JPH09214348A - 信号符号化方法 - Google Patents

信号符号化方法

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JPH09214348A
JPH09214348A JP1451896A JP1451896A JPH09214348A JP H09214348 A JPH09214348 A JP H09214348A JP 1451896 A JP1451896 A JP 1451896A JP 1451896 A JP1451896 A JP 1451896A JP H09214348 A JPH09214348 A JP H09214348A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 小さなハードウェアでリアルタイムに音響信
号を符号化することを可能にする。 【解決手段】 入力信号のスペクトル信号成分を、符号
化の単位である符号化ユニットに分割し、ステップＳＴ
１０２により、符号化ユニット毎の所用ビット数の推定
値を計算し、ステップＳＴ１０３以降のステップによ
り、当該符号化ユニット毎に計算した所用ビット数の推
定値に基づいて、入力信号のスペクトル信号成分を符号
化する際に要する総ビット数の調整を行う。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】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う信号
符号化方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来より、オーディオ或いは音声等の信
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所定時間単位でブロック化し
てこのブロック毎の時間軸の信号を周波数軸上の信号に
変換(スペクトル変換)して複数の周波数帯域に分割し、
各帯域毎に符号化するブロック化周波数帯域分割方式で
あるいわゆる変換符号化や、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分割して
符号化する非ブロック化周波数帯域分割方式であるいわ
ゆる帯域分割符号化（サブ・バンド・コーディング：Ｓ
ＢＣ）等を挙げることができる。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スペクトル変換し、このスペクトル
変換された各帯域毎の信号に符号化が施される。
【０００３】ここで、上述した帯域分割符号化において
用いられる帯域分割用フィルタとしては、例えばいわゆ
るＱＭＦ(Quadrature Mirror filter)などのフィルタが
あり、このＱＭＦのフィルタは、文献「ディジタル・コ
ーディング・オブ・スピーチ・イン・サブバンズ」("Di
gital coding of speech in subbands" R.E.Crochier
e, Bell Syst.Tech. J., Vol.55,No.8 1976) に述べら
れている。このＱＭＦのフィルタは、帯域を等バンド幅
に２分割するものであり、当該フィルタにおいては上記
分割した帯域を後に合成する際にいわゆるエリアシング
が発生しないことが特徴となっている。
【０００４】また、文献「ポリフェイズ・クァドラチュ
ア・フィルターズ −新しい帯域分割符号化技術」("Po
lyphase Quadrature filters -A new subband coding t
echnique", Joseph H. Rothweiler, ICASSP 83, BOSTO
N) には、等帯域幅のフィルタ分割手法が述べられてい
る。このポリフェイズ・クァドラチュア・フィルタにお
いては、信号を等バンド幅の複数の帯域に分割する際に
一度に分割できることが特徴となっている。
【０００５】上述したスペクトル変換としては、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、当該ブロック毎に離散フーリエ変換（Ｄ
ＦＴ）、離散コサイン変換（ Discrete Cosine Transfo
rm：ＤＣＴ）、モディファイド離散コサイン変換（変形
離散コサイン変換：Modified Discrete Cosine Transfo
rm：ＭＤＣＴ）等を行うことで時間軸を周波数軸に変換
するようなスペクトル変換がある。なお、上記ＭＤＣＴ
については、文献「時間領域エリアシング・キャンセル
を基礎とするフィルタ・バンク設計を用いたサブバンド
／変換符号化」("Subband/Transform Coding Using Fil
ter Bank Designs Based on Time DomainAliasing Canc
ellation," J.P.Princen A.B.Bradley, Univ. of Surre
y Royal Melbourne Inst. of Tech. ICASSP 1987)に述
べられている。
【０００６】また、波形信号をスペクトル変換する方法
として上述のＤＦＴやＤＣＴを使用した場合、例えばＭ
個のサンプルデータからなる時間ブロックで変換を行う
と、Ｍ個の独立な実数データが得られる。ここで時間ブ
ロック間の接続歪みを軽減するために、通常は、両隣の
時間ブロック間でそれぞれＭ１個のサンプルデータをオ
ーバーラップさせるので、これらＤＦＴやＤＣＴでは、
平均化して（Ｍ−Ｍ１）個のサンプルデータに対してＭ
個の実数データが得られるようになり、したがって、こ
れらＭ個の実数データが、その後量子化及び符号化され
ることになる。
【０００７】これに対して、スペクトル変換の方法とし
て上述のＭＤＣＴを使用した場合には、両隣の時間ブロ
ック間でそれぞれＮ個ずつのサンプルデータをオーバー
ラップさせた２Ｍ個のサンプルから、独立なＭ個の実数
データが得られる。すなわち、ＭＤＣＴを使用した場合
には、平均化してＭ個のサンプルデータに対してＭ個の
実数データが得られ、これらＭ個の実数データが、その
後量子化及び符号化されることになる。復号化装置にお
いては、このようにしてＭＤＣＴを用いて得られた符号
から、各ブロックにおいて逆変換を施して得た波形要素
を互いに干渉させながら加え合わせることにより、波形
信号を再構成することができる。
【０００８】ところで、一般に、上記スペクトル変換の
ための時間ブロックを長くすると、周波数分解能が高ま
り、特定のスペクトル信号成分にエネルギが集中するこ
とが起きる。したがって、両隣の時間ブロック間でそれ
ぞれ半分ずつサンプルデータをオーバーラップさせた長
い時間ブロック長でスペクトル変換を行い、しかも得ら
れたスペクトル信号成分の個数が、元の時間軸のサンプ
ルデータの個数に対して増加しない上記ＭＤＣＴを使用
するようにすれば、ＤＦＴやＤＣＴを使用した場合より
も効率の良い符号化を行うことが可能となる。また、隣
接する時間ブロック同士で十分長いオーバーラップを持
たせるようにすれば、波形信号の時間ブロック間の接続
歪みを軽減することもできる。
【０００９】上述したのように、フィルタやスペクトル
変換によって帯域毎に分割された信号成分を量子化する
ことにより、量子化雑音が発生する帯域を制御すること
ができ、したがって、いわゆるマスキング効果などの性
質を利用して聴覚的により高能率な符号化を行うことが
可能となる。また、ここで量子化を行う前に、各帯域毎
に、例えばその帯域における信号成分の絶対値の最大値
で各サンプルデータの正規化を行うようにすれば、さら
に高能率な符号化を行うことができる。
【００１０】ここで、例えばオーディオ信号を周波数帯
域分割して得た各信号成分を量子化する場合の周波数分
割幅としては、例えば人間の聴覚特性を考慮した帯域幅
を用いることが好ましい。すなわち、一般に高域ほど帯
域幅が広くなるような臨界帯域（クリティカルバンド）
と呼ばれている帯域幅で、オーディオ信号を複数（例え
ば２５バント）の帯域に分割することが好ましい。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（ビットアロケーション）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ョンによって符号化す
る際には、上記各時間ブロック毎の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。ビ
ット割当手法としては、次の２手法が知られている。
【００１１】例えば、文献「音声信号の適応変換符号
化」（"Adaptive Transform Coding of Speech Signal
s", R.Zelinski and P.Noll, IEEE Transactions of Ac
coustics, 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。
【００１２】また、例えば文献「臨界帯域符号化器 −
聴覚システムの知覚の要求に関するディジタル符号化」
（"The critical band coder --digital encoding of
theperceptual requirements of the auditory syste
m", M.A.Kransner MIT, ICASSP 1980）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。
【００１３】これらの問題を解決するために、ビット割
当に使用できる全ビットを、各小ブロック毎にあらかじ
め定められた固定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う分とに分割
使用するようにし、そのときの分割比を入力信号に関係
する信号に依存させ、前記信号のスペクトルのパターン
が滑らかなほど前記固定ビット割当パターン分への分割
比率を大きくするような高能率符号化方法が提案されて
いる。
【００１４】この方法によれば、サイン波入力のよう
に、特定のスペクトル信号成分にエネルギが集中する場
合にはそのスペクトル信号成分を含むブロックに多くの
ビットを割り当てる事により、全体の信号対雑音特性を
著しく改善することができる。一般に、急峻なスペクト
ル信号成分をもつ信号に対して人間の聴覚は極めて敏感
であるため、このような方法を用いる事により、信号対
雑音特性を改善することは、単に測定上の数値を向上さ
せるばかりでなく、聴感上、音質を改善するのに有効で
ある。
【００１５】ビット割り当ての方法にはこの他にも数多
くの方法が提案されており、さらに聴覚に関するモデル
が精緻化され、符号化装置の能力があがれば聴覚的にみ
てより高能率な符号化が可能になる。
【００１６】これらの方法においては、計算によって求
められた信号対雑音特性をなるべく忠実に実現するよう
な実数のビット割り当て基準値を求め、それを近似する
整数値を割り当てビット数とすることが一般的である。
【００１７】また、本件出願人による特願平５−１５２
８６５号の明細書及び図面には、スペクトル信号成分か
ら聴感上特に重要なトーン性の成分、すなわち特定の周
波数周辺にエネルギが集中しているスペクトル信号成分
を分離して、他のスペクトル信号成分とは別に符号化す
る方法が提案されており、これにより、オーディオ信号
等を聴感上の劣化を殆ど生じさせずに高い圧縮率で効率
的に符号化することが可能になっている。
【００１８】実際の符号列を構成するにあたっては、先
ず、正規化及び量子化が行われる帯域毎に、量子化精度
情報と正規化係数情報を所定のビット数で符号化し、次
に、正規化及び量子化されたスペクトル信号成分を符号
化すれば良い。また、ＩＳＯ／ＩＥＣ １１１７２−
３：１９９３（Ｅ）,ａ９９３では、帯域によって量子
化精度情報を表すビット数が異なるように設定された高
能率符号化方式が記述されており、ここでは高域になる
にしたがって、量子化精度情報を表すビット数が小さく
なるように規格化されている。
【００１９】量子化精度情報を直接符号化する代わり
に、復号化装置において例えば正規化係数情報から量子
化精度情報を決定する方法も知られているが、この方法
では、規格を設定した時点で正規化係数情報と量子化精
度情報の関係が決まってしまうので、将来的にさらに高
度な聴覚モデルに基づいた量子化精度の制御を導入する
ことができなくなる。また、実現する圧縮率に幅がある
場合には圧縮率毎に正規化係数情報と量子化精度情報と
の関係を定める必要が出てくる。
【００２０】また、例えば、文献「最小冗長コードの構
成のための方法」（"A Method forConstruction of Min
imum Redundancy Codes" D.A.Huffman:,Proc.I.R.E., 4
0,p.1098 (1952)）のように、可変長符号を用いて符号
化することによって、量子化されたスペクトル信号成分
をより効率的に符号化する方法も知られている。
【００２１】また、本件出願人による特願平５−２９８
３０５号の明細書及び図面には、可変長符号を用いた場
合に正規化係数を調整することで、より少ないビット数
で符号化を行う方法が提案されている。この方法を用い
ると、圧縮率を高くしていった場合に特定の帯域で信号
が大きく欠落する危険を防止することができ、特に特定
の帯域の信号成分がフレーム毎に脱落したり、現われた
りすることによって、聴感上、非常に耳障りな雑音を生
じてしまうという問題を防ぐことができる。
【００２２】
【発明が解決しようとする課題】しかし、圧縮率を高め
るために上述のような種々の符号化手法を組み込み、従
来から知られている方法で符号化処理を行おうとする
と、処理ステップが非常に大きくなり、小さなハードウ
ェアでリアルタイムに音響信号を符号化することが困難
であった。
【００２３】そこで、本発明は、小さなハードウェアで
リアルタイムに音響信号を符号化することが可能な信号
符号化方法の提供を目的とするものである。
【００２４】
【課題を解決するための手段】本発明はこのような実情
に鑑みてなされたものであり、入力信号の信号成分を量
子化して符号化する信号符号化方法において、入力信号
の信号成分を符号化の単位である複数の帯域ユニット毎
に所用ビット数の推定値を計算し、求めた所用ビット数
の推定値に基づいて、信号成分を符号化する際に要する
総ビット数の調整を行うことにより、上述の課題を解決
する。
【００２５】すなわち、本発明の信号符号化方法によれ
ば、消費されるビット数の推定値に基づいて、ビット割
り当ての調整を行うことによって符号化のための処理量
を軽減する。
【００２６】
【発明の実施の形態】以下、本発明の好ましい実施の形
態について、図面を参照にしながら説明する。
【００２７】図１は本発明に関わる音響波形信号の符号
化装置の一構成例を示すブロック回路図である。
【００２８】この図１に示す構成において、入力端子１
００に入力された音響波形信号は、変換回路１０１によ
って信号周波数成分（以下、スペクトル信号成分と呼
ぶ）に変換された後、信号成分符号化回路１０２に送ら
れ、ここで各スペクトル信号成分が符号化され、さらに
符号列生成回路１０３によって符号列となされて出力端
子１０４から出力される。なお、当該出力端子１０４か
ら出力された符号列は、例えば誤り訂正符号が付加され
た後、所定の変調が施され、例えば光ディスクや磁気テ
ープ等の記録媒体に記録されたり、通信ケーブルや電波
等の量子化精度の伝送媒体を介して伝送される。
【００２９】図２は図１の変換回路１０１の構成例であ
り、端子２００を介して入力された信号は、帯域分割フ
ィルタ２０１によって二つの帯域に分割され、これら分
割された各帯域の信号がそれぞれＭＤＣＴ等の変換処理
を行う順スペクトル変換回路２１１，２１２によってス
ペクトル信号成分に変換されている。なお、図２の入力
端子２００は図１の入力端子１００と対応し、 図２の
端子２２１，２２２からの出力されるスペクトル信号成
分は図１の信号成分符号化回路１０２に送られる。ここ
で、図２の構成において、帯域分割フィルタ２０１から
出力される２つの信号の帯域幅は端子２００に入力され
た信号の帯域幅の１／２となっており、端子２００に入
力された信号の１／２に間引かれている。もちろん、図
１の変換回路１０１としてはこの図２の構成例以外にも
多数考えられ、例えば、入力信号を帯域分割せずに、直
接、ＭＤＣＴによってスペクトル信号成分に変換しても
良いし、ＭＤＣＴではなく、ＤＦＴやＤＣＴによって変
換するものにしても良い。また、帯域分割フィルタによ
って信号をより細かい帯域成分に分割することも可能で
あるが、本発明の方法では多数の周波数成分（スペクト
ル信号成分）が比較的少ない演算量で得られる上記のス
ペクトル変換を用いる方が都合が良い。
【００３０】図３は図１の信号成分符号化回路１０２の
構成例であり、端子３００に供給された各スペクトル信
号成分は、正規化回路３０１によって所定の帯域毎に正
規化された後、量子化精度決定回路３０３に送られる。
この量子化精度決定回路３０３では、上記スペクトル信
号成分から計算された量子化精度に基づいて、上記正規
化による正規化値が量子化される。なお、図３の端子３
００に供給されるスペクトル信号成分は図１の変換回路
１０１からの出力信号に対応し、図３の端子３０４から
出力される信号は図１の符号列生成回路１０３への入力
信号となる。ここで、図３の端子３０４から出力される
信号には、上記量子化された信号成分（以下、量子化値
と呼ぶ）に加え、正規化係数情報や量子化精度情報も含
まれている。したがって、これら正規化係数情報と量子
化精度情報も前記符号列と共に処理されて、前記記録媒
体に記録されたり、伝送媒体に伝送されたりする。
【００３１】図４は図１の構成の符号化装置によって生
成された符号列から音響信号を復元して出力する復号化
装置の構成例を示すブロック回路図である。
【００３２】この図４において、入力端子４００には、
前記記録媒体に記録された後再生されて復調及び誤り訂
正された符号列、或いは伝送媒体を介して伝送されて復
調と誤り訂正された符号列が供給される。この入力端子
４００に供給された符号列は、符号列分解回路４０１に
送られ、ここで当該符号列から各スペクトル信号成分の
符号が抽出され、上記量子化精度情報と正規化係数情報
の符号と分離されて、それらの符号が信号成分復号化回
路４０２に送られる。この信号成分復号化回路４０２で
は、上記量子化精度情報と正規化係数情報とを用いて、
各スペクトル信号成分を復元する。この復元された各ス
ペクトル信号成分は、逆変換回路４０３によって前記ス
ペクトル変換の逆処理がなされ、音響波形信号に変換さ
れ、この音響波形信号が出力端子４０４から出力され
る。
【００３３】図５は図４の逆変換回路４０３の構成例で
あるが、これは図２に示した変換回路の構成例に対応し
たものであり、端子５０１，５０２に供給された各帯域
のスペクトル信号成分は、それぞれの帯域に対応した逆
スペクトル変換回路５１１，５１２によって各帯域の信
号に変換され、これら各帯域の信号が帯域合成フィルタ
５１３によって合成されている。なお、図５の端子５０
１，５０２に供給される各帯域のスペクトル信号成分
は、図４の信号成分復号化回路４０２の出力であり、図
５の端子５２１からの出力は図４の出力端子４０４から
出力される。
【００３４】次に、上述した図１の符号化装置における
信号符号化方法の一例について説明する。
【００３５】図６には図２の変換回路におけるＭＤＣＴ
の処理により得られたスペクトル信号成分の一例を示す
ものであり、この図６ではＭＤＣＴにより得られたスペ
クトル信号成分の絶対値のレベルをｄＢに変換して示し
ている。
【００３６】この図６において、波形信号は所定の時間
ブロック毎に６４個のスペクトル信号成分に変換されて
おり、それが図６の図中Ｕ１からＵ８に示す８個の所定
の帯域毎に（これをここでは符号化ユニットと呼ぶこと
にする）にまとめて正規化及び量子化が行われる。すな
わち、各符号化ユニットが符号化の単位となっている。
なお、各符号化ユニットの帯域幅は、人間の聴覚特性を
考慮して、低域側で狭く、高域側で広くとられており、
聴覚の性質に合った量子化雑音の発生の制御ができるよ
うになっている。また、量子化精度は、周波数成分の分
布に仕方によって符号化ユニット毎に変化させることに
より、音質の劣化を最小限に抑える聴覚的に効率の良い
符号化が可能である。
【００３７】ところで、各符号化ユニットにおける正規
化係数は、その符号化ユニットにおける量子化誤差を小
さくするために、当該符号化ユニットにおけるスペクト
ル信号成分の最大の絶対値を近似するように設定するこ
とが望ましい。正規化係数は、例えば、０≦Ｄ≦６３に
対して、式(1)に示すように定め、
【００３８】
【数１】
【００３９】Ｄを表す６ビットの符号で指定することが
できる。また、例えば、０≦Ｂ≦１５に対して、式(2)
に示すように定め、
【００４０】
【数２】
【００４１】信号値（スペクトル信号成分）ｖに対する
正規化量子化値ｍを、式(3)に示すような
【００４２】
【数３】
【００４３】を近似する整数値にとることができる。量
子化精度はＢを表す４ビットの符号で指定することがで
きる。
【００４４】ここで、正規化量子化値ｍを可変長符号で
表すようにすれば符号化効率を上げることが可能とな
る。一般に、オーディオ信号のスペクトル分布を見る
と、特定の周波数成分にエネルギが集中することが多い
が、そのような場合、各スペクトル信号成分を正規化及
び量子化して得た量子化値は０に近い値に多く分布する
ので、当該０近辺の量子化値に対して短い符号長を設定
しておくと符号化効率が良くなる。図７の（Ａ），
（Ｂ）はそれぞれ、Ｂ＝１およびＢ＝２の場合のそのよ
うな符号長を設定する際の符号（コード）の与え方の例
を示したものである。特定の周波数成分にエネルギが集
中するトーン性の信号の場合には特に量子化精度を高く
する必要があるので、そのような信号に対して特に符号
化効率が高くなるようにすることは音質を劣化させない
ために望ましい。
【００４５】ところが、どの符号化ユニットの量子化精
度をどのように設定するかは、信号の圧縮率によって異
なる。図８は量子化精度を設定するための方法の一例を
説明するためのものである。この図８において、図中黒
く示されているのはいわゆる最小可聴限レベルやマスキ
ング計算によって求められた理想的な許容雑音レベルで
あり、したがって、例えばＵ７の符号化ユニットにおい
ては、図中(a)で示されたＳＮ比を実現するようにビッ
トの割り当てが行われれば理想的な音質を実現できるこ
とになる。しかし、実際にこのようなＳＮ比を実現する
ためには使用可能以上のビット数が必要となることが多
いため、ここでは上記の理想的な許容雑音レベルに対し
て一様なかさ上げ行ったビット割り当て、すなわち図中
斜線によって示される雑音レベルになるようなビット割
り当てが行われ、これにより例えばＵ７の符号化ユニッ
トにおいては図中(b)で示されたＳＮ比が実現されるよ
うになる。
【００４６】図９は図８と同様の方法でさらに圧縮率を
上げていった場合のビット割り当ての様子を示したもの
である。この場合には図中Ｕ８の符号化ユニットにはビ
ットが割り当てられないことになってしまうが、このよ
うに特定の帯域の信号が欠落してしまうと、音質上大き
な問題となる。特に特定の帯域の信号成分がフレームに
よって消えたり現われたりすると、聴感上、非常に耳障
りなものになる。ビット割り当ての状態によっては、こ
のような問題を防ぐために他の符号化ユニットの量子化
精度を落として、ビットを必要とする符号化ユニットに
多くのビットを割り当てるようなことも可能であるが、
圧縮率が高い場合には通常、どの符号化ユニットにも量
子化精度に余裕がないため、このように量子化精度のス
テップ数を大きく削ることは困難である。
【００４７】この点を克服するために、本件出願人は先
に特願平５−２９８３０５号の明細書及び図面におい
て、可変長符号を用いて符号化を行う場合に、量子化ス
テップ数の削除を最小限に留めながら、聴感上の問題が
なるべく軽微であるようにするための方法を提案してい
る。
【００４８】図１０は、本件出願人が先に提案している
特願平５−２９８３０５号の明細書及び図面の方法を用
いた場合の例を説明するためのもので、図中ｓ１からｓ
８の８個のスペクトル信号成分が正規化および量子化さ
れる様子を示したものである。また、図１０の左方に示
されたＦ１の値を持つ正規化係数を使って正規化した
後、３段階に量子化された場合の結果を示したのが図１
１に示す表中(a)の欄であり、図１０の右方に示された
Ｆ２の値を持つ正規化係数を使って正規化した後、３段
階に量子化された場合の結果を示したのが図１１に示す
表中(b)の欄である。すなわち、例えばＦ１の値を持つ
正規化係数を使って正規化する場合、図１０中のｆ１以
下のスペクトル信号成分は０の値に、ｆ１より大きいス
ペクトル信号成分はＦ１の値に正規化され、一方、例え
ばＦ２の値を持つ正規化係数を使って正規化する場合、
図１０中のｆ２以下のスペクトル信号成分は０の値に、
ｆ２より大きいスペクトル信号成分はＦ２の値に正規化
される。したがって、図１１に示す表中(a)の欄に示す
ように、例えばＦ１の値を持つ正規化係数を使って正規
化した場合、スペクトル信号成分ｓ１は０に、スペクト
ル信号成分ｓ２は＋１に、スペクトル信号成分ｓ３は−
１に、スペクトル信号成分ｓ４は−１に、スペクトル信
号成分ｓ５は＋１に、スペクトル信号成分ｓ６は０に、
スペクトル信号成分ｓ７は−１に、スペクトル信号成分
ｓ８は＋１に量子化される。また、図１１に示す表中
(b)の欄に示すように、例えばＦ２の値を持つ正規化係
数を使って正規化する場合、スペクトル信号成分ｓ１は
０に、スペクトル信号成分ｓ２は＋１に、スペクトル信
号成分ｓ３は０に、スペクトル信号成分ｓ４は−１に、
スペクトル信号成分ｓ５は＋１に、スペクトル信号成分
ｓ６は０に、スペクトル信号成分ｓ７は−１に、スペク
トル信号成分ｓ８は０に量子化される。
【００４９】ここで、図１１に示す表中(a)の欄のよう
に符号化された場合、量子化値が＋１，０，−１のもの
は、復号化装置によってそれぞれＦ１，０，−Ｆ１に復
号化され、図１１に示す表中(b)の欄のように符号化さ
れた場合、量子化値が＋１，０，−１のものは、復号化
装置によってそれぞれＦ２，０，−Ｆ２に復号化され
る。元のスペクトル信号成分と符号化および復号化され
たスペクトル信号成分との差は、図１１に示す表中(a)
の欄に示されるように正規化および量子化された場合の
方が小さいが、正規化および量子化された値を図７の
（Ａ）に示された符号化方法で符号化した場合には、図
１１に示す表中(b)の欄に示されるように正規化および
量子化された場合の方が短い長さのコードの割合が増加
する。
【００５０】したがって、例えば圧縮率が非常に高くな
って使用できるビット数が少なくなったような場合、上
述した信号符号化方法においては、Ｆ１の値を持つ正規
化係数を使って正規化した後、図１１に示す表中(a)の
欄のように符号化する代わりに、Ｆ２の値を持つ正規化
係数を使って正規化した後、図１１に示す表中(b)の欄
のように符号化することによって、ビットの節約ができ
るようになり、結果的に特定の帯域の信号成分が消失し
てしまうことを防ぐことができるようになる。
【００５１】ここで、上述したビット割り当て処理は、
二つの段階に分解することができる。第一の段階は各符
号化ユニットに対してどれだけの量子化精度を確保する
かを決める量子化精度初期値設定処理であり、第二の段
階は使用できる総ビット数の制限に収まるようにビット
割り当てを調整する量子化精度調整処理である。
【００５２】以下に、上述の第一および第二の段階を順
に説明する。
【００５３】従来より、量子化精度の初期値を設定する
に当たっては、臨界帯域を近似するように設定された各
符号化ユニット毎にそのエネルギ又はそれと相関を持つ
正規化係数等に基づいてマスキング量等を計算し、得ら
れた最小可聴レベルと正規化係数との関係から各符号化
ユニットにおける量子化精度の初期値を設定するという
方法が一般的であった。しかし、この方法では各符号化
ユニット内の信号成分の分布の仕方が考慮されないた
め、その符号化ユニット内の信号の性質、特にそれ性質
が当該符号化ユニット内において急峻に変化するスペク
トル分布を持つトーン性のものなのか、平坦なスペクト
ル分布を持つノイズ性のものなのか、といった聴覚上、
重要な性質が量子化精度の設定に適切に反映されず、特
に圧縮率が高いときには十分な音質を保つことができな
かった。
【００５４】そこで、さらに精確なマスキング計算等を
行うためにスペクトル信号成分の中からトーン性の信号
成分を細かく抽出し、トーン性の信号成分によるマスキ
ング量とその他の信号成分によるマスキング量とを、そ
れぞれのマスキング特性に基づいて別々に求めた後、そ
れらを合成して最小可聴レベルを求め、得られた最小可
聴レベルと正規化係数との関係から各符号化ユニットに
おける量子化精度の初期値を設定するという方法も知ら
れていた。しかし、この方法では処理が複雑になるた
め、符号化のためのハードウェア規模が大きくなってし
まうという欠点がある。
【００５５】そこで、上記第１の段階のビット割り当て
処理では、比較的簡単な処理によって、符号化ユニット
内の信号成分の分布の仕方が反映された、より適切な量
子化精度の初期値設定を行えるようにしており、具体的
には上記符号化ユニットよりも狭い帯域幅で例えば固定
的に設定されたユニット（ここではこれをコンポーネン
ト・ユニットと呼ぶことにする）毎に定まる量から求め
られた指標に従って量子化精度の初期値設定を行うよう
にしている。ただし、以下の説明において、上記固定的
と言うのは信号の性質が一定な部分では固定的という意
味であり、例えば、過渡的な信号部分（すなわちトーン
性の信号成分）とそれ以外の定常的な信号部分（すなわ
ちノイズ性の信号成分）とでコンポーネント・ユニット
の設定の仕方が異なっていても、これらはもちろん本発
明の範囲に入るものである。また上記符号化ユニットの
帯域幅は、人間の聴覚特性を考慮した臨界帯域幅に設定
されており、低域側において狭くとられるので、この低
域側において上記コンポーネント・ユニットの帯域幅が
符号化ユニットの帯域幅よりも厳密に狭くなくても本発
明に含まれるものである。なお、コンポーネント・ユニ
ットを単位とすることを基本としてトーン性の信号成分
を抽出分離する方法については後述する。
【００５６】図１２及び図１３は、上記第１の段階のビ
ット割り当て処理の効果を説明するためのものである。
この図１２及び図１３において、図中斜線の入った各ブ
ロックはコンポーネント・ユニットを表すものであり、
縦軸は符号化ユニット及びコンポーネント・ユニットの
正規化係数のレベルを表している。なお、コンポーネン
ト・ユニットにおいては、特にスペクトル信号成分に対
して正規化処理を行うわけではないが、符号化ユニット
の場合にならって、コンポーネント・ユニットのスペク
トル信号成分の絶対値の最大値を近似する数値を正規化
係数と呼ぶことにする。
【００５７】図１２と図１３の例では、各符号化ユニッ
トの正規化係数ＩＤ（前述した式(1)のＤに相当する）
は全て同じであり、したがってその平均値Ｌbは一致し
ている。これに対して、各コンポーネント・ユニットの
正規化係数ＩＤの平均値Ｌaは、トーン性の信号成分を
含む図１２の例の場合はＬa1であり、ノイズ性の信号成
分からなる図１３の例の場合のＬa2となり、Ｌa1はＬa2
に比較して小さな値になる。
【００５８】したがって従来から知られている方法に則
って、例えば、式(4)においてｂ1を定数、ｒ1,iを各ｉ
毎の定まる定数として、この式(4)を近似するように量
子化精度の初期値を設定すると、
【００５９】
【数４】
【００６０】図１２の例と図１３の例では同じ値に設定
される。
【００６１】これに対して、上述した第１の段階のビッ
ト割り当て処理のように各コンポーネント・ユニット毎
に定まる量、この例の場合で言えば、式(5)においてＬa
を使用して、例えばｂ2を定数とし、ｒ2,iを各ｉ毎の定
まる定数として、この式(5)を近似するように量子化精
度の初期値を設定をすると、
【００６２】
【数５】
【００６３】図１２の例と図１３の例では異なった初期
値設定が行われる。
【００６４】すなわち、この図１２と図１３からも容易
にわかるように、ともに同じＬbの値を持っていたとし
ても、図１２のようなトーン性の信号成分に対しては図
１３のようなノイズ性の信号成分に対するよりもＬaの
値が小さくなっており、このとき上記式(5)を用いる
と、図１２の各符号化ユニットは図１３の各符号化ユニ
ットよりも高い量子化精度の初期値設定がなされること
になる。これは音質劣化を防止するためにはトーン性信
号に対してより高い量子化精度を与える必要があるとい
う事実に良く適合している。
【００６５】ここで、例えば図７の表に示されているよ
うに０という量子化値に他の量子化値より短い符号長を
割り当てるようにした場合、トーン性の信号成分に対し
て他の信号成分よりも高い量子化精度を割り当てるよう
にしても、符号化に必要なビット数は比較的少なくて済
むという点を考えあわせれば、上述の第１の段階のビッ
ト割り当て処理よって、より良い量子化精度の初期値設
定を行うことができると言える。また、上述の第１の段
階のビット割り当て処理では、複数のスペクトル信号成
分をまとめたコンポーネント・ユニットを単位として処
理を行っているため、マスキング計算を精確に行うため
にトーン性の信号成分の位置をスペクトル単位で計算す
る方法等に比較して、より少ない計算処理量で量子化精
度の初期値設定を行うことができる。
【００６６】なお、式(5)は、量子化精度の初期値設定
にコンポーネント・ユニット毎に求まる量から求められ
た指標（この場合は前記Ｌa）を用いる例を示している
が、式(5)のＢ(i)を計算するに当たっては、例えばバン
ド間マスキングを考慮した計算方法をとっても良い。ま
たもちろん、特定の帯域の信号成分が欠落しないよう
に、量子化精度の初期値設定を行っても良い。
【００６７】次に、第２の段階のビット割り当て処理と
して、使用できる総ビット数の制限に収まるようにビッ
ト割り当ての調整を行うための処理方法について説明を
行う。
【００６８】既に述べたように、量子化されたスペクト
ル信号成分を符号化する際に、可変長符号を用いるよう
にすれば効率的な符号化が可能となるが、可変長符号を
用いた場合には、固定長符号の場合と異なり量子化精度
を指定しただけでは必要な総ビット数は求めることがで
きず、したがって、例えば各スペクトル信号成分がそれ
ぞれ何ビットの符号になるのかを調べてそれらの和を求
める必要がある。
【００６９】このために、個々の符号化ユニットで使用
されるビット数を求める処理量が多くなるのに加え、量
子化精度を変更した場合に各符号化ユニットで使用され
るビット数やビット割り当ての調整のためのループ回数
が多くなるという弱点がある。
【００７０】そこで、以下に示す第２の段階のビット割
り当ての調整処理では、予め各符号化ユニットで必要と
なるビット数の推定値に基づいて全体のバランスを見な
がらビット割り当ての調整を行うことによって、ビット
割り当て調整処理の回数を減らすようにしている。ここ
で、各符号化ユニットで必要となるビット数の推定は、
例えば、その符号化ユニットに対して指定された量子化
精度に対応する可変長符号長の単純平均をＷとし、この
符号化ユニットに含まれるコンポーネント・ユニットの
数をＪ、各コンポーネント・ユニット内のスペクトルの
数をＨとして、式(6)により行うことができる。
【００７１】
【数６】
【００７２】ここで、コンポーネント・ユニットの正規
化係数を利用することによってさらに効果的な推定がで
きるので、以下、そのような例を用いて説明を行う。
【００７３】図１４はＣ１からＣ８までの８個のコンポ
ーネント・ユニットから成る符号化ユニットを表したも
ので、図の左側にはこの符号化ユニットに対するレベル
Ｆの正規化係数、図の右側には−２から＋２までに量子
化される場合の絶対値レベルを示してある。
【００７４】図中のＴ０、Ｔ１は各スペクトル信号成分
が各量子化値に量子化される場合の境界値を表している
が、ここで例えば、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ６、Ｃ７、Ｃ８のコ
ンポーネント・ユニットの正規化係数のレベルはｆ以下
であるため、これらコンポーネント・ユニットに含まれ
る各スペクトル信号成分は全て０に量子化されることが
わかる。したがって、例えば、量子化値０に対する符号
長をＷ０、正規化係数がｆ未満のコンポーネント・ユニ
ットの数をＪ０、０以外の量子化値に対する可変長符号
長の単純平均をＷ１、正規化係数がｆ以上のコンポーネ
ント・ユニットの数をＪ１、各コンポーネント・ユニッ
トに含まれるスペクトル信号成分の数をＨとして、この
符号化ユニットにおいて量子化されたスペクトル信号成
分の符号化に必要なビット数の推定値を、式(7)のよう
にすることによって求めるようにする。
【００７５】
【数７】
【００７６】この式(7)によれば、式(6)による推定値よ
りも精度の良い推定を行うことができる。
【００７７】ここで、利用可能な総ビット数Ｇ及び上述
の方法で求めた各符号化ユニットの推定値Ｐ(i) から、
式(8)によりＳ(i)を求めることができる。
【００７８】
【数８】
【００７９】なお、Ｓ(i)は、低域側の符号化ユニット
からビット割り当てを行った場合に、ｉ番目までの符号
化ユニットへの割り当てが終わった時点で実際に使用さ
れた下記の総ビット数Ｔ(i)を、推定により近似したも
のであり、後述するようにビット割り当て調整の処理に
際して使用する。ただし、式(9)において、Ｑ(i)は量子
化されたスペクトル信号成分を符号化するにあたってそ
の符号化ユニットで実際に使用したビット数である。
【００８０】
【数９】
【００８１】図１５は、上述したビット割り当て調整を
行う場合の、ビット割り当て全体の処理例の流れを示し
たフローチャートである。
【００８２】この図１５において、先ず、ステップＳＴ
１０１では各符号化ユニットにおける正規化係数Ｄ
(i)、および各符号化ユニットにおける量子化精度情報
Ｂ(i)を前述した方法に基づいて求める。次に、ステッ
プＳＴ１０２において、各符号化ユニットに対して、上
述の式(7)に基づいた方法によって各符号化ユニットに
おけるビット使用量の推定値Ｐ(i)を求め、また式(8)に
よって上述のＳ(i)を求める。ステップＳＴ１０３にお
いては、後で詳しく述べる処理により、上述のＴ(i)を
求めながらビット割り当て調整を行う。ステップＳＴ１
０４においては、使用した総ビット数Ｔ(N)が、利用可
能な総ビット数Ｇを超えていないかどうかをチェック
し、超えていれば（余剰ビットがある場合）ステップＳ
Ｔ１０５に進みビット削減処理を行う。このビット削減
処理は、例えば、総使用ビット数がＧ以下になるまで帯
域制限を加えることによって実現することができる。帯
域制限を加えることによって音質は劣化するが、後述す
るように、本発明の方法を利用してステップＳＴ１０４
でイエスとなる可能性を低くすることができるので、こ
のような音質劣化を実用上無視できるようになる。ま
た、帯域制限以外にも、例えば、各符号化ユニットが少
なくとも３段階（−１、０、＋１）の量子化ステップを
持つように、高域側の符号化ユニットから量子化精度を
落として行くような方法を取ることができる。一方、ス
テップＳＴ１０４でノーの場合には、ステップＳＴ１０
６に進み、余剰ビットがあるかどうかをチェックし、も
し余剰ビットがある場合には、ステップＳＴ１０７にお
いて余剰ビットを追加割り当てする。この追加割り当て
は、例えば、聴感上重要な低域側から割り当てて行けば
良い。
【００８３】図１６は図１５のステップＳＴ１０３の処
理内容をさらに詳しく示した処理例である。
【００８４】先ず、ステップＳＴ２０１においてＴ(0)
＝０、ステップＳＴ２０２においてｉ＝１と初期化し、
ステップＳＴ２０３に進む。ステップＳＴ２０３では、
Ｔ(i-1)がＳ(i-1)＋Ｋ１よりも大きければステップＳＴ
２０６に進む。このステップＳＴ２０６では、Ｂ(i)の
値が１より大きいかどうかをチェックし、もしＢ(i)の
値が１より大きいのならば、スペクトル情報を欠落させ
ることなく量子化ステップを下げることができるので、
ステップＳＴ２０７に進んで量子化ステップを１ステッ
プ下げてからステップＳＴ２０９に進み、もしＢ(i)の
値が１より大きくないのならば、ステップＳＴ２０８に
進んで正規化係数の値を１つ大きくしてステップＳＴ２
０９に進む。一方、ステップＳＴ２０３において、Ｔ(i
-1)がＳ(i-1)＋Ｋ１よりも大きくないのであれば、ステ
ップＳＴ２０４に進む。このステップＳＴ２０４では、
Ｔ(i-1)がＳ(i-1)＋Ｋ２（Ｋ２は負の整数）よりも小さ
いかどうかをチェックし、もし小さいのならば、ステッ
プＳＴ２０５に進んで量子化ステップを１ステップ上げ
てからステップＳＴ２０９に進み、もし小さくないのう
ならば直接ステップＳＴ２０９に進む。ステップＳＴ２
０９では、実際にその符号化ユニットで必要となるビッ
ト数Ｑ(i)を計算し、次のステップＳＴ２１０では、Ｔ
(i-1)とＱ(i)からＴ(i)を求める。ステップＳＴ２１１
では、現在処理中の符号化ユニットが最後の符号化ユニ
ットであるかどうかをチェックし、最後の符号化ユニッ
トであれば処理を終了し、最後の符号化ユニットでなけ
ればステップＳＴ２１２にてｉを１増やしてからステッ
プＳＴ２０３に戻る。
【００８５】以上、簡単のため、Ｋ１、Ｋ２は総てのｉ
に対して同一の値としたが、これらの値はｉによって変
えるようにしても良い。例えば、ビット割り当て調整の
終了間際には、その符号化ユニットでの推定ビット数Ｐ
(i) に対して実際に必要なビット数Ｃ(i) が大きく上回
ると、最終的にビット不足が生じる可能性が高くなるた
め、最後の方の符号化ユニットではＫ１の値を負の値に
しておくようにしても良く、例えばこうすることによ
り、図１５のステップＳＴ１０４でイエスとなる可能性
を低くすることができる。
【００８６】また、上述した例では、ビット調整処理を
低域側から行い、比較的簡単に処理できる場合について
説明したが、ビット調整処理の順番は、例えば正規化係
数の大きい順に行っても良い。このようにすると、ビッ
ト調整の終わりの方でビットが足りなくなって来た場合
に、量子化精度情報を下げることによる音質劣化の影響
を、聴感上、軽微に留めることができる。
【００８７】なお、ステップＳＴ２０６において、Ｂ
(i)の値によってビット数削減方法を二つに分けたが、
Ｂ(i)の値によらず、どちらの場合にも正規化係数を大
きくするようにすることも可能である。また、ビット数
を削減する方法としては、量子化ステップ数を削減した
り、正規化係数を大きくする方法以外にも、符号長の短
い符号に量子化される範囲を広げることによって必要な
ビット数を減らすようにすることも可能である。
【００８８】図１７には上記の符号長の短い符号に量子
化される範囲を広げることによるビット数の削減方法の
一例として、符号長の短い０に量子化される範囲をＲ１
からＲ２に広げた場合の効果を示したものである。すな
わちこの図１７において、図の左側の量子化方法と右側
の量子化方法とでは、この例において短い符号長を与え
られている０に量子化される値の範囲Ｒ１，Ｒ２が異な
っている。上記０に量子化される値の範囲としてＲ２を
使用する図１７の右側の量子化方法では、上記Ｒ１を使
用する図１７の左側の量子化方法よりも、当該符号化ユ
ニットにおける量子化雑音は大きくなるが、符号長の短
い量子化値が０となるスペクトル信号成分の割合が大き
くなるため、より少ないビット数で符号化が可能とな
る。この例の方法では、聴感上重要な大きなスペクトル
信号成分は、量子化雑音を最小にする場合と同じスペク
トル信号成分に復号化されるので、音質劣化をなるべく
防止する上で効果的である。また、この方法において
も、使用可能なビットが十分にあるのであれば、各符号
化ユニットにおける量子化雑音は最小にすることが望ま
しいので、上述の処理は一旦ビット割り当てを行なって
から施すことにより、音質劣化を最小限に抑えることが
できる。
【００８９】以上の説明からも明らかなように、上述し
た第２の段階のビット割り当て方法のよれば、推定値に
基づいてビット割り当ての増減を調整しているため、１
回のループでも、与えられた総ビット数の下で最適に近
い量子化精度への調整を行うことができる。特に、コン
ポーネント・ユニットの正規化係数を用いて推定値を計
算した場合には、精度の高い推定値を得ることができる
ので、より最適に近い調整を行うことが可能となる。
【００９０】次に、コンポーネント・ユニットを単位と
することを基本として、トーン性の信号成分を抽出分離
する方法について説明を行う。
【００９１】図１８はトーン性の信号成分の抽出分離に
ついて説明するための図である。図中破線で示されたス
ペクトル信号成分のようなトーン性の信号成分は、音質
を保つためには精度良く量子化する必要があるが、その
トーン性の信号成分を含む符号化ユニット内の全てのス
ペクトル信号成分を長いビット長で精度良く量子化する
ことは符号化の効率を下げることになるので、これらの
トーン性の成分を分離して符号化することが望ましい。
このトーン性の信号成分を分離して符号化する方法は、
本件出願人のより特願平５−１５２８６５号の明細書及
び図面等により提案されている。
【００９２】図１９はこのようにトーン性の信号成分を
分離した場合の記録媒体への記録の仕方の例を示したも
ので、この例の場合、符号化ユニット毎に符号化された
スペクトル信号成分を再生するための量子化精度情報、
正規化係数情報、正規化及び量子化がなされたスペクト
ル信号成分（被正規化量子化スペクトル信号と呼ぶ）に
加えて、トーン性の信号成分に関する情報としてトーン
性成分情報が記録されている。また、この例のトーン性
成分情報の場合は、トーン性の信号成分数が２であり、
各トーン性の信号成分はそのトーン性の信号成分に対す
る量子化精度情報（トーン量子化精度情報と呼ぶ）と正
規化係数情報（トーン正規化係数情報と呼ぶ）、及び正
規化及び量子化されたトーン性のスペクトル信号成分
（トーン被正規化量子化スペクトル信号と呼ぶ）、さら
にこれらとともに、図１８の図中Ｘを表すトーン性の信
号成分の位置情報（トーン位置情報と呼ぶ）および図１
８の図中Ｙを表すトーン性の信号成分の幅の情報すなわ
ちトーン性の信号成分の数の情報（トーン幅情報と呼
ぶ）が含まれている。ただし、これはあくまでも一例で
あり、トーン性の信号成分の符号化の仕方には、例え
ば、本件出願人による特願平６−６４８５４号の明細書
及び図面のような、より効率の良い符号化の仕方も提案
されている。しかし、一般に、トーン性の信号成分の符
号化には、当該トーン性の信号成分の位置を示すトーン
位置情報といった情報が必要になるので、符号化ユニッ
トの帯域幅が比較的広い高域側でのみトーン性の信号成
分を分離して符号化するようにしても良い。
【００９３】ここで、トーン性の信号成分を分離するに
あたって、上述の特願平５−１５２８６５号の明細書及
び図面には各スペクトル信号成分が極大成分であるかど
うかを調べ、それが近隣のスペクトル信号成分と合わせ
て局所的にエネルギが集中しているかどうかをチェック
するという方法が述べられている。この方法は各スペク
トル信号成分に対して判断処理を行っているために処理
量が多少多くなる場合がある。
【００９４】そこで、本構成例では、より簡単な処理で
トーン性の信号成分を抽出できるようにするために、ト
ーン性に信号成分を抽出する際の候補となるコンポーネ
ント・ユニットを先ず抽出し、それら抽出されたコンポ
ーネント・ユニットの一部または総てをトーン性の信号
成分からなるコンポーネント・ユニットであるとして選
択するか、或いはそれらのコンポーネント・ユニットに
含まれる各スペクトル信号成分の一部からトーン性の信
号成分を抽出することによって、比較的少ない処理量に
よってトーン性の信号成分を抽出分離するようにしてい
る。
【００９５】図２０は上述のトーン性の信号成分の抽出
処理の方法を説明するためのもので、この例において、
トーン性の信号成分は高域側でのみ抽出分離している。
この図２０において、Ｌaはコンポーネント・ユニット
の正規化係数ＩＤの平均値をとったもので、ここでは、
符号化ユニットＵ４よりも高域側にある各コンポーネン
ト・ユニットの内でその正規化係数ＩＤが上述のＬaよ
りも大きい、Ｃ１０、Ｃ１１、Ｃ１４の各コンポーネン
ト・ユニットをトーン性の信号成分を含むコンポーネン
ト・ユニットの候補としている。
【００９６】ここで、処理を簡単にするために、これら
の各候補のコンポーネント・ユニット内に含まれる全て
のスペクトル信号成分をトーン性の信号成分として分離
して符号化しても良い。しかし、例えば２つの連続する
コンポーネント・ユニットが候補として選択された場合
には、当該２つのコンポーネント・ユニットにまたがっ
た一まとまりのトーン性の信号成分を、これら２つのコ
ンポーネント・ユニットそれぞれにトーン性の信号成分
が含まれているとして抽出されでしまった可能性が高く
なる。このような場合、各コンポーネント・ユニット内
のトーン性の信号成分以外の信号成分に対して多くのビ
ットを割り当ててしまうことになるため、図２１に例示
するような処理によってこれら２つのコンポーネント・
ユニットにまたがるトーン性の信号成分を統合して処理
するようにすれば、符号化効率を高めることができる。
【００９７】すなわち、この図２１に示す処理例におい
ては、先ず、ステップＳＴ３０１で、ｊを二つのコンポ
ーネント・ユニットに含まれる最低域のスペクトル番号
ｉ０とする。次にステップＳＴ３０２において番号ｊの
スペクトルの絶対値がＬaに相当する振幅絶対値Ｆ(La)
より小さいかどうかをチェックし、小さいのならば、ス
テップＳＴ３０３に進み、このステップＳＴ３０３でｊ
の値を１つ増やして再びステップＳＴ３０２戻る。一
方、ステップＳＴ３０２において小さくないと判断され
たときにはステップＳＴ３０４に進み、このステップＳ
Ｔ３０４にてｊ０をｊに設定する。次に、ステップＳＴ
３０５に行き、ｊを二つのコンポーネント・ユニットに
含まれる最高域のスペクトル番号ｉ０＋２＊Ｈ−１とす
る。ただし、Ｈはコンポーネント・ユニットに含まれる
スペクトル信号成分の数である。次に、ステップＳＴ３
０６において番号ｊのスペクトルの絶対値がＬaに相当
する振幅絶対値 Ｆ(La) より小さいかどうかをチェック
し、小さいときには、ステップＳＴ３０７に進み、この
ステップＳＴ３０７にてｊの値を１つ減らして再びステ
ップＳＴ３０６に行戻る。一方、ステップＳＴ３０６に
て小さくないと判断したときには、ステップＳＴ３０８
に進み、このステップＳＴ３０８にてｊ１をｊに設定す
る。次に、ステップＳＴ３０９において、ｊ０からｊ１
までの帯域幅がＨより大きいかどうかをチェックし、大
きいと判断したとくには、ステップＳＴ３１０に進み、
このステップＳＴ３１０にてトーン性の信号成分を分離
しないことにする。一方、ステップＳＴ３０９にて大き
くないと判断したときには、ステップＳＴ３１１に進
み、このステップＳＴ３１１にで帯域幅がｊ０からｊ１
までのトーン性の信号成分を一つ分離する。この処理例
では、帯域幅がＨより大きいものは、トーン性の信号成
分として分離しないと定めていたものとしたためであ
り、この基準はＨ以外の値にしても良い。また、ステッ
プＳＴ３０９にて大きいと判断した場合には、二つのコ
ンポーネント・ユニットを、それぞれトーン性の信号成
分として抽出分離するようにすることも可能である。ま
た、ステップＳＴ３１１において、例えば、ｊ０からｊ
０＋Ｈ−１までのＨ個のスペクトル信号成分をトーン性
の信号成分として分離するようにしても良い。
【００９８】なお、図２０の例の場合、二つのコンポー
ネント・ユニットにまたがって存在する各トーン性の信
号成分からなる幅がコンポーネント・ユニットより狭く
なっており、これらトーン性の信号成分が図２１の処理
の過程で抽出されることになるが、トーン性の信号成分
を含むコンポーネント・ユニットの候補として孤立的な
コンポーネント・ユニットが抽出された場合、この孤立
的なコンポーネント・ユニットに対しても図２１と同様
な処理を行うことにより、このコンポーネント・ユニッ
トからさらに幅の狭いトーン性の信号成分を抽出分離す
ることが可能となる。
【００９９】なお、上述の特願平６−６４８５４号の明
細書及び図面にはトーン性の信号成分幅（構成スペクト
ル信号成分数）によってトーン性の信号成分をグループ
化して符号化効率を高める方法が述べられているが、こ
の方法を利用する場合には、例えば、すべてのトーン性
の信号成分の構成スペクトル信号成分数をコンポーネン
ト・ユニットの構成スペクトル信号成分数に揃えると効
率が良く、また処理も簡単である。二つのコンポーネン
ト・ユニットから一まとまりのトーン性の信号成分を抽
出する場合を含めて、すべてのトーン性の信号成分の構
成スペクトル信号成分数をコンポーネント・ユニットの
構成スペクトル信号成分数に揃える場合も、もちろん、
本発明の方法に含まれる。
【０１００】また、３つ以上連続してＬaを超えるコン
ポーネント・ユニットがある場合には、スペクトル信号
成分の分布が平坦である可能性が強いので、これらはト
ーン性の信号成分として分離しないようにするなどの条
件をつけて、トーン性の信号成分の候補の抽出を前述の
ように行うようにしても良い。
【０１０１】以上の説明からも明らかなように、上述し
たトーン性成分の抽出分離方法を用いれば、比較的簡単
な処理により、トーン誠意成分を抽出することが可能と
なる。
【０１０２】以上、本発明の信号符号化方法について一
例を用いて説明を行ったが、これらの処理においては、
コンポーネント・ユニット毎に求められた正規化係数を
使用するなど共通点が多い。したがって、これらの方法
のうち二つ以上を組み合わせて使用することにより、処
理を効率的に行うことが可能となる。
【０１０３】以上、帯域分割手段として、一旦、帯域分
割フィルタにかけた信号をＭＤＣＴによりスペクトル変
換したもの、帯域合成手段として逆ＭＤＣＴ（ＩＭＤＣ
Ｔ）により逆スペクトル変換したものを帯域合成フィル
タにかけたものを用いた構成例について説明を行った
が、もちろん、帯域分割フィルタ、帯域合成フィルタを
用いずに、直接、ＭＤＣＴ、ＩＭＤＣＴするようにして
も良い。また、スペクトル変換の種類としては、ＭＤＣ
Ｔに限らず、ＤＦＴ、ＤＣＴ等を用いてももちろん良
い。
【０１０４】また、音響波形信号に適用した場合につい
て説明を行ったが、本発明の方法は他の種類の信号に対
しても適用することができ、例えば画像信号にも適用す
ることが可能である。しかし、オーディオ信号に対して
ＭＤＣＴ等のスペクトル変換を行い、多数のスペクトル
信号成分に変換した信号を用いるようにすれば、特定の
周波数に重要な信号が集中することになり、可変長符号
やトーン性の信号成分の抽出分離符号化が特に符号化効
率を高めることになるため、本発明の方法が特に有効と
なる。
【０１０５】
【発明の効果】以上の説明からも明らかなように、本発
明の信号符号化方法においては、入力信号の信号成分を
量子化して符号化する信号符号化方法において、入力信
号の信号成分を符号化の単位である複数の帯域ユニット
毎に所用ビット数の推定値を計算し、求めた所用ビット
数の推定値に基づいて、信号成分を符号化する際に要す
る総ビット数の調整を行うことにより、圧縮率を高める
ための種々の符号化方法を効率良く、且つ十分な品質を
保って処理することができ、音響信号等の符号化処理を
小さなハードウェアで、且つリアルタイムに実現可能と
なっている。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の信号符号化方法が適用される符号化装
置の一構成例を示すブロック回路図である。
【図２】本発明に関わる符号化装置の変換回路の構成例
を示すブロック回路図である。
【図３】本発明に関わる符号化装置の信号成分符号化回
路の構成例を示すブロック回路図である。
【図４】本発明の信号符号化方法に対応する復号化を行
う復号化装置の一構成例を示すブロック回路図である。
【図５】本発明に関わる復号化装置の逆変換回路の構成
例を示すブロック回路図である。
【図６】符号化ユニットを説明するための図である。
【図７】符号化方法の一例を説明するための表を示す図
である。
【図８】量子化精度の初期値を設定する際の一設定例に
ついて説明するための図である。
【図９】量子化精度の初期値を設定する際にさらに圧縮
率を上げた場合のビット割り当てについての説明に用い
る図である。
【図１０】スペクトル信号成分が正規化及び量子化され
る様子を説明するための図である。
【図１１】スペクトル信号成分を正規化及び量子化した
ときの使用ビット数についての説明に用いる表を示す図
である。
【図１２】トーン性の信号成分を含む信号の符号化ユニ
ットの正規化係数とコンポーネント・ユニットの正規化
係数との説明に用いる図である。
【図１３】ノイズ性の信号成分を含む信号の符号化ユニ
ットの正規化係数とコンポーネント・ユニットの正規化
係数との説明に用いる図である。
【図１４】コンポーネント・ユニットを用いてビット割
り当て調整を行う処理の説明に用いる図である。
【図１５】コンポーネント・ユニットを用いたビット割
り当て調整処理の全体処理の流れを示すフローチャート
である。
【図１６】図１５のステップＳＴ１０３の処理を詳細に
示すフローチャートである。
【図１７】符号長の短い０に量子化される範囲を変化さ
せてビット数を削減させる量子化についての説明に用い
る図である。
【図１８】トーン性の信号成分の抽出分離についての説
明に用いる図である。
【図１９】本発明により得られた符号を記録する方法の
一例を説明するための図である。
【図２０】トーン性に信号成分の抽出分離を簡略化する
場合についての説明に用いる図である。
【図２１】トーン性の信号成分の抽出分離を簡略化する
場合の処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０１ 変換回路 １０２ 信号成分符号化回路 １０３ 符号列生成回路 ２０１ 帯域分割フィルタ ２１１，２１２ 順スペクトル変換回路 ３０１ 正規化回路 ３０２ 量子化精度決定回路 ３０３ 量子化回路 ４０１ 符号列分解回路 ４０２ 信号成分復号化回路 ４０３ 逆変換回路 ５１１，５１２ 逆スペクトル変換回路 ５１３ 帯域合成フィルタ

Claims (9)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 入力信号を周波数分解した信号成分を量
    子化して符号化する信号符号化方法において、 上記入力信号の信号成分を符号化の単位である複数の帯
    域ユニットに分割し、 上記帯域ユニット毎の所用ビット数の推定値を計算し、 上記帯域ユニット毎に計算した所用ビット数の推定値に
    基づいて、上記入力信号の信号成分を符号化する際に要
    する総ビット数の調整を行うことを特徴とする信号符号
    化方法。
  2. 【請求項２】 上記入力信号の信号成分を上記帯域ユニ
    ットよりも狭い複数の第２の帯域ユニットに分割し、 上記帯域ユニット毎に求めた所用ビット数の推定値を、
    上記第２の帯域ユニット毎に計算した指標に従って求め
    ることを特徴とする請求項１記載の信号符号化方法。
  3. 【請求項３】 上記第２の帯域ユニット毎に計算される
    指標は、上記第２の帯域ユニット内の信号成分の最大絶
    対値を近似する値であることを特徴とする請求項２記載
    の信号符号化方法。
  4. 【請求項４】 上記総ビット数の調整は、上記帯域ユニ
    ット毎に求められる所用ビット数の推定値から求める目
    標値と、各帯域ユニットに実際に割り当てられたビット
    数によって定まる実際値との差に基づいて行い、 上記差に基づいて行われる調整の仕方は、調整が終了し
    ていない帯域ユニットの数に応じて変化することを特徴
    とする請求項１記載の信号符号化方法。
  5. 【請求項５】 上記調整を行う帯域ユニットの順番は、
    上記帯域ユニットの信号成分レベルに依存して決定する
    ことを特徴とする請求項１記載の信号符号化方法。
  6. 【請求項６】 上記帯域ユニットは、高域側ほど広くな
    ることを特徴とする請求項１記載の信号符号化方法。
  7. 【請求項７】 上記符号化には可変長符号を用ることを
    特徴とする請求項１記載の信号符号化方法。
  8. 【請求項８】 上記入力信号は、音響信号であることを
    特徴とする請求項１記載の信号符号化方法。
  9. 【請求項９】 上記信号成分は、時間軸の入力信号を周
    波数軸の信号に変換して得たスペクトル信号成分である
    ことを特徴とする請求項１記載の信号符号化方法。
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