JP5166618B2 - マルチチャネル信号符号化方法、それを使った符号化装置、その方法によるプログラムとその記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、マルチチャネルオーディオ信号の圧縮符号化方法、その装置、その方法をコンピュータで実施するプログラムとその記録媒体に関するものである。

従来のマルチチャネル信号の圧縮符号化では非特許文献１に示されているように、それぞれのチャネルに閉じた線形予測残差信号の基準値（エネルギーなど）を最小化するように、例えばレビンソン・ダービン等により線形予測分析が行われ、分析により求められた線形予測係数a_j(i=0, 1, …, P), (a₀=1)を用いたフィルタを通して得られる残差信号に
対して重み付き減算処理を行っていた。その符号化装置の概念を図１に示す。図１では左チャネル信号及び右チャネル信号がそれぞれ線形予測分析されてそれぞれの残差信号が生成され、一方の残差信号を符号化すると共に、それら２つの残差信号を重み付き減算し、減算結果を符号化している。ただし、ここでの線形予測係数はPARCOR係数に変換されたり、量子化されたりしたものを、逆変換したものも含み、各チャネル毎にＮサンプルのフレーム毎に処理されるとする。例えば、左チャネルの入力信号をx^L(n)(n=1, 2, …, N)、残差信号をe^L(n)(n=1, 2, …, N)、P^L次の予測係数をa_i ^L(i=1, 2, …, P^L)、右チャネルの
入力信号をx^R(n)(n=1, 2, …, N)、残差信号をe^R(n)(n=1, 2, …, N)、P^R次の予測係数をa_i ^R(i=1, 2, …, P^R)とすると、それぞれのチャネルの残差信号は、

と表すことができる。ただし、a₀ ^L=1, a₀ ^R=1とする。これまでの方法では、予測係数a_i ^L,
a_i ^RはＮサンプルのフレーム毎に次式

で表されるそれぞれのチャネルの残差信号エネルギーを一例とする基準値を最小にするように決められていた。ここで求められた基準値の小さいチャネルを親チャネル（引くチャネル）、大きいチャネルを子チャネル（引かれるチャネル）として減算処理

を行って重み付き差分信号を求め、これを子チャネルの残差信号の代わりに符号化対象と
する。この方法によって、残差信号そのものを符号化の対象とする場合よりも、子チャネルの基準値を減少させることにより、符号量を減少させていた。ここで、重み係数γは、例えば、減算処理後のエネルギー

として求める。

非特許文献１に記述されている従来技術での、具体的な手順を図２を用いて説明する。ここでは親チャネルをＲチャネル、子チャネルをＬチャネルとする。

線形予測分析部１１Ｒは入力された親チャネル原信号x^R(n)を従来の線形予測分析方法
（レビンソン・ダービン等）により線形予測分析し、予測係数a_i ^R(i=1, 2, …, P^R)を得
る。変換部１２Ｒは予測係数a_i ^R(i=1, 2, …, P^R)をPARCOR係数k_i ^R(i=1, 2, …, P^R)に変換する。量子化部１３Ｒは入力されたPARCOR係数k_i ^R(i=1, 2, …, P^R)を切捨て切り上げ
量子化し、量子化済PARCOR係数^k_i ^R(i=1, 2, …, P^R)を出力する。逆変換部１４Ｒは入力された量子化済PARCOR係数^k_i ^R(i=1, 2, …, P^R)を量子化済予測係数^a_i ^R(i=1, 2, …, P^R)に逆変換する。線形予測フィルタ２１Ｒは量子化済予測係数^a_i ^R(i=1, 2, …, P^R)をフィルタ係数として、入力された親チャネル原信号x^R(n)を次式

でフィルタリングし予測残差e^R(n)を得る。ただし^a₀ ^R=1とする。残差符号化部２２Ｒは
予測残差e^R(n)を例えばエントロピー符号化し残差符号C_e ^Rを出力する。係数符号化部２３Ｒは量子化済PARCOR係数^k_i ^R(i=1, 2, …, P^R)を例えばエントロピー符号化し係数符号C_k ^Rを出力する。符号合成部２４Ｒは残差符号C_e ^Rと係数符号C_k ^Rを合成し、親チャネル合成
符号C_g ^Rを出力する。符号の合成は、単に符号の結合でよい。

線形予測分析部３１Ｌは入力された子チャネル原信号x^L(n)を従来の線形予測分析方法
（レビンソン・ダービン等）により線形予測分析し、予測係数a_i ^L(i=1, 2, …, P^L)を得
る。変換部３２Ｌは予測係数a_i ^L(i=1, 2, …, P^L)をPARCOR係数k_i ^L(i=1, 2, …, P^L)に変換する。量子化部３３Ｌは入力されたPARCOR係数k_i ^L(i=1, 2, …, P^L)を量子化し、量子
化済PARCOR係数^k_i ^L(i=1, 2, …, P^L)を出力する。逆変換部３４Ｌは入力された量子化済PARCOR係数^k_i ^L(i=1, 2, …, P^L)を量子化済予測係数^a_i ^L(i=1, 2, …, P^L)に逆変換する。線形予測フィルタ４１Ｌは量子化済予測係数^a_i ^L(i=1, 2, …, P^L)をフィルタ係数として、入力された親チャネル原信号x^L(n)を以下の式でフィルタリングし予測残差e^L(n)を得る。ただし^a₀ ^L=1とする。

残差符号化部４２Ｌは予測残差e^L(n)を符号化し残差符号C_e ^Lを出力する。係数符号化部４３Ｌは量子化済PARCOR係数^k_i ^L(i=1, 2, …, P^L)を符号化し係数符号C_k ^Lを出力する。符
号合成部４４Ｌは残差符号C_e ^Lと係数符号C_k ^Lを合成し、通常子チャネル合成符号C_g ^Lを出
力する。

重み計算部５１は予測残差e^R(n)と予測残差e^L(n)を用いて以下の式から重み係数γを求める。

重み量子化部５２は重み係数γを量子化し、量子化済重み係数^γを得る。重み付き減算
処理部５３は、予測残差e^R(n)と予測残差e^L(n)と量子化済重み係数^γを用いて以下の式
より、差信号~e^M(n)を得る。

残差符号化部６１Ｍは残差差分信号~e^M(n)を符号化し残差符号C_e ^Mを出力する。重み符
号化部６２Ｍは量子化済重み係数^γを符号化し重み符号C_w ^Mを出力する。符号合成部６３Ｍは残差符号C_e ^Mと重み符号C_w ^Mと係数符号化部４３Ｌで求めた係数符号C_k ^Lを合成し、減
算子チャネル合成符号C_g ^Mを出力する。

符号量比較部７１は、通常子チャネル合成符号C_g ^Lと減算子チヤネル合成符号C_g ^Mの符号量を比較し、少ないほうを子チャネル符号として出力する。これが従来法である。

特開2005-115267号公報

鎌本優，守谷健弘，西本卓也，嵯峨山茂樹，"チャネル間相関を用いた多チャネル信号の可逆圧縮符号化"，情報処理学会論文誌（Vol.46, No.5, pp.1118-1128）

従来技術では、２チャネル以上の入力であっても、それぞれのチャネル毎に例えば式(3), (4)で表される線形予測残差のエネルギーが小さくなるように求めた線形予測係数を用いて線形予測分析を行っていた。しかしながら、子チャネルにおいて符号化の対象となる、式(10)に示した残差差分信号についてはエネルギーが最小となっているわけではなく、残差差分信号をエントロピー符号化した際の符号量は必ずしも少なくできず、効率の良い符号化を行っているとはいえなかった。

この発明の目的は、従来より効率のよい符号化が可能なマルチチャネル信号符号化方法、その装置、その方法によるプログラムとそれを記録する記録媒体を提供することである。

この発明の一態様によれば、複数サンプルで構成されるフレーム毎に入力された複数チャネルの信号に対応する符号を生成するマルチチャネル符号化方法は、
少なくとも１つのチャネル、以下第１チャネルと呼ぶ、の信号を線形予測分析して第１チャネル線形予測係数と第１チャネル残差信号を生成する第１チャネル線形予測分析ステップと、
上記第１チャネル以外の少なくとも１つのチャネル、以下第２チャネルと呼ぶ、の信号からその残差信号と上記第１チャネル残差信号の差分の基準値が最小となるように第２チャネル線形予測係数を求め、その第２チャネル線形予測係数に基づいて上記第２チャネル信号の残差信号を第２チャネル残差信号として生成するチャネル間相関を利用した線形予測分析ステップと、
上記第１チャネル残差信号と上記第２チャネル残差信号間の重み付き減算処理により残差差分信号を生成する重み付き減算ステップと、
上記第１チャネル線形予測係数に対応するPARCOR係数と上記第１チャネル残差信号を符号化して第１チャネル符号を出力し、少なくとも上記第２チャネル線形予測係数に対応するPARCOR係数と上記残差差分信号を符号化して第２チャネル符号を出力する符号化ステップと、
上記第２チャネル信号を線形予測分析して第２チャネル第２線形予測係数と第２チャネル第２残差信号とを生成する第２チャネル線形予測分析ステップと、
上記第２チャネル第２残差信号と上記第２チャネル第２線形予測係数に対応するPARCOR係数とを符号化して第２チャネル第２符号を出力する第２チャネル第２符号化ステップと、
上記第２チャネル線形予測係数に対応するPARCOR係数の少なくとも１つの絶対値が所定値以上の場合は上記第２チャネル第２符号を出力し、そうでない場合は上記第２チャネル符号を出力する符号選択ステップと、
を含む。

上記第２チャネル信号を線形予測分析して第２チャネル第２線形予測係数と第２チャネル第２残差信号とを生成する第２チャネル線形予測分析ステップと、
上記第２チャネル第２残差信号と上記第２チャネル第２線形予測係数に対応するPARCOR係数とを符号化して第２チャネル第２符号を出力する第２チャネル第２符号化ステップと、
上記第２チャネル線形予測係数に対応するPARCOR係数の少なくとも１つの絶対値が所定値以上の場合は上記第２チャネル第２符号を出力し、そうでない場合は上記第２チャネル符号を出力する符号選択ステップと、
を含む。

本発明によれば、子チャネル残差信号が親チャネル残差信号に近づくように子チャネルの線形予測係数を決めるので、残差差分信号の基準値を従来より小さくすることが可能であり、従って、子チャネルの符号量が少ない、より効率の良い符号化が可能となる。

従来のマルチチャネル符号化の概念を示すブロック図。 従来のマルチチャネル符号化装置の例を示すブロック図。 この発明によるマルチチャネル符号化方法の基本的な処理手順を示すフロー図。 この発明によるマルチチャネル符号化装置の実施例１を示すブロック図。 この発明の実施例１の変形実施例３を示すブロック図。 図４における左右チャネル信号を入れ替えた処理を示すブロック図。 図４と図６による変形実施例４を示すブロック図。 実施例１の変形実施例５を示すブロック図。 実施例１の変形実施例６を示すブロック図。 近似による実施例１を示すブロック図。 近似による実施例１の変形実施例を示す図。 近似による実施例１の他の変形例を示すブロック図。 近似による実施例２を示すブロック図。 近似による実施例２の変形例を示すブロック図。 この発明の効果を示すグラフ。

発明の原理
この発明によれば、合計の基準値（言い換えれば実際に符号化される信号の基準値）、例えば親チャネルの残差信号エネルギー基準と、減算処理後の子チャネル残差信号エネルギー基準の合計

が最小となるように、子チャネル残差信号を求めるための線形予測係数を決める。つまり、子チャネルの残差信号が親チャネルの残差信号に似るように線形予測係数を計算すればよい。

子チャネルの線形予測係数の計算方法例
親チャネルの残差信号と子チャネルの残差信号とを用いて子チャネルの重み付き残差信号を求める処理は、実際には式（５）又は（１０）に示した１タップの減算処理ではなく複数タップの減算処理が行われることもあるが（特許文献１）、ここでは分かりやすく説明にするため１タップの減算処理を用いる。また、説明のため、減算処理の親となるＲチャネルの線形予測係数は固定のままとし、チャネル数も２とする。そしてＬチャネルを減算処理の子チャネルとし、Ｌチャネルの線形予測係数を本発明で採用した新たな手法で計算する。このような条件のもとでは、サンプル数がＮのときの２チャネル合計のエネルギーは、

である。ここで、重み係数γは前述のように減算処理後のエネルギーが最小となるように、

となる。本発明では、この式（１３）が最小となるように、式（１３）の各次数の線形予測係数での偏微分∂E^total/∂a_i ^Lが０となる線形予測係数を求める（ただし、i=1, 2, …, P^L）。式(13)を子チャネル側の予測係数a_i ^Lで偏微分すると式(13)中のE^Rの項は０とな
るので、結局第２項と第３項の和が最小となるような線形予測係数を求めることになる。即ち、式(11)において子チャネル残差信号e^L(n)を親チャネル残差信号e^R(n)に近づけるような線形予測係数を決めることになる。ここで、子チャネル信号の自己相関R(τ)と、親
チャネルの残差信号と子チャネル信号間の相互相関C(τ)を次式

で表し、式(13)を最小化する線形予測係数a_k ^Lを決めるために、式(13)を係数a_i ^L（i=1, 2, …, P^L)で偏微分すると、

となる。∂E^total/∂a_i ^L＝0(i=1, 2, …, P^L)及びa₀ ^L=1とおくと、

となる。式(17)を線形予測係数a_i ^L(i=1, 2, …, P^L)に関して解くと、

となる。式(18)を解くことにより、Ｅ^totalが最小となる子チャネルの線形予測係数a_i ^L(i=1, 2, …, P^L)を求めることができる。この方程式の型はコレスキー分解などの周知のアルゴリズムを用いて解くことができる。

式(18)の行列の各要素に入っている相互相関C(τ)の項がこの発明により導入されたも
のであり、これに対し各チャネルごとに残差信号エネルギーが最小となるように予測係数を決める従来の方法ではこのような相互相関C(τ)の項は入らず、自己相関R(τ)の項のみで表される。このようにして決められた線形予測係数a_i ^L(i=1, 2, …, P^L)を使って式（
７）により子チャネル信号の残差信号を求め、更に式（９）の重み係数γを求めて式(10)の重み付き減算処理を行うことにより従来より圧縮効率の高い符号化が可能となる。なお、親チャネルの線形予測係数a_i ^R(i=1, 2, …, P^R)は従来と同様に、親チャネル信号の残差信号エネルギー、即ち式（４）を最小化するように決めればよい。

本発明によるマルチチャネル符号化の基本的手順
図３はこの発明によるマルチチャネル信号の基本的な符号化処理手順の例を示す。

この発明では、マルチチャネル入力信号を符号化する場合、どのチャネル信号が親チャネル信号、また子チャネル信号として入力されるか予め決められている場合もあるし、あるいは、この符号化装置において決める場合もある（親子の決め方の詳細は非特許文献１参照）。例えばここでは右チャネル信号が親チャネル信号として入力され、左チャネル信号が子チャネル信号として入力されたとする。まず、親チャネル信号の残差信号を例えば式（２）により求める（ステップＳ１）。得られた親チャネル残差信号に対し、子チャネル残差信号との差分信号の基準値、例えばエネルギーが最小となるように子チャネル用の線形予測係数を決める（ステップＳ２）。これは、具体的には式(18)を解くことによって得られる。得られた予測係数を使って子チャネル信号の残差信号を生成する（ステップＳ３）。親チャネル残差信号と子チャネル残差信号の重み付き減算処理により残差差分信号を生成する（ステップＳ４）。親チャネルの予測係数、親チャネル残差信号、子チャネル予測係数、残差差分信号、重み係数をそれぞれ符号化する（ステップＳ５）。

実施例１
図４はこの発明をステレオ信号の符号化に適用した場合の符号化装置のブロック図を示す。図２の従来技術の構成と異なる点は、図２における子チャネル線形予測分析部３１Ｌの代わりにチャネル間相関を利用した線形予測分析部５４Ｍが設けられ、残差符号化部４２Ｌ、符号合成部４４Ｌ、符号量比較部７１に対応するものが設けられていないことである。また、図２における子チャネルの変換部３２Ｌ、量子化部３３Ｌ、逆変換部３４Ｌ、線形予測フィルタ４１Ｌ、係数符号化部４３Ｌは、それぞれ図４における同様の構成部５５Ｍ〜５８Ｍ，６４Ｍに置き換えられている。

図４における線形予測分析部１１Ｒ、変換部１２Ｒ、量子化部１３Ｒ、逆変換部１４Ｒ、線形予測フィルタ２１Ｒを含む構成は、請求項１８における第１チャネル線形予測分析手段に対応する。図４におけるチャネル間相関を利用した線形予測分析部５４Ｍ、変換部５５Ｍ、量子化部５６Ｍ、逆変換部５７Ｍ、線形予測フィルタ５８Ｍを含む構成は、請求項１８におけるチャネル間相関を利用した線形予測分析手段に対応する。図４における重み計算部５１、重み量子化部５２、重み付き減算処理部５３を含む構成は、請求項１８における重み付き減算手段に対応する。図４における残差符号化部２２Ｒ、係数符号化部２３Ｒ、符号合成部２４Ｒを含む構成は、請求項１８における第１チャネル符号化手段に対応する。図４における残差符号化部６１Ｍ、重み符号化部６２Ｍ、符号合成部６３Ｍ、係数符号化部６４を含む構成は、請求項１８における第２チャネル符号化手段に対応する。これらの対応関係は以下の各実施例においても当てはまる。

あるフレーム（Ｎサンプル）の右チャネルの原信号をx^R(n)(n=1, 2, …, N)、左チャネルの原信号をx^L(n)(n=1, 2, …, N)とする。ここでは、右チャネルを親チャネル、左チャネルを子チャネルとする。

線形予測分析部１１Ｒは入力された親チャネル信号x^R(n)を従来の線形予測分析方法（
レビンソン・ダービン等）により線形予測分析し、予測係数a_i ^R(i=1, 2, …, P^Ｒ)を得る。変換部１２Ｒは予測係数a_i ^R(i=1, 2, …, P^Ｒ)をPARCOR係数k_i ^R(i=1, 2, …, P^Ｒ)に変換する。量子化部１３Ｒは入力されたPARCOR係数k_i ^R(i=1, 2, …, P^Ｒ)を量子化し、量子化済PARCOR係数^k_i ^R(i=1, 2, …, P^Ｒ)を出力する。逆変換部１４Ｒは入力された量子化
済PARCOR係数^k_i ^R(i=1, 2, …, P^Ｒ)を量子化済予測係数^a_i ^R(i=1, 2, …, P^Ｒ)に逆変換する。線形予測フィルタ２１Ｒは量子化済予測係数^a_i ^R(i=1, 2, …, P^Ｒ)をフィルタ係
数として、入力された親チャネル原信号x^R(n)を次式でフィルタリングし予測残差e^R(n)を得る。ただし^a₀ ^R=1とする。

残差符号化部２２Ｒは予測残差e^R(n)を符号化し残差符号C_e ^Rを出力する。係数符号化部２３Ｒは量子化済PARCOR係数^k_i ^R(i=1, 2, …, P^Ｒ)を符号化し係数符号C_k ^Rを出力する。符号合成部２４Ｒは残差符号C_e ^Rと係数符号C_k ^Rを合成し、親チャネル合成符号C_g ^Rを出力す
る。

チャネル間相関を利用した線形予測分析部５４Ｍは以下のStep1からStep3を行う。
Step1：入力された子チャネル信号x^L(n)より式(14)を用いてP^M次までの自己相関R(τ)(τ=0, 1, …, P^M)を計算する。
Step2：入力された子チャネル信号x^L(n)と予測残差e^R(n)より式(15)を用いてP^M次までの
相互相関C(τ)(τ=0, 1, …, P^M)を計算する。
Step3：Step1で得られたR(τ)(τ=0, 1, …, P^M)とStep2で得られたC(τ)(τ=0, 1, …, P^M)を用いて、次式により相互相関を考慮した予測係数a_i ^M(i=1, 2, …, P^Ｍ)を求める。

変換部５５Ｍは予測係数a_i ^M(i=1, 2, …, P^M)をPARCOR係数k_i ^M(i=1, 2, …, P^Ｍ)に変
換する。量子化部５６Ｍは入力されたPARCOR係数k_i ^M(i=1, 2, …, P^M)を量子化し、量子
化済PARCOR係数^k_i ^M(i=1, 2, …, P^M)を出力する。逆変換部５７Ｍは入力された量子化済PARCOR係数^k_i ^M(i=1, 2, …, P^M)を量子化済予測係数^a_i ^M(i=1, 2, …, P^M)に逆変換する。線形予測フィルタ５８Ｍは量子化済予測係数^a_i ^M(i=1, 2, …, P^M)をフィルタ係数として、入力された子チャネル信号x^L(n)を以下の式でフィルタリングし予測残差e^M(n)を得る。ただし^a₀ ^M=1とする。

重み計算部５１は親チャネルの予測残差e^R(n)と相互相関を考慮した予測残差e^M(n)を用いて以下の式から重み係数γを求める。

重み量子化部５２は重み係数γを量子化し、量子化済重み係数^γを得る。重み付き減算
処理部５３は、予測残差e^R(n)、e^M(n)と量子化済重み係数^γを用いて以下の式より、残
差差分信号~e^M(n)を得る。

残差符号化部６１Ｍは残差差分信号~e^M(n)を符号化し残差符号C_e ^Mを出力する。係数符
号化部６４Ｍは量子化済PARCOR係数^k_i ^M(i=1, 2, …, P^M)を符号化し係数符号C_k ^Mを出力
する。重み符号化部６２Ｍは量子化済重み係数^γを符号化し重み符号C_w ^Mを出力する。符号合成部６３Ｍは残差符号C_e ^Mと重み符号C_w ^Mと係数符号C_k ^Mを合成し、子チャネル合成符
号C_g ^Mを出力する。

この発明において、相互相関を考慮して線形予測係数を求めるとは、式(18’)において行列及び逆行列の中の少なくともいずれか１つの要素に相互相関C(τ)が導入されている
ということである。式(18’)において、相互相関C(τ)の小さいものは０に近似しても良
い。例えば相互相関C(0), C(1), C(2)は大きい値となることが期待される場合は、C(1)²,
C(1)C(2), C(2)², C(0)C(1), C(0)C(2)等を含む項をそのまま残し、それ以外の相互相関を含む項を０としても良い。

変形実施例１
重み付き減算処理部５３の処理としては、例えば、複数タップの重み付き減算処理や時間差を考慮した複数タップの重み付き減算処理を行うことが知られている（特許文献１）。この発明においても、式(11)において複数タップ(j=-1, 0, 1)の重み付き減算処理後の信号、

や時間差（サンプル数間隔τ）を考慮した複数タップの重み付き減算処理後の信号、

が最小となるように予測係数を求めてもよい。

このように複数タップの重み付き減算処理によれば、子チャネル残差信号を親チャネル残差信号により近づけるように制御することができるので、それだけ符号量を減らすことができる。例えば、左右チャネル信号の音源位置が中央から一方の側にずれている場合でも、音源から２つのマイクロホンへの到達時間差に応じたタップ位置での重みを制御できるので、その結果符号の圧縮率を向上させることができる。

変形実施例２
式(18')を以下のように変形して、共分散法のように解いてもよい。ただしここで、式(14)の自己相関を次式

この変形実施例２の方法によれば、演算量が実施例１の場合より大となるが、分析精度は高くなる利点がある。

変形実施例３
図４の実施例では、親子関係が決定済みの場合を例として挙げたが、一度それぞれの予測残差を求めて、エネルギーの小さい方を親チャネルとして分析を行ってもよい。その変形実施例を図５に示す。この変形実施例は、図４の構成に対し、図２と同様の線形予測分
析部３１Ｌ、変換部３２Ｌ、量子化部３３Ｌ、逆変換部３４Ｌ、線形予測フィルタ４１Ｌが追加され（これらを含む構成は請求項１９における第２チャネル第２線形予測分析手段に対応する）、左チャネル信号に対し同様の処理を行なって残差信号e^L(n)を得る。更に
、比較部４５Ｌと入力切替部２が設けられる。親チャネル側の線形予測フィルタ２１Ｒからの残差信号e^R(n)のエネルギーと子チャネル残差信号e^L(n)のエネルギーを例えば式（４）、（３）により計算し、小さい方のチャネルの入力信号を親チャネル信号、大きい方のチャネルの入力信号を子チャネル信号と決定し、それに従って入力切替部２を切り替え制御する。以下の処理は図４と同様である。なお、比較部４５Ｌによる比較は、残差信号のエネルギーの比較を行う場合を示したが、絶対値の和や符号量の比較を用いてもよい。

変形実施例４
図４の実施例において得られる符号の符号量と、図４における右チャネル信号x^R(n)を
子チャネルの入力とし、左チャネル信号x^L(n)を親チャネルの入力として（即ち親子関係
を逆にして）図６に示すように再度符号化を行い、図４の場合の符号量と比較しての少ない方を出力としてもよい。例えば、図７に示すように、図４（又は図６）の構成で示される符号化装置をこの変形実施例の符号化部３とし、符号化部３の入力側に入力切替部２を設け、出力側に選択出力部４を設ける。選択出力部４には符号化部３を構成する図４（又は図６）の符号合成部２４Ｒ，６３Ｍからの符号の組を保持する記憶部４Ａ，４Ｂと、それらの記憶部４Ａ，４Ｂに保持された符号の組の符号量を計算し、どちらが小であるか判定する符号量比較部４Ｃと、小さいと判定されたほうの符号の組を選択出力する選択部４Ｄとが設けられている。

まず、入力切替部２により右チャネル信号を親チャネル信号、左チャネル信号を子チャネル信号として符号化部３に入力し、図４に示すように符号化処理を行なう。出力符号C_g ^R, C_g ^Mは例えば記憶部４Ａに保持する。

次に、入力切替部２を切り替えて右チャネル信号を親チャネル信号、右チャネル信号を子チャネル信号として符号化部３に入力し、図６に示すように符号化処理（ＬとＲを逆にした処理）を行なう。図４における信号または符号を表す記号に使用されているＭは図６の処理においてＭ２に変えてある。また図４における記号γはγ₂に変えてある。図６の
符号化処理による出力符号C_g ^L, C_g ^M2は記憶部４Ｂに保持される。

符号量比較部４Ｃにより記憶部４Ａに保持されている符号C_g ^R+C_g ^Mと記憶部４Ｂに保持
されている符号C_g ^L+C_g ^M2の符号量をそれぞれ計算し、符号量が少ないほうを選択出力部４Ｄにより選択し、選択した符号の組と、何れのチャネルが親チャネル（又は子チャネル）であるかを表す情報C^Cとを出力する。

この方法によれば、右チャネル残差信号のエネルギーと右チャネル残差信号エネルギーを比較して親チャネル、子チャネルを決定する場合より、より効率の高い符号化が可能となる。

変形実施例５
子チャネルに関しては、通常の線形予測分析を行って求めた係数符号C_k ^Lと残差符号C_e ^Lとを合成して得たC_g ^Lと、図４の実施例で求めたC_g ^Mの符号量を符号量比較部で比較して少ない方を出力しても良い。その変形実施例を図８に示す。この変形実施例は、図４の実施例に対し、図２と同様の線形予測分析部３１Ｌ、変換部３２Ｌ、量子化部３３Ｌ、逆変換部３４Ｌ、線形予測フィルタ４１Ｌ、残差符号化部４２Ｌ、係数符号化部４３Ｌ、符号合成部４４Ｌ、符号量比較部７１が追加され、図２の場合と同様の処理を行なう。

図８おける線形予測分析部３１Ｌ、変換部３２Ｌ、量子化部３３Ｌ、逆変換部３４Ｌ、
線形予測フィルタ４１Ｌを含む構成は、請求項２１における第２チャネル線形予測分析手段に対応する。図８における残差符号化部４２Ｌ、係数符号化部４３Ｌ、符号合成部４４Ｌを含む構成は、請求項２１における第２チャネル第２符号化手段に対応する。

符号合成部４４Ｌからの合成符号C_g ^Lと符号合成部６３Ｍからの合成符号C_g ^Mが符号量比較部７１に与えられてそれらの符号量が比較され、少ない方の合成符号を選択してどちらを選択したかを表す情報と共に子チャネルの符号として出力する。この実施例によれば、減算処理を行わないほうが符号量が少ない場合には、通常の線形予測分析の結果を用いることになるので、従来法と比べて圧縮率が悪化することは常にない。

変形実施例６
図４の実施例において、変換部５５Ｍにより生成されたPARCOR係数k_i ^Mに絶対値が１以
上のものがあると、それらの係数を逆変換して得た線形予測係数a_i ^Mによる線形予測フィ
ルタ５８Ｍの動作が不安定になる場合がある。そこで、図８の変形実施例において、符号量比較部７１で合成符号C_g ^LとC_g ^Mの符号量を比較して少ない方を出力する代わりに、変換部５５Ｍで得られたPARCOR係数に依存してどちらを選択するかを決めてもよい。その例を図９に示す。図９の変形実施事例は、図８の変形実施例において符号量比較部７１の代わりに符号選択部７２を設けたものである。

図９おける線形予測分析部３１Ｌ、変換部３２Ｌ、量子化部３３Ｌ、逆変換部３４Ｌ、線形予測フィルタ４１Ｌを含む構成は、請求項２２における第２チャネル線形予測分析手段に対応する。図９における残差符号化部４２Ｌ、係数符号化部４３Ｌ、符号合成部４４Ｌを含む構成は、請求項２２における第２チャネル第２符号化手段に対応する。

符号選択部７２は変換部５５Ｍにより得られたP^M個のPARCOR係数k_i ^M(i=1, 2, …, P^M)
の、いずれか少なくとも１つの係数の絶対値が閾値（例えば１）以上の場合は従来と同様の合成符号C_g ^Lを、そうでない場合は合成符号C_g ^Mを子チャネル符号として出力する。前者を選択した場合は、量子化部５６Ｍ，逆変換部５７Ｍ，線形予測フィルタ５８Ｍ、残差符号化部６１Ｍ、重み符号化部６２Ｍ、符号合成部６３Ｍ、係数符号化部６４Ｍ等の処理を行う必要がないので、処理量を減らすことができる。

近似による実施例１
図１０は図４の実施例におけるチャネル間相関を利用した線形予測分析部５４Ｍによる式(18')の計算を、前のフレームの重み係数γ₀を用いて次式により近似計算する場合の実施例を示す。

この近似式から、線形予測係数a_i ^M(i=1, 2, …, P^M)を求める。

図１０を用いて図４と異なる部分について説明する。図１０は図４に対し更に重み係数保持部７３が設けられたものである。重み係数保持部７３には前のフレームの重み係数γが暫定重み係数γ₀として保持されている。チャネル間相関を利用した線形予測分析部Ｍ
５４は以下のStep1からStep3を行う。
Step1：入力された子チャネル信号x^L(n)より式(14)を用いて自己相関R(τ)をτ=0, 1, …
, P^Mについてそれぞれ計算する。
Step2：入力された子チャネル信号x^L(n)と予測残差e^R(n)より式(15)を用いて相互相関C(
τ)をτ=0, 1, …, P^Mについてそれぞれ計算する。
Step3：暫定重み係数γ_０とStep1で得られたR(τ)(τ=0, 1, …, P^M)とStep2で得られたC(τ)(τ=0, 1, …, P^M)を用いて、式(28)から予測係数a_i ^M(i=1, 2, …, P^M)を求める。
後の処理は図４と同様である。この実施例によれば、図４の場合に比べて処理量を減らすことができる。なお、前フレームの重み係数として破線で示すように前フレームの量子化済重み係数^γを暫定重み係数γ₀として使用してもよい。

近似による実施例１の変形例１
図１１は、暫定重み係数γ₀として前のフレームのものを用いずに、一度、親チャネル
信号x^R(n)と子チャネル信号x^L(n)に対し式(1), (2)による通常の線形予測を行って得られる残差信号から暫定重み係数γ₀を求める場合の実施例を示す。

図１１の構成の図１０と異なる部分について説明する。図１１では図１０に設けられていた重み係数保持部７３の代わりに重み計算部５０が設けられる。図１１には更に、線形予測分析部３１Ｌ、変換部３２Ｌ、量子化部３３Ｌ、逆変換部３４Ｌ、線形予測フィルタ４１Ｌが追加されている。

線形予測分析部３１Ｌは入力された子チャネル信号x^L(n)を従来の線形予測分析方法（
レビンソン・ダービン等）により線形予測分析し、予測係数a_i ^L(i=1, 2, …, P^L)を得る
。変換部３２Ｌは予測係数a_i ^L(i=1, 2, …, P^L)をPARCOR係数k_i ^L(i=1, 2, …, P^L)に変換する。量子化部３３Ｌは入力されたPARCOR係数k_i ^L(i=1, 2, …, P^L)を量子化し、量子化
済PARCOR係数^k_i ^L(i=1, 2, …, P^L)を出力する。逆変換部３４Ｌは入力された量子化済PARCOR係数^k_i ^L(i=1, 2, …, P^L)を量子化済予測係数^a_i ^L(i=1, 2, …, P^L)に逆変換する。線形予測フィルタ４１Ｌは量子化済予測係数^a_i ^L(i=1, 2, …, P^L)をフィルタ係数として、入力された親チャネル信号x^L(n)を以下の式でフィルタリングし予測残差e^L(n)を得る。ただし^a₀ ^L=1とする。

重み計算部５０は予測残差信号e^R(n)とe^L(n)を用いて以下の式から暫定重み係数γ₀を
求める。

チャネル間相関を利用した線形予測分析部５４Ｍでは、この暫定重み係数γ₀を用いて
前述の近似による実施例１と同様の処理(Step1からStep3)を行うことで、予測係数を求める。後の処理は図４や図１０と同様である。

図１１の実施例によれば、子チャネル信号から通常の線形予測分析により予測残差を求め、更にそれを使って重み係数を計算する処理を行うので、処理量が大となり、処理時間も長くなるが、図１０の場合に比べてより適正な値の暫定重み係数γ₀を決めることがで
きるので、チャネル間相関を利用した線形予測分析部５４Ｍでの分析精度を高めることができる。

近似による実施例１の変形例２
図１０の実施例においては、重み係数γを重み計算部５１で式(21)により計算したが、重み係数を固定値γ₀としてもよい。その場合の実施例を図１２に示す。この実施例では
、図１０における重み計算部５１は省略され、重み係数保持部７３に予め固定値γ₀が重
み係数として保持されている。この重み係数γ₀がチャネル間相関を利用した線形予測分
析部５４Ｍと重み量子化部５２に与えられる。チャネル間相関を利用した線形予測分析部５４Ｍは、この固定の重み係数γ₀を使って式(28)により線形予測係数a_i ^M(i=1, 2, …, P^M)を計算する。重み付き減算処理部５３では、式(22)における重み係数^γの代わりに固
定の量子化重み係数^γ₀を使って減算処理を行なう。重み符号化部６２Ｍは、量子化重み係数^γ₀を符号化する。

図１２の実施例において、固定の重み係数γ₀の値が復号化側に予め知られていれば、
重み符号化部６２Ｍは不要である。更に、重み係数γ₀の値をγ₀=1に固定した場合は、チャネル間相関を利用した線形予測分析部５４Ｍは式(28)においてγ₀=1として線形予測係数を計算し、重み付き減算処理部５３は式(22)において重み係数^γ=1として減算を行えばよい。従って、重み係数保持部、７３、重み量子化部５２、重み符号化部６２Ｍは不要である。

近似による実施例２
図１３に示す近似相関による実施例は、相互相関の近似として子チャネルの信号x^L(n)
に対して親チャネルの残差信号e^R(n)を用いて次式

のように重み付き減算処理を行う。このような前処理を行った信号~x^M(n)を線形予測分析して得られる予測係数を用いて、子チャネル信号x^L(n)から予測残差信号を求める。ここ
での暫定重み係数γ₀は前のフレームの重み係数γである。

図１３の実施例の構成は、図１０の実施例におけるチャネル間相関を利用した線形予測分析部５４Ｍを、相関近似部54M1と線形予測分析部54M2からなるチャネル間の近似相関を利用した線形予測分析部５４Ｍにより置き換えたものである。

重み係数保持部７３には前のフレームの重み係数γが暫定重み係数γ₀として保持され
ている。相関近似部54M1は、子チャネルの信号x^L(n)と親チャネルの残差信号e^R(n)と暫定重み係数γ₀を用いて、式(31)より、差信号^x^M(n)を出力する。暫定重み係数γ₀は、前フレームにおいて式(21)により重み係数γとして計算される。式(21)の分子は式(15)においてτ=0の場合の相互相関C(0)に相当する。従って、式(31)を使用するこの実施例は、現フレームの相互相関C(0)の代わりに前フレームの相互相関C(0)を使用する、即ち前フレームの相互相関で近似しているといえる。線形予測分析部54M2は入力された差信号^x^M(n)を従来の線形予測分析方法（レビンソン・ダービン等）により線形予測分析し、予測係数a_i ^M(i=1, 2, …, P^M)を得る。後の処理は図４と同様である。

この実施例によれば、式(18’)または式(27)または式(28)を解く必要がないので高速な処理が可能になる。この実施例は、図４〜９の各実施例に適用してもよい。

近似による実施例２の変形例
図１４に示すように、図１１の実施例におけるチャネル間相関を利用した線形予測分析部５４Ｍを図１３の実施例で使用した近似相関を利用した線形予測分析部５４Ｍと置き換えてもよい。動作の説明は省略する。この実施例は、図４〜９の各実施例に適用してもよい。

近似による実施例３
図４などのチャネル間相関を利用した線形予測分析部５４Ｍにおいては、基準値として式(11)中に示される親チャネル残差信号と子チャネル残差信号の差分信号のフレーム内エネルギー{~e^L(n)}²が最小となるように子チャネル信号の線形予測係数を決めていたが、
基準値として次式

のように差分信号の絶対値（振幅値）の和を使うことが考えられる。しかしながらその場合、残差信号は予測係数の１次関数なので、その絶対値を式(16)のように予測係数で微分すると一定値となるか、原点で微分不可となり、残差差分信号の絶対値をそのまま微分する方法では基準値Ｊの最小値を決めることができない。そこで、例えば絶対値の関数を次式

のように連続関数で近似する。ここでδは定数であり、ｑとしては計算が簡単なように例えばq=2とする。従って、

となる。式(34)から(e_n ^M-γe_n ^R)がδより十分に大きいときは、E(e_n ^M)=2(e_n ^M-γe_n ^R)と近似できる。(e_n ^M-γe_n ^R)がδより小さいときは、式(35)から(e_n ^M-γe_n ^R)の微分が１次関数2(e_n ^M-γe_n ^R)で近似できるから(e_n ^M-γe_n ^R)は２次関数で近似できる。なお、重み係数γ
としては、図１２の近似による実施例２と同様に前フレームの重み係数を使用してもよいし、あるいは式（６）により計算した重み係数を使用してもよい。

このように近似した差分信号絶対値による基準値としてのフレーム全体の総和Ｊ（符号量に対応）は

により計算できる。近似した差分信号絶対値を最小にするためには次式のように式(37)についての予測係数a_i ^M(i=1, 2, …, P^M)による偏微分を０とおいて解けばよい。

暫定残差差分信号(e_n ^M-γe_n ^R)は、式（１）と同様に予測係数a_i ^Mの関数である。即ち、dJ/da_i ^M=0となるi=1, 2, …, P^Mのa_i ^MについてP^M個の連立方程式を解けばよい。

この実施例によれば、処理時間はかかるが、圧縮率の向上が期待でき、従って、符号量の削減が期待できる。この実施例は、図４〜９の各実施例に適用してもよい。

近似による実施例３の変形例
上述の近似による実施例３において、式(38)を０とおかず、最急降下法（勾配降下法）を用いて予測係数を求めることもできる。即ち、入力子チャネル信号x^L(n)と、親チャネ
ル残差信号e_n ^Rと、暫定重み係数γとを使って、以下の処理により求める。
Step1：通常の線形予測分析を用いて子チャネル信号から予測係数a_i ^M(i=1, 2, …, P^M)を求める。ここで、係数ベクトルを

と表すことにする。
Step2：前式(38)により勾配

を求める。
Step3：予測係数を次式

により更新する。α(n)は勾配ベクトルの反対方向へ動く距離を決め、刻み幅、あるいは
学習係数と呼ばれる。
Step4：更新された予測係数Ｗを使って残差信号e_n ^Mを求め、式(32)の絶対値和Ｊを計算する。
Step5：|Ｗ(n)−Ｗ(n-1)|が所定値以下になったか判定することによりＪが収束したかを
判定し、収束していなければ、Ｗ(n-1)←Ｗ(n)としてStep2に戻り再び処理を繰り返し、
収束していればＷ(n)を予測係数a_i ^M(i=1, 2, …, P^M)として出力する。

この変形例は、図４〜９の各実施例に適用してもよい。基準値を最小にする予測係数を求める方法は、他にもニュートン法、準ニュートン法、遺伝的アルゴリズムなどを用いても可能である。

その他の変形
前述の各実施例においては、例えば線形予測分析部１１Ｒで求めた予測係数a_i ^Rを変換
部１２ＲでPARCOR係数k_i ^Rに変換した場合を示したが、これら線形予測分析部と変換部の
代わりにチャネル信号から直接PARCOR係数を求めるPARCOR係数算出部と置き換えてもよい。他の線形予測部と変換部の組についても同様である。

上述した各実施例は２チャネル信号の場合を示したが、２チャネルよりチャネル数が多い場合は、非特許文献１に示されているように、例えば残差信号のエネルギーあるいは絶対値の和が小さくなるようなペアを決め、それぞれのペアについて上述した符号化を行なえばよい。その場合、１つまたは複数のチャネルについてはそれぞれ他のチャネルと重複して複数のペアを作ってもよいし、１つまたは複数のチャネルについてはそれぞれ単独で符号化してもよい。ロスレス符号化の場合は、親チャネルを表す符号も出力する。ただし、入力が２チャネルの場合には、重み係数符合の有無により親子関係が明示的なので、親チャネルを表す符号は省略してもよい。

上述したこの発明の各実施例による符号化方法は、コンピュータで実行可能なプログラムとして実施してもよい。また、そのプログラムを読み取り可能な記録媒体に記録しておき、コンピュータによりその記録媒体から読み出したプログラムを実行してもよい。

図１５は従来の方法と、この発明の図８による方法により市販の音楽コンパクトディスク３８曲をロスレス符号化した場合の平均圧縮率を比較したものである。予測次数１０，３０，５０のいずれの場合もこの発明による符号化の方が圧縮率（符号化後のデータ量／符号化前のデータ量）が小さくなっていることが示されている。

Claims (24)

1. 複数サンプルで構成されるフレーム毎に入力された複数チャネルの信号に対応する符号を生成するマルチチャネル符号化方法であり、
   少なくとも１つのチャネル、以下第１チャネルと呼ぶ、の信号を線形予測分析して第１チャネル線形予測係数と第１チャネル残差信号を生成する第１チャネル線形予測分析ステップと、
   上記第１チャネル以外の少なくとも１つのチャネル、以下第２チャネルと呼ぶ、の信号からその残差信号と上記第１チャネル残差信号の差分の基準値が最小となるように第２チャネル線形予測係数を求め、その第２チャネル線形予測係数に基づいて上記第２チャネル信号の残差信号を第２チャネル残差信号として生成するチャネル間相関を利用した線形予測分析ステップと、
   上記第１チャネル残差信号と上記第２チャネル残差信号間の重み付き減算処理により残差差分信号を生成する重み付き減算ステップと、
   上記第１チャネル線形予測係数に対応するPARCOR係数と上記第１チャネル残差信号を符号化して第１チャネル符号を出力し、少なくとも上記第２チャネル線形予測係数に対応するPARCOR係数と上記残差差分信号を符号化して第２チャネル符号を出力する符号化ステップと、
   上記第２チャネル信号を線形予測分析して第２チャネル第２線形予測係数と第２チャネル第２残差信号とを生成する第２チャネル線形予測分析ステップと、
   上記第２チャネル第２残差信号と上記第２チャネル第２線形予測係数に対応するPARCOR係数とを符号化して第２チャネル第２符号を出力する第２チャネル第２符号化ステップと、
   上記第２チャネル線形予測係数に対応するPARCOR係数の少なくとも１つの絶対値が所定値以上の場合は上記第２チャネル第２符号を出力し、そうでない場合は上記第２チャネル符号を出力する符号選択ステップと、
   を含むことを特徴とするマルチチャネル信号符号化方法。
2. 請求項１記載のマルチチャネル信号符号化方法において、上記第２チャネル信号を線形予測分析して第２チャネル第２残差信号を生成する第２チャネル第２線形予測分析ステップと、上記第１チャネル残差信号の基準値と上記第２チャネル第２残差信号の基準値を比較し、その比較結果に基づいて上記第１チャネル信号と上記第２チャネル信号の入れ替えを制御する比較制御ステップを更に含むことを特徴とするマルチチャネル信号符号化方法。
3. 請求項１記載のマルチチャネル信号符号化方法において、上記第１チャネル信号と上記第２チャネル信号を入れ替えないときの上記第１チャネル符号と上記第２チャネル符号の合計符号量と、入れ替えたときの合計符号量を比較し、合計符号量の小さい方を選択出力すると共にどちらを選択したかを表す情報を出力する選択出力ステップを更に含むことを特徴とするマルチチャネル信号符号化方法。
4. 請求項１乃至３のいずれか記載のマルチチャネル信号符号化方法において、上記チャネル間相関を利用した線形予測分析ステップは、上記第２チャネル信号の残差信号と上記第１チャネル残差信号との重み付き減算で得られる残差差分信号のエネルギーを、第２チャネル線形予測係数を変数として含む式で表し、その式を第２チャネル線形予測係数のそれぞれの次数の係数で偏微分して得られる式を上記第２チャネル信号の自己相関と上記第１チャネル残差信号と上記第２チャネル信号間の相互相関とを使って表し、その式を０とおいて解くことにより上記第２チャネル線形予測係数を求めるステップであることを特徴とするマルチチャネル信号符号化方法。
5. 請求項４記載のマルチチャネル信号符号化方法において、上記第１チャネル線形予測分析ステップは、上記第１チャネル信号x^R(n)からP^R次の上記第１チャネル線形予測係数a_i ^R(i=1, 2, …, P^R)を求め、さらに上記第１チャネル残差信号を次式
   

   

   
   により生成し、ただしa₀ ^R=1とし、
   上記チャネル間相関を利用した線形予測分析ステップは、τを０からP^Mまでの整数とし、上記第２チャネル信号x^L(n)の自己相関R(τ)と、上記第１チャネル残差信号e^R(n)と上記第２チャネル信号x^L(n)間の相互相関C(τ)を次式
   

   

   
   で表すと、P^M次の上記第２チャネル線形予測係数a_i ^M(i=1, 2, …, P^M)を次式
   

   

   
   により計算し、上記第２チャネル残差信号e^M(n)を上記第２チャネル信号x^L(n)と上記第２チャネル線形予測係数a_i ^Mから計算するステップであり、
   上記重み付き減算ステップは、重み係数γを
   

   

   
   により計算する重み計算ステップと、上記第２チャネル残差信号e^M(n)と上記重み係数γに基づいて重み付けした上記第１チャネル残差信号γe^R(n)との差分を上記残差差分信号~e^M(n)として計算する重み付き減算処理ステップを含むことを特徴とするマルチチャネル信号符号化方法。
6. 請求項５記載のマルチチャネル信号符号化方法において、上記チャネル間相関を利用した線形予測分析ステップは、上記第１チャネル差分信号の複数タップの重み付き減算により上記残差差分信号を求めることを特徴とするマルチチャネル信号符号化方法。
7. 請求項５記載のマルチチャネル信号符号化方法において、上記チャネル間相関を利用した線形予測分析ステップは、上記第１チャネル差分信号の時間差を考慮した複数タップの重み付き減算により上記残差差分信号を求めることを特徴とするマルチチャネル信号符号化方法。
8. 請求項４記載のマルチチャネル信号符号化方法において、上記第１チャネル線形予測分析ステップは、上記第１チャネル信号x^R(n)からP^R次の線形予測係数a_i ^R(i=1, 2, …, P^R)を求め、さらに上記第１チャネル残差信号を次式
   

   

   
   により生成し、ただしa₀ ^R=1とし、
   上記チャネル間相関を利用した線形予測分析ステップは、τを０からP^Mまでの整数とし、上記第２チャネル信号をx^L(n)とし、上記第２チャネル信号x^L(n)の自己相関R(τ)と、上記第１チャネル残差信号e^R(n)と上記第２チャネル信号x^L(n)間の相互相関C(τ)を次式
   

   

   
   で表すと、P^M次の上記第２チャネル線形予測係数a_i ^M(i=1, 2, …, P^M)を次式
   

   

   
   により計算し、上記第２チャネル残差信号e^M(n)を上記第２チャネル信号x^L(n)と上記第２チャネル線形予測係数a_i ^Mから計算するステップであり、
   上記重み付き減算ステップは、重み係数γを
   

   

   
   により計算する重み計算ステップと、上記第２チャネル残差信号e^M(n)と上記重み係数γに基づいて重み付けした上記第１チャネル残差信号γe^R(n)との差分を上記残差差分信号~e^M(n)として計算する重み付き減算処理ステップを含むことを特徴とするマルチチャネル信号符号化方法。
9. 請求項４記載のマルチチャネル信号符号化方法において、上記第１チャネル線形予測分析ステップは、上記第１チャネル信号x^R(n)からP^R次の上記第１チャネル線形予測係数a_i ^R(i=1, 2, …, P^R)を求め、さらに上記第１チャネル残差信号を次式
   

   

   
   により生成し、ただしa₀ ^R=1とし、
   上記チャネル間相関を利用した線形予測分析ステップは、τを０からP^Mまでの整数とし、上記第２チャネル信号x^L(n)の自己相関R(τ)と、上記第１チャネル残差信号e^R(n)と上記第２チャネル信号x^L(n)間の相互相関C(τ)を次式
   

   

   
   で表すと、前フレームの重み係数を暫定重み係数γ₀として使ってP^M次の上記第２チャネ
   ル線形予測係数a_i ^M(i=1, 2, …, P^M)を次式
   

   

   
   により計算し、上記第２チャネル残差信号e^M(n)を上記第２チャネル信号x^L(n)と上記第２チャネル線形予測係数a_i ^Mから計算するステップであり、
   上記重み付き減算ステップは、重み係数γを
   

   

   
   により計算する重み計算ステップと、上記第２チャネル残差信号e^M(n)と上記重み係数γに基づいて重み付けした上記第１チャネル残差信号γe^R(n)との差分を上記残差差分信号~e^M(n)として計算する重み付き減算処理ステップを含むことを特徴とするマルチチャネル信号符号化方法。
10. 請求項４記載のマルチチャネル信号符号化方法において、上記第２チャネル信号x^L(n)のみからその残差信号を第２チャネル第２残差信号e^L(n)として生成する第２チャネル線形予測分析ステップと、上記第１チャネル残差信号e^R(n)と上記第２チャネル残差信号e^L(n)から暫定重み係数γ₀を次式
    

    

    
    により求める暫定重み係数計算ステップとを更に含み、
    上記第１チャネル線形予測分析ステップは、上記第１チャネル信号x^R(n)からP^R次の上記第１チャネル線形予測係数a_i ^R(i=1, 2, …, P^R)を求め、さらに上記第１チャネル残差信号を次式
    

    

    
    により生成し、ただしa₀ ^R=1とし、
    上記チャネル間相関を利用した線形予測分析ステップは、τを０からP^Mまでの整数とし、上記第２チャネル信号x^L(n)の自己相関R(τ)と、上記第１チャネル残差信号e^R(n)と上記第２チャネル信号x^L(n)間の相互相関C(τ)を次式
    

    

    
    で表すと、上記暫定重み係数計算ステップにより計算された暫定重み係数γ₀を使ってP^M次の上記第２チャネル線形予測係数a_i ^M(i=1, 2, …, P^M)を次式
    

    

    
    により計算し、上記第２チャネル残差信号e^M(n)を上記第２チャネル信号x^L(n)と上記第２チャネル線形予測係数a_i ^Mから計算するステップであり、
    上記重み付き減算ステップは、重み係数γを
    

    

    
    により計算する重み計算ステップと、上記第２チャネル残差信号e^M(n)と上記重み係数γに基づいて重み付けした上記第１チャネル残差信号γe^R(n)との差分を上記残差差分信号~e^M(n)として計算する重み付き減算処理ステップを含むことを特徴とするマルチチャネル信号符号化方法。
11. 請求項１乃至３のいずれか記載のマルチチャネル信号符号化方法において、上記チャネル間相関を利用した線形予測分析ステップは、前フレームの重み係数を暫定重み係数として使って上記第２チャネル信号を上記第１チャネル残差信号により重み付き減算処理して差信号を生成する相関近似ステップと、上記差信号を線形予測分析し、それによって得られる予測係数を上記第２チャネル線形予測係数として出力する差信号線形予測分析ステップとを含むことを特徴とするマルチチャネル信号符号化方法。
12. 請求項１乃至３のいずれか記載のマルチチャネル信号符号化方法において、上記第２チャネル信号のみからその残差信号を第２チャネル第２残差信号として生成する第２チャネル線形予測分析ステップと、上記第１チャネル残差信号と上記第２チャネル残差信号から暫定重み係数求める暫定重み係数計算ステップとを更に含み、
    上記チャネル間相関を利用した線形予測分析ステップは、相互相関の近似として上記暫定重み係数計算ステップで計算した上記暫定重み係数を使って上記第２チャネル信号を上記第１チャネル残差信号により重み付き減算処理して差信号を生成する相関近似ステップと、上記差信号を線形予測分析し、それによって得られる予測係数を上記第２チャネル線形予測係数として出力する差信号線形予測分析ステップとを含むことを特徴とするマルチチャネル信号符号化方法。
13. 請求項１記載のマルチチャネル信号符号化方法において、上記チャネル間相関を利用した線形予測分析ステップは、上記第２チャネル信号の残差信号と上記第１チャネル残差信号との重み付き減算で得られる残差差分信号の絶対値を連続関数で近似するステップと、その近似式を第２チャネル線形予測係数を変数として含む式で表し、その式を第２チャネル線形予測係数のそれぞれの次数の係数で偏微分して得られる式を上記第２チャネル信号の自己相関と上記第１チャネル残差信号と上記第２チャネル信号間の相互相関とを使って表し、その式により上記第２チャネル線形予測係数を求めるステップを含むことを特徴とするマルチチャネル信号符号化方法。
14. 請求項１３記載のマルチチャネル信号符号化方法において、上記自己相関と相互相関であらわされる式を０とおいて解くことにより上記第２チャネル線形予測係数を求めることを特徴とするマルチチャネル信号符号化方法。
15. 請求項１３記載のマルチチャネル信号符号化方法において、上記自己相関と相互相関で表される式から最急降下法により上記第２チャネル線形予測係数を求めることを特徴とするマルチチャネル信号符号化方法。
16. 複数サンプルで構成されるフレーム毎に入力された複数チャネルの信号に対応する符号を生成するマルチチャネル符号化装置であり、
    少なくとも１つのチャネル、以下第１チャネルと呼ぶ、の第１チャネル信号を線形予測分析して第１チャネル線形予測係数と第１チャネル残差信号を生成する第１チャネル線形予測分析手段と、
    上記第１チャネル以外の少なくとも１つのチャネル、以下第２チャネルと呼ぶ、の信号からその残差信号と上記第１チャネル残差信号の差分の基準値が最小となるように第２チャネル線形予測係数を求め、その第２チャネル線形予測係数に基づいて上記第２チャネル信号の残差信号を第２チャネル残差信号として生成するチャネル間相関を利用した線形予測分析手段と、
    上記第１チャネル残差信号と上記第２チャネル残差信号間の重み付き減算処理により残差差分信号を生成する重み付き減算手段と、
    上記第１チャネル線形予測係数に対応するPARCOR係数と上記第１チャネル残差信号を符号化して第１チャネル符号を出力する第１チャネル符号化手段と、
    少なくとも上記第２チャネル線形予測係数に対応するPARCOR係数と上記残差差分信号を符号化して第２チャネル符号を出力する第２チャネル符号化手段と、
    上記第２チャネル信号を線形予測分析して第２チャネル第２線形予測係数と第２チャネル第２残差信号とを生成する第２チャネル線形予測分析手段と、
    上記第２チャネル第２残差信号と上記第２チャネル第２線形予測係数に対応するPARCOR係数とを符号化して第２チャネル第２符号を出力する第２チャネル第２符号化手段と、
    上記第２チャネル線形予測係数に対応するPARCOR係数の少なくとも１つの絶対値が所定値以上の場合は上記第２チャネル第２符号を出力し、そうでない場合は上記第２チャネル符号を出力する符号選択手段と、
    含むことを特徴とするマルチチャネル信号符号化装置。
17. 請求項１６記載のマルチチャネル信号符号化装置において、上記第２チャネル信号を線形予測分析して第２チャネル第２残差信号を生成する第２チャネル第２線形予測分析手段と、上記第１チャネル信号と上記第２チャネル信号を入れ替え可能な入れ替え手段と、上記第１チャネル残差信号の基準値と上記第２チャネル第２残差信号の基準値を比較し、その比較結果に基づいて上記入れ替え手段を制御する比較制御手段を更に含むことを特徴とするマルチチャネル信号符号化装置。
18. 請求項１６記載のマルチチャネル信号符号化装置において、上記第１チャネル信号と上記第２チャネル信号を入れ替え可能な入力切替手段と、上記入力切替手段が、上記第１チャネル信号と上記第２チャネル信号を入れ替えないときの上記第１チャネル符号と上記第２チャネル符号の合計符号量と、入れ替えたときの合計符号量を比較し、合計符号量の小さい方を選択出力すると共にどちらを選択したかを表す情報を出力する選択出力手段とを更に含むことを特徴とするマルチチャネル信号符号化装置。
19. 請求項１６乃至１８のいずれか記載のマルチチャネル信号符号化装置において、上記チャネル間相関を利用した線形予測分析手段は、上記第２チャネル信号の残差信号と上記第１チャネル残差信号との重み付き減算で得られる残差差分信号のエネルギーを、第２チャネル線形予測係数を変数として含む式で表し、その式を第２チャネル線形予測係数のそれぞれの次数の係数で偏微分して得られる式を上記第２チャネル信号の自己相関と上記第１チャネル残差信号と上記第２チャネル信号間の相互相関とを使って表し、その式を０とおいて解くことにより上記第２チャネル線形予測係数を求める手段であることを特徴とするマルチチャネル信号符号化装置。
20. 請求項１６乃至１８のいずれか記載のマルチチャネル信号符号化装置において、前フレームの重み係数を暫定重み係数として保持する重み係数保持手段が更に設けられており、上記チャネル間相関を利用した線形予測分析手段は、相互相関の近似として上記重み係数保持手段からの上記暫定重み係数を使って上記第２チャネル信号を上記第１チャネル残差信号により重み付き減算処理して差信号を生成する相関近似部と、上記差信号を線形予測分析し、それによって得られる予測係数を上記第２チャネル線形予測係数として出力する差信号線形予測分析部とを含むことを特徴とするマルチチャネル信号符号化装置。
21. 請求項１６乃至１８のいずれか記載のマルチチャネル信号符号化装置において、上記第２チャネル信号のみからその残差信号を第２チャネル第２残差信号として生成する第２チャネル線形予測分析手段と、上記第１チャネル残差信号と上記第２チャネル残差信号から暫定重み係数求める暫定重み係数計算手段とを更に含み、
    上記チャネル間相関を利用した線形予測分析手段は、相互相関の近似として上記暫定重み係数計算手段からの上記暫定重み係数を使って上記第２チャネル信号を上記第１チャネル残差信号により重み付き減算処理して差信号を生成する相関近似部と、上記差信号を線形予測分析し、それによって得られる予測係数を上記第２チャネル線形予測係数として出力する差信号線形予測分析部とを含むことを特徴とするマルチチャネル信号符号化装置。
22. 請求項１６乃至１８のいずれか記載のマルチチャネル信号符号化装置において、上記チャネル間相関を利用した線形予測分析手段は、上記第２チャネル信号の残差信号と上記第１チャネル残差信号との重み付き減算で得られる残差差分信号の絶対値を連続関数で近似し、その近似式を第２チャネル線形予測係数を変数として含む式で表し、その式を第２チャネル線形予測係数のそれぞれの次数の係数で偏微分して得られる式を上記第２チャネル信号の自己相関と上記第１チャネル残差信号と上記第２チャネル信号間の相互相関とを使って表し、その式により上記第２チャネル線形予測係数を求める手段であることを特徴とするマルチチャネル信号符号化装置。
23. コンピュータに請求項１乃至１５のいずれか記載の方法の各ステップを実行させるためのプログラム。
24. 請求項２３記載のプログラムが記録された、コンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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