【手続補正書】
【提出日】平成17年6月30日(2005.6.30)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間領域のオーディオデータを周波数領域のオーディオデータに変換することにより得られる第１のデータを第２のデータに変換するデータ処理装置であって、
学習を行うことにより求められたタップ係数を取得する取得手段と、
前記タップ係数および第１のデータを用いて、所定の予測演算を行うことにより、前記第１のデータを、前記第２のデータに変換する予測演算手段と
を備えることを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
前記第２のデータのうちの、注目しているデータである注目データをクラス分けするクラス分類に用いるクラスタップを、前記第１のデータから生成するクラスタップ生成手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類するクラス分類手段と、
前記注目データを求める予測演算に用いる予測タップを、前記第１のデータから生成する予測タップ生成手段と
をさらに備え、
前記取得手段は、前記注目データのクラス分類によって求められる前記注目データのクラスのタップ係数を取得し、
前記予測演算手段は、前記注目データのクラスのタップ係数と、前記予測タップとを用いて予測演算を行うことにより、前記注目データを求める
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記第２のデータは、時間領域のオーディオデータである
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記第２のデータは、周波数領域のオーディオデータである
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記第１のデータは、複数の周波数帯域それぞれごとのオーディオデータであり、
前記予測演算手段は、前記第１のデータを、その第１のデータにおいて抜けている周波数帯域のオーディオデータである前記第２のデータに変換する
ことを特徴とする請求項４に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記第１のデータは、知覚符号化技術または聴覚心理符号化技術により、一部の周波数帯域に対するビット割り当てが０とされることがあるものであり、
前記予測演算手段は、前記第１のデータにおいてビット割り当てが０とされた周波数帯域を、前記第１のデータにおいて抜けている周波数帯域として、その周波数帯域のオーディオデータである前記第２のデータを求める
ことを特徴とする請求項５に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記予測演算手段は、前記第１のデータを、複数の周波数帯域それぞれごとのオーディオデータである前記第２のデータに変換する
ことを特徴とする請求項４に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記第２のデータである前記複数の周波数帯域それぞれごとのオーディオデータを合成して、時間領域のオーディオデータを求める合成手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項７に記載のデータ処理装置。
【請求項９】
前記第２のデータにおいて注目している注目周波数帯域のオーディオデータのうちの、注目しているデータである注目データをクラス分けするクラス分類に用いるクラスタップを、前記第１のデータから生成するクラスタップ生成手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類するクラス分類手段と、
前記注目データを求める予測演算に用いる予測タップを、前記第１のデータから生成する予測タップ生成手段と
をさらに備え、
前記取得手段は、前記注目データのクラス分類によって求められる前記注目データのクラスのタップ係数を取得し、
前記予測演算手段は、前記注目データのクラスのタップ係数と、前記予測タップとを用いて予測演算を行うことにより、前記注目データを求める
ことを特徴とする請求項７に記載のデータ処理装置。
【請求項１０】
前記第２のデータは、時間領域または周波数領域のオーディオデータであり、
前記第２のデータが周波数領域のオーディオデータである場合には、その周波数領域のオーディオデータを、時間領域のオーディオデータに変換する変換手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項１１】
前記第２のデータである時間領域のオーディオデータ、または前記第２のデータである周波数領域のオーディオデータを変換して得られる時間領域のオーディオデータを補正する補正手段をさらに備える
ことを特徴とする請求項１０に記載のデータ処理装置。
【請求項１２】
時間領域のオーディオデータを周波数領域のオーディオデータに変換することにより得られる第１のデータを第２のデータに変換するデータ処理方法であって、
学習を行うことにより求められたタップ係数を取得する取得ステップと、
前記タップ係数および第１のデータを用いて、所定の予測演算を行うことにより、前記第１のデータを、前記第２のデータに変換する予測演算ステップと
を備えることを特徴とするデータ処理方法。
【請求項１３】
時間領域のオーディオデータを周波数領域のオーディオデータに変換することにより得られる第１のデータを第２のデータに変換するデータ処理を、コンピュータに行わせるプログラムであって、
学習を行うことにより求められたタップ係数を取得する取得ステップと、
前記タップ係数および第１のデータを用いて、所定の予測演算を行うことにより、前記第１のデータを、前記第２のデータに変換する予測演算ステップと
を備えることを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
時間領域のオーディオデータを周波数領域のオーディオデータに変換することにより得られる第１のデータを第２のデータに変換するデータ処理を、コンピュータに行わせるプログラムが記録されている記録媒体であって、
学習を行うことにより求められたタップ係数を取得する取得ステップと、
前記タップ係数および第１のデータを用いて、所定の予測演算を行うことにより、前記第１のデータを、前記第２のデータに変換する予測演算ステップと
を備えるプログラムが記録されている
ことを特徴とする記録媒体。
【請求項１５】
時間領域のオーディオデータを周波数領域のオーディオデータに変換することにより得られる第１のデータを第２のデータに変換するのに用いられるタップ係数を学習するデータ処理装置であって、
前記タップ係数の学習の教師となる、前記第２のデータに対応する教師データのうちの注目している注目データを求めるのに用いる予測タップを、前記学習の生徒となる、前記第１のデータに対応する生徒データから生成する予測タップ生成手段と、
前記注目データと予測タップを用い、前記教師データと生徒データとの関係を学習することにより、前記タップ係数を求める学習手段と
を備えることを特徴とするデータ処理装置。
【請求項１６】
前記注目データをクラス分けするクラス分類を行うのに用いるクラスタップを、前記生徒データから生成するクラスタップ生成手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類するクラス分類手段と
をさらに備え、
前記学習手段は、前記クラス分類手段で行われるクラス分類によって得られるクラスごとに、前記タップ係数を求める
ことを特徴とする請求項１５に記載のデータ処理装置。
【請求項１７】
前記第２のデータは、時間領域のオーディオデータである
ことを特徴とする請求項１５に記載のデータ処理装置。
【請求項１８】
前記第２のデータは、周波数領域のオーディオデータである
ことを特徴とする請求項１５に記載のデータ処理装置。
【請求項１９】
前記第１のデータは、複数の周波数帯域それぞれごとのオーディオデータであり、
前記学習手段は、前記第１のデータを、その第１のデータにおいて抜けている周波数帯域のオーディオデータである前記第２のデータに変換するのに用いられる前記タップ係数を求める
ことを特徴とする請求項１８に記載のデータ処理装置。
【請求項２０】
前記第１のデータは、知覚符号化技術または聴覚心理符号化技術により、一部の周波数帯域に対するビット割り当てが０とされることがあるものであり、
前記学習手段は、前記第１のデータにおいてビット割り当てが０とされた周波数帯域を、第１のデータにおいて抜けている周波数帯域として、その周波数帯域のオーディオデータである前記第２のデータを求めるのに用いられる前記タップ係数を求める
ことを特徴とする請求項１９に記載のデータ処理装置。
【請求項２１】
前記学習手段は、前記第１のデータを、複数の周波数帯域それぞれごとのオーディオデータである前記第２のデータに変換するのに用いられる前記タップ係数を求める
ことを特徴とする請求項１８に記載のデータ処理装置。
【請求項２２】
前記予測タップ生成手段は、前記教師データにおいて注目している注目周波数帯域のオーディオデータのうちの、注目しているデータである注目データについて、前記予測タップを生成し、
前記注目データをクラス分けするクラス分類に用いるクラスタップを、前記生徒データから生成するクラスタップ生成手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目データをクラス分類するクラス分類手段と
をさらに備え、
前記学習手段は、前記クラス分類手段で行われるクラス分類によって得られるクラスごとに、前記タップ係数を求める
ことを特徴とする請求項２１に記載のデータ処理装置。
【請求項２３】
時間領域のオーディオデータを周波数領域のオーディオデータに変換することにより得られる第１のデータを第２のデータに変換するのに用いられるタップ係数を学習するデータ処理方法であって、
前記タップ係数の学習の教師となる、前記第２のデータに対応する教師データのうちの注目している注目データを求めるのに用いる予測タップを、前記学習の生徒となる、前記第１のデータに対応する生徒データから生成する予測タップ生成ステップと、
前記注目データと予測タップを用い、前記教師データと生徒データとの関係を学習することにより、前記タップ係数を求める学習ステップと
を備えることを特徴とするデータ処理方法。
【請求項２４】
時間領域のオーディオデータを周波数領域のオーディオデータに変換することにより得られる第１のデータを第２のデータに変換するのに用いられるタップ係数を学習するデータ処理を、コンピュータに行わせるプログラムであって、
前記タップ係数の学習の教師となる、前記第２のデータに対応する教師データのうちの注目している注目データを求めるのに用いる予測タップを、前記学習の生徒となる、前記第１のデータに対応する生徒データから生成する予測タップ生成ステップと、
前記注目データと予測タップを用い、前記教師データと生徒データとの関係を学習することにより、前記タップ係数を求める学習ステップと
を備えることを特徴とするプログラム。
【請求項２５】
時間領域のオーディオデータを周波数領域のオーディオデータに変換することにより得られる第１のデータを第２のデータに変換するのに用いられるタップ係数を学習するデータ処理を、コンピュータに行わせるプログラムが記録されている記録媒体であって、
前記タップ係数の学習の教師となる、前記第２のデータに対応する教師データのうちの注目している注目データを求めるのに用いる予測タップを、前記学習の生徒となる、前記第１のデータに対応する生徒データから生成する予測タップ生成ステップと、
前記注目データと予測タップを用い、前記教師データと生徒データとの関係を学習することにより、前記タップ係数を求める学習ステップと
を備えるプログラムが記録されている
ことを特徴とする記録媒体。