JPH10285031A - 帯域合成フィルタバンク及びフィルタリング方法並びに帯域分割フィルタバンク及びフィルタリング方法並びに符号化装置並びに復号化装置 - Google Patents
帯域合成フィルタバンク及びフィルタリング方法並びに帯域分割フィルタバンク及びフィルタリング方法並びに符号化装置並びに復号化装置Info
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- JPH10285031A JPH10285031A JP9194416A JP19441697A JPH10285031A JP H10285031 A JPH10285031 A JP H10285031A JP 9194416 A JP9194416 A JP 9194416A JP 19441697 A JP19441697 A JP 19441697A JP H10285031 A JPH10285031 A JP H10285031A
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- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03H—IMPEDANCE NETWORKS, e.g. RESONANT CIRCUITS; RESONATORS
- H03H17/00—Networks using digital techniques
- H03H17/02—Frequency selective networks
- H03H17/0248—Filters characterised by a particular frequency response or filtering method
- H03H17/0264—Filter sets with mutual related characteristics
- H03H17/0266—Filter banks
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- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 音響信号等を帯域分割処理を行ってから符
号化、復号化を行う場合には、精度の高い帯域分割処理
・帯域合成処理が望まれる。 【解決手段】 最適化処理部６０は、プロトタイプフィ
ルタ係数保持部５９に保持されているプロトタイプフィ
ルタ係数にタップ長Ｌ’の窓関数により最適化処理を施
す。タップ長変換部６１は、最適化処理が施されたプロ
トタイプフィルタの両端の値が０であるフィルタ係数部
を切り捨ててタップ長Ｌ’の修正プロトタイプフィルタ
を導出する。
号化、復号化を行う場合には、精度の高い帯域分割処理
・帯域合成処理が望まれる。 【解決手段】 最適化処理部６０は、プロトタイプフィ
ルタ係数保持部５９に保持されているプロトタイプフィ
ルタ係数にタップ長Ｌ’の窓関数により最適化処理を施
す。タップ長変換部６１は、最適化処理が施されたプロ
トタイプフィルタの両端の値が０であるフィルタ係数部
を切り捨ててタップ長Ｌ’の修正プロトタイプフィルタ
を導出する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、帯域分割された信
号を帯域合成処理して元の信号を復元するために用いる
帯域合成フィルタバンク及びフィルタリング方法、並び
に信号に帯域分割処理を施す帯域分割フィルタバンク及
びフィルタリング方法、並びに符号化装置、並びに復号
化装置に関する。
号を帯域合成処理して元の信号を復元するために用いる
帯域合成フィルタバンク及びフィルタリング方法、並び
に信号に帯域分割処理を施す帯域分割フィルタバンク及
びフィルタリング方法、並びに符号化装置、並びに復号
化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】オーディオ、或いは音響音声等の信号の
符号化には様々な方法がある。例えば、時間軸上の音響
信号をブロック化せず、帯域分割フィルタを用いて複数
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
分割方式である帯域分割方法や、ブロック化した時間軸
上の信号を周波数軸上の信号に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
化周波数分割方式である変換符号化方法がある。
符号化には様々な方法がある。例えば、時間軸上の音響
信号をブロック化せず、帯域分割フィルタを用いて複数
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
分割方式である帯域分割方法や、ブロック化した時間軸
上の信号を周波数軸上の信号に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
化周波数分割方式である変換符号化方法がある。
【０００３】また、上記２つの方法を組み合わせた符号
化の手法も考えられており、この場合は、例えば、音響
信号を帯域分割符号化で帯域分割処理した後、各帯域毎
の信号をスペクトル変換し、このスペクトル変換された
各帯域毎に符号化を施す。
化の手法も考えられており、この場合は、例えば、音響
信号を帯域分割符号化で帯域分割処理した後、各帯域毎
の信号をスペクトル変換し、このスペクトル変換された
各帯域毎に符号化を施す。
【０００４】上記帯域分割方法で用いる帯域分割フィル
タとしては、例えばＱＭＦ(Quadrature Mirror Filter)
がある。このＱＭＦは、1976 R.E.Crochiere Digital c
oding of Speech in subbands Bell Syst. Tech. J. V
ol.55, No.8 1976に述べられている。しかし、帯域を多
くのバンドに分割するときは何段にもＱＭＦを重ねる必
要があり、このため演算量、遅延量が多くなる傾向にあ
る。
タとしては、例えばＱＭＦ(Quadrature Mirror Filter)
がある。このＱＭＦは、1976 R.E.Crochiere Digital c
oding of Speech in subbands Bell Syst. Tech. J. V
ol.55, No.8 1976に述べられている。しかし、帯域を多
くのバンドに分割するときは何段にもＱＭＦを重ねる必
要があり、このため演算量、遅延量が多くなる傾向にあ
る。
【０００５】そこで、演算量、遅延量が少なく、帯域を
Ｍ個に均等に分割可能で、同一時間に対応するスペクト
ル変換サンプル数が分割されたすべての帯域で同一にな
るためにフィルタバンクの構成が簡単になり、効率的な
演算処理を可能とするＰＱＦ(Polyphase Quadrature Fi
lter)が注目される。このＰＱＦに関しては、ICASSP83
BOSTON Ployphse Quadrature filters-A new subband c
oding technique Joseph H. Rothweilerに詳しく述べ
られている。
Ｍ個に均等に分割可能で、同一時間に対応するスペクト
ル変換サンプル数が分割されたすべての帯域で同一にな
るためにフィルタバンクの構成が簡単になり、効率的な
演算処理を可能とするＰＱＦ(Polyphase Quadrature Fi
lter)が注目される。このＰＱＦに関しては、ICASSP83
BOSTON Ployphse Quadrature filters-A new subband c
oding technique Joseph H. Rothweilerに詳しく述べ
られている。
【０００６】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（ＤＦＴ）、コ
サイン変換（ＤＣＴ）を施して時系列信号を周波数軸上
のスペクトル信号成分に変換する方法がある。ＤＦＴ，
ＤＣＴでは、N個のサンプルからなる時間ブロックで変
換を行うと、Ｎ個の独立な実数データが得られる。時間
ブロックの接続歪を軽減するために、通常は両隣のブロ
ックとそれぞれＮ１個のサンプルずつオーバーラップさ
せるので、平均して（Ｎ−Ｎ１）個のサンプルに対して
Ｎ個の実数データを量子化して符号化することになる。
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（ＤＦＴ）、コ
サイン変換（ＤＣＴ）を施して時系列信号を周波数軸上
のスペクトル信号成分に変換する方法がある。ＤＦＴ，
ＤＣＴでは、N個のサンプルからなる時間ブロックで変
換を行うと、Ｎ個の独立な実数データが得られる。時間
ブロックの接続歪を軽減するために、通常は両隣のブロ
ックとそれぞれＮ１個のサンプルずつオーバーラップさ
せるので、平均して（Ｎ−Ｎ１）個のサンプルに対して
Ｎ個の実数データを量子化して符号化することになる。
【０００７】これに対し、モデファイド離散コサイン変
換（ＭＤＣＴ）を使用した場合には、両隣の時間ブロッ
クとN/2ずつオーバーラップさせた２Ｎ個のサンプルか
らＮ個の独立した実数データが得られる。このため、Ｍ
ＤＣＴでは平均してＮ個のサンプルに対してＮ個の実数
データをスペクトル成分として得る。そして、このＮ個
の実数データを量子化して符号化することになる。復号
化装置においては、上記ＭＤＣＴを用いて得られた符号
列からスペクトル成分を復元し、各ブロックにおいて逆
変換を施して得られた時系列信号要素を互いに干渉させ
ながら加えあわせることにより音響信号を再構成するこ
とが出来る。このＭＤＣＴについての詳細は、ICASSP 1
987 Subband/Transform Coding Using Filter Bank D
esigns Based on Time Domain Aliasing Cancellation
J.P.Princen A.B.Bradley Univ.of Surry Royal Melb
orune Inst. of Tech.に述べられている。このように帯
域分割フィルタやＭＤＣＴ等により帯域毎に分割された
入力信号をスペクトル変換し、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可能であ
り、マスキング効果や等ラウドネス効果などの性質を利
用して聴覚的に高能率な符号化を行うことが出来る。
換（ＭＤＣＴ）を使用した場合には、両隣の時間ブロッ
クとN/2ずつオーバーラップさせた２Ｎ個のサンプルか
らＮ個の独立した実数データが得られる。このため、Ｍ
ＤＣＴでは平均してＮ個のサンプルに対してＮ個の実数
データをスペクトル成分として得る。そして、このＮ個
の実数データを量子化して符号化することになる。復号
化装置においては、上記ＭＤＣＴを用いて得られた符号
列からスペクトル成分を復元し、各ブロックにおいて逆
変換を施して得られた時系列信号要素を互いに干渉させ
ながら加えあわせることにより音響信号を再構成するこ
とが出来る。このＭＤＣＴについての詳細は、ICASSP 1
987 Subband/Transform Coding Using Filter Bank D
esigns Based on Time Domain Aliasing Cancellation
J.P.Princen A.B.Bradley Univ.of Surry Royal Melb
orune Inst. of Tech.に述べられている。このように帯
域分割フィルタやＭＤＣＴ等により帯域毎に分割された
入力信号をスペクトル変換し、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可能であ
り、マスキング効果や等ラウドネス効果などの性質を利
用して聴覚的に高能率な符号化を行うことが出来る。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】ところで、音響信号等
を高能率に符号化／復号化する際には、上述したよう
に、帯域をいくつかの領域に分割する場合が多いが、こ
の場合、隣接する帯域からの影響を取り除くため、精度
の高い帯域分割処理／帯域合成処理が望まれる。このた
め、出来るだけタップ長が大きく、急峻な周波数特性を
持つ帯域分割／帯域合成フィルタが必要となるが、その
反面、演算量が増大して実時間処理が難しくなる。
を高能率に符号化／復号化する際には、上述したよう
に、帯域をいくつかの領域に分割する場合が多いが、こ
の場合、隣接する帯域からの影響を取り除くため、精度
の高い帯域分割処理／帯域合成処理が望まれる。このた
め、出来るだけタップ長が大きく、急峻な周波数特性を
持つ帯域分割／帯域合成フィルタが必要となるが、その
反面、演算量が増大して実時間処理が難しくなる。
【０００９】特に、符号化装置においてはスペクトル成
分に対するビット割り当ての最適化処理を行う必要があ
るため、演算量が著しく多くなる場合がある。それで
も、符号化装置には比較的大型で演算処理能力の高い装
置を使用出来る場合が多いので、符号化装置に用いられ
る帯域分割フィルタバンクのタップ長を、所望する特性
に見合った適切な長さに選択することが可能である。ま
た、符号化装置では、必ずしも実時間処理を行う必要は
ない。
分に対するビット割り当ての最適化処理を行う必要があ
るため、演算量が著しく多くなる場合がある。それで
も、符号化装置には比較的大型で演算処理能力の高い装
置を使用出来る場合が多いので、符号化装置に用いられ
る帯域分割フィルタバンクのタップ長を、所望する特性
に見合った適切な長さに選択することが可能である。ま
た、符号化装置では、必ずしも実時間処理を行う必要は
ない。
【００１０】しかし、小型で演算処理能力の低い符号化
装置を設計したい場合には、比較的大型で演算処理能力
の高い装置を使用出来る符号化装置といえども、どうし
ても演算量を低く押さえる必要がある。
装置を設計したい場合には、比較的大型で演算処理能力
の高い装置を使用出来る符号化装置といえども、どうし
ても演算量を低く押さえる必要がある。
【００１１】また、復号化装置においては符号化装置の
ように最適化処理が必要ないため、符号化装置に比較す
れば演算量は多くないが、小型な装置が望まれることが
多いために演算量は低い方が望ましい。さらに、最近で
はソフトウェアによって復号化装置を作る場合がある
が、ソフトウェアはハードウェアに比べ演算処理能力が
低いために、演算量を低く抑えることがより重要にな
る。
ように最適化処理が必要ないため、符号化装置に比較す
れば演算量は多くないが、小型な装置が望まれることが
多いために演算量は低い方が望ましい。さらに、最近で
はソフトウェアによって復号化装置を作る場合がある
が、ソフトウェアはハードウェアに比べ演算処理能力が
低いために、演算量を低く抑えることがより重要にな
る。
【００１２】そこで、本発明は、上記実情に鑑みてなさ
れたものであり、帯域合成処理を行う際に演算処理能力
の低い復号化装置を使用する必要があるときに、演算量
を低減し、実時間処理を優先した復号化を実現できる帯
域合成フィルタバンク及び帯域合成フィルタリング方法
の提供を目的とする。また、本発明は、上記課題に鑑み
てなされたものであり、帯域分割処理を行う際に演算処
理能力の低い符号化装置を使用する必要があるときに、
演算量を低減し、実時間処理を優先した符号化を実現で
きる帯域分割フィルタバンク及び帯域分割フィルタリン
グ方法の提供を目的とする。
れたものであり、帯域合成処理を行う際に演算処理能力
の低い復号化装置を使用する必要があるときに、演算量
を低減し、実時間処理を優先した復号化を実現できる帯
域合成フィルタバンク及び帯域合成フィルタリング方法
の提供を目的とする。また、本発明は、上記課題に鑑み
てなされたものであり、帯域分割処理を行う際に演算処
理能力の低い符号化装置を使用する必要があるときに、
演算量を低減し、実時間処理を優先した符号化を実現で
きる帯域分割フィルタバンク及び帯域分割フィルタリン
グ方法の提供を目的とする。
【００１３】また、本発明は、上記実情に鑑みてなされ
たものであり、帯域分割処理を伴った符号化を行う際
に、演算処理能力が低かったり、また時間的に演算処理
能力が変化してしまう場合、実時間処理を優先するよう
に演算量をコントロール可能とする符号化装置の提供を
目的とする。
たものであり、帯域分割処理を伴った符号化を行う際
に、演算処理能力が低かったり、また時間的に演算処理
能力が変化してしまう場合、実時間処理を優先するよう
に演算量をコントロール可能とする符号化装置の提供を
目的とする。
【００１４】また、本発明は、上記実情に鑑みてなされ
たものであり、帯域合成処理を伴った復号化を行う際
に、演算処理能力が低かったり、また時間的に演算処理
能力が変化してしまう場合、実時間処理を優先するよう
に演算量をコントロール可能とする復号化装置の提供を
目的とする。
たものであり、帯域合成処理を伴った復号化を行う際
に、演算処理能力が低かったり、また時間的に演算処理
能力が変化してしまう場合、実時間処理を優先するよう
に演算量をコントロール可能とする復号化装置の提供を
目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明に係る帯域合成フィルタバンク及び帯域合成
フィルタリング方法では、帯域合成フィルタバンクのフ
ィルタ係数に対して最適化関数を用いて聴感上の処理を
施すことで帯域分割フィルタバンクのタップ長より短い
タップ長で構成される帯域合成フィルタバンクの作成を
可能とする。
に、本発明に係る帯域合成フィルタバンク及び帯域合成
フィルタリング方法では、帯域合成フィルタバンクのフ
ィルタ係数に対して最適化関数を用いて聴感上の処理を
施すことで帯域分割フィルタバンクのタップ長より短い
タップ長で構成される帯域合成フィルタバンクの作成を
可能とする。
【００１６】また、本発明に係る帯域合成フィルタバン
ク及び帯域合成フィルタリング方法では、所望のタップ
長情報に基づいて標準タップ長のフィルタ係数を短縮し
て得られた所望のタップ長のフィルタ係数と音響信号と
を畳み込み演算して、帯域合成信号を導出する。
ク及び帯域合成フィルタリング方法では、所望のタップ
長情報に基づいて標準タップ長のフィルタ係数を短縮し
て得られた所望のタップ長のフィルタ係数と音響信号と
を畳み込み演算して、帯域合成信号を導出する。
【００１７】また、本発明に係る帯域分割フィルタバン
ク及び帯域分割フィルタリング方法では、所望のタップ
長情報に基づいて標準タップ長のフィルタ係数を短縮し
て得られた所望のタップ長のフィルタ係数と音響信号と
を畳み込み演算して、帯域分割信号を導出する。
ク及び帯域分割フィルタリング方法では、所望のタップ
長情報に基づいて標準タップ長のフィルタ係数を短縮し
て得られた所望のタップ長のフィルタ係数と音響信号と
を畳み込み演算して、帯域分割信号を導出する。
【００１８】また、本発明に係る符号化装置は、上記課
題を解決するために、音響信号を帯域分割する帯域分割
フィルタバンクと、上記帯域分割フィルタバンクで帯域
分割した音響信号に符号化処理を施して符号化列を生成
する符号化手段とを備え、この符号化手段には上記帯域
分割フィルタバンクで上記音響信号を帯域分割するのに
用いたタップ長情報を上記符号化列の中に記録させる。
題を解決するために、音響信号を帯域分割する帯域分割
フィルタバンクと、上記帯域分割フィルタバンクで帯域
分割した音響信号に符号化処理を施して符号化列を生成
する符号化手段とを備え、この符号化手段には上記帯域
分割フィルタバンクで上記音響信号を帯域分割するのに
用いたタップ長情報を上記符号化列の中に記録させる。
【００１９】また、本発明に係る復号化装置は、上記課
題を解決するために、タップ長情報から判断できる上記
帯域分割フィルタバンクと同じ性能を持つ帯域合成フィ
ルタによって帯域合成を行ってから、符号化列を復号化
する。
題を解決するために、タップ長情報から判断できる上記
帯域分割フィルタバンクと同じ性能を持つ帯域合成フィ
ルタによって帯域合成を行ってから、符号化列を復号化
する。
【００２０】また、本発明に係る記録媒体は、音響信号
を帯域分割し、それぞれの帯域毎に符号化を施して得ら
れた符号化列を、帯域分割に用いたフィルタバンクのタ
ップ長情報と共に、記録している。
を帯域分割し、それぞれの帯域毎に符号化を施して得ら
れた符号化列を、帯域分割に用いたフィルタバンクのタ
ップ長情報と共に、記録している。
【００２１】ここで、本発明に係る符号化装置／復号化
装置では、装置の総演算量のうちで大きな割合をしめる
帯域分割／帯域合成フィルタバンクのタップ長を変化さ
せることで、総演算量をコントロールさせることが出来
る。また、符号化装置においてタップ長を変化させたタ
ップ長情報を符号化列の中に記録させることで、復号化
装置でも対応可能とする。
装置では、装置の総演算量のうちで大きな割合をしめる
帯域分割／帯域合成フィルタバンクのタップ長を変化さ
せることで、総演算量をコントロールさせることが出来
る。また、符号化装置においてタップ長を変化させたタ
ップ長情報を符号化列の中に記録させることで、復号化
装置でも対応可能とする。
【００２２】また、復号化装置の演算処理能力が時間と
ともに変化し、そのままでは実時間処理が不可能な状態
に陥る前にタップ長を変化させ、復号化装置の負荷を軽
減する。
ともに変化し、そのままでは実時間処理が不可能な状態
に陥る前にタップ長を変化させ、復号化装置の負荷を軽
減する。
【００２３】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係る帯域合成フィ
ルタバンク及びフィルタリング方法、並びに帯域分割フ
ィルタバンク及びフィルタリング方法、並びに符号化装
置、並びに復号化装置の実施の形態について図面を参照
しながら説明する。
ルタバンク及びフィルタリング方法、並びに帯域分割フ
ィルタバンク及びフィルタリング方法、並びに符号化装
置、並びに復号化装置の実施の形態について図面を参照
しながら説明する。
【００２４】この実施の形態は、先ずオーディオ、或い
は音声等の音響信号を帯域分割処理してから各帯域毎の
信号をスペクトル変換し、このスペクトル変換された各
帯域毎のスペクトル成分に符号化処理を施して符号列を
生成するとともに、この符号列を分解して各帯域毎の符
号化出力を各帯域毎に復元してから帯域合成処理を行
い、上記オーディオ、或いは音声等の音響信号を復号化
する図１に示すような音響信号符号化／復号化システム
１である。
は音声等の音響信号を帯域分割処理してから各帯域毎の
信号をスペクトル変換し、このスペクトル変換された各
帯域毎のスペクトル成分に符号化処理を施して符号列を
生成するとともに、この符号列を分解して各帯域毎の符
号化出力を各帯域毎に復元してから帯域合成処理を行
い、上記オーディオ、或いは音声等の音響信号を復号化
する図１に示すような音響信号符号化／復号化システム
１である。
【００２５】この音響信号符号化復号化システム１は、
入力音響信号Ｓを帯域分割処理してからスペクトル変換
し、各帯域毎のスペクトル成分に符号化を施す符号化装
置２と、この符号化装置２からの出力である符号列から
各帯域毎の信号を復元して帯域合成処理を施して出力音
響信号Ｓ’を出力する復号化装置７とを有してなる。
入力音響信号Ｓを帯域分割処理してからスペクトル変換
し、各帯域毎のスペクトル成分に符号化を施す符号化装
置２と、この符号化装置２からの出力である符号列から
各帯域毎の信号を復元して帯域合成処理を施して出力音
響信号Ｓ’を出力する復号化装置７とを有してなる。
【００２６】符号化装置２は、入力音響信号Ｓを帯域分
割し、各帯域毎の信号をスペクトル変換してこのスペク
トル信号成分ＳFを出力するスペクトル変換部３と、ス
ペクトル変換により得られたスペクトル成分に符号化処
理を施して符号列ＣSを生成する符号化部４とを有して
なる。符号化部４は、上記スペクトル信号成分ＳFを符
号化して符号化出力Ｃ0を生成するスペクトル成分符号
化部５と、この符号化出力Ｃ0を基に符号列ＣSを生成す
る符号列生成部６とを有してなる。
割し、各帯域毎の信号をスペクトル変換してこのスペク
トル信号成分ＳFを出力するスペクトル変換部３と、ス
ペクトル変換により得られたスペクトル成分に符号化処
理を施して符号列ＣSを生成する符号化部４とを有して
なる。符号化部４は、上記スペクトル信号成分ＳFを符
号化して符号化出力Ｃ0を生成するスペクトル成分符号
化部５と、この符号化出力Ｃ0を基に符号列ＣSを生成す
る符号列生成部６とを有してなる。
【００２７】また、復号化装置７は、符号列ＣSを各帯
域毎に復元してスペクトル成分ＳF’を出力する復号化
部８と、各帯域毎のスペクトル成分ＳF’を逆スペクト
ル変換して帯域合成処理を行い出力音響信号Ｓ’を出力
する時系列信号合成部１１とを有してなる。復号化部８
は、上記符号列ＣS’を分解して符号化出力Ｃ0’を抽出
する符号列分解部９と、この抽出された符号出力Ｃ0’
からスペクトル成分ＳF’を復元して出力するスペクト
ル成分復号化部１０とを有してなる。
域毎に復元してスペクトル成分ＳF’を出力する復号化
部８と、各帯域毎のスペクトル成分ＳF’を逆スペクト
ル変換して帯域合成処理を行い出力音響信号Ｓ’を出力
する時系列信号合成部１１とを有してなる。復号化部８
は、上記符号列ＣS’を分解して符号化出力Ｃ0’を抽出
する符号列分解部９と、この抽出された符号出力Ｃ0’
からスペクトル成分ＳF’を復元して出力するスペクト
ル成分復号化部１０とを有してなる。
【００２８】ここで、符号化装置２のスペクトル変換部
３は、図２に示すように具体化できる。先ず入力音響信
号Ｓは、全帯域をＭ、例えば４に等分割される。すなわ
ち、入力音響信号Ｓは、例えばＰＱＦフィルタバンクの
ような帯域分割フィルタバンク１２を構成する帯域分割
フィルタ１２0，１２1，１２2及び１２3によってＭ（＝
４）個の帯域に均等に分割される。
３は、図２に示すように具体化できる。先ず入力音響信
号Ｓは、全帯域をＭ、例えば４に等分割される。すなわ
ち、入力音響信号Ｓは、例えばＰＱＦフィルタバンクの
ような帯域分割フィルタバンク１２を構成する帯域分割
フィルタ１２0，１２1，１２2及び１２3によってＭ（＝
４）個の帯域に均等に分割される。
【００２９】このＰＱＦフィルタバンクのような帯域分
割フィルタバンク１２の各帯域のフィルタの周波数特性
は、後述するように、通過帯域幅がπ／２Ｍであるプロ
トタイプフィルタと呼ばれるローパスフィルタの周波数
特性を周波数軸上で推移させることによって求められ
る。
割フィルタバンク１２の各帯域のフィルタの周波数特性
は、後述するように、通過帯域幅がπ／２Ｍであるプロ
トタイプフィルタと呼ばれるローパスフィルタの周波数
特性を周波数軸上で推移させることによって求められ
る。
【００３０】帯域分割フィタバンク１２によって帯域分
割処理された時系列信号Ｓ0，Ｓ1，Ｓ2及びＳ3は、間引
き部１３0，１３1，１３2及び１３3によって入力音響信
号Ｓに比べてサンプル数が１／Ｍに間引かれて時系列信
号ＳD0，ＳD1，ＳD2及びＳD3となる。この時系列信号Ｓ
D0，ＳD1，ＳD2及びＳD3を、例えばモデファイドコサイ
ン変換（ＭＤＣＴ）のような順スペクトル変換部１
４0，１４1，１４2及び１４3によって、スペクトル成分
ＳF0，ＳF1，ＳF2及びＳF3に変換する。
割処理された時系列信号Ｓ0，Ｓ1，Ｓ2及びＳ3は、間引
き部１３0，１３1，１３2及び１３3によって入力音響信
号Ｓに比べてサンプル数が１／Ｍに間引かれて時系列信
号ＳD0，ＳD1，ＳD2及びＳD3となる。この時系列信号Ｓ
D0，ＳD1，ＳD2及びＳD3を、例えばモデファイドコサイ
ン変換（ＭＤＣＴ）のような順スペクトル変換部１
４0，１４1，１４2及び１４3によって、スペクトル成分
ＳF0，ＳF1，ＳF2及びＳF3に変換する。
【００３１】ここで、帯域分割フィルタバンク１２が出
力した時系列信号Ｓ0，Ｓ1，Ｓ2及びＳ3は、間引き部１
３を通過することによって入力音響信号Ｓに比べてサン
プル数が１／Ｍに間引きされた時系列信号ＳD0，ＳD1，
ＳD2及びＳD3となり、その帯域幅は１／Ｍになってい
る。帯域が１／Ｍになると、隣接するバンド間でエリア
シングが発生するが、後述する復号化装置７においてＰ
ＱＦフィルタバンクを用いた帯域合成処理を行うことに
より、エリアシング成分をキャンセルすることが出来
る。
力した時系列信号Ｓ0，Ｓ1，Ｓ2及びＳ3は、間引き部１
３を通過することによって入力音響信号Ｓに比べてサン
プル数が１／Ｍに間引きされた時系列信号ＳD0，ＳD1，
ＳD2及びＳD3となり、その帯域幅は１／Ｍになってい
る。帯域が１／Ｍになると、隣接するバンド間でエリア
シングが発生するが、後述する復号化装置７においてＰ
ＱＦフィルタバンクを用いた帯域合成処理を行うことに
より、エリアシング成分をキャンセルすることが出来
る。
【００３２】また、復号化装置７の復号化装置７の時系
列信号合成部１１は、図３に示すように具体化できる。
スペクトル成分復号化部１０によって復元されたスペク
トル成分ＳF ' 0，ＳF ' 1，ＳF ' 2及びＳF ' 3は、例えばＩＭ
ＤＣＴ等の逆スペクトル変換部１５0，１５1，１５2及
び１５3によって時系列信号ＳI0，ＳI1，ＳI2及びＳI3
に変換される。
列信号合成部１１は、図３に示すように具体化できる。
スペクトル成分復号化部１０によって復元されたスペク
トル成分ＳF ' 0，ＳF ' 1，ＳF ' 2及びＳF ' 3は、例えばＩＭ
ＤＣＴ等の逆スペクトル変換部１５0，１５1，１５2及
び１５3によって時系列信号ＳI0，ＳI1，ＳI2及びＳI3
に変換される。
【００３３】また、時系列信号合成部１１の最終段に
は、帯域合成フィルタバンク１７を設けているが、この
帯域合成フィルタバンク１７で帯域合成処理を行い出力
音響信号Ｓ’を得るため、時系列信号ＳI0，ＳI1，ＳI2
及びＳI3のサンプリング周波数ｆS／ＭをＭ倍のｆSに変
換しておく必要がある。
は、帯域合成フィルタバンク１７を設けているが、この
帯域合成フィルタバンク１７で帯域合成処理を行い出力
音響信号Ｓ’を得るため、時系列信号ＳI0，ＳI1，ＳI2
及びＳI3のサンプリング周波数ｆS／ＭをＭ倍のｆSに変
換しておく必要がある。
【００３４】このため、サンプリング周波数ｆS／Ｍの
時系列信号ＳI0，ＳI1，ＳI2及びＳI3を補間部１６によ
ってサンプリング周波数ｆSの時系列信号Ｓ' 0，Ｓ' 1，
Ｓ' 2及びＳ' 3に変換する。この際に各帯域間でエリアシ
ングが発生するが、このエリアシング成分を含んだＭ個
の各帯域の信号は、帯域合成フィルタバンク１７を構成
する帯域合成フィルタ１７0，１７1，１７2及び１７3に
よってエリアシング成分がキャンセルされる。この帯域
合成フィルタバンク１７からの出力である時系列信号Ｓ
U0，ＳU1，ＳU2及びＳU3を一つの出力に合成して出力音
響信号Ｓ’を得る。
時系列信号ＳI0，ＳI1，ＳI2及びＳI3を補間部１６によ
ってサンプリング周波数ｆSの時系列信号Ｓ' 0，Ｓ' 1，
Ｓ' 2及びＳ' 3に変換する。この際に各帯域間でエリアシ
ングが発生するが、このエリアシング成分を含んだＭ個
の各帯域の信号は、帯域合成フィルタバンク１７を構成
する帯域合成フィルタ１７0，１７1，１７2及び１７3に
よってエリアシング成分がキャンセルされる。この帯域
合成フィルタバンク１７からの出力である時系列信号Ｓ
U0，ＳU1，ＳU2及びＳU3を一つの出力に合成して出力音
響信号Ｓ’を得る。
【００３５】上記図１のスペクトル変換部３として図２
に示したスペクトル変換部３と、図１の時系列信号合成
部１１として図３に示した時系列合成部１１とを用いる
と、図１に示した上記実施の形態となる音響信号符号化
復号化システム１は、図４に示すような形態となる。こ
こでは、フィルタバンクとしてはＭ＝４であるＰＱＦフ
ィルタバンクを、スペクトル変換としてはＭＤＣＴを用
いる。
に示したスペクトル変換部３と、図１の時系列信号合成
部１１として図３に示した時系列合成部１１とを用いる
と、図１に示した上記実施の形態となる音響信号符号化
復号化システム１は、図４に示すような形態となる。こ
こでは、フィルタバンクとしてはＭ＝４であるＰＱＦフ
ィルタバンクを、スペクトル変換としてはＭＤＣＴを用
いる。
【００３６】スペクトル変換部３には元々間引き部１３
が設けられており、帯域分割フィルタバンク１２を構成
する帯域分割フィルタ１２0，１２1,１２2及び１２3が
出力する時系列信号Ｓ0，Ｓ1，Ｓ2及びＳ3に対し、図５
に示すようなデシメーションフィルタＤＦを使って間引
き処理を施す。ここではＭ＝４であるので、サンプリン
グ周波数ｆSの時系列信号Ｓ0，Ｓ1，Ｓ2及びＳ3は、デ
シメーションフィルタＤＦによって４サンプル中の先頭
サンプルのみが出力され、残りの３サンプルは棄却され
る。この操作により、信号のサンプリング周波数はｆS
／４となり、信号の帯域幅も１／４となる。
が設けられており、帯域分割フィルタバンク１２を構成
する帯域分割フィルタ１２0，１２1,１２2及び１２3が
出力する時系列信号Ｓ0，Ｓ1，Ｓ2及びＳ3に対し、図５
に示すようなデシメーションフィルタＤＦを使って間引
き処理を施す。ここではＭ＝４であるので、サンプリン
グ周波数ｆSの時系列信号Ｓ0，Ｓ1，Ｓ2及びＳ3は、デ
シメーションフィルタＤＦによって４サンプル中の先頭
サンプルのみが出力され、残りの３サンプルは棄却され
る。この操作により、信号のサンプリング周波数はｆS
／４となり、信号の帯域幅も１／４となる。
【００３７】時系列信号合成部１１には、図４に示すよ
うに補間部１６が設けられており、逆スペクトル変換部
１５を構成するＩＭＤＣＴ１５0，１５1，１５2及び１
５3から出力される時系列信号ＳI0，ＳI1，ＳI2及びＳ
I3に対し、図６に示すようなインターポレーションフィ
ルタＩＦを使って補間処理を施す。ここでは、Ｍ＝４で
あるので、時系列信号ＳI0，ＳI1，ＳI2及びＳI3に対
し、インターポレーションフィルタＩＦによって値が０
であるデータを挿入する。この操作により、サンプリン
グ周波数はｆS／４からｆSへと変換されるが、この際に
インターポレーションフィルタＩＦの出力にはエリアシ
ング成分が含まれる。このエリアシング成分を含んだ４
個の各帯域の信号は、帯域合成フィルタバンク１７を構
成する帯域合成フィルタ１７0，１７1，１７2及び１７3
によってエリアシング成分がキャンセルされる。
うに補間部１６が設けられており、逆スペクトル変換部
１５を構成するＩＭＤＣＴ１５0，１５1，１５2及び１
５3から出力される時系列信号ＳI0，ＳI1，ＳI2及びＳ
I3に対し、図６に示すようなインターポレーションフィ
ルタＩＦを使って補間処理を施す。ここでは、Ｍ＝４で
あるので、時系列信号ＳI0，ＳI1，ＳI2及びＳI3に対
し、インターポレーションフィルタＩＦによって値が０
であるデータを挿入する。この操作により、サンプリン
グ周波数はｆS／４からｆSへと変換されるが、この際に
インターポレーションフィルタＩＦの出力にはエリアシ
ング成分が含まれる。このエリアシング成分を含んだ４
個の各帯域の信号は、帯域合成フィルタバンク１７を構
成する帯域合成フィルタ１７0，１７1，１７2及び１７3
によってエリアシング成分がキャンセルされる。
【００３８】ところで、上記図１、図２及び図４に示し
たスペクトル変換部３に用いられている帯域分割フィル
タバンク１２には、後段の順スペクトル変換部１３で精
度よく変換を行うため、急峻かつ遮断特性の高い性能が
求められる。このため、フィルタのタップ長を大きく設
定する必要がある。
たスペクトル変換部３に用いられている帯域分割フィル
タバンク１２には、後段の順スペクトル変換部１３で精
度よく変換を行うため、急峻かつ遮断特性の高い性能が
求められる。このため、フィルタのタップ長を大きく設
定する必要がある。
【００３９】例えばタップ長Ｌ＝９６のフィルタ係数hx
(96)、（ここで、x=0〜M-1）を用いたＰＱＦフィルタバ
ンクによって帯域分割フィルタバンクを構成した場合に
ついて、以下に説明する。
(96)、（ここで、x=0〜M-1）を用いたＰＱＦフィルタバ
ンクによって帯域分割フィルタバンクを構成した場合に
ついて、以下に説明する。
【００４０】ＰＱＦフィルタバンクによって構成した帯
域分割フィルタバンク１２の各帯域分割フィルタ１
２0，１２1，１２2及び１２3の帯域分割フィルタ係数Ｈ
0，Ｈ1，Ｈ2及びＨ3は、図７に示す帯域分割フィルタ係
数導出工程によって通過帯域幅がπ／２Ｍのローパスフ
ィルタであるプロトタイプフィルタの周波数特性を周波
数軸上で推移させることによって求められる。
域分割フィルタバンク１２の各帯域分割フィルタ１
２0，１２1，１２2及び１２3の帯域分割フィルタ係数Ｈ
0，Ｈ1，Ｈ2及びＨ3は、図７に示す帯域分割フィルタ係
数導出工程によって通過帯域幅がπ／２Ｍのローパスフ
ィルタであるプロトタイプフィルタの周波数特性を周波
数軸上で推移させることによって求められる。
【００４１】なお、ＰＱＦフィルタバンクによって構成
した帯域合成フィルタバンク１７の各帯域合成フィルタ
１７0，１７1，１７2及び１７3の帯域合成フィルタ係数
Ｋ0，Ｋ1，Ｋ2及びＫ3は、図７の帯域合成フィルタ係数
導出工程によって通過帯域幅がπ／２Ｍのローパスフィ
ルタであるプロトタイプフィルタの周波数特性を周波数
軸上で推移させることによって求められる。
した帯域合成フィルタバンク１７の各帯域合成フィルタ
１７0，１７1，１７2及び１７3の帯域合成フィルタ係数
Ｋ0，Ｋ1，Ｋ2及びＫ3は、図７の帯域合成フィルタ係数
導出工程によって通過帯域幅がπ／２Ｍのローパスフィ
ルタであるプロトタイプフィルタの周波数特性を周波数
軸上で推移させることによって求められる。
【００４２】ここで、係数Ｈ0，Ｈ1，Ｈ2及びＨ3と係数
Ｋ0，Ｋ1，Ｋ2及びＫ3は、互いに密接に関係しており、
どちらか一方の係数を決めれば、他方の係数も一意に決
定される。
Ｋ0，Ｋ1，Ｋ2及びＫ3は、互いに密接に関係しており、
どちらか一方の係数を決めれば、他方の係数も一意に決
定される。
【００４３】例えば、図７に示すプロトタイプフィルタ
ｈ（ｎ）として図８の（Ａ）にインパルス応答を示すタ
ップ長Ｌ＝９６のプロトタイプフィルタｈ（ｎ）を用い
たとする。このプロトタイプフィルタの周波数特性は図
８の（Ｂ）に示すような振幅特性Ｈ（ω）となり、 Ｈ（ω）＝０ （｜ω｜＞π／Ｍ） Ｈ2（ω）＋Ｈ2（π／Ｍ−ω）＝１ （｜ω｜＜π／Ｍ） と表せる。このプロトタイプフィルタｈ（ｎ）は、通過
帯域幅を１／Ｍでなく、１／２Ｍに制限するローパスフ
ィルタである。このプロトタイプフィルタｈ（ｎ）の周
波数特性Ｈ（ω）を周波数軸上で推移させることで、タ
ップ長Ｌ＝９６のＰＱＦフィルタバンクによって構成さ
れる各帯域毎の帯域分割フィルタの帯域分割フィルタ係
数を求めることができる。
ｈ（ｎ）として図８の（Ａ）にインパルス応答を示すタ
ップ長Ｌ＝９６のプロトタイプフィルタｈ（ｎ）を用い
たとする。このプロトタイプフィルタの周波数特性は図
８の（Ｂ）に示すような振幅特性Ｈ（ω）となり、 Ｈ（ω）＝０ （｜ω｜＞π／Ｍ） Ｈ2（ω）＋Ｈ2（π／Ｍ−ω）＝１ （｜ω｜＜π／Ｍ） と表せる。このプロトタイプフィルタｈ（ｎ）は、通過
帯域幅を１／Ｍでなく、１／２Ｍに制限するローパスフ
ィルタである。このプロトタイプフィルタｈ（ｎ）の周
波数特性Ｈ（ω）を周波数軸上で推移させることで、タ
ップ長Ｌ＝９６のＰＱＦフィルタバンクによって構成さ
れる各帯域毎の帯域分割フィルタの帯域分割フィルタ係
数を求めることができる。
【００４４】図８に特性を示したタップ長Ｌ＝９６のプ
ロトタイプフィルタｈ（ｎ）から導出した、ＰＱＦフィ
ルタバンクの各帯域毎の分割フィルタの周波数特性を求
めた結果を図９の（Ａ）、図１０の（Ａ）に示す。各帯
域の分割フィルタの周波数特性Ｈ0（ω），Ｈ1（ω），
Ｈ2（ω）及びＨ3（ω）は、阻止帯域減衰量を８０ｄＢ
以上確保している。細かく述べると、８０ｄＢ〜１００
ｄＢの遮断特性を確保しており、隣接する帯域からのエ
リアシングを十分に抑えることが可能となっている。
ロトタイプフィルタｈ（ｎ）から導出した、ＰＱＦフィ
ルタバンクの各帯域毎の分割フィルタの周波数特性を求
めた結果を図９の（Ａ）、図１０の（Ａ）に示す。各帯
域の分割フィルタの周波数特性Ｈ0（ω），Ｈ1（ω），
Ｈ2（ω）及びＨ3（ω）は、阻止帯域減衰量を８０ｄＢ
以上確保している。細かく述べると、８０ｄＢ〜１００
ｄＢの遮断特性を確保しており、隣接する帯域からのエ
リアシングを十分に抑えることが可能となっている。
【００４５】また、図９の（Ａ）、図１０の（Ａ）で示
した帯域分割フィルタバンク１２に対応するタップ長９
６のフィルタ係数kx(96)、（ここで、x=0〜M-1）を用い
たＰＱＦフィルタバンクによって帯域合成フィルタを構
成した場合、図９の（Ｂ）、図１０の（Ｂ）に示すよう
に各帯域を合成した場合の周波数特性Ｕ（ω）のリップ
ルは0.01ｄＢ以下と非常に低く抑えられている。このよ
うにタップ長９６のＰＱＦフィルタバンクを用いれば、
極めて高精度な帯域分割／帯域合成を行うことが可能で
ある。
した帯域分割フィルタバンク１２に対応するタップ長９
６のフィルタ係数kx(96)、（ここで、x=0〜M-1）を用い
たＰＱＦフィルタバンクによって帯域合成フィルタを構
成した場合、図９の（Ｂ）、図１０の（Ｂ）に示すよう
に各帯域を合成した場合の周波数特性Ｕ（ω）のリップ
ルは0.01ｄＢ以下と非常に低く抑えられている。このよ
うにタップ長９６のＰＱＦフィルタバンクを用いれば、
極めて高精度な帯域分割／帯域合成を行うことが可能で
ある。
【００４６】上記帯域分割フィルタバンク１２／帯域合
成フィルタバンク１７に用いることのできるＰＱＦフィ
ルタバンクの演算量は、符号化／復号化装置全体の演算
量において大きな割合を占めており、タップ長に比例し
て増減する。このため、タップ長を変化させることで符
号化／復号化装置全体の演算量をコントロールすること
が出来る。
成フィルタバンク１７に用いることのできるＰＱＦフィ
ルタバンクの演算量は、符号化／復号化装置全体の演算
量において大きな割合を占めており、タップ長に比例し
て増減する。このため、タップ長を変化させることで符
号化／復号化装置全体の演算量をコントロールすること
が出来る。
【００４７】本発明は、このＰＱＦフィルタバンクのタ
ップ長を可変とした場合において音質劣化を最小限に抑
えることが可能であり、符号化／復号化装置全体の演算
量のコントロールを可能とするものである。
ップ長を可変とした場合において音質劣化を最小限に抑
えることが可能であり、符号化／復号化装置全体の演算
量のコントロールを可能とするものである。
【００４８】ここで、比較のため、タップ長Ｌ＝９６の
ＦＩＲフィルタを用いて構成した帯域分割フィルタバン
ク１８を図１１に示す。入力バッファ１９には入力音響
信号Ｓが１サンプルずつ入力され、この入力バッファ１
９と４つのタップ長Ｌ＝９６の帯域分割フィルタ係数保
持部２１，２４，２７及び３０との畳込み演算が乗算器
群２０，２３，２６及び２９と加算器２２，２５，２８
及び３１で行われ、各帯域毎の信号成分Ｓ0，Ｓ1，Ｓ2
及びＳ3が得られる。この帯域分割フィルタバンク１８
では、演算回数が１サンプル当たり９６回となる。
ＦＩＲフィルタを用いて構成した帯域分割フィルタバン
ク１８を図１１に示す。入力バッファ１９には入力音響
信号Ｓが１サンプルずつ入力され、この入力バッファ１
９と４つのタップ長Ｌ＝９６の帯域分割フィルタ係数保
持部２１，２４，２７及び３０との畳込み演算が乗算器
群２０，２３，２６及び２９と加算器２２，２５，２８
及び３１で行われ、各帯域毎の信号成分Ｓ0，Ｓ1，Ｓ2
及びＳ3が得られる。この帯域分割フィルタバンク１８
では、演算回数が１サンプル当たり９６回となる。
【００４９】また、タップ長Ｌ＝９６のＦＩＲフィルタ
を用いて構成した帯域合成フィルタバンク３２を比較例
として図１２に示す。入力バッファ３３，３７，４１及
び４５には４つの時系列信号Ｓ' 0，Ｓ' 1，Ｓ' 2及びＳ' 3
が１サンプルずつ入力され、この入力バッファとタップ
長Ｌ＝９６の帯域合成フィルタ係数保持部３５、３９、
４３及び４７との畳み込み演算が乗算器群３４，３８，
４２及び４６と加算器３６，４０，４４及び４８で行わ
れ、各帯域毎の出力ＳU0，ＳU1，ＳU2及びＳU3が得られ
る。この帯域合成フィルタバンク３２では、演算回数が
１サンプル当たり９６回となる。
を用いて構成した帯域合成フィルタバンク３２を比較例
として図１２に示す。入力バッファ３３，３７，４１及
び４５には４つの時系列信号Ｓ' 0，Ｓ' 1，Ｓ' 2及びＳ' 3
が１サンプルずつ入力され、この入力バッファとタップ
長Ｌ＝９６の帯域合成フィルタ係数保持部３５、３９、
４３及び４７との畳み込み演算が乗算器群３４，３８，
４２及び４６と加算器３６，４０，４４及び４８で行わ
れ、各帯域毎の出力ＳU0，ＳU1，ＳU2及びＳU3が得られ
る。この帯域合成フィルタバンク３２では、演算回数が
１サンプル当たり９６回となる。
【００５０】ところで、符号化装置２側では、符号化を
行う際には必ずしもリアルタイムで符号化を行う必要は
なく、また比較的に演算処理能力の高い符号化装置を用
いることが出来るため、帯域分割フィルタバンクのタッ
プ長を、所望する特性に見合った適切な長さにすること
ができる場合がある。
行う際には必ずしもリアルタイムで符号化を行う必要は
なく、また比較的に演算処理能力の高い符号化装置を用
いることが出来るため、帯域分割フィルタバンクのタッ
プ長を、所望する特性に見合った適切な長さにすること
ができる場合がある。
【００５１】これに対し、復号化装置７側で帯域合成処
理を行う際に、演算処理能力の低いものを使用する必要
があるとき、タップ長が大きいと演算が追い付かずにリ
アルタイムでの音響信号の復号化処理が不可能な場合が
存在する。
理を行う際に、演算処理能力の低いものを使用する必要
があるとき、タップ長が大きいと演算が追い付かずにリ
アルタイムでの音響信号の復号化処理が不可能な場合が
存在する。
【００５２】そこで、先ず、帯域合成処理に限って、高
速化を計る場合について、以下に説明する。図１３には
帯域合成処理にて高速化を計ることのできる復号化装置
を構成する時系列信号合成部１１の構成を示す。
速化を計る場合について、以下に説明する。図１３には
帯域合成処理にて高速化を計ることのできる復号化装置
を構成する時系列信号合成部１１の構成を示す。
【００５３】この図１３に示す時系列信号合成部１１で
は、固定タップ長変換帯域合成フィルタバンク５０を用
いている。この固定タップ長変換帯域合成フィルタバン
ク５０は、符号化装置２内のスペクトル変換部３を構成
している帯域分割フィルタバンク１２のタップ長Ｌが例
えば９６である場合、それよりも短い固定タップ長Ｌ’
（６４、４８等）で構成される。
は、固定タップ長変換帯域合成フィルタバンク５０を用
いている。この固定タップ長変換帯域合成フィルタバン
ク５０は、符号化装置２内のスペクトル変換部３を構成
している帯域分割フィルタバンク１２のタップ長Ｌが例
えば９６である場合、それよりも短い固定タップ長Ｌ’
（６４、４８等）で構成される。
【００５４】この固定タップ長変換帯域合成フィルタバ
ンク５０は、図１４に示すように時系列信号Ｓ' 0，
Ｓ' 1，Ｓ' 2及びＳ' 3が入力される入力バッファ５１と、
畳み込み演算部５２と、後述する復号化装置の処理能力
に応じて帯域合成フィルタ係数を修正する帯域合成フィ
ルタ係数設定・保持部５３とを有してなる。
ンク５０は、図１４に示すように時系列信号Ｓ' 0，
Ｓ' 1，Ｓ' 2及びＳ' 3が入力される入力バッファ５１と、
畳み込み演算部５２と、後述する復号化装置の処理能力
に応じて帯域合成フィルタ係数を修正する帯域合成フィ
ルタ係数設定・保持部５３とを有してなる。
【００５５】復号化装置の処理能力を検査する復号化装
置処理能力検査部５４は復号化装置７の演算処理能力を
事前に調べ、演算可能なタップ長Ｌ’を導出する。そし
て修正帯域合成フィルタ係数演算部５５によって必要と
される特性を得ることが可能であるように帯域合成フィ
ルタ係数を導出し、その帯域合成フィルタ係数を帯域合
成フィルタ係数設定・保持部５３で設定してから入力バ
ッファ５１を経由した時系列信号Ｓ' 0，Ｓ' 1，Ｓ' 2及び
Ｓ' 3に畳み込み演算部５２で畳み込み演算を行い、出力
音響信号Ｓ’を出力する。
置処理能力検査部５４は復号化装置７の演算処理能力を
事前に調べ、演算可能なタップ長Ｌ’を導出する。そし
て修正帯域合成フィルタ係数演算部５５によって必要と
される特性を得ることが可能であるように帯域合成フィ
ルタ係数を導出し、その帯域合成フィルタ係数を帯域合
成フィルタ係数設定・保持部５３で設定してから入力バ
ッファ５１を経由した時系列信号Ｓ' 0，Ｓ' 1，Ｓ' 2及び
Ｓ' 3に畳み込み演算部５２で畳み込み演算を行い、出力
音響信号Ｓ’を出力する。
【００５６】ここで、この固定タップ長変換帯域合成フ
ィルタバンク５０はタップ長がＬからＬ’へと削減され
ているので、畳み込み演算量もタップ長が９６の場合と
比較して削減される。例えば、タップ長Ｌ＝９６の帯域
合成処理に必要な積和演算量は１サンプル当たり９６回
であるが、タップ長Ｌ’を６４にした場合は１サンプル
当たり６４回の積和演算で済むことになり帯域合成処理
の高速化が可能である。
ィルタバンク５０はタップ長がＬからＬ’へと削減され
ているので、畳み込み演算量もタップ長が９６の場合と
比較して削減される。例えば、タップ長Ｌ＝９６の帯域
合成処理に必要な積和演算量は１サンプル当たり９６回
であるが、タップ長Ｌ’を６４にした場合は１サンプル
当たり６４回の積和演算で済むことになり帯域合成処理
の高速化が可能である。
【００５７】復号化装置７の演算処理能力を調べる復号
化装置処理能力検査部５４は、帯域合成処理に用いられ
る復号化装置に固有の演算処理能力を調べるだけであ
り、一度タップ長Ｌ’を導出したなら復号化装置の演算
能力が時間とともに変化しない場合に用いられる。
化装置処理能力検査部５４は、帯域合成処理に用いられ
る復号化装置に固有の演算処理能力を調べるだけであ
り、一度タップ長Ｌ’を導出したなら復号化装置の演算
能力が時間とともに変化しない場合に用いられる。
【００５８】図１４における修正帯域合成フィルタ係数
演算部５５は図１５に示す様に構成される。先ず、修正
プロトタイプフィルタ係数演算部５６により、タップ長
Ｌ＝９６のプロトタイプフィルタからタップ長Ｌ’の修
正プロトタイプフィルタ係数を導出する。
演算部５５は図１５に示す様に構成される。先ず、修正
プロトタイプフィルタ係数演算部５６により、タップ長
Ｌ＝９６のプロトタイプフィルタからタップ長Ｌ’の修
正プロトタイプフィルタ係数を導出する。
【００５９】修正プロトタイプフィルタ係数演算部５６
は、タップ長Ｌ＝９６のプロトタイプフィルタのタップ
長を変換する固定タップ長変換部５７と、この固定タッ
プ長変換部５７で固定タップ長変換された修正プロトタ
イプフィルタの係数を保持する修正プロトタイプフィル
タ係数保持部５８とを有してなる。
は、タップ長Ｌ＝９６のプロトタイプフィルタのタップ
長を変換する固定タップ長変換部５７と、この固定タッ
プ長変換部５７で固定タップ長変換された修正プロトタ
イプフィルタの係数を保持する修正プロトタイプフィル
タ係数保持部５８とを有してなる。
【００６０】さらに、固定タップ長変換部５７は、タッ
プ長Ｌ＝９６のプロトタイプフィルタ係数を保持するプ
ロトタイプフィルタ係数保持部５９と、このプロトタイ
プフィルタ係数保持部５９に保持されているプロトタイ
プフィルタ係数にタップ長Ｌ’の窓関数により最適化処
理を施す最適化処理部６０と、最適化処理が施されたプ
ロトタイプフィルタの両端の値が０であるフィルタ係数
部を切り捨ててタップ長Ｌ’の修正プロトタイプフィル
タを導出するタップ長変換部６１とを有してなる。
プ長Ｌ＝９６のプロトタイプフィルタ係数を保持するプ
ロトタイプフィルタ係数保持部５９と、このプロトタイ
プフィルタ係数保持部５９に保持されているプロトタイ
プフィルタ係数にタップ長Ｌ’の窓関数により最適化処
理を施す最適化処理部６０と、最適化処理が施されたプ
ロトタイプフィルタの両端の値が０であるフィルタ係数
部を切り捨ててタップ長Ｌ’の修正プロトタイプフィル
タを導出するタップ長変換部６１とを有してなる。
【００６１】この修正プロトタイプフィルタ係数演算部
５６によって導出されたタップ長Ｌ’の修正プロトタイ
プフィルタ係数から、図７に示した帯域合成フィルタ係
数導出工程のように動作する帯域合成フィルタ係数演算
部６２によってタップ長Ｌ’の修正帯域合成フィルタ係
数ｋi '（ｎ）を導出する。
５６によって導出されたタップ長Ｌ’の修正プロトタイ
プフィルタ係数から、図７に示した帯域合成フィルタ係
数導出工程のように動作する帯域合成フィルタ係数演算
部６２によってタップ長Ｌ’の修正帯域合成フィルタ係
数ｋi '（ｎ）を導出する。
【００６２】例としてタップ長Ｌ＝９６をタップ長Ｌ’
＝６４に変換する固定タップ長変換部６３を図１６に示
す。先ず、最適化処理部６０において、プロトタイプフ
ィルタ係数保持部６４に保持されているタップ長Ｌ＝９
６のプロトタイプフィルタ係数に対して窓関数保持部６
５に保持されているタップ長Ｌ’＝６４の窓関数を作用
させる。ここで、窓関数ｗ（ｎ）は両端から１６タップ
づつ値が０となっており、演算精度に影響を及ぼさな
い。このため、この部分をタップ長変換部６１で切り捨
てることが可能である。
＝６４に変換する固定タップ長変換部６３を図１６に示
す。先ず、最適化処理部６０において、プロトタイプフ
ィルタ係数保持部６４に保持されているタップ長Ｌ＝９
６のプロトタイプフィルタ係数に対して窓関数保持部６
５に保持されているタップ長Ｌ’＝６４の窓関数を作用
させる。ここで、窓関数ｗ（ｎ）は両端から１６タップ
づつ値が０となっており、演算精度に影響を及ぼさな
い。このため、この部分をタップ長変換部６１で切り捨
てることが可能である。
【００６３】上記図１６の最適化処理部６０において用
いる窓関数として、タップ長Ｌ’＝６４のハミング関数
ｗ64tap（ｎ）の具体例を図１７にあげる。このハミン
グ関数は、 ｗ（ｎ）＝０．５４−０．４６cos（２π（ｎ−ｉ）／（Ｌ’−１）） １６＜ｎ＜８１，但しｉ＝（Ｌ−Ｌ’）／２ ｗ（ｎ）＝０ その他のｎで表され、上記プロ
トタイプフィルタｈ（ｎ）の両端を切り捨てる際に滑ら
かに値を変換させることで時間軸上の不連続部分を少な
くし、周波数分離特性を良好に保つための機能を持つ。
いる窓関数として、タップ長Ｌ’＝６４のハミング関数
ｗ64tap（ｎ）の具体例を図１７にあげる。このハミン
グ関数は、 ｗ（ｎ）＝０．５４−０．４６cos（２π（ｎ−ｉ）／（Ｌ’−１）） １６＜ｎ＜８１，但しｉ＝（Ｌ−Ｌ’）／２ ｗ（ｎ）＝０ その他のｎで表され、上記プロ
トタイプフィルタｈ（ｎ）の両端を切り捨てる際に滑ら
かに値を変換させることで時間軸上の不連続部分を少な
くし、周波数分離特性を良好に保つための機能を持つ。
【００６４】この図１７に示したハミング関数を用いた
固定タップ長変換部６３によって導出される修正プロト
タイプフィルタｈ64tap（ｎ）のインパルス応答を図１
８の（Ａ）に示す。図１８の（Ｂ）は、タップ長Ｌ＝９
６のプロトタイプフィルタの周波数特性Ｈ96tap（ω）
と、上記修正プロトタイプフィルタｈ64tap（ｎ）の周
波数特性Ｈ64tap（ω）とを比較したものである。Ｈ
64tap（ω）の周波数特性における阻止帯域減衰量は、
タップＬ＝９６のプロトタイプフィルタの周波数特性Ｈ
96tap（ω）に比べて遷移幅が拡大されてはいるもの
の、阻止帯域減衰量は８０ｄＢ程度確保することが可能
となっている。
固定タップ長変換部６３によって導出される修正プロト
タイプフィルタｈ64tap（ｎ）のインパルス応答を図１
８の（Ａ）に示す。図１８の（Ｂ）は、タップ長Ｌ＝９
６のプロトタイプフィルタの周波数特性Ｈ96tap（ω）
と、上記修正プロトタイプフィルタｈ64tap（ｎ）の周
波数特性Ｈ64tap（ω）とを比較したものである。Ｈ
64tap（ω）の周波数特性における阻止帯域減衰量は、
タップＬ＝９６のプロトタイプフィルタの周波数特性Ｈ
96tap（ω）に比べて遷移幅が拡大されてはいるもの
の、阻止帯域減衰量は８０ｄＢ程度確保することが可能
となっている。
【００６５】上記図１８に特性を示した修正プロトタイ
プフィルタｈ64tap（ｎ）から導出した各帯域毎の分割
フィルタの周波数特性を求めた結果を図１９の（Ａ）に
示す。各帯域分割フィルタの周波数特性Ｈ0（ω），Ｈ1
（ω），Ｈ2（ω）及びＨ3（ω）は、阻止帯域減衰量を
８０ｄＢ程度確保しており、隣接する帯域からのエリア
シングを十分に抑えることが可能となっている。また、
各帯域を合成した際の全帯域の周波数特性は図１９の
（Ｂ）に示すように平坦にならず、特に各帯域のオーバ
ーラップ部分においてはＵ（ω）が２ｄＢ程度減少して
しまう。だが、音響信号などを対象とした帯域合成処理
では、聴感上このオーバーラップ部のゲインの減少はそ
れほど問題とはならない。むしろ問題となるのは隣接す
る帯域からのエリアシング成分であり、これを低いレベ
ルに抑えたほうが聴感上は有利である。
プフィルタｈ64tap（ｎ）から導出した各帯域毎の分割
フィルタの周波数特性を求めた結果を図１９の（Ａ）に
示す。各帯域分割フィルタの周波数特性Ｈ0（ω），Ｈ1
（ω），Ｈ2（ω）及びＨ3（ω）は、阻止帯域減衰量を
８０ｄＢ程度確保しており、隣接する帯域からのエリア
シングを十分に抑えることが可能となっている。また、
各帯域を合成した際の全帯域の周波数特性は図１９の
（Ｂ）に示すように平坦にならず、特に各帯域のオーバ
ーラップ部分においてはＵ（ω）が２ｄＢ程度減少して
しまう。だが、音響信号などを対象とした帯域合成処理
では、聴感上このオーバーラップ部のゲインの減少はそ
れほど問題とはならない。むしろ問題となるのは隣接す
る帯域からのエリアシング成分であり、これを低いレベ
ルに抑えたほうが聴感上は有利である。
【００６６】次に、図２０には上記図１２に示したタッ
プ長Ｌ＝９６の帯域合成フィルタバンク３２を、タップ
長Ｌ’＝６４の帯域合成フィルタバンクに変換した固定
タップ長変換帯域合成フィルタバンク６７の構成を示
す。入力バッファ６８，７２，７６及び８０には４つの
時系列信号Ｓ' 0，Ｓ' 1，Ｓ' 2及びＳ' 3が１サンプルずつ
入力され、この入力バッファとタップ長Ｌ’＝６４の帯
域合成フィルタ係数保持部７０，７４，７８，８２との
畳み込み演算が乗算器群６９，７３，７７及び８１と加
算器７１，７５，７９及び８３で行われ、各帯域毎の出
力ＳU0，ＳU1，ＳU2及びＳU3が得られる。
プ長Ｌ＝９６の帯域合成フィルタバンク３２を、タップ
長Ｌ’＝６４の帯域合成フィルタバンクに変換した固定
タップ長変換帯域合成フィルタバンク６７の構成を示
す。入力バッファ６８，７２，７６及び８０には４つの
時系列信号Ｓ' 0，Ｓ' 1，Ｓ' 2及びＳ' 3が１サンプルずつ
入力され、この入力バッファとタップ長Ｌ’＝６４の帯
域合成フィルタ係数保持部７０，７４，７８，８２との
畳み込み演算が乗算器群６９，７３，７７及び８１と加
算器７１，７５，７９及び８３で行われ、各帯域毎の出
力ＳU0，ＳU1，ＳU2及びＳU3が得られる。
【００６７】ここで、帯域合成フィルタ係数保持部７
０，７４，７８及び８２には、上記図１５で求めたタッ
プ長Ｌ’の修正帯域合成フィルタ係数ｋi '（ｎ）を用い
ている。この帯域合成フィルタバンク６７は、聴感上大
きな問題が生じないようにフィルタ係数の修正及びタッ
プ長の短縮化を行っており、タップ長Ｌ＝９６の帯域合
成フィルタバンク３２と比較して畳み込み演算回数を削
減させることが出来、高速な帯域合成処理を可能として
いる。この例では、タップ長Ｌ＝９６の帯域合成処理に
必要な積和演算量は１サンプル当たり９６回であるが、
タップ長Ｌ’を６４にした場合は１サンプル当たり６４
回の積和演算ですむことになり、積和演算量は２／３に
抑えられている。
０，７４，７８及び８２には、上記図１５で求めたタッ
プ長Ｌ’の修正帯域合成フィルタ係数ｋi '（ｎ）を用い
ている。この帯域合成フィルタバンク６７は、聴感上大
きな問題が生じないようにフィルタ係数の修正及びタッ
プ長の短縮化を行っており、タップ長Ｌ＝９６の帯域合
成フィルタバンク３２と比較して畳み込み演算回数を削
減させることが出来、高速な帯域合成処理を可能として
いる。この例では、タップ長Ｌ＝９６の帯域合成処理に
必要な積和演算量は１サンプル当たり９６回であるが、
タップ長Ｌ’を６４にした場合は１サンプル当たり６４
回の積和演算ですむことになり、積和演算量は２／３に
抑えられている。
【００６８】次に、帯域合成処理の高速化を計る他の具
体例について以下に説明する。図２１にはこの他の具体
例を用いた時系列信号合成部１１の構成を示す。
体例について以下に説明する。図２１にはこの他の具体
例を用いた時系列信号合成部１１の構成を示す。
【００６９】この図２１に示す時系列信号合成部１１で
は、可変タップ長変換帯域合成フィルタバンク８５を用
いている。この可変タップ長変換帯域合成フィルタバン
ク８５は、符号化装置２内のスペクトル変換部３を構成
している帯域分割フィルタバンク１２のタップ長Ｌが例
えば９６である場合、それよりも短いタップ長Ｌ’で構
成されるが、このタップ長Ｌ’は固定ではなく可変とな
っている。
は、可変タップ長変換帯域合成フィルタバンク８５を用
いている。この可変タップ長変換帯域合成フィルタバン
ク８５は、符号化装置２内のスペクトル変換部３を構成
している帯域分割フィルタバンク１２のタップ長Ｌが例
えば９６である場合、それよりも短いタップ長Ｌ’で構
成されるが、このタップ長Ｌ’は固定ではなく可変とな
っている。
【００７０】可変タップ長帯域合成フィルタバンク８５
は、固定タップ長変換帯域合成フィルタバンク５０とは
異なり、時間とともにタップ長Ｌ’を変化させることが
可能である。この可変タップ長変換帯域合成フィルタバ
ンク８５には、図２２に示すように復号化装置７の処理
状態を示す復号化装置負荷信号Ａが逐次入力され、復号
化装置処理能力検出部８９によって復号化装置７の演算
処理能力を検出し、その演算処理処理能力に見合ったタ
ップ長Ｌ’を導出する。このタップ長Ｌ’を基に、修正
帯域合成フィルタ係数演算部９０によって帯域合成フィ
ルタ係数設定・保持部８８の再設定を行う。そして、帯
域合成フィルタ係数設定・保持部８８からの帯域合成フ
ィルタ係数と入力バッファ８６を経由した時系列信号Ｓ
' 0，Ｓ' 1，Ｓ' 2及びＳ' 3との畳み込み演算を畳み込み演
算部８７で行い、出力音響信号Ｓ’を出力する。
は、固定タップ長変換帯域合成フィルタバンク５０とは
異なり、時間とともにタップ長Ｌ’を変化させることが
可能である。この可変タップ長変換帯域合成フィルタバ
ンク８５には、図２２に示すように復号化装置７の処理
状態を示す復号化装置負荷信号Ａが逐次入力され、復号
化装置処理能力検出部８９によって復号化装置７の演算
処理能力を検出し、その演算処理処理能力に見合ったタ
ップ長Ｌ’を導出する。このタップ長Ｌ’を基に、修正
帯域合成フィルタ係数演算部９０によって帯域合成フィ
ルタ係数設定・保持部８８の再設定を行う。そして、帯
域合成フィルタ係数設定・保持部８８からの帯域合成フ
ィルタ係数と入力バッファ８６を経由した時系列信号Ｓ
' 0，Ｓ' 1，Ｓ' 2及びＳ' 3との畳み込み演算を畳み込み演
算部８７で行い、出力音響信号Ｓ’を出力する。
【００７１】上記図２２における修正帯域合成フィルタ
係数演算部９０は図２３に示す様に構成される。先ず、
修正プロトタイプフィルタ係数演算部９１により、タッ
プ長Ｌ＝９６のプロトタイプフィルタからタップ長Ｌ’
の修正プロトタイプフィルタ係数を導出する。
係数演算部９０は図２３に示す様に構成される。先ず、
修正プロトタイプフィルタ係数演算部９１により、タッ
プ長Ｌ＝９６のプロトタイプフィルタからタップ長Ｌ’
の修正プロトタイプフィルタ係数を導出する。
【００７２】修正プロトタイプフィルタ係数演算部９１
は、タップ長Ｌ＝９６のプロトタイプフィルタのタップ
長を変換する可変タップ長変換部９２と、この可変タッ
プ長変換部９２によりタップ長変換されて得られた修正
プロトタイプフィルタ係数を保持する修正プロトタイプ
フィルタ係数保持部９６とを有してなる。
は、タップ長Ｌ＝９６のプロトタイプフィルタのタップ
長を変換する可変タップ長変換部９２と、この可変タッ
プ長変換部９２によりタップ長変換されて得られた修正
プロトタイプフィルタ係数を保持する修正プロトタイプ
フィルタ係数保持部９６とを有してなる。
【００７３】さらに、可変タップ長変換部９２は、タッ
プ長Ｌ＝９６のプロトタイプフィルタの係数を保持する
プロトタイプフィルタ係数保持部９３と、このプロトタ
イプフィルタ係数保持部９３で保持されたプロトタイプ
フィルタ係数に対してタップ長Ｌ’の窓関数により最適
化処理を施す最適化処理部９４と、最適化処理が施され
たプロトタイプフィルタの両端の値が０であるフィルタ
係数部を切り捨ててタップ長Ｌ’の修正プロトタイプフ
ィルタを導出するタップ長変換部９５とを有してなる。
プ長Ｌ＝９６のプロトタイプフィルタの係数を保持する
プロトタイプフィルタ係数保持部９３と、このプロトタ
イプフィルタ係数保持部９３で保持されたプロトタイプ
フィルタ係数に対してタップ長Ｌ’の窓関数により最適
化処理を施す最適化処理部９４と、最適化処理が施され
たプロトタイプフィルタの両端の値が０であるフィルタ
係数部を切り捨ててタップ長Ｌ’の修正プロトタイプフ
ィルタを導出するタップ長変換部９５とを有してなる。
【００７４】この修正プロトタイプフィルタ係数演算部
９１によって導出されたタップ長Ｌ’の修正プロトタイ
プフィルタ係数から、図７に示した帯域合成フィルタ係
数導出工程のように動作する帯域合成フィルタ係数演算
部９７によってタップ長Ｌ’の帯域合成フィルタ係数ｋ
i '（ｎ）を導出する。
９１によって導出されたタップ長Ｌ’の修正プロトタイ
プフィルタ係数から、図７に示した帯域合成フィルタ係
数導出工程のように動作する帯域合成フィルタ係数演算
部９７によってタップ長Ｌ’の帯域合成フィルタ係数ｋ
i '（ｎ）を導出する。
【００７５】例としてタップ長Ｌ＝９６をタップ長Ｌ’
＝６４及び４８に変換する可変タップ長変換部９２を図
２４及び図２５に示す。先ず、最適化処理部９４におい
て、プロトタイプフィルタ係数保持部９８0及び９８1に
保持されているタップ長Ｌ＝９６のプロトタイプフィル
タ係数に対して窓関数保持部１００及び１０２のタップ
長Ｌ’＝６４及びＬ’＝４８の窓関数を乗算器９９0及
び９９1によって作用させる。ここで、窓関数ｗ
64（ｎ）は両端から１６タップづつ値が０、窓関数ｗ48
（ｎ）は両端から２４タップづつ値が０となっており、
演算精度に影響を及ぼさない。このため、この部分をタ
ップ長変換部９５で切り捨て、修正プロトタイプフィル
タ係数保持部１０１及び１０３を介して修正プロトタイ
プフィルタ係数を導出することが可能である。
＝６４及び４８に変換する可変タップ長変換部９２を図
２４及び図２５に示す。先ず、最適化処理部９４におい
て、プロトタイプフィルタ係数保持部９８0及び９８1に
保持されているタップ長Ｌ＝９６のプロトタイプフィル
タ係数に対して窓関数保持部１００及び１０２のタップ
長Ｌ’＝６４及びＬ’＝４８の窓関数を乗算器９９0及
び９９1によって作用させる。ここで、窓関数ｗ
64（ｎ）は両端から１６タップづつ値が０、窓関数ｗ48
（ｎ）は両端から２４タップづつ値が０となっており、
演算精度に影響を及ぼさない。このため、この部分をタ
ップ長変換部９５で切り捨て、修正プロトタイプフィル
タ係数保持部１０１及び１０３を介して修正プロトタイ
プフィルタ係数を導出することが可能である。
【００７６】上記図２４及び図２５の最適化処理部９４
において、タップ長Ｌのプロトタイプフィルタに対して
上記図１６同様に最適化関数を作用させる。しかし、上
記固定タップ長変換フィルタバンク５０では復号化装置
に固有の演算処理能力を予め検査してタップ長を導出し
ていたが、この可変タップ長帯域合成フィルタバンク８
５では時間とともにタップ長Ｌ’を変化させることが可
能なため、ハミング関数もタップ長Ｌ’によって変化さ
せる。
において、タップ長Ｌのプロトタイプフィルタに対して
上記図１６同様に最適化関数を作用させる。しかし、上
記固定タップ長変換フィルタバンク５０では復号化装置
に固有の演算処理能力を予め検査してタップ長を導出し
ていたが、この可変タップ長帯域合成フィルタバンク８
５では時間とともにタップ長Ｌ’を変化させることが可
能なため、ハミング関数もタップ長Ｌ’によって変化さ
せる。
【００７７】タップ長Ｌ’が４８の場合のハミング関数
ｗ48tap（ｎ）は、図２６の（Ａ）のようになり、 ｗ（ｎ）＝０．５４−０．４６cos（２π（ｎ−ｉ）／（Ｌ’−１）） ２４＜ｎ＜７３，但しｉ＝（Ｌ−Ｌ’）／２ ｗ（ｎ）＝０ その他のｎで表される。
ｗ48tap（ｎ）は、図２６の（Ａ）のようになり、 ｗ（ｎ）＝０．５４−０．４６cos（２π（ｎ−ｉ）／（Ｌ’−１）） ２４＜ｎ＜７３，但しｉ＝（Ｌ−Ｌ’）／２ ｗ（ｎ）＝０ その他のｎで表される。
【００７８】また、タップ長Ｌ’が６４の場合のハミン
グ関数ｗ64tap（ｎ）は、図２６の（Ｂ）のようにな
り、 ｗ（ｎ）＝０．５４−０．４６cos（２π（ｎ−ｉ）／（Ｌ’−１）） １６＜ｎ＜８１，但しｉ＝（Ｌ−Ｌ’）／２ ｗ（ｎ）＝０ その他のｎで表される。
グ関数ｗ64tap（ｎ）は、図２６の（Ｂ）のようにな
り、 ｗ（ｎ）＝０．５４−０．４６cos（２π（ｎ−ｉ）／（Ｌ’−１）） １６＜ｎ＜８１，但しｉ＝（Ｌ−Ｌ’）／２ ｗ（ｎ）＝０ その他のｎで表される。
【００７９】タップ長が変化しても最適化処理部９４で
は、直に窓関数を切り替えることができる。これらの窓
関数を用いることにより、タップ長Ｌ＝９６のプロトタ
イプフィルタｈ（ｎ）の両端を切り捨てる際に滑らかに
値を変化させることで時間軸上の不連続部分を少なく
し、周波数分離特性を良好に保つための機能を持つ。
は、直に窓関数を切り替えることができる。これらの窓
関数を用いることにより、タップ長Ｌ＝９６のプロトタ
イプフィルタｈ（ｎ）の両端を切り捨てる際に滑らかに
値を変化させることで時間軸上の不連続部分を少なく
し、周波数分離特性を良好に保つための機能を持つ。
【００８０】図２７には、図２６の（Ａ）及び（Ｂ）に
示したハミング関数ｗ48tap（ｎ）及びｗ64tap（ｎ）
を、図８に特性を示したプロトタイプフィルタｈ（ｎ）
に作用させて得られた修正プロトタイプフィルタｈ
48tap（ｎ）及びｈ64tap（ｎ）のインパルス特性を示
す。また、図２８の（Ａ）及び（Ｂ）には、それぞれの
周波数特性をタップ長Ｌ＝９６のプロトタイプフィルタ
の周波数特性とともに示してある。これらの修正プロト
タイプフィルタｈ48tap（ｎ）及びｈ64tap（ｎ）から導
出した各帯域分割・帯域合成フィルタの係数を図２９及
び図３０に示す。
示したハミング関数ｗ48tap（ｎ）及びｗ64tap（ｎ）
を、図８に特性を示したプロトタイプフィルタｈ（ｎ）
に作用させて得られた修正プロトタイプフィルタｈ
48tap（ｎ）及びｈ64tap（ｎ）のインパルス特性を示
す。また、図２８の（Ａ）及び（Ｂ）には、それぞれの
周波数特性をタップ長Ｌ＝９６のプロトタイプフィルタ
の周波数特性とともに示してある。これらの修正プロト
タイプフィルタｈ48tap（ｎ）及びｈ64tap（ｎ）から導
出した各帯域分割・帯域合成フィルタの係数を図２９及
び図３０に示す。
【００８１】修正プロトタイプフィルタｈ48tap（ｎ）
から導出した図２９に示す帯域分割・帯域合成フィルタ
係数の例では、阻止帯域減衰量が６０ｄＢ程度確保され
ており、特定のスペクトルのみが大きな値を持つ場合や
帯域のオーバーラップ部のスペクトルに大きな値が集中
する場合を除けば、この帯域合成フィルタ係数を用いた
音響信号の帯域合成は聴感上問題となることは少ない。
から導出した図２９に示す帯域分割・帯域合成フィルタ
係数の例では、阻止帯域減衰量が６０ｄＢ程度確保され
ており、特定のスペクトルのみが大きな値を持つ場合や
帯域のオーバーラップ部のスペクトルに大きな値が集中
する場合を除けば、この帯域合成フィルタ係数を用いた
音響信号の帯域合成は聴感上問題となることは少ない。
【００８２】修正プロトタイプフィルタｈ64tap（ｎ）
から導出した図３０に示す帯域分割・帯域合成フィルタ
係数の例では、阻止帯域減衰量が８０ｄＢ程度と比較的
大きくとれるため、大多数の音響信号の帯域合成に用い
ても聴感上問題となることは極めて少なく、実用的な周
波数特性を持つ。
から導出した図３０に示す帯域分割・帯域合成フィルタ
係数の例では、阻止帯域減衰量が８０ｄＢ程度と比較的
大きくとれるため、大多数の音響信号の帯域合成に用い
ても聴感上問題となることは極めて少なく、実用的な周
波数特性を持つ。
【００８３】このように可変タップ長帯域合成フィルタ
バンク８５は、演算処理可能なタップ長が変化した場合
でも聴感上は問題が生じないようにフィルタ係数を変化
させることが可能であり、時間とともに演算処理能力が
変化するシステムには有益である。
バンク８５は、演算処理可能なタップ長が変化した場合
でも聴感上は問題が生じないようにフィルタ係数を変化
させることが可能であり、時間とともに演算処理能力が
変化するシステムには有益である。
【００８４】図３１は帯域合成フィルタ係数の設定を図
２２に示す方法とは別の方法で実現した可変タップ長変
換帯域合成フィルタバンク１０４の構成を示す図であ
る。この可変タップ長変換帯域合成フィルタバンク１０
４では、復号化装置処理能力検出部８９で導出されたタ
ップ長Ｌ’を基に、修正帯域合成フィルタ係数読み込み
部１０５がそのタップ長Ｌ’に見合った最適な係数を帯
域合成フィルタ係数記録部１０６から読み込んで、帯域
合成フィルタ係数設定・保持部８８に設定する。この方
法では、タップ長Ｌ’が時間とともに何度も変化するよ
うな場合において、何度も帯域合成フィルタ係数を計算
する必要がないので、高速な係数設定が可能となる。
２２に示す方法とは別の方法で実現した可変タップ長変
換帯域合成フィルタバンク１０４の構成を示す図であ
る。この可変タップ長変換帯域合成フィルタバンク１０
４では、復号化装置処理能力検出部８９で導出されたタ
ップ長Ｌ’を基に、修正帯域合成フィルタ係数読み込み
部１０５がそのタップ長Ｌ’に見合った最適な係数を帯
域合成フィルタ係数記録部１０６から読み込んで、帯域
合成フィルタ係数設定・保持部８８に設定する。この方
法では、タップ長Ｌ’が時間とともに何度も変化するよ
うな場合において、何度も帯域合成フィルタ係数を計算
する必要がないので、高速な係数設定が可能となる。
【００８５】図３２には上記図１２に示したタップ長Ｌ
＝９６の帯域合成フィルタバンク３２を、タップ長Ｌ’
＝６４の帯域合成フィルタバンクに変換した可変タップ
長変換帯域合成フィルタバンク１０７の構成を示す。入
力バッファ１０８，１１２，１１６及び１２０には４つ
の時系列信号Ｓ' 0，Ｓ' 1，Ｓ' 2及びＳ' 3が１サンプルず
つ入力され、この入力バッファとタップ長Ｌ’＝６４の
帯域合成フィルタ係数保持部１１０，１１４，１１８，
１２２との畳み込み演算が乗算器群１０９，１１３，１
１７及び１２１と加算器１１１，１１５，１１９及び１
２３で行われ、各帯域毎の出力ＳU0，ＳU1，ＳU2及びＳ
U3が得られる。
＝９６の帯域合成フィルタバンク３２を、タップ長Ｌ’
＝６４の帯域合成フィルタバンクに変換した可変タップ
長変換帯域合成フィルタバンク１０７の構成を示す。入
力バッファ１０８，１１２，１１６及び１２０には４つ
の時系列信号Ｓ' 0，Ｓ' 1，Ｓ' 2及びＳ' 3が１サンプルず
つ入力され、この入力バッファとタップ長Ｌ’＝６４の
帯域合成フィルタ係数保持部１１０，１１４，１１８，
１２２との畳み込み演算が乗算器群１０９，１１３，１
１７及び１２１と加算器１１１，１１５，１１９及び１
２３で行われ、各帯域毎の出力ＳU0，ＳU1，ＳU2及びＳ
U3が得られる。
【００８６】ここで、帯域合成フィルタ係数保持部１１
０，１１４，１１８及び１２２には、図１５で求めた有
効なタップ長Ｌ’の修正帯域合成フィルタ係数ｋ
i '（ｎ）を用いている。そして、可変タップ長変換帯域
合成フィルタバンク１０７は、聴感上大きな問題が生じ
ないようにフィルタ係数及び有効なタップ長を変換して
いる。入力バッファ１０８，１１２，１１６及び１２０
と帯域合成フィルタ係数保持部１１０，１１４，１１
８，１２２の斜線で示した部分が、フィルタ係数の値が
０である部分である。その斜線部分は、演算精度に無関
係であるので、この部分の畳み込み演算を行う必要がな
くなる。そこで、この部分の演算を行わないように入力
バッファ及び係数保持部を再割当することで演算量を削
減することが可能となり、帯域合成処理の高速化を計る
ことが出来る。また、この斜線部分はタップ長Ｌ’が変
化したならば直ちに再割当が可能である。
０，１１４，１１８及び１２２には、図１５で求めた有
効なタップ長Ｌ’の修正帯域合成フィルタ係数ｋ
i '（ｎ）を用いている。そして、可変タップ長変換帯域
合成フィルタバンク１０７は、聴感上大きな問題が生じ
ないようにフィルタ係数及び有効なタップ長を変換して
いる。入力バッファ１０８，１１２，１１６及び１２０
と帯域合成フィルタ係数保持部１１０，１１４，１１
８，１２２の斜線で示した部分が、フィルタ係数の値が
０である部分である。その斜線部分は、演算精度に無関
係であるので、この部分の畳み込み演算を行う必要がな
くなる。そこで、この部分の演算を行わないように入力
バッファ及び係数保持部を再割当することで演算量を削
減することが可能となり、帯域合成処理の高速化を計る
ことが出来る。また、この斜線部分はタップ長Ｌ’が変
化したならば直ちに再割当が可能である。
【００８７】上記図１に示した音響信号符号化復号化シ
ステム１に用いられるスペクトル変換部３内の帯域分割
フィルタバンク１２や、時系列信号合成部１１内の帯域
合成フィルタバンク１７には、ＰＱＦフィルタバンクを
用いた例を挙げて説明を行ってきた。
ステム１に用いられるスペクトル変換部３内の帯域分割
フィルタバンク１２や、時系列信号合成部１１内の帯域
合成フィルタバンク１７には、ＰＱＦフィルタバンクを
用いた例を挙げて説明を行ってきた。
【００８８】このＰＱＦフィルタバンクは、帯域分割フ
ィルタ係数・帯域合成フィルタ係数を、係数の対称性を
利用して、一次係数、二次係数に分離して効率的な演算
を行うことが出来る。
ィルタ係数・帯域合成フィルタ係数を、係数の対称性を
利用して、一次係数、二次係数に分離して効率的な演算
を行うことが出来る。
【００８９】一次係数、二次係数は、図３３に示すよう
に、帯域分割フィルタ係数導出工程・帯域合成フィルタ
係数導出工程で導出された帯域分割フィルタ係数・帯域
合成フィルタ係数に効率化帯域分割フィルタ係数導出工
程・効率化帯域合成フィルタ係数導出工程を作用させる
ことによって導出される。
に、帯域分割フィルタ係数導出工程・帯域合成フィルタ
係数導出工程で導出された帯域分割フィルタ係数・帯域
合成フィルタ係数に効率化帯域分割フィルタ係数導出工
程・効率化帯域合成フィルタ係数導出工程を作用させる
ことによって導出される。
【００９０】ここでは、先ずプロトタイプフィルタｈ
（ｎ）から帯域分割フィルタ係数導出工程によって帯域
分割係数ｈi（ｎ）を、帯域合成係数導出工程によって
帯域合成係数ｋi（ｎ）を導出する。さらに帯域分割係
数ｈi（ｎ）から効率化帯域分割フィルタ係数導出工程
によって一次係数ｅ（ｉ，ｋ），ｆ（ｉ，ｋ）と二次係
数ｇ（ｉ，ｍ）とを導出する。同様に帯域合成係数ｋi
（ｎ）から効率化帯域合成フィルタ係数導出工程によっ
て一次係数ａ（ｉ，ｍ），ｂ（ｉ，ｍ）と二次係数ｃ
（ｉ，ｋ），ｄ（ｉ，ｋ）とを導出する。
（ｎ）から帯域分割フィルタ係数導出工程によって帯域
分割係数ｈi（ｎ）を、帯域合成係数導出工程によって
帯域合成係数ｋi（ｎ）を導出する。さらに帯域分割係
数ｈi（ｎ）から効率化帯域分割フィルタ係数導出工程
によって一次係数ｅ（ｉ，ｋ），ｆ（ｉ，ｋ）と二次係
数ｇ（ｉ，ｍ）とを導出する。同様に帯域合成係数ｋi
（ｎ）から効率化帯域合成フィルタ係数導出工程によっ
て一次係数ａ（ｉ，ｍ），ｂ（ｉ，ｍ）と二次係数ｃ
（ｉ，ｋ），ｄ（ｉ，ｋ）とを導出する。
【００９１】上記効率化帯域分割フィルタ係数導出工程
によって導出された一次係数ｅ（ｉ，ｋ），ｆ（ｉ，
ｋ）と二次係数ｇ（ｉ，ｍ）とを用いて帯域分割フィル
タバンクを再構成した効率化帯域分割フィルタバンクを
図３４に示す。この効率化帯域分割フィルタバンク１２
４では、図１１に示した帯域分割フィルタバンク１８の
帯域分割フィルタ係数保持部２１，２４，２７及び３０
の帯域分割フィルタ係数を、対称性を利用して一次係数
保持部１２７，１３３，１３９及び１４５のｅ（０，
ｋ），ｅ（１，ｋ），ｅ（２，ｋ）及びｅ（３，ｋ）
と、一次係数保持部１３０，１３６，１４２及び１４８
のｆ（０，ｋ），ｆ（１，ｋ），ｆ（２，ｋ）及びｆ
（３，ｋ）と、二次係数保持部１５２，１５５，１５８
及び１６１のｇ（０，ｍ），ｇ（１，ｍ），ｇ（２，
ｍ）及びｇ（３，ｍ）に分離することで演算の効率を計
り、高速な帯域分割処理を可能としている。
によって導出された一次係数ｅ（ｉ，ｋ），ｆ（ｉ，
ｋ）と二次係数ｇ（ｉ，ｍ）とを用いて帯域分割フィル
タバンクを再構成した効率化帯域分割フィルタバンクを
図３４に示す。この効率化帯域分割フィルタバンク１２
４では、図１１に示した帯域分割フィルタバンク１８の
帯域分割フィルタ係数保持部２１，２４，２７及び３０
の帯域分割フィルタ係数を、対称性を利用して一次係数
保持部１２７，１３３，１３９及び１４５のｅ（０，
ｋ），ｅ（１，ｋ），ｅ（２，ｋ）及びｅ（３，ｋ）
と、一次係数保持部１３０，１３６，１４２及び１４８
のｆ（０，ｋ），ｆ（１，ｋ），ｆ（２，ｋ）及びｆ
（３，ｋ）と、二次係数保持部１５２，１５５，１５８
及び１６１のｇ（０，ｍ），ｇ（１，ｍ），ｇ（２，
ｍ）及びｇ（３，ｍ）に分離することで演算の効率を計
り、高速な帯域分割処理を可能としている。
【００９２】ここで入力バッファ１２５には入力音響信
号Ｓが４サンプルずつ入力され、この入力バッファ１２
５と上記一次係数保持部１２７，１３０，１３３，１３
６，１３９，１４２，１４５及び１４８との畳み込み演
算が乗算器群１２６，１２９，１３２，１３５，１３
８，１４１，１４４及び１４７と加算器１２８，１３
１，１３４，１３７，１４０，１４３，１４６及び１４
９で行われて、その演算出力が中間バッファ１５０に供
給される。中間バッファ１５０の出力と上記二次係数保
持部１５２，１５５，１５８及び１６１との畳み込み演
算が乗算器群１５１，１５４，１５７及び１６０と加算
器１５３，１５６，１５９及び１６２で行われて各帯域
毎の信号成分Ｓ0，Ｓ1，Ｓ2及びＳ3が得られる。
号Ｓが４サンプルずつ入力され、この入力バッファ１２
５と上記一次係数保持部１２７，１３０，１３３，１３
６，１３９，１４２，１４５及び１４８との畳み込み演
算が乗算器群１２６，１２９，１３２，１３５，１３
８，１４１，１４４及び１４７と加算器１２８，１３
１，１３４，１３７，１４０，１４３，１４６及び１４
９で行われて、その演算出力が中間バッファ１５０に供
給される。中間バッファ１５０の出力と上記二次係数保
持部１５２，１５５，１５８及び１６１との畳み込み演
算が乗算器群１５１，１５４，１５７及び１６０と加算
器１５３，１５６，１５９及び１６２で行われて各帯域
毎の信号成分Ｓ0，Ｓ1，Ｓ2及びＳ3が得られる。
【００９３】この効率化帯域分割フィルタバンク１２４
では、１サンプル当たりの積和演算が２Ｋ＋Ｍ回（ここ
で、Ｋ＝Ｌ／２Ｍ）と表されるので、帯域分割数Ｍ＝
４、タップ長Ｌ＝９６の場合、１サンプル当たり２８回
の積和演算だけで済み、上記図１１で説明した処理法と
比較して演算量が１／３以下となっており、帯域分割処
理の高速化が可能となる。この帯域分割処理をさらに高
速化したい場合には、タップ長Ｌを短縮化すれば良い
が、帯域分割処理側でタップ長Ｌを短縮化するとフィル
タ特性が悪化して阻止帯域減衰量が少なくなり、隣接す
る帯域からのエリアシング成分を含んだままにスペクト
ル変換が施されてしまう。このとき生ずるエリアシング
成分は帯域合成時にもキャンセルされない。このため、
一般的に、帯域分割フィルタバンクには高精度で急峻な
周波数特性を持たせる必要があり、タップ長を短縮する
ことは得策ではない。
では、１サンプル当たりの積和演算が２Ｋ＋Ｍ回（ここ
で、Ｋ＝Ｌ／２Ｍ）と表されるので、帯域分割数Ｍ＝
４、タップ長Ｌ＝９６の場合、１サンプル当たり２８回
の積和演算だけで済み、上記図１１で説明した処理法と
比較して演算量が１／３以下となっており、帯域分割処
理の高速化が可能となる。この帯域分割処理をさらに高
速化したい場合には、タップ長Ｌを短縮化すれば良い
が、帯域分割処理側でタップ長Ｌを短縮化するとフィル
タ特性が悪化して阻止帯域減衰量が少なくなり、隣接す
る帯域からのエリアシング成分を含んだままにスペクト
ル変換が施されてしまう。このとき生ずるエリアシング
成分は帯域合成時にもキャンセルされない。このため、
一般的に、帯域分割フィルタバンクには高精度で急峻な
周波数特性を持たせる必要があり、タップ長を短縮する
ことは得策ではない。
【００９４】上記図３３に示す効率化帯域合成フィルタ
係数導出工程によって導出された一次係数ａ（ｉ，
ｍ），ｂ（ｉ，ｍ）と二次ｃ（ｉ，ｋ），ｄ（ｉ，ｋ）
とを用いて帯域合成フィルタバンクを再構成した効率化
帯域合成フィルタバンク１６３を図３５に示す。この効
率化帯域合成フィルタバンク１６３では、図１２に示し
た帯域合成フィルタバンク３２の帯域合成フィルタ係数
保持部３５，３９，４３及び４７の帯域合成フィルタ係
数を対称性を利用して一次係数保持部１６６及び１７２
のａ（０，ｍ）及びａ（１，ｍ）と、一次係数保持部１
６９及び１７５のｂ（０，ｍ）及びｂ（１，ｍ）と、二
次係数保持部１７９及び１８７のｃ（０，ｋ）＆ｃ
（３，ｋ）及びｃ（１，ｋ）＆ｃ（２，ｋ）と、二次係
数保持部１８３及び１９１のｄ（０，ｋ）＆ｄ（３，
ｋ）及びｄ（１，ｋ）＆ｄ（２，ｋ）に分離することで
演算の効率を計り、高速な帯域合成処理を可能としてい
る。
係数導出工程によって導出された一次係数ａ（ｉ，
ｍ），ｂ（ｉ，ｍ）と二次ｃ（ｉ，ｋ），ｄ（ｉ，ｋ）
とを用いて帯域合成フィルタバンクを再構成した効率化
帯域合成フィルタバンク１６３を図３５に示す。この効
率化帯域合成フィルタバンク１６３では、図１２に示し
た帯域合成フィルタバンク３２の帯域合成フィルタ係数
保持部３５，３９，４３及び４７の帯域合成フィルタ係
数を対称性を利用して一次係数保持部１６６及び１７２
のａ（０，ｍ）及びａ（１，ｍ）と、一次係数保持部１
６９及び１７５のｂ（０，ｍ）及びｂ（１，ｍ）と、二
次係数保持部１７９及び１８７のｃ（０，ｋ）＆ｃ
（３，ｋ）及びｃ（１，ｋ）＆ｃ（２，ｋ）と、二次係
数保持部１８３及び１９１のｄ（０，ｋ）＆ｄ（３，
ｋ）及びｄ（１，ｋ）＆ｄ（２，ｋ）に分離することで
演算の効率を計り、高速な帯域合成処理を可能としてい
る。
【００９５】ここで入力バッファ１６４には逆スペクト
ル変換部１５0，１５1，１５2及び１５3よりの時系列信
号ＳI0，ＳI1，ＳI2及びＳI3が入力され、この入力バッ
ファ１６４と上記一次係数保持部１６６，１６９，１７
２及び１７５との畳み込み演算が乗算器群１６５，１６
８，１７１及び１７４と加算器１６７，１７０，１７３
及び１７６で行われて、その演算出力が中間バッファ１
７７，１８１，１８５及び１８９に供給される。中間バ
ッファ１７７，１８１，１８５及び１８９の出力と上記
二次係数保持部１７９，１８３，１８７及び１９１との
畳み込み演算が乗算器群１７８，１８２，１８６及び１
９０と加算器１８０，１８４，１８８及び１９２で行わ
れて各帯域毎の信号成分ＳU0，ＳU1，ＳU2及びＳU3が得
られる。
ル変換部１５0，１５1，１５2及び１５3よりの時系列信
号ＳI0，ＳI1，ＳI2及びＳI3が入力され、この入力バッ
ファ１６４と上記一次係数保持部１６６，１６９，１７
２及び１７５との畳み込み演算が乗算器群１６５，１６
８，１７１及び１７４と加算器１６７，１７０，１７３
及び１７６で行われて、その演算出力が中間バッファ１
７７，１８１，１８５及び１８９に供給される。中間バ
ッファ１７７，１８１，１８５及び１８９の出力と上記
二次係数保持部１７９，１８３，１８７及び１９１との
畳み込み演算が乗算器群１７８，１８２，１８６及び１
９０と加算器１８０，１８４，１８８及び１９２で行わ
れて各帯域毎の信号成分ＳU0，ＳU1，ＳU2及びＳU3が得
られる。
【００９６】この効率化帯域合成フィルタバンク１６３
では、１サンプル当たりの積和演算が２Ｋ＋Ｍ回（ここ
で、Ｋ＝Ｌ／２Ｍ）と表されるので、 帯域合成数Ｍ＝
４，タップ長Ｌ＝９６の場合、１サンプル当たり２８回
の積和演算だけで済み、上記図１２で用いた処理法と比
較して演算量が１／３以下となっており、帯域合成処理
の高速化が可能となる。
では、１サンプル当たりの積和演算が２Ｋ＋Ｍ回（ここ
で、Ｋ＝Ｌ／２Ｍ）と表されるので、 帯域合成数Ｍ＝
４，タップ長Ｌ＝９６の場合、１サンプル当たり２８回
の積和演算だけで済み、上記図１２で用いた処理法と比
較して演算量が１／３以下となっており、帯域合成処理
の高速化が可能となる。
【００９７】そこで、本実施の形態となる音響信号符号
化復号化システム１の復号化装置７内の時系列信号合成
部１１において、固定タップ長変換帯域合成フィルタバ
ンク５０及び可変タップ長変換帯域合成フィルタバンク
８５に、上述したタップ長変換の他、フィルタ係数の一
次係数、二次係数への分離をも行わせることで帯域合成
処理のさらなる高速化を計ることが可能となる。例え
ば、タップ長Ｌを６４に変換した場合、演算回数は２０
回となる。また、タップ長Ｌを４８に変換した場合、演
算回数は１６回となる。
化復号化システム１の復号化装置７内の時系列信号合成
部１１において、固定タップ長変換帯域合成フィルタバ
ンク５０及び可変タップ長変換帯域合成フィルタバンク
８５に、上述したタップ長変換の他、フィルタ係数の一
次係数、二次係数への分離をも行わせることで帯域合成
処理のさらなる高速化を計ることが可能となる。例え
ば、タップ長Ｌを６４に変換した場合、演算回数は２０
回となる。また、タップ長Ｌを４８に変換した場合、演
算回数は１６回となる。
【００９８】図３６には、固定タップ長変換帯域合成フ
ィルタバンクと効率化帯域合成フィルタバンクを組み合
わせた帯域合成フィルタバンクの構成を示す。入力バッ
ファ１９４には逆スペクトル変換部１５0，１５1，１５
2及び１５3よりの時系列信号ＳI0，ＳI1，ＳI2及びＳI3
が入力され、この入力バッファ１９４と一次係数保持部
１９６，１９９，２０２及び２０５との畳み込み演算が
乗算器群１９５，１９８，２０１及び２０４と加算器１
９７，２００，２０３及び２０６で行われて、その演算
出力が中間バッファ２０７，２１１，２１５及び２１９
に供給される。中間バッファ０２７，２１１，２１５及
び２１９の出力と二次係数保持部２０９，２１３，２１
７及び２２１との畳み込み演算が乗算器群２０８，２１
２，２１６及び２２０と加算器２１０，２１４，２１８
及び２２２で行われて各帯域毎の信号成分ＳU0，ＳU1，
ＳU2及びＳU3が得られる。
ィルタバンクと効率化帯域合成フィルタバンクを組み合
わせた帯域合成フィルタバンクの構成を示す。入力バッ
ファ１９４には逆スペクトル変換部１５0，１５1，１５
2及び１５3よりの時系列信号ＳI0，ＳI1，ＳI2及びＳI3
が入力され、この入力バッファ１９４と一次係数保持部
１９６，１９９，２０２及び２０５との畳み込み演算が
乗算器群１９５，１９８，２０１及び２０４と加算器１
９７，２００，２０３及び２０６で行われて、その演算
出力が中間バッファ２０７，２１１，２１５及び２１９
に供給される。中間バッファ０２７，２１１，２１５及
び２１９の出力と二次係数保持部２０９，２１３，２１
７及び２２１との畳み込み演算が乗算器群２０８，２１
２，２１６及び２２０と加算器２１０，２１４，２１８
及び２２２で行われて各帯域毎の信号成分ＳU0，ＳU1，
ＳU2及びＳU3が得られる。
【００９９】ここで、固定タップ長変換を行いたい場合
には中間バッファ２０７，２１１，２１５及び２１９
と、二次係数保持部２０９，２１３，２１７及び２２１
のタップ長を変換するだけでよい。
には中間バッファ２０７，２１１，２１５及び２１９
と、二次係数保持部２０９，２１３，２１７及び２２１
のタップ長を変換するだけでよい。
【０１００】図３７には、可変タップ長変換帯域合成フ
ィルタバンクを効率化帯域合成フィルタバンクにて再構
成した帯域合成フィルタバンクの構成を示す。入力バッ
ファ２２４には逆スペクトル変換部１５0，１５1，１５
2及び１５3よりの時系列信号ＳI0，ＳI1，ＳI2及びＳI3
が入力され、この入力バッファ２２４と一次係数保持部
２２６，２２９，２３２及び２３５との畳み込み演算が
乗算器群２２５，２２８，２３１及び２３４と加算器２
２７，２３０，２３３及び２３６で行われて、その演算
出力が中間バッファ２３７，２４１，２４５及び２４９
に供給される。中間バッファ２３７，２４１，２４５及
び２４９の出力と二次係数保持部２３９，２４３，２４
７及び２５１との畳み込み演算が乗算器群２３８，２４
２，２４６及び２５０と加算器２４０，２４４，２４８
及び２５２で行われて各帯域毎の信号成分ＳU0，ＳU1，
ＳU2及びＳU3が得られる。
ィルタバンクを効率化帯域合成フィルタバンクにて再構
成した帯域合成フィルタバンクの構成を示す。入力バッ
ファ２２４には逆スペクトル変換部１５0，１５1，１５
2及び１５3よりの時系列信号ＳI0，ＳI1，ＳI2及びＳI3
が入力され、この入力バッファ２２４と一次係数保持部
２２６，２２９，２３２及び２３５との畳み込み演算が
乗算器群２２５，２２８，２３１及び２３４と加算器２
２７，２３０，２３３及び２３６で行われて、その演算
出力が中間バッファ２３７，２４１，２４５及び２４９
に供給される。中間バッファ２３７，２４１，２４５及
び２４９の出力と二次係数保持部２３９，２４３，２４
７及び２５１との畳み込み演算が乗算器群２３８，２４
２，２４６及び２５０と加算器２４０，２４４，２４８
及び２５２で行われて各帯域毎の信号成分ＳU0，ＳU1，
ＳU2及びＳU3が得られる。
【０１０１】ここで、可変タップ長変換を行いたい場合
には中間バッファ２３７，２４１，２４５及び２４９
と、二次係数保持部２３９，２４３，２４７及び２５１
のタップ長を変換するだけで良い。また、この図３７の
斜線で示した部分は、係数、バッファの再割当が可能で
あり、タップ長Ｌ’が変化すれば直ちに変更され、演算
量と帯域合成処理精度が変化する。
には中間バッファ２３７，２４１，２４５及び２４９
と、二次係数保持部２３９，２４３，２４７及び２５１
のタップ長を変換するだけで良い。また、この図３７の
斜線で示した部分は、係数、バッファの再割当が可能で
あり、タップ長Ｌ’が変化すれば直ちに変更され、演算
量と帯域合成処理精度が変化する。
【０１０２】以上の説明から明らかなように、上記実施
の形態を用いれば、復号化処理装置の能力に見合ったタ
ップ長の設定が可能となり、必要とされる演算量及び帯
域合成時の周波数特性の最適化が可能となる。
の形態を用いれば、復号化処理装置の能力に見合ったタ
ップ長の設定が可能となり、必要とされる演算量及び帯
域合成時の周波数特性の最適化が可能となる。
【０１０３】例えば音響信号の帯域合成において、復号
化装置の処理能力がそれほど高くない場合、音質的には
それほど厳しい要求はされないが帯域感があるように求
められる場合にはタップ長Ｌ’を短縮化して帯域合成フ
ィルタバンクの演算量を削減すれば良い。また、データ
の検索、データの検査だけを高速に行う必要がある場合
などのように音質的には厳しい要求がない場合にも、本
発明は有効である。
化装置の処理能力がそれほど高くない場合、音質的には
それほど厳しい要求はされないが帯域感があるように求
められる場合にはタップ長Ｌ’を短縮化して帯域合成フ
ィルタバンクの演算量を削減すれば良い。また、データ
の検索、データの検査だけを高速に行う必要がある場合
などのように音質的には厳しい要求がない場合にも、本
発明は有効である。
【０１０４】また、本発明による固定／可変タップ長フ
ィルタバンクは復号化装置にかかる負荷の調整が可能で
ある。すなわち、演算処理能力に余裕があるときにはタ
ップ長Ｌ’を大きく設定して高精度な帯域合成を行い、
演算処理能力に余裕がない場合にはタップ長Ｌ’を短縮
化して演算量を削減し、聴感上問題の少ないように疑似
的な帯域合成処理を行う。
ィルタバンクは復号化装置にかかる負荷の調整が可能で
ある。すなわち、演算処理能力に余裕があるときにはタ
ップ長Ｌ’を大きく設定して高精度な帯域合成を行い、
演算処理能力に余裕がない場合にはタップ長Ｌ’を短縮
化して演算量を削減し、聴感上問題の少ないように疑似
的な帯域合成処理を行う。
【０１０５】特に本発明は、復号化装置上で多数のアプ
リケーションが動作している場合などのように処理能力
が時間とともに変化するような場合に有効であり、復号
化装置に大きな負荷が生じた場合でも復号化処理を続け
ることが可能となる。
リケーションが動作している場合などのように処理能力
が時間とともに変化するような場合に有効であり、復号
化装置に大きな負荷が生じた場合でも復号化処理を続け
ることが可能となる。
【０１０６】ここまでは、復号化装置で行われる帯域合
成処理に限って、演算量を減らし、高速化を計る場合に
ついて説明した。これは、符号化装置側では、符号化を
行う際には必ずしもリアルタイムで符号化を行う必要は
なく、また比較的に演算処理能力の高い符号化装置を用
いることが出来るため、帯域分割フィルタバンクのタッ
プ長を、所望する特性に見合った適切な長さにすること
ができるためである。
成処理に限って、演算量を減らし、高速化を計る場合に
ついて説明した。これは、符号化装置側では、符号化を
行う際には必ずしもリアルタイムで符号化を行う必要は
なく、また比較的に演算処理能力の高い符号化装置を用
いることが出来るため、帯域分割フィルタバンクのタッ
プ長を、所望する特性に見合った適切な長さにすること
ができるためである。
【０１０７】しかし、小型で演算処理能力の低い符号化
装置を設計したい場合や実時間処理を行いたい場合には
どうしても演算量を低く抑える必要がある。
装置を設計したい場合や実時間処理を行いたい場合には
どうしても演算量を低く抑える必要がある。
【０１０８】そこで、本発明ではさらに、符号化／復号
化を問わず、演算処理能力の低い装置及び時間的に演算
処理能力が変化してしまうような装置を使用する必要が
ある場合にも、実時間処理を実現できるように演算量を
コントロール可能な機能を持つ帯域分割フィルタバンク
及びフィルタリング方法、並びに帯域合成フィルタバン
ク及びフィルタリング方法、並びに符号化装置／復号化
装置を提供する。
化を問わず、演算処理能力の低い装置及び時間的に演算
処理能力が変化してしまうような装置を使用する必要が
ある場合にも、実時間処理を実現できるように演算量を
コントロール可能な機能を持つ帯域分割フィルタバンク
及びフィルタリング方法、並びに帯域合成フィルタバン
ク及びフィルタリング方法、並びに符号化装置／復号化
装置を提供する。
【０１０９】図３８には、帯域分割フィルタバンク／帯
域合成フィルタバンクに用いる、ＰＱＦフィルタバンク
のタップ長を可変にする可変タップ長ＰＱＦフィルタバ
ンク２６０の構成を示す。
域合成フィルタバンクに用いる、ＰＱＦフィルタバンク
のタップ長を可変にする可変タップ長ＰＱＦフィルタバ
ンク２６０の構成を示す。
【０１１０】この可変タップ長ＰＱＦフィルタバンク２
６０は、所望のタップ長情報に基づいて標準タップ長の
フィルタ係数を短縮して得られた所望のタップ長のフィ
ルタ係数を出力するＰＱＦタップ長変換部２６１と、こ
のＰＱＦタップ長変換部２６１からの所望のタップ長の
フィルタ係数と上記音響信号とを畳み込み演算する演算
器２６６とを備えてなる。
６０は、所望のタップ長情報に基づいて標準タップ長の
フィルタ係数を短縮して得られた所望のタップ長のフィ
ルタ係数を出力するＰＱＦタップ長変換部２６１と、こ
のＰＱＦタップ長変換部２６１からの所望のタップ長の
フィルタ係数と上記音響信号とを畳み込み演算する演算
器２６６とを備えてなる。
【０１１１】そして、この可変タップ長ＰＱＦフィルタ
バンク２６０は、ＰＱＦタップ長変換部２６１の出力
と、メモリ部２６５を介した入力信号とを畳み込み演算
器２６６に導き、この畳み込み演算器２６６からの畳み
込み演算結果を帯域分割／帯域合成信号として導出す
る。
バンク２６０は、ＰＱＦタップ長変換部２６１の出力
と、メモリ部２６５を介した入力信号とを畳み込み演算
器２６６に導き、この畳み込み演算器２６６からの畳み
込み演算結果を帯域分割／帯域合成信号として導出す
る。
【０１１２】ＰＱＦタップ長変換部２６１ではまず最長
のタップ長Lmax２６２を決定し、そのＰＱＦフィルタバ
ンクの性能を標準とする。このタップ長Lmax２６２をそ
れより短いタップ長、例えば（L=Lmax/2）２６３、Lmin
２６４へと短縮化することで、帯域分割／帯域合成にか
かる演算量を低減することが可能である。
のタップ長Lmax２６２を決定し、そのＰＱＦフィルタバ
ンクの性能を標準とする。このタップ長Lmax２６２をそ
れより短いタップ長、例えば（L=Lmax/2）２６３、Lmin
２６４へと短縮化することで、帯域分割／帯域合成にか
かる演算量を低減することが可能である。
【０１１３】すなわち、この図３９に示したＰＱＦタッ
プ長変換部２６１では、タップ長情報に基づいて、例え
ばＲＡＭに既に格納している所望のタップ長のフィルタ
係数を読み出して出力するように動作する。
プ長変換部２６１では、タップ長情報に基づいて、例え
ばＲＡＭに既に格納している所望のタップ長のフィルタ
係数を読み出して出力するように動作する。
【０１１４】タップ長Lmax２６２を用いた場合の演算量
をCul(Lmax)とすれば、タップ長をLmax２６２以下の（L
=Lmax/2）２６３、Lmin２６４とすることで、フィルタ
の性能は低下するが、その場合の演算量Cul(L)はCul(Lm
ax)より少ないものとなる。但し、タップ長を短縮化さ
せる場合には音質劣化が生じるので、フィルタ係数の値
を操作する必要がある。
をCul(Lmax)とすれば、タップ長をLmax２６２以下の（L
=Lmax/2）２６３、Lmin２６４とすることで、フィルタ
の性能は低下するが、その場合の演算量Cul(L)はCul(Lm
ax)より少ないものとなる。但し、タップ長を短縮化さ
せる場合には音質劣化が生じるので、フィルタ係数の値
を操作する必要がある。
【０１１５】図３９にはタップ長Ｌを変化させるＰＱＦ
タップ長変換部２６１の構成を示す。このＰＱＦタップ
長変換部２６１は、方形窓、ハミング窓等の関数を選択
する窓関数選択部２６７と、この窓関数選択部２６７で
選択された窓関数を生成する窓関数生成部２６８と、タ
ップ長Lmaxの帯域分割フィルタ係数hx(Lmax)又は帯域合
成フィルタ係数kx(Lmax)を格納しているフィルタ係数格
納部２６９と、このフィルタ係数格納部２６９からのフ
ィルタ係数hx(Lmax)又はkx(Lmax)に窓関数生成部２６８
で生成された窓関数を乗算する乗算器２７０と、この乗
算器２７０からの乗算結果であるタップ長Ｌの帯域分割
フィルタ係数hx(L)又は帯域合成フィルタ係数kx(L)を格
納するフィルタ係数格納部２７１とを備えてなる。この
図３９に示したＰＱＦタップ長変換部２６１では、タッ
プ長情報に応じてその都度、所望のタップ長のフィルタ
係数を演算によって求めるような動作を行っている。
タップ長変換部２６１の構成を示す。このＰＱＦタップ
長変換部２６１は、方形窓、ハミング窓等の関数を選択
する窓関数選択部２６７と、この窓関数選択部２６７で
選択された窓関数を生成する窓関数生成部２６８と、タ
ップ長Lmaxの帯域分割フィルタ係数hx(Lmax)又は帯域合
成フィルタ係数kx(Lmax)を格納しているフィルタ係数格
納部２６９と、このフィルタ係数格納部２６９からのフ
ィルタ係数hx(Lmax)又はkx(Lmax)に窓関数生成部２６８
で生成された窓関数を乗算する乗算器２７０と、この乗
算器２７０からの乗算結果であるタップ長Ｌの帯域分割
フィルタ係数hx(L)又は帯域合成フィルタ係数kx(L)を格
納するフィルタ係数格納部２７１とを備えてなる。この
図３９に示したＰＱＦタップ長変換部２６１では、タッ
プ長情報に応じてその都度、所望のタップ長のフィルタ
係数を演算によって求めるような動作を行っている。
【０１１６】新たな、帯域分割フィルタ係数hx(L)又は
帯域合成フィルタ係数kx(L)を導出する際に、乗算器２
７０で窓関数生成部２６８からの窓関数を作用させるの
は、帯域分割／帯域合成の際に隣接する帯域からのエリ
アシングを効果的に抑制するためである。この操作によ
り、ＰＱＦフィルタバンクのタップ長を変化させた場合
でも聴感上の問題を最小限にとどめることが可能とな
る。
帯域合成フィルタ係数kx(L)を導出する際に、乗算器２
７０で窓関数生成部２６８からの窓関数を作用させるの
は、帯域分割／帯域合成の際に隣接する帯域からのエリ
アシングを効果的に抑制するためである。この操作によ
り、ＰＱＦフィルタバンクのタップ長を変化させた場合
でも聴感上の問題を最小限にとどめることが可能とな
る。
【０１１７】図４０は、上記図３９に示したＰＱＦタッ
プ長変換部２６１により、上記図１０の（Ａ）に示した
振幅特性を持つタップ長Ｌ＝９６のＰＱＦフィルタバン
クのフィルタ係数hx(96)を、タップ長Ｌ＝４８の方形窓
関数によって変換したフィルタ係数hx(48)としたＰＱＦ
フィルタバンクの振幅特性Hxを示した特性図である。ま
た、図４１は、フィルタ係数kx(48)としたＰＱＦフィル
タバンクの振幅特性を示した特性図である。
プ長変換部２６１により、上記図１０の（Ａ）に示した
振幅特性を持つタップ長Ｌ＝９６のＰＱＦフィルタバン
クのフィルタ係数hx(96)を、タップ長Ｌ＝４８の方形窓
関数によって変換したフィルタ係数hx(48)としたＰＱＦ
フィルタバンクの振幅特性Hxを示した特性図である。ま
た、図４１は、フィルタ係数kx(48)としたＰＱＦフィル
タバンクの振幅特性を示した特性図である。
【０１１８】図４０によれば、ＰＱＦフィルタバンクの
阻止帯域での利得減衰量は40dBほどであり、この程度の
利得減衰量では隣接する帯域に発生するエリアシングに
よって聴感上の悪影響を及ぼすことがある。
阻止帯域での利得減衰量は40dBほどであり、この程度の
利得減衰量では隣接する帯域に発生するエリアシングに
よって聴感上の悪影響を及ぼすことがある。
【０１１９】図４２は、上記図３９に示したＰＱＦタッ
プ長変換部２６１により、上記図１０に示した振幅特性
を持つタップ長Ｌ＝９６のＰＱＦフィルタバンクのフィ
ルタ係数hx(96)を、タップ長Ｌ＝４８のハミング窓関数
によって変換し、フィルタ係数hx(48)としたＰＱＦフィ
ルタバンクの振幅特性Hxを示したものである。
プ長変換部２６１により、上記図１０に示した振幅特性
を持つタップ長Ｌ＝９６のＰＱＦフィルタバンクのフィ
ルタ係数hx(96)を、タップ長Ｌ＝４８のハミング窓関数
によって変換し、フィルタ係数hx(48)としたＰＱＦフィ
ルタバンクの振幅特性Hxを示したものである。
【０１２０】この図４２から分かるように、このＰＱＦ
フィルタバンクの阻止帯域での利得減衰量は60dB以上あ
り、同じタップ長Ｌ＝４８に変換した方形窓関数を用い
た図４０に示すＰＱＦフィルタバンクより高い性能を持
つ。
フィルタバンクの阻止帯域での利得減衰量は60dB以上あ
り、同じタップ長Ｌ＝４８に変換した方形窓関数を用い
た図４０に示すＰＱＦフィルタバンクより高い性能を持
つ。
【０１２１】ハミング窓関数を用いることにより、阻止
帯域の利得減衰量は大きくとることが出来るが、図４３
に示すように帯域合成時の振幅特性Ｕのリップルが大き
くなってしまう。だが、この現象は聴感上それほど問題
とはならない。それより、隣接する帯域からのエリアシ
ングが聴感上の問題を引き起こす主原因となっているた
め、阻止帯域の利得減衰量を大きくとった方が聴感上は
有利である。
帯域の利得減衰量は大きくとることが出来るが、図４３
に示すように帯域合成時の振幅特性Ｕのリップルが大き
くなってしまう。だが、この現象は聴感上それほど問題
とはならない。それより、隣接する帯域からのエリアシ
ングが聴感上の問題を引き起こす主原因となっているた
め、阻止帯域の利得減衰量を大きくとった方が聴感上は
有利である。
【０１２２】このように、帯域分割フィルタにおいて
も、選択する窓関数と、タップ長によっては、実時間処
理を優先するように演算量を低減することができる。
も、選択する窓関数と、タップ長によっては、実時間処
理を優先するように演算量を低減することができる。
【０１２３】また、このような帯域分割フィルタを用い
た符号化装置、すなわち帯域分割フィルタバンクと、こ
の帯域分割フィルタバンクで帯域分割した音響信号に符
号化処理を施して符号化列を生成する図１に示すような
符号化装置２によれば、演算処理能力が低かったり、ま
た時間的に演算処理能力が変化してしまう場合、実時間
処理を優先するように演算量をコントロールできる。
た符号化装置、すなわち帯域分割フィルタバンクと、こ
の帯域分割フィルタバンクで帯域分割した音響信号に符
号化処理を施して符号化列を生成する図１に示すような
符号化装置２によれば、演算処理能力が低かったり、ま
た時間的に演算処理能力が変化してしまう場合、実時間
処理を優先するように演算量をコントロールできる。
【０１２４】また、上記帯域合成フィルタバンクを用い
た復号化装置、すなわち帯域合成フィルタバンクと、こ
の帯域合成フィルタバンクで帯域合成した信号に復号化
処理を施して復号化出力を得る図１に示すような復号化
装置７によれば、演算処理能力が低かったり、また時間
的に演算処理能力が変化してしまう場合、実時間処理を
優先するように演算量をコントロールできる。
た復号化装置、すなわち帯域合成フィルタバンクと、こ
の帯域合成フィルタバンクで帯域合成した信号に復号化
処理を施して復号化出力を得る図１に示すような復号化
装置７によれば、演算処理能力が低かったり、また時間
的に演算処理能力が変化してしまう場合、実時間処理を
優先するように演算量をコントロールできる。
【０１２５】また、上記図３９を用いて述べた、新たな
帯域分割フィルタ係数hx(L)又は帯域合成係数kx(L)は、
タップ長Lmaxの帯域分割フィルタ係数hx(Lmax)又は帯域
合成フィルタ係数kx(Lmax)との互換性を持つ。
帯域分割フィルタ係数hx(L)又は帯域合成係数kx(L)は、
タップ長Lmaxの帯域分割フィルタ係数hx(Lmax)又は帯域
合成フィルタ係数kx(Lmax)との互換性を持つ。
【０１２６】例えば図４４に示す符号化装置２７５にお
いてタップ長Lmaxのフィルタ係数hx(Lmax)２７７を用い
たＰＱＦフィルタバンク２７６で帯域分割したデータ
を、復号化装置２８０においてタップ長Lのフィルタ係
数kx(L)２８３を用いたＰＱＦフィルタバンク２８１で
帯域合成することが可能である。また、ＰＱＦフィルタ
バンク２８１でタップ長Lmaxのフィルタ係数kx(Lmax)２
８２を用いて帯域合成することも可能である。さらに、
符号化装置２７５においてタップ長Lのフィルタ係数hx
(L)２７８を用いたＰＱＦフィルタバンク２７６で帯域
分割したデータを、復号化装置２８０においてタップ長
Lのフィルタ係数kx(L)２８３を用いたＰＱＦフィルタバ
ンク２８１で帯域合成することが可能である。また、Ｐ
ＱＦフィルタバンク２８１でタップ長Lmaxのフィルタ係
数kx(Lmax)２８２を用いて帯域合成することも可能であ
る。すなわち、図４４に示したような経路A,B,C及びDに
よって符号化／復号を行うことが可能である。
いてタップ長Lmaxのフィルタ係数hx(Lmax)２７７を用い
たＰＱＦフィルタバンク２７６で帯域分割したデータ
を、復号化装置２８０においてタップ長Lのフィルタ係
数kx(L)２８３を用いたＰＱＦフィルタバンク２８１で
帯域合成することが可能である。また、ＰＱＦフィルタ
バンク２８１でタップ長Lmaxのフィルタ係数kx(Lmax)２
８２を用いて帯域合成することも可能である。さらに、
符号化装置２７５においてタップ長Lのフィルタ係数hx
(L)２７８を用いたＰＱＦフィルタバンク２７６で帯域
分割したデータを、復号化装置２８０においてタップ長
Lのフィルタ係数kx(L)２８３を用いたＰＱＦフィルタバ
ンク２８１で帯域合成することが可能である。また、Ｐ
ＱＦフィルタバンク２８１でタップ長Lmaxのフィルタ係
数kx(Lmax)２８２を用いて帯域合成することも可能であ
る。すなわち、図４４に示したような経路A,B,C及びDに
よって符号化／復号を行うことが可能である。
【０１２７】図４５には、具体例として符号化装置２７
５のＰＱＦフィルタバンク２７６においてタップ長Lmax
=96のフィルタ係数hx(96)２８５を用いて帯域分割を行
い、復号化装置２８０のＰＱＦフィルタバンク２８１に
おいてタップ長L=48のフィルタ係数kx(48)２８８を用い
て帯域合成を行う音響信号符号化／復号化装置を示す。
５のＰＱＦフィルタバンク２７６においてタップ長Lmax
=96のフィルタ係数hx(96)２８５を用いて帯域分割を行
い、復号化装置２８０のＰＱＦフィルタバンク２８１に
おいてタップ長L=48のフィルタ係数kx(48)２８８を用い
て帯域合成を行う音響信号符号化／復号化装置を示す。
【０１２８】ここで、復号化装置２８０は、復号化時の
演算処理能力に見合った演算量の帯域合成フィルタバン
クを選択して帯域合成処理を行った後、復号化を行うこ
とになる。
演算処理能力に見合った演算量の帯域合成フィルタバン
クを選択して帯域合成処理を行った後、復号化を行うこ
とになる。
【０１２９】この音響信号符号化／復号化装置では、上
述したように、フィルタ係数を二つの係数に分割するこ
とで、ＰＱＦに関する積和演算量を、それぞれ１サンプ
ルあたりL/M+M回必要としている。
述したように、フィルタ係数を二つの係数に分割するこ
とで、ＰＱＦに関する積和演算量を、それぞれ１サンプ
ルあたりL/M+M回必要としている。
【０１３０】復号化装置２８０のＰＱＦフィルタバンク
２８１において、タップ長48のフィルタ係数kx(48)２８
８を用いた場合の１サンプルあたり積和演算量は16回と
なり、タップ長96のフィルタ係数kx(96)２８７における
1サンプルあたり28回の積和演算量と比較して60%以下の
演算量で済むことになる。
２８１において、タップ長48のフィルタ係数kx(48)２８
８を用いた場合の１サンプルあたり積和演算量は16回と
なり、タップ長96のフィルタ係数kx(96)２８７における
1サンプルあたり28回の積和演算量と比較して60%以下の
演算量で済むことになる。
【０１３１】この図４５に示した符号化／復号化装置に
より、符号化装置２７５では充分な精度で符号化を行
い、復号化装置２８０として小型で演算量の少ない簡易
的な装置を作ることが可能となる。これは、図３７まで
を用いて既に説明した復号化装置の演算量の低減と同じ
ことである。
より、符号化装置２７５では充分な精度で符号化を行
い、復号化装置２８０として小型で演算量の少ない簡易
的な装置を作ることが可能となる。これは、図３７まで
を用いて既に説明した復号化装置の演算量の低減と同じ
ことである。
【０１３２】また、復号化装置２８０の演算処理能力が
時間とともに変化し、ある時点でタップ長96のＰＱＦフ
ィルタバンクで帯域合成処理が困難な状態になった場
合、ＰＱＦフィルタバンクをタップ長48へと変更するこ
とで演算量を低減して負荷を小さくし、実時間処理を可
能とするようにしてもよい。
時間とともに変化し、ある時点でタップ長96のＰＱＦフ
ィルタバンクで帯域合成処理が困難な状態になった場
合、ＰＱＦフィルタバンクをタップ長48へと変更するこ
とで演算量を低減して負荷を小さくし、実時間処理を可
能とするようにしてもよい。
【０１３３】このような復号化装置２８０においては、
ハードウェア的な利点としてはシステムの小型化や省電
力化が挙げられ、ソフトウェア的な利点としては復号化
プログラムの負荷低減に効果があることが挙げられる。
ハードウェア的な利点としてはシステムの小型化や省電
力化が挙げられ、ソフトウェア的な利点としては復号化
プログラムの負荷低減に効果があることが挙げられる。
【０１３４】また、図４６には、例として符号化装置２
７５のＰＱＦフィルタバンク２７６においてタップ長L=
48のフィルタ係数hx(48)２８６を用いて帯域分割を行
い、復号化装置２８０のＰＱＦフィルタバンク２８１に
おいてタップ長Lmax=96のフィルタ係数kx(96)２８７を
用いて帯域合成を行う音響信号符号化／復号化装置を示
す。
７５のＰＱＦフィルタバンク２７６においてタップ長L=
48のフィルタ係数hx(48)２８６を用いて帯域分割を行
い、復号化装置２８０のＰＱＦフィルタバンク２８１に
おいてタップ長Lmax=96のフィルタ係数kx(96)２８７を
用いて帯域合成を行う音響信号符号化／復号化装置を示
す。
【０１３５】この図４６に示した音響信号符号化／復号
化装置では、図４５と同様にＰＱＦに関する積和演算量
はフィルタ係数を二つに分割しているので、１サンプル
あたりL/M+M回必要である。
化装置では、図４５と同様にＰＱＦに関する積和演算量
はフィルタ係数を二つに分割しているので、１サンプル
あたりL/M+M回必要である。
【０１３６】符号化装置２７５のＰＱＦフィルタバンク
２７６において、タップ長48のフィルタ係数hx(48)２８
６を用いた場合の１サンプルあたり積和演算量は16回と
なり、タップ長96のフィルタ係数hx(96)２８５における
１サンプルあたり28回の積和演算量と比較して60%以下
の演算量で済むことになるが、復号化装置２８０側の帯
域合成時の特性は符号化側の帯域分割特性を上回ること
は出来ない。
２７６において、タップ長48のフィルタ係数hx(48)２８
６を用いた場合の１サンプルあたり積和演算量は16回と
なり、タップ長96のフィルタ係数hx(96)２８５における
１サンプルあたり28回の積和演算量と比較して60%以下
の演算量で済むことになるが、復号化装置２８０側の帯
域合成時の特性は符号化側の帯域分割特性を上回ること
は出来ない。
【０１３７】そこで、付加機能として符号化列中にＰＱ
Ｆフィルタバンクのタップ長Lを示すフラグを記録す
る。復号化装置２８０側ではそのフラグを判別し、自動
的にタップ長Lに見合ったＰＱＦフィルタバンクを構成
して帯域合成を行うことも可能であり、不必要な演算量
の増加を抑制することが出来る。
Ｆフィルタバンクのタップ長Lを示すフラグを記録す
る。復号化装置２８０側ではそのフラグを判別し、自動
的にタップ長Lに見合ったＰＱＦフィルタバンクを構成
して帯域合成を行うことも可能であり、不必要な演算量
の増加を抑制することが出来る。
【０１３８】すなわち、この場合、符号化装置２７５
は、符号化部により帯域分割フィルタバンクで上記音響
信号を帯域分割するのに用いたタップ長情報を符号化列
の中に書き込んでいる。
は、符号化部により帯域分割フィルタバンクで上記音響
信号を帯域分割するのに用いたタップ長情報を符号化列
の中に書き込んでいる。
【０１３９】そして、復号化装置２８０は、上記タップ
長情報を読み込んでこのタップ長情報から判断できる帯
域分割フィルタバンクと同じ性能を持つ帯域合成フィル
タバンクによって帯域合成を行ってから、符号化列を復
号化する。
長情報を読み込んでこのタップ長情報から判断できる帯
域分割フィルタバンクと同じ性能を持つ帯域合成フィル
タバンクによって帯域合成を行ってから、符号化列を復
号化する。
【０１４０】ここで、復号化装置２８０は、上記符号化
列を帯域分割に用いたフィルタバンクのタップ長情報と
共に記録している記録媒体から、上記タップ長情報を読
み込む。
列を帯域分割に用いたフィルタバンクのタップ長情報と
共に記録している記録媒体から、上記タップ長情報を読
み込む。
【０１４１】このような記録媒体は、上記復号化装置２
８０の復号化時の演算量の低減を補助することになる。
８０の復号化時の演算量の低減を補助することになる。
【０１４２】上記符号化／復号化装置により、小型で演
算量の少ない簡易的な符号化装置によって符号化を行う
ことが可能となる。また付加機能を用いることで、可変
タップ長ＰＱＦフィルタバンクを持つ復号化装置におい
て演算量の抑制が可能であり、また、可変タップ長ＰＱ
Ｆフィルタバンクを持たない復号化装置においても音響
信号の復元が可能となる。
算量の少ない簡易的な符号化装置によって符号化を行う
ことが可能となる。また付加機能を用いることで、可変
タップ長ＰＱＦフィルタバンクを持つ復号化装置におい
て演算量の抑制が可能であり、また、可変タップ長ＰＱ
Ｆフィルタバンクを持たない復号化装置においても音響
信号の復元が可能となる。
【０１４３】もちろん、説明のため上記の例に示してき
たタップ長96→48以外の数にタップ長を変換することは
可能であることはいうまでもない。
たタップ長96→48以外の数にタップ長を変換することは
可能であることはいうまでもない。
【０１４４】以上の説明から明らかなように、上記実施
の形態を用いれば、符号化／復号化装置の能力に見合っ
た帯域分割／帯域合成フィルタのタップ長の設定を行う
ことで、必要とされる演算量及び帯域分割／帯域合成時
の周波数特性の最適化が可能となる。
の形態を用いれば、符号化／復号化装置の能力に見合っ
た帯域分割／帯域合成フィルタのタップ長の設定を行う
ことで、必要とされる演算量及び帯域分割／帯域合成時
の周波数特性の最適化が可能となる。
【０１４５】例えば、符号化／復号化装置の処理能力が
それほど高くない場合でも、帯域分割／帯域合成フィル
タのタップ長を変化させることで聴感上は問題なく符号
化／復号化が可能となる。
それほど高くない場合でも、帯域分割／帯域合成フィル
タのタップ長を変化させることで聴感上は問題なく符号
化／復号化が可能となる。
【０１４６】
【発明の効果】本発明に係る帯域合成フィルタバンク及
びフィルタリング方法は、帯域合成側で用いられるフィ
ルタ係数に対して最適化関数により聴感上の処理を施し
てから、この最適化処理が施されたフィルタ係数の修
正、及びタップ長の短縮を行うので、帯域合成を行う際
に小型で演算処理能力の低い復号化装置を使用する必要
がある場合、または一つの復号化装置上で多数のアプリ
ケーションが動作し負荷が大きい場においてもリアルタ
イムでの音響信号の復号化を実現できる。
びフィルタリング方法は、帯域合成側で用いられるフィ
ルタ係数に対して最適化関数により聴感上の処理を施し
てから、この最適化処理が施されたフィルタ係数の修
正、及びタップ長の短縮を行うので、帯域合成を行う際
に小型で演算処理能力の低い復号化装置を使用する必要
がある場合、または一つの復号化装置上で多数のアプリ
ケーションが動作し負荷が大きい場においてもリアルタ
イムでの音響信号の復号化を実現できる。
【０１４７】また、本発明に係る帯域合成フィルタバン
ク及びフィルタリング方法は、所望のタップ長情報に基
づいて標準タップ長のフィルタ係数を短縮して得られた
所望のタップ長のフィルタ係数と音響信号とを畳み込み
演算して、帯域合成信号を導出するので、帯域合成を行
う際に小型で演算処理能力の低い復号化装置を使用する
必要がある場合、または一つの復号化装置上で多数のア
プリケーションが動作し負荷が大きい場においてもリア
ルタイムでの音響信号の復号化を実現できる。
ク及びフィルタリング方法は、所望のタップ長情報に基
づいて標準タップ長のフィルタ係数を短縮して得られた
所望のタップ長のフィルタ係数と音響信号とを畳み込み
演算して、帯域合成信号を導出するので、帯域合成を行
う際に小型で演算処理能力の低い復号化装置を使用する
必要がある場合、または一つの復号化装置上で多数のア
プリケーションが動作し負荷が大きい場においてもリア
ルタイムでの音響信号の復号化を実現できる。
【０１４８】また、本発明に係る帯域分割フィルタバン
ク及びフィルタリング方法は、所望のタップ長情報に基
づいて標準タップ長のフィルタ係数を短縮して得られた
所望のタップ長のフィルタ係数と音響信号とを畳み込み
演算して、帯域分割信号を導出するので、帯域分割処理
を行う際に演算処理能力の低い符号化装置を使用する必
要があるときに、演算量を低減し、実時間処理を優先し
た符号化を実現できる。
ク及びフィルタリング方法は、所望のタップ長情報に基
づいて標準タップ長のフィルタ係数を短縮して得られた
所望のタップ長のフィルタ係数と音響信号とを畳み込み
演算して、帯域分割信号を導出するので、帯域分割処理
を行う際に演算処理能力の低い符号化装置を使用する必
要があるときに、演算量を低減し、実時間処理を優先し
た符号化を実現できる。
【０１４９】また、本発明にかかる符号化／復号化装置
においては演算量のコントロールが可能であるため、演
算処理能力に余裕があるときにはタップ長Lを大きく設
定して高精度な帯域分割／帯域合成を行い、演算処理能
力に余裕がない場合にはタップ長Lを短縮化して演算量
を低減することで実時間処理を可能とし、聴感上問題の
少ないように擬似的な帯域分割／帯域合成処理を行うこ
とが可能である。
においては演算量のコントロールが可能であるため、演
算処理能力に余裕があるときにはタップ長Lを大きく設
定して高精度な帯域分割／帯域合成を行い、演算処理能
力に余裕がない場合にはタップ長Lを短縮化して演算量
を低減することで実時間処理を可能とし、聴感上問題の
少ないように擬似的な帯域分割／帯域合成処理を行うこ
とが可能である。
【０１５０】特に本発明は、ソフトウェアによる符号化
／復号化装置が、コンピュータ上で多数のアプリケーシ
ョンと同時に動作している場合等のように処理能力が時
間とともに変化するような場合に有効な発明であり、CP
Uに大きな負荷が生じた場合でも実時間処理を続けるこ
とが可能となる。
／復号化装置が、コンピュータ上で多数のアプリケーシ
ョンと同時に動作している場合等のように処理能力が時
間とともに変化するような場合に有効な発明であり、CP
Uに大きな負荷が生じた場合でも実時間処理を続けるこ
とが可能となる。
【０１５１】また、フィルタ係数はタップ長を変化させ
ても互換性があり、帯域分割フィルタと帯域合成フィル
タで異なるタップ数のフィルタを用いても聴感上はそれ
ほど問題にならない。それゆえ、本発明による符号化装
置による符号化列を、従来用いられてきた復号化装置に
おいても再生可能であるというハードウェアの互換性と
いう利点も持つ。
ても互換性があり、帯域分割フィルタと帯域合成フィル
タで異なるタップ数のフィルタを用いても聴感上はそれ
ほど問題にならない。それゆえ、本発明による符号化装
置による符号化列を、従来用いられてきた復号化装置に
おいても再生可能であるというハードウェアの互換性と
いう利点も持つ。
【図１】本発明に係る帯域合成フィルタバンク及びフィ
ルタリング方法の実施の形態となる音響信号符号化復号
化システムの概略構成を示すブロック図である。
ルタリング方法の実施の形態となる音響信号符号化復号
化システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】上記音響信号符号化復号化システムの符号化装
置側に用いられるスペクトル変換部の詳細な構成を示す
ブロック図である。
置側に用いられるスペクトル変換部の詳細な構成を示す
ブロック図である。
【図３】上記音響信号符号化復号化システムの復号化装
置側に用いられる時系列信号合成部の詳細な構成を示す
ブロック図である。
置側に用いられる時系列信号合成部の詳細な構成を示す
ブロック図である。
【図４】上記図２のスペクトル変換部と図３の時系列信
号合成部を用いた上記音響信号符号化復号化システムの
構成を示すブロック図である。
号合成部を用いた上記音響信号符号化復号化システムの
構成を示すブロック図である。
【図５】デシメーションフィルタの動作を説明するため
の図である。
の図である。
【図６】インターポレーションフィルタの動作を説明す
るための図である。
るための図である。
【図７】プロトタイプフィルタと帯域分割フィルタ係数
及び帯域合成フィルタ係数の関係を示した図である。
及び帯域合成フィルタ係数の関係を示した図である。
【図８】上記プロトタイプフィルタのインパルス応答及
びその周波数特性を示した図である。
びその周波数特性を示した図である。
【図９】上記図８のプロトタイプフィルタから導出した
帯域分割フィルタ及び帯域合成フィルタの周波数特性を
示す図である。
帯域分割フィルタ及び帯域合成フィルタの周波数特性を
示す図である。
【図１０】上記図９で用いるＰＱＦフィルタバンクの特
性の詳細を示す図である。
性の詳細を示す図である。
【図１１】上記図９、図１０に示した帯域分割フィルタ
を用いた帯域分割フィルタバンクの構成図である。
を用いた帯域分割フィルタバンクの構成図である。
【図１２】上記図９、図１０に示した帯域合成フィルタ
を用いた帯域合成フィルタバンクの構成図である。
を用いた帯域合成フィルタバンクの構成図である。
【図１３】上記図３に示す時系列信号合成部に、スペク
トル変換部の帯域分割フィルタのタップ長より短いタッ
プ長で構成される固定タップ長帯域合成フィルタバンク
を用いた構成を示すブロック図である。
トル変換部の帯域分割フィルタのタップ長より短いタッ
プ長で構成される固定タップ長帯域合成フィルタバンク
を用いた構成を示すブロック図である。
【図１４】上記図１３に示した固定タップ長変換帯域合
成フィルタバンクの構成を示すブロック図である。
成フィルタバンクの構成を示すブロック図である。
【図１５】上記図１４に示す固定タップ長変換帯域合成
フィルタバンクの修正帯域合成フィルタ係数演算部の詳
細な構成を示すブロック図である。
フィルタバンクの修正帯域合成フィルタ係数演算部の詳
細な構成を示すブロック図である。
【図１６】上記図１５に示す修正帯域合成フィルタ係数
演算部の固定タップ長変換部の詳細な構成を示すブロッ
ク図である。
演算部の固定タップ長変換部の詳細な構成を示すブロッ
ク図である。
【図１７】上記図１６に示す窓関数保持部の係数の一例
を示した図である。
を示した図である。
【図１８】上記図８に示したプロトライプフィルタに対
し、上記図１７に示す窓関数を作用させて得られた修正
プロトタイプフィルタのインパルス応答及びその周波数
特性を示す図である。
し、上記図１７に示す窓関数を作用させて得られた修正
プロトタイプフィルタのインパルス応答及びその周波数
特性を示す図である。
【図１９】上記図１８のプロトタイプフィルタから導出
した帯域分割フィルタ及び帯域合成フィルタの周波数特
性を示す図である。
した帯域分割フィルタ及び帯域合成フィルタの周波数特
性を示す図である。
【図２０】上記図１９で導出した帯域合成フィルタを用
いた帯域合成フィルタバンクの構成図である。
いた帯域合成フィルタバンクの構成図である。
【図２１】上記図３に示した時系列信号合成部に、スペ
クトル変換部の帯域分割フィルタのタップ長より短いタ
ップ長で構成される可変タップ長帯域合成フィルタバン
クを用いた構成を示すブロック図である。
クトル変換部の帯域分割フィルタのタップ長より短いタ
ップ長で構成される可変タップ長帯域合成フィルタバン
クを用いた構成を示すブロック図である。
【図２２】上記図２１に示す可変タップ長変換帯域合成
フィルタバンクの構成を示すブロック図である。
フィルタバンクの構成を示すブロック図である。
【図２３】上記図２２に示す可変タップ長変換帯域合成
フィルタバンクの修正帯域合成フィルタ係数演算部の詳
細な構成を示すブロック図である。
フィルタバンクの修正帯域合成フィルタ係数演算部の詳
細な構成を示すブロック図である。
【図２４】上記図２３に示す修正帯域合成フィルタ係数
演算部の可変タップ長変換部でＬ’＝６４というタップ
長を得る動作を説明するための図である。
演算部の可変タップ長変換部でＬ’＝６４というタップ
長を得る動作を説明するための図である。
【図２５】上記図２３に示す修正帯域合成フィルタ係数
演算部の可変タップ長変換部でＬ’＝４８というタップ
長を得る動作を説明するための図である。
演算部の可変タップ長変換部でＬ’＝４８というタップ
長を得る動作を説明するための図である。
【図２６】上記図２４及び図２５に示す窓関数保持部の
係数の一例を示す図である。
係数の一例を示す図である。
【図２７】上記図８に示すプロトタイプフィルタに対
し、上記図２６に係数を示す窓関数を作用させて得られ
た修正プロトタイプフィルタのインパルス応答を示す図
である。
し、上記図２６に係数を示す窓関数を作用させて得られ
た修正プロトタイプフィルタのインパルス応答を示す図
である。
【図２８】上記図８に示すプロトタイプフィルタに対
し、上記図２６に係数を示す窓関数を作用させて得られ
た修正プロトタイプフィルタの周波数応答を示す図であ
る。
し、上記図２６に係数を示す窓関数を作用させて得られ
た修正プロトタイプフィルタの周波数応答を示す図であ
る。
【図２９】上記図２８の修正プロトタイプフィルタから
導出したタップ長Ｌ’＝４８の帯域分割フィルタ及び帯
域合成フィルタの周波数特性を示す図である。
導出したタップ長Ｌ’＝４８の帯域分割フィルタ及び帯
域合成フィルタの周波数特性を示す図である。
【図３０】上記図２８の修正プロトタイプフィルタから
導出したタップ長Ｌ’＝６４の帯域分割フィルタ及び帯
域合成フィルタの周波数特性を示す図である。
導出したタップ長Ｌ’＝６４の帯域分割フィルタ及び帯
域合成フィルタの周波数特性を示す図である。
【図３１】上記図２２に示す可変タップ長変換帯域合成
フィルタバンクの構成とは別の構成による可変タップ長
変換帯域合成フィルタバンクの構成を示すブロック図で
ある。
フィルタバンクの構成とは別の構成による可変タップ長
変換帯域合成フィルタバンクの構成を示すブロック図で
ある。
【図３２】上記図３０で導出した帯域合成フィルタを用
いた帯域合成フィルタバンクの構成図である。
いた帯域合成フィルタバンクの構成図である。
【図３３】帯域分割処理、帯域合成処理の効率化を計る
ため、帯域分割フィルタ及び帯域合成フィルタの係数を
それぞれ一次係数、二次係数に分離する工程を説明する
ための図である。
ため、帯域分割フィルタ及び帯域合成フィルタの係数を
それぞれ一次係数、二次係数に分離する工程を説明する
ための図である。
【図３４】帯域分割フィルタ係数を一次係数、二次係数
に分離して構成する効率化帯域分割フィルタバンクの構
成図である。
に分離して構成する効率化帯域分割フィルタバンクの構
成図である。
【図３５】帯域合成フィルタ係数を一次係数、二次係数
に分離して構成する効率化帯域合成フィルタバンクの構
成図である。
に分離して構成する効率化帯域合成フィルタバンクの構
成図である。
【図３６】効率化帯域合成フィルタバンクと固定タップ
長変換帯域合成フィルタの組み合わせによるフィルタバ
ンクの構成図である。
長変換帯域合成フィルタの組み合わせによるフィルタバ
ンクの構成図である。
【図３７】効率化帯域合成フィルタバンクと可変タップ
長変換帯域合成フィルタの組み合わせによるフィルタの
構成図である。
長変換帯域合成フィルタの組み合わせによるフィルタの
構成図である。
【図３８】スペクトル変換部／時系列合成部のフィルタ
のタップ長を変更することの出来る一例としての、可変
タップ長PQFフィルタバンクのブロック図である。
のタップ長を変更することの出来る一例としての、可変
タップ長PQFフィルタバンクのブロック図である。
【図３９】可変タップ長フィルタバンクにおいて、タッ
プ長を変換するPQFタップ長変換部の構成を示すブロッ
ク図である。
プ長を変換するPQFタップ長変換部の構成を示すブロッ
ク図である。
【図４０】方形窓関数を用いたPQFタップ長変換部によ
って、図１０の（Ａ）に示したフィルタバンクのタップ
長を96から48へと変換した場合の帯域分割特性図であ
る。
って、図１０の（Ａ）に示したフィルタバンクのタップ
長を96から48へと変換した場合の帯域分割特性図であ
る。
【図４１】方形窓関数を用いたPQFタップ長変換部によ
って、図１０の（Ｂ）に示したフィルタバンクのタップ
長を96から48へと変換した場合の帯域合成特性図であ
る。
って、図１０の（Ｂ）に示したフィルタバンクのタップ
長を96から48へと変換した場合の帯域合成特性図であ
る。
【図４２】ハミング窓関数を用いたPQFタップ長変換部
によって、図１０の（Ａ）に示したフィルタバンクのタ
ップ長を96から48へと変換した場合の帯域分割特性図で
ある。
によって、図１０の（Ａ）に示したフィルタバンクのタ
ップ長を96から48へと変換した場合の帯域分割特性図で
ある。
【図４３】ハミング窓関数を用いたPQFタップ長変換部
によって、図１０の（Ｂ）に示したフィルタバンクのタ
ップ長を96から48へと変換した場合の帯域合成特性図で
ある。
によって、図１０の（Ｂ）に示したフィルタバンクのタ
ップ長を96から48へと変換した場合の帯域合成特性図で
ある。
【図４４】符号化装置と復号化装置で異なるタップ長の
フィルタバンクを使うことが可能であることを説明する
図である。
フィルタバンクを使うことが可能であることを説明する
図である。
【図４５】復号化装置で符号化装置とは異なるタップ長
のフィルタバンクを使うことが可能であることを説明す
る図である。また、復号化装置の処理能力により、96/4
8タップの切り替えが可能であることも示す図である。
のフィルタバンクを使うことが可能であることを説明す
る図である。また、復号化装置の処理能力により、96/4
8タップの切り替えが可能であることも示す図である。
【図４６】符号化装置で復号化装置とは異なるタップ長
のフィルタバンクを使うことが可能であることを説明す
る図である。また、符号化装置側でフラグを記録するこ
とで、復号化装置側で96/48タップの切り替えが可能で
あることも示す図である。
のフィルタバンクを使うことが可能であることを説明す
る図である。また、符号化装置側でフラグを記録するこ
とで、復号化装置側で96/48タップの切り替えが可能で
あることも示す図である。
１ 音響信号符号化復号化システム、２ 符号化装置、
３ スペクトル変換部、４ 符号化部、５ スペクトル
成分符号化部、６ 符号列生成部、７ 復号化装置、８
復号化部、９ 符号列分割部、１０ スペクトル成分
復号化部、１１時系列信号合成部、１２ 帯域分割フィ
ルタバンク、１７ 帯域合成フィルタバンク
３ スペクトル変換部、４ 符号化部、５ スペクトル
成分符号化部、６ 符号列生成部、７ 復号化装置、８
復号化部、９ 符号列分割部、１０ スペクトル成分
復号化部、１１時系列信号合成部、１２ 帯域分割フィ
ルタバンク、１７ 帯域合成フィルタバンク
Claims (30)
- 【請求項１】 所定の有限タップ長で構成される帯域分
割フィルタバンクにより帯域分割処理された音響信号に
フィルタ係数を変更した帯域合成処理を施す帯域合成フ
ィルタバンクであって、 上記フィルタ係数に最適化関数を用いた聴感上の処理を
施す最適化処理手段と、 上記最適化処理手段で最適化処理が施された上記フィル
タ係数のタップ長を変換するタップ長変換手段とを備え
ることを特徴とする帯域合成フィルタバンク。 - 【請求項２】 上記タップ長変換手段を用い、上記タッ
プ長を可変とすることを特徴とする請求項１記載の帯域
合成フィルタバンク。 - 【請求項３】 上記最適化処理手段で、最適化関数とし
てハミング関数、ハニング関数などの周波数分離特性を
向上させうる窓関数を用いることを特徴とする請求項１
記載の帯域合成フィルタバンク。 - 【請求項４】 ＰＱＦフィルタバンクを用いることを特
徴とする請求項１記載の帯域合成フィルタバンク。 - 【請求項５】 帯域合成フィルタ係数を二つの係数に分
割することを特徴とする請求項４記載の帯域合成フィル
タバンク。 - 【請求項６】 音響信号に帯域合成処理を施す帯域合成
フィルタバンクであって、 所望のタップ長情報に基づいて標準タップ長のフィルタ
係数を短縮して得られた所望のタップ長のフィルタ係数
を出力するタップ長変換手段と、 上記タップ長変換手段からの変換された所望のタップ長
のフィルタ係数と上記音響信号とを畳み込み演算する演
算手段とを備えることを特徴とする帯域合成フィルタバ
ンク。 - 【請求項７】 上記タップ長変換手段は、最長のタップ
長を標準とし、この標準タップ長のフィルタ係数に聴感
上の最適化処理を施して、上記所望のタップ長のフィル
タ係数を、上記畳み込み演算手段に供給することを特徴
とする請求項６記載の帯域合成フィルタバンク。 - 【請求項８】 上記タップ長変換手段は、最適化処理と
してハミング関数、ハニング関数などの周波数分離特性
を向上させうる窓関数による処理を、上記標準タップ長
のフィルタ係数に施すことを特徴とする請求項７記載の
帯域合成フィルタバンク。 - 【請求項９】 ＰＱＦフィルタバンクを用いることを特
徴とする請求項６記載の帯域合成フィルタバンク。 - 【請求項１０】 上記フィルタ係数をその対称性を利用
して二つの係数に分割して、一方だけを演算に用いるこ
とを特徴とする請求項９記載の帯域合成フィルタバン
ク。 - 【請求項１１】 所定の有限タップ長で構成される帯域
分割フィルタバンクにより帯域分割処理された音響信号
にフィルタ係数を変更した帯域合成処理を施す帯域合成
フィルタリング方法であって、 上記フィルタ係数に最適化関数を用いた聴感上の処理を
施す最適化処理工程と、 上記最適化処理工程で最適化処理が施された上記フィル
タ係数のタップ長を変換するタップ長変換工程とを備え
ることを特徴とする帯域合成フィルタリング方法。 - 【請求項１２】 上記タップ長変換行程を用い、上記タ
ップ長を可変とすることを特徴とする請求項１１記載の
帯域合成フィルタリング方法。 - 【請求項１３】 上記最適化処理工程で、最適化関数と
してハミング関数、ハニング関数などの周波数分離特性
を向上させうる窓関数を用いることを特徴とする請求項
１１記載の帯域合成フィルタリング方法。 - 【請求項１４】 ＰＱＦフィルタバンクを用いることを
特徴とする請求項１１記載の帯域合成フィルタリング方
法。 - 【請求項１５】 帯域合成フィルタ係数を二つの係数に
分割することを特徴とする請求項１４記載の帯域合成フ
ィルタリング方法。 - 【請求項１６】 音響信号に帯域合成処理を施す帯域合
成フィルタリング方法であって、 所望のタップ長情報に基づいて、標準タップ長のフィル
タ係数を短縮して得られた所望のタップ長のフィルタ係
数を出力するタップ長変換工程と、 上記タップ長変換工程からの変換された所望のタップ長
のフィルタ係数と上記音響信号とを畳み込み演算する演
算工程とを備えることを特徴とする帯域合成フィルタリ
ング方法。 - 【請求項１７】 上記タップ長変換工程は、最長のタッ
プ長を標準とし、この標準タップ長のフィルタ係数に聴
感上の最適化処理を施して、上記所望のタップ長のフィ
ルタ係数を、上記畳み込み演算工程に供給することを特
徴とする請求項１６記載の帯域合成フィルタリング方
法。 - 【請求項１８】 音響信号に帯域分割処理を施す帯域分
割フィルタバンクであって、 所望のタップ長情報に基づいて、標準タップ長のフィル
タ係数を短縮して得られた所望のタップ長のフィルタ係
数を出力するタップ長変換手段と、 上記タップ長変換手段からの変換された所望のタップ長
のフィルタ係数と上記音響信号とを畳み込み演算する演
算手段とを備えることを特徴とする帯域分割フィルタバ
ンク。 - 【請求項１９】 上記タップ長変換手段は、最長のタッ
プ長を標準とし、この標準タップ長のフィルタ係数に聴
感上の最適化処理を施して、上記所望のタップ長のフィ
ルタ係数を、上記畳み込み演算手段に供給することを特
徴とする請求項１８記載の帯域分割フィルタバンク。 - 【請求項２０】 上記タップ長変換手段は、最適化処理
としてハミング関数、ハニング関数などの周波数分離特
性を向上させうる窓関数による処理を、上記標準タップ
長のフィルタ係数に施すことを特徴とする請求項１９記
載の帯域分割フィルタバンク。 - 【請求項２１】 ＰＱＦフィルタバンクを用いることを
特徴とする請求項１８記載の帯域分割フィルタバンク。 - 【請求項２２】 上記フィルタ係数をその対称性を利用
して二つの係数に分割して、一方だけを演算に用いるこ
とを特徴とする請求項２１記載の帯域分割フィルタバン
ク。 - 【請求項２３】 音響信号に帯域分割処理を施す帯域分
割フィルタリング方法であって、 所望のタップ長情報に基づいて、標準タップ長のフィル
タ係数を短縮して得られた所望のタップ長のフィルタ係
数を出力するタップ長変換工程と、 上記タップ長変換工程からの変換された所望のタップ長
のフィルタ係数と上記音響信号とを畳み込み演算する演
算工程とを備えることを特徴とする帯域分割フィルタリ
ング方法。 - 【請求項２４】 上記タップ長変換工程は、最長のタッ
プ長を標準とし、この標準タップ長のフィルタ係数に聴
感上の最適化処理を施して、上記所望のタップ長のフィ
ルタ係数を、上記演算工程に供給することを特徴とする
請求項２３記載の帯域分割フィルタリング方法。 - 【請求項２５】 音響信号を帯域分割してから符号化す
る符号化装置において、 上記音響信号を帯域分割する帯域分割フィルタバンク
と、 上記帯域分割フィルタバンクで帯域分割した音響信号に
符号化処理を施して符号化列を生成する符号化手段とを
備え、 上記符号化手段は上記帯域分割フィルタバンクで上記音
響信号を帯域分割するのに用いたタップ長情報を上記符
号化列の中に書き込むことを特徴とする符号化装置。 - 【請求項２６】 上記帯域分割フィルタバンクは、所望
のタップ長情報に基づいて標準タップ長のフィルタ係数
を短縮して得られた所望のタップ長のフィルタ係数を出
力するタップ長変換手段と、上記タップ長変換手段から
の変換された所望のタップ長のフィルタ係数と上記音響
信号とを畳み込み演算する演算手段とを備えることを特
徴とする請求項２５記載の符号化装置。 - 【請求項２７】 上記タップ長変換手段は、最長のタッ
プ長を標準とし、この標準タップ長のフィルタ係数に聴
感上の最適化処理を施して、上記所望のタップ長のフィ
ルタ係数を、上記畳み込み演算手段に供給することを特
徴とする請求項２６記載の符号化装置。 - 【請求項２８】 タップ長が変化する帯域分割フィルタ
バンクを用いた符号化装置によって符号化された符号化
列とタップ長情報を読み出し、この符号化列を復号化す
る復号化装置であって、 上記タップ長情報から判断できる上記帯域分割フィルタ
バンクと同じ性能を持つ帯域合成フィルタバンクによっ
て帯域合成を行ってから、符号化列を復号化することを
特徴とする復号化装置。 - 【請求項２９】 復号化時の演算処理能力に見合った演
算量の帯域合成フィルタバンクを選択して帯域合成処理
を行った後、復号化を行うことを特徴とする請求項２８
記載の復号化装置。 - 【請求項３０】 音響信号を帯域分割し、それぞれの帯
域毎に符号化を施して得られた符号化列を、帯域分割に
用いたフィルタバンクのタップ長情報と共に、記録して
いることを特徴とする記録媒体。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19441697A JP4326031B2 (ja) | 1997-02-06 | 1997-07-18 | 帯域合成フィルタバンク及びフィルタリング方法並びに復号化装置 |
| US09/013,492 US6298361B1 (en) | 1997-02-06 | 1998-01-26 | Signal encoding and decoding system |
| EP98101926A EP0858159A3 (en) | 1997-02-06 | 1998-02-04 | Band synthesis and band splitting filter bank encoder and decoder, encoding and decoding method |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2411997 | 1997-02-06 | ||
| JP9-24119 | 1997-02-06 | ||
| JP19441697A JP4326031B2 (ja) | 1997-02-06 | 1997-07-18 | 帯域合成フィルタバンク及びフィルタリング方法並びに復号化装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10285031A true JPH10285031A (ja) | 1998-10-23 |
| JP4326031B2 JP4326031B2 (ja) | 2009-09-02 |
Family
ID=26361605
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19441697A Expired - Fee Related JP4326031B2 (ja) | 1997-02-06 | 1997-07-18 | 帯域合成フィルタバンク及びフィルタリング方法並びに復号化装置 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6298361B1 (ja) |
| EP (1) | EP0858159A3 (ja) |
| JP (1) | JP4326031B2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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Families Citing this family (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4193243B2 (ja) * | 1998-10-07 | 2008-12-10 | ソニー株式会社 | 音響信号符号化方法及び装置、音響信号復号化方法及び装置並びに記録媒体 |
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