(57)【要約】スペクトル包絡線の推定値と信号の擬似雑音の程度から算出されるノイズ混入パラメータとを含む信号のベースバンドを伝送又は記憶させることにより、オーディオ信号は効率よく伝達される。この信号は、ベースバンド信号のスペクトル成分をベースバンド以外の周波数に変換し、位相の整合性を保つように再生成された成分を調整し、スペクトル包絡線の推定値に応じてスペクトルの形状を調整し、ノイズ混入パラメータに応じてノイズを付け加えることにより再構成される。伝送又は記憶された信号には、再構成された信号の時間的形状を調整するために用いられる時間包絡線の推定値が含まれていることが好ましい。
2005521907.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オーディオ信号を処理する方法であって、
前記オーディオ信号のスペクトル成分の一部を有するベースバンド信号の周波数領域における表現を取得するステップと、
ベースバンド信号に含まれないオーディオ信号のスペクトル成分を有する残余の信号のスペクトル包絡線の推定値を取得するステップと、
前記残余の信号におけるノイズ成分の程度からノイズ混入パラメータを導き出すステップと、
前記ベースバンド信号の周波数領域における表現を表すデータと、前記スペクトル包絡線の推定値を表すデータと、前記ノイズ混入パラメータを表すデータとを、伝送又は記憶させるのに適切な出力信号に組み立てるステップと、
を具備するオーディオ信号を処理する方法。
【請求項２】
前記ベースバンド信号の周波数領域における表現は、長さが変化する信号部分を表現するために取得される請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記ベースバンド信号の周波数領域における表現を取得するために時間領域エイリアシングを削除する変換を適用するステップを具備する請求項２に記載の方法。
【請求項４】
オーディオ信号の周波数領域における表現を取得するステップと、
前記オーディオ信号の周波数領域における表現から前記ベースバンド信号の周波数領域における表現を取得するステップと、
を具備する請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記オーディオ信号を表現する複数のサブバンド信号を取得するステップと、
前記複数のサブバンド信号の一部が含まれる１以上のサブバンド信号の第１の集合に対して第１の分析フィルタバンクを適用することにより、前記ベースバンド信号の周波数領域における表現を取得するステップと、
前記サブバンド信号の第１の集合に含まれない１以上のサブバンド信号の第２の集合に対して第２の分析フィルタバンクを適用することにより得られた信号を分析することにより、前記残余の信号のスペクトル包絡線の推定値を取得するステップと、
を具備する請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記サブバンド信号の第２の集合の時間包絡線の推定値の逆変換により前記サブバンド信号の第２の集合を修正することで、前記サブバンド信号の第２の集合の時間的に平坦化された表現を取得するステップであって、前記残余の信号のスペクトル包絡線の推定値と前記ノイズ混入パラメータとは、前記サブバンド信号の第２の集合の前記時間的に平坦化された表現に応答して得られる、ステップと、
前記サブバンド信号の第２の集合の前記時間包絡線の推定値を表現する出力信号を、データから組み立てるステップと、
を具備する請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記サブバンド信号の第１の集合の時間包絡線の推定値の逆変換により前記サブバンド信号の第１の集合を修正することで、前記サブバンド信号の第１の集合の時間的に平坦化された表現を取得するステップであって、前記ベースバンド信号の前記周波数領域における表現は、前記サブバンド信号の第１の集合の前記時間的に平坦化された表現に応答して得られる、ステップと、
前記サブバンド信号の第１の集合の前記時間包絡線の推定値を表現する出力信号を、データから組み立てるステップと、
を具備する請求項６に記載の方法。
【請求項８】
オーディオ信号を処理する方法であって、
前記オーディオ信号を表現する複数のサブバンド信号を取得するステップと、
前記複数のサブバンド信号の一部が含まれる１以上のサブバンド信号の第１の集合に対して第１の分析フィルタバンクを適用することにより、ベースバンド信号の周波数領域における表現を取得するステップと、
前記サブバンド信号の第２の集合の時間包絡線の推定値の逆変換により前記サブバンド信号の第２の集合を修正することで、前記サブバンド信号の第１の集合に含まれない１以上のサブバンド信号の第２の集合の時間的に平坦化された表現を取得するステップと、
前記サブバンドの第２の集合の時間的に平坦化された表現のスペクトル包絡線の推定値を取得するステップと、
前記前記サブバンド信号の第２の集合の前記時間的に平坦化された表現におけるノイズ量の計測値からノイズ混入パラメータを算出するステップと、
前記ベースバンド信号の周波数領域における表現を表すデータとスペクトル包絡線の推定値とノイズ混入パラメータとから伝送又は記憶に適した出力信号を組み立てるステップと、
を具備するオーディオ信号を処理する方法。
【請求項９】
再構成されたオーディオ信号を生成する方法であって、
前記オーディオ信号から算出したベースバンド信号を表すデータと、スペクトル包絡線の推定値と、前記オーディオ信号のノイズ量の計測値から算出したノイズ混入パラメータとを含む信号を受信するステップと、
前記ベースバンド信号の周波数領域における表現を前記データから取得するステップと、
前記ベースバンドのスペクトル成分を周波数領域において変換することにより再生成されたスペクトル成分からなる再生成された信号を取得するステップと、
前記再生成された信号内で位相の整合性を保つために、前記再生成されたスペクトル成分の位相を調整するステップと、
ノイズ混入パラメータに応じたノイズ信号を取得し、前記スペクトル包絡線の推定値とノイズ混入パラメータとに応じて前記再生成されたスペクトル成分の振幅を調整することにより前記再生成された信号を修正し、修正された前記再生成された信号と前記ノイズ信号とを結合することにより調整され再生成された信号を取得するステップと、
前記調整され再生成された信号における前記スペクトル成分と、前記ベースバンド信号の周波数領域における表現のスペクトル成分との結合に応じて再構成された信号の時間領域における表現を取得するステップと、
を具備する再構成されたオーディオ信号を生成する方法。
【請求項１０】
長さが異なる再構成された信号の成分を表現するために、前記再構成された信号の前記時間領域における表現を取得するステップを具備する請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記再構成された信号の時間領域における前記表現を取得するために、時間領域エイリアシングを削除する合成変換を適用するステップを具備する請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
変換されるスペクトル成分を変更することにより、又は、スペクトル成分を変換するための周波数量を変更することにより行うスペクトル成分の変換を適用するステップであって、前記ベースバンド信号の前記周波数領域における表現は一括して配置され、変換結果再生成されたスペクトル成分が非可聴であると判断されるとき、スペクトル成分の変換がなされる、ステップを具備する請求項９に記載の方法。
【請求項１３】
スペクトル成分が周波数に実質的に逆比例して変化する大きさを持つような方法でノイズ信号を取得する請求項９に記載の方法。
【請求項１４】
前記調整され再生成された信号のスペクトル成分と前記ベースバンド信号の前記周波数領域における表現のスペクトル成分とを結合させることにより再構成された信号を取得するステップと、
前記再構成された信号に合成フィルタバンクを適用することにより前記再構成された信号の前記時間領域における表現を取得するステップと、
を具備する請求項９に記載の方法。
【請求項１５】
前記ベースバンド信号の前記周波数領域における表現に第１の合成フィルタバンクを適用することにより前記ベースバンド信号の時間領域における表現を取得するステップと、
前記調整され再生成された信号に第２の合成フィルタバンクを適用することにより前記調整され再生成された信号の時間領域における表現を取得するステップと、
前記ベースバンド信号の時間領域における表現と前記調整され再生成された信号の時間領域における表現との結合を表すような再構成された信号の時間領域における表現を取得するステップと、
を具備する請求項９に記載の方法。
【請求項１６】
前記データから取得した時間包絡線の推定値に応じて、前記調整され再生成された信号の時間領域における表現を修正するステップと、
前記ベースバンド信号の時間領域における表現と前記調整され再生成された信号の時間領域における修正された表現とを結合させることにより、前記再構成された信号を取得するステップと、
を具備する請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記データから取得したもう１つの時間包絡線の推定値に応じて、前記ベースバンド信号の時間領域における表現を修正するステップと、
前記ベースバンド信号の時間領域における修正された表現と前記調整され再生成された信号の時間領域における修正された表現とを結合することにより前記再構成された信号を取得するステップと、
を具備する請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
再構成されたオーディオ信号を生成する方法であって、
前記オーディオ信号から算出したベースバンド信号とスペクトル包絡線の推定値と時間包絡線の推定値とノイズ混入パラメータとを表すデータを含む信号を受信するステップと、
前記データから前記ベースバンド信号の周波数領域における表現を取得するステップと、
前記ベースバンドのスペクトル成分を周波数領域において変換することにより再生成されたスペクトル成分からなる再生成された信号を取得するステップと、
前記再生成された信号内で位相の整合性を保つために、前記再生成されたスペクトル成分の位相を調整するステップと、
ノイズ混入パラメータ応じたノイズ信号を取得するステップと、
前記スペクトル包絡線の推定値に応じて前記再生成されたスペクトル成分の振幅を調整し前期ノイズ信号と結合することにより調整され再生成された信号を取得するステップと、
前記ベースバンド信号の周波数領域における表現に第１の合成フィルタバンクを適用することにより、前記ベースバンド信号の時間領域における表現を取得するステップと、
前記調整され再生成された信号に第２の合成フィルタバンクを適用し、前記時間包絡線の推定値に応じた修正を適用することにより前記調整され再生成された信号の時間領域における表現を取得するステップと、
前記ベースバンド信号の時間領域における表現と前記調整され再生成された信号の時間領域における修正された表現との結合を表すような、再構成された信号の時間領域における表現を取得するステップと、
を具備する再構成されたオーディオ信号を生成する方法。
【請求項１９】
オーディオ信号の処理方法を実行する装置により読み込み可能な媒体であり、かつ、当該装置に処理方法を実行させるための１以上の命令プログラムを伝達する媒体であって、
前記処理方法は、
前記オーディオ信号のスペクトル成分の一部を有するベースバンド信号の周波数領域における表現を取得するステップと、
ベースバンド信号に含まれないオーディオ信号のスペクトル成分を有する残余の信号のスペクトル包絡線の推定値を取得するステップと、
前記残余の信号におけるノイズ成分の程度からノイズ混入パラメータを導き出すステップと、
前記ベースバンド信号の周波数領域における表現を表すデータと、前記スペクトル包絡線の推定値を表すデータと、前記ノイズ混入パラメータを表すデータとから、伝送又は記憶させるのに適切な出力信号を組み立てるステップと、
を具備する媒体。
【請求項２０】
前記処理方法は、
前記オーディオ信号の周波数領域における表現を取得するステップと、
前記オーディオ信号の周波数領域における表現の一部から前記ベースバンド信号の周波数領域における表現を取得するステップと、
を具備する請求項１９に記載の媒体。
【請求項２１】
前記処理方法は、
前記オーディオ信号を表す複数のサブバンド信号を取得するステップと、
前記複数のサブバンド信号の一部が含まれる１以上のサブバンド信号の第１の集合に対して第１の分析フィルタバンクを適用することにより、前記ベースバンド信号の周波数領域における表現を取得するステップと、
前記サブバンド信号の第１の集合に含まれない１以上のサブバンド信号の第２の集合に対して第２の分析フィルタバンクを適用することにより得られた信号を分析することにより、前記残余の信号のスペクトル包絡線の推定値を取得するステップと、
を具備する請求項１９に記載の媒体。
【請求項２２】
前記処理方法は、
前記サブバンド信号の第２の集合の時間包絡線の推定値の逆変換により前記サブバンド信号の第２の集合を修正することで、前記サブバンド信号の第２の集合の時間的に平坦化された表現を取得するステップであって、前記残余の信号のスペクトル包絡線の推定値と前記ノイズ混入パラメータとは、前記サブバンド信号の第２の集合の前記時間的に平坦化された表現に応答して得られる、ステップと、
前記サブバンド信号の第２の集合の前記時間包絡線の推定値を表現する出力信号を、データから組み立てるステップと、
を具備する請求項２１に記載の媒体。
【請求項２３】
前記処理方法は、
前記サブバンド信号の第１の集合の時間包絡線の推定値の逆変換により前記サブバンド信号の第１の集合を修正することで、前記サブバンド信号の第１の集合の時間的に平坦化された表現を取得するステップであって、前記ベースバンド信号の前記周波数領域における表現は、前記サブバンド信号の第１の集合の前記時間的に平坦化された表現に応答して得られる、ステップと、
前記サブバンド信号の第１の集合の前記時間包絡線の推定値を表現する出力信号を、データから組み立てるステップと、
を具備する請求項２２に記載の媒体。
【請求項２４】
オーディオ信号の処理方法を実行する装置により読み込み可能な媒体であり、かつ、当該装置に処理方法を実行させるための１以上の命令プログラムを伝達する媒体であって、
前記処理方法は、
オーディオ信号を処理する方法であって、
前記オーディオ信号を表現する複数のサブバンド信号を取得するステップと、
前記複数のサブバンド信号の一部が含まれる１以上のサブバンド信号の第１の集合に対して第１の分析フィルタバンクを適用することにより、ベースバンド信号の周波数領域における表現を取得するステップと、
前記サブバンド信号の第２の集合の時間包絡線の推定値の逆変換により前記サブバンド信号の第２の集合を修正することで、前記サブバンド信号の第１の集合に含まれない１以上のサブバンド信号の第２の集合の時間的に平坦化された表現を取得するステップと、
前記サブバンドグループの第２の集合の時間的に平坦化された表現のスペクトル包絡線の推定値を取得するステップと、
前記前記サブバンド信号の第２の集合の前記時間的に平坦化された表現におけるノイズ量の計測値からノイズ混入パラメータを算出するステップと、
前記ベースバンド信号の周波数領域における表現を表すデータとスペクトル包絡線の推定値とノイズ混入パラメータとから伝送又は記憶に適した出力信号を組み立てるステップと、
を具備する媒体。
【請求項２５】
再構成されたオーディオ信号を生成する方法を実行する装置により読み込み可能な媒体であり、かつ、当該装置に再構成されたオーディオ信号を生成する方法を実行させるための１以上の命令プログラムを伝達する媒体であって、
前記方法は、
前記オーディオ信号から算出したベースバンド信号を表すデータと、スペクトル包絡線の推定値と、前記オーディオ信号のノイズ量の計測値から算出したノイズ混入パラメータとを含む信号を受信するステップと、
前記ベースバンド信号の周波数領域における表現を前記データから取得するステップと、
前記ベースバンドのスペクトル成分を周波数領域において変換することにより再生成されたスペクトル成分からなる再生成された信号を取得するステップと、
前記再生成された信号内で位相の整合性を保つために、前記再生成されたスペクトル成分の位相を調整するステップと、
ノイズ混入パラメータ応じたノイズ信号を取得し、前記スペクトル包絡線の推定値とノイズ混入パラメータとに応じた前記再生成されたスペクトル成分の振幅を調整することにより前記再生成された信号を修正し、修正された前記再生成された信号と前記ノイズ信号とを結合することにより調整され再生成された信号を取得するステップと、
前記調整され再生成された信号における前記スペクトル成分と、前記ベースバンド信号の周波数領域における表現のスペクトル成分との結合に応じて再構成された信号の時間領域における表現を取得するステップと、
を具備する媒体。
【請求項２６】
前記方法において、スペクトル成分が周波数に実質的に逆比例して変化する大きさを持つような方法でノイズ信号を取得する、請求項２５に記載の媒体。
【請求項２７】
前記方法は、
前記調整され再生成された信号のスペクトル成分と前記ベースバンド信号の前記周波数領域における表現のスペクトル成分とを結合させることにより再構成された信号を取得するステップと、
前記再構成された信号に合成フィルタバンクを適用することにより前記再構成された信号の前記時間領域における表現を取得するステップと、
を具備する請求項２５に記載の媒体。
【請求項２８】
前記方法は、
前記ベースバンド信号の前記周波数領域における表現に第１の合成フィルタバンクを適用することにより前記ベースバンド信号の時間領域における表現を取得するステップと、
前記調整され再生成された信号に第２の合成フィルタバンクを適用することにより前記調整され再生成された信号の時間領域における表現を取得するステップと、
前記ベースバンド信号の時間領域における表現と前記調整され再生成された信号の時間領域における表現との結合を表すような再構成された信号の時間領域における表現を取得するステップと、
を具備する請求項２５に記載の媒体。
【請求項２９】
前記方法は、
前記データから取得した時間包絡線の推定値に応じて、前記調整され再生成された信号の時間領域における表現を修正するステップと、
前記ベースバンド信号の時間領域における表現と前記調整され再生成された信号の時間領域における修正された表現とを結合させることにより、前記再構成された信号を取得するステップと、
を具備する請求項２８に記載の媒体。
【請求項３０】
前記方法は、
前記データから取得したもう１つの時間包絡線の推定値に応じて、前記ベースバンド信号の時間領域における表現を修正するステップと、
前記ベースバンド信号の時間領域における修正された表現と前記調整され再生成された信号の時間領域における修正された表現とを結合することにより前記再構成された信号を取得するステップと、
を具備する請求項２９に記載の媒体。
【請求項３１】
再構成されたオーディオ信号を生成する方法を実行する装置により読み込み可能で、当該装置に再構成されたオーディオ信号を生成する方法を実行させるための１以上の命令プログラムを伝達する媒体であって、
前記オーディオ信号から算出したベースバンド信号とスペクトル包絡線の推定値と時間包絡線の推定値とノイズ混入パラメータとを表すデータを含む信号を受信するステップと、
前記データから前記ベースバンド信号の周波数領域における表現を取得するステップと、
前記ベースバンドのスペクトル成分を周波数領域において変換することにより再生成されたスペクトル成分からなる再生成された信号を取得するステップと、
前記再生成された信号内で位相の整合性を保つために、前記再生成されたスペクトル成分の位相を調整するステップと、
ノイズ混入パラメータ応じたノイズ信号を取得するステップと、
前記スペクトル包絡線の推定値に応じて前記再生成されたスペクトル成分の振幅を調整し前期ノイズ信号と結合することにより調整され再生成された信号を取得するステップと、
前記ベースバンド信号の周波数領域における表現に第１の合成フィルタバンクを適用することにより、前記ベースバンド信号の時間領域における表現を取得するステップと、
前記調整され再生成された信号に第２の合成フィルタバンクを適用し、前記時間包絡線の推定値に応じた修正を適用することにより前記調整され再生成された信号の時間領域における表現を取得するステップと、
前記ベースバンド信号の時間領域における表現と前記調整され再生成された信号の時間領域における修正された表現との結合を表すような、再構成された信号の時間領域における表現を取得するステップと、
を具備する媒体。
【請求項３２】
オーディオ信号の処理方法により生成された出力信号を伝達する媒体であって、
前記処理方法は、
前記オーディオ信号のスペクトル成分の一部を有するベースバンド信号の周波数領域における表現を取得するステップと、
ベースバンド信号に含まれないオーディオ信号のスペクトル成分を有する残余の信号のスペクトル包絡線の推定値を取得するステップと、
前記残余の信号におけるノイズ成分の程度からノイズ混入パラメータを導き出すステップと、
前記ベースバンド信号の周波数領域における表現を表すデータと、前記スペクトル包絡線の推定値を表すデータと、前記ノイズ混入パラメータを表すデータとから、前記媒体によって伝達される出力信号を組み立てるステップと、
を具備する媒体。
【請求項３３】
前記処理方法は、
時間包絡線の推定値の逆変換により時間的に平坦化された前記オーディオ信号の少なくとも１つの時間的に平坦化された表現を取得するステップであって、前記スペクトル包絡線の推定値と前記ノイズ混入パラメータとは前記時間的に平坦化された表現に応答して得られる、ステップと、
データから時間包絡線を組み立てるステップと、
を具備する請求項３２に記載の媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オーディオ信号の伝送と記憶に関する。とりわけ、本発明は、出力信号において感知される音質について所定のレベルを維持しながら、所定のオーディオ信号の伝送又は記憶に必要な情報量の減少を可能とする。
【背景技術】
【０００２】
多くの情報伝達系において、要求される情報伝達能力と要求される記憶容量が利用可能な能力をしばしば越えてしまうという問題に直面している。その結果、人が主観的に感知する音質を下げることなくオーディオ信号を伝送し記憶するために必要とする情報量を減少させることが、放送や記録の分野で大きな関心事項となっている。同様に、所定の帯域又は所定の記憶容量に対する出力信号の質を改善する必要性もある。
【０００３】
２つの原則によりオーディオの伝送と記憶のためのシステムのデザインが推進されている。すなわち、情報要求量の減少の必要性と、出力信号において感知される音質が規定のレベルを確保できることの必要性である。これら２つの思慮すべき事項は、伝送する情報の質を下げると出力信号において感知される音質が悪化するという意味でお互いに衝突する。データレート等の客観的な制約は通常は情報伝達系自身により決められるのに対し、主観的な感知性能の要件は通常は用途により決定される。
【０００４】
情報の要求量を下げる従来の方法では入力信号の選択された部分のみを伝送又は記憶し残りは廃棄することを必要としている。ここでは、余分であると思われる部分又は知覚的に不適切だと思われる部分のみを廃棄することが好ましい。もしさらに減少させることが必要なら、最も知覚的重要度が低いと思われる信号部分のみを廃棄することが好ましい。
【０００５】
正確さの上に明瞭さを強調する音声符号化のような音声アプリケーションでは、知覚的に最も適切な信号周波数スペクトルの部分のみ含む信号、ここでは「ベースバンド信号」と呼ぶ、のみを伝送又は記憶する。受信器はこのベースバンド信号内に含まれる情報から省略した音声信号部分を復元することができる。一般に復元された信号は元の信号と知覚的に同一ではないが、多くのアプリケーションにおいて近似的な復元で十分である。一方、高品質音楽アプリケーションのような高い正確さの程度を達成するようデザインされた応用例においては、一般的により高い品質の出力信号を必要とする。より高い品質の出力信号を得るためには、一般に、より多くの情報量を伝送すること又はより高度な出力信号を生成する方法を用いることが必要である。
【０００６】
音声信号デコーディングに関連する１つの技術は、高周波復元（ＨＦＲ）として知られている。信号の低周波成分のみを有するベースバンド信号が伝送され記憶される。受信器は、受信したベースバンド信号の内容に基づき省かれた高周波成分を復元し、復元された高周波成分をベースバンド信号に結合して、出力信号を生成する。復元された高周波成分は一般には元の信号における高周波成分と同じではないが、この技術により、ＨＦＲを用いない他の技術と比べてより満足のできる出力信号を生み出すことができる。この技術については多数の変種が音声のコーディングとデコーディングの領域において開発されている。ＨＦＲとして用いられる３つの一般的な方法は、スペクトル折り返し（spectral folding）とスペクトル変換（spectral translation）と調整（rectification）である。これらの技術については、Makhoul and Beruouti、「ICASSP 1979 IEEE International Conf. On Acoust., Speech and Signal Proc., April 2-4, 1979」に記述がある。
【０００７】
導入するのは簡単ではあるが、高音質の音楽に用いられるような高品質での復元に対して、これらのＨＦＲ技術は一般に適しない。スペクトル折り返しとスペクトル変換は好ましくない背景トーンを生成する可能性がある。調整は耳障りに感じられる結果を生成する傾向にある。これらの技術が不満足な結果となる多くの場合、５ｋＨＺ以下の成分の変換にＨＲＦが制限されている、制限された帯域の音声コーダーにこれらの技術が使われていたことに本発明者は注目した。
【０００８】
また、ＨＲＦの使用により引き起こされる可能性のある他の２つの問題についても、本発明者は注目した。第１の問題は信号の音色とノイズ特性に関するものであり、第２の問題は復元された信号の時間的な形あるいは包絡線に関する問題である。自然界に存在する多くの信号は、周波数の関数として振幅を増加させるノイズ成分を含んでいる。既知のＨＦＲ技術はベースバンド信号から高周波成分を復元するが、高周波で復元された信号において、音色のような成分とノイズのような成分とを適切に混合したものを復元することはできない。元の信号に対してベースバンドにおいて音色のような成分に置き換えることに起因して、よりノイズに近似する高周波成分である明瞭な高周波の「唸り」が、復元された信号にはしばしば含まれる。さらに、復元された信号が保存する時間的な包絡線や少なくとも元の信号の時間的な包絡線に近似するような形でスペクトル成分を復元することが既知の技術ではできない。
【０００９】
改善された結果をもたらすさらに洗練された多くのＨＦＲ技術が開発されたが、これらの技術は、音楽や他のオーディオ形式には適さない音声の特性に依存する音声固有のもの、又は、経済的に実施が困難な大規模なコンピュータ資源を必要とするものである傾向がある。
【発明の開示】
【００１０】
本発明の目的は、知覚された信号の音質を維持しながら、伝送又は記憶における信号の表現に必要な情報の量を減らすオーディオ信号処理を提供することである。本発明は特に音楽信号の復元に関するものであるが、音声を含む広い範囲のオーディオ信号に適用することができる。
【００１１】
本発明の１つの特徴によれば、オーディオ信号の全ての周波数成分ではないが一部のスペクトル成分を持つ周波数領域で表現したベースバンド信号を取得し、ベースバンド信号にはないオーディオ信号のスペクトル成分を持つ残りの信号におけるスペクトル包絡線の推定値を取得し、残りの信号におけるノイズ量の程度によりノイズ混入パラメータを算出し、周波数領域で表現したベースバンド信号を表すデータと、スペクトル包絡線の推定値と、ノイズ混入パラメータとを組み立てることにより、送信器において出力信号を生成する。
【００１２】
本発明の他の特徴によれば、ベースバンド信号を表現するデータとスペクトル包絡線の推定値とノイズ混入パラメータとを含む信号を受信し、周波数領域で表現したベースバンド信号のデータから取得し、周波数領域におけるベースバンドのスペクトル成分を変換することにより復元されたスペクトル成分からなる復元された成分を取得し、復元された信号内で位相の整合性を維持するために復元されたスペクトル成分の位相を調整し、ノイズ混入パラメータに応答してノイズ信号を取得することにより復元され調整された信号を取得して、スペクトル包絡線の推定値とノイズ混入パラメータに従い復元されたスペクトル成分を調整することで復元された信号を修正し、そして、ノイズ信号と修正された復元された信号とを結合させ、周波数領域で表現したベースバンド信号のスペクトル成分に合致させた復元された信号のスペクトル成分の結合に対応する時間領域での表現を表す復元された信号を取得することにより、受信器においてオーディオ信号が再構成される。
【００１３】
本発明の他の特徴は以下に詳述し特許請求の範囲に示す。
【００１４】
以下の議論及び図中同じ要素には同じ番号を付けている図面を参照することによって、本発明の様々な特徴及び最適な実施の形態がよく理解できるであろう。以下の論議及び図面は例示であり本発明の範囲を限定するものと理解すべきでない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
Ａ．概要
図１は情報伝達系の一例における主な構成要素を示す。情報源１１２は、音声や音楽のようなあらゆる形式のオーディオ情報を基本的に表現するオーディオ信号を経路１１５に沿って生成する。送信器１３６は、経路１１５からオーディオ信号を受信し、この情報を処理してチャンネル１４０を通して伝送するのに適した形式に変換する。チャンネル１４０の物理的特性に適合した信号を送信器１３６にて用意しても良い。チャンネル１４０は、電線又は光ファイバのような伝送路でも良く、空間を介した無線通信路でも良い。チャンネル１４０は、磁気テープや磁気ディスク、あるいは、後に受信器１４２で用いる光ディスクのような記憶媒体上に信号を記録する記憶装置を含んでも良い。受信器１４２は、チャンネル１４０から受信した信号の復調や解読などの様々な信号処理機能を実行することも可能である。受信器１４２の出力は経路１４５を介して変換器１４７に送られ、変換器１４７はこれをユーザに適した出力信号１５２に変換する。従来のオーディオ再生システムでは、例えば、ラウドスピーカは電気信号を音響信号に変換する変換器としての役割を果たす。
【００１６】
帯域幅が制限されたチャンネルを利用して伝送すること又は制限された容量の媒体に記憶することに限定された情報伝達系は、このような帯域幅や容量を越える情報から要求があったとき問題に直面する。結果として、主観的な音質を下げることなく人間に感知させるためのオーディオ信号を伝送し又は記録するために必要な情報量を減らそうとする持続的なニーズが、放送や記録の領域で存在することとなる。同様に、伝送帯域幅又は記憶容量が与えられた場合の出力信号の質を向上させようとするニーズも存在する。
【００１７】
音声信号コーディングに関連して用いられる１つの技術は、高周波復元（ＨＦＲ）として知られている。音声信号の低周波成分を含むベースバンド信号のみが伝送され記憶される。受信器１４２は、受信したベースバンド信号の内容に基づき省かれた高周波成分を復元し、復元された高周波成分をベースバンド信号に結合して、出力信号を生成する。一般に、しかしながら、既知のＨＦＲ技術は、元の信号の高周波成分から簡単に区別できる復元された高周波成分を生成する。本発明は、既知の他の技術により得られたものより知覚的に元の信号の対応するスペクトル成分に近い復元スペクトル成分を生成するスペクトル成分復元のため改良された技術を提供する。ここで記載された技術はしばしば高周波復元として言及されているが、本発明は信号の高周波成分の復元に限定されるものでないことを指摘することは大切なことである。以下に詳述する技術はスペクトルのあらゆる部分においてスペクトル成分の復元に用いることも可能である。
【００１８】
Ｂ．送信器
図２は、本発明の１つの特徴による伝送器１３６のブロック図である。入力オーディオ信号は、経路１１５から受信し、この周波数領域で表現した入力信号を得るために分析フィルタバンク７０５により処理される。ベースバンド信号分析装置７１０は、入力信号のうちどのスペクトル成分を廃棄するかを決める。フィルタ７１５は、廃棄すべきスペクトル成分を除去し、残ったスペクトル成分からなるベースバンド信号を生成する。スペクトル包絡線推定装置７２０は、入力信号のスペクトル包絡線の推定値を取得する。スペクトル分析装置７２２は、推定されたスペクトル包絡線を分析し信号へのノイズ混入パラメータを決める。信号フォーマッタ７２５は、推定されたスペクトル包絡線情報と、ノイズ混入パラメータと、ベースバンド信号とを合体して伝送又は記憶に適した形式をもった出力信号にする。
【００１９】
１．分析フィルタバンク
分析フィルタバンク７０５は、基本的に、どのような時間領域から周波数領域への変換方法で実行しても良い。本発明の好ましい実施形態において用いた変換法は、プリンセン、ジョンソン及びブラッドレイ著「Subband/Transform Coding Using Filter Bank Designs Based on Time Domain Aliasing Cancellation」ICASSP 1987 Conf. Proc., May 1987, ページ２１６１−６４に記載されている。この変換は、時間領域エイリアシングが削除された奇数成分クリティカルサンプル単測波帯分析合成系と等価な時間領域となり、ここでは「Ｏ−ＴＤＡＣ」と呼ぶ。
【００２０】
Ｏ−ＴＤＡＣ技術によれば、オーディオ信号がサンプリングされ、量子化され、そして重複のある時間領域における一連のサンプルブロックにグループ化される。各サンプルブロックは窓関数を分析することにより重み付けされる。これは信号サンプルブロックのサンプル毎の乗算と等価である。Ｏ−ＴＤＡＣ技術は、修正された離散コサイン変換（「ＤＣＴ」）を重み付けられた時間領域信号サンプルブロックに適用して、ここで「変換ブロック」と呼ばれる変換係数の組を生成する。臨界的サンプリングを実行するために、この技術は伝送又は記憶に先立ち半数のスペクトル係数のみを保持する。残念ながら、半数のスペクトル係数のみを保持することは、補完的な変換において時間領域エイリアシング成分を生み出すことになる。Ｏ−ＴＤＡＣ技術によりエイリアシングを削除し入力信号を正確に再現することができる。ブロックの長さは、当業者に知られている技術を用い信号の特性に応じて変化させても良い。しかしながら、以下に論ずる理由により位相の整合性に関して注意を払わなくてはならない。Ｏ−ＴＤＡＣ技術について付け加えるべき詳細内容は、米国特許5,394,473を参照することにより得られる。
【００２１】
変換ブロックから元の入力信号ブロックを復元するために、Ｏ−ＴＤＡＣ技術では修正された逆ＤＣＴを用いる。逆変換により生成された信号ブロックは統合窓関数により重み付けされ、重なり合わせて加算され入力信号を復元する。時間領域におけるエイリアシングを削除し入力信号を正確に再現するために、分析及び統合のための窓は、厳格な基準に従うようデザインされなくてはならない。
【００２２】
４４．１キロサンプル／秒の速さでサンプリングした入力ディジタル信号を伝送又は記憶するための好ましいシステムの１つにおいて、分析フィルタバンク７０５から得られるスペクトル成分は表Iに示すような周波数レンジを持つ４つのサブバンドに分割される
┌──────────────┬──────────────┐
│          帯域              │      周波数レンジ          │
│                            │       （ｋＨｚ）           │
├──────────────┼──────────────┤
│           ０               │  ０．０  から  ５．５      │
├──────────────┼──────────────┤
│           １               │ ５．５  から  １１．０     │
├──────────────┼──────────────┤
│           ２               │１１．０  から  １６．５    │
├──────────────┼──────────────┤
│           ３               │１６．５  から  ２２．０    │
└──────────────┴──────────────┘
表I
２．ベースバンド信号分析装置
ベースバンド信号分析装置７１０は棄てるべきスペクトル成分とベースバンド信号として保持すべきスペクトル成分とを選択する。この選択は入力信号特性により変化させることもでき、アプリケーションの必要性に応じて固定しておくこともできる。しかしながら、本発明者らは、信号における１以上の必須周波数を廃棄したときオーディオ信号の受信品質が悪化することを経験から発見した。したがって、このような信号における必須周波数を含むスペクトルの部分は保存したほうが好ましい。音声やほとんどの楽器の必須周波数は一般に約５ｋＨｚを越えないので、音楽アプリケーション用の伝送器１３６の好ましい実施においては、５ｋｈｚ又はその周辺にカットオフ周波数を固定する。カットオフ周波数が固定された場合、ベースバンド信号分析装置７１０は、フィルタ７１５とスペクトル分析装置７２２に、固定されたカットオフ周波数を提供する以外に何もする必要がない。他に採りうる実施例として、ベースバンド信号分析装置７１０が除外され、フィルタ７１５とスペクトル分析装置７２２は固定されたカットオフ周波数に基づき動作する。上記表Ｉで示したサブバンドの構成においては、例えば、サブバンド０のスペクトル成分のみがベースバンド信号として保持される。人間の耳は５ｋＨｚ以上のピッチにおける差異は簡単に区別できず、したがってこの周波数以上の復元された成分における不正確さを簡単には見分けることができないので、このような選択も適切である。
【００２３】
カットオフ周波数の選択によりベースバンド信号の帯域幅が影響され、この帯域幅により今度は、伝送器１３６により生成された出力信号の情報要求量と受信器１４２により再構成される信号の感知される品質との二律背反関係が影響を受ける。受信器１４２により再構成される信号の感知される品質は、以下の段落で論ずる３つの要因により影響される。
【００２４】
第１の要因は、伝送されまたは記憶されるベースバンド信号の表現の正確さである。一般に、ベースバンド信号の帯域幅が一定に維持されるなら、ベースバンド信号の表現の正確さが増すにつれて再構成された信号の感知される品質は良くなる。不正確さが多すぎると、再構成された信号中に聞こえるノイズとして、この不正確さが顕在化する。ベースバンド信号の感知される品質とベースバンド信号から復元されるスペクトル成分との両方の質がこのノイズにより低下する。模範的な実施例において、ベースバンド信号は１組の周波数領域の変換係数により表現される。この表現の正確さは、各変換係数を示すために用いるビット数により支配される。より少ないビット数で与えられたレベルの正確さを伝達するためにコーディング技術を用いることができる。しかし、ベースバンド信号の正確さと必要とする情報処理能力との二律背反関係はどんなコーディング技術にも存在する。
【００２５】
第２の要因は、伝送又は記憶されるベースバンド信号の帯域幅である。一般に、ベースバンド信号における表現の正確さが一定に維持されるなら、ベースバンド信号の帯域幅が増すにつれて、再構成された信号の感知される品質は良くなる。広い帯域幅のベースバンド信号を用いることによって、受信器は、時間的スペクトル的形状の差異に対して人間の聴覚系における感受性がより鈍くなる高い周波数に、再現されたスペクトル成分を限定することができる。上述の模範的な実施例において、ベースバンド信号の帯域幅は、表現における変換係数の数に支配される。より少ないビット数で与えられた数の係数を伝達するためにコーディング技術を用いることができる。しかし、ベースバンド信号の帯域幅と必要とする情報処理能力との二律背反関係はどんなコーディング技術にも存在する。
【００２６】
第３の要因は、伝送又は記憶されるベースバンド信号の表現に必要な情報処理能力である。必要とする情報処理能力が一定に維持されるなら、ベースバンド信号の正確さはベースバンド信号の帯域幅に反比例して変化する。アプリケーションからの必要性により、伝送器１３６により生成された出力信号に要求される詳細な情報処理能力を決定する。この処理能力は、ベースバンド信号の表現やスペクトル包絡線の推定値のような出力信号の様々な部分に割り付けられる。この割付において、情報伝達系においてよく知られた利害の対立の数について均衡を取る必要がある。この割付のなかで、再構築された信号の受信品質を最適化させるために、コーディングの正確さとの二律背反と均衡が取れるようベースバンド信号の帯域幅は選定されなければならない。
【００２７】
３．スペクトル包絡線推定装置
スペクトル包絡線推定装置７２０により、信号のスペクトル包絡線に関する情報を抽出するためにオーディオ信号を分析する。もし利用可能な情報が許せば、送信器１３６の１実施形態において、信号のスペクトルをほぼ人間の耳の臨界帯域になる帯域幅の周波数帯に分割し、各帯域での信号の振幅に関する情報を抽出することで信号のスペクトル包絡線の推定値を得ることが好ましい。情報処理能力が制限された多くのアプリケーションにおいては、しかしながら、上記表Ｉに示した配置のようなより小さな数のサブ帯域にスペクトルを分割することが好ましい。パワースペクトル密度の計算や、各帯域において振幅の平均値又は最大値を抽出するといった様々な他の方法を用いても良い。もっと高度な技術によれば、出力信号におけるさらに高い品質を得ることができるが、一般にこれは大きな計算処理能力を必要とする。スペクトル包絡線の推定値を得るために用いる方法を選択することは、一般に情報伝達系の感知される品質に影響を及ぼすため、実際的な意味を持つ。しかしながら、原則的としてその方法を選択することは決定的なものではない。本質的に、この技術は要望通りに用いても良い。
【００２８】
表Ｉに示したサブ帯域構成を用いた1実施例において、スペクトル包絡線推定装置７２０は、サブ帯域０，１及び２に対してのみスペクトル包絡線の推定値を得る。推定されたスペクトル包絡線を表現するために必要な情報量を減らすためにサブ帯域３は除外される。
【００２９】
４．スペクトル分析装置
スペクトル分析装置７２２は、スペクトル包絡線推定装置７２０から受信したスペクトル包絡線の推定値とベースバンド信号分析装置７１０からの情報とを分析する。ベースバンド信号分析装置７１０は、ベースバンド信号から廃棄すべきスペクトル成分を特定し、変換されたスペクトル成分に対するノイズ成分を生成するために受信器１４２が用いる１以上のノイズ混入パラメータを算出する。好ましい実施例においては、変換された成分の全てに受信器１４２にて適用される単一のノイズ混入パラメータを計算し伝送することにより、要求されるデータ転送速度を最小限にする。ノイズ混入パラメータは、多くの異なった方法のどんな方法によっても計算することができる。好ましい方法では、短時間パワースペクトルについて相乗平均の算術平均に対する比から計算したスペクトル平坦度に等しい単一のノイズ混入パラメータを抽出する。この比はスペクトルの平坦度を大まかに示す。スペクトル平坦度の値が高ければ高いほど、より平坦なスペクトルを示し、より高いノイズ混入パラメータが適切であることを示す。
【００３０】
送信器１３６の他に採りうる実施例において、スペクトル成分は表Ｉに示したような複数のサブ帯域にグループ分けされ、送信器１３６が各サブ帯域にノイズ混入パラメータを伝送する。これは変換された周波数内容に混入されるノイズの量をより正確に決めるものであるが、追加のノイズ混入パラメータを伝送するために高速なデータ転送速度を必要とする。
【００３１】
５．ベースバンド信号フィルタ
フィルタ７１５はベースバンド信号分析装置７１０から情報を受け取る。この情報はベースバンド信号から廃棄するために選択された周波数成分を特定し、周波数領域で表現したベースバンド信号を得るために選択された周波数成分を伝送又は記憶のために削除するものである。図３Ａと３Ｂはオーディオ信号と対応するベースバンド信号を仮想的に示した図である。図３Ａは仮想的な周波数領域で表現したオーディオ信号におけるスペクトル包絡線６００を示す。図３Ｂは、オーディオ信号について選択された高周波成分を除去した後に残ったベースバンド信号におけるスペクトル包絡線６００を示す。
【００３２】
フィルタ７１５は、廃棄するために選択された周波数成分を効率的に削除するいかなる方法ででも、基本的に実施可能である。１実施例においては、フィルタ７１５により、入力オーディオ信号を表す周波数領域に周波数領域における窓関数が適用される。最終的に受信器１４２により生成される出力オーディオ信号において、時間領域での効果の減衰と周波数選択性との間で適切に相殺し合えるように、窓関数の形が選択される。
【００３３】
６．信号形成装置
信号形成装置７２５は、推定されたスペクトル包絡線と、１以上のノイズ混入パラメータと、ベースバンド信号の表示とを結合させ、伝送又は記憶のために適当な形式の出力信号にして、通信チャンネル１４０を介して出力信号を出力する。基本的にどんな方法により各信号を結合させても良い。多くのアプリケーションにおいて、信号形成装置７２５により、各信号は、適切な同期パターンとエラー検出と訂正コードと伝送又は記憶操作に関する情報又はオーディオ情報が使われるアプリケーションに関する情報とを有する直列ビットストリームに多重化される。必要とする情報量を削減し、安全性を提供し、又は、次に使用するのに便利な形式に出力信号を変換するために、信号形成装置７２５により出力信号の全て又は一部をエンコードしても良い。
【００３４】
Ｃ．受信器
図４は、本発明の１つの特徴による受信器１４２のブロック図である。デフォーマッタは、通信チャンネル１４０から信号を受け取り、この信号から、ベースバンド信号と推定される包絡線情報と１以上のノイズ混入パラメータとを得る。これらの情報要素は、スペクトル再生成装置８１０と位相調整装置８１５と混合フィルタ８１８とゲイン調整装置８２０とから成る信号処理装置８０８に伝送される。スペクトル再生成装置８１０は、ベースバンド信号からどのスペクトル成分が失われているかを判断し、ベースバンド信号中の全ての又は少なくとも一部の成分を失われたスペクトル成分の位置にて変換する。変換された信号は、位相調整装置８１５に送られ、そこで位相の整合性を確保するため、組み合わされた信号の範囲内で１以上のスペクトル成分の位相が調整される。混合フィルタ８１８では、ベースバンド信号とともに受信した１以上のノイズ混入パラメータに従い、１以上のノイズ成分が変換された成分に加えられる。ゲイン調整装置８２０では、ベースバンド信号とともに受信した推定されたスペクトル包絡線に従い再生成された信号のスペクトル成分の振幅を調整する。変換され調整されたスペクトル成分は、周波数領域で表現した出力信号を生成するためにベースバンド信号と結合される。合成フィルタバンクで信号を処理し出力信号の時間領域表現を生成し、経路１４５に送られる。
【００３５】
１．デフォーマッタ
デフォーマッタ８０５では、信号形成装置７２５で提供された形成処理を補完するように通信経路から受け取った信号を処理する。多くのアプリケーションにおいて、デフォーマッタ８０５は、チャンネル１４０から直列ビットストリームを受け取り、処理の同期を図るためにビットストリーム内の同期パターンを用い、伝送又は記憶を行う間にビットストリーム内に入り込んだ誤差を特定し修正するために誤差の修正及び検出コードを用い、さらに、ベースバンド信号の表現と推定されたスペクトル包絡線と１以上のノイズ混入パラメータとアプリケーションに関連する他のあらゆる情報とを抽出するためにデマルチプレクサとして動作する。デフォーマッタ８０５ではまた、送信器１３６で行われたあらゆるコーディングの効果を覆すために全て又は一部の直列ビットストリームをデコーディングしても良い。周波数領域で表現したベースバンド信号はスペクトル再生成装置８１０に送られ、ノイズ混入パラメータは混合フィルタ８１８に送られ、スペクトル包絡線情報はゲイン調整装置８２０に送られる。
【００３６】
２．スペクトル再生成装置
スペクトル再生成装置８１０は、ベースバンド信号中の全ての又は少なくとも一部の成分を失われた信号成分の位置で複製又は変換することにより失われたスペクトル成分を再生成する。スペクトル成分を周波数の２以上のインターバルに複製してもよく、これによりベースバンドの２倍以上のバンド幅で出力信号を生成することができる。
【００３７】
上記表Ｉに示したサブバンド０と１のみを用いた受信器１４２の実施例において、ベースバンド信号には約５．５ｋＨｚでのカットオフ周波数以上のスペクトル成分は含まれない。ベースバンド信号のスペクトル成分は、約５．５ｋＨｚから約１１．０ｋＨｚの周波数レンジに複製又は変換される。もし１６．５ｋＨｚの帯域幅が好ましい場合は、例えば、ベースバンド信号のスペクトル成分を約１１．０ｋＨｚから約１６．５ｋＨｚの周波数レンジに変換することもできる。一般にスペクトル成分は、ベースバンド信号と複製されたスペクトル成分を含むスペクトル成分内にどんなギャップも含まないような、非重複周波数レンジに変換される。しかしながら、この特性は本質的ではない。本質的に、要求されるあらゆる方法によって、重複する周波数レンジに及び／又はスペクトル成分にギャップを持つ周波数レンジに、スペクトル成分を変換しても良い。
【００３８】
複製されるスペクトル成分の選択は、特定のアプリケーションに対する適性により変わる。例えば、複製されるスペクトル成分は、ベースバンドの低周波端で開始する必要はなくベースバンドの高周波端で終了する必要もない。受信器１４２にて感知される再構成された信号の音質は、音声と楽器の基本周波数を除外し、高調波成分のみを複製することによりしばしば改善される。１ｋＨｚ以下のベースバンドスペクトル成分を変換から除外することにより、この特徴が１実施例に組み込まれている。一例として上記表Ｉに示したサブバンド構成については、約１ｋＨｚから約５．５ｋＨｚまでのスペクトル成分のみが変換される。
【００３９】
再生成される全てのスペクトル成分の帯域幅が複製されるベースバンドスペクトル成分の帯域幅より広い場合は、最低周波の周波数成分から最高周波の周波数成分まで巡回させてベースバンドスペクトル成分を複製してもよく、もし必要なら、最低周波の周波数成分を包み込んで含んでも良い。例えば、上記表Ｉに示したサブバンド構成について、約１ｋＨｚから５．５ｋＨｚまでのベースバンドスペクトル成分のみが複製されさえすれば、そしてスペクトル成分が約５．５ｋＨｚから１６．５ｋＨｚまでの周波数スパンであるサブバンド１と２に対して再生成されさえすれば、約１ｋＨｚから５．５ｋＨｚまでのベースバンドスペクトル成分が、それぞれ約５．５ｋＨｚから１０ｋＨｚまでの周波数に複製され、約１ｋＨｚから５．５ｋＨｚまでの同じベースバンドスペクトル成分が、再度、それぞれ約１０ｋＨｚから１４．５ｋＨｚまでの周波数に複製され、約１ｋＨｚから３ｋＨｚまでのベースバンドスペクトル成分が、それぞれ約１４．５ｋＨｚから１６．５ｋＨｚまでの周波数に複製される。
【００４０】
あるいは、サブバンドの最低周波成分を対応するサブバンドの低周波端に複製し、このサブバンドの変換を完成するのに必要なだけベースバンドスペクトル成分を通して巡回させ続けることで、この複製処理を個々の再生成された成分のサブバンドごとに行っても良い。
【００４１】
図５Ａから５Ｄは、ベースバンド信号のスペクトル包絡線とベースバンド信号の範囲内においてスペクトル成分の変換により得られた信号のスペクトル包絡線とを仮想的に示した図である。図５Ａは、デコーディングされた仮想的なベースバンド信号９００を示す。図５Ｂは高い周波数に変換されたベースバンド信号９０５スペクトル成分を示す。図５Ｃは高い周波数に複数回変換されたベースバンド信号９１０スペクトル成分を示す。図５Ｄは変換されたベースバンド信号９１５とベースバンド信号９１０とを結合した結果得られた信号を示す。
【００４２】
３．位相調整装置
スペクトル成分の変換により、再生成された成分の位相において不連続部分ができる可能性がある。他の可能な実行手段と同様、上述のＯ−ＴＤＡＣによる変換の実行手段により、変換係数のブロックとしてまとめられた周波数領域における表現がもたらされる。変換されたスペクトル成分もブロックとしてまとめられる。もし変換により再生成されたスペクトル成分が継続するブロック間で不連続部分が有る場合は、可聴なアーティファクトが出力オーディオ信号中に起こりうる。
【００４３】
位相調整装置８１５は、位相が一定となるかまたは整合するよう再生成されたスペクトル成分の位相を調整する。上述のＯ−ＴＤＡＣ変換を採用した受信器１４２の実施例において、再生成されたスペクトル成分には複素数ｅＪΔωが乗算される。ここで、Δωは対応する各スペクトル成分が変換された周波数の間隔を表し、再生成されたスペクトル成分はこの周波数の間隔に応じた変換係数の数として表現される。例えば、もしスペクトル成分が隣り合う成分の周波数に変換された場合、変換間隔Δωは１に等しい。他の実施例として、合成フィルタバンク８２５の特別な実施例に適する他の位相整合技術を必要とするかもしれない。
【００４４】
変換処理は、ベースバンド信号の範囲内で特有のスペクトル成分の再生成された高調波成分と適合させるのに適している。変換を適合させる２つの方法は、複製される特定のスペクトル成分を変化させること、又は、変換の量を変化させることによる方法である。適合処理を用いる場合は、スペクトル成分がブロックに配置されているかどうかについての位相の整合性に関して特に気をつけるべきである。もし再生成されたスペクトル成分が、ブロックからブロックまでの異なった基本成分から複製されたばあい、又は、周波数変換の量がブロックとブロックとで変化する場合、再生成された成分はおそらく位相が整合しない。スペクトル成分を適合させることは可能であるが、位相の不揃いによる可聴なアーティファクトが著しくならないように注意しなければならない。複数通過（multiple-pass）技術又は予見（look ahead）技術により変換が適合化処理を行っている期間を特定することができる。再生成されたスペクトル成分が可聴でない判断されるオーディオ信号の期間を表現するブロックは、変換処理を適合化させる上で通常は良い候補となる。
【００４５】
４．ノイズ混入フィルタ
混入フィルタ８１８は、デフォーマッタから受け取ったノイズ混入パラメータを用いて、変換されたスペクトル成分へのノイズ成分を生成する。混入フィルタ８１８はノイズ信号を生成し、ノイズ混入パラメータを用いてノイズ混入関数を計算し、ノイズ混入関数を用いてノイズ信号と変換されたスペクトル成分とを結合させる。
【００４６】
ノイズ信号は色々な方法で発生させることができる。好ましい実施例においては、１のゼロ平均の分散を持った乱数を発生させることによってノイズ信号が生成される。混入フィルタ８１８は、ノイズ信号にノイズ混入パラメータを乗算することによってノイズ信号を調整する。もし単一のノイズ混入パラメータを用いるなら、ノイズ混入関数は一般により高い周波数においてより高い振幅を持つようにノイズ信号を調整すべきである。このことは、先に論じた、音声信号と楽器からの自然な信号はより高い周波数においてよりノイズが高いノイズを持つ傾向にあるという前提から導かれる。好ましい実施例においては、スペクトル成分がより高い周波数に変換されたとき、ノイズ混入関数は、最も高い周波数で最大の振幅を持ち、徐々に減衰してノイズが混入される最も低い周波数において最低の値になる。
【００４７】
１つの実施例においては以下に示すノイズ混入関数を用いる。
【数１】
2005521907.tif 000003
【００４８】
ここで、ｍａｘ（ｘ，ｙ）＝ ｘとｙのうち大きいほう
Ｂ＝ＳＦＭに基づくノイズ混入パラメータ
ｋ＝再生成されたスペクトル成分の指標
ｋＭＡＸ＝再生成されたスペクトル成分の最大周波数
ｋＭＩＮ＝再生成されたスペクトル成分の最小周波数
この実施例において、Ｂの値は０から１まで変化し、１は一般にノイズのような信号であるフラットなスペクトルを表し、０はフラットではなく一般にトーンのような信号のスペクトル形状を表す。ｋがｋＭＩＮからｋＭＡＸへと増大するにつれて、式（１）の値は０から１に変化する。もしＢが０なら、「ｍａｘ」関数の最初の項はマイナス１から０まで変化する。したがって、Ｎ（ｋ）は再生成されたスペクトル全般にわたって０となり再生成されたスペクトル成分にノイズは加算されない。もしＢが０なら、「ｍａｘ」関数の最初の項は０から１まで変化する。したがって、Ｎ（ｋ）は再生成された最低周波数ｋＭＩＮにおける０の値から、再生成された最高周波数ｋＭＡＸにおける１の値まで直線的に増加する。もしＢが０と１の間の値なら、Ｎ（ｋ）は、ｋＭＩＮからｋＭＩＮとｋＭＡＸとの間のある周波数まで０となり、残りの再生成された周波数スペクトルにおいて直線的に増加する。再生成されたスペクトル成分の振幅は再生成された成分にノイズ混入関数を乗算することにより調整される。調整されたノイズ信号と調整された再生成されたスペクトル成分とは結合される。
【００４９】
上述したこの特別な実施例は、単に適切な例示にすぎない。必要に応じて他のノイズ混入技術を用いても良い。
【００５０】
図６Ａから６Ｇは、スペクトル変換とノイズ混合の両方を用いて高周波成分を復元することにより得られた信号の包絡線を仮想的に示した図である。図６Ａは伝送すべき仮想的な入力信号４１０を示す。図６Ｂは高周波成分を廃棄することにより作られたベースバンド信号４２０を示す。図６Ｃは再生成された高周波成分４３１，４３２及び４３３を示す。図６Ｄより高い周波数でより大きな重み付けをノイズ成分に対して行った、適用可能なノイズ混入パラメータを描いたものである。図６Ｅはノイズ混入関数４４０を乗算したノイズ信号４４５の概略図である。図６Ｆは再生成された高周波数成分４３１，４３２及び４３３にノイズ混入関数を逆にして乗算することにより得られた信号４５０を示す。図６Ｇは調整されたノイズ信号４４５を調整された高周波成分４５０に加算することにより得られた合成された信号４６０の概略図である。図６Ｇは、高周波成分が変換された高周波成分４３１，４３２及び４３３を混合したものを含むことを概略的に示すために描いたものである。
【００５１】
５．ゲイン調整装置
ゲイン調整装置８２０は、デフォーマッタ８０５から受け取ったスペクトル包絡線の推定値に従い再生成された信号の振幅を調整する。図６Ｈはゲイン調整を行った後の図６Ｇに示した信号４６０のスペクトル包絡線を仮想的に示した図である。変換されたスペクトル成分とノイズの混合を含んだ信号部分５１０では、図６Ａに示した元の信号４１０に近似するスペクトル包絡線を得ている。再生成されたスペクトル成分は元の信号のスペクトル成分を正確に復元するものではないので、細かい尺度でのスペクトル包絡線の再生成は一般に不要である。変換された高調波の連なりは一般に１つの高調波の連なりではない。したがって、確実に再生成された出力信号を元の入力信号と細かい尺度においても同一にすることは一般に不可能である。少しの臨界帯域又はそれより少ない範囲でスペクトルエネルギを大雑把に一致させることによりうまく行くことが分かった。大雑把な推定をすることにより、伝送チャンネルや記憶媒体が必要とする要求情報量を少なくするので、細かい近似より大雑把なスペクトル形状の推定を採用することのほうが一般に好ましいことに注意すべきである。１以上のチャンネルを持つオーディオアプリケーションにおいては、しかしながら、チャンネル間で適切なバランスを確保するためにより精密なゲイン調整を行うことができるようなスペクトル形状のより微細な近似を行うことにより、聴覚イメージは改善され得る。
【００５２】
６．合成フィルタバンク
ゲイン調整装置８２０によりゲイン調整済みの再生成されたスペクトル成分は、デフォーマッタ８０５から受け取った周波数領域で表現したベースバンド信号と合体されて周波数領域で表現した再構成された信号を形成する。再生成された成分を対応するベースバンド信号の成分に加算することによりこれを行っても良い。図７は、図６Ｈで示した復元した信号と図６Ｂで示したベースバンド信号とを結合することにより得られた再生成された信号を仮想的に示している。
【００５３】
合成フィルタバンク８２５は再構成された信号の周波数領域における表現を周波数領域での表現に変換する。このフィルタバンクはどんな方法ででも実行され得るが、送信器１３６で用いられたフィルタバンク７０５と反対にしなければならない。上述の好ましい実施例において受信器１４２は、修正された逆ＤＣＴを適用したＯ−ＴＤＡＣ合成を用いる。
【００５４】
Ｄ．他に採りうる本発明の実施例
ベースバンド信号の幅と位置とは、本質的にどんな方法ででも確定することができ、例えば、入力信号の特性により変化しうる。別の１つの実施例において送信器１３６は、スペクトル成分の複数の帯域を除去することによりベースバンド信号を生成し、これによりベースバンド信号のスペクトルにギャップを生じさせる。スペクトル成分を生成している期間、ベースバンド信号の部分は除去されたスペクトル成分を再生成するために変換される。
【００５５】
変換の方向もまた変更できる。もう１つ別の実施例において、比較的高周波に位置するベースバンド信号を生成するために、送信器１３６は低周波のスペクトル成分を廃棄する。受信器１４２は、失われたスペクトル成分を再生成させるために、高周波のベースバンド信号を低周波の位置に変換させる。
【００５６】
Ｅ．時間包絡線制御
上述の再生成技術は、入力信号のスペクトル包絡線を実質的に保持する再構成された信号を生成することができる。しかし、入力信号の時間的包絡線は保持されない。図８Ａは、オーディオ信号８６０の時間的形状を示す。図８Ｂは、図８Ａの信号８６０からベースバンド信号を導き出し、スペクトル成分の変換処理を通じて廃棄されたスペクトル成分を再生成することにより作られた再構成された出力信号８７０の時間的形状を示す。再構成された信号８７０の時間的形状は元の信号８６０の時間的形状と著しく異なる。時間的形状において変更を加えることは、感知された再生成されたオーディオ信号の質に著しい効果を与えることができる。時間包絡線を保持する２つの方法を以下に説明する。
【００５７】
１．時間領域技術
第１の方法において、送信器１３６は、時間領域における入力信号の時間包絡線を確定し、受信器１４２は、この同じか又はほぼ同じ時間包絡線を、時間領域において再生成された信号として復元する。
【００５８】
ａ）送信器
図９は、時間領域技術を用いて時間包絡線制御を提供する通信システムにおける送信器１３６の１つの実施例のブロック図である。分析フィルタバンク２０５では、経路１１５から入力信号を受け取り複数の周波数サブバンド信号に分割する。図では分かりやすいように２つのサブバンドのみを示している。しかし、分析フィルタバンク２０５において、入力信号を２以上のあらゆる整数のサブバンドに分割しても良い。
【００５９】
分析フィルタバンク２０５は、１以上の方形ミラーフィルタ（ＱＭＦ）を縦列に接続したような、または、好ましくは入力信号をフィルタステージの整数値のサブバンドに分割する擬似ＱＭＦ技術のような本質的にはどんな方法によって実行しても良い。擬似ＱＭＦ技術についての情報は、Vaidyanathan, “Multirate Systems and Filter Banks,” Prentice Hall, New Jersey, 1993, pp. 354−373から得られる。
【００６０】
ベースバンド信号を形成させるために１以上のサブバンド信号が用いられる。残りのサブバンド信号は廃棄された入力信号のスペクトル成分を含む。多くのアプリケーションにおいて、サブバンド信号は、入力信号の最も低い周波数成分を表す１つのサブバンド信号から形成されるが、これは必ずしも本質的ではない。４４．１キロサンプルズ／秒の速度でサンプリングした入力ディジタル信号を伝送又は記憶するシステムの好ましい実施例の１つにおいては、分析フィルタバンク２０５は前記表Ｉに示したようなレンジを持つ４つのサブバンドに入力信号を分割する。最低周波数のサブバンドはベースバンド信号を形成するのに用いられる。
【００６１】
図９の実施例を参照すると、分析フィルタバンク２０５は、最低周波数のサブバンドをベースバンド信号として時間包絡線推定装置２１３と変調装置２１４に送る。時間包絡線推定装置２１３は、ベースバンド信号の時間包絡線の推定値を変調装置２１４と信号フォーマッタ２２５に提供する。約５００Ｈｚ以下のベースバンド信号スペクトル成分は、時間包絡線の推定処理から除外するか、又は、推定された時間包絡線の形状に著しい影響を与えないように減衰させておくことが好ましい。これは、時間包絡線推定装置２１３により分析される信号に適切なハイパスフィルタを適用することにより達成できる。変調装置２１４では、ベースバンド信号の振幅が推定された時間包絡線により除算され、時間的に平坦化されたベースバンド信号を表現するものとして分析フィルタバンク２１５に送られる。分析フィルタバンク２１５では、周波数領域にて表現された平坦化されたベースバンド信号が生成され、エンコード処理のためにエンコーダ２２０に送られる。分析フィルタバンク２１５は、以下に説明する分析フィルタバンク２１２と同様、本質的に時間領域から周波数領域への変換として実行される。しかし、臨界的にサンプリングするフィルタバンクを実行するＯ−ＴＤＡＣのような変換が一般的に好ましい。エンコーダ２２０をつけるのは任意である。しかし、平坦化されたベースバンド信号から要求される情報を減少させるために一般的にエンコーディングが用いられるので、エンコーダ２２０をつけることが好ましい。エンコーディングされるか否かにかかわらず、平坦化されたベースバンド信号は信号フォーマッタ２２５に送られる。分析フィルタバンク２０５は、高周波のサブバンド信号を時間包絡線推定装置２１０と変調装置２１１に送る。時間包絡線推定装置２１０は、高周波のサブバンド信号の時間包絡線の推定値を変調装置２１１と出力信号フォーマッタ２２５に提供する。変調装置２１１では、高周波のサブバンド信号の振幅が推定された時間包絡線により除算され、時間的に平坦化された高周波のサブバンド信号を表現するものとして分析フィルタバンク２１２に送られる。分析フィルタバンク２１２では、周波数領域にて表現された平坦化されたサブバンド信号が生成される。スペクトル包絡線推定装置７２０とスペクトル分析装置７２２は、スペクトル包絡線の推定値と１以上のノイズ混入パラメータを、それぞれ上述と本質的に同じ方法で高周波のサブバンド信号に提供し、この情報を信号フォーマッタ２２５に送る。
【００６２】
信号フォーマッタ２２５は、平坦化されたベースバンド信号の表示と、ベースバンド信号と高周波のサブバンド信号の時間包絡線の推定値と、スペクトル包絡線の推定値と、出力信号に混入する１以上のノイズ混入パラメータとを集めて組み立てることにより、通信チャンネルを介して出力信号を提供する。個々の信号と情報は集められて、信号フォーマッタ２２５として上述したように本質的に必要な何らかのフォーマット技術を用いて、伝送又は記憶に適する形式の信号に組み立てられる。
【００６３】
ｂ）時間包絡線推定装置
時間包絡線推定装置２１０及び２１３は、広く様々な方法で実行される。１つの実施例においては、これらの推定装置の各々は、サブバンド信号サンプルのブロックに分割したサブバンド信号を処理する。これらのブロック化されたサブバンド信号サンプルは、分析フィルタバンク２１２又は２１５においても処理される。多くの実際的な実施例において、ブロックは、２の累乗であり２５６サンプルより大きいサンプル数を持つようにされる。分析フィルタバンク２１２及び２１５を実行するために用いられる変換の効率と周波数分解能を向上させるためにこのようなブロックサイズが好ましい。ブロックの長さは、大きなトランジエントの発生や欠損のような入力信号の特性に応じて最適な長さに変更させるようにしても良い。各ブロックはさらに時間包絡線の推定のために２５６サンプルのグループに分割される。このグループのサイズは、推定値の精度と出力信号に推定値を伝達するのに必要な情報の量との二律背反関係のバランスを取るようなサイズに選ばれる。
【００６４】
１つの実施例において、時間包絡線推定装置は、サブバンド信号サンプルの各グループにおいてサンプルの累乗を計算する。ブロック化されたベースバンド信号サンプルの累乗値の集合が、このブロックの推定される時間的包絡線である。他の１つの実施例において、時間包絡線推定装置は各グループにおいてサブバンド信号サンプルの振幅の平均値を計算する。ブロックに対する平均値の集合はそのブロックの時間包絡線の推定値となる。
【００６５】
推定された包絡線の値の集合は様々な方法でエンコードされる。１つの例では、各ブロックの包絡線はブロックにおけるサンプルの最初のグループにおける最初の値と、それに続くグループの相対値を表現する差分値の集合により表される。他の１つの例では、値を伝送するのに必要な情報量を減少するために、差分又は絶対値をそのときに応じて用いる。
【００６６】
ｃ）受信器
図１０は、時間領域技術を用いて時間包絡線制御を提供する通信システムにおける受信器１４２の１つの実施例のブロック図を示す。デフォーマッタ２６５は通信チャンネル１４０から信号を受け取り、この信号から平坦化されたベースバンド信号と、推定されたベースバンド信号の時間包絡線と高周波サブバンド信号と、推定されたスペクトル包絡線と１以上のノイズ混入パラメータとを表す表現を得る。デコーダ２６７の設置は任意であるが、平坦化されたベースバンド信号の周波数領域での表現を得るために、送信器１３６において実行されたエンコード処理と逆の効果を得るためにデコーダ２６７が用いられる。
【００６７】
合成フィルタバンク２８０は、平坦化されたベースバンド信号の周波数領域での表現を受信し、送信器１３６における分析フィルタバンク２１５により用いられた周波数領域での表現を逆にする技術を使って時間領域での表現を生成する。変調装置２８１はデフォーマッタからベースバンド信号の推定された時間包絡線を受信し、この推定された時間包絡線を合成フィルタバンク２８０から受信した平坦化されたベースバンド信号を変調するために用いる。この変調により、送信器１３６の変調装置２１４により平坦化される前の元のベースバンド信号の時間的な形状と実質的に同じ時間的な形状が得られる。
【００６８】
信号処理装置８０８は、平坦化されたベースバンド信号の周波数領域における表現と、スペクトル包絡線の推定値と１以上のノイズ混入パラメータをデフォーマッタ２６５から受信し、図４で示した信号処理装置８０８について先に説明したものと同じ方法でスペクトル成分を再生成する。再生成されたスペクトル成分は合成フィルタバンク２８３に送られ、合成フィルタバンク２８３において、送信器１３６における分析フィルタバンク２１２及び２１５により用いられるのとは逆の技術を用いて時間領域での表現が生成される。変調装置２８４はでフォーマッタから高周波サブバンドの時間包絡線の推定値を受信し、この推定された包絡線を用いて、合成フィルタバンク２８３から受信した再生成されたスペクトル成分信号を変調する。この変調により、送信器１３６の変調装置２１１により平坦化される前の元の高周波サブバンド信号の時間的な形状と実質的に同じ時間的な形状が得られる。
【００６９】
変調されたサブバンド信号と変調された高周波サブバンド信号とは合成され再構成された信号となり、この信号は合成フィルタバンク２８７へ送られる。分析フィルタバンク２８７では、送信器１３６の分析フィルタバンク２０５で用いられたものとは逆の技術を用いて、送信器１３６により経路１１５から受信した元の入力信号と知覚的に区別できないか又はほとんど区別できない出力信号を経路１４５に沿って提供する。
【００７０】
２．周波数領域技術
第２の方法において、送信器１３６は周波数領域における入力オーディオ信号の時間包絡線を定め、受信器１４２は、この時間包絡線と同じか実質的に同じ時間包絡線を、周波数領域において再構成された信号に復元する。
【００７１】
ａ）送信器
図１１は周波数領域技術を用いて時間包絡線制御を提供する通信システムにおける送信器１３６の１つの実施例のブロック図を示す。この送信器の実施例は図２示した送信器の実施例に非常に似ている。主な違いは、時間包絡線推定装置７０７である。他の要素については、これらの動作は本質的に図２に関連して上記で詳述した内容と同じなので、ここで詳細に説明はしない。
【００７２】
図１１を参照して、時間包絡線推定装置は分析フィルタバンク７０５から入力信号の周波数領域における表現を受け取り、周波数領域における表現を分析して入力信号の時間包絡線の推定値を導き出す。約５００Ｈｚ以下のスペクトル成分は、周波数領域の表現からから除外するか、又は、時間包絡線の推定処理に著しい影響を与えないように減衰させておくことが好ましい。時間包絡線推定装置７０７は、時間的包絡線の推定値の周波数領域における表現と、入力信号の周波数領域における表現とを逆畳み込み演算することにより、時間的に平坦化された入力信号の周波数領域での表現を取得する。この逆畳み込み演算は、入力信号の周波数領域における表現と、時間包絡線の推定値の周波数領域における表現の逆数とを畳み込み演算することによりなされる。時間的に平坦化された入力信号の周波数領域での表現は、フィルタ７１５と、ベースバンド信号分析装置７１０と、スペクトル包絡線推定装置７２０とに送られる。時間包絡線の推定値の周波数領域における表現の内容は、通信チャンネルを介して送られる出力信号として組み立てるために、信号フォーマッタ７２５に送られる。
【００７３】
ｂ）時間包絡線推定装置
時間包絡線推定装置７０７は、種々の方法で実行することができる。時間包絡線推定装置の１つの実施例についての技術的根拠は、式（２）で示した線形システムの項として説明できる。
【００７４】
ｙ（ｔ）＝ｈ（ｔ）・ｘ（ｔ）                      （２）
ここで、ｙ（ｔ）＝伝送すべき信号
ｈ（ｔ）＝伝送すべき信号の時間包絡線
ドット信号（・）は乗算を示す
ｘ（ｔ）＝時間的に平坦化された信号ｙ（ｔ）
式（２）は以下のように書き換えることができる。
【００７５】
Ｙ［ｋ］＝Ｈ［ｋ］＊Ｘ［ｋ］                      （３）
ここで、Ｙ［ｋ］＝入力信号ｙ（ｔ）の周波数領域における表現
Ｈ［ｋ］＝ｈ（ｔ）の周波数領域における表現
スター記号（＊）は畳み込み演算を示す
Ｘ［ｋ］＝ｘ（ｔ）の周波数領域における表現
図１１を参照して、信号ｙ（ｔ）は経路１１５から送信器１３６が受信したオーディオ信号である。分析フィルタバンク７０５は信号ｙ（ｔ）の周波数領域における表現Ｙ［ｋ］を提供する。時間包絡線推定装置７０７は、Ｙ［ｋ］とＸ［ｋ］の自己回帰移動平均モデル（ＡＲＭＡ）により導き出される方程式の集合を解くことにより信号の時間包絡線ｈ（ｔ）の周波数領域における表現Ｈ［ｋ］の推定値を取得する。ＡＲＭＡモデルの使用に関する情報は、Proakis and Manolakis, “Digital Signal Processing: Principles, Algorithms and Applications,” MacMillan Publishing Co., New York, 1988からさらに得られる。
【００７６】
送信器１３６の好ましい実施例において、フィルタバンク７０５は、信号ｙ（ｔ）を表現するサンプルのブロックを変換し、変換係数のブロックとして配列された周波数領域における表現Ｙ［ｋ］を提供する。変換係数の各ブロックは信号ｙ（ｔ）の短時間のスペクトルを表現する。周波数領域における表現Ｘ［ｋ］もまたブロック内に配列される。周波数領域における表現Ｘ［ｋ］の係数の各ブロックは、ワイドセンスステーショナリ（ＷＳＳ）とみなされる時間的に平坦化された信号ｘ（ｔ）のサンプルのブロックを表す。表現Ｘ［ｋ］の各ブロックにおける係数は独立に分配される（ＩＤ）とみなされる。このような前提のもとに、信号はＡＲＭＡモデルにより以下のように表現される。
【数２】
2005521907.tif 000004
【００７７】
式（４）ではａｌとｂｑとはＹ［ｋ］の自己相関について解くことにより求められる。
【数３】
2005521907.tif 000005
【００７８】
ここでＥ{  }は期待値関数を意味し、
Ｌ＝ＡＲＭＡモデルの自己回帰の長さ
Ｑ＝ＡＲＭＡモデルの移動平均の長さ
式（５）は以下のように書き換えることができる。
【数４】
2005521907.tif 000006
【００７９】
ここでＲｙｙ［ｎ］はＹ［ｎ］の自己相関
Ｒｘｙ［ｋ］はＹ［ｋ］とＸ［ｋ］の相互相関
もし、Ｈ［ｋ］により表される線型系が自己回帰のみであるとみなせれば、式（６）の右辺の第２項はＸ［ｋ］の分散σ２ｘとなる。そして式（６）は以下のように書き換えられる。
【数５】
2005521907.tif 000007
【００８０】
式（７）は以下の線型方程式を逆変換することにより解くことができる。
【数６】
2005521907.tif 000008
【００８１】
このバックグランドを前提にして、周波数領域の技術に用いられる時間包絡線推定装置の１つの実施例について説明することがここで可能とる。この実施例において、時間包絡線推定装置７０７は、入力信号ｙ（ｔ）の周波数領域における表現Ｙ［ｋ］を受信し、ひと続きの自己相関、−Ｌ≦ｍ≦ＬにおいてＲｘｘ［ｍ］、を計算する。これらの値は、式（８）で示される行列を構成するために用いられる。この行列は係数ａiについて解くために変換される。式（８）の行列はToeplitzなので、Levinson-Durbinアルゴリズムにより逆変換することができる。参考のためProakis and Manolakisの４５８〜４６２ページ参照のこと。
【００８２】
Ｘ［ｋ］の分散σ２ｘが未知なので、行列を逆変換することにより得られた方程式は直接的には解けない。しかし、例えば１のような任意に定めた分散に対して方程式を解くことができる。一旦この任意の値について解くと、この方程式により正規化されない係数｛ａ’0，．．．，ａ’L｝が算出される。これらの係数は、方程式が任意に定めた分散についてとかれたものだから正規化されていない。これらの係数は、最初の正規化されていない係数ａ’0により除算することにより正規化することができる。これは以下のように表される。
【数７】
2005521907.tif 000009
【００８３】
分散は以下の式により得られる。
【数８】
2005521907.tif 000010
【００８４】
正規化された係数の集合に対しては、時間的に平坦化された入力信号ｘ（ｔ）の周波数領域における表現Ｘ［ｋ］を算出するために、入力信号ｙ（ｔ）の周波数領域における表現Ｙ［ｋ］と一緒に畳み込み演算を行うことができる、平坦化フィルタのゼロを表す。正規化された係数の集合に対してはまた、入力信号ｙ（ｔ）の時間包絡線に実質的に等しい修正された時間的形状を持つ平坦な信号の周波数領域における表現を算出するために、時間的に平坦化された入力信号ｘ（ｔ）の周波数領域における表現Ｘ［ｋ］とともに高速畳み込み演算を行うことができる再構築フィルタＦＲの極を表す。
【００８５】
時間包絡線推定装置７０７は、平坦化フィルタＦＦとフィルタバンク７０５から受信した周波数領域における表現Ｙ［ｋ］とを畳み込み演算し、時間的に平坦化された結果をフィルタ７１５とベースバンド信号分析装置７１０とスペクトル包絡線推定装置７２０とに送る。平坦化フィルタＦＦの係数の詳細は、経路１４０の出力信号として組み立てるために、信号フォーマッタ７２５に送られる。
【００８６】
ｃ）受信器
図１２は、周波数領域技術を用いた時間包絡線制御を提供する通信システムにおける受信器１４２の１つの実施例のブロック図を示す。この受信器の実施例は図４に示した受信器の実施例に非常に似ている。本質的な相違点は時間包絡線再生成装置８０７である。他の要素は、図４について先に説明したのと本質的に同じなので、ここでは詳述しない。
【００８７】
図１２を参照すると、時間包絡線再生成装置８０７は、デフォーマッタ８０５から推定された時間包絡線を受け取り、推定された時間包絡線に対して、再構成された信号の周波数領域における表現と一緒に畳み込み演算を行う。畳み込み演算により得られた結果は、送信器１３６により経路１１５から受信した元の入力信号と知覚的に区別できないか又はほとんど区別できない出力信号を経路１４５に沿って提供する合成フィルタバンク８２５に送られる。
【００８８】
時間包絡線再生成装置８０７は様々な方法によって実施される。上述の包絡線再生成装置の実施例と互換性のある実施例において、デフォーマッタ８０５は、再構成された信号の周波数領域における表現と共に畳み込み演算される再構成フィルタＦＲの極を表現する係数の集合を提供する。
【００８９】
ｄ）代替的な実施例
代替的な実施例が有り得る。送信器１３６の１つの代替的実施例において、フィルタバンク７０５から受信した周波数領域にて表現されたスペクトル成分は周波数サブバンドにグループ化される。表Ｉに示されたサブバンドの集合は１つの適切な例である。各サブバンドから平坦化フィルタＦＦが導き出され、時間的に平坦化するために各サブバンドの周波数領域における表現と一緒に畳み込み演算される。信号フォーマッタ７２５は、各サブバンドに対する推定された時間包絡線の識別表示を出力信号に組み込む。受信器１４２は各サブバンドに対する包絡線の識別表示を受け取り、各サブバンドに対する適切な再構成フィルタＦＲを取得し、再構成された信号における対応するサブバンドの周波数領域における表現と一緒にそれを畳み込み演算する。
【００９０】
もう１つの代替的実施例においては、係数｛Ｃｉ｝ｊの複数の集合が表に記憶される。平坦化フィルタの係数｛ａ１，ａ0，．．．，ａL｝は入力信号のために計算され、計算された係数は表に記憶された係数の複数の集合と比較される。計算された係数と最も近いと考えられる表中の｛Ｃｉ｝ｊの集合が選択され入力信号の平坦化のために用いられる。表から選択された｛Ｃｉ｝ｊの集合の識別表示は、出力信号に組み込むために信号フォーマッタ７２５に送られる。受信器１４２は｛Ｃｉ｝ｊの集合の識別表示を受け取り、記憶された係数の集合を参照して適切な｛Ｃｉ｝ｊの集合を取得し、係数に対応する再構成フィルタＦＲを算出し、再構成された信号における周波数領域における表現と一緒にこのフィルタを畳み込み演算する。この代替的実施例を上述のようなサブバンドにも適用して良い。
【００９１】
表から係数の集合を選択することのできる１つの方法は、入力信号又は入力信号のサブバンドのために計算された係数（ａ１，．．．，ａL）に等しい次元のユークリッド座標を持つＬ次元空間に目標点を定義することである。表に記憶された各集合もＬ次元空間内にそれぞれの点を定義する。表に記憶された、関連する点から目標点までのユークリッド距離が最も近い集合が、算出された係数に最も近いと考えられる。もし表が２５６の係数の集合を記憶しているなら、例えば、選択された係数の集合を特定するために８ビットの数が信号フォーマッタ７２５に送られるであろう。
【００９２】
Ｆ．実施例
本発明は広く様々な方法で実施しても良い。要求によりアナログ及びディジタル技術を用いても良い。例えば、個々の電気部品や、集積回路や、プログラマブルロジックの配列や、ＡＳＩＣと他の電子部品や、プログラムによる命令に従い動作する装置により、様々な形態で実施されよう。命令プログラムは、磁気及び光学記憶媒体やリードオンリーメモリやプログラマブルメモリのような読み込み可能な媒体により伝達されよう。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１】情報伝達系の主な構成要素を示す図である。
【図２】送信器のブロック図である。
【図３Ａ】オーディオ信号と対応するベースバンド信号を仮想的に示した図である。
【図３Ｂ】オーディオ信号と対応するベースバンド信号を仮想的に示した図である。
【図４】受信器のブロック図である。
【図５Ａ】ベースバンド信号とベースバンド信号の変換により得られた信号とを仮想的に示した図である。
【図５Ｂ】ベースバンド信号とベースバンド信号の変換により得られた信号とを仮想的に示した図である。
【図５Ｃ】ベースバンド信号とベースバンド信号の変換により得られた信号とを仮想的に示した図である。
【図５Ｄ】ベースバンド信号とベースバンド信号の変換により得られた信号とを仮想的に示した図である。
【図６Ａ】スペクトル変換とノイズ混合の両方を用いて高周波成分を復元することにより得られた信号を仮想的に示した図である。
【図６Ｂ】スペクトル変換とノイズ混合の両方を用いて高周波成分を復元することにより得られた信号を仮想的に示した図である。
【図６Ｃ】スペクトル変換とノイズ混合の両方を用いて高周波成分を復元することにより得られた信号を仮想的に示した図である。
【図６Ｄ】スペクトル変換とノイズ混合の両方を用いて高周波成分を復元することにより得られた信号を仮想的に示した図である。
【図６Ｅ】スペクトル変換とノイズ混合の両方を用いて高周波成分を復元することにより得られた信号を仮想的に示した図である。
【図６Ｆ】スペクトル変換とノイズ混合の両方を用いて高周波成分を復元することにより得られた信号を仮想的に示した図である。
【図６Ｇ】スペクトル変換とノイズ混合の両方を用いて高周波成分を復元することにより得られた信号を仮想的に示した図である。
【図６Ｈ】図６Ｇの信号をゲイン調整した後の図である。
【図７】図６Ｈで示した復元した信号と結合した図６Ｂで示したベースバンド信号の図である。
【図８Ａ】信号の時間領域での形状を示した図である。
【図８Ｂ】図８Ａの信号からベースバンド信号を導き、スペクトル変換処理により信号を復元することにより生成された出力信号の時間領域での形状を示した図である。
【図８Ｃ】図８Ｂの信号に対して時間的包絡線線コントロールを施した後の時間領域での形状を示した図である。
【図９】時間領域技法を用いた時間的包絡線線コントロールに必要な情報を備える伝送器のブロック図である。
【図１０】時間領域技法を用いた時間的包絡線線コントロールを備える受信器のブロック図である。
【図１１】周波数領域技法を用いた時間的包絡線コントロールに必要な情報を備える伝送器のブロック図である。
【図１２】周波数領域技法を用いた時間的包絡線コントロールを備える受信器のブロック図である。
【図１】
2005521907.tif 000011
【図２】
2005521907.tif 000012
【図３Ａ】
2005521907.tif 000013
【図３Ｂ】
2005521907.tif 000014
【図４】
2005521907.tif 000015
【図５Ａ】
2005521907.tif 000016
【図５Ｂ】
2005521907.tif 000017
【図５Ｃ】
2005521907.tif 000018
【図５Ｄ】
2005521907.tif 000019
【図６Ａ】
2005521907.tif 000020
【図６Ｂ】
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【図６Ｃ】
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【図６Ｄ】
2005521907.tif 000023
【図６Ｅ】
2005521907.tif 000024
【図６Ｆ】
2005521907.tif 000025
【図６Ｇ】
2005521907.tif 000026
【図６Ｈ】
2005521907.tif 000027
【図７】
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【図８Ａ】
2005521907.tif 000029
【図８Ｂ】
2005521907.tif 000030
【図８Ｃ】
2005521907.tif 000031
【図９】
2005521907.tif 000032
【図１０】
2005521907.tif 000033
【図１１】
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【図１２】
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【国際調査報告】
2005521907.tif 000036
2005521907.tif 000037
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