JPH1091196A

JPH1091196A - 音響信号符号化方法および音響信号復号化方法

Info

Publication number: JPH1091196A
Application number: JP8243357A
Authority: JP
Inventors: Naoki Iwagami; 直樹岩上; Kazunaga Ikeda; 和永池田; Takehiro Moriya; 健弘守谷; Akio Jin; 明夫神
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 1996-09-13
Filing date: 1996-09-13
Publication date: 1998-04-10
Anticipated expiration: 2016-09-13
Also published as: JP3376830B2

Abstract

(57)【要約】【課題】周波数領域に変換しての符号化で低ビットレ
ートでも能率良く行う。【解決手段】変換された周波数領域係数を３０〜６０
の小帯域に分割し（２）、各小帯域に最大振幅サンプル
（主要成分）と残り成分に分離し（３）、主要成分は小
帯域上の位置と振幅値を量子化（４）し、小帯域ごとの
残り成分は平均振幅を量子化する（５）、復号化部では
小帯域ごとに残り成分の平均振幅を再生し、これでラン
ダム雑音を逆正規化して残り成分を再生し（６）、また
主要成分を再生し（７）、これに、主要成分を対応位置
で合成して小帯域の周波数領域係数を再生する（８）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明はオーディオ信号、
特に音楽信号などの音響信号を、周波数領域に変換して
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、及びその符号化信号を音響信号に復号化する復号
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−周波数変換を行って得た周波数領域係数を、
周波数特性の包絡形状（周波数特性概形）と、周波数領
域係数を周波数特性概形で平坦化して得られる残差係数
という２つの情報に分離し、それぞれを量子化すること
が提案されている。

【０００３】このような符号化方法の例として、周波数
領域重み付けインタリーブベクトル量子化法（ＴＷＩＮ
ＶＱ，Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ−ｄｏｍａｉｎＷｅｉｇｈ
ｔｅｄＩｎｔｅｒｌｅａｖｅＶｅｃｔｏｒＱｕａ
ｎｔｉｚａｔｉｏｎ）などがある。ＴＷＩＮＶＱの技術
については、岩上、守谷、三樹、“周波数領域重みづけ
インタリーブベクトル量子化（ＴＷＩＮＶＱ）によるオ
ーディオ符号化、”日本音響学会講演論文集平成６年
１０月〜１１月ｐｐ．３３９−３４０に述べられてい
る。

【０００４】これらの符号化法では、周波数領域に変換
した係数を全て符号化するので、ビットレートが低い場
合には各サンプルへ割り当てられる情報量が不足し符号
化性能を確保できない。この対策として、重要度の高い
部分サンプルのみを符号化する方法があるが、サンプル
の周波数軸上の位置情報の符号化に大きな情報量を必要
とするため、サンプル数を多くすることができず、これ
もまた高い性能を確保することが困難である。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】この発明の目的は、低
ビットレートでも能率良く音響信号を符号化することが
できる符号化方法及びその符号の復号化方法を提供する
ことにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】この発明の符号化方法で
は、入力音響信号を変換して得られる周波数領域係数を
小帯域ごとにクラス分けし、主要成分と残りの成分に分
離して、各々を符号化する。この発明の復号化方法では
小帯域ごとに主要成分と残りの成分とを復号化して、こ
れらより小帯域の再生周波数係数を得る。

【０００７】

【作用】小帯域分割を細かく行うと、主要成分の周波数
軸上での位置情報は少なくてよい。また、バンド幅が狭
ければ残りの成分を狭帯域ノイズで近似することができ
るので、狭帯域ノイズのパワーだけを符号化することも
でき、高い符号化能率が得られる。また小帯域分割をバ
ーク尺度（聴覚的分解能が一定となる尺度）などの非線
形周波数尺度上で等間隔に行うと、聴覚的に等間隔な小
帯域分割ができ、バンド数を減らして高能率な符号化が
できる。

【０００８】

【発明の実施の形態】実施例１図１にこの発明の第１の実施例を示す。手順１〜５は符
号化部、６〜１０は復号化部である。手順１は、時間−
周波数変換によって入力音響信号を周波数領域係数に変
換する。変換の方法としては、ＭＤＣＴ（Ｍｏｄｉｆｉ
ｅｄＤｉｓｃｒｅｔｅＣｏｓｉｎｅＴｒａｎｓｆ
ｏｒｍａｔｉｏｎ，変形離散コサイン変換）や、ＤＣＴ
（ＤｉｓｃｒｅｔｅＣｏｓｉｎｅＴｒａｎｓｆｏｒ
ｍａｔｉｏｎ，離散コサイン変換）、ＤＦＴ（Ｄｉｓｃ
ｒｅｔｅＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉ
ｏｎ，離散フーリエ変換）などを用いることができる。
この、時間−周波数変換手順１では、前処理として、入
力信号サンプル列のフレーム分割と窓掛けが必要であ
る。フレーム分割は、ＭＤＣＴの場合入力サンプルがＮ
点入力されることに過去２Ｎ点のサンプルを１フレーム
として分割する。ＤＣＴとＤＦＴの場合入力サンプルが
Ｎ点ごとに過去Ｎ＋α点のサンプルを１フレームとして
分割する。窓掛けは、ＭＤＣＴの場合２Ｎサンプルのフ
レームに次式（１）で表される窓ｘ_iを掛ける。

【０００９】

【数１】Ｍの値は０からＮ／２まで自由に選ぶことが可
能である。ただし、Ｍ＝Ｎ／２のときには（１）式の
１、３、５行目は無効になる。Ｍ＝Ｎ／４からＭ＝Ｎ／
２程度が推奨される値である。Ｎの値は１０２４から２
０４８程度に設定すると良好な符号化性能が得られる。

【００１０】いずれの変換方法でも、Ｎ点の周波数領域
係数が得られる。手順２では、手順１で得られた周波数
領域係数を複数の小帯域に分割し、小帯域ごとにスケー
ルファクタを計算し、これを周波数特性概形とする。小
帯域に分割する方法は、周波数スケール（線形スケー
ル）で等間隔としてもよいし、バークスケールで等間隔
としてもよいし、あるいは指数関数スケールで等間隔と
してもよい。小帯域の数は３０〜６０程度に設定するの
が効果的である。スケールファクタは小帯域内のサンプ
ルの振幅の平均値でもよいし、振幅の最大値でもよい。

【００１１】手順３では、手順２で分割した小帯域ごと
の周波数領域係数を分析し、主要成分と残りの成分とに
分離する。この例では振幅が最大のサンプルを主要成分
として抽出する。残り成分はこの小帯域内の他のサンプ
ルとする。手順４では、手順３で分離した主要成分を量
子化する。主要成分は小帯域の数と等しいサンプル数だ
け存在するが、これらを位置情報と値情報に分けて符号
化する。位置情報は小帯域内の何番目のサンプルに位置
するかを符号化する。値情報はサンプルごとにスカラー
量子化してもよいし、ベクトル量子化してもよい。スカ
ラー量子化を行う場合、サンプルの振幅に対応してビッ
ト数の割り当てをしてもよい。ベクトル量子化する場合
には、主要成分を複数サンプルまとめてそのままベクト
ル量子化してもよいし、主要成分を概形で平坦化したも
のを重み付けベクトル量子化してもよい。概形は、線形
予測スペクトルを用いてもよいし、スケールファクタを
求めてもよい。また、ベクトル量子化を全サンプルに対
して一括で行うのではなく、複数の小ベクトルに分割し
てから各々小ベクトルごとに量子化を行ってもよい。分
割の方法は、インタリーブ分割が効果的である。インタ
リーブ分割技術については、岩上、守谷、三樹、“周波
数領域重みづけインタリーブベクトル量子化（ＴＷＩＮ
ＶＱ）によるオーディオ符号化、”日本音響学会講演論
文集平成６年１０月〜１１月ｐｐ．３３９−３４０
に述べられている。なお、ベクトル量子化を行う前に量
子化対象ベクトルのパワーを正規化しておくとより効果
的である。この場合正規化ゲインも量子化する必要があ
る。上記主要成分を量子化した結果としてインデックス
Ｉ_mが出力される。

【００１２】手順５では、手順３で分離した残り成分を
符号化する。符号化はサンプルを直接スカラー量子化に
よって行ってもベクトル量子化によって行ってもよい。
これらの量子化方法の実現法の詳細については手順４と
同様である。なお、各サンプルを直接スカラー量子化す
る場合でも、一般に出力される符号化コードとしては所
定ビット幅のコードが周波数の順に並べられるため何番
目の小帯域であるかを区別するコードは不要であり、小
帯域内のサンプル位置の量子化ビット数は少なくて済
み、小帯域に分割することなく、重要部分のサンプルの
位置とサンプル値を量子化する場合より全量子化ビット
数を少なくすることができる。

【００１３】ベクトル量子化する場合は、複数のサンプ
ルを１つのコードに量子化するため、一層量子化ビット
数を少なくすることができる。また、サンプルを直接符
号化する方法ではなく図２の符号化部に示すような各小
帯域ごとに残り成分の代表値を計算し、その代表値を量
子化してもよい。この代表値の計算は、平均値を計算し
てもよいし、中央値を求めてもよい。量子化方法はスカ
ラー量子化でもよいし、複数小帯域をまとめてベクトル
量子化してもよい。このようにして残り成分を量子化し
た、結果としてインデックスＩ_rが出力される。

【００１４】手順６では、手順５で符号化した量子化イ
ンデックスＩ_rを復号化して残り成分を得る。復号化は
サンプルを直接スカラー逆量子化をしてもよいし、ベク
トル逆量子化をしてもよい。また、手順５で図２中の符
号化部に示した符号化の方法を用いたときには、図２中
の復号化部に示す方法で復号化する。この方法では、ま
ず符号化部から送られてきたインデックスＩ_rを逆量子
化して、各小帯域ごとの代表値を再生する。逆量子化
は、スカラー逆量子化でもよいし、ベクトル逆量子化で
もよいが、手順５で用いた量子化方法の逆量子化である
必要がある。つぎに、小帯域ごとにパワーが１のランダ
ムノイズを発生し、これを再生された代表値で逆正規化
して残り成分の復号化出力を得る。

【００１５】手順７では、手順４で符号化した量子化イ
ンデックスＩ_mを復号化して主要成分を得る。主要成分
は小帯域の数と等しいサンプル数だけ存在するが、これ
らのサンプルは位置と値に分けて復号化する。位置情報
は小帯域内の何番目であるかを復号化する。値はサンプ
ルごとにスカラー逆量子化してもよいし、ベクトル逆量
子化してもよい。ただし、手順４で行った量子化の逆量
子化である必要がある。スカラー逆量子化を行う場合、
各サンプルに適応ビット割り当てがされているならば与
えられたビット数で逆量子化する。ベクトル逆量子化す
る場合には、主要成分を複数サンプルまとめてそのまま
ベクトル逆量子化してもよいし、主要成分を概形で平坦
化したものが、ベクトル逆量子化により得られる場合
は、その逆量子化出力に対し概形を付加することによっ
て再生する。

【００１６】概形は、線形予測スペクトルを用いてもよ
いし、スケールファクタでもよい。また、ベクトル逆量
子化を全サンプルに対して一括で行うのではなく、複数
の小ベクトルに分割してから各々小ベクトルごとに逆量
子化を行ってもよい。分割の方法は、インタリーブ分割
が効果的である。インタリーブ分割技術については、岩
上、守谷、三樹、“周波数領域重みづけインタリーブベ
クトル量子化（ＴＷＩＮＶＱ）によるオーディオ符号
化、”日本音響学会講演論文集平成６年１０月〜１１
月ｐｐ．３３９−３４０に述べられている。なお、ベ
クトル量子化を行う前に量子化対象ベクトルのパワーを
正規化した場合、正規化ゲインを復号化し、その復号さ
れた正規化ゲインで、ベクトル逆量子化されたものを逆
正規化する。

【００１７】手順８では、小帯域ごとに再生された主要
成分と残り成分を合成して小帯域ごとに分割された周波
数領域係数を得る。まず主要成分を周波数領域係数に当
てはめ、次に主要成分が当てはめられたサンプル以外の
部分に残り成分を当てはめる。手順９では手順８で合成
された小帯域ごとの周波数領域係数を全帯域一括の、つ
まり周波数の高低順の周波数領域係数にまとめる。手順
２と逆手順で行う。

【００１８】手順１０では、手順９で得られた再生周波
数領域係数を周波数−時間変換によって出力音響信号に
変換する。変換の方法としては、ＩＭＤＣＴ（Ｉｎｖｅ
ｒｓｅＭｏｄｉｆｉｅｄＤｉｓｃｒｅｔｅＣｏｓ
ｉｎｅＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ，逆変形離散
コサイン変換）や、ＩＤＣＴ（ＩｎｖｅｒｓｅＤｉｓ
ｃｒｅｔｅＣｏｓｉｎｅＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉ
ｏｎ，逆離散コサイン変換）、ＩＤＦＴ（Ｉｎｖｅｒ
ｓｅＤｉｓｃｒｅｔｅＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓ
ｆｏｒｍａｔｉｏｎ，逆離散フーリエ変換）などを用
いることができる。なお、周波数−時間変換処理では、
後処理として、出力信号サンプル列の窓掛けとフレーム
結合が必要である。窓掛けは、ＩＭＤＣＴの場合２Ｎサ
ンプルの出力サンプル列に、先に示した式（１）で表さ
れる窓ｘ_iを掛ける。

【００１９】この場合もＭの値は０からＮ／２まで自由
に選ぶことが可能であるが、符号器と同じ値を用いる必
要がある。ただし、Ｍ＝Ｎ／２のときには（１）式の
１、３、５行目は無効になる。Ｍ＝Ｎ／４からＭ＝Ｎ／
２程度が推奨される値である。Ｎの値は１０２４から２
０４８程度に設定すると良好な符号化性能が得られる。
フレーム結合は、ＩＭＤＣＴの場合、出力音響信号サン
プルＮ点ごとに出力フレーム２Ｎ点を出力音響信号に重
ね合わせる。

【００２０】実施例２第２の実施例の全体構成は第１の実施例（図１）と等し
い。第１の実施例とは手順３の主要成分分離と、手順８
の主要成分合成方法が異なる。図３に第２の実施例の手
順３と８を示す。手順３では、小帯域ごとに分割された
周波数領域係数を入力とする。まず入力係数のうち、振
幅最大のものを特定する（Ｓ１）。次に特定された振幅
最大の入力係数を除いた他の入力係数を残り成分とし、
それらの振幅の平均値を求める（Ｓ２）。この平均値を
符号化し（Ｓ３）、更にこれを復号化する（Ｓ４）、そ
の後、ステップＳ１で特定された振幅最大の係数の絶対
値から、ステップＳ４で復号化された残り成分の振幅の
平均値を引き（Ｓ５）、その残りの値に、特定された振
幅最大の係数の正負符号を付加して主要成分とする。

【００２１】この主要成分は手順４で符号化され、イン
デックスＩ_m1として出力され、またステップＳ３の符号
化された結果がインデックスＩ_m2として出力される。復
号化部では手順７でインデックスＩ_m1が復号化されて主
要成分が得られる。手順８ではインデックスＩ_m2を復号
化して残り成分の振幅を得た後、その残り成分の振幅に
主要成分の正負符号を付加して主要成分と加えあわせる
ことにより特定された振幅最大の係数を得る。これを合
成される小帯域係数に当てはめ、これ以外の部分に残り
係数を当てはめる。

【００２２】符号化部のステップＳ３で得られたインデ
ックスＩ_m2を図１中の手順５における残り成分符号化イ
ンデックスＩ_rとしてもよい。また復号化部における手
順８で用いる残り成分の平均振幅は、図１中の手順６で
得られた残り成分の振幅の平均値を求めてもよいし、こ
の再生残り成分が残り成分の代表値である場合はこれを
残り成分の平均振幅としてもよい。更に図３中の符号化
部のステップＳ５で、振幅最大サンプル値から、残り成
分の平均振幅値に、振幅最大サンプルの符号を付加した
値を引いて主要成分としてもよい。同様に復号化部の手
順８で再生された主要成分と、再生された残り成分の平
均値に主要成分の正負符号を付加した値を加えあわせて
小帯域中で最大振幅のサンプルとしてもよい。

【００２３】この実施例において、残り成分の振幅の平
均値を独立して符号化するのではなく、手順５で符号化
した残り成分を再生して振幅の平均値を得てもよい。実施例３実施例３では、手順４と７以外は実施例１又は２と同じ
である。手順４において、主要成分が小さい小帯域は符
号化を行わない。手順７では、手順４において符号化が
行われなかった小帯域は復号化を行わない。復号化を行
わなかった小帯域の主要成分の値は０として手順８を行
う。主要成分が小さいかどうかの判断は、残り成分の振
幅の平均値との比で行う。主要成分の平均値に対する比
が例えば１．５を下回る場合には主要成分は小さいと判
断する。

【００２４】

【発明の効果】以上述べたように、この発明によれば、
入力された周波数領域の係数を小帯域分割し、小帯域ご
とに主要成分と残り成分に分離して符号化する。小帯域
分割を細かく行うと、主要成分の周波数軸上での位置情
報は少なくてよい。また、小帯域の幅が狭ければ残りの
成分を狭帯域ノイズで近似することができるので、狭帯
域ノイズのパワーだけを符号化することもでき、高い符
号化能率が得られる。また小帯域分割をバーク尺度など
の非線形周波数尺度上で等間隔に行うと、聴覚的に等間
隔な小帯域分割ができ、小帯域の数を減らして高能率な
符号化ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の符号化方法とこの発明の復号化方法
の各手順を示す図。

【図２】図１中の手順４と７を具体的に示す図。

【図３】この発明の第２の実施例における手順３と８の
具体例を示す図。

─────────────────────────────────────────────────────

【手続補正書】

【提出日】平成８年９月１７日

【手続補正１】

【補正対象書類名】明細書

【補正対象項目名】０００９

【補正方法】変更

【補正内容】

【０００９】

【数１】Ｍの値は０からＮ／２まで自由に選ぶことが可能であ
る。ただし、Ｍ＝Ｎ／２のときには（１）式の１、３、
５行目は無効になる。Ｍ＝Ｎ／４からＭ＝Ｎ／２程度が
推奨される値である。Ｎの値は１０２４から２０４８程
度に設定すると良好な符号化性能が得られる。

フロントページの続き (72)発明者神明夫東京都新宿区西新宿三丁目19番２号日本電信電話株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力音響信号を周波数領域に変換して符
号化する方法において、入力音響信号についてフレーム単位に、複数の小帯域に
分割された周波数領域の係数を得る第１の段階と、上記分割された各小帯域ごとの係数を主要成分と残り成
分に分離する第２の段階と、各小帯域ごとの主要成分を符号化する第３の段階と、各小帯域ごとの残り成分を符号化する第４の段階とを含
むことを特徴とする音響信号符号化方法。
【請求項２】上記第１の段階は、特定尺度の周波数軸
上で等間隔になるように帯域分割することを特徴とする
請求項１記載の音響信号符号化方法。
【請求項３】上記第４の段階は、残り成分の振幅の代
表値のみを符号化することを特徴とする請求項１又は２
記載の音響信号符号化方法。
【請求項４】上記第２の段階は、各小帯域中振幅最大
のサンプルを主要成分とすることを特徴とする請求項１
〜３の何れかに記載の音響信号符号化方法。
【請求項５】上記第２の段階は、各小帯域中最大のサ
ンプルを抽出する第５の段階と、このサンプルの値か
ら、符号化された後復号化された残り成分の代表値に抽
出サンプルの符号を付加した値を引いて主要成分とする
第６の段階よりなることを特徴とする請求項１〜３の何
れかに記載の音響信号符号化方法。
【請求項６】上記第３の段階で主要成分が残り成分の
平均振幅に対する比が所定値以下の小帯域は符号化を行
わないことを特徴とする請求項１〜５の何れかに記載の
音響信号符号化方法。
【請求項７】周波数領域に変換した信号を再生し音響
信号出力を得る復号化方法において、フレーム単位に、小帯域ごとに主要成分を再生する第１
の段階と、上記フレーム単位に、小帯域ごとに残り成分を再生する
第２の段階と、小帯域ごとに、第１の段階で得られた主要成分と、第２
の段階で得られた残り成分から小帯域に分割された周波
数領域係数を得る第３の段階とを含むことを特徴とする
音響信号復号化方法。
【請求項８】上記小帯域は、特定の尺度の周波数軸上
で等間隔になるように帯域分割されていることを特徴と
する請求項７記載の音響信号復号化方法。
【請求項９】上記第２の段階は、残り成分の振幅の代
表値を再生する第４の段階と、残り成分と同じサンプル
数のランダムノイズを得る第５の段階と、このランダム
ノイズを第４の段階で再生され代表値で逆正規化し、こ
れを再生された残り成分とする第６とよりなることを特
徴とした請求項７又は８記載の音響信号復号化方法。
【請求項１０】上記第３の段階において、上記第１の
段階で得られた主要成分を小帯域中で最大振幅のサンプ
ルとすることを特徴とした請求項７〜９の何れかに記載
の音響信号復号化方法。
【請求項１１】上記第３の段階において、上記第１の
段階で得られた主要成分と、上記第２の段階で得られた
残り成分の代表の平均値に主要成分の正負符号を付加し
た値を加えあわせて小帯域中で最大振幅のサンプルとす
ることを特徴とした請求項７〜９の何れかに記載の音響
信号復号化方法。
【請求項１２】上記第３の段階で、対応する主要成分
がない場合は主要成分の振幅は０として処理することを
特徴とする請求項７〜１０の何れかに記載の音響信号復
号化方法。