JPH1013244A

JPH1013244A - データ変換装置およびデータ変換方法

Info

Publication number: JPH1013244A
Application number: JP8179929A
Authority: JP
Inventors: Keiji Matsunaga; 圭司松永
Original assignee: Nippon Columbia Co Ltd
Current assignee: Nippon Columbia Co Ltd
Priority date: 1996-06-20
Filing date: 1996-06-20
Publication date: 1998-01-16
Anticipated expiration: 2016-06-20
Also published as: JP3365908B2

Abstract

(57)【要約】【課題】デジタルデータのビット長拡張を行なう際、
量子化雑音を除去する一方、量子化雑音に埋もれがちな
微少なレベルの音楽信号については、これを復元しなが
ら、有効ビット数の大きいデジタルデータを得る。【解決手段】本発明のデータ変換装置は、有効ビット
数Ｎのデジタルデータを特定のブロックに区切って周波
数軸成分(周波数係数)に変換する変換手段２と、数ブロ
ックにわたり変換された周波数軸成分から次に変換する
ブロックの周波数軸成分を推定する推定手段４と、変換
手段２によって変換された周波数軸成分のうち、所定レ
ベル以下の周波数軸成分については、これを推定手段４
によって推定された周波数軸成分に置き換える置換手段
７と、置換手段７からの周波数軸成分を有効ビット数Ｍ
(Ｎ＜Ｍ)の時間軸成分(デジタルデータ列)に変換して出
力する逆変換手段８とを備えている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、デジタルオーディ
オデータのビット長拡張を行なうデータ変換装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】アナログ信号をデジタル化して記録再生
等を行なうデジタルオーディオでは、現在、１６乃至２
０ビット等の高精度なビット数のデータが使われてい
る。しかしながら、これらの技術の導入期においては、
１３ビットや１４ビット程度の精度のデータが用いられ
ており、従って、これらの装置(例えば１３ビットシス
テム)によって収録された音楽ソースをコンパクトディ
スク等(例えば１６ビットシステム)の音源として使用す
る場合、１３ビットシステムのデータを１６ビットシス
テムの上位１３ビットとして用い、１６ビットシステム
の下位３ビットには、０を割り当てたり、あるいは、下
位ビットは、意味をなさないデータ領域となっていた。
これらの音楽ソースは、有効ビット数が少ないため、特
に楽器の音が減衰して消えていくときに歪みが出たり、
雑音感を伴う。すなわち、量子化雑音が生じ、この対策
として、例えば特開平７−１９３５０２号には、時間軸
にサンプルされたデータ列を周波数軸成分(周波数係数)
に変換して特定レベル以下のデータを０とし、そのデー
タを入力データより大きいビット精度で逆変換すること
によって、下位ビットに有効なデータを得るデータ変換
装置が示されている。

【０００３】すなわち、この装置では、所定のビット数
Ｎのデジタルデータ(時間軸にサンプルされたデータ列)
を数ブロックに区切って周波数軸成分に変換し、変換さ
れた周波数軸成分(周波数係数)のうち、所定レベル以下
のレベルの周波数軸成分(周波数係数)を０または減衰さ
せた周波数軸成分(周波数係数)とし、この周波数係数を
入力時の有効ビット数Ｎより大きいビット数Ｍで、時間
軸成分に逆変換してデジタルデータ(サンプルデータ)と
して出力するようになっている。これにより、例えば１
３ビット等の丸めの誤差±ＬＳＢ以下のレベル等のノイ
ズ成分が除去され、かつ、有効ビットが１６ビットに拡
大されたデータを得ることができる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の装置では、レベルの低い量子化雑音の周波数軸
成分(周波数係数)を除去すると共に、微少な音楽成分
(音楽の周波数軸成分)も取り除かれてしまい、これを時
間軸成分に逆変換して再生したデジタルデータは、音楽
信号の減衰音が途中で消えて、音質劣化が生じることが
ある。すなわち、量子化雑音を取り除くことができる
が、それと同時に、微少な音楽成分をも取り除いてしま
うことになり、減衰音が途中で消えたりすることで音質
劣化を知覚しやすくなってしまう。

【０００５】本発明は、デジタルデータのビット長拡張
を行なう際、量子化雑音を除去する一方、量子化雑音に
埋もれがちな微少なレベルの音楽信号については、これ
を復元しながら、有効ビット数の大きいデジタルデータ
を得ることの可能なデータ変換装置を提供することを目
的としている。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明では、有効ビット数Ｎのデジタルデータを数
ブロックに区切り、周波数軸成分に変換し、変換された
周波数軸成分の中から、所定レベル以下の周波数軸成分
を、数ブロックにわたる周波数軸成分から類推した周波
数軸成分に置き換えた後、有効ビット数Ｍ(Ｎ＜Ｍ)で時
間軸成分に変換して出力するようにしている。これによ
り、デジタルデータのビット長拡張を行なう際、量子化
雑音を除去する一方、量子化雑音に埋もれがちな微少な
レベルの音楽信号については、これを復元しながら、有
効ビット数の大きいデジタルデータを得ることができ
る。量子化雑音に埋もれていた微少な音楽信号を復元で
き、古い録音ソースの音質を改善することができる。

【０００７】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態を図面に
基づいて説明する。図１は本発明に係るデータ変換装置
の構成例を示す図である。図１を参照すると、このデー
タ変換装置は、有効ビット数Ｎのデジタルデータを特定
のブロックに区切って周波数軸成分(周波数係数)に変換
する変換手段２と、数ブロックにわたり変換された周波
数軸成分から次に変換するブロックの周波数軸成分を推
定する推定手段４と、変換手段２によって変換された周
波数軸成分のうち、所定レベル以下の周波数軸成分につ
いては、これを推定手段４によって推定された周波数軸
成分に置き換える置換手段７と、置換手段７からの周波
数軸成分を有効ビット数Ｍ(Ｎ＜Ｍ)の時間軸成分(デジ
タルデータ列)に変換して出力する逆変換手段８とを備
えている。

【０００８】図２は図１のデータ変換装置のより具体的
な構成例である。図２を参照すると、このデータ変換装
置は、時間軸にサンプルされた有効ビット数Ｎのデジタ
ルデータ(例えば、デジタルオーディオなどで用いられ
るＰＣＭデータ)を特定のブロックに区切って周波数軸
成分，すなわち周波数係数(スペクトル)に変換するＦＦ
Ｔ(高速フーリエ変換)部１０２と、量子化ノイズレベル
程度の閾値ＴＨを発生する閾値発生部１０５と、ＦＦＴ
部１０２からの周波数係数(スペクトル)を閾値ＴＨと比
較するスペクトル比較部１０６と、数ブロックにわたり
変換された周波数係数(スペクトル)から次に変換するブ
ロックの周波数係数(スペクトル)を推定するスペクトル
推定部１０４と、スペクトル比較部１０６の比較結果に
応じて、ＦＦＴ部１０２からの周波数係数(スペクトル)
とスペクトル推定部１０４からの周波数係数(スペクト
ル)とのいずれか一方を選択するスペクトル選択部１０
７と、スペクトル選択部１０７によって選択された周波
数係数(スペクトル)を一時記憶する一時記憶バッファ１
０３と、スペクトル選択部１０７によって選択された周
波数係数(スペクトル)を入力の有効ビット数Ｎよりも大
きな有効ビット数Ｍで時間軸成分に逆ＦＦＴ変換する逆
ＦＦＴ部１０８とを備えている。

【０００９】ここで、ＦＦＴ部１０２，逆ＦＦＴ部１０
８が、図１の変換手段２，逆変換手段８にそれぞれ対応
し、スペクトル推定部１０４が、図１の推定手段４に対
応し、閾値発生部１０５，スペクトル比較部１０６，ス
ペクトル選択部１０７が、図１の置換手段７に対応して
いる。また、一時記憶バッファ１０３は、複数ブロック
(少なくとも２ブロック)分のスペクトルを記憶する容量
を有し、スペクトル推定部１０４における推定処理を行
なうのに用いられる。

【００１０】次に、このようなデータ変換装置の処理動
作について説明する。このデータ変換装置の入力端子１
０１から、例えばデジタルオーディオインターフェイス
などで受信，復調されたＰＣＭデータが入力すると、Ｆ
ＦＴ部１０２では、入力されたＰＣＭデータを、Ｎポイ
ントのＦＦＴ処理によって周波数係数(スペクトル)に変
換する。なお、ＦＦＴはＤＦＴ(離散フーリエ変換)を高
速に実行するための計算法の１つであり、少ない乗算回
数で次式に示すＤＦＴの解を得ることができる。

【００１１】

【数１】

【００１２】なお、数１において、ｘ(ｎ)は窓掛け処理
されたＮポイントの入力データであり、この窓には例え
ば、５０％オーバラップされたハミング窓を用いる。

【００１３】数１によって得られるＸ(ｋ)は、入力デー
タｘ(ｎ)を、Ｎサンプルを一周期とする正弦波とその整
数(ｋ)倍の周期を持つ正弦波との合成として表現した場
合の各正弦波(スペクトル)の情報を表現する。具体的に
は、Ｘ(ｋ)は複素数であるため、その絶対値がスペクト
ルレベル、偏角が位相を示すことになる。

【００１４】図３には、ＦＦＴ部１０２で分析されたス
ペクトルの−例が示されている。このスペクトルは音楽
の成分Ｃ₁と量子化ノイズ成分Ｃ₂とからなっている。デ
ータレベルが大きい場合、量子化ノイズは白色となり雑
音電力はＬＳＢレベルの１／１２程度であることが知ら
れており、ＦＦＴでは、このノイズもスペクトル分解さ
れるので、例えば５１２スペクトルに分解すると各電力
は約−２７ｄＢとなる。

【００１５】閾値発生部１０５では、例えばこのレベル
を量子化ノイズと判断する閾値ＴＨとして発生する。入
力データが小さい場合は、データは音調歪みとなり、白
色とならないため特定のスペクトルのデータレベルが上
昇する。これに対応するためには、入力データレベルが
小さい場合は、ノイズスペクトルであろうと思われる帯
域の閾値をやや上昇させたりすると、よくノイズを除去
できる。

【００１６】スペクトル比較部１０６では、各帯域にお
けるＦＦＴ分析されたスペクトルと閾値ＴＨとを比較し
て、その結果をスペクトル選択部１０７へ出力する。

【００１７】スペクトル選択部１０７では、各帯域にお
いて、ＦＦＴ部１０２からの出力(スペクトル)と後述の
スペクトル推定部１０４からの出力(スペクトル)とのい
ずれのスペクトルを逆ＦＦＴ部１０８へ出力させるか
を、スペクトル比較部１０６の比較結果に応じて選択す
る。すなわち、スペクトル選択部１０７は、ＦＦＴ部１
０２からの出力(スペクトル)の方が閾値ＴＨよりも大き
い場合は、ＦＦＴ部１０２からの出力(スペクトル)を選
択し、ＦＦＴ部１０２からの出力(スペクトル)よりも閾
値ＴＨの方が大きい場合は、スペクトル推定部１０４か
らのスペクトルを選択する。

【００１８】スペクトル選択部１０７から選択出力され
たスペクトルは、逆ＦＦＴ部１０８に与えられる。逆Ｆ
ＦＴ部１０８では、スペクトル選択部１０７から出力さ
れたスペクトルを逆ＦＦＴにより時間軸成分(デジタル
データ列)に変換する。逆ＦＦＴは逆ＤＦＴを高速に実
行するための計算法の１つであり、少ない乗算回数で次
式に示す逆ＤＦＴの解を得ることができる。

【００１９】

【数２】

【００２０】なお、この場合、逆ＦＦＴ部１０８は、有
効ビット数Ｍ(Ｍ＞Ｎ)の出力を得るため、十分な演算精
度を有しているものとする。逆ＦＦＴ部１０８で変換さ
れた時間軸成分(デジタルデータ列)の波形は、ＦＦＴ部
１０２と同様の割合(例えば５０％)ずつ前後の波形とオ
ーバラップさせながら、出力端子１０９より出力され
る。

【００２１】また、スペクトル選択部１０７から選択出
力されたスペクトルは、上記処理と並行して、一時記憶
バッファ１０３に一時的に記憶される。なお、前述のよ
うに、一時記憶バッファ１０３には、複数ブロック(例
えば、現ブロックに対して１つ前のブロック，２つ前の
ブロック)分の容量を有している。このようにして、一
時記憶バッファ１０３に一時的に記憶されたスペクトル
に基づき、スペクトル推定部１０４は、着目ブロック
(現ブロック)におけるスペクトルを推定する。具体例と
して、１つ前のブロックにわたるスペクトル絶対値，２
つ前のブロックにわたるスペクトル絶対値が、それぞ
れ、Ｘ_B-1，Ｘ_B-2があった時の推定スペクトル絶対値Ｘ
_Bを、例えば次式のような１次関数で求める。

【００２２】

【数３】Ｘ_B＝Ｘ_B-1＋｛Ｘ_B-1−Ｘ_B-2｝

【００２３】位相は、１つ前のブロックと波形が連続す
るように調整する。５０％オーバラップの波形では、１
次の項Ｘ(１)では、＋１８０゜、２次の項Ｘ(２)では、
３６０゜の進角(以下同様)となるので、これに合うよう
に１つ前のブロックの各項の位相に進角分の位相を加算
し、推定ブロックのスペクトルの位相が決定される。

【００２４】なお、上述の例では、スペクトル推定部１
０４において、一義的に数３で推定スペクトルを得てい
るが、良好に推定できるのは主に楽音の減衰部分である
ので、スペクトルが増加している帯域においては、推定
スペクトルの大きさを制限したり零にしたりすると、誤
った推定による雑音の発生を低減できる。

【００２５】このように、スペクトル推定部１０４によ
れば、仮に現ブロックにおけるスペクトルが閾値ＴＨ以
下のものであっても、これを、例えば、１つ前のブロッ
ク，２つ前のブロックのスペクトルから類推して求める
ことができる。従って、スペクトル選択部１０７におけ
る処理(すなわち、ＦＦＴ部１０２からの出力(スペクト
ル)の方が閾値ＴＨよりも大きい場合は、ＦＦＴ部１０
２からの出力(スペクトル)を選択し、ＦＦＴ部１０２か
らの出力(スペクトル)よりも閾値ＴＨの方が大きい場合
は、スペクトル推定部１０４からのスペクトルを選択す
る処理)は、ＦＦＴ部１０２からのスペクトルにおい
て、閾値ＴＨ以下の量子化ノイズ成分Ｃ₂を除去すると
きにこれとともに取り除かれてしまう微少なレベルの音
楽信号スペクトルについては、スペクトル推定部１０４
で推定されたスペクトルにより復元されることを意味し
ている。

【００２６】このように、本発明では、低いビット数で
記録されたデジタルオーディオデータを、記録時の低い
ビット数よりも高いビット数で再生出力するときに(す
なわち、ビット長拡張を行なうときに)、閾値ＴＨ以下
の量子化ノイズ成分Ｃ₂を除去する場合にも、これとと
もに取り除かれてしまう微少なレベルの音楽信号スペク
トルを推定し、復元することができる。

【００２７】次に、図１，図２のデータ変換装置の具体
的な処理例として、現ブロックの閾値以下で除去された
データのうち、微少な音楽データについて前ブロックか
ら類推(推定)する処理について説明する。

【００２８】いま、入力端子１０１から音楽データが入
力されると、入力された音楽データは、時間的にある単
位でブロック毎に分けられ、時間軸成分(デジタルデー
タ列)から周波数軸成分(スペクトル)に変換される。時
間軸成分から周波数軸成分への変換は、高速フーリエ変
換(ＦＦＴ)を用いて前述のように行なうことができる。
すなわち、数１に従って行なうことができる。

【００２９】図４(ａ)には、連続した音楽データをブロ
ック単位で周波数軸成分(スペクトル)に変換したとき
に、そのうちの現ブロックのスペクトルが示されてい
る。図４(ａ)において、現ブロックのスペクトルには、
比較的レベルの高い音楽データのスペクトルと、比較的
レベルの低いノイズ成分(量子化雑音)のスペクトルとが
混在している。

【００３０】スペクトル選択部１０７は、実質的に、図
４(ａ)の現ブロックのスペクトルにおいて、閾値ＴＨ以
下のスペクトルをノイズと判断し除去する。図４(ｂ)に
は、この状態が示されている。図４(ｂ)からわかるよう
に、このとき、本来音楽データであるスペクトルでも、
閾値ＴＨ以下のスペクトルは除去される。

【００３１】図４(ｂ)において、除去された閾値ＴＨ以
下の音楽データのスペクトルを復元するために、スペク
トル推定部１０４は、スペクトルの推定処理を行なう。
具体的には、例えば図４(ｃ)に示すような現ブロックに
対して２つ前のブロックのスペクトルと、図４(ｄ)に示
すような現ブロックに対して１つ前のブロックのスペク
トルとから、現ブロックにおけるスペクトルを類推す
る。前のブロックから現ブロックにおけるスペクトルを
類推するには、例えば数３の１次関数を用いて現ブロッ
クの前の２つのブロックのスペクトルから、現ブロック
のスペクトルの予測を行なう。具体的には、図４(ｃ)お
よび図４(ｄ)に示すように、それぞれのブロックの同じ
周波数のスペクトルレベルから、時間的なスペクトルレ
ベルの傾きを求め、その傾きから現ブロックに相当する
スペクトルを類推する。図４(ｅ)には、類推されたブロ
ックのスペクトルが示されている。

【００３２】なお、音楽信号を周波数軸成分に変換する
のにＦＦＴを用いる場合には、後段において微少な音楽
データを類推するとき、現ブロックのスペクトルと１つ
前のブロックのスペクトルとは位相が連続的であるた
め、演算により求められたスペクトルの各項の位相に進
角分を加算することにより、現ブロックの類推スペクト
ルの位相を容易に決定することができる。すなわち、周
波数軸成分に変換するときにＦＦＴを用いる場合、算出
された現ブロックに相当するスペクトルに、現ブロック
の１つ前のブロックの各項の位相に進角分の位相を加算
することにより、そのスペクトルの位相を決定すること
ができる。また、音楽信号を時間軸成分から周波数軸成
分に変換する方法として、ＤＦＴではなくＦＦＴを用い
ることにより、乗算の回数を減らして高速に離散フーリ
エ変換が可能であり、容易に類推スペクトルの位相を算
出することができる。

【００３３】次に、スペクトル選択部１０７では、図４
(ａ)に示す元の現ブロックのスペクトルと図４(ｅ)に示
す類推された現ブロックのスペクトルとのいずれかを閾
値ＴＨに応じて選択する。この選択処理により、図４
(ａ)において、閾値ＴＨ以上の音楽データのスペクトル
については、これがそのまま出力される(すなわち、図
４(ｂ)のように出力される)。一方、スペクトルのレベ
ルが閾値ＴＨ以下のため、ノイズと判断され除去された
微少な音楽データのスペクトルは、図４(ｅ)に示す類推
された現ブロックのスペクトルが置き換えられ出力され
る。

【００３４】従って、出力される現ブロックのスペクト
ルは、図４(ｆ)に示すスペクトルとなり、ノイズと判断
され除去された微少な音楽データのスペクトルを復元す
ることができる。

【００３５】図５は、音楽データが時間的に徐々にレベ
ルが減衰する場合を示した模式図である。図５(ａ)は、
本来の元の音楽データのスペクトルを示し、図５(ｂ)
は、従来技術における音楽データのスペクトルを示し、
図５(ｃ)は、本発明における音楽データのスペクトルを
示している。

【００３６】音楽データが時間的に徐々にレベルが減衰
する場合、本来の元の音楽データでは、図５(ａ)に示す
ように、量子化ノイズのノイズスペクトルは、時間が経
過しても、レベルがほぼ一定なものである。これに対
し、音楽データスペクトルのレベルは時間が経過するに
従って、徐々に減衰し、微少な音楽データがノイズスペ
クトルのなかに埋もれるようになる。

【００３７】図５(ａ)で示した本来の元の音楽データの
ノイズスペクトルを除去するために、従来では、図５
(ｂ)に示すように、閾値ＴＨを設定し、その閾値ＴＨ以
下のレベルのスペクトルを除去する。しかしながら、こ
の従来技術では、閾値ＴＨ以下のノイズスペクトルを除
去するが、徐々にレベルが減衰して閾値ＴＨ以下になっ
た音楽データのスペクトルをも同時に除去してしまう。

【００３８】この従来技術に対し、本発明では、図５
(ｃ)に示すように、現ブロックの前の２つのブロックか
らスペクトルを類推し、閾値以下の微少な音楽データを
類推した音楽データスペクトルに置き換え出力する。

【００３９】従って、量子化ノイズが除去される一方
で、微少な音楽データについては、推定，復元されて出
力されるので、楽器等の減衰する部分の音質を改善する
ことができる。

【００４０】より具体的に、量子化解像度の粗いＰＣＭ
データでは、特に、楽器の音が減衰して消えていくとき
に歪みが出たり、減衰音が途中で消えたりすることで音
質劣化を知覚しやすい。これら楽器等の減衰部分は、時
間的相関の強い部分であり、ＦＦＴ解析を用いること
で、比較的良好な波形を推定することができる。本発明
では、このようなＦＦＴ解析による推定結果に基づき、
量子化で消滅した微少成分を付加してビット長を拡張し
たＰＣＭデータを得ることができ、特に上記のような、
楽器等の減衰部分の音質を大きく改善することができ
る。

【００４１】なお、上述の例では、現ブロックのスペク
トルを行なうのに、数３の１次関数を用いたが、これの
かわりに、例えば次式による線形予測を用いることもで
きる。

【００４２】

【数４】

【００４３】ここで、ｘ_n-iは現ブロックｎに対し、ｉ
個前のブロックの観測値であり、α_iは線形予測係数で
あり、ｘ_nは現ブロックの線形予測値である。この線形
予測は、現ブロックのスペクトルを前の複数ブロック
(１〜ｐ個前のブロック)から、例えば、現ブロックのス
ペクトルを前の１０個(ｐ＝１０)のブロックから類推す
るときに用い、これにより、現ブロックの２つ前のブロ
ックから現ブロックのスペクトルを予測する場合より
も、より一層正確な値のスペクトルを予測することがで
きる。

【００４４】この場合、一時記憶バッファ１０３として
は、数ブロック(ｐ個のブロック)以上のスペクトルのデ
ータを記憶することができる容量のものが必要となる。
また、スペクトル選択部１０７に、複数ブロックのスペ
クトルのレベルのうち、どのブロックのスペクトルを用
いて、現ブロックのスペクトルを類推するかを判断する
判断処理部を設けても良い。複数ブロックのスペクトル
を用いた場合、例えば、突発的なパルスノイズ等が現ブ
ロックの６ブロック前から４ブロック前に付加されたと
すると、このノイズが付加されたブロックを含めた現ブ
ロックの前の１０ブロックからスペクトルを類推した場
合、類推されたスペクトルが、前のブロックのスペクト
ルに対して非連続的な値のスペクトルになることがあ
る。従って、前記判断処理部を設け、突発的なパルスノ
イズ等のスペクトルを除去しスペクトルを類推するた
め、ノイズの影響を受けない連続的な値のスペクトルを
得ることができる。

【００４５】このように本発明は、デジタル信号処理に
よってビット長拡張を行なうものであり、例えば、１
３，１４ビット程度で録音された古いＰＣＭ録音ソース
を１６，２０ビット長の精度を持つ再生装置で再生させ
たり、コンパクトディスクを２０ビット等のより高い解
像度で再生させる場合などに適用可能であって、レベル
の低い量子化雑音の周波数軸成分(周波数係数)を除去す
る一方、デジタルデータのビット長拡張を行なう際、量
子化雑音を除去する一方、量子化雑音に埋もれがちな微
少なレベルの音楽信号については、これを復元しなが
ら、有効ビット数の大きいデジタルデータを得ることが
できる。

【００４６】すなわち、本発明では、オリジナルの波形
を特定のブロック長に区切って周波数変換を行ない周波
数係数を得て、この周波数係数の中から、量子化ノイズ
レベルであろうと思われるレベル以下のスペクトルの帯
域を抽出し、さらにそれと平行して数ブロックにわたる
周波数係数より、次ブロックにおける周波数係数を類推
し、類推された係数を前記抽出された帯域にあてがい、
このようにして得られた一そろいの周波数係数を、十分
な演算精度を持つ逆変換装置を用いて逆変換し、ビット
拡張されたＰＣＭデータを得る。

【００４７】このように、周波数係数の中から、量子化
ノイズレベルであろうと思われるレベル以下の係数を、
周波数解析結果から類推されたスペクトルで代用し逆変
換処理することにより、量子化雑音が取り除かれ、かつ
量子化ノイズに埋もれていたであろう微少信号を復元で
きるため、古い録音ソースを音質改善し、有効ビット数
の大きいデータを得ることができる。

【００４８】

【発明の効果】以上に説明したように、本発明によれ
ば、有効ビット数Ｎのデジタルデータを数ブロックに区
切り、周波数軸成分に変換し、変換された周波数軸成分
の中から、所定レベル以下の周波数軸成分を、数ブロッ
クにわたる周波数軸成分から類推した周波数軸成分に置
き換えた後、有効ビット数Ｍ(Ｎ＜Ｍ)で時間軸成分に変
換して出力するようにしているので、デジタルデータの
ビット長拡張を行なう際、量子化雑音を除去する一方、
量子化雑音に埋もれがちな微少なレベルの音楽信号につ
いては、これを復元しながら、有効ビット数の大きいデ
ジタルデータを得ることができる。量子化雑音に埋もれ
ていた微少な音楽信号を復元でき、古い録音ソースの音
質を改善することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係るデータ変換装置の構成例を示す図
である。

【図２】図１のデータ変換装置のより具体的な構成例を
示す図である。

【図３】ＦＦＴ部で分析されたスペクトルの一例を示す
図である。

【図４】本発明のデータ変換装置において微少な音楽デ
ータを類推する処理を説明するための図である。

【図５】音楽データが時間的に徐々にレベルが減衰する
場合を示した模式図である。

【符号の説明】

２変換手段４推定手段７置換手段８逆変換手段１０２ＦＦＴ部１０３一時記憶バッファ１０４スペクトル推定部１０５閾値発生部１０６スペクトル比較部１０７スペクトル選択部１０８逆ＦＦＴ部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】有効ビット数Ｎのデジタルデータを特定
のブロックに区切って周波数軸成分に変換する変換手段
と、数ブロックにわたり変換された周波数軸成分から次
に変換するブロックの周波数軸成分を推定する推定手段
と、変換手段によって変換された周波数軸成分のうち、
所定レベル以下の周波数軸成分については、これを推定
手段によって推定された周波数軸成分に置き換える置換
手段と、置換手段からの周波数軸成分を有効ビット数Ｍ
(Ｎ＜Ｍ)で時間軸成分に変換して出力する逆変換手段と
を備えていることを特徴とするデータ変換装置。
【請求項２】請求項１記載のデータ変換装置におい
て、前記推定手段は、１つ前のブロックにわたるスペク
トル絶対値，２つ前のブロックにわたるスペクトル絶対
値を、それぞれ、Ｘ_B-1，Ｘ_B-2とするとき、Ｘ_B＝Ｘ_B-1＋｛Ｘ_B-1−Ｘ_B-2｝の１次関数を用いて、現ブロックの前の２つのブロック
の周波数軸成分Ｘ_B-1，Ｘ_B-2から、現ブロックの周波数
軸成分Ｘ_Bの予測を行なうことを特徴とするデータ変換
装置。
【請求項３】請求項１記載のデータ変換装置におい
て、前記推定手段は、現ブロックの周波数軸成分を、前
の複数ブロックの周波数軸成分から線形予測により推定
することを特徴とするデータ変換装置。
【請求項４】有効ビット数Ｎのデジタルデータを数ブ
ロックに区切り、周波数軸成分に変換し、変換された周
波数軸成分の中から、所定レベル以下の周波数軸成分
を、数ブロックにわたる周波数軸成分から類推した周波
数軸成分に置き換えた後、有効ビット数Ｍ(Ｎ＜Ｍ)で時
間軸成分に変換して出力することを特徴とするデータ変
換方法。