(57)【要約】低減ビットレートを有するデジタル音声データを符号化する方法および装置であって、装置は低減ビットレートより高いビットレートを有する心理音響的に量子化されたデジタル音声データを提供するプロバイダから成る。さらに、装置は、選択基準に従って周波数帯域を識別するための識別器を含み、選択基準は、識別された周波数帯域のデータが生成されたノイズと置換されたときのデジタル音声データの品質への影響が、異なる周波数帯域のデータが生成されたノイズと置換されるときに起こるデジタル音声データの品質への影響より小さいようなものである。さらに、装置は、デジタル音声データの識別された周波数帯域におけるデータをノイズ合成パラメータで置換するための置換器を含み、ノイズ合成パラメータは識別された周波数帯域のデータより少ないデータ量を必要とし、デジタル音声データは低減ビットレートを有する。【選択図】図１
2009534713.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
低減ビットレートを有するデジタル音声データを符号化する装置であって、
低減ビットレートより高いビットレートを有する心理音響的に量子化されたデジタル音声データのプロバイダ、
選択基準に従って周波数帯域を識別するための識別器であって、前記選択基準は、識別された周波数帯域におけるデータが生成されたノイズで置換されるときのデジタル音声データの品質への影響が、異なる周波数帯域におけるデータが生成されたノイズで置換されるときに起こるデジタル音声データの品質への影響より小さいようなものである識別器、および
デジタル音声データの識別された周波数帯域におけるデータをノイズ合成パラメータと置換するための置換器であって、ノイズ合成パラメータは識別された周波数帯域のデータより少ないデータ量を必要とし、デジタル音声データは低減ビットレートを有するものである置換器を含む、装置。
【請求項２】
前記プロバイダは、周波数帯域ごとに心理音響的に量子化されたデジタル音声データを提供するように構成され、周波数帯域はフィルタバンクにおけるフィルタによって決定される、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
さらに、低減ビットレートを有するデジタル音声データを符号化するためのエントロピー・エンコーダを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
心理音響的に符号化されたデジタルデータは、エントロピー符号化され量子化されたスペクトルデータを含み、プロバイダは、心理音響的に量子化されたスペクトルデータを提供するために心理音響的に符号化されたデジタル音声データをエントロピー復号化するためのエントロピーデコーダを含み、識別器および置換器は、エントロピー復号化された心理音響的に量子化されたデジタル音声データを処理するように機能する、請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の装置。
【請求項５】
前記プロバイダは、事前選択された周波数帯域におけるスペクトルデータをノイズ置換プロセスの挿入パラメータと置換するためのノイズ置換プロセスを含み、事前選択された周波数帯域は事前選択基準によって識別され、前記ノイズ置換プロセスは、デジタル音声データを心理音響的に量子化する代わりに実行される、請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の装置。
【請求項６】
前記プロバイダは、ノイズ置換パラメータの挿入のための周波数帯域を予め選択するための事前選択基準に従ってデジタル音声データを分析するための事前分析器を含む、請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記識別器は、心理音響的に量子化されたデータの置換のための周波数帯域を識別するための選択基準に従って周波数帯域の心理音響的に量子化されたデータを分析するためのポスト分析器を含む、請求項１ないし請求項６のいずれかに記載の装置。
【請求項８】
事前分析器またはポスト分析器は、事前選択基準または選択基準を利用するように動作し、事前選択基準と選択基準とは異なり、予め選択された周波数帯域は識別された周波数帯域と異なる、請求項５ないし請求項７のいずれかに記載の装置。
【請求項９】
事前分析器は事前選択基準を利用し、ポスト分析器は、最低調性、最低または最高のＳＮ比、最低または最高の信号−マスク比、最低エネルギー、最高の中心周波数、時間領域における最高の安定性、または時間領域における最低のばらつきのグループの１つまたは組合せに対応する選択基準を利用する、請求項８に記載の装置。
【請求項１０】
さらに、識別器と置換器とを制御するためのシーケンス・コントローラを含み、前記シーケンス・コントローラは低減ビットレートを目標ビットレートと比較し、低減ビットレートが目標ビットレートより高いときにより多くの周波数帯域がノイズ合成パラメータによる置換のために識別されるように選択基準を適応させる、請求項１ないし請求項９のいずれかに記載の装置。
【請求項１１】
前記置換器は、複数の周波数帯域のデータおよび連続的な周波数帯域のデータをノイズ合成パラメータで置換するように構成される、請求項１ないし請求項１０のいずれかに記載の装置。
【請求項１２】
前記プロバイダは、ＩＳＯ／ＩＥＣ  １４４９６に従って符号化された符号化デジタル音声データから心理音響的に量子化されたデータを提供するように動作する、請求項１ないし請求項１１のいずれかに記載の装置。
【請求項１３】
ＩＳＯ／ＩＥＣ  １４４９６に従って低減ビットレートを有するデジタル音声データを符号化するように構成された、請求項３ないし請求項１２のいずれかに記載の装置。
【請求項１４】
低減ビットレートを有するデジタル音声データを符号化する方法であって、
心理音響的に量子化されたデジタル音声データに低減ビットレートより高いビットレートを提供するステップ、
選択基準に従って周波数帯域を識別するステップであって、前記選択基準は、識別された帯域のデータが生成されたノイズで置換されたときのデジタル音声データの品質への影響が、異なる周波数帯域のデータが生成されたノイズで置換されたときに起こるデジタル音声データの品質への影響より小さくなるようなステップ、および
デジタル音声データの識別された周波数帯域をノイズ合成パラメータで置換するステップであって、ノイズ合成パラメータは、識別された周波数帯域のデータより少ないデータ量を必要とし、デジタル音声データは低減ビットレートを有するものであるステップを含む、方法。
【請求項１５】
プログラムコードがコンピュータで動作するときに、請求項１４の方法を実行するためのプログラムコードを有する、コンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、高い音声データの品質を保ちながら、低いビットレートを達成するために、たとえば高度の音声符号化として不可逆圧縮アルゴリズムを用いてデジタル音声データを符号化する分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
近代のデジタル生活様式は、例えばＭＰＥＧ−４ＡＡＣ（ＭＰＥＧ＝Ｍｏｖｉｎｇ  Ｐｉｃｔｕｒｅｓ  Ｅｘｐｅｒｔ  Ｇｒｏｕｐ、ＡＡＣ＝Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ａｕｄｉｏ  Ｃｏｄｉｎｇ）またはＭＰ３（ＭＰＥＧ  ｌａｙｅｒ  ３）などのような、知覚的デジタル音声圧縮の原理に多大な恩恵を受けている。典型的な最先端の技術である音声圧縮システムは、例えば複数のスペクトル係数で形成される周波数帯域に再分割されている変形離散コサイン変換（ＭＤＣＴ）のような時間−周波数変換関数、および適当な量子化アルゴリズムを用いたこれらの分類された係数の量子化とそれに続くハフマン符号化のようないくつかのエントロピー符合化方法によるこれらの係数の変形符号化を利用する。
【０００３】
変形離散コサイン変換は、重ねられる追加特性を有するフーリエ関連変換であり、すなわち、１ブロックの最後の半分が次のブロックの最初の半分と一致するようにして、後に続くブロックが重なるように、大きいデータセットの連続的なブロックとされるように設計される。ブロック境界から生じるアーチファクトを回避するのに役立つため、このオーバーラップは、離散コサイン変換のエネルギー圧縮品質に加えて、信号圧縮アプリケーションとして変形離散コサイン変換に特に興味をもたされるものである。このように、変形離散コサイン変換は、例えば、ＭＰ３およびＡＡＣにおいて使用される。
【０００４】
残念なことに、超低ビットレートでは、すなわち高圧縮の要求では、符号化システムは、周波数帯域をシャットダウン、すなわちそれらを無視する以外に選択肢はない。この方法は、コーデックに与えられる符号化要求に応ずるために利用される。これは、スペクトルにホールを取り込み、特に悩まされるものであって、それらは音声符号化アーチファクトの最大の原因となるものである。
【０００５】
図８は、ＰＣＭ（パルス符号変調）符号化され、フィルタバンク８１０および知覚モデル８１５に入力される入力信号のための典型的な最先端の音声エンコーダを示す。入力信号はフィルタバンク８１０によって時間領域から周波数領域に変換され、それは、例えば変形離散コサイン変換のような周知の信号変換関数に基づくものである。フィルタバンクの出力は、周波数係数である。
【０００６】
信号が知覚モデル８１５によって評価されると同時に、知覚モデルは数学的に人間の聴覚系をモデル化することによって入力信号を評価して、例えば丁度可知歪みまたはノイズエネルギーに対する入力信号エネルギーの信号−マスク比（ＳＭＲ）を単位とする丁度可知歪み（ＪＮＤ）のような評価基準を出力する。
【０００７】
図８において表されるように、最先端のエンコーダにおける知覚モデルブロック８１５および他のブロックは、いわゆるスケーリングファクタ帯域における周波数係数の分類によって、人間の聴覚系の臨界周波数帯域幅に比例してフィルタバンク・ブロック８１０の出力を処理する。知覚モデルの良好な概要は、２０００年４月、ＩＥＥＥ議事録、第４５１〜５１３頁、Ｔ．ＰａｉｎｔｅｒおよびＡ．Ｓｐａｎｉａｓ「デジタルオーディオの知覚符号化（Ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ  Ｃｏｄｉｎｇ  ｏｆ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｕｄｉｏ）に見出すことができる。
【０００８】
目標圧縮要求は、周波数係数の量子化によって満たされる。量子化の前に、係数は、量子化プロセスの最終的な精度を決定するために、いわゆるスケーリングファクタによってスケーリングされる。ビット／ノイズ割当てブロック８２０はスケーリングファクタの推定または計算に関与するので、量子化された値の復元は知覚モデルによって推定されるマスキング閾値以下で量子化ノイズを生じさせる。特定の状況の下で、知覚モデル８１５は、特定の周波数帯域がノイズのようであり、デコーダ側で特定のエネルギーを有するノイズを発生させることによってモデル化されることを示す。これらの周波数帯域のために、スケーリングファクタまたは周波数係数を決定する必要はないが、代わりに、デコーダ側におけるノイズ発生器のためのパラメータが挿入される。ノイズ発生器のためのパラメータはスケーリングファクタおよび周波数係数より少ないデータ量を取るので、周波数帯域を生成されたノイズで置換することによってデータ転送速度を節約することができる。復号化されたオーディオ信号の品質上の置換の影響は、知覚モデルで決定される境界内に保持される。例えば、置換されることになっている周波数帯域は、特定の調性閾値を上回ってはならないし、いかなる過渡信号も含まない。ノイズ置換を決定する閾値は、知覚モデルに依存する。ＩＳＯ／ＩＥＣ  １４４９６において、例えば、ＡＡＣの特徴としての知覚的なノイズ置換が記載されている。
【０００９】
いくつかの知覚的なコーデックで使用される高度な符号化方法は、いわゆる知覚ノイズ置換（Ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ  Ｎｏｉｓｅ  Ｓｕｂｓｔｉｔｕｔｉｏｎ（ＰＮＳ））であり、その良好な概要がＨｅｒｒｅｒ、Ｊｕｅｒｇｅｎ、Ｓｃｈｕｌｔｅｓ、Ｄｏｎａｌｄ、「知覚ノイズ置換によるＭＰＥＧ―４ＡＡＣコーデックの拡張」、ＡＥＳ文書４７２０に見ることができる。
【００１０】
図８のビット割当てブロック８２０の後、量子化は量子化ブロック８２５においてされ、量子化された周波数係数を得て、不適切性低減ブロック８３０に届けられる。不適切性低減ブロック８３０は、信号理論から周知である信号不適切性低減法を使用する。例えば、ハフマン符号化では、ベクトル量子化または算術符号化は、信号不適切性低減のための周知の方法である。これらの方法の概要は、例えば、Ｋ．Ｂｒａｎｄｅｎｂｕｒｇ、「ＭＰ３およびＡＡＣに関する説明（ＭＰ３  ａｎｄ  ＡＡＣ  Ｅｘｐｌａｉｎｅｄ）」、第１７回高品質音声符号化に関するＡＥＳインターナショナル会議議事録、１９９９年において見ることができる。
【００１１】
例えば圧縮信号のための所定のビットレートなどのような目標符号化要求を成し遂げるために、最先端のコーデックは、心理音響モデルまたは知覚モデルによって指定されるノイズの許容量を増加させることによって符号化要求を減らすことが可能である。図８を参照して、符号化要求はブロック８３５において検証され、符号化要求が満たされない場合、ビット要求は低減ブロック８４０において更に減らされ、そこでは、符号化アルゴリズムはビット／ノイズ割当てブロック８２０に戻る。符号化要求が達成される場合、ビットストリーム・マルチプレクサ・ブロック８４５は、符号化ビットストリームに符号化および量子化された周波数係数および符号化されたスケーリングファクタを多重送信する。
【００１２】
符号化要求が満たされず、ビット要求が更に減らされる場合、更なるノイズが信号に取り込まれる。許容ノイズが増加するにつれて、スケーリングファクタは同様に増加し、量子化信号の分解能は低下して、ビット要求を減少させる。量子化分解能は、スケーリングファクタがゼロになるという理由からおそらく量子化ブロックの出力を示すが信号自体よりノイズが大きくなる時点まで低下することができる。これは、効果的にホールをスケーリングファクタの信号が存在する場所のスペクトルに挿入する。符号化および量子化された係数の伝送／記憶要求がエンコーダに課せられる制約の下にある限り、この動作は反復的に繰り返されることができる。それがすべての量子化された出力をゼロにセットする場合であっても、この動作は常にうまく終了する（図８のフローチャート参照）。
【００１３】
上述の最先端の方法において、コーデックに反する制約が制約低減段階においてあまりに多くのスケーリングファクタの削除を行うことなく達成可能であるという条件で、符号化要求が効果的に維持されて、よく機能するが、符号化要求がエンコーダに対してあまりに高く設定される場合、その方法はみじめに失敗することになる。
【００１４】
これは、通常、必要なビットレートが知覚モデルの要求以下である場合に起こる。最適化されていないコーデックは、通常、符号化制約を満たすために、あまりに多くのスケーリングファクタのシャットダウンのため、多量のホールを取り入れる。スペクトルホールまたはシャットダウンは通常リスナーによって容易に検出可能であり、それらは音質の低下に巨大な影響を及ぼす。スペクトルホールを含む信号は、通常、共鳴、ヒューという音、羽根の音、などと分類される。
【００１５】
例えば、３ＧＰＰ（３ＧＰＰ＝Ｔｈｉｒｄ  Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  Ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ  Ｐｒｏｊｅｃｔ）、ＴＳ（ＴＳ＝Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ）２６．４０３に見られるように、最適化された最先端のコーデックは、通常ホール回避と呼ばれている、符号化制約低減のより有利な戦略を使用する。この戦略は、スケーリングファクタごとに最大の制約低減限度を課すことによって機能する。これは、この制限を破ったり、エンコーダに強要される制約を維持することなく、すべてのスケーリングファクタに対する符号化制約を減らすことが可能な限り、ホールがスケーリングファクタに取り込まれないことを確実にする。しかしながら、この高度な戦略でさえ、符号化制約が満たされないことは全く可能であり、この場合、スケーリングファクタを除去することによるスペクトルホールの導入の開始以外、エンコーダは他のいかなる選択肢も有しない。
【００１６】
図９は、１００Ｈｚ〜１５ｋＨｚの範囲における２つのコーデック信号のスペクトル・プロットを示す。示されるコーデックは、４４：１の圧縮比に対応する３２ｋｂｐｓと、４．４：１の圧縮比に対応する３２０ｋｂｐｓである。図９から容易に見られるように、３２ｋｂｐｓのコーデックは符号化要求に応ずるためにスペクトルホールの導入を強いられ、高い周波数範囲における激しい低下によって見られることができる。
【００１７】
【非特許文献１】２０００年４月、ＩＥＥＥ議事録、第４５１〜５１３頁、Ｔ．ＰａｉｎｔｅｒおよびＡ．Ｓｐａｎｉａｓ「デジタルオーディオの知覚符号化（Ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌ  Ｃｏｄｉｎｇ  ｏｆ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ａｕｄｉｏ）
【非特許文献２】Ｈｅｒｒｅｒ、Ｊｕｅｒｇｅｎ、Ｓｃｈｕｌｔｅｓ、Ｄｏｎａｌｄ、「知覚ノイズ置換によるＭＰＥＧ―４ＡＡＣコーデックの拡張」、ＡＥＳ文書４７２０
【非特許文献３】Ｋ．Ｂｒａｎｄｅｎｂｕｒｇ、「ＭＰ３およびＡＡＣに関する説明（ＭＰ３  ａｎｄ  ＡＡＣ  Ｅｘｐｌａｉｎｅｄ）」、第１７回高品質音声符号化に関するＡＥＳインターナショナル会議議事録、１９９９年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
本発明の目的は、スペクトルホールを信号に導入することなく、低減ビットレートを有するデジタル音声データを符号化するための装置および方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
この目的は、低減ビットレートを有するデジタル音声データを符号化する装置によって達成され、低減ビットレートより高いビットレートを有する心理音響的に量子化されたデジタル音声データのプロバイダ、および選択基準に従って周波数帯域を識別するための識別器を含み、選択基準は、識別された周波数帯域のデータが生成されたノイズで置換されるときのデジタル音声データの品質への影響が、異なる周波数帯域のデータが生成されたノイズで置換されるときに起こるデジタル音声データの品質への影響より小さいようなものである。この装置は、さらに、デジタル音声データの識別された周波数帯域においてデータをノイズ合成パラメータで置換する置換器と、識別された周波数帯域のデータより少ないデータ量を必要とするノイズ合成パラメータ、低減ビットレートを有するデジタル音声データを含む。
【００２０】
この目的は、低減ビットレートを有するデジタル音声データを符号化する方法によって達成され、低減ビットレートより高いビットレートで心理音響的に量子化されたデジタル音声データを提供するステップ、および選択基準に従って周波数帯域を識別するステップを含み、選択基準は、識別された周波数帯域のデータが生成されたノイズで置換されるときのデジタル音声データの品質への影響が、異なる周波数帯域のデータが生成されたノイズで置換されるときに起こるデジタル音声データの品質への影響より小さいようなものである。この方法は、さらに、デジタル音声データの識別された周波数帯域においてデータをノイズ合成パラメータで置換するステップを含み、ノイズ合成パラメータは識別された周波数帯域のデータより少ないデータ量を必要とし、デジタル音声データは低減ビットレートを有するものである。
【００２１】
本発明は、平均エネルギーが同じであるか同程度である限り、人間の聴覚系が異なる種類の狭帯域の信号とノイズ信号とを区別することができないという知見に基づくものである。高いデータ圧縮が必要なある条件下では、完全に周波数帯域をシャットダウンする代わりにノイズ発生器が用いられる場合、デジタル音声データの品質はより効果的に保存されることができる。これは、ノイズのように見えるスケールファクタ帯域の量子化されたスペクトル係数を送信することは必要でなく、デコーダ段階でノイズを発生させるのに十分であることを効果的に意味する。例えば、送信されることを必要とする唯一の情報は、平均エネルギー値、またはスケールファクタ帯域のノイズ合成パラメータとしてのノイズ発生器パラメータであり、知覚モデルがその適合性を示す場合、ＭＰＥＧ―４ＡＡＣのようないくつかのコーデックはそのような帯域のためのスケーリングファクタ値の代わりに伝送する。しかしながら、より高い圧縮率が必要である場合、これらのコーデックは、生成されたノイズの更なる導入がデジタル音声データのより良好な品質をもたらす周波数帯域をシャットダウンする。
本発明の実施例は、添付された図面を参照して説明される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
低減ビットレートを有するデジタル音声データを符号化する装置１００の実施例は、図１において表される。図１において表される実施例は、識別器１２０に低減ビットレートより高いビットレートの心理音響的に量子化されたデジタル音声データを提供するプロバイダ１１０を含む。識別器１２０は選択基準に従って周波数帯域を識別し、選択基準は識別された周波数帯域のデータが生成されたノイズで置換されるときのデジタル音声データの品質への影響が、異なる周波数帯域のデータが生成されたノイズで置換されるときに起こるデジタル音声データの品質への影響より小さいようなものである。識別器１２０は、置換器１３０に識別された周波数帯域を示す。置換器１３０はデジタル音声データの識別された周波数帯域におけるデータをノイズ合成パラメータで置換し、ノイズ合成パラメータは識別された周波数帯域のデータより少ないデータ量を要求し、その結果、デジタル音声データは低減ビットレートを有する。
【００２３】
デジタル音声データのための装置１００の更なる実施例は、図２において表される。図２は、図１に関して述べられたように、プロバイダ１１０、識別器１２０および置換器１３０を示す。さらに、図２において表されるデジタル音声データを符号化する装置１００の実施例は、低減ビットレートを有するデジタルデータを符号化するためのエントロピー・エンコーダ１４０を含む。図１および図２に示す装置１００の２つの実施例は、例えばＰＣＭデータ（ＰＣＭ＝パルス符号変調）などのようなデジタル生データを符号化するように機能することができる。したがって、プロバイダ１１０は、心理音響的な符号化を実現するための方法によって拡張される、例えばＣＤプレーヤなどのようないかなる音声データのソースとして実行される。心理音響的な符号化は、例えば、プロバイダ内でフィルタバンクのフィルタを使用することによって、周波数帯域ごとに行われる。図２において表される実施例によれば、装置１００は、エントロピー・エンコーダ１４０を含み、低減ビットレートを有するデジタル音声データは、例えば、ＡＡＣまたはＭＰ３基準に従うためにハフマン符号によってエントロピー符号化される。
【００２４】
図３は、プロバイダ１１０の実施例を示す。本実施例において、プロバイダ１１０は、フィルタバンク１１２を有し、それは、デジタル音声データを周波数帯域ごとに周波数係数を提供する周波数領域に変換する。さらに、プロバイダ１１０は、スケールファクタ量子化およびノイズ置換ブロック１１４と、心理音響モデルおよび事前分析器ブロック１１６とを含み、スケールファクタ量子化およびノイズ置換ブロック１１４はデータに基づいてスケールファクタと量子化およびノイズ置換を決定し、心理音響モデルおよび事前分析器ブロック１１６は入力デジタル音声データに由来するものである。心理音響モデルおよび事前分析器ブロック１１６は、デジタル入力データから、どの周波数帯域がすぐにノイズによって置換されることができるかについて決定して、その情報をスケールファクタ量子化およびノイズ置換ブロック１１４に提供する。さらに、心理音響モデルは、スケーリングファクタおよび量子化の導出を可能にするデータを提供する。事前分析器は時間領域でデータを分析することができ、他の実施例では、デコーダでノイズに置換されることができる周波数帯域を決定するために周波数領域でデータを分析することができる。これらの周波数帯域を決定する１つの方法は、合成による分析であり、ここで、基本的に、すべての周波数帯域はノイズによって順次置換され、完全な信号は再び合成されて、品質評価基準が得られる。周波数帯域の全体の反復の実行は、周波数帯域を最低の質的インパクトで識別し、置換のために選択される。このプロセスは、後ほど詳述される。
【００２５】
本発明の他の実施例において、プロバイダ１１０は、例えばＭＰ３ファイルまたはＡＡＣ符号化データなどのすでに符号化されたデータを取得し、エントロピー符号化を除去するためにデコーダを利用する。一旦エントロピー符号化が除去されると、周波数帯域を置換したノイズをすでに含む心理音響的に量子化されたデータは、プロバイダ１１０によって識別器１２０に伝えるために利用できる。周波数帯域を識別して心理音響的に量子化されたデータを置換器１３０に伝えることが識別器１２０の仕事であり、そこにおいて、一致した周波数帯域が置換される。
【００２６】
他の実施形態では、装置１００は、デジタル音声データのビットレートを特定の目標ビットレートに下げなければならない。この発明の装置１００の実施例は、図４において表される。図４は、再び、最初にプロバイダ１１０によって提供されるデジタル音声データを符号化する装置１００の実施例を示す。識別器１２０は、置換器１３０によって置換されることになっている周波数帯域を選択基準に基づいて識別する。さらに、図４の装置１００は、識別器１２０および置換器１３０に接続されたシーケンス・コントローラ１５０を含む。一旦周波数帯域が識別されると、置換器１３０は、この周波数帯域のデータをノイズ発生器のための合成パラメータで置換し、新規なビットレートが得られる。シーケンス・コントローラ１５０の目的は、目標ビットレートが達成されるように置換される周波数帯域のために選択基準を調整することである。実施例において、シーケンス・コントローラは非常に弱い選択基準から始め、置換のために選択されている超低周波数帯域という結果に終わる。置換の後の結果として得られるビットレートが目標ビットレートよりさらに高い場合、シーケンス・コントローラは選択基準を厳しくする必要がある。
【００２７】
目標ビットレートを達成するために行われる反復のフローチャートは、図５において表される。シーケンス・コントローラ１５０は、第１の検証ブロック５１０において、目標ビットレートが達成されるかどうか確認する。目標ビットレートが達成されない場合、シーケンス・コントローラ１５０はステップ５２０で選択基準を厳しくして、識別器１２０上へ厳しくした選択基準を渡し、そこで置換のための新規な周波数帯域がブロック５３０で識別され、最後に、置換器１３０がステップ５４０において新規な識別された周波数帯域を置換する。その後、シーケンス・コントローラ１５０は、再び、目標ビットレートが達成されたかどうかを確かめる。一旦目標ビットレートが達成されると、ステップ５５０において、データには目標ビットレートが与えられる。
【００２８】
識別器１２０で、選択基準に従ってデータを分析するために、実施例において、ポスト分析器が作動することができる。ポスト分析器は、発明のプロバイダ１１０の一実施例として言及される事前分析器と同様に作動する。また、合成による分析は、ポスト分析器によって実施されることができる。
【００２９】
図６は、合成による分析を実施する方法の実施例を示すフローチャートである。第１段階６１０において、反復インデックスｉは、値１で初期値に設定される。図６に示す実施例において、デジタル音声データがＮ個のサブバンドに分けられると想定されている。ステップ６２０において、帯域は反復インデックスに従って選択される、すなわち、選択プロセスは第１の周波数帯域で始められる。次のステップ６３０において、選択された周波数帯域が一致したノイズパラメータで置換され、ステップ６４０で、全デジタル音声データが、互いに合成される。一旦データが合成されると、品質基準または品質評価基準はステップ６５０において決定される。この品質評価基準は、周波数帯域を示している反復インデックスと共に格納される。ステップ６６０において、反復が完了されたかどうかを確かめる、すなわち、すべての周波数帯域がすでに点検されたかどうかを確かめ、もしそうでなければ、ステップ６７０において反復インデックスが１つ増加され、ステップ６２０において次の帯域が再び選択される。一旦全ての反復過程が完了すると、すなわち、すべてのＮ個の周波数帯域がテストされると、最低の質的影響を有する周波数帯域が選択されて、置換のために識別されることができる。質的影響は、例えばＳＮ比として従来の評価基準で決定することができる。他の評価基準は、心理音響的モデルによって決定される評価基準であり、再び人間の聴覚系のための最低質的影響を決定するものである。
【００３０】
図３に示すように、識別器１２０内でポスト分析器によって実施される選択基準と同様に、プロバイダ１１０での符号化プロセスの間のノイズの置換のための基準は、基本的に同じ評価基準を参照することができる。しかしながら、プロバイダの実施例において使用される事前選択基準は、デジタル音声データの範囲内で周波数帯域を決定し、それはデジタル音声データの品質に悪影響を与えず、心理音響モデルによって再び決定される。その目的、すなわち人間の聴覚系を考慮して品質を低下させ、デジタル音声データの品質に影響を及ぼすのとは異なり、識別器でのポスト分析器は、周波数帯域を選択する。事前選択基準および選択基準が同じ評価基準を参照することができるにもかかわらず、それらは品質へのそれらの影響において異なる。
【００３１】
事前選択基準または選択基準として使用されるポスト分析器と同様に事前分析器でとられることができる評価基準は、例えば、最低調性、最低であるか最も高いＳＮ比、最低であるか最も高い信号−マスク比、すなわち人間の聴覚系特性を考慮して、周波数帯域の最低エネルギー、周波数帯域の最も高い中心周波数または時間領域における最高の安定性、すなわち時間における最低のばらつきである。
【００３２】
他の実施形態では、置換器１３０は、単一のノイズ合成パラメータとともに連続的な周波数帯域である周波数帯域を置換するのに適している、すなわち、いくつかの周波数帯域データを置換することによってデジタル音声データのより高いビットレート低減を行っている。
【００３３】
最先端のコーデックにおいて、知覚ノイズの置換が実際の量子化および符号化ステップの前にノイズのようであると判断されるスケーリングファクタを置換するために用いられるが、本発明の実施例においてノイズの置換はビットレートを低下させるために用いられる。知覚モデルにおいてノイズのようであるとみられるスケールファクタ帯域を単に置換するだけであるより役立つ知覚ノイズの置換のためのケースがあり、実際に、現在、最先端の技術によって行われている。本発明の実施例において、知覚ノイズの置換は、より高度な制約低減法の制約低減装置またはビットレート低減装置の一部として使用される。
【００３４】
発明の方法の実施例によって拡張される最先端の符号化プロセスの完全なフローチャートが、図７に示される。図７は、フィルタバンク７０５および知覚モデル７１０に入力される入力信号を示す。フィルタバンク７０５から出力される周波数係数はビット／ノイズ割当てブロック７１５に入力され、それはまた、知覚モデルブロック７１０に接続される。ビット／ノイズ割当てブロック７１５の後に量子化ブロック７２０および不適切性低減ブロック７２５が続き、それらは図８で説明したビット／ノイズ割当てブロック８２０および量子化ブロック８３０に類似するものである。不適切性低減ブロック７２５の後、符号化要求の検証は、ブロック７３０においてされる。符号化要求が満たされる場合、エントロピー符号化および量子化された周波数係数と、符号化スケーリングファクタとは、ビットストリーム・マルチプレクサ７３５に入力され、符号化されたデータは必要なビットレートがあれば利用することができる。符号化要求ブロック７３０で検証された符号化要求が満たされない場合、ビットレートの更なる低減がスペクトルホールの導入なしで可能かどうかに関して調べるステップ７４０において別の検証ステップが行われる。更にスペクトルホールを導入することなくビットレートを低下させることが可能である場合、符号化要求はブロック７４５において減少し、緩和は制限されるので、スペクトルホールは以下のステップ７５０において導入されることができない。このプロセスは、ビット／ノイズ割当てステップ７１５から始めて繰り返される。
【００３５】
この最先端の手順は、図７のボックス７５５内で、発明の方法の実施例によって拡張される。検証ステップ７４０において、スペクトルホールを導入することなくデジタル音声データのビットレートの更なる低減が可能でないと決定されると、手順は、選択ブロック７６０に続けられる。選択ブロック７６０は、知覚ノイズ置換とも呼ばれる人工的なノイズの置換のために最も適切なスケールファクタ帯域を選択する。一旦適当な周波数帯域が識別されると、知覚ノイズがブロック７６５において発生し、デジタルデータに挿入されて、そこで、選択されたスケールファクタ帯域はステップ７７０において量子化されたスペクトル配列から除去され、符号化要求はステップ７７５において再計算されることができる。この後、符号化要求はステップ７８０において検証され、符号化要求が満たされない場合、ステップ７６０に戻る、すなわち、次の周波数帯域が知覚ノイズ割当てのために選択される。結局、このプロセスは、符号化要求が満たされることによって終了し、ここで、ビットストリームはステップ７３５で多重送信され、デジタルデータは低減ビットレートがあれば得ることができる。
【００３６】
図７からわかるように、本発明の実施例は、プロセスフローの上部において、上述の最先端の技術に見られる高度な符号化手法と非常に類似している。違いは、制約低減オプションにあり、そこで、本発明の実施例は、スペクトルホールの導入を防止する。スケールファクタ帯域を除去して、スペクトルホールを導入する代わりに、本発明の実施例は、より有効な方法で課題を解決する。主に、第１段階で、最適なスケールファクタ帯域または周波数係数のサブセットの選択が、デコーダにおいて人工的なノイズで置換するために行われる。
【００３７】
この選択は、最低調性を有するスケールファクタ帯域、最低または最高のＳＮ比を有するスケールファクタ帯域、最低または最高の信号−マスク比を有するスケールファクタ帯域、最低エネルギーを有するスケールファクタ帯域、最も高い中心周波数を有するスケールファクタ帯域、時間領域で最高の安定性を有するスケールファクタ帯域または今言及した利点の１つ以上を満たす周波数係数のいずれかのグループのうちの１つまたは複数の方法のような、さまざまな方法によって行われることができる。
【００３８】
これらの手段および当業者に知られている他の手段が説明されたことに注意すべきであり、これらは発明の範囲および趣旨の中のものである。
【００３９】
選択が行われたあと、例えば、選択されたスケールファクタ帯域または周波数係数の他の分類が、例えば知覚ノイズ割当てツールで符号化され、本発明の実施例がデジタル音声データからスペクトル成分を取り除き、帯域のためのスケーリングファクタの代わりに、例えば、その近似平均エネルギーがビットストリームにおいて送信するのとおよそ同じエネルギーの人工的に生成されたノイズを有する前記帯域を再現するデコーダに効果のある適切なフラグに加えて伝達されることを意味する。
【００４０】
知覚ノイズ割当て符号化後の本発明の他の実施例において、置換されたスペクトル係数のビット要求は量子化されたスペクトル・ビット要求から除去されることができ、全体のビット要求はエンコーダ制約と比較されることができる。制約がまだ満たされない場合、制約が満たされるか、または、すべての帯域が知覚ノイズ割当てによって符号化されるまで手順は続く。したがって、知覚ノイズ割当てエネルギーファクタがすべての帯域に送信されるように、最小限の制約をセットする必要がある。このような限度に達することが望ましい場合、非常に高い符号化制約に達するために知覚ノイズ割当てスケールファクタの除去を実行することは可能である。これは、反復的に最も適切な知覚ノイズ割当てファクタを取り除くことによって達成されることができ、ここで、このようなファクタを評価する方法は、例えば、最低エネルギースケールファクタまたは最も高い周波数スケールファクタなどのように、当業者に知られている。ビット要求はそれから再評価され、それが制約を満たすか、または、それぞれ、すべてのファクタがゼロにセットされるまで、プロセスは繰り返される。
【００４１】
スペクトルバンドに関係のあるアーチファクトがシャットダウンされ、または最新の知覚音声コーデックにおけるスペクトルホールが回避的であるので、本発明の実施例はスペクトルホールの導入が効果的に防止され、人間の聴覚系に関してデジタル音声データのより良好な品質を得る効果を提供する。
【００４２】
本発明の一実施例は、知覚モデル、時間―周波数に対するマッピングおよび量子化およびエントロピー符号化ブロックを有する周波数ベースの知覚音声符号化に基づく音声符号化装置である。さらに、符号化は、スケールファクタ帯域に複数の周波数領域スペクトル係数の分類に基づくことができ、不適切性低減をもってそれらを量子化する。他の実施形態では、複数の周波数領域スペクトル係数は、人間の聴覚系の臨界帯域に比例する形で処理されることができ、不適切性低減をもってそれらを量子化する。本発明の他の実施例は、符号化ビットストリームにおける前記係数の伝達が含まれる。
【００４３】
さらに、実施例は、前記スケールファクタ帯域のスペクトル内容を送信する必要なくデコーダ内の人工的に生成された狭帯域ノイズを有するスケールファクタ帯域の置換を利用することができ、ここで、符号化制約の評価手法は、知覚モデルおよびスペクトル係数の値によって算出される丁度可知歪みに基づくことができる。本発明の実施例は、上述の方法のうちの１つでスケーリングファクタ帯域の置換によって符号化制約を満たすために符号化要求を減らす。例えば、ホワイトノイズに最も近似したスケールファクタ帯域、最高の中心周波数を有するスケールファクタ帯域、最低エネルギーを有するスケールファクタ帯域、最高のＳＮ比を有するスケールファクタ帯域、最も低いＳＮ比を有するスケールファクタ帯域、丁度可知歪みに対して最も高い信号を有するスケールファクタ帯域、または丁度可知歪みエネルギー比に対する最低信号を有するスケールファクタ帯域を決定することによって、適切なスケールファクタ帯域は、符号化要求の低減のために選択されることができる。
【００４４】
発明の方法の特定の実現要求に応じて、発明の方法は、ハードウェアまたはソフトウェアで行うことができる。実施はそこに格納される電子的に読み込み可能な制御信号を有するデジタル記憶媒体、特にディスク、ＤＶＤまたはＣＤを使用して行われ、発明の方法が実行されるように、プログラム可能なコンピューターシステムで動作する。通常、本発明は、機械で読み取ることができるキャリアに格納されるプログラムコードを有するコンピュータ・プログラム製品であり、コンピュータ・プログラム製品がコンピュータで動くときに、プログラムコードが発明の方法を実行するために実施される。換言すれば、発明の方法は、コンピュータ・プログラムがコンピュータで動くときに、発明の方法のうちの少なくとも１つを実行するためのプログラムコードを有する計算機プログラムである。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】デジタル音声データを符号化する装置の実施例を示すブロック図である。
【図２】デジタル音声データを符号化する装置の更なる実施例を示すブロック図である。
【図３】発明のプロバイダを示す実施例である。
【図４】デジタル音声データを符号化する装置の他の実施例を示すブロック図である。
【図５】シーケンス・コントローラ方法の実施例を示すフローチャートである。
【図６】合成による解析方法の実施例を示すフローチャートである。
【図７】発明の方法の実施例によって延長される最先端の方法の実施例を示すフローチャートである。
【図８】最先端の符号化プロセスを示すフローチャートである。
【図９】符号化されたデジタル音声データを示す２つのスペクトル図である。
【符号の説明】
【００４６】
１００  デジタル音声データを符号化する装置
１１０  プロバイダ
１１２  フィルタバンク
１１４  スケールファクタ量子化およびノイズ置換
１１６  心理音響モデルおよび事前分析器
１２０  識別器
１３０  置換器
１４０  エントロピー・エンコーダ
１５０  シーケンス・コントローラ
５１０  目標ビットレート検証
５２０  厳しくなった選択基準
５３０  周波数帯域の識別
５４０  周波数帯域データの置換
５５０  データの提供
６１０  初期化ｉ
６２０  帯域ｉの選択
６３０  帯域ｉの置換
６４０  全体のデジタル音声データの合成
６６０  検証されるすべての周波数帯域
６７０  反復インデックスｉの増加
６８０  識別器帯域
７０５  フィルタバンク
７１０  知覚モデル
７１５  ビット／ノイズ割当て
７２０  量子化
７２５  不適切性低減
７３０  コード要求検証
７３５  ビットストリーム・マルチプレクサ
７４０  スペクトルホールのない更なるビットレート低減の検証
７４５  符号化要求の低減
７５０  スペクトルホールが導入されないように緩和の制限
７５５  発明の方法の実施例
７６０  最も適切な帯域の選択
７６５  知覚ノイズの置換
７７０  選択された周波数帯域の選択されたスケールファクタの除去
７７５  符号化要求の再計算
７８０  符号化要求の検証
８１０  フィルタバンク
８１５  知覚モデル
８２０  ビット／ノイズ割当て
８２５  量子化
８３０  不適切性低減
８３５  符号化検証
８４０  ビット需要の低減
８４５  ビットストリーム・マルチプレクサ
【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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【国際調査報告】
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