JP5190359B2 - 符号化装置及び符号化方法 - Google Patents

Description

本発明は、信号を符号化して伝送する通信システムに用いられる符号化装置及び符号化方法に関する。

インターネット通信に代表されるパケット通信システムや、移動通信システムなどで音声・楽音信号を伝送する場合、音声・楽音信号の伝送効率を高めるため、圧縮・符号化技術がよく使われる。また、近年では、単に低ビットレートで音声・楽音信号を符号化するという一方で、より広帯域の音声・楽音信号を符号化する技術に対するニーズが高まっている。

このようなニーズに対して、符号化後の情報量を大幅に増加させることなく広帯域の音声・楽音信号を符号化する様々な技術が開発されてきている。例えば、特許文献１には、一定時間分の入力音響信号を変換して得られるスペクトルデータのうち、周波数の高域部の特徴を補助情報として生成し、これを低域部の符号化情報とあわせて出力する技術が開示されている。具体的には、周波数の高域部のスペクトルデータを複数のグループに分け、各グループにおいて、当該グループのスペクトルと最も近似する低域部のスペクトルを特定する情報を前述した補助情報としている。

また、特許文献２には、高域信号を複数のサブバンドに分割し、このサブバンドごとに、サブバンド内の信号と低域信号との類似度を判定し、その判定結果に応じて、補助情報の構成（サブバンド内の振幅パラメータ、類似する低域信号の位置パラメータ、高域・低域間の残差信号パラメータ）を変更する技術が開示されている。
特開２００３−１４０６９２号公報 特開２００４−００４５３０号公報

しかしながら、上記特許文献１及び特許文献２に開示の技術では、高域信号（高域部のスペクトルデータ）を生成するために、高域部と近似する、あるいは類似する低域信号の判定を行っているが、それは高域信号の各サブバンド（グループ）に対して行われるため、計算の処理量が非常に多くなってしまう。また、各バンドに対して上記の処理を行うため、計算量と同様に、補助情報を符号化するために必要となる情報量についても多くなってしまう。

また、上記特許文献１及び特許文献２に開示の技術では、入力信号の低域部のスペクトルデータと同じく入力信号の高域部のスペクトルデータに対して類似度判定が行われており、低域部のスペクトルデータが量子化によって歪んだ場合は考慮されてはいないため、低域部のスペクトルデータが量子化で歪んだ場合は音質が極端に劣化する可能性がある。

本発明の目的は、広帯域信号の低域部のスペクトルデータに基づいて、高域部のスペクトルデータを符号化する際、極めて少ない情報量及び処理演算量による符号化を実現し、さらに低域部のスペクトルデータに大きな量子化歪みが生じた場合でも、品質の良い復号化信号を得る符号化装置及び符号化方法を提供することである。

本発明の符号化装置は、入力信号を符号化し、第１符号化情報を生成する第１符号化手段と、前記第１符号化情報を復号化し、復号化信号を生成する復号化手段と、前記入力信号及び前記復号化信号を直交変換し、それぞれの信号について直交変換係数を生成する直交変換手段と、前記入力信号の直交変換係数と前記復号化信号の直交変換係数との差分に基づいて、前記復号化信号の低域部分のうち、前記入力信号の高域部分の一部に最も近似する部分を探索し、前記最も近似する部分に関する第２符号化情報を生成する第２符号化手段と、前記第１符号化情報と前記第２符号化情報とを統合する統合手段と、を具備する。

本発明の符号化方法は、入力信号を符号化し、第１符号化情報を生成する第１符号化工程と、前記第１符号化情報を復号化し、復号化信号を生成する復号化工程と、前記入力信号及び前記復号化信号を直交変換し、それぞれの信号について直交変換係数を生成する直交変換工程と、前記入力信号の直交変換係数と前記復号化信号の直交変換係数との差分に基づいて、前記復号化信号の低域部分のうち、前記入力信号の高域部分の一部に最も近似する部分を探索し、前記最も近似する部分に関する第２符号化情報を生成する第２符号化工程と、前記第１符号化情報と前記第２符号化情報とを統合する統合工程と、を含む。

本発明によれば、広帯域信号の低域部のスペクトルデータに基づいて、高域部のスペクトルデータを符号化する際、極めて少ない情報量及び処理演算量による符号化を実現し、さらに低域部のスペクトルデータに大きな量子化歪みが生じた場合でも、品質の良い復号化信号を得ることができる。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１に係る符号化装置及び復号化装置を有する通信システムの構成を示すブロック図である。図１において、通信システムは、符号化装置と復号化装置とを備え、それぞれ伝送路を介して通信可能な状態となっている。なお、伝送路は無線でも有線でも良く、無線と有線が混在していても良い。

符号化装置１０１は、入力信号をＮサンプルずつ区切り（Ｎは自然数）、Ｎサンプルを１フレームとしてフレーム毎に符号化を行う。ここで、符号化の対象となる入力信号をｘ_ｎ（ｎ＝０、・・・、Ｎ−１）と表すこととする。ｎは、Ｎサンプルずつ区切られた入力信号のうち、信号要素のｎ＋１番目であることを示す。符号化された入力情報（符号化情報）は伝送路１０２を介して復号化装置１０３に符号化情報を送信する。

復号化装置１０３は、伝送路１０２を介して符号化装置１０１から送信された符号化情報を受信し、これを復号化し出力信号を得る。

図２は、図１に示した符号化装置１０１の内部構成を示すブロック図である。入力信号のサンプリング周波数をＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}とすると、ダウンサンプリング処理部２０１は、入力信号のサンプリング周波数をＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}からＳＲ_ｂａｓｅまでダウンサンプリングし（ＳＲ_ｂａｓｅ＜ＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}）、ダウンサンプリングした入力信号をダウンサンプリング後入力信号として、低域符号化部２０２に出力する。

低域符号化部２０２は、ダウンサンプリング処理部２０１から出力されたダウンサンプリング後入力信号に対して、ＣＥＬＰタイプの音声符号化方法を用いて符号化を行って低域成分情報源符号を生成し、生成した低域成分情報源符号を低域復号化部２０３及び符号化情報統合部２０７に出力する。なお、低域符号化部２０２の詳細については後述する。

低域復号化部２０３は、低域符号化部２０２から出力された低域成分情報源符号に対して、ＣＥＬＰタイプの音声復号化方法を用いて復号化を行って低域成分復号化信号を生成し、生成した低域成分復号化信号をアップサンプリング処理部２０４に出力する。なお、低域復号化部２０３の詳細については後述する。

アップサンプリング処理部２０４は、低域復号化部２０３から出力された低域成分復号化信号のサンプリング周波数をＳＲ_ｂａｓｅからＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}までアップサンプリングし、アップサンプリングした低域成分復号化信号をアップサンプリング後低域成分復号化信号として、直交変換処理部２０５に出力する。

直交変換処理部２０５は、前述した信号要素に対応してバッファｂｕｆ１_n、及びｂｕｆ２_n（ｎ＝０、…、Ｎ−１）を内部に有し、式（１）及び式（２）によりそれぞれ０を初期値として初期化する。

次に、直交変換処理部２０５における直交変換処理について、その計算手順と内部バッファへのデータ出力に関して説明する。

直交変換処理部２０５は、入力信号ｘ_n、及び、アップサンプリング処理部２０４から出力されたアップサンプリング後低域成分復号化信号ｙ_nを修正離散コサイン変換（ＭＤＣＴ：Modified Discrete Cosine Transform）し、式（３）及び式（４）により入力信号のＭＤＣＴ係数Ｘ_k、及び、アップサンプリング後低域成分復号化信号ｙ_nのＭＤＣＴ係数Ｙ_kを求める。

ここで、ｋは１フレームにおける各サンプルのインデックスを示す。直交変換処理部２０５は、入力信号ｘ_nとバッファｂｕｆ１_nとを結合させたベクトルであるｘ_n’を以下の式（５）により求める。また、直交変換処理部２０５は、アップサンプリング後低域成分復号化信号ｙ_nとバッファｂｕｆ２_nとを結合させたベクトルであるｙ_n’を以下の式（６）により求める。

次に、直交変換処理部２０５は、式（７）及び式（８）によりバッファｂｕｆ１_n及びｂｕｆ２_nを更新する。

そして、直交変換処理部２０５は、入力信号のＭＤＣＴ係数Ｘ_k及びアップサンプリング後低域成分復号化信号のＭＤＣＴ係数Ｙ_kを高域符号化部２０６に出力する。

高域符号化部２０６は、直交変換処理部２０５から出力された入力信号のＭＤＣＴ係数Ｘ_k及びアップサンプリング後低域成分復号化信号のＭＤＣＴ係数Ｙ_kの値から高域成分情報源符号を生成し、生成した高域成分情報源符号を符号化情報統合部２０７に出力する。なお、高域符号化部２０６の詳細については後述する。

符号化情報統合部２０７は、低域符号化部２０２から出力された低域成分情報源符号と、高域符号化部２０６から出力された高域成分情報源符号とを統合し、統合された情報源符号に対し、必要であれば伝送誤り符号などを付加した上でこれを符号化情報として伝送路１０２に出力する。

次に、図２に示した低域符号化部２０２の内部構成について図３を用いて説明する。ここでは、低域符号化部２０２において、ＣＥＬＰタイプの音声符号化を行う場合について説明する。

前処理部３０１は、入力信号に対し、ＤＣ成分を取り除くハイパスフィルタ処理、後続
する符号化処理の性能改善を図る波形整形処理又はプリエンファシス処理を行い、これらの処理を施した信号（Xin）をＬＰＣ分析部３０２及び加算部３０５に出力する。

ＬＰＣ分析部３０２は、前処理部３０１から出力されたXinを用いて線形予測分析を行い、分析結果（線形予測係数）をＬＰＣ量子化部３０３に出力する。

ＬＰＣ量子化部３０３は、ＬＰＣ分析部３０２から出力された線形予測係数（ＬＰＣ）の量子化処理を行い、量子化ＬＰＣを合成フィルタ３０４に出力すると共に、量子化ＬＰＣを表す符号（Ｌ）を多重化部３１４に出力する。

合成フィルタ３０４は、ＬＰＣ量子化部３０３から出力された量子化ＬＰＣに基づくフィルタ係数により、後述する加算部３１１から出力される駆動音源に対してフィルタ合成を行って合成信号を生成し、合成信号を加算部３０５に出力する。

加算部３０５は、合成フィルタ３０４から出力された合成信号の極性を反転させて、極性を反転させた合成信号を前処理部３０１から出力されたXinに加算することにより誤差信号を算出し、誤差信号を聴覚重み付け部３１２に出力する。

適応音源符号帳３０６は、過去に加算部３１１によって出力された駆動音源をバッファに記憶しており、後述するパラメータ決定部３１３から出力された信号により特定される過去の駆動音源から１フレーム分のサンプルを適応音源ベクトルとして切り出して、乗算部３０９に出力する。

量子化利得生成部３０７は、パラメータ決定部３１３から出力された信号によって特定される量子化適応音源利得と量子化固定音源利得とをそれぞれ乗算部３０９及び乗算部３１０に出力する。

固定音源符号帳３０８は、パラメータ決定部３１３から出力された信号によって特定される形状を有するパルス音源ベクトルを固定音源ベクトルとして乗算部３１０に出力する。なお、パルス音源ベクトルに拡散ベクトルを乗算して得られたものを固定音源ベクトルとして乗算部３１０に出力しても良い。

乗算部３０９は、量子化利得生成部３０７から出力された量子化適応音源利得を、適応音源符号帳３０６から出力された適応音源ベクトルに乗じて、加算部３１１に出力する。また、乗算部３１０は、量子化利得生成部３０７から出力された量子化固定音源利得を、固定音源符号帳３０８から出力された固定音源ベクトルに乗じて、加算部３１１に出力する。

加算部３１１は、乗算部３０９から出力された利得乗算後の適応音源ベクトルと、乗算部３１０から出力された利得乗算後の固定音源ベクトルとをベクトル加算し、加算結果である駆動音源を合成フィルタ３０４及び適応音源符号帳３０６に出力する。なお、適応音源符号帳３０６に出力された駆動音源は、適応音源符号帳３０６のバッファに記憶される。

聴覚重み付け部３１２は、加算部３０５から出力された誤差信号に対して聴覚的な重み付けを行って符号化歪みとしてパラメータ決定部３１３に出力する。

パラメータ決定部３１３は、聴覚重み付け部３１２から出力された符号化歪みを最小とする適応音源ベクトル、固定音源ベクトル及び量子化利得を、適応音源符号帳３０６、固定音源符号帳３０８及び量子化利得生成部３０７からそれぞれ選択し、選択結果を示す適
応音源ベクトル符号（Ａ）、固定音源ベクトル符号（Ｆ）及び量子化利得符号（Ｇ）を多重化部３１４に出力する。

多重化部３１４は、ＬＰＣ量子化部３０３から出力された量子化ＬＰＣを表す符号（Ｌ）、パラメータ決定部３１３から出力された適応音源ベクトル符号（Ａ）、固定音源ベクトル符号（Ｆ）及び量子化利得符号（Ｇ）を多重化して低域成分情報源符号として、低域復号化部２０３及び符号化情報統合部２０７に出力する。

次に、図２に示した低域復号化部２０３の内部構成について図４を用いて説明する。ここでは、低域復号化部２０３において、ＣＥＬＰタイプの音声復号化を行う場合について説明する。

多重化分離部４０１は、低域符号化部２０２から出力された低域成分情報源符号を個々の符号（Ｌ）、（Ａ）、（Ｇ）、（Ｆ）に分離する。分離されたＬＰＣ符号（Ｌ）はＬＰＣ復号化部４０２に出力され、分離された適応音源ベクトル符号（Ａ）は適応音源符号帳４０３に出力され、分離された量子化利得符号（Ｇ）は量子化利得生成部４０４に出力され、分離された固定音源ベクトル符号（Ｆ）は固定音源符号帳４０５に出力される。

ＬＰＣ復号化部４０２は、多重化分離部４０１から出力された符号（Ｌ）から量子化ＬＰＣを復号化し、復号化した量子化ＬＰＣを合成フィルタ４０９に出力する。

適応音源符号帳４０３は、多重化分離部４０１から出力された適応音源ベクトル符号（Ａ）で指定される過去の駆動音源から１フレーム分のサンプルを適応音源ベクトルとして取り出して乗算部４０６に出力する。

量子化利得生成部４０４は、多重化分離部４０１から出力された量子化利得符号（Ｇ）で指定される量子化適応音源利得と量子化固定音源利得とを復号化し、量子化適応音源利得を乗算部４０６に出力し、量子化固定音源利得を乗算部４０７に出力する。

固定音源符号帳４０５は、多重化分離部４０１から出力された固定音源ベクトル符号（Ｆ）で指定される固定音源ベクトルを生成し、乗算部４０７に出力する。

乗算部４０６は、適応音源符号帳４０３から出力された適応音源ベクトルに量子化利得生成部４０４から出力された量子化適応音源利得を乗算して、加算部４０８に出力する。また、乗算部４０７は、固定音源符号帳４０５から出力された固定音源ベクトルに量子化利得生成部４０４から出力された量子化固定音源利得を乗算して、加算部４０８に出力する。

加算部４０８は、乗算部４０６から出力された利得乗算後の適応音源ベクトルと、乗算部４０７から出力された利得乗算後の固定音源ベクトルとを加算して駆動音源を生成し、駆動音源を合成フィルタ４０９及び適応音源符号帳４０３に出力する。

合成フィルタ４０９は、ＬＰＣ復号化部４０２によって復号化されたフィルタ係数を用いて、加算部４０８から出力された駆動音源のフィルタ合成を行い、合成した信号を後処理部４１０に出力する。

後処理部４１０は、合成フィルタ４０９から出力された信号に対して、ホルマント強調やピッチ強調といったような音声の主観的な品質を改善する処理や、定常雑音の主観的品質を改善する処理などを施し、低域成分復号化信号としてアップサンプリング処理部２０４に出力する。

次に、図２に示した高域符号化部２０６の内部構成について図５を用いて説明する。近似部分探索部５０１は、直交変換処理部２０５から出力されたアップサンプリング後の低域成分復号化信号のＭＤＣＴ係数Ｙ_kと、直交変換処理部２０５から出力された入力信号のＭＤＣＴ係数Ｘ_kの先頭からＭサンプルの部分との誤差Ｄが最小となる時の探索結果位置ｔ_ＭＩＮ（ｔ＝ｔ_ＭＩＮ）、及びその時のゲインβを算出する。なお、誤差Ｄ及びゲインβは、それぞれ式（９）、式（１０)のように求められる。

ここで、近似部分探索部５０１における近似部分探索の様子を概念的に図６Ａ及び図６Ｂに示す。図６Ａは、入力信号スペクトルを示し、入力信号の高域部（３．５ｋＨｚ〜７．０ｋＨｚ）のうち先頭部分を枠で囲っている。図６Ｂは、図６Ａに示した枠内のスペクトルと近似するスペクトルを復号化信号の低域部先頭から順次探索する様子を示している。

近似部分探索部５０１は、入力信号のＭＤＣＴ係数Ｘ_k、アップサンプリング後低域成分復号化信号のＭＤＣＴ係数Ｙ_k、算出した探索結果位置ｔ_ＭＩＮ及びゲインβを振幅比調整部５０２に出力する。

振幅比調整部５０２は、アップサンプリング後低域成分復号化信号のＭＤＣＴ係数Ｙ_kに対して、式（１１）のように探索結果位置ｔ_ＭＩＮからＳＲ_ｂａｓｅ／ＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}×（Ｎ−１）までの部分（Ｘ_kが途中でゼロになっている場合はゼロになる前までの部分）を切り出し、これにゲインβを掛けた値を複製元スペクトルデータＺ１_kとする。

次に、振幅比調整部５０２は、複製元スペクトルデータＺ１_kから一時スペクトルデータＺ２_kを生成する。具体的には、振幅比調整部５０２は、高域成分のスペクトルデータの長さ（（１−ＳＲ_ｂａｓｅ／ＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}）×Ｎ）を複製元スペクトルデータＺ１_kの長さ（ＳＲ_ｂａｓｅ／ＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}×Ｎ−１−ｔ_ＭＩＮ）で割り、その商の回数分だけ、複製元スペクトルデータＺ１_kを連続するように一時スペクトルデータＺ２_kのｋ＝ＳＲ_ｂａｓｅ／ＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}×Ｎ−１の部分から繰り返しコピーした後、高域成分のスペクトルデータの長さ（（１−ＳＲ_ｂａｓｅ／ＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}）×Ｎ）を複製元スペクトルデータＺ１_kの長さ（ＳＲ_ｂａｓｅ／ＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}×Ｎ−１−ｔ_ＭＩＮ）で割った余りのサンプル数分だけ複製元スペクトルデータＺ１_kの先頭から、一時スペクトルデータＺ２_kの最後尾の部分にコピーする。

また、振幅比調整部５０２は、Ｘ_kが途中でゼロになっている場合には、前述した高域成分のスペクトルデータの長さ（（１−ＳＲ_ｂａｓｅ／ＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}）×Ｎ）にＸ_kがゼロである部分の長さを加え、Ｘ_kが途中でゼロになっている部分から一時スペクトルデータＺ２_kに対して複製元スペクトルデータＺ１_kをコピーし始めるものとする。

次に、振幅比調整部５０２は、一時スペクトルデータＺ２_kの振幅比を調整する。具体的には、まず、入力信号のＭＤＣＴ係数Ｘ_k及び一時スペクトルデータＺ２_kの高域部分（ｋ＝ＳＲ_ｂａｓｅ／ＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}×Ｎ、…、Ｎ−１）を複数のバンドに分割する。

なお、ここでは、前述した処理において、一時スペクトルデータＺ２_kがｋ＝ＳＲ_ｂａｓｅ／ＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}×Ｎの部分からコピーされた場合について説明する。振幅比調整部５０２は、入力信号のＭＤＣＴ係数Ｘ_k及び一時スペクトルデータＺ２_kの高域部分に対して、式（１２）のようにしてバンド毎の振幅比α_ｊを算出する。なお、式（１２）において、ＮＵＭ＿ＢＡＮＤはバンド数を表し、ｂａｎｄ＿ｉｎｄｅｘ（ｊ）はバンドｊを構成するインデックスのうち、最小のサンプルインデックスを表すものとする。

図７に、振幅比調整部５０２における処理の様子を概念的に示す。図７では、図６（ｂ）における低域部から探索された近似部分に基づいて、高域部のスペクトルを生成する様子を示している（ＮＵＭ＿ＢＡＮＤ＝５の場合）。

振幅比調整部５０２は、式（１２）により得られたバンド毎の振幅比α_ｊ、探索結果位置ｔ_ＭＩＮ、ゲインβを量子化部５０３に出力する。

量子化部５０３は、予め備えられたコードブックを用いて、振幅比調整部５０２から出力されたバンド毎の振幅比α_ｊ、探索結果位置ｔ_ＭＩＮ、ゲインβの量子化を行い、得られた各コードブックのインデックスを高域成分情報源符号として、符号化情報統合部２０７に出力する。

なお、ここでは、バンド毎の振幅比α_ｊ、探索結果位置ｔ_ＭＩＮ、ゲインβをそれぞれ別に量子化するものとし、選択されたコードブックのインデックスをそれぞれ、ｃｏｄｅ＿Ａ、ｃｏｄｅ＿Ｔ、ｃｏｄｅ＿Ｂとする。また、量子化方法は、コードブックの中から量子化対象との距離（二乗誤差）が最も小さいコードベクトル（あるいはコード）を選択するという量子化方法とするが、この量子化方法については既知であるため、詳細な説明は省略する。

図８は、図１に示した復号化装置１０３の内部構成を示すブロック図である。符号化情報分離部６０１は、入力された符号化情報の中から低域成分情報源符号と高域成分情報源符号とを分離し、分離した低域成分情報源符号を低域復号化部６０２に出力し、分離した高域成分情報源符号を高域復号化部６０５に出力する。

低域復号化部６０２には、符号化情報分離部６０１から出力された低域成分情報源符号に対して、ＣＥＬＰタイプの音声復号化方法を用いて復号化を行って低域成分復号化信号
を生成し、生成した低域成分復号化信号をアップサンプリング処理部６０３に出力する。なお、低域復号化部６０２の構成については、前述した低域復号化部２０３と同じであるため、その詳細な説明は省略する。

アップサンプリング処理部６０３は、低域復号化部６０２から出力された低域成分復号化信号のサンプリング周波数をＳＲ_ｂａｓｅからＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}までアップサンプリングし、アップサンプリングした低域成分復号化信号をアップサンプリング後低域成分復号化信号として、直交変換処理部６０４に出力する。

直交変換処理部６０４は、アップサンプリング処理部６０３から出力されたアップサンプリング後低域成分復号化信号に対して直交変換処理（ＭＤＣＴ）を施し、アップサンプリング後低域成分復号化信号のＭＤＣＴ係数Ｙ’_kを算出し、このＭＤＣＴ係数Ｙ’_kを高域復号化部６０５に出力する。直交変換処理部６０４の構成については、前述した直交変換処理部２０５と同じであるため、その詳細な説明は省略する。

高域復号化部６０５は、直交変換処理部６０４から出力されたアップサンプリング後低域成分復号化信号のＭＤＣＴ係数Ｙ’_kと、符号化情報分離部６０１から出力された高域成分情報源符号とから高域成分を含む信号を生成し、これを出力信号とする。

次に、図８に示した高域復号化部６０５の内部構成について図９を用いて説明する。逆量子化部７０１は、予め備えられたコードブックに対して、符号化情報分離部６０１から出力された高域成分情報源符号（ｃｏｄｅ＿Ａ、ｃｏｄｅ＿Ｔ、ｃｏｄｅ＿Ｂ）の逆量子化を行い、得られたバンド毎の振幅比α_ｊ、探索結果位置ｔ_ＭＩＮ、ゲインβを近似部分生成部７０２に出力する。具体的には、各コードブックから、高域成分情報源符号（ｃｏｄｅ＿Ａ、ｃｏｄｅ＿Ｔ、ｃｏｄｅ＿Ｂ）で示されるベクトル及び値をそれぞれバンド毎の振幅比α_ｊ、探索結果位置ｔ_ＭＩＮ、ゲインβとし、近似部分生成部７０２に出力する。なお、ここでは、量子化部５０３と同じく、バンド毎の振幅比α_ｊ、探索結果位置ｔ_ＭＩＮ、ゲインβをそれぞれ別のコードブックを用いて逆量子化するものとする。

近似部分生成部７０２は、直交変換処理部６０４から出力されたアップサンプリング後の低域成分のＭＤＣＴ係数Ｙ’_kと、逆量子化部７０１から出力された探索位置結果ｔ_ＭＩＮ、及びゲインβとから、ＭＤＣＴ係数Ｙ’の高域部分（ｋ＝ＳＲ_ｂａｓｅ／ＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}×Ｎ、…、Ｎ−１）を生成する。具体的には、まず、式（１３）により、複製元スペクトルデータＺ１’_kを生成する。

また、Ｙ’_kが途中でゼロになっている場合には、複製元スペクトルデータＺ１’_kは式（１３）においてｋがｔ_ＭＩＮからＹ’_kがゼロになる前までの部分とする。

次に、近似部分生成部７０２は、式（１３）により算出した複製元スペクトルデータＺ１’_kから一時スペクトルデータＺ２’_kを生成する。具体的には、近似部分生成部７０２は、高域成分のスペクトルデータの長さ（（１−ＳＲ_ｂａｓｅ／ＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}）×Ｎ）を複製元スペクトルデータＺ１’_kの長さ（ＳＲ_ｂａｓｅ／ＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}×Ｎ−１−ｔ_ＭＩＮ）で割り、その商の回数分だけ複製元スペクトルデータＺ１’_kを連続するように一時スペクトルデータＺ２’_kのｋ＝ＳＲ_ｂａｓｅ／ＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}×Ｎ−１の部分から繰り返しコピーした後、高域成分のスペクトルデータの長さ（（１−ＳＲ_ｂａｓｅ／ＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}）×Ｎ）を複製元スペクトルデータＺ１’_kの長さ（ＳＲ_ｂａｓｅ／ＳＲ_{ｉｎ
ｐｕｔ}×Ｎ−１−ｔ_ＭＩＮ）で割った余りのサンプル数分だけ複製元スペクトルデータＺ１’_kの先頭から、一時スペクトルデータＺ２’_kの最後尾の部分にコピーする。

また、近似部分生成部７０２は、Ｙ’_kが途中でゼロになっている場合には、前述した高域成分のスペクトルデータの長さ（（１−ＳＲ_ｂａｓｅ／ＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}）×Ｎ）にＹ’_kがゼロである部分の長さを加え、Ｙ’_kが途中でゼロになっている部分から一時スペクトルデータＺ２’_kに対して複製元スペクトルデータＺ１’_kをコピーし始めるものとする。

次に、近似部分生成部７０２は、式（１４）のようにして一時スペクトルデータＺ２’_kの低域部分にＹ’_kの低域部分の値をコピーする。なお、ここでは、前述した処理において、一時スペクトルデータＺ２’_kがｋ＝ＳＲ_ｂａｓｅ／ＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}×Ｎの部分からコピーされた場合について説明する。

近似部分生成部７０２は、算出した一時スペクトルデータＺ２’_kとバンド毎の振幅比α_ｊを振幅比調整部７０３に出力する。

振幅比調整部７０３は、近似部分生成部７０２から出力された一時スペクトルデータＺ２’_kとバンド毎の振幅比α_ｊとから、式（１５）のようにして一時スペクトルデータＺ３’_kを算出する。ここで、式（１５）中のα_ｊは各バンドの振幅比であり、ｂａｎｄ＿ｉｎｄｅｘ（ｊ）はバンドｊを構成するインデックスのうち、最小のサンプルインデックスを表す。

振幅比調整部７０３は、式（１５）により算出された一時スペクトルデータＺ３’_kを直交変換処理部７０４に出力する。

直交変換処理部７０４は、バッファｂｕｆ’_kを内部に有し、式（１６）により初期化される。

直交変換処理部７０４は、振幅比調整部７０３から出力された一時スペクトルデータＺ３’_kを用いて、式（１７）により復号化信号Ｙ”_ｎを求める。

ここで、Ｚ３”_kは、一時スペクトルデータＺ３’_kとバッファｂｕｆ’_kとを結合させたベクトルであり、式（１８）により求める。

次に、直交変換処理部７０４は、式（１９）によりバッファｂｕｆ’_kを更新する。

直交変換処理部７０４は、復号化信号Ｙ”_ｎを出力信号として得る。

このように実施の形態１によれば、符号化対象となる信号の高域部のスペクトルデータを該信号の低域部のスペクトルデータに基づいて生成する際、高域部のスペクトルデータの一部分（先頭部分）に関してのみ、量子化後の低域部のスペクトルデータに対して近似部分探索を行い、その結果を元に高域部のスペクトルデータを生成することにより、極めて少ない情報量及び処理演算量で、広帯域信号の低域部のスペクトルデータに基づいて高域部のスペクトルデータを符号化することができ、さらに低域部のスペクトルデータに大きな量子化歪みが生じた場合でも品質の良い復号化信号を得ることができる。

（実施の形態２）
実施の形態１では、アップサンプリング後の低域成分復号化信号のＭＤＣＴ係数と、入力信号のＭＤＣＴ係数の高域成分の先頭部分に対して近似部分探索を行い、復号化時に高域成分のＭＤＣＴ係数を生成するためのパラメータを算出する方法について説明したが、本発明の実施の形態２では、入力信号のＭＤＣＴ係数の高域成分の中でもより低域ほど重要視する重み付け近似部分探索方法について説明する。

本発明の実施の形態２に係る通信システムは、実施の形態１の図１に示した構成と同様であるので、図１を援用し、また、本発明の実施の形態２に係る符号化装置は、実施の形態１の図２に示した構成と同様であるので、図２を援用し、それぞれ重複する説明は省略する。ただし、図２に示した構成のうち、高域符号化部２０６は実施の形態１と異なる機能を有するので、以下、高域符号化部２０６について図５を援用して説明する。

近似部分探索部５０１は、直交変換処理部２０５から出力されたアップサンプリング後の低域成分復号化信号のＭＤＣＴ係数Ｙ_kと、直交変換処理部２０５から出力された入力信号のＭＤＣＴ係数Ｘ_kの先頭からＭサンプルの部分（Ｍは２以上の整数とする）との誤差Ｄ２が最小となる時の探索結果位置ｔ_ＭＩＮ（ｔ＝ｔ_ＭＩＮ）、及びその時のゲインβ２を算出する。なお、誤差Ｄ２及びゲインβ２は、それぞれ式（２０）、式（２１）のように求められる。

ここで、式（２０）におけるＷ_ｉは、誤差Ｄ２（距離）計算時に乗ぜられる０．０〜１．０程度の値を有する重みである。具体的には、誤差サンプルのインデックスが小さいほど（低域側のＭＤＣＴ係数ほど）大きな重みが設定される。Ｗ_ｉの一例を式（２２）に示す。

このように、低域のＭＤＣＴ係数ほど大きい重みで距離計算を行うことにより、低域成分と高域成分との接続部の歪みが重要視された探索が可能となる。

振幅比調整部５０２及び量子化部５０３の構成については、実施の形態１において説明した処理と同じであるため、その詳細な説明は省略する。

以上、符号化装置１０１について説明した。なお、復号化装置１０３の構成については、実施の形態１において説明した構成と同じであるため、その詳細な説明は省略する。

このように実施の形態２によれば、符号化対象となる信号の高域部のスペクトルデータを該信号の低域部のスペクトルデータに基づいて生成する際、誤差サンプルのインデックスが小さいほど大きな重みをつけた距離計算を行い、高域部のスペクトルデータの一部分（先頭部分）に関してのみ、量子化後の低域部のスペクトルデータに対して近似部分探索を行い、その結果を元に高域部のスペクトルデータを生成することにより、極めて少ない情報量及び処理演算量で、広帯域信号の低域部のスペクトルデータに基づいて聴感的に品質の高い高域部のスペクトルデータを符号化することができ、さらに低域部のスペクトルデータに大きな量子化歪みが生じた場合でも品質の良い復号化信号を得ることができる。

なお、本実施の形態では、符号化対象となる信号の高域部のスペクトルデータを該信号の低域部のスペクトルデータに基づいて生成する際、高域部のスペクトルデータの一部分（先頭部分）に関してのみ、量子化後の低域部のスペクトルデータに対して近似部分探索を行う場合について説明したが、本発明はこれに限らず、高域部のスペクトルデータの全部分についても、上述したような重み付けを距離計算に適用することができる。

また、本実施の形態では、符号化対象となる信号の高域部のスペクトルデータを該信号の低域部のスペクトルデータに基づいて生成する際、誤差サンプルのインデックスが小さいほど大きな重みをつけた距離計算を行い、高域部のスペクトルデータの一部分（先頭部
分）に関してのみ、量子化後の低域部のスペクトルデータに対して近似部分探索を行い、その結果を元に高域部のスペクトルデータを生成する方法について説明したが、本発明はこれに限らず、複製元スペクトルデータの長さを探索時の評価尺度に導入する方法についても同様に適用できる。具体的には、複製元スペクトルデータの長さが長くなるような探索結果、すなわち、探索位置がより低域側のエントリが選ばれやすくなるようにすることによって、高域部のスペクトルデータの複製が複数回にわたることにより生じる不連続部の数を減らしたり、生じる不連続部の位置をより高域部側に配置したりするなどして、出力信号の品質をより向上させることができる。

なお、上記各実施の形態では、生成する高域部のスペクトルデータのＭＤＣＴ係数のインデックスをＳＲ_ｂａｓｅ／ＳＲ_{ｉｎｐｕｔ}×（Ｎ−１）からとして説明したが、本発明はこれに限らず、サンプリング周波数にかかわらず、低域のスペクトルデータがゼロになった部分から高域部のスペクトルデータを同様にして生成する場合にも適用される。また、ユーザ及びシステム側から指定されたインデックスから高域部のスペクトルデータを生成する場合にも適用される。

なお、上記各実施の形態では、低域符号化部においてＣＥＬＰタイプの音声符号化方式を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限らず、ＣＥＬＰタイプ以外の音声・楽音符号化方式によってダウンサンプリング後入力信号を符号化する場合にも適用される。低域復号化部についても同様である。

また、信号処理プログラムを、メモリ、ディスク、テープ、ＣＤ、ＤＶＤ等の機械読み取り可能な記録媒体に記録、書き込みをし、動作を行う場合についても、本発明は適用することができ、本実施の形態と同様の作用・効果を得ることができる。

また、上記各実施の形態では、本発明をハードウェアで構成する場合を例にとって説明したが、本発明はソフトウェアで実現することも可能である。

また、上記各実施の形態の説明に用いた各機能ブロックは、典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現される。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部または全てを含むように１チップ化されてもよい。ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。

また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサーを利用してもよい。

さらには、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてありえる。

２００６年５月１０日出願の特願２００６−１３１８５２の日本出願および２００７年２月２７日出願の特願２００７−０４７９３１の日本出願に含まれる明細書、図面および要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。

本発明にかかる符号化装置及び符号化方法は、広帯域信号の低域部のスペクトルデータに基づいて、高域部のスペクトルデータを符号化する際、極めて少ない情報量及び処理演算量による符号化を実現し、さらに低域部のスペクトルデータに大きな量子化歪みが生じ
た場合でも、品質の良い復号化信号を得ることができ、例えば、パケット通信システム、移動通信システムなどに適用できる。

本発明の実施の形態１及び２に係る符号化装置及び復号化装置を有する通信システムの構成を示すブロック図 図１に示した符号化装置の構成を示すブロック図 図２に示した低域符号化部の内部構成を示すブロック図 図２に示した低域復号化部の内部構成を示すブロック図 図２に示した高域符号化部の内部構成を示すブロック図 図５に示した近似部分探索部における近似部分探索の様子を概念的に示す図 図５に示した振幅比調整部における処理の様子を概念的に示す図 図１に示した復号化装置の構成を示すブロック図 図８に示した高域復号化部の内部構成を示すブロック図

Claims (7)

1. 入力信号を符号化し、第１符号化情報を生成する第１符号化手段と、
   前記第１符号化情報を復号化し、復号化信号を生成する復号化手段と、
   前記入力信号及び前記復号化信号を直交変換し、それぞれの信号について直交変換係数を生成する直交変換手段と、
   前記入力信号の直交変換係数と前記復号化信号の直交変換係数との差分に基づいて、前記復号化信号の低域部分のうち、前記入力信号の高域部分の一部に最も近似する部分を探索し、前記最も近似する部分に関する第２符号化情報を生成する第２符号化手段と、
   前記第１符号化情報と前記第２符号化情報とを統合する統合手段と、
   を具備する符号化装置。
2. 前記第２符号化手段は、前記探索の結果を用いて、第１直交変換係数を算出し、算出した前記第１直交変換係数の振幅及び前記入力信号の直交変換係数の振幅が等しくなるように前記第１直交変換係数の振幅を調整する請求項１に記載の符号化装置。
3. 前記第１符号化手段は、ＣＥＬＰタイプの符号化方法を用いて符号化する請求項１に記載の符号化装置。
4. 前記第２符号化手段は、前記差分に対して、低域ほど大きい重みを乗算し、この乗算結果を用いて前記探索を行う請求項１に記載の符号化装置。
5. 前記第２符号化手段は、前記差分に対して、探索位置としてより低域側のエントリを選択させる重みを乗算し、この乗算結果を用いて前記探索を行う請求項１に記載の符号化装置。
6. 入力信号を符号化し、第１符号化情報を生成する第１符号化工程と、
   前記第１符号化情報を復号化し、復号化信号を生成する復号化工程と、
   前記入力信号及び前記復号化信号を直交変換し、それぞれの信号について直交変換係数を生成する直交変換工程と、
   前記入力信号の直交変換係数と前記復号化信号の直交変換係数との差分に基づいて、前記復号化信号の低域部分のうち、前記入力信号の高域部分の一部に最も近似する部分を探索し、前記最も近似する部分に関する第２符号化情報を生成する第２符号化工程と、
   前記第１符号化情報と前記第２符号化情報とを統合する統合工程と、
   を具備する符号化方法。
7. コンピュータに、
   入力信号を符号化し、第１符号化情報を生成する第１符号化工程と、
   前記第１符号化情報を復号化し、復号化信号を生成する復号化工程と、
   前記入力信号及び前記復号化信号を直交変換し、それぞれの信号について直交変換係数を生成する直交変換工程と、
   前記入力信号の直交変換係数と前記復号化信号の直交変換係数との差分に基づいて、前記復号化信号の低域部分のうち、前記入力信号の高域部分の一部に最も近似する部分を探索し、前記最も近似する部分に関する第２符号化情報を生成する第２符号化工程と、
   前記第１符号化情報と前記第２符号化情報とを統合する統合工程と、
   を実行させる符号化プログラム。

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