高頻聲音信號編譯碼技術和系統的制作方法
【專利摘要】一種用于編、譯碼高頻聲音信號的技術和其系統，預先分析原始音頻信號之高頻特性，以確定高頻聲音信號之增益，按照此增益和此編碼序列將高頻聲音信號與此些原始音頻信號混合，發送并接收此些混合后信號，過濾并放大此些混合后信號中的高頻聲音訊號，并將該信號數字化為時域波形信號，將此些時域波形信號轉換為頻譜并儲存，計算并檢測此些高頻數據之特征參數，若符合此起始特征，則連續接收一特定間隔的此些高頻數據，根據此編碼邏輯定位此些高頻數據中的此編碼格式之數據邊界，并作抗反射濾波處理，重新計算定位后高頻數據的此些特征參數，且譯碼并校驗此些定位后高頻資料，若校驗失敗則根據此編碼邏輯修復，篩選此些譯碼后高頻數據并將其輸出。
【專利說明】
高頻聲音信號編譯碼技術和系統
【技術領域】
[0001]本發明涉及高頻聲音信號編譯碼的技術和系統，尤其涉及一種編譯碼亞超聲波信號的技術和系統。
【背景技術】
[0002]音頻(aud1)信號實際上為能量波，利用空氣或其他媒介傳播，聽覺對聲音感受度的大小以響度能量分貝(dB)做為測度單位。當此能量波的振動頻率在人耳能感應的范圍內時稱為可聞波(audible sound)。當頻率高于可聞聲時則稱超音波(ultrasound),一般可用于醫學或工程的檢測或材料的加工。至于頻率比可聞波低時稱為低音波(infrasound),例如地震所引起的地震波。
[0003]人類的聽覺范圍為20Hz至20kHz的聲音，最敏感的范圍為2kHz到4kHz之間。利用不同的單頻信號對人耳作測試后，可用一條曲線來描繪絕對遮蔽曲線(absolutethreshold curve)或靜音遮蔽曲線(quiet threshold curve)。人耳聽覺模型(psychoacoustic model)即是利用一個頻率分析器仿真人耳聽覺系統,此頻率分析器由許多帶通濾波器構成，其頻率大約為20Hz至20kHz之間，每一個帶通濾波器的帶寬都不相同，這些帶通濾波器的帶寬稱之為臨界頻帶(critical bands)。由此人耳聽覺模型可歸納出兩個重要的遮蔽特性，實時域遮蔽效應及頻域遮蔽效應。前者又細分為先遮蔽(pre-masking)、后遮蔽(post-masking)、以及同步遮蔽(simultaneous-masking)。當音頻有多種頻率成分同時出現時，則此時不同頻率成分的遮蔽效應要一齊累加計算，遮蔽曲線即變得很復雜，會隨著信號的能量大小、頻率位置及信號特性的變化而有所不同。能量大的信號能遮蔽較大的噪音、非單頻(non-tonal)信號比單頻(tonal)信號的遮蔽性好、高頻信號比低頻信號有較強的遮蔽性。
[0004]音頻水印(aud1 watermark)是將欲嵌入的水印信號，經過加密、編碼、展頻、或其他的處理后使得處理后的水印信號隨機化。并依據人類聽覺系統(Human AuditorySystem, HAS)的遮蔽效應(masking effect),將處理后的水印或其頻譜成份控制并嵌入在原始音頻信號可遮蔽的范圍內，即可順利將水印隱藏于音頻信號中，且不會讓人感覺到音頻質量上的差異。隱寫術(steganography)也是數字水印的一種應用，雙方可利用隱藏在數字信號中的信息進行溝通。
【發明內容】
[0005]本發明于人耳較不敏感的高頻區段中挑選數個頻率，在音頻中利用頻率進行動態隱蔽編碼，以在最小限度破壞原始聲音頻率特性的前提下隱匿編碼信號，以頻率的聲音來編碼較能抵抗周遭環境的干擾。
[0006]本發明的目的在于提供一種高頻聲音信號編譯碼技術和系統。
[0007]為達到上述目的，本發明采用以下技術方案:
[0008]一種高頻聲音信號編譯碼系統，包括一音調編輯軟件和一音調偵測裝置。此音調偵測裝置包括一接收裝置、一模擬電路、一處理單元。此模擬電路包括一自動增益控制(Automatic Gain Control, AGC)電路、一帶通濾波器(band-pass filter)、一帶通放大器、一模擬至數字轉換器(Analogue-to-Digital Converter, ADC)。此處理單元包括一內存、一音調譯碼組件、以及一聲音微控制單元。此音調編輯軟件根據一編碼邏輯和包括一起始特征的一編碼格式決定高頻聲音信號的編碼序列。此音調編輯軟件預先分析原始音頻信號的高頻特性，根據默認的信號對噪聲比(Signal-to-Noise Rat1, SNR，簡稱信雜比)、信號強度和高頻補償值(high-frequency compensat1n)確定高頻聲音信號的增益，按照此增益和此編碼序列將高頻聲音信號與原始音頻信號混合。經由一播放媒介發送混合后訊號。此接收裝置接收混合后信號。此模擬電路過濾混合后信號并放大其中的高頻聲音信號。此模擬至數字轉換器將過濾放大后的信號數字化為時域波形信號(timedomain waveform signal)。此聲音微控制單元利用特定算法將時域波形信號轉換為頻譜(frequency spectrum)。儲存頻譜和時域波形信號中的高頻數據于此內存中。此聲音微控制單元計算高頻數據的特征參數，并一直檢測特征參數直到符合此起始特征為止。此音調譯碼組件接著連續接收一特定間隔(interval)的高頻數據，并根據此編碼邏輯定位于所接收的高頻數據中此編碼格式的數據邊界。此聲音微控制單元對定位后高頻數據作抗反射濾波處理，并重新計算包括特定頻率的能量和信雜比的特征參數。此音調譯碼組件根據此編碼邏輯將定位后高頻數據譯碼。此聲音微控制單元校驗譯碼后高頻數據，若校驗失敗則根據此編碼邏輯修復弱能量和低信雜比的譯碼后高頻數據。此聲音微控制單元根據譯碼后的綜合機率和信號平均強度摒除低綜合機率和弱信號的譯碼后高頻數據，并輸出經篩選的譯碼后高頻數據。
[0009]一種高頻聲音信號編譯碼技術，包括下列步驟:根據一編碼邏輯和包括一起始特征的一編碼格式決定高頻聲音信號的編碼序列，預先分析原始音頻信號的高頻特性，根據預設的信雜比、信號強度和高頻補償值確定高頻聲音信號的增益，按照此增益和此編碼序列將高頻聲音信號與原始音頻信號混合，發送混合后訊號，接收混合后信號，過濾并放大混合后信號中的高頻聲音訊號，將過濾放大后的信號數字化為時域波形信號，利用特定算法將時域波形信號轉換為頻譜，儲存頻譜和時域波形信號中的高頻數據，計算高頻數據的特征參數，一直檢測特征參數直到符合此起始特征為止，接著連續接收一特定間隔的高頻數據，根據此編碼邏輯定位于所接收的高頻數據中此編碼格式的數據邊界，對定位后高頻數據作抗反射濾波處理，重新計算包括特定頻率的能量和信雜比的特征參數，根據此編碼邏輯將定位后高頻數據譯碼，校驗譯碼后高頻數據，若校驗失敗則根據此編碼邏輯修復弱能量和低信雜比的譯碼后高頻數據，根據譯碼后的綜合機率和信號平均強度摒除低綜合機率和弱信號的譯碼后高頻數據，輸出經篩選的譯碼后高頻數據。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0010]憑借如在伴隨圖式中所圖示闡明的較佳實施例的較特定描述，前述和其他此說明書的特征及優點將顯而易見，其中同樣的參照符號在所有圖式中均歸屬于相同的組件。
[0011]圖1所示意的架構方塊圖是根據示范的具體表現例圖示闡明一種高頻聲音信號編譯碼系統10S。
[0012]圖2是根據示范的實施例圖標闡明一編碼格式。
[0013]圖3是根據示范的實施例圖示闡明一狀態機。
[0014]圖4所示意的流程圖是根據示范的實施例圖示闡明一種高頻聲音信號編譯碼技術1T中的步驟SOOl?SO16。
[0015]主要組件符號說明:
[0016]1S高頻聲音信號編1T高頻聲音信號編譯碼100高頻聲音信號200編碼格式
[0017]譯碼系統技術
[0018]202起始位204校驗位210起始特征220編碼數據
[0019]300編碼邏輯310狀態機400高頻資料402特征參數
[0020]410定位后高頻資料420譯碼后高頻數據 500音調編輯軟件 600音調偵測裝置
[0021]610接收裝置620模擬電路 622自動增益控制電路624帶通濾波器
[0022]626帶通放大器 628模擬至數字轉換器630處理單元632內存
[0023]634音調譯碼組件 636聲音微控制單兀 700背景音頻信號 800混合后信號
[0024]810過濾放大后的信900播放媒介 D7?DO數據位 SOOl?S016步驟號
【具體實施方式】
[0025]圖1所示意的架構方塊圖是根據示范的具體表現例圖示闡明一種高頻聲音信號編譯碼系統10S。此高頻聲音信號編譯碼系統1S是用于實踐前述之此高頻聲音信號編譯碼技術1T。請先參照圖1，此高頻聲音信號編譯碼系統1S包括一音調編輯軟件500和一音調偵測裝置600。
[0026]圖2是根據示范的實施例圖標闡明一幀編碼數據220。圖3是根據示范的實施例圖示闡明一狀態機310。接下來請同時參看圖1?3，此音調編輯軟件500根據此編碼邏輯300和包括此起始特征210的此編碼格式200決定高頻聲音信號100的編碼序列，其中此編碼格式200和此編碼邏輯300如前所述，于此不再贅述。此音調編輯軟件500預先分析原始音頻信號700的高頻特性，以根據預設的信雜比、信號強度和高頻補償值確定高頻聲音信號的增益，按照此增益和此編碼序列將高頻聲音信號100混合至原始音頻信號700中。當混合后信號800 (未圖標)經由一播放媒介900，諸如任何一多媒體或音頻裝置，發送混合后訊號時，此接收裝置610便會接收混合后信號800，而此模擬電路620則過濾混合后信號800。根據示范的具體表現例，混合后信號800依序經過此自動增益控制電路622、此帶通濾波器624、以及此帶通放大器626，藉上述電路組件將混合后信號800中高于特定頻率的模擬信號篩選出來并放大，以形成過濾放大后的信號810 (未圖標)。此模擬至數字轉換器628將過濾放大后的信號810數字化為時域波形信號。此聲音微控制單元636利用特定算法將時域波形信號轉換為頻譜。在一些具體表現例中，特定算法是采用例如但不限于快速傅立葉變換和離散傅立葉變換等快速算法。儲存頻譜和時域波形信號中的高頻數據400 (未圖標)于此內存632中。此聲音微控制單元636計算高頻數據400的特征參數402 (未圖示)，并確定特征參數402是否符合此起始特征210。根據示范的具體表現例,此起始特征210包括但不限于此起始位202所具有的特定時長35ms、特定頻率α的能量和信雜比。若特征參數402符合此起始特征210，則此音調譯碼組件634便會連續接收一特定間隔的高頻資料400，并根據此編碼邏輯300定位于所接收的高頻數據400中此編碼格式200的數據邊界。根據示范的具體表現例，此特定間隔約為300ms，而此編碼格式200的數據邊界即為此幀編碼數據220的邊界，此幀編碼數據220的邊界經過定位后可為后續解碼提供精準的幀移參數。在一些具體表現例中，此高頻數據400包括時域波形信號中的時域數據和頻譜中的頻域數據，此聲音微控制單元636主要使用時域數據和頻域數據中的信號相關性特征來分析信號同步位置。也就是說，在譯碼時分析高頻數據400的信號相關性特征以定位此幀編碼數據220的邊界。除此之外，此聲音微控制單元636同時還分析出高頻信號的能量包絡、時域位編碼周期性、平均能量，并藉此判斷是否符合編碼的時域特征參數。另外針對頻域特征參數，主要是使用例如但不限于隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)的算法來分析譯碼路徑、輸出譯碼綜合機率以代表譯碼的可靠性、同時還分析出信號綜合信雜比參數，藉此判斷編碼是否符合頻域特征參數。
[0027]請參照圖1?3，此聲音微控制單元636對定位后高頻數據410作抗反射濾波處理，并重新計算包括但不限于頻率的能量和信雜比的特征參數402。根據示范的具體表現例，重新計算的方式是再次利用特定算法將定位后高頻數據410中的時域波形信號再次轉換為頻譜，儲存再次轉換后的頻譜和時域波形信號中的高頻數據400，計算再次轉換后的高頻數據400的特征參數402。經過此抗反射濾波處理后，可消除房間回音干擾或室外障礙物回波干擾的影響。此音調譯碼組件634根據此編碼邏輯300將定位后高頻數據410譯碼。此聲音微控制單元636利用此校驗位204進行同位檢查以校驗譯碼后高頻數據420，若校驗失敗則此聲音微控制單元636便會根據此編碼邏輯300修復弱能量和低信雜比的譯碼后高頻數據420。此聲音微控制單元636根據譯碼后的綜合機率和信號平均強度摒除低綜合機率和弱信號的譯碼后高頻數據420，并輸出經篩選的譯碼后高頻數據420以供后續處理。舉例來說，譯碼后高頻數據420可代表一控制信號，以應用于超聲音遙控或是與多媒體平臺互動的智能玩具。
[0028]圖4所示意的流程圖是根據示范的實施例闡明一種高頻聲音信號編譯碼技術1T中的步驟SOOl?S016。請同時參照圖2?4，此高頻聲音信號編譯碼技術1T于所示實施例中依照下列步驟進行:首先在步驟SOOl中，根據一編碼邏輯300和包括一起始特征210(未圖標)的一編碼格式200 (未圖標)決定高頻聲音信號100的編碼序列。此外，如圖2所示，此編碼格式200是由時長35ms (milliseconds)的起始位202、時長各25ms的數據位D7、D5、D4、D2、D1、以及D0、時長各30ms的數據位D6和D3、以及時長25ms的校驗位204共同組成此幀編碼數據220，其中8個數據位D7?DO的時長共180ms，此幀編碼數據220的總時長則為270ms。另外，如圖3所示，此編碼邏輯300(未圖標)利用一狀態機(StateMachine，一種計算的數學模型)310設計編碼邏輯300。根據示范的具體表現例，高頻聲音信號100是在例如但不限于17?19kHz的亞超音波中挑選4個頻率來編碼，并分別以α、β > Y > δ來代表這4個頻率，其中此起始位202使用特定頻率α來編碼，數據位D7?DO則使用其余頻率β、Y、以及δ等三者來編碼。根據示范的具體表現例，此幀編碼數據220從起始位202的編碼頻率α開始,分別根據頻率α、β、Y、以及δ的狀態為O或I而決定轉移方向，并以此方式依序給予數據位D7?DO編碼訊號，藉此可確保相鄰數據位的編碼有所變化，進而增加此幀編碼數據220的可靠性和抗干擾特性。除此之外，因為編碼數據位D7?DO時采取兩種不同的時間長度，即25ms和30ms，所以在譯碼時可更加精確定位此幀編碼數據220的邊界，進而防止聲音反射或是在定位此幀編碼數據220的邊界時出現位偏移的錯誤。最后的校驗位204則是用以對數據位D7?DO進行奇或偶同位檢查。
[0029]繼續參看圖2?4，接著在步驟S002中，預先分析原始音頻信號700 (未圖標)的高頻特性，根據預設的信雜比、信號強度和高頻補償值確定高頻聲音信號的增益，按照此增益和此編碼序列將高頻聲音信號100混合至原始音頻信號700中。接著在步驟S003中，發送并接收混合后信號800，以過濾并放大混合后信號800中的高頻聲音信號100。接下來在步驟S004中，將過濾放大后的信號810(未圖標)數字化為時域波形信號。然后根據步驟S005，利用特定算法將時域波形信號轉換為頻譜。在一些具體表現例中，特定算法是采用例如但不限于快速傅立葉變換(Fast Fourier Transform, FFT)和離散傅立葉變換(DiscreteFourier Transform, DFT)等快速算法。接著依據步驟S006,儲存頻譜和時域波形信號中的高頻數據400 (未圖標)。在一些具體表現例中，高頻數據400包括時域波形信號中的時域數據和頻譜中的頻域數據，此高頻聲音信號編譯碼技術1T主要使用時域數據和頻域數據中的信號相關性特征來分析信號同步位置。也就是說，在譯碼時分析高頻數據400的信號相關性特征以定位此幀編碼數據220的邊界，其中信號相關性特征即為每幀高頻數據400在譯碼后的特征參數402，特征參數402包括各編碼頻率的能量、振幅、相位、信雜比、能量包絡形態、時域位編碼周期性、平均能量，并藉此判斷是否符合編碼的時域特征參數。另外針對頻域特征參數，主要是使用隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)的算法來分析譯碼路徑、輸出譯碼綜合機率以代表譯碼的可靠性、以及分析信號綜合信雜比參數，藉此判斷編碼是否符合頻域特征參數。
[0030]如圖2和4所示，之后依照步驟S007，計算高頻數據400的特征參數402。接下來根據步驟S008，確定特征參數402是否符合此起始特征210，若符合此起始特征210則于步驟S009中連續接收一特定間隔的高頻數據400，否則就繼續檢測。根據示范的具體表現例，此起始特征210包括但不限于此起始位202所具有的特定時長35ms、特定頻率α的能量和信雜比。然后于步驟S010，根據此編碼邏輯300定位于所接收的高頻數據中此編碼格式的數據邊界。根據示范的具體表現例，此特定間隔約為300ms，而此編碼格式200的數據邊界即為此幀編碼數據220的邊界，此幀編碼數據220的邊界經過定位后可為后續解碼提供精準的巾貞移(frame shift)參數。接著于步驟S011,對定位后高頻數據410作抗反射濾波處理，抗反射處理是在起始位202的特定頻率α后，針對頻域特征參數按照一幀編碼數據220的周期進行一次回音信號削弱處理，目的是降低前一位的編碼頻率信號對當前狀態的影響。經過此步驟SOll的抗反射濾波處理后，可消除房間回音干擾或室外障礙物回波干擾的影響。于步驟S012則是重新計算特征參數402。根據示范的具體表現例，特征參數402是依照步驟S005?S007的方式來重新計算。之后于步驟S013根據此編碼邏輯300將定位后高頻數據410譯碼。接下來，于步驟S014校驗譯碼后高頻數據420，若校驗失敗則于步驟S015中根據此編碼邏輯300修復弱能量和低信雜比的譯碼后高頻數據420。根據示范的具體表現例，校驗方式即是利用此校驗位204進行同位檢查(parity check)。最終在步驟S016中，校驗成功或是修復后的譯碼后高頻數據420，再根據譯碼后的綜合機率和信號平均強度，過濾低綜合機率和弱信號的譯碼后高頻數據420，以篩選出較為可靠的譯碼后高頻數據420并將其輸出以供后續處理。舉例來說，經篩選的譯碼后高頻數據420可代表一控制信號，以應用于超聲音遙控或是與多媒體平臺互動的智能玩具。在一些具體表現例中，以不影響此高頻聲音信號編譯碼技術10T所欲達成的目標為原則，上述步驟S001?S016的先后順序可隨意更動、整合、分解或同步進行。舉例來說，可預先分析原始音頻信號700的高頻特性，再來決定高頻聲音信號100的編碼序列。也就是說，步驟SOOl和步驟S002的順序可互換。
[0031]以上所述，僅為本發明的【具體實施方式】，但本發明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本【技術領域】的技術人員在本發明揭露的技術范圍內，可輕易想到變化或替換，都應涵蓋在本發明的保護范圍之內。因此，本發明的保護范圍應以所述權利要求的保護范圍為準。
【權利要求】
1.一種高頻聲音信號編譯碼系統，包括: 一音調編輯軟件，根據一編碼邏輯和包括一起始特征的一編碼格式決定高頻聲音信號的編碼序列，并預先分析原始音頻信號的高頻特性，以將高頻聲音信號與原始音頻信號混合； 一播放媒介，發送混合后信號；以及 一音調偵測裝置，包括: 一接收裝置，接收混合后信號； 一模擬電路，過濾并放大混合后信號中的高頻聲音信號，且將過濾放大后的信號數字化為時域波形信號；以及 一處理單元，用于將時域波形信號轉換為頻譜、儲存頻譜和時域波形信號中的高頻數據、計算高頻數據的特征參數、檢測特征參數是否符合該起始特征，若符合則連續接收一特定間隔的高頻數據、定位高頻數據中的該編碼格式的數據邊界、對定位后高頻數據作抗反射濾波處理、重新計算特征參數、譯碼定位后高頻數據、校驗譯碼后高頻數據，若校驗失敗則修復譯碼后高頻數據、以及篩選并輸出譯碼后高頻數據。
2.根據權利要求1所述的高頻聲音信號編譯碼系統，其特征在于所述模擬電路包括一自動增益控制電路、一帶通濾波器、一帶通放大器、一模擬至數字轉換器，該自動增益控制電路初步過濾混合后信號、該帶通濾波器進一步過濾混合后信號中的高頻聲音信號、該帶通放大器放大混合后信號中的高頻聲音信號，該模擬至數字轉換器將過濾放大后的信號數字化為時域波形信號。
3.根據權利要求1所述的高頻聲音信號編譯碼系統，其特征在于所述處理單元包括一內存、一音調譯碼組件、以及一聲音微控制單元，該內存用于儲存高頻數據，該音調譯碼組件用于接收一特定間隔的高頻數據、定位高頻數據中的該編碼格式的數據邊界、以及譯碼定位后高頻數據，該聲音微控制單元轉換時域波形信號為頻譜、計算高頻數據的特征參數、檢測特征參數是否符合該起始特征、重新計算特征參數、校驗和修復譯碼后高頻數據、以及篩選和輸出譯碼后高頻數據。
4.根據權利要求1所述的高頻聲音信號編譯碼系統，其特征在于根據默認的信雜比、信號強度和高頻補償值確定高頻聲音信號的增益，按照該增益和該編碼序列將高頻聲音信號與原始音頻信號混合，時域波形信號是通過快速傅立葉變換和離散傅立葉變換算法轉換為頻譜，該編碼邏輯用于定位該編碼格式的數據邊界、編碼定位后高頻數據、修復譯碼后高頻數據。
5.根據權利要求1所述的高頻聲音信號編譯碼系統，其特征在于所述高頻聲音信號的頻率范圍是17?19kHz。
6.根據權利要求1所述的高頻聲音信號編譯碼系統，其特征在于所述編碼格式包括一起始位、多個數據位、以及一校驗位，該編碼邏輯利用一狀態機設計編碼邏輯。
7.根據權利要求1所述的高頻聲音信號編譯碼系統，其特征在于所述高頻數據包括頻譜中的頻域資料和時域波形信號中的時域數據，特征參數包括時域特征參數和頻域特征參數。
8.一種高頻聲音信號編譯碼技術，其特征在于包括: 根據一編碼邏輯和包括一起始特征的一編碼格式決定高頻聲音信號的編碼序列； 預先分析原始音頻信號的高頻特性以將高頻聲音信號與原始音頻信號混合； 發送并接收混合后信號，以過濾并放大混合后信號中的高頻聲音信號； 將過濾放大后的信號數字化為時域波形信號； 將時域波形信號轉換為頻譜； 儲存頻譜和時域波形信號中的高頻數據； 計算高頻數據的特征參數； 確定特征參數是否符合該起始特征，若符合該起始特征則連續接收一特定間隔的高頻數據，否則就持續檢測； 定位高頻數據中的該編碼格式的數據邊界； 對定位后高頻數據作抗反射濾波處理； 重新計算定位后高頻數據的特征參數； 將定位后高頻數據譯碼； 校驗譯碼后高頻數據，若校驗失敗則修復譯碼后高頻數據；以及 篩選并輸出譯碼后高頻數據。
9.根據權利要求8所述的高頻聲音信號編譯碼技術，其特征在于根據默認的信雜比、信號強度和高頻補償值確定高頻聲音信號的增益，按照該增益和該編碼序列將高頻聲音信號與原始音頻信號混合，時域波形信號通過快速傅立葉變換和離散傅立葉變換算法轉換為頻譜，該編碼邏輯用于定位該編碼格式的數據邊界、編碼定位后高頻數據、修復譯碼后高頻數據。
10.根據權利要求8所述的高頻聲音信號編譯碼技術，其特征在于高頻聲音信號的頻率范圍是17?19kHzο
11.根據權利要求8所述的高頻聲音信號編譯碼技術，其特征在于所述編碼格式包括一起始位、多個數據位、以及一校驗位，該編碼邏輯利用一狀態機設計編碼邏輯。
12.根據權利要求8所述的高頻聲音信號編譯碼技術，其特征在于所述高頻數據包括頻譜中的頻域資料和時域波形信號中的時域數據，特征參數包括時域特征參數和頻域特征參數。
【文檔編號】G10L19/02GK104424950SQ201310467514
【公開日】2015年3月18日 申請日期:2013年10月9日 優先權日:2013年9月3日
【發明者】徐國棟, 洪金川 申請人:承芯微電子股份有限公司