JP2009524100A - 符号化／復号化装置及び方法 - Google Patents

符号化／復号化装置及び方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2009524100A
JP2009524100A JP2008551188A JP2008551188A JP2009524100A JP 2009524100 A JP2009524100 A JP 2009524100A JP 2008551188 A JP2008551188 A JP 2008551188A JP 2008551188 A JP2008551188 A JP 2008551188A JP 2009524100 A JP2009524100 A JP 2009524100A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
signal
encoding
unit
signals
decoding
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2008551188A
Other languages
English (en)
Inventor
ウォン ジュン，ヤン
オ オー，ヒュン
ジン キム，ヒョ
ジョン チョイ，スン
グム リー，ドン
グー カン，ホン
ソン リー，ジェ
チョル パク，ヨン
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
LG Electronics Inc
Original Assignee
LG Electronics Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by LG Electronics Inc filed Critical LG Electronics Inc
Publication of JP2009524100A publication Critical patent/JP2009524100A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
    • G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
    • G10L19/16—Vocoder architecture
    • G10L19/18—Vocoders using multiple modes
    • G10L19/24—Variable rate codecs, e.g. for generating different qualities using a scalable representation such as hierarchical encoding or layered encoding
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/20—Servers specifically adapted for the distribution of content, e.g. VOD servers; Operations thereof
    • H04N21/23—Processing of content or additional data; Elementary server operations; Server middleware
    • H04N21/233—Processing of audio elementary streams
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
    • G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
    • G10L19/16—Vocoder architecture
    • G10L19/18—Vocoders using multiple modes
    • G10L19/20—Vocoders using multiple modes using sound class specific coding, hybrid encoders or object based coding

Abstract

【解決手段】符号化／復号化装置及び方法を提供する。復号化方法は、入力ビットストリームから複数の符号化信号を抽出する段階と、入力ビットストリームから複数の符号化信号を抽出する段階と、前記複数の符号化信号のそれぞれを復号化するために複数の復号化方式のうちのいずれを使用するかを決定する段階と、決定された復号化方式によって前記符号化信号を復号化する段階と、前記復号化された複数の信号を合成する段階と、を含む。したがって、信号の特性に従って信号を分類し、対応する信号が属するクラスに最も適合する符号化器を用いて信号の各々を符号化することによって、相互に異なる特性を有する信号を最適のビットレートで符号化できる。さらに、オーディオ信号、音声信号などの様々な信号をいずれも效率的に符号化可能になる。

Description

本発明は、信号の符号化／復号化装置及び方法に関し、より詳細には、信号の特性によって最適のビットレートで符号化／復号化できるようにする効率的な符号化／復号化装置及び方法に関する。
従来のオーディオ符号化器は、４８ｋｂｐｓ以上の高いビットレートでは高音質のオーディオ信号を提供するが、音声信号の処理には非効率的である。それに対し、従来の音声符号化器は、１２ｋｂｐｓ以下の低いビットレートでは音声信号を效果的に符号化できるが、様々なオーディオ信号を符号化するのには不十分である。
本発明の目的は、音声信号、オーディオ信号などのように互いに異なる特性を有する信号を、最適のビットレートで符号化できるようにする符号化／復号化装置及び方法を提供することにある。
上記の目的を解決するための本発明による復号化方法は、入力ビットストリームから複数の符号化信号を抽出する段階と、前記複数の符号化信号のそれぞれを復号化するために複数の復号化方式のうちのいずれを使用するかを決定する段階と、決定された復号化方式によって前記符号化信号を復号化する段階と、前記復号化された複数の信号を合成する段階と、前記合成された信号に対して後処理を行い、元信号を復元する段階と、を含むことを特徴とする。
上記の目的を達成するための本発明による復号化装置は、複数の符号化信号を入力ビットストリームから抽出するビットアンパッキング部と、前記複数の符号化信号のそれぞれを復号化するために複数の復号化器のうちのいずれを使用するかを決定する復号化器決定部と、前記複数の復号化器を含み、前記決定された復号化器を用いて前記符号化信号の各々を復号化する復号化部と、前記復号化された複数の信号を合成する合成部と、前記合成された信号に対して後処理を行い、元信号を復元する後処理部と、を含むことを特徴とする。
上記の目的を達成するための本発明による符号化方法は、入力信号を符号化に効率的な形態に変換するための前処理を行う段階と、入力信号を複数の分割信号に分割する段階と、前記分割信号の各々を符号化するために複数の符号化方式のうちのいずれを使用するかを、前記分割信号の各々の特性に基づいて決定する段階と、前記符号化方式を用いて前記分割信号を符号化する段階と、前記符号化された分割信号を用いてビットストリームを生成する段階と、を含むことを特徴とする。
上記の目的を達成するための本発明による符号化装置は、入力信号を符号化に効率的な形態に変換する前処理部と、入力信号を複数の分割信号に分割する信号分割部と、前記分割信号の各々を符号化するために複数の符号化器のうちのいずれを使用するかを決定する符号化器決定部と、前記複数の符号化器を含み、前記決定された符号化器を用いて前記分割信号を符号化する符号化部と、前記符号化された分割信号を用いてビットストリームを生成するビットパッキング部と、を含むことを特徴とする。
本発明の符号化／復号化装置及び方法によれば、特性によって信号を分類し、それに合う符号化器を用いて信号を符号化するので、相互に異なる特性を有する信号を最適のビットレートで符号化することができ、その結果、オーディオ信号、音声信号などの様々な信号をいずれも效率的に符号化することが可能になる。
以下、添付の図面を参照しつつ、本発明による符号化／復号化装置及び方法の好適な実施例について詳細に説明する。
図１は、本発明の第１実施例による符号化装置のブロック図である。図１を参照すると、符号化装置は、分類部１００、符号化部２００及びビットパッキング部３００を含む。
図１に示すように、本発明による符号化装置は、相互に異なる方式で符号化を行う複数の符号化部２１０，２２０を含む。
分類部１００は、入力信号を複数の分割信号に分割した後、複数の分割信号のそれぞれを複数の符号化器２１０，２２０のいずれかに対応させる。複数の符号化器２１０，２２０の一部が複数の分割信号に対応しても良く、又は複数の分割信号に全く対応しなくても良い。
分類部１００は、複数の分割信号のそれぞれに符号化ビット数を割り当てたり、符号化順序を決定することができる。
符号化部２００は、複数の分割信号を、分類部１００により対応された符号化部を用いて符号化する。分類部１００は、複数の分割信号のそれぞれの特性を分析し、この分析された特性に基づいて複数の符号化器２１０，２２０のうち、前記信号を最も效率的に符号化できる符号化器を選択する。
信号を最も效率的に符号化できる符号化器とは、前記信号を符号化した時に圧縮効率が最も高い符号化器を指す。
例えば、係数及び残差として容易にモデリングできる分割信号を、音声符号化器によって効率的に符号化することができ、係数及び残差として容易にモデリングできない分割信号を、オーディオ符号化器によって容易に符号化することができる。
分割信号のエネルギーに対する分割信号をモデリングすることによって得られた残差のエネルギーの分割信号のエネルギーに対する比が、予め設定されたしきい値より小さい場合、分割信号を、容易にモデリングできる信号とみなすことができる。
時間軸上で大きな重複を示す分割信号を、現在の信号を以前の信号に基づいて予測する線形予測法を用いて良好にモデリングすることができるので、分割信号を、線形予測符号化法を用いる音声符号化器によって最も効率的に符号化することができる。
ビットパッキング部３００は、符号化部２００によって提供される符号化された分割信号及び符号化された分割信号に関する符号化情報に基づいて、転送するビットストリームを生成する。ビットパッキング部３００は、ビット−プレーン（ｂｉｔ−ｐｌａｉｎ）方式やＢＳＡＣ（Ｂｉｔ Ｓｌｉｃｅｄ Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｃｏｄｉｎｇ）方式などを用いて、可変ビットレート特性を有するビットストリームを生成できる。
ビットレートの制限によって符号化されなかった信号又は帯域を、補間、外挿、複製（ｒｅｐｌｉｃａｔｉｏｎ）などの方法を用いて復号化装置で復号化された信号又は帯域から再生できる。また、符号化されなかった分割信号に対する補償情報を、転送されるビットストリームに含むことができる。
図１を参照すると、分類部１００は、複数の分類器１１０，１２０を含む。第１分類器乃至第ｎ分類器１１０，１２０のそれぞれは、入力信号を複数の分割信号に分割し、入力信号のドメインを変換し、入力信号の特性を抽出し、入力信号を入力信号の特性によって分類し、又は入力信号を複数の符号化部２１０，２２０のいずれか一つに対応させることができる。
第１分類器乃至第ｎ分類器１１０，１２０のいずれか一つは、入力信号に前処理を行い、入力信号を符号化に効率的な信号に変換する前処理部であっても良い。この前処理部は、入力される信号を複数の成分、例えば、係数成分と信号成分とに分割でき、他の分類器が動作を行う前に入力信号に前処理を行うことが好ましい。
入力信号を、入力信号の特性、外部環境要因、目標ビットレート等に従って選択的に前処理することができ、入力信号から得られる複数の分割信号の一部のみを前処理することができる。
分類部１００は、心理音響モデリング部４００によって提供される入力信号の心理聴覚特性情報に従って入力信号を分類することができる。心理聴覚特性情報の例は、マスキングしきい値、信号対マスク比（ＳＭＲ：Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−Ｍａｓｋ Ｒａｔｉｏ）、心理聴覚エントロピー（Ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ Ｅｎｔｒｏｐｈｙ）を含む。
すなわち、分類部１００は、入力信号の心理聴覚特性情報、例えば、入力信号のマスキングしきい値及び信号対マスク比（ＳＭＲ）にしたがって入力信号を複数の分割信号に分割したり、複数の分割信号を第１符号化器２１０乃至第ｍ符号化器２２０の一つ以上に対応させることができる。
また、分類部１００は、調性（ｔｏｎａｌｉｔｙ）、ＺＣＲ（Ｚｅｒｏ Ｃｒｏｓｓｉｎｇ Ｒａｔｅ）、線形予測係数、以前のフレームの分類情報のような情報を受信し、受信した情報を用いて入力される信号を分類できる。
図１に示すように、符号化部２００から出力される符号化結果に関する情報を、分類部１００にフィードバックされることができる。
入力信号が分類部１００で複数の信号に分割され、これら複数の分割信号のそれぞれに対する符号化器、符号化ビット数又は符号化順序などが決定されると、分割信号は、決定の結果に従って符号化される。分割信号の各々の符号化に実際使用されたビット数は、分類部１００が割り当てた符号化ビット数と必ずしも同一でなくても良い。
実際使用されたビット数と割り当てられた符号化ビット数との差に関する情報が分類部１００にフィードバックされ、分類部１００は、他の分割信号に割り当てられたビット数を増加することができる。実際使用されたビット数が割り当てられたビット数より多い場合、分類部１００は、他の信号に割り当てられたビット数を減少することができる。
実際に分割信号を符号化する符号化器は、分類部１００によって分割信号に対応した符号化器と必ずしも同一でなくても良い。この場合、実際に分割信号を符号化する符号化器が分類部１００によって分割信号に対応した符号化器と同一でないことを表す情報を分類部１００にフィードバックすることができる。その後、分類部１００は、以前に分割信号に対応した符号化器以外の符号化器に対して分類器を対応させることができる。
また、フィードバックされた符号化結果情報を用いて、分類部１００は、入力信号を複数の信号に再分割しても良く、その場合、分類部１００は、当該入力信号を、以前に得られた分割信号と異なる構造を持つ複数の分割信号を得ることができる。
分類部１００により選択された符号化動作が、実際に行われた符号化動作と異なる場合、分類部１００により選択された符号化動作と実際に行われた符号化動作との差異に関する情報を分類部１００にフィードバックし、分類部１００は、符号化動作に関連する情報を再決定することができるようにしても良い。
図２は、図１に示す分類部の第１実施例を示すブロック図であり、同図の第１分類部１１０は、入力信号を符号化に効率的な信号の形態に変換する前処理を行う前処理部であっても良い。
図２を参照すると、第１分類部１１０は、相互に異なる方式の前処理を行う複数の前処理部１１１，１１２を含むことができ、入力信号の特性、外部環境要因、目標ビットレート等に従って入力信号の前処理を行うために第１前処理部乃至第ｎ前処理部１１１，１１２のいずれか一つを用いることができる。また、第１分類器１１０は、第１前処理部１１１乃至第ｎ前処理部１１２を用いて入力信号に２以上の前処理を行っても良い。
図３は、図２に示す前処理部の一実施例のブロック図であり、同図の前処理部は、係数抽出部１１３及び残差抽出部１１４を含む。
係数抽出部１１３は、入力信号を分析し、入力信号の特性を表す係数を入力信号から抽出する。残差抽出部１１４は、抽出された係数を用いて、重複成分が除去された残差を入力信号から抽出する。
前記前処理部は、入力される信号に線形予測符号化を行うことができ、この場合、係数抽出部１１３は、入力信号に対して線形予測分析を行うことによって線形予測係数を抽出し、残差抽出部１１４は、係数抽出部１１３によって提供される線形予測係数を用いて入力信号から残差を抽出する。重複部分が除去された残差は、白色雑音と同一の形態を有することができる。
以下では、本発明による線形予測分析方法について詳細に説明する。
線形予測分析により得られた予測信号は、下記の数式１のように以前の入力信号の線形的な組み合わせによって構成することができる。
Figure 2009524100
上記数ｐは線形予測次数を表し、α1乃至αpは、入力信号と推定信号との間のＭＳＥ（ｍｅａｎ ｓｑｕａｒｅ ｅｒｒｏｒ）を最小化することによって得られる線形予測係数を表す。
線形予測分析のための伝達関数ｐ（ｚ）は、下記の数式２で表されることができる。
Figure 2009524100
図３を参照すると、前処理部は、他の線形予測分析方法であるＷＬＰＣ（Ｗａｒｐｅｄ ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｃｏｄｉｎｇ）を用いて線形予測係数及び残差を入力信号から抽出できる。このＷＬＰＣは、単位遅延であるＺ-1を、下記の数式３のような伝達関数を有する全域通過フィルターを代用することによって実現することができる。
Figure 2009524100
上記数式３で、λは、全域通過係数を表す。この全域通過係数λを変化させることによって、分析しようとする信号の解像度を変化させることができる。分析しようとする信号が所定の周波数帯域に集中している場合、例えば、分析しようとする信号が、低周波帯域に集中したオーディオ信号である場合、低周波帯域信号の解像度を高めることができるように全域通過係数λを設定することによって信号を效率的に符号化することができる。
ＷＬＰＣ方式において、低周波領域の信号は、高周波領域の信号よりも高い解像度で分析される。したがって、ＷＬＰＣ方式は、低周波数領域信号に対して高い予測性能を示すとともに、低周波数領域信号をより旨くモデルすることができる。
全域通過係数λを、入力される信号の特性、外部環境要因及び目標ビットレートに従って時間軸上で変化させることができる。全域通過係数λが時間によって変化する場合、復号化によって得られるオーディオ信号に著しい歪曲が発生することがある。したがって、全域通過係数λが変化するときには、平滑化手法を全域通過係数λに適用して全域通過係数λが徐々に変化するようにし、歪曲を最小にすることができる。現在の全域通過係数λとして決定することができる値の範囲を、以前の全域通過係数λ値によって決定することができる。
線形予測係数の推定のための入力として、元の信号の代わりにマスキングしきい値を使用することができる。更に詳しくは、マスキングしきい値を時間領域信号に変換し、この変換された信号を入力として用いることによってＷＬＰＣを行うことができる。また、残差を入力として用いることによって線形予測係数の推定を行うことができる。すなわち、線形予測分析を複数回行うことによって、更に白色度の増した（ｗｈｉｔｅｎｅｄ）残差を得ることができる。
図２に示す第１分類器１１０は、上記数式１及び数式２を参照して説明した線形予測分析を行う第１前処理部１１１と上記のＷＬＰＣを行う第２前処理部（図示せず）を含み、入力信号の特性、外部環境要因及び目標ビットレートに従って第１及び第２前処理部のいずれかを選択したり、入力信号に対して線形予測分析を行わないように決定することができる。
全域通過係数λが０である場合、第２前処理部は第１前処理部１１１と同一であってもよい。この場合、第１分類器１１０は、第２前処理部のみを含み、上記の２つの線形予測符号化方法のうちいずれかを全域通過係数λに従って選択することができる。また、第一分類器１１０は、線形予測分析法を実行することができ、又は、線形予測分析法とＷＬＰＣ方式のいずれかをフレーム単位で選択する。
線形予測分析を行うか否かを表す情報及び線形予測分析法とＷＬＰＣ方式のいずれを選択するかを表す情報を、転送されるビットストリームに含めることができる。
ビットパッキング部３００は、線形予測係数、線形予測符号化を行うか否かを表す情報及び実際に使用された線形予測符号化器を識別する情報を第１分類器１１０から受信し、受信した全ての情報を、転送するビットストリームに挿入することができる。
入力信号を元の入力信号からほとんど区別することができない音質を有する信号に変換するのに必要なビット数を、入力信号の心理聴覚エントロピーを計算することによって決定することができる。
図４は、本発明の実施の形態による心理聴覚エントロピーを計算する装置のブロック図である。図４を参照すると、装置は、フィルターバンク１１５、線形予測部１１６、心理音響モデリング部１１７、第１ビット計算部１１８及び第２ビット計算部１１９を含む。
入力信号の心理聴覚エントロピーＰＥを、下記の数式４を用いて計算できる。
Figure 2009524100
上記数式４で、Ｘ（ｅjw）は、元の信号のエネルギーレベルを表し、Ｔ(ｅjw)は、マスキングしきい値を表す。
全域通過フィルターを用いるＷＬＰＣ方式において、入力信号の心理聴覚エントロピーを、入力信号の残差のエネルギーと残差のマスキングしきい値との比を用いて計算できる。さらに詳しくは、ＷＬＰＣ方式を用いる符号化装置は、入力信号の心理聴覚エントロピーＰＥを、下記の数式５を用いて計算することができる。
Figure 2009524100
上記数式５で、Ｒ(ｅjw)は、入力信号の残差のエネルギーを表し、Ｔ'(ｅjw)は、残差のマスキングしきい値を表す。
また、残差のマスキングしきい値Ｔ'(ｅjw)を、下記の数式６で表すことができる。
Figure 2009524100
上記数式６で、Ｔ(ｅjw)は、元の信号のマスキングしきい値を表し、Ｈ(ｅjw)は、ＷＬＰＣの伝達関数を表す。心理音響モデリング部１１７は、スケールファクターバンド（ｓｃａｌｅｆａｃｔｏｒ ｂａｎｄ）領域における元の信号のマスキングしきい値を用いるとともに伝達関数Ｈ(ｅjw)を用いることによって残差のマスキングしきい値（Ｔ'(ｅjw)）を計算することができる。
図４を参照すると、第１ビット計算部１１８は、線形予測部１１６によって実行されるＷＬＰＣによって得られた残差と、心理音響モデリング部１１７から出力されるマスキングしきい値を受信する。また、フィルターバンク１１５は元の信号を周波数変換し、周波数変換の結果を、心理音響モデリング部１１７及び第２ビット計算部１１９に入力することができる。フィルターバンク１１５は、元の信号にフーリエ変換を行うことができる。
第１ビット計算部１１８は、元の信号のマスキングしきい値をＷＬＰＣ合成フィルターの伝達関数スペクトルで除算した値と残差エネルギーとの比を用いて心理聴覚エントロピーを計算することができる。
異なる帯域幅を有する６０個以上の一様でない分割バンドに分割された信号のワープ心理知覚エントロピーＷＰＥ（ｗａｒｐｅｄ ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ ｅｎｔｒｏｐｙ）を、下記の数式７のようにＷＬＰＣを用いて計算することができる。
Figure 2009524100
上記数式７で、ｂは、心理音響モデルを用いて得られた分割バンドのインデックスを表し、ｅres(ｂ)は、分割バンドにおける残差のエネルギー和を表し、ｗ＿ｌｏｗ(ｂ)及びｗ＿ｈｉｇｈ(ｂ)はそれぞれ、分割バンドにおける最低周波数と最高周波数を表す。また、ｎｂlinear(ｗ)は、線形的にマッピングされた分割バンドにおけるマスキングしきい値を表し、ｈ(ｗ)2は、１フレームの線形予測符号化（ＬＰＣ）エネルギースペクトルを表す。ｎｂres(ｗ)は、残差に対応する線形的なマスキングしきい値を表す。
それに対し、同じ帯域幅を有する６０個以上の一様でない分割に分割された信号のワープ心理知覚エントロピーＷＰＥを、下記の数式８のようにＷＬＰＣを用いて計算することができる。
Figure 2009524100
上記数式８で、ｓは、線形的に分割されたサブバンドのインデックスを表し、ｓlow(ｗ)とｓhigh(ｗ)は、サブバンドｓにおける最低周波数と最高周波数をそれぞれ表す。ｎｂsub(ｓ)は、線形的に分割されたサブバンドｓのマスキングしきい値を表し、ｅsub(ｓ)は、線形的に分割されたサブバンドｓのエネルギー、すなわち、線形的に分割されたサブバンドｓの周波数の和を表す。マスキングしきい値ｎｂsub(ｓ)は、線形的に分割されたサブバンドｓの複数のマスキングしきい値の最小値である。
同一帯域幅を有するとともに入力スペクトルの和より大きいしきい値を有するバンドに対しては心理聴覚エントロピーを計算しなくてもよい。したがって、数式８のワープ心理知覚エントロピーＷＰＥを数式７のワープ心理知覚エントロピーＷＰＥより低くすることができ、これによって、低周波帯域に対して高い解像度となる。
数式９に示すように、ワープ心理聴覚エントロピーＷＰＥｓｆを、異なる帯域幅のスケールファクターバンドに対し、ＷＬＰＣを用いて計算することができる。
Figure 2009524100
上記数式９で、ｆは、スケールファクターバンドのインデックスを表し、ｎbsf(ｆ)は、スケールファクターバンドの最小のマスキングしきい値を表す。また、ＷＰＥsfは、スケールファクターバンドｆの入力信号とスケールファクターバンドｆのマスキングしきい値との比を表し、ｅsf(ｓ)は、スケールファクターバンドｆの全ての周波数の和、すなわち、スケールファクターバンドｆのエネルギーを表す。
図５は、図１に示す分類部１００の他の実施例を示すブロック図である。図５を参照すると、同図の分類部は、信号分割部１２１及び決定部１２２を含む。
更に詳しくは、信号分割部１２１は、入力信号を複数の分割信号に分割する。例えば、信号分割部１２１は、サブバンドフィルターを用いて、入力信号を複数の周波数帯域に分割できる。周波数帯域は、同一又は異なる帯域幅を有することができる。上記のように、分割信号を、分割信号の特性に最も適合することができる符号化器によって他の分割信号とは別個に符号化することができる。
信号分割部１２１は、入力信号を複数の分割信号、例えば、複数の帯域信号に分割することができ、その結果、帯域信号間の干渉を最小にすることができる。信号分割部１２１は、二重フィルターバンク構造を有することができる。この場合、信号分割部１２１は、分割信号の各々を更に分割することができる。
信号分割部１２１によって得られた分割信号に関する分割情報、例えば、分割信号の総数及び分割信号の各々の帯域情報を、転送されるビットストリームに含めることができる。復号化装置は、分割情報を参照しながら分割信号を個別に復号化するとともに復号化された信号を合成し、これによって、元の入力信号を復元する。
分割情報を一つのテーブルとして記憶することができる。ビットストリームは、元の入力信号を分割するのに用いられるテーブルの識別情報を含むことができる。
音の品質に対する分割信号（例えば、複数の周波数帯域信号）のそれぞれの重要度を決定することができ、ビットレートを、決定の結果に従って分割信号の各々に対して調節することができる。更に詳しくは、分割信号の重要度を、固定値として又は各フレームに対する入力信号の特性に従って変動する固定されていない値として規定することができる。
音声信号とオーディオ信号が入力信号に混合される場合、信号分割部１２１は、音声信号の特性とオーディオ信号の特性に従って入力信号を音声信号とオーディオ信号とに分割することができる。
決定部１２２は、符号化部２００の第１乃至第ｍ符号化器２１０及び２２０のいずれが分割信号の各々を最も効率的に符号化することができるかを決定することができる。
決定部１２２は、分割信号を複数のグループに分類する。例えば、決定部１２２は、分割信号をＮ個のクラスに分類し、Ｎ個のクラスの各々を第１乃至第ｍ符号化部２１０及び２２０に対応させることによって分割信号の各々を符号化するために第１乃至第ｍ符号化部２１０及び２２０のいずれを使用するかを決定する。
更に詳しくは、符号化モジュール２００が第１乃至第ｍ符号化部２１０及び２２０を含む場合、決定部１２２は、分割信号を、第１乃至第ｍ符号化部２１０及び２２０により最も效率的に符号化できる第１乃至第ｍクラスに分類することができる。
このために、第１乃至第ｍ符号化部２１０及び２２０の各々により最も效率的に符号化できる信号の特性を予め決定することができ、第１乃至第ｍ符号化部２１０及び２２０の特性を、決定の結果に従って規定することができる。その後、決定部１２２は、分割信号のそれぞれの特性を抽出し、抽出の結果に従って、分割信号の各々を、対応する分割信号と同一の特性を共有する第１乃至第ｍ符号化部２１０及び２２０の一つに分類することができる。
第１乃至第ｍクラスの例は、有声音クラス、無声音クラス、バックグラウンド雑音クラス、黙音クラス、調性（ｔｏｎａｌ）のあるオーディオクラス、調性のないオーディオクラス、有声音とオーディオが混合されたクラスを含む。
決定部１２２は、心理音響モデリング部４００によって提供される分割信号に関する心理聴覚特性情報、例えば、分割信号のマスキングしきい値、ＳＭＲ又は心理聴覚エントロピーを参照することによって、分割信号の各々を符号化するために第１乃至第ｍ符号化部２１０及び２２０のいずれを用いるかを決定することができる。
決定部１２２は、分割信号に関する心理聴覚特性情報を参照することによって分割信号のそれぞれを符号化するためのビット数又は分割信号の符号化順序を決定することができる。
決定部１２２によって行われる決定により得られる情報、例えば、分割信号の各々を符号化するのに第１乃至第ｍ符号化器２１０及び２２０によって何ビットで行われるかを表す情報及び分割信号を符号化する順序を表す情報を、転送されるビットストリームに含めることができる。
図６は、図５に示す信号分割部１２１の一実施例のブロック図である。図６を参照すると、信号分割部は、分割部１２３及び併合部１２４を含む。
分割部１２３は、入力信号を複数の分割信号に分割することができる。併合部１２４は、同様な特性を有する分割信号を併合して一つの信号にすることができる。このために、併合部１２４は合成フィルターバンクを含むことができる。
例えば、分割部１２３は、入力信号を２５６個の帯域に分割する。２５６個の帯域のうち、同様な特性を有する帯域を併合部１２４により併合して一つの帯域にすることができる。
図７を参照すると、併合部１２４は、互いに隣接する複数の分割信号を併合して一つの併合信号にすることができる。この場合、併合部１２４は、隣接する分割信号の特性に関係なく予め規定された規則に従って複数の分割信号を併合して一つの併合信号にすることができる。
また、図８を参照すると、併合部１２４は、分割信号が互いに隣接するか否かに関係なく同様な特性を有する複数の分割信号を併合して一つの併合信号にすることができる。この場合、併合部１２４は、同じ符号化器を用いて效率的に符号化できる複数の信号を併合して一つの信号にすることが好ましい。
図９は、図５に示す信号分割部の他の例のブロック図である。図９を参照すると、信号分割部は、第１分割部１２３、第２分割部１２６及び第３分割部１２７を含む。
更に詳しくは、信号分割部１２１は、入力信号を階層的に分割できる。例えば、入力信号は、第１分割部１２３で２個の分割信号に分割され、２個の分割信号のうちの１個は第２分割部１２６で３個の分割信号に分割され、３個の分割信号のうちの１個は、第３分割部１２７で３個の分割信号に分割される。このようにして、入力信号を合計６個の信号に分割することができる。信号分割部１２１は、入力信号を異なる帯域幅を有する複数の帯域に階層的に分割することができる。
図９に示す例において、入力信号を３階層に分けて分割しているが、本発明はこれに限定されるものではない。すなわち、入力信号を２階層又は４以上の階層に分けて複数の分割信号に分割することも可能である。
信号分割部１２１の第１乃至第３分割部１２３，１２５及び１２７の一つは、入力信号を複数のタイムドメイン信号に分割しても良い。
図１０は、信号分割部１２１が入力信号を複数の分割信号に分割する例を説明する。
音声又はオーディオ信号は、一般的に、短いフレーム長の期間中に定常である。しかしながら、音声又はオーディオ信号は、時々、例えば遷移期間中に非定常特性を有することができる。
非定常信号を效果的に分析するとともにそのような非定常信号の符号化効率を高めるために、本発明による符号化装置は、ウェーブレット法又は経験的モード分解（ＥＭＤ）法を用いることができる。すなわち、本実施の形態による符号化装置は、入力信号の特性を固定されない変換関数を用いて分析することができる。例えば、信号分割部１２１は、周波数帯域が固定されないサブバンドフィルタリング方法を用いて入力信号を可変帯域幅を有する複数の帯域に分割することができる。
以下、入力信号をＥＭＤによって複数の分割信号に分割する方法について説明する。
ＥＭＤ法において、入力信号を一つ以上の固有モード関数（ＩＭＦ)に分解することができる。ＩＭＦは、極値の個数とゼロ交差の個数が等しく又は最大でも１だけ異なるとともに極大値によって決定される包絡線と極小値によって決定される包絡線の平均値が‘０’になるという条件を満足する必要がある。
ＩＭＦは、簡単なハーモニック関数の成分と同様な簡単な振動モードを表し、これによって、ＥＭＤ法を用いて入力信号を効率的に分解することができる。
更に詳しくは、入力信号ｓ（ｔ）からＩＭＦを抽出するために、上側の包絡線を、入力信号ｓ（ｔ）の極大値によって決定される全ての極値を立方スプライン補間法を用いて接続することによって生成することができ、下側の包絡線を、入力信号ｓ（ｔ）の極小値によって決定される全ての極値を立方スプライン補間法を用いて接続することによって生成することができる。入力信号ｓ（ｔ）が有することができる全ての値は、上側の包絡線と下側の包絡線との間に存在することができる。
その後、上側の包絡線と下側の包絡線の平均ｍ(ｔ)を求めることができる。その後、下記の数式１０によって、平均ｍ(ｔ)を入力信号ｓ(ｔ)から除去することで、第１成分ｈ1(ｔ)を求める。
Figure 2009524100
第１成分ｈ1(ｔ)が上記ＩＭＦ条件を満たさない場合、第１成分ｈ1(ｔ)を、入力信号ｓ(ｔ)と同一であるものとして決定することができ、上記動作を、上記ＩＭＦ条件を満足する第１のＩＭＦ Ｃ１（ｔ）が得られるまで再び実行することができる。
第１のＩＭＦ Ｃ1(ｔ)が得られると、下記の数式１１のようにして第１のＩＭＦ Ｃ1(ｔ)を除去し、残差ｒ1(ｔ)を求める。
Figure 2009524100
その後、残差ｒ1(ｔ)を新しい入力信号として使用することによって、上記ＩＭＦ抽出動作を再び実行することができ、これによって、第２のＩＭＦ Ｃ2(ｔ)と残差ｒ1(ｔ)が得られる。
上記ＩＭＦ抽出動作中に得られる残差ｒn(ｔ)が、定数、単調増加関数、又は極値が１個若しくは全く存在しない一つの周期の関数である場合、上記ＩＭＦ抽出過程を終了する。
上記のようなＩＭＦ抽出動作の結果、入力信号ｓ(ｔ)を、下記の数式１２のように複数のＩＭＦＣ０（ｔ）乃至ＣＭ（ｔ）と最終的な残差ｒm(ｔ)との和で表すことができる。
Figure 2009524100
 上記数式１２で、Ｍは、抽出されたＩＭＦの総数を表す。ｒm(ｔ)は、入力信号ｓ（ｔ）の一般的な特性を反映する。
図１０は、ＥＭＤ法を用いて元の入力信号を分解することによって得られる１１個のＩＭＦと最終的な残差を示している。図１０を参照すると、ＩＭＦ抽出の前の段階で元の入力信号から得られるＩＭＦの周波数は、ＩＭＦ抽出の後の段階で元の入力信号から得られるＩＭＦの周波数より高くなる。
また、下記の数式１３のような以前の差分ｈ１（ｋ−１）と現在の差分ｈ１ｋとの間の標準偏差ＳＤを用いて、ＩＭＦの抽出を簡単化できる。
Figure 2009524100
標準偏差ＳＤが基準値以下である場合、例えば、標準偏差ＳＤが０．３以下である場合、現在の残差ｈ1kをＩＭＦとみなすことができる。
一方、下記の数式１４で表されるヒルベルト変換によって信号ｘ(ｔ)を解析信号に変換することができる。
Figure 2009524100
上記数式１４で、α(ｔ)は、瞬時の振幅を表し、θ(ｔ)は瞬時の位相を表し、Ｈ[]は、ヒルベルト変換を表す。
ヒルベルト変換の結果、入力信号を、実数成分と虚数成分からなる解析信号に変換することができる。
平均が０である信号に上記のようなヒルベルト変換を適用すると、時間領域と周波数領域ともに対して高い解像度の周波数成分を得ることができる。
以下では、図５に示す決定部１２２が、入力信号を分解することによって得られる複数の分割信号のそれぞれを符号化するのに用いられる符号化器がいずれであるかを決定する方法について説明する。
決定部１２２は、音声符号化器とオーディオ符号化器のうちのいずれが分割信号の各々をより效率的に符号化できるか決定することができる。すなわち、決定部１２２は、音声符号化器である第１乃至第ｍ符号化器２１０及び２２０のいずれかを用いて、音声符号化器によって効率的に符号化することができる分割信号を符号化することを決定するとともに、オーディオ符号化器である第１乃至第ｍ符号化器２１０及び２２０のいずれかを用いて、オーディオ符号化器によって効率的に符号化することができる分割信号を符号化することを決定することができる。
以下では、決定部１２２が音声符号化器とオーディオ符号化器のうちのいずれが分割信号をより效率的に符号化できるかを決定する方法を詳細に説明する。
決定部１２２は、分割信号の変化量を測定し、測定結果があらかじめ設定された基準値よりも大きい場合、オーディオ符号化器が音声符号化器より効率的に分割信号を符号化できると決定することができる。
また、決定部１２２は、分割信号の所定の部分に含まれる調性（ｔｏｎａｌ）成分を測定し、測定結果があらかじめ設定された基準値よりも大きい場合、音声符号化器がオーディオ符号化器より効率的に分割信号を符号化できると決定することができる。
図１１は、図５に示す決定部１２２の一実施例を示すブロック図である。図１１を参照すると、決定部１２２は、音声符号化／復号化部５００、第１フィルターバンク５１０、第２フィルターバンク５２０、判断部５３０及び心理音響モデリング部５４０を含む。
図１１に示す決定部１２２は、音声符号化器とオーディオ符号化器のうちのいずれが分割信号をより效率的に符号化できるかを決定することができる。
図１１を参照すると、入力信号は、音声符号化／復号化部５００によって符号化され、符号化された信号は、音声符号化／復号化部５００によって復号化され、これによって元の入力信号が復元される。音声符号化／復号化部５００は、ＡＭＲ−ＷＢ音声コーダ／デコーダ（ＡＭＲ−ＷＢ ｓｐｅｅｃｈ ｃｏｄｅｒ／ｄｅｃｏｄｅｒ）を含むことができ、このＡＭＲ−ＷＢ音声コーダ／デコーダは、ＣＥＬＰ（Ｃｏｄｅ−Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ）構造を有することができる。
入力信号を、音声符号化／復号化部５００に入力する前にダウンサンプリング（ｄｏｗｎｓａｍｐｌｉｎｇ）することができる。音声符号化／復号化部５００から出力された信号をアップサンプリング（ｕｐｓａｍｐｌｉｎｇ）して元の信号を復元することができる。
入力信号を第１フィルターバンク５１０によって周波数変換することができる。
音声符号化／復号化部５００から出力された信号は、第２フィルターバンク５２０によって周波数ドメイン信号に変換される。第１フィルターバンク５１０又は第２フィルターバンク５２０は、入力された信号に対してコサイン変換、例えば、ＭＤＣＴ（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行うことができる。
第１フィルターバンク５１０から出力した元の入力信号の周波数成分と第２フィルターバンク５２０から出力した復元された入力信号の周波数成分の両方が、判断部５３０に入力される。判断部５３０は、入力された周波数成分に基づいて音声符号化器とオーディオ符号化器のいずれが入力信号をより效率的に符号化できるか決定することができる。
更に詳しくは、判断部５３０は、下記の数式１５を用いて周波数成分の各々の心理聴覚エントロピーＰＥｉを計算することによって、入力された周波数成分に基づいて音声符号化器とオーディオ符号化器のいずれが入力信号をより效率的に符号化できるか決定することができる。
Figure 2009524100
上記数式１５で、ｘ(ｊ)は周波数成分の係数を表し、ｊは周波数成分のインデックスを表し、δは量子化ステップサイズを表し、ｎiｎｔ()は最も近い整数を引数に返す関数を表し、ｊlow(i)とｊHigh(i)はそれぞれ、スケールファクターバンドの開始周波数インデックスと終了周波数インデックスを表す。
判断部５３０は、上記数式１５を用いて元の入力信号の周波数成分の心理聴覚エントロピーと復元された信号の周波数成分の心理聴覚エントロピーを計算し、計算結果に基づいてオーディオ符号化器と音声符号化器のいずれが入力信号の符号化に用いるのにより有効であるか決定することが判断できる。
例えば、元の入力信号の周波数成分の心理聴覚エントロピーが、復元された入力信号の周波数成分の心理聴覚エントロピー未満である場合、判断部５３０は、音声符号化器よりオーディオ符号化器の方が入力信号をより效率的に符号化できると決定することができる。それに対し、復元された入力信号の周波数成分の心理聴覚エントロピーが、元の入力信号の周波数成分の心理聴覚エントロピー未満である場合、判断部５３０は、オーディオ符号化器より音声符号化器の方が入力信号をより效率的に符号化できると決定することができる。
図１２は、図１に示す第１符号化器２１０乃至第ｍ符号化器２２０の１個の例のブロック図である。図１２に示す符号化器を音声符号化器とすることができる。
一般に、音声符号化器は、入力信号をフレーム単位で線形予測符号化でき、Ｌｅｖｉｎｓｏｎ−Ｄｕｒｂｉｎアルゴリズムを用いて入力信号の各フレームからＬＰＣ係数、例えば、１６次のＬＰＣ係数を抽出することができる。励起信号を、適応コードブック検索及び固定コードブック検索過程を通じて量子化することができる。励起信号を、台数符号励振型線形予測法を用いて量子化することができる。ベクトル量子化を、共役構造を有する量子化表を用いることによって励起信号の利得に対して行うことができる。
図１２に示す音声符号化器は、線形予測分析部６００、ピッチ推定部６１０、コードブック検索部６２０、ＬＳＰ部６３０及び量子化部６４０を含む。
線形予測分析部６００は、非対称窓を用いて得た自己相関係数を用いることによって入力信号に対してフレーム単位で線形予測分析を行う。予測区間すなわち非対称ウィンドが３０ｍｓの長さを有する場合、線形予測分析部６００は、５ｍｓの長さを有する予測区間をおいて線形予測分析を行うことができる。
自己相関係数は、Ｌｅｖｉｎｓｏｎ−Ｄｕｒｂｉｎアルゴリズムを用いて線形予測係数に変換される。ＬＳＰ６３０は、量子化と線形補間のために線形予測係数をＬＳＰに変換する。量子化部６４０は、ＬＳＰに変換された線形予測係数を量子化する。
ピッチ推定部６１０は、適応コードブック検索の複雑度を減らすために開ループピッチを推定する。更に詳しくは、ピッチ推定部６１０は、各フレームの加重音声信号ドメインで開ループピッチ周期を推定する。その後、推定されたピッチ周期を用いてハーモニック雑音成形フィルターが構成される。ハーモニック雑音成形フィルター、線形予測合成フィルター及びフォーマント心理聴覚加重フィルターによってインパルス応答が計算される。インパルス応答を、励起信号の量子化のためのターゲット信号の生成に用いることができる。
コードブック検索部６２０は、適応コードブックと固定コードブックを検索する。適応コードブック検索を、閉ループピッチ検索及び以前の励起信号の補間によって適応コードブックベクトルを計算することによってサブフレーム単位で行うことができる。適応コードブック変数は、ピッチフィルターのピッチ周期と利得を含むことができる。励起信号を、閉ループ検索を単純化するために線形予測合成フィルターにより生成することができる。
固定コードブックの構造を、ＩＳＰＰ（Ｉｎｔｅｒｌｅａｖｅｄ Ｓｉｎｇｌｅ Ｐｕｌｓｅ Ｐｅｒｍｕｔａｔｉｏｎ）設計に基づいて確立することができる。６４個のパルスがそれぞれ配置された位置を有するコードブックベクトルは、各々が１６個の位置を有する４個のトラックに分けられる。予め決定されたパルス数を、転送率に従って４個のトラックの各々に配置される。コードブックインデックスは、パルスのトラック位置と符号を表すので、コードブックを保存する必要がなく、励起信号を、コードブックインデックスを用いて簡単に生成することができる。
図１２に示す音声符号化器は、上記のような符号化過程を時間領域で行うことができる。また、入力信号が、図１に示す分類部１００で線形予測符号化により符号化される場合、線形予測分析部６００を任意ものとすることができる。
本発明は、図１２に示す音声符号化器に限定されない。すなわち、図１２に示す音声符号化器以外の音声信号を效率的に符号化できる様々な音声符号化器が、本発明の範囲内で使用可能である。
図１３は、図１に示す第１符号化器２１０乃至第ｍ符号化器２２０の１個の他の例のブロック図である。図１３に示す符号化器をオーディオ符号化器とすることができる。
図１３を参照すると、オーディオ符号化器は、フィルターバンク７００、心理音響モデリング部７１０及び量子化部７２０を含む。
フィルターバンク７００は、入力信号を周波数ドメイン信号に変換する。フィルターバンク７００は、入力信号に対してコサイン変換、例えば、ＭＤＣＴ（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行うことができる。
心理音響モデリング部７１０は、入力信号のマスキングしきい値又は入力信号のＳＭＲを計算する。量子化部７２０は、心理音響モデリング部７１０によって計算されたマスキングしきい値を用いて、コサイン変換部７００から出力されるＭＤＣＴ係数を量子化する。また、量子化部７２０は、与えられたビットレート内で量子化された信号の可聴歪を最小化すべく入力信号のＳＭＲを用いることができる。
図１３に示すオーディオ符号化器は、上記のような符号化過程を周波数領域で行うことができる。
本発明は、図１３に示すオーディオ符号化器に限定されない。すなわち、図１３に示すオーディオ符号化器以外のオーディオ信号を效率的に符号化できる様々なオーディオ符号化器（例えば、アドバンスオーディオ符号化器（Ａｄｖａｎｃｅｄ Ａｕｄｉｏ Ｃｏｄｉｎｇ））を、本発明の範囲内で用いることができる。
アドバンスオーディオ符号化器は、時間領域雑音整形（ＴＮＳ）、強度／結合（Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ／Ｃｏｕｐｌｉｎｇ）、予測及びミドル／サイド（ｍｉｄｄｌｅ／ｓｉｄｅ（Ｍ／Ｓ））ステレオ符号化（ｓｔｅｒｅｏ ｃｏｄｉｎｇ）を行う。ＴＮＳは、フィルターバンクウィンド内で時間領域の量子化雑音を適切に分散して聴覚的に聞こえないようにする動作である。強度／結合は、高周波帯域における音の方向知覚が主にエネルギーの時間スケールに依存するという事実のみに基づいてオーディオ信号を符号化するとともにオーディオ信号のエネルギーを伝送することによって空間情報の転送量を減少させることができる動作である。
予測は、フレームのスペクトル成分間の相関性を用いて、統計的特性が変化しない信号から重複を除去する動作である。Ｍ／Ｓステレオ符号化は、左右のチャネル信号を転送する代わりにステレオ信号の正規化された和（すなわち、Ｍｉｄｄｌｅ）と差（すなわち、Ｓｉｄｅ）を転送する。
ＴＮＳ、強度／結合、予測及びＭ／Ｓステレオ符号化を行う信号は、心理音響モデルで得たＳＭＲを用いて合成による分析（ＡｂＳ：Ａｎａｌｙｓｉｓ−ｂｙ−ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ）を行う量子化器により量子化される。
上記のように、オーディオ符号化器は、線形予測符号化のようなモデリング手法を用いて入力信号を符号化するので、図１５に示す決定部１２２は、入力信号が一定の基準に従って簡単にモデリングされるか否か決定することができる。その後、入力信号を簡単にモデリングできると決定した場合、決定部１２２は、音声符号化器を用いて入力信号を符号化すると決定する。それに対し、入力信号を簡単にモデリングできると決定した場合、決定部１２２は、オーディオ符号化器を用いて入力信号を符号化すると決定する。
図１４は、本発明の他の実施の形態による符号化装置のブロック図である。図１乃至図１４において、同様な参照番号は同様な構成要素を表し、したがって、その詳細な説明を省略する。
図１４を参照すると、分類部１００は、入力信号を複数の第１分割信号乃至第ｎ分割信号に分割し、第１分割信号乃至第ｎ分割信号の各々を符号化するために、複数の符号化器２３０，２４０，２５０，２６０，２７０のうちのいずれを使用するかを決定する。
図１４を参照すると、符号化器２３０，２４０，２５０，２６０，２７０は、第１分割信号乃至第ｎ分割信号を順次に符号化することができる。また、入力信号が複数の周波数帯域信号に分割された場合、低周波帯域信号から高周波帯域信号の順に周波数帯域信号を符号化することができる。
分割信号が順次に符号化される場合、以前の信号の符号化誤差を次の信号の符号化に用いることができる。その結果、種々の符号化方式を用いて分割信号を符号化でき、したがって、信号歪を防止するとともにバンド幅スケーラビリティ（ｂａｎｄｗｉｄｔｈ ｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ）を提供することができる。
図１４を参照すると、符号化器２３０は、第１分割信号を符号化し、符号化された第１分割信号を復号化し、復号化された信号と第１分割信号との間の誤差を符号化器２４０に出力する。符号化器２４０は、符号化器２３０から出力された誤差を用いて第２分割信号を符号化する。第２信号及び第３信号に対しても、上記のように、以前の分割信号それぞれの符号化誤差を考慮しながら第２乃至第ｍ分割信号が符号化される。したがって、誤差のない符号化を実現することができるとともに音質を向上させることができる。
図１４に示す符号化装置は、図１乃至図１４に示す符号化装置によって実行される動作を逆に実行することによって入力ビットストリームから信号を復元することができる。
図１５は、本発明の実施の形態による復号化装置のブロック図である。図１５を参照すると、復号化装置は、ビットアンパッキング部８００、復号化器決定部８１０、復号化部８２０、合成部８３０を含む。
ビットアンパッキング部８００は、入力ビットストリームから１個以上の符号化信号及び符号化信号を復号化するのに必要な付加情報を抽出する。
復号化部８２０は、種々の復号化方式を実行する複数の第１乃至第ｍ復号化部８２１，８２２を含む。
復号化器決定部８１０は、第１乃至第ｍ復号化部８２１，８２２のうちのいずれが符号化信号の各々を最も效率的に復号化するかを決定する。復号化器決定部８１０は、第１乃至第ｍ復号化部８２１，８２２のうちのいずれが符号化信号の各々を最も效率的に復号化するかを決定するために、図１に示す分類部１００の方法と同様な方法を用いることができる。すなわち、復号化器決定部８１０は、符号化信号の各々の特性に基づいて第１乃至第ｍ復号化部８２１，８２２のうちのいずれが符号化信号の各々を最も效率的に復号化するかを決定することができる。好適には、復号化器決定部８１０は、入力ビットストリームから抽出された付加情報に基づいて第１乃至第ｍ復号化部８２１，８２２のうちのいずれが符号化信号の各々を最も效率的に復号化するかを決定することができる。
付加情報は、分類された分割信号が属するクラスを符号化装置によって識別する分類情報、符号化信号を生成するのに用いられる符号化器を識別する符号化器情報、及び符号化信号を復号化するのに用いられる復号化器を識別する復号化器情報を含むことができる。
例えば、復号化器決定部８１０は、符号化信号が属するクラスを付加情報に基づいて決定するとともに、符号化信号に対して、符号化信号のクラスに対応する第１復号化器８２１乃至第ｍ復号化器８２２を選択することができる。この場合、選択された復号化器は、最も効率的に符号化された信号と同一のクラスに属する信号を復号化することができる構造を有することができる。
復号化器決定部８１０は、符号化信号を生成するのに用いられる符号化器を付加情報に基づいて識別するとともに、符号化信号に対して、識別された符号化器に対応する第１復号化器８２１乃至第ｍ復号化器８２２を選択することができる。例えば、符号化信号が音声符号化器で符号化された場合、復号化器決定部８１０は、符号化信号に対して、音声復号化器である第１復号化器８２１乃至第ｍ復号化器８２２を選択することができる。
また、復号化器決定部８１０は、符号化信号を復号化することができる復号化部を付加信号に基づいて識別し、符号化信号に対して、識別された復号化器に対応する第１復号化器８２１乃至第ｍ復号化器８２２を選択することができる。
また、復号化器決定部８１０は、付加情報より符号化信号の特性を得ることができ、符号化信号と同一の特性を有する信号を最も效率的に復号化できる第１復号化部８２１乃至第ｍ復号化部８２２を選択することができる。
このようにして、入力ビットストリームから抽出された符号化信号のそれぞれは、対応する符号化信号を最も効率的に復号化することができると決定された第１復号化部８２１乃至第ｍ復号化部８２２により復号化される。復号化された信号は、合成部８３０により合成され、元の信号に復元される。
ビットアンパッキング部８００は、符号化信号に関する分割情報、例えば、符号化信号の個数、符号化信号の各々の帯域情報を抽出し、合成部８３０は、復号化部８２０によって復号化された信号を、分割情報を参照しながら合成することができる。
合成部８３０は、複数の第１合成部８３１乃至第ｎ合成部８３２を含むことができる。複数の第１合成部８３１乃至第ｎ合成部８３２のそれぞれは、復号化部８２０によって復号化された信号を合成し、又は復号化された信号の一部若しくは全部に対してドメイン変換若しくは更なる復号化を行うことができる。
第１合成部８３１乃至第ｎ合成部８３２のいずれか一つは、符号化装置で行われた前処理の逆過程である後処理を合成信号に対して行うことができる。後処理を行うか否かに関する情報及び後処理に用いられる復号化情報を、入力ビットストリームから抽出することができる。
図１６を参照すると、第１合成部８３１乃至第ｎ合成部８３２のいずれか一つ、特に、第２合成部８３３は、複数の第１後処理部８３４乃至第ｎ後処理部８３５を含むことができる。第１合成部８３１は、複数の復号化された信号を合成して一つの信号にし、第１後処理部８３４乃至第ｎ後処理部８３５のいずれか一つは、合成信号に後処理を行う。
合成によって得られた一つの信号に対して後処理を行うのは第１後処理部８３４乃至第ｎ後処理部８３５のいずれであるかを表す情報を、入力ビットストリームに含めることができる。
複数の第１合成部８３１乃至第ｎ合成部８３２のうちいずれか一つは、ビットストリームから抽出された線形予測係数を用いて、合成により得られた一つの信号に対して線形予測復号化を行い、元の信号を復元することができる。
本発明を、コンピュータにより読み取り可能な記録媒体に書き込まれたコンピュータにより読み取り可能なコードとして実現することができる。前記コンピュータにより読み取り可能な記録媒体を、コンピュータシステムによって読み取り可能なデータが保存されるあらゆる種類の記録装置とすることができる。コンピュータにより読み取り可能な記録媒体の例は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスク、光データ記憶装置、及び搬送波（例えば、インターネットを介した転送）を含む。コンピュータにより読み取り可能な記録媒体を、ネットワークに接続したコンピュータシステムに分配することができ、その結果、分散方式でコンピュータが読み取りできるコードが書き込まれるとともに実行される。そして、本発明を実現するのに必要な機能プログラム、コード及びコードセグメントを、当業者によって容易に構成することができる。
本発明を特に典型的な実施の形態を参照して説明したが、本発明は、特定の実施例に限定されず、特許請求の範囲で請求する本発明の要旨を逸脱しない範囲で様々な変形実施が可能であることは、当業者にとっては明らかである。
上記のような本発明による符号化／復号化方法及び装置によれば、信号の特性に従って信号を分類し、対応する信号が属するクラスに最も適合する符号化器を用いて信号の各々を符号化することによって、相互に異なる特性を有する信号を最適のビットレートで符号化できる。その結果、オーディオ信号、音声信号などの様々な信号をいずれも效率的に符号化可能になる。
本発明の第１実施例による符号化装置を示すブロック図である。 図１における分類部の第１実施例を示すブロック図である。 図２に示す前処理部の一実施例を示すブロック図である。 入力される信号の心理聴覚エントロピーを計算する装置の一実施例を示すブロック図である。 図１に示す分類部の第２実施例を示すブロック図である。 図５に示す信号分割部の第１実施例を示すブロック図である。 複数の信号を併合する方法の実施例を示す図である。 複数の信号を併合する方法の実施例を示す図である。 図５に示す信号分割部の第２実施例を示すブロック図である。 入力信号を複数の分割信号に分割する方法の一実施例を示す図である。 図５に示す決定部の一実施例を示すブロック図である。 図１に示す符号化部の第１実施例を示すブロック図である。 図１に示す符号化部の第２実施例を示すブロック図である。 本発明の第２実施例による符号化装置を示すブロック図である。 本発明の一実施例による復号化装置を示すブロック図である。 図１５に示す合成部の一実施例を示すブロック図である。

Claims (23)

  1. 入力ビットストリームから複数の符号化信号を抽出する段階と、
    前記複数の符号化信号のそれぞれを復号化するために複数の復号化方式のうちのいずれを使用するかを決定する段階と、
    決定された復号化方式によって前記符号化信号を復号化する段階と、
    前記復号化された複数の信号を合成する段階と、
    前記合成された信号に対して後処理を行い、元信号を復元する段階と、
    を含むことを特徴とする復号化方法。
  2. 前記後処理段階は、前記合成された信号に対して線形予測復号化を行うことを特徴とする、請求項１に記載の復号化方法。
  3. １個の信号を後処理するために必要な後処理情報を、前記入力ビットストリームから抽出する段階を含むことを特徴とする、請求項１に記載の復号化方法。
  4. 前記後処理情報は、線形予測係数に関する情報を含むことを特徴とする、請求項３に記載の復号化方法。
  5. 前記後処理情報は、全域通過フィルターの係数に関する情報を含むことを特徴とする、請求項３に記載の復号化方法。
  6. 前記全域通過フィルターの係数は変数であることを特徴とする、請求項５に記載の復号化方法。
  7. 前記全域通過フィルターの係数は、前記符号化信号のエネルギーに従って決定されることを特徴とする、請求項５に記載の符号化装置。
  8. 前記後処理を１個の信号に対して行うのに用いられる後処理方式を識別する後処理方式情報を、前記入力ビットストリームから抽出する段階をさらに含み、
    前記後処理段階は、前記後処理方式情報を参照して複数の後処理方式の一つを選択することを特徴とする、請求項１に記載の復号化方法。
  9. 前記復号化方式決定段階は、前記符号化信号の各々を最も效率的に復号化できる復号化方式を決定することを特徴とする、請求項１に記載の復号化方法。
  10. 複数の符号化信号を入力ビットストリームから抽出するビットアンパッキング部と、
    前記複数の符号化信号のそれぞれを復号化するために複数の復号化器のうちのいずれを使用するかを決定する復号化器決定部と、
    前記複数の復号化器を含み、前記決定された復号化器を用いて前記符号化信号の各々を復号化する復号化部と、
    前記復号化された複数の信号を合成する合成部と、
    前記合成された信号に対して後処理を行い、元信号を復元する後処理部と、
    を含むことを特徴とする復号化装置。
  11. 前記後処理部は、前記合成された信号に対して線形予測復号化を行うことを特徴とする、請求項１０に記載の復号化装置。
  12. 前記ビットアンパッキング部は、線形予測係数と全域通過フィルターの係数のうち少なくとも一つに関する情報を、前記入力ビットストリームから抽出することを特徴とする、請求項１１に記載の復号化装置。
  13. 前記ビットアンパッキング部は、前記後処理を１個の信号に対して行うのに用いられる後処理方式を識別する後処理方式情報を、前記入力ビットストリームから抽出し、
    前記後処理部は、複数の後処理部を含み、前記後処理方式情報を参照して複数の後処理方式の一つを選択することを特徴とする、請求項１０に記載の復号化装置。
  14. 入力信号を符号化に効率的な形態に変換するための前処理を行う段階と、
    入力信号を複数の分割信号に分割する段階と、
    前記分割信号の各々を符号化するために複数の符号化方式のうちのいずれを使用するかを、前記分割信号の各々の特性に基づいて決定する段階と、
    前記符号化方式を用いて前記分割信号を符号化する段階と、
    前記符号化された分割信号を用いてビットストリームを生成する段階と、
    を含むことを特徴とする符号化方法。
  15. 前記前処理段階は、前記入力信号に対して線形予測符号化を行うことを特徴とする、請求項１４に記載の符号化方法。
  16. 前記前処理段階は、全域通過フィルターを含む前処理関数を用いることを特徴とする、請求項１４に記載の符号化方法。
  17. 前記分割信号を符号化するためのビット数を、前記前処理を実行することによって得られた残差のエネルギーレベルと前記残差に対するマスキングしきい値又は目標ビットレートに基づいて計算することを特徴とする、請求項１４に記載の符号化方法。
  18. 前記前処理段階は、
    前記入力信号の特性、外部環境情報及び目標ビットレートのうち少なくとも一つに基づいて複数の前処理方式のうちの一つを選択する段階と、
    前記選択された前処理方式を用いて、前記入力信号に対する前処理を行う段階と、
    を含むことを特徴とする、請求項１４に記載の符号化方法。
  19. 入力信号を符号化に効率的な形態に変換する前処理部と、
    入力信号を複数の分割信号に分割する信号分割部と、
    前記分割信号の各々を符号化するために複数の符号化器のうちのいずれを使用するかを決定する符号化器決定部と、
    前記複数の符号化器を含み、前記決定された符号化器を用いて前記分割信号を符号化する符号化部と、
    前記符号化された分割信号を用いてビットストリームを生成するビットパッキング部と、
    を含むことを特徴とする符号化装置。
  20. 前記前処理部は、前記入力信号に対して線形予測符号化を行うことを特徴とする、請求項１９に記載の符号化装置。
  21. 前記前処理部は、全域通過フィルターを含むことを特徴とする、請求項１９に記載の符号化装置。
  22. 前記前処理部は、
    複数の前処理部を含み、
    前記入力信号の特性、外部環境情報及び目標ビットレートのうち少なくとも一つに基づいて前記前処理部の一つを選択することを特徴とする、請求項１９に記載の符号化装置。
  23. 請求項１〜９のいずれか１項に記載の復号化方法又は請求項１４〜１８のいずれか１項に記載の符号化方法をコンピュータによって実行するプログラムを有する、コンピュータで読み取り可能な記録媒体。
JP2008551188A 2006-01-18 2007-01-18 符号化／復号化装置及び方法 Pending JP2009524100A (ja)

Applications Claiming Priority (7)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US75962206P 2006-01-18 2006-01-18
US79778206P 2006-05-03 2006-05-03
US81792606P 2006-06-29 2006-06-29
US84451006P 2006-09-13 2006-09-13
US84821706P 2006-09-29 2006-09-29
US86082206P 2006-11-24 2006-11-24
PCT/KR2007/000304 WO2007083933A1 (en) 2006-01-18 2007-01-18 Apparatus and method for encoding and decoding signal

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2009524100A true JP2009524100A (ja) 2009-06-25

Family

ID=38287837

Family Applications (3)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2008551189A Pending JP2009524101A (ja) 2006-01-18 2007-01-18 符号化／復号化装置及び方法
JP2008551187A Pending JP2009524099A (ja) 2006-01-18 2007-01-18 符号化／復号化装置及び方法
JP2008551188A Pending JP2009524100A (ja) 2006-01-18 2007-01-18 符号化／復号化装置及び方法

Family Applications Before (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2008551189A Pending JP2009524101A (ja) 2006-01-18 2007-01-18 符号化／復号化装置及び方法
JP2008551187A Pending JP2009524099A (ja) 2006-01-18 2007-01-18 符号化／復号化装置及び方法

Country Status (10)

Country Link
US (3) US20090281812A1 (ja)
EP (3) EP1989702A4 (ja)
JP (3) JP2009524101A (ja)
KR (3) KR20080101872A (ja)
AU (1) AU2007206167B8 (ja)
BR (1) BRPI0707135A2 (ja)
CA (1) CA2636493A1 (ja)
MX (1) MX2008009088A (ja)
TW (3) TWI333643B (ja)
WO (3) WO2007083931A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017016141A (ja) * 2012-03-29 2017-01-19 ▲ホア▼▲ウェイ▼技術有限公司Ｈｕａｗｅｉ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． 信号符号化および復号化の方法および装置

Families Citing this family (51)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102007003187A1 (de) * 2007-01-22 2008-10-02 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Vorrichtung und Verfahren zum Erzeugen eines zu sendenden Signals oder eines decodierten Signals
US7908103B2 (en) * 2007-05-21 2011-03-15 Nilanjan Senroy System and methods for determining masking signals for applying empirical mode decomposition (EMD) and for demodulating intrinsic mode functions obtained from application of EMD
GB2454208A (en) * 2007-10-31 2009-05-06 Cambridge Silicon Radio Ltd Compression using a perceptual model and a signal-to-mask ratio (SMR) parameter tuned based on target bitrate and previously encoded data
EP2218068A4 (en) 2007-11-21 2010-11-24 Lg Electronics Inc METHOD AND APPARATUS FOR SIGNAL PROCESSING
JP5534528B2 (ja) * 2008-03-28 2014-07-02 トムソン ライセンシング 信号を復号する装置および方法
EP2144230A1 (en) 2008-07-11 2010-01-13 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Low bitrate audio encoding/decoding scheme having cascaded switches
KR20100007738A (ko) 2008-07-14 2010-01-22 한국전자통신연구원 음성/오디오 통합 신호의 부호화/복호화 장치
KR101381513B1 (ko) 2008-07-14 2014-04-07 광운대학교 산학협력단 음성/음악 통합 신호의 부호화/복호화 장치
KR101261677B1 (ko) * 2008-07-14 2013-05-06 광운대학교 산학협력단 음성/음악 통합 신호의 부호화/복호화 장치
CA2739736C (en) * 2008-10-08 2015-12-01 Fraunhofer-Gesellschaft Zur Foerderung Der Angewandten Forschung E.V. Multi-resolution switched audio encoding/decoding scheme
CN101763856B (zh) * 2008-12-23 2011-11-02 华为技术有限公司 信号分类处理方法、分类处理装置及编码系统
CN101604525B (zh) * 2008-12-31 2011-04-06 华为技术有限公司 基音增益获取方法、装置及编码器、解码器
JP5358270B2 (ja) * 2009-04-28 2013-12-04 パナソニック株式会社 デジタル信号再生装置及びデジタル信号圧縮装置
KR20110001130A (ko) * 2009-06-29 2011-01-06 삼성전자주식회사 가중 선형 예측 변환을 이용한 오디오 신호 부호화 및 복호화 장치 및 그 방법
EP3693964B1 (en) * 2009-10-15 2021-07-28 VoiceAge Corporation Simultaneous time-domain and frequency-domain noise shaping for tdac transforms
US8886523B2 (en) 2010-04-14 2014-11-11 Huawei Technologies Co., Ltd. Audio decoding based on audio class with control code for post-processing modes
MY176192A (en) * 2010-07-02 2020-07-24 Dolby Int Ab Selective bass post filter
US9047875B2 (en) * 2010-07-19 2015-06-02 Futurewei Technologies, Inc. Spectrum flatness control for bandwidth extension
US8660848B1 (en) * 2010-08-20 2014-02-25 Worcester Polytechnic Institute Methods and systems for detection from and analysis of physical signals
US20120095729A1 (en) * 2010-10-14 2012-04-19 Electronics And Telecommunications Research Institute Known information compression apparatus and method for separating sound source
MX2013009301A (es) 2011-02-14 2013-12-06 Fraunhofer Ges Forschung Aparato y metodo para ocultamiento de error en voz unificada con bajo retardo y codificacion de audio.
PT2676265T (pt) 2011-02-14 2019-07-10 Fraunhofer Ges Forschung Aparelho e método para codificar e descodificar um sinal de áudio utilizando uma parte antecipada alinhada
TWI469136B (zh) 2011-02-14 2015-01-11 Fraunhofer Ges Forschung 在一頻譜域中用以處理已解碼音訊信號之裝置及方法
CA2903681C (en) 2011-02-14 2017-03-28 Fraunhofer-Gesellschaft Zur Forderung Der Angewandten Forschung E.V. Audio codec using noise synthesis during inactive phases
MY159444A (en) 2011-02-14 2017-01-13 Fraunhofer-Gesellschaft Zur Forderung Der Angewandten Forschung E V Encoding and decoding of pulse positions of tracks of an audio signal
WO2012110448A1 (en) 2011-02-14 2012-08-23 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Apparatus and method for coding a portion of an audio signal using a transient detection and a quality result
KR101617816B1 (ko) * 2011-02-14 2016-05-03 프라운호퍼 게젤샤프트 쭈르 푀르데룽 데어 안겐반텐 포르슝 에. 베. 스펙트럼 도메인 잡음 형상화를 사용하는 선형 예측 기반 코딩 방식
PL2550653T3 (pl) 2011-02-14 2014-09-30 Fraunhofer Ges Forschung Reprezentacja sygnału informacyjnego z użyciem transformacji zakładkowej
TWI492615B (zh) * 2011-05-23 2015-07-11 Nat Univ Chung Hsing 改良向量量化編碼還原影像品質與快速編碼簿訓練方法、壓縮方法、解壓縮方法及其程式產品
US9070361B2 (en) * 2011-06-10 2015-06-30 Google Technology Holdings LLC Method and apparatus for encoding a wideband speech signal utilizing downmixing of a highband component
EP2724340B1 (en) * 2011-07-07 2019-05-15 Nuance Communications, Inc. Single channel suppression of impulsive interferences in noisy speech signals
HUE050600T2 (hu) * 2011-11-03 2021-01-28 Voiceage Evs Llc A nem-beszéd tartalom javítása alacsony sebességû CELP számára
KR20130093783A (ko) * 2011-12-30 2013-08-23 한국전자통신연구원 오디오 객체 전송 장치 및 방법
WO2013107602A1 (en) * 2012-01-20 2013-07-25 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Apparatus and method for audio encoding and decoding employing sinusoidal substitution
GB201201230D0 (en) * 2012-01-25 2012-03-07 Univ Delft Tech Adaptive multi-dimensional data decomposition
CN103295578B (zh) 2012-03-01 2016-05-18 华为技术有限公司 一种语音频信号处理方法和装置
EP2830062B1 (en) * 2012-03-21 2019-11-20 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for high-frequency encoding/decoding for bandwidth extension
CN103839551A (zh) * 2012-11-22 2014-06-04 鸿富锦精密工业（深圳）有限公司 音频处理系统与音频处理方法
CN104112451B (zh) * 2013-04-18 2017-07-28 华为技术有限公司 一种选择编码模式的方法及装置
CN106448688B (zh) 2014-07-28 2019-11-05 华为技术有限公司 音频编码方法及相关装置
EP2980801A1 (en) 2014-07-28 2016-02-03 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Method for estimating noise in an audio signal, noise estimator, audio encoder, audio decoder, and system for transmitting audio signals
US20170201356A1 (en) * 2016-01-08 2017-07-13 Rohde & Schwarz Gmbh & Co. Kg Method and apparatus for expanding a message coverage
CN107316649B (zh) * 2017-05-15 2020-11-20 百度在线网络技术（北京）有限公司 基于人工智能的语音识别方法及装置
BR112020004909A2 (pt) * 2017-09-20 2020-09-15 Voiceage Corporation método e dispositivo para distribuir, de forma eficiente, um bit-budget em um codec celp
KR20240017119A (ko) * 2018-09-05 2024-02-06 엘지전자 주식회사 비디오 신호의 부호화/복호화 방법 및 이를 위한 장치
US20220232255A1 (en) * 2019-05-30 2022-07-21 Sharp Kabushiki Kaisha Image decoding apparatus
EP3751567B1 (en) * 2019-06-10 2022-01-26 Axis AB A method, a computer program, an encoder and a monitoring device
KR20210003507A (ko) 2019-07-02 2021-01-12 한국전자통신연구원 오디오 코딩을 위한 잔차 신호 처리 방법 및 오디오 처리 장치
CN110489606B (zh) * 2019-07-31 2023-06-06 云南师范大学 一种分组Hilbert编码和解码方法
CN112155523B (zh) * 2020-09-27 2022-09-16 太原理工大学 一种基于模态能量主成分比量化的脉搏信号特征提取与分类方法
TWI768674B (zh) * 2021-01-22 2022-06-21 宏碁股份有限公司 諧振峰強化的語音編碼裝置及語音編碼方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05158495A (ja) * 1991-05-07 1993-06-25 Fujitsu Ltd 音声符号化伝送装置
JP2000132195A (ja) * 1998-10-22 2000-05-12 Sony Corp 信号符号化装置及び方法
JP2002091497A (ja) * 2000-09-18 2002-03-27 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> オーディオ信号符号化方法、復号化方法及びそれらの方法を実行するプログラム記憶媒体
JP2002532765A (ja) * 1998-12-14 2002-10-02 マイクロソフト コーポレイション 周波数領域オーディオ符号化のためのエントロピー符号モード切替え
WO2005098821A2 (en) * 2004-04-05 2005-10-20 Koninklijke Philips Electronics N.V. Multi-channel encoder

Family Cites Families (61)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US714559A (en) * 1902-06-10 1902-11-25 John Byrne Railway-tie.
US5235623A (en) * 1989-11-14 1993-08-10 Nec Corporation Adaptive transform coding by selecting optimum block lengths according to variatons between successive blocks
FR2674710B1 (fr) * 1991-03-27 1994-11-04 France Telecom Procede et systeme de traitement des preechos d'un signal audio-numerique code par transformee frequentielle.
US5734789A (en) * 1992-06-01 1998-03-31 Hughes Electronics Voiced, unvoiced or noise modes in a CELP vocoder
WO1995001633A1 (fr) * 1993-06-30 1995-01-12 Sony Corporation Procede et appareil de codage de signaux numeriques, procede et appareil de decodage des signaux codes, et support d'enregistrement des signaux codes
JP3277677B2 (ja) * 1994-04-01 2002-04-22 ソニー株式会社 信号符号化方法及び装置、信号記録媒体、信号伝送方法、並びに信号復号化方法及び装置
US5742734A (en) * 1994-08-10 1998-04-21 Qualcomm Incorporated Encoding rate selection in a variable rate vocoder
US5751903A (en) * 1994-12-19 1998-05-12 Hughes Electronics Low rate multi-mode CELP codec that encodes line SPECTRAL frequencies utilizing an offset
ATE189353T1 (de) * 1996-04-18 2000-02-15 Nokia Mobile Phones Ltd Videodatenkodierer und -dekodierer
US5881053A (en) * 1996-09-13 1999-03-09 Qualcomm Incorporated Method for a wireless communications channel
JP3849210B2 (ja) * 1996-09-24 2006-11-22 ヤマハ株式会社 音声符号化復号方式
US6148282A (en) * 1997-01-02 2000-11-14 Texas Instruments Incorporated Multimodal code-excited linear prediction (CELP) coder and method using peakiness measure
US6134518A (en) * 1997-03-04 2000-10-17 International Business Machines Corporation Digital audio signal coding using a CELP coder and a transform coder
EP0925580B1 (en) * 1997-07-11 2003-11-05 Koninklijke Philips Electronics N.V. Transmitter with an improved speech encoder and decoder
US6233550B1 (en) * 1997-08-29 2001-05-15 The Regents Of The University Of California Method and apparatus for hybrid coding of speech at 4kbps
US6263312B1 (en) * 1997-10-03 2001-07-17 Alaris, Inc. Audio compression and decompression employing subband decomposition of residual signal and distortion reduction
EP0907258B1 (en) * 1997-10-03 2007-01-03 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Audio signal compression, speech signal compression and speech recognition
WO1999022525A1 (en) * 1997-10-23 1999-05-06 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Image encoding method, image encoder, image decoding method, and image decoder
US6418147B1 (en) * 1998-01-21 2002-07-09 Globalstar Lp Multiple vocoder mobile satellite telephone system
ES2247741T3 (es) * 1998-01-22 2006-03-01 Deutsche Telekom Ag Metodo para conmutacion controlada por señales entre esquemas de codificacion de audio.
US6029126A (en) * 1998-06-30 2000-02-22 Microsoft Corporation Scalable audio coder and decoder
US6278972B1 (en) * 1999-01-04 2001-08-21 Qualcomm Incorporated System and method for segmentation and recognition of speech signals
US6278982B1 (en) * 1999-04-21 2001-08-21 Lava Trading Inc. Securities trading system for consolidation of trading on multiple ECNS and electronic exchanges
US6549147B1 (en) * 1999-05-21 2003-04-15 Nippon Telegraph And Telephone Corporation Methods, apparatuses and recorded medium for reversible encoding and decoding
JP4438127B2 (ja) * 1999-06-18 2010-03-24 ソニー株式会社 音声符号化装置及び方法、音声復号装置及び方法、並びに記録媒体
EP1131815A1 (en) * 1999-09-20 2001-09-12 Cellon France SAS Processing circuit for correcting audio signals, receiver, communication system, mobile apparatus and related method
US7054809B1 (en) * 1999-09-22 2006-05-30 Mindspeed Technologies, Inc. Rate selection method for selectable mode vocoder
US6697776B1 (en) * 2000-07-31 2004-02-24 Mindspeed Technologies, Inc. Dynamic signal detector system and method
US6373411B1 (en) * 2000-08-31 2002-04-16 Agere Systems Guardian Corp. Method and apparatus for performing variable-size vector entropy coding
US6760698B2 (en) * 2000-09-15 2004-07-06 Mindspeed Technologies Inc. System for coding speech information using an adaptive codebook with enhanced variable resolution scheme
SE0004163D0 (sv) * 2000-11-14 2000-11-14 Coding Technologies Sweden Ab Enhancing perceptual performance of high frequency reconstruction coding methods by adaptive filtering
US6862558B2 (en) * 2001-02-14 2005-03-01 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Empirical mode decomposition for analyzing acoustical signals
US6996522B2 (en) * 2001-03-13 2006-02-07 Industrial Technology Research Institute Celp-Based speech coding for fine grain scalability by altering sub-frame pitch-pulse
ES2266481T3 (es) * 2001-04-18 2007-03-01 Koninklijke Philips Electronics N.V. Codificacion de audio con encriptacion parcial.
US6820054B2 (en) * 2001-05-07 2004-11-16 Intel Corporation Audio signal processing for speech communication
US6658383B2 (en) * 2001-06-26 2003-12-02 Microsoft Corporation Method for coding speech and music signals
KR100434275B1 (ko) * 2001-07-23 2004-06-05 엘지전자 주식회사 패킷 변환 장치 및 그를 이용한 패킷 변환 방법
KR100460109B1 (ko) * 2001-09-19 2004-12-03 엘지전자 주식회사 음성패킷 변환을 위한 ｌｓｐ 파라미터 변환장치 및 방법
US6785645B2 (en) * 2001-11-29 2004-08-31 Microsoft Corporation Real-time speech and music classifier
JP2005510925A (ja) * 2001-11-30 2005-04-21 コーニンクレッカ　フィリップス　エレクトロニクス　エヌ　ヴィ 信号コード化
TW564400B (en) * 2001-12-25 2003-12-01 Univ Nat Cheng Kung Speech coding/decoding method and speech coder/decoder
US6647366B2 (en) * 2001-12-28 2003-11-11 Microsoft Corporation Rate control strategies for speech and music coding
US20030135374A1 (en) * 2002-01-16 2003-07-17 Hardwick John C. Speech synthesizer
RU2321901C2 (ru) * 2002-07-16 2008-04-10 Конинклейке Филипс Электроникс Н.В. Аудиокодирование
US7970606B2 (en) * 2002-11-13 2011-06-28 Digital Voice Systems, Inc. Interoperable vocoder
KR100604032B1 (ko) * 2003-01-08 2006-07-24 엘지전자 주식회사 복수 코덱을 지원하는 장치와 방법
KR100621076B1 (ko) * 2003-05-02 2006-09-08 삼성전자주식회사 마이크로폰 어레이 방법 및 시스템 및 이를 이용한 음성인식 방법 및 장치
ATE354162T1 (de) * 2003-05-27 2007-03-15 Koninkl Philips Electronics Nv Audiocodierung
US20050159942A1 (en) * 2004-01-15 2005-07-21 Manoj Singhal Classification of speech and music using linear predictive coding coefficients
CA2457988A1 (en) * 2004-02-18 2005-08-18 Voiceage Corporation Methods and devices for audio compression based on acelp/tcx coding and multi-rate lattice vector quantization
FI118835B (fi) * 2004-02-23 2008-03-31 Nokia Corp Koodausmallin valinta
FI118834B (fi) * 2004-02-23 2008-03-31 Nokia Corp Audiosignaalien luokittelu
WO2005099243A1 (ja) * 2004-04-09 2005-10-20 Nec Corporation 音声通信方法及び装置
GB0408856D0 (en) * 2004-04-21 2004-05-26 Nokia Corp Signal encoding
US7739120B2 (en) * 2004-05-17 2010-06-15 Nokia Corporation Selection of coding models for encoding an audio signal
CA2566372A1 (en) * 2004-05-17 2005-11-24 Nokia Corporation Audio encoding with different coding models
AU2004319556A1 (en) * 2004-05-17 2005-11-24 Nokia Corporation Audio encoding with different coding frame lengths
US7596486B2 (en) * 2004-05-19 2009-09-29 Nokia Corporation Encoding an audio signal using different audio coder modes
US7873515B2 (en) * 2004-11-23 2011-01-18 Stmicroelectronics Asia Pacific Pte. Ltd. System and method for error reconstruction of streaming audio information
KR100657916B1 (ko) * 2004-12-01 2006-12-14 삼성전자주식회사 주파수 대역간의 유사도를 이용한 오디오 신호 처리 장치및 방법
US7196641B2 (en) * 2005-04-26 2007-03-27 Gen Dow Huang System and method for audio data compression and decompression using discrete wavelet transform (DWT)

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05158495A (ja) * 1991-05-07 1993-06-25 Fujitsu Ltd 音声符号化伝送装置
JP2000132195A (ja) * 1998-10-22 2000-05-12 Sony Corp 信号符号化装置及び方法
JP2002532765A (ja) * 1998-12-14 2002-10-02 マイクロソフト コーポレイション 周波数領域オーディオ符号化のためのエントロピー符号モード切替え
JP2002091497A (ja) * 2000-09-18 2002-03-27 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> オーディオ信号符号化方法、復号化方法及びそれらの方法を実行するプログラム記憶媒体
WO2005098821A2 (en) * 2004-04-05 2005-10-20 Koninklijke Philips Electronics N.V. Multi-channel encoder

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2017016141A (ja) * 2012-03-29 2017-01-19 ▲ホア▼▲ウェイ▼技術有限公司Ｈｕａｗｅｉ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． 信号符号化および復号化の方法および装置
US10600430B2 (en) 2012-03-29 2020-03-24 Huawei Technologies Co., Ltd. Signal decoding method, audio signal decoder and non-transitory computer-readable medium

Also Published As

Publication number Publication date
EP1984911A4 (en) 2012-03-14
EP1989702A1 (en) 2008-11-12
AU2007206167B8 (en) 2010-06-24
US20090222261A1 (en) 2009-09-03
JP2009524101A (ja) 2009-06-25
TW200746051A (en) 2007-12-16
EP1984911A1 (en) 2008-10-29
US20110057818A1 (en) 2011-03-10
EP1989703A4 (en) 2012-03-14
KR20080101873A (ko) 2008-11-21
BRPI0707135A2 (pt) 2011-04-19
CA2636493A1 (en) 2007-07-26
AU2007206167B2 (en) 2010-06-10
WO2007083933A1 (en) 2007-07-26
WO2007083931A1 (en) 2007-07-26
AU2007206167A1 (en) 2007-07-26
TW200737738A (en) 2007-10-01
MX2008009088A (es) 2009-01-27
EP1989702A4 (en) 2012-03-14
TWI318397B (en) 2009-12-11
KR20080101872A (ko) 2008-11-21
US20090281812A1 (en) 2009-11-12
TW200746052A (en) 2007-12-16
TWI333643B (en) 2010-11-21
EP1989703A1 (en) 2008-11-12
JP2009524099A (ja) 2009-06-25
WO2007083934A1 (en) 2007-07-26
KR20080097178A (ko) 2008-11-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2009524100A (ja) 符号化／復号化装置及び方法
KR101896504B1 (ko) 고주파수 대역폭 확장을 위한 부호화/복호화 장치 및 방법
KR101139172B1 (ko) 스케일러블 음성 및 오디오 코덱들에서 양자화된 ｍｄｃｔ 스펙트럼에 대한 코드북 인덱스들의 인코딩/디코딩을 위한 기술
RU2483364C2 (ru) Схема аудиокодирования/декодирования с переключением байпас
KR101171098B1 (ko) 혼합 구조의 스케일러블 음성 부호화 방법 및 장치
KR100949232B1 (ko) 인코딩 장치, 디코딩 장치 및 그 방법
TWI415114B (zh) 用於計算頻譜包絡數目之裝置與方法
CN101903945B (zh) 编码装置、解码装置以及编码方法
CN101371295B (zh) 用于编码和解码信号的设备和方法
JP2011518345A (ja) スピーチライク信号及びノンスピーチライク信号のマルチモードコーディング
CN101518083A (zh) 通过使用带宽扩展和立体声编码对音频信号编码和/或解码的方法、介质和系统
JP3297749B2 (ja) 符号化方法
RU2414009C2 (ru) Устройство и способ для кодирования и декодирования сигнала
US20220392458A1 (en) Methods and system for waveform coding of audio signals with a generative model

Legal Events

Date Code Title Description
A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20110906

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20120221