(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
符号化システムにおける、符号器又は復号器に用いるための量子化解像度を確立する方法であって、該符号器は、入力信号に適用される分析フィルタから得られるサブバンド信号を量子化することを特徴とし、該復号器は、合成フィルタを該量子化サブバンド信号の非量子化された指示に適用すること、及び、該合成フィルタから得られる情報のブロックに重畳加算処理を適用することによって、前記入力信号の複製である出力信号を取得することを特徴とし、
前記入力信号に応じて望ましい雑音スペクトルを生成するステップと、
前記合成フィルタから得られる出力信号のサブバンドにおける評価雑音を得るために、合成フィルタ雑音伸長モデルを適用することによってサブバンド信号のための前記量子化解像度を決定するステップであって、該合成フィルタ雑音伸長モデルは、前記合成フィルタの雑音伸張特性と前記重畳加算処理とを表し、前記量子化解像度は、前記望ましい雑音スペクトルが前記評価雑音レベル以上になるように決定される、決定ステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項２】
前記雑音レベルは、前記望ましい雑音スペクトルとは概ね一定の量の差異があることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記合成フィルタ雑音伸長モデルを提案された量子化解像度に適用し（８２）、該提案された量子化解像度を調整し（８４）、１以上の比較基準が満足されるまで繰り返す反復処理（８３）によってサブバンド信号のための該量子化解像度を決定することを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記反復処理は、
その量子化が、前記合成フィルタ雑音伸長モデルに従って、前記望ましい雑音スペクトルの対応する部分を超える評価雑音レベルの一部に寄与する、１以上のサブバンド信号成分を識別するステップと、
その量子化が、前記合成フィルタ雑音伸長モデルに従って、前記望ましい雑音スペクトルの前記対応する部分を超える前記評価雑音レベルの一部への最も大きい寄与をなす前記サブバンド信号成分を選択するステップと、
前記選択されたサブバンド信号成分のためのそれぞれの提案された量子化解像度を調整するステップと、
を有することを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記反復処理は、
その量子化が、前記合成フィルタ雑音伸長モデルに従って、前記望ましい雑音スペクトルの対応する部分を超える評価雑音レベルの一部に寄与する、１以上のサブバンド信号成分を識別するステップと、
その量子化が、前記合成フィルタ雑音伸長モデルに従って、前記望ましい雑音スペクトルの前記対応する部分を超える前記評価雑音レベルの一部への最も大きい寄与をなす前記サブバンド信号成分を選択するステップと、
前記選択されたサブバンド信号成分のための提案された量子化解像度を第１の量だけ増加し、該選択されたサブバンド信号成分に隣り合うものである１以上の他のサブバンド信号成分のための提案された量子化解像度を該第１の量より小さい第２の量だけ増加するステップと、
を有することを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記反復処理は、
個々のサブバンド信号成分のための評価された個々の雑音寄与を得るために、前記合成フィルタ雑音伸長モデルを適用するステップと、
前記望ましい雑音スペクトルを越える評価された個々の雑音寄与をなす個々のサブバンド信号成分のための提案された量子化解像度を増加するステップと、
を有することを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記合成フィルタ雑音伸長モデルは、複数の周波数における合成フィルタ入力雑音の関数として、それぞれの周波数において合成フィルタ出力雑音を表現する関数であることを特徴とする請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記符号器は、前記決定された量子化解像度に従って前記サブバンド信号を量子化し、該量子化サブバンド信号を符号化信号にアセンブルするステップを有することを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項９】
前記復号器は、符号化信号から前記量子化サブバンド信号を得て、前記決定された量子化解像度に従って該量子化サブバンド信号を非量子化するステップを有することを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
符号化システムにおける符号器又は復号器に用いるための量子化解像度を確立する装置であって、該符号器は、入力信号に適用される分析フィルタから得られるサブバンド信号を量子化することを特徴とし、該復号器は、合成フィルタを該量子化サブバンド信号の非量子化された指示に適用すること、及び、該合成フィルタから得られる情報のブロックに重畳加算処理を適用することによって、前記入力信号の複製である出力信号を取得することを特徴とし、
前記入力信号を受信する入力端子（１１，３１；９６）と、
前記入力信号に応じて望ましい雑音スペクトルを生成し、前記合成フィルタから得られる前記出力信号のサブバンド内の評価雑音レベルを得るために、合成フィルタ雑音伸長モデルを適用することによってサブバンド信号の前記量子化解像度を決定するための前記入力端子に接続される１以上の処理回路であって、前記合成フィルタ雑音伸長モデルは、前記合成フィルタの雑音伸張特性と前記重畳加算処理とを表し、前記量子化解像度は、前記望ましい雑音スペクトルが前記評価雑音レベル以上になるように決定される、１以上の処理回路（１４，１５，３４，３５；９２，９３，９４）と、
を備えることを特徴とする装置。
【請求項１１】
前記雑音レベルは、前記望ましい雑音スペクトルとは概ね一定の量の差異がある特徴とする請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記１以上の処理回路は、前記合成フィルタ雑音伸長モデルを提案された量子化解像度に適用し、該提案された量子化解像度を調整し、１以上の比較基準が満足されるまで繰り返す反復処理を実行することによってサブバンド信号のための該量子化解像度を決定することを特徴とする請求項１０又は１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記反復処理は、
その量子化が、前記合成フィルタ雑音伸長モデルに従って、前記望ましい雑音スペクトルの対応する部分を超える評価雑音レベルの一部に寄与する、１以上のサブバンド信号成分を識別するステップと、
その量子化が、前記合成フィルタ雑音伸長モデルに従って、前記望ましい雑音スペクトルの前記対応する部分を超える前記評価雑音レベルの一部への最も大きい寄与をなす前記サブバンド信号成分を選択するステップと、
前記選択されたサブバンド信号成分のためのそれぞれの提案された量子化解像度を調整するステップと、
を有することを特徴とする請求項１２に記載の装置。
【請求項１４】
前記反復処理は、
その量子化が、前記合成フィルタ雑音伸長モデルに従って、前記望ましい雑音スペクトルの対応する部分を超える評価雑音レベルの一部に寄与する、１以上のサブバンド信号成分を識別するステップと、
その量子化が、前記合成フィルタ雑音伸長モデルに従って、前記望ましい雑音スペクトルの前記対応する部分を超える前記評価雑音レベルの一部への最も大きい寄与をなす前記サブバンド信号成分を選択するステップと、
前記選択されたサブバンド信号成分のための提案された量子化解像度を第１の量だけ増加し、該選択されたサブバンド信号成分に隣り合うものである１以上の他のサブバンド信号成分のための提案された量子化解像度を該第１の量より小さい第２の量だけ増加するステップと、
を有することを特徴とする請求項１２に記載の装置。
【請求項１５】
前記反復処理は、
個々のサブバンド信号成分のための評価された個々の雑音寄与を得るために、前記合成フィルタ雑音伸長モデルを適用するステップと、
前記望ましい雑音スペクトルを越える評価された個々の雑音寄与をなす個々のサブバンド信号成分のための提案された量子化解像度を増加するステップと、
を有することを特徴とする請求項１２に記載の装置。
【請求項１６】
前記１以上の処理回路は、複数の周波数における合成フィルタ入力雑音の関数として、それぞれの周波数において合成フィルタ出力雑音を表現する関数である前記合成フィルタ雑音伸長モデルを適用することを特徴とする請求項１０乃至請求項１５のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１７】
前記符号器における前記１以上の処理回路は、前記決定された量子化解像度に従って前記サブバンド信号を量子化し、該量子化サブバンド信号を符号化信号にアセンブルすることによって、前記入力信号の符号化指示を生成することを特徴とする請求項１０乃至請求項１６のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１８】
前記復号器における前記１以上の処理回路は、符号化信号から前記量子化サブバンド信号を抽出し、前記決定された量子化解像度に従って該量子化サブバンド信号を非量子化することによって、該量子化サブバンド信号を伝送する符号化信号を復号することを特徴とする請求項１０乃至請求項１６のいずれか１項に記載の装置。
【請求項１９】
コンピュータにより読取可能な媒体であって、該媒体は、請求項１乃至請求項９のいずれか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ていることを特徴とする、媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
発明の技術分野
本発明は、一般的に、符号化のための分析フィルタと複合化のための合成フィルタを用いるデジタル音声信号の知覚符号化に関する。本発明は、より詳細には、合成フィルタによって量子化雑音の広がりを考慮する知覚コーダにおけるサブバンド信号の量子化に関する。
【０００２】
発明の背景技術
伝送チャネルで低い情報能力所要量を負わせる形式でデジタル音声信号を符号化するための継続する関心がある。記憶媒体は、もう高レベルの主観的品質で符号化音声信号を伝達することができる。知覚符号化システムは、結果として生じる量子化雑音をマスクあるいは聞こえないようにするための音声信号内のより大きいスペクトル成分を用いる方法で音声信号を符号化及び量子化する処理を用いることによって、これらの矛盾する目的を達成しようと試みる。一般に、符号化される信号の音響心理学的マスク閾値以下にあるように、量子化雑音スペクトルの形状及び振幅を制御することが有利である。
【０００３】
知覚符号化処理は、人の聴覚システムの臨界帯域と釣り合う帯域幅を有するサブバンド信号を得るために、分析フィルタのバンクを音声信号に適用するいわゆる分割帯域符号器によって実行されてもよく、サブバンド信号に、あるいは音声信号スペクトル内容の何か他の測定に各モデルを適用することによって音声信号のマスク閾値を評価し、結果として生じる量子化雑音がちょうど音声信号の評価されたマスク閾値以下になるように十分小さい各サブバンド信号を量子化するための量子化解像度を確立して、量子化サブバンド信号を伝送又は記憶に適した形式にアセンブルすることによって符号化信号を生成する。補足的知覚復号化処理は、符号化信号から量子化サブバンド信号を抽出する分割帯域デコーダによって実行されてもよく、量子化サブバンド信号の非量子化表現を得て、オリジナル音声信号から理想的に、知覚的に識別できない音声信号を生成するために、非量子化表現に合成フィルタのバンクを適用する。
【０００４】
量子化解像度を決定するためにしばしば用いられる知覚モデルは、一般に、量子化サブバンド信号に導入される量子化雑音が量子化サブバンド信号に合成フィルタのバンクを適用することによって得られる出力信号を結果として生じる雑音と実質的に同一であると想定する。一般に、この仮定は正しくない。なぜならば、合成フィルタは、量子化雑音スペクトルを変更し、あるいは広げるからである。結果として、これらの知覚モデルを適用することによって得られる量子化解像度に従って厳密に実行される量子化は、通常、合成フィルタから得られる出力信号に可聴雑音を結果として生じる。
【０００５】
この雑音伸長現象は、分析及び合成フィルタの多種多様な実施のために本質的である。これらの実施は、多層フィルタ、格子フィルタ、直交鏡フィルタ、多種多様なフーリエ級数型変換を含む種々の時間領域から周波数領域へのブロック変換、コサイン変調フィルタバンク変換及びウェーブレット変換を含む。利便性のため、本発明での使用に適した信号分析及び信号合成技術は、それぞれ、分析フィルタ及び合成フィルタの適用としてここではすべて言及される。変換実施では、サブバンド信号は、それぞれ、１以上の周波数領域変換係数のグループを包含する。
【０００６】
上述の合成フィルタ雑音伸長特性は、これらの符号化システムで使用される補足的分析及び合成フィルタが、通過帯域にフラットなユニタリー利得、阻止帯にゼロ利得、及び阻止帯と通過帯域の間に非常に急な遷移を有する理想的フィルタを実施しない事実と関係がある。結果として、分析フィルタは、入力音声信号のスペクトル内容のゆがんだ測定のみを提供する。さらに、直交鏡フィルタ（ＱＭＦ）や時間領域エイリアシング相殺（ＴＤＡＣ）変換のようなフィルタは、入力信号のスペクトル測定を更にゆがめる重要なエイリアシングアーティファクトを生成する。原則として、これらのアーティファクト及び完全なフィルタからのずれは無視され得る。なぜならば、合成フィルタが分析フィルタの歪曲を反転し、オリジナルの入力信号を完全に復元することができる補足的な分析及び合成フィルタの対が用いられ得るからである。
【０００７】
完全な復元は、原則として可能であるけれども、それは実用的な符号化システムで達成されない。なぜならば、完全な復元は、合成フィルタによって生成されるサブバンド信号の正確な表現を受け取るために、合成フィルタを必要とする。その代わりに、合成フィルタは、上述の量子化処理によって導入される重要なエラーを持つ表現を受け取る。結果として、サブバンド信号量子化は、合成フィルタによって復元される信号に雑音として現れるエラーを導入する。そっくりそのまま参照によってここに組み込まれる米国特許第５，６２３，５７７号に開示されるように、サブバンド信号の量子化エラーは、量子化サブバンド信号の周波数サブバンドよりも広くあり得る周波数の範囲に合成フィルタによって広げられる。
【０００８】
残念ながら、上述のような知覚符号化処理は、最適な方法でサブバンド信号を量子化しない。なぜならば、量子化処理は、合成フィルタで起こる雑音伸長処理に対する適切な考察を含まない。米国特許第５，３０１，２５５号に開示の符号化技術は、分析フィルタの出力の多くを破壊することによって生成されるエイリアシングのある許容値を含むが、これらの技術は、合成フィルタに広がる雑音の許容値を提供しない。結果として、これらの処理は、量子化雑音を聞き取れなくする量子化解像度を過大評価する。この欠乏は、正確な知覚モデルが示すよりも低い評価されたマスク閾値のレベルを強要するか、正確な知覚モデルが示すものが量子化雑音を聞き取れなくするのに十分である以下の量子化解像度を一様に減少することのいずれかによって、ある程度補償され得る。いずれの補償の形式も最適ではない。なぜならば、それらは、欠乏の原因を適切に説明しないからである。
【０００９】
米国特許第５，６２３，５７７号は、合成フィルタの雑音伸長効果を補償するいくつかの技術を開示する。開示技術の理論的基準は、雑音伸長の程度が合成フィルタ周波数応答を持つ量子化雑音スペクトルをからみつけることによって決定され得ると想定する。技術の開示された実施例は、合成フィルタ雑音伸長の補償が評価マスク閾値の周波数領域を経験的に決定される閾値と比較することによって要求されるか否かを決定する。残念ながら、これらの技術は最適ではない。なぜならば、補償が必要とされるか否かを決定する精度は、最適状態に及ばず、必要な経験的閾値を得るために要求されるステップは、高価で時間がかかり、開示技術は、ＱＭＦ及びＴＤＡＣ変換のような合成フィルタに含まれる重なり加える処理の効果を考慮に入れないからである。それに加えて、開示技術は、実施の形態を実行するのに要求される計算リソースに対しての補償の精度を優雅にトレードオフする特定の実施の形態のための能力を提供しない。
ヨーロッパ特許ＥＰ−Ａ−０７２２２２５号は、符号化され伝達されてその後複合化される、時間領域信号を短期スペクトルに変換する音声符号化方法を開示する。復号化するときに、短期スペクトルは時間領域に戻す変換される。音響心理学的モデルに従い符号化処理で生じる雑音がマスキングスペクトルを越えなくても、時間領域に戻す変換により、可聴な雑音が生じることがある。この雑音は、音響心理学的モデル、及び、短期スペクトルを時間領域に戻す変換による影響の原因となる符号化方法を修正することにより避けることができる。この時間領域へ戻す変換による雑音伸張効果は、分析窓関数により修正された信号ブロックに関連すると考えられるから、この方法により提供される符号化は、最適とはいえない。
【００１０】
発明の開示
本発明の目的は、合成フィルタに広がる雑音を正確に補償する量子化処理を提供することによって分析及び合成フィルタを用いる知覚符号化システム及び方法の能力を改善することである。
【００１１】
本発明の有利な実施の形態は、他の既知の方法よりも正確な方法で雑音伸長補償の必要性を決定し、補償の精度と補償を提供するのに必要な計算リソースのレベルとの間の優雅なトレードオフを提供することができる。
【００１２】
本発明の一態様によれば、方法又は装置は、合成フィルタから得られる出力信号のサブバンドにおける評価雑音レベルを得るために、入力信号に応答して望ましい雑音スペクトルを生成し、合成フィルタ雑音伸長モデルを適用することによって、入力信号に適用される分析フィルタから得られるサブバンド信号のための量子化解像度を決定する。合成フィルタ雑音解析モデルは、合成フィルタの雑音伸長特性と重畳加算処理とを表し、量子化解像度は、望ましい雑音スペクトルが評価雑音レベル以上になるように決定される。その方法は、装置による実行のために装置によって読取可能な媒体の命令のプログラムとして具体化されてもよい。
【００１３】
本発明のもう一つの態様によれば、媒体は、分析フィルタを入力信号に適用することによって生成されるサブバンド信号の量子化成分を表す符号化情報、及び量子化サブバンド信号成分の量子化解像度を表す制御情報を伝送する。量子化解像度は、上記に要約されるように決定される。
【００１４】
本発明の更にもう一つの態様によれば、装置は、上記で要約された符号化情報を伝送する信号を受信し、復号化する。受信器は、符号化情報を伝送する信号に接続される入力と、符号化情報から信号情報及び制御情報を抽出し、そこから量子化サブバンド信号成分及び量子化サブバンド信号成分の量子化解像度を得て、非量子化サブバンド信号を得るために量子化解像度に従って量子化サブバンド信号成分を非量子化し、出力信号を生成するために、非量子化サブバンド信号に合成フィルタを適用し、分析フィルタから得られる情報のブロックに重畳加算処理を適用する入力に接続される１以上の処理回路とを備える。サブバンド信号の量子化雑音は、望ましい雑音スペクトルより小さい出力信号のサブバンドの雑音レベルを作り出すために、合成フィルタ及び重畳加算処理によって広げられる。出力は、出力信号を伝送する１以上の処理回路に接続される。
【００１５】
本発明の種々の機能及びその好ましい実施の形態は、以下の議論及び同様な参照数字がいくつかの図に同様な要素に言及する添付図面を参照することによってより良く理解され得る。以下の議論及び図面の内容は、単に例として示されるのみであり、本発明の範囲の制限を表すと理解すべきではない。
【００１６】
発明を実行するモード
Ａ．概要
１．符号器
図１Ａは、分析フィルタ１２のバンクが経路１３に沿って周波数サブバンド信号を生成するために経路１１から受信したデジタル音声信号に適用される、本発明の種々の態様を具体化する分割帯域符号器の一実施の形態を示す。分析フィルタのバンクは、多種多様の方法で実行されてもよい。好ましい実施の形態では、フィルタのバンクは、分析ウィンドウ関数を持つデジタル音声サンプルの重畳ブロックに重み付けをするか又は変調することによって、及び特定の修正された離散コサイン変換（ＭＤＣＴ）をウィンドウ重み付けブロックに適用することによって実行される。このＭＤＣＴは、時間領域エイリアシング相殺（ＴＤＡＣ）変換として言及され、１９８７年５月のProc. Int. Conf. Acoust., Speech, and Signal Proc.の２１６１〜２１６４頁におけるPrincen、Johnson及びBradleyの「時間領域エイリアシング相殺に基づくフィルタバンク設計を用いるサブバンド／変換符号化」に開示される。
【００１７】
示される好ましい実施の形態では、望ましい雑音レベル計算機１４は、音声信号の音響心理学的マスク閾値を評価し、これに応答して望ましい雑音レベルを得るために、経路１１から受信されるデジタル音声信号を分析する。好ましい実施の形態では、望ましい雑音レベルは、１９７９年１２月の１６４７〜１６５２頁におけるJ. Acoust. Soc. Am.のSchroeder、Atal及びHallの「人の耳のマスク特性を開発することによる最適化デジタルスピーチコーダ」及び米国特許５，６２３，５７７号に開示されるような良い知覚モデルを用いて得られる音響心理学的マスク閾値に概ね等しいレベルで確立される。本発明を実施するために原則として決定的な特定の技術はないけれども、実際の実行の性能は、一般に、マスク閾値の正確な評価を提供できる高性能の知覚モデルを用いることによって拡張される。
【００１８】
望ましい雑音レベル計算機１４から受信した望ましい雑音レベルに応じて、量子化解像度計算機１５は、サブバンド信号を量子化するために用いる量子化解像度を決定するために雑音伸長モデルを用い、経路１６に沿ってこれらの量子化解像度の指示を渡す。雑音伸長モデルは、合成フィルタのバンクの雑音伸長特性を表し、量子化解像度に従って量子化されるサブバンド信号に合成フィルタを適用することによって得られる出力信号内の雑音を評価するために用いられる。量子化解像度計算機１５は、雑音伸長モデルに従って、合成フィルタから得られる出力信号が望ましい雑音レベルに概ね等しい量子化から生じる雑音レベルを有するように、量子化解像度を決定する。
【００１９】
量子化器１７は、経路１８に沿って量子化信号を生成するために、経路１６から受信される量子化解像度情報に従って、経路１３から受信されるサブバンド信号を量子化する。量子化１７は、線形量子化、対数量子化、ロイド−マックス（Lloyd-Max）量子化及びベクトル量子化を含む一様な又は不均一の増分を用いる種々の量子化関数によって実行されてもよい。量子化１７によって供給される量子化の解像度は、量子化ステップ数を変え、所定のステップ数によって表される動的範囲を変え、及び／又は各量子化ステップによって表される値を変えることによって制御されてもよい。いくつかの実施の形態では、量子化ステップ数は、多くのビットを割当て、対応するステップ数を持つ量子化器を選択することによって変更される。特定の実施の形態で用いられる特定の量子化の形式が性能面で十分な効果を有し得るけれども、特定の量子化関数が本発明の実行に原則として重要ではない。
【００２０】
フォーマッタ１９は、量子化信号を符号化信号にアセンブルし、ベースバンドや超音波から紫外周波数までを含むスペクトル中の変調通信経路のような伝送媒体、あるいは、磁気テープ、磁気ディスク及び光学式ディスクを含むあらゆる磁気又は光学記録技術を品質的に用いて情報を運ぶものを含む記憶媒体によって伝送される経路２０に沿って符号化信号を渡す。
【００２１】
後方適応性のある実施の形態では、望ましい雑音レベル計算機１４によって用いられる信号特性の指示は、経路２１に沿って渡され、符号化信号にアセンブルされる。前方適応性のある実施の形態では、経路２１と経路２１に沿って渡される情報のどちらも必要でない。なぜならば、量子化信号を生成するために用いられる量子化解像度の指示は、符号化信号にアセンブルされる。フォーマッタ１９は、また、符号化信号の情報容量要求を減らすために、エントロピ符号器又は他の形式の損失のない符号器を用いてもよい。
【００２２】
図１Ｂは、上述の実施の形態に類似する本発明の種々の態様を具体化する分割帯域符号器のもう一つの実施の形態を示す。これら２つの実施の形態間の少しの相違がここで論じられる。
【００２３】
分析フィルタ１２のバンクは、経路１３に沿って周波数サブバンド信号を生成し、経路２２に沿って入力信号スペクトル包路を表す情報を生成するために、経路１１から受信されるデジタル音声信号に適用される。例えば、サブバンド信号成分は、ブロック浮動小数点（ＢＦＰ）形式で表されてもよい。ここで、ＢＦＰ指数は、本質的に、各サブバンドのピーク成分値を表す対数換算係数である。ＢＦＰ指数は、入力信号スペクトル包路情報として用いられてもよい。合成フィルタのバンクは、上述のような多種多様な方法で実行されてもよい。
【００２４】
望ましい雑音レベル計算機１４は、音声信号の音響心理学的マスク閾値を評価し、それに対する応答で望ましい雑音レベルを得るために、経路２２から受信されるスペクトル包路情報を分析する。望ましい雑音レベル計算機１４から受信される望ましい雑音レベルに応じて、量子化解像度計算機１５は、サブバンド信号を量子化するために使用する量子化解像度を決定するために、上記で説明されるような雑音伸長モデルを用い、経路１６に沿ってこれらの解像度の指示を渡す。
【００２５】
量子化器１７は、経路１８に沿って量子化信号を生成するために、経路１６から受信される量子化解像度情報に従って経路１３から受信されるサブバンド信号を量子化する。量子化器１７は、上述のように実行し、制御されてもよい。フォーマッタ１９は、経路１８から受信される量子化信号及び経路２２から受信されるスペクトル包路情報を符号化信号にアセンブルし、上記で説明されるように経路２０に沿ってその符号化信号を渡す。フォーマッタ１９は、また、上述のように、エントロピ符号器又は損失のない他の形式の符号器を用いてもよい。
【００２６】
図１Ｂに示される実施の形態は、後方適応性のある符号化システムで用いられ得る。なぜならば、望ましい雑音レベル計算機によって必要とされる情報は、スペクトル包路情報によって符号化信号で伝送されるからである。望ましい雑音レベル計算機１４及び量子化解像度計算機１５に相対成分を組み合わす補足的な復号器による追加の情報は必要でない。もう一つの実施の形態では、望ましい雑音レベル計算機１４は、一組の初期の量子化解像度を供給し、量子化解像度計算機１５は、上述の合成フィルタ雑音伸長モデルに従って雑音伸長補償を実行するのに必要な、１以上のこれらの初期の解像度を変更する。これらの変更の指示は、経路２３に沿って渡され、フォーマッタ１９によって符号化信号にアセンブルされる。この追加の情報を含むことによって、符号化信号は、合成フィルタ雑音伸長モデルを使用することなく復号され得る。
【００２７】
２．復号器
図２Ａは、本発明の種々の態様を具体化する分割帯域復号器の一実施の形態を示す。ここでは、デフォーマッタ３２は、経路３１から受信される符号化信号から量子化信号を抽出し、経路３３に沿って量子化信号を渡す。デフォーマッタ３２は、また、量子化信号を得るために必要な、エントロピ復号器又は損失のない他の形式の復号器を用いてもよい。
【００２８】
示される実施の形態では、デフォーマッタ３２は、また、比較符号器で望ましい雑音レベル計算機によって用いられる信号特性の指示を符号化信号から抽出し、それに対する応答で望ましい雑音レベルを得る望ましい雑音レベル計算機３４にこの指示を渡す。望ましい雑音レベル計算機３４から受信される望ましい雑音レベルに応じて、量子化解像度計算機３５は、量子化信号を生成するために用いられた量子化解像度を決定するために、上記で説明されるような雑音伸長モデルを用い、経路３６に沿ってこれらの解像度の指示を渡す。
【００２９】
非量子化器３７は、経路３６から受信される量子化解像度情報に従って経路３３に沿って受信される量子化信号を非量子化し、経路３８に沿って非量子化サブバンド信号を生成する。非量子化器３７は、量子化のために上述されるような種々の方法で実行及び制御されてもよい。特定の非量子化関数は、本発明の実施のために原則として重要ではないが、量子化サブバンド信号を生成するために用いられる量子化処理に補足的であるべきではない。
【００３０】
合成フィルタ３９のバンクは、経路４０に沿って出力信号を生成するために、これらの非量子化サブバンド信号に適用される。合成フィルタのバンクは、多種多様な方法で実行され得る。好ましい実施の形態では、合成フィルタのバンクは、逆ＴＤＡＣ変換として言及される、逆ＭＤＣＴを変換係数のブロックに適用し、合成ウィンドウ関数でその変換から得られる信号サンプルを重み付けし、直前のウィンドウ重み付けブロックにサンプルを重畳して加えることによって実行される。
【００３１】
図示しない前方適応性のあるシステムでは、望ましい雑音レベル計算機３４と量子化解像度計算機３５のいずれも必要ではない。なぜならば、デフォーマッタ３２は、符号化信号から量子化解像度情報を抽出し、この情報を量子化器３７に供給できるからである。
【００３２】
図２Ｂは、上述の実施の形態に類似する本発明の種々の態様を具体化する分割帯域復号器のもう一つの実施の形態を示す。これらの２つの実施の形態のいくつかの相違がここで論じられる。
【００３３】
デフォーマッタ３２は、経路３１から受信される符号化信号から量子化信号を抽出して経路３３に沿ってその量子化信号を渡し、符号化信号スペクトル包路を表す情報を抽出してこの情報を経路４２に沿って渡す。デフォーマッタ３２は、また、符号化信号を生成するために用いられるあらゆる損失のない符号化を反転するのに必要な、エントロピ復号器又は損失のない他の形式の復号器を用いる。望ましい雑音レベル計算機３４は、それに対する応答で望ましい雑音レベルを得る、経路４２から受信されるスペクトル包路情報を分析する。
【００３４】
望ましい雑音レベル計算機３４から受信される望ましい雑音レベルに応じて、量子化解像度計算機３５は、量子化信号を生成するために用いられた量子化解像度を決定するために、上記で説明されるような雑音伸長モデルを用い、経路３６に沿ってこれらの解像度の指示を渡す。非量子化器３７は、経路３６から受信される量子化解像度情報に従って経路３３から受信される量子化信号を非量子化し、経路３８に沿って非量子化サブバンド信号を生成する。非量子化器３７は、上述のように実行及び制御されてもよい。合成フィルタ３９のバンクは、経路４０に沿って出力信号を生成するために、非量子化サブバンド信号及びスペクトル包路情報に適用される。
【００３５】
図２Ｂに示される実施の形態は、後方適応性のある符号化システムに用いられてもよい。なぜならば、望ましい雑音レベル計算機によって必要とされる情報は、スペクトル包路情報によって符号化信号に運ばれるからである。追加の情報は必要とされない。図示しないもう一つの実施の形態では、望ましい雑音レベル計算機３４は、一組の初期の量子化解像度を供給し、これらの初期の解像度への１以上の変更は、デフォーマッタ３２によって符号化信号から得られる。これらの変更は、雑音伸長補償を提供するために初期の量子化解像度に適用されてもよい。
【００３６】
Ｂ．フィルタ特性
上記のように、本発明の原理は、知覚符号化システムの実施の形態及び種々の方法で分析及び合成を実行する方法に組み込まれてもよい。しかしながら、議論の容易さのために、以下の記述は、ＴＤＡＣ変換実施例のより特定な説明を挙げる。ＴＤＡＣ変換の効率的な手段は、米国特許第５，２９７，２３６号及び第５，８９０，１０６号に開示される。
【００３７】
多くの知覚符号化システムの量子化処理は、サブバンド信号の振幅と、そのサブバンド内の評価音響心理学的マスク閾値のレベルとの間の相違からサブバンド信号を量子化するために使用する量子化解像度を決定する。この処理の暗黙の仮定は、一変換係数の量子化雑音が他の隣接する変換係数の量子化雑音から独立しているということである。一般に、この仮定は、合成フィルタの雑音伸長特性のために、真実ではない。
【００３８】
雑音伸長の程度は、合成フィルタのスペクトル選択性によって影響を受ける。上記で説明したように、符号化システムに用いられる分析及び合成フィルタは、理想的な通過帯域を提供しない。仮想合成フィルタの周波数応答の例示が図３に示される。その図に示される応答は、周波数ｆ０で一つのスペクトル成分を有する入力信号に応答して合成フィルタから得られる仮想出力信号を示す周波数領域である。周波数ｆ０を中心とする周波数応答の主ローブ２３は、フィルタ通過帯域である。その応答のより小さいサイドローブは、フィルタ阻止帯にある。
【００３９】
このスペクトル選択性は、逆変換の長さと合成ウィンドウ関数の形状を含む多くの因子を変えることによって制御されてもよい。合成ウィンドウ関数の形状を変えることによって、通過帯域の幅は、阻止帯で供給される減衰のレベルに対してしばしば交換され得る。主ローブの幅がより高いスペクトル選択性を供給することを減らされるので、阻止帯の減衰も同じく減らされる。スペクトル選択性は、また、変換の長さを増加することによって増加され得る。しかしながら、より長い変換の使用が常に可能ではない。例えば、復号された信号のリアルタイム再生を必要とする放送及び他の製品用途では、短い長さ変換が、符号化遅延制限を満足するために用いられなければならない。合成フィルタの雑音伸長特性は、そのような符号化システムで特に重大である。低遅延符号化システムのための追加の考察は、米国特許第５，２２２，１８９号で論じられる。
【００４０】
雑音伸長の重要性は、通常、低周波数の媒体でより重大である。なぜならば、人の聴覚システムの臨界帯域は、周波数が低いほど狭いからである。各臨界帯域は、その帯域内のスペクトル成分のためのマスク閾値に対応し、主要なスペクトル成分が量子化雑音のような他のより小さいスペクトル成分をおそらくマスクできる周波数の範囲を表す。より低い周波数において、マスク閾値は、合成フィルタの周波数選択性よりも狭くなり得る。これは、合成フィルタが、そのスペクトル成分のマスク閾値外のスペクトル成分の量子化から生じる雑音を広げる見込みがあることを意味する。
【００４１】
図４Ａは、図３に示されるフィルタ周波数応答に比較されるように、周波数ｆ０における高周波数スペクトル成分の知覚マスク閾値２５の概略図を提供する。示されるように、周波数ｆ０における高周波数スペクトル成分のマスク閾値２５は、合成フィルタ応答を完全にカバーするのに十分広い。これは、合成フィルタによって広げられる周波数ｆ０における高周波数スペクトル成分の量子化から生じる比較的大きい雑音がそのスペクトル成分によってマスクされる可能性が高いことを暗示する。
【００４２】
図４Ｂは、図３に示されるフィルタ周波数応答に比較されるように、周波数ｆ０における中から低周波数スペクトルまでの知覚マスク閾値２７の概略図を提供する。示されるように、周波数ｆ０におけるより低い周波数スペクトル成分のマスク閾値２７の低周波数側は、合成フィルタ応答をカバーしない。これは、合成フィルタによって広げられる周波数ｆ０におけるより低い周波数スペクトル成分の量子化から生じる比較的小さい雑音が、そのスペクトル成分によってマスクされる可能性が高いことを暗示する。
【００４３】
Ｃ．分析的概念
本発明における量子化処理は、量子化雑音を聞き取れなくするのにちょうど申し分ない十分な量子化解像度を確立するために、合成フィルタの雑音伸長特性を考慮に入れる。この処理の分析的基礎の説明が以下のパラグラフで提供される。
【００４４】
１．イントロダクション
図５において、分析フィルタ５２は、経路５１から受信される音声信号の周波数領域指示を構成する変換係数を生成する分割帯域符号器内における分析フィルタのバンクを表す。量子化雑音５３は、分析フィルタ５２から得られる周波数領域指示に量子化雑音を注入する処理を表す。合成変換５４と重畳加重（overlap-add）５５は、分割帯域復号器の合成フィルタのバンクを集合的に表す。合成変換５４は、音声信号の量子化周波数領域指示から時間領域支持を得る。重畳加重５５によって実行される処理は、合成変換５４から得られる時間領域指示のサンプルの隣接するブロックを重畳し、重畳されたブロックの対応するサンプルを加重する。分析フィルタ５６は、本発明のいくつかの原理を説明するために用いられる理論的構成である。
【００４５】
分析フィルタ５２のバンクは、適当な分析ウィンドウ関数及びＴＤＡＣのＭＤＣＴによって実行され、変換係数の一連のブロックの形状におけるサブバンド信号を生成するために、経路５１から受信される音声信号サンプルの一連のブロックに適用される。これは、以下のように表現され得る：
【式１】
0004643019.tif 000002
ここで、Ｘｍ（ｋ）＝変換係数ブロックｍ内の変換係数ｋ；
ｗＡ（ｎ）＝ポイントｎにおける分析ウィンドウ関数；
ｘｍ（ｎ）＝信号サンプルブロックｍ内の信号サンプルｎ；
ｎ０＝エイリアシング相殺に要求される変換位相項；
ｋ０＝この特定のＴＤＡＣ変換のための１／２に等しい項；
２Ｍ＝変換の長さである。
【００４６】
量子化雑音５３は、指定された量子化解像度に従って変換係数を量子化することによって、各変換係数に雑音を加える処理を表す。これは、量子化変換係数の一連のブロックを含む量子化信号を結果として生じる。これは、以下のように表現され得る：
【式２】
0004643019.tif 000003
【００４７】
合成変換５４は、ＴＤＡＣ逆ＭＤＣＴ及び適当な合成ウィンドウ関数によって実行され、時間領域サンプルの一連のブロックを生成するために、量子化変換係数の一連のブロックに適用される。これは、以下のように表現され得る：
【式３】
0004643019.tif 000004
【００４８】
重畳加重５５は、合成変換５４から得られる合成ウィンドウ関数を時間領域サンプルの各ブロックに適用し、ウィンドウ化されたブロックを重畳し、重畳ブロック内の対応する時間領域サンプルを加えることによって、経路５１から受信される音声信号サンプルの複製を回復する。一連の重畳ウィンドウかブロックの利得プロフィールが図６に示される。曲線４１は、直線４４と同一の広がりを持つ時間領域サンプルのブロックを変調するために用いられる合成ウィンドウ関数の利得プロフィールを示す。同様に、曲線４２及び４３は、それぞれ、曲線４５及び４６と同一の広がりを持つ時間領域サンプルのブロックを変調するために用いられる合成ウィンドウ関数の利得プロフィールを示す。直線４５によって示される間隔内のオリジナル音声信号サンプルの複製を表す信号サンプルは、重畳ウィンドウ化ブロック４１、４２及び４３の対応する時間領域サンプルを加えることによって、重畳加重処理から得られる。これは、以下のように表現され得る：
【式４】
0004643019.tif 000005
ＴＤＡＣ変換を用いる実施の形態では、分析及び合成ウィンドウ関数は、エイリアシング相殺を提供するのに必要な制約を満足するために選択されるべきである。上記で引用したPrincen論文を見よ。分析及び合成ウィンドウ関数に関する追加の情報は、米国特許第５，２２２，１８９号及び１９９８年１０月１７日に出願された国際特許出願番号ＰＣＴ／ＵＳ第９８／２０７５１号から得られることができる。
【００４９】
分析フィルタ５６のバンクは、本質的にあらゆるタイプの分析フィルタによって実行されてもよい。説明の目的のため、分析フィルタのこのバンクは、直交分析ウィンドウ関数及び分析フィルタ５２のために上述されたＴＤＡＣのＭＤＣＴによって実行される。分析フィルタ５６のバンクは、経路５７に沿って渡される複製信号の仮想周波数領域指示を得るために、複製信号サンプルに適用される。周波数領域指示は、合成フィルタの雑音伸長特性の分析的表現のための基礎として用いられる。その指示は、以下のように表現され得る：
【式５】
0004643019.tif 000006
【００５０】
量子化雑音が合成変換５４に適用される入力信号に存在しないならば、式３から得られる時間領域サンプルのブロックは、オリジナル入力信号内の信号サンプルの完全な再構成を得るために、式４に示されるように重畳され加重され得る。これは、以下のように表現され得る：
【式６】
0004643019.tif 000007
【００５１】
２．量子化問題の新たな陳述
分析フィルタ５６から得られるこれら２つの仮想周波数領域指示を用いて、分析フィルタ５２から得られる周波数領域指示を量子化するための最適な量子化解像度は、以下のような量子化雑音５３によって注入される雑音の振幅を制御する処理に関して表現され得る。
【００５２】
【式７】
0004643019.tif 000008
ここで、Ｎ（ｋ）＝変換係数ｋのための望ましい雑音レベル。
【００５３】
以下の仮定は、量子化雑音のためになされる：
１．種々の変換係数ｋのための量子化雑音Ｉｍ（ｋ）は、統計的に独立である。２．種々の係数ブロックｍのための量子化雑音Ｉｍ（ｋ）は、統計的に独立である。
３．それぞれの係数ブロックｍの量子化雑音Ｉｍ（ｋ）は、ゼロと等しい平均を有し、連続的な係数ブロックと等しい分散を有する。
最初の２つの仮定は、音声符号化システムで一般に用いられる変換から得られる係数にとって正しい。第３の仮定は、定常信号を表す変換係数のブロックにとって正しく、周知の知覚符号化システム及び方法によってうまく量子化されない音楽の準定常移動のために正当化される。第３の仮定が正当化されない大いに非定常移動では、この仮定によって引き起こされるエラーは、一般に良性であり、無視され得る。
【００５４】
３．伸長行列
合成フィルタ雑音伸長を適切に考慮に入れる量子化のための処理は、合成フィルタから得られる出力信号の雑音スペクトルと合成フィルタに供給される量子化入力信号の雑音スペクトルとの間の関係の分析的表現から開発されてもよい。この分析的表現又は「伸長行列」の導出がここで記述される。
【００５５】
0004643019.tif 000009
【数１】
0004643019.tif 000010
及び
【数２】
0004643019.tif 000011
【００５６】
類似の式は、式７に同様に代入することによって、非量子化変換係数に関する合成フィルタ出力信号の仮想周波数領域指示のために得られてもよい。その式は以下のようになる：
【式９】
0004643019.tif 000012
式９ａから式９ｂを引くことによって、これら２つの出力信号間の相違の仮想周波数領域指示が、得られることができる。それは、以下のように表現され得る：
0004643019.tif 000013
ここで、Ｏｍ（ｋ）＝周波数ｋにおける合成フィルタ出力信号の量子化雑音；
式２から分かるように、
0004643019.tif 000014
式１０の式は、以下のように、式８を書き直すために用いられ得る：
0004643019.tif 000015
行列Ａ、Ｂ及びＣは、奇数対称性を有する。これらの特性は、以下のように示すために用いられ得る、
0004643019.tif 000016
それゆえ、式１０が以下のように書き直され得る：
0004643019.tif 000017
ここで、Ａ’（ｋ，ｑ）＝２Ａ（ｋ，ｑ）；
Ｂ’（ｋ，ｑ）＝２Ｂ（ｋ，ｑ）；及び
Ｃ’（ｋ，ｑ）＝２Ｃ（ｋ，ｑ）。
【００５７】
量子化雑音の成分がゼロ平均を有する上述の３つの仮定が統計的に独立であって、同様に分配される下で、合成フィルタの出力における雑音パワースペクトルは、以下のように式１３から得られることができる：
【式１０】
0004643019.tif 000018
ここで、Ｅ（ｚ）＝ｚの期待値；
ＮＯ，ｍ（ｋ）＝合成フィルタの出力における周波数ｋでの雑音パワー
0004643019.tif 000019
【００５８】
量子化雑音分散が連続的係数ブロックで等しいという上述の第３の仮定の下で、式１４は以下のように簡約され得る：
【式１１】
0004643019.tif 000020
ここで、Ｗ（ｋ，ｑ）＝Ａ”（ｋ，ｑ）＋Ｂ”（ｋ，ｑ）＋Ｃ”（ｋ，ｑ）。Ｗ行列は、上記で言及される伸長行列である。
【００５９】
４．最適量子化解像度
式８、１１、１４及び１５において、最適量子化解像度が以下のような０≦ｑ＜Ｍの量子化雑音スペクトル｛Ｎｌ、ｍ（ｑ）｝を結果として生じることが分かる
【式１２】
0004643019.tif 000021
望ましい雑音と等しいために、直接解は、
0004643019.tif 000022
残念ながら、この直接解は、１以上の変換係数ｋのための負解をもたらす。それは、望ましい雑音レベルＮ（ｋ）の傾きがあまりに急なので、雑音の否定的量が望ましい雑音のスペクトル形状を達成するために量子化処理に注入されなければならないことを意味する。実用的に実施の形態において、雑音の否定的量を量子化処理に注入することができない。幸いにも、式１６は、同一性のために解決される必要がない。それが不等式を満足するならば、許容できる量子化解像度が理解され得る。
【００６０】
解決を達成するために、量子化雑音スペクトルは、以下のように、望ましい雑音スペクトルに関して書き直され得る、
Ｎｌ，ｍ（ｋ）＝ｇ（ｋ）・Ｎ（ｋ）    ０≦ｋ＜Ｍ        （１８）
ここで、ｇ（ｋ）＝利得率。雑音スペクトル及び利得率の仮想例のグラフはず８に示される。そこでは、曲線７１は、変換係数Ｘｍ（ｋ）のブロックのためのスペクトルパワーのなめらかにされた基準であり、曲線７２は、望ましい雑音スペクトルＮ（ｋ）であり、曲線７３は、利得率ｇ（ｋ）だけ望ましい雑音スペクトルを増やすことによって得られるブロックｍの変換係数のための量子化雑音スペクトルＮｌ，ｍ（ｋ）である。図に示されるように、利得率が通常０から１の範囲にあることが予想される。
【００６１】
ａ）２次元の例
図の容易さのため、２次元の例（Ｍ＝２）は、利得率がどのように使用され得るかを説明するために用いられる。式１８を式１６に代入することによって、以下のように分かり得る：
N(0)≧W(0,0)・g(0)・N(0)+W(0,1)・G(1)・N(1)      （１９ｂ）
N(1)≧W(1,0)・g(0)・N(0)+W(1,1)・g(1)・N(1)      （１９ｃ）
ここで、０＜ｇ（０）≦１及び０＜ｇ（１）≦１。
【００６２】
ｇ（０）＝ｇ（１）＝０が常に２つの不等式を満足するけれども、この特定解は許容できない。なぜならば、利得率の各ゼロ値は、それぞれの変換係数が無限精度で量子化されなければならないことを意味するからである。好ましい解は、可能な限り１に近い利得率の値をもたらす。実際に、ある解が１の値を有するすべての利得率で実現され得るならば、合成フィルタ雑音伸長のための補償は必要ない。
【００６３】
最適な解を提供する利得率値の探索は、補償のコストを最小にしようと努める線形的に制限される最適化問題として組み立てられ得る。多くの実施の形態では、量子化雑音スペクトルが減らされる量の対数として、補償のコストを増加することは都合がよい。量子化解像度を制御するためにビット割当てを用いる好ましい実施の形態では、コストは、量子化雑音スペクトルが変化される各−６．０２ｄＢの変換係数毎に１ビットと等しい。例えば、利得率ｇ（１）が０．２５に等しく設定されるならば、量子化雑音スペクトルのＮｌ，ｍ（１）は、望ましい雑音スペクトルのＮ（１）に関して−１２．０４ｄＢによって変化される。変換係数Ｘ（１）のこの雑音伸長補償のためのコストは、−１２．０４ｄＢ／−６．０２ｄＢ＝２ビットである。
【００６４】
対数コスト関数を有するちょうど記述されるもののような実施の形態のために、式１８に示される望ましい量子化雑音スペクトルは、以下のように便利に表現され得る：
ｌｏｇＮｌ，ｍ（ｋ）＝ｌｏｇ ｇ（ｋ）＋ｌｏｇＮ（ｋ）  ０≦ｋ＜Ｍ  （２０）
補償のコストは、各利得率の対数で逆に変換する。したがって、この２次元の例での補償のトータルコストは、−ｌｏｇ ｇ（０）−ｌｏｇ ｇ（１）に比例する。議論の容易さにため、比例定数は、ここでは１に等しいものと想定される。最適化問題の目的は、式１９ａ、１９ｂ及び１９ｃによって強制される条件下で補償のコストを最小にすることである。
【００６５】
線形最適化問題として量子化を構成する最初のステップは、式１９ａ及び１９ｂの各Ｎ（ｊ）・Ｗ（ｉ，ｊ）項を行列Ｄの要素Ｄ（ｉ，ｊ）に置き換えることである。行列Ｄのすべての要素は、正であることが知られる。なぜならば、各要素は、２つの正数の積で表すからである。この置換の結果は、以下のように表現され得る：
Ｎ（０）≧Ｄ（０，０）・ｇ（０）＋Ｄ（０，１）・ｇ（１）    （２１ａ）
Ｎ（１）≧Ｄ（１，０）・ｇ（０）＋Ｄ（１，１）・ｇ（１）    （２１ｂ）
ここで、０＜ｇ（０）≦１及び０＜ｇ（１）≦１                （２１ｃ）
【００６６】
この方法で表現される最適化問題は、図７に示されるように、ｇ（０），ｇ（１）座標空間で幾何学的に示され得る。最適化問題に可能な解決の領域６０は、式２１ｃに示されるように、２つの利得率のために認められた最小及び最大値に対応する側面を有する座標空間の第Ｉ象限内の単位正方形に制限される。示される例では、原点を含む直線６１の側面の領域は、式２１ａの不等号を満足する空間の一部を表し、原点を含む直線６２の側面上の領域は、式２１ｂの不等号を満足する空間の一部を表す。これらの３つの領域の共通部分によって表される解空間６６は、ｇ（０），ｇ（１）座標空間の一部である。ここでは、最適化問題のための解は、式２１ａ、２１ｂ及び２１ｃによって強制されるすべての条件を満たすことが見出され得る。解空間６６の境界は、この例では、ｇ（０）とｇ（１）軸の一部、線６１、及び領域６０の単位正方形の上部と一致する側面を持つ不規則な四辺形を形成する幅広線で示される。
【００６７】
解空間が（１，１）座標を含むならば、最適量子化解像度は、１に等しいすべての利得率を設定することによって得られる。なぜならば、補償は、合成フィルタ雑音伸長のために必要とされないからである。図８において、これは、ｋ＝０からｋ＝（Ｍ−１）の変換係数の範囲を通して、望ましい雑音スペクトル７２に等しい量子化雑音スペクトルを設定することと同等である。（１，１）座標が解空間に含まれないならば、処理は、１以上の利得率が１以下の値を有する解空間内の利得率の最適なセットを見出すことによって最適な量子化解像度を見出すために用いられ得る。これは、１以上の変換係数のための望ましい雑音スペクトル７２より小さい量子化雑音スペクトル７３を得ることと同等である。
【００６８】
利得率の最適なセットは、以下の式から計算される補償のコストＫを最小にする：
Ｋ＝−ｌｏｇｇ（０）−ｌｏｇｇ（１）    （２２）
この式は、ｇ（０），ｇ（１）座標空間内の双曲線を画定し、雑音伸長補償の一定コストＫに対応する２つの利得率のための値の軌跡を表す。例えば、双曲線６３は、補償のあるコストＫ１のための曲線を表し、双曲線６４は、Ｋ１より高いもう一つの補償のコストのための曲線を表す。
【００６９】
補償のコストが無限大に接近するにつれて、対応する一定コストの曲線は、２つの座標軸に接近する。上述のように、最適化問題の目的は、式２１ａ、２１ｂ及び２１ｃを満足する最小コスト解を見出すことである。最適解は、解空間を二分する最低コスト双曲線を見出すことによって得られることができる。図７に示される例では、最適解は、双曲線６４と解空間６６の境界の間の接線位置において起こる。
【００７０】
ｂ）より高い次元
実用的知覚符号化システム及び方法は、２以上の次元を有する最適化問題を解決するために、量子化処理を必要とするフィルタを利用する。この問題は、以下の不等号を満足する解空間内の利得率のセット｛ｇ（ｋ）｝を見出すこととして述べられ得る：
【式１３】
0004643019.tif 000023
ここで補償コストＫが
0004643019.tif 000024
のように、０＜ｇ（ｋ）≦１，０≦ｋ＜Ｍによって画定される単位超立方体。
【００７１】
例えば、長さ２５６のＴＤＡＣ変換が用いられるならば、最適化問題はＭ＝１２８の次元を有する。この例では、可能な解の領域は、０又は１のいずれかに等しい値を有する利得率に対応する座標を持つ頂点を有する超立方体に制限される。最適化問題の解空間は、座標軸と原点に最も近い超平面の間にある超立方体の一部である。最適化最小コストの解は、双曲線一定コスト超曲面と解空間の境界の間の接線において見出される。
【００７２】
量子化解像度の実質的に最適なセットは、図９に示されるような反復処理で得られてもよい。ステップ８１は、最初の量子化解像度のセットを得て、ステップ８２は、結果として生ずる雑音レベルを計算するために、合成フィルタ伸長モデルをその最初の解像度に適用する。ステップ８３は、計算された結果の雑音レベルを望ましい雑音レベルと比較する。比較結果が許容できないならば、ステップ８４は、適切に量子化解像度を変更し、ステップ８２は、雑音伸長モデルを変更された解像度に適用する。例えば、信号成分の計算された結果の雑音レベルがあまりに低いならば、１以上の信号成分の量子化解像度は、より粗くされる。信号成分のための計算された結果の雑音レベルがあまりに高いならば、１以上の信号成分の量子化解像度は、より緻密になされる。この処理は、ステップ８３で実行される比較の結果が許容できるまで続けられる。その後、ステップ８５は、許容できる比較を提供した量子化解像度に従って信号成分を量子化する。
【００７３】
本質的に、最初の量子化解像度のあらゆるセットが用いられ得る；しかしながら、処理効率は、一般に、最適値に近い最初の解像度を選択することによって改善される。最初のための一つの都合の良い選択は、望ましい雑音レベルに対応する解像度である。
【００７４】
量子化処理は、以下のステップを実行するビット割当て処理によって実行されてもよい：
１．式１７を用いて各変換係数のための望ましい雑音パワーを計算することによって仮のビット割当てを決定する。各変換係数Ｘ（ｋ）のための仮のビット割当てＱ（ｋ）は、信号パワーの対数及びそれぞれの望ましい雑音パワーレベルの対数に負号を付けたものから得られる。例えば、一実施の形態では、ビット割当ては、以下のようになる：
【式１４】
0004643019.tif 000025
２．すべての係数の仮のビット割当てが正ならば、ビット割当て処理が完了し、変換係数は、仮のビット割当てに従って量子化される。なぜならば、合成フィルタ雑音伸長のための補償は必要ないからである。
３．ステップ１から得られる仮のビット割当てがあらゆる変換係数で負ならば、雑音伸長補償が要求される。ビット割当て処理は、式２４に従って単位超立方体を画定することによって継続する。
４．式２３の不等号を満足する超空間内の領域の共通部分を見出す。これは、原点に最も近い行列Ｄの列によって画定される超平面だけを含むことによって一層効率的に達成されてもよい。各超平面の距離ｄは、次式から決定され得る：
【式１５】
0004643019.tif 000026
一つの超平面は、その超平面の一部で原点に最も近くてもよく、１以上の他の超平面は、超平面の他の部分で原点に最も近くてもよい。
５．ステップ３で画定された超立方体の共通部分とステップ４で見出された領域の共通部分から解超空間を決定する。
６．最初の補償コストＫを選択する。
７．コストＫのための一定コストの双曲線の超曲面がステップ５で決定された解超空間と交わるか否かを決定する。
８．コストＫのための双曲線の超曲面が解超空間の境界に接するならば、ビット割当てが完了する。雑音伸長のための最適な補償を提供する各変換係数Ｘ（ｋ）のための追加のビット数は、それぞれの利得率の対数に負号をつけたものから得られる。例えば、一実施の形態では、各係数のためのビット割当ては、以下のようになる：
【式１６】
0004643019.tif 000027
９．双曲線の超曲面が解超空間と交わらないならば、現在のコストＫより高いコストを選択し、ステップ７に続く。
１０．双曲線の帳票面が解超空間と交わるならば、現在のコストＫより低いコストを選択し、ステップ７に続く。
【００７５】
Ｄ．単純化処理
かなりの計算リソースが、上述の最適化処理を実行するために要求される。ある適用では、これらの計算リソースを提供するのに必要とされるコストはあまりにも大きい；それゆえ、最適解への近似を提供する単純化処理が、これらの適用に望ましい。量子化解像度を制御するためにビット割当てを用いる単純化処理のいくつかの実施の形態は、以下に示される。これらの処理のそれぞれは、最初のビット割当てが、望ましい雑音スペクトルに概ね等しい量子化雑音スペクトルを得るために、ある試みで合成フィルタ雑音伸長のための補償に関係なく、各変換係数のために決定されることを想定する。これが最初のビット割当てだとすれば、各処理は、ビット割当てが望ましい雑音レベルを得るために増加されるべき変換係数を識別する。
【００７６】
１．第１の単純化処理
第１の単純化処理は、各変換係数Ｘ（ｋ）のためのトータル雑音レベルを同時に評価するために、最も低い周波数変換係数Ｘ（０）で始まる距離関数（metric function）を用い、雑音伸長がその係数のトータル雑音に望ましい雑音レベルＮ（ｋ）を越えさせるか否かを決定する。その評価が、現在の係数Ｘ（ｋ）のトータル雑音レベルが望ましい雑音レベルを越えないことを示すならば、その処理は、次に高い周波数変換係数で継続する。
【００７７】
その評価が、現在の係数Ｘ（ｋ）のトータル雑音レベルが望ましい雑音レベルＮ（ｋ）を越えないことを示すならば、係数Ｘ（ｋ）の雑音レベルに最大の貢献をする係数が識別され、その係数の利得率ｇ（ｋ）は、規定値、すなわち、一実施の形態において２４ビットの補償を表す−１４４ｄＢに設定される。距離関数は、調整されたビット割当てで結果として生じる係数Ｘ（ｋ）のためのトータル雑音レベルを評価するために用いられる。評価された雑音レベルがまだ望ましい雑音レベルＮ（ｋ）を越えるならば、係数Ｘ（ｋ）の雑音レベルに次の最大の貢献をなす系巣が識別され、その利得率は、規定値に設定され、距離関数は、新しい雑音レベルを評価するために再び用いられる。これは、評価された雑音レベルが望ましい雑音レベルにおいて、あるいはそれ以下にレベルを減らされるまで継続する。
【００７８】
この時点で、係数Ｘ（ｋ）の評価雑音レベルを減らすために規定値に設定された利得率を有する係数のセット｛Ｓ｝が存在する。セット｛Ｓ｝の係数の利得率は、雑音伸長のためにちょうど十分な補償であると予測されるものを提供するために、公式に従って調整される。ビット割当て処理は、それから、次のより高い周波数変換係数で継続する。
【００７９】
この第１の単純化処理を実行するある実施の形態は、次のプログラム片に示される。このプログラム片は、Ｃ、ＦＯＲＴＲＡＮ（フォートラン）及びＢＡＳＩＣ（ベーシック）プログラミング言語のある構文の機能を含む構文を用いて疑似コードで表現される。このプログラム片及びここで記述される他のプログラム片は、コンパイルに適したソースコード片であると意図されないが、実行可能ないくつかの態様を伝えるために提供される。
0004643019.tif 000028
【００８０】
ルーチンCompensateは、合成フィルタのバンクのための伸長行列であるアレイＷ、及び望ましい雑音スペクトルを指定するアレイＮで提供される。アレイｇの利得率は、ｋ＝０からｋ＝ＭａｘＣまでの利益の低周波数係数のための１．０の値に初期化される。補償は、多くの実施の形態では最も高い周波数係数のために必要とされない。
【００８１】
主なfor-loopは、Compensateルーチンの残りを構成し、利益の低周波数係数のそれぞれのために補償処理を実行する。Null関数は、空又は空の状態にアレイＳを初期化するために呼び出される。可変距離は、以下の合計を計算するために、以下のような関数Sumを呼び出し、この合成を係数ｋの望ましい雑音レベルN[k]から減ずることによって現在の係数ｋのための雑音レベルの評価を割り当てる：
【式１７】
0004643019.tif 000029
ここで、Ｍ２＝合成フィルタ変換の長さである。
【００８２】
合計の限界Ｌ１及びＬ２は、この処理の計算の複雑さに極めて影響を与える；ルーチンCompensateの複雑さのオーダーは（Ｌ１＋Ｌ２）２である。計算効率は、その計算に含まれる係数の範囲を制限するために、Ｌ１及びＬ２の値を調整することによって改善され得る。これらの制限の値は、経験的に決定され得る。以下に論じられる代わりの単純化処理では、これらの制限は、アレイＷの散在するバージョンにおける非ゼロ要素の範囲に適合させる。
【００８３】
評価雑音レベルが望ましい雑音レベルよりも小さいならば、metricは正であり、雑音伸長のための補償が必要とされない。それゆえ、metricが正ならば、for-loopの残りは省略され、処理は次の係数のために継続する。
【００８４】
Metricが負ならば、処理は、metricが正になるまでwhile-loopで継続する。このwhile-loop内で、関数Maxは、係数ｋのための雑音への最大の寄与をなす係数k_maxを決定するために呼び出される。これは、０からＭ２−１までのｉのための積W[k,i] * g[i] * N[i]の最大値に対応するインデックスｉを見出すことによって達成される。インデックスｉのこの範囲は、システムのためにすべての変換係数を含む。望まれるならば、処理効率は、係数のより狭い範囲に最大積のための探索を制限することによって改良され得る。この範囲は、経験的に決定され得る。最大一因が見出されると、k_maxの利得率は、補償のある最大量に対応する規定値max_correctionを割り当てられる。一実施の形態では、補償の最大量は、２４ビットに対応する−１４４ｄＢである。k_maxにアレイＳを加える関数Unionを呼び出した後、雑音レベルの評価は、k_maxの修正された利得率を用いて再び計算され、可変metricに割り当てられる。while-loopは、metricの値が正になるまで継続する。
【００８５】
補償が最大一因に十分に適用されたとき、係数ｋの評価雑音レベルは、望ましい雑音レベルN[k]より小さいか又はそれに等しい値に減らされ、可変metricは、正となる。これが起こるとき、while-loopが終わり、処理は、上述のセット｛Ｓ｝内の係数に対応するアレイＳで表される係数の利得率のための仮の新しい値g_newを計算するために、関数Adjustを呼び出すことによって継続する。これらの新しい値は、評価雑音レベルが望ましい雑音レベルに概ね等しいように、補償のレベルを最適化するように意図される。これは、次の計算を実行することによって達成され得る：
【式１８】
0004643019.tif 000030
仮の値がそれぞれの利得率の現在の値よりも小さいならば、アレイＳに表される係数のための各利得率は、仮の値g_newに設定される。
【００８６】
補償処理の主なfor-loopは、利益のすべての補償が処理されるまで次の変換係数で継続する。
【００８７】
２．第１の単純化処理の変化
上述の第１の単純化処理は、処理効率を改善するための種々の方法で変更され得る。いくつかの方法が簡単に上記で言及される。
【００８８】
一つの変化は、典型的な伸長行列アレイＷの２，３の要素がすべての他の要素よりも極めて大きく、多くのこれらのより小さい要素が０に設定されるときでさえ、優良な性能が実現され得ることを認識することによって、計算の複雑さの重要な削減を達成する。
【００８９】
図１０は、仮想伸長行列の中心列における要素の値を示す。中心の主要な値は、行列の主対角線上の要素に対応する。主対角線上及びその近くの要素は、その主対角線から離れた要素より極めて大きい値を有する。この特性は、伸長行列が散在する対角線バンドのアレイによってうまく合理的に表されることを可能にし、上述のプログラム片のＬ１及びＬ２のための値は、アレイの非ゼロ要素のみをカバーするために減らされ得る。この特性は、また、探索が最大一因のためになされる範囲を減らす。
【００９０】
もう一つの変化は、上述の実施の形態においてwhile-loopを削除することによって処理効率を改善する。効率は、最大雑音一因が決定される反復処理を削除することによって改良され、利得率の仮の新しい値が計算される。この変化の一実施の形態は、次のプログラム片に示される：
0004643019.tif 000031
【００９１】
この変化では、ルーチンCompensateは、上述のように、アレイＷ及びアレイＮで提供される。アレイｇの利得率は、ｋ＝０からｋ＝MaxCまでの利益の低周波数係数のために、１．０の値に初期化される。補償は、多くの実施の形態では、最も高い周波数係数のために必要ではない。
【００９２】
主for-loopは、そのルーチンの残りを構成し、利益の低周波数係数のそれぞれのために補償処理を実行する。可変metricは、上述のように、現在の係数ｋの雑音レベルを評価する値を割り当てられる。
【００９３】
評価雑音レベルが望ましい雑音レベルよりも小さいならば、metricは正であり、雑音伸長のための補償は必要とされない。それゆえ、metricが正ならば、for-loopの残りは省略され、処理は、次の係数のために継続する。
【００９４】
metricが負ならば、１以上の変換係数のためのビット割当ては、評価雑音への最も大きい一因k_maxを見出し、予め決めされた修正量を変換係数k_maxといくつかの隣接する係数に適用することによって、雑音伸長を説明するために増やされる。最大一因は、上述のように、関数Maxを呼び出すことによって決定され、予め決められた修正は、アレイcompのそれぞれの値と各利得率とをかけることによって−Ｌ１〜Ｌ２までの係数のための利得率の値を減らすことによって適用される。例えば、利得率g[k_max]は、割当てで２ビットの増加を示すために減らされてもよく、利得率g[k_max-1]及びg[k_max+1]は、割当てで１．５ビット増加するために用いられてもよく、そして、利得率g[k_max-2]及びg[k_max+2]は、割当てで１ビットの増加を示すために減らされてもよい。予め定義された修正の程度は、各適用のために経験的に決められ得る。
【００９５】
補償処理の主for-loopは、利益のすべての係数が処理されるまで次の変換係数で継続する。
【００９６】
この変化の位置実施の形態は、次のプログラム片に示される。
Compensate(w,n){
for(k=0;k<16;k++)
g[k]=0;      //利得率を修正がないことを意味する０dBに初期化
for(k=0,k<11,k++){      //利益の各係数のために
//そうならば、どの係数が補償を必要とするかチェック
//どの係数が最大雑音一因か
est_noise=w[k][k]+n[k];      //ｋのために評価雑音レベルを初期化
contrib[L]=est_noise;      //係数ｋのそれ自身への寄与
k_max=L;      //インデックス初期化及び...
max_contrib=est_noise;      //最大一因への寄与
for(j=k-L;j<=k+L;j++){      //他の係数jの寄与をチェック
if((j>=0)&&(j<>k)){      //負の係数と係数ｋを削除
contrib[j-k+L]=w[k][j]+n[j];    //係数ｊからの寄与
if(contrib[j-k+L]>max_contrib){      //これがここでは最大ならば...
k_max=j-k+L;      //インデックスを更新し...
maxcontrib=contrib[j-k+L];      //最大一因の寄与
}
est_noise=LogAdd(est_noise,contrib[j-k+L]);      //ログ値加える
}
}      //望ましい雑音が評価雑音より低い場合のみ修正を適用
if(n[k]<est_noise){
for(j=k-L;j<=k-L;j++)
if(k_max+j-L>0)      //負の係数を省略
g[k_max+ j-L ]+=comp[j];      //補償を適用
}
for(k=0;k<16;k++){
alloc[k]=max(0,n[k]+g[k]);      //割当てアレイを準備
}
}
【００９７】
それゆえ、上述の例、伸長行列、利得率及び雑音レベルがデシベルで表現されるのと異なり、関数LogAddは、２つの対数値の和を提供するために用いられる。係数ｋに対する係数ｊの雑音寄与は、伸長行列のそれぞれの要素を持つ係数ｊのための望ましい雑音レベルの積を表す表現w[k][j] + n[j]によって表される。アレイallocの各要素ｋは、係数ｋのための望ましい量子化雑音をデシベルで表す。
【００９８】
３．第２の単純化処理
第２の単純化処理は、２つのステップで雑音伸長補償を提供する。第１のステップは、それぞれの変換係数Ｘ（ｋ）を同時にとり、最も小さい周波数係数Ｘ（０）で始め、その係数のための望ましい雑音レベルＮ（ｋ）を越えるそれぞれの係数の評価雑音レベルに個別に寄与する隣接する係数Ｘ（ｊ）を識別し、それぞれの個別の寄与が望ましい雑音レベルに減らされるように、隣接する係数Ｘ（ｊ）のための補償の初期量を決定することによって補償の初期量を決定する。第２のステップは、それぞれの変換係数のためのトータル雑音寄与を望ましい雑音レベルにもたらすために、補償を反復して精練する。
【００９９】
この第２の単純化処理を実行する一実施の形態は、次のプログラム片で示される。
0004643019.tif 000032
0004643019.tif 000033
【０１００】
ルーチンCompensateは、上述のように、アレイＷとアレイＮで提供される。補償値のアレイcompNは、望ましい雑音のアレイＮから初期化され、可変compOKは、次のwhile-loopが少なくとも一度実行するように初期化される。while-loopは、Compensateルーチンの残りを構成し、２つのステップで補償処理を実行する。そのループは、最初、過度レベルの雑音が第２のステップで計算されないならば、while-loopが終わるように、変数を初期化する。
【０１０１】
第１のステップを実行するルーチンの一部は、一時的な計算のアレイtempNを初期化し、各係数ｋへの雑音寄与が同時に調査されるfor-loopを実行する。変数k_maxとmax_contribを係数ｊ＝０に初期化した後に、繰り込まれたfor-loopは、評価雑音寄与W[k,j] * tempN[j]を計算し、それがこれまで計算された最大寄与であるか否かを決定するために用いられる。そうでなければ、繰り込まれたループは、次の係数ｊで継続する。この評価雑音寄与がこれまで計算された最も大きいレベルであれば、変数k_maxとmax_contribは、現在の係数ｊを参照して変更される。繰り込まれたループがすべての係数の寄与を調査した後、最大雑音寄与max_contribが望ましい雑音レベルN[k]を越えるならば、補償アレイcompN[K]のそれぞれの数は、最大寄与が望ましい雑音レベルを超えるのと同量によって変更される。第１のステップの処理は、すべての係数が処理されるまで次の係数で継続する。
【０１０２】
第２のステップを実行するルーチンの一部は、各係数ｋのトータル雑音の評価を計算し、この評価をのぞましい雑音レベルN[k]と比較する。その評価がのぞましい雑音レベルを超えるならば、それぞれの係数ｋの補償compNは、雑音レベルが評価トータル雑音によって超えられるのと同量だけ減らされる。変数compOKは、第１及び第２のステップが再び実行されるように設定される。
【０１０３】
主while-loopは、第１及び第２のステップがcompOK変数がFalseに設定されることなく実行され得るまで、継続する。
【０１０４】
第２の単純化処理を実行する代わりの実施の形態は、次のプログラム片に示される。
0004643019.tif 000034
0004643019.tif 000035
【０１０５】
このルーチンの実行は、より低い計算リソースを要求する。なぜならば、所定の係数ｊのための雑音への最大一因max_contribを識別するfor-loopは、上述のプログラム片でなされるような全スペクトルを調べるよりもむしろ、係数ｊそのものを除くj-L1からj+L2への係数ｊのいずれかの側面で隣接する係数の狭帯域を調べるからである。
【０１０６】
Ｅ．実行
本発明は、汎用コンピュータシステムや、汎用コンピュータで見出されるものと類似する構成に接続されるデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）回路のようなより専門的構成を含む何か他の装置におけるソフトウェアを含む多種多様な方法で実行されてもよい。図１１は、本発明の種々の態様を実行するために用いられ得る装置９０のブロック図である。ＤＳＰ９２は計算リソースを提供する。ＲＡＭ９３はシステムランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）である。ＲＯＭ９４は、装置９０を操作し、本発明の種々の態様を実行するために必要なプログラムを格納するリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）のような固定記憶装置のいくつかの形式を表す。Ｉ／Ｏ制御９５は、通信チャネル９６を経由して音声信号を送受信するためのインターフェース回路を表す。アナログ／デジタル変換器及びデジタル／アナログ変換器は、アナログ音声信号を受信及び／又は送信するために望まれるように、Ｉ／Ｏ制御９５に含まれてもよい。示される実施の形態では、すべての主要な構成要素は、１つの物理的バスを表し得るバス９１に接続する。しかしながら、バス方式は、本発明を実行するために要求されない。
【０１０７】
汎用コンピュータシステムで実行される実施の形態では、キーボードやマウス及びディスプレイのような装置に相互作用し、磁気テープやディスク、あるいは光学式媒体のような記憶媒体を有する記憶装置を制御するための追加の構成要素が含まれてもよい。記憶媒体は、オペレーティングシステム、ユーティリティ及びアプリケーションのための指令のプログラムを記録するために用いられてもよく、本発明の種々の態様を実行するプログラムの実施の形態を含んでもよい。
【０１０８】
本発明の種々の態様を実行するために要求される機能は、独立の論理要素、１以上のＡＳＩＣ及び／又はプログラム制御プロセッサを含む多種多様な方法で実行される構成要素によって実行され得る。これらの構成要素が実行される方法は、本発明ではあまり重要でない。
【０１０９】
本発明のソフトウェア実行は、超音波から紫外線周波数までを含むスペクトルを通して、バースバンド又は変調通信経路のような種々の機械に読取可能な媒体、あるいは、磁気テープ、磁気ディスク及び光学的ディスクを含むあらゆる磁気又は光学記録技術を本質的に用いて情報を伝達するものを含む記憶媒体によって伝送され得る。種々の態様は、同様に、ＡＳＩＣ、汎用集積回路、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）又はＲＡＭの種々の形態で実施されるプログラムによって制御されるマイクロプロセッサ、及び他の技術のような処理回路によってコンピュータシステム９０の種々の構成要素で実行され得る。
【図面の簡単な説明】
【図１】  図１Ａ及び１Ｂは、分割帯域符号器のブロック図である。
【図２】  図２Ａ及び２Ｂは、分割帯域復号器のブロック図である。
【図３】  図３は、仮想フィルタの周波数応答の概略図である。
【図４】  図４Ａは、図３の周波数応答に比較されるように、高周波数スペクトル成分のための知覚マスク閾値の概略図である。
図４Ｂは、図３の周波数応答に比較されるように、中周波数から低周波数スペクトル成分のための知覚マスク閾値の概略図である。
【図５】  図５は、本発明のいくつかの態様の基礎をなす成分例証概念のブロック図である。
【図６】  図６は、逆ブロック変換によって回復され、合成ウィンドウ関数によって重み付けされる時間領域サンプルの重畳ブロックの概略図である。
【図７】  図７は、最適な量子化解像度を捜す最適化問題の幾何学的図である。
【図８】  図８は、平坦な電力スペクトル、望ましい雑音スペクトル、及び仮想音声信号の量子化雑音スペクトルの図である。
【図９】  図９は、量子化解像度を決定するための反復処理におけるステップを示すフローチャートである。
【図１０】  図１０は、伸長行列の中央列における要素の値の図である。
【図１１】  図１１は、本発明の種々の態様を実行するために用いられ得る装置のブロック図である。
【図１】
0004643019.tif 000036
【図２】
0004643019.tif 000037
【図３】
0004643019.tif 000038
【図４ａ】
0004643019.tif 000039
【図４ｂ】
0004643019.tif 000040
【図５】
0004643019.tif 000041
【図６】
0004643019.tif 000042
【図７】
0004643019.tif 000043
【図８】
0004643019.tif 000044
【図９】
0004643019.tif 000045
【図１０】
0004643019.tif 000046
【図１１】
0004643019.tif 000047