JPH05313694A - データ圧縮伸張装置 - Google Patents
データ圧縮伸張装置Info
- Publication number
- JPH05313694A JPH05313694A JP4141103A JP14110392A JPH05313694A JP H05313694 A JPH05313694 A JP H05313694A JP 4141103 A JP4141103 A JP 4141103A JP 14110392 A JP14110392 A JP 14110392A JP H05313694 A JPH05313694 A JP H05313694A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- band
- signal
- bit allocation
- frequency
- circuit
- 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.)
- Granted
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L19/002—Dynamic bit allocation
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L19/02—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using spectral analysis, e.g. transform vocoders or subband vocoders
- G10L19/0204—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using spectral analysis, e.g. transform vocoders or subband vocoders using subband decomposition
- G10L19/0208—Subband vocoders
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L19/005—Correction of errors induced by the transmission channel, if related to the coding algorithm
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
- H04B1/66—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission for reducing bandwidth of signals; for improving efficiency of transmission
- H04B1/665—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission for reducing bandwidth of signals; for improving efficiency of transmission using psychoacoustic properties of the ear, e.g. masking effect
Abstract
(57)【要約】
【構成】 オーディオデータをブロック化したブロック
毎に適応的な割り当てビット数でデータの圧縮伸張を行
うデータ圧縮伸張装置（高能率符号化及び復号化装置）
であって、ビット割り当てに使用できるビット数を、聴
覚特性に基づく許容雑音スペクトルに依存する分と、時
間と周波数について細分化された小ブロック中の信号の
大きさに依存する分とに分割（配分）して使用する適応
ビット割り当て符号化回路１６，１７，１８を有する。 【効果】 聴覚的にも望ましく、またサインは入力のよ
うな孤立スペクトル入力に対しても、何度も繰り返して
ビット量調整する必要がなく、少ない演算で良好な特性
を得ることができるようになる。
毎に適応的な割り当てビット数でデータの圧縮伸張を行
うデータ圧縮伸張装置（高能率符号化及び復号化装置）
であって、ビット割り当てに使用できるビット数を、聴
覚特性に基づく許容雑音スペクトルに依存する分と、時
間と周波数について細分化された小ブロック中の信号の
大きさに依存する分とに分割（配分）して使用する適応
ビット割り当て符号化回路１６，１７，１８を有する。 【効果】 聴覚的にも望ましく、またサインは入力のよ
うな孤立スペクトル入力に対しても、何度も繰り返して
ビット量調整する必要がなく、少ない演算で良好な特性
を得ることができるようになる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、例えばいわゆる高能率
符号化によって入力ディジタルデータを符号化すること
でデータの圧縮を行い、この符号化データを伝送或いは
記録媒体に記録再生した後に復号化してデータの伸張
（復号化）を行うデータ圧縮伸張装置（高能率符号化及
び復号化装置）に関するものである。
符号化によって入力ディジタルデータを符号化すること
でデータの圧縮を行い、この符号化データを伝送或いは
記録媒体に記録再生した後に復号化してデータの伸張
（復号化）を行うデータ圧縮伸張装置（高能率符号化及
び復号化装置）に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来のオーディオ或いは音声等の信号を
高能率符号化（データ圧縮）するための手法には種々あ
るが、例えば、時間軸上のオーディオ信号等をブロック
化しないで複数の周波数帯域に分割して符号化する非ブ
ロック化周波数帯域分割方式である帯域分割符号化（サ
ブ・バンド・コーデイング：ＳＢＣ）や、時間軸の信号
を周波数軸上の信号に変換（直交変換）して複数の周波
数帯域に分割し各帯域毎に符号化するブロック化周波数
帯域分割方式すなわちいわゆる変換符号化等を挙げるこ
とができる。また、上述の帯域分割符号化と変換符号化
とを組み合わせた高能率符号化の手法も考えられてお
り、この場合には、例えば、上記帯域分割符号化で帯域
分割を行った後、該各帯域毎の信号を周波数軸上の信号
に直交変換し、この直交変換された各帯域毎に符号化が
施される。
高能率符号化（データ圧縮）するための手法には種々あ
るが、例えば、時間軸上のオーディオ信号等をブロック
化しないで複数の周波数帯域に分割して符号化する非ブ
ロック化周波数帯域分割方式である帯域分割符号化（サ
ブ・バンド・コーデイング：ＳＢＣ）や、時間軸の信号
を周波数軸上の信号に変換（直交変換）して複数の周波
数帯域に分割し各帯域毎に符号化するブロック化周波数
帯域分割方式すなわちいわゆる変換符号化等を挙げるこ
とができる。また、上述の帯域分割符号化と変換符号化
とを組み合わせた高能率符号化の手法も考えられてお
り、この場合には、例えば、上記帯域分割符号化で帯域
分割を行った後、該各帯域毎の信号を周波数軸上の信号
に直交変換し、この直交変換された各帯域毎に符号化が
施される。
【０００３】ここで、上記帯域分割を行うための例えば
フィルタとしては、例えばＱＭＦフィルタがあり、当該
ＱＭＦフィルタは、例えば、1976 R.E.Crochiere Digi
talcoding of speech in subbands Bell Syst.Tech. J.
Vol.55,No.8 1976に述べられている。更に、例えば、I
CASSP 83,BOSTON Polyphase Quadrature filters-Anew
subband coding techniqueJoseph H. Rothweilerには、
等バンド幅のフィルタ分割手法が述べられている。
フィルタとしては、例えばＱＭＦフィルタがあり、当該
ＱＭＦフィルタは、例えば、1976 R.E.Crochiere Digi
talcoding of speech in subbands Bell Syst.Tech. J.
Vol.55,No.8 1976に述べられている。更に、例えば、I
CASSP 83,BOSTON Polyphase Quadrature filters-Anew
subband coding techniqueJoseph H. Rothweilerには、
等バンド幅のフィルタ分割手法が述べられている。
【０００４】また、上述した直交変換としては、例え
ば、入力オーディオ信号を所定単位時間（フレーム）で
ブロック化し、当該ブロック毎に離散フーリエ変換（Ｄ
ＦＴ），コサイン変換（ＤＣＴ），モディファイドＤＣ
Ｔ変換（ＭＤＣＴ）等を行うことで時間軸を周波数軸に
変換するような直交変換がある。なお、ＭＤＣＴについ
ては、ICASSP 1987 Subband/Transform Coding Using
Filter Bank DesignsBased on Time Domain Aliasing
CancellationJ.P.Princen A.B.Bradley Univ.of Surre
y Royal Melbourne Inst.of Tech. に述べられてい
る。
ば、入力オーディオ信号を所定単位時間（フレーム）で
ブロック化し、当該ブロック毎に離散フーリエ変換（Ｄ
ＦＴ），コサイン変換（ＤＣＴ），モディファイドＤＣ
Ｔ変換（ＭＤＣＴ）等を行うことで時間軸を周波数軸に
変換するような直交変換がある。なお、ＭＤＣＴについ
ては、ICASSP 1987 Subband/Transform Coding Using
Filter Bank DesignsBased on Time Domain Aliasing
CancellationJ.P.Princen A.B.Bradley Univ.of Surre
y Royal Melbourne Inst.of Tech. に述べられてい
る。
【０００５】さらに、周波数帯域分割された各周波数成
分を量子化する周波数分割幅としては、例えば人間の聴
覚特性を考慮した帯域分割による周波数分割幅が用いら
れる。すなわち、一般に臨界帯域（クリティカルバン
ド）と呼ばれている高域ほど帯域幅が広くなるような帯
域幅で、オーディオ信号を複数（例えば２５バント）の
帯域に分割することがある。この時の各帯域毎のデータ
を符号化する際には、各帯域毎に所定のビット配分或い
は、各帯域毎に適応的なビット割り当て（ビットアロケ
ーション）による符号化が行われる。例えば、上記ＭＤ
ＣＴ処理されて得られた係数データを上記ビットアロケ
ーションによって符号化する際には、上記各ブロック毎
のＭＤＣＴ処理により得られる各帯域毎のＭＤＣＴ係数
データに対して、適応的な割り当てビット数で符号化が
行われることになる。
分を量子化する周波数分割幅としては、例えば人間の聴
覚特性を考慮した帯域分割による周波数分割幅が用いら
れる。すなわち、一般に臨界帯域（クリティカルバン
ド）と呼ばれている高域ほど帯域幅が広くなるような帯
域幅で、オーディオ信号を複数（例えば２５バント）の
帯域に分割することがある。この時の各帯域毎のデータ
を符号化する際には、各帯域毎に所定のビット配分或い
は、各帯域毎に適応的なビット割り当て（ビットアロケ
ーション）による符号化が行われる。例えば、上記ＭＤ
ＣＴ処理されて得られた係数データを上記ビットアロケ
ーションによって符号化する際には、上記各ブロック毎
のＭＤＣＴ処理により得られる各帯域毎のＭＤＣＴ係数
データに対して、適応的な割り当てビット数で符号化が
行われることになる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】ところで、上述のビッ
ト割り当ての手法としては、次の２つの手法が知られて
いる。
ト割り当ての手法としては、次の２つの手法が知られて
いる。
【０００７】この２つの手法のうち、例えばIEEE Trans
actions of Accoustics,Speech,andSignal Processing,
vol.ASSP-25,No.4,August 1977 では、各帯域毎の信号
の大きさをもとに、ビット割り当てを行なっている。し
かし、この方式では、量子化雑音スペクトルが平坦とな
り、雑音エネルギが最小となるが、聴感覚的にはいわゆ
るマスキング効果が利用されていないために実際の雑音
感は最適ではないという欠点がある。このため、ビット
配分決定時にノイズシェイピングファクタと呼ばれる係
数を用いて量子化雑音のスペクトルを聴覚的に適合する
ようにする。しかし、この方法では例えばサイン波（例
えば周波数が１ｋＨｚのサイン波）入力で特性を測定す
る場合でもビット割り当てがサイン信号の存在する周波
数に集中せず、特性値がそれほど良い値とならない。
actions of Accoustics,Speech,andSignal Processing,
vol.ASSP-25,No.4,August 1977 では、各帯域毎の信号
の大きさをもとに、ビット割り当てを行なっている。し
かし、この方式では、量子化雑音スペクトルが平坦とな
り、雑音エネルギが最小となるが、聴感覚的にはいわゆ
るマスキング効果が利用されていないために実際の雑音
感は最適ではないという欠点がある。このため、ビット
配分決定時にノイズシェイピングファクタと呼ばれる係
数を用いて量子化雑音のスペクトルを聴覚的に適合する
ようにする。しかし、この方法では例えばサイン波（例
えば周波数が１ｋＨｚのサイン波）入力で特性を測定す
る場合でもビット割り当てがサイン信号の存在する周波
数に集中せず、特性値がそれほど良い値とならない。
【０００８】なお、上記マスキング効果とは、人間の聴
覚特性により、ある音により他の音がマスクされて聞こ
えなくなる現象を言う。換言すれば、上記マスキングと
は、ある信号によって他の信号がマスクされて聞こえな
くなる現象をいうものであり、このマスキング効果に
は、時間軸上のオーディオ信号による時間軸マスキング
効果と、周波数軸上の信号による同時刻マスキング効果
とがある。これら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
こえないことになる。このため、実際のオーディオ信号
では、このマスキングされる範囲内のノイズは許容可能
なノイズとされる。また、当該マスキング効果には、い
わゆるフォワードマスキング（Forward Masking ）効果
すなわち時間的に前にある音によって後ろの音がマスキ
ングされる現象と、いわゆるバックワードマスキング
（Backward Masking）すなわち時間的に後ろにある音に
よって前の音がマスキングされる現象（ただし、マスキ
ング効果は非常に短い時間に限られる。）も存在する。
覚特性により、ある音により他の音がマスクされて聞こ
えなくなる現象を言う。換言すれば、上記マスキングと
は、ある信号によって他の信号がマスクされて聞こえな
くなる現象をいうものであり、このマスキング効果に
は、時間軸上のオーディオ信号による時間軸マスキング
効果と、周波数軸上の信号による同時刻マスキング効果
とがある。これら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
こえないことになる。このため、実際のオーディオ信号
では、このマスキングされる範囲内のノイズは許容可能
なノイズとされる。また、当該マスキング効果には、い
わゆるフォワードマスキング（Forward Masking ）効果
すなわち時間的に前にある音によって後ろの音がマスキ
ングされる現象と、いわゆるバックワードマスキング
（Backward Masking）すなわち時間的に後ろにある音に
よって前の音がマスキングされる現象（ただし、マスキ
ング効果は非常に短い時間に限られる。）も存在する。
【０００９】また例えば、ICASSP 1980 The critical
band coder digital encoding ofthe perceptual requ
irements of the auditory system M.A.Kransner MIT
は、聴覚マスキングを利用することで、各帯域毎に必要
な信号対雑音比を得て固定的なビット割り当てを行なう
手法が述べられている。しかしこの手法では、例えばサ
イン波入力で特性を測定する場合でも、ビット割り当て
が固定的であるために特性値がそれほど良い値とならな
いという欠点がある。
band coder digital encoding ofthe perceptual requ
irements of the auditory system M.A.Kransner MIT
は、聴覚マスキングを利用することで、各帯域毎に必要
な信号対雑音比を得て固定的なビット割り当てを行なう
手法が述べられている。しかしこの手法では、例えばサ
イン波入力で特性を測定する場合でも、ビット割り当て
が固定的であるために特性値がそれほど良い値とならな
いという欠点がある。
【００１０】このように、例えば、各帯域の信号の大き
さでビット配分を行ない量子化雑音エネルギを最小にす
ると聴覚的雑音レベルは最小とならず、また、例えば、
マスキング効果を考えて固定的なノイズシェイピングフ
ァクタを導入したり各帯域に固定的なビット配分を行な
うとサイン波入力時には良い信号対雑音特性を得難い。
さでビット配分を行ない量子化雑音エネルギを最小にす
ると聴覚的雑音レベルは最小とならず、また、例えば、
マスキング効果を考えて固定的なノイズシェイピングフ
ァクタを導入したり各帯域に固定的なビット配分を行な
うとサイン波入力時には良い信号対雑音特性を得難い。
【００１１】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、聴覚的にも望ましく、また
例えば１ｋＨｚのサイン波入力のような孤立スペクトル
入力に対しても良好な特性を得られるビット配分で符号
化でき、更にこの符号化したデータを復号化することの
できる高能率符号化及び復号化装置すなわちデータ圧縮
伸張装置を提供することをも目的とするものである。
みて提案されたものであり、聴覚的にも望ましく、また
例えば１ｋＨｚのサイン波入力のような孤立スペクトル
入力に対しても良好な特性を得られるビット配分で符号
化でき、更にこの符号化したデータを復号化することの
できる高能率符号化及び復号化装置すなわちデータ圧縮
伸張装置を提供することをも目的とするものである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】本発明のデータ圧縮伸張
装置は、上述の目的を達成するために提案されたもので
あり、例えばディジタルオーディオ入力信号を所定時間
毎に複数の周波数帯域に分割して時間と周波数について
細分化された小ブロックを構成すると共に、各小ブロッ
ク毎に割り当てビット数を定め、この割り当てビット数
を用いてデータの圧縮伸張（高能率符号化及び復号化）
を行うデータ圧縮伸張装置（高能率符号化及び復号化装
置）であって、上記ディジタルオーディオ入力信号のビ
ット割り当てに使用できるビット数を、例えばマスキン
グ効果や最小可聴カーブ，等ラウドネスカーブ等の聴覚
特性に基づく許容雑音スペクトルに依存する分と、上記
時間と周波数について細分化された小ブロック中の信号
の大きさ（信号エネルギ）に依存する分とに分割して
（配分して）使用するビット割り当て手段を有してなる
ものである。
装置は、上述の目的を達成するために提案されたもので
あり、例えばディジタルオーディオ入力信号を所定時間
毎に複数の周波数帯域に分割して時間と周波数について
細分化された小ブロックを構成すると共に、各小ブロッ
ク毎に割り当てビット数を定め、この割り当てビット数
を用いてデータの圧縮伸張（高能率符号化及び復号化）
を行うデータ圧縮伸張装置（高能率符号化及び復号化装
置）であって、上記ディジタルオーディオ入力信号のビ
ット割り当てに使用できるビット数を、例えばマスキン
グ効果や最小可聴カーブ，等ラウドネスカーブ等の聴覚
特性に基づく許容雑音スペクトルに依存する分と、上記
時間と周波数について細分化された小ブロック中の信号
の大きさ（信号エネルギ）に依存する分とに分割して
（配分して）使用するビット割り当て手段を有してなる
ものである。
【００１３】ここで、上記ビット割り当て手段は、上記
ディジタルオーディオ入力信号のビット割り当てに使用
できるビット数の他に、サブ情報のための所定のビット
数を割り当てると共に、当該サブ情報としてはいわゆる
ブロックフローティング処理におけるフローティング情
報と、割り当てビット数に対応するビット長情報を用い
るようにしている。
ディジタルオーディオ入力信号のビット割り当てに使用
できるビット数の他に、サブ情報のための所定のビット
数を割り当てると共に、当該サブ情報としてはいわゆる
ブロックフローティング処理におけるフローティング情
報と、割り当てビット数に対応するビット長情報を用い
るようにしている。
【００１４】また、本発明のデータ圧縮伸張装置は、上
記割り当てビット数を用いて圧縮した圧縮データ信号
（符号化データ信号）を、接続される伝送路により授受
し、又は所定の記録媒体（例えばディスク状記録媒体や
テープ状記録媒体、更にはメモリ等の記憶媒体も含む）
により記録若しくは再生して、伸張する（復号化する）
ものである。
記割り当てビット数を用いて圧縮した圧縮データ信号
（符号化データ信号）を、接続される伝送路により授受
し、又は所定の記録媒体（例えばディスク状記録媒体や
テープ状記録媒体、更にはメモリ等の記憶媒体も含む）
により記録若しくは再生して、伸張する（復号化する）
ものである。
【００１５】さらに、本発明のデータ圧縮伸張装置は、
上記ディジタルオーディオ入力信号を非ブロッキングに
より周波数分割した出力を、さらにブロッキング周波数
分割することにより、上記小ブロックを構成するように
もしている。
上記ディジタルオーディオ入力信号を非ブロッキングに
より周波数分割した出力を、さらにブロッキング周波数
分割することにより、上記小ブロックを構成するように
もしている。
【００１６】すなわち、本発明のデータ圧縮伸張装置
は、ビット割り当てに使用できる全ビットを、聴覚特性
に基づく許容雑音スペクトルに依存するビット配分と、
時間と周波数について細分化された小ブロック中の信号
の大きさに依存するビット配分から得られるフラットな
スペクトルとの合成により最終スペクトルを決定するこ
とで、上述の課題を解決するものである。
は、ビット割り当てに使用できる全ビットを、聴覚特性
に基づく許容雑音スペクトルに依存するビット配分と、
時間と周波数について細分化された小ブロック中の信号
の大きさに依存するビット配分から得られるフラットな
スペクトルとの合成により最終スペクトルを決定するこ
とで、上述の課題を解決するものである。
【００１７】
【作用】本発明によれば、ディジタル入力信号のビット
割り当てに使用できるビット数を、聴覚特性に基づく許
容雑音スペクトルに依存する分と、時間と周波数につい
て細分化された小ブロック中の信号の大きさに依存する
分とに分割して使用するようにしているので、例えば音
楽信号のようにスペクトルが分散している場合にも聴感
覚からみた雑音レベルを低くすることができ、また例え
ばサイン波のように信号の大きい帯域が存在する場合に
もこの帯域にビットを集めることができるため、信号対
雑音比を大きくすることができるようになる。
割り当てに使用できるビット数を、聴覚特性に基づく許
容雑音スペクトルに依存する分と、時間と周波数につい
て細分化された小ブロック中の信号の大きさに依存する
分とに分割して使用するようにしているので、例えば音
楽信号のようにスペクトルが分散している場合にも聴感
覚からみた雑音レベルを低くすることができ、また例え
ばサイン波のように信号の大きい帯域が存在する場合に
もこの帯域にビットを集めることができるため、信号対
雑音比を大きくすることができるようになる。
【００１８】
【実施例】以下、本発明のデータ圧縮伸張装置の実施例
について図面を参照しながら説明する。
について図面を参照しながら説明する。
【００１９】先ず、本発明実施例のデータ圧縮伸張装置
のデータ圧縮側の構成としての高能率符号化装置を図１
に示す。ここで、本実施例における高能率符号化装置
は、オーディオＰＣＭ信号等のディジタル入力信号を、
帯域分割符号化（ＳＢＣ），適応変換符号化（ＡＴＣ）
及び適応ビット割り当て（Adaptive Bit Allocation ）
等の各技術を用いて高能率符号化するための構成であ
る。
のデータ圧縮側の構成としての高能率符号化装置を図１
に示す。ここで、本実施例における高能率符号化装置
は、オーディオＰＣＭ信号等のディジタル入力信号を、
帯域分割符号化（ＳＢＣ），適応変換符号化（ＡＴＣ）
及び適応ビット割り当て（Adaptive Bit Allocation ）
等の各技術を用いて高能率符号化するための構成であ
る。
【００２０】すなわち、本実施例の高能率符号化装置
は、図１に示すように、入力端子１０に供給されたディ
ジタル入力信号（例えばディジタルオーディオデータ）
を所定時間毎に複数の周波数帯域に分割して時間と周波
数について細分化された小ブロックを構成すると共に、
各小ブロック毎に適応的な割り当てビット数を定め、こ
の適応的な割り当てビット数を用いて高能率符号化を行
う高能率符号化装置であって、上記ディジタル入力信号
のビット割り当てに使用できるビット数を、マスキング
効果や最小可聴カーブ，等ラウドネスカーブ等の聴覚特
性に基づく許容雑音スペクトルに依存する分と、上記時
間と周波数について細分化された小ブロック中の信号の
大きさ（信号エネルギ）に依存する分とに分割（配分）
して使用するビット割り当て手段としての適応ビット割
り当て符号化回路１６，１７，１８を有してなるもので
ある。
は、図１に示すように、入力端子１０に供給されたディ
ジタル入力信号（例えばディジタルオーディオデータ）
を所定時間毎に複数の周波数帯域に分割して時間と周波
数について細分化された小ブロックを構成すると共に、
各小ブロック毎に適応的な割り当てビット数を定め、こ
の適応的な割り当てビット数を用いて高能率符号化を行
う高能率符号化装置であって、上記ディジタル入力信号
のビット割り当てに使用できるビット数を、マスキング
効果や最小可聴カーブ，等ラウドネスカーブ等の聴覚特
性に基づく許容雑音スペクトルに依存する分と、上記時
間と周波数について細分化された小ブロック中の信号の
大きさ（信号エネルギ）に依存する分とに分割（配分）
して使用するビット割り当て手段としての適応ビット割
り当て符号化回路１６，１７，１８を有してなるもので
ある。
【００２１】また、上記適応ビット割り当て符号化回路
１６，１７，１８は、上記ディジタル入力信号のビット
割り当てに使用できるビット数の他に、サブ情報のため
の所定のビット数を割り当てると共に、当該サブ情報と
してはいわゆるブロックフローティング処理におけるフ
ローティング情報（フローティング係数）とビット割り
当て数に対応するビット長情報を用いるようにしてい
る。
１６，１７，１８は、上記ディジタル入力信号のビット
割り当てに使用できるビット数の他に、サブ情報のため
の所定のビット数を割り当てると共に、当該サブ情報と
してはいわゆるブロックフローティング処理におけるフ
ローティング情報（フローティング係数）とビット割り
当て数に対応するビット長情報を用いるようにしてい
る。
【００２２】ここで、上記ブロックフローティング処理
は、基本的には、上記小ブロック内の各ワードに共通の
値を掛けて大きくし、量子化時の精度を上げるものであ
るが、具体的には、例えばブロック内の各ワードの絶対
値の内で最も大きなもの（最大絶対値）を探し出し、こ
の最大絶対値が飽和しないような当該ブロック内の全ワ
ードに対して共通のフローティング係数を用いてフロー
ティング処理を行うものが一例としてある。より簡易な
ものとしては、ビットシフトを利用する６ｄＢ単位のフ
ローティングもある。なお、上記ブロックフローティン
グ処理は、通常、上記所定時間フレームの時系列のオー
ディオ信号を周波数軸に変換して得たスペクトル信号に
対して施される。
は、基本的には、上記小ブロック内の各ワードに共通の
値を掛けて大きくし、量子化時の精度を上げるものであ
るが、具体的には、例えばブロック内の各ワードの絶対
値の内で最も大きなもの（最大絶対値）を探し出し、こ
の最大絶対値が飽和しないような当該ブロック内の全ワ
ードに対して共通のフローティング係数を用いてフロー
ティング処理を行うものが一例としてある。より簡易な
ものとしては、ビットシフトを利用する６ｄＢ単位のフ
ローティングもある。なお、上記ブロックフローティン
グ処理は、通常、上記所定時間フレームの時系列のオー
ディオ信号を周波数軸に変換して得たスペクトル信号に
対して施される。
【００２３】また、上記ブロックフローティング処理を
施し、各ブロックのデータを適応的なビット割り当て
（ビットアロケーシヨン）で量子化して伝送するような
高能率符号化処理では、例えば、各ブロック毎の信号エ
ネルギが求められ、これら各信号エネルギに基づいて許
容雑音エネルギ（マスキング効果を考慮した許容雑音エ
ネルギ）が求められる。更に、この各ブロックの許容雑
音エネルギと、各ブロックにおけるブロックフローティ
ング処理のフローティング係数（スケールファクタの
値）とから上記ビット割り当て数に対応するワード長が
求められる。なお、上記フローティング係数（スケール
ファクタ）は、上記ブロック毎のスペクトル信号の例え
ばピーク或いは平均値に所定の係数を乗算して得られる
ものである。また、上記ビット割り当て数に対応するワ
ード長は、上記ブロック毎のスペクトル信号のエネルギ
に応じた上記許容雑音エネルギに基づいて求められる。
施し、各ブロックのデータを適応的なビット割り当て
（ビットアロケーシヨン）で量子化して伝送するような
高能率符号化処理では、例えば、各ブロック毎の信号エ
ネルギが求められ、これら各信号エネルギに基づいて許
容雑音エネルギ（マスキング効果を考慮した許容雑音エ
ネルギ）が求められる。更に、この各ブロックの許容雑
音エネルギと、各ブロックにおけるブロックフローティ
ング処理のフローティング係数（スケールファクタの
値）とから上記ビット割り当て数に対応するワード長が
求められる。なお、上記フローティング係数（スケール
ファクタ）は、上記ブロック毎のスペクトル信号の例え
ばピーク或いは平均値に所定の係数を乗算して得られる
ものである。また、上記ビット割り当て数に対応するワ
ード長は、上記ブロック毎のスペクトル信号のエネルギ
に応じた上記許容雑音エネルギに基づいて求められる。
【００２４】さらに、本実施例の高能率符号化装置は、
例えば帯域分割符号化（ＳＢＣ）のように上記ディジタ
ル入力信号を非ブロッキングにより周波数分割した出力
を、さらにブロッキング周波数分割することにより、上
記小ブロックを構成することも可能となっている。
例えば帯域分割符号化（ＳＢＣ）のように上記ディジタ
ル入力信号を非ブロッキングにより周波数分割した出力
を、さらにブロッキング周波数分割することにより、上
記小ブロックを構成することも可能となっている。
【００２５】すなわち図１に示す本実施例の高能率符号
化装置では、入力ディジタル信号（入力オーディオＰＣ
Ｍ信号）をフィルタ等によって複数の周波数帯域に分割
すると共に、各周波数帯域毎に直交変換を行って得られ
た周波数軸のスペクトルデータを、後述する人間の聴覚
特性を考慮したいわゆる臨界帯域幅（クリティカルバン
ド）毎若しくは高域では当該臨界帯域幅（クリティカル
バンド）を更に細分化したブロックで適応的にビット割
り当てして符号化している。もちろんフィルタ等による
非ブロッキングの周波数分割幅は等分割幅としてもよ
い。
化装置では、入力ディジタル信号（入力オーディオＰＣ
Ｍ信号）をフィルタ等によって複数の周波数帯域に分割
すると共に、各周波数帯域毎に直交変換を行って得られ
た周波数軸のスペクトルデータを、後述する人間の聴覚
特性を考慮したいわゆる臨界帯域幅（クリティカルバン
ド）毎若しくは高域では当該臨界帯域幅（クリティカル
バンド）を更に細分化したブロックで適応的にビット割
り当てして符号化している。もちろんフィルタ等による
非ブロッキングの周波数分割幅は等分割幅としてもよ
い。
【００２６】また、本発明実施例においては、直交変換
の前に入力信号に応じて適応的にブロックサイズ（ブロ
ック長）を変化させると共に、クリティカルバンド単位
若しくは高域では臨界帯域幅（クリティカルバンド）を
更に細分化したブロックでフローティング処理を行って
いる。なお、上記クリティカルバンドとは、人間の聴覚
特性を考慮して分割された周波数帯域であり、ある純音
の周波数近傍の同じ強さの狭帯域バンドノイズによって
当該純音がマスクされるときのそのノイズの持つ帯域の
ことである。このクリティカルバンドは、高域ほど帯域
幅が広くなっており、例えば０〜２０ｋＨｚの全周波数
帯域は例えば２５個のクリティカルバンドに分割されて
いる。
の前に入力信号に応じて適応的にブロックサイズ（ブロ
ック長）を変化させると共に、クリティカルバンド単位
若しくは高域では臨界帯域幅（クリティカルバンド）を
更に細分化したブロックでフローティング処理を行って
いる。なお、上記クリティカルバンドとは、人間の聴覚
特性を考慮して分割された周波数帯域であり、ある純音
の周波数近傍の同じ強さの狭帯域バンドノイズによって
当該純音がマスクされるときのそのノイズの持つ帯域の
ことである。このクリティカルバンドは、高域ほど帯域
幅が広くなっており、例えば０〜２０ｋＨｚの全周波数
帯域は例えば２５個のクリティカルバンドに分割されて
いる。
【００２７】すなわち、図１において、入力端子１０に
は例えば０〜２０ｋＨｚのオーディオＰＣＭ信号が供給
されている。この入力信号は、例えばいわゆるＱＭＦフ
イルタ等からなる帯域分割フイルタ１１により０〜１０
ｋＨｚ帯域と１０ｋＨｚ〜２０ｋＨｚ帯域とに分割さ
れ、０〜１０ｋＨｚ帯域の信号は同じくいわゆるＱＭＦ
フイルタ等からなる帯域分割フイルタ１２により０〜５
ｋＨｚ帯域と５ｋＨｚ〜１０ｋＨｚ帯域とに分割され
る。
は例えば０〜２０ｋＨｚのオーディオＰＣＭ信号が供給
されている。この入力信号は、例えばいわゆるＱＭＦフ
イルタ等からなる帯域分割フイルタ１１により０〜１０
ｋＨｚ帯域と１０ｋＨｚ〜２０ｋＨｚ帯域とに分割さ
れ、０〜１０ｋＨｚ帯域の信号は同じくいわゆるＱＭＦ
フイルタ等からなる帯域分割フイルタ１２により０〜５
ｋＨｚ帯域と５ｋＨｚ〜１０ｋＨｚ帯域とに分割され
る。
【００２８】上記帯域分割フイルタ１１からの１０ｋＨ
ｚ〜２０ｋＨｚ帯域の信号は直交変換回路の一例である
ＭＤＣＴ（Modified Discrete Cosine Transform）回路
１３とブロックサイズ決定回路（ブロック決定回路）１
９に送られ、上記帯域分割フイルタ１２からの５ｋＨｚ
〜１０ｋＨｚ帯域の信号はＭＤＣＴ回路１４とブロック
サイズ決定回路（ブロック決定回路）２０に送られ、帯
域分割フイルタ１２からの０〜５ｋＨｚ帯域の信号はＭ
ＤＣＴ回路１５とブロックサイズ決定回路（ブロック決
定回路）２１に送られる。上記ブロックサイズ決定回路
１９，２０，２１ではＭＤＣＴ処理の際のブロックサイ
ズが決定され、上記ＭＤＣＴ回路１３，１４，１５では
上記帯域分割フィルタ１１，１２からの信号に対して上
記ブロックサイズ決定回路１９，２０，２１で決定され
たブロックサイズでそれぞれＭＤＣＴ処理が施される。
ｚ〜２０ｋＨｚ帯域の信号は直交変換回路の一例である
ＭＤＣＴ（Modified Discrete Cosine Transform）回路
１３とブロックサイズ決定回路（ブロック決定回路）１
９に送られ、上記帯域分割フイルタ１２からの５ｋＨｚ
〜１０ｋＨｚ帯域の信号はＭＤＣＴ回路１４とブロック
サイズ決定回路（ブロック決定回路）２０に送られ、帯
域分割フイルタ１２からの０〜５ｋＨｚ帯域の信号はＭ
ＤＣＴ回路１５とブロックサイズ決定回路（ブロック決
定回路）２１に送られる。上記ブロックサイズ決定回路
１９，２０，２１ではＭＤＣＴ処理の際のブロックサイ
ズが決定され、上記ＭＤＣＴ回路１３，１４，１５では
上記帯域分割フィルタ１１，１２からの信号に対して上
記ブロックサイズ決定回路１９，２０，２１で決定され
たブロックサイズでそれぞれＭＤＣＴ処理が施される。
【００２９】ここで、各ＭＤＣＴ回路１３，１４，１５
のブロックサイズの具体例を図２に示す。この図２の具
体例においては、高域側ほど周波数帯域を広げると共に
時間分解能を高め（ブロック長を短くし）ている。すな
わち、低域側の０〜５ｋＨｚ帯域の信号及び中域の５ｋ
Ｈｚ〜１０ｋＨｚ帯域の信号に対しては１ブロック
ｂL ，ｂM のサンプル数を例えば２５６サンプルとし、
高域側の１０ｋＨｚ〜２０ｋＨｚ帯域の信号に対しては
ブロック長を上記低域及び中域側のブロックｂL ，ｂM
のブロック長ＢLL，ＢLMのそれぞれ１／２（すなわちＢ
LL／２，ＢLM／２）の長さ（ブロック長ＢLH1 ，
ＢLH2 ）としてブロック化している。
のブロックサイズの具体例を図２に示す。この図２の具
体例においては、高域側ほど周波数帯域を広げると共に
時間分解能を高め（ブロック長を短くし）ている。すな
わち、低域側の０〜５ｋＨｚ帯域の信号及び中域の５ｋ
Ｈｚ〜１０ｋＨｚ帯域の信号に対しては１ブロック
ｂL ，ｂM のサンプル数を例えば２５６サンプルとし、
高域側の１０ｋＨｚ〜２０ｋＨｚ帯域の信号に対しては
ブロック長を上記低域及び中域側のブロックｂL ，ｂM
のブロック長ＢLL，ＢLMのそれぞれ１／２（すなわちＢ
LL／２，ＢLM／２）の長さ（ブロック長ＢLH1 ，
ＢLH2 ）としてブロック化している。
【００３０】本実施例では、このようにして各帯域の直
交変換ブロックサンプル数を同じとしている。また実施
例における各々の帯域は、信号の時間的変化が大きい場
合を想定して更に１／２，１／４の適応的なブロック分
割が許される。
交変換ブロックサンプル数を同じとしている。また実施
例における各々の帯域は、信号の時間的変化が大きい場
合を想定して更に１／２，１／４の適応的なブロック分
割が許される。
【００３１】再び図１に戻って、各ＭＤＣＴ回路１３，
１４，１５にてＭＤＣＴ処理されて得られた周波数軸上
のスペクトルデータ或いはＭＤＣＴ係数データは、いわ
ゆる臨界帯域（クリティカルバンド）又は高域では更に
クリティカルバンドを分割した帯域毎にまとめられて上
記適応ビット割り当て符号化回路１６，１７，１８に送
られている。
１４，１５にてＭＤＣＴ処理されて得られた周波数軸上
のスペクトルデータ或いはＭＤＣＴ係数データは、いわ
ゆる臨界帯域（クリティカルバンド）又は高域では更に
クリティカルバンドを分割した帯域毎にまとめられて上
記適応ビット割り当て符号化回路１６，１７，１８に送
られている。
【００３２】上記適応ビット割り当て符号化回路１６，
１７，１８では、上記臨界帯域（クリティカルバンド）
又は高域では更にクリティカルバンドを分割した帯域毎
に割り当てられたビット数に応じて、各スペクトルデー
タ（あるいはＭＤＣＴ係数データ）を再量子化するよう
にしている。なお、この適応ビット割り当て符号化回路
１６，１７，１８の具体的な構成については後述する。
１７，１８では、上記臨界帯域（クリティカルバンド）
又は高域では更にクリティカルバンドを分割した帯域毎
に割り当てられたビット数に応じて、各スペクトルデー
タ（あるいはＭＤＣＴ係数データ）を再量子化するよう
にしている。なお、この適応ビット割り当て符号化回路
１６，１７，１８の具体的な構成については後述する。
【００３３】このようにして符号化されたデータは、出
力端子２２，２４，２６を介して取り出される。このと
き、後段の構成には、上記符号化されたデータと共に、
どのような信号の大きさに関する正規化がなされたかを
示すフローティング情報と、どのようなビット長で量子
化がされたかを示すビット長情報も同時に送られる。
力端子２２，２４，２６を介して取り出される。このと
き、後段の構成には、上記符号化されたデータと共に、
どのような信号の大きさに関する正規化がなされたかを
示すフローティング情報と、どのようなビット長で量子
化がされたかを示すビット長情報も同時に送られる。
【００３４】ここで、図３を用いて上記適応ビット割り
当て符号化回路の具体的な構成を説明する。
当て符号化回路の具体的な構成を説明する。
【００３５】上記図１における各ＭＤＣＴ回路１３，１
４，１５の出力（各ブロック毎に求められたＭＤＣＴ係
数）は、図３に示す適応ビット割り当て符号化回路の入
力端子３００を介して、帯域毎のエネルギを算出するエ
ネルギ算出回路３０３に送られる。この帯域毎のエネル
ギ算出回路３０３では、上記臨界帯域（クリティカルバ
ンド）又は高域では更にクリティカルバンドを分割した
帯域毎のエネルギが、例えば当該バンド内での各振幅値
の２乗平均の平方根を計算すること等により求められ
る。すなわち、当該帯域毎のエネルギ算出回路３０３で
は、クリティカルバンド又は高域においてはクリティカ
ルバンドを更に再分割したそれぞれの帯域に関する信号
エネルギが算出される。なお、この各バンド毎のエネル
ギの代わりに、振幅値のピーク値や平均値等を用いるよ
うにすることも可能である。
４，１５の出力（各ブロック毎に求められたＭＤＣＴ係
数）は、図３に示す適応ビット割り当て符号化回路の入
力端子３００を介して、帯域毎のエネルギを算出するエ
ネルギ算出回路３０３に送られる。この帯域毎のエネル
ギ算出回路３０３では、上記臨界帯域（クリティカルバ
ンド）又は高域では更にクリティカルバンドを分割した
帯域毎のエネルギが、例えば当該バンド内での各振幅値
の２乗平均の平方根を計算すること等により求められ
る。すなわち、当該帯域毎のエネルギ算出回路３０３で
は、クリティカルバンド又は高域においてはクリティカ
ルバンドを更に再分割したそれぞれの帯域に関する信号
エネルギが算出される。なお、この各バンド毎のエネル
ギの代わりに、振幅値のピーク値や平均値等を用いるよ
うにすることも可能である。
【００３６】上記エネルギ算出回路３０３で算出された
それぞれの帯域に関するエネルギとしての例えば臨界帯
域（クリティカルバンド）又は高域では更にクリティカ
ルバンドを分割した帯域毎の総和値のスペクトルは、例
えば、図４に示すようなスペクトル（バークスペクト
ル）ＳＢとなる。ただし、この図４では、図示を簡略化
するため、上記臨界帯域（クリティカルバンド）又は高
域では更にクリティカルバンドを分割した帯域のバンド
数を１２バンド（Ｂ1 〜Ｂ12）で表現している。
それぞれの帯域に関するエネルギとしての例えば臨界帯
域（クリティカルバンド）又は高域では更にクリティカ
ルバンドを分割した帯域毎の総和値のスペクトルは、例
えば、図４に示すようなスペクトル（バークスペクト
ル）ＳＢとなる。ただし、この図４では、図示を簡略化
するため、上記臨界帯域（クリティカルバンド）又は高
域では更にクリティカルバンドを分割した帯域のバンド
数を１２バンド（Ｂ1 〜Ｂ12）で表現している。
【００３７】上記帯域毎のエネルギ算出回路３０３で算
出されたそれぞれの帯域に関するエネルギは、エネルギ
依存ビット配分回路３０４に供給される。当該エネルギ
依存ビット配分回路３０４では、使用可能総ビット例え
ば本実施例では１００Ｋｂｐｓの内の４０Ｋｂｐｓを用
いて白色の量子化雑音を作り出すようなビット配分を行
なう。これを実現するには、各帯域のエネルギの対数値
に比例したビット配分を行なう。なお、この使用可能な
ビット数の１００Ｋｂｐｓは、例えば使用可能総ビット
数出力回路３０２で設定される。この使用可能総ビット
数は、外部から入力することも可能である。
出されたそれぞれの帯域に関するエネルギは、エネルギ
依存ビット配分回路３０４に供給される。当該エネルギ
依存ビット配分回路３０４では、使用可能総ビット例え
ば本実施例では１００Ｋｂｐｓの内の４０Ｋｂｐｓを用
いて白色の量子化雑音を作り出すようなビット配分を行
なう。これを実現するには、各帯域のエネルギの対数値
に比例したビット配分を行なう。なお、この使用可能な
ビット数の１００Ｋｂｐｓは、例えば使用可能総ビット
数出力回路３０２で設定される。この使用可能総ビット
数は、外部から入力することも可能である。
【００３８】また、上記エネルギ算出回路３０３の出力
は、聴覚許容雑音算出回路３０５にも送られる。この聴
覚許容雑音算出回路３０５は、上記クリティカルバンド
毎に分割されたスペクトルデータに基づいて、前述した
いわゆるマスキング効果等を考慮した各クリティカルバ
ンド毎の許容ノイズ量を求め、この許容ノイズ量と各ク
リティカルバンド毎若しくは高域においてはクリティカ
ルバンドを更に複数帯域に分割した帯域のエネルギ或い
はピーク値等に基づいて、各クリティカルバンド毎若し
くは高域においてはクリティカルバンドを更に複数帯域
に分割した帯域に割り当てビット数を求めて、各クリテ
ィカルバンド毎若しくは高域においてはクリティカルバ
ンドを更に複数帯域に分割した帯域に割り当てる。この
聴覚許容雑音算出回路３０５では、上記使用可能総ビッ
ト数出力回路３０２で設定される１００Ｋｂｐｓの内の
６０Ｋｂｐｓが用いられる。
は、聴覚許容雑音算出回路３０５にも送られる。この聴
覚許容雑音算出回路３０５は、上記クリティカルバンド
毎に分割されたスペクトルデータに基づいて、前述した
いわゆるマスキング効果等を考慮した各クリティカルバ
ンド毎の許容ノイズ量を求め、この許容ノイズ量と各ク
リティカルバンド毎若しくは高域においてはクリティカ
ルバンドを更に複数帯域に分割した帯域のエネルギ或い
はピーク値等に基づいて、各クリティカルバンド毎若し
くは高域においてはクリティカルバンドを更に複数帯域
に分割した帯域に割り当てビット数を求めて、各クリテ
ィカルバンド毎若しくは高域においてはクリティカルバ
ンドを更に複数帯域に分割した帯域に割り当てる。この
聴覚許容雑音算出回路３０５では、上記使用可能総ビッ
ト数出力回路３０２で設定される１００Ｋｂｐｓの内の
６０Ｋｂｐｓが用いられる。
【００３９】その後、上記エネルギ依存ビット配分回路
３０４からの出力と、上記聴覚許容雑音算出回路３０５
からの出力とは、和算出回路３０６に送られる。この和
算出回路３０６では上記供給されたデータを足し合わせ
る計算が行われる。この和算出回路３０６の和算出デー
タが端子３０７を介して図示を省略する再量子化の構成
に送られ、この再量子化の構成により、各スペクトルデ
ータ（あるいはＭＤＣＴ係数データ）の再量子化処理が
なされる。このようにして符号化されたデータは、図１
の各出力端子２２，２４，２６を介して取り出される。
３０４からの出力と、上記聴覚許容雑音算出回路３０５
からの出力とは、和算出回路３０６に送られる。この和
算出回路３０６では上記供給されたデータを足し合わせ
る計算が行われる。この和算出回路３０６の和算出デー
タが端子３０７を介して図示を省略する再量子化の構成
に送られ、この再量子化の構成により、各スペクトルデ
ータ（あるいはＭＤＣＴ係数データ）の再量子化処理が
なされる。このようにして符号化されたデータは、図１
の各出力端子２２，２４，２６を介して取り出される。
【００４０】ここで、上記聴覚許容雑音算出回路３０５
について更に詳しく説明する。図５は上記適応ビット割
り当て符号化回路１６，１７，１８の各聴覚許容雑音算
出回路３０５をまとめて説明した一具体例の概略構成を
示すブロック回路図である。ただし、この図５には、上
記図３の入力端子３００及びエネルギ算出回路３０３ま
でも含めて示しており、この図５では上記図３の入力端
子３００を端子５２１とし、図３のエネルギ算出回路３
０２をエネルギ算出回路５２２として表している。
について更に詳しく説明する。図５は上記適応ビット割
り当て符号化回路１６，１７，１８の各聴覚許容雑音算
出回路３０５をまとめて説明した一具体例の概略構成を
示すブロック回路図である。ただし、この図５には、上
記図３の入力端子３００及びエネルギ算出回路３０３ま
でも含めて示しており、この図５では上記図３の入力端
子３００を端子５２１とし、図３のエネルギ算出回路３
０２をエネルギ算出回路５２２として表している。
【００４１】この図５において、入力端子５２１には、
上記ＭＤＣＴ回路１３，１４，１５からの周波数軸上の
スペクトルデータが供給されている。
上記ＭＤＣＴ回路１３，１４，１５からの周波数軸上の
スペクトルデータが供給されている。
【００４２】この周波数軸上のスペクトルデータは、帯
域毎のエネルギ算出回路５２２に送られて、上記クリテ
ィカルバンド（臨界帯域）毎のエネルギが、例えば当該
バンド内での各振幅値の２乗総和を計算すること等によ
り求められる。この各バンド毎のエネルギの代わりに、
振幅値のピーク値や平均値等を用いることもできる。こ
のエネルギ算出回路５２２からの出力として、例えば各
バンドの実効値のスペクトルは、一般にバークスペクト
ルと称されている。図６は前述の図４と同様な各クリテ
ィカルバンド毎のバークスペクトルＳＢを示している。
ただし、この図６でも、図示を簡略化するため、上記ク
リティカルバンドのバンド数を例えば１２バンド（Ｂ1
〜Ｂ12）で表現している。
域毎のエネルギ算出回路５２２に送られて、上記クリテ
ィカルバンド（臨界帯域）毎のエネルギが、例えば当該
バンド内での各振幅値の２乗総和を計算すること等によ
り求められる。この各バンド毎のエネルギの代わりに、
振幅値のピーク値や平均値等を用いることもできる。こ
のエネルギ算出回路５２２からの出力として、例えば各
バンドの実効値のスペクトルは、一般にバークスペクト
ルと称されている。図６は前述の図４と同様な各クリテ
ィカルバンド毎のバークスペクトルＳＢを示している。
ただし、この図６でも、図示を簡略化するため、上記ク
リティカルバンドのバンド数を例えば１２バンド（Ｂ1
〜Ｂ12）で表現している。
【００４３】ここで、上記バークスペクトルＳＢのいわ
ゆるマスキングに於ける影響を考慮するために、該バー
クスペクトルＳＢに所定の重み付け関数を掛けて加算す
るような畳込み（コンボリューション）処理を施す。こ
のため、上記帯域毎のエネルギ算出回路５２２の出力す
なわち該バークスペクトルＳＢの各値は、畳込みフィル
タ回路５２３に送られる。該畳込みフィルタ回路５２３
は、例えば、入力データを順次遅延させる複数の遅延素
子と、これら遅延素子からの出力にフィルタ係数（重み
付け関数）を乗算する複数の乗算器（例えば各バンドに
対応する２５個の乗算器）と、各乗算器出力の総和をと
る総和加算器とから構成されるものである。この畳込み
処理により総和がとられる。なお、上記マスキングと
は、前述したように、人間の聴覚上の特性に基づくもの
であって、時間軸上のオーディオ信号による継時マスキ
ング効果と、周波数軸上の信号による同時刻マスキング
効果とがあり、これら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
は聞こえないことになる。このため、実際のオーディオ
信号では、このマスキングされる範囲内のノイズは許容
可能なノイズとされる。
ゆるマスキングに於ける影響を考慮するために、該バー
クスペクトルＳＢに所定の重み付け関数を掛けて加算す
るような畳込み（コンボリューション）処理を施す。こ
のため、上記帯域毎のエネルギ算出回路５２２の出力す
なわち該バークスペクトルＳＢの各値は、畳込みフィル
タ回路５２３に送られる。該畳込みフィルタ回路５２３
は、例えば、入力データを順次遅延させる複数の遅延素
子と、これら遅延素子からの出力にフィルタ係数（重み
付け関数）を乗算する複数の乗算器（例えば各バンドに
対応する２５個の乗算器）と、各乗算器出力の総和をと
る総和加算器とから構成されるものである。この畳込み
処理により総和がとられる。なお、上記マスキングと
は、前述したように、人間の聴覚上の特性に基づくもの
であって、時間軸上のオーディオ信号による継時マスキ
ング効果と、周波数軸上の信号による同時刻マスキング
効果とがあり、これら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
は聞こえないことになる。このため、実際のオーディオ
信号では、このマスキングされる範囲内のノイズは許容
可能なノイズとされる。
【００４４】ここで、上記畳込みフィルタ回路５２３の
各乗算器の乗算係数（フィルタ係数）の一具体例を示す
と、任意のバンドに対応する乗算器Ｍの係数を１とする
とき、乗算器Ｍ−１で係数０．１５を、乗算器Ｍ−２で
係数０．００１９を、乗算器Ｍ−３で係数０．００００
０８６を、乗算器Ｍ＋１で係数０．４を、乗算器Ｍ＋２
で係数０．０６を、乗算器Ｍ＋３で係数０．００７を各
遅延素子の出力に乗算することにより、上記バークスペ
クトルＳＢの畳込み処理が行われる。ただし、Ｍは１〜
２５の任意の整数である。
各乗算器の乗算係数（フィルタ係数）の一具体例を示す
と、任意のバンドに対応する乗算器Ｍの係数を１とする
とき、乗算器Ｍ−１で係数０．１５を、乗算器Ｍ−２で
係数０．００１９を、乗算器Ｍ−３で係数０．００００
０８６を、乗算器Ｍ＋１で係数０．４を、乗算器Ｍ＋２
で係数０．０６を、乗算器Ｍ＋３で係数０．００７を各
遅延素子の出力に乗算することにより、上記バークスペ
クトルＳＢの畳込み処理が行われる。ただし、Ｍは１〜
２５の任意の整数である。
【００４５】次に、上記畳込みフィルタ回路５２３の出
力は引算器５２４に送られる。該引算器５２４は、上記
畳込んだ領域での後述する許容可能なノイズレベルに対
応するレベルαを求めるものである。なお、当該許容可
能なノイズレベル（許容ノイズレベル）に対応するレベ
ルαは、後述するように、逆コンボリューション処理を
行うことによって、クリティカルバンドの各バンド毎の
許容ノイズレベルとなるようなレベルである。ここで、
上記引算器５２４には、上記レベルαを求めるための許
容関数（マスキングレベルを表現する関数）が供給され
る。この許容関数を増減させることで上記レベルαの制
御を行っている。当該許容関数は、次に説明するような
（ｎ−ａｉ）関数発生回路５２５から供給されているも
のである。
力は引算器５２４に送られる。該引算器５２４は、上記
畳込んだ領域での後述する許容可能なノイズレベルに対
応するレベルαを求めるものである。なお、当該許容可
能なノイズレベル（許容ノイズレベル）に対応するレベ
ルαは、後述するように、逆コンボリューション処理を
行うことによって、クリティカルバンドの各バンド毎の
許容ノイズレベルとなるようなレベルである。ここで、
上記引算器５２４には、上記レベルαを求めるための許
容関数（マスキングレベルを表現する関数）が供給され
る。この許容関数を増減させることで上記レベルαの制
御を行っている。当該許容関数は、次に説明するような
（ｎ−ａｉ）関数発生回路５２５から供給されているも
のである。
【００４６】すなわち、許容ノイズレベルに対応するレ
ベルαは、クリティカルバンドのバンドの低域から順に
与えられる番号をｉとすると、次の（１）式で求めるこ
とができる。 α＝Ｓ−（ｎ−ａｉ） ・・・（１） この（１）式において、ｎ，ａは定数で、Ｓは畳込み処
理されたバークスペクトルの強度であり、（１）式中(n
-ai)が許容関数となる。例としてｎ＝３８，ａ＝−０．
５を用いることができる。
ベルαは、クリティカルバンドのバンドの低域から順に
与えられる番号をｉとすると、次の（１）式で求めるこ
とができる。 α＝Ｓ−（ｎ−ａｉ） ・・・（１） この（１）式において、ｎ，ａは定数で、Ｓは畳込み処
理されたバークスペクトルの強度であり、（１）式中(n
-ai)が許容関数となる。例としてｎ＝３８，ａ＝−０．
５を用いることができる。
【００４７】このようにして、上記レベルαが求めら
れ、このデータは、割算器５２６に伝送される。当該割
算器５２６では、上記畳込みされた領域での上記レベル
αを逆コンボリューションするためのものである。した
がって、この逆コンボリューション処理を行うことによ
り、上記レベルαからマスキングスレッショールドが得
られるようになる。すなわち、このマスキングスレッシ
ョールドが許容ノイズスペクトルとなる。なお、上記逆
コンボリューション処理は、複雑な演算を必要とする
が、本実施例では簡略化した割算器５２６を用いて逆コ
ンボリューションを行っている。
れ、このデータは、割算器５２６に伝送される。当該割
算器５２６では、上記畳込みされた領域での上記レベル
αを逆コンボリューションするためのものである。した
がって、この逆コンボリューション処理を行うことによ
り、上記レベルαからマスキングスレッショールドが得
られるようになる。すなわち、このマスキングスレッシ
ョールドが許容ノイズスペクトルとなる。なお、上記逆
コンボリューション処理は、複雑な演算を必要とする
が、本実施例では簡略化した割算器５２６を用いて逆コ
ンボリューションを行っている。
【００４８】次に、上記マスキングスレッショールド
は、合成回路５２７を介して減算器５２８に伝送され
る。ここで、当該減算器５２８には、上記帯域毎のエネ
ルギ検出回路５２２からの出力、すなわち前述したバー
クスペクトルＳＢが、遅延回路５２９を介して供給され
ている。したがって、この減算器５２８で上記マスキン
グスレッショールドとバークスペクトルＳＢとの減算演
算が行われることで、図６に示すように、上記バークス
ペクトルＳＢは、該マスキングスレッショールドＭＳの
レベルで示すレベル以下がマスキングされることにな
る。この減算器５２８からの出力は後述する許容雑音補
正回路５３０に送られる。
は、合成回路５２７を介して減算器５２８に伝送され
る。ここで、当該減算器５２８には、上記帯域毎のエネ
ルギ検出回路５２２からの出力、すなわち前述したバー
クスペクトルＳＢが、遅延回路５２９を介して供給され
ている。したがって、この減算器５２８で上記マスキン
グスレッショールドとバークスペクトルＳＢとの減算演
算が行われることで、図６に示すように、上記バークス
ペクトルＳＢは、該マスキングスレッショールドＭＳの
レベルで示すレベル以下がマスキングされることにな
る。この減算器５２８からの出力は後述する許容雑音補
正回路５３０に送られる。
【００４９】なお、遅延回路５２９は上記合成回路５２
７以前の各回路での遅延量を考慮してエネルギ検出回路
５２２からのバークスペクトルＳＢを遅延させるために
設けられている。
７以前の各回路での遅延量を考慮してエネルギ検出回路
５２２からのバークスペクトルＳＢを遅延させるために
設けられている。
【００５０】ところで、上述した合成回路５２７での合
成の際には、最小可聴カーブ発生回路５３２から供給さ
れる図７に示すような人間の聴覚特性であるいわゆる最
小可聴カーブＲＣを示すデータと、上記マスキングスレ
ッショールドＭＳとを合成することができる。この最小
可聴カーブにおいて、雑音絶対レベルがこの最小可聴カ
ーブ以下ならば該雑音は聞こえないことになる。この最
小可聴カーブは、コーディングが同じであっても例えば
再生時の再生ボリュームの違いで異なるものとなが、現
実的なディジタルシステムでは、例えば１６ビットダイ
ナミックレンジへの音楽のはいり方にはさほど違いがな
いので、例えば４ｋＨｚ付近の最も耳に聞こえやすい周
波数帯域の量子化雑音が聞こえないとすれば、他の周波
数帯域ではこの最小可聴カーブのレベル以下の量子化雑
音は聞こえないと考えられる。したがって、このように
例えばシステムの持つワードレングスの４ｋＨｚ付近の
雑音が聞こえない使い方をすると仮定し、この最小可聴
カーブＲＣとマスキングスレッショールドＭＳとを共に
合成することで許容ノイズレベルを得るようにすると、
この場合の許容ノイズレベルは、図７中の斜線で示す部
分までとすることができるようになる。なお、本実施例
では、上記最小可聴カーブの４ｋＨｚのレベルを、例え
ば２０ビット相当の最低レベルに合わせている。また、
この図７は、信号スペクトルＳＳも同時に示している。
成の際には、最小可聴カーブ発生回路５３２から供給さ
れる図７に示すような人間の聴覚特性であるいわゆる最
小可聴カーブＲＣを示すデータと、上記マスキングスレ
ッショールドＭＳとを合成することができる。この最小
可聴カーブにおいて、雑音絶対レベルがこの最小可聴カ
ーブ以下ならば該雑音は聞こえないことになる。この最
小可聴カーブは、コーディングが同じであっても例えば
再生時の再生ボリュームの違いで異なるものとなが、現
実的なディジタルシステムでは、例えば１６ビットダイ
ナミックレンジへの音楽のはいり方にはさほど違いがな
いので、例えば４ｋＨｚ付近の最も耳に聞こえやすい周
波数帯域の量子化雑音が聞こえないとすれば、他の周波
数帯域ではこの最小可聴カーブのレベル以下の量子化雑
音は聞こえないと考えられる。したがって、このように
例えばシステムの持つワードレングスの４ｋＨｚ付近の
雑音が聞こえない使い方をすると仮定し、この最小可聴
カーブＲＣとマスキングスレッショールドＭＳとを共に
合成することで許容ノイズレベルを得るようにすると、
この場合の許容ノイズレベルは、図７中の斜線で示す部
分までとすることができるようになる。なお、本実施例
では、上記最小可聴カーブの４ｋＨｚのレベルを、例え
ば２０ビット相当の最低レベルに合わせている。また、
この図７は、信号スペクトルＳＳも同時に示している。
【００５１】また、上記許容雑音補正回路５３０では、
補正情報出力回路５３３から送られてくる例えば等ラウ
ドネスカーブの情報に基づいて、上記減算器５２８から
の出力における許容雑音レベルを補正している。ここ
で、等ラウドネスカーブとは、人間の聴覚特性に関する
特性曲線であり、例えば１ｋＨｚの純音と同じ大きさに
聞こえる各周波数での音の音圧を求めて曲線で結んだも
ので、ラウドネスの等感度曲線とも呼ばれる。またこの
等ラウドネス曲線は、図７に示した最小可聴カーブＲＣ
と略同じ曲線を描くものである。この等ラウドネス曲線
においては、例えば４ｋＨｚ付近では１ｋＨｚのところ
より音圧が８ｄＢ〜１０ｄＢ下がっても１ｋＨｚと同じ
大きさに聞こえ、逆に、５０Ｈｚ付近では１ｋＨｚでの
音圧よりも約１５ｄＢ高くないと同じ大きさに聞こえな
い。このため、上記最小可聴カーブのレベルを越えた雑
音（許容ノイズレベル）は、該等ラウドネス曲線に応じ
たカーブで与えられる周波数特性を持つようにするのが
良いことがわかる。このようなことから、上記等ラウド
ネス曲線を考慮して上記許容ノイズレベルを補正するこ
とは、人間の聴覚特性に適合していることがわかる。以
上述べた聴覚許容雑音レベルに依存したスペクトル形状
を前述したように使用可能総ビット１００Ｋｂｐｓの内
６０Ｋｂｐｓを用いるビット配分でつくる。
補正情報出力回路５３３から送られてくる例えば等ラウ
ドネスカーブの情報に基づいて、上記減算器５２８から
の出力における許容雑音レベルを補正している。ここ
で、等ラウドネスカーブとは、人間の聴覚特性に関する
特性曲線であり、例えば１ｋＨｚの純音と同じ大きさに
聞こえる各周波数での音の音圧を求めて曲線で結んだも
ので、ラウドネスの等感度曲線とも呼ばれる。またこの
等ラウドネス曲線は、図７に示した最小可聴カーブＲＣ
と略同じ曲線を描くものである。この等ラウドネス曲線
においては、例えば４ｋＨｚ付近では１ｋＨｚのところ
より音圧が８ｄＢ〜１０ｄＢ下がっても１ｋＨｚと同じ
大きさに聞こえ、逆に、５０Ｈｚ付近では１ｋＨｚでの
音圧よりも約１５ｄＢ高くないと同じ大きさに聞こえな
い。このため、上記最小可聴カーブのレベルを越えた雑
音（許容ノイズレベル）は、該等ラウドネス曲線に応じ
たカーブで与えられる周波数特性を持つようにするのが
良いことがわかる。このようなことから、上記等ラウド
ネス曲線を考慮して上記許容ノイズレベルを補正するこ
とは、人間の聴覚特性に適合していることがわかる。以
上述べた聴覚許容雑音レベルに依存したスペクトル形状
を前述したように使用可能総ビット１００Ｋｂｐｓの内
６０Ｋｂｐｓを用いるビット配分でつくる。
【００５２】上記減算器５２８からの出力は、上述した
許容雑音補正回路５３０を介し、出力端子５３１を介し
て取り出され、例えば割り当てビット数情報が予め記憶
されたＲＯＭ等（図示せず）に送られる。このＲＯＭ等
は、上記減算回路５２８から許容雑音補正回路５３０を
介して得られた出力（上記各バンドのエネルギと上記ノ
イズレベル設定手段の出力との差分のレベル）に応じ、
各バンド毎の割り当てビット数情報を出力する。
許容雑音補正回路５３０を介し、出力端子５３１を介し
て取り出され、例えば割り当てビット数情報が予め記憶
されたＲＯＭ等（図示せず）に送られる。このＲＯＭ等
は、上記減算回路５２８から許容雑音補正回路５３０を
介して得られた出力（上記各バンドのエネルギと上記ノ
イズレベル設定手段の出力との差分のレベル）に応じ、
各バンド毎の割り当てビット数情報を出力する。
【００５３】これらの構成を有する上記図１の適応ビッ
ト割り当て符号化回路１６，１７，１８では、上記割り
当てビット数情報と先に述べたエネルギ依存ビット配分
回路３０４からの情報とを用いて、上記ＭＤＣＴ回路１
３，１４，１５からの周波数軸上の各スペクトルデータ
をそれぞれのバンド毎に割り当てられたビット数で量子
化するわけである。
ト割り当て符号化回路１６，１７，１８では、上記割り
当てビット数情報と先に述べたエネルギ依存ビット配分
回路３０４からの情報とを用いて、上記ＭＤＣＴ回路１
３，１４，１５からの周波数軸上の各スペクトルデータ
をそれぞれのバンド毎に割り当てられたビット数で量子
化するわけである。
【００５４】以上述べたように、本実施例装置において
は、各帯域毎のエネルギに依存したビット配分と、聴覚
許容雑音レベルに依存したビット配分との和を得ること
で最終的なビット配分が決定される。このときのビット
割り当ての様子を図８，図１０に示す。またこれに対応
する入力信号スペクトル及び量子化雑音の様子を図９，
図１１に示す。
は、各帯域毎のエネルギに依存したビット配分と、聴覚
許容雑音レベルに依存したビット配分との和を得ること
で最終的なビット配分が決定される。このときのビット
割り当ての様子を図８，図１０に示す。またこれに対応
する入力信号スペクトル及び量子化雑音の様子を図９，
図１１に示す。
【００５５】図８，図９は、信号のスペクトルが割合平
坦である場合を示している。なお、図８の図中ＱS は信
号レベル依存分のビット量を示し、図中ＱN は聴覚許容
雑音レベル依存のビット割り当て分のビット量を示して
いる。また、図９の図中Ｌは信号レベルを示し、図中Ｎ
S は信号レベル依存分による雑音低下分を、図中ＮNは
聴覚許容雑音レベル依存のビット割り当て分による雑音
低下分を示している。これら図８，図９から、聴覚許容
雑音レベルに依存したビット割り当ては全帯域に渡り大
きい信号雑音比を取るために役立つことが判る。しか
し、この場合、低域及び高域では比較的少ないビット割
り当てが使用されている。これは聴覚的にこの帯域の重
要度が小さいためである。信号エネルギレベルに依存し
たビット配分の分はホワイトな雑音スペクトルを生じる
ように、この場合には中低域の信号レベルの高い周波数
領域に重点的に配分されている。
坦である場合を示している。なお、図８の図中ＱS は信
号レベル依存分のビット量を示し、図中ＱN は聴覚許容
雑音レベル依存のビット割り当て分のビット量を示して
いる。また、図９の図中Ｌは信号レベルを示し、図中Ｎ
S は信号レベル依存分による雑音低下分を、図中ＮNは
聴覚許容雑音レベル依存のビット割り当て分による雑音
低下分を示している。これら図８，図９から、聴覚許容
雑音レベルに依存したビット割り当ては全帯域に渡り大
きい信号雑音比を取るために役立つことが判る。しか
し、この場合、低域及び高域では比較的少ないビット割
り当てが使用されている。これは聴覚的にこの帯域の重
要度が小さいためである。信号エネルギレベルに依存し
たビット配分の分はホワイトな雑音スペクトルを生じる
ように、この場合には中低域の信号レベルの高い周波数
領域に重点的に配分されている。
【００５６】これに対して図１０，図１１に示すよう
に、信号スペクトルが高いトーナリテイーを示す場合に
は、信号エネルギレベルに依存したビット配分による量
子化雑音の低下は極めて狭い帯域の雑音を低減するため
に使用される。聴覚許容雑音レベルに依存したビット割
り当て分の集中はこれよりも少ない。この両者の和によ
り孤立スペクトル入力信号での特性の向上が達成され
る。なお、図１０の図中ＱS は信号レベル依存分のビッ
ト量を示し、図中ＱN は聴覚許容雑音レベル依存のビッ
ト割り当て分のビット量を示している。また、図１１の
図中Ｌは信号レベルを示し、図中ＮS は信号レベル依存
分による雑音低下分を、図中ＮN は聴覚許容雑音レベル
依存のビット割り当て分による雑音低下分を示してい
る。
に、信号スペクトルが高いトーナリテイーを示す場合に
は、信号エネルギレベルに依存したビット配分による量
子化雑音の低下は極めて狭い帯域の雑音を低減するため
に使用される。聴覚許容雑音レベルに依存したビット割
り当て分の集中はこれよりも少ない。この両者の和によ
り孤立スペクトル入力信号での特性の向上が達成され
る。なお、図１０の図中ＱS は信号レベル依存分のビッ
ト量を示し、図中ＱN は聴覚許容雑音レベル依存のビッ
ト割り当て分のビット量を示している。また、図１１の
図中Ｌは信号レベルを示し、図中ＮS は信号レベル依存
分による雑音低下分を、図中ＮN は聴覚許容雑音レベル
依存のビット割り当て分による雑音低下分を示してい
る。
【００５７】また、本発明実施例では、上記割り当てビ
ット数を用いて圧縮した圧縮データ信号（符号化データ
信号）を、接続される伝送路により授受し、又は所定の
記録媒体（例えばディスク状記録媒体やテープ状記録媒
体、更にはメモリ等の記憶媒体も含む）により記録若し
くは再生して、伸張する（復号化する）ことも行ってい
る。
ット数を用いて圧縮した圧縮データ信号（符号化データ
信号）を、接続される伝送路により授受し、又は所定の
記録媒体（例えばディスク状記録媒体やテープ状記録媒
体、更にはメモリ等の記憶媒体も含む）により記録若し
くは再生して、伸張する（復号化する）ことも行ってい
る。
【００５８】上述したような本実施例の高能率符号化装
置によって高能率符号化された信号を再び復号化するた
めのデータ伸張側の構成である復号化装置を図１２に示
している。
置によって高能率符号化された信号を再び復号化するた
めのデータ伸張側の構成である復号化装置を図１２に示
している。
【００５９】すなわち、この図１２において、各帯域の
量子化されたＭＤＣＴ係数は復号回路入力端子１２２，
１２４，１２６に与えられ、また、使用されたブロック
サイズ情報は入力端子１２３，１２５，１２７に与えら
れる。これら入力端子を介した信号は復号化回路（適応
ビット割り当て復号化回路）１１６，１１７，１１８に
送られる。上記復号化回路１１６，１１７，１１８で
は、上記適応ビット割り当て情報を用いてビット割り当
てを解除する。
量子化されたＭＤＣＴ係数は復号回路入力端子１２２，
１２４，１２６に与えられ、また、使用されたブロック
サイズ情報は入力端子１２３，１２５，１２７に与えら
れる。これら入力端子を介した信号は復号化回路（適応
ビット割り当て復号化回路）１１６，１１７，１１８に
送られる。上記復号化回路１１６，１１７，１１８で
は、上記適応ビット割り当て情報を用いてビット割り当
てを解除する。
【００６０】次に、上記復号化回路１１６，１１７，１
１８の出力はＩＭＤＣＴ回路１１３，１１４，１１５に
送られる。また、上記ＩＭＤＣＴ回路１１３，１１４，
１１５には、上記端子１２３，１２５，１２７を介した
ブロックサイズ情報が送られる。これらＩＭＤＣＴ回路
１１３，１１４，１１５では、周波数軸上の信号が時間
軸上の信号に変換される。当該ＩＭＤＣＴ回路１１３，
１１４，１１５からの部分帯域の時間軸上信号は、ＩＱ
ＭＦ回路１１２，１１１により全帯域信号に復号化され
る。この復号化信号が出力端子１１０から後段の構成に
出力される。
１８の出力はＩＭＤＣＴ回路１１３，１１４，１１５に
送られる。また、上記ＩＭＤＣＴ回路１１３，１１４，
１１５には、上記端子１２３，１２５，１２７を介した
ブロックサイズ情報が送られる。これらＩＭＤＣＴ回路
１１３，１１４，１１５では、周波数軸上の信号が時間
軸上の信号に変換される。当該ＩＭＤＣＴ回路１１３，
１１４，１１５からの部分帯域の時間軸上信号は、ＩＱ
ＭＦ回路１１２，１１１により全帯域信号に復号化され
る。この復号化信号が出力端子１１０から後段の構成に
出力される。
【００６１】この図１２の復号化装置によれば、上記高
能率符号化装置からの符号化データを小規模な構成で復
号化できると共に、音質のよい復号信号を得ることが可
能となっている。
能率符号化装置からの符号化データを小規模な構成で復
号化できると共に、音質のよい復号信号を得ることが可
能となっている。
【００６２】
【発明の効果】以上の説明からも明らかなように、本発
明のデータ圧縮伸張装置によれば、ディジタル入力信号
のビット割り当てに使用できるビット数を、聴覚特性に
基づく許容雑音スペクトルに依存する分と、時間と周波
数について細分化された小ブロック中の信号の大きさに
依存する分とに分割して使用するようにしているので、
例えば音楽信号のようにスペクトルが分散している場合
にも聴感覚からみた雑音レベルを低くすることができ、
また例えばサイン波のように信号の大きい帯域が存在す
る場合にもこの帯域にビットを集めることができ、信号
対雑音比を大きくすることができるようになる。すなわ
ち、本発明のようなビット配分を行うことで、聴覚的に
も望ましく、また例えば１ｋＨｚ波サイン入力のような
孤立スペクトル入力に対しても、なんども繰り返してビ
ット量調整をする必要がなく、少ない演算で良好な特性
を得ることができるようになる。
明のデータ圧縮伸張装置によれば、ディジタル入力信号
のビット割り当てに使用できるビット数を、聴覚特性に
基づく許容雑音スペクトルに依存する分と、時間と周波
数について細分化された小ブロック中の信号の大きさに
依存する分とに分割して使用するようにしているので、
例えば音楽信号のようにスペクトルが分散している場合
にも聴感覚からみた雑音レベルを低くすることができ、
また例えばサイン波のように信号の大きい帯域が存在す
る場合にもこの帯域にビットを集めることができ、信号
対雑音比を大きくすることができるようになる。すなわ
ち、本発明のようなビット配分を行うことで、聴覚的に
も望ましく、また例えば１ｋＨｚ波サイン入力のような
孤立スペクトル入力に対しても、なんども繰り返してビ
ット量調整をする必要がなく、少ない演算で良好な特性
を得ることができるようになる。
【図１】本発明実施例のデータ圧縮側の高能率符号化装
置の構成例を示すブロック回路図である。
置の構成例を示すブロック回路図である。
【図２】本実施例装置の信号の周波数及び時間分割を示
す図である。
す図である。
【図３】本実施例装置の適応ビット割り当て符号化回路
の一具体的構成を示すブロック回路図である。
の一具体的構成を示すブロック回路図である。
【図４】バークスペクトルを示す図である。
【図５】聴覚許容雑音算出回路のより詳細な構成を説明
するためのブロック回路図である。
するためのブロック回路図である。
【図６】マスキングスペクトルを示す図である。
【図７】最小可聴カーブ、マスキングスペクトルを合成
した図である。
した図である。
【図８】本実施例の概略平坦なスペクトル入力時のビッ
ト配分の例を示す図である。
ト配分の例を示す図である。
【図９】本実施例の概略平坦なスペクトル入力信号時の
入力信号スペクトル及び量子化雑音スペクトルの例を示
す図である。
入力信号スペクトル及び量子化雑音スペクトルの例を示
す図である。
【図１０】本実施例の高いトーナリテイーを持つ入力信
号時のビット配分の例を示す図である。
号時のビット配分の例を示す図である。
【図１１】本実施例の高いトーナリテイーを持つ入力信
号時の入力信号スペクトル及び量子化雑音スペクトルの
例を示す図である。
号時の入力信号スペクトル及び量子化雑音スペクトルの
例を示す図である。
【図１２】本実施例の高能率復号化装置の構成例を示す
ブロック回路図である。
ブロック回路図である。
１１，１２・・・帯域分割フィルタ １３，１４，１５・・・ＭＤＣＴ回路 １６，１７，１８・・・適応ビット割り当て符号化回路 １９，２０，２１・・・ブロックサイズ決定回路 １１６，１１７，１１８・・・適応ビット割り当て復号
化回路 １１３，１１４，１１５・・・ＩＭＤＣＴ回路 １１２，１１１・・・ＩＱＭＦ回路 ３０２・・・使用可能総ビット数出力回路 ３０３，５２２・・・帯域毎のエネルギ算出回路 ３０４・・・エネルギ依存ビット配分回路 ３０５・・・聴覚許容雑音算出回路 ３０６・・・ビットの和算出回路 ５２３・・・畳込みフィルタ回路 ５２４・・・引算器 ５２５・・・ｎ−ａｉ関数発生回路 ５２６・・・割算器 ５２７・・・合成回路 ５２８・・・減算器 ５３０・・・許容雑音補正回路 ５３２・・・最小可聴カーブ発生回路 ５３３・・・補正情報出力回路
化回路 １１３，１１４，１１５・・・ＩＭＤＣＴ回路 １１２，１１１・・・ＩＱＭＦ回路 ３０２・・・使用可能総ビット数出力回路 ３０３，５２２・・・帯域毎のエネルギ算出回路 ３０４・・・エネルギ依存ビット配分回路 ３０５・・・聴覚許容雑音算出回路 ３０６・・・ビットの和算出回路 ５２３・・・畳込みフィルタ回路 ５２４・・・引算器 ５２５・・・ｎ−ａｉ関数発生回路 ５２６・・・割算器 ５２７・・・合成回路 ５２８・・・減算器 ５３０・・・許容雑音補正回路 ５３２・・・最小可聴カーブ発生回路 ５３３・・・補正情報出力回路
Claims (4)
- 【請求項１】 ディジタル入力信号を所定時間毎に複数
の周波数帯域に分割して時間と周波数について細分化さ
れた小ブロックを構成すると共に、各小ブロック毎に割
り当てビット数を定め、この割り当てビット数を用いて
データの圧縮伸張を行うデータ圧縮伸張装置であって、 上記ビット割り当てに使用できるビット数を、聴覚特性
に基づく許容雑音スペクトルに依存する分と、上記時間
と周波数について細分化された小ブロック中の信号の大
きさに依存する分とに分割して使用するビット割り当て
手段を有してなることを特徴とするデータ圧縮伸張装
置。 - 【請求項２】 上記割り当てビット数を用いて圧縮した
圧縮データ信号を、接続される伝送路により授受し、又
は所定の記録媒体により記録若しくは再生して、伸張す
ることを特徴とする請求項１記載のデータ圧縮伸張装
置。 - 【請求項３】 上記ビット割り当て手段は、上記ディジ
タル入力信号のビット割り当てに使用できるビット数の
他に、フローティング情報とビット長情報とを有するサ
ブ情報のために所定のビット数を割り当てることを特徴
とする請求項１又は請求項２記載のデータ圧縮伸張装
置。 - 【請求項４】 上記ディジタル入力信号を非ブロッキン
グにより周波数分割した出力を、さらにブロッキング周
波数分割することにより、上記小ブロックを構成するこ
とを特徴とする請求項１又は請求項２記載のデータ圧縮
伸張装置。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14110392A JP3278900B2 (ja) | 1992-05-07 | 1992-05-07 | データ符号化装置及び方法 |
| DE69325312T DE69325312T2 (de) | 1992-05-07 | 1993-04-28 | Kompressionskodierung und -dekodierung digitaler Audiosignale |
| EP93303331A EP0570131B1 (en) | 1992-05-07 | 1993-04-28 | Compression encoding and decoding of digital audio signals |
| US08/056,193 US5553193A (en) | 1992-05-07 | 1993-05-03 | Bit allocation method and device for digital audio signals using aural characteristics and signal intensities |
| KR1019930007622A KR100397690B1 (ko) | 1992-05-06 | 1993-05-04 | 데이터부호화장치및그방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP14110392A JP3278900B2 (ja) | 1992-05-07 | 1992-05-07 | データ符号化装置及び方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05313694A true JPH05313694A (ja) | 1993-11-26 |
| JP3278900B2 JP3278900B2 (ja) | 2002-04-30 |
Family
ID=15284258
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP14110392A Expired - Fee Related JP3278900B2 (ja) | 1992-05-06 | 1992-05-07 | データ符号化装置及び方法 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5553193A (ja) |
| EP (1) | EP0570131B1 (ja) |
| JP (1) | JP3278900B2 (ja) |
| KR (1) | KR100397690B1 (ja) |
| DE (1) | DE69325312T2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1995014990A1 (fr) * | 1993-11-29 | 1995-06-01 | Sony Corporation | Procede et appareil de codage/decodage d'un signal et support d'enregistrement |
| JPH0836399A (ja) * | 1994-07-21 | 1996-02-06 | Sony Corp | オーディオ符号化データの処理装置 |
| US6449596B1 (en) | 1996-02-08 | 2002-09-10 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Wideband audio signal encoding apparatus that divides wide band audio data into a number of sub-bands of numbers of bits for quantization based on noise floor information |
| JPWO2006075563A1 (ja) * | 2005-01-11 | 2008-08-07 | 日本電気株式会社 | オーディオ符号化装置、オーディオ符号化方法およびオーディオ符号化プログラム |
Families Citing this family (27)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5608713A (en) * | 1994-02-09 | 1997-03-04 | Sony Corporation | Bit allocation of digital audio signal blocks by non-linear processing |
| JP3186413B2 (ja) * | 1994-04-01 | 2001-07-11 | ソニー株式会社 | データ圧縮符号化方法、データ圧縮符号化装置及びデータ記録媒体 |
| JPH08190764A (ja) * | 1995-01-05 | 1996-07-23 | Sony Corp | ディジタル信号処理方法、ディジタル信号処理装置及び記録媒体 |
| WO1996021975A1 (en) * | 1995-01-09 | 1996-07-18 | Philips Electronics N.V. | Method and apparatus for determining a masked threshold |
| US5684921A (en) * | 1995-07-13 | 1997-11-04 | U S West Technologies, Inc. | Method and system for identifying a corrupted speech message signal |
| JP3082625B2 (ja) * | 1995-07-15 | 2000-08-28 | 日本電気株式会社 | 音声信号処理回路 |
| US5692102A (en) * | 1995-10-26 | 1997-11-25 | Motorola, Inc. | Method device and system for an efficient noise injection process for low bitrate audio compression |
| JP3680380B2 (ja) * | 1995-10-26 | 2005-08-10 | ソニー株式会社 | 音声符号化方法及び装置 |
| JPH1083623A (ja) * | 1996-09-10 | 1998-03-31 | Sony Corp | 信号記録方法、信号記録装置、記録媒体および信号処理方法 |
| JP3328532B2 (ja) * | 1997-01-22 | 2002-09-24 | シャープ株式会社 | デジタルデータの符号化方法 |
| US6466912B1 (en) * | 1997-09-25 | 2002-10-15 | At&T Corp. | Perceptual coding of audio signals employing envelope uncertainty |
| US6091773A (en) * | 1997-11-12 | 2000-07-18 | Sydorenko; Mark R. | Data compression method and apparatus |
| US6353584B1 (en) * | 1998-05-14 | 2002-03-05 | Sony Corporation | Reproducing and recording apparatus, decoding apparatus, recording apparatus, reproducing and recording method, decoding method and recording method |
| US6353807B1 (en) * | 1998-05-15 | 2002-03-05 | Sony Corporation | Information coding method and apparatus, code transform method and apparatus, code transform control method and apparatus, information recording method and apparatus, and program providing medium |
| JP2000165251A (ja) * | 1998-11-27 | 2000-06-16 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | オーディオ信号符号化装置及びそれを実現したマイクロホン |
| JP2001134295A (ja) * | 1999-08-23 | 2001-05-18 | Sony Corp | 符号化装置および符号化方法、記録装置および記録方法、送信装置および送信方法、復号化装置および符号化方法、再生装置および再生方法、並びに記録媒体 |
| DE19947877C2 (de) * | 1999-10-05 | 2001-09-13 | Fraunhofer Ges Forschung | Verfahren und Vorrichtung zum Einbringen von Informationen in einen Datenstrom sowie Verfahren und Vorrichtung zum Codieren eines Audiosignals |
| JP4055336B2 (ja) * | 2000-07-05 | 2008-03-05 | 日本電気株式会社 | 音声符号化装置及びそれに用いる音声符号化方法 |
| US20070270987A1 (en) * | 2006-05-18 | 2007-11-22 | Sharp Kabushiki Kaisha | Signal processing method, signal processing apparatus and recording medium |
| JP5159279B2 (ja) * | 2007-12-03 | 2013-03-06 | 株式会社東芝 | 音声処理装置及びそれを用いた音声合成装置。 |
| ES2526126T3 (es) * | 2009-08-14 | 2015-01-07 | Koninklijke Kpn N.V. | Método, producto de programa informático y sistema para determinar una calidad percibida de un sistema de audio |
| US8768713B2 (en) * | 2010-03-15 | 2014-07-01 | The Nielsen Company (Us), Llc | Set-top-box with integrated encoder/decoder for audience measurement |
| GB201004667D0 (en) | 2010-03-22 | 2010-05-05 | Optimized Systems And Solution | Method and apparatus for compression and de-compression of spectral data |
| CN103177727B (zh) * | 2011-12-23 | 2015-05-06 | 重庆重邮信科通信技术有限公司 | 一种音频频带处理方法及系统 |
| JP6383000B2 (ja) * | 2014-03-03 | 2018-08-29 | サムスン エレクトロニクス カンパニー リミテッド | 帯域幅拡張のための高周波復号方法及びその装置 |
| SG10201808274UA (en) | 2014-03-24 | 2018-10-30 | Samsung Electronics Co Ltd | High-band encoding method and device, and high-band decoding method and device |
| US10185718B1 (en) | 2017-08-23 | 2019-01-22 | The Nielsen Company (Us), Llc | Index compression and decompression |
Family Cites Families (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4485337A (en) * | 1983-05-09 | 1984-11-27 | Control Data Corporation | Servo data driven motor speed control |
| US4669120A (en) * | 1983-07-08 | 1987-05-26 | Nec Corporation | Low bit-rate speech coding with decision of a location of each exciting pulse of a train concurrently with optimum amplitudes of pulses |
| JPS62259263A (ja) * | 1986-05-06 | 1987-11-11 | Pioneer Electronic Corp | スピンドルサ−ボ引込み方法及びその装置 |
| DE3639753A1 (de) * | 1986-11-21 | 1988-06-01 | Inst Rundfunktechnik Gmbh | Verfahren zum uebertragen digitalisierter tonsignale |
| JPH06101197B2 (ja) * | 1988-10-12 | 1994-12-12 | パイオニア株式会社 | Ｃｌｖディスク駆動用スピンドルサーボループのループゲイン制御方法 |
| US5109417A (en) * | 1989-01-27 | 1992-04-28 | Dolby Laboratories Licensing Corporation | Low bit rate transform coder, decoder, and encoder/decoder for high-quality audio |
| US5040217A (en) * | 1989-10-18 | 1991-08-13 | At&T Bell Laboratories | Perceptual coding of audio signals |
| JP2542097B2 (ja) * | 1990-01-16 | 1996-10-09 | パイオニア株式会社 | クロック生成用ｐｌｌ回路を含む読取線速度可変型ディスク記録情報再生装置 |
| JPH0472909A (ja) * | 1990-07-13 | 1992-03-06 | Sony Corp | オーディオ信号の量子化誤差低減装置 |
| KR100312664B1 (ko) * | 1991-03-29 | 2002-12-26 | 소니 가부시끼 가이샤 | 디지탈신호부호화방법 |
| DE69232251T2 (de) * | 1991-08-02 | 2002-07-18 | Sony Corp | Digitaler Kodierer mit dynamischer Quantisierungsbitverteilung |
| JP3134455B2 (ja) * | 1992-01-29 | 2001-02-13 | ソニー株式会社 | 高能率符号化装置及び方法 |
-
1992
- 1992-05-07 JP JP14110392A patent/JP3278900B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1993
- 1993-04-28 DE DE69325312T patent/DE69325312T2/de not_active Expired - Fee Related
- 1993-04-28 EP EP93303331A patent/EP0570131B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1993-05-03 US US08/056,193 patent/US5553193A/en not_active Expired - Fee Related
- 1993-05-04 KR KR1019930007622A patent/KR100397690B1/ko not_active IP Right Cessation
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1995014990A1 (fr) * | 1993-11-29 | 1995-06-01 | Sony Corporation | Procede et appareil de codage/decodage d'un signal et support d'enregistrement |
| AU672729B2 (en) * | 1993-11-29 | 1996-10-10 | Sony Corporation | Method and device for encoding signal, method and device for decoding signal and recording medium |
| US5778339A (en) * | 1993-11-29 | 1998-07-07 | Sony Corporation | Signal encoding method, signal encoding apparatus, signal decoding method, signal decoding apparatus, and recording medium |
| JPH0836399A (ja) * | 1994-07-21 | 1996-02-06 | Sony Corp | オーディオ符号化データの処理装置 |
| US6449596B1 (en) | 1996-02-08 | 2002-09-10 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Wideband audio signal encoding apparatus that divides wide band audio data into a number of sub-bands of numbers of bits for quantization based on noise floor information |
| JPWO2006075563A1 (ja) * | 2005-01-11 | 2008-08-07 | 日本電気株式会社 | オーディオ符号化装置、オーディオ符号化方法およびオーディオ符号化プログラム |
| US8082156B2 (en) | 2005-01-11 | 2011-12-20 | Nec Corporation | Audio encoding device, audio encoding method, and audio encoding program for encoding a wide-band audio signal |
| JP5224017B2 (ja) * | 2005-01-11 | 2013-07-03 | 日本電気株式会社 | オーディオ符号化装置、オーディオ符号化方法およびオーディオ符号化プログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR100397690B1 (ko) | 2003-11-17 |
| EP0570131A1 (en) | 1993-11-18 |
| DE69325312D1 (de) | 1999-07-22 |
| KR930024306A (ko) | 1993-12-22 |
| EP0570131B1 (en) | 1999-06-16 |
| US5553193A (en) | 1996-09-03 |
| JP3278900B2 (ja) | 2002-04-30 |
| DE69325312T2 (de) | 1999-12-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3278900B2 (ja) | データ符号化装置及び方法 | |
| JP3134455B2 (ja) | 高能率符号化装置及び方法 | |
| JP3404837B2 (ja) | 多層符号化装置 | |
| JP3153933B2 (ja) | データ符号化装置及び方法並びにデータ復号化装置及び方法 | |
| JP3178026B2 (ja) | ディジタル信号符号化装置及び復号化装置 | |
| KR100550504B1 (ko) | 디지탈 신호 처리 방법, 디지탈 신호 처리 장치, 디지탈신호 기록 방법, 디지탈 신호 기록 장치, 기록 매체,디지탈 신호 전송 방법, 및 디지탈 신호 전송 장치 | |
| US5737718A (en) | Method, apparatus and recording medium for a coder with a spectral-shape-adaptive subband configuration | |
| JPH08190764A (ja) | ディジタル信号処理方法、ディジタル信号処理装置及び記録媒体 | |
| WO1995013660A1 (fr) | Appareil de quantification, procede de quantification, codeur a haute efficacite, procede de codage a haute efficacite, decodeur, supports d'enregistrement et de codage a haute efficacite | |
| WO1995002925A1 (fr) | Procede et dispositif de codage a haute efficacite, procede et dispositif de decodage a haute efficacite, systeme de codage/decodage et support d'enregistrement a haute efficacite | |
| KR100556505B1 (ko) | 재생 및 기록 장치, 디코딩 장치, 기록 장치, 재생 및 기록 방법, 디코딩 방법, 및 기록 방법 | |
| JP3557674B2 (ja) | 高能率符号化方法及び装置 | |
| JP3189401B2 (ja) | 音声データ符号化方法及び音声データ符号化装置 | |
| JPH0846517A (ja) | 高能率符号化及び復号化システム | |
| JP3879250B2 (ja) | エンコード方法、デコード方法、エンコード装置、デコード装置、ディジタル信号記録方法、ディジタル信号記録装置、記録媒体、ディジタル信号送信方法及びディジタル信号送信装置 | |
| JP3291948B2 (ja) | 高能率符号化方法及び装置、並びに伝送媒体 | |
| JP3879249B2 (ja) | エンコード方法、デコード方法、エンコード装置、デコード装置、ディジタル信号記録方法、ディジタル信号記録装置、記録媒体、ディジタル信号送信方法及びディジタル信号送信装置 | |
| JP3318824B2 (ja) | デジタル信号符号化処理方法、デジタル信号符号化処理装置、デジタル信号記録方法、デジタル信号記録装置、記録媒体、デジタル信号伝送方法及びデジタル信号伝送装置 | |
| JPH06324093A (ja) | オーディオ信号のスペクトル表示装置 | |
| JP3134384B2 (ja) | 符号化装置及び方法 | |
| JP3200886B2 (ja) | オーディオ信号処理方法 | |
| KR100351772B1 (ko) | 디지털부호화장치,디지털기록신호도출장치및디지털신호데이터도출방법 | |
| JP3141853B2 (ja) | オーディオ信号処理方法 | |
| JPH08167247A (ja) | 高能率符号化方法及び装置、並びに伝送媒体 | |
| JPH07181996A (ja) | 情報処理方法、情報処理装置、及びメディア |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20020122 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |