Предсказание на основе модели в наборе фильтров с критической дискретизацией

Предсказание на основе модели в наборе фильтров с критической дискретизацией

Иллюстрации

Показать все

Реферат

ОБЛАСТЬ ТЕХНИЧЕСКОГО ПРИМЕНЕНИЯ

Настоящий документ относится к системам кодирования источника звука. В частности, настоящий документ относится к системам кодирования источника звука, использующим линейное предсказание в сочетании с набором фильтров.

ПРЕДПОСЫЛКИ

Есть два важных инструментальных средства обработки сигналов, применяемых в системах кодирования источника звуковых сигналов, а именно: наборы фильтров с критической дискретизацией и линейное предсказание. Наборы фильтров с критической дискретизацией (например, наборы фильтров на основе модифицированного дискретного косинусного преобразования, MDCT) делают возможным прямой доступ к частотно-временным представлениям, где можно использовать перцепционное несоответствие и избыточность сигнала. Линейное предсказание делает возможным эффективное моделирование источника звуковых сигналов, в частности в речевых сигналах. Сочетание этих двух инструментальных средств, т. е. использование предсказания в подполосах набора фильтров, главным образом, было использовано для кодирования звука с высокой битовой скоростью передачи данных. Для кодирования с низкой битовой скоростью передачи данных проблемой, связанной с предсказанием в подполосах, является поддержание низких издержек (т. е. битовой скорости передачи данных) для описания предсказателей. Другой проблемой является управление ограничением результирующего шума сигнала ошибки предсказания, получаемого предсказателем подполос.

В US2006/0015329 A1 описан способ кодирования звука, в котором применяют устройство для синтезирования форм волн для генерирования набора предсказанных дискретных значения звукового сигнала.

Возможным путем решения проблемы кодирования описания предсказателя подполос эффективным с точки зрения количества битов образом является оценка предсказателя исходя из ранее декодированных частей звукового сигнала и полностью избегать, таким образом, издержек описания предсказателя. Если предсказатель можно определить исходя из ранее декодированных частей звукового сигнала, то предсказатель можно определить в кодере и в декодере без необходимости в передаче описания предсказателя из кодера в декодер. Эта схема именуется адаптивной схемой предсказания в обратном порядке. Однако адаптивная схема предсказания в обратном порядке, как правило, значительно ухудшается при уменьшении битовой скорости передачи данных кодированного звукового сигнала. Одним из альтернативных или дополнительных путей к эффективному кодированию предсказателя подполос является выявление более естественного описания предсказателя, например описания, использующего структуру, внутренне присущую подлежащему кодированию звуковому сигналу. Например, кодирование речи с низкой битовой скоростью передачи данных, как правило, применяет адаптивную схему в прямом порядке, основанную на компактном представлении краткосрочного предсказателя (использующего краткосрочные корреляции) и долговременного предсказателя (использующего долгосрочные корреляции, обусловленные основным тоном, лежащим в основе речевого сигнала).

Для решения проблемы управления ограничением шума сигнала ошибки предсказания было сделано наблюдение того, что несмотря на то, что ограничением шума предсказателя можно хорошо управлять внутри подполосы, окончательный выходной звуковой сигнал кодера, как правило, проявляет артефакты паразитных частот (за исключением звуковых сигналов, проявляющих по существу плоскую форму спектрального шума).

Важным случаем предсказателя подполос является реализация долгосрочного предсказания в наборе фильтров с перекрывающимися окнами. Долгосрочный предсказатель, как правило, использует избыточности в периодических или близких к периодическим звуковых сигналах (таких как речевые сигналы, проявляющие внутренне присущий им основной тон), и его можно описать единственным параметром предсказания или небольшим количеством таких параметров. Долгосрочный предсказатель можно определить в непрерывном времени посредством задержки, отражающей периодичность звукового сигнала. Когда эта задержка велика в сравнении с длиной окна набора фильтров, долгосрочный предсказатель можно реализовать в области дискретного времени посредством сдвига, или дробной задержки, и можно преобразовать обратно в причинный предсказатель в области подполос. Такой долгосрочный предсказатель, как правило, не проявляет артефакты паразитных частот, но здесь существует значительный штраф в вычислительной сложности, вызванной необходимостью в дополнительных операциях набора фильтров для преобразования из временной области в область подполос. Кроме того, подход, заключающийся в определении задержки во временной области и преобразовании задержки в предсказатель подполос, не применим в случае, когда период подлежащего кодированию звукового сигнала сравним или не превышает размер окна набора фильтров.

Настоящий документ направлен на вышеупомянутые недостатки предсказания подполос. В частности, настоящий документ описывает способы и системы, делающие возможным эффективное с точки зрения битовой скорости передачи данных описание предсказателей подполос и/или делающие возможным уменьшение артефактов паразитных частот, вызываемых предсказателями подполос. В частности, способ и системы, описываемые в настоящем документе, позволяют реализовать аудиокодеры с низкой битовой скоростью передачи данных, использующие предсказание подполос, вызывающее пониженный уровень артефактов паразитных частот.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ

Настоящий документ описывает способы и системы, улучшающие качество кодирования источника звука с применением предсказания в области подполос набора фильтров с критической дискретизацией. Эти способы и системы могут использовать компактное описание предсказателей подполос, причем описание основано на моделях сигнала. В качестве альтернативы или в дополнение, способы и системы могут использовать эффективную реализацию предсказателей непосредственно в области подполос. В качестве альтернативы или в дополнение, способы и системы могут использовать члены межполосного предсказателя подполос, описываемые в настоящем документе, для того чтобы сделать возможным уменьшение артефактов паразитных частот.

Как описывается в настоящем документе, компактное описание предсказателей подполос может содержать частоту синусоиды, период периодического сигнала, немного негармонический спектр, встречающийся при колебании жесткой струны, и/или множество тонов для полифонического сигнала. Показано, что в случае долгосрочного предсказателя периодическая модель сигнала обеспечивает высококачественные причинные предсказатели для интервала параметров запаздывания (или задержек), включающего значения, являющиеся более короткими и/или более длинными, чем размер окна набора фильтров. Это означает, что периодическую модель сигнала можно эффективно использовать для реализации долгосрочного предсказателя подполос. Предусмотрен плавный переход от предсказания на основе синусоидальной модели к приближению произвольной задержки.

Непосредственная реализация предсказателей в области подполос делает возможным доступ в явном виде к воспринимаемым характеристикам вырабатываемых искажений квантования. Кроме того, реализация предсказателей в области подполос делает возможным доступ к таким численным свойствам, как коэффициент передачи предсказания и зависимость предсказателей от параметров. Например, анализ на основе модели сигнала может выявить, что коэффициент передачи предсказания является значимым лишь для подмножества рассматриваемых подполос, а изменение коэффициентов предсказателя в зависимости от параметра, выбранного для передачи, может быть полезно при проектировании форматов параметров, а также эффективных алгоритмов кодирования. Более того, вычислительную сложность можно значительно снизить по сравнению с реализациями предсказателей, полагающимися на использование алгоритмов, действующих как во временной области, так и в области подполос. В частности, способы и системы, описываемые в настоящем документе, можно использовать для реализации предсказания подполос непосредственно в области подполос без необходимости в определении и применении предсказателя (например, долгосрочной задержки) во временной области.

Использование в предсказателях подполос межполосных членов позволяет значительно улучшить свойства ограничения шума в частотной области по сравнению с внутриполосными предсказателями (которые полагаются исключительно на внутриполосное предсказание). Действуя таким образом, можно уменьшить артефакты паразитных частот, посредством этого делая возможным использование предсказания подполос для систем кодирования звука с относительно низкими битовыми скоростями передачи данных.

В соответствии с одной из особенностей, описывается способ оценки первого дискретного значения первой подполосы звукового сигнала. Эта первая подполоса звукового сигнала могла быть определена с применением набора анализирующих фильтров, содержащего ряд анализирующих фильтров, создающих из звукового сигнала ряд сигналов подполос, соответственно, в ряду подполос. Звуковой сигнал во временной области может быть передан в набор анализирующих фильтров, приводя к ряду сигналов подполос в ряде подполос. Каждая подполоса из ряда подполос, как правило, охватывает отличающийся диапазон частот звукового сигнала, посредством этого обеспечивая доступ к разным частотным составляющим звукового сигнала. Ряд подполос может иметь равный или равномерный интервал между подполосами. Первая подполоса соответствует одной подполосе из ряда подполос, созданных набором анализирующих фильтров.

Набор анализирующих фильтров может обладать разнообразными свойствами. Набор синтезирующих фильтров, содержащий ряд синтезирующих фильтров, может иметь похожие или такие же свойства. Свойства, описываемые для набора анализирующих фильтров и для анализирующих фильтров, также применимы к свойствам набора синтезирующих фильтров и к синтезирующим фильтрам. Как правило, сочетание набора анализирующих фильтров и набора синтезирующих фильтров делает возможной совершенную реконструкцию звукового сигнала. Анализирующие фильтры из набора анализирующих фильтров могут быть инвариантны относительно сдвига друг относительно друга. В качестве альтернативы или в дополнение, анализирующие фильтры из набора анализирующих фильтров могут содержать общую оконную функцию. В частности, анализирующие фильтры из набора анализирующих фильтров могут содержать по-разному модулированные версии общей оконной функции. В одном из вариантов осуществления общая оконная функция является модулированной с применением косинусной функции, посредством этого приводя к набору косинусно-модулированных анализирующих фильтров. В частности, набор анализирующих фильтров может содержать одно или несколько (или может соответствовать одному или нескольким) из следующих преобразований: MDCT, QMF и/или ELT. Общая оконная функция может иметь конечную длительность К. Длительность общей оконной функции может быть такой, чтобы последовательные дискретные значения сигнала подполосы определялись с применением перекрывающихся сегментов звукового сигнала во временной области. Как таковой, набор анализирующих фильтров может содержать преобразование с перекрытием. Анализирующие фильтры из набора анализирующих фильтров могут образовывать ортогональный и/или ортонормированный базис. В качестве одного из дополнительных свойств набор анализирующих фильтров может соответствовать набору фильтров с критической дискретизацией. В частности, количество дискретных значений из ряда сигналов подполос может соответствовать количеству дискретных значений звукового сигнала во временной области.

Способ может включать определение параметра модели для модели сигнала. Следует отметить, что модель сигнала может быть описана с применением ряда параметров модели. Как таковой, указанный способ может включать определение этого ряда параметров модели для модели сигнала. Параметр (параметры) модели можно извлекать из принятого битового потока, содержащего или служащего признаком параметра модели и сигнала ошибки предсказания. В качестве альтернативы, параметр (параметры) модели можно определять, подбирая модель сигнала для звукового сигнала (например, на покадровой основе), например, с применением подхода среднеквадратичной ошибки.

Модель сигнала может содержать одну или несколько синусоидальных составляющих модели. В этом случае, параметр модели может служить признаком одной или нескольких частот одной или нескольких синусоидальных составляющих модели. В качестве примера, параметр модели может служить признаком основной частоты Ω модели мультисинусоидального сигнала, при этом мультисинусоидальный сигнал содержит синусоидальные составляющие модели на частотах, соответствующих кратным частотам 1) Способ оценки первого дискретного значения (615) сигнала первой подполосы в первой подполосе звукового сигнала, при этом сигнал первой подполосы звукового сигнала определяют с применением набора (612) анализирующих фильтров, содержащего ряд анализирующих фильтров, создающих из звукового сигнала ряд сигналов подполос, соответственно, в ряду подполос; при этом способ включает:

- определение параметра (613) модели для модели сигнала;

- определение коэффициента предсказания, подлежащего применению к предыдущему дискретному значению (614) первого декодированного сигнала подполосы, полученного из сигнала первой подполосы, на основе модели сигнала, на основе параметра (613) модели и на основе набора (612) анализирующих фильтров; при этом временной интервал предыдущего дискретного значения (614) предшествует временному интервалу первого дискретного значения (615); и

- определение оценки первого дискретного значения (615) путем применения коэффициента предсказания к предыдущему дискретному значению (614);

при этом:

- определение коэффициента предсказания включает определение коэффициента предсказания с применением справочной таблицы или аналитической функции;

- справочная таблица или аналитическая функция предусматривает коэффициент предсказания в зависимости от параметра, полученного исходя из параметра модели; и

- справочная таблица или аналитическая функция является предварительно определенной на основе модели сигнала и на основе набора анализирующих фильтров.

2) Способ по п. 1, где:

- модель сигнала содержит одну или несколько синусоидальных составляющих модели; и

- параметр (613) модели служит признаком частоты одной или нескольких синусоидальных составляющих модели.

3) Способ по п. 2, где параметр (613) модели служит признаком основной частоты Ω модели мультисинусоидального сигнала.

4) Способ по п. 3, где:

- модель мультисинусоидального сигнала содержит периодическую составляющую сигнала;

- периодическая составляющая сигнала содержит ряд синусоидальных составляющих; и

- ряд синусоидальных составляющих имеет частоту, являющуюся кратной частотой основной частоты Ω.

5) Способ по любому из пп. 1-4, где способ включает определение ряда параметров (613) модели для модели сигнала.

6) Способ по п. 5, где:

- модель сигнала содержит ряд периодических составляющих сигнала; и

- ряд параметров модели служит признаком ряда основных частот из ряда периодических составляющих сигнала.

7) Способ по п. 5, где один или несколько параметров из ряда параметров (513) модели служат признаками сдвига и/или отклонения модели сигнала от периодической модели сигнала.

8) Способ по любому из пп. 1-4, где определение параметра (613) модели включает извлечение параметра (613) модели из принятого битового потока, служащего признаком параметра (613) модели и сигнала ошибки предсказания.

9) Способ по любому из пп. 1-4, где:

- определение параметра (613) модели включает определение параметра (613) модели таким образом, что среднее значение сигнала квадратичной ошибки предсказания уменьшается; и

- сигнал ошибки предсказания определяют на основе разности между первым дискретным значением (615) и оценкой первого дискретного значения (615).

10) Способ по п. 9, где среднее значение сигнала квадратичной ошибки предсказания определяют на основе ряда последовательных первых дискретных значений из сигнала первой подполосы.

11) Способ по любому из пп. 1-4, где:

- набор анализирующих фильтров содержит модулированную структуру; и

- абсолютное значение коэффициента предсказания не зависит от порядкового номера первой подполосы.

12) Способ по любому из пп. 1-4, где:

- параметр модели служит признаком основной частоты Ω модели мультисинусоидального сигнала; и

- определение коэффициента предсказания включает определение кратной частоты основной частоты Ω, лежащей в пределах первой подполосы.

13) Способ по п. 12, где определение коэффициента предсказания включает:

- определение относительного смещения кратной частоты основной частоты Ω от центральной частоты первой подполосы при нахождении кратной частоты основной частоты Ω в пределах первой подполосы; и/или

- приравнивание коэффициента предсказания к нулю при отсутствии в пределах первой подполосы кратной частоты основной частоты Ω.

14) Способ по п. 13, где:

- справочная таблица или аналитическая функция предусматривает коэффициент предсказания в зависимости от возможных относительных смещений от центральной частоты подполосы; и

- определение коэффициента предсказания включает определение коэффициента предсказания на основе справочной таблицы или аналитической функции, использующей определенное относительное смещение.

15) Способ по п. 14, где:

- справочная таблица содержит ограниченное количество элементов для ограниченного количества возможных относительных смещений; и

- определение коэффициента предсказания включает округление определенного относительного смещения до ближайшего возможного относительного смещения из ограниченного количества возможных относительных смещений.

16) Способ по п. 12, где определение коэффициента предсказания включает:

- выбор одной таблицы из ряда справочных таблиц на основе параметра модели; и

- определение коэффициента предсказания на основе выбранной одной таблицы из ряда справочных таблиц.

17) Способ по п. 16, где:

- параметр модели служит признаком периодичности Т;

- ряд справочных таблиц содержит справочные таблицы для разных значений периодичности Т; и

- способ включает определение выбранной справочной таблицы в качестве справочной таблицы для периодичности Т, указанной параметром модели.

18) Способ по п. 17, где:

- ряд справочных таблиц содержит справочные таблицы для разных значений периодичности Т в пределах интервала [T_min, T_max] с предварительно определенным размером шага ΔT;

- T_min такая, что для Т<T_min звуковой сигнал можно моделировать, используя модель сигнала, содержащую единственную синусоидальную составляющую модели; и/или

- T_max такая, что для Т>T_max справочные таблицы для периодичностей от T_max до T_max+1 соответствуют справочным таблицам для периодичностей от T_max-1 до T_max;

19) Способ по п. 18, где для параметра модели, служащего признаком периодичности T>T_max, способ дополнительно включает:

- определение остаточной периодичности T_r путем вычитания целочисленного значения из T так, что остаточная периодичность T_r лежит в интервале [T_max-1, T_max]; и

- выбор справочной таблицы для определения коэффициента предсказания в качестве справочной таблицы для остаточной периодичности T_r.

20) Способ по любому предыдущему пункту, где для параметра модели, служащего признаком периодичности T<T_min, способ дополнительно включает:

- выбор справочной таблицы для определения коэффициента предсказания в качестве справочной таблицы для периодичности T_min;

- масштабирование параметра поиска для идентификации элемента выбранной справочной таблицы, предусматривающей коэффициент предсказания, с применением отношения T_min/T; и

- определение коэффициента предсказания с применением выбранной справочной таблицы и масштабированного параметра поиска.

21) Способ по любому из пп. 1-4, где способ дополнительно включает:

- определение маски (203, 205) предсказания, служащей признаком ряда предыдущих дискретных значений в ряду подполос несущего множества маски предсказания; при этом ряд подполос несущего множества маски предсказания содержит по меньшей мере одну подполосу из ряда подполос, отличающуюся от первой подполосы;

- определение ряда коэффициентов предсказания, подлежащих применению к ряду предыдущих дискретных значений, на основе модели сигнала, на основе параметра модели и на основе набора анализирующих фильтров; и

- определение оценки первого дискретного значения путем применения ряда коэффициентов предсказания, соответственно, к ряду предыдущих дискретных значений.

22) Способ по п. 21, где определение оценки первого дискретного значения включает определение суммы ряда предыдущих дискретных значений, взвешенной по ряду соответствующих коэффициентов предсказания.

23) Способ по любому из пп. 1-4, где:

- ряд подполос имеет равный интервал между подполосами; и

- первая подполоса представляет собой одну подполосу из ряда подполос.

24) Способ по любому из пп. 1-4, где:

- анализирующие фильтры из набора анализирующих фильтров являются инвариантными относительно сдвига друг относительно друга; и/или

- анализирующие фильтры из набора анализирующих фильтров содержат общую оконную функцию; и/или

- анализирующие фильтры из набора анализирующих фильтров содержат по-разному модулированные версии общей оконной функции; и/или

- общая оконная функция является модулированной с применением косинусной функции; и/или

- общая оконная функция имеет конечную длительность К; и/или

- анализирующие фильтры из набора анализирующих фильтров образуют ортогональный базис; и/или

- анализирующие фильтры из набора анализирующих фильтров образуют ортонормированный базис; и/или

- набор анализирующих фильтров содержит набор косинусно-модулированных фильтров; и/или

- набор анализирующих фильтров представляет собой набор фильтров с критической дискретизацией; и/или

- набор анализирующих фильтров содержит преобразование с перекрытием; и/или

- набор анализирующих фильтров содержит одно или несколько из следующих преобразований: MDCT, QMF, ELT; и/или

- набор анализирующих фильтров содержит модулированную структуру.

25) Способ оценки первого дискретного значения из сигнала первой подполосы в первой подполосе звукового сигнала, при этом сигнал первой подполосы звукового сигнала определяют с применением набора анализирующих фильтров, содержащего ряд анализирующих фильтров, создающих из звукового сигнала ряд сигналов подполос, соответственно, в ряду подполос; при этом набор анализирующих фильтров является набором фильтров с критической дискретизацией; при этом способ включает:

- определение маски (203, 205) предсказания, служащей признаком ряда предыдущих дискретных значений в ряду подполос несущего множества маски предсказания; при этом ряд подполос несущего множества маски предсказания содержит по меньшей мере одну подполосу из ряда подполос, отличающуюся от первой подполосы;

- определение ряда коэффициентов предсказания, подлежащих применению к ряду предыдущих дискретных значений; и

- определение оценки первого дискретного значения путем применения ряда коэффициентов предсказания, соответственно, к ряду предыдущих дискретных значений.

26) Способ по п. 25, где ряд подполос несущего множества маски предсказания:

- содержит первую подполосу; и/или

- содержит одну или несколько подполос из ряда подполос, непосредственно примыкающих к первой подполосе.

27) Способ по любому из пп. 25-26, где:

- способ дополнительно включает определение параметра модели для модели сигнала; и

- определение ряда коэффициентов предсказания включает определение ряда коэффициентов предсказания на основе модели сигнала, на основе параметра модели и на основе набора анализирующих фильтров.

28) Способ по п. 27, где:

- определение ряда коэффициентов предсказания включает определение ряда коэффициентов предсказания с применением справочной таблицы или аналитической функции;

- справочная таблица или аналитическая функция предусматривает ряд коэффициентов предсказания в зависимости от параметра, полученного исходя из параметра модели; и

- справочная таблица или аналитическая функция является предварительно определенной на основе модели сигнала и на основе набора анализирующих фильтров.

29) Способ кодирования звукового сигнала, при этом способ включает:

- определение ряда сигналов подполос из звукового сигнала с применением набора анализирующих фильтров, содержащего ряд анализирующих фильтров;

- оценку дискретных значений из ряда сигналов подполос с применением способа по любому из пп. 1-28, посредством чего получают ряд оценочных сигналов подполос;

- определение дискретных значений из ряда сигналов подполос ошибок предсказания на основе соответствующих дискретных значений из ряда сигналов подполос и дискретных значений из ряда оценочных сигналов подполос;

- квантование ряда сигналов подполос ошибок предсказания; и

- генерирование кодированного звукового сигнала, служащего признаком ряда квантованных сигналов подполос ошибок предсказания и одного или нескольких параметров, использованных для оценки дискретных значений из ряда оценочных сигналов подполос.

30) Способ декодирования кодированного звукового сигнала, при этом кодированный звуковой сигнал служит признаком ряда квантованных сигналов подполос ошибок предсказания и одного или нескольких параметров, подлежащих использованию для оценки дискретных значений из ряда оценочных сигналов подполос; при этом способ включает:

- деквантование ряда квантованных сигналов подполос ошибок предсказания, посредством чего получают ряд деквантованных сигналов подполос ошибок предсказания;

- оценку дискретных значений ряда оценочных сигналов подполос с применением способа по любому из пп. 1-28;

- определение дискретных значений из ряда декодированных сигналов подполос на основе соответствующих дискретных значений из ряда оценочных сигналов подполос и дискретных значений из ряда деквантованных сигналов подполос ошибок предсказания; и

- определение декодированного звукового сигнала из ряда декодированных сигналов подполос с применением набора синтезирующих фильтров, содержащего ряд синтезирующих фильтров.

31) Система (103, 105), выполненная с возможностью оценки одного или нескольких первых дискретных значений сигнала первой подполосы звукового сигнала, при этом сигнал первой подполосы звукового сигнала определен с применением набора анализирующих фильтров, содержащего ряд анализирующих фильтров, создающих ряд сигналов подполос из звукового сигнала, соответственно; при этом система (103, 105) содержит:

- вычислитель (105) предсказателя, выполненный с возможностью определения параметра модели для модели сигнала и выполненный с возможностью определения одного или нескольких коэффициентов предсказания, подлежащих применению к одному или нескольким предыдущим дискретным значениям декодированного сигнала первой подполосы, полученного из сигнала первой подполосы; при этом один или несколько коэффициентов предсказания определены на основе модели сигнала, на основе параметра модели и на основе набора анализирующих фильтров; при этом временные интервалы одного или нескольких предыдущих дискретных значений предшествуют временным интервалам одного или нескольких первых дискретных значений; и

- предсказатель (103) подполос, выполненный с возможностью определения оценки одного или нескольких первых дискретных значений путем применения одного или нескольких коэффициентов предсказания к одному или нескольким предыдущим дискретным значениям;

при этом:

- определение коэффициента предсказания включает определение коэффициента предсказания с применением справочной таблицы или аналитической функции;

- справочная таблица или аналитическая функция предусматривает коэффициент предсказания в зависимости от параметра, полученного исходя из параметра модели; и

- справочная таблица или аналитическая функция является предварительно определенной на основе модели сигнала и на основе набора анализирующих фильтров.

32) Система (103, 105), выполненная с возможностью оценки одного или нескольких первых дискретных значений сигнала первой подполосы звукового сигнала, при этом сигнал первой подполосы соответствует первой подполосе; при этом сигнал первой подполосы определен с применением набора анализирующих фильтров, содержащего ряд анализирующих фильтров, создающих ряд сигналов подполос, соответственно, в ряду подполос; при этом набор анализирующих фильтров является набором фильтров с критической дискретизацией; при этом система (103, 105) содержит:

- вычислитель (105) предсказателя, выполненный с возможностью определения маски (203, 205) предсказания, служащей признаком ряда предыдущих дискретных значений в ряду подполос несущего множества маски предсказания; при этом ряд подполос несущего множества маски предсказания содержит по меньшей мере одну подполосу из ряда подполос, отличающуюся от первой подполосы; при этом вычислитель (105) предсказателя дополнительно выполнен с возможностью определения ряда коэффициентов предсказания, подлежащих применению к ряду предыдущих дискретных значений; и

- предсказатель (103) подполос, выполненный с возможностью определения оценки одного или нескольких первых дискретных значений путем применения ряда коэффициентов предсказания, соответственно, к ряду предыдущих дискретных значений.

33) Аудиокодер, выполненный с возможностью кодирования звукового сигнала, при этом аудиокодер содержит:

- набор анализирующих фильтров, выполненный с возможностью определения ряда сигналов подполос из звукового сигнала с применением ряда анализирующих фильтров;

- систему (103, 105) по любому из пп. 31-32, выполненную с возможностью оценки дискретных значений ряда сигналов подполос с получением в результате ряда оценочных сигналов (112) подполос;

- разностный модуль, выполненный с возможностью определения дискретных значений ряда сигналов подполос ошибок предсказания на основе соответствующих дискретных значений из ряда сигналов подполос и из ряда оценочных сигналов (112) подполос;

- модуль квантования, выполненный с возможностью квантования ряда сигналов подполос ошибок предсказания; и

- модуль генерирования битового потока, выполненный с возможностью генерирования кодированного звукового сигнала, служащего признаком ряда квантованных сигналов подполос ошибок предсказания и одного или нескольких параметров, использованных для оценки дискретных значений из ряда оценочных сигналов подполос.

34) Аудиодекодер (100), выполненный с возможностью декодирования кодированного звукового сигнала, при этом кодированный звуковой сигнал служит признаком ряда квантованных сигналов подполос ошибок предсказания и одного или нескольких параметров, использованных для оценки дискретных значений из ряда оценочных сигналов подполос; при этом аудиодекодер (100) содержит:

- обратный квантователь (101), выполненный с возможностью деквантования ряда квантованных сигналов подполос ошибок предсказания с получением в результате ряда деквантованных сигналов (111) подполос ошибок предсказания;

- систему (105, 103) по любому из пп. 31-32, выполненную с возможностью оценки дискретных значений ряда оценочных сигналов (112) подполос;

- суммирующий модуль, выполненный с возможностью определения дискретных значений из ряда декодированных сигналов (113) подполос на основе соответствующих дискретных значений из ряда оценочных сигналов (112) подполос и на основе дискретных значений из ряда деквантованных сигналов (111) подполос ошибок предсказания; и

- набор (102) синтезирующих фильтров, выполненный с возможностью определения декодированного звукового сигнала (114) исходя из ряда декодированных сигналов (113) подполос с применением ряда синтезирующих фильтров.

qΩ основной частоты Ω. Как таковая, модель мультисинусоидального сигнала может содержать периодическую составляющую сигнала, при этом периодическая составляющая сигнала содержит ряд синусоидальных составляющих и при этом ряд синусоидальных составляющих имеет частоту, являющуюся кратной основной частоте Ω. Как будет показано в настоящем документе, такую периодическую составляющую сигнала можно использовать для моделирования задержки во временной области (например, используемой в долгосрочных предсказателях). Модель сигнала может содержать один или несколько параметров модели, служащих признаками сдвига и/или отклонения модели сигнала от периодической модели сигнала. Сдвиг и/или отклонение могут служить признаком отклонения частот ряда синусоидальных составляющих периодической модели сигнала от соответствующих кратных частот qΩ основной частоты Ω.

Модель сигнала может содержать ряд периодических составляющих сигнала. Каждая из периодических составляющих сигнала может быть описана с применением одного или нескольких параметров модели. Параметры модели могут служить признаками ряда основных частот из ряда периодических составляющих сигнала. В качестве альтернативы или в дополнение, модель сигнала можно описать предварительно определяемым и/или корректируемым параметром ослабления (который может представлять собой один из параметров модели). Параметр ослабления может быть рассчитан на выравнивание или сглаживание линейчатого спектра периодической составляющей сигнала. Конкретные примеры моделей сигнала и связанных с ними параметров описываются в разделе вариантов осуществления настоящего документа.

Параметр (параметры) модели можно определить так, чтобы уменьшать (например, минимизировать) среднее значение сигнала квадратичной ошибки предсказания. Сигнал ошибки предсказания можно определить на основе разности между первым дискретным значением и оценкой первого дискретного значения. В частности, среднее значение сигнала квадратичной ошибки предсказания можно определить на основе ряда последовательных первых дискретных значений сигнала первой подполосы и на основе соответствующего ряда оценочных первых дискретных значений. В частности, в настоящем документе предлагается моделировать звуковой сигнал или по меньшей мере сигнал первой подполосы звукового сигнала с применением модели сигнала, описываемой одним или несколькими параметрами модели. Параметры модели используют для определения одного или нескольких коэффициентов предсказания линейного предсказателя, определяющего первый оценочный сигнал подполосы. Разность между сигналом первой подполосы и оценочным сигналом первой подполосы приводит к сигналу подполосы ошибки предсказания. Один или несколько параметров модели можно определить так, чтобы уменьшать (например, минимизировать) среднее значение сигнала подполос квадратичной ошибки предсказания.

Способ может также включать определение коэффициента предсказания, подлежащего применению к предыдущему дискретному значению декодированного сигнала первой подполосы, полученного из сигнала первой подполосы. В частности, предыдущее дискретное значение можно определить путем сложения (кванто