数字音频技术(第6版) 458

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　　第11章低比特率编码：编解码器的设计431个分区计算SMR（每个比例因子频带内的能量除以每个比例因子频带内的噪声声级）并用分贝表示。SMR数值被送交给分配算法
　　模型2操作的基本步骤可以用包含三个突出的纯音成分的测试信号来举例说明。模型对44.1kHz采样的16bit测试信号中的一组1024个输入采样点进行分析。图11.12A所示为FFT输出的音频信号的幅度，相位也被计算出来。在对幅度和相位进行预测之后，使用预测值和真实值在幅度/相位域中的欧几里得距离计算出不可预测度，如图11.12B所示。当不可预测度等于0时，当前值是被完全预测出来的。图11.12C所示为每个分区中的能量幅度和所使用的扩散函数。图11.12D所示为由不可预测度推导得出的纯音度指数。纯音度指数的范围从0（高不可预测度和类噪声）-1（低不可预测度和纯音）图11.12E所示为频域中的扩散遮蔽门限能量和安静时的绝对门限，两者中的较高值用来寻找不可闻度的能量门限。图11.12F所示为编解码器分区中的信号-遮蔽比（每个比例因子频带中的能量除以每个比例因子频带中的噪声声级
　　为了进一步解释模型2的操作，这里还要给出一些额外的注释。模型2中使用的扩散数为
　　olg SF（dz）=15.8111389+7.5（1.05dz+0474）-175【10+（1.05
　　0474）
　　8M|N【（1.5dz-0.5）2-2（1.05dz-05），0其中dz为被遮蔽音与遮蔽音的频率差，单位为巴克由詹姆斯·约翰斯顿发明的频谱平坦度（Spectral F| atness measure，SFM）测量的是一个片段中的平均或总体纯音度。SFM是功率谱的几何平均值与其算术平均值之比。这个数值被转换成分贝，并以-60dB为参照，得出一个从0（非纯音）~1（纯音）连续变化的纯音度系数这个系数可以用来在TMN与NMT模型之间进行内插。SFM将导致对信号中的非纯音部分做出非常保守的遮蔽决定。更有效的是对一个片段中具体的纯音和非纯音区域进行鉴别。这种局部纯音度可以这样测量：对相邻两个片段上真实值与预测值之间在幅度和相位上的欧几里得距离进行归一化。以此为基础，就能够为狭窄的频率分区计算纯音度不可预测度，并用们创建出纯音度度量标准，用于在纯音和噪声模型之间进行插值。
　　具体地，在模型2中，以音频信号在相继两帧中同一个分区内的频谱分量的可预测度为基础，创建一个纯音度指数。纯音成分会被更准确地预测。对幅度和相位进行预测，从而形成一个不可预测度C。当C=0时，当前值是完全可被预测的，当C=1时，预测值与真实值是不同的。这将产生一个纯音度指数T，其范围为0（高不可预测度和类噪声低
　　不可预测度和纯音的）。例如，音频信号中较强的纯音和非纯音区域在图11.12D中很明显纯音度指数用来计算一个△（z）平移，比如可以从6dB（非纯音）~29dB（纯音）对数值进内插。