(57)【要約】【課題】  簡単な構成により、再エンコードにおける処理時間を従来より大幅に短縮することができるディジタルオーディオ信号圧縮装置および圧縮方法を提供する。【解決手段】  圧縮パラメータに依存しないかまたは圧縮パラメータを無視できる処理を実行する前処理部（２，３）と、該前処理部（２，３）の処理結果に対し圧縮パラメータに従った処理を実行する後処理部（４）とから構成され、入力ディジタルオーディオ信号を圧縮パラメータに従い圧縮するディジタルオーディオ信号圧縮装置（１）において、前処理部（２，３）の出力結果の一部または全部を後処理部（４）による処理完了後も記憶保持する記憶部（５）を、さらに設ける。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
圧縮パラメータに依存しないかまたは圧縮パラメータを無視できる処理を実行する前処理部と、該前処理部の処理結果に対し圧縮パラメータに従った処理を実行する後処理部とから構成され、入力ディジタルオーディオ信号を圧縮パラメータに従い圧縮するディジタルオーディオ信号圧縮装置において、
前記前処理部の出力結果の一部または全部を前記後処理部による処理完了後も記憶保持する記憶部を、さらに設けた
ことを特徴とするディジタルオーディオ信号圧縮装置。
【請求項２】
一度圧縮処理をした入力ディジタルオーディオ信号に対し圧縮パラメータを変え再圧縮処理を行う場合、前記記憶部に記憶保持されている前記前処理部の出力結果を再利用し、該出力結果を生成した前記前処理部による処理の一部または全部を省略する
ことを特徴とする請求項１に記載のディジタルオーディオ信号圧縮装置。
【請求項３】
入力ディジタルオーディオ信号を圧縮パラメータに従い圧縮するディジタルオーディオ信号圧縮方法において、
圧縮パラメータに依存しないかまたは圧縮パラメータを無視できる前処理を実行する第１ステップと、
前記第１ステップの処理結果の一部または全部を、全処理完了後も記憶保持する第２ステップと、
前記第１ステップの処理結果に対し圧縮パラメータに従った処理を実行する第３ステップと、を含む
ことを特徴とするディジタルオーディオ信号圧縮方法。
【請求項４】
一度圧縮処理をした入力ディジタルオーディオ信号に対し圧縮パラメータを変え再圧縮処理を行う場合、前記第２ステップにより記憶保持されている処理結果を再利用し、該処理結果を生成した前記第１ステップの処理の一部または全部を省略する
ことを特徴とする請求項３に記載のディジタルオーディオ信号圧縮方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＭＰＥＧ／Ａｕｄｉｏ規格、ＡＣ３規格等によるオーディオ信号圧縮のために用いられるディジタルオーディオ信号圧縮装置および圧縮方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、ＭＰＥＧオーディオ（ＩＳＯ／ＩＥＣ １１１７２−３）規格に基づくディジタルオーディオ信号圧縮装置１’は、図３に示すようにサブバンド解析部２、心理聴覚モデル計算部３、ビット割当部４などから構成される。
サブバンド解析部２は、入力オーディオ信号（オーディオデータ）を等しい帯域幅をもつ３２のサブバンド（帯域）に分解する。情報量の損失は小さい。心理聴覚モデル計算部３は、後述するＳＭＲ（信号マスク比）を算出する。
【０００３】
ビット割当部４は、心理聴覚モデル計算部３の処理結果（ＳＭＲ）を受けこれに応じて、サブバンド解析部２によりサブバンドに分解されたデータのうち人の耳によく聞こえる有効性の高いデータ（すなわち、ＳＭＲの大きい帯域のサブバンドデータ）を選び出しこれには多くのビットを割り当て、圧縮パラメータとしてのビットレート情報により指定されたデータ量に圧縮する。なお、オーディオデータは、１フレーム（レイヤ２の場合、１１５２サンプル）毎に処理される。
【０００４】
ここで、サブバンド解析部２が実行する処理の詳細について、図４を参照し説明する。
図中、Ｃ，Ｘ，Ｚの要素数はいずれも５１２であり、Ｙの要素数は６４、Ｓの要素数は３２である。なお、Ｃは、規格により別途定められる係数である。
はじめに、ステップＳ２０１にて、先に入力されたデータをＸ（ｉ）の前方へ３２要素分シフトさせる（Ｘ（ｉ＋３２）＝Ｘ（ｉ））。ただし、Ｘ（ｉ）の初期値は０であり、ｉ＝０〜５１１である。
次いで、ステップＳ２０１でシフトした後方の３２要素に新しいデータを３２サンプル代入する（ステップＳ２０２）。
【０００５】
次に、ステップＳ２０３にて、ｉ＝０〜５１１についてＺ（ｉ）＝Ｘ（ｉ）＊Ｃ（ｉ）を求める（ただし、＊は乗算）。
そしてさらに、ステップＳ２０４にて、下記の式による演算を行う（ただし、ｋ＝０〜６３）。
【０００６】
【数１】
2005274890.tif 000003
【０００７】
この処理により、Ｙ（０）＝Ｚ（０）＋Ｚ（６４）＋…＋Ｚ（４４８）、…、Ｙ（６３）＝Ｚ（６３）＋Ｚ（１２７）＋…＋Ｚ（５１１）が求まる。
次いで、ステップＳ２０５にて、下記の式によるマトリクス演算を行い、サブバンドデータを得る。
【０００８】
【数２】
2005274890.tif 000004
【０００９】
以上の演算により、３２個のサブバンドデータＳ（０）〜Ｓ（３１）が得られる。さらに、上記各処理（ステップＳ２０１〜Ｓ２０５）を３６回繰り返し、１フレーム分のデータ（サブバンド解析処理による１１５２個の中間データ）を得る。
最後のマトリクス演算部分では、ｉは０〜３１であるので、そのまま計算すると３２×６４＝２０４８回のｃｏｓの計算と積和算が生じる。その他、先のＺの計算に積算５１２回、Ｙの計算に積和算５１２回を要する。１フレーム（１１５２サンプル）の各サブバンドは、３６サブバンドサンプルから成るので、１フレームあたりでは、Ｓの計算にｃｏｓの算出と積和算がそれぞれ７３７２８回、Ｚの計算に積算が１８４３２回、Ｙの計算に積和算が１８４３２回あり、積算は約１１万回以上となる。
【００１０】
上記処理は、実際には高速ＤＣＴ（離散コサイン変換）アルゴリズムを適用することで１サブバンドあたりの積和算は２００回程度に減らすことができる。他に、Ｚの計算に５１２回、Ｙの計算に５１２回、合計で１０２４回の積和演算が生じる。Ｓの計算と合わせて１フレームあたりでは、Ｚの計算に積算１８４３２回、Ｙの計算に積和算１８４３２回、Ｓの計算に積和算約７２００回で、積算は合計約４万５千回となる。なお、高速ＤＣＴの場合、ｃｏｓは予め計算しておくのが普通で、実行時にはｃｏｓの計算はない。
【００１１】
次に、心理聴覚モデル計算部３が実行する処理の詳細について説明する。
心理聴覚モデルはいくつかのモデルが知られているが、その処理手順の一例として以下の処理手順（１〜８）がある。
【００１２】
１．フーリエ変換による周波数解析を行う。
ここでは、入力オーディオデータの１フレーム（１１５２サンプル）の両端を除く（すなわち、入力データの中央部の）１０２４サンプルを使用して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）を行い（図５参照）、エイリアス成分を除く５１２個の周波数データを得る。
２．サブバンド毎の音圧レベルを決定する。
ここでは５１２個の周波数データを３２の帯域（サブバンド）に分け、このサブバンド毎に音圧レベルを算出する。具体的には、各サブバンド毎に１６個の周波数データの絶対値の和をとり求める。
【００１３】
３．無音しきい値を決定する。
人の聴覚は、いわゆる等ラウドネス曲線によって表され、１ｋＨｚ付近の音が最も良く聞こえ、低周波領域および高周波領域の音は聞こえにくいとされる。したがって、人に聞こえない音圧レベルの音の成分をなくす処理が行われるが（下記）、ここでは、その際のしきい値（無音しきい値）を決定する。
４．音として聞こえる成分を探す。
ａ）極大値を探す
ｂ）上記極大値を含むある周波数範囲で音圧レベルが周囲に対し７ｄＢ以上のピークとなっている成分を音として登録し、同範囲でその他の部分は０にする。
ｃ）上記範囲外で残った成分は下記の臨界帯域毎に合計し（残った各成分の音圧レベルの絶対値をとって加算し）、雑音成分とする。
ここでは、以上の、ａ），ｂ），ｃ）の処理を行う。
【００１４】
５．音成分・雑音成分を選別する。
ａ）無音しきい値以下の音・雑音は捨てる。
ｂ）音成分について、臨界帯域の０．５倍内の音は最大の音だけを（代表値として）残す。
ここでは、上記４．にて登録された音・雑音の内、上記処理ａ）により、上記２．にて決定された無音しきい値以下の音・雑音（すなわち、聞こえない音）を捨て、上記処理ｂ）により、周波数が異なっていても１つの音に聞こえてしまう臨界帯域（これは規格で定められている）の０．５倍内の範囲にある音については、音圧レベルが最大の音のみ残す処理を行っている。
【００１５】
６．全マスキングしきい値を求める。
ここでは、上記５．の処理後残った成分に対し、いわゆる聴覚のマスキング効果により聞こえにくくなる音圧レベルのマスキングしきい値を求める。
７．最小マスキングしきい値を求める。
ここでは、上記３２分割された帯域毎に、最小のマスキングしきい値を求める。この最小マスキングしきい値より小さい音は、この最小マスキングしきい値に対応する帯域において聞こえない音とみなせる。
８．ＳＭＲ（信号マスク比）を求める。
ここで、ＳＭＲとはサブバンド毎の音圧レベルと最小マスキングしきい値の比である。したがって、以上の処理により３２個のＳＭＲ（視聴覚モデル計算による３２個の中間データ）が求まり、これが心理聴覚モデル計算部３の出力となる。
【００１６】
以上の手順中、離散フーリエ変換と全マスキングしきい値の計算に比較的時間がかかる。フーリエ変換は１フレーム（１１５２サンプル）につき一度行われ、入力サンプル数は１０２４である。そのまま計算すると約１００万回の三角関数の計算と複素積和演算が生じる。実際には高速フーリエ変換アルゴリズムを利用することで、３万回程度に抑えることができる。ＦＦＴ処理の入力は実数であるためさらに最適化が可能であり、出力は５１２個の複素数となる。
【００１７】
全マスキングしきい値の計算は、まず、ＦＦＴで得られる５１２ある周波数スペクトルを、全帯域を１３０程度に分割した「周波数サンプル」に変換する。この各周波数サンプルについて、すべての音成分・雑音成分から個別マスキングレベル（個別のマスキングしきい値）を計算し、その合計を求める。個別マスキングレベルは、各音成分・雑音成分の大きさ、周波数と、注目している周波数の関数になっており、各周波数サンプル点について、すべての音成分・雑音成分と総当りで計算することになる。
【００１８】
計算量は、残った音成分・雑音成分の数に依存するが、例えば音成分・雑音成分が３０程度残り、周波数帯域が１３０あると３９００回にわたり個別マスキングレベルの計算が行われる。個別マスキングレベルの計算は周波数差による条件分岐と簡単な一次関数によるものであるが、計算結果がｄＢで定義されていて、エネルギーの和を求めるためには逆対数計算をしなければならない。結局、３９００回の指数計算が必要となる。
例として、現存するエンコーダで処理時間を計測してみると、下記の表１に示される結果が得られた。なお、測定に用いたエンコーダは、従来例として図３に示した構成に加え、入力データを読み込むファイル入力部等を含んで構成されている。
【００１９】
【表１】
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【００２０】
この表に示されるように、サブバンド解析部２で約２割、心理聴覚モデル計算部３では約６割の時間を費やしている。なお、心理聴覚モデル部３での内訳は、ＦＦＴが約１割、全マスキングしきい値の計算に約７割を費やしていた。
【特許文献１】特開平８−２３７２０９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２１】
上記のように、サブバンド解析部２及び心理聴覚モデル計算部３で実行される処理は比較的時間のかかる処理であり、ビット割当部４の処理は比較的時間がかからない処理である。ここで、サブバンド解析部２と心理聴覚モデル計算部３の処理を「前処理」とし、ビット割当部４の処理を「後処理」とすると、エンコードをする際、従来は常にこの両方が行われていたため、例えば圧縮率を変更しての再エンコードを行う場合も、最初のエンコードとほぼ同じ時間がかかっていた。
具体的には、残された記録領域にオーディオデータを圧縮し保存しようとして全データが格納できない場合、ビットレートを変えるなどして圧縮後のデータ量を減らすように再エンコードを行う必要があるが、上記のように時間のかかる処理を繰り返すことになり好ましくなかった。
【００２２】
ところで、入力信号が同じならば、サブバンド解析部２や心理聴覚モデル計算部３の出力は、圧縮の際に用いるパラメータ（圧縮パラメータ：例えば、圧縮後のビットレートを指定するビットレート情報や圧縮率）に関わらずほぼ同じになる。しかし、上記のように圧縮パラメータを変更して再圧縮する際にはもう一度同じ計算をすることになり、冗長であるとともに、それだけ処理に時間を要することになっていた。つまり、この冗長な処理を省くことにより処理を高速化できる。
一方、上記特許文献１に記載の技術では、圧縮済データのビットレートを変更する際、伸張・再圧縮の処理を簡略化することにより、処理に必要な時間の問題を解決している。しかし、特許文献１に記載された技術では、特にビットレートを上げる際には音質上のメリットはでない。
【００２３】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、簡単な構成により、再エンコードにおける処理時間を従来より大幅に短縮することができるとともに、通常のエンコード処理と同等の処理結果を得られるディジタルオーディオ信号圧縮装置および圧縮方法を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００２４】
上記課題を解決するため、請求項１に記載の発明のディジタルオーディオ信号圧縮装置は、圧縮パラメータに依存しないかまたは圧縮パラメータを無視できる処理を実行する前処理部と、該前処理部の処理結果に対し圧縮パラメータに従った処理を実行する後処理部とから構成され、入力ディジタルオーディオ信号を圧縮パラメータに従い圧縮するディジタルオーディオ信号圧縮装置において、前記前処理部の出力結果の一部または全部を前記後処理部による処理完了後も記憶保持する記憶部を、さらに設けたことを特徴としている。
【００２５】
例えば、ＭＰＥＧ／Ａｕｄｉｏ規格に基づき入力ディジタルオーディオ信号の圧縮処理を行う場合、前記ディジタルオーディオ信号圧縮装置は、前記前処理部の処理として、入力ディジタルオーディオ信号に対して複数のサブバンドに周波数分割すると共に、心理聴覚分析処理を行い、前記後処理部の処理として、前記圧縮パラメータおよび前記心理聴覚分析処理の結果に従って前記各サブバンドのビット割り当てを行い、ビット割り当てに従って各サブバンドの信号を量子化してその出力を行う。
【００２６】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のディジタルオーディオ信号圧縮装置において、一度圧縮処理をした入力ディジタルオーディオ信号に対し圧縮パラメータを変え再圧縮処理を行う場合、前記記憶部に記憶保持されている前記前処理部の出力結果を再利用し、該出力結果を生成した前記前処理部による処理の一部または全部を省略することを特徴としている。
【００２７】
また、請求項３に記載の発明のディジタルオーディオ信号圧縮方法は、入力ディジタルオーディオ信号を圧縮パラメータに従い圧縮するディジタルオーディオ信号圧縮方法において、圧縮パラメータに依存しないかまたは圧縮パラメータを無視できる前処理を実行する第１ステップと、前記第１ステップの処理結果の一部または全部を、全処理完了後も記憶保持する第２ステップと、前記第１ステップの処理結果に対し圧縮パラメータに従った処理を実行する第３ステップと、を含むことを特徴としている。
【００２８】
また、請求項４に記載の発明は、請求項１に記載のディジタルオーディオ信号圧縮方法において、一度圧縮処理をした入力ディジタルオーディオ信号に対し圧縮パラメータを変え再圧縮処理を行う場合、前記第２ステップにより記憶保持されている処理結果を再利用し、該処理結果を生成した前記第１ステップの処理の一部または全部を省略することを特徴としている。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、圧縮パラメータに依存しないかまたは圧縮パラメータを無視できる処理による処理結果が、圧縮パラメータに従った後処理の完了後も記憶保持されるので、一度圧縮処理をした入力ディジタルオーディオ信号に対し圧縮パラメータを変え再圧縮処理を行う場合に、記憶保持された前処理の処理結果を再利用できる。また、前処理の処理結果の再利用により、前処理自体を省くことができ、再圧縮の処理を高速化できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
［本発明の概要］
前述のように、サブバンド解析部２による処理と心理聴覚モデル計算部３による処理は、入力データが同じであれば基本的に処理結果が一意に決定し、ビットレートの影響をほぼ受けない。そこで、サブバンド解析部２による処理結果と心理聴覚モデル計算部３の処理結果のどちらか一方、あるいは両方をメモリ上やハードディスク上にファイルとして保存しておき、同じ入力データを再びエンコードする時に保存しているファイルを再利用すれば、サブバンド解析部２および心理聴覚モデル計算部３による処理が不要となるため、これらによる処理に要した時間が削減されることになり、大幅なエンコード速度の向上が期待できる。
【００３１】
ところで、サブバンド解析部２による処理結果は、入力と同じ程度の精度と考えられる。つまり、入力データが１６ビットであれば、１６ビットの数値が入力３２サンプルにつき３２個出力され、１フレームで１１５２個（＝３２×３６）出力される。結果は浮動少数であるが、ＭＰ２（ＭＰＥＧ１オーディオレイヤ２）ではスケーリング操作が行われ、最大でも上位１６ビットしか出力されないため、フレーム単位でスケール係数を記憶しておき、さらに、スケーリング後の値を保存しておけばよい。保存されるデータの総サイズは概ね入力データサイズと同じになる。
【００３２】
一方、心理聴覚モデル計算部３は、１フレームにつき１度だけ処理を行い、３２個の実数（ＳＭＲ）が出力される。精度はやはり１６ビット程度と考えられるが、数が少ないためｆｌｏａｔやｄｏｕｂｌｅの精度でデータを保持しておいても記憶領域を圧迫しない。保存されるデータの総サイズは３２ビット実数で保存した場合に、入力データサイズの概ね１／１８となる。
まったく同じ入力データに対し、心理聴覚モデルの特性を変更せずに再エンコードを行う場合、保存しているデータを再利用してエンコードを行うことができる。例えば、ビットレートのみの変更の場合などがこれに当たる。
【００３３】
サブバンド解析部２による処理結果のみを再利用する場合、ほぼ入力データと同じサイズの中間データを読み込むことになる。また、元の入力データを読み込み、心理聴覚モデル計算部３による処理を行う必要がある。この場合では、サブバンド解析部２による処理は不要になり、先に示したディジタルオーディオ信号圧縮装置１’の例でサブバンド解析部２が費やしていた処理時間（エンコード処理全体の約２割：前記表１参照）が省かれる一方、保存している中間データの読込時間と、元の入力データの読込時間がかかるので、エンコード時間は、約６％（１９．０２％−１２．８１％）短縮することが期待できる。
【００３４】
一方、心理聴覚モデル計算部３による処理結果のみ再利用する場合、元の入力データを読み込み、サブバンド解析部２による処理を行う必要がある。また、保存している心理聴覚モデル計算部３による処理結果の中間データを読み込む必要があるが、これは前述のように入力データのほぼ１／１８であり、これの読み込みによる影響は１％以下（１２．８１％／１８）である。この場合、心理聴覚モデル計算が不要となるため、エンコード時間を約６割短縮することが期待できる。
【００３５】
他方、サブバンド解析部２と心理聴覚モデル計算部３の両方による中間データを再利用する場合、元の入力データを入力する必要はなくなるが、保存しているほぼ同じサイズの中間データを読み込む必要がある。サブバンド解析部２による中間データに加え、心理聴覚モデル計算部３による中間データも読み込む必要があるが、上記のようにこれによる影響は１％以下と考えられる。この場合、サブバンド解析部２と心理聴覚モデル計算部３の両方の処理が不要となるため、エンコード時間を約８割短縮することが期待できる。
【００３６】
また、本発明では、上記のように、エンコード時間の短縮が可能となるとともに、元の入力データから、ビットレート（圧縮パラメータ）に依存しないかまたはこれを無視できる処理を実行する前処理により生成された中間データを再利用するので、通常のエンコード処理と同等の処理結果を得られ、ビットレートを上げる方向（圧縮率を下げる方向）に変更した場合、音質の向上が期待できる。
以上、本発明の概要について説明した。
【００３７】
次に、本発明の実施の形態を、図面を参照して説明する。
図１（ａ）は、本発明の一実施の形態であるディジタルオーディオ信号圧縮装置の機能構成を示すブロック図である。
本実施の形態におけるディジタルオーディオ信号圧縮装置１の構成は、従来のディジタルオーディオ信号圧縮装置１’の構成に記憶部としての記憶装置５を設けた点で異なっている。なお、図３に示した従来のディジタルオーディオ信号圧縮装置１’と共通する構成要素には、同じ符号を附し、その説明は省略する。また、ビットレート情報の入力やエンコードの開始等を指示するための入力部（図示せず）が設けられている。
【００３８】
本実施の形態では、入力オーディオデータに対する１回目のサブバンド解析部２による処理結果（前述のサブバンド解析処理による１１５２個の中間データ（サブバンドデータと、スケーリングが行われる場合、当該フレームのスケール係数を含む）と、心理聴覚モデル計算部３による処理結果（前述の視聴覚モデル計算による３２個の中間データ（ＳＭＲ））を、それぞれ中間データとして記憶装置５に記憶保存する。
このように、サブバンド解析部２と心理聴覚モデル計算部３による前処理結果を中間データとして記憶装置５に記憶保存しておくことにより、前処理が同じになる再エンコード（圧縮率、ビットレートを変更しての再エンコード）の場合に前処理を省略し、記憶装置５に保存された中間データを用いてビット割当部４による後処理のみ行うことにより、前処理に要した処理時間が省かれる。
【００３９】
前述のように、サブバンド解析部２が行う処理時間と心理聴覚モデル計算部３が行う処理時間は、エンコード処理全体にかかる時間の８割近くを占めるので、これらの処理を省くことで高速に再エンコードを実行できるようになる。
特に、心理聴覚モデル計算部３が行う処理時間は、エンコード処理全体にかかる時間の６割近くを占めるので、心理聴覚モデル計算部３による処理結果のみを中間データとして記憶装置５に記憶保存し、再エンコードする際にこれを再利用するだけでも、前述のようにエンコード処理全体のほぼ６割の処理時間を短縮することができる。またこの場合の中間データは、前述のように３２個のＳＭＲのデータのみであるので、記憶装置５に要する記憶容量も少なくて済む。
【００４０】
なお、記憶装置５は、半導体メモリや、ハードディスク・光磁気ディスク等の不揮発性の記録装置により構成することができる。この記憶装置５に記憶保存される中間データは、入力オーディオデータのファイル名から一意に定まるファイル名を付したファイルとして格納される。また、サブバンド解析部２、心理聴覚モデル計算部３、ビット割当部４は、メモリおよび、ＤＳＰ（デジタルシグナルプロセッサ）またはＣＰＵ（中央演算装置）等により構成され、各部の機能を実現するためのプログラム（図示せず）をメモリにロードして実行することによりその機能が実現されるものとする。
【００４１】
次に、このように構成された本実施形態のディジタルオーディオ信号圧縮装置１の動作について、図２を参照し説明する。
【００４２】
はじめに、ユーザにより指定される圧縮パラメータとしてのビットレート（ビットレート情報）の入力を受ける（ステップＳ１０１）。
次いで、ユーザによりエンコード指示がなされると（ステップＳ１０２）、ステップＳＳ１０３へ移行する。
ステップＳ１０３では、記憶装置５に中間データがあるか否か判断をする。はじめてのエンコードの場合、中間データは存在しないので、ステップＳ１０３の判断で、“ｎｏ”と判定され、ステップＳ１０４へ移行する。
【００４３】
ステップＳ１０４では、入力データ（オーディオデータ）を用いて前述のサブバンド解析部２と心理聴覚モデル計算部３によるエンコード（前処理）を行い、各中間データを算出する。
そして、算出された各中間データを記憶装置５に記憶保存する（ステップＳ１０５）。このとき、中間データは、入力データのタイムスタンプとデータサイズを付加され、入力データのファイル名から一意に定まるファイル名を付したファイルとして記憶装置５に格納される。
【００４４】
ここでは、サブバンド解析部２と心理聴覚モデル計算部３の双方が算出する中間データを両方とも記憶保存するものとするが、前述のようにいずれか一方でもよい。
次に、ステップＳ１０４にて算出された中間データを用いてエンコード（後処理）を行う（ステップＳ１０５）。ここでは、前述のビット割当部４による処理（後処理）を行う。そして最後に、エンコード結果を出力する（ステップＳ１０９）。
【００４５】
一方、一度エンコードがなされ記憶装置５に中間データが存在する場合、ステップＳ１０３の判断で、“ｙｅｓ”と判定され、ステップＳ１０７へ移行する。
ステップＳ１０７では、入力データが前回のエンコード時から変更されているか否かを判断する。この判断は、記憶装置５に保存されている中間データのファイル名が、今回の入力データのファイル名に対応するものであり、さらに、記憶装置５に保存されている中間データに付加されている入力データのタイムスタンプ及びデータサイズと、今回の入力データのタイムスタンプ及びデータサイズとを比較して、同じ場合は今回の入力データが前回と同じものであると判断する。その他の場合は、異なるものであると判断する。
【００４６】
ここで、入力データが前回エンコード時から変更されていると、ステップＳ１０７で“ｙｅｓ”と判定され、ステップＳ１０４へ移行し前述の処理を行う。一方、変更がない場合、ステップＳ１０７で“ｎｏ”と判定され、ステップＳ１０８へ移行する。
ステップＳ１０８では、記憶装置５に記憶保存されている中間データを用いてエンコードを行う。ここでは、前述のビット割当部４による処理（後処理）のみが行われる。すなわち、サブバンド解析部２と心理聴覚モデル計算部３による処理（前処理）は省かれる（図１（ｂ）参照）。
そして最後に、ステップＳ１０８にて処理されたエンコード結果を出力する（ステップＳ１０９）。なお、上記で説明した動作フローは一例であり、本発明は上記の処理の流れに限定されるものではない。
【００４７】
以上、この発明の実施形態を、図面を参照して詳述した。もちろん、本発明の具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の構成等も含まれることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明による一実施の形態のディジタルオーディオ信号圧縮装置の機能構成を示す図である。
【図２】同実施形態における処理手順を示すフローチャートである。
【図３】従来のディジタルオーディオ信号圧縮装置の機能構成を示す図である。
【図４】サブバンド解析部の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】心理聴覚モデル計算部にて計算されるフーリエ変換の計算式を示す図である。
【符号の説明】
【００４９】
１，１’…ディジタルオーディオ信号圧縮装置、２…サブバンド解析部、３…心理聴覚モデル計算部、４…ビット割当部、５…記憶装置
【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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