JP2002123298A - 信号符号化方法、装置及び信号符号化プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
信号符号化方法、装置及び信号符号化プログラムを記録した記録媒体Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】音声・楽音信号を符号化する際に、スペクトル
包絡曲線における山と谷の位置を正確に推定することが
でき、これによって精度の高い聴覚マスキング方法を実
行できるようにする。 【解決手段】入力信号に対して時間軸／周波数軸変換を
行って周波数軸上の係数列Ｘ(ｎ)を得るＴ／Ｆ変換部１
１と、係数列Ｘ(ｎ)に基づいてスペクトル包絡を算出す
る包絡算出部１３と、スペクトル包絡における山・谷の
位置を推定する山・谷推定部１４と、スペクトル包絡に
おいて、推定された山・谷の位置へ情報量重み付けを行
う重み付け部１５と、情報量重み付けされたスペクトル
包絡に基づいて、量子化用聴覚重みを算出する聴覚重み
算出部１６と、量子化用聴覚重みに基づいて係数列Ｘ
(ｎ)に対する量子化を行う量子化部１７を設ける。
包絡曲線における山と谷の位置を正確に推定することが
でき、これによって精度の高い聴覚マスキング方法を実
行できるようにする。 【解決手段】入力信号に対して時間軸／周波数軸変換を
行って周波数軸上の係数列Ｘ(ｎ)を得るＴ／Ｆ変換部１
１と、係数列Ｘ(ｎ)に基づいてスペクトル包絡を算出す
る包絡算出部１３と、スペクトル包絡における山・谷の
位置を推定する山・谷推定部１４と、スペクトル包絡に
おいて、推定された山・谷の位置へ情報量重み付けを行
う重み付け部１５と、情報量重み付けされたスペクトル
包絡に基づいて、量子化用聴覚重みを算出する聴覚重み
算出部１６と、量子化用聴覚重みに基づいて係数列Ｘ
(ｎ)に対する量子化を行う量子化部１７を設ける。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、入力信号を時間軸
／周波数軸変換して量子化を行う信号符号化方法及び装
置に関し、特に、符号化に際して発生する量子化誤差
を、人間の耳が知覚しづらいように変形するための聴覚
マスキング方法と、この聴覚マスキング方法による信号
符号化装置に関する。
／周波数軸変換して量子化を行う信号符号化方法及び装
置に関し、特に、符号化に際して発生する量子化誤差
を、人間の耳が知覚しづらいように変形するための聴覚
マスキング方法と、この聴覚マスキング方法による信号
符号化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】音声・楽音を符号化する従来の信号符号
化方法における聴覚マスキング方法としては、入力信号
を時間軸上または時間軸／周波数軸変換した上で、線形
予測分析方法等によりその入力信号のスペクトル包絡曲
線を推定し、その推定された曲線に妥当な変形操作を加
えることによってマスキング曲線を求めて聴覚マスキン
グを行なうという方法があった。あるいは、入力信号を
時間軸／周波数軸変換した信号から直接、スペクトル包
絡曲線を求め、この曲線に妥当な変形操作を加えること
によってマスキング曲線を求めて、聴覚マスキングによ
る量子化を行なう方法もあった。
化方法における聴覚マスキング方法としては、入力信号
を時間軸上または時間軸／周波数軸変換した上で、線形
予測分析方法等によりその入力信号のスペクトル包絡曲
線を推定し、その推定された曲線に妥当な変形操作を加
えることによってマスキング曲線を求めて聴覚マスキン
グを行なうという方法があった。あるいは、入力信号を
時間軸／周波数軸変換した信号から直接、スペクトル包
絡曲線を求め、この曲線に妥当な変形操作を加えること
によってマスキング曲線を求めて、聴覚マスキングによ
る量子化を行なう方法もあった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】聴覚マスキング方法で
は、周波数軸上でのマスキングとして、スペクトル包絡
曲線の谷付近の量子化雑音を減らし、その代りにスペク
トル包絡曲線の山付近の量子化雑音を増加させるような
ノイズシェイピングを行うことによって、人間の耳には
量子化雑音が聞こえにくいようにすることができる。こ
こで、上述したような従来法では、スペクトル包絡にお
ける山と谷の推定位置が不正確となる場合があったた
め、ノイズシェイピングが適切に行われずに、結果とし
て符号化再生音の音質が悪い場合があった。
は、周波数軸上でのマスキングとして、スペクトル包絡
曲線の谷付近の量子化雑音を減らし、その代りにスペク
トル包絡曲線の山付近の量子化雑音を増加させるような
ノイズシェイピングを行うことによって、人間の耳には
量子化雑音が聞こえにくいようにすることができる。こ
こで、上述したような従来法では、スペクトル包絡にお
ける山と谷の推定位置が不正確となる場合があったた
め、ノイズシェイピングが適切に行われずに、結果とし
て符号化再生音の音質が悪い場合があった。
【０００４】そこで本発明の目的は、スペクトル包絡曲
線における山と谷の位置を正確に推定することができ、
これによって精度の高い聴覚マスキング方法を実行でき
る信号符号化方法及び装置を提供することにある。
線における山と谷の位置を正確に推定することができ、
これによって精度の高い聴覚マスキング方法を実行でき
る信号符号化方法及び装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は、聴感ベースで
の歪みが最小となるように量子化できる信号符号化を実
現するためのものであって、上述した課題を解決するた
めに、スペクトル包絡曲線の山と谷の位置を正確に推定
し、正確に推定した山と谷の位置から適切なノイズシェ
イピングを行う手法を取る。スペクトル包絡曲線の山と
谷の位置推定は、時間軸／周波数軸変換した信号の正確
なスペクトル包絡曲線から必要に応じて、微細な凹凸を
取り除き、さらに必要に応じて１階微分、２階微分を求
めて、これらの微分値または、微分値の相加平均値か
ら、山と谷の正確な位置を決定する。こうして得られた
山と谷の位置において適切な重みづけを行ない、効果的
なノイズシェイピングを実現する。
の歪みが最小となるように量子化できる信号符号化を実
現するためのものであって、上述した課題を解決するた
めに、スペクトル包絡曲線の山と谷の位置を正確に推定
し、正確に推定した山と谷の位置から適切なノイズシェ
イピングを行う手法を取る。スペクトル包絡曲線の山と
谷の位置推定は、時間軸／周波数軸変換した信号の正確
なスペクトル包絡曲線から必要に応じて、微細な凹凸を
取り除き、さらに必要に応じて１階微分、２階微分を求
めて、これらの微分値または、微分値の相加平均値か
ら、山と谷の正確な位置を決定する。こうして得られた
山と谷の位置において適切な重みづけを行ない、効果的
なノイズシェイピングを実現する。
【０００６】
【発明の実施の形態】次に、本発明の好ましい実施の形
態について、図面を参照して説明する。図１は本発明の
実施の一形態の信号符号化装置の構成を示すブロック図
である。
態について、図面を参照して説明する。図１は本発明の
実施の一形態の信号符号化装置の構成を示すブロック図
である。
【０００７】この信号符号化装置は、典型的には音声信
号あるいは楽音信号である時系列の入力信号ｘ(ｔ)に対
して時間軸／周波数軸変換（Ｔ／Ｆ変換）を施して周波
数軸上の信号列Ｘ(ｎ)を得るＴ／Ｆ変換部１１と、この
信号列Ｘ(ｎ)に対してベクトル量子化（ＶＱ）及びスカ
ラー量子化（ＳＱ）を施して量子化インデックスを得る
量子化部１２を備えている。ここでＴ／Ｆ変換部１１
は、例えば、ＭＤＣＴ（modified descrete cosine tra
nsform；変形離散コサイン変換）などの変換を実行し、
Ｘ(ｎ)はこの変換によって得られた変換係数列などを指
す。さらにこの信号符号化装置では、どの周波数帯域に
どれだけの情報量を配分するのかを決定するための“聴
覚重み”を算出し、量子化部１１での量子化に際し、人
間の耳に量子化雑音が聞こえ難いようにこの聴覚重みに
基づく聴覚重み付け量子化が行われるようになってい
る。聴覚重みの算出のために、この信号符号化装置は、
信号列Ｘ(ｎ)に基づいてスペクトル包絡を算出する包絡
算出部１３と、算出されたスペクトル包絡に基づいてス
ペクトルの山と谷の位置を推定する山・谷推定部１４
と、推定されたスペクトルの山と谷の位置に基づき、情
報量の配分が「山の位置で特に小さく」かつ「谷の位置
で特に大きく」なるように、山の付近と谷の付近におい
て適切な重み付けを行う重み付け部１５と、“聴覚重
み”として量子化部１２に出力する聴覚重み算出部１６
と、を備えている。ここで“聴覚重み”の原形として
は、スペクトル包絡の逆数を用いている。
号あるいは楽音信号である時系列の入力信号ｘ(ｔ)に対
して時間軸／周波数軸変換（Ｔ／Ｆ変換）を施して周波
数軸上の信号列Ｘ(ｎ)を得るＴ／Ｆ変換部１１と、この
信号列Ｘ(ｎ)に対してベクトル量子化（ＶＱ）及びスカ
ラー量子化（ＳＱ）を施して量子化インデックスを得る
量子化部１２を備えている。ここでＴ／Ｆ変換部１１
は、例えば、ＭＤＣＴ（modified descrete cosine tra
nsform；変形離散コサイン変換）などの変換を実行し、
Ｘ(ｎ)はこの変換によって得られた変換係数列などを指
す。さらにこの信号符号化装置では、どの周波数帯域に
どれだけの情報量を配分するのかを決定するための“聴
覚重み”を算出し、量子化部１１での量子化に際し、人
間の耳に量子化雑音が聞こえ難いようにこの聴覚重みに
基づく聴覚重み付け量子化が行われるようになってい
る。聴覚重みの算出のために、この信号符号化装置は、
信号列Ｘ(ｎ)に基づいてスペクトル包絡を算出する包絡
算出部１３と、算出されたスペクトル包絡に基づいてス
ペクトルの山と谷の位置を推定する山・谷推定部１４
と、推定されたスペクトルの山と谷の位置に基づき、情
報量の配分が「山の位置で特に小さく」かつ「谷の位置
で特に大きく」なるように、山の付近と谷の付近におい
て適切な重み付けを行う重み付け部１５と、“聴覚重
み”として量子化部１２に出力する聴覚重み算出部１６
と、を備えている。ここで“聴覚重み”の原形として
は、スペクトル包絡の逆数を用いている。
【０００８】なお、山、谷については、横軸を周波数軸
として信号列Ｘ(ｎ)をプロットし、ならした（平滑化し
た）ときに、周囲に比べて信号列の値が大きいところを
山と称し、周囲に比べて値が小さいところを谷と称して
いる。後述するように、平滑化は、例えばある区間長
（平均区間長ともいう）での相加平均を算出する（その
区間長による移動平均を算出する）ことによって行われ
ているが、このとき、その区間長を変化させることによ
り、微細な山・谷、やや微細な山・谷、大まかな山・谷
の位置などが推定されることになる。ここで相加平均と
は、１フレーム内のスペクトルを周波数区間内で平滑化
するためのものである。本発明では、平滑化の度合いが
異なる山・谷の位置の推定を組み合わせることにより、
より精度の高い聴覚マスキングを可能にしている。
として信号列Ｘ(ｎ)をプロットし、ならした（平滑化し
た）ときに、周囲に比べて信号列の値が大きいところを
山と称し、周囲に比べて値が小さいところを谷と称して
いる。後述するように、平滑化は、例えばある区間長
（平均区間長ともいう）での相加平均を算出する（その
区間長による移動平均を算出する）ことによって行われ
ているが、このとき、その区間長を変化させることによ
り、微細な山・谷、やや微細な山・谷、大まかな山・谷
の位置などが推定されることになる。ここで相加平均と
は、１フレーム内のスペクトルを周波数区間内で平滑化
するためのものである。本発明では、平滑化の度合いが
異なる山・谷の位置の推定を組み合わせることにより、
より精度の高い聴覚マスキングを可能にしている。
【０００９】次に、この信号符号化装置の動作を説明す
る。
る。
【００１０】時系列の信号として入力する時系列の入力
信号ｘ(ｔ)は、Ｔ／Ｆ変換部１１によって周波数軸上の
信号列Ｘ(ｎ)に変換される。この信号列Ｘ(ｎ)は、ベク
トル量子化及びスカラー量子化のために量子化部１２に
供給されるとともに、そのスペクトル包絡を算出するた
めに、包絡算出部１３にも送られる。包絡算出部１３
は、信号列Ｘ(ｎ)のスペクトル包絡を算出し、山・谷推
定部１４は、算出されたスペクトル包絡に基づいて、ス
ペクトルにおける山と谷の位置を推定し、推定した位置
を重み付け部１５に出力する。重み付け部１５は、包絡
算出部１３において得られたスペクトル包絡の逆数に基
づいて、スペクトルの山と谷の位置においてそれぞれ、
情報量の配分が「山の位置で特に小さく」、「谷の位置
で特に大きく」なるように、山の付近と谷の付近におい
て、適切な情報量重み付けを行う。具体的には、山の付
近を高く持ち上げかつ谷の付近を深く下げるか、あるい
は、山の付近を低く下げ谷の付近を浅くなるように持ち
上げるような重み関数を用いて、山・谷の位置へ重み付
け操作を行う。重み付け部１５には、包絡算出部１３か
らスペクトル包絡曲線が供給されており、重み付け操作
が施されたスペクトル包絡曲線が重み付け部１５から聴
覚重み算出部１６に供給される。
信号ｘ(ｔ)は、Ｔ／Ｆ変換部１１によって周波数軸上の
信号列Ｘ(ｎ)に変換される。この信号列Ｘ(ｎ)は、ベク
トル量子化及びスカラー量子化のために量子化部１２に
供給されるとともに、そのスペクトル包絡を算出するた
めに、包絡算出部１３にも送られる。包絡算出部１３
は、信号列Ｘ(ｎ)のスペクトル包絡を算出し、山・谷推
定部１４は、算出されたスペクトル包絡に基づいて、ス
ペクトルにおける山と谷の位置を推定し、推定した位置
を重み付け部１５に出力する。重み付け部１５は、包絡
算出部１３において得られたスペクトル包絡の逆数に基
づいて、スペクトルの山と谷の位置においてそれぞれ、
情報量の配分が「山の位置で特に小さく」、「谷の位置
で特に大きく」なるように、山の付近と谷の付近におい
て、適切な情報量重み付けを行う。具体的には、山の付
近を高く持ち上げかつ谷の付近を深く下げるか、あるい
は、山の付近を低く下げ谷の付近を浅くなるように持ち
上げるような重み関数を用いて、山・谷の位置へ重み付
け操作を行う。重み付け部１５には、包絡算出部１３か
らスペクトル包絡曲線が供給されており、重み付け操作
が施されたスペクトル包絡曲線が重み付け部１５から聴
覚重み算出部１６に供給される。
【００１１】聴覚重み算出部１６は、重み付けされたス
ペクトル包絡曲線に基づいて量子化用聴覚重みを算出し
てそれを量子化部１２に向けて出力する。その結果、量
子化部１３は、供給された量子化用聴覚重みを使用し
て、Ｔ／Ｆ変換部１１からの信号列Ｘ(ｎ)に対するベク
トル量子化及びスカラー量子化を実行する。これによ
り、量子化部１３から、精度の高い聴覚マスキングがな
された量子化インデックス（出力インデックス）が出力
される。
ペクトル包絡曲線に基づいて量子化用聴覚重みを算出し
てそれを量子化部１２に向けて出力する。その結果、量
子化部１３は、供給された量子化用聴覚重みを使用し
て、Ｔ／Ｆ変換部１１からの信号列Ｘ(ｎ)に対するベク
トル量子化及びスカラー量子化を実行する。これによ
り、量子化部１３から、精度の高い聴覚マスキングがな
された量子化インデックス（出力インデックス）が出力
される。
【００１２】以上、この実施の形態の信号符号化装置の
基本的動作を説明したが、本発明では、聴覚重み付けの
方法として、上述した重み付けの方法と、従来から一般
的に用いられている線形予測分析法等によりスペクトル
包絡を予測し包絡曲線の山と谷をべき乗演算によりなま
らせ重みとする方法とを併用してもよい。
基本的動作を説明したが、本発明では、聴覚重み付けの
方法として、上述した重み付けの方法と、従来から一般
的に用いられている線形予測分析法等によりスペクトル
包絡を予測し包絡曲線の山と谷をべき乗演算によりなま
らせ重みとする方法とを併用してもよい。
【００１３】次に、この実施の形態における重み付けの
過程を詳細を説明する。
過程を詳細を説明する。
【００１４】図２は、スペクトルの山・谷へ重み付けを
行う過程を示すブロック図である。ここでは、スペクト
ル包絡算出部１３において得られたスペクトル包絡曲線
から、山・谷推定部１４において、スペクトルの微細な
山・谷の周波数位置を推定し、次にやや微細な山・谷の
周波数位置を推定し、というように、この手順を必要な
回数だけ繰り返し、最後に、スペクトルの大まかな山・
谷の周波数位置を推定する。重み付け部１５は、これら
の推定された山と谷の付近に対して、各々、妥当な重み
関数によって重み付け操作を行う。
行う過程を示すブロック図である。ここでは、スペクト
ル包絡算出部１３において得られたスペクトル包絡曲線
から、山・谷推定部１４において、スペクトルの微細な
山・谷の周波数位置を推定し、次にやや微細な山・谷の
周波数位置を推定し、というように、この手順を必要な
回数だけ繰り返し、最後に、スペクトルの大まかな山・
谷の周波数位置を推定する。重み付け部１５は、これら
の推定された山と谷の付近に対して、各々、妥当な重み
関数によって重み付け操作を行う。
【００１５】図３は、包絡算出部１３における処理の詳
細を示すブロック図である。包絡算出部１３は、周波数
領域の信号列Ｘ(ｎ)に対して相加平均処理を施すことに
より、スペクトル包絡曲線を得るものである。図におい
て、相加平均（１）から相加平均（ｋ）までは、それぞ
れ、区間長が異なる移動平均区間における相加平均であ
る。ここでは、信号列Ｘ(ｎ)に対し、まず、第１の相加
平均（１）が適用され、その結果Ｙ1(ｎ)に対して第２
の相加平均（２）が適用され、さらにその結果Ｙ2(ｎ)
に対して第３の相加平均（３）が適用されるというよう
にして、ｋ回の相加平均を順次行うようにしている。こ
こでｋは１以上の整数の定数である。このようにして得
られた各相加平均の結果Ｙ1(ｎ)，Ｙ2(ｎ)，...，Ｙ
k(ｎ)は、それぞれ山・谷推定部１４に送られる。各回
の相加平均での区間長は、各々の用途に応じて決定され
るものであるが、主として、相加平均（１）では平均区
間長を短くして微細な山と谷の位置を検出し、相加平均
（２）では相加平均（１）よりも平均区間長を長くして
大まかな山と谷の位置を検出する。以下、相加平均
（ｋ）まで同様の操作とし、各回の相加平均での平均区
間長を徐々に長くして行くとよい。また、前述した“相
加平均（ｋ）”の演算は、必要に応じて、平均区間長を
変えて複数回実施してもよい。
細を示すブロック図である。包絡算出部１３は、周波数
領域の信号列Ｘ(ｎ)に対して相加平均処理を施すことに
より、スペクトル包絡曲線を得るものである。図におい
て、相加平均（１）から相加平均（ｋ）までは、それぞ
れ、区間長が異なる移動平均区間における相加平均であ
る。ここでは、信号列Ｘ(ｎ)に対し、まず、第１の相加
平均（１）が適用され、その結果Ｙ1(ｎ)に対して第２
の相加平均（２）が適用され、さらにその結果Ｙ2(ｎ)
に対して第３の相加平均（３）が適用されるというよう
にして、ｋ回の相加平均を順次行うようにしている。こ
こでｋは１以上の整数の定数である。このようにして得
られた各相加平均の結果Ｙ1(ｎ)，Ｙ2(ｎ)，...，Ｙ
k(ｎ)は、それぞれ山・谷推定部１４に送られる。各回
の相加平均での区間長は、各々の用途に応じて決定され
るものであるが、主として、相加平均（１）では平均区
間長を短くして微細な山と谷の位置を検出し、相加平均
（２）では相加平均（１）よりも平均区間長を長くして
大まかな山と谷の位置を検出する。以下、相加平均
（ｋ）まで同様の操作とし、各回の相加平均での平均区
間長を徐々に長くして行くとよい。また、前述した“相
加平均（ｋ）”の演算は、必要に応じて、平均区間長を
変えて複数回実施してもよい。
【００１６】ここでｋの値や各相加平均での区間長につ
いて説明する。ｋは１以上の整数であればよいが、典型
的には２または３である。また、入力信号が通常の音声
信号であり、入力信号のサンプリング周波数が１６ｋＨ
ｚ、フレーム長が６０ｍｓである場合には、相加平均
（１）の平均区間長は２００μｓ程度、相加平均（２）
の平均区間長は１ｍｓ程度、相加平均（３）の平均区間
長は１０ｍｓ程度、とすることが好ましい。
いて説明する。ｋは１以上の整数であればよいが、典型
的には２または３である。また、入力信号が通常の音声
信号であり、入力信号のサンプリング周波数が１６ｋＨ
ｚ、フレーム長が６０ｍｓである場合には、相加平均
（１）の平均区間長は２００μｓ程度、相加平均（２）
の平均区間長は１ｍｓ程度、相加平均（３）の平均区間
長は１０ｍｓ程度、とすることが好ましい。
【００１７】次に、山・谷推定部１４での処理を説明す
る。図４は、山・谷推定部１４での処理を説明するブロ
ック図である。
る。図４は、山・谷推定部１４での処理を説明するブロ
ック図である。
【００１８】山・谷推定部１４は、包絡算出部１３から
の各回の相加平均によるスペクトル包絡を表す係数列Ｙ
1(ｎ)，Ｙ2(ｎ)，...，Ｙk(ｎ)を入力として、係数列ご
とに、以下のようにして山と谷の位置を推定する。すな
わち、入力した係数列Ｙj(ｎ)（１≦ｊ≦ｋ）をまずｎ
で微分して系列Ｙ′j(ｎ)を求め、この系列Ｙ′j(ｎ)に
対して適切な区間で相加平均をとり、微細な変動成分を
取り除いた系列
の各回の相加平均によるスペクトル包絡を表す係数列Ｙ
1(ｎ)，Ｙ2(ｎ)，...，Ｙk(ｎ)を入力として、係数列ご
とに、以下のようにして山と谷の位置を推定する。すな
わち、入力した係数列Ｙj(ｎ)（１≦ｊ≦ｋ）をまずｎ
で微分して系列Ｙ′j(ｎ)を求め、この系列Ｙ′j(ｎ)に
対して適切な区間で相加平均をとり、微細な変動成分を
取り除いた系列
【００１９】
【外１】
【００２０】を求める。さらにこれをｎで再び微分して
系列Ｙ″j(ｎ)を求め、この系列Ｙ″j(ｎ)の微細な変動
成分を取り除いた系列
系列Ｙ″j(ｎ)を求め、この系列Ｙ″j(ｎ)の微細な変動
成分を取り除いた系列
【００２１】
【外２】
【００２２】を求める。そして、図４中に式で示したよ
うに、これらの値の正負からスペクトル包絡曲線の山と
谷の位置を推定する。また、前述した、微細な変動成分
を取り除くための“相加平均”の演算は、必要に応じ
て、平均区間長を変えて複数回実施してもよいし、これ
を実施しなくてもよい。
うに、これらの値の正負からスペクトル包絡曲線の山と
谷の位置を推定する。また、前述した、微細な変動成分
を取り除くための“相加平均”の演算は、必要に応じ
て、平均区間長を変えて複数回実施してもよいし、これ
を実施しなくてもよい。
【００２３】図５は、以上のようにして係数列Ｘ(ｎ)か
らスペクトル包絡の山と谷が検出された様子を例示する
図である。ここでは、ｋ＝２、すなわち包絡算出部１３
において２段階に相加平均を求める場合を示している。
この図において、平均を取る前の係数列Ｘ(ｎ)の絶対値
｜Ｘ(ｎ)｜を、相加平均（１）による系数列Ｙ1(ｎ)
における絶対値｜Ｙ1(ｎ)｜を、相加平均（２）によ
る係数列Ｙ2(ｎ)における絶対値｜Ｙ2(ｎ)｜をとす
る。相加平均（１）から推定した山の位置をｍ1，
ｍ2，...，ｍ12、谷の位置をＶ1，Ｖ2，...，Ｖ11で表
し、相加平均（２）から推定した山の位置をＭ1，Ｍ2，
Ｍ3、谷の位置をＶ1，Ｖ2で表している。ここでは、相
加平均（１）での区間長よりも相加平均（２）での区間
長を長くしており、が微細な山・谷の周波数位置に相
当し、が大まかな山・谷の周波数位置に相当する。
らスペクトル包絡の山と谷が検出された様子を例示する
図である。ここでは、ｋ＝２、すなわち包絡算出部１３
において２段階に相加平均を求める場合を示している。
この図において、平均を取る前の係数列Ｘ(ｎ)の絶対値
｜Ｘ(ｎ)｜を、相加平均（１）による系数列Ｙ1(ｎ)
における絶対値｜Ｙ1(ｎ)｜を、相加平均（２）によ
る係数列Ｙ2(ｎ)における絶対値｜Ｙ2(ｎ)｜をとす
る。相加平均（１）から推定した山の位置をｍ1，
ｍ2，...，ｍ12、谷の位置をＶ1，Ｖ2，...，Ｖ11で表
し、相加平均（２）から推定した山の位置をＭ1，Ｍ2，
Ｍ3、谷の位置をＶ1，Ｖ2で表している。ここでは、相
加平均（１）での区間長よりも相加平均（２）での区間
長を長くしており、が微細な山・谷の周波数位置に相
当し、が大まかな山・谷の周波数位置に相当する。
【００２４】次に、このようにして、複数種類の山・谷
の周波数位置が求められたとして、どのように情報量の
重み付けを行うかを説明する。図６は、スペクトル包絡
曲線の山・谷付近に情報量の重み付けを行った例を示す
図である。ここでは、説明を分かりやすくするために、
おおまかな波形を使って説明を行う。
の周波数位置が求められたとして、どのように情報量の
重み付けを行うかを説明する。図６は、スペクトル包絡
曲線の山・谷付近に情報量の重み付けを行った例を示す
図である。ここでは、説明を分かりやすくするために、
おおまかな波形を使って説明を行う。
【００２５】図６において、あらかじめ推定されたスペ
クトル包絡曲線（｜Ｙ2(ｎ)｜）の逆数（１／｜Ｙ2
(ｎ)｜）を聴覚重みの原形とし、これの山と谷の推定位
置付近において、重み関数を使って重み付けを行う。こ
の図の例では、重み付け関数をに乗算することによ
って、山と谷の位置で情報量を補正した聴覚重み（Ｗ
L）を作成している。重み付け関数及びとしては、
種々の形のものが可能であるが、ここでは、一例とし
て、重み付けを行う区間長が２ｔ、山の中心で０．５
倍、山の端で１．０倍、谷の中心で２．０倍、谷の端で
１．０倍となるような直線関数による重み付けを行った
結果をとして示している。図６から分かるように、山
と谷の正確な位置を推定し、谷の付近に情報量を多く
し、山の付近に情報量を少なく割り当る重みを作成する
ことができる。
クトル包絡曲線（｜Ｙ2(ｎ)｜）の逆数（１／｜Ｙ2
(ｎ)｜）を聴覚重みの原形とし、これの山と谷の推定位
置付近において、重み関数を使って重み付けを行う。こ
の図の例では、重み付け関数をに乗算することによ
って、山と谷の位置で情報量を補正した聴覚重み（Ｗ
L）を作成している。重み付け関数及びとしては、
種々の形のものが可能であるが、ここでは、一例とし
て、重み付けを行う区間長が２ｔ、山の中心で０．５
倍、山の端で１．０倍、谷の中心で２．０倍、谷の端で
１．０倍となるような直線関数による重み付けを行った
結果をとして示している。図６から分かるように、山
と谷の正確な位置を推定し、谷の付近に情報量を多く
し、山の付近に情報量を少なく割り当る重みを作成する
ことができる。
【００２６】ここでｔの値は、例えば、ピッチ周波数を
表す山・谷の構造に重み付けしたい場合には１００〜２
００Ｈｚ、ホルマント周波数を表す山・谷の構造に重み
付けしたい場合には３００〜６００Ｈｚ程度とすること
が好ましい。
表す山・谷の構造に重み付けしたい場合には１００〜２
００Ｈｚ、ホルマント周波数を表す山・谷の構造に重み
付けしたい場合には３００〜６００Ｈｚ程度とすること
が好ましい。
【００２７】実際には、スペクトル包絡の“微細な曲
線”と“おおまかな曲線”の各々の山・谷の付近におい
て、前述した方法により重み付けを行う。例えば、図５
に示すようにスペクトル包絡の“微細な曲線”と“おお
まかな曲線”の各々について山と谷の位置が推定されて
いる場合には、微細構造を表すスペクトル包絡の逆数
１／｜Ｙ1(ｎ)｜を聴覚重みの原形とし、この包絡曲線
の山と谷の位置ｍ1，ｖ1，ｍ2，ｖ2，...の付近におい
て、図６と同様にして聴覚重みの原形である１／｜Ｙ
1(ｎ)｜に対して適切な重み付けを行い、さらに、おお
まかなスペクトル構造を表す曲線の山と谷の位置
Ｍ1，Ｖ1，Ｍ2，Ｖ2，...の付近において、同様に聴覚
重みの原形である１／｜Ｙ1(ｎ)｜に対して適切な重み
付けを行う。
線”と“おおまかな曲線”の各々の山・谷の付近におい
て、前述した方法により重み付けを行う。例えば、図５
に示すようにスペクトル包絡の“微細な曲線”と“おお
まかな曲線”の各々について山と谷の位置が推定されて
いる場合には、微細構造を表すスペクトル包絡の逆数
１／｜Ｙ1(ｎ)｜を聴覚重みの原形とし、この包絡曲線
の山と谷の位置ｍ1，ｖ1，ｍ2，ｖ2，...の付近におい
て、図６と同様にして聴覚重みの原形である１／｜Ｙ
1(ｎ)｜に対して適切な重み付けを行い、さらに、おお
まかなスペクトル構造を表す曲線の山と谷の位置
Ｍ1，Ｖ1，Ｍ2，Ｖ2，...の付近において、同様に聴覚
重みの原形である１／｜Ｙ1(ｎ)｜に対して適切な重み
付けを行う。
【００２８】山に対する重み付け関数及び谷に対する重
み付け関数としては、各種のものが考えられる。図７
は、そうした重み付け関数を例示するものである。
み付け関数としては、各種のものが考えられる。図７
は、そうした重み付け関数を例示するものである。
【００２９】図７中、(a),(b)はいずれも山に対する重
み付け関数の例を示しており、(a)は直線により構成さ
れたもの、(b)は放物線により構成されたものである。
いずれも山の中心ｎ＝Ｍの両側にｔずつ、合計２ｔの区
間を重み付け区間としている。重み付け関数の値は、重
み付け区間の両端（Ｍ±ｔ）においては１．０であるも
のとする。また、山の中心ｎ＝Ｍにおける重みの値α
は、通常、０＜α＜１．０における妥当な定数とすれば
よい。同様に図７中、(c),(d)は、谷に対する重み付け
関数の例を示しており、(c)は直線により構成されたも
の、(d)は放物線により構成されたものである。山の場
合と同様に、谷に対する重み付け関数も、その値は、重
み付け区間の両端（Ｖ±ｔ）においては１．０である。
また、谷の中心ｎ＝Ｖにおける重みの値βは、通常、β
＞１．０における妥当な定数を使用する。しかしなが
ら、場合によっては、α＞１．０，０＜β＜１．０とす
ると効果的なこともある。
み付け関数の例を示しており、(a)は直線により構成さ
れたもの、(b)は放物線により構成されたものである。
いずれも山の中心ｎ＝Ｍの両側にｔずつ、合計２ｔの区
間を重み付け区間としている。重み付け関数の値は、重
み付け区間の両端（Ｍ±ｔ）においては１．０であるも
のとする。また、山の中心ｎ＝Ｍにおける重みの値α
は、通常、０＜α＜１．０における妥当な定数とすれば
よい。同様に図７中、(c),(d)は、谷に対する重み付け
関数の例を示しており、(c)は直線により構成されたも
の、(d)は放物線により構成されたものである。山の場
合と同様に、谷に対する重み付け関数も、その値は、重
み付け区間の両端（Ｖ±ｔ）においては１．０である。
また、谷の中心ｎ＝Ｖにおける重みの値βは、通常、β
＞１．０における妥当な定数を使用する。しかしなが
ら、場合によっては、α＞１．０，０＜β＜１．０とす
ると効果的なこともある。
【００３０】このようにして聴覚重み付けを行った場合
に、量子化雑音は図８に示すように変形される。すなわ
ち、聴覚重み付けを行わない場合には、量子化ノイズは
周波数によらずに一定であると考えられるが（図中
）、入力信号のスペクトル包絡が図中に示すような
ものであるとすると、上述した聴覚重み付けを行うこと
により、ノイズは、図中に示すようにその周波数特性
が変形され、入力信号のスペクトル特性であるに隠さ
れて、聴感的に聞こえ難くなる。
に、量子化雑音は図８に示すように変形される。すなわ
ち、聴覚重み付けを行わない場合には、量子化ノイズは
周波数によらずに一定であると考えられるが（図中
）、入力信号のスペクトル包絡が図中に示すような
ものであるとすると、上述した聴覚重み付けを行うこと
により、ノイズは、図中に示すようにその周波数特性
が変形され、入力信号のスペクトル特性であるに隠さ
れて、聴感的に聞こえ難くなる。
【００３１】したがって、従来法よりも精度の高い聴覚
マスキングが行なえ、高品質な符号化を行なうことが可
能となる。
マスキングが行なえ、高品質な符号化を行なうことが可
能となる。
【００３２】次に、上述した本発明の信号符号化方法を
一般的な変換符号化方式の聴覚重み付けに適用した例を
説明する。図９はそのような聴覚重み付けを行う信号符
号化装置の構成を示している。
一般的な変換符号化方式の聴覚重み付けに適用した例を
説明する。図９はそのような聴覚重み付けを行う信号符
号化装置の構成を示している。
【００３３】図９に示す信号符号化装置は、入力信号に
対してＭＤＣＴを施すＭＤＣＴ変換部３１と、ＭＤＣＴ
後の信号のスペクトルを平坦化するスペクトル平坦化部
３２と、平坦化後のスペクトルに基づいてフレームゲイ
ンを正規化し量子化した後、ゲインインデックスを出力
するフレームゲイン正規化部３３と、正規化されたフレ
ームゲインに基づいて残差成分を量子化（ベクトル量子
化あるいはスカラー量子化）し、量子化インデックスを
出力する残差成分量子化部３４と、ＭＤＣＴ後の信号の
スペクトルからスペクトル包絡を推定するスペクトル包
絡推定部３５と、残差成分量子化部３４での量子化に際
して情報量重み付けを行うために、推定されたスペクト
ル包絡から聴覚重みを計算する聴覚重み計算部３６と、
推定されたスペクトル包絡に基づいてスペクトル情報を
量子化しスペクトルインデックスを出力するスペクトル
情報量子化部３７とを備えている。この信号符号化装置
では、ＭＤＣＴ変換部３１が図１に示した信号符号化装
置のＴ／Ｆ変換部１１に相当し、また、スペクトル包絡
推定部３５は、図１に示す装置の包絡算出部１３及び山
・谷推定部１４で構成され、聴覚重み計算部３６は、図
１に示す装置の重み付け部１５及び聴覚重み算出部１６
で構成される。
対してＭＤＣＴを施すＭＤＣＴ変換部３１と、ＭＤＣＴ
後の信号のスペクトルを平坦化するスペクトル平坦化部
３２と、平坦化後のスペクトルに基づいてフレームゲイ
ンを正規化し量子化した後、ゲインインデックスを出力
するフレームゲイン正規化部３３と、正規化されたフレ
ームゲインに基づいて残差成分を量子化（ベクトル量子
化あるいはスカラー量子化）し、量子化インデックスを
出力する残差成分量子化部３４と、ＭＤＣＴ後の信号の
スペクトルからスペクトル包絡を推定するスペクトル包
絡推定部３５と、残差成分量子化部３４での量子化に際
して情報量重み付けを行うために、推定されたスペクト
ル包絡から聴覚重みを計算する聴覚重み計算部３６と、
推定されたスペクトル包絡に基づいてスペクトル情報を
量子化しスペクトルインデックスを出力するスペクトル
情報量子化部３７とを備えている。この信号符号化装置
では、ＭＤＣＴ変換部３１が図１に示した信号符号化装
置のＴ／Ｆ変換部１１に相当し、また、スペクトル包絡
推定部３５は、図１に示す装置の包絡算出部１３及び山
・谷推定部１４で構成され、聴覚重み計算部３６は、図
１に示す装置の重み付け部１５及び聴覚重み算出部１６
で構成される。
【００３４】本発明の信号符号化方法により、分析フレ
ーム内におけるスペクトルの山と谷を正確かつ細かに分
析し、その形に合わせて量子化の際に精度の高い聴覚マ
スキングを行うことができる。この聴覚マスキングは、
ベクトル量子化や、サブバンドスカラー量子化に対して
適用できる。
ーム内におけるスペクトルの山と谷を正確かつ細かに分
析し、その形に合わせて量子化の際に精度の高い聴覚マ
スキングを行うことができる。この聴覚マスキングは、
ベクトル量子化や、サブバンドスカラー量子化に対して
適用できる。
【００３５】さらに図１０は、特開平８−４４３９９号
公報に開示される符号器及び復号器に本発明の聴覚重み
付けを適用した例を示している。図１０に示されるもの
において、符号器１１０は、入力端子１１１に与えられ
た入力信号をフレームに分割するフレーム分割部１１４
と、フレームに時間窓を描ける時間窓掛部１１５と、時
間窓が掛けられたフレームにＮ次のＭＤＣＴを施すＭＤ
ＣＴ部１１６と、時間窓が掛けられたフレームに対して
線形予測分析を行い予測係数を出力する線形予測分析部
１１７と、予測係数を量子化してインデックスＩpを得
る量子化部１１８と、予測係数のスペクトラム概形を求
めるスペクトラム概形計算部１２１と、ＭＤＣＴ部１１
６からのスペクトラム振幅をスペクトラム概形により正
規化し残差係数Ｒ(Ｆ)を得る正規化部１２２と、残差係
数概形ＥR(Ｆ)を計算する残差概形計算部１２３と、残
差係数概形及びスペクトラム概形に基づいて重み付け係
数（ベクトルＷ）を計算する重み計算部１２４と、重み
付け係数に基づいて量子化しインデックスＩmと量子化
小系列ベクトルＣ(ｍ)を出力する量子化部１２５と、残
差係数Ｒ(Ｆ)を残差係数概形ＥR(Ｆ)で正規化して微細
構造係数を得る残差係数正規化部１２６と、現フレーム
の微細構造係数を正規化し正規化微細構造係数Ｘ(Ｆ)と
して量子化部１２５に与えるとともにインデックスＩG
を出力するパワー正規化部１２７と、量子化小系列ベク
トルＣ(ｍ)を逆正規化し量子化残差係数Ｒq(Ｆ)を残差
概形計算部１２３に出力する逆正規化部１３１とを備え
ている。
公報に開示される符号器及び復号器に本発明の聴覚重み
付けを適用した例を示している。図１０に示されるもの
において、符号器１１０は、入力端子１１１に与えられ
た入力信号をフレームに分割するフレーム分割部１１４
と、フレームに時間窓を描ける時間窓掛部１１５と、時
間窓が掛けられたフレームにＮ次のＭＤＣＴを施すＭＤ
ＣＴ部１１６と、時間窓が掛けられたフレームに対して
線形予測分析を行い予測係数を出力する線形予測分析部
１１７と、予測係数を量子化してインデックスＩpを得
る量子化部１１８と、予測係数のスペクトラム概形を求
めるスペクトラム概形計算部１２１と、ＭＤＣＴ部１１
６からのスペクトラム振幅をスペクトラム概形により正
規化し残差係数Ｒ(Ｆ)を得る正規化部１２２と、残差係
数概形ＥR(Ｆ)を計算する残差概形計算部１２３と、残
差係数概形及びスペクトラム概形に基づいて重み付け係
数（ベクトルＷ）を計算する重み計算部１２４と、重み
付け係数に基づいて量子化しインデックスＩmと量子化
小系列ベクトルＣ(ｍ)を出力する量子化部１２５と、残
差係数Ｒ(Ｆ)を残差係数概形ＥR(Ｆ)で正規化して微細
構造係数を得る残差係数正規化部１２６と、現フレーム
の微細構造係数を正規化し正規化微細構造係数Ｘ(Ｆ)と
して量子化部１２５に与えるとともにインデックスＩG
を出力するパワー正規化部１２７と、量子化小系列ベク
トルＣ(ｍ)を逆正規化し量子化残差係数Ｒq(Ｆ)を残差
概形計算部１２３に出力する逆正規化部１３１とを備え
ている。
【００３６】符号器１１０において本発明に基づく聴覚
重み付けを行うためには、スペクトラム概形計算部１２
１において、従来法に加えてさらに図１に示した信号符
号化装置の包絡算出部１３及び山・谷推定部１４での処
理と同様の処理を行わせ、その結果に基づいて、重み計
算部１２４においては、従来法に加えてさらに図１に示
した装置の重み付け部１５及び聴覚重み算出部１６での
処理と同様の処理を行い、得られた量子化用聴覚重みを
量子化部１２５に供給するようにすればよい。
重み付けを行うためには、スペクトラム概形計算部１２
１において、従来法に加えてさらに図１に示した信号符
号化装置の包絡算出部１３及び山・谷推定部１４での処
理と同様の処理を行わせ、その結果に基づいて、重み計
算部１２４においては、従来法に加えてさらに図１に示
した装置の重み付け部１５及び聴覚重み算出部１６での
処理と同様の処理を行い、得られた量子化用聴覚重みを
量子化部１２５に供給するようにすればよい。
【００３７】これに対して復号器１５０は、インデック
スＩmから正規化微細構造係数を再生する再生部１５１
と、インデックスＩGから正規化ゲインを再生する正規
化ゲイン再生部１５２と、正規化微細構造係数を正規化
ゲインにより逆正規化して微細構造係数を得るパワー逆
正規化部１５３と、微細構造係数を残差概形ＥRで逆正
規化して残差係数Ｒ(Ｆ)を再生する残差逆正規化部１５
４と、残差概形ＥRを計算する残差概形計算部１５５
と、インデックスＩpから線形予測係数を再生しスペク
トラム概形を計算する再生・スペクトラム概形計算部１
５６と、スペクトラム概形を残差係数Ｒ(Ｆ)で逆正規化
し周波数領域係数を再生する逆正規化部１５７と、周波
数領域係数にフレームごとに逆ＭＤＣＴを施し時間領域
信号を得る逆ＭＤＣＴ部１５８と、時間領域信号にフレ
ームごとに時間窓を掛ける窓掛部１５９と、窓掛け出力
に対してフレーム重ね合わせを行い再生音響信号を得て
これを出力端子１９１に出力するフレーム重ね合わせ部
１６１と、を備えている。
スＩmから正規化微細構造係数を再生する再生部１５１
と、インデックスＩGから正規化ゲインを再生する正規
化ゲイン再生部１５２と、正規化微細構造係数を正規化
ゲインにより逆正規化して微細構造係数を得るパワー逆
正規化部１５３と、微細構造係数を残差概形ＥRで逆正
規化して残差係数Ｒ(Ｆ)を再生する残差逆正規化部１５
４と、残差概形ＥRを計算する残差概形計算部１５５
と、インデックスＩpから線形予測係数を再生しスペク
トラム概形を計算する再生・スペクトラム概形計算部１
５６と、スペクトラム概形を残差係数Ｒ(Ｆ)で逆正規化
し周波数領域係数を再生する逆正規化部１５７と、周波
数領域係数にフレームごとに逆ＭＤＣＴを施し時間領域
信号を得る逆ＭＤＣＴ部１５８と、時間領域信号にフレ
ームごとに時間窓を掛ける窓掛部１５９と、窓掛け出力
に対してフレーム重ね合わせを行い再生音響信号を得て
これを出力端子１９１に出力するフレーム重ね合わせ部
１６１と、を備えている。
【００３８】なお、図１０に示す符号器１１０において
は、逆正規化部１３１を設けることなく、正規化部１２
２の出力のみに基づいて残差概形計算部１２３が残差係
数概形ＥR(Ｆ)とインデックスＩQを算出するようにする
ことが可能であり、この場合、復号器１５０において残
差概形計算部１５５はインデックスＩQに基づいて残差
概形ＥRを計算する。
は、逆正規化部１３１を設けることなく、正規化部１２
２の出力のみに基づいて残差概形計算部１２３が残差係
数概形ＥR(Ｆ)とインデックスＩQを算出するようにする
ことが可能であり、この場合、復号器１５０において残
差概形計算部１５５はインデックスＩQに基づいて残差
概形ＥRを計算する。
【００３９】次に、時間領域の符号化方式であるＣＥＬ
Ｐ(Code-Excited Linear Prediction)符号化の聴覚マス
キングに本発明を適用した例を説明する。ＣＥＬＰ符号
化では、時間領域で聴覚マスキングが行われるため、本
発明に基づく聴覚重み付けを周波数領域で適用し、得ら
れた聴覚重みを時間領域に戻してから量子化に適用す
る。図１１はそのような符号化を行う信号符号化装置の
構成を示すブロック図である。
Ｐ(Code-Excited Linear Prediction)符号化の聴覚マス
キングに本発明を適用した例を説明する。ＣＥＬＰ符号
化では、時間領域で聴覚マスキングが行われるため、本
発明に基づく聴覚重み付けを周波数領域で適用し、得ら
れた聴覚重みを時間領域に戻してから量子化に適用す
る。図１１はそのような符号化を行う信号符号化装置の
構成を示すブロック図である。
【００４０】図１１に示す装置は、入力信号に対してＦ
ＦＴ（高速フーリエ変換）を施すＦＦＴ部３８と、ＦＦ
Ｔ部の出力（周波数領域の信号列）に基づき、スペクト
ル包絡を推定するスペクトル包絡推定部３５と、推定さ
れたスペクトル包絡から聴覚重みを計算する聴覚重み計
算部３６と、聴覚重みを時間領域に戻すための逆ＦＦＴ
部３９と、時間領域の聴覚重みに基づいて入力信号のＣ
ＥＬＰ符号化を行い、インデックスを出力するＣＥＬＰ
符号化部４０とを備えている。この信号符号化装置にお
いては、ＦＦＴ部３８が図１に示した信号符号化装置の
Ｔ／Ｆ変換部１１に相当し、また、スペクトル包絡推定
部３５は、図１に示す装置の包絡算出部１３及び山・谷
推定部１４で構成され、聴覚重み計算部３６は、図１に
示す装置の重み付け部１５及び聴覚重み算出部１６で構
成される。
ＦＴ（高速フーリエ変換）を施すＦＦＴ部３８と、ＦＦ
Ｔ部の出力（周波数領域の信号列）に基づき、スペクト
ル包絡を推定するスペクトル包絡推定部３５と、推定さ
れたスペクトル包絡から聴覚重みを計算する聴覚重み計
算部３６と、聴覚重みを時間領域に戻すための逆ＦＦＴ
部３９と、時間領域の聴覚重みに基づいて入力信号のＣ
ＥＬＰ符号化を行い、インデックスを出力するＣＥＬＰ
符号化部４０とを備えている。この信号符号化装置にお
いては、ＦＦＴ部３８が図１に示した信号符号化装置の
Ｔ／Ｆ変換部１１に相当し、また、スペクトル包絡推定
部３５は、図１に示す装置の包絡算出部１３及び山・谷
推定部１４で構成され、聴覚重み計算部３６は、図１に
示す装置の重み付け部１５及び聴覚重み算出部１６で構
成される。
【００４１】さらに図１２は、特開平６−２８２２９８
号公報の図１に開示される音声符号化装置に本発明の聴
覚重み付けを適用した例を示している。図１２に示され
る音声符号化装置は、入力端子２０１を介して入力した
音声信号をフレームに分割して線形予測分析を行い、予
測係数を決定する予測係数決定部２０２と、合成フィル
タ２０３と、予測係数を量子化して合成フィルタ２０３
に予測係数を設定する予測係数量子化部２０４と、複数
のピッチ周期ベクトルを記憶する適応符号帳２１７と、
複数の雑音波形ベクトルを記憶する雑音符号帳２１８
と、適応符号帳２１７から選択されたピッチ周期ベクト
ルに利得を加える利得部２１９ａ及び雑音符号帳２１８
から選択された雑音波形ベクトルに利得を加える利得部
２１９ｂとを有する利得符号帳２１９と、利得部２１９
ｂの過去の出力パワーに基づいて次の雑音波形ベクトル
の予測利得を得る予測利得決定部２１５と、利得部２１
９ｂの入力側に設けられ選択された雑音波形ベクトルに
この予測利得を加える予測利得部２１６と、利得部２１
９ａ、２１９ｂからの出力ベクトルを加算して駆動ベク
トルとして合成フィルタ２０３に供給する加算器２０９
と、入力音声ベクトル（入力信号）から合成フィルタ２
０３の出力（合成音声ベクトル）を減算して歪データと
して出力する減算器２１１と、歪データに対して聴覚重
み付けを行う聴覚重み付けフィルタ２２０と、聴覚重み
付け後の歪データに基づいて歪パワーを計算し、歪パワ
ーが最小になるように各符号帳２１７〜２１９での選択
を行う歪パワー計算部２１２と、符号を出力する符号出
力部２１３と、を備えている。
号公報の図１に開示される音声符号化装置に本発明の聴
覚重み付けを適用した例を示している。図１２に示され
る音声符号化装置は、入力端子２０１を介して入力した
音声信号をフレームに分割して線形予測分析を行い、予
測係数を決定する予測係数決定部２０２と、合成フィル
タ２０３と、予測係数を量子化して合成フィルタ２０３
に予測係数を設定する予測係数量子化部２０４と、複数
のピッチ周期ベクトルを記憶する適応符号帳２１７と、
複数の雑音波形ベクトルを記憶する雑音符号帳２１８
と、適応符号帳２１７から選択されたピッチ周期ベクト
ルに利得を加える利得部２１９ａ及び雑音符号帳２１８
から選択された雑音波形ベクトルに利得を加える利得部
２１９ｂとを有する利得符号帳２１９と、利得部２１９
ｂの過去の出力パワーに基づいて次の雑音波形ベクトル
の予測利得を得る予測利得決定部２１５と、利得部２１
９ｂの入力側に設けられ選択された雑音波形ベクトルに
この予測利得を加える予測利得部２１６と、利得部２１
９ａ、２１９ｂからの出力ベクトルを加算して駆動ベク
トルとして合成フィルタ２０３に供給する加算器２０９
と、入力音声ベクトル（入力信号）から合成フィルタ２
０３の出力（合成音声ベクトル）を減算して歪データと
して出力する減算器２１１と、歪データに対して聴覚重
み付けを行う聴覚重み付けフィルタ２２０と、聴覚重み
付け後の歪データに基づいて歪パワーを計算し、歪パワ
ーが最小になるように各符号帳２１７〜２１９での選択
を行う歪パワー計算部２１２と、符号を出力する符号出
力部２１３と、を備えている。
【００４２】この音声符号化装置において本発明に基づ
く聴覚重み付けを行う場合には、上述の図１１に示した
信号符号化装置をここでの聴覚重み付けフィルタ２２０
として、または聴覚重み付けフィルタ２２０と併用して
用いればよい。これにより、歪データに対して、本発明
に基づく聴覚重み付けがなされることになる。さらに、
ここでは図面を用いては説明しないが、特開平６−２８
２２９８号公報の図２に開示される音声符号化装置にお
いても、その聴覚重み付けフィルタとして、図１１に示
した信号符号化装置を上述のように変形したものを使用
することができる。
く聴覚重み付けを行う場合には、上述の図１１に示した
信号符号化装置をここでの聴覚重み付けフィルタ２２０
として、または聴覚重み付けフィルタ２２０と併用して
用いればよい。これにより、歪データに対して、本発明
に基づく聴覚重み付けがなされることになる。さらに、
ここでは図面を用いては説明しないが、特開平６−２８
２２９８号公報の図２に開示される音声符号化装置にお
いても、その聴覚重み付けフィルタとして、図１１に示
した信号符号化装置を上述のように変形したものを使用
することができる。
【００４３】以上説明した本発明に基づく信号符号化方
法及び装置は、それを実現するための計算機プログラム
を、計算機（コンピュータ）に読み込ませ、そのプログ
ラムを実行させることによっても実現できる。信号符号
化を行うためのプログラムは、磁気テープやＣＤ−ＲＯ
Ｍなどの記録媒体によって、あるいは、ネットワークを
介して、計算機に読み込まれる。図１３は、上述の信号
符号化方法を実行する計算機の構成を示すブロック図で
ある。
法及び装置は、それを実現するための計算機プログラム
を、計算機（コンピュータ）に読み込ませ、そのプログ
ラムを実行させることによっても実現できる。信号符号
化を行うためのプログラムは、磁気テープやＣＤ−ＲＯ
Ｍなどの記録媒体によって、あるいは、ネットワークを
介して、計算機に読み込まれる。図１３は、上述の信号
符号化方法を実行する計算機の構成を示すブロック図で
ある。
【００４４】この計算機は、中央処理装置（ＣＰＵ）２
１と、プログラムやデータを格納するためのハードディ
スク装置２２と、主メモリ２３と、キーボードやマウ
ス、マイクロホンなどの入力装置２４と、ＣＲＴやスピ
ーカなどの表示装置２５と、磁気テープやＣＤ−ＲＯＭ
等の記録媒体２７を読み取る読み取り装置２６と、ネッ
トワークに接続した通信インタフェース２８とから構成
されている。ハードディスク装置２２、主メモリ２３、
入力装置２４、表示装置２５、読み取り装置２６及び通
信インタフェース２８は、いずれも中央処理装置２１に
接続している。ハードディスク装置２２の代わりに、フ
ラッシュＲＯＭなどの不揮発性半導体記憶装置を用いて
もよい。この計算機は、信号符号化を行うためのプログ
ラムを格納した記録媒体２７を読み取り装置２６に装着
し、記録媒体２７からプログラムを読み出してハードデ
ィスク装置２２に格納し、ハードディスク装置２２に格
納されたプログラムを中央処理装置２１が実行すること
により、信号符号化装置として機能するようになる。も
ちろん、ネットワークを介して、信号符号化を行うため
のプログラムをこの計算機にダウンロードするようにし
てもよい。
１と、プログラムやデータを格納するためのハードディ
スク装置２２と、主メモリ２３と、キーボードやマウ
ス、マイクロホンなどの入力装置２４と、ＣＲＴやスピ
ーカなどの表示装置２５と、磁気テープやＣＤ−ＲＯＭ
等の記録媒体２７を読み取る読み取り装置２６と、ネッ
トワークに接続した通信インタフェース２８とから構成
されている。ハードディスク装置２２、主メモリ２３、
入力装置２４、表示装置２５、読み取り装置２６及び通
信インタフェース２８は、いずれも中央処理装置２１に
接続している。ハードディスク装置２２の代わりに、フ
ラッシュＲＯＭなどの不揮発性半導体記憶装置を用いて
もよい。この計算機は、信号符号化を行うためのプログ
ラムを格納した記録媒体２７を読み取り装置２６に装着
し、記録媒体２７からプログラムを読み出してハードデ
ィスク装置２２に格納し、ハードディスク装置２２に格
納されたプログラムを中央処理装置２１が実行すること
により、信号符号化装置として機能するようになる。も
ちろん、ネットワークを介して、信号符号化を行うため
のプログラムをこの計算機にダウンロードするようにし
てもよい。
【００４５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
音声・楽音信号を符号化する際に、従来法よりも精度の
高い聴覚マスキングが行なえ、高品質な符号化を行なう
ことが可能となる。具体的には、例えばＭＤＣＴ変換等
によって時系列信号を周波数領域の係数列に変換して量
子化する際に、本発明を用いれば、人間の聴覚マスキン
グ特性を利用して、量子化誤差を知覚し難いように、周
波数軸上で従来法よりも高精度で配分することが可能と
なる。
音声・楽音信号を符号化する際に、従来法よりも精度の
高い聴覚マスキングが行なえ、高品質な符号化を行なう
ことが可能となる。具体的には、例えばＭＤＣＴ変換等
によって時系列信号を周波数領域の係数列に変換して量
子化する際に、本発明を用いれば、人間の聴覚マスキン
グ特性を利用して、量子化誤差を知覚し難いように、周
波数軸上で従来法よりも高精度で配分することが可能と
なる。
【図１】本発明の実施の一形態の信号符号化装置の構成
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図２】スペクトルの山・谷へ重み付けを行う過程を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図３】包絡算出部における処理の詳細を示すブロック
図である。
図である。
【図４】山・谷推定部における処理の詳細を示すブロッ
ク図である。
ク図である。
【図５】山・谷推定部により検出された、スペクトラム
包絡における山及び谷の様子の一例を示す図である。
包絡における山及び谷の様子の一例を示す図である。
【図６】スペクトル包絡の山・谷付近に重み付けを行っ
た例を示す図である。
た例を示す図である。
【図７】(a)〜(d)は、山・谷付近への重み付け関数の例
を示す図である。
を示す図である。
【図８】聴覚重み付け処理によって量子化雑音がスペク
トル包絡にマスキングされる様子を示した図である。
トル包絡にマスキングされる様子を示した図である。
【図９】本発明に基づく信号符号化装置の構成の一例を
示すブロック図である。
示すブロック図である。
【図１０】本発明に基づく聴覚重み付けが適用される符
号器及び復号器の構成の一例を示すブロック図である。
号器及び復号器の構成の一例を示すブロック図である。
【図１１】信号符号化装置の構成の一例を示すブロック
図である。
図である。
【図１２】信号符号化装置の構成の一例を示すブロック
図である。
図である。
【図１３】信号符号化装置を構成するために使用される
計算機システムの一例を示すブロック図である。
計算機システムの一例を示すブロック図である。
１１ Ｔ／Ｆ変換部 １２ 量子化部 １３ 包絡算出部 １４ 山・谷推定部 １５ 重み付け部 １６ 聴覚重み算出部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 岩上 直樹 東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 森 岳至 東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日 本電信電話株式会社内 (72)発明者 千喜良 和明 東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日 本電信電話株式会社内 Ｆターム(参考） 5J064 AA01 BA16 BB03 BC16 BC21
Claims (15)
- 【請求項１】 入力信号に対して量子化を行う信号符号
化方法であって、 前記入力信号に対して時間軸／周波数軸変換を行って周
波数軸上の係数列を得る工程と、 前記係数列に基づいてスペクトル包絡を算出する工程
と、 算出されたスペクトル包絡の山・谷の位置へ情報量重み
付けを行う工程と、 情報量重み付けされたスペクトル包絡に基づいて、量子
化用聴覚重みを算出する工程と、 前記量子化用聴覚重みに基づいて量子化を行う工程と、
を有する信号符号化方法。 - 【請求項２】 入力信号に対して量子化を行う信号符号
化方法であって、 前記入力信号に対して時間軸／周波数軸変換を行って周
波数軸上の係数列を得る工程と、 前記係数列に対して区間長にまたがった相加平均を求め
ることにより平滑化処理を行ってスペクトル包絡を求め
る工程と、 前回求めたスペクトル包絡に対して、前記前回求めたス
ペクトルを求める際に用いた区間長よりも長い区間長に
またがった相加平均を求めることにより平滑化処理を行
ってスペクトル包絡を求めることを１回以上実行する工
程と、 いずれかのスペクトル包絡において、前記各スペクトル
包絡での山・谷の位置へ情報量重み付けを行って、情報
量重み付けされたスペクトル包絡を得る工程と、 前記情報量重み付けされたスペクトル包絡に基づいて、
量子化用聴覚重みを算出する工程と、 前記量子化用聴覚重みに基づいて量子化を行う工程と、 を有する信号符号化方法。 - 【請求項３】 入力信号に対して量子化を行う信号符号
化方法であって、 前記入力信号に対して時間軸／周波数軸変換を行って周
波数軸上の係数列を得る工程と、 前記係数列に基づいてスペクトル包絡を算出する工程
と、 前記スペクトル包絡における山・谷の位置を推定する工
程と、 前記スペクトル包絡において、推定された山・谷の位置
へ情報量重み付けを行う工程と、 情報量重み付けされたスペクトル包絡に基づいて、量子
化用聴覚重みを算出する工程と、 前記量子化用聴覚重みに基づいて量子化を行う工程と、 を有し、 前記推定する工程が、前記スペクトル包絡の１階微分値
を求める工程と、前記１階微分値の相加平均値を求める
工程と、前記１階微分値の相加平均値の１階微分値を求
めて２階微分値とする工程と、前記２階微分値の相加平
均値を求める工程と、を有し、 前記１階微分値または前記１階微分値の相加平均値が正
の値から負の値に変化し、かつ、該変化の近傍で前記２
階微分値または前記２階微分値の相加平均値が常に負の
値ならば、その周波数を山の位置とし、前記１階微分値
また前記１階微分値の相加平均値が負の値から正の値に
変化し、かつ、該変化の近傍で前記２階微分値または２
階微分値の相加平均値が常に正の値ならば、その周波数
を谷の位置とする、信号符号化方法。 - 【請求項４】 情報量重み付けを行う工程は、山の付近
を高く持ち上げ谷の付近を深く下げるか、または山の付
近を低く下げ谷の付近を浅くなるように持ち上げるよう
な重み関数を用いて山・谷の位置へ重み付け操作を行う
工程を有する、請求項１に記載の信号符号化方法。 - 【請求項５】 量子化用聴覚重みを算出する工程は、山
・谷の位置へ情報量重み付けが行われた包絡曲線を元に
量子化用聴覚重みを求める工程である、請求項１に記載
の信号符号化方法。 - 【請求項６】 入力信号に対して量子化を行う信号符号
化装置であって、 前記入力信号に対して時間軸／周波数軸変換を行って周
波数軸上の係数列を得る変換手段と、 前記係数列に基づいてスペクトル包絡を算出する包絡算
出手段と、 算出されたスペクトル包絡の山・谷の位置へ情報量重み
付けを行う重み付け手段と、 情報量重み付けされたスペクトル包絡に基づいて、量子
化用聴覚重みを算出する聴覚重み算出手段と、 前記量子化用聴覚重みに基づいて量子化を行う量子化手
段と、 を有する信号符号化装置。 - 【請求項７】 入力信号に対して量子化を行う信号符号
化装置であって、 前記入力信号に対して時間軸／周波数軸変換を行って周
波数軸上の係数列を得る変換手段と、 前記係数列に対して区間長にまたがった相加平均を求め
ることにより平滑化処理を行ってスペクトル包絡を求
め、次いで、前回求めたスペクトル包絡に対して、前記
前回求めたスペクトルを求める際に用いた区間長よりも
長い区間長にまたがった相加平均を求めることにより平
滑化処理を行ってスペクトル包絡を求めることを１回以
上実行する、包絡算出手段と、 いずれかのスペクトル包絡において、前記包絡算出手段
で求めた各スペクトル包絡での山・谷の位置へ情報量重
み付けを行って、情報量重み付けされたスペクトル包絡
を得る重み付け手段と、 前記情報量重み付けされたスペクトル包絡に基づいて、
量子化用聴覚重みを算出する聴覚重み算出手段と、 前記量子化用聴覚重みに基づいて量子化を行う量子化手
段と、 を有する信号符号化装置。 - 【請求項８】 入力信号に対して量子化を行う信号符号
化装置であって、 前記入力信号に対して時間軸／周波数軸変換を行って周
波数軸上の係数列を得る変換手段と、 前記係数列に基づいてスペクトル包絡を算出する包絡算
出手段と、 前記スペクトル包絡における山・谷の位置を推定する山
・谷推定手段と、 前記スペクトル包絡において、推定された山・谷の位置
へ情報量重み付けを行う重み付け手段と、 情報量重み付けされたスペクトル包絡に基づいて、量子
化用聴覚重みを算出する聴覚重み算出手段と、 前記量子化用聴覚重みに基づいて量子化を行う量子化手
段と、 を有し、 前記山・谷推定手段は、前記スペクトル包絡の１階微分
値を求め、前記１階微分値の相加平均値を求め、前記１
階微分値の相加平均値の１階微分値を求めて２階微分値
とし、前記２階微分値の相加平均値を求め、前記１階微
分値または前記１階微分値の相加平均値が正の値から負
の値に変化し、かつ、該変化の近傍で前記２階微分値ま
たは前記２階微分値の相加平均値が常に負の値ならば、
その周波数を山の位置とし、前記１階微分値また前記１
階微分値の相加平均値が負の値から正の値に変化し、か
つ、該変化の近傍で前記２階微分値または２階微分値の
相加平均値が常に正の値ならば、その周波数を谷の位置
とする、信号符号化装置。 - 【請求項９】 重み付け手段は、山の付近を高く持ち上
げ谷の付近を深く下げるか、または山の付近を低く下げ
谷の付近を浅くなるように持ち上げるような重み関数を
用いて山・谷の位置へ重み付け操作を行う、請求項６に
記載の信号符号化装置。 - 【請求項１０】 重み付け手段は、山・谷の位置へ情報
量重み付けが行われた包絡曲線を元に量子化用聴覚重み
を求める、請求項６に記載の信号符号化装置。 - 【請求項１１】 計算機が読取り可能な記録媒体であっ
て、 前記計算機に、 入力信号に対して時間軸／周波数軸変換を行って周波数
軸上の係数列を得る工程と、 前記係数列に基づいてスペクトル包絡を算出する工程
と、 算出されたスペクトル包絡の山・谷の位置へ情報量重み
付けを行う工程と、 情報量重み付けされたスペクトル包絡に基づいて、量子
化用聴覚重みを算出する工程と、 前記量子化用聴覚重みに基づいて量子化を行う工程と、 を実行させる信号符号化プログラムを記録した記録媒
体。 - 【請求項１２】 計算機が読取り可能な記録媒体であっ
て、 前記計算機に、 入力信号に対して時間軸／周波数軸変換を行って周波数
軸上の係数列を得る工程と、 前記係数列に対して区間長にまたがった相加平均を求め
ることにより平滑化処理を行ってスペクトル包絡を求め
る工程と、 前回求めたスペクトル包絡に対して、記前回求めたスペ
クトルを求める際に用いた区間長よりも長い区間長にま
たがった相加平均を求めることにより平滑化処理を行っ
てスペクトル包絡を求めることを１回以上実行する工程
と、 いずれかのスペクトル包絡において、前記各スペクトル
包絡での山・谷の位置へ情報量重み付けを行って、情報
量重み付けされたスペクトル包絡を得る工程と、 前記情報量重み付けされたスペクトル包絡に基づいて、
量子化用聴覚重みを算出する工程と、 前記量子化用聴覚重みに基づいて量子化を行う工程と、 を実行させる信号符号化プログラムを記録した記録媒
体。 - 【請求項１３】 計算機が読取り可能な記録媒体であっ
て、 前記計算機に、 前記入力信号に対して時間軸／周波数軸変換を行って周
波数軸上の係数列を得る工程と、 前記係数列に基づいてスペクトル包絡を算出する工程
と、 前記スペクトル包絡における山・谷の位置を推定する工
程と、 前記スペクトル包絡において、推定された山・谷の位置
へ情報量重み付けを行う工程と、 情報量重み付けされたスペクトル包絡に基づいて、量子
化用聴覚重みを算出する工程と、 前記量子化用聴覚重みに基づいて量子化を行う工程と、 を実行させ、 前記推定する工程が、前記スペクトル包絡の１階微分値
を求める工程と、前記１階微分値の相加平均値を求める
工程と、前記１階微分値の相加平均値の１階微分値を求
めて２階微分値とする工程と、前記２階微分値の相加平
均値を求める工程と、を有し、 前記１階微分値または前記１階微分値の相加平均値が正
の値から負の値に変化し、かつ、該変化の近傍で前記２
階微分値または前記２階微分値の相加平均値が常に負の
値ならば、その周波数を山の位置とし、前記１階微分値
また前記１階微分値の相加平均値が負の値から正の値に
変化し、かつ、該変化の近傍で前記２階微分値または２
階微分値の相加平均値が常に正の値ならば、その周波数
を谷の位置とする、信号符号化プログラムを記録した記
録媒体。 - 【請求項１４】 情報量重み付けを行う工程は、山の付
近を高く持ち上げ谷の付近を深く下げるか、または山の
付近を低く下げ谷の付近を浅くなるように持ち上げるよ
うな重み関数を用いて山・谷の位置へ重み付け操作を行
う工程を有する、請求項１１に記載の記録媒体。 - 【請求項１５】 量子化用聴覚重みを算出する工程は、
山・谷の位置へ情報量重み付けが行われた包絡曲線を元
に量子化用聴覚重みを求める工程である、請求項１１に
記載の記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000318017A JP3590342B2 (ja) | 2000-10-18 | 2000-10-18 | 信号符号化方法、装置及び信号符号化プログラムを記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000318017A JP3590342B2 (ja) | 2000-10-18 | 2000-10-18 | 信号符号化方法、装置及び信号符号化プログラムを記録した記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002123298A true JP2002123298A (ja) | 2002-04-26 |
| JP3590342B2 JP3590342B2 (ja) | 2004-11-17 |
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|---|---|---|---|
| JP2000318017A Expired - Fee Related JP3590342B2 (ja) | 2000-10-18 | 2000-10-18 | 信号符号化方法、装置及び信号符号化プログラムを記録した記録媒体 |
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-
2000
- 2000-10-18 JP JP2000318017A patent/JP3590342B2/ja not_active Expired - Fee Related
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