JP2003345398A - オーディオ信号符号化方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 オーディオ信号の複数の時間ブロックのスペ
クトルデータをグループ化して高能率符号化する時に、
グループ化が適切に行われていないことにより、音質が
劣化することがあるという課題があった。 【解決手段】 グループに属する時間ブロック間のスペ
クトルデータの変動の最大あるいは平均を表すグループ
スペクトル変動指標をグループ毎に算出するステップ
（１０３）と、前記グループスペクトル変動指標の最大
値を算出するステップ（１０４）と、前記最大値が第１
の閾値より大きい場合に前記グループスペクトル変動指
標を最大とするグループを分割するステップ（１０６）
とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、オーディオ信号を
時間ブロック単位でスペクトルデータに変換し、複数の
時間ブロックのスペクトルデータをグループ化して高能
率符号化するオーディオ信号符号化方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、オーディオ信号を時間ブロック単
位でスペクトルデータに変換し、複数の時間ブロックの
スペクトルデータをグループ化して高能率符号化するこ
とにより、符号化効率を改善する手法が提案されてい
る。

【０００３】このような提案としては、ＭＰＥＧ−２
ＡＡＣ（Advanced Audio Coding）の規格書（ISO/IEC 1
3818-7, Information technology - Generic coding of
moving pictures and associated audio information
- Part 7: Advanced AudioCoding (AAC)）や日本国特許
番号第２７３９３７７号に記載されたものが知られてい
る。

【０００４】しかしながら、これらの先行文献には、具
体的なグループ化の決定方法については、記載されてお
らず、このため、例えば、あらかじめ設定した固定のグ
ループ化方法で対応せざるを得なかった。

【０００５】以下では、ＭＰＥＧ−２ ＡＡＣ（以下Ａ
ＡＣと略す）のローコンプレキシティプロファイル（Lo
w Complexity Profile）を例にとって、複数の時間ブロ
ックのスペクトルデータをグループ化して高能率符号化
する従来例について説明する。

【０００６】図７にＡＡＣエンコーダのブロック図を示
す。図７において、７００と７０１はフィルタバンク、
７１０と７１１はブロック長決定部、７２０はジョイン
トステレオデータ生成部、７３０は短時間ブロックグル
ープ化決定部、７４０は量子化及び符号化部である。以
上のように構成されたＡＡＣエンコーダについて、その
動作を以下に述べる。

【０００７】入力された左チャンネル（Ｌｃｈ）の時間
軸のオーディオ信号は、フィルタバンク７００において
ブロック長決定部７１０で決定された長さのブロックに
分割され、ＭＤＣＴ（Modified Discrete Cosine Trans
form，変形離散コサイン変換）によりスペクトルデータ
（ＭＤＣＴ係数）に変換される。この変換は変換ブロッ
クを５０％ずつオーバーラップして実行し、例えば２０
４８サンプルを１０２４本のＭＤＣＴ係数に変換する。
同様に、入力された右チャンネル（Ｒｃｈ）の時間軸の
オーディオ信号は、フィルタバンク７０１においてブロ
ック長決定部７１１で決定された長さのブロックに分割
され、ＭＤＣＴによりスペクトルデータに変換される。

【０００８】ブロック長決定部７１０と７１１では、Ｍ
ＤＣＴのブロック長を決定し、出力する。ブロック長決
定部７１０と７１１で、それぞれのチャンネルの信号の
変化に応じてＭＤＣＴのブロック長を変化させることに
より、プリエコーと呼ばれる疑似信号の発生による音質
の劣化を防止する。すなわち、定常的な信号の場合に
は、ＭＤＣＴのブロック長を２０４８サンプルの長時間
ブロックとし、１０２４本のスペクトルデータに変換す
る。一方、過渡的な信号の場合には２５６サンプルの短
時間ブロックとし、１２８本のスペクトルデータに変換
する。短時間ブロックでは、８個連続で短いブロック長
を用いて変換することにより、出力のスペクトルデータ
の本数を８×１２８＝１０２４本として、長時間ブロッ
クと一致させる。この１０２４本のスペクトルデータか
ら成る符号化の単位をフレームと呼ぶ。

【０００９】図８に短時間ブロックと長時間ブロックの
例を示す。同図で、第０フレーム（Ｆ０）、第２フレー
ム（Ｆ２）、第３フレーム（Ｆ３）は、長時間ブロック
のフレームであり、これに対して第１フレーム（Ｆ１）
は連続した８個の短時間ブロックから成る短時間ブロッ
クのフレームである。

【００１０】次にジョイントステレオデータ生成部７２
０では、左右のチャンネルの相関を利用して符号化効率
を向上させるため、左右のチャンネルのスペクトルデー
タを入力として、ジョイントステレオ（ミッド／サイド
ステレオあるいはインテンシティステレオ）符号化に必
要なジョイントステレオスペクトルデータを生成する。
ここで、ジョイントステレオスペクトルデータとは、ミ
ッド／サイド（和差）ステレオ符号化に必要な左チャン
ネルと右チャンネルのスペクトルデータの和と差、ある
いはインテンシティステレオ符号化に必要な左チャンネ
ルと右チャンネルのスペクトルデータの和（左右のチャ
ンネルの位相が逆相の場合には差）である。なお、イン
テンシティステレオ符号化の場合、もう一方のチャンネ
ルのスペクトルデータはゼロに設定される。

【００１１】次に短時間ブロックグループ化決定部７３
０では、短時間ブロックの符号化効率を向上するため、
短時間ブロックのグループ化を行う。短時間ブロックの
グループ化では、複数の連続する短時間ブロックをブロ
ック単位でまとめ、スケールファクタバンドと呼ばれる
複数のスペクトルデータから構成されるバンド単位で共
通のステップサイズを用いて量子化することにより、量
子化ステップサイズを表すスケールファクタ等のサイド
情報を削減し、符号化効率を改善する。ＡＡＣの規格で
は、１フレーム当り、最小１個から最大８個のグループ
にグループ化することが可能である。ここでは、図９に
示すように、８個の短時間ブロックを２個ずつ１グルー
プとして、合計４個のグループ（Ｇ０，Ｇ１，Ｇ２，Ｇ
３）にグループ化する。なお、ジョイントステレオスペ
クトルデータの場合には、２つのチャンネルのスペクト
ルデータが対になっているので、グループ化に際して
も、図１０に示すように、２つのチャンネルのグループ
化を共通に設定する必要がある。

【００１２】量子化及び符号化部７４０では、左右のチ
ャンネルのスペクトルデータ、あるいはジョイントステ
レオデータ生成部７２０からのジョイントスペクトルデ
ータをスケールファクタバンド毎にまとめ、聴覚モデル
に基づいてスペクトルデータのマスキングレベル、すな
わち許容量子化ノイズレベルを算出し、算出された許容
量子化ノイズレベルに基づいてスケールファクタバンド
毎にスペクトルデータの量子化を行い、ハフマン符号化
等の符号化処理を行い、高能率符号化データを出力す
る。

【００１３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の複数の時間ブロックのスペクトルデータのグループ
化では、スペクトルデータに依存しない固定的なグルー
プ化であるため、符号化効率が劣化し、音質が劣化する
ことがあるという課題があった。すなわち、スペクトル
データの時間変化が緩やかなところでは、本来は、より
多くの時間ブロックを１グループとしてスケールファク
タ等のサイド情報を削減し、符号化効率を改善すべきで
あるのにこれができず、また、スペクトルデータの時間
変化が急激なところが、同一のグループにされると、同
一の量子化ステップサイズを用いるため、小さなレベル
の時間ブロックのスペクトルデータを十分表現すること
ができず、このため音質が劣化するという課題があっ
た。

【００１４】本発明は上記問題点を解決するもので、時
間ブロック間のスペクトルデータの変動に基づく最適な
グループ化により、スペクトルデータとスケールファク
タ等のサイド情報に割り当てるビット数を最適化し、音
質の向上したオーディオ信号高能率符号化方法を提供す
ることを目的とする。

【００１５】また、２つのチャンネルのグループ化を共
通に設定する必要のあるジョイントステレオスペクトル
データに対しても最適なグループ化を行い、スペクトル
データとスケールファクタ等のサイド情報に割り当てる
ビット数を最適化し、音質の向上したオーディオ信号高
能率符号化方法を提供することを目的とする。

【００１６】また、小さなレベルのスペクトルデータが
複数の時間ブロックにわたって量子化されないことによ
る音質劣化を抑えたグループ化を行うオーディオ信号の
高能率符号化方法を提供することを目的とする。

【００１７】また、時間変化の極めて激しいフレームに
対して、音質を大幅に劣化させることがないグループ化
を行うオーディオ信号の高能率符号化方法を提供するこ
とを目的とする。

【００１８】また、広い範囲のビットレートに対して適
切なグループ化を行い、従来よりも音質の向上したオー
ディオ信号符号化方法を提供することを目的とする。

【００１９】

【課題を解決するための手段】この課題を解決するため
に、本発明のオーディオ信号符号化方法は、オーディオ
信号を時間ブロック単位でスペクトルデータに変換し、
複数の時間ブロックのスペクトルデータをグループ化し
て高能率符号化する方法であって、グループに属する時
間ブロック間のスペクトルデータの変動の最大あるいは
平均を表すグループスペクトル変動指標をグループ毎に
算出するステップと、前記グループスペクトル変動指標
の最大値を算出するステップと、前記最大値が第１の閾
値より大きい場合に前記グループスペクトル変動指標を
最大とするグループを分割するステップとを備えたもの
である。

【００２０】また、本発明のオーディオ信号符号化方法
は、オーディオ信号を時間ブロック単位でスペクトルデ
ータに変換し、複数の時間ブロックのスペクトルデータ
をグループ化して高能率符号化する方法であって、グル
ープに属する時間ブロック間のスペクトルデータの変動
の最大あるいは平均を表すグループスペクトル変動指標
をグループ毎に算出するステップと、前記グループスペ
クトル変動指標の最大値を算出するステップと、前記最
大値が第１の閾値より大きいかあるいはグループ数が第
２の閾値より小さい場合に、前記グループスペクトル変
動指標を最大とするグループを分割するステップとを備
えたものである。

【００２１】また、本発明のオーディオ信号符号化方法
は、上記本発明のオーディオ信号符号化方法において、
グループを分割するステップが、グループを分割した時
の分割されたグループのグループスペクトル変動指標の
最大あるいは平均を表す分割グループスペクトル変動指
標を算出するステップと、すべての分割の中で前記分割
グループスペクトル変動指標を最小とする分割を実行す
るステップとを備えたものである。

【００２２】また、本発明のオーディオ信号符号化方法
は、オーディオ信号を時間ブロック単位でスペクトルデ
ータに変換し、複数の時間ブロックのスペクトルデータ
をグループ化して高能率符号化する方法であって、複数
のチャンネルのグループ化を共通に設定する場合に、グ
ループに属する時間ブロック間のスペクトルデータの変
動の最大あるいは平均を表すグループスペクトル変動指
標を複数のチャンネルについてそれぞれグループ毎に算
出するステップと、前記複数のチャンネルのグループス
ペクトル変動指標の最大あるいは平均を複数チャンネル
グループスペクトル変動指標として算出するステップ
と、前記複数チャンネルグループスペクトル変動指標の
最大値を算出するステップと、前記最大値が第１の閾値
より大きい場合に前記複数チャンネルグループスペクト
ル変動指標を最大とするグループを分割するステップと
を備えたものである。

【００２３】また、本発明のオーディオ信号符号化方法
は、オーディオ信号を時間ブロック単位でスペクトルデ
ータに変換し、複数の時間ブロックのスペクトルデータ
をグループ化して高能率符号化する方法であって、複数
のチャンネルのグループ化を共通に設定する場合に、グ
ループに属する時間ブロック間のスペクトルデータの変
動の最大あるいは平均を表すグループスペクトル変動指
標を複数のチャンネルについてそれぞれグループ毎に算
出するステップと、前記複数のチャンネルのグループス
ペクトル変動指標の最大あるいは平均を複数チャンネル
グループスペクトル変動指標として算出するステップ
と、前記複数チャンネルグループスペクトル変動指標の
最大値を算出するステップと、前記最大値が第１の閾値
より大きいかあるいはグループ数が第２の閾値より小さ
い場合に、前記複数チャンネルグループスペクトル変動
指標を最大とするグループを分割するステップとを備え
たものである。

【００２４】また、本発明のオーディオ信号符号化方法
は、上記本発明のオーディオ信号符号化方法において、
グループを分割するステップが、グループを分割した時
の分割されたグループのグループスペクトル変動指標の
最大あるいは平均を表す分割グループスペクトル変動指
標を複数のチャンネルについてそれぞれ算出するステッ
プと、前記複数のチャンネルの分割グループスペクトル
変動指標の最大あるいは平均を複数チャンネル分割グル
ープスペクトル変動指標として算出するステップと、す
べての分割の中で前記複数チャンネル分割グループスペ
クトル変動指標を最小とする分割を実行するステップと
を備えたものである。

【００２５】また、本発明のオーディオ信号符号化方法
は、上記本発明のオーディオ信号符号化方法において、
グループ数が第３の閾値以上となった場合にグループの
分割を終了するステップを備えたものである。

【００２６】また、本発明のオーディオ信号符号化方法
は、上記本発明のオーディオ信号符号化方法において、
符号化のビットレートに応じて前記第１から第３の閾値
のいずれかを設定するステップを備えたものである。

【００２７】また、上記記載の本発明に係るオーディオ
信号符号化方法をコンピュータまたはデジタルシグナル
プロセッサに実行させるためのプログラムとしたもので
ある。

【００２８】また、上記記載の本発明に係るオーディオ
信号符号化方法をコンピュータまたはデジタルシグナル
プロセッサに実行させるためのプログラムを記録したコ
ンピュータ読み取り可能な記録媒体としたものである。

【００２９】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、図面を用いて説明する。

【００３０】以下の実施の形態の説明では、本発明の特
徴である複数の時間ブロックのスペクトルデータのグル
ープ化の方法について、ＡＡＣエンコーダに適用した場
合を例として説明する。即ち、オーディオ信号符号化装
置（ＡＡＣエンコーダ）の構成としては、図７に示した
通りである。

【００３１】（実施の形態１）図１は、本発明の実施の
形態１のオーディオ信号符号化方法における複数の時間
ブロックのスペクトルデータのグループ化の方法のステ
ップを示すフローチャートである。

【００３２】以下、図１を用いて実施の形態１における
特徴部分としてのグループ化の方法について説明する。

【００３３】最初にステップ１０１で、１グループ８ブ
ロックに設定し、１フレームのグループ数を最小の１に
設定する。本実施の形態では、当初の１グループから適
宜グループを分割することにより、グループ化を決定す
る。

【００３４】ステップ１０２で、第１の閾値の設定を行
う。第１の閾値は、グループを分割するときの分割する
グループに属する時間ブロックのスペクトルデータの変
動を表すグループスペクトル変動指標に対する閾値であ
る。

【００３５】ステップ１０３で、グループ毎にグループ
に属するすべての時間ブロック間のスペクトルデータの
変動の最大を表すところのグループスペクトル変動指標
を以下のようにして算出する。

【００３６】最初に、時間ブロック番号ｉ（０≦ｉ＜
８）でスケールファクタバンド番号ｋ（０≦ｋ＜ｍａｘ
＿ｓｆｂ、ただし、ｍａｘ＿ｓｆｂは最大スケールファ
クタバンド数）のバンドのスペクトルデータの絶対値の
最大であるｍａｘｓｐｅｃ（ｉ）（ｋ）を算出する。次
にグループに属する２つの時間ブロック、ｉとｊのブロ
ック間のスペクトル変動を表すブロック間スペクトル変
動指標ｄｅｖ（ｉ，ｊ）を（数１）で算出する。

【００３７】

【数１】

【００３８】ここで、ａｂｓ（ｘ）はｘの絶対値を表
し、また、ｌｏｇ１０（ｘ）は１０を底とするｘの対数
を表す。

【００３９】なお、以上の説明では、ブロック間スペク
トル変動指標の算出に時間ブロック番号とスケールファ
クタバンド番号で指定されるバンドのスペクトルデータ
の絶対値の最大を用いる例を示したが、前記スペクトル
データの絶対値の平均や、スペクトルデータの２乗和の
平均の平方根を用いてもよい。また、２つのブロックの
前記スペクトルデータの絶対値の最大の比の対数のスケ
ールファクタバンドに関する総和の絶対値を用いる例を
示したが、前記２つのブロックの前記スペクトルデータ
の絶対値の最大の差の２乗のスケールファクタバンドに
関する総和を用いてもよい。

【００４０】次に、グループに属するすべての時間ブロ
ック間のブロック間スペクトル変動指標ｄｅｖ（ｉ，
ｊ）の最大を算出し、グループスペクトル変動指標とす
る。

【００４１】なお、以上の説明では、グループに属する
すべてのブロック間スペクトル変動指標の最大を用いた
が、平均を用いてもよい。

【００４２】次にステップ１０４で、すべてのグループ
の中でのグループスペクトル変動指標の最大値を算出す
る。

【００４３】次にステップ１０５で、ステップ１０４で
算出したグループスペクトル変動指標の最大値と第１の
閾値とを比較し、上記グループスペクトル変動指標の最
大値が第１の閾値より大きい場合にはステップ１０６に
行き、グループ分割を行う。また、上記グループスペク
トル変動指標の最大値が第１の閾値以下の場合にはグル
ープ化を終了する。したがって、グループ内の時間ブロ
ックのスペクトル変動が大きい場合においてのみグルー
プ分割はなされ、前記時間ブロックのスペクトル変動が
小さい場合にはグループ分割はなされない。

【００４４】ステップ１０６では、ステップ１０４で算
出したグループスペクトル変動指標を最大とするグルー
プを分割する。

【００４５】図２は、ステップ１０６の詳細を示すフロ
ーチャートである。

【００４６】ステップ２０１で、グループを分割した時
の分割されたグループのグループスペクトル変動指標の
最大を分割グループスペクトル変動指標として算出す
る。例えば、最初は、１グループ８ブロックに設定され
ているので、次の７通りの分割により、２グループに分
割することが可能である。 （１）［０］と［１，２，３，４，５，６，７］ （２）［０，１］と［２，３，４，５，６，７］ （３）［０，１，２］と［３，４，５，６，７］ （４）［０，１，２，３］と［４，５，６，７］ （５）［０，１，２，３，４］と［５，６，７］ （６）［０，１，２，３，４，５］と［６，７］ （７）［０，１，２，３，４，５，６］と［７］ ここで、［］内は同一のグループに属する短時間ブロッ
クの番号を表す。

【００４７】このように分割された２つのグループのそ
れぞれに対してグループスペクトル変動指標を算出し、
その最大を分割グループスペクトル変動指標として算出
する。したがって、最初は、７つの分割グループスペク
トル変動指標を算出する。

【００４８】なお、以上の説明では、分割グループスペ
クトル変動指標として、分割された２つのグループのグ
ループスペクトル変動指標の最大を用いる例を示した
が、前記グループスペクトル変動指標の平均を用いても
よい。

【００４９】次にステップ２０２で、すべての分割の中
で分割グループスペクトル変動指標を最小とする分割を
算出する。

【００５０】次にステップ２０３で分割グループスペク
トル変動指標を最小とする分割を実行する。

【００５１】図１に戻って、ステップ１０７で、グルー
プ数を１増加してステップ１０３に戻る。

【００５２】以上のように本実施の形態では、グループ
内のスペクトルデータの変動を表すグループスペクトル
変動指標に基づき、前記グループスペクトル変動指標が
第１の閾値より大きい場合に、最適な順序で（前記グル
ープスペクトル変動指標の大きいグループから順に）グ
ループ分割を行うことにより、スペクトルデータとスケ
ールファクタ等のサイド情報に割り当てるビット数を最
適化し、音質を向上することができる。

【００５３】また、グループ分割に際して、分割グルー
プスペクトル変動指標に基づき、前記分割グループスペ
クトル変動指標を最小とする分割を行うことにより、最
適なグループ分割を行い、音質を向上することができ
る。

【００５４】（実施の形態２）図３は、本発明の実施の
形態２のオーディオ信号符号化方法における複数の時間
ブロックのスペクトルデータのグループ化の方法のステ
ップを示すフローチャートである。

【００５５】図３で図１と同一番号を付したステップ
は、図１に示したステップと同一である。図３と図１の
相違点は、図３では、ステップ３０１とステップ３０２
とステップ３０３が追加されている点にあるので、以
下、これらのステップの処理内容について説明し、それ
以外のステップについては説明を省略する。

【００５６】ステップ３０１では、第２及び第３の閾値
の設定を行う。第２の閾値は、グループ数の下限（最小
グループ数）に関する閾値であり、第３の閾値はグルー
プ数の上限（最大グループ数）に関する閾値である。第
２の閾値は、グループ数が小さくなり過ぎて、小さなレ
ベルのスペクトルデータが複数の時間ブロックにわたっ
て量子化されないことによる音質劣化を抑えるためのも
のである。また、第３の閾値は、時間変化の極めて激し
いフレームでグループ数が大きくなり過ぎて、サイド情
報のビット数が増え、スペクトルデータのビット数が不
足することによる音質劣化を抑えるためのものである。

【００５７】ステップ３０２では、その時点でのグルー
プ数と第３の閾値を比較し、グループ数が第３の閾値よ
り小さい場合には、ステップ１０３に行き、グループ毎
にグループスペクトル変動指標を算出する。また、グル
ープ数が第３の閾値以上である場合には、グループ化を
終了する。

【００５８】ステップ３０３では、グループ数と第２の
閾値を比較し、グループ数が第２の閾値より小さい場合
には、ステップ１０６に行き、グループを分割する。ま
た、グループ数が第２の閾値以上である場合にはステッ
プ１０５に行き、グループスペクトル変動指標の最大値
が第１の閾値より大きい場合のみ、ステップ１０６に行
き、グループを分割する。

【００５９】以上のように実施の形態２では、グループ
化の最小グループ数を第２の閾値で設定することによ
り、グループを構成する時間ブロック数が大きくなり過
ぎ、小さなレベルのスペクトルデータが複数の時間ブロ
ックにわたって量子化されないことによる音質劣化を抑
えることができる。

【００６０】また、グループ化の最大グループ数を第３
の閾値で設定することにより、サイド情報に割り当てる
ビット数を制限し、スペクトルデータに割り当てること
により、時間変化の極めて激しいフレームでの大幅な音
質劣化を抑えることができる。

【００６１】（実施の形態３）図４は、本発明の実施の
形態３のオーディオ信号符号化方法における複数の時間
ブロックのスペクトルデータのグループ化の方法のステ
ップを示すフローチャートである。

【００６２】図４で図３と同一番号を付したステップ
は、図３に示したステップと同一である。図４と図３の
相違点は、図４ではステップ４０１が追加されている点
にあるので、以下、追加されたステップとそれに関連す
るステップについて説明し、それ以外のステップについ
ては説明を省略する。

【００６３】ステップ４０１では、ビットレートを入力
する。

【００６４】次にステップ１０２では、ステップ４０１
で入力されたビットレートに応じて第１の閾値の設定を
行う。すなわち、ビットレートが高い場合には、使用可
能なビット数が増加するので、第１の閾値をより小さい
値に設定することにより、グループ数を増加させ、スペ
クトルデータの時間変化をより正確に表現できるように
する。

【００６５】同様に、ステップ３０１では、ステップ４
０１で入力されたビットレートに応じて第２と第３の閾
値の設定を行う。すなわち、ビットレートが高い場合に
は、使用可能なビット数が増加するので、第２の閾値を
より大きな値に設定することにより、最小グループ数を
増加させ、小さなレベルのスペクトルデータをより正確
に表現できるようにする。

【００６６】また、ビットレートが高い場合には、第３
の閾値をより大きな値に設定することにより、最大グル
ープ数を増加させ、スペクトルデータの時間変化の激し
い場合にもスペクトルデータをより正確に表現できるよ
うにする。

【００６７】以上のように実施の形態３では、第１から
第３の閾値をビットレートに応じて設定することによ
り、それぞれのビットレートに適したグループ化を行
い、広い範囲のビットレートに対して音質を向上するこ
とができる。

【００６８】なお、上記実施の形態では、第１から第３
の閾値のすべてをビットレートに応じて設定したが、第
１から第３の閾値のいずれかをビットレートに応じて設
定するようにしてもよい。

【００６９】（実施の形態４）図５は、本発明の実施の
形態４のオーディオ信号符号化方法における複数の時間
ブロックのスペクトルデータのグループ化の方法のステ
ップを示すフローチャートである。

【００７０】実施の形態４は、２つのチャンネルの時間
ブロックのグループ化を共通に設定する場合のグループ
化の方法である。

【００７１】例えば、ジョイントステレオ符号化では、
２つのチャンネルのスペクトルデータを一対として取り
扱うので、２つのチャンネルの時間ブロックのグループ
化を共通に設定する必要がある。すなわち、実施の形態
４は、例えば、ミッド／サイドステレオ符号化やインテ
ンシティステレオ符号化に対して適用される。ただし、
インテンシティステレオ符号化に関しては、一方のチャ
ンネルのスペクトルデータはゼロに設定されているの
で、ゼロに設定されていないチャンネルのスペクトルデ
ータに対して、例えば、実施の形態１〜３のグループ化
を行い、それを２つのチャンネルに対して共通に適用し
てもよい。

【００７２】以下、図５を用いて実施の形態４における
グループ化の方法について説明する。

【００７３】最初に、ステップ５０１で、１グループ８
ブロックに設定し、１フレームのグループ数を最小の１
に設定する。本実施の形態では、当初の１グループから
グループを分割することにより、グループ化を決定す
る。

【００７４】ステップ５０２で、ビットレートを入力す
る。

【００７５】ステップ５０３で、ビットレートに応じて
第１の閾値の設定を行う。第１の閾値は、２つのチャン
ネルで共通にグループを分割するときの前記グループに
属する時間ブロックのスペクトルデータの変動を表す２
チャンネルグループスペクトル変動指標に対する閾値で
ある。

【００７６】ステップ５０４で、ビットレートに応じて
第２と第３の閾値の設定を行う。第２の閾値は、グルー
プ数の下限（最小グループ数）に対する閾値であり、第
３の閾値は、グループ数の上限（最大グループ数）に対
する閾値である。第２の閾値は、グループ数が小さくな
り過ぎて、小さなレベルのスペクトルデータが複数の時
間ブロックにわたって量子化されないことによる音質劣
化を抑えるためのものである。また、第３の閾値は、時
間変化の極めて激しいフレームでグループ数が大きくな
り過ぎて、サイド情報のビット数が増え、スペクトルデ
ータのビット数が不足することによる音質劣化を抑える
ためのものである。

【００７７】ステップ５０５で、その時点でのグループ
数と第３の閾値を比較し、グループ数が第３の閾値より
小さい場合には、ステップ５０６に行く。また、グルー
プ数が第３の閾値以上である場合には、グループ化を終
了する。

【００７８】ステップ５０６で、グループ毎にグループ
に属する時間ブロック間のスペクトルデータの変動の最
大を表すグループスペクトル変動指標を２つのチャンネ
ルについてそれぞれ算出する。各チャンネルのグループ
スペクトル変動指標の算出に関しては、実施の形態１の
ステップ１０３で説明した方法を用いる。

【００７９】なお、以上の説明では、グループスペクト
ル変動指標として、グループに属する時間ブロック間の
スペクトルデータの変動の最大を用いたが、グループに
属する時間ブロック間のスペクトルデータの変動の平均
を用いてもよい。

【００８０】次にステップ５０７で、ステップ５０６で
算出した２つのチャンネルのグループスペクトル変動指
標の最大を算出し、２チャンネルグループスペクトル変
動指標とする。

【００８１】なお、以上の説明では、２つのチャンネル
のグループスペクトル変動指標の最大を２チャンネルグ
ループスペクトル変動指標として用いる例を示したが、
前記グループスペクトル変動指標の平均を用いてもよ
い。

【００８２】次にステップ５０８で、すべてのグループ
の中で２チャンネルグループスペクトル変動指標の最大
値を算出する。

【００８３】次にステップ５０９で、グループ数と第２
の閾値を比較し、グループ数が第２の閾値より小さい場
合には、ステップ５１１に行き、グループを分割する。
また、グループ数が第２の閾値以上である場合にはステ
ップ５１０に行く。

【００８４】ステップ５１０で、ステップ５０８で算出
した２チャンネルグループスペクトル変動指標の最大値
と第１の閾値とを比較し、上記２チャンネルグループス
ペクトル変動指標の最大値が第１の閾値より大きい場合
にはステップ５１１に行き、グループ分割を行う。そう
でない場合にはグループ化を終了する。したがって、グ
ループ内の時間ブロックのスペクトル変動が大きい場合
においてのみグループ分割はなされ、前記時間ブロック
のスペクトル変動が小さい場合にはグループ分割はなさ
れない。

【００８５】ステップ５１１では、ステップ５０８で算
出した２チャンネルグループスペクトル変動指標を最大
とするグループを分割する。

【００８６】図６はステップ５１１の詳細を示すフロー
チャートである。

【００８７】ステップ６０１で、グループを分割した時
の分割されたグループのグループスペクトル変動指標の
最大を分割グループスペクトル変動指標として、２つの
チャンネルについてそれぞれ算出する。例えば、最初
は、１グループ８ブロックに設定されているので、次の
７通りの分割により、２グループに分割することが可能
である。 （１）［０］と［１，２，３，４，５，６，７］ （２）［０，１］と［２，３，４，５，６，７］ （３）［０，１，２］と［３，４，５，６，７］ （４）［０，１，２，３］と［４，５，６，７］ （５）［０，１，２，３，４］と［５，６，７］ （６）［０，１，２，３，４，５］と［６，７］ （７）［０，１，２，３，４，５，６］と［７］ ここで、［］内は同一のグループに属する短時間ブロッ
クの番号を表す。

【００８８】このように分割された２つのグループのそ
れぞれに対してグループスペクトル変動指標を算出し、
その最大を分割グループスペクトル変動指標として算出
する。したがって、最初は、７つの分割グループスペク
トル変動指標を２つのチャンネルについてそれぞれ算出
する。

【００８９】なお、以上の説明では、分割グループスペ
クトル変動指標として、分割された２つのグループのグ
ループスペクトル変動指標の最大を用いる例を示した
が、前記グループスペクトル変動指標の平均を用いても
よい。

【００９０】次にステップ６０２で、同一のグループ分
割に対する２つのチャンネルの分割グループスペクトル
変動指標の最大を２チャンネル分割グループスペクトル
変動指標として算出する。

【００９１】なお、以上の説明では、２つのチャンネル
の分割グループスペクトル変動指標の最大を２チャンネ
ル分割グループスペクトル変動指標として用いる例を示
したが、２つのチャンネルの分割グループスペクトル変
動指標の平均を用いてもよい。

【００９２】次のステップ６０３で、すべての分割の中
で２チャンネル分割グループスペクトル変動指標を最小
とする分割を算出する。

【００９３】次にステップ６０４で、２チャンネル分割
グループスペクトル変動指標を最小とする分割を実行す
る。

【００９４】図５に戻って、ステップ５１２で、グルー
プ数を１増加してステップ５０５に戻る。

【００９５】以上のように本実施の形態では、２つのチ
ャンネルで共通のグループ化を行うのに際して、グルー
プ数が第３の閾値より小さい場合に、２つのチャンネル
で共通なグループのスペクトルデータの変動を表す２チ
ャンネルグループスペクトル変動指標に基づき、グルー
プ数が第２の閾値より小さいかあるいは前記２チャンネ
ルグループスペクトル変動指標が第１の閾値より大きい
ときに、最適な順序で（前記２チャンネルグループスペ
クトル変動指標の大きいグループから順に）グループ分
割を行うことにより、スペクトルデータとスケールファ
クタ等のサイド情報に割り当てるビット数を最適化し、
音質を向上することができる。

【００９６】また、グループ分割に際して、２チャンネ
ル分割グループスペクトル変動指標に基づき、前記２チ
ャンネル分割グループスペクトル変動指標を最小とする
分割を行うことにより、最適なグループ分割を行い、音
質を向上することができる。

【００９７】なお、以上の説明では、第２と第３の閾値
を設定し、第２と第３の閾値とグループ数を比較するス
テップを設ける例を示したが、実施の形態１のように、
これらのステップを省いてもよい。

【００９８】なお、上記各実施の形態におけるオーディ
オ信号符号化方法は、コンピュータまたはデジタルシグ
ナルプロセッサに実行させるためのプログラムとして実
現することができ、これをコンピュータ読み取り可能な
記録媒体に記録してもよい。

【００９９】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、グループ
内の時間ブロックのスペクトルデータの変動を表すグル
ープスペクトル変動指標に基づき、グループスペクトル
変動指標が第１の閾値より大きい場合に、最適な順序で
（前記グループスペクトル変動指標の大きいグループか
ら順に）グループ分割を行うことにより、スペクトルデ
ータとスケールファクタ等のサイド情報に割り当てるビ
ット数を最適化し、音質を向上することができる。

【０１００】また、グループ分割に際して、分割グルー
プスペクトル変動指標に基づき、前記分割グループスペ
クトル変動指標を最小とする分割を行うことにより、最
適なグループ分割を行い、音質を向上することができ
る。

【０１０１】また、最小グループ数を第２の閾値で設定
することにより、グループを構成する時間ブロック数が
大きくなり過ぎ、小さなレベルのスペクトルデータが複
数の時間ブロックにわたって量子化されないことによる
音質劣化を抑えることができる。

【０１０２】また、最大グループ数を第３の閾値で設定
することにより、サイド情報に割り当てるビット数を制
限し、スペクトルデータに割り当てることにより、時間
変化の極めて激しいフレームに対する大幅な音質劣化を
抑えることができる。

【０１０３】また、第１から第３の閾値のいずれかをビ
ットレートに応じて設定することにより、それぞれのビ
ットレートに適したグループ化を行い、広い範囲のビッ
トレートに対して音質を向上することができる。

【０１０４】また、ミッド／サイドステレオ符号化のよ
うに２つのチャンネルで共通のグループ化を行う場合に
対して、２チャンネルグループスペクトル変動指標に基
づき、前記２チャンネルグループスペクトル変動指標が
第１の閾値より大きい場合には、最適な順序で（前記２
チャンネルグループスペクトル変動指標の大きいグルー
プから順に）グループ分割を行うことにより、スペクト
ルデータとスケールファクタ等のサイド情報に割り当て
るビット数を最適化し、音質を向上することができる。

【０１０５】また、グループ分割に際して、２チャンネ
ル分割グループスペクトル変動指標に基づき、前記２チ
ャンネル分割グループスペクトル変動指標を最小とする
分割を行うことにより、最適なグループ分割を行い、音
質を向上することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態１のオーディオ信号符号化
方法における複数の時間ブロックのグループ化の方法の
ステップを示すフローチャート

【図２】図１のオーディオ信号符号化方法におけるステ
ップ１０６の詳細を示すフローチャート

【図３】同実施の形態２のオーディオ信号符号化方法に
おける複数の時間ブロックのグループ化の方法のステッ
プを示すフローチャート

【図４】同実施の形態３のオーディオ信号符号化方法に
おける複数の時間ブロックのグループ化の方法のステッ
プを示すフローチャート

【図５】同実施の形態４のオーディオ信号符号化方法に
おける複数の時間ブロックのグループ化の方法のステッ
プを示すフローチャート

【図６】図５のオーディオ信号符号化方法におけるステ
ップ５１１の詳細を示すフローチャート

【図７】ＡＡＣエンコーダの構成を示すブロック図

【図８】ＡＡＣにおける短時間ブロックと長時間ブロッ
クの例を説明するための説明図

【図９】ＡＡＣにおける短時間ブロックのグループ化の
例を説明するための説明図

【図１０】ＡＡＣにおけるジョイントステレオ符号化時
の短時間ブロックのグループ化の例を説明するための説
明図

【符号の説明】

７００，７０１ フィルタバンク ７１０，７１１ ブロック長決定部 ７２０ ジョイントステレオデータ生成部 ７３０ 短時間ブロックグループ化決定部 ７４０ 量子化及び符号化部

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 オーディオ信号を時間ブロック単位でス
   ペクトルデータに変換し、複数の時間ブロックのスペク
   トルデータをグループ化して高能率符号化する方法であ
   って、グループに属する時間ブロック間のスペクトルデ
   ータの変動の最大あるいは平均を表すグループスペクト
   ル変動指標をグループ毎に算出するステップと、前記グ
   ループスペクトル変動指標の最大値を算出するステップ
   と、前記最大値が第１の閾値より大きい場合に前記グル
   ープスペクトル変動指標を最大とするグループを分割す
   るステップとを備えたことを特徴とするオーディオ信号
   符号化方法。
2. 【請求項２】 オーディオ信号を時間ブロック単位でス
   ペクトルデータに変換し、複数の時間ブロックのスペク
   トルデータをグループ化して高能率符号化する方法であ
   って、グループに属する時間ブロック間のスペクトルデ
   ータの変動の最大あるいは平均を表すグループスペクト
   ル変動指標をグループ毎に算出するステップと、前記グ
   ループスペクトル変動指標の最大値を算出するステップ
   と、前記最大値が第１の閾値より大きいかあるいはグル
   ープ数が第２の閾値より小さい場合に、前記グループス
   ペクトル変動指標を最大とするグループを分割するステ
   ップとを備えたことを特徴とするオーディオ信号符号化
   方法。
3. 【請求項３】 グループを分割するステップが、グルー
   プを分割した時の分割されたグループのグループスペク
   トル変動指標の最大あるいは平均を表す分割グループス
   ペクトル変動指標を算出するステップと、すべての分割
   の中で前記分割グループスペクトル変動指標を最小とす
   る分割を実行するステップとを備えたことを特徴とする
   請求項１あるいは請求項２記載のオーディオ信号符号化
   方法。
4. 【請求項４】 オーディオ信号を時間ブロック単位でス
   ペクトルデータに変換し、複数の時間ブロックのスペク
   トルデータをグループ化して高能率符号化する方法であ
   って、複数のチャンネルのグループ化を共通に設定する
   場合に、グループに属する時間ブロック間のスペクトル
   データの変動の最大あるいは平均を表すグループスペク
   トル変動指標を複数のチャンネルについてそれぞれグル
   ープ毎に算出するステップと、前記複数のチャンネルの
   グループスペクトル変動指標の最大あるいは平均を複数
   チャンネルグループスペクトル変動指標として算出する
   ステップと、前記複数チャンネルグループスペクトル変
   動指標の最大値を算出するステップと、前記最大値が第
   １の閾値より大きい場合に前記複数チャンネルグループ
   スペクトル変動指標を最大とするグループを分割するス
   テップとを備えたことを特徴とするオーディオ信号符号
   化方法。
5. 【請求項５】 オーディオ信号を時間ブロック単位でス
   ペクトルデータに変換し、複数の時間ブロックのスペク
   トルデータをグループ化して高能率符号化する方法であ
   って、複数のチャンネルのグループ化を共通に設定する
   場合に、グループに属する時間ブロック間のスペクトル
   データの変動の最大あるいは平均を表すグループスペク
   トル変動指標を複数のチャンネルについてそれぞれグル
   ープ毎に算出するステップと、前記複数のチャンネルの
   グループスペクトル変動指標の最大あるいは平均を複数
   チャンネルグループスペクトル変動指標として算出する
   ステップと、前記複数チャンネルグループスペクトル変
   動指標の最大値を算出するステップと、前記最大値が第
   １の閾値より大きいかあるいはグループ数が第２の閾値
   より小さい場合に、前記複数チャンネルグループスペク
   トル変動指標を最大とするグループを分割するステップ
   とを備えたことを特徴とするオーディオ信号符号化方
   法。
6. 【請求項６】 グループを分割するステップが、グルー
   プを分割した時の分割されたグループのグループスペク
   トル変動指標の最大あるいは平均を表す分割グループス
   ペクトル変動指標を複数のチャンネルについてそれぞれ
   算出するステップと、前記複数のチャンネルの分割グル
   ープスペクトル変動指標の最大あるいは平均を複数チャ
   ンネル分割グループスペクトル変動指標として算出する
   ステップと、すべての分割の中で前記複数チャンネル分
   割グループスペクトル変動指標を最小とする分割を実行
   するステップとを備えたことを特徴とする請求項４ある
   いは請求項５記載のオーディオ信号符号化方法。
7. 【請求項７】 グループ数が第３の閾値以上となった場
   合にグループの分割を終了するステップを備えたことを
   特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載のオ
   ーディオ信号符号化方法。
8. 【請求項８】 符号化のビットレートに応じて前記第１
   から第３の閾値のいずれかを設定するステップを備えた
   ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記
   載のオーディオ信号符号化方法。
9. 【請求項９】 請求項１から請求項８のいずれかに記載
   のオーディオ信号符号化方法をコンピュータまたはデジ
   タルシグナルプロセッサに実行させるためのプログラ
   ム。
10. 【請求項１０】 請求項１から請求項８のいずれかに記
    載のオーディオ信号符号化方法をコンピュータまたはデ
    ジタルシグナルプロセッサに実行させるためのプログラ
    ムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。