KR20090033267A - 에일리어싱 효과를 감소시키기 위한 실수 서브밴드 신호의 처리 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

분석 필터 뱅크에 의해 생성되는 실수 이산 시간 신호를 나타내는 복수의 실수 서브밴드 신호중의 서브밴드 신호를 처리하기 위해서, 서브밴드 신호에 대해 결정되는 가중 인자에 의해 서브밴드 신호를 가중하기 위한 가중기(10)가 가중된 서브밴드 신호(1)를 얻도록 제공된다. 덧붙여서, 보정항 결정자(12)에 의하여 보정항이 계산되고, 보정항 결정자는 적어도 하나의 다른 서브밴드 신호와 상기 다른 서브밴드 신호에 제공되는 또 다른 가중 인자를 사용하여 보정항을 계산하도록 구현된다. 보정항은 가중된 서브밴드 신호와 결합되어 보정된 서브밴드 신호가 얻어지며, 결과적으로 서브밴드 신호가 상이한 정도로 가중되더라도 에일리어싱이 감소된다.

가중 인자, 보정항, 에일리어싱, 결정기

Description

에일리어싱 효과를 감소시키기 위한 실수 서브밴드 신호의 처리 장치 및 방법{Device and Method for Processing A Real Subband Signal for Reducing Aliasing Effects}

본 발명은 오디오 또는 비디오 신호 처리에 관한 것으로, 특히 신호를 스펙트럼 표현으로 변환하기 위한 필터 뱅크에 관한 것으로서, 상기 스펙트럼 표현은 밴드패스 신호 또는 스펙트럼 계수로 구성된다.

소비자 전자 제품 및 통신 전자 제품의 응용에 있어서, 예를 들어 이퀄라이저 기능 또는 에코 억제를 위해서는 주파수에 따라 선택적으로 신호의 강도를 증감시켜 신호 스펙트럼을 조작하는 것이 바람직하다. 입력 신호를 스펙트럼에 따라 분해하는 것에 기초한 오디오 코딩(audio coding) 방법과 관련하여, 디코딩된 스펙트럼 성분(서브밴드 샘플 및/또는 변환 계수(transform coefficients))을 시간적으로 변화가능한 증폭 인자(amplification factor)에 의한 승산처리를 통해 증폭 및/또는 감쇄시키는 것이 명백한 듯이 보인다. 그러나, 여기서 사용되는 필터 뱅크(filter bank)는 통상 실수값(real value)을 가지며 임계적 샘플링을 포함한다. 그러나, 결과적으로, 서브밴드 신호는 상기한 조작 이전에 차례대로 수행되는 분해(decomposition)(분석(analysis)) 및 병합(merging)(합성(synthesis))을 통해 상 호 보상하는 에일리어싱 성분을 포함한다. 그 결과는, 예를 들어 진폭 변조에 의한 가청 간섭(audible interference)이 될 수도 있다.

도 5에 분석 필터 뱅크(50)와 합성 필터 뱅크(51)로 구성되는 필터 뱅크 시스템을 나타내었다. 이산 시간(discrete-time) 신호 x(n)은 다수의 N 밴드패스 필터(53)에 공급되어, 매 필터 뱅크 채널마다 데시메이터(decimator)(54)에 의해 데시메이트되는(decimated) 밴드패스 신호를 얻는다. 제거된 밴드패스 신호 x₀(m)에서 x_N-1(m)은 이퀄라이저 스테이지(55)로 공급되고, 특별한 가중 계수(weighting coefficient) g₀, g₁, ..., g_N-1은 각 밴드패스 신호에 관련된다. 가중된 밴드패스 신호 y₀에서 y_N-1은 각각 보간기(interpolator)(56)로 공급되고, 개별 합성 필터 g₀, g₁, ..., g_N-1에 의해 필터링된다. 필터된 신호는 가산기(adder)(58)에 의해 가산되어 필터 뱅크의 출력(59)에서 출력 신호 y(n)을 얻는다. 모든 증폭 인자들 g₀, g₁, ..., g_N-1이 1과 같을 때 그리고 필터 뱅크가 완벽하게 재구성하는 특성을 갖도록 필터(53, 57)가 조절될 때 신호 y(n)은 신호 x(n)과 동일하다.

필터 h₀는 전형적으로 프로토타입 저역통과 필터(prototype low-pass filter)의 코사인-변조된(cosine-modulated) 버전이며 합성 필터 g₀, g₁, ..., g_N-1는 또한 그에 따르는 변조된 버전인 점을 유의해야 한다. 그래서 아티팩트(artifact)가 필터링에 의해 전해 혼입되지 않도록 필터 g_i는 필터 h_i에 매칭된 다.

필터 뱅크는 20 개의 필터 뱅크 채널로 구성되어, 신호 x(n)의 20 개 샘플이 각 서브밴드 신호 x_i의 한 개 샘플이 된다. 이 경우에, 필터 뱅크는 최대로 데시메이트된(maximally decimated) 것으로 간주한다. 일반적으로, 필터 뱅크는 필터링이 각 채널에서 일어나고 뒤따르는 감소가 하나의 처리 단계에서 수행되는 수치적으로 효율적인 수학적 방법에 의해 구현되므로 어디에서든 감소되지 않는 신호는 없게 된다. 그러나, 선택적인 구현은 알려져 있으며, 요구에 따라서 수행될 수 있다.

그러한 필터 뱅크가 예를 들어 1024 채널과 같이 매우 많은 채널을 가질 때, 이것은 변환(transform)을 나타낸다. 말하자면, 변환 법칙(transform rule)은 필터링과 감소를 "한 번에(at one strike)" 수행하는 것이다. 그러므로 1024 개 샘플을 갖는 MDCT는 도 5에서 분석 필터 뱅크 부(50)로 표시될 수도 있다. 이 경우 N은 1024 이며, "서브밴드 신호"의 단일 샘플은 그러한 변환에 제공되는 샘플의 블럭(block)마다 생성된다. 만일 스펙트럼 계수의 MDCT블럭이 몇 개 있거나, 다음의 블럭에서 주파수 인덱스에 대한 MDCT 계수의 값이 시간 신호(time signal)로서 취해진다면, 서브밴드 신호는 시간 형태로 된다. 결과적으로, 서브밴드와 서브밴드 값이 언급될 때마다, 이 변환이 매번 최대로 감소된 서브밴드 필터링을 명확하게 나타내는 것은 아니지만, 이것은 서브밴드 필터링과 변환을 의미한다. 채널의 갯수 N은 변환 계수의 갯수와 동일하다.

사용된 필터 뱅크 신호의 임계 샘플링은 밴드패스 필터가 중복된 영 역(overlapping region)을 갖는, 예를 들면 필터 h₀의 패스 영역의 상위 절반(upper half)이 이웃한 필터 h₁의 하위 절반(lower half) 영역과 겹치는, 결과를 낳는다. 동시에, 필터 h₁(n)의 상위 영역은 다음 필터 h₂(n)의 하위 영역과 중복된다. 만일 이러한 중복 영역에 신호 성분이 있다면, 서브밴드 신호 x₀(m)와 x₁(m)은 둘 다 이 신호 성분을 갖게 될 것이다. 만일 이 두 서브밴드가 동일한 두 개의 증폭 인자 g₀와 g₁에 의해 동일하게 증폭된다면, 에일리어싱은 분석 필터 g₀, g₁ 그리고 뒤이은 출력 신호의 가산에 의해 다시 사라지게 되어, 출력 신호y(n)은 아티팩트를 포함하지 않게 된다.. 그러나, 만일 두 개의 신호 x₀, x₁이 다르게 증폭된다면, 중복 영역에서 신호 성분의 일부가 다르게 증폭될 것이며, 그 결과로 수신 신호 y(n)은, 합성 필터 뱅크가 두 개의 중복된 필터에 대해 다른 가중을 "기대하지 않았기 때문에" 더 많은 에일리어싱을 갖게 된다.

그러나, 그러한 아티팩트는 임계적 샘플링으로 구성되지 않으며 따라서 인코딩에 적합하지 않은 복소수값 필터 뱅크를 사용함으로써 피할 수 있다. 반면에, 그러한 복소수값 필터 뱅크는, 예를 들면 대역폭 확장(SBR) 그리고 파라미터 다채널 인코딩 (BCC/EBCC)과 같은 후처리(post-processing) 단계에서 사용될 수 있다.

이 문제에 대해 비용이 많이 들지만 가능한 해결방안은, 복소수값 분석, 조작 및 실수값 합성 필터링에 의해 제공된다. 이러한 접근 방법의 구현 비용은 실수값 합성 및 복소수값 분석의 연속 적용, 다시 말하면 필요한 허수부("r2i")를 생성 하기위한 다중 밴드 필터링을 근사시킴으로써 상당히 줄일 수 있다. 실수부("i2r")로의 재변환(re-conversion)을 거친 후에, 기존의 실수값 합성이 적용될 수 있다.

도 6에 복소수 필터 뱅크를 사용하는 그런 에일리어싱 문제점에 대한 복잡한 해결방안의 예시를 보였다. 서브밴드 표시에서 존재하는 실수 신호는 도 6에 예시한 바와 같이 실수 합성 필터 뱅크에 의하여 실수 합성 필터 뱅크(60)의 출력 신호(61)로서 실시간 신호로 변환된다. 이 실시간 신호(61)는 복소수 분석 필터 뱅크(62)로 전달되어 복소수값 서브밴드 신호(63)가 얻어지게 된다. 이러한 복소수 서브밴드 신호(63)는, 다시 도 5의 가중 인자 c_k 및 g_i를 수신하여 이퀄라이저 스테이지(55)와 같은 방식으로 설정될 수도 있는 조작 스테이지(64)로 전달된다. 조작 스테이지(64)의 출력에서, 출력 신호(67)로 변환되고 복소수 합성 필터 뱅크(66)에 의하여 다시 실수 신호로 변환되는 조작된 복소수값 서브밴드 신호(65)가 나온다. 실수 신호(67)을 얻기 위해서, 복소수 합성 필터 뱅크(66)에서, 실수부는, 도 5의 가산자(58)의 더허기와 동일한, 가산 전 또는 후에 형성된다. 이 때 허수부는 버린다. 그러나, 복소수 분석 필터 뱅크나 합성 필터 뱅크 장치에 의한 처리하면 이웃한 서브밴드간의 다른 조작에 의해 야기되는 출력 신호(67)에서의 에일리어싱 간섭은 더 이상 발생하지 않는다.

그러나 이런 해결방안은, 이미 언급된 것처럼, 도 5의 직접적인 조작에 비해 추가적인 복소수 분석 필터 뱅크 및 추가적인 복소수 합성 필터 뱅크가 요구되기 때문에 매우 복잡하고, 이들 필터 뱅크들은 상기 분석 필터 및/또는 합성 필터들이 필터 뱅크 마다 30 필터 탭(taps) 이상의 범위에서 실제로 이루어질 수 있는, 즉, 상기 분석 측면 및 합성 측면에서 큰 필터 길이를 포함하기 때문에 계산의 관점에서 복잡하고 결과적으로 지연을 가져오게 된다. 한편, 에일리어싱은 나타나지 않는다.

덜 복잡한 해결방안은 도 7에 도시된 다중 밴드 필터링으로서, 일시적 및/또는 주파수-이웃 서브밴드 신호가 도 6의 처리 단계(62,66)가 도 7의 r2i 및 i2r 블록들에 의해 각각 더 이상 대체되지 않는 식으로 합성된다. 상기 조작 단계(64) 또는 (65)에 의한 조작은 도 7의 72에서 즉, 단계(70) 및 (71)사이에서 복소수 표현에서 발생될 것이다.

실수-대-복소수(r2c) 변환에 있어서, 상기 실수-값 합성 필터 뱅크 및 상기 복소수-값 분석 필터 뱅크의 일련의 연결이 어림계산된다(approximated). 여기서, 각각의 실수 서브 밴드 샘플에 대한 허수 부분은 3개의 필터 출력 신호의 오버레이(overlaying)에 의해 형성된다. 상기 세개의 필터들은 각각의 서브밴드 및 두개의 이웃 밴드에 적용된다.

대응적으로, 상기 복소수 대 실수(c2r) 변환은 상기 복소수-값 합성 필터 뱅크 및 상기 실수-값 분석 필터 뱅크의 일련의 연결이 어림계산된다. 여기서 상기 실수 부분은 상기 오리지널 실수 서브밴드 샘플 및 3개의 필터 출력 신호의 오버레이으 평균값으로서 형성된다. 상기 3개의 필터들은 각각의 서브밴드 및 두개의 이웃 밴드에서 허수부분에 적용된다.

r2c 및 c2r의 일련의 연결은 상기 출력 신호에서 들을 수 있는(audible) 간 섭을 피하도록 가능한한 정확하게 오리지널 서브 밴드 신호를 재구축한다. 따라서, 상기 대응하는 필터들은 상대적으로 큰 길이를 가져야만 한다.

유리한 방법으로 적용할 수 있는 다중 밴드 필터링이 독일 특허 DE 102 34 103 B3에 개시되었다. 이산-시간 신호의 복소수 스펙트럼 표현을 생성하는 필터 뱅크 장치는 이산-시간 신호의 블록-와이즈(block-wise) 실수값(real-value) 스펙트럼 표현을 생성하는 수단을 포함하며, 상기 스펙트럼 표현은 일시적으로 연속적인 블록들로 구성되고, 각각의 블록은 실수 스펙트럼 계수 집합으로 구성된다. 또한, 상기 블록-와이즈 실수값 스펙트럼 표현의 선-처리(post-processing) 수단은 연속적 블록으로 구성되는 블록-와이즈 복소수 근사 스펙트럼 표현을 얻기 위하여 제공되며, 각각의 블록은 복소수 근사 스펙트럼 계수의 집합으로 구성되고, 복소수 근사 스펙트럼 계수는 제1 서브-스펙트럼 계수 및 제2 서브-스펙트럼 계수에 의해 표현될 수 있고, 상기 제1 또는 제2 서브-스펙트럼 계수의 적어도 하나는 적어도 두 개의 실수 스펙트럼 계수의 결합에 의해 설정될 수 있다. 상기 제1 서브-스펙트럼 계수는 상기 복소수 근사 스펙트럼 계수의 실수 부분이며 상기 제2 서브-스펙트럼 계수는 상기 복소수 근사 스펙트럼 계수의 허수 부분이다. 상기 결합은 선형 결합(linear combination)이고 선-처리 수단은 어떤 주파수의 복소수 스펙트럼 계수를 결정하기 위하여 상기 주파수의 실수 스펙트럼 계수와 이웃하는 더 높은 또는 더 낮은 주파수의 실수 스펙트럼 계수 또는 현재 블록, 일시적 이전 블록 또는 일시적 연속 블록의 대응하는 실수 스펙트럼 계수의 결합으로 구현된다.

이런 과정은 상대적으로 긴 필터들이 에일리어싱이 없는 표현을 얻기 위하여 필요하다는 단점이 있고, 특히 두개의 이웃하는 밴드에서 다른 가중치가 없는 경우, 두개의 서브 밴드가 동일하게 가중치를 가지는 양호한 경우에 해당된다. 만약 너무 짧은 필터가 사용된 경우, 아일리어싱은 상기 양호한 경우에도 발생할 것이고, 이는 받아들일 수 없는 것이며, 도 7의 블록 r2i(70) 및/또는 i2r(71)에서 긴 필터 길이가 된다. 그러나 긴 필터 길이는 동시에 계산 복잡성, 특히 큰 지연(delay)를 의미하며 또한 어떤 응용분야에서 대해서는 바람직하지 않다.

본 발명의 목적은 신호 처리에 있어서 효율적이고 그럼에도 불구하고 고품질 개념을 제공하고자 하는 것이다.

이런 목적은 청구항 1에 따른 실수 서브밴드 신호를 처리하는 장치, 청구항 24에 따른 실수 서브밴드 신호를 처리하는 방법, 청구항 25항에 따른 분석 필터 뱅크, 청구항 26항에 따른 합성 필터 뱅크, 청구항 27항에 따른 신호 분석 방법, 청구항 28항에 따른 신호 합성 방법 또는 청구항 29항에 따른 컴퓨터 프로그램에 의해 달성된다.

본 발명은 높은 아티팩트 또는 이것과 교환하는 긴 필터 길이의 문제가 서브밴드 필터링을 특별한 서브밴드에 대한 가중인자에 의해 가중치가 주어진 서브밴드를 포함하는 정규 부분과 또 다른 서브밴드 및 다른 서브밴드에 대한 가중인자에 의존하는 보정 부분으로 분할함으로써 해결될 수 있다는 사실의 발견에 기초한다. 따라서, 정규 부분을 생성하는 긴 필터들은 본 발명에 따르면 더 이상 필요하지 않으며, 이런 정규 부분은 더 이상 앞뒤로 필터링되지 않고 단지 간단히 가중처리되기 때문에 효율적인 구현이 이루어진다. 에일리어싱 문제는 다른 서브밴드에 의존하여 계산된 보정 부분을 사용하여 해결된다, 예를 들면 이웃하는 서브밴드 및 서브밴드에 대한 가중 인자에 의존하여 해결된다. 창의적 가중치가 부여된 서브밴드를 "에일리어싱-방지(aliasing-proof)" 서브밴드로 만들기 위하여, 상기 보정 부분은 상기 가중 서브밴드와 결합되는데, 이를 테면, 예를 들어, 감소된 에일리어싱을 가져오는 상기 보정된 서브밴드 신호를 얻기 위하여 추가된다.

본 발명은 상기 보정된 서브밴드 신호의 주요 부분이 직접 계산되는데, 즉, 필터링이 없이 서브밴드 신호를 위해 제공된 가중 인자의 가중처리만을 사용하여 계산되는 장점이 있다. 이러한 점은 계산 시간을 절감하고 동시에 모바일(mobile) 또는 배터리-구동 장치들에 있어서 특히 중요한 계산 전력을 절감하게 한다. 긴 분석 필터 및 이어지는 합성 필터를 이용한 서브밴드 자체의 필터링은 더이상 필요하지 않다. 대신에, 샘플 후의 샘플만이 가중처리된다. 이것은 가중 부분과 보정항으로의 분할에 의해 달성된다.

상기 보정부분의 정밀도는 정규 부분의 정밀도 만큼 높을 필요가 없기 때문에 상기 보정항은 추가적으로 매우 더 짧은 필터들에 의해 계산될 수 있다. 창의적으로, 어떤 스케일링은 상기 보정 부분을 위한 필터들이 더 길게 만들어질 수 있음으로써 달성될 수 있고, 특히 작은 에일리어싱은 여전히 허용가능할 때, 에일리어싱이 더 감소되며, 매우 짧은 필터 길이가 극단적인 경우 인자의 단순한 곱셈 및 이어지는 덧셈에 의해 변질될 수 있는 상기 보정 부분을 계산하기 위하여 사용될 수 있다. 한편, 본 발명에 따르면, 양호한 서브밴드 처리가 있을 때, 즉, 이웃하는 서브밴드가 동일한 가중 인자에 의해 가중처리될 때 비록 짧은 필터가 사용되어도 간섭이 나타나지 않을 것이라는 것이 정규 부분 및 보정 부분의 서브분할(subdivision)에 의해 확실하게 된다. 이 경우, 상기 보정 부분은 본 발명에 따르면 간단히 0으로 수동으로 설정될 수 있으나, 가중 보정항이 두개의 이웃하는 서브밴드에 대한 가중 인자의 차이에 의해 가중처리될 때 자동적으로 또한 달성될 수 있다. 만약 상기 차이가 0이면, 두개의 증폭 인자는 동일할 것이며, 즉 상기 보정항은 그것이 얼마나 큰가에 무관하게 또는 상기 보정항이 거친(coarse) 보정 또는 미세(fine) 보정을 제공하든지 무관하게 0으로 설정될 것이다. 동일한 가중 인자에 경우에 대해, 만약 상기 보정항이 더 정밀하게 계산되었다면, 그자체로 모두 0이 되어야만 할 것이다. 그러나, 거친 보정만을 가지고, 이 경우 그 결과는 상기 보정항은 0과 같지 않으며, 그러나 가중 처리는 상기 보정 인자의 차이를 사용하여 수행되기 때문에 그 결과는 나쁘지 않다.

이런 구현에 의지하여, 상기 보정항은 하나의 서브밴드 신호만 가지고 만들어지지 않으며 두개의 이웃하는 서브 밴드 신호 및/또는 예를 들면 30 dB보다 더 작은 감쇄를 가지는 필터의 지역에서 발생하는 특정 지역내에서 오버래핑하는 밴드의 많은 이웃하는 서브밴드 신호를 가지고 만들어진다. 만약 3개 이상의 필터들이 오버랩하면, 상기 보정항을 계산할 때 3개 이상의 필터들이 고려될 것이고 그들과 관련된 보정 인자들이 고려될 것이다.

발명의 개념은, 상기 서브 밴드 신호가 밴드패스 신호일 경우 상대적으로 작은 수의 채널을 가지는 필터 뱅크들에 대하여만 수행될 수 없다는 것은 지적되어야만 한다. 오히려, 발명의 개념은 또한 많은 수의 필터 뱅크 채널들을 가지는 필터 뱅크들 예를 들면, 변환(transform)에 의해 구현된 필터뱅크들에 적용될 수 있다. 변환은 예를 들면, FFT, DCT, MDCT 또는 다른 최대한의 데시메이트(decimated)된 변환으로서 필터 뱅크 채널당 하나의 스펙트럼 계수가 샘플 블록당 생성되는 것이다. 일시적으로 연속하는 스펙트럼 계수의 블록의 열(sequence)로부터의 동일한 계수 지수를 가지는 상기 스펙트럼 계수는 보정항을 얻기 위하여 보정항을 결정할 목적으로 필터링 될 수 있는 밴드패스 신호를 표현한다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 실수 서브밴드 신호를 처리하는 발명의 장치의 블록 회로 다이어그램이다.

도 2는 도 1의 보정항 결정기의 상세한 도면이다.

도 3a는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 발명의 장치의 도식적 도면이다.

도 3b는 도 3a의 필터 부분의 더욱 상세한 도면이다.

도 3c는 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 발명의 장치의 도식적 도면이다.

도 3d는 도 3c에 도식적으로 도시된 장치의 더욱 상세한 도면이다.

도 4는 처리를 위한 서브밴드-와이즈 장치를 가지는 분석 필터 뱅크/합성 필터 뱅크 장치를 나타낸 것이다.

도 5는 이퀄라이저 단계를 가지는 실수값 분석/합성 필터 뱅크 장치를 나타낸 것이다.

도 6은 복소수 분석 필터 뱅크 및 복소수 합성 필터 뱅크를 가지는 실수 합 성 필터 뱅크의 캐스케이딩(cascading)을 나타낸 것이다.

도 7은 다중밴드 필터링의 도식적 표현을 나타낸 것이다.

도 8은 도 7의 다중 밴드에 대한 필터 동작의 더욱 상세한 표현을 나타낸 것이다.

도 9는 짝수 홀수 지수를 가지는 서브밴드 신호에 대한 필터의 표로 작성된 표현을 나타낸 것이다.

도 10은 보정항을 결정하기 위한 필터에 대한 크기 주파수 응답의 예시적 비교를 나타낸 것이다.

도 11은 임펄스의 서브밴드 필터링을 나타낸 것이다.

도 12는 대역 한계의 1% 이상인 사인 톤(sine tone)의 서브 밴드 필터링을 나타낸 것이다.

도 13은 대역 한계의 5% 이상인 사인 톤의 서브 밴드 필터링을 나타낸 것이다.

도 14는 대역 한계의 10% 이상인 사인 톤의 서브 밴드 필터링을 나타낸 것이다.

도 15는 대역 한계의 20% 이상인 사인 톤의 서브 밴드 필터링을 나타낸 것이다.

도 16은 대역 한계의 30% 이상인 사인 톤의 서브 밴드 필터링을 나타낸 것이다.

도 17은 대역 한계의 40% 이상인 사인 톤의 서브 밴드 필터링을 나타낸 것이 다.

도 18은 대역 한계의 10% 이상인 사인 톤에서 MDCT에 대한 에일리어싱 감소의 도식적 표현을 나타낸 것이다.

도 1은 분석 필터 뱅크(analysis filter bank)에 의해 생성된 실수 이산-시간 신호(real discrete-time signal) x(n)의 한 예가 되는 복수의 실수 서브밴드 신호(real sub-band signal)중의 한 실수 서브밴드 신호 x(k)를 처리하기 위해 고안된 장치를 보여 준다(도 5에서 50). 고안된 장치는 가중된 서브밴드 신호(11)를 얻기 위해 서브밴드 신호에 대해 결정되는 가중 인자 c_k로 서브밴드 신호 x_k에 가중치를 주기 위한 가중기(weighter)(10)을 포함한다. 가중기는 곱셈을 수행하도록 주어 진다. 특히, 밴드패스 신호의 샘플 또는 변환 스펙트럼(transform spectrum)의 스펙트럴 계수가 되는 서브밴드 샘플에 보정 인자(correction factor)를 곱한다. 선택적으로, 곱하기 대신에, 로그값(logarithm value)의 덧셈이 수행될 수도 있는데, 바꾸어 말하면 보정값의 로그와 서브밴드 샘플 x_k의 로그의 덧셈이다.

더 진행된 처리를 위해 고안된 장치는 보정항(correction term)을 계산하기 위한 보정항 결정기(determiner)를 포함하며, 이 보정항 결정기는 적어도 다른 서브밴드 신호 및 가중 인자 c_k와는 다른 가중 인자를 위해 제공되는 또 다른 서브밴드 신호 x₁과 또 다른 가중 인자 c₁을 사용하여 보정항을 계산한다. 이러한 두 가중 인자의 차별화는 실수 필터 뱅크의 적용에 있어서, 분석 및 합성(synthesis) 필터 가 완벽하게 재구성하는 특성을 갖고 있을 때조차, 에일리어싱의 원인이다. 보정항 결정기(12)에서 출력되는 보정항은 가중된 서브밴드 신호로서 결합기(combiner)(13)로 전송된다. 결합기는 보정된 서브밴드 신호 y_k를 얻기 위해 가중된 서브밴드 신호와 보정항을 결합한다.

결합기(13)는 결합과정을 샘플마다 수행하도록 구현되는 것이 바람직하다. 따라서, 가중된 서브밴드 신호 x_k의 모든 샘플에 대하여 "보정항 샘플"이 존재함으로써, 1 대 1 보정이 수행될 수 있게 된다. 그러나 이와는 달리, 계산과 관련하여 덜 복잡한 구현에 대해서, 예를 들어 보정은, 일정 개수의 가중 서브밴드 샘플에 대하여 단일 보정항이 계산된 다음, 평활 또는 비평활(smoothed or unsmoothed) 방식으로 보정항 샘플과 관련있는 샘플 그룹의 모든 샘플에 가산되는 방식으로 수행될 수 있다. 상기 구현에 따라, 보정항은 부가적인 항(additive term)으로서가 아닌 인자로서 계산될 수 있다. 이 경우에 결합기는 보정된 서브밴드 신호 y_k를 얻기 위해 보정항에 가중 서브밴드 신호를 곱하는 승산을 수행하게 된다.

에일리어싱은 두 개의 서브밴드 신호가 중복 통과 특성을 갖는 필터들에 의해 생성될 때 발생한다는 것에 유의해야 한다. 특별한 필터 뱅크의 구현에 있어서, 이웃한 서브밴드 신호들에게는 중요한 중복된 영역을 갖는 그러한 중복 필터 특성이 있다.

보정항 결정기는 도 2에 도시된 바와 같이 구현되는 것이 바람직하다. 보정항 결정기는 제 1 보정항 결정기 부분(12a)과 제 2 보정항 결정기 부분(12b)을 포 함한다. 제 1 보정항 결정기 부분은 현재 서브밴드 신호인 인덱스(index) k와 그 다음 높은 서브밴드 신호인 인덱스 k+1의 중복을 고려한다. 또한, 보정항 결정기 부분(12a)은, 서브밴드 신호 x_k+1과는 떨어져 있는데, 더 높은 서브밴드 신호의 가중 인자 c_k+1를 수신한다. 보정항 결정기는 도 2에서 q_k로 표시되는 c_k+1과 c_k의 차이를 수신하는 것이 바람직하다.

제 2 보정항 결정기 부분(12b)은 서브밴드 신호 x_k와 인덱스에 있어 1만큼 낮은 서브밴드 신호 x_k-1와의 중복을 고려한다. 그러므로 제 2 보정항 결정기 부분(12b)은, 서브밴드 신호 x_k-1로부터 떨어져 있는데, 이 서브밴드에 대한 가중 인자 c_k-1을 수신하는데, 이것은 도 2에 c_k로 나타낸 것처럼 가중 인자 c_k-1과 c_k의 차이를 수신하는 것이다.

출력측에서, 제 1 보정항 결정기 부분(12a)은 제 1 보정항 q_k x u_k를 제공하고, 제 2 보정항 결정기 부분(12b)은 제 2 보정항 p_k x L_k 를 제공한다. 여기서 이 두 개의 보정항은 가중된 서브밴드 신호 c_k x x_k와 결합하도록 더해지며, 이 것은 도 3a 및 3b에서 기술한다.

도 8 및 3a에 보인 우선 실시예는 이하에 상술한다.

실수 합성 필터 뱅크와 복소수 분석 필터 뱅크의 직렬 연결은 다중밴드 필터링에서 근접한다. 여기서, 각 실수 서브밴드 샘플에 대한 허수부는 3 개의 필터 출 력 신호를 중복시킴으로써 형성된다. 각 3 개의 필터는 각각의 서브밴드에서 그리고 두 개의 이웃한 밴드에서 적용된다.

따라서, 복소수에서 실수로의 변환(c2r)은 복소수 분석 필터 뱅크와 실수 분석 필터 뱅크와의 직렬 연결에 가까워진다. 여기서, 실수부는 원래의 실수 서브밴드 샘플과 중복된 3 개의 필터 출력 신호의 평균값으로서 형성된다. 3 개의 각 필터는 각 서브밴드와 2 개의 인접한 밴드들에서 허수부에 적용된다.

r2c와 c2r의 직렬 연결은 가능한 한 정확하게 출력신호에서 가청 간섭(audible interference)을 피하기 위해 원래의 서브밴드 신호를 재구성해야 한다. 그러므로, 관련된 필터들은 상대적으로 긴 길이를 가져야 한다.

여기 소개된 접근 방법은 직렬 연결된 "r2c", "이득 조절(gain control)", "c2r"을 같은 증폭 인자를 사용할 때 형성되는 신호 부분과 증폭 인자와 이웃한 서브밴드 사이의 차이에 의해 형성되는 신호 부분으로 다시 세분화하는 아이디어에 근거한다.

제 1 신호 부분은 원래의 서브밴드 신호에 관계되어 있기 때문에, 각각의 동작은 생략된다.

잔여 신호 부분은 각각의 증폭 인자의 차이들에 의존하며 에일리어싱 성분의 감소에 기여하는데, 통상의 r2c와 c2r 변환에서 일어난다. 각각의 필터들은 변하지 않는 서브밴드 신호의 재구성에 영향을 주지 않으므로, 그 필터들은 상당히 짧은 거리를 포함할 수 있다.

이 과정은 이후의 부분에서 더 상세히 서술될 것이다.

서브밴드 부분의 허수부는 실수 서브밴드 샘플인 서브밴드 k, k-1, k+1로부터 계산되어 다음의 식을 형성한다.

I_k(z) = H_m(z)X_k(z) + H_u'(z)X_k-1(z) + H_l'(z)X_k+1(z) (1)

H와 H' 간의 차별화는 홀수 인덱스를 갖는 서브밴드의 미러링(mirroring)때문에 필요하다.

만약 모든 서브밴드가 각각 증폭 인자 c_k와 곱해진다면, 서브밴드 k에서 재구성된 신호에 대한 결과는 부가적인 정규화 인자(normalization factor)를 0.5로 고려히면 다음과 같다.

Y_k(z) = 0.5(c_kX_k(z) + c_kG_m(z)I_k(z) + c_k-1G_u'(z)I_k-1(z) + c_k+1G_l'(z)I_k+1(z))

만약 c_k-1이 c_k+p_k에 의해 대체되어 p_k = c_k-1 - c_k가 되고, c_k+1이 c_k+q_k로 대체되어 q_k = c_k+1 - c_k가 되면, 결과는 다음과 같다.

Y_k(z) = 0.5c_k(X_k(z) + G_m(z)I_k(z) + G_u'(z)I_k-1(z) + G_l'(z)I_k+1(z))

+ 0.5(p_kG_u'(z)I_k-1(z) + q_kG_l'(z)I_k+1(z)) (2)

여기서, 첫번째 항은 모든 서브밴드에서 동일한 증폭 인자가 사용될 때 재구성되는 서브밴드 신호에 대응하며, 따라서 인자 c_k를 제외한 원래의 서브밴드 신호와 같아야 한다. 그러나, 두번째 항은 다른 증폭 인자의 영향을 나타내며, 실수 연산에 비하여 복소수 연산의 서브밴드 k에 대한 보정항으로서 고려될 수 있다. 이 것은 다음과 같이 계산될 수 있다.

C_k(z) = 0.5p_kG_u'(z)(H_m'(z)X_k-1(z) + H_u(z)X_k-2(z) + H₁(z)X_k(z))

+ 0.5q_kG_l'(H_m'(z)X_k+1(z) + H_u(z)X_k(z) + H_l(z)X_k+2(z)) (3)

이하의 연결은 다위상(polyphase) 필터 뱅크의 특성과 홀수 인덱스를 갖는 서브밴드의 미러링 특성에 기인한다.

H_m'(z) = -H_m(z), H_l'(z) = -H_u(z), H_u'(z) = -H_l(z),

G_m(z) = -H_m(z), G_u'(z) = H_l(z), G_l'(z) = H_u(z),

G_u'(z)H_u'(z) = H_l(z)H_u(z) ∼ 0, G_l'(z)H_l(z) = H_u(z)H_l(z) (4)

치환하면 다음과 같은 결과가 된다.

C_k(z) = 0.5p_kH_l(z)(H_l(z)X_k(z) - H_m(z)X_k-1(z))

+ 0.5q_kH_u(z)(H_u(z)X_k(z) - H_m(z)X_k+1(z)) (5)

이러한 재구성이 서브밴드에 걸쳐서 증폭 인자 상수와 함께 사용되는 필터에 더 이상 의존하지 않으므로, 그 필터들은 더 짧은 것으로 대체될 수 있다. 여기서, 각 곱 필터(product filter)는 두 개의 보정항이 허수부(imaginary part) 대신에 계산될 수 있도록 근접될 수 있다.

L_k(z) = 0.5(H_u(z)X_k(z) - H_lm(z)X_k-1(z))

U_k(z) = 0.5(H_uu(z)X_k(z) - H_um(z)X_k+1(z))

with H_u(z) ∼ H_l ²(z), H_lm(z) ∼ H_l(z)H_m(z), H_uu(z) ∼ H_u ²(z),

H_um(z) ∼ H_u(z)H_m(z) (6)

에일리어싱 보상(compensation)을 포함한 바람직한 서브밴드 신호는 원래의 서브밴드 신호와 두 개의 상관 신호(correlation signals)를 가중 중복(weighted overlapping)시킴으로써 얻어진다.

Y_k(z) = c_kX_k(z) + p_kL_k(z) + q_kU_k(z) (7)

그러나, 실제의 구현에 있어서 필터링을 포함한 각 신호 경로(path)에서 지연을 보상하는 지연은 필터링 없이 신호 경로에 개입해야 한다는 것을 반드시 유념해야 한다.

전체 수행의 점검에 대해, 이하의 도면들은 필터 뱅크 분석, 서브밴드의 20dB 감쇄(attenuation) 그리고 이어서 다른 입력 신호에 대한 필터 뱅크 합성 이후의 출력 신호를 보여 준다.

서술된 접근 방법은 EBCC에서 사용되는 필터 뱅크 대신에 MDCT와 결합될 수도 있다.

이를 위해 5의 길이를 갖는 필터에 대해 적합한 필터 계수가 생성되었다. 이것은 관련 변환 및/또는 재변환을 연속적으로 적용할 때 결과되는 언컷(uncut) 필터에 상응한다. 그러나 "r2c-c2r" 기법에 비교하면, 이 새로운 방법은 MDCT 스펙트럼이 변하지 않는 상태로 있는 한 근사 에러(approximation errors)를 발생시키지 않는다는 점에서 유리하다. 그러나 "r2c-c2r"에서, 에러는 근사시에 단 두 개의 이웃한 밴드만이 고려되기 때문에 생긴다.

대역 한계의 10% 이상인 사인 톤(sine tone)에 대한 최종 신호 스펙트럼은 에일리어싱 성분이 MDCT와 관련하여 매우 효율적으로 감소됨을 보여 준다. 여기서, 이웃한 밴드는 10dB 감쇄된다.

그러므로, 이퀄라이저(equalizer) 기능 및/또는 에코(echo) 억제 방법은 재변환하기 전에 역(inverse) MDCT에 의해 오디오 디코더(audio decoder), 예를 들어 MPEG-AAC와 직접적으로 집적될 수 있다.

도 8은 실수에서 복소수(r2c)와 복소수에서 실수(c2r)로 변환하는 필터 동작의 개략적인 예를 보여 준다. 밴드 x_k의 허수 성분 I_k는 필터 H'_u에 의해 필터된 서브밴드 신호 x_k-1에 의해 그리고 필터 H'₁에 의해 생성된 서브밴드 x_k+1의 서브밴드 신호에 의해 생성된다. 덧붙여서, 필터 H_m에 의해 필터된 서브밴드 신호 x_k의 성분은 허수 성분 I_k에 기여한다. 필터 k에의해 중복된 서브밴드 신호 x_k-1의 일부가 저역통과 특성을 가지므로, 필터 H'_u는 저역통과 필터이다. 유사하게, x_k에 대한 필터에 의해 중복된 상위(upper) 서브밴드 신호 x_k+1의 일부는 고역통과 신호이므로, H'₁은 고역통과 필터가 된다. 이미 설명한 것과 같이, H와 H'은 홀수 인덱스를 갖는 서브밴드의 미러링을 고려하도록 차별화된다. H와 H'의 이러한 변화는 서브밴드 I_k+2에서 I_k-2의 허수부에 대해 도 9에 예시되어 있다. 덧붙여서, 인덱스 "m"은 "mid"를 의미하며 중앙(center) 서브밴드 신호의 기여에 관련된다. 더구나, 인덱스 "1"은 "low"를 의미하고 현재의 서브밴드에 대해 도 8에 표시된 하위(lower) 서브밴 드, 즉 1만큼 낮은 인덱스를 갖는 서브밴드의 기여를 고려한다. 유사하게, "u"는 "up"을 의미하고 현재의 서브밴드에 대해 도 8의 위에 예시된 서브밴드, 즉 1만큼 높은 인덱스를 갖는 서브밴드의 기여에 관련된다.

개별 분석 필터 H에 해당하는 합성 필터 G는 도 8에 예시되어 있다. G1은 하이 패스 특성을, 반면에 Gu는 저역통과 특성을 갖는다. 그러므로, 전술한 바와 같이, G_u'와 H_u의 곱은 H₁과 H_u의 곱과 같거나 또는 G₁'과 H₁의 곱은 H_u와 H₁의 곱과 같으며 거의 0과 같다. 왜냐 하면, 여기서, 각 고역통과 필터는 저역통과 필터와 곱해지고 따라서 비슷한 컷오프(cutoff) 주파수를 갖는 고역통과 필터와 저역통과 필터의 의 결과적인 주파수 응답(frequency response)은 0과 같거나 0에 접근한다. 컷오프 주파수가 동일하지 않고 확실히 구별된느 경우에서 조차, 결과적인 주파수 응답은 0과 같다. 만일 저역통과 필터의 컷오프 주파수가 고역통과 필터의 컷오프 주파수보다 작다면, 결과적인 주파수 응답 또한 0과 같을 것이다. 저역통과 필터의 컷오프 주파수가 고역통과 필터의 컷오프 주파수보다 큰 경우에만, 위에 주어진 근사(approximation)는 참(true)이 되지 않는다. 그러나, 그러한 상황은 통상적인 다위상 필터 뱅크에서는 일어나지 않으며, 만일 일어난다면 다소 덜 정확한 보정항이 되는 근소한(slight) 간섭의 결과가 된다. 보정항이 두 개의 가중 인자의 차이에 의하여 가중된다는 사실에 의하여, 이러한 에러는 줄어드는 차이와 함께 감소한다.

도 3은 본 발명의 보정항 결정기(12)로 구현되는 필터의 우선 실시예의 개략도이다. 도 3a에서, 전체 장치는 필터부(filter part)(30)와 가중부(weighting part)(31)을 포함한다. 도 3의 가중부(31)에서 c_k로 표현된 도 1의 가중기(10)는 가중부에 있다. 도 1의 결합기(13)는 도 3의 가산기(adder)(13)에 해당한다. 보정항 결정기(12)는 네 개의 필터 H_1m, H₁₁, H_uu, 그리고 H_um과의 필터 액션을 포함한다. 덧붙여서, 보정항 결정기는 또한 가중되지 않은 보정항 L_k 및U_k가 두 개의 가중 인자 q_k 및 p_k의 차이에 의해 가중되는 것을 포함하며, 가중부(31)에 나타나 있다. 도 3a의 필터부의 더 상세한 구현은 도 3b에 예시되어 있다. 서브밴드 신호 x_k-1은 저역통과 필터 H_1m(32)로 공급된다. 또한 서브밴드 신호 x_k는 저역통과 필터 H₁₁(33)으로 공급된다. 서브밴드 신호 x_k는 고역통과 필터 H_uu(34)로 공급되고, 다음의 서브밴드 신호 x_k-1는 고역통과 필터로 제공되는 필터 H_um(35)로 공급된다. 필터(32, 33)의 출력 신호는 가산기(34)에서 결합되며 제 1의 가중되지 않은 보정항 1_k를 나타낸다. 덧붙여서, 필터(34, 35)의 출력 신호들은 가산기(35)에서 더해지고 제 2의 가중되지 않은 보정항 u_k를 나타낸다. 필터가 FIR 또는 IIR 필터와 같은 디지털 필터로서 제공될 때 발생하는 필터의 지연이 이 서브밴드 신호에 대해 제공되는 가중 인자 c_k에 의해 가중되는 서브밴드 신호 x_k에 대하여 고려된다. 필터(33, 34, 35)의 지연에 대한 이러한 고려는 지연 스테이지(stage)에서 일어나며, 가중 전 혹은 가중 후에 일어날 수 있다. 최대의 품질을 달성하기 위한 그와 같은 구현을 위하여, 모든 필 터들(32, 33, 34, 35)의 길이가 동일한 것과 그리고 지연(38)이 필터들의 길이에 맞춰지는 것이 선호된다. 만약, 예를 들어, 필터들 각각이 11의 필터 길이를 갖는다면, 지연(38)은 다섯 개의 서브밴드 신호 샘플의 지연량(delay magnitude)을 제공해야 한다.

도 3a 및 3b가 필터들(32, 33, 34, 35)이 제품 필터로서, 즉 가중되어야 하는 항들(l_k, u_k)을 계산하는 필터로서 나타내지는 상황을 예시한 반면, 도 3c 및3d는 보정항이 네 개의 제품 필터에 의해 계산되지 않고 여섯 개의 각각의 필터(320, 330, 340, 350, 381, 382)에 의해 계산되는 본 발명의 구현의 실시예를 보여 준다.

특히 도 3c에 예시한 것처럼, 신호 L_k는 필터 H_m에 의해 X_k-1를 필터링함으로써 그리고 H₁에 의해 필터링된 신호 X_k를 더함으로써 계산된다. 다시 정규화 인자 0.5가 도입된다. 그러나 이 정규화 인자는, 제 1 실시예에서의 경우처럼, 생략되거나 1을 포함한 다른 값으로 설절될 수 있다. 더구나, 다른 성분 U_k는 H_u로 X_k를 필터링함으로써 계산된다. 여기서 X_kㆍH_u에서 X_k+1ㆍH_m을 뺀다. 도 3a에 보인 방정식과는 대조적으로, 곱셈은 필터에서 이미 고려되었으며, 도 3c에서의 신호는 개별적으로 필터링된다. 결과값 L_k 및 U_k는, 도 3a에 보인 것처럼, 각각 p_k 및 q_h에 의해 가중된다. 여기에 덧붙여서, H₁과 H_u에 의한 필터링이 수행된다.

도 3a와 대조적으로, 제 1 필터부 및 가중부와 집적 및/또는 결합하는 제 2 필터부가 있다. 따라서 가중 인자들은 필터 계수에서 고려될 수 있거나, 또는 디지 털 필터 H₁ 및/또는 H_u에 의한 필터링의 전 또는 후에 분리되어 적용될 수 있다. 따라서 지연 z^-d는 두 개의 성분 X_k-1 및/또는 X_k+1중 제 1 필터부에서 필터링에 의해 야기되는 지연을 고려하며, 부가적으로 필터 H₁ 및/또는 H_u에 의해 필터링되는 L_k 및/또는 U_k에 의해 야기되는 제 2 필터부에서 지연을 고려한다.

제공된 필터 뱅크에 의존하기는 하지만, 어떠한 필터 특성이든 필터 H_n, H₁ 및 H_u에 대해 사용될 수 있으며, H₁에 대해 저역통과 필터를 사용하는 것이 선호되며, H_u에 대해 고역통과 필터를 사용하는 것이 선호되고, 또한 H_m에 대해 밴드-패스 필터를 사용하는 것이 선호된다. 필터 H₁은 도 10과 유사한 형태를 갖는다. 왜냐하면 도 10의 H₁₁(100)은 필터 H₁의 제곱과 같기 때문이다. 고역통과 필터로서 제공된 필터 H_u는 도 10에서 왼쪽 부분을 세로축 π/2에서, 즉, 10의 중심부에서 미러링함에 의해 나온다. 필터 H_m은 밴드패스 필터와 저역통과 필터의 곱이기 때문에 도 3c에는 더 이상 도시되지 않으며, 도 3b의 필터 H_um(35)를 얻기 위해 π/2 라인에서 미러링될 수 있고, 이러한 조합된 형태의 곱(product) 필터는 도 3에 나타나지 않으나, 컴바이너(13)에 의해 성분들이 결합되기 전에 내재적으로 계산될 수 있다.

도 3b에 반해서 도 3a의 보정항 결정기(12)는 필터부(30)와 가중 인자 p_k와q_k에 의한 성분 L_k, U_k의 가중에 의하여 제공되며, 도 3c 및 도 3d에 따른 보정항 결정은 일종의 더블 필터 스테이지에서 일어난다. 그래서 처음에 합산자(summer)들(360, 370)의 출력에서 신호 L_k, U_k가 계산되고, 제 2 필터부에서 p_k 및/또는 q_k에 의한 가중이 이후의 개별적인 필터링과 함께 수행된다.

그러나, 가중기(10)에 의한 서브밴드 신호 X_k의 가중은 도3a에서 처럼 도 3d에서 일어난다.

도 3c와 도 3d의 실시예 또는 일반적인 실시예에서, 두 개의 필터는 결합하여 하나의 곱(product) 필터를 형성하지 않는다. 대신에, 개별적 필터로서 제공된다. 곱 필터에 결합이 없을 때 조차도- 구현과는 다르게- 짧아진 필터 길이의 장점은 존재한다. 따라서, 실수에서 복소수 및/또는 복소수에서 실허수로의 직접 재계산에 비하여 지연은 감소한다. 블럭들(320, 330, 340, 350, 381, 382)에서 필터 위의 물결표(swung dash)는, 도 10에서 곱 필터에 대하여 개략적으로 표시한 것처럼, 정규(normal) 필터 뱅크의 서브밴드 필터에 비하여 필터들의 길이가 감소함을 의미한다. 서브밴드 신호 x_k-1, x_k 및/또는 x_k+1을 생성하는데 서브밴드 필터의 길이보다 짧은 길이의 필터를 쓰는 것이 선호된다. 덧붙여서, 근사이후에 필터 h_u, h_m, h₁의 필터 길이가, 나머지의 경우와 같이, 서브밴드 필터 뱅크에서 그러한 몇몇의 필터를 적용함으로써 서브밴드 신호를 생성하는데 사용된 필터의 길이의 50%이하인 것이 선호된다.

바람직컨대, 21보다 작은 필터 길이가 선호되고, 그래서 그러한 필터의 지연은 10보다 작다. 도 3d의 구현예는, 도 3a 및 b의 구현예에 비하여, 시간에 따라 빠르게 가변하는 감쇄 인자(attenuation factor)로서 장점을 제공한다. 시간 형식과 관련하여, 도 3d의 예시는 실수/복소수-복소수/실수와 더 유사하다. 반면에 곱 필터의 구현에 있어서 증폭 인자가 적용된 후에는 더 이상의 필터링은 일어나지 않는다.

개별적인 짧아진 필터의 구현이나 또는 곱 필터로서 간략화의 어느 쪽이 선택되든 상관없이, 본 발명에 따르면 에일리어싱이 감소된 빠른 실수 필터 뱅크가 제공된다. 특별히 우선되는 실시예에서, 도3d의 필터 길이는 도 3b의 필터 길이에 비하여 감소하며, 도3d의 전체 계산의 지연은 도 3b의 전체 계산과 유사하다. 도 3b와 유사한 예시는 도 3d에서 7 개의 계수를 갖는 필터 길이를 갖도록 하는 제 1 필터부에 있어서의 필터에 대한 것이며, 이 필터 길이는 서브밴드 신호중 3 개 샘플의 지연량에 해당한다. 이 경우에, 예를 들면, 제 2 지연(383) 및/또는 그 다음의 필터들(381, 382)은 4의 필터 길이를 가지고 2만큼의 지연을 제공한다. 여기서 다소 더 긴 필터 길이 또는 다소 더 짧은 필터 길이, 그리고/또는 도 3d의 예시는, 총 지연이 도 3b의 곱 필터 지연보다 다소 더 클 때 장점을 가지게 됨에 유념해야 한다.

도 4는 분석 필터 뱅크 및/또는 합성 필터 뱅크에서 도 1에서 도 3d에 걸쳐 서술한 가중에 대한 장치의 사용을 보여 준다. 0에서 N-1까지의 모든 필터 채널에 대해 도 1과 같은 장치가 필요함은 도 4로부터 자명하다. 그러나, 처리를 위한 모든 장치가, 도 3b에서와 같이 제공될 때, 32에서 35까지의 동일한 필터를 갖도록 하여 서브밴드 신호의 개수 및/또는 분석/합성 필터 뱅크의 필터 채널에 상관없이 4 개의 동일한 필터만이 계산되고 최적화되는 것이 바람직하다.

필터들에 대한 실제의 계산은 분석/합성 프로토타입 필터로부터의 직접 계산 또는 컴퓨터에 의한 통상적인 수치 최적화(numerical optimization)에 의해 수행될 수도 있다. 32에서 35까지의 필터들에 대한 수치 최적화에서, 필터 길이는 미리 조절되어 서로 다른 필터 길이에 대한 필터들의 세트가 얻어 진다. 특히 도 10에 예시한 것처럼, 현저한 저역통과 특성은 필터 트랜스퍼 함수(transfer function)(100), 즉 H11을 갖는 필터로서 얻어지거나, 또는 필터 트랜스퍼 함수(101), 즉 H1m을 갖는 필터로서 얻어 진다. 그러나 블록킹(blocking) 영역에서현저한 감쇄를 갖는 이들 필터는 102, 103과 같은 상당히 짧은 필터로서 근사될 수 있다. 필터들(102, 103)은 11의 필터 길이를 가지며, 필터들(100, 101)로 근사된다. 그러나, 편차(deviation)는 저주파 영역에서는 매우 작으며, 고주파에서만 증가함을 알 수 있다. 그러나, 반면에, 40dB이상의 블록킹 감쇄는 필터(102, 103)에 의해 보장되어 이들 매우 짧은 필터들은 양호한 에일리어싱 억제(aliasing compression)를 유발한다.

도 11은 서브밴드 샘플 주기내 8의 위치에서 임펄스에 대한 필터 뱅크의 응답을 보여 준다. 실수 필터 뱅크는 110으로 표시된 형태를 제공한다. 복소수 필터 뱅크는 112로 표시된 형태를 제공한다. 본 발명에 따른 보정을 포함하는 실수 필터 뱅크는 111로 표시된 형태를 제공한다. 보정을 포함하는 실수 필터 뱅크는 복소수 필터 뱅크와 거의 동일한 형태를 갖는데, 그러나 상대적으로 저가에 제공 가능하다. 대역 한계 k-1 및 k에서만 보정을 포함하는 실수 필터 뱅크는 파형을 보 이며, 이것은 도 10에 예시한 것처럼 완전한 필터 대신에 11의 길이를 갖는 필터만이 사용된다는 사실에 기인한다. 보정을 포함하는 실수 필터 뱅크와 반-에일리어싱(aliasing-resistant) 복소수 필터 뱅크 사이의 편차는 도 3b의 짧은 필터들(32~35)이 사용되더라도 무시할 수 있다. 그러나, 111 형태와 112 형태의 편차는, 지연-최적화(delay-optimized) 편차에 있어서, 5이하의 짧은 필터 길이에서는 더욱 커지고, 따라서 곡선 111과 112 간의 편차는 적절한 상태로 있게 된다.

이어서, 대역 한계의 1% 이상인 사인 톤(sine tone)이 고려될 때의 필터 뱅크 응답을 도 12에 나타내었다. 입력 신호(121)은 사인 톤을 나타낸다. 실수 필터 뱅크는 곡선 122로 예시한 것과 같이 에일리어싱을 만들어 낸다. 에일리어싱은 "2차 피크(secondary peak)" 에 의해 나타나게 되고, 이 2차 피크는 이웃한 밴드 k-1과 k가서로 다른 가중 인자에 의해 가중된다는 사실에 의해 복소수 필터 뱅크는 그러한 2차 피크를 갖지 않는다, 즉 그러한 에일리어싱을 생성하지 않는다는 것과, 복소수 필터 뱅크는 보정을 포함하는 실수 필터 뱅크에 의해 최적화 근사된다는 것은 자명하다. 그래서 복소수 필터 뱅크에 대한 실수 필터 뱅크의 편차는 126 영역에만 존재한다. 실수 필터 뱅크는 복소수 필터 뱅크보다 더 큰 감쇄를 제공하는데, 이것은 필터들(32~35)의 길이가 11로 짧아진다는 사실에 기인한다.

도 12부터 도 17까지의 예에서, 다른 서브밴드에 비교하여 20dB의 서브밴드 감쇄가 항상 존재한다.

도 13은 도 12의 경우와 유사하나, 대역 한계의 5% 이상인 사인 톤을 가진 것이다. 실수 필터 뱅크는 2차 피크(125)를 생성한다. 그러나, 이러한 2차 피크는 보정(124)을 포함하는 실수 필터 뱅크에 의해 거의 완전하게 감쇄된다. 127에서와 같이 아주 작은 편차만을 볼 수 있다. 32에서 35까지의 필터 길이가 감소할 때, 이 피크(127)은 계속 증가한다. 퇴화 필터, 즉 가중 인자에 의해 가중된 필터에서 조차, 이피크(127)은 제 2 피크(125)보다 계속 작은 상태로 있게 된다. 그러나, 두 개의 가중 인자의 차이에 의해 필터된 값을 가중함에 의해, 적어도 동일하거나 또는 거의 동일한 가중 인자에 대하여, 퇴화 필터에 의한 기본 필터링이라 해도, 간섭은 거의 도입되지 않는다.

도 14에서 도 17은 비슷한 시나리오를 보여 준다. 그러나 사인 톤은 대역 한계보다 더 긴 거리 어디에서나 존재한다. 모든 도면들은 만일 본 발명의 보정이 수행되지 않을 때 실수 필터 뱅크에 의해 에일리어싱 성분이 생성됨을 확실히 보여 주고 있다. 덧붙여서, 모든 도면들은 본 발명에 따른 보정을 포함하는 실수 필터 뱅크와 반-에일리어싱 복소수 필터 뱅크(123) 사이의 작은 편차까지도 보여 준다.

도 18은 도 12에서 도 17까지와 유사한 시나리오이지만, 그러나, MDCT 형태에서의 변환을 보여 준다. 127.88의 주파수에서 발생하는 명확한 에일리어싱 성분이 인식될 수 있다. 본 발명의 보정, 즉 연속한 MDCT 피크의 32에서 35까지의 필터에 의한 MDCT 계수들에 관련한 필터링을 사용하여, 에일리어싱 성분은 도 18의 127에서의 작은 편차일 때를 제외하고 감소한다. 만약 11이라는 길이가 필터 32에서 35까지 사용된다면, 전체 조합은 10 개의 MDCT 스펙트럼 주위로 정해질 것이다. 그러므로, 도3a 및 도3b의 예시에서, 5 개 MDCT 블럭의 지연은 민감한 출력값이 생성될 때까지 필요하다.

상황에 따라, 본 발명의 방법은 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 본 발명의 장치는 디지털 저장 매체, 특히 전자적으로 읽어 들이는 제어 신호를 갖거나 본 발명의 해당 방법이 수행되는 프로그래머블(programmable) 컴퓨터 장치와 같이 동작하는 디스크(disc) 또는 CD(compact disc) 장치일 수 있다. 그러므로 일반적으로, 본 발명은 컴퓨터 프로그램이 컴퓨터에서 운영될 때, 본 발명의 방법을 실행하기 위한 기계-판독(machine-readable) 캐리어에 저장되는 프로그램 코드를 갖는 컴퓨터 프로그램 제품으로 구현된다. 따라서, 본 발명은 컴퓨터 프로그램을 컴퓨터에서 운영할 때 프로그램 코드를 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수 도 있다.

Claims (29)

1. 분석 필터 뱅크(50)에 의해 생성된 실수 이산시간 신호 x(n)의 표현인 다수의 실수 서브밴드 신호 중 하나의 실수 서브밴드 신호(x_k)를 처리하기 위한 장치로서,

   서브밴드 신호에 대해 결정된 가중인자(c_k)에 의해 서브밴드신호(x_k)를 가중하여 가중 서브밴드 신호(11)를 얻기 위한 가중기(10);

   보정항을 계산하기 위한 보정항 결정기(12)로, 상기 보정항 결정기는 하나 이상의 다른 서브밴드 신호(x_l) 및 상기 다른 서브밴드 신호(x_l)에 대해 제공된 또 다른 가중인자(c_l)를 이용하여 보정항을 계산하도록 구현되고, 상기 다른 가중인자(c_l)는 상기 가중인자(c_k)와 상이한, 보정항 결정기(12); 및

   상기 가중 서브밴드 신호와 상기 보정항을 결합하여 보정 서브밴드 신호(y_k)를 얻기 위한 결합기(13)를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
2. 제1항에 있어서, 상기 보정항 결정기(12)는 서브밴드 신호의 가중인자(c_k) 및 추가의 서브밴드 신호(x₁)에 대한 다른 가중인자(c₁)의 차에 의거하여 보정항을 생성하도록 구현되는 것을 특징으로 하는 장치.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 보정항 결정기(12)는 상기 서브밴드 신호(x_k)에 의거하여 상기 보정항을 결정하도록 구현되는 것을 특징으로 하는 장치.
4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한에 있어서, 상기 보정항 결정기(12)는 "1"만큼 상기 서브밴드 신호(x_k)의 주파수 범위 지수와 차이가 나는 주파수 범위 지수를 갖는 다수의 서브밴드 신호 중 하나의 서브밴드 신호(x_k+1, x_k-1)를 다른 서브밴드 신호로서 이용하도록 구현되는 것을 특징으로 하는 장치.
5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 보정항 결정기(12)는 제 3서브밴드 신호(x_k-1) 및 이 제 3 서브밴드 신호(x_k-1)와 관련된 제 3가중인자(c_k-1)에 의거하는 또 다른 보정항(12b)을 결정하도록 구현되고, 상기 제 3 가중인자(c_k-1)는 상기 가중인자(c_k)와 상이한 것을 특징으로 하는 장치.
6. 제5항에 있어서, 상기 결합기(13)는 다른 보정항과 가중 서브밴드 신호(11)를 결합하도록 구현되는 것을 특징으로 하는 장치.
7. 제5항 또는 제6항에 있어서, 상기 보정항 결정기(12)는 서브밴드 신호(x_k)의 주파수 범위 지수 및 다른 서브밴드 신호(x_k+1)의 주파수 범위 지수(k+1)와 상이한 주파수 범위 지수를 갖는 서브밴드 신호를 제 3 서브밴드 신호로서 이용하도록 구현되는 것을 특징으로 하는 장치.
8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 보정항 결정기는 제 1필터(33)에 의해 필터링된 서브밴드 신호와 또 다른 필터(32)에 의해 필터링된 다른 서브밴드 신호(x_k-1)의 선형 결합으로서 보정항을 계산하도록 구현되고, 상기 필터(32, 33)는 1과 20 사이의 필터 길이를 갖는 저역통과 필터 또는 고역통과 필터인 것을 특징으로 하는 장치.
9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 에 있어서, 상기 보정항 결정기는 상기 다른 서브밴드 신호(x_k-1)에 의거한 비가중 보정항(unweighted correction term)을 계산하도록 구현되고, 상기 서브밴드(x_k)에 대한 가중인자(c_k)와 상기 서브밴드(x_l)에 대한 가중인자(c₁)의 차에 의해 상기 미필터된 보정항을 가중하도록 구현된 것을 특징으로 하는 장치.
10. 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 보정항 결정기(12)는 다음의 식에 따라서 보정항(KT)을 계산하도록 구현되는 것을 특징으로 하는 장치:

    

    여기서, p_k는 인접한 서브밴드 신호(x_k-1)에 대한 가중인자(c_k-1)와 서브밴드 신호(x_k)의 가중인자(c_k) 간의 차와 같고, q_k는 또 다른 인접한 서브밴드 신호(x_k+1)와 서브밴드 신호(x_k)의 가중인자(c_k) 간의 차이고, L_k는 하나의 인접한 서브밴드 신호(x_k-1)의 비가중 보정항이고, U_k는 또 다른 인접한 서브밴드 신호(x_k+1)에 의해 야기된 비가중 보정항이다.
11. 제 10항에 있어서, 비가중 보정항(L_k 및 U_k)은 다음과 같이 계산되는 것을 특징으로 하는 장치:

    

    

    여기서, A₁ 및 A₂는 인자(factors)이고, H_ll은 제 1 저역통과 필터(33)를 나타내고, H_lm은 제 2 저역통과 필터를 나타내고, H_uu는 제 1 고역통과 필터(34)를 나타내고, H_um은 제 2 고역통과 필터(35)를 나타낸다.
12. 제 11항에 있어서, 상기 고역통과 필터(34, 35)의 차단(cutoff) 주파수는 상기 저역통과 필터(32, 33)의 차단 주파수보다 크거나 같은 것을 특징으로 하는 장치.
13. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 분석 필터 뱅크는 샘플의 블록을 스펙트럼 표현으로 변환함으로써 구현될 수 있고, 서브밴드 신호는 연속적인 스펙트럼 표현의 열(sequence)부터 동일 주파수 지수의 스펙트럼 계수를 포함하는 서브밴드 샘플을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
14. 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 분석 필터 뱅크(50)는 프로토타입 필터의 변조에 의해 기술가능한(describable) 필터를 포함하는 데시메이티드 필터 뱅크(decimated filter bank)인 것을 특징으로 하는 장치.
15. 제13항 또는 제14항에 있어서, 서브밴드 신호는 몇 개의 샘플을 갖는 신호이며, N/M 샘플은 다량의 이산 시간 신호의 N값으로부터 각 신호에 대해 생성되고, M은 상기 분석 필터 뱅크에 의해 생성된 다수의 서브밴드 신호인 것을 특징으로 하는 장치.
16. 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 결합기는 상기 가중 서브밴드 신호 및 상기 보정항의 가산을 실행하도록 구현되는 것을 특징으로 하는 장치.
17. 제1항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서, 서브밴드 신호와 관련된 상기 상이한 가중인자를 제공하기 위한 수단과, 이퀄라이저 기능이나 에코 억제 또는 대역폭 확장이나 파라미터 다채널 인코딩에 의해 몇 개의 가중인자를 결정하도록 구현되는 수단(55)을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
18. 제10항에 있어서, 비가중 보정항(L_k 및 U_k)은 다음의 식을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 장치:

    

    

    여기서, A₁, A₂는 상수 인자이고, H_m, H_l, H_u는 필터를 나타내고, 필터 H_l (330)은 저역통과 특성을 포함하고, 필터 H_u (340)는 고역통과 특성을 포함한다.
19. 제18항에 있어서, 상기 필터 H_m (320, 350)은 대역통과 특성을 갖는 것을 특징으로 하는 장치.
20. 제18항 또는 제19항에 있어서, 비가중 보정항(L_k 및 U_k)은 다음의 식을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 장치:

    

    

    여기서, H_l은 저역통과 필터(381)이고, H_u는 고역통과 필터(382)이며, L_k' 및 U_k '는 중간 신호임.
21. 제1항 내지 제20항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 보정항 결정기(12)는 서브밴드 신호(x_k) 또는 다른 서브밴드 신호(x_l)를 생성하도록 서브밴드 필터의 필터 길이보다 작은 필터 길이를 갖는 필터(32, 33, 34, 35; 320, 330, 340, 350, 381, 383, 382)를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
22. 제21항에 있어서, 상기 보정항 결정기(12)는 어떤 필터의 지연값이 서브밴드 신호(x_k) 또는 다른 서브밴드 신호(x_l)의 10개의 서브밴드 신호 샘플보다 작게 선택되는 필터 길이를 갖는 필터(32, 33, 34, 35; 320, 330, 340, 350, 381, 383, 382)를 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
23. 제22항에 있어서, 상기 보정항 결정기는(12) 모든 필터의 지연값이 서브밴드 신호(x_k) 또는 다른 서브밴드 신호(x_l)의 6개의 값보다 작게 선택되는 필터 길이를 갖는 필터만을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
24. 분석 필터 뱅크(50)에 의해 생성된 실수 이산-시간 신호 x(n)의 표현인 다수의 실수 서브밴드 신호 중 하나의 실수 서브밴드 신호(x_k)를 처리하기 위한 방법으로서,

    서브밴드 신호에 대해 결정된 가중인자(c_k) 만큼 상기 서브밴드 신호(x_k)를 가중하여(10) 가중 서브밴드 신호(11)를 얻는 단계;

    하나 이상의 다른 서브밴드 신호(x_l) 및 상기 다른 서브밴드 신호(x_l)에 대해 제공된 또 다른 가중인자(c_l)를 이용하여 보정항을 계산하는(12) 단계로서, 상기 다른 가중인자(c_l)는 상기 가중인자(c_k)와 상이한, 단계;

    상기 가중 서브밴드 신호와 상기 보정항을 결합(13)하여 보정 서브밴드 신호(y_k)를 얻는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
25. 이산-시간 신호로부터 다수의 서브밴드 신호를 생성하기 위한 수단(50);

    각 서브밴드 신호에 대한 처리된 서브밴드 신호를 얻기 위해, 제1항 내지 제23항 중 어느 한 항에 따른 처리 장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 분석 필터 뱅크.
26. 분석 필터 뱅크에 의해 생성된 다수의 서브밴드 신호의 모든 서브밴드 신호에 대하여, 처리된 서브밴드 신호를 얻기 위한 제1항 내지 제23항 중 어느 한 항에 따른 장치;

    상기 처리된 서브밴드 신호를 필터링하여 합성 필터링 서브밴드 신호를 얻기 위한 다수의 합성 필터(51); 및

    상기 필터링된 서브밴드 신호를 합산하여 이산-시간 신호를 얻기 위한 합산기(58)를 포함하는 것을 특징으로 하는 합성 필터 뱅크.
27. 이산 시간 신호를 필터링하는 방법으로서,

    상기 이산-시간 신호로부터 다수의 서브밴드 신호를 생성(50)하는 단계;

    모든 서브밴드 신호에 대하여, 처리된 서브밴드 신호를 얻기 위해, 제24항에 따른 방법으로 상기 서브밴드 신호를 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
28. 분석 필터 뱅크에 의해 생성된 다수의 서브밴드 신호의 모든 서브밴드 신호에 대하여, 처리된 서브밴드 신호를 얻기 위해, 제24항에 따른 방법으로 서브밴드 신호를 처리하는 단계;

    상기 처리된 서브밴드 신호를 합성 필터링(51)하여 합성 필터링 서브밴드 신호를 얻는 단계; 및

    상기 필터링된 서브밴드 신호를 합산(58)하여 합성 신호를 얻는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 신호 합성방법.
29. 컴퓨터상에서 컴퓨터 프로그램이 실행될 때, 제24항, 제27항 또는 제28항에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램.

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