JP2002517019A - 信号の量子化変換係数をエントロピーエンコードするシステムと方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 音声信号を処理するためのシステムと方法であってスケーラブル音声コーダ（３００）とデコーダを有する。コーダ（３００）は、変調重複変換（ＭＬＴ）変換プロセッサのような複数解像度の変換プロセッサ（３１０）と、重み付けプロセッサ（３１２）と、均一量子化装置（３１４）と、マスキング閾値スペクトルプロセッサ（３１６）と、エントロピーエンコーダ（３１８）と上記の要素から受け取った信号をマルチプレックス処理して１つの装置に出力するマルチプレクサ（ＭＵＸ）等の伝送装置（３２０）を有する。コーダ（３００）は解像度切り替えを行って音声信号をエンコードし、スペクトル重み付けを行って、音声信号のデジタルエンコードを行う。また、デジタルエンコードされた信号のパラメトリックモデル化を行いエンコード特性を改善する。デコーダはコーダ（３００）の逆処理装置を有しエンコードされた音声信号をデコードする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】 技術分野 本発明はデジタル信号の圧縮方法、特に、デジタル化された音声信号の縮尺可
変なエンコードとデコードを行うシステムと方法に関するものである。

【０００２】 背景技術 現在多くのアプリケーションでデジタル音声が扱われている。例えば、音楽コ
ンパクトディスク（ＣＤ）、インターネットオーディオクリップ、衛星放送テレ
ビ、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）や（有線又は無線の）電話はデジタル音
声技術を使用している。音声信号のデジタル表現は、アナログ・デジタル（Ａ／
Ｄ）変換器によって、アナログ音声信号をデジタル信号に変換して得られる。デ
ジタル表現は次にエンコード、圧縮、記憶、伝送、使用等に供される。その後、
デジタル信号は、必要に応じて、デジタル・アナログ（Ｄ／Ａ）変換器によって
アナログ信号に逆変換される。Ａ／Ｄ変換器やＤ／Ａ変換器は次ぎに示す標準周
波数のうちの１つを使用してアナログ信号をサンプリングする：電話、インター
ネット、ビデオ会議の場合８ｋＨｚ；インターネット、ＣＤ−ＲＯＭの場合１１
．０２５ｋＨｚ；ビデオ会議、長距離音声放送、インターネット、将来の電話の
場合１６ｋＨｚ；ＣＤ−ＲＯＭとインターネットの場合２２．０５ｋＨｚ；ＣＤ
−ＲＯＭ、ビデオ会議、ＩＳＤＮオーディオの場合３２ｋＨｚ；音楽ＣＤの場合
４４．１ｋＨｚ；およびスタジオでの楽音作成の場合４８ｋＨｚである。

【０００３】 変換後に音声信号をエンコード又は圧縮する場合、典型的な例では、Ａ／Ｄ変
換器によって作成されたデータビットは、通常、個々の楽音サンプルが１６ビッ
トでフォーマットされた構造である。例えば音楽ＣＤの場合、処理前のビットレ
ートは４４．１ｋＨｚ×１６ビット／サンプル＝７０５．６ｋｂｐｓ（秒当たり
のキロビット）である。電話の場合は、処理前のビットレートは８ｋＨｚ×８ビ
ット／サンプル＝６４ｋｂｐｓである。記録容量が約７００メガバイト（５６０
０メガビット）である音楽ＣＤの場合、処理前のビットデータを記録することが
でき、圧縮の必要はない。しかし、ミニディスクの記録容量は１４０メガバイト
であり、２．５インチのミニディスクに３０分から１時間の音楽を記録するため
には約４：１の圧縮が必要である。

【０００４】 インターネット電話やその他の多くの場合、処理前のビットレートは現在のチ
ャンネル容量に対して過大である。したがって、高い圧縮率を有する（一般にコ
ーダ／デコーダまたはコーデック）効率的なエンコーダ／デコーダが用いられる
。例えば、インターネット電話の場合、処理前のビットレートは６４ｋｂｐｓで
あるが、望ましいチャンネルビットレートは５から１０ｋｂｐｓの間である。し
たがって、コーデックは音声信号の感知できる品質低下を最小限に抑えつつビッ
トレートを５ないし１５分の１に圧縮する必要がある。

【０００５】 最近の演算チップによれば、コーデックはプログラム可能なデジタル信号処理
（ＤＳＰ）チップに代表される専用のハードウエアに装備することもできるし、
汎用コンピュータのソフトウエアとして装備することも可能である。したがって
、コーデックスは例えば、１）演算処理が複雑でなく（記録された音楽に関して
はエンコードの複雑さは通常問題にならない）；２）再生の忠実度が高く（品質
に関する要求は適用対象によって異なる）；３）信号の変化に対する耐性が高く
（音声信号は明瞭な声、雑音交じりの声、複数の人の声、音楽等であり、コーデ
ックが扱うことのできる信号の範囲は広いほど好ましい）；４）遅延が少なく（
電話やビデオ会議のようなリアルタイムで利用する場合）；５）スケーラブルで
あり（サンプリングレートやチャンネル容量に対して容易に適応可能であること
−特にエンコード後にスケーラブルであること、換言すれば再エンコード無しで
異なるサンプリングレートやチャンネルレートに対応できること、が望ましい）
；そして、６）圧縮された状態で信号の編集が可能であること（コーデックが圧
縮された状態での処理を許容するものであれば、あるいは少なくとも全面的なデ
コードと再エンコードを必要としないものであれば、複数チャンネルのミキシン
グのような処理、干渉低減やその他の処理を高速で行うことができる）が望まし
い。

【０００６】 現在、市販のシステムは非常に多数の異なるデジタルオーディオ技術を使用し
ている。これらを例示すれば：ＩＴＵ−Ｔ標準：Ｇ．７１１、Ｇ．７２６、Ｇ．
７２２、Ｇ．７２８、Ｇ７２３．１およびＧ．７２９；その他の電話用標準；Ｇ
ＳＭ、ハーフレートＧＳＭ、携帯ＣＤＭＡ（ＩＳ−７３３）；ハイファイオーデ
ィオ；ドルビーＡＣ−２とＡＣ−３、ＭＰＥＧ ＬＩＩとＬＩＩＩ、ソニー ミ
ニディスク；インターネット オーディオ；ＡＣＥＬＰ−Ｎｅｔ、ドルビー ネ
ット、ピクチャー テル サイレン、リアルオーディオ、および軍用アプリケー
ション；ＬＰＣ−１０とＵＳＦＳ−１０１６ヴォイスコーダである。

【０００７】 しかし、現在使用されているこれらのコーデックにはいくつかの限界がある。
特に、現在のコーデックの演算上の複雑さは十分低いとはいえない。例えば、コ
ーデックがＯＳに組み込まれている場合、コーデックはＣＰＵをあまり占有せず
に、他のアプリケーションと同時に動かせるものでなければならない。他の問題
は遅延である。例えば、リアルタイムの通信を行うには、コーデックは１００ｍ
ｓ以下の遅延で完全な音声収録／再生動作を行うことができるものでなければな
らない。

【０００８】 他の問題は、信号の変化に対する耐性である。コーデックは、明瞭な声だけで
なく反響音、オフィスの騒音、電気的ノイズ、背景音楽等を含む音声や、音楽、
ダイアルトーンやそれ以外の音声を取り扱えることが望ましい。同様に、現在存
在するほとんどのコーデックが有する欠点は、スケーラビリティの限界、信号サ
ンプリング周波数とチャンネルデータ速度の変化に対応できる幅が狭いことであ
る。例えば、現在のアプリケーションの多くは複数の異なるコーデックを使用し
なければならない、これは、多くのコーデックが特定のサンプリングレートの幅
にのみ対応していることに原因がある。これに関連して、再コーディング無しで
サンプリングレートやデータ処理速度の変化に対応できるコーデックが望まれて
いる。

【０００９】 他の問題は、複数者間における電話会議では、サーバーは種々の参加者からの
音声信号を処理しなければならない点である。多くのコーデックはミキシングの
前に全てのデータストリームをデコードすることを必要としている。ミキシング
の前に全てのデータストリームをデコードすること無しに、エンコードされたあ
るいは圧縮されたままの状態でミキシングを行うことができるコーデックが望ま
れる。

【００１０】 さらにまた別の問題は、信号の改良機能と関連したものである。例えば現在使
用されている音声用パスはコーデックによる処理の前に信号改良モジュールを有
することがある。例えば、ハンドフリー電話会議の場合、スピーカからの信号が
マイクに拾われて人の声と干渉することが起こる。したがって、スピーカからマ
イクへの干渉を除去するためにエコー除去アルゴリズムが使用されるのが一般的
である。それ以外の改良用の装置は自動ゲイン制御、雑音抑制装置等である。こ
れらの改良装置はコーディング／デコーディングによる遅延にさらに遅延を追加
することになる。したがって、コーデックによる遅延以外に遅延を生じさせずに
これらの信号改良を行うことができる、単純な改良プロセスを有するコーデック
が必要とされている。

【００１１】 コーデックに関するさらにほかの問題はビットやパケットロスに対する耐性の
欠如である。ほとんどの現実的なリアルタイムアプリケーションでは、エラーの
生じない通信チャンネルは存在しない。無線チャンネルは高いエラーレートを有
し、場合によっては（例えばインターネットのような）パケット−接続チャンネ
ルは大きなパケット損失を生じる。したがって、例えば圧縮されたビットストリ
ームの５％以下の損失に対して重大な劣化を生じないコーデックが必要とされて
いる。 上述の従来のシステムと方法はどのような利点があるにせよ、本発明の効果を
奏することはできない。

【００１２】 本発明の開示 先行技術が有する上記のような限界を克服するために、また本明細書を読んで
理解すれば自明となるであろう限界を克服するために、本発明は新規なコーダ／
デコーダ（コーデック）を有する音声信号のスケーラブルなエンコードとデコー
ドを可能にするシステムと方法を提案する。

【００１３】 本発明によるコーデックシステムは、コーダとデコーダを具備する。コーダは
、変調重複変換（ＭＬＴ）変換プロセッサのような複数解像度変換プロセッサ、
重み付けプロセッサ、均一量子化装置、マスキング閾値スペクトルプロセッサ、
エントロピーエンコーダ、およびこれらの装置から受け取った信号を単一の装置
に伝達するためにマルチプレクシング（結合）を行うマルチプレクサ（ＭＵＸ）
のような連結装置を有する。デコーダは、エンコーダとは逆の装置、例えば、複
数解像度逆変換プロセッサ、逆重み付けプロセッサ、逆均一量子化装置、逆マス
キング閾値スペクトルプロセッサ、逆エントロピーエンコーダ、および逆ＭＵＸ
を有する。これらの要素によって、本発明は解像度切り替え、スペクトル重み付
け、デジタルエンコーディングおよびパラメトリックモデリングを行うことがで
きる。

【００１４】 本発明の特徴と利点として演算の単純さを挙げることができる。本発明のコー
デックがＯＳの中に組み込まれると、ＣＰＵを大きく利用せずに他のアプリケー
ションと並行実施が可能である。本発明のコーデックによって、例えば１００ｍ
ｓ未満の遅延によって完全な音声取り込み／再生システムを動作させることがで
き、リアルタイム通信が可能になる。本発明のコーデックは信号の変化に対して
優れた耐性を有し、明瞭な声だけでなく反響音、オフィスの騒音、電気的ノイズ
、背景音楽等によって品質が低下した音声と、音楽、ダイアルトーンやその他の
音声を取り扱うことができる。さらに、本発明のコーデックはスケーラブルであ
り、幅広い範囲の信号サンプリング周波数とチャンネルデータ速度に対応するこ
とができる。さらに、本発明のコーデックは再エンコードすること無しにサンプ
リングレートやデータ処理レートの変更に対応する。例えば、本発明によるコー
デックは全面的なデコーディングと再エンコーディング無しに３２ｋｂｐｓのデ
ータストリームを１６ｋｂｐｓのデータストリームに変換することができる。こ
のことによって、サーバはオーディオクリップの忠実度の高いバージョンだけを
記録し、送出する際に必要に応じて変換することも可能になる。

【００１５】 同様に、複数者間での電話会議に関して、本発明によるコーデックはミキシン
グ前に全てのデータストリームをデーコードすること無しにエンコード又は圧縮
されたままの状態でミキシングを可能にする。このことによってサーバが取り扱
うことのできる音声データストリームの数が飛躍的に増大する。さらに、本発明
に基づくコーデックは、コーデックによる遅延以外には遅延を生じずに信号改良
処理を行うことによって比較的簡単に信号改良処理を実現することができる。さ
らに、本発明によるコーデックの他の特徴はビットロスやパケットロスに対する
耐性の高さである。例えば、ほとんどの現実的なリアルタイムアプリケーション
において、通信チャンネルにエラーは不可避である。無線通信チャンネルは高い
ビットエラー率を有し、（インターネットのような）パケット−接続チャンネル
は高いパケット喪失率を有するが、本発明によるコーデックは圧縮されたビット
ストリームの損失が５％未満であれば信号の劣化を小さく抑えることができる。

【００１６】 添付の図面を参照して以下の段落において行う本発明の詳細な説明によって、
本発明の上述の特徴および上述以外の長所と本発明のより完全な理解が得られる
はずである。図面全体を通じて同一の参照番号は同じ部分を示す。

【００１７】 本発明を実施するための最善の形態 本発明に関する以下の記載においては、本発明の実施態様を例示するために具
体例を示した、発明の記述の一部をなす図面を参照する。本発明の範囲を逸脱す
ることなく記載以外の実施態様を利用することも可能であり、構造の変更も可能
であることを理解しておくことが必要である。

【００１８】 導入部 現在の音声コーディング標準の多くでは、３２ｋｂｐｓ以上のビットレートで
サンプル当り２ビット以上に対応する変換又はサブバンドコーダが使用されてい
る。上記以下のビットレートでは、１ビット／サンプルのデータが電話会議用の
Ｇ．７２９やＧ．７２３．１音声コードで使用されている。このようなコーデッ
クは陽関数表現されたスピーチプロダクションモデルに依存しており、したがっ
て、この性能は、複数のスピーカ、雑音の多い環境や特に音楽信号の存在によっ
て急速に低下する。

【００１９】 高速のモデムが使用できるようになったために、多くのアプリケーションが狭
帯域（バンド幅３．４ｋＨｚ）音声の８−１２ｋｂｐｓに対応しており、より忠
実度の高い素材に対してはよりビットレートの高いものにも対応することになる
であろう。このことは、コーダが例えばＧ．７２９と同程度以上の信号変化に対
して耐性を要求されることを意味する。

【００２０】 本発明は、１ビット／サンプル（つまり８ｋＨｚのサンプリング時に８ｋｂｐ
ｓ）という低いレートであっても十分な品質で動作することのできる変換コーダ
／デコーダシステムである。明瞭な声に対する性能を向上させるために、パラメ
トリックモデル化を用いたスペクトル重み付けと連続長とエントロピーコーダを
使用する。その結果、声による話の周期的スペクトル構造のエンコード性能が改
善される。

【００２１】 本発明によって、話し声を含む擬回帰的信号に対する性能が改善される。量子
化テーブルは元のいくつかのパラメータに基づいて算出され、量子化テーブルの
記憶のための容量を増大させることなく適用範囲を拡大することができる。過渡
信号に対する性能を改善するために、本発明は入力ウインドウ切り替えのない不
均一変調重複二直交変換を使用する。実験結果によれば、本発明はサンプルごと
にほぼ１ビットのレートである高品質信号の再生、サンプルごとに２ビットの擬
透明再生、サンプルごとに３ビット以上の完全透明再生に使用可能であることが
示された。

【００２２】 作動環境の例 図１と以下の記述は本発明を適用するのに一般的に好適なコンピュータ環境を
簡単に説明したものである。特に必要というわけではないが、本発明を、パーソ
ナルコンピュータによって実行可能なプログラムモジュールのようなコンピュー
タが実行することのできる命令の一般的な形で記述することにする。一般的に、
プログラムモジュールには特定の処理を実行するか特定の抽象的なデータ形式に
関するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構成等が
含まれる。さらに、当業者であれば、本発明は、ハンドヘルド装置、マルチプロ
セッサシステム、マイクロプロセッサを用いた又はプログラム可能な消費者用の
電子機器、ネットワークパーソナルコンピュータ、ミニコンピュータ、汎用大型
コンピュータ等のような前記以外のコンピュータによって実施できることも理解
することができる。作動環境はまた、通信ネットワークで接続された、リモート
処理装置によって処理を実行する分散型のコンピュータ環境であってもよい。分
散型のコンピュータ環境の場合には、プログラムモジュールは中央と遠隔記憶装
置の両方に存在してもよい。

【００２３】 図１によれば、本発明を実行するために例示したシステムは、処理ユニット１
０２、システム記憶装置１０４、システム記憶装置１０４を含む多くのシステム
の構成要素を演算装置１０２に接続するシステムバス１０６を具備した通常のパ
ーソナルコンピュータ１００の形態をした汎用コンピュータ装置を含むものであ
る。システムバス１０６は、バス構造として存在する多くの構造の何れかを用い
たメモリバスやメモリコントローラ、周辺バス、ローカルバスのいずれであって
もよい。システム記憶装置は、読み出し専用記憶装置（ＲＯＭ）１１０やランダ
ムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１１２を含む。立ち上げ時等においてパーソナルコ
ンピュータ１００を構成する多くの構成要素間で情報を交換するために必要な基
本ルーチンを含む基本入出力システム１１４（ＢＩＯＳ）はＲＯＭ１１０のなか
に記憶されている。パーソナルコンピュータ１００はさらに図示されていない読
み出しと書き込みのためのハードディスク装置１１６、着脱可能な磁気ディスク
１２０に対して書き込みと読み出しを行う磁気ディスク装置１１８、ＣＤＲＯＭ
やその他の光磁気媒体からなる着脱可能な光磁気ディスク１２４に対して読み出
しと書き込みを行う光ディスク装置１２２を具備する。ハードディスク装置１１
６、磁気ディスク装置１２８と光磁気ディスク装置１２２は、それぞれハードデ
ィスク装置のインターフェース１２６、磁気ディスク装置のインターフェース１
２８と光磁気ディスク装置のインターフェース１３０を通じてシステムバス１０
６に接続されている。これらの装置とそれぞれに対応するコンピュータによって
読み出し可能な媒体はコンピュータが読み出すことのできる命令、データ構成、
プログラムモジュールおよびその他のデータの不揮発性記憶媒体をコンピュータ
１００に提供する。例示した動作環境にはハードディスク、着脱可能な磁気ディ
スク１２０と着脱可能な光磁気ディスク１３０が使用されているが、当業者であ
れば、磁気カセット、フラッシュメモリカード、デジタルビデオディスク、ベル
ヌーイカートリッジ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ
（ＲＯＭ）等のようなコンピュータによって読み出し可能でデータを記憶するこ
とができる媒体が使用されてもよいことが理解できる。

【００２４】 オペレーティングシステム１３２、アプリケーションプログラム１３４、その
他のプログラムモジュール１３６やプログラムデータ１３８を含む多くのプログ
ラムモジュールがハードディスク、磁気ディスク１２０、光磁気ディスク１２４
、ＲＯＭ１１０やＲＡＭ１１２に記憶されている。利用者は、キーボード１４０
やポイントディバイス１４２を使ってパーソナルコンピュータ１００に命令や情
報を入力することができる。その他の入力装置（図示しない）としては、マイク
、ジョイスティック、ゲームパッド、サテライトディッシュ、スキャナのような
ものが含まれる。これらの入力装置はしばしばシステムバス１０６につながった
シリアルポートインターフェース１４４を介して演算ユニット１０２に接続され
ているが、パラレルポート、ゲームポートやユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ
）を介して接続されていてもよい。モニタ１４６又はその他の表示装置もビデオ
アダプタ１４８のようなインターフェースを介してパーソナルコンピュータに接
続されている。モニタ１４６以外にも、パーソナルコンピュータはスピーカやプ
リンタのようなその他の周辺出力機器（図示しない）を含む。

【００２５】 パーソナルコンピュータ１００は、リモートコンピュータ１５０のように、他
の１つ以上のコンピュータに論理接続を利用して接続されたネットワーク環境で
作動するものであってもよい。リモートコンピュータ１５０は、図１には記憶装
置１５２だけを示してあるが、他のパーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、
ネットワークパーソナルコンピュータ、ピア装置や他のネットワークノード、一
般的にパーソナルコンピュータに関連してすでに述べた装置の１つ又は複数のも
のであってもよい。図１に示した論理接続はローカルエリアネットワーク（ＬＡ
Ｎ）１５４やワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）１５６を含む。このようなネ
ットワーク環境は事務所、企業内コンピュータネットワーク、イントラネットお
よびインターネットにおいて一般的なものである。

【００２６】 ＬＡＮ環境で使用する場合、パーソナルコンピュータ１００はネットワークイ
ンターフェース化アダプタ１５８を介してローカルネットワーク１５４に接続さ
れる。ＷＡＮ環境で使用する場合、パーソナルコンピュータ１００は、インター
ネットのような広範囲のネットワーク１５６との通信を可能にするモデム１６０
かその他の手段を有するのが一般的である。内部装置であるか外部装置であるか
にかかわらず、モデム１６０は、シリアルポートインターフェース１４４を経由
してシステムバス１０６に接続されている。ネットワーク接続された環境では、
パーソナルコンピュータ１００に関連して表現されたプログラムモジュール又は
その一部は、遠隔記憶装置に記憶されたものであってもよい。例示したネットワ
ーク接続は一例であり、コンピュータとの接続を達成するためには他の方法であ
ってもよいことが理解されるはずである。

【００２７】 概観 図２は本発明に基づいて音声信号のエンコードとデコードを行うシステムと方
法を示すブロック／フロー図である。第１に、音源のアナログ音声入力信号を受
け取ってアナログ・デジタル（Ａ／Ｄ）変換器２１０で処理する。Ａ／Ｄ変換器
２１０は変換前のデータビットを作成する。変換前のデータビットはデジタルコ
ーダ２１２に送られ、本発明に従ってエンコードされたビットストリームが作成
される（コーダの詳細な説明は後に行う）。エンコードされたビットストリーム
は使用され、記録され、伝達等が行われた（ボックス２１４）後に、デジタルデ
コーダ２１６に送られ処理されてオリジナルな処理前のデータビットが作成され
る。デジタル・アナログ（Ｄ／Ａ）変換器２１８は変換前のデータビットを受け
て変換して音声信号を出力する。作成された出力音声信号は入力された音声信号
と実質的に一致している。

【００２８】 図３は、本発明に従って音声信号をコーディングするシステムの構成を示した
ブロック図である。本発明にかかるコーダ３００（図２におけるコーダ２１２）
は、複数解像度に対応する変換プロセッサ３１０、重み付けプロセッサ３１２、
均一量子化手段３１４、マスキング閾値スペクトルプロセッサ３１６、エンコー
ダ３１８および通信装置３２０を有する。

【００２９】 前記複数解像度に対応する変換プロセッサ３１０は、２つの解像度で変調され
た重複変換（ＭＬＴ）変換プロセッサであるのが好ましい。変換プロセッサは、
元の信号を受けてこの元の信号から変換係数を作成する。重み付けプロセッサ３
１２とマスキング閾値スペクトルプロセッサ３１６はスペクトルの重み付けを行
い、可能な限り多くの量子化ノイズについて部分的なホワイトニングを行う。均
一量子化手段３１４は連続値を離散値に変換する。エンコーダ３１８は、変換係
数をエンコードするエントロピーエンコーダであるのが好ましい。通信装置３２
０は前記の装置から受け取った信号のマルチプレクシング（結合）を行い単一の
装置に出力するマルチプレクサ（ＭＵＸ）であるのが望ましい。

【００３０】 （図示しない）デコーダはコーダ３００の逆の要素、つまり複数解像度の逆変
換プロセッサ（図示しない）、逆重み付けプロセッサ（図示しない）、逆均一量
子化手段（図示しない）、逆マスキング閾値スペクトルプロセッサ（図示しない
）、逆エンコーダ（図示しない）および逆ＭＵＸ（図示しない）を具備する。

【００３１】 要素の概観 図４は、本発明に従って音声信号をエンコードする方法の全体を示すフロー図
である。処理の詳細は図７から１６を参照して説明する。一般的に、第１に、Ｍ
ＬＴ演算を行って（ボックス４００）変換係数を作成し、次に変更されたＭＬＴ
係数によって（ボックス４１０）解像度切り替え（ボックス４０５）を行う。解
像度切り替えは過渡信号に対する性能を向上させるために行う。

【００３２】 第２に、ａ）下で記述する（ボックス４１４）本発明に基づく聴覚マスキング
技術を用いて変換係数の重み付けを行い；ｂ）簡略化されたバーク閾値スペクト
ルを算出し（ボックス４１６）；ｃ）重み付け関数の部分的なホワイトニングを
行い（ボックス４１８）；ｄ）スカラー量子化を行って（ボックス４２０）スペ
クトル重み付けを行う（ボックス４１２）。本発明においてスペクトルのホワイ
トニングは可能な限り多くの量子化ノイズを除去するために行うものである。目
的は、完全に透明な信号に可能な限り近い信号を再構成することである。

【００３３】 第３に、量子化された係数をエントロピーコーディング（ボックス４２６）す
るためのエントロピーエンコーダのようなエンコーダで使用される確率分布モデ
ルの作成（ボックス４２４）と次に量子化ステップの最適化のために２値化サー
チを行って（ボックス４２８）、エンコードとパラメトリックモデル化を行う（
ボックス４２２）。スカラー量子化（ボックス４２０）は浮動小数点の係数を、
離散値の組の中で最も近い値である量子化係数に変換する。離散値相互の距離が
ステップサイズに相当する。エントロピーコーディングとパラメトリックモデル
化は特に明瞭な会話条件での性能を改善する。エントロピーエンコーディングは
メッセージの中のシンボルで表現されメッセージを作成する際に使用した確率モ
デル（パラメトリックモデル化）の関数である。モデルがメッセージを小さくす
るようもとのメッセージに含まれた音源シンボル分布をより良く反映するために
、モデルの複雑さが増大している。この技術によって人の話し声の周期的なスペ
クトル構造のエンコード性能が向上する。

【００３４】 図５は、本発明に基づく音声信号コーディングシステムの全体を表すブロック
／フロー図である。図６は、本発明に基づく音声信号でコーディングシステムの
全体を表すブロック／フロー図である。一般に、入力信号ｘ（ｎ）の重複したブ
ロックは、不均一変換されて直交変換（ＮＭＬＢＴ）５１０を通じてコーダ５０
０によって周波数領域に変換される。ＮＭＬＢＴ５１０は、基本的に異なる分解
と合成ウインドウを有し、時間軸における解像度を改善するために高周波数サブ
バンドの組み合わせを行う変調重複変換（ＭＬＴ）である。信号のスペクトルに
よっては、高周波数サブバンドの結合スイッチのオン、オフが切り替えられ、図
６に示したデコーダにサイド情報として１ビットフラグが送られる。以下におい
て詳細に述べるように、ＮＭＬＢＴ分解と合成ウインドウは変更されていない。

【００３５】 変換係数Ｘ（ｋ）は図５に示したように均一量子化装置５１２によって量子化
される。均一量子化装置５１２は、その出力を例えば連続長とタンストール（Ｔ
ｕｎｓｔａｌｌ）エンコーダ５１４（以下に詳細に記述する）によってエントロ
ピーコードすれば、レートとひずみに関しては最適なものに非常に近いものにな
る。ベクトル量子化（ＶＱ）を用いてもよいが、エントロピーエンコーダに比較
してゲインは劣る。構成を単純化するためにツインＶＱやその他の構造を有する
ＶＱを使用することも可能であるが、これらもスカラー量子化に比較すれば非常
に複雑である。

【００３６】 所定のビットレートでひずみを最小にする最適なレートの設定方法は、ホワイ
ト量子化ノイズを発生させるのに、サブバンド／変換係数に同じステップサイズ
を用いるものである。これは、信号対雑音比（ＳＮＲ）を最大にすることになる
が、聞き取りやすさを最高にするものではない。重み付け関数の算出５１６は、
サブバンドの数をＭとしてｋ＝０，１，・・・Ｍ−１への量子化に先立ってＸ（
ｋ）をＸ（ｋ）／ｗ（ｋ）で置き換える、ここで通常、Ｍの２乗は２５６と１０
２４の間である。図６に示したデコーダでは、再構成された変換係数Ｘ（ｋ）←
Ｘ（ｋ）ｗ（ｋ）が重み付けされる。したがって、量子化ノイズは重み付け関数
ｗ（ｋ）で規定されるスペクトルに従う。以下の段落で、ｗ（ｋ）の算出につい
て詳細に説明する。量子化された変換係数は、エントロピーコーダ５１４によっ
てエントロピーコード化される。パラメトリックモデル化を行い、その結果はエ
ントリピーコーダ５１４の効率を高めるためにエントリピーコーダ５１４で使用
される。同様に、ステップサイズを調整するためにステップ調節５１８が行われ
る。

【００３７】 図６に示すデコーダの動作は図５から推定することができる。量子化された変
換係数に対応するエンコードされたビットのほかに、図６に示したデコーダは、
逆ＮＭＬＢＴのためのエントロピーでコーディングテーブル、量子化ステップサ
イズ、重み付け関数ｗ（ｋ）および単一／マルチ解像度フラッグを決定するため
に図５に示した追加の情報が必要である。

【００３８】 構成要素の詳細と動作 前出の図５と図３によれば、入力された音声信号は連続変換プロセッサのよう
な変換プロセッサによって周波数成分に分解される。これは、他にもディスクリ
ート余弦変換器（ＤＣＴやＤＣＴ−ＩＶ）にような周波数領域への信号の分解に
有効な装置では有るが、人工的な障害を発生させる欠点を有するからである。例
えば、変換係数Ｘ（ｋ）はＤＣＴやＤＣＴ−ＩＶ変換プロセッサによってある程
度望ましい形で処理することができる：量子化、フィルタリング、雑音低減等。

【００３９】 上述のように修正された係数の逆変換を行うことで再構成された信号ブロック
が得られる。このように再構成された信号ブロックを張り合わせて再構成信号（
すなわちデコードされた音声又はビデオ信号）を構成すると、ブロックの境界で
は不連続が発生する。これに対して、変調重複変換（ＭＬＴ）は基本関数をブロ
ックサイズの２倍に、つまり２Ｍに延長することによってこのような不連続の発
生を抑えている。図７は本発明に基づく変調重複変換を示すフロー図である。

【００４０】 ＭＬＴの基本関数は、ＤＣＴ−ＩＶ関数を延長して、

【数１】 で表される適当なウインドウを掛けることによって得られる。ここで、ｋは０か
らＭ−１の間で変化し、ｎは０から２Ｍ−１の間で変化する。

【００４１】 このように、ＭＬＴは直交または二直交ベースに帰着し、ウインドウを掛けた
重複する余弦関数の重ね合わせのように短時間で信号の周波数分解を行うことが
できるのでＭＬＴを使用することが好適である。この種の関数は、ＤＣＴやＤＣ
Ｔ−ＩＶに比べて信号の部分的な周波数分解に、より効果的な手段である。ＭＬ
Ｔは余弦変調フィルターバンクの特殊な形態であり、完全な再構成を可能にする
ものである。例えば、ＭＬＴ係数に基づいて信号を完全に再生することが可能で
ある。同様に、ＭＬＴはブロック陣害を生じさせない、つまり、ＭＬＴによる再
生信号は、境界部分において滑らかにゼロに収束する信号となり、ブロック境界
での不連続を発生させない。さらに、ＭＬＴは、広い範囲の信号の変換コーディ
ングの速度／歪に関してほとんど最適な性能を有する。

【００４２】 具体的には、ＭＬＴは奇数重ね合わせ時間領域折り返しチャンセル（ＴＤＡＣ
）フィルタバンクに基づくものである。一般に、入力信号Ｘ（ｎ）の（入力信号
の最後のＭ個のサンプルをシフトさせてその前に得られたＭ個のサンプルと組み
合わせることによって得られる）２Ｍ個のサンプリングデータｎ＝０，１，２，
・・・２Ｍ−１からなるベクトルの変換によってＭ個の係数Ｘ（ｋ），ｋ＝０，
１，２，・・・Ｍ−１からなる他のベクトルに変換される。変換は標準ＭＬＴ演
算によって以下のように定義される：

【数２】 ここで、ｈ（ｎ）はＭＬＴウインドウである。

【００４３】 ウインドウ関数は基本的にブロッキング効果を低減するために使用するもので
ある。例えば、参照してここにその開示を取り込む、Ｈ．Ｓ．Ｍａｌｖａｒによ
る重複変換による信号処理（Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｗｉｔｈ
Ｌａｐｐｅｄ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｓ）、ボストン：アーテックハウス、１９９
２年は、滑らかなウインドウ変換子の余弦変調によってそのベースを得ることを
示している。ここで滑らかなウインドウ変換子は：

【数３】 で表される。ここで、ｐａ（ｎ，ｋ）とｐｓ（ｎ，ｋ）は直接（分解）および逆
（合成）変換のための基本関数であり、ｈａ（ｎ）とｈｓ（ｎ）とはそれぞれ分
解と合成のウインドウである。時間を表す指標ｎは、０から２Ｍ−１まで変化し
、周波数を表す指標ｋは０からＭ−１まで変化する。ここで、Ｍはブロックの大
きさである。ＭＬＴはウインドウズがＤＣに最も集中するような重複変換を発生
させるＴＤＡＣであり、以下で表される。

【数４】 直接変換マトリックスＰａは、ｎ行、ｋ列のＰａ（ｎ，ｋ）である。同様に，逆
変換マトリックスはＰｓは、ｎ行、ｋ列のＰｓ（ｎ，ｋ）である。入力されるｘ
（ｎ）のサンプル数が２Ｍであるブロックｘに関して，対応する変換係数のベク
トルＸはｘ＝ＰＴａｘで算出することができる。処理された変換係数のベクトル
Ｙに関しては，再構成されたサンプル数２Ｍのベクトルｙはｙ＝ＰｓＹで与えら
れる。再構成されたｙベクトルは，Ｍサンプルが重複するように重ね合わせられ
、再構成された信号ｙ（ｎ）が作成される。

【００４４】 ＭＬＴはＤＣＴ−ＩＶと比較することができる。信号ｕ（ｎ）に関しては，長
さがＭの直交ＤＣＴ−ＩＶは以下のように定義される。

【数５】 ＤＣＴ−ＩＶのベースとなる余弦関数の周波数は、ＭＬＴの周波数同様（ｋ＋１
／２）π／Ｍである。従って、２つの変換の間には簡単な関係式が成り立つ。例
えば、ＭＬＴ係数がＸ（ｋ）である信号Ｘ（ｎ）に関しては、ｕ（ｎ）がｘ（ｎ
）に関連していれば、ｎ＝０，１，・・・Ｍ／２−１に関して、Ｘ（ｋ）＝Ｕ（
ｋ）であることが、以下のように示される：

【数６】 ここでΔＭ｛・｝はＭサンプル（１ブロック）遅延装置である。説明のために、
ＤＣＴ−ＩＶと上の式を組み合わせて、標準ＤＣＴ−ＩＶからＭＬＴを算出する
ことができる。例えば、Ｙ（ｋ）＝Ｘ（ｋ）であれば、つまり、変換係数（また
はサブバンド信号）の修正が無ければ、直接及び逆ＭＬＴ処理された信号をカス
ケード結合してｙ（ｎ）＝ｘ（ｎ−２Ｍ）が得られる。ここで、Ｍサンプル分の
遅延はブロッキングオペレータに起因し、他のＭサンプル分の遅延はＭＬＴの内
部重複オペレータ（ｚ−Ｍオペレータ）に起因する。

【００４５】 変調重複二直交変換 本発明においては、実際には変調重複二直交変換（ＭＬＢＴ）を使用するのが
望ましい。図７は、本発明の変調重複二直交変換を示すフロー図である。ＭＬＢ
Ｔは変調重複変換（ＭＬＴ）の一変形である。ＭＬＴと同様、ＭＬＢＴのウイン
ドウはブロックサイズの２倍であり、最大コーディングゲインをもたらすが、ウ
インドウの形状は本来のＭＬＴのウインドウの形状とは若干異なる。数式１に示
した二直交ＭＬＴを作成するには、分解用と合成用のウインドウが同一でなけれ
ばならないという制限を緩和する必要がある。合成ウインドウが対称形であると
仮定し、数式１に二直交条件をあてはめると、数式１から、もし分解用ウインド
ウが

【数７】 とｈａ（ｎ）＝ｈａ（２Ｍ−１−ｎ） の条件を満足すれば、変調重複二直交変換（ＭＬＢＴ）になる。

【００４６】 ウインドウズを変換コーディング利得が最大になるように最適化することがで
き、その場合は最適化されたウインドウは数式２に示したＭＬＴウインドウに収
束する。このことによって、ＭＢＬＴは合成ベース関数応答の周波数選択性を改
善し、均一でないＭＬＴを取り扱ってブロック合成への使用（以下に詳細に述べ
る）が可能になる。ＭＬＢＴは数式１に記載された重複変換を合成ウインドウ

【数８】 と数式４によって定義される分解ウインドウによって変調した変調重複変換とし
て定義することができる。

【００４７】 パラメータαは主としてウインドウの幅を制御し、β両端部の値を制御する。
ＭＬＴに対してＭＬＢＴが優れている主な点は、分解関数におけるストップバン
ド減衰の低下という代償を払って合成関数のストップバンド減衰を増加させた点
である。

【００４８】 ＮＭＬＢＴと解像と切り替え 典型的な変換コーダのサブバンド数Ｍは適切な周波数解像度が得られるように
十分大きな数で無ければならず、通常はブロックサイズが２０〜８０ｍｓ程度に
なる。この結果、過渡信号に対する応答は不十分となり、前エコーを含むノイズ
パターンがブロック長を通じて残ることになる。このような信号においては、詳
細な周波数改造が必要なわけではないので、このような音声に対してはＭを小さ
くすることが問題の解決になる。変調重複変換のブロック長を切り替えることは
困難ではないが、エンコードに起因する遅延をさらに増大させる可能性がある。
別の方法は、階層的変換又は離散波形に類似したツリー構造のフィルタバンクを
使用することである。そのような分解によって、高周波数のサブバンドに対して
はブロックサイズが小さく低周波数のサブバンドに対してはブロックサイズが大
きな新しい不均一サブバンド構造が得られる。階層的（またはカスケード構造の
）変換はブロック全域に渡って完全な時間領域選択性を有するが、周波数領域の
分解能は不十分である。例えば、ＱＭＦフィルタバンクの次にサブバンドに対し
てＭＬＴを使用すると、ＱＭＦ過渡バンド近傍のサブバンドのストップバンドリ
ジェクションは１０ｄＢ程度と低くなり、ツリー構造の変換でも同様である。

【００４９】 ＭＬＴ／ＭＬＴＢＴの大きな派生物を低減するための新たな不均一変換構造を
作成する上記以外の、かつ、より好ましい方法は、時間−周波数解像度を変更す
ることによって達成することができる。変換の時間−周波数解像度を変更するこ
とは変換係数の組に対して新たな変換演算子を適用して、特定の不均一ＭＬＢＴ
（ＮＭＬＢＴ）を発生する新たな変換係数の組を作成することによって行われる
。図７は、本発明に基づく不均一変調重複二直交変換を示す図である。

【００５０】 図８は、本発明に基づく不均一変調重複二直交変換の作用を示した図である。
詳細に述べれば、不均一ＭＢＬＴはサブバンド係数Ｘ（ｋ）と、インパルス応答
の時間長が短いフィルタを有する新たなサブバンドを組み合わせることによって
作成される。一例を挙げれば：

【数９】 である。ここで、中心周波数が（２ｒ＋１／２）π／Ｍと（２ｒ＋３／２）π／
Ｍであるサブバンド信号Ｘ（２ｒ）とＸ（２ｒ＋１）を組み合わせて新たな２つ
のサブバンド信号Ｘ’（２ｒ）とＸ’（２ｒ＋１）を作成する。新たに作成され
たサブバンド信号は共に中心周波数が（ｒ＋１）π／Ｍで有るが、一方のインパ
ルス応答の中心はブロックの左側にあり他方のインパルス応答の中心はブロック
の右側にある。従って、時間領域の解像度を向上させるために周波数領域の解像
度が犠牲になっている。図９は、不均一変調重複二直交変換合成ベース関数の一
例を示す。

【００５１】 変換係数を組み合わせる解像度切り替えによるこの方法の主要な利点は、時間
解像度が狭い新たなサブバンド信号が入力信号のＭＬＴを算出した後に算出でき
ることである。従って、ＭＬＴウインドウ関数又はブロックサイズＭを切り替え
る必要は無い。この手法はまた、サブバンド合成装置の前に、ノイズ低減装置エ
コーキャンセラ等の信号改善装置を元の変換／サブバンド係数に作用させること
を許容する。このことによってコーデックに前記のような信号改善装置を有効に
組み合わせることが可能になる。

【００５２】 他の好ましい方法としては、時間領域での解像度が４倍になっていれば、より
好ましい結果が得られる。このことは、サブバンドフィルタのインパルス応答の
有効幅が、

【数１０】 で表される条件の下で、ブロック幅の４分の１であることに帰着する。ここで特
に好ましいパラメータは、ａ＝０．５４１２、ｂ＝（１／２）１／２、ｒ＝Ｍ０
，Ｍ０＋１，・・・，代表的なＭ０はＭ／１６である（つまり切り替えの解像度
はサブバンドの７５％に対して、周波数０．２５πからπまでについて適用され
る）。図１０と１１は本発明の構造に対応する合成ベース関数をプロットして示
したものである。時間分離は完全ではないが、過渡信号に関して誤差の拡散が抑
制されていることが示されている。

【００５３】 上記のサブバンド組み合わせマトリックスの自動切換えは、エンコーダにおい
てブロック波形を解析することによって行うことができる。ブロック内でパワー
レベルが大きく変化するなら、組み合わせマトリックスがスタートする。切り替
えフラグがサイド情報としてレシーバに送られ、ＭＬＴ係数を回復させるために
４×４の逆演算子を使用することができるようになる。他の切り替え方法は、Ｍ
ＬＴ係数Ｘ（ｋ）内に対するパワー分布を解析し高周波数領域にノイズ状のパタ
ーンが検出されれば組み合わせマトリックスの使用を開始する方法である。

【００５４】 図１２は、本発明に基づいて解像度の切り替えを行う好ましいシステムと方法
を示した図である。図１２に示されているように、解像度の切り替えはブロック
ごとに決定され、１ビットのサイド情報がスイッチがＯＮかＯＦＦかを示すため
にデコーダに送られる。好ましい実施態様では、ブロックに対する高周波成分の
エネルギーが低周波成分のエネルギーよりも所定の閾値幅以上大きければスイッ
チをＯＮにする。基本的に、エンコーダは信号の高周波数と低周波数のパワー測
定を行って解像度スイッチの切り替えを行うものである。図１２に示されている
ように、もし高周波数のパワー（ＰＨ）が低周波数のパワー（ＰＬ）に対する比
が所定の閾値以上であれば、ステップ２に示されたサブバンド組み合わせマトリ
ックスが適用される。

【００５５】 スペクトル重み付け 図１３は、本発明に基づいて、部分的にホワイトニングを伴う重み付け関数の
演算を行うシステムと方法を示すフロー図である。図１３と共に既出の図３及び
図５を参照すれば、スペクトル重み付けを行う方法が簡単に示されている。本発
明に基づくスペクトル重み付けは量子化ノイズを可能な限りマスクするように行
われる。目的は完全な透明性を有する信号、つまり元の信号と判別できないほど
のデコード信号を作成することである。この目的は変換係数を人間の聴覚特性を
考慮したマスキング特性を有する関数ｗ（ｋ）によって変換係数に重み付けを行
うことによって達成することができる。このような重み付けは、量子化ノイズを
人の耳で聞き取られる程度を最小にすることによって量子化ノイズをマスクする
。また、通常使用されている時間のかかる重畳演算を採用しないことによって聴
覚重み付け関数の演算が簡素化されている。

【００５６】 重み付け関数ｗ（ｋ）は、与えられた入力のスペクトル｛Ｘ（ｋ）｝に対して
聴覚マスキング閾値曲線に従うのが理想的である。マスキング閾値はバークスケ
ールで算出されるのが望ましい。バークスケールとは、人の耳の臨界バンドを近
似する擬対数スケールである。コーディングレートが高い場合、つまりサンプル
ごとに３ビットである場合、得られる量子化ノイズは全てのバークサブバンドに
わたって量子化閾値よりも低い値となって完全に透明性のある再構成を行うこと
ができる。しかし、コーディングレートが低い場合、例えば１ビット／サンプル
の場合、全ての量子化ノイズをマスキング閾値以下にすることは困難である。こ
の場合、低周波数のマスクされていないノイズは通常一層不具合なので、量子化
ノイズがすべてのサブバンドについて量子化ノイズがマスキング閾値を同じデシ
ベル（ｄＢ）だけ高くなるようなことは避けるのが好ましい。これは、もとの重
み付け関数ｗ（ｋ）を、新たな件数ｗ（ｋ）αで置き換えることによって実現さ
れる。ここで、αは重み付け関数を部分的にホワイト化するための、一般には１
未満の値である。

【００５７】 一般に、図３、４、５及び図１３に示されているように、図１３は聴覚閾値曲
線を算出するための、ステップサイズを算出する際に部分的なホワイトニングを
行う単純化された演算を示すものである。図１３は、図３におけるボックス３１
２と３１６、図４におけるボックス４１４、４１６と４１８、図５におけるボッ
クス５１６の詳細なブロック図である。図１３に示されているように、ＭＬＴ演
算とＮＭＬＢＴ変更の後、変換係数Ｘ（ｋ）はまず２乗化モジュールが受け取っ
て変換係数の２乗計算を行う（ボックス１３１０）。次に、閾値モジュールがバ
ークスペクトル閾値を算出し（ボックス１３１２）、これはスプレッドモジュー
ルがバーク閾値拡散（１３１４）を行って聴覚閾値を求めるために使用する。調
整モジュールが次に聴覚閾値を絶対閾値に調整して、理想的な重み付け関数を作
成する（１３１６）。最後に、部分的なホワイトニングが行われて重み付け関数
がα乗されて最終的な重み付け関数が得られる（ボックス１３１８）。

【００５８】 具体的には、２乗化モジュールは、ｉ番目のバンドの即時パワーＰ（ｉ）を作
成して、これを閾値モジュールが受け取ってマスキング閾値ＷＭＴ（ｋ）の計算
に使用する（図１３ではボックス１３１０で示される）。これはまずバークスペ
クトルの上限周波数Ｂｈ（ｉ）、ｉ＝１，２，・・・，２５を定義して（このた
めには一般的な数学的装置が使用できる）バークサブバンドの上の周波数をＨｚ
表現で： Ｂｈ＝「１００ ２００ ３００ ４００ ５１０ ６３０ ７７０ ９２０
１０８０ １２７０ １４８０ １７２０ ２０００」； Ｂｈ＝「Ｂｈ ２３２０ ２７００ ３１５０ ３７００ ４４００ ５３００
６４００ ７７００ ９５００ １２０００ １５５００ ２２２００」とす
ることによって達成される。

【００５９】 次に，ｉ番目のバークスペクトルのパワーＰａｓ（ｉ）が、ｉ番目のバークバ
ンド内にある全てのサブバンドの信号のパワーを平均することによって算出され
る。バンド内のマスキング閾値Ｔｒ（ｉ）、Ｔｒ（ｉ）＝Ｐａｓ（ｉ）−Ｒｆａ
ｃ（全てデシベルｄＢ表記）が算出される。好ましくは７ｄＢにセットされるパ
ラメータＲｆａｃは、バンド内のマスキング閾値レベルを決定する。これはバー
クパワースペクトルとバーク中央閾値を求める数学的な繰り返し処理によって達
成することができる。

【００６０】 図１３のボックス１３１４に示されているように、単純化されたバーク閾値ス
ペクトルが算出される。図１４は、本発明に基づく簡素化されたバーク閾値の算
出を示すものである。「拡幅されたバーク閾値」は好ましくは臨界バンドにわた
る平行マスキングを考慮して算出するのが望ましい。つまり、マトリックス演算
子を使用して完全な重畳演算を行う代わりに、前記の方法で提案されているよう
に、本発明は、全てのバーク閾値と三角形の減衰を取り込んで作成した最大閾値
曲線を使用する。具体的には、まず、臨界バンドにわたる並行マスキングを考慮
して拡幅されたバーク閾値を算出する。例えば、マトリックス演算期によって全
重畳演算を行う代わりに、前の方法で提案されているように、本発明は単に全て
のバーク閾値と三角形の減衰を取り込んで作成した最大閾値曲線を使用する。三
角減衰は左側（低周波数の方向）については−２５ｄＢ／バーク、右側（高周波
数の方向）については１０ｄＢ／バークである。バークスペクトルの拡幅に関す
るこの発明の方法は、複雑性Ｏ（Ｌｓｂ）、ここでＬｓｂは信号のバンド幅でカ
バーされるバークサブバンドの数、であり従来の方法は典型的にはＯ（Ｌｓｂ２
）の複雑さを有する。

【００６１】 図１３のボックス１３１６に示されているように、聴覚閾値は次に拡幅された
バーク閾値を絶対フレッチャー−マンソン閾値と比較してそれらのうちの高いほ
うを採用することで、全てのサブバンドについて調節される。これは例えば、絶
対マスキングを考慮した閾値に調節する単純な手順によって行うことができる。
一つの手順では、（ブロックごとに２５までの） 閾値のベクトルが代表的には２．５ｄＢにセットされている予め設定された正確
性のレベルに従って量子化され、閾値に対して２ないし４ビットでエンコードさ
れる。

【００６２】 図１３のボックス１３１８に示したレートの低いつまり１ビット／サンプルの
重み付け関数の部分的ホワイトニングに関しては、全ての量子化ノイズをマスキ
ング閾値未満にすることは不可能である。この場合には、低周波数のマスクされ
ていないノイズは通常高い周波数のものよりも不具合なのですべのサブバンドに
ついて量子化ノイズをマスキング閾値に対して同じデシベルだけ高くすることは
望ましくない。したがって、上記の手順によって算出された重み付けがＷＭＴ（
ｋ）であるとすると、本発明のコーダが使用する最終的な重み付けの値は、

【数１１】 となる。ここで、αはレートが低いときは０．５でレートが高いときは１となる
ように変化する値であり、好ましくはマスキング閾値の部分的なパワーが用いら
れる。従来の知覚的コーダでは、ビットレートが減少すると全ての周波数にわた
って量子化ノイズがマスキング閾値以上に高くなっていた。これに対して本発明
の場合には、部分ホワイトニングパラメータαを、例えば、ゼロと１の間の値に
（好ましくはα＝０．５）セットすることができる。このことによって本来ノイ
ズスペクトルが小さい周波数のノイズスペクトルを一層高くすることができる。
換言すれば、α＜１であれば、ノイズスペクトルのピークを減衰させることがで
きる。

【００６３】 次に、ｗ（ｋ）を表すサイド情報の量ははサンプリング周波数ｆｓに依存する
。例えば、ｆｓが８ｋＨｚの場合、およそ１７個のバークスペクトル値が必要で
、ｆｓが４４．１ｋＨｚの場合には２５のバークスペクトルが必要である。バー
ク周波数バンド当り−１０ｄＢで高周波数のサブバンドにバンド間の拡散を行い
エンコードの差分精度が２．５ｄＢに相当すると仮定すると、バーク係数あたり
３ビットが必要になる。重み付けをされた変換係数はスカラー量子化装置を用い
て量子化（連続値から離散値への変換）することができる。

【００６４】 具体的には、スカラー量子化装置に関しては、最終的な重み付け関数ｗ（ｋ）
が最も感知し難い量子化ノイズの形状を決定することになる。従って、サブバン
ド周波数の係数Ｘ（ｋ）はｗ（ｋ）に比例する大きさのステップサイズによって
量子化されなければならない。等価な処理は、重み付け関数によって全てのＸ（
ｋ）を割って、全ての係数Ｘ（ｋ）について同じステップサイズを有する均一量
子化を行うことである。代表例としては以下の処理である： Ｘｒ ＝ Ｒｏｕｎｄ（Ｘ／ｄｔ）； ％量子化 Ｘｑｒ＝ （Ｘｒ＋Ｒｑｎｏｉｓｅ）＊ｄｔ； ％スケールバック、擬似定常
ノイズを加える。ここでｄｔは量子化のステップの大きさである。ベクトルＲｑ
ｎｏｉｓｅは｛−γ、γ｝の間に等しく分布する擬似ランダム変数から構成され
る。Ｒは量子化のステップサイズｄｔの０。１から０．５倍の間で選択されるパ
ラメータである。再構成された係数にこの小さなノイズを加えると、失われたス
ペクトル成分に起因する派生物を小さくすることができる。この手法は、ディザ
、擬ランダム量子化又はノイズフィリングと呼ばれている。

【００６５】 エンコード 情報理論における従来の離散値コーディングの問題は、ソースからのシンボル
を最も節約したコードで表現することに関するものであった。例えば、ソースが
時間間隔ｉごとにシンボルｓｉを発生させ、シンボルｓｉはアルファベットＺに
属するものと仮定する。また、シンボルｓｉは統計的に独立であって、確率分布
Ｐｒｏｂ｛ｓｉ＝ｚｎ｝、ｎ＝０，１，・・・，Ｎ−１、Ｎはアルファベットの
サイズつまり可能なシンボルの個数であると仮定する。この前提の上で、コード
を設計する問題は、通常はビットであるチャンネルシンボルによってシンボルの
表現を見出すことである。

【００６６】 下の表に示したように、それぞれの可能性があるシンボルの値ｚｎに対してＭ
ビットのパターンをあてはめるために単純コードを使用することができる：

【表１】 この場合、シンボルあたりにコードはＭ個使用される。唯一のコードを対応させ
るにはＭはＬｏｇ２（Ｎ）以上であることが必要出ることは明らかである。

【００６７】 一層好ましいコードはそれぞれのソースシンボルに可変長のコード化されたワ
ードを対応させることである。より可能性の高いシンボルに対してはより短いコ
ード化されたワードを対応させ；可能性の低いものに対して長いコード化された
ワード長のものを対応させる。例えば、ソースがアルファベットＺ＝｛ａ，ｂ，
ｃ，ｄ｝からなり，確率はｐａ＝１／２、ｐｂ＝ｐｃ＝ｐｄ＝１／６であるとす
る。このソースに対して使用することができる可変長コードの例は以下のように
なる。

【表２】

【００６８】 メッセージが長い場合、コード長Ｌの期待値は、シンボルあたりのビット数と
してＬ＝Σｐｎｌｎで与えられる。ここで、ｌｎはコードシンボルｚｎの長さで
ある。これは２ビット／シンボルが必要な単純２値コードのコード長よりも優れ
ている。

【００６９】 上述の例では、コードワードは良く知られているハフマンのアルゴリズムを用
いて作成した。結果として使用されるコードワードは当該ソースに対するハフマ
ンコードとして知られている。ハフマンコードは、可能な全ての可変長コードの
中で期待されるコード長Ｌを最も短くするという意味において最適なものである
。エントロピーはソースの本質的な情報を測定する基準である。エントロピーは
シンボルごとのビットに基づいてＥ＝−Σｐｎｌｏｇ２（ｐｎ）によって求める
ことができる。コーディング理論によれば、全てのコードに対するコード長の期
待値は、ソースのエントロピー以下になることはできない。上に例示したソース
の場合、エントロピーは、シンボル当り、Ｅ＝−（１／２）ｌｏｇ２（１／２）
−（１／２）ｌｏｇ２（１／６）＝１．７９３ビットである。ハフマンコード長
は最適地に非常に近いことが理解される。

【００７０】 他に可能なコード化手法は、一連のソースシンボルに対して固定長のコードワ
ードを対応させる方法である。一連のソースシンボルの長さは可変であり、コー
ドの効率は頻繁に登場する長い一連のソースシンボルが１つのコードワードで置
換される点にある。下の表に一例を示す。このコードの場合は、コードワードは
常に４ビットの長さであるが、長さの異なる一連のソースシンボルを表現するた
めに使用される。一連のソースシンボルの長さの平均値Ｃａｎはテーブルに記載
した確率に基づいて簡単に計算することができ、Ｋ＝２５／１２＝２．０８３で
ある。これらの一連のソースシンボルが４ビットで表現されているので、ビット
レートは４×１２／２５＝１．９２ビット／シンボルである。

【表３】

【００７１】 上述の例では、それぞれのコードワードに割り当てられるべき一連のソースシ
ンボルの選択（一連のソースシンボル表）は、Ｂ．Ｐ．Ｔｕｎｓｔａｌｌによる
「ノイズを含まない圧縮コードの合成」”Ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ ｏｆ ｎｏｉｓ
ｅｌｅｓｓ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ ｃｏｄｅｓ”、ジョージア州アトランタ
、ジョージア工科大学博士論文に記載された方法によった．この表に記載された
コードはタンストールコードと呼ばれる．タンストールコードは、全ての固定長
及び可変長のコードの中でコード長Ｌの期待値を最小にする点において、最適化
されたものである。したがって、タンストールコードがハフマンコードに対する
二元コードである。

【００７２】 上記の例では、タンストールコードはハフマンコードほど効率的ではないかも
しれないが、コードワードの長さが長くなるに従って、つまり、テーブルの長さ
が長くなるにつれて、タンストールコードの性能はソースエントロピーに近くな
ってくることが示される。本発明の場合には、タンストールコードはデコーディ
ングが高速である点においてハフマンコードよりも優れている。これは、全ての
コードワードが同じ数のビットによって構成されているために、（以下に述べる
ように）解読が容易だからである。

【００７３】 従って、本発明では好ましくは、連続長エンコーダ又はタンストールのような
、図１５に示すエントロピーエンコーダを使用する。つまり、本発明に基づくエ
ントロピーエンコーディングを行うシステムと方法を示すフロー図である。本発
明を図示した図３と図１５を参照しつつ、図１５には、好ましくは可変長エント
ロピーエンコーダであるエンコーダを示す。

【００７４】 エントロピーは、例えば確率モデルのようなモデルによって与えられる情報の
指標（換言すればメッセージに含まれる情報量の尺度）である。好ましいエント
ロピーエンコーダはメッセージに含まれるシンボルによって表現される情報の、
当該メッセージを作成するのに使用された確率モデルの関数である、平均的な情
報量を出力する（以下に詳細に述べる）。モデルが元のソースシンボルの現実の
分布を忠実に反映するにつれてモデルは複雑なものになる。好ましいエントロピ
ーエンコーダは連続長コーダとそれに続いて通常のタンストールコーダのような
可変長から固定長のコーダを使用することで量子化された係数のコード化を行う
。

【００７５】 連続長エンコーダはゼロからなるシーケンスのシンボルレートを低減する。可
変長から固定長へのコーダはソース出力の一連の可変長データを所定長のコード
ワード出力に置き換える。可変長から固定長コードはソース出力の統計的な依存
度を利用する。タンストールコーダは可変長から固定長のコードを使用して、離
散的でメモリを有しないソースのために辞書の列あたりのソースレターの期待値
を最大にするために離散的な記憶容量を最大にする。換言すれば、入力されたシ
ーケンスは、平均メッセージ長を最大にしてそれぞれのブロックが固定長のコー
ドに対応するように、可変長のブロックに分割される。

【００７６】 ＡＳＰＥＣのような従来のコーダは、変換係数のサブセットに対して連続長コ
ーディングを使用して、ゼロで無い係数をハフマンコーダのような固定長から可
変長へのコーダベクトルによってエンコードした。それに対して、本発明は好ま
しくは、全ての量子化された変換係数からなるベクトルに対して作用する連続長
エンコーダを使用し、連続したゼロ値が連続したゼロの数を表すシンボルによっ
て置き換えられた、基本的に新たなシンボルソースを作成する。本発明に基づく
連続長エンコーダは、連続したゼロの数が「Ｒｍｉｎ，Ｒｍａｘ」の間であれば
ゼロの値を特定のシンボルによって置き換える。特定の場合は、連続長コーダは
例えばＲｍａｘ＜Ｒｍｉｎを置くことによってＯＦＦにすることができる。

【００７７】 タンストールコーダは、効率がソースシンボルの確率モデルに直接関連するの
で広く用いられていない。例えば、圧縮のためのコーダを設計する場合、ソース
に関する良いモデルが存在すればより効率の良い、つまり圧縮度の高い、コード
を作ることは可能である。結果として、効率の良いコーディングのためには、コ
ーダのためのストリング辞書を作成するために良い確率分布モデルが必要になる
。以下に述べる本発明は、タンストールコーディングが可能であってよい効率を
得るに十分な確率モデルを使用する。

【００７８】 一般に、すでに述べたように、量子化された係数は連続長エンコーダとそれに
続く可変長から固定長へのブロックエンコーダによってエンコードされる。より
具体的には、第１に、量子化された変換係数ｑ（ｋ）が演算モジュールによって
ブロックとして受け取られブロックの絶対値の最大値を算出する（ブロック１５
１０）。つまり、全ての量子化された値をスキャンして最大絶対値Ａ＝ｍａｘ｜
Ｘｒ（ｋ）｜を決定する。第２に、略算モジュール（ボックス１５１２）によっ
てＡを、「４５１２」以下の２の累乗値であるｖｒを用いてｖｒ＞Ａまたはｖｒ
＝Ａとなるように値を丸めて量子化する。ｖｒの値は従って、３ビットでエンコ
ードされ、デコーダに送られる。第３に、置き換えモジュールがｑ（ｋ）を受け
取り、丸められた値と組み合わせられて「Ｒｍｉｎ，Ｒｍａｘ」の範囲の連続し
たゼロ値を、連続したゼロの数を表す可変長から固定長への長さエンコード用辞
書で提起されたシンボルによってこれを置き換える（ボックス１５１４）。この
辞書は、図１６に示したように、本発明に基づいてパラメトリックモデル化技術
を使用して算出されたものである。第４に、結果として得られた値ｓ（ｋ）は、
タンストールコーダのような可変長から固定長へのエンコーダ（ボックス１５１
６）によってエンコードされチャンネルシンボルが作成される。さらに、エント
ロピーエンコーダの効率は使用する確率モデルに直接依存するので、本発明に、
以下に詳細に述べるようなパラメトリックモデルを取り込むことが望ましい。

【００７９】 パラメトリックモデリング 図１６は、本発明に基づいてパラメトリックモデリングを使用したエントロピ
ーエンコーディングを行うシステムと方法を示したフロー図である。すでに述べ
たように、エントロピーコーダの効率は確率モデルの信頼度に直接関連している
。図１６に示したように、コーダは、シンボル確率（後に述べる）から入力され
るストリングの辞書を作成する単純なアルゴリズムによって作成することができ
る入力ストリングの辞書を必要とする。算術的コーダやハフマンコーダを使用す
ることもできるが、記述のタンストールコーダのような可変長から固定長へのエ
ンコーダが本発明のパラメトリックモデルを使用した算術的コーダの効率に近い
効率を達成することができデコードが単純である。これはタンストールコーダが
、例えば１ビットである、すべて同じ長さを有することに起因する。

【００８０】 さらに、現在の変換コーダは典型的には音楽のような複雑な信号に対して明瞭
な声のような単純な信号に対するよりも効率よく動作する。これは、これらの信
号に与えられたマスキングレベルが高いことと現在の変換コーダが使用している
エントロピーエンコーダの種類に起因するものである。従って、明瞭な声に関し
ては、低いビットレートで動いている現在の変換コーダは細かな調和構造を除去
することができない。つまり、話し声や１ビット／サンプルのビットレートでは
、量子化のステップサイズが大きすぎて、音声の基本調和周波数を除いて、ほと
んどの変換係数が量子化されるとゼロになってしまう。しかし、上述のエントロ
ピーエンコーダとパラメトリックモデルを用いれば、本発明は、１次エンコーダ
のような現在使用されているエントロピーエンコーディングシステムで期待でき
るよりも優れた結果をもたらすことができる。

【００８１】 一般的に、本発明のパラメトリックもモデル化は、量子化されて連続長エンコ
ードされた変換係数の確率分布関数（ＰＤＦ）のモデルを使用する。一般に、（
ハフマンコードで代表される）エントロピーコーディングを使用したこーデック
は、音声サンプルの集合から得られたヒストグラムからＰＤＦ（および対応する
量子化表）を演繹する。それに対して、本発明は、エンコード性能が優れた、全
ての入力ブロックに対してあてはめを行った変形ラプラス＋指数確率密度を使用
する。本発明のＰＤＦモデルの利点の一つは、形状が、量子化された係数のピー
ク値に直接関係する、１つのパラメータで制御されることである。このことはモ
デル選択のための演算が負担にならないことを意味しており、デコーダに対して
モデルを指定する際に演算が大きくなることは無い。最後に、本発明は最適な量
子化ステップサイズを決定するために２値検索手法を使用する。以下に示す２値
検索手法は、イテレーションのたびにマスキング用の閾値演算をさらに行わなけ
ればならない従来の方法に比較してはるかに簡単な手法である。

【００８２】 具体的には、本発明に基づく確率分布モデルは、入力される全てのブロックの
量子化された変換係数のヒストグラムに対してフィットさせるために変形ラプラ
ス＋指数確率密度関数（ＰＤＦ）を使用する。ＰＤＦモデルは、上述の図１５の
ボックス１５１０に記載されたパラメータＡによって制御される（図１５のボッ
クス１５１２に示されているように、Ａはｖｒによって近似されることに注意す
る必要がある）。したがって、ＰＤＦモデルは以下のように定義される：

【数１２】 ここで、変換された連続長エンコードされたシンボルは以下に記載するアルファ
ベットに含まれる。

【表４】

【００８３】 ステップサイズを最適化するための２値サーチにおいて、上述のスカラー量子
化で使用する量子化のステップの大きさｄｔは、再構成の忠実性とビットレート
との間のトレードオフを制御する。量子化ステップサイズが小さければ忠実度が
高くビットレートも高くなる。レートを固定した状態では、量子化ステップの大
きさｄｔは、シンボルエンコーダ（タンストール）の出力におけるビットレート
が所望のレートに（超えない範囲で）可能な限り近づくように再帰的手法で調節
する必要がある。

【００８４】 ステップサイズを決定するためにいくつかの方法を使用することができる。１
つの方法は：１）入力のスケーリングに依存するパラメータであるｄｔ＝０で表
されるｄＢで表現された量子化ステップサイズからスタートする。２）ｋｄｄ＝
１６としてｄｔによって得られたレートを確認する。もし、この値が所定値を超
えていればステップサイズをｄｔ＝ｄｔ＋ｋｄｄさもなければｄｔ＝ｄｔ−ｋｄ
ｄによって変更する。３）ｋｄｄ＝１つまり最適ステップサイズが１ｄＢの精度
で求められるまで、イテレーションのたびにｋｄｄを１／２にして（２値化サー
チ）上述の手順を繰り返す。この方法によって最大６４個のステップサイズが発
生し、従って最適ステップサイズは７ビットで表現されてデコーダに送られるこ
とは容易に理解される。

【００８５】 本発明に従って音声信号をデコードするシステムを表した全体ブロック／フロ
ー図である前出の図６を参照する。デコーダは、図６に示されているように、適
当な逆処理ステップを実施する。可変長から固定長へのデコーダ（例えばタンス
トールデコーダ）と連続長でコーディングモジュールがエンコードされたビット
ストリームと量子化された変換係数を回復するためのＰＤＦレンジパラメータに
関するサイド情報を受け取る。可変長から固定長へのデコーダと連続量コーディ
ングモジュールと組み合わせられた均一逆量子化モジュールが、均一量子化から
重みつきＮＭＬＢＴ変換係数の略算値を取り出して再構成する。逆重み付けモジ
ュールは、変換係数を適当なスケール範囲に戻すために逆変換を行う。逆ＮＭＬ
ＢＴ変換モジュールは、下の信号ブロックの略算値を再生する。使用することの
できるチャンネルビットが大きいほど、量子化ステップサイズは小さく、再生の
忠実度は高い。

【００８６】 デコーダの演算の複雑さはエンコーダの演算よりも２つの理由で少ないことに
注意する必要がある。第１に、タンストールデコーディングのような（表を参照
するだけの）可変長から固定長へのデコーディングはそれに対応する（ストリン
グサーチを必要とする）エンコーディングよりも高速である。第２に、ステップ
サイズが知られているので、逆量子化は一度実施するだけでよい（エンコーダと
は違って繰り返し演算は不要である）。しかし、いずれにしても、エンコーダと
デコーダの双方において、演算の主要部分はＮＭＬＢＴ内に存在しており、高速
フーリエ変換を使用して効率よく算出することができる。

【００８７】 本発明に関する今までの記載は説明と記述を目的としたものである。本発明を
記述した通りのものに限定することを意図したものではない。上述の開示に基づ
いて多くの変形や変更を行うことができる。発明の範囲は詳細な説明ではなく添
付の特許請求の範囲の記載によって定められるべきである。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明を実施するための装置を示すブロック図である。

【図２】 本発明に基づいて音声信号をエンコード／デコードするためのシ
ステムと方法を示す全般的なブロック／フロー図である。

【図３】 本発明に基づいて音声信号をエンコードするためのシステムを示
す全体ブロック図である。

【図４】 本発明に基づいて音声信号をエンコードする方法を示す全体フロ
ー図である。

【図５】 本発明に基づいて音声信号をエンコードするシステムを表す全体
ブロック／フロー図である。

【図６】 本発明に基づいて音声信号をデコードするシステムを表す全体ブ
ロック／フロー図である。

【図７】 本発明に基づく変調重複変換を示すフロー図である。

【図８】 本発明に基づく変調重複二直交変換を示すフロー図である。

【図９】 本発明に基づく不均一変調ラップ二直交変換を示す単純化したブ
ロック図である。

【図１０】 不均一変調重複二直交変換合成基礎関数の一例を示す。

【図１１】 不均一変調重複二直交変換合成基礎関数の他の例を示す。

【図１２】 本発明に基づく解像度切り替えシステムと方法を示すフロー図
である。

【図１３】 本発明に基づく部分ホワイトニングを含む重み付け関数演算の
ためのシステムと方法を示すフロー図である

【図１４】 本発明に基づく単純化されたバーク（Ｂａｒｋ）閾値演算を行
うためのシステムと方法を示すフロー図である。

【図１５】 本発明に基づくエントロピーエンコーディングを行うためのシ
ステムと方法を示すフロー図である。

【図１６】 本発明に基づくパラメトリックモデル化を行うためのシステム
と方法を示すフロー図である。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＣＹ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，Ｉ Ｔ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＧＷ，ＭＬ， ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＧＭ，Ｋ Ｅ，ＬＳ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＬ，ＳＺ，ＵＧ，ＺＷ)，Ｅ Ａ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ ，ＴＭ)，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＵ，ＣＺ， ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，Ｇ Ｈ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ，ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ， ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，Ｍ Ｗ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ， ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＷ Ｆターム(参考） 5D045 DA11 5J064 AA04 BA09 BA16 BC02 BC06 BC16 BC22 BC25 BC28 BC29 BD02 BD04 5K015 AA02 JA01 JA05 JA10 5K041 AA09 CC01 EE31 EE36 FF36 HH37

Claims (13)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 量子化された変換係数サンプルのブロックを含む入力信号を
   受けるシステムにおいて、量子化された変換係数をエントロピーコーディングす
   る方法であって： サンプルブロックの絶対値の最大値を算出し（１５１０）； 量子化された係数のピーク値を丸め処理し（１５１２）； サンプルブロック中の量子化された値の連続したゼロを、可変長から固定長へ
   のエンコーディング辞書の定義に基づく、連続の長さを表す新たなシンボルによ
   って置き換え（１５１４）；そして、 新たなシンボルを可変長から固定長へのエンコーダによってエンコードして情
   報ビットによって定義されたチャンネルシンボルを作成する（１５１６）ことを
   含む方法。
2. 【請求項２】 連続した量子化ゼロ値を置き換える操作が、全ての量子化さ
   れた変換係数からなるベクトルを操作して新たなシンボルソースを作成すること
   を含む請求項１に記載の方法。
3. 【請求項３】 連続したゼロの値が所定の範囲にある場合にのみ連続したゼ
   ロの値を特定のシンボルで置き換える（１５１４）請求項１に記載の方法。
4. 【請求項４】 サンプルブロックの絶対値の最大値の算出が、最大絶対値が
   発見されるまで全ての量子化された値をスキャンすることで行われる（１５１０
   ）請求項１に記載の方法。
5. 【請求項５】 量子化された値のピーク値の丸め処理が、算出された絶対値
   の最大値を量子化し、ピーク値のパワーが４から５１２の範囲であればピーク値
   を３ビットでエンコードする（１５１２）ことで行われる請求項１に記載の方法
   。
6. 【請求項６】 各ソースシンボルに可変長のコードワードをあてはめ、可変
   長から固定長へのエンコーダのコードワードの長さは同じである（１５１６）請
   求項１に記載の方法。
7. 【請求項７】 量子化された係数を作成するために入力信号のサンプルブロ
   ックをエンコードするエンコーダによってコード化された周波数領域の変換係数
   を有するシステムにおいて、エンコーダのソースシンボルをパラメトリックモデ
   ル化する方法であって、 サンプルの入力されるブロックを近似する数学的な変換と指数確率密度関数を
   求めることによって確率分布関数を算出し（１６１０）； 算出された確率分布関数に基づいてシンボルの確率から入力ストリングの辞書
   を作成する（１６１０）ことを含む方法。
8. 【請求項８】 確率分布関数の算出は量子化された係数の最大値によって定
   義される単一のパラメータと、少なくとも１つの調整可能なパラメータを有する
   クローズドモデルを使用して確率分布関数を求める（１６１０）請求項７に記載
   の方法。
9. 【請求項９】 確率分布関数が量子化された係数のピーク値に直接関係する
   単一のパラメータによって制御される形状を有する請求項８に記載の方法。
10. 【請求項１０】 確率分布関数がサンプルブロックの絶対値の最大値によっ
    て制御される請求項７に記載の方法。
11. 【請求項１１】 入力信号をコーディングするコーディングシステムにおい
    て、有効なビットレートを制御し再構成の忠実度を保持するために最適な量子化
    ステップサイズを決定する方法であって、 有限数の量子化ステップサイズを予め決定し（４２８）；そして、 ビットレートが予め設定された望ましいレートと一致するまで、量子化ステッ
    プサイズを２値化サーチを用いて回帰的に調整して最適な値を検索する（４２８
    ）ことを含む方法。
12. 【請求項１２】 量子化ステップサイズを、ビットレートが予め設定された
    レートを超えない範囲で予め設定されたレートと一致するまで回帰的方法で調節
    する（４２８）請求項１１に記載の方法。
13. 【請求項１３】 量子化ステップサイズの有限個のセットは入力信号の基準
    に基づくスケーリングに依存する請求項１１に記載の方法。