用于估计量化索引的概率分布的估计方法及估计器

摘要

本发明涉及一种估计器，其用于估计从源编码器产生的量化索引的概率分布，所述源编码器将源信号编码为量化索引序列，其中所述源信号是由信号模型描述的，所述源编码器提供当前量化索引和当前辅助信息，所述估计器用于基于所述源编码器的配置和所述当前可用辅助信息和所述信号模型来获得辅助参数，所述估计器进一步用于基于与所述估计器的先前状态相关的概率密度函数、所述辅助参数、所述当前量化索引和所述当前辅助信息来自适应地更新量化索引的概率分布。

主权项

一种估计器，其用于估计从源编码器产生的量化索引的概率分布，所述源编码器将源信号编码为量化索引序列，其中所述源信号是由信号模型描述的，所述源编码器提供当前量化索引和当前辅助信息，所述估计器用于基于所述源编码器的配置和所述当前辅助信息和所述信号模型来获得辅助参数，所述估计器进一步用于基于与所述估计器的先前状态相关的概率密度函数、所述辅助参数、所述当前量化索引和所述当前辅助信息来自适应地更新量化索引的概率分布；与所述估计器的所述状态相关的所述概率函数是$f\left({\xi }_n\right|q_1^{n-1},s_1^{n-1})\propto {\int }_{A}f\left({\xi }_{n-1}\right|q_1^{n-2},s_1^{n-1})f\left({\xi }_n\right|{\xi }_{n-1})p\left(q_{n-1}\right|{\xi }_{n-1},s_{n-1}){\mathrm{d\xi }}_{n-1},$其中ξ_n是隐式状态(207)的第n实现，A表示字母表，其中隐式状态从该字母表中取值，是含有n‑1个先前索引的向量，且是含有n‑1个先前的辅助信息实现的向量，是与所述估计器的第n‑1个先前状态相关的概率密度函数，且是与所述估计器的第2个先前状态相关的概率密度函数，f(ξ_n|ξ_n‑1)是在给定先前隐式状态情况下当前隐式状态的条件概率密度函数，且p(q_n‑1|ξ_n‑1,s_n‑1)是先前量化索引q_n‑1的概率，ξ_n‑1是先前隐式状态(207)的实现，且s_n‑1是所述辅助信息的先前实现。