KR102061300B1

KR102061300B1 - 선형 예측 부호화 장치, 선형 예측 복호 장치, 이들의 방법, 프로그램 및 기록 매체

Info

Publication number: KR102061300B1
Application number: KR1020177028710A
Authority: KR
Inventors: 타케히로 모리야; 유타카 카마모토; 노보루 하라다; 히로카즈 카메오카; 료스케 스기우라
Original assignee: 니폰 덴신 덴와 가부시끼가이샤; 고쿠리츠다이가쿠호우진 도쿄다이가쿠
Priority date: 2015-04-13
Filing date: 2016-04-11
Publication date: 2020-02-11
Also published as: US10325609B2; CN107408390B; KR20170127533A; JP6633787B2; EP3270376B1; JP2019079069A; EP3270376A4; JP6517924B2; JPWO2016167215A1; WO2016167215A1; US20180096694A1; CN107408390A; EP3270376A1

Abstract

선형 예측 부호화 장치는 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승을 파워 스펙트럼으로 간주한 역푸리에 변환을 행함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 예측 분석부(221)와, 부호장 기억부(222)에 기억된 부호장에 격납된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보와, 선형 예측 분석부(221)가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수와의 η의 값을 적합시키는 적합부(22A)와, η의 값이 적합된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보와 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 사용하여, 선형 예측 분석부(221)가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 선형 예측 계수 부호를 얻는 부호화부(224)를 구비하고 있다.

Description

선형 예측 부호화 장치, 선형 예측 복호 장치, 이들의 방법, 프로그램 및 기록 매체

본 발명은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 부호화 또는 복호하는 기술에 관한 것이다.

선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 하나인 LSP 파라미터의 양자화 기술로서 벡터 양자화 등의 수법이 알려져 있다(예를 들면, 비특허문헌 1 참조).

그런데 공지로 되어 있지는 않지만, 발명자에 의해 파라미터 η가 제안되어 있다. 이 파라미터 η는 예를 들면 3GPP EVS(Enhanced Voice Services) 규격으로 사용되고 있는 것 같은 선형 예측 포락을 이용하는 주파수 영역의 계수의 양자화값을 산술 부호화하는 부호화 방식에 있어서, 산술 부호의 부호화 대상이 속하는 확률분포를 정하는 형상 파라미터이다. 파라미터 η는 부호화 대상의 분포와 관련성을 가지고 있어, 파라미터 η를 적당히 정하면 효율이 좋은 부호화 및 복호를 행하는 것이 가능하다.

또 파라미터 η는 시계열 신호의 특징을 나타내는 지표로 이루어질 수 있다. 이 때문에 파라미터 η를 적당히 사용하면, LSP 파라미터 등의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 효율이 좋게 부호화 및 복호를 행하는 것이 가능하다.

모리야 다케히로, 「고압축 음성 부호화의 필수 기술 : 선 스펙트럼대(LSP)」, NTT 기술 저널, 2014년 9월, P.58-60

그러나 파라미터 η를 사용한 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 부호화 및 복호 기술은 알려져 있지 않았다.

본 발명은 파라미터 η를 사용하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 부호화 또는 복호를 행하는 선형 예측 부호화 장치, 선형 예측 복호 장치, 이들의 방법, 프로그램 및 기록 매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 하나의 양태에 의한 선형 예측 부호화 장치에 의하면, 파라미터 η를 정의 수로 하여, 시계열 신호에 대응하는 파라미터 η를, 그 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η승을 파워 스펙트럼으로 간주함으로써 추정된 스펙트럼 포락으로 주파수 영역 샘플열을 제산한 계열인 백색화 스펙트럼 계열의 히스토그램을 근사하는 일반화 가우스 분포의 형상 파라미터로 하고, η₁은 파라미터 η의 소정의 값인 것으로 하여, 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승을 파워 스펙트럼으로 간주한 역푸리에 변환을 행함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 예측 분석부와, N종류(N은 1 이상의 정수)의 파라미터 η의 각각에 대응하는 N개의 부호장이 기억되고, 각 부호장에는 각각의 파라미터 η에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보가 복수개 격납된 부호장 기억부와, 부호장 기억부에 기억된 부호장에 격납된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보와, 선형 예측 분석부가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수와의 η의 값을 적합시키는 적합부와, η의 값이 적합된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보와 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 사용하여, 선형 예측 분석부가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 선형 예측 계수 부호를 얻는 부호화부를 구비하고 있다.

본 발명의 하나의 양태에 의한 선형 예측 부호화 장치에 의하면, 파라미터 η를 정의 수로 하여, 시계열 신호에 대응하는 파라미터 η를, 그 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η승을 파워 스펙트럼으로 간주함으로써 추정된 스펙트럼 포락으로 주파수 영역 샘플열을 제산한 계열인 백색화 스펙트럼 계열의 히스토그램을 근사하는 일반화 가우스 분포의 형상 파라미터로 하고, η₁은 파라미터 η의 소정의 값인 것으로 하여, 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승을 파워 스펙트럼으로 간주한 역푸리에 변환을 행함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 예측 분석부와, 부호장이 기억된 부호장 기억부와, 입력된 η₁에 기초하여 부호장 기억부에 기억된 부호장과 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수와의 적어도 일방을 적합시키는 적합부와, 부호장 또는 적합된 부호장을 사용하여, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수 또는 적합된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 부호화하는 부호화부를 구비하고 있다.

본 발명의 하나의 양태에 의한 선형 예측 복호 장치에 의하면, 부호장이 기억된 부호장 기억부와, η₁을 정의 수로 하여, 입력된 η₁에 기초하여 부호장 기억부에 기억된 부호장과, 부호장에 격납된 복수개의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보 중 입력된 선형 예측 계수 부호에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보와의 적어도 일방을 적합시키는 적합부를 구비하고 있고, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열을 1/η₁승한 계열인 비평활화 스펙트럼 포락 계열을 얻기 위해서 사용된다.

파라미터 η를 사용하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 부호화 또는 복호를 행할 수 있다.

도 1은 선형 예측 부호화 장치의 예를 설명하기 위한 블록도.
도 2는 선형 예측 부호화 장치의 예를 설명하기 위한 블록도.
도 3은 선형 예측 부호화 장치의 예를 설명하기 위한 블록도.
도 4는 선형 예측 부호화 방법의 예를 설명하기 위한 플로우차트.
도 5는 LSP 파라미터와 η의 관계의 예를 설명하기 위한 도면.
도 6은 선형 예측 복호 장치의 예를 설명하기 위한 블록도.
도 7은 선형 예측 복호 방법의 예를 설명하기 위한 플로우차트.
도 8은 부호화 장치의 예를 설명하기 위한 블록도.
도 9는 부호화 방법의 예를 설명하기 위한 플로우차트.
도 10은 부호화부의 예를 설명하기 위한 블록도.
도 11은 부호화부의 예를 설명하기 위한 블록도.
도 12는 부호화부의 처리의 예를 설명하기 위한 플로우차트.
도 13은 복호 장치의 예를 설명하기 위한 블록도.
도 14는 복호 방법의 예를 설명하기 위한 플로우차트.
도 15는 복호부의 처리의 예를 설명하기 위한 플로우차트.
도 16은 부호화 장치의 예를 설명하기 위한 블록도.
도 17은 부호화 방법의 예를 설명하기 위한 플로우차트.
도 18은 파라미터 결정 장치의 예를 설명하기 위한 블록도.
도 19는 파라미터 결정 방법의 예를 설명하기 위한 플로우차트.
도 20은 일반화 가우스 분포를 설명하기 위한 도면.
도 21은 선형 예측 부호화 장치의 예를 설명하기 위한 블록도.
도 22는 선형 예측 부호화 방법의 예를 설명하기 위한 플로우차트.
도 23은 선형 예측 복호 장치의 예를 설명하기 위한 블록도.
도 24는 선형 예측 복호 방법의 예를 설명하기 위한 플로우차트.
도 25는 선형 예측 부호화 장치의 예를 설명하기 위한 블록도.
도 26은 선형 예측 부호화 장치의 예를 설명하기 위한 블록도.
도 27은 선형 예측 부호화 장치의 예를 설명하기 위한 블록도.
도 28은 선형 예측 복호 장치의 예를 설명하기 위한 블록도.

[선형 예측 부호화 장치, 선형 예측 복호 장치 및 이들의 방법]

이하, 선형 예측 부호화 장치, 선형 예측 복호 장치 및 이들의 방법을 사용한 부호화 장치, 복호 장치 및 이들의 방법의 예에 대해서 설명한다.

[선형 예측 부호화 장치, 선형 예측 복호 장치 및 이들의 방법의 제1 실시형태]

(부호화)

제1 실시형태의 선형 예측 부호화 장치 및 방법의 일례에 대해서 설명한다.

제1 실시형태의 선형 예측 부호화 장치는 도 1, 도 2 또는 도 3에 나타내는 바와 같이 선형 예측 분석부(221), 부호장 기억부(222), 부호화부(224) 및 선형 변환부(225)를 예를 들면 구비하고 있다. 도 1, 도 2 또는 도 3의 예에서는 선형 예측 부호화 장치의 외부에 주파수 영역 변환부(220)가 설치되어 있는데, 선형 예측 부호화 장치가 주파수 영역 변환부(220)를 추가로 구비하고 있어도 된다. 선형 예측 부호화 장치의 각 부가 도 4에 예시하는 각 처리를 행함으로써 선형 예측 부호화 방법이 실현된다.

<주파수 영역 변환부(220)>

주파수 영역 변환부(220)에는 시계열 신호인 시간 영역의 음 신호가 입력된다.

주파수 영역 변환부(41)는 소정의 시간 길이의 프레임 단위로, 입력된 시간 영역의 음 신호를 주파수 영역의 N점의 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)로 변환한다. N은 정의 정수이다.

얻어진 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)은 선형 예측 분석부(221)에 출력된다.

특별히 언급이 없는 한, 이후의 처리는 프레임 단위로 행해지는 것으로 한다.

이렇게 하여 주파수 영역 변환부(220)는 시계열 신호에 대응하는 예를 들면 MDCT 계수열인 주파수 영역 샘플열을 구한다.

<선형 예측 분석부(221)>

선형 예측 분석부(221)에는 예를 들면 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)인 주파수 영역 샘플열 및 그 주파수 영역 샘플열에 대응하는 파라미터 η₁이 입력된다.

파라미터 η₁은 정의 수이다. 파라미터 η₁은 예를 들면 후술하는 파라미터 결정부(27, 27')에 의해 결정된다. 파라미터 η₁은 예를 들면 3GPP EVS(Enhanced Voice Services) 규격으로 사용되고 있는 것 같은 선형 예측 포락을 이용하는 주파수 영역의 계수의 양자화값을 산술 부호화하는 부호화 방식에 있어서, 산술 부호의 부호화 대상이 속하는 확률분포를 정하는 파라미터 η이다. 파라미터 η는 시계열 신호의 특징을 나타내는 지표로 이루어질 수 있는 것이다. 나중에 나오는 파라미터 η₂, η₃도 파라미터 η이다. η₁,η₂,η₃은 파라미터 η의 소정의 값이라고도 할 수 있다.

또한 파라미터 η₁에 대한 정보는 선형 예측 복호 장치에 송신되는 것으로 한다. 예를 들면 파라미터 η₁을 나타내는 파라미터 부호가 선형 예측 복호 장치에 송신된다.

선형 예측 분석부(221)는 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1) 및 η₁을 사용하여, 이하의 식(A7)에 의해 정의되는 ～R(0),～R(1),…,～R(N-1)을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 생성한다(스텝 DE1).

[수 1]

생성된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수는 부호화부(224)에 출력된다.

구체적으로는 선형 예측 분석부(22)는 우선 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)의 절대값의 η₁승을 파워 스펙트럼으로 간주한 역푸리에 변환에 상당하는 연산, 즉 식(A7)의 연산을 행함으로써 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)의 절대값의 η₁승에 대응하는 시간 영역의 신호열인 의사 상관 함수 신호열 ～R(0),～R(1),…,～R(N-1)을 구한다. 그리고 선형 예측 분석부(22)는 구해진 의사 상관 함수 신호열 ～R(0),～R(1),…,～R(N-1)을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 생성한다.

이렇게 하여 선형 예측 분석부(221)는 η₁을 정의 수로 하여, 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승을 파워 스펙트럼으로 간주한 역푸리에 변환을 행함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는다.

선형 예측 계수로 변환 가능한 계수는 예를 들면 LSP, PARCOR 계수, ISP 등이다. 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수는 선형 예측 계수 자체여도 된다.

p를 소정의 정의 수로 하고, 선형 예측 계수에 가능한 계수의 차수를 p차로 한다.

<부호장 기억부(222)>

부호장 기억부(222)에는 파라미터 η₂에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보가 복수개 격납된 부호장이 기억되어 있다.

이하, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보와, 그 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 부호의 페어를 후보 부호 페어라고 부르기로 한다. 부호장에는 복수개의 후보 부호 페어가 기억되어 있다. 바꾸어 말하면 N을 소정의 2 이상의 수로 하면, 부호장에는 N개의 후보 페어가 기억되어 있다. 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 부호의 각각에는 소정의 수의 비트가 할당되어 있다. 각 부호는 할당된 소정의 수의 비트로 표현된다.

선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 차수가 p이기 때문에, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 각 후보는 p개의 값으로 구성된다.

파라미터 η₂에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보는 파라미터 η의 값이 η₂인 주파수 영역 샘플열에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 부호화하기 위해서 최적화된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보이다.

<선형 변환부(225)>

선형 변환부(225)에는 선형 예측 분석부(221)가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수와, 그 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 파라미터 η₁이 입력된다. 파라미터 η₁은 예를 들면 후술하는 파라미터 결정부(27, 27')에 의해 결정된다.

선형 변환부(225)는 제1 선형 변환부(2251) 및 제2 선형 변환부(2252)의 적어도 일방을 구비하고 있다.

이하, (1) 도 1에 나타내는 바와 같이 선형 변환부(225)가 제1 선형 변환부(2251)를 구비하고 있는 경우를 제1 경우로 하고, (2) 도 2에 나타내는 바와 같이 선형 변환부(225)가 제2 선형 변환부(2252)를 구비하고 있는 경우를 제2 경우로 하고, (3) 도 3에 나타내는 바와 같이 선형 변환부(225)가 제1 선형 변환부(2251) 및 제2 선형 변환부(2252)를 구비하고 있는 경우를 제3 경우로 하여, 각 경우에 대해서 설명한다.

(1) 제1 경우

이 경우, 선형 변환부(225)의 제1 선형 변환부(2251)는 부호장 기억부(222)에 기억된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대하여, 적어도 입력된 파라미터 η₁에 따른 제1 선형 변환을 행한다(스텝 DE2).

예를 들면, 제1 선형 변환부(2251)는 입력된 파라미터 η₁과 부호장 기억부(222)에 격납된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 파라미터 η₂에 따른 제1 선형 변환에 의해, 부호장 기억부(222)로부터 읽어들인 파라미터 η₂에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를, 파라미터 η₁에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보로 변환한다.

파라미터 η₁에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보는 파라미터 η의 값이 η₁인 주파수 영역 샘플열에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 부호화하기 위해서 최적화된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보이다.

제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보는 부호화부(224)에 출력된다.

또한 파라미터 η₁의 값과 파라미터 η₂의 값이 동일한 경우에는, 제1 선형 변환부(2251)는 제1 선형 변환을 하지 않아도 된다.

또 예를 들면 선형 변환부(225)의 제1 선형 변환부(2251)는 입력된 파라미터 η₁에 따라, 입력된 파라미터 η₁이 작을수록, 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열이 평탄하게 되도록, 부호장 기억부(222)로부터 읽어들인 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대하여 제1 선형 변환을 행하고, 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 출력한다.

일반적으로 파라미터 η가 작을수록, 비평활화 스펙트럼 포락 계열은 평탄해지는 경향이 있고, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수는 보다 동일한 것 같은 값을 취하는 경향이 있다. 예를 들면 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수가 LSP인 경우에는, 파라미터 η가 작을수록, LSP인 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수는 0로부터 π까지를 균등 분할한 값에 보다 근접하는 경향이 있다.

도 5에 파라미터 η가 각 값을 취할 때의 LSP 파라미터의 값의 예를 나타낸다. 도 5의 횡축은 파라미터 η이며, 종축은 LSP 파라미터이다. 도 5을 보면 파라미터 η가 작을수록 LSP 파라미터는 0로부터 π까지를 균등 분할한 값에 근접하는 경향이 있는 것을 알 수 있다.

이 경향을 사용하여, 파라미터 η₁이 작을수록, 비평활화 스펙트럼 포락 계열이 보다 평탄한 경우에 대응하도록 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 변환한 것을 사용하여 부호화 및 복호를 행함으로써 양자화 성능을 향상시킬 수 있다.

(2) 제2 경우

이 경우, 선형 변환부(225)의 제2 선형 변환부(2252)는 선형 예측 분석부(221)에서 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대하여, 적어도 입력된 파라미터 η₁에 따른 제2 선형 변환을 행한다(스텝 DE2).

예를 들면, 제2 선형 변환부(2252)는 선형 예측 분석부(221)에서 얻어진 파라미터 η₁에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를, 부호장 기억부(222)에 격납된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하도록 하기 위해서, 파라미터 η₂에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수로 제2 선형 변환한다.

제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수는 부호화부(224)에 출력된다.

또한 파라미터 η₁의 값과 파라미터 η₂의 값이 동일한 경우에는, 제2 선형 변환부(2252)는 제2 선형 변환을 하지 않아도 된다.

또는 예를 들면 선형 변환부(225)의 제2 선형 변환부(2252)는 입력된 파라미터 η₁에 따라, 입력된 파라미터 η₁이 작을수록, 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열이 평탄하게 되도록, 입력된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대하여 제2 선형 변환을 행하고, 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 출력한다.

(3) 제3 경우

이 경우, 선형 변환부(225)의 제1 선형 변환부(2251)는 부호장 기억부(222)에 기억된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대하여, 적어도 파라미터 η₃에 따른 제1 선형 변환을 행한다. 파라미터 η₃은 정의 값이며, 파라미터 η₂와는 상이한 값을 미리 정해두거나, 선형 예측 계수 부호화 장치의 외부로부터 입력되는 것이다.

예를 들면, 제1 선형 변환부(2251)는 파라미터 η₃과 부호장 기억부(222)에 격납된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 파라미터 η₂에 따른 제1 선형 변환에 의해, 부호장 기억부(222)로부터 읽어들인 파라미터 η₂에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를, 파라미터 η₃에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보로 변환한다.

파라미터 η₃에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보는 파라미터 η의 값이 η₃인 주파수 영역 샘플열에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 부호화하기 위해서 최적화된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보이다.

또한 파라미터 η₂의 값과 파라미터 η₃의 값이 동일한 경우에는, 제1 선형 변환부(2251)는 제1 선형 변환을 하지 않아도 된다.

또 예를 들면 선형 변환부(225)의 제1 선형 변환부(2251)는 파라미터 η₃이 작을수록, 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락이 평탄하게 되도록, 부호장 기억부(222)로부터 읽어들인 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대하여 제1 선형 변환을 행하고, 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 출력한다.

또 이 제3 경우, 선형 변환부(225)의 제2 선형 변환부(2252)는 선형 예측 분석부(221)에서 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대하여, 적어도 파라미터 η₁에 따른 제2 선형 변환을 행한다.

예를 들면, 제2 선형 변환부(2252)는 선형 예측 분석부(221)에서 얻어진 파라미터 η₁에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를, 파라미터 η₃에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수로 제2 선형 변환한다.

제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보는 부호화부(224)에 출력된다.

또한 파라미터 η₁의 값과 파라미터 η₃의 값이 동일한 경우에는, 제2 선형 변환부(2252)는 제2 선형 변환을 하지 않아도 된다.

또는 예를 들면 선형 변환부(225)의 제2 선형 변환부(2252)는 입력된 파라미터 η₁에 따라, 입력된 파라미터 η₁이 작을수록, 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락이 평탄하게 되도록, 입력된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대하여 제2 선형 변환을 행하고, 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 출력한다.

이렇게 하여 (3) 제3 경우에는 선형 변환부(225)는 부호장 기억부(222)에 기억된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대한 η₃에 따른 제1 선형 변환과, 선형 예측 분석부(221)에서 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대한 η₃에 따른 제2 선형 변환과의 적어도 일방을 행한다(스텝 DE2).

<부호화부(224)>

부호화부(224)의 처리는 선형 변환부(225)의 구성에 따라 상이하다. 이 때문에 선형 변환부(225)가 (1) 제1 경우, (2) 제2 경우 및 (3) 제3 경우의 각각의 경우의 부호화부(224)의 처리에 대해서 이하에 설명한다.

(1) 제1 경우

선형 변환부(22)가 (1) 제1 경우에는 부호화부(224)에는 선형 예측 분석부(221)가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수와, 선형 변환부(225)의 제1 선형 변환부(2251)가 얻은 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보가 입력된다.

부호화부(224)는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대해서, 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 사용하여 부호화하여 선형 예측 계수 부호를 얻는다(스텝 DE3).

구체적으로는 부호화부(224)는 복수개의 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보 중에서, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 가장 가까운 것을 선택하고, 그 선택된 후보에 대응하는 부호를 선형 예측 계수 부호로 한다.

얻어진 선형 예측 계수 부호는 복호 장치에 출력된다.

(2) 제2 경우

선형 변환부(22)가 (2) 제2 경우에는 부호화부(224)에는 선형 예측 분석부(221)의 제2 선형 변환부(2252)가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수와, 부호장 기억부(222)에 기억된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보가 입력된다.

부호화부(224)는 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대해서, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 사용하여 부호화하여 선형 예측 계수 부호를 얻는다(스텝 DE3).

구체적으로는 부호화부(224)는 복수개의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보 중에서, 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 가장 가까운 것을 선택하고, 그 선택된 후보에 대응하는 부호를 선형 예측 계수 부호로 한다.

얻어진 선형 예측 계수 부호는 복호 장치에 출력된다.

(3) 제3 경우

선형 변환부(22)가 (3) 제3 경우에는 부호화부(224)에는 선형 예측 분석부(221)의 제2 선형 변환부(2252)가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수와, 선형 예측 분석부(221)의 제1 선형 변환부(2251)가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보가 입력된다.

부호화부(224)는 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대해서, 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 사용하여 부호화하여 선형 예측 계수 부호를 얻는다(스텝 DE3).

구체적으로는 부호화부(224)는 복수개의 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보 중에서, 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 가장 가까운 것을 선택하고, 그 선택된 후보에 대응하는 부호를 선형 예측 계수 부호로 한다.

얻어진 선형 예측 계수 부호는 복호 장치에 출력된다.

이와 같이 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 사용하여 부호화할 때에, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 파라미터 η와 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 파라미터 η가 동일한 값 또는 가까운 값이 되도록, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수와 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보의 적어도 어느 하나에 대하여 선형 변환을 행한 것을 부호화에 사용함으로써, 부호화 왜곡을 작게 할 수 있고 및/또는 선형 예측 계수 부호의 부호량을 작게 할 수 있다.

(복호)

제1 실시형태의 선형 예측 복호 장치 및 방법의 일례에 대해서 설명한다.

제1 실시형태의 선형 예측 복호 장치는 도 6에 나타내는 바와 같이 부호장 기억부(311), 복호부(313) 및 선형 변환부(314)를 예를 들면 구비하고 있다. 선형 예측 복호 장치의 각 부가 도 7에 예시하는 각 처리를 행함으로써 선형 예측 복호 방법이 실현된다.

<부호장 기억부(311)>

부호장 기억부(311)에는 부호장 기억부(222)에 기억되어 있는 부호장과 동일한 부호장이 기억되어 있다. 즉 부호장 기억부(311)에는 파라미터 η₂에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보가 복수개 격납된 부호장이 기억되어 있다.

<복호부(313)>

복호부(313)에는 선형 예측 부호화 장치가 출력한 선형 예측 계수 부호가 입력된다.

복호부(313)는 부호장 기억부(311)에 기억된 복수개의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보 중, 입력된 선형 예측 계수 부호에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수로서 얻는다(스텝 DD1).

얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수는 선형 변환부(314)에 출력된다.

얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수는 부호장 기억부(311)에 기억된 파라미터 η₂에 대응하는 복수개의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보의 어느 하나이다. 이 때문에 복호부(313)에서 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수는 파라미터 η₂에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수가 된다.

<선형 변환부(314)>

선형 변환부(314)에는 복호부(313)에서 얻어진 파라미터 η₂에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수와, 파라미터 η₁이 입력된다. 이 파라미터 η₁은 예를 들면 선형 예측 부호화 장치로부터 수신한 파라미터 부호를 복호함으로써 얻어지는 것이다.

선형 변환부(314)는 파라미터 η₂에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대하여, 적어도 파라미터 η₁에 따른 선형 변환을 하여 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는다.

예를 들면, 선형 변환부(314)는 입력된 파라미터 η₁과 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 파라미터 η₂에 따른 선형 변환에 의해, 파라미터 η₂에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를, 파라미터 η₁에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수로 변환한다.

얻어진 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수는 선형 예측 복호 장치 또는 방법에 의한 복호 결과로서 출력된다.

또한 파라미터 η₁의 값과 파라미터 η₂의 값이 동일한 경우에는, 선형 변환부(314)는 선형 변환을 하지 않아도 된다.

또 선형 변환부(314)는 파라미터 η₂에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 선형 변환하여 파라미터 η₁에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻을 때에, 파라미터 η₁과도 파라미터 η₂와도 상이한 파라미터 η₄를 사용하여, 선형 변환을 복수회 행하는 구성으로 해도 된다.

예를 들면, 선형 변환을 2회 행하는 경우에 대해서 설명한다. 이 경우, 선형 변환부(314)는 파라미터 η₂에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 선형 변환하여 파라미터 η₄에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는다. 또 선형 변환부(314)는 얻어진 파라미터 η₄에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 선형 변환하여 파라미터 η₁에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는다. 여기서 파라미터 η₄를 선형 예측 계수 부호화 장치가 사용한 파라미터 η₃과 동일한 값으로 하면, 2개의 선형 변환에, 선형 예측 계수 부호화 장치의 선형 변환부(225)의 제3 경우에 있어서의 파라미터 η₂에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보로부터 파라미터 η₃에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 얻는 선형 변환과, 선형 예측 계수 부호화 장치의 선형 변환부(225)의 제3 경우에 있어서의 파라미터 η₁에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 파라미터 η₃에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 변환과, 동일한 선형 변환을 사용할 수 있다.

또한 선형 변환부(314)는 파라미터 η₂로부터 파라미터 η₃로의 선형 변환과, 파라미터 η₃로부터 파라미터 η₁로의 선형 변환을 합성한 1개의 선형 변환을, 파라미터 η₂에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대하여 함으로써, 파라미터 η₁에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻어도 된다. 얻어진 파라미터 η₁에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수는 선형 예측 복호 장치 또는 방법에 의한 복호 결과로서 출력된다.

또 예를 들면 선형 변환부(314)는 선형 예측 부호화 장치의 선형 변환부(225)와 마찬가지로, 입력된 η₁이 작을수록, 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락이 평탄하게 되도록, 복호부(313)에서 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 선형 변환하여 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻어도 된다.

이것은 일반적으로 파라미터 η가 작을수록, 비평활화 스펙트럼 포락 계열은 평탄해진다는 경향에 기초하는 것이다.

선형 변환부(314)에서 얻어진 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수는 선형 변환부(314)에서 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열을 1/η₁승한 계열인 비평활화 스펙트럼 포락 계열을 얻기 위해서 사용된다.

[선형 변환]

이하, 제1 선형 변환 및 제2 선형 변환 등의 선형 변환의 예에 대해서 설명한다.

선형 변환 전의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수 또는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 ^ω[k][k=1,2,…,p]로 하고, 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수 또는 상기 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 ～ω[k][k=1,2,…,p]로 한다. 또 선형 변환 전의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수는 LSP인 것으로 한다. 이 때, 제1 선형 변환부(2251), 제2 선형 변환부(2252), 역선형 변환부(226) 및 선형 변환부(314)는 예를 들면 이하의 식에 표시되는 선형 변환을 행한다.

[수 2]

여기서 x₁,x₂,…x_p,y₁,y₂,…y_p _- ₁,z₂,z₃,…z_p를 소정의 비부(非負)의 수로 하고, y₁,y₂,…y_p-1,z₂,z₃,…z_p의 적어도 하나는 소정의 정의 수인 것으로 하고, K를 x₁,x₂,…x_p,y₁,y₂,…y_p-1,z₂,z₃,…z_p 이외의 요소가 0인 행렬로 한다.

x₁,x₂,…x_p,y₁,y₂,…y_p _- ₁,z₂,z₃,…z_p의 구체적인 값은 선형 변환 전의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수 또는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 파라미터 η(이하, 선형 변환 전 파라미터 η_A로 함)의 값과, 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수 또는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 파라미터 η(이하, 선형 변환 후 파라미터 η_B로 함)의 값에 기초하여 적당히 정해지는 것이다.

상이한 복수의 선형 변환 전 파라미터 η_A와 선형 변환 후 파라미터 η_B의 세트에 대응하는 x₁,x₂,…x_p,y₁,y₂,…y_p _- ₁,z₂,z₃,…z_p의 구체적인 값을 도시하고 있지 않은 기억부에 미리 기억해둔다. 제1 선형 변환부(2251), 제2 선형 변환부(2252), 역선형 변환부(226) 및 선형 변환부(314)는 선형 변환을 할 때에, 그 선형 변환에 있어서의 선형 변환 전 파라미터 η_A와 선형 변환 후 파라미터 η_B의 세트에 대응하는 x₁,x₂,…x_p,y₁,y₂,…y_p _- ₁,z₂,z₃,…z_p의 구체적인 값을 읽어들이고, 읽어들인 이들의 값을 사용하여 상기 식에 의한 선형 변환을 행하면 된다.

그런데 파라미터 η₁이 큰 경우에는, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 사용하여 계산한 스펙트럼 포락의 변동은 큰 경향이 있다. 이 때문에 차수가 큰 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 사용하여 부호화 및 복호를 하는 것이 바람직하다.

반대로 파라미터 η₁이 작은 경우에는, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 사용하여 계산한 스펙트럼 포락의 변동은 작은 경향이 있다. 이 때문에 차수가 작은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 사용하여 부호화 및 복호를 해도 양자화 왜곡은 작기 때문에 부호화 및 복호의 정밀도는 그다지 나빠지지 않는다.

이 때문에 선형 변환부(225)의 제1 선형 변환부(2251)는 파라미터 η₁이 작을수록 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보의 차수가 작아지도록 제1 선형 변환을 행해도 된다.

마찬가지로 선형 변환부(314)는 파라미터 η₁이 작을수록 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 차수가 작아지도록 선형 변환을 행해도 된다.

이와 같이 선형 변환 전의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수 또는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보의 차수와, 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수 또는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보의 차수가 상이하게 선형 변환이 행해져도 된다.

또한 제1 선형 변환부(2251)는 선형 변환 전의 차수와 선형 변환 후의 차수가 동일한 선형 변환을 행한 후에 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보의 차수를 줄여도 된다. 또 제1 선형 변환부(2251)는 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보의 차수를 줄인 후에 선형 변환 전의 차수와 선형 변환 후의 차수가 동일한 선형 변환을 행해도 된다.

마찬가지로 선형 변환부(314)는 선형 변환 전의 차수와 선형 변환 후의 차수가 동일한 선형 변환을 행한 후에 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 차수를 줄여도 된다. 또 선형 변환부(314)는 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 차수를 줄인 후에 선형 변환 전의 차수와 선형 변환 후의 차수가 동일한 선형 변환을 행해도 된다.

또 제1 선형 변환부(2251)는 파라미터 η₁이 작은 경우에는, 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수의 후보를 통합함으로써, 파라미터 η₁이 작을수록 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수의 후보수를 줄여도 된다.

[선형 예측 부호화 장치, 선형 예측 복호 장치 및 이들의 방법의 제2 실시형태]

(부호화)

제2 실시형태의 선형 예측 부호화 장치 및 방법의 일례에 대해서 설명한다.

제2 실시형태의 선형 예측 부호화 장치는 도 21에 나타내는 바와 같이 선형 예측 분석부(221), 부호장 기억부(222), 부호장 선택부(223) 및 부호화부(224)를 예를 들면 구비하고 있다. 도 21의 예에서는 선형 예측 부호화 장치의 외부에 주파수 영역 변환부(220)가 설치되어 있는데, 선형 예측 부호화 장치가 주파수 영역 변환부(220)를 추가로 구비하고 있어도 된다. 선형 예측 부호화 장치의 각 부가 도 22에 예시하는 각 처리를 행함으로써 선형 예측 부호화 방법이 실현된다.

제2 실시형태에서는 「파라미터 η₁」을 「파라미터 η」로 표기한다.

<주파수 영역 변환부(220)>

특별히 언급이 없는 한 이후의 처리는 프레임 단위로 행해지는 것으로 한다.

<선형 예측 분석부(221)>

선형 예측 분석부(221)에는 예를 들면 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)인 주파수 영역 샘플열 및 그 주파수 영역 샘플열에 대응하는 파라미터 η가 입력된다.

파라미터 η는 정의 수이다. 파라미터 η는 예를 들면 후술하는 파라미터 결정부(27, 27')에 의해 결정된다. 파라미터 η는 예를 들면 3GPP EVS(Enhanced Voice Services) 규격으로 사용되고 있는 것 같은 선형 예측 포락을 이용하는 주파수 영역의 계수의 양자화값을 산술 부호화하는 부호화 방식에 있어서, 산술 부호의 부호화 대상이 속하는 확률분포를 정하는 형상 파라미터이다. 파라미터 η는 시계열 신호의 특징을 나타내는 지표로 이루어질 수 있는 것이다.

선형 예측 분석부(221)는 선형 예측 분석부(22)는 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1) 및 η를 사용하여, 이하의 식(A7)에 의해 정의되는 ～R(0),～R(1),…,～R(N-1)을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 생성한다(스텝 DE1).

[수 3]

구체적으로는 선형 예측 분석부(22)는 우선 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)의 절대값의 η승을 파워 스펙트럼으로 간주한 역푸리에 변환에 상당하는 연산, 즉 식(A7)의 연산을 행함으로써 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)의 절대값의 η승에 대응하는 시간 영역의 신호열인 의사 상관 함수 신호열 ～R(0),～R(1),…,～R(N-1)을 구한다. 그리고 선형 예측 분석부(22)는 구해진 의사 상관 함수 신호열 ～R(0),～R(1),…,～R(N-1)을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 생성한다.

이렇게 하여 선형 예측 분석부(221)는 η를 정의 수로 하여, 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η승을 파워 스펙트럼으로 간주한 역푸리에 변환을 행함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는다.

<부호장 기억부(222)>

부호장 기억부(222)에는 복수의 부호장이 기억되어 있다.

이하, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보와, 그 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 부호와의 페어를 후보 부호 페어라고 부르기로 한다. 각 부호장에는 복수의 후보 부호 페어가 기억되어 있다. 바꾸어 말하면 I를 소정의 2 이상의 수로 하여, N_i를 i에 따라 정해지는 소정의 2 이상의 수로 하면, 부호장 i(i=1,2,…,I)의 각각에는 N_i개의 후보 페어가 기억되어 있다. 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 부호의 각각에는 소정의 수의 비트가 할당되어 있다. 각 부호는 할당된 소정의 수의 비트로 표현된다.

부호장 기억부(222)에 기억되어 있는 복수의 부호장은 부호장 선택부(223)의 부호장의 선택 방법에 따라 상이하다. 이 때문에 부호장 기억부(222)에 기억되어 있는 복수의 부호장의 예는 후술하는 부호장 선택부(223)의 예와 맞추어 설명한다.

<부호장 선택부(223)>

부호장 선택부(223)에는 파라미터 η가 입력된다.

부호장 선택부(223)는 부호장 기억부(222)에 기억된 복수의 부호장 중에서 입력된 η에 따라 부호장을 선택한다(스텝 DE2). 선택된 부호장에 대한 정보는 부호화부(224)에 출력된다.

이하, 부호장 기억부(222)에 기억된 복수의 부호장의 예 및 부호장 선택부(223)에 의한 부호장의 선택 기준의 예에 대해서 설명한다.

(1) 제1 방법

제1 방법에서는 부호장 기억부(222)에는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보수가 상이한 복수의 부호장이 기억되어 있다. 또 부호장 선택부(223)는 파라미터 η가 클수록, 부호장 기억부(222)에 기억된 복수의 부호장 중에서, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보수가 많은 부호장을 선택한다.

파라미터 η가 큰 경우에는, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수가 취할 수 있는 범위는 넓은 경향이 있기 때문에, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 표현하기 위해서 필요한 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보수는 많아진다. 이 때문에 파라미터 η가 큰 경우에는, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보수가 많은 부호장을 사용하여 부호화 및 복호를 하는 것이 바람직하다.

반대로 파라미터 η가 작은 경우에는, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수가 취할 수 있는 범위는 좁은 경향이 있기 때문에, 적은 개수의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보로 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 표현할 수 있다. 이 때문에 파라미터가 작은 경우에는, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보수가 적은 부호장을 사용하여 부호화 및 복호를 해도 양자화 왜곡은 작기 때문에 부호화 및 복호의 정밀도는 그다지 나빠지지 않는다.

이 때문에 제1 방법에서는 부호장 선택부(223)는 파라미터 η가 클수록, 부호장 기억부(222)에 기억된 복수의 부호장 중에서, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보수가 많은 부호장을 선택한다.

파라미터 η의 크기에 대한 판단은 바꾸어 말하면 적절한 부호장의 선택은 역치에 기초하여 행할 수 있다. 예를 들면, 제1 부호장의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보수 쪽이 제2 부호장의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보수보다 적은 것으로 한다. 이 경우, 파라미터 η의 역치를 1개 미리 정해두고, 입력된 파라미터 η가 역치보다 작은 경우는 파라미터 η가 작다고 판단하고 제1 부호장을 선택한다. 입력된 파라미터 η가 역치 이상인 경우는 파라미터 η가 크다고 판단하고 제2 부호장을 선택한다. 부호장의 수가 3 이상인 경우에는, 부호장의 수로부터 1을 감산한 값의 개수의 역치를 사용하여 이것과 마찬가지로 부호장을 선택하면 된다.

또한 부호장이 다층 구조를 가지고 있고, 파라미터 η에 따라 어느 층까지 사용하는 것인지를 결정해도 된다. 예를 들면, p=16이며, 16차의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 2층의 부호장으로 부호화하는 예에 대해서 설명한다. 이 부호장의 제1층에는 10비트, 제2층에는 5비트의 양자화 비트수가 할당되어 있는 것으로 한다. 이것에 의해 제1층에는 2¹⁰=1024개의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보인 16차원 벡터와 그 후보에 대응하는 부호의 페어가 격납되고, 제2층에는 2⁵=32개의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보인 16차원 벡터와 그 후보에 대응하는 부호의 페어가 격납되어 있는 것으로 한다.

이 경우, 파라미터 η가 큰 경우에는, 제1층 및 제2층을 사용하는 것으로 하고, 파라미터 η가 작은 경우에는 제1층만을 사용하는 것으로 한다. 파라미터 η가 큰지 작은지의 판단은 상기와 마찬가지로 역치에 기초하여 행할 수 있다.

파라미터 η가 큰 경우에는, 우선 제1층의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보 중에서, 입력된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 가장 가까운 것 및 대응하는 부호를 선택한다. 다음에 선택된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보의 값을 입력된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수로부터 감산하고, 제2층의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보 중에서, 그 감산값과 가장 가까운 것 및 대응하는 부호를 선택한다. 이 경우, 제1층 및 제2층에서 선택된 2개의 부호가 선형 예측 계수 부호가 된다. 즉 선형 예측 계수 부호는 15비트로 표현된다. 또 제1층 및 제2층에서 선택된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보의 합이 입력된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 양자화 결과가 된다.

파라미터 η가 작은 경우에는, 제1층의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보 중에서, 입력된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 가장 가까운 것 및 대응하는 부호를 선택한다. 이 경우, 제1층에서 선택된 부호가 선형 예측 계수 부호가 된다. 즉 선형 예측 계수 부호는 10비트로 표현된다. 또 제1층에서 선택된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보가 입력된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 양자화 결과가 된다.

제1층으로 구성되는 부호장과, 제1층 및 제2층으로 구성되는 부호장을 상이한 부호장이라고 생각하면, 이 예도 (1) 제1 방법의 일례라고 할 수 있다.

이 다층 구조를 가지는 부호장의 예와 같이, 1개의 부호장 중의 후보 부호 페어의 수가 가변인 경우에는, 바꾸어 말하면 1개의 부호장 중의 후보 부호 페어의 탐색 범위가 가변인 경우에는, 파라미터 η가 작을수록, 후보 부호 페어의 탐색 범위를 좁게 해도 된다. 탐색 범위가 상이한 후보 부호 페어의 집합을 상이한 부호장이라고 생각하면, 이 예도 (1) 제1 방법의 일례라고 할 수 있다.

(2) 제2 방법

제2 방법에서는 부호장 기억부(222)에는 부호장에 기억된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열을 1/η승한 계열인 비평활화 스펙트럼 포락 계열의 평탄 정도가 상이한 복수의 부호장이 기억되어 있다. 또 부호장 선택부(223)는 η가 작을수록, 부호장 기억부(222)에 기억된 복수의 부호장 중에서, 부호장에 기억된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열을 1/η승한 계열인 비평활화 스펙트럼 포락 계열이 보다 평탄한 부호장을 선택한다.

일반적으로 파라미터 η가 작을수록, 비평활화 스펙트럼 포락 계열은 평탄해지는 경향이 있고, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수는 보다 동일한 것 같은 값을 취하는 경향이 있다. 예를 들면 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수가 LSP인 경우에는, 파라미터 η가 작을수록, LSP 파라미터인 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수는 0로부터 π까지를 균등 분할한 값에 보다 근접하는 경향이 있다.

도 5에 파라미터 η가 각 값을 취할 때의 LSP 파라미터의 값의 예를 나타낸다. 도 5의 횡축은 파라미터 η이며, 종축은 LSP 파라미터이다. 도 5를 보면 파라미터 η가 작을수록 LSP 파라미터는 0로부터 π까지를 균등 분할한 값에 근접하는 경향이 있는 것을 알 수 있다.

선형 예측 계수로 변환 가능한 계수가 ISP 파라미터인 경우에도 마찬가지의 경향이 있다. 즉 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수가 ISP 파라미터인 경우, 파라미터 η가 작을수록, ISP 파라미터인 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수는 0로부터 π까지를 균등 분할한 값에 보다 근접하는 경향이 있다. 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수가 PARCOR 계수인 경우에는, 파라미터 η가 작을수록, PARCOR 계수인 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수는 전체적으로 값이 작아지는 경향이 있다.

제2 방법은 이들 경향을 사용하여, 파라미터 η가 작을수록, 비평활화 스펙트럼 포락 계열이 보다 평탄한 경우에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 사용하여 부호화 및 복호를 행함으로써 양자화 성능을 향상시키고자 하는 것이다.

선형 예측 계수로 변환 가능한 계수가 LSP 또는 PARCOR 계수인 것으로 하여, 부호장 i(i=1,2,…,I)의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 ^ω_n[1],^ω_n[2],…,^ω_n[p](n=1,2,…,Ni)으로 표기한다. 또 비평활화 스펙트럼 포락이 가장 평탄한 경우에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 ω^F[1],ω^F[2],…,ω^F[p]로 표기한다.

이 경우, 제2 방법은 예를 들면 부호장 기억부(222)에는 이하의 S_i ¹의 값이 상이한 복수의 부호장 i(i=1,2,…,I)이 기억되어 있는 것으로 하고, 부호장 선택부(223)가 η가 작을수록, 이하의 S_i ¹의 값이 작은 부호장 i를 선택함으로써 실현된다.

제2 방법에 있어서도 적절한 부호장의 선택을 역치에 기초하여 행해도 된다. 예를 들면 제1 부호장의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열을 1/η승한 계열인 비평활화 스펙트럼 포락 계열 쪽이 제2 부호장의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열을 1/η승한 계열인 비평활화 스펙트럼 포락 계열보다 평탄한 것으로 한다. 이 경우, 파라미터 η의 역치를 1개 미리 정해두고, 입력된 파라미터 η가 역치보다 작은 경우는 파라미터 η가 작다고 판단하고 제1 부호장을 선택한다. 입력된 파라미터 η가 역치 이상인 경우는 파라미터 η가 크다고 판단하고 제2 부호장을 선택한다. 부호장의 수가 3 이상인 경우에는, 부호장의 수로부터 1을 감산한 값의 개수의 역치를 사용하여 이것과 마찬가지로 부호장을 선택하면 된다.

(3) 제3 방법

제3 방법에서는 부호장 기억부(222)에는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보간의 간격이 상이한 복수의 부호장이 기억되어 있다. 또 부호장 선택부(223)는 η가 작을수록, 부호장 기억부(222)에 기억된 복수의 부호장 중에서, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보간의 간격이 좁은 부호장을 선택한다.

선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보간의 간격은 그 부호장에 포함되는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보간의 간격의 넓이를 나타내는 지표이면 어떠한 것이어도 된다. 예를 들면, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보간의 간격은 그 부호장에 포함되는 어떠한 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보와, 별개의 어떠한 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보와의 거리의 평균값이어도 되고, 그 거리의 최대값, 최소값 또는 중간값이어도 된다.

제1 방법에서 서술한 바와 같이, 파라미터 η가 큰 경우에는, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 변동은 큰 경향이 있다. 이 때문에 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보간의 간격이 넓은 부호장을 사용하여 부호화 및 복호를 하는 것이 바람직하다.

반대로 파라미터 η가 작은 경우에는, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 변동은 작은 경향이 있다. 이 때문에 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보간의 간격이 좁은 부호장을 사용하여 부호화 및 복호를 해도 양자화 왜곡은 작기 때문에 부호화 및 복호의 정밀도는 그다지 나빠지지 않는다.

제3 방법은 이 경향을 이용한 것이다.

부호장 i(i=1,2,…,I)의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 ^ω_n[1],^ω_n[2],…,^ω_n[p](n=1,2,…,Ni)으로 표기한다.

이 경우, 제3 방법은 예를 들면 부호장 기억부(222)에는 이하의 S_i ²의 값이 상이한 복수의 부호장 i(i=1,2,…,I)이 기억되어 있는 것으로 하고, 부호장 선택부(223)가 η가 작을수록, 이하의 S_i ²의 값이 작은 부호장 i를 선택함으로써 실현된다.

이 예와 같이 또 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보간의 간격은 그 부호장에 포함되는 인접하는 2개의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보의 거리의 평균값이어도 된다.

제3 방법에 있어서도 적절한 부호장의 선택을 역치에 기초하여 행해도 된다. 예를 들면 제1 부호장의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보간의 간격 쪽이 제2 부호장의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보간의 간격보다 좁은 것으로 한다. 이 경우, 파라미터 η의 역치를 1개 미리 정해두고, 입력된 파라미터 η가 역치보다 작은 경우는 파라미터 η가 작다고 판단하고 제1 부호장을 선택한다. 입력된 파라미터 η가 역치 이상인 경우는 파라미터 η가 크다고 판단하고 제2 부호장을 선택한다. 부호장의 수가 3 이상인 경우에는, 부호장의 수로부터 1을 감산한 값의 개수의 역치를 사용하여 이것과 마찬가지로 부호장을 선택하면 된다.

<부호화부(224)>

부호화부(224)에는 선형 예측 분석부(221)가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수 및 부호장 선택부(223)가 얻은 선택된 부호장에 대한 정보가 입력된다.

부호화부(224)는 선택된 부호장을 사용하여, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 부호화하여 선형 예측 계수 부호를 얻는다(스텝 DE3). 얻어진 선형 예측 계수 부호는 복호 장치에 출력된다.

(복호)

제2 실시형태의 선형 예측 복호 장치 및 방법의 일례에 대해서 설명한다.

제2 실시형태의 선형 예측 복호 장치는 도 23에 나타내는 바와 같이 부호장 기억부(311), 부호장 선택부(312) 및 복호부(313)를 예를 들면 구비하고 있다. 선형 예측 복호 장치의 각 부가 도 24에 예시하는 각 처리를 행함으로써 선형 예측 복호 방법이 실현된다.

<부호장 기억부(311)>

부호장 기억부(311)에는 복수의 부호장이 기억되어 있다.

이하, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보와, 그 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 부호의 페어를 후보 부호 페어라고 부르기로 한다. 각 부호장에는 복수의 후보 부호 페어가 기억되어 있다. 바꾸어 말하면 I를 소정의 2 이상의 수로 하여, N_i를 i에 따라 정해지는 소정의 2 이상의 수로 하면, 부호장 i(i=1,2,…,I)에는 N_i개의 후보 페어가 기억되어 있다. 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 부호의 각각에는 소정의 수의 비트가 할당되어 있다. 각 부호는 할당된 소정의 수의 비트로 표현된다.

p를 소정의 정의 수로 하고, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 차수가 p인 것으로 하면, 각 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보는 p개의 값으로 구성된다.

부호장 기억부(311)에 기억되어 있는 복수의 부호장은 부호장 선택부(312)의 부호장의 선택 방법에 따라 상이하다. 이 때문에 부호장 기억부(311)에 기억되어 있는 복수의 부호장의 예는 후술하는 부호장 선택부(312)의 예에 맞추어 설명한다.

또한 부호장 기억부(311)에는 부호장 기억부(222)에 기억되어 있는 복수의 부호장과 동일한 부호장이 기억되어 있다.

<부호장 선택부(312)>

부호장 선택부(312)에는 파라미터 η가 입력된다. 파라미터 η는 파라미터 부호를 복호함으로써 얻어진다. 파라미터 η는 부호화 장치 및 복호 장치에서 미리 정해진 동일한 수여도 된다.

부호장 선택부(312)는 부호장 기억부(311)에 기억된 복수의 부호장 중에서 입력된 η에 따라 부호장을 선택한다(스텝 DD1). 선택된 부호장에 대한 정보는 복호부(313)에 출력된다.

부호장 기억부(311)에는 부호장 기억부(222)에 기억된 복수의 부호장과 동일한 부호장이 기억되어 있는 것으로 한다. 또 부호장 선택부(312)에는 부호화 장치의 부호장 선택부(223)에 의한 부호장의 선택 기준과 동일한 선택 기준이 미리 정해져 있는 것으로 한다. 이것에 의해 부호측에서 선택되는 부호장과 동일한 내용의 부호장이 복호측에서도 선택되게 된다.

부호장의 선택 기준에 대해서는 부호화측에서 설명했기 때문에 여기서는 중복 설명을 생략한다.

<복호부(313)>

복호부(313)에는 부호화 장치가 출력한 선형 예측 계수 부호 및 부호장 선택부(312)가 얻은 선택된 부호장에 대한 정보가 입력된다. 또 복호부(313)는 선택된 부호장에 대한 정보에 의해 특정되는 부호장을 부호장 기억부(311)에 의해 읽어들인다.

복호부(313)는 선택된 부호장을 사용하여, 선형 예측 계수 부호를 복호하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는다(스텝 DD2).

선형 예측 계수로 변환 가능한 계수는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열을 1/η승한 계열인 비평활화 스펙트럼 포락 계열을 얻기 위해서 사용된다.

[선형 예측 부호화 장치, 선형 예측 복호 장치 및 이들의 방법의 변형예]

도 1 내지 도 3, 도 21 및 도 25 내지 도 27에 일점쇄선으로 나타내는 바와 같이 적합부(22A)가 부호장 선택부(223) 및 선형 변환부(225)의 적어도 일방으로 구성되어 있는 것으로 하면, 적합부(22A)는 입력된 η₁에 기초하여 부호장 기억부(222)에 기억된 부호장과, 선형 예측 분석부(221)에 의해 생성된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수와의 적어도 일방을 적합시키고 있다고 할 수 있다. 바꾸어 말하면 적합부(22A)는 부호장 기억부(22)에 기억된 부호장에 격납된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보와, 선형 예측 분석부(221)가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수와의 η의 값을 적합시키고 있다고 할 수 있다. 적합부(22A)는 예를 들면 적합 전의 「부호장 기억부(222)에 기억되어 있는 부호장, 즉 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보에 대응하는 파라미터 η의 값과, 선형 예측 분석부(221)에 의해 생성된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 파라미터 η의 값의 차」에 비해, 적합 후의 2개의 파라미터 η의 값의 차가 작아지도록, 적어도 일방의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 변형하고 있다고도 할 수 있다. 또한 적합부(22A)는 적합 후에는 2개의 파라미터 η의 값이 대략 동일한 값이 되도록 적합을 행하고 있다고도 할 수 있다. 제1 실시형태에서 설명한 선형 변환부(225)의 제1 선형 변환부(2251)의 처리 및 제2 실시형태에서 설명한 부호장 선택부(223)의 처리는 부호장 기억부(222)에 기억된 부호장의 적합의 일례이다. 제2 실시형태에서 설명한 선형 변환부(225)의 제2 선형 변환부(2252)의 처리는 선형 예측 분석부(221)에 의해 생성된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 적합의 일례이다.

이 경우, 부호화부(224)는 적합부(22A)에 의해 적합된 적어도 일방의 부호장 및 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 사용하여 부호화를 행하고 있다고 할 수 있다. 바꾸어 말하면 부호화부(224)는 부호장 선택부(223)에서 선택된 부호장 또는 적합부(22A)에 의해 적합된 부호장을 사용하여, 선형 예측 분석부(221)에 의해 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수 또는 적합부(22A)에 의해 적합된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 부호화하고 있다고 할 수 있다. 또한 바꾸어 말하면 부호화부(224)는 η의 값이 적합된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보와 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 사용하여, 선형 예측 분석부(221)가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 선형 예측 계수 부호를 얻고 있다고 할 수 있다.

제1 실시형태의 (1) 제1 경우의 적합부(22A)는 부호장 기억부(222)에 기억된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대하여, η₁에 따른 제1 선형 변환을 행하고, 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보를 얻는 선형 변환부(225)를 구비하고 있다고 할 수 있다. 이 경우, 부호화부(224)는 선형 예측 분석부(221)가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수와, 적합부(22A)가 얻은 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보를 사용하여, 선형 예측 분석부(221)가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 선형 예측 계수 부호를 얻고 있다고 할 수 있다.

제1 실시형태의 (2) 제2 경우의 적합부(22A)는 선형 예측 분석부(221)가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대하여, η₁에 따른 제2 선형 변환을 행하고, 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 변환부(225)를 구비하고 있다고 할 수 있다. 이 경우, 부호화부(224)는 적합부(22A)가 얻은 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수와, 부호장에 격납된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보를 사용하여, 선형 예측 분석부(221)가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 선형 예측 계수 부호를 얻고 있다고 할 수 있다.

제1 실시형태의 (3) 제3 경우의 적합부(22A)는 부호장 기억부(222)에는 η₂에 대응하는 부호장이 기억되어 있는 것으로 하여, 부호장 기억부(222)에 기억된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보에 대하여, η₃에 따른 제1 선형 변환을 행하고, 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보를 얻고, 선형 예측 분석부(221)가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대하여, η₃에 따른 제2 선형 변환을 행하고, 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻고 있다고 할 수 있다. 이 경우, 부호화부(224)는 적합부(22A)가 얻은 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수와, 적합부(22A)가 얻은 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보를 사용하여, 선형 예측 분석부가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 선형 예측 계수 부호를 얻고 있다고 할 수 있다.

적합부(22A)는 예를 들면 도 25에 나타내는 부호장 선택부(223) 및 제2 선형 변환부(2252)에 의해 부호장의 적합을 행해도 된다. 예를 들면, 파라미터 η₂는 소정의 파라미터 η인 것으로 하여, 부호장 선택부(223)는 부호장 기억부(222)에 기억된 복수의 부호장 중에서 파라미터 η₂에 따라 부호장을 선택한다. 그리고 제2 선형 변환부(2252)는 선형 예측 분석부(221)에서 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대한 η₂에 따른 제2 선형 변환을 행한다. 이 경우, 부호화부(224)는 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대해서, 선택된 부호장을 사용하여 부호화하여 선형 예측 계수 부호를 얻는다.

적합부(22A)는 예를 들면 도 26에 나타내는 부호장 선택부(223) 및 제1 선형 변환부(2251)에 의해 부호장의 적합을 행해도 된다. 예를 들면, 파라미터 η₂는 소정의 파라미터 η인 것으로 하여, 부호장 선택부(223)는 부호장 기억부(222)에 기억된 복수의 부호장 중에서 파라미터 η₂에 따라 부호장을 선택한다. 그리고 제1 선형 변환부(2251)는 선택된 부호장에 격납된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보에 대한 η₁에 따른 제1 선형 변환을 행한다. 이 경우, 부호화부(224)는 선형 예측 분석부(221)에서 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대해서, 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 사용하여 부호화하여 선형 예측 계수 부호를 얻는다.

적합부(22A)는 예를 들면 도 27에 나타내는 부호장 선택부(223), 제1 선형 변환부(2251) 및 제2 변환부(2252)에 의해 부호장의 적합을 행해도 된다. 예를 들면, 파라미터 η₂, η₃은 소정의 파라미터 η인 것으로 하여, 부호장 선택부(223)는 부호장 기억부(222)에 기억된 복수의 부호장 중에서 파라미터 η₃에 따라 부호장을 선택한다. 그리고 제1 선형 변환부(2251)는 선택된 부호장에 격납된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보에 대한 η₂에 따른 제1 선형 변환을 행한다. 그리고 제2 선형 변환부(2252)는 선형 예측 분석부(221)에서 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대한 η₂에 따른 제2 선형 변환을 행한다. 이 경우, 부호화부(224)는 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대해서, 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 사용하여 부호화하여 선형 예측 계수 부호를 얻는다.

도 6, 도 23 및 도 28에 일점쇄선으로 나타내는 바와 같이 적합부(31A)가 부호장 선택부(312) 및 선형 변환부(314)의 적어도 일방과, 복호부(313)로 구성되어 있는 것으로 하면, 적합부(31A)는 η₁을 정의 수로 하여, 입력된 η₁에 기초하여 부호장 기억부(311)에 기억된 부호장과, 부호장에 격납된 복수개의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보 중, 입력된 선형 예측 계수 부호에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보와의 적어도 일방을 적합시키고 있다고 할 수 있다.

적합부(31A)는 예를 들면 도 28에 나타내는 부호장 선택부(312) 및 선형 변환부(314)의 양쪽에 있어서 적합의 처리를 행해도 된다. 예를 들면 η₂를 정의 수로 하여, 부호장 선택부(312)는 부호장 기억부(311)에 기억된 복수의 부호장 중에서 파라미터 η₂에 따라 부호장을 선택한다. 그리고 선형 변환부(314)는 복호부(313)에서 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대하여, 소정의 정의 수인 η₁에 따른 선형 변환을 하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는다.

[부호화 장치, 복호 장치 및 이들의 방법]

[부호화 장치, 복호 장치 및 이들의 방법의 제1 실시형태]

(부호화)

제1 실시형태의 부호화 장치의 구성예를 도 8에 나타낸다. 제1 실시형태의 부호화 장치는 도 8에 나타내는 바와 같이 주파수 영역 변환부(21)와, 선형 예측 분석부(22)와, 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(23)와, 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(24)와, 포락 정규화부(25)와, 부호화부(26)와, 파라미터 결정부(27)를 예를 들면 구비하고 있다. 이 부호화 장치에 의해 실현되는 제1 실시형태의 부호화 방법의 각 처리의 예를 도 9에 나타낸다.

이하, 도 8의 각 부에 대해서 설명한다.

<파라미터 결정부(27)>

제1 실시형태에서는 소정의 시간 구간마다 복수의 파라미터 η의 어느 하나가 파라미터 결정부(27)에 의해 선택 가능하게 되어 있다.

파라미터 결정부(27)에는 복수의 파라미터 η가 파라미터 η의 후보로서 기억되어 있는 것으로 한다. 파라미터 결정부(27)는 복수의 파라미터 중의 1개의 파라미터 η를 순차적으로 읽어내고, 선형 예측 분석부(22), 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(23) 및 부호화부(26)에 출력한다(스텝 A0).

주파수 영역 변환부(21), 선형 예측 분석부(22), 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(23), 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(24), 포락 정규화부(25) 및 부호화부(26)는 파라미터 결정부(27)가 순차적으로 읽어낸 각 파라미터 η에 기초하여 예를 들면 이하에 설명하는 스텝 A1 내지 스텝 A6의 처리를 행하여 동일한 소정의 시간 구간의 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열에 대하여 부호를 생성한다. 일반적으로 파라미터 η를 소정 부여하는 것으로 하여, 동일한 소정의 시간 구간의 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열에 대하여 2개 이상의 부호가 얻어지는 경우가 있다. 이 경우, 동일한 소정의 시간 구간의 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열에 대한 부호는 이들의 얻어진 2개 이상의 부호를 합친 것이다. 이 예에서는 부호는 선형 예측 계수 부호와, 이득 부호와, 정수 신호 부호를 합친 것이다. 이것에 의해 동일한 소정의 시간 구간의 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열에 대한 각 파라미터 η마다의 부호가 얻어진다.

스텝 A6의 처리 후에 파라미터 결정부(27)는 동일한 소정의 시간 구간의 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열에 대하여 각 파라미터 η마다 얻어진 부호 중에서 1개의 부호를 선택하고, 선택된 부호에 대응하는 파라미터 η를 결정한다(스텝 A7). 이 결정된 파라미터 η가 그 동일한 소정의 시간 구간의 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열에 대한 파라미터 η가 된다. 그리고 파라미터 결정부(27)는 선택된 부호 및 결정된 파라미터 η를 나타내는 부호를 복호 장치에 출력한다. 파라미터 결정부(27)에 의한 스텝 A7의 처리의 상세에 대해서는 후술한다.

이하에서는 파라미터 결정부(27)에 의해 1개의 파라미터 η₁이 읽어내지고 있고, 이 읽어내진 1개의 파라미터 η₁에 대해서 처리가 행해지는 것으로 한다.

<주파수 영역 변환부(21)>

주파수 영역 변환부(21)에는 시간 영역의 시계열 신호인 음 신호가 입력된다. 음 신호의 예는 음성 디지털 신호 또는 음향 디지털 신호이다.

주파수 영역 변환부(21)는 소정의 시간 길이의 프레임 단위로, 입력된 시간 영역의 음 신호를 주파수 영역의 N점의 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)로 변환한다(스텝 A1). N은 정의 정수이다.

얻어진 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)은 선형 예측 분석부(22)와 포락 정규화부(25)에 출력된다.

이렇게 하여 주파수 영역 변환부(21)는 음 신호에 대응하는 예를 들면 MDCT 계수열인 주파수 영역 샘플열을 구한다.

<선형 예측 분석부(22)>

선형 예측 분석부(22)에는 주파수 영역 변환부(21)가 얻은 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)이 입력된다.

선형 예측 분석부(22)는 [선형 예측 부호화 장치, 선형 예측 복호 장치 및 이들의 방법]에서 설명한 도 1 내지 도 3, 도 21의 어느 하나의 선형 예측 부호화 장치이다. [부호화 장치, 복호 장치 및 이들의 방법] 및 도 8에서는 [선형 예측 부호화 장치, 선형 예측 복호 장치 및 이들의 방법]에서 설명한 도 1 내지 도 3, 도 21의 어느 하나의 선형 예측 부호화 장치를 「선형 예측 분석부(22)」로 표기한다. 또한 선형 예측 분석부(22)는 도 25 내지 도 27의 어느 하나의 선형 예측 부호화 장치여도 된다.

선형 예측 분석부(22)는 [선형 예측 부호화 장치, 선형 예측 복호 장치 및 이들의 방법]에서 설명한 처리와 마찬가지의 처리에 의해, 예를 들면 MDCT 계수열인 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승을 파워 스펙트럼으로 간주한 역푸리에 변환을 행함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻고, 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 부호화하여 선형 예측 계수 부호를 얻는다.

얻어진 선형 예측 계수 부호는 파라미터 결정부(27) 및 복호 장치에 출력된다.

또 선형 예측 부호화 장치의 선형 변환부(225)가 (1) 제1 경우에는 부호화부(224)에서 얻어진 선형 예측 계수 부호에 대응하는 파라미터 η₁에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수가 양자화 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p로 하여, 비평활화 스펙트럼 포락 계열 생성부(23)와 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(24)에 출력된다.

선형 예측 부호화 장치의 선형 변환부(225)가 (2) 제2 경우에는 부호화부(224)에서 얻어진 선형 예측 계수 부호에 대응하는 파라미터 η₂에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수가 도 2에 파선으로 나타내는 역선형 변환부(226)에 입력된다. 역선형 변환부(226)는 선형 예측 계수 부호에 대응하는 파라미터 η₂에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대하여 제2 선형 변환부(2252)가 행한 제2 선형 변환의 역의 선형 변환을 행하고, 파라미터 η₁에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수로 한다. 이 파라미터 η₁에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수가, 양자화 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p로 하여, 비평활화 스펙트럼 포락 계열 생성부(23)와 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(24)에 출력된다. 또한 파라미터 η₁의 값과 파라미터 η₂의 값이 동일한 경우에는, 역선형 변환부(226)는 선형 변환을 하지 않아도 된다.

선형 예측 부호화 장치의 선형 변환부(225)가 (3) 제3 경우에는 부호화부(224)에서 얻어진 선형 예측 계수 부호에 대응하는 파라미터 η₃에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수가 도 3에 파선으로 나타내는 역선형 변환부(226)에 입력된다. 역선형 변환부(226)는 선형 예측 계수 부호에 대응하는 파라미터 η₃에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대하여 제2 선형 변환부(2252)가 행한 제2 선형 변환의 역의 선형 변환을 행하고, 파라미터 η₁에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수로 한다. 이 파라미터 η₁에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수가, 양자화 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p로 하여, 비평활화 스펙트럼 포락 계열 생성부(23)와 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(24)에 출력된다. 또한 파라미터 η₁의 값과 파라미터 η₃의 값이 동일한 경우에는, 역선형 변환부(226)는 선형 변환을 하지 않아도 된다.

또한 선형 예측 분석 처리의 과정에서 예측 잔차의 에너지 σ²가 산출된다. 이 경우, 산출된 예측 잔차의 에너지 σ²는 부호화부(26)의 분산 파라미터 결정부(268)에 출력된다.

<비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(23)>

비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(23)에는 선형 예측 분석부(22)가 생성한 양자화 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p가 입력된다.

비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(23)는 양자화 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열인 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)을 생성한다(스텝 A3).

생성된 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)은 부호화부(26)에 출력된다.

비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(23)는 양자화 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p를 사용하여, 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)로 하여, 식(A2)에 의해 정의되는 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)을 생성한다.

[수 4]

이렇게 하여 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(23)는 선형 예측 분석부(22)에 의해 생성된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열을 1/η₁승한 계열인 비평활화 스펙트럼 포락 계열을 얻음으로써 스펙트럼 포락의 추정을 행한다. 여기서 c를 임의의 수로 하여, 복수의 값으로 구성되는 계열을 c승한 계열은 복수의 값의 각각을 c승한 값으로 구성되는 계열이다. 예를 들면, 진폭 스펙트럼 포락의 계열을 1/η₁승한 계열은 진폭 스펙트럼 포락의 각 계수를 1/η₁승한 값으로 구성되는 계열이다.

비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(23)에 의한 1/η₁승의 처리는 선형 예측 분석부(22)에서 행해진 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승을 파워 스펙트럼으로 간주한 처리에 기인하는 것이다. 즉 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(23)에 의한 1/η₁승의 처리는 선형 예측 분석부(22)에서 행해진 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승을 파워 스펙트럼으로 간주한 처리에 의해 η₁승된 값을 원래의 값으로 되돌리기 위해서 행해진다.

<평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(24)>

평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(24)에는 선형 예측 분석부(22)가 생성한 양자화 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p가 입력된다.

평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(24)는 양자화 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열의 진폭의 요철을 둔하게 한 계열인 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1)을 생성한다(스텝 A4).

생성된 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1)는 포락 정규화부(25) 및 부호화부(26)에 출력된다.

평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(24)는 양자화 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p와 보정 계수 γ를 사용하여, 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1)로 하여, 식(A3)에 의해 정의되는 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1)을 생성한다.

[수 5]

여기서 보정 계수 γ는 미리 정해진 1 미만의 상수이며 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)의 진폭의 요철을 둔하게 한 계수, 바꾸어 말하면 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)을 평활화하는 계수이다.

<포락 정규화부(25)>

포락 정규화부(25)에는 주파수 영역 변환부(21)가 얻은 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1) 및 평활화 진폭 스펙트럼 포락 생성부(24)가 생성한 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1)이 입력된다.

포락 정규화부(25)는 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)의 각 계수를, 대응하는 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1)의 각 값으로 정규화함으로써, 정규화 MDCT 계수열 X_N(0),X_N(1),…,X_N(N-1)을 생성한다(스텝 A5).

생성된 정규화 MDCT 계수열은 부호화부(26)에 출력된다.

포락 정규화부(25)는 예를 들면 k=0,1,…,N-1로 하여, MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)의 각 계수 X(k)를 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1)로 제산함으로써, 정규화 MDCT 계수열 X_N(0),X_N(1),…,X_N(N-1)의 각 계수 X_N(k)를 생성한다. 즉 k=0,1,…,N-1로 하여, X_N(k)=X(k)/^H_γ(k)이다.

<부호화부(26)>

부호화부(26)에는 포락 정규화부(25)가 생성한 정규화 MDCT 계수열 X_N(0),X_N(1),…,X_N(N-1), 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 생성부(23)가 생성한 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1), 평활화 진폭 스펙트럼 포락생성부(24)가 생성한 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1) 및 선형 예측 분석부(22)가 산출한 예측 잔차의 에너지 σ²가 입력된다.

부호화부(26)는 도 12에 나타내는 스텝 A61 내지 스텝 A65의 처리를 예를 들면 행함으로써 부호화를 행한다(스텝 A6).

부호화부(26)는 정규화 MDCT 계수열 X_N(0),X_N(1),…,X_N(N-1)에 대응하는 글로벌 게인 g를 구하고(스텝 A61), 정규화 MDCT 계수열 X_N(0),X_N(1),…,X_N(N-1)의 각 계수를 글로벌 게인 g로 나눗셈한 결과를 양자화한 정수값에 의한 계열인 양자화 정규화 완료 계수 계열 X_Q(0),X_Q(1),…,X_Q(N-1)을 구하고(스텝 A62), 양자화 정규화 완료 계수 계열 X_Q(0),X_Q(1),…,X_Q(N-1)의 각 계수에 대응하는 분산 파라미터 φ(0),φ(1),…,φ(N-1)를 글로벌 게인 g와 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)과 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1)과 평균 잔차의 에너지 σ²로부터 식(A1)에 의해 구하고(스텝 A63), 분산 파라미터 φ(0),φ(1),…,φ(N-1)를 사용하여 양자화 정규화 완료 계수 계열 X_Q(0),X_Q(1),…,X_Q(N-1)을 산술 부호화하여 정수 신호 부호를 얻고(스텝 A64), 글로벌 게인 g에 대응하는 이득 부호를 얻는다(스텝 A65).

[수 6]

여기서 상기한 식(A1)에 있어서의 정규화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_N(0),^H_N(1),…,^H_N은 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)의 각 값을, 대응하는 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1)의 각 값으로 제산한 것, 즉 이하의 식(A8)에 의해 구해진 것이다.

[수 7]

생성된 정수 신호 부호와 이득 부호는 정규화 MDCT 계수열에 대응하는 부호로서, 파라미터 결정부(27)에 출력된다.

부호화부(26)는 스텝 A61 내지 스텝 A65에 의해, 정수 신호 부호의 비트수가 미리 배분된 비트수인 배분 비트수 B 이하, 또한 가능한 한 큰 값이 되는 것 같은 글로벌 게인 g를 결정하고, 결정된 글로벌 게인 g에 대응하는 이득 부호와, 이 결정된 글로벌 게인 g에 대응하는 정수 신호 부호를 생성하는 기능을 실현하고 있다.

부호화부(26)가 행하는 스텝 A61 내지 스텝 A65 중의 특징적인 처리가 포함되는 것은 스텝 A63이며, 글로벌 게인 g와 양자화 정규화 완료 계수 계열 X_Q(0),X_Q(1),…,X_Q(N-1)의 각각을 부호화함으로써 정규화 MDCT 계수열에 대응하는 부호를 얻는 부호화 처리 자체에는 비특허문헌 1에 기재된 기술을 포함하는 다양한 공지 기술이 존재한다. 이하에서는 부호화부(26)가 행하는 부호화 처리의 구체예를 2개 설명한다.

[부호화부(26)가 행하는 부호화 처리의 구체예 1]

부호화부(26)가 행하는 부호화 처리의 구체예 1로서, 루프 처리를 포함하지 않는 예에 대해서 설명한다.

구체예 1의 부호화부(26)의 구성예를 도 10에 나타낸다. 구체예 1의 부호화부(26)는 도 10에 나타내는 바와 같이 이득 취득부(261)와, 양자화부(262)와, 분산 파라미터 결정부(268)와, 산술 부호화부(269)와, 이득 부호화부(265)를 예를 들면 구비하고 있다. 이하, 도 10의 각 부에 대해서 설명한다.

<이득 취득부(261)>

이득 취득부(261)에는 포락 정규화부(25)가 생성한 정규화 MDCT 계수열 X_N(0),X_N(1),…,X_N(N-1)이 입력된다.

이득 취득부(261)는 정규화 MDCT 계수열 X_N(0),X_N(1),…,X_N(N-1)로부터, 정수 신호 부호의 비트수가 미리 배분된 비트수인 배분 비트수 B 이하, 또한 가능한 한 큰 값이 되는 것 같은 글로벌 게인 g를 결정하여 출력한다(스텝 S261). 이득 취득부(261)는 예를 들면 정규화 MDCT 계수열 X_N(0),X_N(1),…,X_N(N-1)의 에너지의 합계의 평방근과 배분 비트수 B와 부의 상관이 있는 상수와의 승산값을 글로벌 게인 g로서 얻어 출력한다. 또는 이득 취득부(261)는 정규화 MDCT 계수열 X_N(0),X_N(1),…,X_N(N-1)의 에너지의 합계와, 배분 비트수 B와, 글로벌 게인 g의 관계를 미리 테이블화해두고, 그 테이블을 참조함으로써 글로벌 게인 g를 얻어 출력해도 된다.

이렇게 하여 이득 취득부(261)는 예를 들면 정규화 MDCT 계수열인 정규화 주파수 영역 샘플열의 전체 샘플을 제산하기 위한 이득을 얻는다.

얻어진 글로벌 게인 g는 양자화부(262) 및 분산 파라미터 결정부(268)에 출력된다.

<양자화부(262)>

양자화부(262)에는 포락 정규화부(25)가 생성한 정규화 MDCT 계수열 X_N(0),X_N(1),…,X_N(N-1) 및 이득 취득부(261)가 얻은 글로벌 게인 g가 입력된다.

양자화부(262)는 정규화 MDCT 계수열 X_N(0),X_N(1),…,X_N(N-1)의 각 계수를 글로벌 게인 g로 나눗셈한 결과의 정수 부분에 의한 계열인 양자화 정규화 완료 계수 계열 X_Q(0),X_Q(1),…,X_Q(N-1)을 얻어 출력한다(스텝 S262).

이렇게 하여 양자화부(262)는 예를 들면 정규화 MDCT 계수열인 정규화 주파수 영역 샘플열의 각 샘플을 이득으로 제산함과 아울러 양자화하여 양자화 정규화 완료 계수 계열을 구한다.

얻어진 양자화 정규화 완료 계수 계열 X_Q(0),X_Q(1),…,X_Q(N-1)은 산술 부호화부(269)에 출력된다.

<분산 파라미터 결정부(268)>

분산 파라미터 결정부(268)에는 파라미터 결정부(27)가 읽어낸 파라미터 η₁, 이득 취득부(261)가 얻은 글로벌 게인 g, 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 생성부(23)가 생성한 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1), 평활화 진폭 스펙트럼 포락 생성부(24)가 생성한 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1) 및 선형 예측 분석부(22)가 얻은 예측 잔차의 에너지 σ²가 입력된다.

분산 파라미터 결정부(268)는 글로벌 게인 g와, 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)과, 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1)과, 예측 잔차의 에너지 σ²로부터, 상기한 식(A1), 식(A8)에 의해 분산 파라미터 계열 φ(0),φ(1),…,φ(N-1)의 각 분산 파라미터를 얻어 출력한다(스텝 S268).

얻어진 분산 파라미터 계열 φ(0),φ(1),…,φ(N-1)은 산술 부호화부(269)에 출력된다.

<산술 부호화부(269)>

산술 부호화부(269)에는 파라미터 결정부(27)가 읽어낸 파라미터 η₁, 양자화부(262)가 얻은 양자화 정규화 완료 계수 계열 X_Q(0),X_Q(1),…,X_Q(N-1) 및 분산 파라미터 결정부(268)가 얻은 분산 파라미터 계열 φ(0),φ(1),…,φ(N-1)이 입력된다.

산술 부호화부(269)는 양자화 정규화 완료 계수 계열 X_Q(0),X_Q(1),…,X_Q(N-1)의 각 계수에 대응하는 분산 파라미터로서 분산 파라미터 계열 φ(0),φ(1),…,φ(N-1)의 각 분산 파라미터를 사용하여, 양자화 정규화 완료 계수 계열 X_Q(0),X_Q(1),…,X_Q(N-1)을 산술 부호화하여 정수 신호 부호를 얻어 출력한다(스텝 S269).

산술 부호화부(269)는 산술 부호화시에 양자화 정규화 완료 계수 계열 X_Q(0),X_Q(1),…,X_Q(N-1)의 각 계수가 일반화 가우스 분포 f_GG(X|φ(k),η₁)에 따를 때에 최적이 되는 것 같은 산술 부호를 구성하고, 이 구성에 기초하는 산술 부호에 의해 부호화를 행한다. 이 결과, 양자화 정규화 완료 계수 계열 X_Q(0),X_Q(1),…,X_Q(N-1)의 각 계수로의 비트 할당의 기대값이 분산 파라미터 계열 φ(0),φ(1),…,φ(N-1)로 결정되게 된다.

얻어진 정수 신호 부호는 파라미터 결정부(27)에 출력된다.

양자화 정규화 완료 계수 계열 X_Q(0),X_Q(1),…,X_Q(N-1) 중의 복수의 계수에 걸쳐 산술 부호화가 행해져도 된다. 이 경우, 분산 파라미터 계열 φ(0),φ(1),…,φ(N-1)의 각 분산 파라미터는 식(A1), 식(A8)으로부터 알 수 있는 바와 같이 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)에 기초하고 있기 때문에, 산술 부호화부(269)는 추정된 스펙트럼 포락(비평활화 진폭 스펙트럼 포락)을 기초로 실질적으로 비트 할당이 바뀌는 부호화를 행하고 있다고 할 수 있다.

<이득 부호화부(265)>

이득 부호화부(265)에는 이득 취득부(261)가 얻은 글로벌 게인 g가 입력된다.

이득 부호화부(265)는 글로벌 게인 g를 부호화하여 이득 부호를 얻어 출력한다(스텝 S265).

본 구체예 1의 스텝 S261, S262, S268, S269, S265가 각각 상기한 스텝 A61, A62, A63, A64, A65에 대응한다.

[부호화부(26)가 행하는 부호화 처리의 구체예 2]

부호화부(26)가 행하는 부호화 처리의 구체예 2로서, 루프 처리를 포함하는 예에 대해서 설명한다.

구체예 2의 부호화부(26)의 구성예를 도 11에 나타낸다. 구체예 2의 부호화부(26)는 도 11에 나타내는 바와 같이 이득 취득부(261)와, 양자화부(262)와, 분산 파라미터 결정부(268)와, 산술 부호화부(269)와, 이득 부호화부(265)와, 판정부(266)와, 이득 갱신부(267)를 예를 들면 구비하고 있다. 이하, 도 11의 각 부에 대해서 설명한다.

<이득 취득부(261)>

이득부(261)에는 포락 정규화부(25)가 생성한 정규화 MDCT 계수열 X_N(0),X_N(1),…,X_N(N-1)이 입력된다.

이득 취득부(261)는 정규화 MDCT 계수열 X_N(0),X_N(1),…,X_N(N-1)로부터, 정수 신호 부호의 비트수가 미리 배분된 비트수인 배분 비트수 B 이하, 또한 가능한 한 큰 값이 되는 것 같은 글로벌 게인 g를 결정하여 출력한다(스텝 S261). 이득 취득부(261)는 예를 들면 정규화 MDCT 계수열 X_N(0),X_N(1),…,X_N(N-1)의 에너지의 합계의 평방근과 배분 비트수 B와 부의 상관이 있는 상수와의 승산값을 글로벌 게인 g로서 얻어 출력한다.

이득 취득부(261)가 얻은 글로벌 게인 g는 양자화부(262) 및 분산 파라미터 결정부(268)에서 사용되는 글로벌 게인의 초기값이 된다.

<양자화부(262)>

양자화부(262)에는 포락 정규화부(25)가 생성한 정규화 MDCT 계수열 X_N(0),X_N(1),…,X_N(N-1) 및 이득 취득부(261) 또는 이득 갱신부(267)가 얻은 글로벌 게인 g가 입력된다.

여기서 양자화부(262)가 초회에 실행될 때에 사용되는 글로벌 게인 g는 이득 취득부(261)가 얻은 글로벌 게인 g, 즉 글로벌 게인의 초기값이다. 또 양자화부(262)가 2회째 이후에 실행될 때에 사용되는 글로벌 게인 g는 이득 갱신부(267)가 얻은 글로벌 게인 g, 즉 글로벌 게인의 갱신값이다.

<분산 파라미터 결정부(268)>

분산 파라미터 결정부(268)에는 파라미터 결정부(27)가 읽어낸 파라미터 η₁, 이득 취득부(261) 또는 이득 갱신부(267)가 얻은 글로벌 게인 g, 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 생성부(23)가 생성한 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1), 평활화 진폭 스펙트럼 포락 생성부(24)가 생성한 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1) 및 선형 예측 분석부(22)가 얻은 예측 잔차의 에너지 σ²가 입력된다.

여기서 분산 파라미터 결정부(268)가 초회에 실행될 때에 사용되는 글로벌 게인 g는 이득 취득부(261)가 얻은 글로벌 게인 g, 즉 글로벌 게인의 초기값이다. 또 분산 파라미터 결정부(268)가 2회째 이후에 실행될 때에 사용되는 글로벌 게인 g는 이득 갱신부(267)가 얻은 글로벌 게인 g, 즉 글로벌 게인의 갱신값이다.

<산술 부호화부(269)>

산술 부호화부(269)는 양자화 정규화 완료 계수 계열 X_Q(0),X_Q(1),…,X_Q(N-1)의 각 계수에 대응하는 분산 파라미터로서 분산 파라미터 계열 φ(0),φ(1),…,φ(N-1)의 각 분산 파라미터를 사용하여, 양자화 정규화 완료 계수 계열 X_Q(0),X_Q(1),…,X_Q(N-1)을 산술 부호화하고, 정수 신호 부호와 정수 신호 부호의 비트수인 소비 비트수 C를 얻어 출력한다(스텝 S269).

산술 부호화부(269)는 산술 부호화시에 양자화 정규화 완료 계수 계열 X_Q(0),X_Q(1),…,X_Q(N-1)의 각 계수가 일반화 가우스 분포 f_GG(X|φ(k),η₁)에 따를 때에 최적이 되는 것 같은 비트 할당을 산술 부호에 의해 행하고, 행해진 비트 할당에 기초하는 산술 부호에 의해 부호화를 행한다.

얻어진 정수 신호 부호 및 소비 비트수 C는 판정부(266)에 출력된다.

<판정부(266)>

판정부(266)에는 산술 부호화부(269)가 얻은 정수 신호 부호가 입력된다.

판정부(266)는 이득의 갱신 횟수가 미리 정한 횟수인 경우에는, 정수 신호 부호를 출력함과 아울러, 이득 부호화부(265)에 대하여 이득 갱신부(267)가 얻은 글로벌 게인 g를 부호화하는 지시 신호를 출력하고, 이득의 갱신 횟수가 미리 정한 횟수 미만인 경우에는, 이득 갱신부(267)에 대하여 산술 부호화부(264)가 계측한 소비 비트수 C를 출력한다(스텝 S266).

<이득 갱신부(267)>

이득 갱신부(267)에는 산술 부호화부(264)가 계측한 소비 비트수 C가 입력된다.

이득 갱신부(267)는 소비 비트수 C가 배분 비트수 B보다 많은 경우에는 글로벌 게인 g의 값을 큰 값으로 갱신하여 출력하고, 소비 비트수 C가 배분 비트수 B보다 적은 경우에는 글로벌 게인 g의 값을 작은 값으로 갱신하고, 갱신 후의 글로벌 게인 g의 값을 출력한다(스텝 S267).

이득 갱신부(267)가 얻은 갱신 후의 글로벌 게인 g는 양자화부(262) 및 이득 부호화부(265)에 출력된다.

<이득 부호화부(265)>

이득 부호화부(265)에는 판정부(266)로부터의 출력 지시 및 이득 갱신부(267)가 얻은 글로벌 게인 g가 입력된다.

이득 부호화부(265)는 지시 신호에 따라, 글로벌 게인 g를 부호화하여 이득 부호를 얻어 출력한다(스텝 265).

판정부(266)가 출력한 정수 신호 부호와, 이득 부호화부(265)가 출력한 이득 부호는 정규화 MDCT 계수열에 대응하는 부호로서, 파라미터 결정부(27)에 출력된다.

즉 본 구체예 2에 있어서는 마지막에 행해진 스텝 S267이 상기한 스텝 A61에 대응하고, 스텝 S262, S263, S264, S265가 각각 상기한 스텝 A62, A63, A64, A65에 대응한다.

또한 부호화부(26)가 행하는 부호화 처리의 구체예 2에 대해서는 국제공개공보 WO2014/054556 등에 더욱 상세하게 설명되어 있다.

[부호화부(26)의 변형예]

부호화부(26)는 예를 들면 이하의 처리를 행함으로써, 추정된 스펙트럼 포락(비평활화 진폭 스펙트럼 포락)을 기초로 비트 할당을 바꾸는 부호화를 행해도 된다.

부호화부(26)는 우선 정규화 MDCT 계수열 X_N(0),X_N(1),…,X_N(N-1)에 대응하는 글로벌 게인 g를 구하고, 정규화 MDCT 계수열 X_N(0),X_N(1),…,X_N(N-1)의 각 계수를 글로벌 게인 g로 나눗셈한 결과를 양자화한 정수값에 의한 계열인 양자화 정규화 완료 계수 계열 X_Q(0),X_Q(1),…,X_Q(N-1)을 구한다.

이 양자화 정규화 완료 계수 계열 X_Q(0),X_Q(1),…,X_Q(N-1)의 각 계수에 대응하는 양자화 비트는 X_Q(k)의 분포가 있는 범위 내에서 균일하다고 가정하여, 그 범위를 포락의 추정값으로부터 정할 수 있다. 복수의 샘플마다의 포락의 추정값을 부호화할 수도 있지만, 부호화부(26)는 예를 들면 이하의 식(A9)과 같이 선형 예측에 기초하는 정규화 진폭 스펙트럼 포락 계열의 값 ^H_N(k)을 사용하여 X_Q(k)의 범위를 정할 수 있다.

[수 8]

어떠한 k에 있어서의 X_Q(k)를 양자화할 때에, X_Q(k)의 자승오차를 최소로 하기 위해서

[수 9]

의 제약하에 할당하는 비트수 b(k)

[수 10]

를 설정할 수 있다. B는 미리 정해진 정의 정수이다. 이 때에 b(k)가 정수가 되도록 사사오입하거나, 0보다 작아지는 경우에는 b(k)=0로 하거나 하여, b(k)의 재조정의 처리를 부호화부(26)는 행해도 된다.

또 부호화부(26)는 샘플마다의 할당이 아니라, 복수의 샘플을 합쳐서 배분 비트수를 정하여, 양자화에도 샘플마다의 스칼라 양자화가 아니라, 복수의 샘플을 합친 벡터마다의 양자화를 하는 것도 가능하다.

샘플 k의 X_Q(k)의 양자화 비트수 b(k)가 상기에서 주어지고, 샘플마다 부호화하는 것으로 하면, X_Q(k)는 -2^b(k)-1로부터 2^b(k)-1까지의 2^b(k)종류의 정수를 취할 수 있다. 부호화부(26)는 b(k)비트로 각 샘플을 부호화하여 정수 신호 부호를 얻는다.

생성된 정수 신호 부호는 복호 장치에 출력된다. 예를 들면 생성된 X_Q(k)에 대응하는 b(k)비트의 정수 신호 부호는 k=0로부터 순차적으로 복호 장치에 출력된다.

만약에 X_Q(k)가 상기한 -2^b(k)-1로부터 2^b(k)-1까지의 범위를 넘는 경우에는 최대값 또는 최소값으로 치환한다.

g가 지나치게 작으면 이 치환으로 양자화 왜곡이 발생하고, g가 지나치게 크면 양자화 오차는 커지고, X_Q(k)가 취할 수 있는 범위가 b(k)에 비해 지나치게 작아, 정보의 유효 이용을 할 수 없게 된다. 이 때문에 g의 최적화를 행해도 된다.

부호화부(26)는 글로벌 게인 g를 부호화하여 이득 부호를 얻어 출력한다.

이 부호화부(26)의 변형예와 같이 부호화부(26)는 산술 부호화 이외의 부호화를 행해도 된다.

<파라미터 결정부(27)>

스텝 A1 내지 스텝 A6의 처리에 의해, 동일한 소정의 시간 구간의 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열에 대하여 각 파라미터 η₁마다 생성된 부호(이 예에서는 선형 예측 계수 부호, 이득 부호 및 정수 신호 부호)는 파라미터 결정부(27)에 입력된다.

파라미터 결정부(27)는 동일한 소정의 시간 구간의 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열에 대하여 각 파라미터 η₁마다 얻어진 부호 중에서 1개의 부호를 선택하고, 선택된 부호에 대응하는 파라미터 η를 결정한다(스텝 A7). 이 결정된 파라미터 η가 그 동일한 소정의 시간 구간의 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열에 대한 파라미터 η가 된다. 그리고 파라미터 결정부(27)는 선택된 부호 및 결정된 파라미터 η를 나타내는 파라미터 부호를 복호 장치에 출력한다. 부호의 선택은 부호의 부호량 및 부호에 대응하는 부호화 왜곡의 적어도 일방에 기초하여 행해진다. 예를 들면 부호량이 가장 작은 부호 또는 부호화 왜곡이 가장 작은 부호가 선택된다.

여기서 부호화 왜곡은 입력 신호로부터 얻어지는 주파수 영역 샘플열과, 생성된 부호를 로컬 디코드함으로써 얻어지는 주파수 영역 샘플열과의 오차이다. 부호화 장치는 부호화 왜곡을 계산하기 위한 부호화 왜곡 계산부를 구비하고 있어도 된다. 이 부호화 왜곡 계산부는 이하에 서술하는 복호 장치와 마찬가지의 처리를 행하는 복호부를 구비하고, 이 복호부가 생성된 부호를 로컬 디코드한다. 그 후, 부호화 왜곡 계산부는 입력 신호로부터 얻어지는 주파수 영역 샘플열과, 로컬 디코드함으로써 얻어진 주파수 영역 샘플열과의 오차를 계산하고, 부호화 왜곡으로 한다.

(복호)

부호화 장치에 대응하는 복호 장치의 구성예를 도 13에 나타낸다. 제1 실시형태의 복호 장치는 도 13에 나타내는 바와 같이 선형 예측 계수 복호부(31)와, 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(32)와, 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(33)와, 복호부(34)와, 포락 역정규화부(35)와, 시간 영역 변환부(36)와, 파라미터 복호부(37)를 예를 들면 구비하고 있다. 이 복호 장치에 의해 실현되는 제1 실시형태의 복호 방법의 각 처리의 예를 도 14에 나타낸다.

복호 장치에는 부호화 장치가 출력한 파라미터 부호, 정규화 MDCT 계수열에 대응하는 부호 및 선형 예측 계수 부호가 적어도 입력된다.

이하, 도 13의 각 부에 대해서 설명한다.

<파라미터 복호부(37)>

파라미터 복호부(37)에는 부호화 장치가 출력한 파라미터 부호가 입력된다.

파라미터 복호부(37)는 파라미터 부호를 복호함으로써 복호 파라미터 η를 구한다. 구해진 복호 파라미터 η는 선형 예측 계수 복호부(31), 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(32), 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(33) 및 복호부(34)에 출력된다. 파라미터 복호부(37)에는 복수의 복호 파라미터 η가 후보로서 기억되어 있다. 파라미터 복호부(37)는 파라미터 부호에 대응하는 복호 파라미터 η의 후보를 복호 파라미터 η로서 구한다. 파라미터 복호부(37)에 기억되어 있는 복수의 복호 파라미터 η는 부호화 장치의 파라미터 결정부(27)에 기억된 복수의 파라미터 η와 동일하다.

<선형 예측 계수 복호부(31)>

선형 예측 계수 복호부(31)에는 부호화 장치가 출력한 선형 예측 계수 부호 및 파라미터 복호부(37)에 의해 얻어진 복호 파라미터 η가 입력된다.

선형 예측 계수 복호부(31)는 [선형 예측 부호화 장치, 선형 예측 복호 장치 및 이들의 방법]에서 설명한 도 6, 도 21을 사용하여 상기 설명한 선형 예측 복호 장치이다. [부호화 장치, 복호 장치 및 이들의 방법] 및 도 13에서는 [선형 예측 부호화 장치, 선형 예측 복호 장치 및 이들의 방법]에서 설명한 도 6, 도 21의 선형 예측 부호화 장치를 「선형 예측 계수 복호부(31)」로 표기한다. 또한 선형 예측 계수 복호부(31)는 도 28의 선형 예측 복호 장치여도 된다.

선형 예측 계수 복호부(31)는 복호 파라미터 η를 파라미터 η₁로 하는 [선형 예측 부호화 장치, 선형 예측 복호 장치 및 이들의 방법]에서 설명한 처리와 마찬가지의 처리에 의해, 입력된 선형 예측 계수 부호를 복호함으로써, 복호된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수인 복호 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p를 얻는다(스텝 B1).

얻어진 복호 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p는 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(32) 및 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(33)에 출력된다.

<비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(32)>

비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(32)에는 파라미터 복호부(37)가 구한 복호 파라미터 η 및 선형 예측 계수 복호부(31)가 얻은 복호 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p가 입력된다.

비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(32)는 복호 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열인 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)을 상기한 식(A2)에 의해 생성한다(스텝 B2).

생성된 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)은 복호부(34)에 출력된다.

이렇게 하여 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(32)는 선형 예측 계수 복호부(31)에 의해 생성된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 것에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열을 1/η승한 계열인 비평활화 스펙트럼 포락 계열을 얻는다.

<평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(33)>

평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(33)에는 파라미터 복호부(37)가 구한 복호 파라미터 η 및 선형 예측 계수 복호부(31)가 얻은 복호 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p가 입력된다.

평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(33)는 복호 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열의 진폭의 요철을 둔하게 한 계열인 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1)을 상기한 식 A(3)에 의해 생성한다(스텝 B3).

생성된 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1)은 복호부(34) 및 포락 역정규화부(35)에 출력된다.

<복호부(34)>

복호부(34)에는 파라미터 복호부(37)가 구한 복호 파라미터 η, 부호화 장치가 출력한 정규화 MDCT 계수열에 대응하는 부호, 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 생성부(32)가 생성한 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1) 및 평활화 진폭 스펙트럼 포락 생성부(33)가 생성한 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1)이 입력된다.

복호부(34)는 분산 파라미터 결정부(342)를 구비하고 있다.

복호부(34)는 도 15에 나타내는 스텝 B41 내지 스텝 B44의 처리를 예를 들면 행함으로써 복호를 행한다(스텝 B4). 즉 복호부(34)는 프레임마다 입력된 정규화 MDCT 계수열에 대응하는 부호에 포함되는 이득 부호를 복호하여 글로벌 게인 g를 얻는다(스텝 B41). 복호부(34)의 분산 파라미터 결정부(342)는 글로벌 게인 g와 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)과 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1)과 파라미터 η로부터 상기한 식(A1)에 의해 분산 파라미터 계열 φ(0),φ(1),…,φ(N-1)의 각 분산 파라미터를 구한다(스텝 B42). 복호부(34)는 정규화 MDCT 계수열에 대응하는 부호에 포함되는 정수 신호 부호를 분산 파라미터 계열 φ(0),φ(1),…,φ(N-1)의 각 분산 파라미터에 대응하는 산술 복호의 구성에 따라, 산술 복호하여 복호 정규화 완료 계수 계열 ^X_Q(0),^X_Q(1),…,^X_Q(N-1)을 얻고(스텝 B43), 복호 정규화 완료 계수 계열 ^X_Q(0),^X_Q(1),…,^X_Q(N-1)의 각 계수에 글로벌 게인 g를 승산하여 복호 정규화 MDCT 계수열 ^X_N(0),^X_N(1),…,^X_N(N-1)을 생성한다(스텝 B44). 이와 같이 복호부(34)는 비평활화 스펙트럼 포락 계열에 기초하여 실질적으로 바뀌는 비트 할당에 따라, 입력된 정수 신호 부호의 복호를 행해도 된다.

또한 [부호화부(26)의 변형예]에 기재된 처리에 의해 부호화가 행해진 경우에는, 복호부(34)는 예를 들면 이하의 처리를 행한다. 복호부(34)는 프레임마다 입력된 정규화 MDCT 계수열에 대응하는 부호에 포함되는 이득 부호를 복호하여 글로벌 게인 g를 얻는다. 복호부(34)의 분산 파라미터 결정부(342)는 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)과 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1)로부터 상기한 식(A9)에 의해 분산 파라미터 계열 φ(0),φ(1),…,φ(N-1)의 각 분산 파라미터를 구한다. 복호부(34)는 분산 파라미터 계열 φ(0),φ(1),…,φ(N-1)의 각 분산 파라미터 φ(k)에 기초하여 식(A10)에 의해 b(k)를 구할 수 있고, X_Q(k)의 값을 그 비트수 b(k)로 순차적으로 복호하여, 복호 정규화 완료 계수 계열 ^X_Q(0),^X_Q(1),…,^X_Q(N-1)을 얻어, 복호 정규화 완료 계수 계열 ^X_Q(0),^X_Q(1),…,^X_Q(N-1)의 각 계수에 글로벌 게인 g를 승산하여 복호 정규화 MDCT 계수열 ^X_N(0),^X_N(1),…,^X_N(N-1)을 생성한다. 이와 같이 복호부(34)는 비평활화 스펙트럼 포락 계열에 기초하여 바뀌는 비트 할당에 따라, 입력된 정수 신호 부호의 복호를 행해도 된다.

생성된 복호 정규화 MDCT 계수열 ^X_N(0),^X_N(1),…,^X_N(N-1)은 포락 역정규화부(35)에 출력된다.

<포락 역정규화부(35)>

포락 역정규화부(35)에는 평활화 진폭 스펙트럼 포락 생성부(33)가 생성한 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1) 및 복호부(34)가 생성한 복호 정규화 MDCT 계수열 ^X_N(0),^X_N(1),…,^X_N(N-1)이 입력된다.

포락 역정규화부(35)는 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1)을 사용하여, 복호 정규화 MDCT 계수열 ^X_N(0),^X_N(1),…,^X_N(N-1)을 역정규화함으로써, 복호 MDCT 계수열 ^X(0),^X(1),…,^X(N-1)을 생성한다(스텝 B5).

생성된 복호 MDCT 계수열 ^X(0),^X(1),…,^X(N-1)은 시간 영역 변환부(36)에 출력된다.

예를 들면, 포락 역정규화부(35)는 k=0,1,…,N-1로 하여, 복호 정규화 MDCT 계수열 ^X_N(0),^X_N(1),…,^X_N(N-1)의 각 계수 ^X_N(k)에 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1)의 각 포락값 ^H_γ(k)을 곱함으로써 복호 MDCT 계수열 ^X(0),^X(1),…,^X(N-1)을 생성한다. 즉 k=0,1,…,N-1로 하여, ^X(k)=^X_N(k)×^H_γ(k)이다.

<시간 영역 변환부(36)>

시간 영역 변환부(36)에는 포락 역정규화부(35)가 생성한 복호 MDCT 계수열 ^X(0),^X(1),…,^X(N-1)이 입력된다.

시간 영역 변환부(36)는 프레임마다 포락 역정규화부(35)가 얻은 복호 MDCT 계수열 ^X(0),^X(1),…,^X(N-1)을 시간 영역으로 변환하여 프레임 단위의 음 신호(복호 음 신호)를 얻는다(스텝 B6).

이렇게 하여 복호 장치는 주파수 영역에서의 복호에 의해 시계열 신호를 얻는다.

[부호화 장치, 복호 장치 및 이들의 방법의 제2 실시형태]

제1 실시형태의 부호화 장치 및 방법은 복수의 파라미터 η의 각각에 대해서 부호화를 행하여 부호를 생성하고, 파라미터 η마다 생성된 부호 중에서 최적인 부호를 선택하고, 선택된 부호 및 선택된 부호에 대응하는 파라미터 부호를 출력하는 것이었다.

이에 대해, 제2 실시형태의 부호화 장치 및 방법은 우선 파라미터 결정부(27)가 파라미터 η를 결정하고, 결정된 파라미터 η에 기초하여 부호화를 행하여 부호를 생성하여 출력하는 것이다. 제2 실시형태에서는 소정의 시간 구간마다 파라미터 η가 파라미터 결정부(27)에 의해 가변으로 되어 있다. 여기서 소정의 시간 구간마다 파라미터 η가 가변이라는 것은 소정의 시간 구간이 바뀌면 파라미터 η도 바뀔 수 있는 것을 의미하고, 동일한 시간 구간에서는 파라미터 η의 값은 바뀌지 않는 것으로 한다.

이하, 제1 실시형태와 상이한 부분을 중심으로 설명한다. 제1 실시형태와 마찬가지의 부분에 대해서는 중복 설명을 생략한다.

(부호화)

제2 실시형태의 부호화 장치의 구성예를 도 16에 나타낸다. 부호화 장치는 도 16에 나타내는 바와 같이 주파수 영역 변환부(21)와, 선형 예측 분석부(22)와, 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(23)와, 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(24)와, 포락 정규화부(25)와, 부호화부(26)와, 파라미터 결정부(27')를 예를 들면 구비하고 있다. 이 부호화 장치에 의해 실현되는 부호화 방법의 각 처리의 예를 도 17에 나타낸다.

이하, 도 16의 각 부에 대해서 설명한다.

<파라미터 결정부(27')>

파라미터 결정부(27')에는 시계열 신호인 시간 영역의 음 신호가 입력된다. 음 신호의 예는 음성 디지털 신호 또는 음향 디지털 신호이다.

파라미터 결정부(27')는 입력된 시계열 신호에 기초하여 후술하는 처리에 의해 파라미터 η를 결정한다(스텝 A7'). 이하, 파라미터 결정부(27')에 의해 결정된 파라미터 η를 파라미터 η₁로 한다.

파라미터 결정부(27')에 의해 결정된 η₁은 선형 예측 분석부(22), 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 추정부(23) 및 평활화 진폭 스펙트럼 포락 추정부(24) 및 부호화부(26)에 출력된다.

또 파라미터 결정부(27')는 결정된 η₁을 부호화함으로써 파라미터 부호를 생성한다. 생성된 파라미터 부호는 복호 장치에 송신된다.

파라미터 결정부(27')의 상세에 대해서는 후술한다.

주파수 영역 변환부(21), 선형 예측 분석부(22), 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(23), 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(24), 포락 정규화부(25) 및 부호화부(26)는 파라미터 결정부(27)가 결정한 파라미터 η₁에 기초하여 제1 실시형태와 마찬가지의 처리에 의해 부호를 생성한다(스텝 A1 내지 스텝 A6). 이 예에서는 부호는 선형 예측 계수 부호와, 이득 부호와, 정수 신호 부호를 합친 것이다. 생성된 부호는 복호 장치에 송신된다.

파라미터 결정부(27')의 구성예를 도 18에 나타낸다. 파라미터 결정부(27')는 도 18에 나타내는 바와 같이 주파수 영역 변환부(41)와, 스펙트럼 포락 추정부(42)와, 백색화 스펙트럼 계열 생성부(43)와, 파라미터 취득부(44)를 예를 들면 구비하고 있다. 스펙트럼 포락 추정부(42)는 선형 예측 분석부(421) 및 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(422)를 예를 들면 구비하고 있다. 예를 들면 이 파라미터 결정부(27')에 의해 실현되는 파라미터 결정 방법의 각 처리의 예를 도 19에 나타낸다.

이하, 도 18의 각 부에 대해서 설명한다.

<주파수 영역 변환부(41)>

주파수 영역 변환부(41)에는 시계열 신호인 시간 영역의 음 신호가 입력된다. 음 신호의 예는 음성 디지털 신호 또는 음향 디지털 신호이다.

얻어진 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)은 스펙트럼 포락 추정부(42) 및 백색화 스펙트럼 계열 생성부(43)에 출력된다.

이렇게 하여 주파수 영역 변환부(41)는 음 신호에 대응하는 예를 들면 MDCT 계수열인 주파수 영역 샘플열을 구한다(스텝 C41).

<스펙트럼 포락 추정부(42)>

스펙트럼 포락 추정부(42)에는 주파수 영역 변환부(21)가 얻은 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)이 입력된다.

스펙트럼 포락 추정부(42)는 소정의 방법으로 정해지는 파라미터 η₀에 기초하여 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₀승을 파워 스펙트럼으로서 사용한 스펙트럼 포락의 추정을 행한다(스텝 C42).

추정된 스펙트럼 포락은 백색화 스펙트럼 계열 생성부(43)에 출력된다.

스펙트럼 포락 추정부(42)는 예를 들면 이하에 설명하는 선형 예측 분석부(421) 및 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(422)의 처리에 의해, 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열을 생성함으로써 스펙트럼 포락의 추정을 행한다.

파라미터 η₀은 소정의 방법으로 정해지는 것으로 한다. 예를 들면 η₀을 0보다 큰 소정의 수로 한다. 예를 들면 η₀=1로 한다. 또 현재 파라미터 η를 구하고자 하고 있는 프레임보다 앞의 프레임에서 구해진 η를 사용해도 된다. 현재 파라미터 η를 구하고자 하고 있는 프레임(이하, 현 프레임으로 함)보다 앞의 프레임은 예를 들면 현 프레임보다 앞의 프레임으로서 현 프레임의 근방의 프레임이다. 현 프레임의 근방의 프레임은 예를 들면 현 프레임의 직전의 프레임이다.

<선형 예측 분석부(421)>

선형 예측 분석부(421)에는 주파수 영역 변환부(41)가 얻은 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)이 입력된다.

선형 예측 분석부(421)는 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)을 사용하여, 이하의 식(C1)에 의해 정의되는 ～R(0),～R(1),…,～R(N-1)을 사용하여 선형 예측 분석을 행한 선형 예측 계수 β₁,β₂,…,β_p를 생성하고, 생성된 선형 예측 계수 β₁,β₂,…,β_p를 부호화하여 선형 예측 계수 부호와 선형 예측 계수 부호에 대응하는 양자화된 선형 예측 계수인 양자화 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p를 생성한다.

[수 11]

생성된 양자화 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p는 비평활화 스펙트럼 포락 계열 생성부(422)에 출력된다.

구체적으로는 선형 예측 분석부(421)는 우선 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)의 절대값의 η₀승을 파워 스펙트럼으로 간주한 역푸리에 변환에 상당하는 연산, 즉 식(C1)의 연산을 행함으로써, MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)의 절대값의 η₀승에 대응하는 시간 영역의 신호열인 의사 상관 함수 신호열 ～R(0),～R(1),…,～R(N-1)을 구한다. 그리고 선형 예측 분석부(421)는 구해진 의사 상관 함수 신호열 ～R(0),～R(1),…,～R(N-1)을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여, 선형 예측 계수 β₁,β₂,…,β_p를 생성한다. 그리고 선형 예측 분석부(421)는 생성된 선형 예측 계수 β₁,β₂,…,β_p를 부호화함으로써, 선형 예측 계수 부호와, 선형 예측 계수 부호에 대응하는 양자화 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p를 얻는다.

선형 예측 계수 β₁,β₂,…,β_p는 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)의 절대값의 η₀승을 파워 스펙트럼으로 간주했을 때의 시간 영역의 신호에 대응하는 선형 예측 계수이다.

선형 예측 분석부(421)에 의한 선형 예측 계수 부호의 생성은 예를 들면 종래적인 부호화 기술에 의해 행해진다. 종래적인 부호화 기술은 예를 들면 선형 예측 계수 그 자체에 대응하는 부호를 선형 예측 계수 부호로 하는 부호화 기술, 선형 예측 계수를 LSP 파라미터로 변환하여 LSP 파라미터에 대응하는 부호를 선형 예측 계수 부호로 하는 부호화 기술, 선형 예측 계수를 PARCOR 계수로 변환하여 PARCOR 계수에 대응하는 부호를 선형 예측 계수 부호로 하는 부호화 기술 등이다.

이렇게 하여 선형 예측 분석부(421)는 예를 들면 MDCT 계수열인 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₀승을 파워 스펙트럼으로 간주한 역푸리에 변환을 행함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 생성한다(스텝 C421).

또한 선형 예측 분석부(421)는 [선형 예측 부호화 장치, 선형 예측 복호 장치 및 이들의 방법]의 란에서 설명한 방법에 의해, 선형 예측 계수 부호를 얻어, 얻어진 선형 예측 계수 부호에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 양자화 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p로 해도 된다.

<비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(422)>

비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(422)에는 선형 예측 분석부(421)가 생성한 양자화 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p가 입력된다.

비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(422)는 양자화 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열인 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)을 생성한다.

생성된 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)은 백색화 스펙트럼 계열 생성부(43)에 출력된다.

비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(422)는 양자화 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p를 사용하여, 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)로 하여, 식(C2)에 의해 정의되는 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)을 생성한다.

[수 12]

이렇게 하여 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(422)는 의사 상관 함수 신호열에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열을 1/η₀승한 계열인 비평활화 스펙트럼 포락 계열을 선형 예측 분석부(421)에 의해 생성된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 기초하여 얻음으로써 스펙트럼 포락의 추정을 행한다(스텝 C422).

<백색화 스펙트럼 계열 생성부(43)>

백색화 스펙트럼 계열 생성부(43)에는 주파수 영역 변환부(41)가 얻은 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1) 및 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 생성부(422)가 생성한 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)이 입력된다.

백색화 스펙트럼 계열 생성부(43)는 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)의 각 계수를 대응하는 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)의 각 값으로 제산함으로써, 백색화 스펙트럼 계열 X_W(0),X_W(1),…,X_W(N-1)을 생성한다.

생성된 백색화 스펙트럼 계열 X_W(0),X_W(1),…,X_W(N-1)은 파라미터 취득부(44)에 출력된다.

백색화 스펙트럼 계열 생성부(43)는 예를 들면 k=0,1,…,N-1로 하여, MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)의 각 계수 X(k)를 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)의 각 값 ^H(k)으로 제산함으로써, 백색화 스펙트럼 계열 X_W(0),X_W(1),…,X_W(N-1)의 각 값 X_W(k)을 생성한다. 즉 k=0,1,…,N-1로 하여, X_W(k)=X(k)/^H(k)이다.

이렇게 하여 백색화 스펙트럼 계열 생성부(43)는 예를 들면 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열인 스펙트럼 포락으로 예를 들면 MDCT 계수열인 주파수 영역 샘플열을 제산한 계열인 백색화 스펙트럼 계열을 얻는다(스텝 C43).

<파라미터 취득부(44)>

파라미터 취득부(44)에는 백색화 스펙트럼 계열 생성부(43)가 생성한 백색화 스펙트럼 계열 X_W(0),X_W(1),…,X_W(N-1)이 입력된다.

파라미터 취득부(44)는 파라미터 η를 형상 파라미터로 하는 일반화 가우스 분포가 백색화 스펙트럼 계열 X_W(0),X_W(1),…,X_W(N-1)의 히스토그램을 근사하는 파라미터 η를 구한다(스텝 C44). 바꾸어 말하면 파라미터 취득부(44)는 파라미터 η를 형상 파라미터로 하는 일반화 가우스 분포가 백색화 스펙트럼 계열 X_W(0),X_W(1),…,X_W(N-1)의 히스토그램의 분포에 가깝게 되는 것 같은 파라미터 η를 결정한다.

파라미터 η를 형상 파라미터로 하는 일반화 가우스 분포는 예를 들면 이하와 같이 정의된다. Γ는 감마 함수이다.

[수 13]

일반화 가우스 분포는 형상 파라미터인 η를 바꿈으로써, 도 20과 같이 η=1일 때는 라플라스 분포, η=2일 때는 가우스 분포와 같이 다양한 분포를 표현할 수 있는 것이다. η는 0보다 큰 소정의 수이다. η는 0보다 큰 2 이외의 소정의 수여도 된다. 구체적으로는 η는 2 미만의 소정의 정의 수이면 된다. φ는 분산에 대응하는 파라미터이다.

여기서 파라미터 취득부(44)가 구하는 η는 예를 들면 이하의 식(C3)에 의해 정의된다. F^-1은 함수 F의 역함수이다. 이 식은 소위 모먼트법에 의해 도출되는 것이다.

[수 14]

역함수 F^-1이 정식화되어 있는 경우에는, 파라미터 취득부(44)는 정식화된 역함수 F^-1에 m₁/((m₂)^1/ ²)의 값을 입력했을 때의 출력값을 계산함으로써 파라미터 η를 구할 수 있다.

역함수 F^-1이 정식화되어 있지 않은 경우에는, 파라미터 취득부(44)는 식(C3)에서 정의되는 η의 값을 계산하기 위해서, 예를 들면 이하에 설명하는 제1 방법 또는 제2 방법에 의해 파라미터 η를 구해도 된다.

파라미터 η를 구하기 위한 제1 방법에 대해서 설명한다. 제1 방법에서는 파라미터 취득부(44)는 백색화 스펙트럼 계열에 기초하여 m₁/((m₂)^1/ ²)을 계산하고, 미리 준비해둔 상이한 복수의 η와 대응하는 F(η)의 페어를 참조하여, 계산된 m₁/((m₂)^1/2)에 가장 가까운 F(η)에 대응하는 η를 취득한다.

미리 준비해둔 상이한 복수의 η와 대응하는 F(η)의 페어는 파라미터 취득부(44)의 기억부(441)에 미리 기억해둔다. 파라미터 취득부(44)는 기억부(441)를 참조하여, 계산된 m₁/((m₂)^1/ ²)에 가장 가까운 F(η)를 발견하고, 발견된 F(η)에 대응하는 η를 기억부(441)로부터 읽어들여 출력한다.

계산된 m₁/((m₂)^1/ ²)에 가장 가까운 F(η)는 계산된 m₁/((m₂)^1/ ²)과의 차의 절대값이 가장 작아지는 F(η)이다.

파라미터 η를 구하기 위한 제2 방법에 대해서 설명한다. 제2 방법에서는 역함수 F^-1의 근사 곡선 함수를 예를 들면 이하의 식(C3')으로 표시되는 ～F^-1로 하여, 파라미터 취득부(44)는 백색화 스펙트럼 계열에 기초하여 m₁/((m₂)^1/ ²)을 계산하고, 근사 곡선 함수 ～F^-1로 계산된 m₁/((m₂)^1/ ²)을 입력했을 때의 출력값을 계산함으로써 η를 구한다. 이 근사 곡선 함수 ～F^- ¹는 사용하는 정의역에 있어서 출력이 정값이 되는 단조 증가 함수이면 된다.

[수 15]

또한 파라미터 취득부(44)가 구하는 η는 식(C3)이 아니라 식(C3'')과 같이 미리 정한 정의 정수 q1 및 q2를 사용하여(단 q1<q2) 식(C3)을 일반화한 식에 의해 정의되어도 된다.

[수 16]

또한 η가 식(C3'')에 의해 정의되는 경우도, η가 식(C3)에 의해 정의되어 있는 경우와 마찬가지로 방법에 의해 η를 구할 수 있다. 즉 파라미터 취득부(44)가 백색화 스펙트럼 계열에 기초하여 그 q1차 모먼트인 m_q1과 그 q2차 모먼트인 m_q2에 기초하는 값 m_q1/((m_q2)^q1/q2)을 계산한 후, 예를 들면 상기한 제1 및 제2 방법과 마찬가지로, 미리 준비해둔 상이한 복수의 η와 대응하는 F'(η)의 페어를 참조하여, 계산된 m_q1/((m_q2)^q1/q2)에 가장 가까운 F'(η)에 대응하는 η를 취득하거나, 역함수 F'^-1의 근사 곡선 함수를 ～F'^-1로 하여, 근사 곡선 함수～F^-1로 계산된 m_q1/((m_q2)^q1/q2)을 입력했을 때의 출력값을 계산하여 η를 구할 수 있다.

이와 같이 η는 차수가 상이한 2개의 상이한 모먼트 m_q1, m_q2에 기초하는 값이라고도 할 수 있다. 예를 들면 차수가 상이한 2개의 상이한 모먼트 m_q1, m_q2 중, 차수가 낮은 쪽의 모먼트의 값 또는 이것에 기초하는 값(이하, 전자로 함)과 차수가 높은 쪽의 모먼트의 값 또는 이것에 기초하는 값(이하, 후자로 함)의 비의 값, 이 비의 값에 기초하는 값, 또는 전자를 후자로 나누어 얻어지는 값에 기초하여 η를 구해도 된다. 모먼트에 기초하는 값은 예를 들면 그 모먼트를 m으로 하고 Q를 소정의 실수로 하여 m^Q이다. 또 이들 값을 근사 곡선 함수～F^-1에 입력하여 η를 구해도 된다. 이 근사 곡선 함수 ～F'^-1는 상기와 마찬가지로 사용하는 정의역에 있어서 출력이 정값이 되는 단조 증가 함수이면 된다.

파라미터 결정부(27')는 루프 처리에 의해 파라미터 η를 구해도 된다. 즉 파라미터 결정부(27')는 파라미터 취득부(44)에서 구해진 파라미터 η를 소정의 방법으로 정해지는 파라미터 η₀로 하는 스펙트럼 포락 추정부(42), 백색화 스펙트럼 계열 생성부(43) 및 파라미터 취득부(44)의 처리를 추가로 1회 이상 행해도 된다.

이 경우, 예를 들면 도 18에서 파선으로 나타내는 바와 같이 파라미터 취득부(44)에서 구해진 파라미터 η는 스펙트럼 포락 추정부(42)에 출력된다. 스펙트럼 포락 추정부(42)는 파라미터 취득부(44)에서 구해진 η를 파라미터 η₀로서 사용하여, 상기 설명한 처리와 마찬가지의 처리를 행하여 스펙트럼 포락의 추정을 행한다. 백색화 스펙트럼 계열 생성부(43)는 새롭게 추정된 스펙트럼 포락에 기초하여 상기 설명한 처리와 마찬가지의 처리를 행하여 백색화 스펙트럼 계열을 생성한다. 파라미터 취득부(44)는 새롭게 생성된 백색화 스펙트럼 계열에 기초하여 상기 설명한 처리와 마찬가지의 처리를 행하여 파라미터 η를 구한다.

예를 들면 스펙트럼 포락 추정부(42), 백색화 스펙트럼 계열 생성부(43) 및 파라미터 취득부(44)의 처리는 소정의 횟수인 τ회만큼 추가로 행해져도 된다. τ는 소정의 정의 정수이며, 예를 들면 τ=1 또는 τ=2이다.

또 스펙트럼 포락 추정부(42)는 금회 구해진 파라미터 η와 전회 구해진 파라미터 η의 차의 절대값이 소정의 역치 이하가 될 때까지 스펙트럼 포락 추정부(42), 백색화 스펙트럼 계열 생성부(43) 및 파라미터 취득부(44)의 처리를 반복해도 된다.

(복호)

제2 실시형태의 복호 장치 및 방법은 제1 실시형태와 마찬가지이기 때문에 중복 설명을 생략한다.

[부호화 장치, 복호 장치 및 이들의 방법의 변형예]

선형 예측 분석부(22) 및 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(23)를 1개의 스펙트럼 포락 추정부(2A)로서 파악하면, 이 스펙트럼 포락 추정부(2A)는 시계열 신호에 대응하는 예를 들면 MDCT 계수열인 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승을 파워 스펙트럼으로 간주한 스펙트럼 포락(비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열)의 추정을 행하고 있다고 할 수 있다. 여기서 「파워 스펙트럼으로 간주했다」는 파워 스펙트럼을 통상 사용하는 곳에 η₁승의 스펙트럼을 사용하는 것을 의미한다.

이 경우, 스펙트럼 포락 추정부(2A)의 선형 예측 분석부(22)는 예를 들면 MDCT 계수열인 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승을 파워 스펙트럼으로 간주한 역푸리에 변환을 행함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻고 있다고 할 수 있다. 또 스펙트럼 포락 추정부(2A)의 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(23)는 선형 예측 분석부(22)에 의해 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열을 1/η₁승한 계열인 비평활화 스펙트럼 포락 계열을 얻음으로써 스펙트럼 포락의 추정을 행하고 있다고 할 수 있다.

또 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(24), 포락 정규화부(25) 및 부호화부(26)를 1개의 부호화부(2B)로서 파악하면, 이 부호화부(2B)는 스펙트럼 포락 추정부(2A)에 의해 추정된 스펙트럼 포락(비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열)을 기초로 비트 할당을 바꾸는 또는 실질적으로 비트 할당이 바뀌는 부호화를 시계열 신호에 대응하는 예를 들면 MDCT 계수열인 주파수 영역 샘플열의 각 계수에 대해 행하고 있다고 할 수 있다.

복호부(34) 및 포락 역정규화부(35)를 1개의 복호부(3A)로서 파악하면, 이 복호부(3A)는 비평활화 스펙트럼 포락 계열에 기초하여 바뀌는 비트 할당 또는 실질적으로 바뀌는 비트 할당에 따라, 입력된 정수 신호 부호의 복호를 행함으로써 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열을 얻고 있다고 할 수 있다.

부호화부(2B)는 스펙트럼 포락(비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열)을 기초로 비트 할당을 바꾸는 또는 실질적으로 비트 할당이 바뀌는 부호화를 행하는 것이면, 상기 설명한 산술 부호화 이외의 부호화 처리를 행해도 된다. 이 경우, 복호부(3A)는 부호화부(2B)가 행한 부호화 처리에 대응하는 복호 처리를 행한다.

예를 들면 부호화부(2B)는 스펙트럼 포락(비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열)에 기초하여 결정된 Rice 파라미터를 사용하여 주파수 영역 샘플열을 Golomb-Rice 부호화해도 된다. 이 경우, 복호부(3A)는 스펙트럼 포락(비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열)에 기초하여 결정된 Rice 파라미터를 사용하여 Golomb-Rice 복호해도 된다.

제1 실시형태에 있어서, 부호화 장치는 파라미터 η를 결정할 때에 부호화 처리를 마지막까지 행하지 않아도 된다. 바꾸어 말하면 파라미터 결정부(27)는 추정 부호량에 기초하여 파라미터 η를 결정해도 된다. 이 경우, 부호화부(2B)는 복수의 파라미터 η의 각각을 사용하여 동일한 소정의 시간 구간의 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열에 대한 상기와 마찬가지의 부호화 처리에 의해 얻어지는 부호의 추정 부호량을 얻는다. 파라미터 결정부(27)는 얻어진 추정 부호량에 기초하여 복수의 파라미터 η의 어느 하나를 선택한다. 예를 들면 추정 부호량이 가장 작은 파라미터 η를 선택한다. 부호화부(2B)는 선택된 파라미터 η를 사용하여 상기와 마찬가지의 부호화 처리를 행함으로써 부호를 얻어 출력한다.

상기 설명한 처리는 기재의 순서에 따라 시계열로 실행될 뿐만아니라, 처리를 실행하는 장치의 처리 능력 또는 필요에 따라 병렬적으로 또는 개별적으로 실행되어도 된다.

[프로그램 및 기록 매체]

또 각 장치 또는 각 방법에 있어서의 각 부를 컴퓨터에 의해 실현해도 된다. 그 경우, 각 장치 또는 각 방법의 처리 내용은 프로그램에 의해 기술된다. 그리고 이 프로그램을 컴퓨터로 실행함으로써, 각 장치 또는 각 방법에 있어서의 각 부가 컴퓨터상에서 실현된다.

이 처리 내용을 기술한 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 기록해둘 수 있다. 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체로서는 예를 들면 자기 기록 장치, 광디스크, 광자기 기록 매체, 반도체 메모리 등 어떠한 것이어도 된다.

또 이 프로그램의 유통은 예를 들면 그 프로그램을 기록한 DVD, CD-ROM 등의 가반형 기록 매체를 판매, 양도, 대여하거나 함으로써 행한다. 또한 이 프로그램을 서버 컴퓨터의 기억 장치에 격납해두고, 네트워크를 통하여 서버 컴퓨터로부터 다른 컴퓨터에 그 프로그램을 전송함으로써 이 프로그램을 유통시켜도 된다.

이와 같은 프로그램을 실행하는 컴퓨터는 예를 들면 우선 가반형 기록 매체에 기록된 프로그램 혹은 서버 컴퓨터로부터 전송된 프로그램을 일단 자기의 기억부에 격납한다. 그리고 처리의 실행시 이 컴퓨터는 자기의 기억부에 격납된 프로그램을 판독하고, 판독한 프로그램에 따른 처리를 실행한다. 또 이 프로그램의 다른 실시형태로서, 컴퓨터가 가반형 기록 매체로부터 직접 프로그램을 판독하고, 그 프로그램에 따른 처리를 실행하는 것으로 해도 된다. 또한 이 컴퓨터에 서버 컴퓨터로부터 프로그램이 전송될 때마다 차차 수취한 프로그램에 따른 처리를 실행하는 것으로 해도 된다. 또 서버 컴퓨터로부터 이 컴퓨터로의 프로그램의 전송은 행하지 않고, 그 실행 지시와 결과 취득만에 의해 처리 기능을 실현하는 소위 ASP(Application Service Provider)형의 서비스에 의해 상기 서술한 처리를 실행하는 구성으로 해도 된다. 또한 프로그램에는 전자 계산기에 의한 처리용에 제공하는 정보로서 프로그램에 준하는 것(컴퓨터에 대한 직접적인 지령은 아니지만 컴퓨터의 처리를 규정하는 성질을 가지는 데이터 등)을 포함하는 것으로 한다.

또 컴퓨터상에서 소정의 프로그램을 실행시킴으로써, 각 장치를 구성하는 것으로 했지만, 이들 처리 내용의 적어도 일부를 하드웨어적으로 실현하는 것으로 해도 된다.

Claims

시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 파워 스펙트럼 대신에, 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승(단, η₁은 정의 수)을 역푸리에 변환함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 예측 분석부와,
부호장 기억부에 기억된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대하여, η₁에 따른 제1 선형 변환을 행하고, 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보를 얻는 선형 변환부와,
상기 선형 예측 분석부가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수와, 상기 선형 변환부가 얻은 상기 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보를 사용하여, 상기 선형 예측 분석부가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 선형 예측 계수 부호를 얻는 부호화부
를 포함하는 선형 예측 부호화 장치.
시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 파워 스펙트럼 대신에, 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승(단, η₁은 정의 수)을 역푸리에 변환함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 예측 분석부와,
상기 선형 예측 분석부가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대하여, η₁에 따른 제2 선형 변환을 행하고, 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 변환부와,
상기 선형 변환부가 얻은 상기 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수와, 부호장에 격납된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보를 사용하여, 상기 선형 예측 분석부가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 선형 예측 계수 부호를 얻는 부호화부
를 포함하는 선형 예측 부호화 장치.
시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 파워 스펙트럼 대신에, 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승(단, η₁은 정의 수)을 역푸리에 변환함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 예측 분석부와,
부호장 기억부에 기억된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보에 대하여, η₃(단, η₃은 정의 수)에 따른 제1 선형 변환을 행하고, 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보를 얻어, 상기 선형 예측 분석부가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대하여, η₃에 따른 제2 선형 변환을 행하고, 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 변환부와,
상기 선형 변환부가 얻은 상기 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수와, 상기 선형 변환부가 얻은 상기 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보를 사용하여, 상기 선형 예측 분석부가 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 선형 예측 계수 부호를 얻는 부호화부
를 포함하는 선형 예측 부호화 장치.
시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 파워 스펙트럼 대신에, 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승(단, η₁은 정의 수)을 역푸리에 변환함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 예측 분석부와,
복수의 부호장이 기억된 부호장 기억부와,
상기 부호장 기억부에 기억된 복수의 부호장 중에서 η₂(단, η₂는 정의 수)에 따라 부호장을 선택하는 부호장 선택부와,
상기 선형 예측 분석부에서 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대한, η₂에 따른 제2 선형 변환을 행하는 선형 변환부와,
상기 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대해서, 상기 선택된 부호장을 사용하여 부호화하여 선형 예측 계수 부호를 얻는 부호화부
를 포함하는 선형 예측 부호화 장치.
시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 파워 스펙트럼 대신에, 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승(단, η₁은 정의 수)을 역푸리에 변환함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 예측 분석부와,
복수의 부호장이 기억된 부호장 기억부와,
상기 부호장 기억부에 기억된 복수의 부호장 중에서 η₂(단, η₂는 정의 수)에 따라 부호장을 선택하는 부호장 선택부와,
상기 선택된 부호장에 격납된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보에 대한, η₁에 따른 제1 선형 변환을 행하는 선형 변환부와,
상기 선형 예측 분석부에서 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대해서, 상기 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 사용하여 부호화하여 선형 예측 계수 부호를 얻는 부호화부
를 포함하는 선형 예측 부호화 장치.
시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 파워 스펙트럼 대신에, 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승(단, η₁은 정의 수)을 역푸리에 변환함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 예측 분석부와,
복수의 부호장이 기억된 부호장 기억부와,
상기 부호장 기억부에 기억된 복수의 부호장 중에서 η₃(단, η₃은 정의 수)에 따라 부호장을 선택하는 부호장 선택부와,
상기 선택된 부호장에 격납된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보에 대한, η₂(단, η₂는 정의 수)에 따른 제1 선형 변환을 행함과 아울러, 상기 선형 예측 분석부에서 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대한, η₂에 따른 제2 선형 변환을 행하는 선형 변환부와,
상기 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대해서, 상기 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 사용하여 부호화하여 선형 예측 계수 부호를 얻는 부호화부
를 포함하는 선형 예측 부호화 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 선형 변환부는 상기 η₁이 작을수록 상기 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열이 평탄하게 되도록 상기 제1 선형 변환을 행하는 것을 특징으로 하는 선형 예측 부호화 장치.
제 1 항, 제 5 항, 제 7 항 중 어느 한 항에 있어서,
p를 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 차수로 하고, 상기 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 ^ω[k][k=1,2,…,p]로 하고, 상기 제1 선형 변환 후의 상기 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 ～ω[k][k=1,2,…,p]로 하고, x₁,x₂,…x_p,y₁,y₂,…y_p-1,z₂,z₃,…z_p를 소정의 비부(非負)의 수로 하고, y₁,y₂,…y_p-1,z₂,z₃,…z_p의 적어도 1개는 소정의 정의 수인 것으로 하고, K를 x₁,x₂,…x_p,y₁,y₂,…y_p-1,z₂,z₃,…z_p 이외의 요소가 0인 행렬로 하여,
상기 선형 변환부는 하기 식
[수 17]

에 의해 상기 제1 선형 변환을 행하는 것을 특징으로 하는 선형 예측 부호화 장치.
제 2 항 또는 제 4 항에 있어서,
p를 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 차수로 하고, 상기 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 ^ω[k][k=1,2,…,p]로 하고, 상기 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 ～ω[k][k=1,2,…,p]로 하고, x₁,x₂,…x_p,y₁,y₂,…y_p-1,z₂,z₃,…z_p를 소정의 비부의 수로 하고, y₁,y₂,…y_p-1,z₂,z₃,…z_p의 적어도 1개는 소정의 정의 수인 것으로 하고, K를 x₁,x₂,…x_p,y₁,y₂,…y_p-1,z₂,z₃,…z_p 이외의 요소가 0인 행렬로 하여,
상기 선형 변환부는 하기 식
[수 17]

에 의해 상기 제2 선형 변환을 행하는 것을 특징으로 하는 선형 예측 부호화 장치.
제 3 항 또는 제 6 항에 있어서,
p를 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 차수로 하고,
상기 선형 변환부는 상기 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 ^ω[k][k=1,2,…,p]로 하고, 상기 제1 선형 변환 후의 상기 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 ～ω[k][k=1,2,…,p]로 하고, x₁,x₂,…x_p,y₁,y₂,…y_p-1,z₂,z₃,…z_p를 소정의 비부의 수로 하고, y₁,y₂,…y_p-1,z₂,z₃,…z_p의 적어도 1개는 소정의 정의 수인 것으로 하고, K를 x₁,x₂,…x_p,y₁,y₂,…y_p-1,z₂,z₃,…z_p 이외의 요소가 0인 행렬로 하여,
하기 식
[수 17]

에 의해 상기 제1 선형 변환을 행하고,
상기 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 ^ω[k][k=1,2,…,p]로 하고, 상기 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 ～ω[k][k=1,2,…,p]로 하고, x₁,x₂,…x_p,y₁,y₂,…y_p-1,z₂,z₃,…z_p를 소정의 비부의 수로 하고, y₁,y₂,…y_p-1,z₂,z₃,…z_p의 적어도 1개는 소정의 정의 수인 것으로 하고, K를 x₁,x₂,…x_p,y₁,y₂,…y_p-1,z₂,z₃,…z_p 이외의 요소가 0인 행렬로 하여, 하기 식에 의해 상기 제2 선형 변환을 행하는 것을 특징으로 하는 선형 예측 부호화 장치.
제 1 항 또는 제 5 항에 있어서,
상기 선형 변환부는 상기 η₁이 작을수록 상기 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보의 차수가 작아지도록 상기 제1 선형 변환을 행하는 것을 특징으로 하는 선형 예측 부호화 장치.
시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 파워 스펙트럼 대신에, 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승(단, η₁은 정의 수)을 역푸리에 변환함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 예측 분석부와,
복수의 부호장이 기억된 부호장 기억부와,
상기 부호장 기억부에 기억된 복수의 부호장 중에서 η₁에 따라 부호장을 선택하는 부호장 선택부와,
상기 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대해서, 상기 선택된 부호장을 사용하여 부호화하여 선형 예측 계수 부호를 얻는 부호화부
를 포함하는 선형 예측 부호화 장치.
제 4 항 내지 제 6 항, 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 부호장 기억부에는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보수가 상이한 복수의 부호장이 기억되어 있고,
상기 부호장 선택부는 상기 η₁이 클수록, 상기 부호장 기억부에 기억된 복수의 부호장 중에서, 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보수가 많은 부호장을 선택하는 것을 특징으로 하는 선형 예측 부호화 장치.
제 4 항 내지 제 6 항, 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 부호장 기억부에는 부호장에 기억된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열을 1/η₁승한 계열인 비평활화 스펙트럼 포락 계열의 평탄 정도가 상이한 복수의 부호장이 기억되어 있고,
상기 부호장 선택부는 상기 η₁이 작을수록, 상기 부호장 기억부에 기억된 복수의 부호장 중에서, 부호장에 기억된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열을 1/η₁승한 계열인 비평활화 스펙트럼 포락 계열이 보다 평탄한 부호장을 선택하는 것을 특징으로 하는 선형 예측 부호화 장치.
제 4 항 내지 제 6 항, 제 12 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 부호장 기억부에는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보간의 간격이 상이한 복수의 부호장이 기억되어 있고,
상기 부호장 선택부는 상기 η₁이 작을수록, 상기 부호장 기억부에 기억된 복수의 부호장 중에서 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보간의 간격이 좁은 부호장을 선택하는 것을 특징으로 하는 선형 예측 부호화 장치.
부호장에 격납된 복수개의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보 중, 입력된 선형 예측 계수 부호에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수로서 얻는 복호부와,
상기 복호부에서 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대하여, 정의 수인 η₁에 따른 선형 변환을 하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 변환부
를 포함하는 선형 예측 복호 장치.
복수의 부호장이 기억된 부호장 기억부와,
상기 부호장 기억부에 기억된 복수의 부호장 중에서 η₂(단, η₂는 정의 수)에 따라 부호장을 선택하는 부호장 선택부와,
상기 선택된 부호장에 격납된 복수개의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보 중, 입력된 선형 예측 계수 부호에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수로서 얻는 복호부와,
상기 복호부에서 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대하여, 정의 수인 η₁에 따른 선형 변환을 하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 변환부
를 포함하는 선형 예측 복호 장치.
제 16 항에 있어서,
상기 선형 변환부는 상기 η₁이 작을수록 상기 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열이 평탄하게 되도록 상기 선형 변환을 행하는 것을 특징으로 하는 선형 예측 복호 장치.
제 16 항 내지 제 18 항 중 어느 한 항에 있어서,
p를 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 차수로 하고, 상기 복호부에서 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 ^ω[k][k=1,2,…,p]로 하고, 상기 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 ～ω[k][k=1,2,…,p]로 하고, x₁,x₂,…x_p,y₁,y₂,…y_p-1,z₂,z₃,…z_p를 소정의 비부의 수로 하고, y₁,y₂,…y_p-1,z₂,z₃,…z_p의 적어도 1개는 소정의 정의 수인 것으로 하고, K를 x₁,x₂,…x_p,y₁,y₂,…y_p-1,z₂,z₃,…z_p 이외의 요소가 0인 행렬로 하여,
상기 선형 변환부는 하기 식
[수 18]

에 의해 선형 변환을 행하는 것을 특징으로 하는 선형 예측 복호 장치.
제 16 항 또는 제 17 항에 있어서,
상기 선형 변환부는 상기 η₁이 작을수록 상기 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 차수가 작아지도록 상기 선형 변환을 행하는 것을 특징으로 하는 선형 예측 복호 장치.
복수의 부호장이 기억된 부호장 기억부와,
상기 부호장 기억부에 기억된 복수의 부호장 중에서 η₁(단, η₁은 정의 수)에 따라 부호장을 선택하는 부호장 선택부와,
상기 선택된 부호장에 격납된 복수개의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보 중, 입력된 선형 예측 계수 부호에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수로서 얻는 복호부
를 포함하는 선형 예측 복호 장치.
제 21 항에 있어서,
상기 부호장 기억부에는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보수가 상이한 복수의 부호장이 기억되어 있고,
상기 부호장 선택부는 상기 η₁이 클수록, 상기 부호장 기억부에 기억된 복수의 부호장 중에서 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보수가 많은 부호장을 선택하는 것을 특징으로 하는 선형 예측 복호 장치.
제 21 항 또는 제 22 항에 있어서,
상기 부호장 기억부에는 부호장에 기억된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열을 1/η₁승한 계열인 비평활화 스펙트럼 포락 계열의 평탄 정도가 상이한 복수의 부호장이 기억되어 있고,
상기 부호장 선택부는 상기 η₁이 작을수록, 상기 부호장 기억부에 기억된 복수의 부호장 중에서 부호장에 기억된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대응하는 진폭 스펙트럼 포락의 계열을 1/η₁승한 계열인 비평활화 스펙트럼 포락 계열이 평탄한 부호장을 선택하는 것을 특징으로 하는 선형 예측 복호 장치.
제 21 항 또는 제 22 항에 있어서,
상기 부호장 기억부에는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보간의 간격이 상이한 복수의 부호장이 기억되어 있고,
상기 부호장 선택부는 상기 η₁이 작을수록, 상기 부호장 기억부에 기억된 복수의 부호장 중에서 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보간의 간격이 좁은 부호장을 선택하는 것을 특징으로 하는 선형 예측 복호 장치.
선형 예측 분석부가 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 파워 스펙트럼 대신에, 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승(단, η₁은 정의 수)을 역푸리에 변환함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 예측 분석 스텝과,
선형 변환부가 부호장 기억부에 기억된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보에 대하여, η₁에 따른 제1 선형 변환을 행하고, 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보를 얻는 선형 변환 스텝과,
부호화부가 상기 선형 예측 분석 스텝이 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수와, 상기 선형 변환 스텝이 얻은 상기 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보를 사용하여, 상기 선형 예측 분석 스텝이 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 선형 예측 계수 부호를 얻는 부호화 스텝
을 포함하는 선형 예측 부호화 방법.
선형 예측 분석부가 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 파워 스펙트럼 대신에, 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승(단, η₁은 정의 수)을 역푸리에 변환함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 예측 분석 스텝과,
선형 변환부가 상기 선형 예측 분석 스텝이 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대하여, η₁에 따른 제2 선형 변환을 행하고, 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 변환 스텝과,
부호화부가 상기 선형 변환 스텝이 얻은 상기 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수와, 부호장에 격납된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보를 사용하여, 상기 선형 예측 분석 스텝이 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 선형 예측 계수 부호를 얻는 부호화 스텝
을 포함하는 선형 예측 부호화 방법.
선형 예측 분석부가 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 파워 스펙트럼 대신에, 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승(단, η₁은 정의 수)을 역푸리에 변환함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 예측 분석 스텝과,
선형 변환부가 부호장 기억부에 기억된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보에 대하여, η₃(단, η₃은 정의 수)에 따른 제1 선형 변환을 행하고, 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보를 얻어, 상기 선형 예측 분석 스텝이 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대하여, η₃에 따른 제2 선형 변환을 행하고, 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 변환 스텝과,
부호화부가 상기 선형 변환 스텝이 얻은 상기 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수와, 상기 선형 변환 스텝이 얻은 상기 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보를 사용하여, 상기 선형 예측 분석 스텝이 얻은 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대응하는 선형 예측 계수 부호를 얻는 부호화 스텝
을 포함하는 선형 예측 부호화 방법.
선형 예측 분석부가 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 파워 스펙트럼 대신에, 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승(단, η₁은 정의 수)을 역푸리에 변환함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 예측 분석 스텝과,
부호장 선택부가 부호장 기억부에 기억된 복수의 부호장 중에서 η₂(단, η₂는 정의 수)에 따라 부호장을 선택하는 부호장 선택 스텝과,
선형 변환부가 상기 선형 예측 분석 스텝에서 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대한, η₂에 따른 제2 선형 변환을 행하는 선형 변환 스텝과,
부호화부가 상기 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대해서, 상기 선택된 부호장을 사용하여 부호화하여 선형 예측 계수 부호를 얻는 부호화 스텝
을 포함하는 선형 예측 부호화 방법.
선형 예측 분석부가 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 파워 스펙트럼 대신에, 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승(단, η₁은 정의 수)을 역푸리에 변환함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 예측 분석 스텝과,
부호장 선택부가 부호장 기억부에 기억된 복수의 부호장 중에서 η₂(단, η₂는 정의 수)에 따라 부호장을 선택하는 부호장 선택 스텝과,
선형 변환부가 상기 선택된 부호장에 격납된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보에 대한, η₁에 따른 제1 선형 변환을 행하는 선형 변환 스텝과,
부호화부가 상기 선형 예측 분석 스텝에서 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대해서, 상기 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 사용하여 부호화하여 선형 예측 계수 부호를 얻는 부호화 스텝
을 포함하는 선형 예측 부호화 방법.
선형 예측 분석부가 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 파워 스펙트럼 대신에, 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승(단, η₁은 정의 수)을 역푸리에 변환함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 예측 분석 스텝과,
부호장 선택부가 부호장 기억부에 기억된 복수의 부호장 중에서 η₃(단, η₃은 정의 수)에 따라 부호장을 선택하는 부호장 선택 스텝과,
선형 변환부가 상기 선택된 부호장에 격납된 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 복수개의 후보에 대한, η₂(단, η₂는 정의 수)에 따른 제1 선형 변환을 행함과 아울러, 상기 선형 예측 분석 스텝에서 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대한, η₂에 따른 제2 선형 변환을 행하는 선형 변환 스텝과,
부호화부가 상기 제2 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대해서, 상기 제1 선형 변환 후의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 사용하여 부호화하여 선형 예측 계수 부호를 얻는 부호화 스텝
을 포함하는 선형 예측 부호화 방법.
선형 예측 분석부가 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 파워 스펙트럼 대신에, 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₁승(단, η₁은 정의 수)을 역푸리에 변환함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 예측 분석 스텝과,
부호장 선택부가 부호장 기억부에 기억된 복수의 부호장 중에서 η₁에 따라 부호장을 선택하는 부호장 선택 스텝과,
부호화부가 상기 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대해서, 상기 선택된 부호장을 사용하여 부호화하여 선형 예측 계수 부호를 얻는 부호화 스텝
을 포함하는 선형 예측 부호화 방법.
복호부가 부호장에 격납된 복수개의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보 중, 입력된 선형 예측 계수 부호에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수로서 얻는 복호 스텝과,
선형 변환부가 상기 복호 스텝에서 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대하여, 정의 수인 η₁에 따른 선형 변환을 하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 변환 스텝
을 포함하는 선형 예측 복호 방법.
부호장 선택부가 부호장 기억부에 기억된 복수의 부호장 중에서 η₂(단, η₂는 정의 수)에 따라 부호장을 선택하는 부호장 선택 스텝과,
복호부가 상기 선택된 부호장에 격납된 복수개의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보 중, 입력된 선형 예측 계수 부호에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수로서 얻는 복호 스텝과,
선형 변환부가 상기 복호 스텝에서 얻어진 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수에 대하여, 정의 수인 η₁에 따른 선형 변환을 하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 얻는 선형 변환 스텝
을 포함하는 선형 예측 복호 방법.
부호장 선택부가 부호장 기억부에 기억된 복수의 부호장 중에서 η₁(단, η₁은 정의 수)에 따라 부호장을 선택하는 부호장 선택 스텝과,
복호부가 상기 선택된 부호장에 격납된 복수개의 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보 중, 입력된 선형 예측 계수 부호에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수의 후보를 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수로서 얻는 복호 스텝
을 포함하는 선형 예측 복호 방법.
제 1 항, 제 2 항, 제 3 항, 제 4 항, 제 5 항, 제 6 항, 제 12 항 중 어느 한 항의 선형 예측 부호화 장치 또는 제 16 항, 제 17 항, 제 21 항 중 어느 한 항의 선형 예측 복호 장치의 각 부로서 컴퓨터를 기능시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 프로그램.
제 1 항, 제 2 항, 제 3 항, 제 4 항, 제 5 항, 제 6 항, 제 12 항 중 어느 한 항의 선형 예측 부호화 장치 또는 제 16 항, 제 17 항, 제 21 항 중 어느 한 항의 선형 예측 복호 장치의 각 부로서 컴퓨터를 기능시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.