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6 - Codifica per modelli

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La figura riporta l’esempio di un possibile frame con valore del periodo di pitch stimato di 35 campioni. In realtà i quattro periodi nel frame hanno valori che vanno da 35 a 38 variando gradualmente. Utilizzando uno schema CELP, il contributo dato del predittore a lungo termine con ritardo d=35 sarà del tipo del segnale illustrato in figura 8b in cui la periodicità è fissata a 35 campioni. In questo caso il segnale errore XWoff(n)sarà del tipo in figura 8c e cioè presenterà una forte ampiezza in corrispondenza del disallineamento dei picchi dovuto alla non perfetta rappresentazione del pitch contour. In queste condizioni, il contributo del codebook sarà impiegato principalmente per sopperire a tale malfunzionamento e non già a recuperare l'errore impredicibile. Sebbene questo esempio sia estremo, in quanto le variazioni del pitch sono solitamente più limitate, lo stesso problema, in forma meno evidente, occorre nel considerare un valore di periodo intero senza tenere in conto valori frazionari mascherati dalla frequenza di campionamento.

Una prima soluzione semplice al problema è quella di considerare predittori a lungo termine con più di un coefficiente [Omo88]. Una soluzione più sofisticata consiste nel considerare valori del pitch frazionari ottenuti con un sovraccampionamento locale dei segnali in questione. La procedura solitamente impiegata in questi casi consiste nell'effettuare una prima stima del valore del pitch intero, mantenendo eventualmente più di un candidato, e quindi affinare la ricerca per valori frazionari nell'intervallo dei valori preselezionati.

Ortogonalizzazione

La procedura di ortogonalizzazione è impiegata per calcolare i contributi long-term e del codebook, minimizzando l’energia dell’errore pesato £ w (n). Più precisamente la procedura consiste nel modificare opportunamente il contributo del codebook in modo tale che la determinazione sequenziale dei due fattori di scala gckb e gLT sia equivalente alla loro ottimizzazione congiunta.

Nella figura 6.22 è riportato lo schema di figura 6.20 in cui sono stati esplicitati i fattori di scala dei due contributi relativi al codebook adattativo e stocastico. Le uscite dei filtri senza memoria sono date da

${\hat {X}}_{W_{LT}}(n)=g_{LT}\cdot Z(n)$

${\hat {X}}_{W_{cbk}}(n)=g_{cbk}\cdot W(n)$

(6.28)