(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号の低帯域励磁信号に基づいて第１のモデル化された高帯域信号を決定することと、前記音声信号は、高帯域の部分と低帯域の部分を含み、
前記第１のモデル化された高帯域信号のサブフレームのエネルギと前記音声信号の前記高帯域の部分の対応するサブフレームのエネルギとに基づいて、１つまたは複数のスケーリングファクタのうちの第１のセットを決定することと、
スケーリングされる高帯域励磁信号を決定するために、１つまたは複数のスケーリングファクタのうちの前記第１のセットのうちの少なくとも１つに基づいて、１つまたは複数のスケーリングファクタのうちの第２のセットを、モデル化された高帯域励磁信号に適用することと、
前記スケーリングされた高帯域励磁信号に基づいて、第２のモデル化された高帯域信号を決定することと、
前記第２のモデル化された高帯域信号と前記音声信号の前記高帯域の部分とに基づいて、利得パラメータを決定することと、
前記決定された利得パラメータに基づいてデータストリームを出力することと、
を備える、信号処理の方法。
【請求項２】
前記第１のモデル化された高帯域信号の特定のサブフレームは、合成フィルタを、前記モデル化された高帯域励磁信号の特定のサブフレームに適用することによって決定される、請求項１に記載の信号処理の方法。
【請求項３】
前記合成フィルタは、前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに対応するフィルタパラメータを使用する、請求項２に記載の信号処理の方法。
【請求項４】
フィルタメモリまたはフィルタ状態は、前記合成フィルタを、前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに適用する前に、ゼロにリセットされる、請求項３に記載の信号処理の方法。
【請求項５】
前記フィルタパラメータは、前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに先行するサブフレームに関する情報を含まない、請求項３に記載の信号処理の方法。
【請求項６】
前記第２のモデル化された高帯域信号の特定のサブフレームは、合成フィルタを、前記第２のモデル化された高帯域信号の前記特定のサブフレームに対応する、前記スケーリングされた高帯域励磁信号の特定のサブフレームに適用することによって決定される、請求項１に記載の信号処理の方法。
【請求項７】
前記合成フィルタは、前記スケーリングされた高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームと１つまたは複数の先行するサブフレームとに基づいて、フィルタメモリを使用、またはフィルタ状態をアップデートする、請求項６に記載の信号処理の方法。
【請求項８】
前記フィルタメモリまたは前記フィルタ状態は、前記合成フィルタを、前記スケーリングされた高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに適用する前に、ゼロにリセットされず、前のフレームまたはサブフレームから繰り越される、請求項７に記載の信号処理の方法。
【請求項９】
全極合成フィルタに基づいて合成される前記第１のモデル化された高帯域信号の前記サブフレームのうちの１つまたは複数の前記エネルギを推定することをさらに備え、前記全極合成フィルタは、先行するフレームに関連付けられた１つまたは複数の線スペクトル対の、および現在のフレームに関連付けられた１つまたは複数の線スペクトル対の重みづけされた合計に基づいて、補間されたフィルタ係数を有する、請求項１に記載の信号処理の方法。
【請求項１０】
特定のサブフレームに関するスケーリングファクタを決定することは、
前記音声信号の前記高帯域の部分の前記特定のサブフレームのエネルギを決定することと、
前記第１のモデル化された高帯域信号の対応するサブフレームのエネルギを決定することと、
前記第１のモデル化された高帯域信号の前記対応するサブフレームの前記エネルギで前記音声信号の前記高帯域の部分の前記特定のサブフレームの前記エネルギを割ることと、
前記スケーリングファクタを量子化することおよび送信することと
を備える、請求項１に記載の信号処理の方法。
【請求項１１】
１つまたは複数のスケーリングファクタの前記第１のセットは、複数のサブフレームを構成している各フレーム上でまたは各サブフレーム上で決定される、請求項１０に記載の信号処理の方法。
【請求項１２】
前記利得パラメータは、利得シェイプおよび利得フレームを含み、
変換された低帯域励磁信号を形成された雑音信号と組合せることによって、前記モデル化された高帯域励磁信号を決定すること
をさらに備える、請求項１に記載の信号処理の方法。
【請求項１３】
前記音声信号の前記低帯域の部分の線形予測コード化に基づいて、前記低帯域励磁信号を決定することをさらに備える、請求項１２に記載の信号処理の方法。
【請求項１４】
高帯域サイド情報を決定することをさらに備え、前記高帯域サイド情報は、高帯域線スペクトル対を表すデータ、前記利得パラメータを表すデータ、スケーリングファクタを表すデータ、またはそれらの組み合わせを含む、請求項１に記載の信号処理の方法。
【請求項１５】
前記第１のモデル化された高帯域信号を決定することと、
前記１つまたは複数のスケーリングファクタの前記第１のセットを決定することと、
前記１つまたは複数のスケーリングファクタの前記第２のセットを適用することと、
前記第２のモデル化された高帯域信号を決定することと、
前記利得パラメータを決定することと、
モバイルデバイスまたは固定通信ユニットを備えるデバイス内で実行される前記データストリームを出力することと、
を備える、請求項１に記載の信号処理の方法。
【請求項１６】
音声信号の低帯域励磁信号に基づいて第１のモデル化された高帯域信号を決定するように構成された第１の合成フィルタと、前記音声信号は、高帯域の部分と低帯域の部分を含み、
前記第１のモデル化された高帯域信号のサブフレームのエネルギと前記音声信号の前記高帯域の部分の対応するサブフレームのエネルギとに基づいてスケーリングファクタを決定することと、スケーリングされる高帯域励磁信号を決定するために、前記スケーリングファクタをモデル化された高帯域励磁信号に適用することとを行うように構成されたスケーリングモジュールと、
前記スケーリングされた高帯域励磁信号に基づいて、第２のモデル化された高帯域信号を決定するように構成された第２の合成フィルタと、
前記第２のモデル化された高帯域信号と前記音声信号の前記高帯域の部分とに基づいて、利得パラメータを決定するように構成された利得推定器と、
前記決定された利得パラメータに基づいてデータストリームを出力するように構成されたマルチプレクサと、
を備える、装置。
【請求項１７】
前記第１の合成フィルタは、合成フィルタを、前記モデル化された高帯域励磁信号の特定のサブフレームに適用することによって、前記第１のモデル化された高帯域信号の特定のサブフレームを決定し、前記合成フィルタは、前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに対応するフィルタパラメータを使用し、フィルタメモリまたはフィルタ状態は、前記合成フィルタを、前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに適用する前に、ゼロにリセットされる、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記フィルタパラメータは、前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに先行するサブフレームに関する情報を含まない、請求項１７に記載の装置。
【請求項１９】
前記第２の合成フィルタは、合成フィルタを、前記第２のモデル化された高帯域信号の特定のサブフレームに対応する、前記スケーリングされた高帯域励磁信号の特定のサブフレームに適用することによって、前記第２のモデル化された高帯域信号の前記特定のサブフレームを決定し、前記合成フィルタは、前記スケーリングされた高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームと１つまたは複数の先行するサブフレームとに基づいて、フィルタメモリを使用、またはフィルタ状態をアップデートし、前記フィルタメモリまたは前記フィルタ状態は、前記合成フィルタを、前記スケーリングされた高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに適用する前に、ゼロにリセットされず、前のフレームまたはサブフレームから繰り越される、請求項１６に記載の装置。
【請求項２０】
低帯域ビットストリームを決定するように構成された低帯域分析モジュールをさらに備え、前記低帯域ビットストリームは、前記音声信号の前記低帯域の部分を表す線形予測コードデータを含む、請求項１６に記載の装置。
【請求項２１】
前記スケーリングモジュールは、
前記音声信号の前記高帯域の部分の特定のサブフレームのエネルギを決定するように構成された第１のエネルギ推定器と、
前記第１のモデル化された高帯域信号の対応するサブフレームのエネルギを決定するように構成された第２のエネルギ推定器と、
前記第１のモデル化された高帯域信号の前記対応するサブフレームの前記エネルギに対する前記音声信号の前記高帯域の部分の前記特定のサブフレームの前記エネルギの比率を決定するように構成されたコンバイナと
を備える、請求項１６に記載の装置。
【請求項２２】
前記利得パラメータは、利得シェイプおよび利得フレームを含み、
変換された低帯域励磁信号を形成された雑音信号と組合せることによって、前記モデル化された高帯域励磁信号を決定するように構成された高帯域励磁ジェネレータと、
前記音声信号の前記低帯域の部分の線形予測コード化に基づいて、前記低帯域励磁信号を決定するように構成された低帯域エンコーダと、
高帯域サイド情報を決定するように構成された高帯域分析モジュールと、前記高帯域サイド情報は、高帯域線スペクトル対を表すデータと、前記利得パラメータを表すデータと、前記スケーリングファクタを表すデータとを含み、
をさらに備える、請求項１６に記載の装置。
【請求項２３】
前記データストリームは、低帯域ビットストリームおよび高帯域サイド情報を含み、前記低帯域ビットストリームは、前記音声信号の前記低帯域の部分を表す、請求項１６に記載の装置。
【請求項２４】
アンテナと、
送信機と、
受信機と、
プロセッサと、
デコーダと、
前記第１の合成フィルタ、前記スケーリングモジュール、前記第２の合成フィルタ、前記利得推定器、および前記マルチプレクサ、を備えるエンコーダと、
をさらに備える、請求項１６に記載の装置。
【請求項２５】
前記アンテナ、前記送信機、前記受信機、前記プロセッサ、前記デコーダ、および前記エンコーダは、モバイル通信デバイスに統合される、請求項２４に記載の装置。
【請求項２６】
前記アンテナ、前記送信機、前記受信機、前記プロセッサ、前記デコーダ、および前記エンコーダは、固定通信ユニットに統合される、請求項２４に記載の装置。
【請求項２７】
音声信号の低帯域励磁信号に基づいて第１のモデル化された高帯域信号を決定するための手段と、前記音声信号は、高帯域の部分と低帯域の部分を含み、
前記第１のモデル化された高帯域信号のサブフレームのエネルギと前記音声信号の前記高帯域の部分の対応するサブフレームのエネルギとに基づいて、スケーリングファクタを決定するための手段と、
スケーリングされる高帯域励磁信号を決定するために、前記スケーリングファクタをモデル化された高帯域励磁信号に適用するための手段と、
前記スケーリングされた高帯域励磁信号に基づいて、第２のモデル化された高帯域信号を決定するための手段と、
前記第２のモデル化された高帯域信号と前記音声信号の前記高帯域の部分とに基づいて、利得パラメータを決定するための手段と、
利得パラメータを決定するための前記手段に応答してデータストリームを出力するための手段と、
を備える、デバイス。
【請求項２８】
前記第１のモデル化された高帯域信号を決定するための前記手段は、合成フィルタを、前記モデル化された高帯域励磁信号の特定のサブフレームに適用することによって、前記第１のモデル化された高帯域信号の特定のサブフレームを決定し、前記合成フィルタは、前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに対応するフィルタパラメータを使用し、フィルタメモリまたはフィルタ状態は、前記フィルタパラメータが前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに先行するサブフレームに関する情報を含まないように、前記合成フィルタを、前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに適用する前に、ゼロにリセットされ、前記第２のモデル化された高帯域信号を決定するための前記手段は、第２の合成フィルタを、前記第２のモデル化された高帯域信号の前記特定のサブフレームに対応する、前記スケーリングされた高帯域励磁信号の特定のサブフレームに適用することによって、前記第２のモデル化された高帯域信号の特定のサブフレームを決定し、前記合成フィルタは、前記スケーリングされた高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームと１つまたは複数の先行するサブフレームとに基づいて、前記フィルタメモリを使用、またはフィルタ状態をアップデートし、前記フィルタメモリまたは前記フィルタ状態は、前記合成フィルタを、前記スケーリングされた高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに適用する前に、ゼロにリセットされず、前のフレームまたはサブフレームから繰り越される、請求項２７に記載のデバイス。
【請求項２９】
前記第１のモデル化された高帯域信号を決定するための前記手段、前記スケーリングファクタを決定するための前記手段、前記スケーリングファクタを適用するための前記手段、前記第２のモデル化された高帯域信号を決定するための前記手段、前記利得パラメータを決定するための前記手段、および前記データストリームを出力するための前記手段は、モバイル通信デバイスまたは固定通信ユニットに統合される、請求項２７に記載のデバイス。
【請求項３０】
プロセッサによって実行可能な命令を記憶するコンピュータ可読媒体であって、前記プロセッサに、
音声信号の低帯域励磁信号に基づいて第１のモデル化された高帯域信号を決定することと、前記音声信号は、高帯域の部分と低帯域の部分を含み、
前記第１のモデル化された高帯域信号のサブフレームのエネルギと前記音声信号の前記高帯域の部分の対応するサブフレームのエネルギとに基づいて、スケーリングファクタを決定することと、
スケーリングされる高帯域励磁信号を決定するために、前記スケーリングファクタをモデル化された高帯域励磁信号に適用することと、
前記スケーリングされた高帯域励磁信号に基づいて、第２のモデル化された高帯域信号を決定することと、
前記第２のモデル化された高帯域信号と前記音声信号の前記高帯域の部分とに基づいて、利得パラメータを決定することと、
前記決定された利得パラメータに基づいてデータストリームを出力することと、
を備える動作を実行させる命令を記憶する、コンピュータ可読媒体。
【請求項３１】
前記第１のモデル化された高帯域信号の特定のサブフレームは、合成フィルタを、前記モデル化された高帯域励磁信号の特定のサブフレームに適用することによって決定され、前記合成フィルタは、前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに対応するフィルタパラメータを使用し、フィルタメモリまたはフィルタ状態は、前記合成フィルタを、前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに適用する前に、ゼロにリセットされる、請求項３０に記載のコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の相互参照】
【０００１】
[0001]  本出願は、２０１３年１０月１４日に出願された「エネルギスケーリングされる信号処理のシステムおよび方法（SYSTEMS AND METHODS OF ENERGY-SCALED SIGNAL PROCESSING）」と題された米国仮特許出願第61/890,812号および２０１４年１０月１３日に出願された「エネルギスケーリングされる信号処理のシステムおよび方法（SYSTEMS AND METHODS OF ENERGY-SCALED SIGNAL PROCESSING）」と題された米国非仮特許出願第14/512,892号から優先権を主張し、その全内容が参照によって組み込まれる。
【技術分野】
【０００２】
[0002]  本開示は、一般的には信号処理に関する。
【背景技術】
【０００３】
[0003]  技術における進歩は、より小型で、よりパワフルなコンピューティングデバイスをもたらした。例えば、携帯ワイヤレス電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ページングデバイスといった、ワイヤレスコンピューティングデバイスを含む、さまざまな携帯パーソナルコンピューティングデバイスが現存し、それらは、小型で軽量、そしてユーザによる持ち運びが容易である。さらに具体的には、セルラ電話およびインターネットプロトコル（ＩＰ）電話のような携帯ワイヤレス電話は、ワイヤレスネットワークを介して声およびデータパケットを通信することができる。さらに、そのような多くのワイヤレス電話は、その中に組み込まれている他のタイプのデバイスを含む。例えば、ワイヤレス電話は、デジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラ、デジタルレコーダ、およびオーディオファイルプレーヤも含むことができる。
【０００４】
[0004]  伝統的なテレホンシステム（例えば、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ））では、信号帯域幅は３００ヘルツ（Ｈｚ）から３．４キロヘルツ（ｋＨｚ）の周波数範囲に限定される。セルラ電話およびボイスオーバーインターネットプロトコル（ＶｏＩＰ）などの、広帯域（ＷＢ）アプリケーションでは、信号帯域幅は、５０Ｈｚから７ｋＨｚの周波数範囲をわたり得る。スーパー広帯域（ＳＷＢ）コーディング技術は、約１６ｋＨｚまで拡張する帯域幅をサポートする。３．４ｋＨｚにおける狭帯域電話から１６ｋＨｚのＳＷＢ電話まで拡張する信号帯域幅は、会話（speech）の理解度および自然らしさ（speech intelligibility and naturalness）を改善し得る。
【０００５】
[0005]  ＳＷＢコード化技術は、典型的に信号のより低い周波数の部分（例えば、５０Ｈｚから７ｋＨｚ、「低帯域」とも呼ばれる）を送信することと、符号化することを含む（involve）。例えば、低帯域は、フィルタパラメータおよび／または低帯域励磁信号を使用して表され得る。しかしながら、コード化効率を改善するために、信号のより高い周波数
の部分（例えば、７ｋＨｚから１６ｋＨｚ、「高帯域」とも呼ばれる）は高帯域を予測するために信号モデリング技術を使用して符号化され得る。いくつかのインプリメンテーションでは、高帯域に関連付けられるデータは、予測において援助する（assist）ために受信機に提供され得る。そのようなデータは、「サイド情報」と称され得、利得情報、線スペクトル周波数（ＬＳＦ、線スペクトル対（ＬＳＰ）とも称される）等を含み得る。利得情報は、高帯域信号とモデル化された高帯域信号の両方のサブフレームエネルギに基づいて決定された利得シェイプ（shape）情報を含み得る。利得シェイプ情報は、モデル化された高帯域信号と比べて本来の高帯域信号（original high-band signal）における差分のために、より広い動的範囲（例えば、ラージスウィング（large swings））を有し得る。より広い動的範囲は、利得シェイプ情報を符号化／送信するために使用されるエンコーダの効率を低減し得る。
【発明の概要】
【０００６】
[0006]  音声信号符号化を実行するシステムおよび方法が開示される。特定の実施形態において、音声信号は、（音声信号の低帯域の部分を表す）低帯域ビットストリームおよび（音声信号の高帯域の部分を表す）高帯域サイド情報を含む、データストリームまたはビットストリームに符号化される。高帯域サイド情報は、音声信号の低帯域の部分を使用して生成され得る。例えば、低帯域励磁信号は、高帯域励磁信号を生成するために拡張され得る。高帯域励磁信号は、第１のモデル化された高帯域信号を生成する（例えば、合成する）ために使用され得る。高帯域信号とモデル化された高帯域信号との間のエネルギ差分は、スケーリングファクタ（例えば、１つまたは複数のスケーリングファクタの第１のセット）を決定するために使用され得る。スケーリングファクタ（またはスケーリングファクタの第１のセットに基づいて決定されたスケーリングファクタの第２のセット）は、第２のモデル化された高帯域信号を生成する（例えば、合成する）ために高帯域励磁信号に適用され得る。第２のモデル化された高帯域信号は、高帯域サイド情報を決定するために使用され得る。第２のモデル化された高帯域信号が高帯域信号についてエネルギ差分を説明する（account for）ためにスケーリングされるため、第２のモデル化された高帯域信号に基づく高帯域サイド情報は、エネルギ差分を説明するためのスケーリングなしに決定される高帯域サイド情報と比べて低減された動的範囲を有し得る。
【０００７】
[0007]  特定の実施形態では、方法は、音声信号の低帯域励磁信号に基づいて第１のモデル化された高帯域信号を決定することを含む。音声信号は、高帯域の部分と低帯域の部分を含む。方法はまた、第１のモデル化された高帯域信号のサブフレームのエネルギと音声信号の高帯域の部分の対応するサブフレームのエネルギとに基づいて、スケーリングファクタを決定することを含む。方法は、スケーリングされる高帯域励磁信号を決定するために、スケーリングファクタをモデル化された高帯域励磁信号に適用することと、スケーリングされた高帯域励磁信号に基づいて、第２のモデル化された高帯域信号を決定することを含む。方法はまた、第２のモデル化された高帯域信号と音声信号の高帯域の部分とに基づいて、利得情報を決定することを含む。
【０００８】
[0008]  別の特定の実施形態では、装置は、音声信号の低帯域励磁信号に基づいて第１のモデル化された高帯域信号を決定するように構成された第１の合成フィルタを含み、ここで、音声信号は、高帯域の部分と低帯域の部分を含む。装置はまた、第１のモデル化された高帯域信号のサブフレームのエネルギおよび音声信号の高帯域の部分の対応するサブフレームのエネルギに基づいてスケーリングファクタを決定することと、スケーリングされる高帯域励磁信号を決定するために、スケーリングファクタをモデル化された高帯域励磁信号に適用することとを行うように構成されたスケーリングモジュールを含む。装置はまた、スケーリングされた高帯域励磁信号に基づいて、第２のモデル化された高帯域信号を決定するように構成された第２の合成フィルタを含む。装置はまた、第２のモデル化された高帯域信号と音声信号の高帯域の部分とに基づいて、利得情報を決定するように構成された利得推定器を含む。
【０００９】
[0009]  別の特定の実施形態では、デバイスは、音声信号の低帯域励磁信号に基づいて、第１のモデル化された高帯域信号を決定するための手段を含み、ここで、音声信号は、高帯域の部分と低帯域の部分を含む。デバイスはまた、第１のモデル化された高帯域信号のサブフレームのエネルギと音声信号の高帯域の部分の対応するサブフレームのエネルギとに基づいて、スケーリングファクタを決定するための手段を含む。デバイスはまた、スケーリングされる高帯域励磁信号を決定するために、スケーリングファクタをモデル化された高帯域励磁信号へ適用するための手段を含む。デバイスはまた、スケーリングされた高帯域励磁信号に基づいて、第２のモデル化された高帯域信号を決定するための手段を含む。デバイスはまた、第２のモデル化された高帯域信号と音声信号の高帯域の部分とに基づいて、利得情報を決定するための手段を含む。
【００１０】
[0010]  別の特定の実施形態では、非一時的なコンピュータ可読媒体は、コンピュータによって実行されたとき、音声信号の低帯域励磁信号に基づいて第１のモデル化された高帯域信号を決定することを含む動作をコンピュータに実行させる命令を含み、ここで、音声信号は、高帯域の部分と低帯域の部分を含む。動作はまた、第１のモデル化された高帯域信号のサブフレームのエネルギと音声信号の高帯域の部分の対応するサブフレームのエネルギとに基づいて、スケーリングファクタを決定することを含む。動作はまた、スケーリングされる高帯域信号を決定するために、スケーリングファクタをモデル化された高帯域励磁信号に適用することを含む。動作はまた、スケーリングされた高帯域励磁信号に基づいて、第２のモデル化された高帯域信号を決定することを含む。動作はまた、第２のモデル化された高帯域信号と音声信号の高帯域の部分とに基づいて、利得パラメータを決定することを含む。
【００１１】
[0011]  開示される実施形態のうちの少なくとも１つによって提供される特定の利点は、利得情報を計算するために使用されるモデル化された広帯域励磁信号をスケーリングすることによってエンコーダへ提供される利得情報の動的範囲を低減することを含む。例えば、モデル化された高帯域励磁信号は、モデル化された高帯域信号のサブフレームのエネルギと音声信号の高帯域の部分の対応するサブフレームに基づいてスケーリングされ得る。この方法で、モデル化された高帯域励磁信号をスケーリングすることは、サブフレームからサブフレームへの時間的な特徴（temporal characteristics）におけるバリエーションをキャプチャし、音声信号の高帯域の部分における時間的な変化における利得シェイプ情報（gain shape information）の依存を低減し得る。本開示の他の態様、利点、および特徴は、以下のセクション、図面の簡単な説明、発明を実施するための形態、および特許請求の範囲を含む、全体の出願を再考察した後に明らかとなるだろう。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、スケーリングされモデル化された高帯域励磁信号に基づいて高帯域サイド情報を生成するように動作可能であるシステムの特定の実施形態を例示するための図である。
【図２】図２は、図１の高帯域分析モジュールの特定の実施形態を例示するための図である。
【図３】図３は、サブフレーム情報を補間することの特定の実施形態を例示するための図である。
【図４】図４は、サブフレーム情報を補間することの別の特定の実施形態を例示するための図である。
【図５】図５−図７は、合わせて図１の高帯域分析モジュールの別の特定の実施形態を例示するための図である。
【図６】図５−図７は、合わせて図１の高帯域分析モジュールの別の特定の実施形態を例示するための図である。
【図７】図５−図７は、合わせて図１の高帯域分析モジュールの別の特定の実施形態を例示するための図である。
【図８】図８は、音声信号処理の方法の特定の実施形態を例示するためのフローチャートである。
【図９】図９は、図１−図８のシステムおよび方法に従う信号処理動作を実行するように動作可能なワイヤレスデバイスのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
[0019]  図１は、スケーリングされモデル化された高帯域励磁信号に基づいて高帯域サイド情報を生成するように動作可能であるシステム１００の特定の実施形態を例示するための図である。特定の実施形態では、システム１００は、符号化システムまたは装置（例えば、ワイヤレス電話またはコーダ／デコーダ（ＣＯＤＥＣ））へ統合され得る。
【００１４】
[0020]  以下の説明において、図１のシステム１００によって実行される様々な機能が、ある特定のコンポーネントまたはモジュールによって実行されるものとして説明される。しかしながら、このコンポーネントおよびモジュールの分割は、例示のためのみである。代替的な実施形態では、特定のコンポーネントまたはモジュールによって実行される機能は、複数のコンポーネントまたはモジュールのうちで代わりに（instead）分割され得る。さらに、代替的な実施形態では、図１の２つ以上のコンポーネントまたはモジュールは、単一のコンポーネントまたはモジュールに統合され得る。図１において例示される各コンポーネントまたはモジュールは、ハードウェア（例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）デバイス、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、コントローラ等）、ソフトウェア（例えば、プロセッサによって実行可能な命令）、またはそれらの任意の組み合わせを使用してインプリメントされ得る。
【００１５】
[0021]  システム１００は、音声信号１０２を受信するように構成された分析フィルタバンク１１０を含む。例えば、音声信号１０２は、マイクロフォンまたは他の入力デバイスによって提供され得る。特定の実施形態では、入力音声信号１０２は、スピーチを含み得る。音声信号１０２は、およそ５０ヘルツ（Ｈｚ）からおよそ１６キロヘルツ（ｋＨｚ）までの周波数範囲におけるデータを含むＳＷＢ信号であり得る。分析フィルタバンク１１０は、入力音声信号１０２を、周波数に基づいて複数の部分にフィルタリングし得る。例えば、分析フィルタバンク１１０は、低帯域信号１２２および高帯域信号１２４を生成し得る。低帯域信号１２２および高帯域信号１２４は、同等または同等でない帯域幅を有し得、オーバーラップするまたはオーバーラップしないことがあり得る。代替的な実施形態において、分析フィルタバンク１１０は、２つよりも多い出力を生成し得る。
【００１６】
[0022]  図１の例において、低帯域信号１２２および高帯域信号１２４は、オーバーラップしない周波数帯域を占める。例えば、低帯域信号１２２および高帯域信号１２４は、それぞれ５０Ｈｚ−７ｋＨｚおよび７ｋＨｚ−１６ｋＨｚの、オーバーラップしない周波数帯域を占め得る。代替的な実施形態において、低帯域信号１２２および高帯域信号１２４は、それぞれ５０Ｈｚ−８ｋＨｚおよび８ｋＨｚ−１６ｋＨｚの、オーバーラップしない周波数帯域を占め得る。別の代替的な実施形態では、低帯域信号１２２および高帯域信号１２４は、オーバーラップし（例えば、それぞれ５０Ｈｚ−８ｋＨｚおよび７ｋＨｚ−１６ｋＨｚ）、それは、分析フィルタバンク１１０のローパスフィルタおよびハイパスフィルタにスムーズなロールオフ（a smooth rolloff）を有することを可能させ得、それは、設計を簡素化し、ローパスフィルタとハイパスフィルタのコストを低減し得る。低帯域信号１２２と高帯域信号１２４をオーバーラップさせることはまた、受信機における低帯域および高帯域信号のスムーズな混合を可能にし得、それは、より少ない可聴式のアーチファクト（audible artifacts）をもたらし得る。
【００１７】
[0023]  図１の説明は、ＳＷＢ信号の処理に関するが、これは例示のためのみである。代替的な実施形態では、入力音声信号１０２は、およそ５０Ｈｚからおよそ８ｋＨｚの周波数範囲を有するＷＢ信号であり得る。そのような実施形態では、低帯域信号１２２は、およそ５０Ｈｚからおよそ６．４ｋＨｚの周波数範囲に対応し得、高帯域信号１２４は、およそ６．４ｋＨｚからおよそ８ｋＨｚの周波数範囲に対応し得る。
【００１８】
[0024]  システム１００は、低帯域信号１２２を受信するように構成された低帯域分析モジュール１３０（低帯域エンコーダとも称される）を含み得る。特定の実施形態では、低帯域分析モジュール１３０は、コード励磁線形予測（ＣＥＬＰ）エンコーダの実施形態を表し得る。低帯域分析モジュール１３０は、線形予測（ＬＰ）分析およびコード化モジュール１３２、線形予測係数（ＬＰＣ）から線スペクトル対（ＬＳＰ）への変換モジュール１３４、および量子化器１３６を含み得る。ＬＳＰは、線スペクトル周波数（ＬＳＦ）とも称され得、２つの用語はここでは置き換え可能に使用され得る。ＬＰ分析およびコード化モジュール１３２は、ＬＰＣのセットとして低帯域信号１２２のスペクトルエンベロープ（a spectral envelope）を符号化し得る。ＬＰＣは、音声の各フレーム（例えば、１６ｋＨｚのサンプリングのレート（sampling rate）における３２０のサンプルに対応する、音声の２０ミリ秒（ｍｓ））、音声の各サブフレーム（例えば、音声の５ｍｓ）、またはそれらの任意の組み合わせに関して生成され得る。各フレームまたはサブフレームに関して生成されたＬＰＣの数は、ＬＰ分析が実行された「順番（order）」によって決定され得る。特定の実施形態では、ＬＰ分析およびコード化モジュール１３２は、十次ＬＰ分析（a tenth-order LP analysis）に対応する１１のＬＰＣのセットを生成し得る。
【００１９】
[0025]  ＬＰＣからＬＳＰへの変換モジュール１３４は、（例えば、１対１変換を使用して）ＬＳＰの対応するセットへのＬＰ分析およびコード化モジュール１３２によって生成されたＬＰＣのセットを変換し得る。代替的に、ＬＰＣのセットは、ｐａｒｃｏｒ係数の対応するセット、ログ−エリア比の値（log-area-ratio values）、イミタンススペクトルペア（ＩＳＰ：immittance spectral pairs）またはイミタンススペクトル周波数（ＩＳＦ：immittance spectral frequencies）に１対１変換され得る。ＬＰＣのセットとＬＳＰのセットとの間の変換は、誤りなしに入れ替え可能（reversible）であり得る。
【００２０】
[0026]  量子化器１３６は、変換モジュール１３４によって生成されるＬＳＰのセットを量子化し得る。例えば、量子化器１３６は、複数のエントリ（例えば、ベクトル）を含む複数のコードブック（図示せず）に結合され得、またはそれを含み得る。ＬＳＰのセットを量子化するために、量子化器１３６は、ＬＳＰのセットに（例えば、平均平方誤差または最小二乗などのひずみ測度（distortion measure)に基づいて）「最も近い」、コードブックのエントリを識別し得る。量子化器１３６は、コードブックにおいて識別されたエントリの位置に対応するインデックス値またはインデックス値のシリーズを出力し得る。量子化器１３６の出力は、低帯域ビットストリーム１４２内に含まれる、低帯域フィルタパラメータを表し得る。低帯域ビットストリーム１４２は、したがって、音声信号１０２の低帯域の部分を表す線形予測コードデータを含み得る。
【００２１】
[0027]  低帯域分析モジュール１３０はまた、低帯域励磁信号１４４を生成し得る。例えば、低帯域励磁信号１４４は、低帯域分析モジュール１３０によって実行されるＬＰプロセスの間に生成される、ＬＰ残差信号を量子化することによって生成される、符号化された信号であり得る。ＬＰ残差信号は、予測誤りを表し得る。
【００２２】
[0028]  システム１００は、分析フィルタバンク１１０から高帯域信号１２４を、低帯域分析モジュール１３０から低帯域励磁信号１４４を受信するように構成された高帯域分析モジュール１５０をさらに含み得る。高帯域分析モジュール１５０は、高帯域信号１２４と低帯域励磁信号１４４とに基づいて高帯域サイド情報１７２を生成し得る。例えば、高帯域サイド情報１７２は、高帯域ＬＳＰを表すデータ、（例えば、少なくとも低帯域エネルギ対高帯域エネルギの比率に基づく）利得情報を表すデータ、スケーリングファクタを表すデータ、またはそれらの組み合わせを含み得る。
【００２３】
[0029]  高帯域分析モジュール１５０は、高帯域励磁ジェネレータ１５２を含み得る。高帯域励磁ジェネレータ１５２は、低帯域励磁信号１４４のスペクトルを高帯域周波数範囲（例えば、７ｋＨｚ−１６ｋＨｚ）へ拡張することによって、（図２の高帯域励磁信号２０２などの）高帯域励磁信号を生成し得る。例示するために、高帯域励磁ジェネレータ１５２は、低帯域励磁信号１４４へ変換（例えば、絶対値演算または二乗演算（square operation）などの非線形の変換）を適用し得、高帯域励磁信号を生成するために、雑音信号（a noise signal）（例えば、低帯域信号１２２のゆっくり変化する（slow varying）時間的な特徴をまねる（mimics）、低帯域励磁信号１４４に対応するエンベロープに従って形成され、または変調されたホワイトノイズ）と（with）、変換された低帯域励磁信号を混合し得る。例えば、混合は、以下の式に従って実行され得る。
高帯域励磁＝（α＊変換された低帯域励磁）＋
（（１−α）＊変調された雑音）
【００２４】
[0030]  変換された低帯域励磁信号と変調された雑音が混合される比率は、受信機において高帯域再構成品質に影響を与え（impact）得る。有声音の（voiced）スピーチ信号について、混合は、変換された低帯域励磁に対して（towards）バイアスされ得る（例えば、混合ファクタαは０．５から１．０の範囲内であり得る）。無声の信号（unvoiced signals）について、混合は、変調された雑音に対してバイアスされ得る（例えば、混合ファクタαは、０．０から０．５の範囲内であり得る）。
【００２５】
[0031]  高帯域励磁信号は、高帯域サイド情報１７２に含まれる、１つまたは複数の高帯域利得パラメータを決定するために使用され得る。特定の実施形態において、高帯域励磁信号と高帯域信号１２４は、スケーリングされる高帯域励磁信号を決定するために高帯域励磁信号へ適用される、スケーリング情報（例えば、スケーリングファクタ）を決定するために使用され得る。スケーリングされた高帯域励磁信号は、高帯域利得パラメータを決定するために使用され得る。例えば、図２および図５−図７を参照してさらに説明されるように、エネルギ推定器１５４は、第１のモデル化された高帯域信号の対応するフレームまたはサブフレームの、および高帯域信号のフレームまたはサブフレームの推定されたエネルギを決定し得る。第１のモデル化された高帯域信号は、メモリレス線形予測合成を高帯域励磁信号に適用することによって決定され得る。スケーリングモジュール１５６は、第１のモデル化された高帯域信号の対応するフレームまたはサブフレームの推定されたエネルギと高帯域信号１２４のフレームまたはサブフレームの推定されたエネルギとに基づいて、スケーリングファクタ（例えば、スケーリングファクタの第１のセット）を決定し得る。例えば、各スケーリングファクタは、比率Ｅi／Ｅi’に対応し得、ここで、Ｅiは、高帯域信号のサブフレーム、ｉの推定されたエネルギであり、Ｅi’は、第１のモデル化された高帯域信号の対応するサブフレーム、ｉの推定されたエネルギである。スケーリングモジュール１５６はまた、スケーリングされる高帯域励磁信号を決定するために、スケーリングファクタ（または、例えば、スケーリングファクタの第１のセットのいくつかのサブフレームにわたる（over）利得を平均することによって、スケーリングファクタの第１のセットに基づいて決定されたスケーリングファクタの第２のセット）を、１サブフレームごとに、高帯域励磁信号に適用し得る。
【００２６】
[0032]  例示されるように、高帯域分析モジュール１５０はまた、ＬＰ分析およびコード化モジュール１５８、ＬＰＣからＬＳＰへの変換モジュール１６０、および量子化器１６２を含み得る。ＬＰ分析およびコード化モジュール１５８、変換モジュール１６０、量子化器１６２の各々が、低帯域分析モジュール１３０の対応するコンポーネントを参照して上述されたように機能し得るが、（例えば、各係数、ＬＳＰ等についてより少ないビットを使用して）比較的に低減された解像度で機能し得る。ＬＰ分析およびコード化モジュール１５８は、変換モジュール１６０によってＬＳＰに変換され、コードブック１６６に基づいて量子化器１６２によって量子化されたＬＰＣのセットを生成し得る。例えば、ＬＰ分析およびコード化モジュール１５８、変換モジュール１６０、および量子化器１６２は、高帯域サイド情報１７２に含まれる高帯域フィルタ情報（例えば、高帯域ＬＳＰ）を決定するために、高帯域信号１２４を使用し得る。特定の実施形態では、高帯域サイド情報１７２は、高帯域ＬＳＰ、高帯域利得情報、スケーリングファクタ、またはそれらの組み合わせを含み得る。先に説明されたように、高帯域利得情報は、スケーリングされた高帯域励磁信号に基づいて決定され得る。
【００２７】
[0033]  低帯域ビットストリーム１４２および高帯域サイド情報１７２は、出力データストリームまたは出力ビットストリーム１９２を生成するために、マルチプレクサ（ＭＵＸ）１８０によって多重化され得る。出力ビットストリーム１９２は、入力音声信号１０２に対応する符号化された音声信号を表し得る。例えば、出力ビットストリーム１９２は、（例えば、ワイヤード、ワイヤレス、または光学チャネルで）送信され、および／または記憶され得る。受信機において、入れ替え動作（reverse operations）は、音声信号（例えば、スピーカまたは他の出力デバイスに提供される入力音声信号１０２の再構成されたバージョン）を生成するために、デマルチプレクサ（ＤＥＭＵＸ）、低帯域デコーダ、高帯域デコーダ、およびフィルタバンクによって実行され得る。低帯域ビットストリーム１４２を表すために使用されるビットの数は、高帯域サイド情報１７２を表すために使用されるビットの数よりも実質的に大きくなり得る。したがって、出力ビットストリーム１９２におけるビットの多くは、低帯域データを表し得る。高帯域サイド情報１７２は、信号モデルに従う低帯域データから高帯域励磁信号を再生するために受信機において使用され得る。例えば、信号モデルは、低帯域データ（例えば、低帯域信号１２２）と高帯域データ（例えば、高帯域信号１２４）との間の相関または関係性の期待される（expected）セットを表し得る。したがって、異なる信号モデルは、異なる種類の音声データ（例えば、スピーチ、音楽等）のために使用され得、使用中の特定の信号モデルは、符号化された音声データの通信の前に、送信機および受信機によって交渉され得る（または業界標準によって定義される）。信号モデルを使用して、送信機における高帯域分析モジュール１５０は、受信機における対応する高帯域分析モジュールが出力ビットストリーム１９２から高帯域信号１２４を再構成するために信号モデルを使用することが可能なように、高帯域サイド情報１７２を生成することが可能であり得る。
【００２８】
[0034]  図２は、図１の高帯域分析モジュール１５０の特定の実施形態を例示する図である。高帯域分析モジュール１５０は、高帯域励磁信号２０２と音声信号の高帯域の部分（例えば、高帯域信号１２４）を受信し、高帯域励磁信号２０２と高帯域信号１２４とに基づいて、利得パラメータ２５０およびフレーム利得２５４などの利得情報を生成するように構成される。高帯域励磁信号２０２は、低帯域励磁信号１４４を使用して高帯域励磁ジェネレータ１５２によって生成される高帯域励磁信号に対応し得る。
【００２９】
[0035]  フィルタパラメータ２０４は、第１のモデル化された高帯域信号２０８を決定するために、全極ＬＰ合成フィルタ（an all-pole LP synthesis filter）２０６（例えば、合成フィルタ）を使用して高帯域励磁信号２０２に適用され得る。フィルタパラメータ２０４は、全極ＬＰ合成フィルタ２０６のフィードバックメモリに対応し得る。スケーリングファクタを決定する目的で、フィルタパラメータ２０４は、メモリレスであり得る。特に、ｉ番目のサブフレームＬＰ合成フィルタに関連付けられたフィルタ状態とフィルタメモリ、１／Ａi（ｚ）は、全極ＬＰ合成フィルタ２０６を実行する前に、ゼロにリセットされる。
【００３０】
[0036]  第１のモデル化された高帯域信号２０８は、第１のモデル化された高帯域信号２０８の各フレームまたはサブフレームのサブフレームエネルギ２１２を決定するために、エネルギ推定器２１０に適用され得る。高帯域信号１２４もまた、高帯域信号１２４の各フレームまたはサブフレームのエネルギ２２４を決定するために、エネルギ推定器２２２に適用され得る。第１のモデル化された高帯域信号２０８のサブフレームエネルギ２１２と高帯域信号１２４のエネルギ２２４は、スケーリングファクタ２３０を決定するために使用され得る。スケーリングファクタ２３０は、第１のモデル化された高帯域信号２０８のフレームまたはサブフレームと高帯域信号１２４の対応するフレームまたはサブフレームとの間のエネルギ差分を量子化し得る。例えば、スケーリングファクタ２３０は、高帯域信号１２４のエネルギ２２４と第１のモデル化された高帯域信号２０８の推定されたサブフレームエネルギ２１２の比率として決定され得る。特定の実施形態では、スケーリングファクタ２３０は、１サブフレームごとに決定され、ここで各フレームは４つのサブフレームを含む。この実施形態では、１つのスケーリングファクタが、第１のモデル化された高帯域信号２０８のサブフレームと高帯域信号１２４の対応するサブフレームとを含むサブフレームの各セットに関して決定される。
【００３１】
[0037]  利得情報を決定するために、高帯域励磁信号２０２の各サブフレームは、スケーリングされた高帯域励磁信号２４０を生成するために対応するスケーリングファクタ２３０で補償され（例えば、増加され）（compensated (e.g., multiplied) with）得る。フィルタパラメータ２４２は、第２のモデル化された高帯域信号２４６を決定するために、全極フィルタ２４４を使用してスケーリングされた高帯域励磁信号２４０に適用され得る。フィルタパラメータ２４２は、図１のＬＰ分析およびコード化モジュール１５８などの、線形予測分析およびコード化モジュールのパラメータに対応し得る。利得情報を決定することの目的で、フィルタパラメータ２４２は、前に処理されたフレーム（例えば、フィルタメモリ）に関連付けられた情報を含み得る。
【００３２】
[0038]  第２のモデル化された高帯域信号２４６は、利得パラメータ２５０を決定するために高帯域信号１２４とともに利得シェイプ推定器２４８に適用され得る。利得パラメータ２５０、第２のモデル化された高帯域信号２４６および高帯域信号１２４は、フレーム利得２５４を決定するために利得フレーム推定器２５２に適用され得る。利得パラメータ２５０およびフレーム利得２５４はともに、利得情報を形成する。利得情報は、スケーリングファクタが、高帯域励磁信号２０２に基づいて決定される第２のモデル化された高帯域信号２４６と高帯域信号１２４との間のエネルギ差分のいくつかを説明するため、スケーリングファクタ２３０を適用することなしに決定される利得情報と比べて低減された動的範囲を有し得る。
【００３３】
[0039]  図３は、サブフレーム情報を補間することの特定の実施形態を例示する図である。図３の図は、Ｎ番目のフレーム３０４に関するサブフレーム情報を決定することの特定の方法を例示する。Ｎ番目のフレーム３０４は、Ｎ−１番目のフレーム３０２によって一連のフレームにおいて先行され、Ｎ＋１番目のフレーム３０６によって一連のフレームにおいて後続される。ＬＳＰは、各フレームに関して計算される。例えば、Ｎ−１番目のＬＳＰ  ３１０がＮ−１番目のフレーム３０２に関して計算され、Ｎ番目のＬＳＰ  ３１２がＮ番目のフレーム３０４に関して計算され、Ｎ＋１番目のＬＳＰ  ３１４がＮ＋１番目のフレーム３０６に関して計算される。ＬＳＰは、図１、図２、または図５−図７の高帯域信号、ＳHB  １２４、５０２のスペクトルエボリューションを表し得る。
【００３４】
[0040]  Ｎ番目のフレーム３０４に関する複数のサブフレームＬＳＰは、先行するフレーム（例えば、Ｎ−１番目のフレーム３０２）および現在のフレーム（例えば、Ｎ番目のフレーム３０４）のＬＳＰ値を使用する補間によって決定され得る。例えば、重みファクタ（weighting factors）は、先行するＬＳＰ（例えば、Ｎ−１番目のＬＳＰ  ３１０）の値に、および現在のＬＳＰ（例えば、Ｎ番目のＬＳＰ  ３１２）の値に適用され得る。図３に示された例において、（第１のサブフレーム３２０、第２のサブフレーム３２２、第３のサブフレーム３２４、および第４のサブフレーム３２６を含む）４つのサブフレームに関するＬＳＰが計算される。４つのサブフレームＬＳＰ  ３２０−３２６は、同等の重み（weighting）または同等でない重みを使用して計算され得る。
【００３５】
[0041]  サブフレームＬＳＰ（３２０−３２６）は、第１のモデル化された高帯域信号２０８を推定するために、フィルタメモリアップデートなしにＬＰ合成を実行するために使用され得る。第１のモデル化された高帯域信号２０８はその後、サブフレームエネルギＥi’２１２を推定するために使用される。エネルギ推定器１５４は、第１のモデル化された高帯域信号２０８に関する、およびスケーリングモジュール１５６への高帯域信号１２４に関するサブフレームエネルギ推定を提供し得、それは１サブフレームごとのスケーリングファクタ２３０を決定し得る。スケーリングファクタは、スケーリングされた高帯域励磁信号２４０を生成するために高帯域励磁信号２０２のエネルギレベルを調整するために使用され得、それは、第２のモデル化された（または合成された）高帯域信号２４６を生成するために、ＬＰ分析およびコード化モジュール１５８によって使用され得る。第２のモデル化された高帯域信号２４６は、（利得パラメータ２５０および／またはフレーム利得２５４などの）利得情報を生成するために使用され得る。例えば、第２のモデル化された高帯域信号２４６は、利得推定器１６４に提供され得、それは利得パラメータ２５０およびフレーム利得２５４を決定し得る。
【００３６】
[0042]  図４は、サブフレーム情報を補間することの別の特定の実施形態を例示する図である。図４の図は、Ｎ番目のフレーム４０４に関するサブフレーム情報を決定することの特定の方法を例示する。Ｎ番目のフレーム４０４は、Ｎ−１番目のフレーム４０２によって一連のフレームにおいて先行され、Ｎ＋１番目のフレーム４０６によって一連のフレームにおいて後続される。２つのＬＳＰが各フレームに関して計算される。例えば、ＬＳＰ＿１  ４０８およびＬＳＰ＿２  ４１０がＮ−１番目のフレーム４０２に関して計算され、ＬＳＰ＿１  ４１２およびＬＳＰ＿２  ４１４がＮ番目のフレーム４０４に関して計算され、ＬＳＰ＿１  ４１６およびＬＳＰ＿２  ４１８がＮ＋１番目のフレーム４０６に関して計算される。ＬＳＰは、図１、図２、または図５−図７の、高帯域信号、ＳHB  １２４、５０２のスペクトルエボリューションを表し得る。
【００３７】
[0043]  Ｎ番目のフレーム４０４に関する複数のサブフレームＬＳＰは、先行するフレームのＬＳＰ値（例えば、Ｎ−１番目のフレーム４０２のＬＳＰ＿１  ４０８および／またはＬＳＰ＿２  ４１０）のうちの１つまたは複数、および現在のフレーム（例えば、Ｎ番目のフレーム４０４）のＬＳＰ値のうちの１つまたは複数を使用する補間によって決定され得る。図４において示されるＬＳＰウィンドウ（例えば、フレームＮ  ４０４に関する非対称のＬＳＰウィンドウの破線４１２、４１４）は、例示の目的のためのものであるが、（先見を有する（with look-ahead））フレーム内の、またはフレームにわたるオーバーラップがフレームからフレームへの、またはサブフレームからサブフレームへの推定されたＬＳＰのスペクトルエボリューションを改善し得るように、ＬＰ分析ウィンドウを調整することが可能である。例えば、重みファクタは、先行するＬＳＰ（例えば、ＬＳＰ＿２  ４１０）の値に、および現在のフレーム（例えば、ＬＳＰ＿１  ４１２および／またはＬＳＰ＿２  ４１４）のＬＳＰ値に適用され得る。図４に示された例において、４つのサブフレーム（第１のサブフレーム４２０、第２のサブフレーム４２２、第３のサブフレーム４２４、および第４のサブフレーム４２６を含む）に関するＬＳＰが計算される。４つのサブフレームＬＳＰ  ４２０−４２６は、同等の重みまたは同等でない重みを使用して計算され得る。
【００３８】
[0044]  サブフレームＬＳＰ（４２０−４２６）は、第１のモデル化された高帯域信号２０８を推定するために、フィルタメモリアップデートなしにＬＰ合成を実行するために使用され得る。第１のモデル化された高帯域信号２０８はその後、サブフレームエネルギＥi’２１２を推定するために使用される。エネルギ推定器１５４は、第１のモデル化された高帯域信号２０８に関する、および高帯域信号１２４に関するサブフレームエネルギ推定をスケーリングモジュール１５６に提供し得、それは１サブフレームごとのスケーリングファクタ２３０を決定し得る。スケーリングファクタは、スケーリングされた高帯域励磁信号２４０を生成するために高帯域励磁信号２０２のエネルギレベルを調整するために使用され得、それは、第２のモデル化された（または合成された）高帯域信号２４６を生成するために、ＬＰ分析およびコード化モジュール１５８によって使用され得る。第２のモデル化された高帯域信号２４６は、（利得パラメータ２５０および／またはフレーム利得２５４などの）利得情報を生成するために使用され得る。例えば、第２のモデル化された高帯域信号２４６は、利得推定器１６４に提供され得、それは利得パラメータ２５０およびフレーム利得２５４を決定し得る。
【００３９】
[0045]  図５−図７は、図１の高帯域分析モジュール１５０などの、高帯域分析モジュールの別の特定の実施形態を集合的に例示する図である。高帯域分析モジュールは、エネルギ推定器５０４において高帯域信号５０２を受信するように構成される。エネルギ推定器５０４は、高帯域信号の各サブフレームのエネルギを推定し得る。高帯域信号５０２の各サブフレームの推定されたエネルギ５０６、Ｅiは、量子化器５０８に提供され得、それは高帯域エネルギインデックス５１０を生成し得る。
【００４０】
[0046]  高帯域信号５０２もまた、ウィンドウイングモジュール（a windowing module）５２０において受信され得る。ウィンドウイングモジュール５２０は、高帯域信号５０２のフレームの各ペアに関する線形予測係数（ＬＰＣ）を生成し得る。例えば、ウィンドウイングモジュール５２０は、第１のＬＰＣ  ５２２（例えば、ＬＰＣ＿１）を生成し得る。ウィンドウイングモジュール５２０はまた、第２のＬＰＣ  ５２４（例えば、ＬＰＣ＿２）を生成し得る。第１のＬＰＣ  ５２２および第２のＬＰＣ  ５２４は、ＬＳＰ変換モジュール５２６および５２８を使用して、それぞれＬＳＰに変換され得る。例えば、第１のＬＰＣ  ５２２は、第１のＬＳＰ  ５３０（例えば、ＬＳＰ＿１）に変換され得、第２のＬＰＣ  ５２４は、第２のＬＳＰ  ５３２（例えば、ＬＳＰ＿２）に変換され得る。第１および第２のＬＳＰ  ５３０、５３２は、コーダ５３８に提供され得、それは高帯域ＬＳＰインデックス５４０を形成するためにＬＳＰ  ５３０、５３２を符号化し得る。
【００４１】
[0047]  第１および第２のＬＳＰ  ５３０、５３２および第３のＬＳＰ  ５３４（例えば、ＬＳＰ＿２old）は、補間器５３６に提供され得る。第３のＬＳＰ  ５３４は、（Ｎ番目のフレーム３０４のサブフレームが決定されているとき、）図３のＮ−１番目のフレーム３０２などの、前に処理されたフレームに対応し得る。補間器５３６は、補間されたサブフレームＬＳＰ  ５４２、５４４、５４６、および５４８を生成するために第１、第２、および第３のＬＳＰ  ５３０、５３２、５３４を使用し得る。例えば、補間器５３６は、サブフレームＬＳＰ  ５４２、５４４、５４６、および５４８を決定するために、ＬＳＰ  ５３０、５３２および５３４に重みを適用し得る。
【００４２】
[0048]  サブフレームＬＳＰ  ５４２、５４４、５４６、および５４８は、サブフレームＬＰＣとフィルタパラメータ５５２、５５４、５５６、および５５８を決定するために、ＬＳＰからＬＰＣへの変換モジュール５５０に提供され得る。
【００４３】
[0049]  図５にも例示されるように、高帯域励磁信号５６０（例えば、低帯域励磁信号１４４に基づく図１の高帯域励磁ジェネレータ１５２によって決定された高帯域励磁信号）は、サブフレーミングモジュール（a sub-framing module）５６２に提供され得る。サブフレーミングモジュール５６２は、高帯域励磁信号５６０を、サブフレーム５７０、５７２、５７４、および５７６（例えば、高帯域励磁信号５６０のフレームごとの４つのサブフレーム）にパース（parse）し得る。
【００４４】
[0050]  図６を参照して、ＬＳＰからＬＰＣの変換モジュール５５０からのフィルタパラメータ５５２、５５４、５５６、および５５８、および高帯域励磁信号５６０のサブフレーム５７０、５７２、５７４、５７６は、対応する全極フィルタ６１２、６１４、６１６、６１８に提供され得る。全極フィルタ６１２、６１４、６１６、６１８の各々は、高帯域励磁信号５６０の対応するサブフレーム５７０、５７２、５７４、５７６の第１のモデル化された（または合成された）高帯域信号（ＨＢi’、ここでｉは特定のサブフレームのインデックスである）のサブフレーム６２２、６２４、６２６、６２８を生成し得る。特定の実施形態では、スケーリングファクタ６７２、６７４、６７６、および６７８などのスケーリングファクタを決定することの目的のために、フィルタパラメータ５５２、５５４、５５６、および５５８は、メモリレスであり得る。つまり、第１のモデル化された高帯域信号の第１のサブフレーム６２２を生成するために、ＬＰ合成、１／Ａ1（ｚ）は、そのフィルタパラメータ５５２（例えば、フィルタメモリまたはフィルタ状態）がゼロにリセットされている状態で実行される。
【００４５】
[0051]  第１のモデル化された高帯域信号のサブフレーム６２２、６２４、６２６、６２８は、エネルギ推定器６３２、６３４、６３６、および６３８へ提供され得る。エネルギ推定器６３２、６３４、６３６、および６３８は、第１のモデル化された高帯域信号のサブフレーム６２２、６２４、６２６、６２８のエネルギ推定器６４２、６４４、６４６、６４８（Ｅi’、ここで、ｉは特定のサブフレームのインデックスである）を生成し得る。
【００４６】
[0052]  図５の高帯域信号５０２のエネルギ推定器６５２、６５４、６５６、および６５８は、スケーリングファクタ６７２、６７４、６７６、および６７８を形成するために、第１のモデル化された高帯域信号のサブフレーム６２２、６２４、６２６、６２８のエネルギ推定器６４２、６４４、６４６、６４８と組み合わされ（例えば、これらによって割られ（divided by））得る。特定の実施形態において、各スケーリングファクタは、第１のモデル化された高帯域信号の対応するサブフレーム６２２、６２４、６２６、６２８のエネルギ、Ｅi’の比率に対する、高帯域信号のサブフレームのエネルギ、Ｅiの比率である。例えば、第１のスケーリングファクタ６７２（ＳＦ1）は、Ｅ1’  ６４２によって割られるＥ1  ６５２の比率として決定され得る。したがって、第１のスケーリングファクタ６７２は、数的に（numerically）図５の高帯域信号５０２の第１のサブフレームのエネルギと、高帯域励磁信号５６０に基づいて決定される第１のモデル化された高帯域信号の第１のサブフレーム６２２との間の関係を表す。
【００４７】
[0053]  図７を参照して、高帯域励磁信号５６０の各サブフレーム５７０、５７２、５７４、５７６は、スケーリングされた高帯域励磁信号（
【数１】
0006045762.tif 000002
、ここで、ｉは、特定のサブフレームのインデックスである）のサブフレーム７０２、７０４、７０６、および７０８を生成するために、対応するスケーリングファクタ６７２、６７４、６７６、および６７８と組み合わされ（例えば、乗算され（multiplied））得る。例えば、高帯域励磁信号５６０の第１のサブフレーム５７０は、スケーリングされた高帯域励磁信号の第１のサブフレーム７０２を生成するために第１のスケーリングファクタ６７２によって乗算され得る。
【００４８】
[0054]  スケーリングされた高帯域励磁信号のサブフレーム７０２、７０４、７０６、および７０８は、第２のモデル化された（または合成された）高帯域信号のサブフレーム７４２、７４４、７４６、７４８を決定するために、全極フィルタ７１２、７１４、７１６、７１８（例えば、合成フィルタ）に適用され得る。例えば、スケーリングされた高帯域励磁信号の第１のサブフレーム７０２は、第２のモデル化された高帯域信号の第１のサブフレーム７４２を決定するために、第１のフィルタパラメータ７２２とともに、第１の全極フィルタ７１２に適用され得る。全極フィルタ７１２、７１４、７１６、７１８に適用されたフィルタパラメータ７２２、７２４、７２６、および７２８は、前に処理されたフレーム（または、サブフレーム）に関する情報を含み得る。例えば、各全極フィルタ７１２、７１４、７１６は、全極フィルタ７１４、７１６、７１８の別のものへ提供されるフィルタ状態アップデート情報７３２、７３４、７３６を出力し得る。全極フィルタ７１８からフィルタ状態アップデート７３８は、フィルタメモリをアップデートするために次のフレーム（すなわち、第１のサブフレーム）において使用され得る。
【００４９】
[0055]  第２のモデル化された高帯域信号のサブフレーム７４２、７４４、７４６、７４８は、第２のモデル化された高帯域信号のフレーム７５２を生成するためにフレーミングモジュール７５０において、組み合わされ得る。第２のモデル化された高帯域信号のフレーム７５２は、利得パラメータ７５６を決定するために高帯域信号５０２とともに利得シェイプ推定器７５４に適用され得る。利得パラメータ７５６、第２のモデル化された高帯域信号のフレーム７５２および高帯域信号５０２は、フレーム利得７６０を決定するために利得フレーム推定器７５８に適用され得る。利得パラメータ７５６およびフレーム利得７６０はともに、利得情報を形成する。利得情報は、スケーリングファクタ６７２、６７４、６７６、６７８が高帯域励磁信号５６０を使用してモデル化された信号と高帯域信号５０２との間のエネルギ差分のいくつかを説明するため、スケーリングファクタ６７２、６７４、６７６、６７８を適用することなしに決定される利得情報に対して低減された動的範囲を有し得る。
【００５０】
[0056]  図８は、音声信号処理を指定された（designated）方法８００の特定の実施形態を例示するフローチャートである。方法８００は、図１の高帯域分析モジュール１５０などの、高帯域分析モジュールにおいて実行され得る。方法８００は、８０２において、音声信号の低帯域励磁信号に基づいて第１のモデル化された高帯域信号を決定することを含む。音声信号は、高帯域の部分と低帯域の部分を含む。例えば、第１のモデル化された高帯域信号は、図２の第１のモデル化された高帯域信号２０８に、または図６の第１のモデル化された高帯域信号のサブフレーム６２２、６２４、６２６、６２８のセットに対応し得る。第１のモデル化された高帯域信号は、高帯域励磁信号を、メモリレスフィルタパラメータを有する全極フィルタに適用することによって線形予測分析を使用して決定され得る。例えば、高帯域励磁信号２０２は、図２の全極ＬＰ合成フィルタ２０６に適用され得る。この例において、全極ＬＰ合成フィルタ２０６に適用されるフィルタパラメータ２０４は、メモリレスである。つまり、フィルタパラメータ２０４は、処理されている高帯域励磁信号２０２の特定のフレームまたはサブフレームを関連づけ、前に処理されたフレームまたはサブフレームに関する情報は含まない。別の例において、図５および図６の高帯域励磁信号５６０のサブフレーム５７０、５７２、５７４、５７６は、対応する全極フィルタ６１２、６１４、６１６、６１８に適用され得る。この例において、全極フィルタ６１２、６１４、６１６、６１８の各々に適用されるフィルタパラメータ５５２、５５４、５５６、５５８は、メモリレスである。
【００５１】
[0057]  方法８００はまた、８０４において、第１のモデル化された高帯域信号のサブフレームのエネルギと音声信号の高帯域の部分の対応するサブフレームのエネルギとに基づいて、スケーリングファクタを決定することを含む。例えば、図２のスケーリングファクタ２３０は、高帯域信号１２４のサブフレームの推定されたエネルギ２２４を第１のモデル化された高帯域信号２０８の対応するサブフレームの推定されたサブフレームエネルギ２１２で割ることによって決定され得る。別の例において、図６のスケーリングファクタ６７２、６７４、６７６、６７８は、高帯域信号５０２のサブフレームの推定されたエネルギ６５２、６５４、６５６、６５８を第１のモデル化された高帯域信号の対応するサブフレーム６２２、６２４、６２６、６２８の推定されたサブフレームエネルギ６４２、６４４、６４６、６４８で割ることによって決定され得る。
【００５２】
[0058]  方法８００は、８０６において、スケーリングされる高帯域励磁信号を決定するために、モデル化された高帯域励磁信号へスケーリングファクタを適用することを含む。例えば、図２のスケーリングファクタ２３０は、スケーリングされた高帯域励磁信号を生成するために、１サブフレームごとに、高帯域励磁信号２０２に適用され得る。別の例において、図６のスケーリングファクタ６７２、６７４、６７６、６７８は、スケーリングされた高帯域励磁信号のサブフレーム７０２、７０４、７０６、７０８を生成するために、高帯域励磁信号５６０の対応するサブフレーム５７０、５７２、５７４、５７６に適用され得る。特定の実施形態では、１つまたは複数のスケーリングファクタの第１のセットは、８０４において決定され得、１つまたは複数のスケーリングファクタの第２のセットは、８０６においてモデル化された高帯域励磁信号に適用され得る。１つまたは複数のスケーリングファクタの第２のセットは、１つまたは複数のスケーリングファクタの第１のセットに基づいて決定され得る。例えば、１つまたは複数のスケーリングファクタの第１のセットを決定するために使用される複数のサブフレームに関連付けられる利得は、１つまたは複数のスケーリングファクタの第２のセットを決定するために平均化され得る。この例では、１つまたは複数のスケーリングファクタの第２のセットは、１つまたは複数のスケーリングファクタの第１のセットが含むよりも少ないスケーリングファクタを含み得る。
【００５３】
[0059]  方法８００は、８０８において、スケーリングされた高帯域励磁信号に基づいて、第２のモデル化された高帯域信号を決定することを含む。例示するために、スケーリングされた高帯域励磁信号の線形予測分析が実行され得る。例えば、図２のスケーリングされた高帯域励磁信号２４０は、第２のモデル化された（例えば、合成された）高帯域信号２４６を決定するために、フィルタパラメータ２４２を有する全極フィルタ２４４に適用され得る。フィルタパラメータ２４２は、メモリ（例えば、前に処理されたフレームまたはサブフレームに基づいてアップデートされ得る）を含み得る。別の例において、図７のスケーリングされた高帯域励磁信号のサブフレーム７０２、７０４、７０６、７０８は、第２のモデル化された（例えば、合成された）高帯域信号のサブフレーム７４２、７４４、７４６、７４８を決定するために、フィルタパラメータ７２２、７２４、７２６、７２８を有する全極フィルタ７１２、７１４、７１６、７１８に適用され得る。フィルタパラメータ７２２、７２４、７２６、７２８は、メモリ（例えば、前に処理されたフレームまたはサブフレームに基づいてアップデートされ得る）を含み得る。
【００５４】
[0060]  方法８００は、８１０において、第２のモデル化された高帯域信号と音声信号の高帯域の部分とに基づいて、利得パラメータを決定することを含む。例えば、第２のモデル化された高帯域信号２４６および高帯域信号１２４は、図２の利得シェイプ推定器２４８に提供され得る。利得シェイプ推定器２４８は、利得パラメータ２５０を決定し得る。加えて、第２のモデル化された高帯域信号２４６、高帯域信号１２４、および利得パラメータ２５０は、利得フレーム推定器２５２に提供され得、それはフレーム利得２５４を決定し得る。別の例では、第２のモデル化された高帯域信号のサブフレーム７４２、７４４、７４６、７４８は、第２のモデル化された高帯域信号のフレーム７５２を形成するために使用され得る。第２のモデル化された高帯域信号のフレーム７５２および高帯域信号５０２の対応するフレームは、図７の利得シェイプ推定器７５４に適用され得る。利得シェイプ推定器７５４は、利得パラメータ７５６を決定し得る。加えて、第２のモデル化された高帯域信号のフレーム７５２、高帯域信号５０２の対応するフレーム、および利得パラメータ７５６は、利得フレーム推定器７５８に提供され得、それはフレーム利得７６０を決定し得る。フレーム利得および利得パラメータは、図１の高帯域サイド情報１７２などの、高帯域サイド情報において含まれ得、それは、音声信号１０２などの音声信号を符号化するために使用されるビットストリーム１９２において含まれる。
【００５５】
[0061]  図１−図８はしたがって、図１の高帯域信号１２４などの音声信号の高帯域の部分と、低帯域励磁信号１４４などの低帯域励磁信号に基づく、高帯域信号のモデル化された、または合成されたバージョンとの間のエネルギ差分を説明するためにスケーリングファクタを使用する方法で、音声信号符号化を実行するシステムおよび方法を含む例を例示する。エネルギ差分を説明するためにスケーリングファクタを使用することは、例えば、利得情報の動的範囲を低減させることによって、利得情報の計算を改善し得る。図１−図８のシステムおよび方法は、モバイルフォン、ハンドヘルドパーソナル通信システム（ＰＣＳ）ユニット、通信デバイス、音楽プレイヤ、ビデオプレイヤ、エンターテイメントユニット、セットトップボックス、ナビゲーションデバイス、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）が可能にされたデバイス、ＰＤＡ、コンピュータ、（携帯情報端末などの）携帯用データユニット、（メーター読取機器などの）固定ロケーションデータユニット、または、音声信号の符号化および／または復号機能を実行する他の何らかのデバイスなどの、１つまたは複数の電子デバイスによって実行および／またはそれらに統合され得る。
【００５６】
[0062]  図９を参照すると、ワイヤレス通信デバイスの特定の例示的な実施形態のブロック図は、図示され、一般的に９００に指定される。デバイス９００は、メモリ９３２に結合された少なくとも１つのプロセッサを含む。例えば、図９に例示される実施形態では、デバイス９００は、第１のプロセッサ９１０（例えば、中央処理装置（ＣＰＵ））および第２のプロセッサ９１２（例えば、ＤＳＰ等）を含む。他の実施形態では、デバイス９００は、単一のプロセッサのみを含み得、または２つより多いプロセッサを含み得る。メモリ９３２は、図８の方法７００、または図１−図７を参照して説明されるプロセッサのうちの１つまたは複数などの、ここで開示される方法およびプロセスを実行するために、プロセッサ９１０、９１２のうちの少なくとも１つによって実行可能な命令９６０を含み得る。
【００５７】
[0063]  例えば、命令９６０は、低帯域分析モジュール９７６と高帯域分析モジュール９７８を含み、またはそれらに対応し得る。特定の実施形態では、低帯域分析モジュール９７６は、図１の低帯域分析モジュール１３０に対応し、高帯域分析モジュール９７８は、図１の高帯域分析モジュール１５０に対応する。加えて、または代替的に、高帯域分析モジュール９７８は、図２または図５−図７のコンポーネントの組み合わせに対応する、またはそれらを含み得る。
【００５８】
[0064]  様々な実施形態では、低帯域分析モジュール９７６、高帯域分析モジュール９７８、または両方は、１つまたは複数のタスク、またはそれらの組み合わせを実行するために、メモリ９８０において命令９６０または命令９６１を実行するプロセッサ（例えば、プロセッサ９１２）によって専用のハードウェア（例えば、回路）を介してインプリメントされ得る。例として、メモリ９３２またはメモリ９８０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、磁気抵抗ランダムアクセスメモリ（ＭＲＡＭ）、スピン注入磁化反転型ＭＲＡＭ（ＳＴＴ−ＭＲＡＭ：spin-torque transfer MRAM）、フラッシュメモリ、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブル読取専用メモリ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読取専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読取専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、またはコンパクトディスク読取専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）などの、メモリデバイスに対応する、またはそれらを含み得る。メモリデバイスは、コンピュータ（例えば、プロセッサ９１０および／またはプロセッサ９１２）によって実行されるとき、コンピュータに、音声信号の高帯域の部分の対応するサブフレームのエネルギと第１のモデル化された高帯域信号のサブフレームのエネルギとに基づいて、スケーリングファクタを決定させることと、スケーリングされる高帯域励磁信号を決定するために、スケーリングファクタを、モデル化された高帯域励磁信号に適用させることと、スケーリングされた高帯域励磁信号に基づいて、第２のモデル化される高帯域信号を決定させることと、第２のモデル化された高帯域信号と音声信号の高帯域の部分とに基づいて、利得パラメータを決定させることとを行い得る命令（例えば、命令９６０または命令９６１）を含み得る。例として、メモリ９３２またはメモリ９８０は、コンピュータ（例えば、プロセッサ９１０および／またはプロセッサ９１２）によって実行されるとき、コンピュータに図８の方法８００の少なくとも一部を実行させる命令を含む非一時的コンピュータ可読媒体であり得る。
【００５９】
[0065]  図９はまた、プロセッサ９１０およびディスプレイ９２８に結合されるディスプレイコントローラ９２６を示す。ＣＯＤＥＣ  ９３４は、図示されるように、プロセッサ９１２に結合され得、プロセッサ９１０、または両方に結合され得る。スピーカ９３６およびマイクロフォン９３８が、ＣＯＤＥＣ  ９３４に結合されることができる。例えば、マイクロフォン９３８は、図１の入力音声信号１０２を生成し得、プロセッサ９１２は、入力音声信号１０２に基づいて、受信機への送信のために出力ビットストリーム１９２を生成し得る。別の例として、スピーカ９３６は、図１の出力ビットストリーム１９２から再構成された信号を出力するために使用され得、ここで、出力ビットストリーム１９２は、送信機から受信される。図９はまた、ワイヤレスコントローラ９４０がプロセッサ９１０へ、プロセッサ９１２へ、または両方へ、およびアンテナ９４２へ結合されることができることを示す。特定の実施形態において、ＣＯＤＥＣ  ９３４は、アナログ音声処理フロントエンドコンポーネントである。例えば、ＣＯＤＥＣ  ９３４は、マイクロフォン９３８から受信された信号およびスピーカ９３６に送信される信号のためにパラメータ設定およびアナログ利得調整を実行し得る。ＣＯＤＥＣ  ９３４はまた、アナログからデジタルへ、（Ａ／Ｄ）およびデジタルからアナログへの（Ｄ／Ａ）コンバータを含み得る。特定の例において、ＣＯＤＥＣ  ９３４はまた、１つまたは複数の変調器および信号処理フィルタを含む。ＣＯＤＥＣ  ９３４は、マイクロフォン９３８から受信された入力データをバッファするため、そして、スピーカ９３６へ供給されるべきである出力データをバッファするために、メモリを含み得る。
【００６０】
[0066]  特定の実施形態では、プロセッサ９１０、プロセッサ９１２、ディスプレイコントローラ９２６、メモリ９３２、ＣＯＤＥＣ  ９３４、およびワイヤレスコントローラ９４０は、システム・イン・パッケージまたはシステム・オン・チップ・デバイス９２２に含まれる。特定の実施形態では、タッチスクリーンおよび／またはキーボードなどの、入力デバイス９３０および電力供給９４４が、システム・オン・チップ・デバイス９２２に結合される。さらに、特定の実施形態では、図９に例示されるように、ディスプレイ９２８、入力デバイス９３０、スピーカ９３６、マイクロフォン９３８、アンテナ９４２、および電力供給９４４は、システム・オン・チップ・デバイス９２２の外部にありうる。しかしながら、ディスプレイ９２８、入力デバイス９３０、スピーカ９３６、マイクロフォン９３８、アンテナ９４２、および電力供給９４４の各々は、インタフェースまたはコントローラなどの、システム・オン・チップ・デバイス９２２のコンポーネントに結合されることができる。
【００６１】
[0067]  説明された実施形態と関連して、音声信号の低帯域励磁信号に基づいて第１のモデル化された高帯域信号を決定するための手段を含み、ここで、音声信号は、高帯域の部分と低帯域の部分を含む装置が開示されている。例えば、高帯域分析モジュール１５０（または、ＬＰ分析およびコード化モジュール１５８などの、それらのコンポーネント）は、音声信号１０２の低帯域励磁信号１４４に基づいて、第１のモデル化された高帯域信号を決定し得る。別の例として、図２の全極ＬＰ合成フィルタ２０６などの、第１の合成フィルタは、高帯域励磁信号２０２に基づいて、第１のモデル化された高帯域信号２０８を決定し得る。高帯域励磁信号２０２は、音声信号の低帯域励磁信号１４４に基づいて、図１の高帯域励磁ジェネレータ１５２によって決定され得る。さらに別の例として、図６の全極フィルタ６１２、６１４、６１６、６１８などの、第１の合成フィルタのセットは、高帯域励磁信号のサブフレーム５７０、５７２、５７４、５７６に基づいて、第１のモデル化された高帯域信号のサブフレーム６２２、６２４、６２６、６２８を決定し得る。またさらに別の例として、図９のプロセッサ９１０、プロセッサ９１２、または（高帯域分析モジュール９７８または命令９６１などの）プロセッサ９１０、９１２のうちの１つのコンポーネントは、低帯域励磁信号に基づいて、第１のモデル化された高帯域信号を決定し得る。
【００６２】
[0068]  装置はまた、第１のモデル化された高帯域信号のサブフレームのエネルギと音声信号の高帯域の部分の対応するサブフレームのエネルギとに基づいて、スケーリングファクタを決定するための手段を含む。例えば、図１のエネルギ推定器１５４およびスケーリングモジュール１５６は、スケーリングファクタを決定し得る。別の例では、スケーリングファクタ２３０は、図２の推定されたサブフレームエネルギ２１２および２２４に基づいて決定され得る。さらに別の例では、スケーリングファクタ６７２、６７４、６７６、６７８は、図６の推定されたエネルギ６４２、６４４、６４６、６４８および推定されたエネルギ６５２、６５４、６５６、６５８にそれぞれ基づいて決定され得る。またさらに別の例として、図９のプロセッサ９１０、プロセッサ９１２、または（高帯域分析モジュール９７８または命令９６１などの）プロセッサ９１０、９１２のうちの１つのコンポーネントは、スケーリングファクタを決定し得る。
【００６３】
[0069]  装置はまた、スケーリングされる高帯域励磁信号を決定するために、スケーリングファクタを、モデル化された高帯域励磁信号に適用するための手段を含む。例えば、図１のスケーリングモジュール１５６は、スケーリングされる高帯域励磁信号を決定するために、スケーリングファクタをモデル化された高帯域励磁信号に適用し得る。別の例では、コンバイナ（例えば、乗算器）は、図２のスケーリングされた高帯域励磁信号２４０を決定するために、スケーリングファクタ２３０を、モデル化された高帯域励磁信号２０２に適用し得る。さらに別の例では、コンバイナ（例えば、乗算器）は、図７のスケーリングされた高帯域励磁信号のサブフレーム７０２、７０４、７０６、７０８を決定するために、スケーリングファクタ６７２、６７４、６７６、６７８を、高帯域励磁信号の対応するサブフレーム５７０、５７２、５７４、５７６に適用し得る。またさらに別の例として、図９のプロセッサ９１０、プロセッサ９１２、または（高帯域分析モジュール９７８または命令９６１などの）プロセッサ９１０、９１２のうちの１つのコンポーネントは、スケーリングされる高帯域励磁信号を決定するために、スケーリングファクタを、モデル化された高帯域励磁信号に適用し得る。
【００６４】
[0070]  デバイスはまた、スケーリングされた高帯域励磁信号に基づいて、第２のモデル化された高帯域信号を決定するための手段を含む。例えば、高帯域分析モジュール１５０（または、ＬＰ分析およびコード化モジュール１５８などの、それらのコンポーネント）は、スケーリングされた高帯域励磁信号に基づいて、第２のモデル化された高帯域信号を決定し得る。別の例として、図２の全極フィルタ２４４などの、第２の合成フィルタは、スケーリングされた高帯域励磁信号２４０に基づいて、第２のモデル化された高帯域信号２４６を決定し得る。さらに別の例として、図７の全極フィルタ７１２、７１４、７１６、７１８などの、第２の合成フィルタのセットは、スケーリングされた高帯域励磁信号のサブフレーム７０２、７０４、７０６、７０８に基づいて、第２のモデル化された高帯域信号のサブフレーム７４２、７４４、７４６、７４８を決定し得る。またさらに別の例として、図９のプロセッサ９１０、プロセッサ９１２、または（高帯域分析モジュール９７８または命令９６１などの）プロセッサ９１０、９１２のうちの１つのコンポーネントは、スケーリングされた高帯域励磁信号に基づいて、第２のモデル化された高帯域信号を決定し得る。
【００６５】
[0071]  装置はまた、第２のモデル化された高帯域信号と音声信号の高帯域の部分とに基づいて、利得パラメータを決定するための手段を含む。例えば、図１の利得推定器１６４は、利得パラメータを決定し得る。別の例では、利得シェイプ推定器２４８、利得フレーム推定器２５２、または両方は、利得パラメータ２５０およびフレーム利得２５４などの、利得情報を決定し得る。さらに別の例では、利得シェイプ推定器７５４、利得フレーム推定器７５８、または両方は、利得パラメータ７５６およびフレーム利得７６０などの利得情報を決定し得る。またさらに別の例として、図９のプロセッサ９１０、プロセッサ９１２、または（高帯域分析モジュール９７８または命令９６１などの）プロセッサ９１０、９１２のうちの１つのプロセッサのコンポーネントは、第２のモデル化された高帯域信号と音声信号の高帯域の部分とに基づいて、利得パラメータを決定し得る。
【００６６】
[0072]  当業者は、ここに開示された実施形態に関連して説明された様々な例示的な論理ブロック、構成、モジュール、回路、およびアルゴリズムステップが、電子ハードウェア、ハードウェアプロセッサのような処理デバイスによって実行されるコンピュータソフトウェア、または両方の組み合わせとしてインプリメントされうることをさらに理解するであろう。さまざまな例示的なコンポーネント、ブロック、構成、モジュール、回路、およびステップは、一般に、それらの機能の観点から上記に説明された。このような機能が、ハードウェアとしてインプリメントされるか、あるいは実行可能なソフトウェアとしてインプリメントされるかは、特定のアプリケーションおよびシステム全体に課せられる設計制約に依存する。当業者は、各特定のアプリケーションに関して、多様な方法で説明された機能をインプリメントし得るが、このようなインプリメンテーションの決定は、本開示の範囲からの逸脱を引き起こしていると解釈されるべきでない。
【００６７】
[0073]  ここに開示された実施形態に関連して説明されたアルゴリズムまたは方法のステップは、直接ハードウェアにおいて、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュールにおいて、またはこれら２つの組み合わせにおいて、具現化（embodied）され得る。ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭ、ＭＲＡＭ、ＳＴＴ−ＭＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、またはＣＤ−ＲＯＭなどの、メモリデバイス中に存在し得る。典型的なメモリデバイスは、プロセッサが情報をメモリデバイスから読み取り、情報をメモリデバイスに書き込むことができるようにプロセッサに結合される。代替的に、メモリデバイスはプロセッサと一体化され得る。プロセッサおよび記憶媒体は、ＡＳＩＣ内に存在し得る。ＡＳＩＣは、コンピューティングデバイスまたはユーザ端末内に存在し得る。代替において、プロセッサおよび記憶媒体は、コンピューティングデバイスまたはユーザ端末内に個別のコンポーネントとして存在し得る。
【００６８】
[0074]  開示された実施形態の先の説明は、開示された実施形態を製造または使用することを当業者に可能にするために提供される。これらの実施形態への様々な修正は、当業者にとって容易に明らかであり、ここに定義された原理は、本開示の範囲から逸脱することなく他の実施形態に適用され得る。したがって、本開示は、ここに表された実施形態に限定されるようには意図されず、下記の特許請求の範囲によって定義されるような原理および新規な特徴と一致する最も広い範囲を与えられることとなる。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［Ｃ１］
音声信号の低帯域励磁信号に基づいて第１のモデル化された高帯域信号を決定することと、前記音声信号は、高帯域の部分と低帯域の部分を含み、
前記第１のモデル化された高帯域信号のサブフレームのエネルギと前記音声信号の前記高帯域の部分の対応するサブフレームのエネルギとに基づいて、１つまたは複数のスケーリングファクタのうちの第１のセットを決定することと、
スケーリングされる高帯域励磁信号を決定するために、１つまたは複数のスケーリングファクタのうちの前記第１のセットのうちの少なくとも１つに基づいて、１つまたは複数のスケーリングファクタのうちの第２のセットを、モデル化された高帯域励磁信号に適用することと、
前記スケーリングされた高帯域励磁信号に基づいて、第２のモデル化された高帯域信号を決定することと、
前記第２のモデル化された高帯域信号と前記音声信号の前記高帯域の部分とに基づいて、利得パラメータを決定することと
を備える、方法。
［Ｃ２］
前記第１のモデル化された高帯域信号の特定のサブフレームは、合成フィルタを、前記モデル化された高帯域励磁信号の特定のサブフレームに適用することによって決定される、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ３］
前記合成フィルタは、前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに対応するフィルタパラメータを使用する、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ４］
フィルタメモリまたはフィルタ状態は、前記合成フィルタを、前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに適用する前に、ゼロにリセットされる、Ｃ３に記載の方法。
［Ｃ５］
前記フィルタパラメータは、前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに先行するサブフレームに関する情報を含まない、Ｃ３に記載の方法。
［Ｃ６］
前記第２のモデル化された高帯域信号の特定のサブフレームは、合成フィルタを、前記第２のモデル化された高帯域信号の前記特定のサブフレームに対応する、前記スケーリングされた高帯域励磁信号の特定のサブフレームに適用することによって決定される、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ７］
前記合成フィルタは、前記スケーリングされた高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームと１つまたは複数の先行するサブフレームとに基づいて、フィルタメモリを使用、またはフィルタ状態をアップデートする、Ｃ６に記載の方法。
［Ｃ８］
前記フィルタメモリまたは前記フィルタ状態は、前記合成フィルタを、前記スケーリングされた高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに適用する前に、ゼロにリセットされず、前のフレームまたはサブフレームから繰り越される、Ｃ７に記載の方法。
［Ｃ９］
全極合成フィルタに基づいて合成される前記第１のモデル化された高帯域信号の前記サブフレームのうちの１つまたは複数の前記エネルギを推定することをさらに備え、前記全極合成フィルタは、先行するフレームに関連付けられた１つまたは複数の線スペクトル対の、および現在のフレームに関連付けられた１つまたは複数の線スペクトル対の重みづけされた合計に基づいて、補間されたフィルタ係数を有する、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１０］
特定のサブフレームに関するスケーリングファクタを決定することは、
前記音声信号の前記高帯域の部分の前記特定のサブフレームのエネルギを決定することと、
前記第１のモデル化された高帯域信号の対応するサブフレームのエネルギを決定することと、
前記第１のモデル化された高帯域信号の前記対応するサブフレームの前記エネルギで前記音声信号の前記高帯域の部分の前記特定のサブフレームの前記エネルギを割ることと、
前記スケーリングファクタを量子化することおよび送信することと
を備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１１］
１つまたは複数のスケーリングファクタの前記第１のセットは、複数のサブフレームを構成している各フレーム上でまたは各サブフレーム上で決定される、Ｃ１０に記載の方法。
［Ｃ１２］
前記利得パラメータは、利得シェイプおよび利得フレームを含む、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１３］
変換された低帯域励磁信号を形成された雑音信号と組合せることによって、前記モデル化された高帯域励磁信号を決定することをさらに備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１４］
前記音声信号の前記低帯域の部分の線形予測コード化に基づいて、前記低帯域励磁信号を決定することをさらに備える、Ｃ１３に記載の方法。
［Ｃ１５］
高帯域サイド情報を決定することをさらに備え、前記高帯域サイド情報は、高帯域線スペクトル対を表すデータ、前記利得パラメータを表すデータ、スケーリングファクタを表すデータ、またはそれらの組み合わせを含む、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１６］
音声信号の低帯域励磁信号に基づいて第１のモデル化された高帯域信号を決定するように構成された第１の合成フィルタと、前記音声信号は、高帯域の部分と低帯域の部分を含み、
前記第１のモデル化された高帯域信号のサブフレームのエネルギと前記音声信号の前記高帯域の部分の対応するサブフレームのエネルギとに基づいてスケーリングファクタを決定することと、スケーリングされる高帯域励磁信号を決定するために、前記スケーリングファクタをモデル化された高帯域励磁信号に適用することとを行うように構成されたスケーリングモジュールと、
前記スケーリングされた高帯域励磁信号に基づいて、第２のモデル化された高帯域信号を決定するように構成された第２の合成フィルタと、
前記第２のモデル化された高帯域信号と前記音声信号の前記高帯域の部分とに基づいて、利得パラメータを決定するように構成された利得推定器と
を備える、装置。
［Ｃ１７］
前記第１の合成フィルタは、合成フィルタを、前記モデル化された高帯域励磁信号の特定のサブフレームに適用することによって、前記第１のモデル化された高帯域信号の特定のサブフレームを決定し、前記合成フィルタは、前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに対応するフィルタパラメータを使用し、フィルタメモリまたはフィルタ状態は、前記合成フィルタを、前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに適用する前に、ゼロにリセットされる、Ｃ１６に記載の装置。
［Ｃ１８］
前記フィルタパラメータは、前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに先行するサブフレームに関する情報を含まない、Ｃ１７に記載の装置。
［Ｃ１９］
前記第２の合成フィルタは、合成フィルタを、前記第２のモデル化された高帯域信号の特定のサブフレームに対応する、前記スケーリングされた高帯域励磁信号の特定のサブフレームに適用することによって、前記第２のモデル化された高帯域信号の前記特定のサブフレームを決定し、前記合成フィルタは、前記スケーリングされた高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームと１つまたは複数の先行するサブフレームとに基づいて、フィルタメモリを使用、またはフィルタ状態をアップデートし、前記フィルタメモリまたは前記フィルタ状態は、前記合成フィルタを、前記スケーリングされた高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに適用する前に、ゼロにリセットされず、前のフレームまたはサブフレームから繰り越される、Ｃ１６に記載の装置。
［Ｃ２０］
低帯域ビットストリームを決定するように構成された低帯域分析モジュールをさらに備え、前記低帯域ビットストリームは、前記音声信号の前記低帯域の部分を表す線形予測コードデータを含む、Ｃ１６に記載の装置。
［Ｃ２１］
前記スケーリングモジュールは、
前記音声信号の前記高帯域の部分の特定のサブフレームのエネルギを決定するように構成された第１のエネルギ推定器と、
前記第１のモデル化された高帯域信号の対応するサブフレームのエネルギを決定するように構成された第２のエネルギ推定器と、
前記第１のモデル化された高帯域信号の前記対応するサブフレームの前記エネルギに対する前記音声信号の前記高帯域の部分の前記特定のサブフレームの前記エネルギの比率を決定するように構成されたコンバイナと
を備える、Ｃ１６に記載の装置。
［Ｃ２２］
前記利得パラメータは、利得シェイプおよび利得フレームを含む、Ｃ１６に記載の装置。
［Ｃ２３］
変換された低帯域励磁信号を形成された雑音信号と組合せることによって、前記モデル化された高帯域励磁信号を決定するように構成された高帯域励磁ジェネレータをさらに備える、Ｃ１６に記載の装置。
［Ｃ２４］
前記音声信号の前記低帯域の部分の線形予測コード化に基づいて、前記低帯域励磁信号を決定するように構成された低帯域エンコーダをさらに備える、Ｃ２３に記載の装置。
［Ｃ２５］
高帯域サイド情報を決定するように構成された高帯域分析モジュールをさらに備え、前記高帯域サイド情報は、高帯域線スペクトル対を表すデータと、前記利得パラメータを表すデータと、前記スケーリングファクタを表すデータとを含む、Ｃ１６に記載の装置。
［Ｃ２６］
前記高帯域サイド情報を含み、前記音声信号の前記低帯域の部分を表す低帯域ビットストリームを含むデータストリームを生成するように構成されたマルチプレクサをさらに備える、Ｃ２５に記載の装置。
［Ｃ２７］
音声信号の低帯域励磁信号に基づいて第１のモデル化された高帯域信号を決定するための手段と、前記音声信号は、高帯域の部分と低帯域の部分を含み、
前記第１のモデル化された高帯域信号のサブフレームのエネルギと前記音声信号の前記高帯域の部分の対応するサブフレームのエネルギとに基づいて、スケーリングファクタを決定するための手段と、
スケーリングされる高帯域励磁信号を決定するために、前記スケーリングファクタをモデル化された高帯域励磁信号に適用するための手段と、
前記スケーリングされた高帯域励磁信号に基づいて、第２のモデル化された高帯域信号を決定するための手段と、
前記第２のモデル化された高帯域信号と前記音声信号の前記高帯域の部分とに基づいて、利得パラメータを決定するための手段と
を備える、デバイス。
［Ｃ２８］
前記第１のモデル化された高帯域信号を決定するための前記手段は、合成フィルタを、前記モデル化された高帯域励磁信号の特定のサブフレームに適用することによって、前記第１のモデル化された高帯域信号の特定のサブフレームを決定し、前記合成フィルタは、前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに対応するフィルタパラメータを使用し、フィルタメモリまたはフィルタ状態は、前記フィルタパラメータが前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに先行するサブフレームに関する情報を含まないように、前記合成フィルタを、前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに適用する前に、ゼロにリセットされ、前記第２のモデル化された高帯域信号を決定するための前記手段は、第２の合成フィルタを、前記第２のモデル化された高帯域信号の前記特定のサブフレームに対応する、前記スケーリングされた高帯域励磁信号の特定のサブフレームに適用することによって、前記第２のモデル化された高帯域信号の特定のサブフレームを決定し、前記合成フィルタは、前記スケーリングされた高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームと１つまたは複数の先行するサブフレームとに基づいて、前記フィルタメモリを使用、またはフィルタ状態をアップデートし、前記フィルタメモリまたは前記フィルタ状態は、前記合成フィルタを、前記スケーリングされた高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに適用する前に、ゼロにリセットされず、前のフレームまたはサブフレームから繰り越される、Ｃ２７に記載のデバイス。
［Ｃ２９］
プロセッサによって実行可能な命令を記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体であって、前記プロセッサに、
音声信号の低帯域励磁信号に基づいて第１のモデル化された高帯域信号を決定することと、前記音声信号は、高帯域の部分と低帯域の部分を含み、
前記第１のモデル化された高帯域信号のサブフレームのエネルギと前記音声信号の前記高帯域の部分の対応するサブフレームのエネルギとに基づいて、スケーリングファクタを決定することと、
スケーリングされる高帯域励磁信号を決定するために、前記スケーリングファクタをモデル化された高帯域励磁信号に適用することと、
前記スケーリングされた高帯域励磁信号に基づいて、第２のモデル化された高帯域信号を決定することと、
前記第２のモデル化された高帯域信号と前記音声信号の前記高帯域の部分とに基づいて、利得パラメータを決定することと
を備える動作を実行させる、非一時的なコンピュータ可読媒体。
［Ｃ３０］
前記第１のモデル化された高帯域信号の特定のサブフレームは、合成フィルタを、前記モデル化された高帯域励磁信号の特定のサブフレームに適用することによって決定され、前記合成フィルタは、前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに対応するフィルタパラメータを使用し、フィルタメモリまたはフィルタ状態は、前記合成フィルタを、前記モデル化された高帯域励磁信号の前記特定のサブフレームに適用する前に、ゼロにリセットされる、Ｃ２９に記載の非一時的なコンピュータ可読媒体。
【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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