JP4345890B2 - 不完全なスペクトルを持つオーディオ信号の周波数変換に基づくスペクトルの再構築 - Google Patents

不完全なスペクトルを持つオーディオ信号の周波数変換に基づくスペクトルの再構築 Download PDF

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Description

本発明は、オーディオ信号の伝送と記憶に関する。とりわけ、本発明は、出力信号において感知される音質について所定のレベルを維持しながら、所定のオーディオ信号の伝送又は記憶に必要な情報量の減少を可能とする。
多くの情報伝達系において、要求される情報伝達能力と要求される記憶容量が利用可能な能力をしばしば越えてしまうという問題に直面している。その結果、人が主観的に感知する音質を下げることなくオーディオ信号を伝送し記憶するために必要とする情報量を減少させることが、放送や記録の分野で大きな関心事項となっている。同様に、所定の帯域又は所定の記憶容量に対する出力信号の質を改善する必要性もある。
2つの原則によりオーディオの伝送と記憶のためのシステムのデザインが推進されている。すなわち、情報要求量の減少の必要性と、出力信号において感知される音質が規定のレベルを確保できることの必要性である。これら2つの思慮すべき事項は、伝送する情報の質を下げると出力信号において感知される音質が悪化するという意味でお互いに衝突する。データレート等の客観的な制約は通常は情報伝達系自身により決められるのに対し、主観的な感知性能の要件は通常は用途により決定される。
情報の要求量を下げる従来の方法では入力信号の選択された部分のみを伝送又は記憶し残りは廃棄することを必要としている。ここでは、余分であると思われる部分又は知覚的に不適切だと思われる部分のみを廃棄することが好ましい。もしさらに減少させることが必要なら、最も知覚的重要度が低いと思われる信号部分のみを廃棄することが好ましい。
正確さの上に明瞭さを強調する音声符号化のような音声アプリケーションでは、知覚的に最も適切な信号周波数スペクトルの部分のみ含む信号、ここでは「ベースバンド信号」と呼ぶ、のみを伝送又は記憶する。受信器はこのベースバンド信号内に含まれる情報から省略した音声信号部分を復元することができる。一般に復元された信号は元の信号と知覚的に同一ではないが、多くのアプリケーションにおいて近似的な復元で十分である。一方、高品質音楽アプリケーションのような高い正確さの程度を達成するようデザインされた応用例においては、一般的により高い品質の出力信号を必要とする。より高い品質の出力信号を得るためには、一般に、より多くの情報量を伝送すること又はより高度な出力信号を生成する方法を用いることが必要である。
音声信号デコーディングに関連する1つの技術は、高周波復元(HFR)として知られている。信号の低周波成分のみを有するベースバンド信号が伝送され記憶される。受信器は、受信したベースバンド信号の内容に基づき省かれた高周波成分を復元し、復元された高周波成分をベースバンド信号に結合して、出力信号を生成する。復元された高周波成分は一般には元の信号における高周波成分と同じではないが、この技術により、HFRを用いない他の技術と比べてより満足のできる出力信号を生み出すことができる。この技術については多数の変種が音声のコーディングとデコーディングの領域において開発されている。HFRとして用いられる3つの一般的な方法は、スペクトル折り返し(spectral folding)とスペクトル変換(spectral translation)と調整(rectification)である。これらの技術については、Makhoul and Beruouti、「ICASSP 1979 IEEE International Conf. On Acoust., Speech and Signal Proc., April 2-4, 1979」に記述がある。
導入するのは簡単ではあるが、高音質の音楽に用いられるような高品質での復元に対して、これらのHFR技術は一般に適しない。スペクトル折り返しとスペクトル変換は好ましくない背景トーンを生成する可能性がある。調整は耳障りに感じられる結果を生成する傾向にある。これらの技術が不満足な結果となる多くの場合、5kHZ以下の成分の変換にHRFが制限されている、制限された帯域の音声コーダーにこれらの技術が使われていたことに本発明者は注目した。
また、HRFの使用により引き起こされる可能性のある他の2つの問題についても、本発明者は注目した。第1の問題は信号の音色とノイズ特性に関するものであり、第2の問題は復元された信号の時間的な形あるいは包絡線に関する問題である。自然界に存在する多くの信号は、周波数の関数として振幅を増加させるノイズ成分を含んでいる。既知のHFR技術はベースバンド信号から高周波成分を復元するが、高周波で復元された信号において、音色のような成分とノイズのような成分とを適切に混合したものを復元することはできない。元の信号に対してベースバンドにおいて音色のような成分に置き換えることに起因して、よりノイズに近似する高周波成分である明瞭な高周波の「唸り」が、復元された信号にはしばしば含まれる。さらに、復元された信号が保存する時間的な包絡線や少なくとも元の信号の時間的な包絡線に近似するような形でスペクトル成分を復元することが既知の技術ではできない。
改善された結果をもたらすさらに洗練された多くのHFR技術が開発されたが、これらの技術は、音楽や他のオーディオ形式には適さない音声の特性に依存する音声固有のもの、又は、経済的に実施が困難な大規模なコンピュータ資源を必要とするものである傾向がある。
本発明の目的は、知覚された信号の音質を維持しながら、伝送又は記憶における信号の表現に必要な情報の量を減らすオーディオ信号処理を提供することである。本発明は特に音楽信号の復元に関するものであるが、音声を含む広い範囲のオーディオ信号に適用することができる。
本発明の1つの特徴によれば、オーディオ信号の全ての周波数成分ではないが一部のスペクトル成分を持つ周波数領域で表現したベースバンド信号を取得し、ベースバンド信号にはないオーディオ信号のスペクトル成分を持つ残りの信号におけるスペクトル包絡線の推定値を取得し、残りの信号におけるノイズ量の程度によりノイズ混入パラメータを算出し、周波数領域で表現したベースバンド信号を表すデータと、スペクトル包絡線の推定値と、ノイズ混入パラメータとを組み立てることにより、送信器において出力信号を生成する。
本発明の他の特徴によれば、ベースバンド信号を表現するデータとスペクトル包絡線の推定値とノイズ混入パラメータとを含む信号を受信し、周波数領域で表現したベースバンド信号をこのデータから取得し、周波数領域におけるベースバンドのスペクトル成分変換することにより復元されたスペクトル成分からなる復元された成分を取得し、復元された信号内で位相の整合性を維持するために復元されたスペクトル成分の位相を調整し、ノイズ混入パラメータに応答してノイズ信号を取得することにより復元され調整された信号を取得して、スペクトル包絡線の推定値とノイズ混入パラメータに従い復元されたスペクトル成分を調整することで復元された信号を修正し、そして、ノイズ信号と修正された復元された信号とを結合させ、周波数領域で表現したベースバンド信号のスペクトル成分に合致させた復元された信号のスペクトル成分の結合に対応する時間領域での表現を表す復元された信号を取得することにより、受信器においてオーディオ信号が再構成される。
本発明の他の特徴は以下に詳述し特許請求の範囲に示す。
以下の議論及び図中同じ要素には同じ番号を付けている図面を参照することによって、本発明の様々な特徴及び最適な実施の形態がよく理解できるであろう。以下の論議及び図面は例示であり本発明の範囲を限定するものと理解すべきでない。
A.概要
図1は情報伝達系の一例における主な構成要素を示す。情報源112は、音声や音楽のようなあらゆる形式のオーディオ情報を基本的に表現するオーディオ信号を経路115に沿って生成する。送信器136は、経路115からオーディオ信号を受信し、この情報を処理してチャンネル140を通して伝送するのに適した形式に変換する。チャンネル140の物理的特性に適合した信号を送信器136にて用意しても良い。チャンネル140は、電線又は光ファイバのような伝送路でも良く、空間を介した無線通信路でも良い。チャンネル140は、磁気テープや磁気ディスク、あるいは、後に受信器142で用いる光ディスクのような記憶媒体上に信号を記録する記憶装置を含んでも良い。受信器142は、チャンネル140から受信した信号の復調や解読などの様々な信号処理機能を実行することも可能である。受信器142の出力は経路145を介して変換器147に送られ、変換器147はこれをユーザに適した出力信号152に変換する。従来のオーディオ再生システムでは、例えば、ラウドスピーカは電気信号を音響信号に変換する変換器としての役割を果たす。
帯域幅が制限されたチャンネルを利用して伝送すること又は制限された容量の媒体に記憶することに限定された情報伝達系は、このような帯域幅や容量を越える情報から要求があったとき問題に直面する。結果として、主観的な音質を下げることなく人間に感知させるためのオーディオ信号を伝送し又は記録するために必要な情報量を減らそうとする持続的なニーズが、放送や記録の領域で存在することとなる。同様に、伝送帯域幅又は記憶容量が与えられた場合の出力信号の質を向上させようとするニーズも存在する。
音声信号コーディングに関連して用いられる1つの技術は、高周波復元(HFR)として知られている。音声信号の低周波成分を含むベースバンド信号のみが伝送され記憶される。受信器142は、受信したベースバンド信号の内容に基づき省かれた高周波成分を復元し、復元された高周波成分をベースバンド信号に結合して、出力信号を生成する。一般に、しかしながら、既知のHFR技術は、元の信号の高周波成分から簡単に区別できる復元された高周波成分を生成する。本発明は、既知の他の技術により得られたものより知覚的に元の信号の対応するスペクトル成分に近い復元スペクトル成分を生成するスペクトル成分復元のため改良された技術を提供する。ここで記載された技術はしばしば高周波復元として言及されているが、本発明は信号の高周波成分の復元に限定されるものでないことを指摘することは大切なことである。以下に詳述する技術はスペクトルのあらゆる部分においてスペクトル成分の復元に用いることも可能である。
B.送信器
図2は、本発明の1つの特徴による伝送器136のブロック図である。入力オーディオ信号は、経路115から受信し、この周波数領域で表現した入力信号を得るために分析フィルタバンク705により処理される。ベースバンド信号分析装置710は、入力信号のうちどのスペクトル成分を廃棄するかを決める。フィルタ715は、廃棄すべきスペクトル成分を除去し、残ったスペクトル成分からなるベースバンド信号を生成する。スペクトル包絡線推定装置720は、入力信号のスペクトル包絡線の推定値を取得する。スペクトル分析装置722は、推定されたスペクトル包絡線を分析し信号へのノイズ混入パラメータを決める。信号フォーマッタ725は、推定されたスペクトル包絡線情報と、ノイズ混入パラメータと、ベースバンド信号とを合体して伝送又は記憶に適した形式をもった出力信号にする。
1.分析フィルタバンク
分析フィルタバンク705は、基本的に、どのような時間領域から周波数領域への変換方法で実行しても良い。本発明の好ましい実施形態において用いた変換法は、プリンセン、ジョンソン及びブラッドレイ著「Subband/Transform Coding Using Filter Bank Designs Based on Time Domain Aliasing Cancellation」ICASSP 1987 Conf. Proc., May 1987, ページ2161−64に記載されている。この変換は、時間領域エイリアシングが削除された奇数成分クリティカルサンプル単測波帯分析合成系と等価な時間領域となり、ここでは「O−TDAC」と呼ぶ。
O−TDAC技術によれば、オーディオ信号がサンプリングされ、量子化され、そして重複のある時間領域における一連のサンプルブロックにグループ化される。各サンプルブロックは窓関数を分析することにより重み付けされる。これは信号サンプルブロックのサンプル毎の乗算と等価である。O−TDAC技術は、修正された離散コサイン変換(「DCT」)を重み付けられた時間領域信号サンプルブロックに適用して、ここで「変換ブロック」と呼ばれる変換係数の組を生成する。臨界的サンプリングを実行するために、この技術は伝送又は記憶に先立ち半数のスペクトル係数のみを保持する。残念ながら、半数のスペクトル係数のみを保持することは、補完的な変換において時間領域エイリアシング成分を生み出すことになる。O−TDAC技術によりエイリアシングを削除し入力信号を正確に再現することができる。ブロックの長さは、当業者に知られている技術を用い信号の特性に応じて変化させても良い。しかしながら、以下に論ずる理由により位相の整合性に関して注意を払わなくてはならない。O−TDAC技術について付け加えるべき詳細内容は、米国特許5,394,473を参照することにより得られる。
変換ブロックから元の入力信号ブロックを復元するために、O−TDAC技術では修正された逆DCTを用いる。逆変換により生成された信号ブロックは統合窓関数により重み付けされ、重なり合わせて加算され入力信号を復元する。時間領域におけるエイリアシングを削除し入力信号を正確に再現するために、分析及び統合のための窓は、厳格な基準に従うようデザインされなくてはならない。
44.1キロサンプル/秒の速さでサンプリングした入力ディジタル信号を伝送又は記憶するための好ましいシステムの1つにおいて、分析フィルタバンク705から得られるスペクトル成分は表Iに示すような周波数レンジを持つ4つのサブバンドに分割される

┌──────────────┬──────────────┐
│ 帯域 │ 周波数レンジ │
│ │ (kHz) │
├──────────────┼──────────────┤
│ 0 │ 0.0 から 5.5 │
├──────────────┼──────────────┤
│ 1 │ 5.5 から 11.0 │
├──────────────┼──────────────┤
│ 2 │11.0 から 16.5 │
├──────────────┼──────────────┤
│ 3 │16.5 から 22.0 │
└──────────────┴──────────────┘
表I

2.ベースバンド信号分析装置
ベースバンド信号分析装置710は棄てるべきスペクトル成分とベースバンド信号として保持すべきスペクトル成分とを選択する。この選択は入力信号特性により変化させることもでき、アプリケーションの必要性に応じて固定しておくこともできる。しかしながら、本発明者らは、信号における1以上の必須周波数を廃棄したときオーディオ信号の受信品質が悪化することを経験から発見した。したがって、このような信号における必須周波数を含むスペクトルの部分は保存したほうが好ましい。音声やほとんどの楽器の必須周波数は一般に約5kHzを越えないので、音楽アプリケーション用の伝送器136の好ましい実施においては、5khz又はその周辺にカットオフ周波数を固定する。カットオフ周波数が固定された場合、ベースバンド信号分析装置710は、フィルタ715とスペクトル分析装置722に、固定されたカットオフ周波数を提供する以外に何もする必要がない。他に採りうる実施例として、ベースバンド信号分析装置710が除外され、フィルタ715とスペクトル分析装置722は固定されたカットオフ周波数に基づき動作する。上記表Iで示したサブバンドの構成においては、例えば、サブバンド0のスペクトル成分のみがベースバンド信号として保持される。人間の耳は5kHz以上のピッチにおける差異は簡単に区別できず、したがってこの周波数以上の復元された成分における不正確さを簡単には見分けることができないので、このような選択も適切である。
カットオフ周波数の選択によりベースバンド信号の帯域幅が影響され、この帯域幅により今度は、伝送器136により生成された出力信号の情報要求量と受信器142により再構成される信号の感知される品質との二律背反関係が影響を受ける。受信器142により再構成される信号の感知される品質は、以下の段落で論ずる3つの要因により影響される。
第1の要因は、伝送されまたは記憶されるベースバンド信号の表現の正確さである。一般に、ベースバンド信号の帯域幅が一定に維持されるなら、ベースバンド信号の表現の正確さが増すにつれて再構成された信号の感知される品質は良くなる。不正確さが多すぎると、再構成された信号中に聞こえるノイズとして、この不正確さが顕在化する。ベースバンド信号の感知される品質とベースバンド信号から復元されるスペクトル成分との両方の質がこのノイズにより低下する。模範的な実施例において、ベースバンド信号は1組の周波数領域の変換係数により表現される。この表現の正確さは、各変換係数を示すために用いるビット数により支配される。より少ないビット数で与えられたレベルの正確さを伝達するためにコーディング技術を用いることができる。しかし、ベースバンド信号の正確さと必要とする情報処理能力との二律背反関係はどんなコーディング技術にも存在する。
第2の要因は、伝送又は記憶されるベースバンド信号の帯域幅である。一般に、ベースバンド信号における表現の正確さが一定に維持されるなら、ベースバンド信号の帯域幅が増すにつれて、再構成された信号の感知される品質は良くなる。広い帯域幅のベースバンド信号を用いることによって、受信器は、時間的スペクトル的形状の差異に対して人間の聴覚系における感受性がより鈍くなる高い周波数に、再現されたスペクトル成分を限定することができる。上述の模範的な実施例において、ベースバンド信号の帯域幅は、表現における変換係数の数に支配される。より少ないビット数で与えられた数の係数を伝達するためにコーディング技術を用いることができる。しかし、ベースバンド信号の帯域幅と必要とする情報処理能力との二律背反関係はどんなコーディング技術にも存在する。
第3の要因は、伝送又は記憶されるベースバンド信号の表現に必要な情報処理能力である。必要とする情報処理能力が一定に維持されるなら、ベースバンド信号の正確さはベースバンド信号の帯域幅に反比例して変化する。アプリケーションからの必要性により、伝送器136により生成された出力信号に要求される詳細な情報処理能力を決定する。この処理能力は、ベースバンド信号の表現やスペクトル包絡線の推定値のような出力信号の様々な部分に割り付けられる。この割付において、情報伝達系においてよく知られた利害の対立の数について均衡を取る必要がある。この割付のなかで、再構築された信号の受信品質を最適化させるために、コーディングの正確さとの二律背反と均衡が取れるようベースバンド信号の帯域幅は選定されなければならない。
3.スペクトル包絡線推定装置
スペクトル包絡線推定装置720により、信号のスペクトル包絡線に関する情報を抽出するためにオーディオ信号を分析する。もし利用可能な情報が許せば、送信器136の1実施形態において、信号のスペクトルをほぼ人間の耳の臨界帯域になる帯域幅の周波数帯に分割し、各帯域での信号の振幅に関する情報を抽出することで信号のスペクトル包絡線の推定値を得ることが好ましい。情報処理能力が制限された多くのアプリケーションにおいては、しかしながら、上記表Iに示した配置のようなより小さな数のサブ帯域にスペクトルを分割することが好ましい。パワースペクトル密度の計算や、各帯域において振幅の平均値又は最大値を抽出するといった様々な他の方法を用いても良い。もっと高度な技術によれば、出力信号におけるさらに高い品質を得ることができるが、一般にこれは大きな計算処理能力を必要とする。スペクトル包絡線の推定値を得るために用いる方法を選択することは、一般に情報伝達系の感知される品質に影響を及ぼすため、実際的な意味を持つ。しかしながら、原則的としてその方法を選択することは決定的なものではない。本質的に、この技術は要望通りに用いても良い。
表Iに示したサブ帯域構成を用いた1実施例において、スペクトル包絡線推定装置720は、サブ帯域0,1及び2に対してのみスペクトル包絡線の推定値を得る。推定されたスペクトル包絡線を表現するために必要な情報量を減らすためにサブ帯域3は除外される。
4.スペクトル分析装置
スペクトル分析装置722は、スペクトル包絡線推定装置720から受信したスペクトル包絡線の推定値とベースバンド信号分析装置710からの情報とを分析する。ベースバンド信号分析装置710は、ベースバンド信号から廃棄すべきスペクトル成分を特定し、変換されたスペクトル成分に対するノイズ成分を生成するために受信器142が用いる1以上のノイズ混入パラメータを算出する。好ましい実施例においては、変換された成分の全てに受信器142にて適用される単一のノイズ混入パラメータを計算し伝送することにより、要求されるデータ転送速度を最小限にする。ノイズ混入パラメータは、多くの異なった方法のどんな方法によっても計算することができる。好ましい方法では、短時間パワースペクトルについて相乗平均の算術平均に対する比から計算したスペクトル平坦度に等しい単一のノイズ混入パラメータを抽出する。この比はスペクトルの平坦度を大まかに示す。スペクトル平坦度の値が高ければ高いほど、より平坦なスペクトルを示し、より高いノイズ混入パラメータが適切であることを示す。
送信器136の他に採りうる実施例において、スペクトル成分は表Iに示したような複数のサブ帯域にグループ分けされ、送信器136が各サブ帯域にノイズ混入パラメータを伝送する。これは変換された周波数内容に混入されるノイズの量をより正確に決めるものであるが、追加のノイズ混入パラメータを伝送するために高速なデータ転送速度を必要とする。
5.ベースバンド信号フィルタ
フィルタ715はベースバンド信号分析装置710から情報を受け取る。この情報はベースバンド信号から廃棄するために選択された周波数成分を特定し、周波数領域で表現したベースバンド信号を得るために選択された周波数成分を伝送又は記憶のために削除するものである。図3Aと3Bはオーディオ信号と対応するベースバンド信号を仮想的に示した図である。図3Aは仮想的な周波数領域で表現したオーディオ信号におけるスペクトル包絡線600を示す。図3Bは、オーディオ信号について選択された高周波成分を除去した後に残ったベースバンド信号におけるスペクトル包絡線600を示す。
フィルタ715は、廃棄するために選択された周波数成分を効率的に削除するいかなる方法ででも、基本的に実施可能である。1実施例においては、フィルタ715により、入力オーディオ信号を表す周波数領域に周波数領域における窓関数が適用される。最終的に受信器142により生成される出力オーディオ信号において、時間領域での効果の減衰と周波数選択性との間で適切に相殺し合えるように、窓関数の形が選択される。
6.信号形成装置
信号形成装置725は、推定されたスペクトル包絡線と、1以上のノイズ混入パラメータと、ベースバンド信号の表示とを結合させ、伝送又は記憶のために適当な形式の出力信号にして、通信チャンネル140を介して出力信号を出力する。基本的にどんな方法により各信号を結合させても良い。多くのアプリケーションにおいて、信号形成装置725により、各信号は、適切な同期パターンとエラー検出と訂正コードと伝送又は記憶操作に関する情報又はオーディオ情報が使われるアプリケーションに関する情報とを有する直列ビットストリームに多重化される。必要とする情報量を削減し、安全性を提供し、又は、次に使用するのに便利な形式に出力信号を変換するために、信号形成装置725により出力信号の全て又は一部をエンコードしても良い。
C.受信器
図4は、本発明の1つの特徴による受信器142のブロック図である。デフォーマッタは、通信チャンネル140から信号を受け取り、この信号から、ベースバンド信号と推定される包絡線情報と1以上のノイズ混入パラメータとを得る。これらの情報要素は、スペクトル再生成装置810と位相調整装置815と混合フィルタ818とゲイン調整装置820とから成る信号処理装置808に伝送される。スペクトル再生成装置810は、ベースバンド信号からどのスペクトル成分が失われているかを判断し、ベースバンド信号中の全ての又は少なくとも一部の成分を失われたスペクトル成分の位置にて変換する。変換された信号は、位相調整装置815に送られ、そこで位相の整合性を確保するため、組み合わされた信号の範囲内で1以上のスペクトル成分の位相が調整される。混合フィルタ818では、ベースバンド信号とともに受信した1以上のノイズ混入パラメータに従い、1以上のノイズ成分が変換された成分に加えられる。ゲイン調整装置820では、ベースバンド信号とともに受信した推定されたスペクトル包絡線に従い再生成された信号のスペクトル成分の振幅を調整する。変換され調整されたスペクトル成分は、周波数領域で表現した出力信号を生成するためにベースバンド信号と結合される。合成フィルタバンクで信号を処理し出力信号の時間領域表現を生成し、経路145に送られる。
1.デフォーマッタ
デフォーマッタ805では、信号形成装置725で提供された形成処理を補完するように通信経路から受け取った信号を処理する。多くのアプリケーションにおいて、デフォーマッタ805は、チャンネル140から直列ビットストリームを受け取り、処理の同期を図るためにビットストリーム内の同期パターンを用い、伝送又は記憶を行う間にビットストリーム内に入り込んだ誤差を特定し修正するために誤差の修正及び検出コードを用い、さらに、ベースバンド信号の表現と推定されたスペクトル包絡線と1以上のノイズ混入パラメータとアプリケーションに関連する他のあらゆる情報とを抽出するためにデマルチプレクサとして動作する。デフォーマッタ805ではまた、送信器136で行われたあらゆるコーディングの効果を覆すために全て又は一部の直列ビットストリームをデコーディングしても良い。周波数領域で表現したベースバンド信号はスペクトル再生成装置810に送られ、ノイズ混入パラメータは混合フィルタ818に送られ、スペクトル包絡線情報はゲイン調整装置820に送られる。
2.スペクトル再生成装置
スペクトル再生成装置810は、ベースバンド信号中の全ての又は少なくとも一部の成分を失われた信号成分の位置で複製又は変換することにより失われたスペクトル成分を再生成する。スペクトル成分を周波数の2以上のインターバルに複製してもよく、これによりベースバンドの2倍以上のバンド幅で出力信号を生成することができる。
上記表Iに示したサブバンド0と1のみを用いた受信器142の実施例において、ベースバンド信号には約5.5kHzでのカットオフ周波数以上のスペクトル成分は含まれない。ベースバンド信号のスペクトル成分は、約5.5kHzから約11.0kHzの周波数レンジに複製又は変換される。もし16.5kHzの帯域幅が好ましい場合は、例えば、ベースバンド信号のスペクトル成分を約11.0kHzから約16.5kHzの周波数レンジに変換することもできる。一般にスペクトル成分は、ベースバンド信号と複製されたスペクトル成分を含むスペクトル成分内にどんなギャップも含まないような、非重複周波数レンジに変換される。しかしながら、この特性は本質的ではない。本質的に、要求されるあらゆる方法によって、重複する周波数レンジに及び/又はスペクトル成分にギャップを持つ周波数レンジに、スペクトル成分を変換しても良い。
複製されるスペクトル成分の選択は、特定のアプリケーションに対する適性により変わる。例えば、複製されるスペクトル成分は、ベースバンドの低周波端で開始する必要はなくベースバンドの高周波端で終了する必要もない。受信器142にて感知される再構成された信号の音質は、音声と楽器の基本周波数を除外し、高調波成分のみを複製することによりしばしば改善される。1kHz以下のベースバンドスペクトル成分を変換から除外することにより、この特徴が1実施例に組み込まれている。一例として上記表Iに示したサブバンド構成については、約1kHzから約5.5kHzまでのスペクトル成分のみが変換される。
再生成される全てのスペクトル成分の帯域幅が複製されるベースバンドスペクトル成分の帯域幅より広い場合は、最低周波の周波数成分から最高周波の周波数成分まで順繰りにベースバンドスペクトル成分を複製してもよく、もし必要なら、最低周波の周波数成分を包み込んで含んでも良い。例えば、上記表Iに示したサブバンド構成について、約1kHzから5.5kHzまでのベースバンドスペクトル成分のみが複製されさえすれば、そしてスペクトル成分が約5.5kHzから16.5kHzまでの周波数スパンであるサブバンド1と2に対して再生成されさえすれば、約1kHzから5.5kHzまでのベースバンドスペクトル成分が、それぞれ約5.5kHzから10kHzまでの周波数に複製され、約1kHzから5.5kHzまでの同じベースバンドスペクトル成分が、再度、それぞれ約10kHzから14.5kHzまでの周波数に複製され、約1kHzから3kHzまでのベースバンドスペクトル成分が、それぞれ約14.5kHzから16.5kHzまでの周波数に複製される。
あるいは、ベースバンドの最低周波成分をそれぞれのサブバンドの低周波端に複製し、さらにこのサブバンドの変換を完成するのに必要なだけベースバンドスペクトル成分を順繰りに複製することで、この複製処理を個々の再生成された成分のサブバンドごとに行うことができる
図5Aから5Dは、ベースバンド信号のスペクトル包絡線とベースバンド信号の範囲内においてスペクトル成分の変換により得られた信号のスペクトル包絡線とを仮想的に示した図である。図5Aは、デコーディングされた仮想的なベースバンド信号900を示す。図5Bは高い周波数に変換されたベースバンド信号905スペクトル成分を示す。図5Cは高い周波数に複数回変換されたベースバンド信号910スペクトル成分を示す。図5Dは変換されたベースバンド信号915とベースバンド信号910とを結合した結果得られた信号を示す。
3.位相調整装置
スペクトル成分の変換により、再生成された成分の位相において不連続部分ができる可能性がある。他の可能な実行手段と同様、上述のO−TDACによる変換の実行手段により、変換係数のブロックとしてまとめられた周波数領域における表現がもたらされる。変換されたスペクトル成分もブロックとしてまとめられる。もし変換により再生成されたスペクトル成分が継続するブロック間で不連続部分が有る場合は、可聴なアーティファクトが出力オーディオ信号中に起こりうる。
位相調整装置815は、位相が一定となるかまたは整合するよう再生成されたスペクトル成分の位相を調整する。上述のO−TDAC変換を採用した受信器142の実施例において、再生成されたスペクトル成分には複素数eJΔωが乗算される。ここで、Δωは対応する各スペクトル成分が変換された周波数の間隔を表し、再生成されたスペクトル成分はこの周波数の間隔に応じた変換係数の数として表現される。例えば、もしスペクトル成分が隣り合う成分の周波数に変換された場合、変換間隔Δωは1に等しい。他の実施例として、合成フィルタバンク825の特別な実施例に適する他の位相整合技術を必要とするかもしれない。
変換処理は、ベースバンド信号の範囲内で特有のスペクトル成分の再生成された高調波成分と適合させるのに適している。変換を適合させる2つの方法は、複製される特定のスペクトル成分を変化させること、又は、変換の量を変化させることによる方法である。適合処理を用いる場合は、スペクトル成分がブロックに配置されているかどうかについての位相の整合性に関して特に気をつけるべきである。もし再生成されたスペクトル成分が、ブロックからブロックまでの異なった基本成分から複製されたばあい、又は、周波数変換の量がブロックとブロックとで変化する場合、再生成された成分はおそらく位相が整合しない。スペクトル成分を適合させることは可能であるが、位相の不揃いによる可聴なアーティファクトが著しくならないように注意しなければならない。複数通過(multiple-pass)技術又は予見(look ahead)技術により変換が適合化処理を行っている期間を特定することができる。再生成されたスペクトル成分が可聴でない判断されるオーディオ信号の期間を表現するブロックは、変換処理を適合化させる上で通常は良い候補となる。
4.ノイズ混入フィルタ
混入フィルタ818は、デフォーマッタから受け取ったノイズ混入パラメータを用いて、変換されたスペクトル成分へのノイズ成分を生成する。混入フィルタ818はノイズ信号を生成し、ノイズ混入パラメータを用いてノイズ混入関数を計算し、ノイズ混入関数を用いてノイズ信号と変換されたスペクトル成分とを結合させる。
ノイズ信号は色々な方法で発生させることができる。好ましい実施例においては、1のゼロ平均の分散を持った乱数を発生させることによってノイズ信号が生成される。混入フィルタ818は、ノイズ信号にノイズ混入パラメータを乗算することによってノイズ信号を調整する。もし単一のノイズ混入パラメータを用いるなら、ノイズ混入関数は一般により高い周波数においてより高い振幅を持つようにノイズ信号を調整すべきである。このことは、先に論じた、音声信号と楽器からの自然な信号はより高い周波数においてよりノイズが高いノイズを持つ傾向にあるという前提から導かれる。好ましい実施例においては、スペクトル成分がより高い周波数に変換されたとき、ノイズ混入関数は、最も高い周波数で最大の振幅を持ち、徐々に減衰してノイズが混入される最も低い周波数において最低の値になる。
1つの実施例においては以下に示すノイズ混入関数を用いる。
Figure 0004345890
ここで、max(x,y)= xとyのうち大きいほう
B=SFMに基づくノイズ混入パラメータ
k=再生成されたスペクトル成分の指標
MAX=再生成されたスペクトル成分の最大周波数
MIN=再生成されたスペクトル成分の最小周波数

この実施例において、Bの値は0から1まで変化し、1は一般にノイズのような信号であるフラットなスペクトルを表し、0はフラットではなく一般にトーンのような信号のスペクトル形状を表す。kがkMINからkMAXへと増大するにつれて、式(1)の値は0から1に変化する。もしBが0なら、「max」関数の最初の項はマイナス1から0まで変化する。したがって、N(k)は再生成されたスペクトル全般にわたって0となり再生成されたスペクトル成分にノイズは加算されない。もしBが0なら、「max」関数の最初の項は0から1まで変化する。したがって、N(k)は再生成された最低周波数kMINにおける0の値から、再生成された最高周波数kMAXにおける1の値まで直線的に増加する。もしBが0と1の間の値なら、N(k)は、kMINからkMINとkMAXとの間のある周波数まで0となり、残りの再生成された周波数スペクトルにおいて直線的に増加する。再生成されたスペクトル成分の振幅は再生成された成分にノイズ混入関数を乗算することにより調整される。調整されたノイズ信号と調整された再生成されたスペクトル成分とは結合される。
上述したこの特別な実施例は、単に適切な例示にすぎない。必要に応じて他のノイズ混入技術を用いても良い。
図6Aから6Gは、スペクトル変換とノイズ混合の両方を用いて高周波成分を復元することにより得られた信号の包絡線を仮想的に示した図である。図6Aは伝送すべき仮想的な入力信号410を示す。図6Bは高周波成分を廃棄することにより作られたベースバンド信号420を示す。図6Cは再生成された高周波成分431,432及び433を示す。図6Dより高い周波数でより大きな重み付けをノイズ成分に対して行った、適用可能なノイズ混入パラメータを描いたものである。図6Eはノイズ混入関数440を乗算したノイズ信号445の概略図である。図6Fは再生成された高周波数成分431,432及び433にノイズ混入関数を逆にして乗算することにより得られた信号450を示す。図6Gは調整されたノイズ信号445を調整された高周波成分450に加算することにより得られた合成された信号460の概略図である。図6Gは、高周波成分が変換された高周波成分431,432及び433を混合したものを含むことを概略的に示すために描いたものである。
5.ゲイン調整装置
ゲイン調整装置820は、デフォーマッタ805から受け取ったスペクトル包絡線の推定値に従い再生成された信号の振幅を調整する。図6Hはゲイン調整を行った後の図6Gに示した信号460のスペクトル包絡線を仮想的に示した図である。変換されたスペクトル成分とノイズの混合を含んだ信号部分510では、図6Aに示した元の信号410に近似するスペクトル包絡線を得ている。再生成されたスペクトル成分は元の信号のスペクトル成分を正確に復元するものではないので、細かい尺度でのスペクトル包絡線の再生成は一般に不要である。変換された高調波の連なりは一般に1つの高調波の連なりではない。したがって、確実に再生成された出力信号を元の入力信号と細かい尺度においても同一にすることは一般に不可能である。少しの臨界帯域又はそれより少ない範囲でスペクトルエネルギを大雑把に一致させることによりうまく行くことが分かった。大雑把な推定をすることにより、伝送チャンネルや記憶媒体が必要とする要求情報量を少なくするので、細かい近似より大雑把なスペクトル形状の推定を採用することのほうが一般に好ましいことに注意すべきである。1以上のチャンネルを持つオーディオアプリケーションにおいては、しかしながら、チャンネル間で適切なバランスを確保するためにより精密なゲイン調整を行うことができるようなスペクトル形状のより微細な近似を行うことにより、聴覚イメージは改善され得る。
6.合成フィルタバンク
ゲイン調整装置820によりゲイン調整済みの再生成されたスペクトル成分は、デフォーマッタ805から受け取った周波数領域で表現したベースバンド信号と合体されて周波数領域で表現した再構成された信号を形成する。再生成された成分を対応するベースバンド信号の成分に加算することによりこれを行っても良い。図7は、図6Hで示した復元した信号と図6Bで示したベースバンド信号とを結合することにより得られた再生成された信号を仮想的に示している。
合成フィルタバンク825は再構成された信号の周波数領域における表現を時間領域での表現に変換する。このフィルタバンクはどんな方法ででも実行され得るが、送信器136で用いられたフィルタバンク705と反対にしなければならない。上述の好ましい実施例において受信器142は、修正された逆DCTを適用したO−TDAC合成を用いる。
D.他に採りうる本発明の実施例
ベースバンド信号の幅と位置とは、本質的にどんな方法ででも確定することができ、例えば、入力信号の特性により変化しうる。別の1つの実施例において送信器136は、スペクトル成分の複数の帯域を除去することによりベースバンド信号を生成し、これによりベースバンド信号のスペクトルにギャップを生じさせる。スペクトル成分を生成している期間、ベースバンド信号の部分は除去されたスペクトル成分を再生成するために変換される。
変換の方向もまた変更できる。もう1つ別の実施例において、比較的高周波に位置するベースバンド信号を生成するために、送信器136は低周波のスペクトル成分を廃棄する。受信器142は、失われたスペクトル成分を再生成させるために、高周波のベースバンド信号を低周波の位置に変換させる。
E.時間包絡線制御
上述の再生成技術は、入力信号のスペクトル包絡線を実質的に保持する再構成された信号を生成することができる。しかし、入力信号の時間的包絡線は保持されない。図8Aは、オーディオ信号860の時間的形状を示す。図8Bは、図8Aの信号860からベースバンド信号を導き出し、スペクトル成分の変換処理を通じて廃棄されたスペクトル成分を再生成することにより作られた再構成された出力信号870の時間的形状を示す。再構成された信号870の時間的形状は元の信号860の時間的形状と著しく異なる。時間的形状において変更を加えることは、感知された再生成されたオーディオ信号の質に著しい効果を与えることができる。時間包絡線を保持する2つの方法を以下に説明する。
1.時間領域技術
第1の方法において、送信器136は、時間領域における入力信号の時間包絡線を確定し、受信器142は、この同じか又はほぼ同じ時間包絡線を、時間領域において再生成された信号として復元する。
a)送信器
図9は、時間領域技術を用いて時間包絡線制御を提供する通信システムにおける送信器136の1つの実施例のブロック図である。分析フィルタバンク205では、経路115から入力信号を受け取り複数の周波数サブバンド信号に分割する。図では分かりやすいように2つのサブバンドのみを示している。しかし、分析フィルタバンク205において、入力信号を2以上のあらゆる整数のサブバンドに分割しても良い。
分析フィルタバンク205は、1以上の方形ミラーフィルタ(QMF)を縦列に接続したような、または、好ましくは入力信号をフィルタステージの整数値のサブバンドに分割する擬似QMF技術のような本質的にはどんな方法によって実行しても良い。擬似QMF技術についての情報は、Vaidyanathan, “Multirate Systems and Filter Banks,” Prentice Hall, New Jersey, 1993, pp. 354−373から得られる。
ベースバンド信号を形成させるために1以上のサブバンド信号が用いられる。残りのサブバンド信号は廃棄された入力信号のスペクトル成分を含む。多くのアプリケーションにおいて、サブバンド信号は、入力信号の最も低い周波数成分を表す1つのサブバンド信号から形成されるが、これは必ずしも本質的ではない。44.1キロサンプルズ/秒の速度でサンプリングした入力ディジタル信号を伝送又は記憶するシステムの好ましい実施例の1つにおいては、分析フィルタバンク205は前記表Iに示したようなレンジを持つ4つのサブバンドに入力信号を分割する。最低周波数のサブバンドはベースバンド信号を形成するのに用いられる。
図9の実施例を参照すると、分析フィルタバンク205は、最低周波数のサブバンドをベースバンド信号として時間包絡線推定装置213と変調装置214に送る。時間包絡線推定装置213は、ベースバンド信号の時間包絡線の推定値を変調装置214と信号フォーマッタ225に提供する。約500Hz以下のベースバンド信号スペクトル成分は、時間包絡線の推定処理から除外するか、又は、推定された時間包絡線の形状に著しい影響を与えないように減衰させておくことが好ましい。これは、時間包絡線推定装置213により分析される信号に適切なハイパスフィルタを適用することにより達成できる。変調装置214では、ベースバンド信号の振幅が推定された時間包絡線により除算され、時間的に平坦化されたベースバンド信号を表現するものとして分析フィルタバンク215に送られる。分析フィルタバンク215では、周波数領域にて表現された平坦化されたベースバンド信号が生成され、エンコード処理のためにエンコーダ220に送られる。分析フィルタバンク215は、以下に説明する分析フィルタバンク212と同様、本質的に時間領域から周波数領域への変換として実行される。しかし、臨界的にサンプリングするフィルタバンクを実行するO−TDACのような変換が一般的に好ましい。エンコーダ220をつけるのは任意である。しかし、平坦化されたベースバンド信号から要求される情報を減少させるために一般的にエンコーディングが用いられるので、エンコーダ220をつけることが好ましい。エンコーディングされるか否かにかかわらず、平坦化されたベースバンド信号は信号フォーマッタ225に送られる。分析フィルタバンク205は、高周波のサブバンド信号を時間包絡線推定装置210と変調装置211に送る。時間包絡線推定装置210は、高周波のサブバンド信号の時間包絡線の推定値を変調装置211と出力信号フォーマッタ225に提供する。変調装置211では、高周波のサブバンド信号の振幅が推定された時間包絡線により除算され、時間的に平坦化された高周波のサブバンド信号を表現するものとして分析フィルタバンク212に送られる。分析フィルタバンク212では、周波数領域にて表現された平坦化されたサブバンド信号が生成される。スペクトル包絡線推定装置720とスペクトル分析装置722は、スペクトル包絡線の推定値と1以上のノイズ混入パラメータを、それぞれ上述と本質的に同じ方法で高周波のサブバンド信号に提供し、この情報を信号フォーマッタ225に送る。
信号フォーマッタ225は、平坦化されたベースバンド信号の表示と、ベースバンド信号と高周波のサブバンド信号の時間包絡線の推定値と、スペクトル包絡線の推定値と、出力信号に混入する1以上のノイズ混入パラメータとを集めて組み立てることにより、通信チャンネルを介して出力信号を提供する。個々の信号と情報は集められて、信号フォーマッタ225として上述したように本質的に必要な何らかのフォーマット技術を用いて、伝送又は記憶に適する形式の信号に組み立てられる。
b)時間包絡線推定装置
時間包絡線推定装置210及び213は、広く様々な方法で実行される。1つの実施例においては、これらの推定装置の各々は、サブバンド信号サンプルのブロックに分割したサブバンド信号を処理する。これらのブロック化されたサブバンド信号サンプルは、分析フィルタバンク212又は215においても処理される。多くの実際的な実施例において、ブロックは、2の累乗であり256サンプルより大きいサンプル数を持つようにされる。分析フィルタバンク212及び215を実行するために用いられる変換の効率と周波数分解能を向上させるためにこのようなブロックサイズが好ましい。ブロックの長さは、大きなトランジエントの発生や欠損のような入力信号の特性に応じて最適な長さに変更させるようにしても良い。各ブロックはさらに時間包絡線の推定のために256サンプルのグループに分割される。このグループのサイズは、推定値の精度と出力信号に推定値を伝達するのに必要な情報の量との二律背反関係のバランスを取るようなサイズに選ばれる。
1つの実施例において、時間包絡線推定装置は、サブバンド信号サンプルの各グループにおいてサンプルの累乗を計算する。ブロック化されたベースバンド信号サンプルの累乗値の集合が、このブロックの推定される時間的包絡線である。他の1つの実施例において、時間包絡線推定装置は各グループにおいてサブバンド信号サンプルの振幅の平均値を計算する。ブロックに対する平均値の集合はそのブロックの時間包絡線の推定値となる。
推定された包絡線の値の集合は様々な方法でエンコードされる。1つの例では、各ブロックの包絡線はブロックにおけるサンプルの最初のグループにおける最初の値と、それに続くグループの相対値を表現する差分値の集合により表される。他の1つの例では、値を伝送するのに必要な情報量を減少するために、差分又は絶対値をそのときに応じて用いる。
c)受信器
図10は、時間領域技術を用いて時間包絡線制御を提供する通信システムにおける受信器142の1つの実施例のブロック図を示す。デフォーマッタ265は通信チャンネル140から信号を受け取り、この信号から平坦化されたベースバンド信号と、推定されたベースバンド信号の時間包絡線と高周波サブバンド信号と、推定されたスペクトル包絡線と1以上のノイズ混入パラメータとを表す表現を得る。デコーダ267の設置は任意であるが、平坦化されたベースバンド信号の周波数領域での表現を得るために、送信器136において実行されたエンコード処理と逆の効果を得るためにデコーダ267が用いられる。
合成フィルタバンク280は、平坦化されたベースバンド信号の周波数領域での表現を受信し、送信器136における分析フィルタバンク215により用いられた周波数領域での表現を逆にする技術を使って時間領域での表現を生成する。変調装置281はデフォーマッタからベースバンド信号の推定された時間包絡線を受信し、この推定された時間包絡線を合成フィルタバンク280から受信した平坦化されたベースバンド信号を変調するために用いる。この変調により、送信器136の変調装置214により平坦化される前の元のベースバンド信号の時間的な形状と実質的に同じ時間的な形状が得られる。
信号処理装置808は、平坦化されたベースバンド信号の周波数領域における表現と、スペクトル包絡線の推定値と1以上のノイズ混入パラメータをデフォーマッタ265から受信し、図4で示した信号処理装置808について先に説明したものと同じ方法でスペクトル成分を再生成する。再生成されたスペクトル成分は合成フィルタバンク283に送られ、合成フィルタバンク283において、送信器136における分析フィルタバンク212及び215により用いられるのとは逆の技術を用いて時間領域での表現が生成される。変調装置284はでフォーマッタから高周波サブバンドの時間包絡線の推定値を受信し、この推定された包絡線を用いて、合成フィルタバンク283から受信した再生成されたスペクトル成分信号を変調する。この変調により、送信器136の変調装置211により平坦化される前の元の高周波サブバンド信号の時間的な形状と実質的に同じ時間的な形状が得られる。
変調されたサブバンド信号と変調された高周波サブバンド信号とは合成され再構成された信号となり、この信号は合成フィルタバンク287へ送られる。分析フィルタバンク287では、送信器136の分析フィルタバンク205で用いられたものとは逆の技術を用いて、送信器136により経路115から受信した元の入力信号と知覚的に区別できないか又はほとんど区別できない出力信号を経路145に沿って提供する。
2.周波数領域技術
第2の方法において、送信器136は周波数領域における入力オーディオ信号の時間包絡線を定め、受信器142は、この時間包絡線と同じか実質的に同じ時間包絡線を、周波数領域において再構成された信号に復元する。
a)送信器
図11は周波数領域技術を用いて時間包絡線制御を提供する通信システムにおける送信器136の1つの実施例のブロック図を示す。この送信器の実施例は図2示した送信器の実施例に非常に似ている。主な違いは、時間包絡線推定装置707である。他の要素については、これらの動作は本質的に図2に関連して上記で詳述した内容と同じなので、ここで詳細に説明はしない。
図11を参照して、時間包絡線推定装置は分析フィルタバンク705から入力信号の周波数領域における表現を受け取り、周波数領域における表現を分析して入力信号の時間包絡線の推定値を導き出す。約500Hz以下のスペクトル成分は、周波数領域の表現からから除外するか、又は、時間包絡線の推定処理に著しい影響を与えないように減衰させておくことが好ましい。時間包絡線推定装置707は、時間的包絡線の推定値の周波数領域における表現と、入力信号の周波数領域における表現とを逆畳み込み演算することにより、時間的に平坦化された入力信号の周波数領域での表現を取得する。この逆畳み込み演算は、入力信号の周波数領域における表現と、時間包絡線の推定値の周波数領域における表現の逆数とを畳み込み演算することによりなされる。時間的に平坦化された入力信号の周波数領域での表現は、フィルタ715と、ベースバンド信号分析装置710と、スペクトル包絡線推定装置720とに送られる。時間包絡線の推定値の周波数領域における表現の内容は、通信チャンネルを介して送られる出力信号として組み立てるために、信号フォーマッタ725に送られる。
b)時間包絡線推定装置
時間包絡線推定装置707は、種々の方法で実行することができる。時間包絡線推定装置の1つの実施例についての技術的根拠は、式(2)で示した線形システムの項として説明できる。

y(t)=h(t)・x(t) (2)

ここで、y(t)=伝送すべき信号
h(t)=伝送すべき信号の時間包絡線
ドット信号(・)は乗算を示す
x(t)=時間的に平坦化された信号y(t)

式(2)は以下のように書き換えることができる。

Y[k]=H[k]*X[k] (3)

ここで、Y[k]=入力信号y(t)の周波数領域における表現
H[k]=h(t)の周波数領域における表現
スター記号(*)は畳み込み演算を示す
X[k]=x(t)の周波数領域における表現

図11を参照して、信号y(t)は経路115から送信器136が受信したオーディオ信号である。分析フィルタバンク705は信号y(t)の周波数領域における表現Y[k]を提供する。時間包絡線推定装置707は、Y[k]とX[k]の自己回帰移動平均モデル(ARMA)により導き出される方程式の集合を解くことにより信号の時間包絡線h(t)の周波数領域における表現H[k]の推定値を取得する。ARMAモデルの使用に関する情報は、Proakis and Manolakis, “Digital Signal Processing: Principles, Algorithms and Applications,” MacMillan Publishing Co., New York, 1988からさらに得られる。
送信器136の好ましい実施例において、フィルタバンク705は、信号y(t)を表現するサンプルのブロックを変換し、変換係数のブロックとして配列された周波数領域における表現Y[k]を提供する。変換係数の各ブロックは信号y(t)の短時間のスペクトルを表現する。周波数領域における表現X[k]もまたブロック内に配列される。周波数領域における表現X[k]の係数の各ブロックは、ワイドセンスステーショナリ(WSS)とみなされる時間的に平坦化された信号x(t)のサンプルのブロックを表す。表現X[k]の各ブロックにおける係数は独立に分配される(ID)とみなされる。このような前提のもとに、信号はARMAモデルにより以下のように表現される。
Figure 0004345890
式(4)ではaとbとはY[k]の自己相関について解くことにより求められる。
Figure 0004345890
ここでE{ }は期待値関数を意味し、
L=ARMAモデルの自己回帰の長さ
Q=ARMAモデルの移動平均の長さ

式(5)は以下のように書き換えることができる。
Figure 0004345890
ここでRyy[n]はY[n]の自己相関
xy[k]はY[k]とX[k]の相互相関

もし、H[k]により表される線型系が自己回帰のみであるとみなせれば、式(6)の右辺の第2項はX[k]の分散σ となる。そして式(6)は以下のように書き換えられる。
Figure 0004345890
式(7)は以下の線型方程式を逆変換することにより解くことができる。
Figure 0004345890
このバックグランドを前提にして、周波数領域の技術に用いられる時間包絡線推定装置の1つの実施例について説明することがここで可能とる。この実施例において、時間包絡線推定装置707は、入力信号y(t)の周波数領域における表現Y[k]を受信し、ひと続きの自己相関、−L≦m≦LにおいてRxx[m]、を計算する。これらの値は、式(8)で示される行列を構成するために用いられる。この行列は係数aiについて解くために変換される。式(8)の行列はToeplitzなので、Levinson-Durbinアルゴリズムにより逆変換することができる。参考のためProakis and Manolakisの458〜462ページ参照のこと。
X[k]の分散σ が未知なので、行列を逆変換することにより得られた方程式は直接的には解けない。しかし、例えば1のような任意に定めた分散に対して方程式を解くことができる。一旦この任意の値について解くと、この方程式により正規化されない係数{a’0,...,a’L}が算出される。これらの係数は、方程式が任意に定めた分散についてとかれたものだから正規化されていない。これらの係数は、最初の正規化されていない係数a’0により除算することにより正規化することができる。これは以下のように表される。
Figure 0004345890
分散は以下の式により得られる。
Figure 0004345890
正規化された係数の集合に対しては、時間的に平坦化された入力信号x(t)の周波数領域における表現X[k]を算出するために、入力信号y(t)の周波数領域における表現Y[k]と一緒に畳み込み演算を行うことができる、平坦化フィルタのゼロを表す。正規化された係数の集合に対してはまた、入力信号y(t)の時間包絡線に実質的に等しい修正された時間的形状を持つ平坦な信号の周波数領域における表現を算出するために、時間的に平坦化された入力信号x(t)の周波数領域における表現X[k]とともに高速畳み込み演算を行うことができる再構築フィルタFRの極を表す。
時間包絡線推定装置707は、平坦化フィルタFFとフィルタバンク705から受信した周波数領域における表現Y[k]とを畳み込み演算し、時間的に平坦化された結果をフィルタ715とベースバンド信号分析装置710とスペクトル包絡線推定装置720とに送る。平坦化フィルタFFの係数の詳細は、経路140の出力信号として組み立てるために、信号フォーマッタ725に送られる。
c)受信器
図12は、周波数領域技術を用いた時間包絡線制御を提供する通信システムにおける受信器142の1つの実施例のブロック図を示す。この受信器の実施例は図4に示した受信器の実施例に非常に似ている。本質的な相違点は時間包絡線再生成装置807である。他の要素は、図4について先に説明したのと本質的に同じなので、ここでは詳述しない。
図12を参照すると、時間包絡線再生成装置807は、デフォーマッタ805から推定された時間包絡線を受け取り、推定された時間包絡線に対して、再構成された信号の周波数領域における表現と一緒に畳み込み演算を行う。畳み込み演算により得られた結果は、送信器136により経路115から受信した元の入力信号と知覚的に区別できないか又はほとんど区別できない出力信号を経路145に沿って提供する合成フィルタバンク825に送られる。
時間包絡線再生成装置807は様々な方法によって実施される。上述の包絡線再生成装置の実施例と互換性のある実施例において、デフォーマッタ805は、再構成された信号の周波数領域における表現と共に畳み込み演算される再構成フィルタFRの極を表現する係数の集合を提供する。
d)代替的な実施例
代替的な実施例が有り得る。送信器136の1つの代替的実施例において、フィルタバンク705から受信した周波数領域にて表現されたスペクトル成分は周波数サブバンドにグループ化される。表Iに示されたサブバンドの集合は1つの適切な例である。各サブバンドから平坦化フィルタFFが導き出され、時間的に平坦化するために各サブバンドの周波数領域における表現と一緒に畳み込み演算される。信号フォーマッタ725は、各サブバンドに対する推定された時間包絡線の識別表示を出力信号に組み込む。受信器142は各サブバンドに対する包絡線の識別表示を受け取り、各サブバンドに対する適切な再構成フィルタFRを取得し、再構成された信号における対応するサブバンドの周波数領域における表現と一緒にそれを畳み込み演算する。
もう1つの代替的実施例においては、係数{Cの複数の集合が表に記憶される。平坦化フィルタの係数{a,a0,...,aL}は入力信号のために計算され、計算された係数は表に記憶された係数の複数の集合と比較される。計算された係数と最も近いと考えられる表中の{Cの集合が選択され入力信号の平坦化のために用いられる。表から選択された{Cの集合の識別表示は、出力信号に組み込むために信号フォーマッタ725に送られる。受信器142は{Ci}jの集合の識別表示を受け取り、記憶された係数の集合を参照して適切な{Ci}jの集合を取得し、係数に対応する再構成フィルタFRを算出し、再構成された信号における周波数領域における表現と一緒にこのフィルタを畳み込み演算する。この代替的実施例を上述のようなサブバンドにも適用して良い。
表から係数の集合を選択することのできる1つの方法は、入力信号又は入力信号のサブバンドのために計算された係数(a,...,aL)に等しい次元のユークリッド座標を持つL次元空間に目標点を定義することである。表に記憶された各集合もL次元空間内にそれぞれの点を定義する。表に記憶された、関連する点から目標点までのユークリッド距離が最も近い集合が、算出された係数に最も近いと考えられる。もし表が256の係数の集合を記憶しているなら、例えば、選択された係数の集合を特定するために8ビットの数が信号フォーマッタ725に送られるであろう。
F.実施例
本発明は広く様々な方法で実施しても良い。要求によりアナログ及びディジタル技術を用いても良い。例えば、個々の電気部品や、集積回路や、プログラマブルロジックの配列や、ASICと他の電子部品や、プログラムによる命令に従い動作する装置により、様々な形態で実施されよう。命令プログラムは、磁気及び光学記憶媒体やリードオンリーメモリやプログラマブルメモリのような読み込み可能な媒体により伝達されよう。
情報伝達系の主な構成要素を示す図である。 送信器のブロック図である。 オーディオ信号と対応するベースバンド信号を仮想的に示した図である。 オーディオ信号と対応するベースバンド信号を仮想的に示した図である。 受信器のブロック図である。 ベースバンド信号とベースバンド信号の変換により得られた信号とを仮想的に示した図である。 ベースバンド信号とベースバンド信号の変換により得られた信号とを仮想的に示した図である。 ベースバンド信号とベースバンド信号の変換により得られた信号とを仮想的に示した図である。 ベースバンド信号とベースバンド信号の変換により得られた信号とを仮想的に示した図である。 スペクトル変換とノイズ混合の両方を用いて高周波成分を復元することにより得られた信号を仮想的に示した図である。 スペクトル変換とノイズ混合の両方を用いて高周波成分を復元することにより得られた信号を仮想的に示した図である。 スペクトル変換とノイズ混合の両方を用いて高周波成分を復元することにより得られた信号を仮想的に示した図である。 スペクトル変換とノイズ混合の両方を用いて高周波成分を復元することにより得られた信号を仮想的に示した図である。 スペクトル変換とノイズ混合の両方を用いて高周波成分を復元することにより得られた信号を仮想的に示した図である。 スペクトル変換とノイズ混合の両方を用いて高周波成分を復元することにより得られた信号を仮想的に示した図である。 スペクトル変換とノイズ混合の両方を用いて高周波成分を復元することにより得られた信号を仮想的に示した図である。 図6Gの信号をゲイン調整した後の図である。 図6Hで示した復元した信号と結合した図6Bで示したベースバンド信号の図である。 信号の時間領域での形状を示した図である。 図8Aの信号からベースバンド信号を導き、スペクトル変換処理により信号を復元することにより生成された出力信号の時間領域での形状を示した図である。 図8Bの信号に対して時間的包絡線線コントロールを施した後の時間領域での形状を示した図である。 時間領域技法を用いた時間的包絡線線コントロールに必要な情報を備える伝送器のブロック図である。 時間領域技法を用いた時間的包絡線線コントロールを備える受信器のブロック図である。 周波数領域技法を用いた時間的包絡線コントロールに必要な情報を備える伝送器のブロック図である。 周波数領域技法を用いた時間的包絡線コントロールを備える受信器のブロック図である。

Claims (15)

  1. 再構成された信号を生成する方法であって、
    オーディオ信号から算出したベースバンド信号を表すデータと、スペクトル包絡線の推定値とを含む信号を受信するステップと、
    前記ベースバンド信号の周波数領域における表現であって、該周波数領域における表現はベースバンドスペクトル成分からなる表現であることを特徴とする表現を前記データから取得するステップと、
    それぞれのサブバンドの変換を完成させるために、最低周波数ベースバンドスペクトル成分を、それぞれのサブバンドの低周波端に対応させ、該ベースバンドスペクトル成分を一通り順繰りに複製するような方法で、個々のサブバンド中に複製することにより、再生成されたスペクトル成分からなる再生成された信号を取得するステップと、
    前記ベースバンドスペクトル成分と、前記再生成されたスペクトル成分と、前記スペクトル包絡線の推定値との結合に対応する、再構成された信号の時間領域における表現を取得するステップと、
    を具備することを特徴とする再構成された信号を生成する方法。
  2. 前記再構成された信号の時間領域における表現は、再構成された、長さが変化する信号部分を表現するために取得することを特徴とする請求項1に記載の方法。
  3. 前記再構成された信号の時間領域における表現を取得するために、時間領域エイリアシングを削除する合成変換を適用するステップを具備することを特徴とする請求項1に記載の方法。
  4. 複製するスペクトル成分を変更することにより、又は、複製するスペクトル成分の周波数の量を変更することにより、前記スペクトル成分を複製するステップを改変することを特徴とする請求項1に記載の方法。
  5. 前記受信した信号中に含まれるデータはまた、前記オーディオ信号に含まれるノイズ量の程度から算出したノイズ混入パラメータを表し、そして、前記方法は前記スペクトル包絡線の推定値と該ノイズ混入パラメータとに従い、再生成したスペクトル成分の振幅を調整するステップを具備することを特徴とする請求項1に記載の方法。
  6. 再構成された信号を生成する装置であって、
    オーディオ信号から算出したベースバンド信号を表すデータと、スペクトル包絡線の推定値とを含む信号を受信する手段と、
    前記ベースバンド信号の周波数領域における表現であって、該周波数領域における表現はベースバンドスペクトル成分からなる表現であることを特徴とする表現を前記データから取得する手段と、
    それぞれのサブバンドの変換を完成させるために、最低周波数ベースバンドスペクトル成分を、それぞれのサブバンドの低周波端に対応させ、該ベースバンドスペクトル成分を一通り順繰りに複製するような方法で、個々のサブバンド中に複製することにより、再生成されたスペクトル成分からなる再生成された信号を取得する手段と、
    前記ベースバンドスペクトル成分と、前記再生成されたスペクトル成分と、前記スペクトル包絡線の推定値との結合に対応する、再構成された信号の時間領域における表現を取得する手段と、
    を具備することを特徴とする再構成された信号を生成する装置。
  7. 前記再構成された信号の時間領域における表現は、再構成された、長さが変化する信号部分を表現するために取得することを特徴とする請求項6に記載の装置。
  8. 前記再構成された信号の時間領域における表現を取得するために、時間領域エイリアシングを削除する合成変換を適用する手段を具備することを特徴とする請求項6に記載の装置。
  9. 複製するスペクトル成分を変更することにより、又は、複製するスペクトル成分の周波数の量を変更することにより、前記スペクトル成分を複製する方法を改変する手段を具備することを特徴とする請求項6に記載の方法。
  10. 前記受信した信号中に含まれるデータはまた、前記オーディオ信号に含まれるノイズ量の程度から算出したノイズ混入パラメータを表し、そして、前記装置は前記スペクトル包絡線の推定値と該ノイズ混入パラメータとに従い、再生成したスペクトル成分の振幅を調整する手段を具備することを特徴とする請求項6に記載の方法。
  11. 再構成された信号を生成する方法を行う装置によって読み込み可能であり、該装置により実行可能な命令のプログラムを記憶する記憶媒体であって、該方法は、
    オーディオ信号から算出したベースバンド信号を表すデータと、スペクトル包絡線の推定値とを含む信号を受信するステップと、
    前記ベースバンド信号の周波数領域における表現であって、該周波数領域における表現はベースバンドスペクトル成分からなる表現であることを特徴とする表現を前記データから取得するステップと、
    それぞれのサブバンドの変換を完成させるために、最低周波数ベースバンドスペクトル成分を、それぞれのサブバンドの低周波端に対応させ、該ベースバンドスペクトル成分を一通り順繰りに複製するような方法で、個々のサブバンド中に複製することにより、再生成されたスペクトル成分からなる再生成された信号を取得するステップと、
    前記ベースバンドスペクトル成分と、前記再生成されたスペクトル成分と、前記スペクトル包絡線の推定値との結合に対応する、再構成された信号の時間領域における表現を取得するステップと、
    を具備する方法であることを特徴とする、記憶媒体。
  12. 前記再構成された信号の時間領域における表現は、再構成された、長さが変化する信号部分を表現するために取得することを特徴とする請求項11に記載の記憶媒体。
  13. 前記方法は、前記再構成された信号の時間領域における表現を取得するために、時間領域エイリアシングを削除する合成変換を適用するステップを具備することを特徴とする請求項11に記載の記憶媒体。
  14. 前記方法は、複製するスペクトル成分を変更することにより、又は、複製するスペクトル成分の周波数の量を変更することにより、前記スペクトル成分を複製するステップを改変することを特徴とする請求項11に記載の記憶媒体。
  15. 前記受信した信号中に含まれるデータはまた、前記オーディオ信号に含まれるノイズ量の程度から算出したノイズ混入パラメータを表し、そして、前記方法は前記スペクトル包絡線の推定値と該ノイズ混入パラメータとに従い、再生成したスペクトル成分の振幅を調整するステップを具備することを特徴とする請求項11に記載の記憶媒体。
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