KR102070145B1

KR102070145B1 - 파라미터 결정 장치, 방법, 프로그램 및 기록 매체

Info

Publication number: KR102070145B1
Application number: KR1020177019110A
Authority: KR
Inventors: 타케히로 모리야; 유타카 카마모토; 노보루 하라다; 히로카즈 카메오카; 료스케 스기우라
Original assignee: 니폰 덴신 덴와 가부시끼가이샤; 고쿠리츠다이가쿠호우진 도쿄다이가쿠
Priority date: 2015-01-30
Filing date: 2016-01-27
Publication date: 2020-01-28
Also published as: EP3751565B1; EP3252768A1; EP3252768A4; WO2016121824A1; EP3751565A1; CN107430869B; CN107430869A; JPWO2016121824A1; US10276186B2; EP3252768B1; KR20170096136A; US20180268843A1; JP6499206B2

Abstract

파라미터 결정 장치는 파라미터 η₀ 및 파라미터 η를 정의 수로 하여, 소정의 방법으로 정해지는 파라미터 η₀을 사용하여, 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₀승을 파워 스펙트럼으로 간주하여 스펙트럼 포락의 추정을 행하는 스펙트럼 포락 추정부(42)와, 스펙트럼 포락으로 주파수 영역 샘플열을 제산한 계열인 백색화 스펙트럼 계열을 얻는 백색화 스펙트럼 계열 생성부(43)와, 파라미터 η를 형상 파라미터로 하는 일반화 가우스 분포가 백색화 스펙트럼 계열의 히스토그램을 근사하는 파라미터 η를 구하는 파라미터 취득부(44)를 구비하고 있다.

Description

파라미터 결정 장치, 방법, 프로그램 및 기록 매체{PARAMETER DETERMINATION DEVICE, METHOD, PROGRAM AND RECORDING MEDIUM}

본 발명은 음 신호 등의 시계열 신호의 부호화 기술에 있어서, 음 신호 등의 시계열 신호의 특징을 나타내는 파라미터를 결정하는 기술에 관한 것이다.

음 신호 등의 시계열 신호의 특징을 나타내는 파라미터로서 LSP 등의 파라미터가 알려져 있다(예를 들면 비특허문헌 1 참조).

LSP는 복수차이므로 직접적으로 음의 분류나 구간 추정에 사용하는 것은 취급이 어려운 경우가 있다. 예를 들면 LSP는 복수차이기 때문에 LSP를 사용한 역치에 기초하는 처리는 용이하다고는 할 수 없다.

그런데 공지로 되어 있지는 않지만, 발명자에 의해 파라미터 η가 제안되어 있다. 이 파라미터 η는 예를 들면 3GPP EVS(Enhanced Voice Services) 규격으로 사용되고 있는 바와 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 지표가 될 수 있다. 이 때문에 파라미터 η는 상기 부호화 처리 이외의 기술, 예를 들면 음의 분류나 음 구간의 추정 등의 음성 음향 관련 기술에 사용할 수 있다.

또한 파라미터 η는 1차의 값이기 때문에 파라미터 η를 사용한 역치에 기초하는 처리는 LSP를 사용한 역치에 기초하는 처리와 비교하면 용이하다. 이 때문에 파라미터 η는 음의 분류나 구간 추정에 용이하게 사용할 수 있다.

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

파라미터 η를 결정하는 기술은 지금까지 제안되어 있지 않았다.

본 발명은 파라미터 η를 결정하는 파라미터 결정 장치, 방법, 프로그램 및 기록 매체를 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 하나의 양태에 의한 파라미터 결정 장치에 의하면, 파라미터 η₀ 및 파라미터 η를 정의 수로 하여, 소정의 방법으로 정해지는 파라미터 η₀을 사용하여, 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₀승을 파워 스펙트럼으로 간주하여 스펙트럼 포락의 추정을 행하는 스펙트럼 포락 추정부와, 스펙트럼 포락으로 상기 주파수 영역 샘플열을 제산한 계열인 백색화 스펙트럼 계열을 얻는 백색화 스펙트럼 계열 생성부와, 파라미터 η를 형상 파라미터로 하는 일반화 가우스 분포가 상기 백색화 스펙트럼 계열의 히스토그램을 근사하는 파라미터 η를 구하는 파라미터 취득부를 구비하고 있다.

파라미터 η를 결정할 수 있다.

도 1은 파라미터 결정 장치의 예를 설명하기 위한 블록도.
도 2는 파라미터 결정 방법의 예를 설명하기 위한 플로우차트.
도 3은 일반화 가우스 분포를 설명하기 위한 도면.
도 4는 부호화 장치의 예를 설명하기 위한 블록도.
도 5는 부호화 방법의 예를 설명하기 위한 플로우차트.
도 6은 부호화부의 처리의 예를 설명하기 위한 플로우차트.
도 7은 부호화부의 예를 설명하기 위한 블록도.
도 8은 부호화부의 예를 설명하기 위한 블록도.
도 9는 본 발명의 복호 장치의 예를 설명하기 위한 블록도.
도 10은 복호 방법의 예를 설명하기 위한 플로우차트.
도 11은 복호부의 처리의 예를 설명하기 위한 플로우차트.
도 12는 음 분류 장치의 예를 설명하기 위한 블록도.
도 13은 음 분류 방법의 예를 설명하기 위한 플로우차트.

[파라미터 결정 장치 및 방법]

파라미터 결정 장치의 구성예를 도 1에 나타낸다. 파라미터 결정 장치는 도 1에 나타내는 바와 같이 주파수 영역 변환부(41)와, 스펙트럼 포락 추정부(42)와, 백색화 스펙트럼 계열 생성부(43)와, 파라미터 취득부(44)를 예를 들어 구비하고 있다. 스펙트럼 포락 추정부(42)는 선형 예측 분석부(421) 및 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(422)를 예를 들어 구비하고 있다. 예를 들면 이 파라미터 결정 장치에 의해 실현되는 파라미터 결정 방법의 각 처리의 예를 도 2에 나타낸다.

이하 도 1의 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.

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 스펙트럼 포락 추정부(42) 및 백색화 스펙트럼 계열 생성부(43)에 출력된다.

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

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(41)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 한다.)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 선형 예측 분석하여 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 1]

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 파라미터 결정 장치에 의해 생성되는 파라미터가 부호화 이외에 사용되는 경우에는, 선형 예측 분석부(421)는 선형 예측 계수 부호의 생성은 하지 않아도 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)로서, 식(C2)에 의해 정의되는 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)을 생성한다.

[수 2]

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-1로서, 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-1로서, 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 되도록 하는 파라미터 η를 결정한다.

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

[수 3]

일반화 가우스 분포는 형상 파라미터인 η를 바꿈으로써, 도 3과 같이 η=1일 때에는 라플라스 분포, η=2일 때에는 가우스 분포와 같이 다양한 분포를 표현할 수 있는 것이다. 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 모멘트법에 의해 도출되는 것이다.

[수 4]

역함수 F^-1가 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^-1가 정식화되어 있지 않은 경우에는, 파라미터 취득부(44)는 식(C3)으로 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 준비해 둔 상이한 복수의 η와 대응하는 F(η)의 페어를 참조하여, 계산된 m₁/((m₂)^1/2)에 가장 가까운 F(η)에 대응하는 η를 취득한다.

미리 준비해 둔 상이한 복수의 η와 대응하는 F(η)의 페어는 파라미터 취득부(44)의 기억부(441)에 미리 기억해 둔다. 파라미터 취득부(44)는 기억부(441)를 참조하여, 계산된 m₁/((m₂)^1/ ²)에 가장 가까운 F(η)를 찾아, 찾은 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^-1에 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 5]

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 6]

또한 η가 식(C3'')에 의해 정의되는 경우도, η가 식(C3)에 의해 정의되어 있는 경우와 마찬가지의 방법에 의해 η를 구할 수 있다. 즉 파라미터 취득부(44)가 백색화 스펙트럼 계열에 기초하여 그 q1차 모멘트인 m_q1과 그 q2차 모멘트인 m_q2에 기초하는 값 m_q1/((m_q2)^q1/q2)을 계산한 후, 예를 들면 상기한 제1 및 제2 방법과 마찬가지로 미리 준비해 둔 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'^-1에 계산된 m_q1/((m_q2)^q1/q2)를 입력했을 때의 출력값을 계산하여 η를 구할 수 있다.

이와 같이 η는 차수가 상이한 2개의 상이한 모멘트 m_q1, m_q2에 기초하는 값이라고도 할 수 있다. 예를 들면 차수가 상이한 2개의 상이한 모멘트 m_q1, m_q2 중 차수가 낮은 쪽의 모멘트의 값 또는 이것에 기초하는 값(이하 전자로 한다.)과 차수가 높은 쪽의 모멘트의 값 또는 이것에 기초하는 값(이하 후자로 한다)의 비의 값, 이 비의 값에 기초하는 값, 또는 전자를 후자로 나누어 얻어지는 값에 기초하여 η를 구해도 된다. 모멘트에 기초하는 값은 예를 들면 그 모멘트를 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 결정 장치 및 방법을 사용한 부호화 장치, 복호 장치 및 이들의 방법]

파라미터 결정 장치 및 방법에 의해 구해진 파라미터 η는 시계열 신호의 특징을 나타내는 지표가 될 수 있다. 이 때문에 파라미터 결정 장치 및 방법은 예를 들면 부호화 처리, 복호 처리, 음의 분류나 음 구간의 추정 등의 음성 음향 관련 기술에 사용할 수 있다.

이하 파라미터 결정 장치 및 방법을 사용한 부호화 장치, 복호 장치 및 이들의 방법의 예에 대해서 설명한다.

(부호화)

부호화 장치의 구성예를 도 4에 나타낸다. 부호화 장치는 도 4에 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 결정 장치(27)를 예를 들어 구비하고 있다. 이 부호화 장치에 의해 실현되는 부호화 방법의 각 처리의 예를 도 5에 나타낸다.

이하 도 4의 각 부에 대해서 설명한다.

<파라미터 결정 장치(27)>

파라미터 결정 장치(27)는 상기 설명한 도 1에 예시하는 파라미터 결정 장치이다. 파라미터 결정 장치(27)에는 시계열 신호인 시간 영역의 음 신호가 입력된다. 음 신호의 예는 음성 디지털 신호 또는 음향 디지털 신호이다.

파라미터 결정 장치(27)는 입력된 시계열 신호에 기초하여, 상기 설명한 처리에 의해 파라미터 η를 결정한다(스텝 A7). 결정된 η는 선형 예측 분석부(22), 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 추정부(23) 및 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 추정부(24)에 출력된다.

또 파라미터 결정 장치(27)는 결정된 η를 부호화함으로써 파라미터 부호를 생성한다. 생성된 파라미터 부호는 복호 장치에 송신된다.

<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.

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

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 MDCT 계수열 X(0),X(1),…,X(N-1)을 사용하여, 이하의 식(A7)에 의해 정의되는 ～R(0),～R(1),…,～R(N-1)을 선형 예측 분석하여 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(스텝 A2).

[수 7]

생성된 양자화 선형 예측 계수 ^β₁,^β₂,…,^β_p는 비평활화 스펙트럼 포락 계열 생성부(23)와 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(24)에 출력된다. 또한 선형 예측 분석 처리의 과정에서 예측 잔차의 에너지 σ²가 산출된다. 이 경우, 산출된 예측 잔차의 에너지 σ²는 분산 파라미터 결정부(268)에 출력된다.

또 생성된 선형 예측 계수 부호는 복호 장치에 송신된다.

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 계수 β₁,β₂,…,β_p를 생성한다. 그리고 선형 예측 분석부(22)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 η승을 파워 스펙트럼으로 간주했을 때의 시간 영역의 신호에 대응하는 선형 예측 계수이다.

선형 예측 분석부(22)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. 예를 들면 선형 예측 계수 그 자체에 대응하는 부호를 선형 예측 계수 부호로 하는 부호화 기술은 복수의 양자화 선형 예측 계수의 후보가 미리 정해져, 각 후보가 선형 예측 계수 부호와 미리 대응지어져 기억되어 있고, 후보의 어느 하나가 생성된 선형 예측 계수에 대한 양자화 선형 예측 계수로서 결정되어, 양자화 선형 예측 계수와 선형 예측 계수 부호가 얻어지는 기술이다.

이렇게 하여 선형 예측 분석부(22)는 예를 들면 MDCT 계수열인 주파수 영역계열의 절대값의 η승을 파워 스펙트럼으로 간주한 역푸리에 변환을 행함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열을 사용하여 선형 예측 분석을 행하여 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 생성한다.

<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)로서, 식(A2)에 의해 정의되는 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H(0),^H(1),…,^H(N-1)을 생성한다.

[수 8]

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/η승한 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/η승한 계열은 진폭 스펙트럼 포락의 각 계수를 1/η승한 값으로 구성되는 계열이다.

비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(23)에 의한 1/η승의 처리는 선형 예측 분석부(22)에서 행해진 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η승을 파워 스펙트럼으로 간주한 처리에 기인하는 것이다. 즉 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(23)에 의한 1/η승의 처리는 선형 예측 분석부(22)에서 행해진 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η승을 파워 스펙트럼으로 간주한 처리에 의해 η승된 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)은 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)로서, 식(A3)에 의해 정의되는 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 ^H_γ(0),^H_γ(1),…,^H_γ(N-1)을 생성한다.

[수 9]

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-1로서, 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)의 각 값으로 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-1로서, 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 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 산출한 평균 잔차의 에너지 σ²가 입력된다.

부호화부(26)는 도 6에 나타내는 스텝 A61 내지 스텝 A65의 처리를 예를 들어 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 얻어(스텝 A64), 글로벌 게인 g에 대응하는 이득 부호를 얻는다(스텝 A65).

[수 10]

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 11]

생성된 정수 신호 부호와 이득 부호는 정규화 MDCT 계수열에 대응하는 부호로서 복호 장치에 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 되도록 하는 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 7에 나타낸다. 구체예 1의 부호화부(26)는 도 7에 나타내는 바와 같이 이득 취득부(261)와, 양자화부(262)와, 분산 파라미터 결정부(268)와, 산술 부호화부(269)와, 이득 부호화부(265)를 예를 들어 구비하고 있다. 이하 도 7의 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 되도록 하는 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 g와의 관계를 미리 테이블화해 두고, 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 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 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),η)에 따를 때에 최적이 되도록 하는 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 복호 장치에 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 8에 나타낸다. 구체예 2의 부호화부(26)는 도 8에 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 들어 구비하고 있다. 이하 도 8의 각 부에 대해서 설명한다.

<이득 취득부(261)>

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 되도록 하는 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 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 부호화하여, 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),η)에 따를 때에 최적이 되도록 하는 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 복호 장치에 출력된다.

즉 본 구체예 2에 있어서는 최후에 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 있는데, 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 12]

어느 k에 있어서의 X_Q(k)를 양자화할 때에, X_Q(k)의 자승 오차를 최소로 하기 위해서

[수 13]

의 제약하에 할당하는 비트수 b(k)

[수 14]

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

또 부호화부(26)는 샘플마다의 할당이 아니라, 복수의 샘플을 합쳐서 배분 비트수를 정하고, 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 부여되고, 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.

만약 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.

(복호)

부호화 장치에 대응하는 복호 장치의 구성예를 도 9에 나타낸다. 복호 장치는 도 9에 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 들어 구비하고 있다. 이 복호 장치에 의해 실현되는 복호 방법의 각 처리의 예를 도 10에 나타낸다.

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

이하 도 9의 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 비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(32), 평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열 생성부(33) 및 복호부(34)에 출력된다.

<선형 예측 계수 복호부(31)>

선형 예측 계수 복호부(31)에는 부호화 장치가 출력한 선형 예측 계수 부호가 입력된다.

선형 예측 계수 복호부(31)는 프레임마다 입력된 선형 예측 계수 부호를 예를 들면 종래적인 복호 기술에 의해 복호하여 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.

여기서 종래적인 복호 기술은 예를 들면 선형 예측 계수 부호가 양자화된 선형 예측 계수에 대응하는 부호인 경우에 선형 예측 계수 부호를 복호하여 양자화된 선형 예측 계수와 동일한 복호 선형 예측 계수를 얻는 기술, 선형 예측 계수 부호가 양자화된 LSP 파라미터에 대응하는 부호인 경우에 선형 예측 계수 부호를 복호하여 양자화된 LSP 파라미터와 동일한 복호 LSP 파라미터를 얻는 기술 등이다. 또 선형 예측 계수와 LSP 파라미터는 서로 변환 가능한 것이며, 입력된 선형 예측 계수 부호와 후단에서의 처리에 있어서 필요한 정보에 따라, 복호 선형 예측 계수와 복호 LSP 파라미터 사이에서의 변환 처리를 행하면 되는 것은 주지이다. 이상으로부터 상기한 선형 예측 계수 부호의 복호 처리와 필요에 따라 행하는 상기한 변환 처리를 포함한 것이 「종래적인 복호 기술에 의한 복호」가 된다.

이렇게 하여 선형 예측 계수 복호부(31)는 입력된 선형 예측 계수 부호를 복호함으로써, 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 계열의 절대값의 η승을 파워 스펙트럼으로 간주한 역푸리에 변환을 행함으로써 얻어지는 의사 상관 함수 신호열에 대응하는 선형 예측 계수로 변환 가능한 계수를 생성한다.

<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 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 11에 나타내는 스텝 B41 내지 스텝 B44의 처리를 예를 들어 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)로부터 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 얻어(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-1로서, 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-1로서, ^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.

[파라미터 결정 장치 및 방법을 사용한 음 분류 장치 및 방법]

이하 파라미터 결정 장치 및 방법을 사용한 음 분류 장치 및 방법의 예에 대해서 설명한다.

음 분류 장치는 도 13에 나타내는 바와 같이 파라미터 결정 장치(51) 및 판정부(52)를 예를 들어 구비하고 있다. 이 음 분류 장치가 이하나 도 13에 예시하는 처리를 행함으로써 음 분류 방법이 실현된다.

파라미터 결정 장치(51)는 상기 설명한 파라미터 결정 장치이며, 상기 설명한 처리에 의해 파라미터 η를 결정한다(스텝 E1). 결정된 η는 판정부(52)에 출력된다.

판정부(52)는 파라미터 결정 장치 및 방법에 의해 결정된 파라미터 η가 소정의 역치보다 작은 경우에는, 그 파라미터 η에 대응하는 시계열 신호의 구간은 음악으로 분류하고, 그렇지 않은 경우에는 음성으로 분류한다(스텝 E2).

이 음 분류 장치 및 방법은 파라미터 η가 작을수록 대응하는 시계열 신호의 정상성이 크다는 성질에 기인하는 것이다.

[변형예 등]

파라미터 결정 장치 또는 방법은 루프 처리에 의해 파라미터 η를 구해도 된다. 즉 파라미터 결정 장치 또는 방법은 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 1에서 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 η에 기초하여, 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 η와의 차의 절대값이 소정의 역치 이하가 될 때까지, 스펙트럼 포락 추정부(42), 백색화 스펙트럼 계열 생성부(43) 및 파라미터 취득부(44)의 처리를 반복해도 된다.

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 계열의 절대값의 η승을 파워 스펙트럼으로 간주한 스펙트럼 포락(비평활화 진폭 스펙트럼 포락 계열)의 추정을 행하고 있다고 할 수 있다. 여기서 「파워 스펙트럼으로 간주한」은 파워 스펙트럼을 통상 사용하는 곳에 η승의 스펙트럼을 사용하는 것을 의미한다.

이 경우 스펙트럼 포락 추정부(2A)의 선형 예측 분석부(22)는 예를 들면 MDCT 계수열인 주파수 영역 계열의 절대값의 η승을 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/η승한 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 예를 들면 MDCT 계수열인 주파수 영역 계열의 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.

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

또 각 방법 또는 각 장치에 있어서의 각종 처리를 컴퓨터에 의해 실현해도 된다. 그 경우 각 방법 또는 각 장치의 처리 내용은 프로그램에 의해 기술된다. 그리고 이 프로그램을 컴퓨터로 실행함으로써, 각 방법 또는 각 장치에 있어서의 각종 처리가 컴퓨터상에서 실현된다.

이 처리 내용을 기술한 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 기록해 둘 수 있다. 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체로서는 예를 들면 자기 기록 장치, 광 디스크, 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 격납해 두고, 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 차례로 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 처리용으로 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

프레임 단위로, 파라미터 η₀ 및 파라미터 η를 양의 수로 하여, 파라미터 η₀을 사용하여, 이 프레임의 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₀승을 파워 스펙트럼으로 간주하여 스펙트럼 포락의 추정을 행하는 스펙트럼 포락 추정부와,
프레임 단위로, 이 프레임의 상기 스펙트럼 포락으로 이 프레임의 상기 주파수 영역 샘플열을 제산한 계열인 백색화 스펙트럼 계열을 얻는 백색화 스펙트럼 계열 생성부와,
프레임 단위로, 파라미터 η를 형상 파라미터로 하는 일반화 가우스 분포가 이 프레임의 상기 백색화 스펙트럼 계열의 히스토그램을 근사하는 파라미터 η를 구하는 파라미터 취득부
를 포함하고,
상기 스펙트럼 포락 추정부는 또한 상기 파라미터 취득부에서 구한 η를 사용하여, 이 프레임의 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η승을 파워 스펙트럼으로 간주하여 스펙트럼 포락의 새로운 추정을 행하고,
상기 백색화 스펙트럼 계열 생성부는 또한 이 프레임의 새롭게 추정된 상기 스펙트럼 포락으로 이 프레임의 상기 주파수 영역 샘플열을 제산한 계열인 백색화 스펙트럼 계열을 새롭게 생성하고,
상기 파라미터 취득부는 또한 이 프레임의 새롭게 생성된 상기 백색화 스펙트럼 계열에 대해, 파라미터 η를 형상 파라미터로 하는 일반화 가우스 분포가 이 백색화 스펙트럼 계열의 히스토그램을 근사하는 파라미터 η를 구하는 것을 특징으로 하는 파라미터 결정 장치.
제 1 항에 있어서,
금회 구해진 파라미터 η와 전회 구해진 파라미터 η와의 차의 절대값이 소정의 역치 이하가 될 때까지, 상기 스펙트럼 포락 추정부, 상기 백색화 스펙트럼 계열 생성부 및 상기 파라미터 취득부의 처리가 반복하여 행해지는 것을 특징으로 하는 파라미터 결정 장치.
제 1 항에 있어서,
q1, q2를 미리 정한 상이한 양의 정수로 하여, 상기 파라미터 취득부는 상기 백색화 스펙트럼 계열의 q1차 모멘트인 m_q1의 값과 상기 백색화 스펙트럼 계열의 q2차 모멘트인 m_q2의 값에 기초하여 상기 파라미터 η를 구하는 것을 특징으로 하는 파라미터 결정 장치.
제 3 항에 있어서,
N을 소정의 양의 수로 하고, k=0,1,…,N-1로 하고, 상기 백색화 스펙트럼 계열의 각 값을 X_W(k)로 하고, Γ를 감마 함수로 하고, F^-1을 함수 F의 역함수로 하여, 상기 파라미터 취득부가 구하는 η는 이하의 식
[수 15]

에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 파라미터 결정 장치.
제 4 항에 있어서,
상기 파라미터 취득부는 상기 백색화 스펙트럼 계열에 기초하여 m_q1/₍(m_q2)^q1/q2)을 계산하고, 미리 준비해 둔 상이한 복수의 η와 대응하는 F(η)의 페어를 참조하여, 계산된 m_q1/((m_q2)^q1/q2)에 가장 가까운 F(η)에 대응하는 η를 취득하는 것을 특징으로 하는 파라미터 결정 장치.
제 4 항에 있어서,
상기 역함수 F^-1의 근사 곡선 함수를 ～F^-1로 하여,
상기 파라미터 취득부는 상기 백색화 스펙트럼 계열에 기초하여 m_q1/((m_q2)^q1/q2)을 계산하고, 상기 근사 곡선 함수 ～F^-1에 계산된 m_q1/((m_q2)^q1/q2)을 입력했을 때의 출력값을 계산함으로써 η를 구하는 것을 특징으로 하는 파라미터 결정 장치.
제 1 항에 있어서,
상기 시계열 신호는 음성 디지털 신호 또는 음향 디지털 신호 중의 어느 하나의 음 신호이며,
상기 파라미터 η는 상기 음 신호의 특징을 나타내는 파라미터인 것을 특징으로 하는 파라미터 결정 장치.
스펙트럼 포락 추정부가 프레임 단위로, 파라미터 η₀ 및 파라미터 η를 양의 수로 하여, 파라미터 η₀을 사용하여, 이 프레임의 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η₀승을 파워 스펙트럼으로 간주하여 스펙트럼 포락의 추정을 행하는 스펙트럼 포락 추정 스텝과,
백색화 스펙트럼 계열 생성부가 프레임 단위로, 이 프레임의 상기 스펙트럼 포락으로 이 프레임의 상기 주파수 영역 샘플열을 제산한 계열인 백색화 스펙트럼 계열을 얻는 백색화 스펙트럼 계열 생성 스텝과,
파라미터 취득부가 프레임 단위로, 파라미터 η를 형상 파라미터로 하는 일반화 가우스 분포가 이 프레임의 상기 백색화 스펙트럼 계열의 히스토그램을 근사하는 파라미터 η를 구하는 파라미터 취득 스텝
을 포함하고,
상기 스펙트럼 포락 추정 스텝은 또한 상기 파라미터 취득 스텝에서 구한 η를 사용하여, 이 프레임의 시계열 신호에 대응하는 주파수 영역 샘플열의 절대값의 η승을 파워 스펙트럼으로 간주하여 스펙트럼 포락의 새로운 추정을 행하고,
상기 백색화 스펙트럼 계열 생성 스텝은 또한 이 프레임의 새롭게 추정된 상기 스펙트럼 포락으로 이 프레임의 상기 주파수 영역 샘플열을 제산한 계열인 백색화 스펙트럼 계열을 새롭게 생성하고,
상기 파라미터 취득 스텝은 또한 이 프레임의 새롭게 생성된 상기 백색화 스펙트럼 계열에 대해, 파라미터 η를 형상 파라미터로 하는 일반화 가우스 분포가 이 백색화 스펙트럼 계열의 히스토그램을 근사하는 파라미터 η를 구하는
것을 특징으로 하는 파라미터 결정 방법.
제 8 항에 있어서,
금회 구해진 파라미터 η와 전회 구해진 파라미터 η와의 차의 절대값이 소정의 역치 이하가 될 때까지, 상기 스펙트럼 포락 추정 스텝, 상기 백색화 스펙트럼 계열 생성 스텝 및 상기 파라미터 취득 스텝의 처리가 반복하여 행해지는 것을 특징으로 하는 파라미터 결정 방법.
제 8 항에 있어서,
q1, q2를 미리 정한 상이한 양의 정수로 하여, 상기 파라미터 취득 스텝은 상기 백색화 스펙트럼 계열의 q1차 모멘트인 m_q1의 값과 상기 백색화 스펙트럼 계열의 q2차 모멘트인 m_q2의 값에 기초하여 상기 파라미터 η를 구하는 것을 특징으로 하는 파라미터 결정 방법.
제 10 항에 있어서,
N을 소정의 양의 수로 하고, k=0,1,…,N-1로 하고, 상기 백색화 스펙트럼 계열의 각 값을 X_W(k)로 하고, Γ를 감마 함수로 하고, F^-1을 함수 F의 역함수로 하여, 상기 파라미터 취득 스텝이 구하는 η는 이하의 식
[수 16]

에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 파라미터 결정 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 파라미터 취득 스텝은 상기 백색화 스펙트럼 계열에 기초하여 m_q1/((m_q2)^q1/q2)을 계산하고, 미리 준비해 둔 상이한 복수의 η와 대응하는 F(η)의 페어를 참조하여, 계산된 m_q1/((m_q2)^q1/q2)에 가장 가까운 F(η)에 대응하는 η를 취득하는 것을 특징으로 하는 파라미터 결정 방법.
제 11 항에 있어서,
상기 역함수 F^-1의 근사 곡선 함수를 ～F^-1로 하여,
상기 파라미터 취득 스텝은 상기 백색화 스펙트럼 계열에 기초하여 m_q1/((m_q2)^q1/q2)을 계산하고, 상기 근사 곡선 함수 ～F^-1에 계산된 m_q1/((m_q2)^q1/q2)을 입력했을 때의 출력값을 계산함으로써 η를 구하는 것을 특징으로 하는 파라미터 결정 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 시계열 신호는 음성 디지털 신호 또는 음향 디지털 신호 중의 어느 하나의 음 신호이며,
상기 파라미터 η는 상기 음 신호의 특징을 나타내는 파라미터인 것을 특징으로 하는 파라미터 결정 방법.
제 8 항에 기재된 파라미터 결정 방법의 각 스텝을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 프로그램.
제 8 항에 기재된 파라미터 결정 방법의 각 스텝을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.
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