JPH0736484A - 音響信号符号化装置 - Google Patents
音響信号符号化装置Info
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- JPH0736484A JPH0736484A JP5180380A JP18038093A JPH0736484A JP H0736484 A JPH0736484 A JP H0736484A JP 5180380 A JP5180380 A JP 5180380A JP 18038093 A JP18038093 A JP 18038093A JP H0736484 A JPH0736484 A JP H0736484A
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- filter
- masking
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 音響信号を圧縮符号化する装置において、符
号化によって生じる量子化ノイズを、聴覚マスキング特
性を利用して聞こえにくくすることで、音声品質を向上
する、高圧縮で処理量の少ない音響信号符号化装置を提
供する。 【構成】 音響信号のパワースペクトルを求めるパワー
スペクトル算出部（１１１）と、聴覚マスキングスペク
トル特性を求めるマスキング特性算出部（１１２）と、
音響信号の逆パワースペクトル特性を有する有限インパ
ルス応答フィルタ（１０７）と、音響信号のパワースペ
クトル特性を聴覚マスキングスペクトル特性で除したス
ペクトル特性を有する全極形無限インパルス応答フィル
タ（１０４，１０９）を備えており、有限インパルス応
答フィルタと全極形無限インパルス応答フィルタで聴覚
的重み付け処理を行う。
号化によって生じる量子化ノイズを、聴覚マスキング特
性を利用して聞こえにくくすることで、音声品質を向上
する、高圧縮で処理量の少ない音響信号符号化装置を提
供する。 【構成】 音響信号のパワースペクトルを求めるパワー
スペクトル算出部（１１１）と、聴覚マスキングスペク
トル特性を求めるマスキング特性算出部（１１２）と、
音響信号の逆パワースペクトル特性を有する有限インパ
ルス応答フィルタ（１０７）と、音響信号のパワースペ
クトル特性を聴覚マスキングスペクトル特性で除したス
ペクトル特性を有する全極形無限インパルス応答フィル
タ（１０４，１０９）を備えており、有限インパルス応
答フィルタと全極形無限インパルス応答フィルタで聴覚
的重み付け処理を行う。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、オーディオ信号や音声
信号を圧縮符号化して通信または蓄積する音響信号符号
化装置に関する。
信号を圧縮符号化して通信または蓄積する音響信号符号
化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】第１の従来技術として、音声信号を圧縮
符号化する際に、符号化で生じる量子化ノイズを、聴覚
マスキング特性を利用して、スペクトルシェイピングす
る技術がある。その一例としては、"A New Model of LP
C Excitation for Producing Natural-Sounding Speech
at Low Bit Rates", B.S.Atal and J. R. Remde,IEEEI
nt. Conf.on Acoustics, Speech and Signal Processin
g, pp.614-617,1982、が知られている。
符号化する際に、符号化で生じる量子化ノイズを、聴覚
マスキング特性を利用して、スペクトルシェイピングす
る技術がある。その一例としては、"A New Model of LP
C Excitation for Producing Natural-Sounding Speech
at Low Bit Rates", B.S.Atal and J. R. Remde,IEEEI
nt. Conf.on Acoustics, Speech and Signal Processin
g, pp.614-617,1982、が知られている。
【０００３】これは音声信号を線形予測分析して得られ
る線形予測係数を用いて、数１で表される伝達特性を持
つフィルタで、量子化誤差波形をフィルタリングし、そ
のフィルタリングされた誤差波形のエネルギーを最小化
するように符号化処理を行う手法である。
る線形予測係数を用いて、数１で表される伝達特性を持
つフィルタで、量子化誤差波形をフィルタリングし、そ
のフィルタリングされた誤差波形のエネルギーを最小化
するように符号化処理を行う手法である。
【０００４】
【数１】
【０００５】上記式（１）において、ａk はｋ次の線形
予測係数、ｐは予測次数、β，γは０≦γ≦β≦１の定
数をそれぞれ表す。
予測係数、ｐは予測次数、β，γは０≦γ≦β≦１の定
数をそれぞれ表す。
【０００６】この聴覚的重み付けフィルタを用いた音声
符号化方式である、符号帳励振線形予測符号化(Code-Ex
cited Linear Predictive Coding.以後ＣＥＬＰと記
す）は、例えば、“Code-Excited Linear Prediction
(CELP):High-Quality Speech atVery Low Bit Rates",
M.R.Schroeder and B.S.Atal,IEEE Int.Conf.on Acoust
ics,Speech and Signal Processing,pp.937-940,1985に
示されている。図４はその構成を示すブロック図であ
る。
符号化方式である、符号帳励振線形予測符号化(Code-Ex
cited Linear Predictive Coding.以後ＣＥＬＰと記
す）は、例えば、“Code-Excited Linear Prediction
(CELP):High-Quality Speech atVery Low Bit Rates",
M.R.Schroeder and B.S.Atal,IEEE Int.Conf.on Acoust
ics,Speech and Signal Processing,pp.937-940,1985に
示されている。図４はその構成を示すブロック図であ
る。
【０００７】図４において、１／Ａ（ｚ）は、式（２）
で表される音声の線形予測合成フィルタである。
で表される音声の線形予測合成フィルタである。
【０００８】
【数２】
【０００９】上記式（１）においてγ＝０．８，β＝１
に設定して、上記式（２）で表される音声の線形予測合
成フィルタとこの聴覚的重み付けフィルタを合成する
と、式（３）のように簡略化される。
に設定して、上記式（２）で表される音声の線形予測合
成フィルタとこの聴覚的重み付けフィルタを合成する
と、式（３）のように簡略化される。
【００１０】この場合、図４のブロック図は、図５に示
す構成に変更される。
す構成に変更される。
【００１１】
【数３】
【００１２】上述した従来の技術では聴覚的重み付けフ
ィルタは、聴覚マスキング特性を非常に簡単に近似した
特性で表している。
ィルタは、聴覚マスキング特性を非常に簡単に近似した
特性で表している。
【００１３】第２の従来技術として、オーディオ信号の
圧縮符号化で用いられている技術がある。この方式は、
第１の従来技術より積極的に聴覚マスキング特性を利用
している。
圧縮符号化で用いられている技術がある。この方式は、
第１の従来技術より積極的に聴覚マスキング特性を利用
している。
【００１４】図６に、ＭＰＥＧで用いられている音響信
号の符号化部の動作シーケンスを示す。その一例は、
「音響信号の高能率符号化−ＭＰＥＧオーディオ符号化
方式」後藤、日本音響学会誌４７巻１２号ｐｐ．９６６
−９６９，１９９１に示されている。
号の符号化部の動作シーケンスを示す。その一例は、
「音響信号の高能率符号化−ＭＰＥＧオーディオ符号化
方式」後藤、日本音響学会誌４７巻１２号ｐｐ．９６６
−９６９，１９９１に示されている。
【００１５】図６のフローの右上において、入力信号を
ＦＦＴを用いパワースペクトルを求め、パワースペクト
ルの情報等から、聴覚マスキング特性を算出している。
ＭＰＥＧ Ｌａｙｅｒ１，２では、基本的には帯域分割
符号化を用いており、マスキング特性の情報等から、各
帯域毎の符号化ビットを決定している。
ＦＦＴを用いパワースペクトルを求め、パワースペクト
ルの情報等から、聴覚マスキング特性を算出している。
ＭＰＥＧ Ｌａｙｅｒ１，２では、基本的には帯域分割
符号化を用いており、マスキング特性の情報等から、各
帯域毎の符号化ビットを決定している。
【００１６】第３の従来技術としては、第１と第２の技
術を融合した技術がある。パワースペクトル情報から聴
覚マスキング特性を求め、その逆特性を持つ聴覚的重み
付けフィルタを用い、量子化誤差波形のエネルギーを最
小化するように符号化処理を行う手法である。その一例
は、"Some Experiments in Perceptual Maskinig ofQua
ntizing Noise in Analysis-By-Synthesis Speech Code
rs",R.Drogo De Iacovo and R.Montagna, EUROSPEECH,p
p.825-828,1991に示されている。
術を融合した技術がある。パワースペクトル情報から聴
覚マスキング特性を求め、その逆特性を持つ聴覚的重み
付けフィルタを用い、量子化誤差波形のエネルギーを最
小化するように符号化処理を行う手法である。その一例
は、"Some Experiments in Perceptual Maskinig ofQua
ntizing Noise in Analysis-By-Synthesis Speech Code
rs",R.Drogo De Iacovo and R.Montagna, EUROSPEECH,p
p.825-828,1991に示されている。
【００１７】この方式においては、ヒルベルト変換の技
術を用いて、聴覚マスキング特性のパワースペクトル特
性を持つ、最小位相有限インパルス応答フィルタ（以後
ＦＩＲフィルタと記す）を設計し、その逆フィルタを聴
覚的重み付けフィルタとして使用している。
術を用いて、聴覚マスキング特性のパワースペクトル特
性を持つ、最小位相有限インパルス応答フィルタ（以後
ＦＩＲフィルタと記す）を設計し、その逆フィルタを聴
覚的重み付けフィルタとして使用している。
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た第１の従来技術における聴覚的重み付けフィルタの特
性は、簡単な近似によって求められているので人間の聴
覚マスキング特性とは異なっており、量子化ノイズを充
分に隠蔽することができないという問題点があった。
た第１の従来技術における聴覚的重み付けフィルタの特
性は、簡単な近似によって求められているので人間の聴
覚マスキング特性とは異なっており、量子化ノイズを充
分に隠蔽することができないという問題点があった。
【００１９】また、上述した第２の従来技術において
は、マスキング特性は、人間の聴覚マスキング特性のモ
デルに従って求めてはいるが、最終的に帯域分割符号化
を用いており、ビット配分等の付加情報も必要で、圧縮
率が充分に低くできないという問題点があった。
は、マスキング特性は、人間の聴覚マスキング特性のモ
デルに従って求めてはいるが、最終的に帯域分割符号化
を用いており、ビット配分等の付加情報も必要で、圧縮
率が充分に低くできないという問題点があった。
【００２０】更に、上述した第３の従来技術において
は、上記２つの問題点に対処し、聴覚マスキング特性を
考慮し、聴覚的重み付けフィルタを用いることで、圧縮
率の高い符号化方式が実現できる。しかしながら聴覚的
重み付けフィルタはＦＩＲフィルタで構成されているゆ
え、同一フィルタ次数で振幅周波数特性を近似する観点
からは無限インパルス応答フィルタ（以後ＩＩＲフィル
タと記す）より劣るという課題と、第１の従来技術で説
明したような、聴覚的重み付けフィルタと、音声の線形
予測合成フィルタとの合成処理による処理の簡易化が困
難であるという問題点があった。
は、上記２つの問題点に対処し、聴覚マスキング特性を
考慮し、聴覚的重み付けフィルタを用いることで、圧縮
率の高い符号化方式が実現できる。しかしながら聴覚的
重み付けフィルタはＦＩＲフィルタで構成されているゆ
え、同一フィルタ次数で振幅周波数特性を近似する観点
からは無限インパルス応答フィルタ（以後ＩＩＲフィル
タと記す）より劣るという課題と、第１の従来技術で説
明したような、聴覚的重み付けフィルタと、音声の線形
予測合成フィルタとの合成処理による処理の簡易化が困
難であるという問題点があった。
【００２１】本発明の目的は、上述した従来の技術にお
ける問題点に鑑み、量子化ノイズを充分に隠蔽でき、圧
縮率が充分に低くできると共に全体の処理を簡易化でき
る音響信号符号化装置を提供することにある。
ける問題点に鑑み、量子化ノイズを充分に隠蔽でき、圧
縮率が充分に低くできると共に全体の処理を簡易化でき
る音響信号符号化装置を提供することにある。
【００２２】
【課題を解決するための手段】本発明の目的は、音響信
号のパワースペクトルを求める手段と、聴覚マスキング
スペクトル特性を求める手段と、音響信号の逆パワース
ペクトル特性を有する第１フィルタリング手段と、音響
信号のパワースペクトル特性を聴覚マスキングスペクト
ル特性で除したスペクトル特性を有する第２フィルタリ
ング手段とを備えており、第１フィルタリング手段及び
第２フィルタリング手段により聴覚的重み付け処理を行
う音響信号符号化装置によって達成される。
号のパワースペクトルを求める手段と、聴覚マスキング
スペクトル特性を求める手段と、音響信号の逆パワース
ペクトル特性を有する第１フィルタリング手段と、音響
信号のパワースペクトル特性を聴覚マスキングスペクト
ル特性で除したスペクトル特性を有する第２フィルタリ
ング手段とを備えており、第１フィルタリング手段及び
第２フィルタリング手段により聴覚的重み付け処理を行
う音響信号符号化装置によって達成される。
【００２３】本発明の音響信号符号化装置は、音響信号
のパワースペクトルから自己相関系列を求める逆フーリ
エ変換手段と、自己相関系列から第２フィルタリング手
段の係数を算出する手段を備えるように構成されてもよ
い。
のパワースペクトルから自己相関系列を求める逆フーリ
エ変換手段と、自己相関系列から第２フィルタリング手
段の係数を算出する手段を備えるように構成されてもよ
い。
【００２４】本発明の音響信号符号化装置は、対数パワ
ースペクトルを求める手段と、対数パワースペクトルか
ら逆フーリエ変換によってケプストラムを求める手段
と、ケプストラムから第２フィルタリング手段の係数を
算出する手段とを備えるように構成されてもよい。
ースペクトルを求める手段と、対数パワースペクトルか
ら逆フーリエ変換によってケプストラムを求める手段
と、ケプストラムから第２フィルタリング手段の係数を
算出する手段とを備えるように構成されてもよい。
【００２５】
【作用】本発明の音響信号符号化装置では、音響信号の
パワースペクトルを求め、聴覚マスキングスペクトル特
性を求め、第１フィルタリング手段は音響信号の逆パワ
ースペクトル特性を有し、第２フィルタリング手段は音
響信号のパワースペクトル特性を聴覚マスキングスペク
トル特性で除したスペクトル特性を有し、第１フィルタ
リング手段及び第２フィルタリング手段により聴覚的重
み付け処理を行う。
パワースペクトルを求め、聴覚マスキングスペクトル特
性を求め、第１フィルタリング手段は音響信号の逆パワ
ースペクトル特性を有し、第２フィルタリング手段は音
響信号のパワースペクトル特性を聴覚マスキングスペク
トル特性で除したスペクトル特性を有し、第１フィルタ
リング手段及び第２フィルタリング手段により聴覚的重
み付け処理を行う。
【００２６】本発明の音響信号符号化装置では、逆フー
リエ変換手段は音響信号のパワースペクトルから自己相
関系列を求め、自己相関系列から第２フィルタリング手
段の係数を算出する。
リエ変換手段は音響信号のパワースペクトルから自己相
関系列を求め、自己相関系列から第２フィルタリング手
段の係数を算出する。
【００２７】本発明の音響信号符号化装置では、対数パ
ワースペクトルを求め、対数パワースペクトルから逆フ
ーリエ変換によってケプストラムを求め、ケプストラム
から第２フィルタリング手段の係数を算出する。
ワースペクトルを求め、対数パワースペクトルから逆フ
ーリエ変換によってケプストラムを求め、ケプストラム
から第２フィルタリング手段の係数を算出する。
【００２８】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の音響信号符号
化装置の実施例を説明する。
化装置の実施例を説明する。
【００２９】図１は、本発明の音響信号符号化装置の第
１実施例の構成を示すブロック図であり、ＣＥＬＰシス
テムを用いた例を示す。
１実施例の構成を示すブロック図であり、ＣＥＬＰシス
テムを用いた例を示す。
【００３０】図１の音響信号符号化装置は、音響信号の
入力端子１０５、入力端子１０５に接続されており音響
信号を線形予測分析（以後ＬＰＣ分析と記す）するＬＰ
Ｃ分析部１１０、ＬＰＣ分析部１１０に接続されており
ＬＰＣ分析結果から信号のパワースペクトルＰ（ω）を
算出するパワースペクトル算出部１１１、パワースペク
トル算出部１１１に接続されており信号のパワースペク
トルからマスキング特性Ｍ（ω）を算出するマスキング
特性算出部１１２、パワースペクトル算出部１１１及び
マスキング特性算出部１１２に接続されており信号のパ
ワースペクトルをマスキング特性で割算する割算器１１
３、割算器１１３に接続されており割算器１１３で求ま
ったスペクトル比特性からＩＩＲフィルタ係数を求める
ＩＩＲフィルタ係数算出部１１４、入力端子１０５及び
ＬＰＣ分析部１１０に接続されており入力信号を聴覚的
重み付けするための第１フィルタリング手段であるＦＩ
Ｒフィルタ１０７、ＦＩＲフィルタ１０７及びＩＩＲフ
ィルタ係数算出部１１４に接続されており入力信号を聴
覚的重み付けするための第２フィルタリング手段の一部
であるＩＩＲフィルタ１０９、ＣＥＬＰ音声符号化の励
振符号帳（コードブック）１０１、コードブック１０１
に接続されており励振信号を増幅する増幅部１０２、増
幅部１０２に接続されておりピッチ成分を合成するピッ
チ成分合成フィルタ１０３、ピッチ成分合成フィルタ１
０３及びＩＩＲフィルタ係数算出部１１４に接続されて
おり音声スペクトル合成フィルタと聴覚的重み付けフィ
ルタを合成した特性を持つ第２フィルタリング手段の他
の一部であるＩＩＲフィルタ１０４、ＩＩＲフィルタ１
０４，１０９に接続されており聴覚的重み付けされた入
力信号と聴覚的重み付けされた再生信号の差分をとる減
算部１０６、減算部１０６に接続されており差分波形の
エネルギーを最小化するように符号化パラメータを設定
するエネルギー最小化部１０８によって構成されてい
る。
入力端子１０５、入力端子１０５に接続されており音響
信号を線形予測分析（以後ＬＰＣ分析と記す）するＬＰ
Ｃ分析部１１０、ＬＰＣ分析部１１０に接続されており
ＬＰＣ分析結果から信号のパワースペクトルＰ（ω）を
算出するパワースペクトル算出部１１１、パワースペク
トル算出部１１１に接続されており信号のパワースペク
トルからマスキング特性Ｍ（ω）を算出するマスキング
特性算出部１１２、パワースペクトル算出部１１１及び
マスキング特性算出部１１２に接続されており信号のパ
ワースペクトルをマスキング特性で割算する割算器１１
３、割算器１１３に接続されており割算器１１３で求ま
ったスペクトル比特性からＩＩＲフィルタ係数を求める
ＩＩＲフィルタ係数算出部１１４、入力端子１０５及び
ＬＰＣ分析部１１０に接続されており入力信号を聴覚的
重み付けするための第１フィルタリング手段であるＦＩ
Ｒフィルタ１０７、ＦＩＲフィルタ１０７及びＩＩＲフ
ィルタ係数算出部１１４に接続されており入力信号を聴
覚的重み付けするための第２フィルタリング手段の一部
であるＩＩＲフィルタ１０９、ＣＥＬＰ音声符号化の励
振符号帳（コードブック）１０１、コードブック１０１
に接続されており励振信号を増幅する増幅部１０２、増
幅部１０２に接続されておりピッチ成分を合成するピッ
チ成分合成フィルタ１０３、ピッチ成分合成フィルタ１
０３及びＩＩＲフィルタ係数算出部１１４に接続されて
おり音声スペクトル合成フィルタと聴覚的重み付けフィ
ルタを合成した特性を持つ第２フィルタリング手段の他
の一部であるＩＩＲフィルタ１０４、ＩＩＲフィルタ１
０４，１０９に接続されており聴覚的重み付けされた入
力信号と聴覚的重み付けされた再生信号の差分をとる減
算部１０６、減算部１０６に接続されており差分波形の
エネルギーを最小化するように符号化パラメータを設定
するエネルギー最小化部１０８によって構成されてい
る。
【００３１】本実施例では、聴覚的重み付けフィルタの
構成法が上述した図５の従来技術と異なる。以下では聴
覚的重み付けフィルタの構成法に重点をおいて説明す
る。
構成法が上述した図５の従来技術と異なる。以下では聴
覚的重み付けフィルタの構成法に重点をおいて説明す
る。
【００３２】入力端子１０５から入力した信号は、ある
一定の時間長毎に区分化処理される。これをフレームと
呼ぶことにする。１フレームの信号はＬＰＣ分析部１１
０で線形予測係数が算出される。この線形予測係数は上
記式（１）で示す聴覚的重み付けフィルタの分子項であ
るＦＩＲフィルタ１０７の係数として設定される（但し
以後、上記式（１）において、β＝１とする）。算出さ
れた線形予測係数から振巾伝達特性をパワースペクトル
算出部１１１で計算する。上記式（２）で表された伝達
特性から下記に示す式（４）でパワースペクトルが算出
される。
一定の時間長毎に区分化処理される。これをフレームと
呼ぶことにする。１フレームの信号はＬＰＣ分析部１１
０で線形予測係数が算出される。この線形予測係数は上
記式（１）で示す聴覚的重み付けフィルタの分子項であ
るＦＩＲフィルタ１０７の係数として設定される（但し
以後、上記式（１）において、β＝１とする）。算出さ
れた線形予測係数から振巾伝達特性をパワースペクトル
算出部１１１で計算する。上記式（２）で表された伝達
特性から下記に示す式（４）でパワースペクトルが算出
される。
【００３３】
【数４】
【００３４】上記式（４）において、ω＝２πＦs でＦ
s はサンプリング周波数である。
s はサンプリング周波数である。
【００３５】上述の説明では、ＬＰＣ分析の結果から入
力信号のパワースペクトルを算出したが、入力信号をフ
ーリエ変換して算出してもよい。この場合、ＬＰＣスペ
クトルより周波数分解能を高く求められるので、マスキ
ング特性の算出がより精度よく計算できる。
力信号のパワースペクトルを算出したが、入力信号をフ
ーリエ変換して算出してもよい。この場合、ＬＰＣスペ
クトルより周波数分解能を高く求められるので、マスキ
ング特性の算出がより精度よく計算できる。
【００３６】マスキング特性算出部１１２は、入力信号
のパワースペクトルから、マスキングスペクトル特性を
算出する。本処理手順の概要は、パワースペクトルを聴
覚の臨界帯域幅毎に分解し、全ての臨界帯域毎に、入力
信号による量子化雑音のマスキング曲線を算出し、信号
帯域全体に渡る最小可聴値及び時間軸でのマスキング等
を考慮してマスキング曲線Ｍ（ω）を算出する。マスキ
ング曲線の算出は、種々提案されており、その一例とし
ては"Estimation of Perceptual Entropy Using Noise
Masking Criteria",J.D Johnston,IEEE Int. Conf.on A
coustics, Speech and Signal Processing,pp.2524-252
7,1988がある。
のパワースペクトルから、マスキングスペクトル特性を
算出する。本処理手順の概要は、パワースペクトルを聴
覚の臨界帯域幅毎に分解し、全ての臨界帯域毎に、入力
信号による量子化雑音のマスキング曲線を算出し、信号
帯域全体に渡る最小可聴値及び時間軸でのマスキング等
を考慮してマスキング曲線Ｍ（ω）を算出する。マスキ
ング曲線の算出は、種々提案されており、その一例とし
ては"Estimation of Perceptual Entropy Using Noise
Masking Criteria",J.D Johnston,IEEE Int. Conf.on A
coustics, Speech and Signal Processing,pp.2524-252
7,1988がある。
【００３７】符号化による量子化ノイズは、このマスキ
ング曲線の形状に従ってシェイピングされるように聴覚
的重み付けフィルタを設計する。即ち、聴覚的重み付け
フィルタのパワースペクトルは、マスキングスペクトル
の逆特性を持つ必要がある。ここで下記の式（５）に示
す関係が成り立つフィルタＦ（ｚ）を考える。
ング曲線の形状に従ってシェイピングされるように聴覚
的重み付けフィルタを設計する。即ち、聴覚的重み付け
フィルタのパワースペクトルは、マスキングスペクトル
の逆特性を持つ必要がある。ここで下記の式（５）に示
す関係が成り立つフィルタＦ（ｚ）を考える。
【００３８】
【数５】
【００３９】フィルタＦ（ｚ）の振巾伝達特性は、入力
信号のパワースペクトルＰ（ω）を、マスキングスペク
トルＭ（ω）で除した伝達特性を持つフィルタと考える
ことができる。
信号のパワースペクトルＰ（ω）を、マスキングスペク
トルＭ（ω）で除した伝達特性を持つフィルタと考える
ことができる。
【００４０】このフィルタＦ（ｚ）を全極形ＩＩＲフィ
ルタで実現した場合には、聴覚的重み付けフィルタＷ
（ｚ）と音声合成フィルタ１／Ａ（ｚ）を合成すると、
下記に示す式（６）のように簡略化できる。
ルタで実現した場合には、聴覚的重み付けフィルタＷ
（ｚ）と音声合成フィルタ１／Ａ（ｚ）を合成すると、
下記に示す式（６）のように簡略化できる。
【００４１】
【数６】
【００４２】上記動作を行うために、割算部１１３でＰ
（ω）／Ｍ（ω）を求め、ＩＩＲフィルタ係数算出部１
１４で、Ｐ（ω）／Ｍ（ω）で示されるパワースペクト
ルからＩＩＲフィルタ係数を算出する。
（ω）／Ｍ（ω）を求め、ＩＩＲフィルタ係数算出部１
１４で、Ｐ（ω）／Ｍ（ω）で示されるパワースペクト
ルからＩＩＲフィルタ係数を算出する。
【００４３】ここで、フィルタＦ（ｚ）の伝達関数を式
（７）に示す。
（７）に示す。
【００４４】
【数７】
【００４５】式（７）において、ｑはＩＩＲフィルタの
次数で、音声の線形予測次数と一致している必要はな
い。ｆk はＩＩＲフィルタ係数算出部１１４で算出され
たＩＩＲフィルタのｋ次の係数である。
次数で、音声の線形予測次数と一致している必要はな
い。ｆk はＩＩＲフィルタ係数算出部１１４で算出され
たＩＩＲフィルタのｋ次の係数である。
【００４６】以上の処理で、ＬＰＣ分析部１１０で求ま
った線形予測係数が設定されたＡ（ｚ）の伝達関数を持
つＦＩＲフィルタ１０７と上述したＩＩＲフィルタで、
入力信号を聴覚的重み付け処理する。また、ＩＩＲフィ
ルタ１０９と同じ係数が設定されたＩＩＲフィルタ１０
４によって、聴覚的重み付けされた再生信号を得る。こ
の後の符号化処理は、一般のＣＥＬＰ符号化方式と同じ
であり、概略だけ説明すると、聴覚的重み付けされた入
力信号と、聴覚的重み付けされた再生信号の、誤差エネ
ルギーが最小になるように、符号化のパラメータを決定
する。
った線形予測係数が設定されたＡ（ｚ）の伝達関数を持
つＦＩＲフィルタ１０７と上述したＩＩＲフィルタで、
入力信号を聴覚的重み付け処理する。また、ＩＩＲフィ
ルタ１０９と同じ係数が設定されたＩＩＲフィルタ１０
４によって、聴覚的重み付けされた再生信号を得る。こ
の後の符号化処理は、一般のＣＥＬＰ符号化方式と同じ
であり、概略だけ説明すると、聴覚的重み付けされた入
力信号と、聴覚的重み付けされた再生信号の、誤差エネ
ルギーが最小になるように、符号化のパラメータを決定
する。
【００４７】次に、パワースペクトルＰ（ω）と、マス
キングスペクトルＭ（ω）から、ＩＩＲフィルタ係数を
算出する処理法を説明する。
キングスペクトルＭ（ω）から、ＩＩＲフィルタ係数を
算出する処理法を説明する。
【００４８】図２は、逆フーリエ変換と正規方程式を解
くことにより、パワースペクトルＰ（ω）とマスキング
スペクトルＭ（ω）から、ＩＩＲフィルタ係数を算出す
る処理手順を示す。
くことにより、パワースペクトルＰ（ω）とマスキング
スペクトルＭ（ω）から、ＩＩＲフィルタ係数を算出す
る処理手順を示す。
【００４９】以下、図２を参照して説明する。
【００５０】まず、下記の式（８）に示すようにパワー
スペクトルを定義する。
スペクトルを定義する。
【００５１】
【数８】
【００５２】パワースペクトルＳ（ω）と自己相関関数
Ｒ（τ）の間には、下記の式（９）で示すような関係が
あるので、τ＝０〜ｑの範囲で、ＦＦＴの手法等を使
い、自己相関系列を算出する。
Ｒ（τ）の間には、下記の式（９）で示すような関係が
あるので、τ＝０〜ｑの範囲で、ＦＦＴの手法等を使
い、自己相関系列を算出する。
【００５３】
【数９】
【００５４】次に自己相関係数から、ＩＩＲフィルタ係
数への変換は、音声の線形予測分析で一般的に用いられ
ているように、式（１０）の正規方程式を解くことで求
められる。
数への変換は、音声の線形予測分析で一般的に用いられ
ているように、式（１０）の正規方程式を解くことで求
められる。
【００５５】
【数１０】
【００５６】式（１０）において、（....）T は行列の
転置操作を表す。
転置操作を表す。
【００５７】上述した操作で、ＩＩＲフィルタの係数が
算出される。
算出される。
【００５８】図３は、準同形処理によるケプストラムを
用いてＩＩＲフィルタ係数を算出する他の手法を示す。
用いてＩＩＲフィルタ係数を算出する他の手法を示す。
【００５９】ここではパワースペクトルＰ（ω）を、マ
スキングスペクトルＭ（ω）で除す演算を、対数領域で
行うので、式（１１）に示す処理を行う。これは図３で
は、Ｐ（ω）、Ｍ（ω）をそれぞれ対数演算部３０１，
３０２で対数化して、演算部３０３で減算することに相
当する。
スキングスペクトルＭ（ω）で除す演算を、対数領域で
行うので、式（１１）に示す処理を行う。これは図３で
は、Ｐ（ω）、Ｍ（ω）をそれぞれ対数演算部３０１，
３０２で対数化して、演算部３０３で減算することに相
当する。
【００６０】
【数１１】
【００６１】このＬｏｇ Ｓ（ω）を逆ＦＦＴ演算部３
０４で逆フーリエ変換すると、式（１２）によって、ケ
プストラムｃn が算出される（「音声情報処理の基礎」
斎藤、中田、オーム社、ｐｐ．９９−１０３、参照）。
０４で逆フーリエ変換すると、式（１２）によって、ケ
プストラムｃn が算出される（「音声情報処理の基礎」
斎藤、中田、オーム社、ｐｐ．９９−１０３、参照）。
【００６２】
【数１２】
【００６３】ケプストラムｃn の低次部分がスペクトル
構造を表しているので、ケプストラム窓（例えば、ｗn
＝１：ｎ＝１〜ｑ，ｗn ＝０：ｎ＞ｑ）で窓掛けする。
こうして求まったケプストラムｃn から、式（１３）に
よってＩＩＲフィルタの係数が算出される。
構造を表しているので、ケプストラム窓（例えば、ｗn
＝１：ｎ＝１〜ｑ，ｗn ＝０：ｎ＞ｑ）で窓掛けする。
こうして求まったケプストラムｃn から、式（１３）に
よってＩＩＲフィルタの係数が算出される。
【００６４】
【数１３】
【００６５】ただし、式（１３）において、ｋはｋ＝１
〜ｑの整数である。
〜ｑの整数である。
【００６６】以上の説明はＣＥＬＰシステムで説明した
が、マルチパルス符号化等の聴覚的重み付けフィルタを
構成要素として持つシステムへも容易に応用できる。
が、マルチパルス符号化等の聴覚的重み付けフィルタを
構成要素として持つシステムへも容易に応用できる。
【００６７】なお、符号化装置の符号化に関する部分を
変更することにより、他の部分は一切変更なしで復号装
置を実現できる。
変更することにより、他の部分は一切変更なしで復号装
置を実現できる。
【００６８】
【発明の効果】本発明の音響信号符号化装置は、音響信
号のパワースペクトルを求める手段と、聴覚マスキング
スペクトル特性を求める手段と、音響信号の逆パワース
ペクトル特性を有する第１フィルタリング手段と、音響
信号のパワースペクトル特性を聴覚マスキングスペクト
ル特性で除したスペクトル特性を有する第２フィルタリ
ング手段とを備えており、第１フィルタリング手段及び
第２フィルタリング手段により聴覚的重み付け処理を行
うので、符号化で生じる量子化ノイズを、聴覚的重み付
けフィルタによって、ノイズシェイピングすることがで
き、人間の聴覚特性の聴覚マスキングを利用することに
より、雑音を聞こえにくくして再生音質を向上できる。
また、聴覚的重み付けフィルタは、音声の線形予測合成
フィルタと合成することで、簡易化することができ、符
号化演算量を削減することができる。
号のパワースペクトルを求める手段と、聴覚マスキング
スペクトル特性を求める手段と、音響信号の逆パワース
ペクトル特性を有する第１フィルタリング手段と、音響
信号のパワースペクトル特性を聴覚マスキングスペクト
ル特性で除したスペクトル特性を有する第２フィルタリ
ング手段とを備えており、第１フィルタリング手段及び
第２フィルタリング手段により聴覚的重み付け処理を行
うので、符号化で生じる量子化ノイズを、聴覚的重み付
けフィルタによって、ノイズシェイピングすることがで
き、人間の聴覚特性の聴覚マスキングを利用することに
より、雑音を聞こえにくくして再生音質を向上できる。
また、聴覚的重み付けフィルタは、音声の線形予測合成
フィルタと合成することで、簡易化することができ、符
号化演算量を削減することができる。
【００６９】本発明の音響信号符号化装置は、音響信号
のパワースペクトルから自己相関系列を求める逆フーリ
エ変換手段と、自己相関系列から第２フィルタリング手
段の係数を効果的に算出することができる。
のパワースペクトルから自己相関系列を求める逆フーリ
エ変換手段と、自己相関系列から第２フィルタリング手
段の係数を効果的に算出することができる。
【００７０】本発明の音響信号符号化装置は、対数パワ
ースペクトルを求める手段と、対数パワースペクトルか
ら逆フーリエ変換によってケプストラムを求める手段に
よって、ケプストラムから第２フィルタリング手段の係
数を効果的に算出することができる。
ースペクトルを求める手段と、対数パワースペクトルか
ら逆フーリエ変換によってケプストラムを求める手段に
よって、ケプストラムから第２フィルタリング手段の係
数を効果的に算出することができる。
【図１】本発明の音響信号符号化装置の一実施例の構成
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図２】本発明の音響信号符号化装置におけるフィルタ
係数算出の一例を説明するためのフローチャートであ
る。
係数算出の一例を説明するためのフローチャートであ
る。
【図３】本発明の音響信号符号化装置におけるフィルタ
係数算出の他の一例を説明するためのブロック図であ
る。
係数算出の他の一例を説明するためのブロック図であ
る。
【図４】従来技術のＣＥＬＰ音声符号化方式を説明する
ためのブロック図である。
ためのブロック図である。
【図５】従来技術のＣＥＬＰ音声符号化方式の、聴覚的
重み付けフィルタ処理の簡易化を説明するためのブロッ
ク図である。
重み付けフィルタ処理の簡易化を説明するためのブロッ
ク図である。
【図６】従来技術の聴覚マスキングを考慮した符号化方
式を説明するためのフローチャートである。
式を説明するためのフローチャートである。
１０１ ＣＥＬＰの励振符号帳（コードブック） １０２ 掛算部 １０３ ピッチ成分合成フィルタ １０４，１０９ 全極形ＩＩＲフィルタ １０５ 入力端子 １０６ 減算部 １０７ ＦＩＲフィルタ １０８ 誤差エネルギー最小化部 １１０ 線形予測分析部 １１１ パワースペクトル算出部 １１２ マスキング特性算出部 １１３ スペクトル比算出部 １１４ 全極形ＩＩＲフィルタ算出部 ３０１，３０２ 対数演算部 ３０３ 減算部 ３０４ 逆フーリエ変換部 ３０５ ケプストラム窓掛け部 ３０６ ケプストラムから予測係数への変換部
Claims (3)
- 【請求項１】 音響信号のパワースペクトルを求める手
段と、聴覚マスキングスペクトル特性を求める手段と、
該音響信号の逆パワースペクトル特性を有する第１フィ
ルタリング手段と、該音響信号のパワースペクトル特性
を該聴覚マスキングスペクトル特性で除したスペクトル
特性を有する第２フィルタリング手段とを備えており、
該第１フィルタリング手段及び該第２フィルタリング手
段により聴覚的重み付け処理を行うことを特徴とする音
響信号符号化装置。 - 【請求項２】 前記音響信号のパワースペクトルから自
己相関系列を求める逆フーリエ変換手段と、自己相関系
列から前記第２フィルタリング手段の係数を算出する手
段を更に備えていることを特徴とする請求項１に記載の
音響信号符号化装置。 - 【請求項３】 対数パワースペクトルを求める手段と、
該対数パワースペクトルから逆フーリエ変換によってケ
プストラムを求める手段と、該ケプストラムから前記第
２フィルタリング手段の係数を算出する手段とを更に備
えていることを特徴とする請求項１に記載の音響信号符
号化装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18038093A JP3163206B2 (ja) | 1993-07-21 | 1993-07-21 | 音響信号符号化装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP18038093A JP3163206B2 (ja) | 1993-07-21 | 1993-07-21 | 音響信号符号化装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0736484A true JPH0736484A (ja) | 1995-02-07 |
| JP3163206B2 JP3163206B2 (ja) | 2001-05-08 |
Family
ID=16082227
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP18038093A Expired - Fee Related JP3163206B2 (ja) | 1993-07-21 | 1993-07-21 | 音響信号符号化装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3163206B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001083994A (ja) * | 1999-08-09 | 2001-03-30 | Deutsche Thomson Brandt Gmbh | オーディオ信号のビット伝送速度を節約して符号化する方法及び符号化器 |
| WO2004107573A1 (ja) * | 2003-05-28 | 2004-12-09 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | 音質調整装置 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2469147B (en) | 2009-07-02 | 2011-04-06 | Vertical Leisure Ltd | Coupling device |
-
1993
- 1993-07-21 JP JP18038093A patent/JP3163206B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001083994A (ja) * | 1999-08-09 | 2001-03-30 | Deutsche Thomson Brandt Gmbh | オーディオ信号のビット伝送速度を節約して符号化する方法及び符号化器 |
| WO2004107573A1 (ja) * | 2003-05-28 | 2004-12-09 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | 音質調整装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3163206B2 (ja) | 2001-05-08 |
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