(57)【要約】【課題】オーディオ符号化の処理効率を向上させるために、オーディオ符号化アルゴリズムの演算量を減少させるオーディオ符号化方法及びその装置を提供する。また、オーディオ符号化のためのＭＰＥＧ−４ＡＡＣアルゴリズムにおいて、心理音響モデル過程における演算量を減少させるオーディオ符号化方法及びその装置を提供する。【解決手段】本発明では時間領域のオーディオ信号を周波数領域の信号に変換するＭＤＣＴブロック１０と、前記ＭＤＣＴブロック１０による変換結果を用いて、周波数別に許容可能な最大の量子化雑音量を決定する心理音響モデルブロック１３と、を含んで構成されるオーディオ符号化装置を提供する。【選択図】図１
2006285245.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間領域のオーディオ信号を周波数領域の信号に変換するＭＤＣＴ（Modified Discrete Cosine Transform）ブロックと、
前記ＭＤＣＴブロックによる変換結果を用いて、周波数別に許容可能な最大の量子化雑音量を決定する心理音響モデルブロックと、
を含んで構成されることを特徴とするオーディオ符号化装置。
【請求項２】
前記時間領域のオーディオ信号に対してＭＤＳＴ（Modified Discrete Sine Transform）を実行するＭＤＳＴブロックをさらに含んで構成されることを特徴とする請求項１に記載のオーディオ符号化装置。
【請求項３】
前記ＭＤＣＴブロックの変換結果と、前記ＭＤＳＴブロックの変換結果との組み合わせを所定値だけシフトするシフティングブロックをさらに含んで構成されることを特徴とする請求項２に記載のオーディオ符号化装置。
【請求項４】
前記シフティングブロックの出力に対して１次の有限インパルス応答（Finite Impulse Response：ＦＩＲ）フィルタリングを行い、該フィルタリング結果を、前記心理音響モデルブロックに提供する有限インパルス応答フィルタをさらに含んで構成されることを特徴とする請求項３に記載のオーディオ符号化装置。
【請求項５】
前記有限インパルス応答フィルタによる前記フィルタリング結果は、前記オーディオ信号に対して高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform:ＦＦＴ）した結果の最初の係数及び２番目の係数に相応することを特徴とする請求項４に記載のオーディオ符号化装置。
【請求項６】
前記高速フーリエ変換の結果を、前記ＭＤＣＴブロック及び前記ＭＤＳＴブロックによる変換結果を用いて表す下記数式１において、*で示した循環コンボリューション（circular convolution）を演算するために、前記有限インパルス応答フィルタによる１次の有限インパルス応答フィルタリングを用いることを特徴とする請求項５に記載のオーディオ符号化装置。
【数１】
2006285245.tif 000006
但し、前記x(n)は、入力オーディオ信号、前記FFT{x(n)}は、入力オーディオ信号に対する前記高速フーリエ変換の結果、前記Xc(k)は、前記ＭＤＣＴブロックの変換結果、前記Xs(k)は、前記ＭＤＳＴブロックの変換結果、前記n0及びk0は、前記ＭＤＣＴブロックで用いられる各常数、前記nは、前記入力オーディオ信号のサンプルインデックス、前記kは、周波数インデックス、前記Nは、変換ウィンドウのウィンドウ長さ、前記exp(j(2π/N)n0k)は、前記シフティングブロックによるシフト結果である。
【請求項７】
前記有限インパルス応答フィルタの出力結果を表す下記数式２は、前記１次の有限インパルス応答フィルタリングのフィルタリング結果であり、前記フィルタリングによるa0及びa1は、前記FFT{exp(j(2π/N)k0n}の最初の係数値及び２番目の係数値、前記t(k)は、前記t(k)=[(Xc(k)-jXs(k))・exp(j(2π/N)n0k)]であることを特徴とする請求項６に記載のオーディオ符号化装置。
【数２】
2006285245.tif 000007
【請求項８】
前記高速フーリエ変換で用いられるウィンドウと、前記ＭＤＣＴブロックで用いられるウィンドウと、が相異なることを考慮し、前記高速フーリエ変換の結果を表す前記数式１にＨａｎｎウィンドウを適用することを特徴とする請求項６に記載のオーディオ符号化装置。
【請求項９】
前記高速フーリエ変換の結果を表す前記数式１に前記Ｈａｎｎウィンドウを適用した下記数式３を用いて、前記高速フーリエ変換で用いられるウィンドウと、前記ＭＤＣＴブロックで用いられるウィンドウと、が異なることを補償することを特徴とする請求項６に記載のオーディオ符号化装置。
【数３】
2006285245.tif 000008
【請求項１０】
ＭＤＣＴを用いて、入力された時間領域のオーディオ信号を周波数領域の信号に変換する段階と、
ＭＤＳＴを用いて前記入力された時間領域のオーディオ信号を変換する段階と、
前記ＭＤＣＴ及び前記ＭＤＳＴの各結果を心理音響モデルに用いることで、各周波数別に許容可能な最大の量子化雑音量を決定する段階と、
を含むことを特徴とするオーディオ符号化方法。
【請求項１１】
前記ＭＤＣＴの変換結果と、前記ＭＤＳＴの変換結果との組み合わせを所定値だけシフトする段階と、
有限インパルス応答フィルタを用いて前記シフト結果に対してフィルタリングを行う段階と、
をさらに含むことを特徴とする請求項１０に記載のオーディオ符号化方法。
【請求項１２】
前記許容可能な最大の量子化雑音量は、前記フィルタリング結果によって決定されることを特徴とする請求項１１に記載のオーディオ符号化方法。
【請求項１３】
前記有限インパルス応答フィルタリングは、前記シフト結果に対する１次の有限インパルス応答フィルタリングであることを特徴とする請求項１１に記載のオーディオ符号化方法。
【請求項１４】
前記フィルタリング結果は、前記入力されたオーディオ信号に対して高速フーリエ変換した結果の最初の係数及び２番目の係数に相応することを特徴とする請求項１１に記載のオーディオ符号化方法。
【請求項１５】
前記高速フーリエ変換の結果を、前記ＭＤＣＴの変換結果及び前記ＭＤＳＴの変換結果を用いて表す下記数式４において、*で示した循環コンボリューションを演算するために、前記有限インパルス応答フィルタによる１次の有限インパルス応答フィルタリングを用いることを特徴とする請求項１４に記載のオーディオ符号化方法。
【数４】
2006285245.tif 000009
但し、前記x(n)は、入力オーディオ信号、前記FFT{x(n)}は、入力オーディオ信号に対する前記高速フーリエ変換の結果、前記Xc(k)は、前記ＭＤＣＴの変換結果、前記Xs(k)は、前記ＭＤＳＴの変換結果、前記n0及びk0は、前記ＭＤＣＴで用いられる各常数、前記nは、前記入力オーディオ信号のサンプルインデックス、前記kは、周波数インデックス、前記Nは、変換ウィンドウのウィンドウ長さ、前記exp(j(2π/N)n0k)は、前記シフト結果である。
【請求項１６】
前記有限インパルス応答フィルタの出力結果を表す下記数式５は、前記１次の有限インパルス応答フィルタリングのフィルタリング結果であり、前記フィルタリングによるa0及びa1は、前記FFT{exp(j(2π/N)k0n}の最初の係数値及び２番目の係数値、前記t(k)は、前記t(k)=[(Xc(k)-jXs(k))・exp(j(2π/N)n0k)]であることを特徴とする請求項１５に記載のオーディオ符号化方法。
【数５】
2006285245.tif 000010
【請求項１７】
前記高速フーリエ変換で用いられるウィンドウと、前記ＭＤＣＴで用いられるウィンドウと、が相異なることを考慮し、前記高速フーリエ変換の結果を表す前記数式４にＨａｎｎウィンドウを適用することを特徴とする請求項１５に記載のオーディオ符号化方法。
【請求項１８】
前記高速フーリエ変換の結果を表す前記数式４に前記Ｈａｎｎウィンドを適用した下記数式６を用いて、前記高速フーリエ変換で用いられるウィンドウと、前記ＭＤＣＴブロックで用いられるウィンドウと、が異なることを補償することを特徴とする請求項１５に記載のオーディオ符号化方法。
【数６】
2006285245.tif 000011
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オーディオ符号化方法及びその装置に関し、特に、ＭＰＥＧ−４ＡＡＣ（Moving Picture Expert Group-4 Advanced Audio Coding）の処理効率を向上させるオーディオ符号化方法及びその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＭＰＥＧ（Moving Picture Expert Group）オーディオ標準は、ＤＡＢ（Digital Audio Broadcasting）、インターネット電話及びＡＯＤ（Audio On Demand）などのマルチメディアサービスを提供するシステムにおいて、オーディオ信号を保存及び伝送するための重要な役割を果たす。
【０００３】
また、ＭＰＥＧオーディオ標準によるＭＰＥＧオーディオ符号化アルゴリズムは、オーディオ信号の保存及び伝送に要求される莫大なチャネル容量を減少させるために、主観的な音質損失なしにオーディオ信号を圧縮することを目的とする。
【０００４】
特に、ＭＰＥＧオーディオ符号化アルゴリズムのうち、ＭＰＥＧ−４ＡＡＣは、最新の体系化された符号化方式であり、最も高い圧縮率及び良い音質を支援する。
【０００５】
上記のＭＰＥＧを中心にしたオーディオ圧縮技術は急速に発展したが、このオーディオ圧縮技術の発展には、人間の聴覚特性を用いて雑音を効率的に除去する心理音響理論（Psychoacoustic theory）が大きく寄与した。
【０００６】
そのオーディオ符号化過程においては、心理音響理論（モデル）という複雑な過程を通じて、各周波数別に許容可能な最大の雑音量を求める。
【０００７】
図３は、従来のオーディオ符号化装置の構成を示したブロック図である。これは、ＭＰＥＧ−４ＡＡＣ関連技術の標準案であるＩＳＯ／ＩＥＣ１４４９６−３で勧告された装置構成である。
【０００８】
図３に示すように、従来のオーディオ符号化装置は、ＭＤＣＴ（Modified Discrete Cosine Transform）ブロック１と、高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform；ＦＦＴ）ブロック２と、心理音響モデルブロック３と、符号化効率向上（coding efficiency improvement）ブロック４と、量子化及びビット割り当てブロック５と、ハフマンコーディング（Huffman coding）ブロック６と、を含んで構成される。
【０００９】
ＭＤＣＴブロック１は、オーディオ信号を受信し、符号化のために、その受信した時間領域のオーディオ信号を周波数領域の信号に変換する。
【００１０】
ＦＦＴブロック２は、オーディオ信号を受信し、該受信したオーディオ信号に対してＦＦＴを実施し、各変換係数を出力する。
【００１１】
心理音響モデルブロック３は、オーディオ信号の知覚的な特性を分析し、各周波数別に許容可能な最大の量子化雑音量を決定する。このとき、心理音響モデルブロック３は、ＦＦＴブロック２から出力された各係数を用いる。
【００１２】
符号化効率向上ブロック４は、時間領域雑音整形（temporal noise shaping：ＴＮＳ）、ジョイントステレオ（Joint stereo）、周期的信号に対する圧縮性能を改善するＬＴＰ（long term prediction）及び雑音成分に対する圧縮効率を改善するＰＮＳ（Perceptual Noise Substitution）などを通じて信号特性による符号化（圧縮）効率を向上させる。該符号化効率向上ブロック４を構成する各要素は、全てＭＰＥＧ−４ＡＡＣ標準で定義されるものを用いる。
【００１３】
量子化及びビット割り当てブロック５は、量子化及びビット割り当てを実行する。まず、量子化は、符号化効率向上ブロック４からの出力信号に対する雑音成分比率及び心理音響モデルブロック３の出力値を考慮し、人間が感じる雑音の量を最小化する。また、符号化効率向上ブロック４からの出力信号に対する雑音成分比率値が、心理音響モデルブロック３の出力値である許容可能な最大の量子化雑音量より小さくなるように、ビット割り当てを最適化する。上記の量子化及びビット割り当てブロック５を構成する各要素も、全てＭＰＥＧ−４ＡＡＣ標準で定義されるものを用いる。
【００１４】
ハフマンコーディングブロック６が、量子化及びビット割り当てブロック５の出力に対して無損失符号化を実行することは、一般的によく知られた符号化方式である。
【００１５】
一方、心理音響モデルブロック３は、周波数領域信号に変換されたオーディオ信号の知覚的特性を分析する。この心理音響モデルでは、入力オーディオ信号の周波数変換過程において特別な処理が要求される。
【００１６】
特に、現在のＭＰＥＧ標準案では、心理音響モデルに対する別途のＦＦＴが必要であることを勧告しており、図１に示すように、従来のオーディオ符号化装置は、ＦＦＴブロック２を必ず備えなければならない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
しかしながら、従来の図１に示す装置を構成する各ブロックの演算量、すなわち、ＭＰＥＧ−４ＡＡＣアルゴリズムによる各ブロック別演算量を分析すると、心理音響モデル過程までの演算量が全演算量の略半分程度を占めており、特に、心理音響モデル過程のためのＦＦＴが、相対的に多くの演算量を必要とする。
【００１８】
その結果、速度の遅いプロセッサを用いた場合、従来のＭＰＥＧ−４ＡＡＣアルゴリズムを実時間で駆動することができないことになる。このような問題に対応して一層高い演算性能を有するプロセッサを用いると、ＭＰＥＧ−４ＡＡＣアルゴリズムの実時間駆動は可能になるが、電力消費の側面からすると有用ではない。
【００１９】
したがって、従来のＭＰＥＧ−４ＡＡＣアルゴリズムを駆動するには、演算量を減少さると共に、電力消費を抑えた方式が要求される。
【００２０】
本発明は、上記の問題点を解決するためのもので、その目的は、オーディオ符号化の処理効率を向上させると共に、オーディオ符号化アルゴリズムの演算量を減少させることが可能なオーディオ符号化方法及びその装置を提供することにある。
【００２１】
また、本発明の他の目的は、オーディオ符号化のためのＭＰＥＧ−４ＡＡＣアルゴリズムにおいて、心理音響モデル過程での演算量を減少させるオーディオ符号化方法及びその装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２２】
上記目的を達成する本発明のオーディオ符号化方法は、ＭＤＣＴを用いて、入力された時間領域のオーディオ信号を周波数領域の信号に変換する段階と、ＭＤＳＴを用いて前記入力された時間領域のオーディオ信号を変換する段階と、前記ＭＤＣＴ及び前記ＭＤＳＴの各結果を心理音響モデルに用いることで、各周波数別に許容可能な最大の量子化雑音量を決定する段階と、を含んで構成されることを特徴とする。
【００２３】
さらに好ましくは、前記ＭＤＣＴの変換結果と、前記ＭＤＳＴの変換結果との組み合わせを所定値だけシフトする段階と、有限インパルス応答フィルタを用いて前記シフト結果に対してフィルタリングを行う段階と、をさらに含むとよい。ここで、許容可能な最大の量子化雑音量は、前記フィルタリング結果によって決定され、前記有限インパルス応答フィルタリングは、前記シフト結果に対する１次の有限インパルス応答フィルタリングである。
【００２４】
さらに好ましくは、前記フィルタリング結果は、前記入力されたオーディオ信号に対して高速フーリエ変換した結果の最初の係数及び２番目の係数に相応するとよい。
【００２５】
上記目的を達成するための本発明に係るオーディオ符号化装置は、入力された時間領域のオーディオ信号を周波数領域の信号に変換するＭＤＣＴ（Modified Discrete Cosine Transform）ブロックと、前記ＭＤＣＴブロックによる変換結果を用いて、各周波数別に許容可能な最大の量子化雑音量を決定する心理音響モデルブロックと、を含んで構成されることを特徴とする。
【００２６】
さらに好ましくは、前記入力された時間領域のオーディオ信号に対してＭＤＳＴ（Modified Discrete Sine Transform）を実行するＭＤＳＴブロックと、前記ＭＤＣＴブロック及び前記ＭＤＳＴブロックの各変換結果の組み合わせに対して所定値だけシフトするシフティングブロックと、前記シフティングブロックの出力に対して１次の有限インパルス応答（Finite Impulse Response：ＦＩＲ）フィルタリングを行い、そのフィルタリング結果を前記心理音響モデルブロックに提供する有限インパルス応答フィルタと、をさらに含んで構成されるとよい。ここで、前記フィルタリング結果は、前記入力されたオーディオ信号に対して高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform：ＦＦＴ）した結果の最初の係数及び２番目の係数に相応する。
【発明の効果】
【００２７】
本発明に係る心理音響モデルのための掛け算及び足し算の全体演算量は、N*log2N+19N/2である。これに比べて、一般的なＦＦＴに必要な演算量は、4N*(log2N-1)+8である。
【００２８】
したがって、例えば、２０４８サンプルのオーディオ入力信号に対するＦＦＴを前提にすると、本発明においてＦＩＲフィルタリングに要求される演算量は、ＦＦＴに要求される演算量の約５１％に抑えることができる。従って、オーディオ符号化のための全体の演算量を著しく減少させることができると共に、電力消費量をも抑えることができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
以下、本発明に係るオーディオ符号化方法及びその装置の好適な実施形態を、添付の図面に基づいて詳細に説明する。
【００３０】
本発明の他の目的、特徴及び利点は、図面に基づく実施形態の詳細な説明によって明らかになる。
【００３１】
なお、図面に基づいて説明する本発明の構成及び作用は、少なくとも一実施形態として説明するものであって、これにより本発明の技術的思想、その核心構成及び作用が制限されることはない。
【００３２】
本発明の核心は、オーディオ符号化のためのＭＰＥＧ−４ＡＡＣアルゴリズムにおいて、心理音響モデル過程を行うために必須のＦＦＴ過程による演算量を減少させることにある。
【００３３】
図１は、本発明の一実施形態に係るオーディオ符号化装置の構成を示したブロック図である。
【００３４】
図１に示したように、本発明の一実施形態に係るオーディオ符号化装置は、ＭＤＣＴブロック１０と、ＭＤＳＴ（Modified Discrete Sine Transform）ブロック１１と、有限インパルス応答（Finite Impulse Response；ＦＩＲ）フィルタ１２と、心理音響モデルブロック１３と、符号化効率向上ブロック１４と、量子化及びビット割り当てブロック１５と、該量子化及びビット割り当てブロック１５からの出力をハフマン符号化するハフマンコーディングブロック１６と、を含んで構成される。
【００３５】
ＭＤＣＴブロック１０は、オーディオ信号を受信し、符号化のために、その受信した時間領域のオーディオ信号を周波数領域の信号に変換し、該変換結果をＦＩＲフィルタ１２及び量子化及びビット割り当てブロック１５に出力する。
【００３６】
ＭＤＳＴブロック１１は、受信した時間領域のオーディオ信号に対してＭＤＳＴを実行し、該ＭＤＳＴ実行結果（変換結果）をＦＩＲフィルタ１２に出力する。
【００３７】
ＦＩＲフィルタ１２は、ＭＤＣＴブロック１０及びＭＤＳＴブロック１１から出力される各変換結果に基づいて１次ＦＩＲフィルタリングを行い、その結果を心理音響モデルブロック１３に提供する。
【００３８】
心理音響モデルブロック１３は、オーディオ信号の知覚的特性を分析し、各周波数別に許容可能な最大の量子化雑音量を決定して、量子化及びビット割り当てブロック１５に提供する。
【００３９】
本発明の一実施形態に係る心理音響モデルブロック１３は、ＭＤＣＴブロック１０及びＭＤＳＴブロック１１等の変換結果を用いる。すなわち、本発明の一実施形態に係る心理音響モデルブロック１３には、ＭＤＣＴブロック１０の変換結果、ＭＤＳＴブロック１１の変換結果を用いてＦＩＲフィルタ１２でフィルタを行ったフィルタリング結果が提供される。
【００４０】
また、心理音響モデルブロック１３は、ＦＦＴの結果による各係数を用いる。これは、下記数式１のようにＭＤＣＴブロック１０の変換結果と、ＭＤＳＴブロック１１の変換結果との組み合わせに対して、ＦＩＲフィルタ１２が１次フィルタリングを行う。このフィルタリング結果が、入力されたオーディオ信号に対するＦＦＴ結果に相応する場合、符号化性能に全く影響を与えない。
【００４１】
さらに、本発明の一実施形態では、ＭＤＣＴブロック１０の変換結果と、ＭＤＳＴブロック１１の変換結果との組み合わせに対して、所定値だけシフトするシフティングブロック（図示略）をさらに含んで構成される。このシフティングブロックは、n0シフティングを実行する。その結果、ＦＩＲフィルタ１２は、シフティングブロックの出力に対して、１次のＦＩＲフィルタリングを行い、そのフィルタリング結果を心理音響モデルブロック１３に提供する。
【００４２】
【数１】
2006285245.tif 000003
【００４３】
上記数式１において、x(n)は、入力オーディオ信号であり、FFT{x(n)}は、入力オーディオ信号に対するＦＦＴ結果である。一方、Xc(k)は、ＭＤＣＴブロック１０の出力であり、Xs(k)は、ＭＤＳＴブロック１１の出力である。n0及びk0は、ＭＤＣＴで用いられる常数である。*は、循環コンボリューション（circular convolution）を表す。また、nは、入力オーディオ信号のサンプルインデックス、kは、周波数インデックス、Nは、変換ウィンドウ（transform window）のウィンドウ長さ（window length）、exp(j(2π/N)n0k)は、n0シフティングしたことを表す。
【００４４】
結局、本発明の実施形態では、上記のＦＦＴ結果を得るために、上述したように、ＭＤＳＴブロック１１及びＦＩＲフィルタ１２を備えており、図１では図示略しているが、n0シフティングを行うブロックをさらに含んで構成されている。
【００４５】
上記数式１は、入力オーディオ信号に対するＭＤＣＴ及びＭＤＳＴ結果を組み合わせて求め、さらに、循環コンボリューションを計算することで得られる。しかしながら、循環コンボリューションが演算量に最も大きな影響を与える。そこで、本発明では、数式１における循環コンボリューションの演算回数を減少させるために、ＦＩＲフィルタ１２を用いた１次のＦＩＲフィルタリングで近似化作業を行う。すなわち、多数の循環コンボリューションの演算を、ＦＩＲフィルタ１２による１次のＦＩＲフィルタリングで近似化する。
【００４６】
一方、ＦＦＴ及びＭＤＣＴでは、入力オーディオ信号に適用するウィンドウがそれぞれ異なる。そこで、この点を考慮し、数式１を下記数式２のように変更して用いることができる。数式２は、数式１に対してＨａｎｎウィンドウ（Hann window）を適用したもので、ＦＦＴ及びＭＤＣＴの入力オーディオ信号に適用するウィンドウがそれぞれ異なることを補償するものである。
【００４７】
【数２】
2006285245.tif 000004
【００４８】
上記数式２において、hs(n)は、ＭＤＣＴで用いられるサインウィンドウ（Sine window）であり、hH(n)は、心理音響モデルの入力に主に用いられるＨａｎｎウィンドウ（Hann window）である。
【００４９】
結局、本発明では、上記数式２のように、循環コンボリューションの演算を減少させるために、１次のＦＩＲフィルタリングで近似化することが好ましい。
【００５０】
他の例として、本発明では、数式２の循環コンボリューションの右項が周波数インデックスkに対して常数値を有するので、それら常数値をテーブルの形態で実現するようにしてもよい。
【００５１】
上記のＦＩＲフィルタリングの出力結果、すなわち、ＦＩＲフィルタ１２の出力（１次のＦＩＲフィルタリング結果）は、下記数式３で表される。
【００５２】
【数３】
2006285245.tif 000005
【００５３】
ここで、t(k)は、t(k)=[(Xc(k)-jXs(k))・exp(j(2π/N)n0k)]であり、フィルタリングによるa0及びa1は、それぞれFFT{exp(j(2π/N)nk0}の最初の係数値及び２番目の係数値である。
【００５４】
符号化効率向上ブロック１４は、ＭＰＥＧ−４ＡＡＣ標準で定義される各要素から構成され、信号特性による符号化（圧縮）効率を向上させ、それら要素は、ＴＮＳ、ジョイントステレオ、ＬＴＰ及びＰＮＳなどである。
【００５５】
量子化及びビット割り当てブロック１５は、ＭＰＥＧ−４ＡＡＣ標準で定義されるもので、量子化及びビット割り当てを実行する。まず、量子化は、符号化効率向上ブロック１４からの出力信号に対する雑音成分比率及び心理音響モデルブロック１３の出力値を考慮して、人間が感じる雑音の量を最小化する。また、ビット割り当ては、符号化効率向上ブロック１４からの出力信号に対する雑音成分比率値が、心理音響モデルブロック１３の出力値である許容可能な最大の量子化雑音量よりも小さくなるように最適化する。
【００５６】
ハフマンコーディングブロック１６は、量子化及びビット割り当てブロック１５の出力に対して無損失符号化を実行する。
【００５７】
図２は、本発明に係るオーディオ符号化のための心理音響モデル過程を示した図である。
【００５８】
図２に示すように、時間領域のオーディオ信号を入力する（Ｓ１０）。ここで、入力されたオーディオ信号は、２０４８サンプルであると仮定する。
【００５９】
本発明の実施形態では、入力されたオーディオ信号を、ＭＤＳＴを用いて他の信号に変換する（Ｓ１１）。このとき、ＭＤＣＴは、入力されたオーディオ信号を周波数領域の信号に変換する。この変換結果は、ＭＤＳＴの変換結果と組み合わせられる。該組み合わせ結果は、Xc(k)-jXs(k)である。
【００６０】
次いで、数式１を用いて、その組み合わせ結果にexp(j(2π/N)n0k)を掛ける。すなわち、２つの変換結果の組み合わせをn0シフトする（Ｓ１２）。このn0シフトによって、スペクトラムが時間軸からn0だけ移動する。
【００６１】
n0シフト結果に対し、１次のＦＩＲフィルタリングを行う（Ｓ１３）。このとき、ＦＩＲフィルタリングの結果は、入力されたオーディオ信号に対してＦＦＴした結果に近似化させたものである。本発明の実施形態では、ＦＦＴの結果から算出される多数の係数ではなく、ＦＦＴした結果の最初の係数及び２番目の係数のみを心理音響モデルに用いる。
【００６２】
すなわち、このような１次のＦＩＲフィルタリング結果は、ＦＦＴの近似値である。心理音響モデムブロック１３は、その近似値を用いる（Ｓ１４）。
【００６３】
また、本発明の実施形態では、ＦＦＴ結果の代りに近似化を行うため、ある程度の誤差が発生する。しかし、その誤差は、オーディオ符号化に大きな影響を及ぼすほどではない。
【００６４】
さらに、本発明では、N個のサンプルに対する高速ＭＤＳＴを計算するために、N*(log2N+1)/4回の実数掛け算及びN*(log2N-1)/4回の実数足し算が必要である。また、 n0シフティングに必要な掛け算及び足し算の回数は、それぞれ3N/2であり、ＦＩＲフィルタリングに必要な掛け算及び足し算の回数は、それぞれ3N及び7N/2である。よって、本発明の実施形態に係る心理音響モデルのための掛け算及び足し算の全体演算量は、N*log2N+19N/2である。
【００６５】
以上説明したように、本発明に係る心理音響モデルのための掛け算及び足し算の全体演算量は、N*log2N+19N/2である。これに比べて、一般的なＦＦＴに必要な演算量は、4N*(log2N-1)+8である。
【００６６】
したがって、２０４８サンプルの入力オーディオ信号に対するＦＦＴを前提にすると、本発明の実施形態におけるＦＩＲフィルタリングに要求される演算量は、ＦＦＴにおいて要求される演算量の約５１％になる。従って、オーディオ符号化のための全体の演算量を著しく減少させることができるようになる。
【００６７】
以上説明した内容を通して、本発明の技術思想から逸脱しない範囲で多様な変更及び修正が可能であることは、当業者にとって明らかである。
【００６８】
したがって、本発明の技術的範囲は、明細書の詳細な説明に記載された内容に限定されるものではなく、特許請求の範囲によって定められるべきである。
【図面の簡単な説明】
【００６９】
【図１】本発明の一実施形態に係るオーディオ符号化装置の構成を示したブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るオーディオ符号化における心理音響モデル過程を示した図である。
【図３】従来のオーディオ符号化装置の構成を示したブロック図である。
【符号の説明】
【００７０】
１０  ＭＤＣＴ
１１  ＭＤＳＴ
１２  ＦＩＲフィルタ
１３  心理音響モデルブロック
１４  符号化効率向上ブロック
１５  量子化及びビット割り当てブロック
１６  ハフマンコーディングブロック
【図１】
2006285245.tif 000012
【図２】
2006285245.tif 000013
【図３】
2006285245.tif 000014