JP3186007B2 - 変換符号化方法、復号化方法 - Google Patents
変換符号化方法、復号化方法Info
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- JP3186007B2 JP3186007B2 JP04723494A JP4723494A JP3186007B2 JP 3186007 B2 JP3186007 B2 JP 3186007B2 JP 04723494 A JP04723494 A JP 04723494A JP 4723494 A JP4723494 A JP 4723494A JP 3186007 B2 JP3186007 B2 JP 3186007B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は音声信号や音楽信号な
どの音響信号を、周波数領域の信号に変換し、その周波
数特性概形を除去して少ない情報量でディジタル符号化
する高能率信号変換符号化方法、及びそのように符号化
された信号を復号する変換復号化方法に関する。
どの音響信号を、周波数領域の信号に変換し、その周波
数特性概形を除去して少ない情報量でディジタル符号化
する高能率信号変換符号化方法、及びそのように符号化
された信号を復号する変換復号化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】現在、オーディオ信号を高能率に符号化
する方法として、原音をフレームと呼ばれる５〜５０ｍ
ｓ程度の一定間隔の区間に分割し、その１フレームの信
号にＭＤＣＴ（変形離散コサイン変換）を用いた時間−
周波数変換を行って得た周波数領域信号を、その周波数
特性の包絡形状（周波数特性概形）と、周波数領域信号
を周波数特性概形で平坦化して得られる残差信号という
２つの情報に分離し、それぞれを符号化することが提案
されている。即ち図６に示すように入力端子１１から入
力されたディジタル化された音響入力信号は時間−周波
数変換手段１２により周波数領域信号に変換され、この
周波数領域信号は帯域分割手段１３により複数の小帯域
に分割され、これら小帯域信号はそれぞれ代表値計算、
量子化手段１４1 〜１４n でその平均値や最大値などの
代表値が計算され、かつその代表値は量子化されて、全
体として周波数領域信号の概形が得られる。前記分割さ
れた各小帯域信号は正規化手段１５1 〜１５n でそれぞ
れ対応する帯域の前記量子化された代表値で正規化さ
れ、これら正規化された信号は帯域合成手段１６で帯域
合成されて、前記周波数領域信号がその周波数特性の概
形が取り除かれ、平坦化された残差信号となり、その残
差信号は量子化される。この残差信号の量子化を示すイ
ンデックスと、前記代表値を量子化したインデックスと
がそれぞれ復号器へ送出される。
する方法として、原音をフレームと呼ばれる５〜５０ｍ
ｓ程度の一定間隔の区間に分割し、その１フレームの信
号にＭＤＣＴ（変形離散コサイン変換）を用いた時間−
周波数変換を行って得た周波数領域信号を、その周波数
特性の包絡形状（周波数特性概形）と、周波数領域信号
を周波数特性概形で平坦化して得られる残差信号という
２つの情報に分離し、それぞれを符号化することが提案
されている。即ち図６に示すように入力端子１１から入
力されたディジタル化された音響入力信号は時間−周波
数変換手段１２により周波数領域信号に変換され、この
周波数領域信号は帯域分割手段１３により複数の小帯域
に分割され、これら小帯域信号はそれぞれ代表値計算、
量子化手段１４1 〜１４n でその平均値や最大値などの
代表値が計算され、かつその代表値は量子化されて、全
体として周波数領域信号の概形が得られる。前記分割さ
れた各小帯域信号は正規化手段１５1 〜１５n でそれぞ
れ対応する帯域の前記量子化された代表値で正規化さ
れ、これら正規化された信号は帯域合成手段１６で帯域
合成されて、前記周波数領域信号がその周波数特性の概
形が取り除かれ、平坦化された残差信号となり、その残
差信号は量子化される。この残差信号の量子化を示すイ
ンデックスと、前記代表値を量子化したインデックスと
がそれぞれ復号器へ送出される。
【０００３】このような符号化法として、例えば適応ス
ペクトル聴感制御エントロピー符号化法（ＡＳＰＥＣ，
Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｐｅｒｃｅｐｔ
ｕａｌ Ｅｎｔｒｏｐｙ Ｃｏｄｉｎｇ）やエムペグ−
オーディオ・レイヤ３方式（ＭＰＥＧ−Ａｕｄｉｏ Ｌ
ａｙｅｒ III)などがある。それぞれの技術について
は、Ｋ．Ｂｒａｎｄｅｎｂｕｒｇ，Ｊ．Ｈｅｒｒｅ，
Ｊ．Ｄ．Ｊｏｈｎｓｔｏｎｅｔ ａｌ：“ＡＳＰＥＣ：
Ａｄａｐｔｉｖｅ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｅｎｔｒｏｐｙ
ｃｏｄｉｎｇ ｏｆ ｈｉｇｈ ｑｕａｌｉｔｙ ｍ
ｕｓｉｃ ｓｉｇｎａｌｓ”，Ｐｒｏｃ．ＡＥＳ '９１
およびＩＳＯ／ＩＥＣ標準ＩＳ−１１１７２−３に述べ
られている。またＭＤＣＴの技術については例えばＩＳ
Ｏ／ＩＥＣ標準ＩＳ−１１１７２−３に述べられてい
る。
ペクトル聴感制御エントロピー符号化法（ＡＳＰＥＣ，
Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｓｐｅｃｔｒａｌ Ｐｅｒｃｅｐｔ
ｕａｌ Ｅｎｔｒｏｐｙ Ｃｏｄｉｎｇ）やエムペグ−
オーディオ・レイヤ３方式（ＭＰＥＧ−Ａｕｄｉｏ Ｌ
ａｙｅｒ III)などがある。それぞれの技術について
は、Ｋ．Ｂｒａｎｄｅｎｂｕｒｇ，Ｊ．Ｈｅｒｒｅ，
Ｊ．Ｄ．Ｊｏｈｎｓｔｏｎｅｔ ａｌ：“ＡＳＰＥＣ：
Ａｄａｐｔｉｖｅ ｓｐｅｃｔｒａｌ ｅｎｔｒｏｐｙ
ｃｏｄｉｎｇ ｏｆ ｈｉｇｈ ｑｕａｌｉｔｙ ｍ
ｕｓｉｃ ｓｉｇｎａｌｓ”，Ｐｒｏｃ．ＡＥＳ '９１
およびＩＳＯ／ＩＥＣ標準ＩＳ−１１１７２−３に述べ
られている。またＭＤＣＴの技術については例えばＩＳ
Ｏ／ＩＥＣ標準ＩＳ−１１１７２−３に述べられてい
る。
【０００４】これらの符号化法では、周波数特性の平坦
な残差信号を高能率に符号化するために、残差信号を量
子化した後、その量子化インデックスをハフマン符号化
している。ハフマン符号化の規則はハフマン符号テーブ
ルに従って行う。即ち図７に示すように残差信号は量子
化手段２１でスカラー量子化され、その量子化インデッ
クスはハフマン符号化手段２２で符号化されるが、その
際に複数個用意されたハフマン符号帳２３の中からもっ
とも高能率に符号化できるハフマン符号テーブルを最適
符号テーブル選択手段２４により選択し、その選択した
テーブルを示すインデックスと、残差信号の量子化イン
デックスが、選択されたハフマン符号テーブルにより符
号化された量子化インデックスコードとが送出される。
な残差信号を高能率に符号化するために、残差信号を量
子化した後、その量子化インデックスをハフマン符号化
している。ハフマン符号化の規則はハフマン符号テーブ
ルに従って行う。即ち図７に示すように残差信号は量子
化手段２１でスカラー量子化され、その量子化インデッ
クスはハフマン符号化手段２２で符号化されるが、その
際に複数個用意されたハフマン符号帳２３の中からもっ
とも高能率に符号化できるハフマン符号テーブルを最適
符号テーブル選択手段２４により選択し、その選択した
テーブルを示すインデックスと、残差信号の量子化イン
デックスが、選択されたハフマン符号テーブルにより符
号化された量子化インデックスコードとが送出される。
【０００５】しかし、この方法では、１つの残差信号の
量子化インデックスに対応する符号長は可変であるた
め、符号器から復号器へ伝送する際に符号誤りが生じた
場合の復号化信号の品質劣化は著しい。例えばハフマン
符号テーブルのインデックスを誤った場合、誤り箇所以
降のフレーム内のすべての符号は復元不能となる。ま
た、残差信号の量子化インデックスを高圧縮に符号化す
るためには、より大きなハフマン符号帳が必要となる
が、符号帳が大きくなると補助情報であるハフマン符号
テーブルのインデックスの伝送情報量が大きくなるた
め、量子化器の最適化が困難である。
量子化インデックスに対応する符号長は可変であるた
め、符号器から復号器へ伝送する際に符号誤りが生じた
場合の復号化信号の品質劣化は著しい。例えばハフマン
符号テーブルのインデックスを誤った場合、誤り箇所以
降のフレーム内のすべての符号は復元不能となる。ま
た、残差信号の量子化インデックスを高圧縮に符号化す
るためには、より大きなハフマン符号帳が必要となる
が、符号帳が大きくなると補助情報であるハフマン符号
テーブルのインデックスの伝送情報量が大きくなるた
め、量子化器の最適化が困難である。
【０００６】
【発明が解決しよとする課題】この発明の目的は、ＭＤ
ＣＴを使った変換符号化の方法で信号を少ない情報量で
符号化するとき、符号の伝送誤りに強く且つ高い能率で
残差信号を量子化する方法及びその復号化方法を提供す
ることにある。
ＣＴを使った変換符号化の方法で信号を少ない情報量で
符号化するとき、符号の伝送誤りに強く且つ高い能率で
残差信号を量子化する方法及びその復号化方法を提供す
ることにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】この発明の符号化方法に
よれば、ＭＤＣＴを用いて時間−周波数変換した後、周
波数特性概形（スペクトラム概形）で正規化して得られ
る残差信号を、複数の小系列に分割し、これら分割され
た小系列のそれぞれを、周波数特性概形と対応した重み
をつけた距離尺度でベクトル量子化する。
よれば、ＭＤＣＴを用いて時間−周波数変換した後、周
波数特性概形（スペクトラム概形）で正規化して得られ
る残差信号を、複数の小系列に分割し、これら分割され
た小系列のそれぞれを、周波数特性概形と対応した重み
をつけた距離尺度でベクトル量子化する。
【０００８】前記周波数特性概形を得るには、ＭＤＣＴ
を行う前の時間領域信号を自己相関をとった後線形予測
分析し、その結果を離散フーリエ変換し、その変換結果
のスペクトル振幅の概形が周波数特性概形の逆数として
得られる。あるいはＭＤＣＴにより変換された周波数領
域信号の絶対値をとった後、逆フーリエ変換し、その逆
フーリエ変換出力を線形予測分析し、その結果について
同様に離散フーリエ変換し、その結果のスペクトル振幅
の概形を求めてもよい。更にＭＤＣＴを行う前の時間領
域信号を、複数の小帯域に分割し、その各小帯域ごとの
平均値や、最大振幅などの代表値（スケールファクタ）
を求めて、その全体として周波数特性概形としてもよ
い。
を行う前の時間領域信号を自己相関をとった後線形予測
分析し、その結果を離散フーリエ変換し、その変換結果
のスペクトル振幅の概形が周波数特性概形の逆数として
得られる。あるいはＭＤＣＴにより変換された周波数領
域信号の絶対値をとった後、逆フーリエ変換し、その逆
フーリエ変換出力を線形予測分析し、その結果について
同様に離散フーリエ変換し、その結果のスペクトル振幅
の概形を求めてもよい。更にＭＤＣＴを行う前の時間領
域信号を、複数の小帯域に分割し、その各小帯域ごとの
平均値や、最大振幅などの代表値（スケールファクタ）
を求めて、その全体として周波数特性概形としてもよ
い。
【０００９】この発明の復号化方法によれば、入力され
た第１インデックスによりそれらはベクトルよりなる複
数の小系列を再生し、これら複数の小系列を合成して１
つの系列の残差信号を得る。また入力された第２インデ
ックスにより周波数領域信号の概形を求め、その周波数
領域信号の概形で前記残差信号を逆正規化して周波数領
域信号を得る。
た第１インデックスによりそれらはベクトルよりなる複
数の小系列を再生し、これら複数の小系列を合成して１
つの系列の残差信号を得る。また入力された第２インデ
ックスにより周波数領域信号の概形を求め、その周波数
領域信号の概形で前記残差信号を逆正規化して周波数領
域信号を得る。
【００１０】第２インデックスにより線形予測分析係数
を再生し、その線形予測分析係数を離散フーリエ変換し
てその結果のスペクトル振幅の概形を求めて前記周波数
領域信号の概形とする。あるいはこの周波数領域信号の
概形は、複数の小帯域の各代表値として第２インデック
スを再生して得る。
を再生し、その線形予測分析係数を離散フーリエ変換し
てその結果のスペクトル振幅の概形を求めて前記周波数
領域信号の概形とする。あるいはこの周波数領域信号の
概形は、複数の小帯域の各代表値として第２インデック
スを再生して得る。
【００１１】この時、前記合成した１系列の残差信号を
小帯域信号に分割し、その各小帯域信号を、対応する帯
域の再生代表値でそれぞれ逆正規化し、これらを帯域合
成する。
小帯域信号に分割し、その各小帯域信号を、対応する帯
域の再生代表値でそれぞれ逆正規化し、これらを帯域合
成する。
【００１２】
【実施例】図１にこの発明による符号化方法、復号化方
法をそれぞれ適用した符号器３１、復号器３２の実施例
を示す。符号器３１において入力端子３３からディジタ
ル化した音響入力信号系列がフレーム分割手段３４に入
力されて、Ｎ入力サンプルごとに過去２×Ｎサンプルの
入力系列を抽出し、長さ２×Ｎサンプルの入力フレーム
に生成され、窓掛手段３５でその入力フレームに時間窓
がかけられる。その窓形状はハニング窓を用いるのが一
般的であり、この実施例でもこれを用いた。その窓かけ
された入力信号系列はＭＤＣＴ手段３６で変形離散コサ
イン変換されて、Ｎサンプルの周波数領域信号に変換さ
れる。
法をそれぞれ適用した符号器３１、復号器３２の実施例
を示す。符号器３１において入力端子３３からディジタ
ル化した音響入力信号系列がフレーム分割手段３４に入
力されて、Ｎ入力サンプルごとに過去２×Ｎサンプルの
入力系列を抽出し、長さ２×Ｎサンプルの入力フレーム
に生成され、窓掛手段３５でその入力フレームに時間窓
がかけられる。その窓形状はハニング窓を用いるのが一
般的であり、この実施例でもこれを用いた。その窓かけ
された入力信号系列はＭＤＣＴ手段３６で変形離散コサ
イン変換されて、Ｎサンプルの周波数領域信号に変換さ
れる。
【００１３】また前記窓かけされた入力信号系列は線形
予測分析手段３７で線形予測分析され、Ｐ次の予測係数
が求められる。この線形予測分析は自己相関を求めた後
に行われる。その予測係数は量子化手段で量子化され
る。この量子化の方法としては、予測係数をＬＳＰパラ
メータに変換して量子化するＬＳＰ量子化の方法、予測
係数をｋパラメータに変換してから量子化する方法など
を用いることができる。この量子化された予測係数を示
すインデックス３９が送出される。
予測分析手段３７で線形予測分析され、Ｐ次の予測係数
が求められる。この線形予測分析は自己相関を求めた後
に行われる。その予測係数は量子化手段で量子化され
る。この量子化の方法としては、予測係数をＬＳＰパラ
メータに変換して量子化するＬＳＰ量子化の方法、予測
係数をｋパラメータに変換してから量子化する方法など
を用いることができる。この量子化された予測係数を示
すインデックス３９が送出される。
【００１４】また前記量子化予測係数は周波数概形計算
手段４１によりパワースペクトルを計算して周波数特性
概形信号が求められる。具体的には、例えば図２Ａに示
すようにＰ＋１個の量子化予測係数（αパラメータ）の
後に４×Ｎ−Ｐ−１個の０をつなげて作った長さ４×Ｎ
のサンプル系列をＦＦＴ分析し（高速フーリエ変換：離
散フーリエ変換）、更にその２×Ｎ次のパワースペクト
ルを計算し、このスペクトルの奇数次をそれぞれ取り出
し、それらについてそれぞれ平方根をとり、その得られ
たＮ点のスペクトル振幅を、周波数特性概形の逆数とし
て得る。
手段４１によりパワースペクトルを計算して周波数特性
概形信号が求められる。具体的には、例えば図２Ａに示
すようにＰ＋１個の量子化予測係数（αパラメータ）の
後に４×Ｎ−Ｐ−１個の０をつなげて作った長さ４×Ｎ
のサンプル系列をＦＦＴ分析し（高速フーリエ変換：離
散フーリエ変換）、更にその２×Ｎ次のパワースペクト
ルを計算し、このスペクトルの奇数次をそれぞれ取り出
し、それらについてそれぞれ平方根をとり、その得られ
たＮ点のスペクトル振幅を、周波数特性概形の逆数とし
て得る。
【００１５】あるいは図２Ｂに示すようにＰ＋１個の量
子化予測係数（αパラメータ）の後に２×Ｎ−Ｐ−１個
の０をつなげた長さ２×Ｎのサンプル系列をＦＦＴ分析
し、その結果についてＮ次のパワースペクトルを計算す
る。０番目から始まってｉ番目の周波数特性概形の逆数
は、ｉ＝Ｎ−１以外ではｉ＋１番目とｉ番目の各パワー
スペクトルの平方根を平均して、つまり補間して得る。
Ｎ−１番目の周波数特性概形の逆数は、Ｎ−１番目のパ
ワースペクトルの平方根をとって得る。
子化予測係数（αパラメータ）の後に２×Ｎ−Ｐ−１個
の０をつなげた長さ２×Ｎのサンプル系列をＦＦＴ分析
し、その結果についてＮ次のパワースペクトルを計算す
る。０番目から始まってｉ番目の周波数特性概形の逆数
は、ｉ＝Ｎ−１以外ではｉ＋１番目とｉ番目の各パワー
スペクトルの平方根を平均して、つまり補間して得る。
Ｎ−１番目の周波数特性概形の逆数は、Ｎ−１番目のパ
ワースペクトルの平方根をとって得る。
【００１６】図１の説明に戻って、正規化手段４２にお
いて、ＭＤＣＴ手段３６からの周波数領域信号の各サン
プルが、前記周波数概形信号の各サンプルとかけあわせ
て正規化され、平坦化された残差信号とされる。この残
差信号はパワー正規化・ゲイン量子化手段４３で残差信
号はその振幅の平均値、またはパワーの平均値の平方根
である正規化ゲインで割算されて正規化され、正規化残
差信号とされ、更にその正規化ゲインが量子化され、そ
の量子化された正規化ゲインを示すインデックス４４が
出力される。
いて、ＭＤＣＴ手段３６からの周波数領域信号の各サン
プルが、前記周波数概形信号の各サンプルとかけあわせ
て正規化され、平坦化された残差信号とされる。この残
差信号はパワー正規化・ゲイン量子化手段４３で残差信
号はその振幅の平均値、またはパワーの平均値の平方根
である正規化ゲインで割算されて正規化され、正規化残
差信号とされ、更にその正規化ゲインが量子化され、そ
の量子化された正規化ゲインを示すインデックス４４が
出力される。
【００１７】また周波数概形計算手段４１からの周波数
特性概形の逆数の信号は必要に応じて重み計算手段４５
で聴感制御が施されて重み付け信号とされる。この実施
例では周波数概形計算手段４１の出力に対し−０．６前
後の定数がべき乗され、小さい値を大とし、大きい値を
小とするように聴感制御される。この他の聴感制御方法
として、エムペグ−オーディオ方式で用いられている聴
覚モデルによって求めた各サンプルごとに必要なＳＮＲ
（Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ：信号
帯雑音比）を非対数化して前記周波数特性概形の逆数と
掛け合わせる方法としてもよい。この方法では、入力信
号を分析して得られた周波数特性から、各周波数サンプ
ルごとに聴感的にノイズが検知できる最小のＳＮＲを、
聴覚モデルによってマスキング量を推定することによっ
て計算する。このＳＮＲが各サンプルごとに必要なＳＮ
Ｒである。エムペグ−オーディオにおける聴覚モデルの
技術についてはＩＳＯ／ＩＥＣ標準ＩＳ−１１１７２−
３に述べられている。また、聴感制御を省略して、前記
周波数概形計算手段４１の出力の逆数を重みづけ信号と
してもよい。
特性概形の逆数の信号は必要に応じて重み計算手段４５
で聴感制御が施されて重み付け信号とされる。この実施
例では周波数概形計算手段４１の出力に対し−０．６前
後の定数がべき乗され、小さい値を大とし、大きい値を
小とするように聴感制御される。この他の聴感制御方法
として、エムペグ−オーディオ方式で用いられている聴
覚モデルによって求めた各サンプルごとに必要なＳＮＲ
（Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ：信号
帯雑音比）を非対数化して前記周波数特性概形の逆数と
掛け合わせる方法としてもよい。この方法では、入力信
号を分析して得られた周波数特性から、各周波数サンプ
ルごとに聴感的にノイズが検知できる最小のＳＮＲを、
聴覚モデルによってマスキング量を推定することによっ
て計算する。このＳＮＲが各サンプルごとに必要なＳＮ
Ｒである。エムペグ−オーディオにおける聴覚モデルの
技術についてはＩＳＯ／ＩＥＣ標準ＩＳ−１１１７２−
３に述べられている。また、聴感制御を省略して、前記
周波数概形計算手段４１の出力の逆数を重みづけ信号と
してもよい。
【００１８】正規化残差量子化手段４６で、手段４３か
らの正規化残差信号を手段４５からの重み付け信号によ
り適応重みづけベクトル量子化する。このベクトル量子
化は計算量を少なくするため、正規化残差信号と重み付
け信号とのＮ対を、長さＮ／ＭのＭ個の小系列にそれぞ
れ分割する。この分割は、各小系列の概形が、分割前の
原系列の概形となるべくほぼ等しくなるようにする。こ
のため例えば、ｋ番目の小系列のｉサンプル目の値ｙi
k と、もとの系列のｊサンプル目の値ｘj との関係が式
（１）で与えられるようにする。
らの正規化残差信号を手段４５からの重み付け信号によ
り適応重みづけベクトル量子化する。このベクトル量子
化は計算量を少なくするため、正規化残差信号と重み付
け信号とのＮ対を、長さＮ／ＭのＭ個の小系列にそれぞ
れ分割する。この分割は、各小系列の概形が、分割前の
原系列の概形となるべくほぼ等しくなるようにする。こ
のため例えば、ｋ番目の小系列のｉサンプル目の値ｙi
k と、もとの系列のｊサンプル目の値ｘj との関係が式
（１）で与えられるようにする。
【００１９】 ｙi k ＝ｘiM+k，ｋ＝０，１，…，Ｎ／Ｍ−１ （１） Ｎ＝１６、Ｍ＝４の場合の式（１）の分割方法を図３Ａ
に示す。このようにして得られたＭ個の小系列対のおの
おのについて重み付きベクトル量子化する。正規化残差
信号の値を、ｙi k ，重み付け信号の値をｗi k 、イン
デックスｏk 番の符号帳ベクトルの値をＣi k （ｏk ）
としたときのベクトル量子化の際の重み付き距離尺度ｄ
k （ｏk ）を、式（２）に示す。
に示す。このようにして得られたＭ個の小系列対のおの
おのについて重み付きベクトル量子化する。正規化残差
信号の値を、ｙi k ，重み付け信号の値をｗi k 、イン
デックスｏk 番の符号帳ベクトルの値をＣi k （ｏk ）
としたときのベクトル量子化の際の重み付き距離尺度ｄ
k （ｏk ）を、式（２）に示す。
【００２０】 ｄk （ｏk ）＝Σ〔ｗi k ｛ｙi k −Ｃi k （ｏk ）｝〕2 （２） Σはｉ＝０から（Ｎ／Ｍ）−１まで この距離尺度ｄが最小になる符号ベクトルを探索し、こ
のベクトルのインデックスを量子化インデックス４７と
して出力する。その１つの小系列ｙi k についての量子
化を図３Ｂに示す。符号帳４８から選択したベクトル値
Ｃi k （ｏk ）と残差信号小系列ｙi k との差が引算手
段４９でとられ、その差が２乗手段５１で２乗され、そ
の２乗出力に重み付け信号小系列ｗi k を２乗手段５２
BR>で２乗したものが内程手段５３で内程され、その値
ｄi k が最小となるベクトル値Ｃi k（ｏk ）を符号帳
４８から探索することが最適符号帳探索手段５４で行わ
れ、そのｄi k が最小となるベクトル値を示すインデッ
クス４７ｋが出力される。
のベクトルのインデックスを量子化インデックス４７と
して出力する。その１つの小系列ｙi k についての量子
化を図３Ｂに示す。符号帳４８から選択したベクトル値
Ｃi k （ｏk ）と残差信号小系列ｙi k との差が引算手
段４９でとられ、その差が２乗手段５１で２乗され、そ
の２乗出力に重み付け信号小系列ｗi k を２乗手段５２
BR>で２乗したものが内程手段５３で内程され、その値
ｄi k が最小となるベクトル値Ｃi k（ｏk ）を符号帳
４８から探索することが最適符号帳探索手段５４で行わ
れ、そのｄi k が最小となるベクトル値を示すインデッ
クス４７ｋが出力される。
【００２１】以上のように符号器３１から、予測係数量
子化インデックス３９と、ゲイン量子化インデックス４
４と残差量子化インデックス４７とが出力される。これ
らインデックス３９，４４，４７を入力された復号器３
２は図１に示すように次のように復号する。即ち予測係
数量子化インデックス３９は再生手段５６で対応する量
子化予測係数が再生され、その量子化予測係数は周波数
概形計算手段５７で周波数概形計算手段４１と同じ方法
で周波数特性概形の逆数が計算され、更に再生手段５８
で入力されたインデックス４７から複数の小系列、つま
り、図３Ｂによる量子化される前の小系列残差符号ｙi
k と対応するものがそれぞれ再生され、これら小系列残
差符号は各小系列残差符号から順に１つずつサンプルが
集められ、例えば図３Ａに示した分割と逆の統合がなさ
れて量子化正規化残差信号が再生される。再生手段５９
で入力されたインデックス４４から正規化ゲインが再生
される。パワー逆正規化手段６１において再生された量
子化正規化残差信号に再生された正規化ゲインが掛け合
わされてパワー逆正規化され量子化残差信号が得られ
る。その量子化残差信号は逆正規化手段６２で周波数概
形計算手段５７から周波数概形の逆数により各対応サン
プルごとに割算されて逆平坦化される。その逆平坦化さ
れた残差信号は逆ＭＤＣＴ手段６３でＮ次の逆変形離散
コサイン変換されて、時間領域信号とされ、この時間領
域信号に対し、窓掛け手段６４で時間窓がかけられる。
ここでは窓形状としてハニング窓が用いられている。こ
の窓掛けされた信号はフレーム重ね合せ手段６５で長さ
２×Ｎサンプルのフレームの前半Ｎサンプルと前フレー
ムの後半Ｎサンプルとが加え合わされて出力端子６６に
出力される。
子化インデックス３９と、ゲイン量子化インデックス４
４と残差量子化インデックス４７とが出力される。これ
らインデックス３９，４４，４７を入力された復号器３
２は図１に示すように次のように復号する。即ち予測係
数量子化インデックス３９は再生手段５６で対応する量
子化予測係数が再生され、その量子化予測係数は周波数
概形計算手段５７で周波数概形計算手段４１と同じ方法
で周波数特性概形の逆数が計算され、更に再生手段５８
で入力されたインデックス４７から複数の小系列、つま
り、図３Ｂによる量子化される前の小系列残差符号ｙi
k と対応するものがそれぞれ再生され、これら小系列残
差符号は各小系列残差符号から順に１つずつサンプルが
集められ、例えば図３Ａに示した分割と逆の統合がなさ
れて量子化正規化残差信号が再生される。再生手段５９
で入力されたインデックス４４から正規化ゲインが再生
される。パワー逆正規化手段６１において再生された量
子化正規化残差信号に再生された正規化ゲインが掛け合
わされてパワー逆正規化され量子化残差信号が得られ
る。その量子化残差信号は逆正規化手段６２で周波数概
形計算手段５７から周波数概形の逆数により各対応サン
プルごとに割算されて逆平坦化される。その逆平坦化さ
れた残差信号は逆ＭＤＣＴ手段６３でＮ次の逆変形離散
コサイン変換されて、時間領域信号とされ、この時間領
域信号に対し、窓掛け手段６４で時間窓がかけられる。
ここでは窓形状としてハニング窓が用いられている。こ
の窓掛けされた信号はフレーム重ね合せ手段６５で長さ
２×Ｎサンプルのフレームの前半Ｎサンプルと前フレー
ムの後半Ｎサンプルとが加え合わされて出力端子６６に
出力される。
【００２２】この実施例では、符号器３１において、入
力された信号は窓掛け手段３５の出力が２経路に分岐さ
れ、その一方はＭＤＣＴ手段３６を通って時間領域の信
号が周波数領域に変換され、もう一方は手段３７で線形
予測分析される。この線形予測分析により得られる予測
係数は信号の周波数特性を平坦化する線形予測分析フィ
ルタ、いわゆる逆フィルタのインパルス応答と等しいも
のであり、したがって前記予測係数の周波数特性は前記
線形予測分析フィルタの周波数特性に相当する。そこ
で、手段４１では、前述したように予測係数のスペクト
ル振幅により入力信号の周波数特性概形の逆数を得、こ
の周波数特性概形の逆数をＭＤＣＴ手段３６よりの周波
数領域信号を掛け合わせると、周波数特性が平坦化され
た残差信号となる。
力された信号は窓掛け手段３５の出力が２経路に分岐さ
れ、その一方はＭＤＣＴ手段３６を通って時間領域の信
号が周波数領域に変換され、もう一方は手段３７で線形
予測分析される。この線形予測分析により得られる予測
係数は信号の周波数特性を平坦化する線形予測分析フィ
ルタ、いわゆる逆フィルタのインパルス応答と等しいも
のであり、したがって前記予測係数の周波数特性は前記
線形予測分析フィルタの周波数特性に相当する。そこ
で、手段４１では、前述したように予測係数のスペクト
ル振幅により入力信号の周波数特性概形の逆数を得、こ
の周波数特性概形の逆数をＭＤＣＴ手段３６よりの周波
数領域信号を掛け合わせると、周波数特性が平坦化され
た残差信号となる。
【００２３】前記のＰ，Ｎ，Ｍの各値は、Ｐ＝６０前
後、Ｎ＝５１２、Ｍ＝６４程度を目安に自由に選べる
が、Ｐ＋１＜Ｎ×４でなくてはならない。また、上記実
施例では、残差量子化の際の信号の分割数Ｍの値は、Ｎ
／Ｍが割り切れるように設定されることが前提になって
いるが、Ｍの値は、必ずしもＮ／Ｍが割り切れるように
設定する必要はない。割り切れない場合には、分割した
小系列の一部を１サンプルずつ長くして、不足サンプル
数を補えばよい。各小系列と対応するインデックスに与
える情報量を同一とする点から、各小系列の概形が、分
割前の系列の概形と相似するように、小系列を作るとよ
い。
後、Ｎ＝５１２、Ｍ＝６４程度を目安に自由に選べる
が、Ｐ＋１＜Ｎ×４でなくてはならない。また、上記実
施例では、残差量子化の際の信号の分割数Ｍの値は、Ｎ
／Ｍが割り切れるように設定されることが前提になって
いるが、Ｍの値は、必ずしもＮ／Ｍが割り切れるように
設定する必要はない。割り切れない場合には、分割した
小系列の一部を１サンプルずつ長くして、不足サンプル
数を補えばよい。各小系列と対応するインデックスに与
える情報量を同一とする点から、各小系列の概形が、分
割前の系列の概形と相似するように、小系列を作るとよ
い。
【００２４】上記実施例では線形予測分析の際、入力信
号の自己相関係数を用いて予測係数を求めた。しかし図
４に示すようにＭＤＣＴ手段３６より周波数領域信号の
各サンプル（スペクトル）の絶対値を絶対値手段６７で
とり、その絶対値出力を逆フーリエ変換手段６８で逆フ
ーリエ変換することによって自己相関係数を求め、その
自己相関係数を線形予測分析手段３７′で線形予測分析
してもよい、この場合はその分析に先立ち相関を求める
必要はない。次に図５を参照して残差信号を得る他の手
法を説明する。図５において図１と対応する部分に同一
符号を付けてある。この実施例では符号器３１におい
て、ＭＤＣＴ手段３６からの周波数領域信号は小帯域分
割手段７１でいくつかの小帯域に分割し、これらの各小
帯域ごとに代表値計算・量子化手段７２1 〜７２n 代表
値（スケーリングファクタ）が計算され、更に量子化さ
れ、その量子化された代表値で前記分割された小帯域の
周波数領域信号が正規化手段７３1 〜７３n でそれぞれ
各サンプルが割算されて正規化され、これら正規化され
た信号が帯域抵抗手段７４で帯域合成されて周波数領域
信号を平坦化した残差信号が得られる。また量子化した
代表値を示すインデックスが復号器３２へ出力される。
号の自己相関係数を用いて予測係数を求めた。しかし図
４に示すようにＭＤＣＴ手段３６より周波数領域信号の
各サンプル（スペクトル）の絶対値を絶対値手段６７で
とり、その絶対値出力を逆フーリエ変換手段６８で逆フ
ーリエ変換することによって自己相関係数を求め、その
自己相関係数を線形予測分析手段３７′で線形予測分析
してもよい、この場合はその分析に先立ち相関を求める
必要はない。次に図５を参照して残差信号を得る他の手
法を説明する。図５において図１と対応する部分に同一
符号を付けてある。この実施例では符号器３１におい
て、ＭＤＣＴ手段３６からの周波数領域信号は小帯域分
割手段７１でいくつかの小帯域に分割し、これらの各小
帯域ごとに代表値計算・量子化手段７２1 〜７２n 代表
値（スケーリングファクタ）が計算され、更に量子化さ
れ、その量子化された代表値で前記分割された小帯域の
周波数領域信号が正規化手段７３1 〜７３n でそれぞれ
各サンプルが割算されて正規化され、これら正規化され
た信号が帯域抵抗手段７４で帯域合成されて周波数領域
信号を平坦化した残差信号が得られる。また量子化した
代表値を示すインデックスが復号器３２へ出力される。
【００２５】代表値（スケーリングファクタ）は例えば
小帯域ごとの周波数領域信号の振幅の平均値や周波数領
域信号の振幅の最大値を計算することによって求める。
また前記各小帯域ごとに聴感上ノイズが聞こえる最小の
ＳＮＲ（Ｓｉｇｎａｌ ｔｏＮｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ：
信号対雑音比）を求めて、このＳＮＲを満たしていない
小帯域のスケーリングファクタを小さくすることによっ
て聴感制御を施すこともできる。聴感上ノイズが聞こえ
る最小のＳＮＲは、聴覚モデルによってマスキング量を
推定することによって求めることができる。
小帯域ごとの周波数領域信号の振幅の平均値や周波数領
域信号の振幅の最大値を計算することによって求める。
また前記各小帯域ごとに聴感上ノイズが聞こえる最小の
ＳＮＲ（Ｓｉｇｎａｌ ｔｏＮｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ：
信号対雑音比）を求めて、このＳＮＲを満たしていない
小帯域のスケーリングファクタを小さくすることによっ
て聴感制御を施すこともできる。聴感上ノイズが聞こえ
る最小のＳＮＲは、聴覚モデルによってマスキング量を
推定することによって求めることができる。
【００２６】復号器３２では、入力された量子化代表値
インデックスを再生手段７５1 〜７５n で小帯域ごとに
再生される。また逆正規化手段６１からの再生量子化残
差信号は小帯域分割手段７６で小帯域分割手段７１と同
様にｎ個の小帯域に分割され、その分割された小帯域量
子化残差信号は逆正規化手段７７1 〜７７n でそれぞれ
代表値再生手段７５1 〜７５n からの再生代表値が掛け
合わされて逆正規化され、これら逆正規された信号が帯
域抵抗手段７８で帯域合成されて再生周波数領域信号が
得られる。
インデックスを再生手段７５1 〜７５n で小帯域ごとに
再生される。また逆正規化手段６１からの再生量子化残
差信号は小帯域分割手段７６で小帯域分割手段７１と同
様にｎ個の小帯域に分割され、その分割された小帯域量
子化残差信号は逆正規化手段７７1 〜７７n でそれぞれ
代表値再生手段７５1 〜７５n からの再生代表値が掛け
合わされて逆正規化され、これら逆正規された信号が帯
域抵抗手段７８で帯域合成されて再生周波数領域信号が
得られる。
【００２７】
【発明の効果】以上述べたようにこの発明の符号化方法
によれば、残差信号をベクトル量子化しているため、従
来のスカラー量子化とハフマン符号帳とを用いる場合よ
りも量子化能率がよい。しかも、この発明では残差信号
を複数小系列に分割して、それぞれについてベクトル量
子化しているため、この分割をすることなくベクトル量
子化する場合と比較して演算量を著しく減少させること
ができる。かつ周波数特性の概形の適応した重み付きベ
クトル量子化をしているため、一層量子化能率を向上さ
せることができる。更に適応情報割り当て等を必要とし
ないため、残差信号の量子化符号長は一定であって、符
号誤りにも強い特徴がある。
によれば、残差信号をベクトル量子化しているため、従
来のスカラー量子化とハフマン符号帳とを用いる場合よ
りも量子化能率がよい。しかも、この発明では残差信号
を複数小系列に分割して、それぞれについてベクトル量
子化しているため、この分割をすることなくベクトル量
子化する場合と比較して演算量を著しく減少させること
ができる。かつ周波数特性の概形の適応した重み付きベ
クトル量子化をしているため、一層量子化能率を向上さ
せることができる。更に適応情報割り当て等を必要とし
ないため、残差信号の量子化符号長は一定であって、符
号誤りにも強い特徴がある。
【００２８】この発明の復号化方法によれば、前記符号
化方法により符号化された符号が入力されるため、少な
い情報量で高品質の信号を再生することができる。
化方法により符号化された符号が入力されるため、少な
い情報量で高品質の信号を再生することができる。
【図１】請求項１の発明の符号化方法、請求項６の発明
の復号化方法をそれぞれ適用した符号器及び復号器の例
を示すブロック図。
の復号化方法をそれぞれ適用した符号器及び復号器の例
を示すブロック図。
【図２】予測係数から周波数特性の概形を得る手法を示
す図。
す図。
【図３】Ａは残差信号を複数の小系列に分割する例を示
す図、Ｂは１つの小系列の重み付きベクトル量子化を示
すブロック図である。
す図、Ｂは１つの小系列の重み付きベクトル量子化を示
すブロック図である。
【図４】図１の中の符号器３１における一部変形例を示
すブロック図。
すブロック図。
【図５】請求項４及び８の各実施例の一部を示すブロッ
ク図。
ク図。
【図６】従来の符号化法を示すブロック図。
【図７】従来の残差信号の量子化法を示すブロック図。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭63−37400（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−108100（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−63400（ＪＰ，Ａ) 特開 昭55−57900（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G10L 19/00
Claims (9)
- 【請求項１】 ＭＤＣＴ（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｄｉｓｃ
ｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：変形離
散コサイン変換）を用いて入力信号を時間領域から周波
数領域の信号に変換する第１の段階と、 上記変換された周波数領域信号の量子化された信号の概
形を求める第２の段階と、 上記第１の段階で得られた周波数領域信号を上記第２の
段階で得られた周波数領域信号の量子化された信号の概
形で正規化して残差信号を得る第３の段階と、上記第３
の段階で得られた残差信号を並び替えて複数の小系列に
分割する第４の段階と、 上記第４の段階で得られた小系列のおのおのを、上記周
波数領域信号の概形と対応した重みをつけた距離尺度で
ベクトル量子化する第５の段階を備えることを特徴とす
る変換符号化方法。 - 【請求項２】 上記第２の段階は、上記周波数領域信号
に変換する前の上記入力信号を線形予測分析する段階
と、上記線形予測分析の結果を量子化した後離散フーリ
エ変換する段階と、上記離散フーリエ変換結果のスペク
トル振幅を求めて上記周波数領域信号の量子化された信
号の概形を得る段階とを有することを特徴とする請求項
１記載の変換符号化方法。 - 【請求項３】 上記第２の段階は、上記周波数領域信号
の絶対値を求める段階と、上記絶対値信号を逆フーリエ
変換して自己相関係数に変換する段階と、上記自己相関
係数を用いて線形予測分析する段階と、上記線形予測分
析の結果を量子化した後、離散フーリエ変換する段階
と、上記離散フーリエ変換の結果のスペクトル振幅を求
めて上記周波数領域信号の量子化された信号の概形を得
る段階とを有することを特徴とする請求項１記載の変換
符号化方法。 - 【請求項４】 上記周波数領域の信号を複数の小帯域に
分割する段階を有し、上記第２の段階は上記分割された
各小帯域の信号の各代表値を求めた後、量子化して、全
体として上記周波数領域信号の量子化された信号の概形
を得る段階であり、上記第３の段階は上記小帯域に分割
された周波数領域の信号を、対応する上記小帯域信号の
代表値の量子化されたものでそれぞれ正規化する段階
と、これら正規化された信号を帯域合成して上記残差信
号を得る段階とよりなることを特徴とする請求項１記載
の変換符号化方法。 - 【請求項５】 上記第４の段階は上記残差信号のサンプ
ル系列を、その順に上記複数の小系列に１個ずつ分配す
ることを繰返して上記複数の小系列を得るものであるこ
とを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載の変換符
号化方法。 - 【請求項６】 入力された第１インデックスによりそれ
ぞれベクトルよりなる複数の小系列を再生する第１の段
階と、 上記複数の小系列を合成して１つの系列の残差信号を得
る第２の段階と、 入力された第２インデックスにより周波数領域信号の概
形を求める第３の段階と、 上記周波数領域信号の概形で上記残差信号を逆正規化し
て周波数領域信号を得る第４の段階と、 上記周波数領域信号を逆ＭＤＣＴして時間領域信号とす
る第５の段階とを有する変換復号化方法。 - 【請求項７】 上記第３の段階は上記入力された第２イ
ンデックスにより線形予測分析係数を再生する段階と、
上記線形予測分析係数を離散フーリエ変換する段階と、
上記離散フーリエ変換結果のスペクトル振幅を得る段階
とよりなることを特徴とする請求項６記載の変換復号化
方法。 - 【請求項８】 上記第３の段階は上記入力された第２イ
ンデックスにより複数の小帯域の各代表値を再生し、こ
れら代表値の全体で上記周波数領域信号の概形を得る段
階であり、上記第４の段階は上記残差信号を上記複数の
小帯域と対応した各帯域に分割する段階と、上記分割さ
れた各帯域の残差信号を、対応帯域の上記代表値でそれ
ぞれ逆正規化する段階と、上記逆正規化された複数の信
号を帯域合成して上記周波数領域信号を得る段階とより
なることを特徴とする請求項６記載の変換復号化方法。 - 【請求項９】 上記第２の段階は、上記複数の小系列の
各サンプルをその順に各１個ずつ取出して順に一系列の
上記残差信号とするものであることを特徴とする請求項
６乃至８の何れかに記載の変換復号化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04723494A JP3186007B2 (ja) | 1994-03-17 | 1994-03-17 | 変換符号化方法、復号化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04723494A JP3186007B2 (ja) | 1994-03-17 | 1994-03-17 | 変換符号化方法、復号化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07261800A JPH07261800A (ja) | 1995-10-13 |
| JP3186007B2 true JP3186007B2 (ja) | 2001-07-11 |
Family
ID=12769531
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP04723494A Expired - Lifetime JP3186007B2 (ja) | 1994-03-17 | 1994-03-17 | 変換符号化方法、復号化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3186007B2 (ja) |
Families Citing this family (16)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| JP4508490B2 (ja) * | 2000-09-11 | 2010-07-21 | パナソニック株式会社 | 符号化装置および復号化装置 |
| WO2008108076A1 (ja) | 2007-03-02 | 2008-09-12 | Panasonic Corporation | 符号化装置および符号化方法 |
| JP4871894B2 (ja) | 2007-03-02 | 2012-02-08 | パナソニック株式会社 | 符号化装置、復号装置、符号化方法および復号方法 |
| JP4960791B2 (ja) * | 2007-07-26 | 2012-06-27 | 日本電信電話株式会社 | ベクトル量子化符号化装置、ベクトル量子化復号化装置、それらの方法、それらのプログラム、及びそれらの記録媒体 |
| JP5097217B2 (ja) | 2008-01-24 | 2012-12-12 | 日本電信電話株式会社 | 符号化方法、符号化装置、及びそのプログラムと記録媒体 |
| EP2267699A4 (en) | 2008-04-09 | 2012-03-07 | Panasonic Corp | ENCODING DEVICE AND ENCODING METHOD |
| JP5336942B2 (ja) * | 2009-06-23 | 2013-11-06 | 日本電信電話株式会社 | 符号化方法、復号方法、符号化器、復号器、プログラム |
| JP5361565B2 (ja) * | 2009-06-23 | 2013-12-04 | 日本電信電話株式会社 | 符号化方法、復号方法、符号化器、復号器およびプログラム |
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| JP5336943B2 (ja) * | 2009-06-23 | 2013-11-06 | 日本電信電話株式会社 | 符号化方法、復号方法、符号化器、復号器、プログラム |
| US10269363B2 (en) | 2010-03-09 | 2019-04-23 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Coding method, decoding method, apparatus, program, and recording medium |
| JP5337305B2 (ja) | 2010-07-05 | 2013-11-06 | 日本電信電話株式会社 | 符号化方法、復号方法、符号化装置、復号装置、プログラム、及び記録媒体 |
| CA2803273A1 (en) | 2010-07-05 | 2012-01-12 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Encoding method, decoding method, encoding device, decoding device, program, and recording medium |
| US20130101028A1 (en) | 2010-07-05 | 2013-04-25 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Encoding method, decoding method, device, program, and recording medium |
| KR101995694B1 (ko) | 2011-04-20 | 2019-07-02 | 파나소닉 인텔렉츄얼 프로퍼티 코포레이션 오브 아메리카 | 허프만 부호화를 실행하기 위한 장치 및 방법 |
-
1994
- 1994-03-17 JP JP04723494A patent/JP3186007B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
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|---|---|
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