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MP3解码算法原理解析

2017-12-20  本文已影响299人  张芳涛

写在前面

如果大家对音视频技术感兴趣,可以订阅我的专题 视频播放器和音视频基础知识

一:MP3编解码整体结构介绍

MP3解码流程

看懵逼了是吧。这里面有很多概念需要一一讲解。

针对以上的概念,如果有不清楚的,可以看我的另外一篇博客:MP3头帧解析,里面有一些和帧头信息相关的知识。

同步及差错检查包括了头部信息解码模块 在主控模块开始运行后,主控模块将比特流的数据缓冲区交给同步及差错检查模块,此模块包含两个功能,即头信息解码及帧边信息解码,根据它们的信息进行 尺度因子解码及哈夫曼解码,得出的结果经过逆量化,立体声解码,混淆缩减, IMDCT,频率反转,合成多相滤波这几个模块之后,得出左右声道的 PCM 码 流 , 再由主控模块将其放入输出缓冲区输出到声音播放设备(总之很复杂)。

2、主控模块

主控模块的主要任务是操作输入输出缓冲区,调用其它各模块协同工作。 其中,输入输出缓冲区均由 DSP 控制模块提供接口。

输入缓冲区中放的数据为原始 mp3 压缩数据流,DSP 控制模块每次给出大于最大 可能帧长度的一块缓冲区,这块缓冲区与上次解帧完后的数据(必然小于一帧) 连接在一起,构成新的缓冲区。

输出缓冲区中将存放的数据为解码出来的 PCM 数据,代表了声音的振幅。它由一 块固定长度的缓冲区构成,通过调用 DSP 控制模块的接口函数,得到头指针,在 完成输出缓冲区的填充后,调用中断处理输出至 I2S 接口所连接的音频 ADC 芯片 (立体声音频 DAC 和 DirectDrive 耳机放大器)输出模拟声音。

3、同步及差错检测

同步及差错检测模块主要用于找出数据帧在比特流中的位置,并对以此位置开始 的帧头、CRC 校验码及帧边信息进行解码,这些解码的结果用于后继的尺度因子 解码模块和哈夫曼解码模块。Mpeg1 layer 3 的流的主数据格式见下图:

主数据的组织结构图

其中 granule0 和 granule1 表示在一帧里面的粒度组 1 和粒度组 2,channel0 和 channel1 表示在一个粒度组里面的两个通道,scalefactor 为尺度因子 quantized value 为量化后的哈夫曼编码值,它分为 big values 大值区和 count1 1 值区

CRC 校验:表达式为 X16+X15+X2+1

3.1 帧同步

帧同步目的在于找出帧头在比特流中的位置,ISO 1172-3 规定,MPEG1 的帧头 为 12 比特的“1111 1111 1111”,且相邻的两个帧头隔有等间距的字节数,这 个字节数可由下式算出:

N= 144 * 比特率 / 采样率

如果这个式子的结果不是整数,那么就需要用到一个叫填充位的参数,表示间距 为 N +1。

3.2 头信息解码

头信息解码目的是找出这一帧的特征信息,如采样率,是否受保护,是否有填充 位等。头信息见下图: 帧头信息结构图

其长度为 4 字节,数据结构如下:

typedef struct tagHeader {
unsigned int sync : 11 ; / / 同步信息
unsigned int version : 2 ; / / 版本
unsigned int layer : 2 ; / / 层
unsigned int error2protection : 1 ; / / CRC 校正 
unsigned int bit2rate2index : 4 ; / / 位率索引
unsigned int sample2rate2index : 2 ; / / 采样率索引 
unsigned int padding : 1 ; / / 空白字
unsigned int extension : 1 ; / / 私有标志 
unsigned int channel2mode : 2 ; / / 立体声模式 
unsigned int mode extension : 2 ; / / 保留
unsigned int copyright : 1 ; / / 版权标志
unsigned int original : 1 ; / / 原始媒体
unsigned int emphasis : 2 ; / / 强调方式
} HEADER

3.3 帧边信息解码

帧边信息解码的主要目的在于找出解这帧的各个参数,包括主数据开始位置,尺 度因子长度等。帧边信息如下图所示: 帧边信息(side_infomation)表

3.4 main_data_begin

main_data_begin(主数据开始)是一个偏移值,指出主数据是在同步字之前多少 个字节开始。需要注意的是,1.帧头不一定是一帧的开始,帧头 CRC 校验字和帧 边信息在帧数据中是滑动的。2.这个数值忽略帧头和帧边信息的存在,如果 main_data_begin = 0, 则主数据从帧边信息的下一个字节开始。 参见下图: 同步示意图

3.5 block_type

block_type 指出如下三种块类型:

block_type = 0 长块
block_type = 1 开始块 
block_type = 3 结束块 
block_type = 2 短块

在编码过程中进行 IMDCT 变换时,针对不同信号为同时得到较好的时域和频域 分辨率定义了两种不同的块长:长块的块长为 18 个样本,短块的块长为 6 个样 本。这使得长块对于平稳的声音信号可以得到更高的频率分辨率,而短块对跳变 信号可以得到更高的时域分辨率。由于在短块模式下,3 个短块代替 1 个 长 块 , 而短块的大小恰好是一个长块的 1/3,所以 IMDCT 的样本数不受块长的影响。对 于给定的一帧声音信号,IMDCT 可以全部使用长块或全部使用短块,也可以长短 块混合使用。因为低频区的频域分辨率对音质有重大影响,所以在混合块模式下 , IMDCT 对最低频的 2 个子带使用长块,而对其余的 30 个子带使用短块。这样, 既能保证低频区的频域分辨率,又不会牺牲高频区的时域分辨率。长块和短块之 间的切换有一个过程,一般用一个带特殊长转短(即,起始块 block_type = 1) 或短转长(即终止块,block_type = 3)数据窗口的长块来完成这个长短块之间 的切换。因此长块也就是包括正常窗,起始块和终止块数据窗口的数据块;短块 也包含 18 个数据,但是是由 6 个数据独立加窗后在经过连接计算得到的。

3.6 big_values, count1

每一个粒度组的频谱都是用不同的哈夫曼表来进行编码的。编码时,把整个从 0 到奈奎斯特频率的频率范围(共 576 个频率线)分成几个区域,然后再用不同的 表编码。划分过程是根据最大的量化值来完成的,它假设较高频率的值有较低的 幅度或者根本不需要编码。从高频开始,一对一对的计算量化值等于“0”的数 目,此数目记为“rzero”。然后 4 个一组地计算绝对值不超过“1”的量化值(也 就是说,其中只可能有-1,0 和+1 共 3 个可能的量化级别)的数目,记为“count1”,在此区域只应用了 4 个哈夫曼编码表。最后,剩下的偶数个值的 对数记为“big values”, 在此区域只应用了 32 个哈夫曼编码表。在此范围 里的最大绝对值限制为 8191。此后,为增强哈夫曼编码性能,进一步划分了频 谱。也就是说,对 big values 的区域(姑且称为大值区)再细化,目的是为了 得到更好的错误顽健性和更好的编码效率。在不同的区域内应用了不同的哈夫曼 编码表。具体使用哪一个表由 table_select 给出。从帧边信息表中可以看到: 当 window_switch_flag == 0 时,只将大值区在细分为 2 个区,此时 region1_count 无意义,此时的 region0_count 的值是标准默认的;但当 window_switch_flag == 1 时再将大值区细分为 3 个区。但是由于 region0_count 和 region1_count 是根据从 576 个频率线划分的, 因此有可能 超出了 big_values *2 的范围,此时以 big_values *2 为准. region0_count 和 region1_count 表示的只是一个索引值,具体频带要根据标准中的缩放因子频带 表来查得.

参见下图:


缩放因子、大值区、1 值区和零值区分布图

3.7 处理流程

处理流程

4、缩放因子(scale factor)解码

缩放因子用于对哈夫曼解码数据进行逆量化的样点重构。根据帧边信息中的 scalefactor_compress 和标准中的对应表格来确定的 slen1 和 slen2 对缩放因 子进行解码,即直接从主数据块中读取缩放因子信息并存入表 scalefac_l[gr][ch][sfb]和 scalefac_s[gr][ch][sfb]中。对第 2 粒度组解码 时,若为长块,则必须考虑尺度因子选择信息。

4.1 尺度因子带(scalefactor-band)

在 mpeg layer 3 中 576 条频率线根据人耳的听觉特性被分成多个组,每个组对 应若干个尺度因子,这些组就叫做尺度因子带,每个长窗有 21 个尺度因子带而 每个短窗有 12 个尺度因子带。

4.2 scfsi

scfsi(尺度因子选择信息)用于指出是否将粒度组 1 的尺度因子用于粒度组 2。 如果为 0 表示不用,则在比特流中需读取粒度组 2 的尺度因子。

4.3 处理流程

缩放因子解码流程图

5、哈夫曼解码

哈夫曼编码是一种变长编码,在 mp3 哈夫曼编码中,高频的一串零值不编码,不 超过 1 的下一个区域使用四维哈夫曼编码,其余的大值区域采用二维哈夫曼编 码,而且可选择地分为三个亚区,每个有独立选择的哈夫曼码表。通过每个亚区 单独的自适应码表,增强编码效率,而且同时降低了对传输误码的敏感度。 在程序实现上,哈夫曼表逻辑存储采用了广义表结构,物理存储上使用数组结构 。 查表时,先读入 4bit 数据,以这 4bit 数据作为索引,其指向的元素有两种类型 , 一种是值结构,另一种是链表指针式结构,在链表指针式结构中给出了还需要读 取的 bit 数,及一个偏移值。如果索引指向的是一个值结构,则这个值结构就包 含了要查找的数据。如果索引指向的是一个链表指针式结构,则还需再读取其中 指定的比特数,再把读取出的比特数同偏移值相加,递归的找下去,直到找到值 结构为止。

5.1 处理流程

处理流程

6、逆量化

6.1 逆量化公式

逆量化由下面公式算出:
短窗模式:


is[i] 由 huffman 编码构造的频率线
sbg subblock_gain
scalefac_multiplier = (scalefac_scale + 1) / 2

长窗模式:



其中:

is[i] 由 huffman 编码构造的频率线
sbg subblock_gain
scalefac_multiplier = (scalefac_scale + 1) / 2

其它值均可在帧边信息中找到。

7、联合立体声转换

7.1 强度立体声转换

在强度立体声模式中,左声道传的是幅值,右声道的 scalefactor 传的是立体声 的位置 is_pos。需要转换的频率线有一个低边界,这个低边界是由右声道的 zero_part 决定的,并且使用右声道的尺度因子来作为 is_pos。

强度立体声比

左声道:



右声道:
其中 Mi 是 channel[0]的值,Si 是 channel[1]的值

7.3 处理流程

强度立体声模式:

MS_STEREO 因公式单一,较易理解,故流程图略去。

8、重排序

重排序的目的在于把哈夫曼解码之后的短块的每个尺度因子带 3 个窗,每个窗 sfbwidth(尺度因子带宽度)个采样的顺序整理成为每个子带三个窗,每个窗六个 采样 xr[sb][window][freq_line]的顺序。

8.1 处理流程

重排序处理流程图

混淆缩减

对于长块,在进入 IMDCT 之前应当先进行混淆缩减。其算法思想是用蝶形算法进 行相邻块相邻频率线的调整。如图: 混淆缩减算法图

其计算公式如下:



其中 ci 可由 ISO 1172.3 table B.9 查得

计算流程如下(pascal 描述):

For sb = 1 to 32 do
    For i = 0 to 7 do
        Xar[18sb- i -1] = xr[18sb – i - 1]cs[i] – xr[18sb + i]ca[i]

        Xar[18sb+i] = xr[18sb +i]cs[i] + xr[18sb -i- 1]ca[i] 
    End for
End for

10、IMDCT 覆盖叠加

MDCT 的目的在于进行时域到频域的转换,减少信号的相关性,使得信号的压缩 可以更加高效地完成,而它的反变换 IMDCT 的目的在于将信号还原为没有变换之 前的数值,使频域值向时域值过渡。

其公式如下:


在进行了 IMDCT 变换之后,需对频率信号进行加窗、覆盖、叠加。

10.1 加窗:

长块:


开始块:



结束块:


短块的每个窗口分别计算:


10.2 叠加:

将每一块变换出来的值的前半部分与前一块的后半部分相加,并把后半部分保留 来和下一块的前半部分相加。如下公式:

resulti = zi + si
for i = 0 to 17
si = zi+18 
for i = 0 to 17

10.3 Szu-Wei Lee 的快速算法

Szu-Wei Lee 的 IMDCT 快速算法是针对非 2 的 n 次幂个点的 IMDCT 快速算法。他 的主要步骤如下:

  1. 将 N 点 MDCT 化为 N/2 点 DCT-IV
  2. 将 N/2 点 DCT-IV 化为 N/2 点 SDCT-II
  3. 将 N/2 点 SDCT-II 化为 2 个相同的 N/4 点 SDCT-II
  4. 计算 SDCT-II(9 点)

在本程序中,因为对短块使用这个快速算法并没有带来较大的速度改善,故只对 长块使用此快速算法,相较于直接运算的 648 次乘和 612 次加来,它只用 43 次 乘和 115 次加。

11、频率反转

在 IMDCT 之后,进入合成多相滤波之前必须进行频率反转补偿以校正多相滤波器 组的频率反转。方法是将奇数号子带的奇数个采样值乘以-1.

12、合成多相滤波

合成多相滤波的目的是将频域信号转化为时域信号。其原理流程如下:


合成多相滤波算法图

上图流程可简述如下:

  1. 将从 32 个子带抽来的 32 个 sample 值通过一个矩阵运算算 出 64 个中间值

  2. 将这 64 个中间值放入一个长度为 1024 的 FIFO 缓冲区(这个 缓冲区初始化为 0)。

  3. 从这个缓冲区中每连续的 128 个值中取头尾各 32 个值,合 为 64 个值。完成后组成 512 值的向量 U

  4. 加窗,即将 Ui 与窗口系数 Di 相乘,得到另一 512 值向量 W

  5. 最后将这 512 值向量 W 每连续的 32 个值中顺次取一个值, 一次共取得 512/32 = 16 个值相加。完成后一共取得 32 个 最终的时域信号值。

Byeong Gi Lee 的 dct 快速算法

Byeong Gi Lee 的 DCT 快速算法是用于 2 的 n 次幂个点的 dct 快速算法。它用于 N 点的 DCT 时仅需(N/2) * log2N 次乘法和小于 3·(N/2)log2 N ) 次加法。 其基本思想是,将 N 个点的 DCT 转化为两个 N/2 个点的 DCT 的和。 进一步分解, 即重复这个过程,减少乘法数量。

由于向量 Vi 的运算是一个类似于 DCT 的变换,故使用了此快速算法。32 点运算 共使用了 80 次乘法和 80 次加法 119 次减法。

术语说明

MPEG Motion Picture Expert Group
IMDCT 反离散余弦变换
gr granule 粒度组
ch channel 通道
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