(57)【要約】【課題】オーディオ信号の符号化および復号のためにハフマン符号化を実行する方法を導入すること。【解決手段】本発明では、ハフマンテーブルの設計を、大規模な入力シーケンスデータベースを用いて、オフラインで行うことができる。ハフマン符号化のための量子化インデックス（または差分インデックス）の範囲が識別される。各範囲値について、同じ範囲を有するすべての入力信号が集められ、範囲内の量子化インデックス（または差分インデックス）の各値の確率分布が計算される。各範囲値について、１つのハフマンテーブルが、確率に従って設計される。【選択図】図５
2018112759.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力オーディオ／音声信号を周波数スペクトルに変換するステップと、
前記周波数スペクトルを複数のバンドに分割するステップと、
各バンドのエネルギーを計算するステップと、
前記各バンドのエネルギーを量子化するステップと、
Ｎ（Ｎは１以上の整数）番目のバンドとＮ−１番目のバンドとの間の差分インデックスを計算するステップと、
複数の予め定義されたハフマンテーブルの中から前記差分インデックスの最大値および最小値に基づいて選択されたハフマンテーブルを用いて、前記差分インデックスを符号化するステップと、
前記符号化した差分インデックス、および前記選択されたハフマンテーブルを示す信号をオーディオ／音声復号装置へ伝送するステップと、を備えた、
オーディオ／音声符号化方法であって、
前記差分インデックスを計算するステップにおいて、Ｎが１の場合、差分インデックスの範囲を変更せず、
前記差分インデックスを計算するステップにおいて、Ｎが２以上の整数の場合、
（i）前記計算したＮ−１番目のバンドの差分インデックスが上限値より大きい場合は、Ｎ−１番目のバンドの差分インデックスから前記上限値を減算して算出される減算値をＮ番目のバンドの差分インデックスに加算することによって、Ｎ番目のバンドの差分インデックスの範囲を変更し、前記差分インデックスを前記変更した差分インデックスに置き換え、
（ii）前記計算したＮ−１番目のバンドの差分インデックスが下限値より小さい場合は、Ｎ−１番目のバンドの差分インデックスから前記下限値を減算して算出される減算値をＮ番目のバンドの差分インデックスに加算することによって、Ｎ番目のバンドの差分インデックスの範囲を変更し、前記差分インデックスを前記変更した差分インデックスに置き換える、
オーディオ／音声符号化方法。
【請求項２】
前記差分インデックスを計算するステップにおいて、前記Ｎ番目のバンドとＮ−１番目のバンドとの間の差分インデックスに対し、所定のオフセット値をさらに加えたものをＮ番目の差分インデックスとし、
前記上限値は、前記所定のオフセット値に閾値を加えた値であり、
前記下限値は、前記所定のオフセット値から前記閾値を減算した値である、
請求項１に記載のオーディオ／音声符号化方法。
【請求項３】
入力オーディオ／音声信号を周波数スペクトルに変換する変換部と、
前記周波数スペクトルを複数のバンドに分割する帯域分割部と、
各バンドのエネルギーを計算するエネルギー計算部と、
前記バンドのエネルギーを量子化する量子化部と、
Ｎ（Ｎは１以上の整数）番目のバンドとＮ−１番目のバンドとの間の差分インデックス
を計算する差分インデックス計算部と、
複数の予め定義されたハフマンテーブルの中から前記差分インデックスの最大値および最小値に基づいて選択されたハフマンテーブルを用いて、前記差分インデックスを符号化するハフマン符号化部と、
前記符号化した差分インデックス、および前記選択されたハフマンテーブルを示す信号
をオーディオ／音声復号装置へ伝送する伝送部と、
を備え、
前記差分インデックス計算部は、Ｎが１の場合、差分インデックスの範囲を変更せず、
前記差分インデックス計算部は、Ｎが２以上の整数の場合、
（i）前記計算したＮ−１番目のバンドの差分インデックスが上限値より大きい場合は、Ｎ−１番目のバンドの差分インデックスから前記上限値を減算して算出される減算値をＮ番目のバンドの差分インデックスに加算することによって、Ｎ番目のバンドの差分インデックスの範囲を変更し、前記差分インデックスを前記変更した差分インデックスに置き換え、
（ii）前記計算したＮ−１番目のバンドの差分インデックスが下限値より小さい場合は、Ｎ−１番目のバンドの差分インデックスから前記下限値を減算して算出される減算値をＮ番目のバンドの差分インデックスに加算することによって、Ｎ番目のバンドの差分インデックスの範囲を変更し、前記差分インデックスを前記変更した差分インデックスに置き換える、
オーディオ／音声符号化装置。
【請求項４】
前記差分インデックス計算部において、前記Ｎ番目のバンドとＮ−１番目のバンドとの間の差分インデックスに対し、所定のオフセット値をさらに加えたものをＮ番目の差分インデックスとし、
前記上限値は、前記所定のオフセット値に閾値を加えた値であり、
前記下限値は、前記所定のオフセット値から前記閾値を減算した値である、
請求項３に記載のオーディオ／音声符号化装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オーディオ／音声符号化方法およびオーディオ／音声符号化装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
信号圧縮では、ハフマン符号化が広く使用され、可変長（ＶＬ）符号テーブル（ハフマンテーブル）を使用して入力信号を符号化する。ハフマン符号化は、統計的分布が一様ではない入力信号に対して、固定長（ＦＬ）符号化よりも効率的である。
【０００３】
ハフマン符号化では、ハフマンテーブルは、入力信号の各取りうる値の推定出現確率に基づいた特定の方法で導出される。符号化の際、各入力信号値は、ハフマンテーブル内の特定の可変長符号にマッピングされる。
【０００４】
ハフマン符号化では、統計的に出現の可能性がより高い信号値を、（相対的に少ないビットを使用する）相対的に短いＶＬ符号を使用して符号化し、反対に、統計的に低頻度で出現する信号値を、（相対的により多くのビットを使用する）相対的に長いＶＬ符号を使用して符号化することによって、入力信号を符号化するのに使用されるビットの総数を削減することができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】ＩＴＵ−Ｔ勧告Ｇ．７１９  （０６／２００８）  「Ｌｏｗ−ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ，ｆｕｌｌ−ｂａｎｄ  ａｕｄｉｏ  ｃｏｄｉｎｇ  ｆｏｒ  ｈｉｇｈ−ｑｕａｌｉｔｙ，ｃｏｎｖｅｒｓａｔｉｏｎａｌ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ」
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、オーディオ信号符号化など、いくつかの応用例では、信号統計が、１組のオーディオ信号と別の１組のオーディオ信号とで著しく異なることがある。同じ１組のオーディオ信号内でさえもそうである。
【０００７】
オーディオ信号の統計が、事前定義されたハフマンテーブルの統計から大きく異なる場合、信号の符号化を最適に行うことができない。異なる統計を有するオーディオ信号を符号化する場合、ハフマン符号化によるビット消費のほうが、固定長符号化によるビット消費よりもはるかに多くなることがある。
【０００８】
１つの可能な解決策は、ハフマン符号化と固定長符号化の両方を符号化に含め、消費するビットが少ない方の符号化方法を選択することである。エンコーダにおいてどちらの符号化方法が選択されたかを示すために、１つのフラグ信号がデコーダ側に伝送される。この解決策は、新たに標準化されたＩＴＵ−Ｔ音声コーデックＧ．７１９において利用されている。
【０００９】
この解決策は、ハフマン符号化が固定長符号化よりも多くのビットを消費するいくつかの非常に極端なシーケンスの場合に、問題を解決する。しかし、ハフマンテーブルとは異なる統計を有するが依然としてハフマン符号化を選択する他の入力信号に対しては、この解決策は、依然として最適ではない。
【００１０】
ＩＴＵ−Ｔによって標準化された音声コーデックＧ．７１９では、ノルムファクタの量子化インデックスの符号化において、ハフマン符号化が使用される。
【００１１】
Ｇ．７１９の構造が、図１に示されている。
【００１２】
エンコーダ側では、４８ｋＨｚでサンプリングされた入力信号が、過渡状態検出器（１０１）によって処理される。過渡状態の検出に応じて、高周波数分解能変換または低周波数分解能変換（１０２）が、入力信号フレームに適用される。獲得されたスペクトル係数は、長さが等しくない帯域にグループ化される。各帯域のノルムが、推定され（１０３）、すべての帯域のノルムから成る、結果のスペクトル包絡線が、量子化され、符号化される（１０４）。その後、係数が、量子化されたノルムによって正規化される（１０５）。量子化されたノルムは、適応スペクトル重み付けに基づいて、さらに調整され（１０６）、ビット割り当てのための入力として使用される（１０７）。正規化されたスペクトル係数は、各周波数帯域に割り当てられたビットに基づいて、格子ベクトル量子化され、符号化される（１０８）。符号化されていないスペクトル係数のレベルが、推定され、符号化され（１０９）、デコーダに伝送される。符号化されたスペクトル係数と符号化されたノルムの両方の量子化インデックスにハフマン符号化が適用される。
【００１３】
デコーダ側では、フレーム構成を、すなわち、定常か、それとも過渡かを示す過渡フラグが最初に復号される。スペクトル包絡線が、復号され、同じビットイグザクトなノルム調整およびビット割り当てアルゴリズムが、正規化された変換係数の量子化インデックスを復号するのに必須なビット割り当てを再計算するために、デコーダにおいて使用される。逆量子化（１１２）の後、（０ビットを割り当てられた）低周波数の符号化されていないスペクトル係数が、受け取ったスペクトル係数（非０ビットを割り当てられたスペクトル係数）から構築された、スペクトルフィル（ｓｐｅｃｔｒａｌ−ｆｉｌｌ）コードブックを使用することによって、再生成される（１１３）。再生成された係数のレベルを調整するために、ノイズレベル調整インデックスが使用される。高周波数の符号化されていないスペクトル係数は、帯域幅拡張を使用して再生成される。復号されたスペクトル係数と再生成されたスペクトル係数は、組み合わされて、正規化されたスペクトルをもたらす。復号されたスペクトル包絡線が適用されて、復号されたフルバンドスペクトルをもたらす（１１４）。最後に、逆変換（１１５）が適用されて、時間領域復号信号を回復する。これは、定常モードの場合は逆修正離散コサイン変換を適用することによって、または過渡モードの場合はより高分解能の時間分解能変換の逆変換を適用することによって実行される。
【００１４】
エンコーダ（１０４）では、スペクトルサブバンドのノルムファクタが、３ｄＢのステップを４０個用いる一様対数スカラ量子化器を用いて、スカラ量子化される。対数量子化器のコードブックエントリが、図２に示されている。コードブックを見て分かるように、ノルムファクタの範囲は、［２−２．５，２１７］であり、インデックスが増加するにつれて、値は減少する。
【００１５】
ノルムファクタの量子化インデックスの符号化が、図３に示されている。合計で４４個のサブバンドが存在し、それに対応して、４４個のノルムファクタが存在する。第１のサブバンドの場合、ノルムファクタは、最初の３２個のコードブックエントリを使用して量子化されるが（３０１）、他のノルムファクタは、図２に示される４０個のコードブックエントリを用いてスカラ量子化される（３０２）。第１のサブバンドのノルムファクタの量子化インデックスは、５ビットを用いて直接的に符号化されるが（３０３）、他のサブバンドのインデックスは、差分符号化によって符号化される。差分インデックスは、以下の式を使用して導出される（３０４）。
【数１】
2018112759.tif 000003
【００１６】
差分インデックスは、２つの可能な方法によって、すなわち、固定長符号化（３０５）とハフマン符号化（３０６）によって符号化される。差分インデックスのためのハフマンテーブルが、図４に示されている。このテーブルには、隣接サブバンド間の急激なエネルギー変化の可能性を考慮に入れた、０から３１までの、合計で３２個のエントリが存在する。
【００１７】
しかし、オーディオ入力信号の場合、聴覚マスキングという名前の物理現象が存在する。聴覚マスキングは、１つの音の知覚が別の音の存在によって影響される場合に発生する。例として、周波数が類似した２つの信号が、すなわち、１ｋＨｚに強力なスパイクが１つと、１．１ｋＨｚにより低レベルのトーンが１つ、同時に存在する場合、１．１ｋＨｚのより低レベルのトーンは、１ｋＨｚに強力なスパイクが存在するために、マスクされる（聞き取れない）。
【００１８】
音を、別の音（マスキング音）が存在するときに、知覚可能にするのに必要とされる音圧レベルは、オーディオ符号化において、マスキング閾値として定義される。マスキング閾値は、周波数、マスキング音の音圧レベルに依存する。２つの音が類似の周波数を有する場合、マスキング効果は大きく、マスキング閾値も大きい。マスキング音が大きな音圧レベルを有する場合、他の音に対して強力なマスキング効果を有し、マスキング閾値も大きい。
【００１９】
上記の聴覚マスキング理論によれば、１つのサブバンドが非常に大きなエネルギーを有する場合、他のサブバンドに対して、特に隣接サブバンドに対して、大きなマスキング効果を有する。その場合、他のサブバンドの、特に隣接サブバンドの、マスキング閾値は大きい。
【００２０】
隣接サブバンド内の音成分が、（マスキング閾値よりも小さい）僅かな量子化誤差しか有さない場合、このサブバンド内の音成分の劣化を、聴取者は知覚することができない。
【００２１】
量子化誤差がマスキング閾値を下回る限り、このサブバンドの、分解能が非常に高いノルムファクタを符号化する必要はない。
【課題を解決するための手段】
【００２２】
本発明では、オーディオ信号符号化の際に、ハフマンテーブルを生成するために、またハフマンテーブルを１組の事前定義されたテーブルから選択するために、オーディオ信号特性を利用する、装置および方法が提供される。
【００２３】
手短に言えば、差分インデックスの範囲を狭めるために、聴覚マスキング特性が利用され、その結果、符号化のために、より少数の符号語を有するハフマンテーブルを設計して、使用することができる。ハフマンテーブルがより少数の符号語を有するので、長さがより短い（より少数のビットしか消費しない）符号コードを設計することが可能である。こうすることによって、差分インデックスを符号化するための全体的ビット消費を低減することができる。
【発明の効果】
【００２４】
より少数のビットしか消費しないハフマン符号を採用することによって、差分インデックスを符号化するための全体的ビット消費を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】ＩＴＵ−Ｔ  Ｇ．７１９のフレームワークを示す図
【図２】ノルムファクタ量子化のためのコードブックを示す図
【図３】ノルムファクタ量子化および符号化のプロセスを示す図
【図４】ノルムファクタインデックス符号化のために使用されるハフマンテーブルを示す図
【図５】本発明を採用するフレームワークを示す図
【図６−１】事前定義されたハフマンテーブルの一例を示す図
【図６−２】事前定義されたハフマンテーブルの一例を示す図
【図７】マスキング曲線の導出を示す図
【図８】どのようにして差分インデックスの範囲を狭めるかを示す図
【図９】どのようにしてインデックスの変更を行うかを示すフローチャート
【図１０】どのようにしたらハフマンテーブルを設計できるかを示す図
【図１１】本発明の実施の形態２のフレームワークを示す図
【図１２】本発明の実施の形態３のフレームワークを示す図
【図１３】本発明の実施の形態４のエンコーダを示す図
【図１４】本発明の実施の形態４のデコーダを示す図
【発明を実施するための形態】
【００２６】
本発明の主要な原理が、図５から図１２の助けを借りて、本セクションで説明される。当業者であれば、本発明の主旨から逸脱することなく、本発明を変更し、適合させることができる。説明を容易にするために、図が提供される。
【００２７】
（実施の形態１）
図５は、本発明のコーデックを示しており、本発明のコーデックは、本発明の考案をハフマン符号化に適用する、エンコーダおよびデコーダを備える。
【００２８】
図５に示されるエンコーダでは、サブバンドのエネルギーが、心理音響モデル（５０１）によって処理されて、マスキング閾値Ｍａｓｋ（ｎ）を導出する。導出されたＭａｓｋ（ｎ）に従って、量子化誤差がマスキング閾値を下回るサブバンドのノルムファクタの量子化インデックスが、差分インデックスの範囲をより小さくできるように変更される（５０２）。
【００２９】
変更されたインデックスの差分インデックスが、以下の式に従って計算される。
【数２】
2018112759.tif 000004
ハフマン符号化の差分インデックスの範囲は、以下の式に示されるように識別される（５０４）。
【数３】
2018112759.tif 000005
【００３０】
範囲の値に従って、１組の事前定義されたハフマンテーブルの中の、その特定の範囲のために設計されたハフマンテーブルが、差分インデックスの符号化（５０６）のために選択される（５０５）。例として、入力フレームのすべての差分インデックスの中で、最小値が１２、最大値が１８である場合、範囲＝［１２，１８］である。［１２，１８］のために設計されたハフマンテーブルが、符号化のためのハフマンテーブルとして選択される。
【００３１】
この１組の事前定義されたハフマンテーブルは、差分インデックスの範囲に従って設計され（詳細は後の部分で説明される）、構成される。選択されたハフマンテーブルを示すフラグ信号と、符号化インデックスが、デコーダ側に伝送される。
【００３２】
ハフマンテーブルを選択するための別の方法は、すべてのハフマンテーブルを使用して、すべてのビット消費を計算し、その後、ビットを最も少ししか消費しないハフマンテーブルを選択することである。
【００３３】
例として、４つで１組の事前定義されたハフマンテーブルが、図６に示されている。この例では、４つの事前定義されたハフマンテーブルが存在し、それぞれ、［１３，１７］、［１２，１８］、［１１，１９］、および［１０，２０］の範囲をカバーする。表６．１は、フラグ信号と、対応するハフマンテーブルの範囲を示している。表６．２は、［１３，１７］の範囲内のすべての値に対するハフマン符号を示している。表６．３は、［１２，１８］の範囲内のすべての値に対するハフマン符号を示している。表６．４は、［１１，１９］の範囲内のすべての値に対するハフマン符号を示している。表６．５は、［１０，２０］の範囲内のすべての値に対するハフマン符号を示している。
【００３４】
図６のハフマン符号帳を、図４に示された元のハフマンテーブルと比較してみると、同じ値のハフマン符号帳が、より少数のビットしか消費していないことが分かる。これがビットを節約する方法の説明である。
【００３５】
図５に示されるデコーダでは、フラグ信号に従って、対応するハフマンテーブルが、差分インデックスの復号（５０８）のために選択される（５０７）。差分インデックスは、以下の式に従って、ノルムファクタの量子化インデックスを再構成するために使用される。
【数４】
2018112759.tif 000006
【００３６】
図７は、入力信号のマスキング曲線の導出を示している。最初に、サブバンドのエネルギーが計算され、これらのエネルギーを用いて、入力信号のマスキング曲線が導出される。マスキング曲線の導出は、ＭＰＥＧ  ＡＡＣコーデックにおけるマスキング曲線導出方法など、従来技術のいくつかの既存の技術を利用することができる。
【００３７】
図８は、どのようにして差分インデックスの範囲を狭めるかを示している。最初に、マスキング閾値とサブバンドの量子化誤差エネルギーとの間の比較が行われる。量子化誤差エネルギーがマスキング閾値を下回るサブバンドについては、インデックスが、隣接サブバンドにより近い値に変更されるが、音品質に影響が及ばないように、対応する量子化誤差エネルギーがマスキング閾値を超えない変更が保証される。変更後、インデックスの範囲を狭めることができる。これを以下で説明する。
【００３８】
図８に示されるように、サブバンド０、２、および４については、量子化誤差エネルギーがマスキング閾値を下回るので、インデックスが、隣接インデックスにより近くなるように変更される。
【００３９】
インデックスの変更は、以下のように行うことができる（サブバンド２を例として使用する）。図２に示されるように、大きなインデックスは、より小さなエネルギーに対応し、その場合、Ｉｎｄｅｘ（１）は、Ｉｎｄｅｘ（２）よりも小さい。Ｉｎｄｅｘ（２）の変更は、実際には、その値を減少させることである。それは、図９に示されるように行うことができる。
【００４０】
サブバンド１および３については、エネルギーがマスキング閾値を上回るので、インデックスは、変更されない。その場合、差分インデックスは、中央により近づく。サブバンド１を例として使用する。
【数５】
2018112759.tif 000007
【数６】
2018112759.tif 000008
【数７】
2018112759.tif 000009
【００４１】
本発明では、ハフマンテーブルの設計は、大規模な入力シーケンスデータベースを用いて、オフラインで行うことができる。このプロセスは、図１０において示されている。
【００４２】
サブバンドのエネルギーは、心理音響モデル（１００１）によって処理されて、マスキング閾値Ｍａｓｋ（ｎ）を導出する。導出されたＭａｓｋ（ｎ）に従って、量子化誤差エネルギーがマスキング閾値を下回るサブバンドのノルムファクタの量子化インデックスが、差分インデックスの範囲をより小さくできるように変更される（１００２）。
【００４３】
変更されたインデックスの差分インデックスが計算される（１００３）。
【００４４】
ハフマン符号化のための差分インデックスの範囲が識別される（１００４）。各範囲値について、同じ範囲を有するすべての入力信号が集められ、範囲内の差分インデックスの各値の確率分布が計算される。
【００４５】
各範囲値について、１つのハフマンテーブルが、確率に従って設計される。ハフマンテーブルを設計するために、ここでは、いくつかの従来のハフマンテーブル設計方法を使用することができる。
【００４６】
（実施の形態２）
この実施の形態では、ビット節約を維持できるが、差分インデックスを元の値により近い値に回復する方法が導入される。
【００４７】
図１１に示されるように、１１０５において、ハフマンテーブルが選択された後、元の量子化インデックスの間の差分インデックスが計算される。選択されたハフマンテーブルにおいて、元の差分インデックスと新しい差分インデックスが、同じビットを消費するかどうか、それらが比較される。
【００４８】
選択されたハフマンテーブルにおいて、元の差分インデックスと新しい差分インデックスが、同数のビットを消費する場合、変更された差分インデックスが、元の差分インデックスに回復される。元の差分インデックスと新しい差分インデックスが、同数のビットを消費しない場合、元の差分インデックスに最も近く、同数のビットを消費する、ハフマンテーブル内の符号語が、回復された差分インデックスとして選択される。
【００４９】
この実施の形態の利点は、ノルムファクタの量子化誤差をより小さくできるが、ビット消費は実施の形態１と同じであることである。
【００５０】
（実施の形態３）
この実施の形態では、心理音響モデルの使用を回避して、何らかのエネルギー比閾値だけを使用する方法が導入される。
【００５１】
図１２に示されるように、マスキング閾値を導入するために、心理音響モデルを使用する代わりに、サブバンドのエネルギーと事前定義されたエネルギー比閾値が、その特定のサブバンドの量子化インデックスを変更すべきかどうかを判定するために使用される（１２０１）。以下の式に示されるように、現在のサブバンドと隣接サブバンドの間のエネルギー比が閾値を下回る場合、現在のサブバンドはあまり重要とは見なされず、現在のサブバンドの量子化インデックスを変更することができる。
【数８】
2018112759.tif 000010
【００５２】
量子化インデックスの変更は、以下の式に示されるように、行うことができる。
【数９】
2018112759.tif 000011
【００５３】
この実施の形態の利点は、非常に複合的な複雑度の高い心理音響モデルを回避できることである。
【００５４】
（実施の形態４）
この実施の形態では、差分インデックスの範囲を狭めながらも、差分インデックスを完全に再構成できる方法が導入される。
【００５５】
図１３に示されるように、差分インデックスが、以下の式に従って、元の量子化インデックスから導出される（１３０１）。
【数１０】
2018112759.tif 000012
【００５６】
差分インデックスの範囲を縮小するために、いくつかの差分インデックスの値を変更するためのモジュールが実施される（１３０２）。
【００５７】
変更は、先行サブバンドの差分インデックスの値と閾値とに従って行われる。
【００５８】
（ｎ≧１の場合に）差分インデックスを変更するための１つの方法は、以下の式に示されるように行うことができ、第１の差分インデックスは、デコーダ側において完全な再構成を達成するために変更されない。
【数１１】
2018112759.tif 000013
【００５９】
この変更が差分インデックスの範囲を縮小できる理由は、次のように説明される。すなわち、オーディオ／音声信号の場合、１つの周波数帯域から別の周波数帯域に移るにつれて、エネルギーが変動することは本当である。しかし、通常は隣接周波数帯域からの急激なエネルギー変化は起こらないことが観察される。１つの周波数帯域から別の周波数帯域に移るにつれて、エネルギーは徐々に増加し、または減少する。エネルギーを表すノルムファクタも徐々に変化する。ノルムファクタの量子化インデックスも徐々に変化し、その場合、差分インデックスは小さな範囲内で変動する。
【００６０】
急激なエネルギー変化は、大きなエネルギーを有するいくつかの主要な音成分が、周波数帯域において影響を示し始めた場合、またはそのような影響が衰え始めた場合に限って発生する。エネルギーを表すノルムファクタも、先行周波数帯域からの急激な変化を有し、ノルムファクタの量子化インデックスも、突然、大きな値で増加し、または減少する。その場合、非常に大きな、または非常に小さな差分インデックスがもたらされる。
【００６１】
例として、周波数サブバンドｎにおいて大きなエネルギーを有する１つの主要な音成分が存在すると仮定する。周波数サブバンド（ｎ−１）および（ｎ＋１）にある間は、主要な音成分は存在しない。その場合、図２のハフマンテーブルによれば、Ｉｎｄｅｘ（ｎ）は、非常に小さな値を有するが、Ｉｎｄｅｘ（ｎ−１）およびＩｎｄｅｘ（ｎ＋１）は、非常に大きな値を有する。その場合、式（１０）によれば、Ｄｉｆｆ＿ｉｎｄｅｘ（ｎ）は、非常に小さく（（１５−Ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）よりも小さい）、Ｄｉｆｆ＿ｉｎｄｅｘ（ｎ＋１）は、非常に大きい。式（１１）の変更が行われる場合、以下の式（１２）によれば、差分インデックスの上限をおそらく引き下げることができ、したがって、差分インデックスの範囲を狭めることができる。
【数１２】
2018112759.tif 000014
【００６２】
図１４に示されるように、デコーダ側では、差分インデックスを完全に再構成するために、「差分インデックスの再構成」という名前の１つのモジュール（１４０３）が実施される。再構成は、先行サブバンドの差分インデックスの値と閾値とに従って行われる。デコーダにおける閾値は、エンコーダにおいて使用された閾値と同じである。
【００６３】
エンコーダにおける変更に対応する、（ｎ≧１の場合に）差分インデックスを再構成するための方法は、以下の式に示されるように行うことができ、第１の差分インデックスは、エンコーダ側において変更されていないので、直接受け取られる。
【数１３】
2018112759.tif 000015
【００６４】
上の式（１１）および式（１３）に示されるように、差分インデックスの変更を行うべきかどうか、またどれだけの変更を行うべきかはすべて、先行周波数帯域の差分インデックスに依存する。先行周波数帯域の差分インデックスを完全に再構成できる場合、現在の差分インデックスも完全に再構成することができる。
【００６５】
上の式（１１）および式（１３）に示されるように、第１の差分インデックスは、エンコーダ側において変更されず、直接受け取られ、完全に再構成することができ、その後、第２の差分インデックスは、第１の差分インデックスの値に従って再構成することができ、その後、第３の差分インデックス、第４の差分インデックス、それ以降のインデックスも、同じ手順を踏むことによって、すべての差分インデックスを完全に再構成することができる。
【００６６】
この実施の形態の利点は、差分インデックスの範囲を縮小できながら、デコーダ側において、差分インデックスを依然として完全に再構成できることである。したがって、量子化インデックスのビットイグザクトネスを保持しながら、ビット効率を改善することができる。
【００６７】
さらに、本発明がハードウェアによって構成されるケースが、上記の実施の形態を用いて説明されているが、本発明は、ハードウェアと組み合わされたソフトウェアによって実施することもできる。
【００６８】
上記の実施の形態の説明において利用された各機能ブロックは、集積回路によって構成されるＬＳＩとして一般に実施することができる。これらは、個々のチップとすることができ、または部分的もしくは全体的に単一のチップ上に含むことができる。ここでは、「ＬＳＩ」が採用されているが、これは、異なる集積度に応じて、「ＩＣ」、「システムＬＳＩ」、「スーパＬＳＩ」、または「ウルトラＬＳＩ」とも呼ばれることもある。
【００６９】
さらに、回路集積の方法は、ＬＳＩに限定されず、専用回路または汎用プロセッサを使用する実施も可能である。ＬＳＩ製造後、ＬＳＩ内の回路セルの接続および設定を再構成できる、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）または再構成可能プロセッサの利用も可能である。
【００７０】
さらに、半導体技術または他の派生技術の進歩の結果、ＬＳＩに取って代わる集積回路技術が出現した場合、その技術を使用して機能ブロック統合を実行することも当然可能である。バイオテクノロジの利用も可能である。
【００７１】
２０１１年４月２０日出願の特願２０１１−９４２９５および２０１１年６月１５日出願の特願２０１１−１３３４３２の日本出願に含まれる明細書、図面および要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。
【産業上の利用可能性】
【００７２】
本発明による、オーディオ／音声符号化方法およびオーディオ／音声符号化装置は、ワイヤレス通信端末装置、移動通信システム内の基地局装置、電話会議端末装置、テレビ会議端末装置、およびボイスオーバインターネットプロトコル（ＶＯＩＰ）端末装置に適用可能である。
【符号の説明】
【００７３】
１０１  過渡状態検出器
１０２  変換
１０３  ノルム推定
１０４  ノルム量子化および符号化
１０５  スペクトル正規化
１０６  ノルム調整
１０７  ビット割り当て
１０８  格子ベクトル量子化および符号化
１０９  ノイズレベル調整
１１０  多重化
１１１  逆多重化
１１２  格子復号
１１３  スペクトルフィル生成器
１１４  包絡線整形
１１５  逆変換
３０１  スカラ量子化（３２個のステップ）
３０２  スカラ量子化（４０個のステップ）
３０３  直接的伝送（５ビット）
３０４  差分
３０５  固定長符号化
３０６  ハフマン符号化
５０１  心理音響モデル
５０２  インデックスの変更
５０３  差分
５０４  範囲の検査
５０５  ハフマン符号テーブルの選択
５０６  ハフマン符号化
５０７  ハフマンテーブルの選択
５０８  ハフマン復号
５０９  合算
１００１  心理音響モデル
１００２  インデックスの変更
１００３  差分
１００４  範囲の検査
１００５  確率
１００６  ハフマン符号の導出
１１０１  心理音響モデル
１１０２  インデックスの変更
１１０３  差分
１１０４  範囲の検査
１１０５  ハフマン符号テーブルの選択
１１０６  差分
１１０７  差分インデックスの回復
１１０８  ハフマン符号化
１２０１  インデックスの変更
１２０２  差分
１２０３  範囲の検査
１２０４  ハフマン符号テーブルの選択
１２０５  ハフマン符号化
１３０１  差分
１３０２  差分インデックスの変更
１３０３  範囲の検査
１３０４  ハフマン符号テーブルの選択
１３０５  ハフマン符号化
１４０１  ハフマン符号テーブルの選択
１４０２  ハフマン符号化
１４０３  差分インデックスの再構成
１４０４  合算
【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６−１】
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【図６−２】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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