(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
オーディオ信号を表す時間領域が連続時間ブロックへ分割される適応型ビット配当を採用し、各時間ブロックは周波数帯域へ分割され、スケール因子は周波数帯域の各一つへ割り当てられ、各ブロックを表すのに要求されるビットの数はスケール因子値の増大と共に増加し、且つスケール因子値の帯域毎の変動と共に増加する可聴オーディオエンコーダの総計ビットコストを低減する方法であって、
前記周波数帯域の前記各一つずつについて仮のスケール因子を決定する段階と、
前記周波数帯域の前記各一つずつについてスケール因子を最適化する段階であり、その最適化は、一つ以上の周波数帯域についての前記仮スケール因子の値よりも大きな値へスケール因子を増大させることを含み、その増大におけるビットコストの増加は、一つ以上の周波数帯域についてのスケール因子の増大からもたらされるスケール因子値におけるバンド間変動の減少から得られるビットコストにおける低減と同じであるか、またはそれよりも少ない段階と、
前記最適化されたスケール因子を用いて前記オーディオ信号をエンコードする段階とを含む方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、前記最適化はビットコスト関数を最小化することを含む方法。
【請求項３】
請求項２記載の方法において、前記最小化は、各連続スケール因子帯域においてノードが可能なスケール因子値であるトレリスを通じる経路のビットコストを最小化する方法。
【請求項４】
請求項３記載の方法において、前記最小化はビタビ検索アルゴリズムにより実行される方法。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れか一項に記載の方法において、前記周波数帯域の前記各一つずつについて仮のスケール因子を導出することは、少なくとも一つの反復ループを採用する方法。
【請求項６】
請求項１乃至４の何れか一項に記載の方法において、前記可聴オーディオエンコーダは、隣接するスケール因子の値の間の差をホフマンエンコードし、スケール因子値のバンド間変動の増大はホフマンエンコードのために必要なビットの数を増大させる方法。
【請求項７】
請求項６記載の方法において、前記周波数帯域の前記各一つずつについて仮のスケール因子を導出することは、少なくとも一つの反復ループを採用する方法。
【請求項８】
請求項７記載の方法において、前記可聴オーディオエンコーダは、マスキングモデルを生成すると共に、前記導出は一つの反復ループを採用して前記マスキングモデルに基づいてスケール因子を計算する方法。
【発明の詳細な説明】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
発明の分野
代表的な変換及びフィルタバンクオーディオコーディング技術、例えばＭＰＥＧ−１層１乃至３、ドルビー  ＡＣ−３（「ドルビーディジタル」としても知られている）（ドルビー、ドルビーディジタル、及びドルビー  ＡＣ−３はドルビーラボラトリーズライセンシングコーポレーションの商標である）、ＭＰＥＧ−２アドバンスドオーディオコーディング（ＡＡＣ）は、時間と周波数との双方におけるビットを動的配当して、オーディオ信号における聞き取れない過剰な部分を除去することにより伝達データレートを低減する。ビットの動的配当は代表的には心理音響原理に依存する信号に基づいている。ドルビーＡＣ−３の更なる詳細はディジタルオーディオ圧縮（ＡＣ−３）規則（Digital Audio Compression(AC-3)Standard）に見出される。認可（１９９４年１１月１０日）、改定第１版（付属文書Ａ追加、１９９５年４月１２日）、改定第２版（１３箇所の正誤表追加、１９９５年５月２４日）、改定第３版（付属文書Ｂ及びＣ追加、１９９５年１２月２０日）。ＡＡＣの更なる詳細は”ISO/IEC MPEG-2 Audio Coding”（ Bosi 他によりオーディオ技術協会（Audio Engineering Society）第１０１回総会（１９９６年１１月８−１１日、ロスアンジェルス）で提示されたオーディオ技術協会予稿４３８２）に見出される。
【０００２】
ＡＡＣにおいて、ビット配当はビットストリームに含まれるスケール因子及び汎用利得パラメータを用いることにより達成される。よく知られた修正離散的コサイン変換（modified discrete cosine transform:ＭＤＣＴ）、即ち時間領域エイリアスキャンセレーション(time domain alias cancellation:ＴＤＡＣ)として知られるもの（Princen他”Analysis/synthesis filter bank design based on time domain aliasing cancellation,”IEEE Trans. Acoust., Speech, Signal Processing, Vol. ASSP-34, １１５３−１１６１頁、１９８６年１０月を参照されたい）を用いて変換されたオーディオスペクトラムは、約半分の臨界帯域幅の帯域へ分割されて、スケール因子が乗法される。スケール因子と汎用利得とが連帯して、１．５ｄＢステップまたは概ね四分の一のビット増加でビット配当を表す（達成された正確なビット配当は、オーディオ信号の確率特性に依存しており、ＡＡＣに組み込まれた非線形量子化器により更に複雑になる）。帯域におけるスケール因子が増大すると、より多くのビットがその帯域へ割り当てられるので、その帯域における量子化雑音が効果的に減少する。逆に、スケール因子の減少は、特定の帯域において、その帯域へのビット配当が低減することにより量子化雑音を増大させる。
【０００３】
ＡＡＣは前方適合オーディオエンコーディングシステムであるので、スケール因子はデコーダへ運ばれる。これは複数のスケール因子に区別をつけてコーディングをなし、その区別にホフマンコーディング(Huffman coding)をなすことにより達成される。ホフマンコードはＡＡＣ規則に規定されており、帯域から帯域へスケール因子パラメータが大きく変動し、付帯情報の形態における有効ビットの過剰な消費をもたらし、これは以下に説明するようにスケール因子導出を複雑にする。
【０００４】
スケール因子計算
ＡＡＣエンコーダにおけるスケール因子の計算は非常に困難な問題である。この困難はスケール因子の変更及び非線形量子化ステージの使用によりもたらされる雑音配当の不確実性に起因している。ＡＡＣにおいてスケール因子を計算するためには一般に二つの技法が用いられている。即ち、合成による分析及びマスキングモデルからの直接推算であり、これらについては後述する。規則によって課せられる若干の制限の範囲内では、スケール因子は任意に選択できるが、これらの二つの技法が最もよく知られている。
【０００５】
合成分析を用いるスケール因子計算
合成分析を用いるスケール因子計算は二つのネスト化されたループを用いることにより達成され、その内側ループは量子化及びビット計数の役割を担っており、外側ループは内側ループの結果を解析し、それに応じてスケール因子を変更する。
【０００６】
内側ループは、ＡＡＣビットストリームに包含されている汎用利得パラメータを変更して、オーディオスペクトラムのコード化に用いられているビットの個数が有効ビットの個数よりも大きくならないことを確実にする。汎用利得は初期値に設定され、スペクトラムは量子化される。次いで、使用したビットの個数が計数される。使用したビットの個数が有効ビットの個数よりも多いならば、汎用利得を減少し、且つスペクトラムを再び量子化して、使用したビットの個数を再度計数する。この処理は使用したビットの個数が有効ビットの個数未満になるまで繰り返される。内側ループは、ビットのコード化レートを調整するので、しばしば「レートループ」とも称される。
【０００７】
外側ループは内側ループにより得られた結果を解析して、各帯域内の量子化雑音が心理音響条件を可能な限り満たすようにスケール因子を変更する。外側ループは全てのスケール因子を零に設定することを開始し、内側ループはスペクトルの量子化を要請する。次いで各帯域における歪（量子化雑音）が計算されて、心理音響モデルにより計算された各帯域についての雑音条件と比較される。任意の帯域における歪が心理音響モデルにより計算された許容可能な歪よりも大きいならば、その帯域についてのスケール因子を増加させる。内側ループは、調整されたスケール因子を再び要請し、（１）全ての帯域における歪が心理音響モデルにより計算されたマスキングレベル未満になるか、或いは（２）全てのスケール因子が増大するまで、処理を繰り返す。
【０００８】
合成分析法は幾つかの問題点を被る。第一に、この技法は非常に複雑であり、その結果として、複雑に制限されたアプリケーションには適切でない。更に、上述の複ループ処理は最適解に収束することを保証するものではないのであるが、高いデータレートにおいて良好な結果をもたらすことが示されている。
【０００９】
マスキングレベルからのスケール因子評価
スケール因子が帯域において１単位増加すると、その帯域における量子化歪が１．５ｄＢ低減する（信号対雑音比増大）（汎用利得及びスケール因子は共に１．５ｄＢステップで量子化される）、スケール因子はマスキングモデルから直接に導くことができ、これは次の文献に説明されている。”Increased efficiency MPEG-2 AAC Encoding” Smiththers他（オーディーオ技術協会第１１１回総会（２００１年９月２１−２４日、ニューヨーク）にて提示されたオーディーオ技術協会論文）。この技法のために、スケール因子が先ずマスキングモデルから直接に計算され、これには例えば以下の式１を用いる。ここでｓｉはｉ番目の帯域についてのスケール因子であり、ｍｉは音響心理モデルにより計算されたｉ番目の帯域におけるマスキングレベルである。
【数１】
0004425148.tif 000002
【００１０】
次いで、前段落で説明した内側ループ（即ちレートループ）を用いてスペクトラムが計算されるので、非常に複雑な外側ループの必要性が排除される。この技法は前段落で説明した解析合成技法よりも非常に単純であるので、複雑に制限されたシステムに適しているが、マスキングモデルからのスケール因子の計算は、２つのループ解析合成技法により生成されたものよりも、帯域ごとに高い変動を示すスケール因子を生成する。スケール因子は区別をつけてコード化されてホフマンコード化され(大きな差異は長いホフマンコードワードを示す)、スケール因子における大きな変化は、スケール因子を送信するビットコストが非常に高いことを意味し、これはマスキングレベル技法からのスケール因子評価の性能を低下させる。
【００１１】
発明の概要
本発明は可聴オーディオエンコーダの総計ビットコストを低減する方法に関し、これは、オーディオ信号を表す時間領域が連続時間ブロックへ分割される適応型ビット配当を採用し、各時間ブロックは周波数帯域へ分割され、スケール因子は周波数帯域の各一つへ割り当てられ、各ブロックを表すのに要求されるビットの数はスケール因子値の増大と共に増加し、且つスケール因子値の帯域毎の変動と共に増加する。周波数帯域の各一つずつについての仮のスケール因子が定められ、且つ周波数大域の一つずつについてのスケール因子が最適化され、この最適化は、一つ以上の周波数帯域についての仮のスケール因子値より大きな値へスケール因子を増大させることを含み、その増大におけるビットコストの増加は、一対以上の周波数帯域についてのスケール因子の増大から得られるスケール因子値におけるバンド間変動の減少から得られるビットコストにおける低減と同じであるか、またはそれよりも少ない。
【００１２】
ＡＡＣにおけるスケール因子を計算するための上述した技術は何れもスケール因子をデコーダーへ送信するコストを考慮する。特に、単純化直接誘導技術は、オーディオ送信に利用可能な全データレートの１０％を越える（ステレオ素材についての１２８ｋｂｐｓにおける場合）スケール因子送信を可能とするので、デコード化性能を劣化させる。この問題に取り組むために、本発明は動的プログラミング最適化技術を採用し、これは例えばトレリス及びビタビ検索アルゴリズムを含み、ＡＡＣ（ＭＰＥＧ−２／４高品質音声圧縮法）における送信スケール因子情報のビットを低減させる。本発明は、仮スケール因子計算技術により導かれた仮の値からのスケール因子をシフトさせるコストに対してスケール因子の送信コストを相殺させるコスト関数を最小化する。特に、一つのスケール因子帯域から次のスケール因子帯域におけるスケール因子値の変動の程度を低減させる目的で、他よりも低い値を有するスケール因子を高い値へシフトさせてもよい。スケール因子値の増大はスケール因子帯域へ配当すべきより多くのビットをもたらすが、スケール因子値のバンド間変動の程度を低減させる全体的なビットの節約がある。これはバンド間変動の差がホフマン符号化であるので、コード長がバンド間変動の増大と共に増加するためである。全体的ビット節約は、スケール因子値がバンド間変動の減少の目的で増大したスケール因子帯域以外のスケール因子帯域への割り当てのための量子化器へより多くのビットを利用可能であるので、可聴音声品質における改良が得られる。
【００１３】
本発明はＡＡＣの形態へ適用可能であり、これは仮のスケール因子を誘導するように、量子化器に２つのネスト化ループ、即ち内側反復ループ及び外側反復ループの両方（上述したBosiらによる論文に説明された如し）を採用する。しかし本発明は、外側ループ（これは量子化エラーを計算し、合成分析を用いてスケール因子を導く）が省かれて、ＡＡＣエンコーダの可聴モデル部分により導かれたマスキングスレッショルドレベルを用いて仮スケール因子が推測されるＡＡＣの形態に採用されたときに特に有益である。このようなＡＡＣの修正形態は、上述したSmiththers他の従来の論文に説明されている。本発明による動的プログラミング技術は、省かれた外側ループよりも複雑計算が実質的に少ないが、２つのネスト化ループを採用するＡＡＣエンコーダにより与えられたものと実質的に等品位のエンコード化信号がもたらされる。
【例示的な実施形態の説明】
【００１４】
図１は本発明による動的プログラミングスケール因子最適化を採用するＡＡＣエンコーディング処理の単純な高レベルの概略図を示す。図は上述したモデル情報からの直接スケール因子に関連して本発明によるスケール因子を示す。他のスケール因子導出技術が本発明の説明を用いて改良され得るが、本発明は、この直接評価技術を用いるのに特に適する。
【００１５】
図１において、入力オーディオはＭＤＣＴ２を用いて変換され、続いて前置処理４される（例えば、一時的ノイズ整形（ＴＮＳ）、ステレオアプリケーションのための予測及び中間側コーディング（ＭＳ））。この入力は、マスキングレベルを計算する心理音響モデル６も通過する。上述したように、マスキングモデルは各帯域についてスケール因子を直接計算するように用いられる（「スケール因子計算」８）。この近似技術による仮スケール因子は心理音響条件に全く近似し、スケール因子値における高帯域間変動は高伝達コストを導く。このコストを最小化するために、本発明によるスケール因子最適化１０は、レートループ１２及び無雑音コーディング（ホフマンコーディング(differential Huffman coding)１４をＭＤＣＴスペクトラムに対するそれらのアプリケーションに先立って仮スケール因子を処理する。
【００１６】
スケール因子の値を１帯域において１単位ずつ増加させるには、その帯域に用いられたビットの数がＭＤＣＴ係数毎に１／４ビットずつ増加するものと仮定する。これは、信号の未知の確率的性質、ＡＡＣに用いた不均質な量子化器に起因して常に正確ではないが、平均上は妥当な想定である。更に、仮スケール因子は適切な音響心理性能について、合成解析または直接マスキング評価技術により既に決定されていると仮定する。以下のコスト式は、特定の帯域に対してより多くのビットのコストに対してスケール因子伝達のコストを相殺する。このコスト関数は以下の式(EQN)２により与えられる。
【数２】
0004425148.tif 000003
【００１７】
式２において、Ｃはスケール因子のシフティングの全体コストであり、これはスケール因子伝達の関連コストを低減する目的で可能な限り負にせねばならない。符号ｓｉは例えば上述の技術の何れかによる音響心理事項により生成された仮スケール因子を表す。更に、
【数３】
0004425148.tif 000004
【００１８】
は式２における新たなスケール因子のセットであり、Ｂｉはｉ次スケール因子帯域における係数の数である。関数Ｄ（）は差分エンコード化スケール因子のホフマンルックアップである。帯域当りのスケールαｉは０と１との間の値であり、零でない値に量子化されるＭＤＣＴ係数の数を推定する。αｉパラメータはスケール因子の値の関数であって、選択的である（省かれるならば、１に等しい一定値により置き換えられる）が、正確に見積もりされているならばアルゴリズムの性能を大きく改良する。この式において、スケール因子はそれらの初期値から僅かに修正されたのみであれば、αｉは一定であると仮定する。単純化のために、これは、或る規定されたスレッショルドよりも大きな絶対値を有する帯域におけるＭＤＣＴ係数の数を計数することにより達成し得る。
【００１９】
スケール因子ビットコスト式２については、新たなスケール因子は一次値よりも大きいかまたは等しい値を採用することを可能とするのみであり、従ってシステムは帯域へのビット配当を低減することはできないが、増大したスケール因子からもたらされた付加的なビットがスケール因子の差分コード化コストよりも低廉であるならばビットの数を増大させることのみができる。関数Ｄ（ｓｉ−ｓｉ−１）、スケール因子の初期セットへ適用された差分エンコード化スケール因子のホフマンルックアップは式２における定数であり、実際的に除去し得る。
【００２０】
各スケール因子帯域におけるスケール因子値を最適化して、要求されるビットの全体数を最小化するのが望ましい。一つの適切な最適化はトレリス（しばしば「格子」とも称される）により達成し得るので、各連続レベルまたはステージ（スケール因子帯域「ｉ」）におけるノードは、そのステージについての可能状態（スケール因子値「ｋ」）であり、最適な検索アルゴリズム、例えばトレリスに特に適する最小コスト検索技術であるビタビ検索アルゴリズムを適用する。この状況では、ビタビアルゴリズムはトレリスを通る最小ビット経路を決定するので、各スケール因子帯域におけるスケール因子値を最適化する。ビタビアルゴリズムは、先行ノード（スケール因子値）から最良のエクステンション（最低ビットレート）を見つけることにより、最良（最廉）経路を各段階（スケール因子帯域）における各ノード（スケール因子値）へ計算する。このような計算は各段階（スケール因子帯域）について最後の一つまで実行される。各段階（スケール因子値）において、アルゴリズムは（１）各ノード（スケール因子値）への最良経路、及び（２）そのノード（スケール因子値）までの累積コストの軌跡を保つ。ノードへの最良経路を知ることは各ノード（スケール因子）値における最良先行ノード（スケール因子）値を知ることに等しいので、トレリスを通じる最良経路を決定し、要求されるビットの全体数を最小化する。各スケール因子帯域におけるスケール因子値はディジタルオーディオの連続フレーム（ブロック）ごとに最適化される。ビタビ検索アルゴリズムは良く知られている。例えば次の文献を参照されたい：Chapter 15(“Tree and Trellis Encoding”) of Vector Quantization and Signal Compression by Allen Gersho and Robert M. Gray, Kluwer Academic Publishers, Boston, 1992, pp.555-586)。
【００２１】
更に詳しくは、式２のコスト関数を最小化するためには、動的プログラミング最適化技術、例えばビタビ検索アルゴリズムを以下のように採用し得る。格子またはトレリスはＳｋ，ｉで示されるｉ次段階におけるk次状態で構成され、任意の状態ｋ及び段階ｉにおける累積コストはＣｋ，ｉで示される。格子における各状態は最適化の後の新たなスケール因子セットの可能な値を示す。次いでアルゴリズムは以下の段階を用いて計算される。
【００２２】
１）ｉ＝０及びＣｋ，ｉ＝０に初期化
２）全てのｋについてＳｋ，ｉ＞Ｓｉ（Ｓｉは一次スケール因子のセット）である式(EQN)３を求める。
【数４】
0004425148.tif 000005
【００２３】
３）ｉ＜スケール因子帯域の数ｉ＝ｉ＋１であるならば、ステップ２へ戻る。
【００２４】
スケール因子の新たなセット
【数５】
0004425148.tif 000006
【００２５】
は格子を通じる経路であり、Ｃｋ，ｉは最終段階にて最小化される。ビタビ検索アルゴリズムは良く理解されており、効果的実現技術が広く利用可能である。ビタビ検索アルゴリズムに対する代替例、例えば他の格子最適化技術を採用してもよい。
【００２６】
ここで式３に対するビタビ検索アルゴリズムのアプリケーションの例を図２のフローチャートに関連して説明する。
【００２７】
図２はディジタルオーディオフレーム毎に式３のコスト関数を最小化するビタビ検索アルゴリズムを採用する処理のフローダイアグラムを示す。ブロック１０２に示すように、先ず各スケール因子帯域についてのスケール因子が心理音響条件を考慮して評価される。これは例えば上述のSmiththers他の従来の論文に説明された方式で実現し得る。
【００２８】
各スケール因子帯域についてのスケール因子は配列ＳＦ［ｉ］により表され、ここで変数ｉは零乃至Ｎ−１の範囲でなり、Ｎはオーディオフレームにおけるスケール因子帯域の数である。第２配列、Ｃｏｓｔ［ｋ］はトレリスを通じる経路の累積コストを表す。行列Ｈｉｓｔｏｒｙ［ｉ］［ｋ］はトレリスにおける段階（スケール因子帯域）における各ノード（スケール因子値）への最廉経路を記憶する。変数ｋ（スケール因子値）は零乃至ＭＡＸ−１の範囲であり、ここでＭＡＸはスケール因子値の数である。
【００２９】
段階（スケール因子帯域）カウンタｉは、初期化ブロック１０４において零に初期化され、更にスケール因子帯域ｉが零に初期化され、Ｈｉｓｔｏｒｙ［ｉ］［ｋ］も零に、Ｃｏｓｔ［ｋ］も零に初期化される。段階カウンタはブロック１１６において全てのスケール因子帯域ｉが決定ブロック１１４により決定されたように処理される。
【００３０】
トレリス内の各段階（スケール因子帯域）ｉについて、その段階における各ノード（スケール因子値）ｋが決定される。これは２つのネストループ、即ちループ１０８及び１１０を用いてなされる。
【００３１】
決定ブロック１１８における変数ｋはブロック１１６により零に初期化され、且つ第１のネストループ１０８、即ち「ｋ」ループのブロック１２８により、ｉ次段階（ｉ次スケール因子帯域）におけるノードにより表される全ての可能なスケール因子値が第２のネストループ１１０、即ち「ｍ」ループを用いてコストについて検査されまで、増加される。ブロック１３０において、第２のネストループ１１０は、ｉ次スケール因子帯域についてのスケール因子値が一次スケール因子推定と等しいかより大きいならば、式３により、トレリスのｉ次−１段階（ｉ次−１スケール因子帯域）かららｉ次段階（ｉ次スケール因子帯域）の累積経路コストを計算する（ブロック１０２）。スケール因子がそのスケール因子帯域についての一次スケール因子とは等しくも大きくもないならば、スケール因子帯域についての累積コストは例えば恣意的に大きな値に設定されて、この経路を通じるトレリスは可能ではないことを確実にする。決定ブロック１２４における変数ｍはブロック１２２により零に初期化されて、第２のネストループ１１０のブロック１３２により増加さる。変数「ｍ」（経過経路ノードの数）は零乃至ＭＡＸ−１の範囲であり、ここでＭＡＸは経過経路の数である。
【００３２】
経過経路ノードの各セットについての累積コストは一時的配列、ＴｅｍｐＣｏｓｔ［ｍ］に保存され、その値は以下により与えられる
TempCost[m]=Cost[m]+Alpha[i]*(k-SF[i])*B[i]/4+D(k-m)
ここでAlpha[i]はスケール因子帯域当りの零量子化ＭＤＣＴ係数（式３のαｉ参照）を補償するスケーリング、B[i]はスケール因子帯域幅（式３のＢｉ参照）、Ｄ（）はスケール因子伝達コストのホフマンテーブルルックアップである（式３参照）。ブロック１３０において経過経路マップノードｍの全ての可能な値について一持的累積コストが計算されて記憶される。可能な経過ノードｍの各々から現在のノードｋへの伝達のための累積コストが決定ブロック１２４により決定されたように計算されると、ブロック１２６において最小コストが発見されて配列Ｃｏｓｔ２［ｋ］に記憶される。更に、ｉ次段階及びｋ次への最廉経路がブロック１２６における行列Ｈｉｓｔｏｒｙ［ｉ］［ｋ］に記憶される。
【００３３】
ｉ次段階における全ての現在のノードｋが決定ブロック１１８により決定されたように処理されると、ネスト化されたｉループ１０６におけるブロック１２０において配列Ｃｏｓｔ２［ｋ］は配列Ｃｏｓｔ［ｋ］へ複写されて、この処理は全てのスケール因子帯域が処理されるまで繰り返される。
【００３４】
全ての帯域が決定ブロック１１４により決定されたように処理されると、配列Ｃｏｓｔ［ｋ］はトレリスを通じて各経路についての累積コストを包含する。配列Ｃｏｓｔ［ｋ］における最小値はブロック１３４により決定されて、値（Ｌ）は最後のスケール因子帯域（ｉ＝Ｎ−１）についての新たな調整されたスケール因子値であることを識別するようにインデックス付けされる。ｉカウンタは、第２（非ネスト化）ｉループ１１２によって、ブロック１４０によりｉ＝Ｎ−１から開始されて反復的に減少される。行列Ｈｉｓｔｏｒｙ［ｉ］［ｋ］は、スケール因子帯域ｉがＮ−１からゼロへ段階的に戻るにつれて、トレリスを遡って最廉経路に沿って各先行ノードを見つけるために用いられるので、各スケール因子帯域についての最適ビットコストスケール因子値が識別されて、これが出力１４６に与えられる。このことはブロック１４０においてｉを繰り返し減少させると共に、ブロック１４２において各スケール因子帯域ｉについての履歴最適スケール因子値ｋを決定させることにより、ループ１１２において達成される。ブロック１４４は、ｉをＮ−１から零へ低減させながら、各後方連続スケール因子帯域についての新たな調整されたスケール因子値を識別する。
【００３５】
図３は単独ＡＡＣオーディオフレームについて直接評価法により導出された仮スケール因子へ本発明のスケール因子最適化を適用する効果を示す。図３のグラフ上に描かれた丸印は未調整スケール因子を表し、プラス印で描かれた点は本発明の適用による調整されたスケール因子を表す。本発明によるスケール因子最適化法は、スケール因子における変動を大幅に低減する。また、調整されたスケール因子は常に増大し、全体的なビットを節約するのみならず、量子化雑音を減少させ、これはスケール因子が増大する帯域のみならず、全体的なビット節約の結果として他の帯域においても減少する（従ってより多くのビットを他の帯域へ配当することが可能となる）。この技法により達成されたビット節約を図４に示し、これは単独のオーディオセグメントのフレーム当りのスケール因子伝達コストを、本発明による最適化を使用する場合と使用しない場合との双方についてグラフに描いたものである。図４における上側の線は本発明を使用しない伝達コストであり、下側の線は本発明を使用するビット伝達コストを示す。図４からは、スケール因子の伝達についてのフレーム毎のビットコストが本発明により大幅に低減されていることが解る。
【００３６】
本発明の他の変形例及び変更例の実施並びにその様々な態様が当業者には明白であること、また本発明はここに説明した特定の実施形態に限定されるものではないことに留意されたい。従って本明細書に開示されて請求された原理に基づく実際の要旨及び目的と範囲内にある任意及び全ての変更例、変形例、または均等物が本発明により包含されるように意図されている。
【００３７】
本発明及びその様々な態様はディジタル信号プロセッサ、プログラムされた汎用ディジタルコンピュータ、及び／または特定用途ディジタルコンピュータにおいて実行されるソフトウェア機能として実施し得る。アナログとディジタル信号ストリームとの間のインターフェースは、適切なハードウェア及び／またはソフトウェア及び／またはファームウエアにおける機能として実行し得る。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】図１は本発明による動的プログランミングスケール因子最適化を採用するエンコーディング処理の機能的な概略的ブロック図である。
【図２】図２は本発明に好ましく採用された形式のビットコストに対するビタビ検索アルゴリズムのアプリケーションを示す単純化されたフローチャートである。
【図３】図３は直接スケール因子評価技術からもたらされる一次スケール因子の場合についての例示的なスケール因子値対スケール因子帯域と、本発明によるビットコスト最適化からもたらされる調整されたスケール因子のためのプロットである。
【図４】図４は直接スケール因子評価技術からもたらされるフレーム毎のスケール因子のビットコストを示す例示的な波形と、本発明によるビットコスト最適化からもたらされる調整されたスケール因子のためのプロットである。
【図１】
0004425148.tif 000007
【図２】
0004425148.tif 000008
【図３】
0004425148.tif 000009
【図４】
0004425148.tif 000010