JP2797524B2 - デイジタル信号符号化方法 - Google Patents
デイジタル信号符号化方法Info
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- JP2797524B2 JP2797524B2 JP1255801A JP25580189A JP2797524B2 JP 2797524 B2 JP2797524 B2 JP 2797524B2 JP 1255801 A JP1255801 A JP 1255801A JP 25580189 A JP25580189 A JP 25580189A JP 2797524 B2 JP2797524 B2 JP 2797524B2
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- circuit
- digital signal
- spectrum
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Description
【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、入力ディジタル信号の符号化を行うディジ
タル信号符号化方法に関するものである。
タル信号符号化方法に関するものである。
本発明は、入力ディジタル信号を複数の周波数帯域に
分割すると共に、高い周波数帯域ほどバンド幅を広く選
定し、各バンド毎のエネルギに基づいて各バンド単位の
許容ノイズレベルを設定し、各バンドのエネルギと設定
された許容ノイズレベルの差のレベルに応じたビット数
で各バンドの成分を量子化するディジタル信号符号化方
法において、設定される許容ノイズレベルを高い周波数
程同一のエネルギに対して高く設定することにより、音
質劣化を最小限にしてビットレートを低減することがで
きるディジタル信号符号化方法を提供するものである。
分割すると共に、高い周波数帯域ほどバンド幅を広く選
定し、各バンド毎のエネルギに基づいて各バンド単位の
許容ノイズレベルを設定し、各バンドのエネルギと設定
された許容ノイズレベルの差のレベルに応じたビット数
で各バンドの成分を量子化するディジタル信号符号化方
法において、設定される許容ノイズレベルを高い周波数
程同一のエネルギに対して高く設定することにより、音
質劣化を最小限にしてビットレートを低減することがで
きるディジタル信号符号化方法を提供するものである。
〔従来の技術〕 オーディオ，音声等の信号の高能率符号化において
は、オーディオ，音声等の入力信号を時間軸又は周波数
軸で複数のチャンネルに分割すると共に、各チャンネル
毎のビット数を適応的に割当てるビットアロケーシヨン
（ビット割当て）による符号化技術がある。例えば、オ
ーディオ信号等の上記ビット割当てによる符号化技術に
は、時間軸上のオーディオ信号等を複数の周波数帯域に
分割して符号化する帯域分割符号化（サブ・バンド・コ
ーディング:SBC）や、時間軸の信号を周波数軸上の信号
に変換（直交変換）して複数の周波数帯域に分割し各帯
域毎で適応的に符号化するいわゆる適応変換符号化（AT
C）、或いは、上記SBCといわゆる適応予測符号化（AP
C）とを組み合わせ、時間軸の信号を帯域分割して各帯
域信号をベースバンド（低域）に変換した後複数次の線
形予測分析を行って予測符号化するいわゆる適応ビット
割当て（APC−AB）等の符号化技術がある。
は、オーディオ，音声等の入力信号を時間軸又は周波数
軸で複数のチャンネルに分割すると共に、各チャンネル
毎のビット数を適応的に割当てるビットアロケーシヨン
（ビット割当て）による符号化技術がある。例えば、オ
ーディオ信号等の上記ビット割当てによる符号化技術に
は、時間軸上のオーディオ信号等を複数の周波数帯域に
分割して符号化する帯域分割符号化（サブ・バンド・コ
ーディング:SBC）や、時間軸の信号を周波数軸上の信号
に変換（直交変換）して複数の周波数帯域に分割し各帯
域毎で適応的に符号化するいわゆる適応変換符号化（AT
C）、或いは、上記SBCといわゆる適応予測符号化（AP
C）とを組み合わせ、時間軸の信号を帯域分割して各帯
域信号をベースバンド（低域）に変換した後複数次の線
形予測分析を行って予測符号化するいわゆる適応ビット
割当て（APC−AB）等の符号化技術がある。
このような高能率符号化では、近年人間の聴覚上の特
性におけるいわゆるマスキング特性を考慮した高能率符
号化の手法が盛んに試みられている。該マスキングの効
果とは、ある信号によって他の信号がマスクされて聞こ
えなくなる現象をいうものであり、このマスキング効果
には、時間軸上のオーディオ信号に対するマスキング効
果と周波数軸上の信号に対するマスキング効果とがあ
る。
性におけるいわゆるマスキング特性を考慮した高能率符
号化の手法が盛んに試みられている。該マスキングの効
果とは、ある信号によって他の信号がマスクされて聞こ
えなくなる現象をいうものであり、このマスキング効果
には、時間軸上のオーディオ信号に対するマスキング効
果と周波数軸上の信号に対するマスキング効果とがあ
る。
ここでは周波数軸上のオーディオ信号に対するマスキ
ング効果について述べる。例えば、ある周波数fsの正弦
波Wsがあった場合、人間の聴覚によるマスキング効果を
表現するマスキングスペクトル（マスキングカーブ）MS
は、第７図のようになり、このマスキングスペクトルMS
によって、図中斜線部で示す部分がマスキングされるこ
とになる。すなわち、該マスキングスペクトルMS内にノ
ズルがあったとしても聞こえなくなるため、実際のオー
ディオ信号では、該マスキングスペクトルMS内のノイズ
は許容可能となる。このようなことから、上記正弦波Ws
の場合の許容可能なノイズレベルは、第７図中ｊで示す
レベル以下のレベルとなる。また、このとき、当該正弦
波Wsの周波数fsでマスキングの効果が最も高く、該正弦
波Wsの周波数fsから離れるにしたがってマスキングの効
果が低くなる。
ング効果について述べる。例えば、ある周波数fsの正弦
波Wsがあった場合、人間の聴覚によるマスキング効果を
表現するマスキングスペクトル（マスキングカーブ）MS
は、第７図のようになり、このマスキングスペクトルMS
によって、図中斜線部で示す部分がマスキングされるこ
とになる。すなわち、該マスキングスペクトルMS内にノ
ズルがあったとしても聞こえなくなるため、実際のオー
ディオ信号では、該マスキングスペクトルMS内のノイズ
は許容可能となる。このようなことから、上記正弦波Ws
の場合の許容可能なノイズレベルは、第７図中ｊで示す
レベル以下のレベルとなる。また、このとき、当該正弦
波Wsの周波数fsでマスキングの効果が最も高く、該正弦
波Wsの周波数fsから離れるにしたがってマスキングの効
果が低くなる。
また、一般のオーディオ信号では、信号スペクトルSS
は低域にエネルギが集中していて、第８図のようになっ
ていることが多い。この時のマスキングスペクトルMSは
第８図中点線で示すようになる。このようなことから、
当該信号スペクトルSSのオーディオ信号を再量子化（符
号化）する際に発生するノイズのスペクトルが、第８図
の斜線内に収まれば、該オーディオ信号のマスキングス
ペクトルMSによってノイズがマスクされ、人間の耳には
音質の劣化は感じられないことになる。このように、オ
ーディオ信号の量子化の際には、量子化ノイズのスペク
トルを制御する手法が音質劣化に対して有効とされてい
る。
は低域にエネルギが集中していて、第８図のようになっ
ていることが多い。この時のマスキングスペクトルMSは
第８図中点線で示すようになる。このようなことから、
当該信号スペクトルSSのオーディオ信号を再量子化（符
号化）する際に発生するノイズのスペクトルが、第８図
の斜線内に収まれば、該オーディオ信号のマスキングス
ペクトルMSによってノイズがマスクされ、人間の耳には
音質の劣化は感じられないことになる。このように、オ
ーディオ信号の量子化の際には、量子化ノイズのスペク
トルを制御する手法が音質劣化に対して有効とされてい
る。
しかし、上述のようなマスキング効果を利用した手法
では、量子化のビット割当て数を決定する際に、第８図
で示したように信号スペクトルSSの形状に合わせてマス
キングスペクトルMSの形状を決定しているので、一般に
信号のエネルギの低い高域部分にも多くのビット数を与
えてしまい、結果としてビットレートを低くすることが
困難となっている。
では、量子化のビット割当て数を決定する際に、第８図
で示したように信号スペクトルSSの形状に合わせてマス
キングスペクトルMSの形状を決定しているので、一般に
信号のエネルギの低い高域部分にも多くのビット数を与
えてしまい、結果としてビットレートを低くすることが
困難となっている。
そこで、本発明は、上述のような実情に鑑みて提案さ
れたものであり、オーディオ信号，音声信号等の信号ス
ペクトル形状及びエネルギを考慮した量子化ビット数で
量子化を行うことにより、ビットレートを低くすること
ができるようになると共に、低ビットレートであっても
音質劣化を最小限に抑えることができるディジタル信号
符号化方法を提供することを目的とするものである。
れたものであり、オーディオ信号，音声信号等の信号ス
ペクトル形状及びエネルギを考慮した量子化ビット数で
量子化を行うことにより、ビットレートを低くすること
ができるようになると共に、低ビットレートであっても
音質劣化を最小限に抑えることができるディジタル信号
符号化方法を提供することを目的とするものである。
本発明に係るディジタル信号符号化方法は、上述の課
題を解決するために提案されたものであり、入力ディジ
タル信号を複数の周波数帯域に分割すると共に、高い周
波数帯域ほどバンド幅を広く選定し、当該各バンド毎の
エネルギに基づいて各バンド単位の許容ノイズレベルを
設定するノイズレベル設定工程と、上記各バンドのエネ
ルギと上記設定された許容ノイズレベルとの差のレベル
に応じたビット数で上記各バンドの成分を量子化する量
子化工程とを有するディジタル信号符号化方法であっ
て、上記ノイズレベル設定工程は、高い周波数ほど同一
のエネルギに対する許容ノイズレベルを高く設定するよ
うにしたことを特徴とするものである。
題を解決するために提案されたものであり、入力ディジ
タル信号を複数の周波数帯域に分割すると共に、高い周
波数帯域ほどバンド幅を広く選定し、当該各バンド毎の
エネルギに基づいて各バンド単位の許容ノイズレベルを
設定するノイズレベル設定工程と、上記各バンドのエネ
ルギと上記設定された許容ノイズレベルとの差のレベル
に応じたビット数で上記各バンドの成分を量子化する量
子化工程とを有するディジタル信号符号化方法であっ
て、上記ノイズレベル設定工程は、高い周波数ほど同一
のエネルギに対する許容ノイズレベルを高く設定するよ
うにしたことを特徴とするものである。
本発明によれば、エネルギの低いバンドすなわち高い
周波数程許容ノイズレベルを大きくすることにより、高
域での量子化の際の割当てビット数を少なくするように
している。
周波数程許容ノイズレベルを大きくすることにより、高
域での量子化の際の割当てビット数を少なくするように
している。
以下、本発明を適用した実施例について図面を参照し
ながら説明する。
ながら説明する。
本実施例のディジタル信号符号化方法が適用されたデ
ィジタル信号符号化装置は、オーディオ或いは音声等の
入力ディジタル信号を、例えば、帯域分割符号化（SB
C）YA、適応変換符号化（ATC）、適応ビット数割当て
（APC−AB）等により高能率符号化するものである。こ
こで、本実施例装置では、入力ディジタル信号を複数の
周波数帯域に分割すると共に、高い周波数帯域ほどバン
ド幅を広く選定している。すなわち、後述する人間の聴
覚特性を考慮したいわゆる臨界帯域幅（クリティカルバ
ンド）で上記入力ディジタル信号を帯域分割している。
また、第１図に示すように、当該クリティカルバンドの
各バンド毎のエネルギ（又はピーク値，平均値）に基づ
いて各バンド単位の許容ノズルレベルを設定するノイズ
レベル設定手段としての総和検出回路14及びフィルタ回
路15と、上記各バンドのエネルギと上記ノイズレベル設
定手段の差のレベルに応じて割当てられたビット数で上
記各バンドの成分を量子化する量子化回路24とを有する
ものであり、上記ノイズレベル設定手段は上記クリティ
カルバンドの高い周波数のバンド程同一のエネルギに対
する許容ノイズレベルを高く設定するようにしている。
このため、第１図の装置では、後述するように、許容ノ
イズレベルを設定するための許容関数を、許容関数制御
回路28に制御される許容関数発生回路29で発生させ、こ
の許容関数に基づいて上記許容ノイズレベルを設定して
いる。
ィジタル信号符号化装置は、オーディオ或いは音声等の
入力ディジタル信号を、例えば、帯域分割符号化（SB
C）YA、適応変換符号化（ATC）、適応ビット数割当て
（APC−AB）等により高能率符号化するものである。こ
こで、本実施例装置では、入力ディジタル信号を複数の
周波数帯域に分割すると共に、高い周波数帯域ほどバン
ド幅を広く選定している。すなわち、後述する人間の聴
覚特性を考慮したいわゆる臨界帯域幅（クリティカルバ
ンド）で上記入力ディジタル信号を帯域分割している。
また、第１図に示すように、当該クリティカルバンドの
各バンド毎のエネルギ（又はピーク値，平均値）に基づ
いて各バンド単位の許容ノズルレベルを設定するノイズ
レベル設定手段としての総和検出回路14及びフィルタ回
路15と、上記各バンドのエネルギと上記ノイズレベル設
定手段の差のレベルに応じて割当てられたビット数で上
記各バンドの成分を量子化する量子化回路24とを有する
ものであり、上記ノイズレベル設定手段は上記クリティ
カルバンドの高い周波数のバンド程同一のエネルギに対
する許容ノイズレベルを高く設定するようにしている。
このため、第１図の装置では、後述するように、許容ノ
イズレベルを設定するための許容関数を、許容関数制御
回路28に制御される許容関数発生回路29で発生させ、こ
の許容関数に基づいて上記許容ノイズレベルを設定して
いる。
その後、上記量子化回路24からの量子化出力は、バッ
ファメモリ25を介して本実施例のディジタル信号符号化
装置の出力端子２から出力されるようになる。
ファメモリ25を介して本実施例のディジタル信号符号化
装置の出力端子２から出力されるようになる。
ここで、第１図に示す本実施例のディジタル信号符号
化装置は、オーディオ信号等を高速フーリエ変換（FF
T）して、時間軸の信号を周波数軸に変換した後、符号
化（再量子化）を行ういわゆる適応変換符号化（ATC）
を適用したものである。なお、本実施例装置は、特に、
単位ブロック（フレーム）当たりのビットレートを一定
化するようなビットレート調整（いわゆるビットパッキ
ング）を行う一具体例を示している。
化装置は、オーディオ信号等を高速フーリエ変換（FF
T）して、時間軸の信号を周波数軸に変換した後、符号
化（再量子化）を行ういわゆる適応変換符号化（ATC）
を適用したものである。なお、本実施例装置は、特に、
単位ブロック（フレーム）当たりのビットレートを一定
化するようなビットレート調整（いわゆるビットパッキ
ング）を行う一具体例を示している。
すなわち、第１図において、入力端子１には、例えば
オーディオ信号が供給されており、この時間軸上のオー
ディオ信号が高速フーリエ変換回路11に伝送される。こ
の高速フーリエ変換回路11では、上記時間軸上のオーデ
ィオ信号が所定時間（フレーム）毎に周波数軸上の信号
に変換され、実数成分値Reと虚数成分値ImとからなるFF
T係数が得られる。これらFFT係数は振幅位相情報発生回
路12に伝送され、当該振幅位相情報発生回路12では上記
実数成分値Reと虚数成分値Imとから振幅値Amと位相値と
が得られて、この振幅値Amの情報が出力されるようにな
る。すなわち、一般に人間の聴覚は周波数領域の振幅
（パワー）には敏感であるが、位相についてはかなり鈍
感であるため、本実施例では上記振幅位相情報発生回路
12の出力から上記振幅値Amのみを取り出し、これを本発
明実施例での入力ディジタル信号としている。
オーディオ信号が供給されており、この時間軸上のオー
ディオ信号が高速フーリエ変換回路11に伝送される。こ
の高速フーリエ変換回路11では、上記時間軸上のオーデ
ィオ信号が所定時間（フレーム）毎に周波数軸上の信号
に変換され、実数成分値Reと虚数成分値ImとからなるFF
T係数が得られる。これらFFT係数は振幅位相情報発生回
路12に伝送され、当該振幅位相情報発生回路12では上記
実数成分値Reと虚数成分値Imとから振幅値Amと位相値と
が得られて、この振幅値Amの情報が出力されるようにな
る。すなわち、一般に人間の聴覚は周波数領域の振幅
（パワー）には敏感であるが、位相についてはかなり鈍
感であるため、本実施例では上記振幅位相情報発生回路
12の出力から上記振幅値Amのみを取り出し、これを本発
明実施例での入力ディジタル信号としている。
このようにして得られた振幅値Am等の入力ディジタル
信号は、帯域分割回路13に伝送される。当該帯域分割回
路13では、上記振幅値Amで表現された入力ディジタル信
号をいわゆる臨界帯域幅（クリティカルバンド）に分割
している。当該クリティカルバンドとは、人間の聴覚特
性（周波数分析能力）を考慮したものであり、例えば０
〜16kHzを24バンドに分け、高い周波数帯域ほどバンド
幅を広く選定しているものである。すなわち、人間の聴
覚は、一種のバンドパスフィルタのような特性を有して
いて、この各フィルタによって分けられたバンドを臨界
帯域と呼んでいる。ここで、第２図に上記クリティカル
バンドを示す。ただし、当該第２図では図示を簡略化す
るため、上記クリティカルバンドのバンド数を12バンド
（B1〜B12）で表現している。
信号は、帯域分割回路13に伝送される。当該帯域分割回
路13では、上記振幅値Amで表現された入力ディジタル信
号をいわゆる臨界帯域幅（クリティカルバンド）に分割
している。当該クリティカルバンドとは、人間の聴覚特
性（周波数分析能力）を考慮したものであり、例えば０
〜16kHzを24バンドに分け、高い周波数帯域ほどバンド
幅を広く選定しているものである。すなわち、人間の聴
覚は、一種のバンドパスフィルタのような特性を有して
いて、この各フィルタによって分けられたバンドを臨界
帯域と呼んでいる。ここで、第２図に上記クリティカル
バンドを示す。ただし、当該第２図では図示を簡略化す
るため、上記クリティカルバンドのバンド数を12バンド
（B1〜B12）で表現している。
上記帯域分割回路13でクリティカルバンドに分割され
た各バンド（例えば24バンド）毎の上記振幅値Amは、そ
れぞれ上記総和検出回路14に伝送される。当該総和検出
回路14では、上記各バンド毎のエネルギ（各バンドでの
スペクトル強度）が、各バンド内のそれぞれの振幅値Am
の総和（振幅値Amのピーク又は平均或いはエネルギ総
和）をとることにより求められる。該総和検出回路14の
出力すなわち各バンドの総和のスペクトルは、一般にバ
ークスペクトルと呼ばれ、この各バンドのバークスペク
トルSBは例えば第３図に示すようになる。
た各バンド（例えば24バンド）毎の上記振幅値Amは、そ
れぞれ上記総和検出回路14に伝送される。当該総和検出
回路14では、上記各バンド毎のエネルギ（各バンドでの
スペクトル強度）が、各バンド内のそれぞれの振幅値Am
の総和（振幅値Amのピーク又は平均或いはエネルギ総
和）をとることにより求められる。該総和検出回路14の
出力すなわち各バンドの総和のスペクトルは、一般にバ
ークスペクトルと呼ばれ、この各バンドのバークスペク
トルSBは例えば第３図に示すようになる。
ここで、上記バークスペクトルSBのマスキングに於け
る影響を考慮するため、上記バークスペクトルSBに所定
の重みづけの関数を畳込む（コンボリューション）。こ
のため、上記総和検出回路14の出力すなわち上記バーク
スペクトルSBの各値は、フィルタ回路15に送られる。該
フィルタ回路15は、第４図に示すように、入力端子100
からの入力データを順次遅延させる遅延素子（z-1）101
1,1012‥‥101m-2〜101m+3‥‥10123,10124（クリティ
カルバンドに対応した例えば24個の遅延素子）と、各遅
延素子1011〜10124からの出力にフィルタ係数（重みづ
けの関数）を乗算する例えば24個の乗算器1021,1022‥
‥102m-3〜102m+3‥‥10223,10224と、総和加算器104と
から構成されるものである。この時、乗算器102m-3〜10
2m+3において、例えば、乗算器102m-3でフィルタ係数0.
0000086を、乗算器102m-2でフィルタ係数0.0019を、乗
算器102m-1でフィルタ係数0.15を、乗算器102mでフィル
タ係数１を、乗算器102m+1でフィルタ係数0.4を、更に
乗算器102m+2でフィルタ係数0.06を、乗算器102m+3でフ
ィルタ係数0.007を各遅延素子の出力に乗算することに
より、上記バークスペクトルSBの畳込み処理が行われ
る。該畳込み処理により、第３図中点線で示す部分の総
和がとられる。
る影響を考慮するため、上記バークスペクトルSBに所定
の重みづけの関数を畳込む（コンボリューション）。こ
のため、上記総和検出回路14の出力すなわち上記バーク
スペクトルSBの各値は、フィルタ回路15に送られる。該
フィルタ回路15は、第４図に示すように、入力端子100
からの入力データを順次遅延させる遅延素子（z-1）101
1,1012‥‥101m-2〜101m+3‥‥10123,10124（クリティ
カルバンドに対応した例えば24個の遅延素子）と、各遅
延素子1011〜10124からの出力にフィルタ係数（重みづ
けの関数）を乗算する例えば24個の乗算器1021,1022‥
‥102m-3〜102m+3‥‥10223,10224と、総和加算器104と
から構成されるものである。この時、乗算器102m-3〜10
2m+3において、例えば、乗算器102m-3でフィルタ係数0.
0000086を、乗算器102m-2でフィルタ係数0.0019を、乗
算器102m-1でフィルタ係数0.15を、乗算器102mでフィル
タ係数１を、乗算器102m+1でフィルタ係数0.4を、更に
乗算器102m+2でフィルタ係数0.06を、乗算器102m+3でフ
ィルタ係数0.007を各遅延素子の出力に乗算することに
より、上記バークスペクトルSBの畳込み処理が行われ
る。該畳込み処理により、第３図中点線で示す部分の総
和がとられる。
ところで、上記バークスペクトルSBのマスキングスペ
クトル（許容可能なノイズスペクトル）を算出する場合
の後述する許容可能なノイズレベルに対応するレベルα
においては、このレベルαが小さいとマスキングスペク
トル（マスキングカーブ）が下降することになり、結果
として量子化回路24の量子化の際に割り当てるビット数
を増やさなければならないようになる。逆に、上記レベ
ルαが大きいとマスキングスペクトルが上昇することに
なり、結果として量子化の際の割り当てるビット数を減
少することができるようになる。なお、上記許容可能な
ノイズレベルに対応するレベルαとは、後述するよう
に、逆コンボリューション処理を行うことによってクリ
ティカルバンドの各バンド毎の許容ノイズレベルとなる
ようなレベルである。また、一般にオーディオ信号等で
は、高域部分のスペクトル強度（エネルギ）が小さい。
したがって本実施例においては、これらのことを考慮し
て、エネルギの小さい高域にいく程、上記レベルαを大
きくし、当該高域部分のビット割当て数を減らすように
している。このようなことから、上記ノイズレベル設定
手段は高い周波数程同一のエネルギに対する上記レベル
αを高く設定している。
クトル（許容可能なノイズスペクトル）を算出する場合
の後述する許容可能なノイズレベルに対応するレベルα
においては、このレベルαが小さいとマスキングスペク
トル（マスキングカーブ）が下降することになり、結果
として量子化回路24の量子化の際に割り当てるビット数
を増やさなければならないようになる。逆に、上記レベ
ルαが大きいとマスキングスペクトルが上昇することに
なり、結果として量子化の際の割り当てるビット数を減
少することができるようになる。なお、上記許容可能な
ノイズレベルに対応するレベルαとは、後述するよう
に、逆コンボリューション処理を行うことによってクリ
ティカルバンドの各バンド毎の許容ノイズレベルとなる
ようなレベルである。また、一般にオーディオ信号等で
は、高域部分のスペクトル強度（エネルギ）が小さい。
したがって本実施例においては、これらのことを考慮し
て、エネルギの小さい高域にいく程、上記レベルαを大
きくし、当該高域部分のビット割当て数を減らすように
している。このようなことから、上記ノイズレベル設定
手段は高い周波数程同一のエネルギに対する上記レベル
αを高く設定している。
すなわち、本実施例装置では、上記許容ノイズレベル
に対応するレベルαを算出し、該レベルαが高域程高く
なるように制御している。このため、上記フィルタ回路
15の出力は引算器16に送られる。該引算器16は、上記畳
込んだ領域でのレベルαを求めるものである。ここで、
上記引算器16には、上記レベルαを求めるための許容関
数（マスキングレベルを表現する関数）が供給される。
該許容関数を増減させることで上記レベルαの制御を行
っている。該許容関数は、後述する関数制御回路28によ
って制御された関数発生回路29から供給されている。
に対応するレベルαを算出し、該レベルαが高域程高く
なるように制御している。このため、上記フィルタ回路
15の出力は引算器16に送られる。該引算器16は、上記畳
込んだ領域でのレベルαを求めるものである。ここで、
上記引算器16には、上記レベルαを求めるための許容関
数（マスキングレベルを表現する関数）が供給される。
該許容関数を増減させることで上記レベルαの制御を行
っている。該許容関数は、後述する関数制御回路28によ
って制御された関数発生回路29から供給されている。
すなわち、許容ノイズレベルに対応するレベルαは、
クリティカルバンドのバンドの低域から順に与えられる
番号をｉとすると、第（１）式で求めることができる。
クリティカルバンドのバンドの低域から順に与えられる
番号をｉとすると、第（１）式で求めることができる。
α＝Ｓ−（ｎ−ai） ‥‥‥（１） この第（１）式において、n,aは定数でａ＞０、Ｓは
畳込み処理後のバークスペクトルの強度であり、第
（１）式中（ｎ−ai）が許容関数となる。ここで、上述
した様に、エネルギの少ない高域からビット数を減らす
方が全体のビート数削減に有利であるため、本実施例で
はｎ＝38,a＝１としており、この時の音質劣化はなく、
良好な符号化が行えた。
畳込み処理後のバークスペクトルの強度であり、第
（１）式中（ｎ−ai）が許容関数となる。ここで、上述
した様に、エネルギの少ない高域からビット数を減らす
方が全体のビート数削減に有利であるため、本実施例で
はｎ＝38,a＝１としており、この時の音質劣化はなく、
良好な符号化が行えた。
上述のようにして、上記レベルαが求められ、このデ
ータは、割算器17に伝送される。当該割算器17では、上
記畳込み処理された領域でのレベルαを逆コンボリュー
ションするためのものである。したがって、この逆コン
ボリューション処理を行うことにより、上記レベルαか
ら、マスキングスペクトルが得られるようになる。すな
わち、このマスキングスペクトルが許容ノイズスペクト
ルとなる。なお、上記逆コンボリューション処理は、複
雑な演算を必要とするが、本実施例では簡略化した割算
器17を用いて逆コンボリューションを行っている。
ータは、割算器17に伝送される。当該割算器17では、上
記畳込み処理された領域でのレベルαを逆コンボリュー
ションするためのものである。したがって、この逆コン
ボリューション処理を行うことにより、上記レベルαか
ら、マスキングスペクトルが得られるようになる。すな
わち、このマスキングスペクトルが許容ノイズスペクト
ルとなる。なお、上記逆コンボリューション処理は、複
雑な演算を必要とするが、本実施例では簡略化した割算
器17を用いて逆コンボリューションを行っている。
次に、上記マスキングスペクトルは、合成回路18を介
して減算器19に伝送される。ここで、当該減算器19に
は、上記総和検出回路14の出力すなわち前述の総和検出
回路14からのバークスペクトルSBが、遅延回路21を介し
て供給されている。したがって、この減算器19で上記マ
スキングスペクトルとバークスペクトルSBとの減算演算
が行われることで、第５図に示すように、上記バークス
ペクトルSBは、該マスキングスペクトルMSの各レベルで
示すレベル以下がマスキングされることになる。
して減算器19に伝送される。ここで、当該減算器19に
は、上記総和検出回路14の出力すなわち前述の総和検出
回路14からのバークスペクトルSBが、遅延回路21を介し
て供給されている。したがって、この減算器19で上記マ
スキングスペクトルとバークスペクトルSBとの減算演算
が行われることで、第５図に示すように、上記バークス
ペクトルSBは、該マスキングスペクトルMSの各レベルで
示すレベル以下がマスキングされることになる。
当該減算器19の出力は、ROM20を介して量子化回路24
に供給されている。上記量子化回路24では、この減算器
19の出力に応じた割当てビット数で、遅延回路23を介し
て供給されている振幅値Amの量子化を行っている。すな
わち、換言すれば、当該量子化回路24では、上記クリテ
ィカルバンドの各バンドのエネルギと上記ノイズレベル
設定手段の差のレベルに応じて割当てられたビット数で
上記各バンドの成分を量子化することになる。なお、上
記遅延回路21は上記合成回路18以前の各回路での遅延量
を考慮して上記総和検出回路14からのバークスペクトル
SBを遅延させ、上記遅延回路23は上記ROM20以前の各回
路での遅延量を考慮して上記振幅値Amを遅延させるため
に設けられている。また、上記ROM20は量子化の際の所
定時間毎の上記減算器19の出力を一時格納して送り出す
ために設けられている。
に供給されている。上記量子化回路24では、この減算器
19の出力に応じた割当てビット数で、遅延回路23を介し
て供給されている振幅値Amの量子化を行っている。すな
わち、換言すれば、当該量子化回路24では、上記クリテ
ィカルバンドの各バンドのエネルギと上記ノイズレベル
設定手段の差のレベルに応じて割当てられたビット数で
上記各バンドの成分を量子化することになる。なお、上
記遅延回路21は上記合成回路18以前の各回路での遅延量
を考慮して上記総和検出回路14からのバークスペクトル
SBを遅延させ、上記遅延回路23は上記ROM20以前の各回
路での遅延量を考慮して上記振幅値Amを遅延させるため
に設けられている。また、上記ROM20は量子化の際の所
定時間毎の上記減算器19の出力を一時格納して送り出す
ために設けられている。
ここで、上述した合成回路18での合成の際には、最小
可聴カーブ発生回路22から供給される第６図に示すよう
な人間の聴覚特性であるいわゆる量子可聴カーブ（等ラ
ウドネス曲線）RCを示すデータと、上記マスキングスペ
クトルMSとを合成することができる。したがって、この
最小可聴カーブRCとマスキングスペクトルMSとを共に合
成することで、許容ノイズレベルはこの図中斜線で示す
部分までとすることができ、量子化の際に図中斜線で示
す部分の割当てビット数を減らすことができるようにな
る。なお、この第６図は、前述の第２図に示したクリテ
ィカルバンドで表されており、信号スペクトルSSも同時
に示している。
可聴カーブ発生回路22から供給される第６図に示すよう
な人間の聴覚特性であるいわゆる量子可聴カーブ（等ラ
ウドネス曲線）RCを示すデータと、上記マスキングスペ
クトルMSとを合成することができる。したがって、この
最小可聴カーブRCとマスキングスペクトルMSとを共に合
成することで、許容ノイズレベルはこの図中斜線で示す
部分までとすることができ、量子化の際に図中斜線で示
す部分の割当てビット数を減らすことができるようにな
る。なお、この第６図は、前述の第２図に示したクリテ
ィカルバンドで表されており、信号スペクトルSSも同時
に示している。
また、上記バッファメモリ25からのデータは、データ
量演算回路26によってデータ量が求められた後、比較回
路27に送られる。当該比較回路27では、上記データ量と
端子３からのビットレート調整のための１フレーム内ビ
ット数の目標値のデータとが比較され、その比較結果が
上述した関数制御回路28に伝送されている。したがっ
て、当該関数制御回路28は、上記関数発生回路28を制御
することにより、該関数発生回路28から、上記レベルα
を求めるための許容関数を発生させるようにすると共
に、ビットレート調整のための関数をも発生させるよう
にしている。
量演算回路26によってデータ量が求められた後、比較回
路27に送られる。当該比較回路27では、上記データ量と
端子３からのビットレート調整のための１フレーム内ビ
ット数の目標値のデータとが比較され、その比較結果が
上述した関数制御回路28に伝送されている。したがっ
て、当該関数制御回路28は、上記関数発生回路28を制御
することにより、該関数発生回路28から、上記レベルα
を求めるための許容関数を発生させるようにすると共
に、ビットレート調整のための関数をも発生させるよう
にしている。
上述したように、本実施例のディジタル信号符号化装
置においては、エネルギの小さい高域にいく程、許容ノ
イズレベルを大きくし、当該高域部分のビット割当て数
を減らすようにしているため、量子化の際の割当てビッ
ト数を減らすことができるようになる。
置においては、エネルギの小さい高域にいく程、許容ノ
イズレベルを大きくし、当該高域部分のビット割当て数
を減らすようにしているため、量子化の際の割当てビッ
ト数を減らすことができるようになる。
なお、本実施例においては、上述したビットレート調
整処理及び／又は最小可聴カーブの合成処理を行わない
構成とすることもできる。すなわち、上記ビットレート
調整を行わない構成の場合には、データ量演算回路26,
比較回路27,関数制御回路28が不要となり、関数発生回
路29からの許容関数は、固定され（例えば許容関数が38
−ｉのように固定される）ることになる。また、最小可
聴カーブを合成しない構成の場合には、最小可聴カーブ
発生回路22,合成回路18が不要となり、上記引算器16か
らの出力は、割算器17で逆コンボリューションされた
後、すぐに減算器19に伝送されることになる。
整処理及び／又は最小可聴カーブの合成処理を行わない
構成とすることもできる。すなわち、上記ビットレート
調整を行わない構成の場合には、データ量演算回路26,
比較回路27,関数制御回路28が不要となり、関数発生回
路29からの許容関数は、固定され（例えば許容関数が38
−ｉのように固定される）ることになる。また、最小可
聴カーブを合成しない構成の場合には、最小可聴カーブ
発生回路22,合成回路18が不要となり、上記引算器16か
らの出力は、割算器17で逆コンボリューションされた
後、すぐに減算器19に伝送されることになる。
本発明は、上述した第１図の実施例装置のように、入
力ディジタル信号を高速フーリエ変換して処理する適応
変換符号化の他に、例えば、帯域分割符号化等を行う装
置にも適用することができる。この場合には、信号をバ
ンドパスフィルタ等で帯域分割して、上記ノイズレベル
設定手段は高い周波数の帯域程同一のエネルギに対する
許容ノイズレベルを高く設定するようにするものとな
る。当該帯域分割符号化等の場合も上述同様の効果を得
ることができるようになる。
力ディジタル信号を高速フーリエ変換して処理する適応
変換符号化の他に、例えば、帯域分割符号化等を行う装
置にも適用することができる。この場合には、信号をバ
ンドパスフィルタ等で帯域分割して、上記ノイズレベル
設定手段は高い周波数の帯域程同一のエネルギに対する
許容ノイズレベルを高く設定するようにするものとな
る。当該帯域分割符号化等の場合も上述同様の効果を得
ることができるようになる。
本発明のディジタル信号符号化方法においては、オー
ディオ信号，音声信号等の信号スペクトル形状及びエネ
ルギを考慮し、設定される許容ノイズレベルを高い周波
数程同一のエネルギに対して高く設定することにより、
高い周波数でマスキングスペクトルを高くすることがで
きるようになり、量子化の際の割当てビット数を少なく
する（ビットレートを低減する）ことができるようにな
る。したがって、少ないビット数であっても音質劣化を
最小限に抑えることができることになる。
ディオ信号，音声信号等の信号スペクトル形状及びエネ
ルギを考慮し、設定される許容ノイズレベルを高い周波
数程同一のエネルギに対して高く設定することにより、
高い周波数でマスキングスペクトルを高くすることがで
きるようになり、量子化の際の割当てビット数を少なく
する（ビットレートを低減する）ことができるようにな
る。したがって、少ないビット数であっても音質劣化を
最小限に抑えることができることになる。
第１図は本発明の一実施例のディジタル信号符号化方法
が適用されたディジタル信号符号化装置の概略構成を示
すブロック回路図、第２図はクリティカルバンドを示す
図、第３図はバークスペクトルを示す図、第４図はフィ
ルタ回路を示す回路図、第５図はマスキングスペクトル
を示す図、第６図は最小可聴カーブ，マスキングスペク
トルを合成した図、第７図は人間の聴覚のマスキングス
ペクトルを示す特性図、第８図はオーディオ信号のスペ
クトルを示す特性図である。 11……高速フーリエ変換回路 12……振幅位相情報発生回路 13……帯域分割回路 14……総和検出回路 15……フィルタ回路 16……引算器 17……割算器 18……合成回路 19……減算器 20……ROM 21,23……遅延回路 22……最小可聴カーブ発生回路 24……量子化回路 25……バッファメモリ 26……データ量演算回路 27……比較回路 28……関数制御回路 29……関数発生回路
が適用されたディジタル信号符号化装置の概略構成を示
すブロック回路図、第２図はクリティカルバンドを示す
図、第３図はバークスペクトルを示す図、第４図はフィ
ルタ回路を示す回路図、第５図はマスキングスペクトル
を示す図、第６図は最小可聴カーブ，マスキングスペク
トルを合成した図、第７図は人間の聴覚のマスキングス
ペクトルを示す特性図、第８図はオーディオ信号のスペ
クトルを示す特性図である。 11……高速フーリエ変換回路 12……振幅位相情報発生回路 13……帯域分割回路 14……総和検出回路 15……フィルタ回路 16……引算器 17……割算器 18……合成回路 19……減算器 20……ROM 21,23……遅延回路 22……最小可聴カーブ発生回路 24……量子化回路 25……バッファメモリ 26……データ量演算回路 27……比較回路 28……関数制御回路 29……関数発生回路
フロントページの続き (56)参考文献 Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ．ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆ ｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｃｏｕｓｔｉｃ ｓ，Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｓｉｇｎａ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；1988，Ｖｏ ｌ．５，Ｐ．2524−2527 Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ．ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆ ｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｃｏｕｓｔｉｃ ｓ，Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｓｉｇｎａ ｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；1989，Ｖｏ ｌ．３，Ｐ．1993−1996 (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) H03M 7/30 G10L 7/00
Claims (1)
- 【請求項１】入力ディジタル信号を複数の周波数帯域に
分割すると共に、高い周波数帯域ほどバンド幅を広く選
定し、当該各バンド毎のエネルギに基づいて各バンド単
位の許容ノイズレベルを設定するノイズレベル設定工程
と、 上記各バンドのエネルギと上記設定された許容ノイズレ
ベルとの差のレベルに応じたビット数で上記各バンドの
成分を量子化する量子化工程とを有するディジタル信号
符号化方法であって、 上記ノイズレベル設定工程は、高い周波数ほど同一のエ
ネルギに対する許容ノイズレベルを高く設定するように
したこと を特徴とするディジタル信号符号化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1255801A JP2797524B2 (ja) | 1989-09-30 | 1989-09-30 | デイジタル信号符号化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP1255801A JP2797524B2 (ja) | 1989-09-30 | 1989-09-30 | デイジタル信号符号化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03117922A JPH03117922A (ja) | 1991-05-20 |
| JP2797524B2 true JP2797524B2 (ja) | 1998-09-17 |
Family
ID=17283824
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP1255801A Expired - Lifetime JP2797524B2 (ja) | 1989-09-30 | 1989-09-30 | デイジタル信号符号化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2797524B2 (ja) |
-
1989
- 1989-09-30 JP JP1255801A patent/JP2797524B2/ja not_active Expired - Lifetime
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ．ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｓｉｇｎａ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；１９８８，Ｖｏｌ．５，Ｐ．２５２４−２５２７ |
| Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ．ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｃｏｕｓｔｉｃｓ，Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；１９８９，Ｖｏｌ．３，Ｐ．１９９３−１９９６ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH03117922A (ja) | 1991-05-20 |
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