实时音频编解码之十四 Opus编码-SILK编码-长时预测

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4.1.12 线性预测系数计算

线性预测分为语音和非语音两种情况，该模块的输入是pitch估计模块白化之后的信号，对于语音帧，白化后的信号依然含有较强的pitch特征，因而为了在相同的比特率下获得更高的编码质量需对信号进一步白化，这里的进一步白化的输入并不是zpitch估计模块白化之后的信号，这是为了和解码端的过程一致（解码端过程是激励经过量化的LTP滤波，再经过量化的LPC滤波得到编码信号），所以这里先使用量化的LTP系数白化信号，再使用量化的LPC系数白化信号，这样保持编码端和解码端过程一致以减少量化噪声，LTP滤波是对每个子帧使用滤波器系数经过量化的五阶白化滤波器滤波，经过系数量化的LTP滤波之后的残差信号使用LPC进一步白化，两级白化之后的信号残差信号能量被最小化了，由于LPC源于经过两级向量化的LSF反向计算得到，由于编解码端使用的都是量化版本的LTP和LPC系数，因而编解码两端是同步的，之所以使用量化版本的一个很重要的原因是压缩传输比特率。

对于非语音帧，因为经过预白化后的信号在LTP分析周期内已经没有周期性了，因而没有必要再进行LTP滤波，进而LPC系数通过输入信号而非预白化后的输入信号计算得到。由于LPC矢量量化会引入稳定性问题，因而将LPC的量化编码转为LSF的量化编码，在编码侧和解码侧都使用矢量量化LSF的转换为量化的LPC系数滤波信号。

4.1.12.1 LTP系数计算

LTP系数量化

对于语音帧，LTP预测分析后为每个子帧得到一个五阶的滤波器以及四个权重矩阵，每个子帧的LTP系数使用熵约束向量量化方法进行量化，总共有三个不同码率-失真