(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディジタルオーディオ信号から複数の大きさの窓で切り出してそれぞれの自己相関係数を算出する第１のステップと、
上記自己相関係数の算出結果に基づいて類似性がないとすべきクラスと、類似性があるとすべきクラスに分類する第２のステップと、
上記類似性があるとすべきクラスに分類された場合に比べて上記類似性がないとすべきクラスに分類された場合の切出範囲を短く設定し、上記ディジタルオーディオ信号から切り出された切出範囲ごとに、クラスに割り当てられる予測係数を乗算することにより新たなディジタルオーディオ信号を生成する第３のステップと
を具えることを特徴とするディジタル信号処理方法。
【請求項２】
上記第１のステップでは、
上記ディジタルオーディオ信号に対して、第１の探索範囲と該第１の探索範囲よりも広い第２の探索範囲とが設けられ、当該探索範囲について自己相関係数が算出され、
上記第２のステップでは、
上記第１の探索範囲の自己相関係数と、上記第２の探索範囲の自己相関係数の差に基づいてクラスが分類される
ことを特徴とする請求項１に記載のディジタル信号処理方法。
【請求項３】
上記第１のステップでは、
上記ディジタルオーディオ信号が時間波形の傾斜極性を表すものとして変換された後、上記自己相関係数が算出される
ことを特徴とする請求項１に記載のディジタル信号処理方法。
【請求項４】
ディジタルオーディオ信号から複数の大きさの窓で切り出してそれぞれの自己相関係数を算出する自己相関係数算出手段と、
上記自己相関係数の算出結果に基づいて類似性がないとすべきクラスと、類似性があるとすべきクラスに分類するクラス分類手段と、
上記類似性があるとすべきクラスに分類された場合に比べて上記類似性がないとすべきクラスに分類された場合の切出範囲を短く設定し、上記ディジタルオーディオ信号から切り出された切出範囲ごとに、クラスに割り当てられる予測係数を乗算することにより新たなディジタルオーディオ信号を生成する予測演算手段と
を具えることを特徴とするディジタル信号処理装置。
【請求項５】
上記自己相関係数算出手段は、
上記ディジタルオーディオ信号に対して、第１の探索範囲と該第１の探索範囲よりも広い第２の探索範囲とについて自己相関係数を算出し、
上記クラス分類手段は、
上記第１の探索範囲の自己相関係数と、上記第２の探索範囲の自己相関係数の差に基づいてクラスを分類する
ことを特徴とする請求項４に記載のディジタル信号処理装置。
【請求項６】
上記自己相関係数算出手段は、
上記ディジタルオーディオ信号が時間波形の傾斜極性を表すものとして変換し後、上記自己相関係数を算出する
ことを特徴とする請求項４に記載のディジタル信号処理装置。
【請求項７】
ディジタルオーディオ信号から複数の大きさの窓で切り出してそれぞれの自己相関係数を算出する第１のステップと、
上記自己相関係数の算出結果に基づいて類似性がないとすべきクラスと、類似性があるとすべきクラスに分類する第２のステップと、
上記類似性があるとすべきクラスに分類された場合に比べて上記類似性がないとすべきクラスに分類された場合の切出範囲を短く設定し、上記ディジタルオーディオ信号から切り出された切出範囲ごとに、クラスに割り当てられる予測係数を乗算することにより新たなディジタルオーディオ信号を生成する第３のステップと
をコンピュータに実行させるプログラムが格納されるプログラム格納媒体。
【請求項８】
上記第１のステップでは、
上記ディジタルオーディオ信号に対して、第１の探索範囲と該第１の探索範囲よりも広い第２の探索範囲とが設けられ、当該探索範囲について自己相関係数が算出され、
上記第２のステップでは、
上記第１の探索範囲の自己相関係数と、上記第２の探索範囲の自己相関係数の差に基づいてクラスが分類される
ことを特徴とする請求項７に記載のプログラム格納媒体。
【請求項９】
上記第１のステップでは、
上記ディジタルオーディオ信号が時間波形の傾斜極性を表すものとして変換された後、上記自己相関係数が算出される
ことを特徴とする請求項７に記載のプログラム格納媒体。
【請求項１０】
所望とするディジタルオーディオ信号から当該ディジタルオーディオ信号を劣化させた生徒ディジタルオーディオ信号を生成する第１のステップと、
上記生徒ディジタルオーディオ信号から複数の大きさの窓で切り出してそれぞれの自己相関係数を算出する第２のステップと、
上記自己相関係数の算出結果に基づいて類似性がないとすべきクラスと、類似性があるとすべきクラスに分類する第３のステップと、
上記類似性があるとすべきクラスに分類された場合に比べて上記類似性がないとすべきクラスに分類された場合の切出範囲を短く設定し、上記ディジタルオーディオ信号と、該ディジタルオーディオ信号よりも高音質の教師ディジタルオーディオ信号とから切り出された切出範囲ごとに、正規方程式を用いて予測係数を算出する第４のステップと
を具えることを特徴とする学習方法。
【請求項１１】
上記第２のステップでは、
上記ディジタルオーディオ信号に対して、第１の探索範囲と該第１の探索範囲よりも広い第２の探索範囲とが設けられ、当該探索範囲について自己相関係数が算出され、
上記第３のステップでは、
上記第１の探索範囲の自己相関係数と、上記第２の探索範囲の自己相関係数の差に基づいてクラスが分類される
ことを特徴とする請求項１０に記載の学習方法。
【請求項１２】
上記第２のステップでは、
上記ディジタルオーディオ信号が時間波形の傾斜極性を表すものとして変換された後、上記自己相関係数が算出される
ことを特徴とする請求項１０に記載の学習方法。
【請求項１３】
所望とするディジタルオーディオ信号から当該ディジタルオーディオ信号を劣化させた生徒ディジタルオーディオ信号を生成する生徒ディジタル信号生成手段と、
上記生徒ディジタルオーディオ信号から複数の大きさの窓で切り出してそれぞれの自己相関係数を算出する自己相関係数算出手段と、
上記自己相関係数の算出結果に基づいて類似性がないとすべきクラスと、類似性があるとすべきクラスに分類するクラス分類手段と、
上記類似性があるとすべきクラスに分類された場合に比べて上記類似性がないとすべきクラスに分類された場合の切出範囲を短く設定し、上記ディジタルオーディオ信号と、該ディジタルオーディオ信号よりも高音質の教師ディジタルオーディオ信号とから切り出された切出範囲ごとに、正規方程式を用いて予測係数を算出する予測係数算出手段と
を具えることを特徴とする学習装置。
【請求項１４】
上記自己相関係数算出手段は、
上記ディジタルオーディオ信号に対して、第１の探索範囲と該第１の探索範囲よりも広い第２の探索範囲とについて自己相関係数を算出し、
上記クラス分類手段は、
上記第１の探索範囲の自己相関係数と、上記第２の探索範囲の自己相関係数の差に基づいてクラスを分類する
ことを特徴とする請求項１３に記載の学習装置。
【請求項１５】
上記自己相関係数算出手段は、
上記ディジタルオーディオ信号が時間波形の傾斜極性を表すものとして変換し後、上記自己相関係数を算出する
ことを特徴とする請求項１３に記載の学習装置。
【請求項１６】
所望とするディジタルオーディオ信号から当該ディジタルオーディオ信号を劣化させた生徒ディジタルオーディオ信号を生成する第１のステップと、
上記生徒ディジタルオーディオ信号から複数の大きさの窓で切り出してそれぞれの自己相関係数を算出する第２のステップと、
上記自己相関係数の算出結果に基づいて類似性がないとすべきクラスと、類似性があるとすべきクラスに分類する第３のステップと、
上記類似性があるとすべきクラスに分類された場合に比べて上記類似性がないとすべきクラスに分類された場合の切出範囲を短く設定し、上記ディジタルオーディオ信号と、該ディジタルオーディオ信号よりも高音質の教師ディジタルオーディオ信号とから切り出された切出範囲ごとに、正規方程式を用いて予測係数を算出する第４のステップと
をコンピュータに実行させるプログラムが格納されるプログラム格納媒体。
【請求項１７】
上記第２のステップでは、
上記ディジタルオーディオ信号に対して、第１の探索範囲と該第１の探索範囲よりも広い第２の探索範囲とが設けられ、当該探索範囲について自己相関係数が算出され、
上記第３のステップでは、
上記第１の探索範囲の自己相関係数と、上記第２の探索範囲の自己相関係数の差に基づいてクラスが分類される
ことを特徴とする請求項１６に記載のプログラム格納媒体。
【請求項１８】
上記第２のステップでは、
上記ディジタルオーディオ信号が時間波形の傾斜極性を表すものとして変換された後、上記自己相関係数が算出される
ことを特徴とする請求項１６に記載のプログラム格納媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はディジタル信号処理方法、学習方法及びそれらの装置並びにプログラム格納媒体に関し、レートコンバータ又はＰＣＭ(Pulse Code Modulation) 復号装置等においてディジタル信号に対してデータの補間処理を行うディジタル信号処理方法、学習方法及びそれらの装置並びにプログラム格納媒体に適用して好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、ディジタルオーディオ信号をディジタル／アナログコンバータに入力する前に、サンプリング周波数を元の値の数倍に変換するオーバサンプリング処理を行っている。これにより、ディジタル／アナログコンバータから出力されたディジタルオーディオ信号はアナログ・アンチ・エイリアス・フィルタの位相特性が可聴周波数高域で一定に保たれ、また、サンプリングに伴うディジタル系のイメージ雑音の影響が排除されるようになされている。
【０００３】
かかるオーバサンプリング処理では、通常、線形一次（直線）補間方式のディジタルフィルタが用いられている。このようなディジタルフィルタは、サンプリングレートが変わったりデータが欠落した場合等に、複数の既存データの平均値を求めて直線的な補間データを生成するものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところが、オーバサンプリング処理後のディジタルオーディオ信号は、線形一次補間によって時間軸方向に対してデータ量が数倍に緻密になっているものの、オーバサンプリング処理後のディジタルオーディオ信号の周波数帯域は変換前とあまり変わらず、音質そのものは向上していない。さらに、補間されたデータは必ずしもＡ／Ｄ変換前のアナログオーディオ信号の波形に基づいて生成されたのではないため、波形再現性もほとんど向上していない。
【０００５】
また、サンプリング周波数の異なるディジタルオーディオ信号をダビングする場合において、サンプリング・レート・コンバータを用いて周波数を変換しているが、かかる場合でも線形一次ディジタルフィルタによって直線的なデータの補間しか行うことができず、音質や波形再現性を向上することが困難であった。さらに、ディジタルオーディオ信号のデータサンプルが欠落した場合において同様である。
【０００６】
本発明は以上の点を考慮してなされたもので、ディジタル信号の波形再現性を一段と向上し得るディジタル信号処理方法、学習方法及びそれらの装置並びにプログラム格納媒体を提案しようとするものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
かかる課題を解決するため本発明は、ディジタルオーディオ信号から複数の大きさの窓で切り出してそれぞれの自己相関係数を算出し、自己相関係数の算出結果に基づいて類似性がないとすべきクラスと、類似性があるとすべきクラスに分類し、類似性があるとすべきクラスに分類された場合に比べて類似性がないとすべきクラスに分類された場合の切出範囲を短く設定し、ディジタルオーディオ信号から切り出された切出範囲ごとに、クラスに割り当てられる予測係数を乗算するようにしたことにより、一段とディジタルオーディオ信号の特徴に適応した変換を行うことができる。
【０００８】
【発明の実施の形態】
以下図面について、本発明の一実施の形態を詳述する。
【０００９】
図１においてオーディオ信号処理装置１０は、ディジタルオーディオ信号（以下これをオーディオデータと呼ぶ）のサンプリングレートを上げたり、オーディオデータを補間する際に、真値に近いオーディオデータをクラス分類適用処理によって生成するようになされている。
【００１０】
因みに、この実施の形態におけるオーディオデータとは、人間の声や楽器の音等を表す楽音データ、さらにはその他種々の音を表すデータのことである。
【００１１】
すなわち、オーディオ信号処理装置１０において、自己相関演算部１１は入力端子ＴINから供給された入力オーディオデータＤ１０を所定時間毎にカレントデータとして切り出した後、当該切り出した各カレントデータについて、後述する自己相関係数判定方法によって自己相関係数を算出し、当該算出した自己相関係数に基づいて、時間軸に切り出す領域及び位相変動の判定を行う。
【００１２】
自己相関演算部１１は、このとき切り出した各カレントデータについて、時間軸に切り出す領域の判定を行った結果を抽出制御データＤ１１として可変クラス分類抽出部１２及び可変予測演算抽出部１３に供給すると共に、位相変動の判定を行った結果を１ビットで表す相関クラスＤ１５としてクラス分類部１４に供給する。
【００１３】
また、可変クラス分類抽出部１２は入力端子ＴINから供給された入力オーディオデータＤ１０を、自己相関演算部１１から供給された抽出制御データＤ１１に応じて指定された領域を切り出しすることにより、クラス分類しようとするオーディオ波形データ（以下、これをクラスタップと呼ぶ）Ｄ１２を抽出（この実施の形態の場合、例えば６サンプルとする）し、これをクラス分類部１４に供給する。
【００１４】
クラス分類部１４は、可変クラス分類抽出部１２において抽出されたクラスタップＤ１２を圧縮して圧縮データパターンを生成するＡＤＲＣ(Adaptive Dynamic Range Coding) 回路部と、クラスタップＤ１２の属するクラスコードを発生するクラスコード発生回路部とを有する。
【００１５】
ＡＤＲＣ回路部はクラスタップＤ１２に対して、例えば８ビットから２ビットに圧縮するような演算を行うことによりパターン圧縮データを形成する。このＡＤＲＣ回路部は、適応的量子化を行うものであり、ここでは、信号レベルの局所的なパターンを短い語長で効率的に表現することができるので、信号パターンのクラス分類のコード発生用に用いられる。
【００１６】
具体的には、６つの８ビットのデータ（クラスタップ）をクラス分類しようとする場合、２48という膨大な数のクラスに分類しなければならず、回路上の負担が多くなる。そこで、この実施の形態のクラス分類部１４ではその内部に設けられたＡＤＲＣ回路部で生成されるパターン圧縮データに基づいてクラス分類を行う。例えば６つのクラスタップに対して１ビットの量子化を実行すると、６つのクラスタップを６ビットで表すことができ、２6 ＝６４クラスに分類することができる。
【００１７】
ここで、ＡＤＲＣ回路部は、クラスタップのダイナミックレンジをＤＲ、ビット割り当てをｍ、各クラスタップのデータレベルをＬ、量子化コードをＱとすると、次式、
【００１８】
【数１】
0004596197.tif 000002
【００１９】
に従って、領域内の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮとの間を指定されたビット長で均等に分割して量子化を行う。なお、（１）式において｛  ｝は小数点以下の切り捨て処理を意味する。かくして、自己相関演算部１１において算出された自己相関係数の判定結果（抽出制御データＤ１１）に応じて抽出された６つのクラスタップが、それぞれ例えば８ビット（ｍ＝８）で構成されているとすると、これらはＡＤＲＣ回路部においてそれぞれが２ビットに圧縮される。
【００２０】
このようにして圧縮されたクラスタップをそれぞれｑn （ｎ＝１〜６）とすると、クラス分類部１４に設けられたクラスコード発生回路部は、圧縮されたクラスタップｑn に基づいて、次式、
【００２１】
【数２】
0004596197.tif 000003
【００２２】
に示す演算を実行することにより、そのクラスタップ（ｑ1 〜ｑ6 ）が属するクラスを示すクラスコードclass を算出する。
【００２３】
ここで、クラスコード発生回路部は、算出したクラスコードclass に対応づけて自己相関演算部１１から供給された１ビットで表されている相関クラスＤ１５を統合し、これにより得られたクラスコードclass ′を示すクラスコードデータＤ１３を予測係数メモリ１５に供給する。このクラスコードclass ′は、予測係数メモリ１５から予測係数を読み出す際の読み出しアドレスを示す。因みに（２）式において、ｎは圧縮されたクラスタップｑn の数を表し、この実施の形態の場合ｎ＝６であり、またＰはＡＤＲＣ回路部において圧縮されたビット割り当てを表し、この実施の形態の場合Ｐ＝２である。
【００２４】
このようにして、クラス分類部１４は可変クラス分類抽出部１２において入力オーディオデータＤ１０から抽出されたクラスタップＤ１２のクラスコードに対応づけて相関クラスＤ１５を統合し、これにより得られたクラスコードデータＤ１３を生成し、これを予測係数メモリ１５に供給する。
【００２５】
予測係数メモリ１５には、各クラスコードに対応する予測係数のセットがクラスコードに対応するアドレスにそれぞれ記憶されており、クラス分類部１４から供給されるクラスコードデータＤ１３に基づいて、当該クラスコードに対応するアドレスに記憶されている予測係数のセットＷ1 〜Ｗn が読み出され、予測演算部１６に供給される。
【００２６】
また、予測演算部１６には、可変予測演算抽出部１３において自己相関演算部１１からの抽出制御データＤ１１に応じて可変クラス分類抽出部１２と同様に切り出して抽出された予測演算しようとするオーディオ波形データ（以下、これを予測タップと呼ぶ）Ｄ１４（Ｘ1 〜Ｘn ）が供給される。
【００２７】
予測演算部１６は、可変予測演算抽出部１３から供給された予測タップＤ１４（Ｘ1 〜Ｘn ）と、予測係数メモリ１５から供給された予測係数Ｗ1 〜Ｗn とに対して、次式
【００２８】
【数３】
0004596197.tif 000004
【００２９】
に示す積和演算を行うことにより、予測結果ｙ′を得る。この予測値ｙ′が、音質が改善されたオーディオデータＤ１６として予測演算部１６から出力される。
【００３０】
なお、オーディオ信号処理装置１０の構成として図１について上述した機能ブロックを示したが、この機能ブロックを構成する具体的構成として、この実施の形態においては図２に示すコンピュータ構成の装置を用いる。すなわち、図２において、オーディオ信号処理装置１０は、バスＢＵＳを介してＣＰＵ２１、ＲＯＭ(Read Only Memory)２２、予測係数メモリ１５を構成するＲＡＭ(Random Access Memory)１５、及び各回路部がそれぞれ接続された構成を有し、ＣＰＵ１１はＲＯＭ２２に格納されている種々のプログラムを実行することにより、図１について上述した各機能ブロック（自己相関演算部１１、可変クラス分類抽出部１２、可変予測演算抽出部１３、クラス分類部１４及び予測演算部１６）として動作するようになされている。
【００３１】
また、オーディオ信号処理装置１０にはネットワークとの間で通信を行う通信インターフェース２４、フロッピィディスクや光磁気ディスク等の外部記憶媒体から情報を読み出すリムーバブルドライブ２８を有し、ネットワーク経由又は外部記憶媒体から図１について上述したクラス分類適用処理を行うための各プログラムをハードディスク装置２５のハードディスクに読み込み、当該読み込まれたプログラムに従ってクラス分類適応処理を行うこともできる。
【００３２】
ユーザは、キーボードやマウス等の入力手段２６を介して所定のコマンドを入力することにより、ＣＰＵ２１に対して図１について上述したクラス分類処理を実行させる。この場合、オーディオ信号処理装置１０はデータ入出力部２７を介して音質を向上させようとするオーディオデータ（入力オーディオデータ）Ｄ１０を入力し、当該入力オーディオデータＤ１０に対してクラス分類適用処理を施した後、音質が向上したオーディオデータＤ１６をデータ入出力部２７を介して外部に出力し得るようになされている。
【００３３】
因みに、図３はオーディオ信号処理装置１０におけるクラス分類適応処理の処理手順を示し、オーディオ信号処理装置１０はステップＳＰ１０１から当該処理手順に入ると、続くステップＳＰ１０２において入力オーディオデータＤ１０の自己相関係数を算出し、当該算出した自己相関係数に基づいて、自己相関演算部１１において時間軸に切り出す領域及び位相変動の判定を行う。
【００３４】
時間軸に切り出す領域の判定結果（すなわち、抽出制御データＤ１１）は入力オーディオデータＤ１０の特徴部分及びその付近の振幅の起伏に類似性があるか否かに基づいて表されるものであり、クラスタップの切り出す領域を決定づけると共に、予測タップの切り出す領域を決定づけるものである。
【００３５】
従ってオーディオ信号処理装置１０はステップＳＰ１０３に移って、可変クラス分類抽出部１２において、入力オーディオデータＤ１０を判定結果（すなわち、抽出制御データＤ１１）に応じて指定された領域を切り出すことにより、クラスタップＤ１２を抽出する。そしてオーディオ信号処理装置１０は、ステップＳＰ１０４に移って、可変クラス分類抽出部１２において抽出されたクラスタップＤ１２に対して、クラスの分類を行う。
【００３６】
さらにオーディオ信号処理装置１０は、クラス分類の結果得られたクラスコードに、自己相関演算部１１において入力オーディオデータＤ１０の位相変動の判定結果により得られた相関クラスコードを統合し、これにより得られたクラスコードを用いて予測係数メモリ１５から予測係数を読み出す。この予測係数は予め学習によりクラス毎に対応して格納されており、オーディオ信号処理装置１０はクラスコードに対応した予測係数を読み出すことにより、このときの入力オーディオデータＤ１０の特徴に合致した予測係数を用いることができる。
【００３７】
予測係数メモリ１５から読み出された予測係数は、ステップＳＰ１０５において予測演算部１６の予測演算に用いられる。これにより、入力オーディオデータＤ１０はその特徴に適応した予測演算により、所望とするオーディオデータＤ１６に変換される。かくして入力オーディオデータＤ１０はその音質が改善されたオーディオデータＤ１６に変換され、オーディオ信号処理装置１０はステップＳＰ１０６に移って当該処理手順を終了する。
【００３８】
次に、オーディオ信号処理装置１０の自己相関演算部１１における入力オーディオデータＤ１０の自己相関係数判定方法について説明する。
【００３９】
図４において、自己相関演算部１１は入力端子ＴIN（図１）から供給された入力オーディオデータＤ１０を所定時間毎に各カレントデータとして切り出すようになされており、このとき切り出したカレントデータを自己相関係数算出部４０及び４１に供給する。
【００４０】
自己相関係数算出部４０は切り出されたカレントデータに対して、次式、
【００４１】
【数４】
0004596197.tif 000005
【００４２】
に従ってハミング窓を乗算することにより、図５に示すように、注目する時間位置current から左右対象となされた探索範囲データＡＲ１（以下、これを相関窓（小）と呼ぶ）を切り出す。
【００４３】
因みに、（４）式において、「Ｎ」は相関窓のサンプル数を表しており、「ｕ」は何番目のサンプルデータであるかを表している。
【００４４】
さらに自己相関係数算出部４０は、切り出した相関窓（小）に基づいて、予め設定された自己相関演算範囲を選択するようになされており、このとき切り出された相関窓（小）ＡＲ１に基づいて、例えば自己相関演算範囲ＳＣ１を選択し、次式、
【００４５】
【数５】
0004596197.tif 000006
【００４６】
に従って、Ｎ個のサンプリング値からなる信号波形ｇ(i) と、その遅れ時間ｔだけずらせた信号波形ｇ(i+t) に対して、それぞれかけ合わせて累積し、平均化することにより、自己相関演算範囲ＳＣ１の自己相関係数Ｄ４０を算出し、これを判定演算部４２に供給する。
【００４７】
一方、自己相関係数算出部４１は自己相関係数算出部４０と同様にして、切り出されたカレントデータに対して、上述の（４）式と同様の演算により、ハミング窓を乗算することにより、注目する時間位置current から左右対象となされた探索範囲データＡＲ２（以下、これを相関窓（大）と呼ぶ）を切り出す（図５）。
【００４８】
因みに、自己相関係数算出部４０が（４）式を用いる際のサンプル数「Ｎ」は、自己相関係数算出部４１が（４）式を用いる際のサンプル数「Ｎ」よりも小さくなるように設定される。
【００４９】
さらに自己相関係数算出部４１は、予め設定された自己相関演算範囲のうち、切り出した相関窓（小）の自己相関演算範囲に対応づけて選択するようになされており、このとき切り出された相関窓（小）ＡＲ１の自己相関演算範囲ＳＣ１に対応づけられた自己相関演算範囲ＳＣ３を選択する。そして自己相関係数算出部４１は、上述の（５）式と同様の演算により、自己相関演算範囲ＳＣ３の自己相関係数Ｄ４２を算出し、これを判定演算部４２に供給する。
【００５０】
判定演算部４２は、自己相関係数算出部４０及び４１から供給された各々の自己相関係数に基づいて、入力オーディオデータＤ１０の時間軸に切り出す領域の判定を行うようになされており、このとき自己相関係数算出部４０及び４１から供給された自己相関係数Ｄ４０の値と、自己相関係数Ｄ４１の値とに大きな差があった場合、このことは相関窓ＡＲ１に含まれているディジタルで表されたオーディオ波形の状態と、相関窓ＡＲ２に含まれているディジタルで表されたオーディオ波形の状態とが極端にかけ離れている、つまり相関窓ＡＲ１及びＡＲ２それぞれのオーディオ波形に類似性がない非定常状態であることを表している。
【００５１】
従って判定演算部４２はこのとき入力された入力オーディオデータＤ１０の特徴を見い出して予測演算を一段と向上させるためには、クラスタップ及び予測タップのサイズ（時間軸に切り出す領域）を短くする必要性があると判定する。
【００５２】
従って判定演算部４２は、クラスタップ及び予測タップのサイズ（時間軸に切り出す領域）を相関窓（小）ＡＲ１と同様のサイズに切り出すように決定づける抽出制御データＤ１１を生成し、これを可変クラス分類抽出部１２（図１）及び可変予測演算抽出部１３（図１）に供給する。
【００５３】
この場合可変クラス分類抽出部１２（図１）では、抽出制御データＤ１１によって例えば図６（Ａ）に示すようにクラスタップを短く切り出し、また可変予測演算抽出部１３（図１）では、抽出制御データＤ１１によって図６（Ｃ）に示すようにクラスタップと同様のサイズで予測タップを短く切り出す。
【００５４】
これに対して、自己相関係数算出部４０及び４１から供給された自己相関係数Ｄ４０の値と、自己相関係数Ｄ４１の値とに大きな差がない場合、このことは相関窓ＡＲ１に含まれているディジタルで表されたオーディオ波形の状態と、相関窓ＡＲ２に含まれているディジタルで表されたオーディオ波形の状態とが極端にかけ離れていない、つまりオーディオ波形に類似性がある定常状態であることを表している。
【００５５】
従って判定演算部４２は、クラスタップ及び予測タップのサイズ（時間軸に切り出す領域）を長くした場合においても、このとき入力された入力オーディオデータＤ１０の特徴を見い出して予測演算を十分に行い得ると判定する。
【００５６】
従って判定演算部４２は、クラスタップ及び予測タップのサイズ（時間軸に切り出す領域）を相関窓（大）ＡＲ２と同様のサイズに切り出すように決定づける抽出制御データＤ１１を生成し、これを可変クラス分類抽出部１２（図１）及び可変予測演算抽出部１３（図１）に供給する。
【００５７】
この場合可変クラス分類抽出部１２（図１）では、抽出制御データＤ１１によって例えば図６（Ｂ）に示すようにクラスタップを長く切り出し、また可変予測演算抽出部１３（図１）では、抽出制御データＤ１１によって図６（Ｄ）に示すようにクラスタップと同様のサイズで予測タップを長く切り出す。
【００５８】
また、判定演算部４２は自己相関係数算出部４０及び４１から供給された各々の自己相関係数に基づいて、入力オーディオデータＤ１０の位相変動の判定を行うようになされており、このとき自己相関係数算出部４０及び４１から供給された自己相関係数Ｄ４０の値と、自己相関係数Ｄ４１の値とに大きな差があった場合、このことはオーディオ波形に類似性がない非定常状態であることを表しているため、判定演算部４２は１ビットで表される相関クラスＤ１５を立て（すなわち、「１」にする）、クラス分類部１４に供給する。
【００５９】
これに対して、判定演算部４２はこのとき自己相関係数算出部４０及び４１から供給された自己相関係数Ｄ４０の値と、自己相関係数Ｄ４１の値とに大きな差がない場合、このことはオーディオ波形に類似性がある定常状態であることを表しているため、判定演算部４２は１ビットで表される相関クラスＤ１５を立てず（すなわち、「０」である）にクラス分類部１４に供給する。
【００６０】
このように、自己相関演算部１１は相関窓ＡＲ１及びＡＲ２それぞれのオーディオ波形に類似性がない非定常状態であるときには、入力オーディオデータＤ１０の特徴を見い出して予測演算を一段と向上させるために、タップを短く切り出すように決定づける抽出制御データＤ１１を生成すると共に、相関窓ＡＲ１及びＡＲ２それぞれのオーディオ波形に類似性がある定常状態であるときには、タップを長く切り出すように決定づける抽出制御データＤ１１を生成することができる。
【００６１】
また、自己相関演算部１１は相関窓ＡＲ１及びＡＲ２それぞれのオーディオ波形に類似性がない非定常状態であるときには、１ビットで表される相関クラスＤ１５を立て（すなわち、「１」にする）ると共に、相関窓ＡＲ１及びＡＲ２それぞれのオーディオ波形に類似性がある定常状態であるときには、１ビットで表される相関クラスＤ１５を立てず（すなわち、「０」である）にクラス分類部１４に供給することができる。
【００６２】
この場合、オーディオ信号処理装置１０は自己相関演算部１１から供給された相関クラスＤ１５を、このとき可変分類抽出部１２から供給されたクラスタップＤ１２のクラス分類された結果得られたクラスコードclass に統合するため、一段と多くのクラス分類の頻度から予測演算を行うことができ、これにより一段と音質が改善されたオーディオデータを生成することができる。
【００６３】
なお、この実施の形態においては、自己相関係数算出部４０及び４１が１つの自己相関演算範囲を選択する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、複数の自己相関演算範囲を選択するようにしても良い。
【００６４】
この場合、自己相関係数算出部４０（図４）は、例えば図７に示すように、このとき切り出された相関窓（小）ＡＲ３に基づいて、予め設定された自己相関演算範囲を選択するとき、例えば自己相関演算範囲ＳＣ３及びＳＣ４を選択し、当該選択した自己相関演算範囲ＳＣ３及びＳＣ４それぞれの自己相関係数を上述の（５）式と同様の演算によって算出する。さらに自己相関係数算出部４０（図４）は、自己相関演算範囲ＳＣ３及びＳＣ４それぞれ算出した自己関数係数を平均化することにより、新たに算出された自己関数係数を判定演算部４２（図４）に供給する。
【００６５】
一方、自己相関係数算出部４１（図４）は、このとき切り出された相関窓（小）ＡＲ３の自己相関演算範囲ＳＣ３及びＳＣ４に対応づけられた自己相関演算範囲ＳＣ５及びＳＣ６を選択し、当該選択した自己相関演算範囲ＳＣ５及びＳＣ６それぞれの自己相関係数を上述の（５）式と同様の演算によって算出する。さらに自己相関係数算出部４１（図４）は、自己相関演算範囲ＳＣ５及びＳＣ６それぞれ算出した自己関数係数を平均化することにより、新たに算出された自己関数係数を判定演算部４２（図４）に供給する。
【００６６】
このように、複数の自己相関演算範囲を選択するようにすれば、自己相関係数算出部は、一段と広範囲の自己相関演算範囲を確保することになり、これにより自己相関係数算出部は、一段と多くのサンプル数によって自己相関係数を算出することができる。
【００６７】
次に、図１について上述した予測係数メモリ１５に記憶するクラス毎の予測係数のセットを予め学習によって得るための学習回路について説明する。
【００６８】
図８において、学習回路３０は、高音質の教師オーディオデータＤ３０を生徒信号生成フィルタ３７に受ける。生徒信号生成フィルタ３７は、間引き率設定信号Ｄ３９により設定された間引き率で教師オーディオデータＤ３０を所定時間ごとに所定サンプル間引くようになされている。
【００６９】
この場合、生徒信号生成フィルタ３７における間引き率によって、生成される予測係数が異なり、これに応じて上述のオーディオ信号処理装置１０で再現されるオーディオデータも異なる。例えば、上述のオーディオ信号処理装置１０においてサンプリング周波数を高くすることでオーディオデータの音質を向上しようとする場合、生徒信号生成フィルタ３７ではサンプリング周波数を減らす間引き処理を行う。また、これに対して上述のオーディオ信号処理装置１０において入力オーディオデータＤ１０の欠落したデータサンプルを補うことで音質の向上を図る場合には、これに応じて、生徒信号生成フィルタ３７ではデータサンプルを欠落させる間引き処理を行うようになされている。
【００７０】
かくして、生徒信号生成フィルタ３７は教師オーディオデータ３０から所定の間引き処理により生徒オーディオデータＤ３７を生成し、これを自己相関演算部３１、可変クラス分類抽出部３２及び可変予測演算抽出部３３それぞれに供給する。
【００７１】
自己相関演算部３１は生徒信号生成フィルタ３７から供給された生徒オーディオデータＤ３７を所定時間毎の領域（この実施の形態の場合、例えば６サンプル毎とする）に分割した後、当該分割された各時間領域の波形について、図４において上述した自己相関係数判定方法によりその自己相関係数を算出し、当該算出した自己相関係数に基づいて、時間軸に切り出す領域及び位相変動を判定する。
【００７２】
自己相関演算部３１はこのとき算出した生徒オーディオデータＤ３７の自己相関係数に基づいて、時間軸に切り出す領域の判定結果を抽出制御データＤ３１として可変クラス分類抽出部３２及び可変予測演算抽出部３３にそれぞれ供給すると共に、位相変動の判定結果を相関データＤ３５としてクラス分類部１４に供給する。
【００７３】
また、可変クラス分類抽出部３２は生徒信号生成フィルタ３７から供給された生徒オーディオデータＤ３７を、自己関数演算部３１から供給された抽出制御データＤ３１に応じて指定された領域を切り出しすることにより、クラス分類しようとするクラスタップＤ３２を抽出（この実施の形態の場合、例えば６サンプルとする）し、これをクラス分類部３４に供給する。
【００７４】
クラス分類部３４は、可変クラス分類抽出部３２において抽出されたクラスタップＤ３２を圧縮して圧縮データパターンを生成するＡＤＲＣ(Adaptive Dynamic Range Coding) 回路部と、クラスタップＤ３２の属するクラスコードを発生するクラスコード発生回路部とを有する。
【００７５】
ＡＤＲＣ回路部はクラスタップＤ３２に対して、例えば８ビットから２ビットに圧縮するような演算を行うことによりパターン圧縮データを形成する。このＡＤＲＣ回路部は、適応的量子化を行うものであり、ここでは、信号レベルの局所的なパターンを短い語長で効率的に表現することができるので、信号パターンのクラス分類のコード発生用に用いられる。
【００７６】
具体的には、６つの８ビットのデータ（クラスタップ）をクラス分類しようとする場合、２48という膨大な数のクラスに分類しなければならず、回路上の負担が多くなる。そこで、この実施の形態のクラス分類部３４ではその内部に設けられたＡＤＲＣ回路部で生成されるパターン圧縮データに基づいてクラス分類を行う。例えば６つのクラスタップに対して１ビットの量子化を実行すると、６つのクラスタップを６ビットで表すことができ、２6 ＝６４クラスに分類することができる。
【００７７】
ここで、ＡＤＲＣ回路部は、クラスタップのダイナミックレンジをＤＲ、ビット割り当てをｍ、各クラスタップのデータレベルをＬ、量子化コードをＱとして、上述の（１）式と同様の演算により、領域内の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮとの間を指定されたビット長で均等に分割して量子化を行う。かくして、自己相関演算部３１において算出された自己相関係数の判定結果（抽出制御データＤ３１）に応じて抽出された６つのクラスタップが、それぞれ例えば８ビット（ｍ＝８）で構成されているとすると、これらはＡＤＲＣ回路部においてそれぞれが２ビットに圧縮される。
【００７８】
このようにして圧縮されたクラスタップをそれぞれｑn （ｎ＝１〜６）とすると、クラス分類部３４に設けられたクラスコード発生回路部は、圧縮されたクラスタップｑn に基づいて、上述の（２）式と同様の演算を実行することにより、そのクラスタップ（ｑ1 〜ｑ6 ）が属するクラスを示すクラスコードclass を算出する。
【００７９】
ここで、クラスコード発生回路部は、算出したクラスコードclass に対応づけて自己相関演算部３１から供給された相関データＤ３５を統合し、これにより得られたクラスコードclass ′を示すクラスコードデータＤ３４を予測係数メモリ１５に供給する。このクラスコードclass ′は、予測係数メモリ１５から予測係数を読み出す際の読み出しアドレスを示す。因みに（２）式において、ｎは圧縮されたクラスタップｑn の数を表し、この実施の形態の場合ｎ＝６であり、またＰはＡＤＲＣ回路部において圧縮されたビット割り当てを表し、この実施の形態の場合Ｐ＝２である。
【００８０】
このようにして、クラス分類部３４は可変クラス分類部抽出部３２において生徒オーディオデータＤ３７から抽出されたクラスタップＤ３２のクラスコードに対応づけて相関データＤ３５を統合し、これにより得られたクラスコードデータＤ３４を生成し、これを予測係数メモリ１５に供給する。
【００８１】
また、予測係数算出部３６には、可変予測演算抽出部３３において自己相関演算部３１からの抽出制御データＤ３１に応じて、可変クラス分類抽出部３２と同様に切り出して抽出された予測演算しようとする予測タップＤ３３（Ｘ1 〜Ｘn ）が供給される。
【００８２】
予測係数算出部３６は、クラス分類部３４から供給されたクラスコードデータＤ３４（クラスコードclass ′）と、各予測タップＤ３３と、入力端ＴINから供給された高音質の教師オーディオデータＤ３０とを用いて、正規方程式を立てる。
【００８３】
すなわち、生徒オーディオデータＤ３７のｎサンプルのレベルをそれぞれｘ1 、ｘ2 、……、ｘn として、それぞれにｐビットのＡＤＲＣを行った結果の量子化データをｑ1 、……、ｑn とする。このとき、この領域のクラスコードclass を上述の（２）式のように定義する。そして、上述のように生徒オーディオデータＤ３７のレベルをそれぞれ、ｘ1 、ｘ2 、……、ｘn とし、高音質の教師オーディオデータＤ３０のレベルをｙとしたとき、クラスコード毎に、予測係数ｗ1 、ｗ2 、……、ｗn によるｎタップの線形推定式を設定する。これを次式、
【００８４】
【数６】
0004596197.tif 000007
【００８５】
とする。学習前は、Ｗn が未定係数である。
【００８６】
学習回路３０では、クラスコード毎に、複数のオーディオデータに対して学習を行う。データサンプル数がＭの場合、上述の（６）式に従って、次式、
【００８７】
【数７】
0004596197.tif 000008
【００８８】
が設定される。但しｋ＝１、２、……Ｍである。
【００８９】
Ｍ＞ｎの場合、予測係数ｗ1 、……ｗn は一意的に決まらないので、誤差ベクトルｅの要素を次式、
【００９０】
【数８】
0004596197.tif 000009
【００９１】
によって定義し（但し、ｋ＝１、２、……、Ｍ）、次式、
【００９２】
【数９】
0004596197.tif 000010
【００９３】
を最小にする予測係数を求める。いわゆる、最小自乗法による解法である。
【００９４】
ここで、（９）式によるｗn の偏微分係数を求める。この場合、次式、
【００９５】
【数１０】
0004596197.tif 000011
【００９６】
を「０」にするように、各Ｗn （ｎ＝１〜６）を求めれば良い。
【００９７】
そして、次式、
【００９８】
【数１１】
0004596197.tif 000012
【００９９】
【数１２】
0004596197.tif 000013
【０１００】
のように、Ｘij、Ｙi を定義すると、（１０）式は行列を用いて次式、
【０１０１】
【数１３】
0004596197.tif 000014
【０１０２】
として表される。
【０１０３】
この方程式は、一般に正規方程式と呼ばれている。なお、ここではｎ＝６である。
【０１０４】
全ての学習用データ（教師オーディオデータＤ３０、クラスコードclass 、予測タップＤ３３）の入力が完了した後、予測係数算出部３６は各クラスコードclass に上述の（１３）式に示した正規方程式を立てて、この正規方程式を掃き出し法等の一般的な行列解法を用いて、各Ｗn について解き、各クラスコード毎に、予測係数を算出する。予測係数算出部３６は、算出された各予測係数（Ｄ３６）を予測係数メモリ１５に書き込む。
【０１０５】
このような学習を行った結果、予測係数メモリ１５には、量子化データｑ1 、……、ｑ6 で規定されるパターン毎に、高音質のオーディオデータｙを推定するための予測係数が、各クラスコード毎に格納される。この予測係数メモリ１５は、図１について上述したオーディオ信号処理装置１０において用いられる。かかる処理により、線形推定式に従って通常のオーディオデータから高音質のオーディオデータを作成するための予測係数の学習が終了する。
【０１０６】
このように、学習回路３０は、オーディオ信号処理装置１０において補間処理を行う程度を考慮して、生徒信号生成フィルタ３７で高音質の教師オーディオデータの間引き処理を行うことにより、オーディオ信号処理装置１０における補間処理のための予測係数を生成することができる。
【０１０７】
以上の構成において、オーディオ信号処理装置１０は、自己相関演算部１１において入力オーディオデータＤ１０の時間波形領域での自己相関係数を算出する。自己相関演算部１１が判定する判定結果は入力オーディオデータＤ１０の音質ごとに変わるもので、オーディオ信号処理装置１０は入力オーディオデータＤ１０の自己相関係数の判定結果に基づいてそのクラスを特定する。
【０１０８】
オーディオ信号処理装置１０は、予め学習時に例えば歪みのない高音質のオーディオデータ（教師オーディオデータ）を得るための予測係数をクラス毎に求めておき、自己相関係数の判定結果に基づいてクラス分類された入力オーディオデータＤ１０をそのクラスに応じた予測係数により予測演算する。これにより、入力オーディオデータＤ１０はその音質に応じた予測係数を用いて予測演算されるので、実用上十分な程度に音質が向上する。
【０１０９】
また、クラス毎の予測係数を生成する学習時において、位相の異なる多数の教師オーディオデータについてそれぞれに対応した予測係数を求めておくことにより、オーディオ信号処理装置１０における入力オーディオデータＤ１０のクラス分類適応処理時に位相変動が生じても、位相変動に対応した処理を行うことができる。
【０１１０】
以上の構成によれば、入力オーディオデータＤ１０の時間波形領域における自己相関係数の判定結果に基づいて入力オーディオデータＤ１０をクラス分類し、当該クラス分類された結果に基づく予測係数を用いて入力オーディオデータＤ１０を予測演算するようにしたことにより、入力オーディオデータＤ１０を一段と高音質のオーディオデータＤ１６に変換することができる。
【０１１１】
なお上述の実施の形態においては、自己相関演算部１１及び３１が時間軸波形のデータ（相関窓（小）に基づいて選択した自己演算範囲ＳＣ１及び相関窓（大）から自己演算範囲ＳＣ１に対応づけて選択した自己演算範囲ＳＣ２）をそのまま用いて上述の（５）式に従って演算することにより、自己相関係数を算出する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、時間軸波形の傾斜極性に着目し、当該傾斜極性を特徴量として表されるデータに変換後、当該変換した変換データを上述の（５）式に従って演算することにより、自己相関係数を算出するようにしても良い。
【０１１２】
この場合、時間軸波形の傾斜極性を特徴量として表されるデータに変換された変換データは、振幅成分が取り除かれるため、当該変換データを上述の（５）式に従って演算することにより算出された自己相関係数は、振幅に依存しない値として求められる。従って、変換データを上述の（５）式に従って演算することにより算出する自己相関演算部は、一段と周波数成分に依存した自己相関係数を求めることができる。
【０１１３】
このように、時間軸波形の傾斜極性に着目し、当該傾斜極性を特徴量として表されるデータに変換後、当該変換した変換データを上述の（５）式に従って演算するようにすれば、一段と周波数成分に依存した自己相関係数を求めることができる。
【０１１４】
また上述の実施の形態においては、自己相関演算部１１及び３１が位相変動の判定を行った結果である相関クラスＤ１５を１ビットで表す場合について述べたが、本発明はこれに限らず、多ビットで表すようにしても良い。
【０１１５】
この場合、自己相関演算部１１の判定演算部４２（図４）は、自己相関係数算出部４０及び４１から供給された自己相関係数Ｄ４０の値と、自己相関係数Ｄ４１の値との差分値に応じて、多ビットで表す（量子化）相関クラスＤ１５を生成し、これをクラス分類部１４に供給する。
【０１１６】
そしてクラス分類部１４は、自己相関演算部１１から供給された多ビットで表されている相関クラスＤ１５を図１について上述したＡＤＲＣ回路部においてパターン圧縮化し、当該相関クラスＤ１５が属するクラスを示すクラスコードclass ２を算出する。またクラス分類部１４は、このとき可変クラス分類抽出部１２から供給されたクラスタップＤ１２について算出したクラスコードclass １に、相関クラスＤ１５ついて算出したクラスコードclass ２を統合し、これにより得られたクラスコードclass ３を示すクラスコードデータを予測係数メモリ１５に供給する。
【０１１７】
さらに、クラスコードclass ３に対応する予測係数のセットを記憶する学習回路の自己相関演算部３１においても自己相関演算部１１と同様に、多ビットで表す（量子化）相関クラスＤ３５を生成し、これをクラス分類部３４に供給する。
【０１１８】
そしてクラス分類部３４は、自己相関演算部３１から供給された多ビットで表されている相関クラスＤ３５を図８について上述したＡＤＲＣ回路部においてパターン圧縮化し、当該相関クラスＤ３５が属するクラスを示すクラスコードclass ５を算出する。またクラス分類部３４は、このとき可変クラス分類抽出部３２から供給されたクラスタップＤ３２について算出したクラスコードclass ４に、相関クラスＤ３５ついて算出したクラスコードclass ５を統合し、これにより得られたクラスコードclass ６を示すクラスコードデータを予測係数算出部３６に供給する。
【０１１９】
このようにすれば、自己相関演算部１１及び３１が位相変動の判定を行った結果である相関クラスを多ビットで表すことができ、これによりクラス分類の頻度を一段と多くできる。従って、クラス分類された結果に基づく予測係数を用いて入力されたオーディオデータの予測演算を行うオーディオ信号処理装置は、一段と高音質のオーディオデータに変換することができる。
【０１２０】
さらに上述の実施の形態においては、窓関数としてハミング窓を用いて乗算する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、ハミング窓に代えて、例えばハニング窓やブラックマン窓等、他の窓関数によって乗算するようにしても良い。
【０１２１】
さらに上述の実施の形態においては、予測方式として線形一次による手法を用いる場合について述べたが、本発明はこれに限らず、要は学習した結果を用いるようにすれば良く、例えば多次関数による手法、さらには入力端子ＴINから供給されるディジタルデータが画像データの場合には、画素値自体から予測する手法等、種々の予測方式を適用することができる。
【０１２２】
さらに上述の実施の形態においては、圧縮データパターンを生成するパターン生成手段として、ＡＤＲＣを行う場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば可逆符号化（ＤＰＣＭ：Differential Pulse Code Modulation）やベクトル量子化（ＶＱ：Vector Quantize ）等の圧縮手段を用いるようにしても良い。要は、信号波形のパターンを少ないクラスで表現し得るような情報圧縮手段であれば良い。
【０１２３】
さらに上述の実施の形態においては、オーディオ信号処理装置（図２）がプログラムによってオーディオデータ変換処理手順を実行する場合について述べたが、本発明はこれに限らず、ハードウェア構成によってこれらの機能を実現して種々のディジタル信号処理装置（例えば、レートコンバータ、オーバーサンプリング処理装置、ＢＳ(Broadcasting Satellite)放送等に用いられているＰＣＭ(Pulse Code Modulation) エラー修正装置等）内に設けたり、又は各機能を実現するプログラムを格納したプログラム格納媒体（フロッピーディスク、光ディスク等）からこれらのプログラムを種々のディジタル信号処理装置にロードして各機能部を実現するようにしても良い。
【０１２４】
【発明の効果】
上述のように本発明によれば、ディジタルオーディオ信号から複数の大きさの窓で切り出してそれぞれの自己相関係数を算出し、自己相関係数の算出結果に基づいて類似性がないとすべきクラスと、類似性があるとすべきクラスに分類し、類似性があるとすべきクラスに分類された場合に比べて類似性がないとすべきクラスに分類された場合の切出範囲を短く設定し、ディジタルオーディオ信号から切り出された切出範囲ごとに、クラスに割り当てられる予測係数を乗算するようにしたことにより、一段とディジタルオーディオ信号の特徴に適応した変換を行うことができ、かくして、ディジタルオーディオ信号の波形再現性を一段と向上した高音質のディジタルオーディオ信号への変換を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明によるオーディオ信号処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明によるオーディオ信号処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】オーディオデータ変換処理手順を示すフローチャートである。
【図４】自己相関演算部の構成を示すブロック図である。
【図５】自己相関係数判定方法の説明に供する略線図である。
【図６】タップ切り出し例を示す略線図である。
【図７】他の実施の形態における自己相関係数判定方法の説明に供する略線図である。
【図８】本発明による学習回路の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０……オーディオ信号処理装置、１１……スペクトル処理部、２２……ＲＯＭ、１５……ＲＡＭ、２４……通信インターフェース、２５……ハードディスクドライブ、２６……入力手段、２７……データ入出力部、２８……リムーバブルドライブ。
【図１】
0004596197.tif 000015
【図２】
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【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７】
0004596197.tif 000021
【図８】
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