JP2007006317A - Σδ型ノイズシェーパ - Google Patents

Abstract

【課題】 変調率を向上させ、かつ量子化雑音を効果的に抑制するΣΔ型ノイズシェーパを提供する。
【解決手段】 ディジタル入力信号Ｘ（ｚ）を、サンプリング周期毎に信号レベル検出手段１２でレベル検出し、フィルタ制御手段１３は、そのレベル検出結果に対応して可変にノイズシェーピングフィルタ１７の伝達特性を制御し、前記ノイズシェーピングフィルタ１７は、加算器１６で信号Ｗ（ｚ）と符号反転した信号Ｙ（ｚ）との加算結果として取り出される量子化雑音Ｑ（ｚ）の炉波動作をおこない信号Ｓ（ｚ）を得、加算器１５で入力信号Ｘ（ｚ）と加算され信号Ｗ（ｚ）となり量子化器１４で再量子化され、出力信号Ｙ（ｚ）となる。
【選択図】図４

Description

本発明は、ΣΔ型ノイズシェーパに関する。

ΣΔ型ノイズシェーパは、ディジタル信号処理過程で生じる量子化雑音の周波数分布を偏らせ、信号帯域（通常はオーディオ帯域）での量子化雑音を減らす技術である。

例えば、ディジタル・オーディオ機器において、スイッチング動作で増幅作用を行うＤ級アンプが用いられることがあるが、このときＣＤ等のディジタル記録媒体からのＰＣＭ信号を、このD級アンプの駆動入力に適したＰＷＭ信号に変換する信号処理過程で、ΣΔ型ノイズシェーパがＤ／Ｄ変換（再量子化）に使用され、その際発生する量子化雑音の低減に重要な役割を果たしている。

図１は、従来のΣΔ型ノイズシェーパの原理的な構成図である。量子化器、加算器１，加算器２、ノイズシェーピングのためにフィードバック回路に挿入されたノイズシェーピングフィルタ（伝達関数Ｈ（ｚ））から成り、入力信号Ｘ（ｚ）を処理して、出力信号Ｙ（ｚ）を出力する。

このΣΔ型ノイズシェーパの基本特性は、信号Ｘ（ｚ）、Ｙ（ｚ）及び量子化器で生じる量子化雑音Ｑ（ｚ）の間の関係として次式で表される。

上記式（１）は、ΣΔ型ノイズシェーパの出力信号Ｙ（ｚ）が、入力信号Ｘ（ｚ）自身と量子化雑音Ｑ（ｚ）を伝達関数（１−Ｈ（ｚ））で整形した整形後の雑音との和であることを示している。この伝達関数（１−Ｈ（ｚ））は、ΣΔ型ノイズシェーパの量子化雑音に対する伝達特性を示しており、ノイズシェーピング特性NＳ（ｚ）と呼ばれる。すなわち、これらの関係は次式（２）で表される。

このノイズシェーピング特性ＮＳ（ｚ）あるいはノイズシェーピングフィルタの伝達関数Ｈ（ｚ）の構成を工夫して、入力信号Ｘ（ｚ）の信号帯域での整形後の雑音を減らすことがΣΔ型ノイズシェーパ技術の主要目的の一つであった。

このため、ノイズシェーピングフィルタＨ（ｚ）として、まずＦＩＲ（Finite Impulse Response）フィルタを使用しその次数の高次化がはかられた（文献１を参照）。図２は，この場合のノイズシェーピング特性ＮＳ（ｚ）の周波数特性であり、次数が上がるほど信号帯域でのノイズレベルは減少する一方、高域でのノイズレベルは増大している（縦軸は量子化雑音レベルであって、ΣΔ型ノイズシェーパのない場合を０デシベルとし、横軸はオーバーサンプリング周波数での正規化周波数を示す。）
図３（ａ）は、このような周波数特性を持つΣΔ型ノイズシェーパの出力信号Ｙ（ｚ）波形の一例である。ΣΔ型ノイズシェーパのない量子化雑音（同図（ｂ））と比較すると、雑音波形は鋭いスパイク状になっている。この高域成分が強調された雑音は、信号帯域とは分離されており、ローパスフィルタでカットできるので問題はないということで高次化が進められた。

本田潤編著：「Ｄ級／ディジタル・アンプの設計と製作」、第９章、１８３ｐ〜２１８ｐ、ＣＱ出版社

しかし、従来技術での高域で増大した量子化雑音は、量子化器の許容（最大）振幅レベルを超えると、発振を起こすなど正常動作を妨げる。また、これを避るためには、雑音余裕をとって信号成分を小さくせざるを得ず、いわゆる量子化器の変調率（量子化器の公称信号レンジに対する実際に扱える信号レンジの比）を低下させ、後段のＤ級増幅器などの効率低下やＳ／Ｎを悪化させてしまうという問題を抱えていた。

上記問題に対して、極シフト型のΣΔ型ノイズシェーパが考案された。従来のΣΔ型ノイズシェーパの伝達特性の極が原点に固定されていたのに対し、極をｚ平面の原点から実軸上を右へシフトさせることによって、高域での量子化雑音を抑制し、信号振幅が大きいときの量子化器の発振など異常動作をなくし、変調率を上げることが可能になる。しかし、これは信号帯域での雑音を増大させるという犠牲を伴うものであり、ΣΔ型ノイズシェーパ本来の目的である信号帯域での量子化雑音の抑制を達成できないという欠点を有している。

本発明は、こうした従来の問題に鑑みなされたもので、簡易な構成で、ノイズシェーピング特性を可変制御することによって、変調率・安定性が高く、かつ量子化雑音抑制効果も高いΣΔ型ノイズシェーパを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、ノイズシェーピングフィルタを備えたΣΔ型ノイズシェーパであって、入力されるディジタル信号の各サンプリング周期での信号レベルを検出する信号レベル検出手段と、上記ノイズシェーピングフィルタの特性を、上記信号レベル検出手段の検出結果に対応して可変に制御するフィルタ特性制御手段とを備え、前記フィルタ特性制御手段は、サンプリング周期毎に、前記信号レベル検出手段のレベル検出結果に応じて、前記信号レベルが高い場合ほどノイズシェーピング特性の高域での伝達特性が抑制されるよう前記ノイズシェーピングフィルタ特性を制御することを特徴とする。

本発明の第１の実施形態について図を参照して説明する。
図４は、本実施形態に係るΣΔ型ノイズシェーパの基本構成図である。
図４において、本ΣΔ型ノイズシェーパ１０は、信号レベル検出手段１２、フィルタ特性制御手段１３、量子化器１４、加算器１５、１６、ノイズシェーピングフィルタ１７を備えて構成されている。入力信号Ｘ（ｚ）は処理対象であるディジタル信号であり、出力信号Ｙ（ｚ）は再量子化されたディジタル信号である。これら信号の表示は、例えば入力信号Ｘ（ｚ）は、サンプリング時点での入力信号Ｘ（ｎＴ）に対するｚ変換表示である。他の信号についても同様である。

先ずΣΔ型ノイズシェーパとしての構成、及び動作について説明する。
信号レベル検出手段は、入力信号Ｘ（ｚ）の信号レベル（振幅の絶対値）が、所定の信号レベルのどのレベルにあるかを、サンプリング時点毎に検出し、そのレベル検出結果をフィルタ制御手段１３に伝える。

以下説明の便宜のため、信号レベル検出手段１２のレベル検出結果は「ロー」と「ハイ」の２種類である場合について説明する。

フィルタ特性制御手段１３は、ノイズシェーピングフィルタ１７の伝達特性Ｈ（ｚ）を、上記レベル検出結果の「ロー」「ハイ」に対応して可変に制御する。

量子化器１４は、信号Ｗ（ｚ）を再量子化し、出力信号Ｙ（ｚ）ととして出力する。このとき発生する量子化雑音を低減するのがΣΔ型ノイズシェーパの役割である。

加算器１５は、入力信号Ｘ（ｚ）とノイズシェーピングフィルタ１７からの信号Ｓ（ｚ）との加算をして信号Ｗ（ｚ）を出力する。

加算器１６は、量子化器１４の前後の信号Ｗ（ｚ）、Ｙ（ｚ）の差分をとる。この差分信号は、量子化器１４で発生する再量子化に伴う量子化雑音Ｑ（ｚ）そのものである。

ノイズシェーピングフィルタ１７は、量子化雑音Ｑ（ｚ）をその伝達特性Ｈ（ｚ）で処理して入力側に帰還する。伝達特性Ｈ（ｚ）はフィルタ制御手段１３によって可変制御される。

次に、かかる構成を備えるΣΔ型ノイズシェーパ１０の動作について説明する。
動作をフィルタ制御段階と信号処理段階の２段階に分けて説明する。

フィルタ制御段階では、入力信号Ｘ（ｚ）が供給されると、信号レベル検出手段１２で信号レベルが検出され、レベル検出結果「ロー」又は「ハイ」が、フィルタ制御手段１３へ出力され、このレベル検出結果に対応して，フィルタ制御手段１３は、このサンプリング時点で用いるノイズシェーピングフィルタ１７の特性Ｈ（ｚ）を制御する。

信号処理段階では、まず、ノイズシェーピングフィルタ１７が、フィルタ制御手段１３で制御された特性をもって動作し、シェーピング出力信号Ｓ（ｚ）を加算器１５に供給する。

次に入力信号Ｘ（ｚ）が、前記シェーピング出力信号Ｓ（ｚ）と加算器１５で加算され、信号Ｗ（ｚ）となり、信号Ｗ（ｚ）は量子化器１４で再量子化され、出力信号Ｙ（ｚ）となる。

次にノイズシェーピングのために、出力信号Ｙ（ｚ）は符号反転され、信号Ｗ（ｚ）と加算器１６で加算され、量子化器１４で生じた量子化雑音Ｑ（ｚ）が取り出され、ノイズシェーピングフィルタ１７に入力され、次のサンプリング周期に備え待機して、このサンプリング周期の動作を終える。

次に、本ΣΔ型ノイズシェーパが具備する特性及び効果について図５及び図６を参照して説明する。

図５は、本実施形態において、信号レベルに対応して使用する２つのノイズシェーピング特性ＣＬ、ＣＨの例を示している。ノイズシェーピング特性ＮＳ（ｚ）は、式（２）の通り、ノイズシェーピングフィルタ１７の伝達特性Ｈ（ｚ）から一意に決まる。詳細は後記の実施例で述べる。

特性ＣＬは、信号レベルが「ロー」のときに使用される特性であって、信号帯域における量子化雑音の低減を主目的にしている。特性ＣＨは、信号レベルが「ハイ」のときに使用される特性であって、特性ＣＬに比して高域での量子化雑音を抑圧する性質をもつ。

フィルタ制御手段１３の制御論理は次のようになっている。

信号レベルが「ロー」のとき −−−＞ 特性ＣＬで動作
信号レベルが［ハイ］のとき −−−＞ 特性ＣＨで動作

図６は、上記の制御論理で動作する本ΣΔ型ノイズシェーパの出力信号Ｙ（ｚ）の波形例を示している。入力信号Ｘ（ｚ）が正弦波の例であるが、入力信号レベルが「ハイ」の時は、量子化雑音の振幅が顕著に減少している。

この信号レベルが大きいところでの量子化雑音の減少によって、従来技術が抱えていた量子化器の最大量子化レベルを超える雑音による量子化器の発振動作等の問題、さらには変調率の低下の問題が解決されることが容易に分かる（本図６と図３を参照）。

信号レベルが「ロー」のところで目立つ振幅の大きな量子化雑音は、特性ＣＬに対応していて、信号帯域とは離れた高域で強調されたノイズであるため、容易にフィルタでカットできるので問題はない。

しかし、信号レベルが「ハイ」の時の振幅が減少した量子化雑音は、特性ＣＨに対応しているので、見かけの振幅はともかく実際には信号帯域における雑音は、特性ＣＬで動作するときに比べ増えている。

図６において、信号レベルが高いときの量子化雑音の振幅が小さくなって、もちろん特性CHを常時使う場合に比べれば、信号帯域での雑音は減少する。しかし、特性CLを常時使う場合に比べれば雑音は増大していることは確かであり、これは上述の量子化器の発振動作等の問題、さらには変調率の低下の問題が解決されることの対価と云える。

ところが、本ΣΔ型ノイズシェーパにあっては、オーディオ帯域信号を対象とする場合には、前記の特性ＣＨでの信号帯域での量子化雑音の増大は、人の聴覚にはほとんど検知されず、結果的には信号帯域では特性CLで常に動作しているように見えるという特性が備わっている。

これは人間の聴覚が、信号レベルが低いときには感じる雑音を、信号レベルが高いときには感じないという特性を持っているためである。

ちなみに、この聴覚特性は古くから知られており、この特性を利用して、例えば非線形ＰＣＭ符号器においては、信号レベルが高いほど量子化器の量子化ステップ幅を粗くして、符号化ビット数の削減等に利用している。当然、信号レベルが高いところで量子化雑音は増大するが、聴覚には検知され難いため問題が生じないためである。

このように本実施形態のΣΔ型ノイズシェーパは、ノイズシェーピング特性のアクティブな制御によって信号帯域での雑音増大を抑えながら、安定動作や変調率の向上を成し遂げている。さらには、本実施形態の信号処理が人の聴覚特性に適合しているため、オーディオ帯域の信号に使用する場合には、量子化雑音の実質的低減が可能である。

以上、信号の絶対値のレベルを「ロー」「ハイ」の２レベルに区分して、そのレベルに応じてノイズシェーピングフィルタの特性を制御する実施形態について説明してきた。これは説明の便宜のためであって、本実施形態は、以下で述べるように多値レベルに容易に拡張可能である。

信号レベルを多値レベル（ｍレベルと記す）に検出するｍレベル検出手段と、ｍレベルの検出結果に対応して予め設定されたｍ個の異なったノイズシェーピング特性ＮＳ_ｊ（ｚ）（ｊ＝１，２，…，ｍ）を実現するように，フィルタ制御手段でノイズシェーピングフィルタ特性Ｈ（ｚ）を制御する。すなわち、サンプリング周期毎に、信号レベル検出結果がｋ番目であれば、ノイズシェーピングフィルタを制御して、その特性Ｈ_ｋ（ｚ）＝１−ＮＳ_ｋ（ｚ）を備えるようにして実現できることは明白である。多値レベルの制御によって、より精細に量子化雑音を制御することが可能であり、ΣΔ型ノイズシェーパ特性の一層の向上が期待できる。

次に本発明に係るΣΔ型ノイズシェーパの実施例について説明する。
図７は、本実施形態のΣΔ型ノイズシェーパの構成を示したブロック図である。
図７において、本ΣΔ型ノイズシェーパ１０は、信号レベル検出器１２ａ，乗数係数選択器１３ａ、量子化器１４、加算器１５、１６及びノイズシェーピングフィルタ１７を有して構成されている。実施形態と対応するブロックには同符号を付している。また、入力信号Ｘ（ｚ）は高精度（例えば１６ビット）のＰＣＭ信号であり、出力信号Ｙ（ｚ）は低ビット（例えば５ビット）のＰＣＭ信号である。これら信号の表示、例えば入力信号Ｘ（ｚ）は、サンプリング時点での入力信号Ｘ（ｎＴ）に対するｚ変換表示である。他の信号についても同様である。

先ずΣΔ型ノイズシェーパとしての構成及び動作について説明する。
ノイズシェーピングフィルタ１７は、ｎ次の伝達関数Ｈ（ｚ）を備えるディジタルフィルタであって、遅延器Ｄ_ｉ、フォワード係数器Ａ_ｉ、バックワード係数器Ｂ_ｉ、フォワード加算器ＫＦ_ｉ、バックワード加算器ＫＢ_ｉ及び加算器Ｋを備えて構成されている。ここで符号のサフィックスｉは，１からｎまで変化する。遅延器Ｄ_ｉとフォワード係数器Ａ_ｉがＦＩＲフィルタを形成し、また、遅延器Ｄ_ｉとバックワード係数器Ｂ_ｉがＩＩＲフィルタを形成するが、これらが一体となって量子化雑音のシェーピングをおこなう。

このノイズシェーピングフィルタ１７の伝達関数Ｈ（ｚ）は、フォワード係数器Ａ_ｉの乗数係数をａ_ｉ、バックワード係数器の乗数係数をｂ_ｉとすると、次式で表される。

ただし、記号Σは、サフィックスｉに対する１からｎまでの総和を表すものである。

また，ｎ個の乗数係数ａ_ｉ、及びｂ_ｉをまとめて指示するときにはベクトル表示α、β（α＝（ａ_１，ａ_２，…，ａ_ｎ）、β＝（ｂ_１，ｂ_２，…，ｂ_ｎ））を使用する。

信号レベル検出器１２ａは、サンプル時点毎に、入力信号Ｘ（ｚ）の信号レベル（振幅の絶対値）が所定の信号レベルのどのレベルにあるかを検出し、そのレベル検出結果を乗数係数選択器１３ａに伝える。以下説明の便宜のため、信号レベル検出器１２のレベル検出結果は「ロー」と「ハイ」の２種類である場合について説明する。

乗数係数選択器１３ａは、ノイズシェーピングフィルタ１７のフォワード乗数係数器Ａ_ｉ、及びバックワード乗数係数器Ｂ_ｉの２つの乗数係数の組，（α_Ｌ、β_Ｌ）＝（（ａｌ_１，ａｌ_２，…，ａｌ_ｎ），（ｂｌ_１，ｂｌ_２，…，ｂｌ_ｎ））と、（α_Ｈ、β_Ｈ）＝（（ａｈ_１，ａｈ_２，…，ａｈ_ｎ，），（ｂｈ_１，ｂｈ_２，…，ｂｈ_ｎ））（それぞれ略記するときは、（α_Ｌ、β_Ｌ）、（α_Ｈ、β_Ｈ）と表示する）を記憶している。乗数係数の組（α_Ｌ、β_Ｌ）は信号レベルが「ロー」のときに対応し、乗数係数の組（α_Ｈ、β_Ｈ）は信号レベルが「ハイ」のときに対応し、信号レベルの「ロー」「ハイ」に応じてどちらか一方が選択されて、ノイズシェーピングフィルタ１７を可変に制御する乗数係数として使用される。

量子化器１４は、精度の高い入力信号Ｗ（ｚ）を精度の低い（低ビットの）信号Ｙ（ｚ）に再量子化する。このとき発生する量子化雑音を低減するのがΣΔ型ノイズシェーパの役割である。

加算器１５は、入力信号Ｘ（ｚ）とノイズシェーピングフィルタ１７からの信号Ｓ（ｚ）との加算をして信号Ｗ（ｚ）を出力する。

加算器１６は、量子化器１４の前後の信号Ｗ（ｚ）、Ｙ（ｚ）の差分をとるが、この差分信号は、量子化器１４で発生する再量子化に伴う量子化雑音Ｑ（ｚ）そのものである。

次に、かかる構成を有するΣΔ型ノイズシェーパ１０の動作について説明する。

入力信号Ｘ（ｚ）が供給されると、信号レベル検出器１２ａで信号レベルが検出され、「ロー」「ハイ」に対応するレベル検出結果が、乗数係数選択器１３ａへ出力される。このレベル検出結果により，乗数係数選択器１３ａでは、このサンプリング時点で用いるノイズシェーピングフィルタ１７の乗数係数の組（α、β）として、「ロー」の場合には乗数係数の組（α_Ｌ、β_Ｌ）を、「ハイ」の場合は乗数係数の組（α_Ｈ、β_Ｈ）を選択し、ノイズシェーピングフィルタ１７の乗数係数を設定する。

ノイズシェーピングフィルタ１７は、設定された乗数係数の組（α_Ｌ、β_Ｌ）又は（α_Ｈ、β_Ｈ）で定まるノイズシェーピング動作をおこなう。すなわちノイズシェーピングフィルタ１７は、各遅延器Ｄ_ｉに記憶されている信号と乗数係数の組（α、β）（実際には（α_Ｌ、β_Ｌ）又は（α_Ｈ、β_Ｈ）のどちらか）との乗算を各係数器Ａ_ｉ、Ｂ_ｉで実行し、結果を加算器ＫＡ_ｉ，ＫＢ_ｉでそれぞれ加算する。これによって、シェーピング出力信号Ｓ（ｚ）とバックワード信号Ｂ（ｚ）が計算され、このサンプリング周期におけるノイズシェッピング動作は完了するので、次の入力信号Ｘ（ｚ）の処理過程に進む。

この入力信号Ｘ（ｚ）の処理過程では、まず入力信号Ｘ（ｚ）が、加算器１５でノイズシェーピングフィルタ１７からのシェーピング出力信号Ｓ（ｚ）と加算されて信号Ｗ（ｚ）となり、この信号Ｗ（ｚ）は量子化器１４で再量子化され、ΣΔ型ノイズシェーパからの出力信号Ｙ（ｚ）となる。

次に加算器１６で、符号反転した出力信号Ｙ（ｚ）と信号Ｗ（ｚ）との加算がなされ、量子化器１４で生じた量子化雑音Ｑ（ｚ）が取り出され、加算器Ｋでバックワード信号Ｂ（ｚ）と加算され、遅延器Ｄ１への入力信号Ｎ（ｚ）となる。この時点で次のサンプリング周期での動作に備え、遅延器Ｄ_ｉが左シフト動作を行い、各遅延器Ｄ_ｉに記憶された信号Ｎ（ｚ）ｚ^−ｉを一つづつ左の遅延器に移し、このサンプリング周期におけるΣΔ型ノイズシェーパ動作は完了し、次のサンプリング周期の動作に移る。

このように、本実施例のΣΔ型ノイズシェーパは、入力信号レベルの違いに対応して、ノイズシェーピングフィルタ特性を制御することによって、ノイズシェーピング特性の最適化を図るものである。

次に、乗数係数の組（α_Ｌ、β_Ｌ）及び（α_Ｈ、β_Ｈ）の具体的な決定法を説明する。
ノイズシェーピングフィルタ１７の特性Ｈ（ｚ）は、乗数係数の組（α、β）＝（（ａ_１，ａ_２，…，ａ_ｎ），（ｂ_１，ｂ_２，…，ｂ_ｎ））を用いて式（２）で決まるが、これら乗数係数とノイズシェーピング特性ＮＳ（ｚ）との関係は，次式で表される。

ただし、記号Σは、サフィックスｉに対する１からｎまでの総和を表す。

上記式（４）の関係を利用して、ノイズシェーピング特性とそれを実現する乗数係数の組α（α_Ｌおよびα_Ｈ）の具体例を挙げる。

「極シフト型ΣΔ型ノイズシェーパ」
本実施例は、信号レベル「ロー」のときに動作するノイズシェーピング特性（ＮＳ_Ｌ（ｚ）と記す）が、上記式（４）の零点が全てｚ平面の（１，０）点にある、すなわち上記式（２）の分子が（ｚ−１）^ｎの形を有し、多重極はｚ平面の原点にあるとして特徴付けられる。

また、信号レベル「ハイ」のときに動作するノイズシェーピング特性（ＮＳ_Ｈ（ｚ）と記す）は、上記式（２）の零点は全てｚ平面の（１，０）点にあり、多重極がｚ平面の原点から実軸に沿って右にｐ（０＜ｐ＜１）だけシフトした点にある、すなわち上記式（２）の分母が（ｚ−ｐ）^ｎの形を備えているとして特徴付けられる（図８（ａ）参照）。

以上の特徴付けで、ｎ次のノイズシェーピングフィルタの乗数係数の組（α_Ｌ、β_Ｌ）＝（（ａｌ_１，ａｌ_２，…，ａｌ_ｎ），（ｂｌ_１，ｂｌ_２，…，ｂｌ_ｎ））及び（α_Ｈ、β_Ｈ）＝（（ａｈ_１，ａｈ_２，…，ａｈ_ｎ），（ｂｈ_１，ｂｈ_２，…，ｂｈ_ｎ））は決まる。

一例としてノイズシェピングフィルタの次数が４次の場合（ｎ＝４）を示すと、ＮＳ_Ｌ（ｚ）に対応するノイズシェーピングフィルタの乗数係数の組（α_Ｌ、β_Ｌ）は、ａｌ_１＝４、ａｌ_２＝−６、ａｌ_３＝４、ａｌ_４＝−１であり、ｂｌ_ｉ（ｉ＝１，２，…，４）はすべて零である。

一方、ＮＳ_Ｈ（ｚ）に対応するノイズシェーピングフィルタの乗数係数の組（α_Ｈ、β_Ｈ）は、ｂｈ_１＝４ｐ、ｂｈ_２＝−６ｐ^２、ｂｈ_３＝４ｐ^３、ｂｈ_４＝−ｐ^４、また、ａｈ_１＝４−４ｐ、ａｈ_２＝−６＋６ｐ^２、ａｈ_３＝４−４ｐ^３、ａｈ_４＝−１＋ｐ^４である。

ここでｐ（０＜ｐ＜１）の具体的な値の決定は、この極が右にシフトするほど（ｐが大きくなるほど）、高域のノイズは抑制されるが、反対に信号帯域の量子化雑音は増加するので、実際の利用環境を考慮して行う必要がある。

例えばｐ＝０．５と云うように決定すれば，具体的なノイズシェーピングフィルタの乗数係数の組α_Ｈが決まるので、ノイズシェーピングフィルタの乗数係数の組α_Ｌ及びα_Ｈを、予め乗数係数選択器１３（図５参照）に記憶させることによって、本実施例に係るΣΔ型ノイズシェーパの実現が可能である。

この実施例の変形として、信号レベル「ロー」のときに選択・利用するノイズシェーピング特性ＮＳ_Ｌ（ｚ）の極の位置が、ｚ平面の原点ではなく原点付近にシフトした場合がある。この場合は、上述のノイズシェーピング特性ＮＳ_Ｈ（ｚ）で、異なった２つのｐの値で決まる２つの特性を切り替えることに相当する。

「零点・極シフト型ΣΔ型ノイズシェーパ」
実施例２では全て零点は点（１，０）にあるとしていたが、本実施例では、ノイズシェーピング特性として、図８（ｂ）に示すように，零点対がｚ平面上の点（１，０）から単位円上をシフトした位置にあり（ｎが奇数の場合には、単独の零点が点（１，０）の位置にある）、極の位置等は実施例１と同じように極シフトで切り替える構成のものである。零点シフトを用いることで、信号帯域端での雑音抑制特性を、実施例１より高めたい場合に有効である。

「フィルタ次数切替型ΣΔ型ノイズシェーパ」
本実施例では、２つの次数の異なるノイズシェーピングフィルタの切替によって実現する。例えば、信号レベル「ロー」のときに選択・利用するノイズシェーピング特性（ＮＳ_Ｌ（ｚ）と記す）を４次のＦＩＲ型ノイズシェーピングフィルタに対応させ、信号レベル「ハイ」のときに選択・利用するノイズシェーピング特性（ＮＳ_Ｈ（ｚ）と記す）を，例えば２次のＦＩＲ型ノイズシェーピングフィルタに対応させるというように次数ｎの違いを利用して、必要な２つのノイズシェーピング特性を作るものである。

具体例として、式（２）で多重極の位置がｚ平面の原点にあり（分母の係数ｂ_ｉを全て０とすることと同じ）、零点の位置は全てｚ平面の（１，０）点にある場合、すなわち式（２）の分子が（ｚ−１）^ｎの形を備える場合において、次数４と次数２を選択し切り替えるものである。

この場合には、信号レベル「ロー」のときに選択・利用するノイズシェーピング特性（ＮＳ_Ｌ（ｚ）と記す）は、（ｚ−１）^４であり，ＮＳ_Ｌ（ｚ）に対応するノイズシェーピングフィルタの乗数係数の組（α_Ｌ、β_Ｌ）＝（ａｌ_１，ａｌ_２，…，ａｌ_４），（ｂｌ_１，ｂｌ_２，…，ｂｌ_４））は、ａｌ_１＝４、ａｌ_２＝−６、ａｌ_３＝４、ａｌ_４＝−１であり、ｂｌ_ｉはすべて零である。また、信号レベル「ハイ」のときに選択・利用するノイズシェーピング特性（ＮＳ_Ｈ（ｚ）と記す）は、（ｚ−１）^２であり，ノイズシェーピングフィルタの乗数係数の組（α_Ｈ、β_Ｈ）＝（（ａｈ_１，ａｈ_２），（ｂｈ_１，ｂｈ_２））は、ａｌ_１＝２、ａｌ_２＝−１、であり、ｂｈ_ｉも全て零である。これら乗数係数の組α_Ｌ及びα_Ｈを、予め乗数係数選択器１３（図５参照）に記憶させることによって、本実施例に係るΣΔ型ノイズシェーパの実現が可能である。

以上、信号レベルの絶対値を「ロー」「ハイ」の２レベルに区分して、そのレベルに応じてノイズシェーピングフィルタの特性を切り替える実施形態について説明してきた。しかし、これは説明を簡潔にするためであり、本実施形態の入力信号を２レベルに限定するものではない。

信号レベルを多レベル（ｍレベルと記す）に検出するｍレベル検出器と、ｍレベルの検出結果に対応して予め設定されたｍ種の異なったノイズシェーピングフィルタ特性Ｈ_ｊ（ｚ）（ｊ＝１，２，…，ｍ）に対応するｍ種の乗数係数の組（α_ｊ、β_ｊ）＝（（ａｊ_１，ａｊ_２，…，ａｊ_ｎ），（ｂｊ_１，ｂｊ_２，…，ｂｊ_ｎ））（ｊ＝１，２，…，ｍ）を乗数係数選択器に記憶させておき、サンプリング周期毎に入力信号のレベル検出結果に応じた乗数係数の組を選択してノイズシェーピングフィルタ１７の動作をおこなわせることによって実現できることは明白である。多レベルの切替によって、より精細に量子化雑音を制御することができ、ノイズシェーピング特性の向上が期待できる。

次に第５の実施例として、第１の実施形態に係るΣΔ型ノイズシェーパを実装したディジタル・オーディオ機器について図９を参照して説明する。

図９におけるディジタル・オーディオ機器では、第１の実施形態に係るΣΔ型ノイズシェーパを適用した信号処理によって、ＣＤ、ＤＶＤ等のディジタル記録媒体から再生されたＰＣＭ（Pulse Code Modulation）信号を、最終的にＯＮ，ＯＦＦスイッチング動作で増幅作用をするＤ級アンプに適した信号に変換している。

先ずＣＤ、ＤＶＤ等のディジタル記録媒体からの高精度（１６〜２４ビット）ＰＣＭ信号が、オーバーサンプラ、インターポーレータを介してオーディオ帯域の何倍も高いサンプリング周波数をもつハイレートＰＣＭ信号に変えられる。

次に第１の実施形態に係るΣΔ型ノイズシェーパが、この高精度ハイレートＰＣＭ信号を入力信号として、Ｄ／Ｄ変換（再量子化）によって低精度（５ビット程度）のＰＣＭ信号に変換する。同時にこの時発生する量子化雑音の周波数スペクトルを高域に偏らせ、オーディオ帯域でのノイズを低減するという重要な役割も果たす。

ΣΔ型ノイズシェーパの出力信号である低精度ＰＣＭ信号は、ＰＷＭ（Pulse Width Modulation）変換器でＰＷＭ信号に変換され、ＯＮ，ＯＦＦスイッチング動作で増幅作用をするＤ級アンプを駆動し、電力増幅された信号はローパスフィルタを介してスピーカを駆動する。

第１の実施形態の説明で既述した通り、本ΣΔ型ノイズシェーパは、この実施例に示すように、オーディオ帯域の信号に適用するとき、変調率の向上、動作の安定化、量子化雑音の抑制に加えて、人の聴覚特性に適合してさらに量子化雑音の実質的低減効果が得られる。

従来技術のΣΔ型ノイズシェーパの原理的な構成図である。 ノイズシェーピングフィルタに次数ｎのＦＩＲフィルタを用いた場合における、従来技術のΣΔ型ノイズシェーパの量子化雑音整形特性（横軸周波数）の説明図である。 従来技術のΣΔ型ノイズシェーパによる処理を行った量子化雑音を含んだ出力波形図である。 本実施形態に係るΣΔ型ノイズシェーパの基本的な構成図である。 本実施形態に係るΣΔ型ノイズシェーパにおいて、２つのノイズシェーピング特性が切り替えて用いられる様子を示した説明図である。 本実施形態に係るΣΔ型ノイズシェーパの動作特性を示す量子化雑音を含んだ出力波形図である。 本実施例に係るΣΔ型ノイズシェーパのブロック図である。 ノイズシェーピング特性を特徴付けるｚ平面上の零点、極を示した図である。 実施形態１に係るΣΔ型ノイズシェーパを組み込んだディジタル・オーディオ機器の構成図である。

符号の説明

１０…ΣΔ型ノイズシェーパ
１２…信号レベル検出手段
１２ａ…信号レベル検出器
１３…フィルタ特性制御手段
１３ａ…乗数係数選択器
１４…量子化器
１５…加算器
１６…加算器
１７…ノイズシェーピングフィルタ

Claims (8)

1. ノイズシェーピングフィルタを備えたΣΔ型ノイズシェーパであって、
   入力されるディジタル信号の各サンプリング周期での信号レベルを検出する信号レベル検出手段と、
   上記ノイズシェーピングフィルタの特性を、上記信号レベル検出手段の検出結果に対応して可変に制御するフィルタ特性制御手段とを備え、
   前記フィルタ特性制御手段は、サンプリング周期毎に、前記信号レベル検出手段のレベル検出結果に応じて、前記信号レベルが高い場合ほどノイズシェーピング特性の高域での伝達特性が抑制されるよう前記ノイズシェーピングフィルタ特性を制御することを特徴とするΣΔ型ノイズシェーパ。
2. 前記ノイズシェーピングフィルタは次数ｎのディジタルフィルタであり、
   前記信号レベル検出手段は、前記信号レベルをｍ段階に区分して検出する信号レベル検出器であり、
   前記フィルタ特性制御手段は、予め記憶しておいたｍ個のノイズシェーピング特性に対応するｍ個のディジタルフィルタ乗数係数の組を用いて前記次数ｎのディジタルフィルタを制御することを特徴とする請求項１に記載のΣΔ型ノイズシェーパ。
3. 前記ｍ個のノイズシェーピング特性ＮＳ_ｊ（ｊは１からｍまでの整数）は、前記ノイズシェーピング特性ＮＳ_ｊの伝達関数のｎ重極の位置が、ｊ（ｊは１からｍまでの整数）に対応して、ｚ平面の原点からｍ段階に実軸上を右側にシフトした位置にそれぞれ位置することで特徴付けられる請求項２に記載のΣΔ型ノイズシェーパ。
4. 前記ｍ個のノイズシェーピング特性ＮＳ_ｊ（ｊは１からｍまでの整数）は、該ノイズシェーピング特性ＮＳ_ｊの伝達関数のｎ重零点がｚ平面の（１，０）位置にあり、多重極の位置が、ｊ（ｊは１からｍまでの整数）に対応して、ｚ平面の原点からｍ段階に実軸上を右側にシフトした位置にそれぞれ位置することで特徴付けられる請求項３に記載のΣΔ型ノイズシェーパ。
5. 前記ｍ個のノイズシェーピング特性ＮＳ_ｊ（ｊは１からｍまでの整数）は、該ノイズシェーピング特性ＮＳ_ｉの伝達関数の零点対がいわゆる零点シフトによってｚ平面の（１，０）から単位円上にシフトした位置にあり、次数ｎが奇数で単独零点がある場合にはその位置はｚ平面の（１，０）点にあり、ｚ平面上の多重極の位置が、ｊ（ｊは１からｍまでの整数）に対応して、原点からｍ段階に実軸上を右側にシフトした位置にそれぞれ位置することで特徴付けられる請求項３に記載のΣΔ型ノイズシェーパ。
6. 前記ｍ個のノイズシェーピング特性ＮＳ_ｊ（ｊは１からｍまでの整数）は、該ノイズシェーピング特性ＮＳ_ｉの伝達関数の多重零点の位置がｚ平面の（１，０）点にあり、その次数ｎが、ｊ（ｊは１からｍまでの整数）に対応して、高次から低次へ設定されることを特徴とする請求項２に記載のΣΔ型ノイズシェーパ。
7. 前記ｍ種類のノイズシェーピング特性ＮＳ_ｊ（ｊは１からｍまでの整数）は、該ノイズシェーピング特性ＮＳ_ｉの伝達関数の零点対の位置がいわゆる零点シフトによってｚ平面の（１，０）点から単位円上にシフトした位置にあり、次数ｎが奇数で単独零点がある場合にはその位置はｚ平面の（１，０）点にあり、その次数ｎが、ｊ（ｊは１からｍまでの整数）に対応して、高次から低次へ設定されることを特徴とする請求項２に記載のΣΔ型ノイズシェーパ。
8. 請求項１ないし７に記載のΣΔ型ノイズシェーパをＤ／Ｄ変換器として用い、人の聴覚特性を活用して雑音抑制の効果を高めたことを特徴とするディジタル・オーディオ機器。

Images