JP6990306B2 - 一時的ノイズシェーピング - Google Patents

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Description

本明細書の実施例は、特に一時的ノイズシェーピング（ＴＮＳ）を実行するための符号化および復号装置に関する。
以下の先行技術文書は先行技術である。
［１］ユルゲン・ヘール、ジェイムス Ｄ．ジョンストン「一時的ノイズシェーピング（ＴＮＳ）の使用による知覚オーディオコーダの性能の向上」。Ａｕｄｉｏ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｓｏｃｉｅｔｙ大会１０１。Ａｕｄｉｏ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｓｏｃｉｅｔｙ、１９９６年。
［２］ユルゲン・ヘール、ジェイムス Ｄ．ジョンストン「高品質の知覚オーディオコーディングのための継続的な信号適応フィルタバンク」。信号処理のオーディオおよび音響への応用、１９９７年。１９９７ ＩＥＥＥ ＡＳＳＰワークショップ、ＩＥＥＥ、１９９７年。
［３］ユルゲン・ヘール「知覚オーディオコーディングにおける一時的ノイズシェーピング、量子化、およびコーディング手法：チュートリアル概要」。Ａｕｄｉｏ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｓｏｃｉｅｔｙ会議：第１７回国際会議：高品質オーディオコーディング。Ａｕｄｉｏ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｓｏｃｉｅｔｙ、１９９９年。
［４］ユルゲン・ハインリッヒ・ヘール「周波数領域でのＬＰＣ予測による時間領域での知覚ノイズシェーピング」。米国特許第５，７８１，８８８．１４号明細書、１９９８年７月。
［５］ユルゲン・ハインリッヒ・ヘール「時間エンベロープシェーピングを使用した拡張されたジョイントステレオコーディング方法」。米国特許第５，８１２，９７１．２２号明細書、１９９８年９月。
［６］３ＧＰＰ ＴＳ２６．４０３「汎用オーディオコーデックのオーディオ処理機能；拡張ａａｃＰｌｕｓ汎用オーディオコーデック；エンコーダ仕様；Ａｄｖａｎｃｅｄ Ａｕｄｉｏ Ｃｏｄｉｎｇ（ＡＡＣ）パーツ」。
［７］ＩＳＯ／ＩＥＣ１４４９６－３：２００１「情報技術－視聴覚オブジェクトのコーディング－パート３：オーディオ」。
［８］３ＧＰＰ ＴＳ２６．４４５「拡張音声サービス（ＥＶＳ）のコーデック；詳細なアルゴリズムの説明」。
一時的ノイズシェーピング（ＴＮＳ）は、９０年代に開発された変換ベースのオーディオコーダ用のツールである（会議文書［１－３］および特許［４－５］）。それ以来、ＭＰＥＧ－２ ＡＡＣ、ＭＰＥＧ－４ ＡＡＣ、３ＧＰＰ Ｅ－ＡＡＣ－Ｐｌｕｓ、ＭＰＥＧ－Ｄ ＵＳＡＣ、３ＧＰＰ ＥＶＳ、ＭＰＥＧ－Ｈ ３Ｄオーディオなどの主要なオーディオコーディング標準に統合されている。
ＴＮＳは次のように簡単に説明できる。エンコーダ側で、量子化前に、線形予測ＬＰを使用して周波数領域（ＦＤ）で信号をフィルタリングして、時間領域で信号が平坦化されるようにする。デコーダ側で、逆量子化後に、逆予測フィルタを使用して周波数領域で信号をフィルタリングして、時間領域で量子化ノイズが整形されて信号によってマスクされるようにする。
ＴＮＳは、カスタネットなど鋭い起音を含む信号の、いわゆるプリエコーアーティファクトを減らすのに効果的である。これは、例えば、会話のような一連の疑似定常インパルス状信号を含む信号にも役立つ。
ＴＮＳは通常、比較的高いビットレートで動作するオーディオコーダで使用される。低ビットレートで動作するオーディオコーダで使用すると、ＴＮＳはアーティファクトを発生させ、オーディオコーダの品質を低下させることがある。これらのアーティファクトは、クリックのようなまたはノイズのようなものであり、ほとんどの場合、音声信号または音調音楽信号で発生する。
本文書の実施例は、その利点を維持しながらＴＮＳの欠陥を抑制または低減することを可能にする。
以下のいくつかの実施例では、低ビットレートのオーディオコーディング用に改善されたＴＮＳを得ることができる。
米国特許第５，７８１，８８８．１４号明細書 米国特許第５，８１２，９７１．２２号明細書
Ｈｅｒｒｅ，Ｊｕｅｒｇｅｎ，Ｊａｍｅｓ Ｄ．Ｊｏｈｎｓｔｏｎ，"Ｅｎｈａｎｃｉｎｇ ｔｈｅ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｏｆ ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ ａｕｄｉｏ ｃｏｄｅｒｓ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｎｏｉｓｅ ｓｈａｐｉｎｇ（ＴＮＳ）" Ｈｅｒｒｅ，Ｊｕｅｒｇｅｎ，Ｊａｍｅｓ Ｄ．Ｊｏｈｎｓｔｏｎ，"Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｌｙ ｓｉｇｎａｌ－ａｄａｐｔｉｖｅ ｆｉｌｔｅｒｂａｎｋ ｆｏｒ ｈｉｇｈ－ｑｕａｌｉｔｙ ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ ａｕｄｉｏ ｃｏｄｉｎｇ" Ｈｅｒｒｅ，Ｊｕｅｒｇｅｎ，"Ｔｅｍｐｏｒａｌ ｎｏｉｓｅ ｓｈａｐｉｎｇ，ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｃｏｄｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄｓ ｉｎ ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ ａｕｄｉｏ ｃｏｄｉｎｇ：Ａ ｔｕｔｏｒｉａｌ ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ" ３ＧＰＰ ＴＳ ２６．４０３；Ｇｅｎｅｒａｌ ａｕｄｉｏｃｏｄｅｃ ａｕｄｉｏ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ；Ｅｎｈａｎｃｅｄ ａａｃＰｌｕｓ ｇｅｎｅｒａｌ ａｕｄｉｏ ｃｏｄｅｃ；Ｅｎｃｏｄｅｒ ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ；Ａｄｖａｎｃｅｄ Ａｕｄｉｏ Ｃｏｄｉｎｇ（ＡＡＣ）ｐａｒｔ ＩＳＯ／ＩＥＣ １４４９６－３：２００１；Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ－Ｃｏｄｉｎｇ ｏｆ ａｕｄｉｏ－ｖｉｓｕａｌ ｏｂｊｅｃｔｓ－Ｐａｒｔ ３：Ａｕｄｉｏ ３ＧＰＰ ＴＳ ２６．４４５；Ｃｏｄｅｃ ｆｏｒ Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｖｏｉｃｅ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ（ＥＶＳ）；Ｄｅｔａｉｌｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｃ ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ
実施例によれば、エンコーダ装置が提供され、エンコーダ装置は、
複数のフレームを含む情報信号に対して線形予測ＬＰフィルタリングを実行するための一時的ノイズシェーピングＴＮＳツール、および
ＴＮＳツールを制御するように構成されたコントローラを含み、これによりＴＮＳツールは、
インパルス応答のエネルギーが高い第１のフィルタによるＬＰフィルタリング、および
インパルス応答のエネルギーが第１のフィルタのインパルス応答よりも低い第２のフィルタによるＬＰフィルタリングを実行し、ここで第２のフィルタは恒等フィルタではなく、
コントローラは、フレームメトリクスに基づいて、第１のフィルタによるフィルタリングと第２のフィルタによるフィルタリングとの間で選択するように構成される。
他のフレームへの影響を最小限に抑えながら、問題のあるフレームのアーティファクトを削除することが可能であることが指摘されている。
ＴＮＳ動作を単にオン／オフにする代わりに、欠陥を減らしながらＴＮＳツールの利点を維持することが可能である。したがって、インテリジェントなリアルタイムのフィードバックベースの制御は、フィルタリングを回避するのではなく、必要に応じてフィルタリングを減らすだけで得られる。
実施例によれば、コントローラは、
フィルタのインパルス応答エネルギーが低減された第２のフィルタを得るために、第１のフィルタを修正するようにさらに構成される。
したがって、必要に応じて、インパルス応答エネルギーが低減された第２のフィルタを作成することができる。
実施例によれば、コントローラは、
第２のフィルタを得るために、少なくとも１つの調整係数を第１のフィルタに適用するようにさらに構成される。
第１のフィルタをインテリジェントに修正することにより、ＴＮＳをオン／オフにする動作を単純に実行するだけでは達成できないフィルタリングステータスを作成できる。完全なフィルタリングとフィルタリングなしとの間の少なくとも１つの中間ステータスが取られる。この中間ステータスは、必要に応じて呼び出されると、有利な特性を維持しながらＴＮＳの欠点を減らすことができる。
実施例によれば、コントローラは、
少なくともフレームメトリクスに基づいて、少なくとも１つの調整係数を定義するようにさらに構成される。
実施例によれば、コントローラは、
ＴＮＳフィルタリングの実行とＴＮＳフィルタリングの非実行との間の選択に使用されるＴＮＳフィルタリング決定閾値に基づいて、少なくとも１つの調整係数を定義するようにさらに構成される。
実施例によれば、コントローラは、
フレームメトリクスの線形関数を使用して少なくとも１つの調整係数を定義するようにさらに構成され、線形関数は、フレームメトリクスの増加が調整係数および／またはフィルタのインパルス応答エネルギーの増加に対応するようなものである。
したがって、さまざまなメトリクスについて、さまざまな調整係数を定義して、各フレームに最も適切なフィルタパラメータを得ることができる。
実施例によれば、コントローラはさらに、調整係数を次のように定義するように構成される。
Figure 0006990306000001
ここで、
Figure 0006990306000002
はＴＮＳフィルタリング決定閾値、
Figure 0006990306000003
はフィルタリングタイプ決定閾値、
Figure 0006990306000004
はフレームメトリクス、
Figure 0006990306000005
は固定値である。
ＴＮＳに起因するアーティファクトは、予測利得が特定の間隔にあるフレームで発生し、この間隔は、ここでは、ＴＮＳフィルタリング決定閾値
Figure 0006990306000006
より高く、フィルタリング決定閾値
Figure 0006990306000007
より低い値のセットとして定義される。メトリクスが予測利得であり、
Figure 0006990306000008
および
Figure 0006990306000009
であり、ＴＮＳによって引き起こされるアーティファクトが１．５から２の間で発生する場合がある。したがって、いくつかの実施例では、
Figure 0006990306000010
でフィルタリングを減らすことにより、これらの欠陥を克服できる。
実施例によれば、コントローラは、第２のフィルタのパラメータを得るために、
Figure 0006990306000011
を適用することにより、第１のフィルタのパラメータを修正するようにさらに構成され、ここで、
Figure 0006990306000012
は第１のフィルタのパラメータ、
Figure 0006990306000013
は
Figure 0006990306000014
であるような調整係数、
Figure 0006990306000015
は第２のフィルタのパラメータ、Ｋは第１のフィルタの次数である。
これは、インパルス応答エネルギーが第１のフィルタのインパルス応答エネルギーに対して減少するように、第２のフィルタのパラメータを得るための簡単であるが有効な手法である。
実施例によれば、コントローラはさらに、予測利得、情報信号のエネルギー、および／または予測誤差の少なくとも１つからフレームメトリクスを得るように構成される。
これらのメトリクスにより、第２のフィルタでフィルタ処理する必要のあるフレームを、第１のフィルタでフィルタ処理する必要のあるフレームから簡単かつ確実に区別できる。
実施例によれば、フレームメトリクスは、次のように計算される予測利得を含む。
Figure 0006990306000016
ここで、
Figure 0006990306000017
は情報信号のエネルギーに関連する項で、
Figure 0006990306000018
は予測誤差に関連する項である。
実施例によれば、コントローラは、
情報信号の少なくとも予測利得の減少および／またはエネルギーの減少に対して第２のフィルタのインパルス応答エネルギーが減少し、および／または少なくとも予測誤差の増加に対して第２のフィルタのインパルス応答エネルギーが減少するように構成される。
実施例によれば、コントローラは、
フレームメトリクスがフィルタリングタイプ決定閾値（例えば、ｔｈｒｅｓｈ２）よりも低い場合に第１のフィルタでフィルタリングが実行されるように、フレームメトリクスをフィルタリングタイプ決定閾値と比較するように構成される。
したがって、信号を第１のフィルタを使用してフィルタリングするべきか、第２のフィルタを使用してフィルタリングするべきかを自動的に確立することは容易である。
実施例によれば、コントローラは、
フレームメトリクスに基づいて、フィルタリングの実行とフィルタリングの非実行との間で選択するように構成される。
したがって、適切でない場合、ＴＮＳフィルタリングをまったく完全に回避することも可能である。
実施例では、（２つの異なる閾値との比較を実行することにより）同じメトリクスが２回使用される場合があり、それは第１のフィルタと第２のフィルタとの間での決定、およびフィルタリングの実行と非実行との間での決定の両方である。
実施例によれば、コントローラは、
フレームメトリクスがＴＮＳフィルタリング決定閾値よりも低い場合にＴＮＳフィルタリングを回避することを選択するように、フレームメトリクスをＴＮＳフィルタリング決定閾値と比較するように構成される。
実施例によれば、装置は、
ＴＮＳによって得られた反射係数またはその量子化バージョンを備えたビットストリームを準備するビットストリームライターをさらに含み得る。
これらのデータは、例えば、デコーダに記憶および／または送信され得る。
実施例によれば、エンコーダ側およびデコーダ側を含むシステムが提供され、エンコーダ側は、上記および／または以下のようなエンコーダ装置を含む。
実施例によれば、複数のフレームを含む情報信号に対して一時的ノイズシェーピングＴＮＳフィルタリングを実行するための方法が提供され、方法は、
－フレームメトリクスに基づいて、フレームごとに、インパルス応答のエネルギーが高い第１のフィルタによるフィルタリングと、インパルス応答のエネルギーが第１のフィルタ（１４ａ）のインパルス応答のエネルギーよりも低い第２のフィルタによるフィルタリングとの間で選択するステップであって、第２のフィルタは恒等フィルタではない、ステップと、
－第１のフィルタと第２のフィルタとの間での選択によるフィルタリングを使用してフレームをフィルタリングするステップと、を含む。
実施例によれば、プロセッサによって実行されたときに、プロセッサに上記および／または以下の方法のステップの少なくともいくつかを実行させ、および／または上記および／または以下のシステム、および／または上記および／または以下の装置を実装させる命令を記憶する非一時的記憶装置が提供される。
実施例によるエンコーダ装置を示す。 実施例によるデコーダ装置を示す。 実施例による方法を示す。 実施例による技術を示す。 実施例による方法を示す。 実施例による方法を示す。 実施例による方法を示す。 実施例によるエンコーダ装置を示す。 実施例によるデコーダ装置を示す。 実施例によるエンコーダ装置を示す。 実施例によるエンコーダ装置を示す。 実施例による信号の変化を示す。 実施例による信号の変化を示す。 実施例による信号の変化を示す。
図１は、エンコーダ装置１０を示す。エンコーダ装置１０は、オーディオ信号などの情報信号を処理（および送信および／または記憶）するためのものであり得る。情報信号は、時間的に連続するフレームに分割することができる。各フレームは、例えば、周波数領域ＦＤで表すことができ。ＦＤ表現は、それぞれ特定の周波数での一連のビンであり得る。ＦＤ表現は、周波数スペクトルであり得る。
エンコーダ装置１０は、とりわけ、ＦＤ情報信号１３（Ｘｓ（ｎ））に対してＴＮＳフィルタリングを実行するための一時的ノイズシェーピングＴＮＳツール１１を含み得る。エンコーダ装置１０は、とりわけ、ＴＮＳコントローラ１２を含み得る。ＴＮＳコントローラ１２は、ＴＮＳツール１１が（例えば、一部のフレームについて）少なくとも１つの高インパルス応答エネルギー線形予測（ＬＰ）フィルタリングを使用して、および（例えば、一部の他のフレームについて）少なくとも１つの高インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングを使用してフィルタリングを実行するように、ＴＮＳツール１１を制御するように構成され得る。ＴＮＳコントローラ１２は、フレームに関連するメトリクス（フレームメトリクス）に基づいて、高インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングと低インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングとの間で選択を実行するように構成される。第１のフィルタのインパルス応答のエネルギーは、第２のフィルタのインパルス応答のエネルギーよりも高い。
ＦＤ情報信号１３（Ｘｓ（ｎ））は、例えば、時間領域ＴＤから周波数領域ＦＤへフレームの表現を変換した修正離散コサイン変換ＭＤＣＴツール（または修正離散サイン変換ＭＤＳＴなど）から得ることができる。
ＴＮＳツール１１は、例えば、第１のフィルタ１４ａのパラメータであり得る線形予測（ＬＰ）フィルタパラメータ１４（ａ（ｋ））のグループを使用して信号を処理し得る。ＴＮＳツール１１は、第２のフィルタ１５ａのパラメータであり得るパラメータ１４’（ａｗ（ｋ））も含み得る（第２のフィルタ１５ａは、第１のフィルタ１４ａのインパルス応答と比較してより低いエネルギーのインパルス応答を有し得る）。パラメータ１４’は、パラメータ１４の重み付けバージョンとして理解することができ、第２のフィルタ１５ａは、第１のフィルタ１４ａから導出されるものとして理解することができる。パラメータは、とりわけ、以下のパラメータ、すなわちＬＰコーディングＬＰＣ係数、反射係数ＲＣ、係数ｒｃｉ（ｋ）またはその量子化バージョンｒｃｑ（ｋ）、アークサイン反射係数ＡＳＲＣ、対数面積比ＬＡＲ、線スペクトルペアＬＳＰ、および／または線スペクトル周波数ＬＳ、または他の種類のそのようなパラメータの１つ以上を含み得る。実施例では、フィルタ係数の任意の表現を使用できる。
ＴＮＳツール１１の出力は、ＦＤ情報信号１３（Ｘｓ（ｎ））のフィルタリングされたバージョン１５（Ｘｆ（ｎ））であり得る。
ＴＮＳツール１１の別の出力は、反射係数ｒｃｉ（ｋ）（またはその量子化バージョンｒｃｑ（ｋ））などの出力パラメータ１６のグループであり得る。
コンポーネント１１および１２の下流で、ビットストリームコーダは、出力１５および１６を、（例えば、ワイヤレス、例えば、ブルートゥース（登録商標）などのプロトコルを使用して）送信および／または（例えば、大容量メモリ記憶装置に）記憶できるビットストリームに符号化できる。
ＴＮＳフィルタリングは、一般にゼロとは異なる反射係数を提供する。ＴＮＳフィルタリングは、一般に入力とは異なる出力を提供する。
図２は、ＴＮＳツール１１の出力（またはその処理されたバージョン）を利用することができるデコーダ装置２０を示す。デコーダ装置２０は、とりわけ、ＴＮＳデコーダ２１およびＴＮＳデコーダコントローラ２２を含み得る。コンポーネント２１および２２は、協働して、合成出力２３
Figure 0006990306000019
）を得ることができる。ＴＮＳデコーダ２１は、例えば、デコーダ装置２０によって得られた情報信号のデコードされた表現２５（またはその処理されたバージョン
Figure 0006990306000020
）を入力され得る。ＴＮＳデコーダ２１は、入力（入力２６として）中の反射係数ｒｃｉ（ｋ）（またはその量子化バージョンｒｃｑ（ｋ））を得ることができる。反射係数ｒｃｉ（ｋ）またはｒｃｑ（ｋ）は、エンコーダ装置１０によって出力１６で提供される反射係数ｒｃｉ（ｋ）またはｒｃｑ（ｋ）の復号バージョンであり得る。
図１に示されるように、ＴＮＳコントローラ１２は、とりわけ、フレームメトリクス１７（例えば、予測利得またはｐｒｅｄＧａｉｎ）に基づいてＴＮＳツール１１を制御することができる。例えば、ＴＮＳコントローラ１２は、少なくとも高インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングおよび／または低インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングの間で、および／またはフィルタリングと非フィルタリングとの間で選択することによりフィルタリングを実行することができる。高インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングおよび低インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングとは別に、実施例によれば、少なくとも１つの中間インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングが可能である。
図１の参照番号１７’は、ＴＮＳコントローラ１２からＴＮＳツール１４に提供される情報、コマンド、および／または制御データを指す。例えば、メトリクス１７に基づく決定（例えば、「第１のフィルタを使用する」または「第２のフィルタを使用する」）は、ＴＮＳツール１４に提供されてもよい。フィルタの設定も、ＴＮＳツール１４に提供されてもよい。例えば、第１のフィルタ１４ａを修正して第２のフィルタ１５ａを得るように、調整係数（
Figure 0006990306000021
）をＴＮＳフィルタに提供することができる。
メトリクス１７は、例えば、フレーム内の信号のエネルギーに関連するメトリクスであってもよい（例えば、メトリクスは、エネルギーが高いほど、メトリクスが高くなるようなものであってもよい）。メトリクスは、例えば、予測誤差に関連するメトリクスであってもよい（例えば、メトリクスは、予測誤差が高いほど、メトリクスが低くなるようなものであってもよい）。メトリクスは、例えば、予測誤差と信号のエネルギーとの間の関係に関連する値であってもよい（例えば、メトリクスは、エネルギーと予測誤差との間の比率が高くなるほど、メトリクスが高くなるようなものであってもよい）。メトリクスは、例えば、現在のフレームの予測利得、または現在のフレームの予測利得に関連する、またはそれに比例する（例えば、予測利得が高くなるほど、メトリクスが高くなる）値であってもよい。フレームメトリクス（１７）は、信号の時間エンベロープの平坦性に関連してもよい。
ＴＮＳによるアーティファクトは、予測利得が低い場合にのみ（または少なくとも一般的に）発生することが指摘されている。したがって、予測利得が高い場合、ＴＮＳによって引き起こされる問題は発生せず（または発生しにくい）、完全なＴＮＳ（例えば、高インパルス応答エネルギーＬＰ）を実行することが可能である。予測利得が非常に低い場合は、ＴＮＳをまったく実行しない（フィルタリングしない）ことが望ましい。予測利得が中間の場合、インパルス応答エネルギーが低い線形予測フィルタリングを使用して（例えば、ＬＰ係数または他のフィルタリングパラメータおよび／または反射係数に重み付けして、および／またはインパルス応答のエネルギーが低いフィルタを使用して）ＴＮＳの影響を減らすことが望ましい。高インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングと低インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングは、高インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングが、低インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングよりも高いインパルス応答エネルギーを引き起こすように定義されているという点で、互いに異なる。フィルタは、一般にインパルス応答エネルギーによって特徴付けられるため、インパルス応答エネルギーでフィルタを識別することができる。高インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングは、低インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングで使用されるフィルタよりもインパルス応答エネルギーが高いフィルタを使用することを意味する。
したがって、本実施例では、ＴＮＳ動作は、
－メトリクス（例えば、予測利得）が高い（例えば、フィルタリングタイプの決定閾値を超えている）場合、高インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングを実行する
－メトリクス（例えば、予測利得）が中間（例えば、ＴＮＳフィルタリング決定閾値とフィルタリングタイプ決定閾値との間）である場合、低インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングを実行する、および
－メトリクス（例えば、予測利得）が低い（例えば、ＴＮＳフィルタリング決定閾値未満）場合、ＴＮＳフィルタリングを実行しないというように計算できる。
高インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングは、例えば、インパルス応答エネルギーが高い第１のフィルタを使用して得ることができる。低インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングは、例えば、インパルス応答エネルギーが低い第２のフィルタを使用して得ることができる。第１および第２のフィルタは、線形時不変（ＬＴＩ）フィルタであり得る。
実施例では、第１のフィルタは、フィルタパラメータａ（ｋ）（１４）を使用して記述され得る。実施例では、第２のフィルタは、（例えば、ＴＮＳコントローラ１２によって得られるような）第１のフィルタの修正バージョンであり得る。第２のフィルタ（低インパルス応答エネルギーフィルタ）は、第１のフィルタのフィルタパラメータを（例えば、
Figure 0006990306000022
であるようなパラメータ
Figure 0006990306000023
または
Figure 0006990306000024
を使用して、ここでｋは
Figure 0006990306000025
であるような自然数であり、
Figure 0006990306000026
は第１のフィルタの次数となるような自然数である）ダウンスケーリングすることで得ることができる。
したがって、実施例では、フィルタパラメータが得られると、メトリクスに基づいて、低インパルス応答エネルギーフィルタリングが必要であると判断された場合、第１のフィルタのフィルタパラメータを修正（例えば、ダウンスケール）して、低インパルス選択エネルギーフィルタに使用される第２のフィルタのフィルタパラメータを得る。
図３は、エンコーダ装置１０で実施され得る方法３０を示す。
ステップＳ３１で、フレームメトリクス（例えば、予測利得１７）が得られる。
ステップＳ３２で、フレームメトリクス１７がＴＮＳフィルタリング決定閾値または第１の閾値（一部の例では１．５であり得る）よりも高いかどうかがチェックされる。メトリクスの例として、予測利得があり得る。
Ｓ３２で、フレームメトリクス１７が第１の閾値（ｔｈｒｅｓｈ）よりも低いことが確認された場合、Ｓ３３でフィルタリング動作は実行されない（恒等フィルタが使用されていると言うことが可能であり、恒等フィルタは、出力と入力が同じフィルタである）。例えば、Ｘｆ（ｎ）＝Ｘｓ（ｎ）（ＴＮＳツール１１の出力１５は入力１３と同じ）であり、および／または反射係数ｒｃｉ（ｋ）（および／またはそれらの量子化バージョンｒｃ０（ｋ））も０に設定される。したがって、デコーダ装置２０の動作（および出力）は、ＴＮＳツール１１の影響を受けない。したがって、Ｓ３３では、第１のフィルタも第２のフィルタも使用されない場合がある。
Ｓ３２でフレームメトリクス１７がＴＮＳフィルタリング決定閾値または第１の閾値（閾値）より大きいことが確認された場合、ステップＳ３４で、フレームメトリクスをフィルタリングタイプ決定閾値または第２の閾値（ｔｈｒｅｓｈ２、これは第１の閾値より大きくなる場合があり、例えば２）と比較することにより第２のチェックが実行され得る。
Ｓ３４でフレームメトリクス１７がフィルタリングタイプ決定閾値または第２の閾値（ｔｈｒｅｓｈ２）より低いことが確認された場合、Ｓ３５で低インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングが実行される（例えば、インパルス応答エネルギーが低い第２のフィルタが使用され、第２のフィルタは恒等フィルタではない）。
Ｓ３４でフレームメトリクス１７がフィルタリングタイプ決定閾値または第２の閾値（ｔｈｒｅｓｈ２）より大きいことが確認された場合、Ｓ３６で高インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングが実行される（例えば、応答エネルギーが低エネルギーフィルタよりも高い第１のフィルタが使用される）。
方法３０は、後続のフレームについて繰り返されてもよい。
実施例では、低インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリング（Ｓ３５）は、フィルタパラメータ１４（ａ（ｋ））が、例えば、異なる値（例えば、高インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングは単一の重みに基づくことができ、低インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングは１より小さい重みに基づくことができる）で重み付けされ得る点で高インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリング（Ｓ３６）とは異なり得る。実施例において、低インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングは、低インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングを実行することにより得られる反射係数１６が、高インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングを実行することにより得られる反射係数によって引き起こされる低減よりも高いインパルス応答エネルギーの低減を引き起こし得るという点で、高インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングとは異なり得る。
したがって、ステップＳ３６で高インパルス応答エネルギーフィルタリングを実行する間、第１のフィルタは、フィルタパラメータ１４（ａ（ｋ））（したがって、第１のフィルタパラメータである）に基づいて使用される。ステップＳ３５で低インパルス応答エネルギーフィルタリングを実行する間、第２のフィルタが使用される。第２のフィルタは、第１のフィルタのパラメータを修正することにより（例えば、１未満の重みで重み付けすることにより）得ることができる。
ステップＳ３１～Ｓ３２～Ｓ３４のシーケンスは、他の実施例では異なっていてもよく、例えば、Ｓ３４はＳ３２に先行してもよい。ステップＳ３２および／またはＳ３４の１つは、一部の例ではオプションであり得る。
実施例では、第１および／または第２の閾値の少なくとも１つは固定であり得る（例えば、メモリ要素に記憶される）。
実施例において、低インパルス応答エネルギーフィルタリングは、ＬＰフィルタパラメータ（例えば、ＬＰＣ係数または他のフィルタリングパラメータ）および／または反射係数、または反射係数を得るために使用される中間値を調整することにより、フィルタのインパルス応答を低減することにより得ることができる。例えば、１（重み）未満の係数が、ＬＰフィルタパラメータ（例えば、ＬＰＣ係数または他のフィルタリングパラメータ）および／または反射係数、または反射係数を得るために使用される中間値に適用されてもよい。
実施例において、調整（および／またはインパルス応答エネルギーの低減）は、
Figure 0006990306000027
であって（またはこれに関して）もよく、ここで
Figure 0006990306000028
はフィルタリングタイプ決定閾値であり（および例えば、２の場合がある）、
Figure 0006990306000029
はＴＮＳフィルタリング決定閾値であり（および１．５の場合がある）、
Figure 0006990306000030
は定数（例えば、０．８と０．９の間の０．８５など、０．７と０．９５の間の値）である
Figure 0006990306000031
値を使用して、ＬＰＣ係数（または他のフィルタパラメータ）および／または反射係数をスケーリングできる。ｆｒａｍｅＭｅｔｒｉｃｓはフレームメトリクスである。
実施例では、式は
Figure 0006990306000032
であってもよく、ここで
Figure 0006990306000033
はフィルタリングタイプ決定閾値であり（および例えば、２の場合がある）、
Figure 0006990306000034
はＴＮＳフィルタリング決定閾値であり（および１．５の場合がある）、
Figure 0006990306000035
は定数（例えば、０．８と０．９の間の０．８５など、０．７と０．９５の間の値）である
Figure 0006990306000036
値を使用して、ＬＰＣ係数（または他のフィルタパラメータ）および／または反射係数をスケーリングできる。ｐｒｅｄＧａｉｎは、例えば、予測利得であり得る。
式から、
Figure 0006990306000037
より低いがそれに近い（例えば１．９９９）ｆｒａｍｅＭｅｔｒｉｃｓ（または
Figure 0006990306000038
）により、インパルス応答エネルギーが減少して弱くなる（例えば
Figure 0006990306000039
）ことがわかる。したがって、低インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングは、複数の異なる低インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングのうちの１つであってもよく、それぞれは、例えば、フレームメトリクスの値に従って、異なる調整パラメータ
Figure 0006990306000040
によって特徴付けられる。
低インパルス応答エネルギーＬＰフィルタリングの例では、メトリクスの異なる値が異なる調整を引き起こすことがある。例えば、高予測利得は
Figure 0006990306000041
の高い値に関連付けられ、インパルス応答エネルギーの減少は第１のフィルタに対して関連付けられ得る。
Figure 0006990306000042
は、
Figure 0006990306000043
に依存する線形関数と見なすことができる。
Figure 0006990306000044
の増加は
Figure 0006990306000045
の増加を引き起こし、インパルス応答エネルギーの減少を弱める。
Figure 0006990306000046
が減少すると
Figure 0006990306000047
も減少し、それに応じてインパルス応答エネルギーも減少する。
したがって、同じ信号の後続のフレームは、異なる方法でフィルタリングされ得る。
－一部のフレームは第１のフィルタを使用してフィルタ処理でき（高インパルス応答エネルギーフィルタリング）、フィルタパラメータ（１４）は維持される。
－他の一部のフレームは、第２のフィルタを使用してフィルタ処理でき（低インパルス応答エネルギーフィルタリング）、第１のフィルタは、低インパルス応答エネルギーの第２のフィルタを得るために修正され（例えば、フィルタパラメータ１４が修正されている）、第１のフィルタに対してインパルス応答エネルギーを減少させる。
－他の一部のフレームも、第２のフィルタを使用してフィルタ処理できる（低インパルス応答エネルギーフィルタリング）が、（フレームメトリクスの値が異なるため）調整は異なる。
したがって、各フレームについて、特定の第１のフィルタを（例えば、フィルタパラメータに基づいて）定義することができ、第２のフィルタは、第１のフィルタのフィルタパラメータを修正することにより展開することができる。
図３Ａは、ＴＮＳフィルタリング動作を実行するために協働するコントローラ１２およびＴＮＳブロック１１の例を示す。
フレームメトリクス（例えば、予測利得）１７が得られ、（例えば、比較器１０ａにおいて）ＴＮＳフィルタリング決定閾値１８ａと比較されてもよい。フレームメトリクス１７がＴＮＳフィルタリング決定閾値１８ａ（ｔｈｒｅｓｈ）より大きい場合、フレームメトリクス１７をフィルタリングタイプ決定閾値１８ｂと（例えば、比較器１２ａにおいて）比較することが（例えば、セレクタ１１ａによって）許可される。フレームメトリクス１７がフィルタリングタイプ決定閾値１８ｂより大きい場合、インパルス応答が高エネルギー（例えば、
Figure 0006990306000048
）を有する第１のフィルタ１４ａが作動される。フレームメトリクス１７がフィルタリングタイプ決定閾値１８ｂより低い場合、インパルス応答が低エネルギー（例えば、
Figure 0006990306000049
）を有する第２のフィルタ１５ａが作動される（要素１２ｂは、比較器１２ａによって出力されたバイナリ値の否定を示す）。インパルス応答が高エネルギーを有する第１のフィルタ１４ａは、高インパルス応答エネルギーでフィルタリングを実行してもよくＳ３６、インパルス応答が低エネルギーを有する第２のフィルタ１５ａは、低インパルス応答エネルギーでフィルタリングを実行してもよいＳ３５。
図３Ｂおよび３Ｃは、それぞれ（例えば、それぞれステップＳ３６およびＳ３５に対して）第１および第２のフィルタ１４ａおよび１５ａを使用するための方法３６および３５を示す。
方法３６は、フィルタパラメータ１４を得るステップＳ３６ａを含み得る。方法３６は、第１のフィルタ１４ａのパラメータを使用してフィルタリング（例えば、Ｓ３６）を実行するステップＳ３６ｂを含み得る。ステップＳ３５ｂは、フレームメトリクスがフィルタリングタイプ決定閾値を超えているという決定（例えば、ステップＳ３４）においてのみ実行されてもよい（例えば、ステップＳ３５）。
方法３５は、第１のフィルタ１４ａのフィルタパラメータ１４を得るステップＳ３５ａを含み得る。方法３５は、（例えば、閾値ｔｈｒｅｓｈおよびｔｈｒｅｓｈ２の少なくとも１つならびにフレームメトリクスを使用することにより）調整係数
Figure 0006990306000050
を定義するステップＳ３５ｂを含み得る。方法３５は、第１のフィルタ１４ａに対してインパルス応答エネルギーが低い第２のフィルタ１５ａを得るために第１のフィルタ１４ａを修正するステップ３５ｃを含み得る。特に、第１のフィルタ１４ａは、第２のフィルタのパラメータを得るために、第１のフィルタ１４ａのパラメータ１４に（例えば、Ｓ３５ｂで得られるような）調整係数
Figure 0006990306000051
を適用することにより修正され得る。方法３５は、（例えば、方法３０のＳ３５の）第２のフィルタを用いたフィルタリングが実行されるステップＳ３５ｄを含み得る。ステップＳ３５ａ、Ｓ３５ｂ、およびＳ３５ｃは、フレームメトリクスがフィルタリングタイプ決定閾値未満であるという決定（例えば、ステップＳ３４）において実行されてもよい（例えば、ステップＳ３５）。
図４は、単一の方法４０を形成し得る方法４０’（エンコーダ側）および方法４０’’（デコーダ側）を示す。方法４０’および４０’’は、方法４０’に従って動作するデコーダが方法４０’’に従って動作するデコーダにビットストリームを（例えば、ブルートゥース（登録商標）を使用して無線で）送信することができるという点で何らかの関わりがあることがある。
方法４０のステップ（シーケンスａ）－ｂ）－ｃ）－ｄ）－１）－２）－３）－ｅ－ｆ）およびシーケンスＳ４１’～Ｓ４９’で示される）について、以下で説明する。
ａ）ステップＳ４１’：ＭＤＣＴ（またはＭＤＳＴ）スペクトル（ＦＤ値）の自己相関を処理でき、例えば、
Figure 0006990306000052
であり、ここで
Figure 0006990306000053
は、ＬＰフィルタの次数である（例えば、
Figure 0006990306000054
）。ここでは、
Figure 0006990306000055
はＴＮＳツール１１に入力されたＦＤ値であり得る。例えば、
Figure 0006990306000056
はインデックス
Figure 0006990306000057
を有する周波数に関連付けられたビンを指してもよい。
ｂ）ステップＳ４２’：自己相関はラグウィンドウ処理できる。
Figure 0006990306000058
ラグウィンドウ関数の例は、例えば
Figure 0006990306000059
であってもよく、ここで
Figure 0006990306000060
はウィンドウパラメータである（例えば、
Figure 0006990306000061
）。
ｃ）ステップＳ４３’：ＬＰフィルタ係数は、例えば次のようなレビンソン・ダービン再帰手順を使用して推定することができる。
Figure 0006990306000062
Figure 0006990306000063
Figure 0006990306000064
Figure 0006990306000065
Figure 0006990306000066
Figure 0006990306000067
Figure 0006990306000068
Figure 0006990306000069
Figure 0006990306000070
ここで
Figure 0006990306000071
は推定されたＬＰＣ係数（または他のフィルタリングパラメータ）、
Figure 0006990306000072
は対応する反射係数、
Figure 0006990306000073
は予測誤差である。
ｄ）ステップＳ４４’：現在のフレームでＴＮＳフィルタリングをオン／オフにする決定（ステップＳ４４’またはＳ３２）は、例えば、予測利得などのフレームメトリクスに基づいてもよい。
Figure 0006990306000074
の場合、ＴＮＳフィルタリングをオンにする
ここで予測利得は
Figure 0006990306000075
で計算され、
Figure 0006990306000076
は閾値である（例えば、
Figure 0006990306000077
）。
１）ステップＳ４５’：重み付け係数
Figure 0006990306000078
は、（例えば、ステップＳ４５’で）以下によって得ることができる。
Figure 0006990306000079
ここで
Figure 0006990306000080
は第２の閾値（例えば、
Figure 0006990306000081
）、
Figure 0006990306000082
は最小重み付け係数（例えば、
Figure 0006990306000083
）である。
Figure 0006990306000084
は、例えば、フィルタリングタイプ決定閾値であり得る。
Figure 0006990306000085
である場合、第１のフィルタ１４ａが使用される。
Figure 0006990306000086
である場合、第２のフィルタ１５ａが使用される（例えば、ステップＳ３５ｂ）。
２）ステップＳ４６’：ＬＰＣ係数（または他のフィルタリングパラメータ）は、係数
Figure 0006990306000087
を使用して（例えば、ステップＳ４６’で）重み付けすることができる。
Figure 0006990306000088
Figure 0006990306000089
は累乗である（例えば、
Figure 0006990306000090
）。
３）ステップＳ４７’：重み付けされたＬＰＣ係数（または他のフィルタリングパラメータ）は、例えば、以下の手順（ステップＳ４７’）を使用して反射係数に変換することができる。
Figure 0006990306000091
Figure 0006990306000092
Figure 0006990306000093
Figure 0006990306000094
Figure 0006990306000095
Figure 0006990306000096
ｅ）ステップＳ４８’：ＴＮＳがオンの場合（例えば、Ｓ３２での決定の結果として）、反射係数は、例えば、アークサイン領域でのスカラー均一量子化を使用して量子化され得る（ステップＳ４８’）。
Figure 0006990306000097
Figure 0006990306000098
ここで
Figure 0006990306000099
はセルの幅（例えば、
Figure 0006990306000100
）であり、
Figure 0006990306000101
は最も近い整数への丸め関数である。
Figure 0006990306000102
は量子化器の出力インデックスであり、例えば算術エンコーディングを使用して符号化される。
Figure 0006990306000103
は量子化された反射係数である。
ｆ）ステップＳ４９’：ＴＮＳがオンの場合、ＭＤＣＴ（またはＭＤＳＴ）スペクトルは、量子化された反射係数およびラティスフィルタ構造を使用してフィルタ処理される（ステップＳ４９’）。
Figure 0006990306000104
Figure 0006990306000105
Figure 0006990306000106
Figure 0006990306000107
Figure 0006990306000108
Figure 0006990306000109
Figure 0006990306000110
ビットストリームは、デコーダに送信され得る。ビットストリームは、情報信号（例えば、オーディオ信号）のＦＤ表現とともに、上記のＴＮＳ動作（ＴＮＳ分析）を実行することにより得られる反射係数などの制御データも含み得る。
方法４０’’（デコーダ側）は、ステップｇ）（Ｓ４１’’）およびｈ）（Ｓ４２’’）を含むことができ、ＴＮＳがオンの場合、量子化反射係数が復号され、量子化ＭＤＣＴ（またはＭＤＳＴ）スペクトルがフィルタリングされて戻される。次の手順を使用できる。
Figure 0006990306000111
Figure 0006990306000112
Figure 0006990306000113
Figure 0006990306000114
Figure 0006990306000115
Figure 0006990306000116
Figure 0006990306000117
エンコーダ装置５０の例（エンコーダ装置１０を具現化し、および／または方法３０および４０’の動作の少なくとも一部を実行することができる）が図５に示されている。
エンコーダ装置５０は、入力信号（例えば、オーディオ信号であり得る）を符号化するための複数のツールを含み得る。例えば、ＭＤＣＴツール５１は、情報信号のＴＤ表現をＦＤ表現に変換することができる。スペクトルノイズシェーパＳＮＳツール５２は、例えば、ノイズシェーピング分析（例えば、スペクトルノイズシェーピングＳＮＳ分析）を実行し、ＬＰＣ係数または他のフィルタリングパラメータ（例えば、ａ（ｋ）、１４）を取り出すことができる。ＴＮＳツール１１は上記のようなものであってもよく、コントローラ１２によって制御され得る。ＴＮＳツール１１は、（例えば、方法３０または４０’に従って）フィルタリング動作を実行し、情報信号のフィルタリングされたバージョンと反射係数のバージョンの両方を出力することができる。量子化ツール５３は、ＴＮＳツール１１によって出力されたデータの量子化を実行することができる。算術コーダ５４は、例えば、エントロピーコーディングを提供することができる。ノイズレベルツール５５’は、信号のノイズレベルを推定するために使用することもできる。ビットストリームライター５５は、（例えばブルートゥース（登録商標）を使用して、例えば無線で）送信されおよび／または記憶され得る入力信号に関連するビットストリームを生成することができる。
（入力信号の帯域幅を検出することができる）帯域幅検出器５８’も使用することができる。これは、信号のアクティブスペクトルに関する情報を提供する場合がある。この情報は、一部の例では、コーディングツールを制御するためにも使用できる。
エンコーダ装置５０はまた、例えば、ＴＤ表現がダウンサンプラツール５６によってダウンサンプリングされた後に、入力信号のＴＤ表現で入力され得る長期ポストフィルタリングツール５７を含み得る。
デコーダ装置６０の例（デコーダ装置２０を具現化し、および／または方法４０’’の動作の少なくとも一部を実行することができる）が図６に示されている。
デコーダ装置６０は、（例えば、装置５０によって準備されるような）ビットストリームを読み取ることができるリーダ６１を含み得る。デコーダ装置６０は、例えば、デコーダによって提供されるような、ＦＤにおけるデジタル表現（復元されたスペクトル）を用いて、例えば、エントロピー復号、残差復号、および／または算術復号を実行し得る算術残差デコーダ６１ａを含み得る。デコーダ装置６０は、例えば、ノイズフィリングツール６２およびグローバル利得ツール６３を含み得る。デコーダ装置６０は、ＴＮＳデコーダ２１およびＴＮＳデコーダコントローラ２２を含み得る。装置６０は、例えば、ＳＮＳデコーダツール６５を含み得る。デコーダ装置６０は、情報信号のデジタル表現をＦＤからＴＤに変換するための逆ＭＤＣＴ（またはＭＤＳＴ）ツール６５’を含み得る。長期ポストフィルタリングは、ＴＤのＬＴＰＦツール６６によって実行できる。帯域幅情報６８は、例えば、一部のツール（例えば、６２および２１）に適用された帯域幅検出器５８’から得ることができる。
上記の装置の動作の例がここに提供される。
一時的ノイズシェーピング（ＴＮＳ）は、変換の各ウィンドウ内の量子化ノイズの時間形状を制御するためにツール１１によって使用されてもよい。
実施例では、ＴＮＳが現在のフレームでアクティブな場合、ＭＤＣＴスペクトル（またはＭＤＳＴスペクトルまたは他のスペクトルまたは他のＦＤ表現）ごとに最大２つのフィルタを適用できる。複数のフィルタを適用したり、特定の周波数範囲でＴＮＳフィルタリングを実行したりすることができる。一部の例では、これはオプションにすぎない。
各構成のフィルタ数と、各フィルタの開始および停止周波数を次の表に示す
Figure 0006990306000118
 開始および停止周波数などの情報は、例えば、帯域幅検出器５８’から信号で伝えられてもよい。
ＮＢは狭帯域、ＷＢは広帯域、ＳＳＷＢはセミスーパー広帯域、ＳＷＢはスーパー広帯域、ＦＢはフル広帯域である。
ＴＮＳエンコードの手順を以下で説明する。第一に、分析は、各ＴＮＳフィルタの反射係数のセットを推定してもよい。次に、これらの反射係数を量子化してもよい。そして最後に、ＭＤＣＴスペクトル（またはＭＤＳＴスペクトルまたは他のスペクトルまたは他のＦＤ表現）は、量子化された反射係数を使用してフィルタ処理されてもよい。
以下で説明する完全なＴＮＳ分析は、ＴＮＳフィルタ
Figure 0006990306000119
ごとに繰り返され、
Figure 0006990306000120
である（ｎｕｍ＿ｔｎｓ＿ｆｉｌｔｅｒｓは上の表で提供されている）。
正規化された自己相関関数は、（例えば、ステップＳ４１’で）以下のように計算され、それぞれについて
Figure 0006990306000121
である。
Figure 0006990306000122
ここで
Figure 0006990306000123
および
Figure 0006990306000124
ここで
Figure 0006990306000125
および
Figure 0006990306000126
は上の表に示されている。
正規化された自己相関関数は、例えば次のようにラグウィンドウ処理（例えば、Ｓ４２’で）できる。
Figure 0006990306000127
上記のレビンソン・ダービン再帰を使用して（例えば、ステップＳ４３’で）、ＬＰＣ係数または他のフィルタリングパラメータ
Figure 0006990306000128
および／または予測誤差
Figure 0006990306000129
を得ることができる。
現在のフレームでＴＮＳフィルタ
Figure 0006990306000130
をオン／オフにする決定は、予測利得に基づいている。
Figure 0006990306000131
の場合、ＴＮＳフィルタ
Figure 0006990306000132
をオンにする。
ここで例えば、
Figure 0006990306000133
であり、予測利得は、例えば次のように得られる。
Figure 0006990306000134
以下に説明する追加のステップは、ＴＮＳフィルタ
Figure 0006990306000135
がオンになっている場合（例えば、ステップＳ３２の結果が「はい」の場合）にのみ実行される。
重み付け係数
Figure 0006990306000136
は次のように計算される
Figure 0006990306000137
ここで
Figure 0006990306000138
、
Figure 0006990306000139
および
Figure 0006990306000140
ＬＰＣ係数または他のフィルタリングパラメータは、係数
Figure 0006990306000141
を使用して（例えば、ステップＳ４６で）重み付けされる。
Figure 0006990306000142
重み付けされたＬＰＣ係数または他のフィルタリングパラメータは、例えば、以下のアルゴリズムを使用して、（例えば、ステップＳ４７’で）反射係数に変換され得る。
Figure 0006990306000143
Figure 0006990306000144
Figure 0006990306000145
Figure 0006990306000146
Figure 0006990306000147
Figure 0006990306000148
ここで
Figure 0006990306000149
は、ＴＮＳフィルタ
Figure 0006990306000150
の最終的な推定反射係数である。
ＴＮＳフィルタ
Figure 0006990306000151
がオフにされる場合（例えば、ステップＳ３２のチェックでの結果が「ＮＯ」）、反射係数は単に０に設定され得る、すなわち
Figure 0006990306000152
。
例えば、ステップＳ４８’で実行されるような量子化プロセスがここで議論される。
各ＴＮＳフィルタ
Figure 0006990306000153
について、得られた反射係数は、例えば、アークサイン領域でスカラー均一量子化を使用して量子化できる。
Figure 0006990306000154
および
Figure 0006990306000155
ここで
Figure 0006990306000156
および
Figure 0006990306000157
は、例えば、最も近い整数への丸め関数である。
Figure 0006990306000158
は量子化器の出力インデックスであってもよく、
Figure 0006990306000159
は量子化された反射係数であってもよい。
量子化された反射係数の次数は、
Figure 0006990306000160
を使用して計算され、
Figure 0006990306000161
および
Figure 0006990306000162
の場合、
Figure 0006990306000163
Figure 0006990306000164
を実行する。
現在のフレームでＴＮＳによって消費されたビットの総数は、次のように計算できる。
Figure 0006990306000165
ここで
Figure 0006990306000166
および
Figure 0006990306000167
Figure 0006990306000168
および
Figure 0006990306000169
の値は、表で提供される場合がある。
ＭＤＣＴ（またはＭＤＳＴ）スペクトル
Figure 0006990306000170
（図１の入力１５）は、次の手順を使用してフィルタ処理できる。
Figure 0006990306000171
Figure 0006990306000172
Figure 0006990306000173
Figure 0006990306000174
Figure 0006990306000175
Figure 0006990306000176
Figure 0006990306000177
Figure 0006990306000178
ここで
Figure 0006990306000179
は、ＴＮＳフィルタ処理されたＭＤＣＴ（またはＭＤＳＴ）スペクトル（図１の出力１５）である。
デコーダで実行される動作（例えば、２０、６０）を参照すると、量子化された反射係数は、各ＴＮＳフィルタ
Figure 0006990306000180
について以下を使用して得られる。
Figure 0006990306000181
ここで
Figure 0006990306000182
は、量子化器の出力インデックスである。
次に、ＴＮＳデコーダ２１に提供される（例えば、グローバル利得ツール６３から得られるような）ＭＤＣＴ（またはＭＤＳＴ）スペクトル
Figure 0006990306000183
は、以下のアルゴリズムを使用してフィルタリングされ得る。
Figure 0006990306000184
Figure 0006990306000185
Figure 0006990306000186
Figure 0006990306000187
Figure 0006990306000188
Figure 0006990306000189
Figure 0006990306000190
Figure 0006990306000191
ここで
Figure 0006990306000192
は、ＴＮＳデコーダの出力である。
６．発明に関する議論
上記で説明したように、ＴＮＳはアーティファクトを発生させ、オーディオコーダの品質を低下させることがある。これらのアーティファクトは、クリックのようなまたはノイズのようなものであり、ほとんどの場合、音声信号または音調音楽信号で発生する。
ＴＮＳによって生成されるアーティファクトは、予測利得ｐｒｅｄＧａｉｎが低く、閾値ｔｈｒｅｓｈに近いフレームでのみ発生することが観察された。
閾値を上げると問題を簡単に解決できると考えることができる。しかし、ほとんどのフレームでは、実は予測利得が低い場合でも、ＴＮＳをオンにすることは有益である。
我々が提案する解決策は、同じ閾値を維持し、予測利得が低い場合にＴＮＳフィルタを調整して、インパルス応答エネルギーを減らすことである。
この調整を実施するには多くの方法がある（これは、例えば、ＬＰフィルタパラメータを減らすことでインパルス応答エネルギーの減少が得られる場合など、「減衰」と呼ばれることもある）。重み付けを使用することを選択でき、例えば、重み付けは
Figure 0006990306000193
とすることができ、
Figure 0006990306000194
はエンコーダステップｃ）で計算されたＬＰフィルタパラメータ（例えば、ＬＰＣ係数）であり、
Figure 0006990306000195
は重み付けＬＰフィルタパラメータである。調整（重み付け）係数
Figure 0006990306000196
は予測利得に応じて作成され、低い予測利得に対してはインパルス応答エネルギーの高削減（
Figure 0006990306000197
）が適用され、例えば、高い予測利得に対してはインパルス応答エネルギーの削減はない（
Figure 0006990306000198
）。
提案した解決策は、他のフレームへの影響を最小限に抑えながら、問題のあるフレームのすべてのアーティファクトを削除するのに非常に効果的であることが証明された。
ここで、図８（１）～８（３）を参照することができる。図は、オーディオ信号のフレーム（実線）と、対応するＴＮＳ予測フィルタの周波数応答（破線）を示している。
図８（１）：カスタネット信号
図８（２）：ピッチパイプ信号
図８（３）：音声信号
予測利得は、信号の時間エンベロープの平坦性に関連している（例えば、参考文献［２］のセクション３または参考文献［３］のセクション１．２を参照）。
低い予測利得は傾向的に平坦な時間エンベロープを意味し、高い予測利得は非常に平坦でない時間エンベロープを意味する。
図８（１）は、予測利得が非常に低い（ｐｒｅｄＧａｉｎ＝１．０）場合を示している。これは、非常に定常的なオーディオ信号の場合に対応し、時間エンベロープは平坦である。この場合、ｐｒｅｄＧａｉｎ＝１＜ｔｈｒｅｓｈ（例えば、ｔｈｒｅｓｈ＝１．５）であり、フィルタリングは実行されない（Ｓ３３）。
図８（２）は、予測利得が非常に高い（１２．３）場合を示している。これは強くて鋭い起音の場合に対応し、時間エンベロープは非常に平坦でない。この場合、ｐｒｅｄＧａｉｎ＝１２．３＞ｔｈｒｅｓｈ２（ｔｈｒｅｈ２＝２）であり、Ｓ３６で、高インパルス応答エネルギーフィルタリングが実行される。
図８（３）は、ｔｈｒｅｓｈとｔｈｒｅｓｈ２との間の予測利得が、例えば１．５～２．０（第１の閾値よりは高く、第２の閾値よりは低い）場合を示している。これは、少し平坦でない時間エンベロープの場合に対応する。この場合、ｔｈｒｅｓｈ＜ｐｒｅｄＧａｉｎ＜ｔｈｒｅｓｈ２であり、Ｓ３５で、インパルス応答エネルギーが低い第２のフィルタ１５ａを使用して、低インパルス応答エネルギーフィルタリングが実行される。
７．その他の例
図７は、エンコーダ装置１０または５０を実装し、および／または方法３０および／または４０’の少なくとも一部のステップを実行することができる装置１１０を示す。装置１１０は、プロセッサ１１１と、プロセッサ１１１によって実行されたときにプロセッサ１１１にＴＮＳフィルタリングおよび／または分析を実行させることができる命令を記憶する非一時的メモリユニット１１２とを含むことができる。装置１１０は、入力情報信号（例えば、オーディオ信号）を得ることができる入力ユニット１１６を含むことができる。したがって、プロセッサ１１１は、ＴＮＳプロセスを実行することができる。
図８は、デコーダ装置２０または６０を実装し、および／または方法４０’を実行することができる装置１２０を示す。装置１２０は、プロセッサ１２１と、プロセッサ１２１によって実行されたときにプロセッサ１２１にとりわけＴＮＳ合成動作を実行させることができる命令を記憶する非一時的メモリユニット１２２とを含むことができる。装置１２０は、ＦＤ内の情報信号（例えば、オーディオ信号）の復号された表現を得ることができる入力ユニット１２６を含むことができる。したがって、プロセッサ１２１は、例えばＴＤにおける情報信号の復号された表現を得るためのプロセスを実行することができる。この復号された表現は、出力ユニット１２７を使用して外部ユニットに提供することができる。出力ユニット１２７は、例えば、（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどの無線通信を使用して）外部デバイスおよび／または外部記憶スペースと通信するための通信ユニットを含むことができる。プロセッサ１２１は、オーディオ信号の復号された表現をローカル記憶スペース１２８に記憶することができる。
実施例において、システム１１０および１２０は、同じデバイスであり得る。
特定の実装要件に応じて、実施例はハードウェアで実装できる。実装は、フロッピーディスク、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイディスク、コンパクトディスク（ＣＤ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラム可能読み取り専用メモリ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、またはフラッシュメモリなど、電子的に読み取り可能な制御信号が記憶され、それぞれの方法が実行されるようにプログラム可能コンピュータシステムと協働する（または協働することができる）デジタル記憶媒体を使用して実行できる。したがって、デジタル記憶媒体はコンピュータで読み取り可能であってもよい。
一般に、実施例は、プログラム命令を有するコンピュータプログラム製品として実装することができ、プログラム命令は、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に、方法の１つを実行するように動作する。プログラム命令は、例えば、機械可読媒体に記憶されてもよい。
他の実施例は、機械可読キャリアに記憶された、本明細書に記載の方法の１つを実行するためのコンピュータプログラムを含む。つまり、本方法の実施例はしたがって、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に、本明細書に記載の方法の１つを実行するためのプログラム命令を有するコンピュータプログラムである。
したがって、本方法のさらなる実施例は、本明細書に記載の方法の１つを実行するためのコンピュータプログラムを含む、またはそれが記録されたデータキャリア媒体（またはデジタル記憶媒体、またはコンピュータ可読媒体）である。データキャリア媒体、デジタル記憶媒体、または記録された媒体は、無形で一時的な信号ではなく、有形および／または非一時的なものである。
さらなる実施例は、本明細書に記載の方法の１つを実行する処理ユニット、例えばコンピュータ、またはプログラム可能な論理デバイスを含む。
さらなる実施例は、本明細書に記載の方法の１つを実行するためのコンピュータプログラムがインストールされたコンピュータを含む。
さらなる実施例は、本明細書に記載の方法の１つを実行するためのコンピュータプログラムを受信機に（例えば、電子的または光学的に）転送する装置またはシステムを含む。受信側は、例えば、コンピュータ、モバイルデバイス、メモリデバイスなどであってもよい。装置またはシステムは、例えば、コンピュータプログラムを受信側に転送するためのファイルサーバを含んでもよい。
一部の実施例では、プログラム可能な論理デバイス（例えば、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ）を使用して、本明細書に記載の方法の機能の一部またはすべてを実行することができる。一部の実施例では、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイは、本明細書に記載の方法の１つを実行するためにマイクロプロセッサと協働してもよい。一般に、方法は、任意の適切なハードウェア装置によって実行され得る。
上記の例は、上記で説明した原理を例示するものである。本明細書に記載の配置および詳細の修正および変更は、明らかであることを理解されたい。したがって、本明細書の実施例の説明として提示される特定の詳細によってではなく、以下の特許請求の範囲によって制限されることが意図されている。

Claims (22)

  1. エンコーダ装置（１０、５０、１１０）であって、
    複数のフレームを含む情報信号（１３）に対して線形予測ＬＰフィルタリング（Ｓ３３、Ｓ３５、Ｓ３６）を実行するための一時的ノイズシェーピングＴＮＳツール（１１）、および
    前記ＴＮＳツール（１１）を制御するように構成されたコントローラ（１２）を含み、これにより前記ＴＮＳツール（１１）は、
    インパルス応答のエネルギーが高い第１のフィルタ（１４ａ）によるＬＰフィルタリング（Ｓ３６）、および
    インパルス応答のエネルギーが低い第２のフィルタ（１５ａ）によるＬＰフィルタリング（Ｓ３５）を実行し、ここで前記第２のフィルタ（１５ａ）は恒等フィルタではなく、
    前記コントローラ（１２）は、フレームメトリクス（１７）に基づいて、前記第１のフィルタ（１４ａ）によるフィルタリング（Ｓ３６）と前記第２のフィルタ（１５ａ）によるフィルタリング（Ｓ３５）との間で選択（Ｓ３４）するように構成され、
    前記コントローラ（１２）は、
    前記インパルス応答のエネルギーが低減された前記第２のフィルタ（１５ａ）を得るために、前記第１のフィルタ（１４ａ）を修正するようにさらに構成される、エンコーダ装置（１０、５０、１１０）。
  2. 前記コントローラ（１２）は、
    前記第２のフィルタ（１５ａ）を得るために、調整係数を前記第１のフィルタ（１４ａ）に適用（Ｓ４５’）するようにさらに構成される、請求項１に記載のエンコーダ装置。
  3. 調整係数を使用して前記第１のフィルタ（１４ａ）のパラメータ（１４）の振幅を修正することによって前記第２のフィルタ（１５ａ）を得るために、前記第１のフィルタ（１４ａ）を修正するように構成される、請求項２に記載のエンコーダ装置。
  4. 前記コントローラ（１２）は、
    前記第１のフィルタ（１４ａ）によるフィルタリング（Ｓ３６）と前記第２のフィルタ（１５ａ）によるフィルタリング（Ｓ３５）との間の選択（Ｓ３２）に使用されるフィルタリングタイプ決定閾値（１８ｂ）に基づいて、前記調整係数を定義（Ｓ４５’）するようにさらに構成される、請求項２または３に記載のエンコーダ装置。
  5. 前記コントローラ（１２）は、
    少なくとも前記フレームメトリクス（１７）に基づいて、前記調整係数を定義する（Ｓ４５’）するようにさらに構成される、請求項２または３または４に記載のエンコーダ装置。
  6. 前記コントローラ（１２）は、
    ＴＮＳフィルタリングの実行（Ｓ３４、Ｓ３５）とＴＮＳフィルタリングの非実行（Ｓ３３）との間の選択（Ｓ３２）に使用されるＴＮＳフィルタリング決定閾値（１８ａ）に基づいて、前記調整係数を定義（Ｓ４５’）するようにさらに構成される、請求項２から５のいずれか一項に記載のエンコーダ装置。
  7. 前記コントローラ（１２）は、
    前記フレームメトリクス（１７）の線形関数を使用して前記調整係数を定義（Ｓ４５’）するようにさらに構成され、前記線形関数は、前記フレームメトリクスの増加が前記調整係数および／または前記インパルス応答のエネルギーの増加に対応するようなものである、請求項２から６のいずれか一項に記載のエンコーダ装置。
  8. 前記調整係数を
    Figure 0006990306000199
    と定義するように構成され、ここで、
    Figure 0006990306000200
    は前記ＴＮＳフィルタリング決定閾値（１８ａ）、
    Figure 0006990306000201
    は前記フィルタリングタイプ決定閾値（１８ｂ）、
    Figure 0006990306000202
    は前記フレームメトリクス（１７）、
    Figure 0006990306000203
    は固定値である、請求項４に従属する場合の請求項６に記載のエンコーダ装置。
  9. 前記第２のフィルタ（１５ａ）の前記パラメータを得るために、
    Figure 0006990306000204
    を適用することにより、前記第１のフィルタ（１４ａ）の前記パラメータ（１４）を修正するように構成され、
    ここで、
    Figure 0006990306000205
    は前記第１のフィルタ（１４ａ）のパラメータ（１４）、
    Figure 0006990306000206
    は
    Figure 0006990306000207
    であるような前記調整係数、
    Figure 0006990306000208
    は前記第２のフィルタ（１５ａ）の前記パラメータ、Ｋは前記第１のフィルタ（１４ａ）の次数である、請求項３に記載のエンコーダ装置。
  10. 前記コントローラ（１２）は、
    予測利得、前記情報信号のエネルギー、および／または予測誤差の少なくとも１つから前記フレームメトリクス（１７）を得るようにさらに構成される、請求項１から９のいずれか一項に記載のエンコーダ装置。
  11. 前記フレームメトリクスは、
    Figure 0006990306000209
    のように計算される予測利得を含み、ここで、
    Figure 0006990306000210
    は前記情報信号のエネルギーに関連する項で、
    Figure 0006990306000211
    は予測誤差に関連する項である、請求項１から１０のいずれか一項に記載のエンコーダ装置。
  12. 前記コントローラは、
    前記情報信号の少なくとも予測利得の減少および／またはエネルギーの減少に対して前記第２のフィルタのインパルス応答エネルギーが減少し、および／または少なくとも前記予測誤差の増加に対して前記第２のフィルタのインパルス応答エネルギーが減少するように構成される、請求項１０または１１に記載のエンコーダ装置。
  13. 前記コントローラ（１２）は、
    前記フレームメトリクス（１７）がフィルタリングタイプ決定閾値（１８ｂ）よりも低い場合に前記第１のフィルタ（１４ａ）によりフィルタリング（Ｓ３６）が実行されるように、前記フレームメトリクス（１７）を前記フィルタリングタイプ決定閾値（１８ｂ）と比較（Ｓ３４）するようにさらに構成される、請求項１から１２のいずれか一項に記載のエンコーダ装置。
  14. 前記コントローラ（１２）は、
    前記フレームメトリクス（１７）に基づいてフィルタリングの実行（Ｓ３５、Ｓ３６）とフィルタリングの非実行（Ｓ３３）との間で選択（Ｓ３２、Ｓ４４’）するようにさらに構成される、請求項１から１３のいずれか一項に記載のエンコーダ装置。
  15. 前記コントローラ（１２）は、
    前記フレームメトリクス（１７）がＴＮＳフィルタリング決定閾値（１８ａ）よりも低い場合にＴＮＳフィルタリングを回避する（Ｓ３３）ことを選択するように、前記フレームメトリクス（１７）を前記ＴＮＳフィルタリング決定閾値（１８ａ）と比較（Ｓ３２、Ｓ４４’）するようにさらに構成される、請求項１４に記載のエンコーダ装置。
  16. 前記ＴＮＳツール（１１）によって得られた反射係数（１６）またはその量子化バージョンを備えたビットストリームを準備するビットストリームライター
    をさらに含む、請求項１から１５のいずれか一項に記載のエンコーダ装置。
  17. パラメータ（１４）は、ＬＰコーディング、ＬＰＣ、係数、およびフィルタ係数の任意の他の表現の間で選択される、請求項３に記載のエンコーダ装置。
  18. 前記情報信号はオーディオ信号である、請求項１から１７のいずれか一項に記載のエンコーダ装置。
  19. 前記コントローラ（１２）は、前記インパルス応答のエネルギーが低減された前記第２のフィルタ（１５ａ）を得るために、前記第１のフィルタ（１４ａ）を修正するようにさらに構成される、請求項１から１８のいずれか一項によるエンコーダ装置。
  20. 前記フレームメトリクス（１７）は、前記情報信号の時間エンベロープの平坦性に関連する、請求項１から１９のいずれか一項に記載のエンコーダ装置。
  21. 複数のフレームを含む情報信号に対して一時的ノイズシェーピングＴＮＳフィルタリングを実行するための方法（３０、４０’）であって、
    フレームごとに、フレームメトリックに基づいて、第１のフィルタ（１４ａ）によるフィルタリングと、インパルス応答のエネルギーが低い第２のフィルタ（１５ａ）によるフィルタリングとの間で選択（Ｓ３４）するステップであって、前記第２のフィルタ（１５ａ）は恒等フィルタではない、ステップと、
    前記第１のフィルタ（１４ａ）によるフィルタリングと前記第２のフィルタ（１５ａ）によるフィルタリングとの間で選択した前記フィルタリングを使用して前記フレームをフィルタリングするステップと、
    前記インパルス応答のエネルギーが低減された前記第２のフィルタ（１５ａ）を得るために、前記第１のフィルタ（１４ａ）を修正するステップと、を含む、方法（３０、４０’）。
  22. プロセッサ（１１１、１２１）によって実行されたときに、前記プロセッサに請求項２１に記載の方法を実行させる命令を記憶する、非一時的記憶装置。
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