JP6654237B2 - 線形予測符号化を使用して低減された背景ノイズを有するオーディオ信号を符号化する符号器および方法 - Google Patents
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Description
を有し、Mがモデル次数である線形予測フィルタによってモデル化され得ると仮定する(非特許文献16)。残差
は、スピーチ信号の線形予測フィルタにより予測できない部分であるが、次にベクトル量子化を用いて量子化される。
であり、スカラー予測誤差σe 2はα0=1となるように選択される。線形予測フィルタαnがホワイトニングフィルタであることに着目すると、rkは無相関のホワイトノイズである。更に、オリジナル信号Snは、予測器αnを用いたIIRフィルタリングを介して、残差rnから再構築され得る。次のステップは、知覚的歪みが最小化されるように、ベクトル量子化器を用いて、残差のベクトル
を
へ量子化することである。出力信号のベクトルが
であり、
がその量子化された同等物であり、Wが出力に知覚的重み付けを適用する畳み込み行列であるとする。その場合、知覚的最適化の問題は次式で表すことができる。
を用いてホワイトニングされ、残差信号を得る。残差のベクトルは、次にブロックQにおいて量子化される。最後に、スペクトル包絡構造がIIRフィルタリングA-1(z)によって再構築され、量子化された出力信号
を得る。再合成された信号は知覚ドメインにおいて評価されるので、この手法は合成による分析の方法として知られている。
は式1へと代入され、次式が得られる。
のそれぞれの予想される残差誤差間の比、即ち
である。この導出は、ウイナーフィルタリングと線形予測とが密接に関係した方法であることを示しており、以下では、この関係が結合型の強化および符号化方法を発展させるために用いられるであろう。
ここでの目的は、ウイナーフィルタリングとCELPコーデック(3章および2章で説明した)とを1つの結合型アルゴリズムへと合体させることである。これらアルゴリズムを合体することで、ウイナーフィルタリングの通常の実施で必要とされるオーバーラップ加算窓掛けの遅延が回避され得、演算量が低減される。
又は他の通常の推定により推測され得る。
である。しかし、提案手法では、ノイズの多い信号について式3だけが解ければよく、これはレビンソン・ダービン・アルゴリズム(又は同類)を用いて実施されることができ、その複雑さは
である。
図3に関して言い換えると、CELPパラダイムに基づくスピーチコーデックはスピーチ生成モデルを利用しており、そのモデルでは以下のことを仮定している。即ち、相関、従って入力スピーチ信号Snのスペクトル包絡は、係数
を有する線形予測フィルタによりモデル化され得ると仮定しており、ここで、Mは根底となるチューブモデル(非特許文献16)により決定されるモデル次数である。線形予測フィルタ(予測子18とも称される)によって予測できないスピーチ信号の部分である、残差
は、次にベクトル量子化を用いて量子化される。
から構成される。
は、ノルム−2の意味において、知覚的距離を最小化するよう、所望の再構築クリーン信号へと選択される。
は、AMR−WBスピーチコーデック(非特許文献6)で使用されているような知覚的重み付けフィルタである。
単一チャネルのスピーチ強化の適用に関し、獲得されたマイクロホン信号ynが所望のクリーンなスピーチ信号Snと何らかの所望でない干渉Vnとの加算的混合であると仮定すると、
となる。Zドメインにおいては、等価的に
が成り立つ。
ウイナーフィルタについての最小二乗平均解は非特許文献12に記載の通りであり、
のインパルス応答の形態で利用可能である。換言すれば、
であり、ここで、γはスケーリング係数である。ノイズの多い線形予測子は、ノイズの多い信号の自己相関行列Ryyから通常どおり計算され得る。
のパワースペクトルから、又は等価的にクリーンなスピーチ信号の自己相関行列Rssから推定されてもよい。強化アルゴリズムは、ノイズ信号が定常であると仮定しており、よってRvvで示すノイズ信号の自己相関は入力信号の非スピーチフレームから推定され得る。その場合、クリーンなスピーチ信号の自己相関行列Rssは、
で推定され得る。ここで、
が正定値(positive definite)であることを確保するという通常の予防措置を講じておくことが有利である。
を用いたFIRフィルタリングにそれぞれ対応すると言える。同様に、Hs及びHyを予測フィルタリング(IIR)に対応するそれぞれの畳み込み行列であると仮定する。これらの行列を使用することで、従来のCELP符号化は図3bで示すフロー図を用いて表すことができる。ここで、Asを用いて入力信号Snをフィルタリングして残差を取得し、それを量子化し、Hsを用いたフィルタリングによって量子化済み信号を再構築することが可能である。
を用いて劣化した入力信号yをフィルタリングすることで、推定されたクリーン残差信号
が得られる。従って、誤差の最小化は次式となる。
が成り立つ。如何なる実用的なアプリケーションにおいても、ノイズ相関行列Rvv又は代替的にクリーンなスピーチの相関行列Rssは、獲得されたマイクホン信号から推定されなければならない。一般的な手法は、干渉が定常であると仮定して、スピーチの切れ目におけるノイズ相関行列を推定することである。
Claims (11)
- 線形予測符号化を使用して低減された背景ノイズを有するオーディオ信号(8')を符号化する符号器(4)であって、
オーディオ信号(8')の背景ノイズの自己相関(12)を推定するよう構成された背景ノイズ推定部(10)と、
オーディオ信号の自己相関(8)から前記オーディオ信号(8')の推定された背景ノイズの自己相関(12)を差し引くことによって、背景ノイズ低減済みオーディオ信号の自己相関(16)を生成するよう構成された背景ノイズ低減部(14)と、
前記オーディオ信号の自己相関(8)に対し線形予測分析を行って線形予測フィルタ(LPC)係数の第1セット(20a)を取得し、前記背景ノイズ低減済みオーディオ信号の自己相関(16)に対し線形予測分析を行って線形予測フィルタ(LPC)係数の第2セット(20b)を取得するよう構成された予測部(18)と、
取得されたLPC係数の第1セット(20a)と取得されたLPC係数の第2セット(20b)とによって制御される時間ドメインフィルタのカスケード(24,24a,24b)から構成され、前記オーディオ信号(8')から残差信号(26)を得る分析フィルタ(22)と、
を含む符号器(4)。 - 前記時間ドメインフィルタのカスケード(24)は、前記取得されたLPC係数の第1セット(20a)を使用する2回の線形予測フィルタ(24a)と、前記取得されたLPC係数の第2セット(20b)を使用する1回の他の線形予測フィルタの逆(24b)とを含む、請求項1に記載の符号器(4)。
- 前記時間ドメインフィルタのカスケード(24)はウイナーフィルタである、請求項1又は2に記載の符号器(4)。
- 前記LPC係数の第2セット(20b)を伝送するよう構成されたトランスミッタ(30)をさらに含む、請求項1乃至3のいずれかに記載の符号器(4)。
- 前記残差信号(26)を伝送するよう構成されたトランスミッタをさらに含む、請求項1乃至4のいずれかに記載の符号器(4)。
- 前記残差信号(26)を伝送の前に量子化及び/又は符号化するよう構成された量子化部(28)をさらに含む、請求項1乃至5のいずれかに記載の符号器(4)。
- 前記LPC係数の第2セット(20b)を伝送の前に量子化及び/又は符号化するよう構成された量子化部(28)をさらに含む、請求項1乃至6のいずれかに記載の符号器(4)。
- 前記量子化部は、符号励振線形予測(CELP)、エントロピー符号化、又は変換符号化励振(TCX)を使用するよう構成された、請求項6又は7に記載の符号器。
- 請求項1乃至8のいずれかに記載の符号器(4)と、
符号化されたオーディオ信号を復号化するよう構成された復号器(6)と、
を含むシステム(2)。 - 線形予測符号化を使用して低減された背景ノイズを有するオーディオ信号を符号化する方法(800)であって、
オーディオ信号の背景ノイズの自己相関を推定するステップ(S802)と、
オーディオ信号の自己相関から前記オーディオ信号の推定された背景ノイズの自己相関を差し引くことによって、背景ノイズ低減済みオーディオ信号の自己相関を生成するステップ(S804)と、
前記オーディオ信号の自己相関に対し線形予測分析を行って線形予測フィルタ(LPC)係数の第1セットを取得し、前記背景ノイズ低減済みオーディオ信号の自己相関に対し線形予測分析を行って線形予測フィルタ(LPC)係数の第2セットを取得するステップ(S806)と、
取得されたLPC係数の第1セットと取得されたLPC係数の第2セットとによって時間ドメインフィルタのカスケードを制御して、前記オーディオ信号から残差信号を得るステップ(S808)と、
を含む方法。 - 請求項10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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