AMR-WB+
入力信号の低域成分は 1024 サンプル 単位で処理され、アルゴリズムは ACELP(256 サンプル単位で処理)、TCX(265, 512, 1024 サンプル単位で処理)の最適な組み合わせを入力信号の内容に応じて選択する。 選択にはクローズドループによる方法と、より演算量の少ないオープンループによる方法が定義されている。
クローズドループによる方法は「合成による分析」を用い、全ての組み合わせで実際に符号化を行い、時間単位のSN比(セグメンタルSNR)の平均が最大の組み合わせを選択する。オープンループにより選択は、入力信号を直接分析することで符号化方式の組み合わせを決める。
符号化アルゴリズムの1つである ACELP アルゴリズムは CELP の一種で、線形予測フィルターとフィルターの励起信号とで信号をモデル化し、励起信号のパラメータ化には適応型コードブックと代数構造を持つ固定型コードブックを用いる。 人間の声を符号化するのに向いており、AMR-WB+ の元になった AMR-WB でも使われている。
線形予測フィルター係数は ACELP/TCX 符号化の際に求められたものを使う。中域成分の符号化の入力はモノラル信号と右チャネル信号を用いる。
モノラル信号と右チャネル信号それぞれの残差成分を求め、モノラル信号の残差から右チャネル信号の残差を予測するようなフィルターを計算で求め、フィルターの係数とゲインとをパラメータとして符号化する。残差とフィルター出力との誤差を最小にするようなフィルターの係数は修正コレスキーアルゴリズム(modified cholesky algorithm)で求める。
フィルターの係数はベクトル量子化の一種であるマルチステージ予測ベクトル量子化(multistage predictive vector quantization、MSPVQ)で量子化される。
復号時には逆の操作により、超低域周波数での両チャネル差分、中域成分での右チャネル予測信号を求め、左右両チャネルの情報を含むモノラル信号のデコード結果と組み合わせて、左右の各チャネルの低域信号を復元する。