JP6065452B2 - データ埋め込み装置及び方法、データ抽出装置及び方法、並びにプログラム - Google Patents

Description

本明細書で議論される実施態様は、データに他の情報を埋め込む技術、及び、埋め込まれている当該他の情報を抽出する技術に関するものである。

多チャネルのオーディオ信号のデータ量を圧縮する符号化方式が幾つか提案されている。そのうちのひとつとして、Moving Picture Experts Group（ＭＰＥＧ）において標準化されたMPEG Surroundが知られている。

MPEG Surroundでは、例えば、符号化対象となる５．１チャネルのオーディオ信号（時間信号）が周波数変換され、得られた周波数信号がダウンミックスされることによって３チャネルの周波数信号がまず生成される。その後、その３チャネルの周波数信号が再度ダウンミックスされることによって、ステレオ信号に対応する２チャネルの周波数信号が算出される。この２チャネルの周波数信号は、その後、Advanced Audio Coding （ＡＡＣ）符号化方式及びSpectral Band Replication （ＳＢＲ）符号化方式に基づいて符号化される。なお、MPEG Surroundでは、５．１チャネルから３チャネルへの信号のダウンミックスの際と、３チャネルから２チャネルへの信号のダウンミックスの際とにおいて、音の拡がり又は定位を表す空間情報が算出され、この空間情報も併せて符号化される。

このように、MPEG Surroundでは、マルチチャネルオーディオ信号をダウンミックスして生成されるステレオ信号と、データ量の比較的少ない空間情報とが符号化される。従って、MPEG Surroundは、マルチチャネルオーディオ信号に含まれる各チャネルの信号を独立に符号化するよりも高い圧縮効率が得られる。

このMPEG Surroundでは、２チャネルであるステレオ周波数信号の生成の際に算出される空間情報を符号化するために、予測パラメータが用いられる。予測パラメータとは、ダウンミックス後の２チャネルの信号をアップミックスして３チャネルの信号を得るための予測、すなわち、３チャネル中の１つのチャネルの信号の予測を、その他の２つのチャネルの信号に基づいて行うために用いられる係数である。このアップミックスについて、図１を参照しながら説明する。

図１においては、ダウンミックスされている２チャネルの信号をｌベクトルとｒベクトルとでそれぞれ表しており、この２チャネルの信号からアップミックスによって得られる１つの信号をｃベクトルで表している。MPEG Surroundでは、この場合に、ｃベクトルが、予測パラメータｃ₁ 及びｃ₂ を用いて、下記の［数１］式により予測されるものとしている。

なお、予測パラメータは「符号帳」と称されるテーブルに値が予め複数格納されている。符号帳は、使用ビット効率の向上のために用いられるものである。MPEG Surroundでは、ｃ₁ 及びｃ₂ について、各々−２．０以上＋３．０以下の領域を０．１幅で刻んだ５１個×５１個の組が符号帳として用意されている。従って、ｃ₁ 及びｃ₂ の各々を２つの座標軸とする直交２次元座標上にこの予測パラメータの組をプロットすると、５１個×５１個の格子点となる。

符号帳から予測パラメータの組を選択する手法として、チャネル信号の予測符号化前後での差分で規定される誤差を、符号帳に格納されている予測パラメータの全ての組を用いて算出し、その誤差が最小になる組を選択するという技術が知られている。また、最小二乗法を用いた計算法により誤差が最小になる組を選択するという技術が開示されている。

ところで、データに他の情報を埋め込む技術が知られている。例えば、圧縮符号化データで用いられた符号化制御パラメータ値と異なる符号化制御パラメータ値を用いて圧縮符号化データを再符号化することにより、該圧縮符号化データに電子透かし情報を挿入するという技術が知られている。また、画像データ中に暗号情報を隠匿する技術に関し、予測画像データの予測モード信号を、暗号情報に対応して補正し、補正後の予測モード信号に応じて符号化を行い、復号化時には予測モード信号から対応した暗号情報を先に抽出するという技術が知られている。

特表２００８−５１７３３８号公報 特開２００９−２１３０７４号公報 特表２０００−０１３８００号公報

データに他の情報を埋め込む技術では、元の情報の品質の劣化が認識されないようにすることが望ましい。例えば、オーディオ信号の符号化データに対する他の情報の埋め込みにおいては、元の音源の違いによっても、あるいは、聴く人の違いによっても、情報の埋め込みに起因する復号音声の元の音からの音質の劣化が認識されないようにすることが好ましい。

上述した問題に鑑み、本明細書で後述するデータ埋め込み装置は、元の情報を表しているデータに、当該元の情報の品質の劣化が認識されないように他の情報の埋め込みを行うようにする。また、本明細書で後述するデータ抽出装置は、このデータ埋め込み装置によって埋め込まれた当該他の情報の抽出を行うようにする。

本明細書で後述するデータ埋め込み装置のひとつに、符号帳と、候補抽出部と、データ埋め込み部とを備えるというものがある。ここで、符号帳には、予測パラメータが予め複数格納されている。候補抽出部は、複数チャネルの信号における１つのチャネルの信号についての他の２つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、この符号帳から複数抽出する。そして、データ埋め込み部は、この予測符号化の結果とする予測パラメータを、この抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、埋め込み対象のデータを当該予測パラメータに埋め込む。

また、本明細書で後述するデータ抽出装置のひとつは、上述したデータ埋め込み装置によって予測パラメータに埋め込まれたデータを抽出するものである。このデータ抽出装置には、前述の符号帳と、候補特定部と、データ抽出部とを備えるというものがある。ここで、候補特定部は、予測符号化の結果とされた予測パラメータと前述の他の２つのチャネルの信号とに基づいて、候補抽出部により抽出された予測パラメータの候補を符号帳から特定する。そして、データ抽出部は、特定された予測パラメータの候補から、予測符号化の結果とされた予測パラメータと、前述のデータ埋め込み規則とに基づき、埋め込み対象のデータを抽出する。

本明細書で後述するデータ埋め込み装置によれば、元の情報を表しているデータに、当該元の情報の品質の劣化が認識されないように他の情報の埋め込みを行うことを可能にする。また、本明細書で後述するデータ抽出装置は、このデータ埋め込み装置によって埋め込まれた当該他の情報の抽出を可能にする。

２チャネルから３チャネルへのアップミックスの説明図である。 エンコードシステムの構成を図解したブロック図である。 デコードシステムの構成を図解したブロック図である。 コンピュータの構成例である。 データ埋め込み装置において行われる制御処理の処理内容を図解したフローチャートである。 放物型の誤差曲面の例である。 楕円型の誤差曲面の例である。 図５Ａの誤差曲面の投影図に誤差直線を描いた図である。 パターンＡの予測パラメータ候補抽出処理の説明図である。 データ埋め込み処理の説明図である。 データ抽出装置において行われる制御処理の処理内容を図解したフローチャートである。 データ抽出処理の説明図である。 予測パラメータ候補抽出処理の処理内容の詳細を図解したフローチャートである。 パターンＢの予測パラメータ候補抽出処理の説明図である。 パターンＢの予測パラメータ候補抽出処理の具体的な処理例の説明図である。 パターンＣの予測パラメータ候補抽出処理の説明図である。 パターンＤの予測パラメータ候補抽出処理の説明図である。 別データの埋め込みの第一の手法の具体例の説明図である。 別データの埋め込みの第二の手法の具体例の説明図である。 別データの埋め込みの第三の手法の具体例の説明図である。 データ埋め込み装置において行われる制御処理の変形例の処理内容を図解したフローチャートである。 埋め込み対象データに対する誤り訂正符号化処理の一例の説明図である。

以下に、一つの実施形態によるデータ埋め込み装置及び方法並びにデータ抽出装置及び方法の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。

まず図２Ａ及び図２Ｂについて説明する。図２Ａは、データ埋め込み装置の一実施例を備えているエンコードシステムの構成を図解した機能ブロック図であり、図２Ｂは、データ抽出装置の一実施例を備えているデコードシステムの構成を図解した機能ブロック図である。

図２Ａ及び図２Ｂにそれぞれ図解したエンコードシステム及びデコードシステムが備えるこれらの構成要素は、それぞれ別個の回路として形成される。あるいはこれらの構成要素の一部若しくは全部が集積された集積回路としてエンコードシステム及びデコードシステムの各々が実装されてもよい。更に、これらの各構成要素は、エンコードシステム及びデコードシステムの各々が有する演算処理装置上で実行されるプログラムにより実現される、機能モジュールであってもよい。

図２Ａのエンコードシステムは、エンコーダ装置１０とデータ埋め込み装置２０とを備えて構成されている。エンコーダ装置１０には、左前方、中央、右前方、左後方、右後方の計５チャネル分の信号と、低域専用の０．１チャネルの信号とからなる、５．１チャネルの時間領域のオーディオ信号が入力される。エンコーダ装置１０は、この５．１チャネルのオーディオ信号に対して符号化を施して符号化データを出力する。一方、データ埋め込み装置２０は、エンコーダ装置１０が出力する符号化データへ、他のデータの埋め込みを行う装置であり、データ埋め込み装置２０には、符号化データへ埋め込まれるデータが入力される。図２Ａのエンコードシステムの出力は、エンコーダ装置１０から出力される、埋め込みデータが埋め込まれた符号化データである。

一方、図２Ｂのデコードシステムは、デコーダ装置３０とデータ抽出装置４０とを備えて構成されている。デコーダ装置３０には、図２Ａのエンコーダシステムの出力である符号化データが入力され、この符号化データから、元の５．１チャネルの時間領域のオーディオ信号を復元して出力する。データ抽出装置４０は、この符号化データから、データ埋め込み装置２０によって埋め込まれたデータを抽出して出力する。

まず、図２Ａのエンコードシステムについて説明する。
エンコーダ装置１０は、時間周波数変換部１１、第一ダウンミックス部１２、第二ダウンミックス部１３、ステレオ符号化部１４、予測符号化部１５、及び多重化部１６を備えて構成されている。

時間周波数変換部１１は、エンコーダ装置１０に入力される５．１チャネルの時間領域のオーディオ信号を５．１チャネルの周波数信号に変換する。本実施例では、時間周波数変換部１１は、例えば、Quadrature Mirror Filter（ＱＭＦ）を用いて行われるフレーム単位での時間周波数変換を行う。この変換により、入力された時間領域のオーディオ信号を、１チャネルのオーディオ周波数帯域を等分（例えば６４等分）したときの各帯域の周波数成分信号が得られる。図２Ａのエンコードシステムを構成しているエンコーダ装置１０及びデータ埋め込み装置２０の各機能ブロックで行われる処理は、この各帯域の周波数成分信号毎に行われる。

第一ダウンミックス部１２は、５．１チャネルの周波数信号を受け取る度に、各チャネルの周波数信号をダウンミックスすることにより、左、中央、及び右の計３チャネルの周波数信号を生成する。

第二ダウンミックス部１３は、第一ダウンミックス部１２から３チャネルの周波数信号受け取る度に、各チャネルの周波数信号をダウンミックスすることにより、左及び右の計２チャネルのステレオ周波数信号を生成する。

ステレオ符号化部１４は、第二ダウンミックス部１３から受け取ったステレオ周波数信号を、例えば前述したＡＡＣ符号化方式及びＳＢＲ符号化方式に従って符号化する。

予測符号化部１５は、第二ダウンミックス部１３の出力であるステレオ周波数信号から３チャネルの信号を復元するためのアップミックスにおいて行われる予測に使用する、前述した予測パラメータの値を求める処理を行う。なお、ステレオ周波数信号から３チャネルの信号を復元するアップミックスは、後述するデコーダ装置３０の第一アップミックス部３３において、前述した図１の手法に従って行われる。

多重化部１６は、前述した予測パラメータと、ステレオ符号化部１４から出力される符号化データとを所定の順序で配列して多重化し、多重化された符号化データを出力する。なお、エンコーダ装置１０を単独で動作させる場合には、多重化部１６は、予測符号化部１５から出力される予測パラメータを符号化データと多重化する。一方、図２Ａに図解したエンコーダシステムの構成とする場合には、多重化部１６は、データ埋め込み装置２０から出力される予測パラメータを符号化データと多重化する。

データ埋め込み装置２０は、符号帳２１、候補抽出部２２、及びデータ埋め込み部２３を備えて構成されている。

符号帳２１には、予測パラメータが予め複数格納されている。この符号帳２１は、エンコーダ装置１０の予測符号化部１５が予測パラメータを得るために使用するものと同一のものを使用する。なお、図２Ａの構成では符号帳２１をデータ埋め込み装置２０自身が備えているが、この代わりに、エンコーダ装置１０の予測符号化部１５が備えているものを用いるようにしてもよい。

候補抽出部２２は、複数チャネルの信号における１つのチャネルの信号についての他の２つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、符号帳２１から複数抽出する。より具体的には、候補抽出部２２は、予測符号化部１５によって得られる予測パラメータとの誤差が所定の閾値以内である予測パラメータの候補を、符号帳２１から複数抽出する。

データ埋め込み部２３は、予測符号化の結果とする予測パラメータを、候補抽出部２２により抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、埋め込み対象のデータを当該予測パラメータに埋め込む。より具体的には、データ埋め込み部２３は、多重化部１６への入力とする予測パラメータを、候補抽出部２２により抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、埋め込み対象のデータを当該予測パラメータに埋め込む。

次に、図２Ｂのデコードシステムについて説明する。
デコーダ装置３０は、分離部３１、ステレオ復号部３２、第一アップミックス部３３、第二アップミックス部３４、及び周波数時間変換部３５を備えて構成されている。

分離部３１は、多重化部１６で用いられている当該多重化における配列順序に応じ、図２Ａのエンコードシステムの出力である多重化された符号化データを、予測パラメータと、ステレオ符号化部１４から出力される符号化データとに分離する。

ステレオ復号部３２は、分離部３１から受け取る符号化データを復号して、左及び右の計２チャネルのステレオ周波数信号を復元する。

第一アップミックス部３３は、分離部３１から受け取る予測パラメータを用いて、ステレオ復号部３２から受け取るステレオ周波数信号を、前述した図１の手法に従いアップミックスすることにより、左、中央、及び右の計３チャネルの周波数信号を復元する。

第二アップミックス部３４は、第一アップミックス部３３から受け取る３チャネルの周波数信号をアップミックスすることにより、左前方、中央、右前方、左後方、及び右後方並びに低域専用の計５．１チャネルの周波数信号を復元する。

周波数時間変換部３５は、第二アップミックス部３４から受け取る５．１チャネルの周波数信号に対して、時間周波数変換部１１による時間周波数変換の逆変換である周波数時間変換を施して、５．１チャネルの時間領域のオーディオ信号を復元して出力する。

データ抽出装置４０は、符号帳４１、候補特定部４２、及びデータ抽出部４３を備えて構成されている。

符号帳４１は、予測パラメータの候補が予め複数格納されている。この符号帳４１は、データ埋め込み装置２０が備えている符号帳２１と同一のものである。なお、図２Ｂの構成では符号帳４１をデータ抽出装置４０自身が備えているが、この代わりに、第一アップミックス部３３で使用する予測パラメータを得るためにデコーダ装置３０が備えているものを用いるようにしてもよい。

候補特定部４２は、予測符号化の結果とされた予測パラメータと前述の他の２つのチャネルの信号とに基づいて、候補抽出部２２により抽出された予測パラメータの候補を符号帳４１から特定する。より具体的には、候補特定部４２は、分離部３１から受け取る予測パラメータと、ステレオ復号部３２により復元されたステレオ周波数信号とに基づいて、候補抽出部２２により抽出された予測パラメータの候補を符号帳４１から特定する。

データ抽出部４３は、データ埋め込み部２３がデータの埋め込みの際に使用したデータ埋め込み規則に基づき、候補特定部４２により特定された予測パラメータの候補から、データ埋め込み部２３が符号化データに埋め込んだデータを抽出する。

以上の構成を備えるデータ埋め込み装置２０及びデータ抽出装置４０によれば、別のデータの符号化データへの埋め込みを行い、当該別のデータが埋め込まれた符号化データから、当該別のデータを抽出することが可能である。また、データ埋め込み装置２０がデータの埋め込みのために予測パラメータを選択するときの選択肢である予測パラメータの候補は、いずれも、選択された予測パラメータを用いて行われる予測符号化での予測誤差が所定範囲内に留まるものである。従って、この予測誤差の範囲を十分狭くしておくことで、デコーダ装置３０の第一アップミックス部３３によるアップミックスのための予測符号化によって復元される情報の劣化が認識されることがない。

なお、データ埋め込み装置２０及びデータ抽出装置４０を、標準的な構成を備えるコンピュータで実現することも可能である。

ここで図３について説明する。図３には、データ埋め込み装置２０及びデータ抽出装置４０として動作させることのできるコンピュータ５０の構成例が図解されている。

このコンピュータ５０は、ＭＰＵ５１、ＲＯＭ５２、ＲＡＭ５３、ハードディスク装置５４、入力装置５５、表示装置５６、インタフェース装置５７、及び記録媒体駆動装置５８を備えている。なお、これらの構成要素はバスライン５９を介して接続されており、ＭＰＵ５１の管理の下で各種のデータを相互に授受することができる。

ＭＰＵ（Micro Processing Unit）５１は、このコンピュータ５０全体の動作を制御する演算処理装置である。

ＲＯＭ（Read Only Memory）５２は、所定の基本制御プログラムが予め記録されている読み出し専用半導体メモリである。ＭＰＵ５１は、この基本制御プログラムをコンピュータ５０の起動時に読み出して実行することにより、このコンピュータ５０の各構成要素の動作制御が可能になる。

ＲＡＭ（Random Access Memory）５３は、ＭＰＵ５１が各種の制御プログラムを実行する際に、必要に応じて作業用記憶領域として使用する、随時書き込み読み出し可能な半導体メモリである。

ハードディスク装置５４は、ＭＰＵ５１によって実行される各種の制御プログラムや各種のデータを記憶しておく記憶装置である。ＭＰＵ５１は、ハードディスク装置５４に記憶されている所定の制御プログラムを読み出して実行することにより、後述する制御処理を行えるようになる。また、符号帳２１及び４１は、例えばこのハードディスク装置５４に予め格納しておく。コンピュータ５０をデータ埋め込み装置２０及びデータ抽出装置４０として動作させる場合には、その前に、ハードディスク装置５４から符号帳２１及び４１を読み出してＲＡＭ５３に格納しておく処理をＭＰＵ５１に行わせるようにする。

入力装置５５は、例えばキーボード装置やマウス装置であり、コンピュータ５０の使用者により操作されると、その操作内容に対応付けられている使用者からの各種情報の入力を取得し、取得した入力情報をＭＰＵ５１に送付する。例えば、入力装置５５は、符号化データに埋め込みを行うデータの取得を行う。

表示装置５６は例えば液晶ディスプレイであり、ＭＰＵ５１から送付される表示データに応じて各種のテキストや画像を表示する。

インタフェース装置５７は、このコンピュータ５０に接続される各種機器との間での各種データの授受の管理を行う。例えば、インタフェース装置５７は、エンコーダ装置１０及びデコーダ装置３０との間で、符号化データや予測パラメータ等のデータの授受を行う。

記録媒体駆動装置５８は、可搬型記録媒体６０に記録されている各種の制御プログラムやデータの読み出しを行う装置である。ＭＰＵ５１は、可搬型記録媒体６０に記録されている所定の制御プログラムを、記録媒体駆動装置５８を介して読み出して実行することによって、後述する各種の制御処理を行うようにすることもできる。なお、可搬型記録媒体６０としては、例えばＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）やＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）規格のコネクタが備えられているフラッシュメモリなどがある。

このようなコンピュータ５０をデータ埋め込み装置２０及びデータ抽出装置４０として動作させるには、まず、後述する制御処理の各処理ステップをＭＰＵ５１に行わせるための制御プログラムを作成する。作成された制御プログラムはハードディスク装置５４若しくは可搬型記録媒体６０に予め格納しておく。そして、ＭＰＵ５１に所定の指示を与えてこの制御プログラムを読み出させて実行させる。こうすることで、ＭＰＵ５１が、図２Ａ及び図２Ｂにそれぞれ図解したデータ埋め込み装置２０及びデータ抽出装置４０が備えている各部として機能し、このコンピュータ５０をデータ埋め込み装置２０及びデータ抽出装置４０として動作させることが可能になる。

次に、データ埋め込み装置２０において行われる制御処理について、図４を参照しながら説明する。図４は、この制御処理の処理内容を図解したフローチャートである。
図４において、まず、Ｓ１００では、候補抽出処理を候補抽出部２２が行う。この処理は、エンコーダ装置１０の予測符号化部１５によって得られる予測パラメータとの誤差が所定の閾値以内である予測パラメータの候補を、符号帳２１から複数抽出する処理である。この候補抽出処理の詳細を更に説明する。

まず、Ｓ１０１において、誤差曲面判定処理を候補抽出部２２が行う。この処理は、誤差曲面の形状がどのような形状となるのかを判定する処理である。

ここで誤差曲面について説明する。誤差曲面は、複数チャネルのうちの１つのチャネルの信号についての予測パラメータを用いた予測結果と当該１つのチャネルの実際の信号との誤差（予測誤差）についての、当該予測パラメータを変化させたときの分布をグラフ化して得られる曲面である。本実施例においては、誤差曲面は、予測パラメータを用いて図１のようにして中央チャネルの信号を予測したときの予測誤差についての、当該予測パラメータを変化させたときの分布をグラフ化すると得られる曲面である。

誤差曲面の例を図５Ａ及び図５Ｂに示す。図５Ａは放物型の誤差曲面の例であり、図５Ｂは楕円型の誤差曲面の例である。
図５Ａ及び図５Ｂはいずれも直交三次元座標上に誤差曲面が描かれている。ここで、矢印ｃ₁ 及びｃ₂ の向きは、それぞれ左チャネル及び右チャネルについての予測パラメータの値の大きさを表しており、矢印ｃ₁ 及びｃ₂ によって張られる平面に垂直な方向（紙面の上方向）は予測誤差の大きさを表している。従って、矢印ｃ₁ 及びｃ₂ によって張られる平面に平行な平面上では、予測パラメータの値の組をどのように選択して中央チャネルの信号の予測を行っても、予測誤差は同一の値となる。

ところで、中央チャネルの実際の信号を信号ベクトルc₀ とし、左チャネル及び右チャネルの信号と予測パラメータとを用いた中央チャネルの信号の予測結果を信号ベクトルcとすると、予測誤差ｄは、下記の［数２］式のように表される。

なお、ｌ及びｒは、それぞれ左チャネル及び右チャネルの信号を表している信号ベクトルであり、ｃ₁ 及びｃ₂ は、それぞれ左チャネル及び右チャネルについての予測パラメータである。

この［数２］式をｃ₁ 及びｃ₂ について変形すると下記の［数３］式が得られる。
なお、関数ｆはベクトルの内積を表している。

この［数３］式の右辺の分母、すなわち、下記の［数４］式に注目する。

この［数４］式の値がゼロとなる場合には、誤差曲面の形状は図５Ａの放物型となり、この値がゼロでない場合には、誤差曲面の形状は図５Ｂの楕円型となる。従って、図４のＳ１０１の誤差曲面判定処理では、第一ダウンミックス部１２から出力される左チャネル及び右チャネルの信号についての信号ベクトルの内積を求めて［数４］式の値を算出し、この値がゼロであるか否かによって、誤差曲面の形状を判定する。

なお、［数４］式の値がゼロとなる場合とは、下記の３つの場合、すなわち、（１）ｒベクトルがゼロベクトルの場合、（２）ｌベクトルがゼロベクトルの場合、（３）ｌベクトルがｒベクトルの定数倍である場合のいずれかに限られる。従って、Ｓ１０１の誤差曲面判定処理では、第一ダウンミックス部１２から出力される左チャネル及び右チャネルの信号が、この３つの場合のいずれかに該当するか否かを調べることによって、誤差曲面の形状を判定するようにしてもよい。

次に、Ｓ１０２において、Ｓ１０１の誤差曲面判定処理により判定された誤差曲面の形状が放物型であったか否かを判定する処理を候補抽出部２２が行う。ここで、候補抽出部２２は、誤差曲面の形状が放物型であったと判定したとき（判定結果がＹｅｓのとき）には、Ｓ１０３に処理を進め、データ埋め込みのための処理を進める。一方、候補抽出部２２は、誤差曲面の形状が放物型ではなかった（楕円型であった）と判定したとき（判定結果がＮｏのとき）には、Ｓ１１４に処理を進める。この場合には、データの埋め込みは行われない。

次に、Ｓ１０３では、誤差直線決定処理を候補抽出部２２が行う。
誤差直線とは、誤差曲面上における予測誤差が最小である点の集合であり、誤差曲面が放物型である場合には、この点の集合は直線となる。なお、誤差曲面が楕円型である場合には、予測誤差が最小である点は１点となり、直線とはならない。従って、前述したＳ１０２の判定処理は、予測誤差が最小である点の集合が直線となるか否かを判定する処理であるともいえる。

図５Ａの放物型の誤差曲面の例では、予測パラメータｃ₁ 及びｃ₂ によって定義される平面と誤差曲面とが接する場合における接線が誤差直線である。この誤差直線上の点により特定される予測パラメータｃ₁ 及びｃ₂ の値の組は、そのいずれの組を選択して中央チャネルの信号の予測を行っても、予測誤差は同一となる。

なお、この誤差直線の式は、左チャネル及び右チャネルの信号レベルに応じて下記の３つの式により表される。Ｓ１０３の誤差直線決定処理では、この各式の右辺の各信号ベクトルに、第一ダウンミックス部１２から出力される左チャネル及び右チャネルの信号を代入することによって、誤差直線の決定を行う。

まず、第一に、ｒベクトルがゼロベクトルの場合、すなわち、右チャネルが無音信号である場合には、誤差直線の式は、下記の［数５］式により表される。

図６は、矢印ｃ₁ 及びｃ₂ によって張られる平面への図５Ａの誤差曲面の投影図に、上記の［数５］式により表される直線を描いたものである。

次に、第二に、ｒベクトルがゼロベクトルの場合、すなわち、右チャネルが無音信号である場合には、誤差直線の式は、下記の［数６］式により表される。

そして、第三に、ｌベクトルがｒベクトルの定数倍である場合、すなわち、処理対象のフレーム中の全てのサンプルにおいて、ｌベクトルとｒベクトルとの比率が一定である場合には、誤差直線の式は、下記の［数７］式により表される。

なお、ｒベクトル及びｌベクトルの両者が共にゼロベクトルの場合、すなわち、Ｒ及びＬチャネルの信号が共にゼロである場合には、予測誤差が最小である点の集合は直線とはならない。この場合には、候補抽出部２２は、Ｓ１０３の誤差直線決定処理において誤差直線の決定を行わずに、Ｓ１０４へと処理を進める。この場合の処理については後述する。

次に、Ｓ１０４では、予測パラメータ候補抽出処理を候補抽出部２２が行う。この処理は、Ｓ１０３の処理により求めた誤差直線に基づいて、予測パラメータの候補を符号帳２１から抽出する処理である。

予測パラメータ候補抽出処理では、予測パラメータｃ₁ 及びｃ₂ によって定義される平面上においての、誤差直線と、符号帳２１に格納されている各予測パラメータに対応する各点との位置関係に基づいて、予測パラメータの候補の抽出が行われる。本実施例における予測パラメータ候補抽出処理では、この位置関係として、符号帳２１に格納されている各予測パラメータの候補に対応する各点のうち、誤差直線との距離が所定の範囲内である点を選択する。そして、選択された点が表している予測パラメータの組が、予測パラメータの候補として抽出される。この処理の具体例を、図７を用いて説明する。

図７の例は、予測パラメータｃ₁ 及びｃ₂ によって定義される直交２次元平面座標上に、符号帳２１に格納されている各予測パラメータに対応する各点を配置したものであり、これらの点が格子点として配置されている。この例では、これらの点のうちの幾つかが誤差直線上に存在している。図７では、これらの格子点として配置されている点のうちで、誤差直線上に存在しているものは白丸印で表されている。これらの白丸印で表されている複数の点は、誤差直線からの距離が全ての格子点のうちで最小（すなわちゼロ）であって同一である。従って、これらの点が表している予測パラメータｃ₁ 及びｃ₂ の値の組は、そのいずれの組を用いて中央チャネルの信号の予測を行っても、予測誤差は最小且つ同一となる。従って、図７の例の場合には、これらの白丸印の点が表している予測パラメータｃ₁ 及びｃ₂ の組が、予測パラメータの候補として、符号帳２１から抽出される。

なお、予測パラメータ候補抽出処理では、予測パラメータの候補の抽出のパターンが幾つか用意されており、上記平面上においての誤差直線と符号帳２１の予測パラメータの対応点との位置関係に応じて抽出パターンを選択して予測パラメータの候補の抽出を行う。この抽出パターンの選択についての詳細は後述する。

候補抽出部２２は、Ｓ１００の候補抽出処理として、以上のＳ１０１からＳ１０４の処理を行う。
候補抽出部２２によるＳ１００の候補抽出処理が完了すると、次に、Ｓ１１０において、データ埋め込み処理をデータ埋め込み部２３が行う。この処理は、予測符号化部１５による予測符号化の結果とする予測パラメータを、Ｓ１０４の処理により抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、埋め込み対象のデータを当該予測パラメータに埋め込む処理である。このデータ埋め込み処理の詳細を更に説明する。

まず、Ｓ１１１において、埋め込み容量の算出処理をデータ埋め込み部２３が行う。この処理では、Ｓ１０４の予測パラメータ候補抽出処理において抽出された予測パラメータの候補の個数を超えない最大ビット数を、埋め込みを行うことの可能なデータ容量として算出する処理が行われる。例えば、図７の例では、予測パラメータの候補として抽出される白丸印の数は６個であるので、少なくとも４値、すなわち２ビット分のデータを埋め込むことが可能であることが分かる。従って、Ｓ１１１の算出処理では、算出結果として「２ビット」が得られる。

次に、Ｓ１１２において、埋め込み値付与処理をデータ埋め込み部２３が行う。この処理は、Ｓ１０４の予測パラメータ候補抽出処理において抽出された予測パラメータの候補の各々に対し、予め定めておいた所定の規則で、埋め込み値を付与する処理である。そして、続くＳ１１３において、予測パラメータ選択処理をデータ埋め込み部２３が行う。この処理は、埋め込み対象のデータにおける埋め込み容量分のビット列を参照し、このビット列の値に一致する埋め込み値が付与された予測パラメータの候補を選択し、選択された候補を、エンコーダ装置１０の多重化部１６に出力する処理である。

以上のＳ１１２及びＳ１１３の処理の具体例を、図８を用いて説明する。
予測パラメータの候補が、例えば、図７のように抽出されたものとする。また、この場合における埋め込み値を付与する規則は、予測パラメータｃ₂ の値の小さい順と定められていたものとする。この場合、図８に図解されているように、白丸印の各点に対し、予測パラメータｃ₂ の値の小さい順に、埋め込み値「００」、「０１」、「１０」、「１１」が付与される。

ここで、埋め込み対象のデータが、図８に表されているように、「１１０１０１０１１０１１０１０１０…」であったとする。このデータにおける先頭の２ビットのビット列「１１」を、予測パラメータに埋め込む場合には、図８において「１１」の埋め込み値が付与された白丸印の点に対応する予測パラメータｃ₁ 及びｃ₂ の値の組が選択されて多重化部１６に出力される。

以上のＳ１１３までの処理が完了すると、図４の制御処理が終了する。
一方、前述したＳ１０２の判定処理により、誤差曲面の形状が放物型ではなかった（楕円型であった）と判定された場合には、Ｓ１１４の処理をデータ埋め込み部２３が行う。この処理は、エンコーダ装置１０の予測符号化部１５が出力する予測パラメータｃ₁ 及びｃ₂ の値の組を、そのまま多重化部１６に出力して符号化データに多重化させる処理である。従って、この場合には、データの埋め込みは行われない。このＳ１１４の処理が完了すると、図４の制御処理が終了する。

データ埋め込み装置２０において以上の制御処理が行われることによって、エンコーダ装置１０が生成する符号化データへの他のデータの埋め込みが行われる。

ここで、上述した制御処理によって埋め込むことの可能なデータ量についてのシミュレーション結果について説明する。このシミュレーションでは、サンプリング周波数が４８ｋＨｚであり伝送レートが１６０ｋｂ／ｓであるMPEG Surround方式の５．１チャネルの１分間のオーディオ信号を１２種類（音声、音楽など）使用した。

このシミュレーションでは、予測パラメータの平均個数は１秒当たり１３１２個であり、誤差曲面の形状が放物型である確率は５％であり、予測パラメータへの埋め込み容量は平均５ビットであった。この結果、埋め込むことの可能なデータ量は３２０ｋｂ／ｓとなり、１分間のオーディオ信号に換算すると、２．４キロバイトのデータを埋め込むことが可能であると判明した。

次に、図２Ｂにおけるデータ抽出装置４０において行われる制御処理について、図９を参照しながら説明する。図９は、この制御処理の処理内容を図解したフローチャートである。

図９において、まず、Ｓ２００では、候補特定処理を候補特定部４２が行う。この処理は、分離部３１から受け取る予測パラメータと、ステレオ復号部３２により復元されたステレオ周波数信号とに基づいて、候補抽出部２２によって抽出された予測パラメータの候補を符号帳４１から特定する処理である。この候補特定処理の詳細を更に説明する。

まず、Ｓ２０１において、誤差曲面判定処理を候補特定部４２が行う。この処理は、誤差曲面の形状がどのような形状となるのかを判定する処理であり、図４のＳ１０１の処理として候補抽出部２２が行う処理と同様の処理である。但し、Ｓ２０１の処理では、ステレオ復号部３２から出力される左チャネル及び右チャネルのステレオ信号についての信号ベクトルの内積を求めて前掲の［数４］式の値を算出し、この値がゼロであるか否かによって、誤差曲面の形状を判定する。

次に、Ｓ２０２において、Ｓ２０１の誤差曲面判定処理により判定された誤差曲面の形状が放物型であったか否かを判定する処理を候補特定部４２が行う。ここで、候補特定部４２は、誤差曲面の形状が放物型であったと判定したとき（判定結果がＹｅｓのとき）には、Ｓ２０３に処理を進めて、データ抽出のための処理を進める。一方、候補特定部４２は、誤差曲面の形状が放物型ではなかった（楕円型であった）と判定したとき（判定結果がＮｏのとき）には、予測パラメータへのデータの埋め込みは行われていないと判断し、この図９の制御処理を終了する。

次に、Ｓ２０３では、誤差直線推定処理を候補特定部４２が行う。この処理は、図４のＳ１０３の誤差直線決定処理によって候補抽出部２２が決定した誤差直線を推定する処理である。このＳ２０３の処理は、図４のＳ１０３の誤差直線決定処理と同様の処理である。但し、Ｓ２０３の誤差直線推定処理では、前掲した［数５］、［数６］、及び［数７］の各式の右辺の各信号ベクトルに、ステレオ復号部３２から出力される左チャネル及び右チャネルのステレオ信号を代入することによって、誤差直線の推定を行う。

次に、Ｓ２０４では、予測パラメータ候補推定処理を候補特定部４２が行う。この処理は、図４のＳ１０４の予測パラメータ候補抽出処理によって候補抽出部２２が抽出した予測パラメータの候補を推定する処理であり、Ｓ２０３の処理により推定された誤差直線に基づいて、予測パラメータの候補を符号帳４１から抽出する処理である。このＳ２０４の処理は、図４のＳ１０４の予測パラメータ候補抽出処理と同様の処理である。但し、Ｓ２０４の予測パラメータ候補推定処理では、符号帳４１に格納されている各予測パラメータに対応する各点のうち、誤差直線との距離が最小且つ同一である点を選択し、選択された点が表している予測パラメータの組を抽出する処理が行われる。抽出された予測パラメータの組が、候補特定部４２による予測パラメータ候補の特定結果となる。

候補特定部４２は、Ｓ２００の候補特定処理として、以上のＳ２０１からＳ２０４の処理を行う。
候補特定部４２によるＳ２００の候補特定処理が完了すると、次に、Ｓ２１０において、データ抽出処理をデータ抽出部４３が行う。この処理は、データ埋め込み部２３がデータの埋め込みの際に使用したデータ埋め込み規則に基づき、候補特定部４２により特定された予測パラメータの候補から、データ埋め込み部２３が符号化データに埋め込んだデータを抽出する処理である。

このデータ埋め込み処理の詳細を更に説明する。
まず、Ｓ２１１において、埋め込み容量の算出処理をデータ抽出部４３が行う。この処理は、埋め込みを行うことの可能なデータ容量を算出する処理であり、図４のＳ１１１の処理としてデータ埋め込み部４２が行う処理と同様の処理である。

次に、Ｓ２１２において、埋め込み値付与処理をデータ抽出部４３が行う。この処理は、Ｓ２０４の予測パラメータ候補推定処理において抽出された予測パラメータの候補の各々に対し、図４のＳ１１２の埋め込み値付与処理においてデータ埋め込み部２３が用いていたものと同一の規則で、埋め込み値を付与する処理である。

次に、Ｓ２１３において、埋め込みデータ抽出処理をデータ抽出部２３が行う。この処理は、分離部３１から受け取った予測パラメータに対してＳ２１２の埋め込み値付与処理で付与した埋め込み値を取得し、この値を、データ埋め込み部２３が埋め込んだデータの抽出結果として、所定の記憶領域に、取得順にバッファリングする処理である。

以上のＳ２１２及びＳ２１３の処理の具体例を、図１０を用いて説明する。
予測パラメータの候補が、例えば、図７のように特定されたものとする。また、この場合における埋め込み値を付与する規則は、図８の例と同一の規則として、予測パラメータｃ₂ の値の小さい順と定められていたものとする。この場合、図１０に図解されているように、白丸印の各点に対し、予測パラメータｃ₂ の値の小さい順に、埋め込み値「００」、「０１」、「１０」、「１１」が付与される。

ここで、分離部３１から受け取った予測パラメータが、白丸印の各点のうちで予測パラメータｃ₂ の値が最大のもの、すなわち、埋め込み値「１１」を付与した点についての値の組に一致していたとする。この場合には、この埋め込み値「１１」が、データ埋め込み部２３により埋め込まれたデータであったとして抽出されて、所定の情報バッファにバッファリングされる。

以上のＳ２１３までの処理が完了すると、図９の制御処理が終了する。
データ抽出装置４０において以上の制御処理が行われることによって、データ埋め込み装置２０によって埋め込まれたデータの抽出が行われる。

次に図１１について説明する。図１１は、図４のＳ１０４の処理である、予測パラメータ候補抽出処理の処理内容の詳細を図解したフローチャートである。
図４のＳ１０３の誤差直線決定処理に続くＳ１０４−１では、誤差最小の点の集合が直線となるか否かを判定する処理を候補抽出部２２が行う。

前述したように、ｒベクトル及びｌベクトルの両者が共にゼロベクトルの場合には、予測誤差が最小である点の集合は直線とはならない。このＳ１０４−１の判定処理では、この場合に該当するか否かの判定が行われる。

このＳ１０４−１において、候補抽出部２２は、ｒベクトル及びｌベクトルのうちの少なくとも一方がゼロベクトルではなく、従って誤差最小の点の集合が直線となると判定したとき（判定結果がＹｅｓのとき）にはＳ１０４−２に処理を進める。一方、候補抽出部２２は、ここで、ｒベクトル及びｌベクトルのうちの両者が共に共にゼロベクトルであり、従って誤差最小の点の集合が直線とならないと判定したとき（判定結果がＮｏのとき）にはＳ１０４−８に処理を進める。

次に、Ｓ１０４−２において、候補抽出部２２は、図４のＳ１０３の誤差直線決定処理により得られた誤差直線が、符号帳２１の領域と交わるか否かを判定する処理を行う。なお、符号帳２１の領域とは、予測パラメータｃ₁ 及びｃ₂ によって定義される平面上において符号帳２１に格納されている各予測パラメータに対応する各点を含む外接矩形の領域である。ここで、候補抽出部２２は、誤差直線が符号帳２１の領域と交わると判定したとき（判定結果がＹｅｓのとき）にはＳ１０４−３に処理を進め、誤差直線が符号帳２１の領域とは交わらないと判定したとき（判定結果がＮｏのとき）にはＳ１０４−７に処理を進める。

次に、Ｓ１０４−３において、候補抽出部２２は、誤差直線が符号帳２１のいずれかの境界辺と平行であるか否かを判定する処理を行う。なお、符号帳２１の境界辺とは、上述した符号帳２１の領域を画定する矩形の辺である。この判定処理は、誤差直線の式が前掲した［数５］式若しくは［数６］式の形で表されている場合には、判定結果がＹｅｓとなる。一方、誤差直線の式が前掲した［数７］式の形で表されている場合、すなわち、Ｌ及びＲチャネルの信号の大きさの比率が所定の期間一定の値となっている場合には、誤差直線が符号帳２１のいずれの境界辺とも平行ではないと判定され、判定結果がＮｏとなる。

このＳ１０４−３の判定処理において、候補抽出部２２は、誤差直線が符号帳２１のいずれかの境界辺と平行であると判定したとき（判定結果がＹｅｓのとき）にはＳ１０４−４に処理を進める。一方、候補抽出部２２は、誤差直線が当該境界辺のいずれとも平行ではないと判定したとき（判定結果がＮｏのとき）にはＳ１０４−５に処理を進める。

次に、Ｓ１０４−４では、パターンＡによる予測パラメータ候補抽出処理を候補抽出部２２が行い、その後は図４のＳ１１１に処理を進める。このパターンＡの予測パラメータ候補抽出処理については後述する。

一方、Ｓ１０４−５では、候補抽出部２２は、誤差直線が符号帳２１における対向している一対の境界辺の両方と交わるか否かを判定する処理を行う。ここで、候補抽出部２２は、誤差直線が符号帳２１における対向している一対の境界辺の両方と交わると判定したとき（判定結果がＹｅｓのとき）にはＳ１０４−６に処理を進めて、パターンＢによる予測パラメータ候補抽出処理を候補抽出部２２が行う。そして、その後は図４のＳ１１１に処理を進める。一方、候補抽出部２２は、Ｓ１０４−５の判定処理において、誤差直線が符号帳２１における対向している一対の境界辺の両方とは交わらないと判定したとき（判定結果がＮｏのとき）には図４のＳ１１４に処理を進める。このパターンＢの予測パラメータ候補抽出処理については後述する。

ところで、Ｓ１０４−２の判定結果がＮｏの場合には、Ｓ１０４−７の判定処理が行われる。候補抽出部２２は、このＳ１０４−７において、誤差直線が前述した符号帳２１の境界辺と平行であるか否かを判定する処理を行う。この判定処理は、Ｓ１０４−３の判定処理と同一のものである。ここで、候補抽出部２２は、誤差直線が符号帳２１の境界辺と平行であると判定したとき（判定結果がＹｅｓのとき）にはＳ１０４−８に処理を進め、パターンＣによる予測パラメータ候補抽出処理を行い、その後は図４のＳ１１１に処理を進める。一方、候補抽出部２２は、誤差直線が符号帳２１の境界辺とは平行ではないと判定したとき（判定結果がＮｏのとき）には図４のＳ１１４に処理を進める。このパターンＣの予測パラメータ候補抽出処理の詳細については後述する。

ところで、Ｓ１０４−１の判定結果がＮｏの場合には、候補抽出部２２は、Ｓ１０４−９において、パターンＤによる予測パラメータ候補抽出処理を行い、その後は図４のＳ１１１に処理を進める。このパターンＤの予測パラメータ候補抽出処理の詳細については後述する。
図１１に図解した予測パラメータ候補抽出処理は、以上のようにして行われる。

次に、各パターンの予測パラメータ候補抽出処理について説明する。
まず、Ｓ１０４−４の処理で扱われるパターンＡについて説明する。このパターンは、誤差直線が符号帳２１の領域と交わり、且つ、符号帳２１のいずれかの境界辺と平行である場合のパターンである。

例えば、誤差直線と符号帳２１の境界辺とが前述した図７の位置関係にある場合が、このパターンＡの場合に該当する。図７の位置関係では、符号帳２１の境界辺のうちｃ２軸に平行な境界辺と平行である。この場合には、候補抽出部２２は、符号帳２１の各予測パラメータに対応する各点のうちで、誤差直線との距離が最小であり且つ同一距離であるものを、予測パラメータの候補として抽出する。なお、図７の例では、符号帳２１の各予測パラメータに対応する各点のうち白丸印で表されている点が誤差直線上に存在しているので、誤差直線との距離がゼロであるものが、予測パラメータの候補として抽出される。

次に、Ｓ１０４−６の処理で扱われるパターンＢについて、図１２を用いて説明する。このパターンは、誤差直線が、符号帳２１のいずれの境界辺とも平行ではないが、符号帳２１における対向している一対の境界辺の両方と交わる場合のパターンである。

図１２の［Ａ］及び［Ｂ］は、予測パラメータｃ₁ 及びｃ₂ によって定義される直交２次元平面座標上に、符号帳２１に格納されている各予測パラメータに対応する各点を配置したものであり、これらの点が格子点として配置されている点については図７と同様である。

図１２の［Ａ］は、符号帳２１についての２組の対向している一対の境界辺のうちの、ｃ₂ 軸に平行である一対の境界辺の両方に対して、誤差直線が交わる場合の例を表している。この場合には、符号帳２１における予測パラメータＣ₁ の値毎に、誤差直線に最も近い符号帳２１の対応点を、予測パラメータの候補として抽出する。このようにして抽出される予測パラメータの候補は、予測パラメータＣ₁ の各値について、中央チャネルの信号の予測に使用した場合の予測誤差を最小とする予測パラメータＣ₂ の値となる。

一方、図１２の［Ｂ］は、符号帳２１についての２組の対向している一対の境界辺のうちの、ｃ₁ 軸に平行である一対の境界辺の両方に対して、誤差直線が交わる場合の例を表している。この場合には、符号帳２１における予測パラメータＣ₂ の値毎に、誤差直線に最も近い符号帳２１の対応点を、予測パラメータの候補として抽出する。このようにして抽出される予測パラメータの候補は、予測パラメータＣ₂ の各値について、中央チャネルの信号の予測に使用した場合の予測誤差を最小とする予測パラメータＣ₁ の値となる。

以上の図１２の［Ａ］と［Ｂ］との場合を纏めると、まず、誤差直線が交わる一対の境界辺の各々の辺上の各格子点については、当該誤差直線に最も近い格子点が選択されて、当該選択された格子点に対応している予測パラメータが、候補として抽出される。更に、誤差直線が交わる一対の境界辺に平行であって格子点を通る各線分上に存在する各格子点についても、当該線分毎に誤差直線に最も近い格子点が選択されて、当該選択された格子点に対応している予測パラメータが、候補として抽出される。

なお、より具体的には、候補抽出部２２は、このパターンＢによる予測パラメータ候補抽出処理を、例えば次に説明するようにして行ってもよい。

図１３は、図１２の［Ａ］の場合の例を再度図解したものである。ここで、誤差直線がｃ₂ ＝ｌ×ｃ₁ で表されるものとする。また、符号帳２１を表している格子点のうちの隣接する４点の座標を、図１３に記載されているように定義する。

このとき、変数ｉの値を１ずつ大きくしながら、下記の［ａ］及び［ｂ］の手続を行う。
［ａ］c2_j ≦ｌ×c1_i ≦c2_j+1 を満たすc2_j 及びc2_j+1 を求める。
［ｂ］下記の（i）と（ii）とに場合分けを行い、それぞれの場合においての予測パラメータの候補を、符号帳２１から抽出する。
（i）|c2_j −ｌ×c1_i |≦|c2_j+1 −ｌ×c1_i |である場合には、格子点（c1_i ，c2_j ）に対応する予測パラメータを、候補として符号帳２１から抽出する。
（ii)|c2_j −ｌ×c1_i |＞|c2_j+1 −ｌ×c1_i |である場合には、格子点（c1_i ，c2_j+1 ）に対応する予測パラメータを、候補として符号帳２１から抽出する。

次に、Ｓ１０４−８の処理で扱われるパターンＣについて、図１４を用いて説明する。このパターンは、誤差直線が、誤差直線が符号帳２１の領域とは交わらないが、且つ、符号帳２１のいずれかの境界辺と平行である場合のパターンである。

図１４の［Ａ］及び［Ｂ］は、予測パラメータｃ₁ 及びｃ₂ によって定義される直交２次元平面座標上に、符号帳２１に格納されている各予測パラメータに対応する各点を配置したものであり、これらの点が格子点として配置されている点については図７と同様である。

図１４の［Ａ］は、誤差直線が符号帳２１の領域とは交わらないが、ｃ₂ 軸に平行である境界辺と平行であり、パターンＣが適用される一例である。この場合には、符号帳２１の境界辺のうちで誤差直線に最も近い境界辺上に存在する符号帳２１の対応点を、予測パラメータの候補として抽出する。このようにして抽出された予測パラメータは、そのいずれを選択して中央チャネルの信号の予測を行っても、予測誤差は同一となる。

一方、図４の［Ｂ］は、誤差直線が符号帳２１のいずれの境界辺とも平行ではなく、従って、パターンＣが適用されない場合の例である。この［Ｂ］の場合には、符号帳２１の対応点のうちで白丸印が付されている対応点についての予測パラメータを用いて中央チャネルの信号の予測を行った場合に、予測誤差が最小となり、その他の予測パラメータを用いた場合には、予測誤差が大きくなってしまう。このため、本実施例では、このような場合には、予測パラメータへの他のデータの埋め込みを行わない。

次に、Ｓ１０４−９の処理で扱われるパターンＤについて、図１５を用いて説明する。このパターンは、Ｓ１０３の誤差直線決定処理において誤差直線の決定を行わない場合として前述した、Ｒ及びＬチャネルの信号が共にゼロである場合のパターンである。

図１５は、予測パラメータｃ₁ 及びｃ₂ によって定義される直交２次元平面座標上に、符号帳２１に格納されている各予測パラメータに対応する各点を配置したものであり、これらの点が格子点として配置されている点については図７と同様である。この場合には、どのような予測パラメータを選択して［数１］式による中央チャネルの予測を行っても、中央チャネルの信号はゼロとなる。従って、この場合には、符号帳２１に格納されている予測パラメータの全てを、候補として抽出する。

候補抽出部２２は、以上の各パターンの予測パラメータ候補抽出処理を、誤差直線と符号帳２１の領域との位置関係に応じて使い分けて、予測パラメータ候補の抽出を行う。
なお、図９のＳ２０４の処理である予測パラメータ候補推定処理においても、上述した各パターンの予測パラメータ候補抽出処理と同様の処理が候補特定部４２によって行われる。

次に、データ埋め込み装置２０による、埋め込み対象データとは別のデータの埋め込みについて説明する。
データ埋め込み装置２０が予測パラメータへ埋め込むデータはどのようなものでもよい。ここで、埋め込み対象データの先頭を表す別データを追加して埋め込むことにより、データ抽出装置４０において抽出されるデータから埋め込み対象データの先頭を捜し出すことが容易になる。また、埋め込み対象データの末尾を表す別データを追加して埋め込むことにより、データ抽出装置４０により抽出されるデータから埋め込み対象データの末尾を捜し出すことが容易になる。

ここでは、このような、埋め込み対象データとは別のデータの埋め込みの手法について説明する。
その第一の手法は、データ埋め込み部２３が、埋め込み対象のデータの前若しくは後に、埋め込み対象データの存在及びその先頭若しくは末尾を表している別のデータを付加してから予測パラメータに埋め込むという手法である。この手法の具体例について図１６を用いて説明する。

図１６の例では、埋め込み対象データを、［Ａ］の値、すなわち、「１１０１０１０…０１０１０」とする。

［Ｂ］の例は、ビット列「０００１」を、埋め込み対象データの存在及びその先頭を表している開始データとして予め定義しておき、ビット列「１０００」を、埋め込み対象データの末尾を表している終了データとして予め定義しておいた場合の例である。但し、この場合には、埋め込み対象データにはこの２種類のビット列のどちらもが出現しないものとする。すなわち、例えば、埋め込み対象データには、値『０』が３つ以上連続して出現することはないものとする。この例では、データ埋め込み部２３は、図４のＳ１１３の予測パラメータ選択処理において、まず、埋め込み対象データの直前に開始データを付加すると共に、埋め込み対象データの直後に終了データを更に付加する処理を行う。そして、その後に、これらのデータの付加後の埋め込み対象のデータにおける埋め込み容量分のビット列を参照し、このビット列の値に一致する埋め込み値が付与された予測パラメータの候補を選択する処理を行う。なお、データ抽出装置４０のデータ抽出部４３では、図９のＳ２１３の埋め込みデータ抽出処理によって予測パラメータより抽出されたデータから、これらの開始データ及び終了データを除外し、その後に残されたデータを出力するようにする。

また、［Ｃ］の例は、ビット列「０１１１１１１０」を、埋め込み対象データの存在及び先頭若しくは末尾を表している開始・終了データとして予め定義しておいた場合の例である。但し、この場合には、埋め込み対象データにはこのビット列のどちらもが出現しないものとする。すなわち、例えば、埋め込み対象データには、値『１』が６つ以上連続して出現することはないものとする。この例では、データ埋め込み部２３は、図４のＳ１１３の予測パラメータ選択処理において、まず、埋め込み対象データの直前及び直後に開始・終了データを付加する処理を行う。そして、その後に、これらのデータの付加後の埋め込み対象のデータにおける埋め込み容量分のビット列を参照し、このビット列の値に一致する埋め込み値が付与された予測パラメータの候補を選択する処理を行う。なお、データ抽出装置４０のデータ抽出部４３では、図９のＳ２１３の埋め込みデータ抽出処理によって予測パラメータより抽出されたデータから、この開始・終了データを除外し、その後に残されたデータを出力するようにする。

次に、埋め込み対象データとは別のデータの埋め込みの第二の手法について説明する。この手法は、データ埋め込み部２３が、予測符号化の結果とする予測パラメータを、抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、別のデータを埋め込み対象のデータと共に当該予測パラメータに埋め込むという手法である。

例えば、候補抽出部２２により抽出された予測パラメータの候補が、図７に示されている白丸印のように抽出された場合に、データ埋め込み部２３による埋め込み値の付与により、図８のように埋め込み値が付与された場合を考える。この場合、図７に示されている６個の白丸印のうちの４個は、埋め込み値が付与されて埋め込み対象データの埋め込みに利用されるが、残りの２個の白丸印は、埋め込み対象データの埋め込みには使用されない。別データの埋め込みの第二の手法は、この埋め込み対象データの埋め込みには使用されていない予測パラメータの候補を、別のデータの埋め込みに利用するというものである。

すなわち、図１７に図解するように、埋め込み対象データの埋め込みには使用されない２個の白丸印のうちの一方、例えば予測パラメータＣ₂ の値が小さい方を、埋め込み対象データの存在及びその開始を表すものに予め割り当てておく。また、そのうちの他方、例えば予測パラメータＣ₂ の値が大きい方を、埋め込み対象データの終了を表すものに予め割り当てておく。そして、データ埋め込み部２３は、図４のＳ１１３の選択処理において、「埋め込み対象データの開始」に割り当てた予測パラメータの候補を最初に選択し、以降は、埋め込み対象データと埋め込み値との関係に応じた予測パラメータの候補の選択を順次行う。その後、データ埋め込み部２３は、埋め込み対象データに基づく予測パラメータの候補の選択を完了した後に、「埋め込み対象データの終了」に割り当てた予測パラメータの候補を選択する。

なお、データ抽出装置４０のデータ抽出部４３では、図９のＳ２１３の埋め込みデータ抽出処理において、埋め込み対象データの開始と終了とをそれぞれ割り当てた予測パラメータとの間の予測パラメータから抽出されたデータを出力するようにする。

次に、埋め込み対象データとは別のデータの埋め込みの第三の手法について説明する。
前述したように、データ埋め込み装置２０の各機能ブロックで行われる処理は、１チャネルのオーディオ周波数帯域を分割したときの各帯域の周波数成分信号毎に行われる。つまり、候補抽出部２２は、中央チャネルの信号に対する周波数帯域毎の予測符号化によって該周波数帯域毎に得られた予測パラメータとの誤差が所定の閾値以内である予測パラメータの候補を、符号帳２１から周波数帯域毎に複数抽出する。そこで、この第三の手法では、データ埋め込み部２３は、埋め込み対象データの予測パラメータへの埋め込みを、第一の周波数帯域についての予測符号化の結果とする予測パラメータを、第一の周波数帯域について抽出された候補から選択することによって行う。そして、データ埋め込み部２３は、別のデータの予測パラメータへの埋め込みを、第一の周波数帯域とは異なる第二の周波数帯域についての予測符号化の結果とする予測パラメータを、第二の周波数帯域について抽出された候補から選択することによって行う。

この別データの埋め込みの第三の手法の具体例について、図１８を用いて説明する。
この例では、オーディオ信号のフレーム毎に６つの周波数帯域の各々で得られる予測パラメータの候補のうち、低域側の３組の候補を埋め込み対象データの埋め込みに使用し、高域側の３組の候補を別データの埋め込みに使用するようにしている。このときの別データとしては、例えば、前述した第一及び第二の手法と同様に、埋め込み対象データの存在及び開始若しくは終了を表すデータとしてもよい。

なお、図１８において、変数ｉはゼロ以上ｉ＿ｍａｘ以下の整数であって、オーディオ信号の各フレームに時刻順に付与した番号を表している。また、変数ｊはゼロ以上ｊ＿ｍａｘ以下の整数であって、各周波数帯域に周波数の低い順に付与した番号を表している。なお、図８の例では、定数ｉ＿ｍａｘ及び定数ｊ＿ｍａｘの値は「５」としている。そして、（ｃ₁ ，ｃ₂ ）_i,j は、第ｉ番目のフレームの第ｊ番目の帯域の予測パラメータを表している。

ここで図１９について説明する。図１９は、データ埋め込み装置２０において行われる制御処理の変形例の処理内容を図解したフローチャートである。このフローチャートは、埋め込み対象データと別データとを、図１８に図解した例のように埋め込むための処理であり、図４の図解したフローチャートにおけるＳ１０４の処理に続くＳ１１０のデータ埋め込み処理としてデータ埋め込み部２３により行われる。

図４のＳ１０４に続き、まず、Ｓ３０１では、変数ｉ及び変数ｊに初期値「０」をそれぞれ代入する処理をデータ埋め込み部２３が行う。
Ｓ３０１に続くＳ３０２は、Ｓ３１２と対になって処理のループを表している。データ埋め込み部２３は、変数ｉのこの処理時点での値を用いて、Ｓ３０３からＳ３１１までの処理を繰り返す。

続くＳ３０３は、Ｓ３１０と対になって処理のループを表している。データ埋め込み部２３は、変数ｊのこの処理時点での値を用いて、Ｓ３０４からＳ３０９までの処理を繰り返す。

続くＳ３０４について、データ埋め込み部２３は埋め込み容量の算出処理を行う。この処理は、第ｉ番目のフレーム目の第ｊ番目の帯域についての予測パラメータの候補を用いることによって埋め込みを行うことの可能なデータ容量を算出する処理であり、図４のＳ１１１と同様の処理である。

次に、Ｓ３０５において、埋め込み値付与処理をデータ埋め込み部２３が行う。この処理は、第ｉ番目のフレーム目の第ｊ番目の帯域についての予測パラメータの候補の各々に対し、予め定めておいた所定の規則で、埋め込み値を付与する処理であり、図４のＳ１１２と同様の処理である。

次に、Ｓ３０６において、第ｊ番目の帯域が、低域側に属するか高域側に属するかを判定する処理をデータ埋め込み部２３が行う。データ埋め込み部２３は、ここで、第ｊ番目の帯域が低域側に属すると判定したときにはＳ３０７に処理を進め、第ｊ番目の帯域が高域側に属すると判定したときにはＳ３０８に処理を進める。

次に、Ｓ３０７において、データ埋め込み部２３は、埋め込み対象データのビット列に応じた予測パラメータ選択処理を行い、その後はＳ３０９に処理を進める。この処理は、埋め込み対象のデータにおける埋め込み容量分のビット列を参照し、このビット列の値に一致する埋め込み値が付与された予測パラメータの候補を、第ｉ番目のフレーム目の第ｊ番目の帯域についての予測パラメータの候補から選択する処理である。この処理の処理内容は、図４のＳ１１３の処理と同様のものである。

一方、Ｓ３０８では、データ埋め込み部２３は、埋め込み対象データとは別のデータのビット列に応じた予測パラメータ選択処理を行い、その後はＳ３０９に処理を進める。この処理は、当該別のデータにおける埋め込み容量分のビット列を参照し、このビット列の値に一致する埋め込み値が付与された予測パラメータの候補を、第ｉ番目のフレーム目の第ｊ番目の帯域についての予測パラメータの候補から選択する処理である。この処理の処理内容も、図４のＳ１１３の処理と同様のものである。

次に、Ｓ３０９において、変数ｊの現在の値に「１」を加算した結果を改めて変数ｊに代入する処理をデータ埋め込み部２３が行う。
次に、Ｓ３１０において、Ｓ３０３と対になって表されている処理のループを継続するか否かを判定する処理をデータ埋め込み部２３が行う。データ埋め込み部２３は、ここで、変数ｊの値が定数ｊ＿ｍａｘ以下であると判定したときには、Ｓ３０４からＳ３０９までの処理の繰り返しを継続する。一方、データ埋め込み部２３は、ここで、変数ｊの値が定数ｊ＿ｍａｘを超えたと判定したときには、Ｓ３０４からＳ３０９までの処理の繰り返しを終了してＳ３１１に処理を進める。

次に、Ｓ３１１において、変数ｉの現在の値に「１」を加算した結果を改めて変数ｉに代入する処理をデータ埋め込み部２３が行う。
次に、Ｓ３１２において、Ｓ３０２と対になって表されている処理のループを継続するか否かを判定する処理をデータ埋め込み部２３が行う。データ埋め込み部２３は、ここで、変数ｉの値が定数ｉ＿ｍａｘ以下であると判定したときには、Ｓ３０３からＳ３１１までの処理の繰り返しを継続する。一方、データ埋め込み部２３は、ここで、変数ｉの値が定数ｉ＿ｍａｘを超えたと判定したときには、Ｓ３０３からＳ３１１までの処理の繰り返しを終了し、その後はこの制御処理を終了する。

データ埋め込み装置２０は、以上の制御処理を行うことによって、図１８に図解したような埋め込み対象データと別データとの予測パラメータへの埋め込みを行う。
なお、データ抽出装置４０のデータ抽出部４３では、図９のＳ２１０のデータ抽出処理において、図１９に図解したものと同様の処理を行うことで、埋め込み対象データと別データとの抽出を行うようにする。

以上までに説明した、埋め込み対象データとは別のデータの埋め込みを行う３つの手法では、埋め込まれる別のデータの例として、埋め込み対象データの存在及び開始若しくは終了を表すデータを挙げたが、他のテータを予測パラメータに埋め込むようにしてもよい。例えば、埋め込み対象データとして誤り訂正符号化処理を施したものを埋め込む場合に、埋め込み対象データに対して誤り訂正符号化処理が施されているか否かを表すデータを別データとして予測パラメータに埋め込むようにしてもよい。この場合に使用する誤り訂正符号化の方式としては、例えば、図２０図解した平易な方式を用いてもよい。

図２０の例において、［Ａ］のデータは、誤り訂正符号化処理を施す前の元データである。この誤り訂正符号化処理は、この元データを構成する各ビットの値を３回続けて出力するというものである。［Ｂ］のデータは、この誤り訂正符号化処理を［Ａ］のデータに対して施して得られたものである。データ埋め込み装置２０は、この［Ｂ］のデータを埋め込み対象データとして予測パラメータに埋め込むと共に、この埋め込み対象データには誤り訂正符号化処理が施されたていることを表すデータを別データとして予測パラメータに埋め込む。

一方、［Ｃ］のデータは、データ抽出装置４０によって抽出された埋め込み対象データであり、一部のビットが［Ｂ］のデータと異なっている。この埋め込み対象データから元の［Ａ］のデータを復元するには、埋め込み対象データを配列順に３ビットずつのビット列に分けて、各ビット列に含まれる３つのビットの値に対して多数決処理を施す。この多数決処理の結果を配列順に並べることにより、［Ｄ］の訂正後データが得られ、このデータは［Ａ］の元データと一致していることが分かる。

以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
予測パラメータが予め複数格納されている符号帳と、
複数チャネルの信号における１つのチャネルの信号についての他の２つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、前記符号帳から複数抽出する候補抽出部と、
前記予測符号化の結果とする予測パラメータを、前記抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、埋め込み対象のデータを該予測パラメータに埋め込むデータ埋め込み部と、
を備えることを特徴とするデータ埋め込み装置。
（付記２）
前記予測パラメータは、前記他の２つのチャネルの信号の各々についての成分を有しており、
前記候補抽出部は、前記予測パラメータの２つの成分によって定義される平面上において前記予測誤差が最小となる点の集合である直線を決定し、該直線と、該平面上において前記符号帳に格納されている各予測パラメータに対応する各点との位置関係に基づいて、前記予測パラメータの候補の抽出を行う、
ことを特徴とする付記１に記載のデータ埋め込み装置。
（付記３）
前記候補抽出部は、前記符号帳に格納されている各予測パラメータのうちから、該予測パラメータに対応する前記平面上の点が前記直線上に複数存在しているものを抽出することを特徴とする付記２に記載のデータ埋め込み装置。
（付記４）
前記候補抽出部は、前記平面上において前記予測誤差が最小となる点の集合が直線となるか否かを判定し、該点の集合が直線となると判定した場合に、前記位置関係に基づく前記予測パラメータの候補の抽出を行うことを特徴とする付記２又は３に記載のデータ埋め込み装置。
（付記５）
前記判定は、前記他の２つのチャネルの信号の信号ベクトルの内積を用いて行うことを特徴とする付記４に記載のデータ埋め込み装置。
（付記６）
前記平面は、直交座標系の平面であって前記予測パラメータの２つの成分を各座標軸の方向の成分とし、
前記符号帳に格納されている各予測パラメータは、前記平面上において該候補に対応する各点が、前記平面上において座標軸方向を各辺の方向とする矩形の領域に格子点として配置されるように予め設定されており、
前記候補抽出部は、前記平面上において前記予測誤差が最小となる点の集合が直線となると判定した場合に、前記平面上の前記矩形において対向している一対の辺の両方に該直線が交わるか否かを判定し、交わると判定した場合には、該一対の辺の各々について辺上に存在する格子点のうち該直線に最も近い格子点に対応する予測パラメータを抽出すると共に、該一対の辺に平行であって前記格子点を通る前記領域内の各線分について、線分上に存在する格子点のうち該直線に最も近い格子点に対応する予測パラメータを抽出する、
ことを特徴とする付記４又は５に記載のデータ埋め込み装置。
（付記７）
前記候補抽出部は、前記他の２つのチャネルの信号の大きさの比率が所定の期間一定の値となっているか否かを判定し、該比率が該所定の期間一定の値となっていると判定した場合には、前記平面上の前記矩形におけるいずれかの辺に前記直線が交わるとの判定を下すことを特徴とする付記６に記載のデータ埋め込み装置。
（付記８）
前記候補抽出部は、前記平面上の前記矩形において対向している２辺の両方に前記直線が交わらないと判定した場合には、前記直線が前記矩形のいずれかの辺と平行であるか否かを判定し、平行であると判定した場合には、前記矩形の辺のうち前記直線に最も近い辺上に存在する格子点に対応する予測パラメータの候補を抽出することを特徴とする付記６又は７に記載のデータ埋め込み装置。
（付記９）
前記候補抽出部は、前記他の２つのチャネルの信号の大きさがどちらもゼロであるか否かを判定し、どちらもゼロであると判定した場合には、前記符号帳に格納されている予測パラメータを全て抽出することを特徴とする付記１から８のうちのいずれか一項に記載のデータ埋め込み装置。
（付記１０）
前記データ埋め込み部は、前記埋め込み対象のデータと共に、該データとは別のデータを埋め込むことを特徴とする付記１から９のうちのいずれか一項に記載のデータ埋め込み装置。
（付記１１）
前記データ埋め込み部は、前記埋め込み対象のデータの前若しくは後に前記別のデータを付加し、前記別のデータが付加されたデータを前記予測パラメータに埋め込むことを特徴とする付記１０に記載のデータ埋め込み装置。
（付記１２）
前記データ埋め込み部は、前記予測符号化の結果とする予測パラメータを、前記抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、前記別のデータを前記埋め込み対象のデータと共に該予測パラメータに埋め込むことを特徴とする付記１０に記載のデータ埋め込み装置。
（付記１３）
前記候補抽出部は、前記１つのチャネルの信号に対する前記他の２つのチャネルの信号に基づく周波数帯域毎の予測符号化によって該周波数帯域毎に得られた予測パラメータとの誤差が所定の閾値以内である予測パラメータの候補を、前記符号帳から該周波数帯域毎に複数抽出し、
前記データ埋め込み部は、第一の周波数帯域についての前記予測符号化の結果とする予測パラメータを、該第一の周波数帯域について前記抽出された候補から選択することによって、前記埋め込み対象のデータを該予測パラメータに埋め込むと共に、第一の周波数帯域とは異なる第二の周波数帯域についての前記予測符号化の結果とする予測パラメータを、該第二の周波数帯域について前記抽出された候補から選択することによって、前記別のデータを該予測パラメータに埋め込む、
ことを特徴とする付記１０に記載のデータ埋め込み装置。
（付記１４）
前記別のデータは、前記予測パラメータへの前記埋め込み対象のデータの埋め込みの有無を表すデータであることを特徴とする付記１０から１３のうちのいずれか一項に記載のデータ埋め込み装置。
（付記１５）
前記別のデータは、前記埋め込み対象のデータに対し誤り訂正符号化が行われているか否かを示すデータであることを特徴とする付記１０から１３のうちのいずれか一項に記載のデータ埋め込み装置。
（付記１６）
付記１から１５のうちのいずれか一項に記載のデータ埋め込み装置によって前記予測パラメータに埋め込まれたデータを抽出するデータ抽出装置であって、
前記符号帳と、
前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと前記他の２つのチャネルの信号とに基づいて、前記候補抽出部により抽出された予測パラメータの候補をデータ抽出装置自身の有する符号帳から特定する候補特定部と、
前記データ埋め込み規則に基づき、前記特定された予測パラメータの候補から前記埋め込み対象のデータを抽出するデータ抽出部と、
を備えることを特徴とするデータ抽出装置。
（付記１７）
付記４に記載のデータ埋め込み装置によって前記予測パラメータに埋め込まれたデータを抽出するデータ抽出装置であって、
前記符号帳と、
前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと前記他の２つのチャネルの信号とに基づいて、データ抽出装置自身の有する符号帳から抽出された予測パラメータの候補を特定する候補特定部と、
前記データ埋め込み規則に基づき、前記特定された予測パラメータの候補から前記埋め込み対象のデータを抽出するデータ抽出部と、
を備え、
前記候補特定部は、前記平面上において前記誤差が最小となる点の集合が直線となるか否かを判定し、該点の集合が直線となると判定した場合に、前記位置関係に基づく前記予測パラメータの候補の特定を行い、
前記データ抽出部は、前記候補特定部が前記予測パラメータの候補の特定を行った場合に、前記埋め込み対象のデータの抽出を行う、
ことを特徴とするデータ抽出装置。
（付記１８）
付記１４に記載のデータ埋め込み装置によって前記予測パラメータに埋め込まれたデータを抽出するデータ抽出装置であって、
前記符号帳と、
前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと前記他の２つのチャネルの信号とに基づいて、データ抽出装置自身の有する符号帳から抽出された予測パラメータの候補を特定する候補特定部と、
前記特定された予測パラメータの候補から前記別のデータを抽出すると共に、前記抽出された別のデータが前記埋め込み対象のデータが埋め込まれていることを表している場合に、前記特定された予測パラメータの候補から前記埋め込み対象のデータを抽出するデータ抽出部と、
を備えることを特徴とするデータ抽出装置。
（付記１９）
付記１５に記載のデータ埋め込み装置によって前記予測パラメータに埋め込まれたデータを抽出するデータ抽出装置であって、
前記符号帳と、
前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと前記他の２つのチャネルの信号とに基づいて、データ抽出装置自身の有する符号帳から抽出された予測パラメータの候補を特定する候補特定部と、
前記特定された予測パラメータの候補から前記埋め込み対象のデータと前記別のデータとを抽出するデータ抽出部と、
を備え、
前記抽出された別のデータが前記埋め込み対象のデータに対し誤り訂正符号化が行われていることを表している場合に、前記抽出された埋め込み対象のデータに対して誤り訂正が行われることを特徴とするデータ抽出装置。
（付記２０）
複数チャネルの信号における１つのチャネルの信号についての他の２つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、予測パラメータが予め複数格納されている符号帳から複数抽出し、
前記予測符号化の結果とする予測パラメータを、前記抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、埋め込み対象のデータを該予測パラメータに埋め込む、
ことを特徴とするデータ埋め込み方法。
（付記２１）
データを抽出するデータ抽出方法であって、
複数チャネルの信号における１つのチャネルの信号についての他の２つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、予測パラメータが予め複数格納されている符号帳から複数抽出すると共に、該予測符号化の結果とする予測パラメータを、該抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、前記データは該予測パラメータに埋め込まれており、
前記データ抽出方法は、
前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと前記他の２つのチャネルの信号とに基づいて、前記パラメータの候補を前記符号帳から特定し、
前記データ埋め込み規則に基づき、前記特定された予測パラメータの候補から前記データを抽出する、
ことを特徴とするデータ抽出方法。
（付記２２）
複数チャネルの信号における１つのチャネルの信号についての他の２つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、予測パラメータが予め複数格納されている符号帳から複数抽出し、
前記予測符号化の結果とする予測パラメータを、前記抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、埋め込み対象のデータを該予測パラメータに埋め込む、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
（付記２３）
データの抽出をコンピュータに実行させるプログラムであって、
複数チャネルの信号における１つのチャネルの信号についての他の２つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、予測パラメータが予め複数格納されている符号帳から複数抽出すると共に、該予測符号化の結果とする予測パラメータを、該抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、前記データは該予測パラメータに埋め込まれており、
前記プログラムは、
前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと前記他の２つのチャネルの信号とに基づいて、前記パラメータの候補を前記符号帳から特定し、
前記データ埋め込み規則に基づき、前記特定された予測パラメータの候補から前記データを抽出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

１０ エンコーダ装置
１１ 時間周波数変換部
１２ 第一ダウンミックス部
１３ 第二ダウンミックス部
１４ ステレオ符号化部
１５ 予測符号化部
１６ 多重化部
２０ データ埋め込み装置
２１、４１ 符号帳
２２ 候補抽出部
２３ データ埋め込み部
３０ デコーダ装置
３１ 分離部
３２ ステレオ復号部
３３ 第一アップミックス部
３４ 第二アップミックス部
３５ 周波数時間変換部
４０ データ抽出装置
４２ 候補特定部
４３ データ抽出部
５０ コンピュータ
５１ ＭＰＵ
５２ ＲＯＭ
５３ ＲＡＭ
５４ ハードディスク装置
５５ 入力装置
５６ 表示装置
５７ インタフェース装置
５８ 記録媒体駆動装置
５９ バスライン
６０ 可搬型記録媒体

Claims (14)

1. 予測パラメータが予め複数格納されている符号帳と、
   複数チャネルの信号における１つのチャネルの信号についての他の２つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、前記符号帳から複数抽出する候補抽出部と、
   前記予測符号化の結果とする予測パラメータを、前記抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、埋め込み対象のデータを該予測パラメータに埋め込むデータ埋め込み部と、
   を備えることを特徴とするデータ埋め込み装置。
2. 前記予測パラメータは、前記他の２つのチャネルの信号の各々についての成分を有しており、
   前記候補抽出部は、前記予測パラメータの２つの成分によって定義される平面上において前記予測誤差が最小となる点の集合である直線を決定し、該直線と、該平面上において前記符号帳に格納されている各予測パラメータに対応する各点との位置関係に基づいて、前記予測パラメータの候補の抽出を行う、
   ことを特徴とする請求項１に記載のデータ埋め込み装置。
3. 前記候補抽出部は、前記符号帳に格納されている各予測パラメータのうちから、該予測パラメータに対応する前記平面上の点が前記直線上に複数存在しているものを抽出することを特徴とする請求項２に記載のデータ埋め込み装置。
4. 前記候補抽出部は、前記平面上において前記予測誤差が最小となる点の集合が直線となるか否かを判定し、該点の集合が直線となると判定した場合に、前記位置関係に基づく前記予測パラメータの候補の抽出を行うことを特徴とする請求項２又は３に記載のデータ埋め込み装置。
5. 前記判定は、前記他の２つのチャネルの信号の信号ベクトルの内積を用いて行うことを特徴とする請求項４に記載のデータ埋め込み装置。
6. 前記平面は、直交座標系の平面であって前記予測パラメータの２つの成分を各座標軸の方向の成分とし、
   前記符号帳に格納されている各予測パラメータは、前記平面上において該候補に対応する各点が、前記平面上において座標軸方向を各辺の方向とする矩形の領域に格子点として配置されるように予め設定されており、
   前記候補抽出部は、前記平面上において前記予測誤差が最小となる点の集合が直線となると判定した場合に、前記平面上の前記矩形において対向している一対の辺の両方に該直線が交わるか否かを判定し、交わると判定した場合には、該一対の辺の各々について辺上に存在する格子点のうち該直線に最も近い格子点に対応する予測パラメータを抽出すると共に、該一対の辺に平行であって前記格子点を通る前記領域内の各線分について、線分上に存在する格子点のうち該直線に最も近い格子点に対応する予測パラメータを抽出する、
   ことを特徴とする請求項４又は５に記載のデータ埋め込み装置。
7. 前記候補抽出部は、前記他の２つのチャネルの信号の大きさの比率が所定の期間一定の値となっているか否かを判定し、該比率が該所定の期間一定の値となっていると判定した場合には、前記平面上の前記矩形におけるいずれかの辺に前記直線が交わるとの判定を下すことを特徴とする請求項６に記載のデータ埋め込み装置。
8. 前記候補抽出部は、前記平面上の前記矩形において対向している２辺の両方に前記直線が交わらないと判定した場合には、前記直線が前記矩形のいずれかの辺と平行であるか否かを判定し、平行であると判定した場合には、前記矩形の辺のうち前記直線に最も近い辺上に存在する格子点に対応する予測パラメータの候補を抽出することを特徴とする請求項６又は７に記載のデータ埋め込み装置。
9. 前記候補抽出部は、前記他の２つのチャネルの信号の大きさがどちらもゼロであるか否かを判定し、どちらもゼロであると判定した場合には、前記符号帳に格納されている予測パラメータを全て抽出することを特徴とする請求項１から８のうちのいずれか一項に記載のデータ埋め込み装置。
10. 請求項１から９のうちのいずれか一項に記載のデータ埋め込み装置によって前記予測パラメータに埋め込まれたデータを抽出するデータ抽出装置であって、
    前記符号帳と、
    前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと前記他の２つのチャネルの信号とに基づいて、前記候補抽出部により抽出された予測パラメータの候補をデータ抽出装置自身の有する符号帳から特定する候補特定部と、
    前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと、前記データ埋め込み規則とに基づき、前記特定された予測パラメータの候補から前記埋め込み対象のデータを抽出するデータ抽出部と、
    を備えることを特徴とするデータ抽出装置。
11. データ埋め込み装置が備えている候補抽出部が、複数チャネルの信号における１つのチャネルの信号についての他の２つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、予測パラメータが予め複数格納されている符号帳から複数抽出し、
    前記データ埋め込み装置が備えているデータ埋め込み部が、前記予測符号化の結果とする予測パラメータを、前記抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、埋め込み対象のデータを該予測パラメータに埋め込む、
    ことを特徴とするデータ埋め込み方法。
12. データを抽出するデータ抽出装置が行うデータ抽出方法であって、
    複数チャネルの信号における１つのチャネルの信号についての他の２つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、予測パラメータが予め複数格納されている符号帳から複数抽出すると共に、該予測符号化の結果とする予測パラメータを、該抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、前記データは該予測パラメータに埋め込まれており、
    前記データ抽出方法は、
    前記データ抽出装置が備えている候補特定部が、前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと前記他の２つのチャネルの信号とに基づいて、前記抽出された予測パラメータの候補を前記符号帳から特定し、
    前記データ抽出装置が備えているデータ抽出部が、前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと、前記データ埋め込み規則とに基づき、前記特定された予測パラメータの候補から前記データを抽出する、
    ことを特徴とするデータ抽出方法。
13. 複数チャネルの信号における１つのチャネルの信号についての他の２つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、予測パラメータが予め複数格納されている符号帳から複数抽出し、
    前記予測符号化の結果とする予測パラメータを、前記抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、埋め込み対象のデータを該予測パラメータに埋め込む、
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
14. データの抽出をコンピュータに実行させるプログラムであって、
    複数チャネルの信号における１つのチャネルの信号についての他の２つのチャネルの信号に基づく予測符号化における予測誤差が所定範囲内である予測パラメータの候補を、予測パラメータが予め複数格納されている符号帳から複数抽出すると共に、該予測符号化の結果とする予測パラメータを、該抽出された候補から所定のデータ埋め込み規則に従って選択することによって、前記データは該予測パラメータに埋め込まれており、
    前記プログラムは、
    前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと前記他の２つのチャネルの信号とに基づいて、前記抽出された予測パラメータの候補を前記符号帳から特定し、
    前記予測符号化の結果とされた予測パラメータと、前記データ埋め込み規則とに基づき、前記特定された予測パラメータの候補から前記データを抽出する、
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。