JP6422813B2 - 符号化装置、復号装置、これらの方法及びプログラム - Google Patents
符号化装置、復号装置、これらの方法及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP6422813B2 JP6422813B2 JP2015081771A JP2015081771A JP6422813B2 JP 6422813 B2 JP6422813 B2 JP 6422813B2 JP 2015081771 A JP2015081771 A JP 2015081771A JP 2015081771 A JP2015081771 A JP 2015081771A JP 6422813 B2 JP6422813 B2 JP 6422813B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- coefficient
- sequence
- unit
- linear prediction
- series
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 119
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 288
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 claims description 76
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 65
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims description 48
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 34
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 19
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 13
- 108010076504 Protein Sorting Signals Proteins 0.000 claims description 12
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 claims description 11
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 8
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 37
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 28
- 238000013139 quantization Methods 0.000 description 26
- 230000005236 sound signal Effects 0.000 description 21
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 17
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 5
- 230000008707 rearrangement Effects 0.000 description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 230000006835 compression Effects 0.000 description 3
- 238000007906 compression Methods 0.000 description 3
- 230000002087 whitening effect Effects 0.000 description 3
- 241000209094 Oryza Species 0.000 description 2
- 235000007164 Oryza sativa Nutrition 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 2
- 235000009566 rice Nutrition 0.000 description 2
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 1
- 238000009795 derivation Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000005284 excitation Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Description
周波数領域変換部11には、時間領域の時系列信号である音信号が入力される。音信号は、例えば音声信号又は音響信号である。
線形予測分析部12には、時間領域の時系列信号である音信号が入力される。
平滑化振幅スペクトル包絡系列生成部14には、線形予測分析部12が生成した量子化線形予測係数^α1,^α2,…,^αpが入力される。
非平滑化振幅スペクトル包絡系列生成部13には、線形予測分析部12が生成した量子化線形予測係数^α1,^α2,…,^αpが入力される。
包絡正規化部15には、周波数領域変換部11が生成したMDCT係数列X(0),X(1),…,X(N-1)及び平滑化振幅スペクトル包絡系列生成部14が出力した平滑化振幅スペクトル包絡系列^Wγ(0),^Wγ(1),…,^Wγ(N-1)が入力される。
符号化部16には、包絡正規化部15が生成した正規化MDCT係数列XN(0),XN(1),…,XN(N-1)、平滑化振幅スペクトル包絡系列生成部14が出力した平滑化振幅スペクトル包絡系列^Wγ(0),^Wγ(1),…,^Wγ(N-1)、非平滑化振幅スペクトル包絡系列生成部13が出力した非平滑化振幅スペクトル包絡系列^W(0),^W(1),…,^W(N-1)が入力される。
符号化部16が行う符号化処理の具体例について説明する。
利得取得部161は、入力された正規化MDCT係数列XN(0),XN(1),…,XN(N-1)から、整数信号符号のビット数が、予め配分されたビット数である配分ビット数B以下、かつ、なるべく大きな値となるようなグローバルゲインgを決定して出力する。利得取得部161が得たグローバルゲインgは、量子化部162で用いられるグローバルゲインの初期値となる。
量子化部162は、入力された正規化MDCT係数列XN(0),XN(1),…,XN(N-1)の各係数を利得取得部161または利得更新部167が得たグローバルゲインgで割り算した結果の整数部分による系列である量子化正規化済係数系列XQ(0),XQ(1),…,XQ(N-1)を得て出力する。
分散パラメータ決定部163は、入力された非平滑化振幅スペクトル包絡系列^W(0),^W(1),…,^W(N-1)と、入力された平滑化振幅スペクトル包絡系列^Wγ(0),^Wγ(1),…,^Wγ(N-1)とから、下記の式(B3)により各周波数に対する分散パラメータφ(0),φ(1),…,φ(N-1)を得て出力する。
算術符号化部164は、分散パラメータ決定部163が得た分散パラメータφ(0),φ(1),…,φ(N-1)を用いて、量子化部162が得た量子化正規化済係数系列XQ(0),XQ(1),…,XQ(N-1)を算術符号化して整数信号符号を得て、整数信号符号と、整数信号符号のビット数である消費ビット数Cとを出力する。この算術符号は、各周波数k(=0,…,N-1)での量子化正規化済係数系列が以下の確率変数Xに関する例えば以下の式で示されるラプラス分布に従っているときに最適になるようなビットの割り当てを行う。
判定部166は、利得の更新回数が予め定めた回数の場合には、整数信号符号を出力するとともに、利得符号化部165に対し利得更新部167が得たグローバルゲインgを符号化する指示信号を出力し、利得の更新回数が予め定めた回数未満である場合には、利得更新部167に対し、算術符号化部164が計測した消費ビット数Cを出力する。
利得更新部167は、算術符号化部164が計測した消費ビット数Cが配分ビット数Bより多い場合にはグローバルゲインgの値を大きな値に更新して出力し、消費ビット数Cが配分ビット数Bより少ない場合にはグローバルゲインgの値を小さな値に更新し、更新後のグローバルゲインgの値を出力する。
利得符号化部165は、判定部166が出力した指示信号に従って、利得更新部167が得たグローバルゲインgを符号化して利得符号を得て出力する。
により得て(ただし、B(η)=(Γ(3/η)/Γ(1/η)) 1/2 であり、^H N (k)(k=0,...,N-1)は非平滑化振幅スペクトル包絡系列^H(k)(k=0,...,N-1)の各値を対応する平滑化振幅スペクトル包絡系列^H γ (k)(k=0,...,N-1)の各値で除算した正規化振幅スペクトル包絡系列である。)、分散パラメータφ(k)(k=0,...,N-1)を用いて、量子化正規化済係数系列X Q (k)(k=0,...,N-1)の各係数を算術符号化する符号化部と、予測残差のエネルギーの平方根であるモデルパラメータσに応じた情報を表すモデルパラメータ情報符号を得るモデルパラメータ情報符号化部と、を備えている。
により得て(ただし、B(η)=(Γ(3/η)/Γ(1/η)) 1/2 であり、^H N (k)(k=0,...,N-1)は非平滑化振幅スペクトル包絡系列^H(k)(k=0,...,N-1)の各値を対応する平滑化振幅スペクトル包絡系列^H γ (k)(k=0,...,N-1)の各値で除算した正規化振幅スペクトル包絡系列である。)、入力された整数信号符号を、分散パラメータφ(k)(k=0,...,N-1)を用いて算術復号して、時系列信号に対応する周波数領域サンプル列の各係数を得る復号部と、を備えている。
平滑化振幅スペクトル包絡によるMDCT系列X(0),X(1),…,X(N-1)の正規化は、非平滑化振幅スペクトル包絡系列による正規化よりもMDCT系列X(0),X(1),…,X(N-1)を白色化しない。具体的には、MDCT係数列X(0),X(1),…,X(N-1)を平滑化振幅スペクトル包絡系列^Wγ(0),^Wγ(1),…,^Wγ(N-1)で正規化して得られる正規化MDCT係数列XN(0)=X(0)/^Wγ(0),XN(1)=X(1)/^Wγ(1),…,XN(N-1)=X(N-1)/^Wγ(N-1)は、MDCT係数列X(0),X(1),…,X(N-1)を非平滑化振幅スペクトル包絡系列^W(0),^W(1),…,^W(N-1)で正規化して得られる正規化後の系列X(0)/^W(0),X(1)/^W(1),…,X(N-1)/^W(N-1)よりも、^W(0)/^Wγ(0),^W(1)/^Wγ(1),…,^W(N-1)/^Wγ(N-1)だけ凸凹が大きい。したがって、MDCT係数列X(0),X(1),…,X(N-1)を非平滑化振幅スペクトル包絡系列^W(0),^W(1),…,^W(N-1)で正規化して得られる正規化後の系列X(0)/^W(0),X(1)/^W(1), …,X(N-1)/^W(N-1)が符号化部16における符号化に適する程度に包絡の凸凹が平坦にされたものとすると、符号化部16に入力される正規化MDCT係数列XN(0),XN(1),…,XN(N-1)には、^W(0)/^Wγ(0),^W(1)/^Wγ(1),…,^W(N-1)/^Wγ(N-1)の系列(以下、正規化振幅スペクトル包絡系列^WN(0),^WN(1),…,^WN(N-1))で表される包絡の凹凸が残されている。
(符号化)
第一実施形態の符号化装置の構成例を図4に示す。第三実施形態の符号化装置は、図4に示すように、周波数領域変換部21と、線形予測分析部22と、非平滑化振幅スペクトル包絡系列生成部23と、平滑化振幅スペクトル包絡系列生成部24と、包絡正規化部25と、符号化部26と、パラメータ決定部27と、モデルパラメータ情報符号化部29を例えば備えている。この符号化装置により実現される第一実施形態の符号化方法の各処理の例を図5に示す。
第一実施形態では、所定の時間区間ごとに複数のパラメータηの何れかがパラメータ決定部27により選択可能とされている。
周波数領域変換部21には、時間領域の時系列信号である音信号が入力される。音信号の例は、音声ディジタル信号又は音響ディジタル信号である。
線形予測分析部22には、周波数領域変換部21が得たMDCT係数列X(0),X(1),…,X(N-1)が入力される。
非平滑化振幅スペクトル包絡系列生成部23には、線形予測分析部22が生成した量子化線形予測係数^β1,^β2,…,^βpが入力される。
平滑化振幅スペクトル包絡系列生成部24には、線形予測分析部22が生成した量子化線形予測係数^β1,^β2,…,^βpが入力される。
包絡正規化部25には、周波数領域変換部21が得たMDCT係数列X(0),X(1),…,X(N-1)及び平滑化振幅スペクトル包絡生成部24が生成した平滑化振幅スペクトル包絡系列^Hγ(0),^Hγ(1),…,^Hγ(N-1)が入力される。
符号化部26には、包絡正規化部25が生成した正規化MDCT係数列XN(0),XN(1),…,XN(N-1)、非平滑化振幅スペクトル包絡生成部23が生成した非平滑化振幅スペクトル包絡系列^H(0),^H(1),…,^H(N-1)、平滑化振幅スペクトル包絡生成部24が生成した平滑化振幅スペクトル包絡系列^Hγ(0),^Hγ(1),…,^Hγ(N-1)及び線形予測分析部22が算出した予測残差のエネルギーσ2が入力される。
符号化部26が行う符号化処理の具体例1として、ループ処理を含まない例について説明する。
利得取得部261には、包絡正規化部25が生成した正規化MDCT係数列XN(0),XN(1),…,XN(N-1)が入力される。
量子化部262には、包絡正規化部25が生成した正規化MDCT係数列XN(0),XN(1),…,XN(N-1)及び利得取得部261が得たグローバルゲインgが入力される。
分散パラメータ決定部268には、パラメータ決定部27が読み出したパラメータη、利得取得部261が得たグローバルゲインg、非平滑化振幅スペクトル包絡生成部23が生成した非平滑化振幅スペクトル包絡系列^H(0),^H(1),…,^H(N-1)、平滑化振幅スペクトル包絡生成部24が生成した平滑化振幅スペクトル包絡系列^Hγ(0),^Hγ(1),…,^Hγ(N-1)及び線形予測分析部22が得た予測残差のエネルギーσ2が入力される。
算術符号化部269には、パラメータ決定部27が読み出したパラメータη、量子化部262が得た量子化正規化済係数系列XQ(0),XQ(1),…,XQ(N-1)及び分散パラメータ決定部268が得た分散パラメータ系列φ(0),φ(1),…,φ(N-1)が入力される。
利得符号化部265には、利得取得部261が得たグローバルゲインgが入力される。
符号化部26が行う符号化処理の具体例2として、ループ処理を含む例について説明する。
利得部261には、包絡正規化部25が生成した正規化MDCT係数列XN(0),XN(1),…,XN(N-1)が入力される。
量子化部262には、包絡正規化部25が生成した正規化MDCT係数列XN(0),XN(1),…,XN(N-1)及び利得取得部261又は利得更新部267が得たグローバルゲインgが入力される。
分散パラメータ決定部268には、パラメータ決定部27が読み出したパラメータη、利得取得部261又は利得更新部267が得たグローバルゲインg、非平滑化振幅スペクトル包絡生成部23が生成した非平滑化振幅スペクトル包絡系列^H(0),^H(1),…,^H(N-1)、平滑化振幅スペクトル包絡生成部24が生成した平滑化振幅スペクトル包絡系列^Hγ(0),^Hγ(1),…,^Hγ(N-1)及び線形予測分析部22が得た予測残差のエネルギーσ2が入力される。
算術符号化部269には、パラメータ決定部27が読み出したパラメータη、量子化部262が得た量子化正規化済係数系列XQ(0),XQ(1),…,XQ(N-1)及び分散パラメータ決定部268が得た分散パラメータ系列φ(0),φ(1),…,φ(N-1)が入力される。
判定部266には、算術符号化部269が得た整数信号符号が入力される。
利得更新部267には、算術符号化部264が計測した消費ビット数Cが入力される。
利得符号化部265には、判定部266からの出力指示及び利得更新部267が得たグローバルゲインgが入力される。
モデルパラメータ情報符号化部29には、線形予測分析部22が得た予測残差のエネルギーσ2、利得取得部261又は利得更新部267が得たグローバルゲインg、パラメータ決定部27が決定したパラメータ符号に対応するパラメータηが、入力される。
ステップA1からステップA6及びステップA9の処理により、同一の所定の時間区間の時系列信号に対応する周波数領域サンプル列に対して各パラメータηごとに生成された符号(この例では、線形予測係数符号、利得符号、整数信号符号及びモデルパラメータ情報符号)は、パラメータ決定部27に入力される。
符号化装置に対応する復号装置の構成例を図9に示す。第一実施形態の復号装置は、図9に示すように、線形予測係数復号部31と、非平滑化振幅スペクトル包絡系列生成部32と、平滑化振幅スペクトル包絡系列生成部33と、復号部34と、包絡逆正規化部35と、時間領域変換部36と、パラメータ復号部37と、モデルパラメータ情報復号部39を例えば備えている。この復号装置により実現される第一実施形態の復号方法の各処理の例を図10に示す。
パラメータ復号部37には、符号化装置が出力したパラメータ符号が入力される。
モデルパラメータ情報復号部39には、符号化装置が出力したモデルパラメータ情報符号が入力される。
線形予測係数復号部31には、符号化装置が出力した線形予測係数符号が入力される。
非平滑化振幅スペクトル包絡系列生成部32には、パラメータ復号部37が求めた復号パラメータη及び線形予測係数復号部31が得た復号線形予測係数^β1,^β2,…,^βpが入力される。
平滑化振幅スペクトル包絡系列生成部33には、パラメータ復号部37が求めた復号パラメータη及び線形予測係数復号部31が得た復号線形予測係数^β1,^β2,…,^βpが入力される。
復号部34には、パラメータ復号部37が求めた復号パラメータη、符号化装置が出力した正規化MDCT係数列に対応する符号、非平滑化振幅スペクトル包絡生成部32が生成した非平滑化振幅スペクトル包絡系列^H(0),^H(1),…,^H(N-1)、平滑化振幅スペクトル包絡生成部33が生成した平滑化振幅スペクトル包絡系列^Hγ(0),^Hγ(1),…,^Hγ(N-1)及びモデルパラメータ情報復号部39が得たモデルパラメータに応じた情報が入力される。
包絡逆正規化部35には、平滑化振幅スペクトル包絡生成部33が生成した平滑化振幅スペクトル包絡系列^Hγ(0),^Hγ(1),…,^Hγ(N-1)及び復号部34が生成した復号正規化MDCT係数列^XN(0),^XN(1),…,^XN(N-1)が入力される。
時間領域変換部36には、包絡逆正規化部35が生成した復号MDCT係数列^X(0),^X(1),…,^X(N-1)が入力される。
第一実施形態の符号化装置及び方法は、複数のパラメータηのそれぞれについて符号化を行い符号を生成し、パラメータηごとに生成された符号の中から最適な符号を選択し、選択された符号及び選択された符号に対応するパラメータ符号を出力するものであった。
第二実施形態の符号化装置の構成例を図12に示す。符号化装置は、図12に示すように、周波数領域変換部21と、線形予測分析部22と、非平滑化振幅スペクトル包絡系列生成部23と、平滑化振幅スペクトル包絡系列生成部24と、包絡正規化部25と、符号化部26と、パラメータ決定部27’と、モデルパラメータ情報符号化部29とを例えば備えている。この符号化装置により実現される符号化方法の各処理の例を図13に示す。
パラメータ決定部27’には、時系列信号である時間領域の音信号が入力される。音信号の例は、音声ディジタル信号又は音響ディジタル信号である。
パラメータ決定部27’により決定されたηは、線形予測分析部22、非平滑化振幅スペクトル包絡推定部23、及び平滑化振幅スペクトル包絡推定部24及び符号化部26に出力される。
周波数領域変換部41には、時系列信号である時間領域の音信号が入力される。音信号の例は、音声ディジタル信号又は音響ディジタル信号である。
スペクトル包絡推定部42には、周波数領域変換部21が得たMDCT係数列X(0),X(1),…,X(N-1)が入力される。
線形予測分析部421には、周波数領域変換部41が得たMDCT係数列X(0),X(1),…,X(N-1)が入力される。
非平滑化振幅スペクトル包絡系列生成部422には、線形予測分析部421が生成した量子化線形予測係数^β1,^β2,…,^βpが入力される。
白色化スペクトル系列生成部43には、周波数領域変換部41が得たMDCT係数列X(0),X(1),…,X(N-1)及び非平滑化振幅スペクトル包絡生成部422が生成した非平滑化振幅スペクトル包絡系列^H(0),^H(1),…,^H(N-1)が入力される。
パラメータ取得部44には、白色化スペクトル系列生成部43が生成した白色化スペクトル系列XW(0),XW(1),…,XW(N-1)が入力される。
第二実施形態の復号装置及び方法は、第一実施形態と同様であるため重複説明を省略する。
線形予測分析部22及び非平滑化振幅スペクトル包絡系列生成部23を1つのスペクトル包絡推定部2Aとして捉えると、このスペクトル包絡推定部2Aは、時系列信号に対応する例えばMDCT係数列である周波数領域サンプル列の絶対値のη乗をパワースペクトルと見做したスペクトル包絡(非平滑化振幅スペクトル包絡系列)の推定を行っていると言える。ここで、「パワースペクトルと見做した」とは、パワースペクトルを通常用いるところに、η乗のスペクトルを用いることを意味する。
(U×T’)/2L−v−1≦k≦(U×T’)/2L+v−1
の範囲の整数kについて、
Claims (9)
- 時系列信号を周波数領域で符号化する符号化装置であって、
ηを正の数として、上記時系列信号に対応する周波数領域サンプル列X(k) (k=0,..., N-1)の絶対値のη乗をパワースペクトルと見做した逆フーリエ変換を行うことにより得られる疑似相関関数信号列に対して線形予測分析を行い線形予測係数に変換可能な係数及び予測残差のエネルギーσ 2 を得る線形予測分析部と、
上記線形予測係数に変換可能な係数を用いて、上記線形予測係数に変換可能な係数に対応する振幅スペクトル包絡の系列を1/η乗した系列である非平滑化スペクトル包絡系列^H(k) (k=0,..., N-1)を得る非平滑化スペクトル包絡系列生成部と、
上記線形予測係数に変換可能な係数と補正係数γとを用いて、上記線形予測係数に変換可能な係数に対応する上記振幅スペクトル包絡の系列の振幅の凸凹を鈍らせた系列を1/η乗した系列である平滑化スペクトル包絡系列^H γ (k) (k=0,..., N-1)を得る平滑化スペクトル包絡系列生成部と、
上記周波数領域サンプル列X(k) (k=0,..., N-1)の各係数を、対応する上記平滑化スペクトル包絡系列^H γ (k) (k=0,..., N-1)の各係数で除算することにより、正規化周波数領域係数列X N (k) (k=0,..., N-1)を得る包絡正規化部と、
上記正規化周波数領域係数列X N (k) (k=0,..., N-1)の各係数をグローバルゲインgで割り算した結果の整数部分による系列である量子化正規化済係数系列X Q (k) (k=0,..., N-1)を得て、上記量子化正規化済係数系列X Q (k) (k=0,..., N-1)の各係数に対応する分散パラメータφ(k) (k=0,..., N-1)を、以下の式(A1)
により得て(ただし、B(η)=(Γ(3/η)/Γ(1/η)) 1/2 であり、^H N (k) (k=0,..., N-1)は上記非平滑化振幅スペクトル包絡系列^H(k) (k=0,..., N-1)の各値を対応する上記平滑化振幅スペクトル包絡系列^H γ (k) (k=0,..., N-1)の各値で除算した正規化振幅スペクトル包絡系列である。)、上記分散パラメータφ(k) (k=0,..., N-1)を用いて、上記量子化正規化済係数系列X Q (k) (k=0,..., N-1)の各係数を算術符号化する符号化部と、
上記予測残差のエネルギーの平方根であるモデルパラメータσに応じた情報を表すモデルパラメータ情報符号を得るモデルパラメータ情報符号化部と、
を含む符号化装置。 - 請求項1の符号化装置において、
mを正の数として、上記モデルパラメータσに応じた情報は、σmと上記グローバルゲインgとの比の値である、
符号化装置。 - 周波数領域での復号により時系列信号に対応する周波数領域サンプル列を得る復号装置であって、
入力された線形予測係数符号を復号して線形予測係数に変換可能な係数を得る線形予測係数復号部と、
入力されたモデルパラメータ符号を復号してモデルパラメータσに応じた情報を得るモデルパラメータ情報復号部と、
ηを所定の正の数として、上記線形予測係数に変換可能な係数を用いて、上記線形予測係数に変換可能な係数に対応する振幅スペクトル包絡の系列を1/η乗した系列である非平滑化スペクトル包絡系列^H(k) (k=0,..., N-1)を得る非平滑化スペクトル包絡系列生成部と、
上記線形予測係数に変換可能な係数と補正係数γとを用いて、上記線形予測係数に変換可能な係数に対応する上記振幅スペクトル包絡の系列の振幅の凸凹を鈍らせた系列を1/η乗した系列である平滑化スペクトル包絡系列^H γ (k) (k=0,..., N-1)を得る平滑化スペクトル包絡系列生成部と、
分散パラメータφ(k) (k=0,..., N-1)を、以下の式(A1)
により得て(ただし、B(η)=(Γ(3/η)/Γ(1/η)) 1/2 であり、^H N (k) (k=0,..., N-1)は上記非平滑化振幅スペクトル包絡系列^H(k) (k=0,..., N-1)の各値を対応する上記平滑化振幅スペクトル包絡系列^H γ (k) (k=0,..., N-1)の各値で除算した正規化振幅スペクトル包絡系列である。)、入力された整数信号符号を、上記分散パラメータφ(k) (k=0,..., N-1)を用いて算術復号して、上記時系列信号に対応する周波数領域サンプル列の各係数を得る復号部と、
を含む復号装置。 - 請求項3の復号装置において、
mを正の数として、上記モデルパラメータσに応じた情報は、σmと上記グローバルゲインgとの比の値である、
復号装置。 - 請求項3又は4の復号装置において、
上記復号部は、入力された整数信号符号を、上記分散パラメータφ(k) (k=0,..., N-1)を用いて算術復号して、係数系列^X Q (k) (k=0,..., N-1)の各係数を得て、
上記係数系列^X Q (k) (k=0,..., N-1)の各係数に上記グローバルゲインgを乗算することにより、復号正規化周波数領域係数列^X N (k) (k=0,..., N-1)を得るものであり、
上記復号正規化周波数領域係数列^X N (k) (k=0,..., N-1)の各係数に、対応する上記平滑化スペクトル包絡系列^H γ (k) (k=0,..., N-1)の各係数を乗算することにより、復号周波数領域係数列^X(k) (k=0,..., N-1)を得る包絡逆正規化部を更に含む、
復号装置。 - 時系列信号を周波数領域で符号化する符号化方法であって、
ηを正の数として、上記時系列信号に対応する周波数領域サンプル列X(k) (k=0,..., N-1)の絶対値のη乗をパワースペクトルと見做した逆フーリエ変換を行うことにより得られる疑似相関関数信号列に対して線形予測分析を行い線形予測係数に変換可能な係数及び予測残差のエネルギーσ 2 を得る線形予測分析ステップと、
上記線形予測係数に変換可能な係数を用いて、上記線形予測係数に変換可能な係数に対応する振幅スペクトル包絡の系列を1/η乗した系列である非平滑化スペクトル包絡系列^H(k) (k=0,..., N-1)を得る非平滑化スペクトル包絡系列生成ステップと、
上記線形予測係数に変換可能な係数と補正係数γとを用いて、上記線形予測係数に変換可能な係数に対応する上記振幅スペクトル包絡の系列の振幅の凸凹を鈍らせた系列を1/η乗した系列である平滑化スペクトル包絡系列^H γ (k) (k=0,..., N-1)を得る平滑化スペクトル包絡系列生成ステップと、
上記周波数領域サンプル列X(k) (k=0,..., N-1)の各係数を、対応する上記平滑化スペクトル包絡系列^H γ (k) (k=0,..., N-1)の各係数で除算することにより、正規化周波数領域係数列X N (k) (k=0,..., N-1)を得る包絡正規化ステップと、
上記正規化周波数領域係数列X N (k) (k=0,..., N-1)の各係数をグローバルゲインgで割り算した結果の整数部分による系列である量子化正規化済係数系列X Q (k) (k=0,..., N-1)を得て、上記量子化正規化済係数系列X Q (k) (k=0,..., N-1)の各係数に対応する分散パラメータφ(k) (k=0,..., N-1)を、以下の式(A1)
により得て(ただし、B(η)=(Γ(3/η)/Γ(1/η)) 1/2 であり、^H N (k) (k=0,..., N-1)は上記非平滑化振幅スペクトル包絡系列^H(k) (k=0,..., N-1)の各値を対応する上記平滑化振幅スペクトル包絡系列^H γ (k) (k=0,..., N-1)の各値で除算した正規化振幅スペクトル包絡系列である。)、上記分散パラメータφ(k) (k=0,..., N-1)を用いて、上記量子化正規化済係数系列X Q (k) (k=0,..., N-1)の各係数を算術符号化する符号化ステップと、
上記予測残差のエネルギーの平方根であるモデルパラメータσに応じた情報を表すモデルパラメータ情報符号を得るモデルパラメータ情報符号化ステップと、
を含む符号化方法。 - 周波数領域での復号により時系列信号に対応する周波数領域サンプル列を得る復号方法であって、
入力された線形予測係数符号を復号して線形予測係数に変換可能な係数を得る線形予測係数復号ステップと、
入力されたモデルパラメータ符号を復号してモデルパラメータσに応じた情報を得るモデルパラメータ情報復号ステップと、
ηを所定の正の数として、上記線形予測係数に変換可能な係数を用いて、上記線形予測係数に変換可能な係数に対応する振幅スペクトル包絡の系列を1/η乗した系列である非平滑化スペクトル包絡系列^H(k) (k=0,..., N-1)を得る非平滑化スペクトル包絡系列生成ステップと、
上記線形予測係数に変換可能な係数と補正係数γとを用いて、上記線形予測係数に変換可能な係数に対応する上記振幅スペクトル包絡の系列の振幅の凸凹を鈍らせた系列を1/η乗した系列である平滑化スペクトル包絡系列^H γ (k) (k=0,..., N-1)を得る平滑化スペクトル包絡系列生成ステップと、
分散パラメータφ(k) (k=0,..., N-1)を、以下の式(A1)
により得て(ただし、B(η)=(Γ(3/η)/Γ(1/η)) 1/2 であり、^H N (k) (k=0,..., N-1)は上記非平滑化振幅スペクトル包絡系列^H(k) (k=0,..., N-1)の各値を対応する上記平滑化振幅スペクトル包絡系列^H γ (k) (k=0,..., N-1)の各値で除算した正規化振幅スペクトル包絡系列である。)、入力された整数信号符号を、上記分散パラメータφ(k) (k=0,..., N-1)を用いて算術復号して、上記時系列信号に対応する周波数領域サンプル列の各係数を得る復号ステップと、
を含む復号方法。 - 請求項1若しくは2の符号化装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
- 請求項3から5の何れかの復号装置の各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015081771A JP6422813B2 (ja) | 2015-04-13 | 2015-04-13 | 符号化装置、復号装置、これらの方法及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015081771A JP6422813B2 (ja) | 2015-04-13 | 2015-04-13 | 符号化装置、復号装置、これらの方法及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2016200750A JP2016200750A (ja) | 2016-12-01 |
JP6422813B2 true JP6422813B2 (ja) | 2018-11-14 |
Family
ID=57424163
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015081771A Active JP6422813B2 (ja) | 2015-04-13 | 2015-04-13 | 符号化装置、復号装置、これらの方法及びプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6422813B2 (ja) |
Families Citing this family (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110709927B (zh) * | 2017-06-07 | 2022-11-01 | 日本电信电话株式会社 | 编码装置、解码装置、平滑化装置、逆平滑化装置、其方法及记录介质 |
WO2019091576A1 (en) * | 2017-11-10 | 2019-05-16 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Audio encoders, audio decoders, methods and computer programs adapting an encoding and decoding of least significant bits |
EP3483879A1 (en) | 2017-11-10 | 2019-05-15 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Analysis/synthesis windowing function for modulated lapped transformation |
EP3483882A1 (en) | 2017-11-10 | 2019-05-15 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Controlling bandwidth in encoders and/or decoders |
EP3483878A1 (en) | 2017-11-10 | 2019-05-15 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Audio decoder supporting a set of different loss concealment tools |
EP3483880A1 (en) | 2017-11-10 | 2019-05-15 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Temporal noise shaping |
EP3483883A1 (en) | 2017-11-10 | 2019-05-15 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Audio coding and decoding with selective postfiltering |
EP3483886A1 (en) | 2017-11-10 | 2019-05-15 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Selecting pitch lag |
EP3483884A1 (en) | 2017-11-10 | 2019-05-15 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Signal filtering |
WO2019167706A1 (ja) * | 2018-03-02 | 2019-09-06 | 日本電信電話株式会社 | 符号化装置、符号化方法、プログラム、および記録媒体 |
CN113343608B (zh) * | 2021-07-21 | 2023-02-07 | 西北工业大学 | 一种基于初值代理模型的线性稳定性分析方法 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07118658B2 (ja) * | 1986-03-26 | 1995-12-18 | 日本電信電話株式会社 | 信号符号化方法 |
US5754733A (en) * | 1995-08-01 | 1998-05-19 | Qualcomm Incorporated | Method and apparatus for generating and encoding line spectral square roots |
-
2015
- 2015-04-13 JP JP2015081771A patent/JP6422813B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2016200750A (ja) | 2016-12-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6422813B2 (ja) | 符号化装置、復号装置、これらの方法及びプログラム | |
JP6633787B2 (ja) | 線形予測復号装置、方法、プログラム及び記録媒体 | |
JP6457552B2 (ja) | 符号化装置、復号装置、これらの方法及びプログラム | |
JP6595687B2 (ja) | 符号化方法、符号化装置、プログラム、および記録媒体 | |
JP6744471B2 (ja) | 符号化装置、復号装置、符号化方法、復号方法、符号化プログラム、復号プログラム、記録媒体 | |
CN110491402B (zh) | 周期性综合包络序列生成装置、方法、记录介质 | |
JP6392450B2 (ja) | マッチング装置、判定装置、これらの方法、プログラム及び記録媒体 | |
JP6387117B2 (ja) | 符号化装置、復号装置、これらの方法、プログラム及び記録媒体 | |
KR102070145B1 (ko) | 파라미터 결정 장치, 방법, 프로그램 및 기록 매체 | |
JP2011009860A (ja) | 符号化方法、復号方法、符号化器、復号器、プログラム |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170523 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180525 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180710 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180907 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20181016 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20181017 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6422813 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |