JPH0472907A - ノイズシェーピングフィルタの係数設定方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、量子化誤差を低減するいわゆるノイズシェー
ピングフィルタのフィルタ係数設定方法〔発明の概要〕 本発明は、量子化誤差を低減するノイズシェーピングフ
ィルタの係数設定方法において、所定サンプル数の周波
数分析結果に基づいたパワースペクトル形状の逆数をと
った後、逆直交変換して求められた自己相関係数に基づ
いてフィルタの係数を演算するようにしたことにより、
通常のいわゆるＤＳＰ　（ディジタルシグナルプロセッ
サ）によって量子化誤差低減の実時間処理が可能となる
ノイズシェーピングフィルタの係数設定方法を提供する
ものである。

〔従来の技術〕

従来より、ディジタル信号を再量子化することで発生す
る量子化誤差を低減する場合、例えば、量子化器で発生
した当該量子化誤差を、フィルタ（いわゆるノイズシェ
ーピングフィルタ）を介して当該量子化器の入力側に帰
還するようないわゆるエラーフィードバックによるノイ
ズシェービング処理によって、量子化誤差を低減するこ
とが多い。

すなわち、この量子化誤差低減処理としては、例えば、
量子化器の出力信号から、当該量子化器への入力信号を
減算することで量子化誤差を得て、この量子化誤差を所
定のフィルタ特性のノイズシェーピングフィルタを介し
て、上記量子化器の入力側に加算するような方法が取ら
れている。

〔発明が解決しようとする課題〕

ここで、上記ノイズシェーピングフィルタの上記所定の
フィルタ特性は、通常、予め設定された固定のフィルタ
係数によって決定されている。

しかし、上記ノイズシェーピングフィルタのフィルタ係
数が固定であると、入力信号が例えばオーディオ信号の
ようにスペクトルが変化する信号の場合、このオーディ
オ信号の量子化で発生する量子化誤差を十分に低減する
ことはできない。

このため、例えば、入力信号のスペクトル変化に適応的
に対応したフィルタ係数を設定するようにし、この適応
的なフィルタ係数によってノイズシェーピングフィルタ
のフィルタ特性を適応的に変化させることができれば、
良好な量子化誤差の低減が行えるようになる。

しかし、通常のディジタル信号の処理を行ういわゆるＤ
ＳＰ　（ディジタルシグナルプロセッザ）を用いて、上
述のような入力信号に応じた実時間の処理が行える程の
高速なフィルタ係数設定のアルゴリズムは未だに提案さ
れていない。

そこで、本発明は、上述のような実情に鑑みて提案され
たものであり、通常のＤＳＰによって、ノイズシェーピ
ングフィルタのフィルタ係数を実時間処理で設定できる
ようなノイズシェーピングフィルタの係数設定方法を提
供することを目的とするものである。

〔課題を解決するための手段］ 本発明のは、上述の目的を達成するために提案されたも
のであり、信号を量子化することで発生する量子化誤差
を低減するノイズシェーピングフィルタの係数設定方法
において、所定サンプル数を単位として周波数分析を行
い、この周波数分析結果に基づいた許容可能なノイズの
パワースペクトル形状の逆数をとり、当該逆数を逆直交
変換して求められた自己相関係数に基づいて、上記ノイ
ズシェーピングフィルタの係数を演算するようにしたも
のである。

〔作用〕

本発明によれば、所定サンプル数の周波数分析結果に基
づいたパワースペクトル形状の逆数をとった後、逆直交
変換して求められた自己相関係数に基づいて係数を演算
するようにしており、これら処理はディジタル的に高速
に行えるため、ＤＳＰでの高速演算処理ができる。

〔実施例〕

以下、本発明を適用した実施例について図面を参照しな
がら説明する。

第１図に本実施例のノイズシェーピングフィルタの係数
設定方法のフローチャートを示す。

この第１図のフローチャー１・に示す本実施例のノイズ
シェーピングフィルタの係数設定方法は、信号を量子化
することで発生ずる量子化誤差を低減するノイズシェー
ピングフィルタの係数設定方法であって、ステップＳ１
で所定サンプル数（例えば５１２サンプル）を単位とし
てブロック化し、ステップＳ３でこのブロック内の所定
サンプルに対して例えばＦＦＴ（高速フーリエ変換）に
よる周波数分析を行い、ステップＳ５でこの周波数分析
結果に基づいた許容可能なノイズのパワースペクトル形
状を求め、ステップＳ６でこのパワースペクトル形状の
逆数をとり、ステップＳ７で当該逆数を逆直交変換（逆
高速フーリエ変換：ＩＦＦＴ）して求められた自己相関
係数に基づいて、ステップＳ８で例えばいわゆるダービ
ンのアルゴリズムを用いて上記ノイズシェーピングフィ
ルタの係数を演算するようにしたものである。

すなわち、この第１図のフローチャートにおいて、ステ
ップＳ１では、入力ディジタル信号として、例えば、あ
るサンプリング周波数でサンプリングされて得られたデ
ィジタルのオーディオ信号から、所定サンプリング数と
して例えば５Ｑｍｓｅｃ程度の区間の５１２サンプルを
単位としてブロックを形成する。当該ブロックのサンプ
ルデータをｘ　（ｎ）　　とする。ただし、ｎ＝０．１
．２ｘ・＋５１１である。

ステップＳ２では、上記５１２サンプルブロック単位の
データに窓関数Ｗ（ｎ）で窓をかける。すなわち、 ｘ、（ｎ）＝ｘ（ｎ）　＊Ｗ（ｎ） の演算を行う。このステップＳ２における処理は、当該
時間的なウィンドウ処理により、ブロック内の信号のス
ペクトルを平滑化するために行われるものである。すな
わち、時間軸で窓をかけることは周波数軸でコンボリュ
ーションをとることと等価である。

ステップＳ３では、上記ステップＳ２で得られたデータ
に対し、ＦＦＴ処理による周波数分析を＝７ 行う。このＦＦＴ処理により、 ａ（ｋ）　＋　ｉ　ｂ（ｋ） が得られる。このａ　（ｋ）は実数部で、ｂ　（ｋ）虚
数部である。

ステップＳ４では、このステップＳ３で周波数分析され
て得られた実数部ａ　（ｋ）と虚数部ｂ　（ｋ）をそれ
ぞれ２乗して加算することによってパワースペクトルＰ
　（ｋ）が求められる。すなわち、Ｐ　（ｋ）　−ａ　
２（ｋ）　十ｂ２（ｋ）の演算を行う。

次に、ステップＳ５で、後述する聴感上の聴覚マスキン
グを考慮して所望のノイズパワースペクトルを求める。

すなわち、当該聴覚マスキングを考慮して許容可能なノ
イズのパワースペクトル形状ｐ　＋　（ｋ）を求める。

ここで、オーディオ信号の量子化誤差低減処理（ノイズ
シェービング処理）を行う際には、該入力オーディオ信
号スペクトルのいわゆるマスキングを考慮した処理を行
うことで、聴感上のダイナミックレンジを上げることが
できる。このマスキングを考慮したノイズシェーピング
としては、例えば、信号スペクトルのパターンがある程
度固定化した入力オーディオ信号のスペクトルに応じた
ノイズシェービング、すなわち、入力オーディオ信号ス
ペクトルの後述するいわゆるマスキングを考慮して得ら
れた許容可能なノイズのパワースペクトル形状Ｐ　＋　
（ｋ）を用いたノイズシェービングを挙げることができ
る。或いは、入力オーディオ信号のスペクトルが変化す
る場合の当該スペクトルのマスキングを考慮して得られ
たスペクトル変化に適応的な許容可能なノイズのパワー
スペクトル形状Ｐ　、　（ｋ）を用いたノイズシェービ
ング等がある。なお、上記マスキングとは、人間の聴覚
上の特性により、ある信号によって他の信号がマスクさ
れて聞こえなくなる現象を言うもので、このマスキング
効果には、時間軸上の信号に対するマスキング効果と周
波数軸上の信号に対するマスキング効果（或いは、同時
刻マスキング。

テンポラルマスキング）とがある。このマスキング効果
により、マスキングされる部分にノイズがあったとして
も、このノイズは聞こえなくなる。

ステップＳ６では、上記ステップＳ５で求められたパワ
ースペクトル形状Ｐ　＋　（ｋ）に対して逆数をとる。

すなわち、 Ｐ　＋　（ｋ） の演算を行う。

ステップＳ７では、上記ステップＳ６で逆数がとられた
演算結果に対して、例えばＩＦＦＴ処理による逆直交変
換を行うことによって自己相関係数ｒ　Ｏ＋　ｒ　Ｉ＋
　ｒ　２＋・・・、　ｒ　２５ｓを求める。

ステップＳ８では、上記ステップＳ７で求められた自己
相関係数について、いわゆるダービンのアルゴリズムを
用いていわゆるアルファパラメータα０．αｉ、α２．
・・・、αｚｓｓを求める。

その後、ステップＳ９で、上記アルファパラメータをノ
イズシェーピングフィルタのフィルタ係数とする。

すなわち、上述した第１図のフローチャートのような方
法を用いれば、ディジタル信号の処理を行う通常のＤＳ
Ｐを用いて、入力オーディオ信号の変化に適応的に対応
した実時間処理でノイズシェーピングフィルタのフィル
タ係数を設定することができるようになる。

第２図に、本実施例のノイズシェーピングフィルタの係
数設定方法によって求められたフィルタ係数に基づいた
フィルタ特性のノイズシェーピングフィルタ１３を有す
るオーディオ信号量子化の構成を示す。

すなわち、この第２図の構成は、量子化器１１の出力か
ら当該量子化器１１への入力を減算することで、この量
子化器１１での量子化の際に発生する量子化誤差を得る
加算器１２と、該加算器１２の出力をフィルタリング処
理して出力するノイズシェーピングフィルタ１３と、当
該ノイズシェーピングフィルタ１３の出力を上記量子化
器１１の入力側に加算する加算器１０とでいわゆるエラ
ーフィードバック回路を構成している。ここで、上記ノ
イズシェーピングフィルタ１３のフィルタ特性が上述し
た本実施例の係数設定方法により決定されるようになっ
ている。具体的には、上記人力オーディオ信号が、例え
ば５１２ザンプルずつバッファメモリ１５に蓄えられた
後出力され、フィルタ係数算出回路１４に送られる。該
フィルタ係数算出回路１４で、上述した本実施例の係数
設定方法によって当該ノイズシェーピングフィルタ１３
のフィルタ係数が算出される。このフィルタ係数が上記
ノイズシェーピングフィルタ１３に送られる。これによ
り、当該ノイズシェーピングフィルタ１３は、入力オー
ディオ信号のスペクトル変化に適応的なフィルタ特性を
有するフィルタとなる。このような入力オーディオ信号
のスペクトル変化に適応的なフィルタ特性のノイズシェ
ーピングフィルタ１３を用いることで、量子化誤差がよ
り効率的に低減できるようになる。

上述したように、本実施例のノイズシェーピングフィル
タの係数設定方法によれば、ステップＳ１で例えば５１
２サンプルを単位とし、ステップＳ３で例えばＦＦＴに
よる周波数分析を行い、ステップＳ５でこの周波数分析
結果に基づいた許容可能なノイズのパワースペクトル形
状を求め、ステップＳ６でこのパワースペクトル形状の
逆数をとり、ステップＳ７で当該逆数をＩＦＦＴして求
められた自己相関係数に基づいて、ステップＳ８で例え
ばいわゆるダービンのアルゴリズムを用いて上記ノイズ
シェーピングフィルタの係数を演算するようにしたこと
により、通常のＤＳＰによって、ノイズシェーピングフ
ィルタのフィルタ係数を実時間処理で設定できるように
なる。

〔発明の効果〕

本発明のノイズシェーピングフィルタの係数設定方法に
おいては、所定サンプル数の周波数分析結果に基づいた
パワースペクトル形状の逆数をとった後、逆直交変換し
て求められた自己相関係数に基づいてフィルタの係数を
演算するようにしたことにより、通常のいわゆるＤＳＰ
　（ディジタルシグナルプロセッサ）を用いて量子化誤
差低減の実時間処理が可能となる。

第１図は本発明実施例のノイズシェーピングフィルタの
係数設定方法を説明するだめのフローチャート、第２図
は本実施例が適用されてフィルタ特性が決定されるノイ
ズシェーピングフィルタを有する入力オーディオ信号の
量子化のための具体的構成を示すブロック図である。

０．１２・・・・・・・・加算器 ■・・・・・・・・・・・・・・量子化器３・・・・・
・・・・・・・・・ノイズシェーピングフィルタ４・・
・・・・・・・・・・・・フィルタ係数算出回路５・・
・・・・・・・・・・・・バッファメモリ特許出願人　
　　　ソニー株式会社

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 　信号を量子化することで発生する量子化誤差を低減す
   るノイズシェーピングフィルタの係数設定方法において
   、 所定サンプル数を単位として周波数分析を行い、この周
   波数分析結果に基づいた許容可能なノイズのパワースペ
   クトル形状の逆数をとり、当該逆数を逆直交変換して求
   められた自己相関係数に基づいて、上記ノイズシェーピ
   ングフィルタの係数を演算するようにしたことを特徴と
   するノイズシェーピングフィルタの係数設定方法。