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JP3033156B2 - ディジタル信号符号化装置 - Google Patents

ディジタル信号符号化装置

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JP3033156B2
JP3033156B2 JP2221366A JP22136690A JP3033156B2 JP 3033156 B2 JP3033156 B2 JP 3033156B2 JP 2221366 A JP2221366 A JP 2221366A JP 22136690 A JP22136690 A JP 22136690A JP 3033156 B2 JP3033156 B2 JP 3033156B2
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digital signal
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健三 赤桐
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    • H03M7/3053Block-companding PCM systems
    • HELECTRICITY
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    • H04BTRANSMISSION
    • H04B1/00Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission
    • H04B1/66Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission for reducing bandwidth of signals; for improving efficiency of transmission
    • H04B1/665Details of transmission systems, not covered by a single one of groups H04B3/00 - H04B13/00; Details of transmission systems not characterised by the medium used for transmission for reducing bandwidth of signals; for improving efficiency of transmission using psychoacoustic properties of the ear, e.g. masking effect

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Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、入力ディジタル信号の符号化を行うディジ
タル信号符号化装置に関するものである。
〔発明の概要〕
本発明は、入力ディジタル信号を非ブロック型及びブ
ロック型の周波数分析手段で分析し、得られた出力を量
子化するディジタル信号符号化装置において、ブロック
型周波数分析手段の出力の所定期間内のエネルギに基づ
いた許容ノイズレベルと、この所定期間に時間的に先行
後行するデータの少なくとも一方のエネルギに基づいた
許容ノイズレベルとに基づいて量子化の際の量子化特性
を設定するようにしたことにより、また、非ブロック型
の周波数分析手段はフィルタを有して入力ディジタル信
号を複数帯域に分割し、ブロック型の周波数分析手段は
信号の高速フーリエ変換を行うこと、帯域分割の際は高
域ほど帯域幅を大となし、高速フーリエ変換の際は高域
ほど処理ブロック長を小とすること、更に、時間的に先
行後行するデータに基づいた許容ノイズレベル設定の際
の少なくとも一方は時間的に先行するデータとするこ
と、又は、異なる期間の周波数成分的に同一のもののエ
ネルギに基づいて許容ノイズレベルを設定することによ
り、短時間処理(実時間処理)が可能で、音質劣化を最
小限にしてビットレート低減を図ることができるディジ
タル信号符号化装置を提供するものである。
〔従来の技術〕
オーディオ、音声等の信号の高能率符号化において
は、オーディオ,音声等の入力信号を時間軸又は周波数
軸で複数のチャンネルに分割すると共に、各チャンネル
毎のビット数を適応的に割当てるビットアロケーション
(ビット割当て)による符号化技術がある。例えば、オ
ーディオ信号等の上記ビット割当てによる符号化技術に
は、時間軸上のオーディオ信号等を複数の周波数帯域に
分割して符号化する帯域分割符号化(サブ・バンド・コ
ーディング:SBC)や、時間軸の信号を周波数軸上の信号
に変換(直交変換)して複数の周波数帯域に分割し各帯
域毎で適応的に符号化するいわゆる適応変換符号化(AT
C)、或いは、上記SBCといわゆる適応予測符号化(AP
C)とを組み合わせ、時間軸の信号を帯域分割して各帯
域信号をベースバンド(低域)に変換した後複数次の線
形予測分析を行って予測符号化するいわゆる適応ビット
割当て(APC−AB)等の符号化技術がある。
このような高能率符号化では、近年人間の聴覚上の特
性におけるいわゆるマスキング特性を考慮した高能率符
号化の手法が盛んに試みられている。該マスキングの効
果とは、ある信号によって他の信号がマスクされて聞こ
えなくなる現象をいうものであり、該マスキング効果に
は、時間軸上のオーディオ信号におけるマスキング効果
と周波数軸上の信号におけるマスキング効果とがある。
上記周波数軸上でのマスキング効果とは、ある周波数
帯域の信号成分によって他の帯域の信号成分がマスクさ
れて、該他の帯域の信号成分の音が聞こえなくなるよう
な効果である。上記時間軸上でのマスキング効果には、
テンポラルマスキング効果と同時刻マスキング効果とが
あり、同時刻マスキング効果とはある大きな音と同時刻
に発生する小さな音(或いはノイズ)が該大きな音によ
ってマスクされて聞こえなくなるような効果である。ま
た、上記テンポラルマスキング効果とは、大きな音の時
間的な前後の小さな音(ノイズ)が、この大きな音にマ
スクされて聞こえなくなるような効果であり、該大きな
音の時間的に後方のマスキングはフォワードマスキング
と呼ばれ、時間的に前方のマスキングはバックワードマ
スキングと呼ばれている。更にテンポラルマスキングに
おいては、人間の聴覚特性から、フォワードマスキング
の効果は長時間(例えば100msec程度)効くようになっ
ているのに対し、バックワードマスキングの効果は短時
間(例えば5msec程度)となっている。更に上記マスキ
ング効果のレベル(マスキング量)は、フォワードマス
キングが20dB程度で、バックワードマスキングが30dB程
度となっている。このようにマスキングされる部分の音
は聞こえないものであるため、オーディオ信号の量子化
の際に、上記マスキングされる部分の信号成分の量子化
割当てビット数を減らしたとしても聴感上の悪影響を少
なくすることができる。
〔発明が解決しようとする課題〕
ところで、上記高能率符号化では、よりビット圧縮率
を高める(ビットレートを低減させる)ことが望まれて
いるが、一般に、上述のようなマスキング効果を利用し
てビット圧縮を行う高能率符号化においては、上記周波
数軸上の信号におけるマスキング効果或いは時間軸上の
信号におけるマスキング効果の何れか一方のみの利用に
止まっており、両者のマスキング効果を有効に利用する
ことがなされていない。
また、時間軸上の信号に対するマスキング効果を考慮
してビットレートを低減する場合、この時間軸上でのマ
スキング効果を有効に利用するためには、処理の時間ブ
ロック長を長くとることが望ましい。しかし、処理時間
ブロック長を長くとると、実時間処理が困難になる。
そこで、本発明は、上述のような実情に鑑みて提案さ
れたものであり、短時間の処理(実時間処理)が可能で
あると共に、周波数軸上の信号に対するマスキング効果
と時間軸上の信号におけるマスキング効果の両者を有効
に利用して、音質劣化を最小限に抑えてよりビットレー
トを低減することができるディジタル信号符号化装置を
提供することを目的とするものである。
〔課題を解決するための手段〕
本発明のディジタル信号符号化装置は、上述の目的を
達成するために提案されたものであり、入力ディジタル
信号を周波数分析する非ブロック型の第1の周波数分析
手段と、該第1の周波数分析手段によって分析された各
周波数成分をそれぞれ更に周波数分析するブロック型の
第2の周波数分析手段と、該第2の周波数分析手段の出
力を量子化する量子化手段とを有してなるディジタル信
号符号化装置において、上記第2の周波数分析手段の出
力のうち所定期間内の各周波数成分のエネルギに基づい
て第1の許容ノイズレベルを設定する第1のノイズレベ
ル設定手段と、上記第2の周波数分析手段の出力のう
ち、上記所定期間に時間的に先行するデータ及び時間的
に後行するデータの少なくとも一方のエネルギに基づい
て、上記所定期間の各周波数成分の第2の許容ノイズレ
ベルを設定する第2のノイズレベル設定手段とを有し、
上記第1及び第2のノイズレベル設定手段の出力に基づ
いて上記量子化手段の量子化特性を設定するようにした
ものであり、また、上記非ブロック型の第1の周波数分
析手段は、少なくとも1つのフィルタを有する上記入力
ディジタル信号を複数の周波数帯域に分割する帯域分割
手段を有し、上記ブロック型の第2の周波数分析手段
は、ブロック毎の信号の高速フーリエ変換を行う高速フ
ーリエ変換手段を有し、上記帯域分割手段は高域ほど帯
域幅が大となるような分割を行い、上記高速フーリエ変
換手段は高域ほど上記高速フーリエ変換処理がなされる
ブロック時間長を小となす処理を行い、上記第2のノイ
ズレベル設定手段での上記少なくとも一方は、時間的に
先行するデータとし、更に上記第2のノイズレベル設定
手段は、時間的に異なる期間の周波数成分的に同一のも
ののエネルギに基づいて上記第2の許容ノイズレベルを
設定するものである。
〔作用〕
本発明によれば、第2の周波数分析手段の出力のうち
所定期間内の各周波数成分のエネルギに基づいた第1の
許容ノイズレベルが周波数軸上の信号におけるマスキン
グ効果と対応し、所定期間に時間的に先行するデータ及
び時間的に後行するデータに基づいた第2の許容ノイズ
レベルがテンポラルマスキング効果と対応しており、こ
れら両者に基づいて量子化手段の量子化特性を設定して
いるため、音質劣化の少ないビット圧縮が可能となる。
また、第2の許容ノイズレベルを求めるための処理は、
第1の許容ノイズレベルを求める際の処理に時間的に先
行又は後行して行われるため、現実の量子化処理時間は
所定期間内で完了し、短時間である。
〔実施例〕 以下、本発明を適用した実施例について図面を参照し
ながら説明する。
本実施例のディジタル信号符号化装置は、第1図に示
すように、入力端子1に供給された入力ディジタル信号
を周波数分析する非ブロック型の第1の周波数分析手段
であるフィルタバンク10と、該フィルタバンク10によっ
て分析された各周波数成分をそれぞれ更に周波数分析す
るブロック型の第2の周波数分析手段であるFFT(高速
フーリエ変換)回路20,40,60と、該FFT回路20,40,60の
それぞれの出力(FFT係数データ)を量子化する量子化
回路29,49,69とを有してなる装置であって、上記FFT回
路20,40,60の出力のうち所定期間(例えば後述する第3
図の期間B1〜B3・・・)内の各周波数成分のエネルギに
基づいて第1の許容ノイズレベルを設定する第1のノイ
ズレベル設定手段であるマスキングスペクトル算出回路
75と、上記FFT回路20,40,60の出力のうち、上記所定期
間に時間的に先行するデータ及び時間的に後行するデー
タの少なくとも一方のエネルギに基づいて、上記所定期
間の各周波数成分の第2の許容ノイズレベルを設定する
第2のノイズレベル設定手段としての期間遅延回路23,4
3,63、合成回路50,70、5ms遅延(DL)回路51,2.5ms遅延
回路71,72,73,選択回路52、合成選択回路74、重付合成
回路24,44,64とを有し、上記第1及び第2のノイズレベ
ル設定手段の出力に基づいて上記量子化回路29,49,69の
量子化特性(量子化ビット割当て)を設定するようにし
たものであり、また上記フィルタバンク10は、少なくと
も1つのフィルタ(例えばいわゆるQMF等のミラーフィ
ルタ)を有する上記入力ディジタル信号を複数の周波数
帯域に分割(本実施例では3分割)する帯域分割手段を
有し、上記FFT回路20,40,60は、ブロック毎の信号の高
速フーリエ変換を行うものであり、上記帯域分割手段
(フィルタバンク10)は高域ほど帯域幅が大となるよう
な分割を行い、上記FFT回路20,40,60は高域ほど上記高
速フーリエ変換処理がなされるブロック時間長を小とな
す処理を行い、上記第2のノイズレベル設定手段での上
記少なくとも一方は、時間的に先行するデータとし、更
に上記第2のノイズレベル設定手段は、時間的に異なる
期間の周波数成分的に同一のもののエネルギに基づいて
上記第2の許容ノイズレベルを設定するものである。本
実施例装置の出力は出力端子2から出力される。
すなわち第1図において、入力端子1には、例えばサ
ンプリング周波数fs=44.1kHzでサンプリグされて得ら
れたDC〜22kHzの入力ディジタル音声信号が供給されて
おり、該入力ディジタル音声信号が、上記フィルタバン
ク10に供給されている。該フィルタバンク10は、例えば
第2図に示すように、QMF11,12が2段縦続接続されて構
成され、上記入力端子1に供給されたDC〜22kHzの入力
ディジタル音声信号が、QMF11に供給される。該QMF11
は、入力ディジタル音声信号を11kHzで2分割するもの
であり、したがって該QMF11からはDC〜11kHz,11kHz〜22
kHzの帯域の出力信号が得られることになる。上記11kHz
〜22kHzの帯域の出力信号は端子13を介して上記FFT回路
60に送られる。上記DC〜11kHzの出力信号は、QMF12に送
られる。該QMF12は、5.5kHzで入力信号を2分割するも
のであり、したがって該QMF12からは、DC〜5.5kHz,5.5k
Hz〜11kHzの帯域の出力信号が得られることになる。5.5
kHz〜11kHzの信号が端子14を介して上記FFT回路40へ、D
C〜5.5kHzの信号が端子15を介して上記FFT回路20へ送ら
れる。このように、第1の周波数分析手段である上記フ
ィルタバンク10では、入力ディジタル音声信号を非ブロ
ックで3つの帯域に周波数分割し、高域ほど帯域幅が大
となるような分割が行われている。なお、第2図の例で
は、フィルタをQMFとしているがBPF(バンドパスフィル
タ)を用いた構成とすることも可能である。
このフィルタバンク10からDC〜5.5kHzの帯域の信号が
供給されるFFT回路20では、供給された信号を10ms毎に
ブロック化してこのブロック毎にFFT処理を行う。ま
た、5.5kHz〜11kHzの帯域の信号が供給されるFFT回路40
では5ms毎のブロックでのFFT処理を行い、11kHz〜22kHz
の帯域の信号が供給されるFFT回路60では2.5ms毎のブロ
ックでのFFT処理を行う。すなわち、この第2の周波数
分析手段であるこれらFFT回路20,40,60では、高域ほどF
FTされるブロック長を小となす処理が行われる。このよ
うに、本実施例では、各FFT回路20,40,60においてブロ
ックを形成する際に、高域での時間ブロック長を小とな
す処理を行うことにより、この高域での時間分解能を上
げ、かつ低域では時間分解能を下げて1ブロック内のサ
ンプル数を増やして周波数分解能を上げている。すなわ
ち、通常の音声信号は高域で定常区間が短いため上述の
ように高域での時間分解能を上げることは有効であり、
また、一般に、人間の聴覚における周波数分解能は低域
で高いものであるため、上述のように低域での周波数分
解能を上げることも有効となる。
ここで、第3図に、上記フィルタバンク10と各FFT回
路20,40,60とによる処理の時間ブロックを示す。すなわ
ちこの第3図には、上記帯域分割,FFT等のそれぞれの処
理単位(ブロック)を示しており、図中b(p,q,r)に
おけるp,q,rの3つのパラメータにより、ブロックが指
定されている。pは時間経過を、qは帯域を、rは時間
ブロックを示している。この第3図において、DC〜5.5k
Hzの低域では各帯域の1つの時間ブロックが10msの時間
長(時間分解能)となることを示している。また、5.5k
Hz〜11kHzの中域では1つの時間ブロック長が5msとなる
ことを、11kHz〜22kHzの高域では1つの時間ブロック長
が2.5msとなることを示している。
上記FFT回路20,40,60でFFT処理されて得られた各帯域
毎のFFT係数データは、上記量子化回路29,49,69に送ら
れて量子化されるようになる。この時、例えば第3図の
各所定期間B1〜B3・・毎に量子化処理が行われ、該量子
化においては、後述するように周波数軸上の信号に対す
るマスキング効果及び時間軸上の信号に対するマスキン
グ効果を考慮して得られる上記第1,第2のノイズレベル
設定手段の出力に基づいて量子化の量子化特性(ビット
割当て)が変えられた適応的な量子化が行われる。な
お、上記各所定期間B1〜B3・・は上記FFT回路20での処
理の最小単位である10msとしている。
この適応的な量子化を行うための上記第1,第2の許容
ノイズレベルは、具体的には以下のようにして求められ
る。
上記FFT回路20,40,60の出力データは、全体として更
にいわゆるクリティカルバンド(臨界帯域)に分割され
る。すなわち、上記クリティカルバンドとは、人間の聴
覚特性を考慮したものであり、ある純音の高さを含む同
じ強さの狭帯域バンドノイズによって、当該純音がマス
クされるとき、そのノイズのもつ帯域を言うものであ
り、高域程その帯域幅が広くなっているものである。本
実施例では、該クリティカルバンド分割により、高域ほ
ど帯域幅が広くなるようにして例えば25バンドに分割し
ている。このようなことを行うため、FFT回路20の出力
データ(周波数帯域DC〜5.5kHz)は、臨界帯域分割回路
21によって、更に上記クリティカルバンドの低域側の例
えば20個分のバンドに分割される。また、FFT回路40の
出力データ(5.5kHz〜11kHz)は、臨界帯域分割回路41
によって、更にクリティカルバンドの中域の例えば3つ
分のバンドに分割され、FFT回路60の出力データ(11kHz
〜22kHz)は、臨界帯域分割回路61により更にクリティ
カルバンドの高域の例えば2つ分のバンドに分割され
る。
上記各臨界帯域分割回路21,41,61の出力は、それぞれ
エネルギ検出回路22,42,62に送られる。各エネルギ検出
回路22,42,62では、上記各FFT回路20,40,60で各時間ブ
ロック毎で各クリティカルバンド毎のデータのエネルギ
(各バンドでのスペクトル強度)が、例えば、各バンド
内のそれぞれの振幅値の総和(振幅幅のピーク又は平均
或いはエネルギ総和)をとることにより求められる。該
エネルギ検出回路22,42,62の出力すなわち各クリティカ
ルバンド毎の総和のスペクトルは、一般にバークスペク
トルと呼ばれ、該各バンドのバークスペクトルSBは例え
ば第4図に示すようになる。なお、第4図では、簡略化
して上記クリティカルバンドを12バンドとして表してい
る。
ここで、先ず、上記バークスペクトルSBの周波数軸で
のマスキングに於ける影響を考慮するため、上記バーク
スペクトルSBに所定の重みづけの関数を畳込む(コンボ
リューション)。このため上記エネルギ検出回路22,42,
46の出力すなわち上記バークスペクトルSBの各値は、上
記第1のノイズレベル設定手段であるマスキングスペク
トル算出回路75に送られる。当該マスキングスペクトル
算出回路75は、上記各エネルギ検出回路22,42,62にそれ
ぞれに対応したフィルタ回路76,関数発生回路77,引算器
78,割算器79を有してなるものである。したがって、上
記エネルギ検出回路22,42,62の各出力は、それぞれ上記
フィルタ回路76に送られる。フィルタ回路76は、例えば
第5図に示すように入力データを順次遅延させる遅延
(z-1)素子・・101m-2〜101m+3・・と、各遅延素子か
らの出力にフィルタ係数(重みづけの関数)を乗算する
乗算器・・102m-3〜102m+3・・と、総和加算器104とか
ら構成されるものである。この時、上記各乗算器102m-3
〜102m+3において、例えば、乗算器102m-3でフィルタ係
数0.0000086を、乗算器102m-2でフィルタ係数0.0019
を、乗算器102m-1でフィルタ係数0.15を、乗算器102m
フィルタ係数1を、乗算器102m+1でフィルタ係数0.4
を、更に、乗算器102m+2でフィルタ係数0.06を、乗算器
102m+3でフィルタ係数0.007を各遅延素子の出力に乗算
することにより、上記バークスペクトルSBの畳込み処理
が行われる。該畳込み処理により、全体として第4図中
点線で示す部分の総和(総和加算器104での加算)がと
られ、出力端子105から出力される。
ところで、上記バークスペクトルSBのマスキングスペ
クトル(許容可能なノイズスペクトル)を算出する場合
の第1の許容ノイズレベルに対応するレベルαにおいて
は、このレベルαが小さいと周波数軸上の信号に対する
マスキングスペクトル(マスキングカーブ)が下降する
ことになり、結果として量子化回路29,49,69の量子化の
際に割り当てるビット数を増やさなければならないよう
になる。逆に、上記レベルαが大きいとマスキングスペ
クトルが上昇することになり、結果として量子化の際の
割り当てるビット数を減少させることができるようにな
る。なお、上記第1の許容ノイズレベルに対応するレベ
ルαとは、後述するように逆コンボリューション処理を
行うことによってクリティカルバンドの各バンド毎の上
記第1の許容ノイズレベルとなるようなレベルである。
また、一般にオーディオ信号等では、高域部分のスペク
トル強度(エネルギ)が小さい。したがって本実施例に
おいては、これらのことを考慮して、エネルギの小さい
高域にいく程、上記レベルαを大きくし、該高域部分の
ビット割当て数を減らすようにしている。このようなこ
とから、上記マスキングスペクトル算出回路75では高い
周波数程同一のエネルギに対する上記レベルαを高く設
定している。
すなわち、本実施例装置では、上記第1の許容ノイズ
レベルに対応するレベルαを算出し、該レベルαが高域
程高くなるように制御している。このため、上記フィル
タ回路76の出力は引算器78に送られる。該引算器78は、
上記畳込んだ領域でのレベルαを求めるものである。こ
こで、上記引算器78には、上記レベルαを求めるための
許容関数(マスキングレベルを表現する関数)が供給さ
れる。該許容関数を増減させることで上記レベルαの制
御を行っている。該許容関数は、関数発生回路77から供
給されている。
すなわち、許容ノイズレベルに対応するレベルαは、
クリティカルバンドのバンドの低減から順に与えられる
番号をiとすると、第(1)式で求めることができる。
α=S−(n−ai)…………(1) この第(1)式において、n,aは定数でa>0、Sは
畳込み処理後のバークスペクトルの強度であり、第
(1)式中(n−ai)が許容関数となる。ここで、上述
した様に、エネルギの少ない高域からビット数を減らす
方が全体のビット数削減に有利であるため、本実施例で
はn=38,a=1としており、この時の音質劣化はなく、
良好な符号化が行えた。
このようにして、上記レベルαが求められ、このデー
タは、割算器79に伝送される。当該割算器79は、上記畳
込み処理された領域でのレベルαを逆コンボリューショ
ンするためのものである。したがって、この逆コンボリ
ューション処理を行うことにより、上記レベルαから、
マスキングスペクトルが得られるようになる。すなわ
ち、このマスキングスペクトルが各バンド毎に求められ
た許容ノイズスペクトルとなる。なお、上記逆コンボリ
ューション処理は、複雑な演算を必要とするが、本実施
例では簡略化した割算器79を用いて逆コンボリューショ
ンを行っている。
また、本実施例装置においては、上述した周波数軸上
のマスキングを考慮した量子化割当てビット数の決定と
共に、上記FFT回路20,40,60の出力のうち、ある所定期
間に時間的に先行するデータ及び時間的に後行するデー
タの少なくとも一方のエネルギに基づいて、上記ある所
定期間の各周波数成分の第2の許容ノイズレベルを設定
するようにしている。すなわち、上記ある所定期間を第
3図のB2とすると、上記時間的に先行するデータは所定
期間B1のデータとなり、後行するデータは所定期間B3の
データとなる。これら所定期間B1,B3の少なくとも一方
のデータにともづいて上記ある所定期間B2内の各周波数
成分に対する許容ノイズレベル(マスキングレベル)を
設定するようにしている。また、上記第2のノイズレベ
ル設定手段での上記少なくとも一方は、時間的に先行す
るデータとする。すなわち、テンポラルマスキングにお
いてマスキング効果の時間が長いフォワードマスキング
を考慮して時間的に先行する上記所定期間B1のデータに
基づいて所定期間B2への許容ノイズレベルを求めてい
る。更に上記第2のノイズレベル設定手段は、時間的に
異なる期間の周波数成分的に同一のもののエネルギに基
づいて上記第2の許容ノイズレベルを設定するようにし
ている。すなわち、クリティカルバンドのうち同じ周波
数バンドの時間的に先行,後行するデータのエネルギに
基づいて第2の許容ノイズレベルを設定している。
言い換えれば、上記第2のノイズレベル設定手段にお
いて、上記マスキングスペクトル算出回路75によって第
1の許容ノイズレベルが設定されている任意のバンドの
現時点(例えば所定時間B2)の信号に対して、その任意
のバンドの現時点(所定時間B2)の信号に時間軸上で隣
接する前後(先行後行の所定期間B1,B3)の信号による
テンポラルマスキングを考慮して、当該現時点(所定時
間B2)の任意のバンドへの許容ノイズレベル(第2の許
容ノイズレベル)を設定するようにしている。このた
め、上記エネルギ検出回路22,42,62の出力は、それぞ
れ、上記第2のノイズレベル設定手段の期間遅延回路2
3,43,63及び5ms遅延回路51,2.5ms遅延回路71に送られ
る。
ここで、上記期間遅延回路23,43,63は、それぞれ供給
されたデータを上記所定期間の処理単位である例えば10
msの期間毎の遅延を行うものである。また、上記期間遅
延回路43及び63の出力は、それぞれ合成回路50及び70に
送られる。該合成回路50及び70は、上記FFT回路40,60で
の時間ブロック(5ms,2.5msブロック)のデータをそれ
ぞれ10msのデータに合成するものである。更に、上記5m
s遅延回路51は、上記5msブロック毎に遅延を行うもので
あり、該5ms遅延回路51の出力は選択回路52に送られ
る。該選択回路52は、供給された5msブロックのデータ
が、現在処理されている所定期間内の前のブロックデー
タである場合は、そのデータを通過させ、また該所定期
間の先行する所定期間内の後のブロックデータである場
合は通過させないような切換選択を行うものである。す
なわち上記現在処理されている所定期間を第3図の期間
B2とすると、上記選択回路52に供給された5msブロック
データが第3図中ブロックb(2,2,1)である時はオン
となり、b(1,2,2)である時はオフとなる選択を行
う。上記2.5ms遅延回路71は、2.5msのブロック毎に遅延
を行うものであり、該2.5ms遅延回路71の出力は順次2.5
ms遅延回路72,73に送られる。各2.5ms遅延回路71,72,73
の出力はそれぞれ合成選択回路74に送られる。該合成選
択回路74は、供給された2.5msブロックデータが、現在
処理されている例えば所定期間B2の先行する所定期間B1
内の後のブロックb(1,3,4)である場合はオフとし、
また上記所定期間B2内のブロックb(2,3,1)、b(2,
3,2)、b(2,3,3)である場合はオンとするような切換
選択を行う。同時に該合成選択回路74では、例えばブロ
ックb(2,3,2)のデータが供給された時はこのブロッ
クと前のブロックb(2,3,1)との合成を行い、ブロッ
クb(2,3,3)のデータが供給される時はこのブロック
と前の2つのブロックb(2,3,1),b(2,3,2)との合成
い、ブロックb(2,3,4)のデータが供給される時はこ
のブロックと前の3つのブロックb(2,3,1),b(2,3,
2),ブロックb(2,3,3)との合成を行うようになって
いる。
上記期間遅延回路23の出力は重付合成回路24に、上記
合成回路50,選択回路52の出力は重付合成回路44に、上
記合成回路70,合成選択回路74の出力は重付合成回路64
に送られる。また、各重付合成回路24,44,64には、前記
マスキングスペクトル算出回路75からのデータも供給さ
れるようになっている。ここで、各重付合成回路24,44,
64は、供給されたデータに対して周波数軸及び時間軸で
のマスキング効果を考慮した重み付けの係数を合成する
ものである。すなわち、この重み付けの係数は、マスキ
ング効果を考慮して設定される係数であり、例えば現在
の所定期間及び各時間ブロックの信号に対して先行或い
は後行する所定期間及び時間ブロックの信号を正規化し
て1とした場合、該先行或いは後行するの所定期間及び
時間ブロックの信号による周波数軸及び時間軸のマスキ
ング(周波数軸上の信号に対するマスキング及びテンポ
ラルマスキング等)に基づいた上記現在の所定期間及び
時間ブロックの信号に対して作用するレベルに対応した
重み付けの係数が、該先行或いは後行する所定期間及び
時間ブロックの信号に対して重み付けられる。これによ
り、周波数軸及び時間軸でのマスキング効果を利用した
許容ノイズレベル(マスキングスペクトル)が設定可能
となる。
なお、上記マスキング効果を考慮したマスキングスペ
クトルは、同じクリティカルバンド内で求められている
が、他のクリティカルバンド間でのマスキングを考慮し
たものとすることも可能である。
これら各重付合成回路24,44,64の出力は、更にそれぞ
れ合成回路25,45,65を介して減算器27,47,67に送られ
る。ここで、該減算器27,47,67には、上記各エネルギ検
出回路22,42,62の出力すなわち前述のバークスペクトル
SBが、遅延回路31,56,81を介して供給されている。した
がって、これら減算器27,47,67で上記第1,第2の許容ノ
イズレベルのマスキングスペクトルとバークスペクトル
SBとの減算演算が行われることで、第6図に示すよう
に、上記バークスペクトルSBは、マスキングスペクトル
MSの各レベルで示すレベル以下がマスキングされること
になる。
該減算器27,47,67の出力は、ROM28,48,68を介して量
子化回路29,49,69に供給されている。各ROM28,48,68
は、それぞれ量子化回路29,49,69での量子化の際の割当
てビット数情報を格納しており、上記減算器27,47,67の
出力に応じた該割当てビット数情報を出力するものであ
る。すなわち、該量子化回路29,49,69では、各減算器2
7,47,67の出力に応じた割当てビット数で、遅延回路30,
55,80を介して供給されているFFT係数データの量子化を
行っている。すなわち換言すれば、該量子化回路29,49,
69では、上記クリティカルバンドの各バンド毎のエネル
ギと、周波数軸及び時間軸のマスキング効果を考慮した
許容ノイズレベルの差のレベルに応じて割当てられたビ
ット数で上記各バンドの成分を量子化することになる。
ただし、このビット割当ては、上記所定期間の間では行
われず、各所定期間で用いられるビット数は予め定めら
れている。したがって、1つの所定期間内でビット割当
てが行われている。ここで、上記遅延回路30,55,80は上
記臨界帯域分割回路21,41,61以降の回路での遅延量を考
慮して設けられているものであり、また、上記遅延回路
31,56,81は、期間遅延回路23,43,63、5ms遅延回路51,2.
5ms遅延回路71、マスキングスペクトル算出回路75以降
の各回路での遅延量を考慮して設けられている。
なお、上記合成回路25,45,65での合成の際には、最小
可聴カーブ発生回路26,46,66から供給される第7図に示
すような人間の聴覚特性であるいわゆる最小可聴カーブ
(等ラウドネス曲線)RCを示すデータと、上記マスキン
グスペクトルMSとを合成することができる。したがっ
て、該最小可聴カーブRCとマスキングスペクトルMSとを
共に合成することで、許容ノイズレベルはこの図中斜線
で示す部分までとすることができ、量子化の際に図中斜
線で示す部分の割当てビット数を減らすことができるよ
うになる。この第7図は、信号スペクトルSSも同時に示
している。また、本実施例においては、上述した最小可
聴カーブの合成処理を行わない構成とすることもでき
る。この場合は、第1図の構成で最小可聴カーブ発生回
路26,46,66と合成回路25,45,65が不要となる。
上述のようにして適応的な割当てビット数で量子化が
なされた各量子化回路29,49,69の各出力は、合成回路90
で合成された後、出力端子2から符号化出力として出力
される。
上述したように、本実施例のディジタル信号符号化装
置においては、上記FFT回路20,40,60の出力のうち所定
期間内の各周波数成分のエネルギに基づいて第1の許容
ノイズレベルを設定する第1のノイズレベル設定回路75
と、上記FFT回路20,40,60の出力のうち、上記所定期間
に時間的に先行するデータ及び時間的に後行するデータ
の少なくとも一方のエネルギに基づいて、上記所定期間
の各周波数成分の第2の許容ノイズレベルを設定する第
2のノイズレベル設定手段とを有し、上記第1の第2の
ノイズレベル設定手段の出力に基づいて上記量子化回路
29,49,69の量子化特性(量子化ビット割当て)を設定す
るようにしたことにより、周波数軸及び時間軸のマスキ
ングを考慮した量子化ができ、音質劣化の少ない符号化
が可能となった。また、上記フィルタバンク10は、少な
くとも1つのフィルタを有する上記入力ディジタル信号
を複数の周波数帯域に分割する帯域分割手段を有し、上
記FFT回路20,40,60は、ブロック毎の信号の高速フーリ
エ変換を行うものであり、上記帯域分割手段(フィルタ
バンク10)は高域ほど帯域幅が大となるような分割を行
い、上記FFT回路20,40,60は高域ほど上記高速フーリエ
変換処理がなされるブロック時間長を小となす処理を行
うことにより、高域で時間分解能を上げ、低域では周波
数分解能を上げて、人間の聴覚特性に適合した処理が可
能となっている。更に、上記第2のノイズレベル設定手
段での上記少なくとも一方は、時間的に先行するデータ
とし、更に上記第2のノイズレベル設定手段は、時間的
に異なる期間の周波数成分的に同一のもののエネルギに
基づいて第2の許容ノイズレベルを設定することによ
り、短時間での処理が可能となった。
〔発明の効果〕
本発明のディジタル信号符号化装置においては、ブロ
ック型周波数分析手段の出力の所定期間内のエネルギに
基づいた許容ノイズレベルと、この所定期間に時間的に
先行後行するデータの少なくとも一方のエネルギに基づ
いた許容ノイズレベルとに基づいて量子化の際の量子化
特性を設定するようにしたことにより、また、非ブロッ
ク型の周波数分析手段はフィルタを有して入力ディジタ
ル信号を複数帯域に分割し、ブロック型の周波数分析手
段は信号の高速フーリエ変換を行うこと、帯域分割の際
は高域ほど帯域幅が大となし、高速フーリエ変換の際は
高域ほど処理ブロック長を小となすこと、更に、時間的
に先行後行するデータに基づいた許容ノイズレベル設定
の際の少なくとも一方は時間的に先行するデータとする
こと、及び、異なる期間の周波数成分的に同一のものの
エネルギに基づいて許容ノイズレベルを設定することに
より、短時間処理(実時間処理)が可能となり、かつ音
質劣化を最小限にしてビットレート低減を図ることが可
能となる。
【図面の簡単な説明】
第1図は本発明の一実施例のディジタル信号符号化装置
の概略構成を示すブロック回路図、第2図はフィルタバ
ンクの具体例を示すブロック回路図、第3図は本実施例
でのブロック及び所定期間を説明するための図、第4図
はバークスペクトルを示す図、第5図はフィルタ回路を
示す回路図、第6図はマスキングスペクトルを示す図、
第7図は最小可聴カーブ,マスキングスペクトルを合成
した図である。 10……フィルタバンク 20,40,60……FFT回路 21,41,61……臨界帯域分割回路 22,42,62……エネルギ検出回路 23,43,63……期間遅延回路 24,44,64……重付合成回路 25,45,50,65,70,90……合成回路 26,46,66……最小可聴カーブ発生回路 27,47,67……減算器 28,48,68……ROM 29,49,69……量子化回路 30,31,55,56,80,81……遅延回路 51……5ms遅延回路 52……選択回路 71,72,73……2.5ms遅延回路 74……合成選択回路 75……マスキングスペクトル算出回路
フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭63−201700(JP,A) 特開 平3−35299(JP,A) 特開 平3−132700(JP,A) 特開 平3−35298(JP,A) 特開 平3−263925(JP,A) 特開 平3−263926(JP,A) 特表 平2−501507(JP,A) 国際公開90/9064(WO,A1) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) H03 7/30

Claims (5)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】入力ディジタル信号を周波数分析する非ブ
    ロック型の第1の周波数分析手段と、該第1の周波数分
    析手段によって分析された各周波数成分をそれぞれ更に
    周波数分析するブロック型の第2の周波数分析手段と、
    該第2の周波数分析手段の出力を量子化する量子化手段
    とを有してなるディジタル信号符号化装置において、 上記第2の周波数分析手段の出力のうち所定期間内の各
    周波数成分のエネルギに基づいて第1の許容ノイズレベ
    ルを設定する第1のノイズレベル設定手段と、 上記第2の周波数分析手段の出力のうち、上記所定期間
    に時間的に先行するデータ及び時間的に後行するデータ
    の少なくとも一方のエネルギに基づいて、上記所定期間
    の各周波数成分の第2の許容ノイズレベルを設定する第
    2のノイズレベル設定手段とを有し、 上記第1及び第2のノイズレベル設定手段の出力に基づ
    いて上記量子化手段の量子化特性を設定するようにした
    ことを特徴とするディジタル信号符号化装置。
  2. 【請求項2】上記非ブロック型の第1の周波数分析手段
    は、少なくとも1つのフィルタを有する上記入力ディジ
    タル信号を複数の周波数帯域に分割する帯域分割手段を
    有し、上記ブロック型の第2の周波数分析手段は、ブロ
    ック毎の信号の高速フーリエ変換を行う高速フーリエ変
    換手段を有することを特徴とする請求項(1)記載のデ
    ィジタル信号符号化装置。
  3. 【請求項3】上記帯域分割手段は高域ほど帯域幅が大と
    なるような分割を行い、上記高速フーリエ変換手段は高
    域ほど上記高速フーリエ変換処理がなされるブロック時
    間長を小となす処理を行うことを特徴とする請求項
    (2)記載のディジタル信号符号化装置。
  4. 【請求項4】上記第2のノイズレベル設定手段での上記
    少なくとも一方は、時間的に先行するデータとすること
    を特徴とする請求項(1)記載のディジタル信号符号化
    装置。
  5. 【請求項5】上記第2のノイズレベル設定手段は、時間
    的に異なる期間の周波数成分的に同一のもののエネルギ
    に基づいて上記第2の許容ノイズレベルを設定すること
    を特徴とする請求項(1)記載のディジタル信号符号化
    装置。
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