JPH04302532A - ディジタルデータの高能率符号化方法 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、いわゆる高能率符号化
によって入力ディジタルデータの符号化を行うディジタ
ルデータの高能率符号化装置に関するものである。

【０００２】

【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
ロケーシヨン（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（ＡＴＣ）、或いは、上記ＳＢＣといわゆる
適応予測符号化（ＡＰＣ）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。

【０００３】上述のような高能率符号化の例えば上記帯
域分割符号化においては、圧縮効率を上げるため、一定
の単位時間ブロック毎のビット数を一定に保ちながら、
帯域分割した各帯域に与えるビット数をダイナミックに
（適応的に）変化させている。更に、上記適応変換符号
化においては、単位周波数ブロック毎のビットレートを
一定に保ちながら、周波数軸上でダイナミックに割当ビ
ット数を変化させている。

【０００４】また、上記高能率符号化においては、近年
、人間の聴覚特性を考慮したいわゆるマスキング効果を
用いた高能率符号化の手法が盛んに試みられている。 このマスキング効果とは、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言うものである。し
たがって、このマスキング効果の作用するレベル以下の
ノイズは許容可能となる。このようなことから、当該マ
スキング効果を考慮して上記許容可能なノイズレベル以
下の信号成分に対して上記符号化の際の割当ビット数を
減らすようにすることで、ビットレートの低減が可能と
なっている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】ここで、上記許容ノイ
ズレベルを用いた符号化を行う場合には、通常、上記ブ
ロック内のエネルギと、このブロック内のエネルギから
求められるマスキング量に応じた上記許容可能なノイズ
レベルとの比（或いは差）に基づいて、上記符号化の際
の割当ビット数が決められている。

【０００６】しかし、オーディオ等の信号には、例えば
トーン性の信号（トーナリティの高い信号）も存在し、
このトーナリティが高い場合、上記ブロック毎のエネル
ギに基づくビット割り当てが正確に計算できない場合が
ある。すなわち、上記ブロック内のデータのトーナリテ
ィが高い場合とそうでない場合とでブロック内のエネル
ギが同じになる場合があり、このような場合、ブロック
内データの特性が異なっているにもかかわらず、同じエ
ネルギとして上述したようなビット割り当てのための計
算を行うことは好ましくない。特に、上記トーナリティ
の高い信号に対して正確なビット割り当てができず、こ
れにより音質劣化の原因となることがある。すなわち、
トーナリティの高い信号部分には、実際は多くのビット
数が必要であるのに、上記エネルギに基づく割当ビット
数計算では、このトーナリティの高い信号部分に多くの
ビット数を割り当てることができないため、音質劣化が
発生するようになる。

【０００７】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、トーナリティの高い信号で
あっても、良好なビット割り当てが行え、音質を向上さ
せることができるディジタルデータの高能率符号化装置
を提供することを目的とするものである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明のディジタルデー
タの高能率符号化装置は、上述の目的を達成するために
提案されたものであり、入力ディジタルデータを周波数
分析する周波数分析手段と、上記周波数分析手段の出力
データの複数個からなるブロック毎のエネルギに基づい
て当該各ブロック単位の許容ノイズレベルを設定するノ
イズレベル設定手段と、上記周波数分析手段の出力デー
タの複数個からなるブロック内の最大値データに基づく
フローティング係数を算出するフローティング係数計算
手段と、上記周波数分析手段の出力を符号化する符号化
手段と、上記ノイズレベル設定手段の出力と上記フロー
ティング係数計算手段の出力とに基づいて、上記符号化
手段での符号化の際の割当てビット数を求める割当ビッ
ト数決定手段とを有してなるものである。ここで、上記
周波数分析処理としては、入力ディジタルデータを例え
ばいわゆる例えば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）或いは離
散的余弦変換（ＤＣＴ）等の直交変換によりスペクトル
データに変換する処理を挙げることができる。また、上
記ノイズレベル設定手段では、例えばいわゆる臨界帯域
で高域ほど帯域幅が広くなるように分割する処理を行い
、この帯域毎のデータでブロックを形成し、この帯域毎
（ブロック毎）のエネルギに基づいていわゆるマスキン
グ効果を考慮した許容ノイズレベルを求めるようにする
ことが好ましい。この場合のマスキング効果は、時間軸
方向及び周波数軸方向のマスキング効果を考えることが
できる。また更に、上記フローティング係数計算手段に
おいては、上記周波数分析手段の出力データの複数個か
らなるブロック内最大値データに基づく上記フローティ
ング係数として、該最大値データに基づくスケールファ
クタを用いることができる。或いは、当該ブロックフロ
ーティング係数の近似値として上記最大値データそのも
のを用いることも可能である。したがって、上記割当ビ
ット数決定手段では、上記ブロックフローティング係数
と、例えば上記マスキング等を考慮して臨界帯域毎（ブ
ロック毎）に求められた許容ノイズレベルとに基づいて
、上記符号化の際の割当ビット数を求めることができる
。なお、この場合、上記フローティング係数計算手段と
上記ノイズレベル設定手段におけるブロック内のデータ
の個数は揃えられることになる。

【０００９】

【作用】本発明によれば、符号化の際の割当ビット数を
求める場合、許容ノイズレベルだけでなくブロック内最
大値データに基づくフローティング係数も用いて割当ビ
ット数を決定しているため、例えば、ブロック内のエネ
ルギが同じでも、トーナリティの高い信号部分に十分多
くのビット数を割り当てることができるようになる。

【００１０】

【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データ
の高能率符号化装置は、オーディオ，音声等の入力ディ
ジタルデータを、高能率符号化するものである。この図
１の実施例装置は、上記入力ディジタルデータを周波数
分析する周波数分析回路２と、当該周波数分析回路２の
出力データの複数個からなるブロック毎のエネルギに基
づいて当該各ブロック単位の許容ノイズレベルを設定す
るノイズレベル設定手段としてのエネルギ計算回路４及
びマスキング計算回路５と、上記周波数分析回路２の出
力データの複数個からなるブロック内の最大値データに
基づくブロックフローティング係数を算出するブロック
フローティング計算回路７と、上記周波数分析回路２の
出力を符号化する符号化回路３と、上記ノイズレベル設
定手段の出力と上記ブロックフローティング計算回路７
の出力とに基づいて、上記符号化回路３での符号化の際
の割当てビット数を求める割当ビット数決定回路６とを
有してなるものである。

【００１１】すなわちこの図１の本実施例符号化装置に
おいては、入力端子１に例えばオーディオ等の入力ディ
ジタルデータ（入力オーディオデータ）が供給される。 このオーディオデータは、周波数分析回路２に送られる
。当該周波数分析回路２は、上記オーディオデータを周
波数分析するものである。ここで、当該周波数分析回路
２においては、複数サンプルのオーディオタルデータを
例えば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）等の直交変換によっ
てスペクトルデータ（ＦＦＴ係数データ）に変換するよ
うな周波数分析処理が行われる。

【００１２】上記周波数分析回路２の出力データ（スペ
クトルデータ）が上記符号化回路３に送られ、当該符号
化回路３で後述するように適応的なビット割り当てで符
号化された後、この符号化データが出力端子８から出力
される。

【００１３】ここで、上記符号化回路３における適応的
な割り当てビット数による符号化を行うために、以下の
ような構成が設けられている。

【００１４】すなわち、上記周波数分析回路２からのス
ペクトルデータは、上記ノイズレベル設定手段のエネル
ギ計算回路４と、上記ブロックフローティング計算回路
７とに送られる。

【００１５】上記エネルギ計算回路４では、先ず、上記
周波数分析回路２からのスペクトルデータの複数個でブ
ロックを形成する。本実施例においては、例えば、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）で高域ほど帯域幅が広くなるように複数（例え
ば２５帯域）に分割し、この各帯域毎のスペクトルデー
タを、上記ブロックデータとしている。次に、上記臨界
帯域毎のエネルギ（帯域毎のスペクトルデータのエネル
ギ総和）が求められる。

【００１６】なお、このエネルギ計算回路４及び後段の
各回路の詳細については、後述する図３で説明する。

【００１７】このエネルギ計算回路４からの各帯域毎の
エネルギ情報は、マスキング計算回路５に送られる。当
該マスキング計算回路５では、上記各帯域毎のエネルギ
情報に基づいて、前述した人間の聴覚特性におけるいわ
ゆるマスキング効果を考慮したマスキング量の計算が行
われる。なお、このマスキング計算と同時に、後述する
図３に示すように、人間の聴覚特性におけるいわゆる等
ラウドネス曲線を考慮した許容可能なノイズレベルを求
めることも可能である。

【００１８】上述のようにして、各臨界帯域毎のエネル
ギに基づいたマスキング効果を考慮した各帯域毎の許容
ノイズレベルの情報が、上記割当ビット数決定回路６に
送られる。また、この時の当該割当ビット数決定回路６
には、上記ブロックフローティング計算回路７からの出
力も供給されるようになっている。

【００１９】当該ブロックフローティング計算回路７で
は、上記周波数分析回路２から供給されたスペクトルデ
ータを複数個集めたブロック毎に、いわゆるブロックフ
ローティング処理を行うようにしている。すなわち、こ
のブロックフローティング処理においては、当該ブロッ
ク内のスペクトルデータのうちの最大値データが選ばれ
、この最大値データに応じたスケールファクタ（又はそ
の近似値）をブロックフローティング係数として得るよ
うになされている。このブロックフローティング係数の
情報が、上記割当ビット数決定回路６に送られる。また
、このフローティングフローティング係数の近似値とし
て上記最大値データそのものを上記割当ビット数決定回
路６に送るようにすることも可能である。

【００２０】当該割当ビット数決定回路６では、上記マ
スキング計算回路５からの各帯域毎に求められた許容ノ
イズレベルの情報と、上記ブロックフローティング係数
の情報とに基づいて、上記割当ビット数の決定がなされ
る。

【００２１】ここで、当該割当ビット数決定回路６では
、上記マスキング計算回路５からの帯域毎の許容ノイズ
レベルを、該帯域内のデータの個数すなわち該帯域内の
スペクトルデータの個数で除算する処理を行い、この除
算により該帯域内の１つのスペクトルデータ当たりの許
容ノイズレベルを求めるようにしている。当該割当ビッ
ト数決定回路６では、この１つのデータ当たりの許容ノ
イズレベルと、上記ブロック単位のブロックフローティ
ング係数とに基づいて、上記割当ビット数の情報を求め
るようにしている。

【００２２】なお、上記割当ビット数の決定を行う場合
は、上記ブロックフローティング計算回路７における上
記フローティング係数の計算を行う際のスペクトルデー
タの個数と、上記エネルギ計算回路４及びマスキング計
算回路５（ノイズレベル設定手段）での許容ノイズレベ
ルを計算する際のスペクトルデータの個数とを揃えるよ
うにしている。換言すれば、割当ビット数の決定を行う
際には、当該スペクトルデータの個数が揃うように、ブ
ロックフローティング計算回路７での処理単位（ブロッ
ク）の個数を、上記ノイズレベル設定手段での１つの処
理単位（帯域）に対応させるようにしている。或いは、
許容ノイズレベルを計算する処理単位（帯域）の個数を
、上記ブロックフローティング計算を行う１つの処理単
位（ブロック）に対応させるようにしている。すなわち
、このようなことを行うのは、上記臨界帯域が高域ほど
帯域幅の広くなるものであるため、各帯域毎のデータの
個数が異なり、この帯域データと上記ブロックフローテ
ィング計算におけるデータ個数とを揃えなければ、割当
ビット数決定のための計算が行えなくなる虞れがあるか
らである。

【００２３】本実施例の割当ビット数決定回路６におい
ては、図２に示すように、ブロックｂ（上述のようにデ
ータ数の揃えられたブロック）内の複数のスペクトルデ
ータＳの総エネルギレベルＥ０　を該ブロックｂ内のデ
ータの個数で割って求めた１つのスペクトルデータ当た
りの上記許容ノイズレベルＥ３　と、該ブロックｂ内の
スペクトルデータＳの内の最大値データＳｍａｘに応じ
たブロックフローティング係数（スケールファクタのレ
ベルＥ２　）とに基づいて求められるレベルＡＤ（Ｅ２
　−Ｅ３　）を求めている。例えば図２のレベルを６ビ
ットで表し、上記（Ｅ２　−Ｅ３　）から求められるレ
ベル（ｄＢ値）をビットに換算（（Ｅ２　−Ｅ３　）／
６．０ビット）して得られたデータを、当該ブロックｂ
の上記割当ビット数情報としている。

【００２４】なお、従来は、ブロックｂ内の総エネルギ
レベルＥ０　と、この総エネルギレベルＥ０　に基づい
て求められた許容ノイズレベルＥ１　とから得られるレ
ベルａｄ（Ｅ０　−Ｅ１　）を求め、例えばこの（Ｅ０
　−Ｅ１　）から求められるレベル（ｄＢ）を上述同様
にビットに換算（（Ｅ０　−Ｅ１　）／６．０ビット）
して得られたデータを、当該ブロックｂの上記割当ビッ
ト数情報としていた。

【００２５】上述のようにして求められた割当ビット数
情報が上記符号化回路３に送られ、この割当ビット数情
報に基づいた符号化が行われる。

【００２６】このようなことから、本実施例においては
、各ブロック内（帯域内）でのノイズレベルを、確実に
上記許容ノイズレベル以下に抑えることができ、特にト
ーナリティの高い信号であってもそれに応じた割り当て
ビット数を求めることができるようになっている。

【００２７】また、上記割当ビット数決定回路６からの
割当ビット数の情報は、出力端子９からも出力され、後
の復号化装置（図示は省略する）でこの割当ビット数情
報を用いて符号化データの復号化処理が行われる。更に
、上記ブロックフローティング計算回路７からのブロッ
クフローティング係数の情報も、出力端子１０から出力
されて後の復号化装置での復号化処理に用いられる。

【００２８】以下、図３を用いて、上記エネルギ計算回
路４及び後段の各回路における臨界帯域及びマスキング
効果を考慮した許容ノイズレベル設定のための構成につ
いて説明する。

【００２９】すなわちこの図３の構成は、上記臨界帯域
の各帯域毎のエネルギ（又はピーク値，平均値）に基づ
いて各帯域毎の許容ノイズレベルを設定する上記ノイズ
レベル設定手段として帯域分割回路１３以降の各回路を
有してなっている。

【００３０】図３において、入力端子１１には、上記周
波数分析回路２からの出力が供給れれている。上記周波
数分析回路２からのディジタルデータは、帯域分割回路
１３に伝送される。該帯域分割回路１３では、上記ディ
ジタルデータをいわゆる臨界帯域幅（クリティカルバン
ド）に分割している。この臨界帯域とは、人間の聴覚特
性（周波数分析能力）を考慮したものであり、例えば０
〜２２ｋＨｚを２５帯域に分け、高い周波数帯域ほど帯
域幅を広く選定しているものである。すなわち人間の聴
覚は、一種のバンドパスフィルタのような特性を有して
いて、この各フィルタによって分けられたバンドを臨界
帯域と呼んでいる。

【００３１】上記帯域分割回路１３で臨界帯域に分割さ
れた各帯域毎の上記ディジタルデータは、各々上記総和
検出回路１４に伝送される。この総和検出回路１４では
、各帯域毎のエネルギ（各帯域でのスペクトル強度）が
、各帯域内のそれぞれのスペクトルデータの強度の総和
（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。該総和検出回路１４の出力すなわち各帯
域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、この各帯域のバークスペクトルＳＢは例えば図４
に示すようになる。ただし、図４では図示を簡略化する
ため、上記臨界帯域の帯域数を１２帯域（Ｂ１　〜Ｂ１
２）で表現している。

【００３２】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、該バーク
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、上記総和検出回路１４の
出力すなわち該バークスペクトルＳＢの各値は、フィル
タ回路１５に送られる。該フィルタ回路１５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（重みづけの関数
）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。このフィルタ回路１
５の各乗算器において、例えば、任意のバンドに対応す
る乗算器Ｍでフィルタ係数１を、乗算器Ｍ−１でフィル
タ係数０．１５を、乗算器Ｍ−２でフィルタ係数０．０
０１９を、乗算器Ｍ−３でフィルタ係数０．０００００
８６を、乗算器Ｍ＋１でフィルタ係数０．４を、乗算器
Ｍ＋２でフィルタ係数０．０６を、乗算器Ｍ＋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。ただし、Ｍは１〜２５の任意の整数である。この
畳込み処理により、図４中点線で示す部分の総和がとら
れる。

【００３３】その後、上記フィルタ回路１５の出力は引
算器１６に送られる。該引算器１６は、上記畳込んだ領
域での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、
臨界帯域の各帯域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１６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、
後述する関数発生回路２９から供給されているものであ
る。

【００３４】すなわち、当該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、次の式で求めること
ができる。

【００３５】α＝Ｓ−（ｎ−ａｉ）

【００３６】この式において、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、
上記式中（ｎ−ａｉ）が許容関数となる。図３の例では
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。

【００３７】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１７に伝送される。当該割算器
１７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、図３の例では簡略
化した割算器１７を用いて逆コンボリューションを行っ
ている。

【００３８】次に、上記マスキングスペクトルは、合成
回路１８を介して減算器１９に伝送される。ここで、当
該減算器１９には、上記総和検出回路１４の出力すなわ
ち前述した総和検出回路１４からのバークスペクトルＳ
Ｂが、遅延回路２１を介して供給されている。したがっ
て、この減算器１９で上記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、図５
に示すように、上記バークスペクトルＳＢは、該マスキ
ングスペクトル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。

【００３９】また、上述した合成回路１８での合成の際
には、最小可聴カーブ発生回路２２から供給される図６
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、上記マスキングスペクトルＭ
Ｓ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。更に、該最小可聴カー
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る。ただし、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例えば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とマスキングスペクトル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、図中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、図３の例では、
上記最小可聴カーブの４ｋＨｚのレベルを、例えば２０
ビット相当の最低レベルに合わせている。また、この図
６は、信号スペクトルＳＳも同時に示している。

【００４０】ここで、許容ノイズレベル補正回路２０で
は、上記減算器１９からの許容ノイズレベルを例えばい
わゆる等ラウドネス曲線の情報に基づいて補正するよう
になっている。この許容ノイズレベル補正回路２０には
、補正値決定回路２８からの出力が供給されるようにな
っている。

【００４１】この補正値決定回路２８は、上記減算器１
９からの許容ノイズレベルを、予め設定されたいわゆる
等ラウドネス曲線の情報データに基づいて補正させるた
めの補正値のデータが出力されるようになる。上述のよ
うな補正値が、上記許容ノイズレベル補正回路２０に伝
送されることで、上記減算器１９からの許容ノイズレベ
ルが補正されるようになる。なお、上記等ラウドネス曲
線とは、人間の聴覚特性に関するものであり、例えば１
ｋＨｚ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
６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４ｋ
Ｈｚ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５０ｋ
Ｈｚ付近では１ｋＨｚでの音圧よりも約１５ｄＢ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、
この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、該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。

【００４２】このようにして決定された許容ノイズレベ
ルの情報が端子２１から出力され、上述した割当ビット
数決定回路６に送られ、該割当ビット数決定回路６で上
述したようにしてブロックフローティング係数とこの許
容ノイズレベルの１データ当たりのレベルとで、上記割
当ビット数情報を求めることができる。

【００４３】なお、図３の例においては、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。すなわち、この場合には、最小可聴カーブ発生回路
２２，合成回路１８が不要となり、上記引算器１６から
の出力は、割算器１７で逆コンボリューションされた後
、すぐに減算器１９に伝送されることになる。

【００４４】また、本発明は、上述した図１の実施例の
ように、入力ディジタル信号を高速フーリエ変換して処
理するいわゆる適応変換符号化の他に、例えば、帯域分
割符号化（ＳＢＣ）を行う装置にも適用することができ
る。この場合は、信号をバンドパスフィルタ等で帯域分
割して、この各チャンネルに割り当てるビット数を決定
するようになされる。

【００４５】

【発明の効果】本発明のディジタルデータの高能率符号
化装置においては、入力ディジタルデータを周波数分析
して得たデータからなるブロック内最大値データに基づ
くフローティング係数と、ブロック毎のエネルギに基づ
いた許容ノイズレベルとに基づいて、符号化の際の割当
てビット数を決定するようにしているため、例えばトー
ナリティの高い信号であっても、良好なビット割り当て
が行えるようになり、良好な音質を得ることができるよ
うになった。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例のディジタルデータの高能率
符号化装置の概略構成を示すブロック回路図である。

【図２】ブロックフローティング係数と１データ当たり
の許容ノイズレベルを説明するための図である。

【図３】許容ノイズレベル設定のための詳細な構成を示
すブロック回路図である。

【図４】バークスペクトルを示す図である。

【図５】マスキングスペクトルを示す図である。

【図６】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。

【符号の説明】

２・・・・・周波数分析回路 ３・・・・・符号化回路 ４・・・・・エネルギ計算回路 ５・・・・・マスキング計算回路 ６・・・・・割当ビット数決定回路

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　入力ディジタルデータを周波数分析す
   る周波数分析手段と、上記周波数分析手段の出力データ
   の複数個からなるブロック毎のエネルギを求め、このエ
   ネルギに基づいて各ブロック単位の許容ノイズレベルを
   設定するノイズレベル設定手段と、上記周波数分析手段
   の出力データの複数個からなるブロック内の最大値デー
   タに基づくフローティング係数を算出するフローティン
   グ係数計算手段と、上記周波数分析手段の出力を符号化
   する符号化手段と、上記ノイズレベル設定手段の出力と
   上記フローティング係数計算手段の出力とに基づいて、
   上記符号化手段での符号化の際の割当てビット数を求め
   る割当ビット数決定手段とを有してなることを特徴とす
   るディジタルデータの高能率符号化装置。