JPH05114863A - 高能率符号化装置及び復号化装置 - Google Patents
高能率符号化装置及び復号化装置Info
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- JPH05114863A JPH05114863A JP3271774A JP27177491A JPH05114863A JP H05114863 A JPH05114863 A JP H05114863A JP 3271774 A JP3271774 A JP 3271774A JP 27177491 A JP27177491 A JP 27177491A JP H05114863 A JPH05114863 A JP H05114863A
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- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
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Abstract
(57)【要約】
【構成】 直交変換されたスペクトルデータを、クリテ
ィカルバンド毎にノイズシェイピングファクタを用いて
適応的にビット割当てするために、入力端子３０１から
供給されたスペクトルデータのエネルギをエネルギ算出
手段で算出し、高域信号レベルの低減回路３０３、スペ
クトルの滑らかさ算出回路３０５及びノイズシェイピン
グファクタ決定回路３０６に供給する。回路３０５は信
号スペクトルが滑らかでない場合に、回路３０６に対し
てノイズシェイピングファクタを概略０に近付ける。回
路３０３、３０６からの出力に基づいてエネルギ依存の
ビット配分回路３０４がビット配分を行う。 【効果】 スペクトルが分散している場合に聴覚的に雑
音レベルを低くできるのみならず、サイン波入力時には
エネルギの大きな帯域にビットを集中できるためＳＮ比
を大きくすることができる。
ィカルバンド毎にノイズシェイピングファクタを用いて
適応的にビット割当てするために、入力端子３０１から
供給されたスペクトルデータのエネルギをエネルギ算出
手段で算出し、高域信号レベルの低減回路３０３、スペ
クトルの滑らかさ算出回路３０５及びノイズシェイピン
グファクタ決定回路３０６に供給する。回路３０５は信
号スペクトルが滑らかでない場合に、回路３０６に対し
てノイズシェイピングファクタを概略０に近付ける。回
路３０３、３０６からの出力に基づいてエネルギ依存の
ビット配分回路３０４がビット配分を行う。 【効果】 スペクトルが分散している場合に聴覚的に雑
音レベルを低くできるのみならず、サイン波入力時には
エネルギの大きな帯域にビットを集中できるためＳＮ比
を大きくすることができる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、いわゆる高能率符号化
によって入力ディジタルデータの符号化を行ない、伝
送、あるいは記録再生し、復号化して再生信号を得るよ
うな、ディジタルデータの高能率符号化装置及び復号化
装置に関するものである。
によって入力ディジタルデータの符号化を行ない、伝
送、あるいは記録再生し、復号化して再生信号を得るよ
うな、ディジタルデータの高能率符号化装置及び復号化
装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】オーディオあるいは音声等の信号の高能
率符号化の手法には種々あるが、例えば、時間軸上のオ
ーディオ信号等をブロック化しないで、複数の周波数帯
域にフィルタで分割して符号化する非ブロック化周波数
帯域分割方式として、帯域分割符号化（サブ・バンド・
コーディング：ＳＢＣ）等を挙げることができ、また、
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、各帯域毎に符号化するよ
うなブロック化周波数帯域分割方式、いわゆる変換符号
化等を挙げることができる。
率符号化の手法には種々あるが、例えば、時間軸上のオ
ーディオ信号等をブロック化しないで、複数の周波数帯
域にフィルタで分割して符号化する非ブロック化周波数
帯域分割方式として、帯域分割符号化（サブ・バンド・
コーディング：ＳＢＣ）等を挙げることができ、また、
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、各帯域毎に符号化するよ
うなブロック化周波数帯域分割方式、いわゆる変換符号
化等を挙げることができる。
【０００３】また、上述の帯域分割符号化と変換符号化
とを組み合わせた高能率符号化の手法も考えられてお
り、この場合には、例えば、上記帯域分割符号化で帯域
分割を行った後、該各帯域毎の信号を周波数軸上の信号
に直交変換し、この直交変換された各帯域毎に符号化が
施される。
とを組み合わせた高能率符号化の手法も考えられてお
り、この場合には、例えば、上記帯域分割符号化で帯域
分割を行った後、該各帯域毎の信号を周波数軸上の信号
に直交変換し、この直交変換された各帯域毎に符号化が
施される。
【０００４】ここで、上述した帯域分割のためのフィル
タとしては、例えばＱＭＦフィルタがあり、1976 R.E.
Crochiere, Digital coding of speech in subbands, B
ellSyst.Tech. J. Vol.55, No.8 1976 に述べられてい
る。また ICASSP 83, BOSTONPolyphase Quadrature fil
ters-A new subband coding technique, Joseph H.Roth
weilerには等バンド幅のフィルタ分割手法が述べられて
いる。次に上述した直交変換としては、例えば、入力オ
ーディオ信号を所定単位時間（フレーム）でブロック化
し、当該ブロック毎に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、離
散的コサイン変換（ＤＣＴ）、モディファイドＤＣＴ変
換（ＭＤＣＴ）等を行うことで時間軸を周波数軸に変換
するようなものがある。ＭＤＣＴについては ICASSP
1987Subband/Transform Coding Using Filter Bank Des
igns Based on Time DomainAliasing Cancellation,
J.P.Princen, A.B.Bradley, Univ. of Surrey RoyalMel
bourne Inst. of Tech.に述べられている。
タとしては、例えばＱＭＦフィルタがあり、1976 R.E.
Crochiere, Digital coding of speech in subbands, B
ellSyst.Tech. J. Vol.55, No.8 1976 に述べられてい
る。また ICASSP 83, BOSTONPolyphase Quadrature fil
ters-A new subband coding technique, Joseph H.Roth
weilerには等バンド幅のフィルタ分割手法が述べられて
いる。次に上述した直交変換としては、例えば、入力オ
ーディオ信号を所定単位時間（フレーム）でブロック化
し、当該ブロック毎に高速フーリエ変換（ＦＦＴ）、離
散的コサイン変換（ＤＣＴ）、モディファイドＤＣＴ変
換（ＭＤＣＴ）等を行うことで時間軸を周波数軸に変換
するようなものがある。ＭＤＣＴについては ICASSP
1987Subband/Transform Coding Using Filter Bank Des
igns Based on Time DomainAliasing Cancellation,
J.P.Princen, A.B.Bradley, Univ. of Surrey RoyalMel
bourne Inst. of Tech.に述べられている。
【０００５】さらに、周波数帯域分割された各周波数成
分を量子化する周波数分割幅としては、例えば人間の聴
覚特性を考慮した帯域分割が行われる。すなわち、一般
に臨界帯域（クリティカルバンド）と呼ばれている高域
程帯域幅が広くなるような帯域幅で、オーディオ信号を
複数（例えば２５バンド）の帯域に分割することがあ
る。また、この時の各帯域毎のデータを符号化する際に
は、各帯域毎に所定のビット配分或いは、各帯域毎に適
応的なビット割当て（ビットアロケーシヨン）による符
号化が行われる。例えば、上記ＭＤＣＴ処理されて得ら
れた係数データを上記ビットアロケーシヨンによって符
号化する際には、上記各ブロック毎のＭＤＣＴ処理によ
り得られる各帯域毎のＭＤＣＴ係数データに対して、適
応的な割当てビット数で符号化が行われることになる。
分を量子化する周波数分割幅としては、例えば人間の聴
覚特性を考慮した帯域分割が行われる。すなわち、一般
に臨界帯域（クリティカルバンド）と呼ばれている高域
程帯域幅が広くなるような帯域幅で、オーディオ信号を
複数（例えば２５バンド）の帯域に分割することがあ
る。また、この時の各帯域毎のデータを符号化する際に
は、各帯域毎に所定のビット配分或いは、各帯域毎に適
応的なビット割当て（ビットアロケーシヨン）による符
号化が行われる。例えば、上記ＭＤＣＴ処理されて得ら
れた係数データを上記ビットアロケーシヨンによって符
号化する際には、上記各ブロック毎のＭＤＣＴ処理によ
り得られる各帯域毎のＭＤＣＴ係数データに対して、適
応的な割当てビット数で符号化が行われることになる。
【０００６】ビット割当手法としては、次の２手法が知
られている。先ず、IEEE Transactions of Accoustics,
Speech, and Signal Processing,vol.ASSP-25, No.4,
August 1977では、各帯域毎の信号の大きさをもとに、
ビット割当を行なっている。この方式では、量子化雑音
スペクトルが平坦となり、雑音エネルギ最小となるが、
聴感覚的にはマスキング効果が利用されていないために
実際の雑音感は最適ではない。
られている。先ず、IEEE Transactions of Accoustics,
Speech, and Signal Processing,vol.ASSP-25, No.4,
August 1977では、各帯域毎の信号の大きさをもとに、
ビット割当を行なっている。この方式では、量子化雑音
スペクトルが平坦となり、雑音エネルギ最小となるが、
聴感覚的にはマスキング効果が利用されていないために
実際の雑音感は最適ではない。
【０００７】次に、ICASSP 1980 The critical band c
oder -- digital encoding of theperceptual requirem
ents of the auditory system, M.A.Kransner, MIT で
は、聴覚マスキングを利用することで、各帯域毎に必要
な信号対雑音比を得て固定的なビット割当を行なう手法
が述べられている。しかしこの手法ではサイン波入力で
特性を測定する場合でも、ビット割当が固定的であるた
めに、特性値がそれほど良い値とならない。
oder -- digital encoding of theperceptual requirem
ents of the auditory system, M.A.Kransner, MIT で
は、聴覚マスキングを利用することで、各帯域毎に必要
な信号対雑音比を得て固定的なビット割当を行なう手法
が述べられている。しかしこの手法ではサイン波入力で
特性を測定する場合でも、ビット割当が固定的であるた
めに、特性値がそれほど良い値とならない。
【０００８】ここで、上記２手法の内の前者の手法で、
実際の雑音感を最適にするために、ビット配分決定時
に、固定的なノイズシェイピングファクタと呼ばれる係
数を用いて、量子化雑音のスペクトルを聴覚的に適合す
るようにする。このときビット配分は次の（１）式のよ
うに行う。
実際の雑音感を最適にするために、ビット配分決定時
に、固定的なノイズシェイピングファクタと呼ばれる係
数を用いて、量子化雑音のスペクトルを聴覚的に適合す
るようにする。このときビット配分は次の（１）式のよ
うに行う。
【０００９】
【数１】
【００１０】この（１）式において、ｂ（ｋ）はｋ番目
のブロックのＭＤＣＴ係数の語長、δは適正バイアス、
σ2 （ｋ）はｋ番目のブロックの信号電力、Ｄは全フロ
ックでの平均量子化誤差電力、γはノイズシェイピング
ファクタ、をそれぞれ示している。計算は、全ブロック
のｂ（ｋ）の和が、使用できる全ビット内に入るよう
に、δを変えて、最適値を求める。
のブロックのＭＤＣＴ係数の語長、δは適正バイアス、
σ2 （ｋ）はｋ番目のブロックの信号電力、Ｄは全フロ
ックでの平均量子化誤差電力、γはノイズシェイピング
ファクタ、をそれぞれ示している。計算は、全ブロック
のｂ（ｋ）の和が、使用できる全ビット内に入るよう
に、δを変えて、最適値を求める。
【００１１】しかしこの手法においても、サイン波入力
で特性を測定する場合、ビット割当がサイン信号の存在
する周波数に充分集中せず、特性値がそれほど良い値と
ならない。
で特性を測定する場合、ビット割当がサイン信号の存在
する周波数に充分集中せず、特性値がそれほど良い値と
ならない。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】このように、各帯域の
信号の大きさでビット配分を行ない、量子化雑音エネル
ギを最小にすると、聴覚的雑音レベルは最小とならず、
またマスキング効果を考えて、固定的なノイズシェイピ
ングファクタを導入したり、各帯域に固定的なビット配
分を行なうと、サイン波入力時には良い信号対雑音特性
を得にくい。
信号の大きさでビット配分を行ない、量子化雑音エネル
ギを最小にすると、聴覚的雑音レベルは最小とならず、
またマスキング効果を考えて、固定的なノイズシェイピ
ングファクタを導入したり、各帯域に固定的なビット配
分を行なうと、サイン波入力時には良い信号対雑音特性
を得にくい。
【００１３】本発明はこのような実情に鑑みてなされた
ものであり、聴覚的にも望ましく、また１ｋHzサイン波
入力のような孤立スペクトル入力に対しても良好な特性
が得られるビット配分手法を有するような高能率符号化
装置及び復号化装置の提供を目的とする。
ものであり、聴覚的にも望ましく、また１ｋHzサイン波
入力のような孤立スペクトル入力に対しても良好な特性
が得られるビット配分手法を有するような高能率符号化
装置及び復号化装置の提供を目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】本発明に係るディジタル
データの高能率符号化装置は、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、各周波数帯域毎に適
応的にブロックサイズを変化させた後、直交変換を行う
ことによりスペクトルデータを求め、このスペクトルデ
ータを臨界帯域毎にノイズシェイピングファクタを用い
て量子化雑音のスペクトルを聴覚的に適合するように適
応的にビット割当てを行って符号化データを得る高能率
符号化装置であって、上記ノイズシェーピングファクタ
を、入力信号の大きさ又は入力信号のスペクトルの滑ら
かさに関連した信号の少なくとも一つに応じて変更する
ことにより、上述した課題を解決する。
データの高能率符号化装置は、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、各周波数帯域毎に適
応的にブロックサイズを変化させた後、直交変換を行う
ことによりスペクトルデータを求め、このスペクトルデ
ータを臨界帯域毎にノイズシェイピングファクタを用い
て量子化雑音のスペクトルを聴覚的に適合するように適
応的にビット割当てを行って符号化データを得る高能率
符号化装置であって、上記ノイズシェーピングファクタ
を、入力信号の大きさ又は入力信号のスペクトルの滑ら
かさに関連した信号の少なくとも一つに応じて変更する
ことにより、上述した課題を解決する。
【００１５】この場合、隣接スペクトル間の差情報に関
係した信号を、スペクトルの滑らかさの指標として用い
ることが好ましい。また、ブロックフローティングのた
めのブロック間の信号の大きさの差情報に関係した信号
を、スペクトルの滑らかさの指標として用いることによ
り、演算量の低減が図られる。また、信号の大きさが小
さいほど、高域信号の大きさを小さく見積もってビット
配分の基礎とすることは、高域の最小可聴限レベルが上
昇していることから、ビットの有効配分を行う上で有益
である。特に概略４ｋHz以上の最小可聴限レベルの最小
の周波数以上の信号の大きさが小さいほど、高域スペク
トルを低減したスペクトルを基にしたビット割当て（ビ
ットアロケーション）を行うことが有効である。
係した信号を、スペクトルの滑らかさの指標として用い
ることが好ましい。また、ブロックフローティングのた
めのブロック間の信号の大きさの差情報に関係した信号
を、スペクトルの滑らかさの指標として用いることによ
り、演算量の低減が図られる。また、信号の大きさが小
さいほど、高域信号の大きさを小さく見積もってビット
配分の基礎とすることは、高域の最小可聴限レベルが上
昇していることから、ビットの有効配分を行う上で有益
である。特に概略４ｋHz以上の最小可聴限レベルの最小
の周波数以上の信号の大きさが小さいほど、高域スペク
トルを低減したスペクトルを基にしたビット割当て（ビ
ットアロケーション）を行うことが有効である。
【００１６】さらに、上記高能率符号化装置により符号
化され、伝送又は記録再生された信号を復号化する高能
率復号化装置によっても、上述の課題を解決する。
化され、伝送又は記録再生された信号を復号化する高能
率復号化装置によっても、上述の課題を解決する。
【００１７】
【作用】本発明によれば、音楽信号のようにスペクトル
が分散している場合にも、マスキング効果により聴感覚
からみた雑音レベルが低くでき、またサイン波入力時に
も信号の大きい帯域にビットを集められるので信号対雑
音比を大きくすることができる。
が分散している場合にも、マスキング効果により聴感覚
からみた雑音レベルが低くでき、またサイン波入力時に
も信号の大きい帯域にビットを集められるので信号対雑
音比を大きくすることができる。
【００１８】
【実施例】オーディオＰＣＭ信号等の入力ディジタル信
号を、帯域分割符号化（ＳＢＣ）、適応変換符号化（Ａ
ＴＣ）及び適応ビット割当て（ＡＰＣ−ＡＢ）の各技術
を用いて高能率符号化する実施例について、図１を参照
しながら説明する。
号を、帯域分割符号化（ＳＢＣ）、適応変換符号化（Ａ
ＴＣ）及び適応ビット割当て（ＡＰＣ−ＡＢ）の各技術
を用いて高能率符号化する実施例について、図１を参照
しながら説明する。
【００１９】図１に示す具体的な高能率符号化装置で
は、入力ディジタル信号をフィルタ等により複数の周波
数帯域に分割すると共に、各周波数帯域毎に直交変換を
行って、得られた周波数軸のスペクトルデータを、後述
する人間の聴覚特性を考慮したいわゆる臨界帯域（クリ
ティカルバンド）幅毎に適応的にビット割当して符号化
している。もちろんフィルタ等による非ブロッキングの
周波数分割幅は等分割幅としてもよい。さらに、本発明
実施例においては、直交変換の前に入力信号に応じて適
応的にブロックサイズ（ブロック長）を変化させると共
に、クリティカルバンド単位もしくは高域では臨界帯域
（クリティカルバンド）幅を更に細分化したブロックで
フローティング処理を行っている。このクリティカルバ
ンドとは、人間の聴覚特性を考慮して分割された周波数
帯域であり、ある純音の周波数近傍の同じ強さの狭帯域
バンドノイズによって当該純音がマスクされるときのそ
のノイズの持つ帯域のことである。このクリティカルバ
ンドは、高域ほど帯域幅が広くなっており、上記０〜２
０ｋHzの全周波数帯域は例えば２５のクリティカルバン
ドに分割されている。
は、入力ディジタル信号をフィルタ等により複数の周波
数帯域に分割すると共に、各周波数帯域毎に直交変換を
行って、得られた周波数軸のスペクトルデータを、後述
する人間の聴覚特性を考慮したいわゆる臨界帯域（クリ
ティカルバンド）幅毎に適応的にビット割当して符号化
している。もちろんフィルタ等による非ブロッキングの
周波数分割幅は等分割幅としてもよい。さらに、本発明
実施例においては、直交変換の前に入力信号に応じて適
応的にブロックサイズ（ブロック長）を変化させると共
に、クリティカルバンド単位もしくは高域では臨界帯域
（クリティカルバンド）幅を更に細分化したブロックで
フローティング処理を行っている。このクリティカルバ
ンドとは、人間の聴覚特性を考慮して分割された周波数
帯域であり、ある純音の周波数近傍の同じ強さの狭帯域
バンドノイズによって当該純音がマスクされるときのそ
のノイズの持つ帯域のことである。このクリティカルバ
ンドは、高域ほど帯域幅が広くなっており、上記０〜２
０ｋHzの全周波数帯域は例えば２５のクリティカルバン
ドに分割されている。
【００２０】すなわち、図１において、入力端子１０に
は例えば０〜２０ｋHzのオーディオＰＣＭ信号が供給さ
れている。この入力信号は、例えばいわゆるＱＭＦフィ
ルタ等の帯域分割フィルタ１１により０〜１０ｋHz帯域
と１０ｋ〜２０ｋHz帯域とに分割され、０〜１０ｋHz帯
域の信号は同じくいわゆるＱＭＦフィルタ等の帯域分割
フィルタ１２により０〜５ｋHz帯域と５ｋ〜１０ｋHz帯
域とに分割される。帯域分割フィルタ１１からの１０ｋ
〜２０ｋHz帯域の信号は、直交変換回路の一例であるMo
dified Discrete Cosine Transform（ＭＤＣＴ）回路１
３に送られ、帯域分割フィルタ１２からの５ｋ〜１０ｋ
Hz帯域の信号はＭＤＣＴ回路１４に送られ、帯域分割フ
ィルタ１２からの０〜５ｋHz帯域の信号はＭＤＣＴ回路
１５に送られることにより、それぞれＭＤＣＴ処理され
る。
は例えば０〜２０ｋHzのオーディオＰＣＭ信号が供給さ
れている。この入力信号は、例えばいわゆるＱＭＦフィ
ルタ等の帯域分割フィルタ１１により０〜１０ｋHz帯域
と１０ｋ〜２０ｋHz帯域とに分割され、０〜１０ｋHz帯
域の信号は同じくいわゆるＱＭＦフィルタ等の帯域分割
フィルタ１２により０〜５ｋHz帯域と５ｋ〜１０ｋHz帯
域とに分割される。帯域分割フィルタ１１からの１０ｋ
〜２０ｋHz帯域の信号は、直交変換回路の一例であるMo
dified Discrete Cosine Transform（ＭＤＣＴ）回路１
３に送られ、帯域分割フィルタ１２からの５ｋ〜１０ｋ
Hz帯域の信号はＭＤＣＴ回路１４に送られ、帯域分割フ
ィルタ１２からの０〜５ｋHz帯域の信号はＭＤＣＴ回路
１５に送られることにより、それぞれＭＤＣＴ処理され
る。
【００２１】ここで、各ＭＤＣＴ回路１３、１４、１５
のブロックサイズの具体例を図２に示す。この図２の具
体例においては、高域側ほど周波数帯域を広げると共に
時間分解能を高め（ブロック長を短くし）ている。すな
わち、低域側の０〜５ｋHz帯域の信号及び中域の５ｋ〜
１０ｋHz帯域の信号に対しては１ブロックｂL 、ｂM の
サンプル数を例えば２５６サンプルとし、高域側の１０
ｋ〜２０ｋHz帯域の信号に対しては、ｂH を上記低域及
び中域側のブロックｂL 、ｂM のそれぞれ１／２の長さ
BLL ／２、BLM ／２の長さでブロック化している。この
ようにして各帯域の直交変換ブロックサンプル数を同じ
としている。また、各々の帯域は、信号の時間的変化が
大きい場合を想定して更に１／２、１／４等の適応的な
ブロック分割が可能である。
のブロックサイズの具体例を図２に示す。この図２の具
体例においては、高域側ほど周波数帯域を広げると共に
時間分解能を高め（ブロック長を短くし）ている。すな
わち、低域側の０〜５ｋHz帯域の信号及び中域の５ｋ〜
１０ｋHz帯域の信号に対しては１ブロックｂL 、ｂM の
サンプル数を例えば２５６サンプルとし、高域側の１０
ｋ〜２０ｋHz帯域の信号に対しては、ｂH を上記低域及
び中域側のブロックｂL 、ｂM のそれぞれ１／２の長さ
BLL ／２、BLM ／２の長さでブロック化している。この
ようにして各帯域の直交変換ブロックサンプル数を同じ
としている。また、各々の帯域は、信号の時間的変化が
大きい場合を想定して更に１／２、１／４等の適応的な
ブロック分割が可能である。
【００２２】再び図１において、各ＭＤＣＴ回路１３、
１４、１５にてＭＤＣＴ処理されて得られた周波数軸上
のスペクトルデータあるいはＭＤＣＴ係数データは、い
わゆる臨界帯域（クリティカルバンド）毎に又は高域で
は臨界帯域（クリティカルバンド）幅を更に細分化した
ブロック毎にまとめられて、適応ビット割当符号化回路
１６、１７、１８に送られている。
１４、１５にてＭＤＣＴ処理されて得られた周波数軸上
のスペクトルデータあるいはＭＤＣＴ係数データは、い
わゆる臨界帯域（クリティカルバンド）毎に又は高域で
は臨界帯域（クリティカルバンド）幅を更に細分化した
ブロック毎にまとめられて、適応ビット割当符号化回路
１６、１７、１８に送られている。
【００２３】適応ビット割当符号化回路１６、１７、１
８により各臨界帯域（クリティカルバンド）毎に又は高
域では臨界帯域（クリティカルバンド）幅を更に細分化
したブロック毎に割り当てられたビット数に応じて、各
スペクトルデータ（あるいはＭＤＣＴ係数データ）を再
量子化するようにしている。このようにして符号化され
たデータは、出力端子２２、２４、２６を介して取り出
される。このときどのような信号の大きさに関する正規
化がされたかを示す、フローティング情報とどのような
ビット長で量子化がされたかを示すビット長情報が同時
に送られる。
８により各臨界帯域（クリティカルバンド）毎に又は高
域では臨界帯域（クリティカルバンド）幅を更に細分化
したブロック毎に割り当てられたビット数に応じて、各
スペクトルデータ（あるいはＭＤＣＴ係数データ）を再
量子化するようにしている。このようにして符号化され
たデータは、出力端子２２、２４、２６を介して取り出
される。このときどのような信号の大きさに関する正規
化がされたかを示す、フローティング情報とどのような
ビット長で量子化がされたかを示すビット長情報が同時
に送られる。
【００２４】図３は、適応ビット割当符号化回路１６、
１７、１８の内部機能の具体例を示す機能ブロック図で
あり、図１における各ＭＤＣＴ回路１３、１４、１５の
出力は、図３の適応ビット割当機能部３００の入力端子
３０１を介して帯域毎のエネルギ算出回路３０２に送ら
れて、上記クリティカルバンド（臨界帯域）毎のエネル
ギ、または高域ではクリティカルバンドをさらに細分割
した帯域毎のエネルギが、例えば当該帯域内での各振幅
値の２乗平均の平方根を計算すること等により求められ
る。この各帯域毎のエネルギの代わりに、振幅値のピー
ク値、平均値等が用いられることもある。図４は、上記
エネルギ算出回路３０２からの出力として、例えば臨界
帯域（クリティカルバンド）内の又は高域では臨界帯域
（クリティカルバンド）幅を更に細分化した帯域毎の総
和値のスペクトルの例を示すものであるが、この図４で
は図示を簡略化するため、上記臨界帯域（クリティカル
バンド）の数又は高域では臨界帯域（クリティカルバン
ド）幅を更に細分化した帯域のバンド数を１２バンド
（Ｂ1 〜Ｂ12）で表現している。
１７、１８の内部機能の具体例を示す機能ブロック図で
あり、図１における各ＭＤＣＴ回路１３、１４、１５の
出力は、図３の適応ビット割当機能部３００の入力端子
３０１を介して帯域毎のエネルギ算出回路３０２に送ら
れて、上記クリティカルバンド（臨界帯域）毎のエネル
ギ、または高域ではクリティカルバンドをさらに細分割
した帯域毎のエネルギが、例えば当該帯域内での各振幅
値の２乗平均の平方根を計算すること等により求められ
る。この各帯域毎のエネルギの代わりに、振幅値のピー
ク値、平均値等が用いられることもある。図４は、上記
エネルギ算出回路３０２からの出力として、例えば臨界
帯域（クリティカルバンド）内の又は高域では臨界帯域
（クリティカルバンド）幅を更に細分化した帯域毎の総
和値のスペクトルの例を示すものであるが、この図４で
は図示を簡略化するため、上記臨界帯域（クリティカル
バンド）の数又は高域では臨界帯域（クリティカルバン
ド）幅を更に細分化した帯域のバンド数を１２バンド
（Ｂ1 〜Ｂ12）で表現している。
【００２５】適応ビット割当回路１６、１７、１８の動
作を図３を参照しながらさらに説明する。今ＭＤＣＴ係
数の大きさが各ブロック毎にＭＤＣＴ回路１３、１４、
１５で求められ、ＭＤＣＴ係数が入力端子３００に供給
される。供給されたＭＤＣＴ係数は、帯域毎のエネルギ
算出回路３０２、高域信号レベルの低減回路３０３に与
えられる。帯域毎のエネルギ算出回路３０２で、クリテ
ィカルバンド又は高域においてはクリティカルバンドを
更に細分割したそれぞれの帯域、に関する信号エネルギ
を算出する。帯域毎のエネルギ算出回路３０２で算出さ
れたそれぞれの帯域に関するエネルギは、高域信号レベ
ルの低減回路３０３、スペクトルの滑らかさ算出回路３
０５及びノイズシェイピングファクタ決定回路３０６に
供給される。先ず、高域信号レベルの低減回路３０３で
は、４ｋHz以上の帯域のエネルギが小さいほど高域信号
レベルの低減を大きく行う。このことにより、高域の最
小可聴限特性の影響を加味することができる。次に、ス
ペクトルの滑らかさ算出回路３０５では、隣合ったブロ
ックのエネルギの差分値の２乗の全帯域に亘る加算値と
全帯域のエネルギの加算値との比が小さいほど、スペク
トルが滑らか、と見なして、ノイズシェイピングファク
タを小さくする。エネルギ依存のビット配分回路３０４
は、ノイズシェイピングファクタ決定回路３０６からの
ノイズシェイピングファクタと高域信号レベルの低減回
路３０３からの高域を低減された信号スペクトルを用い
て、上記（１）式によるビット配分を行う。このビット
配分の値が出力端子３０７を介して取り出され、量子化
の際に使用される。
作を図３を参照しながらさらに説明する。今ＭＤＣＴ係
数の大きさが各ブロック毎にＭＤＣＴ回路１３、１４、
１５で求められ、ＭＤＣＴ係数が入力端子３００に供給
される。供給されたＭＤＣＴ係数は、帯域毎のエネルギ
算出回路３０２、高域信号レベルの低減回路３０３に与
えられる。帯域毎のエネルギ算出回路３０２で、クリテ
ィカルバンド又は高域においてはクリティカルバンドを
更に細分割したそれぞれの帯域、に関する信号エネルギ
を算出する。帯域毎のエネルギ算出回路３０２で算出さ
れたそれぞれの帯域に関するエネルギは、高域信号レベ
ルの低減回路３０３、スペクトルの滑らかさ算出回路３
０５及びノイズシェイピングファクタ決定回路３０６に
供給される。先ず、高域信号レベルの低減回路３０３で
は、４ｋHz以上の帯域のエネルギが小さいほど高域信号
レベルの低減を大きく行う。このことにより、高域の最
小可聴限特性の影響を加味することができる。次に、ス
ペクトルの滑らかさ算出回路３０５では、隣合ったブロ
ックのエネルギの差分値の２乗の全帯域に亘る加算値と
全帯域のエネルギの加算値との比が小さいほど、スペク
トルが滑らか、と見なして、ノイズシェイピングファク
タを小さくする。エネルギ依存のビット配分回路３０４
は、ノイズシェイピングファクタ決定回路３０６からの
ノイズシェイピングファクタと高域信号レベルの低減回
路３０３からの高域を低減された信号スペクトルを用い
て、上記（１）式によるビット配分を行う。このビット
配分の値が出力端子３０７を介して取り出され、量子化
の際に使用される。
【００２６】次に、入力信号のスペクトルが滑らかな場
合と滑らかでない場合のビット割当て及びその結果得ら
れる量子化雑音スペクトルについて、図５乃至図８を参
照しながら説明する。すなわち、信号スペクトルが平坦
なときのビット割当の様子を図５に示し、これに対応す
る量子化雑音（ノイズスペクトル）の様子を図６に示
す。また、スペクトルが滑らかでないとき、例えば信号
スペクトルのトーナリティが高く聴覚的に信号の音程感
があって周波数に偏りが生じているときのビット割当の
様子を図７に示し、これに対応する量子化雑音（ノイズ
スペクトル）の様子を図８に示す。ここで図６、図８内
において、曲線ａは信号レベルを、曲線ｂは量子化雑音
レベルをそれぞれ示している。
合と滑らかでない場合のビット割当て及びその結果得ら
れる量子化雑音スペクトルについて、図５乃至図８を参
照しながら説明する。すなわち、信号スペクトルが平坦
なときのビット割当の様子を図５に示し、これに対応す
る量子化雑音（ノイズスペクトル）の様子を図６に示
す。また、スペクトルが滑らかでないとき、例えば信号
スペクトルのトーナリティが高く聴覚的に信号の音程感
があって周波数に偏りが生じているときのビット割当の
様子を図７に示し、これに対応する量子化雑音（ノイズ
スペクトル）の様子を図８に示す。ここで図６、図８内
において、曲線ａは信号レベルを、曲線ｂは量子化雑音
レベルをそれぞれ示している。
【００２７】すなわち図５及び図６は、信号のスペクト
ルが割合平坦である場合を示しており、ノイズシェイピ
ングファクタが概略−１に近付いた様子を示している。
これに対して、図７、図８に示すように、信号スペクト
ルが滑らかでない場合には、ノイズシェイピングファク
タを概略０に近付けることにより、量子化雑音スペクト
ルをホワイトに近付けることができる。これにより孤立
スペクトル入力信号での特性の向上が達成される。
ルが割合平坦である場合を示しており、ノイズシェイピ
ングファクタが概略−１に近付いた様子を示している。
これに対して、図７、図８に示すように、信号スペクト
ルが滑らかでない場合には、ノイズシェイピングファク
タを概略０に近付けることにより、量子化雑音スペクト
ルをホワイトに近付けることができる。これにより孤立
スペクトル入力信号での特性の向上が達成される。
【００２８】図９はこのようにして高能率符号化された
信号を、伝送あるいは記録再生した後に、再び復号化す
るための復号回路を示している。各帯域の量子化された
上記ＭＤＣＴ係数は、復号回路入力端子１２２、１２
４、１２６に与えられ、使用されたブロックサイズ情報
は、入力端子１２３、１２５、１２７に与えられる。復
号化回路１１６、１１７、１１８では適応ビット割当情
報を用いてビット割当を解除する。次にＩＭＤＣＴ（逆
ＭＤＣＴ）回路１１３、１１４、１１５で周波数軸上の
信号が時間軸上の信号に変換される。これらの部分帯域
の時間軸上の信号は、ＩＱＭＦ（逆ＱＭＦ）回路１１
２、１１１により全帯域信号に復号化され、出力端子１
１０より取り出される。
信号を、伝送あるいは記録再生した後に、再び復号化す
るための復号回路を示している。各帯域の量子化された
上記ＭＤＣＴ係数は、復号回路入力端子１２２、１２
４、１２６に与えられ、使用されたブロックサイズ情報
は、入力端子１２３、１２５、１２７に与えられる。復
号化回路１１６、１１７、１１８では適応ビット割当情
報を用いてビット割当を解除する。次にＩＭＤＣＴ（逆
ＭＤＣＴ）回路１１３、１１４、１１５で周波数軸上の
信号が時間軸上の信号に変換される。これらの部分帯域
の時間軸上の信号は、ＩＱＭＦ（逆ＱＭＦ）回路１１
２、１１１により全帯域信号に復号化され、出力端子１
１０より取り出される。
【００２９】
【発明の効果】以上の説明からも明らかなように、本発
明に係るディジタルデータの高能率符号化装置によれ
ば、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、各周波数帯域毎に適応的にブロックサイズを変
化させた後、直交変換を行うことによりスペクトルデー
タを求め、このスペクトルデータを臨界帯域毎にノイズ
シェイピングファクタを用いて量子化雑音のスペクトル
を聴覚的に適合するように適応的にビット割当てを行っ
て符号化データを得る高能率符号化装置であって、上記
ノイズシェーピングファクタを、入力信号の大きさ又は
入力信号のスペクトルの滑らかさに関連した信号の少な
くとも一つに応じて変更するようにしているため、この
ビット配分手法は聴覚的にも望ましく、また、１ｋHzサ
イン波入力のような孤立スペクトル入力に対しても良好
な特性を、何度も繰り返してビット量調整をせず、唯１
回の演算で得られるビット配分が実現できる。
明に係るディジタルデータの高能率符号化装置によれ
ば、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、各周波数帯域毎に適応的にブロックサイズを変
化させた後、直交変換を行うことによりスペクトルデー
タを求め、このスペクトルデータを臨界帯域毎にノイズ
シェイピングファクタを用いて量子化雑音のスペクトル
を聴覚的に適合するように適応的にビット割当てを行っ
て符号化データを得る高能率符号化装置であって、上記
ノイズシェーピングファクタを、入力信号の大きさ又は
入力信号のスペクトルの滑らかさに関連した信号の少な
くとも一つに応じて変更するようにしているため、この
ビット配分手法は聴覚的にも望ましく、また、１ｋHzサ
イン波入力のような孤立スペクトル入力に対しても良好
な特性を、何度も繰り返してビット量調整をせず、唯１
回の演算で得られるビット配分が実現できる。
【００３０】また、上記ディジタルデータの高能率符号
化装置により符号化され、伝送又は記録再生された信号
を復号する高能率復号化装置によっても、同様の効果を
得ることができる。
化装置により符号化され、伝送又は記録再生された信号
を復号する高能率復号化装置によっても、同様の効果を
得ることができる。
【図１】本発明の一実施例となる符号化装置の構成例を
示すブロック回路図である。
示すブロック回路図である。
【図２】該実施例装置の信号の周波数及び時間分割の具
体例を示す図である。
体例を示す図である。
【図３】該実施例装置に用いられる適応ビット割当符号
化回路のビット配分アルゴリズムの一例を説明するため
の機能ブロック図である。
化回路のビット配分アルゴリズムの一例を説明するため
の機能ブロック図である。
【図４】バークスペクトルを示す図である。
【図５】上記実施例の概略平坦なスペクトルの信号入力
時のビット配分の例を示す図である。
時のビット配分の例を示す図である。
【図６】上記実施例の概略平坦なスペクトルの信号入力
時の量子化雑音スペクトルの例を示す図である。
時の量子化雑音スペクトルの例を示す図である。
【図７】上記実施例の高いトーナリティーを持つ信号入
力時のビット配分の例を示す図である。
力時のビット配分の例を示す図である。
【図８】上記実施例の高いトーナリティーを持つ信号入
力時の量子化雑音スペクトルの例を示す図である。
力時の量子化雑音スペクトルの例を示す図である。
【図９】上記実施例の符号化装置に対する復号化装置の
構成例を示すブロック回路図である。
構成例を示すブロック回路図である。
１０・・・高能率符号化回路入力端子 １１、１２・・・ＱＭＦ回路 １３、１４、１５・・・ＭＤＣＴ回路 １６、１７、１８・・・適応ビット割当符号化回路 １９、２０、２１・・・ブロックサイズ決定回路 ２２、２４、２６・・・符号化出力端子 ２３、２５、２７・・・ブロックサイズ情報出力端子 １２２、１２４、１２６・・・符号化入力端子 １２３、１２５、１２７・・・ブロックサイズ情報入力
端子 １１６、１１７、１１８・・・適応ビット割当復号化回
路 １１３、１１４、１１５・・・ＩＭＤＣＴ回路 １１２、１１１・・・ＩＱＭＦ回路 １１０・・・高能率復号化回路出力端子 ３００・・・適応ビット割当機能部 ３０１・・・適応ビット割当符号化入力端子 ３０２・・・帯域毎のエネルギ算出回路 ３０３・・・高域信号レベルの低減回路 ３０４・・・エネルギ依存のビット配分回路 ３０５・・・スペクトルの滑らかさ算出回路 ３０６・・・ノイズシェイピングファクタ算出回路 ３０７・・・ビット割当量出力端子
端子 １１６、１１７、１１８・・・適応ビット割当復号化回
路 １１３、１１４、１１５・・・ＩＭＤＣＴ回路 １１２、１１１・・・ＩＱＭＦ回路 １１０・・・高能率復号化回路出力端子 ３００・・・適応ビット割当機能部 ３０１・・・適応ビット割当符号化入力端子 ３０２・・・帯域毎のエネルギ算出回路 ３０３・・・高域信号レベルの低減回路 ３０４・・・エネルギ依存のビット配分回路 ３０５・・・スペクトルの滑らかさ算出回路 ３０６・・・ノイズシェイピングファクタ算出回路 ３０７・・・ビット割当量出力端子
Claims (7)
- 【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、各周波数帯域毎に適応的にブロック
サイズを変化させた後、直交変換を行うことによりスペ
クトルデータを求め、このスペクトルデータを臨界帯域
毎にノイズシェイピングファクタを用いて量子化雑音の
スペクトルを聴覚的に適合するように適応的にビット割
当てを行って符号化データを得る高能率符号化装置であ
って、 上記ノイズシェーピングファクタを、入力信号の大きさ
又は入力信号のスペクトルの滑らかさに関連した信号の
少なくとも一つに応じて変更することを特徴とする高能
率符号化装置。 - 【請求項２】 請求項１に記載のディジタルデータの高
能率符号化装置により伝送若しくは記録再生された信号
を復号化して再生信号を得ることを特徴とする高能率復
号化装置。 - 【請求項３】 上記入力信号が大きいほど、又は上記入
力信号のスペクトルが滑らかなほど、量子化雑音レベル
が平坦に近付くように、上記ノイズシェイピングファク
タを変更することを特徴とする請求項１記載の高能率符
号化装置。 - 【請求項４】 隣接スペクトル間の差情報に関係した信
号をスペクトルの滑らかさの指標として用いることを特
徴とする請求項３記載の高能率符号化装置。 - 【請求項５】 周波数軸上のブロックフローティングの
ためのブロック間の信号の大きさの差情報に関係した信
号をスペクトルの滑らかさの指標として用いることを特
徴とする請求項４記載の高能率符号化装置。 - 【請求項６】 上記入力信号の大きさが小さいほど、高
域スペクトルを低減したスペクトルを基にしたビット割
当てを行うことを特徴とする請求項４記載の高能率符号
化装置。 - 【請求項７】 概略最小可聴限レベルの最小の周波数以
上の信号の大きさが小さいほど、高域スペクトルを低減
したスペクトルを基にしたビット割当てを行うことを特
徴とする請求項６記載の高能率符号化装置。
Priority Applications (11)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3271774A JPH05114863A (ja) | 1991-08-27 | 1991-08-27 | 高能率符号化装置及び復号化装置 |
| KR1019920013475A KR100340368B1 (ko) | 1991-08-27 | 1992-07-28 | 고능률부호화장치,복호화장치및디지털데이터도출방법 |
| EP97108482A EP0805564A3 (en) | 1991-08-02 | 1992-07-31 | Digital encoder with dynamic quantization bit allocation |
| CA002075156A CA2075156A1 (en) | 1991-08-02 | 1992-07-31 | Digital encoder with dynamic quantization bit allocation |
| EP92113130A EP0525809B1 (en) | 1991-08-02 | 1992-07-31 | Digital encoder with dynamic quantization bit allocation |
| DE69232251T DE69232251T2 (de) | 1991-08-02 | 1992-07-31 | Digitaler Kodierer mit dynamischer Quantisierungsbitverteilung |
| AU20716/92A AU665200B2 (en) | 1991-08-02 | 1992-07-31 | Digital encoder with dynamic quantization bit allocation |
| ES92113130T ES2164640T3 (es) | 1991-08-02 | 1992-07-31 | Codificador digital con asignacion dinamica de bits de cuantificacion. |
| AT92113130T ATE210347T1 (de) | 1991-08-02 | 1992-07-31 | Digitaler kodierer mit dynamischer quantisierungsbitverteilung |
| US08/272,872 US5664056A (en) | 1991-08-02 | 1994-07-08 | Digital encoder with dynamic quantization bit allocation |
| US08/465,340 US5621856A (en) | 1991-08-02 | 1995-06-05 | Digital encoder with dynamic quantization bit allocation |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3271774A JPH05114863A (ja) | 1991-08-27 | 1991-08-27 | 高能率符号化装置及び復号化装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05114863A true JPH05114863A (ja) | 1993-05-07 |
Family
ID=17504666
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3271774A Withdrawn JPH05114863A (ja) | 1991-08-02 | 1991-08-27 | 高能率符号化装置及び復号化装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05114863A (ja) |
| KR (1) | KR100340368B1 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2012157932A3 (en) * | 2011-05-13 | 2013-01-24 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Bit allocating, audio encoding and decoding |
-
1991
- 1991-08-27 JP JP3271774A patent/JPH05114863A/ja not_active Withdrawn
-
1992
- 1992-07-28 KR KR1019920013475A patent/KR100340368B1/ko not_active IP Right Cessation
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2012157932A3 (en) * | 2011-05-13 | 2013-01-24 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Bit allocating, audio encoding and decoding |
| US9159331B2 (en) | 2011-05-13 | 2015-10-13 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Bit allocating, audio encoding and decoding |
| US9236057B2 (en) | 2011-05-13 | 2016-01-12 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Noise filling and audio decoding |
| CN105825859A (zh) * | 2011-05-13 | 2016-08-03 | 三星电子株式会社 | 比特分配、音频编码和解码 |
| CN105825858A (zh) * | 2011-05-13 | 2016-08-03 | 三星电子株式会社 | 比特分配、音频编码和解码 |
| US9489960B2 (en) | 2011-05-13 | 2016-11-08 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Bit allocating, audio encoding and decoding |
| US9711155B2 (en) | 2011-05-13 | 2017-07-18 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Noise filling and audio decoding |
| US9773502B2 (en) | 2011-05-13 | 2017-09-26 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Bit allocating, audio encoding and decoding |
| RU2648595C2 (ru) * | 2011-05-13 | 2018-03-26 | Самсунг Электроникс Ко., Лтд. | Распределение битов, кодирование и декодирование аудио |
| US10109283B2 (en) | 2011-05-13 | 2018-10-23 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Bit allocating, audio encoding and decoding |
| US10276171B2 (en) | 2011-05-13 | 2019-04-30 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Noise filling and audio decoding |
| RU2705052C2 (ru) * | 2011-05-13 | 2019-11-01 | Самсунг Электроникс Ко., Лтд. | Распределение битов, кодирование и декодирование аудио |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR100340368B1 (ko) | 2002-11-23 |
| KR930005381A (ko) | 1993-03-23 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
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Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 19981112 |