11、音频编码中的预测与心理声学模型

音频编码中的预测与心理声学模型

1. 在线自适应预测

在音频信号处理中，在线自适应预测是一种重要的技术，它可以根据信号的实时特性进行动态调整，以提高预测的准确性。其中，归一化最小均方（NLMS）算法是一种常用的自适应预测方法。

1.1 NLMS更新公式

NLMS更新公式如下：

h = h + 1.0*e[n]*np.flipud(xrekvec)/(0.1+np.dot(xrekvec,xrekvec))

这里， h 是预测滤波器的系数， e[n] 是预测误差， xrekvec 是重构样本的向量。

1.2 示例执行

我们可以在终端中执行以下命令来运行示例：

python3 lmsquantexample.py

该示例的执行流程如下：
1. 加载并播放语音音频文件。
2. 计算并绘制预测误差和原始信号。
3. 计算解码器。
4. 绘制重构的语音文件和重构误差。
5. 播放重构的语音信号。

通过观察可以发现，重构误差的大小与预测误差的量化误差相当。同时，预测滤波器系数 h 在编码器和解码器中是相同的。

2. 无损编码的预测

当音频信号由整数值样本组成时，我们可以使用预测编码来