JPH09500503A

JPH09500503A - 適応ビット配分符号化装置及び方法

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Publication number: JPH09500503A
Application number: JP7504753A
Authority: JP
Inventors: デビットソン、グランド・アレン; トッド、クレグ・キャンベル; ディビス、マーク・フランクリン; リンク、ブライアン・ディビット; フィルダー、ルイス・ダン
Original assignee: Dolby Laboratories Licensing Corp
Current assignee: Dolby Laboratories Licensing Corp
Priority date: 1993-07-16
Filing date: 1994-07-18
Publication date: 1997-01-14
Anticipated expiration: 2017-07-02
Also published as: US5623577A; JP3297051B2; AU694131B2; ES2096481T3; WO1995002930A1; EP0709005B1; DK0709005T3; CA2166551A1; EP0709005A1; CA2166551C; AU7364294A; DE69401514T2; DE69401514D1; ATE147909T1

Abstract

(57)【要約】本発明は、計算を効率的にする精巧な知覚モデルに関する。本発明の知覚モデルによって、高品質の低ビットレート符号化システムで有用な、符号化情報の適応ビット割当て及び量子化のための基礎を提供することができる。１つの実施例では、オーディオ分割帯域符号器によって、入力信号は周波数サブバンド信号に分割され、サブバンド信号は割当て関数で確定される値に従って量子化され、量子化サブバンド信号は符号化信号にアセンブルされる。割当て関数によって、割当て値がマスキングしきい値に基づく音響心理学原理に従って確定される。マスキングしきい値は、(イ) 入力信号の電力スペクトル密度（ＰＳＤ）を推定し、(ロ) 拡散関数をＰＳＤに適用することで刺激パターンを発生させ、(ハ) 刺激パターンを音響心理学的マスキングを達成するに足る信号対雑音比（ＳＮＲ）オフセットに等しい量に調節し、(ニ) 調節済みパターンのレベルと聴覚のしきい値とを比較して、調節済みパターン・レベルと聴覚しきい値の何れか大きい方に等しいマスキングしきい値を発生させることによって確定される。拡散関数は、１つ又はそれ以上の非巡回型フィルタを入力信号ＰＳＤに適用することで実行できる。順方向適応符号化システムでは、割当て値は、符号化信号にアセンブルされた情報によって、明示的に復号器に伝達される。逆方向適応符号化システムでは、割当て値は、復号器割当て関数で割当て値を誘導できる符号化信号にアセンブルされた情報によって、明示的に復号器に伝達される。ハイブリッド適応符号化システムでは、基本割当て値は、明示的に伝達される改変割当て値と共に明示的に伝達される。

Description

【発明の詳細な説明】適応ビット配分符号化装置及び方法技術分野本発明は概して、知覚モデルと、オーディオ信号のような情報の、知覚を基本とする低ビットレート符号化及び復号に関する。更に詳しく言うと、本発明は、電算上効率的な高性能知覚モデルに関する。同知覚モデルは、高品質の低ビットレート符号化システムで有用な符号化された情報の適応ビット配分及び量子化のための基礎を提供することができる。発明の背景オーディオ及びビデオの信号処理分野の関係者の間では、信号を表すのに必要な情報の量を信号の知覚上の質を損なわずに最少化することについて大きな関心がある。情報の要件を低減させることによって、信号から要求される通信チャネル及び記憶媒体への情報容量要件は低下する。例えば、オーディオの振幅の圧縮又はダイナミックレンジの低減を施したアナログ信号は、圧縮を施してない信号に比べて低い情報容量要件しか要しない。より少ない２進ビットで符号化されたディジタル信号は、同じ信号をより多くの数のビットを用いて表す符号化信号よりも低い情報容量要件しか要しない。勿論、信号の知覚上の質を劣化させずに実現できる情報の低減量には制約がある。以下の論考の大部分は特にディジタル技法に向けられているが、対応する考察はアナログ技法にも同様に適用されることを理解すべきである。ディジタル信号の各サンプルを表すのに使用可能なビットの数によってディジタル信号表現の精度が確定される。ビットレートが低いことは、各サンプルを表すのにより少ないビットしか使用できないことを意味する。したがって、ビットレートが低いことは、量子化の精度が低下するか或いは量子化エラーが増大することを意味する。多くの用途において、量子化エラーは量子化雑音として顕れ、もしエラーが十分な大きさになると、量子化雑音が符号化信号の本質を劣化させることになる。種々の「分割帯域」符号化技法では、種々の心理知覚効果を利用することによって知覚上の質の劣化が一切ない状態で情報要件を低減しようと試みている。例えば、オーディオ用では、人の聴覚システムは、可変の中心周波数と、中心周波数の関数として変化する帯域幅とを具える高度に非対称に調整されたフィルタの特性に似た周波数分析特性を示す。人の聴覚システムの別個の音を検出する能力は、一般に、音と音との間の周波数の差が大きくなるにつれて高まるが、人の聴覚システムの分解能は、上述のフィルタの帯域幅よりも狭い周波数差に対しては実質的に一定である。したがって、人の聴覚システムの周波数分解能は、オーディオスペクトル全体にわたってこれらのフィルタの帯域幅に従って変化する。かかる聴覚フィルタの有効帯域幅は、「臨界帯域」と呼ばれる。臨界帯域内の優勢な信号で該臨界帯域内の他の信号の可聴度が阻げられる度合いは、臨界帯域内の優勢な信号で該臨界帯域外の周波数の他の信号の可聴度が阻げられる度合いよりも一層大きい。これについては、おおむね、サン・フランシスコのマッグロウヒル社１９８８年発行、Ｋ・ブレア・ベンソン編の「オーディオ・エンジニアリング・ハンドブック」の１．４０ページから１．４２ページまでと、４．８ページから４．１０ページまで(the Audio Engineering Handbook，K．Blair Benson ed.,McGraw-Hill，San Francisco，1988，pages 1.40-1.42 and 4.8-4.10)を参照のこと。有用な信号帯域幅を人の聴覚システムの臨界帯域に近似の帯域幅を具える周波数帯域に分割するオーディオ分割帯域符号化技法は、広帯域技法よりも音響心理学的効果を一層良く利用することができる。概念的には、このような分割帯域符号化技法は一般的に、信号帯域幅をフィルタバンクで分割し、信号の劣化が丁度聴取不可能になる程度まで各フィルタバンクを通過する信号の情報要件を低減し、逆の過程を通して原信号の複製を再構築することから成る。このような技法として、サブバンド符号化、及び変換符号化の２つがある。サブバンド符号器及び変換符号器では、結果の人工物が１つ又はそれ以上のスペクトル成分で音響心理学的にマスキングされる特定の周波数帯域で情報要件を低減することができるので、符号化信号の本質を劣化させない。サブバンド符号器（コーダ）では、アナログ又はディジタルフィルタでフィルタバンクを実行するのに種々の技法の何れをも用いることができる。ディジタル・サブバンド符号器では、信号サンプルから成る入力信号はディジタルフィルタのバンクを通過する。フィルタバンクのそれぞれのフィルタを通過した各サブバンド信号は、該当するサブバンドフィルタの帯域幅に従ってさらにサンプリングされる。符号器では、量子化雑音が聴取不可能になるのに丁度足りる程度のビットを用いて各サブバンド信号の量子化が行われる。各サブバンド信号は、入力信号スペクトルの一部を表すサンプルから成る。変換符号器では、アナログ又はディジタルフィルタのフィルタバンクを実行するのに、いわゆる時間領域対周波数領域変換の種々の技法の何れをも用いることができる。変換から得られる個別の係数、又はグループ化された２つ又はそれ以上の隣接する係数によって、個々の変換係数帯域幅の合計である実効帯域幅を有する「サブバンド（小帯域）」が決定される。サブバンドの中の係数によって、それぞれのサブバンド信号が構成される。符号器では、量子化雑音が聴取不可能になるのに丁度足りる程度のビットを用いて各サブバンド信号の量子化が行われる。以下の論考の全体にわたって、「分割帯域符号器」という術語は、サブバンド符号器、変換符号器、及び有用な信号帯域幅の部分に動作するその他の分割帯域符号化に関するものとする。「サブバンド」という術語は、真正のサブバンド符号器、変換符号器、及びその他の技法の何れで実行されるものであっても、有用な信号帯域幅のこれらの部分に関するものとする。上で論考したように、音響心理学原理を利用する多くのディジタル分割帯域符号器では、フィルタバンクを入力信号に適用してサブバンド情報を発生させ、サブバンド情報の各要素を、結果の量子化雑音が音響心理学的マスキング効果により聴取不可能になるように要素に割り当てられる相当数のビットを用いて量子化し、量子化情報を伝送又は記憶に適する形式にアセンブルすることによって、高品質の符号化が低いビットレートで行われる。相補形のディジタル分割帯域復号器では、量子化情報を符号化信号から抽出し、量子化情報を逆量子化してサブバンド情報を得、逆フィルタバンクをサブバンド情報に適用して原入力信号のレプリカを発生させることによって、原入力信号のレプリカが復元される。サブバンド情報の各要素を量子化するのに割当てられるビットの数は、復号器でサブバンド情報を正確に逆量子化できるために使用可能なものでなければならない。「順方向適応」符号器では、配分関数を用いて配分値を確定し、これらの配分値を「副次的情報」として復号器に明示的に伝える。「逆方向適応」では、選択された情報に配分関数を適用して配分値を確定し、配分値を明示的に伝えるのではなく、符号化信号中の選択情報を伝える。逆方向適応復号器では、符号化信号から抽出される選択情報に配分関数を適用することによって、配分値が再確定される。概して言えば、精巧な心理知覚モデルに基づく複合配分関数では、より単純なモデルに基づく複合度の低い配分関数で確定される配分値よりも低いビットレートで、等価の本質を有する符号化の質を達成する配分値を確定することができる。したがって、実際的に実行できる限度一杯に精巧なモデルに基づく配分関数を使用することが望ましい。人の聴覚機構のかなり精巧な１つのモデルは、１９７９年１２月のアメリカ音響学会誌の１６４７ページから１６５２ページのシュレーダ、アタル、及びホールの論文、「人の耳のマスキング特性の利用によるディジタル音声符号器の適正化」（Schroeder，Atal and Hall，“Optimizing Digital Speech Coder by Exp loiting Masking Properties of Human Ear”J．Acoust．Soc．Am.，December 1 979，pp．1647-1652)に記述されている。このモデルは、(1) 入力信号の短時間スペクトル分析を短時間フーリエ変換を適用して行い、(2) 結果のスペクトル係数を臨界帯域xにマッピング（写像）することにより入力信号の臨界帯域密度を得、(3) 臨界帯域密度を基底膜の「拡散関数」でたたみ込むことにより基底膜の「刺激パターン」を発生させることから成る。このモデルは、入力信号と、量子化エラーを表す雑音信号とに適用されて、「信号刺激パターン」と「雑音刺激パターン」とが、それぞれ発生される。入力信号と雑音信号の音の大きさは、それぞれの刺激パターンの積分関数によって計算される。マスキングしきい値以下に刺激パターンが下がる入力信号及び雑音信号の音の大きさはゼロ、すなわち聴取不可能である。マスキング関数は、信号刺激パターンと、マスキングのしきい値を決定する「感度関数」との積から得られる。符号化性能の客観的尺度は、雑音信号の音の大きさを入力信号の音の大きさで除して得られる比である。この数学的モデルは、直截的であり、ほぼ５ｋＨｚ以下のスペクトル・エネルギーに関してはかなりの良い結果を提供するが、計算上集約になる。逆方向適応符号器・復号器システムの１つの実施例においては、符号器によって、入力信号スペクトルの包絡線の推定値が準備され、配分関数を包絡線推定値に適用することによって配分値が確定され、包絡線推定値の要素を拡大縮小因子として用いて信号情報が拡大縮小され、拡大縮小された信号情報が確定配分値に従って量子化され、量子化情報及び包絡線推定値が符号化信号にアセンブルされる。逆方向適応復号器では、量子化情報及び包絡線推定値が符号化信号から抽出され、符号器で用いられたのと同じ配分関数を包絡線推定値に適用することによって配分値が確定され、量子化情報が逆量子化され、信号情報の拡大縮小が逆転される。拡大縮小は、量子化に使用可能な限られた数のビットで表すことのできる情報のダイナミックレンジを増大させるために用いられる。逆方向適応符号器・復号器システムの開示例として、米国特許第4,790,016号及び米国特許第5,109 ,417号の２つがある。これらの特許の全体は、本明細書に引照されている。逆方向適応技法は多くの低ビットレート符号化システムにおいて魅力的である。何故ならば、明示的な配分値を伝えるのにビットを要しないからである。復号器では、符号化信号から抽出される情報に配分関数を適用することによって配分値が再現される。都合の悪いことに、逆方向適応復号器では、符号器で用いられたのと同一、或いは少なくとも同等の配分関数を用いなければならない。さもなければ、復号器での正確な逆量子化は保証されない。その結果、復号器の複雑さ又は実行費用は、符号器の複雑さと実行費用と似たものとなる。通常復号器の複雑さに係る制約は、すべて符号器及び復号器の両方の配分関数の複雑さに制約を課し、それによって符号器・復号器システムの総合的性能を制限することになる。復号器における実際的考慮のために、多くの逆方向適応符号化システムでは、シュレーダらが叙述しているような計算集約型のモデルに基づく配分関数を利用することができない。順方向適応技法は、多くの高品質符号化システムにおいて魅力的である。何故ならば、復号器では、配分値を確定するのに配分関数を動作させる必要がないからである。順方向適応復号器では、計算上の複雑さがより少なく、符号器で行われる配分関数への制約を一切課する必要がない。これに加えて、改良型の配分関数を、現存の復号器との両立性を維持しながら、順方向適応符号化システムの符号器に組み込むことができる。符号器で用いる配分関数は、設計上の独自の選択の結果であっても構わない。符号器で配分関数を改良する能力を持つことは重要な意味がある。信号符号化及び信号処理の技術が進歩するにつれて、ますます精巧な配分関数が経済的にも実際的になってきている。配分関数の精巧さを増大させることによって、所与の信号品質に対してビットレートを下げるか、或いはまた、所与のビットレートに対して信号品質を上げることができる。しかし、この利点にもかかわらず、順方向適応符号化システムは多くの低ビットレート用途には適さないことがある。何故ならば、順方向適応符号化システムでは、副次情報を伝達するのに極めて多数のビットを必要とするからである。概して、配分関数でより狭い帯域に、その結果、より多数の帯域にスペクトルを分割することで符号化性能を向上させようとすると、副次情報を伝達するのに一層多くのビットが必要となる。更に、改良された符号化技法で符号化信号の残りの部分を搬送するのに必要なビットの数が減るので、この副情報を搬送するのに必要なビット数は、符号化情報の大部分を表すであろう。したがって、符号化システムを低費用で実行するのに適した効率的な配分関数の基礎を提供できる、計算を効率的にする精巧な知覚モデルの開発が望まれている。また、符号化信号中に多くのオーバーヘッドを生じさせることなく明示的な配分値を搬送するように配分関数を改良することについても望まれている。効率的な知覚モデルはまた、例えば、上で論考したような分割帯域符号化システムを客観的に測定することのような他の用途にも用いることができる。発明の概要本発明の目的は、計算を効率的にする精巧な知覚モデルを提供することである。本発明の目的は、低ビットレートの高品質符号化・復号のシステム及び方法での使用に適する、効率的な高性能の配分関数を提供することである。オーディオ符号器についての第１の実施例における本発明の教示によれば、入力信号は複数のサブバンドに分割されてサブバンド情報を発生させるようにし、サブバンド情報は配分関数で確定される配分値に従って量子化され、量子化サブバンド情報は伝送又は記憶に適する符号化信号にアセンブルされる。配分関数によって、配分値がマスキング（隠蔽）しきい値に基づく音響心理学原理に従って確定される。マスキングしきい値は、入力信号のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を推定し、拡散関数をＰＳＤに適用することで刺激パターンを発生させ、刺激パターンを音響心理学的マスキングを達成するに足る周波数依存の信号対雑音比（ＳＮＲ）オフセットに等しい量に調節し、調節されたパターンのレベルを聴覚のしきい値と比較して、調節パターンのレベルと聴覚しきい値の何れか大きい方に等しいマスキングしきい値を発生させることによって確定される。逆方向適応符号化システムにおいては、ＰＳＤは、これもまた符号化信号にアセンブルされる情報から推定される。例えば、ＰＳＤはスペクトル包絡線から誘導される拡大・縮小因子から推定することができる。順方向適応符号化システムにおいては、ＰＳＤを、符号化信号にアセンブルされる情報から、或いは符号化信号にアセンブルされない情報からも推定することができる。例えば、ＰＳＤを、高解像度包絡線は符号化信号の中には含まれてはいないが、入力信号の高解像度包絡線から推定することができる。特定の実行手段においては、サブバンド情報は、１組の量子化器から選択される量子化器を用いて量子化される。この１組の量子化器の中の量子化器は、量子化レベルの数、量子化関数の対称又は非対称の使用、量子化関数の線形又は非線形の使用、予備量子化ディザーの使用とその振幅、極小振幅信号に対する保留してある「スモール・ゼロ」量子化レベルの使用の点で互いに異なる。例えば、符号化システムでは、スモール・ゼロ量子化レベルを用い、ディザー成分が信号の振幅と同等程度若しくは信号の振幅よりも大きいために予備量子化ディザーが用いられていないことを示すことができる。別の実行方法においては、サブバンド情報のための配分値は、サブバンド情報の振幅とマスキングしきい値のそれぞれの部分との間の差に応答して確定される。サブバンド情報のための配分値は、この差に比例して確定することができるし、或いはまた、ルックアップ（参照）テーブルから確定される。更に別の実行方法においては、刺激パターンは、１つ又はそれ以上のフィルタを周波数領域のサブバンド情報に適用することによって発生される。これらのフィルタは、例えば、回帰又は無限インパルス応答（ＩＩＲ）技法、非回帰又は有限インパルス応答（ＦＩＲ）技法、或いは、格子フィルター技法によって実行できる。これらの技法の何れを用いるかは、本発明にとっては重要ではない。符号器の第２の実施例における本発明の教示によれば、配分関数の結果に影響する１つ又はそれ以上のパラメータは、入力信号又はサブバンド情報の何れかで検出される特性に応答して改変される。例えば、上述のＳＮＲオフセットを改変して総合的な符号化品質に影響させることもできる。改変されたパラメータの表示を含む副次情報は、符号化信号にアセンブルされる。第２実施例のもう１つの実行においては、改変パラメータの使用で生じる改変された配分値は、明示的な配分値として符号化信号にアセンブルされる。本発明の教示による、符号器の更なる実施例が可能である。これらには、上述の２つの実施例の組み合わせを取り入れた実施例が含まれるが、必ずしもそれだけに限定はされない。更に、上述の特定の実行の多様な組み合わせが可能である。オーディオ復号器の第１の実施例における本発明の教示によれば、量子化サブバンド情報は符号化信号から抽出され、量子化サブバンド情報は配分関数で確定される配分値に従って逆量子化され、出力信号は逆量子化サブバンド情報に応答して発生される。配分関数によって、配分値がマスキングしきい値に基づく音響心理学原理に従って確定される。マスキングしきい値は、符号化信号で表される原入力信号のＰＳＤの推定値を得、拡散関数をＰＳＤに適用することで刺激パターンを発生させ、刺激パターンを音響心理学的マスキングを達成するに足るＳＮＲオフセットに等しい量に調節し、調節されたパターンのレベルを聴覚のしきい値とを比較して、調節パターン・レベル及び聴覚しきい値の何れか大きい方に等しいマスキングしきい値を発生させることによって確定される。逆方向適応符号化システムにおいては、ＰＳＤは、符号化信号から抽出されるサブバンド情報の振幅、パワーの尺度から推定することができる。しかし、順方向適応符号化システムにおいては、復号器では一般に、配分関数を一切使用しない。何故ならば、明示的な配分値は符号化信号の中に受け渡されているからである。上で論考したオーディオ符号器の第１実施例に関する特徴は、この復号器の第１実施例にも組み込むことができる。復号器の第２の実施例における本発明の教示によれば、配分関数の結果に影響する１つ又はそれ以上のパラメータは、符号化信号から抽出される。もう１つの実行においては、改変された配分値を表す明示的な配分値は、符号化信号から抽出される。本発明の教示による、復号器の更なる実施例が可能である。これらには、上述の２つの実施例の組み合わせを取り入れる実施例が含まれるが、必ずしもそれだけに限定はされない。更に、上述の特定の実行の多様な組み合わせが可能である。ハイブリッド適応配分を用いる符号化システムにおいては、副次情報は、改変配分値、改変パラメータだけを搬送すれば良い。符号器及び復号器にとって既知の配分関数によって、基本的な配分値が復号器に与えられる。副次情報によって基本的な配分値への調節が必要に応じて行われ、符号器で用いられたのと同じ配分値が得られる。この方法によって、符号器での配分関数を、既存の復号器との両立性を失うことなく変更することができ、符号器と復号器の間の両立性を維持するのに副次情報で必要なビットの数を低減することができる。本発明を、幾つかの技法の何れかによるフィルタバンクを実行して、分割帯域符号器で用いることができる。人の聴覚システムの臨界帯域幅に相応する帯域幅を具えるサブバンドの使用によって音響心理学的効果の大幅な利用が可能になるが、本発明の多様な局面はそれに限定されないことを理解すべきである。したがって、本明細書で使用する「サブバンド」という術語及びその同類は、入力信号の有用な帯域幅内の１つ又はそれ以上の周波数帯域に関するものであると理解すべきである。本発明及びその好ましい実施例の種々の特徴は、以下の論考及び添付図面を参照することによってより良く理解されるであろう。論考及び添付図面においては、同じ数字は多くの数字における同じ要素を示す。以下の論考と図面の内容は、例として説明しているだけであり、本発明の範囲に対する制約を表すものではないことを理解すべきである。図面の簡単な説明図１は、順方向適応配分を組み込む符号器・復号器システムにおける符号器の１つの実施例を表す構成図である。図２は、順方向適応配分を組み込む符号器・復号器システムにおける復号器の１つの実施例を表す構成図である。図３は、順方向適応配分を組み込む符号器・復号器システムにおける符号器のもう１つの実施例を表す構成図である。図４は、逆方向適応配分を組み込む符号器・復号器システムにおける符号器の１つの実施例を表す構成図である。図５は、逆方向適応配分を組み込む符号器・復号器システムにおける復号器の１つの実施例を表す構成図である。図６は、ハイブリッド適応配分を組み込む符号器・復号器システムにおける符号器の１つの実施例を表す構成図である。図７は、ハイブリッド適応配分を組み込む符号器・復号器システムにおける復号器の１つの実施例を表す構成図である。図８は、刺激パターンを効率的に得ることのできる過程の実施例を表す構成図である。図９ａから図９ｃまでは、図８に示す構造に組み込むことのできる単極フィルタのインパルス応答の仮想図である。図９ｄは、図９ａから図９ｃまでに示すインパルス応答を有するフィルタから成る図８の実施例の合成インパルス応答の仮想図である。図１０ａは、単極であって１つ又はそれ以上のゼロを有するフィルタに関するインパルス応答の仮想図である。図１０ｂは、図８に示す実施例に類似であるが、２つのフィルタのみから成り、２つのフィルタの１つが図１０ａに示すインパルス応答を有する、実施例の合成インパルス応答の仮想図である。発明の実行モード順方向適応配分図１には、順方向適応配分を組み込む符号器・復号器システムで用いられる分割帯域符号器の１実施例の基本的構造が示されている。フィルタバンク１０２によって、通路１００から受け取られる入力信号に応答してサブバンド情報が発生される。配分関数１１０によって、入力信号に応答して配分値が確定され、配分値が通路１１１に沿って量子化装置１０４及びフォーマッタ１０６に受け渡される。量子化装置１０４によって、フィルタバンク１０２から受け取られるサブバンド情報が、配分値に応答して適用される量子化関数を用いて量子化され、フォーマッタ１０６によって、量子化サブバンド情報及び配分値が、伝送又は記憶に適するフォーマットを有する符号化信号にアセンブルされる。符号化信号は、通路１０８に沿って望みどおりに伝送チャネル又は記憶装置に受け渡される。図２には、順方向適応配分を組み込む符号器・復号器システムで用いられる分割帯域復号器の１実施例の基本的構造が示されている。デフォーマッタ２０２によって、量子化情報及び配分値が、通路２００で受け取られる符号化信号から抽出される。配分値は、通路２１１に沿って逆量子化装置２０４に受け渡される。逆量子化装置２０４によって、サブバンド情報が、デフォーマッタ２０２から受け取られる量子化情報を配分値に応答して適用される逆量子化関数を用いて逆量子化することで発生される。逆フィルタバンク２０６によって、出力信号が通路２０８に沿って、逆量子化装置２０４から受け取られる逆量子化サブバンド情報に応答して発生される。符号器及び復号器の代替的な実施例が可能である。例えば、図３に示すように、順方向適応符号器によって、フィルタバンク１０２で発生されるサブバンド情報に応答して配分値を確定することができる。図には示していないが、もう１つの実施例においては、配分値を、入力信号及びサブバンド情報の両方に応答して確定することができる。上で論考したように、配分値は符号化信号の中に明示的に伝えられるので、順方向適応符号器の配分関数は、現存の順方向適応復号器との両立性を犠牲にすることなく変更することができる。符号化信号のフォーマットだけは保存されなければならない。逆方向適応配分図４には、逆方向適応配分を組み込む符号器・復号器システムで用いられる分割帯域符号器の１実施例の基本的構造が示されている。フィルタバンク１０２によって、通路１００から受け取られる入力信号に応答してサブバンド情報が発生される。変換器１１２によって、Ｘワード及びＹワードから成るサブバンド情報の表現が発生される。Ｘワードは、通路１１３に沿って、配分関数１１０とフォーマッタ１０６とに入力として受け渡される。配分関数１１０によって、配分値が、Ｘワードに応答して確定され、量子化装置１０４に受け渡される。量子化装置１０４によって、量子化情報が、通路１１５から受け取られるＹワードを配分値に応答して適用される量子化関数を用いて逆量子化することで発生され、フォーマッタ１０６によって、量子化及びＸワードが、伝送又は記憶に適するフォーマットを有する符号化信号にアセンブルされる。符号化信号は、通路１０８に沿って望みどおりに伝送チャネル又は記憶装置に伝えられれる。図５には、逆方向適応配分を組み込む符号器・復号器システムで用いられる分割帯域復号器の１実施例の基本的構造が示されている。デフォーマッタ２０２によって、量子化情報及びＸワードが、通路２００で受け取られる符号化信号から抽出される。Ｘワードは、通路２０３に沿って配分関数２１０に受け渡される。配分関数２１０によって、配分値が、Ｘワードに応答して確定され逆量子化装置２０４に受け渡される。逆量子化装置２０４によって、Ｙワードが、デフォーマッタ２０２から受け取られる量子化情報を配分値に応答して適用される逆量子化関数を用いて逆量子化することで発生される。逆変換器２１２によって、サブバンド情報が、Ｘワード及びＹワードに応答して発生され、逆フィルタバンク２０６によって、出力信号が通路２０８に沿って、逆変換器２１２から受け取られるサブバンド情報に応答して発生される。逆方向適応符号化システムでは、符号化信号の中の副次情報を搬送するのに必要なオーバーヘッドを避けることができる。何故ならば、配分値は、符号化信号の中にアセンブルされるＸワードで明示的に表現されているからである。逆方向適応復号器では、配分値を、直前に逆方向適応符号器で動作したのと等価の配分関数を動作させることによってＸワードから復元することができる。符号化信号を正確に復号することにおいて、符号器及び復号器の配分関数それ自体は必ずしも等価である必要はないが、正確な復号は符号器及び復号器の配分関数が等価の配分値を有する時にのみ保証されるということを理解して置くべきである。ハイブリッド適応配分図６には、ハイブリッド適応配分を組み込む符号器・復号器システムで用いられる分割帯域符号器の１実施例の基本的構造が示されている。上で論考した図４の実施例の中での種々の素子の関数は、図６に示される構造のそれぞれの素子の関数に対応する。これに加えて、アダプタ１２０によって、２つの基本的技法の片方若しくは両方を用いて配分関数１１０で確定される１つ又はそれ以上の配分値が改変される。両方の技法を実行するのに用いられる構造が図６に示されているが、これら２つの技法の何れも単独で用いることができるし、不必要な機能素子は図６に示されている構造から除去しても良い。第１の又は「パラメータ」技法においては、アダプタ１２０によって、配分関数１１０の結果に影響する１つ又はそれ以上のパラメータが改変される。アダプタ１２０で与えられる改変パラメータは、通路１２３に沿って配分関数１１０とフォーマッタ１０６とに受け渡される。フォーマッタ１０６によって、改変パラメータ及び量子化情報の指示が、伝送又は記憶に適するフォーマットを有する符号化信号にアセンブルされる。第２の又は「値」技法においては、アダプタ１２０によって、１つ又はそれ以上の配分値が改変される。アダプタ１２０で与えられる改変値は、通路１２１に沿ってフォーマッタ１０６とマージ１１８とに受け渡される。マージ１１８によって、改変値が配分関数１１０から受け取られる配分値と併合され、併合された配分値が量子化装置１０４に受け渡される。フォーマッタ１０６によって、改変値と量子化情報の指示が、伝送又は記憶に適するフォーマットを有する符号化信号にアセンブルされる。図６の実施例では、通路１００から受け取られる入力信号に応答するアダプタ１２０、通路１０３から受け取られるサブバンド情報、及び通路１１３から受け取られるＸワードが示されている。ハイブリッド適応符号器の代替的な実施例においては、アダプタ１２０は、３つの通路の何れかの１つ、３つの通路の組み合わせの総て、その他の情報、これらの何れに対しても応答する。図７には、ハイブリッド適応配分を組み込む符号器・復号器システムで用いられる分割帯域復号器の１実施例の基本的構造が示されている。上で論考した図５の実施例の中での種々の素子の機能は、図７に示される構造のそれぞれの素子の機能に対応する。これに加えて、１つ又はそれ以上の配分値は、２つの基本的技法の一方若しくは両方を用いて改変される。両方の技法を実行するのに用いられる構造が図７に示されているが、これら２つの技法の何れも単独で用いることができるし、不必要な機能素子は図７に示されている構造から除去しても良い。第１の又は「パラメータ」技法においては、デフォーマッタ２０２によって、配分関数２１０の結果に影響する１つ又はそれ以上の改変パラメータが、符号化信号から抽出され、通路２１３に沿って配分関数２１０に伝えられる。第２の又は「値」技法においては、デフォーマッタ２０２によって、符号化信号からの１つ又はそれ以上の改変値が抽出され、改変値が通路２０５に沿ってマージ２１８に受け渡される。マージ２１８によって、改変値が、配分関数２１０から受け取られる配分値と併合され、併合された改変値が逆量子化装置２０４に渡される。実行フィルタバンク図１から図７に示す実施例は、種々多様な実行によって実現することができる。例えば、フィルタバンク１０２及び逆フィルタバンク２０６は、以下の技法に限定はされないが、直角ミラーフィルタ、多相フィルタ、及びフーリエ変換を含む、当業界で既知の種々のディジタル濾波技法で実行することができる。好ましい実施例では、プリンセン、ジョンソン、及びブラッドレイの音響・音声・信号処理国際学会誌１９８７年５月号、２１６１ページから２１６４ページまでの論文、「時間領域アライアジング消去に基づくフィルタバンク設計を用いてのサブバンド・変換符号化」(Princen，Johnson and Bradley，“Subband/Transform C oding Using Filter Bank Designs Based on Time Domain Aliasing Cancellation”, Proceedings Int．Conf．Acoust.，Speech，and Signal Proc .，May 1987，pp.2 161-2164)に開示されている時間領域エイリアシング相殺（ＴＤＡＣ）変換を用いている。ＴＤＡＣ変換でフィルタバンクを実行する変換符号器・復号器システムについては、前に引照した米国特許第5,109,417号に記述されている。本発明の実施にとって決定的となるような特定の実行はない。これまで述べてきた本発明の叙述はディジタル分割帯域符号化の実行に特に向けられていたが、本発明の局面を組み込む符号器・復号器システムではアナログフィルタバンクも同様に用い得ることを理解して置くべきである。例えば、フィルタバンク１０２を、１つ又はそれ以上のアナログフィルタと、各サブバンド信号に対してディジタルサンプルを発生するアナログ・ディジタル変換器（ＡＤＣ）とで構成することができる。逆フィルタバンク２０６は、ディジタル・サンプルに応答してアナログ・サブバンド信号を発生するディジタル・アナログ変換器（ＤＡＣ）と、アナログ・サブバンド信号を合成アナログ出力に組み合わせるコンポーネント（成分）とで構成することができる。変換器Ｘワード及びＹワードを発生し、復元する変換器１１２及び逆変換器２１２は、種々多様な実行で実現することができる。上で論考したように、Ｘワードは、符号器及び復号器の両方で配分関数を報知するのに使用可能であることで特徴付けられる。Ｘワードを、一般に、拡大縮小因子に対応させ、Ｙワードを、拡大縮小因子に従って拡大縮小される値に対応させることができる。数量の種々の浮動小数点表現を利用する実施例においては、Ｘワードを浮動小数点指数に対応させ、Ｙワードを浮動小数点小数部に対応させることができる。幾つかの実施例においては、Ｙワードのグループ又はブロックは、共通のＸワード成分と組み合わされて、ブロック浮動小数点（ＢＦＰ）表現を形成する。しかし、好ましい実施例においては、各Ｙワード小数部をそれぞれのＸワード指数の１つと組み合わせることによって、より高解像のスペクトル包絡線がＸワードから得られる。量子化装置量子化装置１０４及び逆量子化装置２０４で用いられる特定の関数は本発明の実施にとって決定的ではないが、これらの２つの関数は相補的でなければならない。一般に、配分値が同じであると仮定して、逆量子化関数d(x)は、元の量xがほぼd[q(x)]であるように、量子化関数q(x)の逆関数となる。厳密な等価性は期待されない。何故ならば、量子化では、通常、或る程度の精度の損失を生じるものであるからである。配分値に応答して、量子化装置１０４では、量子化関数を幾つかある方法の中の何れかで適用することができる。例えば、量子化装置１０４によって、量子化レベルの数を配分値に従って設定することができる。８レベルの量子化関数及び４レベルの量子化関数を、それぞれ、３ビット及び２ビットの配分を指示する値に応答して用いることもできよう。もう１つの例を挙げると、量子化装置１０４で、特定のレベルより大きいか或いは同等の配分値、例えば６ビットの値に応答して対数量子化関数を用い、それよりも小さい値に応答して線形量子化関数を用いることもできよう。量子化装置１０４では、対称関数と非対称関数との間を切り替えることによって、或いは、１つ又はそれ以上の量子化レベルを用いて振幅の特別な領域を表すことによって、量子化関数を適用することもできる。例えば、Ｎビットの量子化関数によって、２^N 量子化レベルの１つを前に論じた「スモール・ゼロ」量子化レベルとして保存することができる、かかる量子化レベルは、さもなければ大きな振幅を表すところであるが、ここでは代わりに非常に小さな振幅を表すために用いられる。かかる量子化関数を用いることで、符号器で、復号器に、ゼロの値に量子化される小振幅信号と、特別な「スモール・ゼロ」量子化レベルに量子化される非常に小振幅の信号との間を容易に区別させることが可能になる。配分値に応答して、逆量子化装置２０４では、量子化装置１０４で量子化関数を適用した方法に対して相補的な方法で逆量子化関数を適用する。併合マージ１１８及びマージ２１８で用いられる方法は、本発明の実施にとって決定的ではない。概念的には、マージ１１８及びマージ２１８によって、１組の配分値及び１組の改変値からの対応する値が、１組の値に組み合わせられる。これは種々の方法で行うことができる。例えば、配分値を、対応する改変値で置換することができる。分割帯域符号器においては、各配分値は、それぞれのサブバンドの中でサブバンド情報を量子化するのに用いられる数値ビットを表す。各改変値によって、対応する配分値が取って代わられ、各改変値が代わりに量子化装置で用いられる。もう１つの例を挙げると、これらの２組の値を改変値を用いてることによって組み合わせ、対応する配分値を調整することができる。例えば、改変値によって、対応する配分値を変更する増分量を表すこともできる。分割帯域符号器においては、特定のサブバンドの中のサブバンド情報を量子化するのに用いられるビットの数は、もし改変値が符号化信号の中にあるならば、それぞれの配分値とそれぞれの改変値の代数的合計によって定義することもできよう。これに替えて、改変値によって、対応する配分値を拡大縮小する因子を表すことができる。フォーマッタ符号化信号が直列ビットストリームで表される多くの符号化システムにおいては、通路１０８及びデフォーマッタ２０２によって与えられる関数は、実質的にはそれぞれ、直列ビットストリームの多重化及び逆多重化に対応する。フォーマット化及び逆フォーマット化の関数の実行は特定の用途にとっては重要であるが、本発明の実施にとって決定的ではない。その符号化信号を伝送又は記憶に適する形式の中に収めることができ、その符号化信号をフォーマット化された表現から復元できる過程は、総て適切である。配分関数概要配分関数１１０によって、配分値が心理知覚原理に従って確定される。これらの配分値は、結果としての量子化雑音が、もし可能ならば、マスキングしきい値を超えないように確定される。この過程に関しては、以下で更に詳細に論考する。この論考は特にオーディオ符号化システムに向けられているが、ここで提示される概念の多くは、ビデオ符号化のような広範な用途においても用いることができる。マスキングしきい値は、ひとの知覚の数学モデルを適用することによって確定される。種々多様なモデルを、本発明の種々の局面と共に用いることができる。前に引用したシュレーダらによれば、音響エネルギーに対するひとの耳の応答特性は、(1) 入力信号のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を概算し、(2) ＰＳＤを臨界帯域にマッピングすることで入力信号の臨界帯域密度を得、(3) 基底膜の拡散関数を臨界帯域密度情報に適用することで基低膜の刺激パターンを発生させ、 (4) 音響心理学的マスキングを達成するに足る信号対雑音比（ＳＮＲ）に等しい量だけ刺激パターンを調整することで暫定マスキングしきい値を発生させ、(5) 暫定マスキングしきい値をひとの知覚のしきい値と比較し、(6) これら２つの中の大きい方に等しいマスキングしきい値を発生させることによって、モデル化することができる。これらの段階の幾つかは、組み合わせるか、或いは、異なる順序で行っても良い。例えば、段階１及び段階２を、最初に入力信号のスペクトル成分を臨界帯域の中にマッピング（写像）し、その後、マッピングされた成分から臨界帯域密度を直接発生させるように逆にすることもできる。もう１つの例としては、段階２から段階４までを単一の段階として組み合わせて、近似的に重みづけされた拡散関数を入力信号ＰＳＤに直接適用することで暫定マスキングしきい値を発生させることもできる。以下の論考は、上に挙げた６つの段階の変形を組み込む実施例に特に向けられている。これらの段階は、種々の概念を説明するために用いられるもので、本発明を実行するために必要なものではない。代替的な実施例では、他の段階から成る他の聴覚モデルを組み込んでいることもある。パワースペクトル密度順方向適応システムの符号器では、入力信号のＰＳＤを、通路１００、通路１０３から受け取られる情報から概算することができる。例えば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）で実行されるフィルタバンクを組み込むシステムにおいては、ＰＳＤを、結果の変換係数の各々の大きさの二乗から得ることができる。しかし、逆方向適応システムの符号器では、一般にＰＳＤを、通路１１３から受け取られるＸワードから概算する。指数X及び小数部Yから成る従来の２進浮動小数点形式で各スペクトル成分Cの振幅が表される１つの実施例においては、ｄＢで表されるスペクトル成分のパワーは、指数の値から直接概算することができる。各指数の値は、組み合わされた小数部を正規化するのに用いられる２のべき、或いは、C = Y・2^-Xである。この表現から、各スペクトル成分のパワーを以下のような式から概算することができる。すなわち、 X_iは、スペクトル成分C_iの浮動小数点指数の値である。好ましい実施例においては、各スペクトル成分Cは、正規化された小数部Yと指数Xとから成る浮動小数点形式で表される。ＰＳＤは、１つ又はそれ以上のスペクトル成分を帯域にグループ化し、各帯域の中のスペクトル成分の指数の「対数和」を取ることで概算される。対数和を取る計算の１つの方法については、以下で論考する。概念的には、本発明の実施にとって決定的となるようなＰＳＤ概算の特定の方法はない。しかし、実際的な事柄として、方法の持つ精度によって符号化システムの性能は著しく影響される。臨界帯域密度分割帯域符号化システムでは、一般に、臨界帯域の半分以下の帯域幅を有するサブバンドに入力信号を分割することによって音響心理学的効果を一層良く利用できる。これは通常必要なことである。何故ならば、符号化システムのサブバンドは、可変の中心周波数を有するひとの聴覚システムと異なり、固定の中心周波数を有するからである。支配的なスペクトル成分によって、臨界帯域幅を有する分割帯域符号器のサブバンド全体を通して他の低レベルのスペクトル成分がマスキングされるとしばしば考え違いされている。この考えは正しくない。何故ならば、支配的なスペクトル成分のマスキング効果は、スペクトル成分両側の各々の上にある臨界帯域幅の半分の周波数間隔の外側では消滅するからである。もしこの支配的なスペクトル成分が符号化システムのサブバンドの縁に生じると、サブバンドの中の他のスペクトル成分は、サブバンド帯域幅が臨界帯域幅の半分以下でない限り、実際の臨界帯域幅の外側に生じ得る。１つの実施例においては、入力信号ＰＳＤは、ひとの聴覚システムの臨界帯域幅のおよそ１つ分の帯域幅を各々が有する帯域の中にマッピングされる。帯域の各々は１バークの幅を有する。好ましい実施例においては、入力信号ＰＳＤは、ひとの聴覚システムのおよそ半分の臨界帯域幅、又は約１／２バークの幅の帯域幅を有する、「サブ臨界帯域」の中にマッピングされる。この好ましいマッピングは、表Ｉに示す項目で表現される。代替的なマッピング関数及び帯域幅を、本発明の概念から逸脱せずに用いることができる。例えば、シュレーダらによれば、約５kHz以下の周波数fは、以下の式により、臨界帯域にマッピングすることができる。すなわち、ここで、xは、臨界帯域数である。以下の論考を単純化するために、「臨界帯域密度」という術語で、臨界帯域幅及びサブ臨界帯域幅を含む総ての便宜な帯域幅の周波数帯域にマッピングされる入力信号のＰＳＤを指示することにする。入力信号の臨界帯域密度は、以下の式による適切なマッピング関数から得ることができる。すなわち、 S(x)は、入力信号の臨界帯域密度である。刺激パターン刺激パターンによって、入力信号の間隔で表される音響パワーから生じる基低膜に沿うエネルギーの分布が近似的に記述される。刺激パターンは、以下のたたみ込みで計算することができる。すなわち、 E(x) = S(x) * B(x) (4) ここで、E(x)は、入力信号から生じる刺激パターン、 B(x)は、基底膜の拡散関数である。シュレーダらは、臨界帯域幅を有する周波数帯域を横切る拡散関数の便宜な分析的式を提示している。この式によって、周波数帯域x₀の中のスペクトル成分から生じる周波数帯域xの拡散のレベルが与えられるが、式は以下のとおりである。すなわち、ここで、Δx = x-x₀である。入力信号の臨界帯域密度S(x)及び拡散関数B(x)のたたみ込みは、NをS(x)中の点の数、MをB(x)中の点の数として、N・Mの規模の計算の複雑さを有し、集約的な計算を要する。その結果、多くの符号化システム、特に逆方向適応符号化システムでは、シュレーダのモデルを用いるのは実際的ではない。実際的な方法では、刺激パターンを、入力信号のスペクトル表現を濾波することによって得る。この濾波は、本明細書で論考した、マッピングされた周波数領域及びマッピングされていない周波数領域のような「スペクトル領域」中で行われる。図８には、刺激パターンを更に効率的に得ることのできる、Nの規模の計算の複雑さを有する１つの実施例が示されている。この実施例によれば、入力信号臨界帯域密度を伝達する情報は、通路５００から受け取られ、３つのフィルタを通して受け渡され、組み合わされて刺激パターンを形成する。ＰＳＤは、線形、対数、又は他のパワーの表現として拡大・縮小することができる。もし、ＰＳＤが入力信号パワーの線形表現であり、より高い周波数の帯域 xが、実質的に一定であるバークで表現される帯域幅を有するならば、これらのフィルタは、以下の回帰表現によって表される変換関数を具える単極ＩＩＲとして実現することができる。すなわち、 F_i(x) = a_i(x)・S(x) + b_i(x)・F_i(x-1) (6) ここで、a_i(x)は、フィルタiの利得因子、 b_i(x)は、フィルタiの減衰率、 F₁(x)は、周波数帯域xにおけるフィルタ５０２の出力、 F₂(x)は、周波数帯域xにおけるフィルタ５０４の出力、 F₃(x)は、周波数帯域xにおけるフィルタ５１０の出力である。フィルタ５０２、フィルタ５０４、及びフィルタ５１０の仮想インパルス応答特性は、それぞれ、図９ａから９ｃに示されている。もしＰＳＤが入力信号パワーの対数表現であるならば、フィルタ計算は、対数パワー領域で一層効率的に行うことができる。これらの計算を行う１つの方法については、以下で論考する。もし、より高い周波数の帯域 xが、実質的に一定であるバークで表現される帯域幅を有しないならば、一層複雑な変換関数が１つ又はそれ以上のフィルタに対して必要になる。例えば、もし周波数帯域が一定の帯域幅を有するならば、フィルタ５０２では、以下の式のような変換関数に１つ又はそれ以上のゼロを具えていることが望ましい。すなわち、ここで、M_i(x)は、帯域xにおけるフィルタF_iのゼロの数である。式７の３項によって、実際には、インパルス応答における指数減衰が遅れる。仮想インパルス応答特性は、１０ａ図に示されている。１つのゼロごとに、１周波数帯域の「遅延」が加えられる。一般的に、より高い周波数帯域に対してはより多くのゼロが用いられる。例えば、２０kHz帯域幅の入力信号のＰＳＤの中の各要素がもし５１２点の変換で発生される変換係数に相当するとすれば、その結果、最高の周波数帯域に対しては恐らく１０個にも達するゼロが必要になるが、約５００Hz以下の帯域に対してはまったくゼロを必要としない。拡散関数の精度は、周波数帯域数xの関数であるフィルタ係数を用いることによって、計算の複雑さを増大させる犠牲を払いながら改善することができる。回帰項係数b_i(x)によって、周波数が高くなるにつれてスペクトル成分の拡散を一層多くすることが望ましい。しかし、適切な帯域幅を有する１組の周波数帯域の中に入力信号ＰＳＤをマッピングすることによって、妥当な精度の拡散関数を、実質的に不変である回帰項係数b_iを用いて得ることができる。低い周波数帯域のための多くの符号化システムにおいては、係数b_iの中の幾分かの変動が必要となる可能性が高い。何故ならば、そこでは臨界帯域幅が一層狭いからである。フィルタ特性は、符号化の用途の要求に従って確定することができる。これらのフィルタはマッピングされた周波数領域である周波数帯域領域の中で動作することを強調して置くべきであろう。フィルタに関する減衰項によって、基低膜に沿う音響エネルギーの拡散が表され、拡散関数を用いてのたたみ込みで与えられる効果と類似の効果が与えられる。図８を参照すると、リバース（反転）５０８によって、通路５００から受け取られる情報をフィルタ５１０で濾波する前に周波数帯域の反転が行われ、リバース５１２によって、濾波出力の反転が行われる。これらの２つの反転素子及び介在するフィルタによって、刺激周波数よりも低い周波数での基低膜に沿う拡散関数が表される。コンポーネント５０６及びコンポーネント５１４によって、それぞれの入力の合計が得られる。コンポーネント５１４で生じる合計は、計算された刺激パターンであるが、通路５１６に沿って受け渡される。図９ｄには、図９ａから９ｃまでに示される特性を有するフィルタを組み込む、図８に示す構造体の合成応答特性が示されている。もし通路５００から受け取られる臨界帯域密度の情報が対数パワー領域で表現されるならば、コンポーネント５０６及びコンポーネント５１４によって計算される合計は対数和になる。対数和を計算できる１つの方法については、以下で論考する。多くの代替的実施例が可能である。例えば、計算の複雑さが少ない１つの実施例では、フィルタ５０２、フィルタ５０４、及びコンポーネント５０６だけで構成され、コンポーネント５０６では、２つの濾波出力を、これら２つの中で大きい方を単純に選択することで組み合わせることができる。このより単純な実施例によって得られる結果は、多くの高品質符号化用途において受容できる。例えば、図１０には、フィルタ５０２が図１０ａに示すインパルス応答特性を有し、フィルタ５０４が図９ｂに示すインパルス応答特性を有する、この実施例の仮想合成インパルス応答特性が示されている。表IIには、表Ｉに示されるＰＳＤマッピングを用いる１つの実施例での使用に適する、フィルタ５０２に関するフィルタ係数a₁(x)及びb₁(x)、及びフィルタ５０４に関するフィルタ係数a₂(x)及びb₂(x) が示されている。これらの係数は、対数パワー領域での使用のためにｄＢで表現されているが、表の項目を１０で除し、商の逆対数を取ることによって、線形パワー領域での使用のための係数に容易に変換することができる。フィルタは、ＩＩＲフィルタ、ＦＩＲフィルタ、又は格子型フィルタとして実行することができるが、一般にＩＩＲフィルタが好ましい。何故ならば、ＩＩＲフィルタは通常、計算上の効率が良いからである。計算の複雑さは、フィルタ計算を対数パワー領域で行うことによって更に低減することができる。式６を対数パワー領域で計算するのに要する乗算は、対数パワー領域での加算として、或いは以下の式で実行できる。すなわち、 logA = log[a_i(x)・S(x)] = loga_i(x) + logS(x) (8) logB = log[b_i(x)・F_i(x-1)] = logb_i(x) + logF_i(x-1) (9) である。式６の２つの項を加算するのは対数パワー領域では単純には行えない。「対数和」と呼ばれるこの加算は、以下の恒等式を用いて行える。すなわち、 log(A+B) = max(logA,logB) + log[1 + exp(-|logA-logB|)] (10) ここで、exp(y)は、量yの真数である。値｜logA - logB｜の適切な範囲に関して以下の式、 log[1 + exp(-|logA - logB|)] (11) のルックアップ、すなわち、参照用テーブルを構築することによって、式６における加算は、対数パワー領域において、(1) logAとlogBとの間の差の絶対値を見出だし、(2) 参照用テーブルからの値をこの差を鍵として得、(3) 参照用テーブルから得られる値をlogAとlogBの中の何れか大きい方に加算することで行うことができる。この実行は本発明の実施にとって決定的ではないが、多くの実施例においては、計算の複雑さを更に低減するのに有用である。参照用テーブルは、妥当な程度に簡潔である。何故ならば、より小さい項は、｜ logA-logB｜における約２４ｄＢよりも大きい差に関しては基本的に無視できるからである。言い換えると、対数和の妥当で正確な近似は、約２４ｄＢよりも大きい差に関しては、表での項目がゼロに等しいと仮定することによって得られる。感度関数音響心理学的マスキング効果の根本原理は、人の聴覚システムが音響エネルギーの存在によって鈍感になるという事実に則っている。低いレベルの信号は、隔絶されている際には聴取可能であるが、より大きな信号が伴う際には聴取可能でなくなる。シュレーダらによる「感度関数」w(x)では、人の聴覚システムが鈍感になる程度を近似している。この関数は、臨界帯域x内の音響心理学的マスキングを保証するのに必要なＳＮＲを与えるが、以下の式で表すことができる。 10 log₁₀w(x) = -(15.5 + x) dB (12) 必要なＳＮＲを単純に一定値２０ｄＢに設定する、より簡単な方法では、w(x) = -20 dBの感度関数を用いる。最大ディジタル値で１０５ｄＢのＳＰＬを表す好ましい実施例においては、再生システムの音量制御器を非常に高めに設定しても低振幅スペクトル成分によるマスキングが保証されるように、控え目なレベルを用いている。以下の式で表されるこの感度関数は、表Ｉに示されるＰＳＤマッピングを用いる実施例での使用に適する。暫定マスキングしきい値Z(x)は、感度関数w(x)で特定される量だけオフセットされる刺激パターンE(x)に関連して定義される。暫定しきい値は、対数電力領域においては、以下の式 Z(x) = w(x) + E(x) (14) 線形電力領域においては、以下の式 Z(x) = w(x)・E(x) (15) から得られる。マスキングしきい値その定義に由来して、聴覚のしきい値を下回る音響エネルギーは聴取不可能である。したがって、量子化雑音がマスキングされることを保証するのに必要なＳＮＲでは、聴覚のしきい値よりも低い一切の量子化雑音を抑制する必要はない。聴覚のしきい値は、当分野では十分に定義されている。例えば、ＩＳＯ標準２２６を参照して欲しい。ＩＳＯ標準２２６では、１９９０年のＩＳＯ標準ハンドブック、音響編、２０ページから２５ページまで(ISO Standard Handbook，Ac oustics ，1990，pp.20-25)に、「最小可聴音場」の大きさの等感曲線に関する情報を提示している。本明細書では、関数Θ(x)を用いてこのしきい値の分析的表現を表す。音響心理学的マスキングしきい値 M(x) は、聴覚のしきい値を暫定マスキングしきい値と比較し、これら２つのしきい値の大きい方を各点ごとに選ぶことによって得ることができる。これは、以下の式、すなわち、 M(x) = max[Z(x),θ(x)] (16) で表すことができる。配分値１つの単純な実施例においては、要求ＳＮＲの６ｄＢごとに１ビットの割合、或いは以下の式によって、ビットを配分ることができる。すなわち、ここで、A(x)は、周波数帯域xにおける各スペクトル成分に対する配分値である。好ましい実施例においては、表を索引することによって、一層効率的な配分が行える。マスキングしきい値M(x)に対する概算スペクトル電力S(x)の要求ＳＮＲは、参照用テーブルへの鍵として用いられ、表の各項目によって、要求ＳＮＲを達成するのに必要な量子化レベルの数が表される。ルックアップテーブルの項目は、当分野で既知の、種々の先行技術の符号化システムで用いられている量子化関係に基づくことができる。概念的には、本発明の実施にとって決定的となるような特定の参照テーブルはないが、参照用テーブルの中の項目は符号化システムの性能に大きく影響する。特定の符号化システムのために表の項目を誘導できる１つの方法は、所与の数の量子化レベルにスペクトル情報を量子化すべく強制される量子化関数を組み込む当該符号化システムに生じるＳＮＲを測定することである。例えば、表IIIでは、８．２１ｄＢ及び１１．６２ｄＢのＳＮＲがそれぞれ、３つの量子化レベル及び５つの量子化レベルを有する量子化関数を用いる符号化システムの特定の実施例で得られることが示されている。この表の項目によれば、８．２１ｄＢ以上、１１．６２ｄＢ以下又は同等のＳＮＲを要求するスペクトル成分は、５レベルに量子化されるのに十分なビットを配分られなければならない。この実行方法においては、表の低い限界は０ｄＢでのゼロ量子化レベルであり、表の高い限界は、当明細書で「配分シーリング」と呼ぶ、ビットの或る最大数に設定されている。表IIIに示す例によれば、配分シーリングは６５，５３６の量子化レベルに相当するが、これは１６ビットで表すことができる。多くの符号化システムにおいては、配分関数によって、特定数のビットを配分る配分値が確定される。この数を当明細書では「ビット予算」と呼ぶ。もし配分関数で配分られるビットの総数がビット予算を超過するならば、配分関数ではこれに対応して配分値を改定しなければならない。もし配分関数で配分られるビットの総数がビット予算よりも少なければ、配分値を改定して残留ビットの使用を適正化することが好ましい。幾つかの実施例においては、配分値は、マスキングしきい値M(x)のレベルを調節し、配分値を再計算することによって、精密化される。マスキングしきい値が上下される際には、聴覚のしきい値を考慮することが好ましい。１つの実施例においては、配分られたビットの総数がビット予算に十分接近するまで、暫定マスキングしきい値Z(x)をスペクトルの一部又は全体で上下させ、マスキングしきい値を式１６に従って再確定することによって、これが達成される。論考を容易にするために、記号M₀(x)を、配分値を精密化するための一切の調節が行われる前に聴覚モデルから得られる、初期又は「理想」マスキングしきい値を指示するのに用いる。１つの実施例においては、マスキングしきい値は、M₀(x)のマスキングしきい値に対して、７２ｄＢまで下げられ、２４ｄＢまで上げられる。これらの調節は、それぞれ、スペクトル成分当たりの配分での約１２ビットの加増及び４ビットの削減に相当する。初期には、マスキングしきい値はM₀(x)よりも２４ｄＢ低く設定される。これは、２つの局限値、７２ｄＢ及び−２４ｄＢの丁度中間の値である。配分値は、計算され、ビット予算と比較される。２進法探索技法によって、マスキングしきい値に対する粗調節が行われ、ビット予算と同等若しくは少ない値に全ビット配分が収斂させられる。２進法探索は、全ビット配分がビット予算と同等になるまで、或いは、マスキングしきい値への増分調節が１．５ｄＢ以下になるまで反復される。これらの粗調節に続いて、２進法探索によって、マスキングしきい値に対する微調節が行われ、全ビット配分がビット予算に更に接近して収斂するレベルの６ｄＢ低いレベルが確定される。この２進法探索は、全ビット配分がビット予算と同等になるか、或いは、マスキングしきい値への増分調節が０．３７５ｄＢ以下になるかの何れかになるまで反復される。調節されたしきい値とM₀(x)との間の差は符号化信号に受け渡され、これにより、復号器で収斂過程を繰り返すことなく配分値を直接確定することが可能になる。上と同じ粗調節・微調節過程は、共通のビット溜めから総てのチャネルのスペクトル成分にビットを配分する多チャネル符号化システムにおいても用いることができる。代替的な実施例においては、粗調節は、総てのチャネルに共通のマスキングしきい値に対してのみ行われる。総てのチャネルのための総合的配分によって十分に収斂が行われた後、全配分ビットがビット予算と同等になるまで、或いは、ビット予算と十分に接近するまで、個々のチャネルに関連するマスキングしきい値に対して微調節が行われる。微調節は、(1) 全チャネルにわたって収斂するまで調節しながら、各チャネルのそれぞれのマスキングしきい値に対する１つの調節を代わる代わる完結することか、或いは、(2) 優先度の高いチャネルから始め優先度の低いチャネルに進めながら、各チャネルのそれぞれのマスキングしきい値を収斂するまで代わる代わる調節することによって、行うことができる。多チャネル符号化システムに関して上で叙述した過程に類似の過程を、１つ又はそれ以上のチャネルを具える他の符号化システムで用いることができる。ビットは、共通のビット溜めからスペクトル成分に或る時間の期間にわたって配分ることができる。例えば、変換符号化システムにおいては、粗調節は、多重ブロックのための全配分がビット予算と十分に接近して収斂するまで、変換係数の多重ブロック全体にわたる配分に対して行われる。微調節は、ブロック全体にわたって収斂するまで調節しながら、各チャネルのそれぞれのマスキングしきい値を代わる代わる調節することによって行うことができる。この過程は、サブバンド符号化システムのような他の分割帯域符号化システムに対しても適用可能である。この過程はまた、多チャネル符号化システムでの使用に対しても適合することができる。これらの例に示されるように、収斂過程の種々の変形が可能である。もし特定の実行において配分シーリングが用いられるならば、収斂過程で配分値がこのシーリングを超えることは許されない。もしマスキングしきい値が上げられても全ビット配分がビット予算内に押さえられるならば、１つ又はそれ以上の「中間的」スペクトル成分は、初期のM₀(x) を超えても良いが、調節されたしきい値M(x)を超えてはならない。式１７によれば、これらの中間的スペクトル成分は、ビットが全く配分られていないので、符号化信号から除外される。この除外は、特にもし除外が間欠的であると、聴取可能となることがある。例えば、持続音の高調波は、スペクトルの中のどこかに際立った音響エネルギーを有する時間区間で、間欠的に除外され得る。もしビットがこれらの中間的スペクトル成分に配分られると、ビット予算はより大きなスペクトル成分への配分を低減することで均衡することができる。しかし、その結果として生じる、より大きなスペクトル成分の符号化品質の劣化は、聴取可能になる可能性が高い。ビットを、中間的スペクトル成分を除外することにより聴取可能になる一方の効果と、より大きなスペクトル成分の符号化品質を劣化させるもう一方の効果との間の均衡を取るように、配分るべきであろう。１つの実施例においては、中間的スペクトル成分の総てに最少数のビットしか配分ないことによって、かかる均衡を達成する試みが為されている。特定の実行においては、この試みを、最少数の量子化レベルを有する量子化関数を用いて総ての中間的スペクトル成分を量子化することで達成している。もう１つの実施例においては、限定された周波数範囲内の中間的スペクトル成分にのみ最少数のビットを配分ることによって、均衡を取ることが試みられている。この範囲は、調節されたマスキングしきい値を超える最高周波数のスペクトル成分から、符号化信号帯域幅の上限まで広がる。更にもう１つの実施例においては、或る一定のレベル、例えば９ｄＢ以下というようなレベルだけ調節されたマスキングしきい値よりも低い、中間的スペクトル成分にのみビットを配分ることによって、均衡を取ることができる。この実施例の変形においては、調節されたしきい値よりも低いレベルは、中間的スペクトル成分に配分られるビットの数がビット予算の或る割合を超えないことを保証するように改変されている。もう１つの例では、これらの中間的スペクトル成分に配分られるビットの数を、これらの配分が行われる周波数範囲の帯域幅を制御することによって、均衡を取ることができる。これらの中間的スペクトル成分へのビット配分の聴取可能性は、これらの配分を変化させる速度を制御することによって、低めることができる。例えば、配分帯域幅を数百ｍｓｅｃの時間の間減少させることによって、中間的スペクトル成分を配分から除外することができる。実際には、中間的スペクトル成分を除外するのに用いられる条件を改変するには、低域通過フィルタが必要となる。残留ビット配分もし一杯に配分られたビットの数がビット予算よりも少なければ、残留ビットはどのような方法で配分して良い。１つの実施例においては、２段階の過程が用いられる。２段階は、(1) 最低周波数帯域から始めて周波数の高い方へと進め、もし、(a) それぞれの配分値がゼロよりも大きく、配分シーリングよりも小さいか、或いは、(b) 配分値がゼロであり、隣接する両側の周波数帯域に対する配分値が段階１の開始時点でゼロよりも大きかったかの何れかであるならば、周波数帯域に対する配分を増大させ、(2) ビットが少しでも残っている間に、最低周波数帯域から始めて周波数の高い方へと進め、もし、それぞれの配分値が配分シーリングよりも小さければ、各周波数帯域に対する配分を増大させる、過程である。段階２は、残留ビットがなくなるまで反復される。残留ビットの配分は、収斂過程で、もし残留ビットが少しあるとしても極く僅かでしかないように、ビット予算に十分に接近して収斂できるようにすることで、回避するか、若しくは最少化することができる。アダプタ種々の心理知覚効果に基づく配分関数を用いる分割帯域符号化システムにおいては、基盤となる心理知覚モデルに影響する総てのパラメータは、配分関数に適合するように改変することができる。オーディオ符号化用途では、例えば、かかるパラメータには、以下の要素が含まれる。すなわち、(1) マスキング音よりも大きいか或いは小さい音響心理学的マスキングのレベルをモデル化する式６又は式７のフィルタ係数、(2) ＳＮＲオフセットを刺激パターンから与える感度関数の特性、(3) 多チャネル・システムにおけるチャネル間マスキングのレベル、(4 ) 入力信号の帯域幅、(5) 周波数の関数としてサブバンド情報に配分られるビットの最少数、(6) 周波数の関数でもあり得る、配分シーリング、及び(7) スペクトル振幅の関数として振幅の各増分ごとにスペクトル成分に配分られる付加ビットの数である。経験によれば、より大きな振幅におけるマスキングを達成するにはより高いＳＮＲが必要であることが分かっている。したがって、大きな振幅では振幅６ｄＢの増加ごとに１つの付加ビットの配分が必要であるが、小さな振幅では振幅１２ｄＢの増加ごとに１ビットだけの配分で十分である。アダプタ１２０では、「パラメータ」技法及び「値」技法の片方又は両方を利用して配分関数の結果を適応させることができる。「パラメータ」技法では、上で論考したような１つ又はそれ以上のパラメータを改変することを伴う。「値」技法では、配分関数から得られる配分値と併合される１つ又はそれ以上の改変値を発生させることを伴う。両方の技法を実行するのに用いられる特定の過程は、本発明の実施にとって決定的ではない。１つの方法は、代替的な配分関数を働かせ、代替的な配分関数の結果を基本的な配分関数１１０から得られる「基本値」と比較し、各代替的な値とそれぞれの基本値との間の差が顕著な点で、各代替的な値に対する改変値を形成することから成る。基本的な配分関数の複雑さを制約して復号器を単純化することができるが、代替的な配分関数は好きなだけ複雑にしても良い。例えば、オーディオ符号化用途においては、代替的な関数では、入力信号スペクトルがどれ程平坦であるか、入力信号が平均であるか又はピーク振幅であるか、また、マスキング成分が音状であるか雑音状であるかというような信号特性に関する考慮を含む、一層精巧な音響心理学的モデルを用いることができる。もう１つの例証的な適合過程では、基本的な配分値に対する調節を種々の信号特性の検出に応答して行わせるだけで、完全な配分関数を動作させることを回避している。例えば、基本的な配分値を音状のマスキング成分の検出に応答して増加させたり、或いは、基本的な配分値を、入力信号スペクトルが基本的に平坦であることを検出することに応答して減少させたりできる。前に論考したように、アダプタ１２０を、入力信号、フィルタバンク１０２から得られるサブバンド情報、変換器１１２から得られるＸワード、又は特定の用途で意味のある他のあらゆる情報に応答させることができる。長距離電話ネットワークのための符号化システムにおいては、例えば、アダプタ１２０を、日付、時刻、週の日に関する情報に応答させて、ビット配分を低減する配分関数を提供させることによって、ネットワークの交信量の予想される増加を予期して、低い情報要件と高い忠実度の符号化とを交換することができる。例えば、ディジタルビデオ表示システムにおいては、アダプタ１２０に、オペレータ入力に応答する配分関数を提供させることによって、応答時間の短縮と高い画像解像度とをオペレータが交換できるようにすることができる。これらの例に示されるように、アダプタ１２０を、特定用途で望まれるあらゆる情報に応答するようにすることができる。この情報の選択は、本発明の実施にとって決定的ではない。本発明を種々多様な技法で実行される多数の実施例で実施できることを理解して置くべきである。

【手続補正書】特許法第１８４条の８【提出日】１９９５年７月２６日【補正内容】人の聴覚機構のかなり精巧な１つのモデルは、１９７９年１２月のアメリカ音響学会誌の１６４７ページから１６５２ページのシュレーダ、アタル、及びホールの論文、「人の耳のマスキング特性の利用によるディジタル音声符号器の適正化」(Schroeder，Atal and Hall，“Optimizing Digital Speech Coder by Expl oiting Masking Properties of Human Ear”J．Acoust．Soc．Am.，December 19 79，pp．1647-1652)に記述されている。このモデルは、(1) 入力信号の短時間スペクトル分析を短時間フーリエ変換を適用して行い、(2) 結果のスペクトル係数を臨界帯域xにマッピングすることにより入力信号の臨界帯域密度を得、(3) 臨界帯域密度をバシラー膜の「拡散関数」でたたみ込むことによりバシラー膜の「刺激パターン」を発生させることから成る。このモデルは、入力信号と、量子化エラーを表す雑音信号とに適用されて、「信号刺激パターン」と「雑音刺激パターン」とが、それぞれ発生される。入力信号と雑音信号の音の大きさは、それぞれの刺激パターンの積分関数によって計算される。マスキングしきい値以下に刺激パターンが下がる入力信号及び雑音信号の音の大きさはゼロ、すなわち聴取不可能である。マスキング関数は、信号刺激パターンと、マスキングのしきい値を決定する「感度関数」との積から得られる。符号化性能の客観的尺度は、雑音信号の音の大きさを入力信号の音の大きさで除して得られる比である。この数学的モデルは、直截的であり、ほぼ５ｋＨｚ以下のスペクトル・エネルギーに関してはかなりの良い結果を提供するが、計算する上では力の集約を要する。シュレーダのモデルに類似の精巧な知覚モデルに基づく複雑な配分関数を用いる変換符号器の例は、１９８８年２月の電気・電子技術者学会誌の通信の選択された分野、第６巻、第２号の３１４ページから３２３ページにジョンストン(Joh nston，IEEE J．Selected Areas in Comm.，vol．6，no．2，February 1988,pp ．314-323)によって叙述されている。この例によれば、マスキングしきい値は、以下の手順で計算される。すなわち、(1) 入力信号の臨界帯域分析を行い、(2) マトリックス乗算を用いて、シュレーダの拡散関数を臨界帯域スペクトルに適用し、(3) 音のマスキングしきい値と雑音のマスキングしきい値の重み付け合計を計算することによって雑音のマスキングしきい値を推定し、(4) 推定しきい値を本質的に逆たたみ込み又は「再正規化」することによってバーク領域のしきい値を得、(5) 聴覚のしきい値を考慮することで計算される。しきい値の重み付け合計は、入力信号スペクトルの平坦さの尺度から計算される「音の係数」 αに基づく。マトリックス乗算、音の係数、及びしきい値のバーク領域への再正規化は、総てこの開示されている符号器の計算の集約度に寄与している。逆方向適応符号器・復号器システムの１つの実施例においては、符号器によって、入力信号スペクトルの包絡線の推定値が準備され、配分関数を包絡線推定値に適用することによって配分値が確定され、包絡線推定値の要素を拡大縮小因子として用いて信号情報が拡大縮小され、拡大縮小された信号情報が確定配分値に従って量子化され、量子化情報及び包絡線推定値が符号化信号にアセンブルされる。逆方向適応復号器では、量子化情報及び包絡線推定値が符号化信号から抽出され、符号器で用いられたのと同じ配分関数を包絡線推定値に適用することによって配分値が確定され、量子化情報が逆量子化され、信号情報の拡大縮小が反転される。拡大縮小は、量子化に使用可能な限られた数のビットで表すことのできる情報のダイナミックレンジを増大させるために用いられる。逆方向適応符号器・復号器システムの開示例として、米国特許第4,790,016号及び米国特許第5,109 ,417号の２つがある。これらの特許の全体は、本明細書に引照されている。逆方向適応技法は多くの低ビットレート符号化システムにおいて魅力的である。何故ならば、明示的な配分値を受け渡すのにビットを要しないからである。復号器では、符号化信号から抽出される情報に配分関数を適用することによって配分値が再現される。都合の悪いことに、逆方向適応復号器では、符号器で用いられたのと同一、或いは少なくとも同等の配分関数を用いなければならない。さもなければ、復号器での正確な逆量子化は保証されない。その結果、復号器の複雑さ又は実行費用は、符号器の複雑さと実行費用と似たものとなる。復号器の複雑さに係る制約は通常、総て、符号器及び復号器の両方の配分関数の複雑さに係る制約となり、それにより、符号器・復号器システムの総合的性能を制限することになる。復号器への実際的な考慮が原因して、多くの逆方向適応符号化システムでは、シュレーダらが叙述しているような計算集約型のモデルに基づく配分関数を利用することができない。順方向適応技法は、多くの高品質符号化システムにおいて魅力的である。何故ならば、復号器では、配分値を確定するのに配分関数を動作させる必要がないからである。順方向適応復号器では、計算上の複雑さがより少なく、符号器で行われる配分関数への制約を一切課する必要がない。これに加えて、改良型の配分関数を、現存の復号器との両立性を維持しながら、順方向適応符号化システムの符号器に組み込むことができる。符号器で用いる配分関数は、設計上の独自の選択の結果であっても構わない。符号器で配分関数を改良する能力を持つことは重要な意味がある。信号符号化及び信号処理の技術が進歩するにつれて、ますます精巧な配分関数が経済的にも実際的になってきている。配分関数の精巧さを増大させることによって、所与の信号品質に対してビットレートを下げるか、或いはまた、所与のビットレートに対して信号品質を上げることができる。しかし、この利点にもかかわらず、順方向適応符号化システムは多くの低ビットレート用途には適さないことがある。何故ならば、順方向適応符号化システムでは、副次情報を伝達するのに極めて多数のビットを必要とするからである。概して、配分関数でより狭い帯域に、その結果、より多数の帯域にスペクトルを分割することで符号化性能を向上させようとすると、副次情報を伝達するのに一層多くのビットが必要となる。更に、この副次情報を搬送するのに必要なビットの数で符号化情報の大部分が表されることになり、改良された符号化技法で符号化信号の残りの部分を搬送するのに必要なビットの数が減ってしまう。したがって、符号化システムを低い費用で実行するのに適した効率的な配分関数の基礎を提供できる、計算を効率的にする精巧な知覚モデルの開発が望まれている。また、符号化信号中に多くのオーバーヘッドを生じさせることなく明示的な配分値を搬送するように配分関数を改良することについても望まれている。効率的な知覚モデルはまた、例えば、上で論考したような分割帯域符号化システムを客観的に測定することのような他の用途にも用いることができる。発明の概要本発明の目的は、計算を効率的にする精巧な知覚モデルを提供することである。本発明の目的は、低ビットレートの高品質符号化・復号のシステム及び方法での使用に適する、効率的な高性能の配分関数を提供することである。オーディオ符号器の第１の実施例においては、入力信号は複数のサブバンドに分割されてサブバンド情報を発生させ、サブバンド情報は配分関数で確定される配分値に従って量子化され、量子化サブバンド情報は伝送又は記憶に適する符号化信号にアセンブルされる。配分関数によって、配分値がマスキングしきい値に基づく音響心理学原理に従って確定される。マスキングしきい値は、入力信号のパワースペクトル密度（ＰＳＤ）を推定し、拡散関数をＰＳＤに適用することで刺激パターンを発生させ、刺激パターンを音響心理学的マスキングを達成するに足る周波数依存の信号対雑音比（ＳＮＲ）オフセットに等しい量に調整し、調整されたパターンのレベルを聴覚のしきい値と比較して、調整パターン・レベルと聴覚しきい値の何れか大きい方に等しいマスキングしきい値を発生させることによって確定される。拡散関数は、１つ又はそれ以上の有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ又は無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタを適用することによって実行される。逆方向適応符号化システムにおいては、ＰＳＤは、これもまた符号化信号にアセンブルされる情報から推定される。例えば、ＰＳＤはスペクトル包絡線から誘導される拡大・縮小因子から推定することができる。順方向適応符号化システムにおいては、ＰＳＤを、符号化信号にアセンブルされる情報から、或いは符号化信号にアセンブルされない情報からも推定することができる。例えば、ＰＳＤを、高解像度包絡線は符号化信号の中には含まれてはいないが、入力信号の高解像度包絡線から推定することができる。特定の実行においては、サブバンド情報は、１組の量子化器から選択される量子化器を用いて量子化される。この１組の量子化器の中の量子化器は、量子化レベルの数、量子化関数の対称又は非対称の使用、量子化関数の線形又は非線形の使用、予備量子化ディザーの使用とその振幅、極小振幅信号に対する保留された「スモール・ゼロ」量子化レベルの使用の点で互いに異なる。符号化システムでは、スモール・ゼロ量子化レベルを用いて、例えば、予備量子化ディザーが用いられていないが、それはディザー成分が信号の振幅と同等程度若しくは信号の振幅よりも大きいことが原因しているということを示すことができる。別の実行においては、サブバンド情報のための配分値は、サブバンド情報の振幅とマスキングしきい値のそれぞれの部分との間にある差に応答して確定される。サブバンド情報のための配分値は、この差に比例して確定することができるし、或いはまた、ルッククアップ（参照用）テーブルから確定される。符号器の第２の実施例においては、配分関数の結果に影響する１つ又はそれ以上のパラメータは、入力信号又はサブバンド情報の何れかの中で検出される特性に応答して改変される。例えば、上述のＳＮＲオフセットを改変して総合的な符号化品質に影響させることもできる。改変されたパラメータの指示を含む副次情報は、符号化信号にアセンブルされる。第２実施例のもう１つの実行においては、改変パラメータの使用で生じる改変された配分値は、明示的な配分値として符号化信号にアセンブルされる。符号器の更なる実施例が可能である。これらには、上述の２つの実施例の組み合わせを取り入れた実施例が含まれるが、必ずしもそれだけに限定はされない。更に、上述の特定の実行の多様な組み合わせが可能である。オーディオ復号器の第１の実施例においては、量子化サブバンド情報は符号化信号から抽出され、量子化サブバンド情報は配分関数で確定される配分値に従って逆量子化され、出力信号は逆量子化サブバンド情報に応答して発生される。配分関数によって、配分値がマスキングしきい値に基づく音響心理学原理に従って確定される。マスキングしきい値は、符号化信号で表される原入力信号のＰＳＤの推定値を得、拡散関数をＰＳＤに適用することで刺激パターンを発生させ、刺激パターンを音響心理学的マスキングを達成するに足るＳＮＲオフセットに等しい量に調整し、調整されたパターンのレベルを聴覚のしきい値とを比較して、調整パターン・レベル及び聴覚しきい値の何れか大きい方に等しいマスキングしきい値を発生させることによって確定される。拡散関数は、１つ又はそれ以上のＦＩＲフィルタ又はＩＩＲフィルタを適用することによって実行される。逆方向適応符号化システムにおいては、ＰＳＤは、符号化信号から抽出されるサブバンド情報の振幅、パワーの尺度から推定することができる。しかし、順方向適応符号化システムにおいては、復号器では一般に、配分関数を一切使用しない。何故ならば、明示的な配分値は符号化信号の中に受け渡されているからである。上で論考したオーディオ符号器の第１実施例に関する特徴は、この復号器の第１実施例にも組み込むことができる。復号器の第２の実施例においては、配分関数の結果に影響する１つ又はそれ以上のパラメータは、符号化信号から抽出される。もう１つの実行においては、改変された配分値を表す明示的な配分値は、符号化信号から抽出される。復号器の更なる実施例が可能である。これらには、上述の２つの実施例の組み合わせを取り入れる実施例が含まれるが、必ずしもそれだけに限定はされない。更に、上述の特定の実行の多様な組み合わせが可能である。ハイブリッド適応配分を用いる符号化システムにおいては、副次情報は、改変配分値、改変パラメータだけを搬送すれば良い。符号器及び復号器にとって既知の配分関数によって、基本的な配分値が復号器に与えられる。副次情報によって基本的な配分値への調整が必要に応じて行われ、符号器で用いられたのと同じ配分値が得られる。この方法によって、符号器での配分関数を、既存の復号器との両立性を失うことなく変更することができ、符号器と復号器の間の両立性を維持するのに副次情報で必要なビットの数を低減することができる。本発明を、幾つかの技法の何れかによるフィルタバンクを実行して、分割帯域符号器で用いることができる。人の聴覚システムの臨界帯域幅に相応する帯域幅を具えるサブバンドの使用によって音響心理学的効果の大幅な利用が可能になるが、本発明の多様な局面はそれに限定されないことを理解して置くべきである。したがって、本明細書で使用する「サブバンド」という術語及びその同類は、入力信号の有用な帯域幅内の１つ又はそれ以上の周波数帯域に関するものであると理解して置くべきである。ＰＳＤは、線形、対数、又は他のパワーの表現として拡大・縮小することができる。もし、ＰＳＤが入力信号パワーの線形表現であり、より高い周波数の帯域 xが、実質的に一定であるバークで表現される帯域幅を有するならば、これらのフィルタは、以下の回帰表現によって表される変換関数を具える単極ＩＩＲとして実現することができる。すなわち、 F_i(x)=a_i(x)・S(x) + b_i(x)・F_i(x-1) (6) ここで、a_i(x)は、フィルタiの利得因子、 b_i(x)は、フィルタiの減衰率、 F₁(x)は、周波数帯域xにおけるフィルタ５０２の出力、 F₂(x)は、周波数帯域xにおけるフィルタ５０４の出力、 F₃(x)は、周波数帯域xにおけるフィルタ５１０の出力である。フィルタ５０２、フィルタ５０４、及びフィルタ５１０の仮想インパルス応答特性は、それぞれ、図９ａから９ｃに示されている。もしＰＳＤが入力信号パワーの対数表現であるならば、フィルタ計算は、対数パワー領域で一層効率的に行うことができる。これらの計算を行う１つの方法については、以下で論考する。もし、より高い周波数の帯域xが、実質的に一定であるバークで表現される帯域幅を有しないならば、一層複雑な変換関数が１つ又はそれ以上のフィルタに対して必要になる。例えば、もし周波数帯域が一定の帯域幅を有するならば、フィルタ５０２では、以下の式のような変換関数に１つ又はそれ以上のゼロを具えていることが望ましい。すなわち、ここで、M_i(x)は、帯域xにおけるフィルタF_iのゼロの数である。式７の３項によって、実際には、インパルス応答における指数減衰が遅れる。 1仮想インパルス応答特性は、１０ａ図に示されている。１つのゼロごとに、１周波数帯域の「遅延」が加えられる。一般的に、より高い周波数帯域に対してはより多くのゼロが用いられる。例えば、２０ｋＨｚ帯域幅の入力信号のＰＳＤの中の各要素がもし５１２点の変換で発生される変換係数に相当するとすれば、その結果、最高の周波数帯域に対しては恐らく１０個にも達するゼロが必要になるが、約５００Ｈｚ以下の帯域に対してはまったくゼロを必要としない。拡散関数の精度は、周波数帯域数 xの関数であるフィルタ係数を用いることによって、計算の複雑さを増大させる犠牲を払いながら改善することができる。回帰項係数b_i(x))によって、周波数が高くなるにつれてスペクトル成分の拡散を一層多くすることが望ましい。しかし、適切な帯域幅を有する１組の周波数帯域の中に入力信号ＰＳＤをマッピングすることによって、妥当な精度の拡散関数を、実質的に不変である回帰項係数b_iを用いて得ることができる。低い周波数帯域のための多くの符号化システムにおいては、係数b_iの中の幾分かの変動が必要となる可能性が高い。何故ならば、そこでは臨界帯域幅が一層狭いからである。フィルタ特性は、符号化の用途の要求に従って確定することができる。これらのフィルタはマッピングされた周波数領域である周波数帯域領域の中で動作することを強調して置くべきであろう。フィルタに関する減衰項によって、基底膜に沿う音響エネルギーの拡散が表され、拡散関数を用いてのたたみ込みで与えられる効果と類似の効果が与えられる。図８を参照すると、リバース５０８によって、通路５００から受け取られる情報をフィルタ５１０で濾波する前に周波数帯域の逆転が行われ、リバース５１２によって、濾波出力の逆転が行われる。これらの２つの逆転素子及び介在するフィルタによって、刺激周波数よりも低い周波数での基底膜に沿う拡散関数が表される。コンポーネント５０６及びコンポーネント５１４によって、それぞれの入力の合計が得られる。コンポーネント５１４で生じる合計は、計算された興奮パターンであるが、通路５１６に沿って受け渡される。図９ｄには、図９ａから９ｃまでに示される特性を有するフィルタを組み込む、図８に示す構造体の合成応答特性が示されている。もし通路５００から受け取られる臨界帯域密度の情報が対数パワー領域で表現されるならば、コンポーネント５０６及びコンポーネント５１４によって計算される合計は対数和になる。対数和を計算できる１つの方法については、以下で論考する。多くの代替的実施例が可能である。例えば、計算の複雑さが少ない１つの実施例では、フィルタ５０２、フィルタ５０４、及びコンポーネント５０６だけで構成され、コンポーネント５０６では、２つの濾波出力を、これら２つの中で大きい方を単純に選択することで組み合わせることができる。このより単純な実施例によって得られる結果は、多くの高品質符号化用途において受容できる。例えば、図１０には、フィルタ５０２が図１０ａに示すインパルス応答特性を有し、フィルタ５０４が図９ｂに示すインパルス応答特性を有する、この実施例の仮想合成インパルス応答特性が示されている。表IIには、表Ｉに示されるＰＳＤマッピングを用いる１つの実施例での使用に適する、フィルタ５０２に関するフィルタ係数a₁(x)及びb₁(x)、及びフィルタ５０４に関するフィルタ係数a₂(x)及びb₂(x) が示されている。これらの係数は、対数パワー領域での使用のためにｄＢで表現されているが、表の項目を１０で除し、商の逆対数を取ることによって、線形パワー領域での使用のための係数に容易に変換することができる。フィルタは、格子型フィルタを含むＩＩＲフィルタ又はＦＩＲフィルタとして実行することができるが、一般にＩＩＲフィルタが好ましい。請求の範囲１入力信号を符号化するための装置であって、該入力信号の周波数サブバンドを表すサブバンド信号を発生させ、該入力信号のスペクトル表現を発生させるためのサブバンド装置（１０２）と、拡散関数を該スペクトル表現に適用することによって刺激パターンを発生するための刺激装置（５０２から５１４まで）であって、該拡散関数が、１以上の有限インパルス応答フィルタ又は１以上の無限インパルス応答フィルタで実現される装置と、該刺激パターンに応答して初期のマスキングしきい値を確定するためのしきい値装置と、該初期マスキングしきい値に関連する該サブバンド信号のレベルに従って、それぞれの数のビットを該サブバンド信号に配分するための配分装置と、該サブバンド信号に配分される該それぞれの数のビットに従って該サブバンド信号を量子化することによって量子化情報を発生するための量子化装置（１０４）と、該量子化情報を伝送又は記憶に適する符号化信号にアセンブルするためのフォーマット装置（１０６）とから成る、装置。２前記配分装置の結果に影響する１つ又はそれ以上のパラメータを改変するための装置（１２０）をさらに含み、前記フォーマット化装置によって該改変パラメータの表示が前記符号化信号にアセンブルされる、請求項１の装置。３１以上の前記それぞれの数のビットを改変するための装置（１２０）ｌｗおさらに含み、前記フォーマット装置によって該改変されたそれぞれの数のビットの表示が前記符号化信号にアセンブルされる、請求項１又は２の何れかの１つの装置。４入力信号の符号化表現を復号するための装置であって、量子化されたサブバンド情報を該符号化表現から抽出し、該入力信号のスペクトル表現を発生させるための逆フォーマット化装置（２０２）と、拡散関数を該スペクトル表現に適用することによって刺激パターンを発生させるための刺激装置（５０２から５１４まで）であって、該拡散関数が、１つ又はそれ以上の有限インパルス応答フィルタ又は１つ又はそれ以上の無限インパルス応答フィルタで実現される刺激装置と、該刺激パターンに応答して初期のマスキングしきい値を確定するためのしきい値装置と、該初期マスキングしきい値に関連する該量子化サブバンド情報のレベルに従って、それぞれの数のビットを該量子化サブバンド情報に配分するための配分装置と、該それぞれの数のビットに従って該量子化サブバンド情報を逆量子化することによってサブバンド信号を発生させるための逆量子化装置（２０４）と、該サブバンド信号に応答する、該入力信号の複製を発生させるための逆サブバンド装置（２０６）とから成る復号器。５前記逆フォーマット化装置によって、前記配分装置の結果に影響する１つ又はそれ以上のパラメータが前記符号化表現から得る、請求項４の装置。６前記逆フォーマット装置が、前記符号化表現から１以上の改変されたそれぞれの数のビットを入手し、前記配分装置が、１以上の該改変されたビット数を該それぞれのビット数と併合する、請求項４又は５の装置。７前記逆フォーマット化装置が、前記符号化表現に応答して調節されたマスキングしきい値を確定するための装置から成り、前記配分装置が、前記初期マスキングしきい値を超えるが、該調節されたマスキングしきい値よりも低いレベルを有する中間的スペクトル成分を確定するための装置と、それぞれのビット数を少なくとも該中間的スペクトル成分の幾つかに配分するための中間的配分装置とから成る、請求項４から６までの何れか１つの装置。８前記配分装置が、前記初期マスキングしきい値のレベルを調節することによって調節されたマスキングしきい値を確定するための装置と、該初期マスキングしきい値を超えるが、該調節されたマスキングしきい値よりも低いレベルを有する中間的スペクトル成分を確定するための装置と、それぞれのビット数を少なくとも該中間的スペクトル成分の幾分かに配分するための中間的配分装置とから成る、請求項１から６までの何れか１の装置。９前記中間的配分装置が、前記調節されたマスキングしきい値を超える最高周波数のスペクトル成分から上限周波数までの範囲内の周波数を有し、前記初期マスキングしきい値と該調節されたマスキングしきい値との間の中間的しきい値を超えるレベルを有する、中間的スペクトル成分に配分を制限するための装置から成る、請求項７又は８の何れか１つの装置。 10 前記配分装置が、配分られるビットの総数がビット予算と実質的に同等であるように前記初期マスキングしきい値のレベルを調節するための装置から成る、請求項１から６までの何れかの装置。 11 前記配分装置が、前記初期マスキングしきい値のレベルを調節することによって、調節されたマスキングしきい値を確定するための装置と、該初期マスキングしきい値を超えるが、該調節されたマスキングしきい値よりも低いレベルを有する中間的スペクトル成分を確定するための装置と、それぞれの数のビットを少なくとも該中間的スペクトル成分の幾分かに配分るための中間的配分装置であって、中間的スペクトル成分に配分られる該それぞれのビットの総数が最大で前記ビット予算の特定された割合になる、装置とから成る、請求項１０の装置。 12 入力信号の聴覚をモデル化するための装置であって、該入力信号のスペクトル表現を発生するための装置と、拡散関数を該スペクトル表現に適用することによって聴覚剌激信号を発生するための装置（５０２から５１４まで）であって、該拡散関数が１つ又はそれ以上の有限インパルス応答フィルタ又は１つ又はそれ以上の無限インパルス応答フィルタで実現される装置とから成るモデル化装置。 13 前記スペクトル表現が、臨界帯域又は副臨界帯域写像関数を前記入力信号の電力スペクトル密度の概算値に適用することによって発生される、請求項１から１２までの何れか１つの装置。 14 前記１つ又はそれ以上のフィルタが、周波数の関数として変化する多数のゼロを有する、請求項１から１２までの何れか１つの装置。 15 周波数が高くなればなる程前記ゼロの数が多くなる、請求項１４の装置。 16 前記スペクトル表現が写像関数を前記入力信号のパワースペクトル密度の概算値に適用することによって発生され、該マッピング関数が項目の参照用テーブルとして実行され、該テーブルの項目の帯域幅対帯域周波数の対数対対数関数が、該テーブルの低い周波数端に近い第１の項目と該テーブルの高い周波数端に近い第２の項目との間で実質的に線形である、請求項１から１３までの何れか１つの装置。 17 入力信号を符号化するための方法であって、該入力信号の周波数サブバンドを表すサブバンド信号を発生させ、該入力信号のスペクトル表現を発生させ、１つ又はそれ以上のフィルタを該スペクトル表現に適用することによって刺激パターンを発生させ、該１つ又はそれ以上のフィルタが、有限インパルス応答フィルタ又は無限インパルス応答フィルタであるようにし、該刺激パターンに応答して初期マスキングしきい値を発生させ、該初期マスキングしきい値に関連する該サブバンド信号のレベルに従ってそれぞれのビット数を該サブバンド信号に配分し、該サブバンド信号に配分される該それぞれのビット数に従って該サブバンド信号を量子化することによって量子化情報を発生させ、該量子化情報を伝送又は記憶に適する符号化信号にアセンブルすることから成る符号化方法。 18 入力信号の符号化表現を復号するための方法であって、該符号化表現を量子化されたサブバンド情報に逆アセンブルし、該入力信号のスペクトル表現を発生させ、１つ又はそれ以上のフィルタを該スペクトル表現に適用することによって刺激パターンを発生させ、該１つ又はそれ以上のフィルタが、有限インパルス応答フィルタ又は無限インパルス応答フィルタであるようにし、該刺激パターンに応答して初期のマスキングしきい値を確定し、該初期マスキングしきい値に関連する該量子化サブバンド情報のレベルに従って、それぞれのビット数を該量子化サブバンド情報に配分し、該それぞれのビット数に従って該量子化サブバンド情報を逆量子化することによってサブバンド信号を発生させ、該サブバンド信号に応答して該入力信号の複製を発生させることから成る復号方法。 19 前記逆アセンブルが、前記符号化表現に応答して調節されたマスキングしきい値を確定することから成り、前記配分がが、前記初期マスキングしきい値を超えるが、該調節されたマスキングしきい値よりも低いレベルを有する中間スペクトル成分を確定し、それぞれのビット数を少なくとも該中間スペクトル成分の幾つかに配分するることから成る、請求項１８の方法。 20 前記配分が、前記初期マスキングしきい値のレベルを調節することによって調節されたマスキングしきい値を確定し、該初期マスキングしきい値を超えるが、該調節されたマスキングしきい値よりも低いレベルを有する中間スペクトル成分を確定し、それぞれのビット数を少なくとも該中間的スペクトル成分の幾つかに配分することから成る、請求項１７又は１８の何れか１つの方法。 21 少なくとも該中間的スペクトル成分の幾つかへの前記配分が、前記調節されたマスキングしきい値を超える最高周波数のスペクトル成分から上限周波数までの範囲内の周波数を有し、前記初期マスキングしきい値と該調節されたマスキングしきい値との間の中間しきい値を超えるレベルを有する、中間スペクトル成分に配分を制限することから成る、請求項２０の方法。 22 前記配分が、配分されるビットの総数がビット予算と実質的に同等であるように前記初期マスキングしきい値のレベルを調節することから成る、請求項１７から２１までの何れか１つの方法。 23 前記配分が、前記初期マスキングしきい値のレベルを調節することによって、調節されたマスキングしきい値を確定し、該初期マスキングしきい値を超えるが、該調節されたマスキングしきい値よりも低いレベルを有する中間スペクトル成分を確定し、それぞれのビット数を少なくとも該中間的スペクトル成分の幾つかに配分し、中間スペクトル成分に配分られる該それぞれのビットの総数が最大で前記ビット予算の特定された割合になる用にすることから成る、請求項２２の方法。 24 前記スペクトル表現が、臨界帯域又は副臨界帯域写像関数を前記入力信号のパワースペクトル密度の推定値に適用することによって発生される、請求項１７から２３までの何れか１つの方法。 25 前記１つ又はそれ以上のフィルタが、周波数の関数として変化する多数のゼロを有する、請求項１７から２３までの何れか１つの方法。 26 周波数が高くなればなる程前記ゼロの数が多くなる、請求項２５の方法。 27 前記スペクトル表現が、前記入力信号のパワースペクトル密度の推定値に写像関数を適用することによって発生され、項目のルックアップテーブルを用いることによって該写像関数が適用され、該テーブルの項目中の帯域幅対帯域周波数の対数・対数関数が、該テーブルの低い周波数端に近い第１の項目と該テーブルの高い周波数端に近い第２の項目との間で実質的に線形である、請求項１７から２４までの何れかの１つ方法。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＡＵ，ＣＡ，ＪＰ，ＵＳ (72)発明者トッド、クレグ・キャンベルアメリカ合衆国、カリフォルニア州 94941、ミル・バレー、ドゥラン・ウェイ 304 (72)発明者ディビス、マーク・フランクリンアメリカ合衆国、カリフォルニア州 94044、パスィフィカ、マンザニタ・ドライブ 1110 (72)発明者リンク、ブライアン・ディビットアメリカ合衆国、カリフォルニア州 94602、オークランド、コーリッジ・アベニュー 4109 (72)発明者フィルダー、ルイス・ダンアメリカ合衆国、カリフォルニア州 94030、ミルブロー、トゥールーン・ロード 1210 【要約の続き】回型フィルタを入力信号ＰＳＤに適用することで実行できる。順方向適応符号化システムでは、割当て値は、符号化信号にアセンブルされた情報によって、明示的に復号器に伝達される。逆方向適応符号化システムでは、割当て値は、復号器割当て関数で割当て値を誘導できる符号化信号にアセンブルされた情報によって、明示的に復号器に伝達される。ハイブリッド適応符号化システムでは、基本割当て値は、明示的に伝達される改変割当て値と共に明示的に伝達される。

Claims

【特許請求の範囲】１入力信号を符号化するための符号器であって、該入力信号の周波数サブバンドを表すサブバンド信号を発生し、該入力信号のスペクトル表現を発生するためのサブバンド装置と、拡散関数を該スペクトル表現に適用することによって刺激パターンを発生するための刺激装置と、該刺激パターンに応答して初期のマスキングしきい値を確定するためのしきい値装置と、該初期マスキングしきい値に関連する該サブバンド信号のレベルに従ってそれぞれの数のビットを該サブバンド信号に配分するための配分装置と、該サブバンド信号に割当てられる該それぞれの数のビットに従って該サブバンド信号を量子化することによって量子化情報を発生するための量子化装置と、該量子化情報を伝送又は記憶に適する符号化信号にアセンブルするためのフォーマット装置とから成る、符号器。２請求項１の符号器であって、前記スペクトル表現が、前記入力信号の電力スペクトル密度の推定値にマッピング関数を適用することによって発生され、該マッピング関数が、以下の式、すなわち、による、周波数f及び周波数帯域xの間の関係から誘導される、符号器。３請求項１の符号器であって、前記スペクトル表現が、前記入力信号の電力スペクトル密度の推定値にマッピング関数を適用することによって発生され、該マッピング関数が項目の参照用テーブルとして実行され、該テーブルの項目の帯域幅の対数対対数関数が、該テーブルの低い周波数端に近い第１の項目と該テーブルの高い周波数端に近い第２の項目との間で実質的に線形である、符号器。４請求項１から３までの何れかの符号器であって、前記刺激装置で、１つ又はそれ以上のフィルタを前記スペクトル表現に適用することによって前記拡散関数が適用される、符号器。５請求項１から４までの何れかの符号器であって、前記初期マスキングしきい値が、前記刺激パターンに関連するレベルではあるが、聴覚しきい値に実質的に同等のレベルよりも低くないレベルに確定される、符号器。６請求項１から５までの何れかの符号器であって、前記配分装置が、割当てられるビットの総数がビット予算と実質的に同等であるように前記初期マスキングしきい値のレベルを調節するための装置から成る、符号器。７請求項６の符号器であって、前記配分装置が、前記初期マスキングしきい値のレベルを調節することによって、調節済みマスキングしきい値を確定するための装置と、該初期マスキングしきい値を超えるが、該調節済みマスキングしきい値よりも低いレベルを有する、中間的スペクトル成分を確定するための装置と、それぞれの数のビットを少なくとも該中間的スペクトル成分の幾分かに割当てるための中間的配分装置であって、中間的スペクトル成分に割当てられる該それぞれの数のビットの総数が最大で前記ビット予算の特定された割合になる、装置とから成る、符号器。８請求項１から６までの何れかの符号器であって、前記配分装置が、前記初期マスキングしきい値のレベルを調節することによって調節済みマスキングしきい値を確定するための装置と、該初期マスキングしきい値を超えるが、該調節済みマスキングしきい値よりも低いレベルを有する中間的スペクトル成分を確定するための装置と、それぞれの数のビットを少なくとも該中間的スペクトル成分の幾分かに割当てるための中間的配分装置とから成る、符号器。９請求項８の符号器であって、前記中間的配分装置が、前記調節済みマスキングしきい値を超える最高周波数のスペクトル成分から上限周波数までの範囲の周波数を有し、前記初期マスキングしきい値と該調節済みマスキングしきい値との間の中間的しきい値を超えるレベルを有する、中間的スペクトル成分に該割当てを限定するための装置から成る、符号器。 10 請求項１から９までの何れかの符号器であって、前記しきい値装置によって、刺激パターンに対して音響心理学的マスキングを保証するのに十分であるが、聴覚のしきい値と実質的に等しいレベルよりも低くないレベルに前記マスキングしきい値が確定される、符号器。 11 請求項１から１０までの何れかの符号器であって、前記配分装置の結果に影響する１つ又はそれ以上のパラメータを改変するための装置から更に成り、前記フォーマット装置によって、該改変済みパラメータの指示が前記符号化信号にアセンブルされる、符号器。 12 請求項１から１１までの何れかの符号器であって、前記それぞれの数のビットの１つ又はそれ以上を改変するための装置から更に成り、前記フォーマット装置によって、該改変済みのそれぞれの数のビットの指示が前記符号化信号にアセンブルされる、符号器。 13 請求項１から１２までの何れかの符号器であって、前記量子化装置で、前記入力信号に応答して適用される量子化関数が用いられる、符号器。 14 入力信号の符号化表現を復号するための復号器であって、量子化サブバンド情報及び該入力信号のスペクトル表現を該符号化表現から抽出するための逆フォーマット装置と、拡散関数を該スペクトル表現に適用することによって刺激パターンを発生するための刺激装置と、該刺激パターンに応答して初期のマスキングしきい値を確定するためのしきい値装置と、該初期マスキングしきい値に関連する該量子化サブバンド情報のレベルに従って、それぞれの数のビットを該量子化サブバンド情報に割当てるための配分装置と、該それぞれの数のビットに従って該量子化サブバンド情報を逆量子化することによってサブバンド信号を発生するための逆量子化装置と、該サブバンド信号に応答する、該入力信号の複製を発生するための逆サブバンド装置とから成る、復号器。 15 請求項１４の復号器であって、前記刺激装置で、１つ又はそれ以上のフィルタを前記スペクトル表現に適用することによって前記拡散関数を適用する、復号器。 16 請求項１４又は１５の復号器であって、前記初期マスキングしきい値が、前記刺激パターンに関連するレベルではあるが、聴覚しきい値に実質的に同等のレベルよりも低くないレベルに確定される、復号器。 17 請求項１４から１６までの何れかの復号器であって、前記逆フォーマット装置が、調節済みマスキングしきい値を前記符号化表現に応答して確定するための装置から成り、前記配分装置が、前記初期マスキングしきい値を超えるが該調節済みマスキングしきい値よりも低いレベルを有する中間的スペクトル成分を確定するための装置と、それぞれの数のビットを少なくとも該中間的スペクトル成分の幾分かに割当てるための装置とから成る、復号器。 18 請求項１４から１７までの何れかの復号器であって、前記しきい値装置によって、刺激パターンに対して音響心理学的マスキングを保証するのに十分であるが、聴覚のしきい値と実質的に等しいレベルよりも低くないレベルに前記マスキングしきい値が確定される、復号器。 19 請求項１４から１８までの何れかの復号器であって、前記逆量子化装置で、前記符号化表現から抽出される情報に応答して適用される逆量子化関数が用いられる、復号器。 20 入力信号を符号化するための符号化方法であって、該入力信号の周波数サブバンドを表すサブバンド信号を発生させ、該入力信号のスペクトル表現を発生させ、拡散関数を該スペクトル表現に適用することによって刺激パターンを発生させ、該初期マスキングしきい値に関連する該サブバンド信号のレベルに従ってそれぞれの数のビットを該サブバンド信号に割当て、該サブバンド信号に割当てられる該それぞれの数のビットに従って該サブバンド信号を量子化することによって量子化情報を発生させ、該量子化情報を伝送又は記憶に適する符号化信号にアセンブルする段階から成る、方法。 21 入力信号の符号化表現を復号するための復号方法であって、該符号化表現を、量子化サブバンド情報及び該入力信号のスペクトル表現に逆アセンブルし、拡散関数を該スペクトル表現に適用することによって刺激パターンを発生させ、該刺激パターンに応答して初期マスキングしきい値を確定し、該初期マスキングしきい値に関連する該量子化サブバンド情報のレベルに従って、それぞれの数のビットを該量子化サブバンド情報に割当て、該それぞれの数のビットに従って該量子化サブバンド情報を逆量子化することによって、サブバンド信号を発生させ、該サブバンド信号に応答して該入力信号の複製を発生させる段階から成る、方法。 22 入力信号の聴覚をモデル化するための装置であって、該入力信号のスペクトル表現を発生するための装置と、拡散関数を該スペクトル表現に適用することによって刺激パターンを発生するための装置であって、該スペクトル表現を濾波することによって該拡散関数が適用される装置とから成る、装置。 23 請求項２２の装置であって、前記スペクトル表現が、前記入力信号の電力スペクトル密度の推定値にマッピング関数を適用することによって発生され、該マッピング関数が、以下の式、すなわち、による、周波数f及び周波数帯域xの間の関係から誘導される、装置。 24 請求項２２の装置であって、前記スペクトル表現が、前記入力信号の電力スペクトル密度の推定値にマッピング関数を適用することによって発生され、該マッピング関数が項目の参照用テーブルとして実行され、該テーブルの項目の帯域幅の対数対対数関数が、該テーブルの低い周波数端に近い第１の項目と該テーブルの高い周波数端に近い第２の項目との間で実質的に線形である、装置。 25 請求項２２の装置であって、前記スペクトル領域がマッピングされた周波数領域である、装置。 26 請求項２２から２５までの何れかの装置であって、前記濾波が回帰フィルタ又は格子型フィルタで実行される、装置。