JPH1051313A - マルチチャネルオーディオ信号のジョイントステレオ符号化方法 - Google Patents
マルチチャネルオーディオ信号のジョイントステレオ符号化方法Info
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- JPH1051313A JPH1051313A JP9064052A JP6405297A JPH1051313A JP H1051313 A JPH1051313 A JP H1051313A JP 9064052 A JP9064052 A JP 9064052A JP 6405297 A JP6405297 A JP 6405297A JP H1051313 A JPH1051313 A JP H1051313A
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Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04H—BROADCAST COMMUNICATION
- H04H20/00—Arrangements for broadcast or for distribution combined with broadcast
- H04H20/86—Arrangements characterised by the broadcast information itself
- H04H20/88—Stereophonic broadcast systems
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B1/00—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
- H04B1/66—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission for reducing bandwidth of signals; for improving efficiency of transmission
- H04B1/665—Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission for reducing bandwidth of signals; for improving efficiency of transmission using psychoacoustic properties of the ear, e.g. masking effect
-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
- G10L25/03—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters
- G10L25/12—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters the extracted parameters being prediction coefficients
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 インテンシティステレオ符号化／復号信号の
知覚されるステレオイメージを改善する。 【解決手段】 符号化側では、各チャネルの入力信号を
高分解能フィルタバンク／変換によってスペクトル係数
に分解する。次に、知覚モデルを用いて、各チャネルご
とに１つ以上の時間依存マスキングしきい値を評価す
る。これは、知覚的に障害のない信号品質を維持しなが
ら、オーディオ信号に導入される可能性のある最大の符
号化エラーを与える。次に、各チャネルごとに、周波数
の線形予測を実行するフィルタをフィルタバンク出力に
適用し、実際のフィルタバンク出力信号ではなくその残
差に、従来のインテンシティステレオ符号化法を適用し
た後、復号側へ送信する。復号側では、従来のインテン
シティステレオ復号の後、上記の符号化側の動作と逆の
動作を実行する。
知覚されるステレオイメージを改善する。 【解決手段】 符号化側では、各チャネルの入力信号を
高分解能フィルタバンク／変換によってスペクトル係数
に分解する。次に、知覚モデルを用いて、各チャネルご
とに１つ以上の時間依存マスキングしきい値を評価す
る。これは、知覚的に障害のない信号品質を維持しなが
ら、オーディオ信号に導入される可能性のある最大の符
号化エラーを与える。次に、各チャネルごとに、周波数
の線形予測を実行するフィルタをフィルタバンク出力に
適用し、実際のフィルタバンク出力信号ではなくその残
差に、従来のインテンシティステレオ符号化法を適用し
た後、復号側へ送信する。復号側では、従来のインテン
シティステレオ復号の後、上記の符号化側の動作と逆の
動作を実行する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、オーディオ信号符
号化の分野に関し、特に、マルチチャネルオーディオ信
号のジョイントステレオ符号化を実行する方法および装
置の改善に関する。
号化の分野に関し、特に、マルチチャネルオーディオ信
号のジョイントステレオ符号化を実行する方法および装
置の改善に関する。
【０００２】
【従来の技術】過去数年の間に、いわゆる「知覚オーデ
ィオ符号器」が開発され、従来のコンパクトディスク媒
体（ＣＤ）上で一般に使用されているビットレートの約
１／１２以下のビットレートで高品質オーディオ信号の
伝送および蓄積が可能となっている。このような符号器
は、オーディオ信号に含まれる、人間の聴覚系の制限に
より無関係な部分を利用して、知覚的に区別できない再
構成された（すなわち復号された）信号となるのに必要
な精度のみで信号を符号化する。さまざまな標準化団体
で、国際標準化機構の動画像専門グループ（ＩＳＯ／Ｍ
ＰＥＧ）のＭＰＥＧ１およびＭＰＥＧ２オーディオ標準
のような標準が制定されている。知覚オーディオ符号器
は、例えば、米国特許第５，２８５，４９８号（発明
者：James D.Johnston、発行日：１９９４年２月８
日）、米国特許第５，３４１，４５７号（発明者：Jose
ph L. Hall, James D. Johnston、発行日：１９９４年
８月２３日）に詳細に記載されている。
ィオ符号器」が開発され、従来のコンパクトディスク媒
体（ＣＤ）上で一般に使用されているビットレートの約
１／１２以下のビットレートで高品質オーディオ信号の
伝送および蓄積が可能となっている。このような符号器
は、オーディオ信号に含まれる、人間の聴覚系の制限に
より無関係な部分を利用して、知覚的に区別できない再
構成された（すなわち復号された）信号となるのに必要
な精度のみで信号を符号化する。さまざまな標準化団体
で、国際標準化機構の動画像専門グループ（ＩＳＯ／Ｍ
ＰＥＧ）のＭＰＥＧ１およびＭＰＥＧ２オーディオ標準
のような標準が制定されている。知覚オーディオ符号器
は、例えば、米国特許第５，２８５，４９８号（発明
者：James D.Johnston、発行日：１９９４年２月８
日）、米国特許第５，３４１，４５７号（発明者：Jose
ph L. Hall, James D. Johnston、発行日：１９９４年
８月２３日）に詳細に記載されている。
【０００３】一般に、モノトーンオーディオ信号に対す
る知覚オーディオ符号器の構造は以下のように記述する
ことができる。
る知覚オーディオ符号器の構造は以下のように記述する
ことができる。
【０００４】・さまざまなタイプのフィルタバンクおよ
び変換（例えば周知の修正離散コサイン変換（ＭＤＣ
Ｔ）、多相フィルタバンクあるいは混成構造）を用い
て、入力サンプルを、サブサンプリングされたスペクト
ル表現に変換する。
び変換（例えば周知の修正離散コサイン変換（ＭＤＣ
Ｔ）、多相フィルタバンクあるいは混成構造）を用い
て、入力サンプルを、サブサンプリングされたスペクト
ル表現に変換する。
【０００５】・知覚モデルを用いて、信号に対する１つ
以上の時間依存マスキングしきい値を評価する。これら
のしきい値は、知覚的に障害のない信号品質を維持しな
がら、オーディオ信号に導入される可能性のある最大の
符号化エラーを与える。特に、これらのマスキングしき
い値は、サブバンドごとに個別に決定されることも可能
である。すなわち、各符号器周波数バンドは、１つ以上
のスペクトル係数のグループからなり、それらは、対応
して決定されるマスキングしきい値に基づいてまとめて
符号化される。
以上の時間依存マスキングしきい値を評価する。これら
のしきい値は、知覚的に障害のない信号品質を維持しな
がら、オーディオ信号に導入される可能性のある最大の
符号化エラーを与える。特に、これらのマスキングしき
い値は、サブバンドごとに個別に決定されることも可能
である。すなわち、各符号器周波数バンドは、１つ以上
のスペクトル係数のグループからなり、それらは、対応
して決定されるマスキングしきい値に基づいてまとめて
符号化される。
【０００６】・スペクトル値を、マスキングしきい値評
価値に対応する精度に従って量子化し（符号器周波数バ
ンドごとに）符号化する。このようにして、量子化ノイ
ズはそれぞれの送信信号によって隠され（すなわちマス
クされ）、それによって、復号後には知覚されない。
価値に対応する精度に従って量子化し（符号器周波数バ
ンドごとに）符号化する。このようにして、量子化ノイ
ズはそれぞれの送信信号によって隠され（すなわちマス
クされ）、それによって、復号後には知覚されない。
【０００７】・最後に、すべての関連する情報（例え
ば、符号化されたスペクトル値と、それ以外の補助情
報）を、ビットストリームにパックし、復号器へ送信す
る。
ば、符号化されたスペクトル値と、それ以外の補助情
報）を、ビットストリームにパックし、復号器へ送信す
る。
【０００８】これに応じて、対応する復号器で用いられ
る処理は逆になる。
る処理は逆になる。
【０００９】・ビットストリームを復号し、符号化され
たスペクトルデータと補助情報へと解析する。
たスペクトルデータと補助情報へと解析する。
【００１０】・量子化されたスペクトル値の逆量子化
を、（符号器で用いられたものに対応して周波数バンド
ごとに）実行する。
を、（符号器で用いられたものに対応して周波数バンド
ごとに）実行する。
【００１１】・合成フィルタバンクを用いてスペクトル
値を時間領域表現にマッピングする。
値を時間領域表現にマッピングする。
【００１２】このような一般的な符号器構造を用いて、
人間聴覚系の制限による各信号内に含まれる無関係な部
分を効率的に利用することが可能となる。特に、量子化
ノイズのスペクトルは、信号のノイズマスキングしきい
値の形状に従って整形することができる。このようにし
て、符号化プロセスから生じるノイズは符号化された信
号の下に「隠す」ことができ、知覚的に透過的な品質が
高い圧縮レートで実現される。
人間聴覚系の制限による各信号内に含まれる無関係な部
分を効率的に利用することが可能となる。特に、量子化
ノイズのスペクトルは、信号のノイズマスキングしきい
値の形状に従って整形することができる。このようにし
て、符号化プロセスから生じるノイズは符号化された信
号の下に「隠す」ことができ、知覚的に透過的な品質が
高い圧縮レートで実現される。
【００１３】モノトーン信号に対する知覚符号化技術
は、２チャネルあるいはマルチチャネルのステレオ信号
の符号化に拡張されている。特に、各入力信号に対して
別々の（すなわち独立の）符号化プロセスを実行するの
ではなく、入力信号にジョイント（結合、同時）信号処
理を実行する、いわゆる「ジョイントステレオ」符号化
技術が導入されている。（注意すべき点であるが、一般
に用いられており当業者には周知のように、「ステレ
オ」という用語は複数のオーディオチャネルの使用を指
す。）
は、２チャネルあるいはマルチチャネルのステレオ信号
の符号化に拡張されている。特に、各入力信号に対して
別々の（すなわち独立の）符号化プロセスを実行するの
ではなく、入力信号にジョイント（結合、同時）信号処
理を実行する、いわゆる「ジョイントステレオ」符号化
技術が導入されている。（注意すべき点であるが、一般
に用いられており当業者には周知のように、「ステレ
オ」という用語は複数のオーディオチャネルの使用を指
す。）
【００１４】ジョイントステレオ符号化技術の使用には
少なくとも２つの利点がある。第１に、ジョイントステ
レオ符号化法の使用は、バイノラルな（両耳の）音響心
理学的効果を取り入れる能力を提供する。第２に、ステ
レオ信号の符号化に必要なビットレートは、各チャネル
に対して個別かつ独立に符号化を実行するのに必要なビ
ットレートよりも大幅に減少する。
少なくとも２つの利点がある。第１に、ジョイントステ
レオ符号化法の使用は、バイノラルな（両耳の）音響心
理学的効果を取り入れる能力を提供する。第２に、ステ
レオ信号の符号化に必要なビットレートは、各チャネル
に対して個別かつ独立に符号化を実行するのに必要なビ
ットレートよりも大幅に減少する。
【００１５】一般に、マルチチャネルステレオ知覚オー
ディオ符号器の構造は以下のように記述することができ
る。
ディオ符号器の構造は以下のように記述することができ
る。
【００１６】・さまざまなタイプのフィルタバンクおよ
び変換（例えば修正離散コサイン変換（ＭＤＣＴ）、多
相フィルタバンクあるいは混成構造）を用いて、各入力
信号のサンプルを、サブサンプリングされたスペクトル
表現に変換する。
び変換（例えば修正離散コサイン変換（ＭＤＣＴ）、多
相フィルタバンクあるいは混成構造）を用いて、各入力
信号のサンプルを、サブサンプリングされたスペクトル
表現に変換する。
【００１７】・知覚モデルを用いて、信号に対する時間
依存マスキングしきい値を各チャネルごとに評価する。
これは、知覚的に障害のない信号品質を維持しながら、
オーディオ信号に導入される可能性のある最大の符号化
エラーを与える。
依存マスキングしきい値を各チャネルごとに評価する。
これは、知覚的に障害のない信号品質を維持しながら、
オーディオ信号に導入される可能性のある最大の符号化
エラーを与える。
【００１８】・ジョイントステレオ符号化を実行するた
め、スペクトル係数データの一部を同時処理し、ステレ
オ信号の効率的表現を得る。使用するジョイントステレ
オ符号化法に応じて、マスキングしきい値にも調整がな
されることがある。
め、スペクトル係数データの一部を同時処理し、ステレ
オ信号の効率的表現を得る。使用するジョイントステレ
オ符号化法に応じて、マスキングしきい値にも調整がな
されることがある。
【００１９】・マスキングしきい値評価値に対応する精
度に従ってスペクトル値を量子化し符号化する。このよ
うにして、量子化ノイズはそれぞれの送信信号によって
隠され（すなわちマスクされ）、それによって、復号後
には知覚されない。
度に従ってスペクトル値を量子化し符号化する。このよ
うにして、量子化ノイズはそれぞれの送信信号によって
隠され（すなわちマスクされ）、それによって、復号後
には知覚されない。
【００２０】・最後に、すべての関連する情報（例え
ば、符号化されたスペクトル値と、それ以外の補助情
報）を、ビットストリームにパックし、復号器へ送信す
る。
ば、符号化されたスペクトル値と、それ以外の補助情
報）を、ビットストリームにパックし、復号器へ送信す
る。
【００２１】これに応じて、復号器で用いられる処理は
符号器とは逆になる。
符号器とは逆になる。
【００２２】・ビットストリームを復号し、符号化され
たスペクトルデータと補助情報へと解析する。
たスペクトルデータと補助情報へと解析する。
【００２３】・量子化されたスペクトル値の逆量子化を
実行する。
実行する。
【００２４】・ジョイントステレオ処理に対する復号プ
ロセスをスペクトル値に対して実行し、それによって、
各チャネルごとに別々の信号を得る。
ロセスをスペクトル値に対して実行し、それによって、
各チャネルごとに別々の信号を得る。
【００２５】・各チャネルに対するスペクトル値を、対
応する合成フィルタバンクを用いて時間領域表現にマッ
ピングする。
応する合成フィルタバンクを用いて時間領域表現にマッ
ピングする。
【００２６】現在では、最も一般的に用いられるジョイ
ントステレオ符号化方式として、「ミッド／サイド」
（Ｍ／Ｓ）ステレオ符号化と、「インテンシティ」ステ
レオ符号化の２つが知られている。Ｍ／Ｓステレオ符号
化に基づく符号器の構造および動作は、例えば、米国特
許第５，２８５，４９８号（前掲）に記載されている。
この技術を用いて、バイノラルマスキング効果が取り入
れられるとともに、信号に依存する利得が幾分か実現さ
れる。
ントステレオ符号化方式として、「ミッド／サイド」
（Ｍ／Ｓ）ステレオ符号化と、「インテンシティ」ステ
レオ符号化の２つが知られている。Ｍ／Ｓステレオ符号
化に基づく符号器の構造および動作は、例えば、米国特
許第５，２８５，４９８号（前掲）に記載されている。
この技術を用いて、バイノラルマスキング効果が取り入
れられるとともに、信号に依存する利得が幾分か実現さ
れる。
【００２７】しかし、インテンシティステレオ法は、ビ
ット節約の高い可能性を有する。特に、この方法は、す
べてのジョイント符号化チャネル信号に対してただ１つ
のスペクトル係数セットを送信することによって、高い
周波数（例えば、４ｋＨｚ以上の周波数）における人間
聴覚系の制限を利用し、それにより、データレートの大
幅な節約を実現する。インテンシティステレオ原理に基
づく符号器は、欧州特許出願０ ４９７ ４１３ Ａ１
（発明者：R. Veldhuis他、出願日：１９９２年１月２
４日、公開日：１９９２年８月５日）、および、（異な
る用語を用いているが）国際出願公開ＷＯ９２／１２６
０７（発明者：M. Davis他、出願日：１９９２年１月８
日、公開日：１９９２年７月２３日）などのいくつかの
文献に記載されている。
ット節約の高い可能性を有する。特に、この方法は、す
べてのジョイント符号化チャネル信号に対してただ１つ
のスペクトル係数セットを送信することによって、高い
周波数（例えば、４ｋＨｚ以上の周波数）における人間
聴覚系の制限を利用し、それにより、データレートの大
幅な節約を実現する。インテンシティステレオ原理に基
づく符号器は、欧州特許出願０ ４９７ ４１３ Ａ１
（発明者：R. Veldhuis他、出願日：１９９２年１月２
４日、公開日：１９９２年８月５日）、および、（異な
る用語を用いているが）国際出願公開ＷＯ９２／１２６
０７（発明者：M. Davis他、出願日：１９９２年１月８
日、公開日：１９９２年７月２３日）などのいくつかの
文献に記載されている。
【００２８】量子化前のスペクトル係数にジョイントス
テレオ処理を適用することによって、必要なビットレー
トに関してさらに節約が実現される。インテンシティス
テレオ符号化の場合、このような節約の一部は、人間聴
覚系が高い周波数（例えば、４ｋＨｚ以上の周波数）の
位相情報に敏感でないことが知られているという事実か
ら導出される。人間の有毛細胞の特性により、信号波形
そのものではなく信号のエンベロープ（包絡線）が知覚
的に評価される。従って、信号の波形全体を符号化する
必要はなく、信号のエンベロープを符号化すれば十分で
ある。これは、例えば、各チャネルごとに別々の係数セ
ットを送信するのではなく、すべての関連するチャネル
に対する１つの共通のスペクトル係数セット（以下「キ
ャリア信号」という。）を送信することによって実現さ
れる。その後、復号器では、このキャリア信号を各信号
チャネルごとに独立にスケーリングして、それぞれの符
号器ブロックに対する平均エンベロープ（あるいは信号
エネルギー）に一致させる。
テレオ処理を適用することによって、必要なビットレー
トに関してさらに節約が実現される。インテンシティス
テレオ符号化の場合、このような節約の一部は、人間聴
覚系が高い周波数（例えば、４ｋＨｚ以上の周波数）の
位相情報に敏感でないことが知られているという事実か
ら導出される。人間の有毛細胞の特性により、信号波形
そのものではなく信号のエンベロープ（包絡線）が知覚
的に評価される。従って、信号の波形全体を符号化する
必要はなく、信号のエンベロープを符号化すれば十分で
ある。これは、例えば、各チャネルごとに別々の係数セ
ットを送信するのではなく、すべての関連するチャネル
に対する１つの共通のスペクトル係数セット（以下「キ
ャリア信号」という。）を送信することによって実現さ
れる。その後、復号器では、このキャリア信号を各信号
チャネルごとに独立にスケーリングして、それぞれの符
号器ブロックに対する平均エンベロープ（あるいは信号
エネルギー）に一致させる。
【００２９】インテンシティステレオ符号化／復号では
符号器周波数バンドごとに以下の処理ステップが一般に
実行される。
符号器周波数バンドごとに以下の処理ステップが一般に
実行される。
【００３０】・すべての関連チャネルのスペクトル係数
から、複数のチャネル信号を表現するのに適した１つの
「キャリア」信号を生成する。これは通常は、部分信号
の線形結合を形成することによってなされる。
から、複数のチャネル信号を表現するのに適した１つの
「キャリア」信号を生成する。これは通常は、部分信号
の線形結合を形成することによってなされる。
【００３１】・個々の符号器周波数バンドのエンベロー
プあるいはエネルギー内容を記述するスケーリング情報
をもとの信号から抽出する。
プあるいはエネルギー内容を記述するスケーリング情報
をもとの信号から抽出する。
【００３２】・キャリア信号およびスケーリング情報の
両方を復号器へ送信する。
両方を復号器へ送信する。
【００３３】・復号器では、キャリア信号のスペクトル
係数を再構成する。その後、各チャネルごとのスケーリ
ング情報を用いてキャリア信号をスケーリングすること
によって各チャネルごとのスペクトル係数を計算する。
係数を再構成する。その後、各チャネルごとのスケーリ
ング情報を用いてキャリア信号をスケーリングすること
によって各チャネルごとのスペクトル係数を計算する。
【００３４】このアプローチの結果、各チャネル信号に
対するスペクトル成分の別々のセットを送信する必要は
なく、ただ１つのスペクトル係数セット（すなわち、キ
ャリア信号の係数セット）を、少量の補助情報とともに
送信するだけでよい。２チャネルステレオの場合、この
結果として、インテンシティ符号化周波数領域のデータ
レートはほぼ５０％節約される。
対するスペクトル成分の別々のセットを送信する必要は
なく、ただ１つのスペクトル係数セット（すなわち、キ
ャリア信号の係数セット）を、少量の補助情報とともに
送信するだけでよい。２チャネルステレオの場合、この
結果として、インテンシティ符号化周波数領域のデータ
レートはほぼ５０％節約される。
【００３５】しかし、このアプローチの利点にもかかわ
らず、インテンシティステレオ符号化法の過度のあるい
は制御されない適用により、知覚されるステレオイメー
ジが劣化することがある。その理由は、一定時間にわた
る信号の詳細構造は、符号化方式の粒度（例えば、ブロ
ックあたり２０ｍｓ）よりも短い期間では保持されない
ためである。特に、単一のキャリアの使用の結果とし
て、それから再構成されるすべての出力信号は必然的に
互いのスケーリングされたものとなる。換言すれば、符
号化ブロックの継続時間（例えば１０〜２０ｍｓ）では
同じ微細エンベロープ構造を有する。これは、静止信
号、あるいは、インテンシティステレオ符号化チャネル
において類似の微細エンベロープ構造を有する信号では
重大な問題を生じない。
らず、インテンシティステレオ符号化法の過度のあるい
は制御されない適用により、知覚されるステレオイメー
ジが劣化することがある。その理由は、一定時間にわた
る信号の詳細構造は、符号化方式の粒度（例えば、ブロ
ックあたり２０ｍｓ）よりも短い期間では保持されない
ためである。特に、単一のキャリアの使用の結果とし
て、それから再構成されるすべての出力信号は必然的に
互いのスケーリングされたものとなる。換言すれば、符
号化ブロックの継続時間（例えば１０〜２０ｍｓ）では
同じ微細エンベロープ構造を有する。これは、静止信
号、あるいは、インテンシティステレオ符号化チャネル
において類似の微細エンベロープ構造を有する信号では
重大な問題を生じない。
【００３６】しかし、異なるチャネルで非類似のエンベ
ロープを有する過渡信号では、符号化チャネル間のエン
ベロープ開始のもとの分布は回復できない。例えば、拍
手する聴衆のステレオ録音では、両側のチャネルで別々
の拍手事象が異なる時刻に起こることにより、個々のエ
ンベロープは左右のチャネルで非常に異なることにな
る。同様の効果は、ステレオマイクロフォンを用いるこ
とによって制作される録音で生じる。例えば、音源の空
間的位置は、本質的に、それぞれのチャネル信号間の時
間差すなわち遅延として符号化される。その結果、イン
テンシティステレオ符号化／復号信号のステレオイメー
ジ品質はこれらの場合には大幅に低下することになる。
空間的印象は結果的に狭くなり、知覚されるステレオイ
メージは中心位置につぶれることになる。臨界的な信号
に対しては、達成される品質は許容できないものとなる
ことがある。
ロープを有する過渡信号では、符号化チャネル間のエン
ベロープ開始のもとの分布は回復できない。例えば、拍
手する聴衆のステレオ録音では、両側のチャネルで別々
の拍手事象が異なる時刻に起こることにより、個々のエ
ンベロープは左右のチャネルで非常に異なることにな
る。同様の効果は、ステレオマイクロフォンを用いるこ
とによって制作される録音で生じる。例えば、音源の空
間的位置は、本質的に、それぞれのチャネル信号間の時
間差すなわち遅延として符号化される。その結果、イン
テンシティステレオ符号化／復号信号のステレオイメー
ジ品質はこれらの場合には大幅に低下することになる。
空間的印象は結果的に狭くなり、知覚されるステレオイ
メージは中心位置につぶれることになる。臨界的な信号
に対しては、達成される品質は許容できないものとなる
ことがある。
【００３７】
【発明が解決しようとする課題】インテンシティステレ
オ符号化／復号信号のステレオイメージの劣化を回避す
るためにいくつかの方略が提案されている。インテンシ
ティステレオ符号化を用いることにはステレオイメージ
に影響を与える危険があるため、符号器のビット数が足
りなくなったときにのみこの技術を用いることにより、
聴取者にいっそう不快であると知覚される重大な量子化
歪みを回避することができる。あるいは、チャネルの微
細な時間構造の非類似性を検出するアルゴリズムを用い
ることができる。エンベロープの不一致が検出される
と、インテンシティステレオ符号化をそのブロックには
適用しない。このようなアプローチは、例えば、"Inten
sity Stereo Coding" (J. Herre et al., 96th Audio E
ngineering Society Convention, Amsterdam, February
1994)に記載されている。しかし、このような信号に対
してインテンシティステレオ符号化が無効にされる場合
にビット節約の可能性が完全に利用されないことは、従
来提案されている解決法の明らかな欠点である。
オ符号化／復号信号のステレオイメージの劣化を回避す
るためにいくつかの方略が提案されている。インテンシ
ティステレオ符号化を用いることにはステレオイメージ
に影響を与える危険があるため、符号器のビット数が足
りなくなったときにのみこの技術を用いることにより、
聴取者にいっそう不快であると知覚される重大な量子化
歪みを回避することができる。あるいは、チャネルの微
細な時間構造の非類似性を検出するアルゴリズムを用い
ることができる。エンベロープの不一致が検出される
と、インテンシティステレオ符号化をそのブロックには
適用しない。このようなアプローチは、例えば、"Inten
sity Stereo Coding" (J. Herre et al., 96th Audio E
ngineering Society Convention, Amsterdam, February
1994)に記載されている。しかし、このような信号に対
してインテンシティステレオ符号化が無効にされる場合
にビット節約の可能性が完全に利用されないことは、従
来提案されている解決法の明らかな欠点である。
【００３８】
【課題を解決するための手段】本発明の実施例によれ
ば、インテンシティステレオ符号化法を用いてマルチチ
ャネルオーディオ信号のジョイントステレオ符号化を実
行する方法および装置によって、従来技術の欠点が克服
される。特に、予測フィルタリング法をスペクトル係数
データに適用することにより、各チャネルの出力信号の
微細時間構造を保持しながら、インテンシティステレオ
符号化によって提供される高いビットレート節約の利益
を維持する。本発明の一実施例では、２チャネルステレ
オ信号の符号器で以下に以下の処理ステップを適用する
ことによって、インテンシティステレオ符号化／復号信
号の知覚されるステレオイメージを改善する方法が実現
される。
ば、インテンシティステレオ符号化法を用いてマルチチ
ャネルオーディオ信号のジョイントステレオ符号化を実
行する方法および装置によって、従来技術の欠点が克服
される。特に、予測フィルタリング法をスペクトル係数
データに適用することにより、各チャネルの出力信号の
微細時間構造を保持しながら、インテンシティステレオ
符号化によって提供される高いビットレート節約の利益
を維持する。本発明の一実施例では、２チャネルステレ
オ信号の符号器で以下に以下の処理ステップを適用する
ことによって、インテンシティステレオ符号化／復号信
号の知覚されるステレオイメージを改善する方法が実現
される。
【００３９】・各チャネルの入力信号を高分解能フィル
タバンク／変換によってスペクトル係数に分解する。
タバンク／変換によってスペクトル係数に分解する。
【００４０】・知覚モデルを用いて、各チャネルごとに
１つ以上の時間依存マスキングしきい値を評価する。こ
れは、知覚的に障害のない信号品質を維持しながら、オ
ーディオ信号に導入される可能性のある最大の符号化エ
ラーを与える。
１つ以上の時間依存マスキングしきい値を評価する。こ
れは、知覚的に障害のない信号品質を維持しながら、オ
ーディオ信号に導入される可能性のある最大の符号化エ
ラーを与える。
【００４１】・各チャネルごとに、周波数の線形予測を
実行するフィルタをフィルタバンク出力に適用し、実際
のフィルタバンク出力信号ではなくその残差が以下のス
テップで使用される。
実行するフィルタをフィルタバンク出力に適用し、実際
のフィルタバンク出力信号ではなくその残差が以下のス
テップで使用される。
【００４２】・インテンシティステレオ符号化法を適用
して両方の残差信号を１つのキャリア信号へと符号化す
る。
して両方の残差信号を１つのキャリア信号へと符号化す
る。
【００４３】・マスキングしきい値評価値に対応する精
度に従ってキャリア信号のスペクトル値を量子化し符号
化する。
度に従ってキャリア信号のスペクトル値を量子化し符号
化する。
【００４４】・すべての関連する情報（すなわち、符号
化されたスペクトル値、インテンシティスケーリングデ
ータ、各チャネルごとの予測フィルタデータ、および、
それ以外の補助情報）を、ビットストリームにパック
し、復号器へ送信する。
化されたスペクトル値、インテンシティスケーリングデ
ータ、各チャネルごとの予測フィルタデータ、および、
それ以外の補助情報）を、ビットストリームにパック
し、復号器へ送信する。
【００４５】同様に、本発明のもう１つの実施例によれ
ば、上記の符号器に対応して、ジョイントステレオ符号
化信号の復号器は、以下の処理ステップを実行する。
ば、上記の符号器に対応して、ジョイントステレオ符号
化信号の復号器は、以下の処理ステップを実行する。
【００４６】・ビットストリームを復号し、符号化され
たスペクトルデータと補助情報へと解析する。
たスペクトルデータと補助情報へと解析する。
【００４７】・キャリア信号の量子化スペクトル値の逆
量子化を実行する。
量子化を実行する。
【００４８】・キャリア信号のスペクトル値に対してイ
ンテンシティステレオ復号を実行することにより、各チ
ャネルごとの（残差）信号を生成する。
ンテンシティステレオ復号を実行することにより、各チ
ャネルごとの（残差）信号を生成する。
【００４９】・各チャネルごとに、周波数に関して作用
しもとの信号を符号化するために用いられた符号器によ
って適用された予測フィルタに対応する逆予測フィルタ
を残差信号に適用する。
しもとの信号を符号化するために用いられた符号器によ
って適用された予測フィルタに対応する逆予測フィルタ
を残差信号に適用する。
【００５０】・逆予測フィルタによって生成されたスペ
クトル値を、合成フィルタバンクを用いて時間領域表現
にマッピングする。
クトル値を、合成フィルタバンクを用いて時間領域表現
にマッピングする。
【００５１】
［概要］本発明の実施例によれば、予測フィルタリング
プロセスを符号器および復号器に組み込むことにより、
同一の微細エンベロープ構造がすべてのインテンシティ
ステレオ復号チャネル信号で生成されるという従来の方
式の制限を克服することによって、インテンシティステ
レオ符号化／復号信号の品質が改善される。特に、本発
明の符号化方法は、予測フィルタリング段でフィルタバ
ンクを効果的に拡張し、一定周波数にわたる共通のエン
ベロープ情報をフィルタ係数として抽出し、ほとんどの
部分で残差信号から除去することによって、従来技術の
欠点を克服する。
プロセスを符号器および復号器に組み込むことにより、
同一の微細エンベロープ構造がすべてのインテンシティ
ステレオ復号チャネル信号で生成されるという従来の方
式の制限を克服することによって、インテンシティステ
レオ符号化／復号信号の品質が改善される。特に、本発
明の符号化方法は、予測フィルタリング段でフィルタバ
ンクを効果的に拡張し、一定周波数にわたる共通のエン
ベロープ情報をフィルタ係数として抽出し、ほとんどの
部分で残差信号から除去することによって、従来技術の
欠点を克服する。
【００５２】具体的には、各入力チャネル信号に対し
て、その対応するスペクトル係数データに対する線形予
測を実行する。この線形予測は、周波数に関して実行さ
れる。予測符号化がスペクトル領域データに適用される
ため、古典的な予測について知られている関係は、時間
領域と周波数領域を入れ換えることにより正しいものと
なる。例えば、予測エラー信号は理想的には、「平坦
な」パワースペクトルを有するのではなく、「平坦な」
（正方形の）エンベロープを有する（「前白色化」フィ
ルタ効果）。各チャネル信号に対する微細時間構造情報
はその予測フィルタ係数に含まれる。従って、インテン
シティステレオ符号化に用いられるキャリア信号もまた
平坦なエンベロープを有すると仮定することができる。
その理由は、このキャリア信号は、（フィルタリングさ
れた）チャネル信号の線形結合を形成することによって
生成されるためである。
て、その対応するスペクトル係数データに対する線形予
測を実行する。この線形予測は、周波数に関して実行さ
れる。予測符号化がスペクトル領域データに適用される
ため、古典的な予測について知られている関係は、時間
領域と周波数領域を入れ換えることにより正しいものと
なる。例えば、予測エラー信号は理想的には、「平坦
な」パワースペクトルを有するのではなく、「平坦な」
（正方形の）エンベロープを有する（「前白色化」フィ
ルタ効果）。各チャネル信号に対する微細時間構造情報
はその予測フィルタ係数に含まれる。従って、インテン
シティステレオ符号化に用いられるキャリア信号もまた
平坦なエンベロープを有すると仮定することができる。
その理由は、このキャリア信号は、（フィルタリングさ
れた）チャネル信号の線形結合を形成することによって
生成されるためである。
【００５３】本発明の実施例による対応する復号器で
は、送信されたスケーリング情報に従って各チャネル信
号を再スケーリングし、逆フィルタリングプロセスをス
ペクトル係数に適用する。このようにして、逆の「前白
色化」プロセスを各復号チャネル信号のエンベロープに
対して実行し、エンベロープ情報をスペクトル係数に効
果的に導入する。これは各チャネルごとに個別に行われ
るため、拡張された符号化／復号システムは、各チャネ
ル信号ごとの個別の微細エンベロープ構造を再生するこ
とが可能となる。注意すべき点であるが、実際、周波数
に関してフィルタバンクと線形予測の組合せを使用する
ことは、入力信号のエンベロープに一致する適応フィル
タバンクを使用することと等価である。信号をエンベロ
ープ整形するプロセスは、信号のスペクトル全体に対し
ても、あるいは、その一部のみに対しても実行すること
ができるため、この時間領域エンベロープ制御は、周波
数に依存して必要に応じて適用することができる。
は、送信されたスケーリング情報に従って各チャネル信
号を再スケーリングし、逆フィルタリングプロセスをス
ペクトル係数に適用する。このようにして、逆の「前白
色化」プロセスを各復号チャネル信号のエンベロープに
対して実行し、エンベロープ情報をスペクトル係数に効
果的に導入する。これは各チャネルごとに個別に行われ
るため、拡張された符号化／復号システムは、各チャネ
ル信号ごとの個別の微細エンベロープ構造を再生するこ
とが可能となる。注意すべき点であるが、実際、周波数
に関してフィルタバンクと線形予測の組合せを使用する
ことは、入力信号のエンベロープに一致する適応フィル
タバンクを使用することと等価である。信号をエンベロ
ープ整形するプロセスは、信号のスペクトル全体に対し
ても、あるいは、その一部のみに対しても実行すること
ができるため、この時間領域エンベロープ制御は、周波
数に依存して必要に応じて適用することができる。
【００５４】本発明のもう１つの実施例によれば、例え
ば上記の実施例の符号器（図２、図３および図７を参照
して以下で詳細に説明する）によって生成されるビット
ストリームは、コンパクトディスクやディジタルオーデ
ィオテープのような記憶媒体に、あるいは、半導体メモ
リデバイスに、記憶することができる。その後、このよ
うな記憶媒体を「読み出し」、例えば上記の実施例の復
号器（図５、図６および図８を参照して以下で詳細に説
明する）によって復号するためのビットストリームを供
給することができる。このようにして、かなりの量のオ
ーディオデータ（例えば音楽）を、再構成信号における
（知覚的な）品質の損失なしに、与えられた記憶媒体上
に圧縮することができる。
ば上記の実施例の符号器（図２、図３および図７を参照
して以下で詳細に説明する）によって生成されるビット
ストリームは、コンパクトディスクやディジタルオーデ
ィオテープのような記憶媒体に、あるいは、半導体メモ
リデバイスに、記憶することができる。その後、このよ
うな記憶媒体を「読み出し」、例えば上記の実施例の復
号器（図５、図６および図８を参照して以下で詳細に説
明する）によって復号するためのビットストリームを供
給することができる。このようにして、かなりの量のオ
ーディオデータ（例えば音楽）を、再構成信号における
（知覚的な）品質の損失なしに、与えられた記憶媒体上
に圧縮することができる。
【００５５】［従来の符号器］図１に、従来のインテン
シティステレオ符号化法が使用される２チャネルステレ
オ信号用の従来の知覚符号器を示す。図１の符号器は以
下のように動作する。
シティステレオ符号化法が使用される２チャネルステレ
オ信号用の従来の知覚符号器を示す。図１の符号器は以
下のように動作する。
【００５６】・左入力信号ｘｌ（ｋ）および右入力信号
ｘｒ（ｋ）はそれぞれ、分析フィルタバンク／変換モジ
ュール１２ｌおよび１２ｒによってスペクトル係数に分
解され、各分析ブロックごとにそれぞれｎ個のスペクト
ル成分の対応するセットｙｌ（ｂ，０...ｎ−１）およ
びｙｒ（ｂ，０...ｎ−１）が得られる。ただし、ｎは
分析ブロックごとのスペクトル係数の数（すなわちブロ
ックサイズ）である。各スペクトル成分ｙｌ（ｂ，ｉ）
あるいはｙｒ（ｂ，ｉ）は、使用される個々のフィルタ
バンクによる分析周波数に対応する。
ｘｒ（ｋ）はそれぞれ、分析フィルタバンク／変換モジ
ュール１２ｌおよび１２ｒによってスペクトル係数に分
解され、各分析ブロックごとにそれぞれｎ個のスペクト
ル成分の対応するセットｙｌ（ｂ，０...ｎ−１）およ
びｙｒ（ｂ，０...ｎ−１）が得られる。ただし、ｎは
分析ブロックごとのスペクトル係数の数（すなわちブロ
ックサイズ）である。各スペクトル成分ｙｌ（ｂ，ｉ）
あるいはｙｒ（ｂ，ｉ）は、使用される個々のフィルタ
バンクによる分析周波数に対応する。
【００５７】・各チャネルに対して、知覚モデル１１ｌ
あるいは１１ｒは、符号化／復号信号の知覚的に透過的
な品質のために必要な符号化精度を評価する。この評価
データは、例えば、各符号器バンドに必要な最小の信号
対ノイズ比（ＳＮＲ）に基づいており、量子化／符号化
モジュールに渡される。
あるいは１１ｒは、符号化／復号信号の知覚的に透過的
な品質のために必要な符号化精度を評価する。この評価
データは、例えば、各符号器バンドに必要な最小の信号
対ノイズ比（ＳＮＲ）に基づいており、量子化／符号化
モジュールに渡される。
【００５８】・左右の両方のチャネルのスペクトル値ｙ
ｌ（ｂ，０...ｎ−１）およびｙｒ（ｂ，０...ｎ−１）
がインテンシティステレオ符号化モジュール１３に送ら
れる。インテンシティステレオ符号化モジュール１３
は、従来のインテンシティステレオ符号化を実行する。
インテンシティステレオ符号化から除かれることになる
スペクトル部分に対しては、対応するｙｌ（ｂ，０...
ｎ−１）およびｙｒ（ｂ，０...ｎ−１）の値は直接量
子化・符号化段に渡される。インテンシティステレオ符
号化を利用することになるスペクトル部分（すなわち、
その高周波部分）に対しては、インテンシティ符号化プ
ロセスが以下のように実行される。各信号ｙｌ（）およ
びｙｒ（）から、各符号器周波数バンドごとにスケーリ
ング情報（例えば、ピーク振幅あるいは全エネルギー）
を抽出し、対応するｙｌ（）およびｙｒ（）の値を結合
することによって単一のキャリア信号ｙｉ（）を生成す
る。従って、インテンシティステレオで符号化されるス
ペクトル部分については、両方のチャネルに対してただ
１つの値のセットｙｉ（）と、各チャネルごとのスケー
リング補助情報が、量子化・符号化段に送られる。ある
いは、両方のチャネルのスケーリング情報を、向き情報
と結合したものを（単一のキャリア信号とともに）使用
することも可能である。
ｌ（ｂ，０...ｎ−１）およびｙｒ（ｂ，０...ｎ−１）
がインテンシティステレオ符号化モジュール１３に送ら
れる。インテンシティステレオ符号化モジュール１３
は、従来のインテンシティステレオ符号化を実行する。
インテンシティステレオ符号化から除かれることになる
スペクトル部分に対しては、対応するｙｌ（ｂ，０...
ｎ−１）およびｙｒ（ｂ，０...ｎ−１）の値は直接量
子化・符号化段に渡される。インテンシティステレオ符
号化を利用することになるスペクトル部分（すなわち、
その高周波部分）に対しては、インテンシティ符号化プ
ロセスが以下のように実行される。各信号ｙｌ（）およ
びｙｒ（）から、各符号器周波数バンドごとにスケーリ
ング情報（例えば、ピーク振幅あるいは全エネルギー）
を抽出し、対応するｙｌ（）およびｙｒ（）の値を結合
することによって単一のキャリア信号ｙｉ（）を生成す
る。従って、インテンシティステレオで符号化されるス
ペクトル部分については、両方のチャネルに対してただ
１つの値のセットｙｉ（）と、各チャネルごとのスケー
リング補助情報が、量子化・符号化段に送られる。ある
いは、両方のチャネルのスケーリング情報を、向き情報
と結合したものを（単一のキャリア信号とともに）使用
することも可能である。
【００５９】・インテンシティステレオ符号化段の出力
のスペクトル成分（ｙｌ（）およびｙｒ（）の別々の値
と共通のｙｉ（）の値からなる）は、量子化・符号化モ
ジュール１４によって、量子化され、送信シンボルにマ
ッピングされる。このモジュールは、知覚モデル１１ｌ
および１１ｒによって決定される必要な符号化精度を考
慮に入れる。
のスペクトル成分（ｙｌ（）およびｙｒ（）の別々の値
と共通のｙｉ（）の値からなる）は、量子化・符号化モ
ジュール１４によって、量子化され、送信シンボルにマ
ッピングされる。このモジュールは、知覚モデル１１ｌ
および１１ｒによって決定される必要な符号化精度を考
慮に入れる。
【００６０】・量子化・符号化モジュール１４によって
生成された送信シンボル値は、その他の補助情報ととも
に、ビットストリーム符号器／マルチプレクサ１５に送
られ、それによって、符号化されたビットストリームが
送信される。インテンシティステレオ符号化を用いる符
号器周波数バンドに対しては、インテンシティステレオ
符号化モジュール１３によって送られるスケーリング情
報もまたビットストリーム符号器／マルチプレクサ１５
に送られ、それによって同様に、符号化されたビットス
トリームで送信される。
生成された送信シンボル値は、その他の補助情報ととも
に、ビットストリーム符号器／マルチプレクサ１５に送
られ、それによって、符号化されたビットストリームが
送信される。インテンシティステレオ符号化を用いる符
号器周波数バンドに対しては、インテンシティステレオ
符号化モジュール１３によって送られるスケーリング情
報もまたビットストリーム符号器／マルチプレクサ１５
に送られ、それによって同様に、符号化されたビットス
トリームで送信される。
【００６１】［実施例の符号器］図２に、本発明の実施
例による２チャネルステレオ信号用符号器を示す。図２
の実施例の符号器の動作は、各チャネルごとに、対応す
る分析フィルタバンクとインテンシティステレオ符号化
モジュールの間に予測フィルタリング段が導入されるこ
とを除いては、図１の従来の符号器と同様である。すな
わち、予測フィルタ１６ｌおよび１６ｒがそれぞれ分析
フィルタバンク１２ｌおよび１２ｒの出力に適用され
る。これにより、スペクトル値ｙｌ（ｂ，０...ｎ−
１）およびｙｒ（ｂ，０...ｎ−１）は、インテンシテ
ィステレオ符号化モジュール１３に送られる前に、それ
ぞれ予測フィルタリングプロセスの出力値ｙｌ′（ｂ，
０...ｎ−１）およびｙｒ′（ｂ，０...ｎ−１）によっ
て置き換えられる。
例による２チャネルステレオ信号用符号器を示す。図２
の実施例の符号器の動作は、各チャネルごとに、対応す
る分析フィルタバンクとインテンシティステレオ符号化
モジュールの間に予測フィルタリング段が導入されるこ
とを除いては、図１の従来の符号器と同様である。すな
わち、予測フィルタ１６ｌおよび１６ｒがそれぞれ分析
フィルタバンク１２ｌおよび１２ｒの出力に適用され
る。これにより、スペクトル値ｙｌ（ｂ，０...ｎ−
１）およびｙｒ（ｂ，０...ｎ−１）は、インテンシテ
ィステレオ符号化モジュール１３に送られる前に、それ
ぞれ予測フィルタリングプロセスの出力値ｙｌ′（ｂ，
０...ｎ−１）およびｙｒ′（ｂ，０...ｎ−１）によっ
て置き換えられる。
【００６２】図３に、図２の実施例の符号器の予測フィ
ルタの実施例を示す。具体的には、各チャネルの予測フ
ィルタリング段内では、線形予測が周波数にわたって
（例えば、サブバンドＡＤＰＣＭ符号器によって用いら
れるような時間にわたって実行される予測符号化とは異
なり）実行される。このために、「回転スイッチ」４３
が、処理前にスペクトル値を直列順序にするように動作
し、その結果の出力値ｙ′（ｂ，０...ｎ−１）がその
後「回転スイッチ」４６によって並列に出力される。
（注意すべき点であるが、直列と並列の間の整列の変換
のための機構として「回転スイッチ」を用いることはこ
こでは便宜上および理解を容易にするためのものであ
る。当業者には明らかなように、このような物理的なス
イッチングデバイスが必ずしも必要なわけではない。む
しろ、直列と並列の間の整列の変換は、ソフトウェアの
みの使用を含む、当業者に周知の任意の方法で実行され
る。）本実施例は、周波数の昇順でスペクトル値の処理
を実行するが、別の実施例として、例えば、周波数の降
順で処理を実行することも可能である。当業者には明ら
かなように、別の順序も可能である。
ルタの実施例を示す。具体的には、各チャネルの予測フ
ィルタリング段内では、線形予測が周波数にわたって
（例えば、サブバンドＡＤＰＣＭ符号器によって用いら
れるような時間にわたって実行される予測符号化とは異
なり）実行される。このために、「回転スイッチ」４３
が、処理前にスペクトル値を直列順序にするように動作
し、その結果の出力値ｙ′（ｂ，０...ｎ−１）がその
後「回転スイッチ」４６によって並列に出力される。
（注意すべき点であるが、直列と並列の間の整列の変換
のための機構として「回転スイッチ」を用いることはこ
こでは便宜上および理解を容易にするためのものであ
る。当業者には明らかなように、このような物理的なス
イッチングデバイスが必ずしも必要なわけではない。む
しろ、直列と並列の間の整列の変換は、ソフトウェアの
みの使用を含む、当業者に周知の任意の方法で実行され
る。）本実施例は、周波数の昇順でスペクトル値の処理
を実行するが、別の実施例として、例えば、周波数の降
順で処理を実行することも可能である。当業者には明ら
かなように、別の順序も可能である。
【００６３】図から分かるように、結果の出力値ｙ′
（ｂ，０...ｎ−１）は、入力値から予測値（予測器４
７によって予測される）を減算する（減算器４８を用い
て）ことによって、入力値ｙ（ｂ，０...ｎ−１）から
計算され、予測エラー信号のみが出力される。注意すべ
き点であるが、図中でエンベロープ前白色化フィルタ４
４として表示されている予測器４７と減算器４８の組合
せは、対応する時間信号の時間形状を等化するように作
用する。
（ｂ，０...ｎ−１）は、入力値から予測値（予測器４
７によって予測される）を減算する（減算器４８を用い
て）ことによって、入力値ｙ（ｂ，０...ｎ−１）から
計算され、予測エラー信号のみが出力される。注意すべ
き点であるが、図中でエンベロープ前白色化フィルタ４
４として表示されている予測器４７と減算器４８の組合
せは、対応する時間信号の時間形状を等化するように作
用する。
【００６４】図２の実施例の符号器の予測フィルタ１６
ｌおよび１６ｒによって実行されるプロセスは、スペク
トル全体に対して実行されることも、あるいは、スペク
トルの一部のみ（すなわち、スペクトル係数のサブセッ
ト）に対して実行されることも可能である。さらに、相
異なる予測器フィルタ（例えば、図３で複数の相異なる
予測器４７を用いる）を、信号スペクトルの相異なる部
分に対して使用することも可能である。このようにし
て、時間領域のエンベロープ制御のための上記の方法
は、周波数に応じて必要に応じて適用可能である。
ｌおよび１６ｒによって実行されるプロセスは、スペク
トル全体に対して実行されることも、あるいは、スペク
トルの一部のみ（すなわち、スペクトル係数のサブセッ
ト）に対して実行されることも可能である。さらに、相
異なる予測器フィルタ（例えば、図３で複数の相異なる
予測器４７を用いる）を、信号スペクトルの相異なる部
分に対して使用することも可能である。このようにし
て、時間領域のエンベロープ制御のための上記の方法
は、周波数に応じて必要に応じて適用可能である。
【００６５】信号の正しい復号を可能にするためには、
ビットストリームは別に補助情報を含む。例えば、この
ような情報の１つのフィールドは予測フィルタリングの
使用を表示し、適用可能な場合、予測フィルタの数を表
示することが可能である。予測フィルタリングが用いら
れている場合、それぞれのフィルタおよびそのフィルタ
係数のターゲット周波数範囲を示すビットストリームの
追加フィールドが、各予測フィルタごとに送信されるこ
とも可能である。このように、図２で「Ｌフィルタデー
タ」および「Ｒフィルタデータ」と表示された破線で示
されているように、予測フィルタ１６ｌおよび１６ｒ
は、送信されるビットストリームに含めるために、必要
な情報をビットストリーム符号器／マルチプレクサ１７
に送る。
ビットストリームは別に補助情報を含む。例えば、この
ような情報の１つのフィールドは予測フィルタリングの
使用を表示し、適用可能な場合、予測フィルタの数を表
示することが可能である。予測フィルタリングが用いら
れている場合、それぞれのフィルタおよびそのフィルタ
係数のターゲット周波数範囲を示すビットストリームの
追加フィールドが、各予測フィルタごとに送信されるこ
とも可能である。このように、図２で「Ｌフィルタデー
タ」および「Ｒフィルタデータ」と表示された破線で示
されているように、予測フィルタ１６ｌおよび１６ｒ
は、送信されるビットストリームに含めるために、必要
な情報をビットストリーム符号器／マルチプレクサ１７
に送る。
【００６６】図７は、本発明の実施例によって２チャネ
ルステレオ信号を符号化する方法の流れ図である。この
流れ図に示す実施例は、図２の実施例の符号器の主要部
分を実装する。特に、この流れ図は、単一の予測フィル
タを用いたエンベロープ前白色化プロセスを含む、単一
のチャネルに対する符号器のフロントエンド部分を示
す。この前白色化プロセスは、図のステップ６１に示さ
れているように、分析フィルタバンクによるスペクトル
値の計算の後に実行される。
ルステレオ信号を符号化する方法の流れ図である。この
流れ図に示す実施例は、図２の実施例の符号器の主要部
分を実装する。特に、この流れ図は、単一の予測フィル
タを用いたエンベロープ前白色化プロセスを含む、単一
のチャネルに対する符号器のフロントエンド部分を示
す。この前白色化プロセスは、図のステップ６１に示さ
れているように、分析フィルタバンクによるスペクトル
値の計算の後に実行される。
【００６７】分析フィルタバンクの動作後、予測フィル
タの次数を設定し、ターゲット周波数範囲が定義する
（ステップ６２）。これらのパラメータは、例えば、フ
ィルタ次数を１５に設定し、ターゲット周波数範囲は、
インテンシティステレオ符号化を用いて符号化されるこ
とになる全周波数範囲（例えば４ｋＨｚ〜２０ｋＨｚ）
からなる。このようにして、この方式は、各オーディオ
チャネルごとに個別の微細時間構造データのセットを提
供するように設定される。ステップ６３で、ターゲット
周波数範囲に一致するスペクトル計数の範囲を使用する
ことによって、および、周知のような予測符号化の従来
の方法（例えば、差分パルス符号変調（ＤＰＣＭ）符号
器の場合のもの）を適用することによって、予測フィル
タを決定する。例えば、係数の自己相関関数を計算し、
当業者に周知のように、従来のレヴィンソン＝ダービン
再帰アルゴリズムで使用することが可能である。その結
果、予測器フィルタ係数と、対応する反射係数（ＰＡＲ
ＣＯＲ係数）と、期待される予測利得が分かる。
タの次数を設定し、ターゲット周波数範囲が定義する
（ステップ６２）。これらのパラメータは、例えば、フ
ィルタ次数を１５に設定し、ターゲット周波数範囲は、
インテンシティステレオ符号化を用いて符号化されるこ
とになる全周波数範囲（例えば４ｋＨｚ〜２０ｋＨｚ）
からなる。このようにして、この方式は、各オーディオ
チャネルごとに個別の微細時間構造データのセットを提
供するように設定される。ステップ６３で、ターゲット
周波数範囲に一致するスペクトル計数の範囲を使用する
ことによって、および、周知のような予測符号化の従来
の方法（例えば、差分パルス符号変調（ＤＰＣＭ）符号
器の場合のもの）を適用することによって、予測フィル
タを決定する。例えば、係数の自己相関関数を計算し、
当業者に周知のように、従来のレヴィンソン＝ダービン
再帰アルゴリズムで使用することが可能である。その結
果、予測器フィルタ係数と、対応する反射係数（ＰＡＲ
ＣＯＲ係数）と、期待される予測利得が分かる。
【００６８】判定６４の判定で、期待される予測利得が
あるしきい値（例えば２ｄＢ）を超える場合、ステップ
６５〜６７の予測フィルタリング手続きが用いられる。
この場合、補助情報の一部として復号器へ送信するため
に必要となる予測フィルタ係数が量子化される（ステッ
プ６５）。次に、ステップ６６で、予測フィルタは、タ
ーゲット周波数範囲に一致するスペクトル係数の範囲に
適用される。そこでは、量子化されたフィルタ係数が使
用される。従って、その後のすべての処理では、スペク
トル係数は、フィルタリングプロセスの出力によって置
き換えられる。最後に、ステップ６７で、送信されるビ
ットストリームの１つのフィールドが、予測フィルタリ
ングの使用を示すようにセットされる（「予測フラグ」
がオンになる）。さらに、ターゲット周波数範囲、予測
フィルタの次数、およびそのフィルタ係数を記述する情
報もまたビットストリームに含められる。
あるしきい値（例えば２ｄＢ）を超える場合、ステップ
６５〜６７の予測フィルタリング手続きが用いられる。
この場合、補助情報の一部として復号器へ送信するため
に必要となる予測フィルタ係数が量子化される（ステッ
プ６５）。次に、ステップ６６で、予測フィルタは、タ
ーゲット周波数範囲に一致するスペクトル係数の範囲に
適用される。そこでは、量子化されたフィルタ係数が使
用される。従って、その後のすべての処理では、スペク
トル係数は、フィルタリングプロセスの出力によって置
き換えられる。最後に、ステップ６７で、送信されるビ
ットストリームの１つのフィールドが、予測フィルタリ
ングの使用を示すようにセットされる（「予測フラグ」
がオンになる）。さらに、ターゲット周波数範囲、予測
フィルタの次数、およびそのフィルタ係数を記述する情
報もまたビットストリームに含められる。
【００６９】他方、判定６４の判定で、期待される予測
利得が判定しきい値を超えない場合、ステップ６８で、
予測フィルタリングが使用されていないことを示すよう
にビットストリーム内のフィールドがセットされる
（「予測フラグ」がオフになる）。最後に、上記の処理
が完了した後、従来の符号器で実行される通常のステッ
プ（例えば図１の符号器によって実行されるようなも
の）が実行される。すなわち、インテンシティステレオ
符号化プロセスをスペクトル係数（これは今の場合残差
データとなる）に適用し、インテンシティステレオ符号
化プロセスの結果を量子化および符号化し、送信される
実際のビットストリームを（適当な補助情報を多重化し
て）送信用に符号化する。しかし、注意すべき点である
が、図１の従来の符号器の従来のビットストリーム符号
器／マルチプレクサ１５の代わりに、図２の実施例の符
号器のビットストリーム符号器／マルチプレクサ１７で
置き換えられており、予測フィルタ１６ｌおよび１６ｒ
によって提供される追加の補助情報（すなわち「Ｌフィ
ルタデータ」および「Ｒフィルタデータ」）が出力ビッ
トストリーム内に符号化され送信される。
利得が判定しきい値を超えない場合、ステップ６８で、
予測フィルタリングが使用されていないことを示すよう
にビットストリーム内のフィールドがセットされる
（「予測フラグ」がオフになる）。最後に、上記の処理
が完了した後、従来の符号器で実行される通常のステッ
プ（例えば図１の符号器によって実行されるようなも
の）が実行される。すなわち、インテンシティステレオ
符号化プロセスをスペクトル係数（これは今の場合残差
データとなる）に適用し、インテンシティステレオ符号
化プロセスの結果を量子化および符号化し、送信される
実際のビットストリームを（適当な補助情報を多重化し
て）送信用に符号化する。しかし、注意すべき点である
が、図１の従来の符号器の従来のビットストリーム符号
器／マルチプレクサ１５の代わりに、図２の実施例の符
号器のビットストリーム符号器／マルチプレクサ１７で
置き換えられており、予測フィルタ１６ｌおよび１６ｒ
によって提供される追加の補助情報（すなわち「Ｌフィ
ルタデータ」および「Ｒフィルタデータ」）が出力ビッ
トストリーム内に符号化され送信される。
【００７０】［従来の復号器］図４に、図１の従来の符
号器に対応する、従来のインテンシティステレオ符号化
法が使用される、ジョイントステレオ符号化信号用の従
来の復号器を示す。具体的には、図４の復号器は以下の
ステップを実行する。
号器に対応する、従来のインテンシティステレオ符号化
法が使用される、ジョイントステレオ符号化信号用の従
来の復号器を示す。具体的には、図４の復号器は以下の
ステップを実行する。
【００７１】・入力ビットストリームはビットストリー
ム復号器／デマルチプレクサ２１で解析され、スペクト
ル係数の送信シンボルは、量子化関連補助情報とともに
復号・逆量子化モジュール２２に送られる。
ム復号器／デマルチプレクサ２１で解析され、スペクト
ル係数の送信シンボルは、量子化関連補助情報とともに
復号・逆量子化モジュール２２に送られる。
【００７２】・復号・逆量子化モジュール２２で、量子
化されたスペクトル値ｙｑｌ（）、ｙｑｒ（）およびｙ
ｑｉ（）を再構成する。これらの信号は、独立に符号化
された左チャネル信号部分、独立に符号化された右チャ
ネル信号部分、およびインテンシティステレオキャリア
信号にそれぞれ対応する。
化されたスペクトル値ｙｑｌ（）、ｙｑｒ（）およびｙ
ｑｉ（）を再構成する。これらの信号は、独立に符号化
された左チャネル信号部分、独立に符号化された右チャ
ネル信号部分、およびインテンシティステレオキャリア
信号にそれぞれ対応する。
【００７３】・キャリア信号の再構成されたスペクトル
値および送信されたスケーリング情報から、従来のイン
テンシティステレオ復号プロセスを用いて左右のチャネ
ル信号のｙｑｌ（）およびｙｑｒ（）の欠損部分を計算
する。これは、インテンシティステレオ復号モジュール
２３によって実行される。このモジュールの出力では、
左右のチャネルのそれぞれに対応して、２つの完全な
（かつ独立の）チャネルスペクトル信号ｙｑｌ（）およ
びｙｑｒ（）が利用可能である。
値および送信されたスケーリング情報から、従来のイン
テンシティステレオ復号プロセスを用いて左右のチャネ
ル信号のｙｑｌ（）およびｙｑｒ（）の欠損部分を計算
する。これは、インテンシティステレオ復号モジュール
２３によって実行される。このモジュールの出力では、
左右のチャネルのそれぞれに対応して、２つの完全な
（かつ独立の）チャネルスペクトル信号ｙｑｌ（）およ
びｙｑｒ（）が利用可能である。
【００７４】・最後に、左右のそれぞれのチャネルのス
ペクトル信号ｙｑｌ（）およびｙｑｒ（）を、合成フィ
ルタバンク２４ｌおよび２４ｒによって時間領域表現に
マッピングすることにより、最終的な出力信号ｘ
ｌ′（）およびｘｒ′（）を得る。
ペクトル信号ｙｑｌ（）およびｙｑｒ（）を、合成フィ
ルタバンク２４ｌおよび２４ｒによって時間領域表現に
マッピングすることにより、最終的な出力信号ｘ
ｌ′（）およびｘｒ′（）を得る。
【００７５】［実施例の復号器］図５に、図２の実施例
の符号器に対応する、本発明の実施例によるジョイント
ステレオ符号化信号の復号器を示す。図５の実施例の復
号器の動作は、各チャネルごとに逆予測フィルタリング
段が、インテンシティステレオ復号と、対応する合成フ
ィルタバンクの間に導入されることを除いては、図４の
従来の復号器と同様である。すなわち、逆予測フィルタ
２６ｌおよび２６ｒがそれぞれ合成フィルタバンク２４
ｌおよび２４ｒの前に挿入される。従って、インテンシ
ティステレオ復号モジュール２３によって生成されるス
ペクトル値ｙｑｌ（）およびｙｑｒ（）は、それぞれ、
対応する合成フィルタバンク（合成フィルタバンク２４
ｌおよび２４ｒ）へ送られる前に、対応する逆予測フィ
ルタリングプロセスの出力値によって置き換えられる。
の符号器に対応する、本発明の実施例によるジョイント
ステレオ符号化信号の復号器を示す。図５の実施例の復
号器の動作は、各チャネルごとに逆予測フィルタリング
段が、インテンシティステレオ復号と、対応する合成フ
ィルタバンクの間に導入されることを除いては、図４の
従来の復号器と同様である。すなわち、逆予測フィルタ
２６ｌおよび２６ｒがそれぞれ合成フィルタバンク２４
ｌおよび２４ｒの前に挿入される。従って、インテンシ
ティステレオ復号モジュール２３によって生成されるス
ペクトル値ｙｑｌ（）およびｙｑｒ（）は、それぞれ、
対応する合成フィルタバンク（合成フィルタバンク２４
ｌおよび２４ｒ）へ送られる前に、対応する逆予測フィ
ルタリングプロセスの出力値によって置き換えられる。
【００７６】図６に、図５の実施例の復号器の逆予測フ
ィルタの実施例を示す。具体的には、この逆量子化フィ
ルタ内で、線形フィルタリング動作が周波数にわたって
（サブバンドＡＤＰＣＭ符号器の場合のように時間にわ
たって予測符号化を実行するのとは異なり）実行され
る。図３の予測フィルタの実施例の場合と同様に、図６
の「回転スイッチ」３３は、スペクトル値ｙｑ（ｂ，
０...ｎ−１）を処理の前に直列順序にするために使用
され、図の「回転スイッチ」３６は、その後の結果の出
力値ｙｑ′（ｂ，０...ｎ−１）を並列に整列させるた
めに使用される。（再び、注意すべき点であるが、直列
と並列の間の整列の変換のための機構として「回転スイ
ッチ」を用いることはここでは便宜上および理解を容易
にするためのものである。当業者には明らかなように、
このような物理的なスイッチングデバイスが必ずしも必
要なわけではない。むしろ、直列と並列の間の整列の変
換は、ソフトウェアのみの使用を含む、当業者に周知の
任意の方法で実行される。）また、上記の符号器の実施
例の場合と同様に、周波数の昇順または降順での処理が
可能であるとともに、その他の可能な順序も当業者には
明らかである。
ィルタの実施例を示す。具体的には、この逆量子化フィ
ルタ内で、線形フィルタリング動作が周波数にわたって
（サブバンドＡＤＰＣＭ符号器の場合のように時間にわ
たって予測符号化を実行するのとは異なり）実行され
る。図３の予測フィルタの実施例の場合と同様に、図６
の「回転スイッチ」３３は、スペクトル値ｙｑ（ｂ，
０...ｎ−１）を処理の前に直列順序にするために使用
され、図の「回転スイッチ」３６は、その後の結果の出
力値ｙｑ′（ｂ，０...ｎ−１）を並列に整列させるた
めに使用される。（再び、注意すべき点であるが、直列
と並列の間の整列の変換のための機構として「回転スイ
ッチ」を用いることはここでは便宜上および理解を容易
にするためのものである。当業者には明らかなように、
このような物理的なスイッチングデバイスが必ずしも必
要なわけではない。むしろ、直列と並列の間の整列の変
換は、ソフトウェアのみの使用を含む、当業者に周知の
任意の方法で実行される。）また、上記の符号器の実施
例の場合と同様に、周波数の昇順または降順での処理が
可能であるとともに、その他の可能な順序も当業者には
明らかである。
【００７７】図から分かるように、出力値ｙｑ′（ｂ，
０...ｎ−１）は、対応する符号器で用いられたエンベ
ロープ前白色化フィルタの逆を適用することによって入
力値ｙｑ（ｂ，０...ｎ−１）から計算される。特に、
出力値は、予測値（予測器３７によって予測される）を
図示のように入力値に加算する（加算器３８を用いて）
ことによって入力値から計算される。注意すべき点であ
るが、図中でエンベロープ整形フィルタ３４として表示
されている予測器３７と加算器３８の組合せは、もとの
時間信号の時間形状を再生するように作用する。
０...ｎ−１）は、対応する符号器で用いられたエンベ
ロープ前白色化フィルタの逆を適用することによって入
力値ｙｑ（ｂ，０...ｎ−１）から計算される。特に、
出力値は、予測値（予測器３７によって予測される）を
図示のように入力値に加算する（加算器３８を用いて）
ことによって入力値から計算される。注意すべき点であ
るが、図中でエンベロープ整形フィルタ３４として表示
されている予測器３７と加算器３８の組合せは、もとの
時間信号の時間形状を再生するように作用する。
【００７８】図２および図３の実施例の符号器の説明で
述べたように、上記のフィルタリングプロセスは、スペ
クトル全体に対して実行されることも、あるいは、スペ
クトルの一部のみ（すなわち、スペクトル係数のサブセ
ット）に対して実行されることも可能である。さらに、
相異なる予測器フィルタ（例えば、図６で複数の相異な
る予測器３７を用いる）を、信号スペクトルの相異なる
部分に対して使用することも可能である。このような場
合（信号の正しい復号を実行するために）、図５の実施
例の復号器は、符号器によって送信された追加の補助情
報（図では「Ｌフィルタデータ」および「Ｒフィルタデ
ータ」と表示されている）をビットストリームから復号
し、このデータを逆予測フィルタ２６ｌおよび２６ｒに
供給する。このようにして、予測復号は、対応する予測
フィルタで、指定された各ターゲット周波数範囲に適用
される。
述べたように、上記のフィルタリングプロセスは、スペ
クトル全体に対して実行されることも、あるいは、スペ
クトルの一部のみ（すなわち、スペクトル係数のサブセ
ット）に対して実行されることも可能である。さらに、
相異なる予測器フィルタ（例えば、図６で複数の相異な
る予測器３７を用いる）を、信号スペクトルの相異なる
部分に対して使用することも可能である。このような場
合（信号の正しい復号を実行するために）、図５の実施
例の復号器は、符号器によって送信された追加の補助情
報（図では「Ｌフィルタデータ」および「Ｒフィルタデ
ータ」と表示されている）をビットストリームから復号
し、このデータを逆予測フィルタ２６ｌおよび２６ｒに
供給する。このようにして、予測復号は、対応する予測
フィルタで、指定された各ターゲット周波数範囲に適用
される。
【００７９】図８は、図７の符号化方法の実施例に対応
する、本発明の実施例によるジョイントステレオ符号化
信号を復号する方法の流れ図である。この流れ図の実施
例は、図５の実施例の復号器の主要部分を実装する。特
に、この流れ図は、単一の（逆）予測フィルタを用いた
エンベロープ整形プロセスを含む、単一のチャネルに対
する復号器のバックエンド部分を示す。図８の流れ図の
ステップの前に復号器によって実行される処理は、従来
の復号器で実行される通常のステップ（図４の復号器に
よって実行されるようなもの）である。すなわち、ビッ
トストリームは符号化／分離化され、その結果のデータ
は復号され逆量子化され、インテンシティステレオ復号
プロセスが実行される。しかし、注意すべき点である
が、図４の従来の復号器の従来のビットストリーム復号
器／デマルチプレクサ２１の代わりに、図５の実施例の
復号器のビットストリーム復号器／デマルチプレクサ２
５で置き換えられており、符号器によって提供される追
加の補助情報（例えば、「Ｌフィルタデータ」および
「Ｒフィルタデータ」）が復号され、逆予測フィルタ２
６ｌおよび２６ｒに送られる。
する、本発明の実施例によるジョイントステレオ符号化
信号を復号する方法の流れ図である。この流れ図の実施
例は、図５の実施例の復号器の主要部分を実装する。特
に、この流れ図は、単一の（逆）予測フィルタを用いた
エンベロープ整形プロセスを含む、単一のチャネルに対
する復号器のバックエンド部分を示す。図８の流れ図の
ステップの前に復号器によって実行される処理は、従来
の復号器で実行される通常のステップ（図４の復号器に
よって実行されるようなもの）である。すなわち、ビッ
トストリームは符号化／分離化され、その結果のデータ
は復号され逆量子化され、インテンシティステレオ復号
プロセスが実行される。しかし、注意すべき点である
が、図４の従来の復号器の従来のビットストリーム復号
器／デマルチプレクサ２１の代わりに、図５の実施例の
復号器のビットストリーム復号器／デマルチプレクサ２
５で置き換えられており、符号器によって提供される追
加の補助情報（例えば、「Ｌフィルタデータ」および
「Ｒフィルタデータ」）が復号され、逆予測フィルタ２
６ｌおよび２６ｒに送られる。
【００８０】インテンシティステレオ復号が完了した
後、予測フィルタリングの使用を通知するビットストリ
ームからのデータを検査する（判定７２）。そのデータ
が、予測フィルタリングが符号器で実行されたことを示
している場合（すなわち、「予測フラグ」がオン）、ス
テップ７３および７４の拡張された復号プロセスを実行
する。特に、予測フィルタリングのターゲット周波数範
囲、前白色化（予測）フィルタの次数、および、フィル
タの係数を記述する情報を、（以前に復号されている）
補助情報から取得する（ステップ７３）。次に、逆（復
号器）予測フィルタ（すなわちエンベロープ整形フィル
タ）を、ターゲット周波数範囲に一致するスペクトル係
数の範囲に適用する（ステップ７４）。ステップ７５に
示されているように、いずれの場合でも（すなわち、予
測フィルタリングが実行されたかどうかにかかわら
ず）、復号器の処理は、スペクトル係数（適用可能な場
合にはエンベロープ整形フィルタによって処理されたも
の）に、合成フィルタバンクを作用させる（各チャネル
ごとに）ことによって、完了する。
後、予測フィルタリングの使用を通知するビットストリ
ームからのデータを検査する（判定７２）。そのデータ
が、予測フィルタリングが符号器で実行されたことを示
している場合（すなわち、「予測フラグ」がオン）、ス
テップ７３および７４の拡張された復号プロセスを実行
する。特に、予測フィルタリングのターゲット周波数範
囲、前白色化（予測）フィルタの次数、および、フィル
タの係数を記述する情報を、（以前に復号されている）
補助情報から取得する（ステップ７３）。次に、逆（復
号器）予測フィルタ（すなわちエンベロープ整形フィル
タ）を、ターゲット周波数範囲に一致するスペクトル係
数の範囲に適用する（ステップ７４）。ステップ７５に
示されているように、いずれの場合でも（すなわち、予
測フィルタリングが実行されたかどうかにかかわら
ず）、復号器の処理は、スペクトル係数（適用可能な場
合にはエンベロープ整形フィルタによって処理されたも
の）に、合成フィルタバンクを作用させる（各チャネル
ごとに）ことによって、完了する。
【００８１】［結論］本発明の実施例による上記のプロ
セス（すなわち、符号器における予測フィルタリングお
よび復号器における逆フィルタリング）を用いて、離散
フーリエ変換（ＤＦＴ）あるいは離散コサイン変換（Ｄ
ＣＴ）（いずれも当業者に周知）を含む従来のブロック
変換に対して、直接的なエンベロープ整形効果が達成さ
れる。例えば、本発明による知覚符号器が重畳する窓に
よる臨界的にサブサンプリングされたフィルタバンクを
使用する場合（例えば、従来の修正離散コサイン変換
（ＭＤＣＴ）や、従来の時間領域エイリアシング相殺
（ＴＤＡＣ）に基づくフィルタバンク）、結果のエンベ
ロープ整形効果は、フィルタバンクに固有の時間領域エ
イリアシング効果を受ける。例えば、ＭＤＣＴの場合、
窓の半分ごとに１回の鏡映（すなわち、エイリアシン
グ）作用が起こり、微細エンベロープ構造が、復号後の
窓の左半分および右半分内にそれぞれ鏡映されて（すな
わち、エイリアシングによって）現れる。最終的なフィ
ルタバンク出力は、各逆変換の出力に合成窓を適用し、
これらのデータセグメントの重畳加算を実行することに
よって得られるため、好ましくないエイリアシング成分
は、使用される合成窓に依存して減衰する。従って、時
間的なエイリアシング効果が最小化されるように、後続
のブロック間で小さい重畳しか示さないフィルタバンク
窓を選択するのが有利である。例えば、符号器における
適当な方略によって、臨界的な信号に対する重畳の程度
の小さい窓を適応的に選択することが可能であり、それ
によって、周波数選択性が改善される。このような方略
の実装の詳細は当業者には明らかである。
セス（すなわち、符号器における予測フィルタリングお
よび復号器における逆フィルタリング）を用いて、離散
フーリエ変換（ＤＦＴ）あるいは離散コサイン変換（Ｄ
ＣＴ）（いずれも当業者に周知）を含む従来のブロック
変換に対して、直接的なエンベロープ整形効果が達成さ
れる。例えば、本発明による知覚符号器が重畳する窓に
よる臨界的にサブサンプリングされたフィルタバンクを
使用する場合（例えば、従来の修正離散コサイン変換
（ＭＤＣＴ）や、従来の時間領域エイリアシング相殺
（ＴＤＡＣ）に基づくフィルタバンク）、結果のエンベ
ロープ整形効果は、フィルタバンクに固有の時間領域エ
イリアシング効果を受ける。例えば、ＭＤＣＴの場合、
窓の半分ごとに１回の鏡映（すなわち、エイリアシン
グ）作用が起こり、微細エンベロープ構造が、復号後の
窓の左半分および右半分内にそれぞれ鏡映されて（すな
わち、エイリアシングによって）現れる。最終的なフィ
ルタバンク出力は、各逆変換の出力に合成窓を適用し、
これらのデータセグメントの重畳加算を実行することに
よって得られるため、好ましくないエイリアシング成分
は、使用される合成窓に依存して減衰する。従って、時
間的なエイリアシング効果が最小化されるように、後続
のブロック間で小さい重畳しか示さないフィルタバンク
窓を選択するのが有利である。例えば、符号器における
適当な方略によって、臨界的な信号に対する重畳の程度
の小さい窓を適応的に選択することが可能であり、それ
によって、周波数選択性が改善される。このような方略
の実装の詳細は当業者には明らかである。
【００８２】以上、本発明の実施例について説明した
が、さまざまな変形例が可能である。例えば、上記の実
施例では２チャネルのみからなるステレオオーディオ信
号の符号化および復号に限定して説明したが、３チャネ
ル以上のステレオオーディオ信号の符号化および復号の
ための実施例を、上記の説明に基づいて構成すること
は、当業者には明らかである。
が、さまざまな変形例が可能である。例えば、上記の実
施例では２チャネルのみからなるステレオオーディオ信
号の符号化および復号に限定して説明したが、３チャネ
ル以上のステレオオーディオ信号の符号化および復号の
ための実施例を、上記の説明に基づいて構成すること
は、当業者には明らかである。
【００８３】
【発明の効果】以上述べたごとく、本発明によれば、イ
ンテンシティステレオ符号化法を用いたマルチチャネル
オーディオ信号のジョイントステレオ符号化においてビ
ット節約の可能性が完全に利用されないという従来技術
の欠点が克服される。特に、予測フィルタリング法をス
ペクトル係数データに適用することにより、各チャネル
の出力信号の微細時間構造を保持しながら、インテンシ
ティステレオ符号化によって提供される高いビットレー
ト節約の利益を維持する。
ンテンシティステレオ符号化法を用いたマルチチャネル
オーディオ信号のジョイントステレオ符号化においてビ
ット節約の可能性が完全に利用されないという従来技術
の欠点が克服される。特に、予測フィルタリング法をス
ペクトル係数データに適用することにより、各チャネル
の出力信号の微細時間構造を保持しながら、インテンシ
ティステレオ符号化によって提供される高いビットレー
ト節約の利益を維持する。
【図１】従来のインテンシティステレオ符号化法が使用
される、２チャネルステレオ信号用の従来の符号器の図
である。
される、２チャネルステレオ信号用の従来の符号器の図
である。
【図２】本発明の実施例による２チャネルステレオ信号
用符号器の図である。
用符号器の図である。
【図３】図２の実施例の符号器の予測フィルタの実施例
の図である。
の図である。
【図４】従来のインテンシティステレオ符号化法が使用
される、図１の従来の符号器に対応するジョイントステ
レオ符号化信号の従来の復号器の図である。
される、図１の従来の符号器に対応するジョイントステ
レオ符号化信号の従来の復号器の図である。
【図５】本発明の実施例による、図２の実施例の符号器
に対応する、ジョイントステレオ符号化信号の復号器の
図である。
に対応する、ジョイントステレオ符号化信号の復号器の
図である。
【図６】図５の実施例の復号器の逆予測フィルタの実施
例の図である。
例の図である。
【図７】本発明の実施例による２チャネルステレオ信号
を符号化する方法の流れ図である。
を符号化する方法の流れ図である。
【図８】本発明の実施例による、図７の符号化方法の実
施例に対応する、ジョイントステレオ符号化信号を復号
する方法の流れ図である。
施例に対応する、ジョイントステレオ符号化信号を復号
する方法の流れ図である。
１１ 知覚モデル １２ 分析フィルタバンク（前方変換） １３ インテンシティステレオ符号化モジュール １４ 量子化・符号化モジュール １５ ビットストリーム符号器／マルチプレクサ １６ 予測フィルタ １７ ビットストリーム符号器／マルチプレクサ ２１ ビットストリーム復号器／デマルチプレクサ ２２ 復号・逆量子化モジュール ２３ インテンシティステレオ復号モジュール ２４ 合成フィルタバンク ２５ ビットストリーム復号器／デマルチプレクサ ２６ 逆予測フィルタ ３３ 回転スイッチ ３４ エンベロープ整形フィルタ ３６ 回転スイッチ ３７ 予測器 ３８ 加算器 ４３ 回転スイッチ ４４ エンベロープ前白色化フィルタ ４６ 回転スイッチ ４７ 予測器 ４８ 減算器
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (71)出願人 596077259 600 Ｍｏｕｎｔａｉｎ Ａｖｅｎｕｅ, Ｍｕｒｒａｙ Ｈｉｌｌ， Ｎｅｗ Ｊｅ ｒｓｅｙ 07974−0636Ｕ．Ｓ．Ａ.
Claims (24)
- 【請求項１】 マルチチャネルオーディオ信号のジョイ
ントステレオ符号化を実行して符号化信号を生成する方
法において、 （ａ）第１オーディオチャネル信号を、複数の第１スペ
クトル成分信号に分解するスペクトル分解を実行するス
テップと、 （ｂ）１つの第１スペクトル成分信号の予測値を表す第
１予測信号を、他の１つ以上の第１スペクトル成分信号
に基づいて生成するステップと、 （ｃ）前記第１予測信号を前記１つの第１スペクトル成
分信号と比較して第１予測エラー信号を生成するステッ
プと、 （ｄ）第２オーディオチャネル信号を、複数の第２スペ
クトル成分信号に分解するスペクトル分解を実行するス
テップと、 （ｅ）前記第１予測エラー信号に基づいて、前記１つの
第１スペクトル成分信号と１つの第２スペクトル成分信
号のジョイントステレオ符号化を実行して、ジョイント
符号化スペクトル成分信号を生成するステップと、 （ｆ）前記ジョイント符号化スペクトル成分信号に基づ
いて前記符号化信号を生成するステップとからなること
を特徴とする、マルチチャネルオーディオ信号のジョイ
ントステレオ符号化方法。 - 【請求項２】 （ｇ）前記１つの第２スペクトル成分信
号の予測値を表す第２予測信号を、他の１つ以上の第２
スペクトル成分信号に基づいて生成するステップと、 （ｈ）前記第２予測信号を、前記１つの第２スペクトル
成分信号と比較して第２予測エラー信号を生成するステ
ップとをさらに有し、 前記ステップｅは前記第２予測エラー信号にも基づくこ
とを特徴とする請求項１の方法。 - 【請求項３】 前記ステップｅは、前記１つの第１スペ
クトル成分信号と前記１つの第２スペクトル成分信号の
インテンシティステレオ符号化を実行するステップを含
むことを特徴とする請求項１の方法。 - 【請求項４】 前記ステップｆは、前記ジョイント符号
化スペクトル成分信号を量子化するステップを含むこと
を特徴とする請求項１の方法。 - 【請求項５】 前記ジョイント符号化スペクトル成分信
号の量子化は知覚モデルに基づくことを特徴とする請求
項４の方法。 - 【請求項６】 もとのマルチチャネルオーディオ信号の
ジョイントステレオ符号化による符号化信号を復号して
再構成マルチチャネルオーディオ信号を生成する方法に
おいて、 （ａ）前記符号化信号のジョイントステレオ復号を実行
して、それぞれ複数の復号スペクトル成分予測エラー信
号からなる複数の復号チャネル信号を生成するステップ
と、 （ｂ）前記複数の復号チャネル信号のうちの第１復号チ
ャネル信号に含まれる１つ以上のスペクトル成分予測エ
ラー信号に基づいて第１スペクトル成分信号を生成する
ステップと、 （ｃ）前記第１スペクトル成分信号に基づいて、第２ス
ペクトル成分信号の予測値を表す第１予測信号を生成す
るステップと、 （ｄ）前記第１予測信号および前記第１復号チャネル信
号に含まれる１つ以上のスペクトル成分予測エラー信号
に基づいて、第２スペクトル成分信号を生成するステッ
プと、 （ｅ）前記第１スペクトル成分信号および前記第２スペ
クトル成分信号に基づいて、前記再構成マルチチャネル
オーディオ信号の第１チャネルを生成するステップとか
らなることを特徴とする、マルチチャネルオーディオ信
号の復号方法。 - 【請求項７】 （ｆ）前記複数の復号チャネル信号のう
ちの第２復号チャネル信号に含まれる１つ以上のスペク
トル成分予測エラー信号に基づいて第３スペクトル成分
信号を生成するステップと、 （ｇ）前記第３スペクトル成分信号に基づいて、第４ス
ペクトル成分信号の予測値を表す第２予測信号を生成す
るステップと、 （ｈ）前記第２予測信号および前記第２復号チャネル信
号に含まれる１つ以上のスペクトル成分予測エラー信号
に基づいて、第４スペクトル成分信号を生成するステッ
プと、 （ｉ）前記第３スペクトル成分信号および前記第４スペ
クトル成分信号に基づいて、前記再構成マルチチャネル
オーディオ信号の第２チャネルを生成するステップとを
さらに有することを特徴とする請求項６の方法。 - 【請求項８】 前記ステップａは、前記符号化信号のイ
ンテンシティステレオ復号を実行するステップを含むこ
とを特徴とする請求項６の方法。 - 【請求項９】 マルチチャネルオーディオ信号のジョイ
ントステレオ符号化を実行して符号化信号を生成する符
号化装置において、 （ａ）第１オーディオチャネル信号を、複数の第１スペ
クトル成分信号に分解するスペクトル分解を実行する第
１フィルタバンクと、 （ｂ）１つの第１スペクトル成分信号の予測値を表す第
１予測信号を、他の１つ以上の第１スペクトル成分信号
に基づいて生成する第１予測フィルタと、 （ｃ）前記第１予測信号を前記１つの第１スペクトル成
分信号と比較して第１予測エラー信号を生成する第１比
較器と、 （ｄ）第２オーディオチャネル信号を、複数の第２スペ
クトル成分信号に分解するスペクトル分解を実行する第
２フィルタバンクと、 （ｅ）前記第１予測エラー信号に基づいて、前記１つの
第１スペクトル成分信号と１つの第２スペクトル成分信
号のジョイントステレオ符号化を実行して、ジョイント
符号化スペクトル成分信号を生成するジョイントステレ
オ符号器と、 （ｆ）前記ジョイント符号化スペクトル成分信号に基づ
いて前記符号化信号を生成する出力符号器とからなるこ
とを特徴とする、マルチチャネルオーディオ信号符号化
装置。 - 【請求項１０】 （ｇ）前記１つの第２スペクトル成分
信号の予測値を表す第２予測信号を、他の１つ以上の第
２スペクトル成分信号に基づいて生成する第２予測フィ
ルタと、 （ｈ）前記第２予測信号を、前記１つの第２スペクトル
成分信号と比較して第２予測エラー信号を生成する第２
比較器とをさらに有し、 前記ジョイントステレオ符号器は前記第２予測エラー信
号にも基づいてジョイントステレオ符号化を実行するこ
とを特徴とする請求項９の装置。 - 【請求項１１】 前記ジョイントステレオ符号器は、前
記１つの第１スペクトル成分信号と前記１つの第２スペ
クトル成分信号のインテンシティステレオ符号化を実行
するインテンシティステレオ符号器を含むことを特徴と
する請求項９の装置。 - 【請求項１２】 前記出力符号器は、前記ジョイント符
号化スペクトル成分信号を量子化する量子化器を含むこ
とを特徴とする請求項９の装置。 - 【請求項１３】 前記量子化器は知覚モデルに基づくこ
とを特徴とする請求項１２の装置。 - 【請求項１４】 もとのマルチチャネルオーディオ信号
のジョイントステレオ符号化による符号化信号を復号し
て再構成マルチチャネルオーディオ信号を生成する復号
装置において、 （ａ）前記符号化信号のジョイントステレオ復号を実行
して、それぞれ複数の復号スペクトル成分予測エラー信
号からなる複数の復号チャネル信号を生成するジョイン
トステレオ復号器と、 （ｂ）前記複数の復号チャネル信号のうちの第１復号チ
ャネル信号に含まれる１つ以上のスペクトル成分予測エ
ラー信号に基づいて第１スペクトル成分信号を生成する
手段と、 （ｃ）前記第１スペクトル成分信号に基づいて、第２ス
ペクトル成分信号の予測値を表す第１予測信号を生成す
る第１予測フィルタと、 （ｄ）前記第１予測信号および前記第１復号チャネル信
号に含まれる１つ以上のスペクトル成分予測エラー信号
に基づいて、第２スペクトル成分信号を生成する手段
と、 （ｅ）前記第１スペクトル成分信号および前記第２スペ
クトル成分信号に基づいて、前記再構成マルチチャネル
オーディオ信号の第１チャネルを生成する第１フィルタ
バンクとからなることを特徴とする、マルチチャネルオ
ーディオ信号の復号装置。 - 【請求項１５】 （ｆ）前記複数の復号チャネル信号の
うちの第２復号チャネル信号に含まれる１つ以上のスペ
クトル成分予測エラー信号に基づいて第３スペクトル成
分信号を生成する手段と、 （ｇ）前記第３スペクトル成分信号に基づいて、第４ス
ペクトル成分信号の予測値を表す第２予測信号を生成す
る第２予測フィルタと、 （ｈ）前記第２予測信号および前記第２復号チャネル信
号に含まれる１つ以上のスペクトル成分予測エラー信号
に基づいて、第４スペクトル成分信号を生成する手段
と、 （ｉ）前記第３スペクトル成分信号および前記第４スペ
クトル成分信号に基づいて、前記再構成マルチチャネル
オーディオ信号の第２チャネルを生成する第２フィルタ
バンクとをさらに有することを特徴とする請求項１４の
装置。 - 【請求項１６】 前記ジョイントステレオ復号器は、前
記符号化信号のインテンシティステレオ復号を実行する
インテンシティステレオ復号器を含むことを特徴とする
請求項１４の装置。 - 【請求項１７】 （ａ）第１オーディオチャネル信号
を、複数の第１スペクトル成分信号に分解するスペクト
ル分解を実行するステップと、 （ｂ）１つの第１スペクトル成分信号の予測値を表す第
１予測信号を、他の１つ以上の第１スペクトル成分信号
に基づいて生成するステップと、 （ｃ）前記第１予測信号を前記１つの第１スペクトル成
分信号と比較して第１予測エラー信号を生成するステッ
プと、 （ｄ）第２オーディオチャネル信号を、複数の第２スペ
クトル成分信号に分解するスペクトル分解を実行するス
テップと、 （ｅ）前記第１予測エラー信号に基づいて、前記１つの
第１スペクトル成分信号と１つの第２スペクトル成分信
号のジョイントステレオ符号化を実行して、ジョイント
符号化スペクトル成分信号を生成するステップと、 （ｆ）前記ジョイント符号化スペクトル成分信号に基づ
いて符号化信号を生成するステップとからなる符号化方
法によって、マルチチャネルオーディオ信号から生成さ
れた符号化信号を記録した記憶媒体。 - 【請求項１８】 前記符号化方法は、（ｇ）前記１つの
第２スペクトル成分信号の予測値を表す第２予測信号
を、他の１つ以上の第２スペクトル成分信号に基づいて
生成するステップと、 （ｈ）前記第２予測信号を、前記１つの第２スペクトル
成分信号と比較して第２予測エラー信号を生成するステ
ップとをさらに有し、 前記ステップｅは前記第２予測エラー信号にも基づくこ
とを特徴とする請求項１７の記憶媒体。 - 【請求項１９】 前記ステップｅは、前記１つの第１ス
ペクトル成分信号と前記１つの第２スペクトル成分信号
のインテンシティステレオ符号化を実行するステップを
含むことを特徴とする請求項１７の記憶媒体。 - 【請求項２０】 前記ステップｆは、前記ジョイント符
号化スペクトル成分信号を量子化するステップを含むこ
とを特徴とする請求項１７の記憶媒体。 - 【請求項２１】 前記ジョイント符号化スペクトル成分
信号の量子化は知覚モデルに基づくことを特徴とする請
求項２０の記憶媒体。 - 【請求項２２】 コンパクトディスクからなることを特
徴とする請求項１７の記憶媒体。 - 【請求項２３】 ディジタルオーディオテープからなる
ことを特徴とする請求項１７の記憶媒体。 - 【請求項２４】 半導体メモリからなることを特徴とす
る請求項１７の記憶媒体。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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