JP4954080B2 - 変換符号化装置および変換符号化方法 - Google Patents
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Description
三木弼一編著、「MPEG−4の全て(初版)」(株)工業調査会、1998年9月30日、p.126−127 岩上直樹、守谷健弘、三樹聡、池田和永、神明夫著、「周波数領域重み付けインタリーブベクトル量子化(TwinVQ)による楽音符号化」信学論(A)、1997年5月、vol.J80−A、no.5、p.830−837
との平均振幅とで表す。例えば、バーク尺度ごとの平均振幅に着目すると、非特許文献2に開示の技術では、次式で表される重み付き2乗誤差dを最小にするバーク尺度ごとの平均振幅ベクトルを決定している。
(1)第1レイヤと当該レイヤより上位の第2レイヤとからなる、すなわち、下位レイヤと上位レイヤとからなる2階層構造のスケーラブル符号化を行う。
(2)符号化パラメータが周波数軸方向にスケーラビリティを有する帯域スケーラブル符号化を行う。
(3)第2レイヤでは、周波数領域における符号化、すなわち変換符号化を行い、変換
方式として、MDCT(Modified Discrete Cosine Transform:変形離散コサイン変換)を使用する。
図1は、本発明の実施の形態1に係る変換符号化装置を備えるスケーラブル符号化装置の主要な構成を示すブロック図である。
帯域FL〜FHの高域スペクトルを推定し、推定スペクトルを得る。推定スペクトルの導出方法は、高域スペクトルとの類似度が最大となるような推定スペクトルを、低域スペクトルを基に、この低域スペクトル変形することにより求める。高域スペクトル推定部113は、この推定スペクトルに関する情報(推定情報)を符号化し、得られる符号化パラメータを出力すると共に、推定スペクトル自体を補正スケールファクタ符号化部114に与える。
狭帯域スペクトル(低域スペクトル)・・・0〜FL
広帯域スペクトル ・・・0〜FH
第1スペクトル(推定スペクトル)・・・FL〜FH
第2スペクトル(高域スペクトル)・・・FL〜FH
ちの1つを乗算器124に順次出力する。補正スケールファクタ符号帳123に格納されている補正スケールファクタの複数の候補は、ベクトルで表される。
し、かつその重みが式(2)に示されるような関係がある場合、次のような作用が得られる。すなわち、誤差信号d(k)が正の場合とは、復号化側で生成される復号値(符号化側で言うと、第1スケールファクタに補正スケールファクタ候補を乗じた値)が目標値である第2スケールファクタよりも小さくなる場合である。また、誤差信号d(k)が負の場合とは、復号化側で生成される復号値が目標値である第2スケールファクタよりも大きくなる場合である。従って、誤差信号d(k)が正の場合の重みを、誤差信号d(k)が負の場合の重みよりも小さくなるように設定することにより、2乗誤差が同程度の値の場合、第2スケールファクタよりも小さい復号値を生成する補正スケールファクタ候補が選択されやすくなる。
本発明の実施の形態2に係る変換符号化装置を備えるスケーラブル符号化装置の基本的構成は、実施の形態1と同様である。よって、その説明を省略し、実施の形態1と異なる構成である第2レイヤ符号化部206について以下説明する。
本発明の実施の形態3に係る変換符号化装置を備えるスケーラブル符号化装置の基本的構成も、実施の形態1と同様である。よって、その説明を省略し、実施の形態1と異なる構成である第2レイヤ符号化部306について以下説明する。
実施の形態1〜3では、補正スケールファクタ符号化部114、114a、114bの入力が、第1スペクトルと第2スペクトルという特徴の異なる2つのスペクトルである場合を例に示した。しかし、本発明では、補正スケールファクタ符号化部114、114a、114bの入力は、1つのスペクトルであっても良い。かかる場合の実施の形態を以下示す。
お、ここでは、変換方式としてMDCTを使用する場合を例にとって説明を行う。
図12は、本発明の実施の形態5に係る変換符号化装置を備えるスケーラブル符号化装置の主要な構成を示すブロック図である。
狭帯域スペクトル(低域スペクトル) ・・・0〜FL
広帯域スペクトル ・・・0〜FH
第1スペクトル(推定スペクトル) ・・・FL〜FH
第2スペクトル(高域スペクトル) ・・・FL〜FH
複数のサブバンドに分割し、各サブバンドに含まれるスペクトルの大きさを求め、減算器523に出力する。具体的には、サブバンドへの分割は、臨界帯域に対応付けて行われ、バーク尺度で等間隔に分割される。また、スケールファクタ算出部521は、各サブバンドに含まれるスペクトルの平均振幅を求め、これを第2スケールファクタSF2(k){0≦k<NB}とする。ここでNBはサブバンド数を表す。なお、平均振幅の代わりに最大振幅値等を用いても良い。
する。次に、判定部524は、これらから構成される重みベクトルw(k)を、重み付き誤差算出部525に出力する。これらの重みには、以下の式(7)の大小関係がある。
)中に背景雑音が含まれるかどうかに応じて、上記の作用の程度を調整することにより、聴感的により良い復号化信号を得ることが出来る。なお、この傾向は、計算機によるシミュレーションにおいても確認することができた。
ールファクタが小さくなる量子化候補が選択されやすくなる重み付き歪み尺度を用いてスケールファクタの量子化を行う。すなわち、量子化後のスケールファクタが量子化前のスケールファクタよりも小さいものが選ばれやすくなる。よって、スケールファクタの量子化に配分されるビット数が充分でない場合でも、聴感的な主観品質の劣化を抑えることができる。
本発明の実施の形態6は、実施の形態5に対して、符号化装置の第2レイヤ符号化部の内部構成のみが異なる。図16は、本実施の形態に係る第2レイヤ符号化部508の内部の主要な構成を示すブロック図である。図16に示す第2レイヤ符号化部508は、図13と比較して、補正スケールファクタ符号化部614の作用が、補正スケールファクタ符号化部514と異なる。
部626、重み付き誤差算出部627、および探索部628を備え、各部は以下の動作を行う。
2スケールファクタよりも大きくなる場合である。従って、誤差信号d(k)が正の場合の重みを、誤差信号d(k)が負の場合の重みよりも小さくなるように設定することにより、2乗誤差が同程度の値の場合、第2スケールファクタよりも小さい復号値を生成する補正スケールファクタ候補が選択されやすくなる。
図18は、本発明の実施の形態7に係るスケーラブル復号化装置の主要な構成を示すブロック図である。図18において、分離部701は、図示せぬ符号化装置から送出されたビットストリームを受信し、受信したビットストリームに記録されているレイヤ情報に基づいて、ビットストリームを分離し、レイヤ情報を切替部705及びポストフィルタの修正LPC算出部708に出力する。
C係数を算出し、算出した修正LPC係数をフィルタ部707に出力する。修正LPC算出部708の詳細については後述する。
用を当該帯域内では打ち消しあうことになる。すなわち、式(12)のU(z)のスペクトル特性の逆特性に相当するスペクトル特性を付与することになる。これにより、ポストフィルタを含めた当該帯域のスペクトル特性をより平坦化させることができる。
図24は、本発明の実施の形態8に係るスケーラブル復号化装置の主要な構成を示すブロック図である。ここでは、図18と異なる部分のみ説明する。この図において、第2切
替部806は、分離部801からレイヤ情報を取得し、取得したレイヤ情報に基づいて、いずれのレイヤの復号スペクトルが得られるかを判断し、最も高次のレイヤにおける復号LPC係数をポストフィルタの抑圧情報算出部808に出力する。ただし、復号処理の過程で復号LPC係数を生成しない場合も考えられ、このような場合、第2切替部806が取得した復号LPC係数からいずれかの復号LPC係数が選択される。
を算出し、LPCスペクトル修正部822に出力する。ここで、NPは復号LPC係数の次数を表す。
アルゴリズムをプログラミング言語によって記述し、このプログラムをメモリに記憶しておいて情報処理手段によって実行させることにより、本発明に係る変換符号化装置と同様の機能を実現することができる。
Claims (10)
- 入力スペクトルに対応する複数の入力スケールファクタを算出する入力スケールファクタ算出手段と、
スケールファクタを複数格納し、一のスケールファクタを出力する符号帳と、
前記複数の入力スケールファクタのうちの一の入力スケールファクタと前記符号帳から出力されるスケールファクタとの歪みを算出する歪み算出手段と、
前記一の入力スケールファクタが前記符号帳から出力されるスケールファクタより大きい場合の前記歪みよりも、前記一の入力スケールファクタが前記符号帳から出力されるスケールファクタより小さい場合の前記歪みに対して、より重みを付けた重み付き歪みを算出する重み付き歪み算出手段と、
前記符号帳において、前記重み付き歪みを最小とするスケールファクタを探索する探索手段と、
を具備する変換符号化装置。 - 前記入力スケールファクタの符号化に割り当てるビット数を適応的に決定する決定手段をさらに具備し、
前記重み付き歪み算出手段は、
割り当てられる前記ビット数が少ない入力スケールファクタに対しては、より加重した前記重みを使用して重み付き歪みを算出する、
請求項1記載の変換符号化装置。 - 前記入力スペクトルに対して雑音が含まれるか否かを検出する背景雑音検出手段をさらに具備し、
前記重み付き歪み算出手段は、
前記一の入力スケールファクタが前記符号帳から出力されるスケールファクタより大きい場合の前記歪みよりも、前記一の入力スケールファクタが前記符号帳から出力されるスケールファクタより小さい場合の前記歪みに対して、より重みを付けるとともに、前記背景雑音検出部で検出された背景雑音のレベルが大きくなるにつれて、より重みが少なくなるように重み付き歪みを算出する、
請求項1記載の変換符号化装置。 - 第1スペクトルに対応する複数の第1スケールファクタを算出する第1スケールファクタ算出手段と、
第2スペクトルに対応する複数の第2スケールファクタを算出する第2スケールファクタ算出手段と、
補正係数を複数格納し、一の補正係数を出力する符号帳と、
前記複数の第1スケールファクタのうちの一の第1スケールファクタに前記符号帳から出力される補正係数を乗算して出力する乗算手段と、
前記複数の第2スケールファクタのうちの一の第2スケールファクタと前記乗算手段から出力される第1スケールファクタとの歪みを算出する歪み算出手段と、
前記一の第2スケールファクタが前記乗算手段から出力される第1スケールファクタより大きい場合の前記歪みよりも、前記一の第2スケールファクタが前記乗算手段から出力される第1スケールファクタより小さい場合の前記歪みに対して、より重みを付けた重み付き歪みを算出する重み付き歪み算出手段と、
前記符号帳において、前記重み付き歪みを最小とする補正係数を探索する探索手段と、
を具備する変換符号化装置。 - 前記第1スペクトルと前記第2スペクトルとの類似度を算出する類似度算出手段をさらに具備し、
前記重み付き歪み算出手段は、
前記類似度が小さい第2スケールファクタに対しては、より加重した前記重みを使用して重み付き歪みを算出する、
請求項4記載の変換符号化装置。 - 前記第1スペクトル、または第2スペクトルのいずれか、あるいは両方に対して雑音が含まれるか否かを検出する背景雑音検出手段をさらに具備し、
前記重み付き歪み算出手段は、
前記一の第2スケールファクタが前記乗算手段から出力される第1スケールファクタより大きい場合の前記歪みよりも、前記一の第2スケールファクタが前記乗算手段から出力される第1スケールファクタより小さい場合の前記歪みに対して、より重みを付けるとともに、前記背景雑音検出部で検出された背景雑音のレベルが大きくなるにつれて、より重みが少なくなるように重み付き歪みを算出する、
請求項4記載の変換符号化装置。 - 請求項1記載の変換符号化装置を具備する通信端末装置。
- 請求項1記載の変換符号化装置を具備する基地局装置。
- 入力スペクトルに対応する複数の入力スケールファクタを算出するステップと、
スケールファクタを複数格納している符号帳の中から一のスケールファクタを選択するステップと、
前記複数の入力スケールファクタのうちの一の入力スケールファクタと前記選択されたスケールファクタとの歪みを算出するステップと、
前記一の入力スケールファクタが前記選択されたスケールファクタより大きい場合の前記歪みよりも、前記一の入力スケールファクタが前記選択されたスケールファクタより小さい場合の前記歪みに対して、より重みを付けた重み付き歪みを算出するステップと、
前記符号帳において、前記重み付き歪みを最小とするスケールファクタを探索するステップと、
を具備する変換符号化方法。 - 入力スペクトルに対応する複数の入力スケールファクタを算出するステップと、
スケールファクタを複数格納している符号帳の中から一のスケールファクタを選択するステップと、
前記入力スペクトルに対して雑音が含まれるか否かを検出する背景雑音検出ステップと、
前記複数の入力スケールファクタのうちの一の入力スケールファクタと前記選択されたスケールファクタとの歪みを算出するステップと、
前記一の入力スケールファクタが前記選択されたスケールファクタより大きい場合の前記歪みよりも、前記一の入力スケールファクタが前記選択されたスケールファクタより小さい場合の前記歪みに対して、より重みを付けるとともに、前記背景雑音検出部で検出された背景雑音のレベルが大きくなるにつれて、より重みが少なくなるように重み付き歪みを算出する重み付き歪み算出ステップと、
前記符号帳において、前記重み付き歪みを最小とするスケールファクタを探索するステップと、
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