数字音频技术(第6版) 467

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　　测下一个系数，最多可以分析一个块中20个相继系数，然后从目标谱系数中减去这个预测值，得到
　　频谱残差，这个残差将被量化和编码。LC和SR描述文件中最高允许使用12阶滤波器在解码时进行反向预测TNS滤波，并用各个频谱系数替代各个残差数值。
　　该强调的是，TNS预测是在频率上完成的，并不是在时间上完成的。因此，预测误差在时间上被整形，而不是在频率上。与频率分辨率相反，时间分辨率得到了提升。在输出的解码信号中，量化噪声在时间上的散布得到了缩减。因此TNS可以让编码器根据音频信号对个滤波器组窗内的量化噪声进行整形，使噪声被时域音频信号遮蔽，从而控制时域预回声如图11.17所示。TNS能对瞬态内容和基于音高的信号（比如语音）进行更好地编码。使用传统的变换块切换并不总能对包含语音的脉冲进行有效地编码，这些信号需要比特率的瞬间提高。TNS把基于音高的信号中未被掩蔽的预回声降到最低，并减小了对峰值比特数的需求有了TNS以后，编解码器也可以更经常地使用更加高效的长块模式，同时不引|入人造声，并且还能在低采样频率下表现出更好的性能。TNS让编解码器在用于瞬态信号的高时间分辨率与用于稳态信号的高频率分辨率之间高效且动态地自动适应，它比使用切换窗的其他设计更为有效。正如尤尔根·赫里（Juergen Herre）解释的那样，为了确定出预测滤波器，可以在与目标频率范围（比如4k
　　Hz）相对应的频谱系数范围中使用诸如计算系数的自相关函数等DPCM预测编码方法，或是使用莱文森-德宾递归算法。可以对整个频谱使用单一的TNS预测滤波器，也可以对频谱中不同的部分使用不同的TNS预测滤波器，还可以让NS忽略某些频率区域。因此时域量化噪声控制可以用一种由频率决定的方式进行网体
　　1000
　　000
　　000
　　2000
　　间（采样点
　　图11：1N5如何对量化噪声整形从而将其隐藏在瞬态包络之下的一个例子。（A）原始语音信号。（B）被T整形的量化编码噪声。（C）没有TNS的量化编码噪声，遮蔽没有被很好地利用。（Here和 Johnston，1997）