertragenen Bits zu minimieren. Bei dem Empfänger wird der Decoder 22 jeden Index verwenden, um die entsprechenden Steuerparameter für das Tonhöhensynthesefilter 25 zu erzeugen.
  • Der Tonhöhenprädiktionsrest wird in einem Puffer 45 zur LPC-Analyse in Block 46 gespeichert. Die LPC-Prädiktion aus der LPC-Analyse wird in Block 47 quantisiert. Der Index der quantisierten LPC-Prädiktion wird als ein drittes von vier Stücken Nebeninformation übertragen, während die quantisierte LPC-Prädiktion als ein Parameter zur Steuerung des LPC-Synthesefilters 15 verwendet wird und in Block 48 dazu verwendet wird, den rms-Wert des LPC-Prädiktionsrests zu berechnen. Dieser Wert (nicht quantisierter Restgewinn) wird dann in Block 49 quantisiert, um in der Skalierungseinheit 17 von Figur 1a Gewinnsteuerung G bereitzustellen. Der Index des quantisierten Restgewinns ist das vierte Stück der übertragenen Nebeninformation.
  • Zusätzlich zu dem Vorangegangenen stellt der Analyseabschnitt in Block 50 LPC-Analyse bereit, um eine LPC- Prädiktion zu erzeugen, aus welcher der Satz von Parametern W für das Wahrnehmungsgewichtungsfilter 18 (Figur 1a) in Block 51 berechnet wird.
  • Das adaptive Nachfilter 30 in Figur lb wird nun unter Bezugnahme auf Figur 4 beschrieben. Es besteht aus einem Lang-Verzögerung-Filter 31 und einem Kurz-Verzögerung- Filter 32 in Reihe. Das Lang-Verzögerung-Filter wird aus der beim Empfänger verfügbaren Information der decodierten Tonhöhenprädiktion abgeleitet. Es dämpft Frequenzkonponenten zwischen tonhöhenharmonischen Frequenzen. Das Kurz- Verzögerung-Filter wird aus LPC-Prädiktionsinformation abgeleitet, und es dämpft die Frequenzkomponenten zwischen Formant-Frequenzen.
  • Die rauschmaskierende Wirkung menschlicher Gehörwahmehmung, die erkannt wurde von M.R. Schroeder, B.S. Atal und J.L. Hall, "Optimizing Digital Speech Coders by Exploiting Masking Properties of the Human Ear," J. Acoust. Soc. Am., Bd. 66, Nr. 6, S. 1647-1652, Dezember 1979, wird bei VAPC ausgenutzt, indem Rauschspektrumsformung verwendet wird. Jedoch kann bei der Rauschspektrumsformung die Erniedrigung von Rauschkomponenten bei bestimmten Frequenzen nur auf Kosten erhöhter Rauschkomponenten bei anderen Frequenzen erreicht werden. [B.S. Atal und M.R. Schroeder, "Predictive Coding of Speech Signals and Subjective Error Criteria," IEEE Trans. Acoust., Speech, and Signals Processing, Bd. ASSP-27, Nr. 3, S. 247-254, Juni 1979]. Deshalb ist es bei Bitraten bis herab zu 4800 bps, wo der mittlere Rauschpegel ziemlich hoch ist, sehr schwierig, wenn nicht unmöglich, das Rauschen bei allen Frequenzen unter die Maskierungsschwelle zu drücken. Da Sprach-Formanten für die Wahrnehmung viel wichtiger sind als spektrale Täler, ist es die Vorgehensweise der vorliegenden Erfindung, die Formant- Information zu erhalten, indem das Rauschen in den Formant- Bereichen während des Codierens so niedrig wie praktisch möglich gehalten wird. Natürlich können in diesem Fall die Rauschkomponenten in spektralen Tälern den Schwellenwert übersteigen; jedoch können diese Rauschkomponenten später durch das Nachfilter 30 gedämpft werden. Bei der Durchführung eines derartigen Nachfilterns werden auch die Sprachkomponenten in spektralen Tälern gedämpft. Glücklicherweise kann die Grenze ("Limen") oder der "gerade wahrnehmbare Unterschied" für die Intensität von spektralen Tälern recht groß sein [J.L. Flanagan, Speech Analysis, Synthesis, and Perception, Academic Press, New York, 1972]. Durch Dämpfung der Komponenten in spektralen Tälern führt das Nachfilter deshalb nur minimale Störung in das Sprachsignal ein, es erzielt jedoch eine wesentliche Rauschminderung.
  • Adaptives Nachfiltern wurde erfolgreich bei der Verbesserung von ADPCM-codierter Sprache verwendet. Siehe V. Ramamoorthy und J.S. Jayant, "Enhancement of ADPCM Speech by Adaptive Postfiltering," AT&T Bell Labs Tech. J., S. 1465-1475, Oktober 1984; und N.S. Jayant und V. Ramamoorthy, "Adaptive Postfiltering of 16 kb/s-ADPCM Speech," Proc. ICASSP, 5. 829-832, Tokyo, Japan, April 1986. Das von Ramamoorthy et al. verwendete Nachfilter, supra, wird von dem ADPCM-Synthesefilter mit zwei Polen und sechs Nullstellen durch Bewegen der Pole und Nullstellen radial in Richtung zum Ursprung abgeleitet. Wenn diese Idee direkt auf ein LPC-Synthesefilter mit nur Polen 1/[1- (z)] angewendet wird, ist das Ergebnis 1/[1- (z/&alpha;)] als das entsprechende Nachfilter, wobei 0 < &alpha; < 1. Ein derartiges Nachfilter mit nur Polen ("all-pole postfilter") mindert tatsächlich den wahrgenommenen Rauschpegel; jedoch kann ausreichende Rauschminderung nur dadurch erzielt werden, daß die gefilterte Sprache nachhaltig dumpfer wird. Dies liegt an der Tatsache, daß der Frequenzgang dieses Nachfilters mit nur Polen für stimmhafte Sprache im allgemeinen eine Tiefpaß-Spektrumsneigung aufweist.
  • Die Spektrumsneigung des Nachfilters mit nur Polen 1/[1- (z/&alpha;)] kann leicht vermindert werden durch Hinzufügen von Nullstellen, die die gleichen Phasenwinkel aufweisen wie die Pole, jedoch mit kleineren Radien. Die Übertragungsfunktion des resultierenden Nachfilters 32a mit Polen und Nullstellen hat die Form
  • H(z) = 1/[1- (z/&beta;)]/1/[1- (z/&alpha;)] , 0 < &beta; < &alpha; < 1 (1)
  • wobei &alpha; und &beta; empirisch bestimmte Koeffizienten sind, und wobei ein gewisser Kompromiß eingegangen wird zwischen spektralen Spitzen, die so scharf sind, daß Zirpen ("chirping") erzeugt wird und so niedrig, daß eine Rauschminderung nicht erzielt wird. Der Frequenzgang von H(z) kann ausgedrückt werden als
  • Deshalb ist im logarithmischen Maßstab der Frequenzgang des Nachfilters mit Polen und Nullstellen H(z) einfach die Differenz zwischen den Frequenzgängen von zwei Nachfiltern mit nur Polen.
  • Typische Werte von &alpha; und &beta; sind 0,8 bzw. 0,5. Aus Figur 5 erkennt man, daß der Gang für &alpha; = 0,8 sowohl Formant- Spitzen und spektrale Neigung aufweist, während die Antwort für &alpha; = 0,5 nur spektrale Neigung aufweist. Somit kann man mit &alpha; = 0,8 und &beta; = 0,5 in Gleichung 2 die spektrale Neigung wenigstens teilweise entfernen, indem die Antwort für &alpha; = 0,5 von der Antwort für &alpha; = 0,8 subtrahiert wird. Der resultierende Frequenzgang von H(z) ist in der oberen Kurve von Figur 6 dargestellt.
  • Bei zwanglosen Hörtests wurde herausgefunden, daß die dumpf machende Wirkung deutlich reduziert war, nachdem der Zählerterm [1- (z/&beta;)] in die Übertragungsfunktion H(z) einbezogen wurde. Die gefilterte Sprache blieb jedoch selbst mit dem die spektrale Neigung kompensierenden Term [1- (z/&beta;)] etwas dumpf. Um die dumpf machende Wirkung weiter zu reduzieren, wurde ein Filter erster Ordnung 32b hinzugefügt, welches eine Übertragungsfunktion von [1-uz&supmin;¹] aufweist, wobei u typischerweise 0,5 ist. Ein solches Filter stellt eine leicht hochpaßartige spektrale Neigung bereit und hilft somit, die dumpf machende Wirkung zu reduzieren. Dieses Filter erster Ordnung wird in Reihe mit H(z) verwendet, und ein kombinierter Frequenzgang mit u = 0,5 ist in der unteren Kurve von Figur 6 dargestellt.
  • Das gerade beschriebene Kurz-Verzögerung-Nachfilter 32 verstärkt im Grunde Sprach-Formanten und dämpft Zwischen- Formant-Täler. Um den idealen Nachfilter-Frequenzgang zu erhalten, muß man auch die Tonhöhenharmonischen verstärken und die Täler zwischen den Harmonischen dämpfen. Eine derartige Eigenschaft des Frequenzgangs kann mit einem Lang-Verzögerung-Nachfilter unter Verwendung der Information in dem Tonhöhenprädiktor erzielt werden.
  • Bei VAPC verwendet man einen Tonhöhenprädiktor mit drei Knotenanschlüssen; das einem solchen Tonhöhenprädiktor entsprechende Tonhöhensynthesefilter ist nicht garantiert stabil. Da die Pole eines solchen Synthesefilters außerhalb des Einheitskreises liegen können, kann die Bewegung der Pole hin zum Ursprung möglicherweise nicht die gleiche Wirkung haben wie bei einem stabilen LPC-Synthesefilter. Selbst wenn das Tonhöhensynthesefilter mit drei Knotenanschlüssen stabilisiert wird, kann sein Frequenzgang eine unerwünschte Spektralneigung aufweisen. Somit ist es nicht geeignet, ein Lang-Verzögerung-Nachfilter durch Herabskalieren der drei Knotenanschlußgewichte des Tonhöhensynthesefilters zu erhalten.
  • Mit sowohl Polen als auch Nullstellen kann das Lang- Verzögerung-Nachfilter als
  • H&sub1;(z) = Cg 1 + &gamma;z-p/1 - &lambda;z-p
  • gewählt werden, wobei p durch Tonhöhenanalyse bestimmt wird und Cg ein adaptiver Skalierungsfaktor ist.
  • In Kenntnis der durch einen Tonhöhenprädiktor mit einem Knotenanschluß oder drei Knotenanschlüssen als Wert b&sub2; oder Summe von b&sub1; + b&sub2; + b&sub3; bereitgestellten Information werden die Faktoren &gamma; und &lambda; gemäß den folgenden Formeln bestimmt:
  • &gamma; = C&sub2;f(x), &lambda; = Cpf(x), 0 < Cz, Cp < 1, (4)
  • wobei
  • 1 wenn x > 1
  • f(x) = x wenn Uth &le; x &le; 1 (5)
  • 0 wenn x < Uth,
  • wobei Uth ein empirisch bestimmter Schwellenwert (typischerweise 0,6) ist und x entweder b&sub2; oder b&sub1; + b&sub2; + b&sub3; sein kann, je nachdem ob ein Tonhöhenprädiktor mit einem Knotenanschluß oder mit drei Knotenanschlüssen verwendet wird. Da ein quantisierter Tonhöhenprädiktor mit drei Knotenanschlüssen bevorzugt ist und deshalb bei dem VAPC- Empfänger schon vorhanden ist, wird x bei der VAPC-Nachfilterung zu
  • gewählt. Wenn andererseits das Nachfilter anderswo verwendet wird, um verrauschte Eingabesprache zu verbessern, wird eine separate Tonhöhenanalyse benötigt, und x kann als ein einziger Wert b&sub2; gewählt werden, da ein Tonhöhenprädiktor mit einem Knotenanschluß ausreicht. (Der Wert b&sub2; gibt, wenn er alleine verwendet wird, einen Wert von einem Prädiktor mit einem Knotenanschluß an, was in der Praxis einem Prädiktor mit drei Knotenanschlüssen gleich käme, wenn b&sub1; und b&sub3; zu null gesetzt sind.)
  • Das Ziel ist es, die Leistung von {y(n) } in etwa gleich der von {s(n)} zu machen. Ein geeigneter Skalierungsfaktor wird zu
  • Cg = 1 - &lambda;/x/1 + &gamma;/x (6)
  • gewählt.
  • Das Filter erster Ordnung 32b kann ebenfalls adaptiv ausgestaltet werden, um der Änderung in der spektralen Neigung von H(z) besser zu folgen Es hat sich jedoch herausgestellt, daß selbst ein festes Filter mit u = 0,5 recht zufriedenstellende Ergebnisse zeigt. Ein fester Wert von u kann empirisch bestimmt werden.
  • Um zufällige große Gewinnausschläge zu vermeiden, wurde eine automatische Gewinnsteuerung (AGC) an dem Ausgang des adaptiven Nachfilters hinzugefügt. Der Zweck von AGC ist es, die verbesserte Sprache derart zu skalieren, daß sie grob die gleiche Leistung hat wie die ungefilterte verrauschte Sprache. Sie umfaßt eine Gewinn-(Volumen)-Schätzeinrichtung 33, die auf der Spracheingabe s(n) arbeitet, eine Gewinn-(Volumen)-Schätzeinrichtung 34, die auf der nachgefilterten Ausgabe r(n) arbeitet und eine Schaltung 35, um einen Skalierungsfaktor als das Verhältnis der beiden Gewinne zu berechnen. Die Nachfilterungsausgabe r(n) wird dann mit diesem Verhältnis in einem Multiplizierer 36 multipliziert. AGC wird somit erzielt durch Schätzen der Leistung der ungefilterten und der gefilterten Sprache separat voneinander und anschließender Verwendung des Verhältnisses der beiden Werte als Skalierungsfaktor. Es sei {s(n)} die Sequenz von entweder ungefilterten oder gefilterten Sprachabtastungen; dann wird die Sprachleistung ² (n) unter Verwendung von
  • ²(n) ç ²(n-1)+(1-ç)s²(n), 0 < ç < 1 (7)
  • geschätzt. Ein geeigneter Wert von ç ist 0,99.
  • Die Komplexität des in diesem Abschnitt beschriebenen Nachfilters ist nur ein kleiner Teil der Gesamtkomplexität des Rests des VAPC-Systems oder jedes anderen Codiersystems, das verwendet werden kann. In Simulationen erzielt dieses Nachfilter signifikante Rauschminderung bei nahezu vernachlässigbarer Störung der Sprache. Zum Test auf mögliche Störeffekte wurde der adaptive Nachfilterungsvorgang auf klare, uncodierte Sprache angewendet und es stellte sich heraus, daß das ungefilterte Original und dessen gefilterte Version im wesentlichen gleich klingen, was anzeigt, daß die durch dieses Nachfilter eingefügte Störung vernachlässigbar ist.
  • Es sollte beachtet werden, daß, obwohl diese neue Nachfilterungstechnik zur Verwendung mit dem VAPC-System entwikkelt wurde, ihre Anwendungen nicht auf die Verwendung mit diesem beschränkt sind. Tatsächlich kann diese Technik nicht nur zur Verbesserung der Qualität eines beliebigen digitalen Sprachsignals verwendet werden, sondern auch zur Verbesserung der decodierten Sprache anderer Sprachcodierer, wenn diese mit einem Puffer- und Analyseabschnitt zum Bestimmen der Parameter versehen sind.
  • Was in der Stammanmeldung, aus der die vorliegende Anmeldung durch Teilung entstanden ist, offenbart ist, ist ein in Echtzeit arbeitender vektor-adaptiver Prädiktionscodierer (VAPC) für Sprache oder Ton, welcher mittels Software unter Verwendung des kommerziell verfügbaren AT&T DSP32 Digitalverarbeitungschip implementiert werden kann. In seiner neuesten Version weist dieser Chip eine Rechenleistung von 6 Millionen Befehlen pro Sekunde (MIPS) auf. Zur Erleichterung der Implementierung von in Echtzeit arbeitender Sprachcodierung ist eine vereinfachte Version der 4800 bps VAPC verfügbar. Diese vereinfachte Version weist eine sehr viel geringere Komplexität auf, ergibt jedoch nahezu die gleiche Sprachqualität wie eine Version mit vollständiger Komplexität.

Claims (8)

1. Adaptives Filterverfahren zum Verbessern digital verarbeiteter Sprach- oder Tonsignale bei einem Empfänger durch Filterung der digital verarbeiteten Signale mittels Kurz-Verzögerung-Filterung, wobei die Kurz-Verzögerung-Filterung durch vorbestimmte Linear- Prädiktionskoeffizientenparameter (LPC) gesteuert wird, dadurch gekennzeichnet, daß die Kurz- Verzögerung-Filterung eine Übertragungsfunktion mit Polen und Nullstellen verwendet, die aus dem Verhältnis von zwei Übertragungsfunktionen mit nur Polen besteht, wobei die Nullstellen der Übertragungsfunktion mit Polen und Nullstellen kleinere Radien aufweisen als entsprechende Pole.
2. Adaptives Filterverfahren nach Anspruch 1, worin die Kurz-Verzögerung-Filterung in Reihe mit Lang-Verzögerung-Filterung durchgeführt wird, die durch vorbestimmte Tonhöhen- und Tonhöhenprädiktionsparameter gesteuert wird.
3. Adaptives Filterverfahren nach Anspruch 1 oder 2, umfassend Filterung erster Ordnung mit einer Übertragungsfunktion 1-uz&supmin;¹, u< 1 in Reihe mit der Kurz- Verzögerung- Filterung.
4. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, worin die Parameter bei einem Sender vorbestimmt werden durch Analyse digitaler Sprach- oder Tonsignale vor Verarbeitung zur Übertragung an den Empfänger und daß die Parameter als Nebeninformation zusammen mit den digital verarbeiteten Sprach- oder Tonsignalen an den Empfänger übertragen werden.
5. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, worin die Parameter bei dem Empfänger vorbestimmt werden durch Ausführen einer Analyse empfangener digital verarbeiteter Sprach- oder Tonsignale.
6. Verfahren nach Anspruch 2, worin die LPC-Parameter bei dem Sender vorbestimmt werden durch Analyse digitaler Sprach- oder Tonsignale vor Verarbeitung und Übertragung als Nebeninformation an den Empfänger und die Tonhöhen- und Tonhöhenprädiktionsparameter bei dem Empfänger vorbestimmt werden durch Ausführen einer Analyse digital verarbeiteter empfangener Sprach- oder Tonsignale.
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, umfassend automatische Gewinnsteuerung des digital verarbeiteten Signals nach Filterung durch Berechnen eines Wertes a&sub2;(n), der proportional ist zum Pegel von gefilterten Sprach- oder Tonsignalen, und eines Werts &sub1;(n), der proportional ist zum Pegel von Sprach- oder Tonsignalen vor Filterung, und Steuern des Gewinns der gefilterten Sprach- oder Tonsignale mit einem Verhältnis aus &sub1; (n) zu &sub2; (n).
8. Verfahren nach Anspruch 2, worin Wachfilterung erzielt wird durch Verwendung einer Übertragungsfunktion für die Lang-Verzögerung-Nachfilterung, welche die Gestalt
Cg 1 - &gamma;/z-p/1 + &lambda;/z-p (6)
aufweist, wobei Cg ein adaptiver Skalierungsfaktor ist und die Faktoren &gamma; und &lambda; gemäß der folgenden Formeln
&gamma; = czf(x), &lambda; = cpf(x)&sub1; 0 < cz, cp < 1
bestimmt werden, wobei
1 wenn z > 1
f(z) = x wenn Uth &le; x &le; 1
0 wenn x < Uth
ist und Uth ein Schwellenwert ist und x entweder b&sub2; oder b&sub1; + b&sub2; + b&sub3; sein kann, je nachdem ob ein Tonhöhenprädiktor mit einem Knotenanschluß oder mit drei Knotenanschlüssen verwendet wird.
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