JPH0590974A - 前反響処理方法およびその装置 - Google Patents

前反響処理方法およびその装置

Info

Publication number
JPH0590974A
JPH0590974A JP4071461A JP7146192A JPH0590974A JP H0590974 A JPH0590974 A JP H0590974A JP 4071461 A JP4071461 A JP 4071461A JP 7146192 A JP7146192 A JP 7146192A JP H0590974 A JPH0590974 A JP H0590974A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
sample
noise
signal
energy
block
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.)
Withdrawn
Application number
JP4071461A
Other languages
English (en)
Inventor
Yannick Mahieux
ヤニツク・マイユー
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
CENTRE NAT ETD TELECOMM
Orange SA
France Telecom R&D SA
Original Assignee
CENTRE NAT ETD TELECOMM
France Telecom SA
Centre National dEtudes des Telecommunications CNET
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by CENTRE NAT ETD TELECOMM, France Telecom SA, Centre National dEtudes des Telecommunications CNET filed Critical CENTRE NAT ETD TELECOMM
Publication of JPH0590974A publication Critical patent/JPH0590974A/ja
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
    • H03H17/00—Networks using digital techniques
    • H03H17/02—Frequency selective networks
    • H03H17/0248—Filters characterised by a particular frequency response or filtering method
    • H03H17/0255—Filters based on statistics
    • H03H17/0257—KALMAN filters
    • 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

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
  • Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)
  • Digital Transmission Methods That Use Modulated Carrier Waves (AREA)
  • Reduction Or Emphasis Of Bandwidth Of Signals (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【目的】 ＭＤＣＴ変換によって符号化された音響信号
に存在する前反響を実質的に抑圧し、ＭＤＣＴ変換によ
って符号化された音響信号の内、励振前後に信号レベル
の修正を加えることなく原信号を完全に復元する。 【構成】 本発明の前反響処理方法は、連続するＮ個の
サンプルからなり、各ブロックに重み付け窓が形成され
た音響信号ｘ（ｎ）を、周波数変換により符号化して変
換係数ｙ（ｋ）を発生するステップと、この変換係数ｙ
（ｋ）を復号化するステップと、変換係数ｙ（ｋ）を符
号化する際に音響信号ｘ（ｎ）に付加される前反響を、
音響信号ｘ（ｎ）の振幅変化となる遷移状態の有無に応
じて施されるカルマンフィルタリングで抑制するステッ
プとからなる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ＭＤＣＴ変換（修正デ
ィスクリートコサイン変換）等の周波数変換により符号
化されたオーディオ・ディジタル信号（音響信号）に存
在する前反響を抑圧する前反響処理方法およびその装置
に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、ディジタル化された音響信号の伝
送および記憶等の処理には、増加しつつあるスループッ
ト要求に対処するため、各種の符号化技術が用いられて
いる。ディジタル化された音響信号を周波数変換によっ
て符号化する技術の１つとして、ＭＤＣＴと呼ばれる修
正ディスクリート・コサイン変換が知られている。この
修正デスクリート・コサイン変換によれば、原信号の品
質を実質的に保つ一方、そのデータスループットが減少
する。
【０００３】図１０は、このような符号化器の構成の一
例を示すブロック図である。この図に示すように、連続
するサンプルｘ（ｎ）は、時間信号に基づきＮ個のサン
プルからなる複数のブロックに分割することにより、変
換による符号化が実行される。これら各ブロックでは、
サンプル０〜（Ｎ−１）間に図示される窓ブロックｍの
ような、振幅に対して適用される「重み付け窓」を有す
る。この「窓」は、Ｎ／２サンプル毎にオーバーラップ
して繰り返されており、時間／周波数変換がこうして重
み付けされたブロックに適用される。この変換では、符
号化された１組の係数ｙ（ｋ）が得られ、スループット
が減少した形で出力される。いっぽう、復号化において
は、逆変換が係数ｙ’（ｋ）に適用され、これにより、
処理時間と伝送時間とでなされる符号化／復号化がリア
ルタイムで行われ、原サンプルｘ’（ｎ）が再生され
る。
【０００４】上述したＭＣＤＴのような周波数変換を行
う幾つかのタイプでは、データ圧縮により大きなスルー
プットを達成することが可能である。なお、この周波数
変換を行うタイプの処理の詳細については、たとえば、
Jonstonによって著された「Transfer Coding of Audio
Signals Using Perceptual Noise Criteria, IEEE Jour
nal on selected Areas in Communications, Vol.6, N
o.2, Februry 1988, pp.314-323」や、Princen & Bradl
eyによって著された「Adaptive Transform Coding inco
rporating Time Domain Aliasing Cancellation, Speec
h Communication, December 1987」を参照されたい。
【０００５】周波数変換符号化装置では、係数のディジ
タル化の結果に基づく符号化ノイズがサンプルブロック
期間中にわたって均一に分布される。このサンプルブロ
ックに、図１１に示すような突然変化する励振波形（非
停滞部）が含まれる場合、この非停滞部以前の信号周波
数スペクトラム、すなわち、周波数変換後の振幅係数ｙ
（ｋ）を見ると、殆どフラットな特性となっている。
【０００６】さらに、上記Jonstonによって著された文
献によれば、符号化アルゴリズムは、一般に、ノイズの
スペクトラム形状を定め、上記非停滞部に遷移する初期
波形を含むブロックでは、ノイズスペクトラムは殆ど平
坦となり、しかもそのブロック期間中のレベルは一定と
なる。したがって、励振波形に先立つ部分のノイズスペ
クトラムは、その励振波形部分のスペクトラムより大き
くなる。たとえば、図１１に示す振動励起音の原信号ｘ
（ｎ）を周波数変換による符号化を施し、これを復号化
した逆変換信号ｘ’（ｎ）は、図１２に示すように変化
する。すなわち、図１１は振動励起音を３２ＫＨｚでサ
ンプリングした原信号ｘ（ｋ）であり、これを符号化／
復号化することで、逆変換信号ｘ’（ｋ）に「前反響」
と呼ばれる大きな信号劣化となるノイズが現れる。ここ
で、図１２に示す逆変換信号ｘ’（ｋ）は、６４Ｋビッ
ト／ｓでＭＤＣＴ変換符号化されたものを復号化したも
のである。
【０００７】さらに、ＭＤＣＴ変換を用いる符号化シス
テムでは、Ｎ／２サンプル毎に重なる窓が存在するため
に上記の「前反響」の影響が現れる。そして、こうした
前反響現象を除去、あるいは低減するためにこれまで各
種の処理手法が提案されている。この前反響現象を除去
あるいは低減する技術については、Schroderによって著
された「Stereo Coding with CD quality, Internation
al Conferenceon Consumer Electronics, Chicago, 198
7」や、Sugiyamaによって著された「AdaptiveTransform
Coding with an adaptive Block Size, ICASSP 1990,
pp.1093-1096」を参照されたい。
【０００８】上記文献に開示された手法によれば、励振
によって生成される遷移前後のノイズレベル変動を抑え
るため、スケールファクタが変換前のサンプルブロック
に適用される。復号化時に適用される逆スケールファク
タは、低エネルギー領域におけるノイズレベルを低減さ
せるために用いられ、これは前述した「前反響」現象に
対応するノイズレベルを抑圧する。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うなスケールファクタを適用する手法は、前述したＭＤ
ＣＴ変換に用いることができない。これは、スケールフ
ァクタが存在することで符号化の際に欠落が生じてしま
い、結果的に原信号を完全に復元することができなくな
るからである。
【００１０】したがって、本発明は、上述した事情に鑑
みてなされたもので、ＭＤＣＴ変換によって符号化され
た音響信号に存在する前反響を実質的に抑圧できる前反
響処理方法およびその装置を提供することを目的として
いる。
【００１１】さらに、本発明は、ＭＤＣＴ変換によって
符号化された音響信号の内、励振前後に信号レベルの修
正を加えることなく原信号を完全に復元することができ
る前反響処理方法およびその装置を提供することも目的
としている。
【００１２】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の前反響処
理方法は、連続するＮ個のサンプルからなり、各ブロッ
クに重み付け窓が形成された音響信号ｘ（ｎ）を、周波
数変換により符号化して変換係数ｙ（ｋ）を発生するス
テップと、この変換係数ｙ（ｋ）を復号化するステップ
と、前記変換係数ｙ（ｋ）を符号化する際に前記音響信
号ｘ（ｎ）に付加される前反響を、前記音響信号ｘ
（ｎ）の振幅変化となる遷移状態の有無に応じて施され
るカルマンフィルタリングで抑制するステップとを具備
することを特徴としている。
【００１３】請求項２記載の前反響処理方法は、請求項
１記載の前反響処理方法において、前記カルマンフィル
タリングは、ａ１およびａ２をフィルタの予測係数と
し、ｗ（ｎ）を階数ｎのサンプルｘ（ｎ）に対応する改
善されるノイズ振幅としたときの次数２の回帰型として
定義される以下に示す状態方程式、 ｘ（ｎ）＝ａ１・ｘ（ｎ−１）＋ａ２・ｘ（ｎ−２）＋ｗ（ｎ） ｂ（ｎ）を前記サンプルｘ（ｎ）に対して付加される前
反響の符号化ノイズ振幅とし、ｘ’（ｎ）をノイズを含
んだ復号化された信号の階数ｎのサンプルとしたときの
以下に示す観測方程式および、 ｘ’（ｎ）＝ｘ（ｎ）＋ｂ（ｎ） Ｋ１およびＫ２をそれぞれ以下に示す関係式を満足する
フィルタゲイン値とし、以下に示す関係式の係数Ｐ１
（１）をカルマン・フィルタの予測誤差行列とし、以下
に示す関係式のσ2ｂ（ｎ）を符号化ノイズエネルギー
としたときの Ｋ１＝Ｐ１（１）／（Ｐ１（１）＋σ2ｂ（ｎ） 以下に示す関係式によって与えられる、フィルタされ、
復号化された信号の階数ｎのサンプルに基づくものであ
って、 ｘｒ（ｎ）＝ａ１・（１−Ｋ１）・ｘｒ（ｎ−１）＋ａ２・（１−Ｋ１） ・ｘｒ（ｎ−２）＋Ｋ１・ｘ’（ｎ） 原信号のサンプルｘ（ｎ）のエネルギーパラメータσ2
ｘ（ｎ）と、少なくとも現時点で決定される階数（Ｎ−
ｑ）のブロックのサンプルｘ（Ｎ−ｑ）に存在する遷移
状態とを決定し、前記エネルギーパラメータσ2ｘ
（ｎ）および遷移状態の有無を表わすパラメータの値を
復号化レベルで伝送する符号化手順と、先立つブロック
のサンプルから求まる予測係数ａ１，ａ２を見積り、処
理対象とされる階数ｎのサンプルに対するノイズσ2ｗ
（ｎ）と、符号化ノイズエネルギーσ2ｂ（ｎ）とを評
価して、フィルタされ、復号化されて前反響が実質的に
抑圧された信号を再構成するために、ノイズを含んだ復
号化された信号ｘ’（ｎ）の適応性のあるフィルタリン
グを復号化段階において確実にする復号化手順とを具備
することを特徴としている。
【００１４】請求項３記載の前反響処理装置は、Ｎ個の
サンプルブロックから構成され、サンプルｘ（ｎ）で表
わされる音響信号を順次読取る読取り手段と、前記サン
プルブロックを周波数変換し、該サンプルブロックに対
応する変換係数ｙ（ｋ）を発生する変換手段と、前記変
換係数ｙ（ｋ）を量子化すると共に、符号化した符号化
係数を所定の伝送路に送出する符号化手段とが直列接続
されてなる符号化器と、前記伝送路を介して供給される
前記符号化係数を復号し、前記変換係数ｙ（ｋ）を発生
する復号化手段と、この復号された変換係数ｙ（ｋ）に
逆周波数変換を施し、復号化によりノイズが付与された
信号ｘ’（ｎ）を発生する逆変換手段とが直列接続され
てなる復号化器とを備える装置であって、前記符号化器
は、階数Ｎ−ｑで識別され、処理対象となる現在ブロッ
クの遷移状態の有無を検出する検出手段と、原信号の連
続するサンプル集団あるいは前記サンプルｘ（ｎ）から
エネルギーパラメータσ2ｘ（ｎ）を抽出して出力する
抽出手段と、この抽出手段から供給されるエネルギーパ
ラメータσ2ｘ（ｎ）を符号化すると共に、処理対象と
なる前記サンプルブロックにおける遷移状態の有無を表
わす信号ｔを発生するパラメータ符号化手段とを具備
し、前記復号化器は、前記パラメータ符号化手段から供
給され、符号化されたエネルギーパラメータσ2ｘ
（ｎ）を復元する復元手段と、前ブロックのサンプルｘ
（ｎ）からフィルタリングパラメータａ１，ａ２を抽出
すると共に、改善ノイズσ2ｗ（ｎ）のエネルギーおよ
び処理対象となる前記サンプルブロックに付与される符
号化ノイズσ2ｂ（ｎ）のエネルギーを評価する抽出評
価手段と、前記フィルタリングパラメータａ１，ａ２
と、前記符号化ノイズσ2ｂ（ｎ）およびノイズσ2ｗ
（ｎ）とに応じて前記信号ｘ’（ｎ）をフィルタリング
し、復号化信号ｘｒ（ｎ）を出力するカルマンフィルタ
リング手段とを具備することを特徴としている。
【００１５】請求項４記載の前反響処理装置は、請求項
３記載の前反響処理装置において、前記フィルタされ、
復号化された信号ｘｒ（ｎ）が第１の入力端から供給さ
れ、逆変換モジュールから出力されたノイズを含んだ復
号化された信号ｘ’（ｎ）が第２の入力端から供給さ
れ、処理対象とされるブロック内に前反響がある否かを
示す前記信号ｔがスイッチング制御入力端から供給され
る切換手段を具備することを特徴としている。
【００１６】請求項５記載の前反響処理装置は、請求項
３記載の前反響処理装置において、前記抽出手段は、Ｎ
個のサンプルのそれぞれのブロックを連続するサンプル
の決定された数のサブブロックに分割する分割手段と、
原信号の、１つのサンプルあるいは、複数のサンプルか
らなる１つのグループのエネルギーパラメータσ2ｘ
（ｊ）を計算する計算手段とを具備することを特徴とし
ている。
【００１７】請求項６記載の前反響処理装置は、請求項
３記載の前反響処理装置において、前記符号化手段は、
前記エネルギーパラメータを入力して符号ワードを出力
する均一量子化手段と、ハフマン符号化手段とを具備す
ることを特徴としている。
【００１８】請求項７記載の前反響処理装置は、請求項
３記載の前反響処理装置において、前記抽出・評価手段
は、デコードされ、ノイズを含んだ信号のサンプルｘ’
（ｎ）を平行して入力する入力ポートを備え、前記入力
ポートは、処理対象とされる階数ｎのサンプルについて
フィルタリングパラメータａ１，ａ２および改善ノイズ
エネルギーσ2ｗ（ｎ）の変化を計算する第１のパス
と、符号化ノイズエネルギーσ2ｂ（ｎ）を計算するの
第２のパスとを備え、前記フィルタリングパラメータａ
１，ａ２並びに前記改善ノイズエネルギーσ2ｗ（ｎ）
および前記符号化ノイズエネルギーσ2ｂ（ｎ）を前記
カルマンフィルタリング手段に供給するを具備すること
を特徴としている。
【００１９】請求項８記載の前反響処理装置は、請求項
７記載の前反響処理装置において、前記第１のパスは、
前記逆変換手段から供給されたノイズを含んだサンプル
ｘ’（ｎ）を入力するサンプルメモリと、予測係数ａ
ｉ，ａ１，ａ２および予測利得Ｇpを計算する第１の計
算手段と、伝送されたサンプルのエネルギーパラメータ
σ2ｘ’（ｎ）の再構成された値と、前記予測利得Ｇpと
を入力して、以下に示す関係式に基づいて改善ノイズエ
ネルギーσ2ｗ（ｎ）の変化を計算する第２の計算手段
と σ2ｗ（ｎ）＝σｘ2（ｎ）／Ｇp が縦続接続されていることを特徴としている。
【００２０】請求項９記載の前反響処理装置は、請求項
７記載の前反響処理装置において、前記第２のパスは、
αを０から１までの値をとる定数としたときの以下に示
す回帰型の関係式に基づいて、ノイズを含んだサンプル
ｘ’（ｎ）のエネルギーパラメータσ2ｘ’（ｎ）を計
算する第１の計算手段と、 σ2ｘ’（ｎ）＝α・σ2ｘ’（ｎ−１）＋（１−α）・ｘ’2（ｎ） 以下に示す関係式に基づいて、サンプルに対して符号化
ノイズエネルギーσ2ｂ（ｎ）を計算する第２の計算手
段と σ2ｂ（ｎ）＝σ2ｘ’（ｎ）−σ2ｘ（ｎ） が縦続接続されていることを特徴としている。
【００２１】
【作用】この発明によれば、連続するＮ個のサンプルか
らなり、各ブロックに重み付け窓が形成された音響信号
ｘ（ｎ）を周波数変換により符号化して変換係数ｙ
（ｋ）を発生し、この後の変換係数ｙ（ｋ）が復号化さ
れる過程において、前記変換係数ｙ（ｋ）を符号化する
際に前記音響信号ｘ（ｎ）に付加される前反響が、前記
音響信号ｘ（ｎ）の振幅変化となる遷移状態の有無に応
じて施されるカルマンフィルタリングによって抑制され
る。
【００２２】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例につい
て説明する。図１は本発明による一実施例の構成を示す
ブロック図である。この図に示す構成は、ＭＤＣＴ変換
によって非制限方式で符号化される音響信号に生じる前
反響を処理する機能を図示したものであるが、これと異
なる他の周波数変換においても適用可能である。
【００２３】この図に示す前反響処理方法は、音響信号
ｘ（ｎ）を符号化する段階を含む。すなわち、ｘ（ｎ）
で示されるＮ個連続するサンプルが所定の手順を介して
順次読み込まれる。次いで、この読み込まれたサンプル
ｘ（ｎ）に対し、図１０に示した従来例と同様にして重
み付け窓が形成される。次に、ＭＤＣＴ変換が施され
る。この変換では、変換係数ｙ（ｋ）が生成される。そ
して、ＭＤＣＴ変換によって生成された変換係数ｙ
（ｋ）は、符号化処理Ｈが施される。ここでは、符号化
された変換係数Ｃｙ（ｋ）を次段の復号化処理へ出力す
る。
【００２４】この図に示す変換係数ｙ（ｋ）の符号化
は、適正な符号化レベルＨ-1で行われる。これを詳細に
言えば、後述するように、復号化されてノイズ成分を含
む信号の階数ｎのサンプルｘ’（ｎ）を得るため、変換
係数ｙ（ｋ）にＭＤＣＴ-1で示される逆変換手順が施さ
れる。この逆変換手順においては、ノイズ成分を含む信
号の階数ｎのサンプルｘ’（ｎ）に対して最適フィルタ
リングを施す。最適フィルタリングは、音響信号の振幅
にレベル変化する遷移状態が存在する時に行われ、符号
化時に付加される量子化ノイズを減少させる。すなわ
ち、符号化された音響信号のレベルに応じて生じる前反
響は、変換係数ｙ（ｋ）の量子化に起因して付加的なノ
イズｂ（ｎ）が誘発される。そして、このノイズｂ
（ｎ）は、原信号を劣化させるものであり、音響信号の
遷移状態において生成される。
【００２５】この前反響という現象を抑圧することが本
発明の主題であり、復号化された音響信号に最適フィル
タリングを施すことでこれを達成するようにしている。
図１に示す前反響処理方法においては、まず、符号化す
る段階で反響信号の遷移状態を判定する手順を備える。
この遷移状態判定は、現在のブロックの状態を勘案して
遷移状態を検出するものである。たとえば、現在のブロ
ックが遷移状態にあるか否かを変数ｔで表わす。さら
に、ここでは非制限方式により現在のブロックにおける
遷移位置を分離することが可能になる。これは、遷移状
態が最初に起こるサンプルを横座標Ｍで表示するという
事実に基づく。
【００２６】次に、遷移状態を判定する段階では、上述
したサンプルｘ（ｎ）の各々に対するエネルギーパラメ
ータを評価する。このエネルギーパラメータは、音響信
号の各サンプルｘ（ｎ）毎に対応してσ2（ｎ）で表現
される。図示された各パラメータｔ，Ｃ，Ｍ，Ｃσ
2は、遷移状態の判定に伴って組として生成される。す
なわち、パラメータｔは遷移状態の有無を表わし、パラ
メータＣ，Ｍは符号化されたブロックの内、遷移状態に
あるブロックの横座標を表わす。また、パラメータＣσ
2は、符号化された音響信号の各サンプルｘ（ｎ）毎の
エネルギーを表わすものである。これらパラメータのセ
ットは、Ｃｐとして記述され、前述した符号化変換係数
Ｃｙ（ｋ）と共に、次段の復号化手順へ供給される。な
お、この前反響処理方法において有利な点は、付加され
るノイズが非固定的なことにある。実際、付加されるノ
イズのエネルギーは、サンプルの開始ブロックより遷移
状態が存在するブロックｎに近付く程大きくなる。
【００２７】本発明による前反響処理方法においては、
最適フィルタリングに周知のカルマン・フィルタリング
を適用している。カルマン・フィルタリングは、後述す
るように、前反響現象を抑圧するため、復号化する際に
使用される。以下では、音響信号のフィルタリングに適
用されるカルマン・フィルタをモデリングした状態方程
式と観測方程式とを示す。
【００２８】状態モデルは、前反射の影響を受け、ノイ
ズ成分を有する復号化信号ｘ’（ｎ）で記述される観測
方程式と、これに対応する原信号ｘ（ｎ）とで表わされ
る。状態方程式は、ｐ次の自動回帰で定義することがで
きる。このｐ値は、演算量の制限と音響信号ｘ（ｎ）の
サンプルを十分正確にモデリングすることとの関係を折
衷させるように選択する必要がある。この場合、リアル
タイム演算処理に適合させるようにすることも要求され
る。なお、自動回帰の詳細については、Jayant& Nollに
よって著された「Digital Coding of Waveforms, Prent
ice Hall Signal Processing series, 1984」を参照さ
れたい。
【００２９】フィルタリングに対応する行列方程式は、
以下の関係で与えられる。 ｘ（ｎ）＝Ａ・ｘ（ｎ−１）＋ｗ（ｎ） ｘ’（ｎ）＝Ｃ・ｘ（ｎ）＋ｂ（ｎ） ここで、ｘ（ｎ），Ｃ，Ａは、それぞれ次式で表わすこ
とができる。なお、上記式におけるｘ’（ｎ）およびｂ
（ｎ）は、スカラ量である。
【数１】
【数２】
【数３】
【００３０】フィルタの一般式は、次のように表わすこ
とができる。 評価関数：ｘｒ（ｎ）＝Ａ・ｘｒ（ｎ−１）＋Ｋ（ｎ）
（ｘ’（ｎ）−Ｃ・Ａ・ｘｒ（ｎ−１）） ゲイン計算式：Ｋ（ｎ）＝Ｐｌ（ｎ）・ＣT・〔Ｃ・Ｐ
ｌ（ｎ）・ＣT＋σｂ2（ｎ）〕-1 予測誤差行列：Ｐｌ（ｎ）＝Ａ・Ｐ（ｎ−１）・ＡT＋
Ｑ（ｎ） ここで、上記Ｑ（ｎ）は次式で表わされる。
【数４】 また、評価誤差行列：Ｐ（ｎ）＝Ｐｌ（ｎ）−Ｋ（ｎ）
・Ｃ・Ｐｌ（ｎ）となる。ここで、この実施例において
用いられる非制限方式では、たとえば、上述した次数ｐ
を「２」としている。
【００３１】このような条件下における次数２の状態方
程式は、以下のように定義される。 ｘ（ｎ）＝ａ１・ｘ（ｎ−１）＋ａ２・ｘ（ｎ−２）＋ｗ（ｎ） …（１） 上記（１）式において、ａ１，ａ２はフィルタの予測係
数を示し、ｗ（ｎ）は階数ｎ下のサンプルｘ（ｎ）に対
応する改善されるノイズ振幅を示している。さらに、観
測方程式は、（２）式のようにスカラで表現できる。 ｘ’（ｎ）＝ｘ（ｎ）＋ｂ（ｎ） …（２） 上記（２）式において、ｘ（ｎ）はオリジナルの音響信
号であり、次数ｎでサンプリングされるものである。ｂ
（ｎ）はこのサンプルに対して付加される前反響（符号
化）ノイズ振幅を表わす。ｘ’（ｎ）は、復号されたノ
イズ成分を有する信号の階数ｎのサンプルを表わしてい
る。これは、図４に示す逆ＭＤＣＴ変換後の出力に相当
するものである。
【００３２】カルマン・フィルタリング方程式およびそ
のモデリングに関しては公知のものであり、このカルマ
ン・フィルタによって最適フィルタリングが施された復
号信号は、以下の関係にある。 ｘｒ（ｎ）＝ａ１・（１−Ｋ１）・ｘｒ（ｎ−１）＋ａ２・（１−Ｋ１）・ｘｒ （ｎ−２）＋Ｋ１・ｘ’（ｎ） …（３） ｘｒ（ｎ−１）＝ｘｒ（ｎ−１）＋Ｋ２（ｘ’（ｎ）−（ａ１・ｘｒ（ｎ−１） ＋ａ２・ｘｒ（ｎ−２）） 上記（３）式において、Ｋ１，Ｋ２はフィルタゲインで
あり、（４）および（５）式の関係を満たすものであ
る。 Ｋ１＝Ｐ１（１）／（Ｐ１（１）＋σ2ｂ（ｎ） …（４） Ｋ２＝Ｐ１（３）／（Ｐ１（１）＋σ2ｂ（ｎ） …（５） ここで、係数Ｐ１（１）およびＰ１（３）は、カルマン
・フィルタの評価誤差行列および予測誤差行列から与え
られるものである。
【００３３】予測誤差行列は、（６）〜（９）式の関係
にある。 Ｐ１（１）＝ａ１2・Ｐ（１）＋ａ１ａ２（Ｐ（２）＋Ｐ（３）） ＋ａ２2・Ｐ（４）＋σｗ2（ｎ） …（６） Ｐ１（２）＝ａ１・Ｐ（１）＋ａ２・Ｐ（３） …（７） Ｐ１（３）＝ａ１・Ｐ（１）＋ａ２・Ｐ（２） …（８） Ｐ１（４）＝Ｐ（１） …（９）
【００３４】さらに、評価誤差行列は、（１０）〜（１
３）式の関係にある。 Ｐ（１）＝（１−Ｋ１）・Ｐ１（１） …（１０） Ｐ（２）＝（１−Ｋ１）・Ｐ１（２） …（１１） Ｐ（３）＝Ｐ１（３）−Ｋ２・Ｐ１（１） …（１２） Ｐ（４）＝Ｐ１（４）−Ｋ２・Ｐ１（２） …（１３）
【００３５】上記各式は、それぞれ階数ｎに対して計算
される。この階数ｎは、処理対象となるブロックに存在
する値である。処理対象となるブロックとは、０〜（Ｍ
−１）の指数で示されるブロックである。ここで、指数
（Ｍ−１）とは、遷移状態にある指数Ｍのサンプルに先
立つサンプルを表わしている。サンプルの振幅変化は、
例えば４以上である。ＭＤＣＴ変換によって符号化され
た場合にあっては、２つのブロックが重なるようにして
いるため、遷移状態が２つのオーバラッピングブロック
として現れる。
【００３６】上記関係におけるσ2ｂ（ｎ）は、符号化
により生じるノイズのエネルギーを示し、また、σ2ｗ
（ｎ）は処理対象となる階数ｎのサンプルｘ（ｎ）に対
する付加される改善ノイズのエネルギーを示す。上述し
た各方程式は、ｂ（ｎ）がｘ（ｎ）に関して独立したホ
ワイトノイズであるという仮定の基で確立され、こうし
た条件は一般に満たされている。実際、遷移状態が現れ
る励振期間中には、ＭＤＣＴ変換により得られる短期間
のスペクトラムが実質的にフラットなものになる。遷移
状態の後に発生するノイズは、信号のエネルギーに大き
く依存するので、ノイズｂ（ｎ）は、励振部分に先立つ
信号ｘ（ｎ）に相関しなくなる。
【００３７】この実施例による前反響処理方法では、図
２に示すように、カルマン・フィルタリングによる最適
フィルタリングがなされている。これは、復号化過程に
おいて実行されるものであり、原信号のサンプルｘ
（ｎ）のエネルギーパラメータσ2 ｘ（ｎ）と、少なく
とも現時点で決定される階数（Ｎ−ｑ）のブロックのサ
ンプルｘ（Ｎ−ｑ）に存在する遷移状態とに基づきフィ
ルタリング処理がなされる。なお、ここで言う階数（Ｎ
−ｑ）は、前述の指数Ｍに相当する。つまり、（１４）
式の関係にある。 Ｎ−ｑ＝Ｍ …（１４）
【００３８】この前反響処理方法は、前述したように、
遷移状態の有無を表わすパラメータｔと上記エネルギー
パラメータσ2ｘ（ｎ）とのレベル値を復号化する手順
を備える。また、復号化過程においてフィルタリングパ
ラメータが見積もられる。このフィルタリングパラメー
タとは、前述した関係から与えられるものであって、ブ
ロック（ｂ−１）に先立つサンプルから求まる予測係数
ａ１，ａ２である。さらに、処理対象とされる階数ｎの
サンプルに対するノイズσ2ｗ（ｎ）と、符号化により
生じるノイズエネルギーσ2ｂ（ｎ）とが評価される。
こうしたことは、復号化段階における前反響を実質的に
抑圧する。すなわち、カルマン・フィルタリングによっ
て復号化された信号ｘ’（ｎ）からノイズを除去するも
のである。
【００３９】復号化の後に得られる信号Ｓは、（１５）
式の関係で与えられる。すなわち、 Ｓ＝ｔ・ｘｒ（ｎ）＋ｔ’・ｘ’（ｎ） …（１５） ここで、パラメータｔは処理対象となるブロックに遷移
状態が存在するか否かを表わすものであり、「０」また
は「１」になる。
【００４０】以上のように、本発明による前反響処理方
法では、効率的に処理されるよう、フィルタリングに要
求される各種のパラメータが復号段階で見積もられるよ
うになっている。また、原信号となる音響信号ｘ（ｎ）
のパラメータは、符号化の段階で評価される。この符号
化の際に生成されたパラメータは、復号側へ送出され、
最適フィルタリングが施される。
【００４１】次に、図３および図４を参照し、この前反
響処理方法を適用した前反響処理装置について詳述す
る。なお、図３は前反響処理方法を適用した符号化装置
の構成を示すブロック図であり、図４は同処理方法を適
用した復号化装置の構成を示すブロック図である。図３
において、１はモジュール１０、１１，１２が直列接続
してなる符号化器である。モジュール１０は、Ｎ個のサ
ンプルのブロックで形成される音響信号のサンプルｘ
（ｎ）を読み込む。モジュール１１は、取込んだサンプ
ルｘ（ｎ）をＭＤＣＴ変換し、各サンプルブロックに対
応する変換係数ｙ（ｋ）を発生する。モジュール１２
は、この変換係数ｙ（ｋ）を量子化して符号化し、これ
を順次ディジタル伝送チャネルＣＴに出力する。ディジ
タル伝送チャネルＣＴは、通常の伝送路であり、その詳
細については省略する。
【００４２】次に、図４において、２はモジュール２
０，２１が直列接続されてなる復号化器であり、ディジ
タル伝送チャネルＣＴを介して供給される信号を復号化
する。モジュール２０は変換係数ｙ（ｋ）を復号化し、
逆変換モジュール２１は逆ＭＤＣＴ変換 （ＭＤＣ
Ｔ-1）計算する。これらモジュール２０，２１は、復号
化した信号ｘ’（ｎ）にノイズ成分を付加してしまう。
【００４３】次に、再び図３を参照し、符号化装置の構
成について説明を進める。図において、モジュール１３
はブロックに遷移状態が存在するか否かを検出する。こ
こで、検出対象となるブロックは、階数（Ｎ−ｑ）で識
別された現時点のサンプルブロックである。モジュール
１４は、サンプルブロックｘ（ｎ）からエネルギーパラ
メータσ2ｘ（ｎ）を抽出して出力する。エネルギーパ
ラメータσ2ｘ（ｎ）は、原信号の連続する各サンプル
ｘ（ｎ）に対応する。モジュール１５は、モジュール１
４から供給されるエネルギーパラメータσ2ｘ（ｎ）を
符号化して出力する。このモジュール１５は、遷移状態
が存在する旨を表わすパラメータｔに応じてパラメータ
Ｃσ2ｘ（ｎ），ＣおよびＭを生成する。
【００４４】ここで、パラメータＣ，Ｍは符号化された
ブロックの内、遷移状態にあるブロックの横座標を表わ
す。また、パラメータＣσ2は、符号化された音響信号
の各サンプルｘ（ｎ）毎のエネルギーを表わすものであ
る。これらパラメータは１組にされ、図示Ｃｐで表示さ
れる。そして、このセットされたパラメータＣｐが前述
した符号化変換係数Ｃｙ（ｋ）と共に、ディジタル伝送
チャネルＣＴを介して次段の復号化側へ供給される。
【００４５】遷移状態の有無を検出するモジュール１３
では、サンプルブロックに遷移状態が存在する場合、す
なわち、前反響が発生する時には、たとえば、「ｔ＝
１」なるパラメータを発生する。つまり、このモジュー
ル１３は、１ビットで表わされるパラメータｔを復号化
器２側に供給する。さらに、該モジュール１３は、検出
対象であるブロックに遷移状態が存在する時、そのブロ
ック内における遷移状態の位置を横座標Ｍで表現する。
この横座標Ｍで表現される遷移状態の位置は、符号化モ
ジュール１５に供給される。モジュール１５では、たと
えば、ｌｏｇ2（Ｎ） ビットで符号化する。ここで、Ｎ
は、上述したパラメータＣ，Ｍで形成される変換ブロッ
クのサイズを表わす。
【００４６】遷移状態の有無を検出するモジュール１３
においては、信号ｘ（ｎ）の励振波形部分の検出を、た
とえば、４段階のスレッショルド値に基づき波形振幅レ
ベルを比較する。この他の検出態様としては、たとえ
ば、現時点で検出対象となっているブロックにおけるス
ペクトラムと、これ以前のブロックにおけるスペクトラ
ムとを比較して励振波形を予測することも可能である。
【００４７】次に、再び図４を参照し、復号化装置の構
成について説明を加える。この図において、モジュール
２２は伝送チャネルＣＴを介して供給されるエネルギー
パラメータを復元する。すなわち、符号化された遷移状
態アドレスＣ，ＭおよびエネルギーパラメータＣσ2ｘ
（ｎ）を、それぞれ復号化してこれらに対応するパラメ
ータＭ，Ｃσ2ｘ（ｎ）として出力する。このモジュー
ル２２は、復号化段階では未知なパラメータ、すなわ
ち、最適フィルタリングに不可欠なパラメータの復元を
可能にしている。
【００４８】モジュール２３は、処理対象のサンプルブ
ロックに先立つブロックからフィルタリングパラメータ
ａ１，ａ２を抽出するとともに、処理対象となる階数ｎ
のサンプルブロックに基づいて符号化ノイズσ2ｂ
（ｎ）とノイズσ2ｗ（ｎ）とを生成する。なお、上記
フィルタリングパラメータａ１，ａ２は、前述したモジ
ュール２０から供給される量子化された変換係数ｙ’
（ｋ）と、復号化されてノイズ成分が付加された信号
ｘ’（ｎ）とから順次抽出されるものである。
【００４９】モジュール２４は、逆ＭＤＣＴ変換（ＭＤ
ＣＴ-1）を行う逆変換モジュール２１から供給される信
号ｘ’（ｎ）に最適フィルタリングを施すカルマン・フ
ィルタである。このモジュール２４は、制御入力となる
上述のフィルタリングパラメータａ１，ａ２と、モジュ
ール２３から供給される符号化ノイズσ2ｂ（ｎ）およ
びノイズσ2ｗ（ｎ）とを受ける。さらに、該モジュー
ル２４は、モジュール２２から復元された遷移状態アド
レスＭおよびエネルギーパラメータσ2ｘ’（ｎ）を受
ける。そして、このカルマン・フィルタリングモジュー
ル２４は、フィルタリングされた復号化信号ｘｒ（ｎ）
を出力する。
【００５０】制限のない方法および図４に示す本発明の
主題である装置の有利な見地によれば、復号化器２の出
力には、フィルタされ、復号化された信号ｘr（ｎ）が
第１のスイッチング入力から供給され、復号化器２、特
に、逆変換モジュール２１から出力された信号ｘ’
（ｎ）が第２のスイッチング入力から供給される制御ス
イッチ２５に接続されている。制御スイッチ２５は、ス
イッチング制御入力からパラメータｔが供給される。制
御スイッチ２５から出力される信号Ｓは、図２に示され
ている信号Ｓと等しい。
【００５１】次に、図５および図６に、フィルタリング
パラメータａ１およびａ２を抽出し、符号化ノイズエネ
ルギーσ2ｂ（ｎ）および改善ノイズエネルギーσ2ｗ
（ｎ）を評価するフィルタリングパラメータ抽出・ノイ
ズエネルギー評価モジュール２３（以下、単に、モジュ
ール２３という）のより詳細なブロック図を示す。図５
に示すように、モジュール２３は、復号化され、ノイズ
を含んだ信号ｘ’（ｎ）のサンプルを、入力ポート、す
なわち、階数ｎのサンプルについてフィルタリングパラ
メータａ１，ａ２および改善ノイズエネルギーσ2ｗ
（ｎ）を計算するための第１のパスＡ、および符号化ノ
イズエネルギーσ2ｂ（ｎ）を計算するための第２のパ
スＢからパラレルに入力している。そして、フィルタリ
ングパラメータａ１，ａ２、改善ノイズエネルギーσ2
ｗ（ｎ）および符号化ノイズエネルギーσ2ｂ（ｎ）
は、カルマン・フィルタリングモジュール２４に供給さ
れる。
【００５２】図５に示すモジュール２３の構造は、以下
に示す方法で正当化することができる。（１）式によっ
て与えられる状態方程式は、この状態方程式が次数２の
自動回帰型として定義されている場合、予測係数ａｉ、
すなわち、フィルタリングパラメータａ１，ａ２を必要
とする。これらのフィルタリングパラメータａ１，ａ２
は、反対に、ノイズのない信号に基づいて計算されなけ
ればならない。励起遷移変化が現れる前は、信号は変化
しないと仮定すると、フィルタリングパラメータａ１，
ａ２は、上述したブロックの再構成されたサンプルに基
づいて復号化器２のレベルで評価することができる。と
いうのは、これらのサンプルは、前反響現象から影響を
受けていないからである。
【００５３】したがって、フィルタリングパラメータａ
１，ａ２を計算するための第１のパスＡは、逆変換モジ
ュール２１から供給されたノイズを含んだサンプルｘ’
（ｎ）を入力するサンプルメモリ２３０を有している。
復号化器の端末にあるそれぞれのブロックとともに、Ｒ
個の最も遅いサンプルは、サンプルメモリ２３０に記憶
されている。たとえば、ブロックサイズＮが１０２４で
ある場合、サンプル数Ｒを２５６とすることは可能であ
る。これらＲ個のサンプルは、後述する予測係数を計算
するための計算回路２３１に入力される。さらに、第１
のパスＡは、予測係数、正確には、フィルタリングパラ
メータａ１，ａ２と、予測利得Ｇpを計算するための計
算回路２３１を有している。サンプルメモリ２３０に記
憶されているＲ個のサンプルは、次のブロックが前反響
を有するブロックであると検出された場合、すなわち、
パラメータｔが１である場合、計算回路２３１に入力さ
れる。
【００５４】計算回路２３１は、たとえば、レヴィンソ
ン・アルゴリズムを用いて上述したフィルタリングパラ
メータａ１，ａ２を計算するディジタル計算回路から構
成されている。なお、上述したレヴィンソン・アルゴリ
ズムは公知であるので、その説明を省略する。フィルタ
リングパラメータａ１，ａ２、さらに一般的に、予測係
数ａｉは、カルマン・フィルタリングモジュール２４に
入力される。これらの係数は、前反響が継続されても一
定であると仮定されている。
【００５５】さらに、第１のパスＡにおいては、改善ノ
イズエネルギーσ2ｗ（ｎ）の変化を計算する回路２３
２が計算回路２３１と縦続接続されている。この回路２
３２には、再構成モジュール２２から供給される伝送さ
れたサンプルのエネルギーパラメータσ2ｘ’（ｎ）の
再構成された値と、予測利得Ｇpとが供給される。改善
ノイズエネルギーσ2ｗ（ｎ）の変化は、（１６）式に
示す自動回帰型の関係式を満足する。 σ2ｗ（ｎ）＝σｘ2（ｎ）／Ｇp …（１６） この（１６）式において、σｘ2（ｎ）はノイズのない
原信号のエネルギーであり、Ｇpは自動回帰型と関連し
た予測利得である。
【００５６】予測利得Ｇpの計算は、明らかに、計算回
路２３１でフィルタリングパラメータａ１，ａ２、ある
いは、さらに一般的には、予測係数ａｉに基づいて実行
される。ある有用な計算方法がJayant & Nollによって
著された「the work DigitalCoding of waveforms 198
4, Prentice Hall, Signal Processing Series」の２６
３ページに示されている。
【００５７】また、図５に示すように、第２のパスＢ
は、ノイズを含んだサンプルｘ’（ｎ）のエネルギーパ
ラメータσ2ｘ’（ｎ）を計算する計算回路２３３を備
えている。計算回路２３３は、サンプルに対して符号化
ノイズエネルギーσ2ｂ（ｎ）を計算する計算回路２３
５に縦続接続されている。符号化ノイズエネルギーσ2
ｂ（ｎ）は、ノイズのない原信号のエネルギーσｘ
2（ｎ）と、ノイズを含んだサンプルｘ’（ｎ）のエネ
ルギーパラメータσ2ｘ’（ｎ）とから求められる。確
かに、原信号と符号化ノイズｂ（ｎ）との間の完全な相
互関係を仮定すると、符号化ノイズエネルギーσ2ｂ
（ｎ）は、ノイズのない原信号のエネルギーσｘ
2（ｎ）と、ノイズを含んだサンプルｘ’（ｎ）のエネ
ルギーパラメータσ2ｘ’（ｎ）とによって次式に示す
ように表すことができる。 σ2ｘ’（ｎ）＝σ2ｘ（ｎ）＋σ2ｂ（ｎ） …（１７） σ2ｂ（ｎ）＝σ2ｘ’（ｎ）−σ2ｘ（ｎ） …（１８）
【００５８】ノイズのない原信号のエネルギーσｘ
2（ｎ）と、ノイズを含んだサンプルｘ’（ｎ）のエネ
ルギーパラメータσ2ｘ’（ｎ）とは、様々な方法で評
価できることわかるであろう。たとえば、ノイズを含ん
だサンプルｘ’（ｎ）のエネルギーパラメータσ2ｘ’
（ｎ）は、次式に示す回帰方程式を用いて復号化器２の
レベルで計算することができる。 σ2ｘ’（ｎ）＝α・σ2ｘ’（ｎ−１）＋（１−α）・ｘ’2（ｎ）…（１９） この方程式において、αは、０から１までの値をとる定
数であって、たとえば、０．９５である。（１９）式を
計算するために、ノイズを含んだサンプルｘ’（ｎ−
１）の次数（ｎ−１）のサンプルに対応したエネルギー
パラメータσ2ｘ’（ｎ−１）を出力する遅延回路２３
４が計算回路２３３に接続されている。そして、もちろ
ん、計算回路２３３は（１９）式にしたがってノイズを
含んだサンプルｘ’（ｎ）のエネルギーパラメータσ2
ｘ’（ｎ）の現在の値を計算する。
【００５９】ノイズのない原信号のエネルギーσ2ｘ
（ｎ）は、上述したように、符号化器１で計算され、復
号化器２に伝送されて再構成モジュール２２によって供
給される。ノイズのない原信号のエネルギーσ2ｘ
（ｎ）は、前反響の継続の間中ずっと一定であるとみな
すことができ、このことは、１つのサンプルブロック当
たり単一の値を伝送することを可能にする。
【００６０】ところが、たとえば、図１２からわかるよ
うに、励振に先立つ信号、すなわち、遷移の出現は、情
報が与えられなければならない上述したカルマン・フィ
ルタリングモジュール２４が他と比べてかなり大きなエ
ネルギーの変化を含んでいる。この目的のために、図６
に符号化器１のレベルでエネルギーパラメータを抽出す
るエネルギーパラメータ抽出モジュール１４のより詳細
なブロック図を示す。図６に示すように、エネルギーパ
ラメータ抽出モジュール１４は、Ｎ個のサンプルのｂ個
のブロックをそれぞれ、連続したサンプルの決定された
数のサブブロック内に分割する分割モジュール１４０を
備えている。そして、分割モジュール１４０は、次元Ｌ
のサブブロックに分割することを実行する。パラメータ
Ｌの値は、局部的なエネルギーの変化が１つのサブブロ
ック内に位置しうるならば、選択することができる。制
限のない例として、３２ｋＨｚのサンプリング周波数に
対してＬの値は、１２８とすることができる。
【００６１】そして、フィルタリングによる前反響の処
理は、Ｌ個のサンプルの（Ｒ＝Ｅ・〔Ｍ／Ｌ〕）個のサ
ブブロックに対して実行される。ここで、Ｅ〔・〕は、
整数部を示している。遷移に先立つ最も遅い（Ｍ−ｒ・
Ｌ）個のサンプルは、フィルタされえないことがわかる
であろう。確かに、タイム・マスキングの特性のため、
および、充分に小さな値Ｌについては、それらに影響す
るノイズは、聞き取れない。なお、タイム・マスキング
の効果のより詳細な説明については、Zwickerによって
著された「Psycho-acoustique, l'oreille recepteur
d'informationpublished by MASSON, Paris, 1981」を
参照されたい。
【００６２】Ｍ／Ｌ個のサブブロックのそれぞれにおい
て、ノイズのない原信号のエネルギーσ2ｘ（ｎ）は、
（２０）式によって計算される。
【数５】 この式において、ｊは、Ｍ／Ｌ個のサブブロックから構
成される集合のサブブロックの指数を示しており、（０
≦ｊ≦Ｍ／Ｌ−１）である。
【００６３】上述した計算は、上述した分割モジュール
１４０から出力される様々なサブブロックを入力して、
エネルギーパラメータσ2ｘ（ｊ）を計算する計算モジ
ュール１４１によって実行される。エネルギーパラメー
タσ2ｘ（ｊ）の集合〔σ2ｘ（ｊ）〕は、符号化モジュ
ール１５によって符号化された後、複号化器２に伝送さ
れる。
【００６４】図６に示す実施例によれば、上述したエネ
ルギーパラメータの符号化は、たとえば、連続する割合
を量子化することによってこの図に示す実施例に従って
実行される。この目的のために、符号化モジュール１５
は、上述したエネルギーパラメータσ2ｘ（ｊ）が入力
される割算器１５０、均一量子化器１５１およびハフマ
ン符号化器１５２が縦続接続されて構成されている。さ
らに、均一量子化器１５１の出力は、逆量子化器１５３
および１つのサンプルを遅延させるための遅延回路１５
４を介して割算器１５０の１つの入力端に帰還されてい
る。
【００６５】そして、割算器１５０が以下に示す関係式
で表される連続する割合ｅ（ｊ）の値を均一量子化器１
５１に供給する。 ｅ（ｊ）＝σ2ｘ（ｊ）／σ2ｘ（ｊ−１） …（２１） これらの割合は、小さなレベルの量子化器からなる上述
した均一量子化器１５１によって量子化される。そし
て、均一量子化器１５１から出力されるコードワード出
力は、エントロピー符号化、たとえば、ハフマン符号化
器１５２によるハフマン符号化を受ける。しかしなが
ら、ベクトル量子化などの他の技術も用いることができ
る。
【００６６】そして、符号化モジュール１５は、上述し
た伝送チャンネルＣＴによって伝送されるために、コー
ドＣσ2ｘ（ｎ）を出力する。複号化器２、特に、図５
に示すモジュール２３においては、符号化ノイズエネル
ギーσ2ｂ（ｎ）は、（２２）式で与えられる。 σ2ｂ（ｎ）＝σ2ｘ’（ｎ）−σ2ｘ’（ｊ） …（２２） この関係式において、指数ｊおよびｎは、関係式｛ｊ．
Ｌ≦ｎ≦（ｊ＋１）・Ｌ−１｝によって関係づけられて
いる。上述した（２２）式において、特に、σ2ｘ’
（ｊ）が複号化器２に入力されたサブブロックｊの中の
σ2ｘ（ｊ）の量子化バージョンであり、σ2ｘ’（ｎ）
が上述した（１９）式によって評価されることがわかる
であろう。
【００６７】モジュール２３によって供給された（２
３）式を満たすスムーズなノイズの値の評価を可能にす
るために、特に、ｎがｊ・Ｌであるサブブロックのジャ
ンクションにおいて、（１９）式と同じタイプの回帰方
程式が用いられる。 σ2ｂ（ｎ）＝β・σ2ｂ（ｎ−１）＋（１−β）（σ2ｘ’（ｎ）−σ2ｘ’（ｊ ）） ……（２３） この（２３）式において、βは０と１の間の定数であ
り、たとえば、０．８５の値を有する。
【００６８】（２４）式によって与えられる回帰方程式
を初期化した場合の第１の値σ2ｘ（０）は、符号化器
１および複号化器２とに共通な変数に関して符号化され
なければならない。制限のない例として、これは、量子
化された変換係数ｙ’（ｋ）のエネルギー量について評
価された先立つブロックのエネルギーとなりうる。この
ような仮定の下に、比ｅ（０）は、（２４）式を満足す
る。 ｅ（０）＝σ2ｘ（０）／ρ2ｘ …（２４） 上述した（２４）式において、ρ2ｘは（２５）式で表
される。 ρ2ｘ＝Σｙ’2（ｋ） …（２５） （２５）式において、ｙ’2（ｋ）は、上述したブロッ
クの量子化された係数である。確かに、パーセバルの関
係式によれば、符号化ノイズの範囲内において、ρ2ｘ
はσ2ｘに等しい。しかしながら、ＭＤＣＴ変換を用い
た符号化器の場合、パーセバルの関係式は、満たされな
い。しかしながら、この変換の特別な性質のために、ρ
2ｘは、（２６）式によって概算される。 ρ2ｘ＝４・Σｙ’2（ｋ） …（２６）
【００６９】本発明の方法および装置は、前反響を大幅
に削減することができるので、特に顕著な結果を得るこ
とが可能である。図７には、３２ｋＨｚでサンプリング
されたギターの励振の原信号が３２ｍｓｅｃ間継続され
たものが示されている。図７の縦軸は相対的な振幅値が
目盛られており、このことは、固有の伝送のすぐ前のサ
ンプルにおいて、後にスタートする同じブロックのサン
プルと比較して大きな振幅の変化があることを示してい
る。
【００７０】図８には、ＭＤＣＴ変換器によって符号化
され、６４ｋｂ／ｓのスループットで伝送され、しか
も、前反響の処理がなされていない信号の対比が示され
ている。図８から、前反響現象は、非常に明かであり、
前反響ノイズに限っていえば、伝送のすぐ前の同じサン
プルにおいて、ピーク−ピークの振幅は、後にスタート
する同じブロックのサンプルのノイズの振幅の４ないし
５倍であることがわかる。
【００７１】図９には、前反響処理された符号化された
信号が示されており、この図から、前反響ノイズは、図
７とほぼ同様な信号を与えるために、ほとんど消えてい
ることがわかるであろう。もちろん、図７〜図９におい
て、それぞれの軸は、前反響のこのようにして得られた
レベルにおける削減を正しく理解するために、同じ相対
的な単位にしたがって目盛られている。
【００７２】本発明の主題である方法および装置の適応
性のある性質のために、前反響の削減は、どのようなタ
イプの信号に対しても非常に強力である。このことから
品質の改善は、符号化システムにおける遅延が顕著に増
加することなく、特に、符号化器にＭＤＣＴ変換を用い
た場合顕著である。実際に、符号化および複号化の両方
の段階における処理がリアルタイムで実行され、これに
より、ノイズのないサンプルの伝送が伝送および１つの
ブロックの処理時間以内にリアルタイムで実行されるこ
とがわかるであろう。
【００７３】このように、上述した実施例にあっては、
変換係数ｙ（ｋ）を符号化する場合に音響信号ｘ（ｎ）
に付加される前反響が、該音響信号ｘ（ｎ）の振幅変化
となる遷移状態の有無に応じてカルマンフィルタリング
が施され、これにより前反響が抑制される。しかも、こ
の場合、原信号の劣化を生じさせることがないため、高
品質な周波数変換による符号化が可能になる。したがっ
て、近年、構築されつつあるＩＳＤＮ（サービス統合デ
ィジタル網）に用いれば、高品質なデータ伝送が実現で
きる。
【００７４】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
連続するＮ個のサンプルからなり、各ブロックに重み付
け窓が形成された音響信号ｘ（ｎ）を周波数変換により
符号化して変換係数ｙ（ｋ）を発生し、この後の変換係
数ｙ（ｋ）が復号化される過程において、前記変換係数
ｙ（ｋ）を符号化する際に前記音響信号ｘ（ｎ）に付加
される前反響が、前記音響信号ｘ（ｎ）の振幅変化とな
る遷移状態の有無に応じて施されるカルマンフィルタリ
ングによって抑制されるので、ＭＤＣＴ変換等の周波数
変換によって符号化された音響信号に存在する前反響を
実質的に抑制することができる。また、この場合、信号
レベルの修正を加えることがないため、原信号を完全に
復元することができる。できるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施例による前反響処理方法の機
能構成を示すブロック図。
【図２】同実施例による前反響処理方法の機能構成を示
すブロック図。
【図３】同実施例における符号化システムの構成を示す
ブロック図。
【図４】同実施例における復号化システムの構成を示す
ブロック図。
【図５】同実施例におけるフィルタリング抽出，ノイズ
エネルギー評価モジュール２３の構成を示すブロック
図。
【図６】同実施例におけるエネルギーパラメータ抽出モ
ジュール１４およびパラメータ符号化モジュール１５の
構成を示すブロック図。
【図７】同実施例における原信号（音響信号）の一例を
示す波形図。
【図８】図７の原信号に生じる前反響の一例を示す波形
図。
【図９】同実施例により前反響が抑制された音響信号の
一例を示す波形図。
【図１０】従来例を説明するための図。
【図１１】従来例を説明するための図。
【図１２】従来例を説明するための図。
【図１３】従来例を説明するための図。
【符号の説明】 １…符号化器、 ２…復号化器、 １０…サンプル読み込みモジュール、 １１…ＭＤＣＴ変換モジュール、 １２…変換係数符号化モジュール、 １３…遷移状態検出モジュール、 １４…エネルギーパラメータ抽出モジュール、 １５…パラメータ符号化モジュール、 ２０…変換係数復号モジュール、 ２１…逆変換モジュール、 ２２…エネルギーパラメータ再構成モジュール、 ２３…フィルタリングパラメータ抽出，ノイズエネルギ
ー評価モジュール、 ２４…カルマン・フィルタリングモジュール。

Claims (9)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 連続するＮ個のサンプルからなり、各ブ
    ロックに重み付け窓が形成された音響信号ｘ（ｎ）を、
    周波数変換により符号化して変換係数ｙ（ｋ）を発生す
    るステップと、 この変換係数ｙ（ｋ）を復号化するステップと、 前記変換係数ｙ（ｋ）を符号化する際に前記音響信号ｘ
    （ｎ）に付加される前反響を、前記音響信号ｘ（ｎ）の
    振幅変化となる遷移状態の有無に応じて施されるカルマ
    ンフィルタリングで抑制するステップとを具備すること
    を特徴とする前反響処理方法。
  2. 【請求項２】 前記カルマンフィルタリングは、 ａ１およびａ２をフィルタの予測係数とし、ｗ（ｎ）を
    階数ｎのサンプルｘ（ｎ）に対応する改善されるノイズ
    振幅としたときの次数２の回帰型として定義される以下
    に示す状態方程式、 ｘ（ｎ）＝ａ１・ｘ（ｎ−１）＋ａ２・ｘ（ｎ−２）＋ｗ（ｎ） ｂ（ｎ）を前記サンプルｘ（ｎ）に対して付加される前
    反響の符号化ノイズ振幅とし、ｘ’（ｎ）をノイズを含
    んだ復号化された信号の階数ｎのサンプルとしたときの
    以下に示す観測方程式および、 ｘ’（ｎ）＝ｘ（ｎ）＋ｂ（ｎ） Ｋ１およびＫ２をそれぞれ以下に示す関係式を満足する
    フィルタゲイン値とし、以下に示す関係式の係数Ｐ１
    （１）をカルマン・フィルタの予測誤差行列とし、以下
    に示す関係式のσ2ｂ（ｎ）を符号化ノイズエネルギー
    としたときの Ｋ１＝Ｐ１（１）／（Ｐ１（１）＋σ2ｂ（ｎ） 以下に示す関係式によって与えられる、フィルタされ、
    復号化された信号の階数ｎのサンプルに基づくものであ
    って、 ｘｒ（ｎ）＝ａ１・（１−Ｋ１）・ｘｒ（ｎ−１）＋ａ２・（１−Ｋ１） ・ｘｒ（ｎ−２）＋Ｋ１・ｘ’（ｎ） 原信号のサンプルｘ（ｎ）のエネルギーパラメータσ2
    ｘ（ｎ）と、少なくとも現時点で決定される階数（Ｎ−
    ｑ）のブロックのサンプルｘ（Ｎ−ｑ）に存在する遷移
    状態とを決定し、前記エネルギーパラメータσ2ｘ
    （ｎ）および遷移状態の有無を表わすパラメータの値を
    復号化レベルで伝送する符号化手順と、 先立つブロックのサンプルから求まる予測係数ａ１，ａ
    ２を見積り、 処理対象とされる階数ｎのサンプルに対するノイズσ2
    ｗ（ｎ）と、符号化ノイズエネルギーσ2ｂ（ｎ）とを
    評価して、フィルタされ、復号化されて前反響が実質的
    に抑圧された信号を再構成するために、ノイズを含んだ
    復号化された信号ｘ’（ｎ）の適応性のあるフィルタリ
    ングを復号化段階において確実にする復号化手順とを具
    備することを特徴とする請求項１記載の前反響処理方
    法。
  3. 【請求項３】 Ｎ個のサンプルブロックから構成され、
    サンプルｘ（ｎ）で表わされる音響信号を順次読取る読
    取り手段と、前記サンプルブロックを周波数変換し、該
    サンプルブロックに対応する変換係数ｙ（ｋ）を発生す
    る変換手段と、前記変換係数ｙ（ｋ）を量子化すると共
    に、符号化した符号化係数を所定の伝送路に送出する符
    号化手段とが直列接続されてなる符号化器と、 前記伝送路を介して供給される前記符号化係数を復号
    し、前記変換係数ｙ（ｋ）を発生する復号化手段と、こ
    の復号された変換係数ｙ（ｋ）に逆周波数変換を施し、
    復号化によりノイズが付与された信号ｘ’（ｎ）を発生
    する逆変換手段とが直列接続されてなる復号化器とを備
    える装置であって、 前記符号化器は、階数Ｎ−ｑで識別され、処理対象とな
    る現在ブロックの遷移状態の有無を検出する検出手段
    と、 原信号の連続するサンプル集団あるいは前記サンプルｘ
    （ｎ）からエネルギーパラメータσ2ｘ（ｎ）を抽出し
    て出力する抽出手段と、 この抽出手段から供給されるエネルギーパラメータσ2
    ｘ（ｎ）を符号化すると共に、処理対象となる前記サン
    プルブロックにおける遷移状態の有無を表わす信号ｔを
    発生するパラメータ符号化手段とを具備し、 前記復号化器は、前記パラメータ符号化手段から供給さ
    れ、符号化されたエネルギーパラメータσ2ｘ（ｎ）を
    復元する復元手段と、 前ブロックのサンプルｘ（ｎ）からフィルタリングパラ
    メータａ１，ａ２を抽出すると共に、改善ノイズσ2ｗ
    （ｎ）のエネルギーおよび処理対象となる前記サンプル
    ブロックに付与される符号化ノイズσ2ｂ（ｎ）のエネ
    ルギーを評価する抽出評価手段と、 前記フィルタリングパラメータａ１，ａ２と、前記符号
    化ノイズσ2ｂ（ｎ）およびノイズσ2ｗ（ｎ）とに応じ
    て前記信号ｘ’（ｎ）をフィルタリングし、復号化信号
    ｘｒ（ｎ）を出力するカルマンフィルタリング手段とを
    具備することを特徴とする前反響処理装置。
  4. 【請求項４】 前記フィルタされ、復号化された信号ｘ
    r（ｎ）が第１の入力端から供給され、逆変換モジュー
    ルから出力されたノイズを含んだ復号化された信号ｘ’
    （ｎ）が第２の入力端から供給され、処理対象とされる
    ブロック内に前反響がある否かを示す前記信号ｔがスイ
    ッチング制御入力端から供給される切換手段を具備する
    ことを特徴とする請求項３記載の前反響処理装置。
  5. 【請求項５】 前記抽出手段は、 Ｎ個のサンプルのそれぞれのブロックを連続するサンプ
    ルの決定された数のサブブロックに分割する分割手段
    と、 原信号の、１つのサンプルあるいは、複数のサンプルか
    らなる１つのグループのエネルギーパラメータσ2ｘ
    （ｊ）を計算する計算手段とを具備することを特徴とす
    る請求項３記載の前反響処理装置。
  6. 【請求項６】 前記符号化手段は、 前記エネルギーパラメータを入力して符号ワードを出力
    する均一量子化手段と、 ハフマン符号化手段とを具備することを特徴とする請求
    項３記載の前反響処理装置。
  7. 【請求項７】 前記抽出・評価手段は、 デコードされ、ノイズを含んだ信号のサンプルｘ’
    （ｎ）を平行して入力する入力ポートを備え、 前記入力ポートは、 処理対象とされる階数ｎのサンプルについてフィルタリ
    ングパラメータａ１，ａ２および改善ノイズエネルギー
    σ2ｗ（ｎ）の変化を計算する第１のパスと、 符号化ノイズエネルギーσ2ｂ（ｎ）を計算するの第２
    のパスとを備え、前記フィルタリングパラメータａ１，
    ａ２並びに前記改善ノイズエネルギーσ2ｗ（ｎ）およ
    び前記符号化ノイズエネルギーσ2ｂ（ｎ）を前記カル
    マンフィルタリング手段に供給するを具備することを特
    徴とする請求項３記載の前反響処理装置。
  8. 【請求項８】 前記第１のパスは、 前記逆変換手段から供給されたノイズを含んだサンプル
    ｘ’（ｎ）を入力するサンプルメモリと、 予測係数ａｉ，ａ１，ａ２および予測利得Ｇpを計算す
    る第１の計算手段と、 伝送されたサンプルのエネルギーパラメータσ2ｘ’
    （ｎ）の再構成された値と、前記予測利得Ｇpとを入力
    して、以下に示す関係式に基づいて改善ノイズエネルギ
    ーσ2ｗ（ｎ）の変化を計算する第２の計算手段と σ2ｗ（ｎ）＝σｘ2（ｎ）／Ｇp が縦続接続されていることを特徴とする請求項７記載の
    前反響処理装置。
  9. 【請求項９】 前記第２のパスは、 αを０から１までの値をとる定数としたときの以下に示
    す回帰型の関係式に基づいて、ノイズを含んだサンプル
    ｘ’（ｎ）のエネルギーパラメータσ2ｘ’（ｎ）を計
    算する第１の計算手段と、 σ2ｘ’（ｎ）＝α・σ2ｘ’（ｎ−１）＋（１−α）・ｘ’2（ｎ） 以下に示す関係式に基づいて、サンプルに対して符号化
    ノイズエネルギーσ2ｂ（ｎ）を計算する第２の計算手
    段と σ2ｂ（ｎ）＝σ2ｘ’（ｎ）−σ2ｘ（ｎ） が縦続接続されていることを特徴とする請求項７記載の
    前反響処理装置。
JP4071461A 1991-03-27 1992-03-27 前反響処理方法およびその装置 Withdrawn JPH0590974A (ja)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR9103715A FR2674710B1 (fr) 1991-03-27 1991-03-27 Procede et systeme de traitement des preechos d'un signal audio-numerique code par transformee frequentielle.
FR9103715 1991-03-27

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH0590974A true JPH0590974A (ja) 1993-04-09

Family

ID=9411189

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP4071461A Withdrawn JPH0590974A (ja) 1991-03-27 1992-03-27 前反響処理方法およびその装置

Country Status (7)

Country Link
US (1) US5311549A (ja)
EP (1) EP0506535B1 (ja)
JP (1) JPH0590974A (ja)
CA (1) CA2063954A1 (ja)
DE (1) DE69206300T2 (ja)
ES (1) ES2081583T3 (ja)
FR (1) FR2674710B1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8615090B2 (en) 2009-01-05 2013-12-24 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus of generating sound field effect in frequency domain

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2687871B1 (fr) * 1992-02-25 1995-07-07 France Telecom Procede et dispositif de filtrage pour la reduction des preechos d'un signal audio-numerique.
JPH06112909A (ja) * 1992-09-28 1994-04-22 Sony Corp 改良ｄｃｔの信号変換装置
JP3277682B2 (ja) * 1994-04-22 2002-04-22 ソニー株式会社 情報符号化方法及び装置、情報復号化方法及び装置、並びに情報記録媒体及び情報伝送方法
US5801652A (en) * 1994-07-08 1998-09-01 Cirrus Logic, Inc. Pattern dependent noise reduction in a digital processing circuit utilizing image circuitry
US5719572A (en) * 1994-07-08 1998-02-17 Cirrus Logic, Inc. Digital signal processor with reduced pattern dependent noise
GB2327577B (en) 1997-07-18 2002-09-11 British Broadcasting Corp Re-encoding decoded signals
FR2802041A1 (fr) * 1999-12-07 2001-06-08 Koninkl Philips Electronics Nv Methode de detection de blocs pour canal soumis a evanouissement
US7711123B2 (en) * 2001-04-13 2010-05-04 Dolby Laboratories Licensing Corporation Segmenting audio signals into auditory events
MXPA03010237A (es) * 2001-05-10 2004-03-16 Dolby Lab Licensing Corp Mejoramiento del funcionamiento de transitorios en sistemas de codificacion de audio de baja tasa de transferencia de bitios mediante la reduccion del pre-ruido.
US8171303B2 (en) * 2004-11-03 2012-05-01 Astav, Inc. Authenticating a login
WO2007083931A1 (en) * 2006-01-18 2007-07-26 Lg Electronics Inc. Apparatus and method for encoding and decoding signal
US8676365B2 (en) * 2008-09-17 2014-03-18 Orange Pre-echo attenuation in a digital audio signal
CN101527139B (zh) * 2009-02-16 2012-03-28 成都九洲电子信息系统股份有限公司 一种音频编码解码方法及其装置
US9672840B2 (en) * 2011-10-27 2017-06-06 Lg Electronics Inc. Method for encoding voice signal, method for decoding voice signal, and apparatus using same
FR2992766A1 (fr) * 2012-06-29 2014-01-03 France Telecom Attenuation efficace de pre-echos dans un signal audionumerique

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE3806416A1 (de) * 1988-02-29 1989-09-07 Fraunhofer Ges Forschung Verfahren zur reduzierung sog. vorechos bei der uebertragung und/oder speicherung von akustischen signalen
US5079621A (en) * 1990-06-29 1992-01-07 Eastman Kodak Company Dct transform compression, transmission and recovery of digital color using virtual filtering mechanism

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8615090B2 (en) 2009-01-05 2013-12-24 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus of generating sound field effect in frequency domain

Also Published As

Publication number Publication date
ES2081583T3 (es) 1996-03-16
DE69206300T2 (de) 1996-04-18
FR2674710B1 (fr) 1994-11-04
EP0506535B1 (fr) 1995-11-29
FR2674710A1 (fr) 1992-10-02
US5311549A (en) 1994-05-10
CA2063954A1 (en) 1992-09-28
DE69206300D1 (de) 1996-01-11
EP0506535A1 (fr) 1992-09-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US6064954A (en) Digital audio signal coding
KR101278805B1 (ko) 엔트로피 코딩 방법 및 엔트로피 디코딩 방법
US5845243A (en) Method and apparatus for wavelet based data compression having adaptive bit rate control for compression of audio information
KR100986153B1 (ko) 합성된 스펙트럼 성분을 적용하기 위하여 디코딩된 신호의 특성을 사용하는 오디오 코딩 시스템
AU733156B2 (en) Audio coding method and apparatus
KR101019678B1 (ko) 저비트율 오디오 코딩
JPH0590974A (ja) 前反響処理方法およびその装置
JPH06149296A (ja) 音声符号化方法及び復号化方法
JP2001053617A (ja) デジタル音響信号符号化装置、デジタル音響信号符号化方法及びデジタル音響信号符号化プログラムを記録した媒体
JPH0395600A (ja) 音声コーディング装置及び音声エンコーディング方法
JPH10511243A (ja) 知覚符号化システムのサブバンドに波形予測を適用する装置及び方法
KR20060101335A (ko) 음성부호화장치 및 음성복호장치
JP2002372996A (ja) 音響信号符号化方法及び装置、音響信号復号化方法及び装置、並びに記録媒体
JP2007504503A (ja) 低ビットレートオーディオ符号化
EP1697927A1 (en) Improved frequency-domain error concealment
Kroon et al. On improving the performance of pitch predictors in speech coding systems
JP2002118517A (ja) 直交変換装置及び方法、逆直交変換装置及び方法、変換符号化装置及び方法、並びに復号装置及び方法
JP2001509616A (ja) 長期間予測と多重パルス励起信号を用いて音声信号を符号化および／または復号化する方法
EP1385150A1 (en) Method and system for parametric characterization of transient audio signals
JP3353868B2 (ja) 音響信号変換符号化方法および復号化方法
US7426462B2 (en) Fast codebook selection method in audio encoding
JP3087814B2 (ja) 音響信号変換符号化装置および復号化装置
US6995699B2 (en) Encoding method, and encoding apparatus, and decoding method and decoding apparatus
US5822721A (en) Method and apparatus for fractal-excited linear predictive coding of digital signals
JP4359949B2 (ja) 信号符号化装置及び方法、並びに信号復号装置及び方法

Legal Events

Date Code Title Description
A300 Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300

Effective date: 19990608