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JP2011507037A - ５点ｄｃｔ−ｉｉ、ｄｃｔ−ｉｖ、およびｄｓｔ−ｉｖの計算のための高速アルゴリズム、ならびにアーキテクチャ - Google Patents

５点ｄｃｔ−ｉｉ、ｄｃｔ−ｉｖ、およびｄｓｔ−ｉｖの計算のための高速アルゴリズム、ならびにアーキテクチャ Download PDF

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JP2011507037A
JP2011507037A JP2010538219A JP2010538219A JP2011507037A JP 2011507037 A JP2011507037 A JP 2011507037A JP 2010538219 A JP2010538219 A JP 2010538219A JP 2010538219 A JP2010538219 A JP 2010538219A JP 2011507037 A JP2011507037 A JP 2011507037A
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Abstract

Ｎ点ＭＤＣＴ変換をより小さいサイズのＮ／２点ＤＣＴ−ＩＶ、ＤＳＴ−ＩＶおよび／またはＤＣＴ−ＩＩ変換にマッピングする、より効率的なエンコーダ／デコーダを提供する。オーディオコーデックにおける多くの既存のＭＤＣＴ設計で使用されるＤＣＴ−ＩＶまたはＦＦＴコアとは反対に、一様にスケーリングされた５点ＤＣＴ−ＩＩコア関数を利用することによって、ＭＤＣＴを２分の１に系統的にデシメートすることができる。５点変換の様々な変換の因数分解を実装して、変換をより効率的に実装することができる。

Description

米国特許法第１１９条に基づく優先権の主張
本特許出願は、両方とも本出願の譲受人に譲渡され、参照により本明細書に明白に組み込まれる、２００７年１２月１３日に出願された「Fast Algorithms for Computation of 5-Point DCT-II, DCT-IV, and DST-V, and Architecture for Design of Transforms of Size N=5*2K」と題する米国特許仮出願第６１／０１３，５７９号、および２００８年３月２５日に出願された「G.EV-VBR MDCT Module」と題する米国特許仮出願第６１／０３９，１９４号の優先権を主張する。
以下の説明は、一般に、エンコーダおよびデコーダに関し、特に、ボイスおよびオーディオコーデックのための効率的なＭＤＣＴ／ＩＭＤＣＴ実装（implementation）に関する。
オーディオコーディングの１つの目的は、元のサウンド品質をできる限り保ちながら、オーディオ信号を所望の限られた情報量に圧縮することである。符号化プロセスでは、時間領域におけるオーディオ信号を周波数領域に変換し、対応する復号プロセスでは、そのような演算を逆算する。
そのような符号化プロセスの一部として、モディファイド離散コサイン変換（ＭＤＣＴ）によって信号を処理することができる。モディファイド離散コサイン変換（ＭＤＣＴ）は、タイプＩＶの離散コサイン変換（ＤＣＴ−ＩＶ）に基づくフーリエ関連の変換であり、あるブロックの終了が次のブロックの開始と一致するように複数のブロックが重なるという追加の特性をもつ。この重なりは、エイリアシングアーティファクトを回避するのに役立ち、ＤＣＴのエネルギー圧縮品質に加えて、特に信号圧縮の適用例にとってＭＤＣＴを魅力的にする。
ボコーダは、１０あるいは２０ミリセコンドフレームおよび、８kHzあるいは１６kHzのいずれかの入力サンプリングレートで動作する。それゆえ、それらのＭＤＣＴフィルタバンクは、１６０あるいは３２０点の変換となる。
しかしながら、将来のスピーチコーダがブロックスイッチング機能をサポートするようになれば、デシメートされたサイズ（たとえば、１６０、８０、４０点）のサポートも必要になることがある。したがって、小さいサイズのコア変換を使用してより大きい変換を実装するためには、小さい変換サイズの効率的な実装が望ましい。
以下で、いくつかの実施形態の基本的な理解を与えるために、１つまたは複数の実施形態の簡単な概要について説明する。この概要は、すべての企図される実施形態の包括的な概観ではなく、すべての実施形態の主要または重要な要素を識別するものでも、いずれかまたはすべての実施形態の範囲を定めるものでもない。その唯一の目的は、後で提示するより詳細な説明の導入として、１つまたは複数の実施形態のいくつかの概念を簡略化された形式で提示することである。
変換値を計算するための符号化方法および／またはデバイスを提供する。オーディオ信号を表す時間領域入力値を受信する。複数の５点変換に再帰的にデシメートされるモディファイド離散コサイン変換（ＭＤＣＴ）を使用して、入力値をスペクトル係数に変換する。５点変換を効率的に処理するために、様々な因数分解を実装することができる。
一例（図５）では、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、１２回加算演算、８回乗算演算、および３回演算の最長経路長によって因数分解される、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（５０２）を含むことができる。たとえば、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（５０２）を含む。
ｗ０＝ｘ０−ｘ４、
ｗ４＝ｘ０＋ｘ４、
ｗ１＝ｘ１−ｘ３、
ｗ３＝ｘ１＋ｘ３、
ｕ２＝ｘ２＋ｗ３＋ｗ４、
ｕ３＝−ｄ＊ｗ３＋ｃ＊ｗ４、
ｕ４＝ｄ＊ｗ４＋ｃ＊ｗ３、
ここで、
Ｘ０＝ｕ２、
Ｘ１＝ｂ＊ｗ１＋ａ＊ｗ０、
Ｘ２＝ｕ３−ｘ０、
Ｘ３＝ａ＊ｗ１−ｂ＊ｗ０、
Ｘ４＝ｕ４＋ｘ０、
上式で、
Figure 2011507037
である。
別の例（図６）では、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、１２回加算演算、５回乗算演算、２回シフト演算、および４回演算の最長経路長によって因数分解される、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（６０２）を含む。たとえば、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（６０２）を含む。
ｗ０＝ｘ０−ｘ４、
ｗ１＝ｘ１−ｘ３、
ｚ２＝ｘ１＋ｘ３、
ｚ４＝ｘ０＋ｘ４、
ｕ２＝ｚ２＋ｚ４、
ここで、
Ｘ０＝ｕ２＋ｘ２、
Ｘ１＝ｂ＊ｗ１＋ａ＊ｗ０、
Ｘ２＝ｃ＊ｕ２＋０．５＊ｚ２−ｘ２、
Ｘ３＝ａ＊ｗ１−ｂ＊ｗ０、
Ｘ４＝＝−ｃ＊ｕ２−０．５＊ｚ４＋ｘ２、
上式で、
Figure 2011507037
である。
別の例（図７）では、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、１２回加算演算、５回乗算演算、１回シフト演算、および４回演算の最長経路長によって因数分解される、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（７０２）を含むことができる。たとえば、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、以下の中間結果を有することによって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（７０２）を含む。
ｗ０＝ｘ０−ｘ４、
ｗ１＝ｘ１−ｘ３、
ｚ２＝ｘ１＋ｘ３、
ｚ４＝ｘ０＋ｘ４、
ｔ２＝ｚ２＋ｚ４、
ｔ４＝ｚ２−ｚ４、
ｃ’＝ｃ＋０．２５、
ここで、
Ｘ０＝ｔ２＋ｘ２、
Ｘ１＝ｂ＊ｗ１＋ａ＊ｗ０、
Ｘ２＝ｃ’＊ｔ２−０．２５＊ｔ４−ｘ２＝０．２５＊ｔ４＋ｃ’＊ｔ２−ｘ２）、
Ｘ３＝ａ＊ｗ１−ｂ＊ｗ０、
Ｘ４＝−ｃ’＊ｔ２−０．２５＊ｔ４＋ｘ２＝０．２５＊ｔ４−（ｃ’＊ｔ２−ｘ２）、
上式で、
Figure 2011507037
である。
別の例（図８）では、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、１２回加算演算、４回乗算演算、２回シフト演算、および４回演算の最長経路長によって因数分解される、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（８０２）を含むことができる。たとえば、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（８０２）を含む。
ｗ１＝ｘ０＋ｘ４、
ｗ２＝ｘ４−ｘ０、
ｗ３＝ｘ３−ｘ１、
ｗ４＝ｘ３＋ｘ１、
ｗ５＝ｗ１＋ｗ４、
ｗ６＝ｗ４−ｗ１、
ｕ１＝ｘ２−αｗ５、
ｕ２＝ｘ２＋ｗ５、
ｕ３＝βｗ２＋γｗ３、
ｕ４＝βｗ３−γｗ２、
ｕ５＝δｗ６、
ここで、
Ｘ０＝ｕ２、
Ｘ１＝ｕ４、
Ｘ２＝ｕ４−ｕ１、
Ｘ３＝ｕ３、
Ｘ４＝ｕ１＋ｕ５、
上式で、
Figure 2011507037
である。
代替的に、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、１２回加算演算、５回乗算演算、１回シフト演算、および４回演算の最長経路長によって因数分解される、少なくとも１つの変換（８０２）を含むことができる。
別の例（図９）では、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、２０回加算演算、１６回乗算演算、および３回演算の最長経路長によって因数分解される、離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（９０２）を含むことができる。たとえば、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（９０２）を含むことができる。
ｋ１＝ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３、
ｋ２＝ｈ＊ｘ１＋ｇ＊ｘ３、
ｋ３＝ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４、
ｋ４＝ｉ＊ｘ０＋ｆ＊ｘ４、
ｋ５＝ｉ＊ｘ１−ｆ＊ｘ３、
ｋ６＝−ｆ＊ｘ１＋ｉ＊ｘ３、
ｋ７＝ｇ＊ｘ０−ｈ＊ｘ４、
ｋ８＝ｈ＊ｘ０−ｇ＊ｘ４、
ｊ１＝ｘ０＋ｘ４、
ｊ２＝ｘ３−ｘ１、
ここで、
Ｘ０＝ｋ３＋ｋ１＋ｘ２、
Ｘ１＝ｋ７＋ｋ５−ｘ２、
Ｘ２＝ｊ１＋ｊ２−ｘ２、
Ｘ３＝ｈ＊ｘ０−ｇ＊ｘ４−ｆ＊ｘ１＋ｉ＊ｘ３＋ｘ２、
Ｘ４＝ｋ４−ｋ２＋ｘ２。
上式で、
Figure 2011507037
である。
別の例（図１０）では、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、２０回加算演算、１２回乗算演算、および４回演算の最長経路長によって因数分解される、離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１００２）を含むことができる。たとえば、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１００２）を含むことができる。
ｑ１＝ｘ０＋ｘ４、
ｑ２＝ｘ３−ｘ１、
ｐ１＝（ｘ１−ｘ３）＊ｇ−ｘ１＊（ｇ＋ｈ）＝ｑ２＊ｇ−ｘ１＊（ｇ＋ｈ）、
ｐ２＝（ｘ１−ｘ３）＊ｇ＋ｘ３＊（ｈ＋ｇ）＝ｑ２＊ｇ＋ｘ３＊（ｇ＋ｈ）、
ｐ３＝（ｘ０＋ｘ４）＊ｆ＋ｘ０＊（ｉ−ｆ）＝ｑ１＊ｆ＋ｘ０＊（ｉ−ｆ）、
ｐ４＝（ｘ０＋ｘ４）＊ｆ＋ｘ４＊（ｉ−ｆ）＝ｑ１＊ｆ＋ｘ４＊（ｉ−ｆ）、
ｐ５＝（ｘ３−ｘ１）＊ｆ＋ｘ３＊（ｉ−ｆ）＝ｑ２＊ｆ＋ｘ３＊（ｉ−ｆ）、
ｐ６＝（ｘ３−ｘ１）＊ｆ−ｘ１＊（ｉ−ｆ）＝ｑ２＊ｆ−ｘ１＊（ｉ−ｆ）、
ｐ７＝（ｘ０＋ｘ４）＊ｇ＋ｘ０＊（ｈ＋ｇ）＝ｑ１＊ｇ＋ｘ０＊（ｈ＋ｇ）、
ｐ８＝（ｘ０＋ｘ４）＊ｇ＋ｘ４＊（ｈ＋ｇ）＝ｑ１＊ｇ＋ｘ４＊（ｈ＋ｇ）、
ここで、
Ｘ０＝ｐ２＋ｐ４＋ｘ２、
Ｘ１＝ｐ５＋ｐ７−ｘ２、
Ｘ２＝ｑ１＋ｑ２−ｘ２、
Ｘ３＝ｐ６＋ｐ８＋ｘ２、
Ｘ４＝ｐ１＋ｐ３＋ｘ２、
上式で、
Figure 2011507037
である。
別の例（図１４）では、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、１６回加算演算、９回乗算演算、および５回演算の最長経路長によって因数分解される、離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１４０２）を含むことができる。たとえば、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１４０２）を含むことができる。
ｗ０＝ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４、
ｗ１＝ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３、
ｚ２＝ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３、
ｚ４＝ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４、
ｖ１＝２ｂ＊ｗ１＋２ａ＊ｗ０、
ｖ２＝ｚ２＋ｚ４、
ｖ３＝２ｂ＊ｗ０−２ａ＊ｗ１、
ｙ２＝２ｃ＊ｖ２＋ｚ２−２＊ｘ２、
ｙ４＝−２ｃ＊ｖ２−ｚ４＋２＊ｘ２、
ここで、
Ｘ０＝ｖ２＋ｘ２、
Ｘ１＝ｖ１−２＊Ｘ０、
Ｘ２＝ｙ２−Ｘ１、
Ｘ３＝ｖ３−Ｘ２、
Ｘ４＝ｙ４−Ｘ３、
上式で、
Figure 2011507037
および
Figure 2011507037
である。
別の例（図１５）では、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、１５回加算演算、１０回乗算演算、２回シフト演算、および５回演算の最長経路長によって因数分解される、離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１５０２）を含むことができる。たとえば、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１５０２）を含むことができる。
ｗ０＝ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４、
ｗ１＝ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３、
ｚ２＝ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３、
ｚ４＝ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４、
ｖ１＝２ｂ＊ｗ１＋２ａ＊ｗ０、
ｖ２＝ｚ２＋ｚ４、
ｖ３＝２ｂ＊ｗ０−２ａ＊ｗ１、
ｙ２＝（２ｃ＋２）＊ｖ２＋ｚ２、
ｙ４＝２ｃ＊ｖ２＋ｚ４、
ここで、
Ｘ０＝ｖ２＋ｘ２、
Ｘ１＝ｖ１−２＊Ｘ０、
Ｘ２＝ｙ２−ｖ１、
Ｘ３＝ｖ３−Ｘ２、
Ｘ４＝−ｙ４＋２＊ｘ２−Ｘ３、
上式で、
Figure 2011507037
および
Figure 2011507037
である。
別の例（図１６）では、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、１５回加算演算、１１回乗算演算、２回シフト演算、および５回演算の最長経路長によって因数分解される、離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１６０２／１７０２）を含むことができる。たとえば、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１６０２）を含むことができる。
ｗ０＝ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４、
ｗ１＝ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３、
ｚ２＝ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３、
ｚ４＝ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４、
ｖ１＝２ｂ＊ｗ１＋２ａ＊ｗ０、
ｖ２＝ｚ２＋ｚ４、
ｖ３＝２ｂ＊ｗ０−２ａ＊ｗ１、
ｄ２＝（２ｃ＋２）＊ｚ２＋（２ｃ＋２）＊ｚ４、
ｄ４＝（２ｃ＋２）＊ｚ４＋２ｃ＊ｚ２、
ここで、
Ｘ０＝ｚ２＋ｚ４＋ｘ２、
Ｘ１＝ｖ１−２＊Ｘ０、
Ｘ２＝ｄ２−ｖ１、
Ｘ３＝ｖ３−Ｘ２、
Ｘ４＝−ｄ４＋２＊ｘ２−Ｘ３、
上式で、
Figure 2011507037
および
Figure 2011507037
である。
別の例（図１７）では、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１７０２）を含むことができる。
ｗ０＝ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４、
ｗ１＝ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３、
ｚ２＝ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３、
ｚ４＝ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４、
ｚ１＝２ａ＊ｗ０＋２ｂ＊ｗ１
ｚ３＝（２ｂ＋２ａ）＊ｗ０−（２ａ−２ｂ）＊ｗ１、
ｄ２＝２（ｃ＋２）＊ｚ２＋（２ｃ＋２）＊ｚ４、
ｄ４＝（２ｃ＋２）＊ｚ４＋２ｃ＊ｚ２、
ここで、
Ｘ０＝ｚ２＋ｚ４＋ｘ２、
Ｘ１＝ｚ１−２＊Ｘ０、
Ｘ２＝ｄ２−ｚ１、
Ｘ３＝ｚ３−ｄ２、
Ｘ４＝−ｄ４＋２＊ｘ２−Ｘ３、
上式で、
Figure 2011507037
および
Figure 2011507037
である。
別の例（図１８）では、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、１５回加算演算、１２回乗算演算、２回シフト演算、および５回演算の最長経路長によって因数分解される、離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１８０２）を含むことができる。たとえば、複数の５点変換のうちの少なくとも１つは、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、以下の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１８０２）を含むことができる。
ｗ０＝ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４、
ｗ１＝ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３、
ｚ２＝ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３、
ｚ４＝ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４、
ｚ１＝２ａ＊ｗ０＋２ｂ＊ｗ１
ｚ３＝（２ｂ＋２ａ）＊ｗ０−（２ａ−２ｂ）＊ｗ１、
ｒ２＝（２ｃ＋２）＊ｚ２＋（２ｃ＋２）＊ｚ４、
ｒ４＝４（ｃ＋１）＊ｚ２＋４（ｃ＋１）＊ｚ４、
ここで、
Ｘ０＝ｚ２＋ｚ４＋ｘ２、
Ｘ１＝ｚ１−２＊Ｘ０、
Ｘ２＝ｄ２−ｚ１、
Ｘ３＝ｚ３−ｒ２、
Ｘ４＝−ｒ４＋２＊ｘ２−ｚ３、
上式で、
Figure 2011507037
および
Figure 2011507037
である。
さらに、変換方法および／またはデバイスは、変換を実行する前に入力値に対してウィンドウイング（windowing）演算を実行することができ、ウィンドウイング演算は、非対称ウィンドウ関数を実装する。
いくつかの実装形態では、ＭＤＣＴは、５点離散コサイン変換タイプＩＩを使用して、６４０、３２０、１６０、８０、４０点変換のうちの少なくとも１つを実装することができる。
他の実装形態では、ＭＤＣＴは、５点離散コサイン変換タイプＩＶを使用して、６４０、３２０、１６０、８０、４０点変換のうちの少なくとも１つを実装することができる。
さらに他の実装形態では、ＭＤＣＴは、５点離散コサイン変換タイプＩＩおよび５点離散コサイン変換タイプＩＶを使用して、６４０、３２０、１６０、８０、４０点変換のうちの少なくとも１つを実装することができる。
さらに他の実装形態では、ＭＤＣＴは、５点離散サイン変換タイプＩＶを使用して、６４０、３２０、１６０、８０、４０点変換のうちの少なくとも１つを実装する。
逆変換値を計算するための復号方法および／またはデバイスを提供する。オーディオ信号を表すスペクトル係数入力値が受信される。次いで、スペクトル係数入力値は、複数の５点逆変換に再帰的にデシメートされる逆モディファイド離散コサイン変換（ＩＭＤＣＴ）を使用して、時間領域出力値に変換される。
一例（図３２）では、複数の５点逆変換のうちの少なくとも１つは、１２回加算演算、４回乗算演算、２回シフト演算、および４回演算の最長経路長によって因数分解される、少なくとも１つの逆離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（３２０２）を含むことができる。たとえば、複数の５点逆変換のうちの少なくとも１つは、入力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］をとって出力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの逆離散コサイン変換タイプＩＩ（ＩＤＣＴ−ＩＩ）（３２０２）を含むことができる。
ｕ１＝Ｘ４−Ｘ２、
ｕ５＝Ｘ４＋Ｘ２、
ｗ０＝Ｘ０＋ｕ１、
ｗ５＝Ｘ０−αｕ１、
ｗ２＝βＸ３−γＸ１、
ｗ３＝γＸ３−βＸ１、
ｗ６＝δｕ５、
ｗ１＝ｗ５−ｗ６、
ｗ４＝ｗ５＋ｗ６、
ここで、
ｘ０＝ｗ１−ｗ２、
ｘ１＝ｗ４＋ｗ３、
ｘ２＝ｗ０、
ｘ３＝ｗ４−ｗ３、
ｘ４＝ｗ１＋ｗ２、
上式で、
Figure 2011507037
である。
さらに、復号方法および／またはデバイスは、逆変換を実行した後に入力値に対してウィンドウイング演算を実行することができ、ウィンドウイング演算は、非対称ウィンドウ関数を実装する。
一実装形態では、ＩＭＤＣＴは、５点逆離散コサイン変換タイプＩＩを使用して、６４０、３２０、１６０、８０、４０点変換のうちの少なくとも１つを実装することができる。
別の実装形態では、ＩＭＤＣＴは、５点逆離散コサイン変換タイプＩＶを使用して、６４０、３２０、１６０、８０、４０点変換のうちの少なくとも１つを実装することができる。
さらに別の実装形態では、ＩＭＤＣＴは、５点逆離散コサイン変換タイプＩＩおよび５点逆離散コサイン変換タイプＩＶを使用して、６４０、３２０、１６０、８０、４０点変換のうちの少なくとも１つを実装することができる。
一実装形態では、ＩＭＤＣＴは、５点逆離散サイン変換タイプＩＶを使用して、６４０、３２０、１６０、８０、４０点変換のうちの少なくとも１つを実装することができる。
様々な特徴、性質、および利点は、全体を通じて同様の参照符号が同様のものを指す図面とともに、以下に記載する詳細な説明を読めば明らかになろう。
ＭＤＣＴ分析フィルタバンクを含むことができるエンコーダの一例を示すブロック図。 どのように、より小さい変換によって変換を実装することができるかの一例を示すブロック図。 ＩＭＤＣＴ合成フィルタバンクを含むことができるデコーダの一例を示すブロック図。 どのように、より小さい逆変換によって逆変換を実装することができるかの一例を示すブロック図。 ５点ＤＣＴ−ＩＩ変換の因数分解の第１の例を示す流れ図。 ５点ＤＣＴ−ＩＩ変換の因数分解の第２の例を示す流れ図。 ５点ＤＣＴ−ＩＩ変換の因数分解の第３の例を示す流れ図。 ５点ＤＣＴ−ＩＩ変換の因数分解の代替例を示す流れ図。 ５点ＤＣＴ−ＩＶ変換の因数分解の第１の例を示す流れ図。 どのように５点ＤＣＴ−ＩＶ変換を実装することができるかの第２の例を示す流れ図。 どのようにＤＣＴ−ＩＶ変換をＤＣＴ−ＩＩ変換にマッピングして、入力係数を出力係数に変換することができるかを示すブロック図。 ５点ＤＣＴ−ＩＩ変換を使用して５点ＤＣＴ−ＩＶ変換を実装して、入力係数を出力係数に変換することができることを示すブロック図。 ５点ＤＣＴ−ＩＩ変換を使用して実装することができる図１２の５点ＤＣＴ−ＩＶ変換の因数分解の一例を示すブロック図。 どのように図１３のＤＣＴ−ＩＶ変換のマッピングを図６のＤＣＴ−ＩＩ変換と組み合わせることができるかを示すブロック図。 どのように図１４のＤＣＴ−ＩＶ変換をさらにモディファイして等価変換にすることができるかを示すブロック図。 どのように図１５のＤＣＴ−ＩＶ変換をさらにモディファイして等価変換にすることができるかを示すブロック図。 どのように図１６のＤＣＴ−ＩＶ変換をさらにモディファイして等価変換にすることができるかを示すブロック図。 どのように図１７のＤＣＴ−ＩＶ変換をさらにモディファイして等価変換にすることができるかを示すブロック図。 Ｎサイズ変換が複数の５点変換によって表されるまで、どのようにＮサイズ変換をより小さいＮ／２サイズ変換に再帰的に分割することができるかを示すブロック図。 １０点ＤＣＴ−ＩＶ変換を複数のより小さい５点ＤＣＴ−ＩＩ変換に再帰的に分割する、変換デシメーションおよび分割の一例を示すブロック図。 Ｎサイズ逆変換が複数の５点逆変換によって表されるまで、どのようにＮサイズ逆変換をより小さいＮ／２サイズ逆変換に再帰的に分割することができるかを示すブロック図。 １０点ＩＤＣＴ−ＩＶ逆変換を複数のより小さい５点ＩＤＣＴ−ＩＩ逆変換に再帰的に分割する、逆変換デシメーションおよび分割の一例を示すブロック図。 同数の周波数係数を保ちながら、変換段に関連する遅延を１０ｍｓに低減するために使用することができる非対称ウィンドウ形状を示す図。 変換値を計算するためのデバイスを示すブロック図。 ５点コア変換に基づくＭＤＣＴ変換を使用して信号を符号化するための方法の一例を示す図。 変換値を計算するためのデバイスを示すブロック図。 コアＩＤＣＴ−ＩＩ変換に基づくＩＭＤＣＴ変換を使用して信号を復号するための方法の一例を示す図。 １０点ＤＣＴ−ＩＶ変換を複数のより小さい５点ＤＣＴ−ＩＩ変換に再帰的に分割する、変換デシメーションおよび分割の代替例を示す図。 図２８の変換の逆である１０点ＩＤＣＴ−ＩＶ変換を示す図。 １０点ＤＣＴ−ＩＶ逆変換を複数のより小さい５点ＤＣＴ−ＩＩ変換および５点ＤＣＴ−ＩＶに再帰的に分割する、変換デシメーションおよび分割の一例を示すブロック図。 図３０の順変換に対する逆変換の一例を示すブロック図。 図８の順変換に対応する逆変換を示す図。
次に、図面を参照しながら様々な実施形態について説明するが、全体にわたって同様の要素を指すのに同様の参照符号を使用する。以下の記述では、説明の目的で、１つまたは複数の実施形態の完全な理解を与えるために多数の具体的な詳細を記載する。ただし、そのような（１つまたは複数の）実施形態は、これらの具体的な詳細なしに実施できることは明らかであろう。他の例では、１つまたは複数の実施形態の説明を円滑にするために、よく知られた構造およびデバイスはブロック図の形態で示す。
概観
１つの特徴は、（ある整数Ｋ＞＝１に対して、Ｎ＝５＊２＾Ｋである）Ｎ点ＭＤＣＴ変換をより小さいサイズのＮ／２点ＤＣＴ−ＩＶ、ＤＳＴ−ＩＶおよび／またはＤＣＴ−ＩＩ変換にマッピングすることによって、Ｎ点ＭＤＣＴ変換を実装することを提供する。一例では、スケーリングされた５点コア関数を最後の段で利用することによって、ＭＤＣＴを２分の１に系統的にデシメートすることができる。１つの特徴は、サイズ５のＤＣＴ−ＩＩ、ＤＣＴ−ＩＶ、およびＤＳＴ−ＩＶコア変換を計算するためのいくつかの高速アルゴリズムを提供する。本明細書で請求する全体的な変換アーキテクチャは、Ｎ＝５＊２＾Ｋである、サイズＮの変換をサイズＮ／２の２つの変換に再帰的に分割し、本明細書で説明する高速の技法を使用することによって最終の（最小の）５点変換を実装する、一般的なデシメーションプロセスである。そのようなサイズの変換は、最近および新興の規格Ｇ．７２９．１、Ｇ．７１８、ＥＶＲＣ−ＷＢなどのスピーチおよびオーディオコーディングの適用例のためのＭＤＣＴフィルタバンクの設計において発生する。
別の特徴は、ＭＤＣＴを計算するための上記のアーキテクチャと、同数の周波数係数を保ちながら、変換段に関連する遅延を低減するための非対称ウィンドウとを組み合わせる、ＭＤＣＴのモディファイドウィンドウイング段を使用することを提供する。
コーデック構造
図１は、ＭＤＣＴ分析フィルタバンクを含むことができるエンコーダの一例を示すブロック図である。エンコーダ１０２は入力オーディオ信号１０４を受信することができる。ＭＤＣＴ分析フィルタバンク１０６（すなわち、タイプＩＶの離散コサイン変換に基づくモディファイド離散コサイン変換）は、時間領域入力オーディオ信号１０４を複数のサブバンド信号に分解し、それらの信号を周波数領域に変換するように動作し、各サブバンド信号は、サブバンドごとに、ブロックごとに、変換係数に変換される。次いで、得られた信号は、量子化器１０８によって量子化され、エントロピーエンコーダ１１０によって符号化されて、デジタルオーディオ信号のビットストリーム１１２が生成される。一例によれば、ＭＤＣＴ分析フィルタバンク１０６は、ウィンドウイング関数１１４、（たとえば、時間領域から周波数領域への）変換１１６、および／またはスケーリング関数１１８によって実装することができる。ウィンドウイング関数１１４、変換１１６、および／またはスケーリング関数１１６を含むＭＤＣＴ分析フィルタバンク１０６は、ハードウェア（たとえば、プロセッサ、回路、プログラマブル論理デバイスなどとして）、ソフトウェア（たとえば、プロセッサによって実行可能な命令）、および／またはそれらの組合せで実装することができる。
図２は、どのように、より小さい変換によって変換を実装することができるかの一例を示すブロック図である。この例では、図１の変換１１６は、複数の入力２０２を受信し、複数の出力２０４を生成することができる。これを達成するために、変換１１６は、同じサイズまたはより小さいサイズの１つまたは複数の変換によって表すことができる。たとえば、変換１１６は、複数のｋ点ＤＣＴ−ＩＶ変換２０６ａおよび２０６ｂによって実装することができる。今度は、各ｋ点ＤＣＴ−ＩＶ変換２０６ａおよび２０６ｂは、１つまたは複数のｎ点ＤＣＴ−ＩＩ変換２０８ａ、２０８ｂ、または２１０ａ、２１０ｂによって実装することができる。いくつかの実装形態では、ＤＣＴ−ＩＶ変換の代わりに、離散サイン変換（ＤＳＴ）−ＩＶを使用できることに留意されたい。より大きい変換１１６を複数のより小さい変換２０８に再帰的に分割することによって、より大きい変換１１６の実装が簡単になる。ただし、演算を最小限に抑える高速変換パフォーマンスを達成するためには、より小さい変換の効率的なアルゴリズムの実装が望ましい。一例では、変換１１６は、オーディオ信号を表す時間領域入力値ｘ（０）．．．ｘ（ｍ）２０２を受信し、それらを周波数領域スペクトル係数Ｘ（０）．．．Ｘ（ｍ）２０４に変換することができる。これらのより小さい変換のための様々な実装形態について以下で説明する。
図３は、ＩＭＤＣＴ合成フィルタバンクを含むことができるデコーダの一例を示すブロック図である。デコーダ３０２はビットストリーム３０４を受信することができる。エントロピーデコーダ３０６はビットストリーム３０４を復号し、次いで、ビットストリーム３０４は、逆量子化器３０８によって逆量子化されて、周波数領域信号が生成される。ＩＭＤＣＴ合成フィルタバンク３１０（すなわち、タイプＩＶの離散コサイン変換に基づく逆モディファイド離散コサイン変換）は、周波数領域信号３０４を変換して時間領域オーディオ信号３１２に戻すように動作する。ＩＭＤＣＴ合成フィルタバンク３１０はＭＤＣＴ分析フィルタバンク１０６の演算を逆算することができる。一例によれば、ＩＭＤＣＴ合成フィルタバンク３１０は、スケーリング関数３１４、（たとえば、周波数領域から時間領域への）逆変換３１６、ならびにウィンドウイング＋重なりおよび追加関数３１８によって実装することができる。スケーリング関数３１４、逆変換３１６、および／またはウィンドウイング関数３１８を含むＩＭＤＣＴ合成フィルタバンク３１０は、ハードウェア（たとえば、プロセッサ、回路、プログラマブル論理デバイスなどとして）、ソフトウェア（たとえば、プロセッサによって実行可能な命令）、および／またはそれらの組合せで実装することができる。
図４は、どのように、より小さい逆変換によって逆変換を実装することができるかの一例を示すブロック図である。この例では、図３の逆変換３１６は、複数の入力４０２を受信し、複数の出力４０４を生成することができる。これを達成するために、逆変換３１６は、同じサイズまたはより小さいサイズの１つまたは複数の変換によって表すことができる。たとえば、逆変換３１６は、複数のｋ点ＩＤＣＴ−ＩＶ逆変換４０６ａおよび４０６ｂによって実装することができる。今度は、各ｋ点ＩＤＣＴ−ＩＶ逆変換４０６ａおよび４０６ｂは、１つまたは複数のｎ点ＩＤＣＴ−ＩＩ変換４０８ａ、４０８ｂ、または４１０ａ、４１０ｂによって実装することができる。いくつかの実装形態では、ＩＤＣＴ−ＩＶ変換の代わりに、逆離散サイン変換（ＩＤＳＴ）−ＩＶを使用できることに留意されたい。一例では、変換３１６は、オーディオ信号を表す周波数領域スペクトル係数Ｘ（０）．．．Ｘ（ｍ）４０２を受信し、それらを時間領域に再構成された出力値ｘ（０）．．．ｘ（ｍ）４０４に変換することができる。ただし、演算を最小限に抑える高速の変換パフォーマンスを達成するためには、より小さい逆変換の効率的なアルゴリズムの実装が望ましい。
ＭＤＣＴ１０２およびＩＭＤＣＴ３０２変換への入力は、複数のデータポイントを有するフレームまたはブロックとして処理できることに留意されたい。したがって、ＭＤＣＴベースのボコーダ（たとえば、Ｇ．７２２．１やＧ．７２２．１Ｃなど）が、３２０よりも小さいフレーム長を有するデータブロックをサポートするためには、デシメートされたサイズの変換が必要になる。１６０、８０、４０などのフレーム長を有するブロックでは、これらのサイズがすべて５の倍数になることがわかる。したがって、（デシメーション技法による）最後の可約でないブロックサイズは、サイズ５の変換を使用することができる。計算複雑性の見地から、ＤＣＴ−ＩＶ変換またはＦＦＦ変換のいずれかよりも、５点ＤＣＴ−ＩＩ変換を設計するほうが、はるかに効率的であることがわかる。
ＭＤＣＴ変換の定義
行列表記法を使用して、ＭＤＣＴ変換を行列Ｍによって表すことができる。
Figure 2011507037
上式で、
Figure 2011507037
である。
したがって、
Figure 2011507037
となり、上式で、ｘは、入力サンプルの行列
Figure 2011507037
を表し、Ｘは、得られたＭＤＣＴの係数の行列
Figure 2011507037
を表し、
Figure 2011507037
は、再構成された出力の行列
Figure 2011507037
を表す。
ＭＤＣＴ変換を実装するために、ＭＤＣＴ変換をＮ／２点コア変換関数にマッピングすることができる。たとえば、図１の変換１１６を、１つまたは複数のＮ／２点ＤＣＴ−ＩＶ変換として実装することができる。
ＤＣＴ−ＩＶ変換は、次のように定義することができる。
Figure 2011507037
一方、ＩＤＣＴ−ＩＶ変換は、次のように定義することができる。
Figure 2011507037
ＭＤＣＴ変換は、次のようにＮ／２点ＤＣＴ−ＩＶ変換にマッピングすることができ、
Figure 2011507037
ＩＭＤＣＴ変換は、次のようにＮ／２点ＩＤＣＴ−ＩＶ変換にマッピングすることができ、
Figure 2011507037
上式で、
Figure 2011507037
上式で、ＩＮ／４は、Ｎ／４×Ｎ／４の単位行列であり、ＪＮ／４は、Ｎ／４×Ｎ／４の順序反転行列であり、行列Ｓは次のように定義され、
Figure 2011507037
Figure 2011507037
は、次のように定義することができるＮ／２×Ｎ／２のＤＣＴ−ＩＶ行列である。
Figure 2011507037
ＤＣＴ−ＩＶ行列の対称性およびインボリュートの性質を使用することによって、それをＤＣＴ−ＩＩ変換にマッピングすることができる。ＤＣＴ−ＩＩ変換は、次のように定義することができる。
Figure 2011507037
同様に、ＩＤＣＴ−ＩＩ変換は、次のように定義することができる。
Figure 2011507037
上式で、ｋ＝０の場合は
Figure 2011507037
であり、他の場合は１である。
ＤＣＴ−ＩＶ、ＤＳＴ−ＩＶ、およびＤＣＴ−ＩＩ変換の定義
１つの特徴によれば、１つまたは複数のＤＣＴ−ＩＩ（およびＩＤＣＴ−ＩＩ）変換としてそれぞれ実装することができる１つまたは複数のＤＣＴ−ＩＶまたはＤＳＴ−ＩＶ（およびＩＤＣＴ−ＩＶまたはＤＳＴ−ＩＶ）によって、変換１１６（図１）および逆変換３１６（図３）をデシメートし、実装することができる。
ＤＣＴ−ＩＶおよびＩＤＣＴ−ＩＶは、対応して、次のように定義することができる。
Figure 2011507037
Figure 2011507037
ＤＳＴ−ＩＶおよびＩＤＳＴ−ＩＶは、対応して、次のように定義することができる。
Figure 2011507037
Figure 2011507037
同様に、ＤＣＴ−ＩＩおよびその逆変換は、対応して、次のように定義することができる
Figure 2011507037
Figure 2011507037
上式で、ｋ＝０の場合はλ（ｋ）＝１／２であり、他の場合は１である。
式１〜式６において、ｎ＝０、１、．．．Ｎ−１に対する｛ｘ（ｎ）｝は、サンプルの入力シーケンスを表し、Ｎはフレーム長を示し、Ｘ（ｋ）は得られたＭＤＣＴの係数である。
Ｎ＝５の場合、ＤＣＴ−ＩＶ変換のための行列Ｃ＿ＩＶ、ＤＳＴ−ＩＶ変換のための行列Ｓ＿ＩＶ、およびＤＣＴ−ＩＩ変換のための行列Ｃ＿ＩＩは、対応して、次のように表すことができる。
Figure 2011507037
Figure 2011507037
Figure 2011507037
ＤＣＴ−ＩＩの表現を簡単にするために、因数
Figure 2011507037
を無視することができ、すべての係数は、
Figure 2011507037
で乗じ、同時に以下の表記法を使用することができる。
Figure 2011507037
それによって、以下が生成される。
Figure 2011507037
ここで、ａ２＋ｂ２＝１．２５であり、ｃ２＋ｄ２＝０．７５であることに留意されたい。さらに、ｃ−ｄ＝０．５であることにも留意されたい。これは、関連するコサイン値に関する代数式から得られる。
Figure 2011507037
同様に、ＤＣＴ−ＩＶの場合、すべての係数は、
Figure 2011507037
で乗じ、以下の表記法を使用する。
Figure 2011507037
以下が生成される。
Figure 2011507037
ｆ２＋ｉ２＝２であり、同様に、ｇ２＋ｈ２＝２であることに留意されたい。さらに、
Figure 2011507037
であり、
Figure 2011507037
であることに注意されたい。これは、関連するコサイン値に関する代数式から得られる。
Figure 2011507037
最後に、ＤＳＴ−ＩＶの場合、すべての係数は、
Figure 2011507037
で乗じ、以下の表記法を使用することができる。
Figure 2011507037
以下が生成される。
Figure 2011507037
ＤＣＴ−ＩＶの場合と同様に、ここでもｆ２＋ｉ２＝２であり、同様に、ｇ２＋ｈ２＝２であることに留意されたい。
５点ＤＣＴ−ＩＩを計算するための高速アルゴリズムの導出
処理効率を達成するためには、より大きい変換によって使用される最小サイズ変換が高速で効率的であるべきである。これは、これらの小さいサイズの変換によって実行される演算（たとえば、乗算、加算、およびシフト）を最小限に抑えることによって達成される。したがって、最小サイズ変換のための様々な因数分解を実装して、これを達成することができる。どの変換の因数分解を実装するかの選択は、使用されているプロセッサの能力を含む様々なファクタに依存することができる。
効率的なＤＣＴ−ＩＩ変換は、様々な方法で実装することができる。たとえば、変換への入力が入力ベクトルｘによって与えられると仮定すると、以下のようになり、
Figure 2011507037
ベクトルｘと、スケーリングされたＤＣＴ−ＩＩ行列（行列Ｄに記載の
Figure 2011507037
によってスケーリングされた行列）との積が、ＤＣＴ−ＩＩ行列Ｘを生成する。
Figure 2011507037
上式で、
Figure 2011507037
である。
この行列Ｘにおける奇数の係数Ｘ１およびＸ３の計算を考察する。
Figure 2011507037
これは、ｘ０−ｘ４とｘ１−ｘ３による単純なバタフライとして係数Ｘ１とＸ３の両方を計算できることを示唆している。次に、この行列Ｘにおける偶数の係数Ｘ２およびＸ４の計算を考察する。
Figure 2011507037
ここでも、やはり、ｘ０＋ｘ４とｘ１＋ｘ３による単純なバタフライとして計算を編成できるように見える。
実際の変換演算は、加算、乗算および／またはシフトの全体的な数を低減するために内部変換演算を並べ替えることによって、効率的に実装することができる。したがって、変換の異なる因数分解によって異なる中間結果が達成され、そのような中間結果は、対応する各変換を特徴付ける。
図５は、５点ＤＣＴ−ＩＩ変換５０２の因数分解の第１の例を示す流れ図である。この例では、以下の中間結果が計算されるように、５点ＤＣＴ ＩＩ変換５０２を表すために上記の行列Ｘの奇数の係数Ｘ１およびＸ３と偶数の係数Ｘ２およびＸ４との間の関係を利用する。
ｗ０＝ｘ０−ｘ４、
ｗ４＝ｘ０＋ｘ４、
ｗ１＝ｘ１−ｘ３、
ｗ３＝ｘ１＋ｘ３、
および、
ｕ２＝ｘ２＋ｗ３＋ｗ４、
ｕ３＝−ｄ＊ｗ３＋ｃ＊ｗ４、
ｕ４＝ｄ＊ｗ４＋ｃ＊ｗ３、
そして、以下の出力を得る。
Ｘ０＝ｕ２、
Ｘ１＝ｂ＊ｗ１＋ａ＊ｗ０、
Ｘ２＝ｕ３−ｘ０、
Ｘ３＝ａ＊ｗ１−ｂ＊ｗ０、
Ｘ４＝ｕ４＋ｘ０、
上式で、入力係数５０４（ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４）は、出力係数５０６（Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，およびＸ４）に変換される。図５のこの方式の複雑さは、１２回加算および８回乗算にある。特に、第１のバタフライ５０８を実装して出力係数Ｘ１およびＸ３を得て、第２のバタフライ５１０を実装して出力係数Ｘ２およびＸ４を得る。この変換５０２における最長経路は、３回演算（バタフライが各経路につきわずか１つのＭＡＣを必要とすると仮定すると、加算および／または乗算）のみである。「バタフライ」によって実行される演算は、しばしば平面回転またはギブンス回転と呼ばれる。
図６は、５点ＤＣＴ−ＩＩ変換６０２の因数分解の第２の例を示す流れ図である。この変換６０２は、入力係数５０４を出力係数５０６に変換するための図５の変換５０２から導出することができる。この実装形態では、第２のバタフライ５１０（図５）への入力は、値ｚ４＝ｘ０＋ｘ４およびｚ２＝ｘ１＋ｘ３として表され、Ｘ０に向かう順方向経路に沿って追加することができる。
したがって、中間結果は次のように計算される。
ｗ０＝ｘ０−ｘ４、
ｗ１＝ｘ１−ｘ３、
ｚ２＝ｘ１＋ｘ３、
ｚ４＝ｘ０＋ｘ４、
ｕ２＝ｚ２＋ｚ４。
さらに、ｃ−ｄ＝０．５であることを使用して、次のように出力Ｘ０、Ｘ２、およびＸ４を表す。
Ｘ０＝ｚ４＋ｚ２＋ｘ２、
Ｘ２＝ｃ＊ｚ４−ｄ＊ｚ２−ｘ２＝ｃ＊（ｚ４＋ｚ２）＋（ｃ−ｄ）＊ｚ２−ｘ２＝ｃ＊（ｚ４＋ｚ２）＋０．５＊ｚ２−ｘ２、
Ｘ４＝ｄ＊ｚ４−ｃ＊ｚ２＋ｘ２＝−ｃ＊（ｚ４＋ｚ２）−（ｃ−ｄ）＊ｚ４＋ｘ２＝−ｃ＊（ｚ４＋ｚ２）−０．５＊ｚ４＋ｘ２。
したがって、５点ＤＣＴ ＩＩ変換６０２は、以下によって特徴付けられる。
Ｘ０＝ｕ２＋ｘ２、
Ｘ１＝ｂ＊ｗ１＋ａ＊ｗ０、
Ｘ２＝ｃ＊ｕ２＋０．５＊ｚ２−ｘ２、
Ｘ３＝ａ＊ｗ１−ｂ＊ｗ０、
Ｘ４＝＝−ｃ＊ｕ２−０．５＊ｚ４＋ｘ２。
この変換６０２の複雑さは、１２回加算、５回乗算、および２回シフトにある。この変換における１／２因数は２進分数であり、したがって、そのような１／２で乗じる「乗算」は、２値シフト演算（すなわち、シフト）にすぎないことに留意されたい。ここでの最長経路長は４回演算である。
図７は、５点ＤＣＴ−ＩＩ変換７０２の因数分解の第３の例を示す流れ図である。この変換７０２は、入力係数５０４を出力係数５０６に変換するための図６の変換６０２から導出することができる。係数Ｘ２およびＸ４を求める式は、次のように表すことができる。
Ｘ２＝ｃ＊（ｚ４＋ｚ２）＋０．５＊ｚ２−ｘ２＝ｃ’＊（ｚ４＋ｚ２）＋ｄ’＊（ｚ４−ｚ２）−ｘ２、
Ｘ４＝−ｃ＊（ｚ４＋ｚ２）−０．５＊ｚ４＋ｘ２＝−ｃ’＊（ｚ４＋ｚ２）＋ｄ’＊（ｚ４−ｚ２）＋ｘ２、
上式で、値ｃ’およびｄ’は以下のように選択される。
Figure 2011507037
式７は、以下のように並べ替えることができる。
ｚ４＊ｃ＋ｚ２＊（ｃ＋０．５）＝ｚ４＊（ｃ’＋ｄ’）＋ｚ２＊（ｃ’−ｄ’）。
したがって、以下を示すことができる。
ｃ＝ｃ’＋ｄ’、および、
ｃ＋０．５＝ｃ’−ｄ’。
これらの式の両方を減算することによって、以下を示すことができる。
０．５＝−２ｄ’、または、
ｄ’＝−０．２５、および、
ｃ’＝ｃ−ｄ’＝ｃ＋０．２５。
したがって、出力係数Ｘ２およびＸ４は、次のように表すことができる。
Ｘ２＝ｃ’＊（ｚ４＋ｚ２）−０．２５＊（ｚ４−ｚ２）−ｘ２＝０．２５＊（ｚ２−ｚ４）＋（ｃ’＊（ｚ４＋ｚ２）−ｘ２）、
Ｘ４＝−ｃ’＊（ｚ４＋ｚ２）−０．２５＊（ｚ４−ｚ２）＋ｘ２＝０．２５＊（ｚ２−ｚ４）−（ｃ’＊（ｚ４＋ｚ２）−ｘ２）、
この結果、図７の変換７０２がもたらされる。
したがって、中間結果は次のように計算される。
ｗ０＝ｘ０−ｘ４、
ｗ１＝ｘ１−ｘ３、
ｚ２＝ｘ１＋ｘ３、
ｚ４＝ｘ０＋ｘ４、
ｔ２＝ｚ２＋ｚ４、
ｔ４＝ｚ２−ｚ４、
ｃ’＝ｃ＋０．２５。
したがって、５点ＤＣＴ ＩＩ変換７０２は、以下によって特徴付けられる。
Ｘ０＝ｔ２＋ｘ２、
Ｘ１＝ｂ＊ｗ１＋ａ＊ｗ０、
Ｘ２＝ｃ’＊ｔ２−０．２５＊ｔ４−ｘ２＝０．２５＊ｔ４＋ｃ’＊ｔ２−ｘ２）、
Ｘ３＝ａ＊ｗ１−ｂ＊ｗ０、
Ｘ４＝−ｃ’＊ｔ２−０．２５＊ｔ４＋ｘ２＝０．２５＊ｔ４−（ｃ’＊ｔ２−ｘ２）。
この変換７０２は、１２回加算、５回乗算、および１回シフトで実装することができる。この変換７０２における１／４因数は２進分数であり、したがって、そのような１／４で乗じる「乗算」は、２値シフト演算（すなわち、シフト）にすぎないことに留意されたい。ここでの最長経路長も４回演算である。
図８は、５点ＤＣＴ−ＩＩ変換８０２の因数分解の代替例を示す流れ図である。この変換における因数αは２進分数であり、したがって、そのようなαで乗じる乗算は、２値シフト演算にすぎないことに留意されたい。この５点変換は、平面回転および５回乗算を使用するか、または、平面回転の因数分解による４回乗算を使用するか、またはリフティングステップを使用することによって実装することができる。入力ｘ５０４の５点シーケンスでは、４回非自明乗算、１２回加算、および２回シフトまたは５回乗算、１２回加算、および１回シフトを使用して、５点ＤＣＴ−ＩＩ変換８０２に関する出力Ｘ５０６を生成することができる。
この例では、以下が乗数である。
Figure 2011507037
ＤＣＴ−ＩＩ変換８０２は、以下のようになる中間結果を含むことができる。
ｗ１＝ｘ０＋ｘ４、
ｗ２＝ｘ４−ｘ０、
ｗ３＝ｘ３−ｘ１、
ｗ４＝ｘ３＋ｘ１、
ｗ５＝ｗ１＋ｗ４、
ｗ６＝ｗ４−ｗ１、
ｕ１＝ｘ２−αｗ５、
ｕ２＝ｘ２＋ｗ５、
ｕ３＝βｗ２＋γｗ３、
ｕ４＝βｗ３−γｗ２、
ｕ５＝δｗ６。
したがって、ＤＣＴ−ＩＩ変換８０２に関する出力Ｘ０、Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、およびＸ４は、次のように表すことができる。
Ｘ０＝ｕ２、
Ｘ１＝ｕ４、
Ｘ２＝ｕ４−ｕ１、
Ｘ３＝ｕ３、
Ｘ４＝ｕ１＋ｕ５。
図５〜図９に示す変換（および、本明細書での他の変換）に関する中間結果は、その変換の流れ図中で異なる点が選択された場合、変化することがあることに留意されたい。したがって、これらの変換の流れ図からは、（たとえば、流れ図中の異なる点において）より大きいもしくはより小さい中間結果および／または異なる結果が企図され、理解される。
逆変換の導出
図４〜図２０に示す変換は、それらの図に示す順変換を逆にするように反転することができる。図３２は、図８の順変換に対応する逆変換（５点ＩＤＣＴ−ＩＩ逆変換）を示している。逆変換３２０２は、入力３２０４（スペクトル係数）を出力（時間領域値）３２０６に変換し、以下の中間結果によって特徴付けることができる。
ｕ１＝Ｘ４−Ｘ２、
ｕ５＝Ｘ４＋Ｘ２、
ｗ０＝Ｘ０＋ｕ１、
ｗ５＝Ｘ０−αｕ１、
ｗ２＝βＸ３−γＸ１
ｗ３＝γＸ３−βＸ１、フローグラフと比較したソフトウェアの否定因数を使用する。
ｗ６＝δｕ５、
ｗ１＝ｗ５−ｗ６、
ｗ４＝ｗ５＋ｗ６、
上式で、
Figure 2011507037
である。
したがって、ＩＤＣＴ−ＩＩ変換３２０２に関する出力３２０６であるＸ０、Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、およびＸ４は、次のように計算することができる。
ｘ０＝ｗ１−ｗ２、
ｘ１＝ｗ４＋ｗ３、
ｘ２＝ｗ０、
ｘ３＝ｗ４−ｗ３、
ｘ４＝ｗ１＋ｗ２。
５点ＤＣＴ−ＩＶおよびＤＳＴ−ＩＶを計算するための高速アルゴリズムの導出
効率的なＤＣＴ−ＩＶ変換および／またはＤＳＴ−ＩＶは、様々な方法で実装することができる。たとえば、変換への入力がベクトルｘによって与えられると仮定すると、以下のようになり、
Figure 2011507037
ベクトルｘと、スケーリングされたＤＣＴ−ＩＶ行列（行列Ｅに記載の
Figure 2011507037
によってスケーリングされた行列）との積が、ＤＣＴ−ＩＶ行列Ｘを生成する。
Figure 2011507037
図９は、５点ＤＣＴ−ＩＶ変換９０２の因数分解の第１の例を示す流れ図である。変換９０２は、入力係数ｘ９０４を出力係数Ｘ９０６に変換（convert）する。変換９０２は、以下の単純な項の再配列によって得られる。
Ｘ０＝ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４＋ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３＋ｘ２、
Ｘ１＝ｇ＊ｘ０−ｈ＊ｘ４＋ｉ＊ｘ１−ｆ＊ｘ３−ｘ２、
Ｘ２＝−ｘ１＋ｘ３−ｘ２＋ｘ０＋ｘ４、
Ｘ３＝ｈ＊ｘ０−ｇ＊ｘ４−ｆ＊ｘ１＋ｉ＊ｘ３＋ｘ２、
Ｘ４＝ｉ＊ｘ０＋ｆ＊ｘ４−ｈ＊ｘ１−ｇ＊ｘ３＋ｘ２、
上式で、
Figure 2011507037
である。
以下の中間結果を使用して、変換９０２を計算できることに留意されたい。
ｋ１＝ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３、
ｋ２＝ｈ＊ｘ１＋ｇ＊ｘ３、
ｋ３＝ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４、
ｋ４＝ｉ＊ｘ０＋ｆ＊ｘ４、
ｋ５＝ｉ＊ｘ１−ｆ＊ｘ３、
ｋ６＝−ｆ＊ｘ１＋ｉ＊ｘ３、
ｋ７＝ｇ＊ｘ０−ｈ＊ｘ４、
ｋ８＝ｈ＊ｘ０−ｇ＊ｘ４、
ｊ１＝ｘ０＋ｘ４、
ｊ２＝ｘ３−ｘ１。
したがって、変換９０２は次のように表すことができる。
Ｘ０＝ｋ３＋ｋ１＋ｘ２、
Ｘ１＝ｋ７＋ｋ５−ｘ２、
Ｘ２＝ｊ１＋ｊ２−ｘ２、
Ｘ３＝ｈ＊ｘ０−ｇ＊ｘ４−ｆ＊ｘ１＋ｉ＊ｘ３＋ｘ２、
Ｘ４＝ｋ４−ｋ２＋ｘ２。
したがって、図９の変換９０２に示すように、出力係数Ｘ０、Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３、およびＸ４は、４つのバタフライ９０８ａ、９０８ｂ、９０８ｃ、および９０８ｄを使用することによって計算することができる。この実装形態の複雑さは、２０回加算および１６回乗算にある。この実装形態における最長経路長は３回演算のみである。
図１０は、どのように５点ＤＣＴ−ＩＶ変換１００２を実装することができるかの第２の例を示す流れ図である。図９の変換９０２における各バタフライが実行すべき３回乗算のみを必要とするように、各バタフライをモディファイすることができる。たとえば、出力係数Ｘ０およびＸ４に関する成分演算は、次のように書くことができる。
ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４＝（ｘ０＋ｘ４）＊ｆ＋ｘ４＊（ｉ−ｆ）、
ｉ＊ｘ０＋ｆ＊ｘ４＝（ｘ０＋ｘ４）＊ｆ＋ｘ０＊（ｉ−ｆ）、
ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３＝（ｘ１−ｘ３）＊ｇ＋ｘ３＊（ｈ＋ｇ）、
−ｈ＊ｘ１−ｇ＊ｘ３＝（ｘ１−ｘ３）＊ｇ−ｘ１＊（ｇ＋ｈ）。
同様に、出力係数Ｘ１およびＸ３に関する成分演算は、次のように書くことができる。
ｇ＊ｘ０−ｈ＊ｘ４＝（ｘ３−ｘ１）＊ｆ＋ｘ３＊（ｉ−ｆ）、
ｉ＊ｘ１−ｆ＊ｘ３＝（ｘ０＋ｘ４）＊ｇ＋ｘ０＊（ｈ＋ｇ）、
ｈ＊ｘ０−ｇ＊ｘ４＝（ｘ３−ｘ１）＊ｆ−ｘ１＊（ｉ−ｆ）、
−ｆ＊ｘ１＋ｉ＊ｘ３＝（ｘ０＋ｘ４）＊ｇ＋ｘ４＊（ｈ＋ｇ）。
そのような分解を使用することによって、変換１００２に関する出力係数は、以下によって特徴付けることができる。
Ｘ０＝（ｘ０＋ｘ４）＊ｆ＋ｘ４＊（ｉ−ｆ）＋（ｘ１−ｘ３）＊ｇ＋ｘ３＊（ｈ＋ｇ）＋ｘ２、
Ｘ１＝（ｘ３−ｘ１）＊ｆ＋ｘ３＊（ｉ−ｆ）＋（ｘ０＋ｘ４）＊ｇ＋ｘ０＊（ｈ＋ｇ）−ｘ２
Ｘ２＝−ｘ１＋ｘ３−ｘ２＋ｘ０＋ｘ４、
Ｘ３＝（ｘ３−ｘ１）＊ｆ−ｘ１＊（ｉ−ｆ）＋（ｘ０＋ｘ４）＊ｇ＋ｘ４＊（ｈ＋ｇ）＋ｘ２、
Ｘ４＝（ｘ０＋ｘ４）＊ｆ＋ｘ０＊（ｉ−ｆ）＋（ｘ１−ｘ３）＊ｇ−ｘ１＊（ｇ＋ｈ）＋ｘ２。
以下の中間結果を使用して、変換１００２を計算できることに留意されたい。
ｑ１＝ｘ０＋ｘ４、
ｑ２＝ｘ３−ｘ１、
ｐ１＝（ｘ１−ｘ３）＊ｇ−ｘ１＊（ｇ＋ｈ）＝ｑ２＊ｇ−ｘ１＊（ｇ＋ｈ）、
ｐ２＝（ｘ１−ｘ３）＊ｇ＋ｘ３＊（ｈ＋ｇ）＝ｑ２＊ｇ＋ｘ３＊（ｇ＋ｈ）、
ｐ３＝（ｘ０＋ｘ４）＊ｆ＋ｘ０＊（ｉ−ｆ）＝ｑ１＊ｆ＋ｘ０＊（ｉ−ｆ）、
ｐ４＝（ｘ０＋ｘ４）＊ｆ＋ｘ４＊（ｉ−ｆ）＝ｑ１＊ｆ＋ｘ４＊（ｉ−ｆ）、
ｐ５＝（ｘ３−ｘ１）＊ｆ＋ｘ３＊（ｉ−ｆ）＝ｑ２＊ｆ＋ｘ３＊（ｉ−ｆ）、
ｐ６＝（ｘ３−ｘ１）＊ｆ−ｘ１＊（ｉ−ｆ）＝ｑ２＊ｆ−ｘ１＊（ｉ−ｆ）、
ｐ７＝（ｘ０＋ｘ４）＊ｇ＋ｘ０＊（ｈ＋ｇ）＝ｑ１＊ｇ＋ｘ０＊（ｈ＋ｇ）、
ｐ８＝（ｘ０＋ｘ４）＊ｇ＋ｘ４＊（ｈ＋ｇ）＝ｑ１＊ｇ＋ｘ４＊（ｈ＋ｇ）。
したがって、変換９０２は次のように表すことができる。
Ｘ０＝ｐ２＋ｐ４＋ｘ２、
Ｘ１＝ｐ５＋ｐ７−ｘ２、
Ｘ２＝ｑ１＋ｑ２−ｘ２、
Ｘ３＝ｐ６＋ｐ８＋ｘ２、
Ｘ４＝ｐ１＋ｐ３＋ｘ２。
ここで、この変換１００２の複雑さは２０回加算および１２回乗算にある。ここでの最長経路の長さは４回演算である。
代替手法では、ＤＣＴ−ＩＶ変換をＤＣＴ−ＩＩ変換にマッピングすることによって、ＤＣＴ−ＩＶ変換を導出することができる。
たとえば、図１１は、どのようにＤＣＴ−ＩＶ変換１１０２をＤＣＴ−ＩＩ変換１１０４にマッピングして、入力係数１１０６を出力係数１１０８に変換することができるかを示すブロック図である。
図１２は、５点ＤＣＴ−ＩＩ変換を使用して５点ＤＣＴ−ＩＶ変換１２０２を実装して、入力係数１２０６を出力係数１２０８に変換することができることを示すブロック図である。これは、図１１に示す変換マッピングの特定の場合である。この例では、角度に関する表記法を次のように表すことができる。
Figure 2011507037
図１３は、５点ＤＣＴ−ＩＩ変換を使用して実装することができる図１２の５点ＤＣＴ−ＩＶ変換の因数分解の一例を示すブロック図である。この例では、図１２の５点ＤＣＴ−ＩＶ変換を２で乗じ、
Figure 2011507037
因数を周囲に移動している。このマッピングは、図１２のマッピングと等価である。
図１４は、どのように図１３のＤＣＴ−ＩＶ変換１２０２のマッピングを図６のＤＣＴ−ＩＩ変換６０２と組み合わせることができるかを示すブロック図である。すなわち、ＤＣＴ変換１４０２は、図６のＤＣＴ−ＩＩ変換６０２として実装することができる、図１３の変換１２０２の組合せとすることができる。したがって、変換１４０２に関する出力係数は、以下によって特徴付けることができる。
Ｘ０＝（ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４）＋（ｈ＊ｘ３＋ｇ＊ｘ１）＋ｘ２、
Ｘ１＝［２ａ＊（ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４）＋２ｂ＊（ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３）］−［２＊Ｘ０］、
Ｘ２＝［２ｃ＊（ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４＋ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３）＋（ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３）−２＊ｘ２］−［Ｘ１］、
Ｘ３＝［２ｂ＊（ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４）−２ａ＊（ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３）］−［Ｘ２］、
Ｘ４＝［−２ｃ＊（ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４＋ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３）−（ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４）＋２＊ｘ２］−［Ｘ３］、
上式で、
Figure 2011507037
である。
中間結果は次のように計算できることに留意されたい。
ｗ０＝ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４、
ｗ１＝ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３、
ｚ２＝ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３、
ｚ４＝ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４、
ｖ１＝２ｂ＊ｗ１＋２ａ＊ｗ０、
ｖ２＝ｚ２＋ｚ４、
ｖ３＝２ｂ＊ｗ０−２ａ＊ｗ１、
ｙ２＝２ｃ＊ｖ２＋ｚ２−２＊ｘ２、
ｙ４＝−２ｃ＊ｖ２−ｚ４＋２＊ｘ２。
したがって、出力は次のように表すことができる。
Ｘ０＝ｖ２＋ｘ２、
Ｘ１＝ｖ１−２＊Ｘ０、
Ｘ２＝ｙ２−Ｘ１、
Ｘ３＝ｖ３−Ｘ２、
Ｘ４＝ｙ４−Ｘ３。
このＤＣＴ−ＩＶ変換１４０２は、１６回加算、９回乗算、および２回シフトのみを使用する。この変換における２因数は２進分数であり、したがって、そのような２で乗じる「乗算」は、２値シフト演算（すなわち、シフト）にすぎないことに留意されたい。
図１５は、どのように図１４のＤＣＴ−ＩＶ変換１４０２をさらにモディファイして等価変換１５０２にすることができるかを示すブロック図である。この例では、変換１５０２における最後のカスケード演算により、追加の簡略化が可能になる。したがって、変換１５０２に関する出力係数は、以下によって特徴付けることができる。
Ｘ０＝（ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４）＋（ｈ＊ｘ３＋ｇ＊ｘ１）＋ｘ２、
Ｘ１＝［２ａ＊（ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４）＋２ｂ＊（ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３）］−［２＊Ｘ０］、
Ｘ２＝［（２ｃ＋２）＊（ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４＋ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３）］＋（ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３）−［２ａ＊（ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４）＋２ｂ＊（ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３）］、
Ｘ３＝［２ｂ＊（ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４）−２ａ＊（ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３）］−［Ｘ２］、
Ｘ４＝［−２ｃ＊（ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４＋ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３）−（ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４）＋２＊ｘ２］−［Ｘ３］。
中間結果は次のように計算できることに留意されたい。
ｗ０＝ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４、
ｗ１＝ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３、
ｚ２＝ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３、
ｚ４＝ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４、
ｖ１＝２ｂ＊ｗ１＋２ａ＊ｗ０、
ｖ２＝ｚ２＋ｚ４、
ｖ３＝２ｂ＊ｗ０−２ａ＊ｗ１、
ｙ２＝（２ｃ＋２）＊ｖ２＋ｚ２、
ｙ４＝２ｃ＊ｖ２＋ｚ４。
したがって、出力は次のように表すことができる。
Ｘ０＝ｖ２＋ｘ２、
Ｘ１＝ｖ１−２＊Ｘ０、
Ｘ２＝ｙ２−ｖ１、
Ｘ３＝ｖ３−Ｘ２、
Ｘ４＝−ｙ４＋２＊ｘ２−Ｘ３。
したがって、このＤＣＴ−ＩＶ変換１５０２は、１５回加算、１０回乗算、および２回シフトのみを使用する。この変換における「２」因数は２進分数であり、したがって、そのような２で乗じる「乗算」は、２値シフト演算（すなわち、シフト）にすぎないことに留意されたい。この実装形態における最長経路長は５回演算のみである。
図１６は、どのように図１５のＤＣＴ−ＩＶ変換１５０２をさらにモディファイして等価変換１６０２にすることができるかを示すブロック図である。変換１６０２に関する出力係数は、以下によって特徴付けることができる。
Ｘ０＝（ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４）＋（ｈ＊ｘ３＋ｇ＊ｘ１）＋ｘ２、
Ｘ１＝［２ａ＊（ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４）＋２ｂ＊（ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３）］−［２＊Ｘ０］、
Ｘ２＝［（２ｃ＋２）＊（ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３）＋（２ｃ＋２）＊（ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４）］−［２ａ＊（ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４）＋２ｂ＊（ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３）］、
Ｘ３＝［２ｂ＊（ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４）−２ａ＊（ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３）］−［Ｘ２］、
Ｘ４＝［−（２ｃ＋２）＊（ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４）−２ｃ＊（ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３）＋２＊ｘ２］−［Ｘ３］。
中間結果は次のように計算できることに留意されたい。
ｗ０＝ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４、
ｗ１＝ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３、
ｚ２＝ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３、
ｚ４＝ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４、
ｖ１＝２ｂ＊ｗ１＋２ａ＊ｗ０、
ｖ２＝ｚ２＋ｚ４、
ｖ３＝２ｂ＊ｗ０−２ａ＊ｗ１、
ｄ２＝（２ｃ＋２）＊ｚ２＋（２ｃ＋２）＊ｚ４、
ｄ４＝（２ｃ＋２）＊ｚ４＋２ｃ＊ｚ２。
したがって、出力は次のように表すことができる。
Ｘ０＝ｚ２＋ｚ４＋ｘ２、
Ｘ１＝ｖ１−２＊Ｘ０、
Ｘ２＝ｄ２−ｖ１、
Ｘ３＝ｖ３−Ｘ２、
Ｘ４＝−ｄ４＋２＊ｘ２−Ｘ３。
したがって、このＤＣＴ−ＩＶ変換１６０２は、１５回加算、１１回乗算、および２回シフトのみを使用する。この変換における２因数は２進分数であり、したがって、そのような２で乗じる「乗算」は、２値シフト演算（すなわち、シフト）にすぎないことに留意されたい。この実装形態における最長経路長は５回演算のみである。
図１７は、どのように図１６のＤＣＴ−ＩＶ変換１６０２をさらにモディファイして等価変換１７０２にすることができるかを示すブロック図である。変換１７０２に関する出力係数は、以下によって特徴付けることができる。
Ｘ０＝（ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４）＋（ｈ＊ｘ３＋ｇ＊ｘ１）＋ｘ２、
Ｘ１＝［２ａ＊（ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４）＋２ｂ＊（ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３）］−［２＊Ｘ０］、
Ｘ２＝［２（ｃ＋２）＊（ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３）＋（２ｃ＋２）＊（ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４）］−［２ａ＊（ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４）＋２ｂ＊（ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３）］、
Ｘ３＝［（２ｂ＋２ａ）＊（ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４）−（２ａ−２ｂ）＊（ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３）］−［２（ｃ＋２）＊（ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３）＋（２ｃ＋２）＊（ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４）］、
Ｘ４＝［−（２ｃ＋２）＊（ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４）−２ｃ＊（ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３）＋２＊ｘ２］−［Ｘ３］。
中間結果は次のように計算できることに留意されたい。
ｗ０＝ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４、
ｗ１＝ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３、
ｚ２＝ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３、
ｚ４＝ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４、
ｚ１＝２ａ＊ｗ０＋２ｂ＊ｗ１
ｚ３＝（２ｂ＋２ａ）＊ｗ０−（２ａ−２ｂ）＊ｗ１、
ｄ２＝２（ｃ＋２）＊ｚ２＋（２ｃ＋２）＊ｚ４、
ｄ４＝（２ｃ＋２）＊ｚ４＋２ｃ＊ｚ２。
したがって、出力は次のように表すことができる。
Ｘ０＝ｚ２＋ｚ４＋ｘ２、
Ｘ１＝ｚ１−２＊Ｘ０、
Ｘ２＝ｄ２−ｚ１、
Ｘ３＝ｚ３−ｄ２、
Ｘ４＝−ｄ４＋２＊ｘ２−Ｘ３。
したがって、このＤＣＴ−ＩＶ変換１７０２は、１５回加算、１１回乗算、および２回シフトのみを使用する。この変換における「２」因数は２進分数であり、したがって、そのような２で乗じる「乗算」は、２値シフト演算（すなわち、シフト）にすぎないことに留意されたい。この実装形態における最長経路長は５回演算のみである。
図１８は、どのように図１７のＤＣＴ−ＩＶ変換１７０２をさらにモディファイして等価変換１８０２にすることができるかを示すブロック図である。この例では、最終段における再帰的加算の除去により、はるかに短くなった経路長および改善された数値安定度が達成される。変換１８０２に関する出力係数は、以下によって特徴付けることができる。
Ｘ０＝（ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４）＋（ｈ＊ｘ３＋ｇ＊ｘ１）＋ｘ２、
Ｘ１＝［２ａ＊（ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４）＋２ｂ＊（ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３）］−［２＊Ｘ０］、
Ｘ２＝［２（ｃ＋２）＊（ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３）＋（２ｃ＋２）＊（ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４）］−［２ａ＊（ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４）＋２ｂ＊（ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３）］、
Ｘ３＝［（２ｂ＋２ａ）＊（ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４）−（２ａ−２ｂ）＊（ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３）］−［２（ｃ＋２）＊（ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３）＋（２ｃ＋２）＊（ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４）］、
Ｘ４＝［−４（ｃ＋１）＊（ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４）−４（ｃ＋１）＊（ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３）＋２＊ｘ２］−［（２ｂ＋２ａ）＊（ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４）−（２ａ−２ｂ）＊（ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３）］。
中間結果は次のように計算できることに留意されたい。
ｗ０＝ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４、
ｗ１＝ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３、
ｚ２＝ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３、
ｚ４＝ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４、
ｚ１＝２ａ＊ｗ０＋２ｂ＊ｗ１
ｚ３＝（２ｂ＋２ａ）＊ｗ０−（２ａ−２ｂ）＊ｗ１、
ｒ２＝（２ｃ＋２）＊ｚ２＋（２ｃ＋２）＊ｚ４、
ｒ４＝４（ｃ＋１）＊ｚ２＋４（ｃ＋１）＊ｚ４。
したがって、出力は次のように表すことができる。
Ｘ０＝ｚ２＋ｚ４＋ｘ２、
Ｘ１＝ｚ１−２＊Ｘ０、
Ｘ２＝ｄ２−ｚ１、
Ｘ３＝ｚ３−ｒ２、
Ｘ４＝−ｒ４＋２＊ｘ２−ｚ３。
この変換１８０２は、１５回加算、１２回乗算、および２回シフトのみを使用する。「２」で乗じる乗算は、シフトであると考えられることに留意されたい。この実装形態における最長経路長は５回演算のみである。
図５〜図１８に示すＤＣＴおよびＤＳＴ変換は、それらの図におけるＤＣＴおよびＤＳＴ変換演算を元に戻すまたは逆算するためのＩＤＣＴおよびＩＤＳＴ変換として可逆的とすることができることに留意されたい。
サイズＮ＝５＊２Ｋの変換の計算
一実装形態によれば、Ｎ＝５＊２ＫであるＮサイズ変換は、ＤＣＴ−ＩＩ、ＤＣＴ−ＩＶ、ＤＳＴ−ＩＶ、または同様の核に基づくことができる、一連のより小さいＮ／２サイズ変換に再帰的に分割することができ、最後の５点カスケードは、５点変換を計算するための記載の高速アルゴリズムのうちの１つを使用することによって実装する。
図１９は、Ｎサイズ変換が複数の５点変換によって表されるまで、どのようにＮサイズ変換をより小さいＮ／２サイズ変換に再帰的に分割することができるかを示すブロック図である。たとえば、Ｎサイズ（点）変換１９０２は、Ｎ個の入力係数１９１０を受信し、それらをＮ個の出力係数１９１２に変換する。Ｎサイズ変換１９０２は、２つのＮ／２サイズ変換１９０４ａおよび１９０４ｂにデシメートすることができる。同様に、各Ｎ／２サイズ変換１９０４ａおよび１９０４ｂは、最小の変換が５点変換１９０６ａ、１９０６ｂ、１９０８ａ、および１９０８ｂになるまで、複数のより小さい変換にさらにデシメートすることができる。様々な実装形態では、５点変換１９０６ａ、１９０６ｂ、１９０８ａ、および１９０８ｂは、図５〜図１８に示す５点変換のうちのいずれかによって実装することができる。
図２０は、１０点ＤＣＴ−ＩＶ変換を複数のより小さい５点ＤＣＴ−ＩＩ変換２００４ａおよび２００４ｂに再帰的に分割する、変換デシメーションおよび分割の一例を示すブロック図である。この例では、１０個の入力係数２００６が、１対のより小さい５点変換２００４ａおよび２００４ｂによって変換され、１０個の出力係数２００８が生成される。
図２８は、１０点ＤＣＴ−ＩＶ変換を複数のより小さい５点ＤＣＴ−ＩＩ変換２８０４ａおよび２８０４ｂに再帰的に分割する、変換デシメーションおよび分割の代替例を示す図である。この例では、１０個の入力係数２８０６が、１対のより小さい５点変換２８０４ａおよび２８０４ｂによって変換され、１０個の出力係数２８０８が生成される。図２０と比較して、ＤＣＴ−ＩＶのためのこの代替デシメーションプロセスは、より多くの演算を必要とするが、数値的によりロバストである。すなわち、方式図２０において変換２００４ｂの後に減算のシーケンスを実行することは、中間変数の大きさを、Ｎが変換のサイズであるＮ／２だけ潜在的に増大させることがある。図２８の代替方式は、そのような実行を有さず、（正規直交演算である）平面回転のみを使用して、変換を計算する。ＤＣＴ−ＩＩのための分割プロシージャも、そのような性質を有する。また、分割プロセスにおいて、最終のアルゴリズムが変換タイプを再帰的に交互にすることができることに留意されたい。すなわち、分割プロセスは、ＤＣＴ−ＩＩをＤＣＴ−ＩＩおよびＤＣＴ−ＩＶまたは半分のサイズに分割することができ、次いで、ＤＣＴ−ＩＶを２つのＤＣＴ−ＩＩに分割し、一方、複数のＤＣＴ−ＩＩをより小さいＤＣＴ−ＩＩおよびＤＣＴ−ＩＶにさらに分割する、などである。
図２９は、図２８の変換の逆である１０点ＩＤＣＴ−ＩＶ変換を示している。
図２１は、Ｎサイズ逆変換が複数の５点逆変換によって表されるまで、どのようにＮサイズ逆変換をより小さいＮ／２サイズ逆変換に再帰的に分割することができるかを示すブロック図である。たとえば、Ｎサイズ（点）逆変換２１０２は、Ｎ個の入力係数２１１０を受信し、それらをＮ個の出力係数２１１２に変換する。Ｎサイズ逆変換２１０２は、２つのＮ／２サイズ逆変換２１０４ａおよび２１０４ｂにデシメートすることができる。同様に、各Ｎ／２サイズ逆変換２１０４ａおよび２１０４ｂは、最小の逆変換が５点逆変換２１０６ａ、２１０６ｂ、２１０８ａ、および２１０８ｂになるまで、複数のより小さい逆変換にさらにデシメートすることができる。様々な実装形態では、５点逆変換２１０６ａ、２１０６ｂ、２１０８ａ、および２１０８ｂは、図５〜図１８に示す変換に対応するいずれかの５点逆変換によって実装することができる。
図２２は、１０点ＩＤＣＴ−ＩＶ逆変換２２０２を複数のより小さい５点ＩＤＣＴ−ＩＩ逆変換２２０４ａおよび２２０４ｂに再帰的に分割する、逆変換デシメーションおよび分割の一例を示すブロック図である。この例では、１０個の入力係数２２０６が、１対のより小さい５点逆変換２２０４ａおよび２２０４ｂによって変換され、１０個の出力係数２２０８が生成される。
図３０は、１０点ＤＣＴ−ＩＶ逆変換を複数のより小さい５点ＤＣＴ−ＩＩ変換および５点ＤＣＴ−ＩＶに再帰的に分割する、変換デシメーションおよび分割の一例を示すブロック図である。
図３０は、１０点ＤＣＴ−ＩＶ逆変換を複数のより小さい５点ＤＣＴ−ＩＩ変換および５点ＤＣＴ−ＩＶに再帰的に分割する、変換デシメーションおよび分割の一例を示すブロック図である。
図３１は、図３０の順変換に対する逆変換の一例を示すブロック図である。
非対称ウィンドウイング段をもつＭＤＣＴフィルタバンク
別の特徴によれば、ＭＤＣＴフィルタバンクの一部として非対称ウィンドウイング段を実装することができる。適用例によっては、ＭＤＣＴフィルタバンクは、複数の層を有するスケーラブルなスピーチコーデックで実装することができ、いくつかのそのような層は、ＭＤＣＴを使用して、前の層からの誤差信号を変換することができる。４０ミリ秒ウィンドウイング段を用いた重み付き誤差信号ｗｅｒｒ＿ｓｐ（ｋ）のＭＤＣＴは、以下によって与えられる。
Figure 2011507037
図２３は、同数の周波数係数を保ちながら、変換段に関連する遅延を１０ｍｓに低減するために使用することができる非対称ウィンドウ形状を示している。そのような非対称ウィンドウ関数において最初の８０の因数が０になることにより、遅延の低減が可能になる。したがって、それらのサンプルにアクセスする必要はない。
従来のＭＤＣＴウィンドウとは反対に、このウィンドウ２３０２は対称的でなく、したがって、ウィンドウの第２のハーフは第１のハーフの時間反転バージョンとは異なる。分析非対称ウィンドウ形状は、以下の式によって与えられる。
Figure 2011507037
上式で、
Figure 2011507037
および、Ｄ（ｎ）は以下によって定義され、
Figure 2011507037
上式で、Ｍ＝３２０はＭＤＣＴ周波数成分の数を示し、Ｍｚ＝Ｍ／４は後続のゼロの量である。
ＭＤＣＴのＤＣＴ−ＩＶへのマッピングについての行列の説明
ＭＤＣＴの係数ｗｅｒｒ＿ｓｐ（ｋ）の計算を行うには、まず、ウィンドウおよび正規化因数
Figure 2011507037
を入力信号ｗｅｒｒ（ｎ）に適用し、次いで、Ｍ×２Ｍ行列Ｔによる積を計算し、
Figure 2011507037
以下においてその分解を使用する。
Figure 2011507037
上式で、
Figure 2011507037
は、ＤＣＴ−ＩＶ変換のＭ×Ｍ行列であり、
Figure 2011507037
上式で、ＩＮ／２およびＪＮ／２は、対応して、Ｎ／２×Ｎ／２の単位行列および順序反転行列を示す。
ＤＣＴ−ＩＶの計算
サイズＭ＝５＊２ｋ（ｋ＝１、．．．、６）のＤＣＴ−ＩＶの計算は、ＤＣＴ−ＩＶを２分の１サイズのＤＣＴ−ＩＩ変換に分割することによって行われる。
Figure 2011507037
上式で、
ＰＭは、再配列を生成する置換行列であり、
Figure 2011507037
ＤＭは対角交代符号行列であり、
Figure 2011507037
ＲＭはギブンス回転行列であり、
Figure 2011507037
Figure 2011507037
は、残りのＤＣＴ−ＩＩ変換の行列を示す。
Figure 2011507037
サイズＭ＝１０のＤＣＴ−ＩＶ変換を、２分の１（Ｍ＝５）のＤＣＴ−ＩＩ変換に分割する、そのようなプロセスの例示的な実装形態を図２０に示す。
サイズＭ＝５＊２ｋ（ｋ＝１、．．．、５）のＤＣＴ−ＩＩ変換の計算も、ＤＣＴ−ＩＩ変換をより小さい変換に分割することによって行うことができる。
Figure 2011507037
サイズＭ＝１０のＤＣＴ−ＩＩ変換を、より小さい変換（Ｍ＝５）に分割する、そのようなプロセスの例示的な実装形態を図３０に示す。
５点変換のみが残るまで、上記のプロセスを再帰的に繰り返すことができる。残りの５点変換は、以下によって効率的に実装することができる。
ＤＣＴ−ＩＩによって５点ＤＣＴ−ＩＶの計算を次のように行う。
Figure 2011507037
最後に、入力ベクトルｘ＝［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］Ｔに対して、５点ＤＣＴ−ＩＩの計算
Figure 2011507037
は次のように行われる。
ＤＣＴ−ＩＩ変換８０２は、以下のようになる中間結果を含むことができる。
ａ０＝ｘ０＋ｘ４、
ａ４＝ｘ４−ｘ０、
ａ３＝ｘ３−ｘ１、
ａ１＝ｘ３＋ｘ１、
ｂ０＝ａ０＋ａ１、
ｂ１＝δ（ａ０−ａ１）、
ｂ２＝ｘ２−αｂ０、
ｙ０＝ｂ０＋ｘ２、
ｙ１＝γａ３−βａ４、
ｙ２＝ｂ１−ｂ２、
ｙ３＝βａ３＋γａ４、
上式で、
Figure 2011507037
この変換に関するフローグラフの一例を図８に示す。
ＭＤＣＴ変換を使用した符号化の例
図２４は、変換値を計算するためのデバイスを示すブロック図である。デバイス２４０２は、入力モジュール２４０６、ウィンドウモジュール２４１０、および／または変換モジュール２４１４を含むことができる。入力モジュール２４０６は、オーディオ信号２４０４を受信し、そのオーディオ信号を表す時間領域入力値２４０８を与えるように適合することができる。ウィンドウモジュール２４１０は、図２３に示すような非対称ウィンドウイング関数を生成することができる。
変換モジュール２４１４は、たとえば、モディファイド離散コサイン変換（ＭＤＣＴ）を使用して、ウィンドウイングされた（windowed）入力値２４１２をスペクトル係数２４１６に変換することができる。ＭＤＣＴは、各々の寸法がＭＤＣＴよりも小さい、離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）、離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）、またはＤＣＴ−ＩＶとＤＣＴ−ＩＩとの両方のうちの少なくとも１つに再帰的に分割することができる。一例では、ＤＣＴ−ＩＩは、異なるサイズのＭＤＣＴを実装する５点変換とすることができる。ＭＤＣＴは、同じコアＤＣＴ−ＩＩを使用して、３２０、１６０、８０、４０点変換のうちの少なくとも２つを実装することができる。デバイス２４０２の構成要素は、ハードウェア、ソフトウェアおよび／またはそれらの組合せとして実装することができる。たとえば、デバイス２４０２は、その構成要素またはモジュールの機能を実装するプロセッサおよび／または回路とすることができる。
図２５は、５点コア変換に基づくＭＤＣＴ変換を使用して信号を符号化するための方法の一例を示している。２５０２において、オーディオ信号を表す時間領域入力値を受信することができる。たとえば、アナログオーディオ信号（たとえば、ボイス信号、ミュージック、ビデオなど）をサンプリングして、入力値を得ることができる。一例では、２５０４において、非対称ウィンドウ関数を入力値に適用するモディファイドウィンドウイング関数を生成することができる。次いで、複数の５点変換に再帰的に分割されるモディファイド離散コサイン変換（ＭＤＣＴ）を使用して、（ウィンドウイングされた）入力値をスペクトル係数に変換することができる。たとえば、図５〜図２２に示す５点変換のうちのいずれかを使用することができる。
ＩＭＤＣＴ変換を使用した復号の例
図２６は、変換値を計算するためのデバイスを示すブロック図である。デバイス２６０２は、入力モジュール２６０６、逆変換モジュール２６０８、および／またはウィンドウモジュール２６１２を含むことができる。逆変換モジュール２６０８は、スペクトル係数２６０４を出力値２６１０に変換するように適合することができる。たとえば、逆変換モジュールは、各々の寸法が逆モディファイド離散コサイン変換（ＩＭＤＣＴ）よりも小さい、逆離散コサイン変換タイプＩＶ（ＩＤＣＴ−ＩＶ）、逆離散コサイン変換タイプＩＩ（ＩＤＣＴ−ＩＩ）、またはＩＤＣＴ−ＩＶとＩＤＣＴ−ＩＩとの両方のうちの少なくとも１つに再帰的に分割されるＩＭＤＣＴを使用して、スペクトル係数を時間領域出力値２６１０に変換することができる。
ウィンドウモジュール２６１２は、出力値２６１０に対して非対称ウィンドウ関数を実装するモディファイドウィンドウイング関数を生成し、ウィンドウイングされた（windowed）出力値２６１４を生成することができる。デバイス２６０２の構成要素は、ハードウェア、ソフトウェアおよび／またはそれらの組合せとして実装することができる。たとえば、デバイス２６０２は、その構成要素またはモジュールの機能を実装するプロセッサおよび／または回路とすることができる。
図２７は、コアＩＤＣＴ−ＩＩ変換に基づくＩＭＤＣＴ変換を使用して信号を復号するための方法の一例を示している。２７０２において、オーディオ信号を表すスペクトル係数を受信するまたは得る。２７０４において、複数の５点逆変換に再帰的に分割される逆モディファイド離散コサイン変換（ＩＭＤＣＴ）を使用して、スペクトル係数を時間領域出力値に変換することができる。複数の５点逆変換の各々は、同じコア変換を使用して実装することができる。ＩＭＤＣＴは、同じコア変換を使用して、３２０、１６０、８０、４０点逆変換のうちの少なくとも２つを実装する。様々な実装形態では、コア変換は、図５〜図２２における５点変換のうちのいずれか１つとすることができる。さらに、２７０６において、非対称ウィンドウイング関数を変換されたスペクトル係数に適用するモディファイドウィンドウイング関数を生成することができる。
本明細書で提供する例に加えて、デシメートされた変換を実装する本明細書で説明するアルゴリズムは、２の倍数である任意の他の変換を実装するために使用することができる。さらに、本明細書で説明する技法は、オーディオ、ボイス、ビデオ、データなどを含む様々なタイプの信号に適用できることに留意されたい。
本明細書に示す変換に関する中間結果は、その変換の流れ図中で異なる点が選択された場合、変化することがあることを理解されたい。したがって、本明細書で説明し、請求する変換の流れ図の範囲内で、（たとえば、流れ図中の異なる点において）より大きいもしくはより小さい中間結果、および／または異なる中間結果が企図される。
情報および信号は、様々な異なる技術および技法のうちのいずれかを使用して表すことができる。たとえば、上記の説明全体にわたって言及されるデータ、命令、コマンド、情報、信号などは、電圧、電流、電磁波、磁界もしくは磁性粒子、光場もしくは光粒子、またはそれらの任意の組合せによって表すことができる。
本明細書で説明する様々な例示的な論理ブロック、モジュール、回路、およびアルゴリズムステップは、電子ハードウェア、ソフトウェア、または両方の組合せとして実装または実施することができる。ハードウェアとソフトウェアのこの互換性を明確に示すために、様々な例示的な構成要素、ブロック、モジュール、回路、およびステップを、上記では概してそれらの機能に関して説明した。そのような機能をハードウェアとして実装するか、ソフトウェアとして実装するかは、特定の適用例および全体的なシステムに課される設計制約に依存する。構成を、フローチャート、流れ図、構造図、またはブロック図として示されるプロセスとして説明することがあることに留意されたい。フローチャートは動作を逐次プロセスとして説明することがあるが、動作の多くは並行してまたは同時に実行できる。さらに、動作の順序を並び替えることができる。プロセスは、その動作が完了すると終了する。プロセスは、メソッド、関数、プロシージャ、サブルーチン、サブプログラムなどに対応することができる。プロセスが関数に対応するとき、プロセスの終了は、関数が発呼側関数またはメイン関数に戻ることに対応する。
ハードウェアに実装されるとき、様々な例は、本明細書で説明する機能を実行するように設計された、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ信号（ＦＰＧＡ）もしくは他のプログラマブル論理デバイス、個別ゲートもしくはトランジスタロジック、個別ハードウェア構成要素、またはそれらの任意の組合せを採用することができる。汎用プロセッサはマイクロプロセッサとすることができるが、代替として、プロセッサは、従来のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、または状態機械とすることができる。プロセッサは、コンピューティングデバイスの組合せ、たとえば、ＤＳＰとマイクロプロセッサの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連携する１つまたは複数のマイクロプロセッサ、あるいはそのような任意の他の構成として実装することもできる。
ソフトウェアに実装されるとき、様々な例は、ファームウェア、ミドルウェア、またはマイクロコードを採用することができる。必要なタスクを実行するためのプログラムコードまたはコードセグメントは、記憶媒体または（１つまたは複数の）他の記憶装置などのコンピュータ可読媒体中に記憶することができる。プロセッサは必要なタスクを実行することができる。コードセグメントは、プロシージャ、関数、サブプログラム、プログラム、ルーチン、サブルーチン、モジュール、ソフトウェアパッケージ、クラス、または命令、データ構造もしくはプログラムステートメントの任意の組合せを表すことができる。コードセグメントは、情報、データ、引数、パラメータ、またはメモリ内容を引き渡すおよび／または受信することによって、別のコードセグメントまたはハードウェア回路に結合できる。情報、引数、パラメータ、データなどは、メモリ共有、メッセージパッシング、トークンパッシング、ネットワーク送信などを含む適切な手段を介して引き渡す、転送する、または送信することができる。
本出願で使用する「構成要素」、「モジュール」、「システム」などの用語は、ハードウェア、ファームウェア、ハードウェアとソフトウェアの組合せ、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアなど、コンピュータ関連のエンティティを指すものとする。たとえば、構成要素は、プロセッサ上で実行されるプロセス、プロセッサ、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、プログラム、および／またはコンピュータとすることができるが、これらに限定されない。例として、コンピューティングデバイス上で実行されるアプリケーションと、そのコンピューティングデバイスの両方を構成要素とすることができる。１つまたは複数の構成要素がプロセスおよび／または実行スレッド内に常駐することができ、１つの構成要素を１つのコンピュータ上に配置し、および／または２つ以上のコンピュータ間に分散することができる。さらに、これらの構成要素は、様々なデータ構造を記憶している様々なコンピュータ可読媒体から実行することができる。構成要素は、１つまたは複数のデータパケット（たとえば、ローカルシステム、分散システム中、および／または他のシステムを用いたインターネットなどのネットワークにわたって信号を介して別の構成要素と相互作用する１つの構成要素からのデータ）を有する信号によるなど、ローカルおよび／またはリモートプロセスを介して通信することができる。
本明細書における１つまたは複数の例、説明する機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組合せで実装することができる。ソフトウェアで実装する場合、機能は、１つまたは複数の命令またはコードとしてコンピュータ可読媒体上に記憶するか、あるいはコンピュータ可読媒体を介して送信することができる。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体と、ある場所から別の場所へのコンピュータプログラムの転送を可能にするいかなる媒体をも含む通信媒体との両方を含む。記憶媒体は、コンピュータによってアクセスできる任意の利用可能な媒体でよい。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭもしくは他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置もしくは他の磁気記憶装置、または、命令もしくはデータ構造の形態の所望のプログラムコードを運搬または記憶するために使用でき、コンピュータによってアクセスできる任意の他の媒体を備えることができる。また、いかなる接続もコンピュータ可読媒体と適切に呼ばれる。たとえば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、または赤外線、無線、およびマイクロ波などのワイヤレス技術を使用して、ウェブサイト、サーバ、または他のリモートソースから送信される場合、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、または赤外線、無線、およびマイクロ波などのワイヤレス技術は、媒体の定義に含まれる。本明細書では、ディスク（disk）およびディスク（disc）は、コンパクトディスク（disc）（ＣＤ）、レーザディスク（disc）、光ディスク（disc）、デジタル多用途ディスク（disc）（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク（disk）およびブルーレイ（登録商標）ディスク（disc）を含み、この場合、ディスク（disk）は、通常、データを磁気的に再生し、ディスク（disc）はデータをレーザで光学的に再生する。上記の組合せもコンピュータ可読媒体の範囲内に含めるべきである。ソフトウェアは、単一の命令、または多数の命令を備えることができ、いくつかの異なるコードセグメント上で、異なるプログラム間で、および複数の記憶媒体にわたって分散できる。例示的な記憶媒体は、プロセッサが記憶媒体から情報を読み取り、記憶媒体に情報を書き込むことができるようにプロセッサに結合することができる。代替として、記憶媒体はプロセッサに一体化することができる。
本明細書で開示する方法は、記載の方法を達成するための１つまたは複数のステップまたは動作を備える。方法のステップおよび／または動作は、特許請求の範囲の範囲から逸脱することなく互いに交換することができる。すなわち、本明細書で説明している実施形態の適切な動作のためにステップまたは動作の特定の順序が必要とされない限り、特定のステップおよび／または動作の順序および／または使用は、特許請求の範囲の範囲を逸脱することなくモディファイすることができる。
図に示す構成要素、ステップ、および／または機能のうちの１つまたは複数は、単一の構成要素、ステップ、または機能に再構成し、および／または組み合わせることができ、あるいは、いくつかの構成要素、ステップ、もしくは機能で実施することができる。追加の要素、構成要素、ステップ、および／または機能を追加することもできる。いくつかの図に示す装置、デバイス、および／または構成要素は、他の図で説明する方法、特徴、またはステップのうちの１つまたは複数を実行するように構成または適合することができる。本明細書で説明するアルゴリズムは、たとえばソフトウェアおよび／または組込みハードウェアで効率的に実装することができる。
上記の構成は例にすぎず、特許請求の範囲を限定するものと解釈すべきではないことに留意されたい。構成についての説明は、例示的なものであり、特許請求の範囲の範囲を限定するものではない。したがって、本教示は、他のタイプの装置、ならびに多くの代替形態、修正あるいは変形形態、および変更形態に容易に適用できることが当業者には明らかであろう。

Claims (52)

  1. 変換値を計算する方法であって、
    オーディオ信号を表す時間領域入力値を受信することと、
    複数の５点変換に再帰的にデシメートされるモディファイド離散コサイン変換（ＭＤＣＴ）を使用して、前記入力値をスペクトル係数に変換すること
    を備える方法。
  2. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、１２回加算演算、８回乗算演算、および３回演算の最長経路長によって因数分解される、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（５０２）を含む、請求項１に記載の方法。
  3. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（５０２）を含み、
    ｗ０＝ｘ０−ｘ４、
    ｗ４＝ｘ０＋ｘ４、
    ｗ１＝ｘ１−ｘ３、
    ｗ３＝ｘ１＋ｘ３、
    ｕ２＝ｘ２＋ｗ３＋ｗ４、
    ｕ３＝−ｄ＊ｗ３＋ｃ＊ｗ４、
    ｕ４＝ｄ＊ｗ４＋ｃ＊ｗ３、
    ここで、
    Ｘ０＝ｕ２、
    Ｘ１＝ｂ＊ｗ１＋ａ＊ｗ０、
    Ｘ２＝ｕ３−ｘ０、
    Ｘ３＝ａ＊ｗ１−ｂ＊ｗ０、
    Ｘ４＝ｕ４＋ｘ０、
    上式で、
    Figure 2011507037
     である、請求項１に記載の方法。
  4. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、１２回加算演算、５回乗算演算、２回シフト演算、および４回演算の最長経路長によって因数分解される、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（６０２）を含む、請求項１に記載の方法。
  5. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（６０２）を含み、
    ｗ０＝ｘ０−ｘ４、
    ｗ１＝ｘ１−ｘ３、
    ｚ２＝ｘ１＋ｘ３、
    ｚ４＝ｘ０＋ｘ４、
    ｕ２＝ｚ２＋ｚ４、
    ここで、
    Ｘ０＝ｕ２＋ｘ２、
    Ｘ１＝ｂ＊ｗ１＋ａ＊ｗ０、
    Ｘ２＝ｃ＊ｕ２＋０．５＊ｚ２−ｘ２、
    Ｘ３＝ａ＊ｗ１−ｂ＊ｗ０、
    Ｘ４＝＝−ｃ＊ｕ２−０．５＊ｚ４＋ｘ２、
    上式で、
    Figure 2011507037
     である、請求項１に記載の方法。
  6. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、１２回加算演算、５回乗算演算、１回シフト演算、および４回演算の最長経路長によって因数分解される、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（７０２）を含む、請求項１に記載の方法。
  7. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、以下の中間結果を有することによって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（７０２）を含み、
    ｗ０＝ｘ０−ｘ４、
    ｗ１＝ｘ１−ｘ３、
    ｚ２＝ｘ１＋ｘ３、
    ｚ４＝ｘ０＋ｘ４、
    ｔ２＝ｚ２＋ｚ４、
    ｔ４＝ｚ２−ｚ４、
    ｃ’＝ｃ＋０．２５、
    ここで、
    Ｘ０＝ｔ２＋ｘ２、
    Ｘ１＝ｂ＊ｗ１＋ａ＊ｗ０、
    Ｘ２＝ｃ’＊ｔ２−０．２５＊ｔ４−ｘ２＝０．２５＊ｔ４＋ｃ’＊ｔ２−ｘ２）、
    Ｘ３＝ａ＊ｗ１−ｂ＊ｗ０、
    Ｘ４＝−ｃ’＊ｔ２−０．２５＊ｔ４＋ｘ２＝０．２５＊ｔ４−（ｃ’＊ｔ２−ｘ２）、
    上式で、
    Figure 2011507037
     である、請求項１に記載の方法。
  8. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、１２回加算演算、４回乗算演算、２回シフト演算、および４回演算の最長経路長によって因数分解される、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（８０２）を含む、請求項１に記載の方法。
  9. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（８０２）を含み、
    ｗ１＝ｘ０＋ｘ４、
    ｗ２＝ｘ４−ｘ０、
    ｗ３＝ｘ３−ｘ１、
    ｗ４＝ｘ３＋ｘ１、
    ｗ５＝ｗ１＋ｗ４、
    ｗ６＝ｗ４−ｗ１、
    ｕ１＝ｘ２−αｗ５、
    ｕ２＝ｘ２＋ｗ５、
    ｕ３＝βｗ２＋γｗ３、
    ｕ４＝βｗ３−γｗ２、
    ｕ５＝δｗ６、
    ここで、
    Ｘ０＝ｕ２、
    Ｘ１＝ｕ４、
    Ｘ２＝ｕ４−ｕ１、
    Ｘ３＝ｕ３、
    Ｘ４＝ｕ１＋ｕ５、
    上式で、
    Figure 2011507037
     である、請求項１に記載の方法。
  10. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、１２回加算演算、５回乗算演算、１回シフト演算、および４回演算の最長経路長によって因数分解される、少なくとも１つの変換（８０２）を含む、請求項１に記載の方法。
  11. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、２０回加算演算、１６回乗算演算、および３回演算の最長経路長によって因数分解される、離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（９０２）を含む、請求項１に記載の方法。
  12. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（９０２）を含み、
    ｋ１＝ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３、
    ｋ２＝ｈ＊ｘ１＋ｇ＊ｘ３、
    ｋ３＝ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４、
    ｋ４＝ｉ＊ｘ０＋ｆ＊ｘ４、
    ｋ５＝ｉ＊ｘ１−ｆ＊ｘ３、
    ｋ６＝−ｆ＊ｘ１＋ｉ＊ｘ３、
    ｋ７＝ｇ＊ｘ０−ｈ＊ｘ４、
    ｋ８＝ｈ＊ｘ０−ｇ＊ｘ４、
    ｊ１＝ｘ０＋ｘ４、
    ｊ２＝ｘ３−ｘ１、
    ここで、
    Ｘ０＝ｋ３＋ｋ１＋ｘ２、
    Ｘ１＝ｋ７＋ｋ５−ｘ２、
    Ｘ２＝ｊ１＋ｊ２−ｘ２、
    Ｘ３＝ｈ＊ｘ０−ｇ＊ｘ４−ｆ＊ｘ１＋ｉ＊ｘ３＋ｘ２、
    Ｘ４＝ｋ４−ｋ２＋ｘ２、
    上式で、
    Figure 2011507037
     である、請求項１に記載の方法。
  13. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、２０回加算演算、１２回乗算演算、および４回演算の最長経路長によって因数分解される、離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１００２）を含む、請求項１に記載の方法。
  14. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１００２）を含み、
    ｑ１＝ｘ０＋ｘ４、
    ｑ２＝ｘ３−ｘ１、
    ｐ１＝（ｘ１−ｘ３）＊ｇ−ｘ１＊（ｇ＋ｈ）＝ｑ２＊ｇ−ｘ１＊（ｇ＋ｈ）、
    ｐ２＝（ｘ１−ｘ３）＊ｇ＋ｘ３＊（ｈ＋ｇ）＝ｑ２＊ｇ＋ｘ３＊（ｇ＋ｈ）、
    ｐ３＝（ｘ０＋ｘ４）＊ｆ＋ｘ０＊（ｉ−ｆ）＝ｑ１＊ｆ＋ｘ０＊（ｉ−ｆ）、
    ｐ４＝（ｘ０＋ｘ４）＊ｆ＋ｘ４＊（ｉ−ｆ）＝ｑ１＊ｆ＋ｘ４＊（ｉ−ｆ）、
    ｐ５＝（ｘ３−ｘ１）＊ｆ＋ｘ３＊（ｉ−ｆ）＝ｑ２＊ｆ＋ｘ３＊（ｉ−ｆ）、
    ｐ６＝（ｘ３−ｘ１）＊ｆ−ｘ１＊（ｉ−ｆ）＝ｑ２＊ｆ−ｘ１＊（ｉ−ｆ）、
    ｐ７＝（ｘ０＋ｘ４）＊ｇ＋ｘ０＊（ｈ＋ｇ）＝ｑ１＊ｇ＋ｘ０＊（ｈ＋ｇ）、
    ｐ８＝（ｘ０＋ｘ４）＊ｇ＋ｘ４＊（ｈ＋ｇ）＝ｑ１＊ｇ＋ｘ４＊（ｈ＋ｇ）、
    ここで、
    Ｘ０＝ｐ２＋ｐ４＋ｘ２、
    Ｘ１＝ｐ５＋ｐ７−ｘ２、
    Ｘ２＝ｑ１＋ｑ２−ｘ２、
    Ｘ３＝ｐ６＋ｐ８＋ｘ２、
    Ｘ４＝ｐ１＋ｐ３＋ｘ２、
    上式で、
    Figure 2011507037
     である、請求項１に記載の方法。
  15. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、１６回加算演算、９回乗算演算、および５回演算の最長経路長によって因数分解される、離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１４０２）を含む、請求項１に記載の方法。
  16. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１４０２）を含み、
    ｗ０＝ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４、
    ｗ１＝ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３、
    ｚ２＝ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３、
    ｚ４＝ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４、
    ｖ１＝２ｂ＊ｗ１＋２ａ＊ｗ０、
    ｖ２＝ｚ２＋ｚ４、
    ｖ３＝２ｂ＊ｗ０−２ａ＊ｗ１、
    ｙ２＝２ｃ＊ｖ２＋ｚ２−２＊ｘ２、
    ｙ４＝−２ｃ＊ｖ２−ｚ４＋２＊ｘ２、
    ここで、
    Ｘ０＝ｖ２＋ｘ２、
    Ｘ１＝ｖ１−２＊Ｘ０、
    Ｘ２＝ｙ２−Ｘ１、
    Ｘ３＝ｖ３−Ｘ２、
    Ｘ４＝ｙ４−Ｘ３、
    上式で、
    Figure 2011507037
     であり、
    Figure 2011507037
     である、請求項１に記載の方法。
  17. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、１５回加算演算、１０回乗算演算、２回シフト演算、および５回演算の最長経路長によって因数分解される、離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１５０２）を含む、請求項１に記載の方法。
  18. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１５０２）を含み、
    ｗ０＝ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４、
    ｗ１＝ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３、
    ｚ２＝ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３、
    ｚ４＝ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４、
    ｖ１＝２ｂ＊ｗ１＋２ａ＊ｗ０、
    ｖ２＝ｚ２＋ｚ４、
    ｖ３＝２ｂ＊ｗ０−２ａ＊ｗ１、
    ｙ２＝（２ｃ＋２）＊ｖ２＋ｚ２、
    ｙ４＝２ｃ＊ｖ２＋ｚ４、
    ここで、
    Ｘ０＝ｖ２＋ｘ２、
    Ｘ１＝ｖ１−２＊Ｘ０、
    Ｘ２＝ｙ２−ｖ１、
    Ｘ３＝ｖ３−Ｘ２、
    Ｘ４＝−ｙ４＋２＊ｘ２−Ｘ３、
    上式で、
    Figure 2011507037
     であり、
    Figure 2011507037
     である、請求項１に記載の方法。
  19. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、１５回加算演算、１１回乗算演算、２回シフト演算、および５回演算の最長経路長によって因数分解される、離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１６０２／１７０２）を含む、請求項１に記載の方法。
  20. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１６０２）を含み、
    ｗ０＝ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４、
    ｗ１＝ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３、
    ｚ２＝ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３、
    ｚ４＝ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４、
    ｖ１＝２ｂ＊ｗ１＋２ａ＊ｗ０、
    ｖ２＝ｚ２＋ｚ４、
    ｖ３＝２ｂ＊ｗ０−２ａ＊ｗ１、
    ｄ２＝（２ｃ＋２）＊ｚ２＋（２ｃ＋２）＊ｚ４、
    ｄ４＝（２ｃ＋２）＊ｚ４＋２ｃ＊ｚ２、
    ここで、
    Ｘ０＝ｚ２＋ｚ４＋ｘ２、
    Ｘ１＝ｖ１−２＊Ｘ０、
    Ｘ２＝ｄ２−ｖ１、
    Ｘ３＝ｖ３−Ｘ２、
    Ｘ４＝−ｄ４＋２＊ｘ２−Ｘ３、
    上式で、
    Figure 2011507037
     であり、
    Figure 2011507037
     である、請求項１に記載の方法。
  21. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１７０２）を含み、
    ｗ０＝ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４、
    ｗ１＝ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３、
    ｚ２＝ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３、
    ｚ４＝ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４、
    ｚ１＝２ａ＊ｗ０＋２ｂ＊ｗ１
    ｚ３＝（２ｂ＋２ａ）＊ｗ０−（２ａ−２ｂ）＊ｗ１、
    ｄ２＝２（ｃ＋２）＊ｚ２＋（２ｃ＋２）＊ｚ４、
    ｄ４＝（２ｃ＋２）＊ｚ４＋２ｃ＊ｚ２、
    ここで、
    Ｘ０＝ｚ２＋ｚ４＋ｘ２、
    Ｘ１＝ｚ１−２＊Ｘ０、
    Ｘ２＝ｄ２−ｚ１、
    Ｘ３＝ｚ３−ｄ２、
    Ｘ４＝−ｄ４＋２＊ｘ２−Ｘ３、
    上式で、
    Figure 2011507037
     であり、
    Figure 2011507037
     である、請求項１に記載の方法。
  22. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、１５回加算演算、１２回乗算演算、２回シフト演算、および５回演算の最長経路長によって因数分解される、離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１８０２）を含む、請求項１に記載の方法。
  23. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、以下の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＶ（ＤＣＴ−ＩＶ）（１８０２）を含み、
    ｗ０＝ｆ＊ｘ０−ｉ＊ｘ４、
    ｗ１＝ｇ＊ｘ１−ｈ＊ｘ３、
    ｚ２＝ｇ＊ｘ１＋ｈ＊ｘ３、
    ｚ４＝ｆ＊ｘ０＋ｉ＊ｘ４、
    ｚ１＝２ａ＊ｗ０＋２ｂ＊ｗ１
    ｚ３＝（２ｂ＋２ａ）＊ｗ０−（２ａ−２ｂ）＊ｗ１、
    ｒ２＝（２ｃ＋２）＊ｚ２＋（２ｃ＋２）＊ｚ４、
    ｒ４＝４（ｃ＋１）＊ｚ２＋４（ｃ＋１）＊ｚ４、
    ここで、
    Ｘ０＝ｚ２＋ｚ４＋ｘ２、
    Ｘ１＝ｚ１−２＊Ｘ０、
    Ｘ２＝ｄ２−ｚ１、
    Ｘ３＝ｚ３−ｒ２、
    Ｘ４＝−ｒ４＋２＊ｘ２−ｚ３、
    上式で、
    Figure 2011507037
     であり、
    Figure 2011507037
     である、請求項１に記載の方法。
  24. 前記変換を実行する前に前記入力値に対してウィンドウイング演算を実行することをさらに備え、前記ウィンドウイング演算が非対称ウィンドウ関数を実装する請求項１に記載の方法。
  25. 前記ＭＤＣＴが、５点離散コサイン変換タイプＩＩを使用して、６４０、３２０、１６０、８０、４０点変換のうちの少なくとも１つを実装する、請求項１に記載の方法。
  26. 前記ＭＤＣＴが、５点離散コサイン変換タイプＩＶを使用して、６４０、３２０、１６０、８０、４０点変換のうちの少なくとも１つを実装する、請求項１に記載の方法。
  27. 前記ＭＤＣＴが、５点離散コサイン変換タイプＩＩおよび５点離散コサイン変換タイプＩＶを使用して、６４０、３２０、１６０、８０、４０点変換のうちの少なくとも１つを実装する、請求項１に記載の方法。
  28. 前記ＭＤＣＴが、５点離散サイン変換タイプＩＶを使用して、６４０、３２０、１６０、８０、４０点変換のうちの少なくとも１つを実装する、請求項１に記載の方法。
  29. スケーラブルなスピーチおよびオーディオエンコーダデバイスであって、
    オーディオ信号を表す時間領域入力値を得ることと、
    複数の５点変換に再帰的にデシメートされるモディファイド離散コサイン変換（ＭＤＣＴ）を使用して、前記入力値をスペクトル係数に変換すること
    を行うように適合された離散コサイン変換（ＤＣＴ）タイプ変換層モジュール
    を備えるデバイス。
  30. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、１２回加算演算、４回乗算演算、２回シフト演算、および４回演算の最長経路長によって因数分解される、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（８０２）を含む、請求項２９に記載のデバイス。
  31. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（８０２）を含み、
    ｗ１＝ｘ０＋ｘ４、
    ｗ２＝ｘ４−ｘ０、
    ｗ３＝ｘ３−ｘ１、
    ｗ４＝ｘ３＋ｘ１、
    ｗ５＝ｗ１＋ｗ４、
    ｗ６＝ｗ４−ｗ１、
    ｕ１＝ｘ２−αｗ５、
    ｕ２＝ｘ２＋ｗ５、
    ｕ３＝βｗ２＋γｗ３、
    ｕ４＝βｗ３−γｗ２、
    ｕ５＝δｗ６、
    ここで、
    Ｘ０＝ｕ２、
    Ｘ１＝ｕ４、
    Ｘ２＝ｕ４−ｕ１、
    Ｘ３＝ｕ３、
    Ｘ４＝ｕ１＋ｕ５、
    上式で、
    Figure 2011507037
     である、請求項２９に記載のデバイス。
  32. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、１２回加算演算、５回乗算演算、１回シフト演算、および４回演算の最長経路長によって因数分解される、少なくとも１つの変換（８０２）を含む、請求項２９に記載のデバイス。
  33. スケーラブルなスピーチおよびオーディオエンコーダデバイスであって、
    オーディオ信号を表す時間領域入力値を得る手段と、
    複数の５点変換に再帰的にデシメートされるモディファイド離散コサイン変換（ＭＤＣＴ）を使用して、前記入力値をスペクトル係数に変換する手段と
    を備えるデバイス。
  34. 前記複数の５点変換のうちの少なくとも１つが、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（８０２）を含み、
    ｗ１＝ｘ０＋ｘ４、
    ｗ２＝ｘ４−ｘ０、
    ｗ３＝ｘ３−ｘ１、
    ｗ４＝ｘ３＋ｘ１、
    ｗ５＝ｗ１＋ｗ４、
    ｗ６＝ｗ４−ｗ１、
    ｕ１＝ｘ２−αｗ５、
    ｕ２＝ｘ２＋ｗ５、
    ｕ３＝βｗ２＋γｗ３、
    ｕ４＝βｗ３−γｗ２、
    ｕ５＝δｗ６、
    ここで、
    Ｘ０＝ｕ２、
    Ｘ１＝ｕ４、
    Ｘ２＝ｕ４−ｕ１、
    Ｘ３＝ｕ３、
    Ｘ４＝ｕ１＋ｕ５、
    上式で、
    Figure 2011507037
     である、請求項３３に記載のデバイス。
  35. オーディオ信号を表す時間領域入力値を得ることと、
    複数の５点変換に再帰的にデシメートされるモディファイド離散コサイン変換（ＭＤＣＴ）を使用して、前記入力値をスペクトル係数に変換すること
    を行うように適合されたスケーラブルなスピーチおよびオーディオ符号化回路を含むプロセッサであって、前記複数の５点変換うちの少なくとも１つが、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（８０２）を含み、
    ｗ１＝ｘ０＋ｘ４、
    ｗ２＝ｘ４−ｘ０、
    ｗ３＝ｘ３−ｘ１、
    ｗ４＝ｘ３＋ｘ１、
    ｗ５＝ｗ１＋ｗ４、
    ｗ６＝ｗ４−ｗ１、
    ｕ１＝ｘ２−αｗ５、
    ｕ２＝ｘ２＋ｗ５、
    ｕ３＝βｗ２＋γｗ３、
    ｕ４＝βｗ３−γｗ２、
    ｕ５＝δｗ６、
    ここで、
    Ｘ０＝ｕ２、
    Ｘ１＝ｕ４、
    Ｘ２＝ｕ４−ｕ１、
    Ｘ３＝ｕ３、
    Ｘ４＝ｕ１＋ｕ５、
    上式で、
    Figure 2011507037
     である、プロセッサ。
  36. スケーラブルなスピーチおよびオーディオ符号化のために動作可能な命令を備える機械可読媒体であって、前記命令が、１つまたは複数のプロセッサによって実行されたときに、
    オーディオ信号を表す時間領域入力値を得ることと、
    複数の５点変換に再帰的にデシメートされるモディファイド離散コサイン変換（ＭＤＣＴ）を使用して、前記入力値をスペクトル係数に変換すること
    を前記プロセッサに行わせ、前記複数の５点変換うちの少なくとも１つが、入力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］をとって出力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（８０２）を含み、
    ｗ１＝ｘ０＋ｘ４、
    ｗ２＝ｘ４−ｘ０、
    ｗ３＝ｘ３−ｘ１、
    ｗ４＝ｘ３＋ｘ１、
    ｗ５＝ｗ１＋ｗ４、
    ｗ６＝ｗ４−ｗ１、
    ｕ１＝ｘ２−αｗ５、
    ｕ２＝ｘ２＋ｗ５、
    ｕ３＝βｗ２＋γｗ３、
    ｕ４＝βｗ３−γｗ２、
    ｕ５＝δｗ６、
    ここで、
    Ｘ０＝ｕ２、
    Ｘ１＝ｕ４、
    Ｘ２＝ｕ４−ｕ１、
    Ｘ３＝ｕ３、
    Ｘ４＝ｕ１＋ｕ５、
    上式で、
    Figure 2011507037
     である、機械可読媒体。
  37. 逆変換値を計算する方法であって、
    オーディオ信号を表すスペクトル係数入力値を受信することと、
    複数の５点逆変換に再帰的にデシメートされる逆モディファイド離散コサイン変換（ＩＭＤＣＴ）を使用して、前記スペクトル係数入力値を時間領域出力値に変換すること
    を備える方法。
  38. 前記複数の５点逆変換のうちの少なくとも１つが、１２回加算演算、４回乗算演算、２回シフト演算、および４回演算の最長経路長によって因数分解される、少なくとも１つの逆離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（３２０２）を含む、請求項３７に記載の方法。
  39. 前記複数の５点逆変換のうちの少なくとも１つが、入力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］をとって出力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの逆離散コサイン変換タイプＩＩ（ＩＤＣＴ−ＩＩ）（３２０２）を含み、
    ｕ１＝Ｘ４−Ｘ２、
    ｕ５＝Ｘ４＋Ｘ２、
    ｗ０＝Ｘ０＋ｕ１、
    ｗ５＝Ｘ０−αｕ１、
    ｗ２＝βＸ３−γＸ１、
    ｗ３＝γＸ３−βＸ１、
    ｗ６＝δｕ５、
    ｗ１＝ｗ５−ｗ６、
    ｗ４＝ｗ５＋ｗ６、
    ここで、
    ｘ０＝ｗ１−ｗ２、
    ｘ１＝ｗ４＋ｗ３、
    ｘ２＝ｗ０、
    ｘ３＝ｗ４−ｗ３、
    ｘ４＝ｗ１＋ｗ２、
    上式で、
    Figure 2011507037
     である、請求項３７に記載の方法。
  40. 前記逆変換を実行した後に前記入力値に対してウィンドウイング演算を実行することをさらに備え、前記ウィンドウイング演算が非対称ウィンドウ関数を実装する請求項３７に記載の方法。
  41. 前記ＩＭＤＣＴが、５点逆離散コサイン変換タイプＩＩを使用して、６４０、３２０、１６０、８０、４０点変換のうちの少なくとも１つを実装する、請求項３７に記載の方法。
  42. 前記ＩＭＤＣＴが、５点逆離散コサイン変換タイプＩＶを使用して、６４０、３２０、１６０、８０、４０点変換のうちの少なくとも１つを実装する、請求項３７に記載の方法。
  43. 前記ＩＭＤＣＴが、５点逆離散コサイン変換タイプＩＩおよび５点逆離散コサイン変換タイプＩＶを使用して、６４０、３２０、１６０、８０、４０点変換のうちの少なくとも１つを実装する、請求項３７に記載の方法。
  44. 前記ＩＭＤＣＴが、５点逆離散サイン変換タイプＩＶを使用して、６４０、３２０、１６０、８０、４０点変換のうちの少なくとも１つを実装する、請求項３７に記載の方法。
  45. スケーラブルなスピーチおよびオーディオデコーダデバイスであって、
    オーディオ信号を表すスペクトル係数入力値を受信することと、
    複数の５点逆変換に再帰的にデシメートされる逆モディファイド離散コサイン変換（ＩＭＤＣＴ）を使用して、前記スペクトル係数入力値を時間領域出力値に変換すること
    を行うように適合された逆離散コサイン変換（ＤＣＴ）タイプ変換層モジュール
    を備えるデバイス。
  46. 前記複数の５点逆変換のうちの少なくとも１つが、１２回加算演算、４回乗算演算、２回シフト演算、および４回演算の最長経路長によって因数分解される、少なくとも１つの逆離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（３２０２）を含む、請求項４５に記載のデバイス。
  47. 前記複数の５点逆変換のうちの少なくとも１つが、入力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］をとって出力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの逆離散コサイン変換タイプＩＩ（ＩＤＣＴ−ＩＩ）（３２０２）を含み、
    ｕ１＝Ｘ４−Ｘ２、
    ｕ５＝Ｘ４＋Ｘ２、
    ｗ０＝Ｘ０＋ｕ１、
    ｗ５＝Ｘ０−αｕ１、
    ｗ２＝βＸ３−γＸ１、
    ｗ３＝γＸ３−βＸ１、
    ｗ６＝δｕ５、
    ｗ１＝ｗ５−ｗ６、
    ｗ４＝ｗ５＋ｗ６、
    ここで、
    ｘ０＝ｗ１−ｗ２、
    ｘ１＝ｗ４＋ｗ３、
    ｘ２＝ｗ０、
    ｘ３＝ｗ４−ｗ３、
    ｘ４＝ｗ１＋ｗ２、
    上式で、
    Figure 2011507037
     である、請求項４５に記載のデバイス。
  48. スケーラブルなスピーチおよびオーディオデコーダデバイスであって、
    オーディオ信号を表すスペクトル係数入力値を受信する手段と、
    複数の５点逆変換に再帰的にデシメートされる逆モディファイド離散コサイン変換（ＩＭＤＣＴ）を使用して、前記スペクトル係数入力値を時間領域出力値に変換する手段
    を備えるデバイス。
  49. 前記複数の５点逆変換のうちの少なくとも１つが、１２回加算演算、４回乗算演算、２回シフト演算、および４回演算の最長経路長によって因数分解される、少なくとも１つの逆離散コサイン変換タイプＩＩ（ＤＣＴ−ＩＩ）（３２０２）を含む、請求項４８に記載のデバイス。
  50. 前記複数の５点逆変換のうちの少なくとも１つが、入力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］をとって出力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの逆離散コサイン変換タイプＩＩ（ＩＤＣＴ−ＩＩ）（３２０２）を含み、
    ｕ１＝Ｘ４−Ｘ２、
    ｕ５＝Ｘ４＋Ｘ２、
    ｗ０＝Ｘ０＋ｕ１、
    ｗ５＝Ｘ０−αｕ１、
    ｗ２＝βＸ３−γＸ１、
    ｗ３＝γＸ３−βＸ１、
    ｗ６＝δｕ５、
    ｗ１＝ｗ５−ｗ６、
    ｗ４＝ｗ５＋ｗ６、
    ここで、
    ｘ０＝ｗ１−ｗ２、
    ｘ１＝ｗ４＋ｗ３、
    ｘ２＝ｗ０、
    ｘ３＝ｗ４−ｗ３、
    ｘ４＝ｗ１＋ｗ２、
    上式で、
    Figure 2011507037
     である、請求項４８に記載のデバイス。
  51. オーディオ信号を表すスペクトル係数入力値を受信することと、
    複数の５点逆変換に再帰的にデシメートされる逆モディファイド離散コサイン変換（ＩＭＤＣＴ）を使用して、前記スペクトル係数入力値を時間領域出力値に変換すること
    を行うように適合されたスケーラブルなスピーチおよびオーディオ復号回路を含むプロセッサであって、
    前記複数の５点逆変換のうちの少なくとも１つが、入力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］をとって出力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの逆離散コサイン変換タイプＩＩ（ＩＤＣＴ−ＩＩ）（３２０２）を含み、
    ｕ１＝Ｘ４−Ｘ２、
    ｕ５＝Ｘ４＋Ｘ２、
    ｗ０＝Ｘ０＋ｕ１、
    ｗ５＝Ｘ０−αｕ１、
    ｗ２＝βＸ３−γＸ１、
    ｗ３＝γＸ３−βＸ１、
    ｗ６＝δｕ５、
    ｗ１＝ｗ５−ｗ６、
    ｗ４＝ｗ５＋ｗ６、
    ここで、
    ｘ０＝ｗ１−ｗ２、
    ｘ１＝ｗ４＋ｗ３、
    ｘ２＝ｗ０、
    ｘ３＝ｗ４−ｗ３、
    ｘ４＝ｗ１＋ｗ２、
    上式で、
    Figure 2011507037
     である、プロセッサ。
  52. スケーラブルなスピーチおよびオーディオ復号のために動作可能な命令を備える機械可読媒体であって、前記命令が、１つまたは複数のプロセッサによって実行されたときに、
    オーディオ信号を表すスペクトル係数入力値を受信することと、
    複数の５点逆変換に再帰的にデシメートされる逆モディファイド離散コサイン変換（ＩＭＤＣＴ）を使用して、前記スペクトル係数入力値を時間領域出力値に変換すること
    を前記プロセッサに行わせ、
    前記複数の５点逆変換のうちの少なくとも１つが、入力ベクトル［Ｘ０，Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４］をとって出力ベクトル［ｘ０，ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４］を生成し、少なくとも以下の複数の中間結果によって特徴付けられる、少なくとも１つの逆離散コサイン変換タイプＩＩ（ＩＤＣＴ−ＩＩ）（３２０２）を含み、
    ｕ１＝Ｘ４−Ｘ２、
    ｕ５＝Ｘ４＋Ｘ２、
    ｗ０＝Ｘ０＋ｕ１、
    ｗ５＝Ｘ０−αｕ１、
    ｗ２＝βＸ３−γＸ１、
    ｗ３＝γＸ３−βＸ１、
    ｗ６＝δｕ５、
    ｗ１＝ｗ５−ｗ６、
    ｗ４＝ｗ５＋ｗ６、
    ここで、
    ｘ０＝ｗ１−ｗ２、
    ｘ１＝ｗ４＋ｗ３、
    ｘ２＝ｗ０、
    ｘ３＝ｗ４−ｗ３、
    ｘ４＝ｗ１＋ｗ２、
    上式で、
    Figure 2011507037
     である、機械可読媒体。
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US9069713B2 (en) * 2009-06-05 2015-06-30 Qualcomm Incorporated 4X4 transform for media coding
US8762441B2 (en) * 2009-06-05 2014-06-24 Qualcomm Incorporated 4X4 transform for media coding
US8451904B2 (en) 2009-06-24 2013-05-28 Qualcomm Incorporated 8-point transform for media data coding
US9081733B2 (en) * 2009-06-24 2015-07-14 Qualcomm Incorporated 16-point transform for media data coding
US9118898B2 (en) 2009-06-24 2015-08-25 Qualcomm Incorporated 8-point transform for media data coding
US9075757B2 (en) * 2009-06-24 2015-07-07 Qualcomm Incorporated 16-point transform for media data coding
BR112012009446B1 (pt) 2009-10-20 2023-03-21 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V Método e aparelho de armazenamento de dados
CN102104776A (zh) * 2009-12-21 2011-06-22 康佳集团股份有限公司 一种网络电视平台mpeg音频多相合成滤波方法
MY160067A (en) 2010-01-12 2017-02-15 Fraunhofer Ges Forschung Audio encoder, audio decoder, method for encoding and audio information, method for decording an audio information and computer program using a modification of a number representation of a numeric previous context value
CN101894557B (zh) * 2010-06-12 2011-12-07 北京航空航天大学 一种用于aac编码的窗型判别方法
US8417045B2 (en) 2010-07-29 2013-04-09 Infoprint Solutions Company Llc Mechanism for processing order-16 discrete cosine transforms
US9824066B2 (en) * 2011-01-10 2017-11-21 Qualcomm Incorporated 32-point transform for media data coding
KR101362696B1 (ko) * 2011-10-19 2014-02-17 전북대학교산학협력단 하이브리드 아키텍쳐가 적용된 신호 변환 장치, 신호 변환 방법 및 기록매체
CN102568485B (zh) * 2011-12-30 2013-12-11 展讯通信（上海）有限公司 音频信号的频时转换方法及装置
TWI443527B (zh) * 2012-01-02 2014-07-01 Univ Nat Cheng Kung 遞迴式第四型離散餘弦之系統
CN103257953B (zh) * 2013-05-06 2016-04-13 福州瑞芯微电子股份有限公司 Imdct36运算模块及方法
WO2015172337A1 (en) 2014-05-14 2015-11-19 Mediatek Singapore Pte. Ltd. Alternative transforms for data compression
CN107005695B (zh) 2014-11-28 2020-01-07 联发科技股份有限公司 用于视频编码的替代变换的方法及装置
EP4300968A1 (en) * 2016-05-13 2024-01-03 Sony Group Corporation Image processing device and method
KR102357329B1 (ko) * 2016-07-14 2022-02-03 프라운호퍼 게젤샤프트 쭈르 푀르데룽 데어 안겐반텐 포르슝 에. 베. 변환 기반 잔차 코딩을 이용한 예측 화상 코딩
US10536720B2 (en) * 2018-05-07 2020-01-14 Tencent America LLC Method, apparatus and medium for decoding or encoding
CN111294782B (zh) * 2020-02-25 2022-02-08 北京百瑞互联技术有限公司 一种加速编解码专用集成电路及方法
WO2022158943A1 (ko) 2021-01-25 2022-07-28 삼성전자 주식회사 다채널 오디오 신호 처리 장치 및 방법

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2131169C1 (ru) 1993-06-30 1999-05-27 Сони Корпорейшн Устройство кодирования сигнала, устройство декодирования сигнала, носитель записи и способ кодирования и декодирования
TW321810B (ja) * 1995-10-26 1997-12-01 Sony Co Ltd
US6496795B1 (en) * 1999-05-05 2002-12-17 Microsoft Corporation Modulated complex lapped transform for integrated signal enhancement and coding
US6513004B1 (en) 1999-11-24 2003-01-28 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Optimized local feature extraction for automatic speech recognition
TW507194B (en) 2000-05-24 2002-10-21 Nat Science Council Variable-rate residual-transform vocoders using auditory perception approximation
DE60132853D1 (de) 2000-07-07 2008-04-03 Nokia Siemens Networks Oy Verfahren und Vorrichtung für die perzeptuelle Tonkodierung von einem mehrkanal Tonsignal mit Verwendung der kaskadierten diskreten Cosinustransformation oder der modifizierten diskreten Cosinustransformation
US20020040299A1 (en) * 2000-07-31 2002-04-04 Kenichi Makino Apparatus and method for performing orthogonal transform, apparatus and method for performing inverse orthogonal transform, apparatus and method for performing transform encoding, and apparatus and method for encoding data
US7216140B1 (en) * 2000-09-30 2007-05-08 Intel Corporation Efficient implementation of n-point DCT, n-point IDCT, SA-DCT and SA-IDCT algorithms
US6636830B1 (en) 2000-11-22 2003-10-21 Vialta Inc. System and method for noise reduction using bi-orthogonal modified discrete cosine transform
RU2216791C1 (ru) 2002-04-29 2003-11-20 Военный университет связи Способ сжатия и восстановления речевых сообщений
KR100462611B1 (ko) 2002-06-27 2004-12-20 삼성전자주식회사 하모닉 성분을 이용한 오디오 코딩방법 및 장치
CN100570597C (zh) 2003-09-29 2009-12-16 新加坡科技研究局 将数字信号从时间域变换到频率域及其反向变换的方法
EP1711938A1 (en) 2004-01-28 2006-10-18 Koninklijke Philips Electronics N.V. Audio signal decoding using complex-valued data
TWI321810B (en) 2005-01-07 2010-03-11 Hon Hai Prec Ind Co Ltd Plasma enhanced sputtering method and apparatus
US8233727B2 (en) * 2007-10-19 2012-07-31 Research In Motion Limited Arbitrary ratio image resizing in the DCT domain

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JPN6012029259; Ｖｌａｄｉｍｉｒ　Ｂｒｉｔａｎａｋ　ａｎｄ　Ｋ．Ｒ．Ｒａｏ: 'Ａｎ　Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｆｏｒｗａｒｄ　ａｎｄ　Ｉｎｖｅｒｓｅ　ＭＤＣＴ　ｉｎ　ＭＰＥＧ　Ａｕｄｉｏ　Ｃｏｄｉｎｇ' ＩＥＥＥ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｌｅｔｔｅｒｓ， Ｖｏｌ．８，Ｎｏ．２, 200102, ｐｐ．４８-５１ *

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