TARI FNAME BIR SPEKTRAL ZARFA AIT ÖRNEK DEGERLERIN KONTEKST-TABANLI ENTROPI KODLAMASI Mevcut uygulama, bir spektral zarfa ait örnek degerlerin kontekst-tabanli entropi kodlamasi ve ses kodlama/sikistirmasinda kullanimi ile ilgilidir. [1] ve [2]'de açiklandigi gibi birçok teknigin bilinen durumundaki yitimli ses kodlayicilar` bir MDCT dönüsümüne dayanir ve hem alakasiz azalimi hem de artiklik azalimini verilen bir algisal kalite için gerekli bit oranini en aza indirgemek için kullanir. Alakasiz azalim tipik olarak, temsil etme hassasligini azaltmak ya da algisal olarak ilgili olmayan frekans bilgisini kaldirmak amaciyla insan isitme sisteminin algisal kisitlamalarindan faydalanir. Artiklik azalimi, tipik olarak entropi kodlama ile baglantili olarak istatistiksel modelleme kullanarak kalan verinin en kompakt temsiliyetini basarmak amaciyla istatistiksel yapi ya da baglilasimdan faydalanir. Digerlerinin arasinda, parametrik kodlama kavramlari, ses içerigini verimli sekilde kodlamak için kullanilir. Parametrik kodlama kullanarak, örnegin spektogramin kisimlari gibi ses sinyalinin kisimlari, gerçek zaman alani ses örnekleri ya da benzerlerini kullanmanin yerine parametreler kullanilarak açiklanir. Örnegin, bir ses sinyalinin spektograminin kisimlari sifre çözücü tarafinda, spektral zarf veya sentezlenmis spektrogram kisimlarini iletilmis spektral zarfa adapte etmek için sentezlemeyi kontrol eden opsiyonel ileriki parametreler gibi parametreleri içeren veri akisi ile sentezlenebilir. Bu türün yeni bir teknigi Spektral Bant Replikasyonudur (SBR), buna göre bir çekirdek kodek, bir ses sinyalinin düsük frekans bilesenini kodlamak ve iletmek için kullanilirken buna karsin bir iletilmis spektral zarf, ses sinyalinin yüksek frekans bant bilesenini sifre Çözme tarafinda sentezlemek üzere ses sinyalinin düsük frekans bant bileseninin bir yeniden olusturmasinin spektral replikasyonlarini spektral olarak sekillendirmek/biçimlendirmek. üzere sifre çözme tarafinda kullanilir. Yukarida özetlenen kodlama tekniklerinin çerçevesi içindeki bir* spektral zarf, bir veri akisi içerisinde bazi uygun spektro zamansal çözünürlükte iletilir. Spektral zarf örnek degerlerinin aktarimina benzer bir sekilde, spektral hat katsayilari ya da MDCT katsayilari gibi frekans alan katsayilari için ölçek faktörleri, orijinal spektral hat çözünürlügünden daha kaba, örnegin bir spektral anlamda daha kaba olan bazi spektro zamansal çözünürlüklerde benzer sekilde iletilirler. Bir sabit Huffman kodlama tablosu, bir spektral zarfi veya ölçek faktörlerini veya frekans alan katsayilarini açiklayan örnekler üzerindeki bilgiyi tasimak amaciyla kullanilir. Bir gelistirilmis yaklasim, bir degeri Sifrelemek için olasilik dagilimini seçmek için kullanilan kontekstin hem zaman hem de frekans boyunca genisledigi örnegin [2] ve [3]'te açiklandigi gibi kontekst kodlama kullanacaktir. Bir MDCT katsayi degeri gibi bireysel bir spektral hat, bir kompleks spektral hattin gerçek izdüsümüdür ve kompleks spektral hattin büyüklügü zaman boyunca sabit oldugunda ancak faz bir çerçeveden bir sonrakine degistiginde bile dogada bir sekilde rastgele ortaya çikabilir. Bu, [3]'te açiklandigi gibi iyi sonuçlar 2 için kontekst seçimi, niceleme ve haritalamanin oldukça kompleks bir semasini gerektirir. Patent dokümani US6978236, spektral zarf ölçek faktörlerinin ya zaman ya da frekans yönünde sifrelendigi spektral zarf sifreleme için bir sifreleyici açiklamaktadir. Görüntü kodlamada, kullanilan kontekstler örnegin [4]'teki gibi bir görüntünün x ve y ekseni boyunca tipik olarak iki boyutludur. Görüntü kodlamada, degerler dogrusal alanda ya da güç-yasa alanindadir, örnegin gama ayarlamasinin kullanilmasi ile oldugu gibi. Ek olarak, bir tekli sabit dogrusal tahmin, bir düzlem yerlestirme ve gelismemis kenar tespit mekanizmasi olarak bütün kontekstlerde kullanilabilir ve tahmin hatasi kodlanabilir. Parametrik Golomb ya da GolombRice kodlama tahmin hatalarini kodlamak için kullanilabilir. Çalisma uzunlugu kodlama, örnegin bir bit bazli kodlayici kullanarak örnek basina 1 bit altinda çok düsük entropi sinyallerini dogrudan sifrelemenin zorluklarini telafi etmek için ek olarak kullanilir. Bununla beraber, ölçek faktörleri ve/veya spektral zarflarin kodlanmasi ile baglantili gelistirmelere ragmen, bir spektral zarfin örnek degerlerini kodlama için hala bir gelistirilmis kavrama ihtiyaç vardir. Bu dogrultuda, bir spektral zarfin spektral degerlerini kodlama için bir kavram saglamak mevcut bulusun bir amacidir. Bu amaca, bagimsiz istemler l, 13, 18, 19, 20 ve 21'in ana konusu ile ulasilir. Burada açiklanan düzenlemeler, bir spektral zarfin örnek degerlerini kodlama için gelistirilmis bir kavramin, mevcut örnek degerin bir spektro zamansal çevresinde spektral zarfin önceden 3 kodlanmis/dekode edilmis örnek degerlerin bir çifti arasindaki bir sapma için bir ölçüye bagli olan bir mevcut Örnek deger için özellikle konteksti belirlerken, bir tarafta spektro zamansal tahmini birlestirerek ve diger tarafta kalintilari kontekst-tabanli entropi kodlayarak elde edilebildigi bulgusuna dayanir. Bir tarafta spektro zamansal tahminin kombinasyonu ve diger tarafta tahmin kalintilarini, sapma ölçüsüne bagli olarak konteksti seçme ile kontekst-tabanli entropi kodlama spektral zarflarin dogasi ile harmonize eder: spektral zarfin pürüzsüzlügü, kalinti dagitimlari kompakt tahmini ile sonuçlanir ve böylece spektro zamansal iç baglilasim tahminden sonra neredeyse tamamen kaldirilir ve tahmin sonucunun entropi kodlamasi bakimindan kontekst seçiminde göz ardi edilebilir. Bu, dolayisiyla konteksti yönetmek için gereken destek islemi azaltir. Mevcut örnek degerin spektro zamansal çevresindeki önceden kodlanmis/dekode edilmis örnek degerler arasindaki sapma ölçüsünün kullanimi bununla birlikte, entropi kodlama verimliligini bunun sebep oldugu ilave destek islemini dogrulayacagi bir sekilde gelistiren bir kontekst-uyarlanabilirliginin teminin hala saglamaktadir. Buradan sonra açiklanan düzenlemelere uygun olarak dogrusal tahmin, sapma ölçüsü gibi fark degerinin kullanimi ile birlestirilir ve böylece kodlama için destek islemi düsük tutulur. Bir düzenleme ile uyumlu olarak, son olarak konteksti seçmek/belirlemek için kullanilan fark degerini belirlemek için kullanilan önceden kodlanmis/dekode edilmis örnek degerlerin konumu, spektral ya da zamansal olarak, birbirlerine mevcut örnek deger ile beraber hizali bir sekilde bitisik olacaklari sekilde seçilir, yani zamansal 4 ya da spektral eksene paralel olarak bir hat boyunca uzanirlar ve fark degerinin isareti, konteksti belirlerken/seçerken ek olarak hesaba katilir. Böylece, tahmin kalintisinda bir "egilim" türü, kontekst yönetim destek islemini sadece makul derecede artirirken mevcut örnek deger için konteksti belirlerken/seçerken hesaba katilabilir. Mevcut uygulamanin tercih edilen düzenlemeleri sekillere istinaden asagida açiklanmaktadir, bunlarin arasinda: Sekil 1, bir spektral zarfin bir sematigini gösterir ve bunun kompozisyonunu, örnek degerler ve bunlarin arasinda tanimlanan muhtemel bir sifre çözme sirasi ve spektral zarfin bir yakin zamanda kodlanmis/dekode edilmis örnek degeri için bir muhtemel spektro zamansal çevre arasindan gösterir; Sekil 2, bir düzenlemeye uygun olarak bir spektral zarfin örnek degerlerini sifrelemek için bir kontekst- tabanli entropi sifreleyicinin bir blok diyagramini göstermektedir; Sekil 3, türetim ölçüsünü nicelemede kullanilabilen bir niceleme islevini resimleyen bir sematik diyagrami gösterir; Sekil 4, Sekil 2'nin sifreleyicisine uyan bir kontekst- tabanli entropi sifre çözücünün bir blok diyagramini gösterir; Sekil 5, ileriki bir düzenlemeye uygun olarak bir spektral zarfin örnek degerlerini sifrelemek için bir Sekil 6, Sekil 7, Sekil 8, Sekil 9, Sekil 10, Sekil ll, Sekil 12, kontekst-tabanli entropi sifreleyicinin, bir blok diyagramini göstermektedir; kaçis kodlama kullanan bir düzenleme ile uyumlu olarak tahmin kalintilarin olasi degerlerinin genel araliklarina dair tahmin kalintilarinin entropi kodlu olasi degerlerinin araliklarinin yerlestirilmesini resimleyen bir sematik diyagram gösterir; Sekil 5'in sifreleyicisine uyan bir kontekst- tabanli entropi sifre çözücünün bir blok diyagramini gösterir; bir kesin notasyon kullanan bir spektro zamansal çevrenin olasi bir tanimini gösterir; bir düzenlemeye uygun olarak bir parametrik ses sifre çözücünün bir blok diyagramini göstermektedir; bir tarafta spektral zarf ile örtülen frekans araligi arasindaki iliskiyi ve diger tarafta genel ses sinyalinin frekans mesafesinin bir diger araligini örten ince yapiyi göstererek Sekil 9'un parametrik sifre çözücüsünün olasi bir uygulama varyansini resimleyen bir sematigi gösterir; Sekil lO'un varyansina göre Sekil 9'un parametrik sifre çözücüsüne uyan bir ses sifreleyicinin bir blok diyagramini gösterir; IGF'yi (Akilli Bosluk Doldurma) desteklerken Sekil 9'un parametrik ses sifre çözücüsünün bir 6 varyansini resimleyen bir sematik diyagrami gösterir; Sekil 13, bir ince yapi spektrogramdan bir spektrumu yani bir spektral dilimi, spektrumun IGF doldurmasi ve bir düzenlemeye uygun olarak spektral zarfa uygun olarak bunun sekillendirmesini resimleyen bir sematik diyagramdir; ve Sekil 14, Sekil 12'ye uygun olarak Sekil 9'un parametrik sifre çözücüsünün varyansina uyan, IGF'yi destekleyen bir ses sifreleyicinin bir blok diyagramini gösterir. Bir spektral zarfin kodlamasina genellikle uygulanabilen, buranin altinda özetlenen düzenlemelerin bir tür motivasyonu olarak, asagida özetlenen avantajli düzenlemelere öncülük eden bazi düsünceler bir örnek olarak Akilli Bosluk Doldurma (IGF) kullanarak simdi sunulmaktadir. IGF, sifrelenmis bir sinyalin kalitesini çok düsük bit hizlarinda bile önemli ölçüde gelistirmek için yeni bir yöntemdir. Detaylar için asagida tarifnameye referans yapilmaktadir. Herhangi bir durumda. IGF, yüksek frekans bölgesinde bir spektrumun önemli bir parçasinin tipik sekilde yetersiz bit bütçesinden dolayi sifira nicelendigi gerçegini isaret eder. Üst frekans bölgesinin ince yapisini olabildigince iyi korumak için, IGF'de alçak frekans bölgesindeki bilgi, çogunlukla sifira nicelenmis olan yüksek frekans bölgesindeki durak bölgelerini adaptif olarak degistirmek için bir kaynak olarak kullanilir. Iyi bir algisal kalite elde etmek için önemli bir gereksinim, spektral katsayilarin dekode edilmis enerji zarfinin orijinal sinyalinki ile eslesmesidir. Bunu basarmak için, ortalama spektral enerjiler, bir veya daha fazla ardisik AAC ölçek faktör bantlarindan spektral katsayilar üzerinde hesaplanir. Ölçek faktör bantlari ile y-tanimlanan sinirlari kullanarak ortalama enerjileri hesaplama, bu sinirlamalarin, insan isitmesine karakteristik olan kritik bantlarin parçalarina zaten var olan dikkatli ayarlanmasi ile motive edilir. Ortalama enerjiler, AAC ölçek faktörleri için olana benzer olan bir formül kullanarak bir dB ölçek temsiline dönüstürülür ve daha sonra esit oranda nicelenir. IGF'de farkli niceleme dogrulugu, istenen toplam bit oranina bagli olarak opsiyonel sekilde kullanilabilir. Ortalama enerjiler, IGF ile üretilen bilginin önemli bir parçasini olusturur, bu yüzden bunun etkili temsili IGF'nin genel performansi için yüksek önem tasir. Bu dogrultuda IGF'de ölçek faktörü enerjileri spektral zarfi açiklar. Ölçek Faktörü Enerjileri (SFE) spektral zarfi açiklayan spektral degerleri temsil eder. Ayni sekilde sifre çözerken SFE'nin özel özelliklerinden faydalanilabilir. Özellikle, [2] ve [3]'ün aksine SFE'lerin, MDCT spektral hatlarin ortalama degerlerini temsil ettigi fark edilmistir ve bu dogrultuda bunlari degerleri, çok daha "pürüzsüz"dür ve karsilik gelen spektral hatlarin ortalama büyüklügüne dogrusal olarak baglantilidir. Bu durumdan yararlanarak, asagidaki düzenlemeler, bir tarafta spektral zarf örnek deger tahmininin bir kombinasyonunu ve diger tarafta spektral zarfin önceden kodlanmis/dekode edilmis örnek degerlerine bitisik bir çiftin bir sapmasinin bir ölçüsüne bagli olan kontekstleri kullanan tahmin kalintisinin kontekst-tabanli entropi kodlamasini kullanir. Bu kombinasyonun kullanimi özellikle kodlanmasi gereken bu tür veriye yani spektral zarfa adapte edilir. Asagida özetlenen düzenlemelerin anlasilmasini 8 kolaylastirmak için Sekil 1, bir spektral zarf 10 ve bunun, ses sinyalinin spektral zarfini 10 belirli bir spektro zamansal çözünürlükte örnekleyen örnek degerlerden 12 kompozisyonunu gösterir. Sekil 1'de örnek degerler 12, zaman ekseni 14 ve spektral eksen 16 boyunca örnek olacak sekilde düzenlenir. Her bir örnek deger 12, spektral zarfin yüksekligini, örnegin bir ses sinyalinin bir spektrograminin zaman mekansal alaninin belirli bir dikdörtgeni gibi karsilik. gelen bir zaman mekansal karo kaplama içinde tarif eder ya da tanimlar. Örnek degerler böylece, iliskili spektro zamansal karosu üzerinden bir spektrograni entegre ederek elde edilmis olan bütünleyici degerlerdir. Örnek degerleri 12, spektral zarfin lO yüksekligini veya gücünü enerji bakimindan ya da baska fiziksel ölçüler bakiminda ölçebilir ve logaritmik olmayan veya dogrusal alanda veya logaritmik alanda tanimlanabilir ki burada logaritmik alan, örnek degerlerini sirasiyla eksenler 14 ve 16 boyunca ayriyeten düzlestiren özelliginden dolayi ilave avantajlar saglayabilir. Asagidaki açiklamadan anlasildigi kadariyla, örnek degerlerin 12, düzenli sekilde spektral ve zamansal olarak düzenlenmesinin yani örnek degerlere 12 karsilik gelen ilgili zaman mekansal karolarin düzenli sekilde bir ses sinyalinin bir spektrogramindan bir frekans bandini 18, böyle bir düzenleme zorunlu olmasa da, kaplamasinin sadece gösterimleme amaçli oldugunun varsayilmasi not edilmelidir. Bunun yerine, spektral zarfin 10 örnek degerler 12 tarafindan bir düzensiz örneklemesi de kullanilabilir 've her bir örnek deger 12, spektral zarfin lO yüksekliginin ortalamasini karsilik düsen zaman› mekansal karosu içinde temsil eder. Asagida ayrica özetlenen çevre tanimlari yine de spektral zarfin 10 bir düzensiz örneklemesinin bu gibi alternatif düzenlemelerine aktarilabilir. Böyle bir olasilik hakkinda bir kisa açiklama asagida sunulmakta. Ancak daha öncesinde, yukarida bahsedilen spektral zarfin, çesitli sebeplerle sifreleyiciden sifre çözücüye iletimi için sifreleme ve sifre çözmeye tabi tutulabilecegi belirtilmistir. Örnegin, spektral zarf, bir ses sinyalinin bir düsük frekans bandinin bir çekirdek sifrelemesini uzatmak yani düsük frekans bandini daha yüksek frekanslara uzatmak yani spektral zarfin ilgili oldugu bir yüksek frekans bandina uzatmak için Ölçeklenirlik amaçlari adina kullanilabilir. Bu durumda, asagida açiklanan kontekst- tabanli entropi sifre çözücüler/sifreleyiciler örnegin bir SBR sifre çözücü/sifreleyicinin parçasi olabilir. Alternatif olarak aynisi, daha önceden yukarida bahsedildigi üzere IGF kullanan ses sifreleyiciler/sifre çözücülerin parçasi olabilir. IGF'de, bir ses sinyali spektrograminin bir yüksek frekans kismi, spektral zarfi kullanan yüksek frekans kismi içinde spektrogramin sifir- nicelenmis alanlarini doldurabilmek için spektrogramin yüksek frekans kisimlari spektral zarfini açiklayan spektral degerleri kullanarak ilaveten açiklanabilir. Bu baglamda detaylar asagida daha ayrintili açiklanmaktadir. Sekil 2, mevcut bulusun bir düzenlemesine uygun olarak bir ses sinyalinin bir spektral zarfinin 10 örnek degerlerini l2 sifrelemek için kontekst-tabanli entropi sifreleyiciyi göstermektedir. id="p-19" [0019] Sekil 2'deki kontekst-tabanli entropi sifreleyici genellikle referans numarasi 20 ile gösterilir ve bir tahminci 22, bir kontekst belirleyici 24, bir entropi sifreleyici 26 ve bir kalinti belirleyici 28 içermektedir. Kontekst belirleyici 24 ve tahminci 22, aynisinin spektral zarfin örnek degerlere 12 erisim izninin oldugu girislere lO sahiptir (Sekil 1). Entropi sifreleyici 26, kontekst belirleyicinin 24 bir çiktisina bagli olan bir kontrol girisine ve kalinti belirleyicinin 28 çiktisina bagli olan bir veri girisine sahiptir. Kalinti belirleyici 28, iki girise sahiptir, bunlardan biri, tahmincinin 22 bir çiktisina baglanir ve digeri kalinti belirleyiciye 28, spektral zarfin lO örnek degerlerine 12 erisimini saglar. Özellikle, kontekst belirleyici 24 ve tahminci 22, girislerinde çoktan kodlanmis olan ve mevcut örnek degerinin X bir spektro zamansal çevresinde bulunan örnek degerlerini 12 alirken kalinti belirleyici 28, mevcut durumda girisinde kodlanacak olan örnek degeri X alir. Tahminci 22, bir tahmin edilmis degeri X^ elde etmek için spektral zarfin 10 mevcut örnek degerini X spektro zamansal olarak tahmin etmek üzere konfigüre edilir. Asagida özetlenen daha detayli bir düzenleme ile baglantili olarak resimlenecegi üzere tahminci 22 dogrusal tahmin kullanabilir. Özellikle, spektro zamansal tahmini gerçeklestirmede tahminci 22, önceden kodlanmis örnek degerleri mevcut örnek degerin X bir spektro zamansal çevresinde inceler. Örnek olarak Sekil l'e bakiniz. Mevcut örnek deger X, bir kalin araliksiz çizilen dis çizgi ile gösterilir. Karim kullanarak, mevcut örnegin x spektro zamansal çevresinde örnek degerler gösterilir ki bu, bir düzenlemeye uygun olarak, tahmincinin 22 spektro zamansal tahmini için bit temel olusturur. "a" örnegin, mevcut örnekle X spektral olarak es konumlu olan ancak mevcut örnekten X zamansal olarak önce gelen mevcut örnege X hemen bitisen örnek degeri 12 ifade eder. Benzer sekilde, bitisik Örnek deger "b", mevcut örnek degerle X zamansal olarak es konumlu olan ancak mevcut örnek deger X ile karsilastirildiginda daha düsük frekanslarla ilgili olan hemen bitisen mevcut örnek degeri ifade eder ve mevcut 11 örnek degerin spektro zamansal çevresindeki örnek deger "o" ise, sonrakinden zamansal olarak önce gelen ve daha düsük frekanslarla ilgili olan mevcut örnek degerin x en yakin komsu örnek degeridir. Spektro zamansal çevre hatta, sonrakini temsil eden örnek degerleri kapsayabilir ancak mevcut örnegin x bir komsularini kapsamaz. Örnegin, örnek deger "d", örnek deger "a" ile mevcut örnek degerden x ayrilir yani mevcut örnek degerle x zamansal olarak es konumludür ve bunlarinda arasinda konumlandirilan yalniz örnek degere "a" sahip mevcut degerden x önce gelir. Benzer olarak, örnek deger "e", mevcut örnek degerle x es konumlu oldugundan ve örnek degere x spektral eksen 16 boyunca bunlarin arasinda konumlandirilan› yalniz komsu deger "b" ile bitisik oldugundan örnek degere x bitisiktir. Yukarida daha önce özetlendigi gibi, örnek degerlerin 12, zaman ve spektral eksenler 14 ve 16 boyunca düzenli olarak düzenlendigi varsayilmasina ragmen, bu düzenleme zorunlu degildir ve komsu örnek degerlerin çevre tanimlari ve saptamalari böyle bir düzensiz duruma genisletilebilir. Örnegin komsu örnek deger "a", mevcut örnegin spektro zamansal karosunun üst sol kösesine, üst sol köseden zamansal olarak önce gelerek zamansal eksen boyunca bitisik olan diye tanimlanabilir. Benzer tanimlamalar, komsular b ila e gibi diger komsulari tanimlamak için de kullanilabilir. Asagida daha detayli olarak özetlenecegi gibi tahminci 22, mevcut örnek degerin X spektro zamansal konumuna bagli olarak, tüm örnek degerlerin farkli bir alt kümesini spektro zamansal çevre içinde kullanabilir, yani bir {a, b, c, d, e} alt kümesini. Gerçekte hangi alt kümenin kullanildigi örnegin {a, b, c, d, e} kümesi ile tanimlanan spektro zamansal çevre içinde komsu örnek degerlerin 12 kullanilabilirligine bagli olabilir. Komsu örnek degerler a, d, ve C örnegin, bir rastgele erisim noktasindan hemen sonra gelen mevcut örnek degerden dolayi kullanilamaz olabilir, yani spektral zarfin 10 önceki kisimlarindaki bagliliklar yasaklansin/engellensin diye sifre çözücülerin sifre çözmeye baslamalarini saglayan zamandaki bir nokta. Alternatif olarak, komsu örnek degerler b, c ve e, komsu örnek degerin konumu araligin 18 disina düssün diye araligin 18 düsük frekans kenarini temsil eden mevcut örnek degerden x dolayi kullanilamaz olabilir. Herhangi bir durumda, tahminci 22, önceden kodlanmis örnek degerleri spektro zamansal çevrede dogrusal olarak birlestirerek mevcut örnek degeri x spektro zamansal tahmin edebilir. Kontekst belirleyicinin 24 görevi, tahmin kalintisini entropi sifreleme için bir kaç tane desteklenen kontekstin /\ birini seçmektir, yani r = x - K Bu düsünceyle kontekst belirleyici 24, spektro zamansal çevrede a ila e arasinda önceden kodlanmis örnek degerlerin bir çifti arasinda bir sapma için bir ölçüye bagli olan mevcut örnek deger x için konteksti belirler. Asagida detayli özetlenen spesifik düzenlemelerde, spektro zamansal çevre içinde örnek degerlerin bir çiftinin farki, bunlarin arasindaki bir sapma için bir ölçü olarak kullanilir, örnegin a-C, b-c, b- e, a - d veya benzeri gibi, ancak alternatif olarak diger sapma ölçüleri, örnegin. bir bölüm (yani a/c, b/c, a/d), gibi, bire esit olmayan bir tek sayi n gibi (yani, (a-c)n, (b-c)n, (a-d)n), ya da örnegin n#l ile an-cn, bn-cn, an-dn or (a/c)n, (b/c)n, (a/d)n gibi bazi diger sapma ölçü türleri gibi bire esit olmayan bir degerin üssüne olan fark gibi kullanilabilir. Burada I] ayni zamanda örnegin l'den büyük herhangi bir deger olabilir. Asagida daha detayli olarak gösterilecegi üzere kontekst belirleyici 24, spektro zamansal çevrede önceden kodlanmis 13 örnek degerlerin bir birinci çifti arasindaki bir sapma için bir birinci ölçüye ve spektro zamansal çevrede önceden kodlanmis örnek degerlerin bir ikinci çifti arasindaki bir sapma için bir ikinci ölçüye bagli olan mevcut örnek deger X için, birbirlerine spektral olarak komsu olan birinci çift ve birbirlerine zamansal olarak komsu olan ikinci çift ile birlikte, konteksti belirlemek üzere konfigüre edilebilir. Örnegin, fark degerleri b-c ve a-c, a ve c'nin birbirlerine spektral olarak komsu oldugu. ve b ve c'nin birbirlerine zamansal olarak komsu oldugu yerde kullanilabilir. Komsu örnek degerlerin ayni kümesi yani {a, c, b}, tahmin edilen degeri x^ elde etmek için tahminci 22 tarafindan yani örnegin aynisinin bir dogrusal kombinasyonu tarafindan kullanilabilir. Komsu örnek degerlerin farkli bir kümesi, örnek degerlerin a, c ve /Veya b herhangi birinin bazi kullanilamaz durumlarinda kontekst belirleme ve/veya tahmin etmede kullanilabilir. Dogrusal kombinasyonun faktörleri, asagida ayrica gösterildigi gibi, önceden belirlenmis esikten daha büyük olan, ses sinyalinin kodlandigi bit orani durumunda faktörlerin farkli kontekstler için ayni olmasi ve bir önceden belirlenmis esikten daha alçak olan bit orani durumunda faktörlerin, farkli kontekstler için bireysel olarak ayarlanmasi için ayarlanabilir. Bir ara not olarak, spektro zamansal çevrenin taniminin, kontekst-tabanli entropi sifreleyicinin 20 örnek degerleri 12 sirali olarak sifreledigi kodlama/dekode etme sirasina adapte edilebildigi belirtilmelidir. Sekil 1'de gösterildigi gibi örnegin, kontekst-tabanli entropi sifreleyici, örnek degerlerini 12, her bir zaman aninda en düsükten en yüksek frekansa dogru zaman anindan zaman anina geçis yapan bir sifre çözme düzeni 30 kullanarak örnek degerleri 12 sirali olarak sifrelemek üzere konfigüre 14 edilebilir. Asagida, "zaman anlari" "çerçeveler" olarak ifade edilir ancak zaman anlari alternatif olarak zaman yuvalari, zaman birimleri veya benzerleri olarak da adlandirilabilir. Her durumda, zamansal ileri beslemeden önce bu gibi spektral geçisleri kullanmada, önce gelen zaman içine ve daha düsük frekanslara dogru genislemek için spektro zamansal çevrenin tanimlamasi, en yüksek uygulanabilir olasilik için ilgili örnek degerlerin önceden kodlanmis/dekode edilmis olmasini ve kullanilabilir olmasini saglar. Mevcut durumda, çevre içindeki degerler, mevcut olmalari sartiyla her zaman önceden kodlanmis/dekode edilmistir fakat bu diger çevre ve sifre çözme düzen çiftleri için farkli olabilir. Dogal olarak sifre çözücü, ayni sifre çözme düzenini 30 kullanir. Yukarida önceden ifade edildigi gibi örnek degerler 12, spektral zarfi 10 bir logaritmik alanda temsil eder. Özellikle, spektral degerler 12, bir logaritmik niceleme fonksiyonu kullanarak tamsayi degerlerine çoktan nicelenmis olabilir. Bu dogrultuda, nicelemeden dolayi, kontekst belirleyici 24 tarafindan belirlenen sapma ölçüleri zaten özü itibariyle tamsayi sayilar olabilir. Bu, örnegin farki, sapma ölçüsü olarak kullanirken durumdur. Kontekst belirleyicisi 24 tarafindan belirlenen sapma ölçüsünün dogal tamsayi sayisi dogasindan bagimsiz olarak, kontekst belirleyici 24 sapma ölçüsünü nicelemeye tabi tutabilir ve nicelenmis ölçü kullanarak konteksti belirleyebilir. Özellikle, asagida özetlenecegi gibi, kontekst belirleyici 24 tarafindan kullanilan niceleme fonksiyonu, örnegin sifir içeren önceden belirlenmis araliklar olan önceden belirlenmis bir aralik disinda, sapma ölçüsünün degerleri için sabit olabilir. Sekil 3, bu örnekte, henüz bahsedilen önceden belirlenmis araligin 34 -2.5'ten 2.5'e genisledigi nicelenmemis sapma ölçülerini nicelenmis sapma ölçülerine haritalayan bu gibi niceleme islevini 32 örneksel olarak gösterir ve burada bu aralik üzerindeki nicelenmemis sapma ölçü degerleri, nicelenmis sapma ölçü degerlerine 3 sabit olarak haritalanir ve bu aralik 34 altindaki nicelenmemis sapma ölçü degerleri, nicelenmis sapma ölçü degerine -3 sabit olarak haritalanir. Bu dogrultuda, yalnizca yedi kontekst ayirt edilir ve kontekst-tabanli entropi sifreleyici tarafindan desteklenmek zorundadir. Asagida özetlenen uygulama örneklerinde, araligin 34 uzunlugu, henüz örneklendigi gibi, spektral zarfin örnek degerlerinin olasi degerler kümesinin niceliginin 2n (ör. = 128), yani aralik uzunlugunun 16 katindan daha büyük olmasi ile 5'tir. Daha sonra gösterildigi gibi kullanilan kaçis kodlama durumunda, spektral zarfin örnek degerlerinin olasi degerler araligi, 2n+l'in asagida açiklanan belirli bir uygulama örnegine uygun olarak 311 olan tahmin kalinti degerlerinin kodlanabilir muhtemel degerlerinin niceliginin altinda olacagi sekilde seçilen bir tamsayi olan n ile [0; 2n[ olmak üzere tanimlanabilir. Entropi sifreleyici 26, karsiliginda örnegin çikarma yardimiyla oldugu gibi gerçek mevcut örnek deger x ve hesaplanmis deger temelinde kalinti belirleyici 28 ile belirlenen tahmin kalintisini r verimli bir sekilde entropi sifrelemek için kontekst belirleyici 24 tarafindan belirlenen konteksti kullanir. Tercihen, aritmetik kodlama kullanilir. Kontekstler, orada sabit olasilik dagilimlari ile baglanmis olabilir. Her bir kontekst için, bununla baglantili olasilik dagilimi, entropi sifreleyicinin 26 bir sembol alfabesinden her bir nmhtemel sembole belirli bir olasilik degeri atar. Örnegin, entropi sifreleyicinin 26 sembol alfabesi, tahmin kalintisinin r muhtemel degerler araligi ile karsilasir ya da bunu örter. Asagida daha 16 ayrintili olarak özetlenen alternatif düzenlemelerde, entropi sifreleyici 26 tarafindan entropi sifrelenen degerin r, entropi sifreleyicisinin 26 sembol alfabesi içinde yer almasini garanti etmek amaciyla kesin bir kaçis kodlama mekanizmasi kullanilabilir. Aritmetik kodlama kullanirken, entropi sifreleyici 26, r'nin gerçek degerine bagli olarak alt araliklarin birini seçme ve olasilik aralik ofsetinin güncellemelerinde sifre Çözme tarafini bilgilendiren bir aritmetik olarak kodlanmis bit akisi çiktilama ve örnegin bir yeniden normallestirme isleminin kullanimi tarafindan genislik ile entropi sifreleyicinin 26 iç durumunu alfabe degeri basina bir alt aralik içine tanitan bir mevcut olasilik araligini alt bölümlemek amaciyla kontekst belirleyici 24 tarafindan belirlenen belirlenmis kontekstin olasilik dagilimini kullanir. Alternatif olarak, entropi sifreleyici 26, her bir kontekst için, ilgili kontekstin olasilik dagilimini, ilgili muhtemel degerin r ilgili frekansina karsilik gelen bir uzunlugun kodlari üzerine r'nin muhtemel degerlerinin karsilik gelen bir haritalamasina çeviren bir bireysel degisken uzunluk kodlama tablosunu kullanabilir. Diger entropi kodekleri de kullanilabilir. Bütünlük için, Sekil 2, bir niceleyicinin 36, örnegin nicelenmemis örnek degerine x uygulanan logaritmik bir niceleme fonksiyonunun kullanimi ile, daha önce yukarida özetlendigi gibi, oldugu gibi mevcut örnek degeri x elde etmek amaciyla mevcut örnek degerin x sinir oldugu kalinti belirleyicinin 28 girisinin önünde baglanabildigini göstermektedir. Sekil 4, Sekil 2'deki kontekst-tabanli entropi sifreleyicisine uyan bir düzenlemeye uygun olarak bir kontekst-tabanli entropi sifre çözücü göstermektedir. l7 Sekil 4'teki kontekst-tabanli entropi sifre çözücü, referans isareti 40 kullanilarak gösterilir ve Sekil 2'deki sifreleyiciye benzer olarak yorumlanir. Bu dogrultuda, kontekst-tabanli entropi sifre çözücü 40, bir tahminci 42, bir kontekst-belirleyici 44, bir entropi sifre çözücü 46 ve bir birlestirici 48 içerir. Kontekst belirleyici 44 ve tahminci 42, Sekil 2'deki sifreleyiciye 20 ait tahminci 22 ve kontekst belirleyici 24 gibi çalisir. Yani, tahminci 22, mevcut örnek degeri x, yani mevcut durumda dekode edilecek olani, hesaplanan degeri elde etmek için spektro zamansal olarak tahmin eder ve aynisini birlestiriciye 48 çiktilar ve kontekst belirleyici 44, sonrakinin bir kontrol girisi ile belirlenen kontekstin entropi sifre çözücüsünü 46 bilgilendiren örnek degerin x spektro zamansal çevresi içinde önceden dekode edilmis örnek degerlerin bir çifti arasindaki sapma ölçüsüne bagli olarak mevcut örnek degerin x tahmin kalintisini r entropi sifre çözme için konteksti belirler. Bu dogrultuda, hem kontekst belirleyici 44 hem de tahminci 42, spektro zamansal çevrede örnek degerlere erisimleri vardir. Birlestirici 48, sirasiyla tahminci 42 ve entropi sifre çözücünün 46 çiktilarina bagli iki girise ve mevcut örnek degeri çiktilamak için bir çikisa sahiptir. Özellikle, entropi kodlayici 46, kontekst belirleyici 44 tarafindan belirlenen konteksti kullanarak mevcut örnek deger x için kalinti degerini r entropi sifre çözer ve birlestirici 48, örnegin ekleme ile oldugu gibi mevcut örnek degeri x elde etmek için hesaplanan deger x^ ile ilgili kalinti degeri r birlestirir. Sadece bütünlük için Sekil 4, bir dekuantizörün 50, örnek deger çiktisini, örnegin bir üs deger kullanarak aynisini logaritmik alandan dogrusal alana dönüstürmeye tabi tutma ile oldugu gibi birlestirici 48 ile dekuantize etmek için birlestiricinin 48 çiktisindan sonra gelebilecegini gösterir. 18 Entropi sifre çözücü 46, entropi sifreleyici 26 ile gerçeklestirilen entropi sifrelemeyi tersine çevirir. Yani, entropi Sifre çözücü ayni zamanda, bir dizi konteksti idare eder ve bir mevcut örnek deger x için, entropi sifreleyici 26 için kontekst belirleyici 24 ile seçilenle ayni olan bir belirli olasiligi r'nin her bir nmhtemel degerine atayan bununla baglantili bir ilgili olasilik dagilimina sahip her bir kontekst ile kontekst belirleyici 44 tarafindan seçilen bir kontekst kullanir. Aritmetik kodlama kullanirken entropi sifre çözücü 46, örnegin entropi sifreleyicinin 26 aralik alt bölüm dizisini tersine çevirir. Entropi sifre çözücünün 46 iç durumu örnegin, mevcut araligin olasilik aralik genisligi ve mevcut olasilik araligi içinde, mevcut örnek degere x ait r'nin gerçek degerinin karsilik geldigi aynisindan alt araliga isaret eden bir ofset degeri ile tanimlanir. Entropi Sifre çözücü 46, bir tekrar normallestirme islemi yardimiyla oldugu gibi entropi sifreleyici 26 ile bit akisi çiktisini aritmetik olarak sifreleyen siniri kullanarak olasilik araligini ve ofset degerini günceller ve r'nin gerçek degerini, ofset degeri inceleyerek ve aynisinin içine düstügü alt araligi tanimlayarak elde eder. Yukarida daha önce bahsedildigi üzere, kalinti degerlerin entropi kodlamasini tahmin kalintilarinin r muhtemel degerlerinin bazi küçük alt araliklari ile kisitlamak avantajli olabilir. Sekil 5, bunu gerçeklestirmek için Sekil 2'deki kontekst-tabanli entropi sifreleyicinin bir modifikasyonunu göstermektedir. Sekil 2'de gösterilen unsurlara ek olarak, Sekil 5'in kontekst-entropi sifreleyicisi, kalinti belirleyici 28 ile entropi sifreleyici 26 arasinda baglanan bir kontrolü yani kontrol 19 60 ve kontrol 60 ile kontrol edilen bir kaçis kodlama isleyici 62 içermektedir. Kontrolün 60 islevselligi Sekil 5'te üstün körü gösterilir. Sekil 5'te gösterildigi gibi kontrol 60, kalinti belirleyici 28 tarafindan gerçek örnek degerin x bir karsilastirmasi bunun hesaplanan degeri X^ temelinde belirlenen ilk olarak belirlenmis kalinti degeri r denetler. Özellikle, kontrol 60, r'nin Sekil 5'te 64'te gösterildigi gibi önceden belirlenen deger araliginin içinde mi yoksa disinda mi oldugunu denetler. Örnek olarak Sekil 6'ya bakiniz. Sekil 6, y ekseni gerçekten. entropi sifrelenmis r'yi gösterirken, x ekseni boyunca bastaki tahmin kalintisi r'nin muhtemel degerlerini gösterir. Bunun ötesinde Sekil 6, bastaki tahmin kalintisi r'nin muhtemel degerlerinin araligini , yani 66'yi ve denetimde 64 dahil olan henüz bahsedilen ön belirlenmis araligi 68 gösterir. Örnegin örnek degerlerin 12, her ikisini de kapsayan 0 ve 2n-1 arasinda tam sayi degerler oldugunu düsünün. Sonra, tahmin kalintisi r için muhtemel degerlerin araligi 66, her ikisi de kapsayarak -(2n-1)'den 2n-l'e kadar genisleyebilir ve araligin 68 aralik sinirlarinin 70 ve 72 mutlak degerleri, 2n-2'den küçük veya esit olabilir, yani aralik sinirlarin mutlak degerleri, aralik 66 içinde muhtemel degerlerin kümesinin niceliginin l/8'inden küçük olabilir. XHE-AAC ile baglantili olarak asagida belirtilen uygulama örneklerinin birinde, aralik 68, -12 den +12'ye kadar kapsayicidir, aralik sinirlari 70 ve 72, -13 ve +13'tür ve kaçis kodlama, araligi 68 bir VLC kodlu mutlak deger kodlayarak genisletir yani araligi 68, 4 bit kullanarak - /+(13 + 15)'e ve önceki 4 bit eger 15 olsaydi baska bir 7 bit kullanarak -/+(l3 + 15 + 127)'ye genisletir. Böylece tahmin kalintisi, karsiliginda -127'den 127'ye genisleyen tahmin kalintisi için muhtemel degerlerin araligini 66 yeterince örtmek için kapsamli olarak -/+155'in bir araliginda kodlanabilir. Görülebildigi gibi, [127; 127]'nin niceligi 255'tir, ve 13, yani iç sinirlarin 70 ve 72 mutlak degerleri 32%255/8'den daha küçüktür. Araligin 68 uzunlugunu kaçis kodlama kullanarak kodlanabilir olan muhtemel degerlerin niceligi ile karsilastirirken, yani [- 155; 155], iç sinirlarin 70 ve 72 mutlak degerlerinin, bahsedilen niceligin (burada 311) l/8'inden veya hatta l/l6'sindan daha küçük olmasi için avantajli olarak seçildigi fark edilebilir. Aralikta 68 yer alan bastaki tahmin kalintisi r durumunda, kontrol 60, entropi sifreleyicinin 26 bu bastaki tahmin kalintisini r dogrudan entropi sifrelemesine neden olur. Özel tedbirler alinmasi gerekmez. Ancak, kalinti belirleyici 28 ile saglandigi gibi eger r, aralik 68 disinda ise, bir kaçis kodlama prosedürü kontrol 60 tarafindan baslatilir. Özellikle, araligin 68 aralik sinirlarina 70 ve 72 hemen komsu olan anlik komsu degerler, bir düzenlemeye uygun olarak, entropi sifreleyicinin 26 sembol alfabesine ait olabilir ve kendilerine kaçis kodlari olarak hizmet edebilir. Yani, entropi sifreleyicinin 26 sembol alfabesi, kivrimli braket 74 ile gösterildigi gibi bu araligin 68 altinda ve üstünde hemen komsu olan degerlere ek olarak araligin 68 tüm degerlerini kapsayabilir ve kontrol 60, araligin 68 üst sinirindan 72 daha büyük olan kalinti degeri r durumunda araligin 68 üst sinirina 72 hemen komsu olan en yüksek alfabe degerine 76 entropi sifrelenecek olan degeri basitçe azaltabilir ve araligin 68 alt sinirindan 70 daha küçük olan bastaki tahmin kalintisi r durumunda araligin 68 alt sinirina 70 hemen komsu olan entropi sifreleyiciye 26 en düsük alfabe degerini 78 iletebilir. 21 Simdi özetlenen düzenlemenin kullanimi ile entropi sifrelenmis deger r, aynisinin aralik 68 içinde oldugu durumda gerçek tahmin kalintisina karsilik gelir yani esitlenir. Eger bununla birlikte entropi sifrelenmis deger r, degere 76 esit olursa o zaman mevcut örnek degerin x gerçek tahmin kalintisinin r, 76'ya ya da bundan daha yukarida bir degere esit olacagi açiktir ve eger entropi sifrelenmis kalinti degeri r, degere 78 esit olursa o zaman gerçek tahmin kalintisi r, bu degere 78 ya da bundan asagida bir degere esit olur. Yani, bu durumda aslinda iki kaçis kodu 76 ve 78 vardir; Araligin 68 disinda bulunan bastaki deger r durumunda kontrol 60, gerçek tahmin kalintisini, ya kaçis koduna 76 veya 78 esit olan entropi sifrelenmis degerden r bagimsiz olarak bir kendi kendine kapsama sekilde ya da buna bagimli olarak geri kazanmak için sifre çözücüyü mümkün kilan bir kodlama olan, entropi sifreleyicinin 26 kendi entropi kodlanmis veri akisini bunun içine çiktiladigi veri akisi içine kaçis kodlama isleyicinin 62 eklenmesini harekete geçirir. Örnegin, kaçis kodlama isleyici 62, veri akisi içine gerçek tahmin kalintisini r, gerçek tahmin kalintisinin r isareti dahil olarak 2n+l uzunlugu gibi yeterli bir uzunlugunun bir ikili temsilini dogrudan kullanarak ya da sadece gerçek tahmin kalintisinin r nmtlak degerini, arti isaretini sinyalleme için kaçis kodu 76 ve eksi isaretini sinyalleme için kaçis kodu 78 kullanan bit uzunlugu Zn'nin bir ikili temsilini kullanarak yazar. Alternatif olarak, üst siniri asan ön tahmin kalintisi durumunda ön tahmin kalintisi degeri r ile kaçis kodunun 76 degeri arasindaki farkin sadece mutlak degeri ve alt sinirin 70 altinda yer alan ön tahmin kalintisi durumunda ön tahmin kalintisi r ile kaçis kodunun 78 degeri arasindaki farkin mutlak degeri kodlanir. Bu, bir uygulama örnegine uyumlu olarak, kosullu kodlama ile yapilir: Ilk olarak, min(|x-x^ l-l3; 15) dört bit 22 kullanarak kaçis kodlama durumunda kodlanir ve eger min(|x- X^ |-13; 15) 15'e esitse, o zaman lx-X^ |-l3-l5 baska bir yedi bit kullanarak kodlanir. Açik bir sekilde, kaçis kodlamasi, aralikta 68 yer alan olagan tahmin kalintilarinin kodlanmasindan daha az karmasiktir. Örnegin, hiç bir kontekst uyarlanabilirligi kullanilmamistir. Bunun yerine, kaçis durumunda kodlanmis olan degerin kodlamasi, |r| ya da hatta x gibi bir deger için basitçe dogrudan bir ikili temsil yazarak gerçeklestirilebilir. Bununla birlikte aralik 68, kaçis prosedürünün istatistiksel olarak nadiren olusacagi ve sadece örnek degerlerin x istatistiklerinde "aykiriliklari" temsil edecek sekilde tercihen seçilir. Sekil 7, Sekil 5'teki entropi sifreleyiciye karsilik gelen ya da uyan, Sekil 4'teki kontekst-tabanli entropi sifre çözücünün bir modifikasyonunu göstermektedir. Sekil 5'teki entropi sifreleyiciye benzer sekilde, Sekil 7'deki kontekst-tabanli sifre çözücü, sekil 4'te gösterilenden, bir kontrolün 71, bir tarafta entropi sifre çözücü 46 ile diger tarafta birlestirici 48 arasina baglanmasi bakimindan farklilik gösterir, burada Sekil 7'deki entropi sifre çözücü ek olarak bir kaçis kodu isleyici 73 içermektedir. Sekil 5'e benzer sekilde kontrol 7l, entropi sifre çözücü 46 tarafindan çiktilanan entropi sifre çözülmüs deger r, aralik 68 içinde mi bulundugu yoksa bazi kaçis koduna karsilik mi geldigine yönelik. bir denetim 74 gerçeklestirir. Ikinci durum geçerliyse, kaçis kodu isleyici 73, entropi sifre çözücü tarafindan entropi sifre çözülen entropi sifrelenmis veri akisini da tasiyan veri akisindan, entropi sifre çözülen deger r ile gösterilen kaçis kodundan bagimsiz olarak kendine yeten bir sekilde ya da entropi sifre çözülen degerin r Sekil 6 ile baglantili 23 olarak daha önceden açiklandigi gibi var saydigi gerçek kaçis koduna bagimli bir sekilde gerçek tahmin kalintisini r gösterebilen yeterli bit uzunlugunun bir ikili temsili gibi kaçis kodu isleyici 62 tarafindan eklenen yukarida bahsedilmis kodu çikarmak için kontrol 71 tarafindan harekete geçirilir. Örnegin, kaçis kodu isleyici 73, veri akisindan bir degerin bir ikili temsilini okur, aynisini kaçis kodunun mutlak degerine yani üst ya da alt sinirin mutlak degerine sirasiyla ekler ve ilgili sinirin isaretini okumus olan degerin bir isaretini yani üst sinir için arti isaretini alt sinir için eksi isaretini kullanir. Kosullu kodlama kullanilabilir. Yani, entropi sifre çözücü 46 ile çikarilan entropi çözülmüs deger` r, araligin 68 disinda bulunuyorsa, kaçis kodu isleyici ilk olarak örnegin, veri akisindan bir p-bit mutlak degerini okur ve aynisinin 2p-l olup olmadigini denetler. Eger degilse, entropi çözülmüs deger r, kaçis kodu üst sinir 72 ise p-bit mutlak degerini entropi çözülmüs degere r ekleyerek, kaçis kodu alt sinir 70 ise p-bit mutlak degerini entropi çözülmüs degerden r çikararak güncellenir. Eger bununla birlikte, p-bit mutlak degeri 2p-l ise o zaman baska bir q-bit mutlak degeri bit akisindan okunur ve entropi çözülmüs deger r, kaçis kodu üst sinir 72 ise q-bit mutlak degeri arti 2p-l'i entropi çözülmüs degere r ekleyerek, kaçis kodu alt sinir 70 ise p- bit mutlak degeri 2p-1'i entropi çözülmüs degerden r çikararak güncellenir. Bununla birlikte Sekil 7, baska bir alternatif de göstermektedir. Bu alternatife göre, kaçis kodu isleyicileri 62 ve 72 tarafindan gerçeklestirilen kaçis kodu prosedürü, kaçis kodu durumlarinda hesaplanan degerin /\ X gereksiz olmasi için tam örnek degerini x dogrudan kodlar. Örnegin bir 2n bit temsili bu durumda yetebilir ve x'in degerini gösterebilir. 24 Sadece bir ihtiyati önlem olarak, kaçis kodlamayi gerçeklestirmenin, bu alternatif düzenlemelerin yani sira, tahmin kalintisinin araligi 68 astigi ya da disinda kaldigi spektral degerleri için hiç bir seyi entropi çözmeyerek kolay olabilecegi belirtilmistir. Örnegin, her bir sözdizimi elemani için, entropi sifreleme kullanarak aynisinin sifrelenip sifrelenmedigini ya da kaçis kodlamanin kullanilip kullanilmadigini gösteren, bir bayrak iletilebilir. Bu durumda, her bir Örnek deger için, seçilen kodlama seklini bir bayrak gösterebilir. Asagidakinde, yukaridaki düzenlemeleri uygulamak için bir somut örnek açiklanmaktadir. Özellikle, asagida belirtilen açik örnek, belirli önceden kodlanmis/dekode edilmis örnek degerin yukarida bahsedilen kullanilamazliklari ile spektro zamansal çevrede nasil basa çikilacagini örneklemektedir. Ayrica, spesifik örnekler, muhtemel deger araligini 66, araligi 68, niceleme fonksiyonunu 32 araligi 34 ve benzerlerini ayarlamak için sunulur. Daha sonra somut örnegin, IGF ile baglantili olarak kullanilabildigi açiklanacaktir. Ancak, asagida belirtilen açiklamanin, spektral zarfin örnek degerlerinin düzenlendigi zamansal dizgenin örnegin, QMF yuvalarinin gruplari gibi çerçevelerden baska zaman birimleri ile tanimlandigi diger durumlara kolayca aktarilabilir ve spektral çözünürlük benzer sekilde, spektro zamansal karolarin içine altbantlarin bir alt-gruplamasi ile tanimlanir. T (zaman) ile zaman üzerinde çerçeve numarasini ve f (frekans) ile ölçek faktörleri (ya da ölçek faktörleri gruplari) üzerinde spektral zarfin ilgili örnek degerinin konumunu gösterelim. Örnek degerler asagida SFE degeri olarak adlandirilir. (t-l), (t-2), ..., konumlarindaki önceden çözülmüs çerçevelerden ve (f-l), (f-2), frekanslarinda (t) konumundaki mevcut çerçeveden halihazirda kullanilabilir olan bilgiyi kullanarak x'in degerini sifrelemek istiyoruz. Durum Sekil 8'de tekrar betimlenmektedir. Bagimsiz bir çerçeve için, t: = O'a ayarliyoruz. Bagimsiz bir çerçeve, kendisini bir sifre çözme olusumu için. bir rastgele erisim noktasi olarak nitelendiren bir çerçevedir. Bu yüzden, sifre çözme tarafinda sifre çözme içine rastgele erisimin uygulanabilir oldugu bir zaman anini temsil eder. Spektral eksenin 16 ilgili oldugu kadariyla, en düsük frekans ile baglantili ilk SFE 12, f : 0 olarak alacaktir. Sekil 8'de, konteksti hesaplamak için kullanilan zaman ve frekanstaki komsular (hem sifreleyici hem de sifre çözücüde kullanilabilir) Sekil l'deki durumda oldugu gibi, a, b, c, d, ve e'dir. t : 0 ya da f : O olup olmadigina bagli birkaç durumumuz vardir. Her durumda ve her kontekstte, degerin x bir adaptif hesaplamasini x, komsulara dayanarak asagidaki gibi hesaplayabiliriz: 26 spektro zamansal tahmin x^ = 0, = kontekst-uyarlanabilir sifreleme r = x-x^ 7 bit ham = ikili kullanarak; : spektro zamansal tahmin x^ = b, = kontekst-uyarlanabilir sifreleme r = x-x^ kontekst seOl kullanarak; = spektro zamansal tahmin x^ = b, 2 kontekst-uyarlanabilir sifreleme r = x-x kontekst se02[Q(b-e)] kullanarak; = spektro zamansal tahmin x^ = a, = kontekst-uyarlanabilir sifreleme r = X-X^ kontekst selO kullanarak; 2 spektro zamansal tahmin x = a, = kontekst-uyarlanabilir sifreleme r = x-x* kontekst se20[Q(a-d)] kullanarak; 2 spektro zamansal tahmin 2 3( = "NT(**[0 uyarlanabilir sifreleme x-X^ kontekst sell[Q(b- c)][Q(a-c)] kullanarak 27 Degerler b e ve a 0, önceden yukarida ifade edildigi gibi, sapma ölçülerini temsil eder. Çözülecek/kodlanacak degerin, yani x, yakinindaki frekans boyunca degiskenligin gürültüsünün beklenen miktarini temsil ederler. Degerler b c ve a d, x yakinindaki zaman boyunca degiskenligin gürültüsünün beklenen miktarini temsil ederler. Kontekstin toplam sayisini azaltmak için, örnegin Sekil 3'e göre gösterildigi gibi konteksti seçmek için kullanilmalarindan önce dogrusal olmayan sekilde nicelenebilirler. Kontekst, A hesaplanan degerin x güvenligini ya da esdeger olarak kodlama dagiliminin tepeliligini gösterir. Örnegin, niceleme fonksiyonu Sekil 3'te gösterildigi gibi olabilir. Q(x) = x, için lxl S 3 ve Q(x) = 3 isaret(x), için |x| 3 olarak tanimlanabilir Niceleme fonksiyonu tüm tamsayi degerlerini yedi degere {-3, -2, -l, 0, l, 2, 3} haritalayabilir. Lütfen asagidakini not ediniz. Q(X) = X yazarken, iki tam sayinin farkinin kendisin bir tamsayi oldugundan zaten yararlanilmistir. Formül, yukari öne sürülen daha genel açiklama ile Sekil 3'teki fonksiyonu sirasiyla eslestirmek için Q(x) = x olarak yazilabilir. Ancak, sapma ölçüsü için sadece tamsayi girisleri için kullanilirsa, Q(X):X, Q(x):rlnt(x) ile, tamsayi x için , lxl S 3 ile fonksiyonel olarak esdegerdir. Yukaridaki tablodaki se02[.], se20[.], ve sell[.][J terimleri kontekst vektörleri/matrisleridir. Yani, bu vektörler/matrislerin girdilerinin her biri, mevcut kontekstlerin birini indeksleyen bir kontekst indeksidir veya bunu temsil eder. Bu üç vektör/matrisin her biri, kontekstlerin bir ayirma kümelerinden bir kontekst indeksleyebilir. Yani, farkli kontekst kümeleri, kullanilabilirlik kosuluna bagli olarak yukarida özetlenen kontekst belirleyici ile seçilebilir. Yukaridaki tablo, alti farkli kullanilabilirlik kosulunu örnekleyici biçimde 28 ayirt eder. seOl ve selO'a karsilik gelen kontekst, se02, se20 ve sell ile indekslenen kontekst gruplarinin herhangi bir kontekstinden farkli olan kontekstlere de karsilik gelebilir. x'in tahmin edilen degeri, X^ = rINT(da + ßb + ve + 5) olarak hesaplanir. Daha yüksek bit oranlari için, d = 1, ß = -1, y = 1, ve 6 = 0 kullanilabilir ve daha düsük bit oranlari için, bir egitim veri sayfasindan edinilen bilgiye dayanarak her bir kontekst için katsayilarin ayri bir kümesi kullanilabilir. Tahmin hatasi veya tahmin kalintisi r = x-x^, bir temsil edici egitim veri sayfasindan çikarilan bilgi kullanilarak türetilen her bir kontekst için bir ayri dagilim kullanilarak sifrelenebilir. Iki özel sembol, önceden yukarida özetlendigi gibi bir kaçis kodlama teknigi kullanarak daha sonra sifrelenmis olan büyük negatif ya da pozitif degerlerin aralik disini göstermek için kodlama dagiliminin 74 her iki tarafinda da yani 76 ve 78'de kullanilabilir. Örnegin, bir uygulama örnegine uygun olarak, min(!x-X^ I-13; 15) dört bit kullanarak kaçis kodlama durumunda kodlanir ve eger min(|x-x^ l-l3; 15) 15'e esitse, o zaman lX-x^ l-l3-l5 baska bir yedi bit kullanarak kodlanir. Asagidaki sekillere göre, yukarida bahsedilen kontekst tabanli entropi sifreleyiciler/sifre çözücülerin, ilgili ses sifre çözücüleri/sifreleyicileri içine nasil yerlestirilebildigine dair çesitli olasiliklar açiklanmaktadir. Sekil 9 örnegin, yukarida özetlenen düzenlemelerin herhangi biriyle uyumlu olarak bir kontekst- tabanli entropi sifre çözücünün 40, avantajli olarak bunun içine yerlestirilebildigi bir parametrik sifre Çözücü 80 ggöstermektedir. Parametrik sifre çözücü 80, kontekst- tabanli entropi sifre çözücünün 40 yani sira, bir ince 29 yapili belirleyici 82 ve bir spektral sekillendirici 84 içerir. Opsiyonel olarak parametrik sifre Çözücü 80, bir ters dönüstürücü 86 içerir. Kontekst tabanli entropi sifre çözücü 40, yukarida özetlendigi gibi, bir kontekst-tabanli entropi sifreleyicinin yukarida özetlenen düzenlemelerinin herhangi biri ile uyumlu olarak sifrelenen bir entropi kodlu veri akisini 88 alir. Veri akisi 88 bu dogrultuda, buraya sifrelenmis bir spektral zarfa sahiptir. Bu kontekst-tabanli entropi sifre çözücü 40, yukarida özetlendigi gibi bir sekilde, parametrik sifre çözücünün 80 yeniden olusturmayi istedigi ses sinyalinin spektral zarfinin örnek degerlerini çözer. Ince yapi belirleyici 82, bu ses sinyalinin bir spektrograminin. bir ince yapisini belirlemek üzere konfigüre edilir. Bu sayede, ince yapi belirleyici 82, ayni zamanda veri akisini da 88 içeren bir veri akisinin baska bir kismi gibi disardan bilgi alabilir. Daha fazla alternatifler asagida açiklanmaktadir. Baska bir alternatifte bununla beraber, ince yapi belirleyici 82, bir rastgele veya yalanci rastgele islem kullanarak kendi kendine ince yapi belirleyebilir. Spektral sekillendirici 84 bunun karsiliginda, ince yapiyi, kontekst-tabanli entropi sifre çözücü 40 ile çözülen spektral degerler tarafindan tanimlandigi gibi spektral zarfa göre sekillendirmek üzere konfigüre edilir. Diger bir ifadeyle, spektral sekillendiricinin 84 girisleri, bir tarafta aynisindan spektral zarfi ve diger tarafta ses sinyalinin spektograminin ince yapisini almak için sirasiyla kontekst- tabanli entropi sifre çözücünün 40 çiktilari ile ince yapi belirleyiciye 82 baglanir` ve spektral sekillendirici 84, çiktisinda, spektral zarfa göre sekillendirilmis spektrogramin ince yapisini üretir. Ters dönüstürücü 86, çiktisinda ses sinyalinin bir yeniden olusturmasini üretmek için sekillenmis ince yapi üzerine bir ters dönüstürme gerçeklestirebilir. Özellikle, ince belirleyici 82, spektral tahmin ve/Veya spektral entropi-kontekst türetimi kullanarak yapay rastgele gürültü üretimi, spektral rejenerasyon ve spektral-hat tarzi sifre çözmeden en az birini kullanarak spektrogramin ince yapisini belirlemek üzere konfigüre edilir. Ilk iki olasilik Sekil lO'a göre açiklanmaktadir. Sekil 10, kontekst-tabanli entropi sifre çözücü 40 ile çözülen spektral zarfin 10, daha düsük bir frekans araliginin 90 daha yüksek bir frekans uzantisini olusturan bir frekans araligi ile ilgili oldugu olasiligini gösterir, yani aralik 18, daha düsük frekans araligini 90, daha yüksek frekanslara dogru genisletir, yani aralik 18, araligi 19 ikincinin daha yüksek frekans tarafinda sinirlandirir. Bu dogrultuda Sekil 10, parametrik sifre çözücü 80 tarafindan çogaltilacak olan ses sinyalinin, araligin 18, genel frekans araliginin 92 bir yüksek frekans kismin sadece temsil ettigi bir frekans araligini 92 aslinda kapsadigi olasiligi göstermektedir. Sekil 9'da gösterildigi gibi, parametrik sifre çözücü 80 örnegin ek olarak, çiktisinda ses sinyalinin düsük frekans bant versiyonunu elde etmek için veri akisina 88 eslik eden bir düsük frekans veri akisini 96 çözmek üzere konfigüre edilen bir düsük frekans sifre çözücüyü 94 ek olarak içerebilir. Bu düsük frekansli versiyonun spektrogrami referans isareti 98 kullanilarak Sekil lO'da tasvir edilir. Birlikte ele alindiginda, ses sinyalinin bu frekans versiyonu 98 ve aralik 18 içindeki sekilli ince yapi, tam frekans araliginin 92, yani tam frekans araligi 92 boyunca spektrograminin ses sinyalleri yeniden olusturulmasi ile sonuçlanir. Sekil 9'da kesikli çizgilerle gösterildigi gibi, ters dönüstürücü 86, tam aralik 92 üzerine ters dönüstürme gerçeklestirebilir. Bu çerçevede, ince yapi belirleyici 82, zaman alaninda veya frekans alaninda sifre 31 çözücüden 94 düsük frekans versiyonu 98 alabilir. Bu birinci durumda, ince yapi belirleyici 82, alinmis düsük frekans versiyonunu, spektrogrami elde etmek ve ok 100 kullanilarak gösterildigi gibi spektral rejenerasyon kullanarak kontekst-tabanli entropi sifre çözücü 40 tarafindan saglanan spektral zarfa göre spektral sekillendirici 84 ile sekillendirilecek olan ince yapiyi elde etmek için spektral alana bir dönüstürmeye tabi tutabilir. Ancak, önceden yukarida özetlendigi gibi, ince yapi belirleyici 82, LF sifre çözücüden 94 ses sinyalinin düsük frekans versiyonunu bile alamayabilir ve bir rastgele veya yalanci rastgele islem kullanarak ince yapiyi üretemeyebilir. Sekiller 9 ve 10 'a göre parametrik sifre çözücüye uyan bir ilgili parametrik sifreleyici Sekil ll'de tasvir edilmektedir. Sekil ll'deki parametrik sifreleyici, sifrelenecek bir ses sinyalini 112 alan bir frekans geçisi 110, yüksek frekans bir bant sifreleyici 114 ve düsük frekans bir bant sifreleyici 116 içermektedir. Frekans geçisi 110, içe gelen ses sinyalini 112 iki bilesene, yani bir içe gelen sinyalinin 112 bir yüksek geçisli filtreli versiyonuna karsilik gelen bir birinci sinyal 118 içine ve içe gelen ses sinyalinin 112 bir düsük geçisli filtreli versiyonuna. karsilik. gelen bir düsük frekans sinyali 120 içine ayristirir, burada yüksek frekans ve alçak frekans sinyalleri 118 ve 120 ile kapsanan frekans bantlarinin bazi geçis frekanslarinda birbirlerini sinirlandirir (Sekil 'daki 122 ile karsilastirin). Alçak frekansli bant sifreleyici 116, alçak frekansli sinyali 120 alir ve aynisini bir düsük frekansli veri akisina sifreler, yani 96, ve yüksek frekansli bant sifreleyici 114, yüksek frekansli sinyalin 118 spektral zarfini açiklayan örnek degerleri yüksek frekansli aralik 18 içinde hesaplar. 32 Yüksek frekansli bant sifreleyici ayni zamanda, spektral zarfin bu örnek degerlerini sifreleme için yukarida açiklanan kontekst-tabanli entropi sifreleyiciyi de içerir. Düsük frekansli bant sifreleyici 116, örnegin bir dönüstürme sifreleyici olabilir ve alçak frekansli bant sifreleyicinin 116 dönüstürmeyi veya alçak frekansli sinyalin 120 spektrogramini sifreledigi spektro zamansal çözünürlük, örnek degerlerin 12, yüksek frekansli sinyalin 118 spektral zarfini çözdügü spektro zamansal çözünürlükten daha büyük olabilir. Bu dogrultuda, yüksek frekansli bant sifreleyici 114, veri akisini 88 digerleri arasinda üretir. Sekil 11'de kesikli çizgi 124 ile gösterildigi gibi, düsük frekansli bant sifreleyici 116, spektral zarfi açiklayan örnek degerlerin bu üretimine göre veya örnek degerlerin spektral zarfi örnekledigi spektro zamansal çözünürlügün en azindan seçimine göre yüksek frekansli bant sifreleyiciyi 114 kontrol etmek için oldugu gibi bilgiyi yüksek frekansli bant sifreleyiciye 114 dogru çikarabilir. Sekil 12, Sekil 9'daki parametrik sifre çözücünün 80 baska bir olasiligini ve özellikle ince yapi belirleyiciyi 82 gösterir. Özellikle, Sekil 12'nin örnegine uygun olarak, ince yapi belirleyicinin 82 kendisi, bir veri akisini alir ve buna dayanarak spektral tahmin ve/veya spektral entropi- kontekst türetimi kullanan spektral hat tarzi sifre çözme kullanan ses sinyalleri spektrograminin ince yapisini belirler. Yani, ince yapi belirleyicinin 82 kendisi, bir veri akisindan, örnegin bir bindirilmis dönüstürmenin spektrumlarinin bir zamansal dizisinden olusan bir spektrogram biçiminde ince yapiyi geri kazandirir. Ancak, Sekil 12 durumunda, ince yapi 82 ile bu sekilde belirlenen ince yapi, bir ilk frekans araligi 130 ile ilgilidir ve ses sinyalinin tam frekans araligi yani 92 ile örtüsür. 33 Sekil 12'nin örneginde, spektral zarfin ilgili oldugu frekans araligi 18, aralik 130 ile tamamen üst üste biner. Özellikle, aralik 18, araligin 130 bir yüksek frekansli kismini olusturur. Örnegin, ince yapi belirleyici 82 ile geri kazanilan ve frekans araligini 130 kapsayan spektrogram 132 içindeki spektral hatlarin birçogu, özellikle yüksek frekansli kisim 18 içinde sifira nicelenecektir. Yine de ses sinyalini yüksek kalitede yeniden olusturmak için, hatta makul bit oraninda yüksek frekansli kisim 18 içinde, parametrik sifre çözücü 80, spektral zarftan 10 faydalanir. Spektral zarfin spektral degerleri 12, ince yapi belirleyici 82 ile çözülen spektrogramin 132 spektro zamansal çözünürlügünden daha kaba olan bir spektral zamansal çözünürlükteki yüksek frekansli kisim içinde 18 ses sinyalinin spektral zarfini açiklar. Örnegin, spektral zarfin 10 spektro zamansal çözünürlügü, spektral bakimdan daha kabadir yani bunun spektral çözünürlügü ince yapinin 132 spektral hat öge boyundan daha kabadir. Yukarida açiklandigi gibi, spektral olarak, spektral zarfin 10 örnek degerleri 12, spektral zarfi 10, spektrogramin 132 spektral hatlarinin bunun içine örnegin spektral hat katsayilarinin bir ölçek faktörü bant tarzi ölçekleme için gruplandigi frekans bantlarinda 134 açiklayabilir. Spektral sekillendirici 84 daha sonra, örnek degerleri 12 kullanarak, spektral hat gruplari veya spektral rejenerasyon veya yapay gürültü üretimi gibi mekanizmalar kullanarak, spektral zarfi açiklayan karsilik gelen örnek degerine göre ilgili spektro zamansal karo/ölçek faktör grubu içinde ortaya çikan ince yapi seviyesini veya enerjisini ayarlayarak ilgili örnek degerlere denk gelen spektro zamansal karolar içinde spektral hatlari doldurabilir. Örnek olarak Sekil 13'e bakiniz. Sekil 13, 34 bir çerçeveye veya Sekil 12'deki zaman ani 136 gibi bunun zaman anina denk gelen spektrogramdan 132 bir spektrumu örnekleyici olarak gösterir. Spektrum, referans isareti 140 kullanilarak örnekleyici olarak gösterilir. Sekil 13'te gösterildigi gibi, bunlarin bazi kisimlari 142 sifira nicelenir. Sekil 13, yüksek frekansli kismi 18 ve spektrumun 140 spektral hatlarinin kivrimli braketler ile gösterilen ölçek faktör bantlari içine alt bölünmesini gösterir. "X" ve "b" ve "e" kullanarak, Sekil 13, üç örnek degerin 12, spektral zarfi, zaman anindan 136 yüksek frekans kismi 18 içinde her bir ölçek faktörü için bir olarak açiklar. Bu örnek degerlere e, b ve x denk gelen her bir ölçek faktöründe, ince yapi belirleyici 82, tam frekans araliginin 130 alçak frekans kismindan 146 spektral rejenerasyon ile ve daha sonra örnek degerlere e, b ve x göre ya da kullanarak yapay ince yapiyi 144 ölçekleyerek sonuçlanan spektrumun enerjisini ayarlayarak oldugu gibi taranmis alanlarla 144 gösterildigi üzere spektrumun 140 en az sifir nicelenmis kisimlari 142 içinde ince yapi üretir. Ilginç biçimde, yüksek frekansli kismin 18 ölçek faktör bantlari arasinda ya da içinde spektrumun 140 sifira nicelenmemis kisimlari 148 vardir ve bu dogrultuda, Sekil 12'ye göre akilli bosluk doldurma kullanarak, yine de bu sifira nicelenmis kisimlarin 142 içine eklenen ince yapiyi sekillendirmek için örnek degerler X, b ve e kullanarak sifira nicelenmis kisimlari doldurma firsatina sahip olarak, tepeleri, spektral hat çözünürlügünde ve herhangi bir spektral hat konumunda tam frekans araliginin 130 yüksek frekansli kisminda 18 bile spektrum 140 içinde konumlandirmak olasidir. Son olarak Sekil 14, Sekiller 12 ve 13'ün açiklamasina göre sekillendirildiginde Sekil 9'un parametrik sifre çözücüsünü beslemek için muhtemel bir parametrik sifreleyiçi gösterir. Özellikle, bu durumda parametrik sifreleyici, bir içe gelen ses sinyalini 152, bütün frekans araligini 130 kapsayan bütün spektrogram içine spektral olarak ayristirmak üzere konfigüre edilen bir dönüstürücü 150 içerebilir. Muhtemelen degisen dönüstürme uzunluklu bir bindirilmis dönüstürme kullanilabilir. Bir spektral hat kodlayici 154, spektral hat çözünürlügünde bu spektrogrami sifreler. Bu sayede, spektral hat kodlayici 154, dönüstürücüden 150 hem yüksek frekansli kismi 18 hem de geri kalan alçak frekansli kismi alir ve her iki kisim, bosluksuz ve örtüsmesiz olarak bütün frekans araligini 130 kapsar. Bir parametrik yüksek frekansli kodlayici 156, dönüstürücüden 150 spektrogramin 132 sadece yüksek frekansli kismini 18 alir ve en azindan veri akisini 88 yani spektral zarfi yüksek frekansli kisim 18 içinde açiklayan örnek degerleri üretir. Yani, Sekiller 12 ila 14'ün düzenlemeleri ile uyumlu olarak, ses sinyalinin spektrogrami 132, bir veri akisi 158 içine spektral hat kodlayici 154 ile kodlanir. Bu dogrultuda, spektral hat kodlayici 154, tam araligin 130 spektral hatti, zaman ani veya çerçeve 136 için bir spektral hat degerini sifreler. Sekil 12'deki küçük kutular 160, bu spektral hat degerlerini gösterir. Spektral eksen 16 boyunca, spektral hatlar, spektral faktör bantlarina gruplanabilir. Yani, frekans araligi 16, spektral hatlarin gruplarindan olusan ölçek faktörü bantlarina bölünebilir. Spektral hat kodlayici 154, veri akisi 158 ile kodlanan nicelenmis spektral hat degerlerini ölçeklemek için her bir zaman ani içerisinde her bir ölçek faktörü bandi için bir ölçek faktörü seçebilir. Zaman örnekleri ve spektral hat degerlerinin 160 düzenli olarak düzenlendigi spektral hatlar ile tanimlanan spektro zamansal dizgeden en azindan daha kaba olan ve Ölçek faktörü çözünürlügü ile tanimlanan tarama örüntüsü ile örtüsebilen bir spektro zamansal 36 çözünürlükte, parametrik yüksek frekansli kodlayici 156, spektral zarfi, yüksek frekansli kisim 18 içinde açiklar. Ilginç sekilde, içine düstükleri ölçek faktörü bandinin ölçek faktörüne göre ölçeklenen sifira nicelenmemis spektral bat degerleri 160, spektral hat çözünürlügünde, yüksek frekansli kismin 18 her konumunda serpistirilebilir ve bu dogrultuda, ince yapi belirleyici 82 ve spektral sekillendirici 84 örnegin, ince yapi sentezlerini ve sekillerini, spektrogramin. 132 yüksek frekansli kismi 18 içinde sifira nicelenmis kisimlara 142 kisitladigindan, spektral zarfi yüksek frekansli kisim içinde açiklayan örnek degerleri kullanarak spektral sekillendirici 84 içinde sifre çözme tarafinda yüksek frekansli sentezi kurtarirlar. Hep birlikte, bir yanda harcanan bit orani ve diger yanda elde edilebilir kalite arasinda çok etkili bir anlasma sonuçlanir. 164'te gösterilen Sekil 14'te bir kesikli ok ile gösterildigi gibi, spektral hat kodlayici 154, parametrik yüksek frekansli kodlayiciyi 156, örnegin örnek degerlerin 12 ve/veya örnek degerler 12 tarafindan spektral zarfinlO temsilinin spektro zamansal çözünürlügünün üretimini kontrol etmek için örnegin bu bilgiyi kullanan bir parametrik yüksek frekansli kodlayici 156 ile veri akisindan 158 yeniden olusturulabilir oldugu gibi spektrogramin 132 yeniden olusturulabilir versiyonu hakkinda bilgilendirebilir. Yukaridakileri özetlersek, yukaridaki düzenlemeler, spektral zarflarin örnek degerlerinin özel özelliklerinden avantaj saglar ve burada [2] ve [3]'ün aksine bu gibi örnek degerler spektrum hatlarin ortalama degerlerini temsil ederler. Yukarida özetlenen bütün düzenlemelerde, dönüstürmeler, MDCT kullanabilir ve bu dogrultuda, bir ters 37 MDCT, tüm ters dönüstürmeler için kullanilabilir. Herhangi bir durumda, spektral zarflarin bu gibi örnek degerleri, çok daha fazla "pürüzsüz" olur ve ilgili kompleks spektral hatlarin ortalama büyüklükleri ile dogrusal olarak iliskilidir. Ek olarak, yukarida düzenlemelerin en azindan bazilari ile uyumlu olarak, asagida SFE degerleri olarak anilan, spektral zarfin örnek degerleri, aslinda dB alanidir veya daha genel olarak bir logaritmik temsil olan logaritmik alandir. Bu, spektral hatlar için lineer alandaki veya güç-yasa alanindaki degerlere kiyasla "pürüzsüzlügü" daha da gelistirir. Örnegin, AAC'de güç-yasa üs degeri 0.75'tir. [4]'e zit olarak, en azindan bazi düzenlemelerde, spektral zarf örnek degerler, logaritmik alandadir ve kodlama dagilimlarinin özellikleri ve yapisi önemli ölçüde farklidir (büyüklügüne bagli olarak, bir logaritmik alan degeri tipik olarak, dogrusal alan degerlerinin üssel olarak artan bir sayisina eslenir). Bu dogrultuda, yukarida açiklanan düzenlemelerden en azindan bazilari, kontekstin nicelenmesinde (daha küçük sayida kontekstler` mevcuttur) ve her bir kontekstin. dagiliminin uçlarini sifrelemede (her bir dagilimin uçlari daha genistir) logaritmik temsilden avantaj saglar. [2]'ye zit olarak, yukaridaki düzenlemelerin bazilari ek olarak, nicelenmis konteksti hesaplarken kullanilan verinin aynisina dayanarak her bir kontekstte sabit veya adaptif bir dogrusal tahmin kullanir. Bu yaklasim, hala optimal performans elde ederken kontekstlerin sayisini büyük çapta azaltmada kullanislidir. Örnegin [4]'e zit olarak, düzenlemelerin en azindan bazilarinda, logaritmik alandaki dogrusal tahmin, büyük ölçüde farkli bir kullanima öneme sahiptir. Örnegin, sabit enerji spektrum alanlarini ve ayni zamanda sinyalin hem fade-in hem de fade-out spektrum alanlarini mükemmel sekilde tahmin etmeye izin verir. [41'e zit olarak, yukarida açiklanan düzenlemelerin bazilari, bir 38 temsilci egitini veri sayfasindan çikarilan bilgileri kullanarak istege bagli dagilimlarin optimal kodlamasina izin veren aritmetik kodlamalari kullanir. Aritmetik kodlamayi da kullanan [2]'ye zit olarak, yukarida düzenlemeler ile uyumlu olarak, orijinal degerlerden ziyade tahmin hata degerleri sifrelenir. Dahasi, yukaridaki düzenlemelerde, bit düzlem kodlamanin kullanilmasi gerekmez. Bit düzleni kodlamasi, yine de her bir tamsayi degeri için birkaç aritmetik kodlama adimi gerektirir. Buraya kiyasla, yukaridaki düzenlemeler ile uyumlu olarak, spin her bir örnek degeri, yukarida özetlendigi gibi, çok daha hizli olan tüm örnek deger dagiliminin merkezin disindaki degerler için kaçis kodlamanin opsiyonel kullanimini içeren bir adim içinde sifrelenebilir/çözülebilir. Tekrar IGF'yi destekleyen bir parametre sifre çözücünün düzenlemesini kisaca› özetleyerek, Sekiller 9, 12 ve 13'e göre yukarida açiklandigi gibi, bu düzenlemeye göre, ince yapi belirleyici 82, bir ilk frekans araliginda 130 yani tam frekans araliginda ses sinyalinin spektrograminin ince yapisini 132 türetmek için spektral tahmin ve/veya spektral entropi-kontekst türetimi kullanarak spektral hat tarzi sifre çözme kullanmak için konfigüre edilir. Frekans hat tarzi sifre çözme, ince yapi belirleyicinin 82, bir spektral hat perdesinde spektral olarak düzenlenen bir veri akisindan spektral hat degerlerini 160 aldigi ve böylece ilgili bir zaman kismina denk gelen zaman ani basina bir spektrum 136 olusturdugu gerçegini gösterir. Spektral tahminin kullanimi örnegin, spektral eksen 16 boyunca bu spektral hat degerlerinin diferansiyel kodlamasini içerebilir yani spektral olarak hemen önden gelen spektral hat degerine olan yalnizca fark, veri akisindan kodlanir ve bu önce gelene eklenir. Spektral entropi-kontekst türetimi, 39 bir ilgili spektral hat degerini 160 entropi sifre çözme için kontekstin, son olarak çözülen spektral hat degerinin 160 spektro zamansal Çevresinde ya da en azindan spektral çevresinde önceden çözülen spektral hat degerine bagli olabilir, yani buna dayanarak ek olarak seçilebilir. Ince yapinin sifira nicelenmis kisimlarini 142 doldurmak için, ince yapi belirleyici 82, yapay rastgele gürültü üretimi ve/veya spektral rejenerasyon kullanabilir. Ince yapi belirleyici 82 bunu, örnegin genel frekans araliginin 130 bir yüksek frekansli kismina kisitlanabilen sadece bir ikinci frekans araliginda 18 gerçeklestirir. Spektral olarak yeniden üretilen kisimlar örnegin, kalan frekans kismindan 146 alinabilir. Spektral sekillendirici daha sonra, sifira nicelenmis kisimlarda örnek degerler 12 ile açiklanan spektral zarfa göre bu sekilde elde edilen ince yapinin sekillemesini gerçeklestirir. Özellikle, ince yapinin sifira nicelenmis kisimlarinin. aralik 18 içinde, sekillendirmeden sonra ince yapinin sonucuna katkisi, gerçek spektral zarftan 10 bagimsizdir. Bunun anlami sudur: ya yapay rastgele gürültü üretimi ve/Veya spektral yeniden üretim, yani doldurma, sifira nicelenmis kisimlara 142 tamamen sinirlandirilir, böylece en son ince yapi spektrumunda, yalniz kisimlar 142, kisimlar 142 arasinda serpistirilmis, olduklari gibi kalan sifir olmayan katkilar 148 ile spektral zarf sekillendirme kullanan yapay rastgele gürültü üretimi ve/Veya spektral yeniden üretim ile ya da alternatif olarak tüm yapay rastgele gürültü üretimi ve/veya spektral yeniden üretim sonucu ile doldurulmustur, yani ilgili sentezlenen ince yapi da ekleyici bir sekilde kisimlar 148 üzerinde yaslanir ve daha sonra spektral zarfa göre sonuçlanan sentezli ince yapiyi sekillendirir. Bununla birlikte, bu durumda bile, orijinal olarak çözülmüs ince yapinin sifira nicelenmemis kisimlari 148 yoluyla katki devam ettirilir. 4O Sekiller 12 ila 14'ün düzenlemelerine göre, bu sekillere göre açiklanan IGF (Akilli Bosluk Doldurma) prosedürünün ya da kavraminin, tipik olarak yetersiz bit bütçesi nedeniyle yüksek frekansli bölgedeki 18 spektrumun önemli bir parçasinin sifira nicelendigi çok düsükr bit oranlarinda bile sifrelenmis bir sinyalin kalitesini önemli ölçüde gelistirdigi son olarak not edilmektedir. Üst frekans bölgesinin ince yapisini olabildigince korumak. için, IGF bilgisi, alçak frekans bölgesi, çogunlukla sifira nicelenmis olan yüksek frekans bölgesinin durak bölgelerini, yani bölgeler 142, adaptif olarak degistirmek için bir kaynak olarak kullanilir. Iyi bir algisal kalite elde etmek için önemli bir gereksinim, spektral katsayilarin dekode edilmis enerji zarfinin orijinal sinyalinki ile eslesmesidir. Bunu basarmak için, ortalama spektral enerjiler, bir veya daha fazla ardisik AAC ölçek faktör bantlarindan spektral katsayilar üzerinde hesaplanir. Sonuçlanan degerler, spektral zarfi açiklayan örnek degerlerdir 12. Ölçek faktör bantlari ile y- tanimlanan sinirlari kullanarak ortalamalari hesaplama, bu sinirlamalarin, insan isitmesine karakteristik olan kritik bantlarin parçalarina zaten var olan dikkatli ayarlanmasi ile motive edilir. Ortalama enerjiler, yukarida açiklandigi gibi, AAC ölçek faktörleri için zaten bilinmekte olana Örnegin benzer olabilen bir formül kullanarak bir dB ölçek temsili gibi bir logaritmaya dönüstürülür` ve daha sonra esit oranda nicelenir. IGF'de farkli niceleme dogrulugu, istenen toplam bit oranina bagli olarak opsiyonel sekilde kullanilabilir. Ortalama enerjiler, IGF ile üretilen bilginin önemli bir parçasini olusturur, bu yüzden bunun veri akisi 88 içindeki etkili temsili, IGF kavraminin genel performansi için yüksek önem tasir. 41 Bazi acilarin bir cihazin kontekstinde tarif edilmis olmasina ragmen, bu acilarin, bir blok ya da cihazin, bir yönteni adimina ya da bir yönteni adiminin bir özelligine denk geldigi ilgili yöntemin bir açiklamasini da temsil ettigi açiktir. Benzer sekilde, bir yöntem adimi kontekstinde tarif edilen yönler ayrica, ilgili bir blok ya da ögenin bir açiklamasini ya da ilgili bir cihazin özelligini de temsil eder. Yöntem adimlarinin bazilari veya hepsi, örnek olarak bir mikro islemci, bir programlanabilir bilgisayar veya bir elektronik devre gibi bir donanim cihazi ile (ya da kullanarak) gerçeklestirilebilir. Bazi düzenlemelerde, en önemli yöntem adimlarinin bir ya da daha fazlasi, bu gibi bir cihaz ile gerçeklestirilebilir. Kesin uygulama sartlarina bagli olarak, bulusun düzenlemeleri donanim ya da yazilim içine uygulanabilmektedir. Uygulama, ilgili yöntemin gerçeklestirilecegi sekilde, programlanabilir bir bilgisayar sistemi ile birlikte çalisan (ya da birlikte çalisabilen), üzerine depolanmis elektronik olarak okunabilir kontrol sinyallerine sahip, dijital bir depolama ortami, örnegin bir disket, bir harddisk, bir DVD, bir Blu- Ray, bir CD, bir ROM, bir PROM, bir EPROM, bir EEPROM ya da bir FLAS bellek kullanarak gerçeklestirilebilir. Bu nedenle, dijital depolama ortami bilgisayarla okunabilir olabilir. Bulusa göre bazi düzenlemeler, burada açiklanan yöntemlerden birinin gerçeklestirilmesi için, programlanabilir bilgisayar sistemiyle birlikte çalisabilen, elektronik olarak okunabilir kontrol sinyallerine sahip bir veri tasiyici içermektedir. Genellikle, mevcut bulusun düzenlemeleri, bilgisayar 42 programi ürünü bir bilgisayar üzerinde çalisirken, yöntemlerden birini gerçeklestirmek üzere çalisan bir program kodu ile birlikte bir bilgisayar programi olarak uygulanabilmektedir. Program kodu örnegin, makine ile okunabilir tasiyici üzerinde depolanabilir. Diger düzenlemeler, burada tarif edilen yöntemlerden birini gerçeklestirmeye yönelik makine tarafindan okunabilir bir tasiyiciya depolanmis olan bilgisayar programini içermektedir. Baska bir deyisle, bulus basamagininr bir düzenlemesi bu yüzden, bilgisayar programi bir bilgisayarda çalistirildiginda burada açiklanan yöntemlerden birini gerçeklestirmeye yönelik bir program koduna sahip olan bir bilgisayar programidir. Bulus yönteminin ayrica bir düzenlemesi bu yüzden, burada tarif edilen yöntemlerden birini gerçeklestirmek için bunun üzerine kaydedilmis bilgisayar programi içeren bir veri tasiyicisidir (ya da bir dijital depolama araci, ya da bir bilgisayarla okunabilir araç). Veri tasiyici, dijital depolama araci ya da kaydedilmis araç genellikle somuttur ve/Veya geçissizdir. Bulus yöntemine ait bir diger düzenleme, bu sebeple, burada anlatilan yöntemlerin birini gerçeklestirmek üzere bilgisayar programini temsil eden sinyallere ait bir sekansi veya bir veri akisidir. Veri akisi veya sinyal dizisi örnegin internet yoluyla olmak üzere, bir veri iletisim baglantisi yoluyla transfer edilmek üzere konfigüre edilebilir. Baska bir düzenleme, burada tarif edilen yöntemlerden 43 birini gerçeklestirmek için yapilandirilmis ya da uyumlastirilmis örnegin bir bilgisayar ya da bir programlanabilir mantik cihazi gibi bir isleme araci içermektedir. Bir diger düzenleme burada tarif edilen yöntemlerden birini gerçeklestirmek için bilgisayar programi yüklenmis olan bir bilgisayar içermektedir. Bulusa göre bir diger düzenleme, burada açiklanan yöntemlerden birini bir aliciya uygulamak için bir bilgisayar programini (örnegin, elektronik olarak veya optik olarak) aktarmak üzere yapilandirilmis olan bir cihaz ya da bir sistem içermektedir. Alici örnegin, bir bilgisayar, bir mobil cihaz, bir hafiza aygiti ya da benzeri olabilir. Cihaz ya da sistem örnegin, bilgisayar programini aliciya aktarmak için bir dosya sunucusu içerebilir. Bazi düzenlemelerde, programlanabilir bir mantik cihazi (örnegin bir alanda programlanabilir geçit dizisi), burada tarif edilen yöntemlerin bazi ya da tüm islevselliklerini gerçeklestirmek için kullanilabilir. Bazi düzenlemelerde, bir alanda programlanabilir geçit dizisi, burada tarif edilen yöntemlerden birini gerçeklestirmek için bir mikro islemci ile birlikte çalisabilir. Genel olarak yöntemler, tercihen herhangi bir donanim cihazi ile gerçeklestirilir. Yukarida açiklanan düzenlemeler, yalnizca mevcut bulusa ait prensipler için örnekleyicidir. Burada açiklanan düzenlemelerin ve detaylarin modifikasyonlarinin ve varyasyonlarinin teknikte uzman kisilerce anlasilacagi anlasilmalidir. Bu sebeple amaç, buradaki düzenlemelere ait tarif ve açiklama ile sunulan spesifik detaylar ile degil, 44 yalnizca gerçeklesmek üzere olan patent istemlerinin kapsamiyla sinirlandirilmaktir. TR TR TR TR TR TR TR TR TR TR