JP2993324B2 - 音声高能率符号化装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、オーディオ信号を複数
の周波数帯域（サブバンド）に分割し、分割された信号
をサブバンド毎に量子化および符号化する音声高能率符
号化装置に関し、特に聴覚心理分析に基づいてサブバン
ド毎の量子化ビット数を決定する音声高能率符号化装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】ミニディスク（ＭＤ）、ディジタルコン
パクトカセット（ＤＣＣ）、カラオケＣＤ等における音
声高能率符号化は、オーディオ信号のデータ量を圧縮す
るので音楽圧縮とも呼ばれている。このような符号化方
式では、オーディオ信号がデジタルフィルタまたは直交
変換により複数のサブバンドに分割され、周波数領域に
おける聴覚心理分析に基づいてサブバンド毎の量子化ビ
ット数が決定される。なお、以下の説明では「エンコー
ド」という用語を符号化の他に圧縮の意味で用いる場合
もある。

【０００３】さて図１０（ａ）〜（ｄ）はこのような符
号化方式で周波数帯域を直交変換により分割する例を示
している。図１０（ａ）はエンコードの対象となる１６
ビットＰＣＭオーディオ信号を５１２サンプル分切り出
したことを示し、ここでは図の長方形で囲まれる全情報
量が１６ビット＊５１２＝８１９２ビットとして説明す
る。もちろん、切り出されるサンプル数やＰＣＭのビッ
ト数はこの値に限定されない。

【０００４】図１０（ｂ）は図１０（ａ）に示す信号を
ＤＣＴ（離散コサイン変換）やＦＦＴ（高速フーリエ変
換）等の直交変換により周波数変換した信号を示し、図
の曲線が周波数スペクトルのエンベロープを示してい
る。ここで、直交変換により情報量が保存されると仮定
すると、この全情報量も図の長方形領域で表現すること
ができる。一方、聴覚心理モデルによれば、図１０
（ｂ）に示す信号が存在したときに、その信号によりマ
スキングされて聞こえなくなる信号レベルをカーブとし
て規定することができ、これは一般にマスキング効果
（詳しくは後述）と言われる。

【０００５】図１０（ｂ）からマスキングカーブを描く
と図１０（ｃ）に示すように表すことができ、ここで、
図１０（ｂ）に示す信号を再量子化することを考慮する
と、再量子化により発生する量子化ノイズレベルがマス
キングカーブで規定されるレベル以下であれば、そのノ
イズは人間の耳には聞こえないということができる。そ
こで、図１０（ｄ）に示すようにスペクトルを複数デー
タ毎にサブバンドに分割し、各サブバンド毎の最大信号
レベルをＳとし、また、図１０（ｃ）から許容されるノ
イズレベルをＮとしてこのＳ／Ｎを満足するビット数で
再量子化すれば、そのときの量子化ノイズはマスキング
されて聞こえない。

【０００６】図１０（ｄ）の矩形は圧縮時および伸長時
に必要な情報量を示し、特に図の中央の変形矩形は主情
報を、図の下側の細長い矩形は補助情報を示している。
なお、補助情報とはデコード時に必要な各サブバンドの
最大値（スケール値）と量子化ビット数を示す情報等で
ある。したがって、図１０（ｄ）において示される全情
報量は主情報量と補助情報量の和であり、図１０（ａ）
や図１０（ｂ）における全情報量の数分の１になること
が分かる。以上の処理を所定区間（この例では５１２サ
ンプル区間）毎に繰り返すことにより音質を殆ど劣化す
ることなくエンコードすることができる。

【０００７】次に聴覚心理に基づくマスキングカーブの
計算方法を説明する。マスキング効果とはある周波数ス
ペクトルが存在する場合に、その周辺のある一定レベル
以下の音が検知できなくなることを言い、各種周波数ス
ペクトルに関するマスキングカーブを図１１に示す。図
１１に示されるようにカーブの傾斜は低域ほど急峻であ
り、高域ほど緩慢である。また、図１１の横軸（周波
数）を聴覚の臨界帯域幅に比例したスケールに変換する
と、図１２に示すようにこれらのカーブはほぼ同様な形
および傾斜のカーブになることが知られている。また、
この臨界帯域幅は図１３に示すように、ＤＣ〜２０ｋＨ
ｚを２５バンドで分割して表すことができ、マスキング
を始めとする聴覚特性は、この臨界帯域幅に比例した振
る舞いをすることが多い、

【０００８】さて、図１０（ｂ）に示すような一般的な
信号が存在したときのマスキングカーブは、図１１また
は図１２のように個々の周波数スペクトルに対するマス
キングカーブの和（重ね合わせ）で表して図１０（ｃ）
に示すような曲線で表すことができるが、実際の計算で
は図１０（ｃ）に示すような滑らかな曲線としてマスキ
ングカーブを算出すると演算量が膨大となるので困難で
ある。そこで、近似としてスペクトルを分析バンド毎の
パワーに置き換え、マスキングカーブを分析バンド毎の
折れ線波形として評価することが行われる。

【０００９】次に、図１０（ｄ）においてマスキングカ
ーブの各サブバンド区間における最小値をそのサブバン
ドにおいて許容されるノイズレベルＮとして、マスキン
グカーブの算出からノイズレベルＮを導出する従来例を
説明する。 （１）先ず、直交変換して得られた周波数スペクトルＮ
本からｍ個の分析バンドｉ毎のバンドトータルパワーＰ
〔ｉ〕を算出する。

【００１０】

【数１】

【００１１】次に、次式（数２）のように分析バンドに
応じたマスキングの基準カーブＢとバンドトータルパワ
ーＰ〔ｉ〕との畳み込み演算を行うことにより、各分析
バンドｉにおけるマスキングレベルＭ〔ｉ〕を算出す
る。ここで、マスキングの基準カーブＢは、分析バンド
ｉ毎に形が異なるカーブを必要とする場合には図１４
（ｂ）に示すようなＢ〔ｉ〕〔ｋ〕（ｋは整数）で表す
ことができ、また、分析バンドｉに依らず一定の形の場
合には図１４（ａ）に示すようなＢ〔ｋ〕（ｋは整数）
で表すことができる。

【００１２】

【数２】

【００１３】（３）分析バンドｉとサブバンドｓが異な
る場合にはサブバンドｓの区間における最小のマスキン
グレベルＭ〔ｉ〕をそのサブバンドｓの許容ノイズレベ
ルＮ〔ｓ〕とする（サブバンド数ｎとする）。

【００１４】

【数３】Ｎ〔ｓ〕＝min 〔Ｍ〔ｉ〕〕 但し、ｉはサブバンドｓの中に含まれるいずれかの区間
を示す ｓ＝０・・・ｎ−１

【００１５】分析バンドｉとサブバンドｓが同一の場合
には

【００１６】

【数３】Ｎ〔ｓ〕＝Ｍ〔ｉ〕 但し、ｓ＝０・・・ｎ−１

【００１７】

【発明が解決しようとする課題】以上の処理（１）〜
（３）により各サブバンドｓの許容ノイズレベルＮ
〔ｓ〕が求まるが、ここで、分析バンドｉとサブバンド
ｓとの関係について説明すると、一般的には次の３通り
の場合のいずれかが多い。 （ａ）分析バンドｉがサブバンドｓと等しく、バンド幅
が臨界帯域と等しい（比例関係にある）場合 （ｂ）分析バンドｉがサブバンドｓと等しく、バンド幅
が臨界帯域と比例しない場合 （ｃ）分析バンドｉがサブバンドｓと異なり、バンド幅
が臨界帯域と等しい（比例関係にある）場合

【００１８】上記（ａ）の場合には、上記許容ノイズレ
ベルＮ〔ｓ〕と、バンド幅を充分小さくして計算した場
合のマスキングカーブすなわち真のマスキングカーブか
ら得られる真の許容ノイズレベルＮａ〔ｓ〕の差は図１
５に例示することができ、各バンドの真の許容ノイズレ
ベルＮａ〔ｓ〕は、そのバンドの真のマスキングカーブ
の最小値にする必要がある。なお、図１５の曲線は真の
マスキングカーブを示し、実線の折れ線が上記許容ノイ
ズレベルＮ〔ｓ〕を、また、点線の折れ線が真の許容ノ
イズレベルＮａ〔ｓ〕を示している。

【００１９】また、図１５（ａ）は信号スペクトルがフ
ラット（ノイズライク）な場合を示し、図１５（ｂ）は
信号スペクトルがピーキー（トーンライク）であって信
号の中心パワーがバンドの中心近くにある場合を示し、
図１５（ｃ）は信号スペクトルがピーキーであって信号
の中心パワーがバンドの境界に近い場合を示している。
図１５（ａ）に示す場合には上記許容ノイズレベルＮ
〔ｓ〕と真の許容ノイズレベルＮａ〔ｓ〕の差が少ない
が、図１５（ｂ）および（ｃ）に示す場合には大きな誤
差がある。この誤差の理由は、図１４に示すように一般
にマスキングの基準カーブは臨界帯域当たり１０〜２０
ｄＢの傾きを有するからであり、したがって、このよう
な許容ノイズレベルＮ〔ｓ〕でエンコードすると音質が
劣化することがある。

【００２０】上記（ｂ）の場合とは、システムの都合上
サブバンド幅を臨界帯域に比例させることができず、分
析バンドをサブバンドと共通にした場合に相当する。こ
の場合、バンド幅がある帯域では臨界帯域よりも広く、
ある帯域では臨界帯域より狭くなるのが殆どである。ま
た、バンド幅が臨界帯域と同一かそれより広い領域では
上記（ａ）において説明した問題点がさらに悪化する。

【００２１】上記（ｃ）の場合にも上記（ａ）において
説明した問題点がそのまま当てはまる。さらに、サブバ
ンドｓが分析バンドｉよりも狭い状況が発生する場合に
は、図１６に示すように分析バンドｉから得られるマス
キングレベルＭ〔ｉ〕＝Ｎ〔ｓ〕は、サブバンドｓより
周波数の分解能が悪く、真の許容ノイズレベルＮａ
〔ｓ〕との差が大きくなる。ここで、もし分析バンド幅
をサブバンド幅以下に設定すれば、得られる許容ノイズ
レベルＮ〔ｓ〕はより真の許容ノイズレベルＮａ〔ｓ〕
に近くなり、したがって、上記（ａ）の問題を緩和する
能力があるにもかかわらずその利点を生かすことができ
ない。

【００２２】次に、他の問題点を説明する。前述した処
理（１）〜（３）により許容ノイズレベルＮ〔ｓ〕を求
める一連の処理において、他の重要な役割を果たすのは
図１４において説明したマスキングの基準カーブの形状
や傾斜である。図１４の横軸には分析バンドの相対イン
デックスｋが採られているが、図１２からも明らかなよ
うに横軸に臨界帯域を採った場合のマスキング量−臨界
帯域特性は、マスキングの中心がどの臨界帯域にあった
としても一定であると考えられているので、図１７に示
すように横軸に相対臨界帯域に採ってパワーＰを表す
と、全ての周波数帯域のマスキングカーブを一義的に表
現することができる。この意味では、図１４においてマ
スキング基準カーブがＢ〔ｉ〕と分析バンドｉに依るこ
となく表される理由は、分析バンドｉが臨界帯域に比例
しているからであり、したがって、Ｂ〔ｉ〕〔ｋ〕と表
す必要があるのは、分析バンドｉが臨界帯域に比例して
いない場合である。

【００２３】しかしながら、上記の如くマスキング量−
臨界帯域特性が一定であるという考え方では、実際にエ
ンコードおよびデコードした場合の音質では、特に低域
側で劣化が検知されることがある。その原因としては、
低域におけるマスキング量−臨界帯域特性のカーブの形
が不適切であることが考えられる。図１８（ａ）（ｂ）
はそれぞれマスキングカーブが広い場合（傾斜が緩やか
な場合）と狭い場合（傾斜が急な場合）における各サブ
バンドの真の許容ノイズレベルＮａ〔ｓ〕を示す。この
図は信号がピーキー（トーンライク）な場合を想定して
おり、得られる許容ノイズレベルＮ〔ｓ〕とは大きな違
いがある。したがって、従来の方法では、適切でないマ
スキングカーブによりエンコードするので、音質が劣化
する場合がある。

【００２４】本発明は上記従来の問題点に鑑み、聴覚心
理をより満足させて音質を向上させることができる音声
高能率符号化装置を提供することを目的とする。

【００２５】

【課題を解決するための手段】本発明は上記目的を達成
するために、各周波数領域においてサブバンド幅以下で
あり、かつ聴覚心理上の臨界帯域幅以下に設定されると
共に少なくとも低域においては帯域幅をそれらに比べ十
分狭く設定するような周波数依存の分析バンド幅でオー
ディオ信号を分析して各サブバンドの量子化ビット数を
決定するようにしている。すなわち、本発明によれば、
オーディオ信号を複数の周波数帯域のサブバンドに分割
する分割手段と、前記分割手段により分割された各サブ
バンドのオーディオ信号を可変の量子化ビット数で量子
化および符号化する量子化・符号化手段と、各周波数領
域においてサブバンド幅以下であり、かつ聴覚心理上の
臨界帯域幅以下の分析バンド幅でオーディオ信号を分析
し、前記量子化および符号化手段の各サブバンドの量子
化ビット数を決定する聴覚心理分析手段とを有する音声
高能率符号化装置が提供される。

【００２６】

【００２７】

【作用】本発明では、各周波数領域においてサブバンド
幅以下であり、かつ聴覚心理上の臨界帯域幅以下の分析
バンド幅でオーディオ信号が分析されて各サブバンドの
量子化ビット数が決定される。したがって、量子化およ
び符号化の単位であるサブバンドと、周波数領域におけ
る聴覚心理分析（マスキングカーブの算出）の単位であ
る分析バンドとの関係を最適にするので、聴覚心理をよ
り満足させて音質を向上させることができる。

【００２８】

【００２９】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例につい
て説明する。図１は本発明に係る音声高能率符号化装置
の一実施例を示すブロック図、図２は図１の音声高能率
符号化装置の処理を説明するためのフローチャート、図
３は図１の音声高能率符号化装置の変形例を示すブロッ
ク図、図４はサブバンド幅と、臨界帯域幅と分析バンド
幅の関係を示す説明図、図５は分析バンド幅が臨界帯域
幅の１／３の場合の許容ノイズレベルＮ〔ｓ〕を示す説
明図、図６は分析バンド幅と臨界帯域幅が同一の場合の
許容ノイズレベルＮ〔ｓ〕を示す説明図である。

【００３０】図１に示す音声高能率符号化装置では、例
えば１６ビットＰＣＭオーディオ信号が窓掛け切り出し
部１により５１２サンプル分切り出され、各サンプルの
オーディオ信号が直交変換部２によりＤＣＴやＦＦＴ等
により直交変換され、複数のサブバンドｓに分割される
（図２のステップＳ１）。そして、聴覚心理分析部３に
より各サブバンドｓの最大値（スケール値）が決定され
るとともに（ステップＳ２）、各周波数領域における分
析バンド幅がサブバンド幅以下であり、かつ聴覚心理上
の臨界帯域幅以下、理想的には臨界帯域幅の１／２〜１
／３の幅で各サブバンドｓが聴覚分析されて、先ず各サ
ブバンドｓの許容ノイズレベルＮ〔ｓ〕が決定され（ス
テップＳ３）、次いで各サブバンドｓに必要なＳ／Ｎ比
が決定され（ステップＳ４）、次いでこのＳ／Ｎ比から
量子化ビット数が決定される（ステップＳ５）。

【００３１】量子化・符号化部４はこの量子化ビット数
で、直交変換部２により分割された各サブバンドｓのオ
ーディオ信号を量子化および符号化し、この量子化・符
号化部４により量子化および符号化されて圧縮されたデ
ータと、聴覚心理分析部３により決定された量子化ビッ
ト数はマルチプレックス部５により多重化されてＭＤや
ＤＣＣ等に出力される（ステップＳ６）。なお、伸長時
には圧縮データは各サブバンドｓ毎の量子化ビット数に
基づいて復号化および逆量子化される。

【００３２】図３に示す音声高能率符号化装置では、入
力オーディオ信号がデジタルフィルタ６によりサブバン
ドｓに分割されるように構成されている。ここで、フィ
ルタバンクによるサブバンド分割方法では、本発明が必
要とする低域のバンド分解能を得ることができないの
で、図１に示す場合と同様に、切り出し部１により切り
出された各サンプルのオーディオ信号が直交変換部２に
より複数のサブバンドｓに分割され、聴覚心理分析部３
により量子化・符号化部４の量子化ビット数が決定され
ている。

【００３３】ここで、上記量子化ビット数の決定方法で
は、実際にはシステムの制約やマスキングカーブを算出
する際に割り当て可能な演算量との兼ね合いで分析バン
ドが決定される。図４は直交変換部２により分割される
サブバンド幅と、聴覚の臨界帯域幅と聴覚心理分析部３
の分析バンド幅の関係を示している。この図は低域側で
はサブバンド幅より臨界帯域幅が狭く、高域側ではサブ
バンド幅より臨界帯域幅が広い例を示し、この場合にも
分析バンド幅はサブバンド幅以下であって臨界帯域幅以
下になるようにして分析される。また、実際のマスキン
グカーブは前述した方法（１）〜（３）で算出される
が、その結果得られるサブバンドｓ毎の許容ノイズレベ
ルＮ〔ｓ〕は前述した（ａ）〜（ｃ）の問題を解決する
ように設定される。

【００３４】図５（ａ）（ｂ）は分析バンド幅を臨界帯
域幅の１／３に設定した場合を示し、また、それぞれ従
来例で説明した図１５（ｂ）（ｃ）に対応している。す
なわち、図５（ａ）は信号スペクトルがピーキー（トー
ンライク）であって信号の中心パワーがバンドの中心近
くにある場合を示し、図５（ｃ）は信号スペクトルがピ
ーキーであって信号の中心パワーがバンドの境界に近い
場合を示している。また、図の実線の折れ線はマスキン
グレベルＭ〔ｉ〕を、一点鎖線が各サブバンドｓの許容
ノイズレベルＮ〔ｓ〕を、点線が各サブバンドの真の許
容ノイズレベルＮａ〔ｓ〕を示している。図５と図１５
を比較すると明らかなように、本実施例では許容ノイズ
レベルＮ〔ｓ〕と真の許容ノイズレベルＮａ〔ｓ〕の差
が少なくなり、したがて、上記（ｂ）の問題を解決する
ことができる。

【００３５】図６は分析バンド幅をサブバンド幅と等し
くした場合を示し、分析バンド幅がサブバンド幅より広
い図１６に対応している。図６と図１６を比較すると明
らかなように、図６においては各サブバンドｓの許容ノ
イズレベルＮ〔ｓ〕が真の許容ノイズレベルＮａ〔ｓ〕
に近くなり、したがって、上記（ｃ）の問題すなわち周
波数の分解能の問題を解決することができる。

【００３６】したがって、上記実施例によれば、量子化
および符号化の単位であるサブバンドと、周波数領域に
おける聴覚心理分析（マスキングカーブの算出）の単位
である分析バンドとの関係を最適にするので、許容ノイ
ズレベルＮ〔ｓ〕の評価精度を向上させることができ、
聴覚心理特性を利用してエンコードした場合に音質を向
上させることができる。具体的には精度の向上幅は平均
的には１〜３ｄＢ、大きい場合には６ｄＢ以上になるこ
とも想定される。また、量子化器のＳ／Ｎ比が一般的に
は６ｄＢステップであることを考えるとこの向上幅は大
きな値である。

【００３７】本発明の第２実施例について図７〜図９を
参照して説明する。図７は臨界帯域幅とイクイバレント
レクタンギュラノイズバンドウィドゥス（EquivalentRe
ctangular noise Bandwidth）（以下、単にＥＲＢと略
す）を比較した説明図、図８はマスキング量−臨界帯域
特性を示す説明図、図９はマスキングカーブ毎のＳ／Ｎ
比特性を示す説明図である。この第２の実施例では聴覚
心理分析で用いられるマスキングカーブのマスキング量
−臨界帯域特性を一定にせず、各臨界帯域に応じて適切
に変更するように構成されている。

【００３８】ここで、最近の聴覚心理の研究によれば、
従来言われていた臨界帯域よりもＥＲＢの方が解剖学的
にも聴覚分析バンドとして相応しいと言われている。図
７は横軸に周波数（log）、縦軸にバンド幅を採って臨
界帯域幅とＥＲＢを比較しており、特に４００Ｈｚ以下
の低域で臨界帯域幅とＥＲＢの差が大きく、１００Ｈｚ
以下では臨界帯域幅のバンド幅が３〜４倍程度広い。言
い換えると、マスキング量−臨界帯域特性とマスキング
量−ＥＲＢ特性がほぼ一致するとき、また、何れも周波
数領域に依らず一定としたときには、マスキング量−Ｅ
ＲＢ特性の傾斜の方がマスキング量−臨界帯域特性の傾
斜より非常に大きいと言うことができる。

【００３９】したがって、臨界帯域を横軸に考える場合
にはマスキングカーブを臨界帯域に関して一定ではな
く、可変とするか、またはマスキングカーブを臨界帯域
以外の値に関して一定とすることにより再生音質が良好
となることが予測され、実際例えば図８に示すように傾
斜が異なる３つの（一般には複数の）マスキング量−臨
界帯域特性Ａ〜Ｃを準備し、周波数帯域に応じて変更す
ることにより音質を向上させることができた。

【００４０】図９は図８において４００Ｈｚ以下で傾斜
が急なマスキングカーブに切り替えた場合とマスキング
カーブが一定の場合のＳ／Ｎ比を示し、４００Ｈｚ以下
でＳ／Ｎ比が大きく上昇している。図１８（ａ）（ｂ）
において説明したように、マスキングカーブが狭くなる
とその領域では許容ノイズレベルＮ〔ｓ〕が下がり、し
たがって、信号レベルＳが同一の場合にはＳ／Ｎ比は向
上する。なお、その他の領域に割り当てられる情報量が
減少するのでその領域ではＳ／Ｎ比は若干劣化するもの
の、聴感上では低域の音質改善効果の方が大きい。

【００４１】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、各
周波数領域においてサブバンド幅以下であり、かつ聴覚
心理上の臨界帯域幅以下に設定されると共に少なくとも
低域において帯域幅をこれらに比べ十分狭く設定するよ
うな周波数に依存した分析バンド幅、例えば臨界帯域幅
の１／２から１／３に細分化した分析バンド幅でオーデ
ィオ信号を分析し、各サブバンドの量子化ビット数を決
定するので、量子化および符号化の単位であるサブバン
ドと、周波数領域における聴覚心理分析（マスキングカ
ーブの算出）の単位である分析バンドとの関係を最適に
することができ、したがって、聴覚心理をより満足させ
て音質を向上させることができる。

【００４２】

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る音声高能率符号化装置の第１実施
例を示すブロック図である。

【図２】図１の音声高能率符号化処理を説明するための
フローチャートである。

【図３】図１の音声高能率符号化装置の変形例を示すブ
ロック図である。

【図４】サブバンド幅と、臨界帯域幅と分析バンド幅の
関係を示す説明図である。

【図５】分析バンド幅が臨界帯域幅の１／３の場合の許
容ノイズレベルＮ〔ｓ〕を示す説明図である。

【図６】分析バンド幅と臨界帯域幅が同一の場合の許容
ノイズレベルＮ〔ｓ〕を示す説明図である。

【図７】第２実施例において臨界帯域幅とＥＲＢを比較
した説明図である。

【図８】第２実施例のマスキング量−臨界帯域特性を示
す説明図である。

【図９】マスキングカーブ毎のＳ／Ｎ比特性を示す説明
図である。

【図１０】音声高能率符号化方法を模式的に示す説明図
である。

【図１１】各種周波数スペクトルにおけるマスキングカ
ーブの一例を示す説明図である。

【図１２】図１１の横軸の周波数を臨界帯域に置き換え
たマスキングカーブを示す説明図である。

【図１３】２５バンドの臨界帯域幅を示す説明図であ
る。

【図１４】マスキング基準カーブを示す説明図である。

【図１５】分析バンドとサブバンドが等しい場合の従来
の許容ノイズレベルＮ〔ｓ〕と真の許容ノイズレベルＮ
ａ〔ｓ〕を示す説明図である。

【図１６】分析バンドよりサブバンドが広い場合の従来
の許容ノイズレベルＮ〔ｓ〕と真の許容ノイズレベルＮ
ａ〔ｓ〕を示す説明図である。

【図１７】従来のマスキング量−臨界帯域特性を示す説
明図である。

【図１８】図１７に示すマスキングカーブの傾斜と許容
ノイズレベルＮ〔ｓ〕の関係を示す説明図である。

【符号の説明】

１ 窓掛け切り出し部 ２ 直交変換部（分割手段） ３ 聴感心理分析部（聴感心理分析手段） ４ 量子化および符号化部（量子化・符号化手段） ５ マルチプレックス部 ６ サブバンドフィルタ部

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 オーディオ信号を複数の周波数帯域のサ
   ブバンドに分割する分割手段と、 前記分割手段により分割された各サブバンドのオーディ
   オ信号を可変の量子化ビット数で量子化および符号化す
   る量子化・符号化手段と、 各周波数領域においてサブバンド幅以下であり、かつ聴
   覚心理上の臨界帯域幅以下に設定されると共に少なくと
   も低域においては帯域幅をそれらに比べ十分狭く設定す
   るような周波数依存の分析バンド幅でオーディオ信号を
   分析し、前記量子化および符号化手段の各サブバンドの
   量子化ビット数を決定する聴覚心理分析手段とを有する
   音声高能率符号化装置。