JP5587599B2 - 量子化方法、符号化方法、量子化装置、符号化装置、逆量子化方法、復号化方法、逆量子化装置、復号化装置、処理装置 - Google Patents

量子化方法、符号化方法、量子化装置、符号化装置、逆量子化方法、復号化方法、逆量子化装置、復号化装置、処理装置 Download PDF

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Description

本発明は、入力信号の符号化及び復号化に係り、さらに詳細には、入力信号に対して圧縮効率を高めるための量子化及び逆量子化のための入力信号の量子化及び逆量子化方法と装置、入力信号の符号化及び復号化方法と装置に関する。
情報を含んでいる入力信号の波形は、本来の振幅において連続的であり、時間上でも連続的なアナログ信号である。したがって、波形を離散信号として表現するために、Ａ／Ｄ（Ａｎａｌｏｇ−ｔｏ−Ｄｉｇｉｔａｌ）変換が必要である。前記Ａ／Ｄ変換を行うためには、２つの過程を必要とする。一つは、時間上の連続信号を離散信号に変える標本化過程であり、他の一つは、可能な振幅の数を有限な値で制限するための振幅量子化過程である。すなわち、振幅の量子化は、時間ｎで入力振幅ｘ（ｎ）を可能な振幅の有限な集合のうち一元素であるｙ（ｎ）に変換する過程である。
オーディオ信号の保存／復元方式も、最近デジタル信号処理技術の発達によって、既存のアナログ信号を標本化及び量子化過程を経てデジタル信号であるＰＣＭ（Ｐｕｌｓｅ Ｃｏｄｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）データに変換してＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）及びＤＡＴ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｕｄｉｏ Ｔａｐｅ）のような記録／保存媒体に信号を保存しておいた後、ユーザが必要時に保存された信号を再び再生して聞ける技術が開発されて、一般人に普遍化されて使われている。このようなデジタル方式による保存／復元方式は、ＬＰ（Ｌｏｎｇ−Ｐｌａｙ Ｒｅｃｏｒｄ）とテープ（Ｔａｐｅ）のようなアナログ方式に比べて、音質の向上及び保存期間による劣化を克服したが、デジタルデータが大きすぎて保存及び伝送に問題を示した。
このような問題を解決するために、デジタル音声信号を圧縮するためにＤＰＣＭ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ Ｐｕｌｓｅ Ｃｏｄｅ Ｍｏｄｕｌａｔｏｎ）やＡＤＰＣＭ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ Ｐｕｌｓｅ Ｃｏｄｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）の方法が開発された。前記方法を使用して、デジタル音声信号のデータ量を減らそうとする努力があったが、信号の種類によって効率性に大きい差がある。最近、ＩＳＯ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ）によって標準化作業がなされたＭＰＥＧ（ＭｏｖｉｎｇＰｉｃｔｕｒｅｓＥｘｐｅｒｔＧｒｏｕｐ）／ａｕｄｉｏ技法やドルビ（Ｄｏｌｂｙ）によって開発されたＡＣ（Ａｕｄｉｏ Ｃｏｄｅｃ）−２／ＡＣ−３技法では、人間の心理音響モデルを利用してデータ量を減らす方法を使用した。このような方法は、信号の特性に関係なく、効率的なデータ量の減少に大きく寄与した。
ＭＰＥＧ−１／ａｕｄｉｏ、ＭＰＥＧ−２／ａｕｄｉｏやＡＣ−２／ＡＣ−３のような既存のオーディオ信号圧縮技法では、時間領域の信号を一定サイズのブロックに縛って周波数領域の信号に変換する。そして、この変換された信号を人間の心理音響モデルを利用してスカラー量子化を行う。このような量子化技法は、単純であるが、入力サンプルが統計的に独立的であるとしても、最適ではない。もちろん、入力サンプルが統計的に従属的であれば、さらに不十分である。このような問題点のため、エントロピー符号化のような無損失符号化やある種類の適応量子化を含んで符号化を行う。したがって、単純なＰＣＭデータのみを保存する方式よりは、非常に複雑な過程を経、ビットストリームは、量子化されたＰＣＭデータだけでなく、信号を圧縮するための付加的な情報で構成されている。
ＭＰＥＧ／ａｕｄｉｏ標準やＡＣ−２／ＡＣ−３方式は、既存のデジタル符号化に比べて、１／６ないし１／８に減った６４Ｋｂｐｓ〜３８４Ｋｂｐｓのビット率でＣＤ音質とほぼ同じ音質を提供する。このような理由のため、ＭＰＥＧ／ａｕｄｉｏ標準は、ＤＡＢ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｕｄｉｏ Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ）、インターネットフォン、ＡＯＤ（Ａｕｄｉｏ ｏｎ Ｄｅｍａｎｄ）及びマルチメディアシステムのようなオーディオ信号の保存と伝送とに重要な役割を行うと予想される。
ＭＰＥＧ−１／２オーディオ符号化技術は、サブバンドフィルタリングを行った後、サブバンドサンプルを心理音響で提示したビット割当情報を利用して線形量子化して、ビットパッキング過程を経て符号化を完了する。前記量子化過程で、線形量子化器は、データの分布が均一な場合、最適の性能を示す。しかし、線形量子化器は、低い割当ビット数では信号歪曲が著しいという問題点がある。
実際のデータの分布は、均一な分布ではないガウスあるいはラプラス分布に近似した分布を示す。このような場合には、それぞれの分布に合うように量子化器を設計することが望ましく、ＭＳＥ（Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅｄ Ｅｒｒｏｒ）側面で、最適の結果を示すことができる。ＭＰＥＧ−２／４のＡＡＣなど、一般オーディオ符号化器は、
Figure 0005587599
 の非線形量子化器を利用する。これは、ＭＤＣＴのサンプル分布と心理音響的な側面とを考慮して設計された。しかし、多様な入力信号に対して同じ量子化器を利用しており、このような点は、ビット率で効率的に符号化し難く、音質の劣化をもたらすことができ、高い音質を得るために、複雑度が上昇するという問題点がある。
本発明が解決しようとする技術的課題は、ビット率及び歪曲率を考慮して、所定の入力信号に対して最適の量子化方式を提供する入力信号の量子化及び逆量子化方法と装置を提供することである。
本発明が解決しようとする他の技術的課題は、ビット率及び歪曲率を考慮して、所定の入力信号に対して最適の量子化方式を提供する入力信号の符号化及び復号化方法と装置を提供することである。
前記課題を達成するために、本発明による入力信号の量子化方法は、入力信号の分布特性によって、量子化のためのスケールの種類を表す量子化スケールタイプを検出するステップと、検出された量子化スケールタイプによって、入力信号を量子化するステップとを含む。
望ましくは、量子化スケールタイプを検出するステップは、一般化ガウス分布を入力信号の分布にマッチングさせる一般化ガウス分布変数を検出するステップと、検出された一般化ガウス分布変数を使用して、入力信号を符号化するための割当ビット数と入力信号に対する歪曲率との相関関係を検出するステップと、検出された相関関係から入力信号の歪曲率に対応する量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターを検出するステップとを含む。
前記他の課題を達成するために、本発明による入力信号の符号化方法は、入力信号の分布特性によって、量子化のためのスケールの種類を表す量子化スケールタイプを検出するステップと、検出された量子化スケールタイプによって、入力信号を量子化するステップと、量子化された入力信号を符号化するステップとを含む。
前記他の課題を達成するために、本発明による入力信号の逆量子化方法は、入力信号の歪曲率に対応する量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターによって、入力信号を逆量子化するステップを含む。
前記他の課題を達成するために、本発明による入力信号の復号化方法は、入力信号を復号化するステップ及び復号化された入力信号の歪曲率に対応する量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターによって、復号化された入力信号を逆量子化するステップを含む。
前記他の課題を達成するために、本発明による入力信号の量子化装置は、入力信号の分布特性によって、量子化のためのスケールの種類を表す量子化スケールタイプを検出するタイプ検出部及び検出された量子化スケールタイプによって、入力信号を量子化する量子化部を備える。
望ましくは、タイプ検出部は、一般化ガウス分布を入力信号の分布にマッチングさせる一般化ガウス分布変数を検出する変数検出部と、検出された一般化ガウス分布変数を使用して、入力信号を符号化するための割当ビット数と入力信号に対する歪曲率との相関関係を検出する相関関係検出部と、検出された相関関係から入力信号の歪曲率に対応する量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターを検出するスケールタイプ及びファクター検出部と、を備える。
前記他の課題を達成するために、本発明による入力信号の符号化装置は、入力信号の分布特性によって、量子化のためのスケールの種類を表す量子化スケールタイプを検出するタイプ検出部と、検出された量子化スケールタイプによって、入力信号を量子化する量子化部と、量子化された入力信号を符号化する符号化部と、を備える。
前記他の課題を達成するために、本発明による入力信号の逆量子化装置は、入力信号の歪曲率に対応する量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターによって、入力信号を逆量子化する逆量子化部を備える。
前記他の課題を達成するために、本発明による入力信号の復号化装置は、入力信号を復号化する復号化部及び復号化された入力信号の歪曲率に対応する量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターによって、復号化された入力信号を逆量子化する逆量子化部を備える。
本発明による入力信号の量子化及び逆量子化方法と装置、入力信号の符号化及び復号化方法と装置は、均等スケーラ量子化方式の問題点に該当する低い割当ビット数による符号化時の信号歪曲を最小化しうる。
また、本発明による入力信号の量子化及び逆量子化方法と装置、入力信号の符号化及び復号化方法と装置は、非均等スケーラ量子化方式のように、複雑度を上昇させるか、または最適のスケールを設定するための相当量の付加情報なしにも入力信号の圧縮効率を改善しうる。
また、本発明による入力信号の量子化及び逆量子化方法と装置、入力信号の符号化及び復号化方法と装置は、入力信号のビット割当数に対応する歪曲率のトレードオフを考慮して信号を符号化及び復号化しうる。
以下、本発明による入力信号の量子化方法を、添付された図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明による入力信号の量子化方法を説明するための一実施形態のフローチャートである。
入力信号の分布特性によって、量子化のためのスケールの種類を表す量子化スケールタイプを検出する（第１ステップ）。
図２は、図１に示された第１ステップを説明するための一実施形態のフローチャートである。
一般化ガウス分布を入力信号の分布にマッチングさせる一般化ガウス分布変数を検出する（第１０ステップ）。入力信号として、特にオーディオ信号が入力される。一般化ガウス分布は、確率分布のガウスべき指数αによって媒介変数が決定された分布の集合である。ガウスべき指数αは、分布の尖度を調整する。一般化ガウス分布関数は、次の式（１）の通りである。
Figure 0005587599
 ここで、Γは、ガンマ関数である。

ガウスべき指数αがα＝１であれば、一般化ガウス分布は、標準ラプラス分布となり、ガウスべき指数αがα＝２であれば、一般化ガウス分布は、正規分布となる。
前述したガウスべき指数αを、以下で一般化ガウス分布変数と称す。
図３は、入力信号の実際分布及び実際分布に近似した一般化ガウス分布の一例を示す図である。図３に示したように、入力信号の実際分布は、周波数領域に変換されたサンプルによる頻度をグラフで表現したものである。このような実際分布と近似した一般化ガウス分布を検索して、実際分布と近似した一般化ガウス分布をなす一般化ガウス分布変数αを検出することが第１０ステップで行われる。図２に示した実際分布に類似した一般化ガウス分布変数αは、α＝０.５である時ということが確認できる。
入力信号の実際分布に類似した一般化ガウス分布変数を検出するために、カイ２乗尺度を使用する。カイ２乗尺度は、次の式（２）の通りである。
Figure 0005587599
 ここで、ｌは、周波数領域に変換されたサンプルの数を意味し、ｍは、サンプルｉの実際分布された頻度大きさを意味し、ｎは、全てのサンプルの頻度大きさの総和を意味し、ｐｉは、一般化ガウス分布でサンプルｉに対する確率を意味する。
式（２）から次の式（３）を類推しうる。
Figure 0005587599
 式（３）から分かるように、一般化ガウス分布変数のうち、カイ２乗尺度を最低にする変数αが入力信号に近似した一般化ガウス分布変数として検出される。
一方、第１０ステップで、入力信号の実際分布に対する標準偏差を検出する。検出された入力信号に対する標準偏差は、後述するスケールファクター検出時に使われる。
第１０ステップ後に、検出された一般化ガウス分布変数を使用して、入力信号を符号化するための割当ビット数と入力信号に対する歪曲率との相関関係を検出する（第１２ステップ）。一般化ガウス分布変数のそれぞれの値に対応する相関関係情報が予め保存されている。相関関係情報は、割当ビット数と歪曲率とがなすグラフについての情報を有する。
図４Ａないし図４Ｄは、一般化ガウス分布変数値による割当ビット数と歪曲率との相関関係を示す図である。図４Ａないし図４Ｄのそれぞれに４個の曲線が表示されている。このような４個の曲線は、後述する量子化スケールタイプによる割当ビット数と歪曲率との相関関係をそれぞれ表す曲線である。
図４Ａないし図４Ｄに示したような割当ビット数と歪曲率との相関関係を表す情報が一般化ガウス分布変数値別にそれぞれ保存されている。図４Ａないし図４Ｄは、一般化ガウス分布変数αがα＝０.２５、α＝０.５、α＝１.００、α＝２.００である場合のみを示しているが、これは、例示的なものであり、それ以外に多くの一般化ガウス分布変数に対応する相関関係情報が保存されている。
例えば、第１０ステップで検出された入力信号に対応する一般化ガウス分布変数αがα＝０.２５であれば、第１２ステップであらかじめ保存された相関関係情報のうち、α＝０.２５に該当する図３Ａの相関関係情報を検出する。
第１２ステップ後に、検出された相関関係から入力信号の歪曲率に対応する量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターを検出する（第１４ステップ）。このとき、入力信号の歪曲率に対して最低の割当ビット数を有する量子化スケールタイプが検出される。入力信号の歪曲率は、一例として心理音響モデリングを通じて決定されうる。すなわち、入力信号に対して、ある程度歪曲を許容しつつ符号化するか否かに対して、量子化ノイズを最小可聴限界以下となるように心理音響モデリングを行うことによって、入力信号の歪曲率が決定される。
量子化スケールは、入力信号の量子化において、ある程度の大きさに量子化するかを規定する要素である。量子化スケールタイプは、入力信号の歪曲率がどのように設定されるかによって、量子化スケールを異なって適用するために設けられた量子化スケールの種類を意味する。量子化スケールタイプを規定する式（４）は、次の通りである。
Figure 0005587599
 ここで、Ｓｉは、量子化スケールタイプを意味し、Ｔｊは、量子化スケールを意味する。
図５は、量子化スケールタイプの一例を示す図である。図５に示したように、４つのスケールタイプが示されている。量子化スケールタイプＳ１は、ｉ＝１であるので、前述した式（４）によって、Ｔ１＝１、Ｔ２＝２、Ｔ３＝３、Ｔ４＝４、Ｔ５＝５、Ｔ６＝６のスケールを有する。また、量子化スケールタイプＳ２は、ｉ＝２であるので、前述した式（４）によって、Ｔ１＝２、Ｔ２＝３、Ｔ３＝４、Ｔ４＝５、Ｔ５＝６、Ｔ６＝７のスケールを有する。また、量子化スケールタイプＳ３は、ｉ＝３であるので、前述した式（４）によって、Ｔ１＝４、Ｔ２＝５、Ｔ３＝６、Ｔ４＝７、Ｔ５＝８、Ｔ６＝９のスケールを有する。また、量子化スケールタイプＳ４は、ｉ＝４であるので、前述した式（４）によって、Ｔ１＝８、Ｔ２＝９、Ｔ３＝１０、Ｔ４＝１１、Ｔ５＝１２、Ｔ６＝１３のスケールを有する。
例えば、第１２ステップで、一般化ガウス分布変数αがα＝１.００に該当する図４Ｃの相関関係が検出され、心理音響モデリングを通じて入力信号の歪曲率がＤ＝１／８０と決定されたとすれば、図４Ｃの検出された相関関係から入力信号の歪曲率に対して最低の割当ビット数を有する量子化スケールタイプ（４）が検出される。同じ歪曲率Ｄ＝１／８０に対して、量子化スケールタイプ（１）の割当ビット数は、ｒ１に該当し、量子化スケールタイプ（２）の割当ビット数は、ｒ２に該当し、量子化スケールタイプ（３）の割当ビット数は、ｒ３に該当し、量子化スケールタイプ（４）の割当ビット数は、ｒ４に該当する。歪曲率Ｄ＝１／８０に対して、割当ビット数が最も低い量子化スケールタイプを選定することが圧縮効率面で優秀であるので、量子化スケールタイプ（４）が歪曲率Ｄ＝１／８０に対して量子化スケールタイプとして検出される。
前述したように、入力信号の歪曲率による量子化スケールタイプの検出は、次の式（５）によって検出される。
Figure 0005587599
 ここで、ｉは、量子化スケールタイプを意味し、Ｄは、入力信号の歪曲率を意味し、ｄｌ ｉは、量子化スケールタイプｉに対応する最小歪曲率を意味し、ｄｈ ｉは、量子化スケールタイプｉに対応する最大歪曲率を意味する。入力信号の歪曲率が量子化スケールタイプｉに対応する最小歪曲率と最大歪曲率との間に該当する時、量子化スケールタイプｉが入力信号の歪曲率に対して量子化スケールタイプとして検出される。
入力信号の歪曲率に対応するスケールファクターは、次の式（６）によって検出される。
Figure 0005587599
 ここで、ＳＦは、スケールファクターを意味し、シグマσは、入力信号の標準偏差を意味し、Ｄは、入力信号の歪曲率を意味する。
スケールファクターが入力信号の歪曲率によって決定されることによって、量子化による圧縮効率を改善しうる。
第１ステップ後に、検出された量子化スケールタイプ及び検出されたスケールファクターによって、入力信号を量子化する（第２ステップ）。検出された量子化スケールタイプによって正規化係数を算出し、算出された正規化係数及びスケールファクターを使用して入力信号を量子化する。
正規化係数は、量子化のための基準値を調整するための係数である。正規化係数は、前述したスケールファクターを使用して、次の式（７）のように表現しうる。
Figure 0005587599
 ここで、ＣＯＥＦは、正規化係数を意味し、ＳＦは、スケールファクターを意味する。
算出された正規化係数は、入力信号の量子化のための式（８）に使われる。
Figure 0005587599
 ここで、ｑは、量子化スケールに該当するインデックス値を意味し、ｘは、入力信号を意味し、ｓｉｇｎ（ｘ）は、正（＋）または負（−）の符号を意味し、ｒｏｕｎｄは、計算された値の整数処理のための演算子である。
量子化スケールに該当するインデックス値は、図５に示された量子化スケールＴ１、Ｔ２、Ｔ３、Ｔ４、Ｔ５、Ｔ６の下添字に該当するインデックス値を表す。入力信号が式（８）によって量子化されれば、量子化されたｑ値によって量子化スケールが決定される。例えば、量子化スケールタイプがＳ２と検出され、スケールファクターＳＦ及び正規化係数ＣＯＥＦから量子化スケールのインデックス値であるｑがｑ＝３と検出されれば、入力信号は、図４の量子化スケールタイプＳ２のうち、Ｔ３のスケールに該当するＴ３＝４に量子化される。
図６Ａないし図６Ｄは、本発明による量子化方法と従来の量子化方法とによる割当ビット数と歪曲率との相関関係を示す図である。図６Ａないし図６Ｄで、ＲＮＵＳＱ（Ｄ）は、本発明による量子化方法による割当ビット数と歪曲率との相関関係を表し、Ｒ（Ｄ）は、理想的な量子化方法による時の割当ビット数と歪曲率との相関関係を表し、ＲＵＳＱ（Ｄ）、ＲＯＵＳＱ（Ｄ）、ＲＭＬ（Ｄ）は、従来の量子化方法による割当ビット数と歪曲率との相関関係を表す。ＲＵＳＱ（Ｄ）、ＲＯＵＳＱ（Ｄ）は、均等スケーラ量子化方法を意味し、ＲＭＬ（Ｄ）は、非均等スケーラ量子化方法（例えば、Ｍａｘ−Ｌｌｏｙｄ）を意味する。図６Ａないし図６Ｄから分かるように、理想的な量子化方法を除いては、本発明による量子化方法が歪曲率に比べて相対的に割当ビット数が小さいということが確認できる。また、低い割当ビット数でも信号歪曲が従来の量子化方法に比べて減少することが確認できる。
以下、本発明による入力信号の符号化方法を、添付された図面を参照して詳細に説明する。
図７は、本発明による入力信号の符号化方法を説明するための一実施形態のフローチャートである。
入力信号の分布特性によって、量子化のためのスケールの種類を表す量子化スケールタイプを検出する（第２０ステップ）。
図８は、図７に示された第２０ステップを説明するための一実施形態のフローチャートである。
一般化ガウス分布を入力信号の分布にマッチングさせる一般化ガウス分布変数を検出する（第３０ステップ）。第３０ステップは、前述した第１０ステップと同じであるので、詳細な説明は省略する。
第３０ステップ後に、検出された一般化ガウス分布変数を使用して、入力信号を符号化するための割当ビット数と入力信号に対する歪曲率との相関関係を検出する（第３２ステップ）。第３２ステップは、前述した第１２ステップと同じであるので、詳細な説明は省略する。
第３２ステップ後に、検出された相関関係から入力信号の歪曲率に対応する量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターを検出する（第３４ステップ）。第３４ステップは、前述した第１４ステップと同じであるので、詳細な説明は省略する。
第２０ステップ後に、検出された量子化スケールタイプ及び検出されたスケールファクターによって、入力信号を量子化する（第２２ステップ）。第２２ステップは、前述した第２ステップと同じであるので、詳細な説明は省略する。
第２２ステップ後に、量子化された入力信号を符号化する（第２４ステップ）。量子化された入力信号を２進のビット列で符号化する。このような符号化方法には、情報の損失なしに能率的に符号化する可変長符号化方式を使用する。
以下、本発明による入力信号の逆量子化方法を、添付された図面を参照して詳細に説明する。
図９は、本発明による入力信号の逆量子化方法を説明するための一実施形態のフローチャートである。
入力信号の歪曲率に対応する量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターによって、入力信号を逆量子化する（第５０ステップ）。量子化スケールの量子化間隔が０を基準に変わる量子化スケールタイプを使用して、復号化された入力信号を逆量子化することを特徴とする。量子化スケールタイプは、入力信号を符号化するための割当ビット数と入力信号に対する歪曲率との相関関係を使用して決定されたタイプである。すなわち、図４Ａないし図４Ｄに示された相関関係グラフのうち、一般化ガウス分布変数に対応する相関関係グラフを使用して量子化スケールタイプが決定される。このような量子化スケールタイプは、入力信号の歪曲率に対して最低の割当ビット数を有するタイプである。量子化スケールタイプは、符号化ステップで決定され、このように決定された量子化スケールタイプの情報が復号化ステップで逆量子化のための情報として使われる。また、スケールファクターは、入力信号の標準偏差を使用して検出されたファクターである。このようなスケールファクターも、符号化ステップで決定され、このように決定されたスケールファクターの情報が復号化ステップで逆量子化のための情報として使われる。量子化スケールタイプ及びスケールファクターについての詳細な内容は、前述した通りであるので、詳細な説明を省略し、但し、逆量子化過程では、符号化ステップで検出されたかかる情報を利用するのに特徴がある。
以下、本発明による入力信号の復号化方法を、添付された図面を参照して詳細に説明する。
図１０は、本発明による入力信号の復号化方法を説明するための一実施形態のフローチャートである。
入力信号を復号化する（第７０ステップ）。符号化された信号が入力されれば、入力信号のビット列を復号化する。このとき、復号化される入力信号の情報には、符号化時の量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターについての情報も含まれる。量子化スケールタイプ及びスケールファクター情報は、後述する逆量子化のための情報として使われる。
第７０ステップ後に、復号化された入力信号の歪曲率に対応する量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターによって、復号化された入力信号を逆量子化する（第７２ステップ）。第７２ステップについての詳細な内容は、前述した第５０ステップと同じであるので、ここでは説明を省略する。
一方、前述した本発明の方法の発明は、コンピュータ可読コード／命令／プログラムで具現でき、媒体、例えば、コンピュータで読み取り可能な記録媒体を利用して前記コード／命令／プログラムを動作させる汎用デジタルコンピュータで具現されうる。前記コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、マグネチック保存媒体（例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、マグネチックテープなど）、光学的判読媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）及びキャリアウェーブ（例えば、インターネットを通じた伝送）のような保存媒体を含む。また、本発明の実施形態は、コンピュータ可読コードを内蔵する媒体として具現され、ネットワークを通じて連結された多数のコンピュータシステムが分配されて処理動作させうる。本発明を実現する機能的なプログラム、コード及びコードセグメントは、本発明が属する技術分野のプログラマーによって容易に推論されうる。
以下、本発明による入力信号の量子化装置を、添付された図面を参照して詳細に説明する。
図１１は、本発明による入力信号の量子化装置を説明するための一実施形態のブロック図であって、タイプ検出部９０及び量子化部９２で構成される。
図１２は、図１１に示されたタイプ検出部９０を説明するための一実施形態のブロック図であって、変数検出部１００、相関関係検出部１１０、データベース１２０、スケールタイプ及びファクター検出部１３０で構成される。
変数検出部１００は、一般化ガウス分布を入力信号の分布にマッチングさせる一般化ガウス分布変数を検出し、検出した結果を相関関係検出部１１０に出力する。変数検出部１００は、入力信号の実際分布と近似した一般化ガウス分布を検索して、実際分布と近似した一般化ガウス分布をなす一般化ガウス分布変数を検出する。特に、変数検出部１００は、入力信号の実際分布に類似した一般化ガウス分布変数を検出するために、式（２）に示されたカイ２乗尺度を使用する。変数検出部１００は、式（２）に示されたカイ２乗尺度によって類推しうる式（３）を使用して、一般化ガウス分布変数のうちカイ２乗尺度を最低にする変数を入力信号に近似した一般化ガウス分布変数として検出する。また、変数検出部１００は、一般化ガウス分布変数を検出する以外に、入力信号の実際分布に対する標準偏差を検出する。検出された入力信号に対する標準偏差は、後述するスケールファクター検出時に使われるために、スケールタイプ及びファクター検出部１３０に出力される。
相関関係検出部１１０は、検出された一般化ガウス分布変数を使用して、入力信号を符号化するための割当ビット数と入力信号に対する歪曲率との相関関係を検出し、検出した結果をスケールタイプ及びファクター検出部１３０に出力する。一般化ガウス分布変数のそれぞれの値に対応する相関関係情報は、データベース１２０にあらかじめ保存されている。相関関係情報は、割当ビット数と歪曲率とがなすグラフについての情報である。図３Ａないし図３Ｄは、データベース１２０に保存された一般化ガウス分布変数値による割当ビット数と歪曲率との相関関係情報である。例えば、変数検出部１００が入力信号に対応する一般化ガウス分布変数としてα＝０.２５を検出したならば、相関関係検出部１１０は、データベース１２０に保存された相関関係情報のうち、α＝０.２５に該当する相関関係情報を検出する。
スケールタイプ及びファクター検出部１３０は、検出された相関関係から入力信号の歪曲率に対応する量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターを検出し、検出した結果を量子化部１４０に出力する。
スケールタイプ及びファクター検出部１３０は、入力信号の歪曲率に対して最低の割当ビット数を有する量子化スケールタイプを検出する。入力信号の歪曲率は、心理音響モデリングを通じて決定される。図５に示したように、量子化スケールタイプは、入力信号の歪曲率がどのように設定されるかによって、量子化スケールを異なって適用するために設けられた量子化スケールの種類を意味する。例えば、一般化ガウス分布変数α＝１.００に該当する図４Ｃの相関関係が検出され、心理音響モデリングを通じて入力信号の歪曲率がＤ＝１／８０と決定されたとすれば、タイプ検出部１３２は、図４Ｃの検出された相関関係から入力信号の歪曲率に対して最低の割当ビット数を有する量子化スケールタイプ（４）を検出する。歪曲率Ｄ＝１／８０に対して、割当ビット数が最も低い量子化スケールタイプを選定することが圧縮効率面で優秀であるので、量子化スケールタイプ（４）が歪曲率Ｄ＝１／８０に対する量子化スケールタイプとして検出される。スケールタイプ及びファクター検出部１３０は、入力信号の歪曲率による量子化スケールタイプの検出のために、前述した式（５）を使用する。
一方、スケールタイプ及びファクター検出部１３０は、入力信号の標準偏差を使用しスケールファクターを検出する。スケールタイプ及びファクター検出部１３０は、入力信号の歪曲率に対応するスケールファクターを検出するために、前述した式（６）を使用する。スケールファクターが入力信号の歪曲率によって決定されることによって、量子化による圧縮効率を改善しうる。
量子化部９２は、検出された量子化スケールタイプ及び検出されたスケールファクターによって、入力信号を量子化する。量子化部９２は、検出された量子化スケールタイプによって正規化係数を算出し、算出された正規化係数及びスケールファクターを使用して入力信号を量子化する。正規化係数は、量子化のための基準値を調整するための係数である。量子化部９２は、前述した式（７）を使用して正規化係数を検出する。式（７）から分かるように、スケールファクターが正規化係数を求めるのに使われる。量子化部１４０は、前述した式（８）を使用して入力信号に対する量子化を行う。式（８）で、ｑは、量子化スケールに該当するインデックス値を意味する。したがって、入力信号が式（８）によって量子化されれば、量子化されたｑ値によって量子化スケールが決定される。例えば、量子化スケールタイプがＳ２と検出され、スケールファクターＳＦ及び正規化係数ＣＯＥＦから量子化スケールのインデックス値であるｑがｑ＝３と検出されれば、入力信号は、図５の量子化スケールタイプＳ２のうち、Ｔ３のスケールに該当するＴ３＝４に量子化される。
以下、本発明による入力信号の符号化装置を、添付された図面を参照して詳細に説明する。
図１３は、本発明による入力信号の符号化装置を説明するための一実施形態のブロック図であって、タイプ検出部１５０、量子化部１５２及び符号化部１５４で構成される。
図１４は、図１３に示されたタイプ検出部１５０を説明するための一実施形態のブロック図であって、変数検出部２００、相関関係検出部２１０、データベース２２０、スケールタイプ及びファクター検出部２３０で構成される。
変数検出部２００は、一般化ガウス分布を入力信号の分布にマッチングさせる一般化ガウス分布変数を検出する。変数検出部２００の内容は、前述した変数検出部１００の内容と同じであるので、詳細な説明は省略する。
相関関係検出部２１０は、検出された一般化ガウス分布変数を使用して、入力信号を符号化するための割当ビット数と入力信号に対する歪曲率との相関関係を検出する。相関関係検出部２１０の内容は、前述した相関関係検出部１１０の内容と同じであるので、詳細な説明は省略する。一般化ガウス分布変数のそれぞれの値に対応する相関関係情報は、データベース２２０にあらかじめ保存されている。
スケールタイプ及びファクター検出部２３０は、検出された相関関係から入力信号の歪曲率に対応する量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターを検出する。スケールタイプ及びファクター検出部２３０は、入力信号の歪曲率に対して最低の割当ビット数を有する量子化スケールタイプを検出する。また、スケールタイプ及びファクター検出部２３０は、入力信号の標準偏差を使用してスケールファクターを検出する。スケールタイプ及びファクター検出部２３０の内容は、前述したスケールタイプ及びファクター検出部１３０の内容と同じであるので、詳細な説明は省略する。
量子化部１５２は、検出された量子化スケールタイプ及び検出されたスケールファクターによって、入力信号を量子化する。量子化部１５２の内容は、前述した量子化部９２の内容と同じであるので、詳細な説明は省略する。
符号化部１５４は、量子化部１５２で量子化された入力信号を符号化する。符号化部１５４は、量子化された入力信号を２進のビット列で符号化する。符号化部１５４は、情報の損失なしに能率的に符号化する可変長符号化方式で符号化しうる。
以下、本発明による入力信号の逆量子化装置を、添付された図面を参照して詳細に説明する。
図１５は、本発明による入力信号の逆量子化装置を説明するための一実施形態のブロック図であって、逆量子化部３００で構成される。
逆量子化部３００は、入力信号の歪曲率に対応する量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターによって、入力信号を逆量子化する。逆量子化部３００は、量子化スケールの量子化間隔が０を基準に変わる量子化スケールタイプを使用して、復号化された入力信号を逆量子化することを特徴とする。量子化スケールタイプは、入力信号を符号化するための割当ビット数と入力信号に対する歪曲率との相関関係を使用して決定されたタイプである。すなわち、図４Ａないし図４Ｄに示された相関関係グラフのうち、一般化ガウス分布変数に対応する相関関係グラフを使用して量子化スケールタイプが決定される。このような量子化スケールタイプは、入力信号の歪曲率に対して最低の割当ビット数を有するタイプである。スケールファクターは、入力信号の標準偏差を使用して検出されたファクターである。量子化スケールタイプ及びスケールファクターは、符号化ステップで決定され、逆量子化部３００は、符号化過程で決定された量子化スケールタイプ及びスケールファクターの情報を使用して入力信号を逆量子化する。
以下、本発明による入力信号の復号化装置を、添付された図面を参照して詳細に説明する。
図１６は、本発明による入力信号の復号化装置を説明するための一実施形態のブロック図であって、復号化部４００及び逆量子化部４１０で構成される。
復号化部４００は、入力信号を復号化し、復号化した結果を逆量子化部４１０に出力する。符号化された信号が入力されれば、復号化部４００は、入力信号のビット列を復号化する。このとき、復号化部４００は、符号化時の量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターについての情報も復号化する。量子化スケールタイプ及びスケールファクター情報は、後述する逆量子化のための情報として使われる。
逆量子化部４１０は、復号化部４００で復号化された入力信号に対する量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターによって、復号化された入力信号を逆量子化する。
一方、本発明による入力信号の符号化方法のさらに他の実施形態は、次の通りである。
まず、オーディオＰＣＭ（Ｐｕｌｓｅ Ｃｏｄｅ Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）データを入力される（第５００ステップ）。第５００ステップ後に、オーディオ信号を周波数変換する（第５０２ステップ）。第５０２ステップ後に、周波数変換された信号の分布特性を分析して量子化スケールタイプを検出する（第５０４ステップ）。第５０４ステップ後に、周波数変換された信号を検出されたスケールタイプによって量子化する（第５０６ステップ）。第５０６ステップ後に、量子化された信号を無損失符号化する（第５０８ステップ）。第５０８ステップ後に、無損失符号化された信号のビットストリームを生成する（第５１０ステップ）。オーディオ信号の符号化方法についての具体的な内容は、前述した入力信号の符号化方法で説明したので、詳細な説明を省略する。
一方、本発明による入力信号の復号化方法のさらに他の実施形態は、次の通りである。
まず、符号化されたオーディオビットストリームを入力される（第６００ステップ）。第６００ステップ後に、入力されたオーディオビットストリームを無損失復号化する（第６０２ステップ）。第６０２ステップ後に、復号化されたオーディオデータの歪曲率に対応する量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターによって、復号化されたオーディオデータを逆量子化する（第６０４ステップ）。第６０４ステップ後に、逆量子化されたオーディオデータを時間軸に逆変換する（第６０６ステップ）。オーディオ信号の復号化方法についての具体的な内容は、前述した入力信号の復号化方法で説明したので、詳細な説明を省略する。
一方、本発明による入力信号の符号化装置のさらに他の実施形態は、データ入力部、周波数変換部、スケールタイプ検出部、量子化部、符号化部及びビットストリーム生成部を備える。
データ入力部は、オーディオＰＣＭデータを入力される。周波数変換部は、オーディオ信号を周波数変換する。周波数変換部は、ＭＤＣＴ／ＦＦＴ（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｎｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ／Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）のような方式によってオーディオ信号を周波数変換する。スケールタイプ検出部は、周波数変換された信号の分布特性を分析して量子化スケールタイプを検出する。量子化部は、周波数変換された信号を検出されたスケールタイプによって量子化する。符号化部は、量子化された信号を無損失符号化する。ビットストリーム生成部は、無損失符号化された信号のビットストリームを生成する。オーディオ信号の符号化装置についての具体的な内容は、前述した入力信号の符号化装置で説明したので、説明を省略する。
一方、本発明による入力信号の復号化装置のさらに他の実施形態は、データ入力部、復号化部、逆量子化部、逆変換部を備える。
データ入力部は、符号化されたオーディオビットストリームを入力される。復号化部は、入力されたオーディオビットストリームを無損失復号化する。逆量子化部は、復号化されたオーディオデータの歪曲率に対応する量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターによって、復号化されたオーディオデータを逆量子化する。逆変換部は、逆量子化されたオーディオデータを時間軸に逆変換する。オーディオ信号の復号化装置についての具体的な内容は、前述した入力信号の復号化装置で説明したので、詳細な説明を省略する。
このような本願発明の入力信号の量子化及び逆量子化方法と装置、入力信号の符号化及び復号化方法と装置は、理解を助けるために図面に示された実施形態を参照して説明されたが、これは、例示的なものに過ぎず、当業者ならば、これから多様な変形及び均等な他の実施形態が可能であるということが分かるであろう。したがって、本発明の真の技術的保護範囲は、特許請求の範囲によって決定されねばならない。
本発明による入力信号の量子化方法を説明するための一実施形態のフローチャートである。 図１に示された第１ステップを説明するための一実施形態のフローチャートである。 入力信号の実際分布及び入力信号の実際分布に近似した一般化ガウス分布の一例を示す図である。 一般化ガウス分布変数値による割当ビット数と歪曲率との相関関係を示す図である。 一般化ガウス分布変数値による割当ビット数と歪曲率との相関関係を示す図である。 一般化ガウス分布変数値による割当ビット数と歪曲率との相関関係を示す図である。 一般化ガウス分布変数値による割当ビット数と歪曲率との相関関係を示す図である。 量子化スケールタイプの一例を示す図である。 本発明による量子化方法及び従来の量子化方法による割当ビット数と歪曲率との相関関係を示す図である。 本発明による量子化方法及び従来の量子化方法による割当ビット数と歪曲率との相関関係を示す図である。 本発明による量子化方法及び従来の量子化方法による割当ビット数と歪曲率との相関関係を示す図である。 本発明による量子化方法及び従来の量子化方法による割当ビット数と歪曲率との相関関係を示す図である。 本発明による入力信号の符号化方法を説明するための一実施形態のフローチャートである。 図７に示された第２０ステップを説明するための一実施形態のフローチャートである。 本発明による入力信号の逆量子化方法を説明するための一実施形態のフローチャートである。 本発明による入力信号の復号化方法を説明するための一実施形態のフローチャートである。 本発明による入力信号の量子化装置を説明するための一実施形態のブロック図である。 図１１に示されたタイプ検出部を説明するための一実施形態のブロック図である。 本発明による入力信号の符号化装置を説明するための一実施形態のブロック図である。 図１３に示されたタイプ検出部を説明するための一実施形態のブロック図である。 本発明による入力信号の逆量子化装置を説明するための一実施形態のブロック図である。 本発明による入力信号の復号化装置を説明するための一実施形態のブロック図である。

Claims (20)

  1. 入力信号の分布特性と、前記入力信号に対して、許容歪曲と量子化ノイズの心理音響モデリングにより決定される歪曲率とによって、量子化のためのスケールの種類を表す量子化スケールタイプを検出するステップと、
    前記検出された量子化スケールタイプによって、前記入力信号を量子化するステップと、
    を含み、前記量子化スケールタイプを検出するステップは、
    一般化ガウス分布を前記入力信号の分布にマッチングさせる一般化ガウス分布変数を検出するステップと、
    前記検出された一般化ガウス分布変数を使用して、前記入力信号を符号化するための割当ビット数と前記入力信号の歪曲率との相関関係を検出するステップと、
    前記検出された相関関係から前記入力信号の前記歪曲率に対応する量子化スケールタイプを検出するステップと
    を含む、入力信号の量子化方法。
  2. 前記一般化ガウス分布変数を検出するステップは、
    カイ２乗尺度のうち、最低を表す値を前記一般化ガウス分布変数として検出することを特徴とする請求項１に記載の入力信号の量子化方法。
  3. 前記相関関係を検出するステップは、
    前記一般化ガウス分布変数のそれぞれの値に対応する相関関係情報があらかじめ保存されていることを特徴とする請求項１に記載の入力信号の量子化方法。
  4. 前記量子化スケールタイプを検出するステップは、
    前記入力信号の歪曲率に対して最低の割当ビット数を有する量子化スケールタイプを検出することを特徴とする請求項１に記載の入力信号の量子化方法。
  5. 前記量子化スケールタイプは、量子化スケールの量子化間隔が０を基準に変わることを特徴とする請求項１に記載の入力信号の量子化方法。
  6. 前記量子化スケールタイプは、
    Figure 0005587599
     により表現される式（１）により規定され、Ｓｉは、量子化スケールタイプを意味し、Ｔｊは、量子化スケールを意味する、請求項５に記載の入力信号の量子化方法。
  7. 前記スケールタイプを検出するステップは、
    前記入力信号の標準偏差を使用して前記スケールタイプを検出することを特徴とする請求項１に記載の入力信号の量子化方法。
  8. 前記入力信号を量子化するステップは、
    前記検出された量子化スケールタイプによって正規化係数を算出し、前記算出された正規化係数及び前記スケールタイプを使用して前記入力信号を量子化することを特徴とする請求項１に記載の入力信号の量子化方法。
  9. 前記入力信号は、オーディオ信号であることを特徴とする請求項１に記載の入力信号の量子化方法。
  10. 請求項１ないし９のうち何れか１項に記載の方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
  11. 入力信号の分布特性と、前記入力信号に対して、許容歪曲と量子化ノイズの心理音響モデリングにより決定される歪曲率とによって、量子化のためのスケールの種類を表す量子化スケールタイプを検出するステップと、
    前記検出された量子化スケールタイプによって、前記入力信号を量子化するステップと、
    前記量子化された入力信号を符号化するステップと
    を含み、前記量子化スケールタイプを検出するステップは、
    一般化ガウス分布を入力信号の分布にマッチングさせる一般化ガウス分布変数を検出するステップと、
    前記検出された一般化ガウス分布変数を使用して、前記入力信号を符号化するための割当ビット数と前記入力信号の歪曲率との相関関係を検出するステップと、
    前記検出された相関関係から前記入力信号の前記歪曲率に対応する量子化スケールタイプを検出するステップと
    を含む、入力信号の符号化方法。
  12. 入力信号の分布特性と、前記入力信号に対して、許容歪曲と量子化ノイズの心理音響モデリングにより決定される歪曲率とによって、量子化のためのスケールの種類を表す量子化スケールタイプを検出するタイプ検出部と、
    前記検出された量子化スケールタイプによって、前記入力信号を量子化する量子化部と
    を備え、前記タイプ検出部は、
    一般化ガウス分布を入力信号の分布にマッチングさせる一般化ガウス分布変数を検出する変数検出部と、
    前記検出された一般化ガウス分布変数を使用して、前記入力信号を符号化するための割当ビット数と前記入力信号の歪曲率との相関関係を検出する相関関係検出部と、
    前記検出された相関関係から前記入力信号の前記歪曲率に対応する量子化スケールタイプを検出するスケールタイプ及びファクター検出部と
    を備える、入力信号の量子化装置。
  13. 入力信号の分布特性と、前記入力信号に対して、許容歪曲と量子化ノイズの心理音響モデリングにより決定される歪曲率とによって、量子化のためのスケールの種類を表す量子化スケールタイプを検出するタイプ検出部と、
    前記検出された量子化スケールタイプによって、前記入力信号を量子化する量子化部と、
    前記量子化された入力信号を符号化する符号化部と
    を備え、前記タイプ検出部は、
    一般化ガウス分布を入力信号の分布にマッチングさせる一般化ガウス分布変数を検出する変数検出部と、
    前記検出された一般化ガウス分布変数を使用して、前記入力信号を符号化するための割当ビット数と前記入力信号の歪曲率との相関関係を検出する相関関係検出部と、
    前記検出された相関関係から前記入力信号の前記歪曲率に対応する量子化スケールタイプを検出するスケールタイプ及びファクター検出部とを備える、入力信号の符号化装置。
  14. 入力信号に対する許容歪曲と量子化ノイズの心理音響モデリングにより決定される入力信号の歪曲率に対応する量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターによって、前記入力信号を逆量子化するステップを含み、
    前記量子化スケールタイプは、一般化ガウス分布を前記入力信号の分布にマッチングさせる一般化ガウス分布変数を使用して、前記入力信号を符号化するための割当ビット数と前記入力信号の歪曲率との相関関係を検出し、前記検出された相関関係から前記入力信号の前記歪曲率に対応して検出された量子化スケールタイプであることを特徴とする入力信号の逆量子化方法。
  15. 入力信号を復号化するステップと、
    前記入力信号に対して、許容歪曲と量子化ノイズの心理音響モデリングにより決定される前記復号化された入力信号の歪曲率に対応する量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターによって、前記復号化された入力信号を逆量子化するステップとを含み、
    前記量子化スケールタイプは、一般化ガウス分布を前記入力信号の分布にマッチングさせる一般化ガウス分布変数を使用して、前記入力信号を符号化するための割当ビット数と前記入力信号の歪曲率との相関関係を検出し、前記検出された相関関係から前記入力信号の前記歪曲率に対応して検出された量子化スケールタイプであることを特徴とする入力信号の復号化方法。
  16. 入力信号に対する許容歪曲と量子化ノイズの心理音響モデリングにより決定される入力信号の歪曲率に対応する量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターによって、前記入力信号を逆量子化する逆量子化部を備え、
    前記量子化スケールタイプは、一般化ガウス分布を前記入力信号の分布にマッチングさせる一般化ガウス分布変数を使用して、前記入力信号を符号化するための割当ビット数と前記入力信号の歪曲率との相関関係を検出し、前記検出された相関関係から前記入力信号の前記歪曲率に対応して検出された量子化スケールタイプであることを特徴とする入力信号の逆量子化装置。
  17. 入力信号を復号化する復号化部と、
    前記入力信号に対して、許容歪曲と量子化ノイズの心理音響モデリングにより決定される前記復号化された入力信号の歪曲率に対応する量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターによって、前記復号化された入力信号を逆量子化する逆量子化部とを備え、
    前記量子化スケールタイプは、一般化ガウス分布を前記入力信号の分布にマッチングさせる一般化ガウス分布変数を使用して、前記入力信号を符号化するための割当ビット数と前記入力信号の歪曲率との相関関係を検出し、前記検出された相関関係から前記入力信号の前記歪曲率に対応して検出された量子化スケールタイプであることを特徴とする入力信号の復号化装置。
  18. オーディオＰＣＭデータを入力されるデータ入力部と、
    オーディオ信号を周波数変換する周波数変換部と、
    周波数変換された信号の分布特性と、許容歪曲と量子化ノイズの心理音響モデリングにより決定される歪曲率とを分析して量子化スケールタイプを検出するスケールタイプ検出部と、
    前記周波数変換された信号を前記検出されたスケールタイプによって量子化する量子化部と、
    前記量子化された信号を無損失符号化する符号化部と、
    無損失符号化された信号のビットストリームを生成するビットストリーム生成部とを備え、
    前記量子化スケールタイプは、一般化ガウス分布を前記入力信号の分布にマッチングさせる一般化ガウス分布変数を使用して、前記入力信号を符号化するための割当ビット数と前記入力信号の歪曲率との相関関係を検出し、前記検出された相関関係から前記入力信号の前記歪曲率に対応して検出された量子化スケールタイプであることを特徴とするオーディオ信号の符号化装置。
  19. 符号化されたオーディオビットストリームを入力されるデータ入力部と、
    前記入力されたオーディオビットストリームを無損失復号化する復号化部と、
    許容歪曲と量子化ノイズの心理音響モデリングにより決定される前記復号化されたオーディオデータの歪曲率に対応する量子化スケールタイプ及び量子化のためのスケールファクターによって、前記復号化されたオーディオデータを逆量子化する逆量子化部と、
    前記逆量子化されたオーディオデータを時間軸に逆変換する逆変換部とを備え、
    前記量子化スケールタイプは、一般化ガウス分布を前記入力信号の分布にマッチングさせる一般化ガウス分布変数を使用して、前記入力信号を符号化するための割当ビット数と前記入力信号の歪曲率との相関関係を検出し、前記検出された相関関係から前記入力信号の前記歪曲率に対応して検出された量子化スケールタイプであることを特徴とするオーディオ信号の復号化装置。
  20. 入力信号の分布にマッチングさせる一般化ガウス分布変数を使用して、前記入力信号を符号化するための割当ビット数と、前記入力信号に対する許容歪曲と量子化ノイズの心理音響モデリングにより決定される歪曲率との相関関係を検出し、前記検出された相関関係から前記入力信号の歪曲率に対応する量子化スケールタイプを決定するスケールタイプ決定部と、
    前記検出された量子化スケールタイプ及び前記分布特性によって、前記入力信号を処理するプロセッサーとを備え、
    前記量子化スケールタイプは、一般化ガウス分布を前記入力信号の分布にマッチングさせる一般化ガウス分布変数を使用して、前記入力信号を符号化するための割当ビット数と前記入力信号の歪曲率との相関関係を検出し、前記検出された相関関係から前記入力信号の前記歪曲率に対応して検出された量子化スケールタイプであることを特徴とする入力信号の処理装置。
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