JPH11109994A - 楽音符号化装置及び楽音符号化方法並びに楽音符号化プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ＱＭＦフィルタを利用することにより、合成
時にエイリアシング成分を原理的に完全に削除すること
が可能である。しかしながら、符号化時に圧縮率を高め
るため、荒い量子化を行いデータ量の削減を行っている
ため、合成時にエイリアシング成分を十分に削減でき
ず、その量子化誤差が聴覚的に知覚されてしまうという
課題があった。 【解決手段】 ＱＭＦフィルタの後で、時間―周波数変
換部を持つ楽音符号化方式の場合、折り返し歪みとして
影響しあう周波数成分の量子化誤差をも考慮し、ＱＭＦ
フィルタの遮断周波数を境界にした周波数成分双方の量
子化誤差が同一になるように誤差の少ない方を採用する
ように双方の量子化方法を決定する。あるいは、周波数
成分の量子化誤差から折り返し歪みの誤差を推定し、こ
の推定される折り返し歪みの誤差が聴覚的に判別できな
いように周波数成分の量子化誤差を決定する楽音符号化
方式を提供する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】任意の入力楽音を分析、圧縮
し符号化する楽音符号化装置及び楽音符号化方法並びに
楽音符号化プログラムを記録した記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】楽音の符合化による楽音符号化復号化装
置では、１）聴覚的に符号化再生後の再現性が高く、
２）処理量が少なく、３）圧縮率の高い方式が望まれて
いる。このため楽音圧縮にあたっては、楽音データを時
間領域から周波数領域に変換し、周波数領域において用
いられていない周波数帯域の成分を伝送しないと同時
に、人間の聴覚モデルに従い主に、１）同時マスキン
グ、２）最少可聴限のモデル等に基づき各周波数帯域に
おける伝送ビット幅を制限することにより高圧縮率を実
現している。

【０００３】時間領域から周波数領域への変換の１手法
としてサブバンドコーディング（ＳＢＣ）による方式が
ある。本方式は信号に対して、バンドパスフィルタを通
し希望とする周波数帯域のみを通過させることにより、
周波数帯域に分割するものである。この際、演算量・デ
ータ量を減少させるためダウンサンプリングするが、フ
ィルタのサイドロープによる影響のためエイリアシング
が生じる。エイリアシングの影響を最小限にするために
は演算量は多くなるが次数の高いフィルタを構成する必
要がある。この問題を解決するため、ＱＭＦフィルタを
構成し、合成時にこのエイリアシングの影響を除去する
方法が多く取られてきた。

【０００４】また、時間領域から周波数領域への変換へ
の一般的な手法としてＭＤＣＴのようなトランスフォー
ムコーディング（ＴＦＣ）による方法がある。このＴＦ
ＣとＳＢＣを組み合わせ、各周波数帯域で信号の定常性
を調べ、定常的な場合は分析窓を長くして周波数分解能
を上げ、非定常な場合は分析窓を短くすることによって
時間分解能を上げることによって、より圧縮率が高く再
現性の良い楽音符号化を実現している。

【０００５】これらＳＢＣとＴＦＣを組み合わせた楽音
圧縮手法の代表的なものとしては、ＭＤに使われている
ＡＴＲＡＣ方式、ＭＰＥＧ１、２のＬａｙｅｒ３が良く
知られている。ＭＰＥＧのＬａｙｅｒ３（ＪＩＳ規格
Ｘ４３２３、及び ＩＳＯ／ＩＥＣ１１１７２―３参
照）では、ＳＢＣにＱＭＦフィルタを用い、その後ＴＦ
ＣにＭＤＣＴ分析を用いて楽音を符号化復号化してい
る。ここでは符号化時の量子化誤差によりエイリアシン
グの影響が十分に取り除けない問題を解決するための折
り返し歪み削減器の構成が示してあり、この構成を用い
ることによりＱＭＦフィルタの悪影響をある程度防ぐこ
とが可能となっている。

【０００６】図６は、従来の楽音圧縮符号化装置の構成
を概略的に示したブロック図である。図６の楽音符号化
装置は、楽音入力部１０′、周波数帯域分割（ＱＭＦフ
ィルタ）部１１′、時間−周波数変換部１２′、量子化
部１６′、聴覚モデル算出部１８′、符号化列生成部１
９′により構成されている。以下、上記の楽音符号化の
構成要素の動作を説明する。まず、楽音入力部１０′は
楽音を入力して、分析フレーム単位に楽音波形を切り出
し、周波数帯域分割（ＱＭＦフィルタ）部１１′及び聴
覚モデル算出部１８′に出力する。

【０００７】周波数帯域分割（ＱＭＦフィルタ）部１
１′は、楽音入力部１０′から出力された楽音波形をＱ
ＭＦフィルタを通し希望とする周波数帯域のみを通過さ
せることにより、特定の周波数帯域のみを含む時間波形
データにいくつか分割した後、ダウンサンプリングを施
しサンプリング変換を施した後、時間−周波数変換部１
２′に出力する。時間−周波数変換部１２′は、幾つか
に分割されたの特定の周波数帯域のみを含む時間波形デ
ータを、ＭＤＣＴなどの手法を用いて、各々周波数帯域
毎に周波数領域のパラメータに変換し、量子化部１６′
に出力する。

【０００８】聴覚モデル算出部１８′は、楽音入力部１
０′から出力された楽音波形をＦＦＴ等を用いて周波数
分析を行い、同時マスキング・最小可聴限などの聴覚モ
デルに従い、量子化のための周波数帯域における量子化
ビットの精度を決定し、量子化部１６′に出力する。量
子化部１６′は、聴覚モデル算出部１８′によって算出
された量子化のための各周波数帯域における量子化ビッ
トの精度に基づいて、時間−周波数変換部１２′によっ
て変換された各周波数の周波数領域の特徴パラメータの
精度を打ち切り、各周波数のパラメータの大きさ、量子
化精度、量子化データ等の量子化符号化データを符号化
列生成部１９′に出力する。

【０００９】最後に符号化列生成部１９′では、楽音符
号化部１６′によって生成された各周波数のパラメータ
の大きさ・量子化精度・量子化データ等の量子化符号化
データを伝送／蓄積し圧縮率が高くなるように符号化列
に変換し、符号列出力部２０′により伝送／蓄積され
る。ここで周波数帯域分割部（ＱＭＦフィルタ）１
１′、時間−周波数変換部１２′、量子化部１６′、符
号化列生成部１９′、聴覚モデル算出部１８′の構成要
素（図４の点線で囲んだ部分）は符号化制御部２１′に
より制御を行うことも可能である。この場合、符号化制
御部２１′を計算機で構成し、上述の図４中の点線で囲
んだ範囲の構成要素をプログラムにより実現することが
可能である。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】ＱＭＦフィルタを利用
することにより、合成時にエイリアシング成分を原理的
に完全に削除することが可能である。しかしながら、符
号化時に圧縮率を高めるため、荒い量子化を行いデータ
量の削減を行っているため、合成時にエイリアシング成
分を十分に削減できず、その量子化誤差が聴覚的に知覚
されてしまうという問題があった。

【００１１】これに対して上記、ＭＰＥＧのＬａｙｅｒ
３の折り返し歪み削減器では、ＭＤＣＴ分析を行って算
出した周波数成分（ＭＤＣＴ係数）に対して折り返し歪
みを取り除くことによって問題を解決しようとしてい
る。この場合、合成時にＱＭＦフィルタを用いているた
め、折り返し歪み成分を推定し、周波数成分に加算した
周波数成分（ＭＤＣＴ係数）を合成した後、時間成分に
変換している。しかしながら、符号化時に量子化を行っ
ているため、折り返し歪みを加算した周波数成分（ＭＤ
ＣＴ係数）の量子化誤差は、聴覚的に知覚可能な場合が
あるという問題があった。

【００１２】そこで本発明の目的は、上述の折り返し歪
みが与える影響を実用上充分な、すなわち聴覚的に判別
できない程度に削減することである。このためには、影
響しあう周波数データ対の量子化を、エイリアシング成
分を含んでいることを前提に、折り返し歪みを聴覚的に
判別できない程度の精度に量子化の大きさを決定すれば
良い。

【００１３】この課題を解決する方法は、折り返し歪み
として影響しあう周波数成分の量子化誤差をも考慮し、
双方の量子化誤差が同一になるように誤差の少ない方を
採用するように双方の量子化方法を決定することであ
る。この場合はＭＰＥＧのＬａｙｅｒ３と比較して、符
号化時に折り返し歪みを推定し削減することや復号化時
に折り返し歪みを推定し加算する必要がなくなり処理構
成が簡略化される。

【００１４】さらに圧縮率を高めるためには、周波数成
分の量子化誤差から折り返し歪みの誤差が推定できる
が、この推定される折り返し歪みの誤差が聴覚的に判別
できないようにすると同時に、従来通りその周波数成分
の量子化誤差が聴覚的に判別できないように、周波数成
分の量子化誤差を決定すればよい。この場合、ＭＰＥＧ
のＬａｙｅｒ３と比較して、先ほどと同様に符号化時に
折り返し歪みを推定し削減したり復号化時に折り返し歪
みを推定し加算しなくてもよい。またＭＰＥＧのＬａｙ
ｅｒ３と同様に符号化時に折り返し歪みを推定し削減し
たり復号化時に折り返し歪みを推定し加算しても良い。

【００１５】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載の本発明
の楽音符号化装置は、上記課題を解決するために、楽音
を入力する楽音入力部と、上記楽音入力部に入力された
楽音を、ＱＭＦフィルタを用いて周波数帯域別に分割す
る周波数帯域分割部及び、聴覚モデルを用いて量子化幅
を算出する聴覚モデル算出部と、上記周波数帯域分割部
で処理された時間波形データを周波数領域のパラメータ
に変換する時間−周波数変換部と、上記時間−周波数変
換部からの周波数領域のパラメータを上記、聴覚モデル
算出部からの量子化幅に基づいて量子化する量子化部
と、上記量子化部からの各種情報に基づいて符号化列を
生成する符号化生成部とを、備えた楽音符号化装置にお
いて、上記量子化部からの周波数領域のパラメータの量
子化誤差に関する情報に基づき、周波数領域のパラメー
タの量子化幅を再設定し、量子化部に量子化幅を出力す
る最小誤差選択部を設けたことを特徴とする。

【００１６】請求項２に記載の本発明の楽音符号化装置
は、上記課題を解決するために、楽音を入力する楽音入
力部と、上記楽音入力部に入力された楽音を、ＱＭＦフ
ィルタを用いて周波数帯域別に分割する周波数帯域分割
部及び、聴覚モデルを用いて量子化幅を算出する聴覚モ
デル算出部と、上記周波数帯域分割部で処理された時間
波形データを周波数領域のパラメータに変換する時間−
周波数変換部と、上記時間−周波数変換部からの周波数
領域のパラメータを上記、聴覚モデル算出部からの量子
化幅に基づいて量子化する量子化部と、上記量子化部か
らの各種情報に基づいて符号化列を生成する符号化生成
部とを、備えた楽音符号化装置において、上記量子化部
からの周波数領域のパラメータからＱＭＦフィルタの折
り返し歪みの量子化誤差を算出する折り返し歪み量子化
誤差推定部と、上記折り返し歪み量子化誤差推定部から
の折り返し歪み量子化誤差に基づき、周波数領域のパラ
メータの量子化幅を再設定し、量子化部に量子化幅を出
力する誤差幅決定部を設けたことを特徴とする。

【００１７】請求項３に記載の本発明の楽音符号化方法
は、上記課題を解決するために、楽音を入力する楽音入
力工程と、上記楽音入力工程に入力された楽音を、ＱＭ
Ｆフィルタを用いて周波数帯域別に分割する周波数帯域
分割工程及び、聴覚モデルを用いて量子化幅を算出する
聴覚モデル算出する工程と、上記周波数帯域分割工程で
処理された時間波形データを周波数領域のパラメータに
変換する時間−周波数変換工程と、上記時間−周波数変
換工程からの周波数領域のパラメータを上記、聴覚モデ
ル算出部からの量子化幅に基づいて量子化する量子化工
程と、上記量子化工程からの各種情報に基づいて符号化
列を生成する符号化生成工程とを、備えた楽音符号化す
る方法において、上記量子化工程からの周波数領域のパ
ラメータの量子化誤差に関する情報に基づき、周波数領
域のパラメータの量子化幅を再設定し、量子化部に量子
化幅を出力する最小誤差選択工程を含むことを特徴とす
る。

【００１８】請求項４に記載の本発明の楽音符号化方法
は、上記課題を解決するために、楽音を入力する楽音入
力工程と、上記楽音入力工程に入力された楽音を、ＱＭ
Ｆフィルタを用いて周波数帯域別に分割する周波数帯域
分割工程及び、聴覚モデルを用いて量子化幅を算出する
聴覚モデル算出工程と、上記周波数帯域分割工程で処理
された時間波形データを周波数領域のパラメータに変換
する時間−周波数変換工程と、上記時間−周波数変換工
程からの周波数領域のパラメータを上記、聴覚モデル算
出部からの量子化幅に基づいて量子化する量子化工程
と、上記量子化工程からの各種情報に基づいて符号化列
を生成する符号化生成工程とを、備えた楽音符号化方法
において、上記量子化工程からの周波数領域のパラメー
タからＱＭＦフィルタの折り返し歪みの量子化誤差を算
出する折り返し歪み量子化誤差推定工程と、上記折り返
し歪み量子化誤差推定工程からの折り返し歪み量子化誤
差に基づき、周波数領域のパラメータの量子化幅を再設
定し、量子化部に量子化幅を出力する誤差幅決定工程を
含むことを特徴とする。

【００１９】

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施形態を図面
に基づいて詳細に説明する。 ［実施形態１］図１は、本発明の実施形態１の構成を概
略的に示すブロック図である。図１の楽音符号化装置
は、従来の楽音符号化装置（図６）に対し、最小誤差選
択部１７が付加されている。以下、追加された構成の動
作を説明する。ここで周波数帯域分割部１１（ＱＭＦフ
ィルタ）は、全体を簡単に説明するために周波数帯域を
２分割にしているが、２分割以外の構成にしても良い。

【００２０】量子化部１６は、聴覚モデル算出部１８に
よって算出された量子化のための各周波数成分における
量子化ビットの精度に基づいて、時間−周波数変換部１
２によって算出された各周波数のパラメータから、各周
波数成分・帯域のパラメータの大きさ・量子化精度・量
子化誤差・量子化データ等の量子化符号化データを算出
する。

【００２１】最小誤差選択部１７は本実施形態の特徴を
構成するものであり、量子化部１６から入力される各周
波数のパラメータの量子化の誤差量から、影響しあう周
波数パラメータ対の量子化の誤差量を誤差が少ない方を
選択し、量子化誤差その情報を量子化部１６に出力す
る。量子化器１６は、選択された量子化誤差情報に基づ
き、再度、各周波数成分・帯域のパラメータの大きさ・
量子化精度・量子化データ等の量子化符号化データを設
定し、符号化列生成部１９に出力する。

【００２２】図２を用いてさらに本実施形態について説
明する。影響しあう周波数データ対とは、遮断周波数に
対称に位置する周波数データのことである。最小誤差選
択部１７の動作は、図２に示しているように中心線Ｃに
一番近い低域部の周波数の誤差幅ＧＬ１と、高域部で中
心線Ｃに近い周波数の誤差幅ＧＨ１とを比較し、低域部
の誤差は場ＧＬ１の方が少ないので、この２つの周波数
成分の量子化誤差幅としてＧＬ１を選択し、高域部の量
子化幅をＲＨ１から、ＲＨ１’に修正する。

【００２３】同様に中心線Ｃに２番目に近い低域部の誤
差幅ＧＬ２と、高域部の周波数の誤差は場ＧＨ２とを比
較し、高域部の誤差幅ＧＨ２が少ないので、この２つの
周波数成分の量子化誤差幅としてＧＨ２を選択し、低域
部の周波数の量子化幅をＲＬ２からＲＬ２’に修正す
る。そして、この２つの周波数成分の量子化誤差幅が少
ない方を選択する。さらにこの２つの周波数成分の量子
化誤差幅が同一になるように、２つの周波数成分の量子
化幅を決定し、量子化部１６へ出力する。

【００２４】図６と同様に、周波数帯域分割部（ＱＭＦ
フィルタ）１１、時間−周波数変換部１２、量子化部１
６、符号化列生成部１９、聴覚モデル算出部１８、最小
誤差推定部１７の構成要素（図１の点線で囲んだ部分）
は符号化制御部２１により制御を行うことも可能であ
る。この場合、符号化制御部２１を計算機で構成し、上
述の図１中の点線で囲んだ範囲の構成要素をプログラム
により実現することが可能であり、図１の点線で囲んだ
ハードの構成要素の代わりに、図４に示す各工程により
実現することができる。

【００２５】以下、図４の各工程を説明する。まず、最
初の処理工程ステップＳ０により処理が開始され、楽音
入力処理工程ステップＳ１で楽音を入力して、分析フレ
ーム単位に楽音波形を切り出し、周波数帯域分割（帯域
フィルタ）工程ステップＳ２及び、聴覚モデル算出工程
ステップＳ４にデータを出力する。

【００２６】周波数帯域分割（帯域フィルタ）工程ステ
ップＳ２は、入力された楽音波形をバンドパス（ハイパ
ス、ローパスを含む）フィルタを通し希望とする周波数
帯域のみを通過させることにより、特定の周波数帯域の
みを含む時間波形データにいくつか分割した後、ダウン
サンプリングしサンプリング周波数変換を行う。

【００２７】時間−周波数変換工程ステップＳ３は、幾
つかに分割されたの特定の周波数帯域のみを含む時間波
形データを、ＭＤＣＴなどの手法を用いて、各々周波数
帯域毎に周波数領域のパラメータに変換する。聴覚モデ
ル算出工程Ｓ４は、入力された楽音波形をＦＦＴ等を用
いて周波数分析を行い、同時マスキング・最小可聴限な
どの聴覚モデルに従い、量子化のための周波数帯域にお
ける量子化ビットの精度を決定する。

【００２８】量子化工程ステップＳ５は、聴覚モデル算
出工程ステップＳ４によって算出された量子化のための
各周波数帯域における量子化ビットの精度に基づいて、
時間−周波数変換工程ステップＳ３によって算出された
周波数領域のパラメータの精度を打ち切り、各周波数帯
域のパラメータの大きさ、量子化精度、量子化データ等
の量子化符号化データと各周波数帯域のパラメータの量
子化誤差を算出する。最小誤差選択工程ステップＳ６
は、量子化工程ステップＳ５によって算出された各周波
数帯域のパラメータの量子化誤差に基づき、遮断周波数
に対して対称となる周波数のパラメータの量子化誤差対
の内、小さい方を選択し、量子化工程ステップＳ７に出
力する。量子化工程ステップＳ７では、この周波数成分
の量子化誤差情報に基づき、各周波数成分の量子化精度
を算出し直し、再度各周波数成分のパラメータの大きさ
・量子化精度・量子化データ等の量子化符号化データを
設定し、符号化列生成工程ステップＳ８に出力する。

【００２９】符号化列生成工程ステップＳ８では、量子
化工程ステップＳ７によって生成された各周波数のパラ
メータの大きさ、量子化精度、量子化データ等の量子化
符号化データを伝送・蓄積し圧縮率が高くなるように符
号化列に変換し、最後に符号化データ出力工程ステップ
Ｓ９により符号化データが作成される。また、これらの
処理手順は、図１の符号化制御部２１を計算機で構成
し、プログラムにより実現することが可能であり記録媒
体としても提供できる。

【００３０】［実施形態２］図３は、本発明の実施形態
２の構成を概略的に示すブロック図である。図３に示す
楽音符号化装置は、図４の従来の楽音符号化装置に対
し、折返歪み量子化誤差推定部１５および誤差幅決定部
１７が付加されている。以下、追加された折返歪み量子
化誤差推定部１５および誤差幅決定部１７の動作を説明
する。以下、ＭＰＥＧ１、２ Ｌａｙｅｒ３の例で説明
をする。以下の式(１)は、ＭＰＥＧ１、２ Ｌａｙｅｒ
３で、折り返し歪みを削減し、折り返し歪みを削減した
周波数成分からＱＭＦフィルタに入力する周波数パラメ
ータを復元する式である。

【００３１】

【数１】

【００３２】この式より聴覚的に量子化誤差の影響を取
り除く場合は、Ｃｓ［ｉ］＊ｘｒ［１８＊ｓｂ―１―
ｉ］とＣａ［ｉ］＊ｘｒ［１８＊ｓｂ＋ｉ］の量子化誤
差歪みがｘａｒ［１８＊ｓｂ−１−ｉ］の聴覚モデル算
出部１８によって算出された量子化のための周波数帯域
における量子化ビットの量子化誤差より小さくすれば良
いことが分かる。

【００３３】このように、折返歪み量子化誤差推定部１
５では、ＭＰＥＧ１、２ Ｌａｙｅｒ３の例のように、
ＱＭＦフィルタの折り返し歪みの特性に基づき、周波数
成分の量子化誤差から折り返し歪みの誤差が推定する。
さらに誤差幅決定部１６では、パラメータの周波数成分
の量子化時にこの折り返し歪みの量子化誤差が聴覚的に
判別できないように、折り返し歪み量子化誤差が量子化
誤差よりも小さくなるように量子化誤差幅を決定し、量
子化部１６に出力すればよい。この際、図２では、周波
数データについて折り返し歪みを削減せずに量子化を行
っている。このように折り返し歪みを削減しなくても良
いし、また折り返し歪みを削減する折り返し歪み削減部
を時間―周波数変換部１２と量子化部１６の間に挿入し
て構成しても良い。

【００３４】また図６と同様に、周波数帯域分割部（Ｑ
ＭＦフィルタ）１１、時間−周波数変換部１２、量子化
部１６、符号化列生成部１９、聴覚モデル算出部１８、
折り返し歪み量子化誤差推定部１６、誤差幅決定部１７
の構成要素（図３の点線で囲んだ部分）は符号化制御部
２１により制御を行うことも可能である。この場合、符
号化制御部２１を計算機で構成し、上述の図３中の点線
で囲んだ範囲の構成要素をプログラムにより実現するこ
とが可能であり、図３の点線で囲んだハードの構成要素
の代わりに、図６に示す各工程により実現することがで
きる。

【００３５】以下、図５の各工程を説明する。まず、最
初の処理工程ステップＳ２０により処理が開始され、楽
音入力処理工程ステップＳ２１で楽音を入力して、分析
フレーム単位に楽音波形を切り出し、周波数帯域分割
（帯域フィルタ）工程ステップＳ２２及び聴覚モデル算
出工程ステップＳ２４にデータを出力する。

【００３６】周波数帯域分割（帯域フィルタ）工程ステ
ップＳ２２は、入力された楽音波形を帯域（ハイパス、
ローパスを含む）フィルタを通し希望とする周波数帯域
のみを通過させることにより、特定の周波数帯域のみを
含む時間波形データにいくつか分割した後、ダウンサン
プリングしサンプリング周波数変換を行う。時間−周波
数変換工程ステップＳ２３は、幾つかに分割されたの特
定の周波数帯域のみを含む時間波形データを、ＭＤＣＴ
などの手法を用いて、各々周波数帯域毎に周波数領域の
パラメータに変換する。

【００３７】聴覚モデル算出工程ステップＳ２４は、入
力された楽音波形をＦＦＴ等を用いて周波数分析を行
い、同時マスキング・最小可聴限などの聴覚モデルに従
い、量子化のための周波数帯域における量子化ビットの
精度を決定する。量子化工程ステップＳ２５は、聴覚モ
デル算出工程ステップＳ２４によって算出された量子化
のための各周波数帯域における量子化ビットの精度に基
づいて、時間−周波数変換工程ステップＳ２３によって
算出された周波数領域のパラメータの精度を打ち切り、
各周波数帯域のパラメータの大きさ、量子化精度、量子
化データ等の量子化符号化データと各周波数帯域のパラ
メータの量子化誤差を算出する。

【００３８】折り返し歪み量子化誤差推定工程ステップ
Ｓ２６は、量子化工程ステップＳ２５によって算出され
た各周波数帯域のエイリアス成分を式（１）によって算
出する。次に誤差幅決定工程ステップＳ２７では、パラ
メータの周波数成分の量子化時にこの折り返し歪みの量
子化誤差が聴覚的に判別できないように、折り返し歪み
量子化誤差が量子化誤差よりも小さくなるように量子化
誤差幅を決定し、量子化工程ステップＳ２８に出力す
る。

【００３９】量子化工程ステップＳ２８では、この周波
数成分の量子化誤差情報に基づき、各周波数成分の量子
化精度を算出し直し、再度各周波数成分のパラメータの
大きさ・量子化精度・量子化データ等の量子化符号化デ
ータを設定し、符号化列生成工程ステップＳ２９に出力
する。符号化列生成工程ステップＳ２９では、量子化工
程ステップＳ２８によって生成された各周波数のパラメ
ータの大きさ、量子化精度、量子化データ等の量子化符
号化データを伝送・蓄積し圧縮率が高くなるように符号
化列に変換し、最後に符号化データ出力工程ステップＳ
３０により符号化データが作成される。

【００４０】またこれらの処理手順は、図４の符号化制
御部２１を計算機で構成し、プログラムにより実現する
ことが可能であり記録媒体としても提供できる。このよ
うに、楽音波形を符号化する、折り返し歪み量子化誤差
推定部１５、最小誤差選択部１７の構成要素を設けるこ
とにより、従来の符号化手法に比べ、圧縮率が高く、高
音質の符号化復号化楽音を生成することができる。

【００４１】

【発明の効果】以上より明らかなように、本発明では、
ＱＭＦフィルタの過渡域の周波数特性による折り返し歪
みの量子化誤差の影響を考慮して量子化するため、より
高品質、あるいは圧縮率を高くすることが可能な楽音の
符号化装置及び方法並びに楽音符号化プログラムを記録
した記録媒体を提供することができる。さらに本発明で
は、復号化側では従来の方式をなんら変更することな
く、符号化側を変更することにより、より高品質の楽音
を復号化することが出来る利点がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の楽音符号化装置の実施形態１の構成を
示すブロック図。

【図２】本発明の楽音符号化装置の実施形態１に係る最
小誤差選択部の動作例を示す図。

【図３】本発明の楽音符号化装置の実施形態２の構成を
示すブロック図。

【図４】本発明の楽音符号化装置及び方法に係る楽音符
号化処理手順。

【図５】本発明の楽音符号化装置及び方法に係る楽音符
号化処理手順。

【図６】従来の楽音符号化装置の構成を示すブロック
図。

【符号の説明】

１０ 楽音入力部 １１ 周波数帯域分割部 １２ 時間−周波数変換部 １５ 折返歪み量子化誤差推定部 １６ 量子化部 １７ 誤差幅決定部 １８ 聴覚モデル算出部 １９ 符号化列生成部 ２０ 符号化列出力部 ２１ 符号化制御部

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 楽音を入力する楽音入力部と、 上記楽音入力部に入力された楽音を、ＱＭＦフィルタを
   用いて周波数帯域別に分割する周波数帯域分割部及び、
   聴覚モデルを用いて量子化幅を算出する聴覚モデル算出
   部と、 上記周波数帯域分割部で処理された時間波形データを周
   波数領域のパラメータに変換する時間−周波数変換部
   と、 上記時間−周波数変換部からの周波数領域のパラメータ
   を上記、聴覚モデル算出部からの量子化幅に基づいて量
   子化する量子化部と、 上記量子化部からの各種情報に基づいて符号化列を生成
   する符号化生成部とを、備えた楽音符号化装置におい
   て、 上記量子化部からの周波数領域のパラメータの量子化誤
   差に関する情報に基づき、周波数領域のパラメータの量
   子化幅を再設定し、量子化部に量子化幅を出力する最小
   誤差選択部を設けたことを特徴とする楽音符号化装置。
2. 【請求項２】 楽音を入力する楽音入力部と、 上記楽音入力部に入力された楽音を、ＱＭＦフィルタを
   用いて周波数帯域別に分割する周波数帯域分割部及び、
   聴覚モデルを用いて量子化幅を算出する聴覚モデル算出
   部と、 上記周波数帯域分割部で処理された時間波形データを周
   波数領域のパラメータに変換する時間−周波数変換部
   と、 上記時間−周波数変換部からの周波数領域のパラメータ
   を上記、聴覚モデル算出部からの量子化幅に基づいて量
   子化する量子化部と、 上記量子化部からの各種情報に基づいて符号化列を生成
   する符号化生成部とを、備えた楽音符号化装置におい
   て、 上記量子化部からの周波数領域のパラメータからＱＭＦ
   フィルタの折り返し歪みの量子化誤差を算出する折り返
   し歪み量子化誤差推定部と、 上記折り返し歪み量子化誤差推定部からの折り返し歪み
   量子化誤差に基づき、周波数領域のパラメータの量子化
   幅を再設定し、量子化部に量子化幅を出力する誤差幅決
   定部を設けたことを特徴とする楽音符号化装置。
3. 【請求項３】 楽音を入力する楽音入力工程と、 上記楽音入力工程に入力された楽音を、ＱＭＦフィルタ
   を用いて周波数帯域別に分割する周波数帯域分割工程及
   び、聴覚モデルを用いて量子化幅を算出する聴覚モデル
   算出する工程と、 上記周波数帯域分割工程で処理された時間波形データを
   周波数領域のパラメータに変換する時間−周波数変換工
   程と、 上記時間−周波数変換工程からの周波数領域のパラメー
   タを上記、聴覚モデル算出部からの量子化幅に基づいて
   量子化する量子化工程と、 上記量子化工程からの各種情報に基づいて符号化列を生
   成する符号化生成工程とを、備えた楽音符号化する方法
   において、 上記量子化工程からの周波数領域のパラメータの量子化
   誤差に関する情報に基づき、周波数領域のパラメータの
   量子化幅を再設定し、量子化部に量子化幅を出力する最
   小誤差選択工程を含むことを特徴とする楽音符号化方
   法。
4. 【請求項４】 楽音を入力する楽音入力工程と、 上記楽音入力工程に入力された楽音を、ＱＭＦフィルタ
   を用いて周波数帯域別に分割する周波数帯域分割工程及
   び、聴覚モデルを用いて量子化幅を算出する聴覚モデル
   算出工程と、 上記周波数帯域分割工程で処理された時間波形データを
   周波数領域のパラメータに変換する時間−周波数変換工
   程と、 上記時間−周波数変換工程からの周波数領域のパラメー
   タを上記、聴覚モデル算出部からの量子化幅に基づいて
   量子化する量子化工程と、 上記量子化工程からの各種情報に基づいて符号化列を生
   成する符号化生成工程とを、備えた楽音符号化方法にお
   いて、 上記量子化工程からの周波数領域のパラメータからＱＭ
   Ｆフィルタの折り返し歪みの量子化誤差を算出する折り
   返し歪み量子化誤差推定工程と、 上記折り返し歪み量子化誤差推定工程からの折り返し歪
   み量子化誤差に基づき、周波数領域のパラメータの量子
   化幅を再設定し、量子化部に量子化幅を出力する誤差幅
   決定工程を含むことを特徴とする楽音符号化方法。
5. 【請求項５】 楽音を入力する楽音入力手段と、 上記楽音入力部に入力された楽音を、ＱＭＦフィルタを
   用いて周波数帯域別に分割する周波数帯域分割手段及
   び、聴覚モデルを用いて量子化幅を算出する聴覚モデル
   算出手段と、 上記周波数帯域分割部で処理された時間波形データを周
   波数領域のパラメータに変換する時間−周波数変換手段
   と、 上記時間−周波数変換手段からの周波数領域のパラメー
   タを上記、聴覚モデル算出手段からの量子化幅に基づい
   て量子化する量子化手段と、 上記量子化手段からの各種情報に基づいて符号化列を算
   出する符号化列算出手段とを、備えた楽音符号化するた
   めのプログラムを記録した記録媒体であって、 上記量子化手段からの周波数領域のパラメータの量子化
   誤差に関する情報に基づき、周波数領域のパラメータの
   量子化幅を算出し、算出された量子化幅に基づいて量子
   化手段でパラメータの量子化を行う楽音符号化プログラ
   ムを記録した記録媒体。
6. 【請求項６】 楽音を入力する楽音入力手段と、 上記楽音入力手段に入力された楽音を、ＱＭＦフィルタ
   を用いて周波数帯域別に分割する周波数帯域分割部手段
   および、聴覚モデルを用いて量子化幅を算出する聴覚モ
   デル算出手段と、 上記周波数帯域分割手段で処理された時間波形データを
   周波数領域のパラメータに変換する時間−周波数変換手
   段と、 上記時間−周波数変換手段からの周波数領域のパラメー
   タを上記、聴覚モデル算出手段からの量子化幅に基づい
   て量子化する量子化手段と、 上記量子化手段からの各種情報に基づいて符号化列を生
   成する符号化生成手段とを、備えた楽音符号化するため
   のプログラムを記録した記録媒体であって、 上記量子化手段からの周波数領域のパラメータからＱＭ
   Ｆフィルタの折り返し歪みの量子化誤差を算出する折り
   返し歪み量子化誤差推定手段と、 上記折り返し歪み量子化誤差推定手段からの折り返し歪
   み量子化誤差に基づき、周波数領域のパラメータの量子
   化幅を算出し、算出された量子化幅に基づいて量子化手
   段でパラメータの量子化を行う楽音符号化のためのプロ
   グラムを記録する記録媒体。