JP5323295B2 - マスク済み閾値表現方法、再構成方法、及びそのシステム - Google Patents
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Description
図4は、図1に示された量子化器及び符号化器130をより詳細に示す図である。量子化器130は、マスク済み閾値推定に対応する精度に従って、スペクトル値を量子化する。通常、これは、ブロック420において固定量子化器が適用される前にブロック410におけるスペクトル値をスケーリングすることによって実現される。
前述されているように、本発明の一つの特徴に従って、マスク済み閾値が、まず、線型予測(LP)係数によってモデル化される。
周波数毎のマスク済み閾値は、各周波数に関して、信号に対して知覚されることなく追加されうる雑音の量を与える。言い換えれば、マスク済み閾値は、元の信号と同時に存在する場合に聴かれ得ない最大成形済み雑音のパワースペクトルである。
W.B.Kleijn及びK.K.Paliwalによる“音声符号化入門”(音声符号化及び合成(Elsevier社、アムステルダム(1995)))という表題の文献は、本発明の参照文献であるが、マスク済み閾値などのパワースペクトルがLP(線型予測)係数によってどのようにモデル化されるかを記述している。それによれば、
全極フィルタは、MSEの観点からは、線型周波数スケールにおいてマスク済み閾値を最も良好にモデル化する。しかしながら、低周波数側における詳細な構造は良好にモデル化されない。殆どの音声信号においてその大部分のエネルギーが低周波数側に存在しているため、低周波数側のマスク済み閾値が正確にモデル化されることは重要である。分割スケールドメインにおけるマスク済み閾値はより滑らかであり、それゆえ、全極フィルタによって容易にモデル化されうる。
線スペクトル周波数は、F.K.Soong及びB.-H.Juangによる“線スペクトル対(LSP)及び音声データ圧縮”(Proc. IEEE Int. Conf. Acoust., Speech, Signal Processing, pp.1.10.1-1.10.4(1984年3月))という表題の文献(本発明の参照文献である)に記載されているものであるが、LP係数スペクトル表現の代替として知られている。最小位相フィルタA(z)から、二つの多項式
・P(z)及びQ(z)の全ての零点は単位円上に存在する
・P(z)及びQ(z)の零点は、相互に互い違いになっている
・A(z)の最小位相特性は、周波数上での順序を維持しつつP(z)及びQ(z)の零点を量子化した後にも容易に保存される
T−−このブロックに関してマスク済み閾値を送出する
c−−直前のブロックのマスク済み閾値を当該ブロックのマスク済み閾値とする(マスク済み閾値を一定に保つことに対応する)
i−−直前に送出されたマスク済み閾値と次に送出されるマスク済み閾値との間で線型補間を行ない、当該ブロックに係るマスク済み閾値を計算する
P−−二つ前に送出されたマスク済み閾値を当該ブロックに係るマスク済み閾値とする(図7に関連して最後に記述されている場合に相当)
従来技術に係る知覚音声コーダにおけるスケーリングファクタは、短変換ウィンドウモード(128バンドMDCT)におけるマスク済み閾値のLSF表現によって置換される。図5に示されているように、かつて用いられていたビット数のおよそ半分のみを用いて、マスク済み閾値はより正確にモデル化される。
110 解析フィルタバンク
120 知覚モデル
130 量子化器及び符号化器
140 ビットストリームエンコーダ/マルチプレクサ
200 知覚音声デコーダ
210 ビットストリームデコーダ/デマルチプレクサ
220 復号化器及び逆量子化器
230 合成フィルタバンク
410 スペクトル係数スケーリング段
420 固定量子化器
430 ハフマン符号化器
600 知覚音声コーダ
610 量子化器
620 音響心理閾値
630 閾値−LSF変換段
640 LSF−閾値変換段
660 LSF−閾値変換段
670 逆量子化器
680 合成フィルタバンク
Claims (21)
- 知覚音声コーダでマスク済み閾値を表現する方法であって、
該マスク済み閾値をモデル化する目的で線型予測係数を計算するステップと、
該線型予測係数を伝送目的で量子化しうる表現に変換するステップと
からなることを特徴とするマスク済み閾値表現方法。
- 請求項1に記載の方法において、該伝送目的で量子化しうる表現は、線スペクトル周波数表現である方法。
- 請求項2に記載の方法において、該線スペクトル周波数を伝送目的で量子化するステップをさらに含む方法。
- 請求項1記載の方法において、
該線型予測係数を聴覚特性に適した非線型周波数スケールに変換するステップをさらに含む方法。
- 請求項1に記載の方法において、該マスク済み閾値が量子化器のステップサイズを制御することを特徴とする方法。
- 請求項1に記載の方法において、
該マスク済み閾値における以前のマスク済み閾値からの変化分が所定の閾値を超過した場合にのみ該マスク済み閾値をデコーダ宛に選択的に伝送するステップをさらに含む方法。
- 請求項6に記載の方法において、伝送されないマスク済み閾値を補間技法を用いて近似するステップをさらに含む方法。
- 請求項1に記載の方法において、該マスク済み閾値は音響心理モデルから導出される方法。
- 知覚音声デコーダでマスク済み閾値を再構成する方法であって、
該マスク済み閾値の表現を受信するステップと、
該表現を線型予測係数に変換するステップと、
該線型予測係数から該マスク済み閾値を導出するステップとを含むマスク済み閾値再構成方法。
- 請求項9に記載の方法において、該マスク済み閾値は、線スペクトル周波数を用いて表現されている方法。
- 請求項9に記載の方法において、該マスク済み閾値が、逆量子化器のステップサイズを制御する方法。
- 請求項9に記載の方法において、該マスク済み閾値は、該マスク済み閾値における以前のマスク済み閾値からの変化分が所定の閾値を超過した場合にのみ受信される方法。
- 請求項9に記載の方法において、受信されないマスク済み閾値を補間技法を用いて近似するステップをさらに含む方法。
- 請求項1に記載の方法において、
該マスク済み閾値における以前のマスク済み閾値からの変化分が所定の閾値を超過した場合にのみ該マスク済み閾値をデコーダ宛に選択的に伝送するステップをさらに含む方法。
- 請求項14に記載の方法において、該変化が該マスク済み閾値における緩やかな変化を含んでおり、該マスク済み閾値が補間によって近似される方法。
- 請求項14に記載の方法において、該変化が該マスク済み閾値における緩やかな変化及びそれに引き続く急激な変化を含んでおり、該マスク済み閾値が一度に変化する定マスク済み閾値によって近似される方法。
- 請求項14に記載の方法において、該変化が、ほぼ一定の定マスク済み閾値及びそれに引き続く緩やかな変化を含んでおり、該マスク済み閾値が定マスク済み閾値及びそれに引き続く補間によって近似される方法。
- 請求項14に記載の方法において、該変化が、短時間の過渡的な変化を含むほぼ一定の定マスク済み閾値を含んでおり、該マスク済みの閾値が、該過渡的な変化の後の該マスク済み閾値を該過渡的な変化の前の該マスク済み閾値に設定することによって近似される方法。
- 知覚音声コーダでマスク済み閾値を表現するシステムであって、
該マスク済み閾値をモデル化するための線型予測係数を計算する手段と、
該線型予測係数を伝送目的で量子化されうる表現に変換する手段とを含むシステム。
- 知覚音声デコーダでマスク済み閾値を再構成するシステムであって、
マスク済み閾値の表現を受信する手段と、
該表現を線型予測係数に変換する手段と、
該線型予測係数から該マスク済み閾値を導出する手段とを含むシステム。
- 請求項19に記載のシステムにおいて、
該マスク済み閾値における以前のマスク済み閾値からの変化分が所定の閾値を超過した場合にのみ該マスク済み閾値をデコーダ宛に選択的に伝送するステップをさらに含むシステム。
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