JPH066236A - 高能率符号化及び／又は復号化装置 - Google Patents
高能率符号化及び／又は復号化装置Info
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- JPH066236A JPH066236A JP4156982A JP15698292A JPH066236A JP H066236 A JPH066236 A JP H066236A JP 4156982 A JP4156982 A JP 4156982A JP 15698292 A JP15698292 A JP 15698292A JP H066236 A JPH066236 A JP H066236A
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- 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
- H04B1/62—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 providing a predistortion of the signal in the transmitter and corresponding correction in the receiver, e.g. for improving the signal/noise ratio
- H04B1/64—Volume compression or expansion arrangements
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- H03G7/007—Volume compression or expansion in amplifiers of digital or coded signals
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- 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
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- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Reduction Or Emphasis Of Bandwidth Of Signals (AREA)
- Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【構成】 直交変換されて入力端子３０１から供給され
たスペクトルデータをクリティカルバンド毎に適応的に
ビット割当する際に、ビット割当に使用可能な全ビット
について、信号のエネルギに依存したビット配分回路３
０４での割当分と、聴覚許容雑音スペクトル依存のビッ
ト配分回路３０５での割当分とに分割して配分するよう
にし、このときの分割比を、スペクトルの滑らかさ算出
回路３０８からの出力に応じてビット分割率決定回路３
０９が決定する。 【効果】 聴覚的にも望ましく、孤立スペクトル入力に
対しても良好な特性を、何度も繰り返してビット量調整
をせず、１回の演算で得ることができる。
たスペクトルデータをクリティカルバンド毎に適応的に
ビット割当する際に、ビット割当に使用可能な全ビット
について、信号のエネルギに依存したビット配分回路３
０４での割当分と、聴覚許容雑音スペクトル依存のビッ
ト配分回路３０５での割当分とに分割して配分するよう
にし、このときの分割比を、スペクトルの滑らかさ算出
回路３０８からの出力に応じてビット分割率決定回路３
０９が決定する。 【効果】 聴覚的にも望ましく、孤立スペクトル入力に
対しても良好な特性を、何度も繰り返してビット量調整
をせず、１回の演算で得ることができる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、いわゆる高能率符号化
によって入力ディジタルデータの符号化を行ない、伝
送、あるいは記録再生し、復号化して再生信号を得るよ
うな、高能率符号化及び／又は復号化装置に関するもの
である。
によって入力ディジタルデータの符号化を行ない、伝
送、あるいは記録再生し、復号化して再生信号を得るよ
うな、高能率符号化及び／又は復号化装置に関するもの
である。
【０００２】
【従来の技術】オーディオあるいは音声等の信号の高能
率符号化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
域にフィルタで分割して符号化する非ブロック化周波数
帯域分割方式として、帯域分割符号化（サブ・バンド・
コーディング：ＳＢＣ）等を挙げることができ、また、
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よ
うなブロック化周波数帯域分割方式、いわゆる変換符号
化等を挙げることができる。
率符号化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
域にフィルタで分割して符号化する非ブロック化周波数
帯域分割方式として、帯域分割符号化（サブ・バンド・
コーディング：ＳＢＣ）等を挙げることができ、また、
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よ
うなブロック化周波数帯域分割方式、いわゆる変換符号
化等を挙げることができる。
【０００３】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。
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。
【０００４】ここで、上述した帯域分割のためのフィル
タとしては、例えばＱＭＦフィルタがあり、1976 R.E.
Crochiere, Digital coding of speech in subbands, B
ellSyst.Tech. J. Vol.55, No.8 1976 に述べられてい
る。また ICASSP 83, BOSTONPolyphase Quadrature fil
ters-A new subband coding technique, Joseph H.Roth
weilerには等バンド幅のフィルタ分割手法が述べられて
いる。次に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、当該ブロック毎に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、離
散的コサイン変換（ＤＣＴ）、モディファイドＤＣＴ変
換（ＭＤＣＴ）等を行うことで時間軸を周波数軸に変換
するようなものが挙げられる。ＭＤＣＴについては、 I
CASSP1987 Subband/Transform Coding Using Filter B
ank Designs Based on TimeDomain Aliasing Cancellat
ion, J.P.Princen, A.B.Bradley, Univ. of SurreyRoy
al Melbourne Inst. of Tech. に述べられている。
タとしては、例えばＱＭＦフィルタがあり、1976 R.E.
Crochiere, Digital coding of speech in subbands, B
ellSyst.Tech. J. Vol.55, No.8 1976 に述べられてい
る。また ICASSP 83, BOSTONPolyphase Quadrature fil
ters-A new subband coding technique, Joseph H.Roth
weilerには等バンド幅のフィルタ分割手法が述べられて
いる。次に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、当該ブロック毎に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、離
散的コサイン変換（ＤＣＴ）、モディファイドＤＣＴ変
換（ＭＤＣＴ）等を行うことで時間軸を周波数軸に変換
するようなものが挙げられる。ＭＤＣＴについては、 I
CASSP1987 Subband/Transform Coding Using Filter B
ank Designs Based on TimeDomain Aliasing Cancellat
ion, J.P.Princen, A.B.Bradley, Univ. of SurreyRoy
al 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が行われる。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
程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バンド）の帯域に分割することがあ
る。また、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
応的なビット割当て（ビットアロケーシヨン）による符
号化が行われる。例えば、上記ＭＤＣＴ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ヨンによって符
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が行われる。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
程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バンド）の帯域に分割することがあ
る。また、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
応的なビット割当て（ビットアロケーシヨン）による符
号化が行われる。例えば、上記ＭＤＣＴ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ヨンによって符
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
応的な割当てビット数で符号化が行われることになる。
【０００６】ビット割当手法としては、次の２手法が知
られている。先ず、IEEE Transactions of Accoustics,
Speech, and Signal 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、
ビット割当を行なっている。この方式では、量子化雑音
スペクトルが平坦となり、雑音エネルギ最小となるが、
聴感覚的には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。
られている。先ず、IEEE Transactions of Accoustics,
Speech, and Signal 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、
ビット割当を行なっている。この方式では、量子化雑音
スペクトルが平坦となり、雑音エネルギ最小となるが、
聴感覚的には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。
【０００７】次に、ICASSP 1980 The critical band c
oder -- digital encoding of theperceptual requirem
ents of the auditory system, M.A.Kransner, MIT で
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当を行なう手法
が述べられている。しかしこの手法ではサイン波入力で
特性を測定する場合でも、ビット割当が固定的であるた
めに、特性値がそれほど良い値とならない。
oder -- digital encoding of theperceptual requirem
ents of the auditory system, M.A.Kransner, MIT で
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当を行なう手法
が述べられている。しかしこの手法ではサイン波入力で
特性を測定する場合でも、ビット割当が固定的であるた
めに、特性値がそれほど良い値とならない。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】このように、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、
マスキング効果を考えて、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
得にくい。
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、
マスキング効果を考えて、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
得にくい。
【０００９】本発明はこのような実情に鑑みてなされた
ものであり、聴覚的にも望ましく、また１ｋHz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手法が用いられる高能率符号化及
び／又は復号化装置の提供を目的とする。
ものであり、聴覚的にも望ましく、また１ｋHz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手法が用いられる高能率符号化及
び／又は復号化装置の提供を目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明に係る高能率符号
化及び／又は復号化装置は、入力ディジタルデータを複
数の周波数帯域に分割し、分割された各周波数帯域毎に
ブロックを形成して直交変換を行って係数データを求
め、これらの係数データを伝送又は記録のレートに対応
したビット数にビット割当を行う高能率符号化装置及び
／又はこの符号化装置からのデータを復号する復号化装
置であって、ビット割当に使用できる全ビットが、聴覚
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
に依存したビット配分とに分割使用され、その分割比が
入力信号に関係する信号に依存するようにすることによ
り、上述した課題を解決する。
化及び／又は復号化装置は、入力ディジタルデータを複
数の周波数帯域に分割し、分割された各周波数帯域毎に
ブロックを形成して直交変換を行って係数データを求
め、これらの係数データを伝送又は記録のレートに対応
したビット数にビット割当を行う高能率符号化装置及び
／又はこの符号化装置からのデータを復号する復号化装
置であって、ビット割当に使用できる全ビットが、聴覚
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
に依存したビット配分とに分割使用され、その分割比が
入力信号に関係する信号に依存するようにすることによ
り、上述した課題を解決する。
【００１１】すなわち、ビット割当に使用できる全ビッ
トが、どの短時間に対しても聴覚許容雑音スペクトル形
状を与えるビット割当パターン分と、各ブロックの信号
の大きさに依存したビット配分を行いホワイトな量子化
雑音スペクトルを生じさせる分とに分割使用され、その
分割比を入力信号に関係する信号に依存させ、上記信号
のスペクトルが滑らかなほど上記聴覚許容雑音スペクト
ルを与えるビット割当パターン分への分割比率を大きく
することにより、上述の課題を解決する。
トが、どの短時間に対しても聴覚許容雑音スペクトル形
状を与えるビット割当パターン分と、各ブロックの信号
の大きさに依存したビット配分を行いホワイトな量子化
雑音スペクトルを生じさせる分とに分割使用され、その
分割比を入力信号に関係する信号に依存させ、上記信号
のスペクトルが滑らかなほど上記聴覚許容雑音スペクト
ルを与えるビット割当パターン分への分割比率を大きく
することにより、上述の課題を解決する。
【００１２】このとき、隣接スペクトル間の差情報に関
係した信号を、スペクトルの滑らかさの指標として用い
る。またブロックフローティングのためのブロック間の
信号の大きさの差情報に関係した信号を、スペクトルの
滑らかさの指標として用いることにより演算量の低減が
図れる。
係した信号を、スペクトルの滑らかさの指標として用い
る。またブロックフローティングのためのブロック間の
信号の大きさの差情報に関係した信号を、スペクトルの
滑らかさの指標として用いることにより演算量の低減が
図れる。
【００１３】
【作用】本発明によれば、音楽信号のようにスペクトル
が分散している場合にも、マスキング効果により聴感覚
からみた雑音レベルが低くでき、またサイン波入力時に
も信号の大きい帯域にビットを集められるので信号対雑
音比を大きくすることができる。
が分散している場合にも、マスキング効果により聴感覚
からみた雑音レベルが低くでき、またサイン波入力時に
も信号の大きい帯域にビットを集められるので信号対雑
音比を大きくすることができる。
【００１４】
【実施例】本発明に係る高能率符号化及び／又は復号化
装置の一実施例に用いられる符号化装置として、オーデ
ィオＰＣＭ信号等の入力ディジタル信号を、帯域分割符
号化（ＳＢＣ）、適応変換符号化（ＡＴＣ）、及び適応
ビット割当て（ＡＰＣ−ＡＢ）の各技術を用いて高能率
符号化する装置について、図１を参照しながら説明す
る。
装置の一実施例に用いられる符号化装置として、オーデ
ィオＰＣＭ信号等の入力ディジタル信号を、帯域分割符
号化（ＳＢＣ）、適応変換符号化（ＡＴＣ）、及び適応
ビット割当て（ＡＰＣ−ＡＢ）の各技術を用いて高能率
符号化する装置について、図１を参照しながら説明す
る。
【００１５】図１に示す具体的な高能率符号化装置で
は、入力ディジタル信号をフィルタ等により複数の周波
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（クリ
ティカルバンド）幅毎に適応的にビット割当して符号化
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。さらに、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もしくは高域では臨界帯域
（クリティカルバンド）幅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。このクリティカルバ
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、上記０〜２
０ｋHzの全周波数帯域は例えば２５のクリティカルバン
ドに分割されている。
は、入力ディジタル信号をフィルタ等により複数の周波
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（クリ
ティカルバンド）幅毎に適応的にビット割当して符号化
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。さらに、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もしくは高域では臨界帯域
（クリティカルバンド）幅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。このクリティカルバ
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、上記０〜２
０ｋHzの全周波数帯域は例えば２５のクリティカルバン
ドに分割されている。
【００１６】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フィ
ルタ等の帯域分割フィルタ１１により０〜１０ｋHz帯域
と１０ｋ〜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フィルタ等の帯域分割
フィルタ１２により０〜５ｋHz帯域と５ｋ〜１０ｋHz帯
域とに分割される。帯域分割フィルタ１１からの１０ｋ
〜２０ｋHz帯域の信号は、直交変換回路の一例であるMo
dified Discrete Cosine Transform（ＭＤＣＴ）回路１
３に送られ、帯域分割フィルタ１２からの５ｋ〜１０ｋ
Hz帯域の信号はＭＤＣＴ回路１４に送られ、帯域分割フ
ィルタ１２からの０〜５ｋHz帯域の信号はＭＤＣＴ回路
１５に送られることにより、それぞれＭＤＣＴ処理され
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フィ
ルタ等の帯域分割フィルタ１１により０〜１０ｋHz帯域
と１０ｋ〜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フィルタ等の帯域分割
フィルタ１２により０〜５ｋHz帯域と５ｋ〜１０ｋHz帯
域とに分割される。帯域分割フィルタ１１からの１０ｋ
〜２０ｋHz帯域の信号は、直交変換回路の一例であるMo
dified Discrete Cosine Transform（ＭＤＣＴ）回路１
３に送られ、帯域分割フィルタ１２からの５ｋ〜１０ｋ
Hz帯域の信号はＭＤＣＴ回路１４に送られ、帯域分割フ
ィルタ１２からの０〜５ｋHz帯域の信号はＭＤＣＴ回路
１５に送られることにより、それぞれＭＤＣＴ処理され
る。
【００１７】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〜
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１０
ｋ〜２０ｋHz帯域の信号に対しては、ｂH を上記低域及
び中域側のブロックｂL 、ｂM のそれぞれ１／２の長さ
BLL ／２、BLM ／２の長さでブロック化している。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、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等の適応的な
ブロック分割が可能である。
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〜
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１０
ｋ〜２０ｋHz帯域の信号に対しては、ｂH を上記低域及
び中域側のブロックｂL 、ｂM のそれぞれ１／２の長さ
BLL ／２、BLM ／２の長さでブロック化している。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、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等の適応的な
ブロック分割が可能である。
【００１８】再び図１において、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あるいはＭＤＣＴ係数データは、い
わゆる臨界帯域（クリティカルバンド）毎に又は高域で
は臨界帯域（クリティカルバンド）幅を更に細分化した
ブロック毎にまとめられて、適応ビット割当符号化回路
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あるいはＭＤＣＴ係数データは、い
わゆる臨界帯域（クリティカルバンド）毎に又は高域で
は臨界帯域（クリティカルバンド）幅を更に細分化した
ブロック毎にまとめられて、適応ビット割当符号化回路
１６、１７、１８に送られている。
【００１９】適応ビット割当符号化回路１６、１７、１
８により各臨界帯域（クリティカルバンド）毎に又は高
域では臨界帯域（クリティカルバンド）幅を更に細分化
したブロック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。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。このときどのような信号の大きさに関する正規
化がされたかを示す、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が同時
に送られる。
８により各臨界帯域（クリティカルバンド）毎に又は高
域では臨界帯域（クリティカルバンド）幅を更に細分化
したブロック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。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。このときどのような信号の大きさに関する正規
化がされたかを示す、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が同時
に送られる。
【００２０】図３は、適応ビット割当符号化回路１６、
１７、１８の内部機能の具体例を示す機能ブロック図で
あり、図１における各ＭＤＣＴ回路１３、１４、１５の
出力は、図３の適応ビット割当機能部３００の入力端子
３０１を介して帯域毎のエネルギ算出回路３０３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乗平均の平
方根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、平均値等
が用いられることもある。図４は、上記エネルギ算出回
路３０３からの出力として、例えば臨界帯域（クリティ
カルバンド）内の又は高域では臨界帯域（クリティカル
バンド）幅を更に細分化したブロック内の総和値のスペ
クトルの例を示すものであるが、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）の
数又は高域では臨界帯域（クリティカルバンド）幅を更
に細分化したブロックバンド数を１２バンド（Ｂ1 〜Ｂ
12）で表現している。
１７、１８の内部機能の具体例を示す機能ブロック図で
あり、図１における各ＭＤＣＴ回路１３、１４、１５の
出力は、図３の適応ビット割当機能部３００の入力端子
３０１を介して帯域毎のエネルギ算出回路３０３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乗平均の平
方根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、平均値等
が用いられることもある。図４は、上記エネルギ算出回
路３０３からの出力として、例えば臨界帯域（クリティ
カルバンド）内の又は高域では臨界帯域（クリティカル
バンド）幅を更に細分化したブロック内の総和値のスペ
クトルの例を示すものであるが、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）の
数又は高域では臨界帯域（クリティカルバンド）幅を更
に細分化したブロックバンド数を１２バンド（Ｂ1 〜Ｂ
12）で表現している。
【００２１】適応ビット割当動作を図３を参照しながら
さらに説明する。先ず、上記ＭＤＣＴ回路１３、１４、
１５において、ＭＤＣＴ係数の大きさが各ブロック毎に
求められ、ＭＤＣＴ係数が入力端子３０１に供給され
る。供給されたＭＤＣＴ係数は、帯域毎のエネルギ算出
回路３０３に送られる。帯域毎のエネルギ算出回路３０
３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
する信号エネルギを算出する。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。
エネルギ依存ビット配分回路３０４では、使用可能総ビ
ット、この例では１００ｋbps の内のある割合を用いて
白色の量子化雑音を作り出すようなビット配分を行う。
入力信号のトーナリティが高い程、すなわち入力信号の
スペクトルの凹凸が大きい程、このビット量が上記１０
０ｋbps に占める割合が増加する。入力信号のスペクト
ルの凹凸を検出するには、隣接するブロックのブロック
フローティング係数の差の絶対値の和を指標として使
う。そして求められた使用可能ビット量につき、各帯域
のエネルギの対数値に比例したビット配分を行う。
さらに説明する。先ず、上記ＭＤＣＴ回路１３、１４、
１５において、ＭＤＣＴ係数の大きさが各ブロック毎に
求められ、ＭＤＣＴ係数が入力端子３０１に供給され
る。供給されたＭＤＣＴ係数は、帯域毎のエネルギ算出
回路３０３に送られる。帯域毎のエネルギ算出回路３０
３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
する信号エネルギを算出する。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。
エネルギ依存ビット配分回路３０４では、使用可能総ビ
ット、この例では１００ｋbps の内のある割合を用いて
白色の量子化雑音を作り出すようなビット配分を行う。
入力信号のトーナリティが高い程、すなわち入力信号の
スペクトルの凹凸が大きい程、このビット量が上記１０
０ｋbps に占める割合が増加する。入力信号のスペクト
ルの凹凸を検出するには、隣接するブロックのブロック
フローティング係数の差の絶対値の和を指標として使
う。そして求められた使用可能ビット量につき、各帯域
のエネルギの対数値に比例したビット配分を行う。
【００２２】聴覚許容雑音レベルに依存したビット配分
回路３０５は、先ず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き、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、次に聴覚許容雑音スペクトルを与えるように使
用可能総ビットからエネルギ依存ビットを引いたビット
分が配分される。このようにして求められたエネルギ依
存ビットと聴覚許容雑音レベルに依存したビットは加算
されて、図１の適応ビット割当符号化回路１６、１７、
１８により、各クリティカルバンド毎に、又は高域にお
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。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。
回路３０５は、先ず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き、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、次に聴覚許容雑音スペクトルを与えるように使
用可能総ビットからエネルギ依存ビットを引いたビット
分が配分される。このようにして求められたエネルギ依
存ビットと聴覚許容雑音レベルに依存したビットは加算
されて、図１の適応ビット割当符号化回路１６、１７、
１８により、各クリティカルバンド毎に、又は高域にお
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。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。
【００２３】ここで、上記聴覚許容雑音スペクトル依存
のビット配分回路３０５中には、聴覚許容雑音スペクト
ルを算出するための許容雑音算出回路が設けられてお
り、この許容雑音算出回路について、図５を参照しなが
らさらに詳しく説明する。すなわち、この図５は、上記
許容雑音算出回路の具体的な構成例を示すブロック回路
図であり、この図５において、入力端子５２１には、Ｍ
ＤＣＴ回路１３、１４、１５で得られたＭＤＣＴ係数
（周波数軸上のスペクトルデータ）が供給されている。
のビット配分回路３０５中には、聴覚許容雑音スペクト
ルを算出するための許容雑音算出回路が設けられてお
り、この許容雑音算出回路について、図５を参照しなが
らさらに詳しく説明する。すなわち、この図５は、上記
許容雑音算出回路の具体的な構成例を示すブロック回路
図であり、この図５において、入力端子５２１には、Ｍ
ＤＣＴ回路１３、１４、１５で得られたＭＤＣＴ係数
（周波数軸上のスペクトルデータ）が供給されている。
【００２４】この周波数軸上の入力データは、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、平均値等が用いられることもある。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
総和値のスペクトルは、一般にバークスペクトルと称さ
れている。図６はこのよう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
では、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１２バンド（Ｂ1 〜Ｂ12）で表現してい
る。
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、平均値等が用いられることもある。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
総和値のスペクトルは、一般にバークスペクトルと称さ
れている。図６はこのよう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
では、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１２バンド（Ｂ1 〜Ｂ12）で表現してい
る。
【００２５】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、図６中点線で示す部分の総和がとられる。
なお、上記マスキングとは、人間の聴覚上の特性によ
り、ある信号によって他の信号がマスクされて聞こえな
くなる現象をいうものであり、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。
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、図６中点線で示す部分の総和がとられる。
なお、上記マスキングとは、人間の聴覚上の特性によ
り、ある信号によって他の信号がマスクされて聞こえな
くなる現象をいうものであり、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。
【００２６】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。
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。
【００２７】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。
【００２８】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ａ＞０、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。本実施例ではｎ＝３８，
ａ＝１としており、この時の音質劣化はなく、良好な符
号化が行えた。
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ａ＞０、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。本実施例ではｎ＝３８，
ａ＝１としており、この時の音質劣化はなく、良好な符
号化が行えた。
【００２９】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、このマスキングスペクト
ル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、このマスキングスペクト
ル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。
【００３０】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７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。
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７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。
【００３１】当該減算器５２８からの出力は、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、例えば割当てビット数情報が予め記憶されたＲＯ
Ｍ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
の割当ビット数情報を出力する。この割当ビット数情報
が上記適応ビット割当符号化回路１８に送られること
で、ＭＤＣＴ回路１３、１４、１５からの周波数軸上の
各スペクトルデータが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されるわけである。
補正回路５３０を介し、出力端子５３１を介して取り出
され、例えば割当てビット数情報が予め記憶されたＲＯ
Ｍ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
の割当ビット数情報を出力する。この割当ビット数情報
が上記適応ビット割当符号化回路１８に送られること
で、ＭＤＣＴ回路１３、１４、１５からの周波数軸上の
各スペクトルデータが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されるわけである。
【００３２】すなわち要約すれば、適応ビット割当符号
化回路１８では、上記クリティカルバンドの各バンドの
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
レベルに応じて割当てられたビット数で上記各バンド毎
のスペクトルデータを量子化することになる。なお、遅
延回路５２９は上記合成回路５２７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。
化回路１８では、上記クリティカルバンドの各バンドの
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
レベルに応じて割当てられたビット数で上記各バンド毎
のスペクトルデータを量子化することになる。なお、遅
延回路５２９は上記合成回路５２７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。
【００３３】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２
０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２
０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。
【００３４】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８〜１０ｄＢ下がっても１ｋHzと同じ大きさに聞こ
え、逆に、５０ｋHz付近では１ｋHzでの音圧よりも約１
５ｄＢ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。
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８〜１０ｄＢ下がっても１ｋHzと同じ大きさに聞こ
え、逆に、５０ｋHz付近では１ｋHzでの音圧よりも約１
５ｄＢ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。
【００３５】以上述べた聴覚許容雑音レベルに依存した
スペクトル形状を使用可能総ビット量である前述した１
００Ｋｂｐｓの内のある割合を用いるビット配分でつく
る。この割合は、入力信号のトーナリティが高くなるほ
ど減少する。
スペクトル形状を使用可能総ビット量である前述した１
００Ｋｂｐｓの内のある割合を用いるビット配分でつく
る。この割合は、入力信号のトーナリティが高くなるほ
ど減少する。
【００３６】次に、この聴覚許容雑音スペクトル依存の
ビット配分と、前述したエネルギ依存のビット配分の２
つのビット配分手法の間でのビット量分割率は、信号ス
ペクトルの滑らかさを表す指標により決定される。この
２つのビット配分手法の間でのビット量分割の具体的な
方法について、再び図３を参照しながら、以下に説明す
る。
ビット配分と、前述したエネルギ依存のビット配分の２
つのビット配分手法の間でのビット量分割率は、信号ス
ペクトルの滑らかさを表す指標により決定される。この
２つのビット配分手法の間でのビット量分割の具体的な
方法について、再び図３を参照しながら、以下に説明す
る。
【００３７】図３において、入力端子３０１からの上記
ＭＤＣＴ回路出力信号は、スペクトルの滑らかさ算出回
路３０８にも与えられる。このスペクトルの滑らかさ算
出回路３０８には、上記エネルギ算出回路３０３からの
出力も供給されている。このスペクトルの滑らかさ算出
回路３０８では、スペクトルの滑らかさを表す指標を算
出しており、本実施例では、信号スペクトルの隣接値間
の差の絶対値の和を、信号スペクトルの和で割った値
を、指標として用いている。このスペクトルの滑らかさ
を表す指標の出力は、ビット分割率決定回路３０９に送
られ、エネルギ依存のビット配分と、聴覚許容雑音スペ
クトルによるビット配分との間のビット分割率が決定さ
れる。ビット配分率は、スペクトルの滑らかさ算出回路
３０８の出力値が大きいほどスペクトルの滑らかさが無
いと判断して、エネルギ依存のビット配分よりも聴覚許
容雑音スペクトルによるビット配分に重点をおいたビッ
ト配分を行う。
ＭＤＣＴ回路出力信号は、スペクトルの滑らかさ算出回
路３０８にも与えられる。このスペクトルの滑らかさ算
出回路３０８には、上記エネルギ算出回路３０３からの
出力も供給されている。このスペクトルの滑らかさ算出
回路３０８では、スペクトルの滑らかさを表す指標を算
出しており、本実施例では、信号スペクトルの隣接値間
の差の絶対値の和を、信号スペクトルの和で割った値
を、指標として用いている。このスペクトルの滑らかさ
を表す指標の出力は、ビット分割率決定回路３０９に送
られ、エネルギ依存のビット配分と、聴覚許容雑音スペ
クトルによるビット配分との間のビット分割率が決定さ
れる。ビット配分率は、スペクトルの滑らかさ算出回路
３０８の出力値が大きいほどスペクトルの滑らかさが無
いと判断して、エネルギ依存のビット配分よりも聴覚許
容雑音スペクトルによるビット配分に重点をおいたビッ
ト配分を行う。
【００３８】ビット分割率決定回路３０９は、それぞれ
エネルギ依存のビット配分及び聴覚許容雑音スペクトル
によるビット配分の大きさをコントロールする乗算器
（マルチプライヤ）３１１及び３１２に対してコントロ
ール出力を送る。いま仮に、スペクトルが滑らかであ
り、エネルギ依存のビット配分に重きをおくようにビッ
ト配分率決定回路３０９から乗算器３１１への出力が
０．８の値をとったとき、乗算器３１２への出力は１−
０．８＝０．２とする。従って、エネルギ依存のビット
配分回路３０４からのビット配分情報に対して乗算器３
１１で０．８が乗算され、聴覚許容雑音スペクトル依存
のビット配分回路３０５からのビット配分情報に対して
乗算器３１２で０．２が乗算され、これら２つの乗算器
３１１、３１２からの出力は、加算器（アダー）３０６
で加算されて、最終的なビット配分情報が出力端子３０
７より取り出される。
エネルギ依存のビット配分及び聴覚許容雑音スペクトル
によるビット配分の大きさをコントロールする乗算器
（マルチプライヤ）３１１及び３１２に対してコントロ
ール出力を送る。いま仮に、スペクトルが滑らかであ
り、エネルギ依存のビット配分に重きをおくようにビッ
ト配分率決定回路３０９から乗算器３１１への出力が
０．８の値をとったとき、乗算器３１２への出力は１−
０．８＝０．２とする。従って、エネルギ依存のビット
配分回路３０４からのビット配分情報に対して乗算器３
１１で０．８が乗算され、聴覚許容雑音スペクトル依存
のビット配分回路３０５からのビット配分情報に対して
乗算器３１２で０．２が乗算され、これら２つの乗算器
３１１、３１２からの出力は、加算器（アダー）３０６
で加算されて、最終的なビット配分情報が出力端子３０
７より取り出される。
【００３９】次に、上述したようなビット配分の具体例
について、図８〜図１１を参照しながら説明する。ここ
で、図８、図１０は、ビット割当の様子を示し、図９、
図１１は、これらに対応する量子化雑音の様子を示して
いる。すなわち、図８は信号スペクトルが平坦なときの
ビット割当の様子を示しており、これに対応する量子化
雑音（ノイズスペクトル）の様子を図９に示す。また、
信号スペクトルのトーナリティが高いとき、すなわち聴
覚的に信号の音程感があって周波数に偏りが生じている
ときのビット割当の様子を図１０に示し、これに対応す
る量子化雑音（ノイズスペクトル）の様子を図１１に示
す。ここで図８、図１０内において、白抜きの部分は固
定ビット割当分のビット量を、また斜線部分は信号レベ
ル依存分のビット量をそれぞれ示している。また、図
９、図１１内において、曲線ａは信号レベルを、領域ｂ
は信号レベル依存分による雑音低下分を、領域ｃは聴覚
許容雑音レベル依存のビット割当分による雑音低下分を
それぞれ示している。
について、図８〜図１１を参照しながら説明する。ここ
で、図８、図１０は、ビット割当の様子を示し、図９、
図１１は、これらに対応する量子化雑音の様子を示して
いる。すなわち、図８は信号スペクトルが平坦なときの
ビット割当の様子を示しており、これに対応する量子化
雑音（ノイズスペクトル）の様子を図９に示す。また、
信号スペクトルのトーナリティが高いとき、すなわち聴
覚的に信号の音程感があって周波数に偏りが生じている
ときのビット割当の様子を図１０に示し、これに対応す
る量子化雑音（ノイズスペクトル）の様子を図１１に示
す。ここで図８、図１０内において、白抜きの部分は固
定ビット割当分のビット量を、また斜線部分は信号レベ
ル依存分のビット量をそれぞれ示している。また、図
９、図１１内において、曲線ａは信号レベルを、領域ｂ
は信号レベル依存分による雑音低下分を、領域ｃは聴覚
許容雑音レベル依存のビット割当分による雑音低下分を
それぞれ示している。
【００４０】先ず図８及び図９は、信号のスペクトルが
割合平坦である場合を示しており、聴覚許容雑音レベル
に依存したビット割当は、全帯域に亘り大きい信号雑音
比を取るために役立つ。しかし低域及び高域では比較的
少ないビット割当が使用されている。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、量としては少ないが、
ホワイトの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。
割合平坦である場合を示しており、聴覚許容雑音レベル
に依存したビット割当は、全帯域に亘り大きい信号雑音
比を取るために役立つ。しかし低域及び高域では比較的
少ないビット割当が使用されている。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、量としては少ないが、
ホワイトの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。
【００４１】これに対して図１０に示すように、信号ス
ペクトルが高いトーナリティを示す場合には、信号エネ
ルギレベル依存のビット配分量が多くなり、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当分の集
中は、これよりもきつくない。図１１に示すように、こ
の両者のビット配分の和により、孤立スペクトル入力信
号での特性の向上が達成される。
ペクトルが高いトーナリティを示す場合には、信号エネ
ルギレベル依存のビット配分量が多くなり、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当分の集
中は、これよりもきつくない。図１１に示すように、こ
の両者のビット配分の和により、孤立スペクトル入力信
号での特性の向上が達成される。
【００４２】図１２は、このようにして高能率符号化さ
れた信号を伝送あるいは記録再生した後に再び復号化す
るための、本発明に係る高能率復号化装置の一実施例を
示している。各帯域の量子化された上記ＭＤＣＴ係数
は、復号回路入力端子１２２、１２４、１２６に与えら
れ、使用されたブロックサイズ情報は、入力端子１２
３、１２５、１２７に与えられる。復号化回路１１６、
１１７、１１８では適応ビット割当情報を用いてビット
割当を解除する。次にＩＭＤＣＴ（逆ＭＤＣＴ）回路１
１３、１１４、１１５で周波数軸上の信号が時間軸上の
信号に変換される。これらの部分帯域の時間軸上の信号
は、ＩＱＭＦ（逆ＱＭＦ）回路１１２、１１１により全
帯域信号に復号化され、出力端子１１０より取り出され
る。
れた信号を伝送あるいは記録再生した後に再び復号化す
るための、本発明に係る高能率復号化装置の一実施例を
示している。各帯域の量子化された上記ＭＤＣＴ係数
は、復号回路入力端子１２２、１２４、１２６に与えら
れ、使用されたブロックサイズ情報は、入力端子１２
３、１２５、１２７に与えられる。復号化回路１１６、
１１７、１１８では適応ビット割当情報を用いてビット
割当を解除する。次にＩＭＤＣＴ（逆ＭＤＣＴ）回路１
１３、１１４、１１５で周波数軸上の信号が時間軸上の
信号に変換される。これらの部分帯域の時間軸上の信号
は、ＩＱＭＦ（逆ＱＭＦ）回路１１２、１１１により全
帯域信号に復号化され、出力端子１１０より取り出され
る。
【００４３】
【発明の効果】以上の説明からも明らかなように、本発
明に係る高能率符号化及び／又は復号化装置によれば、
入力ディジタルデータを複数の周波数帯域に分割した後
に直交変換を行って係数データ（スペクトルデータ）を
求め、これらの係数データを伝送又は記録のレートに対
応したビット数にビット割当を行う高能率符号化装置及
び／又はこの符号化装置からのデータを復号する復号化
装置であって、ビット割当に使用できる全ビットが、聴
覚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
さに依存したビット配分とに分割使用され、その分割比
が入力信号に関係する信号に依存するようにしているた
め、聴覚的にも望ましく、また、１ｋHz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、何
度も繰り返してビット量調整をせず、唯１回の演算で得
られるビット配分が実現できる。すなわち、音楽信号の
ようにスペクトルが分散している場合にも、マスキング
効果により聴感覚からみた雑音レベルが低くでき、また
サイン波入力時にも信号の大きい帯域にビットを集めら
れるので信号対雑音比を大きくすることができる。
明に係る高能率符号化及び／又は復号化装置によれば、
入力ディジタルデータを複数の周波数帯域に分割した後
に直交変換を行って係数データ（スペクトルデータ）を
求め、これらの係数データを伝送又は記録のレートに対
応したビット数にビット割当を行う高能率符号化装置及
び／又はこの符号化装置からのデータを復号する復号化
装置であって、ビット割当に使用できる全ビットが、聴
覚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
さに依存したビット配分とに分割使用され、その分割比
が入力信号に関係する信号に依存するようにしているた
め、聴覚的にも望ましく、また、１ｋHz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、何
度も繰り返してビット量調整をせず、唯１回の演算で得
られるビット配分が実現できる。すなわち、音楽信号の
ようにスペクトルが分散している場合にも、マスキング
効果により聴感覚からみた雑音レベルが低くでき、また
サイン波入力時にも信号の大きい帯域にビットを集めら
れるので信号対雑音比を大きくすることができる。
【図１】本発明の一実施例となる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。
成例を示すブロック回路図である。
【図２】該実施例装置の信号の周波数及び時間分割の具
体例を示す図である。
体例を示す図である。
【図３】該実施例装置に用いられる適応ビット割当符号
化回路のビット配分アルゴリズムの一例を説明するため
の機能ブロック図である。
化回路のビット配分アルゴリズムの一例を説明するため
の機能ブロック図である。
【図４】バークスペクトルを示す図である。
【図５】聴覚許容雑音レベル算出回路の一例を示すブロ
ック回路図である。
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】上記実施例の概略平坦なスペクトルの信号入力
時のビット配分の例を示す図である。
時のビット配分の例を示す図である。
【図９】上記実施例の概略平坦なスペクトルの信号入力
時の量子化雑音スペクトルの例を示す図である。
時の量子化雑音スペクトルの例を示す図である。
【図１０】上記実施例の高いトーナリティーを持つ信号
入力時のビット配分の例を示す図である。
入力時のビット配分の例を示す図である。
【図１１】上記実施例の高いトーナリティーを持つ信号
入力時の量子化雑音スペクトルの例を示す図である。
入力時の量子化雑音スペクトルの例を示す図である。
【図１２】本発明に係る高能率復号化装置の一実施例の
構成例を示すブロック回路図である。
構成例を示すブロック回路図である。
１０・・・高能率符号化回路入力端子 １１、１２・・・ＱＭＦ回路 １３、１４、１５・・・ＭＤＣＴ回路 １６、１７、１８・・・適応ビット割当符号化回路 １９、２０、２１・・・ブロックサイズ決定回路 ２２、２４、２６・・・符号化出力端子 ２３、２５、２７・・・ブロックサイズ情報出力端子 １２２、１２４、１２６・・・符号化入力端子 １２３、１２５、１２７・・・ブロックサイズ情報入力
端子 １１６、１１７、１１８・・・適応ビット割当復号化回
路 １１３、１１４、１１５・・・ＩＭＤＣＴ回路 １１２、１１１・・・ＩＱＭＦ回路 １１０・・・高能率復号化回路出力端子 ３００・・・適応ビット割当機能部 ３０２・・・使用可能な総ビット数を示すブロック ３０３・・・帯域毎のエネルギ算出回路 ３０４・・・エネルギ依存のビット配分回路 ３０５・・・聴覚許容雑音スペクトル依存のビット配分
回路 ３０６・・・加算器（アダー） ３０７・・・各帯域のビット割当量出力端子 ３０８・・・スペクトルの滑らかさ算出回路 ３０９・・・ビット分割率決定回路 ３１１、３１２・・・乗算器（マルチプライヤ） ５２２・・・帯域毎のエネルギ検出回路 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 ５２９・・・遅延回路 ５３０・・・許容雑音補正回路 ５３１・・・聴覚許容雑音レベル出力端子 ５３２・・・最小可聴カーブ発生回路 ５３３・・・補正情報出力回路
端子 １１６、１１７、１１８・・・適応ビット割当復号化回
路 １１３、１１４、１１５・・・ＩＭＤＣＴ回路 １１２、１１１・・・ＩＱＭＦ回路 １１０・・・高能率復号化回路出力端子 ３００・・・適応ビット割当機能部 ３０２・・・使用可能な総ビット数を示すブロック ３０３・・・帯域毎のエネルギ算出回路 ３０４・・・エネルギ依存のビット配分回路 ３０５・・・聴覚許容雑音スペクトル依存のビット配分
回路 ３０６・・・加算器（アダー） ３０７・・・各帯域のビット割当量出力端子 ３０８・・・スペクトルの滑らかさ算出回路 ３０９・・・ビット分割率決定回路 ３１１、３１２・・・乗算器（マルチプライヤ） ５２２・・・帯域毎のエネルギ検出回路 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 ５２９・・・遅延回路 ５３０・・・許容雑音補正回路 ５３１・・・聴覚許容雑音レベル出力端子 ５３２・・・最小可聴カーブ発生回路 ５３３・・・補正情報出力回路
Claims (21)
- 【請求項１】 入力ディジタルデータを時間領域と周波
数領域とでそれぞれ分割された各小ブロック毎にビット
割当を行って量子化する高能率符号化装置であって、 ビット割当に使用できる全ビットが、聴覚許容雑音スペ
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したビ
ット配分とに分割使用され、その分割比が入力信号に関
係する信号に依存することを特徴とする高能率符号化装
置。 - 【請求項２】 サブ情報としてフローティング情報とビ
ット長情報とを持つことを特徴とする請求項１に記載の
高能率符号化装置。 - 【請求項３】 上記分割比が上記信号のスペクトルが滑
らかなほど上記聴覚許容雑音スペクトル依存のビット配
分への分割比率を大きくすることを特徴とする請求項１
に記載の高能率符号化装置。 - 【請求項４】 隣接スペクトル間の差情報に関係した信
号を、スペクトルの滑らかさの指標として用いたことを
特徴とする請求項３に記載の高能率符号化装置。 - 【請求項５】 周波数軸上のブロックフローティングの
ためのブロック間の信号の大きさの差情報に関係した信
号を、スペクトルの滑らかさの指標として用いることを
特徴とする請求項３に記載の高能率符号化装置。 - 【請求項６】 周波数軸上のブロックフローティングの
ためのブロックの隣接したブロックフローティング係数
間の差情報に関係した信号を、スペクトルの滑らかさの
指標として用いることを特徴とする請求項３に記載の高
能率符号化装置。 - 【請求項７】 入力ディジタルデータを時間軸上でブロ
ック化しないで周波数分割し、その出力をブロック化し
て周波数分割することを特徴とする請求項１に記載の高
能率符号化装置。 - 【請求項８】 入力ディジタルデータを時間領域と周波
数領域とでそれぞれ分割された各小ブロック毎にビット
割当を行って量子化する高能率符号化装置からのデータ
を、伝送、記録再生して、復号化を施して再生信号を得
る復号化装置であって、 ビット割当に使用できる全ビットが、聴覚許容雑音スペ
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したビ
ット配分とに分割使用され、その分割比が入力信号に関
係する信号に依存することを特徴とする復号化装置。 - 【請求項９】 サブ情報としてフローティング情報とビ
ット長情報とを持つことを特徴とする請求項８に記載の
復号化装置。 - 【請求項１０】 上記分割比が上記信号のスペクトルが
滑らかなほど上記聴覚許容雑音スペクトル依存のビット
配分への分割比率を大きくすることを特徴とする請求項
８に記載の復号化装置。 - 【請求項１１】 隣接スペクトル間の差情報に関係した
信号を、スペクトルの滑らかさの指標として用いたこと
を特徴とする請求項１０に記載の復号化装置。 - 【請求項１２】 周波数軸上のブロックフローティング
のためのブロック間の信号の大きさの差情報に関係した
信号を、スペクトルの滑らかさの指標として用いること
を特徴とする請求項１０に記載の復号化装置。 - 【請求項１３】 周波数軸上のブロックフローティング
のためのブロックの隣接したブロックフローティング係
数間の差情報に関係した信号を、スペクトルの滑らかさ
の指標として用いることを特徴とする請求項１０に記載
の復号化装置。 - 【請求項１４】 入力ディジタルデータを時間軸上でブ
ロック化しないで周波数分割し、その出力をブロック化
して周波数分割することを特徴とする請求項８に記載の
復号化装置。 - 【請求項１５】 入力ディジタルデータを時間領域と周
波数領域とでそれぞれ分割された各小ブロック毎にビッ
ト割当を行って量子化する高能率符号化装置及びこの符
号化装置からのデータを、伝送、記録再生して、復号化
を施して再生信号を得る復号化装置であって、 ビット割当に使用できる全ビットが、聴覚許容雑音スペ
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したビ
ット配分とに分割使用され、その分割比が入力信号に関
係する信号に依存することを特徴とする高能率符号化及
び復号化装置 - 【請求項１６】 サブ情報としてフローティング情報と
ビット長情報とを持つことを特徴とする請求項１５に記
載の高能率符号化及び復号化装置。 - 【請求項１７】 上記分割比が上記信号のスペクトルが
滑らかなほど上記聴覚許容雑音スペクトル依存のビット
配分への分割比率を大きくすることを特徴とする請求項
１５に記載の高能率符号化及び復号化装置。 - 【請求項１８】 隣接スペクトル間の差情報に関係した
信号を、スペクトルの滑らかさの指標として用いたこと
を特徴とする請求項１７に記載の高能率符号化及び復号
化装置。 - 【請求項１９】 周波数軸上のブロックフローティング
のためのブロック間の信号の大きさの差情報に関係した
信号を、スペクトルの滑らかさの指標として用いること
を特徴とする請求項１７に記載の高能率符号化及び復号
化装置。 - 【請求項２０】 周波数軸上のブロックフローティング
のためのブロックの隣接したブロックフローティング係
数間の差情報に関係した信号を、スペクトルの滑らかさ
の指標として用いることを特徴とする請求項１７に記載
の高能率符号化及び復号化装置。 - 【請求項２１】 入力ディジタルデータを時間軸上でブ
ロック化しないで周波数分割し、その出力をブロック化
して周波数分割することを特徴とする請求項１５に記載
の高能率符号化及び復号化装置。
Priority Applications (8)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15698292A JP3153933B2 (ja) | 1992-06-16 | 1992-06-16 | 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 |
| TW082104468A TW332280B (en) | 1992-06-16 | 1993-06-04 | Apparatus for compressing a digital input signal |
| AU40113/93A AU668164B2 (en) | 1992-06-16 | 1993-06-08 | Apparatus for compressing a digital input signal with signal spectrum-dependent and noise spectrum-dependent quantizing bit allocation |
| EP93304546A EP0575110B1 (en) | 1992-06-16 | 1993-06-11 | Compressing and expanding digital signals |
| DE69320872T DE69320872T2 (de) | 1992-06-16 | 1993-06-11 | Kompression und Dehnung von digitalen Signalen |
| KR1019930010848A KR100295217B1 (ko) | 1992-06-16 | 1993-06-15 | 신호스펙트럼-의존양자화비트할당및노이즈스펙트럼-의존양자화비트할당으로서디지탈입력신호를압축하는장치 |
| US08/078,547 US5583967A (en) | 1992-06-16 | 1993-06-16 | Apparatus for compressing a digital input signal with signal spectrum-dependent and noise spectrum-dependent quantizing bit allocation |
| HK98114869A HK1013537A1 (en) | 1992-06-16 | 1998-12-22 | Compressing and expanding digital signals |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15698292A JP3153933B2 (ja) | 1992-06-16 | 1992-06-16 | 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 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH066236A true JPH066236A (ja) | 1994-01-14 |
| JP3153933B2 JP3153933B2 (ja) | 2001-04-09 |
Family
ID=15639587
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP15698292A Expired - Fee Related JP3153933B2 (ja) | 1992-06-16 | 1992-06-16 | 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 |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5583967A (ja) |
| EP (1) | EP0575110B1 (ja) |
| JP (1) | JP3153933B2 (ja) |
| KR (1) | KR100295217B1 (ja) |
| AU (1) | AU668164B2 (ja) |
| DE (1) | DE69320872T2 (ja) |
| HK (1) | HK1013537A1 (ja) |
| TW (1) | TW332280B (ja) |
Families Citing this family (28)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3318931B2 (ja) * | 1993-11-04 | 2002-08-26 | ソニー株式会社 | 信号符号化装置、信号復号化装置及び信号符号化方法 |
| JP3277677B2 (ja) * | 1994-04-01 | 2002-04-22 | ソニー株式会社 | 信号符号化方法及び装置、信号記録媒体、信号伝送方法、並びに信号復号化方法及び装置 |
| JP3277692B2 (ja) * | 1994-06-13 | 2002-04-22 | ソニー株式会社 | 情報符号化方法、情報復号化方法及び情報記録媒体 |
| DE4443575C1 (de) * | 1994-12-07 | 1996-09-26 | Deutsche Telekom Mobil | Verfahren zur Übertragung von codierten Sprachsignalen in mindestens einem Telekommunikationsnetz |
| JPH09101799A (ja) * | 1995-10-04 | 1997-04-15 | Sony Corp | 信号符号化方法及び装置 |
| US5797121A (en) * | 1995-12-26 | 1998-08-18 | Motorola, Inc. | Method and apparatus for implementing vector quantization of speech parameters |
| US5771182A (en) * | 1996-05-31 | 1998-06-23 | Motorola, Inc. | Bit-serial digital compressor |
| US5924064A (en) * | 1996-10-07 | 1999-07-13 | Picturetel Corporation | Variable length coding using a plurality of region bit allocation patterns |
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| 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 |
| US6795424B1 (en) | 1998-06-30 | 2004-09-21 | Tellabs Operations, Inc. | Method and apparatus for interference suppression in orthogonal frequency division multiplexed (OFDM) wireless communication systems |
| JP3594514B2 (ja) | 1999-07-12 | 2004-12-02 | 株式会社ソニー・コンピュータエンタテインメント | エンコーダ、デコーダ、音声データ処理装置、音声データ処理システム、音声データ圧縮方法、音声データ伸張方法、音声データ処理方法及び記録媒体 |
| US6529868B1 (en) * | 2000-03-28 | 2003-03-04 | Tellabs Operations, Inc. | Communication system noise cancellation power signal calculation techniques |
| 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 |
| JP2003110429A (ja) * | 2001-09-28 | 2003-04-11 | Sony Corp | 符号化方法及び装置、復号方法及び装置、伝送方法及び装置、並びに記録媒体 |
| JP4296752B2 (ja) * | 2002-05-07 | 2009-07-15 | ソニー株式会社 | 符号化方法及び装置、復号方法及び装置、並びにプログラム |
| DE10230809B4 (de) * | 2002-07-08 | 2008-09-11 | T-Mobile Deutschland Gmbh | Verfahren zur Übertragung von Audiosignalen nach dem Verfahren der priorisierenden Pixelübertragung |
| DE102004052296A1 (de) * | 2004-10-27 | 2006-05-04 | Sennheiser Electronic Gmbh & Co. Kg | Sender und Empfänger für ein drahtloses Audio-Übertragungssystem |
| EP2387161B1 (en) | 2007-07-23 | 2020-01-22 | Sony Corporation | Method for transmitting a signal between a transmitter and a receiver in a power line network, transmitter, receiver, power line communication modem and powerline communication system |
| GB201004667D0 (en) | 2010-03-22 | 2010-05-05 | Optimized Systems And Solution | Method and apparatus for compression and de-compression of spectral data |
| CN102918590B (zh) | 2010-03-31 | 2014-12-10 | 韩国电子通信研究院 | 编码方法和装置、以及解码方法和装置 |
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