JP2001111386A

JP2001111386A - デジタル信号処理装置

Info

Publication number: JP2001111386A
Application number: JP28239899A
Authority: JP
Inventors: Keiji Matsunaga; 圭司松永; Masaki Tsukamoto; 正樹塚本
Original assignee: Nippon Columbia Co Ltd
Current assignee: Nippon Columbia Co Ltd
Priority date: 1999-10-04
Filing date: 1999-10-04
Publication date: 2001-04-20

Abstract

(57)【要約】【課題】デジタルオーディオ信号における量子化雑音と
同等またはそれ以下の微小レベルの信号成分を再現でき
ない。【解決手段】入力信号の複数サンプルを１ブロックとし
てオーバーラップして区切られブラックマン−ハリス窓
関数を用いた窓掛け処理を施し、ブロック毎に時間軸成
分から周波数スペクトルに変換し、周波数スペクトルか
らトーナル成分を検出して過去のトーナル成分の時間推
移に基づいて現時点のトーナル成分及び非トーナル成分
を予測トーナル成分及び予測非トーナル成分に置換し、
置換された周波数スペクトルと元の周波数スペクトルと
の差分周波数スペクトルを算出し、差分周波数スペクト
ルにフィルタリング処理を施して当該差分周波数スペク
トルにブラックマン−ハリス窓関数と矩形窓関数とのパ
ワー比を積算し、ブロック単位の時間軸成分に変換して
時間軸成分にハニング窓関数を用いて窓掛け処理を施し
て入力信号に合成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、デジタルオーディ
オ信号の量子化雑音または量子化歪みを低減するデジタ
ル信号処理装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】特開平７−１９３５０２号公報には、デ
ジタルオーディオ信号の量子化雑音または量子化歪みの
低減を目的とした信号処理装置が開示されている。この
信号処理装置では、デジタルオーディオ信号を周波数ス
ペクトルに変換した後、有効な信号成分がないと思われ
る帯域の周波数スペクトルを減衰或いは消去して、有効
な信号成分の周波数スペクトルを残し、時間軸上の信号
に逆変換するようにしている。この場合の周波数スペク
トルの有効、無効の判断は、量子化雑音に相当する量を
しきい値レベルとし、このしきい値レベル以下の帯域に
対して減衰または消去を行うことにより、量子化雑音の
低減効果を得るものである。

【０００３】図１０は、従来の信号処理装置の概略構成
を示す模式図である。図１０において、入力端から入力
されたデジタルオーディオ信号（ＰＣＭ（Pulse Code M
odulation）信号）は、ＦＦＴ（Fast Fourier Transfor
m：高速フーリエ変換）部１３において周波数スペクト
ルに変換されて、減衰帯域減衰量決定部１４と係数演算
部１４とに供給される。減衰帯域減衰量決定部１４で
は、量子化雑音レベルを想定したしきい値レベル以下の
成分からなる帯域をＦＦＴ部からの周波数スペクトルか
ら抽出するとともに、この帯域の所定量の減算を係数演
算部１５に指示する。

【０００４】係数演算部１５では、減衰帯域減衰量決定
部１４からの指示に基づき、ＦＦＴ部１３からの周波数
スペクトルに対して減算処理を施し逆ＦＦＴ部１６に出
力する。逆ＦＦＴ部１６では、係数演算部１５からの減
算処理された周波数スペクトルに逆ＦＦＴを施して時間
軸波形に変換し、量子化雑音が減少した信号を出力端か
ら出力する。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】前述した信号処理装置
は、オーディオ信号の量子化雑音を減少させることはで
きるが、量子化雑音と同等またはそれ以下の微小レベル
の信号成分を再現できない。そのため、時間推移によっ
ては減衰していくオーディオ信号が突然消えてしまうよ
うに聞こえたり、また、処理後の信号には狭帯域を感じ
ることがある。

【０００６】本発明は、デジタルオーディオ信号の量子
化雑音または量子化歪みを低減する際に、量子化雑音と
同等またはそれ以下の微小レベルの信号成分を良好に再
現することが可能なデジタル信号処理装置を提供するこ
とを目的としている。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本願の請求項１記載の発
明は、入力信号を予め定められた時間遅延させる遅延部
と、前記入力信号の複数サンプルを１ブロックとして各
ブロックがオーバーラップして区切られ、前記ブロック
の信号に第１窓関数を用いて窓掛け処理を施す第１窓掛
け部と、前記ブロック毎に時間軸上の信号を周波数スペ
クトルに変換する周波数スペクトル変換部と、前記周波
数スペクトルからトーナル成分を検出するトーナル成分
検出部と、過去のトーナル成分に基づいて現時点のトー
ナル成分を推測し予測トーナル成分を求める成分推測部
と、過去のトーナル成分の時間推移に基づいて現時点の
トーナル成分を予測トーナル成分に置換する置換部と、
該置換部から出力された周波数スペクトルと前記周波数
スペクトル変換手段から出力された周波数スペクトルと
の差分周波数スペクトルを算出する差分成分算出部と、
前記差分周波数スペクトルにフィルタリング処理を施す
フィルタリング部と、前記第１窓関数と第２窓関数との
パワー比を算出し前記差分周波数スペクトルに積算する
パワー補償部と、該パワー補償部から出力された差分周
波数スペクトルを時間軸上の信号に変換する逆周波数ス
ペクトル変換部と、逆周波数スペクトル変換部で変換さ
れた時間軸上の信号に第２窓関数を用いて窓掛け処理を
施す第２窓掛け部と、前記遅延部により遅延された入力
信号に前記第２窓掛け部から出力された時間軸上の信号
を合成する合成部とを備えたことを特徴としている。

【０００８】

【発明の実施の形態】図１は、本発明のデジタル信号処
理装置の一実施例の概略構成を示す模式図である。図１
において、デジタル信号処理装置は、第１窓掛け部１、
ＦＦＴ部２、トーナル成分検出部３、成分推測部４、置
換部５、差分成分算出部６、フィルタリング部７、パワ
ー補償部８、逆ＦＦＴ部９、第２窓掛け部１０、遅延部
１１、合成部１２を備えている。

【０００９】第１窓掛け部１は、入力したオーディオ信
号を２ⁿサンプル（例えば、１０２４サンプル）からな
るブロックに区切り、第１窓関数を用いた窓掛け処理及
びオーバーラップ処理を行う。本実施例においては、第
１の窓掛け処理に、瞬時ダイナミックレンジの大きな信
号解析に適した窓関数であるブラックマン−ハリス窓を
用いる。

【００１０】ＦＦＴ部２は、第１窓掛け部１から出力さ
れたデジタルオーディオ信号に高速フーリエ変換を施
し、周波数スペクトルを得る。

【００１１】図２は、本実施例のデジタル信号処理装置
におけるＦＦＴ部のＦＦＴ処理を説明するための模式図
である。ＦＦＴ部２におけるＦＦＴ処理は、可逆変換で
あるため、時間軸上で表されるデジタルオーディオ信号
を周波数スペクトルに変換し、当該周波数スペクトルを
時間軸上の信号に変換したとき、元のデジタルオーディ
オ信号に戻る。

【００１２】例えば、図２（ａ）に示す単一周波数の信
号に対してＦＦＴ処理を施す場合、複数サンプル（例え
ば、１０２４サンプル）を１ブロックとして区切り、各
ブロック単位に周波数スペクトルに変換する。ＦＦＴ
は、可逆変換であるため、時間軸上の信号から周波数ス
ペクトルを求め、周波数スペクトルを変更せずにそのま
ま時間軸上の信号に変換すると元の信号となる。周波数
スペクトルを変更すると、時間軸上の信号に変換したと
き、図２（ｂ）に示すように、ブロックとブロックとの
つなぎ目で波形が不連続になることがある。この波形の
不連続部分は、高い周波数の成分を有している。

【００１３】また、単一周波数の信号を複数サンプルを
１ブロックとして区切り、周波数スペクトルに変換する
と、単一周波数以外の周波数スペクトルにもスペクトル
が存在するスペクトル分布となる。

【００１４】図２（ｂ）に示す波形の不連続による高周
波成分を除去するために、当該ブロックの信号に窓関数
を掛け、ブロックとブロックとのつなぎ目部分では信号
のレベルが滑らかに「０」になるようにしてオーバーラ
ップ処理を施すことにより、ブロックとブロックとのつ
なぎ目による高周波成分を除去する。

【００１５】前述したブロックの区切り方法では、複数
サンプルを１ブロックとして区切るとき、区切られた各
ブロックの信号は、それぞれ窓関数が掛けられるため、
各ブロックの周波数スペクトルに対して逆ＦＦＴ処理を
行った場合、ブロックとブロックのつなぎ目の信号レベ
ルが「０」となる信号波形となり、元の信号波形と異な
る波形となる。

【００１６】図３は、本実施例のデジタル信号処理装置
における第１窓掛け部を説明するめたの模式図である。
逆ＦＦＴ処理を施した際に元の信号波形となるように、
複数サンプルを１ブロックとして区切る場合に、図３
（ａ）に示すように、ブロックとブロックとがオーバー
ラップ（例えば、５０％のオーバーラップ）するように
区切る。

【００１７】第１窓掛け部１においては、デジタルオー
ディオ信号のトーナル成分を正確に検出するため、信号
解析に適した窓関数であるブラックマン−ハリス窓が用
いられる。ＦＦＴ部２におけるＦＦＴ処理では、複数サ
ンプルを１ブロックとして、図３（ｂ）に示すように、
それぞれのブロックがオーバーラップするように区切ら
れ、各ブロックの信号には、図３（ｂ）のｂ１又はｂ２
に示すように、ブラックマン−ハリス窓関数が掛けられ
る。図３（ｂ）に示す各ブロックの信号を周波数スペク
トルに変換すると、図３（ｃ）のｃ１又はｃ２に示すよ
うなスペクトル分布が得られる。

【００１８】トーナル成分検出部３は、周波数スペクト
ルからトーナル成分及び前記トーナル成分以外の非トー
ナル成分を検出する。また、複数ブロックにわたって、
トーナル成分及び非トーナル成分の周波数（トーナル成
分周波数及び非トーナル成分周波数）と、トーナル成分
及び非トーナル成分のレベル（トーナル成分レベル及び
非トーナル成分レベル）を記憶部（図示せず）に一時記
憶する。

【００１９】トーナル成分について説明する。図４は、
トーナル成分を説明するための模式図である。トーナル
成分とは、楽音中の純音的成分である。主要成分がいく
つかの正弦波からなる楽音信号は、ＦＦＴスペクトルに
ピークを作ることに着目して、例えば、以下のように楽
音信号のＦＦＴ結果よりトーナル成分を求めることがで
きる。

【００２０】時間軸方向に所定の時間幅の区切りを１ブ
ロックとするとき、あるブロックのＦＦＴスペクトルＸ
（ブロックサイズｋのとき、ＸはＸ（0）、Ｘ（1）、・
・・Ｘ（n）、・・・Ｘ（k/2−1）よりなる。添字は低
周波数側からの並び順）が、例えば図のように得られた
とする。このＦＦＴスペクトルＸの中で極大なスペクト
ル（両端の周波数スペクトルより大）を抽出し、この抽
出された極大スペクトルの中で、さらにｎによって定ま
る特定の周波数範囲（２≦ｉ≦Ｃ、Ｃはｎによって定ま
る定数）において、（１）式を満たすスペクトルＸ
（n）がトーナル成分の中心である。

【００２１】Ｘ（n）−７ｄＢ＞Ｘ（n−i）、かつ、Ｘ（n）−７ｄＢ＞Ｘ（n+i）・・（１）

【００２２】（１）式において、７ｄＢは任意に設定さ
れた数値である、必要に応じて７ｄＢを他の値に置き換
えてもよい。

【００２３】成分推測部４は、連続する複数ブロック
（あるブロックと、当該ブロックの時間的に２つ前のブ
ロック）のトーナル成分周波数及び非トーナル成分周波
数とトーナル成分レベル及び非トーナル成分レベルとを
参照して、予測式（数２式又は数３式）に基づいて予測
トーナル成分及び予測非トーナル成分を推測する。

【００２４】ＦＦＴ処理におけるサンプル数をＨ、当該
ブロックの周波数ｉのパワーをＰ₀（i）、当該ブロック
の時間的に１つ前のブロックの周波数ｉのパワーをＰ_-1
（i）、周波数ｉがトーナル成分であった場合に値が１
となるトーナル成分フラグをＴ_-1（i）（初期値は
０）、当該ブロックの時間的に２つ前のブロックの周波
数ｉのパワーをＰ_-2（i）、周波数ｉがトーナル成分で
あった場合に値が１となるトーナル成分フラグをＴ
_-2（i）（初期値は０）、当該ブロックの周波数ｉの予
測パワーをＰ₀’（i）（０≦ｉ≦Ｈ／２−１）、しきい
値をＳとする。

【００２５】過去のブロックのトーナル成分の時間推移
から等比減衰による微小トーナル成分を推測する場合、
すなわち、Ｔ_-2（i）＝Ｔ_-1（i）＝１、かつ、Ｐ
_-2（i）−Ｐ_-1（i）＞０、かつ、Ｐ_-1（i）−Ｐ₀（i）
＞０、かつ、Ｐ₀（i）＜Ｓの場合、予測トーナル成分Ｐ
₀’（i）は、（２）式により求まる。

【００２６】ｌｏｇ₁₀Ｐ₀’（i）＝ｌｏｇ₁₀Ｐ_-1（i） −｛ｌｏｇ₁₀Ｐ_-2（i）−ｌｏｇ₁₀Ｐ_-1（i）｝・・（２）

【００２７】過去のブロックの非トーナル成分の時間推
移から等比減衰による微小非トーナル成分を推測する場
合、すなわち、Ｔ_-2（i）＝Ｔ_-1（i）＝０、かつ、Ｐ_-2
（i）−Ｐ_-1（i）＞０、かつ、Ｐ_-1（i）−Ｐ₀（i）＞
０、かつ、Ｐ₀（i）＜Ｓの場合、予測非トーナル成分Ｐ
₀’（i）は、（２）式により求まる。

【００２８】また、過去のブロックのトーナル成分又は
非トーナル成分の時間推移から微小トーナル成分又は微
小非トーナル成分を推測する場合、等差減衰に基づいて
予測パワーＰ₀’（i）を算出することもできる。

【００２９】置換部５は、トーナル成分及び非トーナル
成分に該当する周波数スペクトルを、予め定められた条
件にしたがって予測トーナル成分及び予測非トーナル成
分に置き換え、予測周波数スペクトルを出力する。

【００３０】具体的には、Ｔ_-2（i）＝Ｔ_-1（i）＝１、
かつ、Ｐ₀（i）＜Ｐ₀’（i）の場合、Ｐ₀（i）をＰ₀’
（i）に置き換える。また、Ｔ_-2（i）＝Ｔ_-1（i）＝
０、かつ、Ｐ₀（i）＞Ｐ₀’（i）の場合、Ｐ₀（i）をＰ
₀’（i）に置き換える。

【００３１】置換部５は、成分推測部４で推測された予
測トーナル成分が有効か無効かの判断を行う。例えば、
トーナル成分が減衰傾向、或いは、予測トーナル成分レ
ベルが所定のしきい値以下のレベルでないときには、置
換部５は、トーナル成分が微小なものではなく楽音成分
が量子化雑音に埋もれてないと判断し、予測トーナル成
分を無効なものとする。この場合には、例えば、現時点
のブロックにおけるＦＦＴ部２からの周波数スペクトル
をそのまま差分成分算出部６に出力する。

【００３２】これに対し、例えば、トーナル成分が減衰
傾向にあり、かつ、予測トーナル成分レベルが所定のし
きい値以下のレベルであった場合には、トーナル成分が
微小なものであり、楽音成分が量子化雑音に埋もれてい
ると判断し、予測トーナル成分を有効なものとする。こ
の場合には、当該トーナル成分を予測トーナル成分に置
き換えて出力する。

【００３３】差分成分算出部６は、予測周波数スペクト
ルから周波数スペクトルを減算し、差分周波数スペクト
ルを得る。具体的には、１つのブロックの予測周波数ス
ペクトルをＱ０（i）とすると、差分周波数スペクトル
Ｄ₀（i）は、（３）式により表すことができる。

【００３４】Ｄ₀（i）＝Ｑ₀（i）−Ｐ₀（i）（０≦ｉ≦Ｈ／２−１）・・（３）

【００３５】このとき、差分周波数スペクトルの特定の
条件を満たさない帯域成分について当該帯域のパワーを
０とし、当該特定の条件を満たさない帯域成分に隣接し
た周辺帯域のパワーを制限して出力する。

【００３６】具体的には、差分周波数スペクトルＤ
₀（j）＝０の場合、差分周波数スペクトルＤ₀（j）の周
波数より高周波側で最初に差分周波数スペクトル０が現
れる周波数（ｊ＋ｘ₁）までの帯域成分のパワーと、差
分周波数スペクトルＤ₀（j）の周波数より低周波側で最
初に差分周波数スペクトル０が現れる周波数（ｊ＋
ｘ₂）までの帯域成分のパワーとを、所定の計算式によ
り求められた値に制限する。一例として、制限値Ｌ
（i）は、（４）式及び（５）式により求めることがで
きる。

【００３７】Ｌ（i）＝｛Ｍ／（ｘ₁＋１）｝×（ｊ−ｉ）（ｊ≦ｉ≦ｊ＋ｘ₁、Ｍは任意の定数）・・（４）Ｌ（i）＝｛Ｍ／（ｘ₂＋１）｝×（ｉ−ｊ）（ｊ＋ｘ₂≦ｉ≦ｊ、Ｍは任意の定数）・・（５）

【００３８】Ｄ０（i）＞Ｌ（i）の場合、Ｄ０（i）＝
Ｌ（i）に制限する。

【００３９】フィルタリング部７は、差分成分算出部６
の出力に対し、周波数軸上での過度のパワー変化を抑制
する。具体的には、成分推測部４で推測された予測トー
ナル成分に置換部５において置き換えられ、差分成分算
出部６で算出された差分周波数スペクトルが、当該ブロ
ックの前後のブロックの同じ周波数スペクトルに対し
て、急激に変化したレベルを有している場合、その変化
がノイズとなりデジタルオーディオ信号の音質が劣化す
ることになるため、フィルタリング処理（移動平均フィ
ルタ）により、急激に変化する部分を除去し、音質劣化
を防止する。

【００４０】パワー補償部８は、第１窓掛け部１でブラ
ックマン−ハリス窓関数を用いた窓掛け処理が行われた
周波数スペクトルから求められた差分周波数スペクトル
に対し、逆ＦＦＴ及びハニング窓を用いた窓掛け処理及
びオーバーラップ処理をして入力信号の波形に加算する
ため、差分周波数スペクトルに、ハニング窓とブラック
マン−ハリス窓とのパワー比を積算し、矩形窓処理を行
った周波数スペクトルから求めた差分周波数スペクトル
と等価にする。

【００４１】図５は、ハニング窓関数を用いた窓掛け処
理とブラックマン−ハリス窓関数を用いた窓掛け処理を
説明するための模式図である。図１に示すデジタル信号
処理装置において、第１窓掛け部１は、入力信号の周波
数を分析するため、図５（ａ）に示すように、ブラック
マン−ハリス窓関数を用いた窓掛け処理を行い、後述す
る第２窓掛け部１０は、ブロックとブロックのつなぎ目
を連続したものとするため、図５（ｂ）に示すように、
ハニング窓関数を用いて窓掛け処理を行う。

【００４２】ブラックマン−ハリス窓関数とハニング窓
関数とでは、図５（ｃ）及び図５（ｄ）に示すように、
矩形窓関数に対する各周波数スペクトルのパワーの減衰
率が異なる。ブラックマン−ハリス窓関数のパワー減衰
率は、５．１４ｄＢであり、ハニング窓関数のパワー減
衰率は４．２６ｄＢである。

【００４３】時間軸上の信号から周波数スペクトルに変
換するために用いられた窓掛け処理と、周波数スペクト
ルから時間軸上の信号に変換するために用いられた窓掛
け処理とにおいて、周波数スペクトルのパワー減衰率の
差がある。このパワー減衰率の差に基づく信号波形の歪
みの発生を防止するため、図５（ｅ）に示すように、ブ
ラックマン−ハリス窓関数を用いて窓掛け処理が行われ
た周波数スペクトルに、ブラックマンーハリス窓関数と
ハニング窓関数のパワー比を積算してスペクトルパワー
を変化させる。

【００４４】パワー補償前の差分周波数スペクトルをＥ
（i）、パワー補償後の差分周波数スペクトルをＦ（i）
とすると、Ｆ（i）は、（６）式により求まる。

【００４５】Ｆ（i）＝ｋ×Ｅ（i）・・（６）

【００４６】逆ＦＦＴ部９は、入力信号であるパワー補
償後の差分周波数スペクトルに対して、逆ＦＦＴ処理を
行い、時間軸上の信号波形を出力する。

【００４７】第２窓掛け部１０は、逆ＦＦＴ部９からの
出力信号にハニング窓関数を用いた窓掛け処理及びオー
バーラップ処理を施し出力する。

【００４８】遅延部１１は、入力信号を所定時間遅延さ
せる。遅延させる時間は、第１窓掛け部１から第２窓掛
け部１０までの処理時間に相当する。

【００４９】合成部１２は、遅延部１１の出力信号と第
２窓掛け部１０の出力信号とを合成して出力する。

【００５０】デジタル信号処理装置の処理動作について
説明する。図６は、本実施例のデジタル信号処理装置に
おける第１窓掛け部から差分推測部までの処理を説明す
るための模式図である。図７は、本実施例のデジタル信
号処理装置において予測トーナル成分が無効である場合
を説明するための模式図である。図８は、本実施例のデ
ジタル信号処理装置において予測トーナル成分が有効で
ある場合を説明するための模式図である。図９は、本実
施例のデジタル信号処理装置におけるフィルタリング部
から合成部までの処理を説明するための模式図である。

【００５１】図６（ａ）に示すデジタルオーディオ信号
に２ⁿサンプル（例えば、１０２４サンプル）からなる
ブロックに区切り、各ブロック毎に各ブロックの信号に
ブラックマン−ハリス窓関数を掛けて、ブロック間をオ
ーバーラップさせてＦＦＴ処理を施すと、図６（ｂ）の
ｂ１又はｂ２に示すようなスペクトル分布が得られる。

【００５２】図６（ｂ）のｂ１に示すブロックについて
注目すると、トーナル成分検出部２は、図６（ｂ）のｂ
１に示すブロックのスペクトル分布からトーナル成分を
検出し、トーナル成分及びその周辺（非トーナル成分）
のレベルなどのパラメータを算出する。成分推測部４
は、トーナル成分及び非トーナル成分に基づいて、過去
数ブロック分のパラメータを用いて、現時点のブロック
での予測トーナル成分及び予測非トーナル成分を推測す
る。例えば、図６（ｂ）のｂ１のスペクトル分布につい
て、図６（ｃ）に示すようなスペクトル分布を推測す
る。

【００５３】図６（ｃ）に示す推定したスペクトル分布
と図６（ｂ）のｂ１に示す元のデジタルオーディオ信号
のスペクトル分布とを比較することにより、図６（ｄ）
に示す差分周波数スペクトルが得られる。

【００５４】置換部５は、ＦＦＴ部２から出力された周
波数スペクトルを成分推測部４で推測された予測トーナ
ル成分及び予測非トーナル成分に置換して出力する。

【００５５】具体的には、入力信号が図７（ａ）のよう
なものであるとき、時間Ｔ１までは、トーナル成分が減
衰傾向にないか、或いは、推測された予測トーナル成分
レベルが所定のしきい値以下のレベルでない場合には、
置換部５は、トーナル成分が微小なものではなく楽音成
分が量子化雑音に埋もれていないと判断し、成分推測部
４で推測した予測トーナル成分を無効なものとする。

【００５６】この場合、置換部５は、現時点のブロック
における周波数スペクトルをＦＦＴ部２からの周波数ス
ペクトルをそのまま出力する。したがって、置換部５か
ら出力された周波数スペクトル（図７（ｂ））とＦＦＴ
部２から出力された周波数スペクトル（図７（ｃ））と
は全く同じものとなり、差分成分算出部６からの出力
は、図７（ｄ）に示すようにゼロとなる。この結果、第
２窓掛け部１０からの出力波形は、図７（ｅ）に示すよ
うに、ゼロレベルのものとなり、合成部１２からの出力
は、図７（ａ）に示す信号波形そのものとなる。

【００５７】図８において、入力信号が図８（ａ）に示
すものである場合、時間Ｔ１以降は、トーナル成分が減
衰傾向にあり、かつ予測トーナル成分レベルが所定のし
きい値以下のレベルである場合には、置換部５は、トー
ナル成分が微小なものであり、楽音成分が量子化雑音に
埋もれていると判断し、成分推測部６で推測された予測
トーナル成分を有効なものとなる。

【００５８】この場合、置換部５は、当該トーナル成分
を予測トーナル成分に置き換えて出力する。置換部５か
ら出力された周波数スペクトルは、差分成分算出部６に
入力され、差分成分算出部６において、置換部５から出
力された周波数スペクトル（図８（ｂ））とＦＦＴ部２
から出力された周波数スペクトル（図８（ｃ））との差
分（図８（ｄ））が算出される。差分成分算出部６の算
出結果は、図８（ｅ）に示すような差分周波数スペクト
ルとなる。

【００５９】図８（ｅ）に示す差分周波数スペクトル
は、フィルタリング部７において移動平均フィルタリン
グ処理が施され、図９（ａ）に示すような差分周波数ス
ペクトルとなる。

【００６０】フィルタリング部７から出力された差分周
波数スペクトル（図９（ａ））は、パワー補償部８にお
いて、ハニング窓関数とブラックマン−ハリス窓関数と
のパワー比が積算され、図９（ｂ）に示す差分周波数ス
ペクトルが出力される。

【００６１】パワー補償部８からの出力が、図９（ｂ）
に示すような場合、逆ＦＦＴ部９において周波数スペク
トルから時間軸上の信号に変換され、図９（ｃ）に示す
信号波形が出力される。図９（ｃ）に示す信号波形は、
これを入力信号に合成するときに、入力信号に含まれる
量子化雑音等を除去する方向に働く。

【００６２】しかし、遅延部１１から出力された所定時
間遅延した入力信号に対して微小トーナル成分を推測し
て付加すると共に、その周囲帯域を効果的に減衰させる
ために、逆ＦＦＴ部９からの信号波形（図９（ｃ））を
直接合成すると、ブロックのつなぎ目で「０」でない成
分、すなわち段差が生じるため、合成された信号にも段
差が生じる。

【００６３】合成された信号に段差が生じないようにす
るため、第２窓掛け部１０で、逆ＦＦＴ部９からの出力
に所定の窓関数を掛ける。この窓関数には、ブロックの
つなぎ目で「０」となると共に、ブロックとブロックを
オーバーラップした場合に同じ周波数スペクトルのパワ
ーを合成したレベルが「１」となるものが用いられ、図
９（ｃ）の信号波形にハニング窓関数を掛けることによ
り、図９（ｄ）のｄ１又はｄ２に示すように、ブロック
のつなぎ目が「０」となる信号波形が得られる。

【００６４】図９（ｄ）のｄ１又はｄ２に示すような信
号波形を入力信号に合成すると、図９（ｅ）に示すよう
な、微小トーナル成分を推測して付加すると共に、その
周囲の帯域を効果的に減衰させることができ、信号波形
に段差が生じない信号を得ることができる。

【００６５】本実施例のデジタル信号処理装置において
は、入力信号の複数サンプルを１ブロックとするとき
に、入力信号にブラックマン−ハリス窓関数を用いて窓
掛け処理を施し、オーバーラップして区切られた各ブロ
ック毎に周波数スペクトルに変換し、変換されたブロッ
ク単位の周波数スペクトルからトーナル成分を検出し、
トーナル成分の時間推移により予測トーナル成分及び予
測非トーナル成分を備えた周波数スペクトルを構成し、
当該周波数スペクトルと実際の入力信号による周波数ス
ペクトルとの差分成分を算出し、差分成分をブロック単
位の時間軸波形に逆変換し、逆変換されたブロック単位
の時間軸波形に窓掛け処理を施し、窓掛け処理された時
間軸波形を所定時間遅延させた入力信号に量子化雑音ま
たは量子化歪みが除去される方向に合成する。

【００６６】このことにより、デジタルオーディオ信号
の量子化ビット数により表される信号より微小な信号成
分の再生が可能となる。

【００６７】すなわち、デジタルオーディオ信号のトー
ナル成分を使用して（微小トーナル成分を予測して用い
ることにより）、量子化雑音に埋もれている微小な楽音
成分を抽出することができる。微小トーナル成分を推測
して付加すると共に、その周囲帯域を効果的に減衰させ
ることによって、デジタルオーディオ信号の量子化ビッ
ト数により表される信号より微小な信号、特に楽音の減
衰部分で気になる量子化雑音による音質劣化や突然音が
消えてしまう尻切れを効果的に減少させることができ、
微小音再現性の高い高音質なデジタルオーディオ信号を
得ることができる。

【００６８】前述した実施例では、デジタルオーディオ
信号の減衰部分に適用する場合について説明したが、音
楽信号の立ち上がり部分にも適用することができる。

【００６９】

【発明の効果】本発明によれば、デジタルオーディオ信
号から量子化雑音または量子化歪みを低減する際に、量
子化雑音と同等またはそれ以下の微小レベルの信号成分
を良好に再現することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のデジタル信号処理装置の一実施例の概
略構成を示す模式図。

【図２】本実施例のデジタル信号処理装置におけるＦＦ
Ｔ部のＦＦＴ処理を説明するための模式図。

【図３】本実施例のデジタル信号処理装置における第１
窓掛け部を説明するめたの模式図。

【図４】トーナル成分を説明するための模式図。

【図５】ハニング窓関数を用いた窓掛け処理とブラック
マン−ハリス窓関数を用いた窓掛け処理を説明するため
の模式図。

【図６】本実施例のデジタル信号処理装置における第１
窓掛け部から差分推測部までの処理を説明するための模
式図。

【図７】本実施例のデジタル信号処理装置において予測
トーナル成分が無効である場合を説明するための模式
図。

【図８】本実施例のデジタル信号処理装置において予測
トーナル成分が有効である場合を説明するための模式
図。

【図９】本実施例のデジタル信号処理装置におけるフィ
ルタリング部から合成部までの処理を説明するための模
式図。

【図１０】従来のデジタル信号処理装置の概略構成を示
す模式図。

【符号の説明】

１・・第１窓掛け部、２・・ＦＦＴ部、３・・トーナル
成分検出部、４・・成分推測部、５・・置換部、６・・
差分成分算出部、７・・フィルタリング部、８・・パワ
ー補償部、９・・逆ＦＦＴ部、１０・・第２窓掛け部、
１１・・遅延部、１２・・合成部。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力信号を予め定められた時間遅延させる
遅延部と、前記入力信号の複数サンプルを１ブロックと
して各ブロックがオーバーラップして区切られ前記ブロ
ックの信号に第１窓関数を用いて窓掛け処理を施す第１
窓掛け部と、前記ブロック毎に時間軸上の信号を周波数
スペクトルに変換する周波数スペクトル変換部と、前記
周波数スペクトルからトーナル成分を検出するトーナル
成分検出部と、過去のトーナル成分に基づいて現時点の
トーナル成分を推測し予測トーナル成分を求める成分推
測部と、過去のトーナル成分の時間推移に基づいて現時
点のトーナル成分を予測トーナル成分に置換する置換部
と、該置換部から出力された周波数スペクトルと前記周
波数スペクトル変換手段から出力された周波数スペクト
ルとの差分周波数スペクトルを算出する差分成分算出部
と、前記差分周波数スペクトルにフィルタリング処理を
施すフィルタリング部と、前記第１窓関数と第２窓関数
とのパワー比を算出し前記差分周波数スペクトルに積算
するパワー補償部と、該パワー補償部から出力された差
分周波数スペクトルを時間軸上の信号に変換する逆周波
数スペクトル変換部と、逆周波数スペクトル変換部で変
換された時間軸上の信号に第２窓関数を用いて窓掛け処
理を施す第２窓掛け部と、前記遅延部により遅延された
入力信号に前記第２窓掛け部から出力された時間軸上の
信号を合成する合成部とを備えたことを特徴とするデジ
タル信号処理装置。