Remove the celt_pitch_xcorr() test code.
[opus.git] / src / mlp.c
1 /* Copyright (c) 2008-2011 Octasic Inc.
2    Written by Jean-Marc Valin */
3 /*
4    Redistribution and use in source and binary forms, with or without
5    modification, are permitted provided that the following conditions
6    are met:
7
8    - Redistributions of source code must retain the above copyright
9    notice, this list of conditions and the following disclaimer.
10
11    - Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
12    notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
13    documentation and/or other materials provided with the distribution.
14
15    THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE COPYRIGHT HOLDERS AND CONTRIBUTORS
16    ``AS IS'' AND ANY EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT
17    LIMITED TO, THE IMPLIED WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR
18    A PARTICULAR PURPOSE ARE DISCLAIMED.  IN NO EVENT SHALL THE FOUNDATION OR
19    CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL,
20    EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO,
21    PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES; LOSS OF USE, DATA, OR
22    PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND ON ANY THEORY OF
23    LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT (INCLUDING
24    NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS
25    SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
26 */
27
28 #ifdef HAVE_CONFIG_H
29 #include "config.h"
30 #endif
31
32 #include "opus_types.h"
33 #include "opus_defines.h"
34
35 #include <math.h>
36 #include "mlp.h"
37 #include "arch.h"
38 #include "tansig_table.h"
39 #define MAX_NEURONS 100
40
41 #if 0
42 static OPUS_INLINE opus_val16 tansig_approx(opus_val32 _x) /* Q19 */
43 {
44         int i;
45         opus_val16 xx; /* Q11 */
46         /*double x, y;*/
47         opus_val16 dy, yy; /* Q14 */
48         /*x = 1.9073e-06*_x;*/
49         if (_x>=QCONST32(8,19))
50                 return QCONST32(1.,14);
51         if (_x<=-QCONST32(8,19))
52                 return -QCONST32(1.,14);
53         xx = EXTRACT16(SHR32(_x, 8));
54         /*i = lrint(25*x);*/
55         i = SHR32(ADD32(1024,MULT16_16(25, xx)),11);
56         /*x -= .04*i;*/
57         xx -= EXTRACT16(SHR32(MULT16_16(20972,i),8));
58         /*x = xx*(1./2048);*/
59         /*y = tansig_table[250+i];*/
60         yy = tansig_table[250+i];
61         /*y = yy*(1./16384);*/
62         dy = 16384-MULT16_16_Q14(yy,yy);
63         yy = yy + MULT16_16_Q14(MULT16_16_Q11(xx,dy),(16384 - MULT16_16_Q11(yy,xx)));
64         return yy;
65 }
66 #else
67 /*extern const float tansig_table[501];*/
68 static OPUS_INLINE float tansig_approx(float x)
69 {
70         int i;
71         float y, dy;
72         float sign=1;
73         /* Tests are reversed to catch NaNs */
74     if (!(x<8))
75         return 1;
76     if (!(x>-8))
77         return -1;
78         if (x<0)
79         {
80            x=-x;
81            sign=-1;
82         }
83         i = (int)floor(.5f+25*x);
84         x -= .04f*i;
85         y = tansig_table[i];
86         dy = 1-y*y;
87         y = y + x*dy*(1 - y*x);
88         return sign*y;
89 }
90 #endif
91
92 #if 0
93 void mlp_process(const MLP *m, const opus_val16 *in, opus_val16 *out)
94 {
95         int j;
96         opus_val16 hidden[MAX_NEURONS];
97         const opus_val16 *W = m->weights;
98         /* Copy to tmp_in */
99         for (j=0;j<m->topo[1];j++)
100         {
101                 int k;
102                 opus_val32 sum = SHL32(EXTEND32(*W++),8);
103                 for (k=0;k<m->topo[0];k++)
104                         sum = MAC16_16(sum, in[k],*W++);
105                 hidden[j] = tansig_approx(sum);
106         }
107         for (j=0;j<m->topo[2];j++)
108         {
109                 int k;
110                 opus_val32 sum = SHL32(EXTEND32(*W++),14);
111                 for (k=0;k<m->topo[1];k++)
112                         sum = MAC16_16(sum, hidden[k], *W++);
113                 out[j] = tansig_approx(EXTRACT16(PSHR32(sum,17)));
114         }
115 }
116 #else
117 void mlp_process(const MLP *m, const float *in, float *out)
118 {
119     int j;
120     float hidden[MAX_NEURONS];
121     const float *W = m->weights;
122     /* Copy to tmp_in */
123     for (j=0;j<m->topo[1];j++)
124     {
125         int k;
126         float sum = *W++;
127         for (k=0;k<m->topo[0];k++)
128             sum = sum + in[k]**W++;
129         hidden[j] = tansig_approx(sum);
130     }
131     for (j=0;j<m->topo[2];j++)
132     {
133         int k;
134         float sum = *W++;
135         for (k=0;k<m->topo[1];k++)
136             sum = sum + hidden[k]**W++;
137         out[j] = tansig_approx(sum);
138     }
139 }
140 #endif