[音声コーディング] matlabADPCMコーディングおよびデコードに基づく[Matlabソースコード553期間を含む]

1.はじめに

1 Adpcmコーディングの原則
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コーディング手順：

入力pcmデータと予測pcmデータ（最初の最後のpcmデータ）の間の差分差分を
計算します。差分量子化器を使用して（インデックス（最初のエンコードインデックスは0）で）デルタを計算し、差分を介してステップを見つけます。およびステップデルタを検索）。デルタはエンコードされたデータです
。vpdiffは逆量子化器によって計算されます（vpdiffは計算されたデルタとステップによって計算されます）。
新しい予測されたvalpredが計算されます。つまり、最後に予測されたvalpred + vpdiff;
予測子（正規化）、次の計算のために、現在の入力pcm入力の予測pcm値を計算します。
量子化ステップ調整（デルタルックアップテーブルとインデックスを使用して、新しいインデックス値を計算します）。次の計算では、
2つのadpcmデコード原理
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デコードステップ（実際、デコード原理はエンコードの3番目から6番目のステップです）：

逆量子化器を介してvpdiffを見つけます（格納されたデルタとインデックスから、ステップを見つけ、vpdiffを計算します）;
新しい予測されたvalpred、つまり最後に予測されたvalpred + vpdiffを見つけます;
予測子（正規化された）を介して、予測されたpcmを見つけます現在の入力の値pcminputは、次の計算に使用されます。予測されたpcm値はデコードされたデータであり、
量子化ステップが調整されます（新しいインデックス値は、テーブルを検索し、デルタを介してインデックスを作成することによって計算されます）。次の計算のために;
注記の説明
エンコードとデコードの原理により、実際には、最初のエンコードがすでにデコードされていることがわかります。つまり、予測されたpcmです。
エンコードとデコード後の出力データが量子化されているためです。計算式に従って、delta = diff * 4 / step; vpdiff =（delta + 0.5）* step / 4;これらはすべて整数演算であるため、次のように導出できます。pcmをエンコードしてからデコードすることによって生成される予測pcmデータpcmデータが予測される場合のデータ再エンコードによって取得されたデータは、最初のエンコードによって取得されたデータと同じです。したがって、1回のエンコードでpcmデータが失われた後は、何度デコードしてエンコードしてもデータは同じであり、音質が失われることはありません。つまり、最初のエンコード後、データが何度エンコードおよびデコードされても、ロスレス出力になります。

3 ADPCMデータストレージ形式
この部分は、詳細部分に属するadpcmデータストレージの説明です。この部分の詳細が正しくないため、デコード時に多くのコードにノイズが発生するため、注意深く読む必要があります。

3.1 adpcmデータブロックの
概要Adpcmデータは1つのブロックと1つのブロックに格納され、ブロックはブロックヘッダー（ブロックヘッダー）とデータの両方で構成されます。ブロックヘッダーは構造体であり、monoでの定義は次のとおりです。

Typedef struct
{
    
    
short  sample0;    //block中第一个采样值（未压缩）
BYTE  index;     //上一个block最后一个index，第一个block的index=0;
BYTE  reserved;   //尚未使用
}MonoBlockHeader;

デュアルチャネルの場合、そのブロックヘッダーには、次のように定義されている2つのMonoBlockHeaderが含まれている必要があります。

typedaf struct
{
    
    
MonoBlockHeader leftbher;
MonoBlockHeader rightbher;
}StereoBlockHeader;

解凍時には、左右のチャネルが別々に処理されるため、MonoBlockHeaderが2つ必要です。
ブロックヘッダー情報を使用すると、ブロックの以前のデータを知らなくても、このブロックの圧縮データを簡単に抽出できます。したがって、adpcmデコードはこのブロックにのみ関連し、他のブロックとは関係がなく、ブロックデータを個別にデコードすることしかできません。
ブロックのサイズは固定されており、カスタマイズできます。各ブロックに含まれるサンプル数nsamplesは、次のように計算されます。

//
#define BLKSIZE 1024
block = BLKSIZE * channels;
//block = BLKSIZE;//ffmpeg
nsamples = (block  - 4 * channels) * 8 / (4 * channels) + 1;

たとえば、オーディションソフトウェアは上記を使用し、シングルチャネルブロックは1024バイト、2041サンプルであり、デュアルチャネルブロックは2048であり、これにも2041サンプルが含まれています。
また、ffmpegはblock = 1024bytesを使用します。つまり、シングルチャネルとダブルチャネルの両方が1024バイトであり、シングルチャネルとダブルチャネルのサンプル数は、それぞれ2041と1017の式で計算できます。

3.2シングルチャネルpcmフォーマット：
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3.3デュアルチャネルpcmフォーマット：

3.4エンコーディングおよびデコーディングコードの実装
データが1ブロックに十分でない場合、2チャネルの処理と処理方法に特別な注意を払う必要があります。
コードにはエンコーディングが含まれます。エンコードとデコードを実装するテストケースのデコード。交換して
完全なコードダウンロードアドレスを学ぶことを歓迎します（この記事では、adpcmのエンコードとデコードについてのみ詳しく説明します。wavファイルのエンコードとデコードを正しくするには、完全なコードをダウンロードする必要があります。
完全なコードは0x0011 / * IntelのDVI ADPCM * /エンコードおよびデコードコードの実装。シングルチャネルとダブルチャネルを含む処理と最終データは、ブロック全体の処理ではありません）：

第二に、ソースコード

clear all;
clc
close all;
[x,fs,numbits]= wavread('C6_3_y.wav'); 

sign_bit=2;                                     %两位ADPCM算法
ss=adpcm_encoder(x,sign_bit);
yy=adpcm_decoder(ss,sign_bit)';

nq=sum((x-yy).*(x-yy))/length(x);
sq=mean(yy.^2);
snr=(sq/nq);
t=(1:length(x))/fs;
subplot(211)
plot(t,x/max(abs(x)))
axis tight
title('(a)编码前语音')
xlabel('时间/s')
ylabel('幅度')
subplot(212)
plot(t,yy/max(abs(yy)))
axis tight
% APDCM解码函数
function y=adpcm_decoder(code,sign_bit)
len=length(code);
y = zeros(1,len);
ss2 = zeros(1,len); 
ss2(1) = 1; 

currentIndex =1; 
index = [-1 4]; 
startval = 1; 
endval = 127;
base = exp( log(2)/8 ); 
% 近似步长 
const = startval/base; 
numSteps = round( log(endval/const) / log(base) ); 
n = 1:numSteps; 
base = exp( log(endval/startval) / (numSteps-1) ); 
const = startval/base; 
table2 = round( const*base.^n ); 
for n = 2:len 
% 计算量化距离 
    neg = code(n) >= sign_bit; 
    if (neg) 
        temp = code(n) - sign_bit; 
    else 
        temp = code(n); 
    end 
    temp2 = (temp+.5)*ss2(n-1); 
    if (neg) 
        temp2 = -temp2; 
    end

3、実行中の結果

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四、備考