JP2002534831A - 効率的な畳み込みの方法および装置 - Google Patents
効率的な畳み込みの方法および装置Info
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Abstract
(57)【要約】
第２の信号を一連のセグメントに分割する段階と、セグメントごとに振幅包絡線を決定する段階と、それぞれのセグメント内の信号値を包絡線を基準にしてスケーリングし、対応するセグメントスケーリング信号値を生成する段階と、セグメントスケーリング信号値に、対応する入力信号値を乗算して、対応するセグメント出力値を生成する段階と、セグメント出力値をセグメントスケール因子によってスケーリングして、対応するスケーリングセグメント出力を生成する段階と、スケーリングセグメント出力を加算して、時間領域出力を生成する段階とを備えた、時間領域において入力信号を第２の信号と畳み込む畳み込みの方法および装置が開示される。
Description
【０００１】 （発明の分野） 本発明は、信号の畳み込みに関し、より詳細には、効率的な時間領域における
畳み込みを開示する。
畳み込みを開示する。
【０００２】 （発明の背景） 畳み込み処理は、信号処理の分野に精通する者には良く知られており、一般に
、異なる２つの信号を１つに畳み込んで、出力信号を生成することを含む。まず
最初に、図１を参照すると、入力信号２をインパルス応答３と畳み込み（１）、
出力信号４を生成するのはオーディオ処理の分野においてはありふれたことであ
る。畳み込み処理は、入力信号に「色」を付けるために、空間成分を等化し、あ
るいは、空間成分をオーディオ入力信号２に加算するのに使用されてもよい。
、異なる２つの信号を１つに畳み込んで、出力信号を生成することを含む。まず
最初に、図１を参照すると、入力信号２をインパルス応答３と畳み込み（１）、
出力信号４を生成するのはオーディオ処理の分野においてはありふれたことであ
る。畳み込み処理は、入力信号に「色」を付けるために、空間成分を等化し、あ
るいは、空間成分をオーディオ入力信号２に加算するのに使用されてもよい。
【０００３】 残念ながら、畳み込み処理は、過度の計算資源を必要とする場合がある。例が
図２に示される、以下で、「周波数領域における畳み込み処理」と呼ばれる効率
的な良く知られた畳み込み処理においては、入力信号２は、高速フーリエ変換（
ＦＦＴ）６によって、周波数領域に変換される。同様に、インパルス応答は、高
速フーリエ変換処理７によって、フーリエ領域に変換される。そして、２つのフ
ーリエ成分は、要素ごとに、乗算され（８）、その結果が、逆高速フーリエ変換
（ＩＦＦＴ）され（９）、畳み込まれた出力信号１０を生成する。図２に示され
る処理は、この分野では良く知られたものであり、フーリエ領域における畳み込
みを入力信号に施すための多くの別の効率的な方法が存在する。効率的な周波数
領域における処理の例が、本出願人に譲渡された「Ｄｉｇｉｔａｌ Ｆｉｌｔｅ
ｒ Ｈａｖｉｎｇ Ｈｉｇｈ Ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃ
ｙ（高い精度と効率を有するディジタルフィルタ）」と称するＰＣＴ国際出願第
ＰＣＴ／ＡＵ９３／００３３０号に記載されている。
図２に示される、以下で、「周波数領域における畳み込み処理」と呼ばれる効率
的な良く知られた畳み込み処理においては、入力信号２は、高速フーリエ変換（
ＦＦＴ）６によって、周波数領域に変換される。同様に、インパルス応答は、高
速フーリエ変換処理７によって、フーリエ領域に変換される。そして、２つのフ
ーリエ成分は、要素ごとに、乗算され（８）、その結果が、逆高速フーリエ変換
（ＩＦＦＴ）され（９）、畳み込まれた出力信号１０を生成する。図２に示され
る処理は、この分野では良く知られたものであり、フーリエ領域における畳み込
みを入力信号に施すための多くの別の効率的な方法が存在する。効率的な周波数
領域における処理の例が、本出願人に譲渡された「Ｄｉｇｉｔａｌ Ｆｉｌｔｅ
ｒ Ｈａｖｉｎｇ Ｈｉｇｈ Ａｃｃｕｒａｃｙ ａｎｄ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃ
ｙ（高い精度と効率を有するディジタルフィルタ）」と称するＰＣＴ国際出願第
ＰＣＴ／ＡＵ９３／００３３０号に記載されている。
【０００４】 畳み込み処理を実行するさらに別の良く知られた形態は、時間領域におけるも
のであり、図３に示される。この処理２０において、入力信号２１は、一連の遅
延ブロック２２へ送出され、遅延ブロック２２の出力は、係数ａ1と乗算され（
２４）、かつ、次の遅延ブロックである例えば符号２３へ送出される。そして、
それぞれの係数乗算の出力が、合計され（２６）、出力２７が、生成される。し
たがって、（時間ステップ入力２１ごとに）、畳み込みを表現する以下の和が、
生成される。
のであり、図３に示される。この処理２０において、入力信号２１は、一連の遅
延ブロック２２へ送出され、遅延ブロック２２の出力は、係数ａ1と乗算され（
２４）、かつ、次の遅延ブロックである例えば符号２３へ送出される。そして、
それぞれの係数乗算の出力が、合計され（２６）、出力２７が、生成される。し
たがって、（時間ステップ入力２１ごとに）、畳み込みを表現する以下の和が、
生成される。
【０００５】
【数１】
【０００６】 残念ながら、時間領域畳み込み処理は、極端な量の計算資源を必要とし、その
ために、インパルス応答の長さＮが大きい場合には、図２に示される周波数領域
における処理をより頻繁に使用することになる。
ために、インパルス応答の長さＮが大きい場合には、図２に示される周波数領域
における処理をより頻繁に使用することになる。
【０００７】 いかなる畳み込み処理においても、そして、特に、インパルス応答関数を有す
るオーディオ畳み込みにおいて、可能な限り効率的かつ効果的な畳み込みを実行
することが望まれている。したがって、従来のものと異なる効率的な畳み込み処
理を提供することは好ましいことである。
るオーディオ畳み込みにおいて、可能な限り効率的かつ効果的な畳み込みを実行
することが望まれている。したがって、従来のものと異なる効率的な畳み込み処
理を提供することは好ましいことである。
【０００８】 （発明の概要） 本発明の目的は、効率的な畳み込み処理を提供することである。 本発明の第１の特徴によれば、時間領域において入力信号を第２の信号と畳み
込む畳み込み方法が提供され、この方法は、（ａ）第２の信号を一連のセグメン
トに分割する段階と、（ｂ）セグメントごとに振幅包絡線を決定する段階と、（
ｃ）それぞれのセグメント内の信号値を包絡線を基準にしてスケーリングし、対
応するセグメントスケーリング信号値を生成する段階と、（ｄ）セグメントスケ
ーリング信号値に、対応する入力信号値を乗算して、対応するセグメント出力値
を生成する段階と、（ｅ）セグメント出力値をセグメントスケール因子によって
スケーリングして、対応するスケーリングセグメント出力を生成する段階と、（
ｆ）スケーリングセグメント出力を加算して、時間領域出力を生成する段階と、
を備える。
込む畳み込み方法が提供され、この方法は、（ａ）第２の信号を一連のセグメン
トに分割する段階と、（ｂ）セグメントごとに振幅包絡線を決定する段階と、（
ｃ）それぞれのセグメント内の信号値を包絡線を基準にしてスケーリングし、対
応するセグメントスケーリング信号値を生成する段階と、（ｄ）セグメントスケ
ーリング信号値に、対応する入力信号値を乗算して、対応するセグメント出力値
を生成する段階と、（ｅ）セグメント出力値をセグメントスケール因子によって
スケーリングして、対応するスケーリングセグメント出力を生成する段階と、（
ｆ）スケーリングセグメント出力を加算して、時間領域出力を生成する段階と、
を備える。
【０００９】 スケーリングする段階（ｃ）は、さらに、それぞれのセグメント内の信号値を
量子化する段階を備えてもよい。セグメントスケーリング信号値は、量子化ノイ
ズがスペクトル的に変更されて量子化処理の影響を減少させるように量子化され
てもよい。さらに、量子化処理は、乗算処理におけるセグメントスケーリング信
号値の利用を簡単にするようになされてもよい。例えば、好ましくは、量子化処
理は、さらに、セグメントスケーリング信号値のそれぞれの要素が、２の冪と仮
数の小さな組の中の１つとの積として表現されるようになされる。
量子化する段階を備えてもよい。セグメントスケーリング信号値は、量子化ノイ
ズがスペクトル的に変更されて量子化処理の影響を減少させるように量子化され
てもよい。さらに、量子化処理は、乗算処理におけるセグメントスケーリング信
号値の利用を簡単にするようになされてもよい。例えば、好ましくは、量子化処
理は、さらに、セグメントスケーリング信号値のそれぞれの要素が、２の冪と仮
数の小さな組の中の１つとの積として表現されるようになされる。
【００１０】 さらに、初期フィルタリング処理は、逆フィルタが簡単な係数からなるように
選択されてもよい。
選択されてもよい。
【００１１】 本発明のさらなる特徴によれば、時間領域において入力信号を第２の信号と畳
み込んで、時間領域出力を生成する畳み込み方法が提供され、この方法は、（ａ
）第２の信号を一連のセグメントに分割する段階と、（ｂ）セグメントごとに振
幅包絡線を決定する段階と、（ｃ）それぞれのセグメント内の信号値を包絡線を
基準にしてスケーリングし、対応するセグメントスケーリング信号値を生成する
段階と、（ｄ）セグメントスケーリング信号値に、対応する入力信号値を乗算し
て、対応するセグメント出力値を生成する段階と、（ｅ）セグメントごとの対応
するセグメント出力値を合計し、セグメントごとの合計セグメント出力値を生成
する段階と、（ｆ）合計セグメント出力値をセグメントスケール因子によってス
ケーリングして、対応するスケーリングセグメント出力を生成する段階と、（ｇ
）スケーリングセグメント出力を加算して、時間領域出力を生成する段階と、を
備える。
み込んで、時間領域出力を生成する畳み込み方法が提供され、この方法は、（ａ
）第２の信号を一連のセグメントに分割する段階と、（ｂ）セグメントごとに振
幅包絡線を決定する段階と、（ｃ）それぞれのセグメント内の信号値を包絡線を
基準にしてスケーリングし、対応するセグメントスケーリング信号値を生成する
段階と、（ｄ）セグメントスケーリング信号値に、対応する入力信号値を乗算し
て、対応するセグメント出力値を生成する段階と、（ｅ）セグメントごとの対応
するセグメント出力値を合計し、セグメントごとの合計セグメント出力値を生成
する段階と、（ｆ）合計セグメント出力値をセグメントスケール因子によってス
ケーリングして、対応するスケーリングセグメント出力を生成する段階と、（ｇ
）スケーリングセグメント出力を加算して、時間領域出力を生成する段階と、を
備える。
【００１２】 この方法は、さらに、まず最初に、係数値をフィルタリングして、予め定めら
れた条件に基づいて、期待スペクトル誤差を変える段階をさらに備えてもよい。
れた条件に基づいて、期待スペクトル誤差を変える段階をさらに備えてもよい。
【００１３】 本発明は、第２の信号がインパルス応答信号であり、入力信号がオーディオ入
力信号である場合に理想的に適合する。
力信号である場合に理想的に適合する。
【００１４】 また、本発明は、効率的な本発明のハードウェアおよびソフトウェア実施形態
を開示する。
を開示する。
【００１５】 本発明のさらなる特徴によれば、第１の一連のデータ値からなる第１の信号を
、第２の一連のデータ値からなる第２の信号と畳み込むための装置が提供され、
この装置は、第１の一連のデータ値を第１の乗算器手段に連続的に入力するため
のデータ入力手段と、第２の一連のデータ値を表現する制御値を連続的に入力す
るための制御入力手段と、予め定められた数の第１の乗算値の中の、現在の入力
制御値によって決定される１つをデータ値に乗算して、乗算されたデータ値を生
成するための第１の乗算器手段と、乗算されたデータ値をこれまでに累算された
データ値に加算し、現在の加算器出力値を生成するための加算手段と、予め定め
られた数の第１のスケーリング値の中の、現在の入力制御値によって決定される
１つによって、現在の加算器出力値をスケーリングして、新しい累算されたデー
タ値を生成するためのスケーリング手段と、累算されたデータ値を記憶するため
の累算器手段と、を備える。
、第２の一連のデータ値からなる第２の信号と畳み込むための装置が提供され、
この装置は、第１の一連のデータ値を第１の乗算器手段に連続的に入力するため
のデータ入力手段と、第２の一連のデータ値を表現する制御値を連続的に入力す
るための制御入力手段と、予め定められた数の第１の乗算値の中の、現在の入力
制御値によって決定される１つをデータ値に乗算して、乗算されたデータ値を生
成するための第１の乗算器手段と、乗算されたデータ値をこれまでに累算された
データ値に加算し、現在の加算器出力値を生成するための加算手段と、予め定め
られた数の第１のスケーリング値の中の、現在の入力制御値によって決定される
１つによって、現在の加算器出力値をスケーリングして、新しい累算されたデー
タ値を生成するためのスケーリング手段と、累算されたデータ値を記憶するため
の累算器手段と、を備える。
【００１６】 第１の乗算器手段は、さらに、それぞれが、現在のデータ値と定数との積を生
成する一連の乗算器ユニットと、それぞれの乗算器ユニットに相互接続され、か
つ、積の中の、現在の入力制御値によって決定される１つを、乗算されたデータ
値として選択および出力するようになされた選択手段と、を備えてもよい。第１
の乗算器手段は、さらに、乗算されたデータ値の補数をとる補数器手段をさらに
備えてもよい。
成する一連の乗算器ユニットと、それぞれの乗算器ユニットに相互接続され、か
つ、積の中の、現在の入力制御値によって決定される１つを、乗算されたデータ
値として選択および出力するようになされた選択手段と、を備えてもよい。第１
の乗算器手段は、さらに、乗算されたデータ値の補数をとる補数器手段をさらに
備えてもよい。
【００１７】 スケーリング手段は、さらに、それぞれが、現在の加算器出力値と定数とのス
ケーリングされた積を生成する第２の一連の乗算器ユニットと、それぞれの乗算
器ユニットに相互接続され、かつ、スケーリングされた積の中の、現在の入力制
御値によって決定される１つを、新しい累算されたデータ値として選択および出
力するようになされた選択手段と、を備えてもよい。
ケーリングされた積を生成する第２の一連の乗算器ユニットと、それぞれの乗算
器ユニットに相互接続され、かつ、スケーリングされた積の中の、現在の入力制
御値によって決定される１つを、新しい累算されたデータ値として選択および出
力するようになされた選択手段と、を備えてもよい。
【００１８】 本発明のさらなる特徴によれば、第１の一連のデータ値からなる第１の信号を
、第２の一連のデータ値からなる第２の信号と畳み込むための装置が提供され、
この装置は、第１の一連のデータ値を一連の畳み込みユニットに連続的に入力す
るためのデータ入力手段と、第２の一連のデータ値を表現する制御値を、それぞ
れの一連の畳み込みユニットに遅れて連続的に入力するための制御入力手段と、
それぞれが、入力された現在の制御値の制御下で、第２の一連の入力されたデー
タ値を、第１の信号と畳み込むようになされた一連の畳み込みユニットと、を備
え、それぞれの畳み込みユニットは、第１の信号と、第２の信号の異なる部分と
の畳み込みを並列に計算する。
、第２の一連のデータ値からなる第２の信号と畳み込むための装置が提供され、
この装置は、第１の一連のデータ値を一連の畳み込みユニットに連続的に入力す
るためのデータ入力手段と、第２の一連のデータ値を表現する制御値を、それぞ
れの一連の畳み込みユニットに遅れて連続的に入力するための制御入力手段と、
それぞれが、入力された現在の制御値の制御下で、第２の一連の入力されたデー
タ値を、第１の信号と畳み込むようになされた一連の畳み込みユニットと、を備
え、それぞれの畳み込みユニットは、第１の信号と、第２の信号の異なる部分と
の畳み込みを並列に計算する。
【００１９】 （実施の形態の詳細な説明） 本発明の範囲には他の様々な形態があるが、図面を参照して、いくつかの本発
明の好ましい形態をただ単に例として以下で説明する。 好ましい実施の形態においては、入力信号およびインパルス応答の時間領域に
おける畳み込み処理を実行するのに必要な計算量を大幅に減少させるために、技
法が使用される。インパルス応答は、係数の大きさがかなり素早く減衰するとい
う事実を利用することによって、畳み込み処理に必要な計算量を最小限に抑える
ことができる。
明の好ましい形態をただ単に例として以下で説明する。 好ましい実施の形態においては、入力信号およびインパルス応答の時間領域に
おける畳み込み処理を実行するのに必要な計算量を大幅に減少させるために、技
法が使用される。インパルス応答は、係数の大きさがかなり素早く減衰するとい
う事実を利用することによって、畳み込み処理に必要な計算量を最小限に抑える
ことができる。
【００２０】 まず最初に、図４を参照すると、測定されたインパルス応答の初期の連続する
係数３０が、例として示される（４８Ｋ型信号のために一般に使用される音響イ
ンパルス応答は、好ましくは、約７０００のタップである）。インパルス応答３
０は、残留レベルにまで急速に減衰していることがわかる。これは、インパルス
応答が測定されるオーディオ環境において、エネルギーが散逸した結果であると
考えられる。インパルス応答の急速な減衰は、どのような畳み込み処理において
も、必要な計算量を減少させるのに利用することができる。インパルス応答３０
の係数をスケーリングする処理を用いることによって、そして、それと同時に、
それぞれの係数を表現するビット数を制限（量子化）することによって、必要な
計算量を相当に減少させることができる。
係数３０が、例として示される（４８Ｋ型信号のために一般に使用される音響イ
ンパルス応答は、好ましくは、約７０００のタップである）。インパルス応答３
０は、残留レベルにまで急速に減衰していることがわかる。これは、インパルス
応答が測定されるオーディオ環境において、エネルギーが散逸した結果であると
考えられる。インパルス応答の急速な減衰は、どのような畳み込み処理において
も、必要な計算量を減少させるのに利用することができる。インパルス応答３０
の係数をスケーリングする処理を用いることによって、そして、それと同時に、
それぞれの係数を表現するビット数を制限（量子化）することによって、必要な
計算量を相当に減少させることができる。
【００２１】 その結果として得られるスケーリング処理を利用した時間領域フィルタの構造
の例が、図５に示される。図５において、係数ａ1〜ａ2は、変化させない。しか
しながら、係数ａn-2およびａn-1は、これらの係数が表現されるスケールを拡大
するために、あらかじめ２を乗算される。次に、乗算処理が、加算３８の前に実
行される（３６、３７）。加算器３８からの出力が、より大きな振幅の係数に加
算される（３９）前に、その和は、２で除算される（４０）。構成３５が、図３
で上述したのと同じように、和をとることは明らかなことである。しかしながら
、構成３５は、いくつかの簡素化に適したものであり、それは、出力結果にわず
かな違いしか発生させないものである。まず第１に、因子２による乗算および除
算は、シフト演算を利用して、ハードウェアにおいて容易に実施することができ
る。さらに、量子化、すなわち、乗算器および加算器のそれぞれのステージで使
用されるビット数を、出力結果の妥当な精度を維持しながら、相当に減少させる
ことができる。
の例が、図５に示される。図５において、係数ａ1〜ａ2は、変化させない。しか
しながら、係数ａn-2およびａn-1は、これらの係数が表現されるスケールを拡大
するために、あらかじめ２を乗算される。次に、乗算処理が、加算３８の前に実
行される（３６、３７）。加算器３８からの出力が、より大きな振幅の係数に加
算される（３９）前に、その和は、２で除算される（４０）。構成３５が、図３
で上述したのと同じように、和をとることは明らかなことである。しかしながら
、構成３５は、いくつかの簡素化に適したものであり、それは、出力結果にわず
かな違いしか発生させないものである。まず第１に、因子２による乗算および除
算は、シフト演算を利用して、ハードウェアにおいて容易に実施することができ
る。さらに、量子化、すなわち、乗算器および加算器のそれぞれのステージで使
用されるビット数を、出力結果の妥当な精度を維持しながら、相当に減少させる
ことができる。
【００２２】 係数のスケーリング処理は、インパルス応答の周囲に最大振幅の包絡線４２（
図４）を配置し、そして、０から最大包絡値までの間で、インパルス係数値を再
スケーリングすることに等しい。
図４）を配置し、そして、０から最大包絡値までの間で、インパルス係数値を再
スケーリングすることに等しい。
【００２３】 そして、畳み込み処理の擬似コードは、以下のように変更することができる。
すなわち、 ／／Ｉｎｐｕｔ：ｘ（ｋ） ／／Ｏｕｔｐｕｔ：ｙ（ｋ） ／／Ｃｏｅｆｓ：ａ〔０．．．Ｎ−１〕 ／／Ｓｈｉｆｔｓ：Ｓｈ〔０．．．Ｎ−１〕 ｙ（ｋ）＝０； ｆｏｒ（ｉ＝Ｎ−１；ｉ＞０；ｉ−−）｛ ｉｆ Ｓｈ（ｉ）｛ ｙ（ｋ）＝（ｙ（ｋ）／２）； ｝ ｙ（ｉ）＝ｙ（ｋ）＋ｘ（ｋ−ｉ）*ａ（ｉ）； ｝
すなわち、 ／／Ｉｎｐｕｔ：ｘ（ｋ） ／／Ｏｕｔｐｕｔ：ｙ（ｋ） ／／Ｃｏｅｆｓ：ａ〔０．．．Ｎ−１〕 ／／Ｓｈｉｆｔｓ：Ｓｈ〔０．．．Ｎ−１〕 ｙ（ｋ）＝０； ｆｏｒ（ｉ＝Ｎ−１；ｉ＞０；ｉ−−）｛ ｉｆ Ｓｈ（ｉ）｛ ｙ（ｋ）＝（ｙ（ｋ）／２）； ｝ ｙ（ｉ）＝ｙ（ｋ）＋ｘ（ｋ−ｉ）*ａ（ｉ）； ｝
【００２４】 配列Ｓｈ〔〕は、ブール配列であり、それぞれの要素は、現在の累算器の値ｙ
（ｋ）をスケールダウンするかどうかを指示する。
（ｋ）をスケールダウンするかどうかを指示する。
【００２５】 より高度なシステムにおいては、Ｓｈ〔〕は、（例えば）以下の４つの操作の
中の１つを指示するような多値要素であるかもしれない。 − １／４でスケーリング − １／２でスケーリング − スケーリングをしない − ２でスケーリング
中の１つを指示するような多値要素であるかもしれない。 − １／４でスケーリング − １／２でスケーリング − スケーリングをしない − ２でスケーリング
【００２６】 ある（ハードウェアの）実施態様においては、シフト演算が、予め定められた
ブロック境界（すなわち、１６の係数からなるブロックにおいて）にのみ施され
てもよい。例えば、図４に示される構成は、１６のステップ境界を上下する包絡
線を含むように調整される。
ブロック境界（すなわち、１６の係数からなるブロックにおいて）にのみ施され
てもよい。例えば、図４に示される構成は、１６のステップ境界を上下する包絡
線を含むように調整される。
【００２７】 さらなる最適化として、係数は、重み付けされて量子化されてもよい。量子化
の前にプリエンファシスされた後、量子化処理（４ビット量子化を考える）は、
ある特定の周波数バンドにおける応答を改善するために、ノイズシェイピングを
利用して実施されてもよい。また、量子化は、非均一であってもよく、−３２〜
３２の範囲にわたる１つの例においては、以下のような量子化が、適切であると
考えられる。
の前にプリエンファシスされた後、量子化処理（４ビット量子化を考える）は、
ある特定の周波数バンドにおける応答を改善するために、ノイズシェイピングを
利用して実施されてもよい。また、量子化は、非均一であってもよく、−３２〜
３２の範囲にわたる１つの例においては、以下のような量子化が、適切であると
考えられる。
【００２８】 Ｑｕａｎｔ＝〔−３２ −２４ −１６ −１２ −８ −６ −３ −１ １ ３ ６ ８ ２ １６ ２４ ３２〕
【００２９】 この量子化の組は、量子化される係数に基づいて、乗算器の設計を簡素化する
ように選択される。この場合、乗算器は、以下の計算ができればよい。
ように選択される。この場合、乗算器は、以下の計算ができればよい。
【００３０】 Ａが、組〔−３２ −２４ −１６ −１２ −８ −６ −３ −１ １
３ ６ ８ ２ １６ ２４ ３２〕の中に含まれるメンバーである場合に、Ａ
が、２の整数冪であるとき、Ａ’を０に等しいと定義し、Ａが、２の整数冪でな
いとき、Ａ’を１に等しいと定義する。さらに、Ａ”を最も大きな整数であると
定義すると、Ａ*２-A"は、整数となる。したがって、
３ ６ ８ ２ １６ ２４ ３２〕の中に含まれるメンバーである場合に、Ａ
が、２の整数冪であるとき、Ａ’を０に等しいと定義し、Ａが、２の整数冪でな
いとき、Ａ’を１に等しいと定義する。さらに、Ａ”を最も大きな整数であると
定義すると、Ａ*２-A"は、整数となる。したがって、
【００３１】 Ａ*Ｂ＝（Ｂ＋Ａ’*（Ｂ＜＜１））＜＜Ａ”
【００３２】 のような乗法を考えることができ、ここで、＜＜演算子は、ＣまたはＣ＋＋プロ
グラミング言語で使用されるように、左シフト演算子を意味する。
グラミング言語で使用されるように、左シフト演算子を意味する。
【００３３】 さらなる最適化においては、量子化処理は、誤差をスペクトル的に整形する最
適化技術を用いて実行され、それによって、インパルス応答の初期における低い
周波数部分において、誤差が、最小限に抑制される。適切な量子化アルゴリズム
の例としては、ノイズシェイピング、シミュレートされたアニーリング、または
、遺伝的最適化アルゴリズムがある。
適化技術を用いて実行され、それによって、インパルス応答の初期における低い
周波数部分において、誤差が、最小限に抑制される。適切な量子化アルゴリズム
の例としては、ノイズシェイピング、シミュレートされたアニーリング、または
、遺伝的最適化アルゴリズムがある。
【００３４】 一例として、図６を参照すると、適切にスケーリングされた元々のインパルス
応答と、上述の量子化を用いたそれに対応する量子化近似とが示される。この近
似は、元々のインパルス応答にかなり一致していることがわかる。
応答と、上述の量子化を用いたそれに対応する量子化近似とが示される。この近
似は、元々のインパルス応答にかなり一致していることがわかる。
【００３５】 係数のスケーリングおよび効果的な量子化を利用することによって、時間領域
における畳み込み処理に必要な計算量は、相当に減少する。
における畳み込み処理に必要な計算量は、相当に減少する。
【００３６】 図７は、本発明によって得られる拡張時間領域畳み込み処理の全体フローチャ
ートを示す。期待インパルス応答係数５０は、まず最初に、プリエンファシスさ
れ（５１）、誤差を最小限に抑制する（このステップは、オプションである）。
次に、包絡線抽出処理５２が、実行され、係数のグループに対する適切な包絡線
が、計算される。それに続いて、係数が、選択された出力レベルの数に応じて、
一組のレベルの中の１つになるように量子化される（５９）。量子化処理は、単
純に実行されてもよく、あるいは、誤差成分と量子化成分とのスペクトル比を最
小限に抑制するための複雑なノイズ最小化技法を含んでもよい。あるいは、オー
ディオアプリケーションでははるかに大きな意義を持つ可能性のある初期の係数
が、終わりの方の成分を犠牲にしてより正確に表現されてもよい。しかしながら
、多くの場合、単純な量子化処理で十分である。
ートを示す。期待インパルス応答係数５０は、まず最初に、プリエンファシスさ
れ（５１）、誤差を最小限に抑制する（このステップは、オプションである）。
次に、包絡線抽出処理５２が、実行され、係数のグループに対する適切な包絡線
が、計算される。それに続いて、係数が、選択された出力レベルの数に応じて、
一組のレベルの中の１つになるように量子化される（５９）。量子化処理は、単
純に実行されてもよく、あるいは、誤差成分と量子化成分とのスペクトル比を最
小限に抑制するための複雑なノイズ最小化技法を含んでもよい。あるいは、オー
ディオアプリケーションでははるかに大きな意義を持つ可能性のある初期の係数
が、終わりの方の成分を犠牲にしてより正確に表現されてもよい。しかしながら
、多くの場合、単純な量子化処理で十分である。
【００３７】 そして、量子化された係数は、畳み込み処理５３で使用され、入力信号が、イ
ンパルス応答の有限インパルス応答フィルタリングに提供される。それに続いて
、オーディオ出力５５を生成する前に、オプションのデエンファシス処理５４が
、実行されてもよい。
ンパルス応答の有限インパルス応答フィルタリングに提供される。それに続いて
、オーディオ出力５５を生成する前に、オプションのデエンファシス処理５４が
、実行されてもよい。
【００３８】 例としてのプレエンファシスおよびデエンファシスは、以下の通りである。 Ｐｒｅ−ｅｍｐｈａｓｉｓ：Ｐｒｅ（ｚ）＝１／（１＋０．９８ｚ-1） Ｄｅ−ｅｍｐｈａｓｉｓ：Ｄｅ（ｚ）＋１＝ｚ-1
【００３９】 プレエンファシス処理の目的は、ノイズをスペクトル的に整形し、それによっ
て、オーディオ周波数領域において、ノイズレベルを低下させることである。適
切なノイズシェイピングフィルタの例が、図９に示される。
て、オーディオ周波数領域において、ノイズレベルを低下させることである。適
切なノイズシェイピングフィルタの例が、図９に示される。
【００４０】 図５に示されるハードウェア実施態様は、大規模な並列化に適しており、全体
構造の例が、図８に示される。入力された係数は、一連の遅延ブロック６０へ送
られ、その遅延ブロックの出力は、オーディオ入力データ値６２と乗算される（
６１）。乗算器６１の出力は、加算器６３に送られ、その加算器６３は、さらに
、ラッチ累算器６４に記憶されたこれまでの合計出力を、入力として得る。入力
６５は、係数をスケーリングするために、適切にシフトされる。ユニット７０は
、並列計算を増加させて最終的な出力条件を満足するように、必要な回数だけ反
復される。
構造の例が、図８に示される。入力された係数は、一連の遅延ブロック６０へ送
られ、その遅延ブロックの出力は、オーディオ入力データ値６２と乗算される（
６１）。乗算器６１の出力は、加算器６３に送られ、その加算器６３は、さらに
、ラッチ累算器６４に記憶されたこれまでの合計出力を、入力として得る。入力
６５は、係数をスケーリングするために、適切にシフトされる。ユニット７０は
、並列計算を増加させて最終的な出力条件を満足するように、必要な回数だけ反
復される。
【００４１】 入力信号｛ｘ（ｋ）｝を一組の係数｛ａ（ｎ）：０＜＝ｎ＜Ｎ｝と時間領域に
おいて畳み込むための計算の別の形態は、以下のステップによって実行されても
よい。
おいて畳み込むための計算の別の形態は、以下のステップによって実行されても
よい。
【００４２】 すなわち、入力信号サンプルｘ（ｋ）に対して、ｘ（ｋ）*ａ（０）、ｘ（ｋ
−１）*ａ（１）、．．．、ｘ（ｋ−Ｎ＋１）*ａ（Ｎ−１）のそれぞれを乗算し
、乗算結果を加算し、ただ１つのｙ（ｋ）出力を生成することが、以下の演算手
順によって実行されてもよい。
−１）*ａ（１）、．．．、ｘ（ｋ−Ｎ＋１）*ａ（Ｎ−１）のそれぞれを乗算し
、乗算結果を加算し、ただ１つのｙ（ｋ）出力を生成することが、以下の演算手
順によって実行されてもよい。
【００４３】 Ｙ＝０； Ｙ＝（Ｙ＋ｘ（ｋ−Ｎ＋１）*ａ（Ｎ−１））*ｓ（Ｎ−１）； Ｙ＝（Ｙ＋ｘ（ｋ−Ｎ＋２）*ａ（Ｎ−２））*ｓ（Ｎ−２）； Ｙ＝（Ｙ＋ｘ（ｋ−Ｎ＋３）*ａ（Ｎ−３））*ｓ（Ｎ−３）； ．．． Ｙ＝（Ｙ＋ｘ（０）*ａ（０））*ｓ（０）；
【００４４】 累算された和（Ｙ）は、それぞれの項がそれに加算された後に、適切なスケー
ル因子ｓ（ｎ）によってスケーリングされることがわかる。
ル因子ｓ（ｎ）によってスケーリングされることがわかる。
【００４５】 さらなる実施の形態においては、スケール因子｛ｓ（ｎ）｝は、０．５、１、
または、２の値しかとることができず、そのために、それらは、シフト演算によ
って実施することができる。また、係数｛ａ（ｎ）｝は、単純な一組の係数だけ
に制限され、それによって、結果の乗算演算は、より簡単なものになる。例えば
、係数｛ａ（ｎ）｝は、組｛−４、−２、−１、０、１、２、４｝から得られる
値だけに制限されてもよく、それによって、乗算演算を簡単なシフト演算に変え
ることができる。
または、２の値しかとることができず、そのために、それらは、シフト演算によ
って実施することができる。また、係数｛ａ（ｎ）｝は、単純な一組の係数だけ
に制限され、それによって、結果の乗算演算は、より簡単なものになる。例えば
、係数｛ａ（ｎ）｝は、組｛−４、−２、−１、０、１、２、４｝から得られる
値だけに制限されてもよく、それによって、乗算演算を簡単なシフト演算に変え
ることができる。
【００４６】 さらなる実施の形態においては、スケール因子は、圧縮されたフォーマットで
記憶されてもよく、それによって、４つの連続するスケール因子は、３ビットの
数で個々に表現され、それらに対応する４つのスケール因子は、以下のルックア
ップテーブルから決定される。すなわち、
記憶されてもよく、それによって、４つの連続するスケール因子は、３ビットの
数で個々に表現され、それらに対応する４つのスケール因子は、以下のルックア
ップテーブルから決定される。すなわち、
【００４７】
【表１】
【００４８】 上述した方法を実施する構成の１つの形態が、図１０に示される。構成８０に
おいては、まず最初に、累算器８３を０にセットするために、制御入力８２が、
作動する。データ値ｘ（ｎ）が、１つずつ入力され（８１）、それらは、まず最
初に、０、１、２、または、４によって乗算され、その乗算は、シフト演算８５
によって実施される。必要な出力結果を選択するために、マルチプレクサ８６が
、使用される。制御入力信号に基づいて、マルチプレクサ出力の補数をとるため
に、「２の補数」がとられ、かつ、補数器８７が提供されると仮定する。したが
って、出力８８は、｛−４、−２、−１、０、１、２、４｝の中の１つを乗算さ
れた入力の中の１つである。加算器９０は、その出力を累算された出力に加算し
、次に、それが、シフタ９１および９２によって、２で乗算または除算される。
マルチプレクサ９５は、入力制御信号によって決定される必要な信号を選択する
。それぞれのデータ値が入力された後、出力９７は、出力値ｙ（ｎ）を生成する
。制御ワード８２は、インパルス応答係数の構造に応じて、必要な計算を適切に
実行するように決定される。
おいては、まず最初に、累算器８３を０にセットするために、制御入力８２が、
作動する。データ値ｘ（ｎ）が、１つずつ入力され（８１）、それらは、まず最
初に、０、１、２、または、４によって乗算され、その乗算は、シフト演算８５
によって実施される。必要な出力結果を選択するために、マルチプレクサ８６が
、使用される。制御入力信号に基づいて、マルチプレクサ出力の補数をとるため
に、「２の補数」がとられ、かつ、補数器８７が提供されると仮定する。したが
って、出力８８は、｛−４、−２、−１、０、１、２、４｝の中の１つを乗算さ
れた入力の中の１つである。加算器９０は、その出力を累算された出力に加算し
、次に、それが、シフタ９１および９２によって、２で乗算または除算される。
マルチプレクサ９５は、入力制御信号によって決定される必要な信号を選択する
。それぞれのデータ値が入力された後、出力９７は、出力値ｙ（ｎ）を生成する
。制御ワード８２は、インパルス応答係数の構造に応じて、必要な計算を適切に
実行するように決定される。
【００４９】 複数のユニットが、並列に使用されてもよく、その場合には、計算の制御部分
を遅延させるために、遅延９９が使用され、それによって、それぞれの構成８０
は、異なるｙ（ｎ）値を交互に出力する。カスケード型システム１００の例が、
図１１に示され、複数の畳み込みユニット１０１などが、出力を並列に計算する
ことを提供する。
を遅延させるために、遅延９９が使用され、それによって、それぞれの構成８０
は、異なるｙ（ｎ）値を交互に出力する。カスケード型システム１００の例が、
図１１に示され、複数の畳み込みユニット１０１などが、出力を並列に計算する
ことを提供する。
【００５０】 このように、いくつかのＦＩＲフィルタ出力値を同時に計算するために、シフ
ト−加算回路のアレイが使用されてもよく、それによって、データメモリーおよ
び係数メモリーへのアクセス速度を増大させることなく、回路の演算スループッ
トを増大させることができる。
ト−加算回路のアレイが使用されてもよく、それによって、データメモリーおよ
び係数メモリーへのアクセス速度を増大させることなく、回路の演算スループッ
トを増大させることができる。
【００５１】 別の様々な実施態様を提供できることは、ディジタルアーキテクチャ設計、と
りわけ、シストリックアレイの分野に精通する者には明らかなことである。
りわけ、シストリックアレイの分野に精通する者には明らかなことである。
【００５２】 大まかに説明された本発明の精神および範囲を逸脱することなく、多くの変形
および／または変更が、特定の実施の形態によって示された本発明になされても
よいことは、この分野に精通する者には明らかなことである。したがって、ここ
で説明された実施の形態は、あらゆる点において、説明のためのものであり、そ
れに限定されるものではない。
および／または変更が、特定の実施の形態によって示された本発明になされても
よいことは、この分野に精通する者には明らかなことである。したがって、ここ
で説明された実施の形態は、あらゆる点において、説明のためのものであり、そ
れに限定されるものではない。
【図１】 良く知られた畳み込み処理を説明する図である。
【図２】 フーリエ領域における畳み込み処理を説明する図である。
【図３】 時間領域における畳み込み処理を説明する図である。
【図４】 インパルス応答の例を示す図である。
【図５】 時間領域における畳み込み処理の変形された一実施の形態を説明する図である
。
。
【図６】 実施の形態において使用される量子化処理に関連する量子化誤差を示す図であ
る。
る。
【図７】 好ましい実施の形態における処理の概略フローチャートである。
【図８】 ハードウェア実施形態の例を説明する図である。
【図９】 ノイズシェイピング処理を説明する図である。
【図１０】 好ましいハードウェア実施形態を説明する図である。
【図１１】 好ましい並列型の実施形態を説明する図である。
３５ 時間領域フィルタ ３６、３７、４０ 乗算器 ３８、３９ 加算器
───────────────────────────────────────────────────── 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，ＴＺ，ＵＧ，ＺＷ )，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ，ＭＤ，ＲＵ， ＴＪ，ＴＭ)，ＡＥ，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＡＺ， ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，Ｃ Ｒ，ＣＵ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＤＭ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ ，ＧＢ，ＧＤ，ＧＥ，ＧＨ，ＧＭ，ＨＲ，ＨＵ，ＩＤ， ＩＬ，ＩＮ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，Ｋ Ｚ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＡ ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ， ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，Ｓ Ｋ，ＳＬ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＴＺ，ＵＡ，ＵＧ ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ，ＹＵ，ＺＡ，ＺＷ
Claims (19)
- 【請求項１】 時間領域において入力信号を第２の信号と畳み込む畳み込み
方法であって、 （ａ）前記第２の信号を一連のセグメントに分割する段階と、 （ｂ）前記セグメントごとに振幅包絡線を決定する段階と、 （ｃ）それぞれのセグメント内の信号値を前記包絡線を基準にしてスケーリング
し、対応するセグメントスケーリング信号値を生成する段階と、 （ｄ）前記セグメントスケーリング信号値に、対応する入力信号値を乗算して、
対応するセグメント出力値を生成する段階と、 （ｅ）前記セグメント出力値をセグメントスケール因子によってスケーリングし
て、対応するスケーリングセグメント出力を生成する段階と、 （ｆ）前記スケーリングセグメント出力を加算して、時間領域出力を生成する段
階と、 を備えた方法。 - 【請求項２】 前記スケーリングする段階（ｃ）が、それぞれのセグメント
内の前記信号値を量子化する段階をさらに備えた請求項１に記載の方法。 - 【請求項３】 時間領域において入力信号を第２の信号と畳み込んで、時間
領域出力を生成する畳み込み方法であって、 （ａ）前記第２の信号を一連のセグメントに分割する段階と、 （ｂ）前記セグメントごとに振幅包絡線を決定する段階と、 （ｃ）それぞれのセグメント内の信号値を前記包絡線を基準にしてスケーリング
し、対応するセグメントスケーリング信号値を生成する段階と、 （ｄ）前記セグメントスケーリング信号値に、対応する入力信号値を乗算して、
対応するセグメント出力値を生成する段階と、 （ｅ）前記セグメントごとの前記対応するセグメント出力値を合計し、前記セグ
メントごとの合計セグメント出力値を生成する段階と、 （ｆ）前記合計セグメント出力値をセグメントスケール因子によってスケーリン
グして、対応するスケーリングセグメント出力を生成する段階と、 （ｇ）前記スケーリングセグメント出力を加算して、時間領域出力を生成する段
階と、 を備えた方法。 - 【請求項４】 まず最初に、前記係数値をフィルタリングして、予め定めら
れた条件に基づいて、期待スペクトル誤差を変える段階と、前記時間領域出力に
近似逆フィルタを適用する段階とをさらに備えた請求項１〜３のいずれかに記載
の方法。 - 【請求項５】 前記第２の信号が、インパルス応答信号を含む請求項１〜４
のいずれかに記載の方法。 - 【請求項６】 前記入力信号が、オーディオ入力信号を含む請求項１〜５の
いずれかに記載の方法。 - 【請求項７】 請求項１〜６のいずれかに記載の方法を実施するときの装置
。 - 【請求項８】 前記量子化処理が、非線形である請求項２に記載の方法。
- 【請求項９】 前記セグメントスケーリング信号値が、量子化ノイズがスペ
クトル的に変更されて量子化処理の影響を減少させるように量子化される請求項
１〜６または請求項８のいずれかに記載の方法。 - 【請求項１０】 量子化処理が、誤差をスペクトル的に整形する最適化技術
を用いて実行され、それによって、誤差が、インパルス応答の初期における低い
周波数部分において最小限に抑制される請求項９に記載の方法。 - 【請求項１１】 前記量子化処理が、乗算処理における前記セグメントスケ
ーリング信号値の利用を簡単にするようになされた請求項２に記載の方法。 - 【請求項１２】 前記量子化処理が、さらに、前記セグメントスケーリング
信号値のそれぞれの要素が、２の冪と仮数の小さな組の中の１つとの積として表
現されるようになされた請求項１１に記載の方法。 - 【請求項１３】 前記初期フィルタリング処理が、前記逆フィルタが簡単な
係数からなるように選択される請求項４に記載の方法。 - 【請求項１４】 第１の一連のデータ値からなる第１の信号を、第２の一連
のデータ値からなる第２の信号と畳み込むための装置であって、 前記第１の一連のデータ値を第１の乗算器手段に連続的に入力するためのデー
タ入力手段と、 前記第２の一連のデータ値を表現する制御値を連続的に入力するための制御入
力手段と、 予め定められた数の第１の乗算値の中の、現在の入力制御値によって決定され
る１つを前記データ値に乗算して、乗算されたデータ値を生成するための第１の
乗算器手段と、 前記乗算されたデータ値をこれまでに累算されたデータ値に加算し、現在の加
算器出力値を生成するための加算手段と、 予め定められた数の第１のスケーリング値の中の、前記現在の入力制御値によ
って決定される１つによって、前記現在の加算器出力値をスケーリングして、新
しい累算されたデータ値を生成するためのスケーリング手段と、 前記累算されたデータ値を記憶するための累算器手段と、 を備えた装置。 - 【請求項１５】 前記第１の乗算器手段が、さらに、 それぞれが、現在のデータ値と定数との積を生成する一連の乗算器ユニットと
、 それぞれの前記乗算器ユニットに相互接続され、かつ、前記積の中の、前記現
在の入力制御値によって決定される１つを、前記乗算されたデータ値として選択
および出力するようになされた選択手段と、 を備えた請求項１４に記載の装置。 - 【請求項１６】 前記第１の乗算器手段が、前記乗算されたデータ値の補数
をとる補数器手段をさらに備えた請求項１４または１５のいずれかに記載の装置
。 - 【請求項１７】 前記第１の乗算値が、２または４を含む請求項１４〜１６
のいずれかに記載の装置。 - 【請求項１８】 前記スケーリング手段が、さらに、 それぞれが、前記現在の加算器出力値と定数とのスケーリングされた積を生成
する第２の一連の乗算器ユニットと、 それぞれの前記乗算器ユニットに相互接続され、かつ、前記スケーリングされ
た積の中の、前記現在の入力制御値によって決定される１つを、前記新しい累算
されたデータ値として選択および出力するようになされた選択手段と、 を備えた請求項１４〜１７のいずれかに記載の装置。 - 【請求項１９】 第１の一連のデータ値からなる第１の信号を、第２の一連
のデータ値からなる第２の信号と畳み込むための装置であって、 前記第１の一連のデータ値を一連の畳み込みユニットに連続的に入力するため
のデータ入力手段と、 前記第２の一連のデータ値を表現する制御値を、それぞれの前記一連の畳み込
みユニットに遅れて連続的に入力するための制御入力手段と、 それぞれが、入力された現在の制御値の制御下で、前記第２の一連の入力され
たデータ値を、前記第１の信号と畳み込むようになされた一連の畳み込みユニッ
トと、を備え、 それぞれの前記畳み込みユニットが、前記第１の信号と、前記第２の信号の異
なる部分との畳み込みを並列に計算する、 ことを特徴とする装置。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| AU7905 | 1998-12-23 | ||
| AUPP7905A AUPP790598A0 (en) | 1998-12-23 | 1998-12-23 | Efficient impulse response convolution method and apparatus |
| PCT/AU1999/001170 WO2000039926A1 (en) | 1998-12-23 | 1999-12-23 | Efficient convolution method and apparatus |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002534831A true JP2002534831A (ja) | 2002-10-15 |
Family
ID=3812112
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000591725A Pending JP2002534831A (ja) | 1998-12-23 | 1999-12-23 | 効率的な畳み込みの方法および装置 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6574649B2 (ja) |
| JP (1) | JP2002534831A (ja) |
| AU (1) | AUPP790598A0 (ja) |
| WO (1) | WO2000039926A1 (ja) |
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|---|---|---|---|---|
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| TWI230024B (en) * | 2001-12-18 | 2005-03-21 | Dolby Lab Licensing Corp | Method and audio apparatus for improving spatial perception of multiple sound channels when reproduced by two loudspeakers |
| US20030145030A1 (en) * | 2002-01-31 | 2003-07-31 | Sheaffer Gad S. | Multiply-accumulate accelerator with data re-use |
| US7949141B2 (en) | 2003-11-12 | 2011-05-24 | Dolby Laboratories Licensing Corporation | Processing audio signals with head related transfer function filters and a reverberator |
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| CN114185014B (zh) * | 2021-12-20 | 2022-11-08 | 北方工业大学 | 一种应用于雷达信号处理的并行卷积方法及装置 |
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|---|---|---|---|---|
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| FR2634084A1 (fr) * | 1988-07-08 | 1990-01-12 | Labo Electronique Physique | Circuit integre et dispositif de traitement d'images |
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-
1998
- 1998-12-23 AU AUPP7905A patent/AUPP790598A0/en not_active Abandoned
-
1999
- 1999-12-23 WO PCT/AU1999/001170 patent/WO2000039926A1/en active Application Filing
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