JP4550595B2 - オーディオ符号化装置 - Google Patents
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本発明は、オーディオ信号を１フレーム中に複数が含まれるサブブロック単位で時間周波数変換してスペクトラルデータを得る処理を伴うとともに、１フレーム中に含まれる前記サブブロックをグルーピングして同一グループに含まれる複数の前記サブブロックでサイド情報を共通化するオーディオ符号化装置に関する。
非特許文献１には、ＡＡＣ（Advanced Audio Coding）による符号化について以下のように規定されている。
アタック信号の様な過渡的な信号を含むフレームはショートブロックとして処理する。ショートブロックと判定されたフレームは、８個のサブブロックに分割し、サブブロック毎に処理する。
ただし、８個のサブブロックの全てが過渡的な信号を含んでいる訳ではない。そこで過渡的な信号を含まないサブブロックを纏めるようにグルーピングする。そして、グループ内でスケールファクター等のサイド情報を共通化することにより、圧縮率を高める。
ところで、サブブロックは、時間域のオーディオ信号を図３に示すような８つの窓Ｗ０〜Ｗ７のそれぞれで区切り、各区間の信号を個別にＭＤＣＴ（Modified Discrete Cosine Transform）することにより得られる。過渡的な信号の位置は、時間域のオーディオ信号において検出する。そしてその位置が図３に示す期間Ｐ０〜Ｐ７のいずれに属するかを考慮してグルーピングする。具体的には、過渡信号の位置が図３に示す位置であった場合、その位置は期間Ｐ２に属するので、窓Ｗ２に対応するサブブロックのみを含むグループを作るとともに、他のサブブロックを纏めるようにグルーピングする。
「3rd Generation Partnership Project; Technical Specification Group Service and System Aspects; General Audio Codec audio processing functions; Enhanced aacPlus general audio codec; Encoder Specification AAC part (Release 6)」，3GPP TS 26.403 V6.0.0，3rd Generation Partnership Project，２００４年９月
「3rd Generation Partnership Project; Technical Specification Group Service and System Aspects; General Audio Codec audio processing functions; Enhanced aacPlus general audio codec; Encoder Specification AAC part (Release 6)」，3GPP TS 26.403 V6.0.0，3rd Generation Partnership Project，２００４年９月
図３に示すように窓Ｗ０〜Ｗ７は、隣接するものどうしが５０％ずつオーバーラップしている。このため、過渡信号の影響は２つのサブブロックにそれぞれ現れる。図３の例では、過渡信号の影響は、窓Ｗ２に対応する２番のサブブロックおよび窓Ｗ３に対応する３番のサブブロックのそれぞれに現れる。そして図３における過渡信号の位置においては、窓Ｗ２の窓関数に比べて窓Ｗ３の窓関数の方が大きいため、過渡信号の影響は２番のサブブロックよりも３番のサブブロックに大きく現れる。
しかしながら前述したように、非特許文献１に規定された手法によると、２番のサブブロックのみを含むグループを作るとともに、他のサブブロックを纏めるようにグルーピングされるのであり、適正なグルーピングに基づく符号化が常に行えるわけではなかった。
本発明はこのような事情を考慮してなされたものであり、その目的とするところは、過渡的な信号の影響を正しく反映して適正にグルーピングすることで、圧縮率を向上できるオーディオ符号化装置を提供することにある。
本発明の第１の態様によるオーディオ符号化装置は、オーディオ信号を、１フレームを構成するサブブロックの単位で時間周波数変換してスペクトラルデータを得る処理を伴うとともに、１フレーム中に含まれる前記サブブロックをグルーピングして同一グループに含まれる複数の前記サブブロックではサイド情報を共通化するオーディオ符号化方法を使用して前記オーディオ信号を符号化するオーディオ符号化装置において、前記スペクトラルデータに基づいて、前記サブブロック毎にスペクトルの平坦度を算出する算出手段と、前記１フレームに含まれた前記サブブロックのうちから最大の前記平坦度が算出されたものを単独ブロックとして選択する選択手段と、前記１フレームに含まれた前記サブブロックを、前記単独ブロックのグループと、前記単独ブロック以外の前記サブブロックのうちの連続する少なくとも２つのサブブロックを含むグループとを作るように前記グルーピングを行うグルーピング手段とを備える。
本発明の第２の態様によるオーディオ符号化装置は、オーディオ信号を、１フレームを構成するサブブロックの単位で時間周波数変換してスペクトラルデータを得る処理を伴うとともに、１フレーム中に含まれる前記サブブロックをグルーピングして同一グループに含まれる複数の前記サブブロックではサイド情報を共通化するオーディオ符号化方法を使用して前記オーディオ信号を符号化するオーディオ符号化装置において、前記スペクトラルデータに基づいて、前記サブブロック毎にスペクトルの平坦度を算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された前記平坦度が所定の閾値を超えるサブブロックを単独ブロックとして選択する選択手段と、前記単独ブロックのそれぞれを独立のグループとし、前記１フレームに含まれた前記単独ブロック以外の前記サブブロックのうちの連続する少なくとも２つのサブブロックを含むグループを作るグルーピング手段とを備える。
本発明によれば、過渡的な信号の影響を正しく反映して適正にグルーピングすることで、圧縮率を向上できるようになる。
以下、図面を参照して本発明の一実施形態について説明する。
図１は本実施形態に係るオーディオ符号化装置（以下、符号化装置と称する）のブロック図である。
図１は本実施形態に係るオーディオ符号化装置（以下、符号化装置と称する）のブロック図である。
この符号化装置は、入力されるＰＣＭ信号に対して符号化処理を行い、符号化ビットストリームを出力するものである。この符号化装置は、ブロック切り出し部１、心理聴覚モデル部２、フィルタバンク部３、スイッチ４、フラットネスメジャー算出部５、グルーピング部６、量子化歪み／レート制御部７、ホストプロセッサ８、スケーリング部９、量子化部１０、符号化部１１およびフォーマッタ１２を含む。なお、これらの各部は、ハードウェアによりそれぞれを構成することも可能であるし、各部の機能をＤＳＰ（Digital Signal Processor）等によるソフトウェア処理によって実現することも可能である。
ブロック切り出し部１には、符号化の対象となるＰＣＭ信号が与えられる。このＰＣＭ信号は、時間域の信号である。ブロック切り出し部１は、このＰＣＭ信号から規定のブロックサイズのサンプル数毎にデータを切り出す。そしてブロック切り出し部１は、この切り出した信号を出力する。
心理聴覚モデル部２は、ブロック切り出し部１が出力する信号に対してＤＦＴ（Discrete Fourier Transform）、ＤＣＴ（Discrete Cosine Transform）、あるいはＭＤＣＴ（Modified DCT）等の直交変換を行い、これにより時間域の信号から周波数領域の信号に変換する。心理聴覚モデル部２は、上記の直交変換により得られる変換係数（周波数成分）から知覚エントロピーと呼ばれるパラメータを計算する。このパラメータは、上記の変換係数から、聴感上の周波数分解能、周波数成分の拡散、予測不能性、信号の調音性（tonality）を解析することにより１ブロックを符号化するのに必要とされる情報量を推定するためのものであり、計算方法の詳細はＩＳＯ／ＩＥＣにより制定された国際標準規格13818-7にて規定されている。
ところで心理聴覚モデル部２は、ブロック切替え部２ａおよびＳＭＲ算出部２ｂを有する。ブロック切替え部２ａは、上記の知覚エントロピーに基づいて、実際に符号化する時の直交変換処理（ＭＤＣＴ処理）で用いるブロック長（ロングブロック，ショートブロック）を判定する。ブロック切替え部２ａは、この判定の結果を示したブロック長情報をフィルタバンク部３およびスイッチ４へ出力する。ＳＭＲ算出部２ｂは、聴覚上の周波数分解能を考慮した尺度（バーク、メル等）での等間隔の帯域毎に、信号に対してマスクされる音、つまりノイズとして存在しても知覚されない許容雑音の量の比を示すＳＭＲ（Signal to Mask Ratio）を算出する。ＳＭＲ算出部２ｂは、上記算出したＳＭＲを、量子化歪み／レート制御部７へ出力する。
フィルタバンク部３は、ブロック切り出し部１の出力信号を、心理聴覚モデル部２から出力されるブロック長情報に従って直交変換する。フィルタバンク部３は、上記の直交変換により得られたスペクトラルデータを出力する。なお、符号化方式としてＡＡＣを採用している場合、フィルタバンク部３での直交変換はＭＤＣＴとなる。
スイッチ４は、フラットネスメジャー算出部５およびグルーピング部６とスケーリング部９とのいずれかをブロック長情報に基づいて選択する。スイッチ４は、選択している側にフィルタバンク部３の出力信号を与える。
フラットネスメジャー算出部５は、フィルタバンク部３の出力信号におけるスペクトルフラットネスメジャーを、サブブロック毎に算出する。グルーピング部６は、フラットネスメジャー算出部５で算出されたスペクトルフラットネスメジャーに基づいて、フィルタバンク部３の出力信号をグルーピングする。
量子化歪み／レート制御部７は、ホストプロセッサ８が指示する符号化レートと、心理聴覚モデル部２が出力するＳＭＲとに基づいて、フレーム毎に割当可能な符号量を算出する。量子化歪み／レート制御部７は、上記算出した符号量を符号化フレームの目標符号量として、スケーリング部９、量子化部１０および符号化部１１を制御する。例えば量子化歪み／レート制御部７は、量子化部１０から与えられる量子化係数から量子化歪み量を算出し、その結果に応じて量子化部１０へと出力指示を与える。また量子化歪み／レート制御部７は、符号化部１１から通知される符号量が上記目標符号量以内であるか否かを確認し、目標符号量以内であるときに符号化部１１へと出力指示を与える。
スケーリング部９は、フィルタバンク部３またはグルーピング部６から出力されるスペクトラルデータに基づいてスケールファクターを決定する。スケーリング部９は、この決定したスケールファクターを用いてフィルタバンク部３から出力されるスペクトラルデータをスケーリングする。そしてスケーリング部９は、上記のスケーリング後のスペクトラルデータを量子化部１０へ出力する。またスケーリング部９は、量子化歪み／レート制御部７からの指示に応じてスケーリング係数をフォーマッタ１２へ出力する。
量子化部１０は、スケーリング部９から出力されたスペクトラルデータを規定の式に従って補正したのち、全てのスペクトラルデータについて量子化を行う。量子化部１０は、量子化したのちのデータを、量子化歪み誤差がＳＭＲ値に基づく許容誤差であるかを判定するための情報として量子化歪み／レート制御部７へと出力する。量子化部１０は、量子化歪み／レート制御部７からの出力指示に応じて、量子化後のデータを符号化部１１へ出力する。
符号化部１１は、量子化部１０の出力を所定の符号化方式に従って圧縮符号化する。例えば、ＡＡＣの場合は上述の符号化方式としてハフマン符号化方式が適用される。符号化部１１は、符号化後の符号量を量子化歪み／レート制御部７へと出力する。符号化部１１は、量子化歪み／レート制御部７からの出力指示に応じて、符号化後のデータをフォーマッタ１２へ出力する。
フォーマッタ１２は、符号化部１１の出力とスケーリング部９から出力されるスケーリング係数とを所定のフォーマットに従って多重化する。フォーマッタ１２は、上記の多重化の結果を、符号化オーディオ信号として出力する。
なお、グルーピング部６にてグルーピングされた信号を処理するとき、スケーリング部９、量子化部１０、符号化部１１およびフォーマッタ１２における処理においては、スケールファクターなどのサイド情報を共通化する。
次に以上のように構成された符号化装置の動作について説明する。なお、本願発明のポイントは、ショートブロックと判定された場合におけるグルーピング処理にある。そこでここでは、この処理を中心として説明する。この他の処理については、ＡＡＣに準拠する既存の符号化装置と同様な処理を適用可能である。
ブロック切替え部２ａは、知覚エントロピーに基づいて、アタック信号のような過渡的な信号が含まれるフレームについてはショートブロックと判定し、それ以外のフレームについてはロングブロックと判定する。
ショートブロックと判定された場合、スイッチ４はフラットネスメジャー算出部５およびグルーピング部６を選択する。
一方、ショートブロックと判定された場合にフィルタバンク部３は、時間域のオーディオ信号を図３に示すような８つの窓Ｗ０〜Ｗ７のそれぞれで区切り、各区間の信号を個別にＭＤＣＴすることにより、０番から７番までの８つのサブブロックのスペクトラルデータを順次得る。この８つのサブブロックのスペクトラルデータは、フラットネスメジャー算出部５およびグルーピング部６に順次入力される。
フラットネスメジャー算出部５は、入力されるスペクトラルデータの平坦度をサブブロック毎に算出する。スペクトラルデータの平坦度としては、下記の(1)式により算出されるスペクトラルフラットネスメジャーを使用することができる。
上記の(1)式におけるMaおよびMgは、サンプル毎の信号の強さまたはパワー値についてのサブブロック内での相加平均および相乗平均であって、下記の(2)式および(3)式により算出される。
なおここで、kはサブブロック番号、nはサブブロックのサンプル数、spec(i)はサンプル毎の信号の強さまたはパワー値である。
すなわちスペクトラルフラットネスメジャーは、サンプル毎の信号の強さまたはパワー値についてのサブブロック内での相加相乗平均である。
すなわちスペクトラルフラットネスメジャーは、サンプル毎の信号の強さまたはパワー値についてのサブブロック内での相加相乗平均である。
図２は図１中のグルーピング部６における動作フローを示す図である。グルーピング部６は各フレームを対象としてこの図２に示す処理を行う。
ステップＳａ１においてグルーピング部６は、上述のようにフラットネスメジャー算出部５がサブブロック毎に算出するスペクトラルフラットネスメジャーsfm(0)〜sfm(7)を収集する。ステップＳａ２においてグルーピング部６は、これらのスペクトラルフラットネスメジャーsfm(0)〜sfm(7)のうちの最大値を判定する。そしてステップＳａ３においてグルーピング部６は、最大値であるスペクトラルフラットネスメジャーsfmの番号を、変数ｋminに代入する。すなわち、例えばスペクトラルフラットネスメジャーsfm(3)が最大値であるならば、変数ｋminに「３」を代入する。
ステップＳａ４においてグルーピング部６は、変数ｋminの値が「０」、「１」〜「６」および「７」のいずれであるかを確認する。
変数ｋminの値が「０」であるならば、グルーピング部６はステップＳａ４からステップＳａ５へ進む。ステップＳａ５においてグルーピング部６は、０番のサブブロックを第１グループ、１〜７番のサブブロックを第２グループとしてグルーピングする。
変数ｋminの値が「１」〜「６」であるならば、グルーピング部６はステップＳａ４からステップＳａ６へ進む。ステップＳａ６においてグルーピング部６は、０番からｋmin−１番のサブブロックを第１グループ、ｋmin番のサブブロックを第２グループ、ｋmin＋１番〜７番のサブブロックを第３グループとしてグルーピングする。
変数ｋminの値が「７」であるならば、グルーピング部６はステップＳａ４からステップＳａ７へ進む。ステップＳａ７においてグルーピング部６は、０〜６番のサブブロックを第１グループ、７番のサブブロックを第２グループとしてグルーピングする。
つまりグルーピング部６は、スペクトル形状が最も平坦なサブブロックをひとつのブロックとして独立させ、その他の連続したサブブロックをひとつのグループとして纏める。例えば３番のサブブロックにおけるスペクトラルデータのスペクトル形状が最も平坦であるならば、グルーピング部６は各サブブロックを｛0,1,2｝、｛3｝、｛4,5,6,7｝のようにグルーピングする。
このようにして同一グループにグルーピングされた複数のサブブロックは、スケールファクターなどのサイド情報が共有される。
スペクトルの形状は、過渡的な信号であるほど平坦になる。このため、スペクトル形状が最も平坦なサブブロック、すなわちスペクトラルフラットネスメジャーが最大であるサブブロックは、過渡的な信号の影響が最も大きく現れているサブブロックである。かくして上述のような本実施形態のグルーピングにより、過渡的な信号の影響を正しく反映して適正にグルーピングすることができる。そしてこれにより、サイド情報の共有が適正に行われるから、圧縮率を向上できる。
例えば図３に示した例においては、過渡信号の影響は窓Ｗ２におけるＭＤＣＴ処理よりも窓Ｗ３におけるＭＤＣＴ処理に大きく影響し、窓Ｗ３に対応する３番のサブブロックのスペクトル形状が平坦になる。この結果、上述の具体例のような適正なグルーピングが行われる。
なお、スペクトラルフラットネスメジャーは、グルーピングとは異なる処理のために計算することが行われる場合がある。この場合には、このような別処理のために計算されるスペクトラルフラットネスメジャーをグルーピングに利用することにより、グルーピングをより簡易な処理で実現することが可能である。
この実施形態は、次のような種々の変形実施が可能である。
２番目や３番目に大きいスペクトラルフラットネスメジャーが閾値を超える場合に、それらのスペクトラルフラットネスメジャーが算出されたサブブロックも独立させるようにグルーピングしても良い。
２番目や３番目に大きいスペクトラルフラットネスメジャーが閾値を超える場合に、それらのスペクトラルフラットネスメジャーが算出されたサブブロックも独立させるようにグルーピングしても良い。
知覚エントロピーに基づいてロングブロックと判定できるフレームであっても、その前後のフレームがいずれもショートブロックと判定されるならば、ショートブロックに変換する手法が採用されることがある。この場合、ロングブロックからショートブロックに変換されたフレームには過渡的な信号が含まれないから、グルーピングを行わずに８つのサブブロックを全て１つのグループとして纏めることが好ましい。このようにすれば、全てのサイドブロックでサイド情報の共通化が図れ、圧縮率が向上する。なお、上記のように過渡的な信号が含まれずにショートブロックとされるフレームが生じることに対応するためには、例えばロングブロックからショートブロックに変換処理の結果を監視する手法や、スペクトラルフラットネスメジャーの最大値が閾値を超えるか否かを監視する手法が考えられる。
１グループに含めるサブブロックの数を制限すべきならば、より多くのグループを作るようにグルーピングしても良い。例えば、１グループに含めるサブブロックの３つまでに制限すべきならば、上記の実施形態に示した具体例では各サブブロックを｛0,1,2｝、｛3｝、｛4,5,6,7｝のようにグルーピングするところを、｛0,1,2｝、｛3｝、｛4,5,6｝、｛7｝のようにグルーピングする。
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。
１…ブロック切り出し部、２…心理聴覚モデル部、３…フィルタバンク部、４…スイッチ、５…フラットネスメジャー算出部、６…グルーピング部、７…量子化歪み／レート制御部、８…ホストプロセッサ、９…スケーリング部、１０…量子化部、１１…符号化部、１２…フォーマッタ。
Claims (5)
- オーディオ信号を、１フレームを構成するサブブロックの単位で時間周波数変換してスペクトラルデータを得る処理を伴うとともに、１フレーム中に含まれる前記サブブロックをグルーピングして同一グループに含まれる複数の前記サブブロックではサイド情報を共通化するオーディオ符号化方法を使用して前記オーディオ信号を符号化するオーディオ符号化装置において、
前記スペクトラルデータに基づいて、前記サブブロック毎にスペクトルの平坦度を算出する算出手段と、
前記１フレームに含まれた前記サブブロックのうちから最大の前記平坦度が算出されたものを単独ブロックとして選択する選択手段と、
前記１フレームに含まれた前記サブブロックを、前記単独ブロックのグループと、前記単独ブロック以外の前記サブブロックのうちの連続する少なくとも２つのサブブロックを含むグループとを作るように前記グルーピングを行うグルーピング手段とを具備したことを特徴とするオーディオ符号化装置。 - オーディオ信号を、１フレームを構成するサブブロックの単位で時間周波数変換してスペクトラルデータを得る処理を伴うとともに、１フレーム中に含まれる前記サブブロックをグルーピングして同一グループに含まれる複数の前記サブブロックではサイド情報を共通化するオーディオ符号化方法を使用して前記オーディオ信号を符号化するオーディオ符号化装置において、
前記スペクトラルデータに基づいて、前記サブブロック毎にスペクトルの平坦度を算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された前記平坦度が所定の閾値を超えるサブブロックを単独ブロックとして選択する選択手段と、
前記単独ブロックのそれぞれを独立のグループとし、前記１フレームに含まれた前記単独ブロック以外の前記サブブロックのうちの連続する少なくとも２つのサブブロックを含むグループを作るグルーピング手段とを具備したことを特徴とするオーディオ符号化装置。 - 前記グルーピング手段は、前記単独ブロック以外の前記サブブロックのうちで連続するサブブロックの全てを含むグループを作るように前記グルーピングを行うことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のオーディオ符号化装置。
- 前記グルーピング手段は、知覚エントロピーに基づいて直交変換処理で用いるブロック長をロングブロックと判定されたフレームであって、前後のフレームに応じてショートブロックに変換されたフレームに対しては、前記１フレーム中に含まれる全てのサブブロックから成るグループを作ることを特徴とする請求項１または請求項２に記載のオーディオ符号化装置。
- 前記グルーピング手段は、前記算出手段によって算出されたサブブロック毎のスペクトルの平坦度のうち最大の平坦度が所定の閾値未満の場合には、前記１フレーム中に含まれる全てのサブブロックから成るグループを作ることを特徴とする請求項１または請求項２に記載のオーディオ符号化装置。
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