JPH09500502A

JPH09500502A - デコーダスペクトル歪み対応電算式適応ビット配分符号化方法及び装置

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Publication number: JPH09500502A
Application number: JP7504747A
Authority: JP
Inventors: フィルダー、ルイス・ダン
Original assignee: Dolby Laboratories Licensing Corp
Current assignee: Dolby Laboratories Licensing Corp
Priority date: 1993-07-16
Filing date: 1994-07-15
Publication date: 1997-01-14
Anticipated expiration: 2017-07-02
Also published as: DK0709006T3; DE69401959D1; DE69401959T2; ATE149766T1; SG66294A1; AU7335794A; ES2098974T3; WO1995002929A1; CA2165450A1; EP0709006B1; AU677688B2; EP0709006A1; JP3297050B2; CA2165450C

Abstract

(57)【要約】本発明は、概して音声情報のような情報の低ビットレート符号化及び復号に関する。特に本発明は、高品質符号化情報の低ビットレート符号化システムにとって効率的でかつ電算的に有効な適応ビット配分及び量子化に関する。オーディオ用途においてデジタル分割帯域エンコーダは、入力信号を人の聴覚システムの限界帯域幅と比例する帯域幅を有する周波数小帯域に分割し、配分関数によって設定された値に従って小帯域信号を量子化しする。配分関数は、心理音響原理に従って復号合成フィルタバンクスペクトル歪みを許容する配分値を設定する。一実施態様においては、入力信号のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を推定することによって、配分関数が配分値を設定し、ＰＳＤに基底膜伸張関数を適用することによって刺激パターンを発生させ、心理音響隠蔽を達成するのに十分な信号対雑音比（ＳＮＲ）を特定する感度関数と等しい量だけ刺激パターンを調節し、調節されたパターンのレベルを聴力閾値と比較し、２つの中の大きい方と等しい心理音響隠蔽閾値を発生させる。配分関数は、感度関数を改変するような多くの方法の中の任意の方法で、デコーダ合成フィルタバンクスペクトル歪みを許容する。

Description

【発明の詳細な説明】デコーダスペクトル歪み対応電算式適応ビット配分符号化方法及び装置技術分野本発明は、概して音声情報のような情報の低ビットレート符号化及び復号に関する。特に本発明は、電算的に有効な適応ビット配分及び量子化に関し、デコーダスペクトル歪みを考慮した高品質符号化情報の低ビットレート符号化システムにとって有効である。背景オーディオ信号及びビデオ信号処理業界においては、信号品質上の知覚可能な損失なしに信号を表すのに必要な情報量を最低にすることに多大な関心がある。情報要件を減らすことによって、通信チャンネル及び記憶媒体に対する信号の情報容量は低下する。例えば、圧縮又はダイナミックレンジ低減がなされた音声信号は、無圧縮信号に比べてより低い情報容量要件を与える。より少ない２進ビットで符号化されたデジタル信号は、信号を表すために多数のビット数を用いた符号化信号より低い情報容量要件を与える。もちろん、知覚される信号品質を劣化させることなく実現できる低減の量には限界がある。以下の記載は特によりデジタル技術向けであるが、相当する記載はアナログ技術にもまた適応される。デジタル信号の各サンプルを表すのに利用できるビット数は、デジタル信号記号の精度を設定する。より低いビットレートは、各サンプルを表すのにより少ないビットが利用できることをを意味する。従って、より低いビットレートは、より大きな量子化の誤り、すなわち、量子化誤差を意味する。多くの用途において量子化誤差は量子化雑音として表され、量子化雑音は、誤差がかなりの大きさである場合符号化信号の本来的品質を劣化させるであろう。各種の分割帯域符号化技術は、各種の心理知覚効果を利用することによって知覚的劣化なしに情報要件を低下させることを試みている。例えば、オーディオ用では、人の聴覚系は周波数分析特性を示し、これは中心周波数の関数として変わる可変中心周波数を有する非対称に調整されたフィルタ特性と類似している。別個の音を感知する人の聴覚系の能力は、概して音間の周波数差が増加するにつれて増加する。しかし、人の聴覚系の分解能は、上記フィルタの帯域幅未満の周波数差に対しては一定のままである。このように人の聴覚系の分解能は、全オーディオスペクトルを通してこれらのフィルタの帯域幅により変化する。この様な聴覚フィルタの有効帯域幅は『限界帯域』を指す。限界帯域内の優勢信号は、当該限界帯域外の周波数における他の信号を隠蔽するよりは恐らく当該限界帯域内の任意の場所にある他の信号の可聴性を隠蔽するであろう。『オーディオ・エンジニアリング・ハンドブック』（K.Blair Benson ed.，McGraw-Hill，1988，1.40- 1.42及び4.8-4.10ページ）参照。有効な信号帯域幅を、人の聴覚系の限界帯域に近似した帯域幅を有する、周波数帯域に分割するオーディオ分割帯域符号化技術は、広帯域技術より心理音響効果をより良く利用できる。概念的にこのような分割帯域符号化技術は、フィルタバンクで信号帯域を分割し、各フィルタ帯域を通過した信号の情報要件を低減させて信号劣化が丁度聴取できない程度になるようにし、逆処理で原信号のレプリカ（写し）を再構成することからなる。この様な２つの技術は小帯域（サブバンド）符号化及び変換符号化である。オーディオ小帯域コーダ及び変換コーダは、特定の周波数帯域において情報要件を低減させることができ、そこでは結果的に生じる人工的所産は１以上のスペクトル成分によって心理音響的に隠蔽され、それゆえに符号化信号の本来的品質を劣化させることはない。小帯域コーダは、アナログ又はデジタルフィルタを備えたフィルタバンクを利用する各種の技術を任意に用いることができる。デジタル小帯域コーダでは、信号サンプルから成る入力信号はデジタルフィルタのバンクを通過する。フィルタバンクにおいてそれぞれのフィルタを通過した各小帯域信号は、当該小帯域フィルタの帯域幅によりさらにサンプルが抜き出される。コーダは、量子化雑音を知覚できないようにするのに丁度十分なビットを用いて各小帯域信号の量子化を試みる。各小帯域信号は、入力信号の一部を表すサンプルから成る。変換コーダは、デジタルフィルタバンクを提供するために、各種のいわゆる時間領域対周波数領域変換の任意のものを用いることができる。変換から得られる個々の係数又は共にグループ化される２以上の隣接係数が、ここの変換係数帯域幅の合計である有効帯域幅を有する『小帯域』を定める。小帯域内の係数が各々の小帯域信号を構成する。コーダは、量子化雑音を知覚できないようにするのに丁度十分なビットを用いて各小帯域内の係数の量子化を試みる。以下の記載を通して、『分割帯域コーダ』の用語は、小帯域コーダ、変換コーダ及び有効な信号帯域幅の各部分で作動する他の分割コード化技術を指すものとする。『小帯域』の用語は、真の小帯域コーダ、変換コーダ又は他の技術によって提供されるかどうかに関わらず、有効信号帯域幅の各部分を指すものとする。上記の通り、心理知覚原理を用いる多くのデジタル分割帯域コーダは、小帯域信号を発生させるために入力信号にフィルタバンクを適用することによって低ビットレートで高品質符号化を提供し、一群のビットを用いて小帯域信号を量子化することを試みることによって、結果的に生じる量子化雑音が心理知覚隠蔽効果のために調度知覚できないように量子化情報を発生させ、量子化された情報を伝送又は記憶に適した形にアセンブルする。相補的デジタル分割帯域デコーダは、符号化された信号から量子化された情報を抽出し、小帯域信号を得るために量子化された情報を逆量子化し、原入力信号のレプリカを発生させるために逆又は合成フィルタバンクを小帯域信号に適用する。小帯域信号を量子化するために配分されるビット数は、正確な逆量子化を可能にするためにデコーダで利用されなければならない。『順方向』エンコーダは、配分値を設定するために配分ファンクション、すなわち、配分関数を用い、これらの配分値を『副情報』として明示的にデコーダヘ伝える。『逆方向』エンコーダは、選択した情報に配分関数を適用することによって配分値を設定し、明示的に配分値を伝えるよりは符号化された信号内の選択された情報を伝える。逆方向適応デコーダは、それが符号化した信号から抽出した選択された情報を配分関数へ適用することによって配分値を設定する。逆方向適応エンコーダ・デコーダシステムの一実施態様においては、エンコーダは、入力信号スペクトル包絡線の推定値を作り、配分関数を包絡線推定値に適用することによって配分値を設定し、包絡線推定値の要素を位取り因子として用いて信号情報の位取りを行い、設定された配分値に従って位取りされた信号情報を量子化し、量子化した情報及び包絡線推定値を符号化された信号にアセンブルする。逆方向適応デコーダは、符号化された信号から包絡線推定値及び量子化された情報を抽出し、配分関数を包絡線推定値に適用することによって配分値を設定し、量子化された情報を逆量子化し、信号情報の位取りを反転させる。位取りは、量子化のために利用できる限られた数のビットによって表すことができる情報のダイナミックレンジを増大させるのに用いられる。逆方向適応オーディオエンコーダ・デコーダシステムの２つの例が、参照によりそのすべてを組み入れた米国特許第4,790,016号及び5,109,417号に開示されている。逆方向適応技術は、多くの低ビットレート符号化システムにおいて魅力がある。その理由は、明示的な配分値を伝えるのにビットを必要としないからである。デコーダは、配分関数を符号化された信号から抽出された情報に適用することによって配分値を再構成する。逆方向適応デコーダは、エンコーダで用いられるものと同一又は少なくとも正確に同等な配分関数を用いなければならない。さもなければ、デコーダにおける正確な逆量子化は保証されない。その結果、デコーダの複雑さ又は実施コストはエンコーダのそれと同様である。デコーダの複雑さに対する制限は、通常エンコーダ及びデコーダの双方における配分関数の複雑さに対して制限を課し、それによってエンコーダ・デコーダシステムの全般的性能を制限する。概して、配分関数は、実際に実施可能な程高性能な知覚モデルに基づいたものを用いるのが望ましい。この理由は、高性能な心理知覚モデルに基づく複雑な配分関数は、より簡単なモデルに基づくより複雑でない配分関数によって設定される配分値よりは、低ビットレートにおいて同等な本質的符号化品質を達成できる配分値を達成できるからである。より良い知覚モデルを用いることに加えて、復号処理によって導入されるスペクトル歪みを適切に許容することによって配分関数でさらに符号化性能を改良することができる。概してこれらの歪みは、合成フィルタバンクの不完全さに起因する。しかし、デコーダに対する実際的な要件から多くの逆方向適応符号化システムは、その様な電算上集中的なモデルに基づく配分関数を用いることができない。順方向適応技術は、多くの高品質符号化システムにおいて魅力がある。それは総合的なシステム性能は、デコーダにおける配分関数の複雑さに対する制限によって束縛されないからである。すなわち、デコーダは、配分値を設定するために配分関数を実行する必要がない。順方向適応デコーダでは、電算的に複雑さを緩和することが可能で、エンコーダによって行われる配分関数に何等制限を加える必要はない。さらに、改良された配分関数は、順方向適応符号化システムに組込むことが可能で、同時に現存のデコーダとの両立性を保つことができる。エンコーダで用いられる配分関数は、自由なデザイン結果から選択することができる。エンコーダの配分関数を改良できる能力は重要である。信号符号化及び信号処理技術が進歩するにつれて、ますます高性能な配分関数が経済的に実用されている。配分関数の高性能化を進めることによって、所与の信号品質に対してビットレートを低減させるか若しくは所与のビットレートに対して信号品を向上させることができる。しかし、これらの利点にもかかわらず、順方向適応符号化システムは多くの低ビットレート用途に対して不適当である。それは同システムが、副情報を伝えるためにかなりのビット数を必要とするからである。概して、配分関数では、スペクトルをより狭い、従ってより多くの小帯域に区分することによって符号化性能を改良せんと試みるにつれて、副情報を伝えるためにさらに多くのビットが必要になる。さらに、改良された符号化技術を通して符号化された信号の残部を伝えるのに要するビット数が減少するにつれて、この副情報を伝えるのに要するビット数は、符号化された信号のより多くの部分に相当する。従って、符号化システムの低コスト実施に適しかつ符号化処理によって生じるスペクトル歪みを適当に許容する、より高性能な知覚モデルに基づく有効な配分関数を開発する要求がある。人の聴取機構に基づくかなり高性能な一心理音響モデルが、Schroeder、Atal 及びHallによる『人の耳の隠蔽特性を利用した最適デジタルスピーチコーダ』で述べられている(J．Acoust．Soc．Am.，1979年12月，pp．1647-1652)。同モデルは、1) 短時間フーリエ変換を適用することによって入力信号の短時間スペクトル分析を行い、2) 結果的に生じたスペクトル係数を限界帯域ｘ内に記入することによって入力信号限界帯域密度を入手し、3) 基底膜『伸張関数』を用いて限界帯域密度をたたみこむことによって基底膜『刺激パターン』を発生させることから成る。このモデルは、入力信号及び量子化雑音を表す雑音信号に適用され、それぞれ『信号刺激パターン』及び『雑音刺激パターン』を発生させるようにされる。入力信号及び雑音信号の大きさは、それぞての刺激パターンの積分関数によって計算される。刺激パターンが隠蔽閾値より下になる入力信号及び雑音信号の大きさは零である。すなわち、聴取できない。隠蔽関数は、信号刺激パターンと、隠蔽閾値を定める『感度関数』との積によって得られる。符号化性能の客観的尺度は、雑音信号の大きさを入力信号の大きさによって除すことによって得られる比である。同モデルは、簡単でありかつ約5kHz未満のスペクトルエネルギに対してかなりよい結果を与えるが、電算的に集中的でかつデコーダスペクトル歪みについて何等許容するところがない。発明の開示本発明の目的は、高品質低ビットレート符号化・復号システムで用いるのに適した、効率的な高性能配分関数を与えることにある。同システムは、デコーダスペクトル歪みも適当に許容する。本発明の一面の教示によれば、エンコーダは、入力信号を複数の小帯域ｘに区分して小帯域信号を発生させるようにし、配分関数によって設定された配分値に従って小帯域信号を量子化し、量子化した信号を入力信号の符号化された記号にアセンブルする。配分関数は、心理音響原理及びデコーダスペクトル歪み特性に従って配分値を設定する。デコーダ歪みモデルは、配分関数を通してデコーダによって生成される後続のスペクトル歪みを考慮できるようにする。第１実施態様においては、1) 小帯域信号の量子化から生じる量子化雑音スペクトルＱ(x)を設定し、2) デコーダフィルタバンク周波数応答Ｄ(x)でＱ(x)をたたみこむことによって復号された信号雑音Ｎ(x)を推定し、3) Ｎ(x)を設定された隠蔽閾値Ｍ(x)と比較することによってＮ(x)の知覚力を設定し、4) Ｎ(x)が知覚されないか若しくはすべての小帯域ｘで実質的に最低にされるかどうかを確認し、5) もしそうなら処理を終結させ、6) さもなければ、Ｎ(x)がＭ(x)を越える各小帯域ｘにつき、当該小帯域でＮ(x)に寄与する最大成分Ｑ(x)を識別、すなわち、確認して、これらの成分Ｑ(x)に対応する配分値Ａ(x)を増加させ、上記段階を反復させることによって、配分関数はデコーダ歪みに備える。オーディオ符号化システム用の第２実施態様において配分関数は、量子化雑音スペクトルの小帯域においてのみデコーダスペクトル歪みを考慮し、同小帯域においては、設定された隠蔽閾値のロールオフ（漸減）率と等しいか又はそれ以下の率で、それぞれの小帯域デコーダフィルタ応答がロールオフする。この第２実施態様の一実施例において配分関数は、約3kHz以下のこれらの小帯域において設定された隠蔽閾値Ｍ(x)を低下させる。すなわち、同小帯域においてＭ(x)は、デコーダフィルタバンク応答の低周波ロールオフよりも急速に下方周波数に向けてロールオフする。これらの小帯域でＭ(x)が低減される量は小帯域の数に依存し、閾値は、同小帯域を横切ってフィルタ応答のロールオフより急速に低下する。隠蔽閾値Ｍ(x)の低下は、これらの各小帯域において小帯域を量子化するために、配分関数を通して追加のビットを配分させ、それによってこれらの小帯域における量子化雑音の予期された可聴性を低減させる。配分関数を通して隠蔽閾値を設定する方法は、符号化システム性能に著しい影響を与える可能性があるが、実施上本発明のいかなる方法も概念的に決定的ではない。オーディオ符号化システムの望ましい実施態様においては、隠蔽閾値は、入力信号のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を推定し、ＰＳＤに伸張関数を適用することによって刺激パターンを発生させ、心理音響隠蔽を達成するのに十分な周波数に依存した信号対雑音比（ＳＮＲ）オフセット（残留偏差）と等しい量だけ刺激パターンを調節し、調節したパターンのレベルを聴取閾値と比較し、２つの内大きい方と等しい隠蔽閾値を発生させることによって設定させる。逆方向適応符号化システムにおいてＰＳＤは、同様に符号化された信号にアセンブルされる情報から推定される。例えば、ＰＳＤは、スペクトル包絡線から得られた位取り因子から推定できる。順方向適応符号化システムにおいてＰＳＤは、符号化された信号にアセンブルされる情報と、符号化された信号にアセンブルされない信号とから推定してもよい。例えば、ＰＳＤは、たとえ高解像度包絡線が符号化された信号に含まれていないとしても、入力信号の高解像度スペクトル包絡線から推定することができる。望ましい実施態様においては、刺激パターンは、周波数領域の小帯域信号に１以上のフィルタを適用することによって発生される。これらのフィルタは、再帰的又は無限インパルス応答（ＩＩＲ）技術若しくは非再帰的又は有限インパルス応答（ＦＩＲ）技術によって実施してもよい。いずれの技術を用いるかは、本発明の実施上決定的ではない。第３の実施態様においてエンコーダは、入力信号と、小帯域信号とで検知された特性に応答して配分関数の結果に影響を与える１以上のパラメータを改変する。例えば、上記のＳＮＲオフセットは、総合的な符号化品質に影響を与えるように改変することができる。改変されたパラメータの指標から成る副情報は符号化された信号にアセンブルされる。第３実施態様の実施においては、改変されたパラメータを用いた結果生じた改変された配分値は、明示的配分値として符号化された信号にアセンブルされる。本発明の教示によるエンコーダのさらなる実施態様が可能であり、上記実施態様の組合せを組入れたもの等がある。さらに、上記の特定の実施例につき各種の組合せが可能である。オーディオデコーダの第１実施態様においては、量子化された情報は符号化された信号から抽出され、量子化された情報が配分関数によって設定された配分値により逆量子化され、出力信号が逆量子化された情報に応答して発生される。配分関数は、隠蔽閾値に基づく心理音響原理により配分値を設定する。隠蔽閾値は、符号化された信号によって表される原入力信号のＰＳＤ推定値を入手し、ＰＳＤに伸張関数を適応することにより刺激パターンを発生させ、心理音響隠蔽を達成するのに十分なＳＮＲオフセットと等しい量だけ刺激パターンを調節し、調節されたパターンのレベルを聴取閾値と比較し、２つの内の大きい方と等しい隠蔽閾値を発生させることによって設定される。逆方向適応符号化システムにおいてＰＳＤは、小帯域信号振幅と、符号化された信号から抽出されたパワー、すなわち、軍との測定値から推定してもよい。しかし、順方向適応符号化システムにおいては、概してデコーダはいかなる配分関数も用いない。これは明示的な配分値が符号化された信号に伝えられるからである。デコーダの第２実施態様においては、配分関数の結果に影響を与える１以上のパラメータが符号化された信号から抽出される。他の実施例においては、改変された配分値を表す明示的な配分値が符号化された信号から抽出される。本発明の教示によるデコーダのさらなる実施態様が可能で、上記実施態様の組合わせを組入れた実施態様等が含まれる。さらに、上記の特定の実施例につき各種の組合せが可能である。ハイブリッド適応配分を用いた符号化システムにおいて副情報は、改変された配分値と、改変されたパラメータとだけを伝えてもよい。エンコーダ及びデコーダの双方に知られた配分関数は、デコーダに基本的配分値を与える。副情報は、デコーダで用いられるものと同一の配分値を得るのに必要となる、基本配分値に対する調節手段を与える。こんな風に、エンコーダの配分関数は、現存のデコーダとの両立性を失うことなく変えることが可能で、副情報を通してエンコーダ及びデコーダ間の両立性を維持するのに要するビット数が低減される。本発明は、各種の任意の技術によって実施されるフィルタバンクを有する、分割帯域コーダにおいて用いてもよい。例えば、オーディオ符号化用途においては、人の聴覚系限界帯域幅と比例する帯域幅を有する小帯域を用いることで、より大きな心理音響効果を利用できるが、本発明は各種の面でそのように制限されないことを理解すべきである。それゆえに、本明細書で用いる小帯域及び同様な用語は、入力信号の有効帯域幅以内の１以上の周波数帯域を指すものと理解すべきである。本発明の各種の特徴及び望ましい実施態様は、同一要素には同一参照番号を付した添付図と共に以下の記載を参照することによりよりよく理解できるであろう。以下の記載及び図面は例としてのみ示したもので本発明の範囲を制限するともの理解すべきではない。例えば、本記載は特にオーディオ符号化用途に向けられているが、本発明はビデオ符号化のような広範な心理知覚符号化用途で実施することができる。図面の簡単な説明図１は、順方向適応配分を組込んだエンコーダ・デコーダシステムのエンコーダの一実施態様を例示する構成図である。図２は、順方向適応配分を組込んだエンコーダ・デコーダシステムのデコーダの一実施態様を例示する構成図である。図３は、順方向適応配分を組込んだエンコーダ・デコーダシステムのエンコーダの他の実施態様を例示する構成図である。図４は、逆方向適応配分を組込んだエンコーダ・デコーダシステムのエンコーダの一実施態様を例示する構成図である。図５は、逆方向適応配分を組込んだエンコーダ・デコーダシステムのデコーダの一実施態様を例示する構成図である。図６は、ハイブリッド適応配分を組込んだエンコーダ・デコーダシステムのエンコーダの一実施態様を例示する構成図である。図７は、ハイブリッド適応配分を組込んだエンコーダ・デコーダシステムのデコーダの一実施態様を例示する構成図である。図８は、刺激パターンを効果的に得ることができる処理の一実施態様を例示する構成図である。図９は、特殊な心理知覚モデルを実行する配分関数の一実施態様を例示する構成図である。図１０ａ−１０ｃは、図８の構成に組込むことが可能な単極フィルタのインパルス応答を例示する仮想グラフである。図１０ｄは、図１０ａ−１０ｃに示すインパルス応答を有するフィルタから成る図８の実施態様の合成インパルス応答を例示する仮想グラフである。図１１は、一極及び１以上の零を有するフィルタに対するインパルス応答を例示する仮想グラフである。図１１ｂは、図８の実施態様と類似するが、一方のフィルタが図１１ａのインパルス応答を有する２つだけのフィルタから成る実施態様の合成インパルス応答を例示する仮想グラフである。図１２ａ−１２ｂは、通過帯域フィルタ周波数応答を例示する仮想グラフである。図１３ａ−１３ｄは、分析及び合成フィルタバンクによって生じるスペクトル歪みの効果をれ例示するスペクトルの仮想図式表示である。図１４は、デコーダスペクトル歪みモデルを組込んだ処理の一実施態様の各段階を例示する流れ図である。図１５ａは、高周波数スペクトル成分の心理音響隠蔽閾値と比較した通過帯域フィルタ周波数応答を例示する仮想グラフである。図１５ｂは、低−中周波数スペクトル成分の心理音響隠蔽閾値と比較した通過帯域フィルタ周波数応答を例示する仮想グラフである。発明のを実行様式順方向適応配分図１は、順方向適応配分を組込んだエンコーダ・デコーダシステムで用いられる分割帯域エンコーダの一実施態様の基本構成を例示する。フィルタバンク１０２は路１００から受信した入力信号に応答して小帯域情報を発生させる。配分関数１１０は入力信号に応答して配分情報を設定し、路１１１を通して同配分情報を量子化装置１０４及びフォーマッタ１０６へ伝える。量子化装置１０４は、配分情報によって特定されたビット数を用いてフィルタバンク１０２から受信した小帯域情報を量子化し、フォーマッタ１０６は、量子化された小帯域情報及び配分情報を伝送又は記憶に適したフォーマットを有する符号化された信号にアセンブルする。量子化された信号は、路１０８を通して所望の伝送又は記憶装置へ伝えられる。図２は、順方向適応配分を組入れたエンコーダ・デコーダシステムにおいて用いられる分割帯域デコーダの基本的構成を例示する。デフォーマッタ２０２は、量子化された情報及び配分情報を路２００から受信した符号化された信号から抽出する。配分情報は路２１１を通して逆量子化装置２０４へ伝えられる。逆量子化装置２０４は、デフォーマッタ２０２から受信した量子化された情報を逆量子化することによって小帯域情報を発生させる。同情報は、配分情報によって特定されたビット数を用いて逆量子化される。逆フィルタバンク２０６は、逆量子化装置２０４から受信した逆量子化小帯域情報に応答して路２０８を通して出力信号２０８を発生させる。エンコーダ及びデコーダの代わりの実施態様が可能である。例えば、図３に示す通り、順方向適応エンコーダは、フィルタバンク１０２によって発生された小帯域情報に応答して配分情報を設定することができる。図示していないさらに他の実施態様においては、配分情報は、入力信号及び小帯域情報の双方に応答して設定することができる。上記の通り、配分情報は符号化された信号に明示的に伝えられるので、順方向適応エンコーダにおける配分関数は、現存の順方向適応デコーダとの両立性を犠牲にすることなく変えることができる。逆方向適応配分図４は、逆方向適応配分を組入れたエンコーダ・デコーダシステムで用いられる分割帯域エンコーダの一実施態様の基本構成を示す。フィルタバンク１０２は、路１００から受信した入力信号に応答して小帯域情報を発生させる。変換器１１２は、Ｘ語及びＹ語から成る小帯域情報の記号を発生させる。Ｘ語は、入力として路１１３を通して配分関数１１０及びフォーマッタ１０６へ伝えられる。配分関数１１０は、Ｘ語に応答して配分情報を設定し、同配分情報を量子化装置１０４へ伝える。量子化装置１０４は、配分情報によって特定されたビット数を用いて、路１１５から受信したＹ語を量子化することによって量子化された情報を発生させ、フォーマッタ１０６は、量子化された情報及びＸ語を伝送又は記憶に適したフォーマットを有する符号化された信号にアセンブルする。符号化された信号は路１０８を通して所望の伝送チャンネル又は記憶装置へ伝えられる。図５は、逆方向適応配分を組入れたエンコーダ・デコーダシステムで用いられる分割帯域デコーダの一実施態様の基本構成を例示する。デフォーマッタ２０２は、路２００から受信した符号化された信号から量子化された情報情報及びＸ語を抽出する。同Ｘ語は、路２０３を通して配分関数２１０へ伝えられる。配分関数２１０は、Ｘ語に応答して配分情報を設定し、同配分情報を逆量子化装置２０４へ伝える。逆量子化装置２０４は、デフォーマッタ２０２から受信した量子化された情報を逆量子化することによってＹ′語を発生させる。同Ｙ′語は、配分情報によって特定されたビット数を用いて逆量子化される。逆変換器２１２は、Ｘ語及びＹ′語に応答して小帯域女王を発生させ、逆フィルタバンク２０６は、逆変換器２１２から受信した小帯域情報に応答して路２０８を通して出力信号を発生させる。逆方向適応符号化システムは、符号化された信号内の副情報を伝えるのに要するオーバーヘッドを避けることができる。その理由は、配分情報が符号化信号内にアセンブルされたＸ語に酔って明示的に表されているからである。逆方向適応デコーダは、先に逆方向適応エンコーダで行われた同一配分関数を行うことによってＸ語から配分情報を回復することができる。符号化信号の正確な復号は、エンコーダ及びデコーダ配分関数それ自体が同一であることは要しないが、正確な復号は、もし２つの関数が同一組のＸ語に応答して同一の配分情報を得られる場合にのみ保証し得るということを理解すべきである。ハイブリッド適応配分図６は、本発明の教示によるハイブリッド適応配分を組入れたエンコーダ・デコーダシステムで用いられる分割帯域エンコーダの一実施態様の基本構成を例示する。この実施態様の構成及び作動は、上記図４で例示した逆方向適応エンコーダの構成及び作動の関係で記載する。アダプタ１２０は、２つの基本的技術の１つ又は双方を用いて配分関数１１０によって設定された配分情報の１以上の値を改変する。双方の技術を実行するのに用いられる構成は、図６に例示するが、いずれか一方の技術のみを用いることができる。第１又は『パラメータ』技術においては、アダプタ１２０が配分関数１１０の結果に影響する１以上のパラメータを改変する。アダプタ１２０によって与えられた改変されたパラメータは、路１２３を通して関数１１０及びフォーマッタ１０６へ伝えられる。フォーマッタ１０６は、改変されたパラメータ及び量子化された情報の表示を、伝送及び記憶に適したフォーマットを有する符号化された情報にアセンブルする。第２又は『値』技術においては、アダプタ１２０が配分情報の各々の値に対する１以上の新しい値を改変する。アダプタ１２０によって与えられた改変値は、路１２１を通してフォーマッタ１０６及びマージ１１８へ伝えられる。マージ１１８は、改変値を配分関数１１０から受信した配分情報と併合し、併合した配分情報を量子化装置１０４へ伝える。フォーマッタ１０６は、改変された情報及び量子化された情報の表示を、伝送及び記憶に適したフォーマットを有する符号化された信号にアセンブルする。図６に例示する実施態様は、路１００から受信した入力信号、路１０３から受信した小帯域情報及び路１１３から受信したＸ語に応答するアダプタ１２０を示す。ハイブリッド適応エンコーダの代わりの実施態様においては、アダプタ１２０は３つの路の任意の１つに応答し、３つの路の任意の組合わせに応答し、他の情報に応答することができる。図７は、本発明の教示によるハイブリッド適応配分を組入れたエンコーダ・デコーダシステムで用いられる分割帯域デコーダの一実施態様の基本構成を例示する。この実施態様の構成及び作動は、上記図５で例示した逆方向適応デコーダの構成及び作動の関係で記載する。配分情報の１以上の値が、上記のものと同様な基本的技術の１つ又は双方のいずれかを用いて改変される。双方の技術を実行するのに用いる構成は図７に例示するが、いずれか一方の技術のみを用いることができる。第１又は『パラメータ』技術においては、デフォーマッタ２０２が、符号化された信号から、配分関数２１０の結果に影響する１以上の改変されたパラメータを抽出し、路２１３を通して改変パラメータを配分関数２１０へ伝える。第２又は『値』技術においては、デフォーマッタ２０２が、符号化された信号から１以上の改変された値を抽出し、路２０５を通して改変値をマージ２１８へ伝える。マージ２１８は、改変値を配分関数２１０から受信した配分情報と併合し、併合された配分値を逆量子か装置２０４へ伝える。実施以下に示す各種の構成図は、エンコーダ及びデコーダの機能的な基本構成を例示する。以下に記載するファンクション（関数）は、ハードウエア、ソフトウエア又は２者の組合わせで実施することができる。フィルタバンク図１−７に例示した実施態様は、広範な各種の形で実施できる。例えば、フィルタバンク１０２及び逆フィルタバンク２０６は、直角位相ミラーフィルタ（ＱＭＦ）、多相フィルタ及び各種のフーリエ変換等、当業界で知られた各種のデジタルフィルタ技術によって実施できる。望ましい実施態様では『時間領域エイリアシング相殺（ＴＤＡＣ）』変換を用いる。同変換は、Princen、Johnson及びBradleyによる『時間領域エイリアシング相殺に基づくフィルタバンクデザインを用いた小帯域・変換符号化』(Proceedings Int．Conf．Acoust.，Speech，a nd Signal Proc.，1987年３月,pp．2161-2164)に開示されている。ＴＤＡＣ変換を有するフィルタバンクを実施する変換エンコーダ・デコーダシステムの例は、上記米国特許第5,109,417に記載されている。本発明の実施上決定的な特定の実施例はない。本明細書における本発明の記載は、特にデジタル分割帯域符号化の実施例に向けられているが、本発明の各面を組入れたエンコーダ・デコーダシステムは、アナログフィルタバンクも用いることができることを理解すべきである。例えば、フィルタバンク１０２は、１以上のアナログフィルタ及び各小帯域信号に対してデジタルサンプルを発生させるアナログ・デジタル変換器（ＡＤＣ）で構成してもよい。逆フィルタバンク２０６は、デジタルサンプルに応答してアナログ小帯域信号を発生させるデジタル・アナログ変換器（ＤＡＣ）及びアナログ小帯域信号を合成アナログ出力信号に結合する成分で構成してもよい。変換器同様にＸ語及びＹ語を発生させかつ回復させる変換器１１２及び逆変換器２１２も、広範な各種の形で実施できる。既に述べた通り、Ｘ語は、配分関数を知らせるためにエンコーダ及びデコーダの双方で利用できる。概してＸ語は、位取り因子に相当し、Ｙ語は、位取り因子に従って位取りされた値に相当するであろう。各種の数量の浮動小数点表示を用いる実施態様においては、Ｘ語は、浮動小数点指数に相当し、Ｙ語は、浮動小数点仮数に相当するであろう。実施例の中には、Ｙ語のグループ又はブロックが共通Ｘ語指数と関連ずけられて、ブロック浮動小数点（ＢＦＰ）表現を形成するものもある。しかし、各Ｙ語仮数をそれぞれのＸ語指数と関連させることによって、Ｘ語から高解像度スペクトル包絡線が得られる。量子化装置量子化装置１０４及び逆量子化装置２０４によって用いられる特定な関数は、本発明の実施上決定的ではないが、２つの関数は相補的でなければならない。概して、同一配分値を前提とすれば、逆量子化関数d(x)は量子化関数q(x)の逆で、元の量ｘは、ほぼd[q(x)]と等しい。厳密に等しいことは期待されていない。それは、量子化では常に若干の精度を失うからである。配分値に応答して量子化装置１０４は、幾つかの方法でその量子化関数を改変することができる。例えば、量子化装置１０４は、配分値に従って量子化レベル数を設定できる。３ビット及び２ビットの配分を示す値に応答してそれぞれ８レベル量子化関数及び４レベル量子化関数を用いることができる。他の例としては、量子化装置１０４は、特定したレベル（例えば６ビット）と等しいか又はそれより大きい配分値に応答して対数量子化関数を用い、より小さい値に応答して線形量子化関数を用いることができる。量子化装置１０４は、対称及び非対称関数間のスイッチ転換によって若しくは特定範囲の振幅を表すために１以上の量子化レベルを適応的に用いることによってその量子化関数を改変してもよい。例えば、Ｎビット量子化関数は、２^N量子化レベルの１つを『小零』量子化レベルとして保留することができる。さもなければ大振幅を表すために用いられる、このような量子化レベルは、その代わりに非常に小さい振幅を表すのに用いられる。このような量子化関数を用いることによって、エンコーダはデコーダを通して、零値に量子化される小振幅信号と、『小零』量子化レベルに量子化される極小振幅信号とを容易に区別することができる。配分値に応答して逆量子化装置２０４は、量子化装置１０４がその量子化関数を改変する方法と相補的な方法でその逆量子化関数を改変する。併合マージ１１８及びマージ２１８によって用いられる方法は、本発明の実施上決定的ではない。概念的にマージ１１８及びマージ２１８は、１組の配分値及び１組の改変された値からの対応する値を１組の値に結合する。これは各種の方法で行うことができる。例えば、配分値は対応する改変値で置き換えてもよい。分割帯域エンコーダにおいて各配分値は、それぞれの小帯域で小帯域信号を量子化するために用いるビット数を表す。各改変値は対応する配分値にとって代わり、その代わりに量子化装置によって用いられる。他の例として、対応する配分値を調節するために改変値を用いることによって２組の値を結合してもよい。例えば、改変された値は増分量を表すことが可能で、同量によって対応する配分値を変えるようにされる。分割帯域エンコーダにおいては、特定の小帯域で小帯域信号を量子化するのに用いられるビット数は、もし改変された値が符号化された信号中にあるなら、それぞれの配分値及び対応する改変値の代数和によって定めることができる。その代わりに改変された値は、対応するは配分値が位取りされるべき因子を表すことができる。フォーマッタ符号化された信号が直列ビットストリームによって表される多くの符号化システムにおいては、フォーマッタ１０８及びデフォーマッタ２０２によって与えれる関数は、ほぼ直列ビットストリーム多重化（マルチプレクシング）及び逆多重化（デマルチプレクシング）にそれぞれ相当する。フォーマット及びデフォーマット関数の実行は、特定の用途にとっては重要であるが、本発明の実施上決定的ではない。符号化された信号を伝送又は記憶に適した形にしかつ定様式表現から符号化された信号を回復することができるものなら、あらゆる処理を行ってもよい。配分関数概観配分関数１１０は、もし可能なら、復号された信号で結果的に生じる量子化雑音が隠蔽閾値を越えないように配分値を設定する。本明細書の記載は特にオーディオ符号化システムに向けられているが、提起された概念は、ビデオ符号化のような広範な用途で用いることができる。例えば、ビデオ用途においてこれらの概念は、各種の特性に応答して隠蔽閾値を設定する心理視覚モデルに適用することができる。各種の特性としては、見掛けの色相、彩度、輝度並びに視覚刺激の大きさ、視界内の他の刺激の対応特性及び現刺激の前に見た他の刺激の特性等がある。隠蔽閾値は、人の知覚モデルを適用することによって設定される。図９は、Sc hroeder 他による上記モデルと類似の、心理音響モデルを実行する数段階から成る、一実施態様の構成図である。この実施態様では、パワースペクトル密度４０２が、路４００から受取った入力信号のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を推定し、限界帯域密度４０４が、限界帯内にＰＳＤを写像することによって入力信号の限界帯域密度を入手し、刺激パターン４０６が、基底膜伸張関数を限界帯域密度情報に適用することによって基底膜刺激パターンを発生させ、感度関数４０８が、心理音響隠蔽を達成するのに十分な信号対雑音比（ＳＮＲ）と等しい量だけ刺激パターンを調節することによって中間隠蔽閾値を発生させ、知覚閾値４１０が、中間隠蔽閾値及び人の能力の閾値の中の大きい方と等しい隠蔽閾値を発生させ、配分値４１２が、能力閾値及び路４０５から受取った限界帯域密度情報に応答して配分値を設定して、路４１４を通して配分値を伝える。図９に示した段階の中には、異なった順序で結合又は遂行できるものがある。例えば、パワースペクトル密度４０２及び限界帯域密度４０４は、幾分逆にすることができる。すなわち、第１に入力信号のスペクトル成分を限界帯域内へ写像し、その後写像した成分のパワースペクトル密度を推定することによって限界帯域密度を発生させる。他の例としては、中間隠蔽閾値を発生させるために適切な伸張関数を直接入力信号ＰＳＤに適用することによって、４０４乃至４０８の段階を単一段階に結合することができる。以下の記載は、特に上記及び図９に示した各段階の変化を組入れた実施態様に向けられる。これらの段階の記載は、各種の概念を説明するために用いられるが、段階それ自体は、本発明の実施上必要ではない。各種の実施態様で、異なった段階から成る他の知覚モデルを組入れることができる。知覚モデルのみに基づく配分関数の基礎をなす概念につき最初に述べる。しかし、符号化システムのスペクトル歪みのために知覚モデルのみに基づく配分関数によって設定される配分値は、常に正しいとは限らない。配分関数の記載に続き、符号化システムのスペクトル歪み及びこのような歪みが許容できる幾つかの方法につき述べる。パワースペクトル密度図１及び３に示すような順方向適応システムのエンコーダは、路１００、１０３から受取った情報からの入力信号のＰＳＤを推定することができる。例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）によって実行されるフィルタバンクを組込んだシステムにおけるＰＳＤは、結果的に生じる各変関係数の大きさの平方から得ることができる。しかし、図４に示すような逆方向適応システムにおけるエンコーダは、概して路１１３から受取ったＸ語からＰＳＤを推定する。各スペクトル成分Ｃの振幅が、指数Ｘ及び仮数Ｙから成る従来の２進浮動小数点形で表される一実施態様においては、ｄＢで表されるスペクトル成分のパワー、すなわち、幕は、指数の値から直接推定できる。各指数の値は、関連する仮数を正規化するのに用いられる２の羃又はＣ＝Ｙ・２^-Xである。この表現から各スペクトル成分の羃は次のような式から推定できる。Ｘ_iは、スペクトル成分Ｃ_iに対する浮動小数点指数の値である。望ましい実施態様における各スペクトル成分Ｃは、正規化された仮数Ｙ及び指数Ｘから成る浮動小数点の形で表される。ＰＳＤは、１以上のスペクトル成分を帯域内にグループ化し、各帯域におけるスペクトル成分に対する指数の『対数和』を得ることによって推定される。対数和を計算する一方法は、以下に述べる。概念的に、本発明の実施上決定的なＰＳＤ推定方法はない。しかし、実際問題として方法の正確さは符号化システム性能に著しい影響を与える。限界帯域密度分割帯域符号化システムは、入力信号を限界帯域幅の半分未満の帯域幅を有する小帯域に分割することによって、より多くの心理音響効果を利用できる。通常これは必要である。それは符号化システムの小帯域が、可変中央周波数を有する人の知覚系限界帯域とは異なり、固定された中央周波数を有するからである。優性スペクトル成分が、限界帯域幅を有する分割帯域コーダ小帯域全体に亘って他の低レベルスペクトル成分を隠蔽するという不正確な想定が時々なされている。この想定は正確とはいえない。スペクトル成分の両側において限界帯域幅の半分の周波数間隔の外側で優性スペクトル成分の隠蔽効果が減少するからである。もしこの優性スペクトル成分が符号化システム小帯域の縁で起こるなら、小帯域の帯域幅が限界帯域幅の半分未満でない限り、同小帯域内の他のスペクトル成分は実際の限界帯域幅の外側で起こり得る。一実施態様においては、入力信号ＰＳＤは、各々が人の聴覚系の約一限界帯域幅の帯域幅を有する帯域内に写像される。帯域の各々は、１バーク(Bark)の幅を有する。望ましい実施態様においては、入力信号ＰＳＤは、人の聴覚系の約半分の限界帯域幅の帯域幅又は約半バークの幅を有する『副限界帯域』内に写像される。この望ましい写像は、表１に示すエントリ（項目）によって表される。代わりの写像関数及び帯域幅が、本発明の概念から逸脱することなく使用できる。例えば、Schroeder他から、約５kHZ未満の周波数ｆを以下の式によって限界帯域内へ写像できる。ここで、ｘ＝限界帯域数以下の記載を簡単にするために、『限界帯域密度』の用語は、限界帯域幅及び副限界帯域幅を含む任意の好都合な帯域幅の周波数帯域内へ写像される入力信号ＰＳＤを指すものとする。入力信号の限界帯域密度は、以下の式による適切な写像関数から得ることができる。デジタル分割帯域符号化システムの実施態様の中には、Ｓ（ｘ）が、約６ｄＢの倍数である値を持つ信号限界帯域密度の対数幕の離散関数であるものもある。限界帯域密度情報は、隣接小帯域ｘ間の変化が±１２ｄＢを越えないようにＳ（ｘ）の値を制限することによって効果的に区別して符号化することができる。スペクトル情報の微分符号化は、米国特許出願第08/115,513（1993年８月31日出願の同特許は参照により本明細書に組入れる）にさらに詳しく開示されている。刺激パターン刺激パターンは、入力信号の間隔によって表される音響的パワー（力）から生じる基底膜に沿ったエネルギ分布の概略を示す。刺激パターンは次の関数のたたみこみから計算できる。Ｅ（ｘ）＝Ｓ（ｘ）＊Ｂ（ｘ） (4) ここで、Ｅ（ｘ）＝は、入力信号から生じる刺激パターンで、Ｂ（ｘ）＝は、基底膜伸張関数である。 Schroeder他は、限界帯域幅を有する周波数を横切る伸張関数に対する好都合な分析式を与えている。周波数帯域ｘ₀のスペクトル成分から生じる周波数帯域ｘ内の伸張レベルを与える同式をは次に示す。入力信号限界帯域密度Ｓ（ｘ）及び伸張関数Ｂ（ｘ）のたたみこみは、電算上集中的で、Ｎ・Ｍ等級の電算的複雑性を有する。ここで、ＮはＳ（ｘ）内の点、の数、ＭはＢ（ｘ）内の点の数である。入力信号のスペクトル表現を濾波することによって実際的手法で刺激パターンが得られる。この濾波は、本明細書で述べた写像された周波数領域及び写像されていない周波数領域のような『スペクトル領域』内で行われる。図８は、刺激パターンをより効率的に得ることができる、Ｎ等級の電算的複雑性を有する処理の一実施態様を例示する。こに実施態様によれば、入力信号限界帯域密度を伝える情報は、路３００から受取られ、３つのフィルタを通され、刺激パターンを形成するために結合される。ＰＳＤは、パワーの線形表現、対数表現又は他の表現として位取りされる。もしＰＳＤが入力信号パワーの線形表現でありかつより高い周波数帯域がほぼ一定のバークで表される帯域幅を有するなら、これらのフィルタは、次の帰納的式によって表される伝達関数を有する単極IIＲフィルタとして実施できる。Ｆ_i＝ａ_i（ｘ）・Ｓ（ｘ）＋ｂ_i（ｘ）・Ｆ_i（ｘ−１） (6) ここで、ａ_i（ｘ）＝フィルタｉの利得因子ｂ_i（ｘ）＝フィルタｉの減衰率Ｆ₁（ｘ）＝周波数帯域ｘにおけるフィルタ３０２の出力Ｆ₂（ｘ）＝周波数帯域ｘにおけるフィルタ３０２の出力Ｆ₃（ｘ）＝周波数帯域ｘにおけるフィルタ３１０の出力フィルタ３０２、３０４及び３１０の仮想インパルス応答は、それぞれ図１０ａ−１０ｃに例示する。もしＰＳＤが入力信号パワーの対数表現なら、フィルタ計算は対数パワー領域でより効率的に行うことができる。これらの計算を行う一方法を以下に述べる。もしより高い周波数帯域ｘが、ほぼ一定のバークで表される帯域幅を持たないなら、１以上のフィルタに対してより複雑な伝達関数を要するであろう。例えば、もし周波数帯域が一定の帯域幅を持つなら、フィルタ３０２は、次のような伝達関数で１以上の零を有するのが望ましい。ここで、Ｒ_i＝周波数帯域ｘにおけるフィルタＦ_iの零の数事実上式７の第３項は、インパルス応答における指数関数的減衰を遅らせる。仮想インパルス応答を図１１ａに示す。各零は一周波数帯域の『遅延』を加える。概して、より高い周波数帯域に対してはより多くの零が用いられる。例えば、帯域幅20kHzの入力信号のＰＳＤ内の各要素が、５１２点変換によって発生された変換係数に相当するなら、最高周波数帯域に対しては多分10に及ぶ零を必要とするであろうが、約500Hz未満の帯域に対しては、零は必要としない。伸長関数の精度は、周波数帯域数ｘの関数であるフィルタ係数を用いることによって、より高い電算的複雑性を犠牲にして改良することができる。帰納項係数ｂ_i(x)が、より高い周波数におけるスペクトル成分に対してより多くの伸長を与えることが望ましい。しかし、入力信号ＰＳＤを適切な帯域幅を持つ１組の周波数帯域内へ写像することによって、ほぼ不変な帰納項係数ｂ_iを用いて、適度な精度を有する伸長関数を得ることができる。帰納項係数ｂ_iの多少の変化は、多分より低い周波数帯域のための多くの符号化システムでより必要とされる。それは限界帯域幅が遥かに狭いからである。フィルタ特性は、符号化用途の必要性により設定できる。これらのフィルタは、写像された周波数領域である、周波数帯域領域で作動することは強調すべきである。フィルタの減衰項は、基低膜に沿った音響エネルギの伸長を表すと共に伸長関数を有するたたみこみによって与えられるものと類似の効果を与える。図８を参照すると、反転要素３０８は、フィルタ３１０によって瀘波するのに先だって路３００から受取った情報の周波数帯域反転を行い、反転要素３１２は、瀘波された出力の周波数帯域反転を行う。２つの反転要素及びはさまれたフィルタは、刺激周波数より下方の周波数における基低膜に沿った伸長関数を表す。成分３０６及び３１４は、それぞれの入力の和をとる。成分３１４から生じる和、すなわち、計算された刺激パターンは、路３１６を通して伝えられる。図１０ｄは、図８に示した構成の合成応答、すなわち、図１０ａ−１０ｃに示す特性を有するフィルタを組込んだものを示す。もし路３００から受取った限界帯域密度情報が、対数パワー領域内で表されるなら、成分３０６及び３１４によって計算された和は対数和である。対数和を計算する一方法は以下に述べる。多くの変わりの実施態様が可能である。例えば、より低い電算複雑性を有する実施態様は、フィルタ３０２、３０４及び成分３０６だけから成り、成分３０６が、単に２つの内大きい方を選択することによって２つの瀘波された出力を結合することができる。このより簡単な実施態様によって得られた結果は、多くの高品質符号化用途において受容される。例えば、図１１ｂは、この実施態様の仮想合成インパルス応答を例示し、そこではフィルタ３０２が図１１ａのインパルス応答を有し、フィルタ３０４が図１０ｂのインパルス応答を有する。表IIは、フィルタ３０２に対してフィルタ係数ａ₁(x)及びｂ₁(x)を示し、フィルタ３０４に対してフィルタ係数ａ₂(x)及びｂ₂(x)を示す。これらの係数は、表Ｉに示すＰＳＤ写像を用いた実施態様で用いるのに適している。係数は、対数パワー領域で用いるためにdBで表されるが、表内の項目を１０で除し、商の真数をとることによって、線形パワー領域で用いるための係数に容易に変換できる。例えば、フィルタは、IIＲフィルタ、ＦＩＲフィルタ又は格子フィルタとして実施してもよいが、通常電算上より効率的なので概してIIＲフィルタが好まれる。電算上の複雑性は、対数パワー領域でフィルタ計算を行うことによってさらに低下させることができる。パワー領域における式６を計算するのに要する多重化は、対数パワー領域、すなわち、次の式における加法として実施できる。 logＡ=log[ａ_i(x)・Ｓ(x)]=logａ_i(x)+logＳ(x) (8) logＢ=log[ｂ_i(x)・Ｆ_i(x-1)]=logｂ_i(x)+logＦ_i(x-1) (9) 式６の２つの項の加算は、対数パワー領域では簡単に行うことはできない。この加算、すなわち、『対数和』は、次の恒等式を用いて行うことができる。 log(A+B)=max(logA,logB)+log[1+exp(-｜logA-logB｜)] (10) ここで、exp(y)=量yの真数。適切な範囲の｜logA-logB｜に対して次式のルックアップ表を作ることによって、 log[1+exp(-｜logA-logB｜)] (11) 式６における加算は、1) logＡ及びlogＢ間の差の絶対値を見出だし、2) この差を手がかりとして用いてルックアップ表から値を入手し、3) ルックアップ表から得た値をlogＡ及びlogＢの大きい方に加える事によって対数パワー領域で行うことができる。この手段は本発明の実施上肝要ではないが、多くの実施態様において電算上の複雑性を低減させるのに有効である。ルックアップ表は適切に縮小可能である。その理由は、｜logA-logB｜の差が約24dBを越える場合には小さい項は本質的に無視されるからである。言い換えると、表中の項目を零に等しいと仮定することによって、約24dBより大きい差につき適度に正確な対数和の近似値を得ることができる。感度関数心理音響隠蔽効果の基礎は、人の聴覚システムが音響エネルギの存在によって感度が低下すると言うことである。孤立している時には聞き取れる低レベル信号は、遥かに大きい信号を伴う場合には聴取できない。Shroeder他の『感度関数』 w(x)は、人の知覚システムが減感される程度を近似する。限界帯域ｘ以内の心理音響隠蔽を保証するのに必要なＳＮＲを与えるこの関数は、次式で表すことができる。 10ｌｏｇ₁₀ｗ（ｘ）=-(15.5＋x)dB (12) より簡単な手法では、必要なＳＮＲを簡単に一定の20dBに設定するｗ（ｘ）=- 20dBの感度関数を用いる。最大デジタル値が105dB ＳＰＬを表す望ましい実施態様においては、たとえ再生システムの音量調整が非常に高いレベルに設定される場合であっても、低振幅スペクトル成分による隠蔽を保証するために控え目のレベルが用いられる。この感度関数次式で表される。この式は表Ｉに示すＰＳＤ写像を用いる実施態様で用いるのに適する。中間隠蔽閾値Ｚ（ｘ）は、感度関数ｗ（ｘ）によって特定される量だけ相殺された、刺激パターンＥ（ｘ）に関して定められる。対数パワー領域における中間閾値は次式で与えられる。Ｚ（ｘ）＝ｗ（ｘ）＋Ｅ（ｘ） (14) 線形パワー領域においては、次式で与えられる。Ｚ（ｘ）＝ｗ（ｘ）・Ｅ（ｘ） (15)隠蔽閾値定義により、聴力閾値未満の音響エネルギは聞き取れない。従って、量子化雑音が隠蔽されることを保証するのに必要なＳＮＲは、聴力閾値より低いあらゆる量子化雑音を抑制する必要はない。当業界では聴力閾値は適切に定められている。例えば、ＩＳＯ標準226 は、ＩＳＯ標準ハンドブック(Acoustics，1990，pp． 20-25)で『最低可聴領域』の等音量曲線に関する情報を提供している。関数θ（ｘ）は、ここではこの閾値の分析的式を表す。心理音響隠蔽閾値Ｍ（ｘ）は、聴力の閾値を中間隠蔽閾値と比較し、２閾値の大きい方を選ぶことによって得ることができる。これは次式で表せる。Ｘ（ｘ）＝max[Z(x)，θ（ｘ）] (16)配分値簡単な実施態様におけるビットは、必要なＳＮＲの各6dBに対して１ビットの割合、すなわち、次式で配分できる。ここで、Ａ（ｘ）＝周波数帯域ｘ内の各スペクトル成分に対する配分値。望ましい実施態様では、ルックアップ表によりさらに効率的配分が得られる。隠蔽閾値Ｍ（ｘ）に対する推定されたスペクトルパワーＳ（ｘ）に必要なＳＮＲは、ルックアップ表探索の手がかりとして用いられ、表内の各項目は必要とされるＳＮＲを達成するのに要する量子化レベルの数を表す。ルックアップ表の項目は、当業界で周知の量子化関係に基づかせ、各種の先行技術の符号化システムで用いてもよい。従って、本発明の実施上決定的となる特定なルックアップ表はないが、実際問題として、ルックアップ表の項目は符号化システムに著しい影響を与えることができる。特定な符号化システムに対して表内の項目を引き出す一方法は、スペクトル情報を強制的に所与の量子化レベル数に量子化する量子化関数を組込んだ符号化システムから生じるＳＮＲを測定することである。例えば、表IIIは、それぞれ３つの量子化レベル及び５つの量子化レベルを有する量子化関数を用いる符号化システムの特定な実施態様によって、8.21dB及び11.62dB のＳＮＲがいられることを示す。この表の項目によれば、8.21dBより大きいが11.62dB 以下のＳＮＲを要するスペクトル成分には、５つのレベルに量子化するのに十分なビットを配分すべきである。この実施においては、表の下限は、0dB における零量子化レベルで、表の上限は、ここでは『配分天井』と呼ぶかなりの最大ビット数に設定される。表IIIにしめす例によれば、配分天井は、16ビットで表すことができる、65,536量子化レベルに相当する。多くの符号化システムにおいて、配分値の合計は特定なビット数に限定される。もし配分ビット数が限られたビット予算を越えるなら、配分関数はそれに応じて配分値を訂正しなければならい。もし配分ビット数が限られたビット未満なら、残りのビットの利用を最適化するように配分値を訂正するのが望ましい。実施態様の中には、隠蔽閾値Ｍ（ｘ）のレベルを調節し、配分値を再計算することによって配分値が改善されるものがある。隠蔽閾値を上昇及び下降させるときは、聴力の閾値を考慮するのが望ましい。一実施態様においてこれは、幾つかの又はすべてのスペクトルを横切って中間隠蔽閾値Ｚ（ｘ）を上下させ、配分された合計ビット数がビット予算に十分近くなるまで式16により隠蔽閾値を再設定することによって行われる。論考を容易にするために、配分値を改善するためになされる一切の調節をする前に、知覚モデルから得られた初期又は『理想』隠蔽閾値を参照するために表示Ｍ₀（ｘ）が用いられる。一実施態様において隠蔽閾値は、Ｍ₀（ｘ）隠蔽閾値に関して72dBまで下降させ、24dBまで上昇させることができる。これらの調節は、それぞれ約12ビットの追加配分及びスペクトル成分当たり４ビット少ない配分を行うことに相当する。当初、隠蔽閾値は、２つの極限値72dB及び-24dB間の中間にある、Ｍ₀（ｘ）より 24dB下方のレベルに設定される。２進探索技術で、隠蔽閾値に対する粗い調節がなされ、合計ビット配分をビット予算と等しいか又はそれ以下の値に収斂させるようする。２進探索による粗い調節は、合計ビット配分がビット予算と等しくなるか又は隠蔽閾値に対する調節増分が1.5dB未満になるまで繰り返される。これらの粗調節に続いて、隠蔽閾値に対して２進探索による細かい調節がなされ、合計ビット配分をビット予算により近く収斂させる6dB低いレベルを設定するようにさせる。２進探索による細かい調節は、合計ビット配分がビット予算と等しくなるか又は隠蔽閾値にたいする調節増分が0.375dB未満になるまで繰り返される。調節された閾値とＭ₀（ｘ）との差が符号化された信号内に伝えられ、収斂処理を繰り返すことなくデコーダを通して直接配分値を設定するようにされる。この同一の粗・細調節処理は、多重チャンネル符号化システムでも用いることが可能で、同システムにおいてビットは、共通のビットのたくわえからすべてのチャンネルのスペクトル成分に配分される。代わりの実施態様において粗い調節は、全チャンネルに共通の隠蔽閾値に対してのみ行われる。全チャンネルに対するすべての配分が十分に収斂した後、個々のチャンネルと関連する隠蔽閾値に対する細かい調節が、すべての配分されたビットがビット予算と等しくなるか若しくは十分近くなるまで行われる。細かい調節は、1) 各チャンネルにつき順繰りにそれぞれの隠蔽閾値に対して、収斂するまですべてのチャンネルを横切って調節することにより一回の調節を完成させるか又は、2) 最も優先するチャンネルから始めて最低順位のチャンネルに進むように、各チャンネルにつき順繰りにそれぞれの隠蔽閾値を収斂するまで調節することによって行ってもよい。今述べた多重チャンネルに対するものと類似の処理は、１以上のチャンネルを有する他の符号化システムで用いてもよい。ビットは、延長された時間周期に亘って共通のビットのたくわえからスペクトル成分へ配分することができる。例えば、変換符号化システムにおいては、多重ブロックに対するすべての配分がビット予算近くで十分収斂するまで、変換係数の多重ブロックを横切った配分に対して粗調節が行われる。細かい調節は、各ブロックにつき順繰りにそれぞれの隠蔽閾値に対し、収斂するまですべてのブロックを横切って調節することにより行われる。この処理は、小帯域符号化システムのような他の分割符号化システムに適用できる。それはまた多重チャンネル符号化システム用にも改変できる。これらの例が示す通り、収斂処理における多くの変形が可能である。もし特定の実施において配分天井が用いられなら、収斂処理では配分値がこの天井を越すことを許すべきではない。もしビット予算以内ですべてのビット配分を行うために隠蔽閾値を上げるなら、１以上の『中間』スペクトル成分が、初期閾値Ｍ₀（ｘ）は越えるが、調節された閾値Ｍ（ｘ）は越えないようにすることが可能である。式17によると、これらの中間スペクトル成分はいかなるビットも配分されず、それゆえに符号化された信号から除外される。この除外は、特に除外が断続的な場合には知覚可能かもしれない。例えば、持続音の高調波は、スペクトルのどこかにかなりの音響エネルギを有する合間を通じて断続的に除外されるかも知れない。もしビットがこれらの中間スペクトル成分に配分されるなら、ビット予算は、より大きなスペクトル成分への配分を低下させることによって釣合わせることができる。しかし、その結果生じるより大きなスペクトル成分の符号化品質上の劣化が多分知覚可能であろう。ビット配分は、一方においては中間スペクトル成分を除外する知覚可能な影響と、他方においてはより大きなスペクトル成分の符号化品質を低下させることとの間の釣合いをとるように行うことが望ましい。一実施態様においては、この様な釣合いを達成する試みは、最低数のビットのみをすべての中間スペクトル成分に配分することによって行なっている。特定な実施方法においては、最低数の量子化レベルを有する量子化関数を用いてすべての中間スペクトル成分を量子化することによってこれが達成される。他の実施態様においては、限られた周波数範囲内におけるそれらの中間スペクトルのみに最低数のビットを配分することによってバランスをとるようにしている。この範囲は調節された隠蔽閾値を越える最高周波数スペクトル成分から符号化された信号帯域の上限まで伸びている。さらに別の実施態様においては、調節された隠蔽閾値よりあるレベル、例えば、わずかに9dB低いそれらの中間スペクトル成分のみにビットを配分することによって釣合いをとるようにしてもよい。この実施態様の変形においては、調節された隠蔽閾値未満のレベルは、中間スペクトル成分に配分されたビット数がビット予算の百分率を越えないことを保証するために修正される。他の例として、これらの中間スペクトル成分に配分されたビット数は、これらの配分が起こる周波数範囲の帯域幅を制御することにより釣合いをとってもよい。これらの中間スペクトル成分へのビット配分の知覚可能な結果は、これらの配分が変えられる率を制御することによって低減させることができる。例えば、中間スペクトル成分は、数百ミリセカンドの間隔に亘る配分帯域幅を低減させることによって配分から除外することができる。実際上、中間スペクトル成分を除外するのに用いられる基準の修正は低域瀘波フィルタに支配される。残留ビット配分これまでに配分されたビット数がビット予算未満なら、残りのビットは任意の方法で配分できる。一実施態様においては、２段階処理が用いられる。すなわち、1) 最低周波数帯域から始めて高周波数に向けて、もしa) それぞれの配分値が零を越えかつ配分天井未満であるか又はb) 配分値が零でかつ第１段階開始時点で隣接周波数に対する配分が零を越えていたなら、周波数帯域への配分を増加させ、2) ビットが残っている間は、もしそれぞれの配分値が配分天井未満なら、最低周波数帯域から始めて高周波数に向けて各周波数帯域につき配分値を増加させる。残りのビットが無くなるまで段階２を繰り返す。残りのビット配分は、収斂処理を通してビット予算の十分近くまで収斂させ、残留ビットがもしあっても非常に少なくなるようにすることによって回避するか若しくは最小にすることができる。デコーダスペクトル歪概観各種の分割帯域符号化システムで用いられる分析及び合成フィルタバンクは、複数の通過帯域フィルタから成ると考えてよい。図１２ａは、理想的通過帯域フィルタの周波数応答を例示する。同フィルタは、通過帯域５００における一定利得、通過帯域遮断周波数における無限に急勾配の転移５０２、５０４及び停止帯域における零利得を有する。図１２ｂは、実際の通過帯域フィルタの周波数応答を例示する。理想的フィルタとは異なり、多くの実際的通過帯域フィルタは、通過帯域で変化する主ローブ５００、通過帯域及び停止帯域間の転移領域における有限な通過帯域スカート５０２、５０４及び多分サイドローブを有する、可変利得を与える停止帯域５０６、５０８を含む。通過帯域の幅、転移領域における減衰率及び停止領域のレベルは、フィルタデザインによって互いにかね合いとなるフィルタ応答特性である。図１３ａ及び１３ｂは、図１２ａに示すものと類似の周波数特性を有する通過帯域フィルタから成る分析フィルタバンクによって生じる仮想的グラフを例示する。図１３ａは、２つのスペクトル成分６００、６１０から成る信号の真のスペクトルを例示する。図１３ｂは、それぞれ真のスペクトル成分６００及び６１０に応答して分析フィルタバンクによって瀘波されるスペクトルを例示する。スペクトルの形状は、原信号の真のスペクトルを用いた分析フィルタバンク周波数特性のたたみこみから設定できる。通過帯域フィルタの非理想的周波数応答は、分析フィルタバンクを通して真のスペクトル成分の形状を不鮮明にさせる。信号分析に用いられる非理想的フィルタバンクの特性は、概してよく理解されている。例えば、分析ウインド（窓）の離散フーリエ変換に対する効果は、Harr isの『離散フーリエ変換を用いた高調波分析のためのウインドの利用』（Proc． of IEEE、1978年、第66巻、51-83頁）に記載されている。幾つかのデジタル直角位相フィルタの応答特性がBarnwellの『帰納的直角位相フィルタ及び最適ＡＤＰＣＭコーダ内臓小帯域コーダデザイン』（IEEE Trans．Acoust.，Speech and Si gal Proc．vol．ASSP-30、1982年10月、751-65頁）及びRothweilerの『多相直角位相フィルタ・新小帯域符号化技術』（Proc．Int．Conf．Acoust.，Speech and Sigal Proc.、1983年、1280-1283頁）に記載されている。原則として、分析フィルタバンクスペクトルの不鮮明化は問題とはならない。これは、相補的分析フィルタバンクが不鮮明化の影響を逆転させ、正確な原信号を回復できるからである。しかし、分析フィルタバンクは、その正確な出力を与えられない限り正確な原信号を回復できないので、これは原則的にのみ真実であるにすぎない。心理知覚に基づく符号化システムにおいては、分析フィルタバンクから得られた小帯域信号は、情報要件を下げるために量子化され、その結果生じる量子化誤差が、分析フィルタバンクを通して正確な原信号を回復するのを妨げる。分析フィルタバンクの効果は、以下の記載並びに合成フィルタバンクによって生じるスペクトルの仮想グラフを例示する図１３ｃ及び１３ｄを参照することによってさらによく理解できるであろう。図１３ｃは、分析フィルタバンクによって瀘波されて不鮮明になったスペクトル６０２、６１２及び各スペクトルに付加された雑音成分６０４、６１４を例示する。雑音成分は、不鮮明になった各スペクトルの主成分のみを量子化した結果生じる量子化雑音を表わす。他のすべての成分は量子化されない。実際の分割符号化システムにおいては、図１３ｃの例とは異なり、エンコーダ分析フィルタバンク出力の全成分が量子化される。しかし、この仮想例では、デコーダ分析フィルタバンクスペクトル歪の影響をよりはっきり示すために、不鮮明になったスペクトルの主成分のみが量子化される。図１３ｄは、図１３ｃに示す信号に応答してデコーダ合成フィルタバンクによって回復された信号のスペクトル形状を例示する。スペクトル成分６０８、６１８は、原信号の真のスペクトル成分６００、６１０に対応し、人工物６０６、６１６は、それぞれ量子化雑音成分６０４、６１４に応答して合成フィルタバンクによって発生されたスペクトル歪である。人工物６０６、６１６の形状は、雑音成分６０４、６１４を用いた合成フィルタバンク周波数応答のたたみこみから確立されるかもしれない。実際的分割帯域符号化システムにおいては、分析フィルタバンク出力のすべての成分が量子化されるので、スペクトル歪はさらに大きい。多くの実際的分割帯域符号化システムは、小帯域信号を不均一に量子化するが、均一量子化を用いる符号化システムによる信号の真のスペクトルの歪は、合成フィルタバンク周波数応答を用いた分析フィルタバンク周波数応答のたたみこみによってモデル化できるということは教訓になるかもしれない。しかし、この歪モデルは実際的符号化システムではそれ程有効ではない。それは、信号の真のスペクトルが得られないからである。その代わり、分析フィルタバンクからは不鮮明になった真のスペクトルの表現が得られる。量子化によるような情報要件の低減に支配されるのは、この不鮮明になった表現である。合成フィルタバンクによって生じる歪は、合成フィルタバンクの周波数応答を用いて量子化雑音をたたみこむことによって得ることができる。合成フィルタバンクのスペクトル歪は、知覚モデルのみに基づく配分関数が常に正しい配分値を得ることができないことの原因となる。多くの知覚モデルは、単一周波数正弦波又は非常に狭い雑音帯域のいずれかから成る信号の隠蔽特性を設定せんとする経験的試験に基づいている。これらの隠蔽モデルは、隠蔽信号及び隠蔽される信号の双方の真のスペクトル形状に基づく。この様な知覚モデルは、量子化から生じる雑音スペクトルを不鮮明にする合成フィルタバンクの償いはしない。その結果、配分決定をその様な知覚モデルのみに基づいて行う配分関数は、いつも正しい配分値を得るとは限らない。その理由は、知覚モデルが隠蔽効果を過大評価するからである。配分関数の中には、知覚モデルにより示唆される情報要件に余裕を加えることによって、すべての符号化人工物が知覚できなくなることを保証せんと試みるものもある。一実施態様においては、例えば、エンコーダは、情報要件を設定するために知覚モデルを適用し、そこで量子化雑音が隠蔽されることを保証するために１又は２だけ多いビットを配分する。合成フィルタバンク歪効果が適切に償われない限り、この限界的配分は次善のものである。配分関数は、心理知覚モデルを改変し、設定した隠蔽閾値を変え、配分値を調節すること等の多くの方法によってデコーダスペクトル歪を許容している。例えば、デコーダスペクトル歪を許容するために、1) 式４から得られる刺激パターンＥ（ｘ）の構成部分を低下させることによって、2) 式14及び15で用いられる感度関数ｗ（ｘ）の構成部分を低下させることによって、3) 式16で用いられる中間隠蔽閾値Ｚ（ｘ）の構成部分を低減させることによって、4) 式16から得られる設定された隠蔽閾値Ｍ（ｘ）の構成部分を低下させることによって若しくは選択される配分値Ａ（ｘ）を増加させることによって、情報要件を増加させてもよい。『ビット配分を調節する』等の用語は、以下の記載においてはその様な許容のための包括的な用語として用いられる。望ましい実施態様においては、刺激パターンＥ（ｘ）を改変することによって許容がなされる。従って、以下に述べる実施態様は、どの様にして刺激パターンを調節するかにつき記載している。しかし、これらの実施態様は、上に列記した任意の他の方法を用いるように変えられることを理解すべきである。複素処理図１４は、デコーダスペクトル歪モデルを組込んだ処理の一実施態様における段階を例示する。ＥＮＴＲＹ（入口）７００において配分関数は、心理知覚原理に従って予備的配分値を既に設定している。ＮＯＩＳＥ（雑音）７０２は、設定された配分値に従って量子化雑音スペクトルＱ（ｘ）を設定する。分析フィルタバンクから得られる、小帯域信号の量子化から生じる量子化雑音スペクトルの仮想例は、図１３ｃに例示する。しかし、この仮想例とは異なり、小帯域信号の全ての成分が量子化される。ＤＩＳＴＯＲＴＩＯＮ（歪）７０４は、デコーダ歪スペクトルＮ（ｘ）を得るために、量子化雑音スペクトルＱ（ｘ）を用いて合成フィルタバンク周波数応答Ｄ（ｘ）をたたみこむことによって復号スペクトル歪の影響を推定する。たたみこみは、電算上集中的である。上記のものと類似の刺激パターンを得るための処理は、その実施態様を図８に例示する通り、復号スペクトル歪を推定するために有効な処理を実施するのにも用いることができる。ＣＨＥＣＫ（検査）７０６は、Ｎ（ｘ）を設定された隠蔽閾値Ｍ（ｘ）と比較することによって、Ｎ（ｘ）の任意の構成部分がデコーダで回復された信号内で知覚できるかどうかを確認する。もしＮ（ｘ）の任意の構成部分がＭ（ｘ）のそれぞれの構成部分を越えるなら、Ｎ（ｘ）のその構成部分は知覚できると予期される。ＴＥＲＭ（条件）７０８は、上記段階を反復するかどうかを決定する。もしＮ（ｘ）がどこでもＭ（ｘ）を越えないのなら、全てのＮ（ｘ）が知覚できないと予期されるので、それ以上の処理は必要としない。ＥＸＩＴ（出力）７１２が次に行われる。もしスペクトルを横切ってほぼ一様なやり方でＮ（ｘ）がＭ（ｘ）を越えかつ配分のために追加ビットが入手できないなら、それ以上の処理でＮ（ｘ）が知覚できることは予期されない。ＥＸＩＴ（出力）７１２が次に行われる。さもなければ、ＡＤＪＵＳＴ（調節）７１０が次に行われる。ＡＤＪＵＳＴ７１０は、符号化人工物の知覚可能性を下げるために選択されたスペクトル成分につきビット配分を調節する。これはＭ（ｘ）を越えるＮ（ｘ）の構成部分への寄与が大きいＱ（ｘ）を確認し、選択された最大寄与成分Ｑ（ｘ）へのビット配分を増加させることによって達成することができる。最大寄与者を確認する方法は、デコーダ歪スペクトルＮ（ｘ）は次式で表されるたたみこにＱ（ｘ）＊Ｄ（ｘ）から得られることを第１に想起することによって得られる。歪スペクトル、例えば、Ｎ（ｘ₀）の特定な構成部分への最大寄与者Ｑ（ｘ）は、どの小帯域ｘに対して項Ｑ（ｘ）・Ｄ（₀−ｘ）が最大になるかを突止めることによって確認できる。これは、Ｎ（ｘ）が知覚できると予期される小帯域ｘ₀ を中心とする周波数応答Ｄ（−ｘ）で各Ｑ（ｘ）成分に重み付けし、最大加重値に相当するＱ（ｘ）成分を選択することと同等である。もし合計ビット配分がビット予算を越えるなら、閾値Ｍ（ｘ）を越えないＮ（ｘ）の構成部分へ寄与するかもしくはＭ（ｘ）を越えるＮ（ｘ）の構成部分へ最も寄与しないＱ（ｘ）成分に対するビット配分を低下させる。処理は、段階ＮＯＩＳＥ７０２へ戻ることによって反復する。上記心理音響モデルを用いるオーディオ符号化システムにおいては、これらの調節は、刺激パターンＥ（ｘ）を改変することによって達成するのが望ましい。ＥＸＩＴ７１２において、デコーダスペクトル歪を許容する処理は完了する。単純化処理より簡単な処理においては、合成フィルタバンクを通して、符号化された信号の真のスペクトルによって隠蔽され得る以上に広い周波数に亘り、量子化雑音を不鮮明にしない限り、デコーダスペクトル歪の影響は通常知覚できないということを利用することによって良好な結果を得ることができる。この条件は、分析フィルタバンクで瀘波されたスペクトル成分から設定される閾値が、合成フィルタバンク周波数応答より急速に減衰する場合さらにありそうである。多くのフィルタバンク実行手段において、周波数応答減衰の割合を増加させることは可能であるが、結果的に停止帯域除外の深さが減少する。多くの合成フィルタバンクの実行については、停止帯域除外に対する最低要件でさえ、応答減衰が、低−中周波数スペクトル成分によって低周波数隠蔽のために設定される隠蔽減衰と等しくなるか若しくはこれを越えることを防止している。例えば、サンプリング率48kHZを有する512点変換で実施されるフィルタバンクは、停止帯域除外レベルを約100dB未満に下げることなく、係数、すなわち、93.75Hz(48kHZ/512) 当たり約12dBを越える減衰を有するフィルタ応答を概して達成することはできない。フィルタ周波数応答と比較して、約4kHを越えるスペクトル成分に対する隠蔽閾値は、下方周波数隠蔽に対して係数当たり約2dBで減衰する。対照的に、約400 Hz乃至3kHz範囲内のスペクトル成分に対する隠蔽閾値は、下方周波数隠蔽に対して係数当たり約10乃至15dBで減衰する。その結果、今述べたものと類似の特性を有する合成フィルタバンクを内臓する符号化システムは、約3kH未満の周波数においてデコーダスペクトル歪を許容すべきであるが、より高い周波数においては多分許容する必要はないであろう。図１５ａを参照すると、閾値８０２は高周波スペクトル成分の心理音響隠蔽閾値を表し、応答８００は、仮想合成フィルタバンク内の各通過帯域フィルタの周波数応答を表す。隠蔽閾値８０２は、フィルタ周波数応答８００より速く減衰する。人工物が知覚できるような程度まで、デコーダスペクトル歪を通して高周波符号化人工物を不鮮明にすることはありそうもない。従って、配分関数は、より高い周波数に対するデコーダスペクトル歪をより安全に無視してもよい。図１５ｂは、低−中周波数スペクトル成分の心理音響隠蔽閾値を表す閾値８０６及び仮想合成フィルタバンク内のそれぞれの通過帯域フィルタの周波数応答を表す応答８０４を例示する。隠蔽成分より下方の周波数については、隠蔽閾値８０６は、フィルタの周波数応答８０４より速く減衰する。人工物が知覚できるような程度まで、デコーダスペクトル歪を通して低−中周波符号化人工物を不鮮明にすることが大いにありそうである。従って、配分関数は、より低い周波数に対するデコーダスペクトル歪を安全に無視することはできない。図１５ｂに示す例は、符号化システム人工物が聴取できないことを保証するために、量子化雑音は優勢なスペクトル成分の低周波側で低減されなければならないことを示す。デコーダスペクトル歪を許容しなければならないかどうかは、符号化する信号のスペクトル形状に応答して設定された隠蔽閾値に依存する。図１５ａ及び１５ｂに示すような隠蔽閾値は、単一周波数スペクトル成分又は非常に狭い雑音帯域の隠蔽特性に関係することを想起するのは重要である。多くのスペクトル成分を有する複雑な信号の隠蔽特性は非常に異なる。例えば、ホワイトノイズの隠蔽閾値は大体平坦である。従って、デコーダスペクトル歪は、ほぼ平坦なスペクトル形状を有する信号については特に関心はない。単純化された処理では、低−中周波数小帯域において分析フィルタバンクにより瀘波された小帯域信号の限界帯域密度Ｓ（ｘ）を検査することによって、図１５ｂに例示するような潜在的状態を確認する。もしスペクトルのより低い部分を横切るＳ（ｘ）の変化が、合成フィルタバンクにおけるそれぞれの通過帯域フィルタに対する周波数応答減衰の割合とほぼ等しいか又は大きいなら、デコーダスペクトル歪は許容される。単純化された処理の概念は、各種の実行手段及び実施態様で用いられるが、ここに記載する実施態様は以下を前提としている。すなわち、1) 実行手段はデジタルオーディオ符号化システム用であり、2) 限界帯域密度は、±12dB程度の隣接小帯域間の6dBの倍数の増分に強制された離散対数パワー関数Ｓ（ｘ）によって近似され、3) 合成フィルタバンクは、約94Hzの通過帯域、係数当たり約12dB の周波数応答減衰及び約100dBの停止帯域除外を有する、変換によって実施され、4) デコーダスペクトル歪を考慮することなく、小帯域信号を量子化するために配分されるビット数は、設定された隠蔽閾値より下方の量子化雑音を下げるのに丁度十分であり、5) 隠蔽閾値は、実際に実施可能な最も正確な心理音響モデルにより設定される。第１実施態様以下のプログラム断片は、デコーダスペクトル歪を許容する配分関数へ組込むことができる単純化された第１実施態様を例示する。ライン１０１は、約2.4kHzより下方のスペクトルを含む０乃至２５の小帯域に対してライン１０２乃至１２７で行われる処理を反復する。もしライン１０２で、小帯域i乃至i+1において限界帯域密度が12dBだけ増加することが決まるなら、ライン１０３乃至１２６が行われ、さもなければ次の小帯域を検査するライン１０２の処理が続く。ライン１０３において、変数iは、限界帯域密度が12dBだけ増加する可能性のある小帯域間隔における第１小帯域を参照する。ライン１０３は、次の小帯域を参照するために変数jを初期化し、ライン１０４は、変数kを０に初期化する。ライン１０５は、変数kが０以外の値に設定されるか若しくは変数jが26以上になるまで、ライン１０６乃至１１０の処理を反復する。ライン１０６乃至１１０は、限界帯域密度が12dB増加する時に横切る間隔内の小帯域数を確認する。もしライン１０６が、小帯域j+1と小帯域jとの間の増加が12dBでないことを決定するなら、ライン１０７が、変数kを当該間隔内の小帯域数と等しく設定する。これは、ライン１０５を通じてライン１０６乃至１１０を反復することを停止させる。ライン１０９は、次の小帯域を参照するために変数jの増分を行う。もしライン１１１が、間隔の長さが３未満と決定するなら、ライン１１２が、変数aを6に設定し、さもなければ、ライン１１４が、変数aを12に設定する。変数aは、デコーダスペクトル歪を許容するために刺激パターンＥ（ｘ）が低減される量をdBで表す。限界帯域密度が12dBだけ増加する小帯域間隔に対しては、パターンはさらに低減される。これは長い間隔に対しては発生する不鮮明なスペクトルの量が大きくなるためである。付加的低減を行う理由は、スペクトル歪は、量子化雑音スペクトルを用いて合成フィルタ周波数をたたみこむことによってモデル化できること及び合成フィルタ周波数応答は、変換係数当たり（又はより低い周波数では限界帯域当たり）約12dBで減衰し、これは限界帯域密度の増加率とほぼ同一であることを想起することによって理解できるであろう。たたみこみは、より長い間隔に対してさらに広い周波数に亘って量子化雑音スペクトルを不鮮明にするであろう。ライン１１６は、変数aで特定される量だけＥ（ｉ）が低減される、ライン１１７乃至１２１で行われる処理を反復する。パターンが低減される小帯域は、限界帯域密度が12dBだけ増加するとき横切る間隔内の小帯域に相当する。もしライン１１８が、任意の小帯域に対して刺激パターンが零未満に低減されたことを決定するなら、ライン１１９は、その小帯域につきパターンを零にリセットする。もしライン１２２が、当該間隔に続く限界帯域密度の増加が6dBであることを決定するなら、刺激パターンは、それに続く小帯域において同様に調節される。ライン１２５は、変数iを変数jと等しく設定する。これは、ライン１０２乃至１２７の反復を続行させ、当該小帯域は小帯域jに続く。幾つかの表が、今述べた処理の結果を例示する。表IVは、限界帯域密度Ｓ（ｘ）が12dBだけ増加するとき横切る２つの小帯域の間隔を表す。この間隔の次には、6dB以外の増加が続く。△（ｘ）の列は、隣接小帯域間の限界帯域密度の変化を示す。ｅ（ｘ）の列は、刺激パターンに適用される調節量を示す。表Ｖは、限界帯域密度が12dBだけ増加するとき横切る３つの小帯域の間隔を表す。12dB増加の間隔の次には、6dB以外の増加が続く。表VIは、限界帯域密度が12dBだけ増加するとき横切る２つの小帯域の間隔を表す。12dB増加の間隔の次には、6dB以外の増加が続く。表VIIは、限界帯域密度が12dBだけ増加するとき横切る３つの小帯域の間隔を表す。12dB増加の間隔の次には、6dB以外の増加が続く。第２実施態様以下のプログラム断片は、デコーダスペクトル歪を許容する配分関数へ組込むことができる単純化された第２実施態様を例示する。この第２実施態様によって得られた結果は、概して第１実施態様のもの程良くないが、電算的にさらに効率的なので、一定の実施手段においては魅力的である。ライン２０１は、変数ａを零に初期化する。ライン２０２は、小帯域０乃至２５につきライン２０３乃至２１６で行われる処理を反復する。もしライン２０３が、小帯域iから小帯域i+1までの限界帯域密度の変化が+12d Bであることを決定するなら、ライン２０４乃至２０６が、変数aを6dBだけ、最大18dBまで増加させる。変数aは、デコーダスペクトル歪みを許容するために刺激パターンＥ（ｘ）が低減される量をdBで表す。この量は、より長い間隔に対してはより大きな量の不鮮明なスペクトルが生じるので、限界帯域密度が12dBだけ増加するより長い小帯域間隔に対して増加する。より詳しくは上に述べた第１実施態様の記載を参照のこと。ライン２０７は、変数ａによって特定される量だけＥ（ｉ）を低減させる。もしライン２０３が、小帯域iから小帯域i+1までの限界帯域密度の変化が+12d Bでないことを決定するなら、ライン２０９は変化が-6dB以下であるかどうかを決定する。もしそうなら、ライン２１０乃至２１２は、変数aを6dBだけ、最小0d Bまで低下させる。ライン２１３は、変数aによって特定される量だけＥ（ｉ）を低下させる。第３実施態様以下のプログラム断片は、デコーダスペクトル歪を許容する配分関数へ組込むことができる単純化された第３実施態様を例示する。ライン３０１は、変数aを零に初期化する。ライン３０２は、小帯域０乃至２５に対してライン３０３乃至３３０で行われる処理を反復する。ライン３０３乃至３２２は、隣接小帯域間の限界帯域密度の変化に応じて変数aを調節する。例えば、ライン３１３は、もし限界帯域密度が小帯域i及び小帯域i+1間で変化しないなら、変数aを6だけ低下させる。他の例として、小帯域iから小帯域i+1までに限界帯域密度が+6dBだけ変化するなら、小帯域i+1から小帯域i+2までに限界帯域密度が+12dBだけ変化するときにはライン３０７乃至３１１は、変数aを3だけ低下させるか若しくはさもなければ変数aを6だけ低下させる。ライン３２３乃至３２８は、変数aが18より大きくなくかつ0より小さくないことを保証する。ライン３２９は、変数aによって特定される量だけ刺激パターンＥ（ｉ）を低下させる。この実施態様は、次のより高い小帯域を『考慮』している。他の実施態様はさらに先を見越すことができる。もし電算的資源が許すなら、刺激パターンを調節する前に、関心のあるすべての又はほぼすべての小帯域を横切る限界帯域密度の変化を分析する実施態様も可能である。アダプタ各種の心理知覚効果に基づく配分関数を用いる分割帯域符号化システムにおいては、配分関数を改変するために、基礎をなす心理知覚モデルに影響を与える任意のパラメータを修正することができる。例えば、オーディオ符号化用途においてこの様なパラメータとしては以下のようなものがある。すなわち、1) 隠蔽音の上下方向で心理音響隠蔽のレベルをモデル化する式６及び７のフィルタ係数、 2) 刺激パターンからＳＮＲオフセットを与える感度関数の特性、3) 多重チャンネルシステムにおける相互チャンネル隠蔽のレベル、4) 入力信号の帯域幅、5) 周波数の関数として小帯域信号に配分する最低ビット数、6) 多分周波数の関数としての配分天井、7) スペクトル振幅の関数として各増分的振幅増加に対するスペクトル成分に配分する追加のビット数及び8) デコーダスペクトル歪が知覚されると予期されるときに刺激パターンを調節する量がある。経験的に、より高い振幅を隠蔽するためにはより高いＳＮＲを要することが立証されている。従って、高振幅においては振幅増加6dB当たり１ビットの追加配分が必要となるかもしれないが、より低い振幅においては12dB増加当たり１ビットのみの配分で十分かもしれない。アダプタ１２０は、配分関数の結果を改変するために『パラメータ』技術及び『値』技術の双方を利用してもよい。『パラメータ』技術は、上で述べたような１以上のパラメータを修正することを要する。『値』技術は、配分関数から得られる配分値と併合される１以上の修正値を発生させることを要する。いずれかの技術を実行するのに用いられる特定な処理は、本発明の実施上決定的ではない。一手法は、代わりの配分関数を行い、代わりの配分関数の結果を基本配分関数１１０から得られる『基本値』と比較し、代わりの値と各基本値との差が有意な場合には各代わりの値に対して修正値を形成することからなる。基本配分関数の複雑性は、デコーダを単純化するように制限できるが、代わりの配分関数の複雑性は所望の通りでもよい。例えば、オーディオ符号化用において代わりの配分関数は、入力信号スペクトルの平坦さ、入力信号の平均又はピーク振幅及び隠蔽成分が音状であるか又は雑音状であるか等の信号特性を考慮したより高性能な心理音響モデルを用いることができる。他の改変処理の例では、完全な配分関数を行うことを避け、検知した各種の信号特性に応答して単に基本配分値に対する修正値のみを発生させる。例えば、検知した音状隠蔽成分に応答して基本配分値を増加させるか若しくはほぼ平坦な入力信号を検知することに応答して基本配分値を低減させることができる。上記の通り、アダプタ１２０は、入力信号、フィルタバンク１０２から得られる小帯域信号、変換器１１２から得られるＸ語又は特定の用途に有意なその他の任意の情報等に応答してもよい。例えば、長距離電話網用の符号化システムにおいてアダプタ１２０は、日付、時刻及び曜日情報に応答してビット配分を低減させる配分関数を与えるようにすることが可能で、それによって電話網を通して予想される通話量の増大に備えて、より低い情報要件とより高忠実な符号化とを釣合わせることができる。例えば、デジタルビデオ表示システムにおいてアダプタ１２０は、オペレータ入力に応答する配分関数を与えることが可能で、それによってオペレータを通して、より短い表示応答時間を、より高い画像解像度と釣合わせることができる。これらの例が示す通り、アダプタ１２０は、特定な用途で望まれるあらゆる情報に応答することができる。この情報の選択は、本発明の実施上決定的ではない。本発明は、広範な技術によって実行される多くの実施態様で実施できることを理解されたい。

【手続補正書】特許法第１８４条の８【提出日】１９９５年７月２０日【補正内容】ことによって入力信号限界帯域密度を入手し、3) 基底膜『伸張関数』を用いて限界帯域密度をたたみこむことによって基底膜『刺激パターン』を発生させることから成る。このモデルは、入力信号及び量子化雑音を表す雑音信号に適用され、それぞれ『信号刺激パターン』及び『雑音刺激パターン』を発生させるようにされる。入力信号及び雑音信号の大きさは、それぞての刺激パターンの積分関数によって計算される。刺激パターンが隠蔽閾値より下になる入力信号及び雑音信号の大きさは零である。すなわち、聴取できない。隠蔽関数は、信号刺激パターンと、隠蔽閾値を定める『感度関数』との積によって得られる。符号化性能の客観的尺度は、雑音信号の大きさを入力信号の大きさによって除すことによって得られる比である。同モデルは、簡単でありかつ約5kHz未満のスペクトルエネルギに対してかなりよい結果を与えるが、電算的に集中的でかつデコーダスペクトル歪みについて何等許容するところがない。しかし、たとえ配分関数が非常に高性能な知覚モデルに基づくとしても、分析バンク及び合成バンクで起こるスペクトル歪みが許容されない限り、結果的に生じる配分は最適ではないであろう。エイリアシングフィルタバンクをある程度許容する一配分関数がJP4177300に記載されている。対応する文献はUS5,301,255である。２つの開示された技術は、配分関数を知らせる雑音対隠蔽比及び雑音対信号比の相対的寄与を変えるために重み付け係数を用いている。例えば、低周波数小帯域に対し小さな値を持つ重み付け係数を用いることによって、これらの小帯域においてエイリアシング歪の影響を低下させることができる。同帯域においては、低周波数における限界帯域は概してフィルタ通過帯域幅より狭いのでこのような歪は一層面倒である。しかし、これらの技術によって得られる許容性は最適ではない。なぜならば、配分歪は、各個々の小帯域内よりはむしろ全信号帯域を横切って推定される量子化雑音パワーに基づくからである。さらに、重み付け係数の値をいかにすべきかについて確証を与える方法は開示されていない。発明の開示本発明の目的は、高品質低ビットレート符号化・復号システムで用いるのに適した、効率的な高性能配分関数を与えることにある。同システムは、デコーダスペクトル歪みも適当に許容する。本発明の一面の教示によれば、エンコーダは、入力信号を複数の小帯域ｘに区分して小帯域信号を発生させるようにし、配分関数によって設定された配分値に従って小帯域信号を量子化し、量子化した信号を入力信号の符号化された表現にアセンブルする。配分関数は、心理音響原理及びデコーダスペクトル歪み特性に従って配分値を設定する。デコーダ歪みモデルは、配分関数を通してデコーダによって生成される後続のスペクトル歪みを考慮できるようにする。第１実施態様においては、1) 小帯域信号の量子化から生じる量子化雑音スペクトルＱ(x)を設定し、2) デコーダフィルタバンク周波数応答Ｄ(x)を用いてＱ( x)をたたみこむことによって復号された信号雑音Ｎ(x)を推定し、3) Ｎ(x)を設定された隠蔽閾値Ｍ(x)と比較することによってＮ(x)の知覚力を設定し、4) Ｎ( x)が知覚されないか若しくはすべての小帯域ｘで実質的に最低にされるかどうかを確認し、5) もしそうなら処理を終結させ、6) さもなければ、Ｎ(x)がＭ(x)を越える各小帯域ｘにつき、当該小帯域内でＮ(x)に寄与する最大成分Ｑ(x)を識別、すなわち、確認して、これらの成分Ｑ(x)に対応する配分値Ａ(x)を増加させ、 7) 上記段階を反復させることによって、配分関数はデコーダ歪みに備える。オーディオ符号化システム用の第２実施態様において配分関数は、量子化雑音スペクトルの小帯域においてのみデコーダスペクトル歪みを考慮し、同小帯域においては、設定された隠蔽閾値のロールオフ（漸減）率と等しいか又はそれ以下の率で、それぞれの小帯域デコーダフィルタ応答がロールオフする。この第２実施態様の一実行例において配分関数は、約3kHz以下のこれらの小帯域において設定された隠蔽閾値Ｍ(x)を低下させる。すなわち、同小帯域においてＭ(x)は、デコーダフィルタバンク応答の低周波ロールオフよりも急速に下方周波数に向けてロールオフする。これらの小帯域でＭ(x)が低減される量は小帯域の数に依存し、閾値は、同小帯域を横切ってフィルタ応答のロールオフより急速に低下する。隠蔽閾値Ｍ(x)の低下は、これらの各小帯域において小帯域を量子化するために、配分関数を通して追加のビットを配分させ、それによってこれらの小帯域における量子化雑音の予期された可聴性を低減させる。配分関数を通して隠蔽閾値を設定する方法は、符号化システム性能に著しい影響を与え得るが、実施上本発明のいかなる方法も概念的に決定的ではない。オーディオ符号化システムの望ましい実施態様においては、隠蔽閾値は、入力信号のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を推定し、ＰＳＤに伸張関数を適用することによって刺激パターンを発生させ、心理音響隠蔽を達成するのに十分な周波数に依存した信号対雑音比（ＳＮＲ）オフセット（残留偏差）と等しい量だけ刺激パターンを調節し、調節されたパターンのレベルを聴取閾値と比較し、２つの中の大きい方と等しい隠蔽閾値を発生させることによって設定される。逆方向適応符号化システムにおいてＰＳＤは、同様に符号化された信号にアセンブルされる情報から推定される。例えば、ＰＳＤは、スペクトル包絡線から得られた位取り因子から推定できる。順方向適応符号化システムにおいてＰＳＤは、符号化された信号にアセンブルされる情報と、符号化された信号にアセンブルされない信号とから推定してもよい。例えば、ＰＳＤは、たとえ高解像度包絡線が符号化された信号に含まれていないとしても、入力信号の高解像度スペクトル包絡線から推定することができる。望ましい実施態様においては、刺激パターンは、周波数領域の小帯域信号に１以上のフィルタを適用することによって発生される。これらのフィルタは、再帰的又は無限インパルス応答（ＩＩＲ）技術若しくは非再帰的又は有限インパルス応答（ＦＩＲ）技術によって実施してもよい。いずれの技術を用いるかは、本発明の実施上決定的ではない。望ましい実施態様においてエンコーダは、入力信号と、小帯域信号とで検知された特性に応答して配分関数の結果に影響を与える１以上のパラメータを改変する。例えば、上記のＳＮＲオフセットは、総合的な符号化品質に影響を与えるように改変することができる。改変されたパラメータの指標から成る副情報は符号化された信号にアセンブルされる。特定の一実行例においては、改変されたパラメータを用いた結果生じた改変された配分値は、符号化された信号内に明示的配分値としてアセンブルされる。請求の範囲２復号方法によって復号するための入力信号の符号化された表現を構成する符号化方法であって、前記入力信号に複数のフィルタを適用することによって小帯域信号を発生させ、前記小帯域信号に応答して該小帯域信号より低い情報要件を有する符号化された情報を生成し、前記低い情報要件が、心理知覚原則に従って達成されると共に前記復号方法によって導入されるスペクトル歪を許容することによって達成されるようにし、前記スペクトル歪を許容することが、心理知覚モデルに従って配分値を設定し、前記配分値に従って雑音スペクトルを設定し、前記雑音スペクトルに応答して復号歪スペクトルを発生させることによって復号スペクトル歪の影響を推定し、前記復号スペクトル歪の前記推定された知覚効果に応答して前記心理知覚モデルを改変することから成るようにし、前記符号化された情報を前記符号化された表現にアセンブルすることから成る符号化方法。３前記知覚効果を推定するることが、前記複数の合成フィルタの各々１つの各々の周波数応答を用いて前記雑音スペクトルをたたみこむことによって前記復号歪スペクトルを発生させ、該復号歪スペクトルの任意の部分が隠蔽しきい値を越えることを確認することによって該知覚効果を推定することから成る、複数の合成フィルタを用いる前記復号方法と共に用いる請求項１又は２の方法。４前記心理知覚モデルと、前記配分値とを改変することが、前記隠蔽しきい値を越える前記復号歪スペクトルの構成部分に大きく寄与する雑音スペクトル成分を選択し、前記選択された雑音スペクトル成分に対応する符号化信号の情報要件を増加させることから成る、請求項３の方法。５前記雑音スペクトル成分を選択することが、前記雑音スペクトル成分が前記隠蔽しきい値を越える各小帯域を中心とする前記各々の周波数応答の周波数反転表現を用いて前記雑音成分を重み付けし、各雑音スペクトル成分に対する重み付けの結果を合計することによって加重雑音スペクトルを発生させ、大きな加重雑音スペクトル成分に対応する雑音スペクトル成分を選択することから成る、請求項４の方法。６前記心理知覚モデルが、前記隠蔽しきい値を含み、前記改変することで、前記しきい値を低下させるために心理知覚モデルを改変し、それによって、もしあれば、前記しきい値を越える前記復号歪スペクトルの部分に対応する前記符号化された情報の情報要件を増加させる、請求項３の方法。７各々が減衰周波数応答を有する複数の合成フィルタを用いる復号方法によって復号するための入力信号の符号化された表現を構成する符号化方法であって、前記入力信号に複数のフィルタを適用することによって小帯域信号を発生させ、前記小帯域信号に応答して該小帯域信号より低い情報要件を有する符号化された情報を生成し、前記低い情報要件が、心理知覚原則に従って達成されると共に前記復号方法によって導入されるスペクトル歪を許容することによって達成されるようにし、前記スペクトル歪を許容することが、前記入力信号のスペクトル包絡線を推定し、前記スペクトル包絡線を前記各々の周波数応答と比較し、該各々の周波数応答の減衰とほぼ等しいか又はそれより大きい割合で変化する該スペクトル包絡線の部分を確認し、心理知覚モデルを改変し、それによってより高い情報要件が前記スペクトル包絡線の部分に対応する選択された情報に課され、前記心理知覚モデルに従って前記選択された符号化情報の情報要件を設定することから成るようにし、前記符号化された情報を前記符号化された表現にアセンブルすることから成る符号化方法。８前記複数のフィルタが、１以上のデジタルフィルタによって与えられる、請求項１乃至７のいずれか１つの方法。９前記複数のフィルタが、１以上のデジタル変換によって与えられる、請求項１乃至７のいずれか１つの方法。 14 前記改変装置が、前記隠蔽しきい値を越える前記復号歪スペクトルの構成部分に大きく寄与する雑音スペクトル成分を選択する装置と、前記選択された雑音スペクトル成分に対応する符号化信号の情報要件を増加させる装置とから成る、請求項１３の装置。 15 前記雑音スペクトル成分を選択する装置が、前記雑音スペクトル成分が前記隠蔽しきい値を越える各小帯域を中心とする前記各々の周波数応答の周波数反転表現を用いて前記雑音成分を重み付けする装置と、各雑音スペクトル成分に対する重み付けの結果を合計することによって加重雑音スペクトルを発生させる装置と、大きな加重雑音スペクトル成分に対応する雑音スペクトル成分を選択する装置から成る、請求項１４の装置。 16 前記心理知覚モデルが、前記隠蔽しきい値を含み、前記改変装置が前記しきい値を低下させるために心理知覚モデルを改変し、それによって、もしあれば、前記しきい値を越える前記復号歪スペクトルの部分に対応する前記符号化された情報の情報要件を増加させる、請求項１３の装置。 17 それぞれ減衰する周波数応答を有する複数の合成フィルタを適用するデコーダによって復号するための入力信号の符号化された表現を構成する符号化装置であって、複数のフィルタを前記入力信号に適用することによって小帯域信号を発生させる装置１０２と、前記小帯域信号に応答して該小帯域信号より低い情報要件を有する符号化された情報を生成する装置であって、心理知覚原理に従って前記より低い情報要件を達成する装置１０４と、前記デコーダによって導入されるスペクトル歪を許容する装置であって、前記入力信号のスペクトル包絡線を推定する装置１１０と、前記スペクトル包絡線を前記各々の周波数応答と比較する装置１１０と、該各々の周波数応答の減衰とほぼ等しいか又はそれより大きい割合で変化する該スペクトル包絡線の部分を確認する装置１１０と、心理知覚モデルを改変する装置１２０であって、それによってより高い情報要件が前記スペクトル包絡線の部分に対応する選択された情報に課される装置１２０と、前記心理知覚モデルに従って前記選択された符号化情報の情報要件を設定する装置１１０とから成るスペクトル歪許容装置とを含む情報生成装置と、前記符号化された情報を前記符号化された表現にアセンブルする装置１０６とから成る符号化装置。 18 前記複数のフィルタが、１以上のデジタルフィルタによって与えられる、請求項１１乃至１７のいずれか１つの装置。 19 前記複数のフィルタが、１以上のデジタル変換によって与えられる、請求項１１乃至１７のいずれか１つの装置。 20 前記発生させる装置が、前記小帯域信号を第１のビット数で表し、前記生成装置が、適応的に配分された第２のビット数を用いて該小帯域信号を量子化することによって前記符号化された情報を生成し、前記第２のビット数が前記第１のビット数より少ない、請求項１１乃至１９のいずれか１つの装置。【手続補正書】特許法第１８４条の８【提出日】１９９５年９月７日【補正内容】請求の範囲１復号方法によって復号するための入力信号の符号化された表現を構成する符号化方法であって、前記入力信号に複数のフィルタを適用することによって小帯域信号を発生させ、前記小帯域信号に応答して該小帯域信号より低い情報要件を有する符号化された情報を生成し、前記低い情報要件が、心理知覚原則に従って達成されると共に前記復号方法によって導入されるスペクトル歪を許容することによって達成されるようにし、前記スペクトル歪を許容することが、 1) 心理知覚モデルに従って配分値を設定し、 2) 前記配分値に従って雑音スペクトルを設定し、 3) 前記雑音スペクトルに応答して復号歪スペクトルを発生させることによって復号スペクトル歪の影響を推定し、 4) 前記復号スペクトル歪の前記推定された知覚効果に応答して前記心理知覚モデルを改変し、 5) 段階1)乃至4)を反復することから成るようにし、前記符号化された情報を前記符号化された表現にアセンブルすることから成る符号化方法。２復号方法によって復号するための入力信号の符号化された表現を構成する符号化方法であって、前記入力信号に複数のフィルタを適用することによって小帯域信号を発生させ、前記小帯域信号に応答して該小帯域信号より低い情報要件を有する符号化された情報を生成し、前記低い情報要件が、心理知覚原則に従って達成されると共に前記復号方法によって導入されるスペクトル歪を許容することによって達成されるようにし、前記スペクトル歪を許容することが、心理知覚モデルに従って配分値を設定し、前記配分値に従って雑音スペクトルを設定し、前記雑音スペクトルに応答して復号歪スペクトルを発生させることによって復号スペクトル歪の影響を推定し、前記復号スペクトル歪の前記推定された知覚効果に応答して前記心理知覚モデルを改変することから成るようにし、前記符号化された情報を前記符号化された表現にアセンブルすることから成る符号化方法。 10 前記小帯域信号が、第１のビット数によって表現され、前記生成段階で、適応的に配分された第２のビット数を用いて該小帯域信号を量子化することによって前記符号化された情報が生成され、前記第２のビット数が前記第１のビット数より少ない、請求項１乃至９のいずれか１つの方法。 11 デコーダによって復号するための入力信号の符号化された表現を構成する装置であって、前記入力信号に複数のフィルタを適用することによって小帯域信号を発生させる装置１０２と、前記小帯域信号に応答して該小帯域信号より低い情報要件を有する符号化された情報を生成する装置であって、心理知覚原理に従って前記より低い情報要件を達成する装置１０４と、前記デコーダによって導入されるスペクトル歪を許容する装置であって、 1) 心理知覚モデルに従って配分値を設定する装置１１０と、 2) 前記配分値に従って雑音スペクトルを設定する装置１１０と、 3) 前記雑音スペクトルに応答して復号歪スペクトルを発生させることによって復号スペクトル歪の影響を推定する装置１１０と、 4) 前記復号スペクトル歪の前記推定された知覚効果に応答して前記心理知覚モデルを改変する装置１２０と、 5) 必要に応じて段階１）乃至４）を反復する装置とを含むスペクトル歪許容装置とから成る情報生成装置と、前記符号化された情報を前記符号化された表現にアセンブルする装置１０６とから成る符号化装置。 12 デコーダによって復号するための入力信号の符号化された表現を構成する符号化装置であって、前記入力信号に複数のフィルタを適用することによって小帯域信号を発生させる装置１０２と、前記小帯域信号に応答して該小帯域信号より低い情報要件を有する符号化された情報を生成する装置であって、心理知覚原理に従って前記より低い情報要件を達成する装置１０４と、前記デコーダによって導入されるスペクトル歪を許容する装置であって、心理知覚モデルに従って配分値を設定する装置１１０と、前記配分値に従って雑音スペクトルを設定する装置１１０と、前記雑音スペクトルに応答して復号歪スペクトルを発生させることによって復号スペクトル歪の影響を推定する装置１１０と、前記復号スペクトル歪の前記推定された知覚効果に応答して前記心理知覚モデルを改変する装置１２０とから成る生成装置と、前記符号化された情報を前記符号化された表現にアセンブルする装置１０６とから成る符号化装置。 13 前記デコーダが複数の合成フィルタを適用し、前記知覚的効果を推定する装置が、前記複数の合成フィルタの各々１つの各々の周波数応答を用いて前記雑音スペクトルをたたみこむことによって前記復号歪スペクトルを発生させる装置と、該復号歪スペクトルの任意の部分が隠蔽しきい値を越えることを確認することによって該知覚効果を推定する装置とから成る、請求項１１又は１２の装置。前記小帯域信号に応答して該小帯域信号より低い情報要件を有する符号化された情報を生成する装置であって、心理知覚原理に従って前記より低い情報要件を達成する装置１０４と、前記デコーダによって導入されるスペクトル歪を許容する装置であって、前記入力信号のスペクトル包絡線を推定する装置１１０と、前記スペクトル包絡線を前記各々の周波数応答と比較する装置１１０と、該各々の周波数応答の減衰とほぼ等しいか又はそれより大きい割合で変化する該スペクトル包絡線の部分を確認する装置１１０と、心理知覚モデルを改変する装置１２０であって、それによってより高い情報要件が前記スペクトル包絡線の部分に対応する選択された情報に課される装置１２０と、前記心理知覚モデルに従って前記選択された符号化情報の情報要件を設定する装置１１０とから成るスペクトル歪許容装置とを含む情報生成装置と、前記符号化された情報を前記符号化された表現にアセンブルする装置１０６とから成る符号化装置。 14 前記改変装置が、前記隠蔽しきい値を越える前記復号歪スペクトルの構成部分に大きく寄与する雑音スペクトル成分を選択する装置と、前記選択された雑音スペクトル成分に対応する符号化信号の情報要件を増加させる装置とから成る、請求項１３の装置。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (31)優先権主張番号０８／１９０，６５５ (32)優先日 1994年１月28日 (33)優先権主張国米国（ＵＳ） (81)指定国ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＡＵ，ＣＡ，ＪＰ【要約の続き】方法で、デコーダ合成フィルタバンクスペクトル歪みを許容する。

Claims

【特許請求の範囲】１復号方法によって復号するための入力信号の符号化された表現を構成する符号化方法であって、前記入力信号に複数のフィルタを適用することによって小帯域信号を発生させ、前記小帯域信号に応答して該小帯域信号より低い情報要件を有する符号化された情報を生成し、前記低い情報要件が、前記復号方法によって導入されるスペクトル歪を許容することによって、心理知覚原則に従って達成されるようにし、前記符号化された情報を前記符号化された表現にアセンブルすることから成る符号化方法。２前記複数のフィルタが、１以上のデジタルフィルタによって与えられる、請求項１の方法。３前記複数のフィルタが、１以上のデジタル変換によって与えられる、請求項１の方法。４前記小帯域信号が、第１のビット数によって表現され、前記生成段階で、適応的に配分された第２のビット数を用いて該小帯域信号を量子化することによって前記符号化された情報が生成され、前記第２のビット数が前記第１のビット数より少ない、請求項１乃至３のいずれか１つの方法。５前記スペクトル歪を許容することが、心理知覚モデルに従って配分値を設定し、前記配分値に従って雑音スペクトルを設定し、前記雑音スペクトルに応答して復号歪スペクトルを発生させることによって、復号スペクトル歪の知覚できる効果を推定し、前記複号スペクトル歪の前記推定された効果に応答して前記心理知覚モデルと、前記配分値とを改変することからなる、請求項１乃至４のいずれか１つの方法。６前記復号方法が複数の合成フィルタを適用することを含み、前記知覚的効果を推定することが、前記複数の合成フィルタの各々１つの各々の周波数応答を用いて前記雑音スペクトルをたたみこむことによって前記復号歪スペクトルを発生させ、該復号歪スペクトルの任意の部分が隠蔽閾値を越えることを確認することによって該知覚効果を推定することから成る、請求項５の方法。７前記心理知覚モデルと、前記配分値とを改変することが、前記隠蔽閾値を越える前記復号歪スペクトルの構成部分に大きく寄与する雑音スペクトル成分を選択し、前記選択された雑音スペクトル成分に対応する符号化信号の情報要件を増加させることから成る、請求項６の方法。８前記雑音スペクトル成分を選択することが、前記雑音スペクトル成分が前記隠蔽閾値を越える各小帯域を中心とする前記各々の周波数応答の周波数反転表現を用いて前記雑音成分を重み付けし、各雑音スペクトル成分に対する重み付けの結果を合計することによって加重雑音スペクトルを発生させ、大きな加重雑音スペクトル成分に対応する雑音スペクトル成分を選択することから成る、請求項７の方法。９前記心理知覚モデルが、前記隠蔽閾値を含み、前記改変することで、前記閾値を低下させるために心理知覚モデルを改変し、それによって、もしあれば、前記閾値を越える前記復号歪スペクトルの部分に対応する前記符号化された情報の情報要件を増加させる、請求項６の方法。 10 前記復号方法が、各々の減衰する周波数応答を有する複数の合成フィルタを適用することを含み、前記スペクトル歪を許容することが、前記入力信号のスペクトル包絡線を推定し、前記スペクトル包絡線を前記各々の周波数応答と比較し、該各々の周波数応答の減衰とほぼ等しいか又はそれより大きい割合で変化する該スペクトル包絡線の部分を確認し、心理知覚モデルを改変し、それによってより高い情報要件が前記スペクトル包絡線の部分に対応する選択された情報に課され、前記心理知覚モデルに従って前記選択された符号化情報の情報要件を設定することから成る、請求項１乃至９のいずれか１つの方法。 11 デコーダによって復号するための入力信号の符号化された表現を構成する装置であって、前記入力信号に複数のフィルタを適用することによって小帯域信号を発生させる装置と、前記小帯域信号に応答して該小帯域信号より低い情報要件を有する符号化された情報を生成する装置であって、前記符号化情報生成装置が、心理知覚原則に従って前記より低い情報要件を達成する装置と、前記デコーダによって導入されるスペクトル歪を許容する装置と、前記符号化された情報を前記符号化された表現にアセンブルする装置とから成る符号化装置。 12 前記複数のフィルタが、１以上のデジタルフィルタによって与えられる、請求項１１の装置。 13 前記複数のフィルタが、１以上のデジタル変換によって与えられる、請求項１１の装置。 14 前記発生させる装置が、前記小帯域信号を第１のビット数で表し、前記生成装置が、適応的に配分された第２のビット数を用いて該小帯域信号を量子化することによって前記符号化された情報を生成し、前記第２のビット数が前記第１のビット数より少ない、請求項１１乃至１３のいずれか１つの装置。 15 前記スペクトル歪を許容する装置が、心理知覚モデルに従って配分値を設定する装置と、前記配分値に従って雑音スペクトルを設定する装置と、前記雑音スペクトルに応答して復号歪スペクトルを発生させることによって、復号スペクトル歪の知覚できる効果を推定する装置と、前記複号スペクトル歪の前記推定された効果に応答して前記心理知覚モデルと、前記配分値とを改変する装置とからなる、請求項１１乃至１４のいずれか１つの装置。 16 前記デコーダが複数の合成フィルタを適用する装置を含み、前記知覚的効果を推定する装置が、前記複数の合成フィルタの各々１つの各々の周波数応答を用いて前記雑音スペクトルをたたみこむことによって前記復号歪スペクトルを発生させる装置と、該復号歪スペクトルの任意の部分が隠蔽閾値を越えることを確認することによって該知覚効果を推定する装置とから成る、請求項１５の装置。 17 前記改変装置が、前記隠蔽閾値を越える前記復号歪スペクトルの構成部分に大きく寄与する雑音スペクトル成分を選択する装置と、前記選択された雑音スペクトル成分に対応する符号化信号の情報要件を増加させる装置とから成る、請求項１６の装置。 18 前記雑音スペクトル成分を選択する装置が、前記雑音スペクトル成分が前記隠蔽閾値を越える各小帯域を中心とする前記各々の周波数応答の周波数反転表現を用いて前記雑音成分を重み付けする装置と、各雑音スペクトル成分に対する重み付けの結果を合計することによって加重雑音スペクトルを発生させる装置と、大きな加重雑音スペクトル成分に対応する雑音スペクトル成分を選択する装置から成る、請求項１７の装置。 19 前記心理知覚モデルが、前記隠蔽閾値を含み、前記改変装置が前記閾値を低下させるために心理知覚モデルを改変し、それによって、もしあれば、前記閾値を越える前記復号歪スペクトルの部分に対応する前記符号化された情報の情報要件を増加させる、請求項１６の方法。 20 前記デコーダが、各々の減衰する周波数応答を有する複数の合成フィルタを適用する装置を含み、前記スペクトル歪を許容する装置が、前記入力信号のスペクトル包絡線を推定する装置と、前記スペクトル包絡線を前記各々の周波数応答と比較する装置と、該各々の周波数応答の減衰とほぼ等しいか又はそれより大きい割合で変化する該スペクトル包絡線の部分を確認する装置と、心理知覚モデルを改変する装置であって、それによってより高い情報要件が前記スペクトル包絡線の部分に対応する選択された情報に課される装置と、前記心理知覚モデルに従って前記選択された符号化情報の情報要件を設定する装置とから成る、請求項１１乃至１９のいずれか１つの装置。