[要約] RFC 6716は、Opusオーディオコーデックの定義と使用方法に関する技術的な情報を提供する。目的は、高品質な音声通信を実現するためのオープンな標準を提供することである。
Internet Engineering Task Force (IETF) JM. Valin
Request for Comments: 6716 Mozilla Corporation
Category: Standards Track K. Vos
ISSN: 2070-1721 Skype Technologies S.A.
T. Terriberry
Mozilla Corporation
September 2012
Definition of the Opus Audio Codec
Opusオーディオコーデックの定義
Abstract
概要
This document defines the Opus interactive speech and audio codec. Opus is designed to handle a wide range of interactive audio applications, including Voice over IP, videoconferencing, in-game chat, and even live, distributed music performances. It scales from low bitrate narrowband speech at 6 kbit/s to very high quality stereo music at 510 kbit/s. Opus uses both Linear Prediction (LP) and the Modified Discrete Cosine Transform (MDCT) to achieve good compression of both speech and music.
このドキュメントでは、Opusインタラクティブ音声およびオーディオコーデックを定義します。 Opusは、Voice over IP、ビデオ会議、ゲーム内チャット、さらにはライブ配信された音楽パフォーマンスなど、幅広いインタラクティブオーディオアプリケーションを処理するように設計されています。これは、6 kbit / sの低ビットレート狭帯域音声から510 kbit / sの非常に高品質のステレオミュージックまで拡張できます。 Opusは、線形予測（LP）と修正離散コサイン変換（MDCT）の両方を使用して、音声と音楽の両方を適切に圧縮します。
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Table of Contents
目次
1. Introduction ....................................................5
1.1. Notation and Conventions ...................................6
2. Opus Codec Overview .............................................8
2.1. Control Parameters ........................................10
2.1.1. Bitrate ............................................10
2.1.2. Number of Channels (Mono/Stereo) ...................11
2.1.3. Audio Bandwidth ....................................11
2.1.4. Frame Duration .....................................11
2.1.5. Complexity .........................................11
2.1.6. Packet Loss Resilience .............................12
2.1.7. Forward Error Correction (FEC) .....................12
2.1.8. Constant/Variable Bitrate ..........................12
2.1.9. Discontinuous Transmission (DTX) ...................13
3. Internal Framing ...............................................13
3.1. The TOC Byte ..............................................13
3.2. Frame Packing .............................................16
3.2.1. Frame Length Coding ................................16
3.2.2. Code 0: One Frame in the Packet ....................16
3.2.3. Code 1: Two Frames in the Packet, Each with
Equal Compressed Size ..............................17
3.2.4. Code 2: Two Frames in the Packet, with
Different Compressed Sizes .........................17
3.2.5. Code 3: A Signaled Number of Frames in the Packet ..18
3.3. Examples ..................................................21
3.4. Receiving Malformed Packets ...............................22
4. Opus Decoder ...................................................23
4.1. Range Decoder .............................................23
4.1.1. Range Decoder Initialization .......................25
4.1.2. Decoding Symbols ...................................25
4.1.3. Alternate Decoding Methods .........................27
4.1.4. Decoding Raw Bits ..................................29
4.1.5. Decoding Uniformly Distributed Integers ............29
4.1.6. Current Bit Usage ..................................30
4.2. SILK Decoder ..............................................32
4.2.1. SILK Decoder Modules ...............................32
4.2.2. LP Layer Organization ..............................33
4.2.3. Header Bits ........................................35
4.2.4. Per-Frame LBRR Flags ...............................36
4.2.5. LBRR Frames ........................................36
4.2.6. Regular SILK Frames ................................37
4.2.7. SILK Frame Contents ................................37
4.2.7.1. Stereo Prediction Weights .................40
4.2.7.2. Mid-Only Flag .............................42
4.2.7.3. Frame Type ................................43
4.2.7.4. Subframe Gains ............................44
4.2.7.5. Normalized Line Spectral Frequency
(LSF) and Linear Predictive Coding (LPC)
Coeffieients ..............................46
4.2.7.6. Long-Term Prediction (LTP) Parameters .....74
4.2.7.7. Linear Congruential Generator (LCG) Seed ..86
4.2.7.8. Excitation ................................86
4.2.7.9. SILK Frame Reconstruction .................98
4.2.8. Stereo Unmixing ...................................102
4.2.9. Resampling ........................................103
4.3. CELT Decoder .............................................104
4.3.1. Transient Decoding ................................108
4.3.2. Energy Envelope Decoding ..........................108
4.3.3. Bit Allocation ....................................110
4.3.4. Shape Decoding ....................................116
4.3.5. Anti-collapse Processing ..........................120
4.3.6. Denormalization ...................................121
4.3.7. Inverse MDCT ......................................121
4.4. Packet Loss Concealment (PLC) ............................122
4.4.1. Clock Drift Compensation ..........................122
4.5. Configuration Switching ..................................123
4.5.1. Transition Side Information (Redundancy) ..........124
4.5.2. State Reset .......................................127
4.5.3. Summary of Transitions ............................128
5. Opus Encoder ..................................................131
5.1. Range Encoder ............................................132
5.1.1. Encoding Symbols ..................................133
5.1.2. Alternate Encoding Methods ........................134
5.1.3. Encoding Raw Bits .................................135
5.1.4. Encoding Uniformly Distributed Integers ...........135
5.1.5. Finalizing the Stream .............................135
5.1.6. Current Bit Usage .................................136
5.2. SILK Encoder .............................................136
5.2.1. Sample Rate Conversion ............................137
5.2.2. Stereo Mixing .....................................137
5.2.3. SILK Core Encoder .................................138
5.3. CELT Encoder .............................................150
5.3.1. Pitch Pre-filter ..................................150
5.3.2. Bands and Normalization ...........................151
5.3.3. Energy Envelope Quantization ......................151
5.3.4. Bit Allocation ....................................151
5.3.5. Stereo Decisions ..................................152
5.3.6. Time-Frequency Decision ...........................153
5.3.7. Spreading Values Decision .........................153
5.3.8. Spherical Vector Quantization .....................154
6. Conformance ...................................................155
6.1. Testing ..................................................155
6.2. Opus Custom ..............................................156
7. Security Considerations .......................................157
8. Acknowledgements ..............................................158
9. References ....................................................159
9.1. Normative References .....................................159
9.2. Informative References ...................................159
Appendix A. Reference Implementation .............................163
A.1. Extracting the Source ....................................164
A.2. Up-to-Date Implementation ................................164
A.3. Base64-Encoded Source Code ...............................164
A.4. Test Vectors .............................................321
Appendix B. Self-Delimiting Framing ..............................321
The Opus codec is a real-time interactive audio codec designed to meet the requirements described in [REQUIREMENTS]. It is composed of a layer based on Linear Prediction (LP) [LPC] and a layer based on the Modified Discrete Cosine Transform (MDCT) [MDCT]. The main idea behind using two layers is as follows: in speech, linear prediction techniques (such as Code-Excited Linear Prediction, or CELP) code low frequencies more efficiently than transform (e.g., MDCT) domain techniques, while the situation is reversed for music and higher speech frequencies. Thus, a codec with both layers available can operate over a wider range than either one alone and can achieve better quality by combining them than by using either one individually.
Opusコーデックは、[要件]で説明されている要件を満たすように設計されたリアルタイムのインタラクティブオーディオコーデックです。線形予測（LP）[LPC]に基づくレイヤーと、修正離散コサイン変換（MDCT）[MDCT]に基づくレイヤーで構成されます。 2つのレイヤーを使用する背後にある主なアイデアは次のとおりです。音声では、線形予測技術（Code-Excited Linear Prediction、またはCELPなど）は変換（たとえば、MDCT）ドメイン技術よりも効率的に低周波数をコーディングしますが、状況は逆になります。音楽とより高いスピーチ周波数。したがって、両方のレイヤが利用可能なコーデックは、どちらか一方を単独で使用するよりも広い範囲で動作でき、どちらかを個別に使用するよりもそれらを組み合わせることにより、より良い品質を実現できます。
The primary normative part of this specification is provided by the source code in Appendix A. Only the decoder portion of this software is normative, though a significant amount of code is shared by both the encoder and decoder. Section 6 provides a decoder conformance test. The decoder contains a great deal of integer and fixed-point arithmetic that needs to be performed exactly, including all rounding considerations, so any useful specification requires domain-specific symbolic language to adequately define these operations. Additionally, any conflict between the symbolic representation and the included reference implementation must be resolved. For the practical reasons of compatibility and testability, it would be advantageous to give the reference implementation priority in any disagreement. The C language is also one of the most widely understood, human-readable symbolic representations for machine behavior. For these reasons, this RFC uses the reference implementation as the sole symbolic representation of the codec.
この仕様の主要な規範部分は、付録Aのソースコードによって提供されます。かなりの量のコードがエンコーダーとデコーダーの両方で共有されますが、このソフトウェアのデコーダー部分のみが規範的です。セクション6では、デコーダの適合性テストについて説明します。デコーダーには、すべての丸めに関する考慮事項を含め、正確に実行する必要のある整数および固定小数点演算が大量に含まれているため、有用な仕様では、これらの演算を適切に定義するためにドメイン固有のシンボリック言語が必要です。さらに、シンボリック表現と含まれている参照実装の間の競合を解決する必要があります。互換性とテスト容易性の実用的な理由から、不一致がある場合はリファレンス実装に優先順位を付けることが有利です。 C言語は、機械の動作を表す最も広く理解された人間が読める記号表現の1つでもあります。これらの理由により、このRFCでは参照実装をコーデックの唯一の記号表現として使用しています。
While the symbolic representation is unambiguous and complete, it is not always the easiest way to understand the codec's operation. For this reason, this document also describes significant parts of the codec in prose and takes the opportunity to explain the rationale behind many of the more surprising elements of the design. These descriptions are intended to be accurate and informative, but the limitations of common English sometimes result in ambiguity, so it is expected that the reader will always read them alongside the symbolic representation. Numerous references to the implementation are provided for this purpose. The descriptions sometimes differ from the reference in ordering or through mathematical simplification wherever such deviation makes an explanation easier to understand. For example, the right shift and left shift operations in the reference implementation are often described using division and multiplication in the text. In general, the text is focused on the "what" and "why" while the symbolic representation most clearly provides the "how".
シンボリック表現は明確で完全ですが、コーデックの操作を理解するための最も簡単な方法であるとは限りません。このため、このドキュメントではコーデックの重要な部分についても説明し、意外なデザイン要素の多くの背後にある根拠を説明する機会を得ます。これらの説明は正確で有益であるように意図されていますが、一般的な英語の制限はあいまいさをもたらすことがあるので、読者は常に記号表現と一緒にそれらを読むことが期待されます。この目的のために、実装への多数の参照が提供されています。説明は、順序が異なる、または数学的な単純化によって参照とは異なる場合があります。このような偏差があると、説明が理解しやすくなります。たとえば、リファレンス実装の右シフト演算と左シフト演算は、多くの場合、本文では除算と乗算を使用して説明されています。一般的に、テキストは「何を」と「なぜ」に焦点が当てられていますが、記号表現は「方法」を最も明確に提供しています。
The key words "MUST", "MUST NOT", "REQUIRED", "SHALL", "SHALL NOT", "SHOULD", "SHOULD NOT", "RECOMMENDED", "MAY", and "OPTIONAL" in this document are to be interpreted as described in RFC 2119 [RFC2119].
このドキュメントのキーワード「MUST」、「MUST NOT」、「REQUIRED」、「SHALL」、「SHALL NOT」、「SHOULD」、「SHOULD NOT」、「RECOMMENDED」、「MAY」、および「OPTIONAL」は、 RFC 2119 [RFC2119]で説明されているように解釈されます。
Various operations in the codec require bit-exact fixed-point behavior, even when writing a floating point implementation. The notation "Q<n>", where n is an integer, denotes the number of binary digits to the right of the decimal point in a fixed-point number. For example, a signed Q14 value in a 16-bit word can represent values from -2.0 to 1.99993896484375, inclusive. This notation is for informational purposes only. Arithmetic, when described, always operates on the underlying integer. For example, the text will explicitly indicate any shifts required after a multiplication.
コーデックでのさまざまな操作では、浮動小数点実装を作成する場合でも、ビット厳密な固定小数点の動作が必要です。表記 "Q <n>"（nは整数）は、固定小数点数の小数点の右側の2進数の数を示します。たとえば、16ビットワードの符号付きQ14値は、-2.0から1.99993896484375までの値を表すことができます。この表記は情報提供のみを目的としています。算術は、説明されている場合、常に基礎となる整数に作用します。たとえば、テキストは乗算後に必要なシフトを明示的に示します。
Expressions, where included in the text, follow C operator rules and precedence, with the exception that the syntax "x**y" indicates x raised to the power y. The text also makes use of the following functions.
式は、テキストに含まれている場合、C演算子の規則と優先順位に従いますが、構文 "x ** y"はxのy乗を示します。このテキストでは、次の関数も使用しています。
The smallest of two values x and y.
2つの値xとyの最小値。
The largest of two values x and y.
2つの値xとyの最大値。
clamp(lo,x,hi) = max(lo,min(x,hi))
With this definition, if lo > hi, then lo is returned.
この定義では、lo> hiの場合、loが返されます。
The sign of x, i.e.,
xの符号、つまり
( -1, x < 0
sign(x) = < 0, x == 0
( 1, x > 0
The absolute value of x, i.e.,
xの絶対値、つまり
abs(x) = sign(x)*x
The largest integer z such that z <= f.
z <= fとなる最大の整数z。
The smallest integer z such that z >= f.
z> = fとなるような最小の整数z。
The integer z nearest to f, with ties rounded towards negative infinity, i.e.,
fに最も近い整数z、タイは負の無限大に向かって丸められます。つまり、
round(f) = ceil(f - 0.5)
The base-two logarithm of f.
fの2を底とする対数。
The minimum number of bits required to store a positive integer n in binary, or 0 for a non-positive integer n.
正の整数nを2進数で格納するために必要な最小ビット数、または非正の整数nの場合は0。
( 0, n <= 0
ilog(n) = <
( floor(log2(n))+1, n > 0
Examples:
例：
o ilog(-1) = 0
o 川（-1）= 0
o ilog(0) = 0
o 川（0）= 0
o ilog(1) = 1
o 川（1）= 1
o ilog(2) = 2
o 川（2）= 2
o ilog(3) = 2
o 川（3）= 2
o ilog(4) = 3 o ilog(7) = 3
o川（4）= 3 o川（7）= 3
The Opus codec scales from 6 kbit/s narrowband mono speech to 510 kbit/s fullband stereo music, with algorithmic delays ranging from 5 ms to 65.2 ms. At any given time, either the LP layer, the MDCT layer, or both, may be active. It can seamlessly switch between all of its various operating modes, giving it a great deal of flexibility to adapt to varying content and network conditions without renegotiating the current session. The codec allows input and output of various audio bandwidths, defined as follows:
Opusコーデックは、6 kbit / sのナローバンドモノスピーチから510 kbit / sのフルバンドステレオミュージックまで、5 msから65.2 msの範囲のアルゴリズム遅延でスケーリングします。いつでも、LP層、MDCT層、またはその両方がアクティブになることがあります。さまざまな動作モードすべてをシームレスに切り替えることができるため、現在のセッションを再ネゴシエートすることなく、さまざまなコンテンツやネットワークの状態に柔軟に対応できます。コーデックは、次のように定義されたさまざまなオーディオ帯域幅の入出力を可能にします。
+----------------------+-----------------+-------------------------+
| Abbreviation | Audio Bandwidth | Sample Rate (Effective) |
+----------------------+-----------------+-------------------------+
| NB (narrowband) | 4 kHz | 8 kHz |
| | | |
| MB (medium-band) | 6 kHz | 12 kHz |
| | | |
| WB (wideband) | 8 kHz | 16 kHz |
| | | |
| SWB (super-wideband) | 12 kHz | 24 kHz |
| | | |
| FB (fullband) | 20 kHz (*) | 48 kHz |
+----------------------+-----------------+-------------------------+
Table 1
表1
(*) Although the sampling theorem allows a bandwidth as large as half the sampling rate, Opus never codes audio above 20 kHz, as that is the generally accepted upper limit of human hearing.
（*）サンプリング定理では、サンプリングレートの半分の帯域幅が許容されますが、Opusは20 kHzを超えるオーディオをコード化しません。
Opus defines super-wideband (SWB) with an effective sample rate of 24 kHz, unlike some other audio coding standards that use 32 kHz. This was chosen for a number of reasons. The band layout in the MDCT layer naturally allows skipping coefficients for frequencies over 12 kHz, but does not allow cleanly dropping just those frequencies over 16 kHz. A sample rate of 24 kHz also makes resampling in the MDCT layer easier, as 24 evenly divides 48, and when 24 kHz is sufficient, it can save computation in other processing, such as Acoustic Echo Cancellation (AEC). Experimental changes to the band layout to allow a 16 kHz cutoff (32 kHz effective sample rate) showed potential quality degradations at other sample rates, and, at typical bitrates, the number of bits saved by using such a cutoff instead of coding in fullband (FB) mode is very small. Therefore, if an application wishes to process a signal sampled at 32 kHz, it should just use FB.
Opusは、32 kHzを使用する他のオーディオコーディング標準とは異なり、24 kHzの実効サンプルレートで超広帯域（SWB）を定義します。これが選択された理由はいくつかあります。 MDCTレイヤーのバンドレイアウトでは、当然、12 kHzを超える周波数の係数をスキップできますが、16 kHzを超える周波数だけをきれいにドロップすることはできません。 24 kHzのサンプルレートは、MDCTレイヤーでのリサンプリングを容易にします。24が48を均等に分割するためです。24kHzで十分な場合は、音響エコーキャンセレーション（AEC）などの他の処理での計算を節約できます。 16 kHzカットオフ（32 kHzの実効サンプルレート）を可能にするためのバンドレイアウトの実験的変更は、他のサンプルレートで潜在的な品質低下を示し、通常のビットレートでは、フルバンドでコーディングする代わりにそのようなカットオフを使用することで節約されるビット数（ FB）モードは非常に小さいです。したがって、アプリケーションが32 kHzでサンプリングされた信号を処理する場合は、FBを使用する必要があります。
The LP layer is based on the SILK codec [SILK]. It supports NB, MB, or WB audio and frame sizes from 10 ms to 60 ms, and requires an additional 5 ms look-ahead for noise shaping estimation. A small additional delay (up to 1.5 ms) may be required for sampling rate conversion. Like Vorbis [VORBIS-WEBSITE] and many other modern codecs, SILK is inherently designed for variable bitrate (VBR) coding, though the encoder can also produce constant bitrate (CBR) streams. The version of SILK used in Opus is substantially modified from, and not compatible with, the stand-alone SILK codec previously deployed by Skype. This document does not serve to define that format, but those interested in the original SILK codec should see [SILK] instead.
LP層は、SILKコーデック[SILK]に基づいています。 NB、MB、またはWBのオーディオとフレームサイズを10ミリ秒から60ミリ秒までサポートし、ノイズシェーピング推定のために5ミリ秒先読みがさらに必要です。サンプリングレート変換には、わずか1.5 msの追加の遅延が必要になる場合があります。 Vorbis [VORBIS-WEBSITE]および他の多くの最新コーデックと同様に、SILKは本質的に可変ビットレート（VBR）コーディング用に設計されていますが、エンコーダーは固定ビットレート（CBR）ストリームも生成できます。 Opusで使用されるSILKのバージョンは、Skypeによって以前に展開されたスタンドアロンのSILKコーデックから大幅に変更されており、互換性はありません。このドキュメントでは、その形式を定義することはできませんが、元のSILKコーデックに関心がある場合は、代わりに[SILK]を参照してください。
The MDCT layer is based on the Constrained-Energy Lapped Transform (CELT) codec [CELT]. It supports NB, WB, SWB, or FB audio and frame sizes from 2.5 ms to 20 ms, and requires an additional 2.5 ms look-ahead due to the overlapping MDCT windows. The CELT codec is inherently designed for CBR coding, but unlike many CBR codecs, it is not limited to a set of predetermined rates. It internally allocates bits to exactly fill any given target budget, and an encoder can produce a VBR stream by varying the target on a per-frame basis. The MDCT layer is not used for speech when the audio bandwidth is WB or less, as it is not useful there. On the other hand, non-speech signals are not always adequately coded using linear prediction. Therefore, the MDCT layer should be used for music signals.
MDCTレイヤーはConstrained-Energy Lapped Transform（CELT）コーデック[CELT]に基づいています。 NB、WB、SWB、またはFBのオーディオとフレームサイズを2.5ミリ秒から20ミリ秒までサポートし、MDCTウィンドウが重複しているため、追加の2.5ミリ秒先読みが必要です。 CELTコーデックは本質的にCBRコーディング用に設計されていますが、多くのCBRコーデックとは異なり、所定のレートのセットに限定されません。内部的にビットを割り当て、特定のターゲットバジェットを正確に満たします。エンコーダーは、フレームごとにターゲットを変化させることにより、VBRストリームを生成できます。オーディオ帯域幅がWB以下の場合、MDCTレイヤーは有用ではないため、音声には使用されません。一方、非音声信号は、線形予測を使用して常に適切に符号化されるとは限りません。したがって、MDCTレイヤーは音楽信号に使用する必要があります。
A "Hybrid" mode allows the use of both layers simultaneously with a frame size of 10 or 20 ms and an SWB or FB audio bandwidth. The LP layer codes the low frequencies by resampling the signal down to WB. The MDCT layer follows, coding the high frequency portion of the signal. The cutoff between the two lies at 8 kHz, the maximum WB audio bandwidth. In the MDCT layer, all bands below 8 kHz are discarded, so there is no coding redundancy between the two layers.
「ハイブリッド」モードでは、10または20 msのフレームサイズとSWBまたはFBオーディオ帯域幅で両方のレイヤーを同時に使用できます。 LP層は、信号をWBにリサンプリングすることにより、低周波数をコード化します。 MDCTレイヤーが続き、信号の高周波部分をコーディングします。 2つの間のカットオフは、最大WBオーディオ帯域幅である8 kHzにあります。 MDCT層では、8 kHz未満のすべての帯域が破棄されるため、2つの層の間にコーディングの冗長性はありません。
The sample rate (in contrast to the actual audio bandwidth) can be chosen independently on the encoder and decoder side, e.g., a fullband signal can be decoded as wideband, or vice versa. This approach ensures a sender and receiver can always interoperate, regardless of the capabilities of their actual audio hardware. Internally, the LP layer always operates at a sample rate of twice the audio bandwidth, up to a maximum of 16 kHz, which it continues to use for SWB and FB. The decoder simply resamples its output to support different sample rates. The MDCT layer always operates internally at a sample rate of 48 kHz. Since all the supported sample rates evenly divide this rate, and since the decoder may easily zero out the high frequency portion of the spectrum in the frequency domain, it can simply decimate the MDCT layer output to achieve the other supported sample rates very cheaply.
サンプルレートは（実際のオーディオ帯域幅とは対照的に）エンコーダーとデコーダー側で個別に選択できます。たとえば、フルバンド信号をワイドバンドとしてデコードしたり、その逆を行うことができます。このアプローチにより、実際のオーディオハードウェアの機能に関係なく、送信者と受信者は常に相互運用できます。内部的には、LPレイヤーは常にオーディオ帯域幅の2倍のサンプルレートで動作し、最大16 kHzまで、SWBとFBで引き続き使用されます。デコーダーは、単にその出力をリサンプリングして、さまざまなサンプルレートをサポートします。 MDCTレイヤーは常に48 kHzのサンプルレートで内部的に動作します。サポートされているすべてのサンプルレートはこのレートを均等に分割し、デコーダーは周波数領域でスペクトルの高周波部分を簡単にゼロにできるため、MDCTレイヤー出力を間引くだけで、他のサポートされているサンプルレートを非常に安価に実現できます。
After conversion to the common, desired output sample rate, the decoder simply adds the output from the two layers together. To compensate for the different look-ahead required by each layer, the CELT encoder input is delayed by an additional 2.7 ms. This ensures that low frequencies and high frequencies arrive at the same time. This extra delay may be reduced by an encoder by using less look-ahead for noise shaping or using a simpler resampler in the LP layer, but this will reduce quality. However, the base 2.5 ms look-ahead in the CELT layer cannot be reduced in the encoder because it is needed for the MDCT overlap, whose size is fixed by the decoder.
共通の望ましい出力サンプルレートに変換した後、デコーダーは2つのレイヤーからの出力を単純に加算します。各レイヤーで必要なさまざまな先読みを補正するために、CELTエンコーダー入力はさらに2.7 ms遅延されます。これにより、低周波数と高周波数が同時に到達することが保証されます。この余分な遅延は、ノイズシェーピングに先読みを少なくするか、LPレイヤーでより単純なリサンプラーを使用することにより、エンコーダーによって削減できますが、品質が低下します。ただし、CELTレイヤーのベース2.5 ms先読みは、MDCTオーバーラップに必要であり、そのサイズはデコーダーによって固定されているため、エンコーダーでは削減できません。
Both layers use the same entropy coder, avoiding any waste from "padding bits" between them. The hybrid approach makes it easy to support both CBR and VBR coding. Although the LP layer is VBR, the bit allocation of the MDCT layer can produce a final stream that is CBR by using all the bits left unused by the LP layer.
両方の層は同じエントロピーコーダーを使用し、それらの間の「パディングビット」による無駄を回避します。ハイブリッドアプローチにより、CBRコーディングとVBRコーディングの両方を簡単にサポートできます。 LP層はVBRですが、MDCT層のビット割り当てでは、LP層で未使用のままにされたすべてのビットを使用して、CBRである最終ストリームを生成できます。
The Opus codec includes a number of control parameters that can be changed dynamically during regular operation of the codec, without interrupting the audio stream from the encoder to the decoder. These parameters only affect the encoder since any impact they have on the bitstream is signaled in-band such that a decoder can decode any Opus stream without any out-of-band signaling. Any Opus implementation can add or modify these control parameters without affecting interoperability. The most important encoder control parameters in the reference encoder are listed below.
Opusコーデックには、エンコーダーからデコーダーへのオーディオストリームを中断することなく、コーデックの通常の動作中に動的に変更できるいくつかの制御パラメーターが含まれています。これらのパラメータはエンコーダにのみ影響します。ビットストリームに与える影響はインバンドで通知されるため、デコーダは帯域外シグナリングなしでOpusストリームをデコードできるからです。 Opus実装は、相互運用性に影響を与えることなく、これらの制御パラメーターを追加または変更できます。リファレンスエンコーダーの最も重要なエンコーダー制御パラメーターを以下に示します。
Opus supports all bitrates from 6 kbit/s to 510 kbit/s. All other parameters being equal, higher bitrate results in higher quality. For a frame size of 20 ms, these are the bitrate "sweet spots" for Opus in various configurations:
Opusは、6 kbit / sから510 kbit / sまでのすべてのビットレートをサポートしています。他のすべてのパラメータが等しい場合、ビットレートが高いほど品質が高くなります。フレームサイズが20ミリ秒の場合、これらはさまざまな構成でのOpusのビットレート「スイートスポット」です。
o 8-12 kbit/s for NB speech,
o NBスピーチの場合は8〜12 kbit / s、
o 16-20 kbit/s for WB speech,
o WBスピーチでは16〜20 kbit / s
o 28-40 kbit/s for FB speech,
o FBスピーチの場合28-40 kbit / s、
o 48-64 kbit/s for FB mono music, and
o FBモノラル音楽では48〜64 kbit / s、および
o 64-128 kbit/s for FB stereo music.
o FBステレオミュージックでは64〜128 kbit / s。
Opus can transmit either mono or stereo frames within a single stream. When decoding a mono frame in a stereo decoder, the left and right channels are identical, and when decoding a stereo frame in a mono decoder, the mono output is the average of the left and right channels. In some cases, it is desirable to encode a stereo input stream in mono (e.g., because the bitrate is too low to encode stereo with sufficient quality). The number of channels encoded can be selected in real-time, but by default the reference encoder attempts to make the best decision possible given the current bitrate.
Opusは、単一のストリーム内でモノまたはフレームのいずれかを送信できます。ステレオデコーダーでモノラルフレームをデコードする場合、左右のチャネルは同じです。モノラルデコーダーでステレオフレームをデコードする場合、モノラル出力は左右のチャネルの平均になります。場合によっては、ステレオ入力ストリームをモノラルでエンコードすることが望ましい（たとえば、ビットレートが低すぎて十分な品質でステレオをエンコードできないため）。エンコードされたチャネルの数はリアルタイムで選択できますが、デフォルトでは、リファレンスエンコーダーは現在のビットレートを考慮して可能な限り最良の決定を試みます。
The audio bandwidths supported by Opus are listed in Table 1. Just like for the number of channels, any decoder can decode audio that is encoded at any bandwidth. For example, any Opus decoder operating at 8 kHz can decode an FB Opus frame, and any Opus decoder operating at 48 kHz can decode an NB frame. Similarly, the reference encoder can take a 48 kHz input signal and encode it as NB. The higher the audio bandwidth, the higher the required bitrate to achieve acceptable quality. The audio bandwidth can be explicitly specified in real-time, but, by default, the reference encoder attempts to make the best bandwidth decision possible given the current bitrate.
Opusがサポートするオーディオ帯域幅を表1に示します。チャネル数と同様に、デコーダーは、任意の帯域幅でエンコードされたオーディオをデコードできます。たとえば、8 kHzで動作するOpusデコーダはFB Opusフレームをデコードでき、48 kHzで動作するOpusデコーダはNBフレームをデコードできます。同様に、リファレンスエンコーダーは48 kHzの入力信号を受け取り、それをNBとしてエンコードできます。オーディオ帯域幅が広いほど、許容できる品質を実現するために必要なビットレートは高くなります。オーディオ帯域幅はリアルタイムで明示的に指定できますが、デフォルトでは、リファレンスエンコーダーは現在のビットレートを考慮して、可能な限り最良の帯域幅を決定しようとします。
Opus can encode frames of 2.5, 5, 10, 20, 40, or 60 ms. It can also combine multiple frames into packets of up to 120 ms. For real-time applications, sending fewer packets per second reduces the bitrate, since it reduces the overhead from IP, UDP, and RTP headers. However, it increases latency and sensitivity to packet losses, as losing one packet constitutes a loss of a bigger chunk of audio. Increasing the frame duration also slightly improves coding efficiency, but the gain becomes small for frame sizes above 20 ms. For this reason, 20 ms frames are a good choice for most applications.
Opusは、2.5、5、10、20、40、または60 msのフレームをエンコードできます。複数のフレームを結合して、最大120ミリ秒のパケットにすることもできます。リアルタイムアプリケーションの場合、IP、UDP、およびRTPヘッダーからのオーバーヘッドが減少するため、1秒あたりの送信パケット数が少なくなると、ビットレートが減少します。ただし、1つのパケットを失うと、オーディオの大きなチャンクが失われるため、パケット損失に対するレイテンシと感度が増加します。フレームの継続時間を長くすると、コーディング効率も少し向上しますが、20 msを超えるフレームサイズではゲインが小さくなります。このため、20 msフレームはほとんどのアプリケーションに適しています。
There are various aspects of the Opus encoding process where trade-offs can be made between CPU complexity and quality/bitrate. In the reference encoder, the complexity is selected using an integer from 0 to 10, where 0 is the lowest complexity and 10 is the highest. Examples of computations for which such trade-offs may occur are:
Opusエンコーディングプロセスには、CPUの複雑さと品質/ビットレートの間でトレードオフが可能なさまざまな側面があります。リファレンスエンコーダーでは、複雑度は0〜10の整数を使用して選択されます。0は最低の複雑度、10は最高の複雑度です。このようなトレードオフが発生する可能性のある計算の例は次のとおりです。
o The order of the pitch analysis whitening filter [WHITENING],
o ピッチ分析ホワイトニングフィルター[WHITENING]の次数、
o The order of the short-term noise shaping filter,
o 短期ノイズシェーピングフィルターの次数、
o The number of states in delayed decision quantization of the residual signal, and
o 残差信号の遅延決定量子化の状態数、および
o The use of certain bitstream features such as variable time-frequency resolution and the pitch post-filter.
o 可変時間周波数分解能やピッチポストフィルターなどの特定のビットストリーム機能の使用。
Audio codecs often exploit inter-frame correlations to reduce the bitrate at a cost in error propagation: after losing one packet, several packets need to be received before the decoder is able to accurately reconstruct the speech signal. The extent to which Opus exploits inter-frame dependencies can be adjusted on the fly to choose a trade-off between bitrate and amount of error propagation.
オーディオコーデックは多くの場合、フレーム間相関を利用してビットレートを削減しますが、1つのパケットを失った後、デコーダーが音声信号を正確に再構築する前に、いくつかのパケットを受信する必要があります。 Opusがフレーム間の依存関係を利用する範囲をオンザフライで調整して、ビットレートとエラー伝播の量の間のトレードオフを選択できます。
Another mechanism providing robustness against packet loss is the in-band Forward Error Correction (FEC). Packets that are determined to contain perceptually important speech information, such as onsets or transients, are encoded again at a lower bitrate and this re-encoded information is added to a subsequent packet.
パケット損失に対する堅牢性を提供するもう1つのメカニズムは、帯域内転送エラー訂正（FEC）です。オンセットやトランジェントなどの知覚的に重要な音声情報が含まれていると判断されたパケットは、低いビットレートで再度エンコードされ、この再エンコードされた情報が後続のパケットに追加されます。
Opus is more efficient when operating with variable bitrate (VBR), which is the default. When low-latency transmission is required over a relatively slow connection, then constrained VBR can also be used. This uses VBR in a way that simulates a "bit reservoir" and is equivalent to what MP3 (MPEG 1, Layer 3) and AAC (Advanced Audio Coding) call CBR (i.e., not true CBR due to the bit reservoir). In some (rare) applications, constant bitrate (CBR) is required. There are two main reasons to operate in CBR mode:
Opusは、デフォルトである可変ビットレート（VBR）で動作する場合により効率的です。比較的遅い接続で低遅延の伝送が必要な場合は、制約付きのVBRも使用できます。これは、「ビットリザーバー」をシミュレートする方法でVBRを使用し、MP3（MPEG 1、レイヤー3）およびAAC（アドバンスドオーディオコーディング）がCBRを呼び出すものと同じです（つまり、ビットリザーバーのために真のCBRではありません）。一部の（まれな）アプリケーションでは、固定ビットレート（CBR）が必要です。 CBRモードで操作する主な理由は2つあります。
o When the transport only supports a fixed size for each compressed frame, or
o トランスポートが各圧縮フレームの固定サイズのみをサポートする場合、または
o When encryption is used for an audio stream that is either highly constrained (e.g., yes/no, recorded prompts) or highly sensitive [SRTP-VBR].
o 高度に制約されている（はい/いいえ、録音されたプロンプトなど）または非常に機密性の高い[SRTP-VBR]のオーディオストリームに暗号化が使用されている場合。
Bitrate may still be allowed to vary, even with sensitive data, as long as the variation is not driven by the input signal (for example, to match changing network conditions). To achieve this, an application should still run Opus in CBR mode, but change the target rate before each packet.
変化が入力信号によって駆動されない限り（たとえば、変化するネットワーク条件に一致させるため）、機密データであってもビットレートは変化することが許可されます。これを実現するには、アプリケーションでOpusをCBRモードで実行する必要がありますが、各パケットの前にターゲットレートを変更する必要があります。
Discontinuous Transmission (DTX) reduces the bitrate during silence or background noise. When DTX is enabled, only one frame is encoded every 400 milliseconds.
不連続伝送（DTX）は、無音またはバックグラウンドノイズ時のビットレートを低減します。 DTXが有効な場合、400ミリ秒ごとに1つのフレームのみがエンコードされます。
The Opus encoder produces "packets", which are each a contiguous set of bytes meant to be transmitted as a single unit. The packets described here do not include such things as IP, UDP, or RTP headers, which are normally found in a transport-layer packet. A single packet may contain multiple audio frames, so long as they share a common set of parameters, including the operating mode, audio bandwidth, frame size, and channel count (mono vs. stereo). This section describes the possible combinations of these parameters and the internal framing used to pack multiple frames into a single packet. This framing is not self-delimiting. Instead, it assumes that a lower layer (such as UDP or RTP [RFC3550] or Ogg [RFC3533] or Matroska [MATROSKA-WEBSITE]) will communicate the length, in bytes, of the packet, and it uses this information to reduce the framing overhead in the packet itself. A decoder implementation MUST support the framing described in this section. An alternative, self-delimiting variant of the framing is described in Appendix B. Support for that variant is OPTIONAL.
Opusエンコーダーは「パケット」を生成します。「パケット」はそれぞれ、単一のユニットとして送信されることを意図した連続したバイトのセットです。ここで説明するパケットには、トランスポート層パケットで通常見られるIP、UDP、またはRTPヘッダーなどは含まれていません。動作モード、オーディオ帯域幅、フレームサイズ、チャネル数（モノ対ステレオ）などの共通のパラメーターセットを共有している限り、1つのパケットに複数のオーディオフレームが含まれる場合があります。このセクションでは、これらのパラメーターの可能な組み合わせと、複数のフレームを単一のパケットにパックするために使用される内部フレーミングについて説明します。このフレーミングは自己限定的ではありません。代わりに、下位層（UDPまたはRTP [RFC3550]またはOgg [RFC3533]またはMatroska [MATROSKA-WEBSITE]など）がパケットの長さ（バイト単位）を伝達すると想定し、この情報を使用してパケット自体のフレーミングオーバーヘッド。デコーダの実装は、このセクションで説明されているフレーミングをサポートする必要があります。フレーミングの代替の自己区切りバリアントについては、付録Bで説明しています。そのバリアントのサポートはオプションです。
All bit diagrams in this document number the bits so that bit 0 is the most significant bit of the first byte, and bit 7 is the least significant. Bit 8 is thus the most significant bit of the second byte, etc. Well-formed Opus packets obey certain requirements, marked [R1] through [R7] below. These are summarized in Section 3.4 along with appropriate means of handling malformed packets.
このドキュメントのすべてのビット図はビットに番号を付けているため、ビット0は最初のバイトの最上位ビットであり、ビット7は最下位ビットです。したがって、ビット8は2番目のバイトの最上位ビットなどです。整形式のOpusパケットは、以下の[R1]から[R7]とマークされている特定の要件に従います。これらは、不正なパケットを処理する適切な手段とともにセクション3.4にまとめられています。
A well-formed Opus packet MUST contain at least one byte [R1]. This byte forms a table-of-contents (TOC) header that signals which of the various modes and configurations a given packet uses. It is composed of a configuration number, "config", a stereo flag, "s", and a frame count code, "c", arranged as illustrated in Figure 1. A description of each of these fields follows.
整形式のOpusパケットには、少なくとも1バイト[R1]が含まれている必要があります。このバイトは、特定のパケットが使用するさまざまなモードと構成のいずれかを通知する目次（TOC）ヘッダーを形成します。これは、構成番号「config」、ステレオフラグ「s」、およびフレームカウントコード「c」で構成され、図1に示すように配置されます。これらの各フィールドの説明を次に示します。
0
0 1 2 3 4 5 6 7
+-+-+-+-+-+-+-+-+
| config |s| c |
+-+-+-+-+-+-+-+-+
Figure 1: The TOC Byte
図1：TOCバイト
The top five bits of the TOC byte, labeled "config", encode one of 32 possible configurations of operating mode, audio bandwidth, and frame size. As described, the LP (SILK) layer and MDCT (CELT) layer can be combined in three possible operating modes:
「config」というラベルの付いたTOCバイトの上位5ビットは、動作モード、オーディオ帯域幅、およびフレームサイズの32の可能な構成の1つをエンコードします。説明したように、LP（SILK）レイヤーとMDCT（CELT）レイヤーは、次の3つの動作モードで組み合わせることができます。
1. A SILK-only mode for use in low bitrate connections with an audio bandwidth of WB or less,
1. 音声帯域幅がWB以下の低ビットレート接続で使用するSILK専用モード
2. A Hybrid (SILK+CELT) mode for SWB or FB speech at medium bitrates, and
2. 中程度のビットレートのSWBまたはFB音声用のハイブリッド（SILK + CELT）モード、および
3. A CELT-only mode for very low delay speech transmission as well as music transmission (NB to FB).
3. 非常に低遅延の音声送信および音楽送信（NBからFB）のためのCELT専用モード。
The 32 possible configurations each identify which one of these operating modes the packet uses, as well as the audio bandwidth and the frame size. Table 2 lists the parameters for each configuration.
32の可能な構成はそれぞれ、パケットが使用するこれらの動作モードの1つ、およびオーディオ帯域幅とフレームサイズを識別します。表2は、各構成のパラメーターをリストしています。
+-----------------------+-----------+-----------+-------------------+
| Configuration | Mode | Bandwidth | Frame Sizes |
| Number(s) | | | |
+-----------------------+-----------+-----------+-------------------+
| 0...3 | SILK-only | NB | 10, 20, 40, 60 ms |
| | | | |
| 4...7 | SILK-only | MB | 10, 20, 40, 60 ms |
| | | | |
| 8...11 | SILK-only | WB | 10, 20, 40, 60 ms |
| | | | |
| 12...13 | Hybrid | SWB | 10, 20 ms |
| | | | |
| 14...15 | Hybrid | FB | 10, 20 ms |
| | | | |
| 16...19 | CELT-only | NB | 2.5, 5, 10, 20 ms |
| | | | |
| 20...23 | CELT-only | WB | 2.5, 5, 10, 20 ms |
| | | | |
| 24...27 | CELT-only | SWB | 2.5, 5, 10, 20 ms |
| | | | |
| 28...31 | CELT-only | FB | 2.5, 5, 10, 20 ms |
+-----------------------+-----------+-----------+-------------------+
Table 2: TOC Byte Configuration Parameters
表2：TOCバイト構成パラメーター
The configuration numbers in each range (e.g., 0...3 for NB SILK-only) correspond to the various choices of frame size, in the same order. For example, configuration 0 has a 10 ms frame size and configuration 3 has a 60 ms frame size.
各範囲の構成番号（たとえば、NB SILKのみの場合は0 ... 3）は、フレームサイズのさまざまな選択に同じ順序で対応しています。たとえば、構成0のフレームサイズは10ミリ秒で、構成3のフレームサイズは60ミリ秒です。
One additional bit, labeled "s", signals mono vs. stereo, with 0 indicating mono and 1 indicating stereo.
「s」というラベルの付いた1つの追加ビットは、モノラルとステレオを示し、0はモノラルを示し、1はステレオを示します。
The remaining two bits of the TOC byte, labeled "c", code the number of frames per packet (codes 0 to 3) as follows:
「c」というラベルの付いたTOCバイトの残りの2ビットは、パケットごとのフレーム数（コード0〜3）を次のようにコード化します。
o 0: 1 frame in the packet
o 0：パケット内の1フレーム
o 1: 2 frames in the packet, each with equal compressed size
o 1：パケット内の2つのフレーム、それぞれが同じ圧縮サイズ
o 2: 2 frames in the packet, with different compressed sizes
o 2：異なる圧縮サイズのパケット内の2フレーム
o 3: an arbitrary number of frames in the packet
o 3：パケット内の任意の数のフレーム
This document refers to a packet as a code 0 packet, code 1 packet, etc., based on the value of "c".
このドキュメントでは、「c」の値に基づいて、パケットをコード0パケット、コード1パケットなどと呼びます。
This section describes how frames are packed according to each possible value of "c" in the TOC byte.
このセクションでは、TOCバイトの「c」の可能な各値に従ってフレームがどのようにパックされるかについて説明します。
When a packet contains multiple VBR frames (i.e., code 2 or 3), the compressed length of one or more of these frames is indicated with a one- or two-byte sequence, with the meaning of the first byte as follows:
パケットに複数のVBRフレーム（つまり、コード2または3）が含まれている場合、これらのフレームの1つ以上の圧縮された長さは、1バイトまたは2バイトのシーケンスで示され、最初のバイトの意味は次のとおりです。
o 0: No frame (Discontinuous Transmission (DTX) or lost packet)
o 0：フレームなし（不連続送信（DTX）またはパケット損失）
o 1...251: Length of the frame in bytes
o 1 ... 251：フレームの長さ（バイト）
o 252...255: A second byte is needed. The total length is (second_byte*4)+first_byte
o 252 ... 255：2番目のバイトが必要です。全長は（second_byte * 4）+ first_byteです。
The special length 0 indicates that no frame is available, either because it was dropped during transmission by some intermediary or because the encoder chose not to transmit it. Any Opus frame in any mode MAY have a length of 0.
特別な長さ0は、フレームが使用できないことを示します。フレームが送信中に何らかの中間体によってドロップされたか、エンコーダーがフレームを送信しないことを選択したためです。どのモードのどのOpusフレームも、長さが0である場合があります。
The maximum representable length is 255*4+255=1275 bytes. For 20 ms frames, this represents a bitrate of 510 kbit/s, which is approximately the highest useful rate for lossily compressed fullband stereo music. Beyond this point, lossless codecs are more appropriate. It is also roughly the maximum useful rate of the MDCT layer as, shortly thereafter, quality no longer improves with additional bits due to limitations on the codebook sizes.
表現可能な最大長は255 * 4 + 255 = 1275バイトです。 20ミリ秒のフレームの場合、これは510 kbit / sのビットレートを表します。これは、損失の多い圧縮フルバンドステレオミュージックの場合、ほぼ最高の有効レートです。この点を超えて、ロスレスコーデックがより適切です。また、コードブックサイズの制限により、ビットが追加されても品質が向上しないため、おおよそMDCTレイヤーの最大有効レートでもあります。
No length is transmitted for the last frame in a VBR packet, or for any of the frames in a CBR packet, as it can be inferred from the total size of the packet and the size of all other data in the packet. However, the length of any individual frame MUST NOT exceed 1275 bytes [R2] to allow for repacketization by gateways, conference bridges, or other software.
パケットの合計サイズとパケット内の他のすべてのデータのサイズから推測できるため、VBRパケットの最後のフレーム、またはCBRパケットのいずれかのフレームの長さは送信されません。ただし、ゲートウェイ、会議ブリッジ、またはその他のソフトウェアによる再パケット化を可能にするために、個々のフレームの長さは1275バイトを超えてはなりません[R2]。
For code 0 packets, the TOC byte is immediately followed by N-1 bytes of compressed data for a single frame (where N is the size of the packet), as illustrated in Figure 2.
コード0パケットの場合、図2に示すように、TOCバイトの直後に単一フレーム（Nはパケットのサイズ）のN-1バイトの圧縮データが続きます。
0 1 2 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| config |s|0|0| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+ |
| Compressed frame 1 (N-1 bytes)... :
: |
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
Figure 2: A Code 0 Packet
図2：コード0パケット
3.2.3. Code 1: Two Frames in the Packet, Each with Equal Compressed Size
3.2.3. コード1：パケット内の2つのフレーム、それぞれ同じ圧縮サイズ
For code 1 packets, the TOC byte is immediately followed by the (N-1)/2 bytes of compressed data for the first frame, followed by (N-1)/2 bytes of compressed data for the second frame, as illustrated in Figure 3. The number of payload bytes available for compressed data, N-1, MUST be even for all code 1 packets [R3].
コード1パケットの場合、TOCバイトの直後に、最初のフレームの（N-1）/ 2バイトの圧縮データが続き、次に2番目のフレームの（N-1）/ 2バイトの圧縮データが続きます。図3.圧縮データに使用可能なペイロードバイト数N-1は、すべてのコード1パケットに対しても等しくなければなりません[R3]。
0 1 2 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| config |s|0|1| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+ :
| Compressed frame 1 ((N-1)/2 bytes)... |
: +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| | |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ :
| Compressed frame 2 ((N-1)/2 bytes)... |
: +-+-+-+-+-+-+-+-+
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
Figure 3: A Code 1 Packet
図3：コード1パケット
3.2.4. Code 2: Two Frames in the Packet, with Different Compressed Sizes
3.2.4. コード2：圧縮サイズの異なるパケット内の2つのフレーム
For code 2 packets, the TOC byte is followed by a one- or two-byte sequence indicating the length of the first frame (marked N1 in Figure 4), followed by N1 bytes of compressed data for the first frame. The remaining N-N1-2 or N-N1-3 bytes are the compressed data for the second frame. This is illustrated in Figure 4. A code 2 packet MUST contain enough bytes to represent a valid length. For example, a 1-byte code 2 packet is always invalid, and a 2-byte code 2 packet whose second byte is in the range 252...255 is also invalid.
コード2パケットの場合、TOCバイトの後に最初のフレームの長さを示す1バイトまたは2バイトのシーケンス（図4でN1とマークされています）が続き、その後に最初のフレームのN1バイトの圧縮データが続きます。残りのN-N1-2またはN-N1-3バイトは、2番目のフレームの圧縮データです。これを図4に示します。コード2パケットには、有効な長さを表すのに十分なバイトが含まれている必要があります。たとえば、1バイトのコード2パケットは常に無効であり、2バイト目が252 ... 255の範囲にある2バイトのコード2パケットも無効です。
The length of the first frame, N1, MUST also be no larger than the size of the payload remaining after decoding that length for all code 2 packets [R4]. This makes, for example, a 2-byte code 2 packet with a second byte in the range 1...251 invalid as well (the only valid 2-byte code 2 packet is one where the length of both frames is zero).
最初のフレームの長さN1は、すべてのコード2パケットについてその長さをデコードした後に残っているペイロードのサイズ以下でなければなりません[R4]。これにより、たとえば、2番目のバイトが1 ... 251の範囲にある2バイトのコード2パケットも無効になります（有効な2バイトのコード2パケットは、両方のフレームの長さがゼロのパケットです）。
0 1 2 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| config |s|1|0| N1 (1-2 bytes): |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ :
| Compressed frame 1 (N1 bytes)... |
: +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| | |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ |
| Compressed frame 2... :
: |
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
Figure 4: A Code 2 Packet
図4：コード2パケット
Code 3 packets signal the number of frames, as well as additional padding, called "Opus padding" to indicate that this padding is added at the Opus layer rather than at the transport layer. Code 3 packets MUST have at least 2 bytes [R6,R7]. The TOC byte is followed by a byte encoding the number of frames in the packet in bits 2 to 7 (marked "M" in Figure 5), with bit 1 indicating whether or not Opus padding is inserted (marked "p" in Figure 5), and bit 0 indicating VBR (marked "v" in Figure 5). M MUST NOT be zero, and the audio duration contained within a packet MUST NOT exceed 120 ms [R5]. This limits the maximum frame count for any frame size to 48 (for 2.5 ms frames), with lower limits for longer frame sizes. Figure 5 illustrates the layout of the frame count byte.
コード3パケットは、フレームの数と「Opusパディング」と呼ばれる追加のパディングを通知し、このパディングがトランスポート層ではなくOpus層に追加されることを示します。コード3パケットには少なくとも2バイトが必要です[R6、R7]。 TOCバイトの後には、パケット内のフレーム数をビット2〜7でエンコードするバイトが続きます（図5で「M」とマークされています）。ビット1は、Opusパディングが挿入されているかどうかを示します（図5で「p」とマークされています）。 ）、およびビット0はVBRを示します（図5で「v」とマークされています）。 Mはゼロであってはならず、パケット内に含まれるオーディオ期間は120ミリ秒を超えてはなりません[R5]。これにより、すべてのフレームサイズの最大フレーム数が48（2.5 msフレームの場合）に制限され、長いフレームサイズの場合は下限が低くなります。図5に、フレームカウントバイトのレイアウトを示します。
0
0 1 2 3 4 5 6 7
+-+-+-+-+-+-+-+-+
|v|p| M |
+-+-+-+-+-+-+-+-+
Figure 5: The frame count byte
図5：フレームカウントバイト
When Opus padding is used, the number of bytes of padding is encoded in the bytes following the frame count byte. Values from 0...254 indicate that 0...254 bytes of padding are included, in addition to the byte(s) used to indicate the size of the padding. If the value is 255, then the size of the additional padding is 254 bytes, plus the padding value encoded in the next byte. There MUST be at least one more byte in the packet in this case [R6,R7]. The additional padding bytes appear at the end of the packet and MUST be set to zero by the encoder to avoid creating a covert channel. The decoder MUST accept any value for the padding bytes, however.
Opusパディングが使用される場合、パディングのバイト数は、フレームカウントバイトに続くバイトにエンコードされます。 0 ... 254の値は、パディングのサイズを示すために使用されるバイトに加えて、0 ... 254バイトのパディングが含まれることを示します。値が255の場合、追加のパディングのサイズは254バイトに、次のバイトにエンコードされたパディング値を加えたものになります。この場合[R6、R7]には、パケットに少なくとももう1バイトが必要です。追加のパディングバイトはパケットの最後に表示され、隠れチャネルの作成を回避するために、エンコーダーによってゼロに設定する必要があります。ただし、デコーダはパディングバイトの任意の値を受け入れる必要があります。
Although this encoding provides multiple ways to indicate a given number of padding bytes, each uses a different number of bytes to indicate the padding size and thus will increase the total packet size by a different amount. For example, to add 255 bytes to a packet, set the padding bit, p, to 1, insert a single byte after the frame count byte with a value of 254, and append 254 padding bytes with the value zero to the end of the packet. To add 256 bytes to a packet, set the padding bit to 1, insert two bytes after the frame count byte with the values 255 and 0, respectively, and append 254 padding bytes with the value zero to the end of the packet. By using the value 255 multiple times, it is possible to create a packet of any specific, desired size. Let P be the number of header bytes used to indicate the padding size plus the number of padding bytes themselves (i.e., P is the total number of bytes added to the packet). Then, P MUST be no more than N-2 [R6,R7].
このエンコーディングは、特定の数のパディングバイトを示す複数の方法を提供しますが、それぞれが異なるバイト数を使用してパディングサイズを示すため、合計パケットサイズが異なる量だけ増加します。たとえば、パケットに255バイトを追加するには、パディングビットpを1に設定し、値が254のフレームカウントバイトの後に1バイトを挿入し、値がゼロの254パディングバイトを末尾に追加します。パケット。パケットに256バイトを追加するには、パディングビットを1に設定し、フレームカウントバイトの後に値255と0をそれぞれ2バイト挿入し、値0のパディングバイト254をパケットの最後に追加します。値255を複数回使用することで、特定の希望するサイズのパケットを作成できます。 Pを、パディングサイズとパディングバイト自体の数を示すために使用されるヘッダーバイトの数とします（つまり、Pはパケットに追加されたバイトの総数です）。次に、PはN-2以下でなければなりません[R6、R7]。
In the CBR case, let R=N-2-P be the number of bytes remaining in the packet after subtracting the (optional) padding. Then, the compressed length of each frame in bytes is equal to R/M. The value R MUST be a non-negative integer multiple of M [R6]. The compressed data for all M frames follows, each of size R/M bytes, as illustrated in Figure 6.
CBRの場合、R = N-2-Pを（オプションの）パディングを差し引いた後のパケットに残っているバイト数とします。次に、各フレームの圧縮された長さ（バイト単位）はR / Mに等しくなります。値Rは、Mの負でない整数倍でなければなりません[R6]。図6に示すように、すべてのMフレームの圧縮データは、それぞれサイズがR / Mバイトです。
0 1 2 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| config |s|1|1|0|p| M | Padding length (Optional) :
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| |
: Compressed frame 1 (R/M bytes)... :
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| |
: Compressed frame 2 (R/M bytes)... :
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| |
: ... :
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| |
: Compressed frame M (R/M bytes)... :
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
: Opus Padding (Optional)... |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
Figure 6: A CBR Code 3 Packet
図6：CBRコード3パケット
In the VBR case, the (optional) padding length is followed by M-1 frame lengths (indicated by "N1" to "N[M-1]" in Figure 7), each encoded in a one- or two-byte sequence as described above. The packet MUST contain enough data for the M-1 lengths after removing the (optional) padding, and the sum of these lengths MUST be no larger than the number of bytes remaining in the packet after decoding them [R7]. The compressed data for all M frames follows, each frame consisting of the indicated number of bytes, with the final frame consuming any remaining bytes before the final padding, as illustrated in Figure 6. The number of header bytes (TOC byte, frame count byte, padding length bytes, and frame length bytes), plus the signaled length of the first M-1 frames themselves, plus the signaled length of the padding MUST be no larger than N, the total size of the packet.
VBRの場合、（オプションの）パディング長の後にM-1フレーム長（図7では「N1」から「N [M-1]」で示されます）が続き、それぞれ1バイトまたは2バイトのシーケンスでエンコードされます。上記のように。パケットには、（オプションの）パディングを削除した後のM-1長に十分なデータが含まれている必要があり、これらの長さの合計は、デコード後にパケットに残っているバイト数以下でなければなりません[R7]。図6に示すように、すべてのMフレームの圧縮データが続き、各フレームは指定されたバイト数で構成され、最後のフレームは最後のパディングの前に残りのバイトを消費します。ヘッダーバイト数（TOCバイト、フレームカウントバイト） 、パディング長バイト、およびフレーム長バイト）、および最初のM-1フレーム自体の信号長、およびパディングの信号長は、パケットの合計サイズであるN以下でなければなりません（MUST）。
0 1 2 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| config |s|1|1|1|p| M | Padding length (Optional) :
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
: N1 (1-2 bytes): N2 (1-2 bytes): ... : N[M-1] |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| |
: Compressed frame 1 (N1 bytes)... :
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| |
: Compressed frame 2 (N2 bytes)... :
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| |
: ... :
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| |
: Compressed frame M... :
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
: Opus Padding (Optional)... |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
Figure 7: A VBR Code 3 Packet
図7：VBRコード3パケット
Simplest case, one NB mono 20 ms SILK frame:
最も単純なケース、1つのNBモノラル20 ms SILKフレーム：
0 1 2 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| 1 |0|0|0| compressed data... :
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
Figure 8
図8
Two FB mono 5 ms CELT frames of the same compressed size:
同じ圧縮サイズの2つのFBモノラル5 ms CELTフレーム：
0 1 2 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| 29 |0|0|1| compressed data... :
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
Figure 9
図9
Two FB mono 20 ms Hybrid frames of different compressed size:
異なる圧縮サイズの2つのFBモノ20 msハイブリッドフレーム：
0 1 2 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| 15 |0|1|1|1|0| 2 | N1 | |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ |
| compressed data... :
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
Figure 10
図10
Four FB stereo 20 ms CELT frames of the same compressed size:
同じ圧縮サイズの4つのFBステレオ20 ms CELTフレーム：
0 1 2 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| 31 |1|1|1|0|0| 4 | compressed data... :
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
Figure 11
図11
A receiver MUST NOT process packets that violate any of the rules above as normal Opus packets. They are reserved for future applications, such as in-band headers (containing metadata, etc.). Packets that violate these constraints may cause implementations of _this_ specification to treat them as malformed and discard them.
受信者は、上記のルールに違反するパケットを通常のOpusパケットとして処理してはなりません（MUST NOT）。これらは、インバンドヘッダー（メタデータなどを含む）などの将来のアプリケーション用に予約されています。これらの制約に違反するパケットは、_this_仕様の実装がそれらを不正な形式として扱い、それらを破棄する可能性があります。
These constraints are summarized here for reference:
これらの制約は参照用にここに要約されています。
[R1] Packets are at least one byte.
[R1]パケットは少なくとも1バイトです。
[R2] No implicit frame length is larger than 1275 bytes.
[R2] 1275バイトを超える暗黙のフレーム長はありません。
[R3] Code 1 packets have an odd total length, N, so that (N-1)/2 is an integer.
[R3]コード1パケットは奇数の合計長さNを持つため、（N-1）/ 2は整数です。
[R4] Code 2 packets have enough bytes after the TOC for a valid frame length, and that length is no larger than the number of bytes remaining in the packet.
[R4]コード2パケットには、有効なフレーム長のためにTOCの後に十分なバイトがあり、その長さはパケットに残っているバイト数以下です。
[R5] Code 3 packets contain at least one frame, but no more than 120 ms of audio total.
[R5] Code 3パケットには少なくとも1つのフレームが含まれますが、オーディオの合計は120ミリ秒以下です。
[R6] The length of a CBR code 3 packet, N, is at least two bytes, the number of bytes added to indicate the padding size plus the trailing padding bytes themselves, P, is no more than N-2, and the frame count, M, satisfies the constraint that (N-2-P) is a non-negative integer multiple of M.
[R6] CBRコード3パケットの長さNは少なくとも2バイトであり、パディングサイズと後続のパディングバイト自体を示すために追加されるバイト数PはN-2以下であり、フレームcount、Mは、（N-2-P）がMの非負の整数倍であるという制約を満たします。
[R7] VBR code 3 packets are large enough to contain all the header bytes (TOC byte, frame count byte, any padding length bytes, and any frame length bytes), plus the length of the first M-1 frames, plus any trailing padding bytes.
[R7] VBRコード3パケットは、すべてのヘッダーバイト（TOCバイト、フレームカウントバイト、任意のパディング長バイト、および任意のフレーム長バイト）に加えて、最初のM-1フレームの長さ、および任意の後続バイトを含めるのに十分な大きさです。バイトのパディング。
The Opus decoder consists of two main blocks: the SILK decoder and the CELT decoder. At any given time, one or both of the SILK and CELT decoders may be active. The output of the Opus decode is the sum of the outputs from the SILK and CELT decoders with proper sample rate conversion and delay compensation on the SILK side, and optional decimation (when decoding to sample rates less than 48 kHz) on the CELT side, as illustrated in the block diagram below.
Opusデコーダーは、SILKデコーダーとCELTデコーダーの2つの主要ブロックで構成されています。いつでも、SILKデコーダとCELTデコーダの一方または両方がアクティブになることがあります。 Opusデコードの出力は、SILK側での適切なサンプルレート変換と遅延補償、およびCELT側でのオプションのデシメーション（48 kHz未満のサンプルレートへのデコード時）を備えたSILKおよびCELTデコーダーからの出力の合計です。下のブロック図に示すように。
+---------+ +------------+
| SILK | | Sample |
+->| Decoder |--->| Rate |----+
Bit- +---------+ | | | | Conversion | v
stream | Range |---+ +---------+ +------------+ /---\ Audio
------->| Decoder | | + |------>
| |---+ +---------+ +------------+ \---/
+---------+ | | CELT | | Decimation | ^
+->| Decoder |--->| (Optional) |----+
| | | |
+---------+ +------------+
Opus uses an entropy coder based on range coding [RANGE-CODING] [MARTIN79], which is itself a rediscovery of the FIFO arithmetic code introduced by [CODING-THESIS]. It is very similar to arithmetic encoding, except that encoding is done with digits in any base instead of with bits, so it is faster when using larger bases (i.e., a byte). All of the calculations in the range coder must use bit-exact integer arithmetic.
Opusは、範囲コーディング[RANGE-CODING] [MARTIN79]に基づくエントロピーコーダーを使用します。これは、[CODING-THESIS]によって導入されたFIFO算術コードの再発見そのものです。これは算術エンコーディングと非常に似ていますが、ビットではなく任意のベースの数字を使用してエンコーディングが行われるため、より大きなベース（つまり、バイト）を使用すると高速になります。範囲コーダーのすべての計算では、ビット正確な整数演算を使用する必要があります。
Symbols may also be coded as "raw bits" packed directly into the bitstream, bypassing the range coder. These are packed backwards starting at the end of the frame, as illustrated in Figure 12. This reduces complexity and makes the stream more resilient to bit errors, as corruption in the raw bits will not desynchronize the decoding process, unlike corruption in the input to the range decoder. Raw bits are only used in the CELT layer.
シンボルは、範囲コーダーをバイパスして、ビットストリームに直接パックされた「生ビット」としてコード化することもできます。図12に示すように、これらはフレームの最後から逆方向にパックされます。これにより、複雑さが軽減され、ストリームのビットエラーに対する耐性が高まります。レンジデコーダ。生ビットはCELTレイヤーでのみ使用されます。
0 1 2 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| Range coder data (packed MSB to LSB) -> :
+ +
: :
+ +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
: | <- Boundary occurs at an arbitrary bit position :
+-+-+-+ +
: <- Raw bits data (packed LSB to MSB) |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
Legend:
伝説：
LSB = Least Significant Bit MSB = Most Significant Bit
LSB =最下位ビットMSB =最上位ビット
Figure 12: Illustrative Example of Packing Range Coder and Raw Bits Data
図12：パッキングレンジコーダーとRawビットデータの例
Each symbol coded by the range coder is drawn from a finite alphabet and coded in a separate "context", which describes the size of the alphabet and the relative frequency of each symbol in that alphabet.
範囲コーダーによってコード化された各シンボルは、有限のアルファベットから描画され、アルファベットのサイズとそのアルファベットの各シンボルの相対頻度を記述する個別の「コンテキスト」でコード化されます。
Suppose there is a context with n symbols, identified with an index that ranges from 0 to n-1. The parameters needed to encode or decode symbol k in this context are represented by a three-tuple (fl[k], fh[k], ft), all 16-bit unsigned integers, with 0 <= fl[k] < fh[k] <= ft <= 65535. The values of this tuple are derived from the probability model for the symbol, represented by traditional "frequency counts". Because Opus uses static contexts, those are not updated as symbols are decoded. Let f[i] be the frequency of symbol i. Then, the three-tuple corresponding to symbol k is given by the following:
0からn-1の範囲のインデックスで識別されるn個のシンボルを持つコンテキストがあるとします。このコンテキストでシンボルkをエンコードまたはデコードするために必要なパラメーターは、3つのタプル（fl [k]、fh [k]、ft）、すべて16ビットの符号なし整数、0 <= fl [k] <fhで表されます[k] <= ft <=65535。このタプルの値は、従来の「頻度カウント」で表されるシンボルの確率モデルから導出されます。 Opusは静的コンテキストを使用するため、シンボルがデコードされるときにそれらは更新されません。 f [i]をシンボルiの周波数とします。次に、シンボルkに対応する3タプルは次のように与えられます。
k-1 n-1
__ __
fl[k] = \ f[i], fh[k] = fl[k] + f[k], ft = \ f[i]
/_ /_
i=0 i=0
The range decoder extracts the symbols and integers encoded using the range encoder in Section 5.1. The range decoder maintains an internal state vector composed of the two-tuple (val, rng), where val represents the difference between the high end of the current range and the actual coded value, minus one, and rng represents the size of the current range. Both val and rng are 32-bit unsigned integer values.
範囲デコーダーは、セクション5.1の範囲エンコーダーを使用してエンコードされたシンボルと整数を抽出します。範囲デコーダーは、2タプル（val、rng）で構成される内部状態ベクトルを維持します。valは、現在の範囲の上限と実際のコード化された値の差から1を引いたもの、rngは現在のサイズを表します範囲。 valとrngはどちらも32ビットの符号なし整数値です。
Let b0 be an 8-bit unsigned integer containing first input byte (or containing zero if there are no bytes in this Opus frame). The decoder initializes rng to 128 and initializes val to (127 - (b0>>1)), where (b0>>1) is the top 7 bits of the first input byte. It saves the remaining bit, (b0&1), for use in the renormalization procedure described in Section 4.1.2.1, which the decoder invokes immediately after initialization to read additional bits and establish the invariant that rng > 2**23.
b0を、最初の入力バイトを含む（またはこのOpusフレームにバイトがない場合はゼロを含む）8ビットの符号なし整数とする。デコーダーはrngを128に初期化し、valを（127-（b0 >> 1））に初期化します。ここで、（b0 >> 1）は最初の入力バイトの上位7ビットです。残りのビット（b0＆1）を保存して、セクション4.1.2.1で説明する再正規化手順で使用します。デコーダは、初期化の直後に呼び出して追加のビットを読み取り、rng> 2 ** 23の不変式を確立します。
Decoding a symbol is a two-step process. The first step determines a 16-bit unsigned value fs, which lies within the range of some symbol in the current context. The second step updates the range decoder state with the three-tuple (fl[k], fh[k], ft) corresponding to that symbol.
シンボルのデコードは2段階のプロセスです。最初のステップでは、16ビットの符号なしの値fsを決定します。これは、現在のコンテキストの一部のシンボルの範囲内にあります。 2番目のステップは、そのシンボルに対応する3タプル（fl [k]、fh [k]、ft）でレンジデコーダーの状態を更新します。
The first step is implemented by ec_decode() (entdec.c), which computes
最初のステップは、ec_decode()（entdec.c）によって実装されます。
val
fs = ft - min(------ + 1, ft)
rng/ft
The divisions here are integer division.
ここでの除算は整数除算です。
The decoder then identifies the symbol in the current context corresponding to fs; i.e., the value of k whose three-tuple (fl[k], fh[k], ft) satisfies fl[k] <= fs < fh[k]. It uses this tuple to update val according to
次に、デコーダは、fsに対応する現在のコンテキスト内のシンボルを識別します。つまり、3タプル（fl [k]、fh [k]、ft）がfl [k] <= fs <fh [k]を満たすkの値です。それはこのタプルを使用してvalを更新します
rng
val = val - --- * (ft - fh[k])
ft
If fl[k] is greater than zero, then the decoder updates rng using
fl [k]がゼロより大きい場合、デコーダーはrngを使用して更新します
rng
rng = --- * (fh[k] - fl[k])
ft
Otherwise, it updates rng using
それ以外の場合は、rngを使用して更新します
rng
rng = rng - --- * (ft - fh[k])
ft
Using a special case for the first symbol (rather than the last symbol, as is commonly done in other arithmetic coders) ensures that all the truncation error from the finite precision arithmetic accumulates in symbol 0. This makes the cost of coding a 0 slightly smaller, on average, than its estimated probability indicates and makes the cost of coding any other symbol slightly larger. When contexts are designed so that 0 is the most probable symbol, which is often the case, this strategy minimizes the inefficiency introduced by the finite precision. It also makes some of the special-case decoding routines in Section 4.1.3 particularly simple.
（他の算術コーダーで一般的に行われているように、最後のシンボルではなく）最初のシンボルに特別なケースを使用すると、有限精度演算からのすべての切り捨てエラーがシンボル0に蓄積されます。これにより、0をコーディングするコストがわずかに小さくなりますは、平均して、その推定確率よりも他のシンボルをコーディングするコストがわずかに大きくなることを示します。コンテキストが0が最も可能性の高いシンボルであるように設計されている場合（これはよくあることです）、この戦略は有限精度によって導入される非効率性を最小限に抑えます。また、4.1.3項のいくつかの特殊なケースのデコードルーチンを特に簡単にします。
After the updates, implemented by ec_dec_update() (entdec.c), the decoder normalizes the range using the procedure in the next section, and returns the index k.
ec_dec_update()（entdec.c）によって実装された更新後、デコーダーは次のセクションの手順を使用して範囲を正規化し、インデックスkを返します。
To normalize the range, the decoder repeats the following process, implemented by ec_dec_normalize() (entdec.c), until rng > 2**23. If rng is already greater than 2**23, the entire process is skipped. First, it sets rng to (rng<<8). Then, it reads the next byte of the Opus frame and forms an 8-bit value sym, using the leftover bit buffered from the previous byte as the high bit and the top 7 bits of the byte just read as the other 7 bits of sym. The remaining bit in the byte just read is buffered for use in the next iteration. If no more input bytes remain, it uses zero bits instead. See Section 4.1.1 for the initialization used to process the first byte. Then, it sets
範囲を正規化するために、デコーダーはrng> 2 ** 23になるまで、ec_dec_normalize()（entdec.c）によって実装された次のプロセスを繰り返します。 rngがすでに2 ** 23より大きい場合、プロセス全体がスキップされます。まず、rngを（rng << 8）に設定します。次に、Opusフレームの次のバイトを読み取り、前のバイトからバッファリングされた残りのビットを上位ビットとして使用し、バイトの上位7ビットをsymの他の7ビットとして使用して、8ビットの値symを形成します。 。読み込まれたバイトの残りのビットは、次の反復で使用するためにバッファリングされます。入力バイトが残っていない場合は、代わりにゼロビットを使用します。最初のバイトの処理に使用される初期化については、セクション4.1.1を参照してください。次に、設定します
val = ((val<<8) + (255-sym)) & 0x7FFFFFFF
It is normal and expected that the range decoder will read several bytes into the data of the raw bits (if any) at the end of the frame by the time the frame is completely decoded, as illustrated in Figure 13. This same data MUST also be returned as raw bits when requested. The encoder is expected to terminate the stream in such a way that the range decoder will decode the intended values regardless of the data contained in the raw bits. Section 5.1.5 describes a procedure for doing this. If the range decoder consumes all of the bytes belonging to the current frame, it MUST continue to use zero when any further input bytes are required, even if there is additional data in the current packet from padding or other frames.
図13に示すように、フレームが完全にデコードされるまでに、レンジデコーダーはフレームの終わりに生のビット（存在する場合）のデータに数バイトを読み込むことが正常であり、予想されます。この同じデータは、要求されたときに生ビットとして返されます。エンコーダーは、生のビットに含まれるデータに関係なく、範囲デコーダーが目的の値をデコードするようにストリームを終了することが期待されています。 5.1.5項では、これを行う手順について説明します。レンジデコーダーが現在のフレームに属するすべてのバイトを消費する場合、パディングまたは他のフレームからの現在のパケットに追加のデータがある場合でも、さらに入力バイトが必要な場合はゼロを使用し続ける必要があります。
n n+1 n+2 n+3
0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3 4 5 6 7
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
: | <----------- Overlap region ------------> | :
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
^ ^
| End of data buffered by the range coder |
...-----------------------------------------------+
|
| End of data consumed by raw bits
+-------------------------------------------------------...
Figure 13: Illustrative Example of Raw Bits Overlapping Range Coder Data
図13：Range Coderデータと重複するRawビットの例
The reference implementation uses three additional decoding methods that are exactly equivalent to the above but make assumptions and simplifications that allow for a more efficient implementation.
リファレンス実装は、上記とまったく同じ3つの追加のデコード方法を使用しますが、より効率的な実装を可能にする仮定と単純化を行います。
The first is ec_decode_bin() (entdec.c), defined using the parameter
ftb instead of ft. It is mathematically equivalent to calling
ec_decode() with ft = (1<<ftb), but it avoids one of the divisions.
The next is ec_dec_bit_logp() (entdec.c), which decodes a single
binary symbol, replacing both the ec_decode() and ec_dec_update()
steps. The context is described by a single parameter, logp, which
is the absolute value of the base-2 logarithm of the probability of a
"1". It is mathematically equivalent to calling ec_decode() with
ft = (1<<logp), followed by ec_dec_update() with the 3-tuple
(fl[k] = 0, fh[k] = (1<<logp) - 1, ft = (1<<logp)) if the returned
value of fs is less than (1<<logp) - 1 (a "0" was decoded), and with
(fl[k] = (1<<logp) - 1, fh[k] = ft = (1<<logp)) otherwise (a "1" was
decoded). The implementation requires no multiplications or
divisions.
The last is ec_dec_icdf() (entdec.c), which decodes a single symbol with a table-based context of up to 8 bits, also replacing both the ec_decode() and ec_dec_update() steps, as well as the search for the decoded symbol in between. The context is described by two parameters, an icdf ("inverse" cumulative distribution function) table and ftb. As with ec_decode_bin(), (1<<ftb) is equivalent to ft. idcf[k], on the other hand, stores (1<<ftb)-fh[k], which is equal to (1<<ftb) - fl[k+1]. fl[0] is assumed to be 0, and the table is terminated by a value of 0 (where fh[k] == ft).
最後はec_dec_icdf()（entdec.c）で、最大8ビットのテーブルベースのコンテキストで単一のシンボルをデコードし、ec_decode()とec_dec_update()の両方のステップと、デコードされた間にシンボル。コンテキストは、icdf（「逆」累積分布関数）テーブルとftbの2つのパラメーターで記述されます。 ec_decode_bin()と同様に、（1 << ftb）はft。idcf [k]と同等ですが、（1 << ftb）-fh [k]を格納し、（1 << ftb）と等しくなります-fl [k + 1]。 fl [0]は0と見なされ、テーブルは値0で終了します（fh [k] == ft）。
The function is mathematically equivalent to calling ec_decode() with
ft = (1<<ftb), using the returned value fs to search the table for
the first entry where fs < (1<<ftb)-icdf[k], and calling
ec_dec_update() with fl[k] = (1<<ftb) - icdf[k-1] (or 0 if k == 0),
fh[k] = (1<<ftb) - idcf[k], and ft = (1<<ftb). Combining the search
with the update allows the division to be replaced by a series of
multiplications (which are usually much cheaper), and using an
inverse CDF allows the use of an ftb as large as 8 in an 8-bit table
without any special cases. This is the primary interface with the
range decoder in the SILK layer, though it is used in a few places in
the CELT layer as well.
Although icdf[k] is more convenient for the code, the frequency counts, f[k], are a more natural representation of the probability distribution function (PDF) for a given symbol. Therefore, this document lists the latter, not the former, when describing the context in which a symbol is coded as a list, e.g., {4, 4, 4, 4}/16 for a uniform context with four possible values and ft = 16. The value of ft after the slash is always the sum of the entries in the PDF, but is included for convenience. Contexts with identical probabilities, f[k]/ft, but different values of ft (or equivalently, ftb) are not the same, and cannot, in general, be used in place of one another. An icdf table is also not capable of representing a PDF where the first symbol has 0 probability. In such contexts, ec_dec_icdf() can decode the symbol by using a table that drops the entries for any initial zero-probability values and by adding the constant offset of the first value with a non-zero probability to its return value.
icdf [k]はコードにとってより便利ですが、頻度カウントf [k]は、特定のシンボルの確率分布関数（PDF）のより自然な表現です。したがって、このドキュメントでは、シンボルがリストとしてコード化されるコンテキストを説明するときに、前者ではなく後者をリストします。たとえば、4つの可能な値とft =を持つ均一なコンテキストの場合は{4、4、4、4} / 16 16.スラッシュの後のftの値は常にPDFのエントリの合計ですが、便宜上含まれています。確率が同じf [k] / ftであるが、ftの値が異なる（または同等のftb）コンテキストは同じではなく、一般に、互いの代わりに使用することはできません。 icdfテーブルは、最初のシンボルの確率が0であるPDFを表すこともできません。そのようなコンテキストでは、ec_dec_icdf()は、初期のゼロ確率値のエントリをドロップするテーブルを使用し、ゼロ以外の確率で最初の値の定数オフセットをその戻り値に追加することにより、シンボルをデコードできます。
The raw bits used by the CELT layer are packed at the end of the frame, with the least significant bit of the first value packed in the least significant bit of the last byte, filling up to the most significant bit in the last byte, continuing on to the least significant bit of the penultimate byte, and so on. The reference implementation reads them using ec_dec_bits() (entdec.c). Because the range decoder must read several bytes ahead in the stream, as described in Section 4.1.2.1, the input consumed by the raw bits may overlap with the input consumed by the range coder, and a decoder MUST allow this. The format should render it impossible to attempt to read more raw bits than there are actual bits in the frame, though a decoder may wish to check for this and report an error.
CELTレイヤーで使用される生ビットはフレームの最後にパックされ、最初の値の最下位ビットは最後のバイトの最下位ビットにパックされ、最後のバイトの最上位ビットまで埋められ、継続します。最後から2番目のバイトの最下位ビットまで続きます。リファレンス実装は、ec_dec_bits()（entdec.c）を使用してそれらを読み取ります。 4.1.2.1で説明するように、範囲デコーダーはストリームの数バイト先を読み取る必要があるため、生ビットによって消費される入力は、範囲コーダーによって消費される入力とオーバーラップする可能性があり、デコーダーはこれを許可する必要があります。このフォーマットでは、フレームに実際のビットよりも多くの未加工ビットを読み取ろうとすることは不可能ですが、デコーダーがこれをチェックしてエラーを報告する場合があります。
The function ec_dec_uint() (entdec.c) decodes one of ft equiprobable values in the range 0 to (ft - 1), inclusive, each with a frequency of 1, where ft may be as large as (2**32 - 1). Because ec_decode() is limited to a total frequency of (2**16 - 1), it splits up the value into a range coded symbol representing up to 8 of the high bits, and, if necessary, raw bits representing the remainder of the value. The limit of 8 bits in the range coded symbol is a trade-off between implementation complexity, modeling error (since the symbols no longer truly have equal coding cost), and rounding error introduced by the range coder itself (which gets larger as more bits are included). Using raw bits reduces the maximum number of divisions required in the worst case, but means that it may be possible to decode a value outside the range 0 to (ft - 1), inclusive.
関数ec_dec_uint()（entdec.c）は、0から（ft-1）までの範囲のft確率値の1つをデコードします。それぞれの頻度は1で、ftは（2 ** 32-1 ）。 ec_decode()は合計頻度が（2 ** 16-1）に制限されているため、値を最大8つの上位ビットを表す範囲コード化シンボルに分割し、必要に応じて、残りの値。範囲コード化されたシンボルの8ビットの制限は、実装の複雑さ、モデリングエラー（シンボルはもはや実際には等しいコーディングコストを持たないため）、および範囲コーダー自体によって導入された丸め誤差（より多くのビットとして大きくなる）の間のトレードオフです。含まれています）。生ビットを使用すると、最悪の場合に必要な最大分割数が減りますが、0から（ft-1）の範囲外の値をデコードできる可能性があることを意味します。
ec_dec_uint() takes a single, positive parameter, ft, which is not necessarily a power of two, and returns an integer, t, whose value lies between 0 and (ft - 1), inclusive. Let ftb = ilog(ft - 1), i.e., the number of bits required to store (ft - 1) in two's complement notation. If ftb is 8 or less, then t is decoded with t = ec_decode(ft), and the range coder state is updated using the three-tuple (t, t + 1, ft).
ec_dec_uint()は、必ずしも2の累乗ではない単一の正のパラメーターftを取り、0から（ft-1）までの値を持つ整数tを返します。 ftb = ilog（ft-1）、つまり（ft-1）を2の補数表記で格納するのに必要なビット数とします。 ftbが8以下の場合、tはt = ec_decode（ft）でデコードされ、範囲コーダーの状態は3タプル（t、t + 1、ft）を使用して更新されます。
If ftb is greater than 8, then the top 8 bits of t are decoded using
ftbが8より大きい場合、tの上位8ビットは次を使用してデコードされます。
t = ec_decode(((ft - 1) >> (ftb - 8)) + 1)
the decoder state is updated using the three-tuple (t, t + 1, ((ft -
1) >> (ftb - 8)) + 1), and the remaining bits are decoded as raw
bits, setting
t = (t << (ftb - 8)) | ec_dec_bits(ftb - 8)
If, at this point, t >= ft, then the current frame is corrupt. In that case, the decoder should assume there has been an error in the coding, decoding, or transmission and SHOULD take measures to conceal the error (e.g., saturate to ft-1 or use the Packet Loss Concealment (PLC)) and/or report to the application that the error has occurred.
この時点でt> = ftの場合、現在のフレームは破損しています。その場合、デコーダーは、コーディング、デコーディング、または送信にエラーがあったと想定し、エラーを隠すための対策を講じる必要があります（たとえば、ft-1に飽和するか、パケット損失隠蔽（PLC）を使用します）。エラーが発生したことをアプリケーションに報告します。
The bit allocation routines in the CELT decoder need a conservative upper bound on the number of bits that have been used from the current frame thus far, including both range coder bits and raw bits. This drives allocation decisions that must match those made in the encoder. The upper bound is computed in the reference implementation to whole-bit precision by the function ec_tell() (entcode.h) and to fractional 1/8th bit precision by the function ec_tell_frac() (entcode.c). Like all operations in the range coder, it must be implemented in a bit-exact manner, and it must produce exactly the same value returned by the same functions in the encoder after encoding the same symbols.
CELTデコーダーのビット割り当てルーチンでは、レンジコーダービットと生ビットの両方を含め、現在のフレームからこれまでに使用されたビット数の控えめな上限が必要です。これにより、エンコーダで行われた決定と一致する必要がある割り当ての決定が促進されます。上限は、リファレンス実装で、関数ec_tell()（entcode.h）によって全ビット精度に、関数ec_tell_frac()（entcode.c）によって小数1/8ビット精度に計算されます。範囲コーダーのすべての操作と同様に、ビット正確な方法で実装する必要があり、同じシンボルをエンコードした後、エンコーダーの同じ関数から返されるまったく同じ値を生成する必要があります。
ec_tell() is guaranteed to return ceil(ec_tell_frac()/8.0). In various places, the codec will check to ensure there is enough room to contain a symbol before attempting to decode it. In practice, although the number of bits used so far is an upper bound, decoding a symbol whose probability model suggests it has a worst-case cost of p 1/8th bits may actually advance the return value of ec_tell_frac() by p-1, p, or p+1 1/8th bits, due to approximation error in that upper bound, truncation error in the range coder, and for large values of ft, modeling error in ec_dec_uint().
ec_tell()はceil（ec_tell_frac()/ 8.0）を返すことが保証されています。さまざまな場所で、コーデックは、シンボルをデコードする前に、シンボルを含めるのに十分なスペースがあることを確認します。実際には、これまでに使用されたビット数は上限ですが、確率モデルで最悪の場合のコストが1/8ビットであることが示唆されているシンボルをデコードすると、ec_tell_frac()の戻り値が実際にp-1進む可能性があります。 、p、またはp + 1 1/8番目のビット。その上限の近似エラー、範囲コーダーの切り捨てエラー、およびftの大きな値の場合、ec_dec_uint()のモデリングエラー。
However, this error is bounded, and periodic calls to ec_tell() or ec_tell_frac() at precisely defined points in the decoding process prevent it from accumulating. For a range coder symbol that requires a whole number of bits (i.e., for which ft/(fh[k] - fl[k]) is a power of two), where there are at least p 1/8th bits available, decoding the symbol will never cause ec_tell() or ec_tell_frac() to exceed the size of the frame ("bust the budget"). In this case, the return value of ec_tell_frac() will only advance by more than p 1/8th bits if there were an additional, fractional number of bits remaining, and it will never advance beyond the next whole-bit boundary, which is safe, since frames always contain a whole number of bits. However, when p is not a whole number of bits, an extra 1/8th bit is required to ensure that decoding the symbol will not bust the budget.
ただし、このエラーには限界があり、デコードプロセスの正確に定義されたポイントでec_tell()またはec_tell_frac()を定期的に呼び出すと、エラーが蓄積されなくなります。整数のビットを必要とするレンジコーダーシンボルの場合（つまり、ft /（fh [k]-fl [k]）は2の累乗）、少なくともp 1/8ビットが利用可能である場合、デコードこのシンボルによって、ec_tell()またはec_tell_frac()がフレームのサイズを超えることは決してありません（「バジェットバスト」）。この場合、ec_tell_frac()の戻り値は、ビットの残りの小数が残っている場合にのみ、p 1/8ビット以上進み、次のビット全体の境界を越えて進むことはありません。これは安全です。 、フレームには常に整数のビットが含まれているためです。ただし、pがビットの整数ではない場合、シンボルをデコードしてバジェットが失われないようにするために、追加の1/8ビットが必要です。
The reference implementation keeps track of the total number of whole bits that have been processed by the decoder so far in the variable nbits_total, including the (possibly fractional) number of bits that are currently buffered, but not consumed, inside the range coder. nbits_total is initialized to 9 just before the initial range renormalization process completes (or equivalently, it can be initialized to 33 after the first renormalization). The extra two bits over the actual amount buffered by the range coder guarantees that it is an upper bound and that there is enough room for the encoder to terminate the stream. Each iteration through the range coder's renormalization loop increases nbits_total by 8. Reading raw bits increases nbits_total by the number of raw bits read.
参照実装は、範囲コーダー内で現在バッファーされているが消費されていないビット数（小数の場合もある）を含め、変数nbits_totalでこれまでにデコーダーによって処理されたビット全体の総数を追跡します。 nbits_totalは、初期範囲の再正規化プロセスが完了する直前に9に初期化されます（または、最初の再正規化の後に33に初期化できます）。範囲コーダーによってバッファリングされた実際の量を超える2ビットは、それが上限であり、エンコーダーがストリームを終了するための十分な余地があることを保証します。レンジコーダーの再正規化ループを繰り返すたびに、nbits_totalは8ずつ増加します。生ビットを読み取ると、読み取られた生ビットの数だけnbits_totalが増加します。
The whole number of bits buffered in rng may be estimated via lg = ilog(rng). ec_tell() then becomes a simple matter of removing these bits from the total. It returns (nbits_total - lg).
rngにバッファリングされたビットの総数は、lg = ilog（rng）で推定できます。 ec_tell()は、これらのビットを合計から削除するという単純な問題になります。 （nbits_total-lg）を返します。
In a newly initialized decoder, before any symbols have been read, this reports that 1 bit has been used. This is the bit reserved for termination of the encoder.
新しく初期化されたデコーダでは、シンボルが読み取られる前に、1ビットが使用されたことが報告されます。これは、エンコーダの終了用に予約されているビットです。
ec_tell_frac() estimates the number of bits buffered in rng to fractional precision. Since rng must be greater than 2**23 after renormalization, lg must be at least 24. Let
ec_tell_frac()は、rngでバッファリングされたビット数を小数精度で推定します。再正規化後、rngは2 ** 23より大きくなければならないため、lgは少なくとも24でなければなりません。
r_Q15 = rng >> (lg-16)
so that 32768 <= r_Q15 < 65536, an unsigned Q15 value representing the fractional part of rng. Then, the following procedure can be used to add one bit of precision to lg. First, update
したがって、32768 <= r_Q15 <65536、rngの小数部を表す符号なしQ15値。次に、次の手順を使用して、lgに1ビットの精度を追加できます。まず、更新
r_Q15 = (r_Q15*r_Q15) >> 15
Then, add the 16th bit of r_Q15 to lg via
次に、r_Q15の16番目のビットをlgに追加します。
lg = 2*lg + (r_Q15 >> 16)
Finally, if this bit was a 1, reduce r_Q15 by a factor of two via
最後に、このビットが1の場合、r_Q15を2倍に減らします。
r_Q15 = r_Q15 >> 1
so that it once again lies in the range 32768 <= r_Q15 < 65536. This procedure is repeated three times to extend lg to 1/8th bit precision. ec_tell_frac() then returns (nbits_total*8 - lg).
32768 <= r_Q15 <65536の範囲にあるように、この手順を3回繰り返して、lgを1/8ビット精度に拡張します。次に、ec_tell_frac()は（nbits_total * 8-lg）を返します。
The decoder's LP layer uses a modified version of the SILK codec (herein simply called "SILK"), which runs a decoded excitation signal through adaptive long-term and short-term prediction synthesis filters. It runs at NB, MB, and WB sample rates internally. When used in a SWB or FB Hybrid frame, the LP layer itself still only runs in WB.
デコーダーのLPレイヤーは、修正されたバージョンのSILKコーデック（ここでは、単に「SILK」と呼ばれます）を使用します。 NB、MB、およびWBのサンプルレートで内部的に実行されます。 SWBまたはFBハイブリッドフレームで使用される場合、LPレイヤー自体は依然としてWBでのみ実行されます。
An overview of the decoder is given in Figure 14.
デコーダーの概要を図14に示します。
+---------+ +------------+
-->| Range |--->| Decode |---------------------------+
1 | Decoder | 2 | Parameters |----------+ 5 |
+---------+ +------------+ 4 | |
3 | | |
\/ \/ \/
+------------+ +------------+ +------------+
| Generate |-->| LTP |-->| LPC |
| Excitation | | Synthesis | | Synthesis |
+------------+ +------------+ +------------+
^ |
| |
+-------------------+----------------+
| 6
| +------------+ +-------------+
+-->| Stereo |-->| Sample Rate |-->
| Unmixing | 7 | Conversion | 8
+------------+ +-------------+
1: Range encoded bitstream 2: Coded parameters 3: Pulses, LSBs, and signs 4: Pitch lags, Long-Term Prediction (LTP) coefficients 5: Linear Predictive Coding (LPC) coefficients and gains 6: Decoded signal (mono or mid-side stereo) 7: Unmixed signal (mono or left-right stereo) 8: Resampled signal
1：レンジエンコードされたビットストリーム2：コード化されたパラメーター3：パルス、LSB、および符号4：ピッチラグ、Long-Term Prediction（LTP）係数5：線形予測コーディング（LPC）係数およびゲイン6：デコードされた信号（モノまたはミッドサイドステレオ）7：アンミックス信号（モノまたは左右ステレオ）8：リサンプリングされた信号
Figure 14: SILK Decoder
図14：SILKデコーダー
The decoder feeds the bitstream (1) to the range decoder from Section 4.1 and then decodes the parameters in it (2) using the procedures detailed in Sections 4.2.3 through 4.2.7.8.5. These parameters (3, 4, 5) are used to generate an excitation signal (see Section 4.2.7.8.6), which is fed to an optional Long-Term Prediction (LTP) filter (voiced frames only, see Section 4.2.7.9.1) and then a short-term prediction filter (see Section 4.2.7.9.2), producing the decoded signal (6). For stereo streams, the mid-side representation is converted to separate left and right channels (7). The result is finally resampled to the desired output sample rate (e.g., 48 kHz) so that the resampled signal (8) can be mixed with the CELT layer.
デコーダーは、セクション4.1からビットストリーム（1）を範囲デコーダーに供給し、セクション4.2.3から4.2.7.8.5で詳述されている手順を使用して、ビットストリーム内のパラメーターをデコードします（2）。これらのパラメーター（3、4、5）は、オプションの長期予測（LTP）フィルターに供給される励起信号（セクション4.2.7.8.6を参照）を生成するために使用されます（音声フレームのみ、セクション4.2.7.9を参照）。 .1）次に短期予測フィルター（セクション4.2.7.9.2を参照）、復号化された信号を生成します（6）。ステレオストリームの場合、中央サイドの表現は、個別の左チャネルと右チャネルに変換されます（7）。結果は最終的に望ましい出力サンプルレート（たとえば、48 kHz）にリサンプリングされるため、リサンプリングされた信号（8）はCELTレイヤーと混合できます。
Internally, the LP layer of a single Opus frame is composed of either a single 10 ms regular SILK frame or between one and three 20 ms regular SILK frames. A stereo Opus frame may double the number of regular SILK frames (up to a total of six), since it includes separate frames for a mid channel and, optionally, a side channel. Optional Low Bit-Rate Redundancy (LBRR) frames, which are reduced-bitrate encodings of previous SILK frames, may be included to aid in recovery from packet loss. If present, these appear before the regular SILK frames. They are, in most respects, identical to regular, active SILK frames, except that they are usually encoded with a lower bitrate. This document uses "SILK frame" to refer to either one and "regular SILK frame" if it needs to draw a distinction between the two.
内部的には、単一のOpusフレームのLP層は、単一の10 msの通常のSILKフレーム、または1〜3個の20 msの通常のSILKフレームで構成されています。ステレオOpusフレームは、通常のSILKフレームの数を2倍にすることができます（合計で最大6）。これは、ミッドチャネルとオプションでサイドチャネルの個別のフレームを含むためです。パケット損失からの回復を支援するために、オプションの低ビットレート冗長性（LBRR）フレーム（以前のSILKフレームの低ビットレートエンコーディング）を含めることができます。存在する場合、これらは通常のSILKフレームの前に表示されます。それらは通常、より低いビットレートでエンコードされることを除いて、ほとんどの点で、通常のアクティブなSILKフレームと同じです。このドキュメントでは、「SILKフレーム」を使用して一方と「通常のSILKフレーム」を示し、両者を区別する必要がある場合に使用します。
Logically, each SILK frame is, in turn, composed of either two or four 5 ms subframes. Various parameters, such as the quantization gain of the excitation and the pitch lag and filter coefficients can vary on a subframe-by-subframe basis. Physically, the parameters for each subframe are interleaved in the bitstream, as described in the relevant sections for each parameter.
論理的には、各SILKフレームは、2つまたは4つの5 msサブフレームで構成されます。励起の量子化ゲイン、ピッチラグ、フィルター係数などのさまざまなパラメーターは、サブフレームごとに異なります。物理的には、各サブフレームのパラメーターは、各パラメーターの関連セクションで説明されているように、ビットストリームにインターリーブされます。
All of these frames and subframes are decoded from the same range coder, with no padding between them. Thus, packing multiple SILK frames in a single Opus frame saves, on average, half a byte per SILK frame. It also allows some parameters to be predicted from prior SILK frames in the same Opus frame, since this does not degrade packet loss robustness (beyond any penalty for merely using fewer, larger packets to store multiple frames).
これらのフレームとサブフレームはすべて、同じ範囲コーダーからデコードされ、それらの間にパディングはありません。したがって、複数のSILKフレームを単一のOpusフレームにパッキングすると、平均して、SILKフレームあたりバイトが半分になります。これにより、同じOpusフレーム内の以前のSILKフレームから一部のパラメーターを予測できるようになります。これにより、パケット損失の堅牢性が低下しないためです（複数のフレームを格納するために少数の大きなパケットを使用するだけのペナルティを超えます）。
Stereo support in SILK uses a variant of mid-side coding, allowing a mono decoder to simply decode the mid channel. However, the data for the two channels is interleaved, so a mono decoder must still unpack the data for the side channel. It would be required to do so anyway for Hybrid Opus frames or to support decoding individual 20 ms frames.
SILKのステレオサポートは、ミッドサイドコーディングのバリアントを使用して、モノラルデコーダーがミッドチャネルを単にデコードできるようにします。ただし、2つのチャネルのデータはインターリーブされるため、モノラルデコーダーはサイドチャネルのデータをアンパックする必要があります。とにかく、Hybrid Opusフレームの場合はそうするか、個々の20 msフレームのデコードをサポートする必要があります。
Table 3 summarizes the overall grouping of the contents of the LP layer. Figures 15 and 16 illustrate the ordering of the various SILK frames for a 60 ms Opus frame, for both mono and stereo, respectively.
表3は、LPレイヤーのコンテンツの全体的なグループ化をまとめたものです。図15と16は、それぞれモノラルとステレオの60 ms OpusフレームのさまざまなSILKフレームの順序を示しています。
+-----------------------------------+---------------+---------------+
| Symbol(s) | PDF(s) | Condition |
+-----------------------------------+---------------+---------------+
| Voice Activity Detection (VAD) | {1, 1}/2 | |
| Flags | | |
| | | |
| LBRR Flag | {1, 1}/2 | |
| | | |
| Per-Frame LBRR Flags | Table 4 | Section 4.2.4 |
| | | |
| LBRR Frame(s) | Section 4.2.7 | Section 4.2.4 |
| | | |
| Regular SILK Frame(s) | Section 4.2.7 | |
+-----------------------------------+---------------+---------------+
Table 3: Organization of the SILK layer of an Opus Frame
表3：OpusフレームのSILKレイヤーの構成
+---------------------------------+
| VAD Flags |
+---------------------------------+
| LBRR Flag |
+---------------------------------+
| Per-Frame LBRR Flags (Optional) |
+---------------------------------+
| LBRR Frame 1 (Optional) |
+---------------------------------+
| LBRR Frame 2 (Optional) |
+---------------------------------+
| LBRR Frame 3 (Optional) |
+---------------------------------+
| Regular SILK Frame 1 |
+---------------------------------+
| Regular SILK Frame 2 |
+---------------------------------+
| Regular SILK Frame 3 |
+---------------------------------+
Figure 15: A 60 ms Mono Frame
ふぃぐれ １５： あ ６０ ｍｓ もの Ｆらめ
+---------------------------------------+
| Mid VAD Flags |
+---------------------------------------+
| Mid LBRR Flag |
+---------------------------------------+
| Side VAD Flags |
+---------------------------------------+
| Side LBRR Flag |
+---------------------------------------+
| Mid Per-Frame LBRR Flags (Optional) |
+---------------------------------------+
| Side Per-Frame LBRR Flags (Optional) |
+---------------------------------------+
| Mid LBRR Frame 1 (Optional) |
+---------------------------------------+
| Side LBRR Frame 1 (Optional) |
+---------------------------------------+
| Mid LBRR Frame 2 (Optional) |
+---------------------------------------+
| Side LBRR Frame 2 (Optional) |
+---------------------------------------+
| Mid LBRR Frame 3 (Optional) |
+---------------------------------------+
| Side LBRR Frame 3 (Optional) |
+---------------------------------------+
| Mid Regular SILK Frame 1 |
+---------------------------------------+
| Side Regular SILK Frame 1 (Optional) |
+---------------------------------------+
| Mid Regular SILK Frame 2 |
+---------------------------------------+
| Side Regular SILK Frame 2 (Optional) |
+---------------------------------------+
| Mid Regular SILK Frame 3 |
+---------------------------------------+
| Side Regular SILK Frame 3 (Optional) |
+---------------------------------------+
Figure 16: A 60 ms Stereo Frame
図16：60 msステレオフレーム
The LP layer begins with two to eight header bits, decoded in silk_Decode() (dec_API.c). These consist of one Voice Activity Detection (VAD) bit per frame (up to 3), followed by a single flag indicating the presence of LBRR frames. For a stereo packet, these first flags correspond to the mid channel, and a second set of flags is included for the side channel.
LPレイヤーは、silk_Decode()（dec_API.c）でデコードされた2〜8個のヘッダービットで始まります。これらは、フレームごとに1つのVoice Activity Detection（VAD）ビット（最大3）で構成され、その後にLBRRフレームの存在を示す単一のフラグが続きます。ステレオパケットの場合、これらの最初のフラグはミッドチャネルに対応し、2番目のフラグセットはサイドチャネルに含まれます。
Because these are the first symbols decoded by the range coder and because they are coded as binary values with uniform probability, they can be extracted directly from the most significant bits of the first byte of compressed data. Thus, a receiver can determine if an Opus frame contains any active SILK frames without the overhead of using the range decoder.
これらは、レンジコーダーによってデコードされる最初のシンボルであり、確率が均一なバイナリ値としてコード化されるため、圧縮データの最初のバイトの最上位ビットから直接抽出できます。したがって、受信機は、範囲デコーダを使用するオーバーヘッドなしに、OpusフレームにアクティブなSILKフレームが含まれているかどうかを判断できます。
For Opus frames longer than 20 ms, a set of LBRR flags is decoded for each channel that has its LBRR flag set. Each set contains one flag per 20 ms SILK frame. 40 ms Opus frames use the 2-frame LBRR flag PDF from Table 4, and 60 ms Opus frames use the 3-frame LBRR flag PDF. For each channel, the resulting 2- or 3-bit integer contains the corresponding LBRR flag for each frame, packed in order from the LSB to the MSB.
20ミリ秒を超えるOpusフレームの場合、LBRRフラグが設定されているチャネルごとに、一連のLBRRフラグがデコードされます。各セットには、20ミリ秒のSILKフレームごとに1つのフラグが含まれます。 40 msのOpusフレームは、表4の2フレームのLBRRフラグPDFを使用し、60 msのOpusフレームは、3フレームのLBRRフラグPDFを使用します。各チャネルについて、結果の2ビットまたは3ビットの整数には、LSBからMSBの順にパックされた、各フレームに対応するLBRRフラグが含まれます。
+------------+-------------------------------------+
| Frame Size | PDF |
+------------+-------------------------------------+
| 40 ms | {0, 53, 53, 150}/256 |
| | |
| 60 ms | {0, 41, 20, 29, 41, 15, 28, 82}/256 |
+------------+-------------------------------------+
Table 4: LBRR Flag PDFs
表4：LBRRフラグPDF
A 10 or 20 ms Opus frame does not contain any per-frame LBRR flags, as there may be at most one LBRR frame per channel. The global LBRR flag in the header bits (see Section 4.2.3) is already sufficient to indicate the presence of that single LBRR frame.
10または20 msのOpusフレームには、チャネルごとに最大1つのLBRRフレームが存在する可能性があるため、フレームごとのLBRRフラグは含まれていません。ヘッダービットのグローバルLBRRフラグ（セクション4.2.3を参照）は、その単一のLBRRフレームの存在を示すのにすでに十分です。
The LBRR frames, if present, contain an encoded representation of the signal immediately prior to the current Opus frame as if it were encoded with the current mode, frame size, audio bandwidth, and channel count, even if those differ from the prior Opus frame. When one of these parameters changes from one Opus frame to the next, this implies that the LBRR frames of the current Opus frame may not be simple drop-in replacements for the contents of the previous Opus frame.
LBRRフレームが存在する場合、現在のモード、フレームサイズ、オーディオ帯域幅、チャネルカウントでエンコードされたかのように、現在のOpusフレームの直前の信号のエンコードされた表現が含まれます。 。これらのパラメーターの1つが1つのOpusフレームから次のフレームに変更される場合、これは、現在のOpusフレームのLBRRフレームが、前のOpusフレームのコンテンツの単純なドロップイン置換ではない可能性があることを意味します。
For example, when switching from 20 ms to 60 ms, the 60 ms Opus frame may contain LBRR frames covering up to three prior 20 ms Opus frames, even if those frames already contained LBRR frames covering some of the same time periods. When switching from 20 ms to 10 ms, the 10 ms Opus frame can contain an LBRR frame covering at most half the prior 20 ms Opus frame, potentially leaving a hole that needs to be concealed from even a single packet loss (see Section 4.4). When switching from mono to stereo, the LBRR frames in the first stereo Opus frame MAY contain a non-trivial side channel.
たとえば、20 msから60 msに切り替える場合、60 msのOpusフレームには、同じ期間の一部をカバーするLBRRフレームがすでに含まれていても、最大3つ前の20 ms OpusフレームをカバーするLBRRフレームが含まれる場合があります。 20ミリ秒から10ミリ秒に切り替える場合、10ミリ秒のOpusフレームには、最大で前の20ミリ秒のOpusフレームの半分をカバーするLBRRフレームが含まれる可能性があり、単一のパケット損失からさえも隠される必要のあるホールが残る可能性があります（セクション4.4を参照） 。モノからステレオに切り替えると、最初のステレオOpusフレームのLBRRフレームに重要なサイドチャネルが含まれる場合があります。
In order to properly produce LBRR frames under all conditions, an encoder might need to buffer up to 60 ms of audio and re-encode it during these transitions. However, the reference implementation opts to disable LBRR frames at the transition point for simplicity. Since transitions are relatively infrequent in normal usage, this does not have a significant impact on packet loss robustness.
すべての条件下でLBRRフレームを適切に生成するために、エンコーダーは最大60ミリ秒のオーディオをバッファリングし、これらの遷移中に再エンコードする必要がある場合があります。ただし、リファレンス実装では、簡単にするために、遷移ポイントでLBRRフレームを無効にすることを選択しています。通常の使用では遷移が比較的まれであるため、これはパケット損失の堅牢性に大きな影響を与えません。
The LBRR frames immediately follow the LBRR flags, prior to any regular SILK frames. Section 4.2.7 describes their exact contents. LBRR frames do not include their own separate VAD flags. LBRR frames are only meant to be transmitted for active speech, thus all LBRR frames are treated as active.
LBRRフレームは、通常のSILKフレームの前に、LBRRフラグの直後に続きます。セクション4.2.7は、その正確な内容を説明しています。 LBRRフレームには、独自の個別のVADフラグは含まれていません。 LBRRフレームはアクティブな音声でのみ送信されることを意図しているため、すべてのLBRRフレームはアクティブとして扱われます。
In a stereo Opus frame longer than 20 ms, although the per-frame LBRR flags for the mid channel are coded as a unit before the per-frame LBRR flags for the side channel, the LBRR frames themselves are interleaved. The decoder parses an LBRR frame for the mid channel of a given 20 ms interval (if present) and then immediately parses the corresponding LBRR frame for the side channel (if present), before proceeding to the next 20 ms interval.
20ミリ秒を超えるステレオOpusフレームでは、ミッドチャネルのフレームごとのLBRRフラグは、サイドチャネルのフレームごとのLBRRフラグの前に1つの単位としてコーディングされますが、LBRRフレーム自体はインターリーブされます。デコーダーは、指定された20 ms間隔（存在する場合）の中間チャネルのLBRRフレームを解析し、次の20 ms間隔に進む前に、サイドチャネル（存在する場合）の対応するLBRRフレームをすぐに解析します。
The regular SILK frame(s) follow the LBRR frames (if any). Section 4.2.7 describes their contents, as well. Unlike the LBRR frames, a regular SILK frame is coded for each time interval in an Opus frame, even if the corresponding VAD flags are unset. For stereo Opus frames longer than 20 ms, the regular mid and side SILK frames for each 20 ms interval are interleaved, just as with the LBRR frames. The side frame may be skipped by coding an appropriate flag, as detailed in Section 4.2.7.2.
通常のSILKフレームは、LBRRフレーム（存在する場合）の後に続きます。 4.2.7項では、その内容についても説明しています。 LBRRフレームとは異なり、通常のSILKフレームは、対応するVADフラグが設定されていなくても、Opusフレームの時間間隔ごとにコード化されます。 20 msを超えるステレオOpusフレームの場合、LBRRフレームと同様に、20 ms間隔ごとの通常のミッドおよびサイドSILKフレームがインターリーブされます。セクション4.2.7.2で詳述されているように、適切なフラグをコーディングすることにより、サイドフレームをスキップできます。
Each SILK frame includes a set of side information that encodes
各SILKフレームには、エンコードするサイド情報のセットが含まれています
o The frame type and quantization type (Section 4.2.7.3),
o フレームタイプと量子化タイプ（セクション4.2.7.3）、
o Quantization gains (Section 4.2.7.4),
o 量子化ゲイン（セクション4.2.7.4）、
o Short-term prediction filter coefficients (Section 4.2.7.5),
o 短期予測フィルター係数（セクション4.2.7.5）、
o A Line Spectral Frequencies (LSFs) interpolation weight (Section 4.2.7.5.5),
o ラインスペクトル周波数（LSF）補間の重み（セクション4.2.7.5.5）、
o LTP filter lags and gains (Section 4.2.7.6), and
o LTPフィルターの遅延とゲイン（セクション4.2.7.6）、および
o A Linear Congruential Generator (LCG) seed (Section 4.2.7.7).
o 線形合同生成器（LCG）シード（セクション4.2.7.7）。
The quantized excitation signal (see Section 4.2.7.8) follows these at the end of the frame. Table 5 details the overall organization of a SILK frame.
量子化された励起信号（セクション4.2.7.8を参照）は、フレームの最後でこれらに従います。表5に、SILKフレームの全体的な構成を示します。
+---------------------------+-------------------+-------------------+
| Symbol(s) | PDF(s) | Condition |
+---------------------------+-------------------+-------------------+
| Stereo Prediction Weights | Table 6 | Section 4.2.7.1 |
| | | |
| Mid-only Flag | Table 8 | Section 4.2.7.2 |
| | | |
| Frame Type | Section 4.2.7.3 | |
| | | |
| Subframe Gains | Section 4.2.7.4 | |
| | | |
| Normalized LSF Stage-1 | Table 14 | |
| Index | | |
| | | |
| Normalized LSF Stage-2 | Section 4.2.7.5.2 | |
| Residual | | |
| | | |
| Normalized LSF | Table 26 | 20 ms frame |
| Interpolation Weight | | |
| | | |
| Primary Pitch Lag | Section 4.2.7.6.1 | Voiced frame |
| | | |
| Subframe Pitch Contour | Table 32 | Voiced frame |
| | | |
| Periodicity Index | Table 37 | Voiced frame |
| | | |
| LTP Filter | Table 38 | Voiced frame |
| | | |
| LTP Scaling | Table 42 | Section 4.2.7.6.3 |
| | | |
| LCG Seed | Table 43 | |
| | | |
| Excitation Rate Level | Table 45 | |
| | | |
| Excitation Pulse Counts | Table 46 | |
| | | |
| Excitation Pulse | Section 4.2.7.8.3 | Non-zero pulse |
| Locations | | count |
| | | |
| Excitation LSBs | Table 51 | Section 4.2.7.8.2 |
| | | |
| Excitation Signs | Table 52 | |
+---------------------------+-------------------+-------------------+
Table 5: Order of the Symbols in an Individual SILK Frame
表5：個々のSILKフレーム内のシンボルの順序
A SILK frame corresponding to the mid channel of a stereo Opus frame begins with a pair of side channel prediction weights, designed such that zeros indicate normal mid-side coupling. Since these weights can change on every frame, the first portion of each frame linearly interpolates between the previous weights and the current ones, using zeros for the previous weights if none are available. These prediction weights are never included in a mono Opus frame, and the previous weights are reset to zeros on any transition from mono to stereo. They are also not included in an LBRR frame for the side channel, even if the LBRR flags indicate the corresponding mid channel was not coded. In that case, the previous weights are used, again substituting in zeros if no previous weights are available since the last decoder reset (see Section 4.5.2).
ステレオOpusフレームのミッドチャネルに対応するSILKフレームは、ゼロが通常のミッドサイドカップリングを示すように設計された、サイドチャネル予測重みのペアで始まります。これらの重みはフレームごとに変化する可能性があるため、各フレームの最初の部分は、前の重みと現在の重みの間で線形補間を行い、使用できない場合は前の重みにゼロを使用します。これらの予測重みは、モノのOpusフレームに含まれることはなく、以前の重みは、モノからステレオへの遷移時にゼロにリセットされます。また、対応するミッドチャネルがコーディングされていないことをLBRRフラグが示していても、サイドチャネルのLBRRフレームには含まれません。その場合、前回の重みが使用され、前回のデコーダリセット以降に以前の重みが利用できない場合は、ゼロに置き換えられます（セクション4.5.2を参照）。
To summarize, these weights are coded if and only if
要約すると、これらの重みは、
o This is a stereo Opus frame (Section 3.1), and
o これはステレオOpusフレームです（セクション3.1）。
o The current SILK frame corresponds to the mid channel.
o 現在のSILKフレームは、ミッドチャネルに対応しています。
The prediction weights are coded in three separate pieces, which are decoded by silk_stereo_decode_pred() (stereo_decode_pred.c). The first piece jointly codes the high-order part of a table index for both weights. The second piece codes the low-order part of each table index. The third piece codes an offset used to linearly interpolate between table indices. The details are as follows.
予測の重みは3つの個別の部分にコード化され、silk_stereo_decode_pred()（stereo_decode_pred.c）によってデコードされます。最初の部分は、両方の重みのテーブルインデックスの高次部分を共同でコーディングします。 2番目の部分は、各テーブルインデックスの下位部分をコード化します。 3番目のピースは、テーブルインデックス間の線形補間に使用されるオフセットをコード化します。詳細は以下の通りです。
Let n be an index decoded with the 25-element stage-1 PDF in Table 6. Then, let i0 and i1 be indices decoded with the stage-2 and stage-3 PDFs in Table 6, respectively, and let i2 and i3 be two more indices decoded with the stage-2 and stage-3 PDFs, all in that order.
nを、表6の25要素のステージ1 PDFでデコードされたインデックスとします。次に、i0およびi1をそれぞれ表6のステージ2 PDFおよびステージ3 PDFでデコードされたインデックスとし、i2およびi3をステージ2とステージ3のPDFでデコードされたインデックスがさらに2つ、すべてこの順序で。
+-------+-----------------------------------------------------------+
| Stage | PDF |
+-------+-----------------------------------------------------------+
| Stage | {7, 2, 1, 1, 1, 10, 24, 8, 1, 1, 3, 23, 92, 23, 3, 1, 1, |
| 1 | 8, 24, 10, 1, 1, 1, 2, 7}/256 |
| | |
| Stage | {85, 86, 85}/256 |
| 2 | |
| | |
| Stage | {51, 51, 52, 51, 51}/256 |
| 3 | |
+-------+-----------------------------------------------------------+
Table 6: Stereo Weight PDFs
表6：ステレオウェイトPDF
Then, use n, i0, and i2 to form two table indices, wi0 and wi1, according to
次に、n、i0、i2を使用して、2つのテーブルインデックスwi0とwi1を作成します。
wi0 = i0 + 3*(n/5)
wi1 = i2 + 3*(n%5)
where the division is integer division. The range of these indices is 0 to 14, inclusive. Let w_Q13[i] be the i'th weight from Table 7. Then, the two prediction weights, w0_Q13 and w1_Q13, are
ここで、除算は整数除算です。これらのインデックスの範囲は0〜14です。 w_Q13 [i]を表7のi番目の重みとすると、2つの予測重みw0_Q13とw1_Q13は次のようになります。
w1_Q13 = w_Q13[wi1]
+ (((w_Q13[wi1+1] - w_Q13[wi1])*6554) >> 16)*(2*i3 + 1)
w0_Q13 = w_Q13[wi0]
+ (((w_Q13[wi0+1] - w_Q13[wi0])*6554) >> 16)*(2*i1 + 1)
- w1_Q13
N.B., w1_Q13 is computed first here, because w0_Q13 depends on it. The constant 6554 is approximately 0.1 in Q16. Although wi0 and wi1 only have 15 possible values, Table 7 contains 16 entries to allow interpolation between entry wi0 and (wi0 + 1) (and likewise for wi1).
注：w0_Q13はw1_Q13に依存しているため、ここで最初にw1_Q13が計算されます。定数6554は、Q16では約0.1です。 wi0とwi1には15個の値しかありませんが、表7には16個のエントリが含まれており、エントリwi0と（wi0 + 1）を補間できます（wi1の場合も同様です）。
+-------+--------------+
| Index | Weight (Q13) |
+-------+--------------+
| 0 | -13732 |
| | |
| 1 | -10050 |
| | |
| 2 | -8266 |
| | |
| 3 | -7526 |
| | |
| 4 | -6500 |
| | |
| 5 | -5000 |
| | |
| 6 | -2950 |
| | |
| 7 | -820 |
| | |
| 8 | 820 |
| | |
| 9 | 2950 |
| | |
| 10 | 5000 |
| | |
| 11 | 6500 |
| | |
| 12 | 7526 |
| | |
| 13 | 8266 |
| | |
| 14 | 10050 |
| | |
| 15 | 13732 |
+-------+--------------+
Table 7: Stereo Weight Table
表7：ステレオウェイトテーブル
A flag appears after the stereo prediction weights that indicates if only the mid channel is coded for this time interval. It appears only when
中央予測チャネルのみがこの時間間隔でコーディングされているかどうかを示すフラグがステレオ予測重みの後に表示されます。次の場合にのみ表示されます
o This is a stereo Opus frame (see Section 3.1),
o これはステレオOpusフレームです（セクション3.1を参照）。
o The current SILK frame corresponds to the mid channel, and o Either
o現在のSILKフレームはミッドチャネルに対応し、o
* This is a regular SILK frame where the VAD flags (see Section 4.2.3) indicate that the corresponding side channel is not active.
* これは、VADフラグ（セクション4.2.3を参照）が対応するサイドチャネルがアクティブでないことを示す通常のSILKフレームです。
* This is an LBRR frame where the LBRR flags (see Sections 4.2.3 and 4.2.4) indicate that the corresponding side channel is not coded.
* これは、対応するサイドチャネルがコーディングされていないことをLBRRフラグ（セクション4.2.3および4.2.4を参照）が示すLBRRフレームです。
It is omitted when there are no stereo weights, for all of the same reasons. It is also omitted for a regular SILK frame when the VAD flag of the corresponding side channel frame is set (indicating it is active). The side channel must be coded in this case, making the mid-only flag redundant. It is also omitted for an LBRR frame when the corresponding LBRR flags indicate the side channel is coded.
同じ理由で、ステレオウェイトがない場合は省略されます。また、対応するサイドチャネルフレームのVADフラグが設定されている（アクティブであることを示す）場合、通常のSILKフレームでも省略されます。この場合、サイドチャネルをコーディングする必要があるため、中央のみのフラグは冗長になります。また、対応するLBRRフラグがサイドチャネルがコーディングされていることを示す場合、LBRRフレームの場合は省略されます。
When the flag is present, the decoder reads a single value using the PDF in Table 8, as implemented in silk_stereo_decode_mid_only() (stereo_decode_pred.c). If the flag is set, then there is no corresponding SILK frame for the side channel, the entire decoding process for the side channel is skipped, and zeros are fed to the stereo unmixing process (see Section 4.2.8) instead. As stated above, LBRR frames still include this flag when the LBRR flag indicates that the side channel is not coded. In that case, if this flag is zero (indicating that there should be a side channel), then Packet Loss Concealment (PLC, see Section 4.4) SHOULD be invoked to recover a side channel signal. Otherwise, the stereo image will collapse.
フラグが存在する場合、デコーダーは、silk_stereo_decode_mid_only()（stereo_decode_pred.c）に実装されているように、表8のPDFを使用して単一の値を読み取ります。フラグが設定されている場合、サイドチャネルに対応するSILKフレームはなく、サイドチャネルのデコードプロセス全体がスキップされ、代わりにゼロがステレオアンミキシングプロセス（セクション4.2.8を参照）に送られます。上記のように、サイドチャネルがコーディングされていないことをLBRRフラグが示している場合、LBRRフレームにはこのフラグが含まれています。その場合、このフラグがゼロ（サイドチャネルが存在する必要があることを示します）であれば、パケット損失隠蔽（PLC、セクション4.4を参照）を呼び出してサイドチャネル信号を回復する必要があります。そうしないと、ステレオ画像が崩れます。
+---------------+
| PDF |
+---------------+
| {192, 64}/256 |
+---------------+
Table 8: Mid-only Flag PDF
表8：中央のみのフラグPDF
Each SILK frame contains a single "frame type" symbol that jointly codes the signal type and quantization offset type of the corresponding frame. If the current frame is a regular SILK frame whose VAD bit was not set (an "inactive" frame), then the frame type symbol takes on a value of either 0 or 1 and is decoded using the first PDF in Table 9. If the frame is an LBRR frame or a regular SILK frame whose VAD flag was set (an "active" frame), then the value of the symbol may range from 2 to 5, inclusive, and is decoded using the second PDF in Table 9. Table 10 translates between the value of the frame type symbol and the corresponding signal type and quantization offset type.
各SILKフレームには、対応するフレームの信号タイプと量子化オフセットタイプを一緒にコーディングする単一の「フレームタイプ」シンボルが含まれています。現在のフレームがVADビットが設定されていない通常のSILKフレーム（「非アクティブ」フレーム）である場合、フレームタイプシンボルは0または1の値を取り、表9の最初のPDFを使用してデコードされます。フレームはLBRRフレームまたはVADフラグが設定された通常のSILKフレーム（「アクティブ」フレーム）であり、シンボルの値は2〜5の範囲で、表9の2番目のPDFを使用してデコードされます。 10は、フレームタイプシンボルの値と、対応する信号タイプおよび量子化オフセットタイプとの間の変換を行います。
+----------+-----------------------------+
| VAD Flag | PDF |
+----------+-----------------------------+
| Inactive | {26, 230, 0, 0, 0, 0}/256 |
| | |
| Active | {0, 0, 24, 74, 148, 10}/256 |
+----------+-----------------------------+
Table 9: Frame Type PDFs
表9：フレームタイプPDF
+------------+-------------+--------------------------+
| Frame Type | Signal Type | Quantization Offset Type |
+------------+-------------+--------------------------+
| 0 | Inactive | Low |
| | | |
| 1 | Inactive | High |
| | | |
| 2 | Unvoiced | Low |
| | | |
| 3 | Unvoiced | High |
| | | |
| 4 | Voiced | Low |
| | | |
| 5 | Voiced | High |
+------------+-------------+--------------------------+
Table 10: Signal Type and Quantization Offset Type from Frame Type
表10：フレームタイプからの信号タイプと量子化オフセットタイプ
A separate quantization gain is coded for each 5 ms subframe. These gains control the step size between quantization levels of the excitation signal and, therefore, the quality of the reconstruction. They are independent of and unrelated to the pitch contours coded for voiced frames. The quantization gains are themselves uniformly quantized to 6 bits on a log scale, giving them a resolution of approximately 1.369 dB and a range of approximately 1.94 dB to 88.21 dB.
5 msサブフレームごとに個別の量子化ゲインがコード化されます。これらのゲインは、励起信号の量子化レベル間のステップサイズを制御し、したがって再構成の品質を制御します。これらは、有声フレーム用にコード化されたピッチコンターとは無関係であり、無関係です。量子化ゲイン自体は、対数スケールで6ビットに均一に量子化され、約1.369 dBの解像度と約1.94 dB〜88.21 dBの範囲になります。
The subframe gains are either coded independently, or relative to the gain from the most recent coded subframe in the same channel. Independent coding is used if and only if o This is the first subframe in the current SILK frame, and
サブフレームのゲインは、独立してコード化されるか、同じチャネルの最新のコード化サブフレームからのゲインに関連してコード化されます。独立コーディングは、次の場合にのみ使用されます。oこれが現在のSILKフレームの最初のサブフレームであり、かつ
o Either
o どちらか
* This is the first SILK frame of its type (LBRR or regular) for this channel in the current Opus frame, or
* これは、現在のOpusフレーム内のこのチャネルのそのタイプ（LBRRまたは通常）の最初のSILKフレームです。
* The previous SILK frame of the same type (LBRR or regular) for this channel in the same Opus frame was not coded.
* 同じOpusフレーム内のこのチャネルの同じタイプ（LBRRまたは通常）の以前のSILKフレームはコーディングされていません。
In an independently coded subframe gain, the 3 most significant bits of the quantization gain are decoded using a PDF selected from Table 11 based on the decoded signal type (see Section 4.2.7.3).
独立してコード化されたサブフレームゲインでは、量子化ゲインの最上位3ビットが、デコードされた信号タイプに基づいて表11から選択されたPDFを使用してデコードされます（セクション4.2.7.3を参照）。
+-------------+------------------------------------+
| Signal Type | PDF |
+-------------+------------------------------------+
| Inactive | {32, 112, 68, 29, 12, 1, 1, 1}/256 |
| | |
| Unvoiced | {2, 17, 45, 60, 62, 47, 19, 4}/256 |
| | |
| Voiced | {1, 3, 26, 71, 94, 50, 9, 2}/256 |
+-------------+------------------------------------+
Table 11: PDFs for Independent Quantization Gain MSB Coding
表11：独立した量子化ゲインMSBコーディングのPDF
The 3 least significant bits are decoded using a uniform PDF:
最下位3ビットは、均一なPDFを使用してデコードされます。
+--------------------------------------+
| PDF |
+--------------------------------------+
| {32, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 32}/256 |
+--------------------------------------+
Table 12: PDF for Independent Quantization Gain LSB Coding
表12：独立した量子化ゲインLSBコーディングのPDF
These 6 bits are combined to form a value, gain_index, between 0 and 63. When the gain for the previous subframe is available, then the current gain is limited as follows:
これらの6ビットが結合されて、0〜63の値、gain_indexが形成されます。前のサブフレームのゲインが使用可能な場合、現在のゲインは次のように制限されます。
log_gain = max(gain_index, previous_log_gain - 16)
This may help some implementations limit the change in precision of their internal LTP history. The indices to which this clamp applies cannot simply be removed from the codebook, because previous_log_gain will not be available after packet loss. The clamping is skipped after a decoder reset, and in the side channel if the previous frame in the side channel was not coded, since there is no value for previous_log_gain available. It MAY also be skipped after packet loss.
これは、一部の実装が内部LTP履歴の精度の変更を制限するのに役立ちます。このクランプが適用されるインデックスをコードブックから単純に削除することはできません。これは、パケット損失後にprevious_log_gainが利用できないためです。デコーダーのリセット後、およびサイドチャネルの前のフレームがコーディングされていない場合は、利用可能なprevious_log_gainの値がないため、クランプはスキップされます。パケット損失後もスキップされる場合があります。
For subframes that do not have an independent gain (including the first subframe of frames not listed as using independent coding above), the quantization gain is coded relative to the gain from the previous subframe (in the same channel). The PDF in Table 13 yields a delta_gain_index value between 0 and 40, inclusive.
独立したゲインを持たないサブフレーム（上記の独立したコーディングを使用するものとしてリストされていないフレームの最初のサブフレームを含む）の場合、量子化ゲインは、（同じチャネル内の）前のサブフレームからのゲインに対して相対的にコーディングされます。表13のPDFは、delta_gain_index値を0〜40の範囲で生成します。
+-------------------------------------------------------------------+
| PDF |
+-------------------------------------------------------------------+
| {6, 5, 11, 31, 132, 21, 8, 4, 3, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, |
| 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, |
| 1}/256 |
+-------------------------------------------------------------------+
Table 13: PDF for Delta Quantization Gain Coding
表13：デルタ量子化ゲインコーディングのPDF
The following formula translates this index into a quantization gain for the current subframe using the gain from the previous subframe:
次の式は、前のサブフレームのゲインを使用して、このインデックスを現在のサブフレームの量子化ゲインに変換します。
log_gain = clamp(0, max(2*delta_gain_index - 16,
previous_log_gain + delta_gain_index - 4), 63)
silk_gains_dequant() (gain_quant.c) dequantizes log_gain for the k'th subframe and converts it into a linear Q16 scale factor via
silk_gains_dequant()（gain_quant.c）は、k番目のサブフレームのlog_gainを逆量子化し、それを介して線形Q16スケール係数に変換します
gain_Q16[k] = silk_log2lin((0x1D1C71*log_gain>>16) + 2090)
The function silk_log2lin() (log2lin.c) computes an approximation of 2**(inLog_Q7/128.0), where inLog_Q7 is its Q7 input. Let i = inLog_Q7>>7 be the integer part of inLogQ7 and f = inLog_Q7&127 be the fractional part. Then,
関数Silk_log2lin()（log2lin.c）は、2 **（inLog_Q7 / 128.0）の近似を計算します。ここで、inLog_Q7はQ7入力です。 i = inLog_Q7 >> 7をinLogQ7の整数部分とし、f = inLog_Q7＆127を小数部分とします。そして、
(1<<i) + ((-174*f*(128-f)>>16)+f)*((1<<i)>>7)
yields the approximate exponential. The final Q16 gain values lies between 81920 and 1686110208, inclusive (representing scale factors of 1.25 to 25728, respectively).
近似指数を生成します。最終的なQ16ゲイン値は、包括的に81920〜1686110208の間にあります（それぞれ1.25〜25728のスケール係数を表します）。
4.2.7.5. Normalized Line Spectral Frequency (LSF) and Linear Predictive Coding (LPC) Coefficients
4.2.7.5. 正規化されたラインスペクトル周波数（LSF）および線形予測コーディング（LPC）係数
A set of normalized Line Spectral Frequency (LSF) coefficients follow the quantization gains in the bitstream and represent the Linear Predictive Coding (LPC) coefficients for the current SILK frame.
一連の正規化されたラインスペクトル周波数（LSF）係数は、ビットストリームの量子化ゲインに従い、現在のSILKフレームの線形予測コーディング（LPC）係数を表します。
Once decoded, the normalized LSFs form an increasing list of Q15 values between 0 and 1. These represent the interleaved zeros on the upper half of the unit circle (between 0 and pi, hence "normalized") in the standard decomposition [SPECTRAL-PAIRS] of the LPC filter into a symmetric part and an anti-symmetric part (P and Q in Section 4.2.7.5.6). Because of non-linear effects in the decoding process, an implementation SHOULD match the fixed-point arithmetic described in this section exactly. An encoder SHOULD also use the same process.
デコードされると、正規化されたLSFは、0と1の間のQ15値の増加するリストを形成します。これらは、標準分解[SPECTRAL-PAIRS]の単位円の上半分（0とpiの間、つまり「正規化」）のインターリーブされたゼロを表します] LPCフィルターを対称部分と反対称部分に分割します（セクション4.2.7.5.6のPとQ）。デコードプロセスにおける非線形効果のため、実装はこのセクションで説明されている固定小数点演算と正確に一致する必要があります。エンコーダーも同じプロセスを使用する必要があります（SHOULD）。
The normalized LSFs are coded using a two-stage vector quantizer (VQ) (Sections 4.2.7.5.1 and 4.2.7.5.2). NB and MB frames use an order-10 predictor, while WB frames use an order-16 predictor. Thus, each of these two cases uses a different set of tables. After reconstructing the normalized LSFs (Section 4.2.7.5.3), the decoder runs them through a stabilization process (Section 4.2.7.5.4), interpolates them between frames (Section 4.2.7.5.5), converts them back into LPC coefficients (Section 4.2.7.5.6), and then runs them through further processes to limit the range of the coefficients (Section 4.2.7.5.7) and the gain of the filter (Section 4.2.7.5.8). All of this is necessary to ensure the reconstruction process is stable.
正規化されたLSFは、2段ベクトル量子化（VQ）を使用してコード化されます（セクション4.2.7.5.1および4.2.7.5.2）。 NBフレームとMBフレームは10次の予測子を使用し、WBフレームは16次の予測子を使用します。したがって、これら2つのケースはそれぞれ、異なるテーブルのセットを使用します。正規化されたLSFを再構築した後（セクション4.2.7.5.3）、デコーダーは安定化プロセス（セクション4.2.7.5.4）を実行し、フレーム間でそれらを補間して（セクション4.2.7.5.5）、それらをLPC係数に変換します。 （セクション4.2.7.5.6）、その後、係数の範囲（セクション4.2.7.5.7）とフィルターのゲイン（セクション4.2.7.5.8）を制限するためのプロセスを実行します。これはすべて、再構成プロセスを安定させるために必要です。
The first VQ stage uses a 32-element codebook, coded with one of the PDFs in Table 14, depending on the audio bandwidth and the signal type of the current SILK frame. This yields a single index, I1, for the entire frame, which
最初のVQステージは、現在のSILKフレームのオーディオ帯域幅と信号タイプに応じて、表14のPDFのいずれかでコード化された32要素のコードブックを使用します。これにより、フレーム全体に対して単一のインデックスI1が生成されます。
1. Indexes an element in a coarse codebook,
1. 大まかなコードブックの要素にインデックスを付けます。
2. Selects the PDFs for the second stage of the VQ, and
2. VQの第2ステージのPDFを選択し、
3. Selects the prediction weights used to remove intra-frame redundancy from the second stage.
3. 2番目のステージからフレーム内の冗長性を削除するために使用される予測の重みを選択します。
The actual codebook elements are listed in Tables 23 and 24, but they are not needed until the last stages of reconstructing the LSF coefficients.
実際のコードブック要素は表23および24にリストされていますが、LSF係数の再構築の最終段階までは必要ありません。
+-----------+----------+--------------------------------------------+
| Audio | Signal | PDF |
| Bandwidth | Type | |
+-----------+----------+--------------------------------------------+
| NB or MB | Inactive | {44, 34, 30, 19, 21, 12, 11, 3, 3, 2, 16, |
| | or | 2, 2, 1, 5, 2, 1, 3, 3, 1, 1, 2, 2, 2, 3, |
| | unvoiced | 1, 9, 9, 2, 7, 2, 1}/256 |
| | | |
| NB or MB | Voiced | {1, 10, 1, 8, 3, 8, 8, 14, 13, 14, 1, 14, |
| | | 12, 13, 11, 11, 12, 11, 10, 10, 11, 8, 9, |
| | | 8, 7, 8, 1, 1, 6, 1, 6, 5}/256 |
| | | |
| WB | Inactive | {31, 21, 3, 17, 1, 8, 17, 4, 1, 18, 16, 4, |
| | or | 2, 3, 1, 10, 1, 3, 16, 11, 16, 2, 2, 3, 2, |
| | unvoiced | 11, 1, 4, 9, 8, 7, 3}/256 |
| | | |
| WB | Voiced | {1, 4, 16, 5, 18, 11, 5, 14, 15, 1, 3, 12, |
| | | 13, 14, 14, 6, 14, 12, 2, 6, 1, 12, 12, |
| | | 11, 10, 3, 10, 5, 1, 1, 1, 3}/256 |
+-----------+----------+--------------------------------------------+
Table 14: PDFs for Normalized LSF Stage-1 Index Decoding
表14：正規化されたLSF Stage-1インデックスデコードのPDF
A total of 16 PDFs are available for the LSF residual in the second stage: the 8 (a...h) for NB and MB frames given in Table 15, and the 8 (i...p) for WB frames given in Table 16. Which PDF is used for which coefficient is driven by the index, I1, decoded in the first stage. Table 17 lists the letter of the corresponding PDF for each normalized LSF coefficient for NB and MB, and Table 18 lists the same information for WB.
第2ステージのLSF残差には合計16のPDFが利用可能です。表15に示されているNBおよびMBフレームの8（a ... h）、および表15に示されているWBフレームの8（i ... p）表16.どのPDFがどの係数に使用されるかは、最初のステージでデコードされたインデックスI1によって駆動されます。表17は、NBおよびMBの正規化された各LSF係数に対応するPDFの文字を示し、表18は、WBの同じ情報を示しています。
+----------+--------------------------------------+
| Codebook | PDF |
+----------+--------------------------------------+
| a | {1, 1, 1, 15, 224, 11, 1, 1, 1}/256 |
| | |
| b | {1, 1, 2, 34, 183, 32, 1, 1, 1}/256 |
| | |
| c | {1, 1, 4, 42, 149, 55, 2, 1, 1}/256 |
| | |
| d | {1, 1, 8, 52, 123, 61, 8, 1, 1}/256 |
| | |
| e | {1, 3, 16, 53, 101, 74, 6, 1, 1}/256 |
| | |
| f | {1, 3, 17, 55, 90, 73, 15, 1, 1}/256 |
| | |
| g | {1, 7, 24, 53, 74, 67, 26, 3, 1}/256 |
| | |
| h | {1, 1, 18, 63, 78, 58, 30, 6, 1}/256 |
+----------+--------------------------------------+
Table 15: PDFs for NB/MB Normalized LSF Stage-2 Index Decoding
表15：NB / MB正規化LSF Stage-2インデックスデコードのPDF
+----------+---------------------------------------+
| Codebook | PDF |
+----------+---------------------------------------+
| i | {1, 1, 1, 9, 232, 9, 1, 1, 1}/256 |
| | |
| j | {1, 1, 2, 28, 186, 35, 1, 1, 1}/256 |
| | |
| k | {1, 1, 3, 42, 152, 53, 2, 1, 1}/256 |
| | |
| l | {1, 1, 10, 49, 126, 65, 2, 1, 1}/256 |
| | |
| m | {1, 4, 19, 48, 100, 77, 5, 1, 1}/256 |
| | |
| n | {1, 1, 14, 54, 100, 72, 12, 1, 1}/256 |
| | |
| o | {1, 1, 15, 61, 87, 61, 25, 4, 1}/256 |
| | |
| p | {1, 7, 21, 50, 77, 81, 17, 1, 1}/256 |
+----------+---------------------------------------+
Table 16: PDFs for WB Normalized LSF Stage-2 Index Decoding
表16：WB正規化LSF Stage-2インデックスデコードのPDF
+----+---------------------+
| I1 | Coefficient |
+----+---------------------+
| | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
| 0 | a a a a a a a a a a |
| | |
| 1 | b d b c c b c b b b |
| | |
| 2 | c b b b b b b b b b |
| | |
| 3 | b c c c c b c b b b |
| | |
| 4 | c d d d d c c c c c |
| | |
| 5 | a f d d c c c c b b |
| | |
| g | a c c c c c c c c b |
| | |
| 7 | c d g e e e f e f f |
| | |
| 8 | c e f f e f e g e e |
| | |
| 9 | c e e h e f e f f e |
| | |
| 10 | e d d d c d c c c c |
| | |
| 11 | b f f g e f e f f f |
| | |
| 12 | c h e g f f f f f f |
| | |
| 13 | c h f f f f f g f e |
| | |
| 14 | d d f e e f e f e e |
| | |
| 15 | c d d f f e e e e e |
| | |
| 16 | c e e g e f e f f f |
| | |
| 17 | c f e g f f f e f e |
| | |
| 18 | c h e f e f e f f f |
| | |
| 19 | c f e g h g f g f e |
| | |
| 20 | d g h e g f f g e f |
| | |
| 21 | c h g e e e f e f f |
| | |
| 22 | e f f e g g f g f e |
| | |
| 23 | c f f g f g e g e e |
| | |
| 24 | e f f f d h e f f e |
| | |
| 25 | c d e f f g e f f e |
| | |
| 26 | c d c d d e c d d d |
| | |
| 27 | b b c c c c c d c c |
| | |
| 28 | e f f g g g f g e f |
| | |
| 29 | d f f e e e e d d c |
| | |
| 30 | c f d h f f e e f e |
| | |
| 31 | e e f e f g f g f e |
+----+---------------------+
Table 17: Codebook Selection for NB/MB Normalized LSF Stage-2 Index Decoding
表17：NB / MB正規化LSF Stage-2インデックスデコードのコードブック選択
+----+------------------------------------------------+
| I1 | Coefficient |
+----+------------------------------------------------+
| | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
| | |
| 0 | i i i i i i i i i i i i i i i i |
| | |
| 1 | k l l l l l k k k k k j j j i l |
| | |
| 2 | k n n l p m m n k n m n n m l l |
| | |
| 3 | i k j k k j j j j j i i i i i j |
| | |
| 4 | i o n m o m p n m m m n n m m l |
| | |
| 5 | i l n n m l l n l l l l l l k m |
| | |
| 6 | i i i i i i i i i i i i i i i i |
| | |
| 7 | i k o l p k n l m n n m l l k l |
| | |
| 8 | i o k o o m n m o n m m n l l l |
| | |
| 9 | k j i i i i i i i i i i i i i i |
| | |
| 10 | i j i i i i i i i i i i i i i j |
| | |
| 11 | k k l m n l l l l l l l k k j l |
| | |
| 12 | k k l l m l l l l l l l l k j l |
| | |
| 13 | l m m m o m m n l n m m n m l m |
| | |
| 14 | i o m n m p n k o n p m m l n l |
| | |
| 15 | i j i j j j j j j j i i i i j i |
| | |
| 16 | j o n p n m n l m n m m m l l m |
| | |
| 17 | j l l m m l l n k l l n n n l m |
| | |
| 18 | k l l k k k l k j k j k j j j m |
| | |
| 19 | i k l n l l k k k j j i i i i i |
| | |
| 20 | l m l n l l k k j j j j j k k m |
| | |
| 21 | k o l p p m n m n l n l l k l l |
| | |
| 22 | k l n o o l n l m m l l l l k m |
| | |
| 23 | j l l m m m m l n n n l j j j j |
| | |
| 24 | k n l o o m p m m n l m m l l l |
| | |
| 25 | i o j j i i i i i i i i i i i i |
| | |
| 26 | i o o l n k n n l m m p p m m m |
| | |
| 27 | l l p l n m l l l k k l l l k l |
| | |
| 28 | i i j i i i k j k j j k k k j j |
| | |
| 29 | i l k n l l k l k j i i j i i j |
| | |
| 30 | l n n m p n l l k l k k j i j i |
| | |
| 31 | k l n l m l l l k j k o m i i i |
+----+------------------------------------------------+
Table 18: Codebook Selection for WB Normalized LSF Stage-2 Index Decoding
表18：WB正規化LSF Stage-2インデックスデコードのコードブック選択
Decoding the second stage residual proceeds as follows. For each coefficient, the decoder reads a symbol using the PDF corresponding to I1 from either Table 17 or Table 18, and subtracts 4 from the result to give an index in the range -4 to 4, inclusive. If the index is either -4 or 4, it reads a second symbol using the PDF in Table 19, and adds the value of this second symbol to the index, using the same sign. This gives the index, I2[k], a total range of -10 to 10, inclusive.
第2段階の残差のデコードは次のように行われます。各係数について、デコーダーはI1に対応するPDFを使用して表17または表18のいずれかからシンボルを読み取り、結果から4を減算して、-4〜4の範囲のインデックスを与えます。インデックスが-4または4の場合、表19のPDFを使用して2番目のシンボルを読み取り、この2番目のシンボルの値を同じ符号を使用してインデックスに追加します。これにより、インデックスI2 [k]の合計範囲が-10〜10になります。
+-------------------------------+
| PDF |
+-------------------------------+
| {156, 60, 24, 9, 4, 2, 1}/256 |
+-------------------------------+
Table 19: PDF for Normalized LSF Index Extension Decoding
表19：正規化されたLSFインデックス拡張デコードのPDF
The decoded indices from both stages are translated back into normalized LSF coefficients in silk_NLSF_decode() (NLSF_decode.c). The stage-2 indices represent residuals after both the first stage of the VQ and a separate backwards-prediction step. The backwards prediction process in the encoder subtracts a prediction from each residual formed by a multiple of the coefficient that follows it. The decoder must undo this process. Table 20 contains lists of prediction weights for each coefficient. There are two lists for NB and MB, and another two lists for WB, giving two possible prediction weights for each coefficient.
両方のステージからのデコードされたインデックスは、silk_NLSF_decode()（NLSF_decode.c）で正規化されたLSF係数に変換されます。ステージ2インデックスは、VQの最初のステージと個別の逆方向予測ステップの両方の後の残差を表します。エンコーダーの後方予測プロセスは、それに続く係数の倍数によって形成される各残差から予測を差し引きます。デコーダはこのプロセスを元に戻す必要があります。表20には、各係数の予測重みのリストが含まれています。 NBとMBの2つのリストとWBの別の2つのリストがあり、各係数に2つの可能な予測の重みを与えます。
+-------------+-----+-----+-----+-----+
| Coefficient | A | B | C | D |
+-------------+-----+-----+-----+-----+
| 0 | 179 | 116 | 175 | 68 |
| | | | | |
| 1 | 138 | 67 | 148 | 62 |
| | | | | |
| 2 | 140 | 82 | 160 | 66 |
| | | | | |
| 3 | 148 | 59 | 176 | 60 |
| | | | | |
| 4 | 151 | 92 | 178 | 72 |
| | | | | |
| 5 | 149 | 72 | 173 | 117 |
| | | | | |
| 6 | 153 | 100 | 174 | 85 |
| | | | | |
| 7 | 151 | 89 | 164 | 90 |
| | | | | |
| 8 | 163 | 92 | 177 | 118 |
| | | | | |
| 9 | | | 174 | 136 |
| | | | | |
| 10 | | | 196 | 151 |
| | | | | |
| 11 | | | 182 | 142 |
| | | | | |
| 12 | | | 198 | 160 |
| | | | | |
| 13 | | | 192 | 142 |
| | | | | |
| 14 | | | 182 | 155 |
+-------------+-----+-----+-----+-----+
Table 20: Prediction Weights for Normalized LSF Decoding
表20：正規化LSFデコードの予測の重み
The prediction is undone using the procedure implemented in silk_NLSF_residual_dequant() (NLSF_decode.c), which is as follows. Each coefficient selects its prediction weight from one of the two lists based on the stage-1 index, I1. Table 21 gives the selections for each coefficient for NB and MB, and Table 22 gives the selections for WB. Let d_LPC be the order of the codebook, i.e., 10 for NB and MB, and 16 for WB, and let pred_Q8[k] be the weight for the k'th coefficient selected by this process for 0 <= k < d_LPC-1. Then, the stage-2 residual for each coefficient is computed via
予測は、silk_NLSF_residual_dequant()（NLSF_decode.c）に実装されている手順を使用して元に戻されます。これは次のとおりです。各係数は、ステージ1インデックスI1に基づいて、2つのリストのいずれかから予測重みを選択します。表21は、NBおよびMBの各係数の選択肢を示し、表22は、WBの選択肢を示します。 d_LPCをコードブックの次数、つまりNBとMBの場合は10、WBの場合は16とし、pred_Q8 [k]を0 <= k <d_LPC-1に対してこのプロセスで選択されたk番目の係数の重みとする。次に、各係数のステージ2残差が次のように計算されます。
res_Q10[k] = (k+1 < d_LPC ? (res_Q10[k+1]*pred_Q8[k])>>8 : 0)
+ ((((I2[k]<<10) - sign(I2[k])*102)*qstep)>>16) ,
where qstep is the Q16 quantization step size, which is 11796 for NB and MB and 9830 for WB (representing step sizes of approximately 0.18 and 0.15, respectively).
ここで、qstepはQ16量子化ステップサイズで、NBおよびMBの場合は11796、WBの場合は9830です（ステップサイズはそれぞれ約0.18および0.15を表します）。
+----+-------------------+
| I1 | Coefficient |
+----+-------------------+
| | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 |
| | |
| 0 | A B A A A A A A A |
| | |
| 1 | B A A A A A A A A |
| | |
| 2 | A A A A A A A A A |
| | |
| 3 | B B B A A A A B A |
| | |
| 4 | A B A A A A A A A |
| | |
| 5 | A B A A A A A A A |
| | |
| 6 | B A B B A A A B A |
| | |
| 7 | A B B A A B B A A |
| | |
| 8 | A A B B A B A B B |
| | |
| 9 | A A B B A A B B B |
| | |
| 10 | A A A A A A A A A |
| | |
| 11 | A B A B B B B B A |
| | |
| 12 | A B A B B B B B A |
| | |
| 13 | A B B B B B B B A |
| | |
| 14 | B A B B A B B B B |
| | |
| 15 | A B B B B B A B A |
| | |
| 16 | A A B B A B A B A |
| | |
| 17 | A A B B B A B B B |
| | |
| 18 | A B B A A B B B A |
| | |
| 19 | A A A B B B A B A |
| | |
| 20 | A B B A A B A B A |
| | |
| 21 | A B B A A A B B A |
| | |
| 22 | A A A A A B B B B |
| | |
| 23 | A A B B A A A B B |
| | |
| 24 | A A A B A B B B B |
| | |
| 25 | A B B B B B B B A |
| | |
| 26 | A A A A A A A A A |
| | |
| 27 | A A A A A A A A A |
| | |
| 28 | A A B A B B A B A |
| | |
| 29 | B A A B A A A A A |
| | |
| 30 | A A A B B A B A B |
| | |
| 31 | B A B B A B B B B |
+----+-------------------+
Table 21: Prediction Weight Selection for NB/MB Normalized LSF Decoding
表21：NB / MB正規化LSFデコードの予測重みの選択
+----+---------------------------------------------+
| I1 | Coefficient |
+----+---------------------------------------------+
| | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 |
| | |
| 0 | C C C C C C C C C C C C C C D |
| | |
| 1 | C C C C C C C C C C C C C C C |
| | |
| 2 | C C D C C D D D C D D D D C C |
| | |
| 3 | C C C C C C C C C C C C D C C |
| | |
| 4 | C D D C D C D D C D D D D D C |
| | |
| 5 | C C D C C C C C C C C C C C C |
| | |
| 6 | D C C C C C C C C C C D C D C |
| | |
| 7 | C D D C C C D C D D D C D C D |
| | |
| 8 | C D C D D C D C D C D D D D D |
| | |
| 9 | C C C C C C C C C C C C C C D |
| | |
| 10 | C D C C C C C C C C C C C C C |
| | |
| 11 | C C D C D D D D D D D C D C C |
| | |
| 12 | C C D C C D C D C D C C D C C |
| | |
| 13 | C C C C D D C D C D D D D C C |
| | |
| 14 | C D C C C D D C D D D C D D D |
| | |
| 15 | C C D D C C C C C C C C D D C |
| | |
| 16 | C D D C D C D D D D D C D C C |
| | |
| 17 | C C D C C C C D C C D D D C C |
| | |
| 18 | C C C C C C C C C C C C C C D |
| | |
| 19 | C C C C C C C C C C C C D C C |
| | |
| 20 | C C C C C C C C C C C C C C C |
| | |
| 21 | C D C D C D D C D C D C D D C |
| | |
| 22 | C C D D D D C D D C C D D C C |
| | |
| 23 | C D D C D C D C D C C C C D C |
| | |
| 24 | C C C D D C D C D D D D D D D |
| | |
| 25 | C C C C C C C C C C C C C C D |
| | |
| 26 | C D D C C C D D C C D D D D D |
| | |
| 27 | C C C C C D C D D D D C D D D |
| | |
| 28 | C C C C C C C C C C C C C C D |
| | |
| 29 | C C C C C C C C C C C C C C D |
| | |
| 30 | D C C C C C C C C C C D C C C |
| | |
| 31 | C C D C C D D D C C D C C D C |
+----+---------------------------------------------+
Table 22: Prediction Weight Selection for WB Normalized LSF Decoding
表22：WB正規化LSFデコードの予測重みの選択
Once the stage-1 index I1 and the stage-2 residual res_Q10[] have been decoded, the final normalized LSF coefficients can be reconstructed.
ステージ1のインデックスI1とステージ2の残余res_Q10 []がデコードされると、最終的な正規化LSF係数を再構築できます。
The spectral distortion introduced by the quantization of each LSF coefficient varies, so the stage-2 residual is weighted accordingly, using the low-complexity Inverse Harmonic Mean Weighting (IHMW) function proposed in [LAROIA-ICASSP]. The weights are derived directly from the stage-1 codebook vector. Let cb1_Q8[k] be the k'th entry of the stage-1 codebook vector from Table 23 or Table 24. Then, for 0 <= k < d_LPC, the following expression computes the square of the weight as a Q18 value:
各LSF係数の量子化によって導入されるスペクトル歪みは変化するため、[LAROIA-ICASSP]で提案されている複雑度の低い逆調和平均重み付け（IHMW）関数を使用して、ステージ2残差がそれに応じて重み付けされます。重みは、ステージ1コードブックベクトルから直接導出されます。 cb1_Q8 [k]を表23または表24のステージ1コードブックベクトルのk番目のエントリとします。次に、0 <= k <d_LPCの場合、次の式は重みの2乗をQ18値として計算します。
w2_Q18[k] = (1024/(cb1_Q8[k] - cb1_Q8[k-1])
+ 1024/(cb1_Q8[k+1] - cb1_Q8[k])) << 16
where cb1_Q8[-1] = 0 and cb1_Q8[d_LPC] = 256, and the division is integer division. This is reduced to an unsquared, Q9 value using the following square-root approximation:
ここで、cb1_Q8 [-1] = 0およびcb1_Q8 [d_LPC] = 256であり、除算は整数除算です。これは、次の平方根近似を使用して、平方されていないQ9値に削減されます。
i = ilog(w2_Q18[k])
f = (w2_Q18[k]>>(i-8)) & 127
y = ((i&1) ? 32768 : 46214) >> ((32-i)>>1)
w_Q9[k] = y + ((213*f*y)>>16)
The constant 46214 here is approximately the square root of 2 in Q15. The cb1_Q8[] vector completely determines these weights, and they may be tabulated and stored as 13-bit unsigned values (with a range of 1819 to 5227, inclusive) to avoid computing them when decoding. The reference implementation already requires code to compute these weights on unquantized coefficients in the encoder, in silk_NLSF_VQ_weights_laroia() (NLSF_VQ_weights_laroia.c) and its callers, so it reuses that code in the decoder instead of using a pre-computed table to reduce the amount of ROM required.
ここの定数46214は、Q15の約2の平方根です。 cb1_Q8 []ベクトルはこれらの重みを完全に決定します。それらは、デコード時に13ビットの符号なしの値（範囲1819から5227まで）として表にして格納し、計算を回避できます。リファレンス実装では、エンコーダーの非量子化係数、silk_NLSF_VQ_weights_laroia()（NLSF_VQ_weights_laroia.c）とその呼び出し元でこれらの重みを計算するためのコードがすでに必要であるため、事前計算されたテーブルを使用する代わりに、そのコードをデコーダーで再利用して量を減らしますROMが必要です。
+----+----------------------------------------+
| I1 | Codebook (Q8) |
+----+----------------------------------------+
| | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 |
| | |
| 0 | 12 35 60 83 108 132 157 180 206 228 |
| | |
| 1 | 15 32 55 77 101 125 151 175 201 225 |
| | |
| 2 | 19 42 66 89 114 137 162 184 209 230 |
| | |
| 3 | 12 25 50 72 97 120 147 172 200 223 |
| | |
| 4 | 26 44 69 90 114 135 159 180 205 225 |
| | |
| 5 | 13 22 53 80 106 130 156 180 205 228 |
| | |
| 6 | 15 25 44 64 90 115 142 168 196 222 |
| | |
| 7 | 19 24 62 82 100 120 145 168 190 214 |
| | |
| 8 | 22 31 50 79 103 120 151 170 203 227 |
| | |
| 9 | 21 29 45 65 106 124 150 171 196 224 |
| | |
| 10 | 30 49 75 97 121 142 165 186 209 229 |
| | |
| 11 | 19 25 52 70 93 116 143 166 192 219 |
| | |
| 12 | 26 34 62 75 97 118 145 167 194 217 |
| | |
| 13 | 25 33 56 70 91 113 143 165 196 223 |
| | |
| 14 | 21 34 51 72 97 117 145 171 196 222 |
| | |
| 15 | 20 29 50 67 90 117 144 168 197 221 |
| | |
| 16 | 22 31 48 66 95 117 146 168 196 222 |
| | |
| 17 | 24 33 51 77 116 134 158 180 200 224 |
| | |
| 18 | 21 28 70 87 106 124 149 170 194 217 |
| | |
| 19 | 26 33 53 64 83 117 152 173 204 225 |
| | |
| 20 | 27 34 65 95 108 129 155 174 210 225 |
| | |
| 21 | 20 26 72 99 113 131 154 176 200 219 |
| | |
| 22 | 34 43 61 78 93 114 155 177 205 229 |
| | |
| 23 | 23 29 54 97 124 138 163 179 209 229 |
| | |
| 24 | 30 38 56 89 118 129 158 178 200 231 |
| | |
| 25 | 21 29 49 63 85 111 142 163 193 222 |
| | |
| 26 | 27 48 77 103 133 158 179 196 215 232 |
| | |
| 27 | 29 47 74 99 124 151 176 198 220 237 |
| | |
| 28 | 33 42 61 76 93 121 155 174 207 225 |
| | |
| 29 | 29 53 87 112 136 154 170 188 208 227 |
| | |
| 30 | 24 30 52 84 131 150 166 186 203 229 |
| | |
| 31 | 37 48 64 84 104 118 156 177 201 230 |
+----+----------------------------------------+
Table 23: NB/MB Normalized LSF Stage-1 Codebook Vectors
表23：NB / MB正規化LSF Stage-1コードブックベクトル
+----+------------------------------------------------------------+
| I1 | Codebook (Q8) |
+----+------------------------------------------------------------+
| | 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 |
| | |
| 0 | 7 23 38 54 69 85 100 116 131 147 162 178 193 208 223 239 |
| | |
| 1 | 13 25 41 55 69 83 98 112 127 142 157 171 187 203 220 236 |
| | |
| 2 | 15 21 34 51 61 78 92 106 126 136 152 167 185 205 225 240 |
| | |
| 3 | 10 21 36 50 63 79 95 110 126 141 157 173 189 205 221 237 |
| | |
| 4 | 17 20 37 51 59 78 89 107 123 134 150 164 184 205 224 240 |
| | |
| 5 | 10 15 32 51 67 81 96 112 129 142 158 173 189 204 220 236 |
| | |
| 6 | 8 21 37 51 65 79 98 113 126 138 155 168 179 192 209 218 |
| | |
| 7 | 12 15 34 55 63 78 87 108 118 131 148 167 185 203 219 236 |
| | |
| 8 | 16 19 32 36 56 79 91 108 118 136 154 171 186 204 220 237 |
| | |
| 9 | 11 28 43 58 74 89 105 120 135 150 165 180 196 211 226 241 |
| | |
| 10 | 6 16 33 46 60 75 92 107 123 137 156 169 185 199 214 225 |
| | |
| 11 | 11 19 30 44 57 74 89 105 121 135 152 169 186 202 218 234 |
| | |
| 12 | 12 19 29 46 57 71 88 100 120 132 148 165 182 199 216 233 |
| | |
| 13 | 17 23 35 46 56 77 92 106 123 134 152 167 185 204 222 237 |
| | |
| 14 | 14 17 45 53 63 75 89 107 115 132 151 171 188 206 221 240 |
| | |
| 15 | 9 16 29 40 56 71 88 103 119 137 154 171 189 205 222 237 |
| | |
| 16 | 16 19 36 48 57 76 87 105 118 132 150 167 185 202 218 236 |
| | |
| 17 | 12 17 29 54 71 81 94 104 126 136 149 164 182 201 221 237 |
| | |
| 18 | 15 28 47 62 79 97 115 129 142 155 168 180 194 208 223 238 |
| | |
| 19 | 8 14 30 45 62 78 94 111 127 143 159 175 192 207 223 239 |
| | |
| 20 | 17 30 49 62 79 92 107 119 132 145 160 174 190 204 220 235 |
| | |
| 21 | 14 19 36 45 61 76 91 108 121 138 154 172 189 205 222 238 |
| | |
| 22 | 12 18 31 45 60 76 91 107 123 138 154 171 187 204 221 236 |
| | |
| 23 | 13 17 31 43 53 70 83 103 114 131 149 167 185 203 220 237 |
| | |
| 24 | 17 22 35 42 58 78 93 110 125 139 155 170 188 206 224 240 |
| | |
| 25 | 8 15 34 50 67 83 99 115 131 146 162 178 193 209 224 239 |
| | |
| 26 | 13 16 41 66 73 86 95 111 128 137 150 163 183 206 225 241 |
| | |
| 27 | 17 25 37 52 63 75 92 102 119 132 144 160 175 191 212 231 |
| | |
| 28 | 19 31 49 65 83 100 117 133 147 161 174 187 200 213 227 242 |
| | |
| 29 | 18 31 52 68 88 103 117 126 138 149 163 177 192 207 223 239 |
| | |
| 30 | 16 29 47 61 76 90 106 119 133 147 161 176 193 209 224 240 |
| | |
| 31 | 15 21 35 50 61 73 86 97 110 119 129 141 175 198 218 237 |
+----+------------------------------------------------------------+
Table 24: WB Normalized LSF Stage-1 Codebook Vectors
表24：WB正規化LSF Stage-1コードブックベクトル
Given the stage-1 codebook entry cb1_Q8[], the stage-2 residual res_Q10[], and their corresponding weights, w_Q9[], the reconstructed normalized LSF coefficients are
ステージ1コードブックエントリcb1_Q8 []、ステージ2残差res_Q10 []、およびそれらの対応する重みw_Q9 []が与えられると、再構築された正規化LSF係数は次のようになります。
NLSF_Q15[k] = clamp(0,
(cb1_Q8[k]<<7) + (res_Q10[k]<<14)/w_Q9[k], 32767)
where the division is integer division. However, nothing in either the reconstruction process or the quantization process in the encoder thus far guarantees that the coefficients are monotonically increasing and separated well enough to ensure a stable filter [KABAL86]. When using the reference encoder, roughly 2% of frames violate this constraint. The next section describes a stabilization procedure used to make these guarantees.
ここで、除算は整数除算です。しかしながら、これまでのところ、エンコーダの再構成プロセスまたは量子化プロセスのいずれにおいても、係数が単調増加し、安定したフィルタを保証するのに十分なほど分離されていることが保証されていません[KABAL86]。リファレンスエンコーダーを使用する場合、フレームの約2％がこの制約に違反します。次のセクションでは、これらの保証を行うために使用される安定化手順について説明します。
The normalized LSF stabilization procedure is implemented in silk_NLSF_stabilize() (NLSF_stabilize.c). This process ensures that consecutive values of the normalized LSF coefficients, NLSF_Q15[], are spaced some minimum distance apart (predetermined to be the 0.01 percentile of a large training set). Table 25 gives the minimum spacings for NB and MB and those for WB, where row k is the minimum allowed value of NLSF_Q15[k]-NLSF_Q15[k-1]. For the purposes of computing this spacing for the first and last coefficient, NLSF_Q15[-1] is taken to be 0 and NLSF_Q15[d_LPC] is taken to be 32768.
正規化されたLSF安定化手順は、silk_NLSF_stabilize()（NLSF_stabilize.c）に実装されています。このプロセスにより、正規化されたLSF係数の連続値であるNLSF_Q15 []が、最小距離（大規模なトレーニングセットの0.01パーセンタイルであると事前に決定）の間隔で配置されます。表25は、NBおよびMBの最小間隔とWBの最小間隔を示しています。ここで、行kは、NLSF_Q15 [k] -NLSF_Q15 [k-1]の最小許容値です。最初と最後の係数のこの間隔を計算するために、NLSF_Q15 [-1]は0と見なされ、NLSF_Q15 [d_LPC]は32768と見なされます。
+-------------+-----------+-----+
| Coefficient | NB and MB | WB |
+-------------+-----------+-----+
| 0 | 250 | 100 |
| | | |
| 1 | 3 | 3 |
| | | |
| 2 | 6 | 40 |
| | | |
| 3 | 3 | 3 |
| | | |
| 4 | 3 | 3 |
| | | |
| 5 | 3 | 3 |
| | | |
| 6 | 4 | 5 |
| | | |
| 7 | 3 | 14 |
| | | |
| 8 | 3 | 14 |
| | | |
| 9 | 3 | 10 |
| | | |
| 10 | 461 | 11 |
| | | |
| 11 | | 3 |
| | | |
| 12 | | 8 |
| | | |
| 13 | | 9 |
| | | |
| 14 | | 7 |
| | | |
| 15 | | 3 |
| | | |
| 16 | | 347 |
+-------------+-----------+-----+
Table 25: Minimum Spacing for Normalized LSF Coefficients
表25：正規化されたLSF係数の最小間隔
The procedure starts off by trying to make small adjustments that attempt to minimize the amount of distortion introduced. After 20 such adjustments, it falls back to a more direct method that guarantees the constraints are enforced but may require large adjustments.
手順は、導入される歪みの量を最小限に抑えるための小さな調整を行うことから始まります。このような調整を20回行った後、制約が強制されることを保証するより直接的な方法にフォールバックしますが、大幅な調整が必要になる場合があります。
Let NDeltaMin_Q15[k] be the minimum required spacing for the current audio bandwidth from Table 25. First, the procedure finds the index i where NLSF_Q15[i] - NLSF_Q15[i-1] - NDeltaMin_Q15[i] is the smallest, breaking ties by using the lower value of i. If this value is non-negative, then the stabilization stops; the coefficients satisfy all the constraints. Otherwise, if i == 0, it sets NLSF_Q15[0] to NDeltaMin_Q15[0], and if i == d_LPC, it sets NLSF_Q15[d_LPC-1] to (32768 - NDeltaMin_Q15[d_LPC]). For all other values of i, both NLSF_Q15[i-1] and NLSF_Q15[i] are updated as follows:
NDeltaMin_Q15 [k]を、表25から現在のオーディオ帯域幅に必要な最小の間隔とします。最初に、プロシージャは、インデックスiを見つけます。ここで、NLSF_Q15 [i]-NLSF_Q15 [i-1]-NDeltaMin_Q15 [i]は、最小のタイです。 iの低い方の値を使用する。この値が負でない場合、安定化は停止します。係数はすべての制約を満たします。それ以外の場合、i == 0の場合はNLSF_Q15 [0]をNDeltaMin_Q15 [0]に設定し、i == d_LPCの場合はNLSF_Q15 [d_LPC-1]を（32768-NDeltaMin_Q15 [d_LPC]）に設定します。 iの他のすべての値について、NLSF_Q15 [i-1]とNLSF_Q15 [i]の両方が次のように更新されます。
i-1
__
min_center_Q15 = (NDeltaMin_Q15[i]>>1) + \ NDeltaMin_Q15[k]
/_
k=0
d_LPC
__
max_center_Q15 = 32768 - (NDeltaMin_Q15[i]>>1) - \ NDeltaMin_Q15[k]
/_
k=i+1
center_freq_Q15 = clamp(min_center_Q15[i],
(NLSF_Q15[i-1] + NLSF_Q15[i] + 1)>>1
max_center_Q15[i])
NLSF_Q15[i-1] = center_freq_Q15 - (NDeltaMin_Q15[i]>>1)
NLSF_Q15[i] = NLSF_Q15[i-1] + NDeltaMin_Q15[i]
NLSF_Q15 [i] = NLSF_Q15 [i-1] + NDeltaMin_Q15 [i]
Then, the procedure repeats again, until it has either executed 20 times or stopped because the coefficients satisfy all the constraints.
次に、係数がすべての制約を満たすために20回実行されるか停止するまで、手順が再度繰り返されます。
After the 20th repetition of the above procedure, the following fallback procedure executes once. First, the values of NLSF_Q15[k] for 0 <= k < d_LPC are sorted in ascending order. Then, for each value of k from 0 to d_LPC-1, NLSF_Q15[k] is set to
上記の手順を20回繰り返した後、次のフォールバック手順が1回実行されます。最初に、0 <= k <d_LPCのNLSF_Q15 [k]の値が昇順でソートされます。次に、0からd_LPC-1までのkの値ごとに、NLSF_Q15 [k]が次のように設定されます。
max(NLSF_Q15[k], NLSF_Q15[k-1] + NDeltaMin_Q15[k])
max（NLSF_Q15 [k]、NLSF_Q15 [k-1] + NDeltaMin_Q15 [k]）
Next, for each value of k from d_LPC-1 down to 0, NLSF_Q15[k] is set to
次に、d_LPC-1から0までのkの値ごとに、NLSF_Q15 [k]が次のように設定されます。
min(NLSF_Q15[k], NLSF_Q15[k+1] - NDeltaMin_Q15[k+1])
There is no need to check if the coefficients satisfy all the constraints before applying this fallback procedure. If they do, then it will not change their values.
このフォールバック手順を適用する前に、係数がすべての制約を満たすかどうかを確認する必要はありません。その場合、値は変更されません。
For 20 ms SILK frames, the first half of the frame (i.e., the first two subframes) may use normalized LSF coefficients that are interpolated between the decoded LSFs for the most recent coded frame (in the same channel) and the current frame. A Q2 interpolation factor follows the LSF coefficient indices in the bitstream, which is decoded using the PDF in Table 26. This happens in silk_decode_indices() (decode_indices.c). After either
20 msのSILKフレームの場合、フレームの前半（つまり、最初の2つのサブフレーム）は、（同じチャネル内の）最新のコード化フレームの復号化LSFと現在のフレームの間で補間される正規化LSF係数を使用できます。 Q2補間係数は、表26のPDFを使用してデコードされるビットストリームのLSF係数インデックスに従います。これは、silk_decode_indices()（decode_indices.c）で発生します。どちらかの後
o An uncoded regular SILK frame in the side channel, or
o サイドチャネルのコード化されていない通常のSILKフレーム、または
o A decoder reset (see Section 4.5.2),
o デコーダーのリセット（セクション4.5.2を参照）、
the decoder still decodes this factor, but ignores its value and always uses 4 instead. For 10 ms SILK frames, this factor is not stored at all.
デコーダは引き続きこの係数をデコードしますが、その値を無視し、代わりに常に4を使用します。 10 msのSILKフレームの場合、この係数はまったく保存されません。
+---------------------------+
| PDF |
+---------------------------+
| {13, 22, 29, 11, 181}/256 |
+---------------------------+
Table 26: PDF for Normalized LSF Interpolation Index
表26：正規化されたLSF補間インデックスのPDF
Let n2_Q15[k] be the normalized LSF coefficients decoded by the procedure in Section 4.2.7.5, n0_Q15[k] be the LSF coefficients decoded for the prior frame, and w_Q2 be the interpolation factor. Then, the normalized LSF coefficients used for the first half of a 20 ms frame, n1_Q15[k], are
n2_Q15 [k]をセクション4.2.7.5の手順でデコードされた正規化LSF係数、n0_Q15 [k]を前のフレーム用にデコードされたLSF係数、w_Q2を補間係数とします。次に、20 msフレームの前半に使用される正規化LSF係数n1_Q15 [k]は次のとおりです。
n1_Q15[k] = n0_Q15[k] + (w_Q2*(n2_Q15[k] - n0_Q15[k]) >> 2)
This interpolation is performed in silk_decode_parameters() (decode_parameters.c).
この補間は、silk_decode_parameters()（decode_parameters.c）で実行されます。
Any LPC filter A(z) can be split into a symmetric part P(z) and an anti-symmetric part Q(z) such that
LPCフィルターA（z）は、対称部分P（z）と反対称部分Q（z）に分割できます。
d_LPC
__ -k 1
A(z) = 1 - \ a[k] * z = - * (P(z) + Q(z))
/_ 2
k=1
with
と
-d_LPC-1 -1
P(z) = A(z) + z * A(z )
-d_LPC-1 -1
Q(z) = A(z) - z * A(z )
The even normalized LSF coefficients correspond to a pair of conjugate roots of P(z), while the odd coefficients correspond to a pair of conjugate roots of Q(z), all of which lie on the unit circle. In addition, P(z) has a root at pi and Q(z) has a root at 0. Thus, they may be reconstructed mathematically from a set of normalized LSF coefficients, n[k], as
偶数正規化LSF係数はP（z）の共役根のペアに対応し、奇数係数はQ（z）の共役根のペアに対応します。これらはすべて単位円上にあります。さらに、P（z）はpiに根を持ち、Q（z）は0に根を持っています。したがって、次のように、正規化されたLSF係数のセットn [k]から数学的に再構築できます。
d_LPC/2-1
-1 ___ -1 -2
P(z) = (1 + z ) * | | (1 - 2*cos(pi*n[2*k])*z + z )
k=0
d_LPC/2-1
-1 ___ -1 -2
Q(z) = (1 - z ) * | | (1 - 2*cos(pi*n[2*k+1])*z + z )
k=0
However, SILK performs this reconstruction using a fixed-point approximation so that all decoders can reproduce it in a bit-exact manner to avoid prediction drift. The function silk_NLSF2A() (NLSF2A.c) implements this procedure.
ただし、SILKは、固定小数点近似を使用してこの再構成を実行するため、すべてのデコーダーは、ビットの正確な方法でそれを再現して、予測ドリフトを回避できます。関数Silk_NLSF2A()（NLSF2A.c）は、この手順を実装します。
To start, it approximates cos(pi*n[k]) using a table lookup with linear interpolation. The encoder SHOULD use the inverse of this piecewise linear approximation, rather than the true inverse of the cosine function, when deriving the normalized LSF coefficients. These values are also re-ordered to improve numerical accuracy when constructing the LPC polynomials.
まず、線形補間によるテーブルルックアップを使用してcos（pi * n [k]）を近似します。エンコーダは、正規化されたLSF係数を導出するときに、余弦関数の真の逆ではなく、この区分的線形近似の逆を使用する必要があります（SHOULD）。これらの値は、LPC多項式を作成するときに数値の精度を向上させるために並べ替えられます。
+-------------+-----------+----+
| Coefficient | NB and MB | WB |
+-------------+-----------+----+
| 0 | 0 | 0 |
| | | |
| 1 | 9 | 15 |
| | | |
| 2 | 6 | 8 |
| | | |
| 3 | 3 | 7 |
| | | |
| 4 | 4 | 4 |
| | | |
| 5 | 5 | 11 |
| | | |
| 6 | 8 | 12 |
| | | |
| 7 | 1 | 3 |
| | | |
| 8 | 2 | 2 |
| | | |
| 9 | 7 | 13 |
| | | |
| 10 | | 10 |
| | | |
| 11 | | 5 |
| | | |
| 12 | | 6 |
| | | |
| 13 | | 9 |
| | | |
| 14 | | 14 |
| | | |
| 15 | | 1 |
+-------------+-----------+----+
Table 27: LSF Ordering for Polynomial Evaluation
表27：多項式評価のLSF順序
The top 7 bits of each normalized LSF coefficient index a value in
the table, and the next 8 bits interpolate between it and the next
value. Let i = (n[k] >> 8) be the integer index and f = (n[k] & 255)
be the fractional part of a given coefficient. Then, the re-ordered,
approximated cosine, c_Q17[ordering[k]], is
c_Q17[ordering[k]] = (cos_Q12[i]*256
+ (cos_Q12[i+1]-cos_Q12[i])*f + 4) >> 3
where ordering[k] is the k'th entry of the column of Table 27 corresponding to the current audio bandwidth and cos_Q12[i] is the i'th entry of Table 28.
ここで、ordering [k]は現在のオーディオ帯域幅に対応する表27の列のk番目のエントリであり、cos_Q12 [i]は表28のi番目のエントリです。
+-----+-------+-------+-------+-------+
| i | +0 | +1 | +2 | +3 |
+-----+-------+-------+-------+-------+
| 0 | 4096 | 4095 | 4091 | 4085 |
| | | | | |
| 4 | 4076 | 4065 | 4052 | 4036 |
| | | | | |
| 8 | 4017 | 3997 | 3973 | 3948 |
| | | | | |
| 12 | 3920 | 3889 | 3857 | 3822 |
| | | | | |
| 16 | 3784 | 3745 | 3703 | 3659 |
| | | | | |
| 20 | 3613 | 3564 | 3513 | 3461 |
| | | | | |
| 24 | 3406 | 3349 | 3290 | 3229 |
| | | | | |
| 28 | 3166 | 3102 | 3035 | 2967 |
| | | | | |
| 32 | 2896 | 2824 | 2751 | 2676 |
| | | | | |
| 36 | 2599 | 2520 | 2440 | 2359 |
| | | | | |
| 40 | 2276 | 2191 | 2106 | 2019 |
| | | | | |
| 44 | 1931 | 1842 | 1751 | 1660 |
| | | | | |
| 48 | 1568 | 1474 | 1380 | 1285 |
| | | | | |
| 52 | 1189 | 1093 | 995 | 897 |
| | | | | |
| 56 | 799 | 700 | 601 | 501 |
| | | | | |
| 60 | 401 | 301 | 201 | 101 |
| | | | | |
| 64 | 0 | -101 | -201 | -301 |
| | | | | |
| 68 | -401 | -501 | -601 | -700 |
| | | | | |
| 72 | -799 | -897 | -995 | -1093 |
| | | | | |
| 76 | -1189 | -1285 | -1380 | -1474 |
| | | | | |
| 80 | -1568 | -1660 | -1751 | -1842 |
| | | | | |
| 84 | -1931 | -2019 | -2106 | -2191 |
| | | | | |
| 88 | -2276 | -2359 | -2440 | -2520 |
| | | | | |
| 92 | -2599 | -2676 | -2751 | -2824 |
| | | | | |
| 96 | -2896 | -2967 | -3035 | -3102 |
| | | | | |
| 100 | -3166 | -3229 | -3290 | -3349 |
| | | | | |
| 104 | -3406 | -3461 | -3513 | -3564 |
| | | | | |
| 108 | -3613 | -3659 | -3703 | -3745 |
| | | | | |
| 112 | -3784 | -3822 | -3857 | -3889 |
| | | | | |
| 116 | -3920 | -3948 | -3973 | -3997 |
| | | | | |
| 120 | -4017 | -4036 | -4052 | -4065 |
| | | | | |
| 124 | -4076 | -4085 | -4091 | -4095 |
| | | | | |
| 128 | -4096 | | | |
+-----+-------+-------+-------+-------+
Table 28: Q12 Cosine Table for LSF Conversion
表28：LSF変換用のQ12コサイン表
Given the list of cosine values, silk_NLSF2A_find_poly() (NLSF2A.c) computes the coefficients of P and Q, described here via a simple recurrence. Let p_Q16[k][j] and q_Q16[k][j] be the coefficients of the products of the first (k+1) root pairs for P and Q, with j indexing the coefficient number. Only the first (k+2) coefficients are needed, as the products are symmetric. Let p_Q16[0][0] = q_Q16[0][0] = 1<<16, p_Q16[0][1] = -c_Q17[0], q_Q16[0][1] = -c_Q17[1], and d2 = d_LPC/2. As boundary conditions, assume p_Q16[k][j] = q_Q16[k][j] = 0 for all j < 0. Also, assume p_Q16[k][k+2] = p_Q16[k][k] and q_Q16[k][k+2] = q_Q16[k][k] (because of the symmetry). Then, for 0 < k < d2 and 0 <= j <= k+1,
コサイン値のリストが与えられると、silk_NLSF2A_find_poly()（NLSF2A.c）はPとQの係数を計算します。ここでは、単純な繰り返しで説明します。 p_Q16 [k] [j]とq_Q16 [k] [j]をPとQの最初の（k + 1）ルートペアの積の係数とし、jは係数番号にインデックスを付けます。積は対称なので、最初の（k + 2）係数のみが必要です。 p_Q16 [0] [0] = q_Q16 [0] [0] = 1 << 16、p_Q16 [0] [1] = -c_Q17 [0]、q_Q16 [0] [1] = -c_Q17 [1]、およびd2 = d_LPC / 2。境界条件として、すべてのj <0に対してp_Q16 [k] [j] = q_Q16 [k] [j] = 0と想定します。また、p_Q16 [k] [k + 2] = p_Q16 [k] [k]とq_Q16と想定します[k] [k + 2] = q_Q16 [k] [k]（対称性のため）。次に、0 <k <d2および0 <= j <= k + 1の場合、
p_Q16[k][j] = p_Q16[k-1][j] + p_Q16[k-1][j-2]
- ((c_Q17[2*k]*p_Q16[k-1][j-1] + 32768)>>16)
q_Q16[k][j] = q_Q16[k-1][j] + q_Q16[k-1][j-2]
- ((c_Q17[2*k+1]*q_Q16[k-1][j-1] + 32768)>>16)
The use of Q17 values for the cosine terms in an otherwise Q16 expression implicitly scales them by a factor of 2. The multiplications in this recurrence may require up to 48 bits of precision in the result to avoid overflow. In practice, each row of the recurrence only depends on the previous row, so an implementation does not need to store all of them.
それ以外の場合はQ16式のコサイン項にQ17値を使用すると、暗黙的に2倍にスケーリングされます。この繰り返しの乗算では、オーバーフローを回避するために、結果に最大48ビットの精度が必要になる場合があります。実際には、繰り返しの各行は前の行にのみ依存するため、実装はそれらすべてを格納する必要はありません。
silk_NLSF2A() uses the values from the last row of this recurrence to reconstruct a 32-bit version of the LPC filter (without the leading 1.0 coefficient), a32_Q17[k], 0 <= k < d2:
silk_NLSF2A()は、この繰り返しの最後の行の値を使用して、32ビットバージョンのLPCフィルター（先頭の1.0係数なし）、a32_Q17 [k]、0 <= k <d2を再構築します。
a32_Q17[k] = -(q_Q16[d2-1][k+1] - q_Q16[d2-1][k])
- (p_Q16[d2-1][k+1] + p_Q16[d2-1][k]))
a32_Q17[d_LPC-k-1] = (q_Q16[d2-1][k+1] - q_Q16[d2-1][k])
- (p_Q16[d2-1][k+1] + p_Q16[d2-1][k]))
The sum and difference of two terms from each of the p_Q16 and q_Q16 coefficient lists reflect the (1 + z**-1) and (1 - z**-1) factors of P and Q, respectively. The promotion of the expression from Q16 to Q17 implicitly scales the result by 1/2.
p_Q16およびq_Q16係数リストのそれぞれからの2つの項の合計と差は、それぞれPとQの（1 + z **-1）および（1-z **-1）係数を反映します。 Q16からQ17への式の昇格は、結果を暗黙的に1/2にスケーリングします。
The a32_Q17[] coefficients are too large to fit in a 16-bit value, which significantly increases the cost of applying this filter in fixed-point decoders. Reducing them to Q12 precision doesn't incur any significant quality loss, but still does not guarantee they will fit. silk_NLSF2A() applies up to 10 rounds of bandwidth expansion to limit the dynamic range of these coefficients. Even floating-point decoders SHOULD perform these steps, to avoid mismatch.
a32_Q17 []係数は大きすぎて16ビット値に収まりません。これにより、このフィルターを固定小数点デコーダーに適用するコストが大幅に増加します。それらをQ12精度に下げても、品質が大幅に低下することはありませんが、それらが適合することは保証されません。 silk_NLSF2A()は、最大10ラウンドの帯域幅拡張を適用して、これらの係数のダイナミックレンジを制限します。浮動小数点デコーダでさえ、不一致を避けるためにこれらのステップを実行する必要があります。
For each round, the process first finds the index k such that abs(a32_Q17[k]) is largest, breaking ties by choosing the lowest value of k. Then, it computes the corresponding Q12 precision value, maxabs_Q12, subject to an upper bound to avoid overflow in subsequent computations:
各ラウンドでは、プロセスは最初にabs（a32_Q17 [k]）が最大になるようなインデックスkを見つけ、kの最小値を選択することで同点を破ります。次に、対応するQ12精度値maxabs_Q12を計算し、その後の計算でオーバーフローを回避するために上限を適用します。
maxabs_Q12 = min((maxabs_Q17 + 16) >> 5, 163838)
If this is larger than 32767, the procedure derives the chirp factor, sc_Q16[0], to use in the bandwidth expansion as
これが32767より大きい場合、プロシージャはチャープ係数sc_Q16 [0]を導出し、帯域幅拡張で次のように使用します
(maxabs_Q12 - 32767) << 14
sc_Q16[0] = 65470 - --------------------------
(maxabs_Q12 * (k+1)) >> 2
where the division here is integer division. This is an approximation of the chirp factor needed to reduce the target coefficient to 32767, though it is both less than 0.999 and, for k > 0 when maxabs_Q12 is much greater than 32767, still slightly too large. The upper bound on maxabs_Q12, 163838, was chosen because it is equal to ((2**31 - 1) >> 14) + 32767, i.e., the largest value of maxabs_Q12 that would not overflow the numerator in the equation above when stored in a signed 32-bit integer.
ここでの除算は整数除算です。これは、ターゲット係数を32767に削減するために必要なチャープファクターの近似値ですが、0.999未満であり、maxabs_Q12が32767をはるかに超えるk> 0の場合でも、少し大きすぎます。 maxabs_Q12の上限の163838は、（（2 ** 31-1）>> 14）+ 32767に等しいために選択されました。つまり、保存時に上記の式の分子をオーバーフローしないmaxabs_Q12の最大値です。符号付き32ビット整数。
silk_bwexpander_32() (bwexpander_32.c) performs the bandwidth expansion (again, only when maxabs_Q12 is greater than 32767) using the following recurrence:
silk_bwexpander_32()（bwexpander_32.c）は、次の再帰を使用して（maxabs_Q12が32767より大きい場合のみ）帯域幅拡張を実行します。
a32_Q17[k] = (a32_Q17[k]*sc_Q16[k]) >> 16
sc_Q16[k+1] = (sc_Q16[0]*sc_Q16[k] + 32768) >> 16
The first multiply may require up to 48 bits of precision in the result to avoid overflow. The second multiply must be unsigned to avoid overflow with only 32 bits of precision. The reference implementation uses a slightly more complex formulation that avoids the 32-bit overflow using signed multiplication, but is otherwise equivalent.
最初の乗算では、オーバーフローを回避するために、結果に最大48ビットの精度が必要になる場合があります。 2番目の乗算は、32ビットの精度のオーバーフローを回避するために、符号なしでなければなりません。リファレンス実装では、符号付き乗算を使用して32ビットのオーバーフローを回避する少し複雑な公式を使用していますが、それ以外は同等です。
After 10 rounds of bandwidth expansion are performed, they are simply saturated to 16 bits:
10ラウンドの帯域幅拡張が実行された後、それらは単に16ビットに飽和されます。
a32_Q17[k] = clamp(-32768, (a32_Q17[k] + 16) >> 5, 32767) << 5
Because this performs the actual saturation in the Q12 domain, but converts the coefficients back to the Q17 domain for the purposes of prediction gain limiting, this step must be performed after the 10th round of bandwidth expansion, regardless of whether or not the Q12 version of any coefficient still overflows a 16-bit integer. This saturation is not performed if maxabs_Q12 drops to 32767 or less prior to the 10th round.
これはQ12ドメインで実際の飽和を実行しますが、予測ゲイン制限の目的で係数をQ17ドメインに変換して戻すため、このステップは、Q12バージョンのQ12バージョンかどうかに関係なく、帯域幅拡張の10ラウンド後に実行する必要があります。係数はまだ16ビット整数をオーバーフローしています。この飽和は、10回目のラウンドの前にmaxabs_Q12が32767以下に低下した場合は実行されません。
The prediction gain of an LPC synthesis filter is the square root of the output energy when the filter is excited by a unit-energy impulse. Even if the Q12 coefficients would fit, the resulting filter may still have a significant gain (especially for voiced sounds), making the filter unstable. silk_NLSF2A() applies up to 16 additional rounds of bandwidth expansion to limit the prediction gain. Instead of controlling the amount of bandwidth expansion using the prediction gain itself (which may diverge to infinity for an unstable filter), silk_NLSF2A() uses silk_LPC_inverse_pred_gain_QA() (LPC_inv_pred_gain.c) to compute the reflection coefficients associated with the filter. The filter is stable if and only if the magnitude of these coefficients is sufficiently less than one. The reflection coefficients, rc[k], can be computed using a simple Levinson recurrence, initialized with the LPC coefficients a[d_LPC-1][n] = a[n], and then updated via
LPC合成フィルターの予測ゲインは、フィルターが単位エネルギーインパルスによって励起されたときの出力エネルギーの平方根です。 Q12係数が収まる場合でも、結果として得られるフィルターには（特に有声音の場合）かなりのゲインがあり、フィルターが不安定になる可能性があります。 silk_NLSF2A()は、最大16ラウンドの帯域幅拡張を適用して、予測ゲインを制限します。予測ゲイン自体（不安定なフィルターでは無限に広がる可能性があります）を使用して帯域幅拡張の量を制御する代わりに、silk_NLSF2A()は、silk_LPC_inverse_pred_gain_QA()（LPC_inv_pred_gain.c）を使用してフィルターに関連付けられた反射係数を計算します。これらの係数の大きさが1より小さい場合にのみ、フィルターは安定しています。反射係数rc [k]は、LPC係数a [d_LPC-1] [n] = a [n]で初期化された単純なレビンソン回帰を使用して計算でき、次に
rc[k] = -a[k][k] ,
rsyuksch = -yukshuksch、
a[k][n] - a[k][k-n-1]*rc[k]
a[k-1][n] = ---------------------------
2
1 - rc[k]
However, silk_LPC_inverse_pred_gain_QA() approximates this using fixed-point arithmetic to guarantee reproducible results across platforms and implementations. Since small changes in the coefficients can make a stable filter unstable, it takes the real Q12 coefficients that will be used during reconstruction as input. Thus, let
ただし、silk_LPC_inverse_pred_gain_QA()は、固定小数点演算を使用してこれを近似し、プラットフォームおよび実装全体で再現可能な結果を保証します。係数の小さな変更は、安定したフィルターを不安定にする可能性があるため、再構成中に入力として使用される実際のQ12係数を使用します。したがって、
a32_Q12[n] = (a32_Q17[n] + 16) >> 5
be the Q12 version of the LPC coefficients that will eventually be used. As a simple initial check, the decoder computes the DC response as
最終的に使用されるLPC係数のQ12バージョンです。簡単な初期チェックとして、デコーダーはDC応答を次のように計算します。
d_PLC-1
__
DC_resp = \ a32_Q12[n]
/_
n=0
and if DC_resp > 4096, the filter is unstable.
DC_resp> 4096の場合、フィルターは不安定です。
Increasing the precision of these Q12 coefficients to Q24 for intermediate computations allows more accurate computation of the reflection coefficients, so the decoder initializes the recurrence via
中間計算のためにこれらのQ12係数の精度をQ24に上げると、反射係数の計算がより正確になるため、デコーダーは次のようにして再帰を初期化します。
inv_gain_Q30[d_LPC] = 1 << 30
a32_Q24[d_LPC-1][n] = a32_Q12[n] << 12
Then, for each k from d_LPC-1 down to 0, if abs(a32_Q24[k][k]) > 16773022, the filter is unstable and the recurrence stops. The constant 16773022 here is approximately 0.99975 in Q24. Otherwise, the inverse of the prediction gain, inv_gain_Q30[k], is updated via
次に、d_LPC-1から0までの各kについて、abs（a32_Q24 [k] [k]）> 16773022の場合、フィルターは不安定であり、繰り返しは停止します。ここでの定数16773022は、Q24では約0.99975です。それ以外の場合、予測ゲインの逆数inv_gain_Q30 [k]は、
rc_Q31[k] = -a32_Q24[k][k] << 7
div_Q30[k] = (1<<30) - (rc_Q31[k]*rc_Q31[k] >> 32)
inv_gain_Q30[k] = (inv_gain_Q30[k+1]*div_Q30[k] >> 32) << 2
and if inv_gain_Q30[k] < 107374, the filter is unstable and the recurrence stops. The constant 107374 here is approximately 1/10000 in Q30. If neither of these checks determine that the filter is unstable and k > 0, row k-1 of a32_Q24 is computed from row k as
また、inv_gain_Q30 [k] <107374の場合、フィルターは不安定であり、繰り返しは停止します。ここの定数107374は、Q30では約1/10000です。これらのチェックのいずれもフィルターが不安定でk> 0であると判断しない場合、a32_Q24の行k-1は行kから次のように計算されます。
b1[k] = ilog(div_Q30[k])
b1 [k] =川（div_Q30 [k]）
b2[k] = b1[k] - 16
b2 [k] = b1 [k]-16
(1<<29) - 1
inv_Qb2[k] = -----------------------
div_Q30[k] >> (b2[k]+1)
err_Q29[k] = (1<<29)
- ((div_Q30[k]<<(15-b2[k]))*inv_Qb2[k] >> 16)
gain_Qb1[k] = ((inv_Qb2[k] << 16)
+ (err_Q29[k]*inv_Qb2[k] >> 13))
num_Q24[k-1][n] = a32_Q24[k][n]
- ((a32_Q24[k][k-n-1]*rc_Q31[k] + (1<<30)) >> 31)
a32_Q24[k-1][n] = (num_Q24[k-1][n]*gain_Qb1[k]
+ (1<<(b1[k]-1))) >> b1[k]
where 0 <= n < k. In the above, rc_Q31[k] are the reflection coefficients. div_Q30[k] is the denominator for each iteration, and gain_Qb1[k] is its multiplicative inverse (with b1[k] fractional bits, where b1[k] ranges from 20 to 31). inv_Qb2[k], which ranges from 16384 to 32767, is a low-precision version of that inverse (with b2[k] fractional bits). err_Q29[k] is the residual error, ranging from -32763 to 32392, which is used to improve the accuracy. The values t_Q24[k-1][n] for each n are the numerators for the next row of coefficients in the recursion, and a32_Q24[k-1][n] is the final version of that row. Every multiply in this procedure except the one used to compute gain_Qb1[k] requires more than 32 bits of precision, but otherwise all intermediate results fit in 32 bits or less. In practice, because each row only depends on the next one, an implementation does not need to store them all.
ここで、0 <= n <kです。上記のrc_Q31 [k]は反射係数です。 div_Q30 [k]は各反復の分母であり、gain_Qb1 [k]はその乗法的逆数です（b1 [k]の小数ビット、b1 [k]の範囲は20〜31）。 16384〜32767の範囲のinv_Qb2 [k]は、その逆の低精度バージョンです（b2 [k]小数ビット付き）。 err_Q29 [k]は、-32763〜32392の範囲の残留誤差で、精度を向上させるために使用されます。各nの値t_Q24 [k-1] [n]は、再帰における係数の次の行の分子であり、a32_Q24 [k-1] [n]はその行の最終バージョンです。この手順での乗算はすべて、gain_Qb1 [k]の計算に使用されるものを除き、32ビットを超える精度が必要ですが、それ以外の場合、すべての中間結果は32ビット以下に収まります。実際には、各行は次の行にのみ依存するため、実装はすべてを格納する必要はありません。
If abs(a32_Q24[k][k]) <= 16773022 and inv_gain_Q30[k] >= 107374 for 0 <= k < d_LPC, then the filter is considered stable. However, the problem of determining stability is ill-conditioned when the filter contains several reflection coefficients whose magnitude is very close to one. This fixed-point algorithm is not mathematically guaranteed to correctly classify filters as stable or unstable in this case, though it does very well in practice.
abs（a32_Q24 [k] [k]）<= 16773022およびinv_gain_Q30 [k]> = 107374が0 <= k <d_LPCの場合、フィルターは安定していると見なされます。ただし、フィルタに、大きさが1に非常に近い複数の反射係数が含まれている場合、安定性を決定する問題は悪条件です。この固定小数点アルゴリズムは、実際には非常に効果的ですが、この場合、フィルターを安定または不安定として正しく分類することが数学的に保証されていません。
On round i, 0 <= i < 16, if the filter passes these stability checks, then this procedure stops, and the final LPC coefficients to use for reconstruction in Section 4.2.7.9.2 are
ラウンドiでは、0 <= i <16で、フィルターがこれらの安定性チェックに合格すると、この手順は停止し、セクション4.2.7.9.2の再構成に使用する最終LPC係数は次のようになります。
a_Q12[k] = (a32_Q17[k] + 16) >> 5
Otherwise, a round of bandwidth expansion is applied using the same procedure as in Section 4.2.7.5.7, with
それ以外の場合は、4.2.7.5.7と同じ手順を使用して、一連の帯域幅拡張が適用されます。
sc_Q16[0] = 65536 - (2<<i)
During round 15, sc_Q16[0] becomes 0 in the above equation, so a_Q12[k] is set to 0 for all k, guaranteeing a stable filter.
ラウンド15では、上記の式でsc_Q16 [0]が0になるため、すべてのkでa_Q12 [k]が0に設定され、安定したフィルターが保証されます。
After the normalized LSF indices and, for 20 ms frames, the LSF interpolation index, voiced frames (see Section 4.2.7.3) include additional LTP parameters. There is one primary lag index for each SILK frame, but this is refined to produce a separate lag index per subframe using a vector quantizer. Each subframe also gets its own prediction gain coefficient.
正規化されたLSFインデックス、および20 msフレームのLSF補間インデックスの後、有声フレーム（セクション4.2.7.3を参照）には追加のLTPパラメータが含まれます。各SILKフレームには1つのプライマリラグインデックスがありますが、これは、ベクトル量子化器を使用してサブフレームごとに個別のラグインデックスを生成するように改良されています。各サブフレームは、独自の予測ゲイン係数も取得します。
The primary lag index is coded either relative to the primary lag of the prior frame in the same channel or as an absolute index. Absolute coding is used if and only if
プライマリラグインデックスは、同じチャネル内の前のフレームのプライマリラグに関連して、または絶対インデックスとしてコード化されます。絶対コーディングは、次の場合にのみ使用されます
o This is the first SILK frame of its type (LBRR or regular) for this channel in the current Opus frame,
o これは、現在のOpusフレームのこのチャネルに対するそのタイプ（LBRRまたはレギュラー）の最初のSILKフレームです。
o The previous SILK frame of the same type (LBRR or regular) for this channel in the same Opus frame was not coded, or
o 同じOpusフレーム内のこのチャネルの同じタイプ（LBRRまたはレギュラー）の以前のSILKフレームがコーディングされていない、または
o That previous SILK frame was coded, but was not voiced (see Section 4.2.7.3).
o その以前のSILKフレームはコード化されていましたが、音声化されていませんでした（セクション4.2.7.3を参照）。
With absolute coding, the primary pitch lag may range from 2 ms (inclusive) up to 18 ms (exclusive), corresponding to pitches from 500 Hz down to 55.6 Hz, respectively. It is comprised of a high part and a low part, where the decoder first reads the high part using the 32-entry codebook in Table 29 and then the low part using the codebook corresponding to the current audio bandwidth from Table 30. The final primary pitch lag is then
絶対コーディングでは、プライマリピッチラグは2 ms（包括的）から18 ms（排他的）の範囲で、それぞれ500 Hz〜55.6 Hzのピッチに対応します。これは高い部分と低い部分で構成され、デコーダーは最初に表29の32エントリのコードブックを使用して高い部分を読み取り、次に低い部分を表30の現在のオーディオ帯域幅に対応するコードブックを使用して読み取ります。ピッチラグは
lag = lag_high*lag_scale + lag_low + lag_min
where lag_high is the high part, lag_low is the low part, and lag_scale and lag_min are the values from the "Scale" and "Minimum Lag" columns of Table 30, respectively.
ここで、lag_highは高い部分、lag_lowは低い部分、lag_scaleとlag_minは、それぞれ表30の「スケール」列と「最小ラグ」列の値です。
+-------------------------------------------------------------------+
| PDF |
+-------------------------------------------------------------------+
| {3, 3, 6, 11, 21, 30, 32, 19, 11, 10, 12, 13, 13, 12, 11, 9, 8, |
| 7, 6, 4, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1}/256 |
+-------------------------------------------------------------------+
Table 29: PDF for High Part of Primary Pitch Lag
表29：プライマリピッチラグの高い部分のPDF
+------------+------------------------+-------+----------+----------+
| Audio | PDF | Scale | Minimum | Maximum |
| Bandwidth | | | Lag | Lag |
+------------+------------------------+-------+----------+----------+
| NB | {64, 64, 64, 64}/256 | 4 | 16 | 144 |
| | | | | |
| MB | {43, 42, 43, 43, 42, | 6 | 24 | 216 |
| | 43}/256 | | | |
| | | | | |
| WB | {32, 32, 32, 32, 32, | 8 | 32 | 288 |
| | 32, 32, 32}/256 | | | |
+------------+------------------------+-------+----------+----------+
Table 30: PDF for Low Part of Primary Pitch Lag
表30：プライマリピッチラグの低い部分のPDF
All frames that do not use absolute coding for the primary lag index use relative coding instead. The decoder reads a single delta value using the 21-entry PDF in Table 31. If the resulting value is zero, it falls back to the absolute coding procedure from the prior paragraph. Otherwise, the final primary pitch lag is then
プライマリラグインデックスに絶対コーディングを使用しないすべてのフレームは、代わりに相対コーディングを使用します。デコーダーは、表31の21エントリーPDFを使用して単一のデルタ値を読み取ります。結果の値がゼロの場合、前の段落の絶対コーディング手順にフォールバックします。そうでない場合、最終的なプライマリピッチラグは次のようになります。
lag = previous_lag + (delta_lag_index - 9)
where previous_lag is the primary pitch lag from the most recent frame in the same channel and delta_lag_index is the value just decoded. This allows a per-frame change in the pitch lag of -8 to +11 samples. The decoder does no clamping at this point, so this value can fall outside the range of 2 ms to 18 ms, and the decoder must use this unclamped value when using relative coding in the next SILK frame (if any). However, because an Opus frame can use relative coding for at most two consecutive SILK frames, integer overflow should not be an issue.
ここで、previous_lagは同じチャネルの最新のフレームからのプライマリピッチラグであり、delta_lag_indexはデコードされたばかりの値です。これにより、-8〜+11サンプルのピッチラグをフレームごとに変更できます。デコーダーはこの時点ではクランプを行わないため、この値は2 msから18 msの範囲外になる可能性があり、デコーダーは次のSILKフレーム（存在する場合）で相対コーディングを使用するときにこのアンクランプ値を使用する必要があります。ただし、Opusフレームは最大2つの連続するSILKフレームに対して相対コーディングを使用できるため、整数オーバーフローは問題になりません。
+-------------------------------------------------------------------+
| PDF |
+-------------------------------------------------------------------+
| {46, 2, 2, 3, 4, 6, 10, 15, 26, 38, 30, 22, 15, 10, 7, 6, 4, 4, |
| 2, 2, 2}/256 |
+-------------------------------------------------------------------+
Table 31: PDF for Primary Pitch Lag Change
表31：プライマリピッチラグ変更のPDF
After the primary pitch lag, a "pitch contour", stored as a single entry from one of four small VQ codebooks, gives lag offsets for each subframe in the current SILK frame. The codebook index is decoded using one of the PDFs in Table 32 depending on the current frame size and audio bandwidth. Tables 33 through 36 give the corresponding offsets to apply to the primary pitch lag for each subframe given the decoded codebook index.
プライマリピッチラグの後、4つの小さなVQコードブックの1つからの単一のエントリとして保存される「ピッチコンター」は、現在のSILKフレームの各サブフレームのラグオフセットを提供します。コードブックインデックスは、現在のフレームサイズとオーディオ帯域幅に応じて、表32のPDFの1つを使用してデコードされます。表33〜36は、デコードされたコードブックインデックスが指定された各サブフレームのプライマリピッチラグに適用する対応するオフセットを示します。
+-----------+--------+----------+-----------------------------------+
| Audio | SILK | Codebook | PDF |
| Bandwidth | Frame | Size | |
| | Size | | |
+-----------+--------+----------+-----------------------------------+
| NB | 10 ms | 3 | {143, 50, 63}/256 |
| | | | |
| NB | 20 ms | 11 | {68, 12, 21, 17, 19, 22, 30, 24, |
| | | | 17, 16, 10}/256 |
| | | | |
| MB or WB | 10 ms | 12 | {91, 46, 39, 19, 14, 12, 8, 7, 6, |
| | | | 5, 5, 4}/256 |
| | | | |
| MB or WB | 20 ms | 34 | {33, 22, 18, 16, 15, 14, 14, 13, |
| | | | 13, 10, 9, 9, 8, 6, 6, 6, 5, 4, |
| | | | 4, 4, 3, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 2, |
| | | | 2, 1, 1, 1, 1}/256 |
+-----------+--------+----------+-----------------------------------+
Table 32: PDFs for Subframe Pitch Contour
表32：サブフレームピッチコンターのPDF
+-------+------------------+
| Index | Subframe Offsets |
+-------+------------------+
| 0 | 0 0 |
| | |
| 1 | 1 0 |
| | |
| 2 | 0 1 |
+-------+------------------+
Table 33: Codebook Vectors for Subframe Pitch Contour: NB, 10 ms Frames
表33：サブフレームピッチコンターのコードブックベクトル：NB、10 msフレーム
+-------+------------------+
| Index | Subframe Offsets |
+-------+------------------+
| 0 | 0 0 0 0 |
| | |
| 1 | 2 1 0 -1 |
| | |
| 2 | -1 0 1 2 |
| | |
| 3 | -1 0 0 1 |
| | |
| 4 | -1 0 0 0 |
| | |
| 5 | 0 0 0 1 |
| | |
| 6 | 0 0 1 1 |
| | |
| 7 | 1 1 0 0 |
| | |
| 8 | 1 0 0 0 |
| | |
| 9 | 0 0 0 -1 |
| | |
| 10 | 1 0 0 -1 |
+-------+------------------+
Table 34: Codebook Vectors for Subframe Pitch Contour: NB, 20 ms Frames
表34：サブフレームピッチコンターのコードブックベクトル：NB、20 msフレーム
+-------+------------------+
| Index | Subframe Offsets |
+-------+------------------+
| 0 | 0 0 |
| | |
| 1 | 0 1 |
| | |
| 2 | 1 0 |
| | |
| 3 | -1 1 |
| | |
| 4 | 1 -1 |
| | |
| 5 | -1 2 |
| | |
| 6 | 2 -1 |
| | |
| 7 | -2 2 |
| | |
| 8 | 2 -2 |
| | |
| 9 | -2 3 |
| | |
| 10 | 3 -2 |
| | |
| 11 | -3 3 |
+-------+------------------+
Table 35: Codebook Vectors for Subframe Pitch Contour: MB or WB, 10 ms Frames
表35：サブフレームピッチコンターのコードブックベクトル：MBまたはWB、10 msフレーム
+-------+------------------+
| Index | Subframe Offsets |
+-------+------------------+
| 0 | 0 0 0 0 |
| | |
| 1 | 0 0 1 1 |
| | |
| 2 | 1 1 0 0 |
| | |
| 3 | -1 0 0 0 |
| | |
| 4 | 0 0 0 1 |
| | |
| 5 | 1 0 0 0 |
| | |
| 6 | -1 0 0 1 |
| | |
| 7 | 0 0 0 -1 |
| | |
| 8 | -1 0 1 2 |
| | |
| 9 | 1 0 0 -1 |
| | |
| 10 | -2 -1 1 2 |
| | |
| 11 | 2 1 0 -1 |
| | |
| 12 | -2 0 0 2 |
| | |
| 13 | -2 0 1 3 |
| | |
| 14 | 2 1 -1 -2 |
| | |
| 15 | -3 -1 1 3 |
| | |
| 16 | 2 0 0 -2 |
| | |
| 17 | 3 1 0 -2 |
| | |
| 18 | -3 -1 2 4 |
| | |
| 19 | -4 -1 1 4 |
| | |
| 20 | 3 1 -1 -3 |
| | |
| 21 | -4 -1 2 5 |
| | |
| 22 | 4 2 -1 -3 |
| | |
| 23 | 4 1 -1 -4 |
| | |
| 24 | -5 -1 2 6 |
| | |
| 25 | 5 2 -1 -4 |
| | |
| 26 | -6 -2 2 6 |
| | |
| 27 | -5 -2 2 5 |
| | |
| 28 | 6 2 -1 -5 |
| | |
| 29 | -7 -2 3 8 |
| | |
| 30 | 6 2 -2 -6 |
| | |
| 31 | 5 2 -2 -5 |
| | |
| 32 | 8 3 -2 -7 |
| | |
| 33 | -9 -3 3 9 |
+-------+------------------+
Table 36: Codebook Vectors for Subframe Pitch Contour: MB or WB, 20 ms Frames
表36：サブフレームピッチコンターのコードブックベクトル：MBまたはWB、20 msフレーム
The final pitch lag for each subframe is assembled in silk_decode_pitch() (decode_pitch.c). Let lag be the primary pitch lag for the current SILK frame, contour_index be index of the VQ codebook, and lag_cb[contour_index][k] be the corresponding entry of the codebook from the appropriate table given above for the k'th subframe. Then the final pitch lag for that subframe is
各サブフレームの最終ピッチラグは、silk_decode_pitch()（decode_pitch.c）で組み立てられます。 lagを現在のSILKフレームのプライマリピッチラグ、contour_indexをVQコードブックのインデックス、lag_cb [contour_index] [k]をk番目のサブフレームの上記の適切なテーブルからのコードブックの対応するエントリとします。次に、そのサブフレームの最終的なピッチラグは
pitch_lags[k] = clamp(lag_min, lag + lag_cb[contour_index][k], lag_max)
ピッチラグ[k] =クランプ（ラグ_最小、ラグ+ラグ_cb [輪郭インデックス] [k]、ラグ_最大）
where lag_min and lag_max are the values from the "Minimum Lag" and "Maximum Lag" columns of Table 30, respectively.
ここで、lag_minとlag_maxは、それぞれ表30の「最小ラグ」列と「最大ラグ」列の値です。
SILK uses a separate 5-tap pitch filter for each subframe, selected from one of three codebooks. The three codebooks each represent different rate-distortion trade-offs, with average rates of 1.61 bits/subframe, 3.68 bits/subframe, and 4.85 bits/subframe, respectively.
SILKは、3つのコードブックのいずれかから選択されたサブフレームごとに個別の5タップピッチフィルターを使用します。 3つのコードブックはそれぞれ異なるレート歪みのトレードオフを表しており、平均レートはそれぞれ1.61ビット/サブフレーム、3.68ビット/サブフレーム、および4.85ビット/サブフレームです。
The importance of the filter coefficients generally depends on two factors: the periodicity of the signal and relative energy between the current subframe and the signal from one period earlier. Greater periodicity and decaying energy both lead to more important filter coefficients. Thus, they should be coded with lower distortion and higher rate. These properties are relatively stable over the duration of a single SILK frame. Hence, all of the subframes in a SILK frame choose their filter from the same codebook. This is signaled with an explicitly-coded "periodicity index". This immediately follows the subframe pitch lags, and is coded using the 3-entry PDF from Table 37.
フィルター係数の重要性は、一般に2つの要因に依存します。信号の周期性と、現在のサブフレームと1周期前の信号との間の相対エネルギーです。周期性と減衰エネルギーの両方が大きいほど、フィルター係数がより重要になります。したがって、それらはより低い歪みとより高いレートでコード化されるべきです。これらのプロパティは、単一のSILKフレームの期間にわたって比較的安定しています。したがって、SILKフレーム内のすべてのサブフレームは、同じコードブックからフィルターを選択します。これは、明示的にコーディングされた「周期性インデックス」で通知されます。これはサブフレームピッチラグの直後に続き、表37の3エントリPDFを使用してコード化されます。
+------------------+
| PDF |
+------------------+
| {77, 80, 99}/256 |
+------------------+
Table 37: Periodicity Index PDF
表37：周期性指数PDF
The indices of the filters for each subframe follow. They are all coded using the PDF from Table 38 corresponding to the periodicity index. Tables 39 through 41 contain the corresponding filter taps as signed Q7 integers.
各サブフレームのフィルターのインデックスが続きます。これらはすべて、周期性インデックスに対応する表38のPDFを使用してコード化されています。表39〜41には、対応するフィルタータップが符号付きQ7整数として含まれています。
+-------------+----------+------------------------------------------+
| Periodicity | Codebook | PDF |
| Index | Size | |
+-------------+----------+------------------------------------------+
| 0 | 8 | {185, 15, 13, 13, 9, 9, 6, 6}/256 |
| | | |
| 1 | 16 | {57, 34, 21, 20, 15, 13, 12, 13, 10, 10, |
| | | 9, 10, 9, 8, 7, 8}/256 |
| | | |
| 2 | 32 | {15, 16, 14, 12, 12, 12, 11, 11, 11, 10, |
| | | 9, 9, 9, 9, 8, 8, 8, 8, 7, 7, 6, 6, 5, |
| | | 4, 5, 4, 4, 4, 3, 4, 3, 2}/256 |
+-------------+----------+------------------------------------------+
Table 38: LTP Filter PDFs
表38：LTPフィルターPDF
+-------+---------------------+
| Index | Filter Taps (Q7) |
+-------+---------------------+
| 0 | 4 6 24 7 5 |
| | |
| 1 | 0 0 2 0 0 |
| | |
| 2 | 12 28 41 13 -4 |
| | |
| 3 | -9 15 42 25 14 |
| | |
| 4 | 1 -2 62 41 -9 |
| | |
| 5 | -10 37 65 -4 3 |
| | |
| 6 | -6 4 66 7 -8 |
| | |
| 7 | 16 14 38 -3 33 |
+-------+---------------------+
Table 39: Codebook Vectors for LTP Filter, Periodicity Index 0
表39：LTPフィルター、周期性インデックス0のコードブックベクトル
+-------+---------------------+
| Index | Filter Taps (Q7) |
+-------+---------------------+
| 0 | 13 22 39 23 12 |
| | |
| 1 | -1 36 64 27 -6 |
| | |
| 2 | -7 10 55 43 17 |
| | |
| 3 | 1 1 8 1 1 |
| | |
| 4 | 6 -11 74 53 -9 |
| | |
| 5 | -12 55 76 -12 8 |
| | |
| 6 | -3 3 93 27 -4 |
| | |
| 7 | 26 39 59 3 -8 |
| | |
| 8 | 2 0 77 11 9 |
| | |
| 9 | -8 22 44 -6 7 |
| | |
| 10 | 40 9 26 3 9 |
| | |
| 11 | -7 20 101 -7 4 |
| | |
| 12 | 3 -8 42 26 0 |
| | |
| 13 | -15 33 68 2 23 |
| | |
| 14 | -2 55 46 -2 15 |
| | |
| 15 | 3 -1 21 16 41 |
+-------+---------------------+
Table 40: Codebook Vectors for LTP Filter, Periodicity Index 1
表40：LTPフィルター、周期性インデックス1のコードブックベクトル
+-------+---------------------+
| Index | Filter Taps (Q7) |
+-------+---------------------+
| 0 | -6 27 61 39 5 |
| | |
| 1 | -11 42 88 4 1 |
| | |
| 2 | -2 60 65 6 -4 |
| | |
| 3 | -1 -5 73 56 1 |
| 4 | -9 19 94 29 -9 |
| | |
| 5 | 0 12 99 6 4 |
| | |
| 6 | 8 -19 102 46 -13 |
| | |
| 7 | 3 2 13 3 2 |
| | |
| 8 | 9 -21 84 72 -18 |
| | |
| 9 | -11 46 104 -22 8 |
| | |
| 10 | 18 38 48 23 0 |
| | |
| 11 | -16 70 83 -21 11 |
| | |
| 12 | 5 -11 117 22 -8 |
| | |
| 13 | -6 23 117 -12 3 |
| | |
| 14 | 3 -8 95 28 4 |
| | |
| 15 | -10 15 77 60 -15 |
| | |
| 16 | -1 4 124 2 -4 |
| | |
| 17 | 3 38 84 24 -25 |
| | |
| 18 | 2 13 42 13 31 |
| | |
| 19 | 21 -4 56 46 -1 |
| | |
| 20 | -1 35 79 -13 19 |
| | |
| 21 | -7 65 88 -9 -14 |
| | |
| 22 | 20 4 81 49 -29 |
| | |
| 23 | 20 0 75 3 -17 |
| | |
| 24 | 5 -9 44 92 -8 |
| | |
| 25 | 1 -3 22 69 31 |
| | |
| 26 | -6 95 41 -12 5 |
| | |
| 27 | 39 67 16 -4 1 |
| | |
| 28 | 0 -6 120 55 -36 |
| | |
| 29 | -13 44 122 4 -24 |
| | |
| 30 | 81 5 11 3 7 |
| | |
| 31 | 2 0 9 10 88 |
+-------+---------------------+
Table 41: Codebook Vectors for LTP Filter, Periodicity Index 2
表41：LTPフィルター、周期性インデックス2のコードブックベクトル
An LTP scaling parameter appears after the LTP filter coefficients if and only if
LTPスケーリングパラメーターは、LTPフィルター係数の後に表示されます。
o This is a voiced frame (see Section 4.2.7.3), and
o これは有声フレームです（セクション4.2.7.3を参照）。
o Either
o どちらか
* This SILK frame corresponds to the first time interval of the current Opus frame for its type (LBRR or regular), or
* このSILKフレームは、そのタイプ（LBRRまたは通常）の現在のOpusフレームの最初の時間間隔に対応します。
* This is an LBRR frame where the LBRR flags (see Section 4.2.4) indicate the previous LBRR frame in the same channel is not coded.
* これは、LBRRフラグ（セクション4.2.4を参照）が同じチャネル内の前のLBRRフレームがコーディングされていないことを示すLBRRフレームです。
This allows the encoder to trade off the prediction gain between packets against the recovery time after packet loss. Unlike absolute-coding for pitch lags, regular SILK frames that are not at the start of an Opus frame (i.e., that do not correspond to the first 20 ms time interval in Opus frames of 40 or 60 ms) do not include this field, even if the prior frame was not voiced, or (in the case of the side channel) not even coded. After an uncoded frame in the side channel, the LTP buffer (see Section 4.2.7.9.1) is cleared to zero, and is thus in a known state. In contrast, LBRR frames do include this field when the prior frame was not coded, since the LTP buffer contains the output of the PLC, which is non-normative.
これにより、エンコーダーは、パケット損失後の回復時間に対して、パケット間の予測ゲインをトレードオフできます。ピッチラグの絶対コーディングとは異なり、Opusフレームの先頭にない（つまり、40または60 msのOpusフレームの最初の20 msの時間間隔に対応しない）通常のSILKフレームには、このフィールドが含まれていません。前のフレームが発声されなかった場合、または（サイドチャネルの場合）コーディングされていない場合でも。サイドチャネルでコード化されていないフレームの後、LTPバッファー（セクション4.2.7.9.1を参照）はゼロにクリアされ、既知の状態になります。対照的に、前のフレームがコーディングされていない場合、LBRRフレームにはこのフィールドが含まれます。これは、LTPバッファーにPLCの出力が含まれているためです。
If present, the decoder reads a value using the 3-entry PDF in Table 42. The three possible values represent Q14 scale factors of 15565, 12288, and 8192, respectively (corresponding to approximately 0.95, 0.75, and 0.5). Frames that do not code the scaling parameter use the default factor of 15565 (approximately 0.95).
存在する場合、デコーダーは表42の3エントリPDFを使用して値を読み取ります。3つの可能な値は、それぞれ15565、12288、および8192のQ14スケール係数を表します（約0.95、0.75、および0.5に対応）。スケーリングパラメータをコーディングしないフレームは、デフォルトの係数15565（約0.95）を使用します。
+-------------------+
| PDF |
+-------------------+
| {128, 64, 64}/256 |
+-------------------+
Table 42: PDF for LTP Scaling Parameter
表42：LTPスケーリングパラメータのPDF
As described in Section 4.2.7.8.6, SILK uses a Linear Congruential Generator (LCG) to inject pseudorandom noise into the quantized excitation. To ensure synchronization of this process between the encoder and decoder, each SILK frame stores a 2-bit seed after the LTP parameters (if any). The encoder may consider the choice of seed during quantization, and the flexibility of this choice lets it reduce distortion, helping to pay for the bit cost required to signal it. The decoder reads the seed using the uniform 4-entry PDF in Table 43, yielding a value between 0 and 3, inclusive.
セクション4.2.7.8.6で説明したように、SILKは線形合同生成器（LCG）を使用して、量子化された励起に疑似ランダムノイズを注入します。エンコーダーとデコーダーの間でこのプロセスを確実に同期させるために、各SILKフレームは、LTPパラメーター（存在する場合）の後に2ビットのシードを格納します。エンコーダーは、量子化中にシードの選択を検討する場合があります。この選択の柔軟性により、歪みを減らすことができ、信号を送るために必要なビットコストの支払いに役立ちます。デコーダーは、表43の均一な4エントリーPDFを使用してシードを読み取り、0〜3の値を生成します。
+----------------------+
| PDF |
+----------------------+
| {64, 64, 64, 64}/256 |
+----------------------+
Table 43: PDF for LCG Seed
表43：LCGシードのPDF
SILK codes the excitation using a modified version of the Pyramid Vector Quantizer (PVQ) codebook [PVQ]. The PVQ codebook is designed for Laplace-distributed values and consists of all sums of K signed, unit pulses in a vector of dimension N, where two pulses at the same position are required to have the same sign. Thus, the codebook includes all integer codevectors y of dimension N that satisfy
SILKは、ピラミッドベクトル量子化（PVQ）コードブック[PVQ]の修正バージョンを使用して励起をコード化します。 PVQコードブックはラプラス分布値用に設計されており、次元Nのベクトル内のK個の符号付き単位パルスのすべての合計で構成されています。同じ位置にある2つのパルスは同じ符号を持つ必要があります。したがって、コードブックには、次の条件を満たす次元Nのすべての整数コードベクトルyが含まれます。
N-1
__
\ abs(y[j]) = K
/_
j=0
Unlike regular PVQ, SILK uses a variable-length, rather than fixed-length, encoding. This encoding is better suited to the more Gaussian-like distribution of the coefficient magnitudes and the non-uniform distribution of their signs (caused by the quantization offset described below). SILK also handles large codebooks by coding the least significant bits (LSBs) of each coefficient directly. This adds a small coding efficiency loss, but greatly reduces the computation time and ROM size required for decoding, as implemented in silk_decode_pulses() (decode_pulses.c).
通常のPVQとは異なり、SILKは固定長ではなく可変長エンコーディングを使用します。この符号化は、係数の大きさのガウスのような分布とそれらの符号の不均一な分布（以下で説明する量子化オフセットが原因）に適しています。 SILKは、各係数の最下位ビット（LSB）を直接コーディングすることにより、大きなコードブックも処理します。これにより、小さなコーディング効率の損失が追加されますが、silk_decode_pulses()（decode_pulses.c）に実装されているように、デコードに必要な計算時間とROMサイズが大幅に削減されます。
SILK fixes the dimension of the codebook to N = 16. The excitation is made up of a number of "shell blocks", each 16 samples in size. Table 44 lists the number of shell blocks required for a SILK frame for each possible audio bandwidth and frame size. 10 ms MB frames nominally contain 120 samples (10 ms at 12 kHz), which is not a multiple of 16. This is handled by coding 8 shell blocks (128 samples) and discarding the final 8 samples of the last block. The decoder contains no special case that prevents an encoder from placing pulses in these samples, and they must be correctly parsed from the bitstream if present, but they are otherwise ignored.
SILKはコードブックの次元をN = 16に固定します。励起は、サイズがそれぞれ16サンプルのいくつかの「シェルブロック」で構成されます。表44は、可能なオーディオ帯域幅とフレームサイズごとに、SILKフレームに必要なシェルブロックの数を示しています。 10 ms MBフレームには、通常、120サンプル（12 kHzで10 ms）が含まれます。これは16の倍数ではありません。これは、8シェルブロック（128サンプル）をコーディングし、最後のブロックの最後の8サンプルを破棄することで処理されます。デコーダーには、エンコーダーがこれらのサンプルにパルスを配置することを妨げる特別なケースは含まれていません。これらは、存在する場合はビットストリームから正しく解析する必要がありますが、それ以外の場合は無視されます。
+-----------------+------------+------------------------+
| Audio Bandwidth | Frame Size | Number of Shell Blocks |
+-----------------+------------+------------------------+
| NB | 10 ms | 5 |
| | | |
| MB | 10 ms | 8 |
| | | |
| WB | 10 ms | 10 |
| | | |
| NB | 20 ms | 10 |
| | | |
| MB | 20 ms | 15 |
| | | |
| WB | 20 ms | 20 |
+-----------------+------------+------------------------+
Table 44: Number of Shell Blocks Per SILK Frame
表44：SILKフレームあたりのシェルブロックの数
The first symbol in the excitation is a "rate level", which is an index from 0 to 8, inclusive, coded using the PDF in Table 45 corresponding to the signal type of the current frame (from Section 4.2.7.3). The rate level selects the PDF used to decode the number of pulses in the individual shell blocks. It does not directly convey any information about the bitrate or the number of pulses itself, but merely changes the probability of the symbols in Section 4.2.7.8.2. Level 0 provides a more efficient encoding at low rates generally, and level 8 provides a more efficient encoding at high rates generally, though the most efficient level for a particular SILK frame may depend on the exact distribution of the coded symbols. An encoder should, but is not required to, use the most efficient rate level.
励起の最初のシンボルは「レートレベル」です。これは、現在のフレームの信号タイプに対応する表45のPDFを使用してコード化された、0から8までのインデックスです（セクション4.2.7.3から）。レートレベルは、個々のシェルブロックのパルス数をデコードするために使用されるPDFを選択します。ビットレートやパルス数自体に関する情報を直接伝達するのではなく、4.2.7.8.2のシンボルの確率を変更するだけです。特定のSILKフレームの最も効率的なレベルは、コード化されたシンボルの正確な分布に依存する場合がありますが、レベル0は一般に低レートでより効率的なエンコーディングを提供し、レベル8は一般に高レートでより効率的なエンコーディングを提供します。エンコーダは、最も効率的なレートレベルを使用する必要がありますが、必須ではありません。
+----------------------+------------------------------------------+
| Signal Type | PDF |
+----------------------+------------------------------------------+
| Inactive or Unvoiced | {15, 51, 12, 46, 45, 13, 33, 27, 14}/256 |
| | |
| Voiced | {33, 30, 36, 17, 34, 49, 18, 21, 18}/256 |
+----------------------+------------------------------------------+
Table 45: PDFs for the Rate Level
表45：レートレベルのPDF
The total number of pulses in each of the shell blocks follows the rate level. The pulse counts for all of the shell blocks are coded consecutively, before the content of any of the blocks. Each block may have anywhere from 0 to 16 pulses, inclusive, coded using the 18- entry PDF in Table 46 corresponding to the rate level from Section 4.2.7.8.1. The special value 17 indicates that this block has one or more additional LSBs to decode for each coefficient. If the decoder encounters this value, it decodes another value for the actual pulse count of the block, but uses the PDF corresponding to the special rate level 9 instead of the normal rate level. This process repeats until the decoder reads a value less than 17, and it then sets the number of extra LSBs used to the number of 17's decoded for that block. If it reads the value 17 ten times, then the next iteration uses the special rate level 10 instead of 9. The probability of decoding a 17 when using the PDF for rate level 10 is zero, ensuring that the number of LSBs for a block will not exceed 10. The cumulative distribution for rate level 10 is just a shifted version of that for 9 and thus does not require any additional storage.
各シェルブロックのパルスの総数は、レートレベルに従います。すべてのシェルブロックのパルスカウントは、いずれかのブロックのコンテンツの前に、連続してコード化されます。各ブロックには、セクション4.2.7.8.1のレートレベルに対応する表46の18エントリPDFを使用してコード化された0〜16のパルスが含まれます。特別な値17は、このブロックに、係数ごとにデコードする1つ以上の追加のLSBがあることを示します。デコーダーがこの値を検出すると、ブロックの実際のパルスカウントの別の値をデコードしますが、通常のレートレベルではなく、特別なレートレベル9に対応するPDFを使用します。このプロセスは、デコーダーが17未満の値を読み取るまで繰り返され、使用される追加のLSBの数が、そのブロックでデコードされた17の数に設定されます。値17を10回読み取る場合、次の反復では9ではなく特別なレートレベル10を使用します。レートレベル10にPDFを使用するときに17をデコードする確率はゼロであり、ブロックのLSBの数が確実にレートレベル10の累積分布は9の累積分布にすぎないため、追加のストレージは必要ありません。
+----------+--------------------------------------------------------+
| Rate | PDF |
| Level | |
+----------+--------------------------------------------------------+
| 0 | {131, 74, 25, 8, 3, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, |
| | 1, 1}/256 |
| | |
| 1 | {58, 93, 60, 23, 7, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, |
| | 1, 1}/256 |
| | |
| 2 | {43, 51, 46, 33, 24, 16, 11, 8, 6, 3, 3, 3, 2, 1, 1, |
| | 2, 1, 2}/256 |
| | |
| 3 | {17, 52, 71, 57, 31, 12, 5, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, |
| | 1, 1}/256 |
| | |
| 4 | {6, 21, 41, 53, 49, 35, 21, 11, 6, 3, 2, 2, 1, 1, 1, |
| | 1, 1, 1}/256 |
| | |
| 5 | {7, 14, 22, 28, 29, 28, 25, 20, 17, 13, 11, 9, 7, 5, |
| | 4, 4, 3, 10}/256 |
| | |
| 6 | {2, 5, 14, 29, 42, 46, 41, 31, 19, 11, 6, 3, 2, 1, 1, |
| | 1, 1, 1}/256 |
| | |
| 7 | {1, 2, 4, 10, 19, 29, 35, 37, 34, 28, 20, 14, 8, 5, 4, |
| | 2, 2, 2}/256 |
| | |
| 8 | {1, 2, 2, 5, 9, 14, 20, 24, 27, 28, 26, 23, 20, 15, |
| | 11, 8, 6, 15}/256 |
| | |
| 9 | {1, 1, 1, 6, 27, 58, 56, 39, 25, 14, 10, 6, 3, 3, 2, |
| | 1, 1, 2}/256 |
| | |
| 10 | {2, 1, 6, 27, 58, 56, 39, 25, 14, 10, 6, 3, 3, 2, 1, |
| | 1, 2, 0}/256 |
+----------+--------------------------------------------------------+
Table 46: PDFs for the Pulse Count
表46：パルス数のPDF
The locations of the pulses in each shell block follow the pulse counts, as decoded by silk_shell_decoder() (shell_coder.c). As with the pulse counts, these locations are coded for all the shell blocks before any of the remaining information for each block. Unlike many other codecs, SILK places no restriction on the distribution of pulses within a shell block. All of the pulses may be placed in a single location, or each one in a unique location, or anything in between.
各シェルブロック内のパルスの位置は、silk_shell_decoder()（shell_coder.c）によってデコードされるパルスカウントに従います。パルスカウントと同様に、これらの場所は、各ブロックの残りの情報の前に、すべてのシェルブロックに対してコード化されます。他の多くのコーデックとは異なり、SILKはシェルブロック内のパルスの分配に制限を設けていません。すべてのパルスは、単一の場所に配置することも、それぞれを一意の場所に配置することも、その間の任意の場所に配置することもできます。
The location of pulses is coded by recursively partitioning each block into halves, and coding how many pulses fall on the left side of the split. All remaining pulses must fall on the right side of the split. The process then recurses into the left half, and after that returns, the right half (preorder traversal). The PDF to use is chosen by the size of the current partition (16, 8, 4, or 2) and the number of pulses in the partition (1 to 16, inclusive). Tables 47 through 50 list the PDFs used for each partition size and pulse count. This process skips partitions without any pulses, i.e., where the initial pulse count from Section 4.2.7.8.2 was zero, or where the split in the prior level indicated that all of the pulses fell on the other side. These partitions have nothing to code, so they require no PDF.
パルスの位置は、各ブロックを再帰的に半分に分割し、スプリットの左側にいくつのパルスが落ちるかをコーディングすることによってコーディングされます。残りのパルスはすべてスプリットの右側にある必要があります。その後、プロセスは左半分に再帰し、その後、右半分に戻ります（プレオーダートラバーサル）。使用するPDFは、現在のパーティションのサイズ（16、8、4、または2）とパーティション内のパルス数（1〜16を含む）によって選択されます。表47〜50に、各パーティションサイズとパルス数に使用されるPDFを示します。このプロセスは、パルスのないパーティションをスキップします。つまり、セクション4.2.7.8.2の初期パルスカウントがゼロだった場合、または前のレベルの分割がすべてのパルスが反対側にあることを示した場合です。これらのパーティションにはコーディングする必要がないため、PDFは必要ありません。
+------------+------------------------------------------------------+
| Pulse | PDF |
| Count | |
+------------+------------------------------------------------------+
| 1 | {126, 130}/256 |
| | |
| 2 | {56, 142, 58}/256 |
| | |
| 3 | {25, 101, 104, 26}/256 |
| | |
| 4 | {12, 60, 108, 64, 12}/256 |
| | |
| 5 | {7, 35, 84, 87, 37, 6}/256 |
| | |
| 6 | {4, 20, 59, 86, 63, 21, 3}/256 |
| | |
| 7 | {3, 12, 38, 72, 75, 42, 12, 2}/256 |
| | |
| 8 | {2, 8, 25, 54, 73, 59, 27, 7, 1}/256 |
| | |
| 9 | {2, 5, 17, 39, 63, 65, 42, 18, 4, 1}/256 |
| | |
| 10 | {1, 4, 12, 28, 49, 63, 54, 30, 11, 3, 1}/256 |
| | |
| 11 | {1, 4, 8, 20, 37, 55, 57, 41, 22, 8, 2, 1}/256 |
| | |
| 12 | {1, 3, 7, 15, 28, 44, 53, 48, 33, 16, 6, 1, 1}/256 |
| | |
| 13 | {1, 2, 6, 12, 21, 35, 47, 48, 40, 25, 12, 5, 1, |
| | 1}/256 |
| | |
| 14 | {1, 1, 4, 10, 17, 27, 37, 47, 43, 33, 21, 9, 4, 1, |
| | 1}/256 |
| | |
| 15 | {1, 1, 1, 8, 14, 22, 33, 40, 43, 38, 28, 16, 8, 1, |
| | 1, 1}/256 |
| | |
| 16 | {1, 1, 1, 1, 13, 18, 27, 36, 41, 41, 34, 24, 14, 1, |
| | 1, 1, 1}/256 |
+------------+------------------------------------------------------+
Table 47: PDFs for Pulse Count Split, 16 Sample Partitions
表47：パルス数分割のPDF、16サンプルパーティション
+------------+------------------------------------------------------+
| Pulse | PDF |
| Count | |
+------------+------------------------------------------------------+
| 1 | {127, 129}/256 |
| | |
| 2 | {53, 149, 54}/256 |
| | |
| 3 | {22, 105, 106, 23}/256 |
| | |
| 4 | {11, 61, 111, 63, 10}/256 |
| | |
| 5 | {6, 35, 86, 88, 36, 5}/256 |
| | |
| 6 | {4, 20, 59, 87, 62, 21, 3}/256 |
| | |
| 7 | {3, 13, 40, 71, 73, 41, 13, 2}/256 |
| | |
| 8 | {3, 9, 27, 53, 70, 56, 28, 9, 1}/256 |
| | |
| 9 | {3, 8, 19, 37, 57, 61, 44, 20, 6, 1}/256 |
| | |
| 10 | {3, 7, 15, 28, 44, 54, 49, 33, 17, 5, 1}/256 |
| | |
| 11 | {1, 7, 13, 22, 34, 46, 48, 38, 28, 14, 4, 1}/256 |
| | |
| 12 | {1, 1, 11, 22, 27, 35, 42, 47, 33, 25, 10, 1, 1}/256 |
| | |
| 13 | {1, 1, 6, 14, 26, 37, 43, 43, 37, 26, 14, 6, 1, |
| | 1}/256 |
| | |
| 14 | {1, 1, 4, 10, 20, 31, 40, 42, 40, 31, 20, 10, 4, 1, |
| | 1}/256 |
| | |
| 15 | {1, 1, 3, 8, 16, 26, 35, 38, 38, 35, 26, 16, 8, 3, |
| | 1, 1}/256 |
| | |
| 16 | {1, 1, 2, 6, 12, 21, 30, 36, 38, 36, 30, 21, 12, 6, |
| | 2, 1, 1}/256 |
+------------+------------------------------------------------------+
Table 48: PDFs for Pulse Count Split, 8 Sample Partitions
表48：パルス数分割のPDF、8つのサンプルパーティション
+------------+------------------------------------------------------+
| Pulse | PDF |
| Count | |
+------------+------------------------------------------------------+
| 1 | {127, 129}/256 |
| | |
| 2 | {49, 157, 50}/256 |
| | |
| 3 | {20, 107, 109, 20}/256 |
| | |
| 4 | {11, 60, 113, 62, 10}/256 |
| | |
| 5 | {7, 36, 84, 87, 36, 6}/256 |
| | |
| 6 | {6, 24, 57, 82, 60, 23, 4}/256 |
| | |
| 7 | {5, 18, 39, 64, 68, 42, 16, 4}/256 |
| | |
| 8 | {6, 14, 29, 47, 61, 52, 30, 14, 3}/256 |
| | |
| 9 | {1, 15, 23, 35, 51, 50, 40, 30, 10, 1}/256 |
| | |
| 10 | {1, 1, 21, 32, 42, 52, 46, 41, 18, 1, 1}/256 |
| | |
| 11 | {1, 6, 16, 27, 36, 42, 42, 36, 27, 16, 6, 1}/256 |
| | |
| 12 | {1, 5, 12, 21, 31, 38, 40, 38, 31, 21, 12, 5, 1}/256 |
| | |
| 13 | {1, 3, 9, 17, 26, 34, 38, 38, 34, 26, 17, 9, 3, |
| | 1}/256 |
| | |
| 14 | {1, 3, 7, 14, 22, 29, 34, 36, 34, 29, 22, 14, 7, 3, |
| | 1}/256 |
| | |
| 15 | {1, 2, 5, 11, 18, 25, 31, 35, 35, 31, 25, 18, 11, 5, |
| | 2, 1}/256 |
| | |
| 16 | {1, 1, 4, 9, 15, 21, 28, 32, 34, 32, 28, 21, 15, 9, |
| | 4, 1, 1}/256 |
+------------+------------------------------------------------------+
Table 49: PDFs for Pulse Count Split, 4 Sample Partitions
表49：パルス数分割のPDF、4つのサンプルパーティション
+------------+------------------------------------------------------+
| Pulse | PDF |
| Count | |
+------------+------------------------------------------------------+
| 1 | {128, 128}/256 |
| | |
| 2 | {42, 172, 42}/256 |
| | |
| 3 | {21, 107, 107, 21}/256 |
| | |
| 4 | {12, 60, 112, 61, 11}/256 |
| | |
| 5 | {8, 34, 86, 86, 35, 7}/256 |
| | |
| 6 | {8, 23, 55, 90, 55, 20, 5}/256 |
| | |
| 7 | {5, 15, 38, 72, 72, 36, 15, 3}/256 |
| | |
| 8 | {6, 12, 27, 52, 77, 47, 20, 10, 5}/256 |
| | |
| 9 | {6, 19, 28, 35, 40, 40, 35, 28, 19, 6}/256 |
| | |
| 10 | {4, 14, 22, 31, 37, 40, 37, 31, 22, 14, 4}/256 |
| | |
| 11 | {3, 10, 18, 26, 33, 38, 38, 33, 26, 18, 10, 3}/256 |
| | |
| 12 | {2, 8, 13, 21, 29, 36, 38, 36, 29, 21, 13, 8, 2}/256 |
| | |
| 13 | {1, 5, 10, 17, 25, 32, 38, 38, 32, 25, 17, 10, 5, |
| | 1}/256 |
| | |
| 14 | {1, 4, 7, 13, 21, 29, 35, 36, 35, 29, 21, 13, 7, 4, |
| | 1}/256 |
| | |
| 15 | {1, 2, 5, 10, 17, 25, 32, 36, 36, 32, 25, 17, 10, 5, |
| | 2, 1}/256 |
| | |
| 16 | {1, 2, 4, 7, 13, 21, 28, 34, 36, 34, 28, 21, 13, 7, |
| | 4, 2, 1}/256 |
+------------+------------------------------------------------------+
Table 50: PDFs for Pulse Count Split, 2 Sample Partitions
表50：パルス数分割のPDF、2つのサンプルパーティション
After the decoder reads the pulse locations for all blocks, it reads the LSBs (if any) for each block in turn. Inside each block, it reads all the LSBs for each coefficient in turn, even those where no pulses were allocated, before proceeding to the next one. For 10 ms MB frames, it reads LSBs even for the extra 8 samples in the last block. The LSBs are coded from most significant to least significant, and they all use the PDF in Table 51.
デコーダーがすべてのブロックのパルス位置を読み取った後、各ブロックのLSB（存在する場合）を順番に読み取ります。各ブロック内では、次の係数に進む前に、パルスが割り当てられていないものも含めて、各係数のすべてのLSBを順番に読み取ります。 10 ms MBフレームの場合、最後のブロックの余分な8サンプルについてもLSBを読み取ります。 LSBは最上位から最下位へとコード化され、すべてが表51のPDFを使用します。
+----------------+
| PDF |
+----------------+
| {136, 120}/256 |
+----------------+
Table 51: PDF for Excitation LSBs
表51：励起LABのPDF
The number of LSBs read for each coefficient in a block is determined in Section 4.2.7.8.2. The magnitude of the coefficient is initially equal to the number of pulses placed at that location in Section 4.2.7.8.3. As each LSB is decoded, the magnitude is doubled, and then the value of the LSB added to it, to obtain an updated magnitude.
ブロック内の各係数に対して読み取られるLSBの数は、セクション4.2.7.8.2で決定されます。係数の大きさは、最初はセクション4.2.7.8.3でその位置に配置されたパルスの数と同じです。各LSBがデコードされると、等級が2倍になり、LSBの値がそれに追加されて、更新された等級が取得されます。
After decoding the pulse locations and the LSBs, the decoder knows the magnitude of each coefficient in the excitation. It then decodes a sign for all coefficients with a non-zero magnitude, using one of the PDFs from Table 52. If the value decoded is 0, then the coefficient magnitude is negated. Otherwise, it remains positive.
パルス位置とLSBをデコードした後、デコーダーは励起内の各係数の大きさを認識します。次に、表52のPDFの1つを使用して、ゼロ以外の大きさのすべての係数の符号をデコードします。デコードされた値が0の場合、係数の大きさは否定されます。それ以外の場合は、プラスのままです。
The decoder chooses the PDF for the sign based on the signal type and quantization offset type (from Section 4.2.7.3) and the number of pulses in the block (from Section 4.2.7.8.2). The number of pulses in the block does not take into account any LSBs. Most PDFs are skewed towards negative signs because of the quantization offset, but the PDFs for zero pulses are highly skewed towards positive signs. If a block contains many positive coefficients, it is sometimes beneficial to code it solely using LSBs (i.e., with zero pulses), since the encoder may be able to save enough bits on the signs to justify the less efficient coefficient magnitude encoding.
デコーダーは、信号タイプと量子化オフセットタイプ（セクション4.2.7.3から）およびブロック内のパルス数（セクション4.2.7.8.2から）に基づいて、符号のPDFを選択します。ブロック内のパルス数は、LSBを考慮していません。ほとんどのPDFは、量子化オフセットのために負の符号に向かって歪んでいますが、ゼロパルスのPDFは正の符号に向かって大きく歪んでいます。ブロックに多くの正の係数が含まれている場合、エンコーダーが符号の十分なビットを保存して効率の悪い係数の大きさのエンコーディングを正当化できるため、LSBのみを使用して（つまり、ゼロパルスを使用して）コーディングすることが有益な場合があります。
+-------------+-----------------------+-------------+---------------+
| Signal Type | Quantization Offset | Pulse Count | PDF |
| | Type | | |
+-------------+-----------------------+-------------+---------------+
| Inactive | Low | 0 | {2, 254}/256 |
| | | | |
| Inactive | Low | 1 | {207, 49}/256 |
| | | | |
| Inactive | Low | 2 | {189, 67}/256 |
| Inactive | Low | 3 | {179, 77}/256 |
| | | | |
| Inactive | Low | 4 | {174, 82}/256 |
| | | | |
| Inactive | Low | 5 | {163, 93}/256 |
| | | | |
| Inactive | Low | 6 or more | {157, 99}/256 |
| | | | |
| Inactive | High | 0 | {58, 198}/256 |
| | | | |
| Inactive | High | 1 | {245, 11}/256 |
| | | | |
| Inactive | High | 2 | {238, 18}/256 |
| | | | |
| Inactive | High | 3 | {232, 24}/256 |
| | | | |
| Inactive | High | 4 | {225, 31}/256 |
| | | | |
| Inactive | High | 5 | {220, 36}/256 |
| | | | |
| Inactive | High | 6 or more | {211, 45}/256 |
| | | | |
| Unvoiced | Low | 0 | {1, 255}/256 |
| | | | |
| Unvoiced | Low | 1 | {210, 46}/256 |
| | | | |
| Unvoiced | Low | 2 | {190, 66}/256 |
| | | | |
| Unvoiced | Low | 3 | {178, 78}/256 |
| | | | |
| Unvoiced | Low | 4 | {169, 87}/256 |
| | | | |
| Unvoiced | Low | 5 | {162, 94}/256 |
| | | | |
| Unvoiced | Low | 6 or more | {152, |
| | | | 104}/256 |
| | | | |
| Unvoiced | High | 0 | {48, 208}/256 |
| | | | |
| Unvoiced | High | 1 | {242, 14}/256 |
| | | | |
| Unvoiced | High | 2 | {235, 21}/256 |
| | | | |
| Unvoiced | High | 3 | {224, 32}/256 |
| | | | |
| Unvoiced | High | 4 | {214, 42}/256 |
| | | | |
| Unvoiced | High | 5 | {205, 51}/256 |
| Unvoiced | High | 6 or more | {190, 66}/256 |
| | | | |
| Voiced | Low | 0 | {1, 255}/256 |
| | | | |
| Voiced | Low | 1 | {162, 94}/256 |
| | | | |
| Voiced | Low | 2 | {152, |
| | | | 104}/256 |
| | | | |
| Voiced | Low | 3 | {147, |
| | | | 109}/256 |
| | | | |
| Voiced | Low | 4 | {144, |
| | | | 112}/256 |
| | | | |
| Voiced | Low | 5 | {141, |
| | | | 115}/256 |
| | | | |
| Voiced | Low | 6 or more | {138, |
| | | | 118}/256 |
| | | | |
| Voiced | High | 0 | {8, 248}/256 |
| | | | |
| Voiced | High | 1 | {203, 53}/256 |
| | | | |
| Voiced | High | 2 | {187, 69}/256 |
| | | | |
| Voiced | High | 3 | {176, 80}/256 |
| | | | |
| Voiced | High | 4 | {168, 88}/256 |
| | | | |
| Voiced | High | 5 | {161, 95}/256 |
| | | | |
| Voiced | High | 6 or more | {154, |
| | | | 102}/256 |
+-------------+-----------------------+-------------+---------------+
Table 52: PDFs for Excitation Signs
表52：興奮兆候のPDF
After the signs have been read, there is enough information to reconstruct the complete excitation signal. This requires adding a constant quantization offset to each non-zero sample and then pseudorandomly inverting and offsetting every sample. The constant quantization offset varies depending on the signal type and quantization offset type (see Section 4.2.7.3).
標識が読み取られた後、完全な励起信号を再構築するのに十分な情報があります。これには、ゼロ以外の各サンプルに一定の量子化オフセットを追加してから、すべてのサンプルを擬似ランダムに反転およびオフセットする必要があります。一定の量子化オフセットは、信号タイプと量子化オフセットタイプによって異なります（4.2.7.3項を参照）。
+-------------+--------------------------+--------------------------+
| Signal Type | Quantization Offset Type | Quantization Offset |
| | | (Q23) |
+-------------+--------------------------+--------------------------+
| Inactive | Low | 25 |
| | | |
| Inactive | High | 60 |
| | | |
| Unvoiced | Low | 25 |
| | | |
| Unvoiced | High | 60 |
| | | |
| Voiced | Low | 8 |
| | | |
| Voiced | High | 25 |
+-------------+--------------------------+--------------------------+
Table 53: Excitation Quantization Offsets
表53：励起量子化オフセット
Let e_raw[i] be the raw excitation value at position i, with a magnitude composed of the pulses at that location (see Section 4.2.7.8.3) combined with any additional LSBs (see Section 4.2.7.8.4), and with the corresponding sign decoded in Section 4.2.7.8.5. Additionally, let seed be the current pseudorandom seed, which is initialized to the value decoded from Section 4.2.7.7 for the first sample in the current SILK frame, and updated for each subsequent sample according to the procedure below. Finally, let offset_Q23 be the quantization offset from Table 53. Then the following procedure produces the final reconstructed excitation value, e_Q23[i]:
e_raw [i]を位置iの生の励起値とし、その位置のパルス（セクション4.2.7.8.3を参照）を追加のLSB（セクション4.2.7.8.4を参照）と組み合わせて、セクション4.2.7.8.5でデコードされた対応する符号。さらに、シードを現在の疑似ランダムシードとします。これは、現在のSILKフレームの最初のサンプルについてセクション4.2.7.7からデコードされた値に初期化され、以下の手順に従って後続の各サンプルに対して更新されます。最後に、offset_Q23を表53の量子化オフセットとします。次に、次の手順で、最終的に再構成された励起値e_Q23 [i]を生成します。
e_Q23[i] = (e_raw[i] << 8) - sign(e_raw[i])*20 + offset_Q23;
seed = (196314165*seed + 907633515) & 0xFFFFFFFF;
e_Q23[i] = (seed & 0x80000000) ? -e_Q23[i] : e_Q23[i];
seed = (seed + e_raw[i]) & 0xFFFFFFFF;
When e_raw[i] is zero, sign() returns 0 by the definition in Section 1.1.4, so the factor of 20 does not get added. The final e_Q23[i] value may require more than 16 bits per sample, but it will not require more than 23, including the sign.
e_raw [i]がゼロの場合、sign()はセクション1.1.4の定義で0を返すため、係数20は加算されません。最終的なe_Q23 [i]値には、サンプルあたり16ビットを超える必要がありますが、符号を含めて23ビットを超えることはありません。
The remainder of the reconstruction process for the frame does not need to be bit-exact, as small errors should only introduce proportionally small distortions. Although the reference implementation only includes a fixed-point version of the remaining steps, this section describes them in terms of a floating-point version for simplicity. This produces a signal with a nominal range of -1.0 to 1.0.
フレームの再構成プロセスの残りの部分は、ビット誤差が完全である必要はありません。小さなエラーは、それに比例して小さな歪みをもたらすだけだからです。リファレンス実装には残りのステップの固定小数点バージョンのみが含まれていますが、このセクションでは、簡単にするために、浮動小数点バージョンについてそれらを説明します。これにより、公称範囲が-1.0〜1.0の信号が生成されます。
silk_decode_core() (decode_core.c) contains the code for the main reconstruction process. It proceeds subframe-by-subframe, since quantization gains, LTP parameters, and (in 20 ms SILK frames) LPC coefficients can vary from one to the next.
silk_decode_core()（decode_core.c）には、メインの再構築プロセスのコードが含まれています。量子化ゲイン、LTPパラメーター、および（20 msのSILKフレームで）LPC係数は1つずつ異なるため、サブフレームごとに処理されます。
Let a_Q12[k] be the LPC coefficients for the current subframe. If this is the first or second subframe of a 20 ms SILK frame and the LSF interpolation factor, w_Q2 (see Section 4.2.7.5.5), is less than 4, then these correspond to the final LPC coefficients produced by Section 4.2.7.5.8 from the interpolated LSF coefficients, n1_Q15[k] (computed in Section 4.2.7.5.5). Otherwise, they correspond to the final LPC coefficients produced from the uninterpolated LSF coefficients for the current frame, n2_Q15[k].
a_Q12 [k]を現在のサブフレームのLPC係数とします。これが20 msのSILKフレームの最初または2番目のサブフレームであり、LSF補間係数w_Q2（セクション4.2.7.5.5を参照）が4未満の場合、これらはセクション4.2.7.5によって生成された最終LPC係数に対応します。 .8補間されたLSF係数から、n1_Q15 [k]（セクション4.2.7.5.5で計算）。それ以外の場合は、現在のフレームn2_Q15 [k]の補間されていないLSF係数から生成された最終LPC係数に対応します。
Also, let n be the number of samples in a subframe (40 for NB, 60 for MB, and 80 for WB), s be the index of the current subframe in this SILK frame (0 or 1 for 10 ms frames, or 0 to 3 for 20 ms frames), and j be the index of the first sample in the residual corresponding to the current subframe.
また、nをサブフレームのサンプル数（NBの場合は40、MBの場合は60、WBの場合は80）とし、sはこのSILKフレームの現在のサブフレームのインデックス（10 msフレームの場合は0または1、または0の場合） 20 msフレームの場合は3）、jは現在のサブフレームに対応する残差の最初のサンプルのインデックスです。
For unvoiced frames (see Section 4.2.7.3), the LPC residual for i such that j <= i < (j + n) is simply a normalized copy of the excitation signal, i.e.,
無声フレームの場合（セクション4.2.7.3を参照）、j <= i <（j + n）となるようなiのLPC残差は、単に励起信号の正規化されたコピーです。つまり、
e_Q23[i]
res[i] = ---------
2.0**23
Voiced SILK frames, on the other hand, pass the excitation through an LTP filter using the parameters decoded in Section 4.2.7.6 to produce an LPC residual. The LTP filter requires LPC residual values from before the current subframe as input. However, since the LPC coefficients may have changed, it obtains this residual by "rewhitening" the corresponding output signal using the LPC coefficients from the current subframe. Let out[i] for i such that (j - pitch_lags[s] - d_LPC - 2) <= i < j be the fully reconstructed output signal from the last (pitch_lags[s] + d_LPC + 2) samples of previous subframes (see Section 4.2.7.9.2), where pitch_lags[s] is the pitch lag for the current subframe from Section 4.2.7.6.1. Additionally, let lpc[i] for i such that (j - s*n - d_LPC) <= i < j be the fully reconstructed output signal from the last (s*n + d_LPC) samples of previous subframes before clamping (see Section 4.2.7.9.2). During reconstruction of the first subframe for this channel after either
一方、有声SILKフレームは、セクション4.2.7.6でデコードされたパラメーターを使用してLTPフィルターに励起を渡し、LPC残差を生成します。 LTPフィルターには、現在のサブフレームの前のLPC残差値が入力として必要です。ただし、LPC係数は変更されている可能性があるため、現在のサブフレームのLPC係数を使用して対応する出力信号を「白くする」ことで、この残差を取得します。 （j-pitch_lags [s]-d_LPC-2）<= i <jになるようなiのout [i]を、前のサブフレームの最後の（pitch_lags [s] + d_LPC + 2）サンプルから完全に再構成された出力信号（セクション4.2.7.9.2を参照）。ここで、pitch_lags [s]はセクション4.2.7.6.1の現在のサブフレームのピッチラグです。さらに、（j-s * n-d_LPC）<= i <jとなるようなiのlpc [i]を、クランプする前の前のサブフレームの最後の（s * n + d_LPC）サンプルから完全に再構築された出力信号とします（セクションを参照）。 4.2.7.9.2）。いずれかの後のこのチャネルの最初のサブフレームの再構築中
o An uncoded regular SILK frame (if this is the side channel), or
o コーディングされていない通常のSILKフレーム（これがサイドチャネルの場合）、または
o A decoder reset (see Section 4.5.2),
o デコーダーのリセット（セクション4.5.2を参照）、
out[i] and lpc[i] are initially cleared to all zeros. If this is the third or fourth subframe of a 20 ms SILK frame and the LSF interpolation factor, w_Q2 (see Section 4.2.7.5.5), is less than 4, then let out_end be set to (j - (s-2)*n) and let LTP_scale_Q14 be set to 16384. Otherwise, set out_end to (j - s*n) and set LTP_scale_Q14 to the Q14 LTP scaling value from Section 4.2.7.6.3. Then, for i such that (j - pitch_lags[s] - 2) <= i < out_end, out[i] is rewhitened into an LPC residual, res[i], via
out [i]とlpc [i]は、最初はすべてゼロにクリアされています。これが20 msのSILKフレームの3番目または4番目のサブフレームであり、LSF補間係数w_Q2（セクション4.2.7.5.5を参照）が4未満の場合、out_endを（j-（s-2）に設定します。 * n）およびLTP_scale_Q14を16384に設定します。それ以外の場合は、out_endを（j-s * n）に設定し、LTP_scale_Q14をセクション4.2.7.6.3のQ14 LTPスケーリング値に設定します。次に、（j-pitch_lags [s]-2）<= i <out_endであるようなiについて、out [i]がLPC残差res [i]に再ホワイト化されます。
4.0*LTP_scale_Q14
res[i] = ----------------- * clamp(-1.0,
gain_Q16[s]
d_LPC-1
__ a_Q12[k]
out[i] - \ out[i-k-1] * --------, 1.0)
/_ 4096.0
k=0
This requires storage to buffer up to 306 values of out[i] from previous subframes. This corresponds to WB with a maximum pitch lag of 18 ms * 16 kHz samples, plus 16 samples for d_LPC, plus 2 samples for the width of the LTP filter. Then, for i such that out_end <= i < j, lpc[i] is rewhitened into an LPC residual, res[i], via
これには、前のサブフレームからのout [i]の最大306個の値をバッファリングするためのストレージが必要です。これは、最大ピッチラグが18 ms * 16 kHzサンプルのWBに対応し、d_LPCの場合は16サンプル、LTPフィルターの幅の場合は2サンプルです。次に、out_end <= i <jであるようなiの場合、lpc [i]がLPC残差res [i]に再ホワイト化されます。
d_LPC-1
65536.0 __ a_Q12[k]
res[i] = ----------- * (lpc[i] - \ lpc[i-k-1] * --------)
gain_Q16[s] /_ 4096.0
k=0
This requires storage to buffer up to 256 values of lpc[i] from previous subframes (240 from the current SILK frame and 16 from the previous SILK frame). This corresponds to WB with up to three previous subframes in the current SILK frame, plus 16 samples for d_LPC. The astute reader will notice that, given the definition of lpc[i] in Section 4.2.7.9.2, the output of this latter equation is merely a scaled version of the values of res[i] from previous subframes.
これには、前のサブフレームからの最大256のlpc [i]の値をバッファリングするためのストレージが必要です（現在のSILKフレームから240、前のSILKフレームから16）。これは、現在のSILKフレーム内に最大3つの以前のサブフレームと、d_LPCの16個のサンプルを含むWBに対応します。賢い読者なら、セクション4.2.7.9.2でのlpc [i]の定義を考えると、この後者の式の出力は、前のサブフレームからのres [i]の値のスケーリングされたバージョンにすぎないことに気付くでしょう。
Let e_Q23[i] for j <= i < (j + n) be the excitation for the current
subframe, and b_Q7[k] for 0 <= k < 5 be the coefficients of the LTP
filter taken from the codebook entry in one of Tables 39 through 41
corresponding to the index decoded for the current subframe in
Section 4.2.7.6.2. Then for i such that j <= i < (j + n), the LPC
residual is
4
e_Q23[i] __ b_Q7[k]
res[i] = --------- + \ res[i - pitch_lags[s] + 2 - k] * -------
2.0**23 /_ 128.0
k=0
LPC synthesis uses the short-term LPC filter to predict the next output coefficient. For i such that (j - d_LPC) <= i < j, let lpc[i] be the result of LPC synthesis from the last d_LPC samples of the previous subframe or zeros in the first subframe for this channel after either
LPC合成では、短期LPCフィルターを使用して次の出力係数を予測します。 （j-d_LPC）<= i <jであるようなiの場合、lpc [i]を前のサブフレームの最後のd_LPCサンプルからのLPC合成の結果、またはいずれかの後にこのチャネルの最初のサブフレームのゼロとする
o An uncoded regular SILK frame (if this is the side channel), or
o コーディングされていない通常のSILKフレーム（これがサイドチャネルの場合）、または
o A decoder reset (see Section 4.5.2).
o デコーダーのリセット（セクション4.5.2を参照）。
Then, for i such that j <= i < (j + n), the result of LPC synthesis
for the current subframe is
d_LPC-1
gain_Q16[i] __ a_Q12[k]
lpc[i] = ----------- * res[i] + \ lpc[i-k-1] * --------
65536.0 /_ 4096.0
k=0
The decoder saves the final d_LPC values, i.e., lpc[i] such that (j + n - d_LPC) <= i < (j + n), to feed into the LPC synthesis of the next subframe. This requires storage for up to 16 values of lpc[i] (for WB frames).
デコーダーは最終的なd_LPC値、つまりlpc [i]を保存して、（j + n-d_LPC）<= i <（j + n）とし、次のサブフレームのLPC合成に送り込みます。これには、最大16個のlpc [i]値（WBフレーム用）のストレージが必要です。
Then, the signal is clamped into the final nominal range:
次に、信号は最終的な公称範囲にクランプされます。
out[i] = clamp(-1.0, lpc[i], 1.0)
out [i] =クランプ（-1.0、lpc [i]、1.0）
This clamping occurs entirely after the LPC synthesis filter has run. The decoder saves the unclamped values, lpc[i], to feed into the LPC filter for the next subframe, but saves the clamped values, out[i], for rewhitening in voiced frames.
このクランプは、LPC合成フィルターの実行後に完全に行われます。デコーダーは、クランプされていない値lpc [i]を保存して次のサブフレームのLPCフィルターに供給しますが、クランプされた値out [i]を保存して、有声フレームの再白色化を行います。
For stereo streams, after decoding a frame from each channel, the decoder must convert the mid-side (MS) representation into a left-right (LR) representation. The function silk_stereo_MS_to_LR (stereo_MS_to_LR.c) implements this process. In it, the decoder predicts the side channel using a) a simple low-passed version of the mid channel, and b) the unfiltered mid channel, using the prediction weights decoded in Section 4.2.7.1. This simple low-pass filter imposes a one-sample delay, and the unfiltered mid channel is also delayed by one sample. In order to allow seamless switching between stereo and mono, mono streams must also impose the same one-sample delay. The encoder requires an additional one-sample delay for both mono and stereo streams, though an encoder may omit the delay for mono if it knows it will never switch to stereo.
ステレオストリームの場合、デコーダーは各チャネルからフレームをデコードした後、中央（MS）表現を左右（LR）表現に変換する必要があります。関数silk_stereo_MS_to_LR（stereo_MS_to_LR.c）はこのプロセスを実装します。その中で、デコーダーは、a）中間チャネルの単純なローパスバージョン、およびb）セクション4.2.7.1でデコードされた予測重みを使用して、フィルターされていない中間チャネルを使用して、サイドチャネルを予測します。この単純なローパスフィルターは1サンプルの遅延を課し、フィルター処理されていない中間チャネルも1サンプル遅延されます。ステレオとモノの間のシームレスな切り替えを可能にするために、モノストリームも同じ1サンプル遅延を課す必要があります。エンコーダーは、モノラルストリームとステレオストリームの両方に追加の1サンプル遅延を必要としますが、エンコーダーはステレオに切り替えないことがわかっている場合、モノラルの遅延を省略できます。
The unmixing process operates in two phases. The first phase lasts for 8 ms, during which it interpolates the prediction weights from the previous frame, prev_w0_Q13 and prev_w1_Q13, to the values for the current frame, w0_Q13 and w1_Q13. The second phase simply uses these weights for the remainder of the frame.
分離プロセスは2つのフェーズで動作します。最初のフェーズは8ミリ秒続き、その間、前のフレームprev_w0_Q13およびprev_w1_Q13からの予測重みを現在のフレームの値w0_Q13およびw1_Q13に補間します。 2番目のフェーズでは、これらの重みをフレームの残りの部分に使用します。
Let mid[i] and side[i] be the contents of out[i] (from Section 4.2.7.9.2) for the current mid and side channels, respectively, and let left[i] and right[i] be the corresponding stereo output channels. If the side channel is not coded (see Section 4.2.7.2), then side[i] is set to zero. Also, let j be defined as in Section 4.2.7.9, n1 be the number of samples in phase 1 (64 for NB, 96 for MB, and 128 for WB), and n2 be the total number of samples in the frame. Then, for i such that j <= i < (j + n2), the left and right channel output is
mid [i]とside [i]をそれぞれ現在のmidチャネルとsideチャネルのout [i]（セクション4.2.7.9.2から）のコンテンツとし、left [i]とright [i]をそれぞれ対応するステレオ出力チャンネル。サイドチャネルがコーディングされていない場合（セクション4.2.7.2を参照）、side [i]はゼロに設定されます。また、セクション4.2.7.9のようにjを定義すると、n1はフェーズ1のサンプル数（NBの場合は64、MBの場合は96、WBの場合は128）であり、n2はフレーム内のサンプルの総数です。次に、j <= i <（j + n2）であるiの場合、左右のチャネル出力は
prev_w0_Q13 (w0_Q13 - prev_w0_Q13)
w0 = ----------- + min(i - j, n1)*----------------------
8192.0 8192.0*n1
prev_w1_Q13 (w1_Q13 - prev_w1_Q13)
w1 = ----------- + min(i - j, n1)*----------------------
8192.0 8192.0*n1
mid[i-2] + 2*mid[i-1] + mid[i]
p0 = ------------------------------
4.0
left[i] = clamp(-1.0, (1 + w1)*mid[i-1] + side[i-1] + w0*p0, 1.0)
right[i] = clamp(-1.0, (1 - w1)*mid[i-1] - side[i-1] - w0*p0, 1.0)
These formulas require two samples prior to index j, the start of the frame, for the mid channel, and one prior sample for the side channel. For the first frame after a decoder reset, zeros are used instead.
これらの式では、ミッドチャネルの場合はフレームの開始であるインデックスjの前に2つのサンプルが必要で、サイドチャネルの場合は1つ前のサンプルが必要です。デコーダのリセット後の最初のフレームでは、代わりにゼロが使用されます。
After stereo unmixing (if any), the decoder applies resampling to convert the decoded SILK output to the sample rate desired by the application. This is necessary when decoding a Hybrid frame at SWB or FB sample rates, or whenever the decoder wants the output at a different sample rate than the internal SILK sampling rate (e.g., to allow a constant sample rate when the audio bandwidth changes, or to allow mixing with audio from other applications). The resampler itself is non-normative, and a decoder can use any method it wants to perform the resampling.
ステレオアンミックス（存在する場合）の後、デコーダーはリサンプリングを適用して、デコードされたSILK出力をアプリケーションで必要なサンプルレートに変換します。これは、ハイブリッドフレームをSWBまたはFBのサンプルレートでデコードするとき、またはデコーダーが内部SILKサンプリングレートとは異なるサンプルレートで出力を必要とするときはいつでも必要です（たとえば、オーディオ帯域幅が変化したときに一定のサンプルレートを可能にするため、または他のアプリケーションからのオーディオとのミキシングを可能にします）。リサンプラー自体は非規範的であり、デコーダーはリサンプリングを実行したい任意の方法を使用できます。
However, a minimum amount of delay is imposed to allow the resampler to operate, and this delay is normative, so that the corresponding delay can be applied to the MDCT layer in the encoder. A decoder is always free to use a resampler that requires more delay than allowed for here (e.g., to improve quality), but it must then delay the output of the MDCT layer by this extra amount. Keeping as much delay as possible on the encoder side allows an encoder that knows it will never use any of the SILK or Hybrid modes to skip this delay. By contrast, if it were all applied by the decoder, then a decoder that processes audio in fixed-size blocks would be forced to delay the output of CELT frames just in case of a later switch to a SILK or Hybrid mode.
ただし、リサンプラーが動作できるように最小限の遅延が課され、この遅延は規範的であるため、対応する遅延をエンコーダーのMDCTレイヤーに適用できます。デコーダーは、ここで許可されているよりも多くの遅延を必要とするリサンプラーを常に自由に使用できますが（たとえば、品質を向上させるため）、MDCTレイヤーの出力をこの余分な量だけ遅延させる必要があります。エンコーダ側で可能な限り多くの遅延を維持すると、エンコーダがSILKまたはハイブリッドモードを使用してこの遅延をスキップすることは決してないことを認識できます。対照的に、すべてデコーダーによって適用された場合、固定サイズのブロックでオーディオを処理するデコーダーは、後でSILKモードまたはハイブリッドモードに切り替えた場合に備えて、CELTフレームの出力を遅延させる必要があります。
Table 54 gives the maximum resampler delay in samples at 48 kHz for each SILK audio bandwidth. Because the actual output rate may not be 48 kHz, it may not be possible to achieve exactly these delays while using a whole number of input or output samples. The reference implementation is able to resample to any of the supported output sampling rates (8, 12, 16, 24, or 48 kHz) within or near this delay constraint. Some resampling filters (including those used by the reference implementation) may add a delay that is not an exact integer, or is not linear-phase, and so cannot be represented by a single delay at all frequencies. However, such deviations are unlikely to be perceptible, and the comparison tool described in Section 6 is designed to be relatively insensitive to them. The delays listed here are the ones that should be targeted by the encoder.
表54は、各SILKオーディオ帯域幅に対する48 kHzでのサンプルの最大リサンプラー遅延を示しています。実際の出力レートは48 kHzではない可能性があるため、入力または出力サンプルの総数を使用している間は、これらの遅延を正確に実現できない場合があります。リファレンス実装は、この遅延制約内またはその近くで、サポートされている任意の出力サンプリングレート（8、12、16、24、または48 kHz）にリサンプリングできます。一部のリサンプリングフィルター（参照実装で使用されるものを含む）は、正確な整数ではない、または線形位相ではない遅延を追加する可能性があるため、すべての周波数で単一の遅延で表すことはできません。ただし、そのような逸脱は認識できない可能性が高く、セクション6で説明する比較ツールは、それらの影響を比較的受けにくいように設計されています。ここにリストされている遅延は、エンコーダーの対象となる遅延です。
+-----------------+-----------------------+
| Audio Bandwidth | Delay in Milliseconds |
+-----------------+-----------------------+
| NB | 0.538 |
| | |
| MB | 0.692 |
| | |
| WB | 0.706 |
+-----------------+-----------------------+
Table 54: SILK Resampler Delay Allocations
表54：SILKリサンプラーの遅延割り当て
NB is given a smaller decoder delay allocation than MB and WB to allow a higher-order filter when resampling to 8 kHz in both the encoder and decoder. This implies that the audio content of two SILK frames operating at different bandwidths is not perfectly aligned in time. This is not an issue for any transitions described in Section 4.5, because they all involve a SILK decoder reset. When the decoder is reset, any samples remaining in the resampling buffer are discarded, and the resampler is re-initialized with silence.
NBには、エンコーダーとデコーダーの両方で8 kHzにリサンプリングするときに高次フィルターを許可するために、MBおよびWBよりも小さいデコーダー遅延割り当てが与えられます。これは、異なる帯域幅で動作する2つのSILKフレームのオーディオコンテンツが時間的に完全に揃っていないことを意味します。すべての遷移はSILKデコーダーのリセットに関係するため、これはセクション4.5で説明する遷移の問題ではありません。デコーダーがリセットされると、リサンプリングバッファーに残っているサンプルはすべて破棄され、リサンプラーは無音で再初期化されます。
The CELT layer of Opus is based on the Modified Discrete Cosine Transform [MDCT] with partially overlapping windows of 5 to 22.5 ms. The main principle behind CELT is that the MDCT spectrum is divided into bands that (roughly) follow the Bark scale, i.e., the scale of the ear's critical bands [ZWICKER61]. The normal CELT layer uses 21 of those bands, though Opus Custom (see Section 6.2) may use a different number of bands. In Hybrid mode, the first 17 bands (up to 8 kHz) are not coded. A band can contain as little as one MDCT bin per channel, and as many as 176 bins per channel, as detailed in Table 55. In each band, the gain (energy) is coded separately from the shape of the spectrum. Coding the gain explicitly makes it easy to preserve the spectral envelope of the signal. The remaining unit-norm shape vector is encoded using a Pyramid Vector Quantizer (PVQ) Section 4.3.4.
OpusのCELTレイヤーは、変更された離散コサイン変換[MDCT]に基づいており、ウィンドウが5〜22.5 msの部分的にオーバーラップしています。 CELTの背後にある主な原理は、MDCTスペクトルが（大まかに）鳴き声のスケール、つまり耳の重要なバンドのスケール[ZWICKER61]に従うバンドに分割されることです。通常のCELTレイヤーはこれらのバンドの21を使用しますが、Opus Custom（セクション6.2を参照）は異なる数のバンドを使用する場合があります。ハイブリッドモードでは、最初の17バンド（最大8 kHz）はコーディングされません。帯域には、表55に示すように、チャネルごとに1つだけのMDCTビンと、チャネルごとに最大176のビンを含めることができます。各バンドでは、ゲイン（エネルギー）は、スペクトルの形状とは別にコード化されます。ゲインを明示的にコーディングすると、信号のスペクトルエンベロープを簡単に保持できます。残りの単位ノルム形状ベクトルは、Pyramid Vector Quantizer（PVQ）セクション4.3.4を使用してエンコードされます。
+--------+--------+------+-------+-------+-------------+------------+
| Frame | 2.5 ms | 5 ms | 10 ms | 20 ms | Start | Stop |
| Size: | | | | | Frequency | Frequency |
+--------+--------+------+-------+-------+-------------+------------+
| Band | Bins: | | | | | |
| | | | | | | |
| 0 | 1 | 2 | 4 | 8 | 0 Hz | 200 Hz |
| | | | | | | |
| 1 | 1 | 2 | 4 | 8 | 200 Hz | 400 Hz |
| | | | | | | |
| 2 | 1 | 2 | 4 | 8 | 400 Hz | 600 Hz |
| | | | | | | |
| 3 | 1 | 2 | 4 | 8 | 600 Hz | 800 Hz |
| | | | | | | |
| 4 | 1 | 2 | 4 | 8 | 800 Hz | 1000 Hz |
| | | | | | | |
| 5 | 1 | 2 | 4 | 8 | 1000 Hz | 1200 Hz |
| | | | | | | |
| 6 | 1 | 2 | 4 | 8 | 1200 Hz | 1400 Hz |
| | | | | | | |
| 7 | 1 | 2 | 4 | 8 | 1400 Hz | 1600 Hz |
| | | | | | | |
| 8 | 2 | 4 | 8 | 16 | 1600 Hz | 2000 Hz |
| | | | | | | |
| 9 | 2 | 4 | 8 | 16 | 2000 Hz | 2400 Hz |
| | | | | | | |
| 10 | 2 | 4 | 8 | 16 | 2400 Hz | 2800 Hz |
| | | | | | | |
| 11 | 2 | 4 | 8 | 16 | 2800 Hz | 3200 Hz |
| | | | | | | |
| 12 | 4 | 8 | 16 | 32 | 3200 Hz | 4000 Hz |
| | | | | | | |
| 13 | 4 | 8 | 16 | 32 | 4000 Hz | 4800 Hz |
| | | | | | | |
| 14 | 4 | 8 | 16 | 32 | 4800 Hz | 5600 Hz |
| | | | | | | |
| 15 | 6 | 12 | 24 | 48 | 5600 Hz | 6800 Hz |
| | | | | | | |
| 16 | 6 | 12 | 24 | 48 | 6800 Hz | 8000 Hz |
| | | | | | | |
| 17 | 8 | 16 | 32 | 64 | 8000 Hz | 9600 Hz |
| | | | | | | |
| 18 | 12 | 24 | 48 | 96 | 9600 Hz | 12000 Hz |
| | | | | | | |
| 19 | 18 | 36 | 72 | 144 | 12000 Hz | 15600 Hz |
| | | | | | | |
| 20 | 22 | 44 | 88 | 176 | 15600 Hz | 20000 Hz |
+--------+--------+------+-------+-------+-------------+------------+
Table 55: MDCT Bins per Channel per Band for Each Frame Size
表55：各フレームサイズのバンドごとのチャネルごとのMDCTビン
Transients are notoriously difficult for transform codecs to code. CELT uses two different strategies for them:
コーデックをコードに変換することは、非常に困難です。 CELTは、2つの異なる戦略を使用します。
1. Using multiple smaller MDCTs instead of a single large MDCT, and
1. 単一の大きなMDCTの代わりに複数の小さなMDCTを使用し、かつ
2. Dynamic time-frequency resolution changes (See Section 4.3.4.5).
2. 動的な時間-周波数分解能の変更（セクション4.3.4.5を参照）。
To improve quality on highly tonal and periodic signals, CELT includes a pre-filter/post-filter combination. The pre-filter on the encoder side attenuates the signal's harmonics. The post-filter on the decoder side restores the original gain of the harmonics, while shaping the coding noise to roughly follow the harmonics. Such noise shaping reduces the perception of the noise.
非常に色調が強く周期的な信号の品質を向上させるために、CELTにはプレフィルター/ポストフィルターの組み合わせが含まれています。エンコーダ側のプレフィルタは、信号の高調波を減衰させます。デコーダ側のポストフィルタは、ハーモニクスの元のゲインを復元し、ハーモニクスにほぼ追従するようにコーディングノイズをシェーピングします。このようなノイズシェーピングは、ノイズの知覚を低減します。
When coding a stereo signal, three coding methods are available:
ステレオ信号をコーディングする場合、3つのコーディング方法を使用できます。
o mid-side stereo: encodes the mean and the difference of the left and right channels,
o ミッドサイドステレオ：左チャネルと右チャネルの平均と差をエンコードし、
o intensity stereo: only encodes the mean of the left and right channels (discards the difference),
o 強度ステレオ：左チャネルと右チャネルの平均のみをエンコードします（違いを破棄します）、
o dual stereo: encodes the left and right channels separately.
o デュアルステレオ：左右のチャンネルを別々にエンコードします。
An overview of the decoder is given in Figure 17.
デコーダーの概要を図17に示します。
+---------+
| Coarse |
+->| decoder |----+
| +---------+ |
| |
| +---------+ v
| | Fine | +---+
+->| decoder |->| + |
| +---------+ +---+
| ^ |
+---------+ | | |
| Range | | +----------+ v
| Decoder |-+ | Bit | +------+
+---------+ | |Allocation| | 2**x |
| +----------+ +------+
| | |
| v v +--------+
| +---------+ +---+ +-------+ | pitch |
+->| PVQ |->| * |->| IMDCT |->| post- |--->
| | decoder | +---+ +-------+ | filter |
| +---------+ +--------+
| ^
+--------------------------------------+
Legend: IMDCT = Inverse MDCT
凡例：IMDCT =逆MDCT
Figure 17: Structure of the CELT decoder
図17：CELTデコーダーの構造
The decoder is based on the following symbols and sets of symbols:
デコーダーは、次のシンボルとシンボルのセットに基づいています。
+---------------+---------------------+---------------+
| Symbol(s) | PDF | Condition |
+---------------+---------------------+---------------+
| silence | {32767, 1}/32768 | |
| | | |
| post-filter | {1, 1}/2 | |
| | | |
| octave | uniform (6) | post-filter |
| | | |
| period | raw bits (4+octave) | post-filter |
| | | |
| gain | raw bits (3) | post-filter |
| | | |
| tapset | {2, 1, 1}/4 | post-filter |
| | | |
| transient | {7, 1}/8 | |
| | | |
| intra | {7, 1}/8 | |
| | | |
| coarse energy | Section 4.3.2 | |
| | | |
| tf_change | Section 4.3.1 | |
| | | |
| tf_select | {1, 1}/2 | Section 4.3.1 |
| | | |
| spread | {7, 2, 21, 2}/32 | |
| | | |
| dyn. alloc. | Section 4.3.3 | |
| | | |
| alloc. trim | Table 58 | |
| | | |
| skip | {1, 1}/2 | Section 4.3.3 |
| | | |
| intensity | uniform | Section 4.3.3 |
| | | |
| dual | {1, 1}/2 | |
| | | |
| fine energy | Section 4.3.2 | |
| | | |
| residual | Section 4.3.4 | |
| | | |
| anti-collapse | {1, 1}/2 | Section 4.3.5 |
| | | |
| finalize | Section 4.3.2 | |
+---------------+---------------------+---------------+
Table 56: Order of the Symbols in the CELT Section of the Bitstream
表56：ビットストリームのCELTセクションでのシンボルの順序
The decoder extracts information from the range-coded bitstream in the order described in Table 56. In some circumstances, it is possible for a decoded value to be out of range due to a very small amount of redundancy in the encoding of large integers by the range coder. In that case, the decoder should assume there has been an error in the coding, decoding, or transmission and SHOULD take measures to conceal the error and/or report to the application that a problem has occurred. Such out of range errors cannot occur in the SILK layer.
デコーダーは、表56に記載されている順序で範囲コード化ビットストリームから情報を抽出します。状況によっては、レンジコーダー。その場合、デコーダは、コーディング、デコーディング、または送信にエラーがあったと想定し、エラーを隠蔽する、および/または問題が発生したことをアプリケーションに報告する手段を講じるべきです（SHOULD）。このような範囲外のエラーは、SILKレイヤーでは発生しません。
The "transient" flag indicates whether the frame uses a single long MDCT or several short MDCTs. When it is set, then the MDCT coefficients represent multiple short MDCTs in the frame. When not set, the coefficients represent a single long MDCT for the frame. The flag is encoded in the bitstream with a probability of 1/8. In addition to the global transient flag is a per-band binary flag to change the time-frequency (tf) resolution independently in each band. The change in tf resolution is defined in tf_select_table[][] in celt.c and depends on the frame size, whether the transient flag is set, and the value of tf_select. The tf_select flag uses a 1/2 probability, but is only decoded if it can have an impact on the result knowing the value of all per-band tf_change flags.
「一時的」フラグは、フレームが単一の長いMDCTを使用するか、複数の短いMDCTを使用するかを示します。これが設定されると、MDCT係数はフレーム内の複数の短いMDCTを表します。設定されていない場合、係数はフレームの単一の長いMDCTを表します。フラグは、1/8の確率でビットストリームにエンコードされます。グローバルトランジェントフラグに加えて、バンドごとのバイナリフラグがあり、時間-周波数（tf）分解能を各バンドで個別に変更します。 tf解像度の変更は、celt.cのtf_select_table [] []で定義され、フレームサイズ、一時的なフラグが設定されているかどうか、およびtf_selectの値によって異なります。 tf_selectフラグは1/2の確率を使用しますが、すべてのバンドごとのtf_changeフラグの値を知っている結果に影響を与える可能性がある場合にのみデコードされます。
It is important to quantize the energy with sufficient resolution because any energy quantization error cannot be compensated for at a later stage. Regardless of the resolution used for encoding the spectral shape of a band, it is perceptually important to preserve the energy in each band. CELT uses a three-step coarse-fine-fine strategy for encoding the energy in the base-2 log domain, as implemented in quant_bands.c.
エネルギーの量子化誤差は後の段階では補正できないため、十分な分解能でエネルギーを量子化することが重要です。バンドのスペクトル形状のエンコードに使用される解像度に関係なく、各バンドのエネルギーを維持することは知覚的に重要です。 CELTは、quant_bands.cで実装されているように、ベース2のログドメインでエネルギーをエンコードするために、3ステップの粗密微細戦略を使用します。
Coarse quantization of the energy uses a fixed resolution of 6 dB (integer part of base-2 log). To minimize the bitrate, prediction is applied both in time (using the previous frame) and in frequency (using the previous bands). The part of the prediction that is based on the previous frame can be disabled, creating an "intra" frame where the energy is coded without reference to prior frames. The decoder first reads the intra flag to determine what prediction is used. The 2-D z-transform [Z-TRANSFORM] of the prediction filter is
エネルギーの粗い量子化では、6 dBの固定解像度を使用します（2を底とする対数の整数部分）。ビットレートを最小限に抑えるために、予測は時間内（前のフレームを使用）と周波数内（前のバンドを使用）の両方に適用されます。前のフレームに基づく予測の一部を無効にして、前のフレームを参照せずにエネルギーがコード化される「イントラ」フレームを作成できます。デコーダーは最初にイントラフラグを読み取って、使用される予測を決定します。予測フィルターの2次元z変換[Z-TRANSFORM]は、
-1 -1
(1 - alpha*z_l )*(1 - z_b )
A(z_l, z_b) = -----------------------------
-1
1 - beta*z_b
where b is the band index and l is the frame index. The prediction coefficients applied depend on the frame size in use when not using intra energy and are alpha=0, beta=4915/32768 when using intra energy. The time-domain prediction is based on the final fine quantization of the previous frame, while the frequency domain (within the current frame) prediction is based on coarse quantization only (because the fine quantization has not been computed yet). The prediction is clamped internally so that fixed-point implementations with limited dynamic range always remain in the same state as floating point implementations. We approximate the ideal probability distribution of the prediction error using a Laplace distribution with separate parameters for each frame size in intra- and inter-frame modes. These parameters are held in the e_prob_model table in quant_bands.c. The coarse energy decoding is performed by unquant_coarse_energy() (quant_bands.c). The decoding of the Laplace-distributed values is implemented in ec_laplace_decode() (laplace.c).
ここで、bはバンドインデックス、lはフレームインデックスです。適用される予測係数は、イントラエネルギーを使用しない場合は使用中のフレームサイズに依存し、イントラエネルギーを使用する場合はalpha = 0、beta = 4915/32768です。時間領域予測は、前のフレームの最終的な細かい量子化に基づいていますが、周波数領域（現在のフレーム内）予測は、粗い量子化のみに基づいています（細かい量子化がまだ計算されていないため）。予測は内部で固定されているため、ダイナミックレンジが制限された固定小数点の実装は常に浮動小数点の実装と同じ状態のままです。フレーム内モードとフレーム間モードで、フレームサイズごとに個別のパラメーターを持つラプラス分布を使用して、予測誤差の理想的な確率分布を近似します。これらのパラメーターは、quant_bands.cのe_prob_modelテーブルに保持されます。粗いエネルギーのデコードは、unquant_coarse_energy()（quant_bands.c）によって実行されます。ラプラス分布値のデコードは、ec_laplace_decode()（laplace.c）に実装されています。
The number of bits assigned to fine energy quantization in each band is determined by the bit allocation computation described in Section 4.3.3. Let B_i be the number of fine energy bits for band i; the refinement is an integer f in the range [0,2**B_i-1]. The mapping between f and the correction applied to the coarse energy is equal to (f+1/2)/2**B_i - 1/2. Fine energy quantization is implemented in quant_fine_energy() (quant_bands.c).
各バンドでファインエネルギー量子化に割り当てられるビット数は、セクション4.3.3で説明されているビット割り当て計算によって決定されます。 B_iをバンドiのファインエネルギービットの数とします。精度は、[0,2 ** B_i-1]の範囲の整数fです。 fと粗いエネルギーに適用される補正の間のマッピングは、（f + 1/2）/ 2 ** B_i-1/2に等しくなります。細かいエネルギーの量子化は、quant_fine_energy()（quant_bands.c）に実装されています。
When some bits are left "unused" after all other flags have been decoded, these bits are assigned to a "final" step of fine allocation. In effect, these bits are used to add one extra fine energy bit per band per channel. The allocation process determines two "priorities" for the final fine bits. Any remaining bits are first assigned only to bands of priority 0, starting from band 0 and going up. If all bands of priority 0 have received one bit per channel, then bands of priority 1 are assigned an extra bit per channel, starting from band 0. If any bits are left after this, they are left unused. This is implemented in unquant_energy_finalise() (quant_bands.c).
他のすべてのフラグがデコードされた後、一部のビットが「未使用」のままになっている場合、これらのビットは細かい割り当ての「最終」ステップに割り当てられます。実際には、これらのビットは、チャネルごとの帯域ごとに1つの追加のファインエネルギービットを追加するために使用されます。割り当てプロセスは、最終的な細かいビットの2つの「優先順位」を決定します。残りのビットは、優先順位0のバンドにのみ最初に割り当てられます。優先度0のすべてのバンドがチャネルごとに1ビットを受信した場合、優先度1のバンドには、バンド0から始まってチャネルごとに追加のビットが割り当てられます。この後にビットが残っている場合、未使用のままになります。これは、unquant_energy_finalise()（quant_bands.c）に実装されています。
Because the bit allocation drives the decoding of the range-coder stream, it MUST be recovered exactly so that identical coding decisions are made in the encoder and decoder. Any deviation from the reference's resulting bit allocation will result in corrupted output, though implementers are free to implement the procedure in any way that produces identical results.
ビット割り当ては、レンジコーダーストリームのデコードを駆動するため、エンコーダーとデコーダーで同一のコーディング決定が行われるように、正確に復元する必要があります。リファレンスの結果のビット割り当てからの逸脱は、出力が破損する原因になりますが、実装者は同じ結果を生成する方法でプロシージャを自由に実装できます。
The per-band gain-shape structure of the CELT layer ensures that using the same number of bits for the spectral shape of a band in every frame will result in a roughly constant signal-to-noise ratio in that band. This results in coding noise that has the same spectral envelope as the signal. The masking curve produced by a standard psychoacoustic model also closely follows the spectral envelope of the signal. This structure means that the ideal allocation is more consistent from frame to frame than it is for other codecs without an equivalent structure and that a fixed allocation provides fairly consistent perceptual performance [VALIN2010].
CELTレイヤーの帯域ごとのゲイン形状構造により、すべてのフレームの帯域のスペクトル形状に同じビット数を使用すると、その帯域の信号対雑音比がほぼ一定になります。これにより、信号と同じスペクトルエンベロープを持つコーディングノイズが発生します。標準の心理音響モデルによって作成されたマスキングカーブも、信号のスペクトルエンベロープに厳密に従います。この構造は、理想的な割り当てが同等の構造を持たない他のコーデックよりもフレームごとに一貫しており、固定割り当てがかなり一貫した知覚パフォーマンスを提供することを意味します[VALIN2010]。
Many codecs transmit significant amounts of side information to control the bit allocation within a frame. Often this control is only indirect, and it must be exercised carefully to achieve the desired rate constraints. The CELT layer, however, can adapt over a very wide range of rates, so it has a large number of codebook sizes to choose from for each band. Explicitly signaling the size of each of these codebooks would impose considerable overhead, even though the allocation is relatively static from frame to frame. This is because all of the information required to compute these codebook sizes must be derived from a single frame by itself, in order to retain robustness to packet loss, so the signaling cannot take advantage of knowledge of the allocation in neighboring frames. This problem is exacerbated in low-latency (small frame size) applications, which would include this overhead in every frame.
多くのコーデックは、フレーム内のビット割り当てを制御するために大量のサイド情報を送信します。多くの場合、この制御は間接的なものであり、目的のレート制約を達成するために慎重に実行する必要があります。ただし、CELTレイヤーは非常に広い範囲のレートに適応できるため、帯域ごとに選択できる多数のコードブックサイズがあります。これらの各コードブックのサイズを明示的に通知すると、割り当てがフレーム間で比較的静的であっても、かなりのオーバーヘッドが発生します。これは、パケット損失に対する堅牢性を維持するために、これらのコードブックサイズを計算するために必要なすべての情報を1つのフレームから単独で導出する必要があるため、シグナリングは隣接フレームの割り当ての知識を活用できないためです。この問題は、待ち時間が短い（フレームサイズが小さい）アプリケーションでは悪化します。これには、すべてのフレームにこのオーバーヘッドが含まれます。
For this reason, in the MDCT mode, Opus uses a primarily implicit bit allocation. The available bitstream capacity is known in advance to both the encoder and decoder without additional signaling, ultimately from the packet sizes expressed by a higher-level protocol. Using this information, the codec interpolates an allocation from a hard-coded table.
このため、MDCTモードでは、Opusは主に暗黙的なビット割り当てを使用します。使用可能なビットストリーム容量は、最終的には上位レベルのプロトコルで表されるパケットサイズから、追加のシグナリングなしでエンコーダーとデコーダーの両方に事前に認識されます。この情報を使用して、コーデックはハードコードされたテーブルから割り当てを補間します。
While the band-energy structure effectively models intra-band masking, it ignores the weaker inter-band masking, band-temporal masking, and other less significant perceptual effects. While these effects can often be ignored, they can become significant for particular samples. One mechanism available to encoders would be to simply increase the overall rate for these frames, but this is not possible in a constant rate mode and can be fairly inefficient. As a result three explicitly signaled mechanisms are provided to alter the implicit allocation:
バンドエネルギー構造はバンド内マスキングを効果的にモデル化しますが、弱いバンド間マスキング、バンド時間的マスキング、およびその他のそれほど重要でない知覚的影響を無視します。これらの影響は無視できることがよくありますが、特定のサンプルでは重要になることがあります。エンコーダーで使用できるメカニズムの1つは、これらのフレームの全体的なレートを単純に上げることですが、これは固定レートモードでは不可能であり、かなり非効率的です。その結果、暗黙的な割り当てを変更するために、3つの明示的に通知されるメカニズムが提供されます。
o Band boost
o バンドブースト
o Allocation trim
o 割り当てトリム
o Band skipping
o バンドスキップ
The first of these mechanisms, band boost, allows an encoder to boost the allocation in specific bands. The second, allocation trim, works by biasing the overall allocation towards higher or lower frequency bands. The third, band skipping, selects which low-precision high frequency bands will be allocated no shape bits at all.
これらのメカニズムの1つ目のバンドブーストでは、エンコーダーが特定のバンドの割り当てをブーストできます。 2番目の割り当てトリムは、全体的な割り当てをより高いまたはより低い周波数帯域に偏らせることで機能します。 3番目のバンドスキップでは、どの低精度の高周波数バンドにもシェープビットを割り当てないかを選択します。
In stereo mode, there are two additional parameters potentially coded as part of the allocation procedure: a parameter to allow the selective elimination of allocation for the 'side' (i.e., intensity stereo) in jointly coded bands, and a flag to deactivate joint coding (i.e., dual stereo). These values are not signaled if they would be meaningless in the overall context of the allocation.
ステレオモードでは、割り当て手順の一部としてコード化される可能性のある2つの追加パラメーターがあります。一緒にコーディングされたバンドの「サイド」（つまり、強度ステレオ）の割り当てを選択的に削除できるパラメーターと、ジョイントコーディングを無効にするフラグ（つまり、デュアルステレオ）。これらの値は、割り当ての全体的なコンテキストで意味がない場合には通知されません。
Because every signaled adjustment increases overhead and implementation complexity, none were included speculatively: the reference encoder makes use of all of these mechanisms. While the decision logic in the reference was found to be effective enough to justify the overhead and complexity, further analysis techniques may be discovered that increase the effectiveness of these parameters. As with other signaled parameters, an encoder is free to choose the values in any manner, but, unless a technique is known to deliver superior perceptual results, the methods used by the reference implementation should be used.
すべての信号による調整はオーバーヘッドと実装の複雑さを増加させるため、投機的に含まれるものはありませんでした。参照エンコーダーはこれらのメカニズムをすべて利用します。リファレンスの決定ロジックは、オーバーヘッドと複雑さを正当化するのに十分効果的であることが判明しましたが、これらのパラメーターの有効性を高めるさらなる分析手法が発見される可能性があります。他の信号パラメーターと同様に、エンコーダーは任意の方法で値を自由に選択できますが、優れた知覚結果を提供する手法が知られていない限り、リファレンス実装で使用されている方法を使用する必要があります。
The allocation process consists of the following steps: determining the per-band maximum allocation vector, decoding the boosts, decoding the tilt, determining the remaining capacity of the frame, searching the mode table for the entry nearest but not exceeding the available space (subject to the tilt, boosts, band maximums, and band minimums), linear interpolation, reallocation of unused bits with concurrent skip decoding, determination of the fine-energy vs. shape split, and final reallocation. This process results in a per-band shape allocation (in 1/8th-bit units), a per-band fine-energy allocation (in 1 bit per channel units), a set of band priorities for controlling the use of remaining bits at the end of the frame, and a remaining balance of unallocated space, which is usually zero except at very high rates.
割り当てプロセスは次の手順で構成されます：帯域ごとの最大割り当てベクトルの決定、ブーストの復号化、傾斜の復号化、フレームの残りの容量の決定、利用可能なスペース（サブジェクトティルト、ブースト、バンド最大値、およびバンド最小値）、線形補間、同時スキップデコードによる未使用ビットの再割り当て、細かいエネルギーと形状分割の決定、および最終的な再割り当て。このプロセスにより、帯域ごとの形状割り当て（1/8ビット単位）、帯域ごとの細かいエネルギー割り当て（チャネル単位ごとに1ビット）、残りのビットの使用を制御するための一連の帯域優先順位が生成されます。フレームの終わり、および未割り当てスペースの残りのバランス。非常に高いレートでない限り、通常はゼロです。
The "static" bit allocation (in 1/8 bits) for a quality q, excluding the minimums, maximums, tilt and boosts, is equal to channels*N*alloc[band][q]<<LM>>2, where alloc[][] is given in Table 57 and LM=log2(frame_size/120). The allocation is obtained by linearly interpolating between two values of q (in steps of 1/64) to find the highest allocation that does not exceed the number of bits remaining.
最小値、最大値、チルト、ブーストを除いた品質qの「静的」ビット割り当て（1/8ビット単位）は、channels * N * alloc [band] [q] << LM >> 2に等しく、ここでalloc [] []を表57に示します。LM= log2（frame_size / 120）です。割り当ては、qの2つの値の間を（1/64のステップで）線形補間することにより取得され、残りのビット数を超えない最高の割り当てを見つけます。
Rows indicate the MDCT bands, columns are the different quality (q) parameters. The units are 1/32 bit per MDCT bin.
行はMDCTバンドを示し、列は異なる品質（q）パラメーターです。単位は、MDCTビンごとに1/32ビットです。
+---+----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
+---+----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+
| 0 | 90 | 110 | 118 | 126 | 134 | 144 | 152 | 162 | 172 | 200 |
| | | | | | | | | | | |
| 0 | 80 | 100 | 110 | 119 | 127 | 137 | 145 | 155 | 165 | 200 |
| | | | | | | | | | | |
| 0 | 75 | 90 | 103 | 112 | 120 | 130 | 138 | 148 | 158 | 200 |
| | | | | | | | | | | |
| 0 | 69 | 84 | 93 | 104 | 114 | 124 | 132 | 142 | 152 | 200 |
| | | | | | | | | | | |
| 0 | 63 | 78 | 86 | 95 | 103 | 113 | 123 | 133 | 143 | 200 |
| | | | | | | | | | | |
| 0 | 56 | 71 | 80 | 89 | 97 | 107 | 117 | 127 | 137 | 200 |
| | | | | | | | | | | |
| 0 | 49 | 65 | 75 | 83 | 91 | 101 | 111 | 121 | 131 | 200 |
| | | | | | | | | | | |
| 0 | 40 | 58 | 70 | 78 | 85 | 95 | 105 | 115 | 125 | 200 |
| | | | | | | | | | | |
| 0 | 34 | 51 | 65 | 72 | 78 | 88 | 98 | 108 | 118 | 198 |
| | | | | | | | | | | |
| 0 | 29 | 45 | 59 | 66 | 72 | 82 | 92 | 102 | 112 | 193 |
| | | | | | | | | | | |
| 0 | 20 | 39 | 53 | 60 | 66 | 76 | 86 | 96 | 106 | 188 |
| | | | | | | | | | | |
| 0 | 18 | 32 | 47 | 54 | 60 | 70 | 80 | 90 | 100 | 183 |
| | | | | | | | | | | |
| 0 | 10 | 26 | 40 | 47 | 54 | 64 | 74 | 84 | 94 | 178 |
| | | | | | | | | | | |
| 0 | 0 | 20 | 31 | 39 | 47 | 57 | 67 | 77 | 87 | 173 |
| | | | | | | | | | | |
| 0 | 0 | 12 | 23 | 32 | 41 | 51 | 61 | 71 | 81 | 168 |
| | | | | | | | | | | |
| 0 | 0 | 0 | 15 | 25 | 35 | 45 | 55 | 65 | 75 | 163 |
| | | | | | | | | | | |
| 0 | 0 | 0 | 4 | 17 | 29 | 39 | 49 | 59 | 69 | 158 |
| | | | | | | | | | | |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 12 | 23 | 33 | 43 | 53 | 63 | 153 |
| | | | | | | | | | | |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 16 | 26 | 36 | 46 | 56 | 148 |
| | | | | | | | | | | |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 10 | 15 | 20 | 30 | 45 | 129 |
| | | | | | | | | | | |
| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 20 | 104 |
+---+----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+-----+
Table 57: CELT Static Allocation Table
表57：CELT静的割り当てテーブル
The maximum allocation vector is an approximation of the maximum space that can be used by each band for a given mode. The value is approximate because the shape encoding is variable rate (due to entropy coding of splitting parameters). Setting the maximum too low reduces the maximum achievable quality in a band while setting it too high may result in waste: bitstream capacity available at the end of the frame that cannot be put to any use. The maximums specified by the codec reflect the average maximum. In the reference implementation, the maximums in bits/sample are precomputed in a static table (see cache_caps50[] in static_modes_float.h) for each band, for each value of LM, and for both mono and stereo. Implementations are expected to simply use the same table data, but the procedure for generating this table is included in rate.c as part of compute_pulse_cache().
最大割り当てベクトルは、特定のモードの各バンドで使用できる最大スペースの概算です。形状エンコードは可変レートであるため、値は概算です（分割パラメーターのエントロピーコーディングにより）。最大値を低く設定しすぎると、帯域内で達成可能な最大の品質が低下しますが、高すぎる値を設定すると、無駄が生じる可能性があります。フレームの最後で使用可能なビットストリーム容量を使用できないためです。コーデックによって指定された最大値は、平均の最大値を反映しています。リファレンス実装では、ビット/サンプルの最大値は、静的テーブル（static_modes_float.hのcache_caps50 []を参照）で、各バンド、LMの各値、およびモノとステレオの両方について事前に計算されます。実装では、同じテーブルデータを単に使用することが期待されますが、このテーブルを生成する手順は、compute_pulse_cache()の一部としてrate.cに含まれています。
To convert the values in cache.caps into the actual maximums: first, set nbBands to the maximum number of bands for this mode, and stereo to zero if stereo is not in use and one otherwise. For each band, set N to the number of MDCT bins covered by the band (for one channel), set LM to the shift value for the frame size. Then, set i to nbBands*(2*LM+stereo). Next, set the maximum for the band to the i-th index of cache.caps + 64 and multiply by the number of channels in the current frame (one or two) and by N, then divide the result by 4 using integer division. The resulting vector will be called cap[]. The elements fit in signed 16-bit integers but do not fit in 8 bits. This procedure is implemented in the reference in the function init_caps() in celt.c.
cache.capsの値を実際の最大値に変換するには：最初に、nbBandsをこのモードの最大バンド数に設定し、ステレオが使用されていない場合はステレオを、それ以外の場合は1に設定します。各バンドについて、NをバンドがカバーするMDCTビンの数（1チャネル）に設定し、LMをフレームサイズのシフト値に設定します。次に、iをnbBands *（2 * LM + stereo）に設定します。次に、バンドの最大値をcache.caps + 64のi番目のインデックスに設定し、現在のフレームのチャネル数（1または2）とNを掛けて、整数除算を使用して結果を4で割ります。結果のベクトルはcap []と呼ばれます。要素は、符号付き16ビット整数には適合しますが、8ビットには適合しません。この手順は、celt.cのinit_caps()関数のリファレンスに実装されています。
The band boosts are represented by a series of binary symbols that are entropy coded with very low probability. Each band can potentially be boosted multiple times, subject to the frame actually having enough room to obey the boost and having enough room to code the boost symbol. The default coding cost for a boost starts out at six bits (probability p=1/64), but subsequent boosts in a band cost only a single bit and every time a band is boosted the initial cost is reduced (down to a minimum of two bits, or p=1/4). Since the initial cost of coding a boost is 6 bits, the coding cost of the boost symbols when completely unused is 0.48 bits/frame for a 21 band mode (21*-log2(1-1/2**6)).
帯域ブーストは、非常に低い確率でエントロピー符号化された一連のバイナリシンボルで表されます。各バンドは、ブーストに従うための十分なスペースとブーストシンボルをコード化するための十分なスペースがフレームに実際にあることを条件として、複数回ブーストされる可能性があります。ブーストのデフォルトのコーディングコストは6ビット（確率p = 1/64）から始まりますが、その後のバンドのブーストのコストは1ビットのみで、バンドがブーストされるたびに初期コストが削減されます（最小の2ビット、またはp = 1/4）。ブーストのコーディングの初期コストは6ビットであるため、完全に未使用の場合のブーストシンボルのコーディングコストは、21バンドモードの場合、0.48ビット/フレームです（21 * -log2（1-1 / 2 ** 6））。
To decode the band boosts: First, set 'dynalloc_logp' to 6, the initial amount of storage required to signal a boost in bits, 'total_bits' to the size of the frame in 8th bits, 'total_boost' to zero, and 'tell' to the total number of 8th bits decoded so far. For each band from the coding start (0 normally, but 17 in Hybrid mode) to the coding end (which changes depending on the signaled bandwidth), the boost quanta in units of 1/8 bit is calculated as quanta = min(8*N, max(48, N)). This represents a boost step size of six bits, subject to a lower limit of 1/8th bit/sample and an upper limit of 1 bit/sample. Set 'boost' to zero and 'dynalloc_loop_logp' to dynalloc_logp. While dynalloc_loop_log (the current worst case symbol cost) in 8th bits plus tell is less than total_bits plus total_boost and boost is less than cap[] for this band: Decode a bit from the bitstream with dynalloc_loop_logp as the cost of a one and update tell to reflect the current used capacity. If the decoded value is zero break the loop. Otherwise, add quanta to boost and total_boost, subtract quanta from total_bits, and set dynalloc_loop_log to 1. When the loop finishes 'boost' contains the bit allocation boost for this band. If boost is non-zero and dynalloc_logp is greater than 2, decrease dynalloc_logp. Once this process has been executed on all bands, the band boosts have been decoded. This procedure is implemented around line 2474 of celt.c.
バンドブーストをデコードするには：最初に、「dynalloc_logp」を6に設定します。ブーストをビット単位で通知するために必要なストレージの初期容量、「total_bits」は8番目のビットのフレームサイズ、「total_boost」はゼロ、「tell」 'これまでにデコードされた8番目のビットの総数に。コーディングの開始（通常は0ですが、ハイブリッドモードでは17）からコーディングの終了（信号の帯域幅によって異なります）までの各帯域について、1/8ビット単位のブースト量は、quanta = min（8 *として計算されます。 N、max（48、N））。これは、6ビットのブーストステップサイズを表し、1/8ビット/サンプルの下限と1ビット/サンプルの上限に従います。 'boost'をゼロに、 'dynalloc_loop_logp'をdynalloc_logpに設定します。一方、8番目のビットのdynalloc_loop_log（現在の最悪の場合のシンボルコスト）とtellは、total_bitsとtotal_boostを下回っており、boostは、この帯域のcap []未満です。現在使用されている容量を反映します。デコードされた値がゼロの場合、ループを中断します。それ以外の場合は、ブースタとtotal_boostに量子を追加し、total_bitsから量子を減算し、dynalloc_loop_logを1に設定します。ループが終了すると、この帯域のビット割り当てブーストが含まれます。 boostがゼロ以外で、dynalloc_logpが2より大きい場合は、dynalloc_logpを減らします。このプロセスがすべてのバンドで実行されると、バンドブーストがデコードされます。この手順は、celt.cの2474行目あたりに実装されています。
At very low rates, it is possible that there won't be enough available space to execute the inner loop even once. In these cases, band boost is not possible, but its overhead is completely eliminated. Because of the high cost of band boost when activated, a reasonable encoder should not be using it at very low rates. The reference implements its dynalloc decision logic around line 1304 of celt.c.
非常に低いレートでは、内部ループを1回でも実行するのに十分な空き容量がない可能性があります。これらの場合、バンドブーストは不可能ですが、そのオーバーヘッドは完全に排除されます。有効化すると帯域ブーストのコストが高くなるため、妥当なエンコーダは非常に低いレートでそれを使用するべきではありません。リファレンスは、celt.cの行1304の周りにそのdynalloc決定ロジックを実装します。
The allocation trim is an integer value from 0-10. The default value of 5 indicates no trim. The trim parameter is entropy coded in order to lower the coding cost of less extreme adjustments. Values lower than 5 bias the allocation towards lower frequencies and values above 5 bias it towards higher frequencies. Like other signaled parameters, signaling of the trim is gated so that it is not included if there is insufficient space available in the bitstream. To decode the trim, first set the trim value to 5, then if and only if the count of decoded 8th bits so far (ec_tell_frac) plus 48 (6 bits) is less than or equal to the total frame size in 8th bits minus total_boost (a product of the above band boost procedure), decode the trim value using the PDF in Table 58.
割り当てトリムは、0〜10の整数値です。デフォルト値の5は、トリムなしを示します。トリムパラメータは、極端でない調整のコーディングコストを下げるためにエントロピーコーディングされます。 5未満の値は、割り当てを低い周波数に偏らせ、5より大きい値は、割り当てを高い周波数に偏らせます。他の通知されたパラメーターと同様に、トリムの通知はゲートされ、ビットストリームに十分なスペースがない場合は含まれません。トリムをデコードするには、最初にトリム値を5に設定します。それまでにデコードされた8番目のビット（ec_tell_frac）に48（6ビット）を加えた数が、8番目のビットの合計フレームサイズからtotal_boostを引いた値以下の場合に限ります。 （上記のバンドブースト手順の結果）、表58のPDFを使用してトリム値をデコードします。
+--------------------------------------------+
| PDF |
+--------------------------------------------+
| {2, 2, 5, 10, 22, 46, 22, 10, 5, 2, 2}/128 |
+--------------------------------------------+
Table 58: PDF for the Trim
表58：トリムのPDF
For 10 ms and 20 ms frames using short blocks and that have at least LM+2 bits left prior to the allocation process, one anti-collapse bit is reserved in the allocation process so it can be decoded later. Following the anti-collapse reservation, one bit is reserved for skip if available.
短いブロックを使用し、割り当てプロセスの前に少なくともLM + 2ビットが残っている10 msおよび20 msフレームの場合、1つの折りたたみ防止ビットが割り当てプロセスで予約されているため、後でデコードできます。折りたたみ防止予約に続いて、可能であればスキップ用に1ビットが予約されます。
For stereo frames, bits are reserved for intensity stereo and for dual stereo. Intensity stereo requires ilog2(end-start) bits. Those bits are reserved if there are enough bits left. Following this, one bit is reserved for dual stereo if available.
ステレオフレームの場合、ビットは輝度ステレオとデュアルステレオ用に予約されています。強度ステレオには、ilog2（end-start）ビットが必要です。これらのビットは、十分なビットが残っている場合に予約されます。これに続いて、可能な場合は1ビットがデュアルステレオ用に予約されます。
The allocation computation begins by setting up some initial conditions. 'total' is set to the remaining available 8th bits, computed by taking the size of the coded frame times 8 and subtracting ec_tell_frac(). From this value, one (8th bit) is subtracted to ensure that the resulting allocation will be conservative. 'anti_collapse_rsv' is set to 8 (8th bits) if and only if the frame is a transient, LM is greater than 1, and total is greater than or equal to (LM+2) * 8. Total is then decremented by anti_collapse_rsv and clamped to be equal to or greater than zero. 'skip_rsv' is set to 8 (8th bits) if total is greater than 8, otherwise it is zero. Total is then decremented by skip_rsv. This reserves space for the final skipping flag.
割り当ての計算は、いくつかの初期条件を設定することから始まります。 'total'は、コード化されたフレームのサイズに8を掛けた値を取り、ec_tell_frac()を引くことによって計算された残りの利用可能な8番目のビットに設定されます。この値から1（8番目のビット）が減算され、結果の割り当てが控えめになるようにします。フレームが一時的で、LMが1より大きく、合計が（LM + 2）* 8以上の場合に限り、「anti_collapse_rsv」は8（8番目のビット）に設定されます。次に、anti_collapse_rsvとゼロ以上にクランプされます。 'skip_rsv'は、合計が8より大きい場合は8（8番目のビット）に設定され、それ以外の場合はゼロになります。次に、skip_rsvによって合計が減分されます。これにより、最後のスキップフラグ用にスペースが予約されます。
If the current frame is stereo, intensity_rsv is set to the conservative log2 in 8th bits of the number of coded bands for this frame (given by the table LOG2_FRAC_TABLE in rate.c). If intensity_rsv is greater than total, then intensity_rsv is set to zero. Otherwise, total is decremented by intensity_rsv, and if total is still greater than 8, dual_stereo_rsv is set to 8 and total is decremented by dual_stereo_rsv.
現在のフレームがステレオの場合、intensity_rsvは、このフレームのコード化されたバンド数の8番目のビットの保守的なlog2に設定されます（rate.cのLOG2_FRAC_TABLEテーブルで指定）。 strength_rsvがtotalよりも大きい場合、intensity_rsvはゼロに設定されます。それ以外の場合、totalは、intensity_rsvによって減分され、totalが依然として8より大きい場合、dual_stereo_rsvは8に設定され、totalはdual_stereo_rsvによって減分されます。
The allocation process then computes a vector representing the hard minimum amounts allocation any band will receive for shape. This minimum is higher than the technical limit of the PVQ process, but very low rate allocations produce an excessively sparse spectrum and these bands are better served by having no allocation at all. For each coded band, set thresh[band] to 24 times the number of MDCT bins in the band and divide by 16. If 8 times the number of channels is greater, use that instead. This sets the minimum allocation to one bit per channel or 48 128th bits per MDCT bin, whichever is greater. The band-size dependent part of this value is not scaled by the channel count, because at the very low rates where this limit is applicable there will usually be no bits allocated to the side.
次に、割り当てプロセスは、任意のバンドが受け取るシェイプのハード最小量の割り当てを表すベクトルを計算します。この最小値はPVQプロセスの技術的な制限よりも高くなりますが、非常に低いレートの割り当てでは過度にまばらなスペクトルが生成され、これらの帯域は割り当てをまったく行わないことでより適切に処理されます。コード化された帯域ごとに、thresh [band]を帯域内のMDCTビンの数の24倍に設定し、16で除算します。チャネル数の8倍が多い場合は、代わりにそれを使用します。これにより、最小割り当てがチャネルごとに1ビットまたはMDCTビンごとに48番目の128ビットに設定されます。この制限が適用される非常に低いレートでは、通常、サイドにビットが割り当てられないため、この値の帯域サイズに依存する部分はチャネルカウントによってスケーリングされません。
The previously decoded allocation trim is used to derive a vector of per-band adjustments, 'trim_offsets[]'. For each coded band take the alloc_trim and subtract 5 and LM. Then, multiply the result by the number of channels, the number of MDCT bins in the shortest frame size for this mode, the number of remaining bands, 2**LM, and 8. Next, divide this value by 64. Finally, if the number of MDCT bins in the band per channel is only one, 8 times the number of channels is subtracted in order to diminish the allocation by one bit, because width 1 bands receive greater benefit from the coarse energy coding.
以前にデコードされた割り当てトリムは、帯域ごとの調整のベクトル「trim_offsets []」を導出するために使用されます。コード化されたバンドごとに、alloc_trimを取得し、5とLMを減算します。次に、結果にチャネル数、このモードの最短フレームサイズのMDCTビンの数、残りのバンド数、2 ** LM、8を掛けます。次に、この値を64で割ります。最後に、チャネルあたりの帯域内のMDCTビンの数は1つだけであり、割り当てを1ビット減らすためにチャネル数の8倍が差し引かれます。
In each band, the normalized "shape" is encoded using Pyramid Vector Quantizer.
各バンドでは、正規化された「形状」がPyramid Vector Quantizerを使用してエンコードされます。
In the simplest case, the number of bits allocated in Section 4.3.3 is converted to a number of pulses as described by Section 4.3.4.1. Knowing the number of pulses and the number of samples in the band, the decoder calculates the size of the codebook as detailed in Section 4.3.4.2. The size is used to decode an unsigned integer (uniform probability model), which is the codeword index. This index is converted into the corresponding vector as explained in Section 4.3.4.2. This vector is then scaled to unit norm.
最も単純なケースでは、4.3.3節で割り当てられたビット数は、4.3.4.1節で説明されているようにパルス数に変換されます。帯域内のパルス数とサンプル数がわかっている場合、デコーダーはセクション4.3.4.2で詳述されているようにコードブックのサイズを計算します。サイズは、符号語インデックスである符号なし整数（一様確率モデル）をデコードするために使用されます。セクション4.3.4.2で説明するように、このインデックスは対応するベクトルに変換されます。次に、このベクトルは単位ノルムにスケーリングされます。
Although the allocation is performed in 1/8th bit units, the quantization requires an integer number of pulses K. To do this, the encoder searches for the value of K that produces the number of bits nearest to the allocated value (rounding down if exactly halfway between two values), not to exceed the total number of bits available. For efficiency reasons, the search is performed against a precomputed allocation table that only permits some K values for each N. The number of codebook entries can be computed as explained in Section 4.3.4.2. The difference between the number of bits allocated and the number of bits used is accumulated to a "balance" (initialized to zero) that helps adjust the allocation for the next bands. One third of the balance is applied to the bit allocation of each band to help achieve the target allocation. The only exceptions are the band before the last and the last band, for which half the balance and the whole balance are applied, respectively.
割り当ては1/8ビット単位で実行されますが、量子化には整数のパルスKが必要です。これを行うには、エンコーダーは割り当てられた値に最も近いビット数を生成するKの値を検索します2つの値の中間）、使用可能なビットの総数を超えないようにします。効率上の理由から、検索は、Nごとに一部のK値のみを許可する事前計算された割り当てテーブルに対して実行されます。コードブックエントリの数は、セクション4.3.4.2で説明されているように計算できます。割り当てられたビット数と使用されたビット数の差は、次の帯域の割り当ての調整に役立つ「ゼロ」に初期化された「バランス」に累積されます。バランスの3分の1が各帯域のビット割り当てに適用され、ターゲット割り当ての達成に役立ちます。唯一の例外は、最後のバンドの前のバンドと最後のバンドで、それぞれバランスの半分とバランス全体が適用されます。
Decoding of PVQ vectors is implemented in decode_pulses() (cwrs.c). The unique codeword index is decoded as a uniformly distributed integer value between 0 and V(N,K)-1, where V(N,K) is the number of possible combinations of K pulses in N samples. The index is then converted to a vector in the same way specified in [PVQ]. The indexing is based on the calculation of V(N,K) (denoted N(L,K) in [PVQ]).
PVQベクトルのデコードは、decode_pulses()（cwrs.c）に実装されています。一意のコードワードインデックスは、0とV（N、K）-1の間で均一に分散された整数値としてデコードされます。V（N、K）は、NサンプルのKパルスの可能な組み合わせの数です。次に、[PVQ]で指定されたのと同じ方法で、インデックスがベクトルに変換されます。インデックスはV（N、K）の計算に基づいています（[PVQ]でN（L、K）と表記）。
The number of combinations can be computed recursively as V(N,K) = V(N-1,K) + V(N,K-1) + V(N-1,K-1), with V(N,0) = 1 and V(0,K) = 0, K != 0. There are many different ways to compute V(N,K), including precomputed tables and direct use of the recursive formulation. The reference implementation applies the recursive formulation one line (or column) at a time to save on memory use, along with an alternate, univariate recurrence to initialize an arbitrary line, and direct polynomial solutions for small N. All of these methods are equivalent, and have different trade-offs in speed, memory usage, and code size. Implementations MAY use any methods they like, as long as they are equivalent to the mathematical definition.
組み合わせの数は、V（N、K）= V（N-1、K）+ V（N、K-1）+ V（N-1、K-1）として再帰的に計算でき、V（N、 0）= 1およびV（0、K）= 0、K！=0。事前計算されたテーブルや再帰的定式化の直接使用など、V（N、K）を計算するにはさまざまな方法があります。リファレンス実装は、メモリ使用量を節約するために、一度に1行（または列）の再帰的定式化を適用し、任意の行を初期化する代替の単変量回帰と、小さなNの直接多項式解法を使用します。これらの方法はすべて同等です。また、速度、メモリ使用量、コードサイズのトレードオフが異なります。実装は、数学的な定義と同等である限り、好きな方法を使用できます。
The decoded vector X is recovered as follows. Let i be the index decoded with the procedure in Section 4.1.5 with ft = V(N,K), so that 0 <= i < V(N,K). Let k = K. Then, for j = 0 to (N - 1), inclusive, do:
復号化されたベクトルXは、次のように復元されます。 4.1.5の手順でft = V（N、K）を使用してデコードされたインデックスをiとすると、0 <= i <V（N、K）になります。 k = Kとします。次に、j = 0〜（N-1）の場合、次のようにします。
1. Let p = (V(N-j-1,k) + V(N-j,k))/2.
1. p =（V（N-j-1、k）+ V（N-j、k））/ 2とします。
2. If i < p, then let sgn = 1, else let sgn = -1 and set i = i - p.
2. i <pの場合はsgn = 1とし、そうでない場合はsgn = -1とし、i = i-pと設定します。
3. Let k0 = k and set p = p - V(N-j-1,k).
3. k0 = kとし、p = p-V（N-j-1、k）と設定します。
4. While p > i, set k = k - 1 and p = p - V(N-j-1,k).
4. p> iの間、k = k-1とp = p-V（N-j-1、k）を設定します。
5. Set X[j] = sgn*(k0 - k) and i = i - p.
5. X [j] = sgn *（k0-k）およびi = i-pを設定します。
The decoded vector X is then normalized such that its L2-norm equals one.
次に、復号化されたベクトルXは、そのL2ノルムが1になるように正規化されます。
The normalized vector decoded in Section 4.3.4.2 is then rotated for the purpose of avoiding tonal artifacts. The rotation gain is equal to
セクション4.3.4.2でデコードされた正規化ベクトルは、色調のアーティファクトを回避するために回転されます。回転ゲインは
g_r = N / (N + f_r*K)
where N is the number of dimensions, K is the number of pulses, and f_r depends on the value of the "spread" parameter in the bitstream.
ここで、Nは次元数、Kはパルス数、f_rはビットストリームの「spread」パラメーターの値に依存します。
+--------------+------------------------+
| Spread value | f_r |
+--------------+------------------------+
| 0 | infinite (no rotation) |
| | |
| 1 | 15 |
| | |
| 2 | 10 |
| | |
| 3 | 5 |
+--------------+------------------------+
Table 59: Spreading Values
表59：値の拡散
The rotation angle is then calculated as
回転角度は次のように計算されます
2
pi * g_r
theta = ----------
4
A 2-D rotation R(i,j) between points x_i and x_j is defined as:
点x_iとx_jの間の2次元回転R（i、j）は、次のように定義されます。
x_i' = cos(theta)*x_i + sin(theta)*x_j
x_j' = -sin(theta)*x_i + cos(theta)*x_j
An N-D rotation is then achieved by applying a series of 2-D rotations back and forth, in the following order: R(x_1, x_2), R(x_2, x_3), ..., R(x_N-2, X_N-1), R(x_N-1, X_N), R(x_N-2, X_N-1), ..., R(x_1, x_2).
次に、一連の2次元回転を次の順序で前後に適用することにより、ND回転が実現されます：R（x_1、x_2）、R（x_2、x_3）、...、R（x_N-2、X_N- 1）、R（x_N-1、X_N）、R（x_N-2、X_N-1）、...、R（x_1、x_2）。
If the decoded vector represents more than one time block, then this
spreading process is applied separately on each time block. Also, if
each block represents 8 samples or more, then another N-D rotation,
by (pi/2-theta), is applied _before_ the rotation described above.
This extra rotation is applied in an interleaved manner with a stride
equal to round(sqrt(N/nb_blocks)), i.e., it is applied independently
for each set of sample S_k = {stride*n + k}, n=0..N/stride-1.
To avoid the need for multi-precision calculations when decoding PVQ codevectors, the maximum size allowed for codebooks is 32 bits. When larger codebooks are needed, the vector is instead split in two sub-vectors of size N/2. A quantized gain parameter with precision derived from the current allocation is entropy coded to represent the relative gains of each side of the split, and the entire decoding process is recursively applied. Multiple levels of splitting may be applied up to a limit of LM+1 splits. The same recursive mechanism is applied for the joint coding of stereo audio.
PVQコードベクトルをデコードするときに多精度計算の必要性を回避するために、コードブックに許可される最大サイズは32ビットです。より大きなコードブックが必要な場合、ベクトルは代わりにサイズN / 2の2つのサブベクトルに分割されます。現在の割り当てから導出された精度を持つ量子化ゲインパラメータは、分割の各側の相対ゲインを表すためにエントロピー符号化され、復号化プロセス全体が再帰的に適用されます。 LM + 1分割の制限まで、複数レベルの分割を適用できます。同じ再帰メカニズムがステレオオーディオのジョイントコーディングにも適用されます。
The time-frequency (TF) parameters are used to control the time-frequency resolution trade-off in each coded band. For each band, there are two possible TF choices. For the first band coded, the PDF is {3, 1}/4 for frames marked as transient and {15, 1}/16 for the other frames. For subsequent bands, the TF choice is coded relative to the previous TF choice with probability {15, 1}/16 for transient frames and {31, 1}/32 otherwise. The mapping between the decoded TF choices and the adjustment in TF resolution is shown in the tables below.
時間周波数（TF）パラメーターは、各コード化帯域の時間周波数分解能のトレードオフを制御するために使用されます。各バンドには、2つの可能なTFの選択肢があります。コード化された最初のバンドのPDFは、一時的としてマークされたフレームの場合は{3、1} / 4、その他のフレームの場合は{15、1} / 16です。後続の帯域では、TFの選択は、前のTFの選択に対して、一時的なフレームでは確率{15、1} / 16、それ以外の場合は{31、1} / 32でコード化されます。デコードされたTFの選択とTF解像度の調整の間のマッピングを以下の表に示します。
+-----------------+---+----+
| Frame size (ms) | 0 | 1 |
+-----------------+---+----+
| 2.5 | 0 | -1 |
| | | |
| 5 | 0 | -1 |
| | | |
| 10 | 0 | -2 |
| | | |
| 20 | 0 | -2 |
+-----------------+---+----+
Table 60: TF Adjustments for Non-transient Frames and tf_select=0
表60：非一時的なフレームとtf_select = 0のTF調整
+-----------------+---+----+
| Frame size (ms) | 0 | 1 |
+-----------------+---+----+
| 2.5 | 0 | -1 |
| | | |
| 5 | 0 | -2 |
| | | |
| 10 | 0 | -3 |
| | | |
| 20 | 0 | -3 |
+-----------------+---+----+
Table 61: TF Adjustments for Non-transient Frames and tf_select=1
表61：非一時的なフレームとtf_select = 1のTF調整
+-----------------+---+----+
| Frame size (ms) | 0 | 1 |
+-----------------+---+----+
| 2.5 | 0 | -1 |
| | | |
| 5 | 1 | 0 |
| | | |
| 10 | 2 | 0 |
| | | |
| 20 | 3 | 0 |
+-----------------+---+----+
Table 62: TF Adjustments for Transient Frames and tf_select=0
表62：一時フレームとtf_select = 0のTF調整
+-----------------+---+----+
| Frame size (ms) | 0 | 1 |
+-----------------+---+----+
| 2.5 | 0 | -1 |
| | | |
| 5 | 1 | -1 |
| | | |
| 10 | 1 | -1 |
| | | |
| 20 | 1 | -1 |
+-----------------+---+----+
Table 63: TF Adjustments for Transient Frames and tf_select=1
表63：一時フレームとtf_select = 1のTF調整
A negative TF adjustment means that the temporal resolution is increased, while a positive TF adjustment means that the frequency resolution is increased. Changes in TF resolution are implemented using the Hadamard transform [HADAMARD]. To increase the time resolution by N, N "levels" of the Hadamard transform are applied to the decoded vector for each interleaved MDCT vector. To increase the frequency resolution (assumes a transient frame), then N levels of the Hadamard transform are applied _across_ the interleaved MDCT vector. In the case of increased time resolution, the decoder uses the "sequency order" because the input vector is sorted in time.
負のTF調整は時間分解能が増加することを意味し、正のTF調整は周波数分解能が増加することを意味します。 TF解像度の変更は、アダマール変換[HADAMARD]を使用して実装されます。時間分解能をNだけ増やすために、アダマール変換のN個の「レベル」が、インターリーブされた各MDCTベクトルの復号化されたベクトルに適用されます。周波数解像度を上げるには（一時的なフレームを想定）、次に、インターリーブされたMDCTベクトルにNレベルのアダマール変換が適用されます。時間分解能が高い場合、入力ベクトルは時間順に並べ替えられるため、デコーダーは「シーケンス順」を使用します。
The anti-collapse feature is designed to avoid the situation where the use of multiple short MDCTs causes the energy in one or more of the MDCTs to be zero for some bands, causing unpleasant artifacts. When the frame has the transient bit set, an anti-collapse bit is decoded. When anti-collapse is set, the energy in each small MDCT is prevented from collapsing to zero. For each band of each MDCT where a collapse is detected, a pseudo-random signal is inserted with an energy corresponding to the minimum energy over the two previous frames. A renormalization step is then required to ensure that the anti-collapse step did not alter the energy preservation property.
崩壊防止機能は、複数の短いMDCTを使用すると、一部の帯域で1つ以上のMDCTのエネルギーがゼロになり、不快なアーティファクトが発生する状況を回避するように設計されています。フレームに一時的なビットが設定されている場合、崩壊防止ビットがデコードされます。崩壊防止が設定されている場合、各小さなMDCTのエネルギーが崩壊してゼロになることが防止されます。崩壊が検出された各MDCTの各帯域について、前の2つのフレームの最小エネルギーに対応するエネルギーを含む擬似ランダム信号が挿入されます。次に、折りたたみ防止ステップがエネルギー保存特性を変更しなかったことを確認するために、くりこみステップが必要です。
Just as each band was normalized in the encoder, the last step of the decoder before the inverse MDCT is to denormalize the bands. Each decoded normalized band is multiplied by the square root of the decoded energy. This is done by denormalise_bands() (bands.c).
各帯域がエンコーダーで正規化されたのと同じように、逆MDCTの前のデコーダーの最後の手順は、帯域を非正規化することです。デコードされた各正規化帯域は、デコードされたエネルギーの平方根で乗算されます。これはdenormalise_bands()（bands.c）によって行われます。
The inverse MDCT implementation has no special characteristics. The input is N frequency-domain samples and the output is 2*N time-domain samples, while scaling by 1/2. A "low-overlap" window reduces the algorithmic delay. It is derived from a basic (full-overlap) 240- sample version of the window used by the Vorbis codec:
逆MDCT実装には、特別な特性はありません。入力はN個の周波数領域サンプルで、出力は2 * N時間領域サンプルで、1/2にスケーリングされます。 「低オーバーラップ」ウィンドウは、アルゴリズムの遅延を減らします。これは、Vorbisコーデックで使用されるウィンドウの基本（フルオーバーラップ）240-サンプルバージョンから派生しています。
2
/ /pi /pi n + 1/2\ \ \
W(n) = |sin|-- * sin|-- * -------| | |
\ \2 \2 L / / /
The low-overlap window is created by zero-padding the basic window and inserting ones in the middle, such that the resulting window still satisfies power complementarity [PRINCEN86]. The IMDCT and windowing are performed by mdct_backward (mdct.c).
低オーバーラップウィンドウは、基本ウィンドウのゼロパディングと中間ウィンドウの挿入により作成され、結果のウィンドウは依然としてべき乗相補性[PRINCEN86]を満たします。 IMDCTとウィンドウ処理は、mdct_backward（mdct.c）によって実行されます。
The output of the inverse MDCT (after weighted overlap-add) is sent to the post-filter. Although the post-filter is applied at the end, the post-filter parameters are encoded at the beginning, just after the silence flag. The post-filter can be switched on or off using one bit (logp=1). If the post-filter is enabled, then the octave is decoded as an integer value between 0 and 6 of uniform probability. Once the octave is known, the fine pitch within the octave is decoded using 4+octave raw bits. The final pitch period is equal to (16<<octave)+fine_pitch-1 so it is bounded between 15 and 1022, inclusively. Next, the gain is decoded as three raw bits and is equal to G=3*(int_gain+1)/32. The set of post-filter taps is decoded last, using a pdf equal to {2, 1, 1}/4. Tapset zero corresponds to the filter coefficients g0 = 0.3066406250, g1 = 0.2170410156, g2 = 0.1296386719. Tapset one corresponds to the filter coefficients g0 = 0.4638671875, g1 = 0.2680664062, g2 = 0, and tapset two uses filter coefficients g0 = 0.7998046875, g1 = 0.1000976562, g2 = 0.
逆MDCTの出力（重み付けされたオーバーラップ加算後）は、ポストフィルターに送信されます。ポストフィルターは最後に適用されますが、ポストフィルターパラメーターは最初、無音フラグの直後にエンコードされます。ポストフィルターは、1ビットを使用してオンまたはオフに切り替えることができます（logp = 1）。ポストフィルターが有効になっている場合、オクターブは、0から6の間の整数確率の均一確率としてデコードされます。オクターブがわかると、オクターブ内の細かいピッチが4+オクターブの生ビットを使用してデコードされます。最終的なピッチ周期は（16 <<オクターブ）+ fine_pitch-1に等しいので、15〜1022の範囲になります。次に、ゲインは3つの生ビットとしてデコードされ、G = 3 *（int_gain + 1）/ 32に等しくなります。 {2、1、1} / 4に等しいpdfを使用して、ポストフィルタータップのセットが最後にデコードされます。タップセットゼロは、フィルター係数g0 = 0.3066406250、g1 = 0.2170410156、g2 = 0.1296386719に対応します。タップセット1はフィルター係数g0 = 0.4638671875、g1 = 0.2680664062、g2 = 0に対応し、タップセット2はフィルター係数g0 = 0.7998046875、g1 = 0.1000976562、g2 = 0を使用します。
The post-filter response is thus computed as:
したがって、ポストフィルター応答は次のように計算されます。
y(n) = x(n) + G*(g0*y(n-T) + g1*(y(n-T+1)+y(n-T+1))
+ g2*(y(n-T+2)+y(n-T+2)))
During a transition between different gains, a smooth transition is calculated using the square of the MDCT window. It is important that values of y(n) be interpolated one at a time such that the past value of y(n) used is interpolated.
異なるゲイン間の遷移中に、MDCTウィンドウの2乗を使用して滑らかな遷移が計算されます。使用されるy（n）の過去の値が補間されるように、y（n）の値を1つずつ補間することが重要です。
After the post-filter, the signal is de-emphasized using the inverse of the pre-emphasis filter used in the encoder:
ポストフィルターの後、信号は、エンコーダーで使用されているプリエンファシスフィルターの逆を使用して非エンファシスされます。
1 1
---- = ---------------
A(z) -1
1 - alpha_p*z
where alpha_p=0.8500061035.
ここでalpha_p = 0.8500061035です。
Packet Loss Concealment (PLC) is an optional decoder-side feature that SHOULD be included when receiving from an unreliable channel. Because PLC is not part of the bitstream, there are many acceptable ways to implement PLC with different complexity/quality trade-offs.
パケット損失隠蔽（PLC）はオプションのデコーダー側の機能であり、信頼性の低いチャネルから受信するときに含める必要があります（SHOULD）。 PLCはビットストリームの一部ではないため、さまざまな複雑さ/品質のトレードオフを備えたPLCを実装する多くの許容可能な方法があります。
The PLC in the reference implementation depends on the mode of last packet received. In CELT mode, the PLC finds a periodicity in the decoded signal and repeats the windowed waveform using the pitch offset. The windowed waveform is overlapped in such a way as to preserve the time-domain aliasing cancellation with the previous frame and the next frame. This is implemented in celt_decode_lost() (mdct.c). In SILK mode, the PLC uses LPC extrapolation from the previous frame, implemented in silk_PLC() (PLC.c).
リファレンス実装のPLCは、最後に受信したパケットのモードによって異なります。 CELTモードでは、PLCはデコードされた信号の周期性を検出し、ピッチオフセットを使用してウィンドウ処理された波形を繰り返します。ウィンドウ処理された波形は、前のフレームと次のフレームで時間領域のエイリアシングのキャンセルを維持するような方法でオーバーラップされます。これは、celt_decode_lost()（mdct.c）に実装されています。 SILKモードでは、PLCは、silk_PLC()（PLC.c）に実装されている、前のフレームからのLPC外挿を使用します。
Clock drift refers to the gradual desynchronization of two endpoints whose sample clocks run at different frequencies while they are streaming live audio. Differences in clock frequencies are generally attributable to manufacturing variation in the endpoints' clock hardware. For long-lived streams, the time difference between sender and receiver can grow without bound.
クロックドリフトとは、ライブオーディオのストリーミング中にサンプルクロックが異なる周波数で実行される2つのエンドポイントの段階的な非同期化を指します。クロック周波数の違いは通常、エンドポイントのクロックハードウェアの製造上のばらつきに起因します。長命のストリームの場合、送信側と受信側の時間差は際限なく大きくなる可能性があります。
When the sender's clock runs slower than the receiver's, the effect is similar to packet loss: too few packets are received. The receiver can distinguish between drift and loss if the transport provides packet timestamps. A receiver for live streams SHOULD conceal the effects of drift, and it MAY do so by invoking the PLC.
送信側のクロックが受信側のクロックよりも遅い場合、効果はパケット損失と同様です。受信されるパケットが少なすぎます。トランスポートがパケットのタイムスタンプを提供する場合、レシーバーはドリフトと損失を区別できます。ライブストリームのレシーバーは、ドリフトの影響を隠す必要があります（SHOULD）。PLCを呼び出すことで、そうすることができます（MAY）。
When the sender's clock runs faster than the receiver's, too many packets will be received. The receiver MAY respond by skipping any packet (i.e., not submitting the packet for decoding). This is likely to produce a less severe artifact than if the frame were dropped after decoding.
送信側のクロックが受信側のクロックよりも速く実行されると、受信するパケットが多すぎます。受信者は、パケットをスキップすることによって応答することができます（つまり、デコードのためにパケットを送信しません）。これは、フレームがデコード後にドロップされた場合よりも深刻でないアーティファクトを生成する可能性があります。
A decoder MAY employ a more sophisticated drift compensation method. For example, the NetEQ component [GOOGLE-NETEQ] of the Google WebRTC codebase [GOOGLE-WEBRTC] compensates for drift by adding or removing one period when the signal is highly periodic. The reference implementation of Opus allows a caller to learn whether the current frame's signal is highly periodic, and if so what the period is, using the OPUS_GET_PITCH() request.
デコーダは、より洗練されたドリフト補償方法を採用してもよい（MAY）。たとえば、Google WebRTCコードベース[GOOGLE-WEBRTC]のNetEQコンポーネント[GOOGLE-NETEQ]は、信号が非常に周期的である1つの周期を追加または削除することにより、ドリフトを補正します。 Opusのリファレンス実装により、呼び出し元は現在のフレームの信号が非常に周期的であるかどうかを確認できます。周期的である場合は、OPUS_GET_PITCH()要求を使用します。
Switching between the Opus coding modes, audio bandwidths, and channel counts requires careful consideration to avoid audible glitches. Switching between any two configurations of the CELT-only mode, any two configurations of the Hybrid mode, or from WB SILK to Hybrid mode does not require any special treatment in the decoder, as the MDCT overlap will smooth the transition. Switching from Hybrid mode to WB SILK requires adding in the final contents of the CELT overlap buffer to the first SILK-only packet. This can be done by decoding a 2.5 ms silence frame with the CELT decoder using the channel count of the SILK-only packet (and any choice of audio bandwidth), which will correctly handle the cases when the channel count changes as well.
Opusコーディングモード、オーディオ帯域幅、およびチャネルカウントを切り替えるには、グリッチが聞こえないように注意深く検討する必要があります。 CELTのみのモードの2つの構成、ハイブリッドモードの2つの構成、またはWB SILKからハイブリッドモードへの切り替えは、MDCTのオーバーラップにより移行がスムーズになるため、デコーダーで特別な処理を行う必要はありません。ハイブリッドモードからWB SILKに切り替えるには、CELTオーバーラップバッファーの最終コンテンツを最初のSILK専用パケットに追加する必要があります。これは、チャネル数が変化した場合も正しく処理するSILKのみのパケットのチャネル数（およびオーディオ帯域幅の任意の選択）を使用してCELTデコーダーで2.5 msの無音フレームをデコードすることで実行できます。
When changing the channel count for SILK-only or Hybrid packets, the encoder can avoid glitches by smoothly varying the stereo width of the input signal before or after the transition, and it SHOULD do so. However, other transitions between SILK-only packets or between NB or MB SILK and Hybrid packets may cause glitches, because neither the LSF coefficients nor the LTP, LPC, stereo unmixing, and resampler buffers are available at the new sample rate. These switches SHOULD be delayed by the encoder until quiet periods or transients, where the inevitable glitches will be less audible. Additionally, the bitstream MAY include redundant side information ("redundancy"), in the form of additional CELT frames embedded in each of the Opus frames around the transition.
SILKのみのパケットまたはハイブリッドパケットのチャネル数を変更する場合、エンコーダーは、遷移の前または後に入力信号のステレオ幅を滑らかに変化させることにより、グリッチを回避できます。そうする必要があります。ただし、LSF係数もLTP、LPC、ステレオアンミキシング、およびリサンプラーバッファーも新しいサンプルレートで使用できないため、SILKのみのパケット間またはNBまたはMBのSILKとハイブリッドパケット間の他の遷移でグリッチが発生する可能性があります。これらのスイッチは、避けられないグリッチが聞こえなくなる静かな期間または過渡状態まで、エンコーダによって遅延する必要があります。さらに、ビットストリームは、トランジション周辺の各Opusフレームに埋め込まれた追加のCELTフレームの形式で、冗長なサイド情報（「冗長性」）を含めることができます（MAY）。
The other transitions that cannot be easily handled are those where the lower frequencies switch between the SILK LP-based model and the CELT MDCT model. However, an encoder may not have an opportunity to delay such a switch to a convenient point. For example, if the content switches from speech to music, and the encoder does not have enough latency in its analysis to detect this in advance, there may be no convenient silence period during which to make the transition for quite some time. To avoid or reduce glitches during these problematic mode transitions, and between audio bandwidth changes in the SILK-only modes, transitions MAY include redundant side information ("redundancy"), in the form of an additional CELT frame embedded in the Opus frame.
簡単に処理できない他の遷移は、低周波数がSILK LPベースのモデルとCELT MDCTモデルの間で切り替わる遷移です。しかしながら、エンコーダは、そのような切り替えを都合のよいポイントまで遅らせる機会を持たないかもしれない。たとえば、コンテンツが音声から音楽に切り替わり、エンコーダがその分析でこれを事前に検出するのに十分な待ち時間がない場合、かなり長い間トランジションを行うための便利な無音期間がない場合があります。これらの問題のあるモード遷移中、およびSILKのみのモードでのオーディオ帯域幅の変更間のグリッチを回避または低減するために、遷移には、Opusフレームに埋め込まれた追加のCELTフレームの形式で、冗長なサイド情報（「冗長性」）が含まれる場合があります。
A transition between coding the lower frequencies with the LP model and the MDCT model or a transition that involves changing the SILK bandwidth is only normatively specified when it includes redundancy. For those without redundancy, it is RECOMMENDED that the decoder use a concealment technique (e.g., make use of a PLC algorithm) to "fill in" the gap or discontinuity caused by the mode transition. Therefore, PLC MUST NOT be applied during any normative transition, i.e., when
LPモデルとMDCTモデルを使用した低周波数のコーディング間の遷移、またはSILK帯域幅の変更を伴う遷移は、冗長性が含まれる場合にのみ規範的に指定されます。冗長性がない場合は、モード遷移によって生じたギャップや不連続性を「埋める」ために、デコーダーが隠蔽技術（PLCアルゴリズムを利用するなど）を使用することをお勧めします。したがって、PLCは規範的な移行中、つまり、
o A packet includes redundancy for this transition (as described below),
o パケットには、この遷移の冗長性が含まれます（以下で説明）。
o The transition is between any WB SILK packet and any Hybrid packet, or vice versa,
o 遷移は、WB SILKパケットとハイブリッドパケットの間、またはその逆です。
o The transition is between any two Hybrid mode packets, or
o 2つのハイブリッドモードパケット間の遷移、または
o The transition is between any two CELT mode packets,
o 2つのCELTモードパケット間の遷移
unless there is actual packet loss.
実際のパケット損失がない限り。
Transitions with side information include an extra 5 ms "redundant" CELT frame within the Opus frame. This frame is designed to fill in the gap or discontinuity in the different layers without requiring the decoder to conceal it. For transitions from CELT-only to SILK-only or Hybrid, the redundant frame is inserted in the first Opus frame after the transition (i.e., the first SILK-only or Hybrid frame). For transitions from SILK-only or Hybrid to CELT-only, the redundant frame is inserted in the last Opus frame before the transition (i.e., the last SILK-only or Hybrid frame).
サイド情報のあるトランジションには、Opusフレーム内に5ミリ秒の「冗長」CELTフレームが含まれます。このフレームは、デコーダーに隠蔽することなく、さまざまなレイヤーのギャップや不連続性を埋めるように設計されています。 CELTのみからSILKのみまたはハイブリッドへの移行の場合、移行後の最初のOpusフレームに冗長フレームが挿入されます（つまり、最初のSILKのみまたはハイブリッドフレーム）。 SILKのみまたはハイブリッドからCELTのみへの移行の場合、冗長フレームは、移行前の最後のOpusフレームに挿入されます（つまり、最後のSILKのみまたはハイブリッドフレーム）。
The presence of redundancy is signaled in all SILK-only and Hybrid frames, not just those involved in a mode transition. This allows the frames to be decoded correctly even if an adjacent frame is lost. For SILK-only frames, this signaling is implicit, based on the size of the Opus frame and the number of bits consumed decoding the SILK portion of it. After decoding the SILK portion of the Opus frame, the decoder uses ec_tell() (see Section 4.1.6.1) to check if there are at least 17 bits remaining. If so, then the frame contains redundancy.
冗長性の存在は、モード遷移に関係するフレームだけでなく、すべてのSILK専用フレームとハイブリッドフレームで通知されます。これにより、隣接するフレームが失われた場合でも、フレームを正しくデコードできます。 SILKのみのフレームの場合、このシグナリングは、OpusフレームのサイズとそのSILK部分のデコードに消費されたビット数に基づいて暗黙的です。 OpusフレームのSILK部分をデコードした後、デコーダーはec_tell()（セクション4.1.6.1を参照）を使用して、少なくとも17ビットが残っているかどうかを確認します。その場合、フレームには冗長性が含まれています。
For Hybrid frames, this signaling is explicit. After decoding the SILK portion of the Opus frame, the decoder uses ec_tell() (see Section 4.1.6.1) to ensure there are at least 37 bits remaining. If so, it reads a symbol with the PDF in Table 64, and if the value is 1, then the frame contains redundancy. Otherwise (if there were fewer than 37 bits left or the value was 0), the frame does not contain redundancy.
ハイブリッドフレームの場合、このシグナリングは明示的です。 OpusフレームのSILK部分をデコードした後、デコーダーはec_tell()（セクション4.1.6.1を参照）を使用して、少なくとも37ビットが残っていることを確認します。その場合、表64のPDFのシンボルを読み取り、値が1の場合、フレームには冗長性が含まれています。それ以外の場合（残りが37ビットより少ないか、値が0の場合）、フレームには冗長性が含まれていません。
+----------------+
| PDF |
+----------------+
| {4095, 1}/4096 |
+----------------+
Table 64: Redundancy Flag PDF
表64：冗長性フラグPDF
Since the current frame is a SILK-only or a Hybrid frame, it must be at least 10 ms. Therefore, it needs an additional flag to indicate whether the redundant 5 ms CELT frame should be mixed into the beginning of the current frame, or the end. After determining that a frame contains redundancy, the decoder reads a 1 bit symbol with a uniform PDF (Table 65).
現在のフレームはSILKのみまたはハイブリッドフレームであるため、少なくとも10ミリ秒でなければなりません。したがって、冗長な5ミリ秒のCELTフレームを現在のフレームの先頭または末尾に混在させる必要があるかどうかを示す追加のフラグが必要です。フレームに冗長性が含まれていると判断すると、デコーダーは1ビットのシンボルを均一なPDFで読み取ります（表65）。
+----------+
| PDF |
+----------+
| {1, 1}/2 |
+----------+
Table 65: Redundancy Position PDF
表65：冗長性の位置のPDF
If the value is zero, this is the first frame in the transition, and the redundancy belongs at the end. If the value is one, this is the second frame in the transition, and the redundancy belongs at the beginning. There is no way to specify that an Opus frame contains separate redundant CELT frames at both the beginning and the end.
値がゼロの場合、これは遷移の最初のフレームであり、冗長性は最後に属します。値が1の場合、これは遷移の2番目のフレームであり、冗長性は最初に属します。 Opusフレームに最初と最後の両方で別個の冗長なCELTフレームが含まれていることを指定する方法はありません。
Unlike the CELT portion of a Hybrid frame, the redundant CELT frame does not use the same entropy coder state as the rest of the Opus frame, because this would break the CELT bit allocation mechanism in Hybrid frames. Thus, a redundant CELT frame always starts and ends on a byte boundary, even in SILK-only frames, where this is not strictly necessary.
ハイブリッドフレームのCELT部分とは異なり、冗長CELTフレームは、残りのOpusフレームと同じエントロピーコーダー状態を使用しません。これは、ハイブリッドフレームのCELTビット割り当てメカニズムを壊すためです。したがって、冗長なCELTフレームは、必ずしも厳密に必要ではないSILKのみのフレームでも、常にバイト境界で開始および終了します。
For SILK-only frames, the number of bytes in the redundant CELT frame is simply the number of whole bytes remaining, which must be at least 2, due to the space check in Section 4.5.1.1. For Hybrid frames, the number of bytes is equal to 2, plus a decoded unsigned integer less than 256 (see Section 4.1.5). This may be more than the number of whole bytes remaining in the Opus frame, in which case the frame is invalid. However, a decoder is not required to ignore the entire frame, as this may be the result of a bit error that desynchronized the range coder. There may still be useful data before the error, and a decoder MAY keep any audio decoded so far instead of invoking the PLC, but it is RECOMMENDED that the decoder stop decoding and discard the rest of the current Opus frame.
SILKのみのフレームの場合、冗長CELTフレームのバイト数は、残りの全体のバイト数にすぎません。4.5.1.1項のスペースチェックのため、少なくとも2バイトにする必要があります。ハイブリッドフレームの場合、バイト数は2に加えて、256未満のデコードされた符号なし整数です（セクション4.1.5を参照）。これは、Opusフレームに残っている全体のバイト数を超える場合があります。その場合、フレームは無効です。ただし、これはレンジコーダーを非同期化したビットエラーの結果である可能性があるため、デコーダーはフレーム全体を無視する必要はありません。エラーの前にまだ有用なデータが残っている可能性があり、デコーダーはPLCを呼び出す代わりにこれまでにデコードされたオーディオを保持できますが、デコーダーがデコードを停止し、現在のOpusフレームの残りを破棄することをお勧めします。
It would have been possible to avoid these invalid states in the design of Opus by limiting the range of the explicit length decoded from Hybrid frames by the actual number of whole bytes remaining. However, this would require an encoder to determine the rate allocation for the MDCT layer up front, before it began encoding that layer. By allowing some invalid sizes, the encoder is able to defer that decision until much later. When encoding Hybrid frames that do not include redundancy, the encoder must still decide up front if it wishes to use the minimum 37 bits required to trigger encoding of the redundancy flag, but this is a much looser restriction.
ハイブリッドフレームからデコードされた明示的な長さの範囲を実際に残っているバイトの総数で制限することにより、Opusの設計でこれらの無効な状態を回避することができたでしょう。ただし、MDCTレイヤーがそのレイヤーのエンコードを開始する前に、MDCTレイヤーのレート割り当てを事前に決定する必要があります。いくつかの無効なサイズを許可することにより、エンコーダはその決定をはるかに遅くすることができます。冗長性を含まないハイブリッドフレームをエンコードする場合、冗長フラグのエンコードをトリガーするために必要な最小37ビットを使用するかどうか、エンコーダーは前もって決定する必要がありますが、これははるかに緩い制限です。
After determining the size of the redundant CELT frame, the decoder reduces the size of the buffer currently in use by the range coder by that amount. The MDCT layer reads any raw bits from the end of this reduced buffer, and all calculations of the number of bits remaining in the buffer must be done using this new, reduced size, rather than the original size of the Opus frame.
冗長CELTフレームのサイズを決定した後、デコーダーは、レンジコーダーによって現在使用されているバッファーのサイズをその量だけ減らします。 MDCTレイヤーは、この削減されたバッファーの最後から生ビットを読み取ります。バッファーに残っているビット数のすべての計算は、Opusフレームの元のサイズではなく、この新しい削減されたサイズを使用して実行する必要があります。
The redundant frame is decoded like any other CELT-only frame, with the exception that it does not contain a TOC byte. The frame size is fixed at 5 ms, the channel count is set to that of the current frame, and the audio bandwidth is also set to that of the current frame, with the exception that for MB SILK frames, it is set to WB.
冗長フレームは、TOCバイトを含まないことを除いて、他のCELT専用フレームと同様にデコードされます。フレームサイズは5ミリ秒に固定され、チャネルカウントは現在のフレームのチャネル数に設定され、オーディオ帯域幅も現在のフレームの帯域幅に設定されます。ただし、MB SILKフレームの場合は、WBに設定されます。
If the redundancy belongs at the beginning (in a CELT-only to SILK-only or Hybrid transition), the final reconstructed output uses the first 2.5 ms of audio output by the decoder for the redundant frame as is, discarding the corresponding output from the SILK-only or Hybrid portion of the frame. The remaining 2.5 ms is cross-lapped with the decoded SILK/Hybrid signal using the CELT's power-complementary MDCT window to ensure a smooth transition.
冗長性が最初に属している場合（CELTのみからSILKのみまたはハイブリッドへの遷移）、最終的に再構築された出力は、冗長フレームのデコーダーによるオーディオ出力の最初の2.5 msをそのまま使用し、対応する出力をフレームのSILKのみまたはハイブリッドの部分。残りの2.5ミリ秒は、CELTの電力補完MDCTウィンドウを使用して、デコードされたSILK /ハイブリッド信号とクロスラップされ、スムーズな遷移を保証します。
If the redundancy belongs at the end (in a SILK-only or Hybrid to CELT-only transition), only the second half (2.5 ms) of the audio output by the decoder for the redundant frame is used. In that case, the second half of the redundant frame is cross-lapped with the end of the SILK/Hybrid signal, again using CELT's power-complementary MDCT window to ensure a smooth transition.
冗長性が最後に属する場合（SILKのみまたはハイブリッドからCELTのみへの遷移の場合）、冗長フレームのデコーダーによるオーディオ出力の後半（2.5 ms）のみが使用されます。その場合、冗長フレームの後半は、スムーズな移行を確実にするためにCELTの電力補完MDCTウィンドウを使用して、SILK /ハイブリッド信号の終わりとクロスラップされます。
When a transition occurs, the state of the SILK or the CELT decoder (or both) may need to be reset before decoding a frame in the new mode. This avoids reusing "out of date" memory, which may not have been updated in some time or may not be in a well-defined state due to, e.g., PLC. The SILK state is reset before every SILK-only or Hybrid frame where the previous frame was CELT-only. The CELT state is reset every time the operating mode changes and the new mode is either Hybrid or CELT-only, except when the transition uses redundancy as described above. When switching from SILK-only or Hybrid to CELT-only with redundancy, the CELT state is reset before decoding the redundant CELT frame embedded in the SILK-only or Hybrid frame, but it is not reset before decoding the following CELT-only frame. When switching from CELT-only mode to SILK-only or Hybrid mode with redundancy, the CELT decoder is not reset for decoding the redundant CELT frame.
遷移が発生すると、新しいモードでフレームをデコードする前に、SILKまたはCELTデコーダー（あるいはその両方）の状態をリセットする必要があります。これにより、「PLCなど」が原因でしばらく更新されなかったり、明確に定義されていない「古い」メモリの再利用を回避できます。前のフレームがCELT専用であったすべてのSILK専用またはハイブリッドフレームの前に、SILK状態がリセットされます。移行が上記のように冗長性を使用する場合を除き、CELT状態は動作モードが変更され、新しいモードがハイブリッドまたはCELTのみのいずれかになるたびにリセットされます。 SILKのみまたはハイブリッドから冗長性のあるCELTのみに切り替える場合、CELT状態は、SILKのみまたはハイブリッドフレームに埋め込まれた冗長CELTフレームをデコードする前にリセットされますが、次のCELTのみのフレームをデコードする前にリセットされません。 CELTのみのモードから冗長性のあるSILKのみまたはハイブリッドモードに切り替える場合、CELTデコーダーは、冗長なCELTフレームをデコードするためにリセットされません。
Figure 18 illustrates all of the normative transitions involving a mode change, an audio bandwidth change, or both. Each one uses an S, H, or C to represent an Opus frame in the corresponding mode. In addition, an R indicates the presence of redundancy in the Opus frame with which it is cross-lapped. Its location in the first or last 5 ms is assumed to correspond to whether it is the frame before or after the transition. Other uses of redundancy are non-normative. Finally, a c indicates the contents of the CELT overlap buffer after the previously decoded frame (i.e., as extracted by decoding a silence frame).
図18は、モードの変更、オーディオ帯域幅の変更、またはその両方を含むすべての標準的な遷移を示しています。それぞれがS、H、またはCを使用して、対応するモードのOpusフレームを表します。さらに、Rは、クロスラップされるOpusフレームに冗長性があることを示します。最初または最後の5ミリ秒での位置は、遷移前または遷移後のフレームであると見なされます。冗長性の他の使用は非規範的です。最後に、a cは、以前にデコードされたフレームの後のCELTオーバーラップバッファーの内容を示します（つまり、無音フレームをデコードすることによって抽出されたものです）
SILK to SILK with Redundancy: S -> S -> S
&
!R -> R
&
;S -> S -> S
NB or MB SILK to Hybrid with Redundancy: S -> S -> S
&
!R ->;H -> H -> H
WB SILK to Hybrid: S -> S -> S ->!H -> H -> H
SILK to CELT with Redundancy: S -> S -> S
&
!R -> C -> C -> C
Hybrid to NB or MB SILK with Redundancy: H -> H -> H
&
!R -> R
&
;S -> S -> S
Hybrid to WB SILK: H -> H -> H -> c
\ +
> S -> S -> S
Hybrid to CELT with Redundancy: H -> H -> H
&
!R -> C -> C -> C
CELT to SILK with Redundancy: C -> C -> C -> R
&
;S -> S -> S
CELT to Hybrid with Redundancy: C -> C -> C -> R
&
|H -> H -> H
Key: S SILK-only frame ; SILK decoder reset H Hybrid frame | CELT and SILK decoder resets C CELT-only frame ! CELT decoder reset c CELT overlap + Direct mixing R Redundant CELT frame & Windowed cross-lap
キー：Sシルクのみのフレーム; SILKデコーダーリセットHハイブリッドフレーム| CELTおよびSILKデコーダーがC CELT専用フレームをリセットします！ CELTデコーダーリセットc CELTオーバーラップ+ダイレクトミキシングR冗長CELTフレーム＆ウィンドウクロスラップ
Figure 18: Normative Transitions
図18：規範的な遷移
The first two and the last two Opus frames in each example are illustrative, i.e., there is no requirement that a stream remain in the same configuration for three consecutive frames before or after a switch.
各例の最初の2つと最後の2つのOpusフレームは例示的なものです。つまり、スイッチの前後の3つの連続するフレームでストリームが同じ構成のままである必要はありません。
The behavior of transitions without redundancy where PLC is allowed is non-normative. An encoder might still wish to use these transitions if, for example, it doesn't want to add the extra bitrate required for redundancy or if it makes a decision to switch after it has already transmitted the frame that would have had to contain the redundancy. Figure 19 illustrates the recommended cross-lapping and decoder resets for these transitions.
PLCが許可されている冗長性のない遷移の動作は非規範的です。たとえば、冗長性に必要な追加のビットレートを追加したくない場合、または冗長性を含む必要があったフレームをすでに送信した後に切り替えることを決定した場合、エンコーダーはこれらの遷移を使用したい場合があります。 。図19は、これらの遷移に推奨されるクロスラップとデコーダーのリセットを示しています。
SILK to SILK (audio bandwidth change): S -> S -> S ;S -> S -> S
NB or MB SILK to Hybrid: S -> S -> S |H -> H -> H
SILK to CELT without Redundancy: S -> S -> S -> P
&
!C -> C -> C
Hybrid to NB or MB SILK: H -> H -> H -> c
+
;S -> S -> S
Hybrid to CELT without Redundancy: H -> H -> H -> P
&
!C -> C -> C
CELT to SILK without Redundancy: C -> C -> C -> P
&
;S -> S -> S
CELT to Hybrid without Redundancy: C -> C -> C -> P
&
|H -> H -> H
Key: S SILK-only frame ; SILK decoder reset H Hybrid frame | CELT and SILK decoder resets C CELT-only frame ! CELT decoder reset c CELT overlap + Direct mixing P Packet Loss Concealment & Windowed cross-lap
キー：Sシルクのみのフレーム; SILKデコーダーリセットHハイブリッドフレーム| CELTおよびSILKデコーダーがC CELT専用フレームをリセットします！ CELTデコーダーのリセットc CELTオーバーラップ+直接混合Pパケット損失の隠蔽とウィンドウ化クロスラップ
Figure 19: Recommended Non-Normative Transitions
図19：推奨される非規範的な遷移
Encoders SHOULD NOT use other transitions, e.g., those that involve redundancy in ways not illustrated in Figure 18.
エンコーダーは、他の遷移、たとえば、図18に示されていない方法で冗長性を伴う遷移を使用しないでください。
Just like the decoder, the Opus encoder also normally consists of two main blocks: the SILK encoder and the CELT encoder. However, unlike the case of the decoder, a valid (though potentially suboptimal) Opus encoder is not required to support all modes and may thus only include a SILK encoder module or a CELT encoder module. The output bitstream of the Opus encoding contains bits from the SILK and CELT encoders, though these are not separable due to the use of a range coder. A block diagram of the encoder is illustrated below.
デコーダーと同様に、Opusエンコーダーも通常、SILKエンコーダーとCELTエンコーダーの2つのメインブロックで構成されます。ただし、デコーダーの場合とは異なり、すべてのモードをサポートするために有効な（最適ではない可能性があります）Opusエンコーダーは必要ないため、SILKエンコーダーモジュールまたはCELTエンコーダーモジュールのみを含めることができます。 Opusエンコードの出力ビットストリームには、SILKエンコーダーとCELTエンコーダーからのビットが含まれていますが、これらはレンジコーダーを使用しているため分離できません。エンコーダのブロック図を以下に示します。
+------------+ +---------+
| Sample | | SILK |------+
+->| Rate |--->| Encoder | V
+-----------+ | | Conversion | | | +---------+
| Optional | | +------------+ +---------+ | Range |
->| High-pass |--+ | Encoder |---->
| Filter | | +--------------+ +---------+ | | Bit-
+-----------+ | | Delay | | CELT | +---------+ stream
+->| Compensation |->| Encoder | ^
| | | |------+
+--------------+ +---------+
Figure 20: Opus Encoder
図20：Opusエンコーダー
For a normal encoder where both the SILK and the CELT modules are included, an optimal encoder should select which coding mode to use at run-time depending on the conditions. In the reference implementation, the frame size is selected by the application, but the other configuration parameters (number of channels, bandwidth, mode) are automatically selected (unless explicitly overridden by the application) depending on the following:
SILKモジュールとCELTモジュールの両方が含まれている通常のエンコーダーの場合、最適なエンコーダーは、条件に応じて実行時に使用するコーディングモードを選択する必要があります。リファレンス実装では、フレームサイズはアプリケーションによって選択されますが、他の構成パラメーター（チャネル数、帯域幅、モード）は（アプリケーションによって明示的にオーバーライドされない限り）以下に応じて自動的に選択されます。
o Requested bitrate
o 要求されたビットレート
o Input sampling rate
o 入力サンプリングレート
o Type of signal (speech vs. music)
o 信号のタイプ（スピーチ対音楽）
o Frame size in use
o 使用中のフレームサイズ
The type of signal currently needs to be provided by the application (though it can be changed in real-time). An Opus encoder implementation could also do automatic detection, but since Opus is an interactive codec, such an implementation would likely have to either delay the signal (for non-interactive applications) or delay the mode switching decisions (for interactive applications).
現在、信号のタイプはアプリケーションによって提供される必要があります（リアルタイムで変更できます）。 Opusエンコーダー実装も自動検出を行うことができますが、Opusはインタラクティブコーデックであるため、このような実装では信号を遅延させる（非インタラクティブアプリケーションの場合）か、モード切り替えの決定を遅延させる必要があります（インタラクティブアプリケーションの場合）。
When the encoder is configured for voice over IP applications, the input signal is filtered by a high-pass filter to remove the lowest part of the spectrum that contains little speech energy and may contain background noise. This is a second order Auto Regressive Moving Average (i.e., with poles and zeros) filter with a cut-off frequency around 50 Hz. In the future, a music detector may also be used to lower the cut-off frequency when the input signal is detected to be music rather than speech.
エンコーダーがVoice over IPアプリケーション用に構成されている場合、入力信号はハイパスフィルターによってフィルター処理され、音声エネルギーがほとんどなく、バックグラウンドノイズが含まれている可能性があるスペクトルの最も低い部分が削除されます。これは、約50 Hzのカットオフ周波数を持つ2次の自動回帰移動平均（極と零点を含む）フィルターです。将来的には、入力信号が音声ではなく音楽であることが検出されたときに、音楽検出器を使用してカットオフ周波数を下げることもできます。
The range coder acts as the bit-packer for Opus. It is used in three different ways: to encode
レンジコーダーはOpusのビットパッカーとして機能します。これは、3つの異なる方法で使用されます。
o Entropy-coded symbols with a fixed probability model using ec_encode() (entenc.c),
o ec_encode()（entenc.c）を使用した固定確率モデルのエントロピー符号化シンボル、
o Integers from 0 to (2**M - 1) using ec_enc_uint() or ec_enc_bits() (entenc.c),
o ec_enc_uint()またはec_enc_bits()（entenc.c）を使用する0から（2 ** M-1）までの整数
o Integers from 0 to (ft - 1) (where ft is not a power of two) using ec_enc_uint() (entenc.c).
o ec_enc_uint()（entenc.c）を使用する0から（ft-1）までの整数（ftは2の累乗ではありません）。
The range encoder maintains an internal state vector composed of the four-tuple (val, rng, rem, ext) representing the low end of the current range, the size of the current range, a single buffered output byte, and a count of additional carry-propagating output bytes. Both val and rng are 32-bit unsigned integer values, rem is a byte value or less than 255 or the special value -1, and ext is an unsigned integer with at least 11 bits. This state vector is initialized at the start of each frame to the value (0, 2**31, -1, 0). After encoding a sequence of symbols, the value of rng in the encoder should exactly match the value of rng in the decoder after decoding the same sequence of symbols. This is a powerful tool for detecting errors in either an encoder or decoder implementation. The value of val, on the other hand, represents different things in the encoder and decoder, and is not expected to match.
範囲エンコーダーは、現在の範囲の下限を表す4つのタプル（val、rng、rem、ext）で構成される内部状態ベクトル、現在の範囲のサイズ、単一のバッファー出力バイト、および追加のカウントを維持しますキャリー伝播出力バイト。 valとrngはどちらも32ビットの符号なし整数値であり、remはバイト値または255未満または特殊値-1であり、extは少なくとも11ビットの符号なし整数です。この状態ベクトルは、各フレームの開始時に値（0、2 ** 31、-1、0）に初期化されます。シンボルのシーケンスをエンコードした後、エンコーダーのrngの値は、同じシンボルシーケンスをデコードした後、デコーダーのrngの値と正確に一致する必要があります。これは、エンコーダーまたはデコーダーの実装でエラーを検出するための強力なツールです。一方、valの値は、エンコーダーとデコーダーで異なるものを表しており、一致するとは想定されていません。
The decoder has no analog for rem and ext. These are used to perform carry propagation in the renormalization loop below. Each iteration of this loop produces 9 bits of output, consisting of 8 data bits and a carry flag. The encoder cannot determine the final value of the output bytes until it propagates these carry flags. Therefore, the reference implementation buffers a single non-propagating output byte (i.e., one less than 255) in rem and keeps a count of additional propagating (i.e., 255) output bytes in ext. An implementation may choose to use any mathematically equivalent scheme to perform carry propagation.
デコーダーには、remとextのアナログはありません。これらは、以下の再正規化ループでキャリー伝播を実行するために使用されます。このループを繰り返すたびに、8データビットとキャリーフラグで構成される9ビットの出力が生成されます。エンコーダは、これらのキャリーフラグを伝達するまで、出力バイトの最終値を決定できません。したがって、リファレンス実装は、1つの非伝播出力バイト（つまり、255未満の1）をremにバッファーし、追加の伝播（つまり255）出力バイトのカウントをextに保持します。実装では、キャリー伝播を実行するために数学的に同等のスキームを使用することを選択できます。
The main encoding function is ec_encode() (entenc.c), which encodes symbol k in the current context using the same three-tuple (fl[k], fh[k], ft) as the decoder to describe the range of the symbol (see Section 4.1).
メインのエンコード関数はec_encode()（entenc.c）で、デコーダーと同じ3タプル（fl [k]、fh [k]、ft）を使用して現在のコンテキストでシンボルkをエンコードし、シンボル（セクション4.1を参照）。
ec_encode() updates the state of the encoder as follows. If fl[k] is greater than zero, then
ec_encode()は、エンコーダーの状態を次のように更新します。 fl [k]がゼロより大きい場合、
rng
val = val + rng - --- * (ft - fl)
ft
rng
rng = --- * (fh - fl)
ft
Otherwise, val is unchanged and
それ以外の場合、valは変更されず、
rng
rng = rng - --- * (fh - fl)
ft
The divisions here are integer division.
ここでの除算は整数除算です。
After this update, the range is normalized using a procedure very
similar to that of Section 4.1.2.1, implemented by ec_enc_normalize()
(entenc.c). The following process is repeated until rng > 2**23.
First, the top 9 bits of val, (val>>23), are sent to the carry
buffer, described in Section 5.1.1.2. Then, the encoder sets
val = (val<<8) & 0x7FFFFFFF
rng = rng<<8
The function ec_enc_carry_out() (entenc.c) implements carry
propagation and output buffering. It takes, as input, a 9-bit
unsigned value, c, consisting of 8 data bits and an additional carry
bit. If c is equal to the value 255, then ext is simply incremented,
and no other state updates are performed. Otherwise, let b = (c>>8)
be the carry bit. Then,
o If the buffered byte rem contains a value other than -1, the encoder outputs the byte (rem + b). Otherwise, if rem is -1, no byte is output.
o バッファリングされたバイトremに-1以外の値が含まれている場合、エンコーダはバイト（rem + b）を出力します。それ以外の場合、remが-1の場合、バイトは出力されません。
o If ext is non-zero, then the encoder outputs ext bytes -- all with a value of 0 if b is set, or 255 if b is unset -- and sets ext to 0.
o extがゼロ以外の場合、エンコーダーはextバイトを出力します（bが設定されている場合はすべて0、bが設定されていない場合は255）。extは0に設定されます。
o rem is set to the 8 data bits:
o remは8データビットに設定されます。
rem = c & 255
C＆255
The reference implementation uses three additional encoding methods that are exactly equivalent to the above, but make assumptions and simplifications that allow for a more efficient implementation.
リファレンス実装は、上記とまったく同じ3つの追加のエンコーディングメソッドを使用しますが、より効率的な実装を可能にする仮定と簡略化を行います。
The first is ec_encode_bin() (entenc.c), defined using the parameter
ftb instead of ft. It is mathematically equivalent to calling
ec_encode() with ft = (1<<ftb), but it avoids using division.
The next is ec_enc_bit_logp() (entenc.c), which encodes a single
binary symbol. The context is described by a single parameter, logp,
which is the absolute value of the base-2 logarithm of the
probability of a "1". It is mathematically equivalent to calling
ec_encode() with the 3-tuple (fl[k] = 0, fh[k] = (1<<logp) - 1,
ft = (1<<logp)) if k is 0 and with (fl[k] = (1<<logp) - 1,
fh[k] = ft = (1<<logp)) if k is 1. The implementation requires no
multiplications or divisions.
The last is ec_enc_icdf() (entenc.c), which encodes a single binary symbol with a table-based context of up to 8 bits. This uses the same icdf table as ec_dec_icdf() from Section 4.1.3.3. The function
最後はec_enc_icdf()（entenc.c）で、最大8ビットのテーブルベースのコンテキストで単一のバイナリシンボルをエンコードします。これは、セクション4.1.3.3のec_dec_icdf()と同じicdfテーブルを使用します。関数
is mathematically equivalent to calling ec_encode() with
fl[k] = (1<<ftb) - icdf[k-1] (or 0 if k == 0), fh[k] = (1<<ftb) -
icdf[k], and ft = (1<<ftb). This only saves a few arithmetic
operations over ec_encode_bin(), but it allows the encoder to use the
same icdf tables as the decoder.
The raw bits used by the CELT layer are packed at the end of the buffer using ec_enc_bits() (entenc.c). Because the raw bits may continue into the last byte output by the range coder if there is room in the low-order bits, the encoder must be prepared to merge these values into a single byte. The procedure in Section 5.1.5 does this in a way that ensures both the range coded data and the raw bits can be decoded successfully.
CELTレイヤーで使用される生ビットは、ec_enc_bits()（entenc.c）を使用してバッファーの最後にパックされます。下位ビットに余裕がある場合、生のビットはレンジコーダーによって出力される最後のバイトに続く場合があるため、エンコーダーはこれらの値を単一のバイトにマージする準備をする必要があります。セクション5.1.5の手順では、範囲コード化されたデータと生ビットの両方を正常にデコードできるようにする方法でこれを行います。
The function ec_enc_uint() (entenc.c) encodes one of ft equiprobable symbols in the range 0 to (ft - 1), inclusive, each with a frequency of 1, where ft may be as large as (2**32 - 1). Like the decoder (see Section 4.1.5), it splits up the value into a range coded symbol representing up to 8 of the high bits, and, if necessary, raw bits representing the remainder of the value.
関数ec_enc_uint()（entenc.c）は、0から（ft-1）までの範囲の等確率シンボルの1つをエンコードします。各シンボルの頻度は1で、ftは（2 ** 32-1 ）。デコーダー（セクション4.1.5を参照）のように、値を最大8個の上位ビットを表す範囲コード化シンボルに分割し、必要に応じて、残りの値を表す生のビットに分割します。
ec_enc_uint() takes a two-tuple (t, ft), where t is the unsigned integer to be encoded, 0 <= t < ft, and ft is not necessarily a power of two. Let ftb = ilog(ft - 1), i.e., the number of bits required to store (ft - 1) in two's complement notation. If ftb is 8 or less, then t is encoded directly using ec_encode() with the three-tuple (t, t + 1, ft).
ec_enc_uint()は2タプル（t、ft）を取ります。tは符号化される符号なし整数、0 <= t <ftです。ftは必ずしも2のべき乗ではありません。 ftb = ilog（ft-1）、つまり2の補数表記で（ft-1）を格納するのに必要なビット数とします。 ftbが8以下の場合、tは3タプル（t、t + 1、ft）でec_encode()を使用して直接エンコードされます。
If ftb is greater than 8, then the top 8 bits of t are encoded using the three-tuple (t>>(ftb - 8), (t>>(ftb - 8)) + 1, ((ft - 1)>>(ftb - 8)) + 1), and the remaining bits, (t & ((1<<(ftb - 8)) - 1), are encoded as raw bits with ec_enc_bits().
ftbが8より大きい場合、tの上位8ビットは3タプル（t >>（ftb-8）、（t >>（ftb-8））+ 1、（（ft-1） >>（ftb-8））+ 1）、および残りのビット（t＆（（1 <<（ftb-8））-1）は、ec_enc_bits()を使用して未加工ビットとしてエンコードされます。
After all symbols are encoded, the stream must be finalized by outputting a value inside the current range. Let end be the unsigned integer in the interval [val, val + rng) with the largest number of trailing zero bits, b, such that (end + (1<<b) - 1) is also in the interval [val, val + rng). This choice of end allows the maximum number of trailing bits to be set to arbitrary values while still ensuring the range coded part of the buffer can be decoded correctly.
すべてのシンボルがエンコードされた後、現在の範囲内の値を出力することにより、ストリームを確定する必要があります。 endを、[end、（1 << b）-1）も区間[val、val]にあるように、末尾のゼロビットの最大数bを持つ区間[val、val + rng）の符号なし整数とする+ rng）。このエンドの選択により、バッファの範囲コード化部分を正しくデコードできるようにしながら、後続ビットの最大数を任意の値に設定できます。
Then, while end is not zero, the top 9 bits of end, i.e., (end>>23), are passed to the carry buffer in accordance with the procedure in Section 5.1.1.2, and end is updated via
次に、endがゼロでない間、endの上位9ビット、つまり（end >> 23）がセクション5.1.1.2の手順に従ってキャリーバッファーに渡され、endは次のように更新されます。
end = (end<<8) & 0x7FFFFFFF
Finally, if the buffered output byte, rem, is neither zero nor the special value -1, or the carry count, ext, is greater than zero, then 9 zero bits are sent to the carry buffer to flush it to the output buffer. When outputting the final byte from the range coder, if it would overlap any raw bits already packed into the end of the output buffer, they should be ORed into the same byte. The bit allocation routines in the CELT layer should ensure that this can be done without corrupting the range coder data so long as end is chosen as described above. If there is any space between the end of the range coder data and the end of the raw bits, it is padded with zero bits. This entire process is implemented by ec_enc_done() (entenc.c).
最後に、バッファリングされた出力バイトremがゼロでも特別な値-1でもない場合、またはキャリーカウントextがゼロより大きい場合、9つのゼロビットがキャリーバッファーに送信され、出力バッファーにフラッシュされます。レンジコーダーから最後のバイトを出力するときに、出力バッファーの最後にすでにパックされている生ビットと重複する場合は、それらを同じバイトにORする必要があります。 CELTレイヤーのビット割り当てルーチンは、上記のように終了が選択されている限り、レンジコーダーのデータを破壊せずにこれを実行できることを保証する必要があります。レンジコーダーのデータの終わりと生ビットの終わりの間にスペースがある場合は、ゼロビットが埋め込まれます。このプロセス全体は、ec_enc_done()（entenc.c）によって実装されます。
The bit allocation routines in Opus need to be able to determine a conservative upper bound on the number of bits that have been used to encode the current frame thus far. This drives allocation decisions and ensures that the range coder and raw bits will not overflow the output buffer. This is computed in the reference implementation to whole-bit precision by the function ec_tell() (entcode.h) and to fractional 1/8th bit precision by the function ec_tell_frac() (entcode.c). Like all operations in the range coder, it must be implemented in a bit-exact manner, and it must produce exactly the same value returned by the same functions in the decoder after decoding the same symbols.
Opusのビット割り当てルーチンは、これまでに現在のフレームをエンコードするために使用されたビット数の控えめな上限を決定できる必要があります。これにより、割り当てが決定され、レンジコーダーと生ビットが出力バッファーをオーバーフローしないことが保証されます。これは、リファレンス実装で、関数ec_tell()（entcode.h）によって全ビット精度に、関数ec_tell_frac()（entcode.c）によって小数1/8ビット精度に計算されます。範囲コーダーのすべての操作と同様に、ビット正確な方法で実装する必要があり、同じシンボルをデコードした後、デコーダーの同じ関数から返されるまったく同じ値を生成する必要があります。
In many respects, the SILK encoder mirrors the SILK decoder described in Section 4.2. Details such as the quantization and range coder tables can be found there, while this section describes the high-level design choices that were made. The diagram below shows the basic modules of the SILK encoder.
多くの点で、SILKエンコーダーはセクション4.2で説明されているSILKデコーダーを反映しています。量子化や範囲コーダーの表などの詳細はそこにありますが、このセクションでは、行われた高度な設計の選択について説明します。下の図は、SILKエンコーダの基本モジュールを示しています。
+----------+ +--------+ +---------+
| Sample | | Stereo | | SILK |
------>| Rate |--->| Mixing |--->| Core |---------->
Input |Conversion| | | | Encoder | Bitstream
+----------+ +--------+ +---------+
Figure 21: SILK Encoder
図21：SILKエンコーダー
The input signal's sampling rate is adjusted by a sample rate conversion module so that it matches the SILK internal sampling rate. The input to the sample rate converter is delayed by a number of samples depending on the sample rate ratio, such that the overall delay is constant for all input and output sample rates.
入力信号のサンプリングレートは、サンプルレート変換モジュールによって調整され、SILK内部サンプリングレートと一致します。サンプルレートコンバーターへの入力は、サンプルレート比に応じていくつかのサンプルによって遅延され、全体の遅延はすべての入力および出力サンプルレートに対して一定になります。
The stereo mixer is only used for stereo input signals. It converts a stereo left-right signal into an adaptive mid-side representation. The first step is to compute non-adaptive mid-side signals as half the sum and difference between left and right signals. The side signal is then minimized in energy by subtracting a prediction of it based on the mid signal. This prediction works well when the left and right signals exhibit linear dependency, for instance, for an amplitude-panned input signal. Like in the decoder, the prediction coefficients are linearly interpolated during the first 8 ms of the frame. The mid signal is always encoded, whereas the residual side signal is only encoded if it has sufficient energy compared to the mid signal's energy. If it has not, the "mid_only_flag" is set without encoding the side signal.
ステレオミキサーは、ステレオ入力信号にのみ使用されます。ステレオの左右の信号を適応型のミッドサイド表現に変換します。最初のステップは、アダプティブではないミッドサイド信号を、和と半分の左信号と右信号の差として計算することです。次に、中間信号に基づいて副信号の予測を差し引くことにより、副信号のエネルギーを最小化します。この予測は、たとえば振幅がパンされた入力信号に対して、左右の信号が線形依存性を示す場合にうまく機能します。デコーダーと同様に、予測係数はフレームの最初の8 msの間に線形補間されます。中間信号は常にエンコードされますが、残りのサイド信号は、中間信号のエネルギーと比較して十分なエネルギーがある場合にのみエンコードされます。そうでない場合、サイド信号をエンコードせずに「mid_only_flag」が設定されます。
The predictor coefficients are coded regardless of whether the side signal is encoded. For each frame, two predictor coefficients are computed, one that predicts between low-passed mid and side channels, and one that predicts between high-passed mid and side channels. The low-pass filter is a simple three-tap filter and creates a delay of one sample. The high-pass filtered signal is the difference between the mid signal delayed by one sample and the low-passed signal. Instead of explicitly computing the high-passed signal, it is computationally more efficient to transform the prediction coefficients before applying them to the filtered mid signal, as follows:
予測子係数は、サイド信号がエンコードされているかどうかに関係なくコード化されます。各フレームについて、2つの予測係数が計算されます。1つはローパスのミッドチャネルとサイドチャネルの間を予測し、もう1つはハイパスのミッドチャネルとサイドチャネルの間を予測します。ローパスフィルターは単純な3タップフィルターで、1つのサンプルの遅延を作成します。ハイパスフィルター処理された信号は、1サンプル遅延した中間信号とローパス信号の差です。次のように、ハイパス信号を明示的に計算する代わりに、フィルター処理された中間信号に適用する前に予測係数を変換する方が計算効率が高くなります。
pred(n) = LP(n) * w0 + HP(n) * w1
= LP(n) * w0 + (mid(n-1) - LP(n)) * w1
= LP(n) * (w0 - w1) + mid(n-1) * w1
where w0 and w1 are the low-pass and high-pass prediction coefficients, mid(n-1) is the mid signal delayed by one sample, LP(n) and HP(n) are the low-passed and high-passed signals and pred(n) is the prediction signal that is subtracted from the side signal.
ここで、w0とw1はローパスとハイパスの予測係数、mid（n-1）は1サンプル遅延したミッド信号、LP（n）とHP（n）はローパスとハイパスの信号です。また、pred（n）は、サイド信号から減算される予測信号です。
What follows is a description of the core encoder and its components. For simplicity, the core encoder is referred to simply as the encoder in the remainder of this section. An overview of the encoder is given in Figure 22.
以下は、コアエンコーダーとそのコンポーネントの説明です。簡単にするために、このセクションの残りの部分では、コアエンコーダーを単にエンコーダーと呼びます。エンコーダーの概要を図22に示します。
+---+
+--------------------------------->| |
+---------+ | +---------+ | |
|Voice | | |LTP |12 | |
+-->|Activity |--+ +----->|Scaling |-----------+---->| |
| |Detection|3 | | |Control |<--+ | | |
| +---------+ | | +---------+ | | | |
| | | +---------+ | | | |
| | | |Gains | | | | |
| | | +-->|Processor|---|---+---|---->| R |
| | | | | |11 | | | | a |
| \/ | | +---------+ | | | | n |
| +---------+ | | +---------+ | | | | g |
| |Pitch | | | |LSF | | | | | e |
| +->|Analysis |---+ | |Quantizer|---|---|---|---->| |
| | | |4 | | | |8 | | | | E |-->
| | +---------+ | | +---------+ | | | | n | 2
| | | | 9/\ 10| | | | | c |
| | | | | \/ | | | | o |
| | +---------+ | | +----------+ | | | | d |
| | |Noise | +--|-->|Prediction|--+---|---|---->| e |
| +->|Shaping |---|--+ |Analysis |7 | | | | r |
| | |Analysis |5 | | | | | | | | |
| | +---------+ | | +----------+ | | | | |
| | | | /\ | | | | |
| | +----------|--|--------+ | | | | |
| | | \/ \/ \/ \/ \/ | |
| | | +----------+ +------------+ | |
| | | | | |Noise | | |
-+-------+-----+----->|Pre-filter|--------->|Shaping |-->| |
1 | | 6 |Quantization|13 | |
+----------+ +------------+ +---+
1: Input speech signal 2: Range encoded bitstream 3: Voice activity estimate 4: Pitch lags (per 5 ms) and voicing decision (per 20 ms) 5: Noise shaping quantization coefficients - Short-term synthesis and analysis noise shaping coefficients (per 5 ms)
1：入力音声信号2：レンジエンコードされたビットストリーム3：音声アクティビティ推定4：ピッチラグ（5ミリ秒あたり）および発声決定（20ミリ秒あたり）5：ノイズシェーピング量子化係数-短期合成および分析ノイズシェーピング係数（あたり5ミリ秒）
- Long-term synthesis and analysis noise shaping coefficients (per 5 ms and for voiced speech only) - Noise shaping tilt (per 5 ms) - Quantizer gain/step size (per 5 ms) 6: Input signal filtered with analysis noise shaping filters 7: Short- and Long-Term Prediction coefficients LTP (per 5 ms) and LPC (per 20 ms) 8: LSF quantization indices 9: LSF coefficients 10: Quantized LSF coefficients 11: Processed gains, and synthesis noise shape coefficients 12: LTP state scaling coefficient. Controlling error propagation / prediction gain trade-off 13: Quantized signal
-長期合成および分析ノイズシェーピング係数（5 msごと、および有声音声のみ）-ノイズシェーピングチルト（5 msごと）-量子化ゲイン/ステップサイズ（5 msごと）6：分析ノイズシェーピングフィルターでフィルター処理された入力信号7：短期および長期予測係数LTP（5 msごと）およびLPC（20 msごと）8：LSF量子化インデックス9：LSF係数10：量子化LSF係数11：処理済みゲイン、および合成ノイズ形状係数12：LTP状態スケーリング係数。エラー伝播の制御/予測ゲインのトレードオフ13：量子化信号
Figure 22: SILK Core Encoder
図22：SILK Core Encoder
The input signal is processed by a Voice Activity Detection (VAD) algorithm to produce a measure of voice activity, spectral tilt, and signal-to-noise estimates for each frame. The VAD uses a sequence of half-band filterbanks to split the signal into four subbands: 0...Fs/16, Fs/16...Fs/8, Fs/8...Fs/4, and Fs/4...Fs/2, where Fs is the sampling frequency (8, 12, 16, or 24 kHz). The lowest subband, from 0 - Fs/16, is high-pass filtered with a first-order moving average (MA) filter (with transfer function H(z) = 1-z**(-1)) to reduce the energy at the lowest frequencies. For each frame, the signal energy per subband is computed. In each subband, a noise level estimator tracks the background noise level and a Signal-to-Noise Ratio (SNR) value is computed as the logarithm of the ratio of energy-to-noise level. Using these intermediate variables, the following parameters are calculated for use in other SILK modules:
入力信号は、Voice Activity Detection（VAD）アルゴリズムによって処理され、各フレームの音声アクティビティ、スペクトルチルト、および信号対雑音の推定値を生成します。 VADは一連のハーフバンドフィルターバンクを使用して、信号を4つのサブバンドに分割します：0 ... Fs / 16、Fs / 16 ... Fs / 8、Fs / 8 ... Fs / 4、およびFs / 4 ... Fs / 2、ここでFsはサンプリング周波数（8、12、16、または24 kHz）です。 0-Fs / 16の最も低いサブバンドは、エネルギーを減らすために、1次の移動平均（MA）フィルター（伝達関数H（z）= 1-z **（-1）を使用）でハイパスフィルター処理されます最低周波数で。フレームごとに、サブバンドあたりの信号エネルギーが計算されます。各サブバンドでは、ノイズレベル推定器がバックグラウンドノイズレベルを追跡し、信号対ノイズ比（SNR）値がエネルギー対ノイズレベルの比の対数として計算されます。これらの中間変数を使用して、他のSILKモジュールで使用するために次のパラメーターが計算されます。
o Average SNR. The average of the subband SNR values.
o 平均SNR。サブバンドSNR値の平均。
o Smoothed subband SNRs. Temporally smoothed subband SNR values.
o 平滑化されたサブバンドSNR。一時的に平滑化されたサブバンドSNR値。
o Speech activity level. Based on the average SNR and a weighted average of the subband energies.
o 音声活動レベル。平均SNRとサブバンドエネルギーの加重平均に基づいています。
o Spectral tilt. A weighted average of the subband SNRs, with positive weights for the low subbands and negative weights for the high subbands.
o スペクトル傾斜。サブバンドSNRの加重平均。低サブバンドには正の重み、高サブバンドには負の重みがあります。
The input signal is processed by the open loop pitch estimator shown in Figure 23.
入力信号は、図23に示す開ループピッチ推定器によって処理されます。
+--------+ +----------+
|2 x Down| |Time- |
+->|sampling|->|Correlator| |
| | | | | |4
| +--------+ +----------+ \/
| | 2 +-------+
| | +-->|Speech |5
+---------+ +--------+ | \/ | |Type |->
|LPC | |Down | | +----------+ | |
+->|Analysis | +->|sample |-+------------->|Time- | +-------+
| | | | |to 8 kHz| |Correlator|----------->
| +---------+ | +--------+ |__________| 6
| | | |3
| \/ | \/
| +---------+ | +----------+
| |Whitening| | |Time- |
-+->|Filter |-+--------------------------->|Correlator|----------->
1 | | | | 7
+---------+ +----------+
1: Input signal 2: Lag candidates from stage 1 3: Lag candidates from stage 2 4: Correlation threshold 5: Voiced/unvoiced flag 6: Pitch correlation 7: Pitch lags
1：入力信号2：ステージ1のラグ候補3：ステージ2のラグ候補4：相関しきい値5：有声/無声フラグ6：ピッチ相関7：ピッチラグ
Figure 23: Block Diagram of the Pitch Estimator
図23：ピッチ推定器のブロック図
The pitch analysis finds a binary voiced/unvoiced classification, and, for frames classified as voiced, four pitch lags per frame -- one for each 5 ms subframe -- and a pitch correlation indicating the periodicity of the signal. The input is first whitened using a Linear Prediction (LP) whitening filter, where the coefficients are computed through standard Linear Predictive Coding (LPC) analysis. The order of the whitening filter is 16 for best results, but is reduced to 12 for medium complexity and 8 for low complexity modes. The whitened signal is analyzed to find pitch lags for which the time correlation is high. The analysis consists of three stages for reducing the complexity: o In the first stage, the whitened signal is downsampled to 4 kHz (from 8 kHz), and the current frame is correlated to a signal delayed by a range of lags, starting from a shortest lag corresponding to 500 Hz, to a longest lag corresponding to 56 Hz.
ピッチ分析は、有声/無声のバイナリ分類を検出し、有声として分類されたフレームの場合、フレームごとに4つのピッチラグ（5 msサブフレームごとに1つ）と、信号の周期性を示すピッチ相関を検出します。入力は、線形予測（LP）白色化フィルターを使用して最初に白色化されます。ここで、係数は標準の線形予測符号化（LPC）分析を通じて計算されます。最良の結果を得るには、ホワイトニングフィルターの次数は16ですが、中程度の複雑度の場合は12に、低複雑度モードの場合は8に削減されます。ホワイトニングされた信号は、時間相関が高いピッチラグを見つけるために分析されます。分析は、複雑さを軽減するための3つの段階で構成されています。o最初の段階では、白色化された信号が4 kHz（8 kHzから）にダウンサンプリングされ、現在のフレームは、 500 Hzに対応する最短ラグから56 Hzに対応する最長ラグまで。
o The second stage operates on an 8 kHz signal (downsampled from 12, 16, or 24 kHz) and measures time correlations only near the lags corresponding to those that had sufficiently high correlations in the first stage. The resulting correlations are adjusted for a small bias towards short lags to avoid ending up with a multiple of the true pitch lag. The highest adjusted correlation is compared to a threshold depending on:
o 2番目のステージは8 kHz信号（12、16、または24 kHzからダウンサンプリング）で動作し、最初のステージで十分に高い相関があったものに対応するラグの近くでのみ時間相関を測定します。結果として生じる相関関係は、短いラグに向かって小さなバイアスがかかるように調整され、真のピッチラグの倍数になることを回避します。調整された最高の相関関係は、以下に応じてしきい値と比較されます。
* Whether the previous frame was classified as voiced.
* 前のフレームが有声として分類されたかどうか。
* The speech activity level.
* スピーチ活動レベル。
* The spectral tilt.
* スペクトル傾斜。
If the threshold is exceeded, the current frame is classified as voiced and the lag with the highest adjusted correlation is stored for a final pitch analysis of the highest precision in the third stage.
しきい値を超えた場合、現在のフレームは有声として分類され、調整された相関が最も高いラグが第3ステージで最高の精度の最終ピッチ分析のために保存されます。
o The last stage operates directly on the whitened input signal to compute time correlations for each of the four subframes independently in a narrow range around the lag with highest correlation from the second stage.
o 最後のステージは、白色化された入力信号を直接操作して、4つのサブフレームのそれぞれの時間相関を、第2ステージからの相関が最も高いラグ周辺の狭い範囲で個別に計算します。
The noise shaping analysis finds gains and filter coefficients used in the pre-filter and noise shaping quantizer. These parameters are chosen such that they will fulfill several requirements:
ノイズシェーピング分析は、プレフィルターとノイズシェーピング量子化器で使用されるゲインとフィルター係数を検出します。これらのパラメーターは、いくつかの要件を満たすように選択されます。
o Balancing quantization noise and bitrate. The quantization gains determine the step size between reconstruction levels of the excitation signal. Therefore, increasing the quantization gain amplifies quantization noise, but also reduces the bitrate by lowering the entropy of the quantization indices.
o 量子化ノイズとビットレートのバランスをとります。量子化ゲインは、励起信号の再構成レベル間のステップサイズを決定します。したがって、量子化ゲインを大きくすると、量子化ノイズが増幅されますが、量子化インデックスのエントロピーが低下してビットレートも低下します。
o Spectral shaping of the quantization noise; the noise shaping quantizer is capable of reducing quantization noise in some parts of the spectrum at the cost of increased noise in other parts without substantially changing the bitrate. By shaping the noise such that it follows the signal spectrum, it becomes less audible. In practice, best results are obtained by making the shape of the noise spectrum slightly flatter than the signal spectrum.
o 量子化ノイズのスペクトル整形;ノイズシェーピング量子化器は、ビットレートを実質的に変更することなく、他の部分でのノイズの増加を犠牲にして、スペクトルの一部での量子化ノイズを低減できます。信号スペクトルに追従するようにノイズを整形することにより、聞こえにくくなります。実際には、ノイズスペクトルの形状を信号スペクトルよりもわずかに平坦にすることで、最良の結果が得られます。
o De-emphasizing spectral valleys; by using different coefficients in the analysis and synthesis part of the pre-filter and noise shaping quantizer, the levels of the spectral valleys can be decreased relative to the levels of the spectral peaks such as speech formants and harmonics. This reduces the entropy of the signal, which is the difference between the coded signal and the quantization noise, thus lowering the bitrate.
o スペクトルの谷を強調しない;プレフィルターおよびノイズシェーピング量子化器の分析および合成部分で異なる係数を使用することにより、スピーチフォルマントや高調波などのスペクトルピークのレベルに比べて、スペクトルバレーのレベルを下げることができます。これにより、符号化された信号と量子化ノイズの差である信号のエントロピーが減少し、ビットレートが低下します。
o Matching the levels of the decoded speech formants to the levels of the original speech formants; an adjustment gain and a first order tilt coefficient are computed to compensate for the effect of the noise shaping quantization on the level and spectral tilt.
o デコードされた音声フォルマントのレベルを元の音声フォルマントのレベルに一致させる。レベルとスペクトルチルトに対するノイズシェーピング量子化の影響を補正するために、調整ゲインと1次のチルト係数が計算されます。
/ \ ___
| // \\
| // \\ ____
|_// \\___// \\ ____
| / ___ \ / \\ // \\
P |/ / \ \_/ \\_____// \\
o | / \ ____ \ / \\
w | / \___/ \ \___/ ____ \\___ 1
e |/ \ / \ \
r | \_____/ \ \__ 2
| \
| \___ 3
|
+---------------------------------------->
Frequency
1: Input signal spectrum 2: De-emphasized and level matched spectrum 3: Quantization noise spectrum
1：入力信号スペクトル2：デエンファシスされ、レベルが一致したスペクトル3：量子化ノイズスペクトル
Figure 24: Noise Shaping and Spectral De-emphasis Illustration
図24：ノイズシェーピングとスペクトルのディエンファシスの図
Figure 24 shows an example of an input signal spectrum (1). After de-emphasis and level matching, the spectrum has deeper valleys (2). The quantization noise spectrum (3) more or less follows the input signal spectrum, while having slightly less pronounced peaks. The entropy, which provides a lower bound on the bitrate for encoding the excitation signal, is proportional to the area between the de-emphasized spectrum (2) and the quantization noise spectrum (3). Without de-emphasis, the entropy is proportional to the area between input spectrum (1) and quantization noise (3) -- clearly higher.
図24に、入力信号スペクトルの例を示します（1）。ディエンファシスとレベルマッチングの後、スペクトルはより深い谷になります（2）。量子化ノイズスペクトル（3）は、入力信号スペクトルにほぼ従いますが、ピークはわずかに少なくなっています。励起信号をエンコードするためのビットレートの下限を提供するエントロピーは、非強調スペクトル（2）と量子化ノイズスペクトル（3）の間の領域に比例します。ディエンファシスがない場合、エントロピーは入力スペクトル（1）と量子化ノイズ（3）の間の領域に比例します-明らかに高くなります。
The transformation from input signal to de-emphasized signal can be described as a filtering operation with a filter
入力信号から非強調信号への変換は、フィルターを使用したフィルタリング操作として説明できます。
-1 Wana(z)
H(z) = G * ( 1 - c_tilt * z ) * -------
Wsyn(z)
having an adjustment gain G, a first order tilt adjustment filter with tilt coefficient c_tilt, and where
調整ゲインGを持ち、傾斜係数c_tiltを持つ1次の傾斜調整フィルター、および
16 d
__ -k -L __ -k
Wana(z) = (1 - \ a_ana(k) * z )*(1 - z * \ b_ana(k) * z )
/_ /_
k=1 k=-d
is the analysis part of the de-emphasis filter, consisting of the short-term shaping filter with coefficients a_ana(k) and the long-term shaping filter with coefficients b_ana(k) and pitch lag L. The parameter d determines the number of long-term shaping filter taps.
は、ディエンファシスフィルターの分析部分であり、係数a_ana（k）を持つ短期成形フィルターと、係数b_ana（k）およびピッチラグLを持つ長期成形フィルターで構成されています。パラメーターdは、長期シェーピングフィルタータップ。
Similarly, but without the tilt adjustment, the synthesis part can be written as
同様に、傾き調整なしで、合成部分は次のように書くことができます
16 d
__ -k -L __ -k
Wsyn(z) = (1 - \ a_syn(k) * z )*(1 - z * \ b_syn(k) * z )
/_ /_
k=1 k=-d
All noise shaping parameters are computed and applied per subframe of 5 ms. First, an LPC analysis is performed on a windowed signal block of 15 ms. The signal block has a look-ahead of 5 ms relative to the current subframe, and the window is an asymmetric sine window. The LPC analysis is done with the autocorrelation method, with an order of between 8, in lowest-complexity mode, and 16, for best quality.
すべてのノイズシェーピングパラメータが計算され、5 msのサブフレームごとに適用されます。最初に、15 msのウィンドウ処理された信号ブロックに対してLPC分析が実行されます。信号ブロックには、現在のサブフレームに対して5 msの先読みがあり、ウィンドウは非対称正弦ウィンドウです。 LPC分析は自己相関法で行われ、最低複雑度モードでは8、最高品質では16の次数です。
Optionally, the LPC analysis and noise shaping filters are warped by replacing the delay elements by first-order allpass filters. This increases the frequency resolution at low frequencies and reduces it at high ones, which better matches the human auditory system and improves quality. The warped analysis and filtering comes at a cost in complexity and is therefore only done in higher complexity modes.
必要に応じて、遅延要素を一次オールパスフィルターで置き換えることにより、LPC分析フィルターとノイズシェーピングフィルターをワープします。これにより、低周波数では周波数分解能が向上し、高周波数では周波数分解能が低下します。これにより、人間の聴覚システムによりよく適合し、品質が向上します。ワープされた分析とフィルタリングは複雑さを犠牲にして行われるため、より複雑なモードでのみ実行されます。
The quantization gain is found by taking the square root of the residual energy from the LPC analysis and multiplying it by a value inversely proportional to the coding quality control parameter and the pitch correlation.
量子化ゲインは、LPC分析から残留エネルギーの平方根を取り、それをコーディング品質管理パラメーターとピッチ相関に反比例する値で乗算することによって求められます。
Next, the two sets of short-term noise shaping coefficients a_ana(k) and a_syn(k) are obtained by applying different amounts of bandwidth expansion to the coefficients found in the LPC analysis. This bandwidth expansion moves the roots of the LPC polynomial towards the origin, using the formulas
次に、2セットの短期ノイズシェーピング係数a_ana（k）とa_syn（k）は、LPC分析で見つかった係数に異なる量の帯域幅拡張を適用することによって取得されます。この帯域幅拡張は、式を使用して、LPC多項式の根を原点に向かって移動します
k
a_ana(k) = a(k)*g_ana and
k
a_syn(k) = a(k)*g_syn
where a(k) is the k'th LPC coefficient, and the bandwidth expansion factors g_ana and g_syn are calculated as
ここで、a（k）はk番目のLPC係数であり、帯域幅拡張係数g_anaおよびg_synは次のように計算されます。
g_ana = 0.95 - 0.01*C and
g_syn = 0.95 + 0.01*C
where C is the coding quality control parameter between 0 and 1. Applying more bandwidth expansion to the analysis part than to the synthesis part gives the desired de-emphasis of spectral valleys in between formants.
ここで、Cは0と1の間のコーディング品質管理パラメーターです。合成部分よりも分析部分に多くの帯域幅拡張を適用すると、フォルマント間のスペクトルバレーの目的のディエンファシスが得られます。
The long-term shaping is applied only during voiced frames. It uses a three-tap filter, described by
長期シェーピングは有声フレーム中にのみ適用されます。これは、3タップフィルターを使用します。
b_ana = F_ana * [0.25, 0.5, 0.25] and
b_ana = F_ana * [0.25、0.5、0.25]および
b_syn = F_syn * [0.25, 0.5, 0.25].
b_syn = F_syn * [0.25、0.5、0.25]。
For unvoiced frames, these coefficients are set to 0. The multiplication factors F_ana and F_syn are chosen between 0 and 1, depending on the coding quality control parameter, as well as the calculated pitch correlation and smoothed subband SNR of the lowest subband. By having F_ana less than F_syn, the pitch harmonics are emphasized relative to the valleys in between the harmonics.
無声フレームの場合、これらの係数は0に設定されます。乗算係数F_anaとF_synは、コーディング品質制御パラメーター、および計算されたピッチ相関と最低サブバンドの平滑化サブバンドSNRに応じて、0〜1の間で選択されます。 F_anaをF_synよりも小さくすることにより、倍音間の谷に比べて、倍音が強調されます。
The tilt coefficient c_tilt is for unvoiced frames chosen as
傾斜係数c_tiltは、次のように選択された無声フレーム用です。
c_tilt = 0.25
c_tilt = 0.25
and as
そして
c_tilt = 0.25 + 0.2625 * V
for voiced frames, where V is the voice activity level between 0 and 1.
有声フレームの場合、Vは0と1の間の音声アクティビティレベルです。
The adjustment gain G serves to correct any level mismatch between the original and decoded signals that might arise from the noise shaping and de-emphasis. This gain is computed as the ratio of the prediction gain of the short-term analysis and synthesis filter coefficients. The prediction gain of an LPC synthesis filter is the square root of the output energy when the filter is excited by a unit-energy impulse on the input. An efficient way to compute the prediction gain is by first computing the reflection coefficients from the LPC coefficients through the step-down algorithm, and extracting the prediction gain from the reflection coefficients as
調整ゲインGは、ノイズシェーピングとデエンファシスから生じる可能性のある、元の信号とデコードされた信号の間のレベルの不一致を修正するのに役立ちます。このゲインは、短期分析の予測ゲインと合成フィルター係数の比率として計算されます。 LPC合成フィルターの予測ゲインは、フィルターが入力の単位エネルギーインパルスによって励起されたときの出力エネルギーの平方根です。予測ゲインを計算する効率的な方法は、まずステップダウンアルゴリズムを介してLPC係数から反射係数を計算し、反射係数から予測ゲインを次のように抽出することです。
K
___ 2 -0.5
predGain = ( | | 1 - (r_k) )
k=1
where r_k is the k'th reflection coefficient.
ここで、r_kはk番目の反射係数です。
Initial values for the quantization gains are computed as the square root of the residual energy of the LPC analysis, adjusted by the coding quality control parameter. These quantization gains are later adjusted based on the results of the prediction analysis.
量子化ゲインの初期値は、LPC分析の残留エネルギーの平方根として計算され、コーディング品質管理パラメーターによって調整されます。これらの量子化ゲインは、予測分析の結果に基づいて後で調整されます。
The prediction analysis is performed in one of two ways depending on how the pitch estimator classified the frame. The processing for voiced and unvoiced speech is described in Section 5.2.3.4.1 and Section 5.2.3.4.2, respectively. Inputs to this function include the pre-whitened signal from the pitch estimator (see Section 5.2.3.2).
予測分析は、ピッチ推定器がフレームを分類した方法に応じて、2つの方法のいずれかで実行されます。有声および無声音声の処理については、それぞれセクション5.2.3.4.1およびセクション5.2.3.4.2で説明します。この関数への入力には、ピッチ推定器からの事前白化信号が含まれます（セクション5.2.3.2を参照）。
For a frame of voiced speech, the pitch pulses will remain dominant in the pre-whitened input signal. Further whitening is desirable as it leads to higher quality at the same available bitrate. To achieve this, a Long-Term Prediction (LTP) analysis is carried out to estimate the coefficients of a fifth-order LTP filter for each of four subframes. The LTP coefficients are quantized using the method described in Section 5.2.3.6, and the quantized LTP coefficients are used to compute the LTP residual signal. This LTP residual signal is the input to an LPC analysis where the LPC coefficients are estimated using Burg's method [BURG], such that the residual energy is minimized. The estimated LPC coefficients are converted to a Line Spectral Frequency (LSF) vector and quantized as described in Section 5.2.3.5. After quantization, the quantized LSF vector is converted back to LPC coefficients using the full procedure in Section 4.2.7.5. By using quantized LTP coefficients and LPC
有声音声のフレームの場合、プレホワイトニングされた入力信号ではピッチパルスが支配的なままになります。同じ利用可能なビットレートでより高い品質につながるので、さらにホワイトニングが望ましいです。これを達成するために、長期予測（LTP）分析が実行され、4つのサブフレームのそれぞれの5次LTPフィルターの係数が推定されます。 LTP係数は、セクション5.2.3.6で説明されている方法を使用して量子化され、量子化されたLTP係数は、LTP残差信号を計算するために使用されます。このLTP残差信号は、残差エネルギーが最小化されるように、バーグ法[BURG]を使用してLPC係数が推定されるLPC分析への入力です。推定されたLPC係数は、セクション5.2.3.5で説明されているように、ラインスペクトル周波数（LSF）ベクトルに変換され、量子化されます。量子化後、量子化されたLSFベクトルは、セクション4.2.7.5の完全な手順を使用してLPC係数に変換されます。量子化されたLTP係数とLPCを使用する
coefficients derived from the quantized LSF coefficients, the encoder remains fully synchronized with the decoder. The quantized LPC and LTP coefficients are also used to filter the input signal and measure residual energy for each of the four subframes.
量子化されたLSF係数から導出された係数では、エンコーダはデコーダと完全に同期したままです。量子化されたLPCおよびLTP係数は、入力信号をフィルタリングし、4つのサブフレームのそれぞれの残留エネルギーを測定するためにも使用されます。
For a speech signal that has been classified as unvoiced, there is no need for LTP filtering, as it has already been determined that the pre-whitened input signal is not periodic enough within the allowed pitch period range for LTP analysis to be worth the cost in terms of complexity and bitrate. The pre-whitened input signal is therefore discarded, and, instead, the input signal is used for LPC analysis using Burg's method. The resulting LPC coefficients are converted to an LSF vector and quantized as described in the following section. They are then transformed back to obtain quantized LPC coefficients, which are then used to filter the input signal and measure residual energy for each of the four subframes.
無声として分類された音声信号の場合、LTP分析がコストに見合うだけの許容ピッチ周期範囲内で事前に白色化された入力信号は十分に周期的でないことがすでに確認されているため、LTPフィルタリングの必要はありません。複雑さとビットレートの面で。したがって、事前に白色化された入力信号は破棄され、代わりに、Burg法を使用したLPC分析に入力信号が使用されます。結果のLPC係数は、次のセクションで説明するように、LSFベクトルに変換され、量子化されます。次に、それらを変換して量子化されたLPC係数を取得します。これを使用して、入力信号をフィルタリングし、4つのサブフレームのそれぞれの残留エネルギーを測定します。
The main purpose of linear prediction in SILK is to reduce the bitrate by minimizing the residual energy. At least at high bitrates, perceptual aspects are handled independently by the noise shaping filter. Burg's method is used because it provides higher prediction gain than the autocorrelation method and, unlike the covariance method, produces stable filters (assuming numerical errors don't spoil that). SILK's implementation of Burg's method is also computationally faster than the autocovariance method. The implementation of Burg's method differs from traditional implementations in two aspects. The first difference is that it operates on autocorrelations, similar to the Schur algorithm [SCHUR], but with a simple update to the autocorrelations after finding each reflection coefficient to make the result identical to Burg's method. This brings down the complexity of Burg's method to near that of the autocorrelation method. The second difference is that the signal in each subframe is scaled by the inverse of the residual quantization step size. Subframes with a small quantization step size will, on average, spend more bits for a given amount of residual energy than subframes with a large step size. Without scaling, Burg's method minimizes the total residual energy in all subframes, which doesn't necessarily minimize the total number of bits needed for coding the quantized residual. The residual energy of the scaled subframes is a better measure for that number of bits.
SILKの線形予測の主な目的は、残留エネルギーを最小限に抑えることでビットレートを削減することです。少なくとも高ビットレートでは、知覚的側面はノイズシェーピングフィルターによって個別に処理されます。自己相関法よりも高い予測ゲインを提供し、共分散法とは異なり、安定したフィルターを生成するため、バーグの方法が使用されます（数値エラーがそれを台無しにしない場合）。 SILKのバーグ法の実装は、自己共分散法よりも計算が高速です。 Burgの方法の実装は、2つの点で従来の実装とは異なります。最初の違いは、Schurアルゴリズム[SCHUR]と同様に自己相関で動作することですが、各反射係数を見つけた後、自己相関を単純に更新して、結果をブルグの方法と同一にします。これにより、Burg法の複雑さが自己相関法に近づきます。 2番目の違いは、各サブフレームの信号が残差量子化ステップサイズの逆数によってスケーリングされることです。量子化ステップサイズが小さいサブフレームは、平均して、ステップサイズが大きいサブフレームよりも、所与の量の残留エネルギーに対してより多くのビットを消費します。スケーリングなしでは、Burgの方法はすべてのサブフレームの総残留エネルギーを最小化しますが、量子化された残差のコーディングに必要なビットの総数を必ずしも最小化するわけではありません。スケーリングされたサブフレームの残留エネルギーは、そのビット数のより良い尺度です。
Unlike many other speech codecs, SILK uses variable bitrate coding for the LSFs. This improves the average rate-distortion (R-D) trade-off and reduces outliers. The variable bitrate coding minimizes a linear combination of the weighted quantization errors and the bitrate. The weights for the quantization errors are the Inverse Harmonic Mean Weighting (IHMW) function proposed by Laroia et al. (see [LAROIA-ICASSP]). These weights are referred to here as Laroia weights.
他の多くの音声コーデックとは異なり、SILKはLSFに可変ビットレートコーディングを使用します。これにより、平均レート歪み（R-D）のトレードオフが改善され、外れ値が減少します。可変ビットレートコーディングは、重み付けされた量子化誤差とビットレートの線形結合を最小化します。量子化誤差の重みは、Laroiaらによって提案された逆調和平均重み付け（IHMW）関数です。 （[LAROIA-ICASSP]を参照）。これらの重みは、ここではラロイア重みと呼ばれます。
The LSF quantizer consists of two stages. The first stage is an (unweighted) vector quantizer (VQ), with a codebook size of 32 vectors. The quantization errors for the codebook vector are sorted, and for the N best vectors a second stage quantizer is run. By varying the number N, a trade-off is made between R-D performance and computational efficiency. For each of the N codebook vectors, the Laroia weights corresponding to that vector (and not to the input vector) are calculated. Then, the residual between the input LSF vector and the codebook vector is scaled by the square roots of these Laroia weights. This scaling partially normalizes error sensitivity for the residual vector so that a uniform quantizer with fixed step sizes can be used in the second stage without too much performance loss. Additionally, by scaling with Laroia weights determined from the first-stage codebook vector, the process can be reversed in the decoder.
LSF量子化器は2つのステージで構成されます。最初のステージは、32のベクトルのコードブックサイズを持つ（重み付けされていない）ベクトル量子化（VQ）です。コードブックベクトルの量子化誤差が並べ替えられ、N個の最良のベクトルに対して2番目のステージの量子化器が実行されます。数Nを変化させることにより、R-Dパフォーマンスと計算効率の間でトレードオフが行われます。 N個のコードブックベクトルのそれぞれについて、そのベクトルに対応する（入力ベクトルには対応しない）ラロイアの重みが計算されます。次に、入力LSFベクトルとコードブックベクトルの間の残差は、これらのラロイア重みの平方根によってスケーリングされます。このスケーリングは、残差ベクトルのエラー感度を部分的に正規化するため、固定されたステップサイズの均一な量子化器を、あまりパフォーマンスを低下させることなく第2ステージで使用できます。さらに、第1段階のコードブックベクトルから決定されたラロイアの重みでスケーリングすることにより、デコーダーでプロセスを逆にすることができます。
The second stage uses predictive delayed decision scalar quantization. The quantization error is weighted by Laroia weights determined from the LSF input vector. The predictor multiplies the previous quantized residual value by a prediction coefficient that depends on the vector index from the first stage VQ and on the location in the LSF vector. The prediction is subtracted from the LSF residual value before quantizing the result and is added back afterwards. This subtraction can be interpreted as shifting the quantization levels of the scalar quantizer, and as a result the quantization error of each value depends on the quantization decision of the previous value. This dependency is exploited by the delayed decision mechanism to search for a quantization sequency with best R-D performance with a Viterbi-like algorithm [VITERBI]. The quantizer processes the residual LSF vector in reverse order (i.e., it starts with the highest residual LSF value). This is done because the prediction works slightly better in the reverse direction.
2番目のステージでは、予測遅延決定スカラー量子化を使用します。量子化誤差は、LSF入力ベクトルから決定されたラロイア重みによって重み付けされます。予測子は、前の量子化された残差値に、第1ステージのVQからのベクトルインデックスとLSFベクトル内の位置に依存する予測係数を乗算します。予測は、結果を量子化する前にLSF残差値から差し引かれ、後で加算されます。この減算は、スカラー量子化器の量子化レベルをシフトすると解釈でき、その結果、各値の量子化誤差は、前の値の量子化決定に依存します。この依存性は、ビタビのようなアルゴリズムで最高のR-Dパフォーマンスを備えた量子化シーケンスを検索する遅延決定メカニズムによって利用されます[VITERBI]。量子化器は、残留LSFベクトルを逆の順序で処理します（つまり、最大の残留LSF値から開始します）。これは、予測が逆方向にわずかにうまく機能するために行われます。
The quantization index of the first stage is entropy coded. The quantization sequence from the second stage is also entropy coded, where for each element the probability table is chosen depending on the vector index from the first stage and the location of that element in the LSF vector.
第1ステージの量子化インデックスはエントロピー符号化されています。 2番目のステージからの量子化シーケンスもエントロピー符号化され、各要素について、最初のステージからのベクトルインデックスとLSFベクトル内のその要素の位置に応じて確率テーブルが選択されます。
If the input is stable, finding the best candidate usually results in a quantized vector that is also stable. Because of the two-stage approach, however, it is possible that the best quantization candidate is unstable. The encoder applies the same stabilization procedure applied by the decoder (see Section 4.2.7.5.4) to ensure the LSF parameters are within their valid range, increasingly sorted, and have minimum distances between each other and the border values.
入力が安定している場合、最適な候補を見つけると、通常、量子化されたベクトルも安定します。ただし、2段階のアプローチのため、最適な量子化候補が不安定になる可能性があります。エンコーダーは、デコーダーによって適用されたのと同じ安定化手順（セクション4.2.7.5.4を参照）を適用して、LSFパラメーターが有効範囲内にあり、並べ替えられ、互いと境界値の距離が最小になるようにします。
For voiced frames, the prediction analysis described in Section 5.2.3.4.1 resulted in four sets (one set per subframe) of five LTP coefficients, plus four weighting matrices. The LTP coefficients for each subframe are quantized using entropy constrained vector quantization. A total of three vector codebooks are available for quantization, with different rate-distortion trade-offs. The three codebooks have 10, 20, and 40 vectors and average rates of about 3, 4, and 5 bits per vector, respectively. Consequently, the first codebook has larger average quantization distortion at a lower rate, whereas the last codebook has smaller average quantization distortion at a higher rate. Given the weighting matrix W_ltp and LTP vector b, the weighted rate-distortion measure for a codebook vector cb_i with rate r_i is give by
有声フレームの場合、セクション5.2.3.4.1で説明されている予測分析により、5つのLTP係数の4つのセット（サブフレームごとに1つのセット）に加えて、4つの重み付け行列が生成されました。各サブフレームのLTP係数は、エントロピー制約付きベクトル量子化を使用して量子化されます。合計3つのベクトルコードブックを量子化に使用できますが、レート歪みのトレードオフは異なります。 3つのコードブックには、10、20、および40のベクトルがあり、平均レートはそれぞれベクトルあたり約3、4、および5ビットです。その結果、最初のコードブックは低いレートで大きな平均量子化歪みを持ち、最後のコードブックは高いレートで小さな平均量子化歪みを持ちます。加重行列W_ltpとLTPベクトルbが与えられた場合、レートr_iのコードブックベクトルcb_iの加重レート歪み測定は、
RD = u * (b - cb_i)' * W_ltp * (b - cb_i) + r_i
where u is a fixed, heuristically determined parameter balancing the distortion and rate. Which codebook gives the best performance for a given LTP vector depends on the weighting matrix for that LTP vector. For example, for a low valued W_ltp, it is advantageous to use the codebook with 10 vectors as it has a lower average rate. For a large W_ltp, on the other hand, it is often better to use the codebook with 40 vectors, as it is more likely to contain the best codebook vector. The weighting matrix W_ltp depends mostly on two aspects of the input signal. The first is the periodicity of the signal; the more periodic, the larger W_ltp. The second is the change in signal energy in the current subframe, relative to the signal one pitch lag earlier. A decaying energy leads to a larger W_ltp than an increasing energy. Both aspects fluctuate relatively slowly, which causes the W_ltp matrices for different subframes of one frame often to be similar. Because of this, one of the three codebooks typically gives good performance for all subframes. Therefore, the codebook search for the subframe LTP vectors is constrained to only allow codebook vectors to be chosen from the same codebook, resulting in a rate reduction.
ここで、uは、歪みとレートのバランスをとる、ヒューリスティックに決定された固定パラメーターです。特定のLTPベクトルに最適なパフォーマンスを提供するコードブックは、そのLTPベクトルの重み行列によって異なります。たとえば、値が低いW_ltpの場合、平均レートが低いため、10個のベクトルを持つコードブックを使用すると有利です。一方、W_ltpが大きい場合は、40個のベクトルを含むコードブックを使用するほうがよい場合があります。これは、最良のコードブックベクトルを含む可能性が高いためです。重み付け行列W_ltpは、主に入力信号の2つの側面に依存します。 1つは信号の周期性です。定期的であるほど、W_ltpは大きくなります。 2つ目は、現在のサブフレーム内の信号エネルギーの変化です。これは、1ピッチ遅れた信号に対するものです。エネルギーの減衰は、エネルギーの増加よりもW_ltpを大きくします。どちらの側面も比較的ゆっくりと変動するため、1つのフレームのさまざまなサブフレームのW_ltp行列が類似することがよくあります。このため、3つのコードブックのうちの1つは通常、すべてのサブフレームに対して優れたパフォーマンスを提供します。したがって、サブフレームLTPベクトルのコードブック検索は、同じコードブックからコードブックベクトルのみを選択できるように制限され、レートが低下します。
To find the best codebook, each of the three vector codebooks is used to quantize all subframe LTP vectors and produce a combined weighted rate-distortion measure for each vector codebook. The vector codebook with the lowest combined rate-distortion over all subframes is chosen. The quantized LTP vectors are used in the noise shaping quantizer, and the index of the codebook plus the four indices for the four subframe codebook vectors are passed on to the range encoder.
最適なコードブックを見つけるために、3つのベクトルコードブックのそれぞれを使用して、すべてのサブフレームLTPベクトルを量子化し、各ベクトルコードブックの重み付けレート歪み測定を組み合わせて生成します。すべてのサブフレームでレート歪みの合計が最も低いベクトルコードブックが選択されます。量子化されたLTPベクトルはノイズシェーピング量子化器で使用され、コードブックのインデックスと4つのサブフレームコードブックベクトルの4つのインデックスがレンジエンコーダーに渡されます。
In the pre-filter, the input signal is filtered using the spectral valley de-emphasis filter coefficients from the noise shaping analysis (see Section 5.2.3.3). By applying only the noise shaping analysis filter to the input signal, it provides the input to the noise shaping quantizer.
プレフィルターでは、入力信号は、ノイズシェーピング分析からのスペクトルバレーディエンファシスフィルター係数を使用してフィルター処理されます（セクション5.2.3.3を参照）。入力信号にノイズシェーピング分析フィルターのみを適用することにより、ノイズシェーピング量子化器への入力を提供します。
The noise shaping quantizer independently shapes the signal and coding noise spectra to obtain a perceptually higher quality at the same bitrate.
ノイズシェーピング量子化器は、信号とコーディングノイズスペクトルを個別にシェーピングして、同じビットレートで知覚的に高い品質を実現します。
The pre-filter output signal is multiplied with a compensation gain G computed in the noise shaping analysis. Then, the output of a synthesis shaping filter is added, and the output of a prediction filter is subtracted to create a residual signal. The residual signal is multiplied by the inverse quantized quantization gain from the noise shaping analysis and input to a scalar quantizer. The quantization indices of the scalar quantizer represent a signal of pulses that is input to the pyramid range encoder. The scalar quantizer also outputs a quantization signal, which is multiplied by the quantized quantization gain from the noise shaping analysis to create an excitation signal. The output of the prediction filter is added to the excitation signal to form the quantized output signal y(n). The quantized output signal y(n) is input to the synthesis shaping and prediction filters.
プレフィルター出力信号は、ノイズシェーピング分析で計算された補償ゲインGと乗算されます。次に、合成シェーピングフィルターの出力が追加され、予測フィルターの出力が減算されて、残差信号が作成されます。残差信号は、ノイズシェーピング分析からの逆量子化量子化ゲインで乗算され、スカラー量子化器に入力されます。スカラー量子化器の量子化インデックスは、ピラミッドレンジエンコーダーに入力されるパルスの信号を表します。スカラー量子化器は量子化信号も出力します。量子化信号は、ノイズシェーピング分析からの量子化された量子化ゲインで乗算され、励起信号を作成します。予測フィルタの出力は励起信号に追加され、量子化出力信号y（n）を形成します。量子化された出力信号y（n）は、合成シェーピングおよび予測フィルターに入力されます。
Optionally, the noise shaping quantizer operates in a delayed decision mode. In this mode, it uses a Viterbi algorithm to keep track of multiple rounding choices in the quantizer and select the best one after a delay of 32 samples. This improves the rate/ distortion performance of the quantizer.
オプションで、ノイズシェーピング量子化器は遅延決定モードで動作します。このモードでは、ビタビアルゴリズムを使用して、量子化器での複数の丸めの選択を追跡し、32サンプルの遅延後に最適な丸めを選択します。これにより、量子化器のレート/歪み性能が向上します。
SILK was designed to run in variable bitrate (VBR) mode. However, the reference implementation also has a constant bitrate (CBR) mode for SILK. In CBR mode, SILK will attempt to encode each packet with no more than the allowed number of bits. The Opus wrapper code then pads the bitstream if any unused bits are left in SILK mode, or it encodes the high band with the remaining number of bits in Hybrid mode. The number of payload bits is adjusted by changing the quantization gains and the rate/distortion trade-off in the noise shaping quantizer, in an iterative loop around the noise shaping quantizer and entropy coding. Compared to the SILK VBR mode, the CBR mode has lower audio quality at a given average bitrate and has higher computational complexity.
SILKは、可変ビットレート（VBR）モードで実行するように設計されています。ただし、リファレンス実装には、SILK用の固定ビットレート（CBR）モードもあります。 CBRモードでは、SILKは許可されたビット数以下で各パケットをエンコードしようとします。次に、未使用のビットがSILKモードで残っている場合、Opusラッパーコードはビットストリームをパディングするか、ハイブリッドモードで残りのビット数で高帯域をエンコードします。ペイロードビットの数は、ノイズシェーピング量子化器とエントロピーコーディングの周りの反復ループで、ノイズシェーピング量子化器の量子化ゲインとレート/歪みのトレードオフを変更することによって調整されます。 SILK VBRモードと比較すると、CBRモードは、特定の平均ビットレートでのオーディオ品質が低く、計算が複雑になります。
Most of the aspects of the CELT encoder can be directly derived from the description of the decoder. For example, the filters and rotations in the encoder are simply the inverse of the operation performed by the decoder. Similarly, the quantizers generally optimize for the mean square error (because noise shaping is part of the bitstream itself), so no special search is required. For this reason, only the less straightforward aspects of the encoder are described here.
CELTエンコーダーのほとんどの側面は、デコーダーの説明から直接導き出すことができます。たとえば、エンコーダーのフィルターと回転は、デコーダーによって実行される操作の逆です。同様に、量子化器は一般に平均二乗誤差を最適化します（ノイズシェーピングはビットストリーム自体の一部であるため）。そのため、特別な検索は必要ありません。このため、ここでは、エンコーダーのわかりにくい側面についてのみ説明します。
The pitch pre-filter is applied after the pre-emphasis. It is applied in such a way as to be the inverse of the decoder's post-filter. The main non-obvious aspect of the pre-filter is the selection of the pitch period. The pitch search should be optimized for the following criteria:
ピッチプレフィルターは、プリエンファシスの後に適用されます。これは、デコーダーのポストフィルターの逆になるように適用されます。プレフィルターの主な自明ではない側面は、ピッチ周期の選択です。ピッチ検索は、次の基準に合わせて最適化する必要があります。
o continuity: it is important that the pitch period does not change abruptly between frames; and
o 連続性：ピッチ周期がフレーム間で急激に変化しないことが重要です。そして
o avoidance of pitch multiples: when the period used is a multiple of the real period (lower frequency fundamental), the post-filter loses most of its ability to reduce noise
o ピッチの倍数の回避：使用される周期が実際の周期の倍数である場合（基本周波数が低い場合）、ポストフィルターはノイズを低減する能力のほとんどを失います
The MDCT output is divided into bands that are designed to match the ear's critical bands for the smallest (2.5 ms) frame size. The larger frame sizes use integer multiples of the 2.5 ms layout. For each band, the encoder computes the energy that will later be encoded. Each band is then normalized by the square root of the *unquantized* energy, such that each band now forms a unit vector X. The energy and the normalization are computed by compute_band_energies() and normalise_bands() (bands.c), respectively.
MDCT出力は、最小（2.5 ms）フレームサイズの耳の重要な帯域に一致するように設計された帯域に分割されます。より大きなフレームサイズは、2.5 msレイアウトの整数倍を使用します。各帯域について、エンコーダーは後でエンコードされるエネルギーを計算します。次に、各バンドは*量子化されていない*エネルギーの平方根によって正規化され、各バンドは単位ベクトルXを形成します。エネルギーと正規化は、それぞれcompute_band_energies()とnormalise_bands()（bands.c）によって計算されます。
Energy quantization (both coarse and fine) can be easily understood from the decoding process. For all useful bitrates, the coarse quantizer always chooses the quantized log energy value that minimizes the error for each band. Only at very low rate does the encoder allow larger errors to minimize the rate and avoid using more bits than are available. When the available CPU requirements allow it, it is best to try encoding the coarse energy both with and without inter-frame prediction such that the best prediction mode can be selected. The optimal mode depends on the coding rate, the available bitrate, and the current rate of packet loss.
エネルギー量子化（粗いものと細かいものの両方）は、デコードプロセスから簡単に理解できます。すべての有用なビットレートについて、粗い量子化器は常に、各バンドのエラーを最小化する量子化された対数エネルギー値を選択します。非常に低いレートでのみ、エンコーダーはより大きなエラーを許容してレートを最小化し、利用可能なよりも多くのビットの使用を回避します。利用可能なCPU要件で可能であれば、最適な予測モードを選択できるように、フレーム間予測のある場合とない場合の両方で粗いエネルギーをエンコードすることをお勧めします。最適なモードは、コーディングレート、使用可能なビットレート、およびパケット損失の現在のレートによって異なります。
The fine energy quantizer always chooses the quantized log energy value that minimizes the error for each band because the rate of the fine quantization depends only on the bit allocation and not on the values that are coded.
細かい量子化のレートはビット割り当てにのみ依存し、コード化された値には依存しないため、細かいエネルギー量子化器は常に、各帯域のエラーを最小化する量子化ログエネルギー値を選択します。
The encoder must use exactly the same bit allocation process as used by the decoder and described in Section 4.3.3. The three mechanisms that can be used by the encoder to adjust the bitrate on a frame-by-frame basis are band boost, allocation trim, and band skipping.
エンコーダーは、デコーダーによって使用され、セクション4.3.3で説明されているのとまったく同じビット割り当てプロセスを使用する必要があります。エンコーダーがフレームごとにビットレートを調整するために使用できる3つのメカニズムは、バンドブースト、割り当てトリム、およびバンドスキップです。
The reference encoder makes a decision to boost a band when the energy of that band is significantly higher than that of the neighboring bands. Let E_j be the log-energy of band j, we define
基準エンコーダーは、その帯域のエネルギーが隣接する帯域のエネルギーよりも著しく高い場合に、帯域をブーストする決定を行います。 E_jをバンドjの対数エネルギーとすると、次のように定義します。
D_j = 2*E_j - E_j-1 - E_j+1
The allocation of band j is boosted once if D_j > t1 and twice if D_j > t2. For LM>=1, t1=2 and t2=4, while for LM<1, t1=3 and t2=5.
帯域jの割り当ては、D_j> t1の場合は1回、D_j> t2の場合は2回増加します。 LM> = 1の場合、t1 = 2およびt2 = 4、LM <1の場合、t1 = 3およびt2 = 5。
The allocation trim is a value between 0 and 10 (inclusively) that controls the allocation balance between the low and high frequencies. The encoder starts with a safe "default" of 5 and deviates from that default in two different ways. First, the trim can deviate by +/- 2 depending on the spectral tilt of the input signal. For signals with more low frequencies, the trim is increased by up to 2, while for signals with more high frequencies, the trim is decreased by up to 2. For stereo inputs, the trim value can be decreased by up to 4 when the inter-channel correlation at low frequency (first 8 bands) is high.
割り当てトリムは、低周波数と高周波数の間の割り当てバランスを制御する0〜10の値です（包括的）。エンコーダは5の安全な「デフォルト」から始まり、2つの異なる方法でそのデフォルトから逸脱します。まず、入力信号のスペクトルチルトに応じて、トリムが+/- 2ずれる可能性があります。より低い周波数の信号の場合、トリムは最大2まで増加しますが、より高い周波数の信号の場合、トリムは最大2まで減少します。ステレオ入力の場合、トリム値は最大4まで減少できます。低周波数（最初の8バンド）でのチャネルの相関が高い。
The encoder uses band skipping to ensure that the shape of the bands is only coded if there is at least 1/2 bit per sample available for the PVQ. If not, then no bit is allocated and folding is used instead. To ensure continuity in the allocation, some amount of hysteresis is added to the process, such that a band that received PVQ bits in the previous frame only needs 7/16 bit/sample to be coded for the current frame, while a band that did not receive PVQ bits in the previous frames needs at least 9/16 bit/sample to be coded.
エンコーダーは、バンドスキップを使用して、PVQに使用可能なサンプルあたり少なくとも1/2ビットがある場合にのみ、バンドの形状がコード化されるようにします。そうでない場合、ビットは割り当てられず、代わりにフォールディングが使用されます。割り当ての連続性を確保するために、ある程度のヒステリシスがプロセスに追加されます。たとえば、前のフレームでPVQビットを受信した帯域は、現在のフレームに対して7/16ビット/サンプルのみをコード化する必要があり、前のフレームでPVQビットを受信しない場合は、コーディングするために少なくとも9/16ビット/サンプルが必要です。
Because CELT applies mid-side stereo coupling in the normalized domain, it does not suffer from important stereo image problems even when the two channels are completely uncorrelated. For this reason, it is always safe to use stereo coupling on any audio frame. That being said, there are some frames for which dual (independent) stereo is still more efficient. This decision is made by comparing the estimated entropy with and without coupling over the first 13 bands, taking into account the fact that all bands with more than two MDCT bins require one extra degree of freedom when coded in mid-side. Let L1_ms and L1_lr be the L1-norm of the mid-side vector and the L1-norm of the left-right vector, respectively. The decision to use mid-side is made if and only if
CELTは正規化ドメインでミッドサイドステレオカップリングを適用するため、2つのチャネルが完全に無相関である場合でも、重要なステレオイメージの問題の影響を受けません。このため、オーディオフレームでステレオカップリングを使用することは常に安全です。そうは言っても、デュアル（独立）ステレオがさらに効率的なフレームがいくつかあります。この決定は、3つ以上のMDCTビンを持つすべてのバンドが中央でコーディングされた場合に1つの追加の自由度を必要とするという事実を考慮して、最初の13バンドにわたる結合の有無で推定エントロピーを比較することによって行われます。 L1_msとL1_lrを、それぞれ中側ベクトルのL1-ノルムと左右ベクトルのL1-ノルムとする。ミッドサイドを使用する決定は、次の場合にのみ行われます
L1_ms L1_lr
-------- < -----
bins + E bins
where bins is the number of MDCT bins in the first 13 bands and E is the number of extra degrees of freedom for mid-side coding. For LM>1, E=13, otherwise E=5.
ここで、binsは最初の13バンドのMDCT binの数であり、Eは中間サイドコーディングの追加の自由度の数です。 LM> 1の場合、E = 13、それ以外はE = 5。
The reference encoder decides on the intensity stereo threshold based on the bitrate alone. After taking into account the frame size by subtracting 80 bits per frame for coarse energy, the first band using intensity coding is as follows:
リファレンスエンコーダーは、ビットレートのみに基づいて強度ステレオしきい値を決定します。粗いエネルギーのフレームあたり80ビットを差し引いてフレームサイズを考慮した後、強度コーディングを使用した最初の帯域は次のようになります。
+------------------+------------+
| bitrate (kbit/s) | start band |
+------------------+------------+
| <35 | 8 |
| | |
| 35-50 | 12 |
| | |
| 50-68 | 16 |
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| >130 | disabled |
+------------------+------------+
Table 66: Thresholds for Intensity Stereo
表66：強度ステレオのしきい値
The choice of time-frequency resolution used in Section 4.3.4.5 is based on R-D optimization. The distortion is the L1-norm (sum of absolute values) of each band after each TF resolution under consideration. The L1 norm is used because it represents the entropy for a Laplacian source. The number of bits required to code a change in TF resolution between two bands is higher than the cost of having those two bands use the same resolution, which is what requires the R-D optimization. The optimal decision is computed using the Viterbi algorithm. See tf_analysis() in celt/celt.c.
セクション4.3.4.5で使用される時間周波数分解能の選択は、R-D最適化に基づいています。歪みは、検討中の各TF解像度後の各バンドのL1ノルム（絶対値の合計）です。 L1ノルムは、ラプラシアンソースのエントロピーを表すために使用されます。 2つのバンド間のTF解像度の変化をコード化するために必要なビット数は、これらの2つのバンドが同じ解像度を使用するコストよりも高く、R-D最適化が必要です。最適な決定は、ビタビアルゴリズムを使用して計算されます。 celt / celt.cのtf_analysis()を参照してください。
The choice of the spreading value in Table 59 has an impact on the nature of the coding noise introduced by CELT. The larger the f_r value, the lower the impact of the rotation, and the more tonal the coding noise. The more tonal the signal, the more tonal the noise should be, so the CELT encoder determines the optimal value for f_r by estimating how tonal the signal is. The tonality estimate is based on discrete pdf (4-bin histogram) of each band. Bands that have a large number of small values are considered more tonal and a decision is made by combining all bands with more than 8 samples. See spreading_decision() in celt/bands.c.
表59の拡散値の選択は、CELTによって導入されるコーディングノイズの性質に影響を与えます。 f_r値が大きいほど、回転の影響が小さくなり、コーディングノイズのトーンが大きくなります。信号のトーンが大きいほど、ノイズのトーンも大きくなるため、CELTエンコーダーは信号のトーンの推定によってf_rの最適値を決定します。調性推定値は、各バンドの離散pdf（4ビンヒストグラム）に基づいています。多数の小さな値を持つバンドは、より色調が強いと見なされ、すべてのバンドを8つを超えるサンプルと組み合わせて決定が行われます。 celt / bands.cのspreading_decision()を参照してください。
CELT uses a Pyramid Vector Quantizer (PVQ) [PVQ] for quantizing the details of the spectrum in each band that have not been predicted by the pitch predictor. The PVQ codebook consists of all sums of K signed pulses in a vector of N samples, where two pulses at the same position are required to have the same sign. Thus, the codebook includes all integer codevectors y of N dimensions that satisfy sum(abs(y(j))) = K.
CELTは、ピラミッドベクトル量子化器（PVQ）[PVQ]を使用して、ピッチ予測子によって予測されていない各帯域のスペクトルの詳細を量子化します。 PVQコードブックは、Nサンプルのベクトル内のK個の符号付きパルスのすべての合計で構成されます。同じ位置にある2つのパルスが同じ符号を持つ必要があります。したがって、コードブックには、sum（abs（y（j）））= Kを満たすN次元のすべての整数コードベクトルyが含まれます。
In bands where there are sufficient bits allocated, PVQ is used to encode the unit vector that results from the normalization in Section 5.3.2 directly. Given a PVQ codevector y, the unit vector X is obtained as X = y/||y||, where ||.|| denotes the L2 norm.
十分なビットが割り当てられている帯域では、PVQを使用して、セクション5.3.2の正規化から直接得られる単位ベクトルをエンコードします。 PVQコードベクトルyが与えられると、単位ベクトルXはX = y / || y ||として得られます。ここで、||。|| L2ノルムを示します。
The search for the best codevector y is performed by alg_quant() (vq.c). There are several possible approaches to the search, with a trade-off between quality and complexity. The method used in the reference implementation computes an initial codeword y1 by projecting the normalized spectrum X onto the codebook pyramid of K-1 pulses:
最良のコードベクトルyの検索は、alg_quant()（vq.c）によって実行されます。検索にはいくつかの可能なアプローチがあり、品質と複雑さの間のトレードオフがあります。リファレンス実装で使用される方法は、正規化されたスペクトルXをK-1パルスのコードブックピラミッドに投影することにより、初期コードワードy1を計算します。
y0 = truncate_towards_zero( (K-1) * X / sum(abs(X)))
Depending on N, K and the input data, the initial codeword y0 may contain from 0 to K-1 non-zero values. All the remaining pulses, with the exception of the last one, are found iteratively with a greedy search that minimizes the normalized correlation between y and X:
N、Kおよび入力データに応じて、初期コードワードy0には0からK-1までの非ゼロ値が含まれる場合があります。最後のパルスを除いて、残りのすべてのパルスは、yとXの間の正規化された相関を最小化する貪欲な検索で繰り返し見つかります。
T
J = -X * y / ||y||
The search described above is considered to be a good trade-off between quality and computational cost. However, there are other possible ways to search the PVQ codebook and the implementers MAY use any other search methods. See alg_quant() in celt/vq.c.
上記の検索は、品質と計算コストの間の適切なトレードオフであると見なされます。ただし、PVQコードブックを検索する方法は他にもあり、実装者は他の検索方法を使用できます（MAY）。 celt / vq.cのalg_quant()を参照してください。
The vector to encode, X, is converted into an index i such that
0 <= i < V(N,K) as follows. Let i = 0 and k = 0. Then, for
j = (N - 1) down to 0, inclusive, do:
1. If k > 0, set i = i + (V(N-j-1,k-1) + V(N-j,k-1))/2.
1. k> 0の場合、i = i +（V（N-j-1、k-1）+ V（N-j、k-1））/ 2を設定します。
2. Set k = k + abs(X[j]).
2. k = k + abs（X [j]）を設定します。
3. If X[j] < 0, set i = i + (V(N-j-1,k) + V(N-j,k))/2.
3. X [j] <0の場合、i = i +（V（N-j-1、k）+ V（N-j、k））/ 2を設定します。
The index i is then encoded using the procedure in Section 5.1.4 with ft = V(N,K).
インデックスiは、セクション5.1.4の手順を使用して、ft = V（N、K）でエンコードされます。
It is our intention to allow the greatest possible choice of freedom in implementing the specification. For this reason, outside of the exceptions noted in this section, conformance is defined through the reference implementation of the decoder provided in Appendix A. Although this document includes a prose description of the codec, should the description contradict the source code of the reference implementation, the latter shall take precedence.
仕様を実装する際に最大限の自由の選択を可能にすることが私たちの意図です。このため、このセクションに記載されている例外を除き、適合性は付録Aで提供されるデコーダーのリファレンス実装を通じて定義されます。このドキュメントにはコーデックの散文の説明が含まれていますが、リファレンス実装のソースコードと矛盾する場合、後者が優先されます。
Compliance with this specification means that, in addition to following the normative keywords in this document, a decoder's output MUST also be within the thresholds specified by the opus_compare.c tool (included with the code) when compared to the reference implementation for each of the test vectors provided (see Appendix A.4) and for each output sampling rate and channel count supported. In addition, a compliant decoder implementation MUST have the same final range decoder state as that of the reference decoder. It is therefore RECOMMENDED that the decoder implement the same functional behavior as the reference. A decoder implementation is not required to support all output sampling rates or all output channel counts.
この仕様への準拠は、このドキュメントの規範的なキーワードに従うことに加えて、デコーダーの出力も、それぞれのリファレンス実装と比較した場合、opus_compare.cツール（コードに含まれる）によって指定されたしきい値内になければならないことを意味します。提供されるテストベクタ（付録A.4を参照）、およびサポートされる各出力サンプリングレートとチャネル数。さらに、準拠するデコーダーの実装は、リファレンスデコーダーと同じ最終的なレンジデコーダー状態を持つ必要があります。したがって、デコーダーがリファレンスと同じ機能動作を実装することをお勧めします。デコーダの実装は、すべての出力サンプリングレートまたはすべての出力チャネルカウントをサポートする必要はありません。
Using the reference code provided in Appendix A, a test vector can be decoded with
付録Aで提供されている参照コードを使用すると、テストベクトルは
opus_demo -d <rate> <channels> testvectorX.bit testX.out
where <rate> is the sampling rate and can be 8000, 12000, 16000, 24000, or 48000, and <channels> is 1 for mono or 2 for stereo.
ここで、<rate>はサンプリングレートで、8000、12000、16000、24000、または48000です。<channels>は、モノラルの場合は1、ステレオの場合は2です。
If the range decoder state is incorrect for one of the frames, the decoder will exit with "Error: Range coder state mismatch between encoder and decoder". If the decoder succeeds, then the output can be compared with the "reference" output with
レンジデコーダーの状態がいずれかのフレームで正しくない場合、デコーダーは「エラー：エンコーダーとデコーダーの間のレンジコーダーの状態の不一致」で終了します。デコーダが成功した場合、出力は「リファレンス」出力と比較できます。
opus_compare -s -r <rate> testvectorX.dec testX.out
for stereo or
ステレオまたは
opus_compare -r <rate> testvectorX.dec testX.out
for mono.
ふぉｒ もの。
In addition to indicating whether the test vector comparison passes, the opus_compare tool outputs an "Opus quality metric" that indicates how well the tested decoder matches the reference implementation. A quality of 0 corresponds to the passing threshold, while a quality of 100 is the highest possible value and means that the output of the tested decoder is identical to the reference implementation. The passing threshold (quality 0) was calibrated in such a way that it corresponds to additive white noise with a 48 dB SNR (similar to what can be obtained on a cassette deck). It is still possible for an implementation to sound very good with such a low quality measure (e.g., if the deviation is due to inaudible phase distortion), but unless this is verified by listening tests, it is RECOMMENDED that implementations achieve a quality above 90 for 48 kHz decoding. For other sampling rates, it is normal for the quality metric to be lower (typically, as low as 50 even for a good implementation) because of harmless mismatch with the delay and phase of the internal sampling rate conversion.
opus_compareツールは、テストベクタ比較に合格したかどうかを示すだけでなく、テストされたデコーダがリファレンス実装にどれだけ一致しているかを示す「Opus品質メトリック」を出力します。品質0は合格しきい値に対応しますが、品質100は可能な最高値であり、テストされたデコーダーの出力が参照実装と同一であることを意味します。合格しきい値（品質0）は、48 dBのSNR（カセットデッキで得られるものと同様）の付加的なホワイトノイズに対応するように調整されています。実装がそのような低品質の測定で非常に良好に聞こえることはまだ可能です（たとえば、偏差が聞こえない位相歪みによる場合）、これがリスニングテストで検証されない限り、実装が90を超える品質を達成することが推奨されます48 kHzデコード用。他のサンプリングレートの場合、内部サンプリングレート変換の遅延と位相との無害なミスマッチのため、品質メトリックが低くなるのは正常です（通常、適切な実装でも50です）。
On POSIX environments, the run_vectors.sh script can be used to verify all test vectors. This can be done with
POSIX環境では、run_vectors.shスクリプトを使用して、すべてのテストベクトルを確認できます。これは
run_vectors.sh <exec path> <vector path> <rate>
where <exec path> is the directory where the opus_demo and opus_compare executables are built and <vector path> is the directory containing the test vectors.
ここで、<exec path>はopus_demoおよびopus_compare実行可能ファイルがビルドされるディレクトリであり、<vector path>はテストベクタを含むディレクトリです。
Opus Custom is an OPTIONAL part of the specification that is defined to handle special sample rates and frame rates that are not supported by the main Opus specification. Use of Opus Custom is discouraged for all but very special applications for which a frame size different from 2.5, 5, 10, or 20 ms is needed (for either complexity or latency reasons). Because Opus Custom is optional, streams encoded using Opus Custom cannot be expected to be decodable by all Opus implementations. Also, because no in-band mechanism exists for specifying the sampling rate and frame size of Opus Custom streams, out-of-band signaling is required. In Opus Custom operation, only the CELT layer is available, using the opus_custom_* function calls in opus_custom.h.
Opus Customは、メインのOpus仕様でサポートされていない特別なサンプルレートとフレームレートを処理するために定義された仕様のオプションの部分です。 Opus Customの使用は、2.5、5、10、または20ミリ秒とは異なるフレームサイズが必要な非常に特殊なアプリケーションを除くすべての場合に推奨されません（複雑さまたは遅延の理由から）。 Opus Customはオプションであるため、Opus Customを使用してエンコードされたストリームは、すべてのOpus実装でデコード可能であるとは期待できません。また、Opus Customストリームのサンプリングレートとフレームサイズを指定するためのインバンドメカニズムが存在しないため、アウトオブバンドシグナリングが必要です。 Opus Customオペレーションでは、opus_custom.hのopus_custom_ *関数呼び出しを使用して、CELTレイヤーのみを使用できます。
Like any other audio codec, Opus should not be used with insecure ciphers or cipher-modes that are vulnerable to known plaintext attacks. In addition to the zeros used in Opus padding, digital silence frames generate predictable compressed results and the TOC byte may have an easily predictable value.
他のオーディオコーデックと同様に、Opusは、既知のプレーンテキスト攻撃に対して脆弱な安全でない暗号または暗号モードでは使用しないでください。 Opusパディングで使用されるゼロに加えて、デジタル無音フレームは予測可能な圧縮結果を生成し、TOCバイトは容易に予測可能な値を持つ場合があります。
Implementations of the Opus codec need to take appropriate security considerations into account, as outlined in [DOS]. It is extremely important for the decoder to be robust against malicious payloads. Malicious payloads must not cause the decoder to overrun its allocated memory or to take an excessive amount of resources to decode. Although problems in encoders are typically rarer, the same applies to the encoder. Malicious audio streams must not cause the encoder to misbehave because this would allow an attacker to attack transcoding gateways.
Opusコーデックの実装では、[DOS]で概説されているように、適切なセキュリティの考慮事項を考慮する必要があります。悪意のあるペイロードに対して堅牢であることがデコーダにとって非常に重要です。悪意のあるペイロードによって、デコーダーが割り当てられたメモリをオーバーランさせたり、デコードに過剰なリソースを奪ったりしてはなりません。エンコーダーの問題は通常はまれですが、同じことがエンコーダーにも当てはまります。悪意のあるオーディオストリームにより、攻撃者がトランスコーディングゲートウェイを攻撃する可能性があるため、エンコーダの動作に問題が発生してはなりません。
The reference implementation contains no known buffer overflow or cases where a specially crafted packet or audio segment could cause a significant increase in CPU load. However, on certain CPU architectures where denormalized floating-point operations are much slower than normal floating-point operations, it is possible for some audio content (e.g., silence or near silence) to cause an increase in CPU load. Denormals can be introduced by reordering operations in the compiler and depend on the target architecture, so it is difficult to guarantee that an implementation avoids them. For architectures on which denormals are problematic, adding very small floating-point offsets to the affected signals to prevent significant numbers of denormalized operations is RECOMMENDED. Alternatively, it is often possible to configure the hardware to treat denormals as zero (DAZ). No such issue exists for the fixed-point reference implementation.
リファレンス実装には、既知のバッファオーバーフローや、特別に細工されたパケットまたはオーディオセグメントがCPU負荷の大幅な増加を引き起こす可能性のあるケースは含まれていません。ただし、非正規化浮動小数点演算が通常の浮動小数点演算よりもはるかに遅い特定のCPUアーキテクチャでは、一部のオーディオコンテンツ（無音または無音に近いなど）がCPU負荷の増加を引き起こす可能性があります。デノーマルは、コンパイラで操作を並べ替えることによって導入され、ターゲットアーキテクチャに依存する可能性があるため、実装がそれらを回避することを保証することは困難です。非正規化が問題となるアーキテクチャでは、影響を受ける信号に非常に小さな浮動小数点オフセットを追加して、非正規化演算が大量に発生しないようにすることをお勧めします。または、デノーマルをゼロ（DAZ）として扱うようにハードウェアを構成することも可能です。固定小数点リファレンス実装には、そのような問題はありません。
The reference implementation was validated in the following conditions:
リファレンス実装は、次の条件で検証されました。
1. Sending the decoder valid packets generated by the reference encoder and verifying that the decoder's final range coder state matches that of the encoder.
1. 参照エンコーダーによって生成された有効なパケットをデコーダーに送信し、デコーダーの最終的なレンジコーダーの状態がエンコーダーの状態と一致することを確認します。
2. Sending the decoder packets generated by the reference encoder and then subjected to random corruption.
2. 参照エンコーダーによって生成され、ランダムに破損したデコーダーパケットを送信します。
3. Sending the decoder random packets.
3. デコーダのランダムパケットを送信します。
4. Sending the decoder packets generated by a version of the reference encoder modified to make random coding decisions (internal fuzzing), including mode switching, and verifying that the range coder final states match.
4. モードの切り替えを含むランダムなコーディング決定（内部ファジング）を行うように変更されたバージョンの参照エンコーダーによって生成されたデコーダーパケットを送信し、レンジコーダーの最終状態が一致することを確認します。
In all of the conditions above, both the encoder and the decoder were run inside the Valgrind [VALGRIND] memory debugger, which tracks reads and writes to invalid memory regions as well as the use of uninitialized memory. There were no errors reported on any of the tested conditions.
上記のすべての条件で、エンコーダーとデコーダーの両方がValgrind [VALGRIND]メモリデバッガー内で実行され、無効なメモリ領域への読み取りと書き込み、および初期化されていないメモリの使用を追跡しました。テストしたどの条件でもエラーは報告されていません。
Thanks to all other developers, including Henrik Astrom, Jon Bergenheim, Raymond Chen, Soren Skak Jensen, Gregory Maxwell, Christopher Montgomery, and Karsten Vandborg Sorensen. We would also like to thank Igor Dyakonov, Hoang Thi Minh Nguyet, Christian Hoene, Gian-Carlo Pascutto, and Jan Skoglund for their help with testing of the Opus codec. Thanks to Andrew D'Addesio, Elwyn Davies, Ralph Giles, John Ridges, Ben Schwartz, Kat Walsh, Mark Warner, Keith Yan, and many others on the Opus and CELT mailing lists for their bug reports and feedback. At last, the authors would like to thank Robert Sparks, Cullen Jennings, and Jonathan Rosenberg for their support throughout the standardization process.
Henrik Astrom、Jon Bergenheim、Raymond Chen、Soren Skak Jensen、Gregory Maxwell、Christopher Montgomery、Karsten Vandborg Sorensenなど、他のすべての開発者に感謝します。 Opusコーデックのテストに協力してくれたIgor Dyakonov、Hoang Thi Minh Nguyet、Christian Hoene、Gian-Carlo Pascutto、Jan Skoglundにも感謝します。 Andrew D'Addesio、Elwyn Davies、Ralph Giles、John Ridges、Ben Schwartz、Kat Walsh、Mark Warner、Keith Yan、およびバグレポートとフィードバックのOpusおよびCELTメーリングリストに参加している他の多くに感謝します。最後に、作者は、標準化プロセス全体でサポートしてくれたRobert Sparks、Cullen Jennings、Jonathan Rosenbergに感謝します。
[RFC2119] Bradner, S., "Key words for use in RFCs to Indicate Requirement Levels", BCP 14, RFC 2119, March 1997.
[RFC2119] Bradner、S。、「要件レベルを示すためにRFCで使用するキーワード」、BCP 14、RFC 2119、1997年3月。
[BURG] Burg, J., "Maximum Entropy Spectral Analysis", Proceedings of the 37th Annual International SEG Meeting, Vol. 6, 1975.
[BURG]バーグ、J。、「最大エントロピースペクトル分析」、第37回国際SEG会議、Vol。 6、1975。
[CELT] Valin, JM., Terriberry, T., Maxwell, G., and C. Montgomery, "Constrained-Energy Lapped Transform (CELT) Codec", Work in Progress, July 2010.
[CELT] Valin、JM。、Terriberry、T.、Maxwell、G。、およびC. Montgomery、「Constrained-Energy Lapped Transform（CELT）Codec」、Work in Progress、2010年7月。
[CODING-THESIS] Pasco, R., "Source coding algorithms for fast data compression", Ph.D. thesis Dept. of Electrical Engineering, Stanford University, May 1976.
[CODING-THESIS] Pasco、R。、「高速データ圧縮のためのソースコーディングアルゴリズム」、Ph.D。 1976年5月、スタンフォード大学の電気工学の学位論文。
[DOS] Handley, M., Rescorla, E., and IAB, "Internet Denial-of-Service Considerations", RFC 4732, December 2006.
[DOS] Handley、M.、Rescorla、E。、およびIAB、「インターネットサービス拒否の考慮事項」、RFC 4732、2006年12月。
[FFT] Wikipedia, "Fast Fourier Transform", <http://en.wikipedia.org/w/ index.php?title=Fast_Fourier_transform&oldid=508004516>.
[FFT]ウィキペディア、「高速フーリエ変換」、<http://en.wikipedia.org/w/ index.php？title = Fast_Fourier_transform＆oldid = 508004516>。
[GOOGLE-NETEQ] "Google NetEQ code", <http://code.google.com/p/webrtc/ source/browse/trunk/src/modules/audio_coding/NetEQ/main/ source/?r=583>.
[GOOGLE-NETEQ]「Google NetEQコード」、<http://code.google.com/p/webrtc/ source / browse / trunk / src / modules / audio_coding / NetEQ / main / source /？r = 583>。
[GOOGLE-WEBRTC] "Google WebRTC code", <http://code.google.com/p/webrtc/>.
[GOOGLE-WEBRTC]「Google WebRTCコード」、<http://code.google.com/p/webrtc/>。
[HADAMARD] Wikipedia, "Hadamard Transform", <http://en.wikipedia.org/ w/index.php?title=Hadamard_transform&oldid=508252957>.
[HADAMARD] Wikipedia、「Hadamard Transform」、<http://en.wikipedia.org/ w / index.php？title = Hadamard_transform＆oldid = 508252957>。
[KABAL86] Kabal, P. and R. Ramachandran, "The Computation of Line Spectral Frequencies Using Chebyshev Polynomials", IEEE Trans. Acoustics, Speech, Signal Processing, Vol. 34, no. 6, pp. 1419-1426, December 1986.
[KABAL86]カバル、P。およびR.ラマチャンドラン、「チェビシェフ多項式を使用したラインスペクトル周波数の計算」、IEEEトランス。音響、スピーチ、信号処理、Vol。 34、いいえ。 6、pp。1419-1426、1986年12月。
[LAROIA-ICASSP] Laroia, R., Phamdo, N., and N. Farvardin, "Robust and Efficient Quantization of Speech LSP Parameters Using Structured Vector Quantization", ICASSP-1991, Proc. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech, Signal Processing, pp. 641- 644, October 1991.
[LAROIA-ICASSP] Laroia、R.、Phamdo、N。、およびN. Farvardin、「構造化ベクトル量子化を使用した音声LSPパラメータのロバストで効率的な量子化」、ICASSP-1991、Proc。 IEEE Int。会議Acoust。、スピーチ、信号処理、pp。641-644、1991年10月。
[LPC] Wikipedia, "Linear Prediction", <http://en.wikipedia.org/ w/index.php?title=Linear_prediction&oldid=497201278>.
[LPC]ウィキペディア、「線形予測」、<http://en.wikipedia.org/ w / index.php？title = Linear_prediction＆oldid = 497201278>。
[MARTIN79] Martin, G., "Range encoding: An algorithm for removing redundancy from a digitised message", Proc. Institution of Electronic and Radio Engineers International Conference on Video and Data Recording, 1979.
[MARTIN79]マーティン、G。、「範囲エンコーディング：デジタル化されたメッセージから冗長性を削除するためのアルゴリズム」、Proc。電子およびラジオ技術者協会、ビデオおよびデータ記録に関する国際会議、1979年。
[MATROSKA-WEBSITE] "Matroska website", <http://matroska.org/>.
[MATROSKA-WEBSITE]「MatroskaのWebサイト」、<http://matroska.org/>。
[MDCT] Wikipedia, "Modified Discrete Cosine Transform", <http:// en.wikipedia.org/w/ index.php?title=Modified_discrete_cosine_ transform&oldid=490295438>.
[MDCT] Wikipedia、「Modified Discrete Cosine Transform」、<http：// en.wikipedia.org/w/ index.php？title = Modified_discrete_cosine_ transform＆oldid = 490295438>。
[OPUS-GIT] "Opus Git Repository", <https://git.xiph.org/opus.git>.
[FOCUS-git]「Work Gitリポジトリ」、<https://git.xiph.org/opus.git>。
[OPUS-WEBSITE] "Opus website", <http://opus-codec.org/>.
[OPUS-WEBSITE]「Opus Webサイト」、<http://opus-codec.org/>。
[PRINCEN86] Princen, J. and A. Bradley, "Analysis/Synthesis Filter Bank Design Based on Time Domain Aliasing Cancellation", IEEE Trans. Acoustics, Speech, and Siginal Processing, ASSP-34 (5), pp. 1153-1161, October, 1986.
[PRINCEN86] Princen、J。およびA. Bradley、「時間領域エイリアシングキャンセルに基づく分析/合成フィルターバンクの設計」、IEEEトランス。音響、音声、信号処理、ASSP-34（5）、1153-1161ページ、1986年10月。
[PVQ] Fischer, T., "A Pyramid Vector Quantizer", IEEE Trans. on Information Theory, Vol. 32, pp. 568-583, July 1986.
[PVQ]フィッシャー、T。、「ピラミッドベクトル量子化」、IEEEトランス。 on Information Theory、Vol。 32、pp.568-583、1986年7月。
[RANGE-CODING] Wikipedia, "Range Coding", <http://en.wikipedia.org/w/ index.php?title=Range_encoding&oldid=509582757>.
[RANGE-CODING] Wikipedia、「Range Coding」、<http://en.wikipedia.org/w/ index.php？title = Range_encoding＆oldid = 509582757>。
[REQUIREMENTS] Valin, JM. and K. Vos, "Requirements for an Internet Audio Codec", RFC 6366, August 2011.
[要件]バリン、JM。 K. Vos、「インターネットオーディオコーデックの要件」、RFC 6366、2011年8月。
[RFC3533] Pfeiffer, S., "The Ogg Encapsulation Format Version 0", RFC 3533, May 2003.
[RFC3533] Pfeiffer、S。、「The Ogg Encapsulation Format Version 0」、RFC 3533、2003年5月。
[RFC3550] Schulzrinne, H., Casner, S., Frederick, R., and V. Jacobson, "RTP: A Transport Protocol for Real-Time Applications", STD 64, RFC 3550, July 2003.
[RFC3550] Schulzrinne、H.、Casner、S.、Frederick、R。、およびV. Jacobson、「RTP：A Transport Protocol for Real-Time Applications」、STD 64、RFC 3550、2003年7月。
[SCHUR] Le Roux, J. and C. Gueguen, "A fixed point computation of partial correlation coefficients", ICASSP-1977, Proc. IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech, and Signal Processing, pp. 257-259, June 1977.
[SCHUR] Le Roux、J.およびC. Gueguen、「偏相関係数の固定小数点計算」、ICASSP-1977、Proc。 IEEE Int。会議音響、音声、および信号処理、pp。257-259、1977年6月。
[SILK] Vos, K., Jensen, S., and K. Sorensen, "SILK Speech Codec", Work in Progress, September 2010.
[SILK] Vos、K.、Jensen、S。、およびK. Sorensen、「SILK Speech Codec」、Work in Progress、2010年9月。
[SPECTRAL-PAIRS] Wikipedia, "Line Spectral Pairs", <http:// en.wikipedia.org/w/ index.php?title=Line_spectral_pairs&oldid=365426016>.
[SPECTRAL-PAIRS] Wikipedia、「Line Spectral Pairs」、<http：// en.wikipedia.org/w/ index.php？title = Line_spectral_pairs＆oldid = 365426016>。
[SRTP-VBR] Perkins, C. and JM. Valin, "Guidelines for the Use of Variable Bit Rate Audio with Secure RTP", RFC 6562, March 2012.
[SRTP-VBR]パーキンス、C.、JM。 Valin、「Secure RTPでの可変ビットレートオーディオの使用に関するガイドライン」、RFC 6562、2012年3月。
[VALGRIND] "Valgrind website", <http://valgrind.org/>.
[VALGRIND]「Valgrindウェブサイト」、<http://valgrind.org/>。
[VALIN2010] Valin, JM., Terriberry, T., Montgomery, C., and G. Maxwell, "A High-Quality Speech and Audio Codec With Less Than 10 ms Delay", IEEE Trans. on Audio, Speech, and Language Processing, Vol. 18, No. 1, pp. 58-67 2010.
[VALIN2010] Valin、JM。、Terriberry、T.、Montgomery、C。、およびG. Maxwell、「遅延が10ミリ秒未満の高品質の音声およびオーディオコーデック」、IEEEトランス。 on Audio、Speech、and Language Processing、Vol。 18、No。1、pp.58-67 2010。
[VECTORS-PROC] "Opus Testvectors (proceedings)", <http://www.ietf.org/ proceedings/83/slides/slides-83-codec-0.gz>.
[VECTORS-PROC]「Opus Testvectors（proceedings）」、<http://www.ietf.org/procendings/83/slides/slides-83-codec-0.gz>。
[VECTORS-WEBSITE] "Opus Testvectors (website)", <http://opus-codec.org/testvectors/>.
[Vectors-website] "oputs testvectors（websites）"、<optps：//oputs-codec.org/testvectors/>。
[VITERBI] Wikipedia, "Viterbi Algorithm", <http://en.wikipedia.org/ w/index.php?title=Viterbi_algorithm&oldid=508835871>.
[VITERBI] Wikipedia、「Viterbi Algorithm」、<http://en.wikipedia.org/ w / index.php？title = Viterbi_algorithm＆oldid = 508835871>。
[VORBIS-WEBSITE] "Vorbis website", <http://xiph.org/vorbis/>.
[VORBIS-WEBSITE]「Vorbisウェブサイト」、<http://xiph.org/vorbis/>。
[WHITENING] Wikipedia, "White Noise", <http://en.wikipedia.org/w/ index.php?title=White_noise&oldid=497791998>.
[ホワイトニング]ウィキペディア、「ホワイトノイズ」、<http://en.wikipedia.org/w/ index.php？title = White_noise＆oldid = 497791998>。
[Z-TRANSFORM] Wikipedia, "Z-transform", <http://en.wikipedia.org/w/ index.php?title=Z-transform&oldid=508392884>.
[Z-TRANSFORM] Wikipedia、「Z-transform」、<http://en.wikipedia.org/w/ index.php？title = Z-transform＆oldid = 508392884>。
[ZWICKER61] Zwicker, E., "Subdivision of the Audible Frequency Range into Critical Bands", The Journal of the Acoustical Society of America, Vol. 33, No 2 pp. 248, February 1961.
[ZWICKER61]ツヴィッカー、E。、「可聴周波数範囲のクリティカルバンドへの分割」、アメリカ音響学会誌、Vol。 33、No 2、248ページ、1961年2月。
This appendix contains the complete source code for the reference implementation of the Opus codec written in C. By default, this implementation relies on floating-point arithmetic, but it can be compiled to use only fixed-point arithmetic by defining the FIXED_POINT macro. The normative behavior is defined as the output using the floating-point configuration. Information on building and using the reference implementation is available in the README file.
この付録には、Cで記述されたOpusコーデックのリファレンス実装の完全なソースコードが含まれています。デフォルトでは、この実装は浮動小数点演算に依存していますが、FIXED_POINTマクロを定義することにより、固定小数点演算のみを使用するようにコンパイルできます。規範的な動作は、浮動小数点構成を使用した出力として定義されます。リファレンス実装の構築と使用に関する情報は、READMEファイルにあります。
The implementation can be compiled with either a C89 or a C99 compiler. It is reasonably optimized for most platforms such that only architecture-specific optimizations are likely to be useful. The Fast Fourier Transform (FFT) [FFT] used is a slightly modified version of the KISS-FFT library, but it is easy to substitute any other FFT library.
実装は、C89またはC99コンパイラでコンパイルできます。ほとんどのプラットフォーム用に合理的に最適化されているため、アーキテクチャ固有の最適化のみが役立つ可能性があります。使用される高速フーリエ変換（FFT）[FFT]は、KISS-FFTライブラリのわずかに変更されたバージョンですが、他のFFTライブラリを簡単に置き換えることができます。
While the reference implementation does not rely on any _undefined behavior_ as defined by C89 or C99, it relies on common _implementation-defined behavior_ for two's complement architectures:
リファレンス実装は、C89またはC99で定義されている_undefined behavior_に依存していませんが、2の補数アーキテクチャの一般的な_implementation-defined behavior_に依存しています。
o Right shifts of negative values are consistent with two's complement arithmetic, so that a>>b is equivalent to floor(a/(2**b)),
o 負の値の右シフトは2の補数演算と一致しているため、a >> bはfloor（a /（2 ** b））と同等です。
o For conversion to a signed integer of N bits, the value is reduced modulo 2**N to be within range of the type,
o Nビットの符号付き整数への変換の場合、値は2 ** Nを法として減じられ、型の範囲内になります。
o The result of integer division of a negative value is truncated towards zero, and
o 負の値の整数除算の結果はゼロに向かって切り捨てられ、
o The compiler provides a 64-bit integer type (a C99 requirement which is supported by most C89 compilers).
o コンパイラーは64ビット整数型（ほとんどのC89コンパイラーでサポートされるC99要件）を提供します。
In its current form, the reference implementation also requires the following architectural characteristics to obtain acceptable performance:
現在の形式では、リファレンス実装は、許容可能なパフォーマンスを得るために、以下のアーキテクチャー特性も必要とします。
o Two's complement arithmetic,
o 2の補数演算
o At least a 16 bit by 16 bit integer multiplier (32-bit result), and
o 少なくとも16ビットx 16ビットの整数乗算器（32ビットの結果）、および
o At least a 32-bit adder/accumulator.
o 少なくとも32ビットの加算器/アキュムレータ。
The complete source code can be extracted from this document, by running the following command line:
次のコマンドラインを実行すると、このドキュメントから完全なソースコードを抽出できます。
o cat rfc6716.txt | grep '^\ \ \ ###' | sed -e 's/...###//' | base64 --decode > opus-rfc6716.tar.gz
o 猫rfc6716.txt | grep '^ \ \ \ ###' | sed -e 's /...###//' | base64 --decode> opus-rfc6716.tar.gz
o tar xzvf opus-rfc6716.tar.gz
o tar xzvf opus-rfc6716.tar.gz
o cd opus-rfc6716
o cd opus-rfc6716
o make
o 作る
On systems where the provided Makefile does not work, the following command line may be used to compile the source code:
提供されたMakefileが機能しないシステムでは、次のコマンドラインを使用してソースコードをコンパイルできます。
o cc -O2 -g -o opus_demo src/opus_demo.c `cat *.mk | grep -v fixed | sed -e 's/.*=//' -e 's/\\\\//'` -DOPUS_BUILD -Iinclude -Icelt -Isilk -Isilk/float -DUSE_ALLOCA -Drestrict= -lm
o cc -O2 -g -o opus_demo src / opus_demo.c `cat * .mk | grep -v修正済み| sed -e 's /.*=//' -e 's / \\\\ //' `-DOPUS_BUILD -Iinclude -Icelt -Isilk -Isilk / float -DUSE_ALLOCA -Drestrict = -lm
On systems where the base64 utility is not present, the following commands can be used instead:
base64ユーティリティが存在しないシステムでは、代わりに次のコマンドを使用できます。
o cat rfc6716.txt | grep '^\ \ \ ###' | sed -e 's/...###//' > opus.b64
o 猫rfc6716.txt | grep '^ \ \ \ ###' | sed -e 's /...###//'> opus.b64
o openssl base64 -d -in opus.b64 > opus-rfc6716.tar.gz
o openssl base64 -d -in opus.b64> opus-rfc6716.tar.gz
The SHA1 hash of the opus-rfc6716.tar.gz file is 86a927223e73d2476646a1b933fcd3fffb6ecc8c.
opus-rfc6716.tar.gzファイルのSHA1ハッシュは86a927223e73d2476646a1b933fcd3fffb6ecc8cです。
As of the time of publication of this memo, an up-to-date implementation conforming to this RFC is available in a Git repository [OPUS-GIT]. Releases and other resources are available at [OPUS-WEBSITE]. However, although that implementation is expected to remain conformant with the RFC, it is the code in this document that shall remain normative.
このメモの公開時点では、このRFCに準拠した最新の実装がGitリポジトリ[OPUS-GIT]で入手できます。リリースやその他のリソースは[OPUS-WEBSITE]で入手できます。ただし、その実装はRFCに準拠したままであることが期待されますが、規範性を維持するのはこのドキュメントのコードです。
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###AXRWSEQPe52c891v98xISEI8vMZ7kyqTikHSdE93T0/Pr+ehdRehf+hNzPO31fOj
###V8/zOcbP27dn/Bs/2W/+u1o7rp6d1M6qx29fHVfxv7NXcPbqL/TJKvcX+bjJ9m/0
###+p/Ubus5THN+frqu/U9O3lZl+x/XzslPqugF1Vfw6qX9n/3TcBcPnjWdBVB99+70
###EFuhCqoyvIShF/pBGT5ai1ml503LoH1+WDBoW3MrYOMy9MzA8C2zXICcz9+Z4Rx2
###DM+Ea8O2nDIMrbkbzB7gogJD5nnWLf55yKdtaOqgV4aWx6au9wAd48s9s+0y/vA+
###w4XrTZk3tpxpPrHiWZ9hzKBh+IHnQttduBWo2zZwHX3wmM+8OzauFArDmeXDxLIZ
###4Df7EniGiYrBxHPnMLhsUIeoQN9mhs/AZwyCmRHQA5i4HhjjsRVYrmPYBcvBG3OD
###rpDrgI0trNq6DekGGM4YQmRgOeC7oWcyfufWcgxUjej8MtxbwQyQJ327YVCYu2Nr
###YpmcYxkMj8GCeWh1km7huXfWGH9waYIZQya27d6jQcB0HSGUXyCiOQt+LBQOIS2R
###D+4kEsV00VJzbGY0S2CgiMTPuHXv6JF0i4LjBpbJyvgMzWQjJ2KwrIrrk5YDqzNt
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###1LY6/MTru1SHXarrsjco1KFfHwzVxqhdH0B/NOj3NAVIsaaqNdp1taM0K1g71gjK
###tdIdgnZVb7czevZuusqggKInlYQLBdpq/aKtUEVcyaY6UBpD0mb5q4GmQ/HaGDL7
###SkPFHwXlo4K61AefyiB4asp/j7AQPoRmvVNvoWrFVYtAwiIFbJTGaKB0SGQ0gza6
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Because of size constraints, the Opus test vectors are not distributed in this document. They are available in the proceedings of the 83rd IETF meeting (Paris) [VECTORS-PROC] and from the Opus codec website at [VECTORS-WEBSITE]. These test vectors were created specifically to exercise all aspects of the decoder. Therefore, the audio quality of the decoded output is significantly lower than what Opus can achieve in normal operation.
サイズの制約のため、Opusテストベクトルはこのドキュメントでは配布されていません。これらは、第83回IETF会議（パリ）の議事録[VECTORS-PROC]および[VECTORS-WEBSITE]のOpusコーデックWebサイトから入手できます。これらのテストベクトルは、デコーダーのすべての側面を実行するために特別に作成されました。したがって、デコードされた出力のオーディオ品質は、Opusが通常の動作で達成できるものよりも大幅に低くなります。
The SHA1 hash of the files in the test vector package are
テストベクターパッケージ内のファイルのSHA1ハッシュは
e49b2862ceec7324790ed8019eb9744596d5be01 testvector01.bit b809795ae1bcd606049d76de4ad24236257135e0 testvector02.bit e0c4ecaeab44d35a2f5b6575cd996848e5ee2acc testvector03.bit a0f870cbe14ebb71fa9066ef3ee96e59c9a75187 testvector04.bit 9b3d92b48b965dfe9edf7b8a85edd4309f8cf7c8 testvector05.bit 28e66769ab17e17f72875283c14b19690cbc4e57 testvector06.bit bacf467be3215fc7ec288f29e2477de1192947a6 testvector07.bit ddbe08b688bbf934071f3893cd0030ce48dba12f testvector08.bit 3932d9d61944dab1201645b8eeaad595d5705ecb testvector09.bit 521eb2a1e0cc9c31b8b740673307c2d3b10c1900 testvector10.bit 6bc8f3146fcb96450c901b16c3d464ccdf4d5d96 testvector11.bit 338c3f1b4b97226bc60bc41038becbc6de06b28f testvector12.bit a20a2122d42de644f94445e20185358559623a1f testvector01.dec 48ac1ff1995250a756e1e17bd32acefa8cd2b820 testvector02.dec d15567e919db2d0e818727092c0af8dd9df23c95 testvector03.dec 1249dd28f5bd1e39a66fd6d99449dca7a8316342 testvector04.dec 93eee37e5d26a456d2c24483060132ff7eae2143 testvector05.dec a294fc17e3157768c46c5ec0f2116de0d2c37ee2 testvector06.dec 2bf550e2f072e0941438db3f338fe99444385848 testvector07.dec 2695c1f2d1f9748ea0bf07249c70fd7b87f61680 testvector08.dec 12862add5d53a9d2a7079340a542a2f039b992bb testvector09.dec a081252bb2b1a902fdc500530891f47e2a373d84 testvector10.dec dfd0f844f2a42df506934fac2100a3c03beec711 testvector11.dec 8c16b2a1fb60e3550ba165068f9d7341357fdb63 testvector12.dec
e49b2862ceec7324790ed8019eb9744596d5be01 testvector01.bit b809795ae1bcd606049d76de4ad24236257135e0 testvector02.bit e0c4ecaeab44d35a2f5b6575cd996848e5ee2acc testvector03.bit a0f870cbe14ebb71fa9066ef3ee96e59c9a75187 testvector04.bit 9b3d92b48b965dfe9edf7b8a85edd4309f8cf7c8 testvector05.bit 28e66769ab17e17f72875283c14b19690cbc4e57 testvector06.bit bacf467be3215fc7ec288f29e2477de1192947a6 testvector07.bit ddbe08b688bbf934071f3893cd0030ce48dba12f testvector08.bit 3932d9d61944dab1201645b8eeaad595d5705ecb testvector09.bit 521eb2a1e0cc9c31b8b740673307c2d3b10c1900 testvector10.bit 6bc8f3146fcb96450c901b16c3d464ccdf4d5d96 testvector11.bit 338c3f1b4b97226bc60bc41038becbc6de06b28f testvector12.bit a20a2122d42de644f94445e20185358559623a1f testvector01 .dec 48ac1ff1995250a756e1e17bd32acefa8cd2b820 testvector02.dec d15567e919db2d0e818727092c0af8dd9df23c95 testvector03.dec 1249dd28f5bd1e39a66fd6d99449dca7a12eベクトルe12e12e12e26e264e214e12e12e12e26e12e12e4e9e9e9e9e9e9e9e9e9e9e9e9e9e9e9e0c0e0e0e0e0e0e9e0e9e0ed0f0d0f0 68c46c5ec0f2116de0d2c37ee2 testvector06.dec 2bf550e2f072e0941438db3f338fe99444385848 testvector07.dec 2695c1f2d1f9748ea0bf07249c70fd7b87f61680 testvector08.dec 12862add5d53a9d2a7079340a542a2f039b992bb testvector09.dec a081252bb2b1a902fdc500530891f47e2a373d84 testvector10.dec dfd0f844f2a42df506934fac2100a3c03beec711 testvector11.dec 8c16b2a1fb60e3550ba165068f9d7341357fdb63 testvector12.dec
To use the internal framing described in Section 3, the decoder must know the total length of the Opus packet, in bytes. This section describes a simple variation of that framing that can be used when the total length of the packet is not known. Nothing in the encoding of the packet itself allows a decoder to distinguish between the regular, undelimited framing and the self-delimiting framing described in this appendix. Which one is used and where must be established by context at the transport layer. It is RECOMMENDED that a transport layer choose exactly one framing scheme, rather than allowing an encoder to signal which one it wants to use.
セクション3で説明した内部フレーミングを使用するには、デコーダーはOpusパケットの全長（バイト単位）を知っている必要があります。このセクションでは、パケットの全長が不明な場合に使用できるフレーミングの簡単なバリエーションについて説明します。パケット自体のエンコードには、この付録で説明されている通常の区切られていないフレーミングと自己区切られているフレーミングをデコーダが区別することはできません。どちらが使用され、どこでトランスポート層のコンテキストによって確立される必要があります。トランスポート層は、エンコーダーが使用したいフレーミングスキームを通知するのではなく、正確に1つのフレーミングスキームを選択することをお勧めします。
For example, although a regular Opus stream does not support more than two channels, a multi-channel Opus stream may be formed from several one- and two-channel streams. To pack an Opus packet from each of these streams together in a single packet at the transport layer, one could use the self-delimiting framing for all but the last stream, and then the regular, undelimited framing for the last one. Reverting to the undelimited framing for the last stream saves overhead (because the total size of the transport-layer packet will still be known), and ensures that a "multi-channel" stream that only has a single Opus stream uses the same framing as a regular Opus stream does. This avoids the need for signaling to distinguish these two cases.
たとえば、通常のOpusストリームは3つ以上のチャネルをサポートしていませんが、マルチチャネルOpusストリームは、いくつかの1および2チャネルストリームから形成される場合があります。これらの各ストリームからのOpusパケットをトランスポート層で単一のパケットにまとめるために、最後のストリーム以外のすべてに自己区切りフレーミングを使用し、最後のストリームに通常の区切りなしフレーミングを使用できます。最後のストリームを無制限のフレーミングに戻すと、オーバーヘッドが節約され（トランスポート層パケットの合計サイズがまだわかるため）、単一のOpusストリームのみを含む「マルチチャネル」ストリームが同じフレーミングを使用することが保証されます。通常のOpusストリームが行います。これにより、これら2つのケースを区別するためのシグナリングの必要がなくなります。
The self-delimiting framing is identical to the regular, undelimited framing from Section 3, except that each Opus packet contains one extra length field, encoded using the same one- or two-byte scheme from Section 3.2.1. This extra length immediately precedes the compressed data of the first Opus frame in the packet, and is interpreted in the various modes as follows:
自己区切りのフレーミングは、セクション3の通常の区切りなしのフレーミングと同じですが、各Opusパケットに、セクション3.2.1の同じ1バイトまたは2バイトスキームを使用してエンコードされた1つの追加の長さフィールドが含まれている点が異なります。この追加の長さは、パケットの最初のOpusフレームの圧縮データの直前にあり、さまざまなモードで次のように解釈されます。
o Code 0 packets: It is the length of the single Opus frame (see Figure 25).
o コード0パケット：単一のOpusフレームの長さです（図25を参照）。
o Code 1 packets: It is the length used for both of the Opus frames (see Figure 26).
o コード1パケット：これは、両方のOpusフレームに使用される長さです（図26を参照）。
o Code 2 packets: It is the length of the second Opus frame (see Figure 27).
o コード2パケット：2番目のOpusフレームの長さです（図27を参照）。
o CBR Code 3 packets: It is the length used for all of the Opus frames (see Figure 28).
o CBRコード3パケット：これは、すべてのOpusフレームに使用される長さです（図28を参照）。
o VBR Code 3 packets: It is the length of the last Opus frame (see Figure 29).
o VBRコード3パケット：これは最後のOpusフレームの長さです（図29を参照）。
0 1 2 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| config |s|0|0| N1 (1-2 bytes): |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ |
| Compressed frame 1 (N1 bytes)... :
: |
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
Figure 25: A Self-Delimited Code 0 Packet
図25：自己区切りコード0パケット
0 1 2 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| config |s|0|1| N1 (1-2 bytes): |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ :
| Compressed frame 1 (N1 bytes)... |
: +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| | |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ :
| Compressed frame 2 (N1 bytes)... |
: +-+-+-+-+-+-+-+-+
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
Figure 26: A Self-Delimited Code 1 Packet
図26：自己区切りコード1パケット
0 1 2 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| config |s|1|0| N1 (1-2 bytes): N2 (1-2 bytes : |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ :
| Compressed frame 1 (N1 bytes)... |
: +-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| | |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+ |
| Compressed frame 2 (N2 bytes)... :
: |
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
Figure 27: A Self-Delimited Code 2 Packet
図27：自己区切りコード2パケット
0 1 2 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| config |s|1|1|0|p| M | Pad len (Opt) : N1 (1-2 bytes):
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| |
: Compressed frame 1 (N1 bytes)... :
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| |
: Compressed frame 2 (N1 bytes)... :
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| |
: ... :
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| |
: Compressed frame M (N1 bytes)... :
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
: Opus Padding (Optional)... |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
Figure 28: A Self-Delimited CBR Code 3 Packet
図28：自己区切りのCBRコード3パケット
0 1 2 3
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| config |s|1|1|1|p| M | Padding length (Optional) :
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
: N1 (1-2 bytes): ... : N[M-1] | N[M] :
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| |
: Compressed frame 1 (N1 bytes)... :
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| |
: Compressed frame 2 (N2 bytes)... :
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| |
: ... :
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
| |
: Compressed frame M (N[M] bytes)... :
| |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
: Opus Padding (Optional)... |
+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+-+
Figure 29: A Self-Delimited VBR Code 3 Packet
図29：自己区切りVBRコード3パケット
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