JP2913695B2 - ディジタル信号符号化方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、入力ディジタル信号の符号化を行うディジ
タル信号符号化方法に関するものである。

〔発明の概要〕

本発明は、入力ディジタル信号を複数の周波数帯域に
分割すると共に、高い周波数帯域ほどバンド幅を広く選
定し、各バンド毎のエネルギに基づいて各バンド単位の
許容ノイズレベルを設定し、各バンドのエネルギと設定
された許容ノイズレベルの差のレベルに応じたビット数
で各バンドの成分を量子化するディジタル信号符号化方
法において、量子化後の出力情報量を検出し、この検出
出力と目標値の誤差及び各バンドのエネルギに基づい
て、量子化の際の割当てビット数を補正するようにし
て、所定期間における情報量を一定化するようにしたこ
とにより、簡単な構成で、信号劣化の少ないビットレー
ト調整（ビットパッキング）を行うことが可能で、特
に、エネルギの集中した周波数帯域にビット数を多く割
当てることができるようにし、聴感上のS/Nを向上させ
ることが可能なディジタル信号符号化方法を提供するも
のである。

〔従来の技術〕

オーディオ，音声等の信号の高能率符号化において
は、オーディオ，音声等の入力信号を時間軸又は周波数
軸で複数のチャンネルに分割すると共に、各チャンネル
毎のビット数を適応的に割当てるビットアロケーシヨン
（ビット割当て）による符号化技術がある。例えば、オ
ーディオ信号等の上記ビット割当てによる符号化技術に
は、時間軸上のオーディオ信号等を複数の周波数帯域に
分割して符号化する帯域分割符号化（サブ・バンド・コ
ーディング:SBC）や、時間軸の信号を周波数軸上の信号
に変換（直交変換）して複数の周波数帯域に分割し各帯
域毎で適応的に符号化するいわゆる適応変換符号化（AT
C）、或いは、上記SBCといわゆる適応予測符号化（AP
C）とを組み合わせ、時間軸の信号を帯域分割して各帯
域信号をベースバンド（低域）に変換した後複数次の線
形予測分析を行って予測符号化するいわゆる適応ビット
割当て（APC−AB）等の符号化技術がある。

ここで例えば、上記帯域分割符号化においては、圧縮
効率を上げるために、一定の単位時間ブロック毎のビッ
トレートを一定に保ちながら、帯域分割した各バンドに
与えるビット数を信号スペクトル強度の時間変動に応じ
てダイナミックに（適応的に）変化させている。また、
上記適応変換符号化においては、周波数軸上でダイナミ
ックに割当てビット数を変化させている。

〔発明が解決しようとする課題〕

上述のようなビット数を適応的に割当てる高能率符号
化においては、ビット数の割当ての仕方しだいで単位ブ
ロック（単位時間ブロック或いは単位周波数ブロック）
当たりのビットレートが一定にならない場合が生じ、ビ
ットの過不足が起こる場合がある。すなわち、与えられ
たビットレートに対して、時間軸上或いは周波数軸上で
信号レベルの低い所ではビットが余り、信号レベルの高
い所ではビットが足りないという現象が起こることがあ
る。

このようなビット数の過不足があった場合には、効果
的にビット数を調整するようなビットレート調整（いわ
ゆるビットパッキング）の手法を用いる必要があった。

このビットレート調整とは、単位ブロックでビットが
余ったときには、この単位ブロックに与えるビット数を
減らし、ビットが足りないときには与えるビット数を増
加させるようにすることにより、全体のビットレートを
一定に調整するものである。当該ビットレート調整は、
例えば、第８図に示すような機能ブロックを用いて行う
ことができると考えられる。この第８図において、入力
ディジタル信号に対して、割当てビット数決定機能ブロ
ック90で量子化の際の割当てビット数を決定し、ビット
レート調整機能ブロック91で、入力ディジタル信号の単
位ブロックのスペクトル強度に応じたビットレートの調
整（ビットパッキング）を行う。その後、ビットレート
調整されて決定されたビット数を用いて符号化機能ブロ
ック92で入力ディジタル信号の符号化（再量子化）が行
われて出力される。

ところが、上記ビットレート調整機能ブロック92で行
われるビットレートの調整としては、未だ、簡単でかつ
信号の劣化が目立たない効果的な方法がなく、このた
め、従来より、効果的なビットレート調整の方法の確立
が望まれている。特に、ビットレート調整の際に、ある
帯域に信号（スペクトル強度，エネルギ）が集中してい
るトーン性のあるソース（サイン波，トーンバースト
波，単楽器音等）については、その帯域部分で発生する
ノイズが劣化として感じられることが多く、この劣化を
防ぐための対処法の必要性があった。

そこで、本発明は、上述のような事情に鑑みて提案さ
れたものであり、簡単な構成で、信号の劣化の目立たな
いビットレート調整（ビットパッキング）を行うことが
でき、特に、トーン性のあるソースであっても劣化の少
ない信号符号化を行うことが可能なディジタル信号符号
化方法を提供することを目的とするものである。

［課題を解決するための手段］ 本発明に係るディジタル信号符号化方法は、上述の課
題を解決するために提案されたものであり、入力ディジ
タル信号を複数の周波数帯域に分割すると共に、高い周
波数帯域ほどバンド幅を広く選定し、当該各バンド毎の
エネルギに基づいて各バンド単位の許容ノイズレベルを
設定するノイズレベル設定工程と、上記各バンドのエネ
ルギと上記設定された許容ノイズレベルとの差のレベル
に応じたビット数で上記各バンドの成分を量子化する量
子化工程とを有するディジタル信号符号化方法であっ
て、上記量子化工程により得られる出力情報量を検出
し、該検出出力と目標値との誤差検出し、この検出され
た誤差及び上記各バンドのエネルギに基づいて、上記量
子化工程での割当てビット数を、トーン性信号における
エネルギの集中しているバンドに多くのビット数を割り
当てるように補正して、所定期間における情報量を一定
化するようにしたことを特徴とするものである。

［作用］ 本発明によれば、全体のビットレートを一定に保ち、
同時に、各バンドのエネルギに基づいて割当てビット数
を一定量増減することで、エネルギの集中した帯域にビ
ット数を多く割当てている。

〔実施例〕 以下、本発明を適用した実施例について図面を参照し
ながら説明する。

本実施例のディジタル信号符号化方法が適用されたデ
ィジタル信号符号化装置は、オーディオ或いは音声等の
入力ディジタル信号を、例えば、帯域分割符号化（SB
C）や、適応変換符号化（ATC）、適応ビット割当て（AP
C−AB）等により高能率符号化するものである。そのた
め、本実施例装置では、入力ディジタル信号を複数の周
波数帯域に分割すると共に、高い周波数帯域ほどバンド
幅を広く選定している。すなわち、後述する人間の聴覚
特性を考慮したいわゆる臨界帯域幅（クリティカルバン
ド）で上記入力ディジタル信号を分割している。また、
第１図に示すように、当該クリティカルバンドの各バン
ド毎のエネルギ（又はピーク値，平均値）に基づいて各
バンド単位の許容ノイズレベルを設定するノイズレベル
設定手段としての総和検出回路14及びフィルタ回路15
と、上記各バンドのエネルギと上記ノイズレベル設定手
段の差のレベルに応じて割当てられたビット数で上記各
バンドの成分を量子化する量子化回路24とを有するもの
である。ここで、上記量子化回路24の出力情報量を後述
するデータ量演算回路26で検出し、該検出出力と端子３
からの所定の目標値（ビットレート調整のためのビット
レートの目標値）との誤差が後述する誤差検出回路27で
検出される。その後、後述する補正値決定回路28でこの
誤差出力及び各バンドのエネルギに基づいて、上記量子
化回路24の割当てビット数を補正する補正値が決定さ
れ、この補正値に基づいて量子化が行われている。この
ようにすることにより、本実施例装置では、所定期間に
おける情報量を一定化（ビットレートの調整）を行うよ
うにしている。

その後、上記量子化回路24からの量子化出力は、バッ
ファメモリ25を介して本実施例のディジタル信号符号化
装置の出力端子２から出力されるようになる。

このため、第１図の装置に供給される信号が、例え
ば、第２図Ａに示すような信号スペクトルSSの信号であ
る場合、すなわち、ある帯域に信号（スペクトル強度，
エネルギ）が集中しているトーン性のあるソース（サイ
ン波，トーンバースト波，単楽器音等）である場合、上
記信号スペクトルSSに対して、ノイズスペクトルNSは第
２図中一点鎖線で示すようなものとなる。したがって、
第１図の本実施例装置においては、例えば、信号の周波
数分析を行い、各バンド毎のエネルギの割合を求め、与
えられた一定のビットに対してビット数が余った場合に
は、信号エネルギに比例してエネルギの大きい帯域には
多くのビット数を与え、小さい（少ない）帯域には少な
いビット配分でビットレートの調整を行う。これによ
り、第２図Ｂに示すように、ノイズスペクトルNSは、第
２図Ｂの図中点線で示すノイズスペクトルNS_Bのように
補正される。逆に、ビットが不足する場合には、信号エ
ネルギに反比例してエネルギの少ない帯域からビットを
取り上げてそのビット数の不足した帯域に与える。これ
により、第２図Ｃに示すように、ノイズスペクトルNS
は、第２図Ｃの図中点線で示すノイズスペクトルNS_Cの
ように補正される。

ここで、第１図に示す本実施例のディジタル信号符号
化装置は、オーディオ信号，音声信号等を高速フーリエ
変換（FFT）して、時間軸の信号を周波数軸に変換し、
符号化（再量子化）を行うものである。

第１図において、入力端子１には、例えばオーディオ
信号が供給されており、この時間軸上のオーディオ信号
が高速フーリエ変換回路11に伝送される。この高速フー
リエ変換回路11では、上記時間軸上のオーディオ信号が
所定時間毎（単位ブロック）に周波数軸上の信号に変換
され、実数成分値Reと虚数成分値ImとからなるFFT係数
が得られる。これらFFT係数は振幅位相情報発生回路12
に伝送され、当該振幅位相情報発生回路12では上記実数
成分値Reと虚数成分値Imとから振幅値Amと位相値とが得
られて、この振幅値Amの情報が出力されるようになる。
すなわち一般の人間の聴覚は周波数領域の振幅（パワ
ー）には敏感であるが、位相についてはかなり鈍感であ
るため、本実施例では上記振幅位相情報発生回路12の出
力から上記振幅値Amのみを取り出し、これを本発明実施
例での入力ディジタル信号としている。

このようにして得られた振幅値Am等の入力ディジタル
信号は、帯域分割回路13に伝送される。この帯域分割回
路13では、上記振幅値Amで表現された入力ディジタル信
号をいわゆる臨界帯域幅（クリティカルバンド）に分割
している。このクリティカルバンドとは、人間の聴覚特
性（周波数分析能力）を考慮したものであり、例えば０
〜16kHzを24バンドに分け、高い周波数帯域ほどバンド
幅を広く選定しているものである。すなわち人間の聴覚
は、一種のバンドパスフィルタのような特性を有してい
て、この各フィルタによって分けられたバンドを臨界帯
域と呼んでいる。ここで、第３図に上記クリティカルバ
ンドを示す。ただし、この第３図では図示を簡略化する
ため、上記クリティカルバンドのバンド数を12バンド
（B₁〜B₁₂）で表現している。

上記帯域分割回路13でクリティカルバンドに分割され
た各バンド（例えば24バンド）毎の上記振幅値Amは、各
々上記総和検出回路14に伝送される。この総和検出回路
14では、各バンド毎のエネルギ（各バンドでのスペクト
ル強度）が、各バンド内のそれぞれの振幅値Amの総和
（振幅値Amのピーク又は平均或いはエネルギ総和）をと
ることにより求められる。該総和検出回路14の出力すな
わち各バンドの総和のスペクトルは、一般にバークスペ
クトルと呼ばれ、この各バンドのバークスペクトルSBは
例えば第４図に示すようになる。

ここで、上記バークスペクトルSBのいわゆるマスキン
グに於ける影響を考慮するため、該バークスペクトルSB
に所定の重みづけの関数を畳込む（コンボリューショ
ン）。このため、上記総和検出回路14の出力すなわち該
バークスペクトルSBの各値は、フィルタ回路15に送られ
る。該フィルタ回路15は、第５図に示すように、入力端
子100からの入力データを順次遅延させる遅延素子
（z^-1）101₁,101₂‥‥101_m-2〜101_m+3‥‥101₂₃,101₂₄
（クリティカルバンドに対応した例えば24個の遅延素
子）と、これら遅延素子101₁〜101₂₄からの出力にフィ
ルタ係数（重みづけの関数）を乗算する例えば24個の乗
算器102₁,102₂‥‥102_m-3〜102_m+3‥‥102₂₃,102₂₄と、
総和加算器104とから構成されるものである。この時、
上記乗算器102_m-3〜102_m+3において、例えば、乗算器10
2_m-3でフィルタ係数0.0000086を、乗算器102_m-2でフィ
ルタ係数0.0019を、乗算器102_m-1でフィルタ係数0.15
を、乗算器102_mでフィルタ係数１を、乗算器102_m+1でフ
ィルタ係数0.4を、更に乗算器102_m+2でフィルタ係数0.0
6を乗算し、乗算器102_m+3でフィルタ係数0.007を各遅延
素子の出力に乗算することにより、上記バークスペクト
ルSBの畳込み処理が行われる。畳込み処理により、第４
図中点線で示す部分の総和がとられる。なお、上記マス
キングとは、人間の聴覚上の特性により、ある信号によ
って他の信号がマスクされて聞こえなくなる現象をいう
ものであり、このマスキング効果には、時間軸上のオー
ディオ信号に対するマスキング効果と周波数軸上の信号
に対するマスキング効果とがある。すなわち、該マスキ
ング効果により、マスキングされる部分にノイズがあっ
たとしても、このノイズは聞こえないことになる。この
ため、実際のオーディオ信号では、このマスキングされ
る部分内のノイズは許容可能なノイズとされる。

その後、上記フィルタ回路15の出力は引算器16に送ら
れる。該引算器16は、上記畳込んだ領域での後述する許
容可能なノイズレベルに対応するレベルαを求めるもの
である。なお、当該許容可能なノイズレベル（許容ノイ
ズレベル）に対応するレベルαは、後述するように、逆
コンボリューション処理を行うことによって、クリティ
カルバンドの各バンド毎の許容ノイズレベルとなるよう
なレベルである。ここで、上記引算器16には、上記レベ
ルαを求めるための許容関数（マスキングレベルを表現
する関数）が供給される。この許容関数を増減させるこ
とで上記レベルαの制御を行っている。当該許容関数
は、後述する関数発生回路29から供給されているもので
ある。

すなわち、許容ノイズレベルに対応するレベルαは、
クリティカルバンドのバンドの低域から順に与えられる
番号をｉとすると、第（１）式で求めることができる。

α＝Ｓ−（ｎ−ai） ‥‥‥‥（１） この第（１）式において、n,aは定数でａ＞０、Ｓは
畳込み処理されたバークスペクトルの強度であり、第
（１）式中（ｎ−ai）が許容関数となる。本実施例では
ｎ＝38,a＝１としており、この時の音質劣化はなく、良
好な符号化が行えた。

このようにして、上記レベルαが求められ、このデー
タは、割算器17に伝送される。当該割算器17では、上記
畳込みされた領域での上記レベルαを逆コンボリューシ
ョンするためのものである。したがって、この逆コンボ
リューション処理を行うことにより、上記レベルαから
マスキングスペクトルが得られるようになる。すなわ
ち、このマスキングスペクトルが許容ノイズスペクトル
となる。なお、上記逆コンボリューション処理は、複雑
な演算を必要とするが、本実施例では簡略化した割算器
17を用いて逆コンボリューションを行っている。

次に、上記マスキングスペクトルは、合成回路18を介
して減算器19に伝送される。ここで、当該減算器19に
は、上記総和検出回路14の出力すなわち前述した総和検
出回路14からのバークスペクトルSBが、遅延回路21を介
して供給されている。したがって、この減算器19で上記
マスキングスペクトルとバークスペクトルSBとの減算演
算が行われることで、第６図に示すように、上記バース
クペクトルSBは、該マスキングスペクトルMSのレベルで
示すレベル以下がマスキングされることになる。

当該減算器19の出力は、ROM20を介して量子化回路24
に供給されており、上記量子化回路24では、この減算器
19の出力に応じた割合でビット数で、遅延回路23を介し
て供給されている振幅値Amの量子化を行うことになる。
すなわち、換言すれば、当該量子化回路24では、上記ク
リティカルバンドの各バンドのエネルギと上記ノイズレ
ベル設定手段の差のレベルに応じて割当てられたビット
数で上記各バンドの成分を量子化することになる。な
お、上記遅延回路21は上記合成回路18以前の各回路での
遅延量を考慮して上記総和検出回路14からのバークスペ
クトルSBを遅延させ、上記遅延回路23は上記ROM20以前
の各回路での遅延量を考慮して上記振幅値Amを遅延させ
るために設けられている。また、上記ROM20は量子化の
際の所定時間毎の上記減算器19の出力を一時格納して送
り出すために設けられている。

ここで、上記量子化回路24の量子化の際には、前述し
たように、上記量子化回路24の出力情報量を検出し、該
検出出力と目標値の誤差及び各バンドのエネルギに基づ
いて、量子化の際に割当てビット数を補正するようにし
て、所定期間における情報量を一定化するようにしてい
る。

このようなことを行うため、本実施例装置において
は、上記バッファメモリ25からのデータは、データ量演
算回路26によってデータ量が求められた後、誤差検出回
路27に送られる。当該誤差検出回路27では、上記データ
量と端子３からの所定の目標値（ビットレート調整のた
めのビットレートの目標値）との誤差が検出され、その
誤差データは補正値決定回路28に伝送される。また、こ
の補正値決定回路28には、単位ブロックのデータをメモ
リするメモリ33を介した総和検出回路14の出力（エネル
ギ，スペクトル強度）も供給されている。当該補正値決
定回路28は、上記誤差データが正であればエネルギの大
きい帯域により多くの補正値を与え、逆に上記誤差デー
タが負であればエネルギの大きい帯域に小さな補正値を
与えるようにするものである。このような補正値が、ビ
ット数補正回路31に伝送される。このビット数補正回路
31で、上記ROM20の出力を上記補正値で補正すること
で、量子化の際の割当てビット数の補正（ビットレート
の調整）が行われることになり、所定期間としての単位
時間ブロックにおける情報量を一定化するようになる。
このようなことから、エネルギ大の帯域では多くのビッ
ト数で量子化を行うことになり、エネルギ小の帯域では
少ないビット数で量子化を行うことになる。ここで、当
該ビット数補正回路31の出力は、四捨五入回路32を介し
て上記量子化回路24に供給されているため、ビット数の
細かな変化が矯正されている。

なお、上述した合成回路18での合成の際には、最小可
聴カーブ発生回路22から供給される第７図に示すような
人間の聴覚特性であるいわゆる最小可聴カーブ（等ラウ
ドネス曲線）RCを示すデータと、上記マスキングスペク
トルMSとを合成することができる。したがって、この最
小可聴カーブRCとマスキングスペクトルMSとを共に合成
することで、許容ノイズレベルは図中斜線で示す部分ま
でとすることができるようになり、量子化の際に図中鎖
線で示す部分の割当てビット数を減らすことができるよ
うになる。なお、この第７図は、前述の第３図に示した
クリティカルバンドで表わされており、信号スペクトル
SSも同時に示している。

ただし、本実施例においては、上述した最小可聴カー
ブの合成処理を行わない構成とすることもできる。すな
わち、この場合には、最小可聴カーブ発生回路22,合成
回路18が不要となり、上記引算器16からの出力は、割算
器17で逆コンボリューションされた後、すぐに減算器19
に伝送されることになる。

すなわち、本実施例のディジタル信号符号化装置にお
いては、オーディオ信号を符合化する際に、上述したよ
うにビットレート調整を行い、ノイズスペクトルの形状
が変化しないので、ビット数を減らした場合でも、聴感
上の劣化が少なくてすむことになる。特に、トーン性の
あるソースであっても劣化の少ない信号符号化を行うこ
とが可能となる。またビットレート調整のアルゴリズム
が容易なのでハードウェアを簡単に構成することができ
る。

本発明は、上述した第１図の実施例のように、入力デ
ィジタル信号を高速フーリエ変換して処理するいわゆる
適応変換符号化の他に、例えば、帯域分割符号化（SB
C）を行う装置にも適用することができる。この場合
は、信号をバンドパスフィルタ等で帯域分割して、この
各チャンネルに割り当てるビット数を、量子化手段の出
力情報量の検出出力と目標値の誤差及び各バンドのエネ
ルギに基づいて、増減させるものとなる。当該帯域分割
符号化の場合も上述同様の効果を得ることができる。

〔発明の効果〕

本発明のディジタル信号符号化方法においては、量子
化後の出力情報量を検出し、該検出出力と目標値との誤
差を検出し、この検出された誤差及び上記各バンドのエ
ネルギに基づいて、上記量子化工程での割当てビット数
を、トーン性信号におけるエネルギの集中しているバン
ドに多くのビット数を割り当てるように補正して、所定
期間における情報量を一定化するようにしたことによ
り、簡単な構成の装置で、信号の劣化の目立たないビッ
トレート調整（ビットパッキング）を行うことが可能と
なる。特に、トーン性のあるソースであっても劣化の少
ない信号符号化を行うことが可能となる。したがって、
聴感上のS/N劣化を少なくすることができるようにな
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例のディジタル信号符号化方法
が適用されたディジタル信号符号化装置の概略構成を示
すブロック回路図、第２図Ａはビットレート調整をする
前のノイズスペクトルを示す特性図、第２図Ｂはビット
レート調整（ビット数余りの場合）後のノイズスペクト
ルを示す特性図、第２図Ｃはビットレート調整（ビット
数不足の場合）後のノイズスペクトルを示す特性図、第
３図はクリティカルバンドを示す図、第４図はバークス
ペクトルを示す図、第５図はフィルタ回路を示す回路
図、第６図はマスキングスペクトルを示す図、第７図は
最小可聴カーブ，マスキングスペクトルを合成した図、
第８図はビットレート調整のための機能ブロック図であ
る。 11……高速フーリエ変換回路 12……振幅位相情報発生回路 13……帯域分割回路 14……総和検出回路 15……フィルタ回路 16……引算器 17……割算器 18……合成回路 19……減算器 20……ROM 21,23……遅延回路 22……最小可聴カーブ発生回路 24……量子化回路 25……バッファメモリ 26……データ量演算回路 27……誤差検出回路 28……補正値決定回路 29……関数発生回路 31……ビット数補正回路 32……四捨五入回路 33……メモリ

フロントページの続き (56)参考文献 特開 平３−117921（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−96041（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−57621（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−110200（ＪＰ，Ａ) Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ．ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆ ｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｃｏｕｓｔｉｃ ｓ，Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｓｉｇｎａ ｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（1988）Ｖｏ ｌ．５，ｐ．2524−2527 Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ．ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆ ｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｃｏｕｓｔｉｃ ｓ，Ｓｐｅｅｃｈ ａｎｄ Ｓｉｇｎａ ｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ（1989）Ｖｏ ｌ．３，ｐ．1993−1996 昭和59年度電子通信学会通信部門全国 大会講演論文集［分冊１］，第１−389 〜390頁

Claims (1)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力ディジタル信号を複数の周波数帯域に
   分割すると共に、高い周波数帯域ほどバンド幅を広く選
   定し、当該各バンド毎のエネルギに基づいて各バンド単
   位の許容ノイズレベルを設定するノイズレベル設定工程
   と、 上記各バンドのエネルギと上記設定された許容ノイズレ
   ベルとの差のレベルに応じたビット数で上記各バンドの
   成分を量子化する量子化工程とを有するディジタル信号
   符号化方法であって、 上記量子化工程により得られる出力情報量を検出し、該
   検出出力と目標値との誤差を検出し、この検出された誤
   差及び上記各バンドのエネルギに基づいて、上記量子化
   工程での割当てビット数を、トーン性信号におけるエネ
   ルギの集中しているバンドに多くのビット数を割り当て
   るように補正して、所定期間における情報量を一定化す
   るようにしたこと を特徴とするディジタル信号符号化方法。