(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
オーディオスペクトルに対し、グループ別に必要なビット数と量子化に関する付加情報ビット数とを加えたビット数が小さくなるように、複数のグループにグルーピングする段階と、
前記オーディオスペクトルの各グループのデータ分布とＳＭＲとを考慮し、量子化ステップサイズを決定する段階と、
前記決定された量子化ステップサイズを利用して前記各グループを量子化する段階とを含むことを特徴とするオーディオ信号の符号化方法。
【請求項２】
前記量子化する段階は、前記各グループ内の最大値を基準に正規化した正規化値と前記量子化ステップサイズを利用してグループ量子化器を選択する請求項１に記載のオーディオ信号の符号化方法。
【請求項３】
前記グループ量子化器での量子化は、
Max-Lloyd量子化であることを特徴とする請求項２に記載のオーディオ信号の符号化方法。
【請求項４】
前記符号化方法は、 
前記量子化された結果を無損失符号化する段階をさらに含む請求項１に記載のオーディオ信号の符号化方法。
【請求項５】
前記無損失符号化する段階は、
コンテクスト算術符号化により無損失符号化することを特徴とする請求項４に記載のオーディオ信号の符号化方法。
【請求項６】
前記無損失符号化する段階は、
フレーム別に、前記オーディオスペクトルに対し、少なくとも一つの重要周波数成分の存在いかんを表す周波数インデックスを生成する段階と、
量子化器情報、量子化ステップサイズ、グルーピング情報を含む付加情報とオーディオ信号の量子化値と、前記周波数インデックスを以前フレームとの相関度及び周辺の重要周波数成分の分布を考慮して確率モデルを選定して無損失符号化する段階とを含む請求項５に記載のオーディオ信号の符号化方法。
【請求項７】
前記符号化方法は、
前記オーディオスペクトルのＳＮＲによって前記オーディオスペクトルから少なくとも一つの重要スペクトル成分を選択する段階と、
前記オーディオスペクトルから抽出されるスペクトルピークを所定重み付け値に基づき、少なくとも一つの重要スペクトル成分として選択する段階と、
前記オーディオスペクトルの周波数帯域別に求められるＳＮＲに基づき、前記オーディオスペクトルから少なくとも一つの重要スペクトル成分を選択する段階をさらに含む請求項１に記載のオーディオ信号の符号化方法。
【請求項８】
量子化器情報、量子化ステップサイズ、オーディオスペクトルのグルーピング情報及びオーディオスペクトルの量子化値を復元する段階と、
前記復元された量子化器情報と量子化ステップサイズ及びグルーピング情報を参照して前記量子化値を逆量子化する段階と、
前記逆量子化された値を時間領域の信号に変換する段階とを含み、
前記グルーピング情報は、前記オーディオスペクトルに対して 、グループ別に必要なビット数と量子化に関する付加情報ビット数とを加えたビット数が小さくなるように求められるオーディオ信号の復号化方法。
【請求項９】
請求項１ないし７のうちいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
【請求項１０】
請求項８に記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オーディオ符号化／復号化に係り、特にオーディオ信号の重要周波数成分の抽出方法及びその装置、並びにそれらを利用した低ビット率オーディオ信号の符号化／復号化方法及びその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＭＰＥＧ(Moving  Picture  Experts  Group)オーディオは、高品質、高能率ステレオ符号化のためのＩＳＯ／ＩＥＣの標準方式である。すなわち、ＩＳＯ／ＩＥＣ  ＳＣ  ２９／ＷＧ１１に設けられたＭＰＥＧ内で動画符号化と並行して標準化された。圧縮には、３２バンドに基づいたサブバンド・コーディング（帯域分割符号化）と変形離散余弦変換（ＭＤＣＴ：Modified  Discrete  Cosine  Transform）とを使用するが、聴覚心理的（Psychoacoustic）特性を利用して高能率の圧縮が実現されている。この技術により、ＭＰＥＧオーディオは、従来の圧縮符号化方式に比べてすぐれた音質を実現するようになった。
【０００３】
ＭＰＥＧオーディオは、オーディオ信号を高能率で圧縮するために、信号を受け入れる人間の感覚特性を利用し、感度の低い細部の情報を省略して符号量を節減する「知覚符号化（Perceptual  Coding）」圧縮方法を利用する。
【０００４】
また、ＭＰＥＧオーディオで、聴覚心理特性を利用した知覚符号化は、主に静かなときの最小可聴限界とマスキング特性とが利用されている。静かなときの最小可聴限界とは、聴覚が感知できる音の最小レベルであり、静かなときに聴覚が感知できるノイズの限界と関係がある。前記最小可聴限界は、音の周波数によって異なる。ある周波数で、最小可聴限界より大きい音は聞こえるが、最小可聴限界より小さな音は聞こえない。また、特定音の感知限界は、共に聞こえる他の音により大きく変わるが、これをマスキング効果という。そして、マスキング効果が起きる周波数幅を臨界帯域（Critical  Band）という。かような臨界帯域のような聴覚心理を効率的に利用するためには、まず信号を周波数成分に分けることが重要であるが、そのために、帯域を３２個のバンドに細分してサブバンド符号化を行う。また、このときＭＰＥＧオーディオでは、３２バンドのエイリアシング・ノイズを消去させるためフィルタバンクを使用する。
【０００５】
ＭＰＥＧオーディオは、このようにフィルタバンクと心理音響モデルとを利用したビット割当てと量子化とから構成されている。ＭＤＣＴの結果として生成された係数を、心理音響モデル２を利用し、最適の量子化ビットを割り当てつつ圧縮を行うことになる。最適のビットを割り当てるための心理音響モデル２は、ＦＦＴを基とし、スプレッディング関数を利用してマスキング効果を計算するために、かなり多量の複雑度が要求される。
【０００６】
一般的に、オーディオ信号を低ビット率（３２ｋｂｐｓ以下）で圧縮するにおいて、前記オーディオ信号のあらゆる周波数成分を量子化して無損失符号化するには、信号別の割当て可能なビット数が不足する。従って、知覚的に重要な周波数成分を抽出し、量子化及び無損失符号化を行う必要がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明がなそうとする技術的課題は、オーディオ信号を低ビット率で圧縮するために、入力されるオーディオ信号のうち、重要周波数成分を抽出するオーディオ信号の重要周波数成分の抽出方法及びその装置を提供することである。
【０００８】
本発明がなそうとする他の技術的課題は、前記オーディオ信号の重要周波数成分の抽出方法及びその装置を利用し、低ビット率オーディオ信号の符号化方法及びその装置を提供することである。
【０００９】
本発明がなそうとするさらに他の技術的課題は、前記オーディオ信号の重要周波数成分の抽出方法及びその装置を利用し、符号化された低ビット率オーディオ信号を復号化する低ビット率オーディオ信号の復号化方法及びその装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前述の技術的課題を解決するための本発明によるオーディオ信号の重要周波数成分の抽出方法は、周波数領域に変換されたオーディオ信号に対し、心理音響モデルを利用してＳＭＲ（Signal-to-Mark  Ratio）値のような信号の知覚的重要度を計算する段階と、前記計算された知覚的重要度により、マスキング・スレショルド値が周波数領域のオーディオ信号より小さい周波数の信号を、少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分として選択する段階と、前記少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分として選択されたオーディオ信号のうち、所定の重み付け値を考慮してスペクトルピークを抽出し、前記周波数領域のオーディオ信号を符号化するのに使われる少なくとも一つ以上の第２重要周波数成分として選択する段階とを含むことを特徴とする。前記重み付け値は、重み付け値を求めようとする現在信号の周波数付近にある所定個数の周波数スペクトル値を利用し、重み付け値を求めることが望ましい。
【００１１】
前記オーディオ信号の重要周波数成分の抽出方法は、前記周波数帯域別にＳＮＲを求め、ＳＮＲの低い周波数帯域のうちから所定大きさ以上のピーク値を有する周波数成分を重要周波数成分として選択する段階をさらに含むことが望ましい。
【００１２】
前述の技術的課題を解決するための本発明によるオーディオ信号の重要周波数成分の抽出方法は、周波数領域に変換されたオーディオ信号に対し、心理音響モデルを利用してＳＭＲのような信号の知覚的重要度を計算する段階と、前記計算された知覚的重要度により、マスキング・スレショルド値が周波数領域のオーディオ信号より小さい周波数の信号を、少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分として選択する段階と、前記少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分を有するオーディオ信号のうち、周波数帯域別にＳＮＲを求め、ＳＮＲの低い周波数帯域のうちから所定大きさ以上のピーク値を有する周波数成分を、少なくとも一つ以上の他の重要周波数成分として選択する段階とを含むことを特徴とする。
【００１３】
前述の他の技術的課題を解決するための本発明による低ビット率オーディオ信号の符号化方法は、周波数領域のオーディオ信号に対し、心理音響モデルを利用してＳＭＲのような信号の知覚的重要度を計算する段階と、前記計算された知覚的重要度により、マスキング・スレショルド値が周波数領域のオーディオ信号より小さい周波数の信号を、少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分として選択する段階と、前記少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分を有するオーディオ信号のうち、所定の重み付け値を考慮してスペクトルピークを抽出し、前記ピークの周波数を少なくとも一つ以上の第２重要周波数成分として選択する段階と、前記少なくとも一つ以上の第１及び第２重要周波数成分により、前記周波数領域のオーディオ信号を量子化及び無損失符号化する段階とを含むことを特徴とする。前記スペクトルピークを抽出する段階は、前記周波数帯域別にＳＮＲを求め、ＳＮＲの低い周波数帯域のうちから所定大きさ以上のピーク値を有する周波数成分を重要周波数成分として選択する段階をさらに含むことが望ましい。前記周波数領域のオーディオ信号のＳＭＲ値を含む知覚的重要度を計算する段階は、時間領域のオーディオ信号をＭＤＣＴ（Modified  Discrete  Cosine  Transform）とＭＤＳＴ（Modified  Discrete  Sine  Transform）とを利用し、周波数領域のオーディオ信号に変換することにより生成されることが望ましい。前記周波数領域のオーディオ信号の量子化段階は、ビット使用量と量子化エラーとの関係を考慮して付加情報を最小とすることができるように、複数のグループにグルーピングする段階と、前記各グループのデータ分布（dynamic  range）とＳＭＲとを考慮し、量子化ステップサイズを決定する段階と、前記グループ別に所定の量子化器を使用してオーディオ信号を量子化する段階とを含むことが望ましい。前記量子化器は、前記グループ内の最大値を基準に正規化した正規化値と、前記量子化ステップサイズとを利用して選択されることが望ましい。前記量子化は、Max-Lloyd量子化であることが望ましい。
【００１４】
前記量子化された信号の無損失符号化は、コンテクスト算術符号化（context  arithmetic  coding）を介してなされることが望ましい。前記コンテクスト算術符号化段階は、フレーム別に前記フレームを構成している周波数成分それぞれを、重要周波数成分の存在いかんを表す周波数インデックスで表す段階と、量子化器情報、量子化ステップ及びグルーピング情報を含んだ付加情報と、オーディオ信号の量子化値とに対し、前記周波数インデックス値と以前フレームとの相関度及び周辺の重要周波数成分の分布を考慮して確率モデルを選定し、無損失符号化する段階とを含むことが望ましい。
【００１５】
前述の他の技術的課題を解決するための本発明による低ビット率オーディオ信号の符号化方法は、周波数領域のオーディオ信号に対し、心理音響モデルを利用してＳＭＲのような信号の知覚的重要度を計算する段階と、前記計算された知覚的重要度により、マスキング・スレショルド値が周波数領域のオーディオ信号より小さい周波数の信号を、少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分として選択する段階と、前記第１重要周波数成分を有する周波数領域のオーディオ信号のうち、周波数帯域別にＳＮＲを求め、ＳＮＲの低い周波数帯域のうちから所定大きさ以上のピーク値を有する周波数成分を少なくとも一つ以上の他の重要周波数成分として選択する段階と、前記第１及び他の重要周波数成分のうち少なくとも一つを含む周波数領域のオーディオ信号を量子化及び無損失符号化する段階とを含むことを特徴とする。
【００１６】
前述の技術的課題を解決するための本発明によるオーディオ信号の重要周波数成分の抽出装置は、周波数領域に変換されたオーディオ信号に対し、心理音響的特性を考慮してＳＭＲのような信号の知覚的重要度を計算する心理音響モデル部と、前記計算された知覚的重要度により、前記心理音響モデルで計算されたＳＭＲのような信号の知覚的重要度を利用し、マスキング・スレショルド値が周波数領域のオーディオ信号より小さい周波数の信号を、少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分として選択する第１  ＩＳＣ選択部と、前記第１重要周波数成分として選択されたオーディオ信号のうち、所定の重み付け値を考慮してスペクトルピークを抽出し、少なくとも一つ以上の第２重要周波数成分として選択する第２  ＩＳＣ選択部とを備えることを特徴とする。前記第２  ＩＳＣ選択部での重み付け値は、重み付け値を求めようとする現在信号の周波数付近にある所定個数の周波数スペクトル値を利用し、重み付け値を求めることが望ましい。前記本発明によるオーディオ信号の重要周波数成分の抽出装置は、前記周波数帯域別にＳＮＲを求め、ＳＮＲの低い周波数帯域のうちから所定大きさ以上のピーク値を有する周波数成分を、少なくとも一つ以上の第３重要周波数成分として選択する第３  ＩＳＣ選択部をさらに具備することが望ましい。
【００１７】
前述の技術的課題を解決するための本発明によるオーディオ信号の重要周波数成分の抽出装置は、周波数領域に変換されたオーディオ信号に対し、心理音響的特性を考慮してＳＭＲ値を含む知覚的重要度を計算する心理音響モデル部と、前記計算された知覚的重要度を利用し、マスキング・スレショルド値が周波数領域のオーディオ信号より小さい周波数の信号を、少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分として選択する第１  ＩＳＣ選択部と、前記少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分を有するオーディオ信号のうち、周波数帯域別にＳＮＲを求め、ＳＮＲの低い周波数帯域のうちから所定大きさ以上のピーク値を有する周波数成分を重要周波数成分として選択する第３  ＩＳＣ選択部とを備えることを特徴とする。
【００１８】
前述の他の技術的課題を解決するための本発明による低ビット率オーディオ信号の符号化装置は、周波数領域に変換されたオーディオ信号に対し、心理音響的特性を考慮してＳＭＲ値を計算する心理音響モデル部と、前記心理音響モデルで計算されたＳＭＲ値を利用し、マスキング・スレショルド値が周波数領域のオーディオ信号より小さい周波数の信号を第１重要周波数成分として選択する第１  ＩＳＣ選択部と、前記第１重要周波数成分として選択された周波数領域のオーディオ信号のうち、所定の重み付け値を考慮してスペクトルピークを抽出し、前記ピークの周波数を第２重要周波数成分として選択する第２  ＩＳＣ選択部と、前記第１及び第２重要周波数成分に対応する周波数領域のオーディオ信号を量子化する量子化部と、前記量子化された信号を無損失符号化する無損失符号化部とを備えることを特徴とする。
【００１９】
前記本発明による低ビット率オーディオ信号の符号化装置は、前記周波数帯域別にＳＮＲを求め、ＳＮＲの低い周波数帯域のうちから所定大きさ以上のピーク値を有する周波数成分を重要周波数成分として選択する第３  ＩＳＣ選択部をさらに具備することが望ましい。
【００２０】
前記本発明による低ビット率オーディオ信号の符号化装置は、時間領域のオーディオ信号をＭＤＣＴとＭＤＳＴとを利用し、周波数領域のオーディオ信号に変換するＴ／Ｆ変換部をさらに具備することが望ましい。
【００２１】
前記量子化部は、前記周波数領域のオーディオ信号に対し、ビット使用量と量子化エラーとの関係を考慮して付加情報を最小とすることができるように、グルーピングするグルーピング部と、前記周波数領域のオーディオ信号の各グループのデータ分布とＳＭＲとを考慮し、量子化ステップサイズを決定する量子化ステップサイズ決定部と、前記グループ内の最大値を基準に正規化した正規化値と、前記量子化ステップサイズとを利用して選択され、前記グループ別に前記周波数領域のオーディオ信号を量子化する量子化器とを備えることが望ましい。前記グループ量子化器での量子化は、Max-Lloyd量子化であることが望ましい。前記無損失符号化部は、コンテクスト算術符号化により無損失符号化することが望ましい。
【００２２】
前記無損失符号化部は、フレーム別に前記フレームを構成している周波数成分それぞれを、前記第１及び第２重要周波数成分の存在いかんを表す周波数インデックスとして生成するインデックス部と、量子化器情報、量子化ステップサイズ、グルーピング情報を含む付加情報とオーディオ信号の量子化値とに対し、前記周波数インデックス値と以前フレームとの相関度及び周辺の重要周波数成分の分布を考慮して確率モデルを選定し、無損失符号化する確率モデル無損失符号化部とを具備することが望ましい。
【００２３】
前述の他の技術的課題を解決するための本発明による低ビット率オーディオ信号の符号化装置は、周波数領域に変換されたオーディオ信号に対し、心理音響的特性を考慮してＳＭＲのような信号の知覚的重要度を計算する心理音響モデル部と、前記計算された知覚的重要度を利用し、マスキング・スレショルド値が周波数領域のオーディオ信号より小さい周波数の信号を第１重要周波数成分として選択する第１  ＩＳＣ選択部と、前記第１重要周波数成分として選択された周波数領域のオーディオ信号のうち、周波数帯域別にＳＮＲを求め、ＳＮＲの低い周波数帯域のうちから所定大きさ以上のピーク値を有する周波数成分を他の重要周波数成分として選択する第３  ＩＳＣ選択部と、前記第１及び第２重要周波数成分を有する周波数領域のオーディオ信号を量子化する量子化部と、前記量子化された信号を無損失符号化する無損失符号化部とを備えることを特徴とする。
【００２４】
前述のさらに他の技術的課題を解決するための本発明による低ビット率オーディオ信号の復号化方法は、オーディオ信号に対し、ＩＳＣの存在いかんを表すインデックス情報、量子化器情報、量子化ステップサイズ、ＩＳＣのグルーピング情報及びオーディオ信号の量子化値を復元する段階と、前記復元された量子化器情報、量子化ステップサイズ及びグルーピング情報を参照し、前記量子化値を逆量子化する段階と、前記逆量子化された値を時間領域の信号に変換する段階とを含むことを特徴とする。
【００２５】
前述のさらに他の技術的課題を解決するための本発明による低ビット率オーディオ信号の復号化装置は、オーディオ信号のフレーム別に確率モデル情報を抽出し、前記確率モデル情報を利用し、ＩＳＣの存在いかんを表すインデックス情報、量子化器情報、量子化ステップサイズ、ＩＳＣのグルーピング情報及びオーディオ信号の量子化値を復元する無損失復号化部と、前記復元された量子化器情報、量子化ステップサイズ及びグルーピング情報を参照し、逆量子化器を使用して前記量子化値を逆量子化する逆量子化部と、前記逆量子化された値を時間領域の信号に変換するＦ／Ｔ変換部とを備えることを特徴とする。
【００２６】
前記技術的課題は、周波数領域に変換されたオーディオ信号に対し、心理音響モデルを利用してＳＭＲ値のような信号の知覚的重要度を計算する段階と、前記計算された知覚的重要度により、マスキング・スレショルド値が周波数領域のオーディオ信号より小さい周波数の信号を、少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分として選択する段階と、前記少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分として選択されたオーディオ信号のうち、所定の重み付け値を考慮してスペクトルピークを抽出し、前記周波数領域のオーディオ信号を符号化するのに使われる少なくとも一つ以上の第２重要周波数成分として選択する段階とを含むオーディオ信号の符号化及び／または復号化システムの方法をコンピュータで実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体により達成される。
【００２７】
前記他の技術的課題は、オーディオ信号に対し、ＩＳＣの存在いかんを表すインデックス情報、量子化器情報、量子化ステップサイズ、ＩＳＣのグルーピング情報及びオーディオ信号の量子化値を復元する段階と、前記復元された量子化器情報、量子化ステップサイズ及びグルーピング情報を参照し、前記量子化値を逆量子化する段階と、前記逆量子化された値を時間領域の信号に変換する段階とを含む低ビット率オーディオ信号の復号化方法をコンピュータで実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体により達成される。
【００２８】
また、前記の技術的課題を解決するための本発明によるオーディオ信号の符号化及び／または復号化システムは、ＳＭＲ値、重み付け値のうち一つ、周波数バンドのＳＮＲによって少なくとも一つ以上の重要周波数成分を有する周波数領域のオーディオ信号を選択し、前記選択された重要周波数成分の情報により、前記周波数領域のオーディオ信号を符号化する符号化器と、前記情報により、前記符号化された周波数領域のオーディオ信号を復号化する復号化器とを有する。
【００２９】
また、前記の技術的課題を解決するための本発明によるオーディオ信号の符号化及び／または復号化システムは、ＳＭＲ値、重み付け値のうち一つ、周波数領域のオーディオ信号の周波数バンドのＳＮＲによって少なくとも一つ以上の重要周波数成分を有する前記周波数領域のオーディオ信号を選択し、前記選択された重要周波数成分での情報により、前記周波数領域のオーディオ信号を符号化する符号化器を有する。
【００３０】
また、前記の技術的課題を解決するための本発明によるオーディオ信号の符号化及び／または復号化システムは、少なくとも一つ以上の重要周波数成分の情報によって符号化されたオーディオ信号を復号化する復号化器を有する。
【発明の効果】
【００３１】
本発明によるオーディオ信号の重要周波数成分の抽出方法及びその装置、並びにそれらを利用した低ビット率オーディオ信号の符号化／復号化方法及びその装置によれば、知覚的に重要な周波数成分を効率的に符号化し、低ビット率で高音質を提供できる。また、心理音響モデルを介して知覚的に重要な成分を抽出し、位相情報なしに符号化が可能であり、低ビット率で効率的なスペクトル信号を表現できる。また、本発明は、低ビット率オーディオ符号化方式が必要なあらゆる分野に応用可能であり、次世代オーディオ方式として適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】オーディオ信号を低ビット率で圧縮するために入力されるオーディオ信号のうち、ＩＳＣを抽出する本発明によるオーディオ信号のＩＳＣの抽出装置の構成を示したブロック図である。
【図２】オーディオ信号を低ビット率で圧縮するために入力されるオーディオ信号のうち、ＩＳＣを抽出する本発明によるオーディオ信号のＩＳＣの抽出方法を示したフローチャートである。
【図３】オーディオ信号を低ビット率で圧縮するために入力されるオーディオ信号のうち、ＩＳＣを抽出する本発明によるオーディオ信号のＩＳＣの抽出方法を概念的に示した図である。
【図４】本発明によるオーディオ信号のＩＳＣの抽出装置を利用した低ビット率オーディオ信号の符号化装置の構成を示したブロック図である。
【図５】量子化部の細部構成を示したブロック図である。
【図６】無損失符号化の細部構成を示したブロック図である。
【図７】本発明によるオーディオ信号のＩＳＣの抽出方法を利用した低ビット率オーディオ信号の符号化方法の一実施形態を示したフローチャートである。
【図８】ＩＳＣ量子化をさらに詳細に示したフローチャートである。
【図９】オーディオ信号のＩＳＣの抽出装置を利用して符号化された低ビット率オーディオ信号を復号化する低ビット率オーディオ信号の復号化装置の構成を示したブロック図である。
【図１０】オーディオ信号のＩＳＣの抽出装置を利用して符号化された低ビット率オーディオ信号を復号化する低ビット率オーディオ信号の復号化方法を示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３３】
以下、本発明の実施形態について、添付された図面を参照しつつ詳細に説明する。
【００３４】
図１は、オーディオ信号を低ビット率で圧縮するために入力されるオーディオ信号のうち、重要周波数成分（ＩＳＣ：Important  Spectral  Component）を抽出する本発明によるオーディオ信号の重要周波数成分の抽出装置の構成をブロック図で図示したものであり、心理音響モデル部１００及びＩＳＣ選択部１５０とを備えてなる。
【００３５】
前記心理音響モデル部１００は、周波数領域に変換されたオーディオ信号に対し、心理音響的特性を考慮してＳＭＲ（Signal-to-Mark  Ratio）値を計算する。前記心理音響モデル部１００に入力されるスペクトルオーディオ信号は、離散フーリエ変換（ＤＦＴ：Discrete  Fourier  Transform）ではないＭＤＣＴ（Modified  Discrete  Cosine  Transform）とＭＤＳＴ（Modified  Discrete  Sine  Transform）とを利用して生成される。このようにするのは、ＭＤＣＴは実数部を表現し、ＭＤＳＴは虚数部を表現するので、オーディオ信号の位相情報をさらに表現できるために、ＤＦＴとＭＤＣＴとのミスマッチ問題を解決できる。前記ミスマッチ問題は、時間領域のオーディオ信号をＤＦＴした後、該信号を利用してＭＤＣＴの係数を量子化することによって発生するのである。
【００３６】
前記ＩＳＣ選択部１５０は、前記ＳＭＲ値を利用してオーディオ信号のうち重要周波数成分を選択し、第１  ＩＳＣ選択部１５２、第２  ＩＳＣ選択部１５４及び第３  ＩＳＣ選択部１５６を具備し、それぞれ少なくとも一つ以上の第１  ＩＳＣ、第２  ＩＳＣ、及び第３  ＩＣＳを選択する。少なくとも一つ以上の第１  ＩＳＣ、第２  ＩＳＣ及び／または第３  ＩＳＣは、ＩＳＣと称する。
【００３７】
前記第１  ＩＳＣ選択部１５２は、前記心理音響モデル部１００で計算されたＳＭＲ値を利用し、マスキング・スレショルド値が周波数領域のオーディオ信号より小さい周波数の信号を、少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分として選択する。
【００３８】
前記第２  ＩＳＣ選択部１５４は、前記第１  ＩＳＣ選択部１５２で重要周波数成分として選択されたオーディオ信号のうち、所定の重み付け値を考慮してスペクトルピークを抽出し、少なくとも一つ以上の第２重要周波数成分として選択する。
【００３９】
前記少なくとも１つの第１  ＩＳＣのうちからスペクトルピーク（Spectral  peak）を検索する。前記スペクトルピークは、信号の大きさを求めて決定する。すなわち、ＭＤＣＴとＭＤＳＴとにより変換された信号の実数部と虚数部とを自乗して加え、その値の自乗根を信号の大きさとする。また、前記信号周辺のスペクトル値を利用し、前記信号の重み付け値を求める。前記第２  ＩＳＣ選択部１５４での重み付け値は、重み付け値を求めようとする現在信号の周波数付近にある所定個数の周波数スペクトル値を利用し、重み付け値を求める。前記重み付け値は、式（１）により求めることができる。
【００４０】
【数１】
0005788833.tif 000002
ここで、|ＳＣｋ|は、重み付け値を求めようとする現在信号の大きさであり、|ＳＣｉ|及び|ＳＣｊ|は、現在信号周囲にある信号の大きさを表す。また、ｌｅｎは、前記現在信号周囲にある信号の個数を表す。
【００４１】
このように求めた信号のピーク値と重み付け値とを根拠とし、第２  ＩＳＣを選択する。例えば、前記ピーク値と重み付け値とを乗じ、その結果値を既定の臨界値（スレショルド値）と比較し、前記臨界値より大きい値のみを第２  ＩＳＣとして選択する。
【００４２】
前記第３  ＩＳＣ選択部１５６は、オーディオ信号でＳＮＲ（Signal-to-Noise-Ratio）等化（equalization）を行う。すなわち、オーディオ信号の周波数成分を周波数バンドに分け、周波数帯域別にＳＮＲを求め、ＳＮＲの低い周波数帯域のうちから所定大きさ以上のピーク値を有する周波数成分を、少なくとも一つ以上の第３  ＩＳＣとして選択する。このようにするのは、特定周波数帯域にＩＳＣが集中して選択されることを防止するためである。全体帯域で、各帯域間にＳＮＲが互いに類似するように、ＳＮＲの低い帯域のうちで支配的な（dominant）ピークを選択する。このようにすることにより、ＳＮＲ値の低い帯域はＳＮＲ値が高まり、結局帯域間のＳＮＲ値が類似するようになる。
【００４３】
前記ＩＳＣ選択部１５０を構成している第１  ＩＳＣ選択部１５２、第２  ＩＳＣ選択部１５４及び第３  ＩＳＣ選択部１５６は、選択的に使われうる。例えば第１  ＩＳＣ選択部１５２及び第２  ＩＳＣ選択部１５４のみ使われることもあり、第１  ＩＳＣ選択部１５２及び第３  ＩＳＣ選択部１５６のみ使われることもある。あるいは、第１  ＩＳＣ選択部１５２、第２  ＩＳＣ選択部１５４及び第３  ＩＳＣ選択部１５６いずれも使われることもある。従って、第１ないし第３  ＩＳＣは、ＩＳＣとして使われるためにオーディオ信号から抽出され、オーディオ信号のあらゆるスペクトル成分の量子化及び／または無損失符号化で抽出されたＩＳＣを利用し、オーディオ信号は圧縮される。
【００４４】
図２は、オーディオ信号を低ビット率で圧縮するために入力されるオーディオ信号のうち、ＩＳＣを抽出する本発明によるオーディオ信号のＩＳＣの抽出方法を、フローチャートで図示したものである。図１及び図２を参照するに、まず、周波数領域に変換されたオーディオ信号に対し、心理音響モデルを利用してＳＭＲ値を計算する（段階２００）。その後、前記ＳＭＲ値を利用し、マスキング・スレショルド値が周波数領域のオーディオ信号より小さい周波数の信号を第１  ＩＳＣとして選択する（段階２２０）。
【００４５】
前記第１  ＩＳＣとして選択されたオーディオ信号のうち、所定の重み付け値を考慮してスペクトルピークを抽出してＩＳＣとして選択する（段階２４０）。前記重み付け値は、重み付け値を求めようとする現在信号の周波数付近にある所定個数の周波数スペクトル値を利用し、重み付け値を求めることが望ましい。前記段階２４０は、前述の図１の第２  ＩＳＣ選択部１５４と同一なので、説明を省略する。
【００４６】
また、周波数帯域別にＳＮＲ等化を行って第３  ＩＳＣを選択する（段階２６０）。すなわち、オーディオ信号のスペクトル成分を周波数バンドに分け、周波数帯域別にＳＮＲを求め、ＳＮＲの低い周波数帯域のうちから所定大きさ以上のピーク値を有する周波数成分を第３  ＩＳＣとして選択する。第１ないし第３  ＩＳＣは、ＩＳＣと称することができる。このようにするのは、前述のように、特定周波数帯域にＩＳＣが集中して選択されることを防止するためである。全体帯域で、各帯域間にＳＮＲが互いに類似するように、ＳＮＲの低い帯域のうち支配的なピークを選択する。これにより、ＳＮＲ値の低い帯域はＳＮＲ値が高まり、結局、帯域間のＳＮＲ値が類似することとなる。
【００４７】
一方、前記段階２２０ないし段階２６０のＩＳＣ抽出は、選択的に使われうる。例えば、段階２００及び段階２２０のみを使用してＩＳＣを抽出することもでき、段階２００及び段階２６０のみを使用してＩＳＣを抽出したり、または段階２００、段階２４０及び段階２６０をいずれも経てＩＳＣを抽出することも可能である。
【００４８】
図３は、オーディオ信号を低ビット率で圧縮するために入力されるオーディオ信号のうち、ＩＳＣを抽出する前述の本発明によるオーディオ信号のＩＳＣの抽出方法を概念的に図示したものである。図２及び図３を参照するに、入力オーディオ信号は、例えばＭＤＣＴ及びＭＤＳＴを利用して周波数領域のオーディオ信号に変換され、ＳＮＲ値は、可聴信号及び非可聴（inaudible）信号に対応する心理音響モデルの心理音響特性によって変換された周波数領域のオーディオ信号に対応して計算される。第１、第２及び／または第３  ＩＳＣを含む周波数領域のオーディオ信号は、ＳＮＲ値、重み付け値（または、最大重み付け値）、及び／またはＳＮＲ等化によって求められる。
【００４９】
図４は、本発明によるオーディオ信号のＩＳＣの抽出装置を利用した低ビット率オーディオ信号の符号化装置の構成をブロック図で図示したものであり、ＩＳＣ抽出部４２０、量子化部４４０及び無損失符号化部４６０を備えてなる。前記低ビット率オーディオ信号の符号化装置は、Ｔ／Ｆ変換部４００をさらに具備することもできる。
【００５０】
図１及び図４を参照するに、前記Ｔ／Ｆ変換部４００は、時間領域のオーディオ信号をＭＤＣＴとＭＤＳＴとを利用して周波数領域の信号に変換する。前記ＩＳＣ抽出部４２０の心理音響モデルに入力されるスペクトルオーディオ信号は、ＤＦＴではないＭＤＣＴとＭＤＳＴとを利用して生成される。このようにするのは、ＭＤＣＴは実数部を表現し、ＭＤＳＴは虚数部を表現するので、オーディオ信号の位相情報をさらに表現できるために、ＤＦＴとＭＤＣＴとのミスマッチ問題を解決できる。前記ミスマッチ問題は、時間領域のオーディオ信号をＤＦＴした後、該信号を利用してＭＤＣＴの係数を量子化することにより発生するのである。
【００５１】
ＩＳＣ抽出部４２０は、周波数領域のオーディオ信号からＩＳＣのオーディオ信号を抽出し、前述の本発明によるオーディオ信号のＩＳＣの抽出装置と同一である。すなわち、ＩＳＣ抽出部４２０は、心理音響部１００及びＩＳＣ選択部１５０を具備してＩＳＣを含むオーディオ信号を選択する。
【００５２】
量子化部４４０は、前記ＩＳＣのオーディオ信号を量子化し、図５に図示されているように、グルーピング部４４２、量子化ステップサイズ決定部４４４及び量子化器４４６を具備する。
【００５３】
グルーピング部４４２は、ビット使用量と量子化エラーとの関係を考慮して付加情報を最小とすることができるように、グルーピングする。前記選択されたＩＳＣに対する量子化は、次の通りなされる。まず、選択されたＩＳＣは、レート歪み（Rate-Distortion）を考慮して付加情報を最小とすることができるように、グルーピングを行う。前記レート歪みは、ビット使用量と量子化エラーとの関係を表して互いに代償（trade-off）関係にある。すなわち、ビット使用量を増やせば量子化エラーは減り、ビット使用量を減らせば量子化エラーは大きくなるという関係である。
【００５４】
一方、前記グルーピングは、選択されたＩＳＣをグルーピングし、前記グループ別にコスト（cost）を計算し、コストが小さくなるようにグルーピングする。
【００５５】
初めには、グルーピングを均一に行える。その後、各バンド別にコストが小さくなるように併合（merge）する。また、前記コストは、数式２のように、グループ別に必要なビット数と付加情報ビット数とを加えることによって求められる。
【００５６】
ｃｏｓｔ＝ｑｂｉｔ＋付加情報［ｂｉｔ数］          （２）
ここで、ｑｂｉｔは、グループ別に必要となるビット数を表し、付加情報は、スケール・ファクタ、量子化情報などからなる。
【００５７】
このようにしてグルーピングされてから、前記量子化ステップサイズ決定部４４４は、前記各グループのデータ分布（dynamic  range）とＳＭＲとを考慮し、量子化ステップサイズを決定する。また、前記グループを構成しているＩＳＣのうち最大値を基準にＩＳＣを正規化（normalize）する。
【００５８】
前記量子化器４４６は、前記グループ別にオーディオ信号を量子化する。前記量子化器４４６は、グループ内の最大値を基準に正規化した正規化値と、前記量子化ステップサイズとを利用して決定される。前記量子化は、Max-Lloyd量子化を使用することが望ましい。
【００５９】
前記無損失符号化部４６０は、前記量子化された信号を無損失符号化し、図６に図示されているように、インデックス部４６２及び確率モデル無損失符号化部４６４を具備する。前記無損失符号化は、コンテクスト算術符号化（context  arithmetic  coding）を使用できる。
【００６０】
インデックス部４６２は、フレーム別に前記フレームを構成している周波数成分それぞれを、ＩＳＣの存在いかんを表す周波数インデックスで表す。ＩＳＣの周波数情報は、コンテクスト算術符号化を介して符号化する。具体的に、フレーム別に前記フレームを構成している周波数成分それぞれを、ＩＳＣとして選択されているか否かを表す周波数インデックスによって設定する。前記周波数インデックスは、ＩＳＣの存在いかんを０と１とで表現したものである。
【００６１】
確率モデル無損失符号化部４６４は、量子化器情報、量子化ステップ及びグルーピング情報を含んだ付加情報とオーディオ信号の量子化値とに対し、前記周波数インデックス値と以前フレームとの相関度及び周辺のＩＳＣの分布を考慮して確率モデルを選定し、無損失符号化する。そして、符号化された値に対してビット・パッキング（bit  packing）を行う。
【００６２】
図７は、本発明によるオーディオ信号のＩＳＣの抽出方法を利用した、低ビット率オーディオ信号の符号化方法の一実施形態をフローチャートで図示したものである。図４及び７を参照するに、時間領域のオーディオ信号をＭＤＣＴとＭＤＳＴとを利用して周波数領域の信号に変換する（段階７００）。前記周波数領域に変換されたオーディオ信号は、心理音響モデルに入力される。前記心理音響モデルで、前記周波数領域のオーディオ信号に対する重要度を予測するために、ＳＭＲを計算する（段階７２０）。前記ＳＭＲ値を利用してＩＳＣを抽出する（段階７４０）。前記ＩＳＣ抽出は、図２のＩＳＣ抽出方法と同一であるので、説明を省略する。
【００６３】
ＩＳＣが抽出されれば、前記ＩＳＣを量子化する（段階７６０）。前記ＩＳＣ量子化についてさらに詳細に説明すれば、図８に図示されているように、ビット使用量と量子化エラーとの関係を考慮して付加情報を最小とすることができるように、グルーピングする（段階７６２）。前記グルーピングは、前述の図５のグルーピング部４４２で説明したところと同一であるので、説明を省略する。
【００６４】
グルーピングが行われれば、前記各グループのデータ分布とＳＭＲとを考慮し、量子化ステップサイズを決定する（段階７６４）。また、前記グループを構成しているＩＳＣのうち最大値を基準にＩＳＣを正規化する。
【００６５】
その後、グループ内の最大値を基準に正規化した正規化値と、前記量子化ステップサイズとを利用して量子化器を決定し、前記グループ別にオーディオ信号を量子化する（段階７６６）。前記量子化は、Max-Lloyd量子化を使用することが望ましい。
【００６６】
図７を参照するに、前述のように量子化されれば、これを無損失符号化する（段階７８０）。ＩＳＣの周波数情報と量子化値は、コンテクスト算術符号化を介して符号化する。また、フレーム別に前記フレームを構成している周波数成分それぞれを、ＩＳＣとして選択されているか否かを表す周波数インデックスによって設定する。前記周波数インデックスは、ＩＳＣの存在いかんを０と１とで表現したものである。前記周波数インデックス値を符号化する。このとき、前記符号化は、以前フレームとの相関度及び周辺のＩＳＣの分布を考慮して確率モデル選定し、無損失符号化する。次に、符号化された値に対してビット・パッキングする。
【００６７】
図９は、前記オーディオ信号のＩＳＣの抽出装置を利用して符号化された低ビット率オーディオ信号を復号化する低ビット率オーディオ信号の復号化装置の構成をブロック図で図示したものであり、無損失復号化部９００、逆量子化部９２０、Ｆ／Ｔ変換部９４０を備えてなる。
【００６８】
無損失復号化部９００は、フレーム別に確率モデル情報を抽出し、前記確率モデル情報を利用し、ＩＳＣの存在いかんを表すインデックス情報、量子化器情報、量子化ステップサイズ、ＩＳＣグルーピング情報及び前記グループ別オーディオ信号の量子化値を復元する。
【００６９】
逆量子化部９２０は、前記復元された量子化器情報、量子化ステップサイズ及びグルーピング情報を参照し、逆量子化器を使用して前記量子化値を逆量子化する。
【００７０】
Ｆ／Ｔ変換部９４０は、前記逆量子化された値を時間領域の信号に変換する。
【００７１】
図１０は、オーディオ信号のＩＳＣの抽出装置を利用して符号化された低ビット率オーディオ信号を復号化する低ビット率オーディオ信号の復号化方法をフローチャートで図示したものである。図９及び図１０を参照しつつ、本発明による低ビット率オーディオ信号の復号化方法及びその装置の動作について説明する。
【００７２】
まず、無損失復号化部９００を介してフレーム別に確率モデル情報を抽出する（段階１０００）。次に、前記確率モデル情報を利用し、ＩＳＣの存在いかんを表すインデックス情報、量子化器情報、量子化ステップサイズ、グルーピング情報及びオーディオ信号の量子化値を復元する（段階１０２０）。その次に、前記逆量子化部９２０を介して、前記復元された量子化器情報、量子化ステップサイズ及びグルーピング情報を参照し、前記量子化値を逆量子化する（段階１０４０段階）。逆量子化されれば、前記Ｆ／Ｔ変換部９４０を介して前記逆量子化された値を時間領域の信号に変換する（段階１０６０）。
【００７３】
一方、前記の本発明はまた、コンピュータで読み取り可能な記録媒体にコンピュータで読み取り可能なコードとして具現することが可能である。コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取り可能なデータが保存されるあらゆる種類の記録装置を含む。コンピュータで読み取り可能な記録媒体の例としては、ＲＯＭ（リード  オンリ  メモリ）、ＲＡＭ（ランアム  アクセス  メモリ）、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピー（登録商標）ディスク、光データ保存装置などがあり、またキャリアウェーブ（例えばインターネットを介した伝送）の形態で具現されるものも含む。また、コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、ネットワークに連結されたコンピュータシステムに分散され、分散方式でコンピュータで読み取り可能なコードが保存されて実行されうる。そして、本発明を具現するための機能的な（functional）プログラム、コード及びコードセグメントは、本発明が属する技術分野のプログラマらにより容易に推論されうる。
【００７４】
以上、図面と明細書とで最適の実施形態が開示された。ここで、特定の用語が使われたが、それらは、単に本発明を説明するための目的で使われのみであり、意味限定や特許請求の範囲に記載された本発明の範囲を制限するために使われたものではない。従って、本技術分野の当業者ならば、それらから多様な変形及び均等な他実施形態が可能であるという点を理解することができるであろう。従って、本発明の真の技術的保護範囲は、特許請求の範囲の技術的思想によりのみ決まるのである。
【００７５】
以上の実施例に関し、更に、以下の項目を開示する。
【００７６】
（１）周波数領域に変換されたオーディオ信号に対し、心理音響モデルを利用してＳＭＲ値のような信号の知覚的重要度を計算する段階と、
前記計算された知覚的重要度により、マスキング・スレショルド値が周波数領域のオーディオ信号より小さい周波数の信号を、少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分として選択する段階と、
前記少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分として選択されたオーディオ信号のうち、所定の重み付け値を考慮してスペクトルピークを抽出し、前記周波数領域のオーディオ信号を符号化するのに使われる少なくとも一つ以上の第２重要周波数成分として選択する段階とを含むことを特徴とするオーディオ信号の符号化及び／または復号化システムの方法。
【００７７】
（２）前記重み付け値は、
重み付け値を求めようとする現在信号の周波数付近にある所定個数の周波数スペクトル値を利用し、重み付け値を求めることを特徴とする（１）に記載の方法。
【００７８】
（３）前記周波数帯域別にＳＮＲを求め、ＳＮＲの低い周波数帯域のうちから所定大きさ以上のピーク値を有する周波数成分を、前記周波数領域のオーディオ信号を符号化するのに使われる少なくとも一つ以上の第３重要周波数成分として選択する段階をさらに含むことを特徴とする（１）に記載の方法。
【００７９】
（４）周波数領域に変換されたオーディオ信号に対し、心理音響モデルを利用してＳＭＲのような信号の知覚的重要度を計算する段階と、
前記計算された知覚的重要度により、マスキング・スレショルド値が周波数領域のオーディオ信号より小さい周波数の信号を、少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分として選択する段階と、
前記少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分を有するオーディオ信号のうち、周波数帯域別にＳＮＲを求め、ＳＮＲの低い周波数帯域のうちから所定大きさ以上のピーク値を有する周波数成分を、少なくとも一つ以上の他の重要周波数成分として選択する段階とを含むことを特徴とするオーディオ信号の符号化及び／または復号化システムの方法。
【００８０】
（５）周波数領域のオーディオ信号に対し、心理音響モデルを利用してＳＭＲのような信号の知覚的重要度を計算する段階と、
前記計算された知覚的重要度により、マスキング・スレショルド値が周波数領域のオーディオ信号より小さい周波数の信号を、少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分として選択する段階と、
前記少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分を有するオーディオ信号のうち、所定の重み付け値を考慮してスペクトルピークを抽出し、前記ピークの周波数を少なくとも一つ以上の第２重要周波数成分として選択する段階と、
前記少なくとも一つ以上の第１及び第２重要周波数成分により、前記周波数領域のオーディオ信号を量子化及び無損失符号化する段階とを含むことを特徴とする低ビット率オーディオ信号の符号化方法。
【００８１】
（６）前記スペクトルピークを抽出する段階は、
前記周波数帯域別にＳＮＲを求め、ＳＮＲの低い周波数帯域のうちから所定大きさ以上のピーク値を有する周波数成分を、少なくとも一つ以上の第３重要周波数成分として選択する段階をさらに含むことを特徴とする（５）に記載の低ビット率オーディオ信号の符号化方法。
【００８２】
（７）前記周波数領域のオーディオ信号のＳＭＲ値を含む知覚的重要度を計算する段階は、
時間領域のオーディオ信号をＭＤＣＴとＭＤＳＴとを利用し、周波数領域のオーディオ信号に変換することにより生成されることを特徴とする（５）に記載の低ビット率オーディオ信号の符号化方法。
【００８３】
（８）前記周波数領域のオーディオ信号の量子化段階は、
ビット使用量と量子化エラーとの関係を考慮して付加情報を最小とすることができるように、複数のグループにグルーピングする段階と、
前記各グループのデータ分布（dynamic  range）とＳＭＲとを考慮し、量子化ステップサイズを決定する段階と、
前記グループ別に所定の量子化器を使用し、前記周波数領域のオーディオ信号を量子化する段階とを含むことを特徴とする（５）に記載の低ビット率オーディオ信号の符号化方法。
【００８４】
（９）前記量子化器は、
前記グループ内の最大値を基準に正規化した正規化値と、前記量子化ステップサイズとを利用して選択されることを特徴とする（８）に記載の低ビット率オーディオ信号の符号化方法。
【００８５】
（１０）前記量子化は、
Max-Lloyd量子化であることを特徴とする（８）に記載の低ビット率オーディオ信号の符号化方法。
【００８６】
（１１）前記量子化された信号の無損失符号化は、
コンテクスト算術符号化を介してなされることを特徴とする（８）に記載の低ビット率オーディオ信号の符号化方法。
【００８７】
（１２）前記コンテクスト算術符号化段階は、
フレーム別に前記周波数領域のオーディオ信号のフレームを構成している周波数成分それぞれを、前記第１及び第２重要周波数成分のうち１つの存在いかんを表す少なくとも一つ以上の周波数インデックスで表す段階と、
量子化器情報、量子化ステップ及びグルーピング情報を含んだ付加情報と、前記周波数領域のオーディオ信号の量子化値とに対し、前記周波数インデックス値と以前フレームとの相関度及び周辺の重要周波数成分の分布を考慮して確率モデルを選定し、無損失符号化する段階を含むことを特徴とする（１１）に記載の低ビット率オーディオ信号の符号化方法。
【００８８】
（１３）周波数領域のオーディオ信号に対し、心理音響モデルを利用してＳＭＲのような信号の知覚的重要度を計算する段階と、
前記計算された知覚的重要度により、マスキング・スレショルド値が周波数領域のオーディオ信号より小さい周波数の信号を、少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分として選択する段階と、
前記第１重要周波数成分を有する周波数領域のオーディオ信号のうち、周波数帯域別にＳＮＲを求め、ＳＮＲの低い周波数帯域のうちから所定大きさ以上のピーク値を有する周波数成分を、少なくとも一つ以上の他の重要周波数成分として選択する段階と、
前記第１及び他の重要周波数成分のうち少なくとも一つを含む周波数領域のオーディオ信号を量子化及び無損失符号化する段階とを含むことを特徴とする低ビット率オーディオ信号の符号化方法。
【００８９】
（１４）周波数領域に変換されたオーディオ信号に対し、心理音響的特性を考慮してＳＭＲのような信号の知覚的重要度を計算する心理音響モデル部と、
前記計算された知覚的重要度により、前記心理音響モデルで計算されたＳＭＲのような信号の知覚的重要度を利用し、マスキング・スレショルド値が周波数領域のオーディオ信号より小さい周波数の信号を、少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分として選択する第１  ＩＳＣ選択部と、
前記第１重要周波数成分として選択されたオーディオ信号のうち、所定の重み付け値を考慮してスペクトルピークを抽出し、少なくとも一つ以上の第２重要周波数成分として選択する第２  ＩＳＣ選択部とを備えることを特徴とするオーディオ信号の成分抽出装置。
【００９０】
（１５）前記第２  ＩＳＣ選択部での重み付け値は、
重み付け値を求めようとする現在信号の周波数付近にある所定個数の周波数スペクトル値を利用し、重み付け値を求めることを特徴とする（１４）に記載のオーディオ信号の成分抽出装置。
【００９１】
（１６）前記周波数帯域別にＳＮＲを求め、ＳＮＲの低い周波数帯域のうちから所定大きさ以上のピーク値を有する周波数成分を、少なくとも一つ以上の第３重要周波数成分として選択する第３  ＩＳＣ選択部をさらに具備することを特徴とする（１４）に記載のオーディオ信号の成分抽出装置。
【００９２】
（１７）周波数領域に変換されたオーディオ信号に対し、心理音響的特性を考慮してＳＭＲ値を含む知覚的重要度を計算する心理音響モデル部と、
前記計算された知覚的重要度を利用し、マスキング・スレショルド値が周波数領域のオーディオ信号より小さい周波数の信号を、少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分として選択する第１  ＩＳＣ選択部と、
前記少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分を有するオーディオ信号のうち、周波数帯域別にＳＮＲを求め、ＳＮＲの低い周波数帯域のうちから所定大きさ以上のピーク値を有する周波数成分を重要周波数成分として選択する他のＩＳＣ選択部とを備えることを特徴とするオーディオ信号の成分抽出装置。
【００９３】
（１８）周波数領域に変換されたオーディオ信号に対し、心理音響的特性を考慮してＳＭＲ値を計算する心理音響モデル部と、
前記心理音響モデルで計算されたＳＭＲ値を利用し、マスキング・スレショルド値が周波数領域のオーディオ信号より小さい周波数の信号を第１重要周波数成分として選択する第１  ＩＳＣ選択部と、
前記第１重要周波数成分として選択された周波数領域のオーディオ信号のうち、所定の重み付け値を考慮してスペクトルピークを抽出し、前記ピークの周波数を第２重要周波数成分として選択する第２  ＩＳＣ選択部と、
前記第１及び第２重要周波数成分に対応する周波数領域のオーディオ信号を量子化する量子化部と、
前記量子化された信号を無損失符号化する無損失符号化部とを備えることを特徴とする低ビット率オーディオ信号の符号化装置。
【００９４】
（１９）前記周波数帯域別にＳＮＲを求め、ＳＮＲの低い周波数帯域のうちから所定大きさ以上のピーク値を有する周波数成分を重要周波数成分として選択する第３  ＩＳＣ選択部をさらに具備することを特徴とする（１８）に記載の低ビット率オーディオ信号の符号化装置。
【００９５】
（２０）時間領域のオーディオ信号をＭＤＣＴとＭＤＳＴとを利用し、周波数領域のオーディオ信号に変換するＴ／Ｆ変換部をさらに具備することを特徴とする（１８）に記載の低ビット率オーディオ信号の符号化装置。
【００９６】
（２１）前記量子化部は、
前記周波数領域のオーディオ信号に対し、ビット使用量と量子化エラーとの関係を考慮して付加情報を最小とすることができるように、グルーピングするグルーピング部と、
前記周波数領域のオーディオ信号の各グループのデータ分布とＳＭＲとを考慮し、量子化ステップサイズを決定する量子化ステップサイズ決定部と、
前記グループ内の最大値を基準に正規化した正規化値と、前記量子化ステップサイズとを利用して選択され、前記グループ別に前記周波数領域のオーディオ信号を量子化する量子化器とを備えることを特徴とする（１８）に記載の低ビット率オーディオ信号の符号化装置。
【００９７】
（２２）前記グループ量子化器での量子化は、
Max-Lloyd量子化であることを特徴とする（２１）に記載の低ビット率オーディオ信号の符号化装置。
【００９８】
（２３）前記無損失符号化部は、
コンテクスト算術符号化により無損失符号化することを特徴とする（２１）に記載の低ビット率オーディオ信号の符号化装置。
【００９９】
（２４）前記無損失符号化部は、
フレーム別に前記フレームを構成している周波数成分それぞれを、前記第１及び第２重要周波数成分の存在いかんを表す周波数インデックスとして生成するインデックス部と、
量子化器情報、量子化ステップサイズ、グルーピング情報を含む付加情報とオーディオ信号の量子化値とに対し、前記周波数インデックス値と以前フレームとの相関度及び周辺の重要周波数成分の分布を考慮して確率モデルを選定し、無損失符号化する確率モデル無損失符号化部とを具備することを特徴とする（２３）に記載の低ビット率オーディオ信号の符号化装置。
【０１００】
（２５）周波数領域に変換されたオーディオ信号に対し、心理音響的特性を考慮してＳＭＲのような信号の知覚的重要度を計算する心理音響モデル部と、
前記計算された知覚的重要度を利用し、マスキング・スレショルド値が周波数領域のオーディオ信号より小さい周波数の信号を第１重要周波数成分として選択する第１  ＩＳＣ選択部と、
前記第１重要周波数成分として選択された周波数領域のオーディオ信号のうち、周波数帯域別にＳＮＲを求め、ＳＮＲの低い周波数帯域のうちから所定大きさ以上のピーク値を有する周波数成分を他の重要周波数成分として選択する第３  ＩＳＣ選択部と、
前記第１及び第２重要周波数成分を有する周波数領域のオーディオ信号を量子化する量子化部と、
前記量子化された信号を無損失符号化する無損失符号化部とを備えることを特徴とする低ビット率オーディオ信号の符号化装置。
【０１０１】
（２６）オーディオ信号に対し、ＩＳＣの存在いかんを表すインデックス情報、量子化器情報、量子化ステップサイズ、ＩＳＣのグルーピング情報及びオーディオ信号の量子化値を復元する段階と、
前記復元された量子化器情報、量子化ステップサイズ及びグルーピング情報を参照し、前記量子化値を逆量子化する段階と、
前記逆量子化された値を時間領域の信号に変換する段階とを含むことを特徴とする低ビット率オーディオ信号の復号化方法。
【０１０２】
（２７）ＩＳＣの存在いかんを表すインデックス情報、量子化ステップサイズ、ＩＳＣのグルーピング情報に対し、前記オーディオ信号のフレーム別に確率モデル情報を予測して無損失復号化を行うことを特徴とする（２６）に記載の低ビット率オーディオ信号の復号化方法。
【０１０３】
（２８）ＩＳＣの存在いかんを表すインデックス情報、量子化ステップサイズ、ＩＳＣのグルーピング情報に対し、既定の確率モデルによって無損失復号化を行うことを特徴とする（２６）に記載の低ビット率オーディオ信号の復号化方法。
【０１０４】
（２９）前記ＩＳＣを復元する段階は、
前記ＩＳＣを復号化する段階と、
復号化されたＩＳＣ成分を、ＩＳＣの存在いかんを表すインデックス情報を利用して周波数軸上にマッピングする段階とを含むことを特徴とする（２６）に記載の低ビット率オーディオ信号の復号化方法。
【０１０５】
（３０）オーディオ信号のフレーム別に確率モデル情報を抽出し、前記確率モデル情報を利用し、ＩＳＣの存在いかんを表すインデックス情報、量子化器情報、量子化ステップサイズ、ＩＳＣのグルーピング情報及びオーディオ信号の量子化値を復元する無損失復号化部と、
前記復元された量子化器情報、量子化ステップサイズ及びグルーピング情報を参照し、逆量子化器を使用して前記量子化値を逆量子化する逆量子化部と、
前記逆量子化された値を時間領域の信号に変換するＦ／Ｔ変換部とを備えることを特徴とする低ビット率オーディオ信号の復号化装置。
【０１０６】
（３１）前記無損失復号化部は、ＩＳＣの存在いかんを表すインデックス情報、量子化ステップサイズ、ＩＳＣのグルーピング情報をフレーム別に確率モデル情報を予測して無損失復号化を行うことを特徴とする（３０）に記載の低ビット率オーディオ信号の復号化装置。
【０１０７】
（３２）前記無損失復号化部は、ＩＳＣの存在いかんを表すインデックス情報、量子化ステップサイズ、ＩＳＣのグルーピング情報に対し、既定の確率モデルによって無損失復号化を行うことを特徴とする（３０）に記載の低ビット率オーディオ信号の復号化装置。
【０１０８】
（３３）前記無損失復号化部は、前記ＩＳＣを復号化し、復号化されたＩＳＣ成分を、ＩＳＣの存在いかんを表す前記インデックス情報を利用して周波数軸上にマッピングすることを特徴とする（３０）に記載の低ビット率オーディオ信号の復号化装置。
【０１０９】
（３４）周波数領域に変換されたオーディオ信号に対し、心理音響モデルを利用してＳＭＲ値のような信号の知覚的重要度を計算する段階と、
前記計算された知覚的重要度により、マスキング・スレショルド値が周波数領域のオーディオ信号より小さい周波数の信号を、少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分として選択する段階と、
前記少なくとも一つ以上の第１重要周波数成分として選択されたオーディオ信号のうち、所定の重み付け値を考慮してスペクトルピークを抽出し、前記周波数領域のオーディオ信号を符号化するのに使われる少なくとも一つ以上の第２重要周波数成分として選択する段階とを含むことを特徴とするオーディオ信号の符号化及び／または復号化システムの方法をコンピュータで実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
【０１１０】
（３５）オーディオ信号に対し、ＩＳＣの存在いかんを表すインデックス情報、量子化器情報、量子化ステップサイズ、ＩＳＣのグルーピング情報及びオーディオ信号の量子化値を復元する段階と、
前記復元された量子化器情報、量子化ステップサイズ及びグルーピング情報を参照し、前記量子化値を逆量子化する段階と、
前記逆量子化された値を時間領域の信号に変換する段階とを含むことを特徴とする低ビット率オーディオ信号の復号化方法をコンピュータで実行させるためのプログラムを記録したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
【０１１１】
（３６）ＳＭＲ値、重み付け値のうち一つ、周波数バンドのＳＮＲによって少なくとも一つ以上の重要周波数成分を有する周波数領域のオーディオ信号を選択し、前記選択された重要周波数成分の情報により、前記周波数領域のオーディオ信号を符号化する符号化器と、
前記情報により、前記符号化された周波数領域のオーディオ信号を復号化する復号化器とを有することを特徴とするオーディオ信号の符号化及び／または復号化システム。
【０１１２】
（３７）ＳＭＲ値、重み付け値のうち一つ、周波数領域のオーディオ信号の周波数バンドのＳＮＲによって少なくとも一つ以上の重要周波数成分を有する前記周波数領域のオーディオ信号を選択し、前記選択された重要周波数成分での情報により、前記周波数領域のオーディオ信号を符号化する符号化器を有するオーディオ信号の符号化及び／または復号化システム。
【０１１３】
（３８）少なくとも一つ以上の重要周波数成分の情報によって符号化されたオーディオ信号を復号化する復号化器を有することを特徴とするオーディオ信号の符号化及び／または復号化システム。
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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