(57)【要約】【課題】ミニディスク装置等に使用され、データ圧縮しながら、音質等のデータ品質を改善できるデジタルデータの符号化装置を提供する。【解決手段】デジタルデータの所定時間分を帯域分割する帯域分割フィルタ８０１を設ける。帯域分割フィルタ８０１にて分割されたそれぞれの分割信号を修正離散コサイン変換する修正離散コサイン変換部８０２を設ける。帯域分割フィルタ８０１にて分割されたそれぞれの分割信号を高速フーリエ変換するフーリエ変換部８０３を設ける。フーリエ変換部にてフーリエ変換された信号にて量子化ビット割り当てを行う量子化ビット割り当て部８０４を設ける。修正離散コサイン変換部８０２によって修正離散コサイン変換された結果と量子化ビット割り当て部８０４によるビット割り当て結果とで量子化パッキング（圧縮化）を行う量子化パッキング部８０５を設ける。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタルデータを、周波数毎の第一スペクトルに周波数情報と位相情報とを含んで変換する第一変換手段と、
上記第一スペクトルに対する感覚心理特性を利用した、圧縮化のためのビット割り当てを算出する割り当て手段と、
上記第一スペクトルに対して、上記ビット割り当てにより圧縮化する圧縮化手段と、
上記ビット割り当てのために、位相情報を排除した第二スペクトルをデジタルデータから変換する第二変換手段とを有することを特徴とするデジタルデータの符号化装置。
【請求項２】
デジタルデータの所定時間分を修正離散コサイン変換する修正離散コサイン変換手段と、
上記デジタルデータをフーリエ変換するフーリエ変換手段と、
フーリエ変換手段にてフーリエ変換されたフーリエ変換データにて、圧縮化のための量子化ビット割り当てを行う量子化ビット割り当て手段と、
修正離散コサイン変換手段によって修正離散コサイン変換された結果、および量子化ビット割り当て手段によるビット割り当て結果により量子化パッキングを行う量子化パッキング手段とを含むことを特徴とするデジタルデータの符号化装置。
【請求項３】
デジタルデータの所定時間分を帯域分割して、それぞれの分割信号を修正離散コサイン変換手段に出力する帯域分割手段を含むことを特徴とする請求項１記載のデジタルデータの符号化装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ミニディスクなどの記録媒体に楽音や音声等のデジタルオーディオデータを記録するにあたって、楽音や音声等に適応して各周波数帯域のスペクトルに対するビット割当てを行い、データ量を圧縮することができる符号化方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、楽音や音声等のアナログ信号からのデジタルオーディオデータを高能率で圧縮符号化して、記録できる情報量を見かけ上大きくする方法としては、光磁気記録媒体であるミニディスク（ＭＤ）で用いられているＡＴＲＡＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ  Ａｃｏｕｓｔｉｃ  Ｃｏｄｉｎｇ）が知られている。
【０００３】
圧縮符号化を実現するＡＴＲＡＣでは、図２の代表的なブロック図に示すように、アナログオーディオ信号から４４．１ｋＨｚでサンプリングされたデジタルオーディオデータは、帯域分割フィルタ（ＱＭＦ：  Ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ  Ｍｉｒｒｏｒ  Ｆｉｌｔｅｒ）１０１にて所定の３または４つの各周波数帯域に分割される。
【０００４】
その後、ＡＴＲＡＣにおいては、分割された各デジタルオーディオデータは、修正離散コサイン変換（ＭＤＣＴ、Ｍｏｄｉｆｉｅｄ  Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｃｏｓｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）するＭＤＣＴ部１０２にて、それぞれの帯域ごとにブロックサイズＮにブロック化され、ＭＤＣＴ変換により、周波数スペクトルに直交変換されてそれぞれ符号化される。
【０００５】
ＭＤＣＴは、アナログオーディオデータ（音声データ）や、アナロググラフィックデータ（画像データ）などの多くの信号を、他の、例えばフーリエ変換と比べると比較的少ない項数で精度よく表すことができて有利なものであることから、ＡＴＲＡＣにおいて採用されている。各周波数の係数であるＭＤＣＴ係数の算出式は次式（１）である。
【０００６】
【数１】
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【０００７】
ここで、ブロックサイズＮの具体例を図３（ａ）および図３（ｃ）に示す。この図３は、帯域分割フィルタ１０１にて０〜５．５ｋＨｚのＬｏ帯域、５．５ｋＨｚ〜１１ｋＨｚのＭｉｄｄｌｅ帯域および１１ｋＨｚ〜２２ｋＨｚのＨｉ帯域、３つの周波数帯域に分割したときのものであり、図３（ａ）には、ブロックサイズが長い場合（ロングモードにおけるブロックサイズ）を、図３（ｃ）にはブロックサイズが短い場合（ショートモードにおけるブロックサイズ）を示している。
【０００８】
この図３の具体例においては、３つの帯域で、それぞれ２つのブロックサイズを備えている。すなわち、０〜５．５ｋＨｚのＬｏ帯域、５．５ｋＨｚ〜１１ｋＨｚのＭｉｄｄｌｅ帯域では、長いブロックサイズの場合（図３（ａ））、１／２ブロック内のサンプル数を２５６サンプルとし、短いブロックサイズの場合（図３（ｃ））には１／２ブロック内のサンプル数を６４サンプル毎のブロックとしている。
【０００９】
これに対し１１ｋＨｚ〜２２ｋＨｚのＨｉ帯域では、長いブロックサイズの場合（図３（ａ））は１／２ブロック内のサンプル数を２５６サンプルとし、短いブロックサイズの場合（図３（ｃ））には１／２ブロック内のサンプル数を３２サンプル毎のブロックとしている。
【００１０】
これは、定常的な信号のみが存在する場合は長いブロックサイズ（図３（ａ））を用いて周波数分解能を向上させる一方、急な信号変化のある場合は短いブロックサイズ（図３（ｃ））を用いることで時間分解能を向上させている。
【００１１】
また、（１）式の変換用ウインド関数ｈ（ｎ）には、図３（ｂ）および図３（ｄ）のようなオーバーラッピングウインド関数を用いる。このようにオーバーラッピングさせながら直交変換することは、ブロックの継ぎ目の雑音を軽減させる作用がある。
【００１２】
さて、このように導き出される前記ＭＤＣＴ係数ｙ（ｍ，ｋ）は、複数の周波数帯域に分割される。この複数の周波数帯域とは、通常、臨界帯域幅、すなわち人間が聴覚で周波数分析を行っていると仮定した場合の分析単位となる帯域に基づき決定されるものである。複数の周波数帯域毎にＭＤＣＴ係数ｙ（ｍ，ｋ）を２乗和等して各スペクトルパワーＳｉ（ｉ＝１，２，３  …Ｉ、例えばＩ＝２５）を求める。
【００１３】
量子化ビット割り当て部１０３では、ＭＤＣＴ係数ｙ（ｍ，ｋ）の基づいて算出されたスペクトルパワーＳｉに基づき、上記スペクトルパワーＳｉに対する聴覚心理特性を利用して割り当てるビット数を算出する。この聴覚心理特性には、等ラウドネス特性やマスキング効果が挙げられる。
【００１４】
等ラウドネス特性は、同じ音圧レベルの音であっても、人間が感じ取る音の大きさが周波数によって変化することを表すものであり、したがって、人間が感じ取ることができる音の大きさである最小可聴限が、周波数によって変化することを表している。
【００１５】
一方、マスキング効果には、同時マスキングと経時マスキングとがあり、同時マスキングは、複数の周波数成分の音が同時に発生しているときに、或る音が別の音を聴き取り難くさせる現象であり、経時マスキングは、大きな音の時間軸方向の前後では、マスキングを受ける現象である。
【００１６】
例えば、図４に示すようなスペクトルパワー分布に対し、最小可聴限特性とマスキング特性は、図４に合わせて示されるような曲線となる。このような最小可聴限特性、マスキング特性等を考慮してマスキング閾値Ｍｉが決定される。スペクトルパワーＳｉと、各周波数帯域のマスキング閾値Ｍｉとの比ＳＭＲｉ＝Ｓｉ／Ｍｉが、全ての周波数帯域に亘って計算される。
【００１７】
次に、各周波数帯域の前記スペクトルパワーＳｉをｎビットで量子化したときの、該スペクトルパワーＳｉと量子化雑音パワーＮｉ（ｎ）との比ＳＮＲ（ｎ）＝Ｓｉ／Ｎｉ（ｎ）を求める。この比ＳＮＲ（ｎ）と前記比ＳＭＲｉとの比から、マスキング閾値と量子化雑音パワーとの比ＭＮＲｉ（ｎ）＝ＳＮＲｉ（ｎ）／ＳＭＲｉが求められる。
【００１８】
以後、前記ビット数ｎを順に大きくしてゆき、その都度、各周波数帯域のマスキング閾値と量子化雑音パワーとの比ＭＮＲｉ（ｎ）を計算し、その比ＭＮＲｉ（ｎ）が最小となる周波数帯域から順にビットを割り当ててゆき、前記量子化ビット数ｎを更新する度毎に、同様に比ＭＮＲｉ（ｎ）が最小となる周波数帯域にビットの割当てを行い、所定の割当て可能ビット数となるまで割当てを行うと、各周波数帯域の量子化語長が決定されて出力される。すなわち、前記スペクトルパワーＳｉの絶対値が、マスキング閾値Ｍｉを超えた部分の長さが最も長い周波数帯域から順次ビット割当てが行われることになる。
【００１９】
このように算出されたビット数は、同一周波数帯域内のスペクトルに対し、同一に配分される。最後に、量子化パッキング部１０４にて、ＭＤＣＴ部１０２にて算出されたＭＤＣＴ係数と、量子化ビット割り当て部１０３にて算出された割り当てビット数より符号化デジタルオーディオデータが圧縮されて生成される。
【００２０】
【特許文献１】
特開平１０−２０７４８９号公報（公開日：１９９８年８月７日）
【００２１】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来技術の中で述べたように、ＭＤＣＴ係数は上述した算出式（１）が示すとおりコサインの和から計算される。これは、ＭＤＣＴ係数が振幅情報と位相情報とを含んでいることを示す。
【００２２】
ＭＤＣＴ係数が位相情報を含んでいることの具体例を図５ないし図８に基づいて以下に示す。図５には、１ｋＨｚで０ｄＢの正弦波を入力した時のＭＤＣＴ係数を示す。図５では、横軸は周波数であり、縦軸の目盛１は０ｄＢに相当する。
【００２３】
この図５におけるＭＤＣＴ係数は、入力信号を帯域分割フィルタ１０１にて０〜５．５ｋＨｚのＬｏ帯域、５．５ｋＨｚ〜１１ｋＨｚのＭｉｄｄｌｅ帯域および１１ｋＨｚ〜２２ｋＨｚのＨｉ帯域、３つの周波数帯域に分割したときのものであり、また、長いブロックサイズ、それに対応する変換用ウインド関数（図３（ｂ））を用いて算出してある。
【００２４】
図６には、１ｋＨｚの正弦波の位相をπ／２ずらした信号を入力し、図５と同様の方法で算出したＭＤＣＴ係数を示す。図５および図６に示した結果から、位相が異なることによりＭＤＣＴ係数が互いに異なるものになっていることが分かる。
【００２５】
さらに、図７および図８には、それぞれ図５および図６のＭＤＣＴ係数の結果を２乗することで算出したスペクトルパワー値を示している。図７および図８では、横軸は周波数であり、縦軸の目盛１は０ｄＢに相当する。
【００２６】
この２つのスペクトルパワー値は、明らかに異なった結果となっており、位相情報を持ったＭＤＣＴ係数ではスペクトルパワーを正しく算出できていないことを表している。結果、上記従来においては、スペクトルパワーを用いて算出されるＳＭＲｉ、ＳＮＲ（ｎ）、ＭＮＲｉ（ｎ）も正しく計算されているとは言えず、適切なビット配分（つまり、最適なデータ圧縮）はできないという問題を生じている。
【００２７】
本発明は、そのような状況に鑑みてなされたもので、正確なスペクトルパワーを求めることで、より適切なビット割り当てを実現し、音質の更なる向上を目的とするものである。
【００２８】
【課題を解決するための手段】
本発明のデジタルデータの符号化装置は、以上の課題を解決するために、デジタルデータを、周波数毎の第一スペクトルに周波数情報と位相情報とを含んで変換する第一変換手段と、上記第一スペクトルに対する感覚心理特性を利用した、圧縮化のためのビット割り当てを算出する割り当て手段と、上記第一スペクトルに対して、上記ビット割り当てにより圧縮化する圧縮化手段と、上記ビット割り当てのために、位相情報を排除した第二スペクトルをデジタルデータから変換する第二変換手段とを有することを特徴としている。
【００２９】
上記構成によれば、圧縮化のためのビット割り当てを行うビット割り当て手段は、第二変換手段にて変換された位相情報を排除つまり含まない第二スペクトルを用いて、ビット割り当て結果を算出するので、上記ビット割り当て結果により圧縮化する、圧縮化手段での圧縮化を精度よく行うことができる。
【００３０】
本発明の他の、デジタルデータの符号化装置は、以上の課題を解決するために、デジタルデータの所定時間分をＭＤＣＴするＭＤＣＴ手段と、上記デジタルデータをフーリエ変換するフーリエ変換手段と、フーリエ変換手段にてフーリエ変換されたフーリエ変換データにて、圧縮化のための量子化ビット割り当てを行う量子化ビット割り当て手段と、ＭＤＣＴ手段によってＭＤＣＴされた結果に対して、量子化ビット割り当て手段によるビット割り当て結果により量子化パッキングを行う量子化パッキング手段とを含むことを特徴としている。
【００３１】
上記構成によれば、圧縮化のための量子化ビット割り当てを行う量子化ビット割り当て手段は、フーリエ変換手段にてフーリエ変換された位相情報を排除つまり含まないフーリエ変換データを用いて、ビット割り当て結果を算出するので、上記ビット割り当て結果による、量子化パッキング手段での量子化パッキングすなわち圧縮化を精度よく行うことができる。
【００３２】
上記デジタルデータの符号化装置では、デジタルデータの所定時間分を帯域分割して、それぞれの分割信号を修正離散コサイン変換手段に出力する帯域分割手段を含んでいてもよい。
【００３３】
上記構成によれば、帯域分割手段を含むことにより、データの変換レートを低減できることから、精度を向上できる。
【００３４】
【発明の実施の形態】
本発明に係る、デジタルデータの符号化装置における実施の形態の一例を図１に基づいて以下に説明する。上記符号化装置は、図１に示すように、デジタルデータを帯域分割するための帯域分割フィルタ（ＱＭＦ、帯域分割手段）８０１と、帯域分割された各デジタルデータに対してＭＤＣＴを行うＭＤＣＴ部（第一変換手段）８０２と、帯域分割された各デジタルデータに対して離散フーリエ変換するための高速フーリエ変換（以下、ＦＦＴと記す）を行うＦＦＴ部（第二変換手段）８０３と、ＦＦＴされた各デジタルデータに基づき量子化ビット割り当てを行う量子化ビット割り当て部（量子化ビット割り当て手段）８０４と、ＭＤＣＴされた各デジタルデータおよび量子化ビット割り当てから量子化・パッキングを行い、圧縮化された符号化デジタルデータを出力する量子化パッキング部（量子化パッキング手段）８０５とを有している。
【００３５】
上記デジタルデータとしては、楽音や音声等のアナログオーディオ信号から、例えばＰＣＭ（Ｐｕｌｓｅ  Ｃｏｄｅ  Ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ）化によりデジタル化されたデジタルオーディオデータ等が挙げられる。
【００３６】
すなわち、上記符号化装置では、アナログオーディオ信号が、例えば４４．１ｋＨｚでサンプリングされたデジタルオーディオデータは、帯域分割フィルタ（ＱＭＦ）８０１にて所定の３つまたは４つの周波数帯域に分割される。その後、ＭＤＣＴ部８０２にてそれぞれの帯域ごとにブロックサイズＮにブロック化され、ＭＤＣＴ変換により、周波数スペクトル（第一スペクトル）に直交変換される。
【００３７】
図３において、３つの周波数帯域に分割した時のブロックサイズＮ、および変換用ウインド関数の一例を示しているが、本発明の実施の形態では、このブロックサイズＮの指定方法、変換用ウインド関数の形状は問わない。
【００３８】
また、帯域分割フィルタ８０１にて帯域分割されたデジタルオーディオデータは、同時に、ＦＦＴ部８０３にて位相情報を含まない非位相周波数スペクトル（第二スペクトル）にＦＦＴされる。量子化ビット割り当て部８０４にて、非位相周波数スペクトルは複数の周波数帯域に分割される。この複数の周波数帯域とは、通常、臨界帯域幅、すなわち人間が聴覚（感覚心理特性）で周波数分析を行っていると仮定した場合の分析単位となる帯域に基づき決定される。
【００３９】
複数の周波数帯域毎に周波数スペクトルを２乗和等して各スペクトルパワーＳｉ（ｉ＝１，２，３  …Ｉ、例えばＩ＝２５）を求める。ただし、このスペクトルパワーＳｉの求め方については特に限定しない。
【００４０】
さらに、スペクトルパワーＳｉを基に、聴覚心理特性（感覚心理特性）を利用して各周波数帯域に配分するビット数を算出する。まず、最小可聴限特性、マスキング特性等の聴覚心理特性を考慮してマスキング閾値Ｍｉが決定される。スペクトルパワーＳｉと、各周波数帯域のマスキング閾値Ｍｉとの比ＳＭＲｉ＝Ｓｉ／Ｍｉが、全ての周波数帯域に亘って計算される。
【００４１】
次に、各周波数帯域の前記スペクトルパワーＳｉをｎビットで量子化したときの、該スペクトルパワーＳｉと量子化雑音パワーＮｉ（ｎ）との比ＳＮＲ（ｎ）＝Ｓｉ／Ｎｉ（ｎ）を求める。この比ＳＮＲ（ｎ）と前記比ＳＭＲｉとの比から、マスキング閾値と量子化雑音パワーとの比ＭＮＲｉ（ｎ）＝ＳＮＲｉ（ｎ）／ＳＭＲｉが求められる。
【００４２】
以後、前記ビット数ｎを順に大きくしてゆき、その都度、各周波数帯域のマスキング閾値と量子化雑音パワーとの比ＭＮＲｉ（ｎ）を計算し、その比ＭＮＲｉ（ｎ）が最小となる周波数帯域から順にビットを割り当ててゆき、前記量子化ビット数ｎを更新する度毎に、同様に比ＭＮＲｉ（ｎ）が最小となる周波数帯域にビットの割当てを行い、所定の割当て可能ビット数となるまで割当てを行うと、各周波数帯域の量子化語長が決定されて出力される。
【００４３】
すなわち、前記スペクトルパワーＳｉの絶対値が、マスキング閾値Ｍｉを超えた部分の長さが最も長い周波数帯域から順次ビット割当てが行われることになる。このように算出されたビット数は、同一周波数帯域内のスペクトルに対し、同一に配分される。ただし、スペクトルパワーＳｉを基に、聴覚心理特性を利用するビット配分の方法は、これに限ったものではない。
【００４４】
最後に、量子化パッキング部８０５にて、ＭＤＣＴ部８０２にて算出されたＭＤＣＴ係数と、量子化ビット割り当て部８０４にて算出された割り当てビット数より符号化デジタルオーディオデータが生成される。
【００４５】
このように上記符号化装置では、ＦＦＴ部８０３からの、位相情報を排除したて量子化ビット割り当て部８０４において量子化ビットを割り当てることができて、より正確なスペクトルパワーを求めることで、より適切なビット割り当てを実現し、音質の更なる向上が図れる。
【００４６】
なお、上記実施の形態では、圧縮化するデジタルデータとして、オーディオ信号に基づくものを挙げたが、デジタルデータであれば本発明は適用でき、例えば、通常の生活者レベル程度の速度で変化するアナログ画像信号を、視覚心理特性等に基づいて圧縮化しながら符号化デジタルデータに精度よく変換する際に対しても適用可能である。また、上記実施の形態において、符号化デジタルデータを生成するための変換方法としては、ＭＤＣＴを挙げたが、ＤＣＴといった直交変換する変換方法であれば適用可能である。
【００４７】
本発明のデジタルデータの符号化装置は、デジタルデータを圧縮化して記録する記録装置に好適なものである。上記記録装置としては、ミニディスク（ＭＤ）装置、コンパクトディスク（ＣＤ）装置、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）装置、ハードディスク装置、スマートメディアなどのメモリ装置が挙げられる。
【００４８】
本発明のデジタルデータの符号化方法は、オーディオ信号やグラフィック信号をデジタル化したデジタル信号といったデジタルデータを、周波数毎の第一スペクトルに周波数情報と位相情報とを含んで変換し、上記第一スペクトルに対する感覚心理特性を利用した、圧縮化のためのビット割り当てを算出し、上記第一スペクトルに対して、上記ビット割り当てにより圧縮化するデジタルデータの符号化方法であって、上記ビット割り当ての算出のために、位相情報を排除した第二スペクトルをデジタルデータから変換する第二変換手段とを有することを特徴としている。
【００４９】
上記方法は、コンピュータにより読み取り、実行可能なプログラムの形態にできる。上記プログラムは、コンピュータによって読み取り可能な記録媒体にて市場に流通させることができる。
【００５０】
【発明の効果】
本発明のデジタルデータの符号化装置は、以上のように、デジタルデータからの、第一変換手段による第一スペクトルを、感覚心理特性を利用した、圧縮化のためのビット割り当てにより圧縮化する圧縮化手段と、上記ビット割り当てのために、位相情報を排除した第二スペクトルをデジタルデータから変換する第二変換手段とを有する構成である。
【００５１】
それゆえ、上記構成は、圧縮化のためのビット割り当てを行うビット割り当て手段は、第二変換手段にて変換された位相情報を排除つまり含まない第二スペクトルを用いて、ビット割り当て結果を算出するので、上記ビット割り当て結果により圧縮化する、圧縮化手段での圧縮化を精度よく行うことができて、更なる音質の向上といったデータ品質改善を達成できるという効果を奏する。
【００５２】
本発明の他のデジタルデータの符号化装置は、以上のように、デジタルデータの所定時間分をＭＤＣＴするＭＤＣＴ手段と、上記デジタルデータをフーリエ変換するフーリエ変換手段と、フーリエ変換手段にてフーリエ変換されたフーリエ変換データにて、圧縮化のための量子化ビット割り当てを行う量子化ビット割り当て手段と、ＭＤＣＴ手段によってＭＤＣＴされた結果に対して、量子化ビット割り当て手段によるビット割り当て結果により量子化パッキングを行う量子化パッキング手段とを含む構成である。
【００５３】
それゆえ、上記構成は、デジタルデータをフーリエ変換するフーリエ変換手段を設けたことにより、正確なスペクトルパワーから的確なビット割り当てを行える結果、更なる音質の向上といったデータ品質改善を達成することが可能となるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による高音質圧縮符号化装置の一実施形態例を示す機能ブロック図である。
【図２】従来における、ＡＴＲＡＣにて圧縮符号化を実現する代表的な機能ブロック図である。
【図３】上記ＡＴＲＡＣにおける、ブロックサイズ、変換用ウインド関数の具体例であり、（ａ）は、ブロックサイズが長い場合（ロングモードにおけるブロックサイズ）を示し、（ｂ）は、ブロックサイズが長い場合のウインド関数を示し、（ｃ）は、ブロックサイズが短い場合（ショートモードにおけるブロックサイズ）を示し、（ｄ）は、ブロックサイズが短い場合のウインド関数を示す。
【図４】最小可聴限特性とマスキング特性とスペクトラムパワーとの一例を表記したグラフである。
【図５】１ｋＨｚで０ｄＢのＰＣＭ信号（ｓｉｎ波）を入力した時の、各周波数における各ＭＤＣＴ係数を示すグラフである。
【図６】図５の入力信号の位相をπ／２ずらした信号を入力した時の、各周波数における各ＭＤＣＴ係数を示すグラフである。
【図７】図５に対応する、各周波数における各スペクトルパワーのグラフである。
【図８】図６に対応する、各周波数における各スペクトルパワーのグラフである。
【符号の説明】
１０１  帯域分割フィルタ（ＱＭＦ）
１０２  ＭＤＣＴ部
１０３  量子化ビット割り当て部
１０４  量子化パッキング部
８０１  帯域分割フィルタ（ＱＭＦ）部
８０２  ＭＤＣＴ部
８０３  ＦＦＴ部
８０４  量子化ビット割り当て部
８０５  量子化パッキング部
【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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