(57)【要約】  本発明は、ディジタルオーディオ入力信号のADPCM符号化中に符号化ノイズのシェーピングを制御する方法に関する。ノイズシェーピングは、ノイズのフィルタ処理を含むフィードバックの使用によって行われる。前記方法は、フィードバックの不安定性のリスクを示す、信号の高スペクトルダイナミックレンジを示すパラメータを得るステップ(702)と、指示パラメータを少なくとも1つの所定のしきい値と比較することによって不安定性のリスクを検出するステップ(705)と、不安定性のリスクが検出された場合にフィードバックを制限するステップ(706)と、フィードバックが制限されている現在のフレームに続く所定の数のフレームにわたってフィードバックを順次再有効化するステップ(708、709、710)とを備える。本発明は、上記の制御方法を実施する制御モジュールを備える、フィードバックを伴うエンコーダにも関する。
2013536450.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディジタルオーディオ入力信号のADPCM方式符号化中における符号化ノイズのシェーピングを制御する方法であって、前記ノイズシェーピングは、前記ノイズのフィルタリングを含むフィードバックの実施によって実行される、方法において、
前記フィードバックの不安定性のリスクを示す、前記信号の大きいスペクトルダイナミックレンジを示すパラメータを得るステップ(702)と、
前記指示パラメータを少なくとも1つの所定のしきい値と比較することによって不安定性のリスクを検出するステップ(705)と、
不安定性のリスクが検出された場合に前記フィードバックを制限するステップ(706)と、
前記フィードバックが制限されている現在のフレームに続く所定の数のフレームにわたって、前記フィードバックを順次再有効化するステップ(708、709、710)と
を備えることを特徴とする方法。
【請求項２】
大きいスペクトルダイナミックレンジを示す前記パラメータは、前記入力信号(s(n))の線形予測分析から生じる第2の反射係数(k2)であることを特徴とする、請求項1に記載の方法。
【請求項３】
大きいスペクトルダイナミックレンジを示す前記パラメータは、復号化された信号
【数１】
2013536450.tif 000072
の線形予測分析から生じる第2の反射係数(k2)であることを特徴とする、請求項1に記載の方法。
【請求項４】
大きいスペクトルダイナミックレンジを示す前記パラメータは、前記入力信号と前記ノイズとの信号対ノイズ比であることを特徴とする、請求項1に記載の方法。
【請求項５】
前記フィードバックの制限は、ノイズフィルタリングパラメータ(604)に適用される重み付け係数をゼロに設定することによって実行されることを特徴とする、請求項1に記載の方法。
【請求項６】
前記フィードバックの制限は、前記ノイズフィルタリングの出力にゼロ値のゲインを適用することによって実行されることを特徴とする、請求項1に記載の方法。
【請求項７】
前記フィードバックの順次再有効化は、前記フィルタリングパラメータに重み付け係数を適応することによって実行され、前記重み付け係数は、前記所定の数のフレームにわたる増分によって規定されることを特徴とする、請求項5に記載の方法。
【請求項８】
前記フィードバックの順次再有効化は、前記所定の数のフレームにわたって前記ノイズフィルタリングの出力に増加するゲイン値を適用することによって実行されることを特徴とする、請求項6に記載の方法。
【請求項９】
階層的符号化のコア符号化中および改善符号化中に1回且つ同時に実施されることを特徴とする、請求項1に記載の方法。
【請求項１０】
ノイズフィルタリングモジュールを含む符号化ノイズをシェーピングするためのフィードバックを備えるディジタルオーディオ信号ADPCM方式コーダであって、
前記フィードバックの不安定性のリスクを示す、前記信号の大きいスペクトルダイナミックレンジを示すパラメータを得る手段と、
前記指示パラメータを少なくとも1つの所定のしきい値と比較することによって不安定性のリスクを検出する手段と、
前記不安定性のリスクが検出された場合に前記フィードバックを制限する手段と、
前記フィードバックが制限されている現在のフレームに続く所定の数のフレームにわたって、前記フィードバックを順次再有効化する手段と
を含むノイズシェーピング制御モジュール(600、800)を備えることを特徴とする、ディジタルオーディオ信号ADPCM方式コーダ。
【請求項１１】
プロセッサによって実行された場合に請求項1から9のいずれか1項に記載の制御方法のステップを実施するためのコード命令を含む、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、ディジタル信号の符号化の分野に関する。
【０００２】
本発明による符号化は、可聴周波数信号(音声、音楽、他)のようなディジタル信号の伝送および/または記録に特に適している。
【０００３】
本発明は、より具体的には、ADPCM(「適応差分パルス符号変調」を表す)符号化方式の波形符号化でのフィードバックループの制御に関係し、特に、スケーラブルなバイナリ列(binary train)の量子化インデックスを送出することを可能にするエンベデッド符号(embedded-codes)ADPCM方式の符号化に関係する。
【背景技術】
【０００４】
ITU-T G.722、ITU-T G.726またはITU-T G.727の勧告によって指定されるエンベデッド符号ADPCM符号化/復号化の一般的な原理は、図1および2を参照して説明するようなものである。
【０００５】
図1は、このように、1サンプルあたりBビットとB+Kビットとの間で動作するADPCM方式(例えば、G.722低域、G.727)のエンベデッド符号コーダを示しており、非スケーラブルなADPCM符号化(例えば、G.726、G.722ハイバンド)の場合はK=0に対応することに注意されたい。
【０００６】
このコーダは、
信号
【０００７】
【数１】
2013536450.tif 000003
【０００８】
の予測を、量子化誤差信号
【０００９】
【数２】
2013536450.tif 000004
【００１０】
(v(n')は量子化スケールファクタである)の前のサンプルに基づいて、且つ、再構成信号rB(n')n'=n-1,...,n-NP(nは現在の時点である)に基づいて与えることを可能にする予測モジュール110と、
e(n)で示される予測誤差信号を得るために、入力信号x(n)の予測
【００１１】
【数３】
2013536450.tif 000005
【００１２】
を後部から差し引く減算モジュール120と、
B+Kビットから成る量子化インデックスIB+K(n)を与えるために、入力として誤差信号e(n)を受信する、誤差信号用の量子化モジュール130 QB+Kとを備える。量子化モジュール130 QB+Kは、エンベデッド符号方式のものであり、すなわち、Bビットのコア量子化器と、コア量子化器に埋め込まれるB+k k=1,...,Kビットの量子化器とを備える。
【００１３】
ITU-T G.722標準(低域の符号化)の場合では、B=4に対するQB、QB+1、QB+2の識別レベルおよび再構成レベルは、X.Maitre、「7kHz audio coding within 64kbit/s」、IEEE Journal on Selected Areas in Communication、第6-2巻、1988年2月による、G.722標準を説明する概要の表IVおよびVIによって与えられる。
【００１４】
量子化モジュール130 QB+Kの出力部におけるB+Kビットの量子化インデックスIB+K(n)は、伝送チャネル140を経て、図2を参照して説明するようなデコーダに伝送される。
【００１５】
コーダは、さらに、
低ビットレートインデックスIB(n)を与えるためにインデックスIB+K(n)のK個の低次ビットを除去するためのモジュール150と、
出力としてBビットの量子化誤差信号
【００１６】
【数４】
2013536450.tif 000006
【００１７】
を与えるための逆量子化モジュール121 (QB)-1と、
量子化器および逆量子化器を適合させるために、以降の時点に対する、スケールファクタとも呼ばれるレベル制御パラメータv(n)を与えるためのモジュール170 QAdaptと、
低ビットレート再構成信号rB(n)を与えるために予測
【００１８】
【数５】
2013536450.tif 000007
【００１９】
を量子化誤差信号に加えるための加算モジュール180と、
Bビットの量子化誤差信号
【００２０】
【数６】
2013536450.tif 000008
【００２１】
および1+Pz(z)によってフィルタ処理される信号
【００２２】
【数７】
2013536450.tif 000009
【００２３】
に基づいて予測モジュールを適応させるためのモジュール190 PAdaptとを備える。
【００２４】
図1では、155と符号が付けられたハッチング部分が、予測器165および175と逆量子化器121とを含む低ビットレートローカルデコーダを示すことに留意されたい。したがって、このローカルデコーダは、170で、低ビットレートインデックスIB(n)に基づいて逆量子化器を適応させることを可能にし、且つ、再構成された低ビットレートデータに基づいて予測器165および175を適応させることを可能にする。
【００２５】
この部分は、図2を参照して説明するようなエンベデッド符号ADPCMデコーダでも同様に見られる。
【００２６】
フレーム損失がない場合、図2のエンベデッド符号ADPCMデコーダは、入力として、伝送チャネル140から生じるインデックスIB+K(ここで0≦k≦K)と、バイナリエラーによって乱される可能性があるIB+Kの変形とを受信する。デコーダは、信号
【００２７】
【数８】
2013536450.tif 000010
【００２８】
を得るために、1サンプルあたりBビットのビットレートの逆量子化モジュール210 (QB)-1による逆量子化を実行する。記号「'」は、受信ビットに基づいて復号化された値であって、伝送エラーのためにコーダによって使用される値と異なっている場合がある値を示す。Bビットの出力信号r'B(n)は、信号の予測
【００２９】
【数９】
2013536450.tif 000011
【００３０】
と、Bビット逆量子化器の出力
【００３１】
【数１０】
2013536450.tif 000012
【００３２】
との和に等しくなる。デコーダのこの部分255は、図1の低ビットレートローカルデコーダ155と同一である。
【００３３】
ビットレートインジケータモードおよびセレクタ220を用いることによって、デコーダは、再構成される信号を改善することができる。
【００３４】
実際は、モードが、B+1ビットが伝送されていることを示すならば、出力は、予測
【００３５】
【数１１】
2013536450.tif 000013
【００３６】
と、B+1ビットの逆量子化器230の出力
【００３７】
【数１２】
2013536450.tif 000014
【００３８】
との和に等しくなる。
【００３９】
実際は、モードが、B+2ビットが伝送されていることを示すならば、出力は、予測
【００４０】
【数１３】
2013536450.tif 000015
【００４１】
と、B+2ビットの逆量子化器240の出力
【００４２】
【数１４】
2013536450.tif 000016
【００４３】
との和に等しくなる。
【００４４】
ITU-T標準G.722(以下、G.722と呼ぶ)のエンベデッド符号ADPCM符号化は、[50-7000Hz]の最小帯域幅で規定され、且つ、16kHzでサンプリングされる、広帯域の信号の符号化を実行する。G.722符号化は、直交ミラーフィルタで信号を分解することによって得られる2つの信号サブバンド[0-4000Hz]および[4000-8000Hz]の各々のADPCM符号化である。低域は、6、5および4ビットでのエンベデッド符号ADPCM符号化によって符号化され、高域は、1サンプルあたり2ビットのADPCMコーダによって符号化される。全体のビットレートは、低域を復号化するために使用されるビット数に応じて、64、56または48bit/sとなる。
【００４５】
この符号化は、最初にISDN(統合サービスディジタル網)で使用されるために開発された。最近では、IPネットワークでの改善された品質の電話用途で配備されている。
【００４６】
レベルの数が多い量子化器に関しては、量子化ノイズのスペクトルは比較的平坦になる。しかしながら、信号が低いエネルギーを有する周波数帯域では、ノイズは、信号より大きいレベルを有する可能性があり、したがって、もはやマスクされる必要はない。その後、これらの領域では可聴になりうる。
【００４７】
したがって符号化ノイズのシェーピングが必要である。G.722のようなコーダでは、エンベデッド符号の符号化に適応する符号化ノイズのシェーピングがさらに望ましい。
【００４８】
一般に、符号化ノイズシェーピングの目的は、そのスペクトル包絡線が短期間のマスキングしきい値に続く量子化ノイズを得ることであり、この原理は、ノイズのスペクトルが信号のスペクトルにほぼ続くようにしばしば単純化され、信号のより低いエネルギーの帯域であってもノイズが聞こえないままであるような均一な信号対ノイズ比を確保する。
【００４９】
エンベデッド符号によるPCM(「パルス符号変調」を表す)方式の符号化に対するノイズシェーピング技術は、ITU-T G.711.1勧告、「Wideband embedded extension for G.711 pulse code modulation」またはY. Hiwasaki、S. Sasaki、H. Ohmuro、T. Mori、J. Seong、M. S. Lee、B. Kovesi、S. Ragot、J.-L. Garcia、C. Marro、L. M.、J. Xu、V. Malenovsky、J. Lapierre、R. Lefebvre、「G.711.1: A wideband extension to ITU-T G.711」、EUSIPCO、Lausanne、2008年で説明される。
【００５０】
この勧告は、図3に例示するようなノイズフィードバックによる符号化ノイズのシェーピングを伴う符号化を説明する。符号化ノイズをシェーピングする(ブロック305)ための知覚フィルタF(z)は、逆コア量子化器から生じる(ブロック301)、64kbit/sのコアビットレートの復号化信号
【００５１】
【数１５】
2013536450.tif 000017
【００５２】
(レイヤ0に対してL0)に基づいて演算される(ブロック303)。したがって、コアビットレートローカルデコーダ(ブロック301)は、ノイズシェーピングフィルタF(z)を演算することを可能にする。このように、デコーダでは、コアビットレートの復号化信号に基づいて同じノイズシェーピングフィルタを演算することも可能にする。
【００５３】
コアビットを供給する量子化器(ブロック308)および改善ビットを供給する量子化器(ブロック309)が、G.711.1コーダでは使用される。
【００５４】
コアバイナリストリーム(L0)および改善ビット(L1)を受信するG.711.1デコーダは、符号化ノイズをシェーピングするためのフィルタF(z)を、コーダと同じように、コアビットレート(64kbit/s)の復号化信号に基づいて演算し、このフィルタを改善ビットのための逆量子化器の出力信号に適用し、シェーピングされた高ビットレート信号が、フィルタ処理された信号を復号化されたコア信号に加えることによって得られる。
【００５５】
このように、ノイズシェーピングは、コアビットレート信号の知覚品質を改善する。それは、改善ビットについて品質の限定的な改善を提供する。実際には、符号化ノイズシェーピングは、改善ビットの符号化に対しては実行されず、量子化器の入力は、コア量子化については、改善される量子化についてと同じである。
【００５６】
次いで、コアビットに加えて改善ビットが復号化されるとき、デコーダは、結果として生じるスプリアス成分を適応化フィルタ処理によって除去しなければならない。
【００５７】
勧告G.711.1で実施されるようなノイズフィードバックによるノイズシェーピングは、G.711以外のPCMコーダと、ADPCM方式の符号化とに一般化可能である。
【００５８】
PCM/ADPCM符号化での典型的な既知のノイズフィードバック構造を図4に示す。
以下、次の表記が使用される。
s(n):符号化すべき入力信号
s'(n):コーダの入力信号(符号化すべき変更された信号)
【００５９】
【数１６】
2013536450.tif 000018
【００６０】
:ローカルデコーダによって提供される復号化信号
【００６１】
【数１７】
2013536450.tif 000019
【００６２】
:コーダの量子化ノイズ
【００６３】
図4は、PCM/ADPCM符号化ノイズのシェーピングの典型的な実施を例示する。このコーダは、PCM/ADPCM符号化ブロック502およびローカルデコーダ503を備える。符号化ノイズ
【００６４】
【数１８】
2013536450.tif 000020
【００６５】
は、信号s(n)上でフィルタ処理され(ブロック504)、再導入される(ブロック505)。予測係数は、G.711.1(図3)では、コアビットレートの過去の復号化信号に基づいて推定されるのに対して、信号s(n)に基づいて推定される(ブロック500)。既知の方法では、フィルタ
【００６６】
【数１９】
2013536450.tif 000021
【００６７】
は、通常は、信号s(n)の短期相関をモデル化する線形予測フィルタA(z)に基づいて、線形予測フィルタA(z)の係数を減衰させることによって得られる(ブロック500)。符号化ノイズは、典型的な値としてγ=0.92のフィルタ
【００６８】
【数２０】
2013536450.tif 000022
【００６９】
によってシェーピングされる。
【００７０】
実際に、図4のスキームについて、
【００７１】
【数２１】
2013536450.tif 000023
【００７２】
から開始し、
【００７３】
【数２２】
2013536450.tif 000024
【００７４】
のPCM/ADPCM量子化ノイズにより、z変換領域では、
【００７５】
【数２３】
2013536450.tif 000025
【００７６】
を示すことができる。別に述べられる「グローバル」符号化ノイズ
【００７７】
【数２４】
2013536450.tif 000026
【００７８】
は、
【００７９】
【数２５】
2013536450.tif 000027
【００８０】
によってフィルタ処理(シェーピング)されるPCM/ADPCM量子化ノイズq(n)に対応する。
【００８１】
ADPCM符号化に用いられるノイズフィードバックは、特に、音声または音楽のような「自然な」オーディオ信号に対して符号化ノイズをマスキングすることによって、PCM/ADPCMコーダの品質を改善する効果的な技術である。図4のスキームは、周波数に応じてより均一な信号対ノイズ比を得るために、マスキングフィルタ
【００８２】
【数２６】
2013536450.tif 000028
【００８３】
によって符号化ノイズをシェーピングすることを可能にする。
【００８４】
しかしながら、音声または音楽より「自然」信号らしさがないものに対して、ノイズフィードバックは、ループ化されたシステムの場合としばしば同様に、不安定になり、復号化信号の劣化または飽和をもたらすおそれがある。ここで、飽和は、復号化信号の振幅が、有限精度(例えば、16ビット符号付き整数)で表現できる最大値を越え、したがって、信号のクリッピングをもたらすという意味に解釈されるべきである。
【００８５】
ノイズフィードバックに関して問題のある信号の例は、例えば、無音の短いセグメントによって分離される異なった周波数の一連の純粋な正弦波のような、大きいスペクトルダイナミックレンジの固定シーケンス間で高速遷移を示す信号である。
【００８６】
特に、「トーナル」信号(純粋な正弦波)は、ノイズフィードバックによる符号化スキームの不安定性または飽和の問題を生じさせる可能性がある危険性がある信号と考えられる。
【００８７】
この方式の信号について、推定されるマスキング(またはシェーピング)フィルタ
【００８８】
【数２７】
2013536450.tif 000029
【００８９】
は、正弦波間の遷移と、アタックとで急激に変化し、再導入される量子化ノイズは、しばしば非常に高くなる。
【００９０】
ノイズフィードバックで観察される安定性および飽和の問題は、ADPCM符号化で特に重大である。実際に、G.722で実施されるようなADPCM符号化は、符号化パラメータ(量子化間隔、予測係数)の順次適応に依存する。この適応は、適応化フィルタ処理のLMS(「最小二乗平均」を表す)アルゴリズムと類似した原理によって1サンプルずつ行われ、これによって、適応は、符号化すべき信号の非定常特性にすぐには従わないことを意味する。特定の信号では、ADPCM符号化単独(ノイズフィードバックなし)での適応は、適応が再収束前に一定時間後に発散するという意味で、ドロップアウトする(「ミストラッキングする」)可能性があることが知られている。
【００９１】
図4に戻ると、符号化すべき信号s(n)は、信号s'(n)を形成するように、再導入されるノイズd(n)によって変更されるため、問題のある信号では、ノイズフィードバックは、ADPCM符号化の適応を乱す可能性がある。
【００９２】
再導入されるノイズd(n)が信号s(n)のレベルと同様のレベルである場合(これはしばしば、大きいスペクトルダイナミックレンジの固定シーケンス間の高速遷移の場合である)、ADPCMコーダの入力での信号s'(n)は、信号s(n)およびd(n)が同位相であるかまたは位相を異にしているかに応じて、非常に「不安定」になる可能性がある。さらに、ADPCM符号化がドロップアウトする(「ミストラッキングする」)適応を行う場合、ノイズフィードバックは、ドロップアウトの期間および大きさを増幅させる。
【００９３】
この現象の原因を示すために、知覚信号対ノイズ比RSBP(符号化ノイズをマスキングすることを目的とするノイズフィードバックの効果を含むため知覚的な)
【００９４】
【数２８】
2013536450.tif 000030
【００９５】
を演算することができる。
【００９６】
【数２９】
2013536450.tif 000031
【００９７】
を示すことができ、ここで、GMICDAはADPCMコーダの予測ゲインであり、RSBQはADPCM量子化器の信号対ノイズ比(5ビットラプラス量子化器に関して約24dB)であり、EDはマスキングフィルタのインパルス応答fD(n)のエネルギーである。
【００９８】
この式によれば、ゲインGADPCMがより低くなるおよび/またはエネルギーEDがより高くなると、RSBPはより低くなることがわかる。ゲインGADPCMが非常に低くなるため(第1の純粋な正弦波に適応するADPCM符号化は、第2の純粋な正弦波に再適応する前に特定の時間を要する)、これらの2つの条件(低いGADPCMおよび高いED)の両方は、純粋な正弦波の2つのシーケンス間の遷移の状況で持続し、正弦波は非常に共鳴する再導入フィルタを与えるため、EDは高い。この場合、ADPCMコーダは不安定になるか、不安定に近くなる。
【００９９】
このような不安定および飽和現象は、可聴アーティファクト(例えば、時間において局在的な振幅スパイク)を生成するおそれがあるため、または、実際には、信号の時間的レベルの完全な飽和の場合に「音響衝撃(acoustic shock)」を生成するおそれがあるため、許容され得ない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０１００】
【非特許文献１】X.Maitre、「7kHz audio coding within 64kbit/s」、IEEE Journal on Selected Areas in Communication、第6-2巻、1988年2月
【非特許文献２】ITU-T G.711.1勧告、「Wideband embedded extension for G.711 pulse code modulation」
【非特許文献３】Y. Hiwasaki、S. Sasaki、H. Ohmuro、T. Mori、J. Seong、M. S. Lee、B. Kovesi、S. Ragot、J.-L. Garcia、C. Marro、L. M.、J. Xu、V. Malenovsky、J. Lapierre、R. Lefebvre、「G.711.1: A wideband extension to ITU-T G.711」、EUSIPCO、Lausanne、2008年
【非特許文献４】J. D. MarkelおよびA. H. Gray「Linear Prediction of Speech」、Springer-verlag、1976年
【非特許文献５】PaezおよびGlisson「Minimum Mean-Squared-Error Quantization in Speech PCM and DPCM Systems」the IEEE review Trans.、1972年4月のCommunications、225〜230頁
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０１０１】
したがって、特に、種々の周波数の純粋な正弦波の列のような問題のある信号に関して、フィードバックを伴う符号化構造での不安定および飽和現象を未然に防ぎ、制御する必要性が存在する。
【０１０２】
本発明は、飽和を改善する。
【課題を解決するための手段】
【０１０３】
この目的のため、ディジタルオーディオ入力信号のADPCM方式符号化中における符号化ノイズのシェーピングを制御する方法を提案し、ノイズシェーピングは、ノイズのフィルタ処理を含むフィードバックの実施によって実行される。方法は、
フィードバックの不安定性のリスクを示す、信号の大スペクトルダイナミックレンジを示すパラメータを得るステップと、
指示パラメータを少なくとも1つの所定のしきい値と比較することによって不安定性のリスクを検出するステップと、
不安定性のリスクが検出された場合にフィードバックを制限するステップと、
フィードバックが制限されている現在のフレーム以降の所定の数のフレームの間のフィードバックを順次再有効化するステップとを備えるようなものである。
【０１０４】
このように、方法は、フィードバックで不安定性の現象を生じさせるリスクを冒している潜在的に問題のある信号の高速且つ効果的な検出を行うことを可能にする。このように、この現象は、フィードバックの制限がこれらのリスクのある信号の出現時に実行されるため、回避される。この制限は、このフィードバックの完全な無効化からさえ成りうる。
【０１０５】
したがって、方法は、厄介な現象の出現への予防作用を有する。フィードバックループの再有効化は、その後、符号化信号の過度に急激な変動を生じさせないように、順次行われる。
【０１０６】
特定の実施形態では、信号の大きいスペクトルダイナミックレンジを示すためのパラメータは、入力信号の線形予測分析から生じる第2の反射係数か、復号化信号の線形予測分析から生じる第2の反射係数である。
【０１０７】
このように、このパラメータは、リスクのある信号を非常に代表し、したがって、フィードバックの不安定性のリスクを示す。このパラメータは、特にノイズシェーピングフィルタを演算するために行われる線形予測分析中に得られる。したがって、フィードバックを制御するためにここでそれを再利用するのが有利である。
【０１０８】
他の実施形態では、信号の大きいスペクトルダイナミックレンジを示すためのパラメータは、入力信号とノイズとの間の信号対ノイズ比である。
【０１０９】
このパラメータは、正弦波を示す信号だけでなく、任意のタイプのリスクのある信号に対するフィードバックの不安定性のリスクを測定することを可能にする。
【０１１０】
可能な実施形態では、フィードバックの制限は、ノイズフィルタリングパラメータに用いられる重み付け係数にゼロを設定することによって実行される。
【０１１１】
これは、ノイズシェーピングフィルタの作用をキャンセルし、したがって簡単な方法でフィードバックを無効化することになる。
【０１１２】
変形実施形態では、フィードバックの制限は、ノイズフィルタリングの出力でゼロ値のゲインを適用することによって実行される。
【０１１３】
このように、フィルタは不変のままであるが、その作用は、このゲインの適用によって出力においてキャンセルされる。これは、フィルタの演算を変更することなく、フィードバックを無効化することを可能にする。
【０１１４】
簡単な方法で、フィードバックの順次再有効化は、重み付け係数をフィルタリングパラメータに適用することによって実行され、フィードバックループの無効化が重み付け係数にゼロを設定することによって実行される場合、重み付け係数は、所定の数のフレームにわたる増加によって規定される。
【０１１５】
フィードバックループの無効化が、ノイズフィルタリングの出力でゼロ値のゲインを適用することによって実行される場合、フィードバックの順次再有効化は、所定の数のフレームにわたって、ノイズフィルタリングの出力で増加するゲイン値を適用することによって実行される。
【０１１６】
方法は、階層型のコーダの場合に有利に適合し、階層符号化のコア符号化中および改善符号化中に一度に且つ同時に実施することができる。
【０１１７】
このように、不安定性の問題はコア符号化中に回避されるだけでなく、改善符号化中にも回避されるが、符号化の複雑さが比例して増加することはない。
【０１１８】
本発明は、ノイズフィルタリングモジュールを含む、符号化ノイズをシェーピングするためのフィードバックを含むディジタルオーディオ信号ADPCM方式コーダにも関する。コーダは、
フィードバックの不安定性のリスクを示す、信号の大スペクトルダイナミックレンジを示すパラメータを得る手段と、
指示パラメータを少なくとも1つの所定のしきい値と比較することによって不安定性のリスクを検出する手段と、
不安定性のリスクが検出された場合にフィードバックを制限する手段と、
フィードバックが制限されている現在のフレーム以降の所定の数のフレームの間のフィードバックを順次再有効化する手段とを含むノイズシェーピング制御モジュールを備えるようなものである。
【０１１９】
本発明は、プロセッサによって実行される場合に本発明による制御方法のステップを実施するためのコード命令を備えるコンピュータプログラムにも関する。
【０１２０】
本発明は、最後に、上述したようなコンピュータプログラムを格納する、プロセッサによって読み取り可能な記録手段に関する。
【０１２１】
本発明の他の特徴および利点は、単に限定的でない例として与えられる、添付図面を参照する以下の説明を読むことにより、より明瞭に明らかとなる。
【図面の簡単な説明】
【０１２２】
【図１】従来技術による、および先に説明されたような、エンベデッド符号ADPCM方式のコーダを示す図である。
【図２】従来技術による、および先に説明されたような、エンベデッド符号ADPCM方式のデコーダを示す図である。
【図３】従来技術による、および先に説明されたような、標準化されたG.711.1タイプのコーダに用いられるノイズシェーピングを示す図である。
【図４】従来技術による、および先に説明されたような、PCM/ADPCMコーダの場合の典型的なノイズシェーピングを示す図である。
【図５】本発明によるノイズシェーピング制御モジュールを備える改善層を有するPCM/ADPCM方式のコーダの一実施形態を示す図である。
【図６】本発明によるノイズシェーピング制御モジュールを備えるコーダの変形実施形態を示す図である。
【図７】本発明によるノイズシェーピング制御方法の一実施形態のステップを表すフローチャートを示す図である。
【図８】本発明によるノイズシェーピング制御方法の変形実施形態のステップを表すフローチャートを示す図である。
【図９】改善層を有するPCM/ADPCM方式の第2の典型的なコーダのための、本発明によるノイズシェーピング制御方法およびモジュールの変形実施形態を示す図である。
【図１０】本発明によるコーダの可能な実施形態を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【０１２３】
図5を参照して、本発明を組み込むエンベデッド符号コーダをここで説明する。
【０１２４】
このコーダは、8kHzで標本化され、5msのフレームを有する信号で動作する。このコーダは、ノイズフィードバック(ステップ606、604、605)によって実施される符号化ノイズシェーピングを備える。ノイズフィードバックは、ここでは、ノイズを得るステップ(606)、ノイズをフィルタリングするステップ(604)および信号を変更するステップ(605)を意味することが意図される。ここで、フィードバックによって変更される信号は入力信号s(n)であるが、ADPCM符号化の場合の等価の方法では、他の信号が符号化ステップ(601)の前に変更されてよく、例えば、フィードバックによって変更される信号は、入力信号s(n)と、ADPCMスカラ量子化を用いる前にADPCM符号化によって予測される信号との間の差であってもよい。
【０１２５】
ここで説明する例では、符号化は、追加のサンプルあたり1ビットを与える改善ステージで実行される。この選択は、ここでは、コーダの表現を簡単にするために採用される。しかしながら、以下に説明される本発明は、改善ステージがサンプルあたり1より多いビットを与えるより一般的な場合に適合することは明らかである。
【０１２６】
さらに、「コアコーダ」という用語は、本明細書では広い意味で使用される。したがって、例えばITU-T G.722の56または64kbit/sのような既存のマルチビットレートコーダが、「コアコーダ」であるとみなされてもよい。
【０１２７】
このコーダは、例えば、標準化されたG.722またはG.727コーダのようなADPCM符号化のタイプの、あるいは標準化されたG.711コーダのようなPCM(「パルス符号変調」を表す)のタイプの、B+k-1ビットの量子化(ブロック601)を伴うコアビットレート符号化ステージ603を備える。
【０１２８】
このコア符号化ステージは、ローカル復号化モジュール(ブロック602)を備える。
【０１２９】
コアビットレートコーダは、図4を参照して説明したものと同様のノイズシェーピングフィードバックループを備える。したがって、符号化ノイズは、演算され(ブロック606)、フィルタリングされ(ブロック604)、再導入される(ブロック605)。
【０１３０】
コーダは、1サンプルあたりB+k-1ビットのビットレートから1サンプルあたりB+kビットのビットレートに変化するために、1サンプルあたり1ビットを与える改善ステージ613も備える。
【０１３１】
コア符号化ステージ単独で、以後説明されるノイズシェーピング制御の方法を実施することができるため、この改善ステージは、本発明の実施に関して任意である。
【０１３２】
この改善ステージは、量子化器(610)およびローカルデコーダ(ブロック611)を使用し、コアコーダと同じマスキングフィルタ
【０１３３】
【数３０】
2013536450.tif 000032
【０１３４】
を使用するノイズのシェーピングを行う。
【０１３５】
したがって、コアコーダおよび改善ステージは、その係数がブロック600によって演算される同じノイズシェーピングフィルタ
【０１３６】
【数３１】
2013536450.tif 000033
【０１３７】
に依存する。
【０１３８】
図6は、図5と等価の解決法を与えるが、フィルタリング部分については別の解釈を与える。予測
【０１３９】
【数３２】
2013536450.tif 000034
【０１４０】
を使用する代わりに、フィルタ
【０１４１】
【数３３】
2013536450.tif 000035
【０１４２】
(モジュール614および615)を使用し、これらのフィルタの入力(それぞれsc(n)およびtc(n))は、それぞれブロック616および617によって以下のように作成される。
sc(n')=t(n) n'=n-nD,...,n-1
sc(n')=s(n') n'=n
および
【０１４３】
【数３４】
2013536450.tif 000036
【０１４４】
ブロック600は、本発明によるノイズシェーピング制御モジュールを表す。
【０１４５】
本例では、制御モジュール600は、とりわけ、図7を参照して後に説明するように、入力信号s(n)に基づいてマスキングフィルタの係数の演算を実行する。マスキングフィルタの係数のこの演算は、図3を参照して説明したG.711.1コーダの場合のように、復号化信号に基づいて実行することもできる。
【０１４６】
このモジュールは、特に、フィードバックの不安定性のリスクを示すパラメータを得るための手段を備える。このパラメータを得るいくつかの例は、後に説明される。
【０１４７】
このモジュールは、さらに、例えば、得られたパラメータと所定のしきい値との比較を実行する比較器の形態の、フィードバックの不安定性のリスクを検出する手段を備える。
【０１４８】
モジュールは、例えば、後に説明するように、ゲインまたは重み付け係数を0または低い値に設定することによって、フィードバックを制限する手段を備える。
【０１４９】
モジュールは、さらに、フィードバックが制限されている現在のフレームに続く所定の数のフレームにわたってフィードバックを順次再有効化する手段を備える。順次再有効化のこれらの手段は、例えば、所定の数のフレームと連係して重み付けまたはゲインの値を順次増加させる手段である。
【０１５０】
この制御モジュールは、図7を参照してここで説明する実施形態では、フローチャートの方式で表されるノイズシェーピング制御方法を実施する。
【０１５１】
この実施形態では、ステップ701から704は任意であり、必ずしも本発明による制御方法の一部を形成するものではない。
【０１５２】
ここで、Mは、ノイズシェーピングに使用される線形予測次数であり、その代表的な値はM=4である。
【０１５３】
このように、ステップ701では、信号s(n)の自己相関r(k)、k=0,...,M(Mは線形予測次数)の演算が実行される。これらの自己相関は、方法の性質を変えることなく、G.711.1でのように復号化信号
【０１５４】
【数３５】
2013536450.tif 000037
【０１５５】
に基づいて演算することもできることに留意されたい。
【０１５６】
したがって、信号s(n)は、最初に、
Spre(n)=s(n)-βes(n-1)
を得るために、(1-βez-1)のタイプのフィルタによって予め強調され、ここで、βeは、G.711.1でのように、以下の式、
βe=1-0.007813czcl
にしたがって演算され、ここで、czclはゼロ交差の数である。
【０１５７】
その後、次数M=4の線形予測フィルタ(LPC)が、1フレームあたり(5msごとに)1回推定される。したがって、予め強調された信号spre(n)は、
【０１５８】
【数３６】
2013536450.tif 000038
【０１５９】
を得るために、現在のフレームの開始を中心に80サンプル(10ms)の非対称でハイブリッドの余弦ハミング窓によって重み付けされる。その後、自己相関は、式、
【０１６０】
【数３７】
2013536450.tif 000039
【０１６１】
にしたがって演算される。
【０１６２】
このようにして得られた相関は、G.711.1でのように、40dBのノイズフロアを表す1/1.0001の補正係数を含む120Hzの帯域拡張によりr'(k)で変更され、
【０１６３】
【数３８】
2013536450.tif 000040
【０１６４】
となり、ここで、
【０１６５】
【数３９】
2013536450.tif 000041
【０１６６】
であり、f0=120Hzおよびfs=8000Hzである。
【０１６７】
ステップ701では、
【０１６８】
【数４０】
2013536450.tif 000042
【０１６９】
によって定義される、G.711.1でのような固定小数点算術表現でバイナリシフトの数を計数する正規化係数も演算され、ここで、
【０１７０】
【数４１】
2013536450.tif 000043
【０１７１】
は、最も近い整数への切り捨てを表す。
【０１７２】
ステップ702は、ITU-T勧告G.711.1に記載されるレビンソン-ダービンアルゴリズムに対応し、結果として、
予測係数ai, i=0...Mと、
線形予測フィルタのトレリス実装に関連付けられる反射係数ki, i=1,...,Mとを与える。
【０１７３】
レビンソン-ダービンアルゴリズムは、そのステップが以下
繰り返し数i=1、
【０１７４】
【数４２】
2013536450.tif 000044
【０１７５】
および
【０１７６】
【数４３】
2013536450.tif 000045
【０１７７】
、
演算
【０１７８】
【数４４】
2013536450.tif 000046
【０１７９】
、
固定
【０１８０】
【数４５】
2013536450.tif 000047
【０１８１】
、
演算
【０１８２】
【数４６】
2013536450.tif 000048
【０１８３】
、
演算
【０１８４】
【数４７】
2013536450.tif 000049
【０１８５】
、
i=Mまでiを1だけ増分し、ステップ2に戻る、
のように呼び戻される再帰アルゴリズムである。
【０１８６】
結果は、線形予測器A(z)=1+a1z-1+a2z-2+a3z-3+a4z-4の係数である
【０１８７】
【数４８】
2013536450.tif 000050
【０１８８】
によって、且つ、J. D. MarkelおよびA. H. Gray「Linear Prediction of Speech」、Springer-verlag、1976年による参照で説明されるようなフィルタA(z)のトレリス実装に対応する反射係数kiによって与えられる。
【０１８９】
反射係数k1は、線形予測によってモデル化される信号の短期スペクトルの「傾斜」を表し、反射係数k2は、レビンソン-ダービンアルゴリズムの2回目の繰り返しで見られる2次の線形予測の品質係数(共鳴の程度)に関連付けられるため、信号のスペクトルダイナミックレンジの指標である。
【０１９０】
ここに示す例では、この反射係数k2は、図7を参照して示すようなフィードバックの不安定性のリスクを示すパラメータを構成する。
【０１９１】
ここで、係数k2は、非常に大きい過電圧を有する信号、特に正弦波の検出を可能にすることが示される。
【０１９２】
先に説明したように、大きい過電圧を有する信号、特に正弦波は、検出されるべき(ノイズフィードバックに関して)リスクのある信号である。これらのリスクのある信号の検出は、重み付けフィルタ
【０１９３】
【数４９】
2013536450.tif 000051
【０１９４】
が演算される際に基づくフィルタA(z)を演算するために使用されるレビンソン-ダービンアルゴリズムの出力で第2の偏相関係数を検査することによって行われてもよい。
【０１９５】
我々は、第2の偏相関係数を、過電圧をその周波数のレベルで所有するサンプリング周波数1/Tの角周波数
【０１９６】
【数５０】
2013536450.tif 000052
【０１９７】
の正弦波s(n)=cos(nωT)に関するレビンソン-ダービンアルゴリズムによって演算するものとする。その相関関数は
【０１９８】
【数５１】
2013536450.tif 000053
【０１９９】
に等しくなる。
【０２００】
アルゴリズムの第1のステップは、
k1=-cos(ωT)
【０２０１】
【数５２】
2013536450.tif 000054
【０２０２】
【数５３】
2013536450.tif 000055
【０２０３】
を与える。
【０２０４】
そして第2のステップは、
k2=1
【０２０５】
【数５４】
2013536450.tif 000056
【０２０６】
【数５５】
2013536450.tif 000057
【０２０７】
E1=0
を与える。
【０２０８】
予測エラーがゼロのとき、正弦波は2つのサンプルに基づいて予測可能であり、
x(n)=2cos(ωT)x(n-1)-x(n-2)
となる。
【０２０９】
予測器の演算前の相関関数の種々の減衰のため、過電圧係数はその理想値に等しくない。3000Hzの正弦波の場合、k2=0.97が一般的に見られる。したがって、実施される解決法は、一般的に0.95のしきい値より大きい偏相関係数k2を与える大きい過電圧を有する信号を検出することにある。
【０２１０】
ステップ703は、正規化係数ηが限界値(MAXNORM=16)を越えるか否かを確認し、これによって、G.711.1でのように低レベルの信号(無音または非常に低い信号)を検出することを可能にする。この正規化係数が所定のしきい値を超える場合、すなわちη≧MAXNORMの場合、線形予測係数ai, i=0,...,Mは減衰され(ステップ704)、これは、ノイズマスキング(またはシェーピング)フィルタの効果を減少させることになる。
【０２１１】
この場合、マスクフィルタW(z)-1は、以下の式
【０２１２】
【数５６】
2013536450.tif 000058
【０２１３】
にしたがってステップ704で得られる係数ai, i=0,...,Mを使用することによって得られる。
【０２１４】
逆の場合では、ノイズシェーピングフィルタは、式
【０２１５】
【数５７】
2013536450.tif 000059
【０２１６】
にしたがって規定される。
【０２１７】
減衰係数γの値は、メモリに保持され、各フレームの処理の開始時に引き出されるとする。メモリに保持されるこの値は、γmemで示される。この引き出し動作は、ステップ711で実行される。
【０２１８】
低レベルの信号(η≧MAXNORM)が検出されるフレームでは、ステップ712で、パラメータγmemが、例えばGAMMA1=0.92に等しい値に再初期化される。
【０２１９】
ノイズシェーピング制御方法は、指示パラメータを少なくとも1つの所定のしきい値と比較することによって、不安定性のリスクを検出するステップ705を備える。
【０２２０】
いくつかの技術が、正弦波のような大きいスペクトルダイナミックレンジを有する信号を検出するために存在する。ここで説明するように、反射係数k2による線形予測分析が展開される場合、上述したように第2の反射係数を再利用するのが有利である。
【０２２１】
この典型的な実施では、ステップ705は、第2の反射係数が所定の値、ここでは0.95(k2>0.95)を超えるか否かを確認することから成る。このテストは、大きいスペクトルダイナミックレンジを有する信号を検出することを可能にし、特に、(強い振幅変調はせず、比較的一定の振幅の)純粋な正弦波を検出することを可能にする。
【０２２２】
テストが肯定的であることがわかる場合、このフィードバックの不安定のリスクが実証されるため、フィードバックを制限するステップが実行される。
【０２２３】
可能な制限は、例えば、ステップ706での、係数γを0に固定することによるフィードバックの無効化である。
【０２２４】
変形では、係数γは、非常に低いがゼロではない値、例えば0.001に固定される。この変形は、フィードバックの完全な無効化には対応しないが、フィードバックの制限には対応し、これは同じ効果(不安定または飽和を回避する)を与える。
【０２２５】
等価な方法では、γ=0の場合のフレームでは、図5および6で、s'(n)=s(n)に固定することが可能であり、これは、信号s(n)にどのようなノイズも導入しないことになる。
【０２２６】
線形予測係数ai, i=0,...,Mは、
【０２２７】
【数５８】
2013536450.tif 000060
【０２２８】
の係数を演算するために、ステップ707でγによって重み付けされる。
【０２２９】
メモリに保持される値γmemは、その後、ステップ708で次のフレームのために更新される。この値は、最初に、例えばGAMMA1=0.92の場合の
【０２３０】
【数５９】
2013536450.tif 000061
【０２３１】
によってγを増分することによって演算され、結果は、ステップ709および710でGAMMA1で飽和される。4による除算は、4フレーム後にGAMMA1の値を引き出すことを可能にする。
【０２３２】
706でγが非常に低い値に固定される場合(GAMMA0=0.001)、γを
【０２３３】
【数６０】
2013536450.tif 000062
【０２３４】
の値によって増分することができる。
【０２３５】
この典型的な場合は、4に等しい所定の数のフレームについて説明されるが、このステップは、4より大きいまたは小さい数のフレームでまったく明らかに実行されてもよい。同様に、増分値は異なってもよく、増分は、非線形的に分配された間隔で実行されてもよい。
【０２３６】
これらのステップ708から710は、フィードバックが制限されている現在のフレームに続く所定の数のフレーム(ここでは4フレーム)にわたってフィードバックの順次再有効化を実行することになる。
【０２３７】
したがって、本発明によるノイズシェーピング制御方法は、本実施形態で第2の反射係数に行われるテストによって不安定または飽和を引き起こしそうな問題のある信号を検出し、このテストが肯定的な場合はすぐにノイズフィードバックを制限することから成る。肯定的な検出後、γの値は、その「通常」値GAMMA1まで、順次(ここで説明される例では4フレーム後に)増加される。γの現在の値は、このパラメータの値をあるフレームから次のフレームに渡すために、γmem中に複製される。
【０２３８】
いくつかのフレームにわたるγの連続的な増分は、ノイズフィードバックを順次復元し、ループ化システムが、信号の「ローカル」統計の突然の変動を引き起こす可能性があるあまりに突然なフィードバックの再有効化に続いて発散するのを防ぐことを可能にする。
【０２３９】
ノイズシェーピング制御方法の変形実施形態では、不安定性のリスクを示すパラメータが異なる。
【０２４０】
例えば、スペクトルの平坦さの測定は、LPCウィンドウによってウィンドウ処理された短期信号に基づいて演算されるパワースペクトルのスペクトル線の算術平均と幾何平均との比を演算することによって実行される。この測定は、1本のラインのみを含むスペクトル(純粋な正弦波)に対して非常に大きい値になる傾向がある。
【０２４１】
この変形実施形態では、ステップ705で大きいダイナミックレンジの信号を検出することを可能にする検出しきい値は、状況(context)(フレーム長、ウィンドウなど)に依存する。しかしながら、この変形は、短期的な時間-周波数変換(フーリエ型の)を演算するステップと、先に説明された測定を演算するステップとを含む。
【０２４２】
他の変形実施形態では、大きいダイナミックレンジを有する信号を経験的に検出する努力はなされず、ノンパラメトリックで後天的な方法で、フィードバックの不安定性を生じさせる問題のある信号を検出する。この実施形態では、不安定性のリスクパラメータは、図5および6で定義される、入力信号s(n)と符号化ノイズt(n)との間の瞬間的な信号対ノイズ比である。ステップ705での問題のある信号の検出は、例えばこの比が5dBを下回るとすぐに、信号対ノイズ比のしきい値を固定することによって行われる。この実施形態では、明確に定義される信号対ノイズ比を演算できるようにするために、入力信号とノイズとの平均を演算する必要がある。
【０２４３】
しかしながら、この方式の後天的な検出は、しばしば、不安定性の問題または飽和の問題がすでにある程度観察可能である場合を生じる。さらに、この変形は、かなり高い誤警報率を有する欠点を示す。
【０２４４】
フィードバックの不安定性のリスクを示すパラメータを得るための、および、不安定性のリスクの検出のための他の実施形態が図8に示される。
【０２４５】
このアルゴリズムは、ステップ702が802になり、705が805になったことのみが、図7を参照して説明されたアルゴリズムと異なる。
【０２４６】
実際に、ステップ802では、図7を参照して説明したように得られる線形予測器の係数ai, i=0,...,Mおよび反射係数ki, i=1,...,Mだけでなく、現在のフレームのマスキングフィルタEDのエネルギーも、以下の、
【０２４７】
【数６１】
2013536450.tif 000063
【０２４８】
のように得られ、これはレビンソン-ダービンアルゴリズムの出力での予測ゲインによって近似されてもよい。E[M]は
【０２４９】
【数６２】
2013536450.tif 000064
【０２５０】
によって除算される。
【０２５１】
実際は、マスキングフィルタは
【０２５２】
【数６３】
2013536450.tif 000065
【０２５３】
に等しく、そのエネルギーを演算するために、
【０２５４】
【数６４】
2013536450.tif 000066
【０２５５】
から開始するより低次の連続する予測器と、偏相関係数とを再演算するアルゴリズムを使用することが適切である。
【０２５６】
【数６５】
2013536450.tif 000067
【０２５７】
702で演算される結果として生じるフィルタのエネルギーEDは、
【０２５８】
【数６６】
2013536450.tif 000068
【０２５９】
によって与えられる。
【０２６０】
不安定性のリスクを示すパラメータは、その後、
【０２６１】
【数６７】
2013536450.tif 000069
【０２６２】
によって与えられる。GADPCMにより、ADPCMコーダの予測ゲインは前のフレームで予測する。これは、入力信号
【０２６３】
【数６８】
2013536450.tif 000070
【０２６４】
のエネルギーに関して、おそらくフィルタリングされた、量子化器の飽和しきい値V(n)2の商によって近似される。
【０２６５】
不安定のリスクを検出するステップ805は、その後、指示パラメータ
【０２６６】
【数６９】
2013536450.tif 000071
【０２６７】
をリスクの程度を調節する係数kRSBを乗算したADPCM量子化器の信号対ノイズ比としてここでは定義されるしきい値(kRSBRSBQ)と比較することによって実行される。
【０２６８】
RSBQは、実際には、ADPCM量子化器の信号対ノイズ比である(5ビットラプラス量子化器に関して、24dBのオーダの1/0.00414≒241)。種々のビット数およびラプラス確率密度に対するRSBQの値は、Paez  および  Glissonによる文献「Minimum Mean-Squared-Error Quantization in Speech PCM and DPCM Systems」the IEEE review Trans.、1972年4月のCommunications、225〜230頁のTable IIに与えられる。
【０２６９】
フィードバックを制限するステップ706は、種々の方法で行うことができる。
【０２７０】
別の実施形態では、ノイズフィードバックは、係数γを0に設定することによってではなく、ゼロ値のスケールファクタ(またはゲイン)gをフィルタW(z)-1の出力に適用することによって無効化される。
【０２７１】
この実施形態は、図9を参照して示される。
【０２７２】
この図は、同じ要素を有する、図5に示されるような階層的コーダを示す。唯一の違いは、ノイズシェーピングのための制御モジュール900から始まり、制御モジュール900は、913でコア符号化のためにフィルタリングモジュール604の出力として、且つ、914で改善符号化のためのフィルタリングモジュール608の出力として、0に設定されている場合にフィードバックを無効化するゲインgを供給する。
【０２７３】
係数gは、値が図7のステップ711でメモリγmem内に配置されるパラメータγについてと同じ方法でgmemに格納される。
【０２７４】
ブロック900で、フィルタW(z)-1の係数の演算は、したがって、η<MAXNORMの場合に我々がγ=GAMMA1=0.92に固定したことを除いて、ブロック600と同様である。ブロック900は、さらに、k2の関数として現在のフレームに適用可能なゲインgの値を提供し、k2>0.95の場合、g=0である。
【０２７５】
代わりに、ゲインgは、非常に低いがゼロではない値、例えば0.001に固定される。この変形は、フィードバックの完全な無効化には対応しないが、フィードバックの制限に対応する。
【０２７６】
ノイズフィードバックの順次復旧は、この変形では、gの値を0から1へ順次変化させることによって行われる。例えば、k2>0.95の検出に続くk2≦0.95のフレームでは、後続のフレームでgの値を0.25、0.5、0.75および1に固定することができる。
【０２７７】
これらの値は、gに与えられる制限値(例えば、不安定性のリスクが検出された場合、g=0.001)にしたがってまったく明らかに適応されてもよい。
【０２７８】
さらに、703で低レベルの信号が検出される(η≧MAXNORM)フレームでは、ゲインgmemは、γの値を復元する図7のステップ712と同様に、値1に復元される。
【０２７９】
本発明によるコーダ1000の例示的な実施形態を、ここで図10を参照して説明する。
【０２８０】
ハードウェアに関して、本発明の意味の範囲内で図5、6および9の実施形態によって説明されたようなコーダは、典型的に、記録および/または作業メモリを含むメモリブロックBMと協働するプロセッサμPと、例えば不安定性検出しきい値の値、または、図5、6、7、8および9を参照して説明したようなノイズシェーピング制御方法の実施に必要なすべての他のデータを格納するための手段の形の上述したバッファメモリMEMとを備える。このコーダは、入力としてディジタル信号s(n)を受信し、多重化された量子化インデックスIB+Kを供給する。
【０２８１】
メモリブロックBMは、コーダのプロセッサμPによって実行されたときに本発明による方法のステップ、特に、フィードバックの不安定性のリスクを示すパラメータを得るステップと、指示パラメータを少なくとも1つの所定のしきい値と比較することによって不安定性のリスクを検出するステップと、不安定性のリスクが検出された場合にフィードバックを制限するステップと、フィードバックが制限されている現在のフレームに続く所定の数のフレームにわたってフィードバックを順次再有効化するステップとを実施するためのコード命令を含むコンピュータプログラムを備えることができる。
【０２８２】
より一般的な方法では、コンピュータまたはプロセッサによって読み取り可能で、コーダ内に任意に組み込まれ、あるいは取り外し可能な記録手段が、本発明によるノイズシェーピング制御方法を実施するコンピュータプログラムを格納する。
【０２８３】
例えば、図7および8は、このようなコンピュータプログラムのアルゴリズムを示すことができる。
【符号の説明】
【０２８４】
110  予測モジュール
120  減算モジュール
121  逆量子化モジュール
130  量子化モジュール
140  伝送チャネル
150  低次ビットを除去するためのモジュール
155  低ビットレートローカルデコーダ
165  予測器
170  レベル制御パラメータv(n)を与えるためのモジュール
175  予測器
180  加算モジュール
190  予測モジュールを適応させるためのモジュール
210  逆量子化モジュール
220  セレクタ
230  逆量子化器
240  逆量子化器
255  低ビットレートローカルデコーダ
301  ブロック
303  ブロック
305  ブロック
308  ブロック
309  ブロック
500  ブロック
502  PCM/ADPCM符号化ブロック
503  ローカルデコーダ
504  ブロック
505  ブロック
600  ブロック
601  ブロック
602  ローカル復号化モジュール
603  コアビットレート符号化ステージ
604  ブロック
605  ブロック
606  ブロック
608  フィルタリングモジュール
610  量子化器
611  ブロック
613  改善ステージ
615  モジュール
617  ブロック
900  制御モジュール
1000  コーダ
【図１】
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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９】
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【図１０】
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【図２】
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【図７】
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【図８】
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【国際調査報告】
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