【手続補正書】
【提出日】平成17年2月10日(2005.2.10)
【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】
データを符号化した符号化データであって、少なくとも、前記データの特性を表す特性データを含む符号化データを復号する復号装置において、
前記特性データの正しさを判定し、その判定結果を表すミスマッチ情報を出力する判定手段と、
前記ミスマッチ情報に基づいて、前記符号化データを復号する復号手段と
を備えることを特徴とする復号装置。
【請求項２】
前記判定手段は、前記符号化データを復号した復号結果、または前記符号化データを復号する過程で得られる情報に基づいて、前記特性データの正しさを判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の復号装置。
【請求項３】
前記符号化データから前記特性データを抽出する特性データ抽出手段と、
前記符号化データから、その符号化データに対応する元のデータの実際の特性である実特性を抽出する実特性抽出手段と
をさらに備え、
前記判定手段は、前記特性データと実特性とを比較することにより、その特性データの正しさを判定する
ことを特徴とする請求項１に記載の復号装置。
【請求項４】
前記復号手段は、
前記符号化データを復号した復号データのうちの、注目している注目復号データについて、その注目復号データを、複数のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分類するのに用いるクラスタップを、前記符号化データから抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目復号データをクラス分類し、対応するクラスのクラスコードを出力するクラス分類手段と、
前記クラスごとの所定のタップ係数から、前記クラスコードに対応するタップ係数を取得するタップ係数取得手段と、
前記注目復号データについて、前記タップ係数との所定の予測演算に用いる予測タップを、前記符号化データから抽出する予測タップ抽出手段と、
前記予測タップとタップ係数とを用いて予測演算を行うことにより、前記注目復号データを求める予測演算手段と
を有する
ことを特徴とする請求項１に記載の復号装置。
【請求項５】
前記クラスタップ抽出手段は、前記ミスマッチ情報に基づき、前記符号化データから、クラスタップを抽出する
ことを特徴とする請求項４に記載の復号装置。
【請求項６】
前記クラス分類手段は、前記ミスマッチ情報にも基づいて、前記注目復号データをクラス分類する
ことを特徴とする請求項４に記載の復号装置。
【請求項７】
前記予測タップ抽出手段は、前記ミスマッチ情報に基づき、前記符号化データから、予測タップを抽出する
ことを特徴とする請求項４に記載の復号装置。
【請求項８】
前記符号化データは、音声データを、ＣＥＬＰ(Code Excited Liner Prediction coding)方式によって符号化することにより得られたものである
ことを特徴とする請求項１に記載の復号装置。
【請求項９】
前記符号化データから、ラグを表すＬコードを、前記特性データとして抽出する特性データ抽出手段と、
前記符号化データを復号し、その結果得られる復号音声データのピッチ周期を、元の音声データの実際の特性である実特性として求める実特性抽出手段と
をさらに備え、
前記判定手段は、前記Ｌコードが表す時間と、前記実特性としてのピッチ周期との差分に基づいて、前記Ｌコードの正しさを判定する
ことを特徴とする請求項８に記載の復号装置。
【請求項１０】
前記復号手段は、
前記符号化データを、ＣＥＬＰ方式にしたがって復号し、ＣＥＬＰ復号データを出力するＣＥＬＰ復号手段と、
前記ＣＥＬＰ復号データを高品質化した高品質化データのうちの、注目している注目高品質化データについて、その注目高品質化データを、複数のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分類するのに用いるクラスタップを、前記ＣＥＬＰ復号データから抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目高品質化データをクラス分類し、対応するクラスのクラスコードを出力するクラス分類手段と、
前記クラスごとの所定のタップ係数から、前記クラスコードに対応するタップ係数を取得するタップ係数取得手段と、
前記注目高品質化データについて、前記タップ係数との所定の予測演算に用いる予測タップを、前記ＣＥＬＰ復号データから抽出する予測タップ抽出手段と、  前記予測タップとタップ係数とを用いて予測演算を行うことにより、前記注目高品質化データを求める予測演算手段と
を有する
ことを特徴とする請求項８に記載の復号装置。
【請求項１１】
前記クラスタップ抽出手段は、前記ミスマッチ情報に基づき、前記ＣＥＬＰ復号データから、クラスタップを抽出する
ことを特徴とする請求項１０に記載の復号装置。
【請求項１２】
前記クラス分類手段は、前記ミスマッチ情報にも基づいて、前記注目復号データをクラス分類する
ことを特徴とする請求項１０に記載の復号装置。
【請求項１３】
前記予測タップ抽出手段は、前記ミスマッチ情報に基づき、前記ＣＥＬＰ復号データから、予測タップを抽出する
ことを特徴とする請求項１０に記載の復号装置。
【請求項１４】
前記クラスタップ抽出手段は、前記符号化データからも、前記クラスタップを抽出する
ことを特徴とする請求項１０に記載の復号装置。
【請求項１５】
前記予測タップ抽出手段は、前記符号化データからも、前記予測タップを抽出する
ことを特徴とする請求項１０に記載の復号装置。
【請求項１６】
前記復号手段は、
前記符号化データを復号し、音声合成フィルタを駆動する残差信号を出力する残差信号復号手段と、
高品質の音声合成フィルタ出力を得るための残差信号である高品質化残差信号のうちの、注目している注目高品質化残差信号について、その注目高品質化残差信号を、複数のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分類するのに用いるクラスタップを、前記残差信号から抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目高品質化残差信号をクラス分類し、対応するクラスのクラスコードを出力するクラス分類手段と、
前記クラスごとの所定のタップ係数から、前記クラスコードに対応するタップ係数を取得するタップ係数取得手段と、
前記注目高品質化残差信号について、前記タップ係数との所定の予測演算に用いる予測タップを、前記残差信号から抽出する予測タップ抽出手段と、
前記予測タップとタップ係数とを用いて予測演算を行うことにより、前記注目高品質化残差信号を求める予測演算手段と、
前記高品質化残差信号をフィルタリングし、高品質の復号音声を出力する前記音声合成フィルタと
を有する
ことを特徴とする請求項８に記載の復号装置。
【請求項１７】
前記クラスタップ抽出手段は、前記ミスマッチ情報に基づき、前記残差信号から、クラスタップを抽出する
ことを特徴とする請求項１６に記載の復号装置。
【請求項１８】
前記クラス分類手段は、前記ミスマッチ情報にも基づいて、前記注目高品質化残差信号をクラス分類する
ことを特徴とする請求項１６に記載の復号装置。
【請求項１９】
前記予測タップ抽出手段は、前記ミスマッチ情報に基づき、前記残差信号から、予測タップを抽出する
ことを特徴とする請求項１６に記載の復号装置。
【請求項２０】
前記クラスタップ抽出手段は、前記符号化データからも、前記クラスタップを抽出する
ことを特徴とする請求項１６に記載の復号装置。
【請求項２１】
前記予測タップ抽出手段は、前記符号化データからも、前記予測タップを抽出する
ことを特徴とする請求項１６に記載の復号装置。
【請求項２２】
前記復号手段は、
前記符号化データを復号し、音声合成フィルタのフィルタ係数となる線形予測係数を出力する線形予測係数復号手段と、
高品質の音声合成フィルタ出力を得るための線形予測係数である高品質化線形予測係数のうちの、注目している注目高品質化線形予測係数について、その注目高品質化線形予測係数を、複数のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分類するのに用いるクラスタップを、前記線形予測係数から抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目高品質化線形予測係数をクラス分類し、対応するクラスのクラスコードを出力するクラス分類手段と、
前記クラスごとの所定のタップ係数から、前記クラスコードに対応するタップ係数を取得するタップ係数取得手段と、
前記注目高品質化線形予測係数について、前記タップ係数との所定の予測演算に用いる予測タップを、前記線形予測係数から抽出する予測タップ抽出手段と、  前記予測タップとタップ係数とを用いて予測演算を行うことにより、前記注目高品質化線形予測係数を求める予測演算手段と、
前記高品質化線形予測係数をフィルタ係数としてフィルタリングを行い、高品質の復号音声を出力する前記音声合成フィルタと
を有する
ことを特徴とする請求項８に記載の復号装置。
【請求項２３】
前記クラスタップ抽出手段は、前記ミスマッチ情報に基づき、前記線形予測係数から、クラスタップを抽出する
ことを特徴とする請求項２２に記載の復号装置。
【請求項２４】
前記クラス分類手段は、前記ミスマッチ情報にも基づいて、前記注目高品質化線形予測係数をクラス分類する
ことを特徴とする請求項２２に記載の復号装置。
【請求項２５】
前記予測タップ抽出手段は、前記ミスマッチ情報に基づき、前記線形予測係数から、予測タップを抽出する
ことを特徴とする請求項２２に記載の復号装置。
【請求項２６】
前記クラスタップ抽出手段は、前記符号化データからも、前記クラスタップを抽出する
ことを特徴とする請求項２２に記載の復号装置。
【請求項２７】
前記予測タップ抽出手段は、前記符号化データからも、前記予測タップを抽出する
ことを特徴とする請求項２２に記載の復号装置。
【請求項２８】
前記符号化データは、画像データを、ＭＰＥＧ(Moving Picture Experts Group)方式によって符号化することにより得られたものである
ことを特徴とする請求項１に記載の復号装置。
【請求項２９】
前記符号化データから、ブロックのＤＣＴ(Discrete Cosine Transform)タイプを、前記特性データとして抽出する特性データ抽出手段と、
前記符号化データを復号した復号画像データのライン間の相関であるライン相関を、元の画像データの実際の特性である実特性として求める実特性抽出手段と
をさらに備え、
前記判定手段は、前記ライン相関に基づいて、前記ＤＣＴタイプの正しさを判定する
ことを特徴とする請求項２８に記載の復号装置。
【請求項３０】
前記実特性抽出手段は、
前記符号化データをＭＰＥＧ復号し、前記復号画像データを出力するＭＰＥＧ復号手段と、
前記復号画像データに基づいて、前記ライン相関を求めるライン相関演算手段と
を有する
ことを特徴とする請求項２９に記載の復号装置。
【請求項３１】
前記実特性抽出手段は、
前記符号化データから、２次元ＤＣＴ係数を抽出する２次元ＤＣＴ係数抽出手段と、
前記２次元ＤＣＴ係数に基づいて、前記ライン相関を求めるライン相関演算手段と
を有する
ことを特徴とする請求項２９に記載の復号装置。
【請求項３２】
前記実特性抽出手段は、
前記符号化データから、２次元ＤＣＴ係数を抽出する２次元ＤＣＴ係数抽出手段と、
前記２次元ＤＣＴ係数から、１次元ＤＣＴ係数を求める１次元ＤＣＴ係数算出手段と、
前記１次元ＤＣＴ係数に基づいて、前記ライン相関を求めるライン相関演算手段と
を有する
ことを特徴とする請求項２９に記載の復号装置。
【請求項３３】
前記復号手段は、
前記符号化データを、ＭＰＥＧ方式にしたがって復号し、ＭＰＥＧ復号データを出力するＭＰＥＧ復号手段と、
前記ＭＰＥＧ復号データを高品質化した高品質化データのうちの、注目している注目高品質化データについて、その注目高品質化データを、複数のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分類するのに用いるクラスタップを、前記ＭＰＥＧ復号データから抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目高品質化データをクラス分類し、対応するクラスのクラスコードを出力するクラス分類手段と、
前記クラスごとの所定のタップ係数から、前記クラスコードに対応するタップ係数を取得するタップ係数取得手段と、
前記注目高品質化データについて、前記タップ係数との所定の予測演算に用いる予測タップを、前記ＭＰＥＧ復号データから抽出する予測タップ抽出手段と、  前記予測タップとタップ係数とを用いて予測演算を行うことにより、前記注目高品質化データを求める予測演算手段と
を有する
ことを特徴とする請求項２８に記載の復号装置。
【請求項３４】
前記クラスタップ抽出手段は、前記ミスマッチ情報に基づき、前記ＭＰＥＧ復号データから、クラスタップを抽出する
ことを特徴とする請求項３３に記載の復号装置。
【請求項３５】
前記クラス分類手段は、前記ミスマッチ情報にも基づいて、前記注目復号データをクラス分類する
ことを特徴とする請求項３３に記載の復号装置。
【請求項３６】
前記予測タップ抽出手段は、前記ミスマッチ情報に基づき、前記ＭＰＥＧ復号データから、予測タップを抽出する
ことを特徴とする請求項３３に記載の復号装置。
【請求項３７】
前記クラスタップ抽出手段は、前記符号化データからも、前記クラスタップを抽出する
ことを特徴とする請求項３３に記載の復号装置。
【請求項３８】
前記予測タップ抽出手段は、前記符号化データからも、前記予測タップを抽出する
ことを特徴とする請求項３３に記載の復号装置。
【請求項３９】
前記復号手段は、
前記符号化データから、画像データを２次元ＤＣＴ変換した２次元ＤＣＴ係数を取得する２次元ＤＣＴ係数取得手段と、
前記符号化データをＭＰＥＧ復号したＭＰＥＧ復号データを高品質化した高品質化データのうちの、注目している注目高品質化データについて、その注目高品質化データを、複数のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分類するのに用いるクラスタップを、前記２次元ＤＣＴ係数から抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目高品質化データをクラス分類し、対応するクラスのクラスコードを出力するクラス分類手段と、
前記クラスごとの所定のタップ係数から、前記クラスコードに対応するタップ係数を取得するタップ係数取得手段と、
前記注目高品質化データについて、前記タップ係数との所定の予測演算に用いる予測タップを、前記２次元ＤＣＴ係数から抽出する予測タップ抽出手段と、
前記予測タップとタップ係数とを用いて予測演算を行うことにより、前記注目高品質化データを求める予測演算手段と
を有する
ことを特徴とする請求項２８に記載の復号装置。
【請求項４０】
前記クラスタップ抽出手段は、前記ミスマッチ情報に基づき、前記２次元ＤＣＴ係数から、クラスタップを抽出する
ことを特徴とする請求項３９に記載の復号装置。
【請求項４１】
前記クラス分類手段は、前記ミスマッチ情報にも基づいて、前記注目高品質化データをクラス分類する
ことを特徴とする請求項３９に記載の復号装置。
【請求項４２】
前記予測タップ抽出手段は、前記ミスマッチ情報に基づき、前記２次元ＤＣＴ係数から、予測タップを抽出する
ことを特徴とする請求項３９に記載の復号装置。
【請求項４３】
前記クラスタップ抽出手段は、前記符号化データからも、前記クラスタップを抽出する
ことを特徴とする請求項３９に記載の復号装置。
【請求項４４】
前記予測タップ抽出手段は、前記符号化データからも、前記予測タップを抽出する
ことを特徴とする請求項３９に記載の復号装置。
【請求項４５】
前記復号手段は、
前記符号化データから、画像データを２次元ＤＣＴ変換した２次元ＤＣＴ係数を取得する２次元ＤＣＴ係数取得手段と、
高品質の復号画像を求めるための２次元ＤＣＴ係数である高品質化２次元ＤＣＴ係数のうちの、注目している注目高品質化２次元ＤＣＴ係数について、その注目高品質化２次元ＤＣＴ係数を、複数のクラスのうちのいずれかのクラスにクラス分類するのに用いるクラスタップを、前記２次元ＤＣＴ係数から抽出するクラスタップ抽出手段と、
前記クラスタップに基づいて、前記注目高品質化２次元ＤＣＴ係数をクラス分類し、対応するクラスのクラスコードを出力するクラス分類手段と、
前記クラスごとの所定のタップ係数から、前記クラスコードに対応するタップ係数を取得するタップ係数取得手段と、
前記注目高品質化２次元ＤＣＴ係数について、前記タップ係数との所定の予測演算に用いる予測タップを、前記２次元ＤＣＴ係数から抽出する予測タップ抽出手段と、
前記予測タップとタップ係数とを用いて予測演算を行うことにより、前記注目高品質化２次元ＤＣＴ係数を求める予測演算手段と、
前記高品質化２次元ＤＣＴ係数を２次元逆ＤＣＴ変換し、高品質の復号画像を求める２次元逆ＤＣＴ変換手段と
を有する
ことを特徴とする請求項２８に記載の復号装置。
【請求項４６】
前記クラスタップ抽出手段は、前記ミスマッチ情報に基づき、前記２次元ＤＣＴ係数から、クラスタップを抽出する
ことを特徴とする請求項４５に記載の復号装置。
【請求項４７】
前記クラス分類手段は、前記ミスマッチ情報にも基づいて、前記注目高品質化２次元ＤＣＴ係数をクラス分類する
ことを特徴とする請求項４５に記載の復号装置。
【請求項４８】
前記予測タップ抽出手段は、前記ミスマッチ情報に基づき、前記２次元ＤＣＴ係数から、予測タップを抽出する
ことを特徴とする請求項４５に記載の復号装置。
【請求項４９】
前記クラスタップ抽出手段は、前記符号化データからも、前記クラスタップを抽出する
ことを特徴とする請求項４５に記載の復号装置。
【請求項５０】
前記予測タップ抽出手段は、前記符号化データからも、前記予測タップを抽出する
ことを特徴とする請求項４５に記載の復号装置。
【請求項５１】
データを符号化した符号化データであって、少なくとも、前記データの特性を表す特性データを含む符号化データを復号する復号方法において、
前記特性データの正しさを判定し、その判定結果を表すミスマッチ情報を出力する判定ステップと、
前記ミスマッチ情報に基づいて、前記符号化データを復号する復号ステップと  を備えることを特徴とする復号方法。
【請求項５２】
データを符号化した符号化データであって、少なくとも、前記データの特性を表す特性データを含む符号化データを復号する復号処理を、コンピュータに行わせるプログラムにおいて、
前記特性データの正しさを判定し、その判定結果を表すミスマッチ情報を出力する判定ステップと、
前記ミスマッチ情報に基づいて、前記符号化データを復号する復号ステップと  を備えることを特徴とするプログラム。
【請求項５３】
データを符号化した符号化データであって、少なくとも、前記データの特性を表す特性データを含む符号化データを復号する復号処理を、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において、
前記特性データの正しさを判定し、その判定結果を表すミスマッチ情報を出力する判定ステップと、
前記ミスマッチ情報に基づいて、前記符号化データを復号する復号ステップと  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５４】
データを符号化した符号化データであって、少なくとも、前記データの特性を表す特性データを含む符号化データを復号するのに用いられるタップ係数を学習する学習装置において、
学習用のデータから、前記タップ係数の学習の教師となる教師データを生成して出力する教師データ生成手段と、
前記学習用のデータから、前記タップ係数の学習の生徒となる生徒データを生成して出力する生徒データ生成手段と、
前記学習用のデータを符号化し、そのデータについての前記特性データを含む学習用の符号化データを出力する符号化手段と、
前記学習用の符号化データに含まれる前記特性データの正しさを判定し、その判定結果を表すミスマッチ情報を出力する判定手段と、
前記ミスマッチ情報に基づき、前記教師データと生徒データを用いて、前記タップ係数を学習する学習手段と
を備えることを特徴とする学習装置。
【請求項５５】
データを符号化した符号化データであって、少なくとも、前記データの特性を表す特性データを含む符号化データを復号するのに用いられるタップ係数を学習する学習方法において、
学習用のデータから、前記タップ係数の学習の教師となる教師データを生成して出力する教師データ生成ステップと、
前記学習用のデータから、前記タップ係数の学習の生徒となる生徒データを生成して出力する生徒データ生成ステップと、
前記学習用のデータを符号化し、そのデータについての前記特性データを含む学習用の符号化データを出力する符号化ステップと、
前記学習用の符号化データに含まれる前記特性データの正しさを判定し、その判定結果を表すミスマッチ情報を出力する判定ステップと、
前記ミスマッチ情報に基づき、前記教師データと生徒データを用いて、前記タップ係数を学習する学習ステップと
を備えることを特徴とする学習方法。
【請求項５６】
データを符号化した符号化データであって、少なくとも、前記データの特性を表す特性データを含む符号化データを復号するのに用いられるタップ係数を学習する学習処理を、コンピュータに行わせるプログラムにおいて、
学習用のデータから、前記タップ係数の学習の教師となる教師データを生成して出力する教師データ生成ステップと、
前記学習用のデータから、前記タップ係数の学習の生徒となる生徒データを生成して出力する生徒データ生成ステップと、
前記学習用のデータを符号化し、そのデータについての前記特性データを含む学習用の符号化データを出力する符号化ステップと、
前記学習用の符号化データに含まれる前記特性データの正しさを判定し、その判定結果を表すミスマッチ情報を出力する判定ステップと、
前記ミスマッチ情報に基づき、前記教師データと生徒データを用いて、前記タップ係数を学習する学習ステップと
を備えることを特徴とするプログラム。
【請求項５７】
データを符号化した符号化データであって、少なくとも、前記データの特性を表す特性データを含む符号化データを復号するのに用いられるタップ係数を学習する学習処理を、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において、
学習用のデータから、前記タップ係数の学習の教師となる教師データを生成して出力する教師データ生成ステップと、
前記学習用のデータから、前記タップ係数の学習の生徒となる生徒データを生成して出力する生徒データ生成ステップと、
前記学習用のデータを符号化し、そのデータについての前記特性データを含む学習用の符号化データを出力する符号化ステップと、
前記学習用の符号化データに含まれる前記特性データの正しさを判定し、その判定結果を表すミスマッチ情報を出力する判定ステップと、
前記ミスマッチ情報に基づき、前記教師データと生徒データを用いて、前記タップ係数を学習する学習ステップと
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。