JPH07261800A - 変換符号化方法、復号化方法 - Google Patents
変換符号化方法、復号化方法Info
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- JPH07261800A JPH07261800A JP6047234A JP4723494A JPH07261800A JP H07261800 A JPH07261800 A JP H07261800A JP 6047234 A JP6047234 A JP 6047234A JP 4723494 A JP4723494 A JP 4723494A JP H07261800 A JPH07261800 A JP H07261800A
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Abstract
れ、その結果が量子化され、その量子化予測係数から入
力信号の周波数特性概形が手段41で計算される。前記
入力信号はMDCT手段36で変形離散コサイン変換さ
れて周波数領域信号とされ、その信号は前記周波数概形
で手段42で正規化されて平坦な残差信号とされる。そ
の残差信号はパワーが正規化され、前記周波数概形で重
み付けしたベクトル量子化が手段46で行われる。その
量子化は、その両入力をそれぞれ1サンプルごとに複数
の小系列に順分配し、その小系列ごとに重み付きベクト
ル量子化する。
Description
どの音響信号を、周波数領域の信号に変換し、その周波
数特性概形を除去して少ない情報量でディジタル符号化
する高能率信号変換符号化方法、及びそのように符号化
された信号を復号する変換復号化方法に関する。
する方法として、原音をフレームと呼ばれる5〜50m
s程度の一定間隔の区間に分割し、その1フレームの信
号にMDCT(変形離散コサイン変換)を用いた時間−
周波数変換を行って得た周波数領域信号を、その周波数
特性の包絡形状(周波数特性概形)と、周波数領域信号
を周波数特性概形で平坦化して得られる残差信号という
2つの情報に分離し、それぞれを符号化することが提案
されている。即ち図6に示すように入力端子11から入
力されたディジタル化された音響入力信号は時間−周波
数変換手段12により周波数領域信号に変換され、この
周波数領域信号は帯域分割手段13により複数の小帯域
に分割され、これら小帯域信号はそれぞれ代表値計算、
量子化手段141 〜14n でその平均値や最大値などの
代表値が計算され、かつその代表値は量子化されて、全
体として周波数領域信号の概形が得られる。前記分割さ
れた各小帯域信号は正規化手段151 〜15n でそれぞ
れ対応する帯域の前記量子化された代表値で正規化さ
れ、これら正規化された信号は帯域合成手段16で帯域
合成されて、前記周波数領域信号がその周波数特性の概
形が取り除かれ、平坦化された残差信号となり、その残
差信号は量子化される。この残差信号の量子化を示すイ
ンデックスと、前記代表値を量子化したインデックスと
がそれぞれ復号器へ送出される。
ペクトル聴感制御エントロピー符号化法(ASPEC,
Adaptive Spectral Percept
ual Entropy Coding)やエムペグ−
オーディオ・レイヤ3方式(MPEG−Audio L
ayer III)などがある。それぞれの技術について
は、K.Brandenburg,J.Herre,
J.D.Johnstonet al:“ASPEC:
Adaptive spectral entropy
coding of high quality m
usic signals”,Proc.AES '91
およびISO/IEC標準IS−11172−3に述べ
られている。またMDCTの技術については例えばIS
O/IEC標準IS−11172−3に述べられてい
る。
な残差信号を高能率に符号化するために、残差信号を量
子化した後、その量子化インデックスをハフマン符号化
している。ハフマン符号化の規則はハフマン符号テーブ
ルに従って行う。即ち図7に示すように残差信号は量子
化手段21でスカラー量子化され、その量子化インデッ
クスはハフマン符号化手段22で符号化されるが、その
際に複数個用意されたハフマン符号帳23の中からもっ
とも高能率に符号化できるハフマン符号テーブルを最適
符号テーブル選択手段24により選択し、その選択した
テーブルを示すインデックスと、残差信号の量子化イン
デックスが、選択されたハフマン符号テーブルにより符
号化された量子化インデックスコードとが送出される。
量子化インデックスに対応する符号長は可変であるた
め、符号器から復号器へ伝送する際に符号誤りが生じた
場合の復号化信号の品質劣化は著しい。例えばハフマン
符号テーブルのインデックスを誤った場合、誤り箇所以
降のフレーム内のすべての符号は復元不能となる。ま
た、残差信号の量子化インデックスを高圧縮に符号化す
るためには、より大きなハフマン符号帳が必要となる
が、符号帳が大きくなると補助情報であるハフマン符号
テーブルのインデックスの伝送情報量が大きくなるた
め、量子化器の最適化が困難である。
CTを使った変換符号化の方法で信号を少ない情報量で
符号化するとき、符号の伝送誤りに強く且つ高い能率で
残差信号を量子化する方法及びその復号化方法を提供す
ることにある。
よれば、MDCTを用いて時間−周波数変換した後、周
波数特性概形(スペクトラム概形)で正規化して得られ
る残差信号を、複数の小系列に分割し、これら分割され
た小系列のそれぞれを、周波数特性概形と対応した重み
をつけた距離尺度でベクトル量子化する。
を行う前の時間領域信号を自己相関をとった後線形予測
分析し、その結果を離散フーリエ変換し、その変換結果
のスペクトル振幅の概形が周波数特性概形の逆数として
得られる。あるいはMDCTにより変換された周波数領
域信号の絶対値をとった後、逆フーリエ変換し、その逆
フーリエ変換出力を線形予測分析し、その結果について
同様に離散フーリエ変換し、その結果のスペクトル振幅
の概形を求めてもよい。更にMDCTを行う前の時間領
域信号を、複数の小帯域に分割し、その各小帯域ごとの
平均値や、最大振幅などの代表値(スケールファクタ)
を求めて、その全体として周波数特性概形としてもよ
い。
た第1インデックスによりそれらはベクトルよりなる複
数の小系列を再生し、これら複数の小系列を合成して1
つの系列の残差信号を得る。また入力された第2インデ
ックスにより周波数領域信号の概形を求め、その周波数
領域信号の概形で前記残差信号を逆正規化して周波数領
域信号を得る。
を再生し、その線形予測分析係数を離散フーリエ変換し
てその結果のスペクトル振幅の概形を求めて前記周波数
領域信号の概形とする。あるいはこの周波数領域信号の
概形は、複数の小帯域の各代表値として第2インデック
スを再生して得る。
小帯域信号に分割し、その各小帯域信号を、対応する帯
域の再生代表値でそれぞれ逆正規化し、これらを帯域合
成する。
法をそれぞれ適用した符号器31、復号器32の実施例
を示す。符号器31において入力端子33からディジタ
ル化した音響入力信号系列がフレーム分割手段34に入
力されて、N入力サンプルごとに過去2×Nサンプルの
入力系列を抽出し、長さ2×Nサンプルの入力フレーム
に生成され、窓掛手段35でその入力フレームに時間窓
がかけられる。その窓形状はハニング窓を用いるのが一
般的であり、この実施例でもこれを用いた。その窓かけ
された入力信号系列はMDCT手段36で変形離散コサ
イン変換されて、Nサンプルの周波数領域信号に変換さ
れる。
予測分析手段37で線形予測分析され、P次の予測係数
が求められる。この線形予測分析は自己相関を求めた後
に行われる。その予測係数は量子化手段で量子化され
る。この量子化の方法としては、予測係数をLSPパラ
メータに変換して量子化するLSP量子化の方法、予測
係数をkパラメータに変換してから量子化する方法など
を用いることができる。この量子化された予測係数を示
すインデックス39が送出される。
手段41によりパワースペクトルを計算して周波数特性
概形信号が求められる。具体的には、例えば図2Aに示
すようにP+1個の量子化予測係数(αパラメータ)の
後に4×N−P−1個の0をつなげて作った長さ4×N
のサンプル系列をFFT分析し(高速フーリエ変換:離
散フーリエ変換)、更にその2×N次のパワースペクト
ルを計算し、このスペクトルの奇数次をそれぞれ取り出
し、それらについてそれぞれ平方根をとり、その得られ
たN点のスペクトル振幅を、周波数特性概形の逆数とし
て得る。
子化予測係数(αパラメータ)の後に2×N−P−1個
の0をつなげた長さ2×Nのサンプル系列をFFT分析
し、その結果についてN次のパワースペクトルを計算す
る。0番目から始まってi番目の周波数特性概形の逆数
は、i=N−1以外ではi+1番目とi番目の各パワー
スペクトルの平方根を平均して、つまり補間して得る。
N−1番目の周波数特性概形の逆数は、N−1番目のパ
ワースペクトルの平方根をとって得る。
いて、MDCT手段36からの周波数領域信号の各サン
プルが、前記周波数概形信号の各サンプルとかけあわせ
て正規化され、平坦化された残差信号とされる。この残
差信号はパワー正規化・ゲイン量子化手段43で残差信
号はその振幅の平均値、またはパワーの平均値の平方根
である正規化ゲインで割算されて正規化され、正規化残
差信号とされ、更にその正規化ゲインが量子化され、そ
の量子化された正規化ゲインを示すインデックス44が
出力される。
特性概形の逆数の信号は必要に応じて重み計算手段45
で聴感制御が施されて重み付け信号とされる。この実施
例では周波数概形計算手段41の出力に対し−0.6前
後の定数がべき乗され、小さい値を大とし、大きい値を
小とするように聴感制御される。この他の聴感制御方法
として、エムペグ−オーディオ方式で用いられている聴
覚モデルによって求めた各サンプルごとに必要なSNR
(Signal to Noise Ratio:信号
帯雑音比)を非対数化して前記周波数特性概形の逆数と
掛け合わせる方法としてもよい。この方法では、入力信
号を分析して得られた周波数特性から、各周波数サンプ
ルごとに聴感的にノイズが検知できる最小のSNRを、
聴覚モデルによってマスキング量を推定することによっ
て計算する。このSNRが各サンプルごとに必要なSN
Rである。エムペグ−オーディオにおける聴覚モデルの
技術についてはISO/IEC標準IS−11172−
3に述べられている。また、聴感制御を省略して、前記
周波数概形計算手段41の出力の逆数を重みづけ信号と
してもよい。
らの正規化残差信号を手段45からの重み付け信号によ
り適応重みづけベクトル量子化する。このベクトル量子
化は計算量を少なくするため、正規化残差信号と重み付
け信号とのN対を、長さN/MのM個の小系列にそれぞ
れ分割する。この分割は、各小系列の概形が、分割前の
原系列の概形となるべくほぼ等しくなるようにする。こ
のため例えば、k番目の小系列のiサンプル目の値yi
k と、もとの系列のjサンプル目の値xj との関係が式
(1)で与えられるようにする。
に示す。このようにして得られたM個の小系列対のおの
おのについて重み付きベクトル量子化する。正規化残差
信号の値を、yi k ,重み付け信号の値をwi k 、イン
デックスok 番の符号帳ベクトルの値をCi k (ok )
としたときのベクトル量子化の際の重み付き距離尺度d
k (ok )を、式(2)に示す。
のベクトルのインデックスを量子化インデックス47と
して出力する。その1つの小系列yi k についての量子
化を図3Bに示す。符号帳48から選択したベクトル値
Ci k (ok )と残差信号小系列yi k との差が引算手
段49でとられ、その差が2乗手段51で2乗され、そ
の2乗出力に重み付け信号小系列wi k を2乗手段52
で2乗したものが内程手段53で内程され、その値di
k が最小となるベクトル値Ci k(ok )を符号帳48
から探索することが最適符号帳探索手段54で行われ、
そのdi k が最小となるベクトル値を示すインデックス
47kが出力される。
子化インデックス39と、ゲイン量子化インデックス4
4と残差量子化インデックス47とが出力される。これ
らインデックス39,44,47を入力された復号器3
2は図1に示すように次のように復号する。即ち予測係
数量子化インデックス39は再生手段56で対応する量
子化予測係数が再生され、その量子化予測係数は周波数
概形計算手段57で周波数概形計算手段41と同じ方法
で周波数特性概形の逆数が計算され、更に再生手段58
で入力されたインデックス47から複数の小系列、つま
り、図3Bによる量子化される前の小系列残差符号yi
k と対応するものがそれぞれ再生され、これら小系列残
差符号は各小系列残差符号から順に1つずつサンプルが
集められ、例えば図3Aに示した分割と逆の統合がなさ
れて量子化正規化残差信号が再生される。再生手段59
で入力されたインデックス44から正規化ゲインが再生
される。パワー逆正規化手段61において再生された量
子化正規化残差信号に再生された正規化ゲインが掛け合
わされてパワー逆正規化され量子化残差信号が得られ
る。その量子化残差信号は逆正規化手段62で周波数概
形計算手段57から周波数概形の逆数により各対応サン
プルごとに割算されて逆平坦化される。その逆平坦化さ
れた残差信号は逆MDCT手段63でN次の逆変形離散
コサイン変換されて、時間領域信号とされ、この時間領
域信号に対し、窓掛け手段64で時間窓がかけられる。
ここでは窓形状としてハニング窓が用いられている。こ
の窓掛けされた信号はフレーム重ね合せ手段65で長さ
2×Nサンプルのフレームの前半Nサンプルと前フレー
ムの後半Nサンプルとが加え合わされて出力端子66に
出力される。
力された信号は窓掛け手段35の出力が2経路に分岐さ
れ、その一方はMDCT手段36を通って時間領域の信
号が周波数領域に変換され、もう一方は手段37で線形
予測分析される。この線形予測分析により得られる予測
係数は信号の周波数特性を平坦化する線形予測分析フィ
ルタ、いわゆる逆フィルタのインパルス応答と等しいも
のであり、したがって前記予測係数の周波数特性は前記
線形予測分析フィルタの周波数特性に相当する。そこ
で、手段41では、前述したように予測係数のスペクト
ル振幅により入力信号の周波数特性概形の逆数を得、こ
の周波数特性概形の逆数をMDCT手段36よりの周波
数領域信号を掛け合わせると、周波数特性が平坦化され
た残差信号となる。
後、N=512、M=64程度を目安に自由に選べる
が、P+1<N×4でなくてはならない。また、上記実
施例では、残差量子化の際の信号の分割数Mの値は、N
/Mが割り切れるように設定されることが前提になって
いるが、Mの値は、必ずしもN/Mが割り切れるように
設定する必要はない。割り切れない場合には、分割した
小系列の一部を1サンプルずつ長くして、不足サンプル
数を補えばよい。各小系列と対応するインデックスに与
える情報量を同一とする点から、各小系列の概形が、分
割前の系列の概形と相似するように、小系列を作るとよ
い。
号の自己相関係数を用いて予測係数を求めた。しかし図
4に示すようにMDCT手段36より周波数領域信号の
各サンプル(スペクトル)の絶対値を絶対値手段67で
とり、その絶対値出力を逆フーリエ変換手段68で逆フ
ーリエ変換することによって自己相関係数を求め、その
自己相関係数を線形予測分析手段37′で線形予測分析
してもよい、この場合はその分析に先立ち相関を求める
必要はない。次に図5を参照して残差信号を得る他の手
法を説明する。図5において図1と対応する部分に同一
符号を付けてある。この実施例では符号器31におい
て、MDCT手段36からの周波数領域信号は小帯域分
割手段71でいくつかの小帯域に分割し、これらの各小
帯域ごとに代表値計算・量子化手段721 〜72n 代表
値(スケーリングファクタ)が計算され、更に量子化さ
れ、その量子化された代表値で前記分割された小帯域の
周波数領域信号が正規化手段731 〜73n でそれぞれ
各サンプルが割算されて正規化され、これら正規化され
た信号が帯域抵抗手段74で帯域合成されて周波数領域
信号を平坦化した残差信号が得られる。また量子化した
代表値を示すインデックスが復号器32へ出力される。
小帯域ごとの周波数領域信号の振幅の平均値や周波数領
域信号の振幅の最大値を計算することによって求める。
また前記各小帯域ごとに聴感上ノイズが聞こえる最小の
SNR(Signal toNoise Ratio:
信号対雑音比)を求めて、このSNRを満たしていない
小帯域のスケーリングファクタを小さくすることによっ
て聴感制御を施すこともできる。聴感上ノイズが聞こえ
る最小のSNRは、聴覚モデルによってマスキング量を
推定することによって求めることができる。
インデックスを再生手段751 〜75n で小帯域ごとに
再生される。また逆正規化手段61からの再生量子化残
差信号は小帯域分割手段76で小帯域分割手段71と同
様にn個の小帯域に分割され、その分割された小帯域量
子化残差信号は逆正規化手段771 〜77n でそれぞれ
代表値再生手段751 〜75n からの再生代表値が掛け
合わされて逆正規化され、これら逆正規された信号が帯
域抵抗手段78で帯域合成されて再生周波数領域信号が
得られる。
によれば、残差信号をベクトル量子化しているため、従
来のスカラー量子化とハフマン符号帳とを用いる場合よ
りも量子化能率がよい。しかも、この発明では残差信号
を複数小系列に分割して、それぞれについてベクトル量
子化しているため、この分割をすることなくベクトル量
子化する場合と比較して演算量を著しく減少させること
ができる。かつ周波数特性の概形の適応した重み付きベ
クトル量子化をしているため、一層量子化能率を向上さ
せることができる。更に適応情報割り当て等を必要とし
ないため、残差信号の量子化符号長は一定であって、符
号誤りにも強い特徴がある。
化方法により符号化された符号が入力されるため、少な
い情報量で高品質の信号を再生することができる。
の復号化方法をそれぞれ適用した符号器及び復号器の例
を示すブロック図。
す図。
す図、Bは1つの小系列の重み付きベクトル量子化を示
すブロック図である。
すブロック図。
ク図。
Claims (9)
- 【請求項1】 MDCT(Modified Disc
rete Cosine Transform:変形離
散コサイン変換)を用いて入力信号を時間領域から周波
数領域の信号に変換する第1の段階と、 上記変換された周波数領域信号の量子化された信号の概
形を求める第2の段階と、 上記第1の段階で得られた周波数領域信号を上記第2の
段階で得られた周波数領域信号の量子化された信号の概
形で正規化して残差信号を得る第3の段階と、上記第3
の段階で得られた残差信号を並び替えて複数の小系列に
分割する第4の段階と、 上記第4の段階で得られた小系列のおのおのを、上記周
波数領域信号の概形と対応した重みをつけた距離尺度で
ベクトル量子化する第5の段階を備えることを特徴とす
る変換符号化方法。 - 【請求項2】 上記第2の段階は、上記周波数領域信号
に変換する前の上記入力信号を線形予測分析する段階
と、上記線形予測分析の結果を量子化した後離散フーリ
エ変換する段階と、上記離散フーリエ変換結果のスペク
トル振幅を求めて上記周波数領域信号の量子化された信
号の概形を得る段階とを有することを特徴とする請求項
1記載の変換符号化方法。 - 【請求項3】 上記第2の段階は、上記周波数領域信号
の絶対値を求める段階と、上記絶対値信号を逆フーリエ
変換して自己相関係数に変換する段階と、上記自己相関
係数を用いて線形予測分析する段階と、上記線形予測分
析の結果を量子化した後、離散フーリエ変換する段階
と、上記離散フーリエ変換の結果のスペクトル振幅を求
めて上記周波数領域信号の量子化された信号の概形を得
る段階とを有することを特徴とする請求項1記載の変換
符号化方法。 - 【請求項4】 上記周波数領域の信号を複数の小帯域に
分割する段階を有し、上記第2の段階は上記分割された
各小帯域の信号の各代表値を求めた後、量子化して、全
体として上記周波数領域信号の量子化された信号の概形
を得る段階であり、上記第3の段階は上記小帯域に分割
された周波数領域の信号を、対応する上記小帯域信号の
代表値の量子化されたものでそれぞれ正規化する段階
と、これら正規化された信号を帯域合成して上記残差信
号を得る段階とよりなることを特徴とする請求項1記載
の変換符号化方法。 - 【請求項5】 上記第4の段階は上記残差信号のサンプ
ル系列を、その順に上記複数の小系列に1個ずつ分配す
ることを繰返して上記複数の小系列を得るものであるこ
とを特徴とする請求項1乃至4の何れかに記載の変換符
号化方法。 - 【請求項6】 入力された第1インデックスによりそれ
ぞれベクトルよりなる複数の小系列を再生する第1の段
階と、 上記複数の小系列を合成して1つの系列の残差信号を得
る第2の段階と、 入力された第2インデックスにより周波数領域信号の概
形を求める第3の段階と、 上記周波数領域信号の概形で上記残差信号を逆正規化し
て周波数領域信号を得る第4の段階と、 上記周波数領域信号を逆MDCTして時間領域信号とす
る第5の段階とを有する変換復号化方法。 - 【請求項7】 上記第3の段階は上記入力された第2イ
ンデックスにより線形予測分析係数を再生する段階と、
上記線形予測分析係数を離散フーリエ変換する段階と、
上記離散フーリエ変換結果のスペクトル振幅を得る段階
とよりなることを特徴とする請求項6記載の変換復号化
方法。 - 【請求項8】 上記第3の段階は上記入力された第2イ
ンデックスにより複数の小帯域の各代表値を再生し、こ
れら代表値の全体で上記周波数領域信号の概形を得る段
階であり、上記第4の段階は上記残差信号を上記複数の
小帯域と対応した各帯域に分割する段階と、上記分割さ
れた各帯域の残差信号を、対応帯域の上記代表値でそれ
ぞれ逆正規化する段階と、上記逆正規化された複数の信
号を帯域合成して上記周波数領域信号を得る段階とより
なることを特徴とする請求項6記載の変換復号化方法。 - 【請求項9】 上記第2の段階は、上記複数の小系列の
各サンプルをその順に各1個ずつ取出して順に一系列の
上記残差信号とするものであることを特徴とする請求項
6乃至8の何れかに記載の変換復号化方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP04723494A JP3186007B2 (ja) | 1994-03-17 | 1994-03-17 | 変換符号化方法、復号化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP04723494A JP3186007B2 (ja) | 1994-03-17 | 1994-03-17 | 変換符号化方法、復号化方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH07261800A true JPH07261800A (ja) | 1995-10-13 |
JP3186007B2 JP3186007B2 (ja) | 2001-07-11 |
Family
ID=12769531
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP04723494A Expired - Lifetime JP3186007B2 (ja) | 1994-03-17 | 1994-03-17 | 変換符号化方法、復号化方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3186007B2 (ja) |
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