JP3274285B2 - オーディオ信号の符号化方法 - Google Patents
オーディオ信号の符号化方法Info
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- Theoretical Computer Science (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Description
オーディオ信号の符号化方法に係り、特にビット割当て
時の演算速度を改善したオーディオ信号の符号化方法に
関するものである。
ル信号処理技術の発達によって急速にデジタル方式に代
替されている。すなわち、アナログオーディオ信号を記
録/再生するレーザディスクプレイヤ(LDP)及びテ
ープレコーダは、デジタルオーディオ信号を記録/再生
するコンパクトディスクプレイヤ(CDP),デジタル
オーディオテ−プ(DAT),ミニディスク(MD)な
どを採用したシステムで代替されている。しかし、オー
ディオ信号をディジタル方式で処理すると音質が向上す
る効果がある反面、データ量が増大するという逆効果が
ある。
できない信号成分を選別的に除去し、人間の耳で認知し
得る成分には量子化ビット数を適応的に割当てることに
より、軽減される。これは、最近ISOによって標準化
作業が進行しているデジタルコンパクトカセット,ミニ
ディスクあるいはMPEG等によって達成される。かか
る符号化方式の主な目的は、発生した雑音を除去するこ
とでなく、マスキング効果(masking effect)と臨界帯
域(critical bands)などを考慮して、信号の重要度に
よって量子化ビット数を適応的に割当てることにより、
雑音が認知されないように処理することである。
べき音(オーディオ成分)が他の音によって妨害された
り完全に遮断される現象であり、臨界帯域とは、周波数
と信号電力とが類似な場合に信号と雑音成分とが周波数
領域から相互区分されないようになる周波数帯域をい
う。人間の聴覚特性を用いた符号化方法では、このよう
なマクキング効果を考慮して符号化を行う。まず、マス
クキングスレショルドを求める。マスキングスレショル
ドは、入力信号間の相互作用で変化し、人間が聞いても
識別できない信号の最小の大きさである。識別できない
信号には量子化ビットを割当てず、音を知覚するに重要
な役割を果たす信号成分には適応的に量子化ビットを割
当てることにより、データの圧縮効果を得る。
ルドとを利用して、音を知覚するのに決定的な役割をす
る信号を探す尺度は様々提案されているが、代表的に
は、各バンド別量子化に従う誤差値による雑音である誤
差雑音成分とマスキングスレショルドとの比であるNM
R(noise to mask ratio)がある。このNMRは、マス
キングスレショルドと誤差成分との差を示す。聴覚実験
によって知られた通り、もし雑音がマスキングスレショ
ルド近辺に存すると検出しにくく、雑音がマスキングス
レショルドの下ならば検出が不可能なので、誤差信号と
マスキングスレショルドとの差を知ることは重要であ
る。
る前記の特性を考慮するための1つの指数で、1987
年に始めて導入されて、人間の聴覚心理を考慮して誤差
信号が聞こえる程度を示す。NMRは、SMR(signal
to mask ratio)を求め、求めたSMRを量子化された誤
差信号と誤差雑音との比SNR(signal to noise rati
o)と比較演算して決定する。
成分に対して量子化ビット数を割当てる方法は次の通り
である。 (1)全ての臨界帯域に割当てられたビット数を0と初
期化し、全ての臨界帯域に対するNMRを計算する。 (2)最も大きいNMRを有する臨界帯域を探し、探し
た臨界帯域に1つのビットを割当てる。 (3)全ての臨界帯域のNMRを新たに計算し、第2過
程を使用可能な量子化ビット数が全部使用される時まで
反復する。
は、1つのビットを割当てる時に一定の回数、即ち(処
理帯域数−1)回の比較演算を行った後、1回の加算が
必要である。例えば、臨界帯域の数が24ならば、ある
一帯域にN個の量子化ビットが割当てられるためには全
部でN×(24−1)回の比較演算とN回の加算とが要
求される。
ット割当て方法では、多数回の演算が要求されるのでハ
ードウェアの構成が複雑になる問題点がある。
を節減するための、人間の聴覚器官の特性を考慮した符
号化方法を提供することをその目的とする。
めに、本発明によるオーディオ信号の符号化方法は、時
間領域のオーディオ信号をサンプリングするサンプリン
グ過程と、前記サンプリングされたオーディオ信号を複
数の臨界帯域に分割された周波数領域の信号に変換する
臨界帯域分割過程と、各臨界帯域毎に当該臨界帯域の雑
音対マスクされたスレショルド(NMR)の値を最小に
する量子化ビット数を割当てるビット割当過程と、割当
てられた量子化ビット数により周波数領域の信号を量子
化する量子化過程とを有し、前記ビット割当過程では、
最上位周波数の臨界帯域から最下位周波数の臨界帯域の
順に臨界帯域の加重値に従い量子化ビットを割当て、任
意の臨界帯域に割当てられる量子化ビット数が前記任意
の臨界帯域以下の臨界帯域中で前記臨界帯域の加重値に
よって決定され、任意の臨界帯域の前記加重値は、当該
臨界帯域以下の臨界帯域中で前記任意の臨界帯域の信号
対マスクされたスレショルドとの比(SMR)の大きさ
によって決定されることを特徴とする。
記量子化ビット数は、前記任意の臨界帯域以下の臨界帯
域の信号対マスクされたスレショルドとの比(SMR)
の大きさを考慮して、下記の式によって決定される。
子化ビット数であり、BITtotal は、前記任意の臨界
帯域以下の臨界帯域に割当てられる量子化ビット数であ
り、SMRiは、任意の臨界帯域のSMRであり、SM
Rmin は、任意の臨界帯域以下の臨界帯域のSMR中で
最も小さいSMRであり、そしてSMRtotal は、任意
の臨界帯域以下の臨界帯域のSMRの総合であり、N
は、帯域数である。
方法は、時間領域のオーディオ信号をサンプリングする
サンプリング過程と、前記サンプリングされたオーディ
オ信号を複数の臨界帯域に分割された周波数領域の信号
に変換する臨界帯域分割過程と、各臨界帯域毎に当該臨
界帯域の雑音対マスクされたスレショルド(NMR)の
値を最小にする量子化ビット数を割当てるビット割当過
程と、割当てられた量子化ビット数により周波数領域の
信号を量子化する量子化過程とを有し、前記ビット割当
過程では、最上位周波数の臨界帯域から最下位周波数の
臨界帯域の順に臨界帯域の加重値に従い量子化ビットを
割当てるが、任意の臨界帯域に割当てられた前記量子化
ビット数を、下記の式、NEEDBIT =Wi×NEEDBIT =W
i(S+BITmin )、ここで、Wiは各臨界帯域に固
有な加重値、BITmin は量子化に使用される最小ビッ
ト数、で決定される新たな必要ビット数(NEEDBITnew)と
比較し、新たなビット数以上であれば当該臨界領域に量
子化ビット数を割当て、新たな必要ビット数より小さけ
れば当該臨界領域に量子化ビット数を割当てないことを
特徴とする。
号の符号化方法は、高い周波数の臨界帯域から順次に量
子化ビットを、NMRの代わりにSMRのみを考慮して
割当てることにより、低周波数帯域により多い量子化ビ
ット数が割当てられるようにし、演算の複雑度を軽減さ
せる。
を詳細に説明する。図1は人間の聴覚特性を考慮した符
号化方式を採択したオーディオ機器の一般的な構成を示
したブロック図である。図1に示した装置は、所定大き
さのブロックで時間領域のオーディオ信号をサンプリン
グし、サンプリングされた信号を臨界帯域に分割された
周波数領域の信号に変換させて、変換された信号を出力
するマッピング部10と、各臨界帯域に分割された周波
数領域の信号の量子化ビット数を決定するビット割当て
部12と、割当てられた量子化ビット数により周波数領
域の信号を量子化する量子化部14と、量子化された周
波数領域の信号をデータ圧縮し、圧縮された信号を出力
するデータ圧縮部16とを含む。
考慮した符号化を行うために、入力信号を周波数領域の
信号に変換し、その信号を臨界帯域に分割させて出力す
る。ビット割当て部12では、入力信号が大きさと臨界
帯域間の相互作用から発生されるマスキング効果によ
り、各臨界帯域の量子化ビット数を適応的に割当てる。
即ち、人間の耳で認知されない部分には量子化ビットを
割当てず、重要な部分には加重値により量子化ビットを
割当てる。入力信号の加重値を判断する尺度としてマス
クレベルと量子化による雑音の比率NMR(noise to m
ask ratio)を使用する。
割当てられた量子化ビット数によって周波数領域の信号
を量子化し、信号復元時に発生される誤差が最小になる
ように信号の伝送特性に応じて線型または非線型量子化
を行う。また量子化部14は、与えられた量子化ビット
数による最適な量子化を実現するためにフィードバック
(feed-back)あるいはフィードフォワード(feed-forwa
rd)の適応量子化方式を採択している。
択したデジタルオーディオ機器では、大部分が量子化段
階と量子化雑音の大きさなどをフィードフォワードする
適応量子化方式とによって調節して、音質の向上を図
る。オーディオ信号の知覚程度は、与えられた量子化器
に対して入力信号の電力分布及び周波数分布特性によっ
て異なる。これは、誤差信号がランダムな分布を有さず
人間の聴覚特性に応じて決定される一定な分布形態を有
することを意味し、印加されたオーディオ信号の客観的
な評価値として使用されてきたSNR(Signal to Nois
e Ratio)が、主観的評価である聴覚実験と相関関係が少
ない理由となる。聴覚実験を通じて、マスキングスレシ
ョルド近辺の雑音は検出されにくく、雑音がスレショル
ド下にあると検出が不可能であるという事実が分った。
したがって、誤差雑音とマスキングスレショルドとの差
(gap)を知ることは、人間の聴覚特性を用いた符号化に
おいて極めて重要なことになる。
過時間の作用である。マスキングの効果もこのような経
過した時間によって発生する。図2は、時間的な流れに
よるマスキングの効果を、前方マスキング,同時マスキ
ング及び後方マスキングの3つの領域に区分しうること
を示し、x軸は時間領域(tv)を、y軸はマスキングの強
度(LT)を示す。前方マスキング(pre-maskingor back-w
ard masking)は、先に信号が現れた後に現れるマスカ
(マスキング効果を起こす成分)によってマスクされる
現象であり、同時マスキングは、信号とマスカとが同時
に現れる時に発生し、後方マスキング(post-masking o
r forward masking)は先に現れたマスカによって後に
発生する信号がマスクされる現象である。
キングスレショルドの一例を示し、x軸は周波数領域(f
T)を、y軸は入力信号の強度(LT ) を示す。ここで、約
1KHz付近の信号は、入力信号によって変形されたマ
スキングスレショルドによってマスクされた信号とみ
る。この信号は、入力信号がない静かな状態ではマスク
されない(静かな状態のマスキングスレショルドを示し
た図3を参照)。
ショルドの計算が行われ、周波数領域は表1のような臨
界帯域に分けて各臨界帯域における信号電力を求める。
の聴覚器官のマスキング効果をモデリングした拡散関数
(spreading fuction )をB(x)とする時、各臨界帯
域におけるマスク効果で変形されたマスキングスレショ
ルドE(x)は、次のようにS(x)とB(x)とに対
する線型コンボル−ションによって計算される。 E(x)=S(x)×B(x) …(1) ここで、拡散係数B(x)は次のように表現される関数
である。
値である。これは静かな時のスレショルド(absolute t
hreshold)と比較され、2つのうちの大きい値を最終の
マスキングスレショルドとする。このような過程を通じ
て得たマスキングスレショルドは、図5に示したように
階段波の形を有する。このマスキングスレショルドから
SMRを計算する。
スペクトルと比較する。このような誤差スペクトルは、
誤差信号を帯域別にグルーピングされた周波数領域に変
換させることで得、その後には各臨界帯域の信号電力が
算出される。NMRは次のように計算される。 NMR=SMR−SNR …(3) NMRにログを取った値は、誤差雑音とマスキングスレ
ショルドとの距離を示す。もし誤差雑音がスレショルド
より大きければ、その雑音は聞くことができる。
雑音が完全にマスクされ得ないことをいう。計算された
NMRによって誤差雑音が聞くことができたり聞けない
場合に対する例を、図4の(B)に示した。ここでは、
6KHzから12KHz間の雑音が聞こえる。前述した
ように、人間の聴覚特性を考慮した従来の符号化方式で
は、ビット割当て過程で適切な量子化ビット数を選定す
ることにより量子化雑音を減少させて、マスキングスレ
ショルドより下に位置させようとする。
てる方法において、最も大きいNMR、つまりマスキン
グスレショルドより高い雑音成分を探す理由は、そのよ
うな雑音は耳に障るので、この部分に多い量子化ビット
数が割当てられるようにして量子化雑音を少なくするこ
とにより、雑音が聞こえないようにするためである。こ
のような方法は、耳に障る誤差の影響を最小化させなが
ら使用可能なビットを最大限に使用しうるようにする。
しかしながら、このようなビット割当て段階は、1つの
ビットを割当てさせるが、一定回数、即ち(処理帯域数
−1)個の比較演算を反復した後に、1回の加算がさら
に必要である。
割当ての処理段階毎に変わる入力値と、耳で感知するに
必要な入力信号の最小の大きさの分布とを考慮して信号
の加重値を算出し、算出された加重値を用いて順に非反
復的な方法で任意の臨界帯域に量子化ビット数を割当て
る方法を提案する。このようなビット割当て方法は、N
MR値の使用の代わりにSMR値のみを考慮することに
より、演算の複雑度を軽減させ、さらに高い周波数の臨
界帯域から順に量子化ビットを割当てさせることによ
り、低周波数部分により多いビットが割当てられるよう
にする。
うに要約され得る。 (1)全ての臨界帯域に対するSMR値を計算し、最も
小さい値(SMRmin )と全てのSMRの総合(SMR
total )を求める。 (2)このようなSMR値中で各帯域別信号の加重値を
求めて、最高周波数領域から使用可能なビット数を必要
ビット数と比較した後、比較の結果が一定の条件を満た
すと該当帯域にビットを割当てる。 (3)使用可能なビット数と残りの臨界帯域のSMRを
再計算した後、(1)と(2)の過程を使用可能なビッ
トが全部割当てられるまで反復する。
のSMR値からSMRmin を引くことにより各帯域のS
MR値に対するオフセット(offset)補正を行うためで
ある。ここで、オフセット補正をする理由は、加重値に
おける正確度と負数であるSMR値のためである。ま
た、SMRtotal を求めるのは、各臨界帯域の加重値を
算出する時に使用するためである。
能なビット数の総合BITtotal に基づいて、任意の帯
域iに割当てられる量子化ビット数は次の式によって決
定される。 ここで、BITiは任意の臨界帯域に割当てられる量子
化ビット数であり、BITtotal は前記任意の臨界帯域
以下の臨界帯域に割当てることができる量子化ビット数
であり、SMRiは任意の臨界帯域のSMRであり、S
MRmin は任意の臨界帯域以下の臨界帯域のSMR中で
最も小さいSMRであり、SMRtotal は任意の臨界帯
域以下の臨界帯域のSMRの総合であり、Nは帯域数で
ある。ここで、SMRmin で補正されたSMR(4式の
分子)を求め、これを補正されたSMRの和(分母)に
分けたのが、オフセット補正されて計算されたi番目の
臨界帯域の加重値である。
に使用可能なビット数BITiに割当てられ、BITi
を量子化されたデータを示すに必要なビット数(NEEDBI
T) と比較する。ここで、NEEDBIT は、任意の臨界帯域
のサンプリングされたデータに量子化ビットを割当てる
ことにより付加的に使用されるビット数の総合であり、
(スケールファクタ(scalefactor) +量子化時に使用さ
れる最小のビット数)と同一である。BITiが量子化
データを示すのに十分でないと、任意の臨界帯域iに割
当てられたビット数は0となり、このビット数は次の演
算に使われる。
から、残りの臨界帯域のSMR値から加重値を再び求め
て、ビット割当て量が決定されるにつれ変化するBIT
total 値が効率的に使用されうるようにする。与えられ
たビット数を残り帯域のSMR値の和と比較して、当該
帯域のSMRの加重値を求める。即ち、一臨界帯域でビ
ット割当て量が決定された後、SMRtotal からで直前
のSMRを引いて、加重値の演算時に使用されずに残っ
た帯域数の値を1つ引くことにより、残っている帯域で
加重値を調節することができる。
性上、低周波数の帯域に多くの信号が集まっていること
と、高周波数帯域には少ない量の信号しか集まっていな
いこととを考慮しなければならない。すると、低周波数
帯域からビットを割当てる場合には、大部分が情報がな
い部分である高周波数帯域に対するスケールファクタも
臨界帯域の処理で考慮される。したがって、全体的なビ
ット割当て時のこのような手続きは、高周波数帯域にビ
ットが割当てられる時には使用されないスケールファク
タに対してビットが使用されるような問題が発生するな
ど、与えられたビット数を効率的に使用する処理ではな
いことが分かる。
は、高周波数部分が先に処理される処理順序を採用し
て、符号化をする前に不要な部分を除去することによ
り、ビット割当て量の高効率化を図った。ここで、下記
の式6のように使用される、必要ビット数に各帯域の加
重値をかけた値を比較に使用される新たな値(NEEDBITne
w)とすることにより、特定周波数帯域により多いビット
が割当てられるように調節しうる。
くすることにより高周波数帯域により多いビット数が割
当てられるようにして、音声信号の処理時に使用される
プリエンファシス(pre-emphasis)のように高周波数成
分の信号を強調するのと同等な効果を有する。即ち、帯
域加重値Wiをこのように調節することにより、プリエ
ンファシスの効果を出すことができる。
法は、高周波数帯域から低周波数帯域に順次に量子化ビ
ットを割当て、臨界帯域に量子化ビットを割当てる場合
に、NMRの代わりにSMRを使用して割当てられる量
子化ビット数を演算することにより、非反復的な演算が
実現されて演算の回数を軽減し、演算を簡便化する効果
を有する。また、本発明による符号化方法は、各臨界帯
域に固有な加重値を付与し得るので、特定の帯域を強調
したりプリエンファシス等の処理が可能である。
聴覚特性を用いた符号化器のブロック図である。
ある。
ルドの一例を示した図である。
及びNMRと誤差雑音との関係を示した図である。
のSMRを示した図である。
Claims (3)
- 【請求項1】 時間領域のオーディオ信号をサンプリン
グするサンプリング過程と、 前記サンプリングされたオーディオ信号を複数の臨界帯
域に分割された周波数領域の信号に変換する臨界帯域分
割過程と、 各臨界帯域毎に当該臨界帯域の雑音対マスクされたスレ
ショルド(NMR)の値を最小にする量子化ビット数を
割当てるビット割当過程と、 割当てられた量子化ビット数により周波数領域の信号を
量子化する量子化過程とを有し、 前記ビット割当過程では、最上位周波数の臨界帯域から
最下位周波数の臨界帯域の順に臨界帯域の加重値に従い
量子化ビットを割当て、任意の臨界帯域に割当てられる
量子化ビット数が前記任意の臨界帯域以下の臨界帯域中
で前記臨界帯域の加重値によって決定され、任意の臨界
帯域の前記加重値は、当該臨界帯域以下の臨界帯域中で
前記任意の臨界帯域の信号対マスクされたスレショルド
との比(SMR)の大きさによって決定されることを特
徴とするオーディオ信号の符号化方法。 - 【請求項2】 任意の臨界帯域に割当てられる前記量子
化ビット数は、前記任意の臨界帯域以下の臨界帯域の信
号対マスクされたスレショルドとの比(SMR)の大き
さを考慮して、下記の式、 BITi=BITtotal ×{(SMRi−SMRmin)/(SMRtotal−N×SMRmin)} ここで、BITiは、任意の臨界帯域に割当てられる量
子化ビット数であり、BITtotal は、前記任意の臨界
帯域以下の臨界帯域に割当てられる量子化ビット数であ
り、SMRiは、任意の臨界帯域のSMRであり、SM
Rmin は、任意の臨界帯域以下の臨界帯域のSMR中で
最も小さいSMRであり、そしてSMRtotal は、任意
の臨界帯域以下の臨界帯域のSMRの総合であり、N
は、帯域数である、 によって決定されることを特徴とする請求項1記載のオ
ーディオ信号の符号化方法。 - 【請求項3】 時間領域のオーディオ信号をサンプリン
グするサンプリング過程と、 前記サンプリングされたオーディオ信号を複数の臨界帯
域に分割された周波数領域の信号に変換する臨界帯域分
割過程と、 各臨界帯域毎に当該臨界帯域の雑音対マスクされたスレ
ショルド(NMR)の値を最小にする量子化ビット数を
割当てるビット割当過程と、 割当てられた量子化ビット数により周波数領域の信号を
量子化する量子化過程とを有し、 前記ビット割当過程では、最上位周波数の臨界帯域から
最下位周波数の臨界帯域の順に臨界帯域の加重値に従い
量子化ビットを割当てるが、 任意の臨界帯域に割当てら
れた前記量子化ビット数を、下記の式、NEEDBIT =Wi
×NEEDBIT =Wi(S+BITmin ) ここで、Wiは各臨界帯域に固有な加重値、BITmin
は量子化に使用される最小ビット数、 で決定される新たな必要ビット数(NEEDBITnew)と比較
し、 新たなビット数以上であれば当該臨界領域に量子化ビッ
ト数を割当て、新たな必要ビット数より小さければ当該
臨界領域に量子化ビット数を割当てないことを特徴とす
るオーディオ信号の符号化方法。
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