JPH11177435A - 量子化装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ＭＤのＡＴＲＡＣにおいて、量子化雑音を低
減し、音質を向上した量子化装置を効率的に実現するこ
とを目的とする。 【解決手段】 ワードレングスの値ＷＬが所定の値Ｎよ
り小さい場合には、スペクトルデータの絶対値の最大値
に所定の係数を掛けてスケールファクタ値を算出し、そ
うでない場合には、スペクトルデータの絶対値の最大値
からスケールファクタ値を算出し、算出されたスケール
ファクタ値を用いて量子化スペクトルを算出することに
より、量子化雑音を低減した量子化装置を効率的に実現
できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、高能率符号化に用
いられるブロックフローティング法による量子化装置に
関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、ＭＤ（ミニディスク）と呼ばれる
オーディオ信号記録再生装置が普及してきた。ＭＤでは
ＡＴＲＡＣ（Adaptive Transform Acoustic Coding）と
呼ばれるオーディオデータの高能率符号化方式が採用さ
れている。ＡＴＲＡＣは、サンプリング周波数４４．１
ｋＨｚで１６ビット／サンプルのオーディオ信号を約５
分の１に圧縮する技術である。

【０００３】図７にＡＴＲＡＣエンコーダのブロック図
を示す。エンコーダに入力されたオーディオ信号は、帯
域分割フィルタ１で帯域を２分割した後、低域側をさら
に帯域分割フィルタ２で２分割し、高域（１１．０２５
ｋＨｚ〜２２．０５ｋＨｚ）、中域（５．５〜１１．０
２５ｋＨｚ）、低域（０〜５．５ｋＨｚ）の３帯域に分
割される。ＭＤＣＴ（Modified Discrete Cosine Trans
form）手段３，４，５でそれぞれ高域、中域、低域の時
系列信号に対してＭＤＣＴ処理がなされ、ＭＤＣＴスペ
クトルデータ（以下、スペクトルデータと呼ぶ）に変換
される。スペクトルデータは、ユニットと呼ばれる符号
化単位毎にグループ化される。各ユニットは、ブロック
フローティング法によってスケールファクタと量子化ス
ペクトルとで符号化される。ビット割り当て計算手段６
は、ＭＤＣＴ手段３〜５からのスペクトルデータを用い
て各ユニットに割り当てる量子化ビット数を表すワード
レンクスＷＬを算出し、ワードレンクス情報として出力
する。スケールファクタ算出手段８は、ユニット内のス
ペクトルデータの絶対値の最大値からスケールファクタ
値ＳＦを算出し、スケールファクタ値を符号化したスケ
ールファクタインデックスＳＦＩをスケールファクタ情
報として出力する。

【０００４】ここで、スケールファクタ算出手段８にお
けるスケールファクタ値の算出方法についてさらに説明
する。スケールファクタ値とは、ブロックフローティン
グ法による量子化で用いられる正規化係数のことであ
る。ＡＴＲＡＣでは、スケールファクタ値は、２ｄＢス
テップで６ビットで符号化される。これによって、２ｄ
Ｂ×（２⁶−１）、すなわち１２６ｄＢのダイナミック
レンジのスペクトルデータを表現することができる。ス
ケールファクタ値に対応して６ビットに符号化されたも
のがスケールファクタインデックスである。（表１）に
スケールファクタ値ＳＦとスケールファクタインデック
スＳＦＩとの対応表を示す。

【０００５】

【表１】

【０００６】スケールファクタ値は、スペクトルデータ
の絶対値の最大値を上回る最も小さな値として定義され
る。例えば、最大値が３２７６８の場合、スケールファ
クタ値は２^49/3で、スケールファクタインデックスは６
１となる。スケールファクタ値の算出には複数回（表１
を用いて順番に比較を行う方法では最大６３回）の大小
比較が必要であり、かなりの処理ステップ数を必要とす
る。

【０００７】量子化手段７は、ビット割り当て計算手段
６からのワードレンクス情報とスケールファクタ算出手
段８からのスケールファクタ情報とを用いて、ＷＬ＞１
の場合、Ｓ（ｍ）＝Ｒｏｕｎｄ｛ＳＤ（ｍ）×（２^WL-1
−１）／ＳＦ｝、（ただし、Ｒｏｕｎｄは小数点以下を
四捨五入する関数）で各ユニット毎にＭＤＣＴ算出手段
３〜５からのスペクトルデータＳＤ（ｍ）を量子化し、
量子化スペクトルデータＳ（ｍ）を算出し、量子化スペ
クトル情報として出力する。ここで、Ｍをユニット内の
スペクトルの本数とすると、ｍは０≦ｍ≦Ｍ−１の整数
である。ＡＴＲＡＣの場合、Ｍの値はユニット毎に異な
り、４から２０の範囲の整数である。

【０００８】なお、ＡＴＲＡＣでは、ＷＬ≦１の場合に
は量子化は行わない。上記量子化方法は、ＭＤの規格書
にＡｐｐｅｎｄｉｘ（付録）として記載された方法であ
り、後述する従来の量子化方法と区別するために、以
下、規格書記載の量子化方法と呼ぶことにする。

【０００９】以上のようにして符号化されたワードレン
クス情報、量子化スペクトル情報とスケールファクタ情
報は、直径６４ｍｍの光ディスクもしくは光磁気ディス
クに記録される。

【００１０】図８にＡＴＲＡＣデコーダのブロック図を
示す。光ディスクもしくは光磁気ディスクから再生され
たワードレンクス情報、量子化スペクトル情報とスケー
ルファクタ情報は、逆量子化手段９において、（数１）
で逆量子化され、ＭＤＣＴスペクトルデータが復号化さ
れる。

【００１１】

【数１】

【００１２】復号化されたスペクトルデータは、逆ＭＤ
ＣＴ手段１０〜１２によって逆ＭＤＣＴ処理され、それ
ぞれ高域、中域、低域の時系列信号に変換される。これ
らの帯域毎の時系列信号は帯域合成フィルタ１３，１４
によって合成され、フルバンドのオーディオ信号が再生
される。

【００１３】上記量子化手段７と逆量子化手段９による
量子化特性をＷＬ＝２の場合について図２（ａ）に、ま
たＷＬ＝３の場合について図３（ａ）に示す。これらの
図に示すように、量子化の最大出力レベルでは、入力信
号レベルより出力信号レベルが常に大きくなってしま
い、出力信号レベルがそれに対応する入力信号の平均値
に対応していない、という課題があった。このため、出
力信号レベルを常にそれに対応する入力信号の平均値と
する量子化方法、例えばＭＰＥＧオーディオで使用され
ている量子化方法と比較して量子化雑音が多い、という
課題があった。

【００１４】光ディスクあるいは光磁気ディスクの再生
時の互換性を保つ（同一のディスクを再生すると機器に
依存せず常に同一の再生結果を得る）ために、逆量子化
手段９は規格書で規定されている上記方法を用いなけれ
ばならない。そこで量子化特性を改善する方法として量
子化手段７の量子化方法を変えることによって量子化雑
音を低減する方法が、特開平６−２４４７３５号公報に
記載されている。

【００１５】図９は、上記公報に記載された従来の量子
化方法の処理手順を示す流れ図である。以下、図９を用
いて上記従来の量子化方法について説明する。

【００１６】（１）ステップ９．１において、ワードレ
ンクスＷＬが所定の値Ｎより小さいか否かを判定する。
その結果、ワードレンクスが所定の値より小さい場合
（ＹＥＳの場合）にはステップ９．４に、またそうでな
い場合（ＮＯの場合）にはステップ９．２にジャンプ
し、規格書記載の量子化方法で量子化する。ワードレン
クスの値が大きくなると、量子化雑音低減の効果が小さ
くなるので、このような判定を設ける。

【００１７】（２）ステップ９．２では、スペクトルデ
ータの絶対値の最大値ＳＤmaxからスケールファクタ値
を算出する。

【００１８】（３）ステップ９．３では、規格書に記載
のＳ（ｍ）＝Ｒｏｕｎｄ｛ＳＤ（ｍ）×（２^WL-1−１）
／ＳＦ｝で量子化スペクトルＳ（ｍ）を算出する。

【００１９】（４）ステップ９．４では、ＳＤ’（ｍ）
＝ＳＤ（ｍ）×ｋとして、すべてのスペクトルデータに
係数ｋを掛けて修正スペクトルデータＳＤ’（ｍ）を算
出する。ここで、係数ｋは、ｋ＝（２^WL−２）／（２^WL
−１）で与えられる。

【００２０】（５）ステップ９．５では、修正スペクト
ルデータの絶対値の最大値ＳＤ’maxからスケールファ
クタ値ＳＦを算出する。

【００２１】（６）ステップ９．６では、Ｓ（ｍ）＝Ｔ
ｒｕｎｃ｛［（２^WL−１）／２］×［ＳＤ’（ｍ）／Ｓ
Ｆ＋１］｝−（２^WL-1−１）で修正スペクトルデータを
量子化する。ただし、Ｔｒｕｎｃは、小数点以下を切り
捨てる関数である。

【００２２】これにより、規格書記載の量子化方法と比
較して量子化雑音を低減できる。

【００２３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の量子化方法を用いた量子化装置では、すべてのスペ
クトルデータに係数を掛けて、新たなスケールファクタ
値を算出することが必要で、規格書記載の量子化装置と
比較して量子化処理に必要なステップ数が増加する、と
いう問題点があった。また、ワードレンクスが所定の値
より小さいか否かによって量子化スペクトルを算出する
式が異なり、量子化処理が複雑となる、という問題点が
あった。

【００２４】本発明は上記問題点を解決するもので、量
子化雑音を低減し、音質を向上した量子化装置を効率的
に実現することを目的とする。

【００２５】

【課題を解決するための手段】この課題を解決するため
に、本発明の量子化装置は、ワードレンクスの値が所定
の値より小さい場合には、スペクトルデータの絶対値の
最大値に係数ｋ（ただし０＜ｋ＜１）を掛けてスケール
ファクタ値を算出し、そうでない場合には、スペクトル
データの絶対値の最大値からスケールファクタ値を算出
し、算出されたスケールファクタ値を用いて規格書記載
の量子化算出式で量子化スペクトルを算出する。これに
より、従来例と比較して修正スペクトルデータを算出す
るステップが不要となり、またワードレンクスの値に依
存しない共通の量子化スペクトル算出式を用いることが
できるので、量子化雑音を低減した量子化装置を効率的
に実現することができる。

【００２６】また、本発明の量子化装置は、スペクトル
データの絶対値の最大値から算出されたスケールファク
タインデックスを、対応するスケールファクタ値が小さ
くなるように所定の値だけ修正し、修正されたスケール
ファクタインデックスに対応するスケールファクタ値を
用いて規格書記載の量子化算出式で量子化スペクトルを
算出する。これにより、規格書記載の量子化方法にスケ
ールファクタインデックスから所定の値を減算（もしく
は加算）するステップを追加するのみで、量子化雑音を
低減した量子化装置を効率的に実現できる。

【００２７】

【発明の実施の形態】本発明の請求項１に記載の発明
は、スペクトルデータの絶対値の最大値に係数ｋ（ただ
し０＜ｋ＜１）を掛けてスケールファクタ値を算出し、
算出されたスケールファクタ値を用いて、Ｓ（ｍ）＝Ｒ
ｏｕｎｄ｛ＳＤ（ｍ）×（２^WL-1−１）／ＳＦ｝で量子
化スペクトルＳ（ｍ）を算出するようにしたものであ
り、従来例と比較して修正スペクトルデータを算出する
ステップが不要なので、量子化雑音を低減した量子化装
置を効率的に実現できる。

【００２８】また、請求項２に記載の発明は、ワードレ
ンクスの値が所定の値より小さい場合には、スペクトル
データの絶対値の最大値に係数ｋ（ただし０＜ｋ＜１）
を掛けてスケールファクタ値を算出し、そうでない場合
には、スペクトルデータの絶対値の最大値からスケール
ファクタ値を算出し、算出されたスケールファクタ値を
用いて規格書記載の量子化算出式で量子化スペクトルを
算出するようにしたものであり、従来例と比較して修正
スペクトルデータを算出するステップが不要であり、ま
た、ワードレンクスの値に依存しない共通の量子化スペ
クトル算出式を用いることができるので、量子化雑音を
低減した量子化装置を効率的に実現できる。

【００２９】また、請求項３に記載の発明は、ワードレ
ンクスの値が所定の値より小さい場合には、スペクトル
データの絶対値の最大値から算出されたスケールファク
タインデックスを用いてスペクトルデータの絶対値の最
大値に係数ｋ（ただし０＜ｋ＜１）を掛けた時のスケー
ルファクタ値を算出し、そうでない場合には、前記スケ
ールファクタインデックスに対応するスケールファクタ
値を算出するようにしたものであり、算出されたスケー
ルファクタインデックスを用いることにより、スペクト
ルデータの絶対値の最大値に係数ｋ（ただし０＜ｋ＜
１）を掛けた時のスケールファクタ値を効率的に算出す
ることができる。

【００３０】また、請求項４に記載の発明は、係数ｋを
ｋ＝（２^WL−２）／（２^WL−１）で算出するようにした
ものであり、出力信号レベルを常に対応する入力信号レ
ベルの平均値とすることができ、入力信号レベルにかか
わらず量子化雑音を一様にするという点で最適化するこ
とができる。

【００３１】また、請求項５に記載の発明は、スペクト
ルデータの絶対値の最大値から算出されたスケールファ
クタインデックスを、対応するスケールファクタ値が小
さくなるように所定の値だけ修正し、修正されたスケー
ルファクタインデックスに対応するスケールファクタ値
を用いて量子化スペクトルを算出するようにしたもので
あり、規格書記載の量子化方法にスケールファクタイン
デックスから所定の値を減算（もしくは加算）するステ
ップを追加するのみで、量子化雑音を低減した量子化装
置を効率的に実現できる。

【００３２】以下、本発明の実施の形態について、図面
を用いて説明する。以下の説明ではＡＴＲＡＣに用いら
れる量子化装置を例にとって説明する。

【００３３】（実施の形態１）図１は、本発明の実施の
形態による量子化装置の処理手順を示す流れ図である。
以下、実施の形態１における量子化装置について、その
動作を説明する。

【００３４】（１）ステップ１．１では、ワードレンク
スＷＬが所定の値Ｎより小さいか否かを判定する。その
結果、ワードレンクスが所定の値より小さい場合（ＹＥ
Ｓの場合）にはステップ１．３に、またそうでない場合
（ＮＯの場合）にはステップ１．２にジャンプする。本
実施の形態では、規格書記載の量子化方法で最大量子化
出力レベルの次の量子化出力レベル［（２^WL-1−２）／
（２^WL-1−１）］がスケールファクタ値のステップサイ
ズ２ｄＢより小さい時には、量子化雑音低減の効果が小
さいので、規格書記載の量子化方法を用いることにして
いる。この結果、本実施の形態では、Ｎの値を４に設定
している。なお、図面には記載していないが、ワードレ
ンクスが１以下のときには量子化は行わない。

【００３５】（２）ステップ１．２では、Ｍ個のスペク
トルデータＳＤ（ｍ）（ただし、ｍは０≦ｍ≦Ｍ−１の
整数）の絶対値の最大値ＳＤmaxからスケールファクタ
値ＳＦを算出する。

【００３６】（３）ステップ１．３では、Ｍ個スペクト
ルデータＳＤ（ｍ）の絶対値の最大値ＳＤmaxにｋを掛
けたものからスケールファクタ値ＳＦを算出する。本実
施の形態では、ｋはｋ＝（２^WL−２）／（２^WL−１）で
与えられる。

【００３７】（４）ステップ１．４では規格書記載の量
子化算出式と同一の式、Ｓ（ｍ）＝Ｒｏｕｎｄ｛ＳＤ
（ｍ）×（２^WL-1−１）／ＳＦ｝で量子化スペクトルＳ
（ｍ）を算出する。

【００３８】次に実施の形態１における量子化雑音の低
減効果について図２と図３を用いて説明する。図２と図
３は、量子化時の語長（ビット数）を表すワードレンク
スＷＬがそれぞれ２と３の場合の量子化特性を示す図
で、スケールファクタインデックスが１５（スペクトル
データの絶対値の最大値が２^-1/3以上で１未満）の入力
に対する量子化特性を表す図である。

【００３９】図２において、（ａ）は規格書記載の方法
による量子化特性、（ｂ）は実施の形態１で入力スペク
トルデータの絶対値の最大値が３／２×２^-2/3（０．９
４）以上１未満の場合の量子化特性、（ｃ）は実施の形
態１で入力スペクトルデータの絶対値の最大値が２^-1/3
以上で３／２×２^-2/3未満の場合の量子化特性である。
実施の形態１においては、ＷＬ＝２の場合、すべての入
力データに対して量子化雑音が低減されていることが、
図２に示されている。

【００４０】図３において、（ａ）は規格書記載の方法
による量子化特性と、実施の形態１で入力スペクトルデ
ータの絶対値の最大値が７／６×２^-1/3（０．９３）以
上１未満の場合の量子化特性、（ｂ）は実施の形態１で
入力スペクトルデータの絶対値の最大値が２^-1/3以上で
７／６×２^-1/3未満の場合の量子化特性である。実施の
形態１においては、ＷＬ＝３の場合、入力スペクトルデ
ータの絶対値の最大値が２^-1/3以上で７／６×２^-1/3未
満の場合に入力データに対して量子化雑音が低減されて
いることが図３に示されている。したがって、入力スペ
クトルデータの絶対値の最大値が一様に分布していると
仮定すれば、ＷＬ＝３の場合、実施の形態１では、６４
％の確率で規格書記載の量子化方法と比較して量子化雑
音を２ｄＢ低減できる。

【００４１】以上のように実施の形態１によれば、従来
例と比較して修正スペクトルデータを算出するステップ
が不要となり、またワードレンクスの値に依存しない共
通の量子化スペクトル算出式を用いることができるの
で、量子化雑音を低減した量子化装置を効率的に実現す
ることができる。

【００４２】なお、以上の説明では、ステップ１．１で
ワードレンクスの値が所定の値より小さいか否かの判定
を行うものとしたが、この判定を省略し、常にステップ
１．３を実行するようにしてもよい。この場合、さら
に、（表１）のスケールファクタ値÷ｋを修正スケール
ファクタ値として記憶し、これを用いてスペクトルデー
タの絶対値の最大値ＳＤmaxから修正スケールファクタ
値を求め、この修正スケールファクタ値を新たなスケー
ルファクタ値として量子化を行ってもよい。

【００４３】なお、以上の説明では、係数ｋは（２^WL−
２）／（２^WL−１）で与えられるものとしたが、０＜ｋ
＜１の範囲の値であれば同様に実施可能である。

【００４４】また、以上の説明では、周波数領域でのス
ペクトルデータにブロックフローティング法による量子
化を行う場合について説明したが、本発明は、時間領域
でのサンプルデータにブロックフローティング法による
量子化を行う場合にも、同様に実施可能である。

【００４５】（実施の形態２）図４は、本発明の実施の
形態２による量子化装置の処理手順を示す流れ図であ
る。以下、実施の形態２における量子化装置について、
その動作を説明する。

【００４６】（１）ステップ４．１では、Ｍ個のスペク
トルデータＳＤ（ｍ）（ただし、ｍは０≦ｍ≦Ｍ−１の
整数）の絶対値の最大値ＳＤmaxからスケールファクタ
値に対応するスケールファクタインデックスＳＦＩを算
出する。スケールファクタインデックスの値はビット割
り当て手段６でも通常必要とされるので、図７に示した
ように量子化手段７とは別のスケールファクタ算出手段
８であらかじめ算出しておくことが多い。したがって、
多くの場合、実際にはステップ４．１を省略してスケー
ルファクタ算出手段８からのスケールファクタインデッ
クスを用いることができる。

【００４７】（２）ステップ４．２では、ワードレンク
スＷＬが所定の値Ｎより小さいか否かを判定する。判定
結果に基づいて、ワードレンクスが所定の値より小さい
場合にはステップ４．３に、またそうでない場合にはス
テップ４．９にジャンプする。本実施の形態ではＮの値
を４に設定している。

【００４８】（３）ステップ４．３では、スケールファ
クタインデックスを比較する回数ｎをその最大値ｎmax
に設定する。本実施の形態におけるｎmaxの値は、ＷＬ
＝２の場合２、ＷＬ＝３の場合１である。

【００４９】（４）ステップ４．４では、スケールファ
クタインデックスＳＦＩがｎ以上であるかを判定し、ｎ
以上の場合には４．５に、そうでない場合には４．７に
ジャンプする。ここでは（ＳＦＩ−ｎ）がＳＦＩの定義
された値の範囲内にあるか否かをチェックしている。

【００５０】（５）ステップ４．５では、ＳＤmaxにｋ
を掛けたものとスケールファクタインデックス（ＳＦＩ
−ｎ）に対応するスケールファクタ値ＳＦとの大小比較
を行う。ステップ４．５でｆ（）は（表１）の対応表に
従ってＳＦＩを対応するＳＦに変換する関数を表す。ま
た、本実施の形態ではｋは、ｋ＝（２^WL−２）／（２ ^WL
−１）で与えられる。ステップ４．５の判定でＹＥＳの
場合には、ステップ４．６にジャンプし、ＮＯの場合に
はステップ４．７にジャンプする。

【００５１】（６）ステップ４．６では、スケールファ
クタインデックスＳＦＩからｎを引いたものを新しいス
ケールファクタインデックスＳＦＩとして置き換える。

【００５２】（７）ステップ４．７では、ｎから１を引
いたものでｎを置き換える。 （８）ステップ４．８では、ｎが零に等しいか否かを判
定し、零に等しい場合にはスケールファクタインデック
スを算出するための大小比較は終了したことになるので
ステップ４．９にジャンプする。ｎが零に等しくない場
合には、さらに比較を行うためステップ４．４にジャン
プする。以上のように実施の形態２では、既に算出され
たスケールファクタインデックスを用いて、極めて限定
された回数大小比較をすることにより、ＳＤmaxに係数
ｋを掛けた時のスケールファクタインデックスを求める
ことができるので、実施の形態１と比較して大小比較の
ための処理ステップ数を削減できる。

【００５３】（９）ステップ４．９では、（表１）の対
応表を使ってスケールファクタインデックスＳＦＩを対
応するスケールファクタ値ＳＦに変換する。

【００５４】（１０）ステップ４．１０では、規格書記
載の量子化算出式と同一の式、Ｓ（ｍ）＝Ｒｏｕｎｄ
｛ＳＤ（ｍ）×（２^WL-1−１）／ＳＦ｝で量子化スペク
トルＳ（ｍ）を算出する。

【００５５】以上のように実施の形態２によれば、ワー
ドレンクスの値が所定の値より小さい場合には、スペク
トルデータの絶対値の最大値から算出されたスケールフ
ァクタインデックスを用いてスペクトルデータの絶対値
の最大値に係数ｋ（ただし０＜ｋ＜１）を掛けた時のス
ケールファクタ値を算出し、そうでない場合には、前記
スケールファクタインデックスに対応するスケールファ
クタ値を算出するようにしたものであり、算出されたス
ケールファクタインデックスを用いることにより、スペ
クトルデータの絶対値の最大値に係数ｋ（ただし０＜ｋ
＜１）を掛けた時のスケールファクタ値を効率的に算出
することができる。

【００５６】（実施の形態３）図５は、本発明の実施の
形態３による量子化装置の処理手順を示す流れ図であ
る。以下実施の形態３における量子化装置について、そ
の動作を説明する。

【００５７】（１）ステップ５．１では、Ｍ個のスペク
トルデータＳＤ（ｍ）（ただし、ｍは０≦ｍ≦Ｍ−１の
整数）の絶対値の最大値ＳＤmaxからスケールファクタ
値に対応するスケールファクタインデックスＳＦＩを算
出する。この実施の形態では、これまで説明してきた２
ｄＢステップのスケールファクタインデックスではな
く、１ｄＢステップに対応する０．５きざみのスケール
ファクタインデックスを求める。

【００５８】（２）ステップ５．２では、ワードレンク
スＷＬが所定の値Ｎより小さいか否かを判定する。その
結果、ワードレンクスが所定の値より小さい場合にはス
テップ５．３に、またそうでない場合にはステップ５．
４にジャンプする。本実施の形態ではＮの値は４とす
る。

【００５９】（３）ステップ５．３では、スケールファ
クタインデックスＳＦＩから所定の値ｄを減算し、新し
いＳＦＩをＳＦＩ←Ｃｅｉｌ（ＳＦＩ−ｄ）で算出す
る。ただし、Ｃｅｉｌは小数点以下を切り上げる関数で
ある。本実施の形態では、ｄの値は、ＷＬ＝２の場合に
は、１．５、ＷＬ＝３の場合には、０．５とする。

【００６０】（４）ステップ５．４では、（表１）の対
応表を使ってスケールファクタインデックスＳＦＩを対
応するスケールファクタ値ＳＦに変換する。

【００６１】（５）ステップ５．５では、規格書記載の
量子化算出式と同一の式、Ｓ（ｍ）＝Ｒｏｕｎｄ｛ＳＤ
（ｍ）×（２^WL-1−１）／ＳＦ｝で量子化スペクトルＳ
（ｍ）を算出する。

【００６２】実施の形態３における量子化雑音低減の効
果について、図６を用いて説明する。図６は、量子化時
のビット数ＷＬが２の場合の量子化特性を示す図で、ス
ケールファクタインデックスが１５（スペクトルデータ
の絶対値の最大値が２^-1/3以上で１未満）の入力に対す
る量子化特性である。図６において、（ａ）は入力スペ
クトルデータの絶対値の最大値が２^(1/2-2/3)（０．８
９）以上１未満の場合の量子化特性、（ｂ）は入力スペ
クトルデータの絶対値の最大値が２^-1/3以上で２
^(1/2-2/3)未満の場合の量子化特性である。実施の形態
３においては、ＷＬ＝２の場合、すべての入力データに
対して規格書記載の量子化方法と比較して量子化雑音が
低減されていることが図６に示されている。

【００６３】以上のように実施の形態３によれば、スペ
クトルデータの絶対値の最大値から算出されたスケール
ファクタインデックスを、対応するスケールファクタ値
が小さくなるように所定の値だけ修正し、修正されたス
ケールファクタインデックスに対応するスケールファク
タ値を用いて量子化スペクトルを算出するようにしたも
のであり、規格書記載の量子化方法にスケールファクタ
インデックスから所定の値を減算（スケールファクタイ
ンデックスとスケールファクタ値とが（表１）に示すよ
うに増加関数の関係にある場合で、減少関数の関係にあ
る場合には加算）するステップを追加するのみで、量子
化雑音を低減した量子化装置を効率的に実現できる。

【００６４】

【発明の効果】以上のように本発明は、ワードレンクス
の値が所定の値より小さい場合には、スペクトルデータ
の絶対値の最大値に係数ｋ（ただし０＜ｋ＜１）を掛け
てスケールファクタ値を算出し、そうでない場合には、
スペクトルデータの絶対値の最大値からスケールファク
タ値を算出し、算出されたスケールファクタ値を用いて
規格書記載の量子化算出式で量子化スペクトルを算出す
るようにしたものであり、量子化雑音を低減し、音質を
向上した量子化装置を効率的に実現することができる。

【００６５】また、本発明は、スペクトルデータの絶対
値の最大値から算出されたスケールファクタインデック
スを用いてスペクトルデータの絶対値の最大値に係数ｋ
（ただし０＜ｋ＜１）を掛けた時のスケールファクタ値
を算出することにより、量子化雑音を低減し、音質を向
上させた量子化装置をより効率的に実現することができ
る。

【００６６】さらに、本発明は、スペクトルデータの絶
対値の最大値から算出されたスケールファクタインデッ
クスを、対応するスケールファクタ値が小さくなるよう
に所定の値だけ修正し、修正されたスケールファクタイ
ンデックスに対応するスケールファクタ値を用いて量子
化スペクトルを算出することにより、規格書記載の量子
化方法にスケールファクタインデックスから所定の値を
減算（もしくは加算）するステップを追加するのみで、
量子化雑音を低減し、音質を向上した量子化装置を効率
的に実現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態１による量子化装置の処理
手順を示す流れ図

【図２】量子化時のビット数が２の場合の規格書記載の
量子化方法と実施の形態１の量子化特性を示す図

【図３】量子化時のビット数が３の場合の規格書記載の
量子化方法と実施の形態１の量子化特性を示す図

【図４】本発明の実施の形態２による量子化装置の処理
手順を示す流れ図

【図５】本発明の実施の形態３による量子化装置の処理
手順を示す流れ図

【図６】同実施の形態３における量子化時のビット数が
２の場合の量子化特性を示す図

【図７】ＡＴＲＡＣエンコーダの構成を示すブロック図

【図８】ＡＴＲＡＣデコーダの構成を示すブロック図

【図９】従来例による量子化方法の処理手順を示す流れ
図

【符号の説明】

１，２ 帯域分割フィルタ ３〜５ ＭＤＣＴ手段 ６ ビット割り当て計算手段 ７ 量子化手段 ８ スケールファクタ算出手段 ９ 逆量子化手段 １０〜１２ 逆ＭＤＣＴ手段 １３，１４ 帯域合成フィルタ

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 Ｍ個のスペクトルデータＳＤ（ｍ）（た
   だし、ｍは０≦ｍ≦Ｍ−１の整数）をワードレンクスＷ
   Ｌで規定される語長の量子化されたスペクトルＳ（ｍ）
   とスケールファクタ値ＳＦを表すスケールファクタイン
   デックスとで符号化する装置で用いられ、 復号化されたスペクトルデータＲＳＤ（ｍ）は、 ＲＳＤ（ｍ）＝ＳＦ×Ｓ（ｍ）／（２^WL-1−１） で復号化される量子化スペクトルを生成する装置であっ
   て、 スペクトルデータの絶対値の最大値に係数ｋ（ただし０
   ＜ｋ＜１）を掛けてスケールファクタ値を算出し、 算出されたスケールファクタ値を用いて、量子化スペク
   トルＳ（ｍ）を、 Ｓ（ｍ）＝Ｒｏｕｎｄ｛ＳＤ（ｍ）×（２^WL-1−１）／
   ＳＦ｝ （ただし、Ｒｏｕｎｄは小数点以下を四捨五入する関
   数）で算出することを特徴とする量子化装置。
2. 【請求項２】 Ｍ個のスペクトルデータＳＤ（ｍ）（た
   だし、ｍは０≦ｍ≦Ｍ−１の整数）をワードレンクスＷ
   Ｌで規定される語長の量子化されたスペクトルＳ（ｍ）
   とスケールファクタ値ＳＦを表すスケールファクタイン
   デックスとで符号化する装置で用いられ、 復号化されたスペクトルデータＲＳＤ（ｍ）は、 ＲＳＤ（ｍ）＝ＳＦ×Ｓ（ｍ）／（２^WL-1−１） で復号化される量子化スペクトルを生成する装置であっ
   て、 ワードレンクスの値が所定の値より小さい場合には、ス
   ペクトルデータの絶対値の最大値に係数ｋ（ただし０＜
   ｋ＜１）を掛けてスケールファクタ値を算出し、そうで
   ない場合には、スペクトルデータの絶対値の最大値から
   スケールファクタ値を算出し、 算出されたスケールファクタ値を用いて、量子化スペク
   トルＳ（ｍ）を、 Ｓ（ｍ）＝Ｒｏｕｎｄ｛ＳＤ（ｍ）×（２^WL-1−１）／
   ＳＦ｝ （ただし、Ｒｏｕｎｄは小数点以下を四捨五入する関
   数）で算出することを特徴とする量子化装置。
3. 【請求項３】 Ｍ個のスペクトルデータＳＤ（ｍ）（た
   だし、ｍは０≦ｍ≦Ｍ−１の整数）をワードレンクスＷ
   Ｌで規定される語長の量子化されたスペクトルＳ（ｍ）
   とスケールファクタ値ＳＦを表すスケールファクタイン
   デックスとで符号化する装置で用いられ、 復号化されたスペクトルデータＲＳＤ（ｍ）は、 ＲＳＤ（ｍ）＝ＳＦ×Ｓ（ｍ）／（２^WL-1−１） で復号化される量子化スペクトルを生成する装置であっ
   て、ワードレンクスの値が所定の値より小さい場合に
   は、スペクトルデータの絶対値の最大値から算出された
   スケールファクタインデックスを用いてスペクトルデー
   タの絶対値の最大値に係数ｋ（ただし０＜ｋ＜１）を掛
   けた時のスケールファクタ値を算出し、そうでない場合
   には、前記スケールファクタインデックスに対応するス
   ケールファクタ値を算出し、 前記算出されたスケールファクタ値を用いて、量子化ス
   ペクトルＳ（ｍ）を、 Ｓ（ｍ）＝Ｒｏｕｎｄ｛ＳＤ（ｍ）×（２^WL-1−１）／
   ＳＦ｝ （ただし、Ｒｏｕｎｄは小数点以下を四捨五入する関
   数）で算出することを特徴とする量子化装置。
4. 【請求項４】 係数ｋが、ｋ＝（２^WL−２）／（２^WL−
   １）で算出されることを特徴とする請求項１ないし３記
   載の量子化装置。
5. 【請求項５】 Ｍ個のスペクトルデータＳＤ（ｍ）（た
   だし、ｍは０≦ｍ≦Ｍ−１の整数）をワードレンクスＷ
   Ｌで規定される語長の量子化されたスペクトルＳ（ｍ）
   とスケールファクタ値ＳＦを表すスケールファクタイン
   デックスとで符号化する装置で用いられ、 復号化されたスペクトルデータＲＳＤ（ｍ）は、 ＲＳＤ（ｍ）＝ＳＦ×Ｓ（ｍ）／（２^WL-1−１） で復号化される量子化スペクトル値を生成する装置であ
   って、 スペクトルデータの絶対値の最大値から算出されたスケ
   ールファクタインデックスを対応するスケールファクタ
   値が小さくなるように所定の値だけ修正し、 修正されたスケールファクタインデックスに対応するス
   ケールファクタ値を用いて量子化スペクトルＳ（ｍ）
   を、 Ｓ（ｍ）＝Ｒｏｕｎｄ｛ＳＤ（ｍ）×（２^WL-1−１）／
   ＳＦ｝ （ただし、Ｒｏｕｎｄは小数点以下を四捨五入する関
   数）で算出することを特徴とする量子化装置。