JP5602769B2 - 符号化装置、復号装置、符号化方法及び復号方法 - Google Patents

符号化装置、復号装置、符号化方法及び復号方法 Download PDF

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Description

本発明は、符号化装置、復号装置、符号化方法及び復号方法に関する。
移動体通信システムでは、電波資源等の有効利用のために、音声信号を低ビットレートに圧縮して伝送する技術が要求されている。その一方で、音声信号のみならず、音楽信号等、音声信号以外の信号に対しても低ビットレートで高品質に符号化できる音声コーデックが求められている。これは、例えば、リングバックトーンとして音楽を流すサービス（メロディコール等）を高品質に実現するために必須の技術である。
音声信号を低ビットレートで高能率に符号化する有効な方式にＣＥＬＰ（Code Excited Linear Prediction；符号励振線形予測）符号化がある（例えば、非特許文献１参照）。ＣＥＬＰ符号化は、人間の音声生成モデルを工学的に模擬したモデルに基づき、符号帳（コードブック）に記録されている励振信号を、周期性の強さに対応するピッチフィルタと声道特性に対応する合成フィルタとに通し、その出力信号と入力信号との二乗誤差が聴覚特性の重み付けの下で最小になるように符号化パラメータを決定する方式である。このモデルを用いることにより、ＣＥＬＰ符号化では、音声信号を低ビットレートで高音質に符号化することが可能となる。最近の標準音声符号化方式の多くがＣＥＬＰ符号化に基づいており、例えば、ＩＴＵ（International Telecommunication Union）のＧ７２９、Ｇ７１８、又は、３ＧＰＰ（The 3rd Generation Partnership Project）のＡＭＲ、ＡＭＲ−ＷＢ等が代表的例である。
M. R. Schoder and B. S. Atal, "Code-excited linear prediction (CELP); high-quality speech at very low bit rates", Proc. ICASSP 85, pp.937-940, 1985.
しかしながら、ＣＥＬＰ符号化は、音声信号に対して低ビットレートで高音質に符号化できる音声コーデックであるものの、音楽信号には適さないモデルに基づいているため、音楽信号に対してＣＥＬＰ符号化を用いると音質が大きく劣化してしまう。
具体的には、ＣＥＬＰ符号化は、上述したように、符号帳（コードブック）に記録されている励振信号を、周期性の強さに対応するピッチフィルタと声道特性に対応する合成フィルタとに通して合成信号を生成する。このモデルでは、音声信号のホルマントに対応する共振周波数での高エネルギー成分（スペクトル包絡）、及び、基本周波数の整数倍に現れるピーク性の比較的強い成分（調波構造又はハーモニクス）を表現するには適している。しかし、一般的な音楽信号では、音声信号のようにホルマント又は調波構造が存在するとは限らない。さらに、音楽信号では、音声信号の調波構造よりもピーク性の非常に強い成分が現れるのに対して、ＣＥＬＰ符号化ではその成分を的確に表現することができない。
例えば、図１Ａ及び図１Ｂは、音声信号の母音部を１６ｋＨｚのサンプリングレートで録音した信号を周波数分析した際のスペクトル（図１Ａに示す原信号スペクトル（音声））、及び、その信号をＩＴＵ−Ｔ Ｇ７１８の８ｋｂｉｔ／ｓモードで処理した際の復号音のスペクトル（図１Ｂに示す復号信号スペクトル（音声））を表す。なお、Ｇ７１８の８ｋｂｉｔ／ｓモードはＣＥＬＰ符号化に基づいた符号化方式である。図１Ａに示す原信号スペクトルと図１Ｂに示す復号信号スペクトルとを比較すると、高域部で若干違いが見られるものの、全体的に非常に似通ったスペクトルであることが分かる。
一方、図１Ｃ及び図１Ｄは、ピアノ音（音楽信号）を１６ｋＨｚのサンプリングレートで録音した信号を周波数分析した際のスペクトル（図１Ｃに示す原信号スペクトル（ピアノ））、及び、その信号をＩＴＵ−Ｔ Ｇ７１８の８ｋｂｉｔ／ｓモードで処理した際の復号音のスペクトル（図１Ｄに示す復号信号スペクトル（ピアノ））を表す。図１Ｃに示す原信号スペクトルと図１Ｄに示す復号信号スペクトルとを比較すると、原信号スペクトルでは、スペクトルのピーク（トーン）形状が全体的に明確に現れている。これに対し、復号信号スペクトルでは、１．５ｋＨｚあたりからスペクトルのピーク形状が崩れ始め、３．５ｋＨｚ以上になるとスペクトルの形状が原信号スペクトルと大きく異なってしまっている。このように、復号信号スペクトルのピーク形状が崩れてしまい、スペクトルのピークの山と谷との大きさが抑圧されることで、復号信号を試聴すると雑音的に感じ、音質が大きく劣化する。
そこで、ＣＥＬＰ符号化において復号信号の品質を改善する技術として、ＣＥＬＰ符号化の復号信号を周波数分析して、サブバンド単位でトーン間の成分を抑圧することにより、音楽信号の音質改善を図る技術が提案されている（例えば、Tommy Vaillancourt, et. al., “Inter-tone noise reduction in a low bit rate CELP decoder”, Proc. ICASSP2009, pp.4113-4116, 2009.を参照）。
しかしながら、この技術では、サブバンド単位でトーン間の成分の抑圧量を決定するため、周波数分解能が低くなる課題がある。さらに、この技術では、復号信号（つまり、品質が劣化している信号）を周波数分析することによりトーン間の成分の抑圧量を算出するため、音質を改善するための正確な抑圧量の算出が困難であるという課題がある。これらより、十分な音質改善効果を得ることができない。
本発明の目的は、音楽信号を符号化する場合でも、復号信号の品質を向上させることができる符号化装置、復号装置、符号化方法及び復号方法を提供することである。
本発明の一態様に係る符号化装置は、入力信号を符号化して第１符号化データを生成する第１符号化手段と、前記第１符号化データを復号して復号信号を生成する復号手段と、前記復号信号と前記入力信号との間におけるスペクトルのピーク成分とフロア成分との比の変動量を示すパラメータを算出する算出手段と、を具備する構成を採る。
本発明の一態様に係る復号装置は、符号化装置において入力信号を符号化して得られた第１符号化データを復号して、復号信号を生成する第１復号手段と、前記復号信号と前記入力信号との間におけるスペクトルのピーク成分とフロア成分との比の変動量を示すパラメータを用いて、前記復号信号のスペクトルのピーク成分の振幅調整を行う調整手段と、を具備する構成を採る。
本発明の一態様に係るスペクトル変動量算出方法は、入力信号を符号化して第１符号化データを生成する符号化ステップと、前記第１符号化データを復号して復号信号を生成する復号ステップと、前記復号信号と前記入力信号との間におけるスペクトルのピーク成分とフロア成分との比の変動量を示すパラメータを算出する算出ステップと、を具備する構成を採る。
本発明の一態様に係るスペクトル振幅調整方法は、符号化装置において入力信号を符号化して得られた第１符号化データを復号して、復号信号を生成する復号ステップと、前記復号信号と前記入力信号との間におけるスペクトルのピーク成分とフロア成分との比の変動量を示すパラメータを用いて、前記復号信号のスペクトルのピーク成分の振幅調整を行う調整ステップと、を具備する。
本発明によれば、音楽信号を符号化する場合でも、復号信号の品質を向上させることができる。
音声信号及び音楽信号における原信号スペクトル及び復号信号スペクトルの形状を示す図 本発明の実施の形態１に係る符号化装置の構成を示すブロック図 本発明の実施の形態１に係る特徴パラメータ符号化部の内部構成を示すブロック図 本発明の実施の形態１に係る復号装置の構成を示すブロック図 本発明の実施の形態１に係る変換係数強調部の内部構成を示すブロック図 本発明の実施の形態１に係る変換係数強調部における処理の流れを示す図 本発明の実施の形態２に係る符号化装置の構成を示すブロック図 本発明の実施の形態２に係る特徴パラメータ符号化部の内部構成を示すブロック図 本発明の実施の形態２に係る復号装置の構成を示すブロック図 本発明の実施の形態２に係る変換係数強調部の内部構成を示すブロック図 本発明の実施の形態３に係る特徴パラメータ符号化部の内部構成を示すブロック図 本発明の実施の形態３に係る変換係数強調部の内部構成を示すブロック図 本発明の実施の形態４に係る符号化装置の構成を示すブロック図 本発明の実施の形態４に係る復号装置の構成を示すブロック図 本発明の実施の形態４に係る変換係数強調部の内部構成を示すブロック図 本発明の実施の形態４に係る変換係数強調部における処理の流れを示す図
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。なお、以下の説明では、ｎを用いた変数（例えば、ｓ（ｎ））は時間領域の信号を表し、ｋを用いた変数（例えば、Ｓ（ｋ））は周波数領域の信号を表す。また、本発明に係る符号化装置には、入力信号として、音声信号又は音楽信号が入力され得る。
（実施の形態１）
図２は、本実施の形態に係る符号化装置の要部構成を示すブロック図である。図２の符号化装置１００は、予め設定された時間間隔（フレーム）単位で入力信号に対して符号化処理を行うことでビットストリームを生成し、生成したビットストリームを後述する復号装置へ伝送する。
図２に示す符号化装置１００において、ＣＥＬＰ符号化部１０１は、ＣＥＬＰ符号化を用いて入力信号の符号化処理を行い、ＣＥＬＰ符号化データ（第１符号化データ）を生成する。ＣＥＬＰ符号化部１０１は、ＣＥＬＰ符号化データをＣＥＬＰ復号部１０２及び多重化部１０７に出力する。
ＣＥＬＰ復号部１０２は、ＣＥＬＰ符号化部１０１から入力されるＣＥＬＰ符号化データに対してＣＥＬＰ復号処理を行い、ＣＥＬＰ復号信号を生成する。ＣＥＬＰ復号部１０２は、ＣＥＬＰ復号信号をＴ／Ｆ変換部１０３に出力する。
Ｔ／Ｆ変換部１０３は、ＣＥＬＰ復号部１０２から入力されるＣＥＬＰ復号信号を周波数領域に変換してＣＥＬＰ復号変換係数を算出し、ＣＥＬＰ復号変換係数を特徴パラメータ符号化部１０６に出力する。ここでは、周波数領域への変換には、ＭＤＣＴ（Modified Discrete Cosine Transform：修正離散コサイン変換）を用いる。
遅延部１０４は、ＣＥＬＰ符号化部１０１及びＣＥＬＰ復号部１０２で生じる遅延に相当する時間だけ入力信号を遅延させ、遅延調整後の入力信号をＴ／Ｆ変換部１０５に出力する。
Ｔ／Ｆ変換部１０５は、遅延部１０４で遅延調整された入力信号を周波数領域に変換して入力変換係数を算出し、入力変換係数を特徴パラメータ符号化部１０６に出力する。なお、Ｔ／Ｆ変換部１０３と同様、周波数領域への変換には、ＭＤＣＴを用いる。
特徴パラメータ符号化部１０６は、Ｔ／Ｆ変換部１０３から入力されるＣＥＬＰ復号変換係数、及び、Ｔ／Ｆ変換部１０５から入力される入力変換係数を用いて、特徴パラメータの算出及び符号化を行い、特徴パラメータ符号化データ（第２符号化データ）を生成する。ここで、特徴パラメータは、ＣＥＬＰ復号信号と入力信号との間におけるスペクトルのピーク成分とフロア成分との比の変動量を示す。特徴パラメータ符号化部１０６は、特徴パラメータ符号化データを多重化部１０７に出力する。なお、特徴パラメータ符号化部１０６における処理の詳細については後述する。
多重化部１０７は、ＣＥＬＰ符号化部１０１から入力されるＣＥＬＰ符号化データ（第１符号化データ）と特徴パラメータ符号化部１０６から入力される特徴パラメータ符号化データ（第２符号化データ）とを多重化して、ビットストリームを生成し、ビットストリームを図示しない通信路（transmission channel）に出力する。
次に、図２に示す符号化装置１００の特徴パラメータ符号化部１０６における処理の詳細について説明する。図３は、特徴パラメータ符号化部１０６の内部構成を示すブロック図である。
図３に示す特徴パラメータ符号化部１０６において、包絡成分除去部１１１は、入力変換係数の包絡成分（スペクトルの概形成分）を除去する。例えば、包絡成分除去部１１１は、入力変換係数を線形領域から対数領域に変換した後に、変換後の入力変換係数に対して移動平均等のスムージング処理を行う。そして、包絡成分除去部１１１は、スムージング処理後の入力変換係数を対数領域から線形領域に再び変換する。このように、包絡成分除去部１１１は、対数領域でのスムージング処理を行うことにより、入力変換係数の包絡成分を求めることができる。そして、包絡成分除去部１１１は、入力変換係数から、求めた包絡成分を除去し、包絡成分除去後の入力変換係数を閾値算出部１１２及び変換係数分類部１１３に出力する。
閾値算出部１１２は、包絡成分除去部１１１から入力される包絡成分除去後の入力変換係数を用いて、入力変換係数をピーク成分とフロア成分とに分類するための閾値を算出し、算出した閾値を変換係数分類部１１３に出力する。具体的には、閾値算出部１１２は、包絡成分除去後の入力変換係数の統計処理を行うことで、閾値を算出する。ここでは、次式（１）に示すように、包絡成分除去後の入力変換係数の絶対値の標準偏差σを用いて閾値Ｔｈが算出される場合を一例として説明する。
Figure 0005602769
ここで、ｃは閾値Ｔｈを求めるための係数を表す。また、入力変換係数の絶対値の標準偏差σは、次式（２）に従って算出される。
Figure 0005602769
ここで、ＳＲ（ｋ）は包絡成分除去後の入力変換係数を表し、Ｎは入力変換係数の数を表し、ＭＳは包絡成分除去後の入力変換係数の絶対値の平均値を表す。閾値算出部１１２は、上式（１）及び（２）を用いて閾値Ｔｈを算出し、算出した閾値Ｔｈを変換係数分類部１１３に出力する。
変換係数分類部１１３は、閾値算出部１１２から入力される閾値Ｔｈを用いて、包絡成分除去部１１１から入力される包絡成分除去後の入力変換係数を、ピーク成分とフロア成分とに分類する。そして、変換係数分類部１１３は、ピーク成分に分類された入力変換係数を第１変換係数とし、フロア成分として分類された入力変換係数を第２変換係数として特徴パラメータ算出部１１７にそれぞれ出力する。具体的には、変換係数分類部１１３は、包絡成分除去後の入力変換係数ＳＲ（ｋ）の絶対値が閾値Ｔｈ以上の場合（｜ＳＲ（ｋ）｜≧Ｔｈの場合）、その入力変換係数ＳＲ（ｋ）をピーク成分に分類する。一方、変換係数分類部１１３は、包絡成分除去後の入力変換係数ＳＲ（ｋ）の絶対値が閾値Ｔｈ未満の場合（｜ＳＲ（ｋ）｜≧Ｔｈ以外の場合、つまり、｜ＳＲ（ｋ）｜＜Ｔｈの場合）、その入力変換係数ＳＲ（ｋ）をフロア成分に分類する。
なお、式（１）に示す係数ｃの大きさは、ピーク成分及びフロア成分の分類に影響を与える。この係数ｃは、予め設定されている固定値でも、変数でもよい。係数ｃを変数とする場合は、例えば、ＣＥＬＰ符号化のピッチゲインに対応させて変化する変数とすることができる（後述する）。
一方、包絡成分除去部１１４、閾値算出部１１５及び変換係数分類部１１６は、ＣＥＬＰ復号変換係数に対して、包絡成分除去部１１１、閾値算出部１１２及び変換係数分類部１１３と同様の処理を行う。すなわち、包絡成分除去部１１４は、ＣＥＬＰ復号変換係数の包絡成分を除去し、閾値算出部１１５は、包絡成分除去後のＣＥＬＰ復号変換係数をピーク成分とフロア成分とに分類するための閾値を算出し、変換係数分類部１１６は、包絡成分除去後のＣＥＬＰ復号変換係数をピーク成分とフロア成分とに分類する。そして、変換係数分類部１１６は、ピーク成分に分類されたＣＥＬＰ復号変換係数を第３変換係数とし、フロア成分として分類されたＣＥＬＰ復号変換係数を第４変換係数として特徴パラメータ算出部１１７に出力する。
特徴パラメータ算出部１１７は、変換係数分類部１１３から入力される第１変換係数、第２変換係数、及び、変換係数分類部１１６から入力される第３変換係数、第４変換係数を用いて、特徴パラメータを算出する。具体的には、特徴パラメータ算出部１１７は、包絡成分除去後の入力変換係数のピーク成分（第１変換係数）とフロア成分（第２変換係数）との比、及び、包絡成分除去後のＣＥＬＰ復号変換係数のピーク成分（第３変換係数）とフロア成分（第４変換係数）との比をそれぞれ算出する。そして、特徴パラメータ算出部１１７は、双方の比の変動量を特徴パラメータとして算出する。
具体的には、特徴パラメータ算出部１１７は、包絡成分除去後の入力変換係数について、フロア成分の平均エネルギーに対するピーク成分の平均エネルギーの比を求める。例えば、第１変換係数（入力変換係数のピーク成分）をＳ１（ｋ）とし、第２変換係数（入力変換係数のフロア成分）をＳ２（ｋ）とする。この場合、特徴パラメータ算出部１１７は、次式（３）に従って、第１変換係数Ｓ１（ｋ）と第２変換係数Ｓ２（ｋ）との比Ｒ１２（つまり、入力信号のスペクトルにおけるピーク成分とフロア成分との比）を算出する。
Figure 0005602769
ここで、Ｎ１は第１変換係数の数を表し、Ｎ２は第２変換係数の数を表す。
同様にして、特徴パラメータ算出部１１７は、包絡成分除去後のＣＥＬＰ復号変換係数について、フロア成分の平均エネルギーに対するピーク成分の平均エネルギーの比を求める。例えば、第３変換係数（ＣＥＬＰ復号変換係数のピーク成分）をＳ３（ｋ）とし、第４変換係数（ＣＥＬＰ復号変換係数のフロア成分）をＳ４（ｋ）とする。この場合、特徴パラメータ算出部１１７は、次式（４）に従って、第３変換係数Ｓ３（ｋ）と第４変換係数Ｓ４（ｋ）との比Ｒ３４（つまり、ＣＥＬＰ復号信号のスペクトルにおけるピーク成分とフロア成分との比）を算出する。
Figure 0005602769
ここで、Ｎ３は第３変換係数の数を表し、Ｎ４は第４変換係数の数を表す。
そして、特徴パラメータ算出部１１７は、次式（５）に従って、包絡成分除去後の入力変換係数のフロア成分（第２変換係数Ｓ２（ｋ））の平均エネルギーに対するピーク成分（第１変換係数Ｓ１（ｋ））の平均エネルギーの比Ｒ１２と、包絡成分除去後のＣＥＬＰ復号変換係数のフロア成分（第４変換係数Ｓ４（ｋ））の平均エネルギーに対するピーク成分（第３変換係数Ｓ３（ｋ））の平均エネルギーの比Ｒ３４との間の変動量を示す特徴パラメータＲを算出する。
Figure 0005602769
つまり、特徴パラメータ算出部１１７は、ＣＥＬＰ復号信号と入力信号との間におけるスペクトルのピーク成分とフロア成分との比の変動量を示す特徴パラメータＲを算出する。そして、特徴パラメータ算出部１１７は、算出した特徴パラメータＲを特徴パラメータ符号化部１１８に出力する。
特徴パラメータ符号化部１１８は、特徴パラメータ算出部１１７から入力される特徴パラメータの符号化を行い、特徴パラメータ符号化データを生成する。そして、特徴パラメータ符号化部１１８は、特徴パラメータ符号化データを、図２に示す多重化部１０７に出力する。例えば、特徴パラメータ符号化部１１８は、予め用意されている量子化テーブルと特徴パラメータとのマッチングを行う。そして、特徴パラメータ符号化部１１８は、量子化テーブルに含まれる複数のパラメータ候補のうち、特徴パラメータとの誤差が最も小さいパラメータ候補を表すインデックスを特徴パラメータ符号化データとして出力する。または、特徴パラメータ符号化部１１８は、予め設定された算術処理により、特徴パラメータから特徴パラメータ符号化データを直接生成してもよい。
図４は、本実施の形態に係る復号装置の要部構成を示すブロック図である。図４の復号装置２００は、符号化装置１００（図２）から出力されたビットストリームを入力して復号する。
図４に示す復号装置２００において、分離部２０１は、図示しない通信路（transmission channel）を介して入力されるビットストリームをＣＥＬＰ符号化データと特徴パラメータ符号化データとに分離する。分離部２０１は、ＣＥＬＰ符号化データをＣＥＬＰ復号部２０２に出力し、特徴パラメータ符号化データを特徴パラメータ復号部２０４に出力する。
ＣＥＬＰ復号部２０２は、分離部２０１から入力されるＣＥＬＰ符号化データ（符号化装置１００において入力信号を符号化して得られた符号化データ）の復号処理を行い、ＣＥＬＰ復号信号を生成し、生成したＣＥＬＰ復号信号をＴ／Ｆ変換部２０３に出力する。
Ｔ／Ｆ変換部２０３は、ＣＥＬＰ復号部２０２から入力されるＣＥＬＰ復号信号を周波数領域に変換してＣＥＬＰ復号変換係数を算出し、ＣＥＬＰ復号変換係数を変換係数強調部２０５に出力する。ここでは、周波数領域への変換には、ＭＤＣＴを用いる。
特徴パラメータ復号部２０４は、分離部２０１から入力される特徴パラメータ符号化データの復号処理を行い、復号特徴パラメータを生成し、生成した復号特徴パラメータを変換係数強調部２０５に出力する。
変換係数強調部２０５は、特徴パラメータ復号部２０４から入力される復号特徴パラメータを用いて、Ｔ／Ｆ変換部２０３から入力されるＣＥＬＰ復号変換係数のピーク性を強調する。具体的には、変換係数強調部２０５は、ＣＥＬＰ復号信号と入力信号との間におけるスペクトルのピーク成分とフロア成分との比の変動量を示す復号特徴パラメータを用いて、ＣＥＬＰ復号信号のスペクトル（ＣＥＬＰ復号変換係数）のピーク成分の振幅調整を行う。変換係数強調部２０５は、ピーク性を強調後のＣＥＬＰ復号変換係数（以下、強調変換係数）をＦ／Ｔ変換部２０６に出力する。なお、変換係数強調部２０５における処理の詳細については後述する。
Ｆ／Ｔ変換部２０６は、変換係数強調部２０５から入力される強調変換係数を時間領域の信号に変換して復号信号を算出し、算出した復号信号を出力する。
次に、図４に示す復号装置２００の変換係数強調部２０５における処理の詳細について説明する。図５は、変換係数強調部２０５の内部構成を示すブロック図である。
図５に示す変換係数強調部２０５において、包絡成分除去部２１１は、包絡成分除去部１１４（図３）と同様にして、Ｔ／Ｆ変換部２０３（図４）から入力されるＣＥＬＰ復号変換係数の包絡成分を除去する。そして、包絡成分除去部２１１は、包絡成分除去後のＣＥＬＰ復号変換係数を閾値算出部２１２及び変換係数分類部２１３に出力する。また、包絡成分除去部２１１は、ＣＥＬＰ復号変換係数の包絡成分及び包絡成分除去後のＣＥＬＰ復号変換係数を包絡成分付与部２１５に出力する。なお、包絡成分除去部２１１は、ＣＥＬＰ復号変換係数の包絡成分及び包絡成分除去後のＣＥＬＰ復号変換係数を包絡成分付与部２１５に出力する点において、包絡成分除去部１１４（図３）と異なる。
閾値算出部２１２は、閾値算出部１１５（図３）と同様にして、包絡成分除去部２１１から入力される包絡成分除去後のＣＥＬＰ復号変換係数を用いて、ＣＥＬＰ復号変換係数をピーク成分とフロア成分とに分類するための閾値を算出する。閾値算出部２１２は、算出した閾値を変換係数分類部２１３に出力する。
変換係数分類部２１３は、変換係数分類部１１６（図３）と同様にして、閾値算出部２１２から入力される閾値を用いて、包絡成分除去部２１１から入力される包絡成分除去後のＣＥＬＰ復号変換係数からピーク成分を分類し、ピーク成分に分類されたＣＥＬＰ復号変換係数を第３変換係数として強調部２１４に出力する。このように、変換係数分類部２１３は、ピーク成分のみを分類及び出力する点において、変換係数分類部１１６（図３）と異なる。
強調部２１４は、特徴パラメータ復号部２０４（図４）から入力される復号特徴パラメータを用いて、変換係数分類部２１３から入力される第３変換係数（包絡成分除去後のＣＥＬＰ復号変換係数のピーク成分）を強調する。例えば、強調部２１４は、次式（６）に示すように、第３変換係数Ｓ３（ｋ）に復号特徴パラメータＲｑを乗じる。
Figure 0005602769
このようにして、強調部２１４は、特徴パラメータを用いて、ＣＥＬＰ復号信号のスペクトルのピーク成分の振幅調整を行う。そして、強調部２１４は、強調後の第３変換係数Ｓ３’（ｋ）を包絡成分付与部２１５に出力する。
包絡成分付与部２１５は、強調部２１４から入力される強調後の第３変換係数に、包絡成分除去部２１１から入力されるＣＥＬＰ復号変換係数の包絡成分を乗ずることにより、強調後の第３変換係数に包絡成分を付与する。包絡成分付与部２１５は、包絡成分付与後の第３変換係数をエネルギー調整部２１６に出力する。
例えば、包絡成分が除去されたＣＥＬＰ復号変換係数をＳＲ（ｋ）とする。この場合、包絡成分付与部２１５は、まず、次式（７）に従って、包絡成分除去後のＣＥＬＰ復号変換係数ＳＲ（ｋ）の各成分のうち、ＣＥＬＰ復号変換係数のピーク成分に対応する位置の成分を、強調後の第３変換係数Ｓ３’（ｋ）（すなわち、振幅調整されたピーク成分）に置き換えて、変換係数ＳＲ’（ｋ）を生成する。
Figure 0005602769
ここで、ｋ’はピーク成分に対応する位置を示す。
次いで、包絡成分付与部２１５は、式（７）に示す変換係数ＳＲ’（ｋ）に、包絡成分除去部２１１で求められた包絡成分を乗ずることにより、変換係数ＳＲ’（ｋ）に包絡成分を付与し、変換係数ＳＣ’（ｋ）を生成する。そして、包絡成分付与部２１５は、生成した変換係数ＳＣ’（ｋ）をエネルギー調整部２１６に出力する。
エネルギー調整部２１６は、包絡成分付与部２１５から入力される変換係数ＳＣ’（ｋ）のエネルギーが、元のＣＥＬＰ復号変換係数のエネルギーと一致するように、変換係数ＳＣ’（ｋ）のエネルギーを調整する。そして、エネルギー調整部２１６は、エネルギー調整後の変換係数ＳＣ’（ｋ）を強調変換係数として、Ｆ／Ｔ変換部２０６（図４）に出力する。
例えば、エネルギー調整部２１６は、変換係数ＳＣ’（ｋ）のエネルギーが、元のＣＥＬＰ復号変換係数ＳＣ（ｋ）のエネルギーと一致するように、次式（８）に従って、エネルギー調整係数ｇを算出する。
Figure 0005602769
そして、エネルギー調整部２１６は、次式（９）に示すように、変換係数ＳＣ’（ｋ）に、エネルギー調整係数ｇを乗じて、強調変換係数ＳＥ（ｋ）を生成する。
Figure 0005602769
次に、図６Ａ〜図６Ｄを用いて、変換係数強調部２０５（図５）の処理の流れについて詳細に説明する。図６Ａ〜図６Ｄは、変換係数強調部２０５に入力されるＣＥＬＰ復号変換係数から強調変換係数が生成されるまでの様子を示している。
具体的には、図６Ａに示すように、変換係数強調部２０５の変換係数分類部２１３は、包絡成分除去部２１１で包絡成分が除去されたＣＥＬＰ復号変換係数のうちピーク成分を分類し、第３変換係数を生成する。
次いで、図６Ａに示すように、強調部２１４は、第３変換係数、つまり、包絡成分除去後のＣＥＬＰ復号変換係数のピーク成分の振幅調整を行うことで、ピーク成分を強調する。そして、包絡成分付与部２１５は、式（７）に従って、包絡成分除去後のＣＥＬＰ復号変換係数のピーク成分を、強調後の第３変換係数に置き換える。これにより、図６Ｂに示すように、ピーク成分強調後のＣＥＬＰ復号変換係数（式（７）に示すＳＲ’（ｋ））が生成される。
次いで、包絡成分付与部２１５は、図６Ｂに示すピーク成分強調後のＣＥＬＰ復号変換係数（包絡成分が除去されたＣＥＬＰ復号変換係数）に包絡成分を付与することにより、図６Ｃに示す変換係数ＳＣ’（ｋ）を生成する。
そして、エネルギー調整部２１６は、図６Ｃに示す変換係数ＳＣ’（ｋ）のエネルギーがＣＥＬＰ復号変換係数のエネルギーと一致するように、変換係数ＳＣ’（ｋ）のエネルギー調整を行い、図６Ｄに示す強調変換係数ＳＥ（ｋ）を生成する。
このようにして、符号化装置１００は、ＣＥＬＰ復号信号のスペクトル（ＣＥＬＰ復号変換係数）のピーク成分（第３変換係数）とフロア成分（第４変換係数）との比、及び、入力信号のスペクトル（入力変換係数）のピーク成分（第１変換係数）とフロア成分（第２変換係数）との比の間の変動量を特徴パラメータとして算出する。そして、符号化装置１００は、特徴パラメータを符号化して得られる特徴パラメータ符号化データを復号装置２００に伝送する。一方、復号装置２００は、符号化装置１００から伝送される特徴パラメータ符号化データを復号して、特徴パラメータ（復号特徴パラメータ）を得て、その特徴パラメータを用いて、ＣＥＬＰ復号信号（ＣＥＬＰ復号変換係数）のピーク成分（第３変換係数）を強調する（振幅調整を行う）。
つまり、復号装置２００は、特徴パラメータを用いて、ＣＥＬＰ復号信号のピーク成分とフロア成分との比を制御することで、ＣＥＬＰ復号信号のピーク成分とフロア成分との比を、入力信号のピーク成分とフロア成分との比に近づける。これにより、復号信号スペクトルのピーク形状が崩れてしまうこと、及び、スペクトルのピークの山と谷との大きさが抑圧されること（フロア成分の増大）による、ＣＥＬＰ復号信号での雑音感が軽減され、復号信号の品質を向上させることが可能となる。
換言すると、符号化装置１００は、入力信号を周波数分析して、入力信号のスペクトル（入力変換係数）のピーク性の強さを特徴パラメータとして表し、特徴パラメータを符号化して復号装置２００へ伝送する。これにより、復号装置２００は、符号化装置１００から伝送される特徴パラメータを用いて、入力信号のスペクトル（入力変換係数）のピーク性の強さと同様のピーク性の強さを有する復号信号を生成できるため、復号信号の品質を向上させることができる。すなわち、ＣＥＬＰ符号化を行うと復号信号スペクトルのピーク形状が崩れ、フロア成分が増大し、音質が大きく劣化し易い音楽信号に対しても、音質改善効果を得ることができる。
よって、本実施の形態によれば、ＣＥＬＰ符号化を用いて音楽信号を符号化する場合でも、復号信号の品質を向上させることができる。
さらに、符号化装置１００が、入力信号の周波数成分毎にピーク性の強さを特徴パラメータとして求め、復号装置２００が、周波数成分毎にＣＥＬＰ復号信号のピーク性の強さを制御して復号信号を生成することで、音質を改善するための正確な制御が可能となる。これにより、本実施の形態によれば、復号装置２００は、周波数成分毎にＣＥＬＰ復号信号のスペクトルのピーク性の強さを制御することができるため、音楽信号の音質改善を図ることができる。
なお、本実施の形態において、符号化装置（特徴パラメータ符号化部）は、特徴パラメータに対して対数変換等の非線形変換を行い、非線形変換後の特徴パラメータに対して符号化処理を行ってもよい。
また、本実施の形態では、包絡成分除去後の変換係数（入力変換係数又はＣＥＬＰ復号変換係数）の絶対値の標準偏差を用いて、変換係数をピーク成分とフロア成分とに分類するための閾値を算出する場合について説明した。しかし、閾値を算出する際、包絡成分除去後の変換係数（入力変換係数又はＣＥＬＰ復号変換係数）の絶対値の平均値を用いてもよい。
なお、本実施の形態では、符号化装置にＣＥＬＰ符号化を用いる構成について説明した。しかし、ＣＥＬＰ符号化以外のその他の時間領域の符号化方式、又は、ビットレートの低い符号化方式においても、音楽信号に対する品質が低いという課題がある。そのようなＣＥＬＰ符号化以外の符号化方式に対しても、本発明は適用可能であり、本発明を適用することにより、音楽品質の向上を図ることができる。
また、本発明の特徴は、符号化処理により増大したフロア成分を減衰させて入力信号のスペクトルのピーク性の強さと同様のピーク性の強さを有する復号信号を生成し、品質改善を図る点にある。従って、本実施の形態では、音楽信号に対する有効性を前提に本発明の説明を行っている。しかし、音楽信号に限らず音声信号に対しても、本発明は、フロア成分の減衰による品質改善効果を享受できる。特に、背景雑音などの信号が重畳された音声信号では、符号化処理を行うことでフロア成分が増大する傾向にあり、本発明は、このような場合に対して更に有効である。
（実施の形態２）
本実施の形態では、実施の形態１に加え、さらにＣＥＬＰ符号化におけるピッチゲインを用いて、特徴パラメータを算出する場合について説明する。
以下、本実施の形態について具体的に説明する。図７は、本実施の形態に係る符号化装置の要部構成を示すブロック図である。なお、図７の符号化装置３００において、図２に示す符号化装置１００と共通する構成部分には、図２と同一の符号を付して説明を省略する。
図７に示す符号化装置３００において、ＣＥＬＰ復号部３０１は、ＣＥＬＰ符号化部１０１から入力されるＣＥＬＰ符号化データの復号処理を行い、ＣＥＬＰ復号信号を生成し、生成したＣＥＬＰ復号信号をＴ／Ｆ変換部１０３に出力するとともに、復号処理時に生成されるピッチゲインを復号し、復号後のピッチゲインを特徴パラメータ符号化部３０２に出力する。ここで、ピッチゲインは、ＣＥＬＰ符号化で用いる適応ベクトル（過去の駆動信号を保持する適応符号帳で生成されるベクトル）に乗じられるゲイン値である。また、ピッチゲインは、入力信号の周期性の強さに対応する。例えば、入力信号が母音のように周期性が強い場合には、ピッチゲインは大きくなり、入力信号が子音のように周期性が弱い場合には、ピッチゲインは小さくなるという特徴がある。
特徴パラメータ符号化部３０２は、Ｔ／Ｆ変換部１０３から入力されるＣＥＬＰ復号変換係数、Ｔ／Ｆ変換部１０５から入力される入力変換係数、及び、ＣＥＬＰ復号部３０１から入力されるピッチゲインを用いて、特徴パラメータの算出及び符号化を行い、特徴パラメータ符号化データを生成する。
次に、図７に示す符号化装置３００の特徴パラメータ符号化部３０２における処理の詳細について説明する。図８は、特徴パラメータ符号化部３０２の内部構成を示すブロック図である。なお、図８の特徴パラメータ符号化部３０２において、図３に示す特徴パラメータ符号化部１０６と共通する構成部分には、図３と同一の符号を付して説明を省略する。
図８に示す特徴パラメータ符号化部３０２において、閾値算出部３１１は、包絡成分除去部１１１から入力される包絡成分除去後の入力変換係数、及び、ＣＥＬＰ復号部３０１（図７）から入力されるピッチゲインを用いて、入力変換係数をピーク成分とフロア成分とに分類するための閾値を算出する。
ここで、実施の形態１では、閾値算出部１１２（図３）が、包絡成分除去後の入力変換係数の統計値（入力変換係数の絶対値の標準偏差）に係数ｃを乗じる場合（式（１））について説明した。これに対して、本実施の形態に係る閾値算出部３１１は、ピッチゲインを用いて、上記入力変換係数の統計値に乗じる係数の値を調整する。
具体的には、閾値算出部３１１は、ピッチゲインに対応する係数のテーブルを保持し、テーブルに記憶されている係数の候補群のうち、入力されるピッチゲインに応じた候補を用いる。例えば、ピッチゲインをｇとすると、閾値算出部３１１は、次式（１０）に従って、閾値Ｔｈを算出する。
Figure 0005602769
ここで、ｃ［］は係数の候補群を記憶しているテーブルを表し、ピッチゲインｇが大きいほど大きな係数が選択されるように、テーブルｃ［］は最小値から最大値の順に係数を記憶している。また、Ｎはテーブルが記憶している係数（候補）の個数を表し、ｇ＿ｍａｘはピッチゲインが取り得る最大値を表す。また、関数ＩＮＴ（ｘ）は引数ｘの整数値を出力する関数を表す。
このように、閾値算出部３１１は、ピッチゲインｇが大きいほど（周期性が強いほど）、閾値算出に用いる係数の値を大きくすることで、変換係数をピーク成分として分類するための閾値Ｔｈをより高く設定する。これにより、ピーク性の強い変換係数のみをピーク成分として選択できるようになり、より正確な特徴パラメータの算出を実現することができる。
また、閾値算出部３１２は、閾値算出部３１１と同様にして、包絡成分除去部１１４から入力される包絡成分除去後のＣＥＬＰ復号変換係数、及び、ＣＥＬＰ復号部３０１（図７）から入力されるピッチゲインを用いて、ＣＥＬＰ復号変換係数をピーク成分とフロア成分とに分類するための閾値を算出する。
図９は、本実施の形態に係る復号装置の要部構成を示すブロック図である。なお、図９の復号装置４００において、図４に示す復号装置２００と共通する構成部分には、図４と同一の符号を付して説明を省略する。
図９に示す復号装置４００において、ＣＥＬＰ復号部４０１は、ＣＥＬＰ復号部３０１（図７）と同様、ＣＥＬＰ符号化データを復号してＣＥＬＰ復号信号を生成するとともに、復号処理時に生成されるピッチゲインを復号し、復号後のピッチゲインを変換係数強調部４０２に出力する。
変換係数強調部４０２は、特徴パラメータ復号部２０４から入力される復号特徴パラメータ及びＣＥＬＰ復号部４０１から入力されるピッチゲインを用いて、Ｔ／Ｆ変換部２０３から入力されるＣＥＬＰ復号変換係数のピーク性を強調する。
次に、図９に示す復号装置４００の変換係数強調部４０２における処理の詳細について説明する。図１０は、変換係数強調部４０２の内部構成を示すブロック図である。なお、図１０の変換係数強調部４０２において、図５に示す変換係数強調部２０５と共通する構成部分には、図５と同一の符号を付して説明を省略する。
図１０に示す変換係数強調部４０２において、閾値算出部４１１は、閾値算出部３１２（図８）と同様にして、包絡成分除去後のＣＥＬＰ復号変換係数、及び、ＣＥＬＰ復号部４０１（図９）から入力されるピッチゲインを用いて、ＣＥＬＰ復号変換係数からピーク成分を分類するための閾値（式（１０）に示す閾値Ｔｈ）を算出する。
このようにして、符号化装置３００及び復号装置４００は、入力信号の周期性の強さに対応するピッチゲインを用いて、ＣＥＬＰ符号化によるピーク成分に対する符号化性能を推定し、推定結果に基づいて特徴パラメータの算出処理（具体的には閾値）を制御する。この場合でも、実施の形態１と同様、ＣＥＬＰ復号信号での雑音感が軽減され、復号信号の品質を向上させることが可能となる。
さらに、本実施の形態では、符号化装置３００は、ＣＥＬＰ符号化におけるピッチゲインを用いて特徴パラメータを算出する。これにより、復号装置４００は、スペクトルのピーク成分に対するＣＥＬＰ符号化の符号化性能に応じて、ＣＥＬＰ復号信号のスペクトルのピーク性の強さを調整することが可能となるため、ＣＥＬＰ復号信号の更なる音質改善効果を得ることができる。
よって、本実施の形態によれば、ＣＥＬＰ符号化を用いて音楽信号を符号化する場合、実施の形態１よりも更に、復号信号の品質を向上させることができる。
なお、本実施の形態では、入力信号の周期性の強さを測る際にピッチゲインを用いる場合について説明したが、入力信号の周期性の強さを測る際に、ピッチゲインの代わりに、入力信号を相関分析して得られる相関値を用いてもよい。または、ピッチゲインと上記相関値とを組み合わせて、入力信号の周期性の強さを求めてもよい。
（実施の形態３）
実施の形態１及び実施の形態２では、符号化装置は、変換係数（入力変換係数又はＣＥＬＰ復号変換係数）をピーク成分とフロア成分とに分類する際に１つの閾値を用いる場合について説明した。これに対して、本実施の形態では、符号化装置は、変換係数をピーク成分に分類するための閾値、及び、変換係数をフロア成分に分類するための閾値の２つの閾値を用いる場合について説明する。
以下、本実施の形態について具体的に説明する。図１１は、本実施の形態に係る符号化装置１００（図２）の特徴パラメータ符号化部の内部構成を示すブロック図である。なお、図１１の特徴パラメータ符号化部１０６ａにおいて、図３に示す特徴パラメータ符号化部１０６と共通する構成部分には、図３と同一の符号を付して説明を省略する。
図１１に示す特徴パラメータ符号化部１０６ａにおいて、閾値算出部１１２ａは、包絡成分除去部１１１から入力される包絡成分除去後の入力変換係数を用いて、入力変換係数をピーク成分（第１変換係数）に分類するための第１閾値、及び、入力変換係数をフロア成分（第２変換係数）に分類するための第２閾値を算出する。
例えば、閾値算出部１１２ａは、式（１）と同様にして、次式（１１）及び（１２）に示すように、包絡成分除去後の入力変換係数の絶対値の標準偏差σを用いて、第１閾値Ｔｈ１及び第２閾値Ｔｈ２を算出する。
Figure 0005602769
Figure 0005602769
ここで、ｃ１及びｃ２は第１閾値Ｔｈ１及び第２閾値Ｔｈ２を算出するための係数を表し、次式（１３）の関係を有する。
Figure 0005602769
変換係数分類部１１３ａは、閾値算出部１１２ａで算出された第１閾値Ｔｈ１及び第２閾値Ｔｈ２を用いて、包絡成分除去部１１１から入力される包絡成分除去後の入力変換係数を、ピーク成分（第１変換係数）及びフロア成分（第２変換係数）に分類し、いずれにも属さない成分を、その他の成分としてどちらにも分類しない。具体的には、変換係数分類部１１３ａは、包絡成分除去後の入力変換係数ＳＲ（ｋ）の絶対値が第１閾値Ｔｈ１以上の場合（つまり、｜ＳＲ（ｋ）｜≧Ｔｈ１の場合）、その入力変換係数ＳＲ（ｋ）をピーク成分（第１変換係数）に分類する。また、変換係数分類部１１３ａは、包絡成分除去後の入力変換係数ＳＲ（ｋ）の絶対値が第２閾値Ｔｈ２以下の場合（つまり、｜ＳＲ（ｋ）｜≦Ｔｈ２の場合）、その入力変換係数ＳＲ（ｋ）をフロア成分（第２変換係数）に分類する。一方、変換係数分類部１１３ａは、包絡成分除去後の入力変換係数ＳＲ（ｋ）の絶対値が第１閾値Ｔｈ１未満であり、かつ、第２閾値Ｔｈ２より大きい場合（つまり、Ｔｈ２＜｜ＳＲ（ｋ）｜＜Ｔｈ１の場合）、その入力変換係数ＳＲ（ｋ）を、その他の成分（ピーク成分及びフロア成分のいずれにも属さない成分）としてどちらにも分類しない。
また、閾値算出部１１５ａは、閾値算出部１１２ａと同様にして、ＣＥＬＰ復号変換係数のピーク成分（第３変換係数）を分類するための第３閾値、及び、ＣＥＬＰ復号変換係数のフロア成分（第４変換係数）を分類するための第４閾値を算出する。また、変換係数分類部１１６ａは、変換係数分類部１１３ａと同様にして、第３閾値及び第４閾値を用いて、包絡成分除去後のＣＥＬＰ復号変換係数をピーク成分（第３変換係数）及びフロア成分（第４変換係数）に分類し、いずれにも属さない成分を、その他の成分としてどちらにも分類しない。
図１２は、本実施の形態に係る復号装置２００（図４）の変換係数強調部の内部構成を示すブロック図である。なお、図１２の変換係数強調部２０５ａにおいて、図５に示す変換係数強調部２０５と共通する構成部分には、図５と同一の符号を付して説明を省略する。
図１２に示す変換係数強調部２０５ａにおいて、閾値算出部２１２ａは、閾値算出部１１５ａ（図１１）と同様にして、ＣＥＬＰ復号変換係数のピーク成分（第３変換係数）を分類するための第３閾値を算出する。また、変換係数分類部２１３ａは、変換係数分類部１１６ａと同様にして、閾値算出部２１２ａから入力される第３閾値を用いて、ＣＥＬＰ復号変換係数からピーク成分（第３変換係数）を分類する。
このようにして、本実施の形態では、符号化装置１００（特徴パラメータ符号化部１０６ａ）は、２つの閾値を用いることで、ピーク成分及びフロア成分のいずれに属するかを明確に判断できない成分（例えば、Ｔｈ２＜｜ＳＲ（ｋ）｜＜Ｔｈ１を満たす成分）を除外して、特徴パラメータを算出することができる。これにより、符号化装置１００は、変換係数（入力変換係数又はＣＥＬＰ復号変換係数）のピーク成分とフロア成分との比を、実施の形態１よりも精度良く算出することができる。つまり、本実施の形態に係る符号化装置１００は、特徴パラメータを、実施の形態１よりも精度良く算出することが可能となり、復号装置２００において復号される音楽信号の音質改善効果を更に向上することができる。
よって、本実施の形態によれば、ＣＥＬＰ符号化を用いて音楽信号を符号化する場合、実施の形態１よりも更に、復号信号の品質を向上させることができる。
（実施の形態４）
本実施の形態では、低位レイヤ（又は基本レイヤ）にＣＥＬＰ符号化を用いて、高位レイヤ（又は拡張レイヤ）に変換符号化を用いるスケーラブル符号化を行う場合について説明する。
以下、本実施の形態について具体的に説明する。図１３は、本実施の形態に係る符号化装置の要部構成を示すブロック図である。なお、図１３の符号化装置５００において、図２に示す符号化装置１００と共通する構成部分には、図２と同一の符号を付して説明を省略する。
図１３に示す符号化装置５００は、少なくとも低位レイヤと高位レイヤとを有するスケーラブル符号化を行う符号化装置である。ここでは、符号化装置５００は、低位レイヤにおいて、入力信号をＣＥＬＰ符号化してＣＥＬＰ符号化データ（第１符号化データ）を生成する。また、符号化装置５００は、高位レイヤにおいて、ＣＥＬＰ符号化データの復号信号と入力信号との差である誤差信号を周波数領域で符号化（変換符号化）して変換符号化データ（第２符号化データ）を生成する。
具体的には、図１３の符号化装置５００において、減算部５０１は、遅延部１０４から入力される遅延調整後の入力信号から、ＣＥＬＰ復号部１０２から入力されるＣＥＬＰ復号信号を減じて、誤差信号を生成し、生成した誤差信号をＴ／Ｆ変換部５０２に出力する。
Ｔ／Ｆ変換部５０２は、減算部５０１から入力される誤差信号を周波数領域に変換して誤差変換係数を算出し、誤差変換係数を変換符号化部５０３に出力する。ここでは、周波数領域への変換には、ＭＤＣＴ（Modified Discrete Cosine Transform：修正離散コサイン変換）を用いる。
変換符号化部５０３は、Ｔ／Ｆ変換部５０２から入力される誤差変換係数の符号化処理を行い、変換符号化データを生成する。このとき、高位レイヤにおける符号化部である変換符号化部５０３は、入力信号の全帯域のうち一部の帯域におけるＣＥＬＰ復号信号と入力信号との差である誤差信号を符号化して、変換符号化データを生成する。変換符号化部５０３は、生成した変換符号化データを多重化部５０４に出力する。
多重化部５０４は、ＣＥＬＰ符号化部１０１から入力されるＣＥＬＰ符号化データと変換符号化部５０３から入力される変換符号化データとを多重化して、ビットストリームを生成し、ビットストリームを図示しない通信路（transmission channel）を介して復号装置に出力する。
図１４は、本実施の形態に係る復号装置の要部構成を示すブロック図である。なお、図１４の復号装置６００において、図４に示す復号装置２００と共通する構成部分には、図４と同一の符号を付して説明を省略する。
図１４に示す復号装置６００において、分離部６０１は、図示しない通信路（transmission channel）を介して入力されるビットストリームをＣＥＬＰ符号化データと変換符号化データとに分離する。分離部６０１は、ＣＥＬＰ符号化データをＣＥＬＰ復号部２０２に出力し、変換符号化データを変換復号部６０２に出力する。
変換復号部６０２は、分離部６０１から入力される変換符号化データの復号処理を行い、復号誤差変換係数を生成し、生成した復号誤差変換係数を変換係数強調部６０３に出力する。
変換係数強調部６０３は、まず、Ｔ／Ｆ変換部２０３から入力されるＣＥＬＰ復号変換係数及び変換復号部６０２から入力される復号誤差変換係数を用いて、高位レイヤで品質が改善された帯域における改善量がどの程度であるかを算出する。具体的には、変換係数強調部６０３は、高位レイヤでＣＥＬＰ復号信号の品質が改善される一部の帯域において、ＣＥＬＰ復号信号と、ＣＥＬＰ復号信号及び誤差信号を用いて得られる復号変換係数との間における、スペクトルのピーク成分とフロア成分との比の変動量を示す特徴パラメータを算出する。そして、変換係数強調部６０３は、改善量の算出結果（つまり、特徴パラメータ）に基づいて、ＣＥＬＰ復号変換係数を強調する。具体的には、変換係数強調部６０３は、特徴パラメータを用いて、上記一部の帯域以外の帯域（高位レイヤでＣＥＬＰ復号信号の品質が改善されない帯域）におけるＣＥＬＰ復号信号のスペクトルのピーク成分の振幅調整を行う。変換係数強調部６０３は、強調後のＣＥＬＰ復号変換係数を強調変換係数として、Ｆ／Ｔ変換部２０６に出力する。
次に、図１４に示す復号装置６００の変換係数強調部６０３における処理の詳細について説明する。図１５は、変換係数強調部６０３の内部構成を示すブロック図である。なお、図１５の変換係数強調部６０３において、図３に示す特徴パラメータ符号化部１０６及び図５に示す変換係数強調部２０５と共通する構成部分には、図３及び図５と同一の符号を付して説明を省略する。
図１５に示す変換係数強調部６０３において、加算部６１１は、Ｔ／Ｆ変換部２０３から入力されるＣＥＬＰ復号変換係数と、変換復号部６０２から入力される復号誤差変換係数とを加算して、復号変換係数を生成する。この復号変換係数は、図３における入力変換係数（入力信号のスペクトル）に対応する。この加算処理により、ＣＥＬＰ復号変換係数では、復号誤差変換係数に対応する帯域の品質が改善される。加算部６１１は、生成した復号変換係数を、包絡成分除去部６１２及びエネルギー調整部２１６に出力する。
包絡成分除去部６１２は、包絡成分除去部１１１（図３）と同様にして、加算部６１１から入力される復号変換係数の包絡成分（スペクトルの概形成分）を除去する。そして、包絡成分除去部６１２は、包絡成分除去後の復号変換係数を強調変換係数生成部６１６に出力する。また、包絡成分除去部６１２は、高位レイヤ（拡張レイヤ）において品質改善された帯域（以下、改善帯域という）に含まれる、包絡成分除去後の復号変換係数を閾値算出部１１２及び変換係数分類部１１３に出力する。一方、包絡成分除去部６１２は、高位レイヤ（拡張レイヤ）において品質改善されていない帯域（以下、非改善帯域という）に含まれる、包絡成分除去後の復号変換係数を閾値算出部６１３及び変換係数分類部６１４に出力する。なお、高位レイヤにてＣＥＬＰ復号変換係数の品質改善が為された帯域の復号誤差変換係数には、何らかの値が格納されている。よって、包絡成分除去部６１２は、復号誤差変換係数の各帯域における成分を調べることにより、どの帯域でＣＥＬＰ復号変換係数の品質改善が為されたかを判断することができる。
よって、図１５に示すように、特徴パラメータ算出部１１７には、改善帯域における復号変換係数（図３における入力変換係数に対応）のピーク成分（第１変換係数（改善帯域））及びフロア成分（第２変換係数（改善帯域））が変換係数分類部１１３から入力される。
また、閾値算出部１１５及び変換係数分類部１１６には、改善帯域における、包絡成分除去後のＣＥＬＰ復号変換係数が入力される。よって、図１５に示すように、特徴パラメータ算出部１１７には、改善帯域におけるＣＥＬＰ復号変換係数のピーク成分（第３変換係数（改善帯域））及びフロア成分（第４変換係数（改善帯域））が変換係数分類部１１６から入力される。
これにより、特徴パラメータ算出部１１７は、実施の形態１と同様にして、第１変換係数（改善帯域）、第２変換係数（改善帯域）、第３変換係数（改善帯域）、第４変換係数（改善帯域）を用いて、特徴パラメータを算出する。つまり、特徴パラメータ算出部１１７は、改善帯域（入力信号の一部の帯域）において、ＣＥＬＰ復号変換係数（つまり、ＣＥＬＰ復号信号）及び復号誤差変換係数（つまり、誤差信号）を用いて得られる復号変換係数（つまり、復号入力信号）と、ＣＥＬＰ復号変換係数（ＣＥＬＰ復号信号）との間におけるスペクトルのピーク成分とフロア成分との比の変動量を示す特徴パラメータを算出する。特徴パラメータ算出部１１７は、算出した特徴パラメータを強調部６１５に出力する。
一方、閾値算出部６１３は、閾値算出部１１２と同様にして、包絡成分除去部６１２から入力される、非改善帯域に含まれる復号変換係数に対する閾値を算出する。また、変換係数分類部６１４は、変換係数分類部１１３と同様にして、閾値算出部６１３から入力される閾値を用いて、非改善帯域に含まれる復号変換係数からピーク成分を分類し、ピーク成分に対応する復号変換係数である、第１変換係数（非改善帯域）を強調部６１５に出力する。
強調部６１５は、特徴パラメータ算出部１１７から入力される特徴パラメータを用いて、変換係数分類部６１４から入力される第１変換係数（非改善帯域）を強調する。つまり、強調部６１５は、特徴パラメータを用いて、入力信号の全帯域のうち改善帯域以外の帯域である非改善帯域におけるＣＥＬＰ復号信号のスペクトル（第１変換係数（非改善帯域））のピーク成分の振幅調整を行う。
すなわち、強調部６１５は、改善帯域におけるＣＥＬＰ復号信号のスペクトルのピーク成分とフロア成分との比、及び、改善帯域における入力信号のスペクトル（図１５では復号変換係数）のピーク成分とフロア成分との比の間の変動量を示す特徴パラメータを用いて、非改善帯域におけるＣＥＬＰ復号信号のスペクトル（ＣＥＬＰ復号変換係数）のピーク成分を強調する。強調部６１５は、強調後の第１変換係数（非改善帯域）を強調変換係数生成部６１６に出力する。
強調変換係数生成部６１６は、包絡成分除去部６１２から入力される包絡成分除去後の復号変換係数のうち、非改善帯域に含まれ、かつ、ピーク成分として判定された成分を、強調部６１５から入力される強調後の第１変換係数（非改善帯域）（すなわち、振幅調整されたピーク成分）に置き換えて、強調変換係数を生成する。
そして、実施の形態１と同様にして、包絡成分付与部２１５は、包絡成分除去部６１２から入力される復号変換係数の包絡成分を用いて、強調変換係数生成部６１６から入力される強調変換係数に包絡成分を付与し、エネルギー調整部２１６は、強調変換係数のエネルギー調整を行う。
次に、図１６を用いて、変換係数強調部６０３（図１５）の処理の流れについて詳細に説明する。
具体的には、加算部６１１は、ＣＥＬＰ復号変換係数と、図１６Ａに示す復号誤差変換係数とを加算して、復号変換係数を生成し、包絡成分除去部６１２は、復号変換係数の包絡成分を除去する。なお、変換係数強調部６０３では、図１６Ａに示すように、復号誤差変換係数の値を調べることで、各周波数帯域が改善帯域及び非改善帯域のいずれであるかを判断することができる。
次いで、変換係数分類部１１３は、図１６Ｂに示す包絡成分除去後の復号変換係数のうち、改善帯域に含まれる復号変換係数をピーク成分（第１変換係数（改善帯域））とフロア成分（第２変換係数（改善帯域））とに分類し、特徴パラメータ算出部１１７に出力する。同様にして、変換係数分類部１１６は、図１６Ｃに示す包絡成分除去後のＣＥＬＰ復号変換係数のうち、改善帯域に含まれるＣＥＬＰ復号変換係数をピーク成分（第３変換係数（改善帯域））とフロア成分（第４変換係数（改善帯域））とに分類し、特徴パラメータ算出部１１７に出力する。
そして、特徴パラメータ算出部１１７は、第１変換係数（改善帯域）〜第４変換係数（改善帯域）を用いて、特徴パラメータを算出する。
一方、変換係数分類部６１４は、図１６Ｂに示す包絡成分除去後の復号変換係数のうち、非改善帯域に含まれる復号変換係数のピーク成分（第１変換係数（非改善帯域））を分類して、強調部６１５に出力する。そして、強調部６１５は、特徴パラメータ算出部１１７で算出された特徴パラメータを用いて、非改善帯域に含まれる復号変換係数のピーク成分を強調する。例えば、強調部６１５は、実施の形態１の式（６）と同様にして、非改善帯域に含まれる復号変換係数のピーク成分（第１変換係数（非改善帯域））に、特徴パラメータを乗算することで強調処理（振幅調整）を行う。
そして、強調変換係数生成部６１６は、図１６Ｂに示す復号変換係数のうちの非改善帯域に含まれ、かつ、ピーク成分に相当する成分を、強調部６１５で強調された第１変換係数（非改善帯域）に置き換えることにより、図１６Ｄに示す強調変換係数を生成する。
そして、包絡成分付与部２１５が、図１６Ｄに示す強調変換係数に包絡成分を付与し、エネルギー調整部２１６が、強調変換係数のエネルギー調整を行うことにより、図１６Ｅに示す強調変換係数が得られる。
このようにして、復号装置６００は、改善帯域におけるＣＥＬＰ復号信号と入力信号（復号変換係数）との間のスペクトルの変動量（ピーク成分とフロア成分との比の変動量）を示す特徴パラメータを用いて、非改善帯域におけるＣＥＬＰ復号信号のピーク成分とフロア成分との比を制御する。すなわち、復号装置６００は、非改善帯域におけるＣＥＬＰ復号信号のピーク成分とフロア成分との比を、改善帯域におけるＣＥＬＰ復号信号のピーク成分とフロア成分との比に近づける。これにより、復号装置６００は、非改善帯域でも、改善帯域におけるＣＥＬＰ復号信号のスペクトルのピーク性の強さと同様のピーク性の強さを有するＣＥＬＰ復号信号を生成できる。
ここで、スケーラブル符号化において、高位レイヤに十分なビット配分が為されていれば、符号化装置は誤差変換係数の符号化を全帯域で行える。しかし、低ビットレート化を実現するために、高位レイヤのビット配分が少ない場合、符号化装置は誤差変換係数の符号化を一部の帯域でしか行うことができないという制約が生じる。
これに対して、本実施の形態では、高位レイヤで品質改善された帯域（改善帯域）とそれ以外の帯域（非改善帯域）との品質改善量の違いに着目し、復号装置６００は、高位レイヤで品質改善された帯域（改善帯域）の改善量を特徴パラメータとして表す。そして、復号装置６００は、特徴パラメータに基づいて、高位レイヤで品質改善されなかった帯域（非改善帯域）のピーク性を調整（強調）する。
これにより、本実施の形態では、復号装置６００で特徴パラメータを算出することが可能となり、符号化装置５００から復号装置６００への特徴パラメータの伝送が不要となる。つまり、スケーラブル符号化を行う場合には、ビットレートを増加させることなく、音質改善効果を得ることができる。
このようにして、本実施の形態によれば、低位レイヤと高位レイヤとを有するスケーラブル符号化が行われる際に、ＣＥＬＰ符号化を用いて音楽信号を符号化する場合でも、実施の形態１と同様、復号信号の品質を向上させることができる。
以上、本発明の各実施の形態について説明した。
なお、上記実施の形態では、入力信号の全帯域に対して、特徴パラメータの算出、符号化及び変換係数の強調処理を行う場合について説明した。しかし、本発明では、これに限らず、入力信号の全帯域を複数のサブバンドに分割して、各サブバンドについて、特徴パラメータの算出、符号化及び変換係数の強調処理をそれぞれ行う構成でもよい。これにより、復号装置では、変換係数の強調処理をより細かい単位で行うことができるため、音楽信号の音質をさらに改善することができる。
また、上記実施の形態では、特徴パラメータの符号化及び変換係数の強調処理を行う際に、入力変換係数（又は復号変換係数）及びＣＥＬＰ復号変換係数をそのまま用いる場合について説明した。しかし、本発明では、特徴パラメータの符号化及び変換係数の強調処理を行う際に、入力変換係数及びＣＥＬＰ復号変換係数をそのまま用いる代わりに、移動平均等のスムージング処理後の入力変換係数及びＣＥＬＰ復号変換係数を用いてもよい。これにより、入力変換係数及びＣＥＬＰ復号変換係数において、特徴パラメータの符号化及び変換係数の強調処理を行う際に、極端に大きな変換係数から受ける影響を緩和することができ、より安定した符号化処理及び強調処理を行うことができる。これにより、音楽信号の音質をさらに改善することができる。
また、上記実施の形態に係るＴ／Ｆ変換部は、ＤＦＴ（Discrete Fourier Transform）、ＦＦＴ（Fast Fourier Transform）、ＤＣＴ（Discrete Cosine Transform）、ＭＤＣＴ（Modified Discrete Cosine Transform）、フィルタバンク等を使用できる。
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、一部又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、専用回路又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、半導体技術の進歩又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。
２０１０年１月１４日出願の特願２０１０−００６２６０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。
本開示に係る符号化装置、復号装置、符号化方法及び復号方法等は、特に音声・音楽のコーデックに好適である。
１００、３００、５００ 符号化装置
２００、４００、６００ 復号装置
１０１ ＣＥＬＰ符号化部
１０２、２０２、３０１、４０１ ＣＥＬＰ復号部
１０３、１０５、２０３、５０２ Ｔ／Ｆ変換部
１０４ 遅延部
１０６、１０６ａ、３０２ 特徴パラメータ符号化部
１０７、５０４ 多重化部
２０１、６０１ 分離部
２０４ 特徴パラメータ復号部
２０５、２０５ａ、４０２、６０３ 変換係数強調部
２０６ Ｆ／Ｔ変換部
１１１、１１４、２１１、６１２ 包絡成分除去部
１１２、１１２ａ、１１５、１１５ａ、２１２、２１２ａ、３１１、３１２、４１１、６１３ 閾値算出部
１１３、１１３ａ、１１６、１１６ａ、２１３、２１３ａ、６１４ 変換係数分類部
１１７ 特徴パラメータ算出部
１１８ 特徴パラメータ符号化部
２１４、６１５ 強調部
２１５ 包絡成分付与部
２１６ エネルギー調整部
５０１ 減算部
５０３ 変換符号化部
６０２ 変換復号部
６１１ 加算部
６１６ 強調変換係数生成部

Claims (6)

  1. 入力信号をＣＥＬＰ（Code Excited Linear Prediction）符号化して第１符号化データを生成する第１符号化手段と、
    前記第１符号化データを復号してＣＥＬＰ復号信号を生成する復号手段と、
    前記ＣＥＬＰ復号信号のスペクトルのピーク成分とフロア成分との比と、前記入力信号のスペクトルのピーク成分とフロア成分との比、との間の変動量を示すパラメータを算出し符号化して第２符号化データを生成する第２符号化手段と、
    前記第１符号化データおよび前記第２符号化データを多重化して出力する多重化手段と、
    を具備する符号化装置。
  2. 前記第２符号化手段は、前記ピーク成分と前記フロア成分とを、前記ＣＥＬＰ符号化におけるピッチゲインに従い決定する、
    請求項１記載の符号化装置。
  3. 請求項１記載の符号化装置から前記第１符号化データおよび前記第２符号化データを受信し分離する分離部と、
    前記第１符号化データを復号して前記ＣＥＬＰ復号信号を生成する第１復号手段と、
    前記第２符号化データを復号して前記パラメータを生成する第２復号手段と、
    前記パラメータを用いて、前記ＣＥＬＰ復号信号のスペクトルのピーク成分の振幅調整を行う調整手段と、
    を具備する復号装置。
  4. 低位レイヤと高位レイヤとを有するスケーラブル符号化を行う符号化装置の前記低位レイヤにおいて入力信号のＣＥＬＰ（Code Excited Linear Prediction）符号化を行うことにより生成された第１符号化データ、および、前記符号化装置の前記高位レイヤにおいて一部の帯域における前記第１符号化データを復号して得られたＣＥＬＰ復号信号と前記入力信号との差である誤差信号を符号化することにより生成された第２符号化データ、を受信し分離する分離部と、
    前記第１符号化データを復号してＣＥＬＰ復号信号を生成する第１復号手段と、
    前記第２符号化データを復号して、前記誤差信号を得る第２復号手段と、
    前記ＣＥＬＰ復号信号のスペクトルのピーク成分とフロア成分との比と、前記ＣＥＬＰ復号信号および前記誤差信号を用いて得られる復号信号の前記一部の帯域でのスペクトルのピーク成分とフロア成分との比、との間の変動量を示すパラメータを用いて、前記一部の帯域以外の帯域における前記復号信号のスペクトルのピーク成分の振幅調整を行う調整手段と、
    を具備する復号装置。
  5. 入力信号をＣＥＬＰ（Code Excited Linear Prediction）符号化して第１符号化データを生成するステップと、
    前記第１符号化データを復号してＣＥＬＰ復号信号を生成するステップと、
    前記ＣＥＬＰ復号信号のスペクトルのピーク成分とフロア成分との比と、前記入力信号のスペクトルのピーク成分とフロア成分との比、との間の変動量を示すパラメータを算出し符号化して第２符号化データを生成するステップと、
    前記第１符号化データおよび前記第２符号化データを多重化して出力するステップと、
    を具備する符号化方法。
  6. 請求項５記載の符号化方法で符号化した前記第１符号化データおよび前記第２符号化データを受信し分離するステップと、
    前記第１符号化データを復号して前記ＣＥＬＰ復号信号を生成するステップと、
    前記第２符号化データを復号して前記パラメータを生成するステップと、
    前記パラメータを用いて、前記ＣＥＬＰ復号信号のスペクトルのピーク成分の振幅調整を行うステップと、
    を具備する復号方法。
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