Fixes the case of PLC before receiving any valid packet
[opus.git] / silk / silk_NLSF2A.c
1 /***********************************************************************\r
2 Copyright (c) 2006-2011, Skype Limited. All rights reserved. \r
3 Redistribution and use in source and binary forms, with or without \r
4 modification, (subject to the limitations in the disclaimer below) \r
5 are permitted provided that the following conditions are met:\r
6 - Redistributions of source code must retain the above copyright notice,\r
7 this list of conditions and the following disclaimer.\r
8 - Redistributions in binary form must reproduce the above copyright \r
9 notice, this list of conditions and the following disclaimer in the \r
10 documentation and/or other materials provided with the distribution.\r
11 - Neither the name of Skype Limited, nor the names of specific \r
12 contributors, may be used to endorse or promote products derived from \r
13 this software without specific prior written permission.\r
14 NO EXPRESS OR IMPLIED LICENSES TO ANY PARTY'S PATENT RIGHTS ARE GRANTED \r
15 BY THIS LICENSE. THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND \r
16 CONTRIBUTORS ''AS IS'' AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING,\r
17 BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND \r
18 FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE \r
19 COPYRIGHT OWNER OR CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, \r
20 INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT\r
21 NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF \r
22 USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON \r
23 ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT \r
24 (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE \r
25 OF THIS SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.\r
26 ***********************************************************************/\r
27 \r
28 /* conversion between prediction filter coefficients and LSFs   */\r
29 /* order should be even                                         */\r
30 /* a piecewise linear approximation maps LSF <-> cos(LSF)       */\r
31 /* therefore the result is not accurate LSFs, but the two       */\r
32 /* functions are accurate inverses of each other                */\r
33 \r
34 #include "silk_SigProc_FIX.h"\r
35 #include "silk_tables.h"\r
36 \r
37 /* helper function for NLSF2A(..) */\r
38 SKP_INLINE void silk_NLSF2A_find_poly(\r
39     SKP_int32          *out,      /* o    intermediate polynomial, Q20            */\r
40     const SKP_int32    *cLSF,     /* i    vector of interleaved 2*cos(LSFs), Q20  */\r
41     SKP_int            dd         /* i    polynomial order (= 1/2 * filter order) */\r
42 )\r
43 {\r
44     SKP_int        k, n;\r
45     SKP_int32    ftmp;\r
46 \r
47     out[0] = SKP_LSHIFT( 1, 20 );\r
48     out[1] = -cLSF[0];\r
49     for( k = 1; k < dd; k++ ) {\r
50         ftmp = cLSF[2*k];            // Q20\r
51         out[k+1] = SKP_LSHIFT( out[k-1], 1 ) - (SKP_int32)SKP_RSHIFT_ROUND64( SKP_SMULL( ftmp, out[k] ), 20 );\r
52         for( n = k; n > 1; n-- ) {\r
53             out[n] += out[n-2] - (SKP_int32)SKP_RSHIFT_ROUND64( SKP_SMULL( ftmp, out[n-1] ), 20 );\r
54         }\r
55         out[1] -= ftmp;\r
56     }\r
57 }\r
58 \r
59 /* compute whitening filter coefficients from normalized line spectral frequencies */\r
60 void silk_NLSF2A(\r
61     SKP_int16        *a,              /* o    monic whitening filter coefficients in Q12,  [d]    */\r
62     const SKP_int16  *NLSF,           /* i    normalized line spectral frequencies in Q15, [d]    */\r
63     const SKP_int    d                /* i    filter order (should be even)                       */\r
64 )\r
65 {\r
66     SKP_int k, i, dd;\r
67     SKP_int32 cos_LSF_Q20[SILK_MAX_ORDER_LPC];\r
68     SKP_int32 P[SILK_MAX_ORDER_LPC/2+1], Q[SILK_MAX_ORDER_LPC/2+1];\r
69     SKP_int32 Ptmp, Qtmp;\r
70     SKP_int32 f_int;\r
71     SKP_int32 f_frac;\r
72     SKP_int32 cos_val, delta;\r
73     SKP_int32 a_int32[SILK_MAX_ORDER_LPC];\r
74     SKP_int32 maxabs, absval, idx=0, sc_Q16; \r
75 \r
76     SKP_assert( LSF_COS_TAB_SZ_FIX == 128 );\r
77 \r
78     /* convert LSFs to 2*cos(LSF(i)), using piecewise linear curve from table */\r
79     for( k = 0; k < d; k++ ) {\r
80         SKP_assert(NLSF[k] >= 0 );\r
81         SKP_assert(NLSF[k] <= 32767 );\r
82 \r
83         /* f_int on a scale 0-127 (rounded down) */\r
84         f_int = SKP_RSHIFT( NLSF[k], 15 - 7 ); \r
85         \r
86         /* f_frac, range: 0..255 */\r
87         f_frac = NLSF[k] - SKP_LSHIFT( f_int, 15 - 7 ); \r
88 \r
89         SKP_assert(f_int >= 0);\r
90         SKP_assert(f_int < LSF_COS_TAB_SZ_FIX );\r
91 \r
92         /* Read start and end value from table */\r
93         cos_val = silk_LSFCosTab_FIX_Q12[ f_int ];                /* Q12 */\r
94         delta   = silk_LSFCosTab_FIX_Q12[ f_int + 1 ] - cos_val;  /* Q12, with a range of 0..200 */\r
95 \r
96         /* Linear interpolation */\r
97         cos_LSF_Q20[k] = SKP_LSHIFT( cos_val, 8 ) + SKP_MUL( delta, f_frac ); /* Q20 */\r
98     }\r
99     \r
100     dd = SKP_RSHIFT( d, 1 );\r
101 \r
102     /* generate even and odd polynomials using convolution */\r
103     silk_NLSF2A_find_poly( P, &cos_LSF_Q20[0], dd );\r
104     silk_NLSF2A_find_poly( Q, &cos_LSF_Q20[1], dd );\r
105 \r
106     /* convert even and odd polynomials to SKP_int32 Q12 filter coefs */\r
107     for( k = 0; k < dd; k++ ) {\r
108         Ptmp = P[k+1] + P[k];\r
109         Qtmp = Q[k+1] - Q[k];\r
110 \r
111         /* the Ptmp and Qtmp values at this stage need to fit in int32 */\r
112 \r
113         a_int32[k]     = -SKP_RSHIFT_ROUND( Ptmp + Qtmp, 9 ); /* Q20 -> Q12 */\r
114         a_int32[d-k-1] =  SKP_RSHIFT_ROUND( Qtmp - Ptmp, 9 ); /* Q20 -> Q12 */\r
115     }\r
116 \r
117     /* Limit the maximum absolute value of the prediction coefficients */\r
118     for( i = 0; i < 10; i++ ) {\r
119         /* Find maximum absolute value and its index */\r
120         maxabs = 0;\r
121         for( k = 0; k < d; k++ ) {\r
122             absval = SKP_abs( a_int32[k] );\r
123             if( absval > maxabs ) {\r
124                 maxabs = absval;\r
125                 idx       = k;\r
126             }    \r
127         }\r
128     \r
129         if( maxabs > SKP_int16_MAX ) {    \r
130             /* Reduce magnitude of prediction coefficients */\r
131             maxabs = SKP_min( maxabs, 98369 ); // ( SKP_int32_MAX / ( 65470 >> 2 ) ) + SKP_int16_MAX = 98369 \r
132             sc_Q16 = 65470 - SKP_DIV32( SKP_MUL( 65470 >> 2, maxabs - SKP_int16_MAX ), \r
133                                         SKP_RSHIFT32( SKP_MUL( maxabs, idx + 1), 2 ) );\r
134             silk_bwexpander_32( a_int32, d, sc_Q16 );\r
135         } else {\r
136             break;\r
137         }\r
138     }    \r
139 \r
140     /* Reached the last iteration */\r
141     if( i == 10 ) {\r
142         SKP_assert(0);\r
143         for( k = 0; k < d; k++ ) {\r
144             a_int32[k] = SKP_SAT16( a_int32[k] ); \r
145         }\r
146     }\r
147 \r
148     /* Return as SKP_int16 Q12 coefficients */\r
149     for( k = 0; k < d; k++ ) {\r
150         a[k] = (SKP_int16)a_int32[k];\r
151     }\r
152 }\r