JPH10133695A - 音響信号符号化方法および音響信号復号化方法 - Google Patents
音響信号符号化方法および音響信号復号化方法Info
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- JPH10133695A JPH10133695A JP8285031A JP28503196A JPH10133695A JP H10133695 A JPH10133695 A JP H10133695A JP 8285031 A JP8285031 A JP 8285031A JP 28503196 A JP28503196 A JP 28503196A JP H10133695 A JPH10133695 A JP H10133695A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 フレーム間の連続性を維持し、かつ時間領域
の予測やフィルタ処理を可能とする。 【解決手段】 入力サンプルを１フレーム（Ｎ点）重複
させたら２Ｎ点づつ取出し（１１）、２Ｎ点の窓関数を
掛け（１２）、その結果、２Ｎ点のｘ（ｎ）に対し、初
めのＮ／２長のｘ（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ／２−１）
を時間的に反転して次のＮ／２のｘ（ｉ），（ｉ＝Ｎ／
２，…，Ｎ−１）から引き、終りのＮ／２長のｘ
（ｉ），（ｉ＝Ｎ＋Ｎ／２，…，２Ｎ−１）を時間的に
反転してその直前のＮ／２のｘ（ｉ），（ｉ＝Ｎ，…，
Ｎ＋Ｎ／２−１）に加えて、前処理４１を行い、この結
果ｙ（ｎ）に対して逆フィルタ処理４２を施して残差信
号ｚ（ｎ）を得、これをＤＣＴして周波数領域係数ｖ
（ｋ）とし（３３）、ｖ（ｋ）を重みつき量子化する。
の予測やフィルタ処理を可能とする。 【解決手段】 入力サンプルを１フレーム（Ｎ点）重複
させたら２Ｎ点づつ取出し（１１）、２Ｎ点の窓関数を
掛け（１２）、その結果、２Ｎ点のｘ（ｎ）に対し、初
めのＮ／２長のｘ（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ／２−１）
を時間的に反転して次のＮ／２のｘ（ｉ），（ｉ＝Ｎ／
２，…，Ｎ−１）から引き、終りのＮ／２長のｘ
（ｉ），（ｉ＝Ｎ＋Ｎ／２，…，２Ｎ−１）を時間的に
反転してその直前のＮ／２のｘ（ｉ），（ｉ＝Ｎ，…，
Ｎ＋Ｎ／２−１）に加えて、前処理４１を行い、この結
果ｙ（ｎ）に対して逆フィルタ処理４２を施して残差信
号ｚ（ｎ）を得、これをＤＣＴして周波数領域係数ｖ
（ｋ）とし（３３）、ｖ（ｋ）を重みつき量子化する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は音声や音楽などの
音響信号を、周波数領域に変換して能率よく量子化する
符号化方法及びその復号化方法に関する。
音響信号を、周波数領域に変換して能率よく量子化する
符号化方法及びその復号化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】音声や音楽などの音響信号を少ないビッ
ト数で符号化する際に周波数領域で量子化する手法がよ
く知られている。変換にはＤＦＴ（離散フーリエ変
換）、ＤＣＴ（離散コサイン変換）ＭＤＣＴ（変形離散
コサイン変換）などが使われる。量子化の前に周波数領
域の係数を平坦化する目的で線形予測分析が有効である
ことも知られている。これらの技術を組み合わせて音響
信号の広い範囲の信号に対して品質の高い符号化を実現
する方法の例として音響信号変換符号化方法および復号
化方法（特願平７−５２３８９）がある。この処理を図
１に示す。
ト数で符号化する際に周波数領域で量子化する手法がよ
く知られている。変換にはＤＦＴ（離散フーリエ変
換）、ＤＣＴ（離散コサイン変換）ＭＤＣＴ（変形離散
コサイン変換）などが使われる。量子化の前に周波数領
域の係数を平坦化する目的で線形予測分析が有効である
ことも知られている。これらの技術を組み合わせて音響
信号の広い範囲の信号に対して品質の高い符号化を実現
する方法の例として音響信号変換符号化方法および復号
化方法（特願平７−５２３８９）がある。この処理を図
１に示す。
【０００３】デジタル信号とされた音響信号は、フレー
ム分割処理１１でそのＮ入力サンプル（１フレーム）ご
とにＮ個づつ重複させて過去２×Ｎサンプルの入力系列
が抽出され、その２×Ｎ個のサンプルの系列に対し時間
窓掛処理１２で２Ｎの窓関数（時間窓）が掛けられる。
窓関数Ｗ（ｎ）としては、例えばハニング窓が用いられ
る。
ム分割処理１１でそのＮ入力サンプル（１フレーム）ご
とにＮ個づつ重複させて過去２×Ｎサンプルの入力系列
が抽出され、その２×Ｎ個のサンプルの系列に対し時間
窓掛処理１２で２Ｎの窓関数（時間窓）が掛けられる。
窓関数Ｗ（ｎ）としては、例えばハニング窓が用いられ
る。
【０００４】この窓関数が掛けられた信号ｘ（ｎ）は例
えばＮ次のＭＤＣＴ（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｄｉｓｃｒｅ
ｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：変形離散コ
サイン変換）処理１３で変形離散コサイン変換されて周
波数領域係数（周波数軸上のそれぞれの点におけるサン
プル値）ｙ（ｋ）に変換される。また窓掛処理１２で得
られた信号ｘ（ｎ）は線形予測分析過程１４で線形予測
分析され、Ｐ次の予測係数α0 ，…，αp が求められ
る。この予測係数α0 ，…，αp は量子化処理１５で例
えばＬＳＰパラメータに変換されてから量子化され、ス
ペクトラム概形を示すインデックスＩp が得られる。こ
の例では量子化処理１５で量子化されたＬＳＰパラメー
タからスペクトラム概形計算処理１６で線形予測係数α
0 ，…，α p のパワースペクトル包絡（電力伝達関数）
の平方根を計算し、ＭＤＣＴ係数の振幅包絡の近似とす
る。この計算されたスペクトル包絡によりＭＤＣＴ係数
が平坦化処理１７で割算される。またスペクトラム概形
計算処理１６で計算されたスペクトラム包絡については
重み計算処理１８で聴覚特性に応じた重みつき係数を計
算し、この重みつき係数を用いて、平坦化処理１７で平
坦化されたＭＤＣＴ係数ｖ（ｋ）が、重みつき量子化処
理１９で聴覚重みつき量子化がなされ、その量子化イン
デックスＩM が出力される。
えばＮ次のＭＤＣＴ（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｄｉｓｃｒｅ
ｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：変形離散コ
サイン変換）処理１３で変形離散コサイン変換されて周
波数領域係数（周波数軸上のそれぞれの点におけるサン
プル値）ｙ（ｋ）に変換される。また窓掛処理１２で得
られた信号ｘ（ｎ）は線形予測分析過程１４で線形予測
分析され、Ｐ次の予測係数α0 ，…，αp が求められ
る。この予測係数α0 ，…，αp は量子化処理１５で例
えばＬＳＰパラメータに変換されてから量子化され、ス
ペクトラム概形を示すインデックスＩp が得られる。こ
の例では量子化処理１５で量子化されたＬＳＰパラメー
タからスペクトラム概形計算処理１６で線形予測係数α
0 ，…，α p のパワースペクトル包絡（電力伝達関数）
の平方根を計算し、ＭＤＣＴ係数の振幅包絡の近似とす
る。この計算されたスペクトル包絡によりＭＤＣＴ係数
が平坦化処理１７で割算される。またスペクトラム概形
計算処理１６で計算されたスペクトラム包絡については
重み計算処理１８で聴覚特性に応じた重みつき係数を計
算し、この重みつき係数を用いて、平坦化処理１７で平
坦化されたＭＤＣＴ係数ｖ（ｋ）が、重みつき量子化処
理１９で聴覚重みつき量子化がなされ、その量子化イン
デックスＩM が出力される。
【０００５】復号化方法はインデックスＩP ，ＩN が逆
量子化処理２１でそれぞれ逆量子化され、ＬＳＰパラメ
ータと、平坦化係数ｖ＾（ｋ）が得られ、そのＬＳＰパ
ラメータはスペクトラム概形計算処理２２でスペクトル
包絡特性の平方根が計算され、その計算結果で平坦化係
数ｖ＾（ｋ）が逆平坦化処理２３により割算され、その
割算結果ｘ＾（ｎ）が逆ＭＤＣＴ処理２４で逆変形離散
コサイン変換されて時間領域信号ｘ＾（ｎ）とされ、そ
の時間領域信号ｘ＾（ｎ）は１フレーム（Ｎサンプル）
ごとにＮ個づつ重複して取出された２Ｎ個のサンプルに
対し、窓掛処理２５で窓関数が掛けられる。その窓関数
が掛けられた２×Ｎ個のサンプルは重ね合わせ処理２６
で現フレームの前半Ｎサンプルと、前フレームの後半Ｎ
サンプルとが互いに加算されて、そのＮサンプルを現フ
レームの再生音響信号とする。
量子化処理２１でそれぞれ逆量子化され、ＬＳＰパラメ
ータと、平坦化係数ｖ＾（ｋ）が得られ、そのＬＳＰパ
ラメータはスペクトラム概形計算処理２２でスペクトル
包絡特性の平方根が計算され、その計算結果で平坦化係
数ｖ＾（ｋ）が逆平坦化処理２３により割算され、その
割算結果ｘ＾（ｎ）が逆ＭＤＣＴ処理２４で逆変形離散
コサイン変換されて時間領域信号ｘ＾（ｎ）とされ、そ
の時間領域信号ｘ＾（ｎ）は１フレーム（Ｎサンプル）
ごとにＮ個づつ重複して取出された２Ｎ個のサンプルに
対し、窓掛処理２５で窓関数が掛けられる。その窓関数
が掛けられた２×Ｎ個のサンプルは重ね合わせ処理２６
で現フレームの前半Ｎサンプルと、前フレームの後半Ｎ
サンプルとが互いに加算されて、そのＮサンプルを現フ
レームの再生音響信号とする。
【０００６】ＭＤＣＴはフレーム境界雑音が出ないとい
う利点があるが、変換と逆変換の操作で、時間領域の信
号が折り返されて、もとの時間領域の波形が再生されな
い。このため線形予測フィルタや合成フィルタと組合わ
せることができない。またＭＤＣＴ係数を線形予測のス
ペクトル包絡で平坦化するためにはスペクトル包絡特性
の逆数を求める必要があった。符号化処理では変換係数
のサンプル毎にスペクトル包絡特性の平方根の逆数をか
け、復号化処理では変換係数のサンプルをスペクトル包
絡特性の平方根の逆数で割り算を行なう必要があった。
特に復号化処理ではこの割り算などの演算量が問題とな
っていた。
う利点があるが、変換と逆変換の操作で、時間領域の信
号が折り返されて、もとの時間領域の波形が再生されな
い。このため線形予測フィルタや合成フィルタと組合わ
せることができない。またＭＤＣＴ係数を線形予測のス
ペクトル包絡で平坦化するためにはスペクトル包絡特性
の逆数を求める必要があった。符号化処理では変換係数
のサンプル毎にスペクトル包絡特性の平方根の逆数をか
け、復号化処理では変換係数のサンプルをスペクトル包
絡特性の平方根の逆数で割り算を行なう必要があった。
特に復号化処理ではこの割り算などの演算量が問題とな
っていた。
【０００７】ＤＣＴ（離散コサイン変換）であれば、Ｍ
ＤＣＴのように等価的に時間領域の信号を折り返すこと
がないので、時間領域の通常の逆フィルタの操作が合成
フィルタの操作で可逆操作になる。この処理は図４に示
される。この場合はフレーム分割処理３１で入力デジタ
ル音響信号はＮサンプルごとに分割され、これは逆フィ
ルタ処理３２で逆フィルタを通されて線形予測残差波形
が得られ、この残差波形に対し、ＤＣＴ処理でＤＣＴが
行われて周波数領域係数とされ、この周波数領域係数は
重みつき量子化処理３４で聴覚重みつき量子化がなさ
れ、符号化コードが出力される。復号化処理は、入力さ
れた符号化コードが逆量子化処理３５により逆量子化さ
れて周波数領域係数が再生され、これが逆ＤＣＴ処理３
６で逆離散コサイン変換されて時間領域の残差波形とさ
れ、その残差波形は合成フィルタ処理３７で線形予測合
成フィルタへ通されて、音響信号が再生される。
ＤＣＴのように等価的に時間領域の信号を折り返すこと
がないので、時間領域の通常の逆フィルタの操作が合成
フィルタの操作で可逆操作になる。この処理は図４に示
される。この場合はフレーム分割処理３１で入力デジタ
ル音響信号はＮサンプルごとに分割され、これは逆フィ
ルタ処理３２で逆フィルタを通されて線形予測残差波形
が得られ、この残差波形に対し、ＤＣＴ処理でＤＣＴが
行われて周波数領域係数とされ、この周波数領域係数は
重みつき量子化処理３４で聴覚重みつき量子化がなさ
れ、符号化コードが出力される。復号化処理は、入力さ
れた符号化コードが逆量子化処理３５により逆量子化さ
れて周波数領域係数が再生され、これが逆ＤＣＴ処理３
６で逆離散コサイン変換されて時間領域の残差波形とさ
れ、その残差波形は合成フィルタ処理３７で線形予測合
成フィルタへ通されて、音響信号が再生される。
【０００８】以上のようにＤＣＴを用いることにより線
形予測分析の逆フィルタを通した信号を周波数領域に変
換することで平坦化された係数を求めることができる
し、またその逆変換された信号を合成フィルタを通すこ
とでもとのスペクトル包絡特性を再生できる。ただし、
ＤＣＴではフレーム境界の不連続雑音が問題となる場合
があった。
形予測分析の逆フィルタを通した信号を周波数領域に変
換することで平坦化された係数を求めることができる
し、またその逆変換された信号を合成フィルタを通すこ
とでもとのスペクトル包絡特性を再生できる。ただし、
ＤＣＴではフレーム境界の不連続雑音が問題となる場合
があった。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】この発明の目的は、フ
レーム境界の雑音を抑えつつ処理量の削減や予測効率を
改善する音響信号符号化方法及び音響信号復号化方法を
提供することにある。
レーム境界の雑音を抑えつつ処理量の削減や予測効率を
改善する音響信号符号化方法及び音響信号復号化方法を
提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】この発明符号化方法によ
れば、前のフレームと重複させて、フレームの更新の長
さＮの２倍の窓関数をかけることでサンプルｘ（ｉ），
（ｉ＝０，…，２Ｎ−１）を作成し、ｘ（ｉ）中のＮ／
２の長さのサンプルｘ（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ／２−
１）を時間的に反転した上でｘ（ｉ）中のＮ／２の長さ
のサンプルｘ（ｉ），（ｉ＝Ｎ／２，…，Ｎ−１）から
それぞれ引き、ｘ（ｉ）中のＮ／２の長さのサンプルｘ
（ｉ），（ｉ＝Ｎ＋Ｎ／２，…，２Ｎ−１）を時間的に
反転した上でｘ（ｉ）中のＮ／２の長さのｘ（ｉ），
（ｉ＝Ｎ，…，Ｎ＋Ｎ／２−１）にそれぞれ加えること
でＮ点のｙ（ｉ）を作成し、ｙ（ｉ）に対して近接予測
（例えば部分自己相関予測）と長期予測（例えばピッチ
予測）のどちらかまたは両方の線形予測分析を行ない、
その予測係数を係数とする逆フィルタにｙ（ｉ）を通し
て予測残差信号ｚ（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ−１）を作
成し、そのｚ（ｉ）をコサイン変換で周波数領域係数ｖ
（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ−１）を作成し、そのｖ
（ｉ）を量子化して符号化出力を得る。
れば、前のフレームと重複させて、フレームの更新の長
さＮの２倍の窓関数をかけることでサンプルｘ（ｉ），
（ｉ＝０，…，２Ｎ−１）を作成し、ｘ（ｉ）中のＮ／
２の長さのサンプルｘ（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ／２−
１）を時間的に反転した上でｘ（ｉ）中のＮ／２の長さ
のサンプルｘ（ｉ），（ｉ＝Ｎ／２，…，Ｎ−１）から
それぞれ引き、ｘ（ｉ）中のＮ／２の長さのサンプルｘ
（ｉ），（ｉ＝Ｎ＋Ｎ／２，…，２Ｎ−１）を時間的に
反転した上でｘ（ｉ）中のＮ／２の長さのｘ（ｉ），
（ｉ＝Ｎ，…，Ｎ＋Ｎ／２−１）にそれぞれ加えること
でＮ点のｙ（ｉ）を作成し、ｙ（ｉ）に対して近接予測
（例えば部分自己相関予測）と長期予測（例えばピッチ
予測）のどちらかまたは両方の線形予測分析を行ない、
その予測係数を係数とする逆フィルタにｙ（ｉ）を通し
て予測残差信号ｚ（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ−１）を作
成し、そのｚ（ｉ）をコサイン変換で周波数領域係数ｖ
（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ−１）を作成し、そのｖ
（ｉ）を量子化して符号化出力を得る。
【００１１】この場合、入力信号がピッチの周期性をも
つ音声か、一般の音楽かを判別し、その判別が音声の可
能性の強い時は窓関数のフレームにまたがる重複を少な
くし（重なりゼロを含む）、音楽の可能性が強い時は窓
関数のフレームにまたがる重複を大きくすることができ
る。この発明の復号化方法によれば、逆量子化により作
成した周波数領域の係数ｖ＾（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ
−１）を逆コサイン変換して再生残差信号ｚ＾（ｉ），
（ｉ＝０，…，Ｎ−１）を作成し、近接予測と長期予測
のどちらかまたは両方の線形予測分析（後方予測）を行
なうか、入力された符号を復号することで、予測係数を
作成し（前方予測）、その係数を使用した線形予測合成
フィルタにｚ＾（ｉ）を通して信号ｙ＾（ｉ），（ｉ＝
０，…，Ｎ−１）を作成し、ｙ＾（ｉ）中の前半のＮ／
２の長さのサンプルｙ＾（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ／２
−１）に−１をかけて、時間的に反転してｙ＾（ｉ）の
フレームの前に拡張し、ｙ＾（ｉ）中の後半のＮ／２の
長さのｙ＾（ｉ），（ｉ＝Ｎ／２，…，Ｎ−１）を時間
的に反転したｙ＾（ｉ）のフレームのあとに拡張してサ
ンプルｘ＾（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ−１）を得、この
ｘ（ｉ）に対しフレーム長さＮの２倍の窓関数をかけ
て、前後のフレームの後半と前半との波形を重ね合わせ
て再生音響信号を得る。
つ音声か、一般の音楽かを判別し、その判別が音声の可
能性の強い時は窓関数のフレームにまたがる重複を少な
くし（重なりゼロを含む）、音楽の可能性が強い時は窓
関数のフレームにまたがる重複を大きくすることができ
る。この発明の復号化方法によれば、逆量子化により作
成した周波数領域の係数ｖ＾（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ
−１）を逆コサイン変換して再生残差信号ｚ＾（ｉ），
（ｉ＝０，…，Ｎ−１）を作成し、近接予測と長期予測
のどちらかまたは両方の線形予測分析（後方予測）を行
なうか、入力された符号を復号することで、予測係数を
作成し（前方予測）、その係数を使用した線形予測合成
フィルタにｚ＾（ｉ）を通して信号ｙ＾（ｉ），（ｉ＝
０，…，Ｎ−１）を作成し、ｙ＾（ｉ）中の前半のＮ／
２の長さのサンプルｙ＾（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ／２
−１）に−１をかけて、時間的に反転してｙ＾（ｉ）の
フレームの前に拡張し、ｙ＾（ｉ）中の後半のＮ／２の
長さのｙ＾（ｉ），（ｉ＝Ｎ／２，…，Ｎ−１）を時間
的に反転したｙ＾（ｉ）のフレームのあとに拡張してサ
ンプルｘ＾（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ−１）を得、この
ｘ（ｉ）に対しフレーム長さＮの２倍の窓関数をかけ
て、前後のフレームの後半と前半との波形を重ね合わせ
て再生音響信号を得る。
【００１２】以上のように、従来の線形予測分析を併用
する変換符号化ではＭＤＣＴと時間領域のフィルタ操作
を共存させることができなかったが、この発明において
は、ＭＤＣＴを前処理ステップとＤＣＴステップとに、
またＭＤＣＴを逆ＤＣＴステップと後処理ステップとに
それぞれ分割して、これの途中段階の信号に対しそれぞ
れ逆フィルタ処理、また合成フィルタ処理を適応したも
のであり、フレーム境界の雑音を抑えたまま、演算量の
削減や時間領域の予測による歪削減が実現できる。
する変換符号化ではＭＤＣＴと時間領域のフィルタ操作
を共存させることができなかったが、この発明において
は、ＭＤＣＴを前処理ステップとＤＣＴステップとに、
またＭＤＣＴを逆ＤＣＴステップと後処理ステップとに
それぞれ分割して、これの途中段階の信号に対しそれぞ
れ逆フィルタ処理、また合成フィルタ処理を適応したも
のであり、フレーム境界の雑音を抑えたまま、演算量の
削減や時間領域の予測による歪削減が実現できる。
【００１３】
【発明の実施の形態】図１Ａにこの発明による符号化方
法の実施例を示す。Ｎづつの重なりをもった２Ｎ点の入
力波形からＮ点の周波数領域の係数を求め量子化する点
では従来のＭＤＣＴにもとづく符号化方法と同じであ
る。つまり、入力信号をフレーム分割処理１１でＮ点づ
つ重複した２Ｎ点の波形に分割し、この各２Ｎ点の波形
に対して、窓掛処理１２で２Ｎ点長の窓関数ｗin（ｎ）
をかけて２Ｎ点サンプルｘ（ｉ），（ｉ＝０，…，２Ｎ
−１）を得る。
法の実施例を示す。Ｎづつの重なりをもった２Ｎ点の入
力波形からＮ点の周波数領域の係数を求め量子化する点
では従来のＭＤＣＴにもとづく符号化方法と同じであ
る。つまり、入力信号をフレーム分割処理１１でＮ点づ
つ重複した２Ｎ点の波形に分割し、この各２Ｎ点の波形
に対して、窓掛処理１２で２Ｎ点長の窓関数ｗin（ｎ）
をかけて２Ｎ点サンプルｘ（ｉ），（ｉ＝０，…，２Ｎ
−１）を得る。
【００１４】この発明では前処理４１でサンプルのなら
べかえを行う。これを分かりやすくするために、通常の
ＭＤＣＴの場合を考える。窓関数がかけられた系列をｘ
（ｎ）とすると、このｘ（ｎ）は下記に定義されるＭＤ
ＣＴを適用するとＮ点の係数Ｙ（ｋ）が得られる。 Ｙ(k) ＝Σi=0 2N-1 ｘ(i)cos｛π（2i＋１＋N)（2k＋１) ／（4N) ｝…（１） このＭＤＣＴの変換関数、つまり cos｛π（２ｉ＋１＋
Ｎ）（２ｋ＋１）／（４Ｎ）｝は例えばＮ＝３２とする
と、ｋ＝０、ｋ＝１、ｋ＝２、ｋ＝３１のそれぞれにつ
いて、図５Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに示すようになる。これらの
曲線の前半（０〜Ｎ，ｉ／Ｎ＝０〜１）ではＮ／２（ｉ
／Ｎ＝０．５）を中心とする奇対称関数であり、後半
（Ｎ〜２Ｎ，ｉ／Ｎ＝１〜２）では３Ｎ／２（ｉ／Ｎ＝
１．５）を中心に偶対称関数である。この発明ではこの
性質を使って、ＭＤＣＴを直接行うのではなく前処理と
コサイン変換に分割して処理する。ＭＤＣＴによる時間
領域でのサンプルは、ｉ／Ｎ＝０〜０．５、ｉ／Ｎ＝
１．５〜２とそれぞれ乗算されるものである。そしてＭ
ＤＣＴは（１）式で示したようにｘ（ｉ）との図５の関
数との積和演算であるから、前処理４１では各フレーム
の先頭からＮ／２（ｉ／Ｎ＝０〜０．５）の長さのサン
プルｘ（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ／２−１）を時間的に
反転した上で次のＮ／２の長さのサンプルｘ（ｉ），
（ｉ＝Ｎ＋Ｎ／２，…，２Ｎ−１：ｉ／Ｎ＝０．５〜
１）から引き、またフレームの最後のＮ／ｎの長さのサ
ンプルｘ（ｉ），（ｉ＝Ｎ＋Ｎ／２，…，２Ｎ−１：ｉ
／Ｎ＝１．５〜２）を時間的に反転した上でその直前の
Ｎ／２の長さのサンプルｘ（ｉ），（ｉ＝Ｎ，…，Ｎ＋
Ｎ／２−１：ｉ／Ｎ＝１，…，１．５）に加えることに
より、前処理４１の処理を行う。
べかえを行う。これを分かりやすくするために、通常の
ＭＤＣＴの場合を考える。窓関数がかけられた系列をｘ
（ｎ）とすると、このｘ（ｎ）は下記に定義されるＭＤ
ＣＴを適用するとＮ点の係数Ｙ（ｋ）が得られる。 Ｙ(k) ＝Σi=0 2N-1 ｘ(i)cos｛π（2i＋１＋N)（2k＋１) ／（4N) ｝…（１） このＭＤＣＴの変換関数、つまり cos｛π（２ｉ＋１＋
Ｎ）（２ｋ＋１）／（４Ｎ）｝は例えばＮ＝３２とする
と、ｋ＝０、ｋ＝１、ｋ＝２、ｋ＝３１のそれぞれにつ
いて、図５Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄに示すようになる。これらの
曲線の前半（０〜Ｎ，ｉ／Ｎ＝０〜１）ではＮ／２（ｉ
／Ｎ＝０．５）を中心とする奇対称関数であり、後半
（Ｎ〜２Ｎ，ｉ／Ｎ＝１〜２）では３Ｎ／２（ｉ／Ｎ＝
１．５）を中心に偶対称関数である。この発明ではこの
性質を使って、ＭＤＣＴを直接行うのではなく前処理と
コサイン変換に分割して処理する。ＭＤＣＴによる時間
領域でのサンプルは、ｉ／Ｎ＝０〜０．５、ｉ／Ｎ＝
１．５〜２とそれぞれ乗算されるものである。そしてＭ
ＤＣＴは（１）式で示したようにｘ（ｉ）との図５の関
数との積和演算であるから、前処理４１では各フレーム
の先頭からＮ／２（ｉ／Ｎ＝０〜０．５）の長さのサン
プルｘ（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ／２−１）を時間的に
反転した上で次のＮ／２の長さのサンプルｘ（ｉ），
（ｉ＝Ｎ＋Ｎ／２，…，２Ｎ−１：ｉ／Ｎ＝０．５〜
１）から引き、またフレームの最後のＮ／ｎの長さのサ
ンプルｘ（ｉ），（ｉ＝Ｎ＋Ｎ／２，…，２Ｎ−１：ｉ
／Ｎ＝１．５〜２）を時間的に反転した上でその直前の
Ｎ／２の長さのサンプルｘ（ｉ），（ｉ＝Ｎ，…，Ｎ＋
Ｎ／２−１：ｉ／Ｎ＝１，…，１．５）に加えることに
より、前処理４１の処理を行う。
【００１５】つまり前処理４１の折り返し処理は次式で
表わせる。 ｙ(i) ＝ｘ(N/2＋ｉ）−ｘ(N/2−１−ｉ），（ｉ＝０，…，N/2 −１） ｙ(i) ＝ｘ(N/2＋ｉ）＋ｘ(5N/2 −１−ｉ），（ｉ＝N/2 ，…，Ｎ−１） …（２） この折り返し処理結果ｙ（ｉ）に対して、下記のＮ点の
ＤＣＴ（離散コサイン変換）を行うと、通常のＭＤＣＴ
係数ｖ（ｋ）と同一のものとなる。
表わせる。 ｙ(i) ＝ｘ(N/2＋ｉ）−ｘ(N/2−１−ｉ），（ｉ＝０，…，N/2 −１） ｙ(i) ＝ｘ(N/2＋ｉ）＋ｘ(5N/2 −１−ｉ），（ｉ＝N/2 ，…，Ｎ−１） …（２） この折り返し処理結果ｙ（ｉ）に対して、下記のＮ点の
ＤＣＴ（離散コサイン変換）を行うと、通常のＭＤＣＴ
係数ｖ（ｋ）と同一のものとなる。
【００１６】 ｖ(k) ＝Σi=0 N-1 ｙ(i)cos｛π（2i＋１＋2N) （2k＋１) ／（4N) ｝ …（３） この発明ではｙ（ｉ）に対して、逆フィルタ処理４２で
αj ，（ｊ＝１，…，ｐ）をｐ次の予測係数とする線形
予測逆フィルタを通して、つまり次式の演算を行って予
測残差信号ｚ（ｉ）を求める。
αj ，（ｊ＝１，…，ｐ）をｐ次の予測係数とする線形
予測逆フィルタを通して、つまり次式の演算を行って予
測残差信号ｚ（ｉ）を求める。
【００１７】 ｚ(i) ＝ｙ(i) ＋Σj=1 p αj ｙ（ｉ−ｊ），（ｉ＝０，…，Ｎ−１） …（４） なお予測係数αj はｙ（ｉ）を線形予測分析して求め
る。またフレームの先頭、つまりｉ＜ｐでは現在のフレ
ームｙ＾（ｉ）のかわりに前のフレームのｙ＾（ｉ）の
最後の（ｐ−ｉ）点を使えばよい。
る。またフレームの先頭、つまりｉ＜ｐでは現在のフレ
ームｙ＾（ｉ）のかわりに前のフレームのｙ＾（ｉ）の
最後の（ｐ−ｉ）点を使えばよい。
【００１８】次にｚ（ｉ）に対して式（３）と同じコサ
イン変換をＤＣＴ処理３３で行ない、周波数領域係数ｖ
（ｉ）を求め、このｖ（ｉ）を重みつき量子化処理１９
で聴覚重みつき量子化する。つまりＭＤＣＴを前処理４
１とＤＣＴ処理３３との複数の処理で行い、その途中で
逆フィルタ処理４２を行う。予測残差信号はスペクトル
包絡がほぼ平坦になっており、ｚ（ｉ）に対してコサイ
ン変換（ＤＣＴ）を適用すると全帯域でほぼ平坦な係数
ｖ（ｉ）が得られる。このため量子化するにあたっても
通常のＭＤＣＴ係数の平坦化処理１７（図３Ａ）は不要
となる。逆フィルタ処理４２は上記の例では線形予測係
数αi を用いた近接予測であるが、ピッチ予測のような
長期予測またはその両方であってもよい。予測係数αi
は別に量子化して送出してもよいし（前方予測）、過去
の合成波形から推定してもよい（後方予測）。ＤＣＴ係
数の量子化にはスペクトル包絡の重みがついた距離尺度
での量子化またはスペクトル包絡に応じた適応ビット割
り当て量子化が好ましい。
イン変換をＤＣＴ処理３３で行ない、周波数領域係数ｖ
（ｉ）を求め、このｖ（ｉ）を重みつき量子化処理１９
で聴覚重みつき量子化する。つまりＭＤＣＴを前処理４
１とＤＣＴ処理３３との複数の処理で行い、その途中で
逆フィルタ処理４２を行う。予測残差信号はスペクトル
包絡がほぼ平坦になっており、ｚ（ｉ）に対してコサイ
ン変換（ＤＣＴ）を適用すると全帯域でほぼ平坦な係数
ｖ（ｉ）が得られる。このため量子化するにあたっても
通常のＭＤＣＴ係数の平坦化処理１７（図３Ａ）は不要
となる。逆フィルタ処理４２は上記の例では線形予測係
数αi を用いた近接予測であるが、ピッチ予測のような
長期予測またはその両方であってもよい。予測係数αi
は別に量子化して送出してもよいし（前方予測）、過去
の合成波形から推定してもよい（後方予測）。ＤＣＴ係
数の量子化にはスペクトル包絡の重みがついた距離尺度
での量子化またはスペクトル包絡に応じた適応ビット割
り当て量子化が好ましい。
【００１９】この発明の復号化方法の実施例を図１Ｂに
参照して説明する。復号化においてＮ点の係数から逆変
換により２Ｎ点の波形を作り、前後のフレームとＮ点づ
つ重ね合わせて合成するのでは、従来のＭＤＣＴにもと
づく復号化方法と同一である。逆量子化処理２１で入力
された符号から平坦化されたＤＣＴ係数ｖ＾（ｋ）を再
生する。この発明ではこの係数ｖ＾（ｋ）に対し、逆Ｄ
ＣＴ処理３６で式（５）の演算により逆ＤＣＴを行な
い、残差信号ｚ＾（ｉ）を再生する。
参照して説明する。復号化においてＮ点の係数から逆変
換により２Ｎ点の波形を作り、前後のフレームとＮ点づ
つ重ね合わせて合成するのでは、従来のＭＤＣＴにもと
づく復号化方法と同一である。逆量子化処理２１で入力
された符号から平坦化されたＤＣＴ係数ｖ＾（ｋ）を再
生する。この発明ではこの係数ｖ＾（ｋ）に対し、逆Ｄ
ＣＴ処理３６で式（５）の演算により逆ＤＣＴを行な
い、残差信号ｚ＾（ｉ）を再生する。
【００２０】 ｚ＾(i) ＝Σｖ＾(k)cos（π（２ｉ＋１＋２Ｎ）（２ｋ＋１）／（４Ｎ）） …（５） Σはｋ＝０からＮ−１まで次にこの再生残差信号ｚ＾
（ｉ）に対し、合成フィルタ処理４４で式（６）の演算
により線形予測合成フィルタ処理を行う。
（ｉ）に対し、合成フィルタ処理４４で式（６）の演算
により線形予測合成フィルタ処理を行う。
【００２１】 ｙ＾(i) ＝ｚ＾(i) −Σj=1 p αj ｙ＾（ｉ−ｊ），（ｉ＝０，…，Ｎ−１） …（６） なおフレームの先頭、つまりｉ＜ｐでは現在のフレーム
ｙ＾（ｉ）のかわりに前のフレームのｙ＾(i) の最後の
（ｐ−ｉ）点を使えばよい。このｙ＾(i) から後処理４
５で２Ｎ点の信号ｘ（ｉ）を再生する。
ｙ＾（ｉ）のかわりに前のフレームのｙ＾(i) の最後の
（ｐ−ｉ）点を使えばよい。このｙ＾(i) から後処理４
５で２Ｎ点の信号ｘ（ｉ）を再生する。
【００２２】この後処理４５では各フレームの前半のＮ
／２の長さのサンプルｙ＾（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ／
２−１）に−１をかけ、かつ、時間的に順序を反転し
て、ｙ＾（ｉ）のフレームの前に拡張し、各フレームの
後半のＮ／２の長さのサンプルｙ＾（ｉ），（ｉ＝Ｎ／
２，…，Ｎ−１）を時間的に順序を反転して、ｙ＾
（ｉ）のフレームのあとに拡張してｘ＾（ｉ）を作る。
すなわち、ｘ＾（ｉ）は次のようになる。
／２の長さのサンプルｙ＾（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ／
２−１）に−１をかけ、かつ、時間的に順序を反転し
て、ｙ＾（ｉ）のフレームの前に拡張し、各フレームの
後半のＮ／２の長さのサンプルｙ＾（ｉ），（ｉ＝Ｎ／
２，…，Ｎ−１）を時間的に順序を反転して、ｙ＾
（ｉ）のフレームのあとに拡張してｘ＾（ｉ）を作る。
すなわち、ｘ＾（ｉ）は次のようになる。
【００２３】 ｉ＝０，…，Ｎ／２でｘ＾(i) ＝−ｙ＾（Ｎ／２−１−ｉ） ｉ＝Ｎ／２，…，３Ｎ／２−１でｘ＾(i) ＝ｙ＾（ｉ−Ｎ／２） ｉ＝３Ｎ／２，…，２Ｎ−１でｘ＾(i) ＝ｙ＾（５Ｎ／２−１−ｉ） …（７） 次に窓掛処理２５で窓関数ｗout （ｉ）をｘ＾（ｉ）に
かけ、その後、重ね合わせ処理２６で現フレームの前半
のｘ＾（ｉ）を前フレームの後半のｘ＾（ｉ）と重ね合
わせて、出力波形、つまり再生音響信号を得る。なお入
力の窓関数ｗin（ｉ）と出力の窓関数ｗout （ｉ）の間
には次の関係があればよい。
かけ、その後、重ね合わせ処理２６で現フレームの前半
のｘ＾（ｉ）を前フレームの後半のｘ＾（ｉ）と重ね合
わせて、出力波形、つまり再生音響信号を得る。なお入
力の窓関数ｗin（ｉ）と出力の窓関数ｗout （ｉ）の間
には次の関係があればよい。
【００２４】 ｗout (i) ｗin(i) ＋ｗout （２Ｎ−１−ｉ）ｗin（２Ｎ−１−ｉ）＝１， （ｉ＝１，…，２Ｎ−１） …（８） この発明の符号化方法の他の実施例は、上記窓関数を入
力信号によって切り換えるものである。 ｗin(i) ＝sin （ｉπ／（２Ｎ）），ｉ＝０，…，２Ｎ−１ …（９） で定義される窓であれば５０％の重なりをもつので、定
常的な音楽でもフレーム境界雑音はほとんど発生しな
い。ところが変化が比較的早い場合、またはピッチ周期
が明確な場合は重複を少なくする方が時間領域の線形予
測やピッチ予測の効果が大きくなり、歪が小さくなる。
重なり部分の長さをＭとすると、次のような窓となる。
力信号によって切り換えるものである。 ｗin(i) ＝sin （ｉπ／（２Ｎ）），ｉ＝０，…，２Ｎ−１ …（９） で定義される窓であれば５０％の重なりをもつので、定
常的な音楽でもフレーム境界雑音はほとんど発生しな
い。ところが変化が比較的早い場合、またはピッチ周期
が明確な場合は重複を少なくする方が時間領域の線形予
測やピッチ予測の効果が大きくなり、歪が小さくなる。
重なり部分の長さをＭとすると、次のような窓となる。
【００２５】 ｗin(i) ＝０ ０＜ｉ＜Ｎ／２−Ｍ／２ ｗin(i) ＝sin （（ｉ−Ｎ／２＋Ｍ／２）π／（２Ｍ）） Ｎ／２−Ｍ／２＜＜Ｎ／２＋Ｍ／２ ｗin(i) ＝１ Ｎ／２＋Ｍ／２＜３Ｎ／２−Ｍ／２ ｗin(i) ＝sin （（ｉ−３Ｎ／２＋３Ｍ／２）π／（２Ｍ）） ３Ｎ／２−Ｍ／２＜ｉ＜３Ｎ／２＋Ｍ／２ ｗin(i) ＝０ ３Ｎ／２−Ｍ／２＜ｉ＜２Ｎ …（10） 式（９）の窓の場合Ｍ＝Ｎでの重なりは図２Ａに示すよ
うになり、Ｍ＝Ｎ／２での重なりは図２Ｂに示すように
なり、Ｍ＝０で図２Ｃに示すように重なりはゼロにな
る。Ｍが小さいとピッチ予測ができて音声の歪は小さく
できるが、定常音ではフレーム境界雑音が出る場合があ
る。そこで入力にあわせて例えば音声入力の場合はＭ＝
０とし、音楽入力の場合はＭ＝Ｎと適応的に重なりＭを
調整し、最も好ましい重なりを選択することで、いろい
ろな入力に対応できる。その際に重なりを指定する符号
を補助情報として送出すれば、復号器で再生できる。つ
まり復号化方法において入力符号中の重なりを指定する
符号に応じて窓関数のフレームにまたがる重複を変更す
る。
うになり、Ｍ＝Ｎ／２での重なりは図２Ｂに示すように
なり、Ｍ＝０で図２Ｃに示すように重なりはゼロにな
る。Ｍが小さいとピッチ予測ができて音声の歪は小さく
できるが、定常音ではフレーム境界雑音が出る場合があ
る。そこで入力にあわせて例えば音声入力の場合はＭ＝
０とし、音楽入力の場合はＭ＝Ｎと適応的に重なりＭを
調整し、最も好ましい重なりを選択することで、いろい
ろな入力に対応できる。その際に重なりを指定する符号
を補助情報として送出すれば、復号器で再生できる。つ
まり復号化方法において入力符号中の重なりを指定する
符号に応じて窓関数のフレームにまたがる重複を変更す
る。
【００２６】窓をかけたあとの逆フィルタや量子化処理
は入力に関係なく共通に効率よくできるので符号化シス
テム、復号化システムを複数持って切り換えるよりコン
パクトに構成できる。
は入力に関係なく共通に効率よくできるので符号化シス
テム、復号化システムを複数持って切り換えるよりコン
パクトに構成できる。
【００２７】
【発明の効果】この発明によれば、時間領域での重ね合
わせによるフレーム境界での連続性を維持するというＭ
ＤＣＴの特徴を生かしながら、時間領域の予測やフィル
タ処理が可能になり、量子化歪を小さくすることができ
る。また復号器でのスペクトル包絡やＭＤＣＴ係数毎の
割り算を合成フィルタの演算に置き換えることが可能
で、演算量も削減することができる。
わせによるフレーム境界での連続性を維持するというＭ
ＤＣＴの特徴を生かしながら、時間領域の予測やフィル
タ処理が可能になり、量子化歪を小さくすることができ
る。また復号器でのスペクトル包絡やＭＤＣＴ係数毎の
割り算を合成フィルタの演算に置き換えることが可能
で、演算量も削減することができる。
【図１】Ａはこの発明の符号化の処理過程を示す図、Ｂ
はこの発明の復号化の処理過程を示す図である。
はこの発明の復号化の処理過程を示す図である。
【図２】この発明の第３の実施例を説明するための窓関
数の重複状態の各種例を示す図。
数の重複状態の各種例を示す図。
【図３】ＡはＭＤＣＴに基づく従来の符号化方法の処理
過程を示す図、Ｂはその復号化方法の処理過程を示す図
である。
過程を示す図、Ｂはその復号化方法の処理過程を示す図
である。
【図４】ＡはＤＣＴと合成フィルタに基づく従来の符号
化の処理過程を示す図、Ｂはその復号化処理過程を示す
図である。
化の処理過程を示す図、Ｂはその復号化処理過程を示す
図である。
【図５】ＭＤＣＴの変換係数の例を示す図。
フロントページの続き (72)発明者 池田 和永 東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日本 電信電話株式会社内 (72)発明者 三樹 聡 東京都新宿区西新宿三丁目19番２号 日本 電信電話株式会社内
Claims (4)
- 【請求項１】 複数サンプルからなるフレーム単位の入
力信号を周波数領域に変換して量子化する符号化方法に
おいて、 前のフレームと重複させて、フレームの更新の長さＮの
２倍の窓関数をかけることでサンプルｘ（ｉ），（ｉ＝
０，…，２Ｎ−１）を作成する処理と、 上記サンプルｘ（ｉ）中のＮ／２の長さのサンプルｘ
（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ／２−１）を時間的に反転し
た上で上記サンプルｘ（ｉ）中の長さＮ／２のｘ
（ｉ），（ｉ＝Ｎ／２，…，Ｎ−１）からそれぞれ引
き、ｘ（ｉ）中のＮ／２の長さのサンプルｘ（ｉ），
（ｉ＝Ｎ＋Ｎ／２，…，２Ｎ−１）を時間的に反転した
上でｘ（ｉ）中のＮ／２の長さのｘ（ｉ），（ｉ＝Ｎ，
…，Ｎ＋Ｎ／２−１）にそれぞれ加えることでＮ点のｙ
（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ−１） すなわち、 ｉ＝０，…，Ｎ／２−１で、ｙ(i) ＝ｘ（Ｎ／２＋ｉ）
−ｘ（Ｎ／２−１−ｉ） ｉ＝Ｎ／２，…，Ｎ−１で、ｙ(i) ＝ｘ（Ｎ／２＋ｉ）
＋ｘ（５Ｎ／２−１−ｉ） を求める処理と、 ｙ（ｉ）に対して近接予測と長期予測のどちらかまたは
両方の線形予測分析を行ない、その予測係数を係数とす
る逆フィルタにｙ（ｉ）を通すことで予測残差信号ｚ
（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ−１）を作成する処理と、 上記予測残差信号ｚ（ｉ）をコサイン変換で周波数領域
の係数ｖ（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ−１）を作成する処
理と、 上記周波数領域の係数ｖ（ｉ）を量子化して、符号化出
力を得る処理とからなることを特徴とする音響信号符号
化方法。 - 【請求項２】 上記入力信号がピッチの周期性をもつ音
声か、一般の音楽かを判別する処理を備え、上記判別が
音声の可能性の強い時には、上記窓関数のフレームにま
たがる重複を少なくし、音楽の可能性が強い時には窓関
数のフレームにまたがる重複を大きくすることを特徴と
する請求項１記載の音響信号符号化方法。 - 【請求項３】 周波数領域に変換して量子化した符号か
ら音声音響信号をフレーム単位で再生する方法であっ
て、 逆量子化により作成した周波数領域の係数ｖ＾（ｉ），
（ｉ＝０，…，Ｎ−１）を逆コサイン変換で再生残差信
号ｚ＾（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ−１）を作成する処理
と、 近接予測と長期予測のどちらかまたは両方の線形予測分
析（後方予測）を行なうか、入力された符号を復号する
ことで、予測係数を作成し（前方予測）、その係数を使
った線形予測合成フィルタに上記再生残差信号ｚ＾
（ｉ）を通すことでサンプルｙ＾（ｉ），（ｉ＝０，
…，Ｎ−１）を作成する処理と、 上記サンプルｙ＾（ｉ）中の前半のＮ／２の長さのサン
プルｙ＾（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ／２−１）に−１を
かけて、時間的に反転して、上記サンプルｙ＾（ｉ）の
フレームの前に拡張し、サンプルｙ＾（ｉ）中の後半の
Ｎ／２の長さのサンプルｙ＾（ｉ），（ｉ＝Ｎ／２，
…，Ｎ−１）を時間的に反転したｙ＾（ｉ）のフレーム
のあとに拡張してｘ＾（ｉ）、すなわち、 ｉ＝０，…，Ｎ／２でｘ＾(i) ＝−ｙ＾（Ｎ／２−１−
ｉ） ｉ＝Ｎ／２，…，３Ｎ／２−１でｘ＾(i) ＝ｙ＾（ｉ−
Ｎ／２） ｉ＝３Ｎ／２，…，２Ｎ−１でｘ＾(i) ＝ｙ＾（５Ｎ／
２−１−ｉ） を求める処理と、 ｘ＾（ｉ）に対してフレームの長さＮの２倍の窓関数を
かけ、前後のフレームの波形と重ね合わせる処理とから
なることを特徴とする音響信号復号化方法。 - 【請求項４】 入力信号中の重なりを指定する情報に応
じて上記窓関数のフレームにまたがる重複を変更するこ
とを特徴とする請求項３記載の音響信号復号化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28503196A JP3472974B2 (ja) | 1996-10-28 | 1996-10-28 | 音響信号符号化方法および音響信号復号化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP28503196A JP3472974B2 (ja) | 1996-10-28 | 1996-10-28 | 音響信号符号化方法および音響信号復号化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10133695A true JPH10133695A (ja) | 1998-05-22 |
| JP3472974B2 JP3472974B2 (ja) | 2003-12-02 |
Family
ID=17686268
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP28503196A Expired - Lifetime JP3472974B2 (ja) | 1996-10-28 | 1996-10-28 | 音響信号符号化方法および音響信号復号化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3472974B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005533272A (ja) * | 2002-07-16 | 2005-11-04 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | オーディオコーディング |
| US7707034B2 (en) | 2005-05-31 | 2010-04-27 | Microsoft Corporation | Audio codec post-filter |
| WO2024021731A1 (zh) * | 2022-07-27 | 2024-02-01 | 华为技术有限公司 | 音频编解码方法、装置、存储介质及计算机程序产品 |
-
1996
- 1996-10-28 JP JP28503196A patent/JP3472974B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005533272A (ja) * | 2002-07-16 | 2005-11-04 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | オーディオコーディング |
| JP4649208B2 (ja) * | 2002-07-16 | 2011-03-09 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | オーディオコーディング |
| US7707034B2 (en) | 2005-05-31 | 2010-04-27 | Microsoft Corporation | Audio codec post-filter |
| WO2024021731A1 (zh) * | 2022-07-27 | 2024-02-01 | 华为技术有限公司 | 音频编解码方法、装置、存储介质及计算机程序产品 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3472974B2 (ja) | 2003-12-02 |
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