JPH09148937A

JPH09148937A - 符号化処理方法、復号化処理方法、符号化処理装置および復号化処理装置

Info

Publication number: JPH09148937A
Application number: JP7303072A
Authority: JP
Inventors: Kiyouya Tsutsui; 京弥筒井
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 1995-11-21
Filing date: 1995-11-21
Publication date: 1997-06-06
Also published as: US6029136A; EP0776098A2; EP0776098A3

Abstract

(57)【要約】【課題】帯域分割フィルタを含む符号化処理、帯域合
成フィルタを含む復号化処理において、特定の帯域での
み演算精度を高くすることによって、比較的少ない演算
量で必要な音質を確保する。【解決手段】帯域分割制御手段１７６は、高速帯域分
割フィルタ手段１７４の出力結果１７４ａから各帯域の
信号レベルを求め、信号レベルの低い帯域を指定した高
精度演算帯域指定指令１７６ａを発生する。高精度帯域
分割フィルタ手段１７５は高精度演算帯域指定指令１７
６ａによって指定された信号レベルの低い帯域に対して
帯域分割の計算を高精度で行なう。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、いわゆる高能率符
号化によって入力デジタルデータの符号化を行ない伝
送、記録、再生し、復号化して再生信号を得るデジタル
データの高能率符号化・復号化の技術に関するものであ
る。

【０００２】

【従来の技術】オーディオ或いは音声等の信号の高能率
符号化の手法には種々ある。例えば、時間軸上のオーデ
ィオ信号等をブロック化しないで、複数の周波数帯域に
分割して符号化する非ブロック化周波数帯域分割方式を
採用した帯域分割符号化（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（スペクトル変換）して複数の周波数帯域に分割し、
各帯域毎に符号化するブロック化周波数帯域分割方式、
いわゆる変換符号化等を挙げることができる。

【０００３】また、上述の帯域分割符号化と変換符号化
とを組み合わせた高能率符号化の手法も考えられてお
り、この場合には、例えば、前記帯域分割符号化で帯域
分割を行った後、該各帯域毎の信号を周波数軸上の信号
にスペクトル変換し、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。ここで上述した周波数帯域に分
割するフィルタとしては、例えばＱＭＦフィルタがあ
り、このＱＭＦフィルタに関しては、1976 R.E.Crochie
re Digital coding of speech in subbands BellSys
t.Tech. J. Vol.55,No.8 1976 に述べられている。

【０００４】また、ICASSP 83,BOSTON Polyphase Quadr
ature filters-A new subband coding technique Jose
ph H. Rothweiler には、等バンド幅のフィルタ分割手
法が述べられている。ここで、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
（フレーム）でブロック化し、当該ブロック毎に離散フ
ーリエ変換（ＤＦＴ）、離散コサイン変換（ＤＣＴ）、
モディファイドＤＣＴ変換（ＭＤＣＴ）等を施すことで
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。

【０００５】モディファイドＤＣＴ変換（ＭＤＣＴ）に
ついては、ICASSP 1987 Subband/Transform Coding U
sing Filter Bank Designs Based on Time Domain Alia
singCancellation J.P.Princen A.B.Bradley Univ.
of Surrey Royal Melbourne Inst.of Tech. に述べら
れている。

【０００６】このように、オーディオ或いは音声等の信
号は、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、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なうこ
とができる。

【０００７】また、ここで量子化を行なう前に、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
値で正規化を行なうようにすれば、さらに高能率な符号
化を行なうことができる。

【０００８】周波数帯域分割された各周波数成分を量子
化する際に、周波数分割幅としては、例えば人間の聴覚
特性を考慮した帯域分割が行われる。すなわち、一般に
臨界帯域（クリティカルバンド）と呼ばれている高域程
帯域幅が広くなるような帯域幅で、オーディオ信号を複
数（例えば２５バント）の帯域に分割することがある。
また、この時の各帯域毎のデータを符号化する際には、
各帯域毎に所定のビット配分或いは、各帯域毎に適応的
なビット割当て（ビットアロケーシヨン）による符号化
が行われる。

【０００９】例えば、前記モディファイドＤＣＴ変換
（ＭＤＣＴ）処理によって得られた係数データを前記ビ
ットアロケーシヨンによって符号化する際には、前記各
ブロック毎のＭＤＣＴ処理により得られる各帯域毎のＭ
ＤＣＴ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。ビット割当手法として
は、次の２手法が知られている。

【００１０】Adaptive Transform Coding of Speech Si
gnals R.Zelinski and P.Noll IEEE Transactions of
Accoustics,Speech,and Signal Processing, vol.ASS
P-25,No.4,August 1977 では、各帯域毎の信号の大きさ
をもとに、ビット割当を行なっている。この方式では、
量子化雑音スペクトルが平坦となり、雑音エネルギー最
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音質感は最適ではない。

【００１１】また、ICASSP 1980 The critical band c
oder--digital encoding of the perceptual requireme
nts of the auditory system M.A.Kransner MIT で
は、聴覚マスキングを利用することで、各帯域毎に必要
な信号対雑音比を得て固定的なビット割当を行なう手法
が述べられている。しかしこの手法では、サイン波入力
で特性を測定する場合でも、ビット割当が固定的である
ために特性値がそれほど良い値とならない。

【００１２】これらの問題を解決するために、ビット割
当に使用できる全ビットが、各小ブロック毎に予め定め
られた固定ビット割当パターン分と、各ブロックの信号
の大きさに依存したビット配分を行なう分に分割使用さ
れ、その分割比を入力信号に関係する信号に依存させ、
前記信号のスペクトルが滑らかなほど前記固定ビット割
当パターン分への分割比率を大きくする高能率符号化装
置が提案されている。

【００１３】この方法によれば、サイン波入力のよう
に、特定のスペクトルにエネルギーが集中する場合には
そのスペクトルを含むブロックに多くのビットを割り当
てる事によって、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、急峻なスペクトル成分をもつ
信号に対して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事により、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、音質を改善するのに有効である。

【００１４】ビット割り当ての方法にはこの他にも数多
くのやり方が提案されており、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あがれば聴覚的に
みてより高能率な符号化が可能になる。

【００１５】また、本発明人らは、スペクトル信号から
聴感上特に重要なトーン性の成分を分離して、他のスペ
クトル成分とは別に符号化する方法を、特開平７−１６
８５９３号公報で提案している。これにより、オーディ
オ信号等を聴感上の劣化を殆ど生じさせずに高い圧縮率
で効率的に符号化することが可能になっている。

【００１６】一般に変換のための時間ブロックを長くす
ることによって、スペクトルの周波数分解能が高まり特
定のスペクトル成分にエネルギーが集中する。したがっ
て、両隣のブロックと半分ずつオーバーラップさせて長
いブロック長で変換を行い、しかも得られたスペクトル
信号の個数が、元の時間サンプルの個数に対して増加し
ないモディファイドＤＣＴ変換（ＭＤＣＴ）を使用する
ことにより、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）や離散コサイ
ン変換（ＤＣＴ）を使用した場合よりも効率の良い符号
化を行うことが可能となる。また、隣接するブロック同
士に十分長いオーバーラップを持たせることによって、
波形信号のブロック間歪みを軽減することもできる。

【００１７】このように音響信号を周波数成分に分割し
て符号化することにより、聴覚の性質を有効に利用する
ことが可能となり、効率の良い符号化が実現できるが、
周波数成分への分解をフィルタによって行なう場合、そ
の演算量が大きな問題となる。そこで、帯域分割のフィ
ルタとしては、演算量を効率良く落とすことのできる上
述のポリフェーズ・クワドラチャ・フィルタ（Polyphas
e Quadrature Filter：以下ＰＱＦと記す）を使用する
ことが多い。

【００１８】また、スペクトル変換を利用する場合の一
つの大きな弱点は、その計算の為に大きなバッファ領域
が必要になることであるが、この弱点を押さえるために
予めフィルタによって帯域分割し、帯域幅に応じて間引
かれた信号に対してスペクトル変換を施す方法が有効で
ある。この場合にもその帯域分割フィルタとしては演算
量を効率良く落とすことのできる上述のＰＱＦを使用す
ると都合が良い。

【００１９】

【発明が解決しようとする課題】ＰＱＦの演算量を落と
す場合、積和演算を２段階に分離し、前段の積和演算の
結果をメモリに蓄積してその結果を後段の積和演算で、
複数の帯域において使用する方法が一般的である。しか
しながら、この場合、データの精度は、仮に積和演算を
行なう演算器の精度が十分であってもメモリのビット数
によって制限を受けてしまうので、結局、演算量の少な
いアルゴリズムを実行するためにはメモリのビット数を
大きくする必要があり、ハードウェア規模が大きくなっ
てしまうという問題があった。

【００２０】本発明はこのような実情に鑑みてなされた
ものであり、フィルタを演算量の少ないアルゴリズムを
使用して実行するとともに、演算精度の必要な帯域での
み演算精度のとれる方法でフィルタを実現することによ
って、全体として小さなハードウェア量で信号の符号
化、復号化を行なうことを目的とするものである。

【００２１】

【課題を解決するための手段】前記課題を解決するため
この発明に係る符号化処理方法および装置は、帯域分割
処理の精度を特定の帯域において他の帯域よりも高くし
たことを特徴とする。

【００２２】この発明に係る複合化処理方法および装置
は、帯域合成処理の精度を特定の帯域において他の帯域
よりも高くしたことを特徴とする。

【００２３】帯域分割フィルタを含む符号化処理、なら
びに、帯域合成フィルタを含む復号化処理において、特
定の帯域でのみ演算精度を高くすることで、比較的少な
い演算量で必要な音質を得ることができる。

【００２４】

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の形態につ
いて添付図面に基づいて説明する。図１は本発明に係る
音響波形信号の符号化処理装置の全体ブロック構成図で
ある。音響波形信号の符号化処理装置１は、入力された
信号波形１ａを複数の帯域毎のスペクトル信号成分１０
ａ〜１０ｄに変換する変換手段１０と、この変換手段１
０から出力される各帯域毎のスペクトル信号成分１０ａ
〜１０ｄをそれぞれ符号化する信号成分符号化手段２０
と、この信号成分符号化手段２０から出力される各帯域
毎の量子化出力２０ａ〜２０ｄに基づいて符号列３０ａ
を生成する符号列生成手段３０とから構成される。

【００２５】この音響波形信号の符号化処理装置１は、
入力された信号波形１ａを変換手段１０によって各帯域
毎のスペクトル信号成分１０ａ〜１０ｄに変換した後、
信号成分符号化手段２０によって各帯域毎のスペクトル
信号成分１０ａ〜１０ｄを符号化し、符号列生成手段３
０によって符号列３０ａを生成する。

【００２６】図２は変換手段の具体例を示すブロック構
成図である。変換手段１０は、入力された信号波形１ａ
を４つの帯域に分割する帯域分割フィルタ１１と、この
帯域分割フィルタ１１から出力される各帯域毎のサブバ
ンド信号１１ａ〜１１ｄをそれぞれスペクトル信号成分
１０ａ〜１０ｄへ変換する順スペクトル変換手段１２ａ
〜１２ｄを備える。

【００２７】帯域分割フィルタ１１から出力される各帯
域毎のサブバンド信号１１ａ〜１１ｄの帯域幅は、入力
された信号波形１ａの帯域幅の１／４となっており、入
力された信号波形１ａの帯域幅に対して１／４に間引か
れている。順スペクトル変換手段１２ａ〜１２ｄは、各
帯域毎のサブバンド信号１１ａ〜１１ｄに対してモディ
ファイドＤＣＴ変換（ＭＤＣＴ）等の処理を施してスペ
クトル信号成分１０ａ〜１０ｄを出力する。

【００２８】図３は信号成分符号化手段の具体例を示す
ブロック構成図である。信号成分符号化手段２０は、分
割された各帯域毎のスペクトル信号成分１０ａ〜１０ｄ
に対して帯域毎に正規化を施す正規化手段２１と、分割
された各帯域毎のスペクトル信号成分１０ａ〜１０ｄに
基づいて量子化精度を演算し決定する量子化精度決定手
段２２と、正規化手段２１から出力される各帯域毎の正
規化スペクトル信号成分２１ａ〜２１ｄに対して、量子
化精度決定手段２２によって決定された各帯域毎の量子
化精度２２ａ〜２２ｄに基づいて量子化する量子化手段
２３とを備える。この量子化手段２３から出力される各
帯域毎の量子化出力２０ａ〜２０ｄには、量子化された
各帯域毎の信号成分に加え、正規化係数情報と量子化精
度情報が含まれる。

【００２９】図４は本発明に係る音響波形信号の復号化
処理装置の全体ブロック構成図である。この復号化処理
装置２は、図１に示した符号化処理装置１によって生成
された符号列３０ａから音響信号２ａを出力するもので
ある。この復号化処理装置２は、符号列３０ａを分解し
て各帯域毎の符号４０ａ〜４０ｄを抽出する符号列分解
手段４０と、符号列分解手段４０から出力される各帯域
毎の符号４０ａ〜４０ｄに基づいて各帯域毎の信号成分
を復元する信号成分復号化手段５０と、この信号成分復
号化手段５０から出力される各帯域毎の信号成分復号信
号５０ａ〜５０ｄに対してそれぞれ逆変換処理を施し、
さらに、各帯域毎の逆変換出力を合成して音響波形信号
２ａを出力する逆変換手段６０とからなる。

【００３０】この音響波形信号の復号化処理装置２は、
符号列分解手段４０によって符号列３０ａから各帯域毎
の符号４０ａ〜４０ｄを抽出し、信号成分復号化手段５
０はそれらの符号４０ａ〜４０ｄから帯域毎の信号成分
復号信号５０ａ〜５０ｄを復号し、逆変換手段６０によ
って音響信号２ａを出力する。

【００３１】図５は逆変換手段の具体例を示すブロック
構成図である。図５に示す逆変換手段６０は、図２に示
した変換手段１０に対応する逆変換手段である。この逆
変換手段６０は、各帯域毎の信号成分復号信号５０ａ〜
５０ｄに対してそれぞれ逆スペクトル変換を施す逆スペ
クトル変換手段６１ａ〜６１ｄと、各逆スペクトル変換
手段６１ａ〜６１ｄから出力される各帯域毎の信号６２
ａ〜６２ｄを合成する帯域合成フィルタ６３とからな
る。

【００３２】この逆変換手段６０は、逆スペクトル変換
手段６１ａ〜６１ｄによって各帯域毎の信号成分復号信
号５０ａ〜５０ｄに対して逆スペクトル変換を施し、逆
スペクトル変換によって得られた各帯域毎の信号６２ａ
〜６２ｄを帯域合成フィルタ６３で合成して音響信号２
ａを出力する。

【００３３】図２に示した帯域分割フィルタ１１ならび
に図５に示した帯域合成フィルタ６３は、ポリフェーズ
・クワドラチャ・フィルタ（Polyphase Quadrature Fil
ter以下ＰＱＦと記す）と呼ばれるフィルタ・バンクを
用いて構成している。ＰＱＦは、前述の文献 ICASSP 8
3,BOSTON Polyphase Quadrature filters-A new subban
d coding technique Joseph H. Rothweilerに述べられ
ているように、プロトタイプフィルタ（Prototype Filt
er）と呼ばれるフィルタを元に構成されたフィルタ・バ
ンクで、全帯域を等バンド幅に分割すること、ならび
に、分割された各帯域の信号から全帯域の信号合成する
ことができる。

【００３４】図６はＰＱＦを用いた帯域分割フィルタの
ブロック構成図である。この帯域分割フィルタ６１０
は、積和演算手段で構成されたフィルタ処理手段Ｈ１〜
Ｈ４と、各フィルタ処理手段Ｈ１〜Ｈ４毎に対応して設
けられた間引き手段６１１〜６１４からなる。入力信号
波形１ａは、積和演算手段で構成されたフィルタ処理手
段Ｈ１〜Ｈ４によって、帯域幅が同一の４つの帯域に分
割された後に、間引き手段６１１〜６１４によって１／
Ｍに間引かれる。ここで、Ｍは帯域分割数を示す。この
実施例の帯域分割数Ｍは４である。分割された各帯域毎
のサブバンド信号１１ａ〜１１ｄを合わせると、入力信
号波形１ａのサンプルレートと同じとなる。

【００３５】図７はＰＱＦを用いた帯域合成フィルタの
ブロック構成図である。この帯域合成フィルタ６２０
は、各帯域毎に間引かれたサンプルの代わりに０の値を
挿入する挿入手段６２１〜６２４と、各挿入手段６２１
〜６２４毎に対応して設けられたフィルタ処理手段Ｋ１
〜Ｋ４と、各フィルタ処理手段Ｋ１〜Ｋ４の出力を加算
する加算手段６２５とからなる。この帯域合成フィルタ
６２０は、各帯域毎の信号６１ａ〜６１ｄに対して各挿
入手段６２１〜６２４で間引かれたサンプルの代わりに
０の値を挿入した後、各フィルタ処理手段Ｋ１〜Ｋ４で
フィルタ処理を施し、加算手段６２５で各帯域毎のサン
プル値を加算して加算出力６２５ａを出力する。

【００３６】ここで、図６に示した帯域分割フィルタお
よび図７に示した帯域合成フィルタにおけるフィルタ係
数の構成例について説明する。ＰＱＦは帯域分割時に発
生したエイリアシング成分が帯域合成時にキャンセルさ
れるようにプロトタイプ・フィルタから図６に示した帯
域分割フィルタのフィルタ係数、ならびに、図７に示し
た帯域合成フィルタのフィルタ係数を構成するものであ
る。このフィルタ係数の構成は、例えば、前述の文献
ICASSP 83,BOSTON Polyphase Quadrature filters-A ne
w subband coding technique Joseph H. Rothweiler
の１２８２頁に示される（１０）式、（１３）式、（１
４）式等で与えられる十分条件が充たされればよく、そ
の方法は一意的ではない。

【００３７】一例として、ＰＱＦの帯域分割、帯域合成
する係数をプロトタイプ・フィルタの係数ｈ（ｎ）から
（１）、（２）式のように定めることができる。

【００３８】

【数１】

【００３９】

【数２】

【００４０】ここで、Ｍは分割帯域数、Ｋはフィルタ係
数の個数Ｎと分割帯域数ＭからＫ＝Ｎ／２Ｍで定まる数
である。ｈ（ｎ）はプロトタイプ・フィルタの係数を表
し、ｈｉ（ｎ）はｉ番目の帯域の帯域分割フィルタの係
数、ｋｉ（ｎ）はｉ番目の帯域の帯域合成フィルタの係
数を表わす。

【００４１】図８は従来の帯域分割フィルタ演算手段の
ブロック構成図である。従来の帯域分割フィルタ演算手
段８０は、（１）式の計算を行なうものである。この帯
域分割フィルタ演算手段８０は、入力サンプル（Ｍサン
プル）８１が供給される長さＮのＮ長データ・バッファ
８２と、このＮ長データ・バッファ８２のデータ８３が
供給される帯域分割数Ｍ個分のＮ長積和演算手段８４ａ
〜８４ｄを備える。符号８５ａ〜８５ｄは各Ｎ長積和演
算手段８４ａ〜８４ｄの演算出力である。

【００４２】入力サンプル８１は長さＮのＮ長データ・
バッファ８２に入力される。ここで古い不要なデータは
順々に捨てられていく。１からＭまでのＮ長積和演算手
段８４ａ〜８４ｄは、Ｎ長データ・バッファ８２のデー
タ８３を使い、（１）式に基づいてそれぞれの帯域に対
応した長さＮの積和演算を行なう。図６に示したよう
に、積和演算後にサンプルは１／Ｍに間引かれるので、
新しい入力サンプルがＭ個入力された時点で、各積和演
算を１度ずつ行なえばよい。したがって、図８に示した
従来の帯域分割フィルタ演算手段８０は、入力１サンプ
ルに対して長さＮの積和演算を１回の割合で処理を行な
うことになる。

【００４３】図９は従来の帯域合成フィルタ演算手段の
ブロック構成図である。この従来の帯域合成フィルタ演
算手段９０は、（２）式の計算を行なうものである。従
来の帯域合成フィルタ演算手段９０は、各サンプル９１
ａ〜９１ｄがそれぞれ供給されるＮ／Ｍ長データ・バッ
ファ９２ａ〜９２ｄと、各Ｎ／Ｍ長データ・バッファ９
２ａ〜９２ｄのデータ９３ａ〜９３ｄがそれぞれ供給さ
れるＮ長積和演算手段９４ａ〜９４ｄと、各Ｎ長積和演
算手段９４ａ〜９４ｄの演算出力９５ａ〜９５ｄを切り
替える切り替え手段９６とを備える。符号９７は切り替
え手段９６の出力である。

【００４４】帯域合成フィルタは、図７に示すように０
データを挿入してから長さＮの積和演算を行ない、さら
にそれらを足し合わせるものであるが、０データの部分
では、実際には演算を行なわなくてすむので、各帯域で
の積和演算の長さはＮ／Ｍで良く、結局すべての帯域を
あわせて、出力１サンプルに対して、長さＮの積和演算
を行なえば良い。この処理をフィルタ係数を１つずつず
らしてＭ回行なうことでＭ個のサンプルを出力すること
ができる。分割帯域数Ｍ個分のＮ長積和演算手段９４ａ
〜９４ｄがそれぞれの出力サンプルの計算を行なう。し
たがって、図９の従来例では、出力１サンプルに対し
て、長さＮの積和演算を１回の割合で処理を行なうこと
になる。

【００４５】しかしながら、ＰＱＦの場合、実際にはも
っと少ない演算処理量で帯域分割、帯域合成を行なう方
法が知られている。次に改良された従来の演算方法を説
明する。まず、（１）式で与えられる帯域分割フィルタ
を（３）式のように、Ｍずつシフトする長さＮのブロッ
ク毎に効率良く計算する方法について述べる。

【００４６】

【数３】

【００４７】ただし、Ｖ_i （Ｊ）は、Ｊ番目のブロック
におけるｉ番目のバンドでの帯域分割後の間引かれたサ
ンプルであり、Ｘ＾Ｊ（１）、ｈ＾（ｌ）、ｐ_i （ｌ）
はそれぞれ、（４）、（５）、（６）式で与えられる。

【００４８】

【数４】

【００４９】

【数５】

【００５０】

【数６】

【００５１】容易に確かめられるように、ｐ_i（ｌ）は
（７）、（８）、（９）式に示される対称性を持ってい
る。

【００５２】

【数７】

【００５３】

【数８】

【００５４】

【数９】

【００５５】（７）式を用いると、（３）式は（１０）
式のようになる。

【００５６】

【数１０】

【００５７】ただし、Ａ（ｌ）は（１１）式で定義する
ものとする。

【００５８】

【数１１】

【００５９】ここで、さらに（８）、（９）式を用いれ
ば、（１２）式を得ることができる。

【００６０】

【数１２】

【００６１】ただし、Ｂ（ｌ）は（１３）式で与えられ
る演算処理の途中結果であり、ｓ_i（ｌ）は（１４）式
で与えられる係数である。したがって先ず、（１１）
式、（１３）式にしたがって、長さ２Ｋの積和演算をＭ
回実行することによりＭ個のＢ（ｌ）を求め、次に（１
２）式に従って、長さＭの積和演算をＭ回行なうことで
Ｍ個のＶ_i （Ｊ）を求めれば、Ｍ個の入力サンプルから
Ｍ個の出力サンプルを得ることができる。

【００６２】

【数１３】

【００６３】

【数１４】

【００６４】図１０は改良された従来の帯域分割フィル
タ演算手段のブロック構成図である。改良された従来の
帯域分割係数演算手段１００は、入力サンプル１０１を
格納するＮ長データ・バッファ１０２と、このＮ長デー
タ・バッファ１０２のデータ１０３ａ〜１０３ｄがそれ
ぞれ供給されるＮ／Ｍ長積和演算手段１０４ａ〜１０４
ｄと、各Ｎ／Ｍ長積和演算手段１０４ａ〜１０４ｄの演
算結果１０５ａ〜１０５ｄを格納するＭ長データ・バッ
ファ１０６と、このＭ長データ・バッファ１０６のデー
タ１０７ａ〜１０７ｄがそれぞれ供給されるＭ長積和演
算手段１０８ａ〜１０８ｄを備える。符号１０９ａ〜１
０９ｄは各Ｍ長積和演算手段１０８ａ〜１０８ｄの演算
結果出力である。

【００６５】入力サンプル１０１は先ずＮ長データ・バ
ッファ１０２に格納され、次に、各Ｎ／Ｍ長積和演算手
段１０４ａ〜１０４ｄが２Ｋ＝Ｎ／Ｍの長さの、それぞ
れ、ｉ＝０からｉ＝Ｍ−１の何れかに対応する（１１）
式、（１３）式の積和演算をおこない、その演算結果１
０５ａ〜１０５ｄをＭ長データ・バッファ１０６に格納
する。次に、各Ｍ長積和演算手段１０８ａ〜１０８ｄが
Ｍの長さの、それぞれ、ｉ＝０からｉ＝Ｍ−１の何れか
に対応する（１２）式の積和演算を行なう。この場合、
入力１サンプルに対して、（２Ｋ＋Ｍ）回の積和演算を
２段に分けて、行なっていることになる。例えば、Ｍ＝
４、Ｎ＝１２８の場合、Ｋ＝１６であるので、図８に示
した演算手段（演算方法）では１サンプル当たり１２８
回の積和計算が必要であるのに対し、図１０に示した計
算手段（計算方法）では３６回の積和計算で良いことに
なり、演算処理量を大幅に減らすことができる。

【００６６】次に（２）式で与えられる帯域合成フィル
タを（１５）式のようにＭずつシフトする長さＮのブロ
ック毎に効率良く計算する方法について述べる。

【００６７】

【数１５】

【００６８】ただし、ｕ（（Ｊ−１）Ｍ＋ｎ＋１）はＪ
番目のブロックのＭ個の出力サンプルを表し、ｖ_i （Ｊ
＋２Ｋ−１−ｌ）は、間引かれた、ｉ番目のバンドのサ
ンプルを表す。ｈ（ｌＭ＋ｎ）はプロトタイプ・フィル
タの係数、ｑ_i（ｌＭ＋ｎ）は（１６）式で表される。

【００６９】

【数１６】

【００７０】容易に確かめられるように、ｑ_i （ｌ）は
（１７）、（１８）、（１９）式に示される対称性を持
っている。

【００７１】

【数１７】

【００７２】

【数１８】

【００７３】

【数１９】

【００７４】これより（２０）式に示されるように、Ｍ
個のｕ（（Ｊ−１）Ｍ＋ｎ＋１）は、それぞれ長さ２Ｋ
＝Ｎ／Ｍの積和演算によって得られることがわかる。

【００７５】

【数２０】

【００７６】ただし、ｔ０，ｎ（ｊ）、ｔ１，ｎ（ｊ）
はそれぞれ、（２１）式、（２２）式で与えられる係数
であり、Ｃ０，ｎ（ｊ）、Ｃ１，ｎ（ｊ）はそれぞれ、
（２３）式、（２４）式で与えられる演算処理の途中結
果である。

【００７７】

【数２１】

【００７８】

【数２２】

【００７９】

【数２３】

【００８０】

【数２４】

【００８１】ここで、合計２Ｍ個のＣ０，ｎ（ｊ）、Ｃ
１，ｎ（ｊ）は（２３）式、（２４）式に示されるよう
にそれぞれ長さＭの積和演算で求められ、合計で２Ｍ個
あるが、容易に確かめられるように（２５）式、（２
６）式に示されるような関係があるので、実際にはＭ個
のみを求めれば良い。

【００８２】

【数２５】

【００８３】

【数２６】

【００８４】したがって先ず、（２３）式、（２４）式
にしたがって、長さＭの積和演算をＭ回実行することに
よりＭ個のＣ０，ｎ（ｊ）、Ｃ１，ｎ（ｊ）を求め、次
に（２０）式に従って、長さ２Ｋの積和演算をＭ回行な
うことでＭ個のｕ（（Ｊ−１）Ｍ＋ｎ＋１）を求めれば
Ｍ個の入力サンプルからＭ個の出力サンプルを得ること
ができる。

【００８５】図１１は改良された従来の帯域合成フィル
タ演算手段のブロック構成図である。改良された従来の
帯域合成フィルタ演算手段１１０は、各入力サンプル１
１１ａ〜１１１ｄを格納するＭ長データ・バッファ１１
２と、このＭ長データ・バッファ１１２のデータ１１３
ａ〜１１３ｄがそれぞれ供給されるＭ長積和演算手段１
１４ａ〜１１４ｄと、Ｍ長積和演算手段１１４ａ〜１１
４ｄの各演算結果出力１１５ａ〜１１５ｄを格納するＮ
長データ・バッファ１１６と、このＮ長データ・バッフ
ァ１１６のデータ１１７ａ〜１１７ｄがそれぞれ供給さ
れるＮ／Ｍ長積和演算手段１１８ａ〜１１８ｄと、各Ｎ
／Ｍ長積和演算手段１１８ａ〜１１８ｄの演算結果出力
１１９ａ〜１１９ｄを切り替える切り替え手段９６とを
備える。符号９７は切り替え手段９６の出力である。

【００８６】入力サンプル１１１ａ〜１１１ｄは先ずＭ
長データ・バッファ１１２に格納され、次に各Ｍ長積和
演算手段１１４ａ〜１１４ｄによって、合計Ｍ個のＣ
０，ｎ（ｊ）、Ｃ１，ｎ（Ｊ）が計算され、その結果１
１５ａ〜１１５ｄがＮ長データ・バッファ１１６に格納
される。次に、各Ｎ／Ｍ長積和演算手段１１８ａ〜１１
８ｄによってＮ／Ｍの長さの、それぞれ、ｎ＝０からｎ
＝Ｍ−１の何れかに対応する（２０）式の積和演算を行
なう。この場合、入力１サンプルに対して、（２Ｋ＋
Ｍ）回の積和演算を２段に分けて、行なっていることに
なる。例えば、Ｍ＝４、Ｎ＝１２８の場合、Ｋ＝１６で
あるので、図９の方法では１サンプル当たり１２８回の
積和計算が必要であるのに対し、図１１の方法では３６
回の積和計算で良いことになり、演算処理量を大幅に減
らすことができる。

【００８７】上述のような演算処理は、それぞれの演算
処理毎にそれぞれの専用手段が行なうのでなくても、演
算手段が制御手段の制御の下、時分割で行なうようにし
ても良い。次に、そのような場合のハードウェアの構成
例を図１２を参照に説明する。

【００８８】図１２はこの発明に係るフィルタ演算手段
のブロック構成図である。この発明に係るフィルタ演算
手段１２０は、制御手段１２１と、この制御手段１２１
の制御下に設けられたメモリ１２２、レジスタ群１２
３、演算手段１２４とからなる。

【００８９】メモリ１２２に蓄積されたデータ１２２ａ
は制御手段１２１の制御の下、複数のレジスタから構成
されるレジスタ群１２３に転送される。演算手段１２４
はレジスタ群１２３内に格納されたデータ１２３ａに対
して積和演算等の演算処理を行ない、その演算処理結果
１２４ａをレジスタ群１２３内のレジスタに格納する。
こうして得られた演算処理結果１２４ａは制御手段１２
１によってメモリ１２２の所定の領域に格納される。演
算途中での精度を十分確保し、全体のハードウェア規模
を大きくしないため、一般にレジスタ群１２３の語長は
メモリの語長に較べて長く構成されることが多い。

【００９０】先に述べたように、図８，図１０に示した
従来の帯域分割フィルタ演算手段（が備えているアルゴ
リズム）、ならびに、図９，図１１に示した従来の帯域
合成フィルタ演算手段（が備えているアルゴリズム）
は、図１２に示したフィルタ演算手段によって実現する
ことができる。

【００９１】図１３はフィルタ演算手段で図１０に示し
た改良された従来の帯域分割係数演算手段を実現するた
めのフローチャートである。ステップＳ１０１〜Ｓ１０
５で第１段階の演算処理がなされ、ステップＳ１０６〜
Ｓ１１０で第２段階の演算処理がなされる。ステップＳ
１０２で（１１）式，（１３）式の演算が演算手段１２
４によってなされ、その演算結果はステップＳ１０３で
メモリ１２２に格納される。ステップＳ１０７で（１
２）式の演算が演算手段１２４によってなされ、その演
算結果（帯域分割の最終結果）はステップＳ１０８でメ
モリ１２２に格納される。

【００９２】図１４はフィルタ演算手段で図１１に示し
た改良された従来の帯域合成係数演算手段を実現するた
めのフローチャートである。ステップＳ２０１〜Ｓ２０
５で第１段階の演算処理がなされ、ステップＳ２０６〜
Ｓ２１０で第２段階の演算処理がなされる。ステップＳ
２０２で（２３）式，（２４）式の演算が演算手段１２
４によってなされ、その演算結果はステップＳ２０３で
メモリ１２２に格納される。ステップＳ２０７で（２
０）式の演算が演算手段１２４によってなされ、その演
算結果（帯域合成の最終結果）はステップＳ２０８でメ
モリ１２２に格納される。

【００９３】しかしながら、図１３または図１４に示し
たこれらの方法では、ステップＳ１０３またはステップ
Ｓ２０３で途中演算結果をメモリ１２２に格納するた
め、この途中演算結果の精度はメモリ１２２の語長によ
って制限を受けてしまう。演算精度の低下は雑音とし
て、その発生する帯域によって音質に大きな影響を与え
てしまう。例えば、２４ｋＨｚ以下の帯域の音を４８ｋ
Ｈｚでサンプリングし、帯域をＰＱＦによって４分割し
てから、各帯域においてＭＤＣＴによってスペクトルに
変換する場合に、レジスタ群が３２ビットの語長、各メ
モリが１６ビットの語長を持っているとすると、聴覚が
鋭敏な６ｋＨｚまでの最低域の帯域でもメモリの語長制
限によって雑音が発生するが、この帯域で発生した雑音
は聴感上の音質劣化に大きく影響する。

【００９４】そこで本発明の方法ではかかる点を鑑み、
精度を必要とする帯域では、演算処理量が多くても、演
算精度が確保できる方法でフィルタ演算を行ない、他の
帯域では演算処理量が少なくなる方法でフィルタ処理を
行なうことによって、比較的少ないハードウェア量で十
分な音質を確保するようにしたものである。

【００９５】図１５はこの発明に係る帯域分割フィルタ
のブロック構成図である。図１５に示す帯域分割フィル
タ１５０は、入力サンプル１５１を一時記憶するデータ
・バッファ１５２と、このデータ・バッファ１５２のデ
ータ１５３が供給される高速帯域分割フィルタ手段１５
４ならびに高精度帯域分割フィルタ手段１５５とからな
る。１５６は高速帯域分割フィルタ手段１５４の出力、
１５７は高精度帯域分割フィルタ手段１５５の出力であ
る。

【００９６】高精度帯域分割フィルタ手段１５５は、聴
感上、重要な最低域で、図８のＮ長積和演算手段８４ａ
と同様の処理を行なう。この処理は単純な積和演算であ
り、既に説明したように、途中の演算結果をデータ・バ
ッファ１５２に蓄積する必要がないので、比較的小さな
ハードウェアで十分な演算精度を確保することができ
る。

【００９７】高速帯域分割フィルタ手段１５４は、他の
帯域におけるサンプルを出力するために図１０に示され
たものから、Ｍ長積和演算手段８４ａを除いたものと同
じ処理を行なう。

【００９８】この帯域分割フィルタ１５０においては、
Ｍ個の入力サンプル１５１を処理するために高速帯域分
割フィルタ手段１５４で（（２Ｋ＋Ｍ）Ｍ−Ｍ）回、高
精度帯域分割フィルタ手段１５５で２ＫＭ回の積和演算
が必要となり、１サンプル当たり、（（（２Ｋ＋Ｍ）Ｍ
−Ｍ）＋２ＫＭ）／Ｍ＝（４Ｋ＋Ｍ−１）回の積和演算
を行なうことで各帯域で必要とされる精度の帯域分割を
行なうことができる。例えば、Ｍ＝４、Ｎ＝１２８の場
合、Ｋ＝１６であるので、図８の方法では１サンプル当
たり１２８回の積和計算が必要であるのに対し、図１５
の方法では６７回の積和計算で良いことになる。

【００９９】図１６はこの発明に係る帯域合成フィルタ
のブロック構成図である。図１６に示す帯域合成フィル
タ１６０は、入力サンプル１６１を一時記憶するデータ
・バッファ１６２と、このデータ・バッファ１６２のデ
ータ１６３ａが供給される高速帯域合成フィルタ手段１
６４と、データ・バッファ１６２のデータ１６３ｂが供
給される高精度帯域合成フィルタ手段１６５と、高速帯
域合成フィルタ手段１６４の出力１６６ａと高精度帯域
合成フィルタ手段１６５の出力１６６ｂとを合成する信
号合成手段１６７とからなる。１６８は信号合成手段１
６７の出力である。

【０１００】高精度帯域合成フィルタ手段１６５は、聴
感上、重要な最低域で、図９に示したＮ長積和演算手段
９４ａによってＮ／Ｍ長データ・バッファ９２ａからの
データ９３ａのみを処理するのと同等の処理を行なう。
この処理は長さＮの単純な積和演算であり、既に説明し
たように、途中の演算結果をデータ・バッファ１６２に
蓄積する必要がないので、比較的小さなハードウェアで
十分な演算精度を確保することができる。

【０１０１】高速帯域合成フィルタ手段１６５は、他の
帯域におけるサンプルを出力するために図１１に示され
たものと同様の処理を行なう。ただし、最低域に相当す
る、図１１のＭ長積和演算手段１１４ａの処理は行なわ
ない。

【０１０２】この帯域合成フィルタ１６０においては、
Ｍ個の出力サンプルを処理するために高速帯域合成フィ
ルタ手段１６４で（（２Ｋ＋Ｍ）Ｍ−Ｍ）回、高精度帯
域合成フィルタ手段１６５で２ＫＭ回の積和演算が必要
となり、信号合成手段１６７でＭ回の加算演算が必要と
なり、１サンプル当たり、積和演算および加算演算をあ
わせて（（（２Ｋ＋Ｍ）Ｍ−Ｍ）＋２ＫＭ＋Ｍ）／Ｍ＝
（４Ｋ＋Ｍ）回行なうことで各帯域で必要とされる精度
を保った帯域合成を行なうことができる。例えば、Ｍ＝
４、Ｎ＝１２８の場合、Ｋ＝１６であるので、図９の方
法では１サンプル当たり１２８回の積和計算が必要であ
るのに対し、図１６の方法では６８回の積和計算で良い
ことになる。

【０１０３】図１５および図１６の例では高精度帯域分
割フィルタ手段あるいは高精度帯域合成フィルタ手段を
用いて処理を行なう帯域は最低域に固定してあったが、
これらの帯域は信号の性質によって変化させても良い。
一般に信号レベルの高い帯域ではマスキング効果が効く
ため、演算精度が多少悪くなっても雑音が聞こえにくい
が、信号レベルが低い帯域ではマスキング効果が効きに
くいため、演算精度が悪くなると雑音が聞こえてしま
う。

【０１０４】図１７はこの発明に係る他の帯域分割フィ
ルタのブロック構成図である。図１７に示す帯域分割フ
ィルタ１７０は、入力サンプル１７１を一時格納するデ
ータ・バッファ１７２と、このデータ・バッファ１７２
のデータ１７３が供給される高速帯域分割フィルタ手段
１７４ならびに高精度帯域分割フィルタ手段１７５と、
高速帯域分割フィルタ手段１７４の出力結果１７４ａに
基づいて各帯域の信号レベルを求め、信号レベルの低い
帯域を特定して高精度演算を行なう帯域を指定する高精
度演算帯域指定指令１７６ａを出力する帯域分割制御手
段１７６と、選択手段１７７とからなる。

【０１０５】高速帯域分割フィルタ手段１７４の出力結
果１７４ａ、ならびに、高精度帯域分割フィルタ手段１
７５の出力結果１７５ａは、それぞれ選択手段１７７へ
供給される。この選択手段１７７は、高精度演算帯域指
定指令１７６ａに基づいて高精度演算がなされている帯
域を判断し、高速帯域分割フィルタ手段１７４から供給
される出力結果１７４ａの中から高精度演算がなされて
いる帯域の出力結果を捨てさり、信号レベルの低い帯域
に対しては高精度帯域分割フィルタ手段１７５の出力結
果１７５ａを選択する。１７８は選択手段１７７の出力
である。

【０１０６】したがって、この帯域分割フィルタ１７０
では、帯域分割制御手段１７６が高速帯域分割フィルタ
手段１７４の出力結果１７４ａから各帯域の信号レベル
を求め、信号レベルの低い帯域を指定した高精度演算帯
域指定指令１７６ａを発生するので、高精度帯域分割フ
ィルタ手段１７５は高精度演算帯域指定指令１７６ａに
よって指定された信号レベルの低い帯域に対して帯域分
割の計算を高精度で行なう。

【０１０７】選択手段１７７には、高速帯域分割フィル
タ手段１７４から全ての帯域の出力結果１７４ａが供給
されるが、この全ての帯域の出力結果１７４ａの中から
選択手段１７７は高精度演算帯域指定指令１７６ａによ
って指定された信号レベルの低い帯域の出力結果を捨て
さる。そして、選択手段１７７は、信号レベルの低い帯
域については高精度帯域分割フィルタ手段１７５の出力
結果１７５ａを選択する。

【０１０８】なお、高精度帯域分割フィルタ手段１７５
においては、信号レベルの絶対値の上限値によって正規
化処理を行なってから計算を行なうことによって、短い
演算語長で精度の高い処理を行なうことが可能である。

【０１０９】図１８はこの発明に係る他の帯域合成フィ
ルタのブロック構成図である。この帯域合成フィルタ１
８０は、入力サンプル１８１を一時格納するデータ・バ
ッファ１８２と、データ・バッファ１８２のデータ１８
３ａが供給される高速帯域合成フィルタ手段１８４と、
データ・バッファ１８２のデータ１８３ｂが供給される
高精度帯域合成フィルタ手段１８５と、データ・バッフ
ァ１８２のデータ１８３ｃが供給される帯域合成制御手
段１８６と、高速帯域合成フィルタ手段１８４の出力１
８４ａと高精度帯域合成フィルタ手段１８５の出力１８
５ａとを合成する信号合成手段１８７とからなる。１８
８は信号合成手段１８７の出力である。

【０１１０】帯域合成制御手段１８６は、データ・バッ
ファ１６２のデータ１８３ｃに基づいて各帯域における
信号レベルを求め、信号レベルの低い帯域を判定する。
そして、この帯域合成制御手段１８６は、信号レベルの
低い帯域を指定する低信号レベル帯域指定指令１８６ａ
を高精度帯域合成フィルタ１８５へ供給して、指定した
低信号レベルの帯域について高精度帯域合成フィルタ１
８５で高精度の演算を行なわせる。また、帯域合成制御
手段１８６は、信号レベルの低い帯域以外の他の帯域を
指定する非低信号レベル帯域指定指令１８６ｂを高速帯
域合成フィルタ手段１８４へ供給して、他の帯域につい
て高速帯域合成フィルタ手段１８４で高速演算を行なわ
せる。

【０１１１】信号合成手段１８７は、高速帯域合成フィ
ルタ手段１８４から供給される演算出力１８４ａ、なら
びに、高精度帯域合成フィルタ手段１８５から供給され
る演算出力１８５ａを合成する。

【０１１２】この帯域合成フィルタ１８０においては、
図１６の例と同様に、高精度帯域合成フィルタ手段１８
５によって処理が行なわれた帯域については、高速帯域
合成フィルタ手段１８４への入力を０と置き換え、その
部分に対応する積和演算を省略することができる。な
お、高精度帯域合成フィルタ手段１８５においては、信
号レベルの絶対値の上限値によって正規化処理を行なっ
てから計算を行なうことによって、短い演算語長で精度
の高い処理を行なうことが可能である。

【０１１３】図１９は、図１７に示した帯域分割フィル
タを図１２に示したフィルタ係数演算手段で実現する場
合のフローチャートである。図１９に示した例では、ス
テップＳ３０３で帯域内のレベルが所定のしきい値レベ
ルＲ以下であるか否か判断し、所定のしきい値レベルＲ
以下の場合はステップＳ３０４で高精度演算を行なうよ
うにしているので、所定のしきい値レベルＲ以下の帯域
は全て高精度の演算が行なわれる。

【０１１４】図２０は、図１８に示した帯域合成フィル
タを図１２に示したフィルタ演算手段で実現する場合の
フローチャートである。図２０の示した例では、ステッ
プＳ４０２で帯域内のレベルが所定のしきい値レベルＲ
以下であるか否か判断し、ステップＳ４０３で所定のし
きい値レベルＲ以下である帯域にフラグをセットすると
ともに、ステップＳ４０４で所定のしきい値レベルＲ以
下である帯域に高精度の演算を行なうようにしている。
したがって、所定のしきい値レベルＲ以下である帯域は
全て高精度の演算が行なわれる。また、ステップＳ４０
７では、フラグがセットされている帯域には０データが
入力されているものとして高速帯域合成処理を行なう。

【０１１５】なお、高精度帯域分割フィルタあるいは高
精度帯域合成フィルタは、それぞれ、高速帯域分割フィ
ルタあるいは高速帯域合成フィルタと別の方法あるいは
手段で構成する例について説明を行なったが、本発明の
方法は高速帯域分割フィルタあるいは高速帯域合成フィ
ルタの一部の帯域での処理を高精度にする場合も包含す
るものであり、例えば、図１０において、符号１０８ｂ
〜１０８ｄで示す各Ｍ長積和演算手段の演算語長を短く
することによって、必要な帯域のみの精度を確保するこ
とが可能である。

【０１１６】また、これらの方法ならびに装置において
も、最低域でのみ演算精度を高めるのではなく、信号レ
ベルの低い帯域でのみ演算精度を高めるようにしても良
く、この場合、信号レベルの絶対値の上限値によって正
規化処理を行なってから計算を行なうことによって、短
い演算語長で精度の高い処理を行なうようにしても良
い。

【０１１７】演算精度を高めるためには、もちろん、演
算語長を長くとったり、上位ビット側と下位ビット側で
複数回に分割して演算を行ない、結果を合成するように
しても良い。しかし本発明の方法ならびに装置は、演算
の途中結果を次段の演算処理に使用するために格納する
比較的長い語長のレジスタと、演算結果あるいはその後
繰り返し使用する途中結果を格納する比較的短い語長の
メモリを使用して処理を行なう場合に、全体のハードウ
ェア規模を小さくすることが可能であり、特に有効であ
る。

【０１１８】以上、帯域分割を行なった後、スペクトル
変換を行なって符号化を行なう場合、復号化したスペク
トルを逆スペクトル変換して帯域合成を行なう場合につ
いて説明を行なったが、本発明の方法ならびに装置は、
スペクトル変換を行なわずに帯域分割したサンプルを直
接符号化する場合、あるいはスペクトル逆変換を行なわ
ずに帯域毎の復号化されたサンプルを帯域合成する場合
についても適用することができる。

【０１１９】図２１は図１の変換手段として帯域分割フ
ィルタのみで構成した場合を示したもので、帯域分割フ
ィルタ２１０の入力信号２１１は図１の変換手段１０の
入力波形信号１ａに、帯域分割フィルタ２１０の各帯域
毎の出力信号２１２ａ〜２１２ｈは図１の変換手段１０
の各帯域毎の出力信号である帯域毎のスペクトル信号成
分１０ａ〜１０ｄに対応するものである。

【０１２０】図２２は図４の逆変換手段として帯域合成
フィルタのみで構成した場合を示したもので、帯域合成
フィルタ２２０の各入力信号２２１ａ〜２２１ｈは図４
の逆変換手段６０の各入力信号である帯域毎の信号成分
復号信号５０ａ〜５０ｄに、帯域合成フィルタ２２０の
出力信号２２２は図４の逆変換手段６０の出力信号であ
る音響信号２ａに対応するものである。

【０１２１】また、音響波形信号に適用した場合につい
て説明を行なったが、本発明の方法ならびに装置は他の
種類の信号に対しても適用することができ、例えば画像
信号にも適用することが可能である。しかし、音響信号
の場合、帯域によって聴感上、必要とされる演算精度が
大きく異なるため、本発明の方法を効果的に利用するこ
とができる。

【０１２２】

【発明の効果】以上の説明からも明らかなように、本発
明による方法ならびに装置を用いれば、メモリの語長を
短くしたままで演算精度の必要な帯域ではフィルタ演算
結果の精度を十分にとることができるとともにその他の
帯域では演算量を少なくすることができるので、少ない
ハードウェア量で十分な音質が確保された符号化処理・
復号化処理が実現可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明に係る符号化処理装置の全体ブロック
構成図である。

【図２】この発明に係る符号化処理装置の変換手段の具
体例を示すブロック構成図である。

【図３】この発明に係る符号化処理装置の信号成分符号
化手段の具体例を示すブロック構成図である。

【図４】この発明に係る復号化処理装置の全体ブロック
構成図である。

【図５】この発明に係る復号化処理装置の逆変換手段の
具体例を示すブロック構成図である。

【図６】この発明に係るＰＱＦを用いた帯域分割フィル
タのブロック構成図である。

【図７】この発明に係るＰＱＦを用いた帯域合成フィル
タのブロック構成図である。

【図８】従来の帯域分割フィルタ演算手段のブロック構
成図である。

【図９】従来の帯域合成フィルタ演算手段のブロック構
成図である。

【図１０】改良された従来の帯域分割フィルタ演算手段
のブロック構成図である。

【図１１】改良された従来の帯域合成フィルタ演算手段
のブロック構成図である。

【図１２】この発明に係るフィルタ演算手段のブロック
構成図である。

【図１３】この発明に係るフィルタ演算手段で図１０に
示した帯域分割フィルタ演算手段を実現する場合のフロ
ーチャートである。

【図１４】この発明に係るフィルタ演算手段で図１１に
示した帯域合成フィルタ演算手段を実現する場合のフロ
ーチャートである。

【図１５】この発明に係る帯域分割フィルタのブロック
構成図である。

【図１６】この発明に係る帯域合成フィルタのブロック
構成図である。

【図１７】この発明に係る他の帯域分割フィルタのブロ
ック構成図である。

【図１８】この発明に係る他の帯域合成フィルタのブロ
ック構成図である。

【図１９】この発明に係るフィルタ演算手段で図１７に
示した帯域分割フィルタを実現する場合のフローチャー
トである。

【図２０】この発明に係るフィルタ演算手段で図１８に
示した帯域合成フィルタを実現する場合のフローチャー
トである。

【図２１】この発明が適用できる別の変換手段の実施例
を示す説明図である。

【図２２】この発明が適用できる別の逆変換手段の実施
例を示す説明図である。

【符号の説明】

１符号化処理装置２復号化処理装置１０変換手段１１，１５０，１７０，２１０，６１０帯域分割フィ
ルタ１２ａ〜１２ｄ順スペクトル変換手段２０信号成分符号化装置２１正規化手段２２量子化精度決定手段２３量子化手段３０符号列生成手段４０符号列分解手段５０信号成分復号化手段６０逆変換手段６１ａ〜６１ｄ逆スペクトル変換手段６３，１６０，１８０，２２０，６２０帯域合成フィ
ルタ１５４，１７４高速帯域分割フィルタ手段１５５，１７５高精度帯域分割フィルタ手段１６４，１８４高速帯域合成フィルタ手段１６５，１８５高精度帯域合成フィルタ手段１６７信号選択手段１７６帯域分割制御手段１７７選択手段１８６帯域合成制御手段１８７信号合成手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】変換した信号を符号化する符号化処理方
法において、前記変換は帯域分割による処理を含み、前記帯域分割処
理の精度は特定帯域において他の帯域よりも高いことを
特徴とする符号化処理方法。
【請求項２】前記帯域分割はポリフェーズ・クワドラ
チャ・フィルタに基づくものであることを特徴とする請
求項１記載の符号化処理方法。
【請求項３】前記特定帯域は低域側の帯域であること
を特徴とする請求項１記載の符号化処理方法。
【請求項４】前記特定帯域は信号レベルの低い帯域で
あることを特徴とする請求項１記載の符号化処理方法。
【請求項５】前記信号レベルの低い帯域では、信号レ
ベルの正規化を行なうことで処理の精度を高めることを
特徴とする請求項４記載の符号化処理方法。
【請求項６】前記帯域分割処理の出力は、高精度処理
と高速処理の両者の出力から帯域によって選択されたも
のであることを特徴とする請求項１記載の符号化処理方
法。
【請求項７】前記帯域分割処理は、長い語長のレジス
タと短い語長のメモリを使用して実行することを特徴と
する請求項１記載の符号化処理方法。
【請求項８】入力信号は音響信号であることを特徴と
する請求項１記載の符号化処理方法。
【請求項９】符号列から復号した信号を逆変換した信
号を出力する復号化処理方法において、前記逆変換は帯域合成による処理を含み、前記帯域合成
処理の精度は特定帯域において他の帯域よりも高いこと
を特徴とする復号化処理方法。
【請求項１０】前記帯域合成はポリフェーズ・クワド
ラチャ・フィルタに基づくものであることを特徴とする
請求項９記載の復号化処理方法。
【請求項１１】前記特定帯域は低域側の帯域であるこ
とを特徴とする請求項９記載の復号化処理方法。
【請求項１２】前記特定帯域は信号レベルの低い帯域
であることを特徴とする請求項９記載の復号化処理方
法。
【請求項１３】前記信号レベルの低い帯域では、信号
レベルの正規化を行なうことで処理の精度を高めること
を特徴とする請求項１２記載の復号化処理方法。
【請求項１４】前記帯域合成処理の出力は、高精度処
理と高速処理の両者の出力を合成したものであることを
特徴とする請求項９記載の復号化処理方法。
【請求項１５】前記帯域合成処理は、長い語長のレジ
スタと短い語長のメモリを使用して実行することを特徴
とする請求項９記載の復号化処理方法。
【請求項１６】出力信号は音響信号であることを特徴
とする請求項９記載の復号化処理方法。
【請求項１７】変換した信号を符号化する符号化処理
装置において、前記変換は帯域分割による処理を含み、前記帯域分割処
理の精度は特定帯域において他の帯域よりも高いことを
特徴とする符号化処理装置。
【請求項１８】前記帯域分割はポリフェーズ・クワド
ラチャ・フィルタに基づくものであることを特徴とする
請求項１７記載の符号化処理装置。
【請求項１９】前記特定帯域は低域側の帯域であるこ
とを特徴とする請求項１７記載の符号化処理装置。
【請求項２０】前記特定帯域は信号レベルの低い帯域
であることを特徴とする請求項１７記載の符号化処理装
置。
【請求項２１】前記信号レベルの低い帯域では、信号
レベルの正規化を行なうことで処理の精度を高めること
を特徴とする請求項２０記載の符号化処理装置。
【請求項２２】前記帯域分割処理の出力は、高精度処
理と高速処理の両者の出力から帯域によって選択された
ものであることを特徴とする請求項１７記載の符号化処
理装置。
【請求項２３】入力信号は音響信号であることを特徴
とする請求項１７範囲の符号化処理装置。
【請求項２４】符号列から復号した信号を逆変換した
信号を出力する復号化処理装置において、前記逆変換は帯域合成による処理を含み、前記帯域合成
処理の精度は特定帯域において他の帯域よりも高いこと
を特徴とする復号化処理装置。
【請求項２５】前記帯域合成はポリフェーズ・クワド
ラチャ・フィルタに基づくものであることを特徴とする
請求項２４記載の復号化処理装置。
【請求項２６】前記特定帯域は低域側の帯域であるこ
とを特徴とする請求項２４記載の復号化処理装置。
【請求項２７】前記特定帯域は信号レベルの低い帯域
であることを特徴とする請求項２４記載の復号化処理装
置。
【請求項２８】前記信号レベルの低い帯域では、信号
レベルの正規化を行なうことで処理の精度を高めること
を特徴とする請求項２７記載の復号化処理装置。
【請求項２９】前記帯域合成処理の出力は高精度処理
と高速処理の両者の出力を合成したものであることを特
徴とする請求項２４記載の復号化処理装置。
【請求項３０】出力信号は音響信号であることを特徴
とする請求項２４記載の復号化処理装置。