JP2005516442A6

JP2005516442A6 - Ｐｃｍ信号から量子化雑音を除去するための方法及びユニット

Info

Publication number: JP2005516442A6
Application number: JP2003562931A
Authority: JP
Inventors: エルカン、エフ．ジジ
Original assignee: Koninklijke Philips Electronics NV
Current assignee: Koninklijke Philips NV
Priority date: 2002-01-25
Filing date: 2002-12-23
Publication date: 2005-08-11
Anticipated expiration: 2022-12-23

Abstract

本発明は、フレームにセグメント化されたパルス符号変調（ＰＣＭ)信号から量子化雑音を除去するための方法及びユニットに係る。これを達成するために、最初に、ＰＣＭ信号の各フレームに対して、一定な量子化雑音レベルＢ_ｑが式：
【数１】

に従って計算され、その後、ＰＣＭ信号から量子化雑音レベルＢ_ｑによって表される量子化雑音が、好ましくは、適当な背景雑音減算システムの助けをかりて減算される。
式中、
ｎは、PCM信号のある特定のサンプルを示し；
Ｓ^＊ _min[n]は、PCM信号のある特定のサンプル値Ｓ^＊[n]に対する最小量子化雑音レベルを表し；
Ｓ^＊ _max[n]は、PCM信号のある特定のサンプル値Ｓ^＊ [n]に対する最大量子化雑音レベルを表し；
ｗ[n]は、窓関数を表し；
Ｗは、窓当りのサンプルの数を表す。

Description

本発明はPCM信号から量子化雑音を除去するための方法及びユニットに関する。

パルス符号変調（pulse code modulation, PCM）は、例えば、オーディオ信号をデジタル領域において表現するために幅広く用いられている技術である。線形PCMは、均等に分布する量子化レベルを用いるのに対して、対数PCMは、小さな信号振幅が大きな信号振幅よりも、より近接した間隔のレベルを用いて量子化されるような分布を用いる。線形PCMの一例にCD-オーディオがあるが、これは16‐ビットを用いて一様に分布する信号レベルを表現する。

図５は、線形符号化されたPCM信号の振幅の量子化（曲線（a））、及び２つの対数符号化されたPCM信号の振幅の量子化（曲線（ｂ）及び（ｃ））を示す。曲線（ｂ）は、μ-規則符号化されたPCM信号の振幅の量子化を示し、ここで、このμ-規則は、以下の形式の入力-出力マグニチュード特性（input-output magnitude characteristic）を有する：

ここで、│ｓ│は入力の振幅を表し、│ｙ│は出力の振幅を表し、μは所望の圧縮特性が与えられるように選択されたパラメータを表す。

図５において、曲線（ｃ）は、A-規則符号化されたPCM信号の振幅の量子化を示し、ここで、このA-規則は、以下の形式の入力-出力振幅特性を有する：

ここで、ｙ及びｓは、上で示したのと同一の意味を有し、Aは定数である。従来の技術によるμ-規則及びA-規則符号器（coders）は、CCITT (the Comite Consultatif International de Telefonique et Telegraphique)によってG.711 64kbit/s PCMとして標準化されている。このG.711の量子化器特性（quantizer characteristics）については、N.S. Jayant and P. Noll, "Digital Coding of Waveforms（波形のデジタル符号化）”、Englewood Cliffs NJ: Prentice-Hall, 1984において開示されている。

ある信号の量子化されたサンプル値は、数学的には以下のようにモデル化することができる。
ｓ^*[n]＝ｓ[n] + q[n] （３）

ここで、ｓ^*[n]は、元の量子化されていないサンプル値s[n]を量子化した値を表し、q[n]は、量子化の結果としての量子化誤差（quantization error）を表す。この量子化誤差は、望ましくない加法的雑音（additive noise）であると解釈することができ、元のサンプル値s[n]の品質を低減する。

こうして、本発明の目的は、PCM信号から量子化雑音を除去するための方法及びユニットを提供することにある。

この目的は、PCM信号の各フレームに対して、量子化雑音レベルＢ_ｑを式：

に従って計算するステップと、
PCM信号から量子化雑音レベルＢ_ｑによって表される量子化雑音を減算するステップとを含む方法によって解決される。

上の式中、
ｎは、PCM信号のある特定のサンプルを示し；
Ｓ^* _min[n]は、PCM信号のある特定のサンプル値ｓ^*[n]に対する最小量子化雑音レベルを表し；
Ｓ^* _max[n]は、PCM信号の特定のサンプル値ｓ^*[n]に対する最大量子化雑音レベルを表し；
w[n]は、窓関数を表し；
Wは、窓当りのサンプルの数を表す。

本発明の本質的なアイデアは、各フレームに対して量子化雑音レベルＢ_ｑをクレームに記載の（請求される）式に従って計算し、必要に応じて若干の修正を行った後に、当分野において周知の任意の適当な（背景）雑音減算方法を用いて、PCM信号から量子化雑音を除去するところにある。

ここでの全説明を通じて、*は、調節された量（co-ordinated quantity）或いは信号内の量子化雑音の含量（content）を示す。

窓関数は任意に選択される。

クレームに記載される式は、PCM信号のサンプル値s^*[n]の、最小量子化雑音レベルＳ^* _min[n]並びに最大量子化雑音レベルＳ^* _max[n]を必要とする。

本発明の第一の好ましい実施例においては、上述の最小量子化雑音レベルＳ^* _min[n]及び最大量子化雑音レベルＳ^* _max[n]は、PCM信号を生成するために適用された量子化方法から既知であるものと想定される。

本発明の第二の好ましい実施例においては、これら最小量子化雑音レベルＳ^* _min[n]及び最大量子化雑音レベルＳ^* _max[n]は、既知であるものとは想定されず、このため、クレーム３に記載される式に従って予測される。

長所として、上述の第一と第二のいずれの実施例においても、クレームに記載される方法を遂行するために、PCMサンプル値s*[n]とともに、いかなる追加の情報も伝送することを必要とされない。これは、本発明による量子化雑音を除去するための方法を遂行する際に、第一の実施例においては、量子化レベルは既知であるものと想定することができ、第二の実施例においては、参照レベルｉは既知であるものと想定することができるためである（上の最後の２つのパラグラフを参照）。本発明によると、この長所のために、帯域幅を節約することができる。

好ましくは、雑音の減算（noise substraction）は、本発明と同一の出願人による、EP 01201304.1なる出願番号を有する未公開（non-prepublished）の欧州特許出願において開示される背景雑音減算（background noise substracting）方法及びシステムに基づく。このシステムの適用については、後に好ましい実施例として説明される。この特許出願の内容全体が本出願の開示の一部を構成するものとみなされるべきである。

最後に、上述の目的は、請求項９に記載される雑音除去ユニットによって解決される。このユニットの長所は、請求される方法との関連で上で言及した長所と同一である。

好ましくは、請求されるユニット及び方法は、復号器側、すなわち、PCM信号が再び復号される直前で適用される。ただし、これらは、符号器側で適用することもできる。

以下では、本発明を５つの図を用いて説明される。

以下では本発明の一つの好ましい実施例が図１乃至図４を参照しながら説明される。

図１は、量子化雑音を線形或いは対数符号化された入力PCM信号から除去するための量子化雑音除去ユニット１００−７００を示す。

最初に、このユニットは、PCM信号の各フレームに対して量子化雑音レベルＢ_ｑを、最小量子化雑音レベルＳ^* _min[n]及び最大量子化雑音レベルＳ^* _max[n]の両方を考慮しながら計算するための量子化雑音レベル計算ユニット１００を備える。より詳細には、この量子化雑音レベルＢ_ｑは、PCM信号の各フレームに対して一定であり、ある特定のフレームに対して個々に以下の式に従って計算される：

ここで
ｎは、PCM信号のある特定のサンプルを示し；
Ｓ^* _min[n]は、前記PCM信号のある特定のサンプル値ｓ^* [n]に対する最小量子化雑音レベルを表し；
Ｓ^* _max[n]は、前記PCM信号のその特定のサンプル値ｓ^* [n]に対する最大量子化雑音レベルを表し；
w[n]は、窓関数を表し；
Wは、それに対して量子化雑音レベルＢ_ｑが現在計算されている少なくとも特定なフレームを含む窓当りのサンプルの数を表す。

典型的には、窓当りのサンプルの数はフレーム当りのサンプルの数の２倍とされる。

式４において、項：

は、量子化誤差（quantization error）の平均２乗値（mean square value）、つまり、現フレーム内の量子化雑音のエネルギを表す。
フレームサイズは典型的には２ミリ秒とされる。

第一の実施例においては、これら最小量子化雑音レベルＳ^* _min[n]及び最大量子化雑音レベルＳ^* _max[n]は、既知であるものと想定される。

ただし、本発明の第二の実施例においては、これら最小量子化雑音レベルＳ^* _min[n]及び最大量子化雑音レベルＳ^* _max[n]は、例えば、元の信号が異なる量子化器（quantizer）によって量子化されており、符号化の前或いは後に、サンプルに関して追加のスケーリングが適用されていることもあり得るために、既知であるものとは想定されない。このようなケースにおいては、これら量子化レベルは予測する必要がある。

これら量子化レベルを予測するためには、最初に、以降、波形とも呼ばれる、元の信号全体を走査することで、この量子化された波形のサンプル値ｓ^*[n]が受信され、その後、前記サンプル値ｓ^* [n]のすくなくとも一つによって、その波形に量子化法が適用されたことに起因する全ての可能な予め定義された代表レベル（representation level）ｉが表されている（用いられている）か否かのチェックが行なわれる。16-ビット線形PCM量子化法の場合は、２¹⁶＝65536個の可能な代表レベルｉが存在し、このチェックの結果は、65536個の値を有するいわゆる使用テーブル（usage table）ｕ[i]内に記述される。この使用テーブルｕ[i]のこれら値は、（全波形内に現代表レベルｉに対応する少なくとも一つのサンプル値が存在する場合の）１、或いは（全波形内に現代表レベルｉに対応する少なくとも一つのサンプル値が存在しない場合の）０のいずれかとされ、これは、数学的には以下のように表現される：

式（５）において、Ｌは波形長、つまり、全波形内のサンプルの数を表し、Ｎは線形PCM量子化によって使用されるビットの数を表し、上の例においてはN＝１６である。この動作は、u[i]の全ての値を０にて初期化し、式（６）を用いることで簡素化することができる：

ｕ[ｓ^*[ｎ]] ＝１，０≦ ｎ＜Ｌ（６）

こうして、式（５）或いは（６）を用いることで、所望の量子化レベルを予測するために要求される特別な代表レベル（special representation level）i_min[n]及びi_max[N]が見つけられる。より具体的には、i_min[n]は、i[n]から開始して、それに対してu[n]=1である次のより小さな非零の代表レベルであるところの代表レベルであるとして定義され、i_max[N]は、i[n]から開始して、それに対してu[n]=1である次のより大きな非零の代表レベルであるところの代表レベルであるとして定義される。

いわゆるこの調節された代表レベル（co-ordinated representation level）の助けを借りることで、所望の量子化レベルは以下の式に従って予測或いは計算される：

Ｓ^＊ _min ＝ｉ[ｎ] − （ｉ[ｎ] − ｉ_min[ｎ]）／２（７）
Ｓ^＊ _max ＝ｉ[ｎ] ＋（ｉ_max[ｎ] − ｉ[ｎ]）／２（８）

ここで、
ｉは、複数の予め定義された可能な代表レベルの内の１つを表し；
i[n]は、サンプル値ｓ^*[n]に対応する予め定義された代表レベルを表す。

図２は、説明の例においてはテーブル１に示されるように分布するＬ＝９個のサンプル値ｓ^*[n]から成るある与えられた波形に対する、使用アレイ（usage array）、前記特別な代表レベルi_min[ｎ]及びi_max[ｎ]、及び所望の量子化レベルＳ^* _min[n]及びＳ^* _max[n]の、計算を図解する。

図２内には、N=３ビット線形PCM量子化の結果としての８個の異なる可能な代表レベルｉ＝−４、...−1、０、１、...３が存在する。テーブル１の例に対して式（５）或いは（６）に従って計算された使用アレイu[i]は以下の通りとなる：

ｕ[−３] ＝ｕ[−１] ＝ｕ[１] ＝ｕ[２] ＝ｕ[３] ＝ｉ；及び
ｕ[−４] ＝ｕ[−２] ＝ｕ[０] ＝０

次に、この使用アレイから、参照レベル（reference level）i_min[n]及びi_max[n]が、例えば、ｓ^＊[２] ＝ｉ[２] ＝１を有するｎ＝２に対して、上に与えられた定義に従って以下のように計算され、
i_max[２]= ２
i_min[２]＝−1

所望の量子化レベルが、式（７）及び（８）に従って以下のように計算される：

Ｓ^＊ _min ＝１−（１−（−１））／２＝０
Ｓ^＊ _max ＝１＋（２−１）／２＝１．５

ｓ^＊[ｎ]に対して調節されたi[n]が使用アレイｕ内の最初の或いは最後の非零の値である場合は、特別な配慮が必要となる。一つのオプションとしては、両方とも１にセットされた２つの追加のアレイ値ｕ[-２^N-1-1]及びｕ[２^N-1]が割当てられ、常に探索が非零の値が見つかるまで継続される。

もう一つの問題として、その波形内に幾つか有効な量子化レベル（valid quantization level）が用いられてない場合はどうするかという問題がある。より具体的には、１秒より短い波形の場合、使用アレイ（usage-array）には、多くの未使用の（ただし、有効な）量子化レベルが含まれることとなる。これは、通常は、その量子化刻みサイズ（quantization step-size）に対して、境界の所に（その波形がその最大或いは最小値にあるとき）誤った結果を与えるために、量子化雑音の測定レベルに与える影響は小さなものとなる。これらの未使用の有効な量子化レベル（unused valid quantization level）を予測するためのアルゴリズムを用いることもできる。ただし、複雑になるわりに、それに見合うだけの性能の利得は得られない。、実施に当っては、その波形内の使用された信号レベルのみが、有効なレベルであると想定しても構わないように思われる。

既知の或いは予測された量子化レベルＳ^＊ _min及びＳ^＊ _maxを用いて量子化雑音レベルＢ_ｑが計算されると、これらは、これも前記量子化雑音除去ユニットの一部を形成する背景雑音減算ユニット（background noise substracting unit, BNS）２００内に入力される。

図３は、PCM信号から量子化雑音を周波数領域において減算するように実現されたこの背景雑音減算ユニット２００の詳細を示す。これは、PCM信号のスペクトルＳ^＊[ｋ]の振幅│Ｓ^＊[ｋ]│を形成するための振幅形成ユニット２１０、及びPCM信号の信号対雑音（SN）比（signal-to-noise ratio）を以下の式に従って計算するためのSN比計算ユニット２２０を備える：

ＳＮＲ[ｋ] ＝│Ｓ^＊[ｋ]│ ／Ｂ_ｑ（９）

ここで、Ｂ_ｑは前記PCM信号内の量子化雑音のレベルを表す雑音レベルである。

この信号対雑音比ＳＮＲ[ｋ]は、フィルタ更新ユニット２３０に入力され、予め定義されたフィルタアルゴリズムに従って少なくとも一つのフィルタ更新パラメータに基づいてフィルタ振幅F[ｋ]が計算される。このフィルタ振幅Ｆ[ｋ]は、出力スペクトルＳ^b[ｋ]を計算するための計算ユニット２４０に入力され、スペクトルＳ^＊[ｋ]の実数部分Ｒ｛Ｓ^＊[ｋ]｝と虚数部分Ｉ｛Ｓ^＊[ｋ]｝の両方にフィルタ振幅Ｆ[ｋ]が乗じられる。フィルタ更新パラメータ及び従ってフィルタ振幅Ｆ[ｋ]は、好ましくは、出力スペクトルＳ^b[ｋ]が少なくとも実質的に量子化雑音を含まないように調節される。

背景雑音減算ユニット２００は、量子化雑音の除去を周波数領域において遂行するように実現されているために、量子化雑音除去ユニットは、更に、背景雑音減算ユニット２００に入力されるべきPCM信号のスペクトルＳ^＊[ｋ]を計算するため、及び背景雑音減算ユニット２００によって出力されたスペクトルＳ^b[ｋ]を時間領域の信号に変換し戻すための幾つかのユニットを備える。以下のパラグラフにおいてはこれらユニットについて説明する。

図１に戻り、量子化雑音除去ユニットは、更に、重み付けされたPCM信号ｓ^＊ _w[n]を、入力PCM信号のフレームを第一の窓Ｗ１[n]で重み付けすることで生成する第一の窓ブロック３００を備える。こうして重み付けされたPCM信号ｓ^＊ _w[n]は、この重み付けされた信号からスペクトルＳ^＊[ｋ]を計算するスペクトル計算ユニット４００に入力される。好ましくは、このスペクトルは、高速フーリエ変換（FFT）アルゴリズムを用いて計算される。このスペクトルＳ^＊[ｋ]は、次に、背景雑音減算ユニット２００に入力され、これによって、上で図３を参照しながら説明されたやり方にて処理される。

背景雑音減算ユニット２００によって出力されたスペクトルＳ^ｂ[k]は、再変換ユニット５００に入力され、時間領域の信号ｓ^b[n]に変換し戻される。スペクトルＳ^＊[k]がFFTを用いて計算された場合は、この再変換は逆FFTを用いて遂行される。

量子化雑音除去ユニットは、更に、変換の後に、受信された信号ｓ^b[n]を第二の窓Ｗ２[ｎ]にて重み付けし、重み付けされた出力信号ｓ^b _w[n]を生成するための第二の窓ブロック６００、及びこの重み付けされた出力信号ｓ^b _w[n]からのPCM信号の各フレームに対して、最終的な出力信号アークＳ^b _w[n]を個別に計算するためのオーバラップ・アンド・アド（overlap and add）・ユニット７００とを備え、この結果として２つの連続する出力フレーム間の遷移が平滑化される。一つの好ましい実施例においては、これら第一の窓Ｗ１と第二の窓Ｗ２は同一とされる。これらは、量子化雑音レベルＢ_ｑを計算するために用いられる窓関数ｗ[n]とは独立する。ただし、一つの好ましい実施例においては、Ｗ１については、ｗ[n]に対するのと同一の関数が用いられる。

オーバラップ・アンド・アド・ユニット７００は、出力品質の改善にのみ寄与し、量子化雑音の減算を遂行するために絶対に必要なわけではなく、このため、これは省略することもできる。第一の窓ブロック３００及び第二の窓ブロック６００についても同様である。これらは両方ともオーバラップ・アンド・アド・ユニット７００の動作を改善するためにのみ設けられているためである。

図４は、クレームに記載される方法をμ−規則符号化された音声信号に適用したとき達成される良好な信号品質を図解する例を示す。

より具体的には、図４．１は、"Any dictionary will give at least twenty different definitions for it（どのような辞書でもそれに対する少なくとも２０の異なる定義を与えるであろう）"なる発声を録音した、鮮明な、つまり、量子化雑音の無い、男性の声のスペクトルを示し；図４．２は、図４．１に示されるスペクトルのμ−規則符号化されたバージョンを示す。図４．２から、このμ−規則符号化のために、図４．１の鮮明なスペクトルに量子化雑音が追加されることがわかる。図４．２において、この量子化雑音は、グレーの影のエリア４１０によって表されているが、これら対応するエリアは、図４．１においてはきれいである。図４．３は、本発明による量子化雑音除去方法を適用した後の図４．２のスペクトルを示す。このスペクトルは、見ればわかるように、図４．１に示される元の鮮明なスペクトルに対応し、このことは、本発明の方法がPCM信号のスペクトルから量子化雑音を十分に除去できる能力を有することを意味する。図４．４は、図４．２に示されるスペクトルから量子化雑音を除去するために本発明による方法によって生成される使用アレイｕ[ｉ]を示す。

背景雑音減算ユニットを含む本発明による量子化雑音除去ユニットを示す図である。参照値Ｉとサンプル値ｓ^＊[n]との間の相関を解説するための例を示す図である。背景雑音減算ユニットを詳細に示す図である。鮮明な男性の声のスペクトルを示す図である。図４．１に示されるスペクトルのμ-規則符号化されたバージョンを示す図である。図４．１に示されるスペクトルのμ-規則符号化されたバージョンの本発明による量子化雑音減算後の様子を示す図である。図４．２に示されるスペクトルに量子化雑音除去方法を適用するために生成された使用アレイu[i]を示す図である。当分野において周知の線形符号化PCM信号及び非線形符号化PCM信号に対する量子化レベルを示す図である。

符号の説明

１００：量子化雑音レベル計算ユニット
２００：背景雑音減算ユニット（ＢＮＳ）
３００：第一の窓ブロック
４００：スペクトル計算ユニット
５００：再変換ユニット
６００：第二の窓ブロック
７００：オーバラップ・アンド・アド・ユニット

Claims

フレーム内にセグメント化されたパルス符号変調（ＰＣＭ）信号から量子化雑音を除去するための方法であって、
ｎを、前記ＰＣＭ信号のある特定のサンプル；Ｓ^＊ _min[ｎ]を、前記ＰＣＭ信号のある特定のサンプル値ｓ^＊[n]に対する最小量子化雑音レベル；Ｓ^＊ _max[n]を、前記ＰＣＭ信号の前記特定のサンプル値ｓ^＊[n]に対する最大量子化雑音レベル；w[n]を、窓関数；Ｗを窓当りのサンプルの数を表すとき、前記ＰＣＭ信号の各フレームに対して、一定な量子化雑音レベルＢ_ｑを式：

に従って計算するステップと、
前記ＰＣＭ信号から前記量子化雑音レベルＢ_ｑによって表される量子化雑音を減算するステップと
を含むことを特徴とする方法。
前記最小量子化雑音レベルＳ^＊ _min並びに前記最大量子化雑音レベルＳ^＊ _maxは既知であることを特徴とする請求項１記載の方法。
前記最小量子化雑音レベルＳ^＊ _min及び前記最大量子化雑音レベルＳ^＊ _maxは、以下の式：

Ｓ^＊ _min＝ｉ[ｎ] − （ｉ[ｎ] − ｉ_min[ｎ]）／２
Ｓ^＊ _max＝ｉ[ｎ] ＋（ｉ_max[ｎ] − ｉ[ｎ]）／２

に従って予測され、
ここで、
iは、特定のPCM量子化方法が元の信号に適用されたことに起因する予め定義された複数の可能な代表レベルの内の１つを表し；
i[n]は、特定のｎに対してサンプル値s*[n]に対応する予め定義された代表レベルを表し；
i_min[n]は、i[n]から開始して、それに対してｕ[n]＝１である次のより小さな非零の代表レベルである代表レベルを表し；
i_max[N]は、i[n]から開始して、それに対してｕ[n]＝１である次のより大きな非零の代表レベルである代表レベルを表し；
使用アレイｕ[ｉ]は：

として定義され、
ここで、
Lは、前記全ＰＣＭ信号内のサンプルの数を表し；
Nは、前記ＰＣＭサンプル値ｓ^＊[n]を生成するために前記ＰＣＭ信号を用いて元のサンプル値を量子化するために用いられたビットの数を表すことを特徴とする請求項１記載の方法。
前記量子化雑音レベルＢ_ｑによって表される量子化雑音の前記ＰＣＭ信号からの減算は、周波数領域において、
前記ＰＣＭ信号s*[n]のスペクトルＳ^＊[ｋ]を計算し、この振幅│Ｓ^＊[ｋ]│を形成するステップと、
前記スペクトルＳ^＊[ｋ]の信号対雑音比ＳＮＲ[ｋ]を、ＳＮＲ[ｋ]＝│Ｓ^＊[ｋ]│／Ｂ_ｑに従って計算するステップと、
前記信号対雑音比ＳＮＲ[ｋ]からフィルタ振幅Ｆ[ｋ]を予め定義されたフィルタアルゴリズムに従って少なくとも一つのフィルタ更新パラメータに基づいて計算するステップと、
前記スペクトルＳ^＊[ｋ]の実数部分Ｒ｛Ｓ^＊[ｋ]｝及び虚数部分I｛Ｓ^＊[ｋ]｝の両方に前記フィルタ振幅Ｆ[ｋ]を乗ずることで、少なくとも実質的に前記量子化雑音を含まない出力スペクトルＳ^ｂ[ｋ]を計算するステップと、を遂行することで達成され、
その後、前記出力スペクトルＳ^ｂ[ｋ]が時間領域の信号ｓ^ｂ[ｎ]に再変換される、ことを特徴とする請求項１記載の方法。
前記フィルタ更新パラメータ及び従ってフィルタ振幅Ｆ[ｋ]は、前記残りの出力スペクトルＳ^ｂ[ｋ]内の前記量子化雑音ができるだけ低くなるように調節されることを特徴とする請求項４記載の方法。
更に、
前記入力ＰＣＭ信号のフレームを第一の窓ｗ１[n]にて重み付けし、この重み付けされた信号からスペクトルＳ^＊[ｋ]を計算するステップと、
前記再変換された後に受信された前記信号ｓ^ｂ[ｎ]を第二の窓ｗ２[n]にて重み付けし、重み付けされた出力信号ｓ^ｂ _w[n]を生成するステップと、
前記重み付けされた出力信号ｓ^ｂ _w[n]からのＰＣＭ信号の現フレームに対して最終的な出力信号アークＳ^ｂ _w[n]を計算するステップとを含み、これによって２つの連続する出力フレーム間の遷移が平滑化されることを特徴とする請求項４記載の方法。
前記ＰＣＭ信号の前記スペクトルＳ^＊[ｋ]の計算は高速フーリエ変換FFTを用いて遂行され、
前記出力スペクトルＳ^ｂ[ｋ]の時間領域の信号ｓ^ｂ[n]への再変換は逆FFTを用いて遂行されることを特徴とする請求項４記載の方法。
前記第一の窓ｗ１と第二の窓ｗ２は同一であることを特徴とする請求項６記載の方法。
フレーム内にセグメント化されたパルス符号変調（ＰＣＭ)信号から量子化雑音を除去するための量子化雑音減算ユニットであって、
前記ＰＣＭ信号の各フレームに対して、一定な量子化雑音レベルＢ_ｑを式：

に従って計算するための量子化雑音レベル計算ユニット（１００）と、
前記ＰＣＭ信号から前記量子化雑音レベルＢ_ｑによって表される量子化雑音を減算するための背景雑音減算ユニット（２００）とを備え：
ここで、
ｎは、前記ＰＣＭ信号のある特定のサンプルを示し；
Ｓ^＊ _min[n]は、前記ＰＣＭ信号のある特定のサンプル値Ｓ^＊[n]に対する最小量子化雑音レベルを表し；
Ｓ^＊ _max[n]は、前記ＰＣＭ信号の前記特定のサンプル値Ｓ^＊[n]に対する最大量子化雑音レベルを表し；
ｗ[n]は、窓関数を表し；
Ｗは、窓当りのサンプルの数を表すことを特徴とする量子化雑音除去ユニット。
復号器側に配置されることを特徴とする請求項９記載の量子化雑音除去ユニット。