WO2010098112A1 - 符号化装置、復号装置およびこれらの方法 - Google Patents

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unit
spectrum
decoding
spectral component
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PCT/JP2010/001289
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山梨智史
押切正浩
江原宏幸
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パナソニック株式会社
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    • G10L21/038—Speech enhancement, e.g. noise reduction or echo cancellation using band spreading techniques

Definitions

  • the present invention relates to an encoding device, a decoding device, and these methods used in a communication system that encodes and transmits a signal.
  • the encoding apparatus calculates a parameter for generating a spectrum in a high frequency part of spectrum from spectrum data obtained by converting an input acoustic signal for a predetermined time. In addition, this is output together with the low-band coding information. Specifically, the encoding apparatus divides the high-frequency spectrum data of the frequency into a plurality of subbands, and in each subband, specifies a low-frequency spectrum that most closely approximates the spectrum of the subband. Is calculated.
  • the encoding apparatus uses the two types of scaling factors for the most approximate low-band spectrum, and generates peak amplitude or sub-band energy (hereinafter referred to as sub-band energy) in the generated high-band spectrum. ) And the shape are adjusted so as to be close to the peak amplitude, subband energy, and shape of the spectrum in the high frequency part of the target input signal.
  • the encoding device when the high frequency spectrum is synthesized, the encoding device performs logarithmic conversion on all samples (MDCT coefficients) of the spectrum data of the input signal and the synthesized high frequency spectrum data. I do. Then, the encoding device calculates parameters such that each subband energy and shape is close to the peak amplitude, subband energy, and shape of the spectrum in the high frequency part of the target input signal. For this reason, there is a problem that the amount of calculation in the encoding device is very large. Further, the decoding apparatus applies the calculated parameter to all samples in the subband, and does not consider the magnitude of the amplitude of each sample. For this reason, the amount of computation in the decoding device when generating a high-frequency spectrum using the calculated parameters is also very large, and the quality of the decoded speech to be generated is insufficient, and in some cases abnormal noise is generated. It may occur.
  • An object of the present invention is to efficiently encode high-frequency spectrum data based on low-frequency spectrum data of a wideband signal and improve the quality of a decoded signal, a decoding device, and the like Is to provide a method.
  • the encoding apparatus includes a first encoding unit that encodes a low frequency portion of an input signal having a frequency equal to or lower than a predetermined frequency to generate first encoded information, and decodes the first encoded information to generate a decoded signal.
  • a decoding means for generating, dividing a high frequency portion of the input signal higher than the predetermined frequency into a plurality of subbands, estimating the plurality of subbands from the input signal or the decoded signal, And a second encoding means for generating second encoded information by calculating an amplitude adjustment parameter for adjusting the amplitude of the selected spectral component. take.
  • the decoding device of the present invention includes first encoded information obtained by encoding a low frequency portion of an input signal that is equal to or lower than a predetermined frequency, and a high frequency portion that is higher than the predetermined frequency of the input signal. Are divided into a plurality of subbands, and each of the plurality of subbands is estimated from a first decoded signal obtained by decoding the input signal or the first encoded information, and spectral components in each subband are obtained. Receiving means for partially selecting and generating second encoding information generated by calculating an amplitude adjustment parameter for adjusting amplitude for the selected spectral component; and the first encoding information.
  • a third decoding signal is generated by estimating a high frequency part of the input signal from the second decoded signal using first decoding means for decoding to generate a second decoded signal and the second encoded information. It adopts a configuration comprising a second decoding means for, the.
  • the encoding method of the present invention includes a step of generating a first encoded information by encoding a low frequency portion of an input signal having a frequency equal to or lower than a predetermined frequency, and a step of generating a decoded signal by decoding the first encoded information; , Dividing a high frequency portion of the input signal higher than the predetermined frequency into a plurality of subbands, estimating each of the plurality of subbands from the input signal or the decoded signal, and calculating a spectral component in each subband.
  • a step of partially selecting and generating second encoded information by calculating an amplitude adjustment parameter for adjusting an amplitude with respect to the selected spectral component.
  • the decoding method of the present invention includes a first encoded information obtained by encoding a low frequency portion of an input signal that is equal to or lower than a predetermined frequency, and a high frequency portion that is higher than the predetermined frequency of the input signal. Is divided into a plurality of subbands, and the plurality of subbands are respectively estimated from the input signal or the first decoded signal obtained by decoding the first encoded information, and the spectrum in each subband is estimated.
  • the present invention it is possible to efficiently encode / decode high-frequency spectrum data of a wideband signal, achieve a significant reduction in the amount of processing computation, and improve the quality of the decoded signal. .
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a communication system having an encoding device and a decoding device according to Embodiment 1 of the present invention.
  • 1 is a block diagram showing a main configuration inside the encoding apparatus shown in FIG. 1 according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the main configuration inside second layer encoding section shown in FIG. 2 according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the block diagram which shows the main structures of the gain encoding part shown in FIG. 3 which concerns on Embodiment 1 of this invention.
  • the block diagram which shows the main structures of the logarithmic gain encoding part shown in FIG. 4 which concerns on Embodiment 1 of this invention.
  • FIG. 1 The figure for demonstrating the detail of the filtering process in the filtering part which concerns on Embodiment 1 of this invention.
  • Flow diagram showing the steps in the process of searching for optimal pitch coefficient T p 'for the sub-band SB p in the search unit according to the first embodiment of the present invention 1 is a block diagram showing the main configuration inside the decoding apparatus shown in FIG. 1 according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the block diagram which shows the main structures inside the spectrum adjustment part shown in FIG. 9 which concerns on Embodiment 1 of this invention.
  • the main feature of the present invention is that when the encoding device generates the high-frequency spectrum data of the signal to be encoded based on the low-frequency spectrum data, the sample having the maximum amplitude in the subband. Subband energy and shape adjustment parameters are calculated for the sample group extracted based on the position. The decoding apparatus applies the parameter to the sample group extracted based on the position of the sample having the maximum amplitude in the subband.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a communication system having an encoding device and a decoding device according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the communication system includes an encoding device 101 and a decoding device 103, and can communicate with each other via a transmission path 102.
  • both the encoding apparatus 101 and the decoding apparatus 103 are normally mounted and used in a base station apparatus or a communication terminal apparatus.
  • the encoding apparatus 101 divides an input signal into N samples (N is a natural number), and encodes each frame with N samples as one frame.
  • n represents the (n + 1) th signal element among the input signals divided by N samples.
  • the encoding device 101 transmits the encoded input information (encoded information) to the decoding device 103 via the transmission path 102.
  • the decoding device 103 receives the encoded information transmitted from the encoding device 101 via the transmission path 102, decodes it, and obtains an output signal.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the main components inside coding apparatus 101 shown in FIG. Assuming that the sampling frequency of the input signal is SR 1 , the down-sampling processing unit 201 down-samples the sampling frequency of the input signal from SR 1 to SR 2 (SR 2 ⁇ SR 1 ), and after down-sampling the down-sampled input signal The input signal is output to first layer encoding section 202.
  • SR 2 has a sampling frequency that is 1/2 of SR 1 will be described.
  • the first layer coding unit 202 performs coding on the downsampled input signal input from the downsampling processing unit 201 using, for example, a CELP (Code Excited Linear Prediction) method speech coding method.
  • One-layer encoded information is generated. Specifically, first layer encoding section 202 encodes a low frequency portion of the input signal below a predetermined frequency to generate first layer encoded information. Then, first layer encoding section 202 outputs the generated first layer encoded information to first layer decoding section 203 and encoded information integration section 207.
  • First layer decoding section 203 decodes the first layer encoded information input from first layer encoding section 202 using, for example, a CELP speech decoding method to generate a first layer decoded signal To do. Then, first layer decoding section 203 outputs the generated first layer decoded signal to upsampling processing section 204.
  • Up-sampling processing section 204 up-samples the sampling frequency of the first layer decoded signal input from first layer decoding section 203 from SR 2 to SR 1 and first upsamples the first layer decoded signal after up-sampling. It outputs to the orthogonal transformation process part 205 as a layer decoding signal.
  • the decoded signal yn is subjected to modified discrete cosine transform (MDCT).
  • MDCT modified discrete cosine transform
  • orthogonal transformation processing in the orthogonal transformation processing unit 205 will be described with respect to the calculation procedure and data output to the internal buffer.
  • the orthogonal transform processing unit 205 initializes the buffers buf1 n and buf2 n with “0” as an initial value according to the following formulas (1) and (2).
  • orthogonal transform processing section 205 the input signal x n and up-sampled after the first layer decoded signal y n with respect to the following equation (3) and MDCT according to equation (4), MDCT coefficients of the input signal (hereinafter, input spectrum called) S2 (k) and an up-sampled MDCT coefficients of the first layer decoded signal y n (hereinafter, referred to as a first layer decoded spectrum) Request S1 (k).
  • k represents the index of each sample in one frame.
  • the orthogonal transform processing unit 205 obtains x n ′, which is a vector obtained by combining the input signal x n and the buffer buf1 n by the following equation (5). Further, the orthogonal transform processing unit 205 obtains y n ′, which is a vector obtained by combining the up-sampled first layer decoded signal y n and the buffer buf2 n by the following equation (6).
  • the orthogonal transform processing unit 205 updates the buffers buf1 n and buf2 n according to Expression (7) and Expression (8).
  • the orthogonal transformation processing unit 205 outputs the input spectrum S2 (k) and the first layer decoded spectrum S1 (k) to the second layer encoding unit 206.
  • Second layer encoding section 206 generates second layer encoded information using input spectrum S2 (k) and first layer decoded spectrum S1 (k) input from orthogonal transform processing section 205, and generates the generated second layer encoding information.
  • the two-layer encoded information is output to the encoded information integration unit 207. Details of second layer encoding section 206 will be described later.
  • the encoding information integration unit 207 integrates the first layer encoding information input from the first layer encoding unit 202 and the second layer encoding information input from the second layer encoding unit 206, and integrates them. If necessary, a transmission error code or the like is added to the information source code, which is output to the transmission path 102 as encoded information.
  • Second layer encoding section 206 includes band division section 260, filter state setting section 261, filtering section 262, search section 263, pitch coefficient setting section 264, gain encoding section 265, and multiplexing section 266. Perform the operation.
  • a portion corresponding to the subband SB p in the input spectrum S2 (k) is referred to as a subband spectrum S2 p (k) (BS p ⁇ k ⁇ BS p + BW p ).
  • the filter state setting unit 261 sets the first layer decoded spectrum S1 (k) (0 ⁇ k ⁇ FL) input from the orthogonal transform processing unit 205 as a filter state used in the filtering unit 262. That is, the first layer decoded spectrum S1 (k) is stored as an internal state (filter state) of the filter in the band of 0 ⁇ k ⁇ FL of the spectrum S (k) of all frequency bands 0 ⁇ k ⁇ FH in the filtering unit 262. Is done.
  • the filtering unit 262 outputs the estimated spectrum S2 p ′ (k) of the subband SB p to the search unit 263. Details of the filtering process in the filtering unit 262 will be described later. It is assumed that the number of taps of a multi-tap can take an arbitrary value (integer) of 1 or more.
  • the search unit 263 receives the estimated spectrum S2 p ′ (k) of the subband SB p input from the filtering unit 262 and the orthogonal transform processing unit 205 based on the band division information input from the band dividing unit 260.
  • the similarity with each subband spectrum S2 p (k) in the high frequency part (FL ⁇ k ⁇ FH) of the input spectrum S2 (k) is calculated.
  • the similarity is calculated by, for example, correlation calculation.
  • the processes of the filtering unit 262, the search unit 263, and the pitch coefficient setting unit 264 constitute a closed-loop search process for each subband, and in each closed loop, the search unit 263 moves from the pitch coefficient setting unit 264 to the filtering unit 262.
  • the degree of similarity corresponding to each pitch coefficient is calculated by variously changing the input pitch coefficient T.
  • the search unit 263 obtains the optimum pitch coefficient T p ′ (however, in the range of Tmin to Tmax) that maximizes the similarity in the closed loop corresponding to the subband SB p , and P optimal
  • the pitch coefficient is output to multiplexing section 266. Details of the similarity calculation method in the search unit 263 will be described later.
  • the pitch coefficient setting unit 264 controls the filtering unit 262 while changing the pitch coefficient T little by little within a predetermined search range Tmin to Tmax under the control of the searching unit 263.
  • the pitch coefficient setting unit 264 changes the pitch coefficient T little by little within a predetermined search range Tmin to Tmax.
  • the closed loop search process corresponding to the (m ⁇ 1) th subband is performed.
  • the pitch coefficient T may be set while being changed little by little based on the optimum pitch coefficient obtained in step (1).
  • the gain encoding unit 265 quantizes the ideal gain and the logarithmic gain, and outputs the quantized ideal gain and logarithmic gain to the multiplexing unit 266.
  • FIG. 4 is a diagram showing an internal configuration of the gain encoding unit 265.
  • the gain encoding unit 265 mainly includes an ideal gain encoding unit 271 and a logarithmic gain encoding unit 272.
  • the estimated spectrum S2 ′ (k) of the high frequency part is configured.
  • the ideal gain encoding unit 271 multiplies the estimated spectrum S2 ′ (k) by the ideal gain ⁇ 1 p for each subband input from the search unit 263 according to the equation (10), and uses the estimated spectrum S3 ′ (k). calculate.
  • Equation (10) BL p indicates the head index of each subband, and BH p indicates the end index of each subband.
  • the ideal gain encoding unit 271 outputs the calculated estimated spectrum S3 ′ (k) to the logarithmic gain encoding unit 272.
  • the ideal gain encoding unit 271 quantizes the ideal gain ⁇ 1 p and outputs the quantized ideal gain ⁇ 1Q p to the multiplexing unit 266 as ideal gain encoding information.
  • the logarithmic gain encoding unit 272 includes a high-frequency part (FL ⁇ k ⁇ FH) of the input spectrum S2 (k) input from the orthogonal transform processing unit 205 and an estimated spectrum S3 ′ input from the ideal gain encoding unit 271.
  • a logarithmic gain which is a parameter (that is, an amplitude adjustment parameter) for adjusting the energy ratio in the nonlinear region for each subband with (k), is calculated. Then, the logarithmic gain encoding unit 272 outputs the calculated logarithmic gain to the multiplexing unit 266 as logarithmic gain encoding information.
  • FIG. 5 shows the internal configuration of the logarithmic gain encoding unit 272.
  • the logarithmic gain encoding unit 272 mainly includes a maximum amplitude value searching unit 281, a sample group extracting unit 282, and a logarithmic gain calculating unit 283.
  • the maximum amplitude value search unit 281 has the maximum amplitude value MaxValue p and the maximum amplitude with respect to the estimated spectrum S3 ′ (k) input from the ideal gain encoding unit 271 as shown in Expression (11). An index of a certain sample (spectral component) and a maximum amplitude index MaxIndex p are searched for each subband.
  • the maximum amplitude value search unit 281 outputs the estimated spectrum S3 ′ (k), the maximum amplitude value MaxValue p, and the maximum amplitude index MaxIndex p to the sample group extraction unit 282.
  • the sample group extraction unit 282 determines an extraction flag SelectFlag (k) for each sample according to the calculated maximum amplitude index MaxIndex p for each subband, as shown in Expression (12). Then, the sample group extraction unit 282 outputs the estimated spectrum S3 ′ (k), the maximum amplitude value MaxValue p, and the extraction flag SelectFlag (k) to the logarithmic gain calculation unit 283.
  • Near p represents a threshold value that serves as a reference when determining the extraction flag SelectFlag (k).
  • the sample group extraction unit 282 sets the value of the extraction flag SelectFlag (k) to 1 as the sample (spectral component) is closer to the sample having the maximum amplitude value MaxValue p in each subband, as shown in Expression (12).
  • the value of the extraction flag SelectFlag (k) is set based on a standard that tends to occur. That is, the sample group extraction unit 282 partially selects samples with weights that are easier to select for samples closer to the sample having the maximum amplitude value MaxValue p in each subband.
  • the sample group extracting section 282 as shown in equation (12), the distance from the maximum amplitude value MaxValue p selects sample is an index of the range within Near p.
  • the sample group extraction unit 282 does not approach the sample having the maximum amplitude value, but the value of the extraction flag SelectFlag (k) for a sample with an even index. Is set to 1. Thereby, even when there is a sample having a large amplitude in a band away from the sample having the maximum amplitude value, the sample having the amplitude close to that sample can be extracted.
  • the logarithmic gain calculation unit 283 applies the estimated spectrum S3 ′ (k) and the input spectrum S2 to the sample with the value of the extraction flag SelectFlag (k) input from the sample group extraction unit 282 according to the equation (13).
  • the energy ratio (logarithmic gain) ⁇ 2 p in the logarithmic region of the high frequency region (FL ⁇ k ⁇ FH) of (k) is calculated.
  • M ′ represents the number of samples used when calculating the logarithmic gain, and may be an arbitrary value equal to or smaller than the bandwidth of each subband. Of course, M ′ may take the value of the subband width BW i .
  • the logarithmic gain calculation unit 283 calculates the logarithmic gain ⁇ 2 p only for the sample partially selected by the sample group extraction unit 282. Then, logarithmic gain calculation unit 283, a logarithmic gain [alpha] 2 p quantizes and outputs to multiplexing section 266 a logarithmic gain Arufa2Q p obtained by quantizing the logarithmic gain encoded information.
  • the filtering unit 262 uses the filter state input from the filter state setting unit 261, the pitch coefficient T input from the pitch coefficient setting unit 264, and the band division information input from the band division unit 260, and uses the subband.
  • the transfer function F (z) of the filter used in the filtering unit 262 is expressed by the following equation (14).
  • T represents a pitch coefficient given from the pitch coefficient setting unit 264
  • ⁇ i represents a filter coefficient stored in advance.
  • the first layer decoded spectrum S1 (k) is stored as an internal state (filter state) of the filter in the band of 0 ⁇ k ⁇ FL of the spectrum S (k) of all frequency bands in the filtering unit 262.
  • the estimated spectrum S2 p ′ (k) of the subband SB p is stored by the filtering process of the following procedure. That is, as shown in FIG. 6, a spectrum S (k ⁇ T) having a frequency lower by T than this k is basically substituted for S2 p ′ (k). However, in order to increase the smoothness of the spectrum, actually, a spectrum ⁇ i .multidot. ⁇ Obtained by multiplying a spectrum S (k ⁇ T + i) in the vicinity away from the spectrum S (k ⁇ T) by a predetermined filter coefficient ⁇ i. A spectrum obtained by adding S (k ⁇ T + i) for all i is substituted into S2 p ′ (k). This process is expressed by the following equation (15).
  • the above filtering process is performed by clearing S (k) to zero each time in the range of BS p ⁇ k ⁇ BS p + BW p every time the pitch coefficient T is given from the pitch coefficient setting unit 264. That is, every time the pitch coefficient T changes, S (k) is calculated and output to the search unit 263.
  • search section 263 initializes minimum similarity D min , which is a variable for storing the minimum value of similarity, to “+ ⁇ ” (ST2010).
  • search unit 263 according to the following equation (16), similarity between the high frequency part (FL ⁇ k ⁇ FH) of the input spectrum S2 (k) at a certain pitch coefficient and the estimated spectrum S2 p ′ (k) D is calculated (ST2020).
  • M ′ represents the number of samples when calculating the similarity D, and may be an arbitrary value equal to or less than the bandwidth of each subband. Of course, M ′ may take the value of the subband width BW i . Note that S2 p ′ (k) does not exist in the equation (16), because this represents S2 p ′ (k) using BS p and S2 ′ (k).
  • search section 263 determines whether or not calculated similarity D is smaller than minimum similarity D min (ST2030).
  • search section 263 substitutes similarity D into minimum similarity Dmin (ST2040).
  • search section 263 determines whether or not the process over the search range has ended. That is to say, search section 263 determines whether or not the similarity is calculated according to the above equation (16) in ST2020 for each of all pitch coefficients within the search range (ST2050).
  • search section 263 If the process has not been completed over the search range (ST2050: “NO”), search section 263 returns the process to ST2020 again. Then, search section 263 calculates similarity according to equation (16) for a pitch coefficient different from the case where similarity was calculated according to equation (16) in the previous ST2020 procedure. On the other hand, when the process over the search range is completed (ST2050: “YES”), search section 263 outputs pitch coefficient T corresponding to minimum similarity D min to multiplexing section 266 as optimum pitch coefficient T p ′. (ST2060).
  • FIG. 8 is a block diagram showing a main configuration inside the decoding apparatus 103.
  • the encoded information separation unit 131 obtains first layer encoded information and second layer encoded information from input encoded information (that is, encoded information received from the encoding apparatus 101).
  • the first layer encoded information is output to first layer decoding section 132, and the second layer encoded information is output to second layer decoding section 135.
  • the first layer decoding unit 132 performs decoding on the first layer encoded information input from the encoded information separation unit 131, and outputs the generated first layer decoded signal to the upsampling processing unit 133.
  • the operation of first layer decoding section 132 is the same as that of first layer decoding section 203 shown in FIG.
  • the upsampling processing unit 133 performs a process of upsampling the sampling frequency from SR 2 to SR 1 on the first layer decoded signal input from the first layer decoding unit 132, and obtains the first layer decoded after upsampling obtained.
  • the signal is output to the orthogonal transform processing unit 134.
  • the orthogonal transform processing unit 134 performs orthogonal transform processing (MDCT) on the first layer decoded signal after upsampling input from the upsampling processing unit 133, and the MDCT coefficient (1) of the first layer decoded signal after upsampling obtained.
  • S1 (k) (hereinafter referred to as first layer decoded spectrum) is output to second layer decoding section 135.
  • the operation of orthogonal transform processing section 134 is the same as the processing for the first layer decoded signal after upsampling of orthogonal transform processing section 205 shown in FIG.
  • Second layer decoding section 135 uses first layer decoded spectrum S1 (k) input from orthogonal transform processing section 134 and second layer encoded information input from encoded information separating section 131 to A second layer decoded signal including a band component is generated and output as an output signal.
  • FIG. 9 is a block diagram showing the main components inside second layer decoding section 135 shown in FIG.
  • the index is output to gain decoding section 354.
  • the separation unit 351 may not be disposed.
  • the filter state setting unit 352 sets the first layer decoded spectrum S1 (k) (0 ⁇ k ⁇ FL) input from the orthogonal transform processing unit 134 as a filter state used by the filtering unit 353.
  • S (k) the spectrum of the entire frequency band 0 ⁇ k ⁇ FH in the filtering unit 353
  • the first layer decoded spectrum S1 ( k) is stored as the internal state (filter state) of the filter.
  • the configuration and operation of the filter state setting unit 352 are the same as those of the filter state setting unit 261 shown in FIG.
  • the filtering unit 353 includes a multi-tap pitch filter (the number of taps is greater than 1).
  • the filter function shown in the above equation (14) is used.
  • filtering process and the filter function are obtained by replacing T in Equation (14) and Equation (15) with T p ′. That is, filtering section 353 estimates the high frequency portion of the input spectrum in encoding apparatus 101 from the first layer decoded spectrum.
  • the gain decoding unit 354 decodes the indexes of the ideal gain encoded information and logarithmic gain encoded information input from the separating unit 351, and a quantized ideal gain that is a quantized value of the ideal gain ⁇ 1 p and logarithmic gain ⁇ 2 p. ⁇ 1Q p and quantized logarithmic gain ⁇ 2Q p are obtained.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an internal configuration of the spectrum adjustment unit 355.
  • the spectrum adjustment unit 355 mainly includes an ideal gain decoding unit 361 and a logarithmic gain decoding unit 362.
  • the logarithmic gain decoding unit 362 uses the quantized logarithmic gain ⁇ 2Q p for each subband input from the gain decoding unit 354 with respect to the estimated spectrum S3 ′ (k) input from the ideal gain decoding unit 361. Energy adjustment is performed in the region, and the obtained spectrum is output to the orthogonal transform processing unit 356 as a decoded spectrum.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an internal configuration of the logarithmic gain decoding unit 362.
  • the logarithmic gain decoding unit 362 mainly includes a maximum amplitude value searching unit 371, a sample group extracting unit 372, and a logarithmic gain applying unit 373.
  • the maximum amplitude value search unit 371 has the maximum amplitude value MaxValue p and the maximum amplitude with respect to the estimated spectrum S3 ′ (k) input from the ideal gain decoding unit 361 as shown in Expression (11).
  • the index of the sample (spectral component) and the maximum amplitude index MaxIndex p are searched for each subband. Then, the maximum amplitude value search unit 371 outputs the estimated spectrum S3 ′ (k), the maximum amplitude value MaxValue p, and the maximum amplitude index MaxIndex p to the sample group extraction unit 372.
  • the sample group extraction unit 372 determines the extraction flag SelectFlag (k) for each sample according to the calculated maximum amplitude index MaxIndex p for each subband, as shown in Expression (12). That is, the sample group extraction unit 372 partially selects samples by weights that are more easily selected as samples (spectral components) that are closer to the sample having the maximum amplitude value MaxValue p in each subband. Then, the sample group extraction unit 372 outputs the estimated spectrum S3 ′ (k), the maximum amplitude value MaxValue p for each subband, and the extraction flag SelectFlag (k) to the logarithmic gain application unit 373.
  • the processing in the maximum amplitude value search unit 371 and the sample group extraction unit 372 is the same processing as the processing of the maximum amplitude value search unit 281 and the sample group extraction unit 282 of the encoding device 101.
  • the logarithmic gain application unit 373 includes the estimated spectrum S3 ′ (k) input from the sample group extraction unit 372, the maximum amplitude value MaxValue p, the extraction flag SelectFlag (k), and the quantized logarithmic gain input from the gain decoding unit 354. Based on ⁇ 2Q p and the sign Sign p (k) calculated according to the equation (18), decoding is performed according to the equations (19) and (20) for the sample whose extraction flag SelectFlag (k) is 1. A spectrum S5 ′ (k) is calculated.
  • the low frequency part (0 ⁇ k ⁇ FL) of the decoded spectrum S5 ′ (k) is composed of the first layer decoded spectrum S1 (k), and the high frequency part (FL ⁇ k ⁇ FL) of the decoded spectrum S5 ′ (k).
  • FH is a spectrum obtained by performing energy adjustment in the logarithmic region on the estimated spectrum S3 ′ (k).
  • the value is the value of the estimated spectrum S3 ′ (k).
  • Orthogonal transform processing section 356 orthogonally transforms decoded spectrum S5 '(k) input from spectrum adjusting section 355 into a time domain signal, and outputs the obtained second layer decoded signal as an output signal.
  • processing such as appropriate windowing and overlay addition is performed as necessary to avoid discontinuities between frames.
  • the orthogonal transform processing unit 356 has a buffer buf ′ (k) therein, and initializes the buffer buf ′ (k) as shown in the following equation (21).
  • orthogonal transform processing section 356 obtains second layer decoded signal y n ′′ according to the following equation (22) using second layer decoded spectrum S5 ′ (k) input from spectrum adjusting section 355.
  • Z4 (k) is a vector obtained by combining the decoded spectrum S5 ′ (k) and the buffer buf ′ (k) as shown in Expression (23) below.
  • the orthogonal transform processing unit 356 updates the buffer buf ′ (k) according to the following equation (24).
  • the orthogonal transform processing unit 356 outputs the decoded signal y n ′′ as an output signal.
  • a high-frequency spectrum is decoded using the decoded low-frequency spectrum.
  • selection decimation
  • gain adjustment in the logarithmic region is performed only on the selected sample.
  • noise is generated by amplifying a sample with a low amplitude value by making gain adjustment only for samples around the maximum amplitude value, which is important to the sense of hearing, rather than all samples in the subband. Etc. can be suppressed, and the sound quality of the decoded signal can be improved.
  • the value of the extraction flag is set to 1 only when the index is an even number for a sample that is not close to the sample having the maximum amplitude value in the subband.
  • the present invention is not limited to this.
  • the present invention can be similarly applied to the case where the extraction flag value of a sample with a remainder of 0 for an index of 3 is set to 1. That is, the present invention is not limited to the extraction flag setting method described above, and the value of the extraction flag is set to 1 as the sample is closer to the sample having the maximum amplitude value according to the position of the maximum amplitude value in the subband.
  • the present invention can be similarly applied to a method of extracting by a weight (scale) that is easily applied.
  • the encoding device and the decoding device extract all samples that are very close to the sample having the maximum amplitude value (that is, set the value of the extraction flag to 1).
  • there is a three-stage extraction flag setting method in which extraction is performed only in the case of, and extraction is performed only when the remainder with respect to 3 of the index is 0 for a further distant sample.
  • the present invention can be applied to a setting method having three or more stages.
  • the present invention in the setting of the extraction flag, the configuration in which the sample having the maximum amplitude value in the subband is searched and then the extraction flag is set according to the distance from the sample has been described as an example. .
  • the present invention is not limited thereto, and the encoding device and the decoding device search for a sample having the minimum amplitude value, for example, and set an extraction flag for each sample according to the distance from the sample having the minimum amplitude value.
  • the present invention can be similarly applied to the case where an amplitude adjustment parameter such as a logarithmic gain is calculated and applied only to an extracted sample (a sample whose extraction flag value is set to 1).
  • Such a configuration can be said to be effective, for example, when the amplitude adjustment parameter has an effect of attenuating the estimated high frequency spectrum.
  • the sound quality may be improved by applying the attenuation process only to the periphery of the sample having the minimum amplitude value.
  • the maximum amplitude value is searched, and the sample is extracted with a weight (scale) that is more easily extracted as the sample is farther from the sample having the maximum amplitude value.
  • the structure to extract can also be considered and this invention is applicable similarly to such a structure.
  • the present invention in the setting of the extraction flag, the configuration in which the sample having the maximum amplitude value in the subband is searched and then the extraction flag is set according to the distance from the sample has been described as an example. .
  • the present invention is not limited to this, and the encoding apparatus selects a plurality of samples from the larger amplitude for each subband and sets an extraction flag according to the distance from each sample. Can be applied similarly. With the above configuration, when there are a plurality of samples having close amplitudes in the subband, the samples can be efficiently extracted.
  • the samples are determined by determining whether or not the samples in each subband are close to the sample having the maximum amplitude value based on a threshold (Near p shown in Expression (12)).
  • a threshold Near p shown in Expression (12)
  • the encoding device and the decoding device may select a wider range of samples as samples closer to the sample having the maximum amplitude value in the higher frequency subband. That is, in the present invention, the value of Near p shown in Expression (12) may be increased as the sub-band of the plurality of sub-bands is higher.
  • the sub-band width is set to be larger as the high frequency is, for example, Bark scale
  • the value of Near p shown in Expression (12) is about 5 to 21 (for example, Near of the lowest band subband).
  • the encoding device and the decoding device are selected in the sample group extraction unit as the samples closer to the sample having the maximum amplitude value MaxValue p in each subband, as shown in Expression (12).
  • the configuration in which samples are partially selected with easy weights has been described.
  • the sample group extraction method shown in Equation (12) even when there is a sample having the maximum amplitude value at the boundary of each subband, the maximum amplitude value is approached regardless of the boundary of the subband.
  • Samples are easier to select. That is, in the configuration described in this embodiment, the sample is selected in consideration of the position of the sample having the maximum amplitude value in the adjacent subband. It becomes possible.
  • the maximum amplitude value search unit calculates the maximum amplitude value in the linear region instead of the logarithmic region.
  • the maximum amplitude value search unit calculates the maximum amplitude value in the linear region as described above. By doing so, for example, the amount of calculation at the time of calculating the maximum amplitude value can be greatly reduced as compared with Patent Document 1 and the like.
  • the gain encoding unit in the second layer encoding unit uses a configuration different from the configuration shown in the first embodiment and can further reduce the amount of calculation. The case where it takes is demonstrated.
  • the communication system (not shown) according to the second embodiment is basically the same as the communication system shown in FIG. 1, and the communication shown in FIG. It differs from the encoding device 101 and decoding device 103 of the system.
  • the encoding device and the decoding device of the communication system according to the present embodiment will be described with reference numerals “111” and “113”, respectively.
  • the main internal configuration (not shown) of encoding apparatus 111 includes downsampling processing unit 201, first layer encoding unit 202, first layer decoding unit 203, upsampling processing unit 204, An orthogonal transform processing unit 205, a second layer encoding unit 226, and an encoded information integration unit 207 are mainly configured.
  • constituent elements other than second layer encoding section 226 perform the same processing as in the case of Embodiment 1 (FIG. 2), and thus description thereof is omitted.
  • Second layer encoding section 226 generates second layer encoded information using input spectrum S2 (k) and first layer decoded spectrum S1 (k) input from orthogonal transform processing section 205, and generates the generated second layer encoding information.
  • the two-layer encoded information is output to the encoded information integration unit 207.
  • the second layer encoding unit 226 includes a band dividing unit 260, a filter state setting unit 261, a filtering unit 262, a search unit 263, a pitch coefficient setting unit 264, a gain encoding unit 235, and a multiplexing unit 266.
  • a band dividing unit 260 includes a band dividing unit 260, a filter state setting unit 261, a filtering unit 262, a search unit 263, a pitch coefficient setting unit 264, a gain encoding unit 235, and a multiplexing unit 266.
  • the components other than the gain encoding unit 235 are the same as those described in the first embodiment (FIG. 3), description thereof is omitted here.
  • the gain encoding unit 235 quantizes the ideal gain and logarithmic gain, and outputs the quantized ideal gain and logarithmic gain to the multiplexing unit 266.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an internal configuration of the gain encoding unit 235.
  • the gain encoding unit 235 mainly includes an ideal gain encoding unit 241 and a logarithmic gain encoding unit 242. Note that the ideal gain encoding unit 241 is the same as the components described in the first embodiment, and thus the description thereof is omitted here.
  • the logarithmic gain encoding unit 242 includes a high frequency part (FL ⁇ k ⁇ FH) of the input spectrum S2 (k) input from the orthogonal transform processing unit 205 and an estimated spectrum S3 ′ input from the ideal gain encoding unit 241.
  • a logarithmic gain that is a parameter (amplitude adjustment parameter) for adjusting the energy ratio in the nonlinear region for each subband with (k) is calculated. Then, the logarithmic gain encoding unit 242 outputs the calculated logarithmic gain to the multiplexing unit 266 as logarithmic gain encoding information.
  • FIG. 14 shows an internal configuration of the logarithmic gain encoding unit 242.
  • the logarithmic gain encoding unit 242 mainly includes a maximum amplitude value searching unit 253, a sample group extracting unit 251, and a logarithmic gain calculating unit 252.
  • the maximum amplitude value search unit 253 has the maximum amplitude value MaxValue p and the maximum amplitude with respect to the estimated spectrum S3 ′ (k) input from the ideal gain encoding unit 241 as shown in Expression (25). An index of a certain sample (spectral component) and a maximum amplitude index MaxIndex p are searched for each subband.
  • the maximum amplitude value search unit 253 searches for the maximum amplitude value only for the samples whose indexes are even. As a result, the amount of calculation for searching for the maximum amplitude value can be efficiently reduced.
  • the maximum amplitude value search unit 253 outputs the estimated spectrum S3 ′ (k), the maximum amplitude value MaxValue p, and the maximum amplitude index MaxIndex p to the sample group extraction unit 251.
  • the sample group extraction unit 251 applies the extraction flag SelectFlag (k) for each sample (spectrum component) to the estimated spectrum S3 ′ (k) input from the maximum amplitude value search unit 253 according to the following equation (26). Determine the value.
  • the sample group extraction unit 251 sets the value of the extraction flag SelectFlag (k) to 0 for a sample with an odd index, and sets the sample with an even index.
  • the value of the extraction flag SelectFlag (k) is set to 1. That is, the sample group extraction unit 251 partially selects a sample (spectrum component) for the estimated spectrum S3 ′ (k) (here, only the sample with an even index). Then, the sample group extraction unit 251 outputs the extraction flag SelectFlag (k), the estimated spectrum S3 ′ (k), and the maximum amplitude value MaxValue p to the logarithmic gain calculation unit 252.
  • the logarithmic gain calculation unit 252 applies the estimated spectrum S3 ′ (k) and the input spectrum S2 according to the equation (13) for the sample whose extraction flag SelectFlag (k) is 1 input from the sample group extraction unit 251.
  • the energy ratio (logarithmic gain) ⁇ 2 p in the logarithmic region of the high frequency region (FL ⁇ k ⁇ FH) of (k) is calculated. That is, the logarithmic gain calculation unit 252 calculates the logarithmic gain ⁇ 2 p only for the sample partially selected by the sample group extraction unit 251.
  • logarithmic gain calculation unit 252 a logarithmic gain [alpha] 2 p quantizes and outputs to multiplexing section 266 a logarithmic gain Arufa2Q p obtained by quantizing the logarithmic gain encoded information.
  • the main components (not shown) inside decoding apparatus 113 according to the present embodiment are encoded information separation section 131, first layer decoding section 132, upsampling processing section 133, orthogonal transform processing section 134,
  • the second layer decoding unit 295 is mainly configured.
  • constituent elements other than the second layer decoding unit 295 perform the same processing as in the case of the first embodiment (FIG. 8), and thus description thereof is omitted.
  • Second layer decoding section 295 uses first layer decoded spectrum S1 (k) input from orthogonal transform processing section 134 and second layer encoded information input from encoded information separating section 131 to A second layer decoded signal including a band component is generated and output as an output signal.
  • Second layer decoding section 295 is mainly composed of separation section 351, filter state setting section 352, filtering section 353, gain decoding section 354, spectrum adjustment section 396, and orthogonal transform processing section 356 (not shown). .
  • constituent elements other than the spectrum adjustment unit 396 perform the same processing as in the case of the first embodiment (FIG. 9), and thus the description thereof is omitted.
  • the spectrum adjustment unit 396 is mainly composed of an ideal gain decoding unit 361 and a logarithmic gain decoding unit 392 (not shown).
  • the ideal gain decoding unit 361 performs the same processing as in the case of the first embodiment (FIG. 10), and thus description thereof is omitted.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating an internal configuration of the logarithmic gain decoding unit 392.
  • the logarithmic gain decoding unit 392 mainly includes a maximum amplitude value searching unit 381, a sample group extracting unit 382, and a logarithmic gain applying unit 383.
  • the maximum amplitude value search unit 381 has the maximum amplitude value MaxValue p and the maximum amplitude with respect to the estimated spectrum S3 ′ (k) input from the ideal gain decoding unit 361 as shown in Expression (25).
  • the index of the sample (spectral component) and the maximum amplitude index MaxIndex p are searched for each subband. That is, the maximum amplitude value search unit 381 searches for the maximum amplitude value only for the samples whose indexes are even. That is, the maximum amplitude value search unit 381 searches for the maximum amplitude value for only some samples (spectral components) in the estimated spectrum S3 ′ (k). As a result, the amount of calculation required for searching for the maximum amplitude value can be efficiently reduced. Then, the maximum amplitude value search unit 381 outputs the estimated spectrum S3 ′ (k), the maximum amplitude value MaxValue p, and the maximum amplitude index MaxIndex p to the sample group extraction unit 382.
  • the sample group extraction unit 382 determines an extraction flag SelectFlag (k) for each sample according to the calculated maximum amplitude index MaxIndex p for each subband, as shown in Expression (12). That is, the sample group extraction unit 382 partially selects samples with weights that are more easily selected as samples (spectral components) that are closer to the sample having the maximum amplitude value MaxValue p in each subband. Specifically, as shown in Expression (12), the sample group extraction unit 382 selects a sample whose index is within a range where the distance from the maximum amplitude value MaxValue p is within Near p .
  • the sample group extraction unit 382 does not approach the sample having the maximum amplitude value, but the value of the extraction flag SelectFlag (k) is set for a sample with an even index. Is set to 1. Thereby, even when there is a sample having a large amplitude in a band away from the sample having the maximum amplitude value, the sample having the amplitude close to that sample can be extracted. Then, the sample group extraction unit 382 outputs the estimated spectrum S3 ′ (k), the maximum amplitude value MaxValue p for each subband, and the extraction flag SelectFlag (k) to the logarithmic gain application unit 383.
  • processing in the maximum amplitude value search unit 381 and the sample group extraction unit 382 is the same as the processing in the maximum amplitude value search unit 253 of the encoding device 111 and the sample group extraction unit 282 of the encoding device 101, respectively.
  • the logarithmic gain application unit 383 includes the estimated spectrum S3 ′ (k) input from the sample group extraction unit 382, the maximum amplitude value MaxValue p, the extraction flag SelectFlag (k), and the quantized logarithmic gain input from the gain decoding unit 354. Based on ⁇ 2Q p and the sign Sign p (k) calculated according to the equation (18), decoding is performed according to the equations (19) and (20) for the sample whose extraction flag SelectFlag (k) is 1. A spectrum S5 ′ (k) is calculated.
  • the low frequency part (0 ⁇ k ⁇ FL) of the decoded spectrum S5 ′ (k) is composed of the first layer decoded spectrum S1 (k), and the high frequency part (FL ⁇ k ⁇ FL) of the decoded spectrum S5 ′ (k).
  • FH is a spectrum obtained by performing energy adjustment in the logarithmic region on the estimated spectrum S3 ′ (k).
  • the value is the value of the estimated spectrum S3 ′ (k).
  • a high-frequency spectrum is decoded using the decoded low-frequency spectrum.
  • sample selection decimation
  • gain adjustment in the logarithmic domain is performed only on the selected sample.
  • the encoding device and the decoding device calculate the gain adjustment parameter (logarithmic gain) without considering the distance from the maximum amplitude value, and the decoding device uses the gain adjustment parameter ( Only when applying (logarithmic gain), consider the distance from the maximum amplitude value in the subband.
  • the encoding device calculates the gain adjustment parameter only from the samples with the even index, and the decoding device considers the distance from the sample having the maximum amplitude value in the subband. Even when the gain adjustment parameter is applied to the extracted sample, it is confirmed by experiment that there is no deterioration in sound quality. In other words, there is no problem even if the sample set (sample group) that is the target when calculating the gain adjustment parameter and the sample set (sample group) that is the target when applying the gain adjustment parameter do not necessarily match. I can say that. For example, as shown in the present embodiment, if the encoding device and the decoding device extract samples evenly over the entire subband, the gain adjustment parameter can be efficiently set without extracting all the samples.
  • the decoding apparatus shows that the amount of calculation can be efficiently reduced only by applying the obtained gain adjustment parameter only to the sample extracted in consideration of the distance from the sample having the maximum amplitude value in the subband. Yes.
  • the present embodiment further reduces the amount of calculation compared to the first embodiment without deterioration in sound quality.
  • the encoding / decoding process for the low frequency component of the input signal and the encoding / decoding process for the high frequency component are separately performed, that is, encoding / decoding in a two-stage hierarchical structure.
  • decoding has been described.
  • the present invention is not limited to this, and can be similarly applied to the case of encoding / decoding with a hierarchical structure of three or more stages.
  • a sample set (a logarithmic gain) to which a gain adjustment parameter (logarithmic gain) is applied in the second layer decoding unit for generating the local decoding signal of the second layer encoding unit (
  • the sample group may be a sample set that does not consider the distance from the sample having the maximum amplitude value calculated in the encoding device of the present embodiment, and the maximum calculated in the decoding device of the present embodiment. It may be a sample set that takes into account the distance from a sample having an amplitude value.
  • the value of the extraction flag is set to 1 only when the sample index is an even number in the setting of the extraction flag.
  • the present invention is not limited to this.
  • the present invention can be similarly applied to a case in which the remainder with respect to 3 of the index is 0.
  • the search unit 263 inputs the number J of subbands obtained by dividing the high frequency part of the input spectrum S2 (k) in the gain encoding unit 265 (or gain encoding unit 235).
  • the case where the number is different from the number P of subbands obtained by dividing the high frequency part of the spectrum S2 (k) has been described as an example.
  • the present invention is not limited to this, and the number of subbands obtained by dividing the high frequency part of the input spectrum S2 (k) in the gain encoding unit 265 (or gain encoding unit 235) is set to P. Also good.
  • the configuration has been described in which the high frequency part of the input spectrum is estimated using the low frequency component of the first layer decoded spectrum obtained from the first layer decoding part.
  • the present invention is not limited to this, and can be similarly applied to a configuration in which the high frequency part of the input spectrum is estimated using the low frequency component of the input spectrum instead of the first layer decoded spectrum.
  • the encoding device calculates encoding information (second layer encoding information) for generating a high frequency component of the input spectrum from the low frequency component of the input spectrum, and the decoding device performs this encoding.
  • Information is applied to the first layer decoded spectrum to generate a high frequency component of the decoded spectrum.
  • the processing for reducing the amount of calculation and improving the sound quality in the configuration for calculating and applying the parameter for adjusting the energy ratio in the logarithmic region based on the processing in Patent Document 1 will be described as an example. did.
  • the present invention is not limited to this, and can be similarly applied to a configuration in which the energy ratio is adjusted in a nonlinear transformation region other than logarithmic transformation. Further, the present invention can be similarly applied not only to the nonlinear transformation region but also to the linear transformation region.
  • the encoding device, the decoding device, and these methods according to the present invention are not limited to the above embodiment, and can be implemented with various modifications.
  • each embodiment can be implemented in combination as appropriate.
  • the decoding apparatus in the above embodiment performs processing using the encoded information transmitted from the encoding apparatus in each of the above embodiments.
  • the present invention is not limited to this, and any encoding information including necessary parameters and data can be processed even if it is not necessarily the encoding information from the encoding device in each of the above embodiments.
  • the encoding target has been described as a speech signal.
  • a musical sound signal or an acoustic signal including both of these may be used.
  • the present invention can also be applied to a case where a signal processing program is recorded and written on a machine-readable recording medium such as a memory, a disk, a tape, a CD, or a DVD, and the operation is performed. Actions and effects similar to those of the form can be obtained.
  • each functional block used in the description of each of the above embodiments is typically realized as an LSI which is an integrated circuit. These may be individually made into one chip, or may be made into one chip so as to include a part or all of them.
  • the name used here is LSI, but it may also be called IC, system LSI, super LSI, or ultra LSI depending on the degree of integration.
  • the method of circuit integration is not limited to LSI, and implementation with a dedicated circuit or a general-purpose processor is also possible.
  • An FPGA Field Programmable Gate Array
  • a reconfigurable / processor that can reconfigure the connection and setting of circuit cells inside the LSI may be used.
  • the encoding device, the decoding device, and these methods according to the present invention can improve the quality of the decoded signal when performing band extension using the low-band spectrum and estimating the high-band spectrum, For example, it can be applied to a packet communication system, a mobile communication system, and the like.

Landscapes

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Abstract

　広帯域信号の高域部のスペクトルデータを効率的に符号化／復号することができ、処理演算量の大幅な削減を実現するとともに、復号信号の品質も改善することができる符号化装置。この装置において、第１レイヤ符号化部（２０２）は、入力信号の所定周波数以下の低域部分を符号化して第１符号化情報を生成し、第１レイヤ復号部（２０３）は、第１符号化情報を復号して復号信号を生成し、第２レイヤ符号化部（２０６）は、入力信号の所定周波数より高い高域部分を複数のサブバンドに分割し、入力信号または復号信号から複数のサブバンドをそれぞれ推定し、各サブバンド内のスペクトル成分を部分的に選択し、選択したスペクトル成分に対して振幅を調整する振幅調整パラメータを算出することにより第２符号化情報を生成する。

Description

符号化装置、復号装置およびこれらの方法
　本発明は、信号を符号化して伝送する通信システムに用いられる符号化装置、復号装置およびこれらの方法に関する。
　インターネット通信に代表されるパケット通信システム、または、移動通信システム等で音声・楽音信号を伝送する場合、音声・楽音信号の伝送効率を高めるため、圧縮・符号化技術がよく使われる。また、近年では、単に低ビットレートで音声・楽音信号を符号化するという一方で、より広帯域の音声・楽音信号を符号化する技術に対するニーズが高まっている。
　このようなニーズに対して、符号化後の情報量を大幅に増加させることなく広帯域の音声・楽音信号を符号化する様々な技術が開発されてきている。例えば特許文献１で開示されている技術では、符号化装置は、一定時間分の入力音響信号を変換して得られるスペクトルデータのうち、周波数の高域部のスペクトルを生成するためのパラメータを算出し、これを低域部の符号化情報と合わせて出力している。具体的には、符号化装置は、周波数の高域部のスペクトルデータを複数のサブバンドに分割し、各サブバンドにおいて、当該サブバンドのスペクトルと最も近似する低域部のスペクトルを特定するパラメータを算出する。次いで、符号化装置は、最も近似する低域部のスペクトルに対して、二種類のスケーリングファクタを用いて、生成する高域スペクトル中のピーク振幅、またはサブバンドのエネルギ（以下、サブバンドエネルギという）及び形状が、ターゲットである入力信号の高域部のスペクトルのピーク振幅、サブバンドエネルギ、形状に近くなるように調整する。
国際公開第２００７／０５２０８８号
　しかしながら、上記特許文献１では、符号化装置は、高域スペクトルを合成する際に、入力信号のスペクトルデータ及び合成している高域スペクトルデータの、すべてのサンプル（ＭＤＣＴ係数）に対して対数変換を行う。そして、符号化装置は、それぞれのサブバンドエネルギ及び形状がターゲットである入力信号の高域部のスペクトルのピーク振幅、サブバンドエネルギ、形状に近くなるようなパラメータを算出している。このため、符号化装置における演算量が非常に大きいという問題点がある。また、復号装置は、算出したパラメータをサブバンド内の全てのサンプルに適用しており、個々のサンプルの振幅の大きさは考慮していない。このため、上記算出したパラメータを用いて高域スペクトルを生成する際の復号装置における演算量も非常に大きくなり、かつ、生成される復号音声の品質が不十分であり、場合によっては異音が発生する可能性もある。
　本発明の目的は、広帯域信号の低域部のスペクトルデータに基づいて高域部のスペクトルデータを効率的に符号化し、復号信号の品質を改善することができる符号化装置、復号装置およびこれらの方法を提供することである。
　本発明の符号化装置は、入力信号の所定周波数以下の低域部分を符号化して第１符号化情報を生成する第１符号化手段と、前記第１符号化情報を復号して復号信号を生成する復号手段と、前記入力信号の前記所定周波数より高い高域部分を複数のサブバンドに分割し、前記入力信号または前記復号信号から前記複数のサブバンドをそれぞれ推定し、前記各サブバンド内のスペクトル成分を部分的に選択し、前記選択したスペクトル成分に対して振幅を調整する振幅調整パラメータを算出することにより第２符号化情報を生成する第２符号化手段と、を具備する構成を採る。
　本発明の復号装置は、符号化装置において生成された、入力信号の所定周波数以下の低域部分を符号化して得られる第１符号化情報と、前記入力信号の前記所定周波数より高い高域部分を複数のサブバンドに分割し、前記入力信号または前記第１符号化情報を復号して得られる第１復号信号から、前記複数のサブバンドをそれぞれ推定し、前記各サブバンド内のスペクトル成分を部分的に選択し、前記選択したスペクトル成分に対して振幅を調整する振幅調整パラメータを算出することにより生成された第２符号化情報と、を受信する受信手段と、前記第１符号化情報を復号して第２復号信号を生成する第１復号手段と、前記第２符号化情報を用いて、前記第２復号信号から前記入力信号の高域部分を推定することにより第３復号信号を生成する第２復号手段と、を具備する構成を採る。
　本発明の符号化方法は、入力信号の所定周波数以下の低域部分を符号化して第１符号化情報を生成するステップと、前記第１符号化情報を復号して復号信号を生成するステップと、前記入力信号の前記所定周波数より高い高域部分を複数のサブバンドに分割し、前記入力信号または前記復号信号から、前記複数のサブバンドをそれぞれ推定し、前記各サブバンド内のスペクトル成分を部分的に選択し、前記選択したスペクトル成分に対して振幅を調整する振幅調整パラメータを算出することにより第２符号化情報を生成するステップと、を有するようにした。
　本発明の復号方法は、符号化装置において生成された、入力信号の所定周波数以下の低域部分を符号化して得られる第１符号化情報と、前記入力信号の前記所定周波数より高い高域部分を複数のサブバンドに分割し、前記入力信号、または、前記第１符号化情報を復号して得られる第１復号信号から、前記複数のサブバンドをそれぞれ推定し、前記各サブバンド内のスペクトル成分を部分的に選択し、前記選択したスペクトル成分に対して振幅を調整する振幅調整パラメータを算出することにより生成された第２符号化情報と、を受信するステップと、前記第１符号化情報を復号して第２復号信号を生成するステップと、前記第２符号化情報を用いて、前記第２復号信号から前記入力信号の高域部分を推定することにより第３復号信号を生成するステップと、を有するようにした。
　本発明によれば、広帯域信号の高域部のスペクトルデータを効率的に符号化／復号することができ、処理演算量の大幅な削減を実現するとともに、復号信号の品質も改善することができる。
本発明の実施の形態１に係る符号化装置および復号装置を有する通信システムの構成を示すブロック図 本発明の実施の形態１に係る図１に示した符号化装置の内部の主要な構成を示すブロック図 本発明の実施の形態１に係る図２に示した第２レイヤ符号化部の内部の主要な構成を示すブロック図 本発明の実施の形態１に係る図３に示したゲイン符号化部の主要な構成を示すブロック図 本発明の実施の形態１に係る図４に示した対数ゲイン符号化部の主要な構成を示すブロック図 本発明の実施の形態１に係るフィルタリング部におけるフィルタリング処理の詳細について説明するための図 本発明の実施の形態１に係る探索部においてサブバンドＳＢｐに対して最適ピッチ係数Ｔｐ’を探索する処理の手順を示すフロー図 本発明の実施の形態１に係る図１に示した復号装置の内部の主要な構成を示すブロック図 本発明の実施の形態１に係る図８に示した第２レイヤ復号部の内部の主要な構成を示すブロック図 本発明の実施の形態１に係る図９に示したスペクトル調整部の内部の主要な構成を示すブロック図 本発明の実施の形態１に係る図１０に示した対数ゲイン復号部の内部の主要な構成を示すブロック図 本発明の実施の形態２に係る第２レイヤ符号化部の内部の主要な構成を示すブロック図 本発明の実施の形態２に係る図１２に示したゲイン符号化部の主要な構成を示すブロック図 本発明の実施の形態２に係る図１３に示した対数ゲイン符号化部の内部の主要な構成を示すブロック図 本発明の実施の形態２に係る対数ゲイン復号部の内部の主要な構成を示すブロック図
　本発明の主たる特徴は、符号化装置が、符号化対象となる信号の高域部のスペクトルデータを低域部のスペクトルデータに基づいて生成する際、サブバンド内で振幅が最大であるサンプルの位置に基づき抽出されたサンプル群に対してサブバンドエネルギ及び形状の調整パラメータを算出することである。そして、復号装置が、前記パラメータを、サブバンド内で振幅が最大であるサンプルの位置に基づき抽出されたサンプル群に対して適用することである。これらの特徴により本発明は、広帯域信号の高域部のスペクトルデータを効率的に符号化／復号することができ、処理演算量の大幅な削減を実現するとともに、復号信号の品質も改善することができる。
　以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、本発明に係る符号化装置および復号装置として、音声符号化装置および音声復号装置を例にとって説明する。
　（実施の形態１）
　図１は、本発明の実施の形態１に係る符号化装置および復号装置を有する通信システムの構成を示すブロック図である。図１において、通信システムは、符号化装置１０１と復号装置１０３とを備え、それぞれ伝送路１０２を介して通信可能な状態となっている。なお、符号化装置１０１および復号装置１０３はいずれも、通常、基地局装置あるいは通信端末装置等に搭載されて用いられる。
　符号化装置１０１は、入力信号をＮサンプルずつ区切り（Ｎは自然数）、Ｎサンプルを１フレームとしてフレーム毎に符号化を行う。ここで、符号化の対象となる入力信号をｘｎ（ｎ＝０、…、Ｎ－１）と表すこととする。ｎは、Ｎサンプルずつ区切られた入力信号のうち、信号要素のｎ＋１番目を示す。符号化装置１０１は、符号化した入力情報（符号化情報）を、伝送路１０２を介して復号装置１０３に送信する。
　復号装置１０３は、伝送路１０２を介して符号化装置１０１から送信された符号化情報を受信し、これを復号し出力信号を得る。
　図２は、図１に示した符号化装置１０１の内部の主要な構成を示すブロック図である。入力信号のサンプリング周波数をＳＲ１とすると、ダウンサンプリング処理部２０１は、入力信号のサンプリング周波数をＳＲ１からＳＲ２までダウンサンプリングし（ＳＲ２＜ＳＲ１）、ダウンサンプリングした入力信号をダウンサンプリング後入力信号として、第１レイヤ符号化部２０２に出力する。なお、以下では、一例として、ＳＲ２はＳＲ１の１／２のサンプリング周波数である場合について説明する。
　第１レイヤ符号化部２０２は、ダウンサンプリング処理部２０１から入力されるダウンサンプリング後入力信号に対して、例えばＣＥＬＰ(Code Excited Linear Prediction)方式の音声符号化方法を用いて符号化を行って第１レイヤ符号化情報を生成する。具体的には、第１レイヤ符号化部２０２は、入力信号の所定周波数以下の低域部分を符号化して第１レイヤ符号化情報を生成する。そして、第１レイヤ符号化部２０２は、生成した第１レイヤ符号化情報を第１レイヤ復号部２０３および符号化情報統合部２０７に出力する。
　第１レイヤ復号部２０３は、第１レイヤ符号化部２０２から入力される第１レイヤ符号化情報に対して、例えばＣＥＬＰ方式の音声復号方法を用いて復号を行って第１レイヤ復号信号を生成する。そして、第１レイヤ復号部２０３は、生成した第１レイヤ復号信号をアップサンプリング処理部２０４に出力する。
　アップサンプリング処理部２０４は、第１レイヤ復号部２０３から入力される第１レイヤ復号信号のサンプリング周波数をＳＲ２からＳＲ１までアップサンプリングし、アップサンプリングした第１レイヤ復号信号をアップサンプリング後第１レイヤ復号信号として、直交変換処理部２０５に出力する。
　直交変換処理部２０５は、バッファｂｕｆ１ｎおよびｂｕｆ２ｎ（ｎ＝０、…、Ｎ－１）を内部に有し、入力信号ｘｎおよびアップサンプリング処理部２０４から入力されるアップサンプリング後第１レイヤ復号信号ｙｎを修正離散コサイン変換（ＭＤＣＴ：Modified Discrete Cosine Transform）する。
　以下、直交変換処理部２０５における直交変換処理について、その計算手順と内部バッファへのデータ出力に関して説明する。
　まず、直交変換処理部２０５は、下記の式（１）および式（２）によりバッファｂｕｆ１ｎおよびｂｕｆ２ｎそれぞれを、「０」を初期値として初期化する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　次いで、直交変換処理部２０５は、入力信号ｘｎおよびアップサンプリング後第１レイヤ復号信号ｙｎに対し下記の式（３）および式（４）に従ってＭＤＣＴし、入力信号のＭＤＣＴ係数（以下、入力スペクトルと呼ぶ）Ｓ２（ｋ）およびアップサンプリング後第１レイヤ復号信号ｙnのＭＤＣＴ係数（以下、第１レイヤ復号スペクトルと呼ぶ）Ｓ１（ｋ）を求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　ここで、ｋは１フレームにおける各サンプルのインデックスを示す。直交変換処理部２０５は、入力信号ｘｎとバッファｂｕｆ１ｎとを結合させたベクトルであるｘｎ’を下記の式（５）により求める。また、直交変換処理部２０５は、アップサンプリング後第１レイヤ復号信号ｙｎとバッファｂｕｆ２ｎとを結合させたベクトルであるｙｎ’を下記の式（６）により求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
　次いで、直交変換処理部２０５は、式（７）および式（８）によりバッファｂｕｆ１ｎおよびｂｕｆ２ｎを更新する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
　そして、直交変換処理部２０５は、入力スペクトルＳ２（ｋ）および第１レイヤ復号スペクトルＳ１（ｋ）を第２レイヤ符号化部２０６に出力する。
　以上、直交変換処理部２０５における直交変換処理について説明した。
　第２レイヤ符号化部２０６は、直交変換処理部２０５から入力される入力スペクトルＳ２（ｋ）および第１レイヤ復号スペクトルＳ１（ｋ）を用いて第２レイヤ符号化情報を生成し、生成した第２レイヤ符号化情報を符号化情報統合部２０７に出力する。なお、第２レイヤ符号化部２０６の詳細については後述する。
　符号化情報統合部２０７は、第１レイヤ符号化部２０２から入力される第１レイヤ符号化情報と、第２レイヤ符号化部２０６から入力される第２レイヤ符号化情報とを統合し、統合された情報源符号に対し、必要であれば伝送誤り符号などを付加した上でこれを符号化情報として伝送路１０２に出力する。
　次に、図２に示した第２レイヤ符号化部２０６の内部の主要な構成について図３を用いて説明する。
　第２レイヤ符号化部２０６は、帯域分割部２６０、フィルタ状態設定部２６１、フィルタリング部２６２、探索部２６３、ピッチ係数設定部２６４、ゲイン符号化部２６５および多重化部２６６を備え、各部は以下の動作を行う。
　帯域分割部２６０は、直交変換処理部２０５から入力される入力スペクトルＳ２（ｋ）の所定周波数より高い高域部（ＦＬ≦ｋ＜ＦＨ）をＰ個（ただし、Ｐは１より大きい整数）のサブバンドＳＢｐ（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）に分割する。そして、帯域分割部２６０は、分割した各サブバンドのバンド幅ＢＷｐ（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）および先頭インデックス（つまり、サブバンドの開始位置）ＢＳｐ（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）（ＦＬ≦ＢＳｐ＜ＦＨ）を帯域分割情報としてフィルタリング部２６２、探索部２６３および多重化部２６６に出力する。以下、入力スペクトルＳ２（ｋ）のうち、サブバンドＳＢｐに対応する部分をサブバンドスペクトルＳ２ｐ（ｋ）（ＢＳｐ≦ｋ＜ＢＳｐ＋ＢＷｐ）と記す。
　フィルタ状態設定部２６１は、直交変換処理部２０５から入力される第１レイヤ復号スペクトルＳ１(ｋ)（０≦ｋ＜ＦＬ）を、フィルタリング部２６２で用いるフィルタ状態として設定する。つまり、フィルタリング部２６２における全周波数帯域０≦ｋ＜ＦＨのスペクトルＳ(ｋ)の０≦ｋ＜ＦＬの帯域に、第１レイヤ復号スペクトルＳ１(ｋ)がフィルタの内部状態（フィルタ状態）として格納される。
　フィルタリング部２６２は、マルチタップのピッチフィルタを備え、フィルタ状態設定部２６１により設定されたフィルタ状態と、ピッチ係数設定部２６４から入力されるピッチ係数と、帯域分割部２６０から入力される帯域分割情報とに基づいて、第１レイヤ復号スペクトルをフィルタリングし、各サブバンドＳＢｐ（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）の推定値Ｓ２ｐ’(ｋ)（ＢＳｐ≦ｋ＜ＢＳｐ＋ＢＷｐ）（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）（以下、「サブバンドＳＢｐの推定スペクトル」と称す）を算出する。フィルタリング部２６２は、サブバンドＳＢｐの推定スペクトルＳ２ｐ’(ｋ)を探索部２６３に出力する。なお、フィルタリング部２６２におけるフィルタリング処理の詳細については後述する。なお、マルチタップのタップ数は１以上の任意の値（整数）をとることができるものとする。
　探索部２６３は、帯域分割部２６０から入力される帯域分割情報に基づき、フィルタリング部２６２から入力されるサブバンドＳＢｐの推定スペクトルＳ２ｐ’(ｋ)と、直交変換処理部２０５から入力される入力スペクトルＳ２(ｋ)の高域部（ＦＬ≦ｋ＜ＦＨ）における各サブバンドスペクトルＳ２ｐ（ｋ）との類似度を算出する。この類似度の算出は、例えば相関演算等により行われる。また、フィルタリング部２６２、探索部２６３およびピッチ係数設定部２６４の処理は、サブバンド毎に閉ループの探索処理を構成し、各閉ループにおいて、探索部２６３は、ピッチ係数設定部２６４からフィルタリング部２６２に入力されるピッチ係数Ｔを種々に変化させることにより、各ピッチ係数に対応する類似度を算出する。探索部２６３は、サブバンド毎の閉ループにおいて、例えば、サブバンドＳＢｐに対応する閉ループにおいて類似度が最大となる最適ピッチ係数Ｔｐ’（ただしＴｍｉｎ～Ｔｍａｘの範囲）を求め、Ｐ個の最適ピッチ係数を多重化部２６６に出力する。探索部２６３における類似度の算出方法の詳細については後述する。
　探索部２６３は、各最適ピッチ係数Ｔｐ’を用いて、各サブバンドＳＢｐに類似する、第１レイヤ復号スペクトルの一部帯域（すなわち、各サブバンドのそれぞれのスペクトルに最も近似する帯域）を算出する。また、探索部２６３は、各最適ピッチ係数Ｔｐ’（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）に対応する推定スペクトルＳ２ｐ’（ｋ）、及び、式（９）に従って算出される、最適ピッチ係数Ｔｐ’（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）を算出した際の振幅調整パラメータである理想ゲインα１ｐを、ゲイン符号化部２６５に出力する。なお、式（９）において、Ｍ’は、類似度Ｄを算出する際のサンプル数を示し、各サブバンドのバンド幅以下の任意の値でよい。もちろん、Ｍ’がサブバンド幅ＢＷｉの値を採っても構わない。なお、探索部２６３における最適ピッチ係数Ｔｐ’（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）の探索処理の詳細については後述する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
　ピッチ係数設定部２６４は、探索部２６３の制御の下、フィルタリング部２６２及び探索部２６３とともに、ピッチ係数Ｔを、予め定められた探索範囲Ｔｍｉｎ～Ｔｍａｘの中で少しずつ変化させながら、フィルタリング部２６２に順次出力する。なお、ピッチ係数設定部２６４は、例えば、第１サブバンドに対応する閉ループの探索処理を行う場合には、ピッチ係数Ｔを、予め定められた探索範囲Ｔｍｉｎ～Ｔｍａｘの中で少しずつ変化させながら設定し、第２サブバンド以降の第ｍ（ｍ＝２，３，…，Ｐ）サブバンドに対応する閉ループの探索処理を行う場合には、第ｍ－１サブバンドに対応する閉ループの探索処理において求められた最適ピッチ係数に基づき、ピッチ係数Ｔを、少しずつ変化させながら設定してもよい。
　ゲイン符号化部２６５は、入力スペクトルＳ２（ｋ）、および、探索部２６３から入力される各サブバンドの推定スペクトルＳ２ｐ’（ｋ）（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）、理想ゲインα１ｐに基づいて、非線形領域でのエネルギ比調整を行うパラメータである対数ゲインを、各サブバンドに対して算出する。次いで、ゲイン符号化部２６５は、理想ゲイン及び対数ゲインを量子化し、量子化した理想ゲイン及び対数ゲインを多重化部２６６に出力する。
　図４は、ゲイン符号化部２６５の内部構成を示す図である。ゲイン符号化部２６５は、理想ゲイン符号化部２７１および対数ゲイン符号化部２７２から主に構成される。
　理想ゲイン符号化部２７１は、探索部２６３から入力される各サブバンドの推定スペクトルＳ２ｐ’（ｋ）（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）を周波数領域で連続させて入力スペクトルの高域部の推定スペクトルＳ２’（ｋ）を構成する。次いで、理想ゲイン符号化部２７１は、式（１０）に従って、探索部２６３から入力される各サブバンドに対する理想ゲインα１ｐを推定スペクトルＳ２’（ｋ）に乗じ、推定スペクトルＳ３’（ｋ）を算出する。なお、式（１０）において、ＢＬｐは各サブバンドの先頭インデックスを示し、ＢＨｐは各サブバンドの終端インデックスを示す。そして、理想ゲイン符号化部２７１は、算出した推定スペクトルＳ３’（ｋ）を対数ゲイン符号化部２７２に出力する。また、理想ゲイン符号化部２７１は、理想ゲインα１ｐを量子化し、量子化した理想ゲインα１Ｑｐを理想ゲイン符号化情報として多重化部２６６に出力する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
　対数ゲイン符号化部２７２は、直交変換処理部２０５から入力される入力スペクトルＳ２(ｋ)の高域部（ＦＬ≦ｋ＜ＦＨ）と、理想ゲイン符号化部２７１から入力される推定スペクトルＳ３’（ｋ）とのサブバンド毎の非線形領域でのエネルギ比調整を行うパラメータ（つまり、振幅調整パラメータ）である対数ゲインを算出する。そして、対数ゲイン符号化部２７２は、算出した対数ゲインを対数ゲイン符号化情報として多重化部２６６に出力する。
　図５に、対数ゲイン符号化部２７２の内部構成を示す。対数ゲイン符号化部２７２は、最大振幅値探索部２８１、サンプル群抽出部２８２および対数ゲイン算出部２８３から主に構成される。
　最大振幅値探索部２８１は、式（１１）のようにして、理想ゲイン符号化部２７１から入力される推定スペクトルＳ３’（ｋ）に対して、最大振幅値ＭａｘＶａｌｕｅｐ、および、振幅が最大であるサンプル（スペクトル成分）のインデックス、最大振幅インデックスＭａｘＩｎｄｅｘｐをサブバンド毎に探索する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000011
　そして、最大振幅値探索部２８１は、推定スペクトルＳ３’（ｋ）、最大振幅値ＭａｘＶａｌｕｅｐおよび最大振幅インデックスＭａｘＩｎｄｅｘｐをサンプル群抽出部２８２に出力する。
　サンプル群抽出部２８２は、式（１２）に示すように、算出された各サブバンドに対する最大振幅インデックスＭａｘＩｎｄｅｘｐに応じて、各サンプルに対する抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)を決定する。そして、サンプル群抽出部２８２は、推定スペクトルＳ３’（ｋ）、最大振幅値ＭａｘＶａｌｕｅｐおよび抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)を対数ゲイン算出部２８３に出力する。なお、式（１２）において、Ｎｅａｒｐは抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)を決定する際に基準となる閾値を示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000012
　つまり、サンプル群抽出部２８２は、式（１２）に示すように、各サブバンドにおける最大振幅値ＭａｘＶａｌｕｅｐを有するサンプルに近接するサンプル（スペクトル成分）ほど抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)の値が１になりやすいような基準で抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)の値を設定する。すなわち、サンプル群抽出部２８２は、各サブバンドにおける最大振幅値ＭａｘＶａｌｕｅｐを有するサンプルに近接するサンプルほど選択されやすい重みにより、サンプルを部分的に選択する。具体的には、サンプル群抽出部２８２は、式（１２）に示すように、最大振幅値ＭａｘＶａｌｕｅｐからの距離がＮｅａｒｐ以内の範囲のインデックスであるサンプルを選択する。また、サンプル群抽出部２８２は、式（１２）に示すように、最大振幅値を有するサンプルに近接しなくても、インデックスが偶数であるサンプルに対しては、抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)の値を１に設定する。これにより、最大振幅値を有するサンプルから離れた帯域に大きな振幅を有するサンプルがあった場合でも、そのサンプルまたはそれに近い振幅のサンプルを抽出することができる。
　対数ゲイン算出部２８３は、サンプル群抽出部２８２から入力される抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)の値が１であるサンプルに対して、式（１３）に従って、推定スペクトルＳ３’（ｋ）と入力スペクトルＳ２(ｋ)の高域部（ＦＬ≦ｋ＜ＦＨ）の対数領域でのエネルギ比（対数ゲイン）α２ｐを算出する。なお、式（１３）において、Ｍ’は、対数ゲインの算出時に用いるサンプル数を示し、各サブバンドのバンド幅以下の任意の値でよい。もちろん、Ｍ’がサブバンド幅ＢＷｉの値を採っても構わない。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000013
　すなわち、対数ゲイン算出部２８３は、サンプル群抽出部２８２で部分的に選択されたサンプルに対してのみ、対数ゲインα２ｐを算出する。そして、対数ゲイン算出部２８３は、対数ゲインα２ｐを量子化し、量子化した対数ゲインα２Ｑｐを対数ゲイン符号化情報として多重化部２６６に出力する。
　以上、ゲイン符号化部２６５の処理について説明した。
　多重化部２６６は、帯域分割部２６０から入力される帯域分割情報と、探索部２６３から入力される各サブバンドＳＢｐ（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）に対する最適ピッチ係数Ｔｐ’と、ゲイン符号化部２６５から入力される理想ゲインα１Ｑｐ及び対数ゲインα２Ｑｐにそれぞれ対応するインデックス（理想ゲイン符号化情報および対数ゲイン符号化情報）と、を第２レイヤ符号化情報として多重化し、符号化情報統合部２０７に出力する。なお、Ｔｐ’と、α１Ｑｐおよびα２Ｑｐのインデックスとを直接、符号化情報統合部２０７に入力して、符号化情報統合部２０７にて第１レイヤ符号化情報と多重化してもよい。
　次いで、図３に示したフィルタリング部２６２におけるフィルタリング処理の詳細について、図６を用いて説明する。
　フィルタリング部２６２は、フィルタ状態設定部２６１から入力されるフィルタ状態と、ピッチ係数設定部２６４から入力されるピッチ係数Ｔと、帯域分割部２６０から入力される帯域分割情報とを用いて、サブバンドＳＢｐ（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）に対して、帯域ＢＳｐ≦ｋ＜ＢＳｐ＋ＢＷｐ（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）における推定スペクトルを生成する。フィルタリング部２６２において用いるフィルタの伝達関数Ｆ（ｚ）は下記の式（１４）で表される。
　以下、サブバンドＳＢｐを例にとり、サブバンドスペクトルＳ２ｐ（ｋ）の推定スペクトルＳ２ｐ’（ｋ）を生成する処理を説明する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000014
　式（１４）において、Ｔはピッチ係数設定部２６４から与えられるピッチ係数、βｉは予め内部に記憶されているフィルタ係数を表している。例えば、タップ数が３の場合、フィルタ係数の候補は（β－１、β０、β１）＝（０．１、０．８、０．１）が一例として挙げられる。この他に（β－１、β０、β１）＝（０．２、０．６、０．２）、（０．３、０．４、０．３）などの値も適当である。また、（β－１、β０、β１）＝（０．０、１．０、０．０）の値でもよく、この場合には帯域０≦ｋ＜ＦＬの第１レイヤ復号スペクトルの一部帯域をその形状を変化させずにそのままＢＳｐ≦ｋ＜ＢＳｐ＋ＢＷｐの帯域にコピーすることを意味する。以下の説明では、（β－１、β０、β１）＝（０．０、１．０、０．０）である場合を例にとって説明する。また、式（１４）においてＭ＝１とする。Ｍはタップ数に関する指標である。
　フィルタリング部２６２における全周波数帯域のスペクトルＳ(ｋ)の０≦ｋ＜ＦＬの帯域には、第１レイヤ復号スペクトルＳ１(ｋ)がフィルタの内部状態（フィルタ状態）として格納される。
　Ｓ(ｋ)のＢＳｐ≦ｋ＜ＢＳｐ＋ＢＷｐの帯域には、以下の手順のフィルタリング処理によりサブバンドＳＢｐの推定スペクトルＳ２ｐ’(ｋ)が格納される。すなわち、図６に示すように、Ｓ２ｐ’(ｋ)には、基本的に、このｋよりＴだけ低い周波数のスペクトルＳ(ｋ－Ｔ)が代入される。ただし、スペクトルの円滑性を増すために、実際には、スペクトルＳ(ｋ－Ｔ)からｉだけ離れた近傍のスペクトルＳ(ｋ－Ｔ＋ｉ)に所定のフィルタ係数βｉを乗じたスペクトルβｉ・Ｓ(ｋ－Ｔ＋ｉ)を、全てのｉについて加算したスペクトルをＳ２ｐ’(ｋ)に代入する。この処理は下記の式（１５）で表される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000015
　上記演算を、周波数の低いｋ＝ＢＳｐから順に、ｋをＢＳｐ≦ｋ＜ＢＳｐ＋ＢＷｐの範囲で変化させて行うことにより、ＢＳｐ≦ｋ＜ＢＳｐ＋ＢＷｐにおける推定スペクトルＳ２ｐ’(ｋ)を算出する。
　以上のフィルタリング処理は、ピッチ係数設定部２６４からピッチ係数Ｔが与えられる度に、ＢＳｐ≦ｋ＜ＢＳｐ＋ＢＷｐの範囲において、その都度Ｓ(ｋ)をゼロクリアして行われる。すなわち、ピッチ係数Ｔが変化するたびにＳ(ｋ)は算出され、探索部２６３に出力される。
　図７は、図３に示した探索部２６３においてサブバンドＳＢｐに対して最適ピッチ係数Ｔｐ’を探索する処理の手順を示すフロー図である。なお、探索部２６３は、図７に示した手順を繰り返すことにより、各サブバンドＳＢｐ（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）に対応する最適ピッチ係数Ｔｐ’（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）を探索する。
　まず、探索部２６３は、類似度の最小値を保存するための変数である最小類似度Ｄｍｉｎを「＋∞」に初期化する（ＳＴ２０１０）。次いで、探索部２６３は、下記の式（１６）に従い、あるピッチ係数における入力スペクトルＳ２(ｋ)の高域部（ＦＬ≦ｋ＜ＦＨ）と、推定スペクトルＳ２ｐ’(ｋ)との類似度Ｄを算出する（ＳＴ２０２０）。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000016
　式（１６）において、Ｍ’は、類似度Ｄを算出する際のサンプル数を示し、各サブバンドのバンド幅以下の任意の値でよい。もちろん、Ｍ’がサブバンド幅ＢＷｉの値を採っても構わない。なお、式（１６）中にはＳ２ｐ’(ｋ)が存在しないが、これはＢＳｐとＳ２’(ｋ)を用いてＳ２ｐ’(ｋ)を表しているためである。
　次いで、探索部２６３は算出した類似度Ｄが最小類似度Ｄｍｉｎより小さいか否かを判定する（ＳＴ２０３０）。ＳＴ２０２０において算出された類似度が最小類似度Ｄｍｉｎより小さい場合（ＳＴ２０３０：「ＹＥＳ」）には、探索部２６３は、類似度Ｄを最小類似度Ｄｍｉｎに代入する（ＳＴ２０４０）。一方、ＳＴ２０２０において算出された類似度が最小類似度Ｄｍｉｎ以上である場合（ＳＴ２０３０：「ＮＯ」）には、探索部２６３は、探索範囲にわたる処理が終了した否かを判定する。すなわち、探索部２６３は、探索範囲内のすべてのピッチ係数それぞれに対し、ＳＴ２０２０において上記の式（１６）に従って類似度を算出したか否かを判定する（ＳＴ２０５０）。探索範囲にわたって処理が終了していなかった場合（ＳＴ２０５０：「ＮＯ」）には、探索部２６３は処理を再びＳＴ２０２０に戻す。そして、探索部２６３は、前回のＳＴ２０２０の手順において式（１６）に従って類似度を算出した場合とは異なるピッチ係数に対して、式（１６）に従い類似度を算出する。一方、探索範囲にわたる処理が終了した場合（ＳＴ２０５０：「ＹＥＳ」）には、探索部２６３は、最小類似度Ｄｍｉｎに対応するピッチ係数Ｔを最適ピッチ係数Ｔｐ’として多重化部２６６に出力する（ＳＴ２０６０）。
　次に、図１に示した復号装置１０３について説明する。
　図８は、復号装置１０３の内部の主要な構成を示すブロック図である。
　図８において、符号化情報分離部１３１は、入力された符号化情報（すなわち、符号化装置１０１から受信した符号化情報）の中から第１レイヤ符号化情報と第２レイヤ符号化情報とを分離し、第１レイヤ符号化情報を第１レイヤ復号部１３２に出力し、第２レイヤ符号化情報を第２レイヤ復号部１３５に出力する。
　第１レイヤ復号部１３２は、符号化情報分離部１３１から入力される第１レイヤ符号化情報に対して復号を行い、生成された第１レイヤ復号信号をアップサンプリング処理部１３３に出力する。ここで、第１レイヤ復号部１３２の動作は、図２に示した第１レイヤ復号部２０３と同様であるため、詳細な説明は省略する。
　アップサンプリング処理部１３３は、第１レイヤ復号部１３２から入力される第１レイヤ復号信号に対してサンプリング周波数をＳＲ２からＳＲ１までアップサンプリングする処理を行い、得られるアップサンプリング後第１レイヤ復号信号を直交変換処理部１３４に出力する。
　直交変換処理部１３４は、アップサンプリング処理部１３３から入力されるアップサンプリング後第１レイヤ復号信号に対して直交変換処理（ＭＤＣＴ）を施し、得られるアップサンプリング後第１レイヤ復号信号のＭＤＣＴ係数（以下、第１レイヤ復号スペクトルと呼ぶ）Ｓ１(ｋ)を第２レイヤ復号部１３５に出力する。ここで、直交変換処理部１３４の動作は、図２に示した直交変換処理部２０５のアップサンプリング後第１レイヤ復号信号に対する処理と同様であるため、詳細な説明は省略する。
　第２レイヤ復号部１３５は、直交変換処理部１３４から入力される第１レイヤ復号スペクトルＳ１(ｋ)、および、符号化情報分離部１３１から入力される第２レイヤ符号化情報を用いて、高域成分を含む第２レイヤ復号信号を生成し出力信号として出力する。
　図９は、図８に示した第２レイヤ復号部１３５の内部の主要な構成を示すブロック図である。
　分離部３５１は、符号化情報分離部１３１から入力される第２レイヤ符号化情報を、各サブバンドのバンド幅ＢＷｐ（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）、先頭インデックスＢＳｐ（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）（ＦＬ≦ＢＳｐ＜ＦＨ）を含む帯域分割情報と、フィルタリングに関する情報である最適ピッチ係数Ｔｐ’（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）と、ゲインに関する情報である理想ゲイン符号化情報（ｊ＝０，１，…，Ｊ－１）及び対数ゲイン符号化情報（ｊ＝０，１，…，Ｊ－１）のインデックスと、に分離する。そして、分離部３５１は、帯域分割情報および最適ピッチ係数Ｔｐ’（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）をフィルタリング部３５３に出力し、理想ゲイン符号化情報及び対数ゲイン符号化情報のインデックスをゲイン復号部３５４に出力する。なお、符号化情報分離部１３１において、帯域分割情報と、最適ピッチ係数Ｔｐ’（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）と、理想ゲイン符号化情報及び対数ゲイン符号化情報のインデックスとを分離済みの場合は、分離部３５１を配置しなくてもよい。
　フィルタ状態設定部３５２は、直交変換処理部１３４から入力される第１レイヤ復号スペクトルＳ１(ｋ)（０≦ｋ＜ＦＬ）を、フィルタリング部３５３で用いるフィルタ状態として設定する。ここで、フィルタリング部３５３における全周波数帯域０≦ｋ＜ＦＨのスペクトルを便宜的にＳ(ｋ)と呼ぶ場合、Ｓ(ｋ)の０≦ｋ＜ＦＬの帯域に、第１レイヤ復号スペクトルＳ１(ｋ)がフィルタの内部状態（フィルタ状態）として格納される。ここで、フィルタ状態設定部３５２の構成および動作は、図３に示したフィルタ状態設定部２６１と同様であるため、詳細な説明は省略する。
　フィルタリング部３５３は、マルチタップ（タップ数が１より多い）のピッチフィルタを備える。フィルタリング部３５３は、分離部３５１から入力される帯域分割情報と、フィルタ状態設定部３５２により設定されたフィルタ状態と、分離部３５１から入力されるピッチ係数Ｔｐ’（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）と、予め内部に格納しているフィルタ係数とに基づき、第１レイヤ復号スペクトルＳ１(ｋ)をフィルタリングし、上記の式（１５）に示す、各サブバンドＳＢｐ（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）の推定値Ｓ２ｐ’(ｋ)（ＢＳｐ≦ｋ＜ＢＳｐ＋ＢＷｐ）（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）を算出する。フィルタリング部３５３でも、上記の式（１４）に示したフィルタ関数が用いられる。ただし、この場合のフィルタリング処理およびフィルタ関数は、式（１４）、式（１５）におけるＴをＴｐ’に置き換えたものとする。すなわち、フィルタリング部３５３は、第１レイヤ復号スペクトルから、符号化装置１０１における入力スペクトルの高域部を推定する。
　ゲイン復号部３５４は、分離部３５１から入力される、理想ゲイン符号化情報及び対数ゲイン符号化情報のインデックスを復号し、理想ゲインα１ｐ及対数ゲインα２ｐの量子化値である量子化理想ゲインα１Ｑｐ及び量子化対数ゲインα２Ｑｐを求める。
　スペクトル調整部３５５は、フィルタリング部３５３から入力される各サブバンドＳＢｐ（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）の推定値Ｓ２ｐ’(ｋ)（ＢＳｐ≦ｋ＜ＢＳｐ＋ＢＷｐ）（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）、及びゲイン復号部３５４から入力されるサブバンド毎の理想ゲインα１Ｑｐとから復号スペクトルを算出する。そして、スペクトル調整部３５５は、算出した復号スペクトルを直交変換処理部３５６に出力する。
　図１０は、スペクトル調整部３５５の内部構成を示す図である。スペクトル調整部３５５は、理想ゲイン復号部３６１および対数ゲイン復号部３６２から主に構成される。
　理想ゲイン復号部３６１は、フィルタリング部３５３から入力される各サブバンドの推定値Ｓ２ｐ’(ｋ)（ＢＳｐ≦ｋ＜ＢＳｐ＋ＢＷｐ）（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）を周波数領域で連続させて、入力スペクトルに対する推定スペクトルＳ２’（ｋ）を求める。次いで、理想ゲイン復号部３６１は、下記の式（１７）に従い、推定スペクトルＳ２’(ｋ)にゲイン復号部３５４から入力されるサブバンド毎の量子化理想ゲインα１Ｑｐを乗じ、推定スペクトルＳ３’（ｋ）を算出する。そして、理想ゲイン復号部３６１は、推定スペクトルＳ３’(ｋ)を対数ゲイン復号部３６２に出力する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000017
　対数ゲイン復号部３６２は、理想ゲイン復号部３６１から入力される推定スペクトルＳ３’(ｋ)に対して、ゲイン復号部３５４から入力されるサブバンド毎の量子化対数ゲインα２Ｑｐを用いて、対数領域でのエネルギ調整を行い、得られるスペクトルを復号スペクトルとして直交変換処理部３５６に出力する。
　図１１は、対数ゲイン復号部３６２の内部構成を示す図である。対数ゲイン復号部３６２は、最大振幅値探索部３７１、サンプル群抽出部３７２及び対数ゲイン適用部３７３から主に構成される。
　最大振幅値探索部３７１は、式（１１）のようにして、理想ゲイン復号部３６１から入力される推定スペクトルＳ３’(ｋ)に対して、最大振幅値ＭａｘＶａｌｕｅｐ、および、振幅が最大であるサンプル（スペクトル成分）のインデックス、最大振幅インデックスＭａｘＩｎｄｅｘｐをサブバンド毎に探索する。そして、最大振幅値探索部３７１は、推定スペクトルＳ３’（ｋ）、最大振幅値ＭａｘＶａｌｕｅｐおよび最大振幅インデックスＭａｘＩｎｄｅｘｐをサンプル群抽出部３７２に出力する。
　サンプル群抽出部３７２は、式（１２）に示すように、算出された各サブバンドに対する最大振幅インデックスＭａｘＩｎｄｅｘｐに応じて、各サンプルに対する抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)を決定する。すなわち、サンプル群抽出部３７２は、各サブバンドにおける最大振幅値ＭａｘＶａｌｕｅｐを有するサンプルに近接するサンプル（スペクトル成分）ほど選択されやすい重みにより、サンプルを部分的に選択する。そして、サンプル群抽出部３７２は、推定スペクトルＳ３’（ｋ）、サブバンド毎の最大振幅値ＭａｘＶａｌｕｅｐおよび抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)を対数ゲイン適用部３７３に出力する。
　なお、最大振幅値探索部３７１及び、サンプル群抽出部３７２における処理は、符号化装置１０１の最大振幅値探索部２８１およびサンプル群抽出部２８２の処理と同様の処理である。
　対数ゲイン適用部３７３は、サンプル群抽出部３７２から入力される推定スペクトルＳ３’（ｋ）、および、抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ（ｋ）から、抽出されたサンプル群の符号（＋、－）を表すＳｉｇｎｐ（ｋ）を、式（１８）のようにして算出する。すなわち、式（１８）に示すように、対数ゲイン適用部３７３は、抽出されたサンプルの符号が‘＋’の場合（Ｓ３’（ｋ）≧０の場合）、Ｓｉｇｎｐ（ｋ）＝１とし、それ以外の場合（抽出されたサンプルの符号が‘－’の場合）、Ｓｉｇｎｐ（ｋ）＝－１とする。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000018
　対数ゲイン適用部３７３は、サンプル群抽出部３７２から入力される推定スペクトルＳ３’（ｋ）、最大振幅値ＭａｘＶａｌｕｅｐおよび抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)と、ゲイン復号部３５４から入力される量子化対数ゲインα２Ｑｐ、および式（１８）に従って算出した符号Ｓｉｇｎｐ（ｋ）に基づいて、抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ（ｋ）の値が１であるサンプルに対して、式（１９）、式（２０）に従って、復号スペクトルＳ５’(ｋ)を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000019
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000020
　すなわち、対数ゲイン適用部３７３は、サンプル群抽出部３７２で部分的に選択されたサンプル（抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)＝１のサンプル）に対してのみ、対数ゲインα２ｐを適用する。そして、対数ゲイン適用部３７３は、復号スペクトルＳ５’（ｋ）を直交変換処理部３５６へ出力する。ここで、復号スペクトルＳ５’（ｋ）の低域部（０≦ｋ＜ＦＬ）は第１レイヤ復号スペクトルＳ１（ｋ）からなり、復号スペクトルＳ５’（ｋ）の高域部（ＦＬ≦ｋ＜ＦＨ）は推定スペクトルＳ３’（ｋ）に対して対数領域でのエネルギ調整を行ったスペクトルからなる。ただし、復号スペクトルＳ５’（ｋ）の高域部（ＦＬ≦ｋ＜ＦＨ）のうち、サンプル群抽出部３７２で選択されないサンプル（抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)＝０のサンプル）に対しては、その値は推定スペクトルＳ３’(ｋ)の値とする。
　直交変換処理部３５６は、スペクトル調整部３５５から入力される復号スペクトルＳ５’（ｋ）を時間領域の信号に直交変換し、得られる第２レイヤ復号信号を出力信号として出力する。ここでは、必要に応じて適切な窓掛けおよび重ね合わせ加算等の処理を行い、フレーム間に生じる不連続を回避する。
　以下、直交変換処理部３５６における具体的な処理について説明する。
　直交変換処理部３５６は、バッファｂｕｆ’（ｋ）を内部に有しており、下記の式（２１）に示すようにバッファｂｕｆ’（ｋ）を初期化する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000021
　また、直交変換処理部３５６は、スペクトル調整部３５５から入力される第２レイヤ復号スペクトルＳ５’（ｋ）を用いて下記の式（２２）に従い、第２レイヤ復号信号ｙｎ”を求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000022
　式（２２）において、Ｚ４（ｋ）は、下記の式（２３）に示すように、復号スペクトルＳ５’（ｋ）とバッファｂｕｆ’（ｋ）とを結合させたベクトルである。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000023
　次いで、直交変換処理部３５６は、下記の式（２４）に従いバッファｂｕｆ’（ｋ）を更新する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000024
　そして、直交変換処理部３５６は、復号信号ｙｎ”を出力信号として出力する。
　このように、本実施の形態によれば、低域部のスペクトルを用いて帯域拡張を行い高域部のスペクトルを推定する符号化／復号において、復号した低域スペクトルを用いて高域部のスペクトルを推定した後、推定スペクトルの各サブバンドにおける最大振幅値のサンプルの周辺のサンプルを重視した選択（間引き）を行い、選択したサンプルに対してのみ対数領域でのゲイン調整を行う。この構成により、対数領域でのゲイン調整に必要な処理演算量を大幅に削減することができる。また、サブバンド内の全サンプルではなく、聴感的に重要である最大振幅値周辺のサンプルについてのみゲイン調整の対象とすることにより、振幅値の低いサンプルを増幅してしまうことによる異音の発生などを抑制することができ、復号信号の音質を向上させることができる。
　なお、本実施の形態では、抽出フラグの設定において、サブバンド内の最大振幅値を有するサンプルに近接しないサンプルに対しては、インデックスが偶数である場合のみ、抽出フラグの値を１に設定している。しかし、本発明はこれに限らず、例えば、インデックスの３に対する剰余が０のサンプルの抽出フラグの値を１に設定する場合にも同様に適用できる。つまり、本発明は、上述した抽出フラグの設定方法には限定されず、サブバンド内の最大振幅値の位置に応じて、最大振幅値を有するサンプルに近接するサンプルほど抽出フラグの値が１にされやすい重み（尺度）により抽出する方法に対して同様に適用できる。例えば、符号化装置および復号装置が、最大振幅値を有するサンプルに非常に近いサンプルは全て抽出し（すなわち、抽出フラグの値を１に設定し）、少し離れたサンプルに対してはインデックスが偶数である場合のみ抽出し、さらに離れたサンプルに対してはインデックスの３に対する剰余が０である場合のみ抽出する、といった３段階の抽出フラグ設定方法が例として挙げられる。もちろん、３段階以上の設定方法に対しても本発明は適用できる。
　また、本実施の形態では、抽出フラグの設定において、サブバンド内の最大振幅値を有するサンプルを探索した後、そのサンプルからの距離に応じて抽出フラグを設定する構成を例に挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限らず、符号化装置および復号装置が、例えば最小振幅値を有するサンプルを探索し、最小振幅値を有するサンプルからの距離に応じて各サンプルの抽出フラグを設定し、抽出されたサンプル（抽出フラグの値が１に設定されたサンプル）に対してのみ対数ゲイン等の振幅調整パラメータを算出、適用する場合にも同様に適用できる。このような構成は、例えば、振幅調整パラメータが、推定した高域スペクトルを減衰させる効果を有する場合に有効と言える。振幅の大きいサンプルに対して減衰させることによって、異音が発生する場合も考えられるが、最小振幅値を有するサンプル周辺に対してのみ減衰処理を適用することで音質を向上させられる可能性がある。また、上記構成においては、最小振幅値を探索するのではなく、最大振幅値を探索し、最大振幅値を有するサンプルからの距離が離れたサンプルほど抽出されやすいという重み（尺度）で、サンプルを抽出する構成も考えられ、本発明はこのような構成に対しても同様に適用できる。
　また、本実施の形態では、抽出フラグの設定において、サブバンド内の最大振幅値を有するサンプルを探索した後、そのサンプルからの距離に応じて抽出フラグを設定する構成を例に挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限らず、符号化装置は、各サブバンドに対して、振幅の大きい方から複数のサンプルを選択し、それぞれのサンプルからの距離に応じて抽出フラグを設定する構成についても同様に適用できる。上記構成にすることで、サブバンド内に振幅の大きさの近い複数のサンプルが存在した場合に、効率的にサンプルを抽出することができる。
　また、本実施の形態では、各サブバンド内のサンプルが、最大振幅値を有するサンプルに近接するか否かを閾値（式（１２）に示すＮｅａｒｐ）に基づいて判断することにより、サンプルを部分的に選択する場合について説明した。本発明では、例えば、符号化装置および復号装置は、高域のサブバンドほど、より広い範囲のサンプルを、最大振幅値を有するサンプルに近接するサンプルとして選択してもよい。つまり、本発明では、複数のサブバンドのうち高域のサブバンドほど、式（１２）に示すＮｅａｒｐの値をより大きくしてもよい。これにより、帯域分割時に、例えばバークスケールのように高域ほどサブバンド幅が大きくなるように設定された場合に対しても、サブバンド間で偏りなく部分的にサンプルを選択することができ、復号信号の音質劣化を防ぐことができる。なお、式（１２）に示すＮｅａｒｐの値としては、例えば、１フレームのサンプル（ＭＤＣＴ係数）の数が３２０程度の場合には、５～２１程度の値（例えば最低域のサブバンドのＮｅａｒｐの値を５、最高域のサブバンドのＮｅａｒｐの値を２１）にすると良い結果が得られることを実験により確認している。
　また、本実施の形態では、符号化装置および復号装置は、サンプル群抽出部において、式（１２）に示すように、各サブバンドにおける最大振幅値ＭａｘＶａｌｕｅｐを有するサンプルに近接するサンプルほど選択されやすい重みにより、サンプルを部分的に選択する構成について説明した。ここで、式（１２）に示すサンプル群抽出方法により、各サブバンドの境界に最大振幅値を有するサンプルが存在した場合に対しても、サブバンドの境界に関係なく、最大振幅値に近接するサンプルが選択されやすくなる。つまり、本実施の形態で説明した構成は、隣接するサブバンド内の最大振幅値を有するサンプルの位置も考慮して、サンプルを選択するため、聴感的に重要なサンプルをより効率的に選択することが可能となる。
　また、本実施の形態では、最大振幅値探索部は、対数領域ではなく線形領域で最大振幅値を算出している。全サンプル（ＭＤＣＴ係数）に対して対数変換が行われる場合（例えば、特許文献１等）には、最大振幅値の算出を対数領域で行っても、線形領域で行ってもそれほど演算量の増加はない。しかし、本実施の形態の構成のように、部分的に選択されたサンプルに対して対数変換が行われる場合には、最大振幅値探索部では、上述したように線形領域で最大振幅値を算出することにより、例えば特許文献１等と比較して最大振幅値算出時の演算量を大きく削減することができる。
　（実施の形態２）
　本発明の実施の形態２は、第２レイヤ符号化部内のゲイン符号化部において、実施の形態１で示した構成とは異なる構成を用いて、さらに演算量を削減することが可能な構成を採る場合について説明する。
　実施の形態２に係る通信システム（図示せず）は、図１に示した通信システムと基本的に同様であり、符号化装置、復号装置の構成および動作の一部のみにおいて、図１の通信システムの符号化装置１０１、復号装置１０３と相違する。以下、本実施の形態に係る通信システムの符号化装置および復号装置について符号「１１１」および「１１３」をそれぞれ付し、説明を行う。
　本実施の形態に係る符号化装置１１１の内部の主要な構成（図示せず）は、ダウンサンプリング処理部２０１、第１レイヤ符号化部２０２、第１レイヤ復号部２０３、アップサンプリング処理部２０４、直交変換処理部２０５、第２レイヤ符号化部２２６および符号化情報統合部２０７から主に構成される。ここで、第２レイヤ符号化部２２６以外の構成要素は、実施の形態１の場合（図２）と同一の処理を行うため、説明を省略する。
　第２レイヤ符号化部２２６は、直交変換処理部２０５から入力される入力スペクトルＳ２（ｋ）および第１レイヤ復号スペクトルＳ１（ｋ）を用いて第２レイヤ符号化情報を生成し、生成した第２レイヤ符号化情報を符号化情報統合部２０７に出力する。
　次に、第２レイヤ符号化部２２６の内部の主要な構成について図１２を用いて説明する。
　第２レイヤ符号化部２２６は、帯域分割部２６０、フィルタ状態設定部２６１、フィルタリング部２６２、探索部２６３、ピッチ係数設定部２６４、ゲイン符号化部２３５および多重化部２６６を備える。ただし、ゲイン符号化部２３５以外の構成要素については、実施の形態１（図３）で説明した構成要素と同一であるため、ここでは説明を省略する。
　ゲイン符号化部２３５は、入力スペクトルＳ２(ｋ)、および、探索部２６３から入力される各サブバンドの推定スペクトルＳ２ｐ’（ｋ）（ｐ＝０，１，…，Ｐ－１）、理想ゲインα１ｐに基づいて、非線形領域でのエネルギ比調整を行うパラメータ（振幅調整パラメータ）である対数ゲインを、各サブバンドに対して算出する。次いで、ゲイン符号化部２３５は、理想ゲイン及び対数ゲインを量子化し、量子化した理想ゲイン及び対数ゲインを多重化部２６６に出力する。
　図１３は、ゲイン符号化部２３５の内部構成を示す図である。ゲイン符号化部２３５は、理想ゲイン符号化部２４１および対数ゲイン符号化部２４２から主に構成される。なお、理想ゲイン符号化部２４１は、実施の形態１で説明した構成要素と同一であるため、ここでは説明は省略する。
　対数ゲイン符号化部２４２は、直交変換処理部２０５から入力される入力スペクトルＳ２(ｋ)の高域部（ＦＬ≦ｋ＜ＦＨ）と、理想ゲイン符号化部２４１から入力される推定スペクトルＳ３’（ｋ）とのサブバンド毎の非線形領域でのエネルギ比調整を行うパラメータ（振幅調整パラメータ）である対数ゲインを算出する。そして、対数ゲイン符号化部２４２は、算出した対数ゲインを対数ゲイン符号化情報として多重化部２６６に出力する。
　図１４に、対数ゲイン符号化部２４２の内部構成を示す。対数ゲイン符号化部２４２は、最大振幅値探索部２５３、サンプル群抽出部２５１および対数ゲイン算出部２５２から主に構成される。
　最大振幅値探索部２５３は、式（２５）のようにして、理想ゲイン符号化部２４１から入力される推定スペクトルＳ３’（ｋ）に対して、最大振幅値ＭａｘＶａｌｕｅｐ、および、振幅が最大であるサンプル（スペクトル成分）のインデックス、最大振幅インデックスＭａｘＩｎｄｅｘｐをサブバンド毎に探索する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000025
　つまり、最大振幅値探索部２５３は、インデックスが偶数であるサンプルのみに対して最大振幅値の探索を行う。これにより、最大振幅値の探索に対する演算量を効率的に削減することができる。
　そして、最大振幅値探索部２５３は、推定スペクトルＳ３’（ｋ）、最大振幅値ＭａｘＶａｌｕｅｐおよび最大振幅インデックスＭａｘＩｎｄｅｘｐをサンプル群抽出部２５１に出力する。
　サンプル群抽出部２５１は、最大振幅値探索部２５３から入力される推定スペクトルＳ３’（ｋ）に対して、以下の式（２６）に従って、各サンプル（スペクトル成分）に対する抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)の値を決定する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000026
　つまり、サンプル群抽出部２５１は、式（２６）に示すように、インデックスが奇数であるサンプルに対しては、抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)の値を０に設定し、インデックスが偶数であるサンプルに対しては、抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)の値を１に設定する。すなわち、サンプル群抽出部２５１は、推定スペクトルＳ３’（ｋ）に対して、サンプル（スペクトル成分）を部分的に（ここでは、偶数のインデックスのサンプルのみ）選択する。そして、サンプル群抽出部２５１は抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)、推定スペクトルＳ３’（ｋ）、および、最大振幅値ＭａｘＶａｌｕｅｐを対数ゲイン算出部２５２に出力する。
　対数ゲイン算出部２５２は、サンプル群抽出部２５１から入力される抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)の値が１であるサンプルに対して、式（１３）に従って、推定スペクトルＳ３’（ｋ）と入力スペクトルＳ２(ｋ)の高域部（ＦＬ≦ｋ＜ＦＨ）の対数領域でのエネルギ比（対数ゲイン）α２ｐを算出する。すなわち、対数ゲイン算出部２５２は、サンプル群抽出部２５１で部分的に選択されたサンプルに対してのみ、対数ゲインα２ｐを算出する。
　そして、対数ゲイン算出部２５２は、対数ゲインα２ｐを量子化し、量子化した対数ゲインα２Ｑｐを対数ゲイン符号化情報として多重化部２６６に出力する。
　以上、ゲイン符号化部２３５の処理について説明した。
　以上が、本実施の形態に係る符号化装置１１１の処理の説明である。
　一方、本実施の形態に係る復号装置１１３の内部の主要な構成（図示せず）は、符号化情報分離部１３１、第１レイヤ復号部１３２、アップサンプリング処理部１３３、直交変換処理部１３４、および、第２レイヤ復号部２９５とから主に構成される。ここで、第２レイヤ復号部２９５以外の構成要素は、実施の形態１の場合（図８）と同一の処理を行うため、説明を省略する。
　第２レイヤ復号部２９５は、直交変換処理部１３４から入力される第１レイヤ復号スペクトルＳ１（ｋ）、および、符号化情報分離部１３１から入力される第２レイヤ符号化情報を用いて、高域成分を含む第２レイヤ復号信号を生成し出力信号として出力する。
　第２レイヤ復号部２９５は、分離部３５１、フィルタ状態設定部３５２、フィルタリング部３５３、ゲイン復号部３５４、スペクトル調整部３９６、および直交変換処理部３５６とから主に構成される（図示せず）。ここで、スペクトル調整部３９６以外の構成要素は、実施の形態１の場合（図９）と同一の処理を行うため、説明を省略する。
　スペクトル調整部３９６は、理想ゲイン復号部３６１、および対数ゲイン復号部３９２とから主に構成される（図示せず）。ここで、理想ゲイン復号部３６１については、実施の形態１の場合（図１０）と同一の処理を行うため、説明を省略する。
　図１５は、対数ゲイン復号部３９２の内部構成を示す図である。対数ゲイン復号部３９２は、最大振幅値探索部３８１、サンプル群抽出部３８２および対数ゲイン適用部３８３から主に構成される。
　最大振幅値探索部３８１は、式（２５）のようにして、理想ゲイン復号部３６１から入力される推定スペクトルＳ３’(ｋ)に対して、最大振幅値ＭａｘＶａｌｕｅｐ、および、振幅が最大であるサンプル（スペクトル成分）のインデックス、最大振幅インデックスＭａｘＩｎｄｅｘｐをサブバンド毎に探索する。つまり、最大振幅値探索部３８１は、インデックスが偶数であるサンプルのみに対して最大振幅値の探索を行う。すなわち、最大振幅値探索部３８１は、推定スペクトルＳ３’(ｋ)のうち一部のサンプル（スペクトル成分）のみに対して最大振幅値の探索を行う。これにより、最大振幅値の探索に要する演算量を効率的に削減することができる。そして、最大振幅値探索部３８１は、推定スペクトルＳ３’（ｋ）、最大振幅値ＭａｘＶａｌｕｅｐおよび最大振幅インデックスＭａｘＩｎｄｅｘｐをサンプル群抽出部３８２に出力する。
　サンプル群抽出部３８２は、式（１２）に示すように、算出された各サブバンドに対する最大振幅インデックスＭａｘＩｎｄｅｘｐに応じて、各サンプルに対する抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)を決定する。すなわち、サンプル群抽出部３８２は、各サブバンドにおける最大振幅値ＭａｘＶａｌｕｅｐを有するサンプルに近接するサンプル（スペクトル成分）ほど選択されやすい重みにより、サンプルを部分的に選択する。具体的には、サンプル群抽出部３８２は、式（１２）に示すように、最大振幅値ＭａｘＶａｌｕｅｐからの距離がＮｅａｒｐ以内の範囲のインデックスであるサンプルを選択する。また、サンプル群抽出部３８２は、式（１２）に示すように、最大振幅値を有するサンプルに近接しなくても、インデックスが偶数であるサンプルに対しては、抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)の値を１に設定する。これにより、最大振幅値を有するサンプルから離れた帯域に大きな振幅を有するサンプルがあった場合でも、そのサンプルまたはそれに近い振幅のサンプルを抽出することができる。そして、サンプル群抽出部３８２は、推定スペクトルＳ３’（ｋ）、サブバンド毎の最大振幅値ＭａｘＶａｌｕｅｐおよび抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)を対数ゲイン適用部３８３に出力する。
　なお、最大振幅値探索部３８１およびサンプル群抽出部３８２における処理は、それぞれ符号化装置１１１の最大振幅値探索部２５３および符号化装置１０１のサンプル群抽出部２８２の処理と同様の処理である。
　対数ゲイン適用部３８３は、サンプル群抽出部３８２から入力される推定スペクトルＳ３’（ｋ）、および、抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ（ｋ）から、抽出されたサンプル群の符号（＋、－）を表すＳｉｇｎｐ（ｋ）を、式（１８）のようにして算出する。すなわち、式（１８）に示すように、対数ゲイン適用部３８３は、抽出されたサンプルの符号が‘＋’の場合（Ｓ３’（ｋ）≧０の場合）、Ｓｉｇｎｐ（ｋ）＝１とし、それ以外の場合（抽出されたサンプルの符号が‘－’の場合）、Ｓｉｇｎｐ（ｋ）＝－１とする。
　対数ゲイン適用部３８３は、サンプル群抽出部３８２から入力される推定スペクトルＳ３’（ｋ）、最大振幅値ＭａｘＶａｌｕｅｐおよび抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)と、ゲイン復号部３５４から入力される量子化対数ゲインα２Ｑｐ、および式（１８）に従って算出した符号Ｓｉｇｎｐ（ｋ）に基づいて、抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ（ｋ）の値が１であるサンプルに対して、式（１９）、式（２０）に従って、復号スペクトルＳ５’(ｋ)を算出する。
　すなわち、対数ゲイン適用部３８３は、サンプル群抽出部３８２で部分的に選択されたサンプル（抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)＝１のサンプル）に対してのみ、対数ゲインα２ｐを適用する。そして、対数ゲイン適用部３８３は、復号スペクトルＳ５’（ｋ）を直交変換処理部３５６へ出力する。ここで、復号スペクトルＳ５’（ｋ）の低域部（０≦ｋ＜ＦＬ）は第１レイヤ復号スペクトルＳ１（ｋ）からなり、復号スペクトルＳ５’（ｋ）の高域部（ＦＬ≦ｋ＜ＦＨ）は推定スペクトルＳ３’（ｋ）に対して対数領域でのエネルギ調整を行ったスペクトルからなる。ただし、復号スペクトルＳ５’（ｋ）の高域部（ＦＬ≦ｋ＜ＦＨ）のうち、サンプル群抽出部３８２で選択されないサンプル（抽出フラグＳｅｌｅｃｔＦｌａｇ(ｋ)＝０のサンプル）に対しては、その値は推定スペクトルＳ３’(ｋ)の値とする。
　以上、スペクトル調整部３９６の処理について説明した。
　以上が、本実施の形態に係る復号装置１１３の処理の説明である。
　このように、本実施の形態によれば、低域部のスペクトルを用いて帯域拡張を行い高域部のスペクトルを推定する符号化／復号において、復号した低域スペクトルを用いて高域部のスペクトルを推定した後、推定スペクトルの各サブバンドにおけるサンプルの選択（間引き）を行い、選択したサンプルに対してのみ対数領域でのゲイン調整を行う。また、実施の形態１とは異なり、符号化装置および復号装置は、最大振幅値からの距離を考慮せずにゲイン調整パラメータ（対数ゲイン）を算出し、また、復号装置は、ゲイン調整パラメータ（対数ゲイン）を適用するときのみ、サブバンド内の最大振幅値からの距離を考慮する。この構成により、実施の形態１よりもさらに処理演算量を削減することができる。
　なお、本実施の形態に示したように、符号化装置が、偶数のインデックスのサンプルのみからゲイン調整パラメータを算出し、復号装置が、サブバンド内の最大振幅値を有するサンプルからの距離を考慮し、抽出したサンプルにゲイン調整パラメータを適用する場合でも、音質劣化が無いことを実験により確認している。つまり、ゲイン調整パラメータを算出するときの対象となるサンプル集合（サンプル群）と、ゲイン調整パラメータを適用するときの対象となるサンプル集合（サンプル群）とが必ずしも一致していなくても問題無いということが言える。これは、例えば、本実施の形態に示したように、符号化装置および復号装置は、サブバンド全体にわたって均等にサンプルを抽出すれば、全サンプルを抽出しなくても、効率良くゲイン調整パラメータを算出できることを示している。また、復号装置は、得られたゲイン調整パラメータをサブバンド内の最大振幅値を有するサンプルからの距離を考慮して抽出したサンプルのみに適用するだけでも効率的に演算量を削減できることを示している。本実施の形態はこの構成を採ることにより、音質の劣化無しに、実施の形態１に比べてさらに演算量を削減している。
　また、本実施の形態では、入力信号の低域成分の符号化／復号処理と、高域成分の符号化／復号処理をそれぞれ別に行う構成の場合、つまり、２段階の階層構造で符号化／復号する場合について説明した。しかし、本発明はこれに限らず、３段階以上の階層構造で符号化／復号する場合についても同様に適用できる。なお、３段階以上の階層符号化部を考慮した場合、第２レイヤ符号化部のローカルデコード信号を生成するための第２レイヤ復号部において、ゲイン調整パラメータ（対数ゲイン）を適用するサンプル集合（サンプル群）は、本実施の形態の符号化装置内で算出した最大振幅値を有するサンプルからの距離を考慮しないサンプル集合であってもよく、また本実施の形態の復号装置内で算出した最大振幅値を有するサンプルからの距離を考慮するサンプル集合であってもよい。
　なお、本実施の形態では、抽出フラグの設定において、サンプルのインデックスが偶数である場合のみ、抽出フラグの値を１に設定している。しかし、本発明はこれに限らず、例えば、インデックスの３に対する剰余が０の場合などに対しても同様に適用できる。
　以上、本発明の各実施の形態について説明した。
　なお、上記実施の形態では、ゲイン符号化部２６５（またはゲイン符号化部２３５）において入力スペクトルＳ２（ｋ）の高域部を分割して得られるサブバンドの数Ｊが、探索部２６３において入力スペクトルＳ２（ｋ）の高域部を分割して得られるサブバンドの数Ｐと異なる場合を例にとって説明した。しかし、本発明はこれに限定されず、ゲイン符号化部２６５（またはゲイン符号化部２３５）において入力スペクトルＳ２（ｋ）の高域部を分割して得られるサブバンドの数をＰ個にしてもよい。
　また、上記実施の形態では、第１レイヤ復号部から得られる第１レイヤ復号スペクトルの低域成分を利用して、入力スペクトルの高域部を推定する構成について説明した。しかし、本発明はこれに限らず、第１レイヤ復号スペクトルの代わりに入力スペクトルの低域成分を利用して、入力スペクトルの高域部を推定する構成についても同様に適用できる。なお、この構成においては、符号化装置は入力スペクトルの低域成分から入力スペクトルの高域成分を生成するための符号化情報（第２レイヤ符号化情報）を算出し、復号装置はこの符号化情報を第１レイヤ復号スペクトルに適用し、復号スペクトルの高域成分を生成する。
　また、上記実施の形態では、特許文献１における処理に基づき、対数領域でのエネルギ比を調整するパラメータを算出・適用する構成において演算量の削減、および音質を向上させる処理を例に挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限らず、対数変換以外の非線形変換領域でエネルギ比などを調整する構成に対しても同様に適用できる。また、非線形変換領域だけでなく、線形変換領域に対しても同様に適用できる。
　また、上記実施の形態では、特許文献１における処理に基づき、帯域拡張処理において、対数領域でのエネルギ比を調整するパラメータを算出・適用する構成において演算量の削減、および音質を向上させる処理を例に挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限らず、帯域拡張処理以外の処理に対しても同様に適用できる。
　また、本発明に係る符号化装置、復号装置およびこれらの方法は、上記実施の形態に限定されず、種々変更して実施することが可能である。例えば、各実施の形態は、適宜組み合わせて実施することが可能である。
　また、上記実施の形態における復号装置は、上記各実施の形態における符号化装置から伝送された符号化情報を用いて処理を行う場合について説明した。しかし、本発明はこれに限定されず、必要なパラメータやデータを含む符号化情報であれば、必ずしも上記各実施の形態における符号化装置からの符号化情報でなくても処理は可能である。
　また、上記実施の形態では、符号化対象を音声信号として説明したが、楽音信号であってもよく、これら双方を含む音響信号であってもよい。
　また、信号処理プログラムを、メモリ、ディスク、テープ、ＣＤ、ＤＶＤ等の機械読み取り可能な記録媒体に記録、書き込みをし、動作を行う場合についても、本発明は適用することができ、本実施の形態と同様の作用および効果を得ることができる。
　また、上記各実施の形態では、本発明をハードウェアで構成する場合を例にとって説明したが、本発明はソフトウェアで実現することも可能である。
　また、上記各実施の形態の説明に用いた各機能ブロックは、典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現される。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部または全てを含むように１チップ化されてもよい。ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。
　また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル／プロセッサを利用してもよい。
　さらには、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてありえる。
　２００９年２月２６日出願の特願２００９－０４４６７６、２００９年４月２日出願の特願２００９－０８９６５６および２０１０年１月７日出願の特願２０１０－００１６５４の日本出願に含まれる明細書、図面および要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。
　本発明にかかる符号化装置、復号装置およびこれらの方法は、低域部のスペクトルを用いて帯域拡張を行い高域部のスペクトルを推定する際に、復号信号の品質を向上することができ、例えば、パケット通信システム、移動通信システムなどに適用できる。
　１０１　符号化装置
　１０２　伝送路
　１０３　復号装置
　２０１　ダウンサンプリング処理部
　２０２　第１レイヤ符号化部
　１３２，２０３　第１レイヤ復号部
　１３３，２０４　アップサンプリング処理部
　１３４，２０５，３５６　直交変換処理部
　２０６，２２６　第２レイヤ符号化部
　２０７　符号化情報統合部
　２６０　帯域分割部
　２６１，３５２　フィルタ状態設定部
　２６２，３５３　フィルタリング部
　２６３　探索部
　２６４　ピッチ係数設定部
　２３５，２６５　ゲイン符号化部
　２６６　多重化部
　２４１，２７１　理想ゲイン符号化部
　２４２，２７２　対数ゲイン符号化部
　２５３，２８１，３７１，３８１　最大振幅値探索部
　２５１，２８２，３７２，３８２　サンプル群抽出部
　２５２，２８３　対数ゲイン算出部
　１３１　符号化情報分離部
　１３５　第２レイヤ復号部
　３５１　分離部
　３５４　ゲイン復号部
　３５５　スペクトル調整部
　３６１　理想ゲイン復号部
　３６２　対数ゲイン復号部
　３７３，３８３　対数ゲイン適用部

Claims (14)

  1. 　入力信号の所定周波数以下の低域部分を符号化して第１符号化情報を生成する第１符号化手段と、
    　前記第１符号化情報を復号して復号信号を生成する復号手段と、
    　前記入力信号の前記所定周波数より高い高域部分を複数のサブバンドに分割し、前記入力信号または前記復号信号から前記複数のサブバンドをそれぞれ推定し、前記各サブバンド内のスペクトル成分を部分的に選択し、前記選択したスペクトル成分に対して振幅を調整する振幅調整パラメータを算出することにより第２符号化情報を生成する第２符号化手段と、
    　を具備する符号化装置。
  2. 　前記第２符号化手段は、
    　前記入力信号の前記高域部分をＰ（Ｐは１より大きい整数）個のサブバンドに分割し、前記Ｐ個のサブバンドそれぞれの開始位置と帯域幅とを帯域分割情報として得る分割手段と、
    　前記復号信号をフィルタリングして、第１推定信号から第Ｐ推定信号までのＰ個の第ｐ（ｐ＝１，２，…，Ｐ）推定信号を生成するフィルタリング手段と、
    　前記フィルタリング手段に用いられるピッチ係数を変化させながら設定する設定手段と、
    　前記ピッチ係数のうち、前記第ｐ推定信号と、第ｐサブバンドとの類似度合いを最も大きくするものを第ｐ最適ピッチ係数として探索する探索手段と、
    　第１最適ピッチ係数から第Ｐ最適ピッチ係数までのＰ個の最適ピッチ係数と、前記帯域分割情報とを多重化して前記第２符号化情報を得る多重化手段と、
    　を具備し、
    　前記設定手段は、
    　第１サブバンドを推定するために前記フィルタリング手段に用いられるピッチ係数を、所定の範囲で変化させながら設定し、第２サブバンド以降の第ｍ（ｍ＝２，３，…，Ｐ）サブバンドを推定するために前記フィルタリング手段に用いられるピッチ係数を、第ｍ－１最適ピッチ係数に応じた範囲、または前記所定の範囲で変化させながら設定する、
    　請求項１記載の符号化装置。
  3. 　前記第２符号化手段は、
    　前記入力信号または前記復号信号のスペクトルから、前記複数のサブバンドのそれぞれのスペクトルに最も近似する帯域および第１振幅調整パラメータを探索する類似部分探索手段と、
    　前記最も近似する帯域および前記第１振幅調整パラメータにより推定される高域のスペクトルに対して、振幅値が最大または最小であるスペクトル成分を前記サブバンド毎に探索する振幅値探索手段と、
    　前記振幅値が最大または最小であるスペクトル成分に近接するスペクトル成分ほど選択されやすい重みにより、スペクトル成分を部分的に選択するスペクトル成分選択手段と、
    　前記部分的に選択されたスペクトル成分に対して第２振幅調整パラメータを算出する振幅調整パラメータ算出手段と、を具備する、
    　請求項１記載の符号化装置。
  4. 　前記第２符号化手段は、
    　前記入力信号または前記復号信号のスペクトルから、前記複数のサブバンドのそれぞれのスペクトルに最も近似する帯域および第１振幅調整パラメータを探索する類似部分探索手段と、
    　前記最も近似する帯域および前記第１の振幅調整パラメータにより推定される高域のスペクトルに対して、スペクトル成分を部分的に選択するスペクトル成分選択手段と、
    　前記部分的に選択されたスペクトル成分に対して第２振幅調整パラメータを算出する振幅調整パラメータ算出手段と、を具備する、
    　請求項１記載の符号化装置。
  5. 　前記スペクトル成分選択手段は、
    　前記複数のサブバンドのうち高域のサブバンドほど、より広い範囲のスペクトル成分を、前記振幅値が最大または最小であるスペクトル成分に近接するスペクトル成分として選択する、
    　請求項３記載の符号化装置。
  6. 　請求項１記載の符号化装置を具備する通信端末装置。
  7. 　請求項１記載の符号化装置を具備する基地局装置。
  8. 　符号化装置において生成された、入力信号の所定周波数以下の低域部分を符号化して得られる第１符号化情報と、前記入力信号の前記所定周波数より高い高域部分を複数のサブバンドに分割し、前記入力信号または前記第１符号化情報を復号して得られる第１復号信号から、前記複数のサブバンドをそれぞれ推定し、前記各サブバンド内のスペクトル成分を部分的に選択し、前記選択したスペクトル成分に対して振幅を調整する振幅調整パラメータを算出することにより生成された第２符号化情報と、を受信する受信手段と、
    　前記第１符号化情報を復号して第２復号信号を生成する第１復号手段と、
    　前記第２符号化情報を用いて、前記第２復号信号から前記入力信号の高域部分を推定することにより第３復号信号を生成する第２復号手段と、
    　を具備する復号装置。
  9. 　前記第２復号手段は、
    　前記第２復号信号のスペクトルから算出される前記複数のサブバンドのそれぞれのスペクトルに最も近似する帯域、および、前記第２符号化情報に含まれる第１振幅調整パラメータにより推定された高域のスペクトルに対して、振幅値が最大または最小であるスペクトル成分を前記サブバンド毎に探索する振幅値探索手段と、
    　前記振幅値が最大または最小であるスペクトル成分に近接するスペクトル成分ほど選択されやすい重みにより、スペクトル成分を部分的に選択するスペクトル成分選択手段と、
    　前記部分的に選択されたスペクトル成分に対して第２振幅調整パラメータを適用する振幅調整パラメータ適用手段と、を具備する、
    　請求項８に記載の復号装置。
  10. 　前記振幅値探索手段は、前記推定された高域のスペクトルのうち一部のスペクトル成分に対して、振幅値が最大または最小であるスペクトル成分を前記サブバンド毎に探索する、
    　請求項９に記載の復号装置。
  11. 　請求項８に記載の復号装置を具備する通信端末装置。
  12. 　請求項８に記載の復号装置を具備する基地局装置。
  13. 　入力信号の所定周波数以下の低域部分を符号化して第１符号化情報を生成するステップと、
    　前記第１符号化情報を復号して復号信号を生成するステップと、
    　前記入力信号の前記所定周波数より高い高域部分を複数のサブバンドに分割し、前記入力信号または前記復号信号から、前記複数のサブバンドをそれぞれ推定し、前記各サブバンド内のスペクトル成分を部分的に選択し、前記選択したスペクトル成分に対して振幅を調整する振幅調整パラメータを算出することにより第２符号化情報を生成するステップと、
    　を具備する符号化方法。
  14. 　符号化装置において生成された、入力信号の所定周波数以下の低域部分を符号化して得られる第１符号化情報と、前記入力信号の前記所定周波数より高い高域部分を複数のサブバンドに分割し、前記入力信号、または、前記第１符号化情報を復号して得られる第１復号信号から、前記複数のサブバンドをそれぞれ推定し、前記各サブバンド内のスペクトル成分を部分的に選択し、前記選択したスペクトル成分に対して振幅を調整する振幅調整パラメータを算出することにより生成された第２符号化情報と、を受信するステップと、
    　前記第１符号化情報を復号して第２復号信号を生成するステップと、
    　前記第２符号化情報を用いて、前記第２復号信号から前記入力信号の高域部分を推定することにより第３復号信号を生成するステップと、
    　を具備する復号方法。
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