JPH1039900A - 音響信号の周波数領域変換係数の包絡推定方法 - Google Patents
音響信号の周波数領域変換係数の包絡推定方法Info
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- JPH1039900A JPH1039900A JP8190375A JP19037596A JPH1039900A JP H1039900 A JPH1039900 A JP H1039900A JP 8190375 A JP8190375 A JP 8190375A JP 19037596 A JP19037596 A JP 19037596A JP H1039900 A JPH1039900 A JP H1039900A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 ＭＤＣＴ係数のパワー包絡を精度よく求め
る。 【解決手段】 音響信号のサンプル列をＮサンプルづつ
重複して２Ｎサンプルづつ取出し（１２）、ハニング関
数窓をかけ（１３）、フレームの初めのＮ／２長のサン
プル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、フレームの終りのＮ／２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、その折り返し処理結果ｙ（ｉ）をＤ
ＣＴしてＭＤＣＴ係数を得（２６）、またｙ（ｉ）を線
形予測分析し（２４）、その予測係数のパワースペクト
ル包絡からＭＤＣＴ係数の包絡とする（２８）。
る。 【解決手段】 音響信号のサンプル列をＮサンプルづつ
重複して２Ｎサンプルづつ取出し（１２）、ハニング関
数窓をかけ（１３）、フレームの初めのＮ／２長のサン
プル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、フレームの終りのＮ／２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、その折り返し処理結果ｙ（ｉ）をＤ
ＣＴしてＭＤＣＴ係数を得（２６）、またｙ（ｉ）を線
形予測分析し（２４）、その予測係数のパワースペクト
ル包絡からＭＤＣＴ係数の包絡とする（２８）。
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
音響信号を例えば量子化して符号化する方法に適用さ
れ、音響信号を重ね合わせ直交変換（ＬＯＴ：Ｌａｐｐ
ｅｄ Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）
し、かつその変換係数のパワー包絡形状を推定する方法
に関する。
音響信号を例えば量子化して符号化する方法に適用さ
れ、音響信号を重ね合わせ直交変換（ＬＯＴ：Ｌａｐｐ
ｅｄ Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）
し、かつその変換係数のパワー包絡形状を推定する方法
に関する。
【０００２】
【従来の技術】音声や音楽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）のような通常の直交変換、ＭＤＣ
Ｔ（変形離散コサイン変換）などのＬＯＴ（重ね合わせ
直交変換）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が
（特願平７−５２３８９）で提案されている。この処理
は図３に示される。
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）のような通常の直交変換、ＭＤＣ
Ｔ（変形離散コサイン変換）などのＬＯＴ（重ね合わせ
直交変換）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が
（特願平７−５２３８９）で提案されている。この処理
は図３に示される。
【０００３】入力端子１１からデジタル信号とされた音
響信号が入力され、フレーム分割部１２でそのＮ入力サ
ンプルごとに過去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をＮ個づつ重ね合わ
せ、直交変換処理用フレームとされる。このＬＯＴ処理
用フレームは時間窓掛部１３で２Ｎの窓関数（時間窓）
が掛けられる。窓関数Ｗ（ｎ）としては、例えば次式で
示されるハニング窓が用いられる。
響信号が入力され、フレーム分割部１２でそのＮ入力サ
ンプルごとに過去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をＮ個づつ重ね合わ
せ、直交変換処理用フレームとされる。このＬＯＴ処理
用フレームは時間窓掛部１３で２Ｎの窓関数（時間窓）
が掛けられる。窓関数Ｗ（ｎ）としては、例えば次式で
示されるハニング窓が用いられる。
【０００４】 Ｗ（ｎ）＝ｓｉｎ（ｎπ／（２Ｎ）） ・・・（１） この窓関数が掛けられた信号はＬＯＴの一種であるＮ次
のＭＤＣＴ（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃ
ｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：変形離散コサイン変
換）部１４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の点におけるサンプル値）に変
換される。窓掛部１３の出力は線形予測分析部１５へも
供給され、ここで線形予測分析され、Ｐ次の予測係数α
0 ，…，αP が求められる。この予測係数α0 ，…，α
P は量子化部１６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。線形予測係数α0 ，…，αP のパワ
ースペクトル包絡（電力伝達関数）の平方根をＭＤＣＴ
係数の振幅包絡の近似とする。この例では量子化部１６
よりのＬＳＰパラメータがスペクトラム概形計算部１７
へ供給され、そのパワースペクトル包絡が計算される。
この計算は例えば東海大出版、古井著「デイジタル音声
処理」の９１頁に述べられている。この計算されたスペ
クトル包絡でＭＤＣＴ部１４よりのＭＤＣＴ係数が平坦
化部１８により割算される。またスペクトラム概形計算
部１７で計算されたスペクトラム包絡は重み計算部１９
で聴覚特性に応じた重み付け係数を計算し、この重み付
け係数を用いて、平坦化部１８で平坦化されたＭＤＣＴ
係数が、重み付き量子化部２１で聴覚重み付き量子化が
なされ、その量子化インデックスＩM が出力される。
のＭＤＣＴ（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃ
ｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：変形離散コサイン変
換）部１４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の点におけるサンプル値）に変
換される。窓掛部１３の出力は線形予測分析部１５へも
供給され、ここで線形予測分析され、Ｐ次の予測係数α
0 ，…，αP が求められる。この予測係数α0 ，…，α
P は量子化部１６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。線形予測係数α0 ，…，αP のパワ
ースペクトル包絡（電力伝達関数）の平方根をＭＤＣＴ
係数の振幅包絡の近似とする。この例では量子化部１６
よりのＬＳＰパラメータがスペクトラム概形計算部１７
へ供給され、そのパワースペクトル包絡が計算される。
この計算は例えば東海大出版、古井著「デイジタル音声
処理」の９１頁に述べられている。この計算されたスペ
クトル包絡でＭＤＣＴ部１４よりのＭＤＣＴ係数が平坦
化部１８により割算される。またスペクトラム概形計算
部１７で計算されたスペクトラム包絡は重み計算部１９
で聴覚特性に応じた重み付け係数を計算し、この重み付
け係数を用いて、平坦化部１８で平坦化されたＭＤＣＴ
係数が、重み付き量子化部２１で聴覚重み付き量子化が
なされ、その量子化インデックスＩM が出力される。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】ＭＤＣＴはフレーム境
界雑音が出ないという利点がある。しかし、ＭＤＣＴ変
換操作と、その逆変換操作とで、時間領域の領域の信号
が折り返されているため、変換後の正確な包絡を求める
ことは容易でなかった。つまり従来においてはＭＤＣＴ
前の時間領域信号を線形予測分析し、その予測係数か
ら、ＭＤＣＴ係数の包絡を近似しており、一方、ＭＤＣ
Ｔ操作において時間領域で信号の折り返しが生じてお
り、この時間領域での折り返しが生じた変換係数（ＭＤ
ＣＴ係数）の包絡を、前記時間領域で折り返しのない信
号の線形予測係数から近似しても、比較的大きな近似誤
差とならざるを得ない。
界雑音が出ないという利点がある。しかし、ＭＤＣＴ変
換操作と、その逆変換操作とで、時間領域の領域の信号
が折り返されているため、変換後の正確な包絡を求める
ことは容易でなかった。つまり従来においてはＭＤＣＴ
前の時間領域信号を線形予測分析し、その予測係数か
ら、ＭＤＣＴ係数の包絡を近似しており、一方、ＭＤＣ
Ｔ操作において時間領域で信号の折り返しが生じてお
り、この時間領域での折り返しが生じた変換係数（ＭＤ
ＣＴ係数）の包絡を、前記時間領域で折り返しのない信
号の線形予測係数から近似しても、比較的大きな近似誤
差とならざるを得ない。
【０００６】この発明の目的は、音響信号の周波数領域
変換係数の包絡を線形予測係数から従来よりも高い精度
で近似することができる方法を提供することにある。
変換係数の包絡を線形予測係数から従来よりも高い精度
で近似することができる方法を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明によれ
ば、窓関数を掛けたサンプルに対し、重ね合わせ直交変
換により折り返されるべきサンプルを時間軸上で折り返
し、その折り返し処理したものに対し、三角関数にもと
づく直交変換を行って、重ね合わせ直交変換係数を得、
また前記折り返し処理したものを線形予測分析して、パ
ワー包絡形状を求める。
ば、窓関数を掛けたサンプルに対し、重ね合わせ直交変
換により折り返されるべきサンプルを時間軸上で折り返
し、その折り返し処理したものに対し、三角関数にもと
づく直交変換を行って、重ね合わせ直交変換係数を得、
また前記折り返し処理したものを線形予測分析して、パ
ワー包絡形状を求める。
【０００８】請求項３の発明によれば、入力された重ね
合わせ直交変換係数に対し、三角関数にもとづく逆直交
変換を行い、その逆直交変換結果に対して、線形予測分
析を行い、その予測係数から、前記入力された重ね合わ
せ直交変換係数のパワー包絡形状を推定する。
合わせ直交変換係数に対し、三角関数にもとづく逆直交
変換を行い、その逆直交変換結果に対して、線形予測分
析を行い、その予測係数から、前記入力された重ね合わ
せ直交変換係数のパワー包絡形状を推定する。
【０００９】
【発明の実施の形態】図１に請求項１の発明における処
理手順を示し、図３と対応する部分に同一符号を付けて
ある。この発明においても、従来と同様に、入力された
音響信号のサンプル系列はフレーム分割部１２で重ね合
わされて、ＬＯＴ用フレームとされ、その各ＬＯＴ用フ
レームに対し、窓掛部１３で窓関数が掛けられる。この
窓関数としては従来用いられているものと同様のものを
用いることができる。
理手順を示し、図３と対応する部分に同一符号を付けて
ある。この発明においても、従来と同様に、入力された
音響信号のサンプル系列はフレーム分割部１２で重ね合
わされて、ＬＯＴ用フレームとされ、その各ＬＯＴ用フ
レームに対し、窓掛部１３で窓関数が掛けられる。この
窓関数としては従来用いられているものと同様のものを
用いることができる。
【００１０】この発明においては、窓関数が掛けられた
サンプルに対し、重ね合わせ直交変換により折り返され
るべきサンプルを時間軸上（時間領域）で折り返し、そ
の折り返し処理したサンプルに対し、直交変換部２６
で、三角関数にもとづく直交変換を行って、ＬＯＴ係数
を得る。また折り返し部２５で処理されたサンプルに対
し、線形予測分析部２７で線形予測分析を行い、その求
めた予測係数を用いて、包絡計算部２８で包絡を計算し
て、直交変換部２６で得たＬＯＴ係数のパワー包絡形状
の近似値とする。
サンプルに対し、重ね合わせ直交変換により折り返され
るべきサンプルを時間軸上（時間領域）で折り返し、そ
の折り返し処理したサンプルに対し、直交変換部２６
で、三角関数にもとづく直交変換を行って、ＬＯＴ係数
を得る。また折り返し部２５で処理されたサンプルに対
し、線形予測分析部２７で線形予測分析を行い、その求
めた予測係数を用いて、包絡計算部２８で包絡を計算し
て、直交変換部２６で得たＬＯＴ係数のパワー包絡形状
の近似値とする。
【００１１】以下、この発明を、ＬＯＴとしてＭＤＣＴ
を適用した場合につき、更に具体的に説明する。この場
合は図３の場合と同様に入力音響信号サンプル系列か
ら、Ｎサンプル（１フレーム）づつ重なった２Ｎサンプ
ルをＬＯＴ用フレームとし、その各２Ｎサンプルに対し
て窓関数をかける。次に折り返し部２５で時間軸上の折
り返し処理を行うが、ＭＤＣＴにより折り返されるべき
サンプルを以下により求める。即ち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ＭＤＣＴを適用するとＮ点の係数Ｙ（ｋ）が得られ
る。
を適用した場合につき、更に具体的に説明する。この場
合は図３の場合と同様に入力音響信号サンプル系列か
ら、Ｎサンプル（１フレーム）づつ重なった２Ｎサンプ
ルをＬＯＴ用フレームとし、その各２Ｎサンプルに対し
て窓関数をかける。次に折り返し部２５で時間軸上の折
り返し処理を行うが、ＭＤＣＴにより折り返されるべき
サンプルを以下により求める。即ち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ＭＤＣＴを適用するとＮ点の係数Ｙ（ｋ）が得られ
る。
【００１２】 Ｙ(k) ＝Σi=0 2N-1 ｘ(i)cos｛π（2i＋１＋N)（2k＋1)／（4N）｝…(2) 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４Ａ，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り、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（２）式で示したようにｘ（ｉ）との図４の関
数との積和演算であるから、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、折り返し
部２５の処理を行うことができる。
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４Ａ，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り、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（２）式で示したようにｘ（ｉ）との図４の関
数との積和演算であるから、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、折り返し
部２５の処理を行うことができる。
【００１３】つまり折り返し部２５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） この折り返し処理結果ｙ（ｉ）に対して、直交変換部２
６で下記のＮ点のＤＣＴ（離散コサイン変換）を行う。
この結果は通常のＭＤＣＴ係数と同一のものとなる。
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） この折り返し処理結果ｙ（ｉ）に対して、直交変換部２
６で下記のＮ点のＤＣＴ（離散コサイン変換）を行う。
この結果は通常のＭＤＣＴ係数と同一のものとなる。
【００１４】 ｖ(k) ＝Σi=0 N-1 ｙ(i)cos｛π（2i＋１＋2N）（2k＋１）／（4N）｝…(4) この実施例では折り返し処理結果ｙ（ｉ）に対して、線
形予測分析部２７で線形予測分析を行なって、Ｐ次の予
測係数α1 ，…，αP を求めて、ＭＤＣＴ係数ｖ（ｋ）
の包絡を推定する。図３に示したように、予測係数
α1 ，…，αP をＬＳＰパラメータに変換し、量子化し
た後に、包絡を計算する。
形予測分析部２７で線形予測分析を行なって、Ｐ次の予
測係数α1 ，…，αP を求めて、ＭＤＣＴ係数ｖ（ｋ）
の包絡を推定する。図３に示したように、予測係数
α1 ，…，αP をＬＳＰパラメータに変換し、量子化し
た後に、包絡を計算する。
【００１５】直交変換部２６ではその変換処理において
時間領域での折り返しは生じない。従って、線形予測分
析部２７より得た予測係数を用いてそのパワースペクト
ル包絡を求めると、直交変換部２６の変換結果、つまり
ＬＯＴ係数の包絡をよく近似したものが得られる。図３
中の重み付き量子化部２１で比較的粗く量子化を行い、
その量子化誤差を求め、その量子化誤差を量子化すると
いうように複数段階にわたって行うことがある。その場
合は量子化部２１の量子化結果を逆量子化し、それを逆
平坦化し、その逆平坦化された復号ＭＤＣＴ係数と、Ｍ
ＤＣＴ部１４のＭＤＣＴ係数との差を求め、その差分Ｍ
ＤＣＴ係数を量子化する。この量子化のために差分ＭＤ
ＣＴの包絡を求めるには、従来の手法からすると、その
差分ＭＤＣＴに対し逆ＭＤＣＴを行って時間領域に戻
し、その戻された時間領域信号を線形予測分析して、パ
ワースペクトル包絡を求めることになる。この逆ＭＤＣ
Ｔにおいて、時間領域での折り返しが生じるため、先の
場合と同様に、包絡の近似精度はあまりよくならない。
時間領域での折り返しは生じない。従って、線形予測分
析部２７より得た予測係数を用いてそのパワースペクト
ル包絡を求めると、直交変換部２６の変換結果、つまり
ＬＯＴ係数の包絡をよく近似したものが得られる。図３
中の重み付き量子化部２１で比較的粗く量子化を行い、
その量子化誤差を求め、その量子化誤差を量子化すると
いうように複数段階にわたって行うことがある。その場
合は量子化部２１の量子化結果を逆量子化し、それを逆
平坦化し、その逆平坦化された復号ＭＤＣＴ係数と、Ｍ
ＤＣＴ部１４のＭＤＣＴ係数との差を求め、その差分Ｍ
ＤＣＴ係数を量子化する。この量子化のために差分ＭＤ
ＣＴの包絡を求めるには、従来の手法からすると、その
差分ＭＤＣＴに対し逆ＭＤＣＴを行って時間領域に戻
し、その戻された時間領域信号を線形予測分析して、パ
ワースペクトル包絡を求めることになる。この逆ＭＤＣ
Ｔにおいて、時間領域での折り返しが生じるため、先の
場合と同様に、包絡の近似精度はあまりよくならない。
【００１６】請求項３の発明によればこのような問題を
解決できる。請求項３の発明の実施例を図２に示す。入
力端子３１から、音響信号のＭＤＣＴ係数ｖ（ｉ）′、
例えば前記差分ＭＤＣＴ係数を逆ＤＣＴ（逆離散コサイ
ン変換）部３２を入力し、逆ＤＣＴを行う。つまり下記
の演算を行う。 ｚ(i) ＝Σk=0 N-1 ｖ′(k)cos｛π（2i＋１＋2N）（2k＋１）／（4N）｝…(5) この逆ＤＣＴにより時間領域信号とされたものは入力
ｖ′（ｉ）を直接逆ＭＤＣＴしたものから見ると折り返
し処理を行なった波形、つまり図１中の折り返し部２５
の処理結果の波形と同一となっている。従って、この逆
ＤＣＴされた信号に対して線形予測分析部３３で線形予
測分析を行い、その予測係数のパワースペクトルに包絡
を包絡計算部３４で求めて、入力ＭＤＣＴ係数ｖ′
（ｉ）のパワー包絡の近似を得る。なお、逆直交変換部
３２の出力に対して、ＤＣＴを行えば入力端子３１の入
力ＭＤＣＴ係数となる。
解決できる。請求項３の発明の実施例を図２に示す。入
力端子３１から、音響信号のＭＤＣＴ係数ｖ（ｉ）′、
例えば前記差分ＭＤＣＴ係数を逆ＤＣＴ（逆離散コサイ
ン変換）部３２を入力し、逆ＤＣＴを行う。つまり下記
の演算を行う。 ｚ(i) ＝Σk=0 N-1 ｖ′(k)cos｛π（2i＋１＋2N）（2k＋１）／（4N）｝…(5) この逆ＤＣＴにより時間領域信号とされたものは入力
ｖ′（ｉ）を直接逆ＭＤＣＴしたものから見ると折り返
し処理を行なった波形、つまり図１中の折り返し部２５
の処理結果の波形と同一となっている。従って、この逆
ＤＣＴされた信号に対して線形予測分析部３３で線形予
測分析を行い、その予測係数のパワースペクトルに包絡
を包絡計算部３４で求めて、入力ＭＤＣＴ係数ｖ′
（ｉ）のパワー包絡の近似を得る。なお、逆直交変換部
３２の出力に対して、ＤＣＴを行えば入力端子３１の入
力ＭＤＣＴ係数となる。
【００１７】上述においては、この発明をＭＤＣＴ、つ
まりＤＣＴを基礎としたＬＯＴについて適用したが、Ｄ
ＳＴ（離散サイン変換）やＤＦＴなどの一般の直交変換
を基礎とするＬＯＴにも共通に利用できる。
まりＤＣＴを基礎としたＬＯＴについて適用したが、Ｄ
ＳＴ（離散サイン変換）やＤＦＴなどの一般の直交変換
を基礎とするＬＯＴにも共通に利用できる。
【００１８】
【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Ｌ
ＯＴの特徴を生かしながら、ＬＯＴ係数の包絡を精度よ
く求めることができ、符号化に適用することにより量子
化歪を小さくすることができる。またＬＯＴ係数を多段
で量子化する場合に、前段で量子化されたＬＯＴ係数の
誤差の包絡を精度よく推定することができる。
わせによるフレーム境界での連続性を維持するというＬ
ＯＴの特徴を生かしながら、ＬＯＴ係数の包絡を精度よ
く求めることができ、符号化に適用することにより量子
化歪を小さくすることができる。またＬＯＴ係数を多段
で量子化する場合に、前段で量子化されたＬＯＴ係数の
誤差の包絡を精度よく推定することができる。
【図１】請求項１の発明の実施例の処理手順を示す図。
【図２】請求項３の発明の実施例の処理手順を示す図。
【図３】従来の音響信号変換符号化法の処理手順を示す
図。
図。
【図４】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 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 (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
Claims (3)
- 【請求項１】 複数サンプルからなるフレーム単位の入
力音響信号の重ね合わせ直交変換係数を求めると共に、
その変換係数のパワー包絡形状を推定する方法におい
て、 入力音響信号に前のフレームと重複させて、フレーム更
新の長さの整数倍の窓関数をかける第１の処理と、 上記第１の処理結果に対して、上記重ね合わせ直交変換
により折り返されるべきサンプルを時間軸上で折り返す
第２の処理と、 その第２の処理の結果に対し三角関数にもとづく直交変
換を行って上記重ね合わせ直交変換係数を得る第３の処
理と、 上記第２の処理の結果を線形予測分析して、上記パワー
包絡形状を求める第４の処理と、 を有することを特徴とする音響信号の周波数領域変換係
数の包絡推定方法。 - 【請求項２】 上記第２の処理は、フレームの更新の長
さ（Ｎ）の２倍の窓関数をかけてｘ（ｉ），（ｉ＝０，
…，Ｎ−１）を作成し、 上記第２の処理は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），（ｉ＝Ｎ／２，…，Ｎ−１）のサンプルから引
き、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），
（ｉ＝Ｎ，…，Ｎ＋Ｎ／２−１）のサンプルに加えるこ
とでＮ点のｙ（ｉ），（ｉ＝０，…，Ｎ−１）を作成す
る処理であり、 上記第３の処理は離散的余弦変換であることを特徴とす
る請求項１記載の音響信号の周波数領域変換係数の包絡
推定方法。 - 【請求項３】 音響信号の重ね合わせ直交変換係数が入
力され、その重ね合わせ直交変換係数のパワーの包絡形
状を推定する方法において、 上記重ね合わせ直交変換係数に対して、三角関数にもと
づく逆直交変換を行う第１の処理と、 その第１の処理の結果に対して、線形予測分析して上記
パワーの包絡形状を推定する第２の処理と、 を有することを特徴とする音響信号の周波数領域変換係
数の包絡推定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19037596A JP3468335B2 (ja) | 1996-07-19 | 1996-07-19 | 音響信号の周波数領域変換係数の包絡推定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19037596A JP3468335B2 (ja) | 1996-07-19 | 1996-07-19 | 音響信号の周波数領域変換係数の包絡推定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1039900A true JPH1039900A (ja) | 1998-02-13 |
| JP3468335B2 JP3468335B2 (ja) | 2003-11-17 |
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ID=16257139
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19037596A Expired - Lifetime JP3468335B2 (ja) | 1996-07-19 | 1996-07-19 | 音響信号の周波数領域変換係数の包絡推定方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3468335B2 (ja) |
-
1996
- 1996-07-19 JP JP19037596A patent/JP3468335B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3468335B2 (ja) | 2003-11-17 |
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