(57)【要約】  スペクトルダイナミクスのモデル化に基づくオーディオ符号化手法を開示する。人間の聴覚系の分解の臨界帯域に密接に従う複数の周波数サブバンドを得るために、入力オーディオ信号の周波数分解が実行される。次に、各サブバンドは周波数変換され、線形予測が適用される。この結果、サブバンドの各々に対してヒルベルト包絡線およびヒルベルトキャリアが得られる。周波数成分の線形予測が用いられるため、本手法は周波数領域線形予測（ＦＤＬＰ）と呼ばれる。ヒルベルト包絡線およびヒルベルトキャリアは時間領域線形予測（ＴＤＬＰ）手法におけるスペクトル包絡線と励振信号に類似している。圧縮効率を改良するためにＦＤＬＰサブバンドに時間マスキングが適用される。詳細には、サブバンドＦＤＬＰキャリア信号の前方マスキングが、符号化された信号の圧縮効率を高めるために用いられる。【選択図】      図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
信号を符号化する方法であって、
前記信号を周波数変換することと；
少なくとも１つのキャリアを生成するために、周波数領域線形予測（ＦＤＬＰ）方式を前記周波数変換に適用することと；
時間マスキング閾値を決定することと；
前記時間マスキング閾値に基づいて前記キャリアを量子化することと；
を備える方法。
【請求項２】
前記ＦＤＬＰ方式を適用することは、少なくとも１つの包絡線を表す１組の値を生成することを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記時間マスキング閾値を決定することは、
複数の信号サンプルに対応する複数の時間マスク推定値を計算することと；
前記時間マスク推定値から最大時間マスク推定値を決定することと；
時間マスキング閾値として前記最大時間マスク推定値を選択することと；
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
少なくとも１つの包絡線値を前記最大時間マスク推定値から減算すること
をさらに備える、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の信号のサンプルは、時間マスキング閾値が決定されることになる現在のサンプルよりも前に発生する先行サンプルのシーケンスである、請求項３に記載の方法。
【請求項６】
前記量子化することは、
信号の量子化雑音を推定することと；
前記量子化雑音を前記時間マスキング閾値と比較することと；
前記時間マスキング閾値が前記量子化雑音より大きい場合には、キャリアに対してビット配分を減少することと；
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
複数の量子化を定義することであって、各々が異なるビット配分を定義することと；
前記量子化雑音と前記時間マスキング閾値の比較に基づいて前記量子化の１つを選択することと；
前記選択された量子化を用いて前記キャリアを量子化することと；
をさらに備える、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記キャリアの周波数変換を実行することと；
前記時間マスキング閾値に基づいて前記周波数変換されたキャリアを量子化することと；
をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記時間マスキング閾値は、人間の聴覚系の一次マスキングモデルおよび補正係数に基づく、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記一次マスキングモデルは、
Ｍ［ｎ］＝ａ（ｂ−ｌｏｇ１０Δｔ）（ｓ［ｎ］−ｃ）
で表され、ここでＭはｄＢ音圧レベル（ＳＰＬ）で表した時間マスクであり、ｓは整数インデックスｎで指示されるサンプルのｄＢ  ＳＰＬレベルであり、Δｔはミリ秒で表した時間遅延であり、ａ、ｂおよびｃは定数であり、ｃは最小可聴限界を表す、
請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
信号を復号する方法であって、
時間マスキング閾値に従って決定される量子化情報を発生することと；
少なくとも１つのキャリアを復元するために、前記量子化情報に基づいて前記信号の一部を逆量子化することと；
再構築された信号の周波数変換を復元するために、逆周波数領域線形予測（ＦＤＬＰ）方式を前記少なくとも１つのキャリアに適用することと；
を備える方法。
【請求項１２】
少なくとも１つの包絡線を表す１組の値を生成するために、前記信号の別の一部を逆量子化することと；
前記再構築された信号の周波数変換を復元するために、逆ＦＤＬＰ方式をキャリアおよび前記１組の値に適用することと；
をさらに備える、請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記逆ＦＤＬＰ方式を適用する前に前記キャリアの逆周波数変換を実行することをさらに備える、請求項１１に記載の方法。
【請求項１４】
少なくとも１つの時間マスキング閾値を決定する方法であって、
人間の聴覚系の一次マスキングモデルを発生することと；
前記一次マスキングモデルに補正係数を適用することによって、時間マスキング閾値を決定することと；
前記時間マスキング閾値をコーデックに与えることと；
を備える方法。
【請求項１５】
前記補正係数は、経験的に決定される付加白色雑音のレベルを表す、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記補正係数の値は、特定のオーディオ周波数における最小可聴限界に依存する、請求項１４に記載の方法。
【請求項１７】
時間マスキング閾値Ｔ［ｎ］は、式
Ｔ［ｎ］＝Ｌｍ［ｎ］−（３５−ｃ）、  Ｌｍ［ｎ］≧（３５−ｃ）のとき、
＝Ｌｍ［ｎ］−（２５−ｃ）、  （２５−ｃ）≦Ｌｍ［ｎ］≦（３５−ｃ）のとき、
＝Ｌｍ［ｎ］−（１５−ｃ）、  （１５−ｃ）≦Ｌｍ［ｎ］≦（２５−ｃ）のとき、
＝ｃ、  Ｌｍ［ｎ］≦（１５−ｃ）のとき、
で与えられ、ここで、Ｌｍはｎ番目のサンプルの前の複数の先行サンプルにおいて計算された一次時間マスキングモデルの最大値であり、ｃはｄＢで表した最小可聴限界を表し、ｎはサンプルを表す整数インデックスである、
請求項１４に記載の方法。
【請求項１８】
信号を符号化するためのシステムであって、
前記信号を周波数変換するための手段と；
少なくとも１つのキャリアを生成するために周波数領域線形予測（ＦＤＬＰ）方式を前記周波数変換に適用するための手段と；
時間マスキング閾値を決定するための手段と；
前記時間マスキング閾値に基づいて前記キャリアを量子化するための手段と；
を備えるシステム。
【請求項１９】
前記適用するための手段は、少なくとも１つの包絡線を表す１組の値を生成するための手段を備える、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記決定するための手段は、
複数の信号サンプルに対応する複数の時間マスク推定値を計算するための手段と；
前記時間マスク推定値から最大時間マスク推定値を決定するための手段と；
時間マスキング閾値として前記最大時間マスク推定値を選択するための手段と；
を備える、請求項１８に記載のシステム。
【請求項２１】
包絡線値を最大時間マスク推定値から減算するための手段をさらに備える、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２２】
前記複数の信号のサンプルは、時間マスキング閾値が決定されることになる現在のサンプルの前に発生する先行サンプルのシーケンスである、請求項２０に記載のシステム。
【請求項２３】
信号を復号するシステムであって、
時間マスキング閾値に従って決定される量子化情報を発生するための手段と；
少なくとも１つのキャリアを復元するために、前記量子化情報に基づいて前記信号の一部を逆量子化するための手段と；
再構築された信号の周波数変換を復元するために、逆周波数領域線形予測（ＦＤＬＰ）方式を前記キャリアに適用するための手段と；
を備えるシステム。
【請求項２４】
少なくとも１つの包絡線を表す１組の値を生成するために、前記信号の別の一部を逆量子化するための手段と；
前記再構築された信号の周波数変換を復元するために、前記逆ＦＤＬＰ方式を前記キャリアおよび前記１組の値に適用するための手段と；
をさらに備える、請求項２３に記載のシステム。
【請求項２５】
少なくとも１つの時間マスキング閾値を決定するためのシステムであって、
人間の聴覚系の一次マスキングモデルを発生するための手段と；
前記一次マスキングモデルに補正係数を適用することによって、前記時間マスキング閾値を決定するための手段と；
前記時間マスキング閾値をコーデックに与えるための手段と；
を備えるシステム。
【請求項２６】
１つ以上のプロセッサによって実行可能な１組の命令を包含する計算機可読媒体であって、前記命令は前記プロセッサに、
信号の周波数変換を発生させるためのコードと；
少なくとも１つのキャリアを生成するために周波数領域線形予測（ＦＤＬＰ）方式を前記周波数変換に適用させるためのコードと；
時間マスキング閾値を決定させるためのコードと；
前記時間マスキング閾値に基づいて前記キャリアを量子化させるためのコードと；
を備える計算機可読媒体。
【請求項２７】
前記ＦＤＬＰ方式を適用させるためのコードは、前記プロセッサに、少なくとも１つの包絡線を表す１組の値を生成させるためのコードを備える、請求項２６に記載の計算機可読媒体。
【請求項２８】
前記時間マスキング閾値を決定させるためのコードは、前記プロセッサに、
複数の信号サンプルに対応する複数の時間マスク推定値を計算させるためのコードと；
前記時間マスク推定値から最大時間マスク推定値を決定させるためのコードと；
前記時間マスキング閾値として前記最大時間マスク推定値を選択させるためのコードと；
を備える、請求項２６に記載の計算機可読媒体。
【請求項２９】
前記時間マスキング閾値は、人間の聴覚系の一次マスキングモデルおよび補正係数に基づく、請求項２６に記載の計算機可読媒体。
【請求項３０】
前記補正係数は、付加白色雑音のレベルを表す、請求項２９に記載の計算機可読媒体。
【請求項３１】
前記一次マスキングモデルは、
Ｍ［ｎ］＝ａ（ｂ−ｌｏｇ１０Δｔ）（ｓ［ｎ］−ｃ）
で表され、ここでＭはｄＢ音圧レベル（ＳＰＬ）で表した時間マスクであり、ｓは整数インデックスｎで指示されるサンプルのｄＢ  ＳＰＬレベルであり、Δｔはミリ秒で表した時間遅延であり、ａ、ｂおよびｃは定数であり、ｃは最小可聴限界を表す、
請求項２９に記載の計算機可読媒体。
【請求項３２】
前記時間マスキング閾値Ｔ［ｎ］は、式、
Ｔ［ｎ］＝Ｌｍ［ｎ］−（３５−ｃ）、  Ｌｍ［ｎ］≧（３５−ｃ）のとき、
＝Ｌｍ［ｎ］−（２５−ｃ）、  （２５−ｃ）≦Ｌｍ［ｎ］≦（３５−ｃ）のとき、
＝Ｌｍ［ｎ］−（１５−ｃ）、  （１５−ｃ）≦Ｌｍ［ｎ］≦（２５−ｃ）のとき、
＝ｃ、  Ｌｍ［ｎ］≦（１５−ｃ）のとき、
で与えられ、ここで、Ｌｍはｎ番目のサンプルの前の複数の先行サンプルにおいて計算された一次時間マスキングモデルの最大値であり、ｃはｄＢで表した最小可聴限界を表し、ｎはサンプルを表す整数インデックスである、
請求項３１に記載の計算機可読媒体。
【請求項３３】
１つ以上のプロセッサによって実行可能な１組の命令を有する計算機可読媒体であって、前記命令は、前記プロセッサに、
少なくとも１つの時間マスキング閾値に従って決定される量子化情報を発生させるためのコードと；
少なくとも１つのキャリアを復元するために、前記量子化情報に基づいて信号の一部を逆量子化させるためのコードと；
再構築された信号の周波数変換を復元するために、逆周波数領域線形予測（ＦＤＬＰ）方式を前記キャリアに適用させるためのコードと；
を備える計算機可読媒体。
【請求項３４】
前記命令は、前記プロセッサに、
少なくとも１つの包絡線を表す１組の値を生成するために、前記信号の別の一部を逆量子化させるためのコードと；
前記再構築された信号の周波数変換を復元するために、前記逆ＦＤＬＰ方式を前記キャリアおよび前記１組の値に適用させるためのコードと；
をさらに備える、請求項３３に記載の計算機可読媒体。
【請求項３５】
前記命令は、前記プロセッサに、
前記逆ＦＤＬＰ方式を適用する前に前記キャリアの逆周波数変換を実行させるためのコードをさらに備える、請求項３３に記載の計算機可読媒体。
【請求項３６】
１つ以上のプロセッサによって実行可能な１組の命令を包含する計算機可読媒体であって、前記命令は、前記プロセッサに、
人間の聴覚系の一次マスキングモデルを発生させるためのコードと；
前記一次マスキングモデルに補正係数を適用することによって、少なくとも１つの時間マスキング閾値を決定させるためのコードと；
前記時間マスキング閾値をコーデックに与えさせるためのコードと；
を備える計算機可読媒体。
【請求項３７】
前記補正係数は、経験的に決定される付加白色雑音のレベルを表す、請求項３６に記載の計算機可読媒体。
【請求項３８】
前記補正係数の値は、特定のオーディオ周波数における最小可聴限界に依存する、請求項３６に記載の計算機可読媒体。
【請求項３９】
時間マスキング閾値Ｔ［ｎ］は、式、
Ｔ［ｎ］＝Ｌｍ［ｎ］−（３５−ｃ）、  Ｌｍ［ｎ］≧（３５−ｃ）のとき、
＝Ｌｍ［ｎ］−（２５−ｃ）、  （２５−ｃ）≦Ｌｍ［ｎ］≦（３５−ｃ）のとき、
＝Ｌｍ［ｎ］−（１５−ｃ）、  （１５−ｃ）≦Ｌｍ［ｎ］≦（２５−ｃ）のとき、
＝ｃ、  Ｌｍ［ｎ］≦（１５−ｃ）のとき、
で与えられ、ここで、Ｌｍはｎ番目のサンプルの前の複数の先行サンプルにおいて計算された一次時間マスキングモデルの最大値であり、ｃはｄＢで表した最小可聴限界を表し、ｎはサンプルを表す整数インデックスである、
請求項３６に記載の計算機可読媒体。
【請求項４０】
信号を符号化するための装置であって、
前記信号の周波数変換を生成するための周波数変換コンポーネントと；
前記周波数変換に応答して少なくとも１個のキャリアを生成するように構成された周波数領域線形予測（ＦＤＬＰ）コンポーネントと；
時間マスキング閾値を決定するように構成された時間マスクと；
前記時間マスキング閾値に基づいて前記キャリアを量子化するように構成された量子化器と；
を備える装置。
【請求項４１】
前記ＦＤＬＰコンポーネントは、少なくとも１つの包絡線を表す１組の値を生成するように構成された、請求項４０に記載の装置。
【請求項４２】
前記時間マスクは、
複数の信号サンプルに対応する複数の時間マスク推定値を計算するように構成された計算器と；
前記時間マスク推定値から最大時間マスク推定値を決定するように構成された比較器と；
前記時間マスキング閾値として前記最大時間マスク推定値を選択するように構成された選択器と；
を備える、請求項４０に記載の装置。
【請求項４３】
前記量子化器は、
前記信号の量子化雑音を推定するように構成された推定器と；
前記量子化雑音を前記時間マスキング閾値と比較するように構成された比較器と；
前記時間マスキング閾値が前記量子化雑音より大きい場合には、前記キャリアに対してビット配分を減少するように構成された減少器と；
を備える、請求項４０に記載の装置。
【請求項４４】
各々が異なるビット配分を定義する複数の予め定義された量子化と；
量子化雑音と時間マスキング閾値の比較に基づいて前記量子化の１つを選択するように構成された選択器と；
前記選択された量子化を用いてキャリアを量子化するように構成された量子化器と；
をさらに備える、請求項４１に記載の装置。
【請求項４５】
前記選択された量子化を、前記信号を再構築するための復号器へ伝達するように構成されたパケット化器をさらに備える、
請求項４４に記載の装置。
【請求項４６】
前記キャリアを周波数変換するように構成された周波数変換コンポーネントと；
前記時間マスキング閾値に基づいて前記周波数変換されたキャリアを量子化するように構成された１つ以上の量子化器と；
をさらに備える、請求項４０に記載の装置。
【請求項４７】
前記時間マスキング閾値は、人間の聴覚系の一次マスキングモデルおよび補正係数に基づく、請求項４０に記載の装置。
【請求項４８】
前記補正係数は、付加白色雑音のレベルを表す、請求項４７に記載の装置。
【請求項４９】
前記一次マスキングモデルは、
Ｍ［ｎ］＝ａ（ｂ−ｌｏｇ１０Δｔ）（ｓ［ｎ］−ｃ）
で表され、ここでＭはｄＢ音圧レベル（ＳＰＬ）で表した時間マスクであり、ｓは整数インデックスｎで指示されるサンプルのｄＢ  ＳＰＬレベルであり、Δｔはミリ秒で表した時間遅延であり、ａ、ｂおよびｃは定数であり、ｃは最小可聴限界を表す、
請求項４７に記載の装置。
【請求項５０】
前記時間マスキング閾値Ｔ［ｎ］は、式、
Ｔ［ｎ］＝Ｌｍ［ｎ］−（３５−ｃ）、  Ｌｍ［ｎ］≧（３５−ｃ）のとき、
＝Ｌｍ［ｎ］−（２５−ｃ）、  （２５−ｃ）≦Ｌｍ［ｎ］≦（３５−ｃ）のとき、
＝Ｌｍ［ｎ］−（１５−ｃ）、  （１５−ｃ）≦Ｌｍ［ｎ］≦（２５−ｃ）のとき、
＝ｃ、  Ｌｍ［ｎ］≦（１５−ｃ）のとき、
で与えられ、ここで、Ｌｍはｎ番目のサンプルの前の複数の先行サンプルにおいて計算された一次時間マスキングモデルの最大値であり、ｃはｄＢで表した最小可聴限界を表し、ｎはサンプルを表す整数インデックスである、
請求項４９に記載の装置。
【請求項５１】
信号を復号するための装置であって、
時間マスキング閾値に従って決定される量子化情報を発生するように構成されたパケット解包器（de-packetizer）と；
少なくとも１つのキャリアを復元するために、前記量子化情報に基づいて、前記信号の一部を逆量子化するように構成された逆量子化器と；
前記キャリアに応答して、再構築された信号の周波数変換を出力するように構成された逆周波数領域線形予測（ＦＤＬＰ）コンポーネントと；
を備える装置。
【請求項５２】
包絡線を表す１組の値を生成するために、前記信号の別の一部を逆量子化するように構成された第２の逆量子化器と；
前記キャリアおよび前記１組の値に応答して、前記再構築された信号の周波数変換を出力するように構成された逆ＦＤＬＰコンポーネントと；
を備える、請求項５１に記載の装置。
【請求項５３】
前記逆ＦＤＬＰコンポーネントによる処理に先立って、前記キャリアを時間領域へ変換するように構成された逆周波数変換コンポーネント
をさらに備える、請求項５１に記載の装置。
【請求項５４】
少なくとも１つの時間マスキング閾値を決定するための装置であって、
人間の聴覚系の一次マスキングモデルを発生するように構成されたモデル化器と；
前記一次マスキングモデルに補正係数を適用することによって、時間マスキング閾値を決定するように構成されたプロセッサと；
前記時間マスキング閾値をコーデックに与えるように構成された時間マスクと；
を備える装置。
【発明の詳細な説明】
【米国特許法１１９条のもとでの優先権主張】
【０００１】
本特許出願は、２００７年８月２４日出願され、全体がここに参照として組み込まれる米国仮出願番号60/957,977、名称”Temporal Masking in Audio Coding Based on Spectral Dynamics in Sub-Bands”（「サブバンドのスペクトルダイナミクスに基づくオーディオ符号化における時間マスキング」）に対する利益を主張する。
【技術分野】
【０００２】
本開示は、一般にディジタル信号処理に関する。より詳細には、格納および／または通信のために信号を符号化し復号するための手法に関する。
【背景技術】
【０００３】
ディジタル通信においては、通常、信号は送信のために符号化され、受信のために復号される。信号の符号化は、原信号を送信媒体上で伝達に適した形式へ変換することに係る。目的は、媒体の帯域の消費が少ない場合でも、原信号の品質を保存することである。信号の復号は符号化処理の逆を含む。
【０００４】
既知の符号化方式はパルス符号変調（ＰＣＭ）の手法を用いる。図１に、例えば音声信号の１セグメントである時変信号ｘ（ｔ）を示す。ｙ軸とｘ軸はそれぞれ信号の振幅と時間を表す。アナログ信号ｘ（ｔ）は複数のパルス２０によってサンプリングされる。各パルス２０は特定の時刻における信号ｘ（ｔ）を表す振幅を有する。その後、パルス２０の各々の振幅は後で送信するためにディジタル値に符号化される。
【０００５】
帯域幅を保存するために、ＰＣＭパルス２０のディジタル値は、送信に先立って対数圧伸処理を用いて圧縮される。受信側において、受信機は、原時変信号ｘ（ｔ）の近似信号を復元するために、上記符号化処理の逆を実行しさえすればよい。前述の方式を用いる装置は、一般的にａ−ｌａｗコーデックまたはμ−ｌａｗコーデックと呼ばれる。
【０００６】
ユーザ数が増加すると、帯域幅保存のためのより実際的な要求がある。例えば、無線通信システムにおいて、多数のユーザはしばしば有限量の周波数スペクトルを共有するように制限される。通常、各ユーザは他のユーザとの間で制限された帯域幅を割り当てられる。このように、ユーザ数が増加すると、送信チャネル上で利用可能な帯域を保存するためにディジタル情報をさらに圧縮する必要性が増加する。
【０００７】
音声通信において、音声信号を圧縮するために音声符号器がしばしば用いられる。過去１０年程の間に、音声符号器の開発には相当の進展があった。一般的に用いられる手法は、符号励振線形予測（ＣＥＬＰ）法を用いる。ＣＥＬＰ法の詳細はRabinerとSchafer著、”Digital Processing of Speech Signals”（「音声信号のディジタル処理」）、Prentice Hall ISBN:0132136031、１９７８年９月、およびDeller, ProakisとHansen著、”Discrete−Time Processing of Speech Signals”（「音声信号の離散時間処理」）、Wiley−IEEE Press、 ISBN:0780353862、１９９９年９月．に書かれている。以下に簡潔にＣＥＬＰ方法の基礎となる基本原理を説明する。
【０００８】
図１を参照して、各ＰＣＭサンプル２０を別々にディジタル符号化し送信する代わりに、ＰＣＭサンプル２０はＣＥＬＰ法を用いてグループとして符号化され送信される。例えば、図１の時変信号ｘ（ｔ）のＰＣＭパルス２０は最初に複数のフレーム２２に区分される。各フレーム２２の期間は固定の期間、例えば２０ｍｓｅｃである。各フレーム２２内のＰＣＭサンプル２０は、ＣＥＬＰ方式によって全体として符号化され、その後送信される。サンプルされたパルスの代表的なフレームは、図１に示すＰＣＭパルスグループ２２Ａ−２２Ｃである。
【０００９】
簡単のために、例示として３つのＰＣＭパルスグループ２２Ａ−２２Ｃのみを考える。送信に先立つ符号化の間、ＰＣＭパルスグループ２２Ａ−２２Ｃのディジタル値は線形予測器（ＬＰ）モジュールヘ連続して入力される。得られた出力は１組の周波数値であり、パルスグループ２２Ａ−２２Ｃのスペクトル成分を基本的に表す「ＬＰフィルタ」または単に「フィルタ」と呼ばれる。次に、ＬＰフィルタは量子化される。
【００１０】
ＬＰモジュールはＰＣＭパルスグループ２２Ａ−２２Ｃのスペクトル表現の近似値を生成する。したがって、予測処理中に、誤差または残差値が生じる。残差値は、ＰＣＭパルスグループ２２Ａ−２２Ｃの符号化ディジタル値の近似的なマッチングに利用可能な種々の組合せのエントリーを載せる符号表にマッピングされる。符号表の中の最もよく一致する値がマッピングされる。このマッピングされた値が送信される値である。この処理全体を時間領域線形予測（ＴＤＬＰ）と呼ぶ。
【００１１】
このように、通信において符号器（図示しない）はＣＥＬＰ法を用いて、ＬＰフィルタおよびマッピングされた符号表の値を生成しさえすればよい。送信機は、上述したａ−ｌａｗ符号器またはμ−ｌａｗ符号器のような別々に符号化されたＰＣＭパルス値の代わりに、ＬＰフィルタおよびマッピングされた符号表の値を送信する必要があるだけである。その結果、かなりの量の通信チャネル帯域幅を節約できる。
【００１２】
受信機側には、送信機と同様な符号表がある。受信機の復号器（図示しない）は、同じ符号表を利用して、単に前述のような符号化処理の逆を行いさえすればよい。受信されたＬＰフィルタを併せて用いて、時変信号ｘ（ｔ）を復元できる。
【００１３】
これまで、上記ＣＥＬＰ方式のような多くの既知の音声符号化方式は、符号化される信号が短時間定常あるという仮定に基づいている。すなわち、この方式は、符号化されたフレームの周波数成分が定常的であり、単純な（全極）フィルタとそれらのフィルタを励振する時のいくつかの入力表現によって近似され得るという前提に基づく。種々のＴＤＬＰアルゴリズムは、上記のような符号表を求める際には、そのようなモデルに基づいている。それでもなお、音声パターンは個人によって大きく異なっている。種々の楽器から発生するような非音声オーディオ信号も、音声信号とは明らかに異なる。さらに、上記ＣＥＬＰ処理において、実時間信号処理を促進するために短時間フレームが通常選択される。より詳細には、図１に示すように、２２Ａ−２２ＣなどのようなＰＣＭパルスグループの値を符号表内の対応するベクトルのエントリーへマッピングする際のアルゴリズム遅延を減少させるために、図１に示すように例えば２０ｍｓｅｃの短時間窓２２が定義される。しかし、各フレームから導出されたスペクトルまたはホルマント情報は、一般的には共通的であり、他のフレーム間で共有されうる。従って、ホルマント情報は、程度の差はあるが、最良の帯域幅保存とは言えない方法で通信チャネルで繰返し送られる。
【００１４】
ＴＬＤＰアルゴリズムの改善として、周波数領域線形予測（ＦＤＬＰ）方式が開発されている。この方式は、人間の音声に対するだけでなく種々の他の音にも適用可能であり、信号品質の保存を改良するため、および、通信チャネル帯域幅をより効率的に利用するための方式である。ＦＤＬＰは基本的に周波数領域におけるＴＬＤＰに類似したものであるが、ＦＤＬＰ符号化および復号方式は、ＴＬＤＰに比べると、より長い時間のフレームを処理できる。ＴＬＤＰが全極モデルを入力信号の電力スペクトルに合致させると同様に、ＦＤＬＰは全極モデルをヒルベルト包絡線の二乗に合致させる。ＦＤＬＰはオーディオおよび音声符号化手法における顕著な進歩を示すものであるが、ＦＤＬＰコーデックの圧縮効率を改善する必要性がある。
【発明の概要】
【００１５】
ＦＤＬＰオーディオ符号化と復号のための新規で改良された方法がここに開示される。ここに開示される手法は、ＦＤＬＰ符号化方式によって生成された推定ヒルベルトキャリアに時間マスキングを適用する。時間マスキングは人間の聴覚系の特性であって、強く、一時的な時間信号の後１００−２００ｍｓｅｃまでの間に発生する音は、この強い時間成分により聴覚系によってマスキングされるという特性である。ＦＤＬＰコーデックにおける人間の耳の時間マスキング特性をモデル化することがコーデックの圧縮効率を改善するということが見出された。
【００１６】
ここに開示される方法の一態様に従って、信号を符号化する方法は、信号の周波数変換を発生することと、キャリアを生成するために前記周波数変換に周波数領域線形予測（ＦＤＬＰ）方式を適用することと、時間マスキングの閾値を決定することと、前記時間マスキングの閾値に基づいて前記キャリアを量子化することとを含む。
【００１７】
本方法の別の態様に従って、信号を符号化するためのシステムは、信号の周波数変換を発生するように構成された周波数変換コンポーネントと、前記周波数変換に応答してキャリアを生成するように構成されたＦＤＬＰコンポーネントと、時間マスキングの閾値を決定するように構成された時間マスクと、前記時間マスキングの閾値に基づいて前記キャリアを量子化するように構成された量子化器とを含む。
【００１８】
本方法の別の態様に従って、信号を符号化するためのシステムは、信号の周波数変換を発生するための手段と、キャリアを生成するために前記周波数変換にＦＤＬＰ方式を適用するための手段と、時間マスキングの閾値を決定するための手段と、前記時間マスキングの閾値に基づいて前記キャリアを量子化するための手段とを含む。
【００１９】
本方法の別の態様に従って、１つ以上のプロセッサによって実行可能な命令セットを含む計算機可読媒体は、信号の周波数変換を発生するためのコードと、キャリアを生成するために前記周波数変換にＦＤＬＰ方式を適用するためのコードと、時間マスキングの閾値を決定するためのコードと、前記時間マスキングの閾値に基づいて前記キャリアを量子化するためのコードとを含む。
【００２０】
本方法の別の態様に従って、信号を復号する方法は、時間マスキングの閾値に従って決定される量子化情報を発生することと、キャリアを復元するために前記量子化情報に基づいて信号の一部を逆量子化することと、再構築された信号の周波数変換を復元するために逆ＦＤＬＰ方式を前記キャリアに適用することとを含む。
【００２１】
本方法の別の態様に従って、信号を復号するためのシステムは、時間マスキングの閾値に従って決定される量子化情報を発生するように構成されたパケット解包器（de-packetizer）と、キャリアを復元するために前記量子化情報に基づいて信号の一部を逆量子化するように構成された逆量子化器と、キャリアに応答して再構築された信号の周波数変換を出力するように構成された逆ＦＤＬＰコンポーネントとを含む。
【００２２】
本方法の別の態様に従って、信号を復号するためのシステムは、時間マスキングの閾値に従って決定される量子化情報を発生するための手段と、キャリアを復元するために前記量子化情報に基づいて信号の一部を逆量子化するための手段と、再構築された信号の周波数変換を復元するために前記キャリアに逆ＦＤＬＰ方式を適用するための手段とを含む。
【００２３】
本方法の別の態様に従って、１つ以上のプロセッサによって実行可能な命令セットを含む計算機可読媒体は、時間マスキングの閾値に従って決定される量子化情報を発生するためのコードと、キャリアを復元するために前記量子化情報に基づいて信号の一部を逆量子化するためのコードと、再構築された信号の周波数変換を復元するために前記キャリアに逆ＦＤＬＰ方式を適用するためのコードとを含む。
【００２４】
本方法の別の態様に従って、時間マスキングの閾値を決定する方法は、人間の聴覚系の１次マスキングモデルを発生することと、前記１次マスキングモデルへ補正係数を適用することによって時間マスキングの閾値を決定することと、前記時間マスキングの閾値をコーデック内に与えることとを含む。
【００２５】
本方法の別の態様に従って、時間マスキングの閾値を決定するためのシステムは、人間の聴覚系の１次マスキングモデルを発生するように構成されたモデル化器と、前記１次マスキングモデルに補正係数を適用することによって時間マスキングの閾値を決定するように構成されたプロセッサと、前記時間マスキングの閾値をコーデック内に与えるように構成された時間マスクとを含む。
【００２６】
本方法の別の態様に従って、時間マスキングの閾値を決定するためのシステムは、人間の聴覚系の１次マスキングモデルを発生するための手段と、前記１次マスキングモデルに補正係数を適用することによって時間マスキングの閾値を決定するための手段と、前記時間マスキングの閾値をコーデック内に与えるための手段とを含む。
【００２７】
本方法の別の態様に従って、１つ以上のプロセッサによって実行可能な命令セットを含む計算機可読媒体は、人間の聴覚系の１次マスキングモデルを発生するためのコードと、前記１次マスキングモデルへ補正係数を適用することによって時間マスキングの閾値を決定するためのコードと、前記時間マスキングの閾値をコーデック内に与えるためのコードとを含む。
【００２８】
本オーディオ符号化手法の他の態様、特徴、実施例、および利点は、以下の図面および詳細な説明を検討すれば当業者には明らかになるだろう。そのようなすべての付加的な特徴、実施例、プロセスおよび利点はこの説明内に含まれ、添付の請求範囲によって保護されることが意図されている。
【００２９】
図面は単に例示目的であることが理解されるべきである。さらに、図中の構成要素は必ずしも一定の縮尺ではなく、むしろ開示されたオーディオ符号化手法の原理を示すことが強調されている。図において、種々の図を通じて同一参照番号は同一の構成要素を指す。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】離散信号へサンプリングされた時変信号のグラフ表示。
【図２】信号を符号化し復号するためのディジタルシステムを例示する一般化されたブロック図。
【図３】本発明の、図２のシステムに含まれるかもしれない時間マスキングを用いるＦＤＬＰディジタル符号器の特定の部品を示す概念的ブロック図。
【図４】本発明の、図３に示されるＱＭＦ分析用部品の詳細を示す概念的ブロック図。
【図５】本発明の、図２のシステムに含まれるＦＤＬＰのディジタル復号器の特定の部品を示す概念的ブロック図。
【図６】本発明の、図１のディジタルシステムによるトーン状（tonal）信号および非トーン状信号の処理を例示する処理流れ図。
【図７Ａ】本発明の、時間マスキングを使用するＦＤＬＰ符号化方式を用いて信号を符号化する方法を例示する流れ図。
【図７Ｂ】本発明の、時間マスキングを使用するＦＤＬＰ符号化方式を用いて信号を符号化する方法を例示する流れ図。
【図８】本発明の、ＦＤＬＰ復号方式を用いて信号を復号する方法を例示する流れ図。
【図９】本発明の、時間マスキングの閾値を決定する方法を例示する流れ図。
【図１０】人間の耳の最小可聴限界のグラフ表示。
【図１１】ｄＢ  ＳＰＬで表した代表的なサブバンドフレーム信号および対応する時間マスキングの閾値、および調整された時間マスキングの閾値を示すグラフ。
【図１２】複数のフレームに区分された時変信号のグラフ表示。
【図１３】１フレーム期間にわたる時変信号の離散信号表現のグラフ表示。
【図１４】本発明の、ＦＤＬＰ符号化処理におけるヒルベルト包絡線を推定する方法を例示する流れ図。
【発明の詳細な説明】
【００３１】
図面を参照し組み込む以下の詳細な説明は、１つ以上の特定の実施例を説明し、例示する。限定するためではなく単に例示し教示するために提供されるこれらの実施例は、当業者が請求範囲を実施するためには十分に詳細に示され、説明される。したがって、簡潔さのために、この説明は当業者に既知の一定の情報を省略することがある。
【００３２】
「代表的」という言葉は、ここでは「例、実例、または例証として役立つこと」を意味するために用いられる。ここで「代表的」と説明されたいかなる実施例または設計も、必ずしも他の実施例または変形例より好ましいまたは有利であると解釈されるべきではない。本説明で説明されるすべての実施例および変形例は、当業者が本発明を製造しまたは使用することを可能とするように提供されている代表的実施例および変形例であり、添付の請求範囲に与えられた法的保護の範囲を限定するものではない。
【００３３】
この明細書および添付した請求範囲において、特に明記されない場合には、適切であれば、用語「信号」は広く解釈される。したがって、用語「信号」は連続および離散信号、並びに更に周波数領域および時間領域信号を含む。さらに、用語「周波数変換」と「周波数領域変換」とは互換性を持って用いられる。同様に、用語「時間変換」と「時間領域変換」とは互換性を持って用いられる。
【００３４】
スペクトルダイナミクスのモデル化に基づく新規で非自明なオーディオ符号化手法を開示する。簡潔には、入力オーディオ信号の周波数分解が、臨界分解（critical decomposition）に密接に従う複数の周波数サブバンドを得るために用いられる。次に、各サブバンドにおいて、いわゆる分析的信号があらかじめ計算され、分析的信号の二乗値が、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）を用いて変換される。次に、線形予測が適用され、サブバンドの各々に対するヒルベルト包絡線とヒルベルトキャリアが得られる。周波数成分の線形予測が用いられるため、本手法は周波数領域線形予測（ＦＤＬＰ）と呼ばれる。ヒルベルト包絡線とヒルベルトキャリアは時間領域線形予測（ＴＤＬＰ）手法におけるスペクトル包絡線と励振信号に類似している。以下にＦＤＬＰ符号器の圧縮効率を改良するための時間マスキング手法をより詳細に開示する。詳細には、前方マスキングの概念がサブバンドヒルベルトキャリア信号の符号化に適用される。これを行うことにより、ＦＤＬＰコーデックのビットレートは顕著な信号品質の劣化無しにかなり低下される。
【００３５】
より詳細には、ＦＤＬＰ符号化方式は長い（数百ｍｓｅｃ）時間セグメントを処理することに基づく。フルバンド入力信号は、ＱＭＦ分析を用いてサブバンドに分解される。各サブバンドにおいて、ＦＤＬＰが適用され、サブバンドヒルベルト包絡線を表す線スペクトル周波数（ＬＳＦ）が量子化される。残差（サブバンドキャリア）は、ＤＦＴを用いて処理され、対応するスペクトルパラメータが量子化される。復号器において、サブバンドキャリアのスペクトル成分は再構築され、逆ＤＦＴを用いて時間領域に変換される。（ＬＳＦパラメータから）再構築されたＦＤＬＰ包絡線は、対応するサブバンドキャリアを変調するために用いられる。最後に、逆ＱＭＦブロックが周波数サブバンドからフルバンド信号を再構築するために適用される。
【００３６】
ここで図面、特に図２に戻り、信号を符号化し復号するためのディジタルシステム３０を例示する一般化されたブロック図を示す。システム３０は符号化部３２と復号部３４を含む。符号化部３２と復号部３４の間にデータハンドラ３６が配置される。データハンドラ３６の例は、データ格納デバイス、および／または、通信チャネルでもよい。
【００３７】
符号化部３２には、データパケット化器４０に接続された符号器３８がある。符号器３８は、ここに説明するように、入力信号を符号化するためにＦＤＬＰ手法を実施する。パケット化器４０は、データハンドラ３６を通じて伝達するために、符号化された入力信号と他の情報をカプセル化する。時変入力信号ｘ（ｔ）は、符号器３８およびデータパケット化器４０によって処理された後に、データハンドラ３６に送られる。
【００３８】
復号部３４には、ある程度類似した方法であるが逆の順序で、データパケット解包器４４に接続された復号器４２がある。データハンドラ３６からのデータはデータパケット解包器４４に入力される。データパケット解包器４４は次に、原時変信号ｘ（ｔ）の再構築のためにパケット解包されたデータを復号器４２へ送る。再構築された信号をｘ′（ｔ）で表す。パケット解包器４４は、入力受信データパケットから符号化された入力信号と他の情報を抽出する。復号器４２は、ここに説明したような符号化された入力信号を復号するためにＦＤＬＰ手法を実施する。
【００３９】
図３は、図２のシステム３０に含まれる時間マスキングを用いた代表的ＦＤＬＰ型符号器３８の特定の部品を例示する概念的ブロック図である。符号器３８は、直交ミラーフィルタ（ＱＭＦ）３０２、トーン性（tonality）検出器３０４、時間領域線形予測（ＴＤＬＰ）フィルタ３０６、周波数領域線形予測（ＦＤＬＰ）部品３０８、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）部品３１０、第１の分割ベクトル量子化器（ＶＱ）３１２、第２の分割ベクトル量子化器（ＶＱ）３１６、スカラ量子化器３１８、位相ビット配分器３２０、および時間マスク３１４を含む。符号器３８は、オーディオ信号でありうる時変連続入力信号ｘ（ｔ）を入力する。時変入力信号はサンプリングされ離散入力信号となる。次に、離散入力信号は上に列挙した部品３０２−３２０によって処理され、符号器出力を生成する。符号器３８の出力は、復号部３４を含むデバイスのような受信側への通信チャネルまたは他のデータ伝送媒体上での伝達に適したフォーマットへ、データパケット化器４０によってパケット化され、処理される。
【００４０】
ＱＭＦ３０２は離散入力信号に関してＱＭＦ分析を実行する。本質的には、ＱＭＦ分析は離散入力信号を３２の不均一、臨界サンプリングされた（ｃｒｉｔｉｃａｌｌｙ  ｓａｍｐｌｅｄ）サブバンドに分解する。この目的のために、最初に入力オーディオ信号は、均一ＱＭＦ分解を用いて６４の均一サブバンドに分解される。次に、この６４の均一ＱＭＦサブバンドは、３２の不均一サブバンドを得るために組み合わせられる。６４のサブバンドを生成する均一ＱＭＦ分解に基づくＦＤＬＰコーデックは約１３０ｋｂｐｓで動作する。ＱＭＦフィルタバンクは木に類似した構造、例えば、６段の２分木で実施される。前記の組合せは、不均一帯域を形成するために特定の段の２分木のいくつかの分岐を結束することに相当する。この結束は人間の聴覚系に従うことができる。すなわち、人間の耳は一般に低い周波数において感度が高いため、高い周波数では低い周波数におけるよりも多くの帯域が組み合わされる。詳細には、低周波数端においては、サブバンドは高周波数端より狭い。そのような配置は、哺乳類の聴覚系の知覚生理学が、オーディオ周波数の高域端における広い周波数範囲よりも低域端における狭い周波数範囲の方に適合しているという結果に基づく。６４のサブバンドから３２のサブバンドへの代表的組合せから得られる完全な再構築不均一ＱＭＦ分解の図式を図４に示す。
【００４１】
ＱＭＦ３０２からの３２のサブバンド出力の各々は、トーン性検出器３０４へ出力される。トーン性検出器は、スペクトルプリエコーを抑えるために、スペクトル雑音整形（ＳＮＳ）の手法を適用する。スペクトルプリエコーは、トーン状信号がＦＤＬＰコーデックを用いて符号化される場合に現れる一種の望ましくないオーディオアーチファクトである。当業者によって理解されるように、トーン状信号は、周波数領域内に強いインパルスを有するものである。ＦＤＬＰコーデックにおいて、トーン状サブバンド信号は、そのトーン周辺の周波数にわたって拡散するＦＤＬＰキャリアの量子化において誤りを引き起こしうる。これは、ＦＤＬＰ復号器による再構築オーディオ信号出力に、フレーム期間の周期で発生するオーディオフレーミングアーチファクトとして現れる。この問題はスペクトルプリエコーと呼ばれる。
【００４２】
スペクトルプリエコーの問題を抑圧または除去するために、各サブバンド信号がＦＤＬＰ部品３０８によって処理される前に、トーン性検出器３０４は、それらを検査する。サブバンド信号がトーン状として識別される場合、それはＴＤＬＰフィルタ３０６を通過させられる。そうでない場合、非トーン状サブバンド信号はＴＤＬＰフィルタを通過せずにＦＤＬＰ部品３０８へ送られる。
【００４３】
トーン状信号は時間領域で高度に予測可能であるため、トーン状サブバンド信号の時間領域の線形予測（ＴＤＬＰフィルタ出力）の残差には、ＦＤＬＰ部品３０８によって効率的にモデル化され得る周波数特性を有する。したがって、トーン状サブバンド信号に関しては、ＦＤＬＰ符号化サブバンド信号は、そのサブバンドに対するＴＤＬＰフィルタパラメータ（ＬＰＣ係数）を伴う符号器３８からの出力である。受信機において、サブバンド信号を再構築するために、伝達されたＬＰＣ係数を用いて、ＦＤＬＰ復号サブバンド信号に逆ＴＤＬＰフィルタリングを適用する。復号処理のより詳細な説明は、後に、図５および図８に関係してなされる。
【００４４】
ＦＤＬＰ部品３０８は順次各サブバンドを処理する。詳細には、サブバンド信号は周波数領域で予測され、予測係数はヒルベルト包絡線を形成する。予測の残差はヒルベルトキャリア信号を形成する。ＦＤＬＰ部品３０８は入力のサブバンド信号を２つの部分に分割する。すなわち、ヒルベルト包絡線係数で表される近似値部、およびヒルベルトキャリアによって表される近似値内の誤差。ヒルベルト包絡線は線スペクトル周波数（ＬＳＦ）領域でＦＤＬＰ部品３０８によって量子化される。ヒルベルトキャリアはＤＦＴ部品３１０に送られ、ＤＦＴ領域内に符号化される。
【００４５】
線スペクトル周波数（ＬＳＦ）は、ヒルベルトキャリアの自己回帰（ＡＲ）モデルに対応し、ＦＤＬＰ係数から計算される。ＬＳＦは第１の分割ＶＱ３１２によってベクトル量子化される。分割量子化を実行するために、４０次の全極モデルが第１の分割ＶＱ３１２によって用いられる。
【００４６】
ＤＦＴ部品３１０は、ＦＤＬＰ部品３０８からヒルベルトキャリアを入力し、各サブバンドヒルベルトキャリアに対するＤＦＴの振幅信号およびＤＦＴの位相信号を出力する。ＤＦＴの振幅および位相信号はヒルベルトキャリアのスペクトル成分を表す。振幅信号は第２の分割ＶＱ３１６へ送られる。ＶＱ３１６は振幅スペクトル成分のベクトル量子化を実行する。全探索ＶＱはおそらく計算上実行不可能であるため、分割ＶＱ方法が、振幅スペクトル成分をベクトル量子化するために用いられる。分割ＶＱ方法は計算量と所要メモリを、ＶＱ性能に深刻な影響を与えることなく管理可能な限界にまで減少する。分割ＶＱを実行するために、スペクトル振幅のベクトル空間は低次の別々の区分に分割される。ＶＱ符号表は各区分について、すべての周波数サブバンドにわたり、Ｌｉｎｄｅ−Ｂｕｚｏ−Ｇｒａｙ（ＬＢＧ）アルゴリズムを用いて、（大規模のオーディオデータベースに関して）学習される。４ｋＨｚ未満の帯域は、高分解能ＶＱ符号表を有する。すなわち、低い方のサブバンドに、高い周波数のサブバンドより多くのビットが割り当てられる。
【００４７】
スカラ量子化器３１８はサブバンドのヒルベルトキャリアに対応するＤＦＴの位相信号の不均一スカラ量子化（ＳＱ）を実行する。一般に、複数のＤＦＴの位相成分は時間に関して非相関である。ＤＦＴの位相成分は均一に近い分布を有しており、従って高いエントロピーを有する。ＤＦＴの位相係数を表わすために要求されるビットの過度な消費を防ぐために、比較的低いＤＦＴの振幅スペクトル成分に対応する係数は低分解能ＳＱを用いて送信される。すなわち、ＤＦＴの振幅符号表から選択された符号表ベクトルは、スカラ量子化器３１８において適応型閾値処理される。閾値比較は位相ビット配分器３２０によって実行される。対応するＤＦＴの振幅が予め定義された閾値を超えているＤＦＴスペクトル位相成分のみが高分解能ＳＱを用いて送信される。前記閾値は、符号器３８の指定されたビットレートを満たすように動的に適応される。
【００４８】
時間マスク３１４はＤＦＴの位相および振幅信号に適用され、これらの信号を適応的に量子化する。時間マスク３１４によって、ＤＦＴの位相および振幅信号を表わすために必要なビット数を、一定の状況の下で減少させることにより、オーディオ信号をさらに圧縮することができる。時間マスク３１４は１つ以上の閾値を含む。この閾値は、一般に、ユーザにはオーディオが知覚的に許容可能なままに保たれるように、符号化処理において許容される最大雑音レベルを定める。符号器３８によって処理される各サブバンドフレームについて、符号器３８によってオーディオに生じる量子化雑音が決定され、時間マスキング閾値と比較される。量子化雑音が時間マスキング閾値より低い場合、ＤＦＴの位相および振幅信号の量子化レベル数（すなわち、信号を表すために用いるビット数）を減少する。その結果、符号器３８の量子化雑音レベルが上昇し、時間マスク３１４によって指示された雑音レベルに近づくか等しくなる。代表的な符号器３８において、時間マスク３１４はサブバンドヒルベルトキャリアの各々に対応するＤＦＴの振幅および位相信号へのビット配分を制御するために特定的に用いられる。
【００４９】
時間マスク３１４の適用は以下の特定的な方法で行われる。基準コーデック（時間マスキングのないバージョンのコーデック）に存在する平均量子化雑音の推定が各サブバンドのサブフレームに対して実行される。基準コーデックの量子化雑音は、ＤＦＴ信号成分、すなわちＤＦＴ部品３１０からのＤＦＴの振幅および位相信号出力を量子化することによって発生し、好ましくは、これらの信号から測定される。サブバンドのサブフレームは期間が例えば２００ｍｓｅｃである。所与のサブバンドのサブフレームにおける量子化雑音の平均値が時間マスキング閾値（例えば、時間マスクの平均値）より大きい場合、ビットレート低減はそのサブバンドフレームに対するＤＦＴの振幅および位相信号には適用されない。時間マスクの平均値が量子化雑音平均値より大きい場合、そのサブバンドフレームに対するＤＦＴの振幅および位相信号を符号化するために必要なビットの量（すなわち、ＤＦＴの振幅に対する分割ＶＱビットおよびＤＦＴの位相に対するＳＱビット）は、量子化雑音レベルが時間マスクによって与えられる最大許容閾値に近づくか等しくなるような量に低減される。
【００５０】
ビットレート低減量は、基準コーデック量子化雑音と時間マスキング閾値との間の、ｄＢ音圧レベル（ＳＰＬ）における差に基づいて決定される。この差が大きい場合、ビットレートの低減は大きい。この差が小さい場合、ビットレートの低減は小さい。
【００５１】
時間マスク３１４は、ＤＦＴの位相および振幅パラメータのマスクベースの量子化を適応的に達成するように、第２の分割ＶＱ３１６およびＳＱ３１８を設定する。時間マスクの平均値が所与のサブバンドのサブフレームに対する雑音平均値より大きい場合、そのサブバンドのサブフレームを符号化するために必要なビットの量（ＤＦＴの振幅パラメータに対する分割ＶＱのビットおよびＤＦＴの位相パラメータに対するスカラ量子化ビット）は、所与のサブフレーム（例えば２００ｍｓｅｃ）における雑音レベルが時間マスクによって与えられる許容閾値（例えば平均値、中央値、ｒｍｓ）に（平均して）等しくなるような方法によって、低減される。ここに開示される代表的符号器３８において、８つの異なる量子化が利用可能であり、その結果ビットレート低減は８つの異なるレベル（その内の１つのレベルはビットレート低減が無いことに対応する）にある。
【００５２】
ＤＦＴの振幅および位相信号の時間マスキング量子化に関する情報は復号部３４に伝達され、その結果その情報はオーディオ信号を再構築するための復号処理で用いられる。各サブバンドのサブフレームに対するビットレート低減のレベルは符号化されたオーディオと共に副次情報として復号部３４に伝達される。
【００５３】
図４は、図３のＱＭＦ３０２の詳細を例示する概念的なブロック図である。ＱＭＦ３０２は、フルバンド離散入力信号（例えば４８ｋＨｚでサンプリングされたオーディオ信号）を、人間の耳の聴力応答に従うように構成されたＱＭＦ分析を用いて３２の不均一、臨界サンプリングされた周波数サブバンドに分解する。ＱＭＦ３０２は６段のフィルタバンク４０２−４１６を含む。図４を簡素化するために、サブバンド１−１６の最後の４段は、一般に、１６チャンネルのＱＭＦ４１８で表される。また、サブバンド１７−２４の最後の３段は、一般に、８チャンネルのＱＭＦ４２０で表される。ＱＭＦ３０２の各段の各分岐は低域フィルタＨ０（ｚ）４０４または高域フィルタＨ１（ｚ）４０５のいずれかを含む。各フィルタには、フィルタリングされた信号を２の因数で間引くように構成されたデシメータ↓２  ４０６が後に続く。
【００５４】
図５は、図２のシステム３０に含まれうるＦＤＬＰ型復号器４２の特定の部品を例示する概念的ブロック図である。データパケット解包器４４は、データハンドラ３６から受信したパケット内に含まれるデータおよび情報をデカプセル化（de-encapsulate）する。次にそのデータおよび情報を符号器４２へ送る。前記情報は少なくとも各サブバンドフレームに対するトーン性フラグおよび各サブバンドのサブフレームに対する（複数の）時間マスキング量子化値を含む。
【００５５】
復号器４２の部品は本質的には符号器３８に含まれる部品の逆の動作を行う。復号器４２は第１の逆ベクトル量子化器（ＶＱ）５０４、第２の逆ＶＱ５０６、および逆スカラ量子化器（ＳＱ）５０８を含む。第１の逆分割ＶＱ５０４は、ヒルベルト包絡線を表す符号化されたデータを入力し、第２の分割ＶＱ５０６および逆ＳＱ５０８はヒルベルトキャリアを表す符号化されたデータを入力する。また、復号器４２は逆ＤＦＴ部品５１０、並びに逆ＦＤＬＰ部品５１２、トーン性選択器５１４、逆ＴＤＬＰフィルタ５１６、および合成ＱＭＦ５１８を含む。
【００５６】
各サブバンドについて、ヒルベルト包絡線に対応するＬＳＦの入力ベクトル量子化インデックスは、第１の逆分割ＶＱ５０４によって逆量子化される。ＤＦＴの振幅パラメータは第２の逆分割ＶＱ５０６によって逆量子化されたベクトル量子化インデックスから再構築される。ＤＦＴの位相パラメータは逆ＳＱ５０８によって逆量子化されたスカラ値から再構築される。（複数の）時間マスキング量子化値は第２の逆分割ＶＱ５０６および逆ＳＱ５０８によって用いられる。逆ＤＦＴ部品５１０は、第２の逆分割ＶＱ５０６および逆ＳＱ５０８の出力に応答してサブバンドヒルベルトキャリアを生成する。逆ＦＤＬＰ部品５１２は、再構築されたヒルベルト包絡線を用いて、サブバンドヒルベルトキャリアを変調する。
【００５７】
トーン性フラグは、選択器５１４が逆ＴＤＬＰフィルタリングが適用されるべきかどうかを決定できるように、トーン性選択器５１４へ与えられる。サブバンド信号が符号器３８から送信されたフラグで指示されるようにトーン状である場合、そのサブバンド信号は、ＱＭＦ合成に先立って逆ＴＤＬＰフィルタリングのための逆ＴＤＬＰフィルタ５１６へ送られる。トーンでない場合、サブバンド信号は合成ＱＭＦ５１８へ逆ＴＤＬＰフィルタ５１６を迂回して送られる。
【００５８】
合成ＱＭＦ５１８は符号器３８のＱＭＦ３０２の逆の動作を実行する。ＱＭＦ合成を用いてフルバンド信号を得るためにすべてのサブバンドが組み合わされる。時変再構築連続信号ｘ′（ｔ）を得るために、離散的フルバンド信号が適切なＤ／Ａ変換技術を用いて連続信号へ変換される。
【００５９】
図６は、図１のディジタルシステム３０によってトーン状信号および非トーン状信号の処理を例示する処理流れ図６００である。ＱＭＦ３０２からの各サブバンド信号出力について、トーン性検出器３０４はそのサブバンド信号がトーン状であるかどうかを決定する。図３に関して上で検討したように、トーン状信号は周波数領域に強いインパルスを有する信号である。したがって、トーン性検出器３１４は、周波数成分を決定するために周波数領域変換、例えばＤＦＴを各サブバンド信号に適用する。次に、トーン性検出器３１４はサブバンドの高調波成分を決定し、高調波成分が予め定めた閾値を越える場合、そのサブバンドはトーン状であると宣言される。次にトーン状の時間領域サブバンド信号は、ＴＤＬＰフィルタ３０６に送られ、そこで上で図３に関連して説明したように処理される。ＴＤＬＰフィルタ３０６の出力はＦＤＬＰコーデック６０２へ送られる。このコーデックは復号器３８の部品３０８−３２０および復号器４２の部品５０４−５１６を含む。ＦＤＬＰコーデック６０２の出力は、再構築されたサブバンド信号を順次生成する逆ＴＤＬＰフィルタ５１６へ送られる。
【００６０】
非トーン状サブバンド信号はＴＤＬＰフィルタ３０６を無視して直接ＦＤＬＰコーデック６０２へ送られる。ＦＤＬＰコーデック６０２の出力は逆ＴＤＬＰフィルタ５１６で更にフィルタリングされること無く、再構築されたサブバンド信号を表す。
【００６１】
図７Ａおよび図７Ｂは時間マスキングを使用するＦＤＬＰ符号化方式を用いる信号符号化方法を例示するフローチャート７００である。ステップ７０２において、時変入力信号ｘ（ｔ）は、離散的な入力信号ｘ（ｎ）へとサンプリングされる。時変信号ｘ（ｔ）は例えばパルス符号変調（ＰＣＭ）処理によってサンプリングされる。信号ｘ（ｔ）の離散表現をｘ（ｎ）で表わす。
【００６２】
次に、ステップ７０４において、離散入力信号ｘ（ｎ）は複数のフレームに区分される。時変信号のｘ（ｔ）のそのようなフレームの１つは、図１２に示されるように、参照番号４６０によって示される。各フレームは、好ましくは、１０００ｍｓｅｃの入力信号ｘ（ｔ）を表す離散サンプルを含む。選択されたフレーム４６０内の時変信号を図１２のｓ（ｔ）と名付ける。図１３に連続信号ｓ（ｔ）を強調し再掲する。図１３に示す信号セグメントｓ（ｔ）が、図１２に示すような同じ信号セグメントと較べると、大きく引き延ばされた時間軸を有していることに注意すべきである。すなわち、図１３のｘ軸の時間スケールは図１２の対応するｘ軸スケールと較べて顕著に伸張されている。
【００６３】
信号ｓ（ｔ）の離散的な表現をｓ（ｎ）で表す。ここで、ｎはサンプル番号を指示する整数である。時間的連続信号ｓ（ｔ）は以下の代数式によって離散信号ｓ（ｎ）に関係づけられる。
【００６４】
ｓ（ｔ）＝ｓ（ｎτ）                                            （１）
ここでτは、図１３に示されているようなサンプリング周期である。
【００６５】
ステップ７０６において、各フレームは複数の周波数サブバンドに分解される。サブバンドフレームを生成するためにＱＭＦ分析が各フレームに適用される。各サブバンドフレームはフレーム期間にわたる入力信号の予め定められた帯域幅スライスを表す。
【００６６】
ステップ７０８において、各サブバンドフレームに対しそれがトーン状であるかどうかの決定がなされる。これは図３および図６に関係して上で説明したトーン性検出器３１４のようなトーン性検出器によって実行することができる。サブバンドフレームがトーン状である場合、ＴＤＬＰフィルタリングがサブバンドフレームに適用される（ステップ７１０）。サブバンドフレームが非トーン状である場合、ＴＤＬＰフィルタリングはサブバンドフレームに適用されない。
【００６７】
ステップ７１２において、各サブバンドフレーム内のサンプルされた信号、または信号がトーン状の場合はＴＤＬＰの残差は、そのサブバンドフレームに対する周波数領域信号を得るために、周波数変換がなされる。ｋ番目のサブバンドに対するサブバンドサンプル信号をｓｋ（ｎ）で表す。ここに開示される代表的な復号器３８において、ｋは１から３２の整数値であり、好ましくは、離散フーリエ変換（ＤＦＴ）法が周波数変換に使用される。ｓｋ（ｎ）のＤＦＴは
【数１】
2010537261.tif 000003
【００６８】
（２）
で表すことができる。ここでｓｋ（ｎ）は上で定義した。また、
【数２】
2010537261.tif 000004
【００６９】
はＤＦＴ演算を表し、ｆはサブバンド内の離散周波数であって０≦ｆ≦Ｎ、Ｔｋはｓｋ（ｎ）のＮ個のパルスの変換されたＮ個の値の１次元配列、Ｎは整数である。
【００７０】
ここで、脇道にそれて、種々の周波数領域および時間領域の用語を定義し、区別することは有用である。ｋ番目のサブバンドｓｋ（ｎ）における離散的時間領域信号はその対応する周波数対応物（counterpart）Ｔｋ（ｆ）の逆離散フーリエ変換（ＩＤＦＴ）によって得られる。ｋ番目のサブバンドｓｋ（ｎ）における時間領域信号は、本質的に２つの部分、すなわち、時間領域ヒルベルト包絡線ｈｋ（ｎ）およびヒルベルトキャリアｃｋ（ｎ）で構成される。別の方法で表すと、ヒルベルトキャリアｃｋ（ｎ）をヒルベルト包絡線ｈｋ（ｎ）で変調することは、結果としてｋ番目のサブバンドｓｋ（ｎ）における時間領域信号を生じるだろう。これは代数的に以下のように表現できる。
【数３】
2010537261.tif 000005
【００７１】
（３）
したがって、（３）式から、時間領域ヒルベルト包絡線ｈｋ（ｎ）およびヒルベルトキャリアｃｋ（ｎ）がわかっていれば、ｋ番目のサブバンドｓｋ（ｎ）における時間領域信号を再構築できる。再構築された信号は無損失再構築信号を近似する。
【００７２】
ＦＤＬＰは、それぞれのサブバンドフレームに対応するヒルベルト包絡線およびヒルベルトキャリアを得るために、各サブバンドの周波数領域信号に適用される（ステップ７１４）。ヒルベルト包絡線部分はＦＤＬＰ方式によって全極モデルとして近似される。全極モデルの残差を表すヒルベルトキャリア部分は近似的に推定される。
【００７３】
先に述べたように、ｋ番目のサブバンドにおける時間領域項のヒルベルト包絡線ｈｋ（ｎ）は、対応する周波数領域パラメータＴｋ（ｆ）から導出できる。これを達成するために、ステップ７１４において、パラメータＴｋ（ｆ）の周波数領域線形予測（ＦＤＬＰ）処理が使用される。ＦＤＬＰ処理から得られるデータは、より簡潔化されており、従って、送信または格納に一層適する。
【００７４】
以下の段落で簡潔にＦＤＬＰ処理について説明し、その後でより詳細な説明をする。
【００７５】
簡潔に表すと、ＦＤＬＰ処理において、ヒルベルト包絡線ｈｋ（ｎ）の周波数領域対応物が推定される。この対応物は代数的に
【数４】
2010537261.tif 000006
【００７６】
で表される。しかし、符号化されるように意図された信号はｓｋ（ｎ）である。パラメータｓｋ（ｎ）の周波数領域対応物はＴｋ（ｆ）である。ｓｋ（ｎ）からＴｋ（ｆ）を得るために、白色雑音のような励振信号が用いられる。後に述べるように、パラメータ
【数５】
2010537261.tif 000007
【００７７】
は近似であるため、近似値
【数６】
2010537261.tif 000008
【００７８】
と実際の値Ｔｋ（ｆ）との差を推定し、これをＣｋ（ｆ）と表す。パラメータＣｋ（ｆ）は周波数領域ヒルベルトキャリアと呼ばれ、また時には残差値とも呼ばれる。逆ＦＬＤＰ処理の実行後に、信号ｓｋ（ｎ）が直接得られる。
【００７９】
以下に、ヒルベルト包絡線およびヒルベルトキャリアパラメータＣｋ（ｆ）を推定するためのＦＤＬＰ処理の更なる詳細について説明する。
【００８０】
各サブバンドに対するヒルベルト包絡線の自己回帰（ＡＲ）モデルは図１４のフローチャート５００で示される方法を用いて導出されうる。ステップ５０２において、分析的信号ｖｋ（ｎ）をｓｋ（ｎ）から得る。離散時間信号ｓｋ（ｎ）について、分析的信号はＦＩＲフィルタ、または代替的にＤＦＴ法を用いて得ることができる。特に、ＤＦＴ法で、Ｎ点の実数離散時間信号ｓｋ（ｎ）からＮ点の複素離散時間信号ｖｋ（ｎ）を生成するための処理は以下のように与えられる。最初に、Ｎ点ＤＦＴ、Ｔｋ（ｆ）をｓｋ（ｎ）から計算する。次に、Ｎ点、片側離散時間（one-sided discrete-time）分析的信号スペクトルは、下式（４）に従って信号Ｔｋ（ｆ）から求めるようにすることによって、形成される（Ｎは偶数と仮定）。
【００８１】
Ｘｋ（ｆ）＝Ｔｋ（０）、  ｆ＝０のとき、
２Ｔｋ（ｆ）、  １≦ｆ≦Ｎ／２−１のとき、
Ｔｋ（Ｎ／２）、  ｆ＝Ｎ／２のとき
０、  Ｎ／２＋１≦ｋ≦Ｎのとき                  （４）
次に、分析的信号ｖｋ（ｎ）を得るためにＸｋ（ｆ）のＮ点逆ＤＦＴを計算する。
【００８２】
次に、ステップ５０５において、分析的信号ｖｋ（ｎ）からヒルベルト包絡線を推定する。ヒルベルト包絡線は本質的には分析的信号の二乗振幅である。すなわち、
【数７】
2010537261.tif 000009
【００８３】
（５）
ここで、
【数８】
2010537261.tif 000010
【００８４】
はｖｋ（ｎ）の複素共役を表す。
【００８５】
ステップ５０７において、ヒルベルト包絡線のスペクトル自己相関関数が、離散的信号のヒルベルト包絡線の離散フーリエ変換（ＤＦＴ）として得られる。ヒルベルト包絡線のＤＦＴは以下のように書くことができる。
【数９】
2010537261.tif 000011
【００８６】
（６）
ここで、Ｘｋ（ｆ）は分析的信号のＤＦＴを表し、ｒ（ｆ）はスペクトル自己相関関数を表す。離散的信号ｓｋ（ｎ）のヒルベルト包絡線とスペクトル領域の自己相関とはフーリエ変換対を形成する。パワースペクトルの逆フーリエ変換を用いる信号の自己相関の計算と同様な方法で、ヒルベルト包絡線のフーリエ変換としてスペクトル自己相関関数を得ることができる。ステップ５０９において、これらのスペクトルの自己相関は、選択された線形予測手法によって用いられる、例えば線形方程式を解くことによって、ヒルベルト包絡線のＡＲモデル化を実行する。以下にさらに詳細に検討するように、線形予測に対してレビンソン−ダービンのアルゴリズムを使用することができる。一度ＡＲモデル化が実行されると、得られる推定ＦＤＬＰヒルベルト包絡線は、元になる系列ｓｋ（ｎ）に一致するように、因果的（causal）にされる。ステップ５１１において、ヒルベルト包絡線のモデルからヒルベルトキャリアを計算する。以下に説明する手法のいくつかはヒルベルト包絡線からヒルベルトキャリアを導出するために用いられる。
【００８７】
一般に、図１４の方法で生成されたスペクトル自己相関関数は、ヒルベルト包絡線が偶対称ではないため、複素数になるだろう。（スペクトル領域において）実数の自己相関関数を得るために、入力信号は以下の方法で対称的にされる。
【００８８】
ｓｅ（ｎ）＝（ｓ（ｎ）＋ｓ（−ｎ））／２                      （７）
ここでｓｅ（ｎ）はｓの偶対象部を表す。ｓｅ（ｎ）のヒルベルト包絡線も偶対象となるため、これはスペクトル領域で実数値の自己相関関数となるだろう。実数値のスペクトル自己相関を生成するこのステップは計算の簡単さのためになされるが、線形予測は複素値の信号に対しても同様になされうる。
【００８９】
符号器３８の代替的構造において、各サブバンドに対する推定ヒルベルト包絡線を求めるために、上とは異なり、ＤＣＴに頼る異なる処理を用いることができる。この構成において、時間領域から周波数領域への離散的信号ｓｋ（ｎ）の変換は、以下のように数学的に表現できる。
【数１０】
2010537261.tif 000012
【００９０】
（８）
ここで、ｓｋ（ｎ）は上で定義した通りであり、ｆはサブバンド内の離散周波数であって０≦ｆ≦Ｎ、Ｔｋはｓｋ（ｎ）のＮ個のパルスの変換されたＮ個の値の１次元配列、および係数ｃは１≦ｆ≦Ｎ−１についてｃ（０）＝（１／Ｎ）１／２、ｃ（ｆ）＝（２／Ｎ）１／２、Ｎは整数である。
【００９１】
周波数領域変換Ｔｋ（ｆ）のＮ個のパルスサンプルはＤＣＴ係数と呼ばれる。
【００９２】
ｋ番目のサブバンドｓｋ（ｎ）における離散時間領域信号は対応する周波数対応物Ｔｋ（ｆ）の逆離散コサイン変換（ＩＤＣＴ）によって得ることができる。数学的には、以下のように表される。
【数１１】
2010537261.tif 000013
【００９３】
（９）
ここで、ｓｋ（ｎ）およびＴｋ（ｆ）は上で定義したとおりである。また、ｆは離散周波数であって、０≦ｆ≦Ｎ、および係数ｃは１≦ｆ≦Ｎ−１についてｃ（０）＝（１／Ｎ）１／２、ｃ（ｆ）＝（２／Ｎ）１／２である。
【００９４】
上で検討したＤＦＴまたはＤＣＴ法のいずれかを用いて、ヒルベルト包絡線はレビンソン−ダービンのアルゴリズムを用いてモデル化されるかもしれない。数学的には、レビンソン−ダービンのアルゴリズムによって推定されるべきパラメータを以下のように表すことができる。
【数１２】
2010537261.tif 000014
【００９５】
（１０）
ここで、Ｈ（ｚ）は時間領域ヒルベルト包絡線ｈｋ（ｎ）を近似するｚ領域における伝達関数、ｚはｚ領域の複素変数、ａ（ｉ）はヒルベルト包絡線ｈｋ（ｎ）の周波数領域対応物
【数１３】
2010537261.tif 000015
【００９６】
を近似する全極モデルのｉ番目の係数、ｉ＝０，・・・，Ｋ−１である。時間領域ヒルベルト包絡線ｈｋ（ｎ）は上で説明されている（例えば、図７および図１４を参照のこと）。
【００９７】
ｚ領域のＺ変換の原理はAlan V. Oppenheim, Ronald W. Schafer, John R. Buck著、題名”Discrete−Time Signal Processing”（「離散時間信号処理」）第２版、Prentice Hall、 ISBN:0137549202という出版物で見ることができ、ここでさらに詳述することはしない。
【００９８】
（１０）式において、Ｋの値はフレーム４６０（図１２）の長さに基づいて選択できる。代表的な復号器３８において、１０００ｍｓｅｃに設定されたフレーム４６０の期間に対してＫは２０に選択される。
【００９９】
本質的に、（１０）式によって例示されるようなＦＤＬＰ処理において、ｋ番目のサブバンドＴｋ（ｆ）における周波数領域変換のＤＣＴ係数は、レビンソン−ダービンのアルゴリズムによって処理され、時間領域ヒルベルト包絡線ｈｋ（ｎ）の周波数対応物
【数１４】
2010537261.tif 000016
【０１００】
の係数ａ（ｉ）（０＜ｉ＜Ｋ−１）のセットを生ずる。
【０１０１】
レビンソン−ダービンのアルゴリズムは、当業者には周知であり、ここで繰り返すことはしない。このアルゴリズムの原理は、１９７８年９月発行のRabinerとSchafer著、題名”Digital Processing of Speech Signals”（「音声信号のディジタル処理」）、Prentice Hall, ISBN:0132136031という出版物で見ることができる。
【０１０２】
ここで図７の方法に戻り、全極モデルのヒルベルト包絡線の求めた係数ａ（ｉ）は線スペクトル周波数（ＬＳＦ）領域へと量子化される（ステップ７１６）。各サブバンドフレームに対するヒルベルト包絡線のＬＳＦ表現は分割ＶＱ３１２を用いて量子化される。
【０１０３】
上述しここに繰り返すように、パラメータ
【数１５】
2010537261.tif 000017
【０１０４】
は原パラメータＴｋ（ｆ）の損失性近似であり、この２つのパラメータ間の差は残差値と呼ばれ、代数的にＣｋ（ｆ）で表される。言い換えれば、全極モデルを求めるための前述のようなレビンソン−ダービンアルゴリズムによる当てはめ処理においては、原信号に関して何らかの情報を得ることができない。高品質の信号符号化が意図されている場合、すなわち、損失なし符号化が望まれる場合、残差値Ｃｋ（ｆ）が、推定される必要がある。残差値Ｃｋ（ｆ）は、基本的に、信号ｓｋ（ｎ）のキャリア周波数ｃｋ（ｎ）の周波数成分を含む。
【０１０５】
ヒルベルトキャリアｃｋ（ｎ）の推定にはいくつかの方法がある。
【０１０６】
残差値ｃｋ（ｎ）のような時間領域のヒルベルトキャリアの推定は、原時間領域サブバンド信号ｓｋ（ｎ）をそのヒルベルト包絡線ｈｋ（ｎ）でスカラ除算して簡単に導出される。数学的には次式で表される。
【０１０７】
ｃｋ（ｎ）＝ｓｋ（ｎ）／ｈｋ（ｎ）                          （１１）
ここで、すべてのパラメータは上で定義した通りである。
【０１０８】
（１１）式が残差値を推定する直接的な方法を示すことに注意すべきである。他の方法も推定に用いることができる。例えば、周波数領域残差値Ｃｋ（ｆ）はパラメータＴｋ（ｆ）と
【数１６】
2010537261.tif 000018
【０１０９】
の差から極めて良好に生成できる。その後、時間領域残差値ｃｋ（ｎ）はＣｋ（ｆ）の直接時間領域変換で得ることができる。
【０１１０】
別の直接的方法は、ヒルベルトキャリアｃｋ（ｎ）がほぼ白色雑音で構成されていると仮定することである。白色雑音情報を得る１つの方法は原信号ｘ（ｔ）（図１２）にバンドパスフィルタをかけることである。フィタリング処理において、白色雑音の主要な周波数成分を特定できる。受信機における再構築された信号の品質は、受信機でヒルベルトキャリアを表わす精度に依存する。
【０１１１】
原信号ｘ（ｔ）（図１２）が有声信号、すなわち、人から発した母音を含む音声セグメントである場合、ヒルベルトキャリアｃｋ（ｎ）をほんの僅かな周波数成分のみでかなり予測できるということがわかる。このことは、サブバンドが低周波数の下端にある場合、すなわちｋの値が比較的小さい場合に特に正しい。パラメータＣｋ（ｆ）は、時間領域で表現されると、実際には、ヒルベルトキャリアｃｋ（ｎ）である。有声信号については、ヒルベルトキャリアｃｋ（ｎ）はかなり規則的であり、ほんの僅かな正弦周波数成分で表現できる。適度に高品質な符号化に対しては、最大の成分のみが選択される。例えば、「ピーク検出（peak picking）」法を用いて、ヒルベルトキャリアｃｋ（ｎ）の成分として周波数ピークの周りの正弦周波数成分を選択することができる。
【０１１２】
残差信号推定の別の代替手段として、各サブバンドｋは先験的に基本周波数成分を割り当てられる。ヒルベルトキャリアｃｋ（ｎ）のスペクトル成分を分析することによって、各サブバンドの基本周波数または複数の基本周波数が推定され、それらの複数の高調波と共に用いられる。
【０１１３】
原信号源が有声音であるか無声音であるかに関係なくより忠実な信号再構築のために、上記の方法の組合せを用いることができる。例えば、周波数領域Ｃｋ（ｆ）におけるヒルベルトキャリアへの簡単な閾値処理によって、原信号セグメントｓ（ｔ）が有声音であるか無声音であるかを検出および決定できる。その結果、信号セグメントｓ（ｔ）が有声音であると決定される場合は、「ピーク検出」スペクトル推定法。他方、信号セグメントｓ（ｔ）が無声音であると決定される場合は、前述したように白色雑音再構築法を採用できる。
【０１１４】
ヒルベルトキャリアｃｋ（ｎ）の推定に用いることができるさらに別の方法がある。この方法は、周波数領域Ｃｋ（ｆ）のヒルベルトキャリアのスペクトル成分のスカラ量子化を含む。ここで、量子化後、ヒルベルトキャリアの振幅および位相は、生じる歪が最小になるような損失性近似によって表される。
【０１１５】
各サブバンドフレームに対するＦＤＬＰからの推定時間領域ヒルベルトキャリアの出力はサブフレームへ分けられる。各サブフレームは１フレーム内の２００ｍｓｅｃ部分を表し、従って１フレーム当たり５個のサブフレームがある。フレームの境界で移行の影響および雑音を減少させるために、オーバラップしたやや長い２１０ｍｓｅｃの長さのサブフレーム（１０００ｍｓフレームから作成される５個のサブフレーム）が用いられるかもしれない。復号器側で、１０００ｍｓｅｃの長さのヒルベルトキャリアを復元するためにオーバラップ領域を平均化する窓が適用される。
【０１１６】
各サブバンドのサブフレームに対する時間領域ヒルベルトキャリアはＤＦＴを用いて変換された周波数である（ステップ７２０）。
【０１１７】
ステップ７２２において、ＤＦＴの位相および振幅パラメータの量子化のためのビット配分を決定するために時間マスクが適用される。各サブバンドのサブフレームについて、時間マスク値と、基準符号化処理のために決定された量子化雑音との間の比較がなされる。ＤＦＴパラメータの量子化は、上で図３に関係して検討したように、この比較の結果として、調整されるかもしれない。ステップ７２４において、各サブバンドサブフレームに対するＤＦＴの振幅パラメータは、時間マスク比較の少なくとも一部に基づいて分割ＶＱを用いて量子化される。ステップ７２６において、ＤＦＴの位相パラメータは、時間マスク比較の少なくとも一部に基づいてスカラ量子化される。
【０１１８】
ステップ７２８において、各サブバンドフレームに対する符号化されたデータおよび副次情報は連結され、送信または格納に適したフォーマットでパケット化される。必要に応じて、データ圧縮および暗号化を含む当業者には周知の種々のアルゴリズムが、パケット化処理において実施され得る。その後、このパケット化されたデータは、データハンドラ３６へ送られ、次にステップ７３０に示すように後続する復号のために受信側へ送られる。
【０１１９】
図８は、ＦＤＬＰ復号方式を用いて信号を復号する方法を例示するフローチャート８００である。ステップ８０２において、入力信号を再構築するための符号化されたデータおよび副次情報を含む１つ以上のデータパケットが受信される。ステップ８０４において、符号化されたデータおよび情報は、パケット解包される。符号化されたデータはサブバンドフレーム内に並べ替えられる。
【０１２０】
ステップ８０６において、各サブバンドのサブフレームに対するヒルベルトキャリアを表すＤＦＴの振幅パラメータは、復号器４２によって受信されたＶＱインデックスから再構築される。各サブバンドのサブフレームに対するＤＦＴの位相パラメータは逆量子化される。ＤＦＴの振幅パラメータは逆分割ＶＱを用いて逆量子化され、ＤＦＴの位相パラメータは逆スカラ量子化を用いて逆量子化される。ＤＦＴの位相および振幅パラメータの逆量子化は、符号化処理で発生した時間マスキングによって各々に割り当てられたビット配分を用いて実行される。
【０１２１】
ステップ８０８において、逆ＤＦＴは各サブバンドのサブフレームに適用され、そのサブバンドのサブフレームに対する時間領域ヒルベルトキャリアを復元する。次に、サブフレームは、各サブバンドフレームに対するヒルベルトキャリアを形成するために再アセンブルされる。
【０１２２】
ステップ８１０において、各サブバンドフレームに対するヒルベルト包絡線に対応するＬＳＦに対する受信ＶＱインデックスが逆量子化される。
【０１２３】
ステップ８１２において、各サブバンドのヒルベルトキャリアは、対応する再構築されたヒルベルト包絡線を用いて変調される。これは逆ＦＤＬＰ部品５１２によって実行されるかもしれない。ヒルベルト包絡線は、図１４のステップを各サブバンドに対して逆に実行することにより再構築される。
【０１２４】
判定ステップ８１４において、各サブバンドに対してそれがトーン状であるかどうかを決定するための検査がなされる。これは符号器３８から送られたトーン性フラグが設定されているかどうかを判定するための検査によってなされる。サブバンド信号がトーン状である場合、サブバンドフレームを復元するために逆ＴＤＬＰフィルタリングがサブバンド信号に適用される。サブバンド信号がトーン状でない場合、サブバンドフレームについては、ＴＤＬＰフィルタリングが無視される。
【０１２５】
ステップ８１８において、フルバンド信号を得るためにすべてのサブバンドはＱＭＦ合成を用いて組み合わされる。これは各フレームに対して実行される。
【０１２６】
ステップ８２０において、復元された複数のフレームは再構築された離散入力信号ｘ′（ｎ）を生成するために結合される。適切なＤ／Ａ変換処理を用いて、再構築された離散入力信号ｘ′（ｎ）が再構築時変入力信号ｘ′（ｔ）へ変換される。
【０１２７】
図９は、時間マスキング閾値を決定する方法を例示するフローチャート９００である。時間マスキングは人間の耳の特性であって、強い時間信号の後、約１００−２００ｍｓｅｃの間に発生する音は、この強い時間成分によりマスキングされるという特性である。マスキングの正確な閾値を求めるために、付加的な白色雑音を用いた簡単な聴音実験が実行された。
【０１２８】
ステップ９０２において、人間の１次時間マスキングモデルは正確な閾値を決定するための出発点を与える。人間の耳の時間マスキングは、マスキングからの回復の時間経過における変化として、または、各信号遅延におけるマスキングの増大における変化として説明できる。前方マスキングの量はマスカのレベル、マスカと信号の時間間隔、マスカと信号の周波数、およびマスカと信号の長さを含む多くの要素の相互作用によって決定される。時間マスクの量に対する十分な近似値を与える簡単な１次数学モデルは（１２）式で与えられる。
【０１２９】
Ｍ［ｎ］＝ａ（ｂ−ｌｏｇ１０Δｔ）（ｓ［ｎ］−ｃ）          （１２）
ここでＭはｄＢ音圧レベル（ＳＰＬ）で表した時間マスク、ｓはｎで指定されるサンプルのｄＢ  ＳＰＬレベル、Δｔはミリ秒で表した時間遅延、ａ、ｂ、ｃは定数、ｃは最小可聴限界を表す。
【０１３０】
ａおよびｂの最適値は、予め定められており、当業者には既知である。パラメータｃは図１０に示されるグラフ９５０で与えられる最小可聴限界（ＡＴＨ）である。グラフ９５０はＡＴＨを周波数の関数として示す。グラフ９５０に示す周波数範囲は、一般に、人間の耳で知覚できる周波数範囲である。
【０１３１】
時間マスクは、サブバンドのサブフレームのすべての離散サンプルについて（１２）式を用いて計算され、複数の時間マスク値が得られる。いかなるサンプルについても、先行するいくつかのサンプルに対応する複数のマスク推定値が存在する。これらの先行サンプルマスク推定値の中の最大値が現サンプルの時間マスク値として選ばれる。単位はｄＢ  ＳＰＬである。
【０１３２】
ステップ９０４において、調整された時間マスキング閾値を生成するために、補正係数が一次マスキングモデル（（１２）式）に適用される。補正係数は、後述する代表的な（１３）式を非限定的に含む、一次マスキングモデルへの任意の適切な調整でもよい。
【０１３３】
一次モデルを補正する１つの手法は、時間マスキングから生じる感知できない雑音の実際の閾値を決定することである。これらの閾値は、一次マスクモデルによって指定されたパワーレベルの白色雑音を加えることによって決定される。原入力信号へ白色雑音を加えても、原入力信号に含まれるオーディオが知覚的にはトランスペアレントであるような、白色雑音の実際の量は、種々の人々による一連の簡易な聴音試験を用いて決定される。一次時間マスキング閾値から低下されるべきパワー（ｄＢ  ＳＰＬで表す）の大きさはその周波数帯におけるＡＴＨで決められる。白色雑音を加える非公式な聴音試験から、原入力信号へ白色雑音を加えても、原入力信号に含まれるオーディオが依然として知覚的にはトランスペアレントであるような、白色雑音の最大パワーは以下の１群の代表的式で与えられることが経験的にわかった。
【０１３４】
Ｔ［ｎ］＝Ｌｍ［ｎ］−（３５−ｃ）、  Ｌｍ［ｎ］≧（３５−ｃ）のとき、
＝Ｌｍ［ｎ］−（２５−ｃ）、  （２５−ｃ）≦Ｌｍ［ｎ］≦（３５−ｃ）のとき、
＝Ｌｍ［ｎ］−（１５−ｃ）、  （１５−ｃ）≦Ｌｍ［ｎ］≦（２５−ｃ）のとき、
＝ｃ、  Ｌｍ［ｎ］≦（１５−ｃ）のとき。
【０１３５】
（１３）
ここで、Ｔ［ｎ］はサンプルｎにおける調整された時間マスキング閾値を表し、Ｌｍは複数の先行サンプルにおいて計算された一次時間マスキングモデル（（１２）式）の最大値、ｃはｄＢで表した最小可聴限界を表し、ｎはサンプルを表す整数インデックスである。平均して、雑音閾値は（１２）式を用いて推定した一次時間マスキング閾値より約２０ｄＢ低い。一例として、図１１に、ｄＢ  ＳＰＬで表したサブバンド信号４５１、（１２）式から得たその時間マスキング閾値４５３、および（１３）式から得た調整された時間マスキング閾値４５５のフレーム（期間は１０００ｍｓｅｃ）を示す。
【０１３６】
（１３）式は、線形モデル（（１２）式）に適用されうる補正係数の一例にすぎない。ここに開示された符号化方式は、補正係数の他の形および形式も想定している。例えば、閾値定数、すなわち、（１３）式の３５、２５、１５は、他の値でもよく、並びに／または式群の式の数（区分）および対応する適用範囲は（１３）式に示すものと異なっても良い。
【０１３７】
調整された時間マスキング閾値は特定のサブバンドに対する時間領域の最大許容量子化雑音を示す。目的は、サブバンドヒルベルトキャリアのＤＦＴパラメータを量子化するために必要なビット数を減少させることである。サブバンド信号がヒルベルト包絡線とそのヒルベルトキャリアの積であることに注意のこと。前に説明したように、ヒルベルト包絡線はスカラ量子化を用いて量子化される。時間マスキングを適用する間に、包絡線情報を考慮に入れるために、所与のサブバンドの逆量子化ヒルベルト包絡線の対数がｄＢ  ＳＰＬ尺度で計算される。次に、この値は（１３）式から得た調整された時間マスキング閾値から減算される。
【０１３８】
ここに説明した種々の方法、システム、装置、部品、機能、状態機械、デバイス、および回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェアまたは上記の任意の適切な組合せで実施される。例えば、ここに説明した方法、システム、装置、部品、機能、状態機械、デバイス、および回路は、１つ以上の汎用プロセッサ、ディジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向ＩＣ（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、知的財産（ＩＰ）コアもしくは他のプログラム可能論理回路、個別ゲートもしくはトランジスタ論理、個別ハードウェア部品、またはここに説明した機能を実行するように設計されたそれらの任意の組合せで、少なくとも一部、実施される。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサでありうるが、代替的には、プロセッサは任意の通常のプロセッサ、制御器、マイクロ制御器または状態機械であってもよい。プロセッサはまた、計算デバイスの組合せ、例えばＤＳＰとマイクロプロセッサ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連係した１つ以上のマイクロプロセッサ、または他のそのような構成として実施される。
【０１３９】
ここに説明した機能、状態機械、部品、および方法は、ソフトウェアで実施される場合、１つ以上の命令またはコードとして計算機可読媒体上で格納または伝達される。計算機可読媒体は、計算機プログラムを１つの場所から別の場所への転送を容易にする任意の媒体を含む計算機格納媒体および通信媒体の双方を含む。格納媒体は、計算機がアクセスできるいかなる利用可能な媒体でも良い。限定としてではなく、例として、そのような計算機可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭもしくは他の光ディスクメモリー、磁気記憶デバイスもしくは他の磁気記憶デバイス、または所望のプログラムコードを命令もしくはデータ構造の形で搬送もしくは格納するために使用でき、また計算機のプロセッサがアクセスできる任意の他の媒体を含む。また、いかなる転送媒体または接続も、当然計算機可読媒体と呼ばれる。例えば、ソフトウェアがウェブサイト、サーバ、または同軸ケーブル、光ファイバ、ツイストペア、ディジタル加入者線（ＤＳＬ）、または赤外線、無線およびマイクロ波のような無線技術を用いて他の遠隔ソースから伝達される場合、同軸ケーブル、光ファイバ、ツイストペア、ディジタル加入者線（ＤＳＬ）、または赤外線、無線およびマイクロ波のような無線技術は媒体の定義に含まれる。ディスク（ｄｉｓｋ）およびディスク（ｄｉｓｃ）はここに用いられると、コンパクトディスク（ＣＤ）、レーザーディスク（登録商標）、光ディスク、ディジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスクおよびブルーレイディスクを含む。ここでｄｉｓｋは通常、データを磁気的に再生し、ｄｉｓｃはレーザで光学的にデータを再生する。上記組合せも、計算機可読媒体の範囲内に含まれる。
【０１４０】
開示された実施例のこれまでの説明は、いかなる当業者も添付の請求範囲で定義されることを製造しまたは使用することを可能にするように提供されている。以下の請求範囲は開示された実施例に限定することを意図しない。これらの教示を考慮すると、他の実施例および修正は容易に当業者が思いつくだろう。したがって、以下の請求範囲は、上記の明細書および添付図面に関連して考察すると、そのようなすべての実施例と修正を含むことが意図されている。
【図１】
2010537261.tif 000019
【図２】
2010537261.tif 000020
【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７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【国際調査報告】
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