JP2009537033A - 情報信号符号化 - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の好ましい実施例は、添付図面を参照して以下に説明する。
非量子化器112の出力は、加算器114の第2の入力に接続される。
Claims (48)
- 符号化された情報信号とするために情報信号を符号化する装置であって、
知覚モデルを用いることにより知覚できることに関して無関係な情報信号の一部を示す精神知覚できることを動機付けされた閾値の表現を決定するための手段(16)、
予めフィルタ処理された信号を得るために、精神知覚できることを動機付けされた閾値に関して情報信号を正規化するために情報信号をフィルタ処理するための手段(18)、
予測された信号、予めフィルタ処理された信号のための予測誤差および予めフィルタ処理された信号が再現される基礎となる予測係数の表現を得るために前方適応方法で予めフィルタ処理された信号を予測するための手段(20)、および
量子化された予測誤差を得るために予測誤差を量子化するための手段(22)を含み、
符号化された情報信号は、精神知覚できることを動機付けされた閾値の表現に関する情報、予測係数の表現および量子化された予測誤差を含む、装置。 - 量子化するための手段(22)は、量子化ステージの量子化インデックスに予測誤差の量子化されていない値をマッピングし、閾値以下の軌道が閾値以上より急勾配である量子化機能によって予測誤差を量子化するために行われる、請求項1に記載の装置。
- 量子化するための手段(22)は、量子化された予測誤差から後方適応方法で量子化機能の量子化ステージ高さΔ(n)を得るために行われる、請求項1または請求項2に記載の装置。
- 予測誤差を量子化するための手段(22)は、量子化された予測誤差を得るために予測誤差の量子化されていない値を量子化ステージの一定のおよび限られた第1の数の量子化インデックスにマッピングする量子化機能によるクリッピングによって予測誤差の量子化されていない値が量子化されるように行われる、請求項1ないし請求項3のいずれかに記載の装置。
- 量子化するための手段(22)は、一定のパラメータδ0,δ1,Iを有し、β∈[0.0;1.0]のときΔ(n)=βΔ(n−1)+δ(n)、|ic(n−1)+ic(n−2)|≦Iに対してδ(n)=δ0および|ic(n−1)+ic(n−2)|>Iに対してδ(n)=δ1であって、Δ(n−1)は予測誤差の前の値を量子化するために得られる量子化ステージ高さを表すものであるとき、量子化された予測誤差の2つの過去の量子化インデックスic(n−1)およびic(n−2)の後方適応方法で予測誤差の値(r(n))を量子化するために量子化機能の量子化ステージ高さΔ(n)を得るために行われる、請求項4に記載の装置。
- 量子化するための手段は、非線形方法で予測誤差を量子化するために行われる、請求項4または請求項5に記載の装置。
- 一定のおよび限られた第1の数は3である、請求項4ないし請求項6のいずれかに記載の装置。
- 決定するための手段(16)は、情報信号からブロック的な方法で精神知覚できることを動機付けされた閾値を決定するために行われる、請求項1ないし請求項7のいずれかに記載の装置。
- 決定するための手段(16)は、LSF領域において精神知覚できることを動機付けされた閾値を表すために行われる、請求項1ないし請求項8のいずれかに記載の装置。
- 決定するための手段(16)は、ブロック的な方法で精神知覚できることを動機付けされた閾値を決定して、それをフィルタ処理された係数に表し、フィルタ係数を予測し、更なる量子化機能によって予測から生じているフィルタ係数残留信号を量子化するために行われ、更なる量子化機能は、量子化されたフィルタ係数残留信号を得るために、フィルタ係数残留信号の量子化されていない値を量子化ステージの量子化インデックスにマッピングし、更なる閾値以下の軌道が更なる閾値以上より急勾配であって、符号化された情報信号が量子化されたフィルタ係数残留信号に関する情報を含む、請求項1ないし請求項9のいずれかに記載の装置。
- 決定するための手段(16)は、フィルタ係数残留信号の量子化されていない値を量子化ステージの一定のおよび限られた第2の数の量子化インデックスにマッピングされる更なる量子化機能によって、クリッピングによりフィルタ係数残留信号の量子化されていない値が量子化されるように行われる、請求項10に記載の装置。
- 決定するための手段(16)は、予測が量子化されたフィルタ係数残留信号の量子化インデックスに基づいて後方適応方法で実行されるように行われる、請求項11に記載の装置。
- 決定するための手段(16)は、フィルタ係数の予測が一定の係数を有する予測フィルタを用いて実行されるように行われる、請求項10ないし請求項12のいずれかに記載の装置。
- 決定するための手段(16)は、精神知覚できることを動機付けされた閾値を表すためのフィルタ係数を予測する前に一定値で減算をするために更に行われる、請求項9ないし請求項13のいずれかに記載の装置。
- さらに、前方適応方法で予めフィルタ処理された信号を予測するための手段(20)は、
予めフィルタ処理された信号から予測フィルタ係数を決定するための手段(36)、および
予測フィルタ係数によって制御されるフィルタ(44)によって予めフィルタ処理された信号を予測するための手段(44、446、48)を含む、請求項1ないし請求項14のいずれかに記載の装置。 - 決定するための手段(36)は、予めフィルタ処理された信号からブロック的な方法で予測フィルタ係数を決定するために行われる、請求項15に記載の装置。
- 決定するための手段(36)は、LSF領域において予測フィルタ係数を表すために行われる、請求項15または請求項16に記載の装置。
- 決定するための手段(36)は、ブロック的な方法で予測フィルタ係数を決定し、予測フィルタ係数を予測し、第3の量子化機能により予測から得られる予測フィルタ係数残留信号を量子化するために行われ、第3の量子化機能は、量子化された予測フィルタ係数残留信号を得るために、予測フィルタ係数残留信号の量子化されていない値を量子化ステージの量子化インデックスにマッピングし、第3の閾値以下の軌道が第3の閾値以上よりも急勾配であって、符号化された情報信号は、量子化された予測フィルタ係数残留信号に関する情報を含む、請求項15ないし請求項17のいずれかに記載の装置。
- 決定するための手段(36)は、フィルタ係数残留信号の量子化されていない値が、第3の量子化機能によって量子化ステージの第3の数の量子化インデックスにクリッピングすることにより量子化されるように行われ、第3の量子化機能は、量子化ステージの一定で限定された第3の数のインデックスを量子化するために予測フィルタ係数残留信号の量子化されていない値をマッピングする、請求項18に記載の装置。
- 決定するための手段(36)は、予測が、予めフィルタ処理された信号の1つまたはいくつかの以前のブロックに対して量子化された予測フィルタ係数残留信号の量子化インデックスに基づいて後方適応方法で実行されるように行われる、請求項18に記載の装置。
- 決定するための手段(36)は、予測フィルタ係数の予測が一定の係数を有する予測フィルタを用いて実行されるように行われる、請求項18ないし請求項19のいずれかに記載の装置。
- 決定するための手段(36)は、予測フィルタ係数を予測する前に一定値を減算するように更に行われる、請求項18ないし請求項21のいずれかに記載の装置。
- 情報信号として音声信号または映像信号を符号化するために行われ、知覚モデルは、心理音響モデルおよび精神知覚できることを動機付けされた閾値、心理音響的に動機付けされた閾値であり、または、知覚モデルは精神視覚的なモデルであり、精神知覚できることを動機付けされた閾値は精神視覚的に動機付けされた閾値である、請求項1ないし請求項22のいずれかに記載の装置。
- 精神知覚できることを動機付けされた閾値の表現、予測係数の表現および復号化された情報信号への量子化された予測誤差に関する情報を含む符号化された情報信号を復号化するための装置であって、
非量子化された予測誤差を得るために量子化された予測誤差を非量子化するための手段(206)、
予測係数に基づいて予測された信号を決定するための手段(208)、
予測された信号および非量子化された予測誤差に基づいて予めフィルタ処理された信号を再現するための手段(210)、および
復号化された情報信号を得るために精神知覚できることを動機付けされた閾値に関して正規化を再変換させるために予めフィルタ処理された信号をフィルタ処理するための手段(212)を含む、装置。 - 非量子化のための手段(206)は、量子化された予測誤差を量子化ステージの限定されおよび一定の数に非量子化するために行われる、請求項24に記載の装置。
- 非量子化するための手段(206)は、量子化された予測誤差のすでに非量子化された量子化インデックスから後方適応方法で量子化ステージの間において量子化ステージ高さΔ(n)を得るために行われる、請求項25に記載の装置。
- 非量子化するための手段(260)は、一定のパラメータδ0、δ1、Iを有し、β∈[0.0;1.0]のときΔ(n)=βΔ(n―1)+δ(n)、|ic(n−1)+ic(n−2)|≦Iに対してδ(n)=δ0、および|ic(n−1)+ic(n−2)|>Iに対してδ(n)=δ1であるとき、量子化された予測誤差の2つの以前の量子化インデックスic(n―1)およびic(n―2)からの後方適応方法で量子化された予測誤差の量子化インデックスを非量子化するために量子化ステージの間で量子化ステージ高さ(Δ(n))を得るために行われ、Δ(n−1)が非量子化ic(n−1)のために得られる量子化ステージ高さを表す、請求項25または請求項26に記載の装置。
- 一定のおよび限定された数は32以下である、請求項25ないし請求項27のいずれかに記載の装置。
- 一定のおよび限定された数は3である、請求項25ないし請求項28のいずれかに記載の装置。
- フィルタ処理のための手段(212)は、
予めフィルタ処理された信号のブロックのシーケンスのブロックのためにブロック的な方法で精神知覚できることを動機付けされた閾値の表現に関する情報から知覚的な閾値フィルタ係数を決定するための手段(230)、および
知覚的な閾値フィルタ係数を用いて予めフィルタ処理された信号をフィルタ処理するためのポスト・フィルタ(232)を含む、請求項24ないし請求項29のいずれかに記載の装置。 - 決定するための手段(230)は、LSF領域から再変換によって知覚的な閾値フィルタ係数を得るために行われる、請求項24ないし請求項30のいずれかに記載の装置。
- 決定するための手段(230)は、精神知覚できることを動機付けされた閾値の表現から量子化されたフィルタ係数残留信号の量子化インデックスを取得し、非量子化されたフィルタ係数残留信号を得るために、量子化レベルの限定されたおよび一定の第2の数に量子化されたフィルタ係数残留信号を非量子化し、精神知覚できることを動機付けされた閾値を表しているフィルタ係数を予測して、それを非量子化されたフィルタ係数残留信号に加算し、加算により得られた再現されたフィルタ係数残留信号を再変換により知覚的な閾値フィルタ係数に変換するために行われる、請求項24ないし請求項31のいずれかに記載の装置。
- 決定するための手段(230)は、精神知覚できることを動機付けされた閾値を表しているすでに予測されたフィルタ係数に基づいて後方適応方法で予測が実行されるように行われる、請求項32に記載の装置。
- 決定するための手段(230)は、精神知覚できることを動機付けされた閾値を表しているフィルタ係数の予測が一定の係数を有する予測フィルタを用いて実行されるように行われる、請求項32または請求項33に起債の装置。
- 決定するための手段(230)は、再変換の前に、加算から得られた再現されたフィルタ係数残留信号に一定の値を加算するために更に行われる、請求項32ないし請求項34のいずれかに記載の装置。
- 予測された信号を決定するための手段(208)は、
符号化された情報信号に含まれる予測係数の表現から予測フィルタ係数を決定するための手段(224)、および
予測フィルタ係数によって制御されるフィルタ(226)によって予めフィルタ処理された信号を予測するための手段(226、228)を含む、請求項24ないし請求項37のいずれかに記載の装置。 - 予測フィルタ係数を決定するための手段(224)は、予めフィルタ処理された信号のブロックのシーケンスのブロックのためにブロック的な方法で予測フィルタ係数を決定するために行われる、請求項36に記載の装置。
- 決定するための手段(224)は、LSF領域から再変換によって予測フィルタ係数を得るために行われる、請求項36または請求項37に記載の装置。
- 決定するための手段(224)は、予測係数の表現から量子化された予測係数残留信号の量子化インデックスを取得し、非量子化された予測係数残留信号を得るために量子化レベルの限定されおよび一定の第3の数に量子化された予測係数残留信号を非量子化し、予測フィルタ係数を予測してそれを非量子化された予測係数残留信号に加算し、加算により得られた再現された予測係数残留信号を再変換によって予測フィルタ係数に変換するために行われる、請求項36ないし請求項38のいずれかに記載の装置。
- 決定するための手段(224)は、予測がすでに予測された予測係数に基づいて後方適応方法で実行されるように行われる、請求項39に記載の装置。
- 決定するための手段(224)は、予測係数の予測が一定の係数を有する予測フィルタを用いて実行されるように行われる、請求項39または請求項40に記載の装置。
- 決定するための手段(224)は、再変換の前に、加算から得られた再現された予測係数残留信号に一定の値を加算するために更に行われる、請求項39ないし請求項41のいずれかに記載の装置。
- 情報信号として音声信号または映像信号を復号化するために行われ、精神知覚できることを動機付けされた閾値は、音響マスキング閾値または視覚マスキング閾値である、請求項24ないし請求項42のいずれかに記載の装置。
- 情報信号を符号化して符号化された情報信号にする方法であって、
知覚できることのモデルを使用して、知覚できることに関して無関係な情報信号の一部を示す精神知覚できることを動機付けされた閾値の表現を決定するステップ、
予めフィルタ処理された信号を得るために精神知覚できることを動機付けされた閾値に関して情報信号を正規化するための情報信号をフィルタ処理するステップ、
予めフィルタ処理された信号、予めフィルタ処理された信号に対する予測誤差、およびそれに基づいて予めフィルタ処理された信号が再現される予測係数の表現を得るために前方適応方法で予めフィルタ処理された信号を予測するステップ、および
量子化された予測誤差を得るために予測誤差を量子化するステップを含み、
符号化された情報信号は、精神知覚できることを動機付けされた閾値の表現、予測係数の表現および量子化された予測誤差に関する情報を含む、方法。 - 精神知覚できることを動機付けされた閾値の表現、予測係数の表現および復号化された情報信号に量子化された予測誤差に関する情報を含む符号化された情報信号を復号化する方法であって、
非量子化された予測誤差を得るために量子化された予測誤差を非量子化するステップ、
予測係数に基づいて予測された信号を決定するステップ、
予測された信号および非量子化された予測誤差に基づいて予めフィルタ処理された信号を再現するステップ、および
復号化された情報信号を得るために精神知覚できることを動機付けされた閾値に関して正規化を変換するために予めフィルタ処理された信号をフィルタ処理するステップを含む、方法。 - コンピュータ・プログラムがコンピュータで動くときに、請求項44または請求項45の方法を実行するためのプログラムコードを有する、コンピュータ・プログラム。
- 情報信号入力(12)、
情報信号入力および知覚できることの閾値出力に接続される入力を有する確率モデルに従って操作する知覚できることの閾値決定器(26)、
情報信号入力に接続されるフィルタ入力、フィルタ出力および知覚できることの閾値出力に接続される適応制御入力を含む適応前置フィルタ(34)、
前置フィルタ出力および予測係数出力に接続される入力を含む前方予測係数決定器(36)、
前置フィルタ出力に接続される第1の差別化入力、第2の差別化入力および差別化出力を含む第1の差別化器(42)、
量子化レベルの限定されたおよび一定の数、差別化出力に接続される入力、量子化ステップ幅制御入力および出力を含むクリッピング/量子化ステージ(52)、
クリッピング/量子化ステージ(52)の出力に接続される入力、およびクリッピング/量子化ステージ(52)の量子化ステップ幅制御入力に接続される量子化ステップ幅出力を含むステップ幅調整器(54)、
クリッピング/量子化ステージの出力および非量子化器制御出力に接続される入力を含む非量子化ステージ(50)、
非量子化器出力に接続される第1の加算器入力、第2の加算器入力および加算器出力を含む加算器(48)、
加算器出力に接続される予測フィルタ入力、第2の差別化入力および第2の加算器入力に接続される予測フィルタ出力、および予測係数出力に接続される予測係数入力を含む予測フィルタ(44、46)、
知覚できることの閾値出力に接続される第1の入力、予測係数出力に接続される第2の入力、クリッピング/量子化ステージの出力に接続される第3の入力およびエンコーダ出力を表す出力を含む情報信号発生器(24)を含む、エンコーダ。 - 精神知覚できることを動機付けされた閾値の表現、予測係数および復号化された情報信号に量子化された予測誤差に関する情報を含む符号化された情報信号を復号化するためのデコーダであって、
デコーダ入力、
デコーダ入力に接続される入力、知覚できることの閾値出力、予測係数出力および量子化された予測誤差出力を含む抽出器(214)、
量子化レベルの限定されたおよび一定の数、量子化された予測誤差出力に接続される非量子化器入力、非量子化器出力および量子化閾値制御入力を含む非量子化器(206)、
量子化された予測誤差出力に接続される入力、および量子化された閾値制御入力に接続される出力を含む後方適応閾値調整器、
非量子化器出力に接続される第1の加算器入力、第2の加算器入力および加算器出力を含む加算器(222)、
加算器出力に接続される予測フィルタ入力、第2の入力に接続される予測フィルタ出力、および予測係数出力に接続される予測フィルタ係数入力を含む予測フィルタ(226)、および
加算器出力に接続される予測フィルタ入力、デコーダ出力を表す予測フィルタ出力、および知覚できることの閾値出力に接続される適応制御入力を含む適応ポスト・フィルタ(232)を含む、デコーダ。
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