数字音频技术(第6版) 433

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　　406数字音频技术（第6版
　　上文描述的简单的整系数预测器提供了向上的斜坡，它们并非总能良好（倒数）地匹配真实音频信号的频谱。因此差信号的频谱并非是平直的，这就需要用更多的比特进行编码被传输信号电平上每6dB的缩减就会令其比特率减少1bt采样点。更成功的编码可以通过使用更为复杂的预测滤波器来实现，比如在预测环路中使用非整系数滤波器。被传输信号必须被量化到LSB台阶的某个整倍数处，从而实现一个固定的比特率。不过，在使用非整系数时输出将是LSB的一个分数值。为了量化预测信号，可以使用图1028所示结构。解码器通过简单地对输出进行量化就能恢复出原始信号值。
　　化
　　输入
　　传输式
　　存储媒体
　　输出
　　滤波器
　　预测
　　滤波器
　　编码器
　　解码器
　　图10.28：在预测编码器/解码器中可以使用非整系数滤波器。预测信号被量化到LSB台阶的一个整倍数处Craven和 Gerzon，1996）
　　可以用各种不同的滤波器为预测误差信号创建多种均衡曲线，以匹配不同信号的频谱特征。在不同的信号情况中使用不同的3阶R滤波器可以提供从2-4bit的比特率缩减，甚至在使用简单的整数预测器会令比特率上升的情况中也是如此。更高阶的滤波器会增大开销数据的数量，比如必须传输给解码器的每个块的各个状态变量，因此应该使用较低阶的滤波器。还可以证明，‖R滤波器要比FR滤波器更为合适，因为它们更容易实现音乐频谱中的那些变动。另一方面，为了保持比特级的准确度，在任何解码器中的滤波计算都要与编码器中的滤波计算完全匹配，这一点是至关重要的。比如，任何的舍入误差都会影响比特级准确度在这方面，因为|R计算对舍入误差更为敏感，所以使用|R预测滤波器时需要更加留心因为大多数音频频谱内容是持续变化的，所以在为每个新块选择滤波器时必须重新进评估。必须通过一些方法对信号的频谱内容进行分析，然后使用最合适的滤波器，这要么需要创建
　　新的滤波器特性，要么需要从一个现有各种可能性的滤波器特性库中选择一个识出编码滤波器的信息必须传递给解码器，这会增加开销比特率。显然，处理复杂度和数据开销必须与编码效率进行权衡
　　如前所述，当采样频率非常高时无损压缩是高效的，此时音频频带的高频端中的音频内容是很低的。可以确保在宽阔的音频频带内实现比特级的准确度，但仅包含抖动和量化噪