(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
サウンドをあらわすデジタルオーディオ信号を圧縮するための方法であって、
スケールファクタ及びデータフォーマットを用いてサウンドサンプル又はスペクタル値をあらわすオーディオ圧縮システムにおいて、前記デジタルオーディオ信号はオーディオバンド幅を有し、サンプルはスケールファクタと量の積としてあらわされ、
サウンドをあらわすデジタル信号を受信するステップと、
サンプルを、少なくとも１つのオーディオフレームに体系化するステップと、前記フレームは時間間隔をあらわす複数の連続サンプルを含み、
各フレームについて、前記複数の連続サンプルを複数のサブ帯域信号に処理するステップであって、前記各サブ帯域信号は、各サブ帯域周波数レンジを代表し、前記サブ帯域周波数レンジ内に時系列のオーディオサンプルを含み、
ａ）スケールファクタ領域であらわされるスケールファクタと、ｂ）量子化領域であわらわされる量子化領域の積として、フィルタリングされたオーディオサンプルを表現するフォーマットに、前記サブ帯域信号を変換するステップと、
前記サブ帯域信号のスケールファクタ領域を二次元行列のスケールファクタに体系化するステップであって、第１の次元としての時間、及び第２の次元としてのサブ帯域周波数レンジによって体系化される当該ステップと、
前記二次元行列のスケールファクタを複数のタイルにパーティション化するステップであって、前記複数のタイルのそれぞれが前記二次元行列のスケールファクタのサブ行列である当該ステップと、
前記複数のタイルの少なくとも１つのタイルについてそれぞれのスケールファクタ係数行列（ＳＣＭ）を生成するために、二次元の直交変換によって前記複数のタイルからの少なくとも１つのタイルを処理するステップと、
タイルにおける前記スケールファクタをあらわす圧縮された係数行列を圧縮フォーマットで生成するために、前記スケールファクタ係数行列（ＳＣＭ）を圧縮するステップと、  前記圧縮された係数行列を、伝送のためのデータフォーマットにパッキングするステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記直交変換は二次元の離散コサイン変換を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記二次元行列は、完全オーディオフレームをあらわし
前記複数のタイルの各タイルは、時間のサブ間隔、及び前記完全オーディオフレームの周波数レンジの部分をあらわす、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記複数のタイルからの少なくとも１つのタイルを処理する前記ステップの後、再量子化行列に従い、前記少なくとも１つのタイルを再量子化するステップを更に含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記圧縮するステップは、少なくとも１つのＳＣＭについて、係数を係数列に再配置することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記圧縮するステップは、前記係数列を圧縮するためにエントロピー削減コードを用いることを更に含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記エントロピー削減コードはハフマンコードを含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記圧縮するステップは、共通フレームにおける関連するタイルにわたり、差動コーディングを用いることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記スケールファクタ領域を体系化するステップは、スケールファクタの修正された行列を得るために、ａ）行、及びｂ）列の少なくとも１つにわたり、計算された傾向（トレンド）により行列をモデル化する予測モデルを用いて前記二次元行列を修正することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記予測モデルは線形予測モデルを含み、前記計算された傾向は線形傾向である、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記予測モデルは多項モデルを含み、前記計算された傾向は多項関数を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１２】
前記複数の連続サンプルを複数のサブ帯域信号に処理するステップは、前記複数の連続サンプルをデジタルバンドパスフィルタの集合によりフィルタリングし、意味をもってサンプルされた複数のサブバンド信号を生成するために間引きすることを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記複数の連続サンプルを複数のサブ帯域信号に処理するステップは、前記サンプルの連続したセットそれぞれについて、周波数ビンのセットに対応する一連のサブ帯域信号を生成するため、前記サンプルの連続したセットを、周波数変換による周波数領域表示に変換することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
伝送媒体を通じて、前記圧縮された係数行列を伝送するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記伝送媒体はデータネットワークを含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
マシーン読出し可能な媒体上に前記圧縮された係数行列を記憶するステップを更に含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
サウンド信号をあらわす圧縮符号化デジタルオーディオ信号を復号化するための方法であって、スケールファクタ及びデータフォーマットを用いてサウンドサンプル又はスペクタル値をあらわすサンプルが圧縮符号化され、前記サンプルはスケールファクタと量の積としてあらわされ、
請求項１に記載の方法により圧縮された符号化スケールファクタ係数行列及び符号化された量子化データを分離するため、受信したデータパケットを解凍（アンパック）するステップと、
少なくとも１つの係数行列を生成するため、前記符号化スケールファクタ係数行列を復元するステップと、
前記係数行列を圧縮し、少なくとも１つの対応するスケールファクタのサブ行列を得るために用いられた請求項１に記載の直交変換の逆処理を実行する二次元の逆直交変換によって、前記少なくとも１つの行列を変換するステップと、を含むことを特徴とする方法。
【請求項１８】
前記逆直交変換は二次元の逆離散コサイン変換を含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記少なくとも１つの係数行列は、複数の係数行列を含み、
前記少なくとも１つの行列を変換する前記ステップは、対応する複数のスケールファクタのサブ行列を得るために、複数の係数行列のそれぞれを変換することを含み、
既知のエンコーダで用いられるタイリングパターンに対応する所定のパターンのタイルの中に前記スケールファクタのサブ行列を連結させることによって、前記スケールファクタのサブ行列を、大きなフレーム行列に組み立てるステップを更に含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
前記符号化スケールファクタ係数行列を復元するステップは、エントロピー削減コードを用いることを含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
前記エントロピー削減コードはハフマンコードを含む、請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記符号化スケールファクタ係数行列を復元するステップは、共通フレーム行列における隣接するサブ行列間の差を復号し、及びサブ行列を再構築するために前記差を合計することを含む、請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
復元され、再量子化されたスケールファクタ係数行列を得るため、非線形量子化から線形スケールファクタへと前記圧縮されたスケールファクタを変換することにより、前記スケールファクタ係数行列を再量子化するステップを更に含み、これにより、オーディオフレームに関するスケールファクタ係数行列を計算する、請求項２１に記載の方法。
【請求項２４】
オーディオサンプルの行列を再構築するため、前記再量子化され、復元されたスケールファクタ係数行列の要素を、対応のデータ量（Ｑ）で乗じるステップを更に含む請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
連続したデジタルオーディオサンプルのストリームを構築するため、前記オーディオサンプルの行列を処理するステップを更に含む、請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記オーディオサンプルの行列を処理するステップは、
前記オーディオサンプルの行列の各行について前記行を合成フィルタで処理し、前記合成フィルタは、既知のエンコーダで実行されるデシメーションを相補する方法で、前記行をサンプルのフレーム長にアップサンプリングすることにより、複数の再構築したサブ帯域信号を得て、
サウンドをあらわすフルバンドオーディオ信号の複製（レプリカ）を生成するために、前記再構築したサブ帯域信号を混合することを含む、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
サウンドを再生成する目的のための他の装置に対して、前記オーディオサンプルを出力するステップを更に含む、請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
前記連続したデジタルオーディオサンプルのストリームに基づいて再生成されるサウンドを生じさせるステップを更に含み、前記サウンドは、復号化の方法に合致する方法によって符号化されたサウンドをほぼ複製する、請求項２６に記載の方法。
【請求項２９】
入力信号を受信するステップと、
前記入力信号をデータパケットに復号するステップとを更に含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項３０】
前記入力信号はデータネットワークから受信される、請求項２９に記載の方法。
【請求項３１】
前記入力信号はコンピュータ読み取り可能な記録媒体から読み出される、請求項２９に記載の方法。
【請求項３２】
圧縮されたオーディオ情報を記憶するのに適したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、各サンプルはスケールファクタと、対応する量との積としてあらわされ、請求項１に記載の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体。
【請求項３３】
前記二次元の直交変換は二次元の離散コサイン変換を含む、請求項３２に記載の記録媒体。
【請求項３４】
符号化されたデータ領域は、エントロピー削減コードにより前記スケールファクタ係数行列を符号化することで更に符号化される、請求項３３に記載の記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、全般的には圧縮又は符号化されたデジタルオーディオ信号の分野に関し、特に、オーディオ信号をあらわすスケールファクタ又は浮動小数点表示を用いるオーディオ圧縮に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタル信号を符号化又は復号するための多くの方法が知られている。これらの方法は、典型的には、伝送及び記憶に関するビット要求を減らすため、或いは（ビットレート制約に従う）オーディオ再生で知覚される質の向上の何れかに用いられる。例えば、ＤＴＳコヒーレント音響（米国特許Ｎｏ.5,974,380参照）やドルビーＡＣ３などの幾つかは、ＭＰＥＧ-２圧縮／復元の数多くの改良型があるので、商業使用されるのが普通である。
【０００３】
どのデジタルオーディオ表示においても、信号は周期的にサンプリングされ、次に、一連のサンプルがオーディオ信号をあらわす或る方法によって量子化される。多くのコーデック（符号化／復号化システム）において、その信号は、時系列（時間領域表示）で体系化された一連の量子化サンプルによってあらわされる。他のコーデックにおいては、サンプルは多くの数学手法のうちのいずれかによって数学的に変換され、「周波数領域」表示を生じさせ、又それらはスペクタル表示又は変換表示とも呼ばれる。このようなコーデックは、よく「変換コーデック」と称される。
【０００４】
符号化された表示が、時間領域サンプルか、符号化されたスペクタル値か、或いは他の変換された一連のデータであるかにかかわわらず、利用可能なビットをより効率的に使用するためにサンプルの数値表示を採用するという利点がしばしば見うけられる。スケールファクタを用いることによってデータを表現することは知られている。各データ値はスケールファクタと、このスケールファクタによって操作され、オリジナルのデータ値を元に戻すものと理解される量子パラメータとによって表される。この方法は、ときには「スケール表示」、特にブロック・スケール表示と称されたり、又、ときには「浮動小数点」表示と称される。浮動小数点表示は、スケール表示の特殊なケースであることは明らかであり、数が仮数(mantissa)と指数(exponent)の組合せであらわされる。仮数は量子パラメータに相当し、指数はスケールファクタに相当する。典型的には、このスケールファクタビットは、指数又は対数マッピングなどの非線形スキームの中であらわされる。それゆえ、スケールファクタ分野の各量子化ステップは、例えば、基底１０のｌｏｇ（対数）スキームにおいて或る数のデシベルをあらわす。
【０００５】
スケールファクタの使用は、通常であれば、変換に関するビットレート要求を減少させるのであるが、「フォワード適応（forward-adaptive）」コーデックの場合、或る方法でスケールファクタを変換させることが要求される。スケールファクタの変換は、低いビットレートで全体のビットレートの重要な部分を要求する。その結果、スケールファクタを変換するのに要求されるビット数を少なくさせることが望ましい。この問題に対する最もありふれた従来アプローチは、幾つかの大きな複数の（ブロックの）サンプルに対応する信号スケールファクタを変換することである。この技術の１つの応用が、「ブロック浮動小数点」と称されている。この手法は、最適な量子化と、スケールファクタの変換に要求されるビット減少の必要性との間の妥協（折衷案）をとる。この技術の成功は、時間及び信号の周波数反応に大きく依存し、そして過渡信号(signal transients)はチャレンジをもたらす。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、符号化方法、復号化方法、及びマシーン読出し可能な記録媒体を含む。
符号化方法は、オーディオ圧縮システムにおいて音をあらわすデジタルオーディオ信号を圧縮する方法を提供し、サンプルは、スケールファクタと、関連する量の積としてあらわされる。本方法は、以下のステップを含む。すなわち、サウンドをあらわすデジタル信号を受信するステップと、サンプルを、少なくとも１つのオーディオフレームに体系化するステップと、前記フレームは時間間隔をあらわす複数の連続サンプルを含み、各フレームについて、前記複数の連続サンプルを複数のサブ帯域信号に処理するステップであって、前記各サブ帯域信号は、各サブ帯域周波数レンジを代表し、前記サブ帯域周波数レンジ内に時系列のオーディオサンプルを含み、ａ）スケールファクタ領域であらわされるスケールファクタと、ｂ）量子化領域であわらわされる量子化領域の積として、フィルタリングされたオーディオサンプルを表現するフォーマットに、前記サブ帯域信号を変換するステップと、各フレームに対応する少なくとも１つのタイルで、前記サブ帯域信号のスケールファクタ領域を二次元に体系化するステップと、前記各タイルについてそれぞれのスケールファクタ係数行列（ＳＣＭ）を生成するために、二次元の直交変換によって前記少なくとも１つのタイルを処理するステップと、圧縮された係数行列を生成するために、前記各スケールファクタ係数行列（ＳＣＭ）を圧縮するステップと、前記圧縮された係数行列を、伝送のためのデータフォーマットにパッキングするステップとを含む。
【０００７】
復号化のための方法は、符号化されたスケールファクタデータ及び符号化された量子化データを分離するため、受信したデータパケットを解凍（アンパック）するステップと、複数の係数行列を生成するため、前記符号化されたスケールファクタデータを復元するステップと、前記係数行列を符号化し、複数の対応するスケールファクタサブ行列を得るために直交変換の逆処理を実行する二次元の逆直交変換によって、前記係数行列のそれぞれを変換するステップと、既知のエンコーダで用いられるタイリングパターンに対応する所定のパターンのタイルの中に前記スケールファクタサブ行列を連結させることによって、前記スケールファクタサブ行列を、大きなフレーム行列に組み立てるステップと、復元され、再量子化されたスケールファクタ行列を得るため、前記圧縮されたスケールファクタを再量子化するステップとを含む。
【０００８】
マシーン読出し可能な記録媒体は、符号化されたオーディオ情報を記憶するのに適し、各サンプルはスケールファクタと、対応する量との積としてあらわされる。この記録媒体は、符号化されたスケールファクタデータ領域と、符号化されたデータ量を含む量子化領域を含み、前記スケールファクタの少なくとも１つの行列は、二次元の直交変換によりスケールファクタ係数行列に符号化される。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】ブロックとして示した機能モジュールを有する、本発明による汎用エンコーダの高次レベルの図である。
【図２】本発明による汎用デコーダの図である。
【図３】サブ帯域に分割し、サンプル時間によって体系化したスケールファクタの行列に対応するデータ行列のグラフィック表示図である。周波数軸上で周波数によって分配した異なるサブ帯域、及び直交時間軸上でサンプル時間によって体系化された異なる時間を有する。
【図４】本発明による符号化方法のステップを汎用レベルで示した高次の手順又は「フロー」図である。
【図５】スケールファクタ係数行列（ＳＣＭ）を圧縮する特別な方法の詳細ステップを示す手順図である。この特別な方法は図４でＳＣＭを圧縮するために本発明の特別な実施例で有用である。
【図６】ＳＣＭ、及び通信チャンネルを通じた伝送に関する量子パラメータを更に圧縮するためのステップを含む、図５の方法の構成を示す手順図である。
【図７】符号化されたスケールファクタ、及び伝送又は再符号化に関するオーディオ量子化データを含むフレームをパッキング（まとめる）のに好適なデータフォーマットの例を示す図である。
【図８】図１〜７の方法によって符号化されたスケールファクタ及びオーディオデータを復号化するステップを示す手順図である。
【図９】図１〜７の方法によって符号化されたスケールファクタ及びオーディオデータを復号化するのに有用な特別のステップを示す特定の実施例のステップを示す手順図である。
【図１０】図５に示す符号化方法の文脈において有用な、ノッチ除去の新規な方法の手順図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本発明は、周波数と時間の両方の次数に対してオーディオサンプルを体系化する符号／復号化システムを指す「サブバンドコーデック(subband codec)」の内容に記載されるであろう。より詳細には、その記載は、広帯域のオーディオ信号を、決定的に重要な意味をもってサンプルされたサブ帯域信号を生じるよう大幅に減少させる複数のサブ帯域信号に分割するデジタルフィルタバンクを使用するコーデックの内容において、二次元スケールファクタ圧縮を使用する例によって以下に説明される。しかし、本発明はこのような内容に限定されるものではない。むしろ、本技術は、どの「変換コーデック」にも関連し、「変換コーデック」は、その目的のために、サブ帯域コーデックの特別なケース（詳しく言うと、時系列のサンプルを周波数領域表示に体系化するために、数学的な変換を用いるもの）と考えられている。よって、後述する技術は、離散コサイン変換コーデック、改良型離散コサイン変換コーデック、フーリエ変換コーデック、ウェーブレット変換コーデック、又は他の任意の変換コーデックに対して適合される。時間領域指向のコーデックの分野の場合、本技術は、１つの信号を重要な意味をもってサンプルされた複数のサブ帯域信号に分割するためにデジタルフィルタリングを使用するサブ帯域コーデック（例えば、米国特許Ｎｏ.5,974,380及びその他で述べられているようなDTS5.1サラウンド音響）に応用される。
【００１１】
本発明の方法及び装置は、符号化及び復号化の両面の態様を有し、変換システムにおける一般的な機能であるエンコーダ、変換チャンネル（伝送路）、相補的なデコーダに存在することを理解されたい。変換チャンネルは、データ記憶媒体を含み、電子的、光学的、又は（記憶媒体のチャンネルが具体例とみなされるような）他の任意の変換チャンネルであり得る。変換チャンネルは、オープン若しくはクローズドのネットワーク、ブロードキャスト、又は他の任意のネットワーク接続形態を含む。
【００１２】
エンコーダ及びデコーダは、ここでは各々別個に述べられるが、互いに相補的なものである。
【００１３】
図１は、本発明による符号化システムの最上位概念である全般図を示す。エンコーダの特に新規な実施例の詳細は、図５及び図６に関連して後述する。
【００１４】
少なくとも１つのチャンネルのデジタルオーディオ信号は入力１０２で供給される。本発明の目的のために、我々は、デジタルオーディオ信号が、具体的な(tangible)物理現象、具体的には、電気信号に変換され、アナログ／デジタルコンバージョンによってフォーマット変換され、そしてうまく事前処理されている音響をあらわすものとして仮定する。典型的には、本技術分野で知られているような、アナログフィルタリング、デジタルフィルタリング、及び他の事前処理は、エイリアシング、サチュレーション、又は他の信号処理エラーを最小化することに適用される。オーディオ信号は、ＰＣＭコーディングなどの従来の線形方法によってあらわされる。入力信号は、マルチタップ、マルチ帯域、解析フィルタバンク１１０によってフィルタリングされ、それらは相補的直交ミラーフィルタ(Quadrature mirror filters)のバンクに適合する。あるいはまた、多相フィルタバンクなどの擬似(pseudo)直交ミラーフィルタ（ＰＱＭＦ）を用いることも可能である。フィルタバンク１１０は、複数のサブ帯域信号の出力１１２を生み出す。図では、そのような出力を少しだけ示しているが、多数の、例えば３２又は６４といったサブ帯域出力が用いられることが一般的である。フィルタリング機能の一部として、好ましくは、フィルタバンク１１０が各サブ帯域におけるサブ帯域信号をとても大幅に減少させるべきである。具体的に言うと、各サブ帯域において信号を完全にあらわすのにようやく充分というような、１秒当りより少ない数のサンプルに各サブ帯域信号を減らす（「クリティカル  サンプリング」）。本技術は本発明の技術分野で既知であり、例えば、Bosi,M及びGoldberg, R.EのIntroduction to Digital Audio Coding and Standards（Kjuwer日付不明）、若しくはVaidyanathanのMultirate Systems and Filter Banks（Prentice Hall、1993年）で述べられている。
【００１５】
１１０のフィルタリングの後で、（各サブ帯域における一連のサンプルを含む）複数のサブ帯域信号１１２は、モジュール１１４によってスケール表示に変換（コンバート）される。言い換えると、各サンプルは、（スケールファクタビットに符号化された）スケールファクタと、（データビットを記憶した）量パラメータとを含む表示に変換される。スケールファクタは、典型的には、例えばデシベルの非線形に量子化され、それから、例えばハフマン(Huffman)コーディングによって符号化される。スケールファクタが最初に、線形表示に復号化されるならば、サンプル値は、スケールファクタに量パラメータを乗じた値に等しいことを理解されたい。一つの共通スキームにおいて、サンプルは、それ以前に指定されたビットフィールドのそれぞれで、指数と仮数を含む仮浮動小数点形式に変換される。
【００１６】
あるいはまた、当業者であれば、浮動小数点処理が解析フィルタバンク１１０によって用いられるならば、入力信号１０２は浮動小数点形式で提供されることを理解するであろう。
【００１７】
モジュール１１４は、仮表示スキームに基づいてスケールファクタとデータパラメータを割り当てる。例えば、スキームは、主観的マスキング機能などの周波数の知覚的影響を考慮する。あるいは、ビット配置スキームは、（最小二乗誤差「ＭＭＳＥ」などの）ビットレート制約に従う正確さのある測定を最適化することを求めるのに使用されることが可能であろう。又はスキームは誤差の測定に関して所定の制約に従うビットレートを設定することを求めることができるであろう。初期スケールファクタ割り当ては、予備（言い換えると、仮）にすぎず、本手法において後に修正されうる。スケールファクタは、デシベル又は他の対数スケールなど、非線形ベースのマッピングに応じて割り当てられる。データパラメータ（仮数）は線形又は非線形マッピングのいずれか一方に従い、割り当てられる。
【００１８】
スケールファクタ／量子化表示への変換の後、複数のサブ帯域信号が符号化モジュール１１６によってさらに符号化される。データはエントロピーの除去によってビット要求を減少させるように意図した方法のタンデム（連携）結合を含む様々な手法のいずれかによって符号化される。可逆(lossless)又は不可逆(lossy)方法を用いることもあるが、不可逆方法は、人間の聴覚の知覚的特徴及び限界を巧みに利用する限りにおいて、もっとも効果的であると見込まれている。データパラメータの符号化は本発明においては付随的なものであり、本発明は（サンプルベースによるサンプルのデータパラメータに関係する）スケールファクタデータの圧縮と主に関係がある。
【００１９】
次に、処理モジュール１２０において、各サブ帯域の仮スケールファクタがフレームにグループ分けされる。詳しく言えば、二次元（時間及び周波数）の一連の関連に基づき、サブ帯域サンプルの「フレーム」は二次元で定義される。行列への配列の詳細な方法は、図とともに以下に述べる。４つの信号の経路は図１に示されるが、或る実施例では、対応する４つの「タイル(tiles)」、他の数のタイル、又は１つのみのタイルが用いられる。
【００２０】
次に、スケールファクタ圧縮モジュール１２２において、仮スケールファクタが、好ましくは、フレームの次元よりも少ない複数の行列又は「タイル」にグループ分けされる。次に、スケールファクタは修正される（より詳細については後述する）。そして二次元変換１２４の使用、好ましくは二次元離散コサイン変換（ＤＣＴ）によって圧縮される。この操作は、スケールファクタのフレームをあらわす修正スケールファクタ行列を生み出す。次に、（スケールファクタ係数行列として呼ばれている）ＤＣＴ変換後のスケールファクタ行列は、さらに処理され、エントロピーを除去するために（ブロック１２６で）符号化される。詳細は後述する。スケールファクタ係数行列は、ＤＣＴ変換後では、かなり圧縮される。圧縮後のスケールファクタ行列は、伝送のために記憶される（モジュール１２８）。
【００２１】
伝送データを準備するため、エンコーダは圧縮後のスケールファクタ行列を（デコーダ１２９によって）復号化しなければならず、（元々の「仮」スケールファクタから或る次数に変更しうる）再構成されたスケールファクタ行列を生成する。再構成されたスケールファクタ行列を用いながら、エンコーダは、次に、元々のサブ帯域サンプルを再量子化する（再量子化モジュール１３０）。最後に、圧縮されたスケールファクタ行列（若しくは、前記行列に再構成されるために復号化可能な、より正確で相当に圧縮されたコード）が、或るデータフォーマット即ち、その後送信される「パケット」の中に、圧縮されたデータパラメータとともに多重化される。或いはまた、本発明によって準備される前記データフォーマットは、機械読取り可能な記憶媒体に記憶されるようにしてもよい。言い換えると、本出願の目的のために、データ記憶及びその後のデータ検索は、「伝送」の特別なケースとしてみなされるものである。
【００２２】
ここで与えられた前記操作及び圧縮ステップに加え、符号化の他の「層(layers)」が存在しうるし、一般的には存在するものであることを理解されたい。圧縮されたオーディオパケットは、伝送媒体により要求されるために更に操作される。前記伝送媒体は、データ伝送システムのネットワーク及び物理層に合わせるために、ＩＰプロトコル、アドレスビット、パーティビット、ＣＲＣビット、又は他の変更を要求することができる。これらの特徴は本願の主題ではないが、関連分野の当業者によって理解される事項である。
【００２３】
データ伝送システムの受信末端で、データパケットはレシーバ２００によって受信され、逆マルチプレクサ２０２によって逆多重化される（言い換えると、データフィールドが多重化されたフォーマットからアンパック(unpack)されるということである。）符号化されたスケールファクタは、スケールファクタ行列を符号化する処理を逆に行うことによって、スケールファクタデコーダ２０４によって復号化され、再構成されたスケールファクタ行列を生成する。このステップは図８に関連して以下に詳細に述べる。また、オーディオ量子化パラメータは、量子化フィールドデコーダ２０６により、その量子化パラメータを符号化するために如何なる方法が用いられようとも相補的な方法で復号化される。再構成されたスケールファクタ及び量子化パラメータは、最終的に、各サンプルとの関連で再びまとめられる（再構成スケールデータ）。最終的に、このスケールデータは、（ブロック２０８で）復号化若しくは多重化(multiplication)によって拡大され、各オーディオサンプルの復号化された値（デコード値）をあらわす固定小数点又は整数オーディオデータを生み出す。２０８の出力は、オーディオ信号の一連のシーケンシャルデータを代表するものである。この（デジタル）出力２１０は、Ｄ/Ａコンバータによって電圧又は電流などのドライブスピーカやヘッドフォンに使用されるオーディオ信号に順々に変換され、これによりほぼレプリカサウンドを再構成する。
【００２４】
ただ一つのチャンネルのみが記載されているが、２チャンネルステレオ構成又は様々な「サラウンド」オーディオ構成など更に多くのチャンネルであろうとなかろうと、本発明の技術は複数のチャンネルを符号化するために用いられ得ることを理解されたい。オプションとして、マルチチャンネル例において圧縮を改善するために内部チャンネル相関がデコーダによって巧みに利用される。
【００２５】
全般的には上述した（そして具体的には以下に述べる）エンコーダ及びデコーダの何れか又は両方は、充分なランダムアクセスメモリ及びデータ記憶部と通信し、そして或るデータ伝送若しくは記憶システムと通信する、適切にプログラムされたマイクロプロセッサによって具体化される。例えば、様々な半導体製品から使用可能なＡＲＭ１１プロセッサなどの汎用マイクロプロセッサが用いられる。或いはまた、アナログデバイス（ＡＤＩ）から使用可能なＤＳＰシリーズなどのもっと専門化されたＤＳＰプロセッサチップが使用され、（サブ帯域フィルタバンクのための）マルチバンクＦＩＲデジタルフィルタや、変換操作（ＤＣＴ又はその類似）のプログラミングを大いに楽にする。マルチプロセッサのアーキテクチャは有利に用いられる。
【００２６】
具体的に新規な方法のより詳細な記述は、本発明の主要な焦点であるスケールファクタを圧縮する方法を強調しながら次に記載する。前記一般的な記載から、スケールファクタ／量子化表示において、スケールファクタＳＦと量子（Ｑ）の積としてオーディオデータがほぼ近似されるという関係を常に有しながら、時には「仮数」フィールドとも呼ばれる量子化パラメータ（Ｑ）はスケールファクタと一対一に関連して適切に処理され、圧縮されなければならないことが認識されるであろう。以下の詳細な記載は、本発明のスケールファクタ圧縮に関してより具体的に焦点をあてたものである。その記載は、マルチ帯域を用いるサブ帯域コーデック、重要な意味をもってサンプルされたサブ帯域信号を生み出すためにサンプルされた信号を、時間領域で操作するＦＩＲサブ帯域フィルタの文脈において与えられるものである。本技術は、当業者であれば自明な、僅かな修正後の変換コーデックでの使用に適用され得る。
【００２７】
図３に示すように二次元データ構造又は行列を視覚化することは、本方法の更なる説明を非常に容易にする。グリッド２４０は、スケールファクタのＮ×Ｍ次元行列をあらわす。ここで、Ｎはサブ帯域の数をあらわし、そしてＭは、オーディオデータのフレームに等しいタイムスパンを考えるとき、各サブ帯域の時系列なサンプルの数である。厳密な次元（Ｎ及びＭ）は重要な意味をもたない。特定な値は説明上のためだけに与えられている。例えば、Ｎ×Ｍの時系列を含むオーディオ「フレーム」は、１０２４個の連続ＰＣＭ表示のサンプルである。サブ帯域フィルタバンクの配列を通ることによってＮサブ帯域に分解される。典型的なコーデックの場合、Ｎは３２であるように上手く選ばれる。次に、各サブ帯域は、典型的には情報の欠落なしに（上述したBosiを参照のこと）、３２のファクター（「クリティカリー・サンプリング」）によって大幅に縮小されるであろう。ある具体例において、各サブ帯域は、（単一オーディオフレームのために）３２個の連続サンプルに等しい３２によって分割された１０２４を生じさせるであろう。このような「フレーム」の配置は、３２×３２行列のサンプルによって有益にあらわされる。本発明の目的のために、各サンプルのスケールファクタ要素をよく考えることがまさに必要である。したがって、スケールファクタ「フレーム」はＮ×Ｍ行列のスケールファクタによってあらわされる。もっと一般的なケースにおいては、サブ帯域のすべてが等しい周波数間隔をもつことは必要ではないし、時間とスペクトルが完全にキャプチャーされるのであれば、それぞれが重要な意味をもって（クリティカリーに）サンプルされたサブ帯域において時間分解能が同一である必要もない。したがって、図３は、４６個の（等しくない）サブ帯域をもつフレームを示し、サブ帯域の殆どは１２８個の時系列サンプルを有する。低周波数サブ帯域２４４がフィルタリングされ、そして（フレームあたり１２８個のサンプルを有する帯域２４６と較べてより狭いバンド幅で）フレームあたり１６個の時系列サンプルのみを有するように大幅に縮小される。
【００２８】
図３によって二次元行列形式でＭ×Ｎのオーディオスケールファクタのフレームが完全にあらわされることは、容易に思い浮かべられるべきである。本発明の好ましい実施例では、行列２４０は複数の「タイル」２５０ａ,２５０ｂなどにパーティション化される。「タイル」は行列２４０を完全に構成するために二次元（時間及び周波数）で連結される小さな次元の行列である。より詳しく言うと、我々の目的の「タイル」は、Ｊ×Ｋ次元の行列であり、ここでＪ及びＫはそれぞれ、Ｎ及びＭ以下である。そして、各Ｊ×Ｋタイルは、行列２４０からの周波数、時間順序を維持しながら、連続範囲のスケールファクタを構成する。言い換えると、タイルは行列をパーティション化することによって行列２４０から得られ、行列２４０は順繰りに、二次元の所定のパターンのサブ行列（タイル）を連結することによって構成される。パーティションとサブ行列については、The Penguin Dictionary of Mathematics, John Daintith and R.D.Nelson, Eds.(1989)を参照されたい。
【００２９】
オーディオフレーム行列をスパンする単一のタイルが本発明に従い圧縮されるのであるが、より大きな行列２４０を複数の小さなタイルに分解することは、本発明の具体的に新規な方法において好ましい。したがって、本発明の或る応用では、オーディオフレーム行列２４０がパーティションによってサブ行列に分解される。図３に示す例の場合、様々な次元のタイルが用いられる。詳しく言うと、その例において最低の１６個のサブ帯域は、１６×４のタイル（周波数、時間）によってあらわされる。増加した周波数にある次の２個のサブ帯域は３×１６としてパーティション化される。高周波数のサブ帯域は８×１６個のサブ行列としてパーティション化される。示唆された次元は、媒体の通常範囲にあるオーディオ帯域幅をもつオーディオ信号を、高い忠実性の音楽信号に（およそ２０ｋｈｚ帯域幅にまで）あらわすのに有益であることが知られている。タイルの他のパターンも用いることができる。
【００３０】
図４は、本発明によるエンコーダの具体的な実施例の詳細を示すブロック図である。一連のデジタルオーディオサンプルは、ノード３０２で入力として受信される。順序づけられた一連のＰＣＭオーディオサンプルが適切である。典型的なデータレートは、（８ｋｂ/ｓから３２０Ｋｂ/ｓまでのビットレートをもつ）３２Ｋｈｚから４８Ｋｈｚの領域のサンプリングレートになるよう意図される。もっと高いレートも実行可能ではあるが、本発明は、これらの比較的低いサンプルレートのとき、最も注目されるべき優位点をもたらす。その理由は、低いビットレートのとき、スケールファクタは全データにとって有意義となるものを含むからである。
【００３１】
本発明の或る具体的な新規性ある応用として、図１０に関連して後述するが、ステップ３０３で、あるオプションの「ノッチ除去(Notch Removal)」ステップを含む。本ステップは、その後のステップにおいてスケールファクタのフレーム行列を平滑化すること、及び更に効率的な圧縮のために準備することを含むのが好ましい。次のステップ３０４は、スケールファクタを複数のタイルに分解するためのものであり、当該タイルは完全な周波数／時間オーディオフレームの次元よりも低い次元の行列である。また、タイルは、完全な二次元オーディオフレームを順序付けられた連結によって再構成するのに充分かつ完全なものである。多くの異なるタイリングパターンが用いられ得ることが明らかであろう。図３に示す例は、単に一例にすぎず、本発明の範囲を何ら限定するものではない。
【００３２】
次に、ステップ３０６で、各タイルについて、本発明は直交関数変換、最も好ましくは、二次元離散コサイン変換（以後、「ＤＣＴ」と略す。）によって、スケールファクタを処理する。例えば、Rao and Hwang, Techniques and Standards for Image, Video and Audio Coding , pg.66 (Prentice Hall, 1996) の中で与えられた二次元ＤＣＴの一方は、（引用中の二次元ＤＣＴとはまったく異なる内容において）用いられる。ＤＣＴの差分正規化は、本発明から乖離することなく置き換えられることが可能である。各タイルに関する結果は、Ｊ×Ｋ行列であり、ここではスケールファクタ係数行列（以後、「ＳＣＭ」と称する。）として言及する。本ステップは、非線形量子化スキームをあらわすスケールファクタ指数上で作用する変換という点において、画像圧縮において用いられるＤＣＴとは全く異なることに留意されたい。スケールファクタは、明度又は彩度などの画像量に対して類似もせず、サンプルされた振幅に直接的に対応もしない。
【００３３】
本明細書の記載中、使用する周波数又は行列変換として「ＤＣＴ」を繰り返し言及しているが、ウェーブレット、離散フーリエ変換、カルーネンレーベ(Karhunen-Loeve)変換、又は他の変換等の既知の直交変換が、等価的に代用することができる。
【００３４】
各タイルからのＳＣＭは、（スケールファクタ行列と比較して）より容易に圧縮される形式で生じるのが普通である。
【００３５】
次に、ステップ３０８で、ＳＣＭは圧縮される。本発明の最も一般的な態様に従えば、フレーム内のタイルに対応するＳＣＭは、変換に関するビット要求を減少させる任意の方法によって圧縮されるのであるが、一方で、心理音響的なオーディオ圧縮のための許容範囲にある誤差でスケールファクタを再計算する決定論的手法を維持する。詳しく言うと、本発明の特別に新規な実施例は、符号化の方法を単純にするエントロピーによって、ＳＣＭを圧縮するステップを含む。特に、幾つかのステップ、すなわち、a)再量子化行列に従いＳＣＭを再量子化すること、b)異なる符号化方法によって少なくともＤＣ係数を圧縮すること、c)冗長さを減少させるための差動（differential）コーディング、ベクトルコーディング、ハフマンコーディング、又はその任意の組合わせ等の符号化方法によってＤＣ係数以外の）係数を符号化すること、によってＳＣＭを圧縮することを含む。次に、符号化されたスケールファクタ係数は、変換のためにパック（言い換えると、多重化）される（ステップ３１０）。
【００３６】
ＳＣＭを圧縮する更に詳細で特別な方法が図５のフローチャートに示される。この図は、(図４中の)ＳＣＭ圧縮ステップ３０８の特別且つ新規な一例である。この特別な方法は、スケールファクタを変換するビット要求を減少させるため、差動コーディング、ベクトルコーディング、ハフマンコーディングの適切な組合わせを見出してきており、それらを用いる。スケールファクタの圧縮に注目すると、圧縮されるデータはスケールファクタのＤＣＴ変換係数をあらわし、そのスケールファクタは非線形マッピングによって一組の乗数（又は指数）をあらわし、各乗数はオーディオ量子化フィールド（仮数）と一対一対応で関連する。例えば、一実施例では、スケールファクタは、基底１０のｌｏｇマッピングによる振幅に暗黙的に関係する、デシベルで表現される基底レベルをあらわす短ビットで構成してもよい。スケールファクタは単純な振幅又は線形量ではないので、線形ＰＣＭデータ又は従来の画像データでさえ、これらのデータを圧縮する従来の方法は、非線形スケールファクタデータによる優位を目的とする関数と期待されないであろう。符号化されたスケールファクタデータは、オーディオの振幅や従来の画像量に類似しない。その結果、当業者であれば、類似技術を用いて非類似な量を圧縮することを期待しないであろう。
【００３７】
或るＤＣＴ係数が他よりも重要であることに鑑み、更なる符号化の前に、すべてのタイルからのＳＣＭは再量子化することが好ましい（ステップ５０２）。一実施例において、式１で例示したように、３×１６の再量子化行列Ｍに従い、係数が量子化される。
（式１）
0005453422.tif 000002
【００３８】
一実施例において、行列Ｍは３×１６のタイルのために用いられる量子化ステップサイズを示す。行列Ｍにおけるデータ入力（エントリ）はＳＣＭの対応する位置で用いられるステップサイズを与える。例えば、（例示の実施例において）再量子化の前に、スケールファクタはデシベル（基底１０の対数スケール）であらわされる。また、ＤＣＴ係数はデシベルに応じて直接的に関連するであろう。仮に、ステップサイズ行列Ｍに従い、その表記（行，列）で従来のようにエントリを指定すれば、３×１６個のタイルにおいてＤＣ構成要素（１，１）エントリは２デシベルステップで再量子化されるであろう。３デシベルステップは、（１，２）〜（１，８）のまでのエントリのために用いられるであろう。再量子化行列Ｍにおける零に相当するスケールファクタエントリを除くその他のエントリは、零に再量子化される。なぜなら、それらはスケールファクタ行列の構築においてわずかな効果しか持っていないからである。再量子化ステップは、ＳＣＭの各係数を対応するステップサイズで割ることにより達成され、次に最も近い整数に丸められる。当業者であれば、零で割ることを避けるように気を配ることが理解されよう。
【００３９】
図５を再び参照すれば、ステップサイズ行列Ｍに従う再量子化の後、次に、図５の詳細な方法は、分岐した手順によりＳＣＭを符号化する。すなわち、（各タイルからの係数行列の１，１要素の組である）ＤＣ構成要素は、特に重要であり、分岐５０４で分岐して処理される。
【００４０】
まず、分岐５０４で、ＤＣ係数を考慮しながら、（ＤＣＴ変換の各方向で周波数を最小化するのに対応する）ＤＣ係数行列のエントリが各再量子化されたＳＣＭからもってきて、そしてタイル数及びそれらの順序に基づく次元の行列に上手く配列させる（ステップ５０６）。一実施例においては、タイリングのパターンはサブ行列の矩形配列という結果にならず、超過したタイルは別々に扱われる。例えば、図３に示すデータ構造の場合、（フレームの時間で、最低の周波数レンジに対する）底部の４タイルは、個々の値としてそれぞれに符号化される。独立して扱われないタイルは、好ましくは差動（differentially)でコーディング（符号化）されるべきである。好ましい実施例でおいて、ステップ５０８で、デコーダに伝送するために、２つのフラグが計算され且つ記憶される。すなわち、第一のフラグは、差分値が、水平上で隣接するタイルのＤＣ構成要素について符号化されるのかどうかを示し（時間差分コーディング：time difference coding）、第二のフラグは、差分値が、垂直上で隣接するタイルにわたりＤＣ構成要素について符号化されるのかどうかを示す（周波数差分コーディング:frequency difference coding）。差分コーディングが用いられる場合、隣接するタイルのＤＣ構成要素間の差分は、各タイルの境界について計算される。例えば、図３の構成において、底部の４つのタイルを分離した後、残りのタイルは５×８個のパターンにグループ化されうる。
ＤＣＴによる変換後、各ＤＣＴからのＤＣ構成要素が抽出され、５×８行列に記憶される。次に、符号化が圧縮に意義のある手助けとなるのであれば、５×８行列の要素は差分コーディング（difference coding）によって符号化される。（周波数差分コーディングの関する）第一の行又は（時間差分コーディングに関する）列における要素について、係数の絶対値が（行列の残りにわたり差分コーディングの基本として）符号化される。
任意ではあるが、時間及び周波数の両方向における差分コーディングが用いられうる。例えば、同一行の各エントリ間の差分が最初に符号化され、それから同一列の異なる行間の差分が符号化される。一般的に、符号化方法は、データの冗長性を少なくさせるための単一の特徴に従って選択されるべきである。差分コーディングに関する幾つかの適した方法が知られており、差動コーディング（differential coding）の分野から適合される。
ＤＣ要素以外の再量子化されたＳＣＭを次に考えるとすると、分岐５２０で、圧縮又は符号化の異なる方法が適用される。この方法は、最初に、単一のタイルを符号化することに適用するものとして述べる。本発明により符号化される典型的なオーディオデータの場合、符号化されるはずの殆どのＳＣＭ係数は−１〜＋１までの間隔の値をもつであろうことが、本発明者により観測されてきた。より詳しく言えば、殆どの係数は０、＋１、−１（整数）の一つに等しい。したがって、本発明は判断処理５２２によって示されているように好都合に分岐する。−１〜＋１の間隔から外れるすべての係数値は、分岐５２４で別個に処理される。分岐５２４において、−１〜＋１の間隔外の「はぐれ」値は、ベクトル形式（ａ,ｂ)で符号化される（ステップ５２６）。ここで、ａは（ハフマン符号化の）オフセットであり、ｂは（ハフマン符号化の）値である。
他の符号化方法もハフマンコーディングの代わりに使われることが可能である。つまり、この詳細は、ビットの使用を減らすための実際の例で好都合に用いられるのに適した可変長コードの一例としてのみ提供されるにすぎない。オフセットによって、任意のシステムによって、行列中に可能性のあるオフセットが指定されることを理解されたい。例えば、前に送信した（−１〜＋１の間隔外にある）「はぐれ」値から走査パターンにおける可能性のあるオフセットをあらわすといったことがありえる。「はぐれ」値の総数は一般的には小さく、ＳＣＭに関する情報の殆どは、パス２のパラレル圧縮によってより効率的に圧縮される。
【００４１】
並行分岐５２８において、本方法は、残りの一般的な値すべてを−１〜＋１の範囲に制限されるように圧縮する。これらの値は「ジグザグ」走査、又は行列をほどいて（unwind）好都合に整えられた係数列、又は（言い替えれば）ベクトルを生成するのに効率的な同様の走査パターンなどに再び配列される（ステップ５３０）。これに関連して、「都合良く」とは、最も可能性のある範囲の場所に、ベクトル内で隣接した位置に隣接行列エントリを順序づけけることを意味し、それは圧縮をやり易くするために最も類似し又は最も重要な値をまとめてグループ化する傾向がある。最も馴染みのあるジグザグ走査パターンは、典型的には左上部1，1要素から開始し、対角の終端にジャンプすることなく（各対角の終端で方向を反転しながら）、順次対角上を走査することによって行列をときほどきながら進行する。更なる説明は（上述した）Raoを参照されたい。他の方法としては、例えば、順序づけられた位置を記憶したテーブルに基づき用いられることもできる。
【００４２】
大まかに言えば、ステップ５３２の方法は、次に、冗長性を減少させようとする任意の方法によって、係数の列（ステップ５２８から、残りの係数値）を圧縮することに進む。ＤＣＴの特徴は、ステップサイズの選択と同様に、各ＳＣＭにおける意味ある行列エントリの数を削減しようとするものである。実務上、タイルあたり約２０個の係数の列が、（ＳＣＭの左上部セクターにグループ化される）変換にとって適切であることが分かっている。これらの係数をエントロピー削減コードで表すことによって、ビット要求を削減させることができる。ハフマン(Huffman)コーディング、ランレングス(run-length)・エントロピーコーディング、ベクトル(vector)コーディング、算術(arithmetic)コーディング、又は他の既知のテクニックが用いられ、そして計測された信号の統計値に基づき最適化される。特別で新規な解決が例として後述される。
【００４３】
一つの特別なコーディング解法において、次に、選択された係数の列が４要素（ベクトル）のグループにグルーピングされる（ステップ５３２）。４つのグループにグルーピングすることは、後に用いられるハフマンコーディング処理を一層効率的にさせる。４要素によって、（符号が無視されるのであれば）１６の可能性のあるコードがあるであろう。＋１及び−１の値に関し、符号は異なるビットとして記憶される。次に、ステップ５３２で、本方法は、各ベクトルの４つの係数（ｃ１,ｃ２,ｃ３,ｃ４）に基づき、算術的に固有のコードを計算する。例えば、一実施例において、コードは（ｃ１の絶対値）＋（ｃ２の絶対値の２倍）＋（ｃ３の絶対値の４倍）＋（ｃ４の絶対値の８倍）となるよう計算される。このような算術的コードを計算する他の方法が既知であり、各ベクトルの変換に関して要求されたビット数を削減するする任意のコーディングスキームが用いられうる。最終的に、ステップ５３４からの計算されたコードはシンボルとして扱われ、そしてステップ５３６において、異なるシンボルが発生する不均一な確率を巧みに利用し、ハフマンコードなどの可変長コードによって更にそれぞれが符号化される。
【００４４】
複数のタイルにおける各タイルについて、上述したステップ５０２〜５３６が実行される。図３に示すような時間／周波数の行列にする上述した複数の有能なアレンジによって、オーディオフレームを介したスケールファクタが完璧に特定される。したがって、図５のステップは、あらゆるオーディオフレームの各タイルのために繰り返されるべきである。オプションではあるが、或る実施例の場合、ステップ５０２〜５３６の方法によってグループ内の１つのタイルに符号化し、他のタイルを差動的に（differentially）符号化することが好ましい。言い換えると、第一のタイルの係数が最初に符号化され、次に隣接システムするタイルの係数が、係数行列内の各要素のために、前の（すなわち、隣接する周波数）タイル内の対応するエントリからの変化をあらわすことによって示される。時間にわたる、又は周波数にわたる相違の何れかを用いることができるであろう。時間差コーディング、周波数差コーディング、又はストレートフォワード(straightforward)値コーディングが各フレームに対して用いられるかどうかを指定するために、１以上のフラグを送信するべきである。
【００４５】
ここで図６を参照すると、これは、図５の終了として示されたノード６００から開始する。スケールファクタを圧縮した後、ステップ６０２において、スケールファクタの再構築後のセットを得るために、圧縮されたスケールファクタデータに基づき、スケールファクタをエンコーダで再構築することが最も好ましい。これは、上述したように、スケールファクタを符号化するステップを逆処理することによって行われ、すなわち本発明のデコーダの特徴に関連して後述する復号化処理のステップを適用することと等価である。再構築後のスケールファクタは、好ましくは、サンプル上に本来表されていたオーディオデータにサンプルベースで最も合致するように要求されたように、スケールファクタ／量子化のフォーマットに各サンプルを再計算することによってサンプルを再正規化するのに使用されるべきである（ステップ６０４）。再構築されたスケールファクタは、一般的には、図１のモジュール１１４で割当てられた仮のスケールファクタとは異なるであろう。任意の個々のサンプルに関し、本来の仮の量子化されたデータが、ＳＦ*Ｑ＝サンプル値であらわされる場合、最終データ（Q’）は値／RSFとして再計算されるべきである。ここで、ＲＳＦは特定のサンプルに関する再構築後のスケールファクタである。好ましくは、最終のオーディオデータ（Q’）のセットは、変換のために圧縮されるべきである（ステップ６０６）。
【００４６】
最後に、圧縮後のスケールファクタ及び圧縮後の最終オーディオデータは、変換用のデータフォーマットにまとめられる（ステップ６１０）。より詳細には、上述した例示の実施例の場合、何らか方法によって、最終オーディオデータと、圧縮後のＤＣ要素と、「はぐれ」係数データと、圧縮後の係数データとをまとめて多重化することが必要である。最も好ましくは、オーディオフレームに対応する各データのすべてを、通常の順序づけられたフォーマットに一緒にまとめることである。このオーディオフレームは、オーディオ信号の所定の時間間隔から、オーディオイベントを定義するものである。一つの適したフォーマットが図７に示されている。典型的なデータフォーマットは、一連のオーディオフレームを含み、可変サイズではあるが、好ましい所定のサイズが方法にあわせて用いられるであろう。単一のフレームが、図７の７０１として示されている。好ましくは、このフレームはヘッダー情報７０２で始まり、ヘッダー情報は、フォーマットに関する全般的な情報、符号化オプション、フラグ、権利者権限、及び他のオーバーヘッドを含む。次に、７０４フィールドにおいて、好ましくは次の順序でスケールファクタデータがまとめられる：最初に、７０４ａフィールド内に、タイルのＤＣ係数が所定の順序でまとめられる。次に、７０４ｂフィールド内に、範囲外のまとめられる値（＋１〜−１外の「ＯＯＲ」）である非ＤＣ係数（ＡＣ係数）が、各タイルに関して所定のオーダー（より大きなタイリングオーダーの範囲）でまとめられる。次に、７０４ｃフィールド内に、低い周波数タイルの「範囲内にある」符号化係数が、各タイルに関して所定のオーダー（より大きなタイリングオーダーの範囲）でまとめられる。次の７０４ｄフィールドは、低周波数タイルに対応する符号化オーディオ量子化データを含む。７０４ｄフィールドの後には、より高い周波数タイルに関連のある残りの（＋１〜−１内の）係数が７０４ｅフィールドにまとめられる。７０４ｅフィールドの後、上述のより高い周波数タイルからの符号化オーディオサンプルは７０４ｆフィールドでまとめられる。典型的なアプリケーションの場合、この順序は、データの時間領域を単純に多重化させることによって達成され、ビットストリームにおいて最初にあらわれる心理音響的に重要な優位を有している。したがって、バンド幅又はプロセッサ時間が不適切な場合、あまり重要でない高周波数スケールファクタ及びサンプルデータが単純に落とされ、信号は（再生成されたオーディオにおいて縮減された周波数レンジで）依然として復号されるかもしれない。特定の通信チャンネルの必要性が指示されるときは、他のまとめるスキーム及び多重化の他の方法が代替的に用いられる。
【００４７】
圧縮後のオーディオが送信され（又は記憶され）、及び受信され（検索され）た後、エンコーダによって行われた処理を相補する処理によって復号化が行われる。本質的に、復号方法は、スケールファクタを復元するために符号化方法のステップを逆戻りする。図８は、本発明によるデコーダ装置のブロック図を示す。８０２で、受信されたビットストリームからの入力がデマルチプレクサー８０４によって逆多重化（分離）される。デマルチプレクサー８０４は、パス８０６で、受信されたデータフォーマットを符号化されたスケールファクタに分離するとともに、サンプルデータを複数のサブバンド分岐８０８ａ−ｅに分離する。このような分岐の実際の数は、特定の符号化例で用いられたタイルパターンに依存し、それはデコーダ装置に適合するか、又はタイリングパターンをデコーダに知らせるために他の情報が転送されるかの何れかでなければならない。ステップ８１０で、符号化されたオーディオデータは、（ステップ６０６からの）量子化コーディングを逆戻りすることによって、及びエンコーダに適用された量子化スキームに従い、各サブバンドにおいて非量子化される（８１２）。
【００４８】
符号化されたスケールファクタ係数は、図５で実行した符号化処理を逆処理することによって圧縮解除され、スケールファクタ係数行列を生み出す（ステップ８２０）。これらの行列は、次にステップ８２２ａ〜ｅにおいて、符号化に使用されたものを相補する逆直交変換、最も好ましくは逆離散コサイン変換によって変換される。これらは、符号化の最中で適用された各タイルの矩形の次元に一致する。各スケールファクタを対応するオーディオデータ（仮数）に関連づけるため、帯域（バンド）幅と、連続且つ完全な時間フレームとの両方をおぎなう大きな行列を形成するために複数のタイルを連結させることによって、復元されたスケールファクタを二次元データフレームにグループ化することが都合良い（ステップ８２４）。言い換えると、スケールファクタは、図３に示されたフレームに一般的には対応するデータ構造に記憶される。関連するオーディオデータは同様又はパラレル構造にグループ化される。
【００４９】
スケールファクタを回復した後、これらは以下に示すオリジナルなソースオーディオサンプルのほぼレプリカ（複製）を復元するために使用される。つまり、複数のサブバンドのそれぞれにおいて、対数量子化（デシベル）に対応するスケールファクタは複数のスケールファクタを得るために累乗される（ステップ８２６）。次に、オーディオサンプルは、（「固定化される変換」ステップ８１４で）各サンプルの線形スケールファクタを、同様のサンプルに対応するオーディオデータ（Ｑ、即ち仮数）に乗じることによって再構築される。生じるサブ帯域の信号は、依然として、一般的には図３のような形式のフレーム構造に対応する。
【００５０】
オーディオサンプルの広域帯のシーケンスの形式にオーディオを復元させるため、オーディオサンプルの時間−周波数の行列を、広域帯のオーディオのシーケンスへと逆処理することがさらに要求される。広帯域シリーズの時系列サンプルを再構築するために用いられる方法は、特定の実施例に左右される。我々は、まず（ＱＭＦ又は多層フィルタなどの）時間領域デジタルフィルタを用いる例を考慮する。このような例においては、各サブ帯域におけるサブ帯域サンプルは、最も古いものから最新への時系列で、パラレルパス８３０のサブ帯域が合成フィルタステップ８３２へと、上述した行列からシフトされる。合成フィルタステップ８３２において、重要な意味を持ってサンプルされたオーディオサブ帯域サンプルはアップサンプリングされ、次に、エンコーダで使用されるものに合致したパラレルシリーズの合成フィルタを通じてフィルタリングされる。パラレルサブ帯域信号はステップ８３２でミックスされ、出力８４０で広域帯シーケンスのオーディオサンプルを再構築する。出力シーケンスはオーディオソース（図１への入力）のほぼ複製（レプリカ）になるであろう。
【００５１】
変換テクニックを用いる実施例において、本方法はこれまでに述べてきたこととは異なる。合成フィルタリングに代わり、次のステップに従う。フレームＳＦ行列（周波数ビンの集合）の各列を逆変換し、シーケンシャルな時間領域シリーズのオーディオサンプルを得るために逆ウィンドウ化する。変換ベースの実施例の詳細は当業者によって容易に理解されるであろう。より詳しい情報については、Vaidyanathan又はBosi（両方とも上述済み）などの業績を参考にするとよいかもしれない。
【００５２】
８４０で、復号化されたオーディオ信号は記憶されたり、更に受信機によって処理される。そのうち、復号化されたオーディオデータはＤ/Ａ変換器によってアナログ電気信号に変換され、増幅され、そしてリスナーのためのサウンドを再生成するのに使用される。これらの機能はスピーカモジュール８４２によって一緒にグループ化され、普通に記号化される。したがって、本発明の装置及び方法は、（伝送及び記憶の可能な電子データ信号を作り出すことによる）暫定的と、（トランスデューサーから放射されるはずのサウンドであって、以前にレコードされたり伝送されたサウンドのレプリカであるサウンドを生じさせることによる）恒久的との両面において有形で物理的な効果を奏する。
【００５３】
図９は、デコーダの特に詳細で新規な実施例のステップを示したものである。これらのステップは、図１〜７に関連して上述した例示のエンコーダを相補する例示的な特別なデコーダの構成を可能にするために詳述されている。より詳細な内容は、スケールファクタを符号化する特別な方法に主に関連することとなる。この理由のため、仮数に関するデータ経路を示していないが、本発明においてあらわされているものとして理解されたい。
【００５４】
ここで述べるステップは、一般的に述べた上述のモジュール８２０、８２２ａ〜ｅ、８２４及び８２６を特定し、かつ詳述している。この特別な実施例は比較的低ビットなレートで効率的であることが分かっている。デコーダにとってのビット要求において３０％近傍の削減を達成する。
【００５５】
ブロック９０２において、デコーダは纏められていない（図８のステップ８０４で前に非多重化している）データを受信し、伝送データを対応するタイルに分離する。伝送フラグの設定に基づき、デコーダは差動コーディング（differential coding）が使用されていたか否かを決定するだろう。この決定は、後述のデコーディングタイルの方法に影響を与えるであろう。
【００５６】
次に、デコーダは係数データを復号化する処理に進む。（非多重化ステップ８０４で認識された）「はぐれ値」は、次のパス９０４の方法によって復号化される。すなわち、「範囲内」係数は、パス９０６を介して復号化される。
【００５７】
パス９０４のはぐれ値のために、最初に、ハフマン（又は他のエントロピー削減コード）が逆演算され、はぐれ値を（位置，値）としてあらわすベクトルを生成する。
【００５８】
パス９０６の「範囲内」値のために、本方法はハフマンコードを復号化し、演算コードの集合を作成する（ステップ９１０）。演算コードは、それぞれ固有の４ベクトルに対応する。次に、上述の４ベクトルを符号化するのに使用した方法を相補する方法によって演算コードを復号化し、４ベクトルのシリーズを生成する。次に、このベクトルはストリング（列）を形成するために結合され（ステップ９１４）、はぐれ値が挿入される（ステップ９１６）。次に、ストリングを形成するためにエンコーダで使用したのに対応する走査経路（ジグザグ走査など）に従い、ストリングはＳＣＭタイル（フレーム行列のサブ行列）に再配置される（ステップ９２０）。
【００５９】
差動コーディングによって符号化されたタイルについて、行列エントリを隣接行列のエントリとともに合算し、差動コーディングを逆処理する（ステップ９２２）。ＳＣＭタイルが再構築されると、符号化で用いたものを逆にする直交変換、好ましくは、二次元の逆離散コサイン変換（ＩＤＣＴ）でこのＳＣＭタイルは処理される（ステップ９２４）。（図９は図８に示された一般的な方法の特殊ケースであることから、ステップ９２４のＩＤＣＴは図８のステップ８３２に対応することを理解されたい。）これらのステップは一連のスケールファクタタイルを生成する。
【００６０】
再構築の後、スケールファクタタイルはより大きなフレーム行列へと所定のパターンに連結されることが好ましい（ステップ８２４）。この連結は、行列を（図４のステップ３０４の符号化方法において）タイルにパーティション化するのに用いたものを相補するパターンの大きな行列に、サブ行列を単純に付け足す。次に、結果として得られるスケールファクタ行列は、エンコーダにおいて用いられたものを相補する機能に従い、線形スケールファクタに変換される（言い換えると、ステップ８２６において再量子化される）。典型的なアプリケーションの場合、このステップはデシベルスケールから線形スケールファクタへ変換することを含む。（本文脈において一般用語の「再量子化する」とは、非量子化を参照する。言い換えると、対数スケールから線形スケールとして拡張することである。他の文脈においても、圧縮の目的のために非量子化の処理を参照することが用いられる。）
【００６１】
本発明の新規性のある特別な一実施例では、符号化の効率性は、変換及び更なる符号化の前にスケールファクタデータに適用されるので、「ノッチ除去(notch removal)」の方法によって更に増進する。このステップは図４のステップ３０５として示され、フレームをタイルに分ける（ステップ３０４）後であって、かつ、ステップ３０６の前に、適切に用いられるであろう。
【００６２】
本発明によれば、行列に対して予備のスケールファクタを体系化した後、そのような行列の行及び列は、多数の「ノッチ」を示す。言い換えると、他の一般的線形の傾向（トレンド）は行の値によって中断される領域がある。これらのノッチはスケールファクタデータを密にさせながら、変換後の係数行列の複雑さを増大する。
【００６３】
したがって、本発明の新規性のある一実施例においては、スケールファクタデータにおける「ノッチ」は、ここで述べる方法によって除去される。スケールファクタの修正された行列を得るために、ノッチ除去方法は、a)行、b)列の少なくとも１つにわたる計算されたトレンドによって行列をモデル化する予測モデルにより、少なくとも１つのタイルを修正することを含む。実際には、スケールファクタ行列は、図４及び図５の符号化方法における更なる処理の前に、修正後のより平滑化されたスケールファクタで置き換えられる。単純な方法の場合、線形予測モデルが適用される。或いはまた、この方法は、多項式予測モデルを適用するように修正されうる。
【００６４】
ノッチ除去方法を図１０に示す。ノッチ除去方法の説明のため、スケールファクタ値ＤijのＮ×Ｋ行列Ｄを入力として考える。まず、（式２ａ）に示すように、線形トレンドの（スカラー）Ｔrowが計算される。これは単純な線形重みづけがなされ、値の和を正規化している。
【００６５】
（式２ａ）
0005453422.tif 000003
大括弧（角括弧）の中は、列方向の平均をとっている。引き算における第２項は平均値である。同様にして、列に関して、本方法は列方向（スカラー）Ｔcol（ステップ９５２）を次の式によって計算する。
【００６６】
（式２ｂ）
0005453422.tif 000004
【００６７】
本方法が行列の行（又は列）にわたって或る平均的な傾向（トレンド）を有する場合、方向計算について他の手段を用いることが可能である。第１のトレンドはスカラーＴrowであり、第２のトレンドはスカラーＴcolである。
【００６８】
この計算の後、トレンドは行及び列によってスケール化され、そして以下の式に従い行列Ｄから差し引かれる（ステップ９５４）。
（式３）
0005453422.tif 000005
【００６９】
次に、中央値が行列ＤＴの各行にわたり計算され、Ｎ中央値Ｍrowｉのベクトルが結果として生じる（ステップ９５６）。同様に、中央値が行列ＤＴの各列にわたり計算され、Ｋ中央値Ｍcolｊのベクトルが結果として生じる。本開示において使用される「中央」は、上半分の集団を下半分から分離させる数をあらわすために用いられるものである。
【００７０】
次に、行列ＤＴの各メンバーは（行及び列に関する）計算された中央値に対してテストされる。仮に、ＤＴi,jがどの中央値よりも上にある場合、何の処理もなされない。ＤＴが両方の中央値よりも下にある場合、最も下の中央値がＤＴの値を置き換えるように割り当てられる（ステップ９５８）。したがって、以下の式となる。
（式４）
0005453422.tif 000006
【００７１】
次に、上述したトレンドは、（式５）を追加することによって再挿入される（ステップ９６０）。
（式５）
0005453422.tif 000007
【００７２】
行列ＯＵＴi,jはスケールファクタとして代用され、さらに、「滑らかにされた」スケールファクタ行列として符号化ステップで用いられる。
【００７３】
仮のスケールファクタの割当てが以前にあるオプショナルな方法で実行されたのであるが、行列ＯＵＴがノッチ除去によって平滑化されていたことを理解すべきである。行列ＯＵＴに従う量子化は量子化ノイズの観点から準最適化といえるだろう。しかしながら、準最適化スケールファクタは、さらに高次のスケールファクタ（つまり、高次の信号レベルを有する２つの周波数間に挟まれた周波数帯域か、もしくは、高次の増幅信号を有するタイムスロットに隣接した短時間スロットの何れか）間で、スロット（slot）を意味する行列のエントリに限定されるであろう。最初のケースは、心理音響的な周波数マスキングが生じることが期待される状況であり、次のケースは、大きな過渡電流に隣接する静かな経過（一時的なマスキングが生じるべきである）に相当する。両方のケースにおいて、心理音響的なマスキング現象ゆえ、最適な量子化でなくても許容できる。これらの理由の可能性から、信号の受け入れ可能な複製（レプリカ）を主観的に申し入れつつ、ノッチ除去によるスケールファクタ行列の平滑化は、符号化のためのビット要求を減少させるために見出されてきた。或いはまた、より心理音響的によく反応する領域において、ノイズに対する信号を改善するために、追加のビットが配分されることもある。
【００７４】
本発明の幾つかの例示的な実施例が示され記述されてきたが、多くのバリエーション及び代替の実施例が当業者によって想到されるであろう。例えば、上述したように、フーリエ変換、ＤＣＴ、又は修正版ＤＣＴ変換などの様々な変換が、オーディオ信号をサブ帯域（言い換えると、ビン(bins)）に分割するために用いられる。これにより、二次元フレームを生成される。非線形マッピングにおけるスケールファクタを定義するために、デシマルスケール以外の様々な関数が用いられる。異なるデータフォーマット、異なるエントロピー減少コード、並びに異なるタイリングパターン及びフレームサイズが使用される。特許請求の範囲に記載した本発明の範囲及び精神を逸脱することなく、このようなバリエーション及び代替実施例が検討され、行われるものである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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