JP6158352B2 - 知覚的な変換オーディオ符号化におけるノイズフィリング - Google Patents
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Description
1.残差領域または重み付けされた領域において。残差領域または重み付けされた領域における整形は、図1〜図14に関して上に広範囲に記載されている。
2.LPCを用いるスペクトル整形またはFDNS(LPCの振幅特性を用いる変換領域における整形)は、図13および図14に関して記載されている。スペクトルは、スケールファクタ(AACにおけるような)を用いて、または、図9〜図12に関して記載されるように完全なスペクトルを整形するための他のいかなるスペクトル整形方法を用いて、整形され得る。
3.より少ない数のビットを用いるTNS(時間ノイズ整形)を用いる任意の整形は、図9〜図12に関して簡潔に記載されている。
・LTPゲイン
・スペクトル再配置イネーブルドフラグ([6]を参照)
・TNSイネーブルドフラグ
・ノイズフィリング開始インデックスは、スペクトル量子化の結果に適応され得るが、特定の範囲に制限される。
・スペクトル傾斜は、知覚的なノイズ整形からスペクトル傾斜を弱めるために、挿入されたノイズにおいて導入され得る。
・ノイズフィリング開始インデックスの上の全てのゼロ量子化された線は、ノイズに置き換えられる。
・トランジション関数によって、挿入されたノイズは、ゼロに量子化されないスペクトル線の近くで減衰される。
・トランジション関数は、入力信号の瞬時特性に依存している。
・ノイズフィリング開始インデックス、スペクトル傾斜およびトランジション関数の適応は、デコーダにおいて利用できる情報に基づくことができる。
ノイズフィリングレベルを除いて、付加サイド情報の必要がない。
[1] B. G. G. F. S. G. M. M. H. P. J. H. S. W. G. S. J. H. Nikolaus Rettelbach, "Noise Filler, Noise Filling Parameter Calculator Encoded Audio Signal Representation, Methods and Computer Program". Patent US 2011/0173012 A1.
[2] Extended Adaptive Multi-Rate-Wideband (AMR-WB+) codec, 3GPP TS 26.290 V6.3.0, 2005-2006.
[3] B. G. G. F. S. G. M. M. H. P. J. H. S. W. G. S. J. H. Nikolaus Rettelbach, "Audio encoder, audio decoder, methods for encoding and decoding an audio signal, audio stream and computer program". Patent WO 2010/003556 A1.
[4] M. M. N. R. G. F. J. R. J. L. S. W. S. B. S. D. C. H. R. L. P. G. B. B. J. L. K. K. H. Max Neuendorf, "MPEG Unified Speech and Audio Coding - The ISO/MPEG Standard for High-Efficiency Audio Coding of all Content Types," in 132nd Convertion AES, Budapest, 2012. Also appears in the Journal of the AES, vol. 61, 2013.
[5] M. M. M. N. a. R. G. Guillaume Fuchs, " MDCT-Based Coder for Highly Adaptive Speech and Audio Coding ," in 17th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2009), Glasgow, 2009.
[6] H. Y. K. Y. M. T. Harada Noboru, " Coding Mmethod, Decoding Method, Coding Device, Decoding Device, Program, and Recording Medium". Patent WO 2012/046685 A1.
Claims (25)
- ノイズフィリングされたスペクトルを得るためにノイズでスペクトルをフィリングすることによってオーディオ信号のスペクトル(34)にノイズフィリングを実行するように構成されるノイズフィラー、および
スペクトル知覚的な重み関数を用いてスペクトル整形に前記ノイズフィリングされたスペクトルをかけるように構成される周波数領域ノイズシェーパであって、前記周波数領域ノイズシェーパは、前記スペクトル(34)が符号化される(164)データストリームにおいてシグナリングされる線形予測係数情報(162)から前記スペクトル知覚的な重み関数を決定し、または、前記スペクトル(34)が符号化される前記データストリームにおいてシグナリングされるスケールファクタバンド(110)に関するスケールファクタ(112)から前記スペクトル知覚的な重み関数を決定するように構成される、周波数領域ノイズシェーパ
を含み、
前記ノイズフィラーは、
中間ノイズ信号を生成し、
前記オーディオ信号のスペクトルの連続したスペクトルゼロ部分を識別し、
関数がそれぞれの連続したスペクトルゼロ部分に限られるようにそれぞれの連続したスペクトルゼロ部分の幅、
スケーリングの量が前記それぞれの連続したスペクトルゼロ部分のスペクトル位置の周波数の増加とともに単調に増加しまたは低減するように、前記関数のスケーリングが前記それぞれの連続したスペクトルゼロ部分のスペクトル位置に依存するように前記それぞれの連続したスペクトルゼロ部分のスペクトル位置
に応じて連続したスペクトルゼロ部分ごとに関数を決定し、さらに、
連続したスペクトルゼロ部分ごとに、前記ノイズが負の傾きを有するスペクトル的にグローバルな傾斜を示すように前記それぞれの連続したスペクトルゼロ部分のために決定される前記関数を用いて前記中間ノイズ信号をスペクトル整形する
ように構成される、
知覚的な変換オーディオデコーダ。 - 前記ノイズフィラーは、前記スペクトル(34)が符号化される(164)前記データストリームにおいて潜在的なまたは明確なシグナリングに応答して前記スペクトル的にグローバルな傾斜の峻度を変化するように構成される、請求項1に記載の知覚的な変換オーディオデコーダ。
- 前記ノイズフィラーは、前記スペクトル知覚的な重み関数をシグナリングする前記データストリームの部分からまたは前記データストリームにおいてシグナリングする変換ウィンドウ長から前記スペクトル的にグローバルな傾斜の峻度を推定するように構成される、請求項1または請求項2に記載の知覚的な変換オーディオデコーダ。
- 逆変換器を得てさらに前記逆変換を重畳加算プロセスにかけるために、前記周波数領域ノイズシェーパによってスペクトル整形される、前記ノイズフィリングされたスペクトルを逆変換するように構成される逆変換器
をさらに含む、請求項1ないし請求項3のいずれかに記載の知覚的な変換オーディオデコーダ。 - 前記ノイズフィラーは、前記関数が前記連続したスペクトルゼロ部分(40)の内側(52)で最大値を取りさらにその絶対傾きが調性に否定的に依存する外側に立ち下がるエッジ(58、60)を有するように構成される、請求項1ないし請求項4のいずれかに記載の知覚的な変換オーディオデコーダ。
- 前記ノイズフィラーは、前記関数が前記連続したスペクトルゼロ部分(40)の内側(52)で最大値を取りさらにそのスペクトル幅(54、56)が調性に肯定的に依存する外側に立ち下がるエッジ(58、60)を有するように構成される、請求項1ないし請求項5のいずれかに記載の知覚的な変換オーディオデコーダ。
- 前記ノイズフィラーは、前記関数が一定のまたは単一モードの関数であって、前記関数が1の積分に正規化されたときに、前記連続したスペクトルゼロ部分(40)の外側のクォーター(a、d)にわたるその積分が調性に否定的に依存するようにさらに構成される、請求項1ないし請求項4のいずれかに記載の知覚的な変換オーディオデコーダ。
- 前記ノイズフィラーは、前記オーディオ信号の調性が増加する場合に、関数が前記それぞれの連続したスペクトルゼロ部分の内側でよりコンパクトになりさらに前記それぞれの連続したスペクトルゼロ部分の外側のエッジから離間されるように、設定される(80)前記関数が前記オーディオ信号の調性に依存するようにさらに構成される、請求項1ないし請求項4のいずれかに記載の知覚的な変換オーディオデコーダ。
- 前記ノイズフィラーは、前記スペクトルがスペクトル的にグローバルな方法で符号化されるデータストリームにおいてシグナリングされるノイズレベルパラメータを用いて前記ノイズをスケーリングするようにさらに構成される、請求項1ないし請求項8のいずれかに記載の知覚的な変換オーディオデコーダ。
- 前記ノイズフィラーは、ランダムな若しくは疑似ランダムなプロセスを用いてまたはパッチングを用いて前記ノイズを生成するようにさらに構成される、請求項1ないし請求項9のいずれかに記載の知覚的な変換オーディオデコーダ。
- 前記ノイズフィラーは、前記オーディオ信号が符号化される符号化パラメータから前記調性を導き出すようにさらに構成される、請求項5ないし請求項7のいずれかに記載の知覚的な変換オーディオデコーダ。
- 前記ノイズフィラーは、前記符号化パラメータがLTP(長期予測)またはTNS(時間ノイズ整形)イネーブルメントフラグまたはゲインおよび/またはスペクトル再配置イネーブルメントフラグであるようにさらに構成され、前記スペクトル再配置イネーブルメントフラグは、前記データストリーム内で再配置プリスクリプションをさらに送信するとともに量子化されたスペクトル値がスペクトル的に再配置される符号化オプションをシグナリングする、請求項11に記載の知覚的な変換オーディオデコーダ。
- 前記ノイズフィラーは、前記オーディオ信号のスペクトルの高周波スペクトル部分に前記ノイズフィリングを限るようにさらに構成される、請求項1ないし請求項12のいずれかに記載の知覚的な変換オーディオデコーダ。
- 前記ノイズフィラーは、前記オーディオ信号の前記スペクトルが符号化されるデータストリームにおいて明確なシグナリングに対応して前記高周波スペクトル部分の低周波開始位置を設定するようにさらに構成される、請求項13に記載の知覚的な変換オーディオデコーダ。
- プリエンファシスフィルタ、
前記プリエンファシスフィルタにかける、オーディオ信号のバージョンにLP分析を実行することによって線形予測係数情報(162)を決定するように構成されるLPCアナライザであって、前記線形予測係数情報(162)は、前記オーディオ信号のプリエンファシスされたバージョンのスペクトルのLPCスペクトルエンベロープを表す、LPCアナライザ、
前記オーディオ信号のオリジナルのスペクトルを提供するように構成される変換器、
知覚的に重み付けされたスペクトルを得るためにスペクトル知覚的な重み関数の逆に従ってオーディオ信号のオリジナルのスペクトルにスペクトル的に重み付けするように構成されるスペクトル重み付け器であって、前記スペクトル重み付け器は、前記LPCスペクトルエンベロープに続くために前記スペクトル知覚的な重み関数を決定するように構成される、スペクトル重み付け器、
量子化されたスペクトルを得るために前記知覚的に重み付けされたスペクトルのスペクトル線と等しい方法で前記知覚的に重み付けされたスペクトルを量子化するように構成される量子化器であって、知覚的な変換オーディオエンコーダは、知覚的な変換オーディオデコーダに出力されるデータストリームに前記量子化されたスペクトルを符号化するように構成され、前記線形予測係数情報は、前記データストリームにおいてシグナリングされる、量子化器、
前記オーディオ信号のスペクトルの連続したスペクトルゼロ部分を識別し、
正の傾きを有するスペクトル的にグローバルな傾斜で重み付けされる方法で前記量子化されたスペクトルの前記連続したスペクトルゼロ部分と同じ位置に配置される前記知覚的に重み付けされたスペクトルのレベルを測定する
ことによって、ノイズレベルパラメータを計算するように構成されるノイズレベルコンピュータ、
を含み、
前記知覚的な変換オーディオエンコーダは、
中間ノイズ信号を生成し、
関数がそれぞれの連続したスペクトルゼロ部分に限られるようにそれぞれの連続したスペクトルゼロ部分の幅、
スケーリングの量が前記それぞれの連続したスペクトルゼロ部分のスペクトル位置の周波数の増加とともに単調に低減しまたは増加するように、前記関数のスケーリングが前記それぞれの連続したスペクトルゼロ部分のスペクトル位置に依存するように前記それぞれの連続したスペクトルゼロ部分のスペクトル位置
に応じて連続したスペクトルゼロ部分ごとに関数を決定し、さらに
連続したスペクトルゼロ部分ごとに、前記それぞれの連続したスペクトルゼロ部分のために決定される前記関数を用いて前記中間ノイズ信号をスペクトル的に整形する
ことによってノイズで前記連続したスペクトルゼロ部分をフィリングするためにノイズフィリングを実行するように構成される、知覚的な変換オーディオエンコーダ。 - 前記プリエンファシスフィルタは、プリエンファシスフィルタにかける、前記オーディオ信号の前記バージョンを得るために変化するプリエンファシス量で前記オーディオ信号をハイパスフィルタにかけるように構成され、前記ノイズレベルコンピュータは、前記プリエンファシス量に応じて前記スペクトル的にグローバルな傾斜の傾きを設定するように構成される、請求項15に記載の知覚的な変換オーディオエンコーダ。
- 前記量子化されたスペクトル(34)が符号化される(164)前記データストリームにおいて前記スペクトル的にグローバルな傾斜の量または前記プリエンファシス量を明確に符号化するように構成される、請求項16に記載の知覚的な変換オーディオエンコーダ。
- 知覚モデルを介して制御される、マスキング閾値に続くためにスケールファクタバンド(110)に関するスケールファクタ(112)を決定するように構成されるスケールファクタ決定器であって、前記スペクトル重み付け器は、前記スケールファクタに続くために前記スペクトル知覚的な重み関数を決定するように構成される、スケールファクタ決定器
を含む、請求項17に記載の知覚的な変換オーディオエンコーダ。 - 前記ノイズレベルコンピュータは、連続したスペクトルゼロ部分ごとに、
前記連続したスペクトルゼロ部分(40)の内側(52)で最大値を取り、さらに、その絶対傾きが調性に否定的に依存する外側に立ち下がるエッジ(58、60)を有し、
前記連続したスペクトルゼロ部分(40)の内側(52)で最大値を取り、さらに、そのスペクトル幅(54、56)が調性に肯定的に依存する外側に立ち下がるエッジ(58、60)を有し、および/または
一定のまたは単一モードの関数であって、前記関数が1の積分に正規化されたときに、前記連続したスペクトルゼロ部分(40)の外側のクォーター(a、d)にわたるその積分が調性に否定的に依存する
前記関数を決定するように構成される、請求項15に記載の知覚的な変換オーディオエンコーダ。 - 前記ノイズレベルコンピュータは、前記オーディオ信号を符号化するために前記知覚的な変換オーディオエンコーダによって用いられるLTP(長期予測)またはTNS(時間ノイズ整形)イネーブルメントフラグまたはゲインおよび/またはスペクトル再配置イネーブルメントフラグから前記調性を推定するように構成され、前記スペクトル再配置イネーブルメントフラグは、前記データストリーム内で再配置プリスクリプションをさらに送信するとともに量子化されたスペクトル値がスペクトル的に再配置される符号化オプションをシグナリングする、請求項19に記載の知覚的な変換オーディオエンコーダ。
- 前記オーディオ信号のスペクトルの高周波スペクトル部分に前記ノイズフィリングを限るように構成される、請求項15ないし請求項20のいずれかに記載の知覚的な変換オーディオエンコーダ。
- 前記ノイズレベルコンピュータは、前記オーディオ信号が符号化されるデータストリームにおいて高周波スペクトル部分の低周波開始位置を設定する明確なシグナリングで高周波スペクトル部分に前記測定することを限るように構成される、請求項15ないし請求項21のいずれかに記載の知覚的な変換オーディオエンコーダ。
- ノイズフィリングされたスペクトルを得るためにノイズでスペクトルをフィリングすることによってオーディオ信号のスペクトル(34)にノイズフィリングを実行するステップ、および
スペクトル知覚的な重み関数を用いてスペクトル整形に前記ノイズフィリングされたスペクトルをかけるステップを含む周波数領域ノイズ整形するステップであって、前記周波数領域ノイズ整形するステップは、前記スペクトル(34)が符号化される(164)データストリームにおいてシグナリングされる線形予測係数情報(162)から前記スペクトル知覚的な重み関数を決定するステップ、または、前記スペクトル(34)が符号化される前記データストリームにおいてシグナリングされるスケールファクタバンド(110)に関するスケールファクタ(112)から前記スペクトル知覚的な重み関数を決定するステップを含む、周波数領域ノイズ整形するステップ
を含み、
前記ノイズフィリングは、
中間ノイズ信号を生成するステップ、
前記オーディオ信号のスペクトルの連続したスペクトルゼロ部分を識別するステップ、
関数がそれぞれの連続したスペクトルゼロ部分に限られるようにそれぞれの連続したスペクトルゼロ部分の幅、
スケーリングの量が前記それぞれの連続したスペクトルゼロ部分のスペクトル位置の周波数の増加とともに単調に増加しまたは低減するように、前記関数のスケーリングが前記それぞれの連続したスペクトルゼロ部分のスペクトル位置に依存するように前記それぞれの連続したスペクトルゼロ部分のスペクトル位置
に応じて連続したスペクトルゼロ部分ごとに関数を決定するステップ、および
連続したスペクトルゼロ部分ごとに、前記ノイズが負の傾きを有するスペクトル的にグローバルな傾斜を示すように前記それぞれの連続したスペクトルゼロ部分のために決定される前記関数を用いて前記中間ノイズ信号をスペクトル整形するステップ
を含む、知覚的な変換オーディオ復号化のための方法。 - プリエンファシスフィルタにかける、オーディオ信号のバージョンにLP分析を実行することによって線形予測係数情報(162)を決定するステップであって、前記線形予測係数情報(162)は、前記オーディオ信号のプリエンファシスされたバージョンのスペクトルのLPCスペクトルエンベロープを表す、決定するステップ、
変換器によって前記オーディオ信号のオリジナルのスペクトルを提供するステップ、
知覚的に重み付けされたスペクトルを得るためにスペクトル知覚的な重み関数の逆に従って前記オーディオ信号のオリジナルのスペクトルにスペクトル的に重み付けするステップであって、前記スペクトル重み関数は、前記LPCスペクトルエンベロープに続くために決定される、スペクトル的に重み付けするステップ、
量子化されたスペクトルを得るために前記知覚的に重み付けされたスペクトルのスペクトル線と等しい方法で前記知覚的に重み付けされたスペクトルを量子化するステップであって、前記量子化されたスペクトルは、知覚的な変換オーディオデコーダに出力されるデータストリームに符号化され、前記線形予測係数情報は、前記データストリームにおいてシグナリングされる、量子化するステップ、
前記オーディオ信号のスペクトルの連続したスペクトルゼロ部分を識別し、
正の傾きを有するスペクトル的にグローバルな傾斜で重み付けされる方法で前記量子化されたスペクトルの前記連続したスペクトルゼロ部分と同じ位置に配置される前記知覚的に重み付けされたスペクトルのレベルを測定する
ことによって、ノイズレベルパラメータを計算するステップ、そして、
中間ノイズ信号を生成し、
関数がそれぞれの連続したスペクトルゼロ部分に限られるようにそれぞれの連続したスペクトルゼロ部分の幅、
スケーリングの量が前記それぞれの連続したスペクトルゼロ部分のスペクトル位置の周波数の増加とともに単調に低減しまたは増加するように、前記関数のスケーリングが前記それぞれの連続したスペクトルゼロ部分のスペクトル位置に依存するように前記それぞれの連続したスペクトルゼロ部分のスペクトル位置
に応じて連続したスペクトルゼロ部分ごとに関数を決定し、さらに
連続したスペクトルゼロ部分ごとに、前記それぞれの連続したスペクトルゼロ部分のために決定される前記関数を用いて前記中間ノイズ信号をスペクトル的に整形する
ことによってノイズで前記連続したスペクトルゼロ部分をフィリングするためにノイズフィリングを実行するステップ
を含む、知覚的な変換オーディオ符号化のための方法。 - コンピュータ上で実行されるときに、請求項23または請求項24に記載の方法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。
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