EAC3 spectral extension原理
1.Spectral extension简介
Spectral extension是通过低频的transform coefficients合成高频transform coefficients的过程。
spectral extension的实现与channel coupling类似,但是由于只需要transmit一些用于合成高频transform coefficients的metadat,因此比coupling更能减少datarate。
而且spectral extension能用于mono signal,而coupling至少需要2个channel.
spectral extension的核心部分是band structure, spectral extension band接近于critical band. spectral extension基于band来计算energy ratio和band border.
原始信号的频谱如下图:

信号的频谱分为两个部分:baseband region和extension region. extension region基于band structure分为多个band,对于每一个band计算一个energy ratio.对于整个extension region,通过measure extension region的noise-like character得到一个noise blending parameter.计算出这些parameter后,原始信号的extension region的transform coefficient被discard.
接下来进行translation,其过程如下图:

translation将baseband region的transform coefficient copy到extension region.
baseband region中被copy的部分称为copy region.通常copy region会比extension region小,因此会将copy region进行多次copy来fill extension region,这种过程称为wrapping,在Figure 8中copy region被wrap了两次。wrap会导致translation过程中边界处频谱的不连续。由于每个band对应一个scale factor,如果wrapping发生在一个band内,scale factor并不能减少这种不连续。如果wrapping只发生在band border,紧邻的两个bandd的scale factor可以减少不连续。因此translation确保wrapping发生在band之间。
简单的从baseband region copy到extension region不能产生natural sound signal.因为大部分signal在随着频率增大会更像noise.因此translated transform coefficients需要和noise spectrum根据noise-blending function 进行blend.
由于大部分signal在高频部分更像noise ,因此noise-blending function在高频权重更大。noise-blending function是线性的,其slope依赖于原始信号的bandwidth,其intercept依赖于noise blending parameter.
产生的noise spectrum的band energy和translated band相同,noise spectrum乘以noise-blending function得到的信号如下:

translated spectrum和inverse noise-blending function相乘的结果如下:

乘以了 noise-blending function后的translatged spectrum和noise spectrum进行blending如下图,注意每个blended band的energy和figure 8中的translated band的energy相等。

blending后的translated spectrum使用energy ratio进行scale后的spectrum与原始信号的banded envelop match:

2. Encoder Operation
Encoder分析extension region计算出noise-blending parameter,决定band structure,并simulates decoder translation来计算出energy ratio.

在encoder分析extension region的spectral envelop的两个条件:时间上angle precession的变化和magnitute 的变化。如果angle or magnitute变化不连续,原始信号的spectrum更像noise,所以在translation后会blending更多noise,否则则blending较少noise.在bitstream中, noise-blending parameter quantize为5 bit。
banding structure的一个band包含多个subband,每个subband包含12个transform coefficient. default banding structure接近于auditory critical band.
接下来计算energy ratio:
首先计算extension region的banded energy:

在encoder端,simulate translation过程,计算synthesized extension region的banded energy.

计算energy ratio:

3.Decoder Operation
Decoder基于baseband transform coefficients和encoder 传送的metadata合成高频部分的transform coefficients.
Spectral extension decoding 过程如下:

在decoder首先进行translation,将baseband copy region的transform coefficients copy到extension region。
接下来generate noise spectrum来与translated transform coefficients进行blending. noise spectrum 使用zero-mean, unity-variance pseudo-random noise generator来产生。
每个band的noise-blending factors由noise-blending parameter 得到:

通过noise-blending factors计算mixing coefficients.

接下来将translated transform coefficients 和noise spectrum 进行blending:

与noise spectrum blending后的transform coefficients乘以energy ratio得到高频部分的transform coefficients:

EAC3 spectral extension原理的更多相关文章
- EAC3 Spectral Extension Process
1.overview 当使用Spectral extension时,channel中的高频部分的transform coefficients由低频部分合成. transform coefficient ...
- Category VS Extension 原理详解
(一)Category 1.什么是Category? category是Objective-C 2.0之后添加的语言特性,别人口中的分类.类别其实都是指的category.category的主要作用是 ...
- iOS中Category和Extension 原理详解
(一)Category .什么是Category? category是Objective-C .0之后添加的语言特性,别人口中的分类.类别其实都是指的category.category的主要作用是为已 ...
- Jerry的Fiori原创文章合集
我曾经于2014年10月到2016年5月工作于SAP CRM Fiori应用的开发团队, 我所在的团队负责下列这8个Fiori应用的维护和持续开发: My Opportunities My Tasks ...
- 谱聚类(spectral clustering)原理总结
谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也 ...
- 谱聚类(Spectral Clustring)原理
谱聚类(spectral clustering)是广泛使用的聚类算法,比起传统的K-Means算法,谱聚类对数据分布的适应性更强,聚类效果也很优秀,同时聚类的计算量也小很多,更加难能可贵的是实现起来也 ...
- EAC3 channel & program extension
EAC3 bit stream syntax允许在single bitstream中存在time-multiplexed substreams. 在EAC3的signle bitstream中,允许s ...
- 线性判别分析LDA原理总结
在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结. ...
- Java ClassLoader 原理详细分析(转)
转载自:http://www.codeceo.com/article/java-classloader.html 一.什么是ClassLoader? 大家都知道,当我们写好一个Java程序之后,不是管 ...
随机推荐
- Chrome 浏览器相关
********* 问题 ********* localhost 通常会使用加密技术来保护您的信息.Google Chrome 此次尝试连接到 localhost 时,此网站发回了异常的错误凭据.这可 ...
- 获取redis指定实例中所有的key
需求:获取redis指定的实例中所有的key的名字. 千万不要使用keys *,可以使用scan命令的递归方式获取. 以下给出自己写的脚本,经过测试效果还可以. db_ip=5.5.5.101 db_ ...
- Linux虚拟化 xen的工具栈介绍
试验环境centos6.10 xen的工具栈介绍: 查看xl目录的帮助:xl help 查看xen下安装了哪些虚拟机:xl list # xl list Domain-0 Name ID Mem VC ...
- Wannafly Camp 2020 Day 6I 你吓到我的马了.jpg - BFS
暴力BFS即可 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int n,m,f[105][105]; char s[105][105]; s ...
- JQuery函数 $.ajax()
ajax() 方法通过 HTTP 请求加载远程数据 该方法是 jQuery 底层 AJAX 实现.简单易用的高层实现见 $.get, $.post 等.$.ajax() 返回其创建的 XMLHttpR ...
- C++查看大端小端模式
在学习计算机组成原理的时候,看到大端小端模式,便想实验一下,首先介绍一下 C 中的union,这个平时用得少,估计在单片机这种可能会运用,在平时写代码的时候几乎是用不着union的. union:联合 ...
- AntDesign(React)学习-12 使用Table
AntDesign(Vue)版的Table中使用图片https://www.cnblogs.com/zhaogaojian/p/11119762.html 之前在使用VUE版Table时,使用大图片时 ...
- centos python版本升级到3.x
Linux(CentOS)下将Python的版本升级为3.6.2的方法 1.检查确认系统的相关信息 查看内核版本[root@zstest1 ~]# cat /etc/redhat-release Ce ...
- 基于alpine的php-fpm扩展swoole和pdo_mysql
vim Dockerfile 插入一下内容 FROM php:fpm-alpine RUN echo http://mirrors.aliyun.com/alpine/v3.10/main>/e ...
- PolandBall and Forest
PolandBall lives in a forest with his family. There are some trees in the forest. Trees are undirect ...