JP5625126B2 - スペクトル領域ノイズ整形を使用する線形予測ベースコーディングスキーム - Google Patents

スペクトル領域ノイズ整形を使用する線形予測ベースコーディングスキーム Download PDF

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Description

本発明は、ＵＳＡＣで知られるＴＣＸモード等の周波数領域ノイズ整形を使用する線形予測ベースのオーディオコーデックに関する。
比較的新しいオーディオコーデックとして、最近、ＵＳＡＣが作られた。ＵＳＡＣは、いくつかのコーディングモード、例えば、ＡＡＣ類似コーディングモード、線形予測コーディングを使用する時間領域コーディングモードすなわちＡＣＥＬＰ、及びデータストリームを介して送信された線形予測係数を使用してスペクトル領域整形が制御される中間コーディングモードを形成する変換符号化励振コーディング（transform coded excitation coding：ＴＣＸ）等の間での切替えをサポートするコーデックである。特許文献１では、ＡＡＣ類似コーディングモードを使用不可にし、コーディングモードをＡＣＥＬＰ及びＴＣＸのみに制限することによって、低遅延用途のためにＵＳＡＣコーディングスキームをより適切にすることが提案されている。さらに、フレーム長を減らすことを提案している。
しかしながら、例えば速度／歪み率の点ではコーディング効率を維持しながら、スペクトル領域整形を使用する線形予測ベースコーディングスキームの複雑さを減らす可能性を手元に有していることが望ましいであろう。
国際公開第２０１１／４７９５０号
USAC codec (Unified Speech and Audio Codec), ISO/IEC CD 23003-3 dated September 24, 2010
したがって、本発明の目的は、同等又はより高いコーディング効率で複雑さの低減を可能にするスペクトル領域整形を使用するそのような線形予測ベースコーディングスキームを提供することである。
この目的は独立クレームの主題によって実現される。
本発明の基礎をなす基本的な考えは、一連のスペクトルを備えるスペクトログラムへのオーディオ入力信号のスペクトル分解が線形予測係数計算と線形予測係数に基づくスペクトル領域整形のための入力の両方に対して使用される場合、線形予測ベースでスペクトル領域ノイズ整形を使用する符号化概念は、例えば、速度／歪み率の点において同等なコーディング効率で複雑さを減らすことができるということである。
この点に関して、エイリアシングを引き起こしＭＤＣＴ等の厳格にサンプリングする重複変換（lapped transform）等の時間エイリアシング相殺を必要とするような重複変換がスペクトル分解に対して使用される場合でも、コーディング効率は維持されることが明らかとなった。
本発明の様態の有利な実施態様が従属クレームの主題である。
特に、本出願の好適な実施形態を図面に関して説明する。
比較例又は実施形態によるオーディオ符号器のブロック図を示す。 本出願の一実施形態によるオーディオ符号器を示す。 図２のオーディオ符号器に適合することが可能なオーディオ復号器のブロック図を示す。 本出願の一実施形態による他のオーディオ符号器のブロック図を示す。
以下にさらに記載される本発明の実施形態の主態様と利点の理解を容易にするために、図１を予備的に参照する。図１は、スペクトル領域ノイズ整形を使用する線形予測ベースオーディオ符号器を示す。
特に、図１のオーディオ符号器は、入力オーディオ信号１２を一連のスペクトルからなるスペクトログラムにスペクトル分解するスペクトル分解器１０を備えている。スペクトログラムは図１中に符号１４で示されている。図１に示されるように、スペクトル分解器１０は、入力オーディオ信号１０を時間領域からスペクトル領域に移すためにＭＤＣＴを使用することができる。特に、窓器（windower）１６がスペクトル分解器１２のＭＤＣＴモジュール１８に先行して入力オーディオ信号１２の互いに重複する部分を窓化し、窓化部分はＭＤＣＴモジュール１８においてそれぞれ個別に変換され、スペクトログラム１４の一連のスペクトルのスペクトルを得る。しかしながら、スペクトル分解器１０は、あるいは、他のあらゆる厳格にサンプリングする重複変換等のエイリアシングを引き起こす他のあらゆる重複変換を使用してもよい。
さらに、図１のオーディオ符号器は、入力オーディオ信号１２を分析して、そこから線形予測係数を導出する線形予測アナライザ２０を備えている。図１のオーディオ符号器のスペクトル領域整形器２２は、線形予測アナライザ２０によってもたらされる線形予測係数に基づいて、スペクトログラム１４の一連のスペクトルの電流スペクトルをスペクトル整形するよう構成されている。特に、スペクトル領域整形器２２は、スペクトル領域整形器２２に入力される電流スペクトルを、線形予測分析フィルタ伝達関数に対応する伝達関数に従ってスペクトル整形するよう構成されている。そのスペクトル整形は、アナライザ２０からの線形予測係数をスペクトル加重値に変換し、その加重値を除数として適用して電流スペクトルをスペクトル形成又は整形することによって行われる。整形されたスペクトルは、図１のオーディオ符号器の量子化器２４において量子化される。スペクトル領域整形器２２での整形によって、復号器側での量子化スペクトルの逆整形（de-shaping）により生じる量子化ノイズはシフトされて隠され、すなわち、コーディングは可能な限り知覚的に透明になる。
時間領域ノイズ整形モジュール２６はスペクトル分解器１０からスペクトル領域整形器２２に転送されるスペクトルを時間領域ノイズ整形してもよく、低周波数エンファシスモジュール２８は量子化２４の前にスペクトル領域整形器２２によって出力された各整形スペクトルを適応的にフィルタリングしてもよいが、それは完全性の目的のためにすぎないことを留意すべきである
量子化され、スペクトル整形されたスペクトルは、スペクトル整形で使用された線形予測係数に関する情報と共にデータストリーム３０に挿入され、その結果、復号化側では、逆整形と逆量子化（de-quantization）を実行することができる。
図１に示すオーディオコーデックのほとんどの構成要素は、ＴＮＳモジュール２６の存在を除いて、例えば、新しいオーディオコーデックＵＳＡＣにおいて、特に、そのＴＣＸモード内で実施され、記述されている。したがって、さらに詳しくは、例えばＵＳＡＣ規格、例えば非特許文献１を参照されたい。
それでも、線形予測アナライザ２０に関しては、以下においてさらに説明する。図１に示すように、線形予測アナライザ２０は、入力オーディオ信号１２で直接動作する。プリエンファシスモジュール３２は、例えば、ＦＩＲフィルタリングによって、入力オーディオ信号１２をあらかじめフィルタリングし、その後、一続きの窓器３４、自己相関器３６、及びラグ窓器（lag windower）３８によって自己相関が連続的に導出される。窓器３４は、あらかじめフィルタリングされた入力オーディオ信号から、時間的に互いに重なる可能性のある窓化部分を形成する。自己相関器３６は窓器３４によって出力された窓化部分毎の自己相関を計算する。ラグ窓器３８は、必須ではないが、ラグ窓関数を自己相関に適用し、以下の線形予測パラメータ推定アルゴリズムに対して自己相関をより適切にするように設けられている。特に、線形予測パラメータ推定器４０は、ラグ窓出力を受け取り、例えば、Wiener-Levinson-Durbin又は他の適切なアルゴリズムを窓化した自己相関に実行し、自己相関毎の線形予測係数を導出する。スペクトル領域整形器２２内では、導出された線形予測係数が、一連のモジュール４２、４４、４６及び４８を通過する。モジュール４２は、データストリーム３０内の線形予測係数に関する情報を、復号化側に転送する役割を担う。図１に示すように、線形予測係数データストリーム挿入器４２は、線形予測アナライザ２０によって決定された線形予測係数を、線スペクトル対（line spectral pair）領域又は線スペクトル周波数（line spectral frequency）領域において量子化するよう構成することができる。その量子化は、量子化された係数をデータストリーム３０内に符号化すること、及び量子化された予測値を再びＬＰＣ係数に再変換することを含んでいる。線形予測係数に関する情報がデータストリーム３０内に伝えられる更新率を減らすために、何らかの補間法を使用してもよい。したがって、スペクトル領域整形器２２に入る電流スペクトルに関する線形予測係数に何らかの重み付け処理を行う役割を担う後続のモジュール４４は、線形予測係数が復号化側でも利用可能なように線形予測係数にアクセスする、すなわち、量子化された線形予測係数にアクセスする。後続のモジュール４６は、重み付けされた線形予測係数を、次いで周波数領域ノイズ整形器モジュール４８によって適用されるスペクトル重み付けに変換し、周波数領域ノイズ整形器モジュール４８が入力電流スペクトルをスペクトル整形する。
以上の説明から明らかになったように、アナライザ２０によって実行される線形予測分析は、ブロック１０及び２２で実行されるスペクトル分解とスペクトル領域整形に完全に加算される経費を発生させ、そのため、計算に係る経費はかなり大きい。
図２は、コーディング効率は同等であるが、コーディングの複雑さを減少させた本出願の一実施形態によるオーディオ符号器を示す。
簡単に言うと、本出願の一実施形態を表す図２のオーディオ符号器では、図１の線形予測アナライザは、スペクトル分解器１０とスペクトル領域整形器２２との間に直列に接続された一連の自己相関コンピュータ５０と線形予測係数コンピュータ５２とによって置き換えられている。図１から図２への変形に対する動機づけと、モジュール５０及び５２の詳細な機能を明らかにする数学的説明を以下に述べる。しかしながら、自己相関及び自己相関前の窓化に含まれる一連の計算と比較した場合、複雑な計算は自己相関コンピュータ５０の方が少ないことを考慮すると、図２のオーディオ符号器の計算経費が図１のオーディオ符号器と比較して減少することは明らかである。
図２の実施形態の詳細と数学的枠組みについて記述する前に、図２のオーディオ符号器の構造を簡単に説明する。特に、参照符号６０を使用して概ね示される図２のオーディオ符号器は、入力オーディオ信号１２を受信する入力６２と、オーディオ符号器が入力オーディオ信号１２を符号化するデータストリーム３０を出力する出力６４を備えている。スペクトル分解器１０、時間領域ノイズ整形器２６、スペクトル領域整形器２２、低周波数エンファシス回路２８及び量子化器２４が、入力６２と出力６４との間に記載順に直列に接続されている。時間領域ノイズ整形器２６と低周波数エンファシス回路２８はオプションのモジュールであり、代替実施形態では取り去ってもよい。時間領域ノイズ整形器２６は、設けるとすれば、適応的に作動可能に構成することができる。すなわち、時間領域ノイズ整形器２６による時間領域ノイズ整形は入力オーディオ信号の特性に応じて作動又は停止することができ、例えば、以下でより詳細に説明するであろうように、決定の結果が、例えば、データストリーム３０を介して復号化側に転送される
図２のスペクトル領域整形器２２の内部は、図１に示すように、図１に関して記載したように構成されている。しかしながら、図２の内部構造は重要な問題と解釈されるべきではなく、スペクトル領域整形器２２の内部構造は図２に示す構造と比べて完全には一致しないようにすることもできる。
図２の整形予測係数コンピュータ５２は、自己相関コンピュータ５０とスペクトル領域整形器２２との間に直列接続されたラグ窓器３８と線形予測係数推定器４０を備えている。ラグ窓器は、例えば、オプションの機能でもあることに留意されたい。ラグ窓器を設けるならば、自己相関コンピュータ５０によってもたらされる個々の自己相関にラグ窓器３８によって適用される窓は、ガウス窓又は二項形状窓（binomial shaped window）としてもよい。線形予測係数推定器４０に関し、必ずしも必要ではないが、Wiener-Levinson-Durbinアルゴリズムを使用することを留意されたい。線形予測係数を計算するために、別のアルゴリズムを使用してもよい。
自己相関コンピュータ５０は、内部に、電力スペクトルコンピュータ５４、スケールワーパー（scale warper）／スペクトル重み付け器５６及び逆変換器５８をこの順に含む一連の構成を備えている。一連のモジュール５４から５８の詳細及び有意性は、以下により詳細に記載する。
線形予測係数計算だけでなく整形器２２内でのスペクトル領域ノイズ整形のためにも、分解器１０のスペクトル分解を使用できる理由を理解するために、自己相関がＤＦＴを使用して計算できることを示すWiener-Khinchinの定理を考慮すべきである。
Figure 0005625126
ここで、
Figure 0005625126
このように、Ｒmは、ＤＦＴがＸkである信号の部分ｘnの自己相関の自己相関係数である。
したがって、スペクトル分解器１０が重複変換を実施し、入力オーディオ信号１２の一連のスペクトルを生成するためにＤＦＴを使用する場合、自己相関計算器５０は、概説したばかりのWiener-Khinchinの定理に従うことによって、その出力で自己相関の計算をより高速に行うことができる。
自己相関のすべてのラグｍに対する値が必要とされる場合、スペクトル分解器１０のＤＦＴはＦＦＴを使用して実行でき、逆ＦＦＴが自己相関コンピュータ５０内で使用でき、説明したばかりの数式を使用して、そこから自己相関が導出される。しかしながら、Ｍ＜＜Ｎラグのみが必要とされる場合、スペクトル分解に対してＦＦＴを使用し、逆ＤＦＴを直接適用して、関連する自己相関係数を得ることがより高速になるであろう。
上記のＤＦＴがＯＤＦＴ、すなわち、奇数周波数ＤＦＴと置き換えられる場合、同じことが当てはまり、時系列ｘの一般化ＤＦＴは以下のように定義される。
Figure 0005625126
そして、
Figure 0005625126
が、ＯＤＦＴ（奇数周波数ＤＦＴ）のために設定される。
しかしながら、図２の実施形態で、ＤＦＴやＦＦＴではなくＭＤＣＴが使用される場合、事態が異なる。ＭＤＣＴは、ＩＶ型の離散余弦変換を含み、実数値スペクトルを示すのみである。すなわち、この変換によって位相情報が失われる。ＭＤＣＴは以下のように書き表すことができる。
Figure 0005625126
ここで、ｘn（ｎ＝０．．．２Ｎ−１）は、窓器１６によって出力される入力オーディオ信号１２の現在の窓化部分を定義し、それ故、Ｘkは、この窓化部分に対する結果としてのスペクトルのｋ番目のスペクトル係数である。
電力スペクトルコンピュータ５４は、ＭＤＣＴの出力から以下により各変換係数Ｘkを２乗することによって電力スペクトルを計算する。
Figure 0005625126
Ｘkによって定義されるＭＤＣＴスペクトルとＯＤＦＴスペクトルＸk ODFTとの間の関係は、以下のように書き表すことができる。
Figure 0005625126
これは、自己相関手順のためにＭＤＣＴを実行する自己相関コンピュータ５０に対する入力としてＯＤＦＴの代わりにＭＤＣＴを使用することは、以下のスペクトル重み付けをもってＯＤＦＴから得られる自己相関と等価であることを意味する。
Figure 0005625126
求められる自己相関のこの歪みは、しかしながら、復号化側に対して透明である。それは、整形器２２内のスペクトル領域整形がスペクトル分解器１０の１つ、つまり、ＭＤＣＴと全く同じスペクトル領域内で行われるからである。言い換えると、図２の周波数領域ノイズ整形器４８による周波数領域ノイズ整形がＭＤＣＴ領域で適用されるので、これは、スペクトル重み付けｆk mdctがＭＤＣＴの変調を打ち消し、ＭＤＣＴがＯＤＦＴと置き換えられる場合に図１に示すような従来のＬＰＣがもたらすものと同様の結果をもたらすことを事実上意味する。
したがって、自己相関コンピュータ５０において、逆変換器５８は逆ＯＤＦＴを実行し、対称的な実数入力の逆ＯＤＦＴはＩＩ型ＤＣＴに等しい。
Figure 0005625126
このように、これは、図２の自己相関コンピュータ５０においてＭＤＣＴベースのＬＰＣの高速計算を可能にし、逆変換器５８の出力で逆ＯＤＦＴによって決定された自己相関が、電力スペクトルコンピュータ５４での先に概説した２乗計算、及び逆変換器５８での逆ＯＤＦＴ等のほんの少数の計算ステップを必要とするだけであるので、比較的低い計算コストで得られる。
スケールワーパー／スペクトル重み付け器５６に関する詳細はまだ記載していない。特に、このモジュールはオプションであり、取り去るか、周波数領域デシメータで置き換えることができる。モジュール５６により行われ得る処理に関する詳細を以下に記載する。しかしながら、その前に、図２に示す他の要素の一部に関する詳細をいくつか概説する。例えば、ラグ窓器３８に関し、ラグ窓器３８は、推定器４０によって実行される線形予測係数推定の条件を改善するためにホワイトノイズ補償を行うことができることに留意されたい。モジュール４４で実行されるＬＰＣ重み付けはオプションであるが、もし実行される場合、実際の帯域拡大を実現するように実行することができる。すなわち、ＬＰＣの極は、例えば以下に従い、定数因子によって起点に向かって移動する。
Figure 0005625126
したがって、このように実行されるＬＰＣ重み付けは同時マスキングに近似する。定数γ＝０．９２、又は０．８５から０．９５（０．８５と０．９５を含む）の間である場合、良い結果をもたらす。
モジュール４２に関して、線形予測係数に関する情報をデータストリーム３０に符号化するために、可変ビットレートコーディング又は他の何らかのエントロピーコーディングスキームを使用できることに留意されたい。すでに上述のように、量子化はＬＳＰ／ＬＳＦ領域において実行できるが、ＩＳＰ／ＩＳＦ領域も適している。
ＭＤＣＴ領域の場合、以下でＭＤＣＴ利得と呼ばれるスペクトル加重値にＬＰＣを変換するＬＰＣ−ＭＤＣＴモジュール４６に関し、例えばＵＳＡＣコーデックを参照する。ＵＳＡＣコーデックでは、この変換が詳細に説明されている。簡単に言うと、ＭＤＣＴ利得を得るためにＬＰＣ係数にＯＤＦＴを使用することができ、次いで、ＭＤＣＴ利得の逆数は、モジュール４８において重み付けをスペクトルの各帯域に適用することによってスペクトルを整形する際のその重み付けとして使用できる。例えば、１６のＬＰＣ係数がＭＤＣＴ利得に変換される。当然、ＭＤＣＴ利得の逆数を使用する重み付けの代わりに、ＭＤＣＴ利得を非反転形式で使用する重み付けを復号器側で使用することで、ＬＰＣ合成フィルタに似た伝達関数を得て、すでに上述したように量子化ノイズを形成する。したがって、要約すると、モジュール４６では、ＦＤＮＳ４８で使用される利得は、ＯＤＦＴを使用して線形予測係数から得られ、ＭＤＣＴを使用する場合はＭＤＣＴ利得と呼ばれる。
完全を期すために、図３は、オーディオ信号を再びデータストリーム３０から再構築するために使用され得るオーディオ復号器のための１つの可能な実施態様を示す。図３の復号器は、オプションである低周波数デエンファシス回路８０、スペクトル領域逆整形器８２、これもオプションである時間ノイズ逆整形器８４、スペクトル−時間領域変換器８６を備え、これらは、データストリーム３０が入力されるオーディオ復号器のデータストリーム入力８８と再構成されたオーディオ信号が出力されるオーディオ復号器の出力９０との間に直列接続されている。低周波数デエンファシス回路は、量子化されスペクトル整形されたスペクトルをデータストリーム３０から受け取り、図２の低周波数エンファシス回路の伝達関数と逆のフィルタリングを実行する。しかしながら、すでに記載したように、デエンファシス回路８０はオプションである。
スペクトル領域逆整形器８２は、図２のスペクトル領域整形器２２と非常に類似した構造を有する。特に、スペクトル領域逆整形器８２は、その内部に、一連の、ＬＰＣ抽出器９２、ＬＰＣ重み付け器４４と同等のＬＰＣ重み付け器９４、図２のモジュール４６とまた同等であるＬＰＣ−ＭＤＣＴ変換器９６、及び周波数領域ノイズ整形器９８を備えている。周波数領域ノイズ整形器９８は、図２のＦＤＮＳ４８とは逆に、入力した（非強調：de-emphasized）スペクトルにＭＤＣＴ利得を適用して、すなわち、除法ではなく乗法により、ＬＰＣ抽出器９２によってデータストリーム３０から抽出された線形予測係数の線形予測合成フィルタに対応する伝達関数を得る。ＬＰＣ抽出器９２は、対応する量子化領域、例えば、ＬＳＰ／ＬＳＦ又はＩＳＰ／ＩＳＦ等から上述の再変換を実行し、再構成されるオーディオ信号の連続した互いに重複する部分に対し、データストリーム３０にコード化された個々のスペクトルに対する線形予測係数を得ることができる。
時間領域ノイズ整形器８４は図２のモジュール２６のフィルタリングを反転させる。これらのモジュールに対する可能な実施態様は、以下にさらに詳細に記載する。しかしながら、あらゆる場合において、図３のＴＮＳモジュール８４はオプションであり、図２のＴＮＳモジュール２６に関しても記載したように、取り去ることができる。
スペクトルコンポーザー８６は、その内部に、逆変換器１００と、それに続く重畳加算加算器（overlap-add adder）１０２などのエイリアシング相殺器を備えている。逆変換器１００は、例えば、ＩＭＤＣＴを入力逆整形スペクトルに個別に実行する。重畳加算加算器１０２は、再変換器１００によって出力された再構成窓化バージョンを正確に一時記録し、それらの間で時間エイリアシング相殺を実行し、再構成されたオーディオ信号を出力９０に出力するよう構成されている。
すでに上述したように、データストリーム３０内の伝達されたＬＰＣ係数によって定義されたＬＰＣ分析フィルタに対応する伝達関数によるスペクトル領域整形２２によって、量子化器２４での量子化、例えば、スペクトル的にフラットなノイズを有する量子化は、マスキング閾値未満が隠されるような方法により復号化側でスペクトル領域逆整形器８２によって整形される。
ＴＮＳモジュール２６、及び復号器、つまりモジュール８４でのその反転を実施するために、さまざまな可能性が存在する。時間領域ノイズ整形は、スペクトル領域整形器によってスペクトル的に形成された個々のスペクトルが関連した時間部分内で時間に関してノイズを整形するためのものである。時間領域ノイズ整形は、電流スペクトルが関係する各時間部分内に過渡現象が発生している場合に特に有用である。特定の実施形態によれば、時間ノイズ整形器２６は、スペクトル分解器１０によってスペクトル次元に沿って出力された電流スペクトル又は一連のスペクトルを予測的にフィルタリングするよう構成されたスペクトル予測器として構成されている。すなわち、スペクトル予測器２６もまた、データストリーム３０に挿入できる予測フィルタ係数を決定することができる。これは、図２において点線で図示されている。結果として、時間ノイズがフィルタリングされたスペクトルは、スペクトル次元に沿って、スペクトル領域と時間領域との間の関係により平滑化され、送信された時間領域ノイズ整形予測に従い時間領域ノイズ逆整形器８４内の逆フィルタリングによりデータストリーム３０内でフィルタリングし、逆整形により、作用もしくは過渡現象が発生した時間内の雑音を隠蔽もしくは圧縮させる。いわゆるプレエコーは、それにより避けられる。
言い換えると、時間領域ノイズ整形器２６で電流スペクトルを予測的にフィルタリングすることによって、時間領域ノイズ整形器２６は、スペクトルリマインダー、すなわち、予測的にフィルタリングされたスペクトルを取得する。その予測的にフィルタリングされたスペクトルはスペクトル領域整形器２２に送られ、そこで、対応する予測係数がデータストリーム３０に挿入される。次に、時間領域ノイズ逆整形器８４は、スペクトル領域逆整形器８２から逆整形されたスペクトルを受け取り、データストリーム３０から受け取るか又は抽出した予測フィルタによりこのスペクトルを逆にフィルタリングすることによって、スペクトル領域に沿って時間領域フィルタリングを反転させる。言い換えると、時間領域ノイズ整形器２６は、線形予測フィルタ等の分析予測フィルタを使用し、一方、時間領域ノイズ逆整形器８４は、同じ予測係数に基づいて、対応する合成フィルタを使用する。
すでに述べたように、このオーディオ符号器は、電流スペクトルに対応するそれぞれの時間部分で、オーディオ入力信号１２のフィルタ予測利得、調性又は過渡性に応じて、時間領域ノイズ整形を有効にするか又は無効にするかを決定するように構成することができる。この場合も、決定に関する各情報がデータストリーム３０に挿入される。
以下に、ある可能性を説明する。その可能性では、自己相関コンピュータ５０は、フィルタリングされなかったスペクトルではなく、図２に示すような予測的にフィルタリングされた、すなわち、ＴＮＳフィルタリングされたバージョンのスペクトルから自己相関を計算するよう構成されている。２つの可能性が存在する。すなわち、ＴＮＳフィルタリングされたスペクトルは、ＴＮＳが適用されたときは常に使用する場合と、オーディオ符号器によって、例えば、符号化される入力オーディオ信号１２の特性に基づいて選択された方法で使用する場合である。したがって、図４のオーディオ符号器は、自己相関コンピュータ５０の入力が、スペクトル分解器１０の出力とＴＮＳモジュール２６の出力との両方に接続されているという点で、図２のオーディオ符号器と異なる。
すでに述べたように、スペクトル分解器１０によって出力されＴＮＳフィルタリングされたＭＤＣＴスペクトルは、コンピュータ５０内での自己相関計算に対する入力又は基礎として使用することができる。すでに述べたように、ＴＮＳフィルタリングされたスペクトルは、ＴＮＳが適用される場合いつでも使用できるか、又は、オーディオ符号器が、ＴＮＳを適用したスペクトルに対し、フィルタリングされなかったスペクトルもしくはＴＮＳフィルタリングされたスペクトルのどちらを使用するかを決定できる。前述のように、その決定は、オーディオ入力信号の特性に応じてすることができる。しかしながら、その決定は、周波数領域の逆整形に対してＬＰＣ係数情報を単に適用する復号器に対して透明とすることができる。他の可能性として、オーディオ符号器は、スペクトル分解器１０の選択した変換長に応じて、ＴＮＳが適用されたスペクトルに対して、ＴＮＳフィルタリングされたスペクトルと、フィルタリングされなかったスペクトルとの間で切り替える、すなわち、これらのスペクトルに対するこれら２つの選択肢の間で決定をもたらすであろう。
より正確に言えば、図４の分解器１０は、オーディオ入力信号をスペクトル的に分解する際に異なる変換長の間で切り替えるよう構成することができ、したがって、スペクトル分解器１０によって出力されたスペクトルは、異なるスペクトル解像度となるであろう。すなわち、スペクトル分解器１０は、異なる長さの互いに重複する時間部分を可変長の変換もしくはスペクトルに変換し、スペクトルの変換長が対応する重複時間部分の長さに対応するようにするために、例えば、ＭＤＣＴ等の重複変換を使用するであろう。その場合、自己相関コンピュータ５０は、電流スペクトルのスペクトル解像度が所定の基準を満たす場合に、予測的フィルタリングもしくはＴＮＳフィルタリングされた電流スペクトルから、又は、電流スペクトルのスペクトル解像度が所定の基準を満たさない場合に、予測的フィルタリングされていない、すなわちフィルタリングされていない電流スペクトルから、自己相関を計算するよう構成できる。所定の基準とは、例えば、電流スペクトルのスペクトル解像度が、何らかの閾値を超過することであるとすることできる。例えば、自己相関計算のためにＴＮＳモジュール２６によって出力されたＴＮＳフィルタリングされたスペクトルを使用することは、より長いフレーム（時間部分）、例えば、１５ｍｓより長いフレームに対して有益であるが、例えば、１５ｍｓより短い短フレーム（時間部分）に対して不利になる可能性がある。したがって、より長いフレームに対する自己相関コンピュータ５０への入力は、ＴＮＳフィルタリングされたＭＤＣＴスペクトルとすることができ、一方、より短いフレームに対し、分解器１０によって出力されたＭＤＣＴスペクトルを直接使用することができる。
これまで、どの知覚関連の変形例が、モジュール５６内の電力スペクトルに実行されるかをまだ記載していなかった。ここで、さまざまな処理を説明する。それらは、これまでに記載したあらゆる実施形態及び変形体に個別に、又は組み合わせて適用される。特に、スペクトル重み付けは、モジュール５６によって、電力スペクトルコンピュータ５４により出力される電力スペクトルに適用できる。スペクトル重み付けは、以下の式で可能となる。
Figure 0005625126
ここで、Ｓkは、すでに上述した電力スペクトルの係数である。
スペクトル重み付けは、音響心理学的な見地に従って量子化ノイズを分配するための機構として使用することができる。図１に示したプリエンファシスに対応するスペクトル重み付けは、以下の式によって定義できる。
Figure 0005625126
さらに、スケールワーピングがモジュール５６内で使用できる。フルスペクトルが、例えば、サンプル長ｌ1のフレーム又は時間部分に対応するスペクトルに対してはＭ帯域に、サンプル長ｌ2を有するフレームの時間部分に対応するスペクトルに対しては２Ｍ帯域に分割できる。その場合、ｌ2はｌ1の２倍とし、ｌ1は６４、１２８又は２５６とすることができる。特に、その分割は以下の式に従うことができる。
Figure 0005625126
帯域分割は、以下の式によるバーク（Bark）スケールの近似値への周波数ワーピングを含むことができる。
Figure 0005625126
あるいは、帯域は、以下の式による線形スケールを形成するように等しく分配することができる。
Figure 0005625126
長さｌ1のフレームのスペクトルに対し、例えば、帯域の数を２０から４０の間とし、長さｌ2のフレームに属するスペクトルに対して帯域の数を４８から７２の間とすることができる。長さｌ1のフレームのスペクトルに対しては３２帯域が、長さｌ2のフレームのスペクトルに対しては６４帯域が好ましい。
オプションのモジュール５６によって実行されることのあるスペクトル重み付け及び周波数ワーピングは、ビット割当て（量子化ノイズ整形）の手段と考えることができる。プリエンファシスに対応する線形スケールにおけるスペクトル重み付けは、定数μ＝０．９又は０．８から０．９５の間にある定数を使用して実行することができ、その結果、対応するプリエンファシスは、バークスケールワーピングにおおよそ対応する。
モジュール５６内の電力スペクトルの変形は、電力スペクトルの拡散、及び同時マスキングのモデル化を含むことができ、したがって、ＬＰＣ重み付けモジュール４４及び９４に代わることができる。
線形スケールを使用し、プリエンファシスに対応するスペクトル重み付けが適用された場合、復号化側、すなわち、図３のオーディオ復号器の出力で得られる図４のオーディオ符号器の結果は、図１の実施形態により得られる従来の再構築結果に知覚的に非常に類似する。
いくつかの試聴試験を上記の実施形態を使用して実行した。その試験から、図１に示す従来のＬＰＣ分析と、実施形態による線形スケールＭＤＣＴベースのＬＰＣ分析は、以下の場合、知覚的に同等の結果をもたすことが判明した。
・ＭＤＣＴベースのＬＰＣ分析におけるスペクトル重み付けを、従来のＬＰＣ分析におけるプリエンファシスに対応させる。
・スペクトル分解内で、同じ窓化、、例えば低重複正弦窓等を使用する。
・ＭＤＣＴベースのＬＰＣ分析で線形スケールを使用する。
従来のＬＰＣ分析と実施形態の線形スケールＭＤＣＴベースのＬＰＣ分析の間の無視できる違いは、おそらく、ＬＰＣが量子化ノイズ整形に対して使用されること、及びＭＤＣＴ係数を十分正確に符号化するのに４８ｋｂｉｔ／ｓで十分であるということに由来する。
さらに、モジュール５６内でスケールワーピングを適用することによってバークスケール又は非線形スケールを使用することは、コーディング効率又は試聴試験結果をもたらし、それによって、バークスケールは、試験オーディオ素片Applause、Fatboy、RockYou、Waiting、bohemian、fuguepremikres、kraftwerk、lesvoleurs、teardropに対し、線形スケールより優れていることが判明した。
バークスケールは、hockeyとlinchpinに対し、ひどく劣っている。バークスケールで問題のある他の項目はbibiloloであるが、特定のスペクトル構造を有するため、実験的音楽を提供する本試験に含まれていなかった。視聴者の中にも、bibilolo項目に強い嫌悪を表す者がいた。
しかしながら、図２と図４のオーディオ符号器は、異なるスケールの間で切り替えることが可能である。すなわち、モジュール５６は、過渡性もしくは調性等のオーディオ信号の特性に応じて、異なるスペクトルに対し異なるスケールを適用すること、又は、異なる周波数スケールを使用して、複数の量子化された信号ならびに測定値を生成し、どの量子化された信号が知覚的に最も適しているかを判断することが可能であった。スケール切替えは、非切替えバージョン（バークスケール及び線形スケール）の両方と比較した場合、RockYou及びlinchpinにおける過渡現象等の過渡現象のもとで改善をもたらすということが判明した。
上述の実施形態はＡＣＥＬＰをサポートするコーデック等のマルチモードオーディオコーデックにおいてＴＣＸモードとして使用することができ、さらに上記実施形態はＴＣＸ類似モードとして使用することができることに注意すべきである。１つの構成として、一定長、例えば２０ｍｓのフレームを使用することができる。このようにして、非常に効果的なＵＳＡＣコーデックのある種の低遅延バージョンが得られる。ＴＮＳとして、ＡＡＣ−ＥＬＤからのＴＮＳを使用することができる。サイド情報に対して使用されるビット数を減らすために、フィルタ数を、一方は６００Ｈｚから４５００Ｈｚまでで動作し、他方は４５００Ｈｚからコアコーダ（core coder）のスペクトルの端までで動作する２つに固定することができる。それらのフィルタは、独立してオンとオフを切り替えることができる。それらのフィルタを適用し、ＰＡＲＣＯＲ係数を使用する格子として伝送することができる。フィルタの最大次数は８に設定することができ、フィルタ係数毎に４ビットを使用することができる。Huffmanコーディングを使用して、フィルタの次数及びその係数に対して使用されるビット数を減らすことができる。
いくつかの態様を装置に関する文脈で記載してきたが、これらの態様はまた、対応する方法の記述も意味し、その対応する方法では、ブロック又はデバイスが、方法ステップ又は方法ステップの特徴に対応することは明らかである。同様に、方法ステップに関する文脈で記載した態様もまた、対応するブロックもしくは項目、又は対応する装置の特徴に関する記述も意味する。一部又はすべての方法ステップは、ハードウェア装置、例えば、マイクロプロセッサ、プログラマブルコンピュータもしくは電子回路等によって（又は使用して）実行することができる。いくつかの実施形態において、いずれか１つ又は複数の最も重要な方法ステップは、そのような装置によって実行することができる。
ある種の実施の要請に応じて、本発明の実施形態はハードウェア又はソフトウェアで実行することができる。その実施は、デジタルストレージメディア、例えば、フロッピーディスク、ＤＶＤ、Ｂｌｕ−Ｒａｙ、ＣＤ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、又はフラッシュメモリを使用して実行することができる。それらのデジタルストレージメディアは、そこに格納される電子的読取り可能制御信号を有し、それぞれの方法を実行するようにプログラマブルコンピュータシステムと協働する（又は、協働することが可能である）。したがって、デジタルストレージメディアは、コンピュータ読取り可能なものとすることができる。
本発明によるいくつかの実施形態は、本明細書に記載した方法の１つを実行するようにプログラマブルコンピュータシステムと協働することを可能にする電子的に読取り可能な制御信号を有するデータキャリアを含む。
一般に、本発明の実施形態は、プログラムコードを有するコンピュータプログラム製品として実施することができ、そのプログラムコードは、コンピュータプログラム製品がコンピュータ上で実行されるとき、本発明の方法の１つを実行するよう動作する。そのプログラムコードは、例えば、機械読取り可能キャリアに格納することができる。
他の実施形態は、本明細書に記載した方法の１つを実行するための、機械読取り可能キャリアに格納されたコンピュータプログラムを含む。
言い換えると、したがって、本発明の方法の一実施形態は、コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されるとき、本明細書に記載した方法の１つを実行するためのプログラムコードを有するコンピュータプログラムである。
したがって、本発明の方法のさらなる実施形態は、本明細書に記載した方法の１つを実行するためのコンピュータプログラムを記録して備えるデータキャリア（又はデジタルストレージメディア、又はコンピュータ読込み可能なメディア）である。データキャリア、デジタルストレージメディア又は記録メディアは、典型的には有形及び／又は非遷移性（non-transitionary）である。
したがって、本発明の方法のさらなる実施形態は、本明細書に記載した方法の１つを実行するためのコンピュータプログラムを表すデータストリーム又は一連の信号である。データストリーム又は一連の信号は、例えば、データ通信接続、例えばインターネットを介して転送されるように構成することができる。
さらなる実施形態は、本明細書に記載した方法の１つを実行するよう構成されているか又は適合されている処理手段、例えば、コンピュータ又はプログラマブル論理デバイスを含む。
さらなる実施形態は、本明細書に記載した方法の１つを実行するためのコンピュータプログラムをインストールしているコンピュータを含む。
本発明によるさらなる実施形態は、本明細書に記載した方法の１つを実行するためのコンピュータプログラムを、受信器に（例えば、電子的に又は光学的に）転送するよう構成された装置又はシステムを含む。受信器は、例えば、コンピュータ、モバイルデバイス、メモリデバイス等とすることができる。本装置もしくはシステムは、例えば、コンピュータプログラムを受信器に転送するファイルサーバを備えることができる。
いくつかの実施形態において、本明細書に記載した方法の機能のいくつか又は全てを実行するために、プログラマブル論理デバイス（例えばフィールド・プログラマブル・ゲートアレイ）を用いることができる。いくつかの実施形態において、フィールド・プログラマブル・ゲートアレイは、本明細書に記載した方法の１つを実行するためにマイクロプロセッサと協働することができる。概して、本方法は、好ましくは、あらゆるハードウェア装置によって実行される。
上記の実施形態は、単に本発明の原理を例示するものである。当業者には、本明細書に記載した構成及び詳細の修正ならびに変形が明らかであることが理解されよう。したがって、本明細書における実施形態の記述及び説明によって提示された特定の詳細ではなく、添付の特許請求の範囲によってのみ限定されるべきものである。

Claims (13)

  1. オーディオ符号器であって、
    ＭＤＣＴを用いて、オーディオ入力信号（１２）を一連のスペクトルからなるスペクトログラム（１４）にスペクトル分解するためのスペクトル分解器（１０）と、
    前記一連のスペクトルの電流スペクトルから自己相関を計算するよう構成された自己相関コンピュータ（５０）と、
    前記自己相関に基づいて線形予測係数を計算するように構成された線形予測係数コンピュータ（５２）と、
    前記線形予測係数に基づいて前記電流スペクトルをスペクトル整形するよう構成されたスペクトル領域整形器（２２）と、
    前記スペクトル整形されたスペクトルを量子化するよう構成された量子化段階（２４）と、を備え、
    該オーディオ符号器は、前記スペクトル整形され量子化されたスペクトルに関する情報及び前記線形予測係数に関する情報をデータストリームに挿入するよう構成されており、
    前記自己相関コンピュータは、前記電流スペクトルから前記自己相関を計算する際、前記電流スペクトルから電力スペクトルを計算し、前記電力スペクトルを逆ＯＤＦＴ変換するように構成されているオーディオ符号器。
  2. スペクトル次元に沿って前記電流スペクトルに予測的フィルタリングを施すよう構成されたスペクトル予測器（２６）をさらに備え、
    前記スペクトル領域整形器は、前記予測的フィルタリングが施された電流スペクトルをスペクトル整形するよう構成され、
    該オーディオ符号器は、前記予測的フィルタリングを反転する方法に関する情報を前記データストリームに挿入するよう構成されている請求項１に記載のオーディオ符号器。
  3. 前記スペクトル予測器は、前記スペクトル次元に沿って前記電流スペクトルに線形予測フィルタリングを実行するよう構成され、
    該オーディオ符号器は、前記予測的フィルタリングを反転する方法に関する前記情報が、前記スペクトル次元に沿った前記電流スペクトルへの前記線形予測フィルタリングの基礎をなすさらなる線形予測係数に関する情報を含むように構成されている請求項２に記載のオーディオ符号器。
  4. 該オーディオ符号器は、オーディオ入力信号の調性もしくは過渡性又はフィルタ予測利得に応じて、前記スペクトル予測器を有効にするか又は無効にするかを決定するよう構成され、
    該オーディオ符号器は前記決定に関する情報を前記データストリームに挿入するよう構成されている請求項２又は３に記載のオーディオ符号器。
  5. 前記自己相関コンピュータは、前記予測的フィルタリングが施された電流スペクトルから前記自己相関を計算するよう構成されている請求項２から４のいずれか一項に記載のオーディオ符号器。
  6. 前記スペクトル分解器（１０）は、前記オーディオ入力信号（１２）をスペクトル分解する際に前記スペクトルが異なるスペクトル解像度となるように異なる変換長の間で切り替えるように構成されており、
    前記自己相関コンピュータ（５０）は、前記電流スペクトルのスペクトル解像度が所定の基準を満たす場合に前記予測的フィルタリングが施された電流スペクトルから、又は前記電流スペクトルの前記スペクトル解像度が前記所定の基準を満たさない場合に前記予測的フィルタリングが施されていない電流スペクトルから、前記自己相関を計算するよう構成されている請求項２から５のいずれか一項に記載のオーディオ符号器。
  7. 前記自己相関コンピュータは、前記電流スペクトルの前記スペクトル解像度がスペクトル解像度の閾値より高い場合に前記所定の基準を満たすように構成されている請求項６に記載のオーディオ符号器。
  8. 前記自己相関コンピュータは、前記電流スペクトルから前記自己相関を計算する際、前記電力スペクトルを知覚的に重み付けし、前記電力スペクトルを知覚的に重み付けされた通りに前記逆ＯＤＦＴ変換するように構成されている請求項１から７のいずれか一項に記載のオーディオ符号器。
  9. 前記自己相関コンピュータは、前記電流スペクトルの周波数スケールを変更し、前記変更した周波数スケールにおいて前記電力スペクトルの前記知覚的重み付けを実行するように構成されている請求項８に記載のオーディオ符号器。
  10. 該オーディオ符号器は、前記線形予測係数に関する前記情報を量子化された形式で前記データストリームに挿入するよう構成されており、
    前記スペクトル領域整形器は、前記量子化された線形予測係数に基づいて前記電流スペクトルをスペクトル整形するよう構成されている請求項１から９のいずれか一項に記載のオーディオ符号器。
  11. 該オーディオ符号器は、前記線形予測係数に関する前記情報を、前記線形予測係数の量子化をＬＳＦ領域又はＬＳＰ領域において実行する場合に従う形式で前記データストリームに挿入するよう構成されている請求項１０に記載のオーディオ符号器。
  12. オーディオ符号化方法であって、
    ＭＤＣＴを用いて、オーディオ入力信号（１２）を、一連のスペクトルからなるスペクトログラム（１４）にスペクトル分解することと、
    前記一連のスペクトルの電流スペクトルから自己相関を計算することと、
    前記自己相関に基づいて線形予測係数を計算することと、
    前記線形予測係数に基づいて前記電流スペクトルをスペクトル整形することと、
    前記スペクトル整形されたスペクトルを量子化することと、
    前記スペクトル整形され量子化されたスペクトルに関する情報及び前記線形予測係数に関する情報をデータストリームに挿入することと、を含み、
    前記電流スペクトルから前記自己相関をの求める前記計算は、前記電流スペクトルから電力スペクトルを計算すること、及び前記電力スペクトルを逆ＯＤＦＴ変換することを踏むオーディオ符号化方法。
  13. コンピュータに請求項１２による方法を実行させるためのコンピュータプログラム。
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