JPH1091196A - 音響信号符号化方法および音響信号復号化方法 - Google Patents
音響信号符号化方法および音響信号復号化方法Info
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- JPH1091196A JPH1091196A JP8243357A JP24335796A JPH1091196A JP H1091196 A JPH1091196 A JP H1091196A JP 8243357 A JP8243357 A JP 8243357A JP 24335796 A JP24335796 A JP 24335796A JP H1091196 A JPH1091196 A JP H1091196A
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Abstract
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
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。
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。
領域重み付けインタリーブベクトル量子化法(TWIN
VQ,Transform−domain Weigh
ted Interleave Vector Qua
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。
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。
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。
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。
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。
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
ed Discrete Cosine Transf
ormation,変形離散コサイン変換)や、DCT
(Discrete Cosine Transfor
mation,離散コサイン変換)、DFT(Disc
rete Fourier Transformati
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xi を掛ける。
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。
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。
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
Im が出力される。
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。
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Ir が出力される。
ンデックスIr 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Ir 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。
ンデックスIm 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。
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。
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。
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
rse Modified Discrete Cos
ine Transformation, 逆変形離散
コサイン変換)や、IDCT(Inverse Dis
crete Cosine Transformati
on, 逆離散コサイン変換)、IDFT(Inver
se Discrete Fourier Trans
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xi を掛ける。
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。
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。
デックスIm1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Im2として出力される。復
号化部では手順7でインデックスIm1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Im2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。
ックスIm2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Ir 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。
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。
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。
の各手順を示す図。
具体例を示す図。
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。
Claims (12)
- 【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。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP24335796A JP3376830B2 (ja) | 1996-09-13 | 1996-09-13 | 音響信号符号化方法および音響信号復号化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP24335796A JP3376830B2 (ja) | 1996-09-13 | 1996-09-13 | 音響信号符号化方法および音響信号復号化方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH1091196A true JPH1091196A (ja) | 1998-04-10 |
JP3376830B2 JP3376830B2 (ja) | 2003-02-10 |
Family
ID=17102641
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP24335796A Expired - Lifetime JP3376830B2 (ja) | 1996-09-13 | 1996-09-13 | 音響信号符号化方法および音響信号復号化方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3376830B2 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100707173B1 (ko) | 2004-12-21 | 2007-04-13 | 삼성전자주식회사 | 저비트율 부호화/복호화방법 및 장치 |
-
1996
- 1996-09-13 JP JP24335796A patent/JP3376830B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100707173B1 (ko) | 2004-12-21 | 2007-04-13 | 삼성전자주식회사 | 저비트율 부호화/복호화방법 및 장치 |
US7835907B2 (en) | 2004-12-21 | 2010-11-16 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for low bit rate encoding and decoding |
USRE46082E1 (en) | 2004-12-21 | 2016-07-26 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus for low bit rate encoding and decoding |
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---|---|
JP3376830B2 (ja) | 2003-02-10 |
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