JPH09106299A - 音響信号変換符号化方法および復号化方法 - Google Patents
音響信号変換符号化方法および復号化方法Info
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- JPH09106299A JPH09106299A JP7261236A JP26123695A JPH09106299A JP H09106299 A JPH09106299 A JP H09106299A JP 7261236 A JP7261236 A JP 7261236A JP 26123695 A JP26123695 A JP 26123695A JP H09106299 A JPH09106299 A JP H09106299A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 高い量子化高効率を得る。
【解決手段】 入力信号を周波数領域係数に変換し、そ
の周波数領域係数から値の大きいものを所定数抽出し、
その抽出した係数番号を符号化手段１４で符号化してサ
ンプル順序インデックスＩS として出力し、抽出した係
数の値を符号化手段１５で符号化してサンプル値インデ
ックスＩR として出力する。復号器２１ではインデック
スＩR を復号化手段２２で復号化して周波数領域係数を
得、入力されたインデックスＩS を復号化手段２５で復
号して係数番号を得、手段２２より復号係数を大きい順
に復号係数番号の位置に並べて手段２６で周波数領域係
数を再構築し、これを時間領域信号に変換する。
の周波数領域係数から値の大きいものを所定数抽出し、
その抽出した係数番号を符号化手段１４で符号化してサ
ンプル順序インデックスＩS として出力し、抽出した係
数の値を符号化手段１５で符号化してサンプル値インデ
ックスＩR として出力する。復号器２１ではインデック
スＩR を復号化手段２２で復号化して周波数領域係数を
得、入力されたインデックスＩS を復号化手段２５で復
号して係数番号を得、手段２２より復号係数を大きい順
に復号係数番号の位置に並べて手段２６で周波数領域係
数を再構築し、これを時間領域信号に変換する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明はオーディオ信号、
特に音楽信号や音声信号などの音響信号を、周波数領域
係数に変換し、その周波数領域係数をできるだけ少ない
情報量でディジタル符号化する符号化方法、およびその
符号化音響信号を復号化する復号化方法に関する。
特に音楽信号や音声信号などの音響信号を、周波数領域
係数に変換し、その周波数領域係数をできるだけ少ない
情報量でディジタル符号化する符号化方法、およびその
符号化音響信号を復号化する復号化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】現在、オーディオ信号を高能率に符号化
する方法として、原音をフレームと呼ばれる５〜５０ｍ
s 程度の一定間隔の区間に分割し、その１フレームの信
号に時間−周波数変換（フーリエ変換）を行って得た周
波数領域係数（周波数軸上のそれぞれの点におけるサン
プル値）を、その周波数特性の包絡形状（スペクトラム
概形）と、周波数領域係数をスペクトラム概形で平坦化
して得られる残差係数との２つの情報に分離し、それぞ
れを符号化することが提案されている。このような符号
化法として、適応スペクトラム聴感制御エントロピー符
号化法（ASPEC :Adaptive Spectral Perceptual Entrop
y Coding)や、重み付きベクトル量子化による変換符号
化法（TCWVQ : Transform Coding with Weighted Vecto
r Quantization) 、エムペグーオーディオ・レイヤ３方
式（MPEG-Audio Layer lll) などがある。それぞれの技
術については、K.Brandenburg, J.Herre, J.D.Johnston
etal : "ASPEC : Adaptive spectral entropy coding
of high quality music signals", Proc. AES '91 およ
びT.Moriya, H.Suda :"An 8 Kbit/s transform coderfo
r noisychannels," Proc.ICASSP '89, pp196-199および
ISO/IEC 標準IS-11172-3に述べられている。
する方法として、原音をフレームと呼ばれる５〜５０ｍ
s 程度の一定間隔の区間に分割し、その１フレームの信
号に時間−周波数変換（フーリエ変換）を行って得た周
波数領域係数（周波数軸上のそれぞれの点におけるサン
プル値）を、その周波数特性の包絡形状（スペクトラム
概形）と、周波数領域係数をスペクトラム概形で平坦化
して得られる残差係数との２つの情報に分離し、それぞ
れを符号化することが提案されている。このような符号
化法として、適応スペクトラム聴感制御エントロピー符
号化法（ASPEC :Adaptive Spectral Perceptual Entrop
y Coding)や、重み付きベクトル量子化による変換符号
化法（TCWVQ : Transform Coding with Weighted Vecto
r Quantization) 、エムペグーオーディオ・レイヤ３方
式（MPEG-Audio Layer lll) などがある。それぞれの技
術については、K.Brandenburg, J.Herre, J.D.Johnston
etal : "ASPEC : Adaptive spectral entropy coding
of high quality music signals", Proc. AES '91 およ
びT.Moriya, H.Suda :"An 8 Kbit/s transform coderfo
r noisychannels," Proc.ICASSP '89, pp196-199および
ISO/IEC 標準IS-11172-3に述べられている。
【０００３】これらの符号化法では、高能率な符号化を
実現するためには、残差係数はできるだけ周波数特性が
平坦であることが望ましい。このため、上述のASPEC や
MPEG-Audio Layer lllでは、周波数領域係数をいくつか
の小帯域に分割し、小帯域内の信号を、帯域の強さを表
すスケーリングファクタと呼ばれる値で割ることによっ
て正規化する事によって周波数特性の平坦化をはかる。
すなわち、図３に示すように入力端子１１から入力され
たディジタル化された音響入力信号は時間−周波数変換
部（変形離散コサイン変換：ＭＤＣＴ）２により周波数
領域係数に変換され、この周波数領域係数は帯域分割部
３により複数の小帯域に分割され、これら小帯域信号は
それぞれ代表値計算・量子化部４1 〜４n でその平均値
または最大値などの帯域の強さを表す代表値（スケーリ
ングファクタ）が計算され、かつそのスケーリングファ
クタは量子化されて、全体として周波数領域係数の概形
が得られる。前記分割された各小帯域信号は正規化部５
1 〜５n でそれぞれ対応する帯域の前記量子化されたス
ケーリングファクタで正規化され帯域残差係数とされ、
これら正規化によって得られた帯域残差係数は量子化部
６で帯域合成されスペクトラム残差を得る。その結果、
時間−周波数変換部２により得られた前記周波数領域係
数はその周波数特性の概形が取り除かれ、平坦化された
残差係数となりその残差係数は量子化される。この残差
係数の量子化を示すインデックスＩRと、前記各代表値
を量子化したインデックスとがそれぞれ復号器へ送出さ
れる。
実現するためには、残差係数はできるだけ周波数特性が
平坦であることが望ましい。このため、上述のASPEC や
MPEG-Audio Layer lllでは、周波数領域係数をいくつか
の小帯域に分割し、小帯域内の信号を、帯域の強さを表
すスケーリングファクタと呼ばれる値で割ることによっ
て正規化する事によって周波数特性の平坦化をはかる。
すなわち、図３に示すように入力端子１１から入力され
たディジタル化された音響入力信号は時間−周波数変換
部（変形離散コサイン変換：ＭＤＣＴ）２により周波数
領域係数に変換され、この周波数領域係数は帯域分割部
３により複数の小帯域に分割され、これら小帯域信号は
それぞれ代表値計算・量子化部４1 〜４n でその平均値
または最大値などの帯域の強さを表す代表値（スケーリ
ングファクタ）が計算され、かつそのスケーリングファ
クタは量子化されて、全体として周波数領域係数の概形
が得られる。前記分割された各小帯域信号は正規化部５
1 〜５n でそれぞれ対応する帯域の前記量子化されたス
ケーリングファクタで正規化され帯域残差係数とされ、
これら正規化によって得られた帯域残差係数は量子化部
６で帯域合成されスペクトラム残差を得る。その結果、
時間−周波数変換部２により得られた前記周波数領域係
数はその周波数特性の概形が取り除かれ、平坦化された
残差係数となりその残差係数は量子化される。この残差
係数の量子化を示すインデックスＩRと、前記各代表値
を量子化したインデックスとがそれぞれ復号器へ送出さ
れる。
【０００４】この方法よりも高能率な周波数領域係数の
平坦化方法として、線形予測分析を用いる方法がある。
周知のように、線形予測係数は入力信号の周波数特性を
平坦化するように動作する線形予測フィルタ（逆フィル
タと呼ばれている）のインパルス応答を表している。こ
の方法では、図４に示すように端子１１に与えられたデ
ィジタル音響信号を線形予測分析・予測係数量子化部７
で線形予測し、得られた線形予測係数を線形予測分析フ
ィルタ、いわゆる逆フィルタ８にフィルタ係数として設
定し、この線形予測分析フィルタ８を端子１１からの入
力信号で駆動することによって周波数特性の平坦化され
た残差信号を得る。この残差信号を時間−周波数変換部
（離散コサイン変換：ＤＣＴ）２で周波数領域の信号、
すなわち残差係数に変換し、残差量子化部６で量子化
し、その量子化を表すインデックスＩR と線形予測係数
を量子化したインデックスＩP とを復号器へ送出する。
この方法は、ＴＣＷＶＱで用いられている。
平坦化方法として、線形予測分析を用いる方法がある。
周知のように、線形予測係数は入力信号の周波数特性を
平坦化するように動作する線形予測フィルタ（逆フィル
タと呼ばれている）のインパルス応答を表している。こ
の方法では、図４に示すように端子１１に与えられたデ
ィジタル音響信号を線形予測分析・予測係数量子化部７
で線形予測し、得られた線形予測係数を線形予測分析フ
ィルタ、いわゆる逆フィルタ８にフィルタ係数として設
定し、この線形予測分析フィルタ８を端子１１からの入
力信号で駆動することによって周波数特性の平坦化され
た残差信号を得る。この残差信号を時間−周波数変換部
（離散コサイン変換：ＤＣＴ）２で周波数領域の信号、
すなわち残差係数に変換し、残差量子化部６で量子化
し、その量子化を表すインデックスＩR と線形予測係数
を量子化したインデックスＩP とを復号器へ送出する。
この方法は、ＴＣＷＶＱで用いられている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】周波数領域に変換され
た全サンプルのうち、聴覚的に重要性の高いサンプルは
一部であり、重要性の低いサンプルは再生しなくても音
質の劣化は小さい。そこで、聴覚的に重要性の高いサン
プルのみに符号化情報を与え、残りのサンプルは再生し
ないようにすれば高い量子化能率が得られる。しかし、
上述の従来の符号化方法では、サンプルごとの再生／非
再生の選択は行われていなかった。
た全サンプルのうち、聴覚的に重要性の高いサンプルは
一部であり、重要性の低いサンプルは再生しなくても音
質の劣化は小さい。そこで、聴覚的に重要性の高いサン
プルのみに符号化情報を与え、残りのサンプルは再生し
ないようにすれば高い量子化能率が得られる。しかし、
上述の従来の符号化方法では、サンプルごとの再生／非
再生の選択は行われていなかった。
【０００６】この発明の目的は、変換符号化の方法で信
号を少ない情報量で符号化するとき、周波数領域係数の
全サンプルのうち必要なものだけを選択して能率良く符
号化する方法およびその復号化方法を提供することにあ
る。
号を少ない情報量で符号化するとき、周波数領域係数の
全サンプルのうち必要なものだけを選択して能率良く符
号化する方法およびその復号化方法を提供することにあ
る。
【０００７】
【課題を解決するための手段】この発明の符号化方法
は、時間−周波数変換して得られた周波数領域係数の全
サンプルのうち、重要度の高い部分、係数（サンプル）
を符号化する。この重要度の高い部分係数とは聴覚的に
重要な係数（サンプル）であり、聴覚的に重要なものと
しては係数値（振幅）の大きい順に所定数、更に係数値
の大きさと、係数の分布状態とを考慮する。
は、時間−周波数変換して得られた周波数領域係数の全
サンプルのうち、重要度の高い部分、係数（サンプル）
を符号化する。この重要度の高い部分係数とは聴覚的に
重要な係数（サンプル）であり、聴覚的に重要なものと
しては係数値（振幅）の大きい順に所定数、更に係数値
の大きさと、係数の分布状態とを考慮する。
【０００８】部分係数の符号化は、抽出された部分係数
を値の大きい順に並べ替え、その並べ替えた順序情報
（周波数係数番号（位置））を符号化し、かつ抽出され
た部分係数の値を符号化することである。この係数値の
符号化は値の大きい順に符号化してゆき、２番目以降と
その直前の符号化係数を復号し、その復号値で正規化し
たあと符号化する。
を値の大きい順に並べ替え、その並べ替えた順序情報
（周波数係数番号（位置））を符号化し、かつ抽出され
た部分係数の値を符号化することである。この係数値の
符号化は値の大きい順に符号化してゆき、２番目以降と
その直前の符号化係数を復号し、その復号値で正規化し
たあと符号化する。
【０００９】この発明の復号化方法では、フレーム単位
毎に周波数領域の部分係数を復号化して周波数領域係数
を得、この周波数領域係数をフレーム単位で時間領域信
号に変換する。周波数領域係数（サンプル）を得るに
は、入力されたサンプル値インデックスより複数の周波
数係数（サンプル）を復号化し、また入力されたサンプ
ル順序インデックスより並べ替え、その係数（サンプ
ル）の番号（位置）を復号化し、この復号化係数番号
に、復号化された複数の周波数領域係数を、その大きい
順に位置させて並べ替えて周波数領域係数を得る。サン
プル値インデックスの復号化は係数値の大きいものから
順に復号化してゆき、２番目以降の復号化は、直前の復
号化結果で現在の復号化結果を逆正規化して係数値（サ
ンプル）を得る。
毎に周波数領域の部分係数を復号化して周波数領域係数
を得、この周波数領域係数をフレーム単位で時間領域信
号に変換する。周波数領域係数（サンプル）を得るに
は、入力されたサンプル値インデックスより複数の周波
数係数（サンプル）を復号化し、また入力されたサンプ
ル順序インデックスより並べ替え、その係数（サンプ
ル）の番号（位置）を復号化し、この復号化係数番号
に、復号化された複数の周波数領域係数を、その大きい
順に位置させて並べ替えて周波数領域係数を得る。サン
プル値インデックスの復号化は係数値の大きいものから
順に復号化してゆき、２番目以降の復号化は、直前の復
号化結果で現在の復号化結果を逆正規化して係数値（サ
ンプル）を得る。
【００１０】この発明では、不要係数（サンプル）は間
引いてしまい、情報量を与えないので、情報量の割り当
てを容易にでき、不快なノイズを発生しにくい。また、
符号化する係数（サンプル）を大きい順に並べることに
より、適応的ビット割り当ての効果も得られる。
引いてしまい、情報量を与えないので、情報量の割り当
てを容易にでき、不快なノイズを発生しにくい。また、
符号化する係数（サンプル）を大きい順に並べることに
より、適応的ビット割り当ての効果も得られる。
【００１１】
【発明の実施の形態】この発明の符号化方法および復号
化方法の実施例を適用した符号器および復号器の構成例
を図１に示す。時間系列である入力信号は変換手段２で
時間−周波数変換が施されて周波数領域係数が生成され
る。この変換方法としては、離散コサイン変換（Discre
te Cosine Transformation,DCT) や変形離散コサイン変
換（Modified Discrete CosineTransformation,MDCT)を
用いることができる。この周波数領域係数はサンプル抽
出手段１２で、フレームごとに、重要度の高いサンプル
から順に許されたサンプル数だけ抽出される。この抽出
の方法は、係数値（振幅）の大きいものから順でもよい
し、スペクトル概形を求め、これを0.５程度の係数でべ
き乗して多少強弱を強調し、この強弱を強調したスペク
トル概形で周波数領域係数を平坦化し、その係数値（振
幅）の大きいものから順に抽出してもよい。これは聴覚
的に重要なものは必ずしも係数値の大きい順でないこと
があり、このような平坦化により、小さい係数値が相対
的に大きくされ、平坦化しないで抽出した場合には抽出
されないものが抽出されることがある。なお、スペクト
ル概形で周波数領域係数を平坦化すると、平坦になり過
ぎるので、0.５程度でべき乗したものを用いる。更に係
数値（振幅）の大きい順に抽出する場合に限らず、例え
ば係数値の分布を考慮して抽出してもよい。すなわち通
常に低域にエネルギーが集中し、係数値の大きい順のみ
では低域成分のみしか抽出されない傾向にある。しか
し、周波数領域係数の分布が低域と高域とに離れて分布
している場合は、高域の係数値が可なり小さくても、耳
に聞こえることがある。従って、そのような場合は低域
側抽出数を制限して、高域側から残りの分を抽出する。
要は聴覚的に重要な部分のサンプルを抽出する。抽出す
る数は、例えば１０００サンプル中６０〜２００程度と
する。この数は割り当てられた符号化ビット数により異
なる。このようにして抽出サンプルはサンプル並べ替え
手段１３により係数値（振幅）の大きい順に並べ替えら
れる。
化方法の実施例を適用した符号器および復号器の構成例
を図１に示す。時間系列である入力信号は変換手段２で
時間−周波数変換が施されて周波数領域係数が生成され
る。この変換方法としては、離散コサイン変換（Discre
te Cosine Transformation,DCT) や変形離散コサイン変
換（Modified Discrete CosineTransformation,MDCT)を
用いることができる。この周波数領域係数はサンプル抽
出手段１２で、フレームごとに、重要度の高いサンプル
から順に許されたサンプル数だけ抽出される。この抽出
の方法は、係数値（振幅）の大きいものから順でもよい
し、スペクトル概形を求め、これを0.５程度の係数でべ
き乗して多少強弱を強調し、この強弱を強調したスペク
トル概形で周波数領域係数を平坦化し、その係数値（振
幅）の大きいものから順に抽出してもよい。これは聴覚
的に重要なものは必ずしも係数値の大きい順でないこと
があり、このような平坦化により、小さい係数値が相対
的に大きくされ、平坦化しないで抽出した場合には抽出
されないものが抽出されることがある。なお、スペクト
ル概形で周波数領域係数を平坦化すると、平坦になり過
ぎるので、0.５程度でべき乗したものを用いる。更に係
数値（振幅）の大きい順に抽出する場合に限らず、例え
ば係数値の分布を考慮して抽出してもよい。すなわち通
常に低域にエネルギーが集中し、係数値の大きい順のみ
では低域成分のみしか抽出されない傾向にある。しか
し、周波数領域係数の分布が低域と高域とに離れて分布
している場合は、高域の係数値が可なり小さくても、耳
に聞こえることがある。従って、そのような場合は低域
側抽出数を制限して、高域側から残りの分を抽出する。
要は聴覚的に重要な部分のサンプルを抽出する。抽出す
る数は、例えば１０００サンプル中６０〜２００程度と
する。この数は割り当てられた符号化ビット数により異
なる。このようにして抽出サンプルはサンプル並べ替え
手段１３により係数値（振幅）の大きい順に並べ替えら
れる。
【００１２】この並べ替えられたサンプルの順序情報は
サンプル順序符号手段１４により符号化される。この符
号化の方法は、各サンプル番号を２進数に変換したもの
を並べ替えられた順に送出してもよく、あるいはサンプ
ル番号列をハフマン符号化して送出しても良い。ハフマ
ン符号化する場合、ハフマン符号テーブルを複数用意
し、符号化ビット数が最小になるテーブルを選択するよ
うにしても良い。
サンプル順序符号手段１４により符号化される。この符
号化の方法は、各サンプル番号を２進数に変換したもの
を並べ替えられた順に送出してもよく、あるいはサンプ
ル番号列をハフマン符号化して送出しても良い。ハフマ
ン符号化する場合、ハフマン符号テーブルを複数用意
し、符号化ビット数が最小になるテーブルを選択するよ
うにしても良い。
【００１３】一方、並べ替えられたサンプル列の係数値
は符号化手段１５で符号化される。この符号化方法の一
例を図２Ａに示す。この方法では、係数値（振幅）の大
きいサンプルから順に符号化してゆく。まず、第１サン
プルを量子化手段１６1 で量子化して第１インデックス
ＩR1を出力し、次にその第１インデックスＩR1を復号化
手段１７1 で復号化し、この復号化値で第２サンプルを
正規化手段１８1 で正規化し、その正規化された値を量
子化手段１６2 で量子化し、第２インデックスＩR2を出
力する。次にその第２インデックスＩR2を復号化手段１
７2 で復号化し、その復号化出力を逆正規化手段１９1
で符号化手段１７1 の復号化出力により逆正規化して第
２サンプルと対応した復号化出力を得、これにより第３
サンプルを正規化手段１８2 で正規化し、その正規化出
力を量子化手段１６3 で量子化して第３インデックスＩ
R3を出力する。第３インデックスＩR3を復号化手段１７
3で復号化し、その復号化出力を逆正規化手段１９2 で
逆正規化手段１９1 の出力により逆正規化し、その逆正
規化出力で第４サンプルを正規化した後量子化する。以
下同様の処理を全サンプルを量子化するまで繰り返す。
また、複数のサンプル値をまとめてベクトル量子化して
もよい。ベクトル量子化は、１フレーム分のサンプル値
を一括して行っても良い、１フレーム分のサンプル値列
をサブベクトルに分割して行っても良い。
は符号化手段１５で符号化される。この符号化方法の一
例を図２Ａに示す。この方法では、係数値（振幅）の大
きいサンプルから順に符号化してゆく。まず、第１サン
プルを量子化手段１６1 で量子化して第１インデックス
ＩR1を出力し、次にその第１インデックスＩR1を復号化
手段１７1 で復号化し、この復号化値で第２サンプルを
正規化手段１８1 で正規化し、その正規化された値を量
子化手段１６2 で量子化し、第２インデックスＩR2を出
力する。次にその第２インデックスＩR2を復号化手段１
７2 で復号化し、その復号化出力を逆正規化手段１９1
で符号化手段１７1 の復号化出力により逆正規化して第
２サンプルと対応した復号化出力を得、これにより第３
サンプルを正規化手段１８2 で正規化し、その正規化出
力を量子化手段１６3 で量子化して第３インデックスＩ
R3を出力する。第３インデックスＩR3を復号化手段１７
3で復号化し、その復号化出力を逆正規化手段１９2 で
逆正規化手段１９1 の出力により逆正規化し、その逆正
規化出力で第４サンプルを正規化した後量子化する。以
下同様の処理を全サンプルを量子化するまで繰り返す。
また、複数のサンプル値をまとめてベクトル量子化して
もよい。ベクトル量子化は、１フレーム分のサンプル値
を一括して行っても良い、１フレーム分のサンプル値列
をサブベクトルに分割して行っても良い。
【００１４】サンプル順序符号化手段１４よりのサンプ
ル順序インデックスＩs とサンプル値符号化手段１５よ
りのサンプル値インデックスＩR とが符号器２０より符
号化結果として出力される。復号器２１においては入力
されたサンプル値インデックスＩR をサンプル値復号化
手段２２で復号化されてサンプル値が生成される。図２
Ａに示した符号化と対応する復号化方法の一例を図２Ｂ
に示す。この方法では、大きいサンプルから順に復号化
してゆく。まず、第１インデックスＩR1を復号化手段２
３1 で復号化して第１サンプルを得る。次に、第２イン
デックスＩR2を復号化手段２３2 で復号化し、その復号
化出力を復号化された第１サンプルで逆正規化手段２４
1 により逆正規化を行い、第２サンプルを得る。この要
領で順次復号化してゆく。符号化側でベクトル量子化を
行った場合には、インデックスＩR はベクトル量子化の
復号を行い、サンプル値列を再構成する。サブベクトル
に分割してからベクトル量子化をした場合には、復号ベ
クトルの各係数値（サンプル値）を分割時のルールに従
って順序を並べ直す。なお、図２Ａに示した量子化法は
第１サンプルではより多くのビットを割り当てて量子化
を行い、以下第２，第３…サンプルにいくに従い、割り
当てるビット数を少なくする。
ル順序インデックスＩs とサンプル値符号化手段１５よ
りのサンプル値インデックスＩR とが符号器２０より符
号化結果として出力される。復号器２１においては入力
されたサンプル値インデックスＩR をサンプル値復号化
手段２２で復号化されてサンプル値が生成される。図２
Ａに示した符号化と対応する復号化方法の一例を図２Ｂ
に示す。この方法では、大きいサンプルから順に復号化
してゆく。まず、第１インデックスＩR1を復号化手段２
３1 で復号化して第１サンプルを得る。次に、第２イン
デックスＩR2を復号化手段２３2 で復号化し、その復号
化出力を復号化された第１サンプルで逆正規化手段２４
1 により逆正規化を行い、第２サンプルを得る。この要
領で順次復号化してゆく。符号化側でベクトル量子化を
行った場合には、インデックスＩR はベクトル量子化の
復号を行い、サンプル値列を再構成する。サブベクトル
に分割してからベクトル量子化をした場合には、復号ベ
クトルの各係数値（サンプル値）を分割時のルールに従
って順序を並べ直す。なお、図２Ａに示した量子化法は
第１サンプルではより多くのビットを割り当てて量子化
を行い、以下第２，第３…サンプルにいくに従い、割り
当てるビット数を少なくする。
【００１５】図１の説明に戻って、復号器２１に入力さ
れたサンプル順序インデックスＩsはサンプル順序復号
化手段２５で復号化され、サンプル番号が生成される。
この復号化の方法は、符号化法と対して２進数化された
サンプル番号を復元し、あるいはハフマン符号化された
インデックスを復号化し、複数用意されたハフマン符号
テーブルの中から指定された符号テーブルに従ってイン
デックスを復号化する。テーブル指定の情報は符号器２
０から送られる。
れたサンプル順序インデックスＩsはサンプル順序復号
化手段２５で復号化され、サンプル番号が生成される。
この復号化の方法は、符号化法と対して２進数化された
サンプル番号を復元し、あるいはハフマン符号化された
インデックスを復号化し、複数用意されたハフマン符号
テーブルの中から指定された符号テーブルに従ってイン
デックスを復号化する。テーブル指定の情報は符号器２
０から送られる。
【００１６】サンプル値復号化手段２１で復号された各
サンプル値は、サンプル順序復号化手段２５で得られた
サンプル番号（順序）に従って周波数領域係数再構築手
段２６で並べ直され、符号器２０のサンプル並べ替え手
段１３での並べ替え前の周波数領域係数が再構築され
る。この再生された周波数領域係数は時間−周波数逆変
換手段２７により、時間領域の信号に逆変換され、復号
化信号として出力される。この逆変換方法としては、符
号器２０の周波数領域の変換法と対応して逆離散コサイ
ン変換（Inverse Discrete Cosine Transformation,IDC
T)や逆変形離散コサイン変換（Inverse Modified Discr
ete Cosine Transformation,IMDCT)が用いられる。
サンプル値は、サンプル順序復号化手段２５で得られた
サンプル番号（順序）に従って周波数領域係数再構築手
段２６で並べ直され、符号器２０のサンプル並べ替え手
段１３での並べ替え前の周波数領域係数が再構築され
る。この再生された周波数領域係数は時間−周波数逆変
換手段２７により、時間領域の信号に逆変換され、復号
化信号として出力される。この逆変換方法としては、符
号器２０の周波数領域の変換法と対応して逆離散コサイ
ン変換（Inverse Discrete Cosine Transformation,IDC
T)や逆変形離散コサイン変換（Inverse Modified Discr
ete Cosine Transformation,IMDCT)が用いられる。
【００１７】
【発明の効果】以上述べたように、この発明の符号化方
法によれば情報量の割り当てが能率的に実現可能であ
り、これと対応したこの発明の復号化方法によれば不快
なノイズを発生しにくい復号器を構成できる。また、こ
の発明の符号化方法では要求される品質に応じて抽出サ
ンプルを追加することによって階層符号化を容易に構成
できる。
法によれば情報量の割り当てが能率的に実現可能であ
り、これと対応したこの発明の復号化方法によれば不快
なノイズを発生しにくい復号器を構成できる。また、こ
の発明の符号化方法では要求される品質に応じて抽出サ
ンプルを追加することによって階層符号化を容易に構成
できる。
【図１】この発明の符号化方法、復号化方法の各実施例
をそれぞれ適用した符号器、復号器の各構成を示すブロ
ック図。
をそれぞれ適用した符号器、復号器の各構成を示すブロ
ック図。
【図２】Ａは図１中のサンプル値符号化手段５の一例を
示すブロック図、Ｂは図１中のサンプル値復号化手段２
２の一例を示すブロック図である。
示すブロック図、Ｂは図１中のサンプル値復号化手段２
２の一例を示すブロック図である。
【図３】信号の周波数特性をスケーリングファクタによ
って平坦化する従来の変換符号器を示すブロック図。
って平坦化する従来の変換符号器を示すブロック図。
【図４】信号の周波数特性を線形予測分析フィルタで平
坦化する従来の変換符号器を示すブロック図。
坦化する従来の変換符号器を示すブロック図。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 池田 和永 東京都千代田区内幸町１丁目１番６号 日 本電信電話株式会社内
Claims (7)
- 【請求項１】 楽音や音声の音響信号を符号化する方法
であって、 入力音響信号をフレーム単位に、周波数領域に変換する
第１の段階と、 上記第１の段階で得られた周波数領域係数をフレーム単
位に、重要度の高い部分係数のみ符号化する第２の段階
と備えることを特徴とした音響信号変換符号化方法。 - 【請求項２】 上記第２の段階における重要度の高い部
分サンプルは、聴覚的に重要な部分係数であることを特
徴とする請求項１記載の音響信号変換符号化方法。 - 【請求項３】 上記第２段階は、抽出された部分係数値
の大きい順に並び替える第３の段階と、その並び替えた
順序情報を符号化する第４の段階と、上記抽出された部
分係数の値を符号化する第５の段階とからなることを特
徴とした請求項１または２記載の音響信号変換符号化方
法。 - 【請求項４】 上記第５の段階は、係数値の大きな係数
から順に符号化してゆき、２番目以降を符号化する際、
直前に符号化した係数を復号化し、この復号値で正規化
してから符号化を行うことを特徴とした請求項３記載の
音響信号変換符号化方法。 - 【請求項５】 楽音や音声の音響信号を復号化する方法
であって、 フレーム単位に、周波数領域の部分係数を復号化して、
周波数領域係数を得る第１の段階と、 上記周波数領域係数をフレーム単位に時間領域の信号に
変換する第２の段階を備えることを特徴とした音響信号
復号化方法。 - 【請求項６】 上記第１の段階は、入力されたサンプル
値インデックスより複数の周波数領域係数を復号化する
第３の段階と、入力されたサンプル順序インデックスよ
り並び替え前の係数番号を復号化する第４の段階と、上
記復号化された複数の周波数領域係数を、その大きい順
に上記復号化された係数番号の位置に並べ替えて上記周
波数領域係数を得る第５の段階とからなることを特徴と
した請求項５記載の音響信号復号化方法。 - 【請求項７】 第４の段階は、係数値の大きいものから
順に復号化してゆき、２番目以降の復号化では、直前の
復号化結果で現在の復号化結果を逆正規化して、係数値
を得ることを特徴とした請求項６記載の音響信号復号化
方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26123695A JP3353868B2 (ja) | 1995-10-09 | 1995-10-09 | 音響信号変換符号化方法および復号化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26123695A JP3353868B2 (ja) | 1995-10-09 | 1995-10-09 | 音響信号変換符号化方法および復号化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09106299A true JPH09106299A (ja) | 1997-04-22 |
| JP3353868B2 JP3353868B2 (ja) | 2002-12-03 |
Family
ID=17359035
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP26123695A Expired - Lifetime JP3353868B2 (ja) | 1995-10-09 | 1995-10-09 | 音響信号変換符号化方法および復号化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3353868B2 (ja) |
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| US10665247B2 (en) | 2012-07-12 | 2020-05-26 | Nokia Technologies Oy | Vector quantization |
-
1995
- 1995-10-09 JP JP26123695A patent/JP3353868B2/ja not_active Expired - Lifetime
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