JP2003520481A - 符号器における予測フィルタのための係数の生成 - Google Patents
符号器における予測フィルタのための係数の生成Info
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Abstract
(57)【要約】
伝送媒体を介して伝送信号を伝送するための伝送器が開示される。本伝送器は、予測フィルタ係数のアレイに依存するディジタル情報信号から、予測信号を引き出す。予測フィルタ係数のアレイは、係数の第１アレイを平滑化することによって得られる。前記係数の第１アレイは、ディジタル情報信号に応じて生成される。残差信号は、ディジタル情報信号と予測信号との組み合わせにより得られる。残差信号は、符号化された信号を得るために符号化される。伝送媒体を介して、符号化された信号が伝送される。
Description
【０００１】
本発明は、伝送媒体を介してディジタル情報信号を伝送するための伝送器に関
し、 ディジタル情報信号を受信するための入力手段と、 予測フィルタ係数のアレイに依存して、ディジタル情報信号から予測信号を引
き出すための適応予測フィルタ手段と、 残差信号を得るように、ディジタル情報信号と予測信号とを組み合わせるため
の第１信号組み合わせ手段と、 符号化された信号を得るように、残差信号を符号化するための符号化手段と、 ディジタル情報信号に応じてフィルタ係数A［i］のアレイを生成するための係
数生成手段であって、iは0≦i＜pを満たす整数であってここでpは変数である当
該係数生成手段と、 符号化された信号を、伝送媒体を介した伝送のため出力端子に与える出力手段
と、 を含む伝送器に関する。
し、 ディジタル情報信号を受信するための入力手段と、 予測フィルタ係数のアレイに依存して、ディジタル情報信号から予測信号を引
き出すための適応予測フィルタ手段と、 残差信号を得るように、ディジタル情報信号と予測信号とを組み合わせるため
の第１信号組み合わせ手段と、 符号化された信号を得るように、残差信号を符号化するための符号化手段と、 ディジタル情報信号に応じてフィルタ係数A［i］のアレイを生成するための係
数生成手段であって、iは0≦i＜pを満たす整数であってここでpは変数である当
該係数生成手段と、 符号化された信号を、伝送媒体を介した伝送のため出力端子に与える出力手段
と、 を含む伝送器に関する。
【０００２】
本発明は、更に伝送信号を受信し、そこからディジタル情報を生成するための
受信器及び伝送方法にも関する。
受信器及び伝送方法にも関する。
【０００３】
冒頭段落において定義された種類の伝送装置及び受信装置は、１９９６年９月
に刊行されたJ.Audio Eng.Soc., Vol.44, No.9, pp.706-719から知られている。
既知の伝送装置は、ディジタル情報信号の伝送のためにビットレートを効率的に
減らすよう意図されている。ディジタル情報信号の符号化に先立って、ディジタ
ル情報信号の予測されたバージョンが、ディジタル情報信号から減算される。こ
うして得られた残差信号は、引き続いて符号器内で符号化され、伝送媒体を介し
て伝送される。線形予測フィルタの性能は、符号器のコード化利得のために極め
て重要である。線形予測フィルタの性能は、予測フィルタ係数によって決定され
る。予測係数（a-パラメータ）を求める通常の方法は、自動相関方法である。但
し、自動相関方法で決定されたa-パラメータは、常に最適なコード化利得をもた
らすわけではなかったことがわかった。
に刊行されたJ.Audio Eng.Soc., Vol.44, No.9, pp.706-719から知られている。
既知の伝送装置は、ディジタル情報信号の伝送のためにビットレートを効率的に
減らすよう意図されている。ディジタル情報信号の符号化に先立って、ディジタ
ル情報信号の予測されたバージョンが、ディジタル情報信号から減算される。こ
うして得られた残差信号は、引き続いて符号器内で符号化され、伝送媒体を介し
て伝送される。線形予測フィルタの性能は、符号器のコード化利得のために極め
て重要である。線形予測フィルタの性能は、予測フィルタ係数によって決定され
る。予測係数（a-パラメータ）を求める通常の方法は、自動相関方法である。但
し、自動相関方法で決定されたa-パラメータは、常に最適なコード化利得をもた
らすわけではなかったことがわかった。
【０００４】
本発明の目的は、ディジタル情報を伝送し及び受信するための、より効率的な
方法を使用する、伝送装置及び受信装置を提供することである。
方法を使用する、伝送装置及び受信装置を提供することである。
【０００５】
本発明による伝送装置は、適応予測フィルタ手段に与えるための予測フィルタ
係数のアレイを得るように、フィルタ係数A[i]のアレイを平滑化するための平滑
化手段を更に有することを特徴とする。
係数のアレイを得るように、フィルタ係数A[i]のアレイを平滑化するための平滑
化手段を更に有することを特徴とする。
【０００６】
本発明による受信器は、更に適応予測フィルタ手段に与えるための予測フィル
タ係数のアレイを得るように、フィルタ係数A[i]のアレイを平滑化するための平
滑化手段を有することを特徴とする。
タ係数のアレイを得るように、フィルタ係数A[i]のアレイを平滑化するための平
滑化手段を有することを特徴とする。
【０００７】
本発明は、以下の認識に基づいている。伝送帯域幅及び記憶容量が制限されて
いるかぎり、ディジタル信号のビット減少を増加させる必要性が生じる。例えば
自動相関方法などの手段によって得られた既得予測フィルタ係数（a-パラメータ
）は、最適なコード化利得をもたらさないことがわかった。a-パラメータ値に関
する広範囲検索を通じて、僅かに変更されたa-パラメータによって、より良好な
コード化利得が得られることが可能であることがわかった。約４％のコード化利
得の向上を達成することができた。しかしながら、こうした広範囲検索のための
伝送装置に要する複雑さが尋常ではないので、これは現実的な方法ではない。
いるかぎり、ディジタル信号のビット減少を増加させる必要性が生じる。例えば
自動相関方法などの手段によって得られた既得予測フィルタ係数（a-パラメータ
）は、最適なコード化利得をもたらさないことがわかった。a-パラメータ値に関
する広範囲検索を通じて、僅かに変更されたa-パラメータによって、より良好な
コード化利得が得られることが可能であることがわかった。約４％のコード化利
得の向上を達成することができた。しかしながら、こうした広範囲検索のための
伝送装置に要する複雑さが尋常ではないので、これは現実的な方法ではない。
【０００８】
広範囲検索の前のa-パラメータと後のa-パラメータとの間の差を研究した結果
、どちらのa-パラメータもほぼ同じであることがわかった（図８参照）。最初の
複数個のa-パラメータをズームインすると、自動相関方法を用いて得られたa-パ
ラメータがリップル振舞いを示す一方で、広範囲検索から生じるa-パラメータは
、それが平滑化されたバージョンを示す（図９参照）。
、どちらのa-パラメータもほぼ同じであることがわかった（図８参照）。最初の
複数個のa-パラメータをズームインすると、自動相関方法を用いて得られたa-パ
ラメータがリップル振舞いを示す一方で、広範囲検索から生じるa-パラメータは
、それが平滑化されたバージョンを示す（図９参照）。
【０００９】
予測フィルタ係数を得るために、a-パラメータに関して広範囲検索を実施する
代わりに、自動相関方法を用いて得られたa-パラメータは、平滑化関数により後
処理される。平滑化関数で得られたコード化利得の向上率は、広範囲検索で得ら
れたコード化利得と比較するに値する。図１０は、４．５％の向上率さえもたら
した５分間のＤＳＤフラグメントの結果を示す。図１１は、双方の方法における
性能が比較するに値することを示す（広範囲検索だと、このフラグメントに対し
てさらに０．４％の利得を得ただろう）。但し、平滑化方法を実施する装置の複
雑さの増加度合いは、広範囲検索方法を実施する際の装置の複雑さの増加度合い
に比べれば、無視できる。
代わりに、自動相関方法を用いて得られたa-パラメータは、平滑化関数により後
処理される。平滑化関数で得られたコード化利得の向上率は、広範囲検索で得ら
れたコード化利得と比較するに値する。図１０は、４．５％の向上率さえもたら
した５分間のＤＳＤフラグメントの結果を示す。図１１は、双方の方法における
性能が比較するに値することを示す（広範囲検索だと、このフラグメントに対し
てさらに０．４％の利得を得ただろう）。但し、平滑化方法を実施する装置の複
雑さの増加度合いは、広範囲検索方法を実施する際の装置の複雑さの増加度合い
に比べれば、無視できる。
【００１０】
本発明のこれら及び他の態様は、本明細書下文において記述される実施例を参
照して明瞭に説明され、そこから明らかになるであろう。
照して明瞭に説明され、そこから明らかになるであろう。
【００１１】
「Super Audio CD」(SACD)において、オーディオ信号は、フレーミング、線形
予測及びエントロピコード化を使用して、ロスレス符号化されている。コード化
利得は、予測の質によって大きく決定される。従って、予測係数を最適に決定す
るアルゴリズムをもつことが重要である。図１は、ＳＡＣＤ符号器内で使用され
る簡略化されたスキームのブロック図を示す。オーディオ信号のバイナリ表現で
あるＤＳＤ信号が、入力端子２において受信される。ＤＳＤ信号は、係数生成ユ
ニット４及び適応予測フィルタ６に与えられる。係数生成ユニット４は、予測フ
ィルタが受信されたＤＳＤ信号の良好な予測を生成するように、適応フィルタの
ための係数を引き出す。予測係数を求める通常の方法は、自動相関方法である。
適応予測フィルタ６は、受信されたＤＳＤ信号から予測されたＤＳＤ信号を生成
する。予測フィルタのフィルタ特性は、与えられた係数に依存する。信号組み合
わせユニット８は、残差信号を得るために、受信されるＤＳＤ信号から予測され
るＤＳＤ信号を減算する。残差信号は、符号化された信号を得るために、符号化
ユニット１０に与えられる。ビットストリーム信号である符号化された信号は、
伝送媒体に与えられる。受信器の実装に依存して、適応予測フィルタの係数が伝
送される必要がある。伝送媒体は、例えば光学記録媒体のような記録媒体であり
うる。符号化ユニットは、好ましくはロスレス符号器を有する。このようなロス
レス符号器は、F.Bruekersらによる「Improved lossless coding of 1-bit audi
o signals」（1997年9月26日から29日まで開催されたAESの第103回コンベンショ
ンにて発表された前刷り4563(I-6)）において記述されている。但し、演算符号
器、又はハフマン符号器などの他の符号器でも同様に適用可能である。ＤＳＤ信
号は、好ましくはフレームに分割される。各フレームは符号器に付与され、伝送
媒体に送られる係数及び符号化信号となる。
予測及びエントロピコード化を使用して、ロスレス符号化されている。コード化
利得は、予測の質によって大きく決定される。従って、予測係数を最適に決定す
るアルゴリズムをもつことが重要である。図１は、ＳＡＣＤ符号器内で使用され
る簡略化されたスキームのブロック図を示す。オーディオ信号のバイナリ表現で
あるＤＳＤ信号が、入力端子２において受信される。ＤＳＤ信号は、係数生成ユ
ニット４及び適応予測フィルタ６に与えられる。係数生成ユニット４は、予測フ
ィルタが受信されたＤＳＤ信号の良好な予測を生成するように、適応フィルタの
ための係数を引き出す。予測係数を求める通常の方法は、自動相関方法である。
適応予測フィルタ６は、受信されたＤＳＤ信号から予測されたＤＳＤ信号を生成
する。予測フィルタのフィルタ特性は、与えられた係数に依存する。信号組み合
わせユニット８は、残差信号を得るために、受信されるＤＳＤ信号から予測され
るＤＳＤ信号を減算する。残差信号は、符号化された信号を得るために、符号化
ユニット１０に与えられる。ビットストリーム信号である符号化された信号は、
伝送媒体に与えられる。受信器の実装に依存して、適応予測フィルタの係数が伝
送される必要がある。伝送媒体は、例えば光学記録媒体のような記録媒体であり
うる。符号化ユニットは、好ましくはロスレス符号器を有する。このようなロス
レス符号器は、F.Bruekersらによる「Improved lossless coding of 1-bit audi
o signals」（1997年9月26日から29日まで開催されたAESの第103回コンベンショ
ンにて発表された前刷り4563(I-6)）において記述されている。但し、演算符号
器、又はハフマン符号器などの他の符号器でも同様に適用可能である。ＤＳＤ信
号は、好ましくはフレームに分割される。各フレームは符号器に付与され、伝送
媒体に送られる係数及び符号化信号となる。
【００１２】
向上されたコード化利得をもたらす予測係数を生成するため、あまり複雑でな
い方法が開示される。
い方法が開示される。
【００１３】
高いコード化利得が期待されるフレームは、かなり低い利得を被る場合が多い
という問題がある。このようなフレームにおける低いコード化利得は、平均コー
ド化利得を減少し、結果として記憶容量に対して悪影響を及ぼす。図２は、その
問題を図示する連続フレームのコード化利得を示す。コード化利得が相対的に高
い場合（平均２．７）の抜粋部分において、非常に低いコード化利得（ほぼ１．
０）のフレームがあることがはっきりと見られる。
という問題がある。このようなフレームにおける低いコード化利得は、平均コー
ド化利得を減少し、結果として記憶容量に対して悪影響を及ぼす。図２は、その
問題を図示する連続フレームのコード化利得を示す。コード化利得が相対的に高
い場合（平均２．７）の抜粋部分において、非常に低いコード化利得（ほぼ１．
０）のフレームがあることがはっきりと見られる。
【００１４】
相互作用的に、より低い予測オーダーを選択したなら、この問題は防げたであ
ろう。しかしながら、大事な問題は、全コード化プロセスが行われた場合にのみ
、コード化利得が可能であり、より低いオーダーを使用するフレームを相互作用
的/反復的に再符号化するのに要する複雑さの度合いが高まるということである
。
ろう。しかしながら、大事な問題は、全コード化プロセスが行われた場合にのみ
、コード化利得が可能であり、より低いオーダーを使用するフレームを相互作用
的/反復的に再符号化するのに要する複雑さの度合いが高まるということである
。
【００１５】
全フレームの符号化に先立って、より高いコード化利得が可能であった低いコ
ード化利得を与えるＬＰＣ係数の信号を送ることが可能な検出メカニズムが開示
される。該検出は、a-パラメータと表わされることが多い直接形態予測フィルタ
係数の動的帯域に基づく。上部トレースは図２の該トレースと同じであり、下部
トレースはa-パラメータの絶対値の最大値を示す図３を考察する。この図から、
低いコード化利得の発生は、最大|ai|の高い値の発生と相関性があることが明ら
かである。この検出に基づいて、３段階のプロセスがこの問題を解消するために
開示される。その結果が、符号化プロセスのより高度な性能を提供する予測係数
である。
ード化利得を与えるＬＰＣ係数の信号を送ることが可能な検出メカニズムが開示
される。該検出は、a-パラメータと表わされることが多い直接形態予測フィルタ
係数の動的帯域に基づく。上部トレースは図２の該トレースと同じであり、下部
トレースはa-パラメータの絶対値の最大値を示す図３を考察する。この図から、
低いコード化利得の発生は、最大|ai|の高い値の発生と相関性があることが明ら
かである。この検出に基づいて、３段階のプロセスがこの問題を解消するために
開示される。その結果が、符号化プロセスのより高度な性能を提供する予測係数
である。
【００１６】
図４は、図３の僅かに異なるバージョンを示す。この図では、a-パラメータの
絶対値の最大である最大|ai|が横軸に示され、縦軸は対応するコード化利得を示
す。a-パラメータは、Schurアルゴリズムと組み合わせた自動相関方法を使用す
ることにより、決定される。１本の線が１０の値について描写されている。a-パ
ラメータの絶対値の最大が８０より高い場合、高いコード化利得をもつフレーム
が一つも起こっていない場合に関して留意されたい。
絶対値の最大である最大|ai|が横軸に示され、縦軸は対応するコード化利得を示
す。a-パラメータは、Schurアルゴリズムと組み合わせた自動相関方法を使用す
ることにより、決定される。１本の線が１０の値について描写されている。a-パ
ラメータの絶対値の最大が８０より高い場合、高いコード化利得をもつフレーム
が一つも起こっていない場合に関して留意されたい。
【００１７】
「問題フレーム」すなわち低いコード化利得をもつフレームのうち１つにズー
ムインし、予測利得を予測オーダーの関数として見る際は、図５を参照する。図
５及び図５aは、２つの問題を浮かび上がらせる。図５は、コード化利得を予測
オーダーの関数として示す。図５aは、種々の予測オーダーに対するインパルス
応答を示す。図５から、例えば予測オーダー８０のとき利得が最大であった場合
など、より高いコード化利得が可能であったと結論を下せるだろう。第２番目の
問題は、図５aにおいてはっきり示される。インパルス応答は、形においてでは
なく、尺度においてのみ変化する。予測利得がスペクトルにおける非平坦度(non
-flatness)に比例していると認識する場合（Flanagan paper）、スペクトルドメ
インにおいてこれを分析すると興味深い。このように、全ての平坦化は、低いオ
ーダーにおいて既に成し遂げられており、該オーダーが増加すると、尺度のみが
変化する一方でスペクトルカラーリング（又は逆フィルタ化されたドメインにお
ける平坦化）は変化しない。これは、かなりの悪条件を示す。この問題を回避す
るために、予測フィルタのインパルス応答を調べることによって、すなわち、全
コード化プロセスを詳しく調査する必要がないステップが取られた。
ムインし、予測利得を予測オーダーの関数として見る際は、図５を参照する。図
５及び図５aは、２つの問題を浮かび上がらせる。図５は、コード化利得を予測
オーダーの関数として示す。図５aは、種々の予測オーダーに対するインパルス
応答を示す。図５から、例えば予測オーダー８０のとき利得が最大であった場合
など、より高いコード化利得が可能であったと結論を下せるだろう。第２番目の
問題は、図５aにおいてはっきり示される。インパルス応答は、形においてでは
なく、尺度においてのみ変化する。予測利得がスペクトルにおける非平坦度(non
-flatness)に比例していると認識する場合（Flanagan paper）、スペクトルドメ
インにおいてこれを分析すると興味深い。このように、全ての平坦化は、低いオ
ーダーにおいて既に成し遂げられており、該オーダーが増加すると、尺度のみが
変化する一方でスペクトルカラーリング（又は逆フィルタ化されたドメインにお
ける平坦化）は変化しない。これは、かなりの悪条件を示す。この問題を回避す
るために、予測フィルタのインパルス応答を調べることによって、すなわち、全
コード化プロセスを詳しく調査する必要がないステップが取られた。
【００１８】
低いコード化利得と、自動相関方法により生じたa-パラメータの最大の絶対値
との間には関係があることがわかった。良好なコード化利得をもつフレームに関
して、a-パラメータの最大の絶対値は常に１０より低く、問題フレームは１００
又は６００の値さえ示す。
との間には関係があることがわかった。良好なコード化利得をもつフレームに関
して、a-パラメータの最大の絶対値は常に１０より低く、問題フレームは１００
又は６００の値さえ示す。
【００１９】
本発明による方法のステップ１は、問題フレーム、すなわち、高い利得が可能
であったにもかかわらず、コード化利得が低いフレームを検出することである。
従って、ステップ１は、自動相関方法に基づくa-パラメータの算出を含む。次に
、aiの絶対最大値を表わす値Ｔが、a-パラメータに基づいて算出され、ここでＴ
= max|A|となるようなA={a1, a2, …, a128}である。Ｔが例えば10.0などの予め
定義された値よりも大きいと、フレームは問題フレームであるとして宣言される
。
であったにもかかわらず、コード化利得が低いフレームを検出することである。
従って、ステップ１は、自動相関方法に基づくa-パラメータの算出を含む。次に
、aiの絶対最大値を表わす値Ｔが、a-パラメータに基づいて算出され、ここでＴ
= max|A|となるようなA={a1, a2, …, a128}である。Ｔが例えば10.0などの予め
定義された値よりも大きいと、フレームは問題フレームであるとして宣言される
。
【００２０】
ステップ２：ＬＰＣ分析に先立って非常に低いレベルのランダムノイズ信号を
入力部に加えると、こうした問題の中には解消されるものもある。言い換えると
、R［0］の値である第１自動相関係数は、微量なら増加されてもよい。ステップ
１の閾値が限度を超えると、自動相関関数係数R［0］は、R’［0］= R［0］*(1.
0+4.10-6)の公式のように変更され、a-パラメータは、R［0］の新規値によって
再び算出される。
入力部に加えると、こうした問題の中には解消されるものもある。言い換えると
、R［0］の値である第１自動相関係数は、微量なら増加されてもよい。ステップ
１の閾値が限度を超えると、自動相関関数係数R［0］は、R’［0］= R［0］*(1.
0+4.10-6)の公式のように変更され、a-パラメータは、R［0］の新規値によって
再び算出される。
【００２１】
殆どの場合において、こうした小さな変更を加えるだけで問題は解決されるが
、中には（コード化利得の点において）問題が無くならないか、又はひどくさえ
なるフレームもあった。
、中には（コード化利得の点において）問題が無くならないか、又はひどくさえ
なるフレームもあった。
【００２２】
ステップ３：ここで得られたa-パラメータの最大の絶対値は、ここでも問題が
予測されるかどうかを確認するための適した検出メカニズムである。ノイズを少
量加えても問題が解決しないフレームについては、別の対策が講じられなければ
ならず、すなわちＬＰＣ予測のために低減されたオーダーを利用する対策である
。但し、最適予測オーダーを選択することは難しい。申し分のない結果を達成す
るであろう閾値は、New Order(新規のオーダー)＝((current order(現在のオー
ダー)*8/9), 80)であり、ここでcurrent order(現在のオーダー)とは、分析が予
測のオーダーで既に為された当該予測のオーダーである。
予測されるかどうかを確認するための適した検出メカニズムである。ノイズを少
量加えても問題が解決しないフレームについては、別の対策が講じられなければ
ならず、すなわちＬＰＣ予測のために低減されたオーダーを利用する対策である
。但し、最適予測オーダーを選択することは難しい。申し分のない結果を達成す
るであろう閾値は、New Order(新規のオーダー)＝((current order(現在のオー
ダー)*8/9), 80)であり、ここでcurrent order(現在のオーダー)とは、分析が予
測のオーダーで既に為された当該予測のオーダーである。
【００２３】
実際には、これら３つのステップ（a-パラメータの最大の絶対値を介した検出
、ノイズ追加、及びオーダー低減）の組み合わせにより、問題フレームについて
のコード化利得はかなり向上したことがわかった。さらに重要なことに、元々良
好なフレームはこのメカニズムによって悪影響を及ぼされることはなかった。
、ノイズ追加、及びオーダー低減）の組み合わせにより、問題フレームについて
のコード化利得はかなり向上したことがわかった。さらに重要なことに、元々良
好なフレームはこのメカニズムによって悪影響を及ぼされることはなかった。
【００２４】
以下に、結果を示す。図６は、上述した手順のうち最初の２つのステップを適
用した後に成し遂げられた向上率を示す。これは、コード化利得が８０番目のオ
ーダー予測以降急激に減少した図５とは対照的である。ここでa-パラメータも、
動的振幅の点において適度な振舞いを示す。上述したように、２つのステップを
適用した後でさえ問題フレームが固執し続ける場合もあるが、ステップ３を同様
に適用すれば該問題フレームを取り除くことができる。
用した後に成し遂げられた向上率を示す。これは、コード化利得が８０番目のオ
ーダー予測以降急激に減少した図５とは対照的である。ここでa-パラメータも、
動的振幅の点において適度な振舞いを示す。上述したように、２つのステップを
適用した後でさえ問題フレームが固執し続ける場合もあるが、ステップ３を同様
に適用すれば該問題フレームを取り除くことができる。
【００２５】
最終的に、図７、図７a及び図７bは、不良フレームが完全に取り除かれたこと
を示す。
を示す。
【００２６】
不良フレームを取り除く３段階のアプローチが以上で全て説明された。これは
、向上されたコード化利得をもたらす予測係数が得られるような信号を条件付け
ることにより、達成されたものである。
、向上されたコード化利得をもたらす予測係数が得られるような信号を条件付け
ることにより、達成されたものである。
【００２７】
Schur 再帰のみが説明されたが、Cholesky 分解を使用したときも同一の問題
が存在することを実験は示す。この場合においても、開示された解決策が、不良
状態のa-パラメータを完全に取り除くのに役立つ。
が存在することを実験は示す。この場合においても、開示された解決策が、不良
状態のa-パラメータを完全に取り除くのに役立つ。
【００２８】
a-パラメータ又は予測フィルタ係数の「Smoothing（平滑化）」は、無視でき
る程の複雑さを介して、広範囲検索とほぼ同じ結果をもたらしうる。
る程の複雑さを介して、広範囲検索とほぼ同じ結果をもたらしうる。
【００２９】
平滑化アルゴリズムは、a-パラメータの新規のセットを算出するために、a-パ
ラメータを使用する。例えば、ＦＩＲ-フィルタリング又はＩＩＲ-フィルタリン
グなどによって、実施が可能である。実験を複数回行った後、以下のＩＩＲ方法
の変形が選択された。 /*Apar［0］..Apar［po-1］は予測オーダーpoを伴うフィルタのa-パラメータを
含む*/ for (i=1;i<po-1;i++)｛Apar[i]=Apar[i-1]+2*Apar[i]+Apar[i+1]｝
ラメータを使用する。例えば、ＦＩＲ-フィルタリング又はＩＩＲ-フィルタリン
グなどによって、実施が可能である。実験を複数回行った後、以下のＩＩＲ方法
の変形が選択された。 /*Apar［0］..Apar［po-1］は予測オーダーpoを伴うフィルタのa-パラメータを
含む*/ for (i=1;i<po-1;i++)｛Apar[i]=Apar[i-1]+2*Apar[i]+Apar[i+1]｝
【００３０】
この公式からわかるように、適用された値は次の演算において再び使用される
ので、アルゴリズムは再帰的である。該アプローチは、非再帰的アプローチより
も適切な効果が得られた。
ので、アルゴリズムは再帰的である。該アプローチは、非再帰的アプローチより
も適切な効果が得られた。
【００３１】
a-パラメータへのこの平滑化を適用すると、平均で約３％のコード化利得の向
上が得られる。図１０は、結果として向上率が４．５％も得られた場合の５分間
ＤＳＤフラグメントについての結果を示す。この方法に伴う複雑さも無視できる
程である。図１０からも見てとれるように、平滑化がコード化利得を減じたフレ
ームは全くなかった。非常に少数の高い利得フレーム(η>3)に対してほんの僅か
な減少を示した利得の例外はあるけれども、同等の結果が複数の他のＤＳＤフラ
グメントについても得られた。
上が得られる。図１０は、結果として向上率が４．５％も得られた場合の５分間
ＤＳＤフラグメントについての結果を示す。この方法に伴う複雑さも無視できる
程である。図１０からも見てとれるように、平滑化がコード化利得を減じたフレ
ームは全くなかった。非常に少数の高い利得フレーム(η>3)に対してほんの僅か
な減少を示した利得の例外はあるけれども、同等の結果が複数の他のＤＳＤフラ
グメントについても得られた。
【００３２】
広範囲検索からもたらされるコード化利得と、自動相関方法から生じたa-パラ
メータの平滑化からもたらされるコード化利得との間で、比較が為される。図１
１は、両方の方法において性能が匹敵することを示す（広範囲検索は、このフラ
グメントに関してさらに０．４％の利得を得る）。装置の複雑さの度合いを低く
するためには、a-パラメータの平滑化を使用する方法のほうが好ましいことは明
らかである。
メータの平滑化からもたらされるコード化利得との間で、比較が為される。図１
１は、両方の方法において性能が匹敵することを示す（広範囲検索は、このフラ
グメントに関してさらに０．４％の利得を得る）。装置の複雑さの度合いを低く
するためには、a-パラメータの平滑化を使用する方法のほうが好ましいことは明
らかである。
【００３３】
図１４は、平滑化アルゴリズムの別の実施例のブロック図を示す。平滑化アル
ゴリズムは、係数をもつ予測フィルタのためn個の係数を生成する。C<SUB>in</S
UB>［0:n-1］は、平滑化前のn個のフィルタ係数である。C<SUB>out</SUB>［0:n-
1］は、平滑化後の該フィルタ係数である。以下のアルゴリズムは、平滑化され
た係数を得る。 Cout［0］= Cin［0］, Cout［n-1］= Cin［n-1］, Cout［i］=0.25* Cin［i+1］+0.5* Cin［i］+0.25* Cout［i-1］ ここでiは整数であって1≦i≦n-2である。
ゴリズムは、係数をもつ予測フィルタのためn個の係数を生成する。C<SUB>in</S
UB>［0:n-1］は、平滑化前のn個のフィルタ係数である。C<SUB>out</SUB>［0:n-
1］は、平滑化後の該フィルタ係数である。以下のアルゴリズムは、平滑化され
た係数を得る。 Cout［0］= Cin［0］, Cout［n-1］= Cin［n-1］, Cout［i］=0.25* Cin［i+1］+0.5* Cin［i］+0.25* Cout［i-1］ ここでiは整数であって1≦i≦n-2である。
【００３４】
図１４は、最後の数式を表わすブロック図を示す。方形ブロックは、１つの係
数の遅延を表わす。三角形ブロックは、対応する因数による入力信号の逓倍を表
わす。楕円形ブロックは、全ての入力された信号の合算を表わす。
数の遅延を表わす。三角形ブロックは、対応する因数による入力信号の逓倍を表
わす。楕円形ブロックは、全ての入力された信号の合算を表わす。
【００３５】
図１２は、本発明による符号器の実施例を示す。図１２の符号器は、図１の符
号器と類似している。同じ参照符号をもつユニットは、同じ機能を果たす。図１
２に示される符号器は、係数を予測フィルタ６に与える前に、線形予測係数が平
滑化ユニット１２に適用されるという点において、図１に示される符号器とは異
なる。平滑化ユニットによって実行される平滑化機能の実施例が、上記に記述さ
れる。好ましくは平滑化ユニットが、係数に関して低域通過フィルタリングを実
行する。このようなフィルタは、有限インパルス反応フィルタ（FIR）、無限反
応フィルタ（IIR）又はFIRとIIRとの組み合わせにより、実施されうる。図１４
は、IIRフィルタとFIRフィルタとの組み合わせを示す。
号器と類似している。同じ参照符号をもつユニットは、同じ機能を果たす。図１
２に示される符号器は、係数を予測フィルタ６に与える前に、線形予測係数が平
滑化ユニット１２に適用されるという点において、図１に示される符号器とは異
なる。平滑化ユニットによって実行される平滑化機能の実施例が、上記に記述さ
れる。好ましくは平滑化ユニットが、係数に関して低域通過フィルタリングを実
行する。このようなフィルタは、有限インパルス反応フィルタ（FIR）、無限反
応フィルタ（IIR）又はFIRとIIRとの組み合わせにより、実施されうる。図１４
は、IIRフィルタとFIRフィルタとの組み合わせを示す。
【００３６】
図１３は、本発明による受信器の実施例を示す。符号化された信号を有する伝
送信号が、入力端子１８において受信される。受信された信号は、復号ユニット
２０に与えられる。復号ユニット２０は、残差信号を得るように、符号化された
信号を復号する。復号ユニットは、好ましくはロスレス復号器を有する。このよ
うなロスレス復号器は、F.Bruekersらによる「Improved lossless coding of 1-
bit audio signals」（1997年9月26日から29日まで開催されたAESの第103回コン
ベンションにて発表された前刷り4563(I-6)）において記述されている。但し、
演算復号器、ハフマン復号器などの他の復号器もまた適用可能である。残差信号
は、信号組み合わせユニット２２に与えられる。信号組み合わせユニットは、デ
ィジタル情報信号を得るように、予測されたディジタル情報信号を残差信号に加
算する。ディジタル情報信号は、受信器３０の出力端子に与えられる。ディジタ
ル情報信号は、更に係数生成ユニット２６及び適応予測フィルタ２４にも与えら
れる。係数生成ユニットは、ディジタル情報信号から適応予測フィルタのために
フィルタ係数をもたらす。予測係数を求める通常の方法は、自動相関方法である
。但し、他の方法でも適用可能である。予測フィルタ係数は、平滑化された予測
フィルタ係数を得るように、予測係数に対して平滑化機能を実施する平滑化ユニ
ット２８に与えられる。好ましくは、平滑化ユニットが低域通過フィルタリング
を実行する。平滑化された予測フィルタ係数は、適応予測フィルタ２４に与えら
れる。適応予測フィルタは、予測されたディジタル情報信号を生成する。ディジ
タル情報信号のロスレス伝送のために、伝送器及び受信器内の適応予測フィルタ
と、係数生成ユニットと、平滑化ユニットとが、全く同じ機能を実行するという
ことに留意されたい。伝送信号が、符号化された信号及び適応予測フィルタ係数
を有するならば、係数生成ユニット２６及び平滑化ユニット２８は任意であると
いうことにも留意されたい。前記の場合において、適応予測フィルタ係数が、デ
ィジタル情報信号から受信器によってもたらされる必要はない。
送信号が、入力端子１８において受信される。受信された信号は、復号ユニット
２０に与えられる。復号ユニット２０は、残差信号を得るように、符号化された
信号を復号する。復号ユニットは、好ましくはロスレス復号器を有する。このよ
うなロスレス復号器は、F.Bruekersらによる「Improved lossless coding of 1-
bit audio signals」（1997年9月26日から29日まで開催されたAESの第103回コン
ベンションにて発表された前刷り4563(I-6)）において記述されている。但し、
演算復号器、ハフマン復号器などの他の復号器もまた適用可能である。残差信号
は、信号組み合わせユニット２２に与えられる。信号組み合わせユニットは、デ
ィジタル情報信号を得るように、予測されたディジタル情報信号を残差信号に加
算する。ディジタル情報信号は、受信器３０の出力端子に与えられる。ディジタ
ル情報信号は、更に係数生成ユニット２６及び適応予測フィルタ２４にも与えら
れる。係数生成ユニットは、ディジタル情報信号から適応予測フィルタのために
フィルタ係数をもたらす。予測係数を求める通常の方法は、自動相関方法である
。但し、他の方法でも適用可能である。予測フィルタ係数は、平滑化された予測
フィルタ係数を得るように、予測係数に対して平滑化機能を実施する平滑化ユニ
ット２８に与えられる。好ましくは、平滑化ユニットが低域通過フィルタリング
を実行する。平滑化された予測フィルタ係数は、適応予測フィルタ２４に与えら
れる。適応予測フィルタは、予測されたディジタル情報信号を生成する。ディジ
タル情報信号のロスレス伝送のために、伝送器及び受信器内の適応予測フィルタ
と、係数生成ユニットと、平滑化ユニットとが、全く同じ機能を実行するという
ことに留意されたい。伝送信号が、符号化された信号及び適応予測フィルタ係数
を有するならば、係数生成ユニット２６及び平滑化ユニット２８は任意であると
いうことにも留意されたい。前記の場合において、適応予測フィルタ係数が、デ
ィジタル情報信号から受信器によってもたらされる必要はない。
【００３７】
開示された方法は、コード化利得が知らされる前に、全ての符号化プロセスが
実施されなければならない代替方法と比較すると、複雑さの度合いがより低くな
る。
実施されなければならない代替方法と比較すると、複雑さの度合いがより低くな
る。
【００３８】
本発明は、好ましい実施例を参照として説明されているけれども、これらは非
限定的な例であることを理解されたい。従って、請求項により定義された本発明
の見地からは離れることなく、様々な変更例が当業者なら推測できる。
限定的な例であることを理解されたい。従って、請求項により定義された本発明
の見地からは離れることなく、様々な変更例が当業者なら推測できる。
【００３９】
動詞「to comprise（有する）」及びその活用形は、請求項にて論述されたも
の以外の他の要素又はステップの存在を除外するものではない。さらに、要素の
前に付く冠詞「a」又は「an」の使用は、このような要素が複数存在しうること
を除外するものでもない。請求項において、挿入句の間に置かれたいかなる参照
符号も、請求項の見地を限定するものとして構文解析されるべきではない。本発
明は、ハードウェアと同様にソフトウェアによって実施されてもよい。複数の「
means（手段）」は、ハードウェアと同じアイテムによって表わされてもよい。
更に、本発明は、それぞれ及び全ての新規の特徴及び特徴の組み合わせに帰する
。
の以外の他の要素又はステップの存在を除外するものではない。さらに、要素の
前に付く冠詞「a」又は「an」の使用は、このような要素が複数存在しうること
を除外するものでもない。請求項において、挿入句の間に置かれたいかなる参照
符号も、請求項の見地を限定するものとして構文解析されるべきではない。本発
明は、ハードウェアと同様にソフトウェアによって実施されてもよい。複数の「
means（手段）」は、ハードウェアと同じアイテムによって表わされてもよい。
更に、本発明は、それぞれ及び全ての新規の特徴及び特徴の組み合わせに帰する
。
【図１】ＳＡＣＤ符号器の実施例を示す。
【図２】連続するフレームのコード化利得を示す。
【図３】連続するフレームのコード化利得及び対応する最大[ai]値を示す
。
。
【図４】最大[ai]の関数としてのコード化利得を示す。
【図４ａ】図４に示される最大[ai]の関数としてのコード化利得の詳細図
を示す。
を示す。
【図５】コード化利得、及び予測オーダーの関数としてのインパルス・レ
スポンスを示す。
スポンスを示す。
【図５ａ】コード化利得、及び予測オーダーの関数としてのインパルス・
レスポンスを示す。
レスポンスを示す。
【図６】本発明による方法の最初の２つのステップを適用した後の、コー
ド化利得、及び予測オーダーの関数としてのインパルス・レスポンスを示す。
ド化利得、及び予測オーダーの関数としてのインパルス・レスポンスを示す。
【図６ａ】本発明による方法の最初の２つのステップを適用した後の、コ
ード化利得、及び予測オーダーの関数としてのインパルス・レスポンスを示す。
ード化利得、及び予測オーダーの関数としてのインパルス・レスポンスを示す。
【図７】本発明による方法を適用した後の、図２におけるものと同じ連続
するフレームのコード化利得を示す。
するフレームのコード化利得を示す。
【図７ａ】本発明による方法を適用した後の、連続フレームの最大[ai]値
を示す。
を示す。
【図７ｂ】本発明による方法を適用した後の、最大[ai]の関数としてのコ
ード化利得を示す。
ード化利得を示す。
【図８】広範囲検索の前及び後の変化を示す予測フィルタ係数のアレイを
示す。
示す。
【図９】広範囲検索の前及び後の変化を示す予測フィルタ係数のアレイの
詳細を示す。
詳細を示す。
【図１０】係数の第１アレイを使用して得られたコード化利得に対する、
係数の第１アレイを平滑化したバージョンを使用して得られたコード化利得を示
す。
係数の第１アレイを平滑化したバージョンを使用して得られたコード化利得を示
す。
【図１１】広範囲検索により得られた係数のアレイを使用して得られたコ
ード化利得に対する、係数の第１アレイを平滑化したバージョンを使用して得ら
れたコード化利得を示す。
ード化利得に対する、係数の第１アレイを平滑化したバージョンを使用して得ら
れたコード化利得を示す。
【図１２】本発明による伝送器の実施例を示す。
【図１３】本発明による受信器の実施例を示す。
【図１４】平滑化アルゴリズムの実施例の系統線図を示す。
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 タオリ ラケシュ
オランダ国 5656 アーアー アインドー
フェン プロフ ホルストラーン ６
(72)発明者 ブルーカーズ アルフォンズ エイ エム
エル
オランダ国 5656 アーアー アインドー
フェン プロフ ホルストラーン ６
Ｆターム(参考） 5D045 CB01 DA02
5J023 DA01 DB01 DC06 DD01 DD07
5J064 AA02 BA01 BB12 BC02 BC11
BC21 BC26 BC27 BD02
5K041 CC01 EE14 EE51
Claims (8)
- 【請求項１】 伝送媒体を介してディジタル情報信号を伝送するための伝送
装置であって、 前記ディジタル情報信号を受信するための入力手段と、 予測フィルタ係数のアレイに依存して、前記ディジタル情報信号から予測信号を
引き出すための適応予測フィルタ手段と、 残差信号を得るように、前記ディジタル情報信号と前記予測信号とを組み合わせ
る第１信号組み合わせ手段と、 符号化された信号を得るように、前記残差信号を符号化するための符号化手段と
、 前記ディジタル情報信号に応じてフィルタ係数A［i］のアレイを生成するための
係数生成手段であって、iは0≦i＜pを満たす整数であってここでpは変数である
当該係数生成手段と、 前記符号化信号を伝送媒体を介した伝送のため出力端子に与える出力手段と、 を含む伝送装置において、 前記適応予測フィルタ手段に与えるための前記予測フィルタ係数のアレイを得る
ように、前記フィルタ係数A［i］のアレイを平滑化するための平滑化手段を有す
ることを特徴とする伝送装置。 - 【請求項２】 前記平滑化手段は、係数信号を得るように前記係数を低域通
過フィルタリングするための低域通過フィルタリング手段を有することを特徴と
する、請求項１に記載の伝送装置。 - 【請求項３】 前記低域通過フィルタリング手段は、ＦＩＲフィルタの形態
であることを特徴とする、請求項２に記載の伝送装置。 - 【請求項４】 前記低域通過フィルタリング手段は、ＩＩＲフィルタの形態
であることを特徴とする、請求項２に記載の伝送装置。 - 【請求項５】 前記フィルタリング手段が、前記係数を得るために以下の数
式を実行するように適応されており、 Cout［0］= Cin［0］， Cout［i］= 0.25*Cin［i+1］+0.5* Cin［i］+0.25* Cout［i-1］， ここでiは整数であって、1≦i≦n-2であり、 Cout［n-1］= Cin［n-1］， Cin［x］は平滑化前の係数であって、xは係数番号であり、Cout［x］は平滑化後
の係数であって、xは係数番号である、 ことを特徴とする、請求項２に記載の伝送装置。 - 【請求項６】 前記符号化信号を記録担体上に書き込むための装置の形態を
とる、請求項１乃至請求項５の何れか１項に記載の伝送装置。 - 【請求項７】 伝送媒体を介してディジタル情報信号を伝送する方法であっ
て、 前記ディジタル情報信号を受信するステップと、 予測フィルタ係数のアレイに依存して、前記ディジタル情報信号から予測信号を
引き出すステップと、 残差信号を得るように、前記ディジタル情報信号と前記予測信号とを組み合わせ
るステップと、 符号化された信号を得るように、前記残差信号を符号化するステップと、 前記ディジタル情報信号に応じてフィルタ係数A［i］のアレイを生成するステッ
プであって、iは0≦i＜pを満たす整数であってここでpは変数である当該ステッ
プと、 前記符号化信号を、伝送媒体を介した伝送のため出力端子に与えるステップと、
を有する伝送方法において、 前記予測フィルタ係数のアレイを得るように、前記フィルタ係数A［i］のアレイ
を平滑化するステップを有することを特徴とする伝送方法。 - 【請求項８】 伝送信号を受信し、そこからディジタル情報信号を生成する
ための受信器であって、 前記伝送信号を受信し、そこから符号化された信号を取り出すための受信手段と
、 残差信号を得るように、前記符号化信号を復号するための復号手段と、 予測フィルタ係数のアレイに依存して、前記ディジタル情報信号から予測信号を
引き出すための適応予測フィルタ手段と、 前記ディジタル情報信号を得るように、前記残差信号と前記予測信号とを組み合
わせるための信号組み合わせ手段と、 前記ディジタル情報信号に応じてフィルタ係数A［i］のアレイを生成するための
係数生成手段であって、iは0≦i＜pを満たす整数であってここでpは変数である
当該係数生成手段と、 を有する受信器において、 前記適応予測フィルタ手段に与えるために、前記予測フィルタ係数のアレイを得
るように、前記フィルタ係数A［i］のアレイを平滑化する平滑化手段を有するこ
とを特徴とする受信器。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| EP00200055 | 2000-01-07 | ||
| EP00200055.2 | 2000-01-07 | ||
| PCT/EP2000/013223 WO2001052411A2 (en) | 2000-01-07 | 2000-12-27 | Generating coefficients for a prediction filter in an encoder |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003520481A true JP2003520481A (ja) | 2003-07-02 |
Family
ID=8170893
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001552521A Withdrawn JP2003520481A (ja) | 2000-01-07 | 2000-12-27 | 符号器における予測フィルタのための係数の生成 |
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| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US7224747B2 (ja) |
| EP (1) | EP1186100A2 (ja) |
| JP (1) | JP2003520481A (ja) |
| KR (1) | KR100743534B1 (ja) |
| CN (1) | CN1227812C (ja) |
| BR (1) | BR0008826A (ja) |
| MY (1) | MY128581A (ja) |
| PL (1) | PL351813A1 (ja) |
| WO (1) | WO2001052411A2 (ja) |
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|---|---|---|---|---|
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-
2000
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