Устройство, способ и машиночитаемый носитель для получения параметра, описывающего изменение характеристики сигнала

Устройство, способ и машиночитаемый носитель для получения параметра, описывающего изменение характеристики сигнала

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Предпосылки создания изобретения

Использования изобретения связаны с аппаратом, способом и компьютерной программой для получения параметра, описывающего изменение сигнальной характеристики сигнала, на основе фактических параметров области преобразования, описывающих аудиосигнал в области преобразования.

Предпочтительные использования изобретения связаны с аппаратом, способом и компьютерной программой для получения параметра, описывающего временное изменение сигнальной характеристики аудиосигнала, на основе фактических параметров области преобразования, описывающих аудиосигнал в области преобразования.

Дальнейшие варианты использования изобретения связаны с оценкой изменения сигнала.

Хотя основной сферой настоящего изобретения является анализ временных вариаций аудиосигналов, тот же способ может быть легко адаптирован к любому цифровому сигналу и изменениям, которые такие сигналы демонстрируют на любой из своих осей. Такие сигналы и изменения включают, например, пространственные и временные изменения характеристик, такие как интенсивность и контрастность изображений и фильмов, модуляции (изменения) характеристик, такие как амплитуда и частота радиолокационных и радиосигналов, и изменений свойств, таких как гетерогенность ЭКГ сигналов.

Далее будет представлено краткое введение, касающееся концепции оценки изменения сигнала. Классическая обработка сигнала обычно начинается с предположения о локально стационарных сигналах и для многих применений это разумное предположение. Тем не менее допущения, что сигналы, такие как речь и аудио, являются локально стационарными, выходят за пределы разумного уровня в некоторых случаях. Классическая обработка сигнала обычно начинается с предположения о локально стационарных сигналах и для многих применений, это разумное предположение. Тем не менее допущения, что сигналы, такие как речь и аудио, являются локально стационарными, выходят за пределы разумного уровня в некоторых случаях. Сигналы, характеристики которых быстро изменяются, вносят искажения в результаты анализа, которые трудно сдержать с помощью классических подходов, и поэтому требуют методологию, специально созданную для быстро меняющихся сигналов.

Например, можно рассмотреть кодирование речевого сигнала с кодером, основанном на преобразовании. В этом случае входной сигнал анализируется в окнах, содержимое которых преобразуется в спектральной области. Когда сигнал является гармоническим сигналом, чья основная частота быстро меняется, расположения спектральных пиков, соответствующих гармонике, со временем меняются. Если, например, длина окна анализа относительно большая по сравнению с изменением основной частоты, спектральные пики распеределяются на соседние бункеры частоты. Другими словами, спектральное представление размывается. Это искажение может быть особенно сильным на верхних частотах, где расположение спектральных пиков движется быстрее, когда изменяется основная частота.

Хотя существуют способы для компенсации изменений основной частоты, такие как изменение шкалы времени модифицированного дискретного косинус преобразования (TW-MDCT) (см. ссылки [8] и [3]), оценка изменения шага остается проблемой.

В прошлом изменение шага оценивалось путем измерения шага и просто выведением производной по времени. Однако, так как оценка шага является трудной, а зачастую и неоднозначной задачей, оценки изменения шага были усеяны ошибками. Оценка шага страдает, в частности, от двух типов распространенных ошибок (см., например, ссылку [2]). Во-первых, когда гармоника имеет большую энергию, чем основная частота, эстиматоры/оценщики часто ошибочно полагают, что гармоника на самом деле основная частота, при этом выход является кратным истинной частоте. Такие ошибки можно наблюдать как разрывы в шаге дорожек, и они вызывают огромные ошибки в отношении производной по времени. Во-вторых, большинство методов оценки шага в основном полагаются на выбор пиков в области (областях) автокорреляции с помощью эвристики. Особенно в случае изменяющихся различных сигналов эти пики являются широкими (плоскими в верхней части), при этом небольшая ошибка в оценке автокорреляции может значительно сдвинуть ориентировочное расположение пика. Оценка шага, таким образом, является неустойчивой оценкой.

Как указано выше, общий подход в обработке сигналов заключается в предположении, что сигнал постоянен в короткие промежутки времени, и оценке его свойств в таких интервалах. Итак, если сигнал на самом деле изменяется во времени, то предполагается, что временная эволюция сигнала достаточно медленная, так что предположение о стационарности в короткий промежуток времени является достаточно точным, и анализ в короткие промежутки времени не приведет к значительному искажению.

В виду вышеизложенного желательно создать концепцию для получения параметра, описывающего временные изменения сигнальной характеристики с повышенной надежностью.

Сущность изобретения

Примером воплощения изобретения является аппарат для получения параметра, описывающего временное изменение сигнальной характеристики аудиосигнала, на основе фактических параметров области преобразования, описывающих аудиосигнал в области преобразования. Аппарат содержит определитель параметра, предназначенный для определения одного или нескольких модельных параметров модели изменений в области преобразования, описывающих временную эволюцию параметров области преобразования в зависимости от одного или нескольких модельных параметров, представляющих сигнальную характеристику, так что модельная ошибка, представление отклонения между моделируемой временной эволюцией параметров области преобразования и временной эволюцией фактических параметров области преобразования снижаются ниже заданного порогового значения или сводятся к минимуму.

Этот вариант воплощения изобретения основан на открытии, что типичные временные изменения аудиосигнала приводят к характерной временной эволюции в области преобразования, которую можно описать с помощью ограниченного числа модельных параметров. Хотя это особенно верно для голосовых сигналов, где характерная временная эволюция определяется типичной анатомией органов речи человека, это предположение верно и для более широкого спектра аудио- и других сигналов, как например типичные музыкальные сигналы.

Кроме того, обычно гладкая временная эволюция сигнальной характеристики (как, например, шаг, конверт, тональность, шумность и т.д.) может быть рассмотрена моделью изменения области преобразования. Соответственно, использование параметризованной модели изменения области преобразования даже может применяться для усиления (или рассмотрения) гладкости расчетной сигнальной характеристики. Таким образом, разрывов расчетной сигнальной характеристики или ее производных можно избежать. Выбрав модель изменения области преобразования соответственно можно наложить любые типичные ограничения на моделируемые изменение сигнальных характеристик, как, например, ограничение скорости изменения, ограничение диапазона значений, и так далее. Кроме того, выбрав модель изменения области преобразования соответственно, можно учесть влияние гармоник так, что, например, можно добиться повышения надежности путем одновременного моделирования временной эволюции основной частоты и гармоники.

Кроме того, с помощью моделирования изменений в области преобразования эффект искажения сигнала может быть ограничен. Хотя некоторые виды искажений (например, частотно-зависимые задержки сигнала) приводят к сильным модификациям формы волны сигнала, такие искажения могут иметь ограниченное влияние на представление сигнала в области преобразования. Так как естественно является желательным точно оценить сигнальные характеристики при наличии искажений, доказано, что использование области преобразования является очень хорошим выбором.

Подводя итог сказанному выше, использование модели изменения области преобразования, параметры которой призваны привести параметризованную модель изменения области преобразования (или ее выход) в соответствии с фактической временной эволюцией фактических параметров области преобразования, описывающих входной аудиосигнал, позволяет определение сигнальных характеристик типичного аудиосигнала с хорошей точностью и надежностью.

В предпочтительном варианте использования изобретения аппарат может быть предназначен для получения в качестве фактических параметров области преобразования первого набора параметров области преобразования, описывающего первый временной промежуток аудиосигнала в области преобразования для заранее определенного множества значений переменной преобразования. Кроме того, аппарат может быть настроен для получения второго набора параметров области преобразования, описывающих второй временной промежуток аудиосигнала в области преобразования для заранее определенного множества значений переменной преобразования. В этом случае определитель параметра может быть предназначен для получения модельного параметра изменения частоты (или шага) с помощью параметризованной модели изменения области преобразования, включающий параметр изменения частоты (или изменения шага) и представляющий компрессию сжатие или расширение представления области преобразования аудиосигнала по отношению к с учетом переменной преобразования, с условием плавного изменения частоты аудиосигнала. Определитель параметра может быть настроен для определения параметров изменения частоты, так, что параметризованная модель изменения области преобразования адаптирована к первому набору параметров области преобразования и ко второму набору параметров области преобразования. Применяя этот подход, можно очень эффективно использовать информацию, доступную из области преобразования. Было установлено, что представление области преобразования аудиосигнала (например, представление области автокорреляции, представление области автоковариации, представление области преобразования Фурье, представление области дискретного косинус-преобразования, и так далее) гладко расширяется или сжимается в зависимости от изменяющейся основной частоты или шага. Моделируя это гладкое сжатие или расширение представления области преобразования, полное содержание информации о представлении области преобразования может быть использовано, так как могут сравниваться различные образцы представления области преобразования (для различных значений переменной преобразования).

В предпочтительном варианте использования изобретения аппарат может быть предназначен для получения в качестве фактических параметров области преобразования параметров области преобразования, описывающих аудиосигнал в области преобразования в зависимости от переменной преобразования. Область преобразования может быть выбрана так, чтобы частота транспозиции аудиосигнала приводит к по крайней мере сдвигу частоты представления области преобразования аудиосигнала по отношению к переменной преобразования, или к растяжению представления области преобразования по отношению к переменной преобразования, или к сжатию представления области преобразования по отношению к переменной преобразования. Определитель параметра может быть предназначен для получения модельного параметра изменения частоты (или модельного параметра изменения шага) на основе временного изменения соответствующих (например, связанных с тем же значением переменной преобразования) фактических параметров области преобразования, принимая во внимание зависимость представления области преобразования аудиосигнала от переменной преобразования. Используя этот подход, информацию о временном изменении соответствующих фактических параметрах области преобразования (например, параметров области преобразования для идентичного лага автокорреляции, лага автоковариации, или разрешения по частоте Фурье-преобразования) можно оценивать отдельно от информации о зависимости представления области преобразования от переменной преобразования. Впоследствии, отдельно просчитанная информация может быть объединена. Таким образом, особенно эффективным способом можно оценить расширение или сжатие представления области перобразования, например, путем сравнения нескольких пар параметров области преобразования и учитывая рассчитанный локальный градиент изменения преобразования параметра представления области преобразования. Другими словами, местный наклон представления области преобразования в зависимости от параметра преобразования и временное изменение представления области преобразования (например, через последующие окна) могут быть объединены для оценки величины временного сжатия или расширения представления области преобразования, что в свою очередь является мерой временного изменения частоты и изменения шага.

Далее предпочтительные варианты использования изобретения также определяются в зависимых пунктах формулы изобретения.

Примером воплощения изобретения является способ для получения параметра, описывающего временное изменение сигнальной характеристики аудиосигнала, на основе фактических параметров области преобразования, описывающих аудиосигнал в области преобразования.

Еще одним воплощением изобретения является компьютерная программа для получения параметра, описывающего временное изменение сигнальной характеристики аудиосигнала.

Краткое описание фигур

На фиг.1а показана блок-схема аппарата для получения параметра, описывающего временное изменение сигнальной характеристики аудиосигнала;

На фиг.1b показана блок-схема способа получения параметра, описывающего временное изменение сигнальной характеристики аудиосигнала;

На фиг.2 показана блок-схема способа получения параметра, описывающего временную эволюцию огибающей сигнала, в соответствии с вариантом осуществления изобретения;

На фиг.3а показана блок-схема способа получения параметра, описывающего временное изменение шага, в соответствии с вариантом осуществления изобретения;

На фиг.3b показана упрощенная блок-схема способа получения параметра, описывающего временную эволюцию шага;

На фиг.4 показана блок-схема более усовершенствованного способа получения параметра, описывающего временное изменение шага, в соответствии с вариантом осуществления изобретения;

На фиг.5 показана блок-схема способа получения параметра, описывающего временное изменение сигнальной характеристики аудиосигнала в области автоковариации;

На фиг.6 показана блок-схема кодера аудиосигнала, в соответствии с вариантом осуществления изобретения, а также

На фиг.7 показана блок-схема общего способа получения параметра, описывающего изменение сигнала.

Подробное описание воплощения изобретения

Далее будет описана концепция моделирования изменений в целом в целях облегчения понимания настоящего изобретения. Впоследствии общее воплощение изобретения будет описано со ссылкой на фиг.1а и 1b. Впоследствии более специфические воплощения изобретения будут описаны со ссылкой на фиг. c 2 до 5. Наконец, применение изобретенной концепции для кодирования аудиосигнала будет описано со ссылкой на фиг.6, и выводы резюме будет приведено со ссылкой на фиг.7.

Для того чтобы избежать путаницы, терминология будет использоваться следующим образом:

- Под термином "изменение" мы имеем в виду общий набор функций, который описывают изменение характеристик во времени, и

- (частичная) производная ∂/∂x используется как математически точно определенная категория.

Другими словами, "изменение" относится к сигнальным характеристикам (на абстрактном уровне), тогда как "производное" используется всякий раз, когда используется математическое определение ∂/∂x, например, как к (лаг автокорреляции/лаг автоковариации) или t (время) производные автокорреляции/автоковариации.

Любые другие меры изменения будут объясняться словами, как правило, не используя термин "изменение".

Кроме того, воплощения изобретения для оценки временного изменения аудиосигналов будут описаны впоследствии. Однако настоящее изобретение не ограничивается только аудиосигналами и только временными изменениями. Скорее воплощения изобретения можно применять для оценки общих изменений сигналов, даже несмотря на то, что изобретение в настоящее время в основном используется для оценки временных изменений аудиосигналов.

Моделирование изменений

Общий обзор моделирования изменений

В общем говоря, варианты воплощения изобретения используют модели изменения для анализа входного аудиосигнала. Таким образом, модель изменения используется, чтобы создать способ оценки изменения.

Предположения для моделирования изменений

В дальнейшем, некоторые различия между обычной традиционной оценкой сигнальной характеристики и концепцией, применяемой в вариантах воплощения изобретения, будут обсуждены.

В то время как традиционные способы предполагают, что характеристики сигнала (например, аудиосигнала) являются постоянными (или стационарными) в коротких окнах времени, одним из основных подходов согласно настоящему изобретению является предположение, что (нормализованная) скорость изменения (например, сигнальной характеристики (как, например, высота или огибающая)) постоянна в течение короткого окна времени. Таким образом, в то время как традиционные способы могут обрабатывать стационарные сигналы, а также на скромном уровне искажений медленно изменяющиеся сигналы, некоторые варианты воплощения настоящего изобретения могут обрабатывать стационарные сигналы, линейно изменяющиеся сигналы (или экспоненциально изменяющиеся сигналы), а также на скромном уровне искажений такие нелинейно изменяющиеся сигналы, где скорость нелинейного изменения является медленной.

Как отмечалось выше, одним из основных подходов данного изобретения является предположение, что (нормализованная) скорость изменения постоянна в коротких окнах, но представленные способ и концепцию можно легко перенести на более общий случай. Например, нормализованную скорость изменения, изменение можно моделировать любой функцией, и до тех пор пока модель изменения (или указанной функции) имеет меньше параметров, чем число точек данных, модельные параметры могут быть однозначно определены.

В предпочтительных вариантах использования изобретения модель изменения может, например, описывать плавное изменение сигнальной характеристики. Например, модель может быть основана на предположении, что сигнальная характеристика (или нормализованная скорость ее изменения) следует масштабированной версии элементарной функции или масштабированной комбинации элементарных функций (где элементарные функции включают в себя: х^а; 1/х^а;; 1/х; 1/х²; е^х; а^х; ln(x); log_a(x); sinh х; cosh х; tanh х; coth х; arsinh х; arcosh х; artanh х; arcoth х; sin х; cos х; tan х; cot х; sec х; csc х; arcsin х; arccos х; arctan х; arccot хх). х^а; 1/х^а; ( х ) ; 1/х; 1/х²; е^х; а^х; ln(x); loga(x); sinh х; cosh х; tanh х; coth х; arsinh х; arcosh х; artanh х; arcoth х; sin х; cos х; tan х; cot х; sec х; csc х; arcsin х; arccos х; arctan х; arccot х). В некоторых вариантах, предпочтительно, чтобы функция, описывающая временную эволюцию сигнальной характеристики или нормализованную скорость изменения, являлась устойчивой и гладкой на всем интересующем спектре.

Применение в различных областях

Одним из основных областей применения концепции настоящего изобретения является анализ сигнальных характеристик, где величина изменения, изменение, является более информативным, чем величина этой характеристики. Например, с точки зрения шага это означает, что воплощения данного изобретения связаны с приложениями, где нас больше интересует изменение шага, чем величина шага.

Однако, если в приложении нас больше интересует величина сигнальной характеристики, а не скорость ее изменения, все равно можно извлечь выгоду из концепции настоящего изобретения. Например, если можно получить априорную информацию о сигнальных характеристиках, такую как допустимый диапазон скорости изменения, то изменение сигнала можно использовать в качестве дополнительной информации с целью получения точных и надежных временных контуров сигнальной характеристики. Например, с точки зрения шага, можно оценить шаг обычными способами, кадр за кадром, и использовать изменение шага для того, чтобы отсеять ошибки оценки, выпадающие значения, скачки октав и помочь в том, чтобы сделать контур шага непрерывным треком, а не изолированными точками в центре каждого окна анализа. Другими словами, возможно совместить модельные параметры, параметризующие модель изменений области преобразования и описывающие изменение сигнальной характеристики, с одной или более дискретными значениями, описывающими моментальное значение сигнальной характеристики.

Более того, в варианте воплощения изобретения это является главным подходом к моделированию нормализованной величины изменения, так как величина сигнальных характеристик затем явно удаляется из расчетов. Как правило, такой подход делает математические формулировки более легко поддающимися обработке. Тем не менее варианты воплощения изобретения не ограничиваются использованием нормализованных мер изменения, потому что нет никакой внутренней причины, по которой следует ограничивать данную концепцию нормализованными мерами изменения.

Математическая модель изменения

Далее, будет описана математическая модель изменения, которая может быть применена в некоторых вариантах воплощения изобретения. Однако другие модели изменения, естественно, тоже годны к употреблению.

Рассмотрим сигнал с таким свойством, как шаг, который изменяется с течением времени и обозначим его через p(t). Изменение шага является его производной ∂ ∂ t p ( t ) , и для того чтобы отменить влияние величины шага, мы нормализуем изменение при помощи р^-1(t) и определяем

c ( t ) = p − 1 ( t ) ∂ ∂ t p ( t )   .                     ( 1 )

Мы называем эту меру c(t) нормализованным изменением шага, или просто изменением шага, так как ненормализованная мера изменения шага не имеет смысла в данном примере.

Длина периода T(t) сигнала обратно пропорциональна шагу, T(t)=p^-1(t), в результате мы получаем

c ( t ) = − T − 1 ( t ) ∂ ∂ t T ( t ) .

Предположив, что изменение шага постоянно в малом интервале t, c(t)=с, уравнение в частных производных Уравнения 1 может быть легко решено, посредством чего мы получаем

p ( t ) = p 0 e c t                   ( 2 )

и

T ( t ) = T 0 e c        

где р₀ и Т₀ означают соответственно шаг и длину периода в момент времени t=0.

Хотя T(t) является длиной периода в момент времени t, мы понимаем, что любые временные функции следуют той же формуле. В частности, для автокорреляции R(k, t) лаг к в момент времени t временные особенности в k-области следуют этой формуле. Иными словами, особенность автокорреляции, которая проявляется как лаг k_o, во время t=0 будет смещаться в зависимости от t как аналогичным образом, мы имеем

k ( t ) = k 0 e c t .                   ( 3 )

Аналогичным образом мы имеем

c = − k − 1 ( t ) ∂ ∂ t k ( t )   .                     ( 4 )

В уравнении 2 мы рассматривали только изменения, которые можно считать постоянными в течение короткого интервала. Тем не менее при желании мы можем использовать модели более высокого порядка, принимая, что изменение следует некой функциональной форме в короткий временной интервал. Полиномы в этом случае представляют особый интерес, поскольку результирующее дифференциальное уравнение может быть легко решено. Например, если мы определим, что изменение следует полиномиальной форме

c ( t ) = ∑ k = 1 M k c k t k − 1 = p − 1 ( t ) ∂ ∂ t p ( t )                  

тогда

p ( t ) = exp ( ∑ k = 0 M k c k t k )     .

Обратите внимание, что сейчас постоянная p o , появляющаяся в уравнении 2, является ассимилированной в экспоненциал без потери общности, для того чтобы сделать представление более ясным.

Эта форма показывает, как модель изменения может быть легко распространена на более сложные случаи. Тем не менее, если не указано иначе, в этом документе мы рассмотрим только случай первого порядка (постоянное изменение), чтобы сохранить понятность и доступность. Те, кто знаком с этой темой, могут легко распространить описанные способы на случаи более высокого порядка.

Такой же подход, который используется здесь для моделирования изменения шага, может быть использован без модификаций и для других мер, для которых нормализованная производная является хорошо оправданной областью. Например, временная огибающая сигнала, которая соответствует мгновенной энергии преобразования сигнала Гильберта является такой мерой. Часто величина временной огибающей имеет меньшее значение, чем относительное значение, то есть временное изменение конверта. В аудио кодировании, моделирование временной огибающей является полезным для снижения распространения временного шума, и обычно достигается способом, известным как Временное ограничение шума (TNS), где временная огибающая моделируется на основе модели линейного предсказания в частотной области (см., например, ссылку [4]). Настоящее изобретение представляет собой альтернативу TNS в моделировании и оценке временной огибающей.

Если обозначить временную огибающую a(t), то (нормализованное) изменение огибающей h(t) определяется как

h ( t ) = ∑ k = 1 M k h k t k − 1 = a − 1 ( t ) ∂ ∂ t a ( t )             ( 5 )      

и, соответственно, решение уравнения в частных производных

a ( t ) = exp ( ∑ k = 0 M h k t k )     .

Обратите внимание на то, что вышеуказанная форма означает, что в логарифмической области амплитуда является простым полиномом. Это удобно, так как амплитуды часто выражаются по шкале децибел (дБ).

Общее воплощение аппарата для получения параметра, описывающего временное изменение сигнальной характеристики

На фиг.1 показана блок-схема аппарата для получения параметра, описывающего временное изменение сигнальной характеристики аудиосигнала на основе фактических параметров области преобразования (например, значений автокорреляции, значений автоковариации, коэффициентов Фурье и так далее), описывающих аудиосигнал в области преобразования. Аппарат, показанный на фиг.1а, в полном объеме обозначается как 100. Аппарат 100 предназначен для получения (например, приема или вычисления) фактических параметров области преобразования 120, описывающих аудиосигнал в области преобразования. Кроме того, аппарат 100 предназначен для предоставления одного или нескольких модельных параметров 140 модели изменений в области преобразования, описывающих временную эволюцию параметров в области преобразования в зависимости от одного или нескольких модельных параметров. Аппарат 100 содержит дополнительный трансформатор 110, предназначенный для предоставления фактических параметров области преобразования 120 на основе представления временной области 118 аудиосигнала так, что фактические параметры области преобразования 120 описывают аудиосигнал в области преобразования. Тем не менее, аппарат 100 может альтернативно быть предназначен для получения фактических параметров области преобразования 120 от внешнего источника параметров области преобразования.

Аппарат 100 дополнительно включает в себя определитель параметра 130, при этом определитель параметра 130 предназначен для определения одного или нескольких модельных параметров модели изменения области преобразования так, что ошибка модели, представляющая собой отклонение смоделированной временной эволюции параметров области преобразованием от фактической временной эволюции фактических параметров области преобразования приводится ниже заданного порогового значения или сводится к минимуму. Таким образом, модель изменения области преобразования, описывающая временную эволюцию параметров области преобразования в зависимости от одного или нескольких модельных параметров, представляющих сигнальную характеристику, адаптируется (или подходит) к аудиосигналу, представленному фактическими параметрами области преобразования. Таким образом, фактически можно добиться того, чтобы смоделированное изменение параметров аудио-сигнала в области преобразования, описанное, прямо или косвенно, моделью изменения в области преобразования, приближалось (в пределах заданного допуска) к фактическому изменению параметров области преобразования.

Существует много различных вариантов реализации концепции определителя параметра. Например, определитель параметра может включать, например, сохраненные в нем (или на внешнем носителе данных) уравнения расчета изменения модельного параметра 130а, описывающие отображение параметров области преобразования на параметры модели изменения. В этом случае определитель параметра 130 может также содержать калькулятор изменения модельных параметров 130b (например, программируемый компьютер или сигнальный процессор или FPGA), который может быть настроен, например, с помощью аппаратного или программного обеспечения для оценки уравнений расчета изменения модельного параметра 130а. Например, калькулятор изменения модельных параметров 130b может быть предназначен для приема множества фактических параметров области преобразования, описывающих аудиосигнал в области преобразования, и на вычисление с помощью уравнений расчета изменения модельного параметра 130а, одного или нескольких модельных параметров 140. Уравнения расчета изменения модельного параметра 130а могут, например, описать в явной форме отображение фактических параметров области преобразования 120 на один или несколько модельных параметров 140.

Кроме того, определитель параметра 130 может, например, выполнять итеративную оптимизацию. Для этой цели определитель параметра 130 может включать в себя представление 130с из модели изменения временной области, что позволяет, например, вычислить последующий набор расчетных параметров области преобразования на основе предыдущего набора фактических параметров области преобразования (представляющих аудиосигнал), принимая во внимание модельный параметр, описывающий предполагаемую временную эволюцию. В этом случае определитель параметра 130 может также содержать оптимизатор модельного параметра 130d, при этом оптимизатор модельного параметра 130d может быть предназначен для модификации одного или нескольких модельных параметров модели изменения во временной области 130c, пока набор расчетных параметров области преобразования, полученный параметризованной моделью изменения во временной области 130c, при помощи предыдущего набора фактических параметров в области преобразования, не придет в достаточно близкое отношение (например, в рамках заданной разницы порога) с текущими фактическими параметрами области преобразования.

Однако, конечно, существует множество других способов для определения одного или нескольких модельных параметров 140 на основе фактических параметров области преобразования, потому что существуют различные математические формулировки решения этой общей проблемы, чтобы определить модельные параметры так, что результат моделирования будет приближаться к фактическим параметрам области преобразования (и/или их временной эволюции).

Учитывая сказанное выше, функциональность аппарата 100 может быть объяснена со ссылкой на фиг.1b, которая показывает блок-схему способа 150 для получения параметра 140, описывающего временное изменение сигнальной характеристики аудиосигнала. Способ 150 включает в себя необязательный шаг 160 вычисления фактических параметров области преобразования 120, описывающих аудиосигнал в области преобразования. Способ 150 также включает в себя шаг 170 определения одного или нескольких модельных параметров, 140 модели изменения в области преобразования, описывающих временную эволюцию параметров области преобразования в зависимости от одного или нескольких модельных параметров, представляющих сигнальную характеристику, так, что модельная ошибка, представляющая собой отклонения между моделируемой временной эволюцией и фактическими параметрами области преобразования, снижается ниже заданного порогового значения или сводится к минимуму.

Далее, некоторые варианты использования изобретения будут описаны более подробно, чтобы объяснить более подробно изобретенную концепцию.

Оценка изменения в области автокорреляции

В текущем контексте автокорреляция сигнала х_n определяется как

r_k=E[x_nx