(57)【要約】【課題】ＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３による心理聴覚モデルのＭＯＤＥＬ１に準拠しながら、心理聴覚分析処理を高速化させる。【解決手段】有効帯域見積もり部１１で、音声信号のビットレート及びサンプリング周波数に応じて決定されるサブバンド使用数をもとに、心理聴覚分析処理で使用するのに有効な帯域（バリッドバンド変数）を見積もり、臨界サブバンド数決定部１２により、見積もったバリッドバンド変数に応じてノイズ選択の際に用いられる非線形なサブバンドにおいて、使用に足りる臨界のサブバンド数（クリティカルバンド変数）を決定し、さらに、有効帯域補正部１３によりバリッドバンド変数を補正した後、クリティカルバンド変数及びバリッドバンド変数を用いて心理聴覚分析処理を行う。【選択図】        図１
2005010337.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サブバンド符号化及び人間の聴覚の特性を用いた心理聴覚分析処理により音声信号を圧縮する音声信号圧縮方法において、
前記音声信号のビットレート及びサンプリング周波数に応じて決定されるサブバンド使用数をもとに、前記心理聴覚分析処理で使用するのに有効な帯域を線形近似により見積もり、
見積もった前記有効な帯域に応じて、前記心理聴覚分析処理でノイズ選択の際に用いられる非線形なサブバンドにおいて、使用に足りる臨界のサブバンド数を決定し、
前記心理聴覚分析処理で使用する線形または非線形なサブバンドに応じて前記有効な帯域を補正し、
決定した前記臨界のサブバンド数及び補正した前記有効な帯域を用いて、前記心理聴覚分析処理を行う、
ことを特徴とする音声信号圧縮方法。
【請求項２】
前記補正は、前記有効な帯域を、決定した前記臨界のサブバンド数における帯域に合わせるように行うことを特徴とする請求項１記載の音声信号圧縮方法。
【請求項３】
前記補正は、さらに、５１２帯域を１３３個に非線形に分割したサブバンドに応じて行うことを特徴とする請求項２記載の音声信号圧縮方法。
【請求項４】
前記補正は、さらに、前記有効な帯域を１６の倍数に補正することを特徴とする請求項３記載の音声信号圧縮方法。
【請求項５】
前記心理聴覚分析処理は、ＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３に準拠していることを特徴とする請求項１記載の音声信号圧縮方法。
【請求項６】
サブバンド符号化及び人間の聴覚の特性を用いた心理聴覚分析処理により音声信号を圧縮する音声信号圧縮装置において、
前記音声信号のビットレート及びサンプリング周波数に応じて決定されるサブバンド使用数をもとに、前記心理聴覚分析処理で使用するのに有効な帯域を線形近似により見積もる有効帯域見積もり部と、
見積もった前記有効な帯域に応じて、前記心理聴覚分析処理でノイズ選択の際に用いられる非線形なサブバンドにおいて、使用に足りる臨界のサブバンド数を決定する臨界サブバンド数決定部と、
前記心理聴覚分析処理で使用する線形または非線形なサブバンドに応じて前記有効な帯域を補正する有効帯域補正部と、
を有することを特徴とする音声信号圧縮装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声信号圧縮方法及び音声信号圧縮装置に関し、特にサブバンド符号化及び人間の聴覚の特性を用いた心理聴覚分析処理により音声信号を圧縮する音声信号圧縮方法及び音声信号圧縮装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
デジタルの音声信号（以下オーディオ信号と記載する）の圧縮符号化方式の１つであるＭＰＥＧ（Ｍｏｖｉｎｇ  Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ｃｏｄｉｎｇ  Ｅｘｐｅｒｔｓ  Ｇｒｏｕｐ）１  Ａｕｄｉｏ  は、国際標準方式のＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３で規定されており、特に、ＭＰＥＧ１  Ａｕｄｉｏ  ｌａｙｅｒ２（以下ＭＰ２と記載する）は、デジタルビデオカメラなどの音声記録の際に用いられている。
【０００３】
図７は、ＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３で規定されるＭＰＥＧ  １  Ａｕｄｉｏ（ｌａｙｅｒ１及びｌａｙｅｒ２）のオーディオ信号圧縮回路の構成を示すブロック図である。
【０００４】
図のように、オーディオ信号圧縮回路１００は、デジタルのオーディオ信号を入力するオーディオ信号入力部１０１と、オーディオ信号をサブバンドに分割するフィルタバンク適用部１０２と、スケールファクタを計算するスケールファクタ計算部１０３と、量子化を行う量子化器１０４と、人間の聴覚の特性に基づいたマスキング（心理聴覚分析処理）を行ってデータ量を削減する心理聴覚分析部１０５ｂと、ビット割り当てを計算するビット割り当て計算部１０６と、ＭＰＥＧ１  Ａｕｄｉｏのビットストリームを生成するビットストリーム生成部１０７と、から構成されている。
【０００５】
オーディオ信号入力部１０１に、外部Ａ／Ｄコンバータなどによりデジタル化されたオーディオ信号がフレーム単位で入力されると、入力されたオーディオ信号はフィルタバンク適用部１０２及び心理聴覚分析部１０５ｂに渡される。フィルタバンク適用部１０２では、入力されたオーディオ信号が３２個のサブバンドに線形に分割される。分割されたサブバンドは、スケールファクタ計算部１０３に入力される。スケールファクタ計算部１０３では、各サブバンドにおいて最大絶対値となるサンプルを検出し、その値を対数に変換して量子化したスケールファクタを計算する。このスケールファクタを用いて、最大振幅が１．０になるように正規化し、各サブバンドのダイナミックレンジをそろえる。
【０００６】
一方、心理聴覚分析部１０５ｂでは、入力されたオーディオ信号からサブバンドごとに、人間の聴覚での音声の感知限界閾値（以下マスキング閾値と呼ぶ）を計算する。ビット割り当て計算部１０６では、計算されたマスキング閾値を用いてビットの割り当てを計算する。
【０００７】
量子化器１０４では、スケールファクタ計算部１０３で計算されたスケールファクタと、ビット割り当て計算部１０６の出力を用いて、サブバンドが量子化される。最終的には、ビットストリーム生成部１０７で、ＭＰＥＧ１  Ａｕｄｉｏのビットストリームを生成する。
【０００８】
図８は、心理聴覚分析部での処理の一例を示すフローチャートである。
この手順は、ＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３で規定されている心理聴覚モデルのＭＯＤＥＬ１によるものであり、８つの手順からなる。
【０００９】
ステップＳ１００：フーリエ変換
オーディオ信号が入力されると心理聴覚分析部１０５ｂでは、まず、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）などを行い、オーディオ信号を周波数成分に変換する。なお、ＭＰ２では１フレームあたり１１５２オーディオサンプルを扱うが、ＦＦＴの性質により２の階乗個の１０２４オーディオサンプルに対して周波数変換を行う。
【００１０】
また、ここでは、隣接２周波数成分の２乗和をとることで、パワースペクトルを求めている。隣接２周波数成分をまとめることで、帯域幅は１０２４から５１２に変わる。
【００１１】
ステップＳ１０１：音圧レベル計算
ここでは、ステップＳ１００の処理で算出した、５１２帯域のパワースペクトルを３２個の線形なサブバンドに分割する。分割したサブバンドはそれぞれ１６個のパワースペクトルを含んでいる。このパワースペクトルの総和をとることで、サブバンドの音圧レベルを計算する。従ってここでは、１６回の和算を３２回繰り返す。
【００１２】
ステップＳ１０２：音選択
ここでは、５１２帯域のパワースペクトルの中から音としてマークする成分を探す。探索法は、まず下位帯域から上位帯域へ全てのパワースペクトルを探索し、変分点となるところ、すなわちスペクトルが上に凸になる場所を、音成分の可能性があるところとしてマークする。そしてマークした成分が周りの成分よりも７ｄＢ大きなところを、最終的に音成分として決定する。
【００１３】
ステップＳ１０３：ノイズ選択
ここでは、５１２帯域のパワースペクトルを非線形なサブバンドに分割し、ノイズ成分の検出を行う。非線形サブバンドの分け方はサンプリング周波数に依存し、サンプリング周波数３２ｋＨｚの場合は２５個に分けられる。それ以外は２７個に分けられる。ノイズの検出は非線形サブバンドごとに行われ、各サブバンドに属する全てのパワースペクトルを重み付けしながら足し合わせることでノイズか否かを判断する。この処理は積和処理になる。
【００１４】
ステップＳ１０４：マスカー選択
ステップＳ１０２、Ｓ１０３で抽出された音、ノイズ成分（これらをマスカーと呼ぶ）を所定の間隔で間引き、マスカーを選択する。間引き方はＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３で規定されている。
【００１５】
ステップＳ１０５：大域的マスク閾値計算
５１２帯域のパワースペクトルを非線形な１３３個のサブバンドに分割し、それぞれのサブバンド領域に対して、ステップＳ１０４の処理で選択したマスカーを用いてマスク閾値を計算する。なお、この１３３個の非線形なサブバンドを以下周波数バンドと呼ぶ。周波数バンドの分け方はＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３で規定されている。
【００１６】
ステップＳ１０６：最小マスク閾値計算
ステップＳ１０１で算出した線形な３２分割のサブバンドに対する最小マスク閾値を求める。これはステップＳ１０５で求めた非線形な周波数バンドごとのマスク閾値を線形な３２分割のサブバンドに対応させる処理である。
【００１７】
ステップＳ１０７：ＳＭＲ計算
ここでは、３２個のサブバンドごとに、ステップＳ１０６で求めた最小マスク閾値と、各サブバンドの信号の最大値の差（ＳＭＲ：Ｓｉｇｎａｌ  Ｍａｓｋ  Ｒａｔｉｏ）を計算する。
【００１８】
上記のような、心理聴覚分析部１０５ｂでの処理は、演算量が多く、計算に非常に時間がかかる欠点がある。
ＭＰ２の符号化ではオーディオ信号は、サブバンド符号化（帯域分割符号化ともいう）により、３２個のサブバンドに分割され符合化される。しかしながら分割したサブバンドは３２個全て使われることはない。サブバンドの使用数はビットレート及びサンプリング周波数に依存し、最大でも３０個までしか使用しない。ＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３によれば、ビットレート３２ｋｂｐｓ、サンプリング周波数３２ｋＨｚの条件では最大のサブバンドの使用数は１２個と非常に少なくなる。従来、心理聴覚分析部１０５ｂ以外の処理については、ＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３においてサブバンドの使用・未使用による高速化が図られていた。
【００１９】
心理聴覚分析部１０５ｂの演算量を軽減する方法も、いつくか提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【００２０】
【特許文献１】
特開２００２−１８９４９９号公報（段落番号〔００１０〕〜〔００１４〕，第１図）
【００２１】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上記の従来技術では、ＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３による心理聴覚モデルのＭＯＤＥＬ１とは異なる方法を用いており、国際標準の規格に準拠しない方法であるという問題があった。
【００２２】
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、ＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３による心理聴覚モデルのＭＯＤＥＬ１に準拠しながらも、心理聴覚分析部の処理を高速化することが可能な、音声信号圧縮方法及び音声信号圧縮装置を提供することを目的とする。
【００２３】
【課題を解決するための手段】
本発明では上記課題を解決するために、サブバンド符号化及び人間の聴覚の特性を用いた心理聴覚分析処理により音声信号を圧縮する音声信号圧縮方法において、前記音声信号のビットレート及びサンプリング周波数に応じて決定されるサブバンド使用数をもとに、前記心理聴覚分析処理で使用するのに有効な帯域を線形近似により見積もり、見積もった前記有効な帯域に応じて、前記心理聴覚分析処理でノイズ選択の際に用いられる非線形なサブバンドにおいて、使用に足りる臨界のサブバンド数を決定し、前記心理聴覚分析処理で使用する線形または非線形なサブバンドに応じて前記有効な帯域を補正し、決定した前記臨界のサブバンド数及び補正した前記有効な帯域を用いて、前記心理聴覚分析処理を行うことを特徴とする音声信号圧縮方法が提供される。
【００２４】
上記の方法によれば、音声信号のビットレート及びサンプリング周波数に応じて決定されるサブバンド使用数をもとに、心理聴覚分析処理で使用するのに有効な帯域を見積もり、見積もった有効な帯域に応じてノイズ選択の際に用いられる非線形なサブバンドにおいて、使用に足りる臨界のサブバンド数を決定し、さらに、有効な帯域を補正した後、臨界のサブバンド数、有効な帯域を用いて心理聴覚分析処理を行うので、演算に使用する帯域が限定され、演算量を削減し、処理を高速化する。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は、本発明の実施の形態の音声信号圧縮装置の主要部を示す機能ブロック図である。
【００２６】
本発明の実施の形態の音声信号圧縮装置１０は、心理聴覚分析部１０５ａにおける、図８で示した、ＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３で規定される心理聴覚モデルのＭＯＤＥＬ１で行う処理を高速化するためのものであり、有効帯域見積もり部１１と、臨界サブバンド数決定部１２と、有効帯域補正部１３と、を有する。
【００２７】
なお、図１において、図７で示したＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３で規定されるＭＰＥＧ１  Ａｕｄｉｏ（ｌａｙｅｒ１及びｌａｙｅｒ２）のオーディオ信号圧縮回路の構成のうち、従来の心理聴覚分析部１０５ｂは、図１の心理聴覚分析部１０５ａに対応している。それ以外の構成要素は図７に示したものと同様であるので図示を省略している。
【００２８】
有効帯域見積もり部１１は、オーディオ信号のビットレート及びサンプリング周波数に応じて決定されるサブバンド使用数をもとに、心理聴覚分析部１０５ａで使用するのに有効な帯域（以下バリッドバンド（ｖａｌｉｄ  ｂａｎｄ）変数と呼ぶ）を線形近似により見積もる。
【００２９】
臨界サブバンド数決定部１２は、見積もったバリッドバンド変数に応じて、心理聴覚分析部１０５ａでの図８のステップＳ１０３のノイズ選択の際に用いられる非線形なサブバンドにおいて、使用に足りる臨界のサブバンド数（以下クリティカルバンド（ｃｒｉｔｉｃａｌ  ｂａｎｄ）変数と呼ぶ）を決定する。
【００３０】
有効帯域補正部１３は、心理聴覚分析部１０５ａで使用する線形または非線形なサブバンドに応じてバリッドバンド変数を補正する。
心理聴覚分析部１０５ａで使用する線形なサブバンドとしては、図８で示した、ＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３で規定される心理聴覚モデルのＭＯＤＥＬ１で行う処理のうち、ステップＳ１０１の音圧レベル計算で使用する５１２帯域を３２個に線形に分割したサブバンドがある。
【００３１】
非線形なサブバンドとしては、前述したノイズ選択の際に用いられる５１２帯域を２５または２７個に非線形に分割したサブバンドや、図８のステップＳ１０５の処理で大域的マスク閾値計算の際に用いられる１３３個に非線形に分割したサブバンドがある（詳しくは後述する）。
【００３２】
以下、図１で示した音声信号圧縮装置１０の動作を説明する。
まず、有効帯域見積もり部１１においてバリッドバンド変数を見積もる。
音声信号圧縮装置１０において、図７で示した構成のうち、心理聴覚分析部１０５ａ以外では１１５２オーディオサンプルを用いている。そのため、心理聴覚分析部１０５ａ以外のサブバンドは、１１５２オーディオサンプルのオーディオ信号を３２個の周波数帯に分割したものである。オーディオ信号のビットレート及びサンプリング周波数が決まると、ＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３の仕様により、サブバンド使用数が決まる。例えば、ビットレート３２ｋｂｐｓ、サンプリング周波数３２ｋＨｚの場合、使用するサブバンド数は１２個である。
【００３３】
心理聴覚分析部１０５ａでの処理ではオーディオ信号は５１２帯域で表される。そこで、有効帯域見積もり部１１は、サブバンド使用数をもとに線形近似により心理聴覚分析部１０５ａで使用する５１２帯域時のうち有効である帯域、すなわちバリッドバンド変数を見積もる。
【００３４】
図２は、バリッドバンド変数の見積もり方を示す図である。
図では、１１５２オーディオサンプルのオーディオデータを３２個の周波数帯に分割したものと、心理聴覚分析部１０５ａで使用する５１２帯域を、線形な３２個の周波数帯域に分割したものとの対応を示している。
【００３５】
心理聴覚分析部１０５ａ以外での１１５２オーディオサンプルにおけるサブバンド使用数を“ｓｂｌｉｍｉｔ”とし、バリッドバンド変数を“ｖａｌｉｄ＿ｂａｎｄ”と表記すると、単純比例計算になるので、バリッドバンド変数は、次のように概算できる。
【００３６】
【数１】
ｖａｌｉｄ＿ｂａｎｄ＝ｓｂｌｉｍｉｔ×５１２／３２        ……（１）
サブバンド使用数“ｓｂｌｉｍｉｔ”は、オーディオ信号のビットレート及びサンプリング周波数に応じて決定される。例えば、ビットレート３２ｋｂｐｓ、サンプリング周波数３２ｋＨｚの場合、サブバンド使用数“ｓｂｌｉｍｉｔ＝１２”となる。これを図２で示すように、心理聴覚分析部１０５ａで使用する５１２帯域に対応させると、（１）式より、“ｖａｌｉｄ＿ｂａｎｄ＝１９２”となり、バリッドバンド変数を見積もることができる。
【００３７】
次に、臨界サブバンド数決定部１２では、見積もったバリッドバンド変数に応じて、心理聴覚分析部１０５ａで図８のステップＳ１０３のノイズ選択の際に用いるためのクリティカルバンド変数を決定する。
【００３８】
図３は、サンプリング周波数３２ｋＨｚの場合のクリティカルバンド変数と、クリティカルバンド変数の値に対応する帯域幅の図である。
非線形のサブバンドの分け方はＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３で規定されており、サンプリング周波数に依存する。サンプリング周波数３２ｋＨｚの場合は５１２帯域を２５個に分け、最大のクリティカルバンド変数は“２４”となる。それ以外は５１２帯域を２７個に分け、最大のクリティカルバンド変数は“２６”となる。図では、３２ｋＨｚの場合、最大のクリティカルバンド変数が“２４”の場合について示している。
【００３９】
従来では、どの帯域まで使用されているかにかかわらず（サブバンドの使用数にかかわらず）クリティカルバンド変数が最大の“２４”まで、帯域幅でいうと４８０までを計算していた。本発明の実施の形態では、有効帯域見積もり部１１で見積もったバリッドバンド変数に応じて、ノイズ選択の際に使用に足りるだけのクリティカルバンド変数を決定する。例えば、前述したようにビットレート３２ｋｂｐｓで、サンプリング周波数３２ｋＨｚの場合、バリッドバンド変数は“ｖａｌｉｄ＿ｂａｎｄ＝１９２”となるから、図３を参照すると、バリッドバンド変数に対応したクリティカルバンド変数は、“１９”となる。クリティカルバンド変数とバリッドバンド変数の関係は、以下の式のように示される。
【００４０】
【数２】
ｂａｎｄ＿ｗｉｄｔｈ［ｃｒｉｔ＿ｂａｎｄ−１］＜ｖａｌｉｄ＿ｂａｎｄ≦ｂａｎｄ＿ｗｉｄｔｈ［ｃｒｉｔ＿ｂａｎｄ］                  ……（２）
上式において、クリティカルバンド変数は“ｃｒｉｔ＿ｂａｎｄ”、バリッドバンド変数は“ｖａｌｉｄ＿ｂａｎｄ”と表記しており、“ｂａｎｄ＿ｗｉｄｔｈ”は帯域幅を示し、例えば、“ｂａｎｄ＿ｗｉｄｔｈ［ｃｒｉｔ＿ｂａｎｄ］”はクリティカルバンド変数“ｃｒｉｔ＿ｂａｎｄ”の帯域幅を示す。
【００４１】
式（２）のようにして、“ｖａｌｉｄ＿ｂａｎｄ”の値が、“ｃｒｉｔ＿ｂａｎｄ−１”の帯域幅と“ｃｒｉｔ＿ｂａｎｄ”の帯域幅の間に収まるクリティカルバンド変数を探す。
【００４２】
このようにして、クリティカルバンド変数を、見積もったバリッドバンド変数に応じて、使用に足りる分だけ計算すればよいので、演算量を減らすことができる。
【００４３】
次に有効帯域補正部１３にて、バリッドバンドの補正を行う。バリッドバンド変数の補正は、まず、臨界サブバンド数決定部１２において決定したクリティカルバンド変数に応じて行う。具体的には、以下の式に従って補正する。
【００４４】
【数３】
ｖａｌｉｄ＿ｂａｎｄ＝ｂａｎｄ＿ｗｉｄｔｈ［ｃｒｉｔ＿ｂａｎｄ］……（３）
式（３）のように、バリッドバンド変数を、クリティカルバンド変数の帯域幅に合わせる。例えば、図３のようにクリティカルバンド変数“１９”の帯域幅に合わせるために“Δｗｄ”だけバリッドバンド変数を引き上げる。
【００４５】
心理聴覚分析部１０５ａの処理では、ＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３による心理聴覚モデルのＭＯＤＥＬ１の処理を示す図８のステップＳ１０５の大域的マスク閾値計算において、５１２帯域を１３３個に分割した非線形なサブバンド（周波数バンド）を用いる。以下の処理では、この周波数バンドに対応させるために、バリッドバンド変数を補正する。
【００４６】
図４は、サンプリング周波数３２ｋＨｚの場合の周波数バンドと、帯域幅の関係を示す図である。
周波数バンドの分け方はＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３で規定されている。
【００４７】
ここで示した周波数バンドに応じて、前述のクリティカルバンド変数に応じた補正と同様にして、バリッドバンド変数を補正することで、１３３個の非線形な周波数バンドに対応させることができる。具体的には、以下の式に従って補正する。
【００４８】
【数４】
ｂａｎｄ＿ｗｉｄｔｈ［ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ＿ｂａｎｄ−１］＜ｖａｌｉｄ＿ｂａｎｄ≦ｂａｎｄ＿ｗｉｄｔｈ［ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ＿ｂａｎｄ］……（４）
なお、ここで、周波数バンドは“ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ＿ｂａｎｄ”と表記している。“ｂａｎｄ＿ｗｉｄｔｈ［ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ＿ｂａｎｄ］”は、周波数バンドの帯域幅となる。
【００４９】
式（４）において周波数バンドの帯域幅を決定し、決定した周波数バンドの帯域幅が補正されたバリッドバンド変数となる。すなわち次式のようになる。
【００５０】
【数５】
ｖａｌｉｄ＿ｂａｎｄ＝ｂａｎｄ＿ｗｉｄｔｈ［ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ＿ｂａｎｄ］                                                          ……（５）
上記のように、始めに、５１２帯域を３２個に線形に分割したサブバンドから、バリッドバンド変数を補正し、次に５１２帯域を１３３個に非線形に分割したサブバンドで補正することで精度のよい補正を行うことができる。
【００５１】
心理聴覚分析部１０５ａの処理では、ＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３による心理聴覚モデルのＭＯＤＥＬ１の処理を示す図８のステップＳ１０１の音圧レベル計算において、５１２帯域を３２個のサブバンドへ線形に対応させるために１６サンプルごとに演算する必要がある。これに対応するため、バリッドバンド変数をさらに１６の倍数になるように補正する。例えば、以下の式に従って補正する。
【００５２】
【数６】
ｖａｌｉｄ＿ｂａｎｄ＝ｖａｌｉｄ＿ｂａｎｄ＿ｏｌｄ−（ｖａｌｉｄ＿ｂａｎｄ＿ｏｌｄ  ％  １６）＋１６                              ……（６）
ここで、“ｖａｌｉｄ＿ｂａｎｄ＿ｏｌｄ”は、１６の倍数に補正する前のバリッドバンド変数、“ｖａｌｉｄ＿ｂａｎｄ＿ｏｌｄ  ％  １６”は、“ｖａｌｉｄ＿ｂａｎｄ＿ｏｌｄ”を１６で割ったときの余りを表している。
【００５３】
以上のようにして、補正したバリッドバンド変数と、クリティカルバンド変数を用いて図８で示したようなＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３による心理聴覚モデルのＭＯＤＥＬ１の処理を行う。
【００５４】
以下、上記の処理の流れをフローチャートでまとめる。
図５は、本発明の実施の形態の音声信号圧縮方法の処理の流れを説明するフローチャートである。
【００５５】
Ｓ１：バリッドバンド変数見積もり
オーディオ信号のビットレート及びサンプリング周波数に応じて決定されるサブバンド使用数をもとに、心理聴覚分析処理で使用するのに有効なバリッドバンドを線形近似により見積もる。
【００５６】
Ｓ２：クリティカルバンド変数決定
見積もったバリッドバンド変数に応じて、心理聴覚分析部１０５ａで図８のステップＳ１０３のノイズ選択の際に用いるためのクリティカルバンド変数を決定する。
【００５７】
Ｓ３：バリッドバンド変数補正
心理聴覚分析処理で使用する線形または非線形なサブバンドに応じてバリッドバンド変数を補正する。具体的には、以下の３段階で行う。すなわち、１．決定したクリティカルバンド変数の帯域に合わせるように補正する。２．５１２帯域を非線形に１３３個に分割したサブバンドである周波数バンドに応じて補正する。３．１６の倍数になるように補正する。
【００５８】
Ｓ４：心理聴覚分析処理
ステップＳ２の処理で決定したクリティカルバンド変数及び、ステップＳ３の処理で補正したバリッドバンド変数を用いて、図８で示したＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３による心理聴覚モデルのＭＯＤＥＬ１の処理を行う。
【００５９】
上記のようにして算出したバリッドバンド変数と、クリティカルバンド変数を用いて心理聴覚分析処理を行うことで、以下のような効果が期待できる。
まず、図８のステップＳ１００のフーリエ変換処理の後のパワースペクトルを求める際、従来では５１２帯域全てにわたって２乗和を計算していたが、本発明の実施の形態の処理により決定したバリッドバンド変数を用いることにより、５１２帯域全てについて演算を行う必要がなくなり、バリッドバンド変数まで演算すればよい。
【００６０】
また、ステップＳ１０１の音圧レベル計算においても、５１２帯域全てについて音圧計算をする必要がなくなる。バリッドバンド変数は補正して１６の倍数になっているため、計算頻度は、１６回の和算をバリッドバンド変数／１６回、繰り返すだけで済むようになる。
【００６１】
ステップＳ１０２の音選択においては、バリッドバンド変数を導入することで、５１２帯域から変分点を探す処理、すなわち５１２回の隣接３成分間の比較処理が、バリッドバンド変数までの領域で変分点を探す処理、すなわちバリッドバンド変数回の隣接３成分間の比較処理で済むようになる。
【００６２】
また、ステップＳ１０３のノイズ選択においては、ステップＳ２の処理で決定したクリティカルバンド変数を導入することで、例えば２５個の非線形サブバンド全てについて、それぞれ積和処理をするのではなく、クリティカルバンド変数までの非線形サブバンドまで、それぞれ積和処理をするだけで済むようになる。
【００６３】
以上により、心理聴覚分析部１０５ａでの演算量を大幅に削減することができ、処理を高速化することが可能になる。
次に、本発明の実施の形態の音声信号圧縮装置を適用した具体的なハードウェア構成例を示す。
【００６４】
図６は、オーディオ信号を記録するオーディオ信号記録装置の概略の構成図である。
図のように、オーディオ信号記録装置２０は、入力されたアナログのオーディオ信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器２１と、オーディオ信号をＭＰ２形式で圧縮符号化するＭＰ２エンコーダ２２とからなる。本発明の実施の形態の音声信号圧縮装置１０は、ここで示したＭＰ２エンコーダ２２により実現できる。
【００６５】
図６で示したようなオーディオ信号記録装置２０は、例えば、デジタルビデオカメラに搭載される。
オーディオ信号記録装置２０の動作について簡単に説明する。
【００６６】
アナログのオーディオ信号が入力されると、Ａ／Ｄ変換器２１は、オーディオ信号をデジタルのオーディオ信号に変換する。変換後、オーディオ信号は、ＭＰ２エンコーダ２２に入力される。ＭＰ２エンコーダ２２では、図７に示したような各部での処理や、図１に示した各機能により演算量が削減された心理聴覚分析部１０５ａでの処理により、オーディオ信号をＭＰ２形式に圧縮符号化し、記録メディア３０に記録する。
【００６７】
記録メディア３０としては、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記録装置には、ハードディスク装置（ＨＤＤ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープなどがある。光ディスクには、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）、ＣＤ−Ｒ（Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ）／ＲＷ（ＲｅＷｒｉｔａｂｌｅ）などがある。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｃ）などがある。
【００６８】
上記のように、本発明によれば、心理聴覚分析処理の演算量を削減することができ、処理時間を大幅に短縮することができる。また、処理時間の短縮は、ＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３に準拠していながら達成されている。処理時間が短縮されることにより、図６で示したようなオーディオ信号記録装置２０をより低い低周波数で駆動することができるようになり、オーディオ信号記録装置２０の低消費電力化、電力供給装置の小型化、オーディオ信号記録装置２０自体の小型化が期待できる。
【００６９】
なお、本発明は、ＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３に準拠していることを特徴としているが、上記の規格に限定されるものではない。
【００７０】
【発明の効果】
以上説明したように本発明では、音声信号のビットレート及びサンプリング周波数に応じて決定されるサブバンド使用数をもとに、心理聴覚分析処理で使用するのに有効な帯域（バリッドバンド変数）を見積もり、見積もったバリッドバンドに応じてノイズ選択の際に用いられる非線形なサブバンドにおいて、使用に足りる臨界のサブバンド数（クリティカルバンド変数）を決定し、さらに、バリッドバンド変数を補正した後、クリティカルバンド変数、バリッドバンド変数を用いて心理聴覚分析処理を行うので、演算に使用する帯域が限定され、演算量を削減することができる。これにより、従来では演算量が多く処理に時間がかかった心理聴覚分析処理を高速化することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態の音声信号圧縮装置の主要部を示す機能ブロック図である。
【図２】バリッドバンド変数の見積もり方を示す図である。
【図３】サンプリング周波数３２ｋＨｚの場合のクリティカルバンド変数と、クリティカルバンド変数の値に対応する帯域幅の図である。
【図４】サンプリング周波数３２ｋＨｚの場合の周波数バンドと、帯域幅の関係を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態の音声信号圧縮方法の処理の流れを説明するフローチャートである。
【図６】オーディオ信号を記録するオーディオ信号記録装置の概略の構成図である。
【図７】ＩＳＯ／ＩＥＣ  １１１７２−３で規定されるＭＰＥＧ  １  Ａｕｄｉｏ（ｌａｙｅｒ１及びｌａｙｅｒ２）のオーディオ信号圧縮回路の構成を示すブロック図である。
【図８】心理聴覚分析部での処理の一例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１０……音声信号圧縮装置，１１……有効帯域見積もり部，１２……臨界サブバンド決定部，１３……有効帯域補正部，１０５ａ……心理聴覚分析部
【図１】
2005010337.tif 000003
【図２】
2005010337.tif 000004
【図３】
2005010337.tif 000005
【図４】
2005010337.tif 000006
【図５】
2005010337.tif 000007
【図６】
2005010337.tif 000008
【図７】
2005010337.tif 000009
【図８】
2005010337.tif 000010