专利名称：音频解码器、音频解码的频谱重构方法及装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及音频编解码技术领域，特别涉及一种音频解码器、音频解码的频谱重构方法及装置。
背景技术：
多媒体是综合性的信息资源，是文本、图形、声音、动画、视频等媒体元素的统称。 目前，多媒体技术应用得越来越广泛。但是，各种各样的媒体信息在存储、处理和传输时都要花费很大的代价，如何减小这些代价，以便更方便、更快速地处理和传输这些数据，是多媒体应用领域中的一个重点。因此，多媒体数据的编解码技术成了多媒体、网络通讯以及计算机等应用领域的一项关键技术。音频信号是多媒体数据的一种。人类听觉特性理论的深入研究和数字化技术的广泛应用，以及市场对消费类音乐质量的趋高要求，促使数字音频编解码技术成为消费电子学的一个重要研究领域。目前，出现了多种音频编码(解码)标准，例如高级音频编码(AAC，Advanced Audio Coding)、比特时间片算术编码(BSAC，Bit-Slice Arithmetic Coding), WMA (Windows Media Audio), MP3 (MPEG 1 audio layer 3)、RA (Real Audio)等。 尤其是AAC编码标准，其综合了多种主流音频编码技术的优点，具有信号压缩比高、重建音质好、编解码过程高度模块化和声道配置灵活等特点，目前已成为广泛使用的一种音频编码标准，在数字影音系统、数字电视直播、数字音频广播、电视电话会议系统、无线通信和网络多媒体业务等诸多领域均得到应用。AAC编码技术出现于1997年，最初是基于MPEG-2的音频编码技术。由Fraunhofer IIS, Dolby Laboratories、AT&T、Sony等公司共同开发，目的是取代MP3格式。2000年，MPEG-4标准出台，AAC重新集成了其它技术，例如参数立体声 (PS, parametric stereo)、频段复制(SBR，Spectral Band R印lication)等，为区别于传统的MPEG-2AAC，故将含有SBR或PS特性的AAC又称为MPEG-4AAC。虽然AAC等编码标准已广泛应用于手持式移动设备(例如手机、多媒体播放器等)，但是由于手持式移动设备的资源有限(处理器的性能、内存的容量大小等)，对AAC等编码数据的解码复杂度比较敏感，即希望解码复杂度能尽可能低。对经过AAC等编码的音频数据(以码流的形式)进行解码的实现方案中，熵解码(Entropy Decoding)、反量化处理、反缩放处理占用很大的计算量，一般会占用近一半的复杂度，因此对上述实现过程的优化显得尤为重要。以AAC音频解码的频谱重构为例，通常的做法一般是先做熵解码(具体一般为霍夫曼解码)，(如果需要的话)然后进行脉冲数据重构(pulse data re-construct)，最后进行反量化处理和反缩放处理以实现对音频码流的频谱重构。图1是现有技术的音频解码的频谱重构方法的流程示意图。如图1所示，现有技术中音频解码的频谱重构方法包括首先执行步骤S101，对输入的音频码流进行熵解码；然后执行步骤S102，判断所述音频码流是否采用脉冲数据处理，否则执行步骤S104，反量化处理，以及步骤S105，反缩放处理，是则进行步骤S103，脉冲数据重构，然后执行步骤S104和步骤S105。需要说明的是，上述音频解码的频谱重构流程中，步骤SlOl之后，通常会将经过熵解码后所解析出的频谱数据存储于缓存器之中，当需要执行步骤S103时，会从所述缓存器中加载解析出的频谱数据进行脉冲数据重构，之后再将经过脉冲数据重构后的频谱数据存储于所述缓存器，后续执行步骤S104时，再从所述缓存器中加载脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化处理，将经过反量化处理后得到的谱线数据存储于所述缓存器，然后执行步骤S105时，再从所述缓存器中加载反量化处理后的谱线数据进行反缩放处理；当通过步骤S102判断出不需要执行步骤S103时，则步骤S104从所述缓存器中加载经过熵解码后所解析出的频谱数据进行反量化处理，步骤S105则再从所述缓存器中加载经过反量化处理后所存储的谱线数据进行反缩放处理。此外，步骤SlOl进行熵解码时便已知当时谱线的符号，不需要判断，然而如果需要执行步骤S103，则在执行步骤S104的反量化处理时，仍然需要重新判断谱线的符号， 因此存在重复计算的问题。由此可知，现有技术的音频解码的频谱重构过程中，会存在多次数据存储加载以及较大的计算冗余，从而使运算复杂度增加、解码效率降低。相关技术还可参考公开号为US2007027677A1的国际专利申请，该专利申请公开了一种音频编解码器的实现方法，它的计算复杂度低，存储量少同时又可以保证高音频压缩质量，被应用于手持设备、片上系统或专用集成电路产品和嵌入式系统的音频压缩编码技术。
发明内容
本发明解决的问题是提供一种音频解码的频谱重构方法及装置，在不影响解码处理的精度的情况下，降低音频解码的频谱重构过程中的运算复杂度，提高解码效率。为解决上述问题，本发明的技术方案提供一种音频解码的频谱重构方法，包括对输入的音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据直接进行反量化、反缩放处理；若所述音频码流采用脉冲数据处理，则基于经过反量化、反缩放处理后输出的谱线数据进行脉冲数据重构，对所述脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理。可选的，所述基于经过反量化、反缩放处理后输出的谱线数据进行脉冲数据重构， 对所述脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理包括从经过反量化、反缩放处理后输出的谱线数据中取出需要进行脉冲数据重构的谱线数据；对取出的所述谱线数据进行量化、缩放处理；对量化、缩放处理后输出的频谱数据进行脉冲数据重构；对经过脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理。可选的，所述对经过脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理是基于确定取出的需要进行脉冲数据重构的谱线数据的符号实现的。可选的，所述音频码流是否采用脉冲数据处理是通过获取所述音频码流中的关键字判断的。可选的，所述音频码流的编解码标准为AAC。可选的，所述熵解码为霍夫曼解码。
为解决上述问题，本发明的技术方案还提供一种音频解码的频谱重构方法，包括 若输入的音频码流未采用脉冲数据处理，则对所述音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据直接进行反量化、反缩放处理。可选的，所述频谱重构方法还包括若输入的音频码流采用脉冲数据处理，则对所述音频码流进行熵解码，将解析出的频谱数据进行脉冲数据重构，对经过脉冲数据重构后的频谱数据进行反量化、反缩放处理。可选的，所述音频码流的编解码标准为AAC、BSAC, WMA, MP3或Real-Audio。可选的，所述熵解码为霍夫曼解码或算术解码。为解决上述问题，本发明的技术方案还提供一种音频解码的频谱重构装置，包括第一频谱重构单元，适于对输入的音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据直接进行反量化、反缩放处理；判断单元，适于判断所述音频码流是否采用脉冲数据处理；第二频谱重构单元，适于当所述音频码流采用脉冲数据处理时，基于经过反量化、 反缩放处理后输出的谱线数据进行脉冲数据重构，对所述脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理。为解决上述问题，本发明的技术方案还提供一种音频解码的频谱重构装置，包括 判断单元，适于判断输入的音频码流是否采用脉冲数据处理；第三频谱重构单元，适于当所述判断单元判断出所述音频码流未采用脉冲数据处理时，对所述音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据直接进行反量化、反缩放处理。可选的，所述频谱重构装置还包括第四频谱重构单元，适于当所述判断单元判断出所述音频码流采用脉冲数据处理时，对所述音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据进行脉冲数据重构，对经过脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理。为解决上述问题，本发明的技术方案还提供一种包括上述音频解码的频谱重构装置的音频解码器。与现有技术相比，本技术方案具有以下优点通过对输入的音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据直接进行反量化、 反缩放处理，由此将熵解码与反量化、反缩放处理有效地集成起来，避免了多次数据存储加载以及较大的计算冗余，从而能在不影响解码处理精度的情况下，降低运算复杂度，提高解码效率。对于采用了脉冲数据处理的音频码流，则将经过反量化、反缩放处理后输出的谱线数据重新量化、缩放后进行脉冲数据重构，再对脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理，由此即使音频码流采用了脉冲数据处理，也能在熵解码与反量化、反缩放处理集成的基础上实现对音频码流的频谱重构，从而在总体上降低运算复杂度，提高解码效率。
图1是现有技术的音频解码的频谱重构方法的流程示意图；图2是本发明实施例一提供的音频解码的频谱重构方法的流程示意图3是图2中步骤S203的详细流程示意图；图4是本发明实施例一提供的音频解码的频谱重构装置的结构示意图；图5是本发明实施例二提供的音频解码的频谱重构方法的流程示意图；图6是本发明实施例三提供的音频解码的频谱重构方法的流程示意图；图7是本发明实施例三提供的音频解码的频谱重构装置的结构示意图。
具体实施例方式如背景技术所述，现有技术的音频解码的频谱重构过程中，存在多次数据存储加载以及较大的计算冗余，从而使运算复杂度增加、解码效率降低。本技术方案通过将熵解码和与反量化、反缩放处理有效地集成起来，避免了多次数据存储加载以及较大的计算冗余， 从而能在不影响解码处理精度的情况下，降低运算复杂度，提高解码效率。为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式
做详细的说明。在以下描述中阐述了具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以多种不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广。因此本发明不受下面公开的具体实施方式
的限制。实施例一如背景技术所述，现有技术的音频解码的频谱重构过程中，存在多次数据存储加载以及较大的计算冗余，从而导致运算复杂度增加、解码效率较低。因此，发明人考虑，可以通过对熵解码、反量化处理、反缩放处理的步骤进行集成优化，使其执行效率更高。这里所述的集成优化，一方面包括将对数据的多个处理步骤进行合并；另一方面是指数据经过一个处理步骤的处理之后，对于处理后的结果(包括处理后的部分数据或全部数据)不再存储于缓存器之中，而是将经过该步骤处理后的结果(该处理后的结果暂时存于处理器的寄存器中)直接通过下一个处理步骤进行处理，数据经过所集成的全部处理步骤的处理后， 将最后得到的处理结果存入缓存器。举个较为简单的例子说明，假设原来整个处理过程包括2个处理步骤，分别为a+b = c和d+c = e，那么执行a+b之后的处理结果c会存入缓存器中，执行d+c的时候，需要先从缓存器中加载c，然后基于加载的c再与d相加得到e ；经过集成后，整个处理过程则变为1个处理步骤，即a+b+d = e,整个处理过程由处理器直接完成，当然，计算的中间结果是暂存于寄存器中的，至于寄存器与缓存器之间区别为计算机领域的公知常识，在此不再赘述。需要说明的是，上面的举例仅为帮助理解本实施例中提到的集成优化，不应当作为对熵解码、反量化处理、反缩放处理等步骤进行的集成优化的限定。由上述分析可知，集成优化后的优势之一在于，减少了数据存储加载的次数，从而提高了数据处理的效率。因此，首先可以考虑将反量化处理的步骤和反缩放处理的步骤进行集成优化，进一步地，还可以将熵解码的步骤与反量化、反缩放的步骤进行集成优化。由于进行熵解码时便能获知当时谱线的符号，若熵解码的步骤与反量化、反缩放的步骤进行集成，即熵解码之后直接进行反量化、反缩放，则可利用熵解码时所确定的谱线的符号直接完成反量化、反缩放的步骤，而不再需要重新判断谱线的符号，从而避免了对于谱线的符号判断的重复运算。因此，集成优化后的另一优势在于，减少了因谱线的符号判断而导致的计算冗余，提高了运算效率。然而，对于采用AAC编码的音频码流，会存在采用脉冲数据处理的情况。在AAC解码标准中，对于大量化值的处理，一般会采用的方法是进行脉冲数据处理，在用该方法时， 大数值被减去一个差值变为小数值，然后使用霍夫曼表编码，后面会跟一个脉冲结构来帮助差值的还原，即进行脉冲数据重构的操作。因此，对于音频码流的频谱重构，除了熵解码、 反量化、反缩放的步骤，还包括脉冲数据重构的步骤，这就需要考虑将熵解码、脉冲数据重构、反量化和反缩放四个步骤进行集成优化。然而，可参考图1，如果想将上述四个步骤集成在一起，主要的麻烦在于存在脉冲数据重建的步骤，因为该步骤是需要对量化后的数据进行运算，其特殊的位置阻碍了熵解码与反量化、反缩放的集成。本实施例提供的音频解码的频谱重构方法解决了上述熵解码与反量化、反缩放难以被集成优化的技术问题。图2是本发明实施例一提供的音频解码的频谱重构方法的流程示意图。如图2所示，本实施例提供的音频解码的频谱重构方法包括执行步骤S201，对输入的音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据直接进行反量化、反缩放处理；然后执行步骤S202，判断所述音频码流是否采用脉冲数据处理；否则已完成了对所述音频码流的频谱重构，是则执行步骤S203，基于经过反量化、 反缩放处理后输出的谱线数据进行脉冲数据重构，对所述脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理，从而实现频谱重构。本实施例中，所述音频码流的编解码标准为AAC，对于采用AAC编码的音频码流， 会存在采用脉冲数据处理的情况，因此需要判断所述音频码流是否采用脉冲数据处理的步骤，即执行步骤S202，如果判断出音频码流采用脉冲数据处理，则还需要进行脉冲数据重构。本实施例中，所述熵解码具体为霍夫曼解码，在其他实施例中，所述熵解码也可以为其他的熵解码方法，例如算术解码。下面对上述方法的各个步骤作详细说明。首先，步骤S201，对输入的音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据直接进行反量化、反缩放处理。由于所述音频码流是在输出端(编码端)对采样的音频信号经过量化、缩放处理，并进行熵编码的处理后才传输至输入端(解码端)的，因此，在输入端就需要对该音频码流进行熵解码以及反量化、反缩放处理才能实现对音频信号的频谱重构。需要说明的是，为了减少运算复杂度，提高解码效率，本实施例中，在步骤S201先不管所述音频码流是否采用脉冲数据处理，直接对其进行熵解码、反量化、反缩放的集成运算，然后通过步骤S202判断所述音频码流是否采用脉冲数据处理，否则已完成对所述音频码流的频谱重构，是则再进行步骤S203。步骤S201中所述的“直接”是为了体现熵解码、反量化、反缩放的集成运算，具体地，所述音频码流经过熵解码解析出的频谱数据先不存入缓存器，而是直接对解析出的频谱数据(该频谱数据存于寄存器中，可由微处理器直接进行运算处理)进行反量化、反缩放的处理，将反量化、反缩放的运算后输出的谱线数据再存于缓存器中进行后续处理。步骤S202中，判断所述音频码流是否采用脉冲数据处理是可以通过获取所述音频码流中的关键字实现。例如，如果获取到表示是否采用脉冲数据处理的关键字的值为0， 则表示音频码流未采用脉冲数据处理；如果获取到的所述关键字的值为1，则表示音频码流采用脉冲数据处理，此时需要对采用脉冲数据处理的频谱数据进行脉冲数据重构的操作。
当通过步骤S202判断出所述音频码流采用了脉冲数据处理，则进行步骤S203，基于经过反量化、反缩放处理后输出的谱线数据进行脉冲数据重构，对所述脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理，从而实现频谱重构。图3是图2中步骤S203的详细流程示意图。参阅图3，步骤S203具体可包括如下步骤S203a，从经过反量化、反缩放处理后输出的谱线数据中取出需要进行脉冲数据重构的谱线数据；S203b，对取出的所述谱线数据进行量化、缩放处理；S203c，对量化、缩放处理后输出的频谱数据进行脉冲数据重构；S203d，对经过脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理。其中，步骤S203a中还包括确定取出的需要进行脉冲数据重构的谱线数据的符号，具体是通过设置符号标志的方式确定需要进行脉冲数据重构的谱线数据的符号。由于通过步骤S201中熵解码与反量化、反缩放集成运算，能利用熵解码时所确定的谱线的符号直接完成反量化、反缩放，那么经过反量化、反缩放处理后输出的谱线数据的符号是已知的，为了避免后续步骤S203d中对经过脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理时重复进行符号判断的运算，则在步骤S203a取出需要进行脉冲数据重构的谱线数据时便设置好对应谱线数据的符号标志，以便进行步骤S203d时能够基于所设置的符号标志实现对经过脉冲数据重构后的频谱数据的反量化、反缩放处理。具体地，对于符号标志的设置，可做如下运算如果取出的需要进行脉冲数据重构的谱线数据spec <= 0，则SpeC = -spec (取正值以进行后续的量化、缩放处理)；符号标志sign = -1 ；否则sign = 1。设置好符号标志sign之后，对谱线数据spec作量化、缩放处理，即执行步骤 S203b。如前所述，脉冲数据重构的步骤是针对量化后的频谱数据才能进行的，因此，需要对取出的谱线数据spec重新进行量化、缩放处理，具体基于以下公式
_5] q = [specx2^Cf-l00)f其中，q为对谱线数据spec重新进行量化、缩放处理后输出的值；scf是编码子带缩放因子，是由前面熵解码步骤中(其中的定长码解析)传入的已知值。得到经过量化、缩放处理后输出的频谱数据q之后，便可以对q进行脉冲数据重构了，即执行步骤S203c，具体基于以下公式qf = q+pulse—amp其中，q’是经过脉冲数据重构后得到的频谱数据；pUlSe_amp是当前谱线脉冲幅度重构补偿值，同样也是由之前熵解码步骤(其中的定长码解析)传入的已知值。经过脉冲数据重构的运算，得到频谱数据q’之后，则对q’进行反量化、反缩放处理以实现对音频码流的频谱重构，即执行步骤S203d，具体基于以下公式spec =[qx2^Cf~l°0)f Xsign其中，spec’是对q’经过反量化、反缩放处理后输出的谱线数据；sign是之前所设置的符号标志，用于还原谱线的正负值，因此可以认为，所述对经过脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理是基于确定取出的需要进行脉冲数据重构的谱线数据的符号实现的。至此，便完成了对所述音频码流的频谱重构。从上述步骤S203的具体实施来看， 本实施例中，对于脉冲数据重构的步骤的计算复杂度增加了不少。在现有技术的实现方法中是不需要进行S20!3b和S203d这两个步骤，因为准备进行脉冲数据重构的步骤时，数据流还属于量化缩放后的数据，直接进行脉冲数据重构的计算即可。而本实施例中，准备进行脉冲数据重构的步骤时，数据流已经是反量化反缩放之后的数据。因此，为了做脉冲数据重构，需要重新做量化缩放处理，即本实施例引入重量化重缩放的步骤。但由于在AAC编码标准中，规定每一帧采用脉冲数据重构的谱线数不超过4个点，同时缩放所需要的子带缩放因子都是已知的，不需要重新计算，故本实施例的技术方案中的对于实现脉冲数据重构所增加的复杂度远远低于步骤S201中的熵解码、反量化、反缩放的集成运算所减少的复杂度，综合来看，仍然是大大减少了运算的复杂度，提高了解码的效率。在大量仿真实验中，对于没有采用脉冲数据重构的比特率为64k的单声道片源， 采用本实施例所述的频谱重构方法，与现有技术的方案相比(例如背景技术所述的技术方案)，至少降低约65%复杂度；而对于采用脉冲数据重构的比特率为64k，脉冲数据重构的谱线数为4的单声道片源，采用本实施例所述的频谱重构方法，与现有技术的方案相比，至少降低约60%复杂度。因此，通过仿真实验也证实虽然本实施例中对于实现脉冲数据重构的运算复杂度有所增加，但总体上还是降低了计算量，提高了解码效率，而且对计算精度不产生任何影响。需要说明的是，在本实施例步骤S201的计算中，运用的霍夫曼解码算法、反量化及反缩放算法没有限定，适用于所有熵编解码和反量化反缩放方法，在步骤S203中， S203b，S203c和S203d中的计算公式实现方法也没有限定。基于上述音频解码的频谱重构方法，本实施例还提供了一种音频解码的频谱重构装置。图4是本发明实施例一提供的音频解码的频谱重构装置的结构示意图，如图4所示，本实施例提供的音频解码的频谱重构装置包括第一频谱重构单元401，适于对输入的音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据直接进行反量化、反缩放处理；判断单元 402，适于判断所述音频码流是否采用脉冲数据处理；第二频谱重构单元403，与所述判断单元402相连，适于当所述音频码流采用脉冲数据处理时，基于经过反量化、反缩放处理后输出的谱线数据进行脉冲数据重构，对所述脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、 反缩放处理。具体实施时，所述第一频谱重构单元401可包括熵解码单元401a，适于对输入的音频码流进行熵解码；第一反量化反缩放单元401b，与所述熵解码单元401a连接，适于对所述熵解码单元401a解码后得到的频谱数据直接进行反量化、反缩放处理。所述第二频谱重构单元403包括获取单元403a，适于从经过所述第一反量化反缩放单元401b反量化、反缩放处理后输出的谱线数据中取出需要进行脉冲数据重构的谱线数据；量化缩放单元40 ，与所述获取单元403a相连，适于对所述获取单元403a取出的所述谱线数据进行量化、缩放处理；脉冲数据重构单元403c，与所述量化缩放单元40 相连，适于对所述量化缩放单元40 量化、缩放处理后输出的频谱数据进行脉冲数据重构；第二反量化反缩放单元 403d,与所述脉冲数据重构单元403c相连，适于对经过所述脉冲数据重构单元403c进行的脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理。
所述第二频谱重构单元403还包括符号确定单元40 ，所述符号确定单元40 与获取单元403a、第二反量化反缩放单元403d相连，适于确定所述获取单元403a所取出的需要进行脉冲数据重构的谱线数据的符号；所述第二反量化反缩放单元403d对经过脉冲数据重构后得到的频谱数据进行的反量化、反缩放处理是基于所述符号确定单元40 所确定的谱线数据的符号实现的。所述判断单元402判断所述音频码流是否采用脉冲数据处理是通过获取所述音频码流中的关键字实现的。此外，本实施例还提供了一种包括上述音频解码的频谱重构装置的音频解码器。 所述音频解码的频谱重构装置及音频解码器的具体实施可参考上述音频解码的频谱重构方法，在此不再赘述。实施例二本实施例与实施例一有所区别的是，实施例一中所述对输入的音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据直接进行反量化、反缩放处理的步骤是在判断出所述音频码流是否采用脉冲数据处理的步骤之前进行的，而本实施例中，所述对输入的音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据直接进行反量化、反缩放处理的步骤是基于判断出所述音频码流采用或未采用脉冲数据处理的情况下进行的。图5是本发明实施例二提供的音频解码的频谱重构方法的流程示意图。如图5所示，本实施例提供的音频解码的频谱重构方法包括步骤S301，判断输入的音频码流是否采用脉冲数据处理；不管步骤S301执行后的结果如何，本实施例都将执行对输入的音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据直接进行反量化、反缩放处理的步骤，为了区别判断出采用脉冲数据处理的情况和未采用脉冲数据处理的情况，若判断出未采用脉冲数据处理，则将该步骤标记为步骤S302a，若判断出采用脉冲数据处理，则将该步骤标记为步骤S302b，步骤S30M和步骤S302b执行的内容是相同的，不过，步骤S30M执行完便实现频谱重构了， 而步骤S302b执行后，还需要执行步骤S303，基于经过反量化、反缩放处理后输出的谱线数据进行脉冲数据重构，对所述脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理，从而实现对音频码流的频谱重构。本实施例提供的音频解码的频谱重构方法的具体实施可参考实施例一中所述频谱重构方法的相关实施，在此不再赘述。实施例三本实施例与实施例二中都是先判断所述音频码流是否脉冲数据处理，然后在判断出所述音频码流未采用脉冲数据处理后，对输入的音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据直接进行反量化、反缩放处理以实现对音频码流的频谱重构。有所区别的是，实施例二中在判断出所述音频码流采用脉冲数据处理后，仍然会对输入的音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据直接进行反量化、反缩放处理，之后再以实施例一中的相关方法进行脉冲数据重构的步骤；而本实施例在判断出所述音频码流采用脉冲数据处理后，则按照现有技术中常规方法进行脉冲数据重构。图6是本发明实施例三提供的音频解码的频谱重构方法的流程示意图。参阅图6， 本实施例提供的音频解码的频谱重构方法包括步骤S601，判断输入的音频码流是否采用脉冲数据处理；
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否则执行步骤S602，对所述音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据直接进行反量化、反缩放处理；由于不需要进行脉冲数据重构的操作，步骤S602执行完毕即实现了对所述音频码流的频谱重构。是则执行步骤S603，对所述音频码流进行熵解码；然后执行步骤S604，将解码后得到的频谱数据进行脉冲数据重构；此后执行步骤S605，对经过脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理。可以看出，步骤S603至步骤S605的执行过程为现有技术中常规的处理方式，但由于在实际实施时，大部分片源中采用脉冲数据编码处理的情况也比较少(即判断出采用脉冲数据处理的情况较少)，因此，综合来看，凭借步骤S602中熵解码、反量化、反缩放的集成运算所减少的复杂度，仍然能大大减少了运算的复杂度，提高了解码的效率。本实施例中，所述音频码流的编解码标准可以为AAC、BSAC, WMA, MP3或 Real-Audio等，所述熵解码一般为霍夫曼解码或算术解码。需要说明的是，由于目前除AAC 编解码标准之外，其他编解码标准中均不涉及需要进行脉冲数据重构的情况，因此，当所述音频码流的编解码标准为AAC以外的编解码标准时，不需要判断所述音频码流是否采用脉冲数据处理，仅需要进行熵解码、反量化、反缩放的集成运算便能实现对音频码流的频谱重构。本实施例提供的音频解码的频谱重构方法的具体实施可参考实施例一和实施例二中所述的频谱重构方法的相关实施，在此不再赘述。基于上述音频解码的频谱重构方法，本实施例还提供了一种音频解码的频谱重构装置。图7是本发明实施例三提供的音频解码的频谱重构装置的结构示意图，如图7所示， 本实施例提供的音频解码的频谱重构装置包括判断单元701，适于判断输入的音频码流是否采用脉冲数据处理；第三频谱重构单元702，与所述判断单元701连接，适于当所述判断单元701判断出所述音频码流未采用脉冲数据处理时，对所述音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据直接进行反量化、反缩放处理。所述频谱重构装置还包括第四频谱重构单元702，与所述判断单元701连接，适于当所述判断单元701判断出所述音频码流采用脉冲数据处理时，对所述音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据进行脉冲数据重构，对经过脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理。本实施例中，所述音频码流的编解码标准为AAC、BSAC、WMA、MP3或Real-Audio，所述熵解码为霍夫曼解码或算术解码。此外，本实施例还提供了一种包括上述音频解码的频谱重构装置的音频解码器。 所述音频解码的频谱重构装置及音频解码器的具体实施可参考上述音频解码的频谱重构方法，在此不再赘述。综上，本发明实施方式提供的音频解码的频谱重构方法及装置，至少具有如下有益效果通过对输入的音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据直接进行反量化、 反缩放处理，由此将熵解码与反量化、反缩放处理有效地集成起来，避免了多次数据存储加载以及较大的计算冗余，从而能在不影响解码处理精度的情况下，降低运算复杂度，提高解码效率。
对于采用了脉冲数据处理的音频码流，则将经过反量化、反缩放处理后输出的谱线数据重新量化、缩放后进行脉冲数据重构，再对脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理，由此即使音频码流采用了脉冲数据处理，也能在熵解码与反量化、反缩放处理集成的基础上实现对音频码流的频谱重构，从而在总体上降低运算复杂度，提高解码效率。本发明虽然已以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以利用上述揭示的方法和技术内容对本发明技术方案做出可能的变动和修改，因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化及修饰，均属于本发明技术方案的保护范围。
权利要求
1.一种音频解码的频谱重构方法，其特征在于，包括对输入的音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理； 若所述音频码流采用脉冲数据处理，则基于经过反量化、反缩放处理后输出的谱线数据进行脉冲数据重构，对所述脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理。
2.根据权利要求1所述的频谱重构方法，其特征在于，所述基于经过反量化、反缩放处理后输出的谱线数据进行脉冲数据重构，对所述脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理包括从经过反量化、反缩放处理后输出的谱线数据中取出需要进行脉冲数据重构的谱线数据；对取出的所述谱线数据进行量化、缩放处理；对量化、缩放处理后输出的频谱数据进行脉冲数据重构；对经过脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理。
3.根据权利要求2所述的频谱重构方法，其特征在于，所述对经过脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理是基于确定取出的需要进行脉冲数据重构的谱线数据的符号实现的。
4.根据权利要求1所述的频谱重构方法，其特征在于，所述音频码流是否采用脉冲数据处理是通过获取所述音频码流中的关键字判断的。
5.根据权利要求1所述的频谱重构方法，其特征在于，所述音频码流的编解码标准为AAC。
6.根据权利要求1所述的频谱重构方法，其特征在于，所述熵解码为霍夫曼解码。
7.一种音频解码的频谱重构方法，其特征在于，包括若输入的音频码流未采用脉冲数据处理，则对所述音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理。
8.根据权利要求7所述的频谱重构方法，其特征在于，还包括若输入的音频码流采用脉冲数据处理，则对所述音频码流进行熵解码，将解析出的频谱数据进行脉冲数据重构，对经过脉冲数据重构后的频谱数据进行反量化、反缩放处理。
9.根据权利要求7所述的频谱重构方法，其特征在于，所述音频码流的编解码标准为 AAC、BSAC、WMA、MP3 或 Real-Audio。
10.根据权利要求7所述的频谱重构方法，其特征在于，所述熵解码为霍夫曼解码或算术解码。
11.一种音频解码的频谱重构装置，其特征在于，包括第一频谱重构单元，适于对输入的音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理；判断单元，适于判断所述音频码流是否采用脉冲数据处理；第二频谱重构单元，适于当所述音频码流采用脉冲数据处理时，基于经过反量化、反缩放处理后输出的谱线数据进行脉冲数据重构，对所述脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理。
12.根据权利要求11所述的频谱重构装置，其特征在于，所述第一频谱重构单元包括 熵解码单元，适于对输入的音频码流进行熵解码；第一反量化反缩放单元，适于对所述熵解码单元解码后得到的频谱数据进行反量化、 反缩放处理。
13.根据权利要求11所述的频谱重构装置，其特征在于，所述第二频谱重构单元包括获取单元，适于从经过反量化、反缩放处理后输出的谱线数据中取出需要进行脉冲数据重构的谱线数据；量化缩放单元，适于对取出的所述谱线数据进行量化、缩放处理；脉冲数据重构单元，适于对量化、缩放处理后输出的频谱数据进行脉冲数据重构；第二反量化反缩放单元，适于对经过脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理。
14.根据权利要求13所述的频谱重构装置，其特征在于，所述第二频谱重构单元还包括符号确定单元，适于确定所述获取单元所取出的需要进行脉冲数据重构的谱线数据的符号；所述第二反量化反缩放单元对经过脉冲数据重构后得到的频谱数据进行的反量化、反缩放处理是基于所述符号确定单元所确定的所述谱线数据的符号实现的。
15.根据权利要求11所述的频谱重构装置，其特征在于，所述判断单元判断所述音频码流是否采用脉冲数据处理是通过获取所述音频码流中的关键字实现的。
16.根据权利要求11所述的频谱重构装置，其特征在于，所述音频码流的编解码标准为 AAC。
17.根据权利要求11所述的频谱重构装置，其特征在于，所述熵解码为霍夫曼解码。
18.一种音频解码的频谱重构装置，其特征在于，包括判断单元，适于判断输入的音频码流是否采用脉冲数据处理；第三频谱重构单元，适于当所述判断单元判断出所述音频码流未采用脉冲数据处理时，对所述音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理。
19.根据权利要求18所述的频谱重构装置，其特征在于，还包括第四频谱重构单元， 适于当所述判断单元判断出所述音频码流采用脉冲数据处理时，对所述音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据进行脉冲数据重构，对经过脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理。
20.根据权利要求18所述的频谱重构装置，其特征在于，所述音频码流的编解码标准为 AAC、BSAC、WMA、MP3 或 Real-Audio。
21.根据权利要求18所述的频谱重构装置，其特征在于，所述熵解码为霍夫曼解码或算术解码。
22.一种包括权利要求11至21任一项所述的音频解码的频谱重构装置的音频解码器。
全文摘要
一种音频解码器、音频解码的频谱重构方法及装置，所述音频解码的频谱重构方法包括对输入的音频码流进行熵解码，将解码后得到的频谱数据直接进行反量化、反缩放处理；若所述音频码流采用脉冲数据处理，则基于经过反量化、反缩放处理后输出的谱线数据进行脉冲数据重构，对所述脉冲数据重构后得到的频谱数据进行反量化、反缩放处理。本发明技术方案能在不影响解码处理精度的情况下，降低音频解码的频谱重构过程中的运算复杂度，提高解码效率。
文档编号G10L19/00GK102419978SQ201110243539
公开日2012年4月18日 申请日期2011年8月23日 优先权日2011年8月23日
发明者吴晟, 张本好, 李昙, 林福辉 申请人:展讯通信(上海)有限公司