JPH06201744A - オーディオ信号の歪曲測定装置および測定方法 - Google Patents
オーディオ信号の歪曲測定装置および測定方法Info
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- JPH06201744A JPH06201744A JP5250863A JP25086393A JPH06201744A JP H06201744 A JPH06201744 A JP H06201744A JP 5250863 A JP5250863 A JP 5250863A JP 25086393 A JP25086393 A JP 25086393A JP H06201744 A JPH06201744 A JP H06201744A
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- Japan
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- signal
- value
- input signal
- distortion
- spectrum
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- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R29/00—Arrangements for measuring or indicating electric quantities not covered by groups G01R19/00 - G01R27/00
- G01R29/26—Measuring noise figure; Measuring signal-to-noise ratio
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04R—LOUDSPEAKERS, MICROPHONES, GRAMOPHONE PICK-UPS OR LIKE ACOUSTIC ELECTROMECHANICAL TRANSDUCERS; DEAF-AID SETS; PUBLIC ADDRESS SYSTEMS
- H04R29/00—Monitoring arrangements; Testing arrangements
- H04R29/001—Monitoring arrangements; Testing arrangements for loudspeakers
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- Physics & Mathematics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
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- Signal Processing (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Measurement Of Resistance Or Impedance (AREA)
- Testing Electric Properties And Detecting Electric Faults (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 人間の聴覚特性を応用して、オーディオ信号
の歪曲測定を行うことによって、歪曲測定値と実際の聞
き取り結果が一致するようにするオーディオ歪曲測定装
置および測定方法を提供する。 【構成】 所定の入力信号（ｘ（ｎ））に対する電力ス
ペクトラムに対して、人間聴覚特性のマスキング閾値
（ＬＴｇ（ｉ））を求め、入力信号（ｘ（ｎ））と出力
信号（ｙ（ｎ））間の差信号であるエラー信号（ｅ
（ｎ））に対して、エラー電力スペクトラム（Ｅ
（ｉ））を求めて、マスキング閾値（ＬＴｇ（ｉ））の
値よりさらに大きいエラー電力スペクトラム（Ｅ
（ｉ））のみを合算し、その値の区間に対する定規化さ
れた値により簡便で精密な歪曲測定値を得る。
の歪曲測定を行うことによって、歪曲測定値と実際の聞
き取り結果が一致するようにするオーディオ歪曲測定装
置および測定方法を提供する。 【構成】 所定の入力信号（ｘ（ｎ））に対する電力ス
ペクトラムに対して、人間聴覚特性のマスキング閾値
（ＬＴｇ（ｉ））を求め、入力信号（ｘ（ｎ））と出力
信号（ｙ（ｎ））間の差信号であるエラー信号（ｅ
（ｎ））に対して、エラー電力スペクトラム（Ｅ
（ｉ））を求めて、マスキング閾値（ＬＴｇ（ｉ））の
値よりさらに大きいエラー電力スペクトラム（Ｅ
（ｉ））のみを合算し、その値の区間に対する定規化さ
れた値により簡便で精密な歪曲測定値を得る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、オーディオ信号の歪曲
装置および測定方法に関するもので、特に、人間の聴覚
特性を応用して、オーディオ信号の歪曲測定を行うこと
によって、歪曲測定値と実際の聞き取り評価の結果が一
致するようにするオーディオ信号の歪曲測定装置および
測定方法に関する。
装置および測定方法に関するもので、特に、人間の聴覚
特性を応用して、オーディオ信号の歪曲測定を行うこと
によって、歪曲測定値と実際の聞き取り評価の結果が一
致するようにするオーディオ信号の歪曲測定装置および
測定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術および発明が解決しようとする課題】本技
術分野においては、一般にオーディオ信号の歪曲程度を
測定する方法としては、オーディオ信号の信号対雑音比
（ＳＮＲ：Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉ
ｏ）または区間信号対雑音比（ＳＥＧ ＳＮＲ：Ｓｅｇ
ｍｅｎｔａｌ ＳＮＲ）を用いることが知られている。
術分野においては、一般にオーディオ信号の歪曲程度を
測定する方法としては、オーディオ信号の信号対雑音比
（ＳＮＲ：Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉ
ｏ）または区間信号対雑音比（ＳＥＧ ＳＮＲ：Ｓｅｇ
ｍｅｎｔａｌ ＳＮＲ）を用いることが知られている。
【０００３】かかる従来のオーディオ信号歪曲測定装置
においては、オーディオ信号処理システムの入力信号が
Ｎ個の有限区間ディジタルオーディオ信号源（ｘ
（ｎ））であり、Ｎを正の定数とするとエラー信号（ｅ
（ｎ））は入力信号（ｘ（ｎ））と出力信号（ｙ
（ｎ））との差として得られる。得られたエラー信号
（ｅ（ｎ））を用いて、信号対雑音比（ＳＮＲ）が得ら
れる。
においては、オーディオ信号処理システムの入力信号が
Ｎ個の有限区間ディジタルオーディオ信号源（ｘ
（ｎ））であり、Ｎを正の定数とするとエラー信号（ｅ
（ｎ））は入力信号（ｘ（ｎ））と出力信号（ｙ
（ｎ））との差として得られる。得られたエラー信号
（ｅ（ｎ））を用いて、信号対雑音比（ＳＮＲ）が得ら
れる。
【０００４】
【数１】
【０００５】今まで、オーディオ信号の歪曲測定は、前
述する信号対雑音比として定量化されてきた。
述する信号対雑音比として定量化されてきた。
【０００６】他のオーディオ信号測定方法としては、区
間信号対雑音比（ＳＥＧ ＳＮＲ）が従来の狭帯域オー
ディオ信号（帯域幅が３．４ｋＨｚ以下）に対する歪曲
測定方法として用いられた。区間信号対雑音比（ＳＮ
Ｒ）を求めて、各区間に対する信号対雑音比（ＳＮＲ）
の値を算述平均した値として次の式で表示される。
間信号対雑音比（ＳＥＧ ＳＮＲ）が従来の狭帯域オー
ディオ信号（帯域幅が３．４ｋＨｚ以下）に対する歪曲
測定方法として用いられた。区間信号対雑音比（ＳＮ
Ｒ）を求めて、各区間に対する信号対雑音比（ＳＮＲ）
の値を算述平均した値として次の式で表示される。
【０００７】
【数２】
【０００８】ここで、
【０００９】
【数３】
【００１０】であり、ＭとＮは正の定数である。
【００１１】しかし、信号対雑音比（ＳＮＲ）を用いた
歪曲測定値は、広帯域オーディオ信号（帯域幅が２０Ｈ
ｚ〜２０ｋＨｚ）に対しては、実際の聞き取り評価と一
致しなくて、広帯域オーディオ信号に対する新しい歪曲
評価基準が要求される。前述のような狭帯域オーディオ
信号とは異なって、今までの広帯域オーディオ信号は、
主に実際聞き取り評価に依存してきており、広帯域オー
ディオ信号のディジタルデータ圧縮のために必要な客観
的に定量化し得るある歪曲測定基準も知られていない。
歪曲測定値は、広帯域オーディオ信号（帯域幅が２０Ｈ
ｚ〜２０ｋＨｚ）に対しては、実際の聞き取り評価と一
致しなくて、広帯域オーディオ信号に対する新しい歪曲
評価基準が要求される。前述のような狭帯域オーディオ
信号とは異なって、今までの広帯域オーディオ信号は、
主に実際聞き取り評価に依存してきており、広帯域オー
ディオ信号のディジタルデータ圧縮のために必要な客観
的に定量化し得るある歪曲測定基準も知られていない。
【００１２】したがって、本発明の目的は人間の聴覚特
性であるマスキング閾値（Ｍａｓｋｉｎｇ Ｔｈｒｅｓ
ｈｏｌｄ）を用いて、広帯域オーディオ信号に対する歪
曲測定装置を提供することにある。
性であるマスキング閾値（Ｍａｓｋｉｎｇ Ｔｈｒｅｓ
ｈｏｌｄ）を用いて、広帯域オーディオ信号に対する歪
曲測定装置を提供することにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】本発明の一態様による
と、オーディオ信号に対して入力信号およびオーディオ
システムを通過した出力信号間のオーディオ信号歪曲を
測定するための本発明のオーディオ信号歪曲測定方法
は、前記入力信号の電力スペクトラムに対して聴覚特性
であるマスキング閾値を抽出するマスキング閾値抽出段
階（ｓｔｅｐ）と、前記入力信号と前記出力信号との間
の時間領域上の差信号であるエラー信号に対して電力ス
ペクトラム値を求めるエラー電力スペクトラム評価段階
と、周波数領域上で、前記マスキング閾値より前記エラ
ー信号に対する前記スペクトラム値がさらに大きい前記
スペクトラム値のみを全て加算し、加算された値を全体
の周波数区間により定規化した値を信号の歪曲測定値と
する歪曲測定値の評価段階を含む。
と、オーディオ信号に対して入力信号およびオーディオ
システムを通過した出力信号間のオーディオ信号歪曲を
測定するための本発明のオーディオ信号歪曲測定方法
は、前記入力信号の電力スペクトラムに対して聴覚特性
であるマスキング閾値を抽出するマスキング閾値抽出段
階（ｓｔｅｐ）と、前記入力信号と前記出力信号との間
の時間領域上の差信号であるエラー信号に対して電力ス
ペクトラム値を求めるエラー電力スペクトラム評価段階
と、周波数領域上で、前記マスキング閾値より前記エラ
ー信号に対する前記スペクトラム値がさらに大きい前記
スペクトラム値のみを全て加算し、加算された値を全体
の周波数区間により定規化した値を信号の歪曲測定値と
する歪曲測定値の評価段階を含む。
【００１４】本発明の他の態様によると、オーディオ信
号に対して入力信号およびオーディオシステムを通過し
た出力信号間のオーディオ信号歪曲を測定するための本
発明の装置は、前記入力信号の電力スペクトラムに対し
て人間の聴覚特性のマスキング閾値を抽出するマスキン
グ閾値抽出手段と、前記入力信号と前記出力信号との間
の時間領域上の差信号であるエラー信号に対して電力ス
ペクトラム値を求めるエラー電力スペクトラム評価手段
と、周波数領域上で、前記マスキング閾値より前記エラ
ー信号に対する前記スペクトラム値がさらに大きい前記
スペクトラム値のみを全て加算し、加算された値を全体
の周波数区間により定規化した値を信号の歪曲測定値と
する歪曲測定値評価手段を含む。
号に対して入力信号およびオーディオシステムを通過し
た出力信号間のオーディオ信号歪曲を測定するための本
発明の装置は、前記入力信号の電力スペクトラムに対し
て人間の聴覚特性のマスキング閾値を抽出するマスキン
グ閾値抽出手段と、前記入力信号と前記出力信号との間
の時間領域上の差信号であるエラー信号に対して電力ス
ペクトラム値を求めるエラー電力スペクトラム評価手段
と、周波数領域上で、前記マスキング閾値より前記エラ
ー信号に対する前記スペクトラム値がさらに大きい前記
スペクトラム値のみを全て加算し、加算された値を全体
の周波数区間により定規化した値を信号の歪曲測定値と
する歪曲測定値評価手段を含む。
【００１５】
【実施例】以下、本発明を添付図面を参照しながら詳細
に説明すると次の通りである。
に説明すると次の通りである。
【００１６】図１は、本発明によるオーディオ信号歪曲
測定装置を示したブロック図であって、オーディオ信号
歪曲測定装置は信号電力スペクトラム評価装置２０、マ
スキング閾値検出装置３０、エラー電力スペクトラム評
価装置４０および歪曲値評価装置５０を含む。
測定装置を示したブロック図であって、オーディオ信号
歪曲測定装置は信号電力スペクトラム評価装置２０、マ
スキング閾値検出装置３０、エラー電力スペクトラム評
価装置４０および歪曲値評価装置５０を含む。
【００１７】信号電力スペクトラム評価装置２０は、Ｎ
個のオーディオ信号に対して電力密度スペクトラムを求
める通常の装置であって、電力密度スペクトラム（Ｘ
（ｋ））は、次の式により得られる。
個のオーディオ信号に対して電力密度スペクトラムを求
める通常の装置であって、電力密度スペクトラム（Ｘ
（ｋ））は、次の式により得られる。
【００１８】
【数４】
【００１９】ここで、Ｎは０より大きい定数であり、ω
は２πｋｎ／Ｎである。
は２πｋｎ／Ｎである。
【００２０】エラー電力スペクトラム評価装置４０は、
前述する信号電力スペクトラム評価装置２０と類似な形
態の装置として、入力信号（ｘ（ｎ））とオーディオ信
号処理システムを通じた出力信号（ｙ（ｎ））との間の
差であるエラー信号（ｅ（ｎ））に対する電力密度スペ
クトラム（Ｅ（ｋ））を出力する。
前述する信号電力スペクトラム評価装置２０と類似な形
態の装置として、入力信号（ｘ（ｎ））とオーディオ信
号処理システムを通じた出力信号（ｙ（ｎ））との間の
差であるエラー信号（ｅ（ｎ））に対する電力密度スペ
クトラム（Ｅ（ｋ））を出力する。
【００２１】
【数５】
【００２２】ここで、Ｎは０より大きい定数であり、ω
は２πｋｎ／Ｎである。
は２πｋｎ／Ｎである。
【００２３】マスキング閾値検出装置３０は、人間の聴
覚特性によるマスキングパターンから各帯域での最適化
された閾値（ＬＴｇ（ｉ））を抽出する。これは本技術
分野で公知の人間の聴覚特性にしたがうオーディオ信号
の主観的性能を反映するためのものである。
覚特性によるマスキングパターンから各帯域での最適化
された閾値（ＬＴｇ（ｉ））を抽出する。これは本技術
分野で公知の人間の聴覚特性にしたがうオーディオ信号
の主観的性能を反映するためのものである。
【００２４】歪曲値評価装置５０は、最適化された閾値
（ＬＴｇ（ｉ））およびエラー信号電力密度スペクトラ
ム（Ｅ（ｋ））を入力して、歪曲値（ＰＳＤ：Ｐｒｅｃ
ｅｐｔｕａｌ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ Ｄｉｓｔａｎｃｅ）
を求めるためのもので、次の式により表示され得る。
（ＬＴｇ（ｉ））およびエラー信号電力密度スペクトラ
ム（Ｅ（ｋ））を入力して、歪曲値（ＰＳＤ：Ｐｒｅｃ
ｅｐｔｕａｌ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ Ｄｉｓｔａｎｃｅ）
を求めるためのもので、次の式により表示され得る。
【００２５】
【数６】
【００２６】ここで、Ｍはブロック区間の長さである。
【００２７】図１を参照すれば、元の入力信号（ｘ
（ｎ））（元音）とあるオーディオ処理システムを経た
出力信号（ｙ（ｎ））間の歪曲を測定するために、信号
電力スペクトラム評価装置２０で入力信号（ｘ（ｎ））
に対する電力密度スペクトラムを予測し、この値により
人間の聴覚特性を反映する最適のマスキング閾値を抽出
する。マスキング閾値は、通常の方法により入力信号の
スペクトラムから求め得る値として、図２に詳述され
る。
（ｎ））（元音）とあるオーディオ処理システムを経た
出力信号（ｙ（ｎ））間の歪曲を測定するために、信号
電力スペクトラム評価装置２０で入力信号（ｘ（ｎ））
に対する電力密度スペクトラムを予測し、この値により
人間の聴覚特性を反映する最適のマスキング閾値を抽出
する。マスキング閾値は、通常の方法により入力信号の
スペクトラムから求め得る値として、図２に詳述され
る。
【００２８】図２は、図１の最適のマスキング閾値を抽
出するための装置のブロック図を示したもので、信号電
力スペクトラム評価装置２０は、ウインドーイング（Ｗ
ｉｎｄｏｗｉｎｇ）手段２１および離散フーリエ変換手
段（ＦＦＴ）２２を含む。
出するための装置のブロック図を示したもので、信号電
力スペクトラム評価装置２０は、ウインドーイング（Ｗ
ｉｎｄｏｗｉｎｇ）手段２１および離散フーリエ変換手
段（ＦＦＴ）２２を含む。
【００２９】ウインドーイング手段２１は、周波数の選
択図および漏れ現象（ｌｅａｋａｇｅ ｅｆｆｅｃｔ）
を考慮して、入力信号（ｘ（ｎ））をウインドーイング
するための公知の形態のウインドーイング手段である。
ウインドーイングされた信号（ｗ（ｎ））は、離散フー
リエに変換手段（ＦＦＴ）２２に入力される。離散フー
リエ変換手段（ＦＦＴ）２２は、ウインドーイングされ
た信号（ｗ（ｎ））を入力して、前述した通り、この信
号の電力密度スペクトラム（ｘ（ｋ））を出力する。こ
れらは次の式により表示され得る。まず、ウインドーイ
ング手段２１の関数値（ｈ（ｎ））は次のように表示さ
れる。
択図および漏れ現象（ｌｅａｋａｇｅ ｅｆｆｅｃｔ）
を考慮して、入力信号（ｘ（ｎ））をウインドーイング
するための公知の形態のウインドーイング手段である。
ウインドーイングされた信号（ｗ（ｎ））は、離散フー
リエに変換手段（ＦＦＴ）２２に入力される。離散フー
リエ変換手段（ＦＦＴ）２２は、ウインドーイングされ
た信号（ｗ（ｎ））を入力して、前述した通り、この信
号の電力密度スペクトラム（ｘ（ｋ））を出力する。こ
れらは次の式により表示され得る。まず、ウインドーイ
ング手段２１の関数値（ｈ（ｎ））は次のように表示さ
れる。
【００３０】
【数７】
【００３１】ここで、Ｍはブロック区間の長さであり、
ｎ＝１、・・・、Ｍである。
ｎ＝１、・・・、Ｍである。
【００３２】ウインドーイング手段２１の出力（ｗ
（ｎ））は、次のとおり表示され得る。
（ｎ））は、次のとおり表示され得る。
【００３３】 ｗ（ｎ）＝ｘ（ｎ）・ｈ（ｎ） （５） したがって、フーリエ変換手段２２を通じた電力スペク
トラム（Ｘ（ｋ））は、次のとおり表示される。
トラム（Ｘ（ｋ））は、次のとおり表示される。
【００３４】
【数８】
【００３５】ここで、ｋ＝１、・・・、Ｍであり、ωは
２πｋｎ／Ｎである。
２πｋｎ／Ｎである。
【００３６】結果の電力スペクトラム（Ｘ（ｋ））は、
マスキング閾値検出装置３０に入力されて、最適マスキ
ング閾値（ＬＴｇ（ｉ））が得られるようになる。最適
マスキング閾値を得るための方法は、本技術分野で知ら
れている通り、説明の明瞭性のために省く。
マスキング閾値検出装置３０に入力されて、最適マスキ
ング閾値（ＬＴｇ（ｉ））が得られるようになる。最適
マスキング閾値を得るための方法は、本技術分野で知ら
れている通り、説明の明瞭性のために省く。
【００３７】図１をさらに参照すれば、エラー信号（ｅ
（ｎ））に対する電力スペクトラム（Ｅ（ｋ））は、前
述の式（４）、（５）および（６）に入力信号（ｘ
（ｎ））の代わりに、エラー信号（ｅ（ｎ））を代入す
ることによって、得られることが分かるだろう。また、
エラー電力スペクトラム評価装置４０は、前述したウイ
ンドーイング手段２１およびフーリエ変換手段２２を含
むことが分かるだろう。
（ｎ））に対する電力スペクトラム（Ｅ（ｋ））は、前
述の式（４）、（５）および（６）に入力信号（ｘ
（ｎ））の代わりに、エラー信号（ｅ（ｎ））を代入す
ることによって、得られることが分かるだろう。また、
エラー電力スペクトラム評価装置４０は、前述したウイ
ンドーイング手段２１およびフーリエ変換手段２２を含
むことが分かるだろう。
【００３８】結論的に、式（３）で説明した通り、入力
信号（ｘ（ｎ））に対するスペクトラム（Ｘ（ｋ））か
ら得たマスキング閾値（ＬＴｇ（ｉ））とエラー信号、
電力スペクトラム（Ｅ（ｉ））により差値（ＰＳＤ）が
計算され得る。ここで、ｉ＝１、・・・、Ｍである。前
述の歪曲値が０である場合、歪曲値がないことを表し、
０より大きい場合、歪曲値が大きいことを表す。
信号（ｘ（ｎ））に対するスペクトラム（Ｘ（ｋ））か
ら得たマスキング閾値（ＬＴｇ（ｉ））とエラー信号、
電力スペクトラム（Ｅ（ｉ））により差値（ＰＳＤ）が
計算され得る。ここで、ｉ＝１、・・・、Ｍである。前
述の歪曲値が０である場合、歪曲値がないことを表し、
０より大きい場合、歪曲値が大きいことを表す。
【００３９】また、かかる歪曲値は、前述した表示手
段、即ち、ＣＲＴ、セブンセグメントなどによって可視
的に表示され得る。
段、即ち、ＣＲＴ、セブンセグメントなどによって可視
的に表示され得る。
【００４０】
【発明の効果】したがって、本発明のオーディオ信号歪
曲測定装置および方法は、Ｍ個の信号区間に対して、元
の信号と、比較しようとする信号に対応する人間の耳に
より感知され得る周波数区の差に対する成分を加えて平
均する方法であって、この方法による結果は、実際の聞
き取り評価の結果と符合することになり、この方法は広
帯域オーディオ信号に対する復号化された信号の歪曲程
度を定量化させ得る客観的な性能評価を可能にする効果
を有する。
曲測定装置および方法は、Ｍ個の信号区間に対して、元
の信号と、比較しようとする信号に対応する人間の耳に
より感知され得る周波数区の差に対する成分を加えて平
均する方法であって、この方法による結果は、実際の聞
き取り評価の結果と符合することになり、この方法は広
帯域オーディオ信号に対する復号化された信号の歪曲程
度を定量化させ得る客観的な性能評価を可能にする効果
を有する。
【００４１】本発明が代表的な一実施例として説明され
ており、数値的に表示されたが、そのハードウェア構成
は、本技術分野の熟練者であれば公知のもので、本発明
の思想および範囲での変更は、本発明の請求項に属する
ことが分かるだろう。
ており、数値的に表示されたが、そのハードウェア構成
は、本技術分野の熟練者であれば公知のもので、本発明
の思想および範囲での変更は、本発明の請求項に属する
ことが分かるだろう。
【図１】本発明によるオーディオ信号測定装置のブロッ
ク図である。
ク図である。
【図２】図１のマスキング閾値を求めるための装置のブ
ロック図である。
ロック図である。
２０ 信号電力スペクトラム評価装置 ２１ ウインドーイング手段 ３０ マスキング閾値検出装置 ４０ エラー電力スペクトラム評価装置 ５０ 歪曲値評価装置
Claims (4)
- 【請求項１】 オーディオ信号に対して入力信号（ｘ
（ｎ））およびオーディオシステムを通過した出力信号
（ｙ（ｎ））間のオーディオ信号歪曲を測定する方法で
あって、 前記入力信号（ｘ（ｎ））の電力スペクトラム（Ｘ
（ｋ））に対して人間の聴覚特性のマスキング閾値（Ｌ
Ｔｇ（ｉ））を抽出するマスキング閾値抽出段階と、 前記入力信号（ｘ（ｎ））と前記出力信号（ｙ（ｎ））
との間の時間領域上の差信号であるエラー信号（ｅ
（ｎ））に対して電力スペクトラム値（Ｅ（ｉ））を求
めるスペクトラム評価段階と、 周波数領域上で、前記マスキング閾値（ＬＴｇ（ｉ））
より前記エラー信号（ｅ（ｎ））に対する前記スペクト
ラム値（Ｅ（ｉ））がさらに大きい前記スペクトラム値
（Ｅ（ｉ））のみを全て加算し、加算された値を全体の
周波数区間により定規化した値を信号の歪曲測定値とす
る歪曲測定値評価段階とを含むオーディオ信号の歪曲測
定方法。 - 【請求項２】 前記マスキング閾値抽出段階が、前記入
力信号（ｘ（ｎ））を既設定された区間の区間入力信号
（ｗ（ｎ））に分離するウインドーイング段階と、前記
各区間入力信号（ｗ（ｎ））に対して電力スペクトラム
（Ｘ（ｋ））を求める離散フーリエ変換段階を含み、前
記エラー電力スペクトラム評価段階が、前記エラー信号
（ｅ（ｎ））を前記既設定された区間の区間入力信号に
分離するウィンドウイング段階を含み、前記歪曲測定値
評価段階が前記定規則化値を全体区間に対して算述評価
した値を歪曲測定値として評価する請求項１記載の方
法。 - 【請求項３】 オーディオ信号に対して入力信号（ｘ
（ｎ））およびオーディオシステムを通過した出力信号
（ｙ（ｎ））間のオーディオ信号歪曲を測定する装置で
あって、 前記入力信号（ｘ（ｎ））の電力スペクトラム（Ｘ
（ｋ））に対して人間の聴覚特性のマスキング閾値（Ｌ
Ｔｇ（ｉ））を抽出するマスキング閾値抽出手段２０、
３０と、 前記入力信号（ｘ（ｎ））と出力信号（ｙ（ｎ））との
間の時間領域上の差信号であるエラー信号（ｅ（ｎ））
に対して電力スペクトラム値（Ｅ（ｉ））を求めるエラ
ー電力スペクトラム評価手段４０と、 周波数領域上において、前記マスキング閾値（ＬＴｇ
（ｉ））より前記エラー信号（ｅ（ｎ））に対する前記
スペクトラム値（Ｅ（ｉ））がさらに大きい前記スペク
トラム値（Ｅ（ｉ））のみを全て加算し、加算された値
を全体の周波数区間により定規化した値を信号の歪曲測
定値とする歪曲測定値の評価手段５０を含むオーディオ
信号の歪曲測定装置。 - 【請求項４】 前記閾値抽出手段２０、３０が、前記入
力信号（ｘ（ｎ））を既設定された区間の区間入力信号
（ｗ（ｎ））に分離するウインドーイング手段２１と、 前記区間入力信号（ｗ（ｎ））に対して電力スペクトラ
ム（Ｘ（ｋ））を求める離散フーリエ変換手段２２を含
み、 前記エラー電力スペクトラム評価手段４０が、前記エラ
ー信号（ｅ（ｎ））を前記既設定された区間の区間入力
信号に分離するウインドーイング手段２１を含み、 前記歪曲測定値の評価手段５０が、前記定規化値を全体
区間に対して算述評価した値を歪曲測定値として評価す
る請求項３記載の装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1019920018387A KR960009936B1 (ko) | 1992-10-07 | 1992-10-07 | 오디오 신호의 왜곡 측정장치 및 방법 |
| KR92-18387 | 1992-10-07 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06201744A true JPH06201744A (ja) | 1994-07-22 |
Family
ID=19340747
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5250863A Pending JPH06201744A (ja) | 1992-10-07 | 1993-10-06 | オーディオ信号の歪曲測定装置および測定方法 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5402495A (ja) |
| JP (1) | JPH06201744A (ja) |
| KR (1) | KR960009936B1 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09321628A (ja) * | 1996-05-29 | 1997-12-12 | Nec Corp | 音声符号化装置 |
Families Citing this family (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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