JPH09101799A

JPH09101799A - 信号符号化方法及び装置

Info

Publication number: JPH09101799A
Application number: JP7257593A
Authority: JP
Inventors: Masatoshi Ueno; 正俊上野; Shinji Miyamori; 慎二宮森
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 1995-10-04
Filing date: 1995-10-04
Publication date: 1997-04-15
Also published as: US5950156A

Abstract

(57)【要約】【課題】より効率的な符号化を実現する。【解決手段】入力音響信号をスペクトル成分に変換す
る変換回路１０２と、聴覚心理モデルに基づいてマスキ
ングレベルを求める聴覚モデル適用回路１０３と、聴覚
心理モデルに基づいて求めたマスキングレベルを用い
て、スペクトル成分をトーン性成分とノイズ性成分に分
離するトーン性成分分離回路１０４と、分離したトーン
性成分とノイズ性成分をそれぞれ符号化するトーン性成
分符号化回路１０５及びノイズ性成分符号化回路１０６
とを有する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ディジタルデータ
などの入力信号をいわゆる高能率符号化によって符号化
する信号符号化方法及び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来より、オーディオ或いは音声等の信
号の高能率符号化の手法及び装置には種々あるが、例え
ば、時間軸の信号を所定時間単位でフレーム化してこの
フレーム毎の時間軸の信号を周波数軸上の信号に変換
（スペクトル変換）して複数の周波数領域に分割し、各
帯域毎に符号化するいわゆる変換符号化方式や、時間軸
上のオーディオ信号等をフレーム化しないで、複数の周
波数帯域に分割して符号化するいわゆる帯域分割符号化
（サブ・バンド・コーディング：ＳＢＣ）方式等を挙げ
ることができる。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及び装置も考
えられており、この場合には、例えば、上記帯域分割符
号化方式で帯域分割を行った後、該各帯域毎の信号を周
波数軸上の信号にスペクトル変換し、このスペクトル変
換された各帯域毎に符号化が施される。

【０００３】ここで、上述した帯域分割符号化方式に使
用される帯域分割用フィルタとしては、例えばＱＭＦ(Q
uadrature Mirror filter)等のフィルタがあり、これは
例えば文献「ディジタル・コーディング・オブ・スピー
チ・イン・サブバンズ」("Digital coding of speech i
n subbands" R.E.Crochiere, Bell Syst.Tech.J., Vo
l.55,No.8 1976) に述べられている。このＱＭＦのフィ
ルタは、帯域を等しい帯域幅で２分割するものであり、
当該フィルタにおいては上記分割した帯域を後に合成す
る際にいわゆるエリアシングが発生しないことが特徴と
なっている。

【０００４】また、文献「ポリフェーズ・クワドラチュ
ア・フィルターズ −新しい帯域分割符号化技術」("Po
lyphase Quadrature filters -A new subband coding t
echnique", Joseph H. Rothweiler ICASSP 83, BOSTON)
には、等しい帯域幅のフィルタ分割手法が述べられてい
る。このポリフェーズ・クワドラチュア・フィルタにお
いては、信号を等しい幅の複数の帯域に分割する際に一
度に分割できることが特徴となっている。

【０００５】また、上述したスペクトル変換としては、
例えば、入力オーディオ信号を所定単位時間でフレーム
化し、当該フレーム毎に離散フーリエ変換（ＤＦＴ）、
離散コサイン変換（ＤＣＴ）、又はモディファイド離散
コサイン変換（ＭＤＣＴ）等を行うことで時間軸を周波
数軸に変換するようなスペクトル変換がある。なお、上
記ＭＤＣＴについては、文献「時間領域エリアシング・
キャンセルを基礎とするフィルタ・バンク設計を用いた
サブバンド／変換符号化」("Subband/Transform Coding
Using Filter Bank Designs Based on Time Domain Al
iasing Cancellation," J.P.Princen A.B.Bradley, Uni
v. of Surrey Royal Melbourne Inst. of Tech. ICASSP
1987)に述べられている。

【０００６】このようにフィルタやスペクトル変換によ
って、帯域毎に分割された信号を量子化することによ
り、量子化雑音が発生する帯域を制御することができ、
いわゆるマスキング効果などの性質を利用して聴覚的に
より高能率な符号化を行うことができる。また、ここで
量子化を行う前に、各帯域毎に、例えばその帯域におけ
る信号成分の絶対値の最大値で正規化を行うようにすれ
ば、さらに高能率な符号化を行うことができる。

【０００７】ここで、周波数帯域に分割された各周波数
成分を量子化する場合の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幅を用いることが多い。
すなわち、一般に高域ほど帯域幅が広くなるような臨界
帯域（クリティカルバンド）と呼ばれている帯域幅で、
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り当て（ビットアロケ
ーション）による符号化が行われる。例えば、上記ＭＤ
ＣＴ処理されて得られた係数データを上記ビットアロケ
ーションによって符号化する際には、上記各フレーム毎
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。

【０００８】上記ビット配分手法としては、次の２手法
が知られている。

【０００９】例えば、文献「音声信号の適応変換符号
化」（"Adaptive Transform Coding of Speech Signal
s", R.Zelinski, P.Noll, IEEE Transactions of Accou
stics,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、ビット割り当てを行っている。この方式では、
量子化雑音スペクトルが平坦となり、雑音のエネルギが
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、実際の聴感上の雑音感は最適ではな
い。

【００１０】また、例えば文献「臨界帯域符号化器 −
聴覚システムの知覚要求に関するディジタル符号
化」（"The critical band coder --digital encoding
of the perceptual requirements of the auditory sys
tem", M.A.Kransner MIT, ICASSP 1980）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り当てを行う手法が述べら
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、ビット割り当てが固定的であるた
めに特性値がそれほど良い値とならない。

【００１１】これらの問題を解決するために、ビット割
り当てに使用できる全ビットを、上記各帯域或いは各帯
域をさらに小分割したブロック毎にあらかじめ定められ
た固定の割り当てパターン分と、各ブロック内の信号の
大きさに依存したビット配分を行う分とに分割して使用
すると共に、その分割比を入力信号に関係する信号に依
存させ、例えば信号のスペクトル分布が滑らかなときほ
ど上記固定のビット割り当てパターン分への分割比率を
大きくするような高能率符号化装置が提案されている。

【００１２】この方法によれば、例えばサイン波入力の
ように特定のスペクトル成分にエネルギが集中する場合
には、そのスペクトル成分を含むブロックに対して多く
のビットを割り当てるようにすることによって、全体の
信号対雑音特性を著しく改善することができる。一般
に、急峻なスペクトル分布をもつ信号に対する人間の聴
覚は、極めて敏感であるため、このような方法を用いる
ことで信号対雑音特性を改善することは、単に測定上の
数値を向上させるばかりでなく、聴感上の音質を改善す
るのに有効である。

【００１３】なお、ビット割り当ての方法にはこの他に
も数多くの方式が提案されており、さらに聴覚に関する
モデルが精緻化され、符号化装置の能力が向上すれば聴
覚的にみてより高能率な符号化が可能になる。

【００１４】しかし、上述した従来用いられた方法で
は、周波数成分を量子化する帯域が固定されているた
め、例えば、スペクトル成分が幾つかの特定の周波数近
辺に集中するような場合には、それらのスペクトル成分
を十分な精度で量子化しようとすると、それらのスペク
トル成分と同じ帯域に属する多数のスペクトル成分に対
して多くのビットを割り振らなければならなくなり、効
率が低下する。

【００１５】すなわち、一般に、特定のスペクトル成分
にエネルギが集中するトーン性の音響信号に含まれる雑
音は、例えばエネルギが広い周波数帯にわたってなだら
かに分布する音響信号に加わった雑音と比較すると非常
に耳につき易く、聴感上大きな障害となる。さらにま
た、大きなエネルギを持つスペクトル成分すなわちトー
ン性成分が、十分精度良く量子化されていないと、それ
らのスペクトル成分を時間軸上の波形信号に戻して前後
のフレームと合成した場合に、フレーム間での歪みが大
きくなり（隣接する時間フレームの波形信号と合成され
た時に大きな接続歪みが発生する）、やはり大きな聴感
上の障害となる。このため、従来の方法では、特にトー
ン性の音響信号に対して音質を劣化させることなく符号
化の効率を上げることが困難であった。

【００１６】この問題を解決するために、本件出願人
は、先に、特願平５−１５２８６５号の明細書及び図面
において、入力された音響信号を、特定の周波数にエネ
ルギが集中するトーン性成分と広い帯域にエネルギがな
だらかに分布する成分（ノイズ性成分或いはノントーン
性成分）に分離して、それぞれを符号化することによ
り、高い符号化効率を実現する方法を提案している。

【００１７】すなわち、この先に提案している方法で
は、上記入力音響信号を周波数変換し、得られた各周波
数成分（スペクトル成分）をさらに例えば臨界帯域で分
割し、これら分割した各帯域毎のスペクトル成分をトー
ン性成分とノイズ性成分（ノントーン性成分）に分離
し、この分離した各トーン性成分（帯域内のトーン性成
分が存在する周波数軸上の非常に狭い範囲のスペクトル
成分）に対してのみ多くのビットを割当て効率の良い符
号化を行う。なお、上記トーン性成分の存在する周波数
軸上の非常に狭い範囲としては、例えば、各トーン性成
分である極大エネルギを有するスペクトル成分を中心と
した一定の個数のスペクトル成分からなる範囲を、例に
挙げることができる。

【００１８】上記この先に提案している方法によれば、
上述のようなことを行うことにより、前述した固定的な
帯域毎にその内部のスペクトル成分を量子化する方法と
比較して、効率の良い符号化を実現することが可能とな
っている。なお、上述のようにして符号化されたスペク
トル成分は、トーン性成分の周波数軸上での対応する位
置情報と共に記録媒体へ記録或いは伝送路へ伝送され
る。

【００１９】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、音響信
号を構成するスペクトル成分は複雑であり、一口にトー
ン性成分といっても、このトーン性成分を構成する各ス
ペクトル成分の周波数軸上での広がり方はまちまちであ
る。すなわち、例えば正弦波の場合には、その周波数か
ら離れるにしたがってスペクトル成分のエネルギは急速
に小さくなり、非常に少数のスペクトル成分にほとんど
のエネルギが集中する。一方、通常の楽器の場合にもト
ーン性成分を抽出することはできるが、演奏中の周波数
の揺らぎ等があり、当該楽器の演奏により得られる音響
信号により構成されるスペクトル成分のうちの各トーン
性成分は、正弦波のときほど急峻なエネルギ分布を持た
ない。また、このようなトーン性成分を構成するスペク
トル成分のエネルギ分布の広がり方は、楽器の種類によ
っても大きく異なる。

【００２０】ここで、各トーン性成分としての極大エネ
ルギを持つスペクトル成分を中心にして一定の個数のス
ペクトル成分を正規化及び量子化する場合に、そのスペ
クトル成分の個数を多くすると、非常に急峻なスペクト
ルエネルギの分布を持つトーン性成分に対して、聴覚的
に無視することができる、中心スペクトル成分から離れ
た非常に小さなスペクトル成分を量子化するためにも所
定のビット数が必要となり、符号化の効率が悪くなる。
一方、そのスペクトル成分の個数を少なくすると、比較
的緩やかなスペクトルエネルギの分布を持つトーン性成
分に対して、聴覚的に無視することができないスペクト
ル成分をそのトーン性成分とは別に符号化する必要がで
き、全体としての符号化効率が悪くなる。

【００２１】そこで、本発明は、このような実情を鑑み
てなされたものであり、より効率的な符号化を実現する
信号符号化方法及び装置を提供することを目的とする。

【００２２】

【課題を解決するための手段】本発明の信号符号化方法
及び装置は、聴覚心理モデルに基づいて求めたマスキン
グレベルを用いて、入力信号を変換して得た周波数成分
をトーン性成分の信号とその他の成分の信号に分離し、
これらの信号をそれぞれ符号化することにより、上述の
課題を解決する。

【００２３】すなわち、本発明によれば、例えば、入力
信号を変換した得た周波数成分からトーン性成分を分離
する際に聴覚心理モデルを用いた分離を行うことによっ
て、符号化品質と符号化効率を上げるようにしている。

【００２４】

【発明の実施の形態】以下、本発明の好ましい構成例に
ついて、図面を参照しながら説明する。

【００２５】図１には、本発明の信号符号化方法が適用
される本発明の一構成例の信号符号化装置の概略構成を
示している。

【００２６】すなわち本発明の信号符号化装置は、入力
信号を周波数成分（以下、スペクトル成分と呼ぶ）に変
換する変換回路１０２と、上記スペクトル成分に聴覚心
理モデルを適用しその分析結果を出力する聴覚モデル適
用回路１０３と、上記聴覚心理モデルの分析結果を用い
て上記スペクトル成分をトーン成分からなる第１の信号
とその他の成分からなる第２の信号に分離する分離手段
であるトーン性成分分離回路１０４と、上記聴覚心理モ
デルの分析結果を用いて上記第１の信号すなわちトーン
性成分を所定の符号化ユニット毎に符号化する第１の符
号化手段であるトーン性成分符号化回路１０５と、上記
聴覚心理モデルの分析結果を用いて上記第２の信号すな
わちノイズ性成分を所定の符号化ユニット毎に符号化す
る第２の符号化手段であるノイズ性成分符号化回路１０
６を有してなるものである。

【００２７】この図１において、端子１０１には音響波
形信号が供給される。この音響波形信号は、上記変換回
路１０２によって信号周波数成分（スペクトル成分）に
変換された後、聴覚モデル適用回路１０３及びトーン性
成分分離回路１０４に送られる。なお、当該変換回路１
０２の詳細な構成については後述する。

【００２８】当該聴覚モデル適用回路１０３では、上記
変換回路１０２によって得られたスペクトル成分に対し
て聴覚心理モデルを適用し、これらスペクトル成分に対
する適切なマスキングレベルを計算する。

【００２９】すなわち、上記聴覚モデル適用回路１０３
においては、例えば最小可聴レベルや上記供給された各
スペクトル成分からマスキング特性やラウドネス特性を
用いて求めたマスキングレベルを、上記変換回路１０２
によって得られた信号周波数個々のスペクトル成分に対
応する周波数毎、あるいは上記信号周波数を分割した帯
域毎に計算し、これにより各スペクトル成分に対する適
切なマスキングレベルを計算する。

【００３０】当該トーン性成分分離回路１０４において
は、上記聴覚モデル適用回路１０３によって得られたマ
スキングレベルを用いて、上記変換回路１０２によって
得られたスペクトル成分を、急峻なスペクトル分布を持
つ第１の信号であるトーン性成分と、それ以外のスペク
トル成分すなわち平坦なスペクトル分布を持つ第２の信
号成分であるノイズ性成分（ノントーン性成分）とに分
離する。

【００３１】ここで、図２及び図３を用いて、このよう
にしてトーン性成分を分離する方法の一例について説明
する。この例では、図中破線で示す各スペクトル成分か
らなる４つのトーン性成分(A)、(B)、(C)、(D)が抽出さ
れている。トーン性成分はこのように少数のスペクトル
成分に集中して分布しているため、これらの成分を精度
良く量子化しても、全体としてはあまり多くのビット数
は必要とはならない。トーン性成分を一旦正規化してか
ら量子化することによって符号化の効率を高めることが
できるが、トーン性成分を構成する各スペクトル成分は
比較的少数であるので、正規化や再量子化の処理を省略
して装置を簡略化しても良い。なお、図２の図中[1]〜
[5]は分割帯域を示している。

【００３２】図３は元の各スペクトル成分から上記図２
中の破線で示す各トーン性成分(A)、(B)、(C)、(D)を除
いた残りのノイズ性成分を表したものである。このよう
にトーン性成分が除かれているため、各帯域[1]〜[5]に
おける正規化係数は小さな値となり、少ないビット数で
も発生する量子化雑音は小さくすることができる。

【００３３】このように、トーン性成分とノイズ性成分
を分離することによって、前述した固定的な帯域毎に正
規化及び量子化を行う方法に比較して効率的な符号化が
可能となるが、図２の方法では各トーン性成分を構成す
るスペクトル成分の数を固定的に設定（図２の例では５
個に設定）しているため、例えば図２のトーン性成分
(B)を除去した帯域[2]及び[3]内のノイズ性成分には比
較的大きなスペクトル成分が残留している。このため、
図３の帯域[2]、[3]ではこれらのノイズ性成分が大きな
正規化係数で正規化されて量子化されることになり、符
号化の効率が悪くなってしまう。

【００３４】一方、図２のトーン性成分(C)、(D)につい
て言えば、極大スペクトル成分から離れた小さいエネル
ギのスペクトル成分もトーン性成分として符号化が行わ
れることになるが、これらトーン性成分に対しては十分
な精度で量子化するために多くのビットが必要である。
しかし、このように小さなエネルギのスペクトル成分ま
でをトーン性成分の構成スペクトル成分として符号化を
行うのは効率が良くない。

【００３５】そこで、本発明の信号符号化方法では、図
４に示すように、前記聴覚モデルに基づいて求めたマス
キングレベルを用いて、トーン性成分を構成するスペク
トル成分の個数を変更するようにしている。すなわち、
トーン性成分(A)については４つのスペクトル成分で構
成し、トーン性成分(B)については７つのスペクトル成
分で、トーン性成分(C)，(D)についてはそれぞれ３つの
スペクトル成分で構成している。なお、マスキングレベ
ルの詳細な適用法については後述する。

【００３６】図５には図４の各スペクトル成分から上記
図４中の破線で示す各トーン性成分(A)，(B)，(C)，(D)
を除いた残りのノイズ性成分を表したものである。この
図５と前記図３とを比較して明かなように、図５の場合
には分割帯域[2]、[3]での正規化係数を小さくとること
ができ、符号化効率を上げることができる。また、図４
の例ではトーン性成分(C)，(D)の構成スペクトル成分の
数が減っているため、ここでも符号化効率を上げること
ができる。

【００３７】図６は、上記聴覚モデル適用回路１０３か
ら送られてくるマスキングレベルを用いて、トーン性成
分分離回路１０４が各スペクトル成分からトーン性成分
を分離するための処理の一例を表す流れ図である。な
お、この図６の図中ＳＭＲは上記変換回路１０２によっ
て得られたスペクトル成分と上記聴覚モデル適用回路１
０３によって得られたスペクトル成分毎のマスキングレ
ベルとの差を表し、図中ＳＮＲは符号化にそのビット数
を与えることによって得られる信号対雑音比を、図中
ａ、Ｂｒ、Ｂｄはそれぞれ所定の係数を表している。

【００３８】この図６において、先ずステップＳ１で
は、ステップＳ１０にてトーン性成分の抽出調査をした
スペクトル成分に対して記す分析済フラグを調べて、全
スペクトル成分のフラグが記されている場合は処理を終
了し、それ以外の場合はステップＳ２に進む。

【００３９】ステップＳ２では、トーン性成分を抽出す
る周波数帯域内の分析済フラグが記されていない全ての
スペクトル成分について、そのスペクトル成分のレベル
の絶対値とマスキングレベルとの差、すなわちＳＭＲを
計算し、最大のＳＭＲを与えるスペクトル成分の位置を
変数ａに代入した後、ステップＳ３に進む。

【００４０】ステップＳ３では、当該スペクトル成分の
位置ａにおけるＳＭＲの値であるＳＭＲ(ａ)がトーン性
成分として有効であるレベルのしきい値以上、例えば０
ビットより大きい最小のビット数を振った場合のＳＮＲ
の値であるＳＮＲ(min)を比較して、ＳＭＲ(ａ) ＞ＳＮＲ(min) を満たす場合はステップＳ４に進み、それ以外の場合は
処理を終了する。これにより、ＳＭＲが小さいスペクト
ル成分をトーン性成分として抽出することによる効率の
低下を防ぐことができる。

【００４１】ステップＳ４では、トーン性成分の符号化
精度を決定する。トーン性成分の符号化精度は、上記ス
ペクトル成分の位置ａにおけるＳＭＲの値ＳＭＲ(ａ)に
対し、ＳＭＲ(ａ) ＜ＳＮＲ(ｘ) を満たす最小のｘであれば、当該位置ａのスペクトル成
分をトーン性成分として分離して符号化しても、量子化
雑音は聞こえない。よって、上記最小のｘを、当該位置
ａにおけるトーン性成分の符号化精度とした後、ステッ
プＳ５に進む。

【００４２】ステップＳ５では、トーン性成分のスペク
トル幅（トーン性成分を構成するスペクトル成分の数）
を決定する。すなわち、トーン性成分のスペクトル幅
は、当該位置ａにおけるスペクトル成分のレベルの絶対
値をＳＰＥ(ａ)と表記すると、上記ＳＮＲ(ｘ)を用い
て、ＳＰＥ(ａ) − ＳＰＥ(ａ＋ｉ) ＜ＳＮＲ(ｘ）を満たすｉ＝０を含んだ連続した各スペクトル成分
からなるものとする。その連続したスペクトルの幅をト
ーン性成分幅とし、ステップＳ６に進む。

【００４３】ステップＳ６では、ステップＳ５にて決定
したスペクトル幅のトーン性成分について、トーン性成
分として抽出するために必要な符号化のビット数を計算
して、変数Ｂｒに代入した後、ステップＳ７に進む。

【００４４】ステップＳ７では、ステップＳ５にて決定
したスペクトル幅のトーン性成分について、トーン性成
分として抽出した残りのノイズ性成分を符号化した場合
に、トーン成分を抽出する前の符号化と比較して減少す
るビット数を計算して、変数Ｂｄに代入した後、ステッ
プＳ８に進む。

【００４５】ステップＳ８では、当該変数ＢｒとＢｄを
比較して、実際にトーン性成分を抽出することによって
符号化に必要なビット数が減少しているのかを確認す
る。ここで、変数Ｂｒの方が小さい場合を有効なトーン
性成分とし、ステップＳ９に進む。それ以外の場合はス
テップＳ１０に進む。

【００４６】ステップＳ９では、符号化効率を上げるの
に有効と確認された当該トーン性成分を分離し、ステッ
プＳ１０に進む。

【００４７】ステップＳ１０では、トーン性成分抽出の
有無に関わらず、ステップＳ５で決定した幅の各スペク
トル成分について分析済フラグを立てる。これにより、
同一スペクトル成分を２重に分析する効率低下を防ぐこ
とができる。そして、ステップＳ１に戻る。

【００４８】図６のように、トーン性成分分離計算にマ
スキングレベルを使用し、かつ、抽出する際にはビット
数が減少することを確認しながら処理することによっ
て、最適なトーン性成分の分離処理が可能となる。

【００４９】これら分離された周波数成分のうち、上記
急峻なスペクトル分布を持つトーン性成分は上記聴覚モ
デル適用回路１０３によって得られたマスキングレベル
を用いてトーン性成分符号化回路１０５で符号化され
て、符号列生成回路１０７に送られる。一方、上記トー
ン性成分以外のスペクトル成分である上記ノイズ性成分
は、上記聴覚モデル適用回路１０３によって得られたマ
スキングレベルを用いてノイズ性成分符号化回路１０６
で符号化されて、符号列生成回路１０７に送られる。

【００５０】上記トーン性成分符号化回路１０５よって
符号化されたトーン性成分と、上記ノイズ性成分符号化
回路１０６によって符号化されたノイズ性成分の信号
は、符号列生成回路１０７に送られ、ここで符号列信号
に変換される。

【００５１】上記符号列生成回路１０７によって生成さ
れた符号列信号にはトーン性成分情報数とそのトーン性
成分の位置情報も含まれ、これらからなる符号列信号
が、ＥＣＣエンコーダ１０８に送られる。当該ＥＣＣエ
ンコーダ１０８では、上記符号列生成回路１０７からの
符号列信号に対して、エラーコレクションコードを付加
する。当該ＥＣＣエンコーダ１０８からの出力は、ＥＦ
Ｍ変調回路１０９によっていわゆる８−１４変調が施さ
れ、記録ヘッド１１０に供給される。この記録ヘッド１
１０は、上記ＥＦＭ変調回路１０９から出力された符号
列をディスク１１１に記録する。当該ディスク１１１に
は、例えば光磁気ディスクや相変化ディスク等を用いる
ことができる。また、ディスク１１１の代わりにＩＣカ
ード等を用いることもできる。

【００５２】次に、図７には、図１の符号化装置で符号
化された信号を復号化する信号復号化装置の概略構成を
示す。

【００５３】この図７において、ディスク１１１から再
生ヘッド１２１を介して再生された符号列信号は、ＥＦ
Ｍ復調回路１２２に供給される。ＥＦＭ復調回路１２２
では、入力された符号列信号を復調する。復調された符
号列信号は、ＥＣＣデコーダ１２３に供給され、ここで
エラー訂正が行われる。

【００５４】符号列分解回路１２４は、エラー訂正され
た符号列信号中のトーン性成分情報数と位置情報とに基
づいて、符号列のどの部分がトーン性成分符号であるか
を認識し、入力された符号列をトーン性成分符号とノイ
ズ性成分符号に分離し、上記トーン性成分符号について
はトーン性成分復号化回路１２５に、また、ノイズ性成
分符号についてはノイズ性成分復号化回路１２６に供給
する。

【００５５】上記符号列分解回路１２４によって分離さ
れて上記トーン性成分復号化回路１２５に送られたトー
ン性成分の符号は、ここで逆量子化及び正規化の解除が
行われて復号化され、合成回路１２７に送られる。ま
た、上記符号列分解回路１２４によって分離されて上記
ノイズ性成分復号化回路１２６に送られたノイズ性成分
符号は、ここで逆量子化及び正規化の解除が行われて復
号化され、合成回路１２７に送られる。

【００５６】合成回路１２７では、上記トーン性成分の
位置情報に基づいて、ノイズ性成分復号化回路１２６か
らのノイズ性成分の所定の一に、上記復号化されたトー
ン性成分を加算することにより、ノイズ性成分とトーン
性成分の周波数軸上での合成を行う。

【００５７】上記合成回路１２７によって合成された復
号化信号は、上記図１の変換回路１０２での変換に対応
する逆変換を行う逆変換回路１２８で変換処理され、周
波数軸上の信号から元の時間軸上の波形信号に戻され
る。この逆変換回路１２８からの出力波形信号は、端子
１２９から出力される。なお、この逆変換回路１２８の
詳細については後述する。

【００５８】次に、前記図１の変換回路１０２の構成に
ついて、図８を用いて説明する。この図８において、端
子２００を介して供給された信号（図１の端子１０１を
介した信号）が、例えば前記ポリフェイズ・クアドラチ
ュア・フィルタなどが適用される帯域分割フィルタ２０
１によって４つの帯域に分割される。すなわち、各順ス
ペクトル変換回路２１１〜２１４への信号は、帯域幅が
端子２００に供給された信号の帯域幅の１／４になって
おり、端子２００からの信号が１／４に間引かれたもの
となっている。当該帯域分割フィルタ２０１によって４
つの帯域に分割された各帯域の信号は、それぞれＭＤＣ
Ｔ等のスペクトル変換を行う順スペクトル変換回路２１
１〜２１４によってスペクトル成分となされる。これら
順スペクトル変換回路２１１〜２１４の出力が端子２２
１〜２２４を介して上記図１の聴覚モデル適用回路１０
３及びトーン性成分分離回路１０４に送られる。

【００５９】もちろん、図１の変換回路１０２として
は、本構成例の他にも多数考えられ、例えば、入力信号
を直接ＭＤＣＴによってスペクトル信号に変換しても良
いし、ＭＤＣＴではなく、ＤＦＴやＤＣＴによって変換
しても良い。また、いわゆるＱＭＦ等の帯域分割フィル
タによって信号を帯域成分に分割することも可能である
が、本発明の方法は特定の周波数にエネルギが集中する
場合に特に有効に作用するので、多数の周波数成分が比
較的少ない演算量で得られる上述したスペクトル変換に
よってスペクトル成分（周波数成分）に変換する方法を
とると都合が良い。

【００６０】また、図１の変換回路１０２は、聴覚モデ
ル適用回路１０３とトーン性成分分離回路１０４で同じ
回路の出力を用いているが、例えば図９に示すように、
符号化に用いるスペクトル成分に変換するための変換回
路１０２ａと、聴覚心理モデルを適用してマスキングレ
ベルを計算するスペクトル成分に変換するための変換回
路１０２ｂを持つものとしても良い。すなわち、符号化
のための変換回路１０２ａと、聴覚モデルを適用するた
めの変換回路１０２ｂを持つことで、より適切な符号列
生成が可能となる。なお、図９の変換回路１０２ａ，１
２０ｂの他の構成要素については、図１の対応する構成
要素と同じであるため説明は省略する。

【００６１】次に、図１０には、上述した図１の構成に
おけるトーン性成分の符号化やノイズ性成分の符号化を
行う回路の基本的な構成を示す。

【００６２】この図１０において、端子３００に供給さ
れたスペクトル成分の信号は、正規化回路３０１によっ
て所定の帯域毎に正規化が施された後、量子化回路３０
３に送られる。また、量子化精度決定回路３０２には、
上記端子３００に供給された信号と、端子３０５から供
給される聴覚モデル適用回路１０３の出力が送られる。
上記量子化回路３０３では、量子化精度決定回路３０２
にて、上記端子３００を介した信号と上記聴覚モデル適
用回路１０３から供給されるマスキングレベル情報を用
いて計算された量子化精度に基づいて、上記正規化回路
３０１からの信号に対して量子化を施す。当該量子化回
路３０３からの出力が端子３０４から出力されて図１の
符号列生成回路１０７に送られる。なお、この端子３０
４からの出力信号には、上記量子化回路３０３によって
量子化された信号成分に加え、上記正規化回路３０１に
おける正規化係数情報や上記量子化精度決定回路３０２
における量子化精度情報も含まれている。

【００６３】次に、図８の変換回路１０２に対応する図
７の装置の逆変換回路１２８の具体的構成について、図
１１を用いて説明する。

【００６４】この図１１において、端子５０１〜５０４
を介して合成回路１２７から供給された信号は、それぞ
れ図８における順スペクトル変換に対応する逆スペクト
ル変換を行う逆スペクトル変換回路５１１〜５１４によ
って変換がなされる。これら逆スペクトル変換回路５１
１〜５１４によって得られた各帯域の信号は、図８の帯
域分割フィルタ２０１での分割に対応する合成処理を行
う帯域合成フィルタ５１５によって合成される。当該帯
域合成フィルタ５１５の出力が端子５２１から出力され
るようになる。

【００６５】なお、以上は、音響信号に対して本発明の
信号符号化方法を適用した例を中心に説明を行ったが、
本発明の信号符号化方法は一般の波形信号の符号化にも
適用することが可能である。しかし、音響信号の場合、
トーン性成分情報が聴覚的にも特に重要な意味を持って
おり、本発明の信号符号化方法を特に効果的に適用する
ことができる。

【００６６】

【発明の効果】本発明においては、入力信号を変換して
得た周波数成分を、聴覚心理モデルに基づいて求めたマ
スキングレベルを用いて、トーン性成分の信号とその他
の成分の信号に分離し、これらの信号をそれぞれ符号化
することにより、符号化品質と符号化効率が高い符号化
を実現している。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の信号符号化方法が適用される本発明の
信号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】トーン性成分を分離する方法の一例について説
明するための図である。

【図３】図２のトーン性成分を分離することにより得ら
れるノイズ性成分について説明するための図である。

【図４】本発明の信号符号化方法にて使用されるトーン
性成分の分離方法について説明するための図である。

【図５】本発明の信号符号化方法によってトーン性成分
を分離したことにより得られるノイズ性成分について説
明するための図である。

【図６】本発明構成例の信号符号化装置の聴覚モデル適
用回路の動作の流れを示す流れ図である。

【図７】本発明の信号符号化方法に対応する信号復号化
を行う信号復号化装置の概略構成を示すブロック回路図
である。

【図８】本発明構成例の信号符号化装置の変換回路の具
体的構成を示すブロック回路図である。

【図９】本発明の信号符号化装置の他の構成例を示すブ
ロック回路図である。

【図１０】本実施例の信号符号化装置の符号化回路の基
本構成を示すブロック回路図である。

【図１１】本発明構成例の信号復号化装置の逆変換回路
の具体的構成を示すブロック回路図である。

【符号の説明】

１０２変換回路１０３聴覚モデル適用回路１０４トーン性成分分離回路１０５トーン性成分符号化回路１０６ノイズ性成分符号化回路１０７符号列生成回路１０８ＥＣＣエンコーダ１０９ＥＦＭ変調回路１１０記録ヘッド１１１ディスク１２１再生ヘッド１２２ＥＦＭ復調回路１２３ＥＣＣデコーダ１２４符号列分離回路１２５トーン性成分復号化回路１２６ノイズ性成分復号化回路１２７合成回路１２８逆変換回路２０１帯域分割フィルタ２１１〜２１４順スペクトル変換回路３０１正規化回路３０２量子化精度決定回路３０３量子化回路５１１〜５１４逆スペクトル変換回路５１５帯域合成フィルタ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号庁内整理番号ＦＩ技術表示箇所Ｈ０３Ｍ 7/30 9382−5ＫＨ０３Ｍ 7/30 Ａ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力信号を周波数成分に変換し、聴覚心理モデルに基づいて求めたマスキングレベルを用
いて、上記周波数成分をトーン性成分からなる第１の信
号とその他の成分からなる第２の信号に分離し、上記第１の信号と第２の信号をそれぞれ符号化すること
を特徴とする信号符号化方法。
【請求項２】上記聴覚心理モデルには最小可聴レベル
を含むことを特徴とする請求項１記載の信号符号化方
法。
【請求項３】上記聴覚心理モデルにはマスキング特性
を含むことを特徴とする請求項１記載の信号符号化方
法。
【請求項４】上記聴覚心理モデルにはラウドネス特性
を含むことを特徴とする請求項１記載の信号符号化方
法。
【請求項５】上記マスキングレベルは、上記入力信号
を変換して得た周波数成分より求めることを特徴とする
請求項１記載の信号符号化方法。
【請求項６】上記マスキングレベルは、上記入力信号
を変換して得た周波数帯域をさらに複数の周波数帯域に
分割したブロック毎に求めることを特徴とする請求項１
記載の信号符号化方法。
【請求項７】上記第１の信号の符号化に上記マスキン
グレベルを用いることを特徴とする請求項１記載の信号
符号化方法。
【請求項８】上記第２の信号の符号化に上記マスキン
グレベルを用いることを特徴とする請求項１記載の信号
符号化方法。
【請求項９】上記入力信号は音響信号であることを特
徴とする請求項１記載の信号符号化方法。
【請求項１０】入力信号を周波数成分に変換する変換
手段と、聴覚心理モデルに基づいてマスキングレベルを求め、当
該マスキングレベルを用いて、上記周波数成分をトーン
性成分からなる第１の信号とその他の成分からなる第２
の信号に分離する分離手段と、上記第１の信号と第２の信号をそれぞれ符号化する信号
符号化手段とを有してなることを特徴とする信号符号化
装置。
【請求項１１】上記聴覚心理モデルには最小可聴レベ
ルを含むことを特徴とする請求項１０記載の信号符号化
装置。
【請求項１２】上記聴覚心理モデルにはマスキング特
性を含むことを特徴とする請求項１０記載の信号符号化
装置。
【請求項１３】上記聴覚心理モデルにはラウドネス特
性を含むことを特徴とする請求項１０記載の信号符号化
装置。
【請求項１４】上記マスキングレベルは、上記変換手
段からの上記入力信号を変換して得た周波数成分より求
めることを特徴とする請求項１０記載の信号符号化装
置。
【請求項１５】上記マスキングレベルは、上記変換手
段からの上記入力信号を変換して得た周波数成分をさら
に複数の周波数帯域に分割したブロック毎に求めること
を特徴とする請求項１０記載の信号符号化装置。
【請求項１６】上記第１の信号の符号化に上記マスキ
ングレベルを用いることを特徴とする請求項１０記載の
信号符号化装置。
【請求項１７】上記第２の信号の符号化に上記マスキ
ングレベルを用いることを特徴とする請求項１０記載の
信号符号化装置。
【請求項１８】上記入力信号は音響信号であることを
特徴とする請求項１０記載の信号符号化装置。