ES2232842T3 - Codificador predictivo de sub-banda multicanal con atribucion fisico-acustica adaptativa de bitios. - Google Patents
Codificador predictivo de sub-banda multicanal con atribucion fisico-acustica adaptativa de bitios.Info
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Abstract
LA INVENCION SE REFIERE A UN CODIFICADOR DE AUDIO DE SUB-BANDAS (12) QUE EMPLEA UNOS FILTROS DE RECONSTRUCCION PERFECTA/NO PERFECTA (34), UNA CODIFICACION DE SUB-BANDA PREDECIBLE/NO PREDECIBLE (72), UN ANALISIS DE LOS TRANSITORIOS (106), Y UNA DISTRIBUCION DE BITS PSICOACUSTICA/MINIMA MEDIA-CUADRADA-ERROR (MMSE) (30) A TRAVES DEL TIEMPO Y DE LAS FRECUENCIAS, Y MULTIPLES CANALES DE AUDIO PARA CODIFICAR/DECODIFICAR UN TREN DE DATOS Y PARA GENERAR UNA SEÑAL DE AUDIO RECONSTRUIDA DE ALTA FIDELIDAD. EL CODIFICADOR DE AUDIO DELIMITA (64) LA SEÑAL DE AUDIO MULTICANAL, DE FORMA TAL QUE EL TAMAÑO DE PAGINA, ES DECIR, EL NUMERO DE OCTETOS, SE FUERZA A DESCANSAR EN UN RANGO DESEADO, Y FORMATEA LOS DATOS CODIFICADOS, DE FORMA TAL QUE LAS SUBPAGINAS INDIVIDUALES SE PUEDAN REPRODUCIR TAL COMO SE RECIBIERON REDUCIENDO, POR TANTO, LA LATENCIA. ADEMAS, EL CODIFICADOR DE AUDIO PROCESA LA PORCION DE LA BANDA BASE (0-24 KHZ) DEL ANCHO DE BANDA DE AUDIO PARA FRECUENCIAS DE MUESTREO DE 48 KHZ Y MAS ALTAS CON ELMISMO ALGORITMO DE CODIFICACION/DECODIFICACION, DE FORMA QUE LA ARQUITECTURA DEL CODIFICADOR DE AUDIO SEA COMPATIBLE EN EL FUTURO.
Description
Codificador predictivo de
sub-banda multicanal con atribución
físico-acústica adaptativa de bitios.
Esta invención se refiere a codificación y
decodificación de alta calidad de señales audio multicanal y más
específicamente a un codificador de sub-banda que
emplea filtros de reconstrucción perfecta/no perfecta, codificación
de sub-banda predictiva/no predictiva, análisis de
transitorios, y asignación de bits psicoacústica/de error cuadrático
medio mínimo (mmse) en el tiempo, frecuencia y los múltiples canales
audio para generar un flujo de datos con una carga computacional de
decodificación limitada.
Los codificadores conocidos de audio y música de
alta calidad se pueden dividir en dos clases de tipos generales.
Primero: los codificadores de
sub-banda/transformación de resolución de frecuencia
media a alta que cuantifican adaptativamente las muestras de
sub-banda o coeficiente dentro de la ventana de
análisis según un cálculo de máscara psicoacústica. Segundo:
codificadores de sub-banda de resolución baja que
compensan su pobre resolución de frecuencia procesando las muestras
de sub-banda usando ADPCM.
La primera clase de codificadores explota las
grandes variaciones espectrales a corto plazo de señales de música
generales dejando que las asignaciones de bits se adapten según la
energía espectral de la señal. La alta resolución de estos
codificadores permite aplicar directamente la señal de frecuencia
transformada al modelo psicoacústico, que se basa en una teoría de
audición de banda crítica. El codificador audio AC-3
de Dolby, Todd y colaboradores,
"AC-3: Flexible Perceptual Coding for Audio Transmission and Storage" Convention of the Audio Engineering
Society, Febrero, 1994, calcula típicamente 1024 ffts en las respectivas señales PCM y aplica un modelo psicoacústico a los 1024 coeficientes de frecuencia en cada canal para determinar la tasa de bits para cada coeficiente. El sistema Dolby usa un análisis transitorio que reduce el tamaño de ventana a 256 muestras para aislar los transitorios. El codificador AC-3 usa un algoritmo de retroadaptación de propiedad para decodificar la asignación de bits. Esto reduce la cantidad de información de asignación de bits que se envía junto con los datos audio codificados. Como resultado, la anchura de banda disponible para audio se incrementa en comparación con los esquemas adaptativos directos, lo que da lugar a una mejora de la calidad del sonido.
"AC-3: Flexible Perceptual Coding for Audio Transmission and Storage" Convention of the Audio Engineering
Society, Febrero, 1994, calcula típicamente 1024 ffts en las respectivas señales PCM y aplica un modelo psicoacústico a los 1024 coeficientes de frecuencia en cada canal para determinar la tasa de bits para cada coeficiente. El sistema Dolby usa un análisis transitorio que reduce el tamaño de ventana a 256 muestras para aislar los transitorios. El codificador AC-3 usa un algoritmo de retroadaptación de propiedad para decodificar la asignación de bits. Esto reduce la cantidad de información de asignación de bits que se envía junto con los datos audio codificados. Como resultado, la anchura de banda disponible para audio se incrementa en comparación con los esquemas adaptativos directos, lo que da lugar a una mejora de la calidad del sonido.
En la segunda clase de codificadores, la
cuantificación de las señales de sub-banda
diferencial es fijada o está adaptada para minimizar la potencia de
ruido de cuantificación a través de todas o algunas
sub-bandas, sin ninguna referencia explícita a la
teoría del enmascarado psicoacústico. Se acepta comúnmente que un
umbral de distorsión psicoacústica directa no se puede aplicar a
señales de sub-banda predictiva/diferencial a causa
de la dificultad de estimar el rendimiento del predictor con
anterioridad al proceso de asignación de bits. Los problemas se
complican más por la interacción del ruido de cuantificación en el
proceso de predicción.
Estos codificadores funcionan porque las señales
audio de percepción crítica son generalmente periódicas durante
largos períodos de tiempo. Esta periodicidad es explotada por la
cuantificación diferencial predictiva. Dividir la señal en un
pequeño número de sub-bandas reduce los efectos
audibles de la modulación de ruido y permite la explotación de
varianzas espectrales a largo plazo en las señales audio. Si se
incrementa el número de sub-bandas, se reduce la
ganancia de predicción dentro de cada sub-banda y en
algún punto la ganancia de predicción tenderá a cero.
Digital Theater Systems, L.P. (DTS) utiliza un
codificador audio en el que cada canal audio PCM se filtra a cuatro
sub-bandas y cada sub-banda se
codifica usando un codificador ADPCM inverso que adapta los
coeficientes del predictor a los datos de sub-banda.
La asignación de bits es fija y la misma para cada canal,
asignándose a las sub-bandas de frecuencia inferior
más bits que a las sub-bandas de frecuencia más
alta. La asignación de bits proporciona una relación fija de
compresión, por ejemplo, 4:1. Mike Smyth y Stephen Smyth,
"APT-X100: A LOW-DELAY, LOW
BIT-RATE, SUB-BAND ADPCM AUDIO CODER
FOR BROADCASTING", Proceedings of the 10th International AES
Conference 1991, pág. 41-56, describe el codificador
DTS.
Ambos tipos de codificadores audio tienen otras
limitaciones comunes. Primera: los codificadores audio conocidos
codifican/decodifican con un tamaño de trama fijo, es decir, el
número de muestras o período de tiempo representado por una trama es
fijo. Como resultado, cuando aumenta la velocidad de transmisión
codificada con relación a la frecuencia de muestreo, también aumenta
la cantidad de datos (bytes) en la trama. Así, el tamaño de la
memoria intermedia del decodificador se debe diseñar para acomodar
el escenario del peor caso para evitar rebose de datos. Esto
incrementa la cantidad de RAM, que es un componente de costo
primario del decodificador. En segundo lugar: los codificadores
audio conocidos no son fácilmente expansibles a frecuencias de
muestreo superiores a 48 kHz. Hacerlo haría los decodificadores
existentes incompatibles con el formato requerido para los nuevos
codificadores. Esta falta de compatibilidad futura es una limitación
seria. Además, los formatos conocidos usados para codificar los
datos PCM requieren que toda la trama sea leída por el decodificador
antes de que se pueda iniciar la reproducción. Esto requiere que el
tamaño de la memoria intermedia se limite a aproximadamente bloques
de datos de 100 ms de tal manera que el retardo o latencia no
moleste al oyente.
Además, aunque estos codificadores tienen
capacidad de codificación hasta 24 kHz, a menudo las
sub-bandas más altas caen. Esto reduce la fidelidad
de alta frecuencia o ambianza de la señal reconstruida. Los
codificadores conocidos emplean típicamente uno de dos tipos de
esquemas de detección de errores. El más común es la codificación
Reed Solomon, en la que el codificador añade bits de detección de
errores a la información complementaria en el flujo de datos. Esto
facilita la detección y corrección de errores en la información
complementaria. Sin embargo, los errores en los datos audio pasan
sin detectar. Otro acercamiento es verificar en las cabeceras de
trama y audio estaos de código no válidos. Por ejemplo, un parámetro
de 3 bits particular puede tener solamente 3 estados válidos. Si se
identifica uno de los otros 5 estados, se debe haber producido un
error. Esto solamente proporciona capacidad de detección y no
detecta errores en los datos audio.
En vista de los problemas anteriores, la presente
invención proporciona un codificador audio multicanal con la
flexibilidad para acomodar un amplio rango de niveles de compresión
con calidad superior a CD a altas tasas de bits y mejor calidad
perceptual a bajas tasas de bits, con reducida latencia de
reproducción, detección simplificada de errores, mejor distorsión
pre-eco, y futura expansibilidad a frecuencias de
muestreo más altas.
Esto se lleva a cabo con un codificador de
sub-banda que divide en ventanas cada canal audio en
una secuencia de tramas audio, filtra las tramas en rangos de
frecuencias de banda base y altas, y descompone cada señal de banda
base en una pluralidad de sub-bandas. El codificador
de sub-banda selecciona normalmente un filtro no
perfecto para descomponer la señal de banda base cuando la tasa de
bits es baja, pero selecciona un filtro perfecto cuando la tasa de
bits es suficientemente alta. Una etapa de codificación de alta
frecuencia codifica la señal de frecuencia alta independientemente
de la señal de banda base. Una etapa de codificación de banda base
incluye una VQ y un codificador ADPCM que codifican las
sub-bandas de frecuencia superiores e inferiores,
respectivamente. Cada trama de sub-banda incluye al
menos una subtrama, cada una de las cuales se subdivide además en
una pluralidad de sub-subtramas. Cada subtrama es
analizada para estimar la ganancia de predicción del codificador
ADPCM, donde la capacidad de predicción se inhabilita cuando la
ganancia de predicción es baja, y para detectar transitorios para
regular los SFs pre- y post-transitorio.
Un sistema de administración global de bits (GBM)
asigna bits a cada subtrama aprovechando las diferencias entre los
múltiples canales audio, las múltiples sub-bandas, y
las subtramas dentro de la trama corriente. El sistema GBM asigna
inicialmente bits a cada subtrama calculando su SMR modificado por
la ganancia de predicción para cumplir un modelo psicoacústico. El
sistema GBM asigna después los bits restantes según un acercamiento
MMSE para conmutar inmediatamente a una asignación MMSE, disminuir
el nivel general de ruido, o morfar gradualmente a una asignación
MMSE.
Un multiplexor genera tramas de salida que
incluyen una palabra de sincronización, una cabecera de trama, una
cabecera audio y al menos una subtrama, y que son multiplexadas a un
flujo de datos a una velocidad de transmisión. La cabecera de trama
incluye el tamaño de ventana y el tamaño de la trama de salida
corriente. La cabecera audio indica una disposición de compresión y
un formato de codificación para la trama audio. Cada subtrama audio
incluye información complementaria para decodificar la subtrama
audio sin referencia a ninguna otra subtrama, códigos VQ de alta
frecuencia, una pluralidad de sub-subtramas audio de
banda base, en las que los datos audio para cada
sub-bandas de frecuencia inferior de canal son
comprimidos y multiplexados con los otros canales, una trama audio
de alta frecuencia, en la que los datos audio en el rango de
frecuencia alta para cada canal son comprimidos y multiplexados con
los otros canales de manera que la señal audio multicanal sea
decodificable a una pluralidad de frecuencias de muestreo de
decodificación, y un sincro descomprimido para verificar el final de
la subtrama.
El tamaño de ventana se selecciona en función de
la relación de la velocidad de transmisión a la frecuencia de
muestreo de codificador de manera que el tamaño de la trama de
salida tenga que situarse en una banda deseada. Cuando la cantidad
de compresión es relativamente baja, el tamaño de ventana se reduce
de manera que el tamaño de trama no exceda de un máximo superior.
Como resultado, un decodificador puede utilizar una memoria
intermedia de entrada con una cantidad fija y relativamente pequeña
de RAM. Cuando la cantidad de compresión es relativamente alta, se
incrementa el tamaño de ventana. Como resultado, el sistema GBM
puede distribuir bits sobre un intervalo de tiempo más grande
mejorando por ello el rendimiento del codificador.
Estas y otras características y ventajas de la
invención serán evidentes a los expertos en la materia por la
siguiente descripción detallada de realizaciones preferidas, tomadas
juntas con los dibujos anexos y las tablas, en los que:
La figura 1 es un diagrama de bloques de un
codificador audio de 5 canales según la presente invención.
La figura 2 es un diagrama de bloques de un
codificador multicanal.
La figura 3 es un diagrama de bloques del
codificador y decodificador de banda base.
Las figuras 4a y 4b son diagramas de tramas de un
codificador y decodificador de alta frecuencia de muestreo,
respectivamente.
La figura 5 es un diagrama de bloques de un
codificador de canal único.
La figura 6 es un gráfico de los bytes por trama
frente al tamaño de trama para velocidades de transmisión
variables.
La figura 7 es un gráfico de la respuesta de
amplitud para los filtros de reconstrucción NPR y PR.
La figura 8 es un gráfico del escalonamiento de
sub-banda para un filtro de reconstrucción.
La figura 9 es un gráfico de las curvas de
distorsión para los filtros NPR y PR.
La figura 10 es un diagrama esquemático de un
solo codificador de sub-banda.
Las figuras 11a y 11b ilustran la detección de
transitorios y el cálculo del factor de escala, respectivamente,
para una subtrama.
La figura 12 ilustra el proceso de codificación
por entropía para los TMODEs cuantificados.
La figura 13 ilustra el proceso de cuantificación
de factor de escala.
La figura 14 ilustra la convolución de una
máscara de señal con la respuesta de frecuencia de señal para
generar las SMRs.
La figura 15 es un gráfico de la respuesta de
audición humana.
La figura 16 es un gráfico de las SMRs para las
sub-bandas.
La figura 17 es un gráfico de las señales de
error para las asignaciones de bits psicoacústica y mmse.
Las figuras 18a y 18b son un gráfico de los
niveles de energía de sub-banda y el gráfico
invertido, respectivamente, que ilustran el proceso de asignación de
bits por "llenado con agua" por mmse.
La figura 19 es un diagrama de bloques de una
sola trama en el flujo de datos.
La figura 20 es un diagrama esquemático del
decodificador.
La figura 21 es un diagrama de bloques de una
implementación por hardware del codificador.
Y la figura 22 es un diagrama de bloques de una
implementación por hardware del decodificador.
La Tabla 1 tabula el tamaño máximo de trama
frente a la frecuencia de muestreo y velocidad de transmisión.
La Tabla 2 tabula el tamaño de trama máximo
permitido (bytes) frente a la frecuencia de muestreo y la velocidad
de transmisión.
Y la Tabla 3 ilustra la relación entre el valor
de índice ABIT, el número de niveles de cuantificación y la
sub-banda SNR resultante.
Como se representa en la figura 1, la presente
invención combina las características de los esquemas de
codificación conocidos más las características adicionales en un
solo codificador audio multicanal 10. El algoritmo de codificación
está diseñado para realizar en estudio niveles de calidad, es decir,
calidad "superior a CD" y proporcionar una amplia gama de
aplicaciones para variar los niveles de compresión, las frecuencias
de muestreo, las longitudes de palabra, el número de canales y la
calidad perceptual.
El codificador 12 codifica múltiples canales de
datos audio PCM 14, muestreados típicamente a 48 kHz con longitudes
de palabra entre 16 y 24 bits, a un flujo de datos 16 a una
velocidad de transmisión conocida, adecuadamente en el rango de
32-4096 kbps. A diferencia de los codificadores
audio conocidos, la arquitectura presente se puede expandir a
frecuencias de muestreo más altas (48-192 kHz) sin
hacer incompatibles los decodificadores existentes, que estaban
destinados a la frecuencia de muestreo de banda base o cualquier
frecuencia de muestreo intermedia. Además, los datos PCM 14 son
divididos en ventanas y codificados una trama cada vez donde cada
trama se divide preferiblemente en 1-4 subtramas. El
tamaño de la ventana audio, es decir, el número de muestras PCM, se
basa en los valores relativos de la frecuencia de muestreo y
velocidad de transmisión de tal manera que el tamaño de una trama de
salida, es decir, el número de bytes, leído por el decodificador 18
por trama es limitado, adecuadamente entre 5,3 y 8 kbytes.
Como resultado, la cantidad de RAM requerida en
el decodificador para poner en memoria intermedia el flujo de datos
entrante se mantiene relativamente baja, lo que reduce el costo del
decodificador. A velocidades bajas se puede usar tamaños de ventana
más grandes para encuadrar los datos PCM, lo que mejora el
rendimiento de la codificación. A tasas de bits más altas, se debe
usar tamaños de ventana más pequeños para cumplir la limitación de
los datos. Esto reduce necesariamente el rendimiento de la
codificación, pero a las velocidades más altas es insignificante.
Además, la manera en que son encuadrados los datos PCM permite al
decodificador 18 iniciar la reproducción antes de que toda la trama
de salida sea leída a la memoria intermedia. Esto reduce el retardo
o latencia del codificador
audio.
audio.
El codificador 12 usa un banco de filtros de alta
resolución, que conmuta preferiblemente entre filtros de
reconstrucción no perfecta (NPR) y perfecta (PR) en base a la tasa
de bits, para descomponer cada canal audio 14 en un número de
señales de sub-banda. Los codificadores predictivos
y de cuantificación vectorial (VD) se utilizan para codificar las
sub-bandas de frecuencia inferiores y superiores,
respectivamente. La sub-banda VQ de inicio puede ser
fija o se puede determinar dinámicamente en función de las
propiedades de señal corrientes. Se puede emplear codificación de
frecuencia conjunta a bajas tasas de bits para codificar
simultáneamente canales múltiples en las sub-bandas
de frecuencia más alta.
El codificador predictivo conmuta preferiblemente
entre modos APCM y ADPCM en base a la ganancia de predicción de
sub-banda. Un analizador de transitorios segmenta
cada subtrama de sub-banda en señales pre- y
post-eco (sub-subtramas) y calcula
respectivos factores de escala para las
sub-subtramas pre y post-eco
reduciendo por ello la distorsión pre-eco. El
codificador asigna adaptativamente la tasa de bits disponible a
través de todos los canales y sub-bandas PCM para la
trama corriente según sus necesidades respectivas (psicoacústica o
mse) para optimizar la eficiencia de codificación. Combinando la
codificación predictiva y el modelado psicoacústico, la eficiencia
de codificación a una tasa de bits baja se mejora disminuyendo por
ello la tasa de bits a la que se logra transparencia subjetiva. Un
controlador programable 19, tal como un ordenador o un teclado, está
en interface con el codificador 12 para enviar información de modo
audio incluyendo parámetros como la tasa de bits deseada, el número
de canales, reconstrucción PR o NPR, frecuencia de muestreo y
velocidad de transmisión.
Las señales codificadas y la información de banda
lateral son comprimidas y multiplexadas al flujo de datos 16 de tal
manera que la carga computacional de decodificación esté limitada de
manera que se sitúe en el rango deseado. El flujo de datos 16 se
codifica o transmite por un medio de transmisión 20 tal como un CD,
un disco vídeo digital (DVD), o un satélite de radiodifusión
directa. El decodificador 18 decodifica las señales de
sub-banda individuales y realiza la operación de
filtración inversa para generar una señal audio multicanal 22 que es
subjetivamente equivalente a la señal audio multicanal original 14.
Un sistema audio 24 tal como un sistema de teatro en casa o un
ordenador multimedia reproducen la señal audio para el usuario.
Como se representa en la figura 2, el codificador
12 incluye una pluralidad de codificadores de canal individuales 26,
adecuadamente cinco (delantero izquierdo, central, delantero
derecho, trasero izquierdo y trasero derecho), que producen grupos
respectivos de señales de sub-banda codificadas 28,
adecuadamente 32 señales de sub-banda por canal. El
codificador 12 emplea un sistema de administración global de bits
(GBM) 30 que asigna dinámicamente los bits de una agrupación de bits
común entre los canales, entre las sub-bandas dentro
de un canal, y dentro de una trama individual en una
sub-banda dada. El codificador 12 también puede usar
técnicas de codificación de frecuencia conjunta para aprovechar
correlaciones entre canales en las sub-bandas de
frecuencia más alta. Además, el codificador 12 puede utilizar VQ en
las sub-bandas de frecuencia más alta que no son
específicamente perceptibles para proporcionar una fidelidad básica
de alta frecuencia o ambianza a una tasa de bits muy baja. De esta
forma, el codificador aprovecha las demandas de señal dispares, por
ejemplo los valores RMS de las sub-bandas y los
niveles de enmascarado psicoacústicos, de los canales múltiples y la
distribución no uniforme de energía de señal sobre la frecuencia en
cada canal y en el tiempo en una trama dada.
El sistema GBM 30 decide primero qué
sub-bandas de canales serán codificadas en
frecuencia conjunta y promedia dichos datos, y determina después qué
sub-bandas serán codificadas usando VQ y resta
dichos bits de la tasa de bits disponibles. La decisión de qué
sub-bandas VQ se puede realizar a priori porque
todas las sub-bandas por encima de una frecuencia
umbral son VQ o se puede hacer en base a los efectos de enmascarado
psicoacústico de las sub-bandas individuales en cada
trama. Después, el sistema GBM 30 asigna bits (ABIT) usando
enmascarado psicoacústico en las sub-bandas
restantes para optimizar la calidad subjetiva de la señal audio
decodificada. Si hay disponibles bits adicionales, el codificador
puede conmutar a un esquema mmse puro, es decir "llenado con
agua", y reasignar todos los bits en base a los valores eficaces
relativos de las sub-bandas para minimizar el valor
eficaz de la señal de error. Esto se puede aplicar a tasas de bits
muy altas. El acercamiento preferido es retener la asignación de
bits psicoacústicos y asignar solamente los bits adicionales según
el esquema mmse. Esto mantiene la forma de la señal de ruido creada
por el enmascarado psicoacústico, pero desplaza uniformemente el
suelo de ruido hacia abajo.
Alternativamente, el acercamiento preferido se
puede modificar de tal manera que los bits adicionales sean
asignados según la diferencia entre los niveles rms y
psicoacústicos. Como resultado, la asignación psicoacústica morfa a
una asignación mmse cuando la tasa de bits aumenta, proporcionando
por ello una transición suave entre las dos técnicas. Las técnicas
anteriores son aplicables específicamente a sistemas de tasas de
bits fijas. Alternativamente, el codificador 12 puede poner un nivel
de distorsión, subjetiva o mse, y permitir variar la tasa general de
bits para mantener el nivel de distorsión. Un multiplexor 32
multiplexa las señales de sub-banda e información
complementaria al flujo de datos 16 según un formato de datos
especificado. Los detalles del formato de datos se explican en la
figura 20 a continuación.
Para frecuencias de muestreo en el rango
8-48 kHz, el codificador de canal 26, como se
representa en la figura 3, emplea un banco de filtros de análisis
uniforme de 512 tomas y 32 bandas 34 que opera a una frecuencia de
muestreo de 48 kHz para dividir el espectro audio,
0-24 kHz, de cada canal en 32
sub-bandas que tienen una anchura de banda de 750 Hz
por sub-banda. La etapa de codificación 36 codifica
cada señal de sub-banda y las multiplexa 38 al flujo
de datos comprimidos 16. El decodificador 18 recibe el flujo de
datos comprimidos, separa los datos codificados para cada
sub-banda usando un descompresor 40, decodifica cada
señal de sub-banda 42 y reconstruye las señales
audio digitales PCM (Fsamp = 48kHz) usando un bando de filtros de
interpolación uniforme de 512 tomas y 32 bandas 44 para cada
canal.
En la arquitectura presente, todas las
estrategias de codificación, por ejemplo, las frecuencias de
muestreo de 48, 96 o 192 kHz, usan el proceso de
codificación/decodificación de 32 bandas en las frecuencias audio
(de banda base) inferiores, por ejemplo entre 0-24
kHz. Así, los decodificadores diseñados y construidos hoy día en
base a una frecuencia de muestreo de 48 kHz serán compatibles con
futuros codificadores que estén diseñados para aprovechar
componentes de frecuencias más altas. El decodificador actual leería
la señal de banda base (0-24kHz) e ignoraría los
datos codificados para las frecuencias más altas.
Para frecuencias de muestreo en el rango de
48-96 kHz, el codificador de canal 26 divide
preferiblemente el espectro audio en dos y emplea un banco de
filtros de análisis uniforme de 32 bandas para la mitad inferior y
un banco de filtros de análisis de 8 bandas para la mitad superior.
Como se representa en las figuras 4a y 4b, el espectro audio,
0-48 kHz, se divide inicialmente usando un banco de
prefiltros de decimación de 256 tomas y 2 bandas 46 dando una
anchura de banda audio de 24 kHz por banda. La banda inferior
(0-24kHz) está dividida y codificada en 32 bandas
uniformes de la manera descrita anteriormente en la figura 3. Sin
embargo, la banda superior (24-48kHz) está dividida
y codificada en 8 bandas uniformes. Si el retardo del banco de
filtros de decimación/interpolación de 8 bandas 48 no es igual al
del de los filtros de 32 bandas, se debe emplear una etapa de
compensación de retardo 50 en algún punto en el recorrido de señal
de 24-48 kHz para asegurar que ambas formas de onda
temporales se alineen antes del banco de filtros de recombinación de
2 bandas en el decodificador. En el sistema de codificación de
muestreo de 96 kHz, la banda audio de 24-48 kHz se
retarda 384 muestras y después se divide en las 8 bandas uniformes
usando un banco de filtros de interpolación de 128 tomas. Cada una
de las sub-bandas de 3 kHz se codifica 52 y comprime
54 con los datos codificados de la banda de 0-24 kHz
para formar el flujo de datos comprimidos 16.
A la llegada al decodificador 18, el flujo de
datos comprimidos 16 es descomprimido 56, y los códigos para el
decodificador de 32 bandas (región de 0-24 kHz) y el
decodificador de 8 bandas (24-48 kHz) se separan y
alimentan a sus respectivas etapas decodificadoras 42 y 58,
respectivamente. Las sub-bandas 8 y 32 decodificadas
se reconstruyen usando bancos de filtros de interpolación uniforme
de 128 tomas y 512 tomas 60 y 44, respectivamente. Las
sub-bandas decodificadas son recombinadas después
usando un banco de filtros de interpolación uniforme de 256 tomas y
2 bandas 62 para producir una sola señal audio digital PCM con una
frecuencia de muestreo de 96 kHz. En el caso en que sea deseable que
el decodificador opere a la mitad de la frecuencia de muestreo del
flujo de datos comprimidos, esto se puede realizar convenientemente
desechando los datos de banda superior codificados
(24-48 kHz) y decodificando solamente las 32
sub-bandas en la región audio de
0-24 kHz.
En todas las estrategias de codificación
descritas, el proceso de codificación/decodificación de 32 bandas se
realiza para la porción de banda base de la anchura de banda audio
entre 0-24 kHz. Como se representa en la figura 5,
un captador de tramas 64 divide en ventanas el canal audio PCM 14
para segmentarlo en tramas sucesivas de datos 66. La ventana audio
PCM define el número de muestras de entrada contiguas para que el
proceso de decodificación genere una trama de salida en el flujo de
datos. El tamaño de ventana se establece en base a la cantidad de
compresión, es decir, la relación de la velocidad de transmisión a
la frecuencia de muestreo, de tal manera que la cantidad de datos
codificados en cada trama esté limitada. Cada trama sucesiva de
datos 66 se divide en 32 bandas de frecuencia uniforme 68 por un
banco de filtros de decimación FIT de 32 bandas y 512 tomas 34. Las
muestras salidas de cada sub-banda se ponen en
memoria intermedia y aplican a la etapa de codificación de 32 bandas
36.
Una etapa de análisis 70 (descrita con detalle en
las figuras 10-19) genera coeficientes del predictor
óptimos, asignaciones de bits de cuantificador diferencial y
factores de escala de cuantificador óptimo para las muestras de
sub-banda puestas en memoria intermedia. La etapa de
análisis 70 también puede decidir qué sub-bandas
serán VQ y cuáles serán codificadas en frecuencia conjunta si estas
decisiones no están fijadas. Estos datos, o información
complementaria, se envía a la etapa ADPCM seleccionada 72, la etapa
VQ 73 o etapa de Codificación de Frecuencia Conjunta (JFC) 74, y al
multiplexor de datos 32 (compresor). Las muestras de
sub-banda son codificadas después por el proceso
ADPCM o VQ y los códigos de cuantificación son introducidos en el
multiplexor. La etapa JFC 74 no codifica realmente muestras de
sub-banda, sino que genera códigos que indican qué
sub-bandas de canales se unen y dónde se ponen en el
flujo de datos. Los códigos de cuantificación y la información
complementaria de cada sub-banda se comprimen en el
flujo de datos 16 y transmiten al decodificador.
A la llegada al decodificador 18, el flujo de
datos es demultiplexado 40, o descomprimido, de nuevo a las
sub-bandas individuales. Los factores de escala y
asignaciones de bits se instalan primero en los cuantificadores
inversos 75 junto con los coeficientes del predictor para cada
sub-banda. Los códigos diferenciales son
reconstruidos después usando el proceso ADPCM 76 o el proceso VQ
inverso 77 directamente o el proceso JFC inverso 78 para las
sub-bandas designadas. Las
sub-bandas son amalgamadas de nuevo finalmente a una
sola señal audio PCM 22 usando el banco de filtros de interpolación
de 32 bandas 44.
Como se representa en la figura 6, el captador de
tramas 64 representado en la figura 5 varía el tamaño de la ventana
79 cuando la velocidad de transmisión cambia para una frecuencia de
muestreo dada de manera que el número de bytes por trama de salida
80 esté limitado a estar, por ejemplo, entre 5,3 kbytes y 8 kbytes.
Las Tablas 1 y 2 son tablas de diseño que permiten al diseñador
seleccionar el tamaño óptimo de ventana y el tamaño de la memoria
intermedia del decodificador (tamaño de trama), respectivamente,
para una frecuencia de muestreo y una velocidad de transmisión
dadas. A bajas velocidades de transmisión el tamaño de trama puede
ser relativamente grande. Esto permite al codificador explotar la
distribución de varianza no plana de la señal audio en el tiempo y
mejorar el rendimiento del codificador audio. A altas tasas, el
tamaño de trama se reduce de manera que el número total de bytes no
rebose la memoria intermedia del decodificador. Como resultado, el
diseñador puede proporcionar al decodificador 8 kbytes de RAM para
satisfacer todas las velocidades de transmisión. Esto reduce el
costo del decodificador. En general, el tamaño de la ventana audio
viene dado por:
Ventana \
audio = (Tamaño \ de \ ventana)\text{*} F_{samp} \text{*}
\left(\frac{8}{T_{rate}}\right)
donde Tamaño de trama es el tamaño
de la memoria intermedia del decodificador, F_{samp} es la
frecuencia de muestreo, y T_{rate} es la velocidad de transmisión.
El tamaño de la ventana audio es independiente del número de canales
audio. Sin embargo, a medida que se incrementa el número de canales,
también debe aumentar la cantidad de compresión para mantener la
velocidad de transmisión
deseada.
El banco de filtros de decimación uniforme de 32
bandas y 512 tomas 34 selecciona de dos bancos de filtros polifase
para dividir las tramas de datos 66 en las 32
sub-bandas uniformes 68 representadas en la figura
5. Los dos bancos de filtros tienen diferentes propiedades de
reconstrucción que compensan la ganancia de codificación de
sub-banda con la precisión de reconstrucción. Una
clase de filtros se denomina filtros de reconstrucción perfecta
(PR). Cuando el filtro de decimación PR (codificación) y su filtro
de interpolación (decodificación) se colocan espalda con espalda, la
señal reconstruida es "perfecta", donde perfecto se define como
que está dentro de 0,5 lsb a 24 bits de resolución. La otra clase de
filtros se denomina filtros de reconstrucción no perfecta (NPR)
porque la señal reconstruida tiene un suelo de ruido no cero que
está asociado con las propiedades de cancelación de escalonamiento
no perfectas del proceso de filtración.
Las funciones de transferencia 82 y 84 de los
filtros NPR y PR, respectivamente, para una sola
sub-banda se muestran en la figura 7. Dado que los
filtros NPR no están limitados para proporcionar reconstrucción
perfecta, exhiben relaciones mucho más grandes de rechazo de banda
de casi parada (NSBR), es decir, la relación de la banda de paso al
primer lóbulo lateral, que los filtros PR (110 dB frente a 85 dB).
Como se representa en la figura 8, los lóbulos laterales del filtro
producen una señal 86 que está naturalmente en la tercera
sub-banda para escalonamiento a las
sub-bandas contiguas. La ganancia de
sub-banda mide el rechazo de la señal en las
sub-bandas contiguas, y por lo tanto indica la
capacidad del filtro de descorrelacionar la señal audio. Dado que
los filtros NPR tienen una relación NSBR mucho más grande que los
filtros PR, también tendrán una ganancia de
sub-banda mucho más grande. Como resultado, los
filtros NPR proporcionan mejor eficiencia de codificación.
Como se representa en la figura 9, la distorsión
total en el flujo de datos comprimidos se reduce a medida que la
tasa general de bits aumenta para ambos filtros PR y NPR. Sin
embargo, a velocidades bajas la diferencia del rendimiento de
ganancia de sub-banda entre los dos tipos de filtro
es mayor que el suelo de ruido asociado con el filtro NPR. Así, la
curva de distorsión 90 asociada con el filtro NPR está por debajo de
la curva de distorsión 92 asociada del filtro PR. Por lo tanto, a
bajas velocidades, el codificador audio selecciona el banco de
filtros NPR. En algún punto 94, el error de cuantificación del
codificador cae por debajo del suelo de ruido del filtro NPR de tal
manera que sumar bits adicionales al codificador ADPCM no
proporciona beneficios adicionales. En este punto, el codificador
audio conmuta al banco de filtros PR.
El codificador ADPCM 72 genera una muestra
prevista p(n) a partir de una combinación lineal de H
muestras reconstruidas previas. Esta muestra de predicción se resta
después de la entrada x(n) dando una muestra de
diferencia
d(n). Las muestras de diferencia se escalan dividiéndolas por el factor de escala RMS (o PEAK) para hacer concordar las amplitudes RMS de las muestras de diferencia con la de la característica del cuantificador Q. La muestra de diferencia escalada ud(n) se aplica a una característica del cuantificador con L niveles de tamaño de paso SZ, determinados por el número de bits ABIT asignados para la muestra corriente. El cuantificador produce un código de nivel QL(n) para cada muestra de diferencia escalada ud(n). Estos códigos de nivel son transmitidos en último término a la etapa ADPCM del decodificador. Para actualizar la historia del predictor, los códigos de nivel del cuantificador QL(n) son decodificados localmente usando un cuantificador inverso 1/Q con idénticas características a las de Q para producir una muestra de diferencia escalada cuantificada u\hat{d}(n). La muestra u\hat{d}(n) es reescalada multiplicándola con el factor de escala RMS (o PEAK), para producir \hat{d}(n). Una versión cuantificada \hat{x}(n) de la muestra de entrada original x(n) se reconstruye añadiendo la muestra de predicción inicial p(n) a la muestra de diferencia cuantificada \hat{d}(n). Esta muestra se utiliza posteriormente para actualizar la historia del predictor.
d(n). Las muestras de diferencia se escalan dividiéndolas por el factor de escala RMS (o PEAK) para hacer concordar las amplitudes RMS de las muestras de diferencia con la de la característica del cuantificador Q. La muestra de diferencia escalada ud(n) se aplica a una característica del cuantificador con L niveles de tamaño de paso SZ, determinados por el número de bits ABIT asignados para la muestra corriente. El cuantificador produce un código de nivel QL(n) para cada muestra de diferencia escalada ud(n). Estos códigos de nivel son transmitidos en último término a la etapa ADPCM del decodificador. Para actualizar la historia del predictor, los códigos de nivel del cuantificador QL(n) son decodificados localmente usando un cuantificador inverso 1/Q con idénticas características a las de Q para producir una muestra de diferencia escalada cuantificada u\hat{d}(n). La muestra u\hat{d}(n) es reescalada multiplicándola con el factor de escala RMS (o PEAK), para producir \hat{d}(n). Una versión cuantificada \hat{x}(n) de la muestra de entrada original x(n) se reconstruye añadiendo la muestra de predicción inicial p(n) a la muestra de diferencia cuantificada \hat{d}(n). Esta muestra se utiliza posteriormente para actualizar la historia del predictor.
Los coeficientes del predictor y las muestras de
sub-banda de alta frecuencia se codifican usando
cuantificación vectorial (VQ). La VQ del predictor tiene una
dimensión vectorial de 4 muestras y una tasa de bits de 3 bits por
muestra. Por lo tanto, el libro de códigos final consta de 4096
vectores de código de dimensión 4. La búsqueda de vectores
coincidentes está estructurada como un árbol de dos niveles,
teniendo cada nodo del árbol 64 bifurcaciones. El nivel superior
guarda 64 vectores de código de nodo que solamente son necesarios en
el codificador como ayuda en el proceso de búsqueda. El nivel
inferior contacta 4096 vectores de código finales, que se requieren
en el codificador y el decodificador. Por cada búsqueda, se
requieren 128 cálculos MSE de dimensión 4. El libro de códigos y los
vectores de nodo en el nivel superior se entrenan usando el método
LBG, con más de 5 millones de vectores de entrenamiento de
coeficiente de predicción. Los vectores de entrenamiento se acumulan
para todas las sub-bandas que exhiben una ganancia
de predicción positiva, codificando al mismo tiempo un rango amplio
de material audio. Para vectores de prueba en un conjunto de
aprendizaje, se obtienen SNRs medias de aproximadamente 30dB.
La VQ de alta frecuencia tiene una dimensión
vectorial de 32 muestras (la longitud de una subtrama) y una tasa de
bits de 0,3125 bits por muestra. Por lo tanto, el libro de códigos
final consta de 1024 vectores de código de dimensión 32. La búsqueda
de vectores coincidentes está estructurada como un árbol de dos
niveles, teniendo cada nodo en el árbol 32 bifurcaciones. El nivel
superior guarda 32 vectores de código de nodo, que solamente son
necesarios en el codificador. El nivel inferior contiene 1024
vectores de código finales que se requieren en el codificador y el
decodificador. Por cada búsqueda, se requieren 64 cálculos MSE de
dimensión 32. El libro de códigos y los vectores de nodo en el nivel
superior se entrenan usando el método LBG con más de 7 millones de
vectores de entrenamiento de muestra de sub-banda de
alta frecuencia. Las muestras que forman los vectores se acumulan a
partir de las salidas de sub-bandas 16 a 32 para una
frecuencia de muestreo de 48 kHz para un rango amplio de material
audio. A una frecuencia de muestreo de 48 kHz, las muestras de
entrenamiento representan frecuencias audio en el rango 12 a 24 kHz.
Para vectores de prueba en el conjunto de entrenamiento, se espera
una SNR media de aproximadamente 3 dB. Aunque 3 dB es una SNR
pequeña, es suficiente para proporcionar fidelidad de alta
frecuencia o ambianza a estas frecuencias altas. Es perceptualmente
mucho mejor que las técnicas conocidas que simplemente bajan las
sub-bandas de alta frecuencia.
En aplicaciones a tasas de bits muy bajas la
fidelidad de reconstrucción general se puede mejorar codificando
solamente una suma de las señales de sub-banda de
alta frecuencia de dos o más canales audio en lugar de codificarlas
independientemente. La codificación de frecuencia conjunta es
posible porque las sub-bandas de alta frecuencia
tienen a menudo similares distribuciones de energía y porque el
sistema auditorio humano es sensible primariamente a la
"intensidad" de los componentes de frecuencia alta, en vez de
su estructura fina. Así, la señal media reconstruida proporciona
buena fidelidad general puesto que, a cualquier tasa de bits, más
bits están disponibles para codificar las frecuencias bajas
perceptualmente importantes.
Los índices de codificación de frecuencia
conjunta (JOINX) son transmitidos directamente al decodificador para
indicar qué canales y sub-bandas se han unido y
dónde está colocada la señal codificada en el flujo de datos. El
decodificador reconstruye la señal en el canal designado y después
la copia a cada uno de los otros canales. Cada canal es escalado
después según su factor de escala RMS particular. Dado que la
codificación de frecuencia conjunta promedia las señales de tiempo
en base a la semejanza de sus distribuciones de energía, se reduce
la fidelidad de reconstrucción. Por lo tanto, su aplicación está
limitada típicamente a aplicaciones de baja tasa de bits y
principalmente a las señales de 10-20 kHz. En las
aplicaciones de tasas de bits media a alta la codificación de
frecuencia conjunta está típicamente inhabilitada.
En la figura 10 se ilustra con detalle el proceso
de codificación para una banda lateral única que se codifica usando
los procesos ADPCM/APCM, y específicamente la interacción de la
etapa de análisis 70 y el codificador ADPCM 72 representado en la
figura 5 y el sistema de administración global de bits 30
representado en la figura 2. Las figuras 11-19
detallan los procesos componentes representados en la figura 13. El
banco de filtros 34 divide la señal audio PCM 14 en 32 señales de
sub-banda x(n) que se escriben en respectivas
memorias intermedias de muestras de sub-banda 96.
Suponiendo un tamaño de ventana audio de 4096 muestras, cada memoria
intermedia de muestras de sub-banda 96 guarda una
trama completa de 128 muestras, que se dividen en 4 subtramas de 32
muestras. Un tamaño de ventana de 1024 muestras produciría una sola
subtrama de 32 muestras. Las muestras x(n) se dirigen a la
etapa de análisis 70 para determinar los coeficientes de predicción,
el modo del predictor (PMODE), el modo transitorio (TMODE) y los
factores de escala (SF) para cada subtrama. Las muestras x(n)
también se suministran al sistema GBM 30, que determina la
asignación de bits (ABIT) para cada subtrama por
sub-banda por canal audio. Después, las muestras
x(n) se pasan al codificador ADPCM 72, una subtrama cada
vez.
Los H coeficientes de predicción, adecuadamente
de cuarto orden, se generan por separado para cada subtrama usando
el método de autocorrelación estándar 98 optimizado sobre un bloque
de muestras de sub-banda x(n), es decir las
ecuaciones de Weiner-Hopf o
Yule-Walker.
Cada conjunto de cuatro coeficientes del
predictor se cuantifica preferiblemente usando un libro de códigos
vectoriales de 12 bits de búsqueda en árbol de 4 elementos (3 bits
por coeficiente) descrito anteriormente. El libro de códigos
vectoriales de 12 bits contiene 4096 vectores de coeficiente que se
optimizan para una distribución de probabilidad deseada usando un
algoritmo de agrupamiento estándar. Una búsqueda de cuantificación
vectorial (VQ) 100 selecciona el vector de coeficiente que exhibe el
error cuadrático medio ponderado más bajo entre él mismo y los
coeficientes óptimos. Los coeficientes óptimos para cada subtrama
son sustituidos después por estos vectores "cuantificados". Se
utiliza un VQ LUT inverso 101 para suministrar los coeficientes
cuantificados del predictor al codificador ADPCM 72.
Un cuandario significativo con ADPCM es que la
secuencia de muestras de diferencia d(n) no se puede predecir
fácilmente con anterioridad al proceso recursivo real 72. Un
requisito fundamental de ADPCM de sub-banda
adaptativa directa es que la energía de señal de diferencia sea
conocida antes de la codificación ADPCM para calcular una asignación
de bits apropiada para el cuantificador que produzca un error de
cuantificación conocido, o nivel de ruido en las muestras
reconstruidas. El conocimiento de la energía de señal de diferencia
también se requiere para que un factor de escala de diferencia
óptima se pueda determinar antes de la codificación.
Por desgracia, la energía de señal de diferencia
no sólo depende de las características de la señal de entrada, sino
también del rendimiento del predictor. Aparte de las limitaciones
conocidas, tal como el orden del predictor y la optimalidad de los
coeficientes del predictor, el rendimiento del predictor también
queda afectado por el nivel del error de cuantificación, o ruido,
inducido en las muestras reconstruidas. Puesto que el ruido de
cuantificación viene dictado por la asignación final de bits ABIT y
los valores RMS (o PEAK) del factor de escala de diferencia
propiamente dichos, la estimación de energía de la señal de
diferencia se debe alcanzar iterativamente en 102.
Paso
1
La primera estimación de señal de diferencia se
hace pasando las muestras de sub-banda puestas en
memoria intermedia x(n) por un proceso ADPCM que no
cuantifica la señal de diferencia. Esto se lleva a cabo
inhabilitando la cuantificación y la puesta en escala RMS en el
bucle de codificación ADPCM. Estimando la señal de diferencia
d(n) de esta forma, se quitan del cálculo los efectos del
factor de escala y los valores de asignación de bits. Sin embargo,
el efecto del error de cuantificación en los coeficientes del
predictor es tomado en cuenta por el proceso utilizando los
coeficientes de predicción vectoriales cuantificados. Se utiliza un
VQ LUT inverso 104 para proporcionar los coeficientes de predicción
cuantificados. Para mejorar más la exactitud del predictor de
estimación, las muestras de historia del predictor ADPCM real que se
acumularon al final de la trama anterior se copian al predictor
antes del cálculo. Esto garantiza que el predictor comience en donde
quedó el predictor ADPCM real al final de la memoria intermedia de
entrada anterior.
La principal discrepancia entre esta estimación
ed(n) y el proceso real d(n) es que se ignora el
efecto del ruido de cuantificación en las muestras reconstruidas
x(n) y en la exactitud de predicción reducida. Para
cuantificadores con gran número de niveles, el nivel de ruido será
en general pequeño (suponiendo puesta en escala apropiada) y por lo
tanto la energía real de la señal de diferencia coincidirá
estrechamente con la calculada en la estimación. Sin embargo, cuando
el número de niveles del cuantificador es pequeño, como es el caso
de los codificadores audio típicos de baja tasa de bits, la señal
prevista real, y por lo tanto la energía de la señal de diferencia,
pueden diferir considerablemente de la estimada. Esto produce suelos
de ruido de codificación que son diferentes de los previstos
anteriormente en el proceso adaptativo de asignación de bits.
A pesar de esto, la variación del rendimiento de
predicción no puede ser significativa para la aplicación o tasa de
bits. Así, la estimación se puede usar directamente para calcular
las asignaciones de bits y los factores de escala sin iterar. Un
refinamiento adicional sería compensar la pérdida de rendimiento
sobreestimando deliberadamente la energía de señal de diferencia si
es probable que se vaya a asignar a dicha sub-banda
un cuantificador con un pequeño número de niveles. La sobrestimación
también puede ser clasificada según el número cambiante de niveles
del cuantificador para mayor exactitud.
Paso
2
Una vez que se han generado las asignaciones de
bits (ABIT) y los factores de escala (SF) usando la primera señal de
diferencia de estimación, su optimalidad se puede comprobar
ejecutando otro proceso de estimación ADPCM usando la ABIT estimada
y valores RMS (o PEAK) en el bucle ADPCM 72. Como con la primera
estimación, la historia del predictor de estimación se copia del
predictor ADPCM real antes de iniciar el cálculo para asegurar que
ambos predictores arranquen desde el mismo punto. Una vez que todas
las muestras de entrada puestas en memoria intermedia han pasado por
este segundo bucle de estimación, el suelo de ruido resultante en
cada sub-banda se compara con el suelo de ruido
asumido en el proceso adaptativo de asignación de bits. Las
discrepancias significativas se pueden compensar modificando la
asignación de bits y/o los factores de escala.
El paso 2 se puede repetir para refinar
adecuadamente el suelo de ruido distribuido a través de las
sub-bandas, usando cada vez la estimación de señal
de diferencia más corriente para calcular el conjunto siguiente de
asignaciones de bits y factores de escala. En general, si los
factores de escala cambiasen más de aproximadamente
2-3 dB, se recalcularían. De otro modo, la
asignación de bits correría el riesgo de violar las relaciones de
señal a máscara generadas por el proceso de enmascarado
psicoacústico, o alternativamente el proceso mmse. Típicamente, una
sola iteración es suficiente.
Para mejorar la eficiencia de codificación, un
controlador 106 puede desactivar de forma arbitraria el proceso de
predicción cuando la ganancia de predicción en la subtrama corriente
cae por debajo de un umbral poniendo un señalizador PMODE. El
señalizador PMODE se pone a uno cuando la ganancia de predicción
(relación de la energía de la señal de entrada y la energía de la
señal de diferencia estimada), medida durante la etapa de estimación
para un bloque de muestras de entrada, excede de cierto umbral
positivo. A la inversa, si la ganancia de predicción medida es
inferior al umbral positivo, los coeficientes del predictor ADPCM se
ponen a cero en el codificador y decodificador, para dicha
sub-banda, y se pone a cero el PMODE respectivo. El
umbral de ganancia de predicción se establece de tal manera que sea
igual a la tasa de distorsión de la carga vectorial de coeficientes
de predictor transmitida. Esto se realiza en un intento por asegurar
que cuando PMODE=1, la ganancia de codificación para el proceso
ADPCM siempre es mayor o igual que la de un proceso de codificación
PCM adaptativa (APCM) directa. Poniendo de otro modo PMODE a cero y
reposicionando los coeficientes del predictor, el proceso ADPCM
revierte simplemente a APCM.
Los PMODEs se pueden poner altos en alguna o
todas las sub-bandas si las variaciones de la
ganancia de codificación ADPCM no son importantes para la
aplicación. A la inversa, los PMODES se pueden poner bajos si, por
ejemplo, algunas sub-bandas no se han de codificar,
la tasa de bits de la aplicación es suficientemente alta para que
las ganancias de predicción no tengan que mantener la calidad
subjetiva del audio, el contenido de transitorios de la señal es
alto, o la característica de empalme de Audio codificado ADPCM
simplemente no es deseable, como podría ser el caso de aplicaciones
de edición audio.
Se transmiten modos de predicción separados
(PMODEs) para cada sub-banda a una velocidad igual a
la velocidad de actualización de los predictores lineales en los
procesos ADPCM del codificador y decodificador. La finalidad del
parámetro PMODE es indicar al decodificador si la
sub-banda particular tendrá alguna dirección de
vector de coeficientes de predicción asociada con su bloque de datos
audio codificados. Cuando PMODE=1 en alguna
sub-banda, siempre se incluirá una dirección de
vector de coeficientes de predicción en el flujo de datos. Cuando
PMODE=0 en alguna sub-banda, nunca se incluirá una
dirección de vector de coeficientes de predicción en el flujo de
datos y los coeficientes del predictor se ponen a cero en las etapas
ADPCM del codificador y decodificador.
El cálculo de los PMODEs comienza por analizar
las energías de señal de entrada de sub-banda
puestas en memoria intermedia con respecto a las energías
correspondientes de señal de diferencia estimada puestas en memoria
intermedia obtenidas en la estimación de primera etapa, es decir, no
suponiendo error de cuantificación. Tanto las muestras de entrada
x(n) como las muestras de diferencia estimadas ed(n)
se ponen en memoria intermedia para cada sub-banda
por separado. El tamaño de la memoria intermedia es igual al número
de muestras contenidas en cada período de actualización del
predictor, por ejemplo, el tamaño de una subtrama. La ganancia de
predicción se calcula entonces como:
P_{gain} (dB)
= 20,0 \text{*}
Log_{10}(RMS_{x(n)}/RMS_{ed(n)})
donde RMS_{x(n)} = valor
cuadrático medio de las muestras de entrada puestas en memoria
intermedia x(n) y RMS_{ed(n)} = valor cuadrático
medio de las muestras de diferencia estimadas puestas en memoria
intermedia
ed(n).
Para ganancias de predicción positivas, la señal
de diferencia es, como media, menor que la señal de entrada, y por
lo tanto se puede alcanzar un suelo de ruido de reconstrucción
reducido usando el proceso ADPCM sobre APCM para la misma tasa de
bits. Para ganancias negativas, el codificador ADPCM hace la señal
de diferencia, como media, mayor que la señal de entrada, lo que da
lugar a suelos de ruido más altos que APCM para la misma tasa de
bits. Normalmente, el umbral de ganancia de predicción, que activa
PMODE, será positivo y tendrá un valor que tiene en cuenta la
capacidad extra de canal consumida transmitiendo la dirección del
vector de coeficientes del predictor.
El controlador 106 calcula los modos transitorios
(TMODE) para cada subtrama en cada sub-banda. Los
TMODEs indican el número de factores de escala y las muestras en la
memoria intermedia de señales de sub-banda de
entrada ed(n) cuando PMODE=1 o en la memoria intermedia de
señales de sub-banda de entrada x(n) cuando
PMODE=0, para los que son válidos. Los TMODEs son actualizados a la
misma tasa que las direcciones de vector de coeficientes de
predicción y se transmiten al decodificador. La finalidad de los
modos transitorios es reducir los artefactos audibles de
"pre-eco" de codificación en presencia de
transitorios de señal.
Un transitorio se define como una transición
rápida entre una señal de amplitud baja y una señal de amplitud
alta. Dado que los factores de escala se promedian en un bloque de
muestras de diferencia de sub-banda, si tiene lugar
un cambio rápido en la amplitud de señal en un bloque, es decir, se
produce un transitorio, el factor de escala calculado tiende a ser
mucho más grande de lo que sería óptimo para las muestras de
amplitud baja que preceden al transitorio. Por lo tanto, el error de
cuantificación en las muestras que preceden a transitorios puede ser
muy alto. Este ruido es percibido como pre-eco de
distorsión.
En la práctica, el modo transitorio se utiliza
para modificar la longitud de bloque de promediado de factores de
escala de sub-banda con el fin de limitar la
influencia de un transitorio en la puesta en escala de las muestras
diferenciales que lo preceden inmediatamente. La motivación para
hacerlo son los fenómenos de pre-enmascaramiento
inherentes al sistema auditorio humano, que sugiere que, en
presencia de transitorios, el ruido puede ser enmascarado antes de
un transitorio, a condición de que su duración se mantenga
corta.
Dependiendo del valor de PMODE, el contenido, es
decir la subtrama, de la memoria intermedia de muestras de
sub-banda x(n) o el de la memoria intermedia
de diferencias estimadas ed(n) se copia a una memoria
intermedia de análisis de transitorios. Aquí el contenido de la
memoria intermedia se divide uniformemente en 2, 3 o 4
sub-subtramas dependiendo del tamaño de muestra de
la memoria intermedia de análisis. Por ejemplo, si la memoria
intermedia de análisis contiene 32 muestras de
sub-banda (21,3 ms @1500 Hz), la memoria intermedia
se divide en 4 sub-subtramas de 8 muestras cada una,
dando una resolución temporal de 5,3 ms para una frecuencia de
muestreo de sub-banda de 1500 Hz. Alternativamente,
si la ventana de análisis se configurase en muestras de 16
sub-bandas, la memoria intermedia solamente tendría
que dividirse en dos sub-subtramas para dar la misma
resolución temporal.
Se analiza la señal en cada
sub-subtrama y se determina el estado transitorio de
cada una, distinta de la primera. Si alguna
sub-subtrama se declara transitoria, se generan dos
factores de escala separados para la memoria intermedia de análisis,
es decir, la subtrama corriente. El primer factor de escala se
calcula a partir de muestras en las sub-subtramas
que preceden a la sub-subtrama transitoria. El
segundo factor de escala se calcula a partir de muestras en la
sub-subtrama transitoria junto con todas las
sub-subtramas precedentes.
El estado de transitorio de la primera
sub-subtrama no se calcula puesto que el ruido de
cuantificación está limitado automáticamente por el comienzo de la
ventana de análisis propiamente dicho. Si más de una
sub-subtrama se declara transitoria, solamente se
considera la que se produce primero. Si no se detectan
sub-memorias intermedias de transitorios, solamente
se calcula un solo factor de escala usando todas las muestras en la
memoria intermedia de análisis. De esta forma, no se usan valores de
factor de escala que incluyen muestras transitorias para escalar
muestras anteriores más de un período de
sub-subtrama atrás en el tiempo. Por lo tanto, el
ruido de cuantificación de pre-transitorio se limita
a un período de sub-subtrama.
Una sub-subtrama se declara
transitoria si la relación de su energía en la
sub-memoria intermedia precedente excede de un
umbral transitorio (TT), y la energía en la
sub-subtrama precedente es inferior a un umbral
pretransitorio (PTT). Los valores de TT y PTT dependerán de la tasa
de bits y el grado de supresión de pre-eco
requerido. Normalmente se varían hasta que la distorsión
pre-eco percibida coincide con el nivel de otros
artefactos de codificación, si existen. Aumentar TT y/o disminuir
los valores PTT reducirá la probabilidad de que las
sub-subtramas sean declaradas transitorias, y por lo
tanto reducirá la tasa de bits asociada con la transmisión de los
factores de escala. A la inversa, reducir TT y/o aumentar los
valores PTT incrementará la probabilidad de que las
sub-subtramas sean declaradas transitorias, y por lo
tanto incrementará la tasa de bits asociada con la transmisión de
los factores de escala.
Puesto que TT y PTT se ponen individualmente para
cada sub-banda, la sensibilidad de la detección de
transitorios en el codificador se puede poner de forma arbitraria
para cualquier sub-banda. Por ejemplo, si se halla
que el pre-eco en sub-bandas de alta
frecuencia es menos perceptible que en las
sub-bandas de frecuencia inferior, los umbrales se
pueden poner para reducir la probabilidad de que se declaren
transitorios en las sub-bandas más altas. Además,
puesto que los TMODEs están embebidos en el flujo de datos
comprimidos, el decodificador nunca necesita conocer el algoritmo de
detección de transitorios utilizado en el codificador para
decodificar apropiadamente la información de TMODE.
Como se representa en la figura 11a, si la
primera sub-subtrama 108 en la memoria intermedia de
análisis de sub-bandas 109 es transitoria, o si no
se detectan sub-subtramas transitorias, TMODE=0. Si
la segunda sub-subtrama es transitoria pero no la
primera, TMODE=1. Si la tercera sub-subtrama es
transitoria, pero no la primera o la segunda, TMODE=2. Si solamente
la cuarta sub-subtrama es transitoria, TMODE=3.
Como se representa en la figura 11b, cuando
TMODE=0, los factores de escala 110 se calculan en todas las
sub-subtramas. Cuando TMODE=1, el primer factor de
escala se calcula en la primera sub-subtrama y el
segundo factor de escala en todas las sub-subtramas
procedentes. Cuando TMODE=2, el primer factor de escala se calcula
en las sub-subtramas primera y segunda y el segundo
factor de escala sobre todas las sub-subtramas
procedentes. Cuando TMODE=3, el primer factor de escala se calcula
sobre las sub-subtramas primera, segunda y tercera y
el segundo factor de escala se calcula en la cuarta
sub-subtrama.
Cuando TMODE=0, el único factor de escala se
utiliza para escalar las muestras de diferencia de
sub-banda durante la duración de toda la memoria
intermedia de análisis, es decir, una subtrama, y se transmite al
decodificador para facilitar la puesta en escala inversa. Cuando
TMODE>0, se utilizan dos factores de escala para escalar las
muestras de diferencia de sub-banda y ambos se
transmiten al decodificador. Para cualquier TMODE, cada factor de
escala se utiliza para escalar las muestras diferenciales usadas
para generarlo en primer lugar.
Dependiendo del valor de PMODE para dicha
sub-banda, las muestras de diferencia estimadas
ed(n) o las muestras de sub-banda de entrada
x(n) se utilizan para calcular el (los) factores de escala
apropiados. Los TMODEs se utilizan en este cálculo para determinar
el número de factores de escala y para identificar las
sub-subtramas correspondientes en la memoria
intermedia.
Para la sub-banda j-ésima, los
factores de escala rms se calculan de la siguiente manera:
Cuando TMODE=0, el único valor eficaz es:
RMS_{j} =
\left(\sum\limits^{L}_{n=1} ed (n)^{2} /
L\right)^{0.5}
donde L es el número de muestras en
la subtrama. Cuando TMODE >0, los dos valores RMS
son:
RMS1_{j} =
\left(\sum\limits^{L}_{n=1} ed (n)^{2} /
L\right)^{0.5}
RMS2_{j} =
\left(\sum\limits^{k + 1}_{n=1} ed (n)^{2} /
L\right)^{0.5}
donde k = (TMODE*L/NSB) y NSB es el
número de sub-subtramas
uniformes.
Si PMODE=0, las ed_{j}(n) muestras son
sustituidas por las muestras de entrada x_{j}(n).
Para la sub-banda j-ésima, los
factores de escala de pico se calculan de la siguiente manera:
Cuando TMODE=0, el único valor máximo es:
PEAK_{j} =
MAX(ABS(ed_{j}(n))) \ para \ n=1,
L
Cuando TMODE>0, los dos valores máximos
son:
PEAK1_{j} =
MAX(ABS(ed_{j}(n))) \ para \ n=1, (TMODE \text{*}
L/NSB)
PEAK2_{j} =
MAX(ABS(ed_{j}(n))) \ para \ n=(1+TMODE\text{*}
L/NSB),
L
Si PMODE=0, las ed_{j}(n) muestras son
sustituidas por las muestras de entrada x_{j}(n).
Los señalizadores de modo de predicción solamente
tienen dos valores, activado o desactivado, y se transmiten al
decodificador directamente como códigos de 1 bit.
Los señalizadores de modo transitorio tienen un
máximo de 4 valores; 0, 1, 2 y 3, y son transmitidos al
decodificador usando directamente palabras código de entero sin
signo de 2 bits u opcionalmente mediante una tabla de entropía de 4
niveles en un intento de reducir la longitud de palabra media de los
TMODEs por debajo de 2 bits. Típicamente la codificación por
entropía opcional se utiliza para aplicaciones de baja tasa de bits
para ahorrar bits.
El proceso de codificación por entropía 112
ilustrado con detalle en la figura 12 es el siguiente: los códigos
de modo transitorio TMODE(j) para las j
sub-bandas se mapean a un número (p) de libro de
códigos de longitud variable mid-riser de 4 niveles,
donde cada libro de códigos se optimiza para una característica
estadística de entrada diferente. Los valores TMODE se mapean a las
tablas de 4 niveles 114 y se calcula 116 el uso total de bits
asociado con cada tabla (NB_{p}). La tabla que proporciona el uso
de bits más bajo en el proceso de mapeado se selecciona 118 usando
el índice THUFF. Los códigos mapeados, VTMODE(j), se extraen
de esta tabla, comprimen y transmiten al decodificador junto con la
palabra índice THUFF. El decodificador, que contiene el mismo
conjunto de tablas inversas de 4 niveles, usa el índice THUFF para
dirigir los códigos de longitud variable entrantes,
VTMODE(j), a la tabla apropiada para volver a decodificar a
los índices TMODE.
Para transmitir los factores de escala al
decodificador, deben ser cuantificados a un formato de código
conocido. En este sistema se cuantifican usando una característica
logarítmica de 64 niveles uniformes, una característica logarítmica
de 128 niveles uniformes, o una característica logarítmica de 64
niveles uniformes codificada de tasa variable 120. El cuantificador
de 64 niveles exhibe un tamaño de paso de 2,25 dB en ambos casos, y
los 128 niveles un tamaño de paso de 1,25 dB. La cuantificación de
64 niveles se utiliza para tasas de bits bajas a medias, la
codificación detasa variable adicional se utiliza para aplicaciones
de baja tasa de bits, y los 128 niveles se usan generalmente para
altas tasas de bits.
El proceso de cuantificación 120 se ilustra en la
figura 13. Los factores de escala, RMS o PEAK, se leen de una
memoria intermedia 121, convierten al dominio log 122, y después se
aplican a unos cuantificadores uniformes de 64 niveles o 128 niveles
124, 126 determinados por el control de modo de codificador 128. Los
factores de escala log cuantificados se escriben después en una
memoria intermedia 130. El rango de los cuantificadores de 128 y 64
niveles son suficientes para cubrir factores de escala con un rango
dinámico de aproximadamente 160 dB y 144 dB, respectivamente. El
límite superior de 128 niveles se establece para cubrir el rango
dinámico de señales audio digitales PCM de entrada de 24 bits. El
límite superior de 64 niveles se establece para cubrir el rango
dinámico de señales audio digitales PCM de 20 bits.
Los factores de escala log se mapean al
cuantificador y el factor de escala es sustituido por el código de
nivel de cuantificador más próximo RMS_{QL} (o PEAK_{QL}). En el
caso del cuantificador de 64 niveles estos códigos son 6 bits de
largo y oscilan entre 0-63. En el caso del
cuantificador de 128 niveles, los códigos son 7 bits de largo y
oscilan entre 0-127.
La cuantificación inversa 131 se logra
simplemente volviendo a mapear los códigos de nivel a la respectiva
característica de cuantificación inversa para dar los valores
RMS_{q} (o PEAK_{q}). Los factores de escala cuantificados se
utilizan en el codificador y el decodificador para la puesta en
escala de muestras diferenciales ADPCM (o APCM si PMODE=0),
garantizando así que ambos procesos de puesta en escala y puesta en
escala inversa sean idénticos.
Si se tiene que reducir la tasa de bits de los
códigos del cuantificador de 64 niveles, se lleva a cabo entropía
adicional, o codificación de longitud variable. Los códigos de 64
niveles se someten a codificación diferencial de primer orden 132 a
través de las j sub-bandas, comenzando en la segunda
sub-banda (j=2) a la sub-banda
activa más alta. El proceso también se puede utilizar para codificar
factores de escala PEAK. Los códigos diferenciales con signo
DRMS_{QL}(j), (o DPEAK_{QL}(j)) tienen una banda
máxima de +/-63 y se almacenan en una memoria intermedia 134. Para
reducir su tasa de bits sobre los códigos de 6 bits originales, los
códigos diferenciales se mapean a un número (p) de libros de código
de longitud variable mid-riser de 127 niveles. Cada
libro de códigos se optimiza para una característica estadística de
entrada diferente.
El proceso para someter a codificación por
entropía los códigos diferenciales con signo es el mismo que el
proceso de codificación por entropía para los modos transitorios
ilustrados en la figura 12 a excepción de que se utilizan p tablas
de código de longitud variable de 127 niveles. La tabla que
proporciona el uso de bits más bajo sobre el proceso de mapeado se
selecciona usando el índice SHUFF. Los códigos mapeados
VDRMS_{QL}(j) se extraen de esta tabla, comprimen y
transmiten al decodificador junto con la palabra índice SHUFF. El
decodificador, que contiene el mismo conjunto de (p) tablas inversas
de 127 niveles, usa el índice SHUFF para dirigir los códigos de
longitud variable entrantes a la tabla apropiada para
redecodificación a los niveles de código de cuantificador
diferencial. Los niveles de código diferencial son convertidos a
valores absolutos usando las rutinas siguientes:
RMS_{QL}(1) =
DRMS_{QL}(1)
RMS_{QL}(j) =
DRMS_{QL}(j) + RMS_{QL}(j-1) \ para \ j = 2,...
K
y niveles de código diferencial
PEAK son convertidos a valores absolutos usando las rutinas
siguientes;
PEAK_{QL}(1) =
DPEAK_{QL}(1)
PEAK_{QL}(j) =
DPEAK_{QL}(j) + PEAK_{QL}(j-1) \ para \ j =
2,..K
donde en ambos casos K = número de
sub-bandas
activas.
El sistema de administración global de bits 30
representado en la figura 10 gestiona la asignación de bits (ABIT),
determina el número de sub-bandas activas (SUBS) y
la estrategia de frecuencia conjunta (JOINX) y la estrategia VQ para
el codificador audio multicanal para proporcionar subjetivamente
codificación transparente a una tasa reducida de bits. Esto
incrementa el número de canales audio y/o el tiempo de reproducción
que se puede codificar y almacenar en un medio fijo a la vez que se
mantiene o mejora la fidelidad audio. En general, el sistema GBM 30
asigna primero bits a cada sub-banda según un
análisis psicoacústico modificado por la ganancia de predicción del
codificador. Los bits restantes son asignados después según un
esquema mmse para disminuir el suelo general de ruido. Para
optimizar la eficiencia de codificación, el sistema GBM asigna
simultáneamente bits en todos los canales audio, todas las
sub-bandas, y a través de toda la trama. Además, se
puede emplear una estrategia de codificación de frecuencia conjunta.
De esta manera, el sistema aprovecha la distribución no uniforme de
energía de señal entre los canales audio, a través de frecuencia, y
en el tiempo.
Se utilizan mediciones psicoacústicas para
determinar información perceptualmente irrelevante en la señal
audio. La información perceptualmente irrelevante se define como las
partes de la señal audio que no pueden ser oídas por oyentes
humanos, y se pueden medir en el dominio de tiempo, el dominio de
frecuencia, o en alguna otra base. J.D. Johnston: "Transform
Coding of Audio Signals Using Perceptual Noise Criteria", IEEE
Journal on Selected Areas in Communications, vol.
JSAC-6, nº 2, pág. 314-323, Feb.
1988 describió los principios generales de la codificación
psicoacústica.
Dos factores principales influyen en la medición
psicoacústica. Uno es el umbral absoluto dependiente de frecuencia
de la audición aplicable a humanos. El otro es el efecto de
enmascaramiento que un sonido tiene en la capacidad humana de oír un
segundo sonido reproducido simultáneamente o incluso después del
primer sonido. En otros términos el primer sonido evita que oigamos
el segundo sonido, y se dice que lo enmascara.
En un codificador de sub-banda,
el resultado final de un cálculo psicoacústico es un conjunto de
números que especifican el nivel de ruido inaudible para cada
sub-banda en dicho instante. Este cálculo es
conocido y se incorpora en la norma de compresión MPEG 1 ISO/IEC DIS
11172 "Information technology - Coding of moving pictures and
associated audio for digital storage media up to about 1.5
Mbits/s", 1992. Estos números varían dinámicamente con la señal
audio. El codificador intenta ajustar el suelo de ruido de
cuantificación en las sub-bandas por medio del
proceso de asignación de bits de manera que el ruido de
cuantificación en estas sub-bandas sea inferior al
nivel audible.
Un cálculo psicoacústico exacto requiere
normalmente una resolución de frecuencia alta en la transformada de
tiempo a frecuencia. Esto implica una gran ventana de análisis para
la transformada de tiempo a frecuencia. El tamaño de ventana de
análisis estándar son 1024 muestras que corresponden a una subtrama
de datos audio comprimidos. La resolución de frecuencia de una
longitud de 1024 fft coincide aproximadamente con la resolución
temporal del oído humano.
La salida del modelo psicoacústico es una
relación de señal a máscara (SMR) para cada una de las 32
sub-bandas. La SMR es indicativa de la cantidad de
ruido de cuantificación que una sub-banda particular
puede soportar, y por lo tanto también es indicativa del número de
bits necesarios para cuantificar las muestras en la
sub-banda. Específicamente, una SMR grande
(>>1) indica que se requiere gran número de bits y una SMR
pequeña (>0) indica que se requieren menos bits. Si la SMR <0,
la señal audio está por debajo el umbral de máscara de ruido, y no
se requieren bits para cuantificación.
Como se representa en la figura 14, las SMRs para
cada trama sucesiva se generan, en general, 1) calculando una fft,
preferiblemente de longitud 1024, sobre las muestras audio PCM para
producir una secuencia de coeficientes de frecuencia 142, 2)
convolucionando los coeficientes de frecuencia con máscaras
psicoacústicas de ruido y tono dependientes de frecuencia 144 para
cada sub-banda, 3) promediando los coeficientes
resultantes sobre cada sub-banda para producir los
niveles de SMR, y 4) normalizando opcionalmente las SMRs según la
respuesta de audición humana 146 representada en la figura 15.
La sensibilidad del oído humano es máxima a
frecuencias próximas a 4 kHz y disminuye cuando la frecuencia se
incrementa o disminuye. Así, para ser percibida al mismo nivel, una
señal de 20 kHz debe ser mucho más fuerte que una señal de 4 kHz.
Por lo tanto, en general, las SMRs a frecuencias próximas a 4 kHz
son relativamente más importantes que las frecuencias alejadas. Sin
embargo, la forma precisa de la curva depende de la potencia media
de la señal suministrada al oyente. A medida que el volumen aumenta,
la respuesta auditora 146 se comprime. Así, un sistema optimizado
para un volumen particular será subóptimo a otros volúmenes. Como
resultado, se selecciona un nivel de potencia nominal para
normalizar los niveles de SMR o se inhabilita la normalización. Las
SMRs resultantes 148 para las 32 sub-bandas se
muestran en la figura 16.
El sistema GBM 30 selecciona primero la
estrategia de codificación apropiada, qué sub-bandas
serán codificadas con la VQ y algoritmos ADPCM y si JFC estará
habilitada. Después, el sistema GBM selecciona un acercamiento de
asignación de bits psicoacústico o MMSE. Por ejemplo, a altas tasas
de bits, el sistema puede inhabilitar el modelado psicoacústico y
uso un esquema verdadero de asignación mmse. Esto reduce la
complejidad computacional sin ningún cambio perceptual en la señal
audio reconstruida. A la inversa, a velocidades bajas, el sistema
puede activar el esquema de codificación de frecuencia conjunta
explicado anteriormente para mejorar la fidelidad de reconstrucción
a frecuencias más bajas. El sistema GBM puede conmutar entre la
asignación psicoacústica normal y la asignación mmse en base al
contenido de transitorios de la señal en base de trama a trama.
Cuando el contenido de transitorios es alto, el supuesto de
estacionaridad que se utiliza para calcular las SMRs ya no es
verdadero, y así el esquema mmse proporciona mejor rendimiento.
Para una asignación psicoacústica, el sistema GBM
asigna primero los bits disponibles para cumplir los efectos
psicoacústicos y asigna después los bits restantes para disminuir el
suelo general de ruido. El primer paso es determinar las SMRs para
cada sub-banda para la trama corriente como se ha
descrito anteriormente. El paso siguiente es regular las SMRs para
la ganancia de predicción (P_{gain}) en las respectivas
sub-bandas para generar relaciones de máscara a
ruido (MNRs). El principio es que el codificador ADPCM proporcionará
una porción de la SMR requerida. Como resultado, se puede lograr
niveles de ruido psicoacústicos inaudibles con menos bits.
La MNR para la sub-banda j-ésima,
suponiendo PMODE=1, viene dada por:
MNR(j)
= SMR(j)Pgain(j) \text{*}
PEF(ABIT)
donde PEF(ABIT) es el factor
de eficiencia de predicción del cuantificador. Para calcular
MNR(j), el diseñador debe tener una estimación de la
asignación de bits (ABIT), que se puede generar asignando bits
solamente en base a la SMR(j) o suponiendo que
PEF(ABIT)=1. A tasas de bits medias a altas, la ganancia de
predicción efectiva es aproximadamente igual a la ganancia de
predicción calculada. Sin embargo, la ganancia de predicción
efectiva se reduce a bajas tasas de bits. La ganancia de predicción
efectiva que se logra usando, por ejemplo, un cuantificador de 5
niveles es aproximadamente 0,7 de la ganancia de predicción
estimada, mientras que un cuantificador de 65 niveles permite que la
ganancia de predicción efectiva sea aproximadamente igual a la
ganancia de predicción estimada, PEF = 1,0. En el límite, cuando la
tasa de bits es cero, la codificación predictiva está esencialmente
inhabilitada y la ganancia de predicción efectiva es
cero.
En el paso siguiente, el sistema GBM 30 genera un
esquema de asignación de bits que cumple la MNR para cada
sub-banda. Esto se realiza usando la aproximación de
que 1 bit es igual a 6 dB de distorsión de señal. Para asegurar que
la distorsión de codificación sea inferior al umbral
psicoacústicamente audible, la tasa de bits asignada es el entero
mayor de la MNR dividido por 6 dB, que viene dada por:
ABIT(j)
=
\left[\frac{MNR(j)}{6dB}\right]
Asignando bits de esta manera, el nivel de ruido
156 en la señal reconstruida tenderá a seguir a la señal propiamente
dicha 157 representada en la figura 17. Así, a frecuencias donde la
señal es muy fuerte, el nivel de ruido será relativamente alto, pero
permanecerá inaudible. A frecuencias donde la señal es relativamente
débil, el suelo de ruido será muy pequeño e inaudible. El error
medio asociado con este tipo de modelado psicoacústico siempre será
mayor que un nivel de ruido mmse 158, pero el rendimiento audible
puede ser mejor, en particular a bajas tasas de bits.
En caso de que la suma de los bits asignados para
cada sub-banda en todos los canales audio sea mayor
o inferior a la tasa de bits deseada, la rutina GBM reducirá o
aumentará iterativamente la asignación de bits para
sub-bandas individuales. Alternativamente, la tasa
de bits deseada se puede calcular para cada canal audio. Esto es
subóptimo, pero más simple, especialmente en una implementación por
hardware. Por ejemplo, los bits disponibles se pueden distribuir
uniformemente entre los canales audio o se pueden distribuir en
proporción a la SMR media o RMS de cada canal.
En caso de que la tasa de bits deseada sea
superada por la suma de las asignaciones de bits locales, incluyendo
los bits de código VQ e información complementaria, la rutina de
administración global de bits reducirá progresivamente las
asignaciones de bits de sub-bandas locales. Varias
técnicas específicas están disponibles para reducir la tasa de bits
media. En primer lugar, las tasas de bits que se redondearon hacia
arriba por la función del entero mayor pueden ser redondeadas hacia
abajo. A continuación, un bit puede alejarse de las
sub-bandas que tienen las MNRs más pequeñas. Además,
las sub-bandas de frecuencia más alta se pueden
desactivar o se puede habilitar la codificación de frecuencia
conjunta. Todas las estrategias de reducción de la tasa de bits
siguen el principio general de reducir gradualmente la resolución de
codificación de forma suave, introduciéndose primero la estrategia
perceptualmente menos ofensiva y usándose en último término la
estrategia más ofensiva.
En caso de que la tasa de bits deseada sea mayor
que la suma de las asignaciones de bits locales, incluyendo los bits
de código VQ e información complementaria, la rutina de
administración global de bits aumentará progresiva e iterativamente
las asignaciones de bits de sub-bandas locales para
reducir el suelo de ruido general de la señal reconstruida. Esto
puede hacer que se codifiquen sub-bandas a las que
antes se les asignó bits cero. La carga de bits al "conmutar"
sub-bandas de esta forma puede ser necesaria para
reflejar el costo al transmitir coeficientes del predictor si PMODE
está habilitado.
La rutina GBM puede seleccionar uno de tres
esquemas diferentes para asignar los bits restantes. Una opción es
utilizar un método mmse que reasigna todos los bits de tal
manera que el suelo de ruido resultante sea aproximadamente plano.
Esto es equivalente a inhabilitar el modelado psicoacústico
inicialmente. Para lograr un suelo de ruido mmse, el gráfico 160 de
los valores RMS de las sub-bandas mostrados en la
figura 18a se gira boca abajo como se representa en la figura 18b y
"se llena de agua" hasta que todos los bits son expulsados.
Esta técnica conocida se denomina llenado con agua porque el nivel
de distorsión cae uniformemente a medida que aumenta el número de
bits asignados. En el ejemplo representado, el primer bit es
asignado a la sub-banda 1, los bits segundo y
tercero son asignados a las sub-bandas 1 y 2, los
bits cuarto a séptimo son asignados a las sub-bandas
1, 2, 4 y 7, y así sucesivamente. Alternativamente, se puede asignar
un bit a cada sub-banda para garantizar que cada
sub-banda sea codificada, y después se llenan de
agua los bits restantes.
Una segunda opción, y preferida, es asignar los
bits restantes según el acercamiento mmse y gráfico RMS
descrito anteriormente. El efecto de este método es bajar
uniformemente el suelo de ruido 157 representado en la figura 17 a
la vez que se mantiene la forma asociada con el enmascarado
psicoacústico. Esto proporciona un buen compromiso entre la
distorsión psicoacústica y mse.
El tercer acercamiento es asignar los bits
restantes usando el acercamiento mmse aplicado a un gráfico de la
diferencia entre los valores RMS y MNR para las
sub-bandas. El efecto de este acercamiento es morfar
suavemente la forma del suelo de ruido de la forma psicoacústica
óptima 157 a la forma mmse óptima (plana) 158 cuando aumenta la tasa
de bits. En cualquiera de estos esquemas, si el error de
codificación en cualquier sub-banda cae por debajo
de 0,5 LSB, con respecto al PCM fuente, no se asignan más bits a
dicha sub-banda. Se puede usar opcionalmente valores
máximos fijos de asignaciones de bits de sub-banda
para limitar el número máximo de bits asignados a
sub-bandas particulares.
En el sistema de codificación explicado
anteriormente, hemos asumido que la tasa de bits media por muestra
es fija y hemos generado la asignación de bits para maximizar la
fidelidad de la señal audio reconstruida. Alternativamente, el nivel
de distorsión, mse o perceptual, puede ser fijo y la tasa de bits se
puede variar para cumplir el nivel de distorsión. En el acercamiento
mmse, el gráfico RMS se llena simplemente de agua hasta que se
cumple el nivel de distorsión. La tasa de bits requerida variará en
base a los niveles RMS de las sub-bandas. En el
acercamiento psicoacústico, los bits son asignados para cumplir las
MNRs individuales. Como resultado, la tasa de bits variará en base a
las SMRs individuales y las ganancias de predicción. Este tipo de
asignación no es actualmente útil porque los decodificadores
contemporáneos operan a una tasa fija. Sin embargo, sistemas de
administración alternativos, tales como ATM o medios de
almacenamiento de acceso aleatorio, pueden hacer práctica la
codificación de tasa variable en un futuro próximo.
Los índices de asignación de bits (ABIT) se
generan para cada sub-banda y cada canal audio por
una rutina de asignación adaptativa de bits en el proceso de
administración global de bits. La finalidad de los índices en el
codificador es indicar el número de niveles 162 representado en la
figura 10 que son necesarios para cuantificar la señal de diferencia
para obtener un suelo de ruido de reconstrucción subjetivamente
óptimo en el decodificador audio. En el decodificador indican el
número de niveles necesarios para cuantificación inversa. Se generan
índices para cada memoria intermedia de análisis y sus valores
pueden ser del rango de 0 a 27. La relación entre valor de índice,
el número de niveles de cuantificador y la SN_{Q}R de
sub-banda diferencial resultante aproximada se
representa en la Tabla 3. Dado que la señal de diferencia está
normalizada, el tamaño de paso 164 se iguala a uno.
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(Tabla pasa a página
siguiente)
Los índices de asignación de bits (ABIT) son
transmitidos al decodificador directamente usando palabras código de
entero sin signo de 4 bits, palabras código de entero sin de 5 bits,
o usando una tabla de entropía de 12 niveles. Típicamente, la
codificación por entropía se emplearía para aplicaciones de baja
tasa de bits para ahorrar bits. El método de codificar ABIT se
establece por el control de modo en el codificador y se transmite al
decodificador. El codificador por entropía mapea 166 los índices
ABIT a un libro de códigos particular identificado por un índice
BHUFF y un código específico VABIT en el libro de códigos usando el
proceso representado en la figura 12 con tablas ABIT de 12
niveles.
Dado que la información complementaria y las
muestras de sub-banda diferencial se pueden
codificar opcionalmente usando libros de códigos de longitud
variable de entropía, se debe emplear algún mecanismo para regular
la tasa de bits resultante del codificador cuando el flujo de bits
comprimido se ha de transmitir a una tasa fija. Dado que normalmente
no es deseable modificar la información complementaria una vez
calculada, los ajustes de tasa de bits se logran mejor alterando
iterativamente el proceso de cuantificación de muestras de
sub-bandas diferenciales dentro del codificador
ADPCM hasta que se cumple la limitación de tasa.
En el sistema descrito, un sistema de control de
tasa global (GRC) 178 en la figura 10 ajusta la tasa de bits, que
resulta del proceso de mapear los códigos de nivel de cuantificador
a la tabla de entropía, alterando la distribución estadística de los
valores de código de nivel. Se asume que todas las tablas de
entropía exhiben una tendencia similar de longitudes de código más
altas para valores de código de nivel más alto. En este caso, la
tasa de bits media se reduce a medida que aumenta la probabilidad de
los niveles de código de valor bajo y viceversa. En el proceso de
cuantificación ADPCM (o APCM), el tamaño del factor de escala
determina la distribución, o uso, de los valores de código de nivel.
Por ejemplo, a medida que aumente el tamaño del factor de escala,
las muestras diferenciales tenderán a ser cuantificadas por los
niveles más bajos, y por lo tanto los valores de código serán
progresivamente menores. A su vez, esto dará lugar a longitudes de
palabra de código por entropía más pequeñas y una tasa de bits más
baja.
La desventaja de este método es que,
incrementando el tamaño del factor de escala, también se eleva el
mismo grado el ruido de reconstrucción en las muestras de
sub-banda. Sin embargo, en la práctica, el ajuste de
los factores de escala normalmente no es superior a 1 dB a 3 dB. Si
se requiere un ajuste mayor, sería mejor volver a la asignación de
bits y reducir la asignación general de bits en vez de arriesgar la
posibilidad de ruido de cuantificación audible que se produce en
sub-bandas que usarían el factor de escala
inflado.
Para regular la asignación de bits ADPCM
codificada por entropía, las muestras de la historia del predictor
para cada sub-banda se almacenan en una memoria
intermedia temporal en caso de que se repita el ciclo de
codificación ADPCM. A continuación, todas las memorias intermedias
de muestras de sub-banda son codificadas por el
proceso ADPCM completo usando coeficientes de predicción A_{H}
derivados del análisis LPC de sub-banda junto con
factores de escala RMS (o PEAK), asignaciones de bits del
cuantificador ABIT, modos transitorios TMODE, y modos de predicción
PMODE derivados de la señal de diferencia estimada. Los códigos de
nivel de cuantificador resultantes se ponen en memoria intermedia y
mapean al libro de códigos de longitud variable de entropía, que
exhibe de nuevo el uso de bits más bajo usando el índice de
asignación de bits para determinar los tamaños de los libros de
códigos.
El sistema GRC analiza después el número de bits
usados para cada sub-banda usando el mismo índice de
asignación de bits en todos los índices. Por ejemplo, cuando ABIT=1,
el cálculo de asignación de bits en la administración global de bits
podría haber asumido una tasa media de 1,4 por muestra de
sub-banda (es decir, la tasa media para el libro de
códigos de entropía suponiendo una distribución óptima de la
amplitud de los códigos de nivel). Si el uso total de bits de todas
las sub-bandas para las que ABIT=1 es mayor que
1,4/(número total de muestras de sub-banda), los
factores de escala se podrían incrementar en todas estas
sub-bandas afectando a una reducción de la tasa de
bits. La decisión para regular los factores de escala de
sub-banda se deja preferiblemente hasta que se ha
accedido a todas las tasas de índice ABIT. Como resultado, los
índices con tasas de bits menores que las asumidas en el proceso de
asignación de bits pueden compensar los que tienen tasas de bits
superiores a dicho nivel. Esta evaluación también se puede ampliar
para cubrir todos los canales audio donde sea apropiado.
El procedimiento recomendado para reducir la tasa
general de bits es empezar con la tasa de bits de índice ABIT más
baja que excede del umbral y aumentar los factores de escala en cada
una de las sub-bandas que tienen esta asignación de
bits. El uso de bits real se reduce por el número de bits que estas
sub-bandas estaban originalmente por encima de la
tasa nominal para dicha asignación. Si el uso de bits modificado
todavía es superior al máximo permitido, se incrementan los factores
de escala de sub-banda para el índice ABIT más alto
siguiente, para el que el uso de bits excede del nominal. Este
proceso se continúa hasta que el uso de bits modificado es inferior
al máximo.
Una vez logrado esto, se cargan los datos
históricos antiguos en los predictores y el proceso de codificación
ADPCM 72 se repite para las sub-bandas cuyos
factores de escala han sido modificados. Después de esto, los
códigos de nivel son mapeados de nuevo a los libros de códigos de
entropía más óptimos y se recalcula el uso de bits. Si alguno de los
usos de bits todavía excede de las tasas nominales, los factores de
escala se incrementan más y se repite el ciclo.
La modificación de los factores de escala se
puede hacer de dos formas. La primera es transmitir al decodificador
un factor de ajuste para cada índice ABIT. Por ejemplo una palabra
de 2 bits podría indicar una banda de ajuste de, por ejemplo, 0, 1,
2 y 3 dB. Puesto que se utiliza el mismo factor de ajuste para todas
las sub-bandas que usan el índice ABIT, y solamente
los índices 1-10 pueden utilizar codificación por
entropía, el número máximo de factores de ajuste que tiene que ser
transmitido para todas las sub-bandas es 10.
Alternativamente, el factor de escala se puede cambiar en cada
sub-banda seleccionando un nivel de cuantificador
alto. Sin embargo, puesto que los cuantificadores de factor de
escala tienen tamaños de paso de 1,25 y 2,5 dB, respectivamente, el
ajuste de factor de escala se limita a estos pasos. Además, al
utilizar esta técnica, puede ser necesario recalcular la
codificación diferencial de los factores de escala y el uso de bits
resultante si se habilita la codificación por entropía.
Hablando en términos generales, también se puede
utilizar el mismo procedimiento para incrementar la tasa de bits, es
decir, cuando la tasa de bits es menor que la tasa de bits deseada.
En este caso, los factores de escala se disminuirán para forzar las
muestras diferenciales para hacer mayor uso de los niveles de
cuantificador exteriores, y por lo tanto usar palabras código más
largas en la tabla de entropía.
Si el uso de bits para índices de asignación de
bits no se puede reducir dentro de un número razonable de
iteraciones, o en el caso en que se transmiten los factores de
ajuste de factor de escala, el número de pasos de ajuste ha llegado
al límite, son posibles dos remedios. Primero: se puede incrementar
los factores de escala de sub-bandas que están
dentro de la tasa nominal, disminuyendo por ello la tasa general de
bits. Alternativamente, todo el proceso de codificación ADPCM puede
ser suspendido y se recalculan las asignaciones adaptativas de bits
a través de las sub-bandas, esta vez usando menos
bits.
El multiplexor 32 representado en la figura 10
comprime los datos para cada canal y después multiplexa los datos
comprimidos para cada canal a una trama de salida para formar el
flujo de datos 16. El método de comprimir y multiplexar los datos,
es decir, el formato de trama 186 representado en la figura 19, se
diseñó de manera que el codificador audio se pueda usar en una
amplia gama de aplicaciones y se pueda expandir a frecuencias de
muestreo más altas, la cantidad de datos en cada trama es limitada,
la reproducción se puede iniciar en cada
sub-subtrama independientemente para reducir la
latencia, y se reducen los errores de decodificación.
Como se representa, una sola trama 186 (4096
muestras PCM/c) define los límites de flujo de bits en los que
reside información suficiente para decodificar apropiadamente una
trama de audio y consta de 4 subtramas 188 (1024 muestras PCM/c),
que a su vez están formadas por 4 sub-subtramas 190
(256 muestras PCM/c). La palabra de sincronización de trama 192 se
coloca al comienzo de cada trama audio. La información de cabecera
de trama 194 da primariamente información relativa a la construcción
de la trama 186, la configuración del codificador que generó el
flujo y varias características operativas opcionales tales como el
control de rango dinámico embebido y el código de tiempo. La
información de cabecera opcional 196 indica al decodificador si se
requiere mezcla hacia abajo, si se hizo compensación de rango
dinámico y si se incluyen bytes de datos auxiliares en el flujo de
datos. Las cabeceras de codificación audio 198 indican la
disposición de compresión y formatos de codificación usados en el
codificador para montar la 'información complementaria' de
codificación, es decir, asignaciones de bits, factores de escala,
PMODES, TMODES, libros de códigos, etc. El resto de la trama está
formado por subtramas audio consecutivas SUBFS 188.
Cada subtrama comienza con la información
complementaria de codificación audio 200 que envía información
relativa a un número de sistemas de codificación por clave usados
para comprimir el audio en el decodificador. Estos incluyen
detección de transitorios, codificación predictiva, asignación
adaptativa de bits, cuantificación vectorial de alta frecuencia,
codificación de intensidad y puesta en escala adaptativa. Muchos de
estos datos son descomprimidos del flujo de datos usando la
información de cabecera de codificación audio anterior. La matriz de
códigos VQ de alta frecuencia 202 consta de índices de 10 bits por
sub-banda de alta frecuencia indicados por índices
VQSUB. La matriz de efectos de baja frecuencia 204 es opcional y
representa los datos de frecuencia muy baja que se pueden usar para
activar, por ejemplo, un subwoofer.
La matriz audio 206 es decodificada usando
cuantificadores inversos Huffman/fijos y es dividida en un número de
sub-subtramas (SSC), decodificando cada una hasta
256 muestras PCM por canal audio. La matriz audio sobremuestreada
208 solamente está presente si la frecuencia de muestreo es superior
a 48 kHz. Para seguir siendo compatibles, los decodificadores que no
pueden operar a frecuencias de muestreo por encima de 48 kHz deberán
saltar esta matriz de datos audio. Se utiliza DSYNC 210 para
verificar el final de la posición de subtrama en la trama audio. Si
no se verifica la posición, el audio decodificado en la subtrama se
declara no fiable. Como resultado, se silencia dicha trama o se
repite la trama anterior.
La figura 20 es un diagrama de bloques del
decodificador de muestras de sub-banda 18,
respectivamente. El decodificador es bastante simple en comparación
con el codificador y no implica cálculos que sean de importancia
fundamental para la calidad del audio reconstruido, tal como
asignaciones de bits. Después de la sincronización, el descompresor
40 descomprime el flujo de datos audio comprimido 16, detecta y, si
es necesario, corrige los errores inducidos por transmisión, y
demultiplexa los datos a canales audio individuales. Las señales
diferenciales de sub-banda son recuantificadas a
señales PCM y cada canal audio es filtrado inversamente para
convertir de nuevo la señal al dominio de tiempo.
El flujo de datos codificado es comprimido (o
encuadrado) en el codificador e incluye en cada trama datos
adicionales para sincronización de decodificador, detección y
corrección de errores, señalizadores de estado de codificación audio
e información complementaria de codificación, aparte de los códigos
audio reales propiamente dichos. El descompresor 40 detecta la
palabra SYNC y extrae el tamaño de trama FSIZE. El flujo de bits
codificado consta de tramas audio consecutivas, comenzando cada una
con una palabra de sincronización (SYNC) de 32 bits (Ox7ffe8001). El
tamaño físico de la trama audio, FSIZE, se extrae de los bytes
después de la palabra de sincronización. Esto permite al programador
establecer un temporizador de 'fin de trama' para reducir los
recursos de software. A continuación, se extrae NBlks que permite al
decodificador calcular el Tamaño de Ventana Audio (32 (Nblks+1)).
Esto indica al decodificador qué información complementaria extraer
y cuántas muestras reconstruidas generar.
Tan pronto como los bytes de cabecera de trama
(sync, ftype, sur p, nblks, fsize, amode, sfreq, velocidad, mixt,
dynf, dynct, tiempo, auxcnt, Iff, hflag) han sido recibidos, la
validez de los primeros 12 bytes puede ser verificada usando los
bytes de comprobación Reed Solomon, HCRC. Estos corregirán 1 byte
erróneo de los 14 bytes o indicarán 2 bytes erróneos. Una vez
terminada la comprobación de errores, la información de cabecera se
utiliza para actualizar los señalizadores de decodificador.
Las cabeceras (filts, vernum, chist, pcmr,
unspec) que siguen a HCRC y hasta la información opcional, se pueden
extraer y usar para actualizar los señalizadores de decodificador.
Puesto que esta información no cambiará de una trama a otra, se
puede usar un esquema de voto mayoritario para compensar errores de
bit. Los datos de cabecera opcionales (times, mcoeff, dcoeff, auxd,
ocrc) se extraen según las cabeceras mixct, dynf, tiempo y auxcnt.
Los datos opcionales pueden ser verificados usando los bytes de
comprobación Reed Solomon opcionales OCRC.
Las cabeceras de trama de codificación audio
(subfs, subs, chs, vqsu b, joinx, thuff, shuff, bhuff, se15, sel7,
se19, sell3, sell7, se125, se133, sel 65, seI129, ahcrc) son
transmitidas una vez en cada trama. Pueden ser verificadas usando
los bytes de comprobación audio Reed Solomon AHCRC. La mayoría de
las cabeceras se repiten para cada canal audio como define CHS.
La trama de codificación audio se divide en un
número de subtramas (SUBFS). Toda la información complementaria
necesaria (pmode, pvq, tmode, escalas, abits, hfreq) se incluye para
decodificar apropiadamente cada subtrama de audio sin referencia a
ninguna otra subtrama. Cada subtrama sucesiva es decodificada
descomprimiendo primero su información complementaria.
Se transmite un señalizador de modo de predicción
de 1 bit (PMODE) para cada sub-banda activa y a
través de todo el canal audio. Los señalizadores PMODE son válidos
para la subtrama corriente. PMODE=0 implica que los coeficientes del
predictor no se incluyen en la trama audio para dicha
sub-banda. En este caso, los coeficientes del
predictor en esta banda se reposicionan a cero durante la duración
de la subtrama. PMODE=1 implica que la información complementaria
contiene coeficientes del predictor para esta
sub-banda. En este caso, los coeficientes del
predictor se extraen e instalan en su predictor durante la duración
de la subtrama.
Para cada PMODE=1 en la matriz pmode, un índice
de dirección VQ de coeficientes de predicción correspondientes está
situado en la matriz PVQ. Los índices son palabras de entero de 12
bits sin signo fijas y los 4 coeficientes de predicción se extraen
de la tabla de consulta mapeando el entero de 12 bits a la tabla de
vectores 266.
Los índices de asignación de bits (ABIT) indican
el número de niveles en el cuantificador inverso que convertirá de
nuevo los códigos audio de sub-banda a valores
absolutos. El formato de descompresión difiere para los ABITs en
cada canal audio, dependiendo del índice BHUFF y un código VABIT
específico 256.
La información complementaria de modo de
transitorios (TMODE) 238 se utiliza para indicar la posición de
transitorios en cada sub-banda con respecto a la
subtrama. Cada subtrama está dividida en 1 a 4
sub-subtramas. En términos de muestras de
sub-banda, cada sub-subtrama consta
de 8 muestras. El tamaño máximo de subtrama son 32 muestras de
sub-banda. Si se produce un transitorio en la
primera sub-subtrama, tmode=0. Un transitorio en la
segunda sub-subtrama se indica cuando tmode=1, y así
sucesivamente. Para controlar la distorsión transitoria, tal como el
pre-eco, dos factores de escala son transmitidos
para sub-bandas de subtrama donde TMODE es mayor que
0. Los índices THUFF extraídos de las cabeceras audio determinan el
método necesario para decodificar los TMODEs. Cuando THUFF=3, los
TMODEs son descomprimidos como enteros de 12 bits sin signo.
Los índices de factor de escala se transmiten
para permitir la puesta en escala apropiada de los códigos audio de
sub-banda dentro de cada subtrama. Si TMODE es igual
a cero, se transmite un factor de escala. Si TMODE es mayor que cero
para cualquier sub-banda, se transmiten dos factores
de escala conjuntamente. Los índices SHUFF 240 extraídos de las
cabeceras audio determinan el método necesario para decodificar los
SCALES para cada canal audio separado. Los índices VDRMSQL
determinan el valor del factor de escala RMS.
En algunos modos los índices SCALES son
descomprimidos usando una opción de cinco cuantificadores inversos
Huffman con signo de 129 niveles. Sin embargo, los índices
cuantificados inversos resultantes son codificados diferencialmente
y convertidos a absolutos de la siguiente manera:
ABS_SCALE(n+1)=SCALES(n)-SCALES(n+1)
donde n es el enésimo factor de escala diferencial en el canal audio
comenzando en la primera sub-banda.
En los modos de codificación audio de baja tasa
de bits, el codificador audio usa cuantificación vectorial para
codificar eficientemente muestras de sub-banda de
alta frecuencia audio directamente. No se utiliza codificación
diferencial en estas sub-bandas y todas las matrices
referentes a los procesos ADPCM normales deben mantenerse en
reposición. La primera sub-banda que se codifica
usando VQ se indica por VQSUB y todas las sub-bandas
hasta SUBS también son codificadas de esta forma.
Los índices de alta frecuencia (HFREQ) son
descomprimidos 248 como enteros sin signo de 10 bits fijos. Las 32
muestras requeridas para cada subtrama de sub-banda
se extraen del binario fraccional Q4 LUT aplicando los índices
apropiados. Esto se repite para cada canal en el que el modo VQ de
alta frecuencia es activo.
El factor de decimación para el canal de efectos
siempre es X128. El número de muestras de efectos de 8 bits
presentes en LFE viene dado por SSC*2 cuando PSC=0 o (SSC+1)*2
cuando PSC no es cero. También se incluye un factor de escala
adicional de 7 bits (entero sin signo) al final de la matriz LFE y
se convierte en rms usando un LUT de 7 bits.
El proceso de extracción para los códigos audio
de sub-banda es activado por los índices ABIT y, en
el caso en que ABIT<11, también los índices SEL. Los códigos
audio son formateados usando códigos Huffman de longitud variable o
códigos lineales fijos. En general, los índices ABIT de 10 o menos
implicarán códigos Huffman de longitud variable, que se seleccionan
por códigos VQL(n) 258, mientras que ABIT superiores a 10
siempre significan códigos fijos. Todos los cuantificadores tienen
una característica de semi-hilo uniforme. Para los
cuantificadores de código fijo (y^{2}), se deja caer el nivel más
negativo. Los códigos audio se comprimen a
sub-subtramas, representando cada una un máximo de 8
muestras de sub-banda, y estas
sub-subtramas se repiten hasta cuatro veces en la
subtrama corriente.
Si el señalizador de frecuencia de muestreo
(SFREQ) indica una velocidad más alta que 48 kHz, la matriz de datos
over_audio existirá en la trama audio. Los dos primeros bytes de
esta matriz indicarán el tamaño de byte de over_audio. Además, la
frecuencia de muestreo del hardware del decodificador deberá
establecerse para operar a SFREQ/2 o SFREQ/4 dependiendo de la
frecuencia de muestreo de alta frecuencia.
Una palabra de comprobación de sincronización de
descompresión de datos DSYN C=Oxffff es detectada al final de cada
subtrama para poder verificar la integridad de la descompresión. El
uso de palabras código variables en la información complementaria y
códigos audio, como es el caso con bajas tasas de bits audio, puede
conducir a desalineación de descompresión si las cabeceras,
información complementaria o matrices audio han sido corrompidas con
errores de bit. Si el puntero de descompresión no apunta al comienzo
de DSYNC, se puede suponer que la subtrama audio anterior no es
fiable.
Una vez descomprimida toda la información
complementaria y los datos audio, el decodificador reconstruye la
señal audio multicanal, una subtrama cada vez. La figura 20 ilustra
la porción de banda base decodificadora para una sola
sub-banda en un único canal.
El decodificador reconstruye los factores de
escala RMS (SCALES) para los algoritmos ADPCM, VQ y JFC. En
particular, los índices VTMODE y THUFF son mapeados inversamente
para identificar el modo transitorio (TMODE) para la subtrama
corriente. Después, el índice SHUFF, los códigos VDRMS_{QL} y
TMODE son mapeados inversamente para reconstruir el código RMS
diferencial. El código RMS diferencial es sometido a codificación
diferencial inversa 242 para seleccionar el código RMS, que después
es cuantificado a la inversa 244 para producir el factor de escala
RMS.
El decodificador inverso cuantifica los vectores
de alta frecuencia para reconstruir las señales de
sub-banda audio. En particular, las muestras de alta
frecuencia extraídas (HFREQ), que son un número binario (Q4)
fracciones de 8 bits con signo, identificado por la
sub-banda VQ de inicio (VQSUBS), son mapeadas a un
VQ LUT inverso 248. El valor de tabla seleccionado es sometido a
cuantificación inversa 250, y escalado 252 por el factor de escala
RMS.
Antes de entrar en el bucle ADPCM, los códigos
audio son sometidos a cuantificación inversa y escalados para
producir muestras de diferencia de sub-banda
reconstruidas. La cuantificación inversa se logra sometiendo primero
a mapeado inverso el índice VABIT y BHUFF para especificar el índice
ABIT que determina el tamaño de paso y el número de niveles de
cuantificación y a mapeado inverso el índice SEL y los códigos audio
VQL(n) que produce los códigos de nivel de cuantificador
QL(n). Después, las palabras código QL(n) son mapeadas
a la tabla de consulta de cuantificador inverso 260 especificada por
los índices ABIT y SEL. Aunque los códigos son ordenados por ABIT,
cada canal audio separado tendrá un especificador SEL separado. El
proceso de consulta da lugar a un número de nivel de cuantificador
con signo que se puede convertir a rms unitario multiplicando con el
tamaño de paso del cuantificador. Los valores RMS unitarios se
convierten después a las muestras de diferencia completas
multiplicando con el factor de escala RMS designado (SCALES)
262.
1. QL[n] = 1/Q[Code[n]],
donde 1/Q es la tabla de consulta de cuantificador inverso
2. Y[n] = QL[n] *
StepSize[abits]
3. Rd[n] = Y[n] * scale_factor,
donde Rd= muestras de diferencia reconstruidas.
El proceso de decodificación ADPCM se ejecuta
para cada muestra de diferencia de sub-banda de la
siguiente manera:
1. Cargar los coeficientes de predicción del VQ
lut inverso 268.
2. Generar la muestra de predicción
convolucionando los coeficientes corrientes del predictor con las
cuatro muestras de sub-banda reconstruidas previas
mantenidas en la matriz de historia de predictores 268.
P[n] = suma
(Coeff[i]*R[n-i]) para i=1, 4, donde
n= período de muestra corriente.
3. Añadir la muestra de predicción a la muestra
de diferencia reconstruida para producir una muestra de
sub-banda reconstruida 270.
R[n]=Rd[n]+P[n]
4.
4. Actualizar la historia del predictor, es
decir, copiar la muestra de sub-banda reconstruida
corriente a la parte superior de la historia lista.
R[n-i]=R[n-i+1]
para I = 4,
1
En el caso en que PMODE=0, los coeficientes del
predictor serán cero, la muestra de predicción cero, y la muestra de
sub-banda reconstruida es igual a la muestra de
sub-banda diferencial. Aunque en este caso el
cálculo de la predicción es innecesario, es esencial que la historia
del predictor se mantenga actualizada por si PMODE debiera estar
activo en subtramas futuras. Además, si el HFLAG está activo en la
trama audio corriente, la historia del predictor deberá ser borrada
antes de decodificar la primera subsubtrama en la trama. La historia
deberá ser actualizada como es usual a partir de dicho punto.
En el caso de sub-bandas VQ de
alta frecuencia o donde las sub-bandas están
deseleccionadas (es decir, por encima del límite SUBS) la historia
del predictor deberá permanecer borrada hasta que el predictor de
sub-banda esté activo.
Un primer "interruptor" controla la
selección de la salida ADPCM o VQ. El índice VQSUBS identifica la
sub-banda de inicio para codificación VQ. Por lo
tanto, si la sub-banda corriente es menor que
VQSUBS, el interruptor selecciona la salida ADPCM. De otro modo
selecciona la salida VQ. Un segundo "interruptor" 278 controla
la selección de la salida de canal directo o la salida de
codificación JFC. El índice JOINX identifica qué canales están
unidos y en qué canal se genera la señal reconstruida. La señal JFC
reconstruida forma la fuente de intensidad para las entradas JFC en
los otros canales. Por lo tanto, si la sub-banda
corriente es parte de un JFC y no es el canal designado, el
interruptor selecciona la salida JFC. Normalmente, el interruptor
selecciona la salida de canal.
El modo de codificación audio para el flujo de
datos se indica por AMODE. Los canales audio decodificados se pueden
redirigir después de manera que concuerden con la disposición de
canales de salida físicos en el hardware decodificador 280.
Los coeficientes de rango dinámico DCOEFF pueden
ser embebidos opcionalmente en la trama audio en la etapa
codificadora 282. La finalidad de esta característica es permitir la
compresión conveniente del rango dinámico audio en la salida del
decodificador. La compresión de rango dinámico es especialmente
importante en entornos de audición donde los altos niveles de ruido
ambiente hacen imposible discriminar las señales de bajo nivel sin
riesgo de dañar los altavoces durante pasos altos. Este problema se
complica más por el uso creciente de grabaciones audio PCM de 20
bits que exhiben rangos dinámicos de hasta 110 dB.
Dependiendo del tamaño de ventana de la trama
(NBLKS), se transmite uno, dos o cuatro coeficientes por canal audio
para cualquier modo de codificación (DYNF). Si se transmite un solo
coeficiente, éste se utiliza para toda la trama. Con dos
coeficientes, el primero se utiliza para la primera mitad de la
trama y el segundo para la segunda mitad de la trama. Se distribuyen
cuatro coeficientes sobre cada cuadrante de trama. La mayor
resolución temporal es posible interpolando entre los valores
transmitidos localmente.
Cada coeficiente es binario Q2 fracciones son
signo de 8 bits, y representa un valor de ganancia logarítmico como
se representa en la tabla (53) dando un rango de +131,75 dB en pasos
de 0,25 dB. Los coeficientes se ordenan por número de canal. La
compresión de rango dinámico queda afectada multiplicando las
muestras audio decodificadas por el coeficiente lineal.
El grado de compresión se puede alterar con el
ajuste apropiado a los valores de coeficiente en el decodificador o
desactivar completamente ignorando los coeficientes.
El banco de filtros de interpolación de 32 bandas
44 convierte las 32 sub-bandas por cada canal audio
en una sola señal de dominio de tiempo PCM. Los coeficientes de
reconstrucción no perfecta (filtros FIR de 512 tomas) se utilizan
cuando FILTS=0. Los coeficientes de reconstrucción perfecta se
utilizan cuando FILTS=1. Normalmente los coeficientes de modulación
coseno se precalcularán y almacenarán en ROM. El procedimiento de
interpolación se puede expandir para reconstruir bloques de datos
más grandes para reducir los recursos de bucle. Sin embargo, en el
caso de tramas de terminación, la resolución mínima que se puede
recamar son 32 muestras PCM. El algoritmo de interpolación es el
siguiente: crear coeficientes de modulación coseno, leer 32 nuevas
muestras de sub-banda a la matriz XIN, multiplicar
por coeficientes de modulación coseno y crear matrices temporales
SUM y DIFF, almacenar historia, multiplicar por coeficientes de
filtro, crear 32 muestras de salida PCM, actualizar matrices de
trabajo, y enviar 32 nuevas muestras PCM.
Dependiendo de la tasa de bits y el esquema de
codificación en la operación, el flujo de bits puede especificar
coeficientes del banco de filtros de interpolación y reconstrucción
no perfecta o perfecta (FILTS). Puesto que los bancos de filtros de
decimación del codificador se calculan con una precisión flotante de
40 bits, la capacidad del decodificador para lograr la máxima
precisión de reconstrucción teórica dependerá de la longitud de
palabra de la fuente PCM y la precisión del núcleo DSP usado para
calcular las convoluciones y la forma en que se escalan las
operaciones.
Los datos audio asociados con el canal de efectos
de baja frecuencia es independiente de los canales audio
principales. Este canal se codifica usando un proceso APCM de 8 bits
que opera en una entrada PCM de 20 bits decimada X128 (anchura de
banda de 120 Hz). Los efectos audio decimados son alineados en el
tiempo con la subtrama audio corriente en los canales audio
principales. Por lo tanto, puesto que el retardo a través del banco
de filtros de interpolación de 32 bandas es 256 muestras (512
tomas), se debe procurar asegurar que el canal de efectos de baja
frecuencia interpolados también esté alineado con el resto de los
canales audio antes de la salida. No se requiere compensación si los
FIR de interpolación de efectos también son de 512 tomas.
El algoritmo LFT usa un FIR de interpolación de
512 tomas 128X de la siguiente manera: mapear el factor de escala de
7 bits a rms, multiplicar por tamaño de paso del cuantificador de 7
bits, generar valores submuestra a partir de los valores
normalizados, e interpolar por 128 usando un filtro de paso bajo tal
como el dado para cada submuestra.
Las figuras 21 y 22 describen la estructura
funcional básica de la implementación por hardware de una versión de
seis canales del codificador y decodificador para operación a
frecuencias de muestreo de 32, 44,1 y 48 kHz. Con referencia a la
figura 22, se utilizan ocho chips de procesador de señal digital
(DSP) de punto flotante y 40 bits de Analog Devices ADSP21020 296
para implementar un codificador audio digital de seis canales 298.
Seis DSPs para codificar cada uno de los canales mientras que el
séptimo y octavo se utilizan para implementar las funciones de
"Asignación y administración globales de bits" y "Formateador
de flujo de datos y codificación de errores", respectivamente.
Cada ADSP21020 es sincronizado a 33 MHz y utiliza RAM de programa
externa de 48 bits X 32 k (PRAM) 300, RAM de datos de 40 bits X 32 k
(SRAM) 302 para ejecutar los algoritmos. En el caso de los
codificadores, también se utiliza una EPROM de 8 bits X 512 k 304
para el almacenamiento de constantes fijas tales como los libros de
códigos de entropía de longitud variable. El DSP de formateo de
flujo de datos usa un chip Reed Solomon CRC 306 para facilitar la
detección de errores y para protección del decodificador. Las
comunicaciones entre los DSPs de codificador y la asignación y
administración globales de bits se implementan usando RAM estática
de dos puestos 308.
El flujo del proceso de codificación es el
siguiente. Se extrae un flujo de datos PCM audio digital de 2
canales 310 en la salida de cada uno de los tres receptores audio
digitales AES/EBU. El primer canal de cada par se dirige a CH1, DSPs
de codificador 3 y 5 respectivamente, mientras que el segundo canal
de cada uno se dirige a CH2, 4 y 6, respectivamente. Las muestras
PCM se leen a los DSPs convirtiendo las palabras PCM serie a
paralelo (s/p). Cada codificador acumula una trama de muestras PCM y
prosigue a codificar los datos de trama como se ha descrito
anteriormente. La información relativa a la señal de diferencia
estimada (ed(n) y las muestras de sub-banda
(x(n)) para cada canal se transmiten al DSP de asignación y
administración globales de bits mediante la RAM de doble puerto. Las
estrategias de asignación de bits para cada codificador son leídas
después de nuevo de la misma manera. Una vez que ha terminado el
proceso de codificación, los datos codificados y la información
complementaria para los seis canales se transmiten al DSP
formateador de flujo de datos mediante el DSP de asignación y
administración globales de bits. En esta etapa se generan
selectivamente bytes de comprobación CRC y añaden a los datos
codificados a los efectos de proporcionar en el decodificador
protección contra errores. Finalmente, todo el paquete de datos 16
se monta y envía.
Una implementación del decodificador de hardware
de seis canales se describe en la figura 22. Se utiliza un solo chip
de procesador de señal digital (DSP) de punto flotante y 40 bits de
Analog Devices ADSP21020 para implementar el decodificador audio
digital de seis canales. El ADSP21020 se sincroniza a 33 MHz y
utiliza RAM de programa externa de 48 bits X 32 k (PRAM) 326, RAM de
datos de 40 bits X 32 k (SRAM) 328 para ejecutar el algoritmo
decodificador. También se utiliza una EPROM adicional de 8 bits X
512 k 330 para el almacenamiento de constantes fijas tales como los
libros de códigos de vector de coeficientes de predicción y entropía
de longitud variable.
El flujo del proceso de decodificación es el
siguiente. El flujo de datos comprimidos 16 se introduce en el DSP
mediante un convertidor serie a paralelo (s/p) 332. Los datos son
descomprimidos y decodificados como se ha ilustrado previamente. Las
muestras de sub-banda se reconstruyen a un solo
flujo de datos PCM 22 para cada canal y envían a tres chips
transmisores audio digital AES/EBU 334 mediante tres convertidores
paralelo a serie (p/s) 335.
Aunque se han mostrado y descrito varias
realizaciones ilustrativas de la invención, los expertos en la
materia pensarán en numerosas variaciones y realizaciones
alternativas. Por ejemplo, a medida que aumentan las velocidades del
procesador y se reduce el costo de la memoria, es probable que
aumente las frecuencias de muestreo, las velocidades de transmisión
y el tamaño de la memoria intermedia aumentarán. Se contemplan tales
variaciones y realizaciones alternativas.
Claims (18)
1. Un codificador audio multicanal,
incluyendo:
un captador de tramas (64) dispuesto para aplicar
una ventana audio a cada canal de una señal audio multicanal
muestreada a una frecuencia de muestreo para producir secuencias
respectivas de tramas audio;
una pluralidad de filtros (34) dispuestos para
dividir las tramas audio de los canales en respectivas pluralidades
de sub-bandas de frecuencia en un rango de
frecuencias de banda base, incluyendo cada una de dichas
sub-bandas de frecuencia una secuencia de tramas de
sub-banda que tienen al menos una subtrama de datos
audio por trama de sub-banda;
una pluralidad de codificadores de
sub-banda (26) dispuestos para codificar los datos
audio de las respectivas sub-bandas de frecuencia,
una subtrama cada vez, a señales de sub-banda
codificadas;
un multiplexor (32) dispuesto para comprimir y
multiplexar las señales de sub-banda codificadas en
una trama de salida para cada trama sucesiva de datos formando por
ello un flujo de datos a una velocidad de transmisión; y
un controlador (19) para establecer el tamaño de
la ventana audio, caracterizado porque el tamaño de la
ventana audio es establecido por el controlador (19) en respuesta a
la frecuencia de muestreo y la velocidad de transmisión de manera
que el tamaño de dichas tramas de salida esté limitado a estar en
una banda deseada.
2. El codificador audio multicanal de la
reivindicación 1, donde el controlador establece el tamaño de
ventana audio como el múltiplo más grande de dos que es inferior
a
(Tamaño
\ de \ trama) \text{*} F_{samp} \text{*} \left(\frac{8}{T_{rate}}
\right)
donde tamaño de trama es el tamaño
máximo de la trama de salida, F_{samp} es la frecuencia de
muestreo, y T_{rate} es la velocidad de
transmisión.
3. El codificador audio multicanal de la
reivindicación 1, donde la señal audio multicanal se codifica a una
tasa de bits deseada y los codificadores de
sub-banda incluyen codificadores predictivos,
incluyendo además:
un administrador global de bits (GBM) (30) que
calcula una relación de señal a máscara psicoacústica (SMR) y una
ganancia de predicción estimada (P_{gain}) para cada subtrama,
calcula relaciones de máscara a ruido (MNRs) reduciendo las SMRs por
respectivas fracciones de sus ganancias de predicciones asociadas,
asigna bits para cumplir cada MNR, calcula la tasa de bits asignada
sobre todas las sub-bandas, y ajusta las
asignaciones individuales de tal manera que la tasa real de bits se
aproxime a la tasa de bits deseada.
4. El codificador audio multicanal de las
reivindicaciones 1 o 3, donde el codificador de
sub-banda divide cada subtrama en una pluralidad de
sub-subtramas, incluyendo cada codificador de
sub-banda un codificador predictivo (72) que genera
y cuantifica una señal de error para cada subtrama, incluyendo
además:
un analizador (98, 100, 102, 104, 106) que genera
una señal de error estimado antes de codificar para cada subtrama,
detecta transitorios en cada sub-subtrama de la
señal de error estimado, genera un código de transitorio que indica
si hay un transitorio en alguna sub-subtrama
distinta de la primera y en qué sub-subtrama se
produce el transitorio, y cuando se detecta un transitorio genera un
factor de escala pretransitorio para las subtramas antes del
transitorio y un factor de escala post-transitorio
para las sub-subtramas que incluyen y siguen al
transitorio y en otro caso genera un factor de escala uniforme para
la subtrama,
usando dicho codificador predictivo dichos
factores de escala pretransitorio, post-transitorio
y uniforme para escalar la señal de error antes de codificar para
reducir el error de codificación en las
sub-subtramas correspondientes a los factores de
escala pretransitorios.
5. El codificador audio multicanal de la
reivindicación 1, donde dichas tramas audio tienen una anchura de
banda audio que se extiende desde CC a aproximadamente la mitad de
la frecuencia de muestreo; e incluyendo además el codificador:
un prefiltro (46) que divide cada una de dichas
tramas audio en tramas de banda base que representan una porción de
banda base de la anchura de banda audio y tramas de alta frecuencia
de muestreo que representan la porción restante de la anchura de
banda audio; y
un codificador de alta frecuencia de muestreo
(48, 50, 52) que codifica las tramas de alta frecuencia de muestreo
de canales audio a respectivas señales codificadas de alta
frecuencia de muestreo; donde
\newpage
dicha pluralidad de filtros (34) dividen las
tramas de banda base de los canales en respectivas pluralidades de
sub-bandas de frecuencia, y
dicho multiplexor (32) comprime y multiplexa las
señales de sub-banda codificadas y las señales de
alta frecuencia de muestreo en una trama de salida para cada trama
sucesiva de datos formando por ello un flujo de datos a una
velocidad de transmisión de manera que las porciones de banda base y
alta frecuencia de muestreo de la señal audio multicanal sean
decodificables independientemente.
6. El codificador audio multicanal de la
reivindicación 1, incluyendo además:
un administrador global de bits (GBM) (30) que
calcula una relación de señal a máscara psicoacústica (SMR) y una
ganancia de predicción estimada (P_{gain}) para cada subtrama,
calcula relaciones de máscara a ruido (MNRs) reduciendo las SMRs por
respectivas fracciones de sus ganancias de predicción asociadas,
asigna bits para cumplir cada MNR, calcula una tasa de bits asignada
sobre las sub-bandas, y ajusta las asignaciones
individuales de tal manera que la tasa de bits asignada se aproxime
a una tasa de bits deseada; donde
dicha pluralidad de codificadores de
sub-banda (26) codifican los datos audio en las
respectivas sub-bandas de frecuencia, una subtrama
cada vez, según la asignación de bits para producir señales de
sub-banda codificadas; y
dicho multiplexor (32) comprime y multiplexa las
señales de sub-banda codificadas y la asignación de
bits a una trama de salida para cada trama sucesiva de datos,
formando por ello un flujo de datos a una velocidad de
transmi-
sión.
sión.
7. El codificador audio multicanal de la
reivindicación 6, donde el GBM (30) asigna los bits restantes según
un esquema de error cuadrático medio mínimo (mmse) cuando la tasa de
bits asignada es inferior a la tasa de bits deseada.
8. El codificador audio multicanal de la
reivindicación 6, donde el GBM (30) calcula un valor cuadrático
medio (RMS) para cada subtrama y cuando la tasa de bits asignada es
inferior a la tasa de bits deseada, el GBM reasigna todos los bits
disponibles según el esquema mmse aplicado a los valores RMS hasta
que la tasa de bits asignada se aproxima a la tasa de bits
deseada.
9. El codificador audio multicanal de la
reivindicación 6, donde el GBM (30) calcula un valor cuadrático
medio (RMS) para cada subtrama y asigna todos los bits restantes
según el esquema mmse aplicado a los valores RMS hasta que la tasa
de bits asignada se aproxima a la tasa de bits deseada.
10. El codificador audio multicanal de la
reivindicación 6, donde el GBM (30) calcula un valor cuadrático
medio (RMS) para cada subtrama y asigna todos los bits restantes
según el esquema mmse aplicado a las diferencias entre los valores
RMS y MNR de subtrama hasta que la tasa de bits asignada se aproxima
a la tasa de bits deseada.
11. El codificador audio multicanal de la
reivindicación 6, donde el GBM (30) establece la SMR a un valor
uniforme de manera que los bits se asignen según un esquema de error
cuadrático medio mínimo (mmse).
12. El codificador audio multicanal de la
reivindicación 1, siendo del tipo de distorsión fija y tasa variable
donde:
dicha señal audio multicanal tiene una resolución
de N bits;
dichos filtros son filtros de reconstrucción
perfecta; y
dichos codificadores de sub-banda
son codificadores de sub-banda predictivos (26);
incluyendo además el codificador:
un administrador global de bits (GBM) (30) que
calcula un valor cuadrático medio (RMS) para cada subtrama y asigna
bits a subtramas en base a los valores RMS de manera que un nivel de
distorsión codificado sea inferior a la mitad del bit menos
significativo de la resolución de N bits de la señal audio;
donde
dichos codificadores predictivos codifican los
datos audio en las respectivas bandas de frecuencia, una subtrama
cada vez, según la asignación de bits para producir señales de
sub-banda codificadas; y
dicho multiplexor (32) comprime y multiplexa las
señales de sub-banda codificadas y la asignación de
bits en una trama de salida para cada trama sucesiva de datos
formando por ello un flujo de datos a una velocidad de transmisión,
siendo capaz dicho flujo de datos de decodificarse a una señal audio
multicanal decodificada que es igual a dicha señal audio multicanal
a la resolución de N bits.
13. El codificador audio multicanal de la
reivindicación 12, donde dicho rango de frecuencias de banda base
tiene una frecuencia máxima, incluyendo además:
un prefiltro (46) que divide cada una de dichas
tramas audio en una señal de banda base y una señal de alta
frecuencia de muestreo a frecuencias en el rango de frecuencias de
banda base y encima de la frecuencia máxima, respectivamente,
asignando dicho GBM bits a la señal de alta frecuencia de muestreo
para cumplir la distorsión fija seleccionada; y
un codificador de alta frecuencia de muestreo
(48, 50, 52) que codifica las señales de alta frecuencia de muestreo
de los canales audio a respectivas señales codificadas de alta
frecuencia de muestreo,
comprimiendo dicho multiplexor las señales de
alta frecuencia de muestreo codificadas de los canales en las
respectivas tramas de salida de manera que las porciones de banda
base y alta frecuencia de muestreo de la señal audio multicanal sean
decodificables independientemente.
14. El codificador audio multicanal de la
reivindicación 1 siendo un codificador audio de distorsión fija y
tasa variable, incluyendo además:
un controlador programable (19) para seleccionar
una de una distorsión perceptual fija y una distorsión de error
cuadrático medio mínimo (mmse) fija; y
un administrador global de bits (GBM) (30) que
responde a la selección de distorsión seleccionando a partir de un
esquema mmse asociado que calcula un valor cuadrático medio (RMS)
para cada subtrama y asigna bits a subtramas en base a los valores
RMS hasta que se cumple la distorsión mmse fija y de un esquema
psicoacústico que calcula una relación de señal a máscara (SMR) y
una ganancia de predicción estimada (P_{gain}) para cada subtrama,
calcula relaciones de máscara a ruido (MNRs) reduciendo las SMRs por
respectivas fracciones de sus ganancias de predicción asociadas, y
asigna bits para cumplir cada MNR; donde
dicha pluralidad de codificadores de
sub-banda (26) codifican los datos audio en las
respectivas bandas de frecuencia, una subtrama cada vez, según la
asignación de bits para producir señales de
sub-banda codificadas; y
dicho multiplexor (32) comprime y multiplexa las
señales de sub-banda codificadas y la asignación de
bits a una trama de salida para cada trama sucesiva de datos
formando por ello un flujo de datos a una velocidad de
transmisión.
15. Un decodificador multicanal audio para
reconstruir múltiples canales audio hasta una frecuencia de muestreo
del decodificador de un flujo de datos recibidos;
representando el flujo de datos dichos canales
audio, muestreado cada uno a una frecuencia de muestreo del
codificador al menos tan alta como dicha frecuencia de muestreo del
decodificador, y subdividido en una pluralidad de
sub-bandas de frecuencia, comprimido y multiplexado
al flujo de datos a una velocidad de transmisión;
incluyendo el flujo de datos tramas incluyendo
una palabra de sincronización, una cabecera de trama, una cabecera
audio, y al menos una subtrama, incluyendo cada una de dichas
subtramas información complementaria audio, teniendo una pluralidad
de sub-subtramas códigos audio de banda base en un
rango de frecuencias de banda base, un bloque de códigos audio de
alta frecuencia de muestreo sobre un rango de frecuencias de alta
frecuencia de muestreo, y un sincro descomprimido;
incluyendo la cabecera de trama información de
tamaño de ventana que indica el número de muestras audio en la trama
e información de tamaño de trama que indica el número de bytes en la
trama, estableciéndose dicho tamaño de ventana en función de la
relación de la velocidad de transmisión a la frecuencia de muestreo
del codificador de manera que el tamaño de trama esté limitado de
manera que sea inferior al tamaño de la memoria intermedia de
entrada;
y
y
incluyendo la cabecera audio información relativa
al número de subtramas en una trama y el número de canales audio
codificados;
incluyendo el decodificador:
una memoria intermedia de entrada (324) dispuesto
para leer y almacenar el flujo de datos una trama cada vez;
un demultiplexor (40) dispuesto para a) detectar
la palabra de sincronización, b) descomprimir la cabecera de trama
para extraer el tamaño de ventana y el tamaño de trama, c)
descomprimir la cabecera audio para extraer el número de subtramas
en la trama y el número de canales audio codificados, y d)
descomprimir secuencialmente cada subtrama para extraer la
información complementaria audio, demultiplexar los códigos audio de
banda base en cada sub-subtrama a los múltiples
canales audio y descomprimir cada canal audio a sus códigos audio de
sub-banda, demultiplexar los códigos audio de alta
frecuencia de muestreo a los múltiples canales audio hasta la
frecuencia de muestreo del decodificador y saltar los códigos audio
de alta frecuencia de muestreo restantes hasta la frecuencia de
muestreo del codificador, y detectar el sincro descomprimido para
verificar el final de la subtrama;
un decodificador de banda base (42, 44) dispuesto
para utilizar la información complementaria para decodificar los
códigos audio de sub-banda a señales de
sub-banda reconstruidas, una subtrama cada vez, sin
referencia a otras subtramas;
un filtro de reconstrucción de banda base (44)
dispuesto para combinar las señales de sub-banda
reconstruidas de cada canal en una señal de banda base reconstruida,
una subtrama cada vez;
un codificador de alta frecuencia de muestreo
(58, 60) dispuesto para utilizar la información complementaria para
decodificar los códigos audio de alta frecuencia de muestreo a una
señal de alta frecuencia de muestreo reconstruida para cada canal
audio, una subtrama cada vez; y
un filtro de reconstrucción de canal (62)
dispuesto para combinar las señales de banda base reconstruidas y de
alta frecuencia de muestreo en una señal audio multicanal
reconstruida, una subtrama cada vez.
16. El decodificador multicanal audio de la
reivindicación 15, donde el filtro de reconstrucción de banda base
(44) incluye un banco de filtros de reconstrucción no perfecta (NRP)
y un banco de filtros de reconstrucción perfecta (PR), y dicha
cabecera de trama incluye un código de filtro que selecciona uno de
dichos bancos de filtro NPR y PR.
17. El decodificador multicanal audio de la
reivindicación 15, donde el decodificador de banda base incluye una
pluralidad de codificadores de modulación por impulsos codificados
diferencial adaptativa inversa (ADPCM) (268, 270) dispuestos para
decodificar los respectivos códigos audio de
sub-banda, incluyendo dicha información
complementaria coeficientes de predicción para los respectivos
codificadores ADPCM y un modo de predicción (PMODE) para controlar
la aplicación de los coeficientes de predicción a los respectivos
codificadores ADPCM para habilitar e inhabilitar selectivamente sus
capacidades de predicción.
18. El decodificador multicanal audio de la
reivindicación 15, donde dicha información complementaria
incluye:
una tabla de asignación de bits para
sub-bandas de cada canal, en la que cada tasa de
bits de sub-banda es fija sobre la subtrama;
al menos un factor de escala para cada
sub-banda en cada canal; y
un modo transitorio (TMODE) para cada
sub-banda en cada canal que identifica el número de
factores de escala y sus sub-subtramas asociadas,
escalando dicho decodificador de banda base los códigos audio de las
sub-bandas por los respectivos factores de escala
según sus TMODEs para facilitar la decodificación.
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|---|---|---|---|
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