KR101201167B1 - 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 형성하는 필터 압축기 및 방법 - Google Patents

압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 형성하는 필터 압축기 및 방법 Download PDF

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Abstract

입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들로부터 새로운 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 생성하는 필터 유닛 (102)을 개시하는데, 이 필터 유닛(102)은 적어도 2개의 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들로부터 필터 임펄스 응답들을 검사하여 더 높은 값들을 갖는 필터 임펄스 응답 값들과 상기 더 높은 값들보다 낮은 값을 갖는 적어도 하나의 필터 임펄스 응답을 찾는 프로세서 (820), 및 상기 더 높은 값들을 갖는 필터 임펄스 응답 값들을 이용하여 상기 새로운 서브밴드 필터 임펄스 응답을 생성하는 필터 임펄스 응답 생성자(constructor) (305)를 포함하고, 상기 새로운 서브밴드 필터 임펄스 응답들은 상기 낮은 값을 갖는 입력 필터 임펄스 응답들을 포함하지 않거나 상기 낮은 값을 갖는 필터 임펄스 응답들에 대응하는 0값의(zero-valued) 필터 임펄스 응답들을 포함한다.

Description

압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 형성하는 필터 압축기 및 방법{FILTER COMPRESSOR AND METHOD FOR MANUFACTURING COMPRESSED SUBBAND FILTER IMPULSE RESPONSES}
본 발명은 예컨대 헤드폰 상에서 멀티-채널 소리 경험에 대한 머리 전달 함수(HRTF: Head related transfer functions)의 필터링과 같은 오디오 어플리케이션 분야에 채용될 수 있는, 때로는 직각 미러 필터뱅크 (QMF: Quadrature Mirror Filterbank) 영역이라고도 언급되는 서브밴드 영역에서의 필터 압축기에 관한 것이다.
필터 변환 기술에서의 최근의 발전은 시간-영역 필터의 매우 효율적인 QMF 표현(representation)을 가능하게 했다. 일반적으로, 시간-영역에서 FIR(Finite Impulse Rresponse) 필터는 QMF에서의 특정 서브밴드에 각각 대응되는 복소 필터들의 집합으로 변환될 수 있다. 여기에서, 필터링은 어떻게 필터링이 FFT(Fast Fourier Transformation)들을 이용하여 수행될 수 있는 지와 유사하게, 복소 QMF 영역에서 발생할 수 있다. 그렇다고 하더라도, QMF 영역 표현의 계산적 복잡도 및 필터링의 구현은 예컨대, 시간-영역에서 긴 임펄스 응답을 갖는 필터의 경우에 중요할 수 있다.
더욱이, 오디오 코딩에서의 최근의 발전은, 스테레오 (또는 모노) 신호 및 상응하는 제어 데이터에 기반한 오디오 신호의 멀티-채널 표현을 재생성하는 능력을 유용하게 만들어왔다. 이러한 방법들은, 부가적인 제어 데이터가 전송된 모노 또는 스테레오 채널들에 기초하여 서라운드 채널들의 재생성(또한 업믹스(up-mix)라 불리기도 함)을 제어하기 위해 전송되기 때문에, 돌비 프로로직(Dolby Prologic?)과 같은 종래의 매트릭스 기반의 솔루션과는 실질적으로 상이하다.
따라서, 이러한 파라메트릭(parametric) 멀티-채널 오디오 디코더, 즉, MPEG 서라운드(Surround)는 M개의 전송된 채널들 및 부가 제어 데이터에 기초하여 N 개의 채널들을 재구성한다(여기서, N > M 이며, N 및 M은 양의 정수이다). 부가적인 제어 데이터는 N 개의 모든 채널들의 전송에 필요한 것보다 훨씬 낮은 데이터 레이트를 나타내며, 그에 따라 코딩을 매우 효과적으로 만듦과 동시에 M 채널 장치들과 N 채널 장치들 모두와의 호환성을 보장한다.
이러한 파라메트릭 서라운드 코딩 방법들은 주로 채널간 세기 차이(IID, Inter channel Intensity Difference) 및 채널간 코히어런스(ICC, Inter-channel coherence)에 기초한 서라운드 신호의 파라미터화를 포함한다. 이러한 파라미터들은 업믹스 프로세스에서 채널 쌍들 사이의 파워 비율 및 상관(correlation)을 기술한다. 종래 기술에서 또한 사용된 추가적인 파라미터들은 업믹스 과 정(procedure) 동안 중간 채널 또는 출력 채널을 예측하는데 사용되는 예측 파라미터들을 포함한다.
오디오 코딩의 다른 발전은 스테레오 헤드폰을 통해 멀티 채널 신호 효과(impression)을 획득하기 위한 수단을 제공해왔다. 이는 주로 원래의 멀티 채널 신호 및 소위 머리 전달 함수 HRTF(Head Related Transfer Functions) 필터들을 이용해 멀티 채널 신호를 스테레오로 다운믹싱함으로써 이루어졌다. 종래에 파라메트릭 멀티-채널 오디오 디코더는, 먼저 전송된 다운믹스 신호로부터 멀티-채널 신호를 재생성하고 이어서 이를 HRTF 필터에 의해 다시 다운믹싱할 필요 없이 헤드폰 상에서 멀티-채널 신호를 만들 수 있도록 하는 바이노럴(binaural) 다운믹스 알고리즘과 결합될 수 있음은 알려져 있다. 이는 HRTF 필터를 파라메트릭 멀티-채널 표현의 함수로서 4개의 필터들로 결합함으로써 달성된다. 결과적으로, 4개의 필터들은 파라메트릭 멀티-채널 표현의 함수로서, 어떻게 멀티-채널 표현을 위한 입력으로서 사용되는 스테레오 신호(2개의 채널)가 결과적인 바이노럴 또는 스테레오 출력 신호(2개의 채널)을 달성하기 위해 결합되거나 믹스되는 지를 기술한다. 4개의 필터들 각각은 2개의 출력 신호에 대한 2개의 입력 신호중 하나와 관련된다. 그러나, HRTF 필터는 룸 특성(room characteristics)을 잘 모델링하기 위해 매우 길며, 그에 따라 QMF 영역에서 4개의 HRTF 필터들을 필터링하는 계산의 복잡도가 매우 중요하게 될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따라, 필터 탭들에서 필터 임펄스 응답 값들을 구성하는, 서브밴드들에 대응하는 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들로부터 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 생성하는, 필터 압축기는 적어도 2개의 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들로부터 필터 임펄스 응답 값들을 검사하여 더 높은 값들을 갖는 필터 임펄스 응답 값들과 상기 더 높은 값들보다 낮은 값을 갖는 적어도 하나의 필터 임펄스 응답 값을 찾는 프로세서 및 상기 더 높은 값들을 갖는 필터 임펄스 응답 값들을 이용하여 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답 값을 생성하는 필터 임펄스 응답 생성자(constructor)를 포함하고, 상기 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들은 상기 낮은 값을 갖는 적어도 하나의 필터 임펄스 응답 값의 필터 탭들에 대응하는 필터 임펄스 응답 값을 포함하지 않거나 상기 낮은 값을 갖는 적어도 하나의 필터 임펄스 응답 값의 필터 탭들에 대응하는 0값의(zero-valued) 필터 임펄스 응답 값들을 포함한다.
본 발명의 다른 실시예는 필터 탭들에서 필터 임펄스 응답 값들을 구성하는 서브밴드들에 대응하는 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들로부터 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 생성하는 방법에 관한 것으로, 이 방법은 적어도 2개의 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들로부터 필터 임펄스 응답 값들을 검사하여 더 높은 값들을 갖는 필터 임펄스 응답 값들과 상기 더 높은 값들보다 낮은 값을 갖는 적어도 하나의 필터 임펄스 응답 값을 찾는 단계, 및 상기 더 높은 값들을 갖는 필터 임펄스 응답 값들을 이용하여 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답 값을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들은 상기 낮은 값을 갖는 적어도 하나의 필터 임펄스 응답 값의 필터 탭들에 대응하는 필터 임펄스 응답 값을 포함하지 않거나 상기 낮은 값을 갖는 적어도 하나의 필터 임펄스 응답 값의 필터 탭들에 대응하는 0값의(zero-valued) 필터 임펄스 응답 값들을 포함한다.
본 발명의 일 실시예는 복수개의 서브밴드 필터 임펄스 응답들의 집합들이 저장되어 있는 컴퓨터-판독가능한 저장 매체로서, 각 서브밴드 필터 임펄스 응답들의 집합은 함께 시간-영역 머리 전달 함수-관련 필터를 근사하고, 상기 각 시간-영역 머리 전달 함수-관련 필터들의 필터 임펄스 응답은 각 서브밴드 필터 임펄스 응답들의 집합의 상기 서브밴드 필터 임펄스 응답들의 길이들의 합보다 더 크거나, 상기 필터 임펄스 응답 값들이 복소값을 가질 때 상기 각 시간-영역 머리 전달 함수-관련 필터들의 필터 임펄스 응답은 상기 각 서브밴드 필터 임펄스 응답들의 집합의 상기 서브밴드 필터 임펄스 응답들의 복소값의 필터 임펄스 응답 값들의 길이들의 합보다 크다.
본 발명의 일부 실시예는 한편으로는 계산 효율성과 다른 한편으로는 품질 사이에서 균형을 맞출때 바람직할 수 있다. 실시예들은 계산적 복잡도의 상당한 감소 및 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답에 의해 나타나는 필터의 뛰어난 근사화 모두를 제공한다. 검사 (결국 선택하거나 결정하는 것을 포함하는) 및 선택된 (또는 결정된) 필터 임펄스 응답 값을 사용한, 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답의 구성은 계산적 복잡도의 감소 및 일부 실시예 및/또는 어플리케이션에서 뛰어난 근사화를 제공하며, 이는 (거의) 오디오적으로 식별할 수 없는 청취 효과를 달성한다. 일부 실시예에서, 이는 더 높은 값을 갖는 입력 필터 임펄스 응답의 필터 임펄스 응답 값을 찾거나, 선택하거나 결정함으로써 달성되는 반면, 상기 더 높은 값보다 낮은 값을 갖는 적어도 하나의 필터 임펄스 응답 값이 선택되거나 결정되지 않는다. 상기 선택된 또는 결정된 필터 임펄스 응답 값 또는 상기 높은 값보다 더 큰 값을 갖는 필터 임펄스 응답 값을 사용하여, 압축된 필터 임펄스 응답값을 갖는 필터 임펄스 응답이 구성되거나 생성된다. 구현에 따라, 선택되지 않은 또는 결정되지 않은 필터 임펄스 응답 값 또는 상기 높은 값보다 낮은 값을 갖는 필터 임펄스 응답 값은 0으로 세트되거나 무시된다. 다시 말해, 필터 임펄스 응답 값은 고려되지 않은 즉, 0으로 세트된, 그렇지 않으면 변경된 필터 임펄스 응답 값의 패턴을 포함할 수 있다.
더욱이, 일부 실시예들은 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답이 구성되는데 기반이 되는 필터 임펄스 응답 값을 선택하는데 영향을 줌으로써 계산적 복잡도을 넓은 범위에서 달성가능하게 할 수 있다. 결과적으로, 본 발명의 일부 실시예는 한편으로는 계산적 복잡도의 달성가능한 적응 및 다른 한편으로는 근사화의 품질 사이에서 균형을 맞추는 데 상당한 유연성을 제공한다.
그러므로 본 발명의 일부 실시예는 오디오 분야에서 특히 적용되거나, 시간-영역에서 비교적 긴 (유한) 임펄스 응답을 갖는 필터와 관련된 어플리케이션에 적용된다. 이후 설명되는 바와 같이, 시간-영역으로부터의 필터 또는 필터 엘리먼트를 (복소) 서브밴드 영역으로 변환함으로써, 개별 서브밴드 필터의 임펄스 응답이 시간-영역에서 필터의 임펄스 응답에 비해 상당히 짧기 때문에 계산은 병렬로 수행될 수 있다.
그러나, 전체 계산 복잡도은 시간-영역으로부터 (복소) 서브밴드 영역 만으로의 순수 전이(pure transition)에 의해서만 감소될 수는 없다. 예컨대, HRTF 필터들과 같이 비교적 긴 임펄스 응답을 가진 필터들에 대해, 개별 서브밴드 필터들 조차도 일반적으로 긴 유한 임펄스 응답을 가지는데, 이 긴 유한 임펄스 응답은 개별 서브밴드의 개수로 나눈 시간-영역에서의 대응 필터의 유한 임펄스 응답의 차수(order)를 대략 의미하고 있다. 따라서, 어떤 어플리케이션에서 사용가능한 계산 능력(power)에 따라, 전체 계산 복잡도 또는 개별 서브밴드 필터에 관련된 계산 복잡도은 중요할 수 있다.
추가적으로, 또는 선택적으로 필터 임펄스 응답의 레벨-기반 결정이 필터 압축기의 실시예에서 구현될 수 있다. 이 경우, 필터 압축기는, 필터 임펄스 응답의 값 (예컨대, 절대값)이 임계값 이하일 때, 적어도 하나의 필터 임펄스 응답 값이 0으로 세트되거나 무시될 수 있도록 적용된다. 어떤 분야의 어플리케이션에서는, 하나 이상의 필터 임펄스 응답 값이 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답에 대응하는 필터뱅크의 에일리어싱(aliasing) 레벨에 근접할 수 있다. 필터 임펄스 응답 값이 이러한 대응되는 필터 뱅크의 에일리어싱 레벨에 근접할 때, 어떤 탭들이 0으로 세트되도록 허용되어, 대응하는 필터 계수들 또는 필터 임펄스 응답 값들이 안전하게 0으로 세트되도록 할 수 있다.
결과적으로, 이러한 압축된 필터 임펄스 응답에 기초한 필터의 구현이 제로화된 계수 또는 임펄스 응답 값에 대한 곱셈-덧셈(multiply-add)를 수행하도록 요구되지 않는다.
이러한 맥락에서, 필터뱅크의 에일리어싱 레벨은 많은 필터뱅크의 고유의 특성이다. 필터 뱅크의 이러한 에일리어싱 레벨은 예컨대, SBR 어플리케이션의 작동시에 신호의 순수 처리로부터 발생될 수 있다. 각 필터 탭 또는 필터 임펄스 응답 값은 출력되는 신호에 기여하고, 탭 (예컨대, 탭의 절대값)이 작을 수록, 각 탭의 결과 또는 기여는 필터뱅크의 출력의 견지에서 작아진다. 그러므로, 작은 탭은 필터뱅크의 출력에 대해, 그 기여가 각 필터뱅크의 에일리어싱 레벨의 범위 또는 대략 그 레벨에 있을 만큼 작은 기여를 갖는 것이 발생할 수도 있다. 이 경우, 대응하는 탭을 0으로 세트함으로써 도출되는 추가적인 왜곡(distortion)은 추가적인 오디오적 왜곡을 발생시키지 않기 때문에 많은 경우에 허용될 수 있다. 많은 경우에, 에일리어싱 레벨의 통상적인 범위는 피크 신호(peak singal)에 비해 -30 dB, -40 dB, -50 dB, -60 dB, 및 -70 dB의 범위 및 그 이하에 있다.
예컨대, HRTF 필터들의 경우, 시간-영역 HRTF 필터들을 복소 QMF 표현으로 변환한 후에, 복소 QMF 표현에서 시간-주파수 타일들(tiles)중 일부는 (MPEG 사라운드 필터뱅크의 에일리어싱 레벨에서) 낮은 절대값을 가질 수 있다. 그런다음, HRTF 필터들의 복소 QMF 표현에서 이들 엔트리들은 0으로 세트될 수 있다. 이는 복소 QMF 표현에 포함된 룸-응답(room-response)을 갖는 긴 HRTF 필터들을 구현하는데 있어서 복잡도을 감소시킬 수 있다. 그러므로, 현실적인 룸 효과를 유지하면서, 감소된 복잡도에서 바이노럴화(binauralization)를 달성하기 위해, 필터 변환기는 필터 압축기의 실시예의 형태로 필터 감소 프로세스가 뒤따를 수 있다. 필터 감소 단계는 서브밴드 HRTF 필터들이 적어도 몇 개의 0들 또는 실질적인 개수의 0들을 포함하도록 HATF 필터들을 단순화시키는 것이다. 더 적은 계수들이 활성화되기 때문에, 계산의 복잡도에서 상당한 감소가 달성될 수 있다.
따라서, 필터 압축기의 실시예, 이를 생성하기 위한 방법의 실시예에 의해 제공된, 형성된 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들의 집합 및 복수의 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 포함하는 컴퓨터-판독가능한 저장 매체의 실시예는 각 서브밴드 필터에 대한 개별적인 계산 복잡도 뿐 아니라 전체 서브밴드 필터들에 관한 전체 계산 복잡도을 상당히 감소시킬 수 있다.
본 발명의 바람직한 실시예들이 첨부되는 도면들을 참조하여, 본 발명의 범위 또는 사상을 제한하지 않는 예시적인 실시예의 방법으로 설명될 것이다.
도 1은 본 발명에 따라 필터 변환기와 압축기의 일 실시예 간의 상호 작용을 도시한다.
도 2는 본 발명의 사용-케이스 시나리오를 도시한다.
도 3은 본 발명에 따른 필터 압축기의 실시예를 도시한다.
도 4는 본 발명에 따라 필터 압축기의 추가 실시예를 도시한다.
도 5는 다수의 필터들에 대해 동시에 동작하는 본 발명에 따른 필터 압축기의 추가 실시예를 도시한다.
도 6은 HRTF 필터링에 사용되는 본 발명의 실시예를 도시한다.
도 7은 적응적 필터를 위한 가능한 솔루션을 도시한다.
도 8은 필터 변환기의 핵심 구성요소를 위한 가능한 솔루션을 도시한다.
도 9는 (복소) 분석 필터뱅크의 가능한 솔루션을 도시한다.
도 10은 적응적 서브밴드 필터뱅크의 가능한 솔루션을 도시한다.
도 11은 (복소) 합성 필터뱅크의 제1 가능한 솔루션을 도시한다.
도 12는 (복소) 합성 필터뱅크를 위한 제2 가능한 솔루션을 도시한다.
도 13은 본 발명에 따른 필터 압축기의 추가적인 실시예를 도시한다.
도 14a 내지 도 14c는 본 발명에 따라 필터 압축기의 실시예에 채용되는 스펙트럼 화이트닝을 도시한다.
도 15는 다수의 필터들에 대해 동시에 동작하는 본 발명에 따른 필터 압축기의 실시예를 도시한다.
이하 기술되는 실시예들은 능룔적인 필터 표현을 위한 본 발명의 이론을 단지 설명할 뿐이다. 본 명세서에 기술되는 구성 및 상세에 대한 변경 및 변형은 다른 당업자들에게 명백하다. 그러므로, 첨부된 청구항들의 범위에 의해서 뿐 아니라 실시예들의 기술 및 설명에 의해 나타나는 특정 상세들에 의해 제한받지 않는다.
본 발명의 실시예, 더 상세히, 실시예들의 추가적인 구성요소들 및 어플리케이션들을 설명하기에 앞서, 동일한 또는 유사한 기능적 특성을 갖는 오브젝트들, 구조들 및 구성요소들에 대해서는 동일한 참조 부호가 첨부됨이 주지되어야 한다. 달리 명백하게 지적하지 않더라도, 유사한 또는 동일한 기능적 특성 및 특징들을 갖는 오브젝트들, 구조들 및 구성요소들에 관련한 설명은 서로 교환될 수 있다. 더욱이, 이하에서, 하나의 실시예에서 동일한 또는 유사한, 또는 도면들 중 하나에 도시된 다른 구조들에 나타난, 오브젝트들, 구조들 및 구성요소들을 위한 참조 부호를 개략하는 것이, 구성요소의 특정 오브젝트, 구조의 특성들 또는 특징들이 설명되지 않는 한, 사용될 것이다. 그에 따라, 참조 부호들을 개략하는 것은 본 발명의 실시예들의 더 간결하고 명백한 설명을 가능하게 하고, 서로 다른 실시예들 간에서 특징들 및 설명들의 상호교환 가능성을 나타낸다.
더욱이, 도면들에 도시된 이하의 실시예들은 동등하게 방법들의 대응하는 실시예들을 설명함이 주지되어야 한다. 그러므로, 도면들에 도시된 실시예들은 예컨대, 필터 압축기의 대응하는 실시예들을 도시할 뿐만 아니라, 대응하는 방법들의 대응하는 실시예들의 흐름도를 도시한다. 이하 설명되는 바와 같이, 이러한 방법의 실시예들은 하드웨어적으로 또는 소프트웨어적으로 구현될수 있다.
도 1에서, 가능한 어플리케이션과 함께 본 발명의 일 실시예가 도시되어 있다. 더 상세하게, 도 1은 필터 압축기(102)의 일 실시예에 연결된 필터 변환기(101)를 도시한다. 필터 변환기(101)는 이후 상세히 설명될 것이다. 필터 변환기(101)의 실시예는 시간-영역에서 필터의 유한 임펄스 응답 h(n) 또는 이 필터 요소에 관한 정보를 포함하는 입력 신호를 제공받는다. 인덱스 n은 여기에서 유한 임펄스 응답(FIR)의 서로 다른 값들 또는 샘플들을 나타내는 정수인데, h(n)은 실수이다.
시간-영역 필터 h(n)의 유한 임펄스 응답은 정해진(defined) 진폭을 갖는 단일 임펄스의 형태로 여기(excitation)시에 시간-영역에서의 필터 또는 필터 구성요소이다. 이론적으로, 시간-영역에서 필터 구성요소의 완전한 행동은 필터의 유한 임펄스 응답으로 구성된다. 디지털 시스템의 경우, 필터의 임펄스 응답은 0이 아닌 값을 시간 상에서 한번 가지는 입력 신호를 인가함으로써 결정되거나 측정 될 수 있다. 이 값은 예컨대, 1과 동일할 수 있다.
필터 변환기(101)는 도 10에 도시된 바와 같이, 적응적 필터의 구조에서 사용될 수 있는 유한 임펄스 응답들의 집합 H(n,k)를 제공할 수 있다. 복소 분석 필터뱅크에 기초한 복소 필터 변환기의 경우에, 유한 임펄스 응답들 H(n,k)은 복소값의 수를 포함하는데, n은 다시 한번 서로 다른 샘플들을 지시하며, k=0, ...,(L-1)은 서브밴드 필터의 유한 임펄스 응답이 대응하는 해당 서브밴드를 지시한다. l 및 k는 모두 정수이다. 더욱이, 서브밴드들의 개수 L은 또한 양의 정수이다. 디지털 시스템의 경우, 필터 변환기(101)에 의해 제공되어 이후 디지털 오디오 입력 신호를 필터링하는데 사용되는 서브밴드들의 개수 L은 2의 제곱, 예컨대, 16, 32, 64, 128, 256, 512이다. 다음 예에서, 서브밴드들의 개수는 L=64로 선택된다. 그러나, 전술한 바와 같이, 어플리케이션들, 컴포넌트들 및 필터 압축기의 실시예들에서 원칙적으로 모든 양의 정수 L이 서브밴드들의 개수로서 사용될 수 있다.
전술한 바와 같이, 시간-영역 필터 h(n)은 필터 H(n,k)의 복소 QMF 또는 서브밴드 표현을 생성하는 필터 변환기(101)으로 입력된다. L=64 서브밴드 QMF가 사용되는 특정 예에서, 다수의 L=64의 유한 임펄스 응답의 길이를 갖는 길이 K의 시간-영역 필터에 대해, 필터의 복소 QMF 표현은 길이 K/64+2의 L=64개의 복소 필터들에 의해 표현된다.
필터 H(n,k)는 본 발명에 따라 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답으로서
Figure 112009000090136-pct00001
을 출력하는 필터 압축기(102)에 이어서 입력된다. 필터 압축기(102)의 실시예는 원래의 필터 H(n,k)가 가진 것보다 더 많은 개수의 0값화된 계수들(zero-valued coefficients)를 갖는 필터
Figure 112009000090136-pct00002
를 출력하며, 그에 따라 낮은 계산 복잡도를 가능하게 한다.
실시예 및 어플리케이션에 따라, 필터 변환기(101) 및 필터 압축기(102)는 L개의 연결들을 통해 서로 연결되는데, 각 연결을 통해, 다른 서브밴드들(인덱스 k=0, ..., L-1 또는 k=1, ..., L)에 대응하는 필터 임펄스 응답이 전송된다. 이 옵션은 필터 변환기(101) 및 필터 압축기(102)의 연결을 교차하는 /에 의해 도 1에 나타나 있다. 그러나, 2개의 구성요소는 또한 더 적은 개수의 연결들에 의해 또는 심지어는 하나의 연결에 의해 서로 결합될 수도 있는데, 이 연결 상에서 대응하는 신호들 또는 정보가 전송된다. 각 서브밴드에 대한 개별적인 연결을 포함하는 엘리먼트들의 가능한 병렬 연결을 도시한 도면 및 실시예에서 명료함을 위해 적절한 곳에 도시된다. 그러나, 서브밴드들에 관련한 신호들 또는 정보가 전송될 때마다 예컨대, 동일한 것(예컨대, H(n,k))을 나타내는 변수에 의해 도시된 바와 같이 어떠한 연결도 구현될 수 있다.
추후 상세히 설명되는 바와 같이, 필터 압축기(102)의 실시예는 필터 임펄스 응답들의 집합 또는 다수의 필터 임펄스 응답들을 예컨대, 서브밴드 필터뱅크에 포함된 다수의 서브밴드 필터들 각각에 대해 또한 출력한다. 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들 H(n,k) 및 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들
Figure 112009000090136-pct00003
모두는 전술한 바와 같이, 시간-관련 n 및 서브밴드-관련 k가 붙여진 2차원 매트릭스로 정렬된다.
그러나, 필터 압축기(102)의 다른 실시예에 관한 더 상세한 사항은 추후에 설명된다. 추가로, 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들
Figure 112009000090136-pct00004
과 입력 서브밴드 필터 응답들 H(n,k) 간의 관계가 추후에 필터 압축기(102)의 다른 실시예들에 대해 설명될 것이다. 이론적으로, 복수의 필터 임펄스 응답들 H(n,k) 및
Figure 112009000090136-pct00005
의 집합들 중 적어도 2개의 각 집합은 곧 설명될 것과 같이, 다수의 0값의 계수들 관점에서만이 아니라 많은 면들에서 다를 수 있다는 점에 주목하는 것이 중요하다.
도 2에서, 본 발명에 대한 일반적인 사용-케이스(use-case) 시나리오가 도시된다. 여기에서 시간-영역 필터 h(n)은 다시 필터 H(n,k)의 복소 QMF 표현을 생성하는 필터 변환기(101)에 입력되고, 복소 QMF 필터 H(n,k)는 전술한 바와 같이 감소된 또는 압축된 복소 QMF 필터
Figure 112009000090136-pct00006
를 출력하는 필터 압축기(102)의 실시예 에 입력된다.
도 1을 참조하여 모두 설명된, 시간-영역에서 필터의 실수값화된(real-valued) 임펄스 응답 h(n)이 제공되는 필터 변환기(101) 및 필터 압축기(102)의 실시예 이외에, 도 2에 도시된 사용-케이스 시나리오는 복소 분석 필터 뱅크라고도 하는 QMF 분석 필터뱅크(203)를 추가로 포함한다. QMF 분석 필터뱅크(203)에는 입력 신호 x(n)이 제공되는데, 이 신호는 예컨대, 디지털 오디오 신호가 될 수 있다. QMF 분석 필터 영역(203)은 입력 신호 x(n)의 복소 QMF 표현 X(n,k)을 출력에서 제공한다. 도 1을 참조하여 설명한 바와 같이, 정수들 n 및 k는 샘플 또는 시간 인덱스 및 서브밴드 인덱스에 각각 관련된다. QMF 분석 필터뱅크(203)에 대한 가능한 솔루션은 도 9을 참조하여 더 상세히 설명된다.
입력 신호 x(n)의 복소 QMF 표현 X(n,k)은 이어서 서브밴드 영역에서 동작하는 필터링 단계(201)에 제공된다. 필터링 단계 또는 서브밴드 필터(201)는 필터 뱅크(102)의 실시예의 출력에 연결된 복수의 L 중간 필터들을 포함하는 조정가능한(adjustable) 서브밴드 필터뱅크이다. 필터 압축기(102)의 실시예를 통해, 서브밴드 필터뱅크(201)의 중간 필터에는 복소값의(complex-valed) QMF 표현 X(n,k)를 필터링하는데 사용되는 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답
Figure 112009000090136-pct00007
이 제공된다.
이론적으로, 이후에도 설명되는 바와 같이, 복소 QMF 표현 X(n,k)은 서브밴드 인덱스 k에 의해 식별되는 각 서브밴드에 대해 필터 뱅크(102)의 실시예에 의해 제공되는 각 필터 임펄스 응답
Figure 112009000090136-pct00008
및 복소 QMF 표현 X(n,k)의 컨볼루션을 계산함으로써 필터링될 수 있다.
복소 QMF 영역에서 서브밴드 필터뱅크(201)에 의해 제공되는 필터 신호는 최종적으로 (실수-값) 출력 신호 y(n)를 합성하는 QMF 합성(synthesis) 필터뱅크 또는 복소 합성 필터뱅크에 제공된다. QMF 합성 필터뱅크(202) 또는 복소 합성 필터뱅크에 대한 가능한 솔루션은 도 11 및 12의 프레임워크에 설명되어 있다.
다시 말해, 필터 변환기(101) 및 필터 압축기(102)의 실시예에 병렬로, 도 1에 도시된 바와 같이, 신호 x(n)은 X(n,k), 즉 입력 신호의 복소 QMF 표현을 출력하는 QMF 분석(203) 모듈에 입력된다. 신호는 이어서 필터 압축기(102)에 의해 출력된 복소 QMF 필터를 이용하여 QMF 영역에서 필터링(201)되며, 필터링된 신호는 필터링된 출력 신호 y(n)를 생성하는 QMF 합성 필터뱅크(202)에 의해 시간-영역으로 최종적으로 합성된다.
도 3에서, 필터 압축기(102)의 실시예의 더 상세한 도면이 도시되어 있다. 시간-영역에서의 입력 임펄스 응답으로서 시간-영역 필터 h(n)이 다시 필터 변환기(101)에 입력된다. 필터의 시간-영역 임펄스 응답이 참조부호 301에 의해 표 시된다. 전술한 바와 같이, 필터 변환기 후에, 시간-영역 필터가 서브밴드 영역에 전달되어 H(n,k)에 의해 표현된다. 필터 응답의 절대값화된 시간/주파수 플롯(plot)이 참조부호 302에 의해 주어진다.
도 3에 도시된 필터 압축기(102)의 실시예는 필터 압축기(102)의 실시예의 입력단에 연결된 절대값 표현 모듈(303)을 포함한다. 필터 압축기(102)의 실시예는 또한, 절대값 표현 모듈(303)의 출력에 연결된 마스크 발생기(304)를 포함한다. 필터 계산기(305)는 또한, 필터 압축기(102)의 실시예에 포함되는데, 필터 압축기(102)의 실시예의 입력단 및 마스크 발생기(304)의 출력 모두에 연결된다. 필터 계산기(305)는 출력을 구성하며, 이 출력은 또한 필터 압축기(102)의 실시예의 출력을 의미한다.
복소 QMF 필터 또는 서브밴드 입력 필터 H(n,k)는 절대값 표현 모듈(303), 필터 마스크 발생기(304) 및 필터 계산기(305)를 포함하는 필터 압축기(102)의 실시예로 입력된다. 절대값 표현 모듈(303)은 부분 도면(302)에 의해 예시된 바와 같이, 필터들의 절대값화된 시간/주파수 플롯을 생성한다. 이는 추후 설명되는 바와 같이, 예컨대, QMF 영역에서 필터 계수의 절대값의 대수적(logarithmic) 표현일 수 있다. 필터 마스크 발생기(304)는 일 실시예에서, 절대값 표현 모듈(302)에 의해 제공된 정보에 기초하여 QMF 영역에서 필터의 절대값화된 표현으로 가장 큰 값을 갖는 계수( n,k )를 선택하거나 결정한다. 필터 마스크 발생 기(304)는 원하는 필터 압축량에 좌우되는, 조정가능한, 프로그램가능한, 고정된 또는 미리 결정된 수의 계수를 결정하거나 선택한다. 적은 수의 선택된 필터 계수는 복잡도 감소를 가져온다. 실시예 및 더 상세한 사항은 본 명세서의 다른 부분에서 설명된다. 본 명세서의 프레임워크에서 많은 경우에, 결정함, 선택함, 판단함, 설정함 및 찾음이라는 용어는 이하에서 동의어적으로 사용된다. 많은 경우들에서, 결정되거나 선택되는 필터 임펄스 응답값들은 더 높은 값들을 보다 더 낮은 값들을 가진 필터 임펄스 응답들에 비교하여 더 높은 값들을 가지는 (또는 포함하는) 그러한 임펄스 응답 값들이다. 이 낮은 값들의 필터 임펄스 응답값들은 또한 선택되지 않거나 결정되지 않은 것으로 언급된다.
전술한 바와 같이, 선택적으로 또는 추가적으로, 필터 압축기의 실시예에 제공된, 필터 임펄스 응답에 대응하는 필터뱅크의 소위 엘리어싱 레벨과 비교하여 필터 탭들 또는 필터 임펄스 응답 값들을 검사하는 것에 기초하여 복잡도 감소가 또한 달성될 수도 있다. 만약, QMF 영역에서 필터 임펄스 응답 값들의 어떤 탭들이 필터뱅크의 에일리어싱 레벨에 근접한다면, 이들 필터 탭들은 계산 복잡도을 줄이기 위해 0으로 안전하게 세트되거나 처리될 수 있다. 이들 필터 탭들은, 필터의 구현 시에, 0값의 계수들이 이러한 필터의 구현시 곱셉-덧셈의 구조에 포함되도록 요구되지 않는 것과 같이 안전하게 무시될 수 있다. 예컨대, 시간-영역 HRTF 필터들을 복소 QMF 표현으로 변환한 후에, 복소 QMF 표현에서 시간-주파수 타일들의 일부는 대응하는 MPEG 서라운드 필터뱅크에서 낮은 절대값들을 가질 수 있 다. HRTF 필터들의 복소 QMF 표현에서 이들 엔트리들은 0으로 세트될 수 있으며, 이에 따라 포함된 룸-응답을 갖는 긴 HRTF 필터들을 구현하는데 있어서 복잡도 감소를 가능하게 한다.
필터 마스크 발생기는 절대값 표현 모듈(302)에 의해 제공된 정보에 기초하여, 필터 마스크 M(n,k)를 생성하고, H(n,k)의 선택된 필터 계수들을 지시하는, 선택된 필터 마스크 M(n,k)를 필터 계산기(305)로 출력한다. 필터 계산기(305)는 선택된 필터 계수들을 포함하는 QMF 영역에서 원래의 필터 H(n,k)로부터 새로운 압축된 필터
Figure 112009000090136-pct00009
를 생성한다. 구현에 관한 다른 가능성들에 대한 더 상세한 사항은 이하 설명된다.
도 4는 도 3에 도시된 필터 압축기(102)의 실시예와 같은 기본 구조를 갖는 필터 압축기(102)의 다른 실시예를 도시한다. 더 상세하게, 도 4에 도시된 필터 압축기(102)의 실시예는 일측으로는 필터 압축기(102)의 실시예의 입력에 접속되고 다른측으로는 절대값 표현 모듈(303)을 통해 마스크 발생기(304)의 출력에 연결된 절대값 표현 모듈(303)을 포함한다. 도 4에 도시된 필터 압축기(102)의 실시예는 필터 압축기의 입력 및 마스크 발생기(304)의 출력에 연결된 필터 계산기(305)를 또한 포함한다. 필터 계산기(305)의 출력은 도 4에 도시된 필터 압축기(102)의 실시예의 출력이 또한 된다.
그러나, 도 3에 도시된 필터 압축기(102)의 실시예와 비교하여, 절대값 표현 모듈(303) 뿐만 아니라 필터 계산기(305)는 도 4에 도시된 실시예의 경우 더 상세히 도시되어 있으며, 본 특허 출원의 다음 부분에서 선택적인 또는 추가적인 구현들에 따라 더 상세히 설명된다.
절대값 표현 모듈(303)은 절대값 표현 모듈(303)의 입력과 출력 사이에서 화이트닝 모듈(402)에 직렬로 연결된 절대값 대수 함수 모듈(401)을 포함한다. 필터 계산기 모듈(305)는 이득 계산기(404)에 직렬로 연결된 필터 데시메이터 모듈(403)을 포함한다. 필터 데시메이터 모듈(403)과 이득 계산기(404)는 모두 필터 계산기 모듈(305)의 입력과 출력 사이에서 직렬로 연결된다. 구체적인 구현에 따라, 마스크 발생기(304)에 의해 제공된 마스크에 관한 정보가 도 4에 도시된 바와 같이, 필터 데시메이터 모듈(403)에 제공되고, 선택적으로 이득 계산기 모듈(404)에 제공된다. 그러나, 필터 계산기 모듈(305)의 구체적인 구현에 따라, 이득 계산기 모듈(404)에는, 도 4에서 점선에 의해 도시된 바와 같이, 이득 계산기 모듈(404) 및 필터 계산기 모듈(305)의 입력 사이에 선택적 연결을 통해 필터 압축기(102)의 실시예에 제공되는, 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들 H(n,k)이 선택적으로 제공된다.
도 4에 도시된 필터 압축기(102)의 실시예의 개별적인 모듈을 상세히 설명하기 전에, 도 4에 도시된 필터 압축기(102)의 실시예의 기능이 개략적으로 설명된 다.
도 4에는, 본 발명에 따른 필터 압축기(102)의 다른 실시예가 도시되어 있다. 여기에서, 절대값 표현 모듈(303)은 절대값 및 대수 함수(401) 및 절대값 및 대수 함수(401)에 의해 공급된 절대값화된 표현의 스펙트럼 화이트닝을 수행하는 화이트닝 모듈(402)를 포함한다. 필터 마스크 발생기(304)는 이전에 설명된 것과 같으며, 필터 계산기 모듈(305)로 필터 마스크 M(n,k)를 출력한다. 필터 계산기 모듈(305)는 필터 H(n,k)의 선택된 계수들을 유지하고 다른 계수들을 이 실시예에서는 0으로 세트하는 필터 데시메이터 모듈(403) 및, 필터의 이득을 조정하여 압축된 필터
Figure 112009000090136-pct00010
의 이득이 원래의 필터 H(n,k)의 이득과 동일하게 하는 이득 계산기 모듈(404)를 포함한다.
절대값 표현 모듈(303)에서 시작하여, 절대값 및 대수 함수 모듈(401)은 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들 H(n,k)을 제공받고 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들 H(n,k)의 평가 표현 A(n,k)을 계산한다(다시 한번 n은 개별 서브밴드 필터 임펄스 응답 내의 샘플 또는 인덱스를 지시하며, k=0,.., (L-1)은 서브밴드들의 인덱스를 지시한다). 절대값 및 대수 함수(401)에 의해 필터 압축기(102)의 실시예에서 계산된 평가 표현 A(n,k)은 다음 수식에 기초하여 실행된다.
Figure 112009000090136-pct00011
(1)
수식 1에 의해 표시된 평가 표현 A(n,k)은 사람의 귀의 특유의 청각적 특징을 고려하지 않으면서 사람 귀에 관하여 볼륨 분포를 반영한다.
그러나, 또한, 다른 평가 표현들 A(n,k)은 절대값 모듈(303)의 프레임워크에서 구현될 수 있다. 예로서, 도 3에 도시된 실시예에서, 절대값 표현 모듈(303)에 의해 마스크 발생기(304)로 제공된 평가 표현 A(n,k)는 예컨대, 다음 수식에 기초할 수 있는데,
Figure 112009000090136-pct00012
(2)
여기에서, s는 비제로화된 실수이며, |...|는 표현의 절대값을 나타낸다. 일부 실시예들에서 s는 비제로화된 정수이다. 수식 (1)에 따른 평가 표현 A(n,k)가 에너지에 기초한 데시벨 스케일에 기초하며, 수식 (2)에 따른 평가 표현은 정수 s=2인 경우 에너지에 대응한다. 그러나, 또한 다른 정수, s, 예컨대, s=1은 평가 표현 A(n,k)를 계산하는데 채용될 수 있다. 더욱이, 평가 표현을 계산하는 다른 방법이 예컨대, 심리 음향(psychoacoustic) 모델을 구현함으로써 채용될 수 있다. 도 3에 도시된 실시예 뿐만 아니라 도 4에 도시된 실시예에서, 필터 변환기(101)가 실수화된 시간-영역 임펄스 응답 h(n)에 기초하여, 복소값화된 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답 H(n,k)를 생성하여 수학적인 이유로, 대응하는 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답 H(n,k)의 다른 임펄스 응답 값들을 비교할 수 있도 록 수학적 측정이 입력 서브밴드 필터 응답에 적용할 수 있는 것이 바람직함에 유의해야 한다. 수식 (1) 및 (2)와 관련하여 도 3 및 도 4에 도시된 실시예의 경우에, 이 수학적 측정은 |...|에 의해 지시된 절대값이다. 그러나, 이론적으로, 실수부를 취하는 것, 허수부를 취하는 것, 복소수들의 평면에서 실수값들의 양의 방향에 관한 대응되는 복소수의 각도를 취하는 것과 같은 다른 수학적 측정 또한 적용될 수 있다. 다시 말해, 수식 (1) 및 (2)의 프레임워크에서, 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들 H(n,k)의 복소값들은 절대값을 계산함으로써 실수화된 수들의 집합으로 전달되더라도, 또한, 다른 수학적 측정이 전술한 바와 같이, 구체적인 구현 요구사항에 따라 사용될 수 있다.
평가 표현 A(n,k)을 개략적으로 도시하는 도 3의 부분적 도면(302)은 도 3에 도시된 평면에서 2개의 인덱스들 k, n의 함수로서 평가 표현 A(n,k)의 3차원 플롯으로서 이해될 수 있는 반면, 평가 표현 값들 A(n,k)는 부분 도면(302)의 n-k-평면에 수직으로 그려진다. 다시 말해, 부분 도면(302)은 샘플 인덱스 또는 시간 인덱스 n 및 서브밴드 인덱스 k의 함수로서 필터의 절대값화된 시간/주파수 표현의 평가 표현 A(n,k)의 개략적인 표현을 도시한다. 시간 인덱스 또는 샘플 인덱스 n는 예컨대, 인자 L (서브밴드들의 개수) 만큼 시간-영역 임펄스 응답 h(n)의 인덱스 n과 다를 수 있다. 도 9, 11 및 12를 참조하여 설명되는 바와 같이, 필터 변환기(101)는 하나 이상의 다운샘플러(downsampler)들을 포함할 수 있는, 복소-변조된 분석 필터뱅크를 포함할 수 있으며, 다운샘플러들은 예컨대, 서브밴드들의 개 수가 될 수 있는 인자만큼 샘플들의 개수를 감소시킨다. 그러나, 이들 다운샘플러들은 선택적인 구성요소이므로, 인덱스 n은 시간-영역 임펄스 응답 H(n)의 인덱스 n과 비교할 수 있는 시간 인덱스 또는 샘플 인덱스가 될 수 있거나, 예컨대, 인자 L만큼 시간-영역 임펄스 응답의 시간 또는 샘플 인덱스 n과 다른 다운샘플링된 시간 인덱스 또는 샘플 인덱스에 대응할 수 있다.
화이트닝 모듈(402)에 대한 더 상세한 사항들이 이하 설명된다. 본 발명에서 개시되는 화이트닝 모듈의 목적은 지각적으로 중요한 필터 탭들이 폐기되는 상황을 회피하기 위해 마스크 생성 이전에 필터들에 대해 지각적인 가중치 부여(weighing)를 가능하게 하기 위함인데, 왜냐하면 이들은 다른 지각적으로 덜 중요한 필터 탭들을 위해, 작은 절대값을 갖기 때문이다.
본 발명의 일 실시예에서, 대수 영역에서 401에 의해 공급된 절대값화된 표현은 도 4에 도시된 실시예의 경우에 수식 (1)에 나타난 바와 같이,
Figure 112009000090136-pct00013
에 의해 주어진다. 도 4의 실시예에서, 화이트닝 모듈(402)은 주파수를 엔드포인트들(endpoints) k0, kl, ..., kP,
Figure 112009000090136-pct00014
(3)
을 갖는 서브밴드들의 P개의 인지적으로 관련된 간격들로 분할함으로써 시작 되는데, P, k0,...kP 는 음이 아닌 정수이며, P는 양의 정수이다.
각 p= 0, 1, ..., (P-1)에 대해, 화이트닝된 절대값 표현 또는 평가 표현 Aw(n,k)는
Figure 112009000090136-pct00015
(4)
에 따라 대응하는 간격에서 최대 필터 계수를 감산함으로써 정의될 수 있으며, 여기에서 Aw(n,k)는 화이트닝 모듈(402)에 의해 출력된 화이트닝된 평가 표현이다. 이 경우, 화이트닝과 가중치 부여(weighing)은 본 출원의 명세서에서 동의적으로 사용될 수 있음이 주목되어야 한다.
스펙트럼 화이트닝이 도 14를 참조하여, 특히 수식 (4)에 의해 나타난 화이트닝의 견지에서 더 상세히 설명되더라도, 스페트럼 화이트닝은, 필터 압축 과정에서 생성되는 왜곡을 방지하거나 최소화하기 위해 스펙트럼 부분들로부터 다른 스펙트럼 부분들로 에너지를 전달하는 것이 바람직할 수 있다는 사실의 발견에 기반한다는 것은 주지되어야 한다.
실생활 필터 및 오디오 시스템은 매우 자주 불균일하게 분포된 시간/주파수 분포를 가지며, 이는 더 높은 주파수들에 위치하는 서브밴드들 보다 낮은 주파수들에 위치하는 서브밴드들을 포함하는 매우 긴 길이들을 갖는 서브밴드 영역에서의 필터 임펄스 응답들을 초래할 수 있다. 더욱이, 실생활 필터 및 오디오 시스템의 불균일하게 분포된 진폭/주파수 분포들이 또한 서로에 대한 개별 서브밴드 필터 들의 다른 관련성(relevancies)의 원인이 될 수 있다. 다시 말해, 예컨대, 더 높은 주파수들에서의 실생활 필터 및 오디오 시스템의 더 높은 완충(dampening)로 인해, 더 높은 주파수들에 대응하는 서브밴드 필터들은 낮은 주파수들에 대응하는 서브밴드 필터들에 비해 낮은 중요성을 가질 수 있다. 그러나, 필터 압축이 더 높은 주파수 서브밴드 필터들에 대해 가지는 영향을 방지하거나 최소한 최소화하기 위해, 전술한 시나리오에서 높은 주파수들에서 서브밴드 필터들이 압축 과정에서 완전히 압축되어 초래되는 청취 경험에서의 왜곡을 방지하기 위해 (스펙트럼) 화이트닝이 적절하게 실행될 수 있다. 여기에서, (스펙트럼) 화이트닝은 또한 가중치 부여(weighing)라고도 하며, 실생활 필터 및 오디오 시스템을 위한 중요한 사항이 될 수 있다.
도 4에 도시된 실시예에서 절대값 표현 모듈(303)에 포함된 화이트닝 모듈(402)은 그에 따라 정규화 효과(normalization effect)가 주파수 밴드에서 전체 주파수 범위를 나눔으로써 채용되는, 스펙트럼 화이트닝을 적용한다. 복소 변조된 분석 필터뱅크의 부분에서 더 상세히 설명되는 바와 같이, 각 서브밴드는 특정 중심 주파수를 갖는 특정 주파수 범위에 대응한다. 따라서, 서브밴드는 중심 주파수에 따라 정렬될 수 있다. 자연스런 선택시, 서브밴드 인덱스 k는 증가하는 순서로 중심 주파수들에 대해 증가하는 순서로 대응한다.
언급된 주파수 밴드들에 대한 정규화 효과의 형태로 스펙트럼 화이트닝을 구 현하기 위해, 서브밴드들 또는 서브밴드들의 서브그룹들의 인지적으로 관련 간격이 형성되는데, 서브밴드들의 서브그룹들은 적어도 하나의 서브밴드를 각각 포함한다. 더욱이, 많은 구체적인 구현들에서, 개별적인 서브밴드는 정확히 전체로서 하나의 서브그룹에 속한다. 그러나, 서브밴드들의 각 서브그룹들은 하나 이상의 서브밴드를 포함할 수 있다. 이 경우, 서브그룹은 통상적으로 이웃하는 중심 주파수들을 갖는 서브밴드들을 포함한다.
다시 말해, 만약 서브밴드들이 증가하는 순서로 그리고, 증가하는 서브밴드 인덱스 k에 따라 동일한 시간에서 그 중심 주파수들에 따라 정렬된다면, 이웃하는 주파수들을 갖는 서브밴드들을 포함하는 서브그룹들만이 서브밴드 인덱스 k를 갖는 서브밴드들에 관련되며, 수식 (3)의 전후관계에서 설명된 바와 같이 2개의 정렬된 서브밴드 인덱스들 간의 최소 차이가 +/-1과 동일하도록 정렬될 수 있다. 다시 말해, 각 주파수 밴드는 서브그룹들 또는 서브밴드들의 간격에 의해 표현될 수 있으며, 서브밴드들의 상위집합(superset)이다. 그러나, 서브밴드들의 서브그룹은 정확히 하나의 서브밴드를 포함할 수도 있음이 주지되어야 한다.
전술한 바와 같이, 스펙트럼 화이트닝의 설명에서, 주파수 밴드들, 서브그룹들 또는 서브그룹들의 간격들의 특정 개수 P는 구별된다. 이론적으로 서브밴드들의 서브그룹들의 개수 P는 각 서브밴드는 적어도 하나의 서브밴드를 포함하고 각 서브밴드는 정확히 서브밴드의 하나의 서브그룹에 속해야 한다는 제한사항으로 인 해 서브밴드들의 개수 L보다 작은 정수이다. L=64 서브밴드들에서 동작하는 필터 시스템의 경우에, 서브밴드들의 서브그룹들의 통상적인 개수 P는 28로 선택된다. 그러나, 이 개수는 전술한 바와 같이 제한받지 않는다. 서브밴드들의 서브그룹들의 해당 개수 P (예컨대, P=32) 는 주파수 영역에서 인지적으로 관련된 간격을 나타내는 심리-음향 모델 (psycho-acoustic model)에 기반하여 선택될 수 있다.
그러므로 화이트닝은 많은 실생활 필터 및 오디오 시스템에서 선택적으로 심리 음향 모델에 대해 사람의 귀의 인지 특징에 기초하여 낮은 스펙트럼 부분들에서 더 높은 스펙트럼 부분들로 에너지를 전달하게 된다.
그러나, 화이트닝 모듈(402)의 다른 구현이 절대값 표현 모듈(303)에서 용이하게 구현될 수 있다. 더 정확하게는, 선택적인 구현은 수식 (4)에 따라 서브밴드들의 각 서브그룹에 포함된 모든 서브밴드들에 기초하여 화이트닝을 실행하는 대신에, 인덱스 k를 갖는 각 서브밴드들에 대한 평가 표현들 A(n,k)을 개별적으로 화이트닝할 가능성을 포함한다. 더욱이, 수식 (4)에 나타난 바와 같이 최대값을 감산하는 대신, 화이트닝은 평가 표현 A(n,k)의 모든 값들을 나눔으로써 수행될 수 있으며, 그에 따라 각 서브밴드의 최대값에 대해 또는 서브밴드들의 각 서브그룹의 최대값에 대해 평가 표현의 모든 값들을 정규화한다. 더욱이, 값 표현을 나누는 것에 의한 전술한 정규화가 또한, (각 개별 서브밴드에 대해 또는 서브밴드 들의 각 서브그룹에 대해) 각 평가 표현 A(n,k)의 모든 값들의 합이 수행될 수 있다. 이 경우, 첫번째 단계에서, 각 서브밴드 또는 서브밴드들의 각 서브그룹에 대한 평가 표현의 모든 값들의 합이 결정될 것이며, 그런 다음, 수식 (4)에 따라 평가 표현의 값들을 각 합계값으로 감산하거나 나눠지게 된다.
요약하면, 전술한 실시예에서, 검사(examination) 뿐만 아니라 선택은 필터 탭들에서 필터 임펄스 응답 값들의 절대값에 기초한다. 따라서, 이 실시예에서, 필터 임펄스 응답 값들은 더 높은 값을 갖는 적어도 하나를 선택할 때 필터 탭들에 기초하여 선택되거나 선택되지 않는다. 다른 실시예에서, 필터 탭들의 비교 또는 검사는 필요하다면 다른 수학적 측정을 적용하는 것에 기반할 수 있다. 만약 필터 탭들이 실수화되었다면 이론적으로, 수학적 측정의 어플리케이션이 필요하지 않지만 절대값을 계산하거나 결정하는 것이 구현될 수 있다.
복소값의 필터 탭들의 경우에, 일부 수학적 측정을 적용하는 것이 바람직할 수 있다. 그 예들로는 절대값들을 도출하거나, 복소수들의 평면에서 소정의 또는 미리 결정된 방향 (예컨대, 양의 실수의 방향)에 대해 필터 탭들의 각도들 또는 위상들을 도출하는 것이 있다. 더욱이, 실수부, 실수부의 절대값, 허수부, 허수부의 절대값 또는 (선택적으로 양의) 실수들로 각 복소수를 맵핑하는 임의의 다른 함수를 결정하는 것이 이론적으로 적용될 수 있다.
도 4에 도시된 실시예에서, 화이트닝 모듈(402)에 의해 출력된 화이트닝된 평가 표현 Aw(n,k)은 화이트닝된 평가 표현에 기초하여 필터 마스크 또는 마스크 M(k)를 생성하는 마스크 발생기(304)에 제공된다. 화이트닝 모듈(402)의 평가 표현에 대한 사실로 인해, 마스크 발생기(304)는 가장 (인지적으로) 관련한(relevant) 필터 계수들을 선택할 수 있다. 필터 마스크는 도 4에 도시된 실시예에서 0들 및 1들의 집합인데, M(n,k)=1은 해당 필터 탭 또는 필터 임펄스 응답 값이 사용되거나 유지되도록 선택됨을 의미한다. 따라서, M(n,k)=0은, 샘플 인덱스 또는 시간 인덱스 n 및 서브밴드 인덱스 k에 의해 식별된 해당 필터 탭 또는 필터 임펄스 응답 값은 선택되지 않으며, 그에 따라 사용되지 않는다. 다시 말해, 특정 필터 임펄스 응답 값은 고려되지 않거나 0으로 세트된다.
마스크 발생기(304)의 구체적인 구현은 필터 압축기(102)의 실시예들마다 실질적으로 다를 수 있다. 도 4에 도시된 실시예에서, 마스크 발생기는 에컨대, 필터 마스크 M(n,k)=1의 해당 값을 설정함으로써 화이트닝된 평가 표현 Aw(n,k)에 기초하여 특정 수의 임펄스 응답 값들을 선택할 수 있는 반면, 필터 마스크에서 잔여 값들은 0으로 세트된다. 임펄스 응답 값들의 특정 절대 개수를 선택하는 것과는 별개로, 서브밴드 필터 응답 H(n,k)들의 집합에 의해 주어진 임펄스 응답 값들의 전체 개수에 대한 상대적인 개수가 가능하다. 구체적인 예에서, 각 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답이 16개의 0이 아닌, 비소멸하는 또는 경미하지 않은 필터 탭을 포함하는, L=64 QMF 서브밴드 구현의 경우, 입력 서브밴드 필터 응답의 전 체 매트릭스는 1024개의 임펄스 응답 값을 포함하는 64*16 매트릭스로 주어진다. 이 예에서, 마스크 발생기(304)는 예컨대, 임펄스 응답 값들의 특정 소정 개수 (예컨대, 화이트닝된 평가 표현에 의해 제공된 가장 큰 절대 값에 따라 256개의 엘리먼트) 를 선택하거나, 마스크 발생기(304)는 필터 임펄스 응답의 전체 개수에 대해 필터 임펄스 응답의 소정의 또는 특정 비율 (상대적 개수) (예컨대, 필터 응답 값들의 전체 개수중 25%) 을 선택할 수 있다. 이 두 경우에, 나머지 임펄스 응답 값들은 고려되지 않거나 필터 마스크 M(n,k)의 해당 값을 0 (M(n,k)=0) 과 동일하게 설정함으로써 선택되지 않는다.
필터 압축기(102)의 추가적인 실시예에서, 마스크 발생기(304)는 선택될 임펄스 응답 값들의 절대 개수를 나타내거나 임펄스 응답 값들의 전체 개수에 대한 임펄스 응답 값들의 비율을 나타내는 신호를 수신하도록 구성될 수 있다. 필터 압축기(102)의 이러한 실시예에서, 압축 비율은 이전에 언급된 도면들을 조정함으로써 조절될 수 있다.
더욱이, 마스크 발생기(304)는 선택적으로 또는 추가적으로 다른 기준(criteria)에 기반하여 각 필터 임펄스 응답 값들을 선택하도록 구성될 수 있다. 일 예로서, 마스크 발생기(304)는 서브밴드 마다 미리 설정되거나, 고정되거나, 프로그램가능하거나, 또는 적합한 개수 (예컨대, 각 서브 밴드에 대해 평가 표현에 대한 최대값을 갖는 3개의 임펄스 응답 값) 의 임펄스 응답 값들을 선택하도록 구성될 수 있다. 더욱이, 마스크 발생기(304)는 예컨대, 모든 임펄스 응답 값들이 선택되면 이들의 대응하는 평가 표현 값들이 고정되거나, 적응가능하거나, 프로그램가능한 임계값보다 크도록, 임계 기준이 정해지도록 구성될 수 있다. 추가 실시예에서, 마스크 발생기(304)를 각 값의 비교에 기초하여, 그 이웃하는 임펄스 응답 값들로 임펄스 응답 값들을 선택할 수 있도록 구성하는 것이 바람직할 수 있다. 일 예로서, 마스크 발생기(304)는 필터 임펄스 응답 값이 (선택적으로 화이트닝된) 평가 표현의 견지에서 이웃하는 값들에 비해 고정되거나, 미리 설정되거나, 프로그램가능하거나 조정가능한 비율보다 작도록 (예컨대, 25% 보다 작도록) 구성될 수 있다. 그러나, 다른 선택 체계들도 구현될 수 있다.
그러나, 식 (4)의 컨텍스트에서 설명한 바와 같이, 서브밴드들의 각 서브그룹, 또는 각 개별 서브밴드에 기초하여, 적어도 하나의 임펄스 응답 값은 선택된 임펄스 응답 값들의 개수가 서브밴드 마다 다르고, 서브그룹마다 다르더라도, 서브밴드들의 각 서브그룹 또는 각 서브그룹에서 구체적인 구현에 따라 선택된다. 평가 표현 A(n,k)을 예컨대, 대응하는 평가 표현 값들의 부집합(subset)의 최대값에 의해 나눔으로써 수행되는 화이트닝의 경우에, 마스크 발생기(304)의 전술한 실시예에서, 적어도 하나의 필터 임펄스 응답 값은 도 4의 컨텍스트에서 설명되는 바와 같이, 각 서브밴드 또는 서브밴드들의 각 서브그룹에서 선택된다.
결과적으로, 절대값 표현 모듈(303)과 마스크 발생기(304) 간의 상호 작용은 n-k-평면 (즉, 도 3의 부분 도면(302)) 에서 필터 임펄스 응답 값들의 중요한 영역들로의 집중 및 n-k-평면의 인지적으로 관련 영역들 간에 "진공(vacuum)" 또는 "공기(air)"의 압축을 가져온다. 관련 임펄스 응답 값들은 마스크 M(n,k)를 그에 따라 세팅함으로써 무시될 것이다.
필터 계산기 모듈 또는 필터 계산기 모듈(305)라고도 불리우는, 필터 임펄스 응답 생성자(constructor)는 도 4에 도시된 실시예에서, 필터 마스크 M(n,k)에 의해 지시된 바와 같이, 비선택된 필터 탭들 또는 필터 임펄스 응답 값들을 모두 0으로 세트하는 필터 데시메이터(403)를 하나의 엘리먼트로서 포함한다. 이 경우, 데시메이터(403)는 만약 대응하는 필터 마스크 값 M(n,k)이 1과 동일하다면, 서브밴드 필터 임펄스 응답들 H(n,k)의 대응하는 매트릭스 엘리먼트와 동일한, 서브밴드 필터 임펄스 응답 HM(n,k)의 마스크된 매트릭스를 출력한다. 만약, 대응하는 필터 임펄스 응답 값 M(n,k)의 필터 마스크가 0으로 세트된다면, 서브밴드 필터 임펄스 응답 HM(n,k)의 마스크된 매트릭스가 0으로 세트된다. 다시 말해, 마스크 발생기(304)로부터의 마스크 M(n,k)는 수식 (5)의 데시메이트된 필터
Figure 112009000090136-pct00016
(5)
를 형성하기 위해 필터 데시메이터(403)에 인가된다. 이 실시예에서, 마스크는 0 또는 1인 엔트리들로 이루어져 있다. 0을 갖는 엔트리들은 어떤 필터 계수가 폐기되는 지를 기술하며, 1을 갖는 엔트리들은 어떤 필터 계수가 유지(선택) 되는 지를 나타낸다.
이하에서, 필터 계산기 모듈 또는 오히려 필터 임펄스 응답 생성자(305)에 포함된 이득 계산기 모듈(404)에 대한 더 상세한 사항이 설명된다. 본 발명에 의해 개시된 이득 계산기 모듈(404)의 목적은 데시메이트된 필터의 파워 이득을 재조정하여 최종적으로 이득 조정된 압축된 필터가 원래의 필터와 동일한 주요 스펙트럼 특성을 가지게 하는 것이다. 데시메이트된 필터의 파워 이득이 원래의 필터보다 낮기 때문에 보상 이득(compensation gain)은 각 서브밴드에 대해 이득 계산기 모듈(304)에서 계산된다. 본 발명의 일 실시예에서, 이 이득은
Figure 112009000090136-pct00017
(6)
에 의해 규정되는데, 여기에서, min(...)은 최소값을 의미하며, Gmax는 최대 이득이며, ε는 통상적으로 수식 (6)의 분모의 제2 가수보다 상당히 작은, 얼마 안되는 (양의) 수이다.
이 이득은 최종 압축된 필터
Figure 112009000090136-pct00018
(7)
를 획득하기 위해 데시메이트된 필터에 인가된다. 본 발명의 추가적인, 다른 실시예에서, 이득은 서브밴드들 (서스밴드들의 서브그룹)
Figure 112009000090136-pct00019
(8)
의 각 인지적으로 관련(relevant) 간격에 대해서만 계산되며, 동일한 이득이 각 간격 또는 서브밴드
Figure 112009000090136-pct00020
(9)
에 인가된다. 두 경우 모두에서, Gmax는 이득 보상에 대해 상위 경계(upper bound)이며, ε는 0에 의한 나눗셈을 회피하기 위해 포함된 작은 양의 수이다. 두 수, Gmax 및 ε는 수식들 (6) 및 (8)에서 2개의 항들의 최소값으로 인해 각 이득들 G(k) 및 G(p)이 Gmax의 값으로 한정되는 것과 같이, 0에 의한 나눗셈(즉, ε > 0)을 방지하고, 이득 계산기 모듈(404)에 의해 인가된 이득을 최대 이득 Gmax에 의해 규정된 값으로 한정하기 위해 이득 계산기(404)의 수적인 구현에서 유용한 수들이다.
다시 말해, P개의 주파수 밴드들 또는 서브밴드들의 서브그룹들 각각에서 이득을 조정하는 것은, 마스크된 및 마스크되지 않은 서브밴드 필터 임펄스 응답들 HM(n,k) 및 H(n,k)을 비교할 때, 매우 좋은 근사화에서 각 서브밴드 필터에 의해 필터링된 신호의 에너지를 일정하게 유지시킨다. 필터 임펄스 응답들에 기초하여 각 필터로 필터링된 신호들의 에너지는 2 경우 모두에서 2개의 표현들
Figure 112009000090136-pct00021
(10a)
및
Figure 112009000090136-pct00022
(10b)
에 의해 지시된 바와 같이, 마스크된 및 원래의 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답 값들에 대해 각 서브밴드 필터 임펄스 응답 값들의 절대값들의 제곱들의 합에 비례한다. 이전에 증명된 바와 같이, 수식 (6) 및 (8)에서의 이득 G(k) 및 G(p)는 수식들 (10a) 및 (10b)에 나타난 바와 같이, 2 에너지들의 비교에 기반하는데, 추가적인 가수 ε만이 구체적인 구현시에 0로 나눈 나눗셈을 회피하기 위해 수식들 (6) 및 (8)에 도입되었다.
그러므로, 이득 계산기 모듈(404)는 입력 서브밴드 입력 응답들의 적어도 일부를 마스크하는 과정에서 잃은 에너지를 보상하기 위해 에너지에 대해 마스크된 필터 탭들 HM(n,k)를 정규화한다(normalize). 다시 말해, 필터 데시메이터(403)의 구조에서의 마스킹으로 인해, 마스크된 서브밴드 필터 임펄스 응답 HM(n,k)에 대응하는 서브밴드 필터 입력 응답으로 필터링된 신호는 서스밴드 필터 임펄스 응답 H(n,k)을 채용한 서브밴드 필터에 비교된 더 작은 에너지를 갖는다.
그러나, 이득 계산기 모듈(404)은 다른 이득 방식을 적용하도록 구성될 수 있다. 에너지가 아니라, 서브밴드 임펄스 응답들의 절대값의 직접 비교가 이득 인자를 결정하기 위해 채용될 수 있다. 추가적으로 또는 선택적으로, 이득 인자 G는 수식 (6) 및 (8)을 참조하여 설명된 바와 같이, 개별 서브밴드 또는 서브밴드들의 개별 서브그룹의 임펄스 응답 값들이 아닌 서브밴드 필터 임펄스 응답 값들의 전체 개수에 기초하여 또한 결정될 수 있다. 더욱이, 이득 계산기 모듈(404)은 필수적인 구성요소가 아니며 오히려 선택된 구성요소이다.
필터 임펄스 응답 생성자 또는 필터 계산기 모듈(305)은 본 발명의 추가적인 실시예에서, 전술한 바와 같이, 선택되지 않은 서브밴드 필터 임펄스 응답 값들을 0으로 세팅함으로써 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답을 생성할 수 있다. 구체적인 구현에 따라, 필터 임펄스 응답 생성자(305)는 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답을 생성하기 위해 예컨대, 적절한 선택된 또는 결정된 서브밴드 필터 임펄스 응답 값들을 가중치를 부여하거나, 카피하거나, 취함으로써 이를 달성할 수 있다.
이 내용에서, 결정되지 않거나 선택되지 않은 필터 임펄스 응답 값들을 무시하거나 포함하지 않으면 필터의 압축이 적절한 때에 되지 않음은 주지되어야 한다. 본 설명의 프레임워크에서, 선택되지 않은 또는 결정되지 않은 필터 임펄스 응답 값들을 경시하거나, 무시하거나 또는 사용하지 않는 것은, 순수 변형으로부터 지연(delaying)-연산자들 z-1의 계수에 대해 떨어져 있는 대응하는 (QMF 필터뱅크) 다항식 표현의 다항식 표현의 개별적인 가수들의 차수의 중대한 변경을 가져온다. 다시 말해, 0을 무시하거나, 경시하거나 0으로 세팅하거나 그렇지 않으면 필터 탭 또는 필터 임펄스 응답 값을 추가로 고려하지 않음으로써, 지연-연산자들 z-1의 멱(power)에 대해 필터 탭들의 새로운 분포를 가져온다. 이러한 선택되지 않거나 결정되지 않은 필터 임펄스 응갑 값에 후속하는, 선택된 또는 결정된 필터 탭 또는 필터 임펄스 응갑 값은 지연-연산자들의 멱의 측면에서 변경되지 않는다.
다시 말해, 필터 임펄스 응답 생성자(305)에 의해 생성된, 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들은 선택되지 않은 필터 임펄스 응답 값들의 필터링된 탭들에 대응하는 0 값들을 포함할 수 있거나, 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들은 각 선택되지 않은 필터 임펄스 응답 값들을 전혀 포함하지 않을 수 있다. 다시 말해, 필터 임펄스 응답 생성자(305)는 예컨대, 이론적으로 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들과 동일한 개수의 서브밴드 필터 임펄스 응답값들을 구성할 수 있지만, 증가하는 개수의 0값들 또는 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들은, 필터 임펄스 응답 생성자(305)가 선택된 값들만을 카피하고 선택되지 않은 값들은 무시하기 때문에 더 짧은 전체 길이를 가질 수 있다.
실수 값의 필터 임펄스 응답값들은 복소수값의 필터 임펄스 응답 값들에 비해 상당한 복잡도 감소를 가져오기 때문에, 필터 임펄스 응답 생성자(305)는 선택된 필터 임펄스 응답 값들의 일부의 절대값을 바람직하게 출력할 수 있다. 이 러한 동작 모드는 사람의 청력이 위상 관계에 덜 민감한 더 높은 주파수에 대응하는 서브밴드에서 특히 매력적이다.
결과적으로, 가장자리(border) 주파수 이상에서 중심 주파수들에 대응하는 서브밴드의 서브밴드 임펄스 응답 값들은 절대값, 허수부, 실수부, 위상, 선형 조합(linear combination), 다항식 조합 또는 전술한 엘리먼트들중 적어도 하나의 실수값 표현에 의해 선택적으로 대체될 수 있다. 복소값의 허수부는 또한 본 명세서에서 실수값의 수로 고려될 수 있다. 구체적인 구현에 따라, 가장자리 주파수는 1 kHz 내지 10 kHz의 범위 내에 있을 수 있는 반면, 많은 어플리케이션에서, 1 kHz 내지 5 kHz의 범위 또는 1 내지 3 kHz의 범위에 있는 가장자리 주파수의 구현은 사람의 일반적인 청취 특성을 고려하여 이용될 수도 있다. 더욱이, 필터 압축기의 구체적인 실시예에 따라, 복소값의 필터 임펄스 응답 값에 기초하여 실수화된 값에 의한 복수값의 필터 임펄스 응답 값의 전술한 대체는 선택되거나 결정된 또는 선택되지 않거나 결정되지 않은 필터 임펄스 응답 값에 좌우되어 구현될 수 있다. 선택적으로 또는 추가적으로, 가장자리 주파수 이상에서 중심 주파수들에 대응하는 서브밴드들에 속하는 필터 임펄스 응답 값들은 일반적으로 복소값의 필터 임펄스 응답 값들에 기초하여 대응하는 실수값에 의해 대체될 수 있다. 이 경우, 결정된 또는 선택된 필터 임펄스 응답 값들을 이용하는 것은 대응하는 필터 임펄스 응답 값들을 대체하도록 이러한 필터 임펄스 응답 값들에 기초하여 (예컨대, 실수의) 값들을 이용하는 것을 포함함을 주지되어야 한다.
도 5는 다수의 필터들에 대해 동시에 동작하는 본 발명에 따라, 필터 압축기(501)의 추가적인 실시예를 도시한다. 도 5에서, 다른 실시예들이 도시되어 있다. 여기에서 다수의 필터들 (N개의 필터들, v=0, .., (N-1)에 의해 지시됨, N은 양의 정수임) 은 필터 압축기(501)의 실시예에 입력되는데, 각 필터는 개별적인 절대값 표현 모듈(303)에 입력되고, N개의 표현들은 필터 마스크 발생기(502)에 입력된다.
더 상세하게는, 도 5에 도시된 필터 압축기(501)의 실시예는 실수값의 시간-영역 임펄스 응답들
Figure 112009000090136-pct00023
의 집합이 공급되는 N개의 필터 변환기들(101)의 집합에 접속되거나 연결되는데, 여기에서, v=0, .., (N-1)은 전술한 바와 같이, 시간-영역에서 대응하는 필터의 인덱스이다. 예로서, HRTF-like 시스템의 구조에서 5-채널 입력 신호의 경우에, 5개의 입력 채널들 각각에 대해 2개의 (좌측 및 우측) 헤드폰 채널들 각각에 대해, 개별적인 시간-영역 필터가 채용되어, 전체 개수 N=10 개의 시간-영역 필터들이 초래된다.
다시 말해, 도 5에 도시된 필터 압축기(501)에는 복수개의 임펄스 응답들의 집합들이 제공되는데, 복수개의 집합들의 필터 임펄스 응답들의 각 집합은 도 5에 도시된 경우에 다른 필터 변환기(101)에 의해 제공된다. 그러나, 개별적인 필터 변환기(101)에 의해 제공된 하나의 필터 임펄스 응답 집합에 대해서, 필터 임펄 스 응답 집합은 특정 개수의 필터 임펄스 응답들 또는 필터 임펄스 응답 값들을 각각 갖는 L개의 개별적인 필터 임펄스 응답을 포함한다. 중심 주파수에 관련하여 전술한 바와 같이, 개별 서브밴드에 대응하는 각 필터 임펄스 응답은 중심 주파수에 관련되며, 그에 따라 중심 주파수들은 복수개의 중심 주파수들을 형성한다.
동일한 서브밴드 인덱스 k에 대응하지만, 인덱스 v에 의해 지시된 다른 필터 임펄스 응답 집합들에 속하는 필터 임펄스 응답들은 또한 동일한 중심 주파수에 대응한다. 다시 말해, 필터 임펄스 응답들의 집합들 각각에서 (정확히) 하나의 필터 임펄스 응답은 적어도 압축 전에, (하나의 필터 임펄스 응답 집합에 의해 규정된) 복수개의 중심 주파수들의 각 중심 주파수에 대응한다.
필터 변환기들(101) 각각은 시간-영역 필터들 각각에 대해 도 5에 도시된 필터 압축기(501)의 실시예에 제공되는 복소값의 서브밴드 필터 임펄스 응답들
Figure 112009000090136-pct00024
의 집합을 제공한다. N개의 다른 시간-영역 필터들에 대한 서브밴드 필터 임펄스 응답들 각각은 N개의 시간-영역 필터들 각각에 대한 절대값 표현 또는 평가 표현을 필터 마스크 발생기(303)에 제공하는, 개별적인 절대값 표현 모듈(303)에 제공된다. 절대값 표현 모듈(303)은 동일한 참조 부호에 의해 지시된, 본 발명에서 설명된 본 발명의 필터 압축기의 다른 실시예들 중 하나로부터 취해질 수 있다.
다음에서, 다수의 필터들을 위한 필터 마스크 발생기(502)에 대한 더 상세하 사항이 설명된다. N개의 필터들의 절대값 표현은 다음에 주어져 있다.
Figure 112009000090136-pct00025
N개의 절대값 표현 모듈(303)에 의해 제공된 바와 같이, 다수의 필터들을 위한 필터 마스크 발생기(502)의 일 실시예는 평균값
Figure 112009000090136-pct00026
(11)
에 의해 규정된, 수식 (11)의 공동의(joint) 절대값 표현을 형성한다. 이 (공동의) 절대값 표현은 이전의 실시예에서 단일의 필터 마스크 발생기(304)에서와 같이 정확하게 하나의 마스크 발생 M(n,k)을 위한 기초를 형성한다. 화이트닝 단계가 수행되는 경우, 이는 각 개별적인 절대값 표현 모듈(303)에 대해 이루어지거나, 공동의 절대값 표현을 위해 한번만 수행될 수 있다.
도 15에서, (스펙트럼) 화이트닝 이 각 필터 v=0, ..., (N-1)에 대해 개별적으로 수행되는, 필터 압축기(105)의 실시예가 설명되어 있다. 이 실시예의 필터 마스크 발생기(502)는 모든 필터들의 N 절대값 표현에 기초하여 모든 필터들에 대해 단일 필터 마스크 M(n,k)를생성한다. 이는, 필터 마스크 발생기(502)가 어떻게 압축된 필터들이 이후의 스테이지에서 결합되는 지를 고려하기 때문에, 본 발명의 실시예의 큰 장점이다. 원래의 필터들 각각은 전술한 바와 같이 필터 계산기(305)에 입력되며, 필터 계산기 각각은 동일한 마스크 M(n,k)를 제공받기 때문에 필터 압축기는 N개의 새로운 필터들
Figure 112009000090136-pct00027
을 생산한다.
그러나, 필터 압축기(502)의 추가적인 실시예에서, (공동의) 절대값 표현이
Figure 112009000090136-pct00028
(11')
에 의해 선택적으로 정의될 수 있으며, 여기에서, ω(v)는 필터 인덱스 v= 0, ..., (N-1)에 따라 가중치 인자이다. 가중치 인자 ω(v)는 전체 음향 효과를 위해 그 스펙트럼의, 심리 음향의 또는 다른 적절성에 따라, 다른 필터들 v에 가중치를 부여할 가능성을 제공한다. 필요하지 않더라도, 가중치 인자들의 합이 1에 동일하도록 가중치 인자 ω(v)를 정의하여 다음 표현:
Figure 112009000090136-pct00029
(11'')
이 유지된다.
수식 (11)에 비교하여, 수식 (11')의 (공동의) 절대값 표현 A(n,k)은 균일하게 분포된 가중치 인자 ω(v)=1/N를 규정함으로써 수식 (11)의 결과로 변형될 수 있다. 다시 말해, 수식 (11)에 따른 절대값 표현의 계산은 인덱스 v에 의해 지시된 각 필터의 지각적 중요성에 대한 가중치을 허용하기 때문에, 더 큰 유연성을 제공하는 수식 (11')에 따라 절대값 표현의 특정화된 형태를 표현한다.
시간-영역에서 N개의 개별 필터들 각각에 대해 동일한 필터 마스크 M(n,k)를 사용함으로써, 필터 압축기(501)의 실시예는 필터 압축기(501) 후의 N개의 개별적인 서브밴드 필터들의 이후-처리가 다른 필터들 중 하나에서 대응하는 선택된 임펄스 응답 값을 갖지 않는 관련(relevant) 임펄스 응답 값을 갖는 결과적인 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답을 초래하지 않도록 N개의 필터 각각에 대한 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답 집합을 생성할 수 있다. 도 5에 도시된 실시예의 마스크 발생기(502)를 도 3 및 4에 도시된 실시예의 마스크 발생기(304)와 비교하면, 시간-영역에서만 N개의 개별적인 필터들에 대한 N개의 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들이 제공되더라도, 마스크 발생기(502)는 전체 N개의 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 나타내는 단일 마스크 M(n,k)를 생성한다.
필터 압축기(501)의 추가적인 실시예에서, 시간-영역에서 전체 N개의 필터들에 대한 공통 평가 표현을 제공하도록 다른 방식들을 이론적으로 사용할 수 있는, 다른 마스크 발생기들(502)이 채용될 수 있다. 다시 말해, 평균을 인가하는 것과 달리, 수식 (11)에 지시된 바와 같이, 절대값 표현 모듈(303)에 의해 제공된 개별적인 평가 표현들은 각 값을 합함으로써, 예컨대, 관련된 서브밴드들에 대해 가중치 부여가 구현될 수 있는, 각 값들을 선형 결합함으로써, 또는 평가 표현들의 각 값들의 더 복잡한 조합 (2차의 또는 더 높은 차수의 조합)을 채용함으로써 단일 평가 표현으로 결합될 수 있다.
도 6에서, HRTF를 이용한 바이노럴 디코딩의 견지에서 본 발명의 실시예가 설명된다. 전술한 바와 같이, 10개의 HRTF 필터들은 101 (도 1에 도시된 필터 변환기(101))에 따라 10개의(N=10) 필터 변환기들을 포함하는 필터 변환기(601)에 입력된다. 필터 변환기(601)는 전체 N·L 필터 임펄스 응답들을 수신하는데, L은 다시 서브밴드의 개수이다. QMF 영역 표현에서 10개의 HRTF 필터들은 전술한 바와 같이 필터 압축기(501)의 실시예에 입력되고, 10개의 압축되고 선택적으로 이득 조정된 필터들
Figure 112009000090136-pct00030
를 제공한다. 10개의 압축된 필터들
Figure 112009000090136-pct00031
(v=0,...,9;N=10)은 스테레오 입력 신호(603) 및 공간(spatial) 파라미터들(604)을 제공받아 스테레오 채널 (예컨대, 헤드폰) 상에서 서라운드 사운드 효과를 제공하는 바이노럴 스테레오 신호(605)를 생성하는 바이노럴 디코더(602)에 입력된다. 바이노럴 디코더(602)는 스테레오 입력 신호에 인가되는 4개의 HRTF 필터들로 10개의 HRTF 필터들을 선형 결합함으로써 이를 달성한다. 필터 압축기(501)의 실시예는 모든 필터들에 대해 동일한 필터 마스크를 생성하도록 설계되어, 이들이 선형적으로 결합할 때 0으로 세트된 하나의 필터의 엔트리는 임의의 다른 필터에서 대응하는 0이 아닌 엔트리를 갖지 않는다. 결과적으로, 필터 변환기(601), 필터 변환기(501) 및 바이노럴 디코더(604)를 결합하는 각 연결은 도 6에서 /에 의해 지시된 바와 같이 L개의 서브밴드들에 관련된 정보를 전달한다.
전술한 바와 같이, 바이노럴 디코더(602)는 10개의 ( 2개의 오디오 출력 채 널들(스테레오)를 위한 5개의 오디오 입력 채널들)을 즉시 스테레오 입력 신호(603)으로 인가될 수 있는, 4개의 HRTF 필터들에 결합한다. 그러나, HRTF 필터들은 바이노럴 스테레오 신호(605)를 표현하기 위해 바이노럴 디코더(602)에 제공된 공간 파라미터들(604)에 좌우되어 동작한다. 전술한 바와 같이, 특히 HRTF 필터들은 사람 귀에 대한 바이노럴 스테레오 출력 신호들과 사운드 소스들 간의 종종 매우 복잡한 상호작용이 모델링될 때, 필터 탭과 같은 실질적 개수의 하찮지 않은, 0이 아닌 또는 사라지지 않는 서브밴드 필터 임펄스 응답 값들을 포함한다. 각 HRTF 필터는 예컨대, 환경의 룸 특성 및 모델링된 다른 영향들을 효과적으로 모델링하기 위해 실질적으로 길어질 수 있다.
이 경우 특히, 필터 압축기(501)의 실시예는 바이노럴 디코더(602)의 견지에서 계산 복잡도를 상당히 줄이기 위해 효과적으로 인가될 수 있다. 바이노럴 디코더(602)의 구조에서 고려될 적절한 서브밴드 필터 임펄스 응답 값들의 개수를 줄임으로써, 바이노럴 디코더(6020는 경감된 계산 능력을 갖출 수 있고, 최종적으로는 예컨대, 대응하는 바이노럴 디코더의 클록 레이트가 주어진 시간 주기에서 적은 개수의 계산들로 인해 감소되기 때문에, 낮은 에너지 소비를 가져온다. 선택적으로, 바이노럴 디코더(602)는 동일한 이유로 더 작게 만들어지며 그에 따라 이론적으로 제2 처리 코어가 회피될 수 있다.
도 7 내지 13을 참조하여 상세히 설명되는 바와 같이, 10개의 시간-영역 HRTF 필터들을 복소 QMF 영역 또는 복소 서브밴드 영역으로 변환하는데 사용되는 192 (=3·64)개의 필터 탭들을 갖는 필터 변환기를 채용하면, 896 (=14·64)개의 필터 탭들을 갖는, 시간-영역에서의 HRTF 필터는 예컨대, 도 1에 도시된 바와 같이, 필터 변환기(601) 또는 오히려 10개의 필터 변환기(101)에 의해 각각 16(=14+3-1)개의 필터 탭들을 포함하는 64개의 개별 서브밴드 필터 임펄스 응답들로 전달된다. 10개의 각 시간-영역 HRTF 필터들에 대한 결과적인 1024개의 필터 탭들은 필터 압축기(501)의 실시예가 예컨대, 4 내지 256(=1024/4)의 인자만큼, 필터 탭들의 전체 개수를 줄이기 위해 채용되지 않는 한, 바이노럴 디코더(602)에 대하여 실질적인 계산 부담을 초래한다. 이 예가 복소 QMF 또는 서브밴드 영역에서 10개의 HRTF 필터들 각각에 대하여 L=64개의 서브밴드들을 포함하는 시스템에 기반하더라도, 이론적으로 L개의 서브밴드들의 임의의 개수가 채용될 수 있다.
필터 압축기의 추가적인 실시예 및 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답 필터들을 형성하는 방법이 설명되기 전에, 필터 변환기 및 복소 서브밴드 영역 (QMF 영역)에서 동작하는 필터에 대한 가능한 솔루션이 더 상세히 설명된다. 그러나, 특히 필터 변환기의 기술적 배경을 상세히 설명하기 전에, 디지털 필터를 디지털 오디오 입력 (시간-영역에서 또는 서브밴드 영역에서) 에 적용하는 일반적 개념이 설명될 것이다.
도 7은 디지털 오디오 입력 이 제공되는 필터 또는 필터링 엘리먼트(700)를 위한 가능한 솔루션을 도시한다. 디지털 오디오 입력은 이론적으로 시간-영역 신호 및 (복소) 서브밴드 영역에서의 신호가 모두 될 수 있음이 주지되어야 한다. 필터 엘리먼트는 출력에서 필터 유한 신호 또는 각 필터 임펄스 응답 신호에 따라, 필터링된 디지털 오디오 입력을 나타내는 디지털 오디오 출력을 제공한다.
샘플 또는 시간 인덱스 n, 관련 영역(domain)에 따라 실수값의 또는 복소값의 입력 신호가 되는 디지털 오디오 입력 x(n), 및 디지털 오디오 출력 신호 y(n) 뿐 아니라 필터(700)의 임펄스 응답 신호 f(n)에서, 디지털 오디오 출력 신호는
Figure 112009000090136-pct00032
에 의해 주어지는데, 여기에서 l은 수식 (12)에 의해 주어진 콘볼루션에 기초하여 결과적인 디지털 오디오 출력 신호를 계산하기 위해 사용되는 합산 인덱스(summing index)이다.
필터 변환기(101)는, 도 8에 도시된 바와 같이, 대응하는 필터 임펄스 응답 신호가 제공되는 중심 구성요소로서 복소 분석 필터뱅크(710)를 포함한다. 복소 분석 필터뱅크(710)는 인자 L의 선택적인 다운샘플링이 이어지는, L 분석 필터들의 집합으로 필터링하는 것에 의해 QMF 영역으로 전달될, 시간-영역에서의 필터의 임펄스 응답 신호들을 분석하는데, L은 다시 양의 정수이며 바람직하게는 1보다 크며 복소 분석 필터뱅크(710)의 밴드들의 개수를 지시한다. 분석 필터들은 일반적으로 원형의(prototype) 필터 q(n)의 복소 변조에 의해 획득되는데, n은 데이터의 어레이에서 인덱스를 또는 신호에서 값의 인덱스를 지시하는 양의 정수이다. 필터뱅크(710)의 출력은 그 전체로서, 복소 QMF 영역에서 시간-영역에서의 그 필터 임펄스 응답에 의해 특징지원진 필터를 나타내는 L개의 서브밴드 신호들로 이루어져 있다. 더 상세하게는, 필터 분석 필터뱅크(710)의 출력은 복소 QMF 영역에서 오디오 입력 신호의 필터링을 수랭하기 위해 필터 엘리먼트(700)에 제공될 수 있는, 서스밴드 필터 임펄스 응답 집합이며, 이는 시간-영역에서의 직접 필터링에 비해 오디오 출력 신호의 인지적으로 식별되지 않는 차이를 가져온다.
원형의 필터 q(n) 뿐 아니라 복소 변조된 분석 필터뱅크의 기본 디자인 모두에 관한 상세들이 설명되고, 더 밀접하게 설명된다. 더욱이, 이후에, 서브밴드들의 개수는 L=64에서 고정되는 것을 가정한다. 그러나, 전술한 바와 같이, 이는 본 발명의 실시예를 한정하지 않으며, 적절한 예로서 설명될 뿐이다.
도 9는 복소 분석 뱅크(710)의 가능한 솔루션을 더 상세히 도시한다. 복소 분석 뱅크(710)는 복소 분석 뱅크(710)에 의해 출력될 각 서브밴드에 대해 복수개의 L개 중간(intermediate) 분석 필터들(720)를 포함한다. 더 상세하게는, L개 중간 분석 펄터들(720) 각각은 시간-영역 임펄스 응답 신호가 처리될 입력 신호로서 제공되는 노드(730)에 병렬로 접속된다. 중간 분석 필터(720) 각각은 각 서브밴드의 중심 주파수에 대해 복소 분석 뱅크(710)의 입력 신호를 필터링하도록 구성된다. 다른 서브밴드들의 중심 주파수들에 따라, 각 서브밴드는 서브밴드 인덱스 또는 인덱스 k에 의해 지시되는데, k는 통상적으로 0 내지 (L-1)의 범위에 있는 음이 아닌 정수이다. 복소 분석 뱅크(710)의 중간 분석 필터들(720)은 중간 분석 필터(720)가 인가되는 서브밴드의 서브밴드 인덱스 k에 따라 복소 변조에 의해 원형의 필터 p(n)으로부터 도출될 수 있다. 원형 필터의 복소 변조에 관한 구체적인 사항은 이후에 설명된다.
중간 분석 필터들(720) 또는 선택적 다운샘플러(740) (도 8에서 점선에 의해 지시됨) 에 의해 직접적으로, 중간 분석 필터들(720)에 의해 출력된 신호의 샘플링 주파수는 인자 L만큼 감소된다. 전술한 바와 같이, 대응하는 중간 분석 필터들(720)에 의해 출력된 각 서브밴드 신호에 공급되는 다운샘플러들(740)은 구체적인 구현에 따라, 다운샘플링이 중간 분석 필터들(720)에서 수행될 수 있는 것과 같이 선택적이다. 이론적으로, 중간 분석 필터들(720)에 의해 출력된 신호의 다운샘플링은 요구되지 않는다. 그럼에도 불구하고, 명백한 또는 암시적인 다운샘플러들(740)의 존재는 복소 분석 뱅크(710)에 의해 제공된 데이터량이 인자 L만큼 선택적으로 상승하여 데이터의 상당한 리던던시를 초래하므로 일부 어플리케이션에서 바람직한 선택 사항이 될 수 있다.
도 10은 서브밴드 필터링(750) 및 그의 필터 변환기(101)와의 상호작용의 가 능한 솔루션을 상세히 도시한다. 서브밴드 필터링(750)은 복수개의 중간 필터들(760)을 포함하는데, 하나의 중간 필터(760)는 서브밴드 필터링(750)에 제공되는 각 복소값의 서브밴드 신호을 위해 제공된다. 따라서, 서브밴드 필터링(750)은 L개의 중간 필터들(760)를 포함한다.
필터 변환기(101)는 중간 필터들(760) 각각에 접속된다. 결과적으로, 필터 변환기(101)는 서브밴드 필터링(720)의 중간 필터들(760) 각각을 위한 필터 탭들을 제공할 수 있다. 중간 필터들(760)에 의해 수행되는 필터링에 관한 상세한 사항들은 어플리케이션의 추가적인 과정에서 설명될 것이다. 따라서, 다른 중간 필터들(760)에 제공되고 필터 변환기(101)에 의해 출력된 필터 탭들은 중간 필터 유한(definition) 신호를 형성한다.
더욱이, 실시예들, 솔루션들 및 구현들은 신호들중 임의의 신호를 지연하거나 신호들의 서브셋을 지연하기 위한 추가적인 및/또는 선택적인 지연들을 포함할 수 있으며, 도면들에서는 생략되어 있다. 그럼에도 불구하고, 지연들 또는 지연기들은 모든 실시예들, 솔루션들 및 구현들에서 그 구체적인 구현에 따라 선택적 엘리먼트로서 도시된 또는 추가된 엘리먼트들(예컨대, 필터들)에 포함될 수 있다.
도 11은 복소 합성 뱅크(77)을 위한 가능한 솔루션을 도시한다. 복소 합성 뱅크(77)는 L개의 서브밴드 신호들이 제공되는 L개의 중간 합성 필터들(780)을 포함한다. 중간 합성 필터들(780)에서의 필터링 이전에 복소 합성 뱅크(770)의 구체적인 구현에 따라, 서스밴드 신호들이 인자 L만큼 샘플링 주파수를 증가시킴으로써 서브밴드 신호들의 샘플링된 주파수를 재구성하는 L개의 업샘플러들(790)에 의해 업샘플링된다. 다시 말해, 선택적인 업샘플러들(790)은 서스밴드 신호들 각각에 포함된 정보가 샘플링 주파수가 인자 L만큼 증가되는 동안 유지되는 방식으로 업샘플러(790)에 제공된 서브밴드 신호들을 재구성하거나 재형성한다.
그럼에도 불구하고, 도 9와 관련하여 이미 설명한 바와 같이, 업샘플러들(790)은, 업샘플링이 중간 합성 필터들(780)에서 또한 수행될 수 있기 때문에 선택적인 구성요소들이다. 따라서, 업샘플러(790)에 의해 수행된 서브밴드 신호들을 업샘플링하는 단계는 중간 합성 필터들(780)에서 동시에 처리될 수 있다. 그러나, 만약 업샘플러들(740)이 명백하게 또는 암시적으로도 구현되지 않는다면, 업샘플러들(790)은 명백하게 또는 암식적으로 구현되지 않는다.
중간 합성 필터들(780)은 L개의 중간 합성 필터들(780)에 의해 출력된 필터링된 서브밴드 신호들을 합산하는 덧셈기(adder)(800)에 출력을 통해 접속된다. 덧셈기(800)는 덧셈기(800)에 의해 제공된 복소값의 신호에 기초하여 실수간의 신호 또는 오히려 (실수값의) 시간-영역 출력 신호를 추출하거나 형성하는 실수부 추출기(810)에 또한 접속된다. 실수부 추출기(810)는 예컨대, 덧셈기(810)에 의해 제공된 복소값의 신호의 실수부를 추출함으로써, 덧셈기(810)에 의해 제공된 복 소값의 신호의 절대값을 계산함으로써, 또는 복소값의 입력 신호에 기초하여 실수값의 출력 신호를 형성하는 다른 방법에 의해 이 작업을 수행할 수 있다.
도 12에 도시된 복소 합성 뱅크(770)에 대한 두번째 가능한 솔루션은 실수부 추출기(810) 및 덧셈기(800)에 관해서만 도 11에 도시된 첫번째 가능한 솔루션과 다르다. 더 상세하게는, 중간 합성 필터(780)의 출력들은 중간 합성 필터들(780)에 의해 출력된 복소값의 신호에 기초하여 실수값의 신호를 추출하거나 형성하는 실수부 추출기(810)에 각 서브밴드와는 별도로 접속되어 있다. 실수부 추출기(810)는 그런다음 덧셈기(800)에 의해 제공된 실수값의 출력 신호를 형성하기 위해 L개의 필터링된 서브밴드 신호들로부터 도출된 L개의 실수값의 신호들을 합산하는 덧셈기(800)에 접속된다.
전술한 바와 같이, 도 3은 필터 변환기(101)의 가능한 선택을 도시한다. 필터는 그 임펄스 응답에 의해 주어지는 것으로 가정된다. 이 임펄스 응답을 이산(discrete) 시간 신호로서 보면, L-밴드 복소 분석 (필터) 뱅크(710)에 의해 분석된다. 결과적인 서브밴드 신호 출력들은 정확히 도 10에 도시된 서브밴드 필터링(705)에서 각 서브밴드에서 개별적으로 인가될 필터들의 임펄스 응답이다. 도 8에 도시된 경우에, 필터 변환기(101)및 그 복소 분석 뱅크 또는 복소 분석 필터 뱅크(710)에 제공된 필터 한정(definition) 신호는 필터의 진폭/주파수 특성을 나타내는 임펄스 응답 신호이며, 서스밴드 영역으로 전달된다. 따라서, L개 의 서브밴드들 각각의 복소 분석 (필터) 뱅크(710)의 출력은 서브밴드 필터링(750)에 포함된 중간 필터들의 임펄스 응답을 나타낸다.
복소 분석 뱅크(710)는 오디오 출력 신호를 위한 분석 뱅크로부터 이론적으로 도출되지만, 다른 원형 필터 및 약간 다른 변조 구조를 가지며, 그의 상세한 사항들은 이하에서 설명된다. 원형의 필터 q(v)의 길이는 비교적 작도록 설계될 수 있다. 인자 L에 의한 다우샘플링으로 인해, 서브밴드 필터들의 길이는 또한 주어진 시간-영역 필터 및 원형 필터 q(v)의 길이들의 합보다 작은 인자 L이다.
본 발명에서, 사라지지 않는 탭 또는 값은 이상적으로 0이 아닌 탭 또는 값이다. 그럼에도 불구하고, 어플리케이션의 구현상 제약으로 인해, 사라지지 않는 값 또는 탭은 예컨대, 10-b 또는 2-b인 소정의 임계값보다 큰 절대값을 갖는, 실수값의 또는 복소수값의 탭 또는 값인데, 여기에서 b는 구체적인 구현의 요구사항들에 따른 양의 정수이다. 디지털 시스템에서, 이 임계값은 바람직하게 2진 시스템(basis 2)에서 규정되는데, 정수 b는 구현의 특정들에 따라 소정의 값을 갖는다. 통상적으로 값 b는 4, 5, 6, 7, 8, 10, 12, 14, 16 또는 32이다.
복소 변조된 필터 뱅크들
이하에서,
Figure 112009000090136-pct00033
을 이산 시간 신호 z(n)의 이산 시간 푸 리에 변환인 것으로 한다. 전술한 바와 같이, n은 시간 신호의 인덱스 또는 시간 인덱스를 지시하는 정수이고, ω = 2Π·f 는 주파수 f에 관련된 원진동수(circular frequency)이며, Π는 순환수(circular number)(π= 3.1415926...)이며 i = j =
Figure 112009000090136-pct00034
은 허수 단위이다.
복소 지수의 변조된 L-밴드 필터뱅크는 한정된 길이의 실수값의 원형 필터 p(v)로부터 규정된다. 이하의 계산을 위해 원형 필터는 모든 정수들 n에 대해 규정되는 0들을 갖는 확장에 의해 가정된다. 실수값의 이산 시간 신호 x(n)가 주어지면, 분석 필터 뱅크(710)는 전술한 바와 같이, 각 서브밴드 인덱스 k=0, 1, ..., (L-1) 및 정수의 시간 인덱스 m에 대해, 수식 (13)의 서브밴드 신호들
Figure 112009000090136-pct00035
(13)
을 출력하기 위해 인자 L만큼 다운샘플링함으로써 따라오는 복소 변조된 원형 필터들을 인가한다. 이하의 설명에서, 시간 인덱스 m은 m이 다운샘플링된 신호들을 의미하는 반면 정수 n은 전체 샘플 주파수를 갖는 신호를 의미한다는 사실에 대하여, 시간 인덱스 n과 다르다.
복소값의 서브밴드 신호들 dk(n)이 주어지면, 합성 필터 뱅크(770)는 전술한 바와 같이, 출력 신호
Figure 112009000090136-pct00036
(14)
를 획득하도록 실수값의 신호들을 출력하기 위해 인자 L만큼의 업샘플링 및 실수값 추출에 후속하는 필터링을 적용한다.
수식 (13) 및 (14)에서, θ 및 Ψ는 실수값의 이산 시간 신호 x(n)를 복소값의 서브밴드 신호로 필터링하는 위상 인자, 및 복수값의 서브밴드 신호들 dk(m)으로부터 실수값의 출력 샘플들 y(n)을 재구성하기 위한 (일정한) 위상 인자을 지시한다. 원형 필터 및 고정된 위상 인자들 θ 및 Ψ가 dk(m) = ck(m)인 경우 즉, 서스밴드 신호들이 변경되지 않을때 완전한 재구성을 제공하기 위해 선택될 수 있음은 잘 알려져 있다. 실제적으로, 완전한 재구성 속성(perpect reconstruction property)은 지연 (및/또는 부호 변화) 에 대해서는 일정하게 유지하지만, 이후의 계산에서는 이 상세가 PCT/SE02/00626의 "Aliasing reduction using complex exponential modulated filter banks"에서와 같은 설계의 의사 QMF 타입(pseudo QMF type)의 경우에서도 설명된 바와 같이 비인과적인(acausal) 원형 필터의 사용을 허용함으로써 무시된다. 여기에서, 원형 필터는 대칭적이며 p(-n) = p(n), 그 이산 시간 푸리에 변환 P(ω)은 필수적으로 간격 |ω| ≤ Π / L 밖에서 필수적으로 사라진다. 완전한 재구성은 또한 거의-완전한 재구성 속성에 의해 대체된다. 후속하는 도출에 대해서, 간략함을 위해 완전한 재구성은 Π / L < |ω| ≤ Π 에 대해 P(ω) = 1 인 것을 유지하는 것으로 가정한다. 더욱이 위상 인자들은 Ψ-θ이 4L의 정수배와 동일한 조건을 만족하는 것으로 가정한다.
임계적으로 샘플링된 필터 뱅크에서, 합성 전에 서브밴드 신호들의 변경은 일반적으로 에일리어싱 인공물을 유입시킨다. 이는 여기에서 인자 2만큼의 다운샘플링은 복소값의 신호들을 이용함으로써 도입된다는 사실로 인해 극복된다. 서브밴드 샘플들의 전체 샘플링율이 이산 시간 입력 신호의 샘플링율과 동일하더라도, 입력 신호는 실수값을 가지며, 서브밴드 샘플들은 복소값을 갖는다. 이하 설명되는 바와 같이, 에일리리어싱의 부재는 효율적인 시간 불변의 신호 처리에 대한 문을 연다.
복소 변조된 필터 뱅크에서의 서브밴드 필터링
복소 합성 (필터) 뱅크(770)
Figure 112009000090136-pct00037
(15)
에 의해 수행된 합성(12) 이전에 임펄스 응답 gn(m)으로 복소 분석 뱅크(710)로부터 분석 샘플들 ck(m)을 필터링함으로써 획득된 각 서브밴드 신호의 서브밴드 필터링(750)의 변형을 고려한다. 요소적인 계산들은 원형 필터의 주파수 응답에 대한 가정이 주어지면, 재구성된 시간 신호에 대한 결과적인 효과는 이산 시간 필터링
Figure 112009000090136-pct00038
(16)
의 효과를 나타내며, 여기에서,
Figure 112009000090136-pct00039
이다. (17)
여기에서,
Figure 112009000090136-pct00040
은 k≥0에 대해서는 서브밴드 k에 적용된 필터의 이산 시간 푸리에 변환이며, k < 0에 대해서는
Figure 112009000090136-pct00041
(18)
인데, 여기에서 *는 복소 콘주게이션(conjugation)을 지시한다. 여기에서 특별한 경우에, Gk(ω)=1 은 원형 p(v)의 가정된 특별한 디자인으로 인해 수식 (17)에서 G(ω)=1이 되며,
Figure 112009000090136-pct00042
(19)
를 함축한다. 관심있는 다른 경우는 G(ω)=exp(iLω)가 되는 Gk(ω)=exp(-iω)이며 그에 따라 y(n)= x(n-L)이 된다.
서브밴드 필터링에 의한 소정의 필터 응답을 근사화하기
H(ω)를 실수값의 임펄스 응답 h(n)을 갖는 소정(given) 필터 (예컨대, 전달 함수)로 한다. 이 데이터는 필터 변환기(101)으로의 입력으로 간주된다. 수식 17 및 19의 견지에서, 원하는 응답 G(ω)=H(ω)이 되는 서브밴드 필터들에 대 한 명백한 선택은
Figure 112009000090136-pct00043
(20)
에 의해 주어진다. 이 수식의 결점은 H(ω)가 ω의 평탄화 함수(smooth function)이더라도, 수식 (20)에 의해 규정된 것의 기간이 정해진 세그먼트는 점프를 나타내고, 서브밴드 필터들의 임펄스 응답은 불필요하게 길다. 균등화(equalization) 및 엔벌로프(envelope) 조정을 위한 복소 의사(qseudo) QMF 뱅크의 바람직하지 않은 사용은 각 서브밴드에서 단일 이득 gk를 인가하여 수식 (18)에 따라 정의된, k < 0에 대해 확장 gk=g*-1-k을 갖는 전달 함수
Figure 112009000090136-pct00044
(21)
가 되게 한다. 수식 (19)의 견지에서,
Figure 112009000090136-pct00045
(22)
이 달성되며, 전달 함수는 이들 주파수 사이에 삽입된다. 주파수 ω 의 함수로서 천천히 변화하는 타겟 필터 응답 H(ω)에 대해, 필터를 근사화하는 첫번째 방법이
Figure 112009000090136-pct00046
(23)
을 선택함으로써 획득된다.
필터 변환기(101)는 (그 임펄스 응답에 의해 규정된) 필터 h(n)을 실수값의 원형 필터 q(n),
Figure 112009000090136-pct00047
(24)
를 채용하는 분석 필터 뱅크(710)에 의해 중간 서브밴드 필터(760)로 변환하는데 사용된다.
푸리에 변환에 의하여 이는
Figure 112009000090136-pct00048
(25)
을 읽는다.
이 과정의 장점은 임의의 주어진 필터 h(n)가 효과적으로 중간 필터 응답들로 변형될 수 있다는 점이다. 만약 q(n)이 KQ·L개의 탭들을 갖는다면, KH·L개의 탭들의 시간-영역 필터 h(n)은 (KH + KQ - 1)개의 탭들을 갖는 서브밴드 영역 필터들(24)로 변환되는데, KH 및 KQ는 양의 정수이다. KQ 가 3 (L·KQ = 192)이고, 시간-영역 필터의 임펄스 응답들이 KH·64 (L = 64)의 길이에 대응하는 경우, 각 중간 서브밴드 필터(760)는 KH + 3 - 1 = KH + 2 탭들만의 임펄스 응답 길이를 갖는다.
필터 변환기를 위한 원형 필터의 설계
식 (25)를 식 (17)에 삽입하면 다음이 산출된다.
Figure 112009000090136-pct00049
(26)
따라서, G(ω) = H (ω)가 유지되는 조건은 다음과 같으며,
Figure 112009000090136-pct00050
(27)
여기에서, l = 0 에 대해δ[l]=1 이며, l≠0 에 대해 δ[l]=0 이다. 식 (27)에 대한 간단한 솔루션은 다음의 브릭 월 필터(brick wall filter)에 의해 주어진다.
Figure 112009000090136-pct00051
이 원형 필터는 선택한 식 (20)에 대응하며 무한하고 천천히 감쇠하는(decaying) 임펄스 응답 q(n)을 갖는다는 단점을 가진다. 대신에, 식 (17)은 유한 임펄스 응답 필터 q(n)으로 근사적으로 (예컨대, 최소 제곱 센스 (least-square sense)) 풀어진다. 식 (27)의 시간-영역 동등물은 k=0, 1, .., L-1 에 대해 그리고 모든 정수 m 에 대해 선형적 수식들의 시스템
Figure 112009000090136-pct00052
(28)
이며, 여기에서,
Figure 112009000090136-pct00053
(29)
는 p(n)은 자기 상관이다. 임의의 주어진 지지 길이(support length)에 대해, 선형 수식 (28)의 시스템은 원형 필터 q(n)에 대해 최소 제곱 센스로 풀어질 수 있다. 원래의 필터 뱅크 원형 필터 p(n)보다 상당히 짧은 지지를 사용하는 것이 바람직하며, 이 경우, 선형 시스템 (28)은 완전히 결정된다. 근사화의 주어진 품질은 또한, 공동의(joint) 최적화를 통해 다른 바람직한 속성들을 위해 거래될 수 있다. 이러한 속성중 일 예는 로우 패스 타입의 주파수 응답 Q(ω)이다.
다음으로, HRTF 필터들의 멀티-슬롯 QMF 표현(서브밴드 영역)이 기술된다. 시간-영역에서 복소 QMF 서브밴드 도메인으로의 필터 변환은 필터 변환기(101)에서 FIR 필터에 의해 수행된다. 더 상세하게, 다음 설명은 복소 QMF 서브밴드 도메인에서 길이 NH의 주어진 FIR 필터 h(n)를 구현하는 방법을 나타낸다.
서브밴드 필터링 자체는 서브밴드 필터링(750) 내의 중간 필터들(760)에 의 해 수행된다. 더 상세하게, 서브밴드 필터링은 인덱스 k = 0,1,...,63을 갖는 각 QMF 서브밴드에 대해 하나의 복소값의 FIR 중간 필터 gk(l)의 단독의 어플리케이션으로 구성된다. 다시 말해, 다음 설명에서, L = 64 개의 다른 서브밴드 신호들의 경우에 대해 특정 기준들(special references)이 만들어졌다. 그럼에도 불구하고, 이 특정 개수의 서브밴드 신호들은 필수적이지 않으며 적절한 식들이 또한 더 일반적인 형태로 주어진다.
소정의 시간-영역 FIR 필터 h(n)을 복소 서브밴드 영역 필터들 gk(l)로 변환하는 필터 변환기(101)는 복소 분석 뱅크(710)를 포함한다. L = 64 개의 서브밴드 신호들의 특정 경우에 대해 길이 192 (=3·64)의 필터 변환기(101)의 복소 부석 필터 뱅크(710)의 원형 필터는 식 (28)의 완전히 결정된 시스템을 최소 제곱 센스로 해결함으로써 생성된다. 필터 계수 q(n)는 L = 64 개의 서브밴드 신호들의 경우에 대해 더 상세히 이후에 설명된다.
수학적인 기술의 견지에서 더 상세하게, 시간-영역 FIR 필터에서 0들을 갖는 확장(extension)이
Figure 112009000090136-pct00054
(30)
에 의해 규정된다.
결과적인 중간 서브밴드 영역 필터들은 식 (24)에 기반하며, 다음과 같이 일반적인 경우로 표현될 수 있으며,
Figure 112009000090136-pct00055
(31)
여기에서, l0 및 n0는 지연들이며, l은 필터 탭들의 인덱스를 지시하는 정수이며, Nq (= NQ)는 원형 필터 q(n)의 임펄스 응답의 길이이다.
수식에 기초한 수식 하의 본 어플리케이션의 구성에서, 추가적인 지연들 (즉, l0 및 n0) 인자들, 추가적인 계수들의 도입 및 윈도우 함수 또는 다른 간단한 함수의 도입이 이해됨이 주지되어야 한다. 또한, 간단한 상수들, 일정한 가수들 등은 생략될 수 있다. 더욱이, 수식의 결과를 전혀 또는 중요한 방식으로 변화시키지 않는 대수학 변형, 등가 변형 및 근사화 (예컨대, Taylor 근사화)이 또한 포함된다. 다시 말해, 필수적으로 동일한 결과에 이르게 하는 약간의 변형 뿐만 아니라 변형 모두는 수식 또는 표현이 수식 또는 표현에 기반하는 경우에 포함된다.
L = 64의 경우에, 서브배드 영역 필터들 또는 중간 필터들(760)에 대한 표현은 다음과 같이 된다.
Figure 112009000090136-pct00056
(32)
이들 서브밴드 필터들은 길이 LQ = KH + 2를 가지며, 여기에서,
Figure 112009000090136-pct00057
(33)
이며, NH는 서브밴드 영역으로 전달될 필터 특성의 임펄스 응답 h(n)의 길이이다.
이 경우, 정수 k = 0, 1, ..., 63는 다시 한번 서스밴드의 인덱스이며, l = 0, 1, ..., (KH + 1) 은 결과적인 중간 필터들(760)의 탭들을 지시하는 정수이다.
식 (24)와 비교하여 식 (32)에는 여분의 가수 (-2)가 있는데, 왜냐하면 식 (24)는 필터들의 사상자(casualty)에 대한 어떠한 고려도 없이 개발되었다. 실제 구현은 항상 지연을 발생시킨다. 따라서, 구체적인 구현에 따라, 추가적인 지연기들 또는 지연들이 구현될 수 있으며, 도면에서는 간략함을 위해 생략되었다.
많은 경우에, 선형 식 (28)의 시스템은 완전히 결정된다. 그럼에도 불구하고, 원형 필터 계수들 q(n)에 대해 최소 제곱 센스로 풀거나 근사화될 수 있다. 선형 식 (28)의 시스템을 최소 제곱 센스로 푸는 것은 원형 필터 q(n)의 이후의 필터 탭들을 초래하여 0 내지 191의 정수 n에 대해 다음의 관계를 충족한다:
Figure 112009000090136-pct00058
Figure 112009000090136-pct00059
Figure 112009000090136-pct00060
Figure 112009000090136-pct00061
도 13은 필터 압축기(102)의 실시예의 입력과 출력 사이에 직렬로 접속된, 프로세서(820) 및 필터 임펄스 응답 생성자(305)를 포함하는 필터 압축기(102)의 실시예의 간략화된 블록도를 도시한다. 필터 압축기(102)의 실시예는 프로세서(820)에 제공되는, 필터 탭들에서 필터 임펄스 응답 값들을 갖는, 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답 집합을 입력에서 수신한다. 프로세서(820)는 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들중 적어도 2개로부터 필터 임펄스 응답 값들을 검사하고, 도 4의 내용에서, 특히 절대값 표현 모듈(303) 및 화이트닝 모듈(402)의 내용에서 특히 마스크 발생기(304)와 함께 설명된 바와 같이, 더 높은 절대값을 갖는 필터 임펄스 응답 값들을 선택할 수 있다. 더욱이, 프로세서(820)는 적어도 하나의 선택된 필터 임펄스 응답에 비해 낮은 절대값을 갖는, 적어도 하나의 필터 임펄스 응답 값을 선택하지 않을 수 있다.
다시 말해, 도 13에 도시된 실시예의 프로세서(820)는 절대값 표현 모듈(303) 및 마스크 발생기(304)의 기능을 포함한다. 필터 임펄스 응답 생성자 또는 오히려 필터 계산기 모듈(305)은 선택된 필터 임펄스 응답 값들을 이용하여 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 생성할 수 있는데, 압축된 서브배드 필터 임펄스 응답들은 선택되지 않은 필터 임펄스 응답 값들의 필터 탭들에 대응하는 필터 임펄스 응답 값들 또는 0값의 값들을 포함하지 않는다. 전술한 바와 같이, 필터 임펄스 응답 필터(305)는 선택되지 않은 임펄스 응답 값들을 0으로 세트하거나, 선택된 임펄스 응답 값들만을 카피함으로써 또는 선택되지 않은 필터 임펄스 응답 값들을 무시하는 어떤 다른 수단에 의해 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 생성하도록 구성된다.
결과적으로, 도 13에 도시된 바와 같은 필터 압축기(102)의 실시예는 필터 탭들에서 필터 임펄스 응답 값들을 갖는 서브밴드 필터 임펄스 응답들에서 입력들로부터 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 형성하는 본 발명의 방법의 실시예를 수행할 수 있다. 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들의 내용에서, 동일한 것을 형성하는 것은 시스템 또는 컴퓨터-판독 가능한 저장 매체로, 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 생성하거나 제공하는 것과 같이 용이하게 이해될 수 있다.
도 4에 도시된 화이트닝 모듈(402)의 설명에서 지적한 바와 같이, 식 (4)에 따라 수행될 수 있는, 평가 표현 A(n,k) 또는 오히려 절대값 표현
Figure 112009000090136-pct00062
을 화이트닝하거나, 가중치를 부여하는, 기술된 방법들이 도 14를 참조하여 더 상세히 설명된다. 따라서, 도 14a는 시간-영역에서 필터의 주파수의 함수로서, 예시적인 필터 특성(850)의 도식적인 표현을 도시한다. 더욱이, 도 14a는 인덱스 k= 0, ..., 4를 갖는 서브밴드들에 대응하는 대응하는 주파수 밴드들 860-0, ..., 860-4 의 정렬을 개략적으로 도시한다. 각 서브밴드 인덱스 k를 갖는 서브밴드들 중 하나에 대응하는, (전술한 바와 같이 기준 부호들을 요약함으로써) 이들 주파수 밴드들(860) 각각은 또한, 도 14a에서 점선들 870-0, ..., 870-4으로서 지시된 중심 주파수의 견지에서 특징지워진다. 중신 주파수 뿐만 아니라 각 서브밴드의 주파수 밴드는 필터 변환기(101)에 채용된 복소 변조된 필터뱅크들의 내부 구 조에 의해 결정된다. 더 상세하게는, 예컨대, 식 (14)의 경우에 보여지는 바와 같이, 서브밴드 인덱스 k에 따라 중심 주파수와 함께 원형 필터 q(n)는 관심 서브밴드의 대응하는 주파수 밴드들을 결정한다. 만약, 예컨대, 대응하는 복소 변조된 필터뱅크 p(n) 또는 q(n)의 원형 필터가 식 14에서 지수 함수에 의해 표현된 바와 같이, 복소 변조로 인해 인덱스 k = 0을 갖는 서브밴드에 대해 로우 패스 필터라면, 더 높은 서브밴드 인덱스 k≥l 에 대해 밴드 패스 필터로 전달된다.
도 14b는 예컨대, 필터 변환기(101)에 의해 제공된 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들의 도식적인 표현을 도시한다. 더 상세하게, 도 14b는 화살표 집합 880에 의해 지시된, 다른 서브밴드들에 대해 평가 표현 A(k,n)을 도식적으로 도시한다. 간략화의 이유로, 각 서브밴드에 대해, 3개의 화살표들의 집합(880)이 각 서브밴드 890-0, ..., 890-4에 대해 대해 도시된다. 괄호 900-0, .., 900-2에 의해 지시된 바와 같이, 5개의 서브밴드들 890-0, ..., 890-4는 서브밴드들의 3개의 서브그룹들 900-0, 900-1 및 900-2으로 정렬되며, 필터 서브그룹 900-0은 제1 서브밴드 890-0 (k = 0)만을 포함하며, 제2 및 제3 서브그룹들 900-1, 900-2은 각각 이웃하는 서브밴드들 890-1 및 890-2 뿐만 아니라 890-3 및 890-4에 이웃하는 중심 주파수들의 견지에서 2개의 서브밴드들을 포함한다.
서브밴드들의 서브그룹 900 각각에 대해 식 (4)에 따라 도 4에 도시된 화이트닝 모듈(402)에서 수행된 화이트닝 또는 스펙트럼 화이트닝에 따라, 평가 표현의 최대값은 결정되며, 도 14c에 도시된 바와 같이, 화이트닝된 평가 표현 AW(k,n)을 획득하기 위해 평가 표현 값들 각각으로부터 후에 감산된다. 서브그룹 900 각각에 대해, 평가 표현의 최대값을 감산한 결과, 평가 표현의 최대 기여는 점 910으로 도 14c에 지시된 바와 같이, 0으로 세트된다.
식 (4)에 따라 서브그룹들 900 각각에 대한 최대값의 결정으로 인해, 서브밴드들의 각 서브그룹은 0의 값을 갖는 적어도 하나의 화이트닝된 평가 표현 값을 포함하며, 화이트닝된 평가 표현 값들 AW(k,n)의 나머지는 0보다 작거나 0과 동일하다. 결과적으로, 각 서브그룹 900 에서, 적어도 하나의 값은 0으로 세트되어 최대값을 나타내며, 그 결과 각 서브그룹 900의 적어도 하나의 필터 임펄스 응답 값의 압축 과정에서, 실시예들의 일부에서 심리-음향 모델에 따라 결정된, 서브밴드들의 각 서브그룹이 유지된다.
그에 따라, 식 (4)에 의해 기술된 바와 같이, 스펙트럼 화이트닝의 과정에서, 스펙트럼 가중치 또는 스펙트럼 에너지는 화이트닝 방식을 적용함으로써 낮은 중심 주파수를 갖는 서브밴드들로부터 더 높은 주파수들을 갖는 서브밴드들로 전달된다. 도 14b 및 14c의 직접 비교가 또한 이를 강조한다. 도 14b에서 서브그룹 900-2에서 평가 표현 값들은 서브그룹 900-1보다 상당히 작은 반면, 화이트닝 과정을 적용한 후에, 서브그룹 900-2에서 결과적인 화이트닝된 평가 표현 값들은 서브그룹 900-1의 평가 표현의 값들의 적어도 일부에 비해 상당히 크다. 이러한 맥락에서, 서브그룹 900-1이 점 910에 의해 지시된 바와 같이 2개의 0값의 평가 표현 값들을 포함하는데, 이는 서브그룹의 도 14b에 도시된 바와 같은 평가 표현 A(k,n)이2개의 동일한 최대값을 가진다는 사실에 의해 발생된다. 그러나, 이는 식 (4) 적용의 위배가 아니다. 식 (4)는 각 서브그룹의 평가 표현의 적어도 하나의 값이 0으로 세트되어 화이트닝된 평가 표현 AW(k,n)에서 최대값을 나타내는 것을 보장한다.
도 15는 하나 이상의 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답
Figure 112009000090136-pct00063
을 처리할 수 있는 필터 압축기(501)의 추가 실시예를 도시한다. 도 15에 도시된 필터 압축기의 구조는 도 5에 도시된 것과 매우 유사하며, 절대값 표현 모듈(303) 각각이 또한, 도 4에 관련하여 도시되어 설명된, 절대값 및 대수 함수 모듈(401) 및 화이트닝 모듈(402)를 포함한다는 점에서만 상기 실시예와 다르다. 더욱이, 필터 계산 모듈 또는 필터 임펄스 응답 생성자(305)는 각각 필터 데시메이터 모듈(403) 뿐만 아니라 도 4에서 선택적 구성요소로서 구현될 수 있는 이득 계산기(404)를 포함한다.
도 15에 도시된 실시예는 또한, 다수의 필터들을 위한 마스크 발생기(502)에 대해 도 5에 도시된 실시예와 다르다. 더 상세하게는, 도 15의 마스크 발생 기(502)는 예컨대, 식 (9)에 따라 개별 (선택적으로 화이트닝된) 절대값 표현
Figure 112009000090136-pct00064
을 기초로, 공동의 절대값 표현 A(n,k)를 계산하는 것을 구현하는 평균 계산 모듈(920)를 포함한다. 더 상세하게 하기 위해, 식 (9)에서, 필터들 v = 0,..., (N-1)에 대해 필터들
Figure 112009000090136-pct00065
각각을 위한 개별 절대값 표현 또는 평가 표현이, 적절한 화이트닝된 평가 표현들
Figure 112009000090136-pct00066
에 의해 대체되어야 하며, 이들 화이트닝된 평가 표현 값들은 평균 계산 모듈(920)로 화이트닝 모듈(402)에 의해 제공된다. 필터 압축기(501)의 실시예에서, 예컨대, 도 15에 도시된 바와 같이, 다른 필터들 v = 0,..., (N-1)에 대해 개별적인 필터 임펄스 응답 생성자(305)(N은 실시예(501)에 제공되는 다수의 필터들의 수이다)은 도 15에서 점선으로 지시된 바와 같이, 단일의 (전체) 필터 임펄스 응답 생성자(305')로서 구현될 수 있다. 더 상세하게, 구체적인 구현 및 기술적 환경에 따라, N개의 개별적인 필터 임펄스 응답 생성자들(305) 보다는 하나의 필터 임펄스 응답 생성자(305')를 구현하는 것이 바람직할 수 있다. 이는 필터 임펄스 응답 생성자에서 적어도 계산 능력이 필수 설계 목표 또는 요구사항이 아니면, 예컨대, 그 경우일 수 있다. 다시 말해, 도 15에 도시된 실시예(501)는 프로세서(820) 및 필터 임펄스 응답 생성자(305')가 각 필터 압축기(501)의 입력과 출력 사이에 직렬로 접속된 실시예로서 간주될 수 있다.
더욱이, 필터 압축기(102, 501)의 실시예들에 수행된 방법들의 실시예들 및 방법들 대해서, 도 1 내지 6, 13 및 15는 각 방법의 흐름도로서 또한 고려될 수 있으며, "흐름의 방향(direction of the flow)"은 신호들의 방향에 포함된다. 다시 말해, 전술한 도면들은 필터 압축기(102, 501)의 다른 실시예들을 반영할 뿐만 아니라 이들 실시예들에 의해 수행되는 방법들 및 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답을 자체적으로 발생시키는 방법들의 실시예들을 모두 도시한다.
따라서, 본 발명의 실시예들은 때로는 직각 미러 필터뱅크(QMF)로 또한 불리우는 서브밴드 영역에서 필터 압축기에 관련되며, 예컨대, 헤드폰 상에서 멀티-채널 사운드 경험을 위해 머리 전달 함수(HRTF)의 필터링과 같은 오디오 어플리케이션들의 분야에 채용될 수 있다.
본 발명은 QMF 영역에서 긴 필터들을 이용하는 것의 계산 복잡도의 문제에 관련된다. 본 발명은 QMF 영역에서 필터링을 적용할 때, 하나 이상의 필터의 시간-주파수 표현에서 가장 적절한 필터 계수들을 선택하고, 가장 적절한 필터 계수들을 지시하는 필터-마스크를 생성하고 필터 마스크에 의해 커버되지 않는 계수들을 무시함으로써 필요한 계산을 감소시키는 새로운 방식들을 개시한다.
필터 압축기(501)의 실시예들에서, 프로세서(820)는 필터 압축기에 의해 출력된 압축된 필터 임펄스 응답들에 대해 필터 임펄스 응답 값들을 검사하고 선택할 때 필터 압축기(501)에 제공된 모든 필터들을 고려하도록 요구되지 않는다. 그 러나, 필터 압축기의 실시예들은 이 경우, 필터 임펄스 응답 값들을 검사하고 선택하는 구성에서 고려되지 않았던 하나 이상의 입력 필터 임펄스 응답에 대해 압축된 필터 임펄스 응답 또는 하나 이상의 입력 필터 임펄스 응답들을 구성하도록 구성될 수 있다. 이는 예컨대, 계산 복잡도을 더 감소하기 위해, 필터 임펄스 응답 값들을 검사하고 선택할 때 이들 필터들이 고려될 필요가 없을 만큼 하나 이상의 필터들이 인지적으로 중요하지 않은 경우에 바람직하다. 이는 예컨대, 만약 하나 이상의 필터들이 상당한 량의 에너지 또는 볼륨을 가지지 않는다면 구현될 수 있다. 이들 경우에, 이들 필터들에 기초하여 필터 임펄스 응답 값들을 검사하지 않고 선택하지 않음으로써 도입된 왜곡들이 이들 필터의 특정 환경에 따라 허용될일 수도 있다.
본 발명의 일부 실시예들은 다음의 특징을 포함한다:
- 시간-영역 필터 또는 몇개의 필터들을 복소 QMF 필터 표현으로 변환한다;
- QMF 영역에서 필터의 절대값을 갖는 시간/주파수 표현을 생성한다;
- 절대값을 갖는 표현의 스펙트럼 화이트닝을 적용한다;
- 하나 이상의 필터들의 절대값을 갖는 시간/주파수 표현이 주어진 원하는 필터 계수들을 나타내는 필터 마스크를 생성한다;
- 필터 마스크에 의해 지적된 계수들을 포함하는 새로운 복소 QMF 필터들을 생성한다;
원래의 필터와 동일한 새로운 필터의 이득을 획득하기 위해 새로운 필터 또 는 필터들의 이득을 조정한다.
필터들의 복소 QMF 영역 표현을 재계산하는 장치의 실시예는 다음을 수행할 수 있다:
- 시간-영역 필터를 QMF 영역 표현으로 변형하고;
- 필터의 QMF 표현의 필터 표현을 생성하고;
- 필터의 QMF 영역 표현의 표현에 기초하여 필터 마스크를 생성하고;
- 첫번째 QMF 필터 및 필터 마스크에 기초하여 새로운 QMF 필터를 생성한다.
본 발명의 일부 실시예들은 긴 필터들을 필터링하는 것의 높은 계산 복잡도의 문제를 해결할 수 있다. 이들 실시예들은 복소 QMF 영역에서 동작하는 필터 압축기를 도입한다. 그러므로, 본 발명의 일부 실시예들은 필터링하는 것의 계산 복잡도의 감소를 제공할 수 있다. 본 발명의 실시예들은 예컨대, 필터 압축기, 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 형성하는 방법, 컴퓨터-판독 가능한 매체 또는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될수 있다.
필터 압축기(102, 501)의 실시예는 많은 오디오-관련 임펄스 응답들의 특성들이 오히려 희박한 시간/주파수 시그너쳐(signature)를 갖더라도, 전체 사운도 품질을 상당히 개선시키는 기회를 제공한다. 낮은 주파수에 대해 자주 더 긴 기여만이 존재하고, 효과적인 시간 기간은 더 높은 주파수에 대해 명목상의 필터 길 이보다 더 짧다. 본 발명의 실시예들은, 예컨대 필터 압축기들의 형태로, 이들 특징을 활용할 수 있다.
더욱이, 필터 압축기의 실시예에 의해 제공된 바와 같이, 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들이, 함께 시간-영역 HRTF 필터를 근사화하거나 나타내는, 서브밴드 필터 임펄스 응답 집합 또는 복수의 서브밴드 필터 임펄스 응답들이 저장된 컴퓨터-판독 가능한 저장 매체에 저장될 수 있음이 주지되어야 한다. 복소 QMF 영역에서 HRTF-관련 필터 임펄스 응답들의 각 집합에 비교하여, 컴퓨터-판독가능한 저장 매체에 저장된 복수의 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들은 감소된 개수의 사소하지 않은 또는 0이 아닌 필터 탭들 또는 이들의 조합에 의해 더 작은 개수의 각 임펄스 응답 값들을 가짐으로써, 통상적으로 더 짧은 임펄스 응답이다.
만약, 예컨대, 대응하는 HRTF 필터 함수들이 시간-영역에서 KH 필터 탭들을 포함하고, 컴퓨터-판독가능한 저장 매체 상에 저장된 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들이 L개의 서브밴드들을 갖는 서브시스템에서 사용되도록 의도되면, 더 짧은 임펄스 응답들은 통상적으로 적어도 하나의 서브밴드 필터 임펄스 응답에 관하여 (KH / L) 보다 적은 개수를 포함한다. 바람직하게, 적어도 하나의 서브밴드 필터 임펄스 응답은 (KH / L - 3) 보다 적은 개수의 사소하지 않거나 0이 아닌 필터 탭들을 포함한다.
더욱이, 컴퓨터-판독 가능한 저장 매체 상에서, 압축된 시간-영역 HRTF 필터들에 대응하는 복수개 그 이상의 서브밴드 필터 임펄스 응답 집합들이 저장된다면, 압축된 필터 임펄스 응답들의 대응하는 집합들은 공통의 데이터 패턴을 포함하는데, 공통의 데이터 패턴은 컴퓨터-판독가능한 저장 매체 상에 저장된 서브밴드 필터 임펄스 응답들의 집합 중 적어도 일부에서 하찮은 값을 갖는 임펄스 응답 값들을 지시하거나, 잃어버린 임펄스 응답 값들을 지시한다. 다시 말해, 공통의 데이터 패턴은 필터 압축기의 실시예의 일부로서 필터 임펄스 생성자에 의해 사용되지 않은 하나 이상의 필터 임펄스 응답값들의 집합에서, 선택되지 않은 필터 임펄스 응답 값들에 관련된다. 이러한 (유사한) 데이터 패턴은 예컨대, 다수의 입력 필터들
Figure 112009000090136-pct00067
에 대해 마스크 발생기(502)에 의해 제공된 공통 필터 마스크 M(n,k)에 의해 발생될 수 있다.
다시 말해, 컴퓨터-판독 가능한 매체는 다른 서브밴드들에 대해 단일의 (압축된) 서브밴드 필터 임펄스 응답들의 집합 뿐만 아니라 복수의 필터 임펄스 응답들을 포함할 수 있다. 필터 임펄스 응답들의 집합들 각각은 전체로서 바라볼 때, 0값의 또는 놓치는, 대응하는 임펄스 응답 값에 의해 주어지는, 공통의 데이터 패턴을 포함할 수 있다. 필터 임펄스 응답값들의 이들 집합들 각각은 컴퓨터-판독가능한 저장 매체에 저장된 동일한 공통의 데이터 패턴을 포함한다. 예컨대, 만약 하나의 필터 임펄스 응답 값들의 집합에서 시간 또는 샘플 인덱스 n 및 서브밴드 인덱스 k에 의해 지시된 특정 값이 놓치거나 0값을 갖도록 된다면, 서브밴드 임펄스 응답들의 다른 집합들의 동일한 샘플 또는 시간 인덱스 n 및 동일한 서브밴드 인덱스 k가 또한 놓치거나 0값을 가지거나 또는 다른 미리 규정된 값을 갖는다. 이 경우, 필터 임펄스 응답들의 다른 집합들은 각 인덱스들 v에 의해 식별되거나 각 인덱스들 v가 첨부되는데, 인덱스 v는 예컨대, 0 내지 (N -1)의 범위에서 정수 값들중 임의의 것을 획득할 수 있으며, N은 다수의 필터들이다.
다시 말해, 전술한 데이터 패턴은 필터 임펄스 응답 값들을 의미하며, 예컨대, 필터 압축기(501)의 실시예의 컨텍스트에서 기술된 센스로 선택되지 않을 수 있다. 따라서, 데이터 패턴은 분별될 수 있거나 모두 0으로 세트되거나 모두 놓친 각 필터 인덱스 v에 의해 규정된 필터 임펄스 응답들의 다른 집합들의 샘플 또는 시간 인덱스 n 및 서브밴드 인덱스 k를 의미하는 인덱스 (n,k)에 대해 규정될 수 있다.
컴퓨터-판독가능한 저장 매체는 예컨대, HRTF-관련 필터들을 포함할 수 있다. 더욱이, 컴퓨터-판독 가능한 저장 매체 상에 저장된 복수개의 서브밴드 필터 임펄스 응답들의 집합들은 공간적 오디오 시스템에 대해 필터 임펄스 응답들의 집합일 수 있다.
컴퓨터-판독가능한 저장 매체는 이론적으로 어떠한 컴퓨터-판독가능한 저장 매체가 될 수 있다. 이러한 컴퓨터-판독가능한 저장 매체의 예들은 컴퓨터-판독가능한 방식으로 정보를 저장할 수 있는, 플로피 디스크, CD, CD-ROM, DVD 또는 임의의 다른 저장 매체와 같은 들고 다닐 수 있는 저장 매체들이다. 더욱이, RAM(Ramdom Access memory), ROM (read only memory), 하드 디스크 메모리들, NVM(non-volatile memory) 또는 플래시-메모리들과 같은 빌트-인 메모리들이 사용될 수 있다. 다시 말해, 본 어플리케이션의 견지에서 컴퓨터 판독가능한 저장 매체는 들고 다닐 수 있는 매체 뿐만 아니라, 빌트-인 저장 매체도 된다. 더욱이, 컴퓨터-판독가능한 저장 매체 라는 용어는 데이터 또는 정보가 변경되거나 변할 수 있는 매체 뿐 아니라 각 데이터 정보가 변할 수 없는 메모리들을 의미한다.
따라서, 본 발명의 실시예에 따라 컴퓨터-판독가능한 저장 매체는 시간-영역 머리 전달 함수를 근사화하는, 복수의 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 저장할 수 있는데, 복수의 서브밴드 필터 임펄스 응답들은 시간-영역 머리 전달 함수에 비해 더 짧은 임펄스 응답을 갖는다.
본 발명의 방법의 실시예들에서의 어떤 구현 요구사항에 따라, 본 발명의 방법의 실시예들이 하드웨어 또는 소프트웨어적으로 구현될 수 있다. 구현은 프로세서와 통합되며, 전자적으로 판독가능한 제어 신호가 저장된 디지털 저장 매체, 컴퓨터-판독가능한 저장 매체, 예컨대, 디스크, CD 또는 DVD를 사용하여 수행될 수 있으며, 그에 따라 본 발명의 방법의 실시예들이 실행된다. 그러므로, 본 발명의 방법의 실시예는 머신-판독가능한 캐리어 상에 저장된 프로그램 코드를 갖는 컴퓨터 프로그램 제품이며, 프로그램 코드는 컴퓨터 프로그램이 프로세서 상에서 실행될 때 본 발명의 방법의 실시예를 실행하도록 동작된다. 다시 말해, 본 발명의 방법의 실시예들은 컴퓨터 프로그램이 컴퓨터 상에서 실행될 때 본 발명의 방법들의 적어도 하나의 실시예를 수행하는 프로그램 코드를 갖는 컴퓨터 프로그램이다. 프로세서는 이 경우, 프로그램가능한 컴퓨터 시스템, 프로그램가능한 컴퓨터, 중앙 처리 장치(CPU), 어플리케이션 특정 집적 회로(ASIC), 프로세서 또는 다른 집적 회로 (IC)에 의해 형성된다.
비록 앞서에서는 특정 실시예를 참조하여 특별히 도시 및 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자는 본 발명의 사상적 범위로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명의 형태 및 세부사항을 다양하게 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 여기에 개시되고 하기의 특허 청구의 범위에 의해 개시되는 보다 넓은 개념을 벗어나지 않으면서, 다른 실시예들에 적용되기 위해 다양한 변경이 이루어질 수 있음 또한 이해되어야 할 것이다.

Claims (57)

  1. 필터 탭들에서 필터 임펄스 응답 값들을 포함하는, 서브밴드들에 대응하는 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들로부터 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 생성하는, 필터 압축기(102; 501)에 있어서,
    두 개의 다른 서브밴드 필터들의 적어도 2개의 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들로부터 필터 임펄스 응답 값들을 검사하여 특정 값들을 갖는 필터 임펄스 응답 값들과 상기 특정 값들보다 크기(magnitude)가 더 낮은 값을 갖는 적어도 하나의 필터 임펄스 응답 값을 찾는 프로세서(820); 및
    상기 특정 값들을 갖는 필터 임펄스 응답 값들을 이용하여 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 생성하는 필터 임펄스 응답 생성자(constructor)(305)를 포함하고,
    상기 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들은,
    상기 특정 값들보다 크기가 더 낮은 값을 갖는 적어도 하나의 필터 임펄스 응답 값의 필터 탭들에 대응하는 필터 임펄스 응답 값들을 포함하지 않거나, 또는
    상기 특정 값들보다 크기가 더 낮은 값을 갖는 적어도 하나의 필터 임펄스 응답 값의 필터 탭들에 대응하는 0 값의(zero-valued) 필터 임펄스 응답 값들을 포함하는, 필터 압축기.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 필터 임펄스 응답 값들을 검사하는 프로세서(820)는 복소 값의(complex-valued) 필터 임펄스 응답 값들을 처리하도록 구성되며,
    상기 필터 임펄스 응답 생성자(305)는 복소 값의 임펄스 응답 값들을 처리하도록 구성되는, 필터 압축기.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 상기 필터 임펄스 응답 값들의 절대값, 실수부, 실수부의 절대값, 허수부, 허수부의 절대값 또는 복소 값들의 위상에 기초하여 상기 필터 임펄스 응답 값들을 검사하도록 구성되는, 필터 압축기.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 평가 표현을 획득하기 위해 상기 필터 임펄스 응답 값들에 기초하여, 상기 필터 임펄스 응답 값들로부터 절대값들 또는 대수 값들(logarithmic values)을 계산하도록 구성되는, 필터 압축기.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 심리 음향(psycho-acoustic) 모델 또는 사람 귀의 특성에 기반한 모델에 기초하여 상기 평가 표현을 계산하도록 구성된, 필터 압축기.
  6. 청구항 4에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 하기 수식에 기초한 평가 표현 A(n,k)를 계산하도록 구성된 필터 압축기.
    Figure 112012040470406-pct00123
    상기 수식에서, H(n,k)는 상기 필터 임펄스 응답 값들이며, n은 샘플 또는 시간 인덱스를 지시하는 정수이며, k는 적어도 2개의 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들의 서브밴드의 인덱스를 지시하는 정수이다.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 하기 수식에 따라 평가 표현 A(n,k)를 계산하도록 구성된 필터 압축기.
    Figure 112012040470406-pct00124
    상기 수식에서 n은 샘플 또는 시간 인덱스를 지시하는 정수이고, k는 적어도 2개의 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들의 서브밴드의 인덱스를 나타내는 정수이며, s는 0이 아닌 값의 실수이다.
  8. 청구항 4에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 화이트닝된(whitened) 평가 표현을 획득하기 위해 상기 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들에 대응하는 서브밴드들의 서브밴드 중심 주파수에 기초하여 심리 음향 모델에 기초한 상기 평가 표현에 가중치를 부여하도록 구성되고, 상기 화이트닝된 평가 표현은 상기 가중치가 부여되기 이전의 대응하는 특징보다 더 하얀 특징을 갖는, 필터 압축기.
  9. 청구항 4에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 서브밴드들의 적어도 하나의 서브그룹에 기초한 상기 평가 표현에 가중치를 부여하도록 구성되며, 각 서브밴드는 많아도 하나의 서브밴드들의 서브그룹에 속하는, 필터 압축기.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 서브밴드들의 적어도 하나의 서브그룹에 기초한 상기 평가 표현에 가중치를 부여하도록 구성되며, 서브밴드들의 각 서브그룹은 적어도 하나의 서브밴드를 포함하고, 각 서브밴드는 정확히 하나의 서브밴드들의 서브그룹에 속하는, 필터 압축기.
  11. 청구항 9에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 서브밴드들의 적어도 하나의 서브그룹에 기초한 상기 평가 표현에 가중치를 부여하도록 구성되며, 적어도 2개의 서브밴드들을 포함하는 각 서브그룹은 상기 서브밴드들의 각 중심 주파수에 따라 배열된 모든 서브밴드들의 중심 주파수들의 집합에 대해 이웃하는 중심 주파수들을 갖는 서브밴드들만을 포함하는, 필터 압축기.
  12. 청구항 4에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 화이트닝된 평가 표현을 획득하기 위해 상기 평가 표현에 가중치를 부여하여, 각 서브밴드 또는 서브밴드들의 각 서브그룹이 하나의 임펄스 응답 값에 대응되고, 미리 설정되거나, 적응가능하거나, 프로그램가능하거나 고정된 값을 포함하는 상기 화이트닝된 평가 표현의 적어도 하나의 값을 포함하도록 구성된, 필터 압축기.
  13. 청구항 4에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 각 서브밴드에 대해 개별적으로 상기 평가 표현에 가중치를 부여하도록 구성된, 필터 압축기.
  14. 청구항 4에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 상기 평가 표현에 가중치를 부여하고, 상기 가중치 부여는 서브밴드들의 각 서브그룹에 대해 또는 각 서브밴드에 대해 최대값을 결정하는 것 및 서브밴드들의 각 서브그룹에 대해 또는 각 서브밴드들에 대해 상기 평가 표현의 각 값으로부터 상기 결정된 최대값을 감산하는 것을 포함하도록 구성하는, 필터 압축기.
  15. 청구항 4에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 하기 수식에 기초하여 화이트닝된 평가 표현 Aw(n,k)을 획득하기 위해 평가 표현 A(n,k)에 가중치를 부여하도록 구성되는, 필터 압축기.
    Figure 112012040470406-pct00125
    상기 수식에서, n은 샘플 또는 시간 인덱스를 지시하는 정수이고, k 및 l은 적어도 2개의 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들의 서브밴드들의 인덱스들을 지시하는 정수들이고, p는 복수의 서브밴드를 지시하는 정수이며, I(p)는 정수 p에 의해 지시된 서브밴드들의 서브그룹에 포함된 서브밴드 인덱스 집합이다.
  16. 청구항 4에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 상기 평가 표현에 가중치를 부여하도록 구성되고, 상기 가중치 부여는 서브밴드들의 각 서브그룹에 대해 또는 각 서브밴드에 대해 최대값을 결정하는 것 및 서브밴드들의 각 서브그룹에 대해 상기 결정된 최대값 또는 그로부터 도출된 값에 의해 또는 상기 각 서브밴드에 대해 상기 결정된 최대값에 의해, 서브밴드들의 상기 각 서브그룹 또는 상기 각 서브밴드의 평가 표현의 각 값을 나누는 것을 포함하는, 필터 압축기.
  17. 청구항 4에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 상기 평가 표현에 기초하여 상기 필터 임펄스 응답 값들을 찾도록 구성된, 필터 압축기.
  18. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 적어도 하나의 서브밴드에 대해 또는 서브밴드들의 적어도 하나의 서브그룹에 대해, 각 필터 임펄스 응답 값들의 전체 개수의 50% 미만이 상기 특정 값들보다 낮은 값들을 갖도록, 상기 필터 임펄스 응답 값들을 검사하도록 구성된, 필터 압축기.
  19. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 적어도 하나의 서브밴드에 대해, KQ 보다 작은 수의 임펄스 응답 값들이 상기 특정 값들보다 낮은 값을 가지도록, 필터 임펄스 응답 값들을 찾도록 구성되며, 상기 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들에 대응하는 필터의 필터 임펄스 응답 값들의 개수는 적어도 KQ·L 이 되며, 상기 L은 서브밴드들의 개수이며, KQ는 및 L은 양의 정수들인 필터 압축기.
  20. 청구항 19에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 적어도 하나의 서브밴드에 대해 필터 임펄스 응답 값들의 개수가(KQ - 3)과 동일하거나 적도록 상기 필터 임펄스 응답 값들을 검사하도록 구성된, 필터 압축기.
  21. 청구항 4에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 상기 평가 표현 또는 화이트닝된 평가 표현에 기초하여 필터 임펄스 응답 값들의 미리 설정되거나, 적응가능하거나, 고정되거나 프로그램가능한 개수가 상기 특정 값들을 갖도록 상기 필터 임펄스 응답 값을 검사하도록 구성된, 필터 압축기.
  22. 청구항 21에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 상기 미리 설정되거나, 적응가능하거나, 고정되거나 프로그램가능한 개수가 서브밴드들의 개수보다 크거나 동일하거나, 서브밴드들의 서브그룹들의 개수와 동일하거나 더 크도록 구성된, 필터 압축기.
  23. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 상기 필터 임펄스 응답 값들, 평가 표현의 대응하는 값 또는 화이트닝된 평가 표현의 대응하는 값이 임계값 이하일 때, 상기 특정 값들보다 작은 필터 임펄스 응답 값을 찾도록 구성되고, 상기 평가 표현은 상기 필터 임펄스 응답 값들을 평가하기 위한 표현이고, 상기 화이트닝된 평가 표현은 화이트닝 수행 이전의 대응하는 특징보다 더 하얀 특징을 갖는, 필터 압축기.
  24. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 상기 필터 임펄스 응답 값의 상기 값이 상기 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답에 대응하는 필터 뱅크의 에일리어싱 레벨에 근접할 때 상기 특정 값들보다 낮은 적어도 하나의 필터 임펄스 응답 값을 찾도록 구성된, 필터 압축기.
  25. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 상기 특정 값들을 갖는 상기 임펄스 응답 값들을 지시하는 마스크 M(n,k)를 제공하도록 구성되며, 여기서 n은 샘플 또는 시간 인덱스를 지시하는 정수이고, k는 상기 적어도 2개의 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들의 서브밴드들의 인덱스를 지시하는 정수인, 필터 압축기.
  26. 청구항 25에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 상기 정수들 n,k에 의해 지시된 상기 임펄스 응답 값이 상기 특정 값들보다 더 높은 값 또는 더 낮은 값을 가지는지의 여부를 지시하는 이진 값을 갖는 마스크 M(n,k)를 제공하도록 구성된, 필터 압축기.
  27. 청구항 1에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 상기 필터 임펄스 응답 값들을 검사하는 것이 상기 특정 값들을 갖는 상기 필터 임펄스 응답들을 선택하는 것을 포함하도록 구성된, 필터 압축기.
  28. 청구항 1에 있어서,
    상기 필터 임펄스 응답 생성자(305)는, 상기 각 서브밴드 필터 임펄스 응답 값들 또는 이에 기초한 값들을 상기 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답 값들로서 제공함으로써, 그리고
    상기 특정 값들보다 낮은 값을 갖는 상기 임펄스 응답 값들을 0으로 세팅하는 것;
    상기 특정 값들보다 낮은 값을 갖는 상기 임펄스 응답 값들을 무시하는 것; 및
    상기 필터 임펄스 응답값이 복소값을 가질 때 상기 특정 값들보다 낮은 값을 갖는 복소값의 필터 임펄스 응답 값에 기초하여 실수 값의 값을 제공하는 것 중 적어도 하나에 의해,
    상기 특정 값들을 갖는 상기 필터 임펄스 응답 값들을 이용하여 상기 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 생성하도록 구성된, 필터 압축기.
  29. 청구항 1에 있어서,
    상기 필터 임펄스 응답 생성자(305)는 상기 각 임펄스 응답 값들을 취하는 것 및 복사하는 것 중 적어도 하나에 의해, 상기 특정 값들을 갖는 상기 필터 임펄스 응답 값들을 이용하여 상기 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 생성하도록 구성된, 필터 압축기.
  30. 청구항 25에 있어서,
    상기 필터 임펄스 응답 생성자(305)는 하기의 수식에 기초하여 상기 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답
    Figure 112012040470406-pct00126
    를 생성하도록 구성된, 필터 압축기.
    Figure 112012040470406-pct00127
    상기 수식에서 H(n,k)는 필터 임펄스 응답 값들이고, M(n,k)는 상기 특정 값들보다 더 높은 값 또는 더 낮은 값을 갖는 상기 필터 임펄스 응답 값들을 지시하는, 상기 프로세서(820)에 의해 제공된 마스크이며, 상기 마스크는 상기 특정 값들보다 더 낮은 값을 갖는 필터 임펄스 응답 값에 대해 값 0을 포함하며, n은 샘플 또는 시간 인덱스를 지시하는 정수이고, k는 상기 적어도 2개의 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들의 상기 서브밴드들의 인덱스를 지시하는 정수이다.
  31. 청구항 1에 있어서,
    상기 필터 임펄스 응답 생성자(305)는 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답의 적어도 하나의 필터 임펄스 응답 값을 조정하여 적어도 하나의 조정된 필터 임펄스 응답 값을 획득하도록 구성되고, 상기 적어도 하나의 조정된 필터 임펄스 응답 값은 조정 전의 대응하는 필터 임펄스 응답 값의 절대 값보다 더 큰 절대 값을 갖는, 필터 압축기.
  32. 청구항 1에 있어서,
    상기 필터 임펄스 응답 생성자(305)는 상기 각 임펄스 응답 값들을 상기 각 서브밴드에 따른 서브밴드-특정 이득 인자(Subband-specific gain factor)와 곱함으로써 상기 특정 값들을 갖는 상기 임펄스 응답 값들을 조정하도록 구성되는 필터 압축기.
  33. 청구항 1에 있어서,
    상기 필터 임펄스 생성자(305)는 상기 각 임펄스 응답 값들을 서브밴드들의 각 서브그룹에 따른 서브그룹-특정 이득 인자와 곱함으로써 상기 특정 값들을 갖는 상기 임펄스 응답 값들을 조정하도록 구성되고, 상기 서브그룹은 복수의 서브밴드들을 포함하는, 필터 압축기.
  34. 청구항 1에 있어서,
    상기 필터 임펄스 생성자(305)는 하기 수식
    Figure 112012040470406-pct00128
    에 기초하여 상기 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들
    Figure 112012040470406-pct00129
    을 획득하기 위해 상기 각 임펄스 응답 값들
    Figure 112012040470406-pct00130
    을 하기 수식
    Figure 112012040470406-pct00131
    에 기초한 서브밴드-특정 이득 인자 G(k)와 곱함으로써 상기 특정 값들 중 하나를 갖는 상기 임펄스 응답 값들을 조정하도록 구성되는 필터 압축기.
    상기 수식에서, H(n,k)는 상기 필터 임펄스 응답 값들이고, n은 샘플 또는 시간 인덱스를 지시하는 정수이고, k는 상기 적어도 2개의 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들의 상기 서브밴드들의 인덱스를 지시하는 정수이며, Gmax는 최대 이득 인자를 지시하는 양의 실수 값의 수이며, ε는 양의 실수 값을 갖는 실수이다.
  35. 청구항 1에 있어서,
    상기 필터 임펄스 생성자(305)는 하기 수식
    Figure 112012040470406-pct00132
    (상기 수식에서, p는 서브밴드들의 서브그룹의 인덱스를 지시하는 정수이고, I(p)는 상기 인덱스 p에 의해 지시된 서브밴드들의 서브그룹에 포함된 서브밴드들의 인덱스 집합이다)
    에 기초한 상기 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들
    Figure 112012040470406-pct00133
    을 획득하기 위해 상기 각 임펄스 응답 값들
    Figure 112012040470406-pct00134
    을 이하 수식
    Figure 112012040470406-pct00135
    에 기초한 서브밴드-특정 이득 인자 G(p)와 곱함으로써 상기 특정 값들을 갖는 상기 필터 임펄스 응답 값들을 조정하도록 구성되는 필터 압축기.
    상기 수식에서, H(n,k)는 상기 필터 임펄스 응답 값들이고, n은 샘플 또는 시간 인덱스를 지시하는 정수이고, k는 상기 적어도 2개의 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들의 상기 서브밴드들의 인덱스를 지시하는 정수이며, Gmax는 최대 이득 인자를 지시하는 양의 실수값의 수이며, ε는 양의 실수값의 수이다.
  36. 청구항 1에 있어서,
    상기 필터 임펄스 생성자(305)는 복소 값의 입력 필터 응답 값이 가장자리(border) 주파수 위 중심 주파수에 대응할 때, 복소 값의 필터 임펄스 응답 값에 기초한 실수 값의 값을 상기 대응하는 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답 값으로서 제공함으로써 상기 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답 값들을 생성하도록 구성된, 필터 압축기.
  37. 청구항 36에 있어서,
    상기 복소 값의 필터 임펄스 응답 값에 기초한 실수 값의 값이 실수부, 허수부, 절대값, 위상, 이들에 근거한 선형 조합, 이에 근거한 다항식 표현 및 이에 근거한 실수값화된 표현 중 적어도 하나인, 필터 압축기.
  38. 청구항 36에 있어서,
    상기 필터 임펄스 생성자(305)는 상기 복소 값의 입력 필터 응답 값을 상기 실수 값의 값으로 대체함으로써 상기 실수 값의 값을 제공하도록 구성된 필터 압축기.
  39. 청구항 36에 있어서,
    상기 필터 임펄스 생성자(305)는 상기 가장자리 주파수가 1 kHz 내지 10 kHz의 범위에 있도록 구성된 필터 압축기.
  40. 청구항 36에 있어서,
    상기 필터 임펄스 생성자(305)는 상기 필터 임펄스 응답 값이 상기 특정 값들에 속할 때, 상기 복소 값의 입력 필터 응답 값에 기초한 상기 실수 값의 값을 상기 압축된 필터 임펄스 응답의 상기 대응하는 압축된 임펄스 응답 값으로서 제공하도록 구성된, 필터 압축기.
  41. 청구항 1에 있어서,
    상기 필터 압축기(501)는, 복수의 입력 필터 임펄스 응답 값들의 집합들에 기초한 복수의 압축된 필터 임펄스 응답들의 집합들을 발생시키도록 구성되며, 하나의 압축된 필터 임펄스 응답들의 집합의 각 압축된 필터 임펄스 응답은 복수의 중심 주파수들 중 하나의 중심 주파수에 정확히 대응하고, 상기 복수의 중심 주파수 중 각 중심 주파수에 대해, 상기 복수의 압축된 필터 임펄스 응답들의 집합들의 각 집합의 하나의 압축된 필터 임펄스 응답이 정확히 대응하며, 하나의 입력 필터 임펄스 응답들의 집합의 각 입력 필터 임펄스 응답은 복수의 중심 주파수들 중 하나의 중심 주파수에 정확히 대응하고, 상기 복수의 중심 주파수들의 각 중심 주파수에 대해, 상기 복수의 입력 필터 임펄스 응답의 집합들의 각 집합의 하나의 입력 필터 임펄스 응답이 정확히 대응하는, 필터 압축기.
  42. 청구항 41에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 또한, 상기 복수의 입력 필터 임펄스 응답들의 집합들 중 적어도 하나의 집합의 적어도 2개의 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들로부터 상기 필터 임펄스 응답 값들을 검사하도록 구성되며, 상기 프로세서(820)는 동일한 서브밴드 중심 주파수를 갖는 서브밴드들에 대응하는 적어도 2개의 입력 필터 임펄스 응답들의 집합들로부터 상기 특정 값들을 갖는 필터 임펄스 응답 값들을 찾도록 구성된, 필터 압축기.
  43. 청구항 42에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 동일한 서브밴드 중심 주파수를 갖는 서브밴드들에 대응하는 모든 입력 필터 임펄스 응답들의 집합들로부터 상기 특정 값들을 갖는 필터 임펄스 응답 값들을 찾도록 구성되는 필터 압축기.
  44. 청구항 42에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 동일한 샘플 또는 시간 인덱스 n에 대응하는, 복수의 입력 필터 임펄스 응답들의 집합들 중 적어도 2개의 입력 필터 임펄스 응답들의 집합들의 상기 특정 값들을 갖는 필터 임펄스 응답 값들을 찾도록 구성되며, n은 정수인, 필터 압축기.
  45. 청구항 41에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 각 입력 필터 임펄스 응답들의 집합에 대해 평가 표현
    Figure 112012040470406-pct00136
    또는 화이트닝된 평가 표현
    Figure 112012040470406-pct00137
    을 계산하도록 구성되며, v는 입력 필터 임펄스 응답들의 집합들을 지시하는 정수이고, n은 샘플 또는 시간 인덱스를 지시하는 정수이고, k는 서브밴드들의 인덱스를 지시하는 정수이며, 상기 프로세서(820)는 또한, 적어도 2개의 평가 표현들
    Figure 112012040470406-pct00138
    에 기초하여 또는 적어도 2개의 화이트닝된 평가 표현들
    Figure 112012040470406-pct00139
    에 기초하여 평가 표현 A(n,k)를 계산하도록 구성된, 필터 압축기.
  46. 청구항 45에 있어서,
    상기 프로세서(820)는 하기 수식들 중 하나에 기초하여 상기 평가 표현 A(n,k)을 계산하도록 구성된 필터 압축기.
    Figure 112012040470406-pct00121
    및
    Figure 112012040470406-pct00122
    여기서 N은 입력 필터 임펄스 응답들의 집합들의 개수를 지시하는 정수이다.
  47. 청구항 41에 있어서,
    상기 필터 임펄스 응답 생성자(305)는, 대응하는 필터 임펄스 응답 값들이 복소값을 가질 때, 동일한 서브밴드 중심 주파수들을 갖는 서브밴드들 및 동일한 샘플 또는 시간 인덱스에 대응하는 상기 압축된 필터 임펄스 응답들의 필터 임펄스 응답 값들이 0으로 세트되거나, 상기 복수의 압축된 필터 임펄스 응답들의 집합들의 상기 압축된 필터 임펄스 응답들에 포함되지 않거나 또는 각 실수값의 값에 의해 대체되도록, 상기 복수의 압축된 필터 임펄스 응답들의 집합들의 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 생성하도록 구성된, 필터 압축기.
  48. 필터 탭들에서 필터 임펄스 응답 값들을 구성하는 서브밴드들에 대응하는 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들로부터 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 생성하는 방법에 있어서,
    2개의 다른 서브밴드 필터들의 적어도 2개의 입력 서브밴드 필터 임펄스 응답들로부터 필터 임펄스 응답 값들을 검사하여 특정 값들을 갖는 필터 임펄스 응답 값들과 상기 특정 값들보다 크기가 더 작은 값을 갖는 적어도 하나의 필터 임펄스 응답 값을 찾는 단계; 및
    상기 특정 값들을 갖는 필터 임펄스 응답 값들을 이용하여 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들은
    상기 특정 값들보다 크기가 더 작은 값을 갖는 적어도 하나의 필터 임펄스 응답 값의 필터 탭들에 대응하는 필터 임펄스 응답 값들을 포함하지 않거나
    상기 특정 값들보다 크기가 더 작은 값을 갖는 적어도 하나의 필터 임펄스 응답 값의 필터 탭들에 대응하는 0 값의(zero-valued) 필터 임펄스 응답 값들을 포함하는, 압축된 서브밴드 필터 임펄스 응답들을 생성하는 방법.
  49. 프로세서상에서 실행될 때 청구항 48에 따른 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터-판독 가능한 매체.
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Families Citing this family (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2009001874A1 (ja) * 2007-06-27 2008-12-31 Nec Corporation オーディオ符号化方法、オーディオ復号方法、オーディオ符号化装置、オーディオ復号装置、プログラム、およびオーディオ符号化・復号システム
EP2446435B1 (en) 2009-06-24 2013-06-05 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Audio signal decoder, method for decoding an audio signal and computer program using cascaded audio object processing stages
WO2011083979A2 (en) 2010-01-06 2011-07-14 Lg Electronics Inc. An apparatus for processing an audio signal and method thereof
WO2011105879A2 (en) * 2010-02-26 2011-09-01 Industry-University Cooperation Foundation Hanyang University Frequency reconfigurable digital filter and equalizer using the same
EP2365630B1 (en) * 2010-03-02 2016-06-08 Harman Becker Automotive Systems GmbH Efficient sub-band adaptive fir-filtering
CN102013879B (zh) * 2010-09-10 2014-09-03 建荣集成电路科技(珠海)有限公司 Mp3音乐均衡调节装置及方法
US9173025B2 (en) 2012-02-08 2015-10-27 Dolby Laboratories Licensing Corporation Combined suppression of noise, echo, and out-of-location signals
US8712076B2 (en) 2012-02-08 2014-04-29 Dolby Laboratories Licensing Corporation Post-processing including median filtering of noise suppression gains
CN103004086B (zh) 2012-09-27 2016-06-08 华为技术有限公司 基于误差子带的自适应滤波方法及***
US9659567B2 (en) * 2013-01-08 2017-05-23 Dolby International Ab Model based prediction in a critically sampled filterbank
AU2014248232B2 (en) 2013-04-05 2015-09-24 Dolby International Ab Companding apparatus and method to reduce quantization noise using advanced spectral extension
WO2014171791A1 (ko) 2013-04-19 2014-10-23 한국전자통신연구원 다채널 오디오 신호 처리 장치 및 방법
CN103269212B (zh) * 2013-05-14 2016-05-18 泉州市天龙电子科技有限公司 低成本低功耗可编程多级fir滤波器实现方法
FR3006535A1 (fr) * 2013-05-28 2014-12-05 France Telecom Procede et dispositif de modulation delivrant un signal a porteuses multiples, procede et dispositif de demodulation et programme d’ordinateur correspondants.
EP2830045A1 (en) 2013-07-22 2015-01-28 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Concept for audio encoding and decoding for audio channels and audio objects
EP2830064A1 (en) 2013-07-22 2015-01-28 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Apparatus and method for decoding and encoding an audio signal using adaptive spectral tile selection
EP2830048A1 (en) 2013-07-22 2015-01-28 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Apparatus and method for realizing a SAOC downmix of 3D audio content
EP2830049A1 (en) 2013-07-22 2015-01-28 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Apparatus and method for efficient object metadata coding
US9319819B2 (en) * 2013-07-25 2016-04-19 Etri Binaural rendering method and apparatus for decoding multi channel audio
EP3767970B1 (en) * 2013-09-17 2022-09-28 Wilus Institute of Standards and Technology Inc. Method and apparatus for processing multimedia signals
CN108347689B (zh) 2013-10-22 2021-01-01 延世大学工业学术合作社 用于处理音频信号的方法和设备
US9286902B2 (en) 2013-12-16 2016-03-15 Gracenote, Inc. Audio fingerprinting
CN106416302B (zh) 2013-12-23 2018-07-24 韦勒斯标准与技术协会公司 生成用于音频信号的滤波器的方法及其参数化装置
EP3122073B1 (en) 2014-03-19 2023-12-20 Wilus Institute of Standards and Technology Inc. Audio signal processing method and apparatus
US9860668B2 (en) 2014-04-02 2018-01-02 Wilus Institute Of Standards And Technology Inc. Audio signal processing method and device
CN106537942A (zh) * 2014-11-11 2017-03-22 谷歌公司 3d沉浸式空间音频***和方法
EP3048608A1 (en) * 2015-01-20 2016-07-27 Fraunhofer Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Speech reproduction device configured for masking reproduced speech in a masked speech zone
CN105553893B (zh) * 2016-01-07 2021-04-09 广东新岸线科技有限公司 一种时域信道冲激响应的估计方法和装置
US9742599B2 (en) * 2016-01-19 2017-08-22 Hughes Network Systems, Llc Partial response signaling techniques for single and multi-carrier nonlinear satellite systems

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1047047A2 (en) 1999-03-23 2000-10-25 Nippon Telegraph and Telephone Corporation Audio signal coding and decoding methods and apparatus and recording media with programs therefor

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4692801A (en) * 1985-05-20 1987-09-08 Nippon Hoso Kyokai Bandwidth compressed transmission system
US6252909B1 (en) * 1992-09-21 2001-06-26 Aware, Inc. Multi-carrier transmission system utilizing channels of different bandwidth
ATE211326T1 (de) * 1993-05-31 2002-01-15 Sony Corp Verfahren und vorrichtung zum kodieren oder dekodieren von signalen und aufzeichnungsmedium
JP3465698B2 (ja) * 1993-05-31 2003-11-10 ソニー株式会社 信号復号化方法及び装置
CA2189126C (en) 1994-05-11 2001-05-01 Jonathan S. Abel Three-dimensional virtual audio display employing reduced complexity imaging filters
GB9606814D0 (en) 1996-03-30 1996-06-05 Central Research Lab Ltd Apparatus for processing stereophonic signals
US5923273A (en) 1996-11-18 1999-07-13 Crystal Semiconductor Corporation Reduced power FIR filter
SE512719C2 (sv) * 1997-06-10 2000-05-02 Lars Gustaf Liljeryd En metod och anordning för reduktion av dataflöde baserad på harmonisk bandbreddsexpansion
AU9027798A (en) * 1997-08-21 1999-03-08 Data Fusion Corporation Method and apparatus for acquiring wide-band pseudorandom noise encoded waveforms
US6029126A (en) * 1998-06-30 2000-02-22 Microsoft Corporation Scalable audio coder and decoder
US6442197B1 (en) 1999-02-26 2002-08-27 Texas Instruments Incorporated Phase-shift calculation method, and system implementing it, for a finite-impulse-response (FIR) filter
JP3434260B2 (ja) 1999-03-23 2003-08-04 日本電信電話株式会社 オーディオ信号符号化方法及び復号化方法、これらの装置及びプログラム記録媒体
US7043423B2 (en) * 2002-07-16 2006-05-09 Dolby Laboratories Licensing Corporation Low bit-rate audio coding systems and methods that use expanding quantizers with arithmetic coding
US7272566B2 (en) * 2003-01-02 2007-09-18 Dolby Laboratories Licensing Corporation Reducing scale factor transmission cost for MPEG-2 advanced audio coding (AAC) using a lattice based post processing technique
EP1683133B1 (en) 2003-10-30 2007-02-14 Koninklijke Philips Electronics N.V. Audio signal encoding or decoding
EP1691348A1 (en) * 2005-02-14 2006-08-16 Ecole Polytechnique Federale De Lausanne Parametric joint-coding of audio sources

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1047047A2 (en) 1999-03-23 2000-10-25 Nippon Telegraph and Telephone Corporation Audio signal coding and decoding methods and apparatus and recording media with programs therefor

Also Published As

Publication number Publication date
JP4704499B2 (ja) 2011-06-15
TWI351022B (en) 2011-10-21
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TR201902417T4 (tr) 2019-03-21
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CN101512899A (zh) 2009-08-19
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