JP2002351500A - ディジタルデータの符号化方法 - Google Patents
ディジタルデータの符号化方法Info
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- JP2002351500A JP2002351500A JP2001158767A JP2001158767A JP2002351500A JP 2002351500 A JP2002351500 A JP 2002351500A JP 2001158767 A JP2001158767 A JP 2001158767A JP 2001158767 A JP2001158767 A JP 2001158767A JP 2002351500 A JP2002351500 A JP 2002351500A
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- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】本発明は、アルゴリズムを複雑化することな
く、純音性の高いディジタルデータから純音性の低いデ
ィジタルデータまで、高忠実に符号化することが可能な
ディジタルデータの符号化方法を提供することを目的と
する。 【解決手段】本発明に係るディジタルデータの符号化方
法は、入力ディジタルデータのスペクトルパワーを算出
するパワー算出部３１と、該スペクトルパワーの最大値
と平均値から入力ディジタルデータの純音性の高低を判
定し、その判定結果に応じてマスキング特性を切り換え
る純音性判定部３２と、を有している。
く、純音性の高いディジタルデータから純音性の低いデ
ィジタルデータまで、高忠実に符号化することが可能な
ディジタルデータの符号化方法を提供することを目的と
する。 【解決手段】本発明に係るディジタルデータの符号化方
法は、入力ディジタルデータのスペクトルパワーを算出
するパワー算出部３１と、該スペクトルパワーの最大値
と平均値から入力ディジタルデータの純音性の高低を判
定し、その判定結果に応じてマスキング特性を切り換え
る純音性判定部３２と、を有している。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ミニディスク等の
記録媒体に楽音や音声等のディジタルデータを記録する
にあたって、前記楽音や音声等に適応して各周波数帯域
のスペクトルに対するビット割り当てを行い、データ量
を圧縮する符号化方法に関する。
記録媒体に楽音や音声等のディジタルデータを記録する
にあたって、前記楽音や音声等に適応して各周波数帯域
のスペクトルに対するビット割り当てを行い、データ量
を圧縮する符号化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】楽音や音声等のディジタルデータを高能
率で圧縮符号化する方法として、ミニディスクで用いら
れているＡＴＲＡＣ（Adaptive TRansform Acoustic Co
ding）が挙げられる。このＡＴＲＡＣでは、ディジタル
データを高能率で圧縮するために、入力ディジタルデー
タは複数の周波数帯域（以下、適宜サブバンドフレーム
と呼ぶ）に分割され、可変長の単位時間でブロック化さ
れる。ブロック化されたディジタルデータはＭＤＣＴ
（Modified Discrete Cosine Transform）処理によって
スペクトル信号に変換され、さらに聴覚心理特性を利用
して割り当てられたビット数で各スペクトル信号がそれ
ぞれ符号化される。
率で圧縮符号化する方法として、ミニディスクで用いら
れているＡＴＲＡＣ（Adaptive TRansform Acoustic Co
ding）が挙げられる。このＡＴＲＡＣでは、ディジタル
データを高能率で圧縮するために、入力ディジタルデー
タは複数の周波数帯域（以下、適宜サブバンドフレーム
と呼ぶ）に分割され、可変長の単位時間でブロック化さ
れる。ブロック化されたディジタルデータはＭＤＣＴ
（Modified Discrete Cosine Transform）処理によって
スペクトル信号に変換され、さらに聴覚心理特性を利用
して割り当てられたビット数で各スペクトル信号がそれ
ぞれ符号化される。
【０００３】上記の圧縮符号化に適用することができる
聴覚心理特性には、等ラウドネス特性やマスキング効果
が挙げられる。等ラウドネス特性とは、同じ音圧レベル
の音であっても、人間が感じ取る音の大きさが周波数に
よって変化することを表すものである。従って、人間が
感じ取ることのできる音の大きさを示す最小可聴限がそ
の音の周波数によって変化することを表している。
聴覚心理特性には、等ラウドネス特性やマスキング効果
が挙げられる。等ラウドネス特性とは、同じ音圧レベル
の音であっても、人間が感じ取る音の大きさが周波数に
よって変化することを表すものである。従って、人間が
感じ取ることのできる音の大きさを示す最小可聴限がそ
の音の周波数によって変化することを表している。
【０００４】一方、マスキング効果には同時マスキング
効果と経時マスキング効果がある。同時マスキング効果
とは、複数の周波数成分の音が同時に発生しているとき
に、ある音が別の音を聴き取り難くさせる現象を言う。
また、経時マスキング効果とは、大きな音の時間軸方向
の前後では、別の音が聞き取り難くなる現象を言う。
効果と経時マスキング効果がある。同時マスキング効果
とは、複数の周波数成分の音が同時に発生しているとき
に、ある音が別の音を聴き取り難くさせる現象を言う。
また、経時マスキング効果とは、大きな音の時間軸方向
の前後では、別の音が聞き取り難くなる現象を言う。
【０００５】このような聴覚心理特性を利用したビット
割り当て法、例えば反復法と呼ばれる割り当て法では、
入力されたディジタルデータに適応した実際のビット割
り当てを、次のようにして行っている。
割り当て法、例えば反復法と呼ばれる割り当て法では、
入力されたディジタルデータに適応した実際のビット割
り当てを、次のようにして行っている。
【０００６】まず、各周波数帯域のパワーＳを求め、そ
のパワーＳによる他の周波数帯域に対するマスキング閾
値Ｍを求める。次に、このマスキング閾値Ｍと、各周波
数帯域をｎビットで量子化したときの量子化雑音パワー
Ｎ（ｎ）とから、マスキング閾値対雑音比ＭＮＲ（ｎ）
＝Ｍ／Ｎ（ｎ）を求める。続いて、そのマスキング閾値
対雑音比ＭＮＲ（ｎ）が最小となる周波数帯域にビット
の割当てを行った後、該マスキング閾値対雑音比ＭＮＲ
（ｎ）を更新し、再び最小の周波数帯域にビットの割り
当てが行われる。
のパワーＳによる他の周波数帯域に対するマスキング閾
値Ｍを求める。次に、このマスキング閾値Ｍと、各周波
数帯域をｎビットで量子化したときの量子化雑音パワー
Ｎ（ｎ）とから、マスキング閾値対雑音比ＭＮＲ（ｎ）
＝Ｍ／Ｎ（ｎ）を求める。続いて、そのマスキング閾値
対雑音比ＭＮＲ（ｎ）が最小となる周波数帯域にビット
の割当てを行った後、該マスキング閾値対雑音比ＭＮＲ
（ｎ）を更新し、再び最小の周波数帯域にビットの割り
当てが行われる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】確かに、上記で説明し
た従来の符号化方法によれば、楽音や音声等のディジタ
ルデータを高能率で圧縮符号化することができる。
た従来の符号化方法によれば、楽音や音声等のディジタ
ルデータを高能率で圧縮符号化することができる。
【０００８】しかしながら、正弦波のように純音性の高
いディジタルデータに対してマスキング閾値対雑音比Ｍ
ＮＲ（ｎ）を用いたビット割り当てを行うと、自身のパ
ワー或いはエネルギーによって自身がマスキングの影響
を受けてしまうため、信号対雑音比ＳＮＲ（ｎ）＝Ｓ／
Ｎ（ｎ）を用いたビット割り当てを行った場合と比べ
て、符号化・復号化時の歪み率、Ｓ／Ｎ特性、及びダイ
ナミックレンジといったオーディオ特性が悪化するとい
う課題があった。
いディジタルデータに対してマスキング閾値対雑音比Ｍ
ＮＲ（ｎ）を用いたビット割り当てを行うと、自身のパ
ワー或いはエネルギーによって自身がマスキングの影響
を受けてしまうため、信号対雑音比ＳＮＲ（ｎ）＝Ｓ／
Ｎ（ｎ）を用いたビット割り当てを行った場合と比べ
て、符号化・復号化時の歪み率、Ｓ／Ｎ特性、及びダイ
ナミックレンジといったオーディオ特性が悪化するとい
う課題があった。
【０００９】また、超低域や超高域の正弦波に対してマ
スキング閾値対雑音比ＭＮＲ（ｎ）を用いたビット割り
当てを行うと、最小可聴限もオーディオ特性の悪化要因
となるおそれがあった。なお、超低域の正弦波に対して
信号対雑音比ＳＮＲ（ｎ）を用いたビット割り当てを行
った場合には、隣接するサブバンドフレーム間の分析窓
のクロスポイントで、知覚可能な量子化誤差が生じるお
それがあった。
スキング閾値対雑音比ＭＮＲ（ｎ）を用いたビット割り
当てを行うと、最小可聴限もオーディオ特性の悪化要因
となるおそれがあった。なお、超低域の正弦波に対して
信号対雑音比ＳＮＲ（ｎ）を用いたビット割り当てを行
った場合には、隣接するサブバンドフレーム間の分析窓
のクロスポイントで、知覚可能な量子化誤差が生じるお
それがあった。
【００１０】一方、ホワイトノイズのように純音性の低
いディジタルデータに対してマスキング閾値対雑音比Ｍ
ＮＲ（ｎ）を用いたビット割り当てを行うと、自身のパ
ワー或いはエネルギーによって、マスキング閾値対雑音
比ＭＮＲ（ｎ）が広帯域でフラットにならないため、信
号対雑音比ＳＮＲ（ｎ）を用いたビット割り当てを行っ
た場合と比べて、符号化・復号化時の音質が悪化すると
いう課題があった。また、最小可聴限も音質の悪化要因
となるおそれがあった。
いディジタルデータに対してマスキング閾値対雑音比Ｍ
ＮＲ（ｎ）を用いたビット割り当てを行うと、自身のパ
ワー或いはエネルギーによって、マスキング閾値対雑音
比ＭＮＲ（ｎ）が広帯域でフラットにならないため、信
号対雑音比ＳＮＲ（ｎ）を用いたビット割り当てを行っ
た場合と比べて、符号化・復号化時の音質が悪化すると
いう課題があった。また、最小可聴限も音質の悪化要因
となるおそれがあった。
【００１１】この点、本件出願人は、特開平１０−２０
７４８９号公報において、純音性の高いディジタルデー
タ或いは純音性の低いディジタルデータを符号化する場
合、各周波数帯域の相互に隣接するスペクトルのパワー
Ｓ（或いはエネルギー）の差から求めたピーク及びロー
カルピークとマスキング閾値Ｍとの関係に対応して、マ
スキング閾値対雑音比ＭＮＲ（ｎ）を用いたビット割り
当てを行うビットレートと、信号対雑音比ＳＮＲ（ｎ）
を用いたビット割り当てを行うビットレートとを、可変
させる構成のディジタルデータ符号化方法を提案してい
る。
７４８９号公報において、純音性の高いディジタルデー
タ或いは純音性の低いディジタルデータを符号化する場
合、各周波数帯域の相互に隣接するスペクトルのパワー
Ｓ（或いはエネルギー）の差から求めたピーク及びロー
カルピークとマスキング閾値Ｍとの関係に対応して、マ
スキング閾値対雑音比ＭＮＲ（ｎ）を用いたビット割り
当てを行うビットレートと、信号対雑音比ＳＮＲ（ｎ）
を用いたビット割り当てを行うビットレートとを、可変
させる構成のディジタルデータ符号化方法を提案してい
る。
【００１２】確かに、上記の符号化方法によれば、正弦
波のように狭帯域なディジタルデータから、ホワイトノ
イズのように広帯域なディジタルデータに至るまで、最
適なビット割り当てを自動的に行うことができるので、
マスキング閾値対雑音比ＭＮＲ（ｎ）等の同時マスキン
グを利用したビット割り当てに不向きな楽音に対しても
音質の劣化を防止することができる。しかしながら、マ
スキング閾値対雑音比ＭＮＲ（ｎ）と信号対雑音比ＳＮ
Ｒ（ｎ）とを併用する上記の符号化方法では、アルゴリ
ズムが複雑なものとなっていた。
波のように狭帯域なディジタルデータから、ホワイトノ
イズのように広帯域なディジタルデータに至るまで、最
適なビット割り当てを自動的に行うことができるので、
マスキング閾値対雑音比ＭＮＲ（ｎ）等の同時マスキン
グを利用したビット割り当てに不向きな楽音に対しても
音質の劣化を防止することができる。しかしながら、マ
スキング閾値対雑音比ＭＮＲ（ｎ）と信号対雑音比ＳＮ
Ｒ（ｎ）とを併用する上記の符号化方法では、アルゴリ
ズムが複雑なものとなっていた。
【００１３】本発明は上記の問題点に鑑み、アルゴリズ
ムを複雑化することなく、純音性の高いディジタルデー
タから純音性の低いディジタルデータまで、高忠実に符
号化することが可能なディジタルデータの符号化方法を
提供することを第１の目的とする。また、本発明は、超
低域であってかつ純音性の高いディジタルデータを符号
化する際であっても、隣接するサブバンドフレーム間の
分析窓のクロスポイントで、知覚可能な量子化誤差が生
じるおそれの少ないディジタルデータの符号化方法を提
供することを第２の目的とする。
ムを複雑化することなく、純音性の高いディジタルデー
タから純音性の低いディジタルデータまで、高忠実に符
号化することが可能なディジタルデータの符号化方法を
提供することを第１の目的とする。また、本発明は、超
低域であってかつ純音性の高いディジタルデータを符号
化する際であっても、隣接するサブバンドフレーム間の
分析窓のクロスポイントで、知覚可能な量子化誤差が生
じるおそれの少ないディジタルデータの符号化方法を提
供することを第２の目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】上記した第１の目的を達
成するために、本発明に係るディジタルデータの符号化
方法では、楽音や音声等のディジタルデータを周波数領
域に変換するステップと、前記周波数領域を複数の周波
数帯域に分割するステップと、聴覚心理特性を反映して
前記周波数帯域のパワーまたはエネルギーの大きさから
各周波数帯域のマスキング閾値対雑音比を求めるステッ
プと、前記マスキング閾値対雑音比の大小に基づいて前
記周波数帯域毎にビット割り当てを行うステップと、を
有するディジタルデータの符号化方法において、前記周
波数帯域のパワーまたはエネルギーの最大値及び平均値
から、入力された前記ディジタルデータの純音性を判定
するステップを有している。
成するために、本発明に係るディジタルデータの符号化
方法では、楽音や音声等のディジタルデータを周波数領
域に変換するステップと、前記周波数領域を複数の周波
数帯域に分割するステップと、聴覚心理特性を反映して
前記周波数帯域のパワーまたはエネルギーの大きさから
各周波数帯域のマスキング閾値対雑音比を求めるステッ
プと、前記マスキング閾値対雑音比の大小に基づいて前
記周波数帯域毎にビット割り当てを行うステップと、を
有するディジタルデータの符号化方法において、前記周
波数帯域のパワーまたはエネルギーの最大値及び平均値
から、入力された前記ディジタルデータの純音性を判定
するステップを有している。
【００１５】なお、上記したディジタルデータの符号化
方法においては、前記ディジタルデータの純音性の高低
に応じて、マスキング特性を変更するとよい。
方法においては、前記ディジタルデータの純音性の高低
に応じて、マスキング特性を変更するとよい。
【００１６】また、上記した第２の目的を達成するため
に、本発明に係るディジタルデータの符号化方法では、
楽音や音声等のディジタルデータを複数のサブバンドフ
レームに分割するステップと、前記サブバンドフレーム
を周波数領域に変換するステップと、前記周波数領域を
複数の周波数帯域に分割するステップと、前記周波数帯
域毎にビット割り当てを行うステップと、を有するディ
ジタルデータの符号化方法において、前記周波数帯域の
パワーまたはエネルギーの最大値及び平均値から、入力
された前記ディジタルデータの純音性を判定するステッ
プと、前記ディジタルデータの純音性が高い場合、前記
周波数帯域のパワーまたはエネルギーの最大値が存在す
るサブバンドフレームの全ての周波数帯域に、少なくと
も最低量子化ビット数以上のビットを割り当てるステッ
プと、を有している。
に、本発明に係るディジタルデータの符号化方法では、
楽音や音声等のディジタルデータを複数のサブバンドフ
レームに分割するステップと、前記サブバンドフレーム
を周波数領域に変換するステップと、前記周波数領域を
複数の周波数帯域に分割するステップと、前記周波数帯
域毎にビット割り当てを行うステップと、を有するディ
ジタルデータの符号化方法において、前記周波数帯域の
パワーまたはエネルギーの最大値及び平均値から、入力
された前記ディジタルデータの純音性を判定するステッ
プと、前記ディジタルデータの純音性が高い場合、前記
周波数帯域のパワーまたはエネルギーの最大値が存在す
るサブバンドフレームの全ての周波数帯域に、少なくと
も最低量子化ビット数以上のビットを割り当てるステッ
プと、を有している。
【００１７】
【発明の実施の形態】本発明に係るディジタルデータの
符号化方法を採用したディジタル録音再生装置として、
ここでは、ミニディスク録音再生装置を例に挙げて説明
を行う。図１は本発明に係るディジタルデータの符号化
方法を採用したミニディスク録音再生装置の一構成例を
示すブロック図である。
符号化方法を採用したディジタル録音再生装置として、
ここでは、ミニディスク録音再生装置を例に挙げて説明
を行う。図１は本発明に係るディジタルデータの符号化
方法を採用したミニディスク録音再生装置の一構成例を
示すブロック図である。
【００１８】本図に示すミニディスク録音再生装置１に
設けられた入力端子２には、コンパクトディスク再生装
置や衛星放送受信装置などのディジタル音声信号源から
出力されたディジタル音声データが、例えば光信号とし
てシリアル入力される。入力端子２に入力された光信号
は、光電素子３によって電気信号に変換された後、ディ
ジタルＰＬＬ（Phase-Locked-Loop）回路４に入力され
る。
設けられた入力端子２には、コンパクトディスク再生装
置や衛星放送受信装置などのディジタル音声信号源から
出力されたディジタル音声データが、例えば光信号とし
てシリアル入力される。入力端子２に入力された光信号
は、光電素子３によって電気信号に変換された後、ディ
ジタルＰＬＬ（Phase-Locked-Loop）回路４に入力され
る。
【００１９】ディジタルＰＬＬ回路４は、入力されたデ
ィジタル音声データからクロックの抽出を行うととも
に、サンプリング周波数および量子化ビット数に対応し
たマルチビットデータを再現する。このマルチビットデ
ータは信号源毎に異なるサンプリングレート（コンパク
トディスク；４４．１ｋＨｚ、ディジタルオーディオテ
ープレコーダ；４８ｋＨｚ、衛星放送（Ａモード）；３
２ｋＨｚなど）で標本化されたディジタルデータであ
る。そこで、ディジタルＰＬＬ回路４から出力されたマ
ルチビットデータは、周波数変換回路５によってそのサ
ンプリングレートをミニディスクの規格に対応した４
４．１ｋＨｚに変換される。
ィジタル音声データからクロックの抽出を行うととも
に、サンプリング周波数および量子化ビット数に対応し
たマルチビットデータを再現する。このマルチビットデ
ータは信号源毎に異なるサンプリングレート（コンパク
トディスク；４４．１ｋＨｚ、ディジタルオーディオテ
ープレコーダ；４８ｋＨｚ、衛星放送（Ａモード）；３
２ｋＨｚなど）で標本化されたディジタルデータであ
る。そこで、ディジタルＰＬＬ回路４から出力されたマ
ルチビットデータは、周波数変換回路５によってそのサ
ンプリングレートをミニディスクの規格に対応した４
４．１ｋＨｚに変換される。
【００２０】音声圧縮回路６は、ＡＴＲＡＣ（Adaptive
TRansform Acoustic Coding）方式によって入力された
ディジタル音声データの圧縮符号化を行い、符号化され
たディジタル音声データをショックプルーフメモリコン
トローラ７を介して信号処理回路８に送出する。なお、
音声圧縮回路６におけるディジタルデータの符号化方法
については、後ほど詳細に説明を行う。
TRansform Acoustic Coding）方式によって入力された
ディジタル音声データの圧縮符号化を行い、符号化され
たディジタル音声データをショックプルーフメモリコン
トローラ７を介して信号処理回路８に送出する。なお、
音声圧縮回路６におけるディジタルデータの符号化方法
については、後ほど詳細に説明を行う。
【００２１】ショックプルーフメモリコントローラ７で
制御されるショックプルーフメモリ９は、音声圧縮回路
６から出力されるディジタル音声データの転送速度と、
信号処理回路８に入力されるディジタル音声データの転
送速度との差を吸収するとともに、再生時における振動
等の外乱による再生信号の中断を補間し、ディジタル音
声データを保護するためのものである。
制御されるショックプルーフメモリ９は、音声圧縮回路
６から出力されるディジタル音声データの転送速度と、
信号処理回路８に入力されるディジタル音声データの転
送速度との差を吸収するとともに、再生時における振動
等の外乱による再生信号の中断を補間し、ディジタル音
声データを保護するためのものである。
【００２２】信号処理回路８は、エンコーダおよびデコ
ーダとしての機能を備えており、入力されたディジタル
音声データをシリアルの磁界変調信号にエンコードして
ヘッド駆動回路１０に与える。ヘッド駆動回路１０は、
記録ヘッド１１をミニディスク１２上の所定記録位置に
移動させるとともに、前記磁界変調信号に対応した磁界
を発生させる。このとき、ミニディスク１２上の所定記
録位置には、光ピックアップ１３からレーザ光が照射さ
れており、これによって前記磁界に対応した磁化パター
ンがミニディスク１２上に形成される。
ーダとしての機能を備えており、入力されたディジタル
音声データをシリアルの磁界変調信号にエンコードして
ヘッド駆動回路１０に与える。ヘッド駆動回路１０は、
記録ヘッド１１をミニディスク１２上の所定記録位置に
移動させるとともに、前記磁界変調信号に対応した磁界
を発生させる。このとき、ミニディスク１２上の所定記
録位置には、光ピックアップ１３からレーザ光が照射さ
れており、これによって前記磁界に対応した磁化パター
ンがミニディスク１２上に形成される。
【００２３】一方、光ピックアップ１３は、ミニディス
ク１２から前記磁化パターンに対応したシリアル信号を
再生する。再生されたシリアル信号は高周波アンプ１４
（以下、ＲＦアンプ１４と呼ぶ）で増幅された後、信号
処理回路８によってディジタル音声データにデコードさ
れる。デコードされたディジタル音声データは、ショッ
クプルーフメモリコントローラ７及びショックプルーフ
メモリ９で外乱による影響を除去された後、音声伸長回
路１５に送出される。
ク１２から前記磁化パターンに対応したシリアル信号を
再生する。再生されたシリアル信号は高周波アンプ１４
（以下、ＲＦアンプ１４と呼ぶ）で増幅された後、信号
処理回路８によってディジタル音声データにデコードさ
れる。デコードされたディジタル音声データは、ショッ
クプルーフメモリコントローラ７及びショックプルーフ
メモリ９で外乱による影響を除去された後、音声伸長回
路１５に送出される。
【００２４】音声伸長回路１５は、ＡＴＲＡＣ方式によ
る圧縮符号化の逆変換処理を行い、フルビットのディジ
タル音声データを復調する。復調されたディジタル音声
データは、ディジタル／アナログ変換回路１６（以下、
Ｄ／Ａ変換回路１６と呼ぶ）によってアナログ音声デー
タに変換され、出力端子１７から外部へ出力される。
る圧縮符号化の逆変換処理を行い、フルビットのディジ
タル音声データを復調する。復調されたディジタル音声
データは、ディジタル／アナログ変換回路１６（以下、
Ｄ／Ａ変換回路１６と呼ぶ）によってアナログ音声デー
タに変換され、出力端子１７から外部へ出力される。
【００２５】なお、ＲＦアンプ１４で増幅されたシリア
ル信号は、サーボ回路１８にも入力されている。サーボ
回路１８は、再生されたシリアル信号に応じてドライバ
回路１９に制御信号を送出し、該ドライバ回路１９を介
してスピンドルモータ２０の回転速度をフィードバック
制御する。このようなフィードバック制御により、ミニ
ディスク１２を線速度一定で回転させることができる。
ル信号は、サーボ回路１８にも入力されている。サーボ
回路１８は、再生されたシリアル信号に応じてドライバ
回路１９に制御信号を送出し、該ドライバ回路１９を介
してスピンドルモータ２０の回転速度をフィードバック
制御する。このようなフィードバック制御により、ミニ
ディスク１２を線速度一定で回転させることができる。
【００２６】また、サーボ回路１８は、ドライバ回路１
９を介して送りモータ２１の回転速度もフィードバック
制御している。このようなフィードバック制御により、
ミニディスク１２の半径方向に対する光ピックアップ１
３の変移制御、すなわちトラッキング制御を行うことが
できる。さらに、サーボ回路１８は、ドライバ回路１９
を介して光ピックアップ１３のフォーカシング制御も行
っている。
９を介して送りモータ２１の回転速度もフィードバック
制御している。このようなフィードバック制御により、
ミニディスク１２の半径方向に対する光ピックアップ１
３の変移制御、すなわちトラッキング制御を行うことが
できる。さらに、サーボ回路１８は、ドライバ回路１９
を介して光ピックアップ１３のフォーカシング制御も行
っている。
【００２７】上記した信号処理回路８、光ピックアップ
１３、ＲＦアンプ１４、サーボ回路１８、及びドライバ
回路１９等には、図示しない電源回路から電力供給が行
われるが、このような電力供給動作や後述する信号処理
動作は、全てシステムコントロールマイコン２２によっ
て集中管理されている。なお、システムコントロールマ
イコン２２には、曲名入力や選曲操作、或いは音質調整
動作等を行うための入力装置２３が接続されている。
１３、ＲＦアンプ１４、サーボ回路１８、及びドライバ
回路１９等には、図示しない電源回路から電力供給が行
われるが、このような電力供給動作や後述する信号処理
動作は、全てシステムコントロールマイコン２２によっ
て集中管理されている。なお、システムコントロールマ
イコン２２には、曲名入力や選曲操作、或いは音質調整
動作等を行うための入力装置２３が接続されている。
【００２８】続いて、上記した音声圧縮回路６における
ディジタルデータ符号化処理の第１実施形態について説
明する。図２は音声圧縮回路６の第１実施形態を示すブ
ロック図であり、特に、スペクトル変換部に続くビット
割当処理部を模式化したものである。
ディジタルデータ符号化処理の第１実施形態について説
明する。図２は音声圧縮回路６の第１実施形態を示すブ
ロック図であり、特に、スペクトル変換部に続くビット
割当処理部を模式化したものである。
【００２９】本図に示すビット割当処理部の入力端に
は、その前段に設けられたスペクトル変換部（図示せ
ず）で得られたＭＤＣＴ係数（ディジタル音声データを
構成する周波数成分（スペクトル））が入力される。な
お、スペクトル変換部は、周波数変換回路５から入力さ
れたディジタル音声データ（４４．１ｋＨｚ）を、帯域
分割フィルタであるＱＭＦ（Quadrature Mirror Filte
r）によって複数の周波数帯域（サブバンドフレーム）
に分割し、そのサブバンドフレーム単位毎にＭＤＣＴ
（Modified Discrete Cosine Transform）処理を施すこ
とで、ディジタル音声データのスペクトル変換を行って
いる。
は、その前段に設けられたスペクトル変換部（図示せ
ず）で得られたＭＤＣＴ係数（ディジタル音声データを
構成する周波数成分（スペクトル））が入力される。な
お、スペクトル変換部は、周波数変換回路５から入力さ
れたディジタル音声データ（４４．１ｋＨｚ）を、帯域
分割フィルタであるＱＭＦ（Quadrature Mirror Filte
r）によって複数の周波数帯域（サブバンドフレーム）
に分割し、そのサブバンドフレーム単位毎にＭＤＣＴ
（Modified Discrete Cosine Transform）処理を施すこ
とで、ディジタル音声データのスペクトル変換を行って
いる。
【００３０】パワー算出部３１は、入力されたＭＤＣＴ
係数をさらにｉ個の周波数帯域（臨界帯域等）に分割
し、各周波数帯域に属するＭＤＣＴ係数の２乗和から、
各周波数帯域のスペクトルパワーＳi（ｉ＝１，２，
…，Ｉ、例えばＩ＝２５）を算出する。なお、臨界帯域
とは、周波数選択性・マスキング閾値等の特定の音響心
理学的規則性が有効な広帯域オーディオスペクトルの特
性的部分のことである。
係数をさらにｉ個の周波数帯域（臨界帯域等）に分割
し、各周波数帯域に属するＭＤＣＴ係数の２乗和から、
各周波数帯域のスペクトルパワーＳi（ｉ＝１，２，
…，Ｉ、例えばＩ＝２５）を算出する。なお、臨界帯域
とは、周波数選択性・マスキング閾値等の特定の音響心
理学的規則性が有効な広帯域オーディオスペクトルの特
性的部分のことである。
【００３１】純音性判定部３２は、パワー算出部３１で
算出されたスペクトルパワーＳiの最大値Ｓmaxと平均値
Ｓav（＝ΣＳi／Ｉ）との差分値（Ｓmax−Ｓav）を求め
るとともに、該差分値の大小からディジタル音声データ
の純音性の高低を判定し、その判定結果に基づいて切換
部３３の切換制御を行う。
算出されたスペクトルパワーＳiの最大値Ｓmaxと平均値
Ｓav（＝ΣＳi／Ｉ）との差分値（Ｓmax−Ｓav）を求め
るとともに、該差分値の大小からディジタル音声データ
の純音性の高低を判定し、その判定結果に基づいて切換
部３３の切換制御を行う。
【００３２】図３はパワー算出部３１で算出されたスペ
クトルパワーＳiの一例を示す図である。本図中（ａ）
に示すように、スペクトルパワーＳiの最大値Ｓmaxと平
均値Ｓavとの差分値（Ｓmax−Ｓav）が非常に大きい場
合、例えばＳmax−Ｓav≧４０ｄＢを満たす場合、純音
性判定部３２は、入力されたディジタル音声データの純
音性が高いと判定して、平坦マスキング算出部３５を選
択するように切換部３３の切換制御を行う。
クトルパワーＳiの一例を示す図である。本図中（ａ）
に示すように、スペクトルパワーＳiの最大値Ｓmaxと平
均値Ｓavとの差分値（Ｓmax−Ｓav）が非常に大きい場
合、例えばＳmax−Ｓav≧４０ｄＢを満たす場合、純音
性判定部３２は、入力されたディジタル音声データの純
音性が高いと判定して、平坦マスキング算出部３５を選
択するように切換部３３の切換制御を行う。
【００３３】また、本図中（ｂ）に示すように、スペク
トルパワーＳiの最大値Ｓmaxと平均値Ｓavとの差分値
（Ｓmax−Ｓav）が非常に小さい場合、例えばＳmax−Ｓ
av≦６ｄＢを満たす場合、純音性判定部３２は、入力さ
れたディジタル音声データの純音性が低いと判定して、
上記と同様、平坦マスキング算出部３５を選択するよう
に切換部３３の切換制御を行う。
トルパワーＳiの最大値Ｓmaxと平均値Ｓavとの差分値
（Ｓmax−Ｓav）が非常に小さい場合、例えばＳmax−Ｓ
av≦６ｄＢを満たす場合、純音性判定部３２は、入力さ
れたディジタル音声データの純音性が低いと判定して、
上記と同様、平坦マスキング算出部３５を選択するよう
に切換部３３の切換制御を行う。
【００３４】一方、スペクトルパワーＳiの最大値Ｓmax
と平均値Ｓavとの差分値（Ｓmax−Ｓav）が上記のいず
れにも該当しない場合、例えば６ｄＢ＜Ｓmax−Ｓav＜
４０ｄＢを満たす場合、純音性判定部３２は、入力され
たディジタル音声データに対する聴覚心理、すなわちマ
スキング効果が有効であると判断して、基準マスキング
算出部３４を選択するように切換部３３の切換制御を行
う。
と平均値Ｓavとの差分値（Ｓmax−Ｓav）が上記のいず
れにも該当しない場合、例えば６ｄＢ＜Ｓmax−Ｓav＜
４０ｄＢを満たす場合、純音性判定部３２は、入力され
たディジタル音声データに対する聴覚心理、すなわちマ
スキング効果が有効であると判断して、基準マスキング
算出部３４を選択するように切換部３３の切換制御を行
う。
【００３５】上記の純音性判定動作により、基準マスキ
ング算出部３４が選択された場合、最小可聴限合成部３
６は、音声圧縮部６のテーブルＲＯＭ（図示せず）に予
め格納されている基準マスキング特性と最小可聴限特性
とを合成することで、最終的なマスキング閾値Ｍiを決
定する。一方、平坦マスキング算出部３５が選択された
場合、最小可聴限合成部３６は、周波数に重み付けを行
っていない平坦なマスキング特性と最小可聴限特性とを
合成することで、最終的なマスキング閾値Ｍiを決定す
る。
ング算出部３４が選択された場合、最小可聴限合成部３
６は、音声圧縮部６のテーブルＲＯＭ（図示せず）に予
め格納されている基準マスキング特性と最小可聴限特性
とを合成することで、最終的なマスキング閾値Ｍiを決
定する。一方、平坦マスキング算出部３５が選択された
場合、最小可聴限合成部３６は、周波数に重み付けを行
っていない平坦なマスキング特性と最小可聴限特性とを
合成することで、最終的なマスキング閾値Ｍiを決定す
る。
【００３６】ＳＭＲ算出部３７は、各周波数帯域のイン
デックスを前記ｉとするとき、パワー算出部３１で算出
されたスペクトルパワーＳiと、最小可聴限合成部３６
で決定された各周波数帯域のマスキング閾値Ｍiとの比
ＳＭＲi（＝Ｓi／Ｍi）を、全ての周波数帯域に亘って
計算する。
デックスを前記ｉとするとき、パワー算出部３１で算出
されたスペクトルパワーＳiと、最小可聴限合成部３６
で決定された各周波数帯域のマスキング閾値Ｍiとの比
ＳＭＲi（＝Ｓi／Ｍi）を、全ての周波数帯域に亘って
計算する。
【００３７】ＭＮＲ算出部３８は、まず各周波数帯域の
スペクトルパワーＳiと、該スペクトルパワーＳiをｎビ
ットで量子化したときに生じる量子化雑音パワーＮ
i（ｎ）との比、すなわち信号対雑音比ＳＮＲi（ｎ）
（＝Ｓi／Ｎi（ｎ））を求める。なお、この信号対雑音
比ＳＮＲi（ｎ）は、統計的には信号特性に応じた定数
となるので、予め統計処理によって求めておいてもよ
い。さらに、ＭＮＲ算出部３８は、この信号対雑音比Ｓ
ＮＲi（ｎ）と、ＳＭＲ算出部３７で得られた比ＳＭＲi
から、マスキング閾値Ｍiと量子化雑音パワーＮiとの
比、すなわちマスキング閾値対雑音比ＭＮＲi（ｎ）
（＝ＳＮＲi（ｎ）／ＳＭＲi）を算出する。
スペクトルパワーＳiと、該スペクトルパワーＳiをｎビ
ットで量子化したときに生じる量子化雑音パワーＮ
i（ｎ）との比、すなわち信号対雑音比ＳＮＲi（ｎ）
（＝Ｓi／Ｎi（ｎ））を求める。なお、この信号対雑音
比ＳＮＲi（ｎ）は、統計的には信号特性に応じた定数
となるので、予め統計処理によって求めておいてもよ
い。さらに、ＭＮＲ算出部３８は、この信号対雑音比Ｓ
ＮＲi（ｎ）と、ＳＭＲ算出部３７で得られた比ＳＭＲi
から、マスキング閾値Ｍiと量子化雑音パワーＮiとの
比、すなわちマスキング閾値対雑音比ＭＮＲi（ｎ）
（＝ＳＮＲi（ｎ）／ＳＭＲi）を算出する。
【００３８】量子化ビット数算出部３９は、各周波数帯
域の量子化ビット数ｎを０から順に大きくしていき、そ
の都度、各周波数帯域のマスキング閾値対雑音比ＭＮＲ
i（ｎ）を計算する。そして、マスキング閾値対雑音比
ＭＮＲi（ｎ）が最小となる周波数帯域から順にビット
を割り当てていく。その後、量子化ビット数ｎを更新す
る度毎に、マスキング閾値対雑音比ＭＮＲi（ｎ）が最
小となる周波数帯域に対する同様のビット割り当てを行
う。所定の割り当て可能ビット数となるまで割り当てを
行うと、各周波数帯域の語長が決定されて出力が行われ
る。すなわち、スペクトルパワーＳiの絶対値が、マス
キング閾値Ｍiを超えた部分の長さが最も長い周波数帯
域から順にビット割り当てが行われることになる。
域の量子化ビット数ｎを０から順に大きくしていき、そ
の都度、各周波数帯域のマスキング閾値対雑音比ＭＮＲ
i（ｎ）を計算する。そして、マスキング閾値対雑音比
ＭＮＲi（ｎ）が最小となる周波数帯域から順にビット
を割り当てていく。その後、量子化ビット数ｎを更新す
る度毎に、マスキング閾値対雑音比ＭＮＲi（ｎ）が最
小となる周波数帯域に対する同様のビット割り当てを行
う。所定の割り当て可能ビット数となるまで割り当てを
行うと、各周波数帯域の語長が決定されて出力が行われ
る。すなわち、スペクトルパワーＳiの絶対値が、マス
キング閾値Ｍiを超えた部分の長さが最も長い周波数帯
域から順にビット割り当てが行われることになる。
【００３９】上記したディジタルデータの符号化方法で
あれば、正弦波のように純音性の高いディジタルデー
タ、或いはホワイトノイズのように純音性の低いディジ
タルデータに対して、マスキング閾値対雑音比ＭＮＲi
（ｎ）のみを用いてビット割り当てを行った場合であっ
ても、信号対雑音比ＳＮＲi（ｎ）を用いてビット割り
当てを行った場合と同等のオーディオ特性及び音質を得
ることができる。
あれば、正弦波のように純音性の高いディジタルデー
タ、或いはホワイトノイズのように純音性の低いディジ
タルデータに対して、マスキング閾値対雑音比ＭＮＲi
（ｎ）のみを用いてビット割り当てを行った場合であっ
ても、信号対雑音比ＳＮＲi（ｎ）を用いてビット割り
当てを行った場合と同等のオーディオ特性及び音質を得
ることができる。
【００４０】また、本実施形態におけるディジタルデー
タの符号化方法であれば、楽音や音声のように、聴覚心
理を利用した方が好ましい音源には、通常のマスキング
閾値対雑音比ＭＮＲi（ｎ）を用いたビット割り当てを
行うので、信号対雑音比ＳＮＲi（ｎ）を用いてビット
割り当てを行うよりも、聴覚的に優れた音質を得ること
ができる。さらに、マスキング閾値対雑音比ＭＮＲ
i（ｎ）と信号対雑音比ＳＮＲi（ｎ）とを併用する従来
の符号化方法に比べて、アルゴリズムを容易に実現する
ことが可能である。
タの符号化方法であれば、楽音や音声のように、聴覚心
理を利用した方が好ましい音源には、通常のマスキング
閾値対雑音比ＭＮＲi（ｎ）を用いたビット割り当てを
行うので、信号対雑音比ＳＮＲi（ｎ）を用いてビット
割り当てを行うよりも、聴覚的に優れた音質を得ること
ができる。さらに、マスキング閾値対雑音比ＭＮＲ
i（ｎ）と信号対雑音比ＳＮＲi（ｎ）とを併用する従来
の符号化方法に比べて、アルゴリズムを容易に実現する
ことが可能である。
【００４１】続いて、音声圧縮回路６におけるディジタ
ルデータ符号化処理の第２実施形態について説明する。
図４は音声圧縮回路６の第２実施形態を示すブロック図
であり、説明の理解を深めるために音声伸長回路１５も
合わせて示している。
ルデータ符号化処理の第２実施形態について説明する。
図４は音声圧縮回路６の第２実施形態を示すブロック図
であり、説明の理解を深めるために音声伸長回路１５も
合わせて示している。
【００４２】本図に示す音声圧縮回路６の入力端には、
周波数変換回路５で得られたディジタル音声データ（４
４．１ｋＨｚ）が入力される。音声圧縮回路６の最前段
に設けられた周波数帯域分割部４１は、入力されたディ
ジタル音声データを複数の周波数帯域（サブバンドフレ
ーム）に分割する。
周波数変換回路５で得られたディジタル音声データ（４
４．１ｋＨｚ）が入力される。音声圧縮回路６の最前段
に設けられた周波数帯域分割部４１は、入力されたディ
ジタル音声データを複数の周波数帯域（サブバンドフレ
ーム）に分割する。
【００４３】時間周波数変換部４２は、周波数帯域分割
部４１で得られたサブバンドフレーム単位毎にＭＤＣＴ
処理を施すことで、ディジタル音声データをＭＤＣＴ係
数に変換する。このときのＭＤＣＴ処理によって得られ
る変換データＸm（ｋ）は、次の（１）式で示される。
部４１で得られたサブバンドフレーム単位毎にＭＤＣＴ
処理を施すことで、ディジタル音声データをＭＤＣＴ係
数に変換する。このときのＭＤＣＴ処理によって得られ
る変換データＸm（ｋ）は、次の（１）式で示される。
【数１】
【００４４】なお、上式中の変数ｍはブロック番号を表
しており、関数ｘm（ｉ）は入力信号を表している。ま
た、関数ｈ（ｉ）は順変換用窓関数を表している。図５
は順変換窓関数ｈ（ｉ）の時間特性の一例を示す概念図
であり、図６は順変換窓関数ｈ（ｉ）の周波数特性の一
例を示す概念図である。
しており、関数ｘm（ｉ）は入力信号を表している。ま
た、関数ｈ（ｉ）は順変換用窓関数を表している。図５
は順変換窓関数ｈ（ｉ）の時間特性の一例を示す概念図
であり、図６は順変換窓関数ｈ（ｉ）の周波数特性の一
例を示す概念図である。
【００４５】パワー算出部４３は、時間周波数変換部４
２で得られたＭＤＣＴ係数をさらにｉ個の周波数帯域
（臨界帯域等）に分割し、各周波数帯域に属するＭＤＣ
Ｔ係数の２乗和から、各周波数帯域のスペクトルパワー
Ｓi（ｉ＝１，２，…，Ｉ、例えばＩ＝２５）を算出す
る。
２で得られたＭＤＣＴ係数をさらにｉ個の周波数帯域
（臨界帯域等）に分割し、各周波数帯域に属するＭＤＣ
Ｔ係数の２乗和から、各周波数帯域のスペクトルパワー
Ｓi（ｉ＝１，２，…，Ｉ、例えばＩ＝２５）を算出す
る。
【００４６】純音性判定部４４は、パワー算出部４３で
算出されたスペクトルパワーＳiの最大値Ｓmaxと平均値
Ｓav（＝ΣＳi／Ｉ）との差分値（Ｓmax−Ｓav）を求め
るとともに、該差分値の大小からディジタル音声データ
の純音性の高低を判定し、その判定結果に基づいて量子
化ビット数算出部４９における量子化ビット数の割り当
て制御を行う。
算出されたスペクトルパワーＳiの最大値Ｓmaxと平均値
Ｓav（＝ΣＳi／Ｉ）との差分値（Ｓmax−Ｓav）を求め
るとともに、該差分値の大小からディジタル音声データ
の純音性の高低を判定し、その判定結果に基づいて量子
化ビット数算出部４９における量子化ビット数の割り当
て制御を行う。
【００４７】図７は本実施形態における量子化ビット数
の割り当て制御を説明するための図であり、パワー算出
部３１で算出されたスペクトルパワーＳiの一例（ａ）
と、その際に割り当てられる量子化ビット数の一例
（ｂ）と、を示している。なお、本図では、入力された
ディジタル音声データが４つのサブバンドフレームＳＢ
１〜ＳＢ４に分割されている場合を例に挙げて説明を行
う。
の割り当て制御を説明するための図であり、パワー算出
部３１で算出されたスペクトルパワーＳiの一例（ａ）
と、その際に割り当てられる量子化ビット数の一例
（ｂ）と、を示している。なお、本図では、入力された
ディジタル音声データが４つのサブバンドフレームＳＢ
１〜ＳＢ４に分割されている場合を例に挙げて説明を行
う。
【００４８】本図中（ａ）に示すように、スペクトルパ
ワーＳiの最大値Ｓmaxと平均値Ｓavとの差分値（Ｓmax
−Ｓav）が非常に大きく（例えばＳmax−Ｓav≧４０ｄ
Ｂ）、かつスペクトルパワーＳiの最大値Ｓmaxが存在す
る周波数が所定周波数（例えば１００Ｈｚ）以下である
場合、純音性判定部４４は、入力されたディジタル音声
データが超低域であるとともに純音性が高いと判定し
て、本図中（ｂ）に示すように、スペクトルパワーＳi
の最大値Ｓmaxが存在するサブバンドフレームＳＢ１
に、少なくとも最低の量子化ビット数を割り当てるよ
う、量子化ビット数算出部４９に対する指示を行う。
ワーＳiの最大値Ｓmaxと平均値Ｓavとの差分値（Ｓmax
−Ｓav）が非常に大きく（例えばＳmax−Ｓav≧４０ｄ
Ｂ）、かつスペクトルパワーＳiの最大値Ｓmaxが存在す
る周波数が所定周波数（例えば１００Ｈｚ）以下である
場合、純音性判定部４４は、入力されたディジタル音声
データが超低域であるとともに純音性が高いと判定し
て、本図中（ｂ）に示すように、スペクトルパワーＳi
の最大値Ｓmaxが存在するサブバンドフレームＳＢ１
に、少なくとも最低の量子化ビット数を割り当てるよ
う、量子化ビット数算出部４９に対する指示を行う。
【００４９】このようなビット割り当てを行うことによ
り、特定周波数のノイズを低減することが可能となる。
従って、超低域であるとともに純音性が高いディジタル
音声データ（例えば、超低域の正弦波）を符号化する場
合であっても、隣接するサブバンドフレーム間の分析窓
のクロスポイントで、知覚可能な量子化誤差が生じるお
それが少なくなる。
り、特定周波数のノイズを低減することが可能となる。
従って、超低域であるとともに純音性が高いディジタル
音声データ（例えば、超低域の正弦波）を符号化する場
合であっても、隣接するサブバンドフレーム間の分析窓
のクロスポイントで、知覚可能な量子化誤差が生じるお
それが少なくなる。
【００５０】パワー算出部４３の後段に接続されたマス
キング算出部４５、最小可聴限合成部４６、ＳＭＲ算出
部４７、ＭＮＲ算出部４８、及び量子化ビット数算出部
４９は、前述の第１実施形態と同様、マスキング閾値対
雑音比ＭＮＲi（ｎ）を用いたビット割り当てを行い、
量子化ビット数を決定する。
キング算出部４５、最小可聴限合成部４６、ＳＭＲ算出
部４７、ＭＮＲ算出部４８、及び量子化ビット数算出部
４９は、前述の第１実施形態と同様、マスキング閾値対
雑音比ＭＮＲi（ｎ）を用いたビット割り当てを行い、
量子化ビット数を決定する。
【００５１】量子化部５０及びパッキング部５１は、量
子化ビット数算出部４９で得られた量子化ビット数に従
って、入力されたディジタル音声データを圧縮符号化す
る。このようにして圧縮符号化されたディジタル音声デ
ータは、信号処理回路８などを介してミニディスク１２
に記録される。
子化ビット数算出部４９で得られた量子化ビット数に従
って、入力されたディジタル音声データを圧縮符号化す
る。このようにして圧縮符号化されたディジタル音声デ
ータは、信号処理回路８などを介してミニディスク１２
に記録される。
【００５２】一方、ミニディスク１２を再生する際、音
声伸長回路１５のアンパッキング部５２及び逆量子化部
５３は、圧縮符号化されたディジタル音声データを元の
ＭＤＣＴ係数に復元する。
声伸長回路１５のアンパッキング部５２及び逆量子化部
５３は、圧縮符号化されたディジタル音声データを元の
ＭＤＣＴ係数に復元する。
【００５３】周波数時間変換部５４は、復元されたＭＤ
ＣＴ係数に対して、サブバンドフレーム単位毎にＩＭＤ
ＣＴ（Inverse Modified Discrete Cosine Transform）
処理を施す。このときのＩＭＤＣＴ処理によって得られ
る復元信号ｘ＾m（ｉ）は、次の（２）式で示される。
ＣＴ係数に対して、サブバンドフレーム単位毎にＩＭＤ
ＣＴ（Inverse Modified Discrete Cosine Transform）
処理を施す。このときのＩＭＤＣＴ処理によって得られ
る復元信号ｘ＾m（ｉ）は、次の（２）式で示される。
【数２】
【００５４】なお、上式中の変数ｍはブロック番号を表
しており、関数Ｘm（ｋ）は変換データ（復元されたＭ
ＤＣＴ係数）を表している。また、関数ｙm（ｉ）は逆
変換信号を表しており、関数ｆ（ｉ）は逆変換用窓関数
を表している。
しており、関数Ｘm（ｋ）は変換データ（復元されたＭ
ＤＣＴ係数）を表している。また、関数ｙm（ｉ）は逆
変換信号を表しており、関数ｆ（ｉ）は逆変換用窓関数
を表している。
【００５５】続く周波数帯域合成部５５は、周波数時間
変換部５４によって得られた復元信号ｘ＾m（ｉ）を合
成することで元のディジタル音声データを復元し、該デ
ィジタル音声データを次段のＤ／Ａ変換回路１６に送出
する。
変換部５４によって得られた復元信号ｘ＾m（ｉ）を合
成することで元のディジタル音声データを復元し、該デ
ィジタル音声データを次段のＤ／Ａ変換回路１６に送出
する。
【００５６】なお、変換データＸm（ｋ）が量子化によ
る影響を受けることなく、復元信号ｘ＾m（ｉ）から元
のディジタル音声データを復元できるように、上記した
時間周波数変換部４２及び周波数時間変換部５４は、次
の（３）式を満たすように設計されるべきである。本条
件はＣＡＳ９０−１０やＤＳＰ９０−１４等により既に
公知とされている。
る影響を受けることなく、復元信号ｘ＾m（ｉ）から元
のディジタル音声データを復元できるように、上記した
時間周波数変換部４２及び周波数時間変換部５４は、次
の（３）式を満たすように設計されるべきである。本条
件はＣＡＳ９０−１０やＤＳＰ９０−１４等により既に
公知とされている。
【数３】
【００５７】一方、変換データＸm（ｋ）が量子化によ
る影響を受けた場合について、参考までに説明する。図
８は変換データＸm（ｋ）が量子化による影響を受けた
場合を説明する図であり、周波数帯域合成部５５から出
力されるディジタル音声データの一例（ａ）と、該ディ
ジタル音声データの符号化時におけるビット割り当ての
一例（ｂ）と、を示している。
る影響を受けた場合について、参考までに説明する。図
８は変換データＸm（ｋ）が量子化による影響を受けた
場合を説明する図であり、周波数帯域合成部５５から出
力されるディジタル音声データの一例（ａ）と、該ディ
ジタル音声データの符号化時におけるビット割り当ての
一例（ｂ）と、を示している。
【００５８】本図中（ｂ）に示すように、サブバンドフ
レームＳＢ１の低域から１／３程度の周波数成分にのみ
ビット割り当てを行った場合、復元信号ｘ＾m（ｉ）の
周波数特性は本図中（ａ）のようになり、窓関数の周波
数特性のノイズが発生する。このような量子化ノイズ
は、サブバンドフレームＳＢ１のどの周波数にでも少な
からず発生するが、この例ではサブバンドフレームＳＢ
１の低域から１／３程度に集中してビットを割り当てて
いるため、残りの２／３の周波数成分における量子化ノ
イズが知覚されやすい。従って、前述した通り、スペク
トルパワーＳiの最大値Ｓmaxが存在するサブバンドフレ
ームＳＢ１に、少なくとも最低の量子化ビット数を割り
当てれば、特定周波数のノイズを低減することが可能と
なる。
レームＳＢ１の低域から１／３程度の周波数成分にのみ
ビット割り当てを行った場合、復元信号ｘ＾m（ｉ）の
周波数特性は本図中（ａ）のようになり、窓関数の周波
数特性のノイズが発生する。このような量子化ノイズ
は、サブバンドフレームＳＢ１のどの周波数にでも少な
からず発生するが、この例ではサブバンドフレームＳＢ
１の低域から１／３程度に集中してビットを割り当てて
いるため、残りの２／３の周波数成分における量子化ノ
イズが知覚されやすい。従って、前述した通り、スペク
トルパワーＳiの最大値Ｓmaxが存在するサブバンドフレ
ームＳＢ１に、少なくとも最低の量子化ビット数を割り
当てれば、特定周波数のノイズを低減することが可能と
なる。
【００５９】なお、上記の実施形態では、本発明に係る
ディジタルデータの符号化方法をミニディスク録音再生
装置に適用した例を挙げて説明を行ったが、本発明の適
用範囲がこれに限定されないことは言うまでもない。
ディジタルデータの符号化方法をミニディスク録音再生
装置に適用した例を挙げて説明を行ったが、本発明の適
用範囲がこれに限定されないことは言うまでもない。
【００６０】
【発明の効果】本発明に係るディジタルデータの符号化
方法では、楽音や音声等のディジタルデータを周波数領
域に変換するステップと、前記周波数領域を複数の周波
数帯域に分割するステップと、聴覚心理特性を反映して
前記周波数帯域のパワーまたはエネルギーの大きさから
各周波数帯域のマスキング閾値対雑音比を求めるステッ
プと、前記マスキング閾値対雑音比の大小に基づいて前
記周波数帯域毎にビット割り当てを行うステップと、を
有するディジタルデータの符号化方法において、前記周
波数帯域のパワーまたはエネルギーの最大値及び平均値
から、入力された前記ディジタルデータの純音性を判定
するステップを有している。
方法では、楽音や音声等のディジタルデータを周波数領
域に変換するステップと、前記周波数領域を複数の周波
数帯域に分割するステップと、聴覚心理特性を反映して
前記周波数帯域のパワーまたはエネルギーの大きさから
各周波数帯域のマスキング閾値対雑音比を求めるステッ
プと、前記マスキング閾値対雑音比の大小に基づいて前
記周波数帯域毎にビット割り当てを行うステップと、を
有するディジタルデータの符号化方法において、前記周
波数帯域のパワーまたはエネルギーの最大値及び平均値
から、入力された前記ディジタルデータの純音性を判定
するステップを有している。
【００６１】なお、上記したディジタルデータの符号化
方法においては、前記ディジタルデータの純音性の高低
に応じて、マスキング特性を変更するとよい。
方法においては、前記ディジタルデータの純音性の高低
に応じて、マスキング特性を変更するとよい。
【００６２】このようなディジタルデータの符号化方法
であれば、正弦波のように純音性の高いディジタルデー
タ、或いはホワイトノイズのように純音性の低いディジ
タルデータに対して、マスキング閾値対雑音比のみを用
いてビット割り当てを行った場合であっても、信号対雑
音比を用いてビット割り当てを行った場合と同等のオー
ディオ特性及び音質を得ることができる。
であれば、正弦波のように純音性の高いディジタルデー
タ、或いはホワイトノイズのように純音性の低いディジ
タルデータに対して、マスキング閾値対雑音比のみを用
いてビット割り当てを行った場合であっても、信号対雑
音比を用いてビット割り当てを行った場合と同等のオー
ディオ特性及び音質を得ることができる。
【００６３】また、本発明に係るディジタルデータの符
号化方法であれば、楽音や音声のように、聴覚心理を利
用した方が好ましい音源には、通常のマスキング閾値対
雑音比を用いたビット割り当てを行うので、信号対雑音
比を用いてビット割り当てを行うよりも、聴覚的に優れ
た音質を得ることができる。さらに、マスキング閾値対
雑音比と信号対雑音比とを併用する従来の符号化方法に
比べて、アルゴリズムを容易に実現することが可能であ
る。
号化方法であれば、楽音や音声のように、聴覚心理を利
用した方が好ましい音源には、通常のマスキング閾値対
雑音比を用いたビット割り当てを行うので、信号対雑音
比を用いてビット割り当てを行うよりも、聴覚的に優れ
た音質を得ることができる。さらに、マスキング閾値対
雑音比と信号対雑音比とを併用する従来の符号化方法に
比べて、アルゴリズムを容易に実現することが可能であ
る。
【００６４】また、本発明に係るディジタルデータの符
号化方法では、楽音や音声等のディジタルデータを複数
のサブバンドフレームに分割するステップと、前記サブ
バンドフレームを周波数領域に変換するステップと、前
記周波数領域を複数の周波数帯域に分割するステップ
と、前記周波数帯域毎にビット割り当てを行うステップ
と、を有するディジタルデータの符号化方法において、
前記周波数帯域のパワーまたはエネルギーの最大値及び
平均値から、入力された前記ディジタルデータの純音性
を判定するステップと、前記ディジタルデータの純音性
が高い場合、前記周波数帯域のパワーまたはエネルギー
の最大値が存在するサブバンドフレームの全ての周波数
帯域に、少なくとも最低量子化ビット数以上のビットを
割り当てるステップと、を有している。
号化方法では、楽音や音声等のディジタルデータを複数
のサブバンドフレームに分割するステップと、前記サブ
バンドフレームを周波数領域に変換するステップと、前
記周波数領域を複数の周波数帯域に分割するステップ
と、前記周波数帯域毎にビット割り当てを行うステップ
と、を有するディジタルデータの符号化方法において、
前記周波数帯域のパワーまたはエネルギーの最大値及び
平均値から、入力された前記ディジタルデータの純音性
を判定するステップと、前記ディジタルデータの純音性
が高い場合、前記周波数帯域のパワーまたはエネルギー
の最大値が存在するサブバンドフレームの全ての周波数
帯域に、少なくとも最低量子化ビット数以上のビットを
割り当てるステップと、を有している。
【００６５】このようなディジタルデータの符号化方法
であれば、特定周波数のノイズを低減することが可能と
なる。従って、超低域であるとともに純音性が高いディ
ジタル音声データ（例えば、超低域の正弦波）を符号化
する場合であっても、隣接するサブバンドフレーム間の
分析窓のクロスポイントで、知覚可能な量子化誤差が生
じるおそれが少なくなる。
であれば、特定周波数のノイズを低減することが可能と
なる。従って、超低域であるとともに純音性が高いディ
ジタル音声データ（例えば、超低域の正弦波）を符号化
する場合であっても、隣接するサブバンドフレーム間の
分析窓のクロスポイントで、知覚可能な量子化誤差が生
じるおそれが少なくなる。
【図１】 本発明に係るディジタルデータの符号化方法
を採用したミニディスク録音再生装置の一構成例を示す
ブロック図である。
を採用したミニディスク録音再生装置の一構成例を示す
ブロック図である。
【図２】 音声圧縮回路６の第１実施形態を示すブロッ
ク図である。
ク図である。
【図３】 パワー算出部３１で算出されたスペクトルパ
ワーＳiの一例を示す図である。
ワーＳiの一例を示す図である。
【図４】 音声圧縮回路６の第２実施形態を示すブロッ
ク図である。
ク図である。
【図５】 順変換窓関数ｈ（ｉ）の時間特性の一例を示
す概念図である。
す概念図である。
【図６】 順変換窓関数ｈ（ｉ）の周波数特性の一例を
示す概念図である。
示す概念図である。
【図７】 第２実施形態における量子化ビット数の割り
当て制御を説明するための図である。
当て制御を説明するための図である。
【図８】 変換データＸm（ｋ）が量子化による影響を
受けた場合を説明する図である。
受けた場合を説明する図である。
１ ミニディスク録音再生装置 ２ 入力端子 ３ 光電素子 ４ ディジタルＰＬＬ回路 ５ 周波数変換回路 ６ 音声圧縮回路 ７ ショックプルーフメモリコントローラ ８ 信号処理回路 ９ ショックプルーフメモリ １０ 記録ヘッド駆動回路 １１ 記録ヘッド １２ ミニディスク １３ 光ピックアップ １４ 高周波アンプ（ＲＦアンプ） １５ 音声伸長回路 １６ ディジタル／アナログ変換回路（Ｄ／Ａ変換回
路） １７ 出力端子 １８ サーボ回路 １９ ドライバ回路 ２０ スピンドルモータ ２１ 送りモータ ２２ システムコントロールマイコン ２３ 入力装置 ３１ パワー算出部 ３２ 純音性判定部 ３３ 切換部 ３４ 基準マスキング算出部 ３５ 平坦マスキング算出部 ３６ 最小可聴限合成部 ３７ ＳＭＲ算出部 ３８ ＭＮＲ算出部 ３９ 量子化ビット数算出部 ４１ 周波数帯域分割部 ４２ 時間周波数変換部 ４３ パワー算出部 ４４ 純音性判定部 ４５ マスキング算出部 ４６ 最小可聴限合成部 ４７ ＳＭＲ算出部 ４８ ＭＮＲ算出部 ４９ 量子化ビット数算出部 ５０ 量子化部 ５１ パッキング部 ５２ アンパッキング部 ５３ 逆量子化部 ５４ 周波数時間変換部 ５５ 周波数帯域合成部
路） １７ 出力端子 １８ サーボ回路 １９ ドライバ回路 ２０ スピンドルモータ ２１ 送りモータ ２２ システムコントロールマイコン ２３ 入力装置 ３１ パワー算出部 ３２ 純音性判定部 ３３ 切換部 ３４ 基準マスキング算出部 ３５ 平坦マスキング算出部 ３６ 最小可聴限合成部 ３７ ＳＭＲ算出部 ３８ ＭＮＲ算出部 ３９ 量子化ビット数算出部 ４１ 周波数帯域分割部 ４２ 時間周波数変換部 ４３ パワー算出部 ４４ 純音性判定部 ４５ マスキング算出部 ４６ 最小可聴限合成部 ４７ ＳＭＲ算出部 ４８ ＭＮＲ算出部 ４９ 量子化ビット数算出部 ５０ 量子化部 ５１ パッキング部 ５２ アンパッキング部 ５３ 逆量子化部 ５４ 周波数時間変換部 ５５ 周波数帯域合成部
Claims (3)
- 【請求項１】楽音や音声等のディジタルデータを周波数
領域に変換するステップと、前記周波数領域を複数の周
波数帯域に分割するステップと、聴覚心理特性を反映し
て前記周波数帯域のパワーまたはエネルギーの大きさか
ら各周波数帯域のマスキング閾値対雑音比を求めるステ
ップと、前記マスキング閾値対雑音比の大小に基づいて
前記周波数帯域毎にビット割り当てを行うステップと、
を有するディジタルデータの符号化方法において、 前記周波数帯域のパワーまたはエネルギーの最大値及び
平均値から、入力された前記ディジタルデータの純音性
を判定するステップを有することを特徴とするディジタ
ルデータの符号化方法。 - 【請求項２】前記ディジタルデータの純音性の高低に応
じて、マスキング特性を変更するステップを有すること
を特徴とする請求項１に記載のディジタルデータの符号
化方法。 - 【請求項３】楽音や音声等のディジタルデータを複数の
サブバンドフレームに分割するステップと、前記サブバ
ンドフレームを周波数領域に変換するステップと、前記
周波数領域を複数の周波数帯域に分割するステップと、
前記周波数帯域毎にビット割り当てを行うステップと、
を有するディジタルデータの符号化方法において、 前記周波数帯域のパワーまたはエネルギーの最大値及び
平均値から、入力された前記ディジタルデータの純音性
を判定するステップと、前記ディジタルデータの純音性
が高い場合、前記周波数帯域のパワーまたはエネルギー
の最大値が存在するサブバンドフレームの全ての周波数
帯域に、少なくとも最低量子化ビット数以上のビットを
割り当てるステップと、を有することを特徴とするディ
ジタルデータの符号化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001158767A JP3776004B2 (ja) | 2001-05-28 | 2001-05-28 | ディジタルデータの符号化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001158767A JP3776004B2 (ja) | 2001-05-28 | 2001-05-28 | ディジタルデータの符号化方法 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002351500A true JP2002351500A (ja) | 2002-12-06 |
| JP3776004B2 JP3776004B2 (ja) | 2006-05-17 |
Family
ID=19002438
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001158767A Expired - Fee Related JP3776004B2 (ja) | 2001-05-28 | 2001-05-28 | ディジタルデータの符号化方法 |
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|---|---|
| JP (1) | JP3776004B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006523859A (ja) * | 2003-04-17 | 2006-10-19 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | オーディオ信号合成 |
| JP2008151958A (ja) * | 2006-12-15 | 2008-07-03 | Sharp Corp | 信号処理方法、信号処理装置及びプログラム |
| US7930173B2 (en) | 2006-06-19 | 2011-04-19 | Sharp Kabushiki Kaisha | Signal processing method, signal processing apparatus and recording medium |
| US7965978B2 (en) | 2007-02-27 | 2011-06-21 | Sharp Kabushiki Kaisha | Transmitting/receiving method, transmitter/receiver, and recording medium therefor |
| CN104575508A (zh) * | 2013-10-15 | 2015-04-29 | 京微雅格（北京）科技有限公司 | 一种音频信号变调的处理方法及其装置 |
| CN111724800A (zh) * | 2020-06-18 | 2020-09-29 | 长沙深之瞳信息科技有限公司 | 一种摩尔斯码音频降噪方法及使用该方法的降噪耳机 |
-
2001
- 2001-05-28 JP JP2001158767A patent/JP3776004B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006523859A (ja) * | 2003-04-17 | 2006-10-19 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | オーディオ信号合成 |
| JP4834539B2 (ja) * | 2003-04-17 | 2011-12-14 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | オーディオ信号合成 |
| US7930173B2 (en) | 2006-06-19 | 2011-04-19 | Sharp Kabushiki Kaisha | Signal processing method, signal processing apparatus and recording medium |
| JP2008151958A (ja) * | 2006-12-15 | 2008-07-03 | Sharp Corp | 信号処理方法、信号処理装置及びプログラム |
| US7965978B2 (en) | 2007-02-27 | 2011-06-21 | Sharp Kabushiki Kaisha | Transmitting/receiving method, transmitter/receiver, and recording medium therefor |
| CN104575508A (zh) * | 2013-10-15 | 2015-04-29 | 京微雅格（北京）科技有限公司 | 一种音频信号变调的处理方法及其装置 |
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| CN111724800B (zh) * | 2020-06-18 | 2023-05-12 | 长沙深之瞳信息科技有限公司 | 一种摩尔斯码音频降噪方法及使用该方法的降噪耳机 |
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|---|---|
| JP3776004B2 (ja) | 2006-05-17 |
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