(57)【要約】オーディオエンコーダであって、特性ベクトル等の入力オーディオ信号ＩＮの特性ＰＶに基づき、最適符号化テンプレートＯＥＴを生成するように構成された最適化手段ＥＴ  ＯＰＴを有する。最適符号化テンプレートＯＥＴは所定の符号化効率基準に関して最適化されている。符号化手段ＥＮＣは、最適化符号化テンプレートＯＥＴに従って符号化オーディオ信号ＯＵＴを発生する。オーディオエンコーダは、入力信号ＩＮに基づいて一組の入力信号特性ＰＶを生成するように構成された分析手段ＡＮを有してもよい。好ましい実施形態では、最適化手段ＥＴ  ＯＰＴは、符号化テンプレートに関連する歪みを推定するように構成される。最適化手段ＥＴ  ＯＰＴは、さらに、符号化テンプレートと関連するビットレートを推定することができる。一実施形態では、最適化手段ＥＴ  ＯＰＴは入力信号特性（ＰＶ）に基づきいくつかのサブエンコーダへのビットレートの分配を最適化するように構成されている。他の実施形態では、最適化手段は、入力信号特性（ＰＶ）に基づき適応セグメンテーションを事前に決定するように構成される。本発明によるエンコーダは、最適符号化テンプレートＯＥＴが入力信号特性（ＰＶ）に基づき求められるので、最適化された符号化テンプレートＯＥＴの決定の前の複数の符号化の複雑な処理を回避できる点で有利である。
2008519308.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
符号化テンプレートによりオーディオ信号を符号化するように構成されたオーディオエンコーダであって、
前記オーディオ信号の所定の一組の特性に基づいて最適化された符号化テンプレートを生成するように構成された最適化手段と、
前記最適化された符号化テンプレートに従って符号化オーディオ信号を発生するように構成された符号化手段とを有する、オーディオエンコーダ。
【請求項２】
前記オーディオ信号を分析し、前記入力信号に応じてその一組の特性を生成するように構成された分析手段をさらに有する、請求項１に記載のオーディオエンコーダ。
【請求項３】
前記最適化手段は前記オーディオ信号の前記所定の一組の特性に基づき前記符号化テンプレートに関連する知覚歪みを予測するように構成された手段を有する、請求項１に記載のオーディオエンコーダ。
【請求項４】
オーディオ信号の一組の特性は、調性、うるささ、調和性、静止性、線形予測ゲイン、長期予測ゲイン、スペクトルフラットネス、低周波スペクトルフラットネス、高周波スペクトルフラットネス、ゼロクロスレート、ラウドネス、有声化率、スペクトル中心、スペクトル帯域幅、メルケプストラム、フレームエネルギー、ＥＲＢ帯域１−１０のスペクトルフラットネス、ＥＲＢ帯域１０−２０のスペクトルフラットネス、ＥＲＢ帯域２０−３０のスペクトルフラットネス、ＥＲＢ帯域３０−３７のスペクトルフラットネスにより構成されたグループから選択された少なくとも１つの特性を含む、請求項１に記載のオーディオエンコーダ。
【請求項５】
前記符号化テンプレートを前記オーディオ信号の各セグメントに対して最適化するように構成された、請求項１に記載のオーディオエンコーダ。
【請求項６】
前記予測手段は前記オーディオ信号の前記一組の特性に基づき前記符号化テンプレートに関連するビットレートを予測するように構成された手段をさらに有する、請求項１に記載のオーディオエンコーダ。
【請求項７】
前記最適化手段は前記オーディオ信号の前記一組の特性に基づき前記オーディオ信号のセグメンテーションを最適化するように構成されている、請求項１に記載のオーディオエンコーダ。
【請求項８】
前記最適化手段は一組の所定の符号化テンプレートから前記最適化された符号化テンプレートを選択するように構成されている、請求項１に記載のオーディオエンコーダ。
【請求項９】
前記符号化手段は第１と第２のサブエンコーダを有し、前記最適化手段は前記オーディオ信号の前記所定の一組の特性に応じて前記第１と第２のサブエンコーダの最適化された第１と第２の符号化テンプレートを生成するように構成されている、請求項１に記載のオーディオエンコーダ。
【請求項１０】
オーディオ信号の符号化方法であって、
前記オーディオ信号の所定の一組の特性に基づいて、所定の符号化効率基準に関して最適化された、最適化符号化テンプレートを生成する段階と、
前記最適化符号化テンプレートに従って符号化オーディオ信号を発生する段階とを有する、方法。
【請求項１１】
オーディオ信号を符号化するように構成されたオーディオエンコーダの符号化テンプレートの最適化方法であって、
前記オーディオ信号の所定の一組の特性を受け取る段階と、
前記オーディオ信号の前記所定の一組の特性に基づいて、所定の符号化効率基準に関して前記符号化テンプレートを最適化する段階とを有する方法。
【請求項１２】
請求項１に記載のオーディオエンコーダを有する装置。
【請求項１３】
請求項１０に記載の方法によりオーディオ信号を符号化するように構成されたコンピュータ読み取り可能なプログラムコード。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
本発明は、効率が高く品質がよいオーディオ信号符号化に関する。より具体的に、本発明は、入力信号に適応的な、すなわち、レート−歪み基準の点で最適な符号化信号を取得するために最適化されるいくつかの符号化設定を有するオーディオコーデックのクラスに関する。本発明は、オーディオエンコーダ及びその設定の最適化方法を提供する。
【０００２】
符号化における重大な問題は、各入力信号の最も効率的な表示を見つけることである。オーディオ信号は広い範囲の特徴を有し、信号の特徴が異なれば異なる符号化方法が最も効率的であるから、例えば、異なる符号化方法を組み合わせるコーデックのようにフレキシブルなコーデックを使用することが望ましい。例えば、オーディオ信号は正弦波部分と残り部分（residual）に分かれる。通常、音色信号（tonal  signals）は正弦波でできた信号のための符号化方法で符号化され、残りの信号は波形またはノイズエンコーダで符号化される。その結果、かかるコーデックにおいて、どの設定（すなわち、どの符号化テンプレート）を使用するか、例えば、信号のどの部分をどの符号化方法で符号化するか、決定しなければならない。かかる決定は入力信号全体、すなわち入力信号自体に基づいて行われ、多数の符号化方法を試してから、各方法についてその結果の（知覚的な）歪みを計算する。しかし、最新のフレキシブルかつアダプティブなコーデックは、多数の符号化方法を組み合わせるため可能な設定の数が多いので、符号化設定に関する決定は複雑な問題（problem  regarding  complexity）である。
【０００３】
また、符号化方法が１つしかないほとんどのコーデックでは、入力信号の部分ごとに異なるエンコーダの設定等を決めなければならない。これは、例えば、アダプティブ（adaptive）な時間セグメンテーションをするコーデックの場合である。セグメンテーションをレート・歪み最適化（rate-distortion  optimisation）により適応させられるが、非常に複雑になってしまう。他の例をパラメトリック正弦波符号化で見つけることができる。それでは、あるセグメントにいくつの正弦波を割り当てるか決定しなければならない。最適数は入力信号に応じて決まる。また、変換またはサブバンドコーデックでは、量子化レベルとスケールファクタ帯域（同じ量子化レベルで符号化される周波数帯域のグループ）に関する決定をしなければならない。これらの決定は入力信号の全体に基づき、異なる周波数帯域での対応する符号化エラーが考慮される。
【０００４】
特許文献１には入力信号の変換方法が記載されている。変換（transcode）する入力信号に応じた変換方法を選択することができる。特許文献１では、変換する入力信号の前に判定された特性（prior  established  properties）に基づき異なる方法を選択することが提案されている。しかし、特許文献１では、エンコーダの設定を最適化する方法得は開示されていない。
【０００５】
つまり、技術水準としては、最適なエンコーダ設定をいかに決定し、どの符号化方法で入力信号のどの部分を符号化するのがよいかという問題に対する満足のいく解答はない。それゆえ、高品質のオーディオ符号化の分野では、符号化を入力信号に適応させるように符号化テンプレート（すなわちエンコーダ設定）を効率的に最適化する方法が必要とされている。
【特許文献１】米国特許出願第ＵＳ２００４／０００６６４４号
【０００６】
よって、本発明の一目的は、エンコーダテンプレートを複雑でなく最適化することができるオーディオエンコーダとオーディオ符号化方法を提供し、またレート・歪み基準の点で効率的な符号化信号を提供することである。
【０００７】
第１の態様では、本発明は符号化テンプレートに従ってオーディオ信号を符号化するように構成されたオーディオエンコーダである。該オーディオエンコーダは、前記オーディオ信号の所定の一組の特性に基づいて最適化された符号化テンプレートを生成するように構成された最適化手段と、前記最適化された符号化テンプレートに従って符号化オーディオ信号を発生するように構成された符号化手段とを有する。
【０００８】
「オーディオテンプレート」という用語は、エンコーダに対して選択しなければならない一組のパラメータ、すなわち設定を意味する。「最適化（された）符号化テンプレート」とは、符号化出力信号が所定の符号化効率基準の点でより最適に近づくように一部または全部のパラメータがオーディオ信号の前記所定の一組の特性に応じて選択または修正された符号化テンプレートであると解釈すべきである。「オーディオ信号の所定の一組の特性」とは、そのオーディオ信号の信号特性を示す１つ以上のパラメータを含むオーディオ信号の数値的表示である。オーディオ信号の所定の一組の特性は、例えば各パラメータを表すスカラー値を有する特性ベクトルである。
【０００９】
オーディオエンコーダは、例えば、特性ベクトルによるオーディオ信号の所定の一組の特性を用いて、符号化するオーディオ信号の特性に関する事前の知識を用いることにより、符号化プロセスに使用すべき符号化テンプレートを最適化することができる。このように、好ましくは、オーディオエンコーダは、オーディオ信号の所定の一組の特性に基づきレート及び／または歪みの大きさを推定し、これによりオーディオ信号を実際に符号化することなく最適化（された）符号化テンプレートを供給する。言い換えると、例えば入力信号特性ベクトルを用いることにより最適なエンコーダ設定を決定でき、最適符号化テンプレートを最終決定する前に、可能な多数の設定を試してその結果の符号化出力信号をレートと歪みに関してモニターすることは要さない。
【００１０】
これにより、従来のエンコーダと比較して、複雑性が低いエンコーダで符号化テンプレートを最適化できる。これは、最適なレート・歪み効率を実現するために最適化すべき多数のパラメータを有する符号化テンプレートを有する符号化方式（encoding  schemes）の場合に特に有利である。一例として、２つ以上のサブエンコーダを有するエンコーダのクラスであって、最適なレート・歪み効率を求めるためにサブエンコーダ間のビットレートの分配を決定することが少なくとも１つのタスクであるエンコーダのクラスがある。全入力信号と（知覚的）歪みの大きさを用いて可能なすべての符号化テンプレートを網羅的にサーチすることが最適ではあるが、おそらく効率的ではなく、利用できる処理パワーが限られた状態で実現するには複雑に成りすぎる。
【００１１】
オーディオ信号の一組の特性を表すデータは、特性ベクトルや特性行列などいかなる形式で構成することもできる。
【００１２】
オーディオエンコーダは、前記オーディオ信号を分析し、前記入力信号に応じてその一組の特性を生成するように構成された分析手段をさらに有してもよい。しかし、オーディオ信号の一組の特性はオーディオエンコーダの外部で求めてもよい。オーディオエンコーダは、オーディオ信号とともに、その所定の一組の特性を入力として受け取るように構成される。
【００１３】
好ましくは、前記最適化手段は前記オーディオ信号の前記所定の一組の特性に基づき前記符号化テンプレートに関連する知覚歪みを予測するように構成された手段を有する。「符号化テンプレートに関連する歪み」とは、符号化テンプレートに従ってオーディオ信号を符号化することによる、符号化（された）オーディオ信号とオーディオ信号自体との間の差異である。「知覚的歪み」とは、人間の聴覚システムにより近くされるものの歪みの大きさであり、すなわち知覚された音声品質を反映する歪みの大きさである。
【００１４】
好ましくは、知覚的歪みの大きさは、人間のマスキング曲線（masking  curve）等を表す知覚モデルに基づく。
【００１５】
好ましくは、前記最適化手段は前記オーディオ信号の前記所定の一組の特性に基づき前記符号化テンプレートに関連するビットレートを予測するように構成された手段を有する。
【００１６】
最も好ましくは、前記最適化手段は前記オーディオ信号の前記所定の一組の特性に基づき前記符号化テンプレートに関連する知覚的歪みとビットレートの両方を予測するように構成されている。これにより、エンコーダは、所与の最大目標ビットレートにおける最高の音声品質との基準に従って符号化テンプレートを最適化することも、知覚的歪みの点で所定の最低音声品質における最低ビットレートとの基準に従って符号化テンプレートを最適化することもできる。
【００１７】
好ましくは、オーディオ信号の一組の特性は、調性、うるささ、調和性、静止性、線形予測ゲイン、長期予測ゲイン、スペクトルフラットネス、低周波スペクトルフラットネス、高周波スペクトルフラットネス、ゼロクロスレート、ラウドネス、有声化率、スペクトル中心、スペクトル帯域幅、メルケプストラム、フレームエネルギー、ＥＲＢ帯域１−１０のスペクトルフラットネス、ＥＲＢ帯域１０−２０のスペクトルフラットネス、ＥＲＢ帯域２０−３０のスペクトルフラットネス、ＥＲＢ帯域３０−３７のスペクトルフラットネスにより構成されたグループから選択された少なくとも１つの特性を含む。好ましくは、オーディオ信号の所定の一組の特性は、１つ以上の上記のパラメータを表すスカラーを有する特性ベクトルを含む。しかし、言うまでもなく、別のタイプのパラメータを使用してもよい。原理的には、信号を記述するいかなるパラメータを選択することもできる。しかし、好ましくは、オーディオ信号の所定の一組の特性は、知覚的な特性、すなわち人間の聴覚システムにより知覚されるものに関する特性を含む。
【００１８】
オーディオ信号の所定の一組の特性は、本技術分野で知られている標準的な定義により決定できる特性を含んでいてもよい。
【００１９】
一組のオーディオ信号特性は問題になっているエンコーダの特性を考慮するように設計されていることが好ましい。例えば、正弦波エンコーダ部とノイズエンコーダ部とを有する結合エンコーダの場合、調性とうるささのパラメータが含まれる。これにより、ビットレートを分配するタスクが簡単になり、調性パラメータとうるささパラメータから容易に決定される。例えば、非常に簡単な決定基準では、調性パラメータが所定値より大きい場合に正弦波エンコーダを選択し、それ以外の場合にノイズエンコーダ部を選択する。しかし、言うまでもなく、問題となっているエンコーダに関する事前の知識に基づき、オーディオ信号を記述するパラメータが１だけ、または少ししか無くても、符号化の振る舞いを正確に予測することができる。
【００２０】
好ましくは、オーディオエンコーダは、前記符号化テンプレートを前記オーディオ信号の各セグメントに対して最適化するように構成されている。よって、エンコーダは、過渡信号等のオーディオ信号の急激な変化に追随でき、符号化テンプレートを適宜適応させることができる。
【００２１】
前記最適化手段は前記オーディオ信号の前記一組の特性に基づき前記オーディオ信号のセグメンテーションを最適化するように構成されていてもよい。符号化テンプレートとは別に、適応的セグメンテーションを使用することが効率的であることが分かっている。オーディオ信号の信号特性に基づいた事前の適応的セグメンテーションを用いると、かかる適応的セグメンテーションはより一層効率的となる。先行技術では、エンコーダの適応的セグメンテーションは符号化テンプレートの最適化とは別に余分で複雑な最適化タスクを加えるだけだからである。
【００２２】
前記最適化手段は、一組の所定の符号化テンプレートから前記最適化された符号化テンプレートを選択するように構成されていてもよい。符号化テンプレート最適化プロセスをさらに容易にするため、所定の一組の符号化テンプレートがエンコーダパラメータ空間の大部分をカバーすることが好ましい。そうすると、最適化タスクは、所定の一組の符号化パラメータを評価して、所定の符号化効率基準の点で最適なものを選択することとなる。
【００２３】
好ましい実施形態では、符号化手段は第１と第２のサブエンコーダを有し、一方最適化手段はオーディオ信号の所定の一組の特性に従って第１と第２のサブエンコーダの第１と第２の符号化テンプレートを最適化するように構成されている。好ましければ、オーディオエンコーダは、３つ以上の別々のサブエンコーダを有し、オーディオ信号の所定の一組の特性に基づき、すべてのサブエンコーダの符号化テンプレートを最適化するように構成されてもよい。このように、この実施形態は組み合わせコーデック（combined  codecs）をカバーする。
【００２４】
第２の態様では、本発明は、オーディオ信号の符号化方法を提供する。該方法は：前記オーディオ信号の所定の一組の特性に基づいて、所定の符号化効率基準に関して最適化された、最適化符号化テンプレートを生成する段階と、前記最適化符号化テンプレートに従って符号化オーディオ信号を発生する段階とを有する。
【００２５】
本発明の第１の態様に関する上記説明と好ましい変形例は、第２の態様にも当てはまる。
【００２６】
第３の態様では、本発明はオーディオ信号を符号化するように構成されたオーディオエンコーダの符号化テンプレートの最適化方法である。該方法は、前記オーディオ信号の所定の一組の特性を受け取る段階と、前記オーディオ信号の前記所定の一組の特性に基づいて、所定の符号化効率基準に関して前記符号化テンプレートを最適化する段階とを有する。
【００２７】
特性ベクトル等のオーディオ信号の所定の一組の特性に基づいてエンコーダの符号化テンプレートを最適化することにより、先行技術の符号化テンプレート最適化と比べて、最適化を大幅に簡単（less  complex）にすることができる。その理由は、先行技術の符号化効率最適化方法は、実際に符号化したオーディオ信号について求めた必要ビットレートと歪みに基づくからである。このように、かかる先行技術の方法は符号化プロセスを含む。オーディオ信号の所定の一組の特性に基づく最適化方法により、最適化方法の符号化プロセスがなくなる。これは、最適化すべき設定が多数あるエンコーダでは特に有利である。あるいは、最適化は知覚的歪みの大きさの予測と、所与の符号化テンプレートのビットレートの予測とに基づいてもよい。
【００２８】
符号化テンプレートに従って実際に信号を符号化するほど正確ではないが、例えばどのデータをオーディオ信号の所定の一組の特性に含めるか注意深く検討し、問題のエンコーダの正確なモデルを作ることにより、予測精度を高くすることができる。各々が多数の設定を有する一組のエンコーダを組み合わせた複雑な場合、先行技術の方法の結果はよくない。全パラメータ空間を実際にテストすることはできず、パラメータ空間を非常に粗くしかテストできないからである。これと比べて、全パラメータ空間を十分速くカバーでき、利用できる所与の計算パワーの下で符号化テンプレートが理論的に最適なものにより近くなることが分かる。
【００２９】
第３の態様による方法は、オーディオ信号の分析とそれに従ったオーディオ信号の所定の一組の特性の生成との最初の組を含む。
【００３０】
好ましくは、最適化ステップは、知覚的歪みの大きさを予測する段階を含む（上記定義を参照）。
【００３１】
好ましくは、最適化段階はビットレートの予測を含む。好ましくは、最適化段階は、所与の最大目標ビットにおいて最高の音声品質という基準に従って、または知覚的歪みに関する所定の最低音声品質における最低ビットレートという基準に従って、符号化テンプレートの最適化を可能とするように、知覚的歪みとビットレートとの両方を予測することを含む。
【００３２】
好ましくは、最適化方法はオーディオ信号の各セグメントに対して行われる。
【００３３】
好ましくは、最適化方法は、前記オーディオ信号の前記所定の一組の特性に基づき前記オーディオ信号のセグメンテーションを最適化することを含む。
【００３４】
第４の態様では、本発明は第１の態様によるオーディオエンコーダを有する装置である。かかる装置は、好ましくは固体メモリオーディオ装置、ＣＤプレーヤ、ＣＤレコーダ、ＤＶＤプレーヤ、ハードディスクレコーダ、モバイル通信装置、（ポータブル）コンピュータ等のオーディオ装置である。しかし、オーディオ装置以外の装置でもよい。
【００３５】
第５の態様では、本発明は、第２の態様の方法によるオーディオ信号を符号化するように構成されたコンピュータ読み取り可能プログラムコードである。
【００３６】
第６の態様では、本発明は、第３の態様の方法による符号化テンプレートを最適化するように構成されたコンピュータ読み取り可能プログラムコードである。
【００３７】
第５の態様と第６の態様によるコンピュータ読み取り可能プログラムコードは、信号プロセッサ、パーソナルコンピュータ等のために構成されたソフトウェアアルゴリズムを含み得る。このプログラムコードは、ディスク、メモリカード、メモリスティック等のポータブル媒体上のものであっても、ＲＯＭチップに格納されたものであっても、その他の装置に格納されたものであってもよい。
【００３８】
以下、添付した図面を参照して本発明を詳細に説明する。
【００３９】
本発明はいろいろな一部変更や代替的形体をとりうるが、具体的な実施形態を図面中で例として示し、以下に詳細に説明する。しかし、言うまでもなく、本発明は開示した具体的な形体に限定されるものではない。むしろ、本発明は、添付した請求の範囲に記載された本発明の精神と範囲に含まれるすべての修正、等価物、代替物を含むものである。
【００４０】
図１は先行技術のエンコーダＥＮＣを示す。このエンコーダＥＮＣは、入力信号ＩＮを受けて、それに応答して符号化（された）出力信号ＯＵＴを発生する。先行技術のエンコーダＥＮＣでは、エンコーダ設定すなわちエンコーダテンプレートは、固定されているか、入力信号の符号化を含む最適化アルゴリズムに基づく。異なった符号化テンプレートを試み、各符号化テンプレートについて、入力オーディオ信号ＩＮを符号化し、その符号化テンプレートに関連する例えば歪みとビットレートをモニターし、最終的に最も効率的な符号化テンプレートを選択し、それを使用して出力信号ＯＵＴを発生する。
【００４１】
図２は、本発明の原理を、好ましいオーディオエンコーダの実施形態により示している。入力オーディオ信号ＩＮは信号分析手段ＡＮが受信して分析する。分析手段ＡＮは、それに応じてオーディオ信号ＩＮの一組の特性を含む特性ベクトルＰＶを生成する。符号化テンプレート最適化ユニットＥＴ  ＯＰＴは、この特性ベクトルＰＶを受け取り、その受け取った特性ベクトルＰＶに基づき最適符号化テンプレートＯＥＴを生成する。エンコーダ手段ＥＮＣは、最適符号化テンプレートＯＥＴと入力オーディオ信号ＩＮを使用して、入力オーディオ信号ＩＮの符号化バージョンである符号化出力信号ＯＵＴを生成する。
【００４２】
このように、図２のオーディオエンコーダでは、特性ベクトルＰＶと、異なる符号化設定（例えば、そのレート・歪み性能）の数学的モデルとを使用して、最適符号化テンプレートＯＥＴを発生する。その時、可能なすべての符号化テンプレートを試みる必要はない。その理由は、特性ベクトルＰＶが符号化テンプレートの入力タイプに依存する（input-type-dependent）性能を既に示しているからである。図１の先行技術のエンコーダと比べて、本発明によるオーディオエンコーダは、入力オーディオ信号ＩＮを符号化しなくてもエンコーダ手段の符号化テンプレートを最適化でき、入力オーディオ信号ＩＮの特性だけを用いて最適符号化テンプレートを決定することができる。
【００４３】
言うまでもなく、図２に示した分析手段ＡＮは任意的である。このように、本発明によるオーディオエンコーダは、入力オーディオ信号ＩＮと特性ベクトルＰＶを入力として受け取るように構成され得る。
【００４４】
特性ベクトルＰＶを使用することにより、効率的となり、最適化プロセスの複雑性が低下する。特性ベクトルＰＶを使用する不利な点は、符号化が（少し）最適ではなくなることである。しかし、オーディオ符号化で現在使用されているその場しのぎの方法は、最適解からはより一層遠いものであろう。
【００４５】
入力オーディオ信号の所定の一組の特性はいくつかの方法で使用できる。これらの方法は同時に使用できる。それらの方法を以下に説明する。説明を簡単にするため、以下、入力オーディオ信号の所定の一組の特性を特性ベクトルとして示す。
【００４６】
第１の実施形態では、特性ベクトルを使用して、異なる符号化テンプレートの歪み（知覚的歪み等）を推定する。例えば、異なる符号化方法または１つの符号化方法における異なる設定の組み合わせである。これには、複雑性の点で２つの有利な点がある：１）実際の符号化が必要なく、２）（知覚的）歪みを計算する必要がない。言い換えると、特性ベクトルを使用して、実際の符号化をして歪みを計算せずに、（知覚的）歪みを求める。
【００４７】
第２の実施形態では、特性ベクトルを使用して、ハイブリッドエンコーダにおいて、すなわちいくつかの符号化方法またはサブエンコーダの組み合わせを有するエンコーダにおいて、入力信号のどの部分をどの符号化方法で符号化するか直接決定する。これは前のものよりもさらに一歩進んだものである：この場合、特性ベクトルは符号化方法の入力タイプ依存の性能を示すだけでなく、どれを使用すべきかということも示す。
【００４８】
例えば、入力信号は顕著な正弦波を含んでいる場合、この入力信号をすべての符号化方法で符号化して最も効率的なものを選ぶ必要はない。その一方、特性ベクトルが、その信号が顕著な正弦波を含むことを示しているので、どの符号化方法が正弦波を効率的に符号化できるかチェックして、それで符号化すればよい。このように、特性ベクトルを見ると、どの符号化方法がその入力信号（の一部）を最も効率的に符号化できるか、実際に符号化しなくてもすぐに明らかである。特性ベクトルを使用して、符号化方法間の潜在的なインターラクション（interactions）を推定することもできる。これらのインターラクションに関する知識もコーデックの設定のために重要である。
【００４９】
第３の実施形態では、特性ベクトルはコーデックの最適時間変化適応的セグメンテーションを推定する。特性ベクトルにより、適応的セグメンテーションを入力信号の時間変化する特徴に基づいて前もっと設定できる。これにより、いくつかの可能なセグメンテーションの効果を見る方法と比較して、複雑性が低下する。
【００５０】
ここで、上記の３つの実施形態をより詳細に説明する。
【００５１】
第１の実施形態は、特性ベクトルベースの瞬間歪み推定方法である。このフレームワークは、符号化するフレームから抽出した特性ベクトルに基づくものであり、このフレームから歪み推定が実行される。より詳細に、コーダＱ（．）の場合に生じる符号化歪みθを推定するタスクを扱う。フレームｘについて、生じる歪みは次式（１）で表される
【数１】
2008519308.tif 000003
ここで、δ（．，．）は適当な歪みの大きさ（measure）である。
【００５２】
この推定は特性抽出ｆ（．）と推定ｇ（．）に分離できる。ランダム入力ベクトルＸを処理して低次元（dimension  reduced）ランダムベクトルＰを求め、これから符号化歪みΘの推定
（外１）
2008519308.tif 000004
を求める。本方法の目的は、無バイアス推定を実行して、次式（２）に示す推定誤差分散を最小化することである
【数２】
2008519308.tif 000005
【００５３】
かかる方法の実行は特性ベクトルの選び方に大きく依存する。このように、特性抽出器ｆ（．）の基本的なタスクは、必要な推定精度σＺ２に対してΘに関して十分な情報を含む、すなわち十分に高い相互情報Ｉ（Θ；Ｐ）を含む特性Ｐを抽出することである。相互情報Ｉ（Θ；Ｐ）は、例えばＴ．Ｍ．カバー及びＪ．Ａ．トーマス著「初歩の情報理論」（John  Wiley  &  Sons,  New  York,  NY,  1991）に記載されている。
【００５４】
推定器ｇ（．）の目的は、特性ベクトルの観察Ｐ＝ｐに基づき、生じる歪みθの推定
（外２）
2008519308.tif 000006
を求めることである。このタスクの最小平均平方誤差推定器（ＭＭＳＥ）、すなわちσＺ２を最小化するものは、次式（３）の条件付き平均推定器である
【数３】
2008519308.tif 000007
【００５５】
図３は、モデルベースアプローチを用いた実施形態を示す。このモデルベースアプローチは、Ｊ．リンドブロム、Ｊ．サミュエルソン、Ｐ．ヘデリン著「モデルベーススペクトル予測」（Proc.  IEEE  Workshop  Speech  Coding,  (Delawan,  WI,  USA),  2000,  pp.  117-119）に記載されている。図３において、Ｔ  Ｏ−Ｌは、同時確率密度関数
（外３）
2008519308.tif 000008
がオフライントレーニングされることを示している。
【００５６】
同時確率密度関数
（外４）
2008519308.tif 000009
についてガウシアンミクスチャモデル（ＧＭＭ）を利用すると、各符号化時点でＭＭＳＥは次式（４）で近似できる
【数４】
2008519308.tif 000010
ここで、
（外５）
2008519308.tif 000011
は条件付きモデル確率密度関数であり、これはガウシアン密度のミクスチャであることが示せ、同時モデル確率密度関数
（外６）
2008519308.tif 000012
から容易に求められる。実際には、この推定器は次式（５）の条件付き平均の重みつけ合計を計算する
【数５】
2008519308.tif 000013
ここで、Ｍはミクスチャ成分の数であり、｛ρ′ｉ｝と｛ｍｉ，Θ｜Ｐ＝ｐ｝は、それぞれ重みと条件付きモデル確率密度関数
（外７）
2008519308.tif 000014
の平均とを表す。推定器出力は、モデル確率密度関数が真の確率密度関数に近づくにつれて、真の条件付き平均（式（３）参照）に近づく。
【００５７】
符号化と歪み計算ではなく歪み推定により得られる複雑性の低下は３つの要因に依存する：特性ベクトルを用いた歪み推定の複雑性、符号化方法の複雑性、及び歪み計算の複雑性。
【００５８】
歪み推定の複雑性は、明らかに使用するモデルに依存する。ここで示した実施形態の場合、各ＲＤ点は独立に推定されると仮定して、複雑性は次のように表せる：ＮＲＤ・Ｎｍｉｘｔ・（Ｃｐｒｏｄｕｃｔ＋Ｃｐｄｆ）。ここで、ＮＲＤはＲＤ点の数であり、Ｎｍｉｘｔはミクスチャの数であり、Ｃｐｒｏｄｕｃｔは行列ベクトル積の複雑性であり、Ｃｐｄｆはガウシアン確率密度関数推定の複雑性である。行列ベクトル積は使用した特性ベクトルの「次元」を有するが、行列は対称であり、複雑性はその約半分に低下する。
【００５９】
符号化方法の複雑性は、明らかに使用する方法に依存し、コーデックごとに大きく異なる。それでもなお、この複雑性は歪み推定の複雑性よりも高いことが予想される。
【００６０】
実施した推定方法は、生じた信号対雑音比（ＳＮＲ）を推定すべき歪みΘとして用いて、ＣＥＬＰ類似のエンコーダＱ（．）の場合に評価した。次の６つの異なる特性ベクトルに対してテストした：１０次のリニア予測ゲイン（ＧＬＰＣ）、長期予測ゲイン（ＧＬＴＰ）、スペクトルフラットネス（Ｇ）、低周波数スペクトルフラットネス（Ｇｌｏｗ）、高周波スペクトルフラットネス（Ｇｈｉｇｈ）、及びＬＰＣゲインとＬＴＰゲインの結合（ＧＬＰＣＧＬＴＰ）。すべての予測器は３２ミクスチャモデルに基づき、結果は評価セットとトレーニングセットを別々に用いて、Ｔｉｍｉｔスピーチデータベースで評価した。
【００６１】
その結果、使用する特性ベクトルＰの相互情報量Ｉ（Θ；Ｐ）を増やすと、誤差分散σＺ２が減少した。よって、使用した特性ベクトルの相互情報量Ｉ（Θ；Ｐ）によって、真の歪みにますます近づいた。その結果分かったことは、相互情報量Ｉ（Θ；Ｐ）が十分大きい特性ベクトルにより、精度が高い推定をすることが可能だということである。結果として確認できたことは、符号化設定の入力タイプに依存する（input-type-dependent）性能を示すために特性ベクトルを使用して、複雑性を減少させることができることである。
【００６２】
特性ベクトルによる方法を、フレーム毎に３０の正弦波を使用する正弦波エンコーダに対しても評価した。エンコーダは、R.  Heusdens、S.  van  de  Par著「Rate-distortion  optimal  sinusoidal  modeling  of  audio  and  speech  using  psychoacoustical  matching  pursuits」（Proc.  IEEE  Int.  Conf.  Acoust,  Speech,  and  Signal  Proc,  (Orlando,  FL,  USA),  2002,  vol.  2,  pp.  1809-1812）にある音響心理的マッチング追跡に基づき、推定する歪みθとして、S.  van  de  Par、S.  Kohlrausch、A.  Charestan、R.  Heusdens著「A  new  psychoacoustical  masking  model  for  audio  coding  applications」（Proc.  Proc.  IEEE  Int.  Conf.  Acoust.,  Speech,  and  Signal  Proc,  (Orlando,  FL,  USA),  2002,  vol.  2,  pp.  1805-1808）にある知覚的スペクトル歪みの大きさを用いる。
【００６３】
異なる８つの特性ベクトルの場合にテストした：ゼロクロスレート（ＺＣＲ）、ラウドネス（Ｌ）、有声化率（Ｖ）、スペクトル中心（ＳＣ）、スペクトル帯域幅（ＢＷ）、スペクトルフラットネス（ＳＦ）、１２次メルケプストラム（ＭＦＣＣ）、およびＬ＋ＳＦ＋ＳＣ＋ＢＷの組み合わせに基づく４次元特性ベクトル。すべての推定器は１６ミクスチャモデルに基づき、評価の組とトレーニングの組に分かれた、３５ｍｓの９００，０００フレームを含むオーディオデータベースで結果を評価した。また、この実施形態の場合、結果が示していることは、相互情報量Ｉ（Θ；Ｐ）が十分に大きい特性ベクトルでは、歪みを高い精度で推定できることである。
【００６４】
以下に第２の実施形態を説明する。特性ベクトルを使用して、入力信号のどの部分をハイブリッドエンコーダのどの符号化方法で符号化するか決定する。
【００６５】
本実施形態のハイブリッドエンコーダは、２つの符号化方法を有する：すなわち、正弦波エンコーダと、それに続く変換エンコーダである。正弦波エンコーダは、第１の実施形態に関して説明したものと同様である。変換エンコーダは、ＭＤＣＴフィルタバンクに基づくものであり、正弦波エンコーダの残差信号（residual）を符号化する。ＭＤＣＴフィルタバンクは、例えばR.  D.  Koilpillai、P.  P.  Vaidyanathan著「Cosine-  modulated  fir  filter  banks  satisfying  perfect  reconstruction」（IEEE  Trans.  Signal  Processing,  vol.  40,  no.  4,  pp.  770-783,  April  1992）に記載されている。重要な問題は、どの信号成分を正弦波エンコーダで符号化し、どの成分を変換エンコーダで符号化するかということである。この実施形態では、この問題は、利用できるビットのバジェット（budget）のうちどれだけを正弦波エンコーダが使い、どれだけを変換エンコーダが使うかということになる。
【００６６】
図４は先行技術によるアプローチを示す。入力信号ＩＮは正弦波エンコーダＳＥＮＣに入力される。正弦波エンコーダＳＥＮＣは変換エンコーダＴＥＮＣに残差信号ｒｅｓを送る。変換エンコーダＴＥＮＣは、このように、正弦波エンコーダＳＥＮＣが符号化できないものを符号化するためのものである。レート・歪み最適化ユニットＲ−Ｄ  ＯＰＴは、２つのエンコーダＳＥＮＣとＴＥＮＣにそれぞれビットレートＲ−ＳＥとＲ−ＴＥを分配する。それに応じて、最適化ユニットＲ−Ｄ  ＯＰＴは、最後のエンコーダＴＥＮＣからその結果の歪みＤを受け取る。異なるいくつかのビット分配Ｒ−ＳＥとＲ−ＴＥを試み、最適なもの、すなわち歪みＤが最低となるものがレート・歪み最適化ユニットＲ−Ｄ  ＯＰＴにより選択され、この分配Ｒ−ＳＥとＲ−ＴＥを使用して符号化出力信号ＯＵＴを発生する。
【００６７】
ここに示した例では、以下のビット分配を試した：正弦波エンコーダ（ＳＥＮＣ）に１００％で変換エンコーダ（ＴＥＮＣ）に０％の場合、ＳＥＮＣ７５％とＴＥＮＣ２５％の場合、ＴＥＮＣ５０％とＳＥＮＣ５０％の場合、ＳＥＮＣ２５％とＴＥＮＣ７５％の場合、ＳＥＮＣ０％とＴＥＮＣ１００％の場合である。信号を異なるビット分配を用いて符号化し、結果として得られるパラメータから信号を合成して、その知覚的歪みを決定した。このため、S.  van  de  Par、A.  Kohlrausch、G.  Charestan、R.  Heusdens著「A  new  psychoacoustical  masking  model  for  audio  coding  applications」（Proc.  Proc.  IEEE  Int.  Conf.  Acoust,  Speech,  and  Signal  Proc,  (Orlando,  Florida,  USA),  2002,  vol.  2,  pp.  1805-1808）に記載されている知覚的歪み測定を使用する。これは入力信号のスペクトル聴覚マスキング特性を利用するものである。最適化アルゴリズムにより、知覚的歪みが最低になるビット分配が選択される。
【００６８】
図５は、本発明によるアプローチを示す。図４の先行技術のアプローチとの相違点は、上記のとおり、特性ベクトルＰＶがビットレート最適化ユニットＲ−ＯＰＴに入力され、そのビットレート最適化ユニットＲ−ＯＰＴが２つのエンコーダＳＥＮＣ、ＴＥＮＣへの最適ビット分配Ｒ−ＳＥ、Ｒ−ＴＥを決定する。図示した実施形態では、分析ユニットＡＮが入力信号ＩＮを分析して、それに応じて特性ベクトルＰＶを生成する。異なるビット分配を試みるのではなく、最適分配Ｒ−ＳＥ、Ｒ−ＴＥの推定はこの特性ベクトルＰＶを用いて行われる。
【００６９】
このタスクのためにどの特性が有用であるか決定するために、１２通りの特性ベクトルを調べた：すなわち、８通りの１次元ベクトル（ゼロクロスレート、ラウドネス（Ｌ）、有声化率、スペクトル中心、スペクトル帯域幅（ＢＷ）、スペクトルフラットネス、フレームエネルギー、ＬＰＣフラットネス）、２通りの４次元ベクトル（Ｌ＋ＢＷ及びＳＦＥＲＢ：ＥＲＢバンド１−１０、１０−２０、２０−３０、３０−３７のスペクトルフラットネス）、２つの４次元特性ベクトルの組み合わせに基づく１つの８次元ベクトル、及び１つの１２次元ベクトル（１２次のメルケプストラム）。ガウシアンミクスチャモデルを使用して、上記のようなビット歪みを推定する。すべての予測器は３２ミクスチャモデルに基づき、４３ｍｓの６，０００フレームを含むオーディオデータベースを用いてトレーニングされている。最高の結果は、多次元特性ベクトルを用いることにより得られる。それゆえ、トレーニングに用いたものとは別のデータベースを用いた推定には４次元特性ベクトルＳＦＥＲＢを使用する。
【００７０】
図４と図５の２つのアプローチの比較をした。フレームごとの知覚的歪みの決定には、S.  van  de  Par、A.  Kohlrausch、G.  Charestan、R.  Heusdens著「A  new  psychoacoustical  masking  model  for  audio  coding  applications」（Proc.  Proc.  IEEE  Int.  Conf.  Acoust,  Speech,  and  Signal  Proc,  (Orlando,  Florida,  USA),  2002,  vol.  2,  pp.  1805-1808）に記載されている歪み測定を使用した。２つのアプローチによる歪みは同様であったが、ビット分配の決定に特性ベクトルを使用できることが示された。
【００７１】
しかし、図５に示した実施形態は、例えば、よりよい特性の使用や、図３に示したガウシアンミクスチャモデルを改良などのいくつかの方法で改良することができる。後者の例としては、より多くのミクスチャ（mixtures）の使用、推定器の結果の０％と１００％の間への限定（現在の推定器はガウシアンに基づき、ガウシアンはどの値でも取れる）、モデルのタスクの変更（０−１００％の間の推定パーセンテージではなく、フレームを０、２５、５０、７５、１００％のクラスに分けてもよい）。ガウシアンミクスチャモデルではなく、他のモデルを使用することもできる。
【００７２】
異なるコーデックストラテジＳＥＮＣ、ＴＥＮＣの間のビット分配Ｒ−ＳＥ、Ｒ−ＴＥの推定をするため特性ベクトルＰＶを使用することにより、この分配をレート・歪み最適化により決定するコーデックと比較して、計算の複雑性が大幅に減少する。上記の実施形態では、複雑性は、最適化で調べたビット分布の数と同じファクタで減少する。そこで、上記の実施例では、複雑性は１／５に減少する。
【００７３】
図６は、第３の実施形態を示し、入力信号ＩＮに適応させた事前最適化セグメンテーションＯＳＥＧを決定する特性ベクトルＰＶベースの方法を示している。
【００７４】
適応的セグメンテーションＯＳＥＧに関するセグメンテーション最適化ユニットＳＥＧ  ＯＰＴによる決定は、特性ベクトルＰＶと、異なるセグメンテーションのモデル（例えば、そのレート・歪み性能）とに基づく。最適化されたセグメンテーションＯＳＥＧは、入力信号ＩＮとともにエンコーダＥＮＣにも入力され、符号化出力信号ＯＵＴが生成される。その時、可能なすべての異なるセグメンテーションの可能性を試みる必要はない。その理由は、特性ベクトルＰＶがセグメンテーションの入力タイプに依存する（input-type-dependent）性能を既に示しているからである。
【００７５】
実際には、事前のセグメンテーションのために特性ベクトルをレート・歪み推定と同様に使用できる。第１の実施形態に関して説明したのと同様に、特性ベクトルを使用して異なるセグメンテーションの可能性のレート・歪み性能を推定して、性能が最も良いものを選択することができる。
【００７６】
事前の適応的時間セグメンテーションに特性ベクトルを使用すると、完全なレート・歪み最適化によるレート・歪みと比較して、計算上の複雑性が大幅に減少する。複雑性は、許容されるセグメント長の数と同じファクタだけ減少する（特性ベクトルにより生じる余分な複雑性は無視する）。例えば、適応セグメンテーションを用いる正弦波エンコーダでは、４つの異なるセグメント長が許容される：すなわち１０．７、１６．０、２１．３及び２６．８ｍｓである。複雑性は事前のセグメンテーションにより１／４に減少する。
【００７７】
言うまでもなく、本発明による符号化原理は、固体メモリオーディオ装置、ＣＤプレーヤ／レコーダ、ＤＶＤプレーヤ／レコーダ、モバイル通信装置、（ポータブル）コンピュータ、インターネット等のオーディオのマルチメディアストリーミング等の広い範囲のアプリケーションに使用できる。
【００７８】
図面の参照符号が請求項に含まれているが、単に請求項を明確にするためである。これらの図面の実施形態例への参照は、決して請求項の範囲を限定するものであると解してはならない。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】先行技術のエンコーダを示し、符号化設定は固定されているか、あるいは符号化信号の歪みに基づいて反復的に調節される。
【図２】本発明によるエンコーダを示し、エンコーダ設定は入力信号の事前分析に基づく。
【図３】符号化歪みを推定するための好ましいガウシアンミクスチャベース最小平均２乗誤差エスティメータ（Gaussian  mixture  based  minimum  mean  square  error  estimator）を示す。
【図４】先行技術の複合エンコーダを示し、２つのサブエンコーダ間のビットレートの分配は符号化信号の歪みの評価により決まる。
【図５】本発明による複合エンコーダを示し、２つのサブエンコーダ間のビットレートの分配は入力信号の特性により決まる。
【図６】本発明によるエンコーダを示し、入力信号の適応的セグメンテーションは入力信号の特性に基づき決まる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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