JPH04177300A - 音声帯域分割符号化装置 - Google Patents
音声帯域分割符号化装置Info
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- JPH04177300A JPH04177300A JP2305114A JP30511490A JPH04177300A JP H04177300 A JPH04177300 A JP H04177300A JP 2305114 A JP2305114 A JP 2305114A JP 30511490 A JP30511490 A JP 30511490A JP H04177300 A JPH04177300 A JP H04177300A
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- G10L19/02—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using spectral analysis, e.g. transform vocoders or subband vocoders
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- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04B—TRANSMISSION
- H04B1/00—Details 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
- H04B1/66—Details 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
- H04B1/665—Details 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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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
産業上の利用分野
本発明は、テープ、ディスク等の記録、再生系や通信、
放送等の伝送系の高能率符号化に用いられる音声帯域分
割符号化装置に関するものである。
放送等の伝送系の高能率符号化に用いられる音声帯域分
割符号化装置に関するものである。
従来の技術
近年、高品位音声信号の高能率符号化を実現する装置と
して、音声帯域分割符号化装置が注目を集めている。
して、音声帯域分割符号化装置が注目を集めている。
従来の音声帯域分割符号化装置としては、例えばジー・
スイール（Ｇ、ＴＨＦＩＬＥ）等によりイー・ビー・ニ
ー・レビュー・テクニカル（ＥＢＵ ＲＥｖＩＥＷ−Ｔ
ＥＣＨＮＩＣＡＬ）誌、 第２３０号、７１頁〜９４頁
、１９８８年８月に発表された「高品位音声信号の低ビ
ツトレート符号化 ＭＡＳＣＡＭシステムの紹介Ｊ
（ＬＯＷ ＢＩＴ−ＲＡＴＥ Ｃ０ＤＩＮＧ Ｏ
Ｆ ＨＩＧＨＱＵＡＬＩＴＹ ＡＵＤＩＯ５ＩＧＮ
ＡＬＳ。
スイール（Ｇ、ＴＨＦＩＬＥ）等によりイー・ビー・ニ
ー・レビュー・テクニカル（ＥＢＵ ＲＥｖＩＥＷ−Ｔ
ＥＣＨＮＩＣＡＬ）誌、 第２３０号、７１頁〜９４頁
、１９８８年８月に発表された「高品位音声信号の低ビ
ツトレート符号化 ＭＡＳＣＡＭシステムの紹介Ｊ
（ＬＯＷ ＢＩＴ−ＲＡＴＥ Ｃ０ＤＩＮＧ Ｏ
Ｆ ＨＩＧＨＱＵＡＬＩＴＹ ＡＵＤＩＯ５ＩＧＮ
ＡＬＳ。
ＡＮ ｌＮＴＲ０ＤＵＣＴＩＯＮ ＴＯＭＡＳＣＡ
Ｍ ＳＹＳＴＥＭ）と題する論文（以下、文献１と呼
ぶ）や、アール・エヌ・ジエイ・フェルデユース（Ｒ，
Ｎ、Ｊ、ＶＥＬＤＨＵＩＳ）等によりフィリップス・ジ
ャーナル・オブ・リサーチ（ＰＨＩＬＩＰＳ ＪＯＵ
ＲＮＡＬ ＯＦ ＲＥＳＥＡＲＣＨ）誌、 第４４
巻、 ２７３号、３２９頁〜３４３頁、 １９８９年
に発表された「デジタルオーディオ信号の帯域分割符号
化Ｊ （ＳＵＢＢＡＮＤ Ｃ０ＤＩＮＧ ＯＦ
ＤＩＧＩＴＡＬＡＵＤＩＯ５ＩＧＮＡＬＳ）と題する
論文（以下、文献２と呼ぶ）に記載されている。
Ｍ ＳＹＳＴＥＭ）と題する論文（以下、文献１と呼
ぶ）や、アール・エヌ・ジエイ・フェルデユース（Ｒ，
Ｎ、Ｊ、ＶＥＬＤＨＵＩＳ）等によりフィリップス・ジ
ャーナル・オブ・リサーチ（ＰＨＩＬＩＰＳ ＪＯＵ
ＲＮＡＬ ＯＦ ＲＥＳＥＡＲＣＨ）誌、 第４４
巻、 ２７３号、３２９頁〜３４３頁、 １９８９年
に発表された「デジタルオーディオ信号の帯域分割符号
化Ｊ （ＳＵＢＢＡＮＤ Ｃ０ＤＩＮＧ ＯＦ
ＤＩＧＩＴＡＬＡＵＤＩＯ５ＩＧＮＡＬＳ）と題する
論文（以下、文献２と呼ぶ）に記載されている。
以下図面を参照〔ながら、従来の音声帯域分割符号化装
置とその復号化装置について説明する。
置とその復号化装置について説明する。
第５図は、従来の音声帯域分割符号化装置のブロック図
を示すものである。
を示すものである。
第５図において、５１は分析フィルタ部、５２は最大値
情報決定部、５３は評価関数算出部、５４はビット割当
決定部、５５は量子化部、５６は多重化部である。
情報決定部、５３は評価関数算出部、５４はビット割当
決定部、５５は量子化部、５６は多重化部である。
以上のように構成された音声帯域分割符号化装置につい
て、以下その動作を説明する。
て、以下その動作を説明する。
第５図において、分析フィルタ部５１は、入力されたデ
ジタル音声信号を複数の部分帯域に分割するための複数
の帯域通過フィルタからなるフィルタ群である。デジタ
ル音声信号のサンプリング周波数が３２ｋＨｚから４８
ｋＨｚの場合、人間の聴覚特性の臨界帯域幅に対応して
１６個から３２個の部分帯域に分割される。分析フィル
タ部５１はデジタルフィルタであり、例えばインチジャ
ーバンドフィルタバンク（Ｉ ＮＴＥＧＥＲ−ＢＡＮＤ
ＦＩＬＴＥＲＢＡＮＫ）によって構成される。イン
チジャーバンドフィルタバンクについては、エヌ・ニス
・ジャイアント（Ｎ、 Ｓ、 ＪＡＹＡＮＴ） と
ピーー／ル（Ｐ、Ｎ０ＬＬ） によＦ）プレンティス・
ホール（ＰＲＥＮＴＩ ＣＢ−ＨＡＬＬ）社から１９８
４年に出版された「波形のデジタル符号化Ｊ （ＤＩ
ＧＩＴＡＬ Ｃ０ＤＩＮＧＯＦ ＷＡＶＥＦＯＲＭ
Ｓ）と題する本の第１１章（以下、文献３と呼ぶ）に記
載されている。
ジタル音声信号を複数の部分帯域に分割するための複数
の帯域通過フィルタからなるフィルタ群である。デジタ
ル音声信号のサンプリング周波数が３２ｋＨｚから４８
ｋＨｚの場合、人間の聴覚特性の臨界帯域幅に対応して
１６個から３２個の部分帯域に分割される。分析フィル
タ部５１はデジタルフィルタであり、例えばインチジャ
ーバンドフィルタバンク（Ｉ ＮＴＥＧＥＲ−ＢＡＮＤ
ＦＩＬＴＥＲＢＡＮＫ）によって構成される。イン
チジャーバンドフィルタバンクについては、エヌ・ニス
・ジャイアント（Ｎ、 Ｓ、 ＪＡＹＡＮＴ） と
ピーー／ル（Ｐ、Ｎ０ＬＬ） によＦ）プレンティス・
ホール（ＰＲＥＮＴＩ ＣＢ−ＨＡＬＬ）社から１９８
４年に出版された「波形のデジタル符号化Ｊ （ＤＩ
ＧＩＴＡＬ Ｃ０ＤＩＮＧＯＦ ＷＡＶＥＦＯＲＭ
Ｓ）と題する本の第１１章（以下、文献３と呼ぶ）に記
載されている。
インチジャーバンドフィルタバンクでは、全帯域幅の部
分帯域の帯域幅に対する比が整数であり、この比で間引
きを行うことにより、帯域通過信号を低域周波数信号に
周波数変換することができる。
分帯域の帯域幅に対する比が整数であり、この比で間引
きを行うことにより、帯域通過信号を低域周波数信号に
周波数変換することができる。
しかしながら間引きによって帯域の境界で折返し歪が発
生する。分析フィルタによって発生するこの折返し歪を
合成フィルタでキャンセルすることができるフィルタと
してクオドラチャミラーフィルタ（ＱＵＡＤＲＡＴＵＲ
Ｅ ＭＩＲＲＯＲＦＩＬＴＥＲ，以下、ＱＭＦと呼ぶ
）が広く用いられている。ＱＭＦでは隣接する部分帯域
の信号の蛋子化幅が同一であるときには折返し歪をキャ
ンセルすることができる。分析フィルタ部５１で複数の
部分帯域に分割された信号は５ｍｓから２０ｍ５の所定
の時間ををする区間に区切られる。
生する。分析フィルタによって発生するこの折返し歪を
合成フィルタでキャンセルすることができるフィルタと
してクオドラチャミラーフィルタ（ＱＵＡＤＲＡＴＵＲ
Ｅ ＭＩＲＲＯＲＦＩＬＴＥＲ，以下、ＱＭＦと呼ぶ
）が広く用いられている。ＱＭＦでは隣接する部分帯域
の信号の蛋子化幅が同一であるときには折返し歪をキャ
ンセルすることができる。分析フィルタ部５１で複数の
部分帯域に分割された信号は５ｍｓから２０ｍ５の所定
の時間ををする区間に区切られる。
最大値情報決定部５２は、分析フィルタ部５１から各部
分帯域毎に区間内の信号の絶対値の最大値を求め、最大
値情報を出力する。最大値情報としては、例えば最大値
を６ビツトで対数量子化したものが用いられる。
分帯域毎に区間内の信号の絶対値の最大値を求め、最大
値情報を出力する。最大値情報としては、例えば最大値
を６ビツトで対数量子化したものが用いられる。
評価関数算出部５３は、聴覚のマスキング規則に基づい
て、ビット割当決定部５４で最適なビット割当を行うた
めに必要な評価関数を算出する。
て、ビット割当決定部５４で最適なビット割当を行うた
めに必要な評価関数を算出する。
すなわち、部分帯域分割数をＮ１部分帯域番号をｉ （
低周波数から高周波数に順に番号をつける。
低周波数から高周波数に順に番号をつける。
１≦ｉ≦Ｎ）１部分帯域番号ｌの最大値情報をＰｌｌ
信号のパワーをＳｉ、信号によってマスクされるパワ
ー（以下、マスクドパワーと呼ぶ）をＭｉ、１区間内の
間引き後のサンプル数をＬｉ＋ 割当ビット数をＢｔ
、１区間内でサンプル情報に割当可能な全ビット数をＢ
ｑとすると、部分帯域番号ｉの量子化雑音パワーは次式
で求められる。
信号のパワーをＳｉ、信号によってマスクされるパワ
ー（以下、マスクドパワーと呼ぶ）をＭｉ、１区間内の
間引き後のサンプル数をＬｉ＋ 割当ビット数をＢｔ
、１区間内でサンプル情報に割当可能な全ビット数をＢ
ｑとすると、部分帯域番号ｉの量子化雑音パワーは次式
で求められる。
（２Ｐ ｉ ／ ２θ’） ２／ １２したがって、全
帯域の量子化雑音パワ一対マスクドパワー比（ＮＯＩＳ
Ｅ−Ｔｏ−ＭＡＳＫ ＲＡＴ Ｉ Ｏ，以下、ＮＭＲ
と呼ぶ）は次式で与えられる。
帯域の量子化雑音パワ一対マスクドパワー比（ＮＯＩＳ
Ｅ−Ｔｏ−ＭＡＳＫ ＲＡＴ Ｉ Ｏ，以下、ＮＭＲ
と呼ぶ）は次式で与えられる。
Σ （２Ｐ ｉ／ ２”） ２／（１２Ｍ ｉ）１
露１ ビット割当決定部５４は、次式に示す固定ビットレート
の条件の下でＮＭＲを最小化するビット割当を行う。
露１ ビット割当決定部５４は、次式に示す固定ビットレート
の条件の下でＮＭＲを最小化するビット割当を行う。
このために評価関数算出部５３は、部分帯域番号ｉの評
価関数Ｅｉとして次式を計算し、出力する。
価関数Ｅｉとして次式を計算し、出力する。
Ｅｉ＝ｌｏｇ２（Ｐｉ／Ｍｉ”２）
＝ｌｏｇ２Ｐｉ （ｌｏｇ２Ｍｉ）／２第６図は評価
関数算出部５３のフローチャートである。評価関数算出
部５３では、最初に分析フィルタ部５１からの各部分帯
域の信号を用い、各部分帯域の信号のパワーを算出する
。次に、各部分帯域の信号のパワーとマスキング規則と
に基づいて、帯域内の信号によってまた隣接帯域の信号
によってマスキングされて人間の耳には聞こえないマス
クドパワーを算出する。マスクドパワーの算出法につい
ては、例えば文献２の３３４頁〜３３８頁に記載されて
いる。次に、各部分帯域毎に、最大値情報決定部５２か
らの最大値情報の２を底とする対数から、マスクドパワ
ーの２を底とする対数に２分の１を掛けたものを引くこ
とにより評価関数を求め、出力する。
関数算出部５３のフローチャートである。評価関数算出
部５３では、最初に分析フィルタ部５１からの各部分帯
域の信号を用い、各部分帯域の信号のパワーを算出する
。次に、各部分帯域の信号のパワーとマスキング規則と
に基づいて、帯域内の信号によってまた隣接帯域の信号
によってマスキングされて人間の耳には聞こえないマス
クドパワーを算出する。マスクドパワーの算出法につい
ては、例えば文献２の３３４頁〜３３８頁に記載されて
いる。次に、各部分帯域毎に、最大値情報決定部５２か
らの最大値情報の２を底とする対数から、マスクドパワ
ーの２を底とする対数に２分の１を掛けたものを引くこ
とにより評価関数を求め、出力する。
第７図はビット割当決定部５４のフローチャートである
。ビット割当決定部５４は、ステップ１で初期化処理を
行った後、ステップ２とステップ３を繰り返すことによ
り、ＮＭＲを最小にする部分帯域番号ｉの割当ビット数
Ｂｉを決定し、出力する。
。ビット割当決定部５４は、ステップ１で初期化処理を
行った後、ステップ２とステップ３を繰り返すことによ
り、ＮＭＲを最小にする部分帯域番号ｉの割当ビット数
Ｂｉを決定し、出力する。
ステップ１では、割当可能なピント数ＢをＢｑに、Ｂｉ
（１≦ｉ ≦Ｎ）を０に設定する。
（１≦ｉ ≦Ｎ）を０に設定する。
ステップ２では、評価関数Ｅｉを最大とする部分帯域番
号ｋを見い出す。
号ｋを見い出す。
ステップ３では、割当可能なビット数ＢからＬｋを引く
。Ｂが０以上の場合、この部分帯域に割り当てるビット
数Ｂｋを１増加させ、かつ評価関数Ｅｋから１を引く。
。Ｂが０以上の場合、この部分帯域に割り当てるビット
数Ｂｋを１増加させ、かつ評価関数Ｅｋから１を引く。
Ｂが負の場合、ビット割当処理を終了する。
量子化部５５は、分析フィルタ部５１からの各部分帯域
の各区間の信号を最大値情報決定部５２からの最大値情
報を用いて正規化し、ビット割当決定部５４からのビッ
ト割当情報にしたがって各部分帯域の信号を量子化し、
サンプル情報として出力する。多重化部５６は、量子化
部５５からの各部分帯域のサンプル情報と最大値情報決
定部５２からの各部分帯域の最大値情報とビット割当決
定部５４からの各部分帯域のビット割当情報とを多重化
し、符号化信号を出力する。
の各区間の信号を最大値情報決定部５２からの最大値情
報を用いて正規化し、ビット割当決定部５４からのビッ
ト割当情報にしたがって各部分帯域の信号を量子化し、
サンプル情報として出力する。多重化部５６は、量子化
部５５からの各部分帯域のサンプル情報と最大値情報決
定部５２からの各部分帯域の最大値情報とビット割当決
定部５４からの各部分帯域のビット割当情報とを多重化
し、符号化信号を出力する。
最大値情報決定部５２と評価関数算出部５３とビット割
当決定部５４と量子化部５５と多重化部５６はマイクロ
プロセッサで構成できる。
当決定部５４と量子化部５５と多重化部５６はマイクロ
プロセッサで構成できる。
第８図は従来の音声帯域分割復号化装置のブロック図を
示すものである。
示すものである。
第８図において、８１は逆多重化部、８２は逆量子化部
、８３は合成フィルタ部である。
、８３は合成フィルタ部である。
以上のように構成された音声帯域分割復号化装置につい
て、以下その動作を説明する。
て、以下その動作を説明する。
第８図において、逆多重化部８１は、入力された符号化
信号を各区間に分離し、各区間の信号を各部分帯域毎の
サンプル情報と最大値情報とビット割当情報とに分離し
、出力する。逆量子化部８２は、各部分帯域毎に、逆多
重化部８１からのサンプル情報をピント割当情報を用い
て逆量子化を行い、次に最大値情報を用いて逆正規化し
、各部分帯域の各区間の信号を再生する。逆多重化部８
１と逆量子化部８２はマイクロプロセッサで構成できる
。合成フィルタ部８３は、複数の帯域通過フィルタから
なるフィルタ群であり、逆量子化部８２からの各部分帯
域の各区間の信号を合成してデジタル音声信号を再生し
、出力する。合成フィルタ部８３の各帯域通過フィルタ
は分析フィルタ５１とペアをなすデジタルフィルタによ
って構成される。
信号を各区間に分離し、各区間の信号を各部分帯域毎の
サンプル情報と最大値情報とビット割当情報とに分離し
、出力する。逆量子化部８２は、各部分帯域毎に、逆多
重化部８１からのサンプル情報をピント割当情報を用い
て逆量子化を行い、次に最大値情報を用いて逆正規化し
、各部分帯域の各区間の信号を再生する。逆多重化部８
１と逆量子化部８２はマイクロプロセッサで構成できる
。合成フィルタ部８３は、複数の帯域通過フィルタから
なるフィルタ群であり、逆量子化部８２からの各部分帯
域の各区間の信号を合成してデジタル音声信号を再生し
、出力する。合成フィルタ部８３の各帯域通過フィルタ
は分析フィルタ５１とペアをなすデジタルフィルタによ
って構成される。
発明が解決しようとする課題
しかしながら、上記従来の音声帯域分割符号化装置では
、マスキング規則を適用する際の近似誤差によりマスク
ドパワーに誤差を生じ、誤差を含んだ評価関数に基づい
てビット割当を行うので音声信号の品質が劣化するとい
う問題点を宵していた。文献２に記載されている音声帯
域分割符号化装置では、マスキング規則の適用時に分析
フィルタの間引きによって発生する折返し歪の影響を考
慮していないので、特に低域の部分帯域で折返し歪が発
生し、音質を劣化させることがある。低域の部分帯域で
折返し歪の影響が大きい理由は、分析および合成フィル
タの実現上の課題から低域では部分帯域の帯域幅が臨界
帯域幅より大きく、マスキング効果が小さいことによる
。また、オリジナルの高品位音声信号との透明性（トラ
ンスペアレンジ−）を確保するためにビットレートを上
げたときにも前記誤差の影響によってビット割当が最適
とならないという問題点があった。
、マスキング規則を適用する際の近似誤差によりマスク
ドパワーに誤差を生じ、誤差を含んだ評価関数に基づい
てビット割当を行うので音声信号の品質が劣化するとい
う問題点を宵していた。文献２に記載されている音声帯
域分割符号化装置では、マスキング規則の適用時に分析
フィルタの間引きによって発生する折返し歪の影響を考
慮していないので、特に低域の部分帯域で折返し歪が発
生し、音質を劣化させることがある。低域の部分帯域で
折返し歪の影響が大きい理由は、分析および合成フィル
タの実現上の課題から低域では部分帯域の帯域幅が臨界
帯域幅より大きく、マスキング効果が小さいことによる
。また、オリジナルの高品位音声信号との透明性（トラ
ンスペアレンジ−）を確保するためにビットレートを上
げたときにも前記誤差の影響によってビット割当が最適
とならないという問題点があった。
本発明は上記従来の問題点を解決するもので、分析フィ
ルタの折返し歪に代表されるマスキング規則適用時の誤
差を減少させビット割当の最適化を図ることにより、音
声信号の品質が向上した音声帯域分割符号化装置を提供
することを目的とする。
ルタの折返し歪に代表されるマスキング規則適用時の誤
差を減少させビット割当の最適化を図ることにより、音
声信号の品質が向上した音声帯域分割符号化装置を提供
することを目的とする。
課題を解決するための手段
この目的を達成するために本発明の音声帯域分割符号化
装置は、音声信号を複数の部分帯域に分割し、各部分帯
域の信号を所定の時間を有する区間に分割する分析フィ
ルタ部と、各部分帯域毎に、前記区間内の信号の絶対値
の最大値を表わす最大値情報を決定し、出力する最大値
情報決定部と、各部分帯域毎に、前記最大値情報決定部
からの最大値情報の対数から、前記分析フィルタ部から
の部分帯域の信号と聴覚のマスキング規則とに基づいて
算出した各部分帯域のマスクされるパワーの平方根の対
数に重み付け係数を掛けたものを引くことにより重み付
け評価関数を求め、出力する重み付け評価関数算出部と
、前記重み付け評価関数算出部からの重み付け評価関数
を用いて各部分帯域に割り当てるビット数を決定し、ビ
ット割当情報を出力するビット割当決定部と、各部分帯
域毎に、前記分析フィルタ部からの部分帯域の信号を、
前記最大値情報決定部からの最大値情報と前記ビット割
当決定部からのビット割当情報とに基づいて量子化し、
サンプル情報を出力する量子化部とを備えたものである
。
装置は、音声信号を複数の部分帯域に分割し、各部分帯
域の信号を所定の時間を有する区間に分割する分析フィ
ルタ部と、各部分帯域毎に、前記区間内の信号の絶対値
の最大値を表わす最大値情報を決定し、出力する最大値
情報決定部と、各部分帯域毎に、前記最大値情報決定部
からの最大値情報の対数から、前記分析フィルタ部から
の部分帯域の信号と聴覚のマスキング規則とに基づいて
算出した各部分帯域のマスクされるパワーの平方根の対
数に重み付け係数を掛けたものを引くことにより重み付
け評価関数を求め、出力する重み付け評価関数算出部と
、前記重み付け評価関数算出部からの重み付け評価関数
を用いて各部分帯域に割り当てるビット数を決定し、ビ
ット割当情報を出力するビット割当決定部と、各部分帯
域毎に、前記分析フィルタ部からの部分帯域の信号を、
前記最大値情報決定部からの最大値情報と前記ビット割
当決定部からのビット割当情報とに基づいて量子化し、
サンプル情報を出力する量子化部とを備えたものである
。
また本発明の音声帯域分割符号化装置は、音声信号を複
数の部分帯域に分割し、各部分帯域の信号を所定の時間
を仔する区間に分割する分析フィルタ部と、各部分帯域
毎に、前記区間内の信号の絶対値の最大値を表わす最大
値情報を決定し、出力する最大値情報決定部と、各部分
帯域毎に、前記最大値情報決定部からの最大値情報の対
数から、前記分析フィルタ部からの部分帯域の信号と聴
覚のマスキング規則とに基づいて算出した各部分帯域の
マスクされるパワーの平方根の対数に複数の重み付け係
数を掛けたものを引くことにより複数の重み付け評価関
数を求め、出力する重み付け評価関数算出部と、前記重
み付け評価関数から既に割り当てられたビット数を引い
た値に応して前記複数の重み付け評価関数を選択して、
各部分帯域に割り当・でるビット数を決定し、ビット割
当情報を出力するビット割当決定部と、各部分帯域毎に
、前記分析フィルタ部からの部分帯域の信号を、前記最
大値情報決定部からの最大値情報と前記ビット割当決定
部からのビット割当情報とに基づいて量子化し、サンプ
ル情報を出力する量子化部とを備えたものである 作用 本発明は上記した構成により、重み付け係数の値によっ
てマスキング効果と波形歪の貢献度を可変することが可
能な重み付け評価関数を用いてマスキング効果が小さく
折返し歪の影響の大きい部分帯域では波形歪の貢献度を
大きくするように部分帯域毎に重み付け係数を設定し、
重み付け評価関数算出部で前記重み付け係数を用いて重
み付け評価関数を算出し、ビット割当決定部で前記重み
付け評価関数を用いて各部分帯域に割り当てるビット数
を決定することによって最適なビット割当を行い、折返
し歪の影響を軽減し、音声信号の品質を向上することが
できる。
数の部分帯域に分割し、各部分帯域の信号を所定の時間
を仔する区間に分割する分析フィルタ部と、各部分帯域
毎に、前記区間内の信号の絶対値の最大値を表わす最大
値情報を決定し、出力する最大値情報決定部と、各部分
帯域毎に、前記最大値情報決定部からの最大値情報の対
数から、前記分析フィルタ部からの部分帯域の信号と聴
覚のマスキング規則とに基づいて算出した各部分帯域の
マスクされるパワーの平方根の対数に複数の重み付け係
数を掛けたものを引くことにより複数の重み付け評価関
数を求め、出力する重み付け評価関数算出部と、前記重
み付け評価関数から既に割り当てられたビット数を引い
た値に応して前記複数の重み付け評価関数を選択して、
各部分帯域に割り当・でるビット数を決定し、ビット割
当情報を出力するビット割当決定部と、各部分帯域毎に
、前記分析フィルタ部からの部分帯域の信号を、前記最
大値情報決定部からの最大値情報と前記ビット割当決定
部からのビット割当情報とに基づいて量子化し、サンプ
ル情報を出力する量子化部とを備えたものである 作用 本発明は上記した構成により、重み付け係数の値によっ
てマスキング効果と波形歪の貢献度を可変することが可
能な重み付け評価関数を用いてマスキング効果が小さく
折返し歪の影響の大きい部分帯域では波形歪の貢献度を
大きくするように部分帯域毎に重み付け係数を設定し、
重み付け評価関数算出部で前記重み付け係数を用いて重
み付け評価関数を算出し、ビット割当決定部で前記重み
付け評価関数を用いて各部分帯域に割り当てるビット数
を決定することによって最適なビット割当を行い、折返
し歪の影響を軽減し、音声信号の品質を向上することが
できる。
また本発明は上記した構成により、重み付け評価関数算
出部で複数の重み付け評価関数を算出し、ビット割当決
定部で重み付け評価関数から既に割り当てられたビット
数を引いた値に応じて前記複数の重み付け評価関数を選
択して各部分帯域に割り当てるビット数を決定すること
によって、割り当てられたビット数による量子化雑音の
マスキング量に応じてマスキング効果と波形歪のビット
割当に及ぼす貢献度を変化した重み付け評価関数を選択
し、割当ビット数が小さいときには、マスキング効果を
活用して効率的にビットを割り当て、割当ビット数が大
きくなり、量子化雑音のマスキング量が一定の閾値以上
となったときには、波形歪に基づいてビットを割り当て
ることによって、最適なビット割当を行い、マスキング
規則適用時の誤差の影響を軽減し、音声信号の品質、特
に透明性を向上することができる。
出部で複数の重み付け評価関数を算出し、ビット割当決
定部で重み付け評価関数から既に割り当てられたビット
数を引いた値に応じて前記複数の重み付け評価関数を選
択して各部分帯域に割り当てるビット数を決定すること
によって、割り当てられたビット数による量子化雑音の
マスキング量に応じてマスキング効果と波形歪のビット
割当に及ぼす貢献度を変化した重み付け評価関数を選択
し、割当ビット数が小さいときには、マスキング効果を
活用して効率的にビットを割り当て、割当ビット数が大
きくなり、量子化雑音のマスキング量が一定の閾値以上
となったときには、波形歪に基づいてビットを割り当て
ることによって、最適なビット割当を行い、マスキング
規則適用時の誤差の影響を軽減し、音声信号の品質、特
に透明性を向上することができる。
実施例
以下、本発明の実施例について、図面を参照しながら説
明する。
明する。
第１図は、本発明の実施例における音声帯域分割符号化
装置のブロック図を示すものである。
装置のブロック図を示すものである。
第１図において、１１は分析フィルタ部、１２は最大値
情報決定部、１３は重み付け評価関数算出部、１４′は
ビット割当決定部、１５は量子化部、１６は多重化部で
ある。
情報決定部、１３は重み付け評価関数算出部、１４′は
ビット割当決定部、１５は量子化部、１６は多重化部で
ある。
以上のように構成された音声帯域分割符号化装置につい
て、以下その動作を説明する。
て、以下その動作を説明する。
本実施例では、音声帯域分割復号化装置としては従来例
と同じものを用いることかできる。また、本発明の実施
例のブロック図を表わす第１図において、１１． １２
． １５． １６は、それぞれ第５図に示す従来例の５
１．５２，５５．５６と同一の構成要素である。
と同じものを用いることかできる。また、本発明の実施
例のブロック図を表わす第１図において、１１． １２
． １５． １６は、それぞれ第５図に示す従来例の５
１．５２，５５．５６と同一の構成要素である。
以下、本発明の２つの実施例についてその動作説明する
。２つの実施例のブロック図はともに第１図であり、同
一であるが、重み付け評価関数算出部１３とビット割当
決定部１４の動作が異なる。
。２つの実施例のブロック図はともに第１図であり、同
一であるが、重み付け評価関数算出部１３とビット割当
決定部１４の動作が異なる。
最初に、第１の実施例について図面を参照しながらその
動作を説明する。
動作を説明する。
第１図において、分析フィルタ部１１は入力されたデジ
タル音声信号を複数の部分帯域に分割するための複数の
帯域通過フィルタからなるフィルタ群である。分析フィ
ルタ部１１はデジタルフィルタであり、例えばツリー構
成のＱＭＦで構成できる。分析フィルタ部１１で複数の
部分帯域に分割された信号は、５ｍｓがら２０ｍ５の所
定の時間を有する区間に区切られる。最大値情報決定部
１２は、分析フィルタ部１１から各部分帯域毎に区間内
の信号の絶対値の最大値を求め、最大値情報を出力する
。最大値情報としては、例えば最大値を６ビツトで対数
量子化したものが用いられる。
タル音声信号を複数の部分帯域に分割するための複数の
帯域通過フィルタからなるフィルタ群である。分析フィ
ルタ部１１はデジタルフィルタであり、例えばツリー構
成のＱＭＦで構成できる。分析フィルタ部１１で複数の
部分帯域に分割された信号は、５ｍｓがら２０ｍ５の所
定の時間を有する区間に区切られる。最大値情報決定部
１２は、分析フィルタ部１１から各部分帯域毎に区間内
の信号の絶対値の最大値を求め、最大値情報を出力する
。最大値情報としては、例えば最大値を６ビツトで対数
量子化したものが用いられる。
重み付け評価関数算出部１３は、ビット割当決定部１４
で最適なビット割当を行うために必要な重み付け評価関
数を算出する。第２図は、第１の実施例における重み付
け評価関数算出部１３のフローチャートである。本実施
例における変数の意味は従来例と同一である。重み付け
評価関数算出部１３では、最初に分析フィルタ部１１か
らの各部分帯域の信号を用いて部分帯域番号ｉの信号の
パワーＳｉを算出する。次に、各部分帯域の信号のパワ
ーとマスキング規則とに基づいて、帯域内の信号によっ
てまた隣接帯域の信号によってマスキングされて人間の
耳には聞こえないマスクドパワーＭｉを算出する。マス
クドパワーの算出法については、例えば文献２に記載さ
れている方法による。次に、各部分帯域毎に次式で与え
られる重み付け評価関数Ｅｉを算出する。
で最適なビット割当を行うために必要な重み付け評価関
数を算出する。第２図は、第１の実施例における重み付
け評価関数算出部１３のフローチャートである。本実施
例における変数の意味は従来例と同一である。重み付け
評価関数算出部１３では、最初に分析フィルタ部１１か
らの各部分帯域の信号を用いて部分帯域番号ｉの信号の
パワーＳｉを算出する。次に、各部分帯域の信号のパワ
ーとマスキング規則とに基づいて、帯域内の信号によっ
てまた隣接帯域の信号によってマスキングされて人間の
耳には聞こえないマスクドパワーＭｉを算出する。マス
クドパワーの算出法については、例えば文献２に記載さ
れている方法による。次に、各部分帯域毎に次式で与え
られる重み付け評価関数Ｅｉを算出する。
Ｅｉ＝ｌｏｇ２（Ｐｉ／Ｍｉ’・′２）＝ｌｏｇ２Ｐｉ
−（１０ｇ２Ｍｉ）Ｗｉ／２すなわち、最大値情報決定
部１２からの最大値情報Ｐｉの２を底とする対数から、
マスクドパワーの２を底とする対数に重み付け係数Ｗｉ
の２分の１を掛けたものを引くことにより重み付け評価
関数Ｅｉを求め出力する。
−（１０ｇ２Ｍｉ）Ｗｉ／２すなわち、最大値情報決定
部１２からの最大値情報Ｐｉの２を底とする対数から、
マスクドパワーの２を底とする対数に重み付け係数Ｗｉ
の２分の１を掛けたものを引くことにより重み付け評価
関数Ｅｉを求め出力する。
ここで、重み付け評価関数Ｅｉの意味について説明する
。重み付け係数ＷｉがＯのときは、Ｅ ｉ ＝ ｌ ｏ
ｇ２Ｐ ｉ となる。これは次式で与えられる全帯域の量子化雑音パ
ワーを最小にするための、すなわち波形歪を最小にする
ための評価関数である。
。重み付け係数ＷｉがＯのときは、Ｅ ｉ ＝ ｌ ｏ
ｇ２Ｐ ｉ となる。これは次式で与えられる全帯域の量子化雑音パ
ワーを最小にするための、すなわち波形歪を最小にする
ための評価関数である。
一方、重み付け係数Ｗｉが１のときは、Ｅｉ＝ｌｏｇ２
Ｐｉ −（ｌｏｇ２Ｍｉ）／２となり、従来例で述べた
評価関数と一致する。すなわち、重み付け評価関数はＮ
ＭＲを最小にするための評価関数となる。以上のように
重み付け評価関数は、重み付け係数Ｗｉの値によってマ
スキング効果と波形歪の貢献度を可変することが可能な
評価関数である。
Ｐｉ −（ｌｏｇ２Ｍｉ）／２となり、従来例で述べた
評価関数と一致する。すなわち、重み付け評価関数はＮ
ＭＲを最小にするための評価関数となる。以上のように
重み付け評価関数は、重み付け係数Ｗｉの値によってマ
スキング効果と波形歪の貢献度を可変することが可能な
評価関数である。
第１の実施例では、マスキング効果が小さく折返し歪の
影響の大きい部分帯域では波形歪の貢献度が大きくなる
ように部分帯域毎に重み付け係数を設定し、重み付け評
価関数を算出する。
影響の大きい部分帯域では波形歪の貢献度が大きくなる
ように部分帯域毎に重み付け係数を設定し、重み付け評
価関数を算出する。
ビット割当決定部１４は、従来例と同一の動作をする。
すなわち、ビット割当決定部１４のフローチャートは第
７図によって示される。ビット割当決定部１４は、ステ
ップ１で初期化処理を行った後、重み付け評価関数を用
いてステップ２とステップ３を繰り返すことにより部分
帯域番号ｉの割当ビット数８１を決定し、出力する。
７図によって示される。ビット割当決定部１４は、ステ
ップ１で初期化処理を行った後、重み付け評価関数を用
いてステップ２とステップ３を繰り返すことにより部分
帯域番号ｉの割当ビット数８１を決定し、出力する。
ステップ１では、割当可能なビット数ＢをＢｑに、Ｂｉ
（１≦ｉ≦Ｎ）を０に設定する。
（１≦ｉ≦Ｎ）を０に設定する。
ステップ２では、重み付け評価関数Ｅｉを最大とする部
分帯域番号ｋを見い出す。
分帯域番号ｋを見い出す。
ステップ３では、割当可能なビット数ＢからＬｋを引く
。Ｂが０以上の場合、この部分帯域に割り当てるビット
数Ｂｋを１増加させ、かつ重み付け評価関数Ｅｋから１
を引く。Ｂが負の場合、ビット割当処理を終了する。
。Ｂが０以上の場合、この部分帯域に割り当てるビット
数Ｂｋを１増加させ、かつ重み付け評価関数Ｅｋから１
を引く。Ｂが負の場合、ビット割当処理を終了する。
量子化部１５は分析フィルタ部１１からの各部分帯域の
各区間の信号を最大値情報決定部１２からの最大値情報
を用いて正規化し、ビット割当決定部１４からのビット
割当情報にしたがって各部分帯域の信号を量子化し、サ
ンプル情報として出力する。多重化部１６は量子化部１
５からの各部分帯域のサンプル情報と最大値情報決定部
１２からの各部分帯域の最大値情報とビット割当決定部
１４からの各部分帯域のビット割当情報とを多重化し、
符号化信号を出力する。
各区間の信号を最大値情報決定部１２からの最大値情報
を用いて正規化し、ビット割当決定部１４からのビット
割当情報にしたがって各部分帯域の信号を量子化し、サ
ンプル情報として出力する。多重化部１６は量子化部１
５からの各部分帯域のサンプル情報と最大値情報決定部
１２からの各部分帯域の最大値情報とビット割当決定部
１４からの各部分帯域のビット割当情報とを多重化し、
符号化信号を出力する。
最大値情報決定部１２と重み付け評価関数算出部１３と
ビット割当決定部１４と量子化部１５と多重化部１６は
マイクロプロセッサで構成できる。
ビット割当決定部１４と量子化部１５と多重化部１６は
マイクロプロセッサで構成できる。
以上のように第１の実施例によれば、重み付け係数の値
によってマスキング効果と波形歪の貢献度を可変するこ
とが可能な重み付け評価関数を算出する重み付け評価関
数算出部と、重み付け評価関数算出部からの重み付け評
価関数を用いて各部分帯域に割り当てるビット数を決定
するビット割当決定部とを設け、分析フィルタ部の折返
し歪のマスキング量に応じて各部分帯域毎に重み付け係
数を設定することにより、最適なビット割当を行い、折
返し歪の影響を軽減し、音声信号の品質を向上させるこ
とができる。
によってマスキング効果と波形歪の貢献度を可変するこ
とが可能な重み付け評価関数を算出する重み付け評価関
数算出部と、重み付け評価関数算出部からの重み付け評
価関数を用いて各部分帯域に割り当てるビット数を決定
するビット割当決定部とを設け、分析フィルタ部の折返
し歪のマスキング量に応じて各部分帯域毎に重み付け係
数を設定することにより、最適なビット割当を行い、折
返し歪の影響を軽減し、音声信号の品質を向上させるこ
とができる。
次に、本発明の第２の実施例について図面を参照しなが
らその動作を説明する。
らその動作を説明する。
第２の実施例においては、分析フィルタ部１１゜最大値
情報決定部１２．量子化部１５．多重化部１６について
はその動作は第１の実施例と同一であり、説明を省略す
る。以下、第１の実施例と動作が異なる重み付け評価関
数算出部１３とビット割当決定部１４についてその動作
を説明する。
情報決定部１２．量子化部１５．多重化部１６について
はその動作は第１の実施例と同一であり、説明を省略す
る。以下、第１の実施例と動作が異なる重み付け評価関
数算出部１３とビット割当決定部１４についてその動作
を説明する。
重み付け評価関数算出部１３は聴覚のマスキング効果と
波形歪とに基づいて、ビット割当決定部１４で最適なビ
ット割当を行うために必要な複数の重み付け評価関数を
算出する。第３図は、第２の実施例における重み付け評
価関数算出部１３のフローチャートである。重み付け評
価関数算出部１３では、最初に分析フィルタ部１１から
の各部分帯域の信号を用いて部分帯域番号ｌの信号のパ
ワーＳｉを算出する。次に、各部分帯域の信号のパワー
とマスキング規則とに基づいて、帯域内の信号によって
また隣接帯域の信号によってマスキングされて人間の耳
には聞こえないマスクドパワーＭｉを算出する。次に、
各部分帯域毎に、第１の重み付け係数Ｗ ｉ １ （１
≦ｉ≦Ｎ）を有する重み付け評価関数Ｅｉｌを算出する
。第２の実施例では、第１の重み付け係数Ｗ ｉ Ｉを
すべて１に設定し、マスキング効果のビット割当におよ
ぼす貢献度を最大にしている。Ｅｉｌは次式によって算
出される。
波形歪とに基づいて、ビット割当決定部１４で最適なビ
ット割当を行うために必要な複数の重み付け評価関数を
算出する。第３図は、第２の実施例における重み付け評
価関数算出部１３のフローチャートである。重み付け評
価関数算出部１３では、最初に分析フィルタ部１１から
の各部分帯域の信号を用いて部分帯域番号ｌの信号のパ
ワーＳｉを算出する。次に、各部分帯域の信号のパワー
とマスキング規則とに基づいて、帯域内の信号によって
また隣接帯域の信号によってマスキングされて人間の耳
には聞こえないマスクドパワーＭｉを算出する。次に、
各部分帯域毎に、第１の重み付け係数Ｗ ｉ １ （１
≦ｉ≦Ｎ）を有する重み付け評価関数Ｅｉｌを算出する
。第２の実施例では、第１の重み付け係数Ｗ ｉ Ｉを
すべて１に設定し、マスキング効果のビット割当におよ
ぼす貢献度を最大にしている。Ｅｉｌは次式によって算
出される。
Ｅｉｌ：１０ｇ２Ｐｉ −（１ｏｇ２Ｍｉ）／２すなわ
ち、最大値情報決定部１２からの最大値情報Ｐｉの２を
底とする対数からマスクドパワーの２を底とする対数に
２分の１を掛けたものを引くことにより重み付け評価関
数Ｅｉｌを求める。次に、各部分帯域毎に第２の重み付
け係数Ｗ ｉ ２ （１≦ｉ≦Ｎ）を有する重み付け評
価関数Ｅｉ２を算出する。
ち、最大値情報決定部１２からの最大値情報Ｐｉの２を
底とする対数からマスクドパワーの２を底とする対数に
２分の１を掛けたものを引くことにより重み付け評価関
数Ｅｉｌを求める。次に、各部分帯域毎に第２の重み付
け係数Ｗ ｉ ２ （１≦ｉ≦Ｎ）を有する重み付け評
価関数Ｅｉ２を算出する。
第２の実施例では、第２の重み付け係数Ｗ ｉ ２ （
１≦１≦Ｎ）をＯに設定し、波形歪のビット割当におよ
ぼす貢献度を最大にしている。Ｅｉ２は次式によって算
出される。
１≦１≦Ｎ）をＯに設定し、波形歪のビット割当におよ
ぼす貢献度を最大にしている。Ｅｉ２は次式によって算
出される。
Ｅｉ２＝ｌｏｇ２Ｐｉ
すなわち、最大値情報決定部１２からの最大値情報Ｐｉ
の２を底とする対数を算出することにより、第２の重み
付け評価関数Ｅｉ２を求める。重み付け評価関数算出部
１３は以上のようにして求めた第１と第２の重み付け評
価関数をビット割当決定部１４に出力する。
の２を底とする対数を算出することにより、第２の重み
付け評価関数Ｅｉ２を求める。重み付け評価関数算出部
１３は以上のようにして求めた第１と第２の重み付け評
価関数をビット割当決定部１４に出力する。
第４図は第２の実施例におけるビット割当決定部１４の
フローチャートである。ビット割当決定部１４は、ステ
ップ１で初期化処理を行った後、重み付け評価関数を用
いてステップ２とステップ３を繰り返すことにより部分
帯域番号ｉの割当ビット数Ｂｉを決定し、出力する。
フローチャートである。ビット割当決定部１４は、ステ
ップ１で初期化処理を行った後、重み付け評価関数を用
いてステップ２とステップ３を繰り返すことにより部分
帯域番号ｉの割当ビット数Ｂｉを決定し、出力する。
ステップ１では、ｊを１に設定し、第１の重み°付け評
価関数を選択する。割当可能なビット数ＢをＢｑに、Ｂ
ｉ（１≦１≦Ｎ）をＯに設定する。
価関数を選択する。割当可能なビット数ＢをＢｑに、Ｂ
ｉ（１≦１≦Ｎ）をＯに設定する。
ステップ２ては、重み付け評価関数Ｅｉｊを最大とする
部分帯域番号ｋを見い出す。
部分帯域番号ｋを見い出す。
ステ・ツブ３ては、ｊが１のときはステップ２で見つけ
た重み付け評価関数の最大値Ｅｍａｘと閾値Ｔを比較し
、閾値以下のときはＪを２に設定しステップ２に戻る。
た重み付け評価関数の最大値Ｅｍａｘと閾値Ｔを比較し
、閾値以下のときはＪを２に設定しステップ２に戻る。
ｊが１でないときおよび重み付け評価関数の最大値が閾
値より大きいときには、割当可能なビット数ＢからＬｋ
を引く。Ｂが０以上の場合、この部分帯域に割り当てる
ビット数Ｂｋを１増加させ、かつ２つの重み付け評価関
数ＥｋｌとＥｋ２から１を引く。Ｂが負の場合、ビット
割当処理を終了する。
値より大きいときには、割当可能なビット数ＢからＬｋ
を引く。Ｂが０以上の場合、この部分帯域に割り当てる
ビット数Ｂｋを１増加させ、かつ２つの重み付け評価関
数ＥｋｌとＥｋ２から１を引く。Ｂが負の場合、ビット
割当処理を終了する。
重み付け評価関数算出部１３とビット割当決定部１４は
マイクロプロセッサで構成できる。
マイクロプロセッサで構成できる。
以上のように第２の実施例によれば、複数の重み付け係
数を宵する重み付け評価関数算出部とビット割当決定部
とを設けることにより、割当ビット数が小さいときには
マスキング効果を活用して効率的にビットを割り当て、
割当ビット数が太きくなり、量子化雑音のマスキング量
か一定の閾値以上となったときには、波形歪に基づいて
ビットを割り当てることによって最適なビット割当を行
い、マスキング規則適用時の誤差の影響を軽減し、音声
信号の品質、特に透明性を向上させることができる。
数を宵する重み付け評価関数算出部とビット割当決定部
とを設けることにより、割当ビット数が小さいときには
マスキング効果を活用して効率的にビットを割り当て、
割当ビット数が太きくなり、量子化雑音のマスキング量
か一定の閾値以上となったときには、波形歪に基づいて
ビットを割り当てることによって最適なビット割当を行
い、マスキング規則適用時の誤差の影響を軽減し、音声
信号の品質、特に透明性を向上させることができる。
なお、第１および第２の実施例において、ビットレート
は固定としたが、ビットレートを可変とし、ビットレー
トに応じて重み付け係数あるいは閾値を設定してもよい
。
は固定としたが、ビットレートを可変とし、ビットレー
トに応じて重み付け係数あるいは閾値を設定してもよい
。
また、第１および第２の実施例において、マスクドパワ
ーの算出には分析フィルタ部からの部分帯域の信号を用
いたが、マスキング規則のより精度の高い適用を目的と
してＦＦＴ分析器のような周波数分解能の高い分析器を
設け、その出力を用いてマスクドパワーの算出を行って
もよい。
ーの算出には分析フィルタ部からの部分帯域の信号を用
いたが、マスキング規則のより精度の高い適用を目的と
してＦＦＴ分析器のような周波数分解能の高い分析器を
設け、その出力を用いてマスクドパワーの算出を行って
もよい。
発明の効果
以上のように本発明は、重み付け係数の値によってマス
キング効果と波形歪の貢献度を可変することが可能な重
み付け評価関数を算出する重み付け評価関数算出部と、
重み付け評価関数算出部からの重み付け評価関数を用い
て各部分帯域に割り当てるビット数を決定すると７）割
当決定部とを設け、分析フィルタ部の折返し歪のマスキ
ング量に応じて各部分帯域毎に重み付け係数を設定する
ことにより最適なビット割当を行い、折返し歪の影響を
軽減し、音声信号の品質を向上させることができる。
キング効果と波形歪の貢献度を可変することが可能な重
み付け評価関数を算出する重み付け評価関数算出部と、
重み付け評価関数算出部からの重み付け評価関数を用い
て各部分帯域に割り当てるビット数を決定すると７）割
当決定部とを設け、分析フィルタ部の折返し歪のマスキ
ング量に応じて各部分帯域毎に重み付け係数を設定する
ことにより最適なビット割当を行い、折返し歪の影響を
軽減し、音声信号の品質を向上させることができる。
また本発明は、複数の重み付け評価関数を算出する重み
付け評価関数算出部と、重み付け評価関数から割当ビッ
ト数を引いた値に応じて、重み付け評価関数算出部から
の複数の重み付け評価関数を選択して各部分帯域に割り
当てるビット数を決定するビット割当決定部とを設け、
割当ビｙ）数が小さいときには、マスキング効果を活用
してビットを割り当て、割当ビット数が大きくなり量子
化雑音のマスキング量が一定の閾値以上となったときに
は、波形歪に基づいてビットを割り当てることによって
最適なビット割当を行い、マスキング規則適用時の誤差
の影響を軽減し、音声信号の品質、特に透明性を向上さ
せることができる。
付け評価関数算出部と、重み付け評価関数から割当ビッ
ト数を引いた値に応じて、重み付け評価関数算出部から
の複数の重み付け評価関数を選択して各部分帯域に割り
当てるビット数を決定するビット割当決定部とを設け、
割当ビｙ）数が小さいときには、マスキング効果を活用
してビットを割り当て、割当ビット数が大きくなり量子
化雑音のマスキング量が一定の閾値以上となったときに
は、波形歪に基づいてビットを割り当てることによって
最適なビット割当を行い、マスキング規則適用時の誤差
の影響を軽減し、音声信号の品質、特に透明性を向上さ
せることができる。
第１図は本発明の実施例における音声帯域分割符号化装
置の構成を示すブロック図、第２図は本発明の第１の実
施例における重み付け評価関数算出部のフローチャート
、第３図は本発明の第２の実施例における重み付け評価
関数算出部のフローチャート、第４図は本発明の第２の
実施例におけるビット割当決定部のフローチャート、第
５図は従来の音声帯域分割符号化装置の構成を示すブロ
ック図、第６図は従来の評価関数算出部のフローチャー
ト、第７図は従来のビット割当決定部のフローチャート
、第８図は従来の音声帯域分割復号化装置の構成を示す
ブロック図である。 １１・・・分析フィルタ部、 １２・・・最大値情報
決定部、 １３・・・重み付け評価関数算出部、１４
・・・ビット割当決定部、 １５・・・量子化部、１
６・・・多重化部。 代理人の氏名 弁理士 小鍜冶 明 ほか２名Ｃｑ
−、ビ
置の構成を示すブロック図、第２図は本発明の第１の実
施例における重み付け評価関数算出部のフローチャート
、第３図は本発明の第２の実施例における重み付け評価
関数算出部のフローチャート、第４図は本発明の第２の
実施例におけるビット割当決定部のフローチャート、第
５図は従来の音声帯域分割符号化装置の構成を示すブロ
ック図、第６図は従来の評価関数算出部のフローチャー
ト、第７図は従来のビット割当決定部のフローチャート
、第８図は従来の音声帯域分割復号化装置の構成を示す
ブロック図である。 １１・・・分析フィルタ部、 １２・・・最大値情報
決定部、 １３・・・重み付け評価関数算出部、１４
・・・ビット割当決定部、 １５・・・量子化部、１
６・・・多重化部。 代理人の氏名 弁理士 小鍜冶 明 ほか２名Ｃｑ
−、ビ
Claims (4)
- （１）音声信号を複数の部分帯域に分割し、各部分帯域
の信号を所定の時間を有する区間に分割する分析フィル
タ部と、 各部分帯域毎に、前記区間内の信号の絶対値の最大値を
表わす最大値情報を決定し、出力する最大値情報決定部
と、 各部分帯域毎に、前記最大値情報決定部からの最大値情
報の対数から、前記分析フィルタ部からの部分帯域の信
号と聴覚のマスキング規則とに基づいて算出した各部分
帯域のマスクされるパワーの平方根の対数に重み付け係
数を掛けたものを引くことにより重み付け評価関数を求
め、出力する重み付け評価関数算出部と、 前記重み付け評価関数算出部からの重み付け評価関数を
用いて各部分帯域に割り当てるビット数を決定し、ビッ
ト割当情報を出力するビット割当決定部と、 各部分帯域毎に、前記分析フィルタ部からの部分帯域の
信号を前記最大値情報決定部からの最大値情報と前記ビ
ット割当決定部からのビット割当情報とに基づいて量子
化し、サンプル情報を出力する量子化部とを具備した音
声帯域分割符号化装置。 - （２）分析フィルタ部の折返し歪のマスキング量に応じ
て各部分帯域毎に重み付け係数を設定する重み付け評価
関数算出部を有する請求項１記載の帯域分割符号化装置
。 - （３）音声信号を複数の部分帯域に分割し、各部分帯域
の信号を所定の時間を有する区間に分割する分析フィル
タ部と、 各部分帯域毎に、前記区間内の信号の絶対値の最大値を
表わす最大値情報を決定し、出力する最大値情報決定部
と、 各部分帯域毎に、前記最大値情報決定部からの最大値情
報の対数から前記分析フィルタ部からの部分帯域の信号
と聴覚のマスキング規則とに基づいて算出した各部分帯
域のマスクされるパワーの平方根の対数に複数の重み付
け係数を掛けたものを引くことにより複数の重み付け評
価関数を求め、出力する重み付け評価関数算出部と、 前記重み付け評価関数から既に割り当てられたビット数
を引いた値に応じて前記複数の重み付け評価関数を選択
して、各部分帯域に割り当てるビット数を決定し、ビッ
ト割当情報を出力するビット割当決定部と、 各部分帯域毎に、前記分析フィルタ部からの部分帯域の
信号を、前記最大値情報決定部からの最大値情報と前記
ビット割当決定部からのビット割当情報とに基づいて量
子化し、サンプル情報を出力する量子化部とを具備した
音声帯域分割符号化装置。 - （４）重み付け評価関数から割当ビット数を引いた値が
、閾値より大きいときには重み付け係数の値が１の重み
付け評価関数を選択し、閾値以下のときには重み付け係
数の値が０の重み付け評価関数を選択するビット割当決
定部を有する請求項３記載の帯域分割符号化装置。
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