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JP3153933B2 - データ符号化装置及び方法並びにデータ復号化装置及び方法 - Google Patents

データ符号化装置及び方法並びにデータ復号化装置及び方法

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JP3153933B2
JP3153933B2 JP15698292A JP15698292A JP3153933B2 JP 3153933 B2 JP3153933 B2 JP 3153933B2 JP 15698292 A JP15698292 A JP 15698292A JP 15698292 A JP15698292 A JP 15698292A JP 3153933 B2 JP3153933 B2 JP 3153933B2
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band
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    • H04B1/62Details 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 providing a predistortion of the signal in the transmitter and corresponding correction in the receiver, e.g. for improving the signal/noise ratio
    • H04B1/64Volume compression or expansion arrangements
    • HELECTRICITY
    • H03ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03GCONTROL OF AMPLIFICATION
    • H03G7/00Volume compression or expansion in amplifiers
    • H03G7/007Volume compression or expansion in amplifiers of digital or coded signals
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • 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
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  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
  • Reduction Or Emphasis Of Bandwidth Of Signals (AREA)
  • Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、入力ディジタルデータ
の符号化を行い、伝送、あるいは記録再生し、復号化し
て再生信号を得るようなデータ符号化装置及び方法並び
にデータ復号化装置及び方法に関するものである。
【0002】
【従来の技術】オーディオあるいは音声等の信号の高能
率符号化の手法には種々あるが、例えば、時間軸上のオ
ーディオ信号等をブロック化しないで、複数の周波数帯
域にフィルタで分割して符号化する非ブロック化周波数
帯域分割方式として、帯域分割符号化(サブ・バンド・
コーディング:SBC)等を挙げることができ、また、
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、各帯域毎に符号化するよ
うなブロック化周波数帯域分割方式、いわゆる変換符号
化等を挙げることができる。
【0003】また、上述の帯域分割符号化と変換符号化
とを組み合わせた高能率符号化の手法も考えられてお
り、この場合には、例えば、上記帯域分割符号化で帯域
分割を行った後、該各帯域毎の信号を周波数軸上の信号
に直交変換し、この直交変換された各帯域毎に符号化が
施される。
【0004】ここで、上述した帯域分割のためのフィル
タとしては、例えばQMFフィルタがあり、1976 R.E.
Crochiere, Digital coding of speech in subbands, B
ellSyst.Tech. J. Vol.55, No.8 1976 に述べられてい
る。また ICASSP 83, BOSTONPolyphase Quadrature fil
ters-A new subband coding technique, Joseph H.Roth
weilerには等バンド幅のフィルタ分割手法が述べられて
いる。次に上述した直交変換としては、例えば、入力オ
ーディオ信号を所定単位時間(フレーム)でブロック化
し、当該ブロック毎に高速フーリエ変換(FFT)、離
散的コサイン変換(DCT)、モディファイドDCT変
換(MDCT)等を行うことで時間軸を周波数軸に変換
するようなものが挙げられる。MDCTについては、 I
CASSP1987 Subband/Transform Coding Using Filter B
ank Designs Based on TimeDomain Aliasing Cancellat
ion, J.P.Princen, A.B.Bradley, Univ. of SurreyRoy
al Melbourne Inst. of Tech. に述べられている。
【0005】さらに、周波数帯域分割された各周波数成
分を量子化する周波数分割幅としては、例えば人間の聴
覚特性を考慮した帯域分割が行われる。すなわち、一般
に臨界帯域(クリティカルバンド)と呼ばれている高域
程帯域幅が広くなるような帯域幅で、オーディオ信号を
複数(例えば25バンド)の帯域に分割することがあ
る。また、この時の各帯域毎のデータを符号化する際に
は、各帯域毎に所定のビット配分或いは、各帯域毎に適
応的なビット割当て(ビットアロケーシヨン)による符
号化が行われる。例えば、上記MDCT処理されて得ら
れた係数データを上記ビットアロケーシヨンによって符
号化する際には、上記各ブロック毎のMDCT処理によ
り得られる各帯域毎のMDCT係数データに対して、適
応的な割当てビット数で符号化が行われることになる。
【0006】ビット割当手法としては、次の2手法が知
られている。先ず、IEEE Transactions of Accoustics,
Speech, and Signal Processing,vol.ASSP-25, No.4,
August 1977では、各帯域毎の信号の大きさをもとに、
ビット割当を行なっている。この方式では、量子化雑音
スペクトルが平坦となり、雑音エネルギ最小となるが、
聴感覚的にはマスキング効果が利用されていないために
実際の雑音感は最適ではない。
【0007】次に、ICASSP 1980 The critical band c
oder -- digital encoding of theperceptual requirem
ents of the auditory system, M.A.Kransner, MIT で
は、聴覚マスキングを利用することで、各帯域毎に必要
な信号対雑音比を得て固定的なビット割当を行なう手法
が述べられている。しかしこの手法ではサイン波入力で
特性を測定する場合でも、ビット割当が固定的であるた
めに、特性値がそれほど良い値とならない。
【0008】
【発明が解決しようとする課題】このように、各帯域の
信号の大きさでビット配分を行ない、量子化雑音エネル
ギを最小にすると、聴覚的雑音レベルは最小とならず、
マスキング効果を考えて、各帯域に固定的なビット配分
を行なうと、サイン波入力時には良い信号対雑音特性を
得にくい。
【0009】本発明は、このような実情に鑑みてなされ
たものであり、聴覚的にも望ましく、また1kHzサイン
波入力のような孤立スペクトル入力に対しても良好な特
性を得られるビット配分手法が用いられるデータ符号化
装置及び方法並びにデータ復号化装置及び方法の提供を
目的とする。
【0010】
【課題を解決するための手段】本発明に係るデータ符号
化装置及び方法は、ディジタルデータを時間領域と周波
数領域とでそれぞれ分割した小ブロックを構成し、入力
ディジタルデータのスペクトルの滑らかさを表す指標を
求め、ビット割当に使用できる全ビットを、聴覚許容雑
音スペクトルに依存するビット数と、時間と周波数につ
いて細分化された小ブロック中の信号の大きさに依存し
たビット数とに分割し、その分割比を上記指標に基づい
て決定し、上記割り当てビット数を用いてデータの符号
化を行うことにより、上述した課題を解決する。また、
本発明に係るデータ復号化装置及び方法は、上記のよう
にして得られた符号列を受け取り、上記割り当てビット
数で量子化されたデータを復号化することにより、上述
した課題を解決する。
【0011】すなわち、ビット割当に使用できる全ビッ
トが、どの短時間に対しても聴覚許容雑音スペクトル形
状を与えるビット割当パターン分と、各ブロックの信号
の大きさに依存したビット配分を行いホワイトな量子化
雑音スペクトルを生じさせる分とに分割使用され、その
分割比を入力信号に関係する信号に依存させ、上記信号
のスペクトルが滑らかなほど上記聴覚許容雑音スペクト
ルを与えるビット割当パターン分への分割比率を大きく
することにより、上述の課題を解決する。
【0012】このとき、隣接スペクトル間の差情報に関
係した信号を、スペクトルの滑らかさの指標として用い
る。またブロックフローティングのためのブロック間の
信号の大きさの差情報に関係した信号を、スペクトルの
滑らかさの指標として用いることにより演算量の低減が
図れる。
【0013】
【作用】本発明によれば、音楽信号のようにスペクトル
が分散している場合にも、マスキング効果により聴感覚
からみた雑音レベルが低くでき、またサイン波入力時に
も信号の大きい帯域にビットを集められるので信号対雑
音比を大きくすることができる。
【0014】
【実施例】本発明に係るデータ符号化装置及び方法並び
にデータ復号化装置及び方法の一実施例に用いられる符
号化装置として、オーディオPCM信号等の入力ディジ
タル信号を、帯域分割符号化(SBC)、適応変換符号
化(ATC)、及び適応ビット割当て(APC−AB)
の各技術を用いて高能率符号化する装置について、図1
を参照しながら説明する。
【0015】図1に示す具体的な高能率符号化装置で
は、入力ディジタル信号をフィルタ等により複数の周波
数帯域に分割すると共に、各周波数帯域毎に直交変換を
行って、得られた周波数軸のスペクトルデータを、後述
する人間の聴覚特性を考慮したいわゆる臨界帯域(クリ
ティカルバンド)幅毎に適応的にビット割当して符号化
している。もちろんフィルタ等による非ブロッキングの
周波数分割幅は等分割幅としてもよい。さらに、本発明
実施例においては、直交変換の前に入力信号に応じて適
応的にブロックサイズ(ブロック長)を変化させると共
に、クリティカルバンド単位もしくは高域では臨界帯域
(クリティカルバンド)幅を更に細分化したブロックで
フローティング処理を行っている。このクリティカルバ
ンドとは、人間の聴覚特性を考慮して分割された周波数
帯域であり、ある純音の周波数近傍の同じ強さの狭帯域
バンドノイズによって当該純音がマスクされるときのそ
のノイズの持つ帯域のことである。このクリティカルバ
ンドは、高域ほど帯域幅が広くなっており、上記0〜2
0kHzの全周波数帯域は例えば25のクリティカルバン
ドに分割されている。
【0016】すなわち、図1において、入力端子10に
は例えば0〜20kHzのオーディオPCM信号が供給さ
れている。この入力信号は、例えばいわゆるQMFフィ
ルタ等の帯域分割フィルタ11により0〜10kHz帯域
と10k〜20kHz帯域とに分割され、0〜10kHz帯
域の信号は同じくいわゆるQMFフィルタ等の帯域分割
フィルタ12により0〜5kHz帯域と5k〜10kHz帯
域とに分割される。帯域分割フィルタ11からの10k
〜20kHz帯域の信号は、直交変換回路の一例であるMo
dified Discrete Cosine Transform(MDCT)回路1
3に送られ、帯域分割フィルタ12からの5k〜10k
Hz帯域の信号はMDCT回路14に送られ、帯域分割フ
ィルタ12からの0〜5kHz帯域の信号はMDCT回路
15に送られることにより、それぞれMDCT処理され
る。
【0017】ここで、各MDCT回路13、14、15
のブロックサイズの具体例を図2に示す。この図2の具
体例においては、高域側ほど周波数帯域を広げると共に
時間分解能を高め(ブロック長を短くし)ている。すな
わち、低域側の0〜5kHz帯域の信号及び中域の5k〜
10kHz帯域の信号に対しては1ブロックbL 、bM
サンプル数を例えば256サンプルとし、高域側の10
k〜20kHz帯域の信号に対しては、bH を上記低域及
び中域側のブロックbL 、bM のそれぞれ1/2の長さ
BLL /2、BLM /2の長さでブロック化している。この
ようにして各帯域の直交変換ブロックサンプル数を同じ
としている。また、各々の帯域は、信号の時間的変化が
大きい場合を想定して更に1/2、1/4等の適応的な
ブロック分割が可能である。
【0018】再び図1において、各MDCT回路13、
14、15にてMDCT処理されて得られた周波数軸上
のスペクトルデータあるいはMDCT係数データは、い
わゆる臨界帯域(クリティカルバンド)毎に又は高域で
は臨界帯域(クリティカルバンド)幅を更に細分化した
ブロック毎にまとめられて、適応ビット割当符号化回路
16、17、18に送られている。
【0019】適応ビット割当符号化回路16、17、1
8により各臨界帯域(クリティカルバンド)毎に又は高
域では臨界帯域(クリティカルバンド)幅を更に細分化
したブロック毎に割り当てられたビット数に応じて、各
スペクトルデータ(あるいはMDCT係数データ)を再
量子化するようにしている。このようにして符号化され
たデータは、出力端子22、24、26を介して取り出
される。このときどのような信号の大きさに関する正規
化がされたかを示す、フローティング情報とどのような
ビット長で量子化がされたかを示すビット長情報が同時
に送られる。
【0020】図3は、適応ビット割当符号化回路16、
17、18の内部機能の具体例を示す機能ブロック図で
あり、図1における各MDCT回路13、14、15の
出力は、図3の適応ビット割当機能部300の入力端子
301を介して帯域毎のエネルギ算出回路303に送ら
れて、上記クリティカルバンド(臨界帯域)毎のエネル
ギが、例えば当該バンド内での各振幅値の2乗平均の平
方根を計算すること等により求められる。この各バンド
毎のエネルギの代わりに、振幅値のピーク値、平均値等
が用いられることもある。図4は、上記エネルギ算出回
路303からの出力として、例えば臨界帯域(クリティ
カルバンド)内の又は高域では臨界帯域(クリティカル
バンド)幅を更に細分化したブロック内の総和値のスペ
クトルの例を示すものであるが、この図4では図示を簡
略化するため、上記臨界帯域(クリティカルバンド)の
数又は高域では臨界帯域(クリティカルバンド)幅を更
に細分化したブロックバンド数を12バンド(B1 〜B
12)で表現している。
【0021】適応ビット割当動作を図3を参照しながら
さらに説明する。先ず、上記MDCT回路13、14、
15において、MDCT係数の大きさが各ブロック毎に
求められ、MDCT係数が入力端子301に供給され
る。供給されたMDCT係数は、帯域毎のエネルギ算出
回路303に送られる。帯域毎のエネルギ算出回路30
3では、クリティカルバンド、又は高域においてはクリ
ティカルバンドを更に再分割したそれぞれの帯域、に関
する信号エネルギを算出する。帯域毎のエネルギ算出回
路303で算出されたそれぞれの帯域に関するエネルギ
は、エネルギ依存ビット配分回路304に供給される。
エネルギ依存ビット配分回路304では、使用可能総ビ
ット、この例では100kbps の内のある割合を用いて
白色の量子化雑音を作り出すようなビット配分を行う。
入力信号のトーナリティが高い程、すなわち入力信号の
スペクトルの凹凸が大きい程、このビット量が上記10
0kbps に占める割合が増加する。入力信号のスペクト
ルの凹凸を検出するには、隣接するブロックのブロック
フローティング係数の差の絶対値の和を指標として使
う。そして求められた使用可能ビット量につき、各帯域
のエネルギの対数値に比例したビット配分を行う。
【0022】聴覚許容雑音レベルに依存したビット配分
回路305は、先ず上記クリティカルバンド毎に分割さ
れたスペクトルデータに基づき、いわゆるマスキング効
果等を考慮した各クリティカルバンド毎の許容ノイズ量
を求め、次に聴覚許容雑音スペクトルを与えるように使
用可能総ビットからエネルギ依存ビットを引いたビット
分が配分される。このようにして求められたエネルギ依
存ビットと聴覚許容雑音レベルに依存したビットは加算
されて、図1の適応ビット割当符号化回路16、17、
18により、各クリティカルバンド毎に、又は高域にお
いてはクリティカルバンドを更に複数帯域に分割した帯
域毎に割り当てられたビット数に応じて各スペクトルデ
ータ(あるいはMDCT係数データ)を再量子化するよ
うにしている。このようにして符号化されたデータは、
出力端子22、24、26を介して取り出される。
【0023】ここで、上記聴覚許容雑音スペクトル依存
のビット配分回路305中には、聴覚許容雑音スペクト
ルを算出するための許容雑音算出回路が設けられてお
り、この許容雑音算出回路について、図5を参照しなが
らさらに詳しく説明する。すなわち、この図5は、上記
許容雑音算出回路の具体的な構成例を示すブロック回路
図であり、この図5において、入力端子521には、M
DCT回路13、14、15で得られたMDCT係数
(周波数軸上のスペクトルデータ)が供給されている。
【0024】この周波数軸上の入力データは、帯域毎の
エネルギ算出回路522に送られて、上記クリティカル
バンド(臨界帯域)毎のエネルギが、例えば当該バンド
内での各振幅値の総和を計算すること等により求められ
る。この各バンド毎のエネルギの代わりに、振幅値のピ
ーク値、平均値等が用いられることもある。このエネル
ギ算出回路522からの出力として、例えば各バンドの
総和値のスペクトルは、一般にバークスペクトルと称さ
れている。図6はこのような各クリティカルバンド毎の
バークスペクトルSBを示している。ただし、この図6
では、図示を簡略化するため、上記クリティカルバンド
のバンド数を12バンド(B1 〜B12)で表現してい
る。
【0025】ここで、上記バークスペクトルSBのいわ
ゆるマスキングに於ける影響を考慮するために、該バー
クスペクトルSBに所定の重み付け関数を掛けて加算す
るような畳込み(コンボリューション)処理を施す。こ
のため、上記帯域毎のエネルギ算出回路522の出力す
なわち該バークスペクトルSBの各値は、畳込みフィル
タ回路523に送られる。該畳込みフィルタ回路523
は、例えば、入力データを順次遅延させる複数の遅延素
子と、これら遅延素子からの出力にフィルタ係数(重み
付け関数)を乗算する複数の乗算器(例えば各バンドに
対応する25個の乗算器)と、各乗算器出力の総和をと
る総和加算器とから構成されるものである。この畳込み
処理により、図6中点線で示す部分の総和がとられる。
なお、上記マスキングとは、人間の聴覚上の特性によ
り、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、このマスキング効果に
は、時間軸上のオーディオ信号による時間軸マスキング
効果と、周波数軸上の信号による同時刻マスキング効果
とがある。これらのマスキング効果により、マスキング
される部分にノイズがあったとしても、このノイズは聞
こえないことになる。このため、実際のオーディオ信号
では、このマスキングされる範囲内のノイズは許容可能
なノイズとされる。
【0026】ここで上記畳込みフィルタ回路523の各
乗算器の乗算係数(フィルタ係数)の一具体例を示す
と、任意のバンドに対応する乗算器Mの係数を1とする
とき、乗算器M−1で係数0.15を、乗算器M−2で
係数0.0019を、乗算器M−3で係数0.0000
086を、乗算器M+1で係数0.4を、乗算器M+2
で係数0.06を、乗算器M+3で係数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。ただし、Mは1〜
25の任意の整数である。
【0027】次に、上記畳込みフィルタ回路523の出
力は引算器524に送られる。該引算器524は、上記
畳込んだ領域での後述する許容可能なノイズレベルに対
応するレベルαを求めるものである。なお、当該許容可
能なノイズレベル(許容ノイズレベル)に対応するレベ
ルα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
許容ノイズレベルとなるようなレベルである。ここで、
上記引算器524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。この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。当該許容関数は、次に説明するような
(n−ai)関数発生回路525から供給されているも
のである。
【0028】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域から順に
与えられる番号をiとすると、次の(1)式で求めるこ
とができる。 α=S−(n−ai) ・・・(1) この(1)式において、n,aは定数でa>0、Sは畳
込み処理されたバークスペクトルの強度であり、(1)
式中(n-ai)が許容関数となる。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。
【0029】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526に伝送される。当該割
算器526では、上記畳込みされた領域での上記レベル
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からマスキングスレッショールドが得
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526を用いて逆コンボリュー
ションを行っている。
【0030】次に、上記マスキングスレッショールド
は、合成回路527を介して減算器528に伝送され
る。ここで、当該減算器528には、上記帯域毎のエネ
ルギ検出回路522からの出力、すなわち前述したバー
クスペクトルSBが、遅延回路529を介して供給され
ている。したがって、この減算器528で上記マスキン
グスレッショールドとバークスペクトルSBとの減算演
算が行われることで、図7に示すように、上記バークス
ペクトルSBは、該マスキングスレッショールドMSの
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。
【0031】当該減算器528からの出力は、許容雑音
補正回路530を介し、出力端子531を介して取り出
され、例えば割当てビット数情報が予め記憶されたRO
M等(図示せず)に送られる。このROM等は、上記減
算回路528から許容雑音補正回路530を介して得ら
れた出力(上記各バンドのエネルギと上記ノイズレベル
設定手段の出力との差分のレベル)に応じ、各バンド毎
の割当ビット数情報を出力する。この割当ビット数情報
が上記適応ビット割当符号化回路18に送られること
で、MDCT回路13、14、15からの周波数軸上の
各スペクトルデータがそれぞれのバンド毎に割り当てら
れたビット数で量子化されるわけである。
【0032】すなわち要約すれば、適応ビット割当符号
化回路18では、上記クリティカルバンドの各バンドの
エネルギと上記ノイズレベル設定手段の出力との差分の
レベルに応じて割当てられたビット数で上記各バンド毎
のスペクトルデータを量子化することになる。なお、遅
延回路529は上記合成回路527以前の各回路での遅
延量を考慮してエネルギ検出回路522からのバークス
ペクトルSBを遅延させるために設けられている。
【0033】ところで、上述した合成回路527での合
成の際には、最小可聴カーブ発生回路532から供給さ
れる図7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RCを示すデータと、上記マスキングスレ
ッショールドMSとを合成することができる。この最小
可聴カーブにおいて、雑音絶対レベルがこの最小可聴カ
ーブ以下ならば該雑音は聞こえないことになる。この最
小可聴カーブは、コーディングが同じであっても例えば
再生時の再生ボリュームの違いで異なるものとなが、現
実的なディジタルシステムでは、例えば16ビットダイ
ナミックレンジへの音楽のはいり方にはさほど違いがな
いので、例えば4kHz付近の最も耳に聞こえやすい周波
数帯域の量子化雑音が聞こえないとすれば、他の周波数
帯域ではこの最小可聴カーブのレベル以下の量子化雑音
は聞こえないと考えられる。したがって、このように例
えばシステムの持つワードレングスの4kHz付近の雑音
が聞こえない使い方をすると仮定し、この最小可聴カー
ブRCとマスキングスレッショールドMSとを共に合成
することで許容ノイズレベルを得るようにすると、この
場合の許容ノイズレベルは、図7中の斜線で示す部分ま
でとすることができるようになる。なお、本実施例で
は、上記最小可聴カーブの4kHzのレベルを、例えば2
0ビット相当の最低レベルに合わせている。また、この
図7は、信号スペクトルSSも同時に示している。
【0034】また、上記許容雑音補正回路530では、
補正情報出力回路533から送られてくる例えば等ラウ
ドネスカーブの情報に基づいて、上記減算器528から
の出力における許容雑音レベルを補正している。ここ
で、等ラウドネスカーブとは、人間の聴覚特性に関する
特性曲線であり、例えば1kHzの純音と同じ大きさに聞
こえる各周波数での音の音圧を求めて曲線で結んだもの
で、ラウドネスの等感度曲線とも呼ばれる。またこの等
ラウドネス曲線は、図7に示した最小可聴カーブRCと
略同じ曲線を描くものである。この等ラウドネス曲線に
おいては、例えば4kHz付近では1kHzのところより音
圧が8〜10dB下がっても1kHzと同じ大きさに聞こ
え、逆に、50kHz付近では1kHzでの音圧よりも約1
5dB高くないと同じ大きさに聞こえない。このため、
上記最小可聴カーブのレベルを越えた雑音(許容ノイズ
レベル)は、該等ラウドネス曲線に応じたカーブで与え
られる周波数特性を持つようにするのが良いことがわか
る。このようなことから、上記等ラウドネス曲線を考慮
して上記許容ノイズレベルを補正することは、人間の聴
覚特性に適合していることがわかる。
【0035】以上述べた聴覚許容雑音レベルに依存した
スペクトル形状を使用可能総ビット量である前述した1
00Kbpsの内のある割合を用いるビット配分でつく
る。この割合は、入力信号のトーナリティが高くなるほ
ど減少する。
【0036】次に、この聴覚許容雑音スペクトル依存の
ビット配分と、前述したエネルギ依存のビット配分の2
つのビット配分手法の間でのビット量分割率は、信号ス
ペクトルの滑らかさを表す指標により決定される。この
2つのビット配分手法の間でのビット量分割の具体的な
方法について、再び図3を参照しながら、以下に説明す
る。
【0037】図3において、入力端子301からの上記
MDCT回路出力信号は、スペクトルの滑らかさ算出回
路308にも与えられる。このスペクトルの滑らかさ算
出回路308には、上記エネルギ算出回路303からの
出力も供給されている。このスペクトルの滑らかさ算出
回路308では、スペクトルの滑らかさを表す指標を算
出しており、本実施例では、信号スペクトルの隣接値間
の差の絶対値の和を、信号スペクトルの和で割った値
を、指標として用いている。このスペクトルの滑らかさ
を表す指標の出力は、ビット分割率決定回路309に送
られ、エネルギ依存のビット配分と、聴覚許容雑音スペ
クトルによるビット配分との間のビット分割率が決定さ
れる。ビット配分率は、スペクトルの滑らかさ算出回路
308の出力値が大きいほどスペクトルの滑らかさが無
いと判断して、エネルギ依存のビット配分よりも聴覚許
容雑音スペクトルによるビット配分に重点をおいたビッ
ト配分を行う。
【0038】ビット分割率決定回路309は、それぞれ
エネルギ依存のビット配分及び聴覚許容雑音スペクトル
によるビット配分の大きさをコントロールする乗算器
(マルチプライヤ)311及び312に対してコントロ
ール出力を送る。いま仮に、スペクトルが滑らかであ
り、エネルギ依存のビット配分に重きをおくようにビッ
ト配分率決定回路309から乗算器311への出力が
0.8の値をとったとき、乗算器312への出力は1−
0.8=0.2とする。従って、エネルギ依存のビット
配分回路304からのビット配分情報に対して乗算器3
11で0.8が乗算され、聴覚許容雑音スペクトル依存
のビット配分回路305からのビット配分情報に対して
乗算器312で0.2が乗算され、これら2つの乗算器
311、312からの出力は、加算器(アダー)306
で加算されて、最終的なビット配分情報が出力端子30
7より取り出される。
【0039】次に、上述したようなビット配分の具体例
について、図8〜図11を参照しながら説明する。ここ
で、図8、図10は、ビット割当の様子を示し、図9、
図11は、これらに対応する量子化雑音の様子を示して
いる。すなわち、図8は信号スペクトルが平坦なときの
ビット割当の様子を示しており、これに対応する量子化
雑音(ノイズスペクトル)の様子を図9に示す。また、
信号スペクトルのトーナリティが高いとき、すなわち聴
覚的に信号の音程感があって周波数に偏りが生じている
ときのビット割当の様子を図10に示し、これに対応す
る量子化雑音(ノイズスペクトル)の様子を図11に示
す。ここで図8、図10内において、白抜きの部分は固
定ビット割当分のビット量を、また斜線部分は信号レベ
ル依存分のビット量をそれぞれ示している。また、図
9、図11内において、曲線aは信号レベルを、領域b
は信号レベル依存分による雑音低下分を、領域cは聴覚
許容雑音レベル依存のビット割当分による雑音低下分を
それぞれ示している。
【0040】先ず図8及び図9は、信号のスペクトルが
割合平坦である場合を示しており、聴覚許容雑音レベル
に依存したビット割当は、全帯域に亘り大きい信号雑音
比を取るために役立つ。しかし低域及び高域では比較的
少ないビット割当が使用されている。これは聴覚的にこ
の帯域の重要度が小さいためである。信号エネルギレベ
ルに依存したビット配分の分は、量としては少ないが、
ホワイトの雑音スペクトルを生じるように、この場合に
は中低域の信号レベルの高い周波数領域に重点的に配分
されている。
【0041】これに対して図10に示すように、信号ス
ペクトルが高いトーナリティを示す場合には、信号エネ
ルギレベル依存のビット配分量が多くなり、量子化雑音
の低下は極めて狭い帯域の雑音を低減するために使用さ
れる。聴覚許容雑音レベルに依存したビット割当分の集
中は、これよりもきつくない。図11に示すように、こ
の両者のビット配分の和により、孤立スペクトル入力信
号での特性の向上が達成される。
【0042】図12は、このようにして高能率符号化さ
れた信号を伝送あるいは記録再生した後に再び復号化す
るための、本発明に係る高能率復号化装置の一実施例を
示している。各帯域の量子化された上記MDCT係数
は、復号回路入力端子122、124、126に与えら
れ、使用されたブロックサイズ情報は、入力端子12
3、125、127に与えられる。復号化回路116、
117、118では適応ビット割当情報を用いてビット
割当を解除する。次にIMDCT(逆MDCT)回路1
13、114、115で周波数軸上の信号が時間軸上の
信号に変換される。これらの部分帯域の時間軸上の信号
は、IQMF(逆QMF)回路112、111により全
帯域信号に復号化され、出力端子110より取り出され
る。
【0043】
【発明の効果】以上の説明からも明らかなように、本発
明に係るデータ符号化装置及び方法並びにデータ復号化
装置及び方法によれば、ディジタルデータを時間領域と
周波数領域とでそれぞれ分割した小ブロックを構成し、
入力ディジタルデータのスペクトルの滑らかさを表す指
標を求め、ビット割当に使用できる全ビットを、聴覚許
容雑音スペクトルに依存するビット数と、時間と周波数
について細分化された小ブロック中の信号の大きさに依
存したビット数とに分割し、その分割比を上記指標に基
づいて決定し、上記割り当てビット数を用いてデータの
符号化を行い、また、上記のようにして得られた符号列
を受け取り、上記割り当てビット数で量子化されたデー
タを復号化することにより、聴覚的にも望ましく、ま
た、1kHzのサイン波入力のような孤立スペクトル入力
に対しても良好な特性が得られるようなビット配分を、
何度も繰り返してビット量調整することなく、唯1回の
演算で実現することができる。すなわち、音楽信号のよ
うにスペクトルが分散している場合にもマスキング効果
により聴感覚からみた雑音レベルを低くでき、また、サ
イン波入力時にも信号の大きい帯域にビットを集められ
るので信号対雑音比を大きくすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の一実施例となる高能率符号化装置の構
成例を示すブロック回路図である。
【図2】該実施例装置の信号の周波数及び時間分割の具
体例を示す図である。
【図3】該実施例装置に用いられる適応ビット割当符号
化回路のビット配分アルゴリズムの一例を説明するため
の機能ブロック図である。
【図4】バークスペクトルを示す図である。
【図5】聴覚許容雑音レベル算出回路の一例を示すブロ
ック回路図である。
【図6】マスキングスペクトルを示す図である。
【図7】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。
【図8】上記実施例の概略平坦なスペクトルの信号入力
時のビット配分の例を示す図である。
【図9】上記実施例の概略平坦なスペクトルの信号入力
時の量子化雑音スペクトルの例を示す図である。
【図10】上記実施例の高いトーナリティーを持つ信号
入力時のビット配分の例を示す図である。
【図11】上記実施例の高いトーナリティーを持つ信号
入力時の量子化雑音スペクトルの例を示す図である。
【図12】本発明に係る高能率復号化装置の一実施例の
構成例を示すブロック回路図である。
【符号の説明】
10・・・高能率符号化回路入力端子 11、12・・・QMF回路 13、14、15・・・MDCT回路 16、17、18・・・適応ビット割当符号化回路 19、20、21・・・ブロックサイズ決定回路 22、24、26・・・符号化出力端子 23、25、27・・・ブロックサイズ情報出力端子 122、124、126・・・符号化入力端子 123、125、127・・・ブロックサイズ情報入力
端子 116、117、118・・・適応ビット割当復号化回
路 113、114、115・・・IMDCT回路 112、111・・・IQMF回路 110・・・高能率復号化回路出力端子 300・・・適応ビット割当機能部 302・・・使用可能な総ビット数を示すブロック 303・・・帯域毎のエネルギ算出回路 304・・・エネルギ依存のビット配分回路 305・・・聴覚許容雑音スペクトル依存のビット配分
回路 306・・・加算器(アダー) 307・・・各帯域のビット割当量出力端子 308・・・スペクトルの滑らかさ算出回路 309・・・ビット分割率決定回路 311、312・・・乗算器(マルチプライヤ) 522・・・帯域毎のエネルギ検出回路 523・・・畳込みフィルタ回路 524・・・引算器 525・・・n−ai関数発生回路 526・・・割算器 527・・・合成回路 528・・・減算器 529・・・遅延回路 530・・・許容雑音補正回路 531・・・聴覚許容雑音レベル出力端子 532・・・最小可聴カーブ発生回路 533・・・補正情報出力回路

Claims (14)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 ディジタルデータを時間領域と周波数領
    域とでそれぞれ分割した小ブロックを構成する分割手段
    と、入力ディジタルデータのスペクトルの滑らかさを表す指
    標を求め、 ビット割当に使用できる全ビットを、聴覚許
    容雑音スペクトルに依存するビット数と、時間と周波数
    について細分化された小ブロック中の信号の大きさに依
    存したビット数とに分割し、その分割比を上記指標に基
    づいて決定する割り当てビット数決定手段と、 上記割り当てビット数を用いてデータの符号化を行う符
    号化手段とを有してなることを特徴とするデータ符号化
    装置。
  2. 【請求項2】 上記符号化手段は、サブ情報としてフロ
    ーティング情報とビット長情報とを符号化することを特
    徴とする請求項1記載のデータ符号化装置。
  3. 【請求項3】 上記ビット数決定手段は、上記分割比が
    上記信号のスペクトルが滑らかなほど上記聴覚許容雑音
    スペクトル依存のビット配分への分割比率を大きくする
    ことを特徴とする請求項1記載のデータ符号化装置。
  4. 【請求項4】 上記ビット数決定手段は、隣接スペクト
    ル間の差情報に関係した信号を、スペクトルの滑らかさ
    の指標として用いることを特徴とする請求項3記載のデ
    ータ符号化装置。
  5. 【請求項5】 上記ビット数決定手段は、周波数軸上の
    ブロックフローティングのためのブロック間の信号の大
    きさの差情報に関係した信号を、スペクトルの滑らかさ
    の指標として用いることを特徴とする請求項3記載のデ
    ータ符号化装置。
  6. 【請求項6】 上記ビット数決定手段は、周波数軸上の
    ブロックフローティングのためのブロックの隣接したブ
    ロックフローティング係数の差情報に関係した信号を、
    スペクトルの滑らかさの指標として用いることを特徴と
    する請求項3記載のデータ符号化装置。
  7. 【請求項7】 ディジタルデータを時間領域と周波数領
    域とでそれぞれ分割した小ブロックを構成する分割ステ
    ップと、入力ディジタルデータのスペクトルの滑らかさを表す指
    標を求め、 ビット割当に使用できる全ビットを、聴覚許
    容雑音スペクトルに依存するビット数と、時間と周波数
    について細分化された小ブロック中の信号の大きさに依
    存したビット数とに分割し、その分割比を上記指標に基
    づいて決定する割り当てビット数決定ステップと、 上記割り当てビット数を用いてデータの符号化を行う符
    号化ステップとを有してなることを特徴とするデータ符
    号化装置。
  8. 【請求項8】 上記符号化ステップは、サブ情報として
    フローティング情報とビット長情報とを符号化すること
    を特徴とする請求項7記載のデータ符号化方法。
  9. 【請求項9】 上記ビット数決定ステップは、上記分割
    比が上記信号のスペクトルが滑らかなほど上記聴覚許容
    雑音スペクトル依存のビット配分への分割比率を大きく
    することを特徴とする請求項7記載のデータ符号化方
    法。
  10. 【請求項10】 上記ビット数決定ステップは、隣接ス
    ペクトル間の差情報に関係した信号を、スペクトルの滑
    らかさの指標として用いることを特徴とする請求項9記
    載のデータ符号化方法。
  11. 【請求項11】 上記ビット数決定ステップは、周波数
    軸上のブロックフローティングのためのブロック間の信
    号の大きさの差情報に関係した信号を、スペクトルの滑
    らかさの指標として用いることを特徴とする請求項9記
    載のデータ符号化方法。
  12. 【請求項12】 上記ビット数決定ステップは、周波数
    軸上のブロックフローティングのためのブロックの隣接
    したブロックフローティング係数の差情報に関係した信
    号を、スペクトルの滑らかさの指標として用いることを
    特徴とする請求項9記載のデータ符号化方法。
  13. 【請求項13】 ディジタルデータを時間領域と周波数
    領域とでそれぞれ分割した小ブロックを構成し、入力信
    のスペクトルの滑らかさを表す指標に基づいて、ビッ
    ト割当に使用できる全ビットを、聴覚許容雑音スペクト
    ルに依存するビット数と、時間と周波数について細分化
    された小ブロック中の信号の大きさに依存したビット数
    とに分割して割り当てビット数を決定し、上記割り当て
    ビット数を用いてデータの符号化を行うことにより得ら
    た符号列を受け取る符号列受け取り手段と、 上記割り当てビット数で量子化されたデータを復号化す
    る復号化手段とを有してなることを特徴とするデータ復
    号化装置。
  14. 【請求項14】 ディジタルデータを時間領域と周波数
    領域とでそれぞれ分割した小ブロックを構成し、入力信
    のスペクトルの滑らかさを表す指標に基づいて、ビッ
    ト割当に使用できる全ビットを、聴覚許容雑音スペクト
    ルに依存するビット数と、時間と周波数について細分化
    された小ブロック中の信号の大きさに依存したビット数
    とに分割して割り当てビット数を決定し、上記割り当て
    ビット数を用いてデータの符号化を行うことにより得ら
    た符号列を受け取る符号列受け取りステップと、 上記割り当てビット数で量子化されたデータを復号化す
    る復号化ステップとを有してなることを特徴とするデー
    タ復号化方法。
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