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6 - Codifica per modelli

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Essi sono legati ad un modello meccanico del tratto vocale tramite una sequenza di tubi senza perdite e debbono il loro nome al fatto di risultare legati al rapporto tra le aree di sezioni adiacenti [Rab78]

$r_{i}=log{\frac {A_{i+1}}{A_{i}}}$

(6.12)

I LARs sono quantizzati linearmente, ma, a causa della differente dinamica, la loro codifica avviene con un numero variabile di bit (6 per i primi 2 e scalando fino a 3 per gli ultimi due).

Per l’analisi a breve termine, i LARs sono decodificati, riottenendo i coefficienti del modello AR (affetti da rumore di quantizzazione). Vengono, quindi, calcolati 160 campioni della funzione d’errore tra ingresso e segnale stimato. Per evitare transizioni spurie nel passaggio tra due segmenti di segnale, i coefficienti utilizzati per i primi 40 campioni del blocco sono ottenuti interpolando linearmente i nuovi LAR con i precedenti. In particolare, al passo i-esimo per i campioni n-esimi, i coefficienti utilizzati sono ottenuti come

${\begin{cases}0.75LAR^{(i-1)}+0.25LAR^{(i)};&n\in [0..12]]\\0.50LAR^{(i-1)}+0.50LAR^{(i)};&n\in [13..26]]\\0.25LAR^{(i-1)}+0.75LAR^{(i)};&n\in [27..39]]\end{cases}}$

(6.13)

Il residuo di predizione a breve termine è sottoposto ad analisi a lungo termine (fig. 6.10). Per ogni intervallo di 5 ms (40 campioni) si calcola il periodo N (codificato su 7 bit), tramite il massimo della funzione di autocorrelazione

$R(\lambda )=\sum _{i=0}^{39}d(k_{j}+i)\ d(k_{j}+i-\lambda )$

$R(N)=Max[R(\lambda )];\ \lambda =40..120$

(6.14)

viene inoltre calcolato il guadagno a lungo termine β (codificato su 2 bit), tramite il rapporto tra ampiezza e valore efficace

$\beta ={\frac {R(N)}{\sum _{i=0}^{39}d'^{2}(k_{j}+i-N)}}$

(6.15)