التنبؤ الخطي المثار بالرمز الجبري

التنبؤ الخطي المثار بالرمز الجبري ( ACELP ) هو خوارزمية ترميز الكلام حيث يتم توزيع مجموعة محدودة من النبضات كإثارة إلى مرشح التنبؤ الخطي . إنها خوارزمية ترميز تنبؤي خطي (LPC) تعتمد على طريقة التنبؤ الخطي المثار بالرمز (CELP) ولها بنية جبرية . تم تطوير ACELP في عام 1989 من قبل الباحثين في جامعة شيربروك في كندا . ^[1]

تُستخدم طريقة ACELP على نطاق واسع في معايير ترميز الكلام الحالية مثل AMR و EFR و AMR-WB (G.722.2) و VMR-WB و EVRC و EVRC-B و SMV و TETRA و PCS 1900 و MPEG-4 CELP ومعايير ITU-T G-series G.729 و G.729.1 (مرحلة الترميز الأولى) و G.723.1 . ^{[2] [3] [4] [5]} تُستخدم خوارزمية ACELP أيضًا في برنامج ترميز ACELP.net الخاص. ^{[6] تستخدم} شركة Audible Inc. إصدارًا معدّلًا لكتبها الصوتية. تُستخدم أيضًا في برامج المكالمات الجماعية وأدوات ضغط الكلام وأصبحت أحد تنسيقات 3GPP .

انتهت صلاحية براءة اختراع ACELP في عام 2018 وهي الآن خالية من حقوق الملكية. ^[7]

الميزة الرئيسية لـ ACELP هي أن كتاب التعليمات البرمجية الجبري الذي يستخدمه يمكن أن يكون كبيرًا جدًا (> 50 بت) دون الوقوع في مشاكل التخزين ( RAM / ROM ) أو التعقيد ( وقت وحدة المعالجة المركزية ).

تعتمد خوارزمية ACELP على تلك المستخدمة في التنبؤ الخطي المثار بالرمز (CELP)، ولكن كتب رموز ACELP تحتوي على بنية جبرية محددة مفروضة عليها.

يجب استخدام كتاب رموز جبري مكون من 16 بت في البحث عن كتاب الرموز المبتكر، والهدف من ذلك هو العثور على أفضل معلمات الابتكار والكسب. يحتوي متجه الابتكار على أربع نبضات غير صفرية على الأكثر.

في ACELP، يتم تصنيع كتلة من عينات الكلام N عن طريق تصفية تسلسل ابتكار مناسب من كتاب التعليمات البرمجية، المقيس بعامل الربح g c ، من خلال مرشحين متغيرين مع الوقت.

يتم الحصول على مرشح التوليف طويل الأمد (النغمة) من خلال:

${\displaystyle {\frac {1}{B(z)}}={\frac {1}{1-g_{p}z^{-T}}}}$

يتم الحصول على مرشح التوليف قصير المدى من خلال:

${\displaystyle {\frac {1}{A(z)}}={\frac {1}{1+\sum _{i=1}^{P}a_{i}z^{-i}}}}$