(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
信号を符号化する方法において、
音響心理モデルによって制御される適応フィルタを用いて前記信号を濾波するステップであって、前記適応フィルタがフィルタ出力信号を生成し、マスキング閾値の逆を近似する振幅応答を有するステップと、
前記フィルタ出力信号をフィルタ適応制御用の付随情報と共に量子化し、かつ符号化するステップであって、前記符号化ステップにおいて利用される１つもしくは複数のサブバンドのスペクトル的分解能および時間的分解能が、前記適応フィルタとは独立に選択されるようになっているステップと、
を含むことを特徴とする符号化方法。
【請求項２】
前記量子化し、かつ及び符号化するステップが、冗長性低減に適した変換もしくは解析フィルタバンクを用いることを特徴とする請求項１記載の符号化方法。
【請求項３】
前記方法が、さらに、
変換もしくは解析フィルタバンクから得られたスペクトル成分を量子化してかつ符号化するステップを含み、
前記量子化し、かつ符号化するステップが固定された量子化器ステップサイズを利用することを特徴とする請求項１に記載の符号化方法。
【請求項４】
信号を符号化する方法において、
音響心理モデルによって制御される適応フィルタを用いて前記信号を濾波するステッププであって、前記適応フィルタがフィルタ出力信号を生成し、マスキング閾値の逆を近似する振幅応答を有するステップと、
冗長性低減に適した複数個のサブバンドを用いて前記フィルタ出力信号を変換するステップと、
前記サブバンド信号をフィルタ適応制御用の付随情報と共に量子化し、かつ符号化するステップであって、前記符号化ステップにおいて利用される１つもしくは複数のサブバンドのスペクトル的分解能および時間的分解能が、前記適応フィルタとは独立に選択されるようになっているステップと、
を含むことを特徴とする符号化方法。
【請求項５】
信号を復号化する方法において、
前記信号を復号化し、かつ逆量子化するステップと、
前記信号と共に送出されてきたフィルタ適応制御用の付随情報を復号化するステップと、
前記逆量子化された信号を前記復号化された付随情報によって制御される適応フィルタによって濾波するステップであって、フィルタ出力信号を生成し、マスキング閾値を近似する振幅応答を有しているステップであって、前記復号化ステップにおいて利用される１つもしくは複数のサブバンドのスペクトル的分解能および時間的分解能が、前記適応フィルタとは独立に選択されるようになっているステップと、
を含むことを特徴とする復号化方法。
【請求項６】
複数個のサブバンド信号を用いて送出された信号を復号化する方法において、
前記送出されたサブバンド信号を復号化し、かつ逆量子化するステップと、
前記信号と共に送出されたフィルタ適応制御用の付随情報を復号化するステップと、
前記サブバンドをフィルタ入力信号に変換するステップと、
前記復号化された付随情報によって制御される適応フィルタによってフィルタ入力信号を濾波するステップであって、前記適応フィルタがフィルタ出力信号を生成し、マスキング閾値を近似する振幅応答を有しており、前記復号化ステップにおいて利用される１つもしくは複数のサブバンドのスペクトル的分解能および時間的分解能が、前記適応フィルタとは独立に選択されるようになっているステップと、
を含む特徴とする復号化方法。
【請求項７】
信号を符号化する符号化器において、
音響心理モデルによって制御される適応フィルタであって、フィルタ出力信号を生成し、マスキング閾値の逆を近似する振幅応答を有する適応フィルタと、
前記フィルタ出力信号をフィルタ適応制御用の付随情報と共に量子化し、かつ符号化する量子化器／符号化器であって、前記符号化器において利用される１つもしくは複数のサブバンドのスペクトル的分解能および時間的分解能が、前記適応フィルタとは独立に選択されるようになっている量子化器／符号化器と、
を備えることを特徴とする符号化器。
【請求項８】
信号を符号化する符号化器において、
音響心理モデルによって制御される適応フィルタであって、フィルタ出力信号を生成し、マスキング閾値の逆を近似する振幅応答を有する適応フィルタと、
前記フィルタ出力信号を変換する、冗長性低減に適した複数個のサブバンドと、
前記サブバンド信号をフィルタ適応制御向け付随情報と共に量子化し、かつ符号化する量子化器／符号化器であって、前記符号化器において利用される１つもしくは複数のサブバンドのスペクトル的分解能および時間的分解能が、前記適応フィルタとは独立に選択されるようになっている量子化器／符号化器と、
を備えることを特徴とする符号化器。
【請求項９】
信号を復号化する復号化器において、
前記信号を復号化し、かつ逆量子化し、および、前記信号と共に送出されたフィルタ適応制御用の付随情報を復号化する復号化器／逆量子化器と、
前記復号化された付随情報によって制御される適応フィルタであって、フィルタ出力信号を生成し、マスキング閾値を近似する振幅応答を有する適応フィルタであって、前記復号化器において利用される１つもしくは複数のサブバンドのスペクトル的分解能および時間的分解能が、前記適応フィルタとは独立に選択されるようになっている適応フィルタと、
を備えることを特徴とする復号化器。
【請求項１０】
複数個のサブバンド信号を用いて送出された信号を復号化する復号化器において、
前記送信されたサブバンド信号を復号化し、かつ逆量子化し、および、前記信号と共に送出されたフィルタ適応制御用の付随情報を復号化する復号化器／逆量子化器と、
前記サブバンドをフィルタ入力信号に変換する手段と、
前記復号化された付随情報によって制御される適応フィルタであって、フィルタ出力信号を生成し、マスキング閾値を近似する振幅応答を有している適応フィルタであって、前記復号化器において利用される１つもしくは複数のサブバンドのスペクトル的分解能および時間的分解能が、前記適応フィルタとは独立に選択されるようになっている適応フィルタと、
を備えることを特徴とする復号化器。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は音声符号化技法に関し、特に、会話及び音楽信号などの音声信号の知覚ベース符号化に関する。
【０００２】
【従来の技術】
知覚音声コーダ（ＰＡＣ）は、高度な聴覚モデル及び信号処理技法を適用することによって、デジタル音声データの蓄積あるいは伝送（もしくはその双方）に必要となるビットレートを最小化することを試みている。知覚音声コーダ（ＰＡＣ）は、例えば、D.Sinhaらによる“知覚音声コーダ”（書名：デジタルオーディオ、節４２、４２−１から４２−１８（CRC Press、１９９８年））という表題の文献に記載されている。この文献は、本発明の参照文献である。チャネル誤差が存在しない場合には、ＰＡＣは、およそ１２８ｋｂｐｓのレートで、ステレオのコンパクトディスク（ＣＤ）とほぼ同等の音声品質を実現する。９６ｋｂｐｓというより低いレートでは、その結果得られる品質は、種々のオーディオ素材に関しては、依然としてＣＤオーディオのそれにかなり近い。
【０００３】
知覚音声コーダは、人間の知覚を活用し、与えられたビットレートに対して知覚される歪みを最小化することによって、音声信号を表現するために必要とされる情報量を低減する。知覚音声コーダは、まず、よりコンパクトな表現を実現する目的で時間−周波数変換を適用し、スペクトル係数の量子化を行なう。図１は、従来技術に係る知覚音声コーダ１００の模式的なブロック図である。図１に示されているように、通常の知覚音声コーダ１００は、解析フィルタバンク１１０、知覚モデル１２０、量子化及び符号化ブロック１３０及びビットストリームエンコーダ／マルチプレクサ１４０を有している。
【０００４】
解析フィルタバンク１１０は、入力サンプリング信号を、サブサンプリングされたスペクトル表現に変換する。知覚モデル１２０は、信号のマスク閾値を推定する。各スペクトル係数に関して、マスク閾値は、知覚的にトランスペアレントな信号品質を依然として実現する一方で音声信号に導入されてしまう最大符号化誤差を与える。量子化及び符号化ブロック１３０は、マスク閾値推定に対応する制度に従って、プレフィルタ済み出力サンプリング信号を量子化・符号化する。よって、量子化雑音は、対応する送信信号によって隠される。最後に、符号化済みプレフィルタ出力サンプリング信号及び付加的な付随情報が、ビットストリームエンコーダ／マルチプレクサ１４０によってビットストリームにパッキングされ、それがデコーダ宛に送出される。
【０００５】
図２は、従来技術に係る知覚音声デコーダ２００の模式的なブロック図である。図２に示されているように、知覚音声デコーダは、ビットストリームデコーダ／デマルチプレクサ２１０、復号化及び逆量子化ブロック２２０及び合成フィルタバンク２３０を有している。ビットストリームデコーダ／デマルチプレクサ２１０は、ビットストリームを解釈して復号化し、プレフィルタ適用済みの出力サンプリング信号及び付随情報を実現する。復号化及び逆量子化ブロック２２０は、量子化されたプレフィルタ済み出力サンプルの符号化及び逆量子化を実行する。合成フィルタバンク２３０は、プレフィルタ済み出力サンプリング信号を時間軸に再び変換する。
【０００６】
一般に、音声信号を表現するために必要とされる情報量は、二つの公知の技法、すなわち、不関連性の低減及び冗長性除去、を用いて低減される。不関連性低減技法は、復号化された場合に知覚的にリスナーにとって関連のない部分の音声信号を除去しようと試みる。この一般的な概念は、例えば、J.L.Hall及びJ.D.Johnstonによる１９９４年８月２３日に提出された“音声信号の知覚符号化”という表題の米国特許第５，３４１，４５７号に記載されている。この文献は、本発明の参照文献である。
【０００７】
現在では、入力サンプリング信号をサブサンプリングされたスペクトル表現に変換する目的で解析フィルタバンク１１０によって実装されたほとんどの音声変換符号化方式は、不関連性低減及び冗長性低減の双方に関して単一スペクトル分解を利用している。冗長性低減は、音響心理モデル１２０に含まれる知覚基準に従った個々のスペクトル成分に関して、量子化及び符号化ブロック１３０中の量子化器を動的に制御することによって実現される。このため、レシーバ２００における逆変換の後に、時間的及びスペクトル的に成形された量子化誤差が発生する。図１及び図２に示されているように、音響心理モデル１２０は、スペクトル成分に関して量子化器１３０及びデコーダ２００における対応する逆量子化器２２０を制御する。よって、動的量子化器制御情報が、量子化されたスペクトル成分に加えて、知覚音声コーダ１００によって送出される必要がある。
【０００８】
冗長性低減は、変換の逆相関性に基づく。時間的に高い相関を有する音声信号に関しては、この逆相関性によって、信号エネルギーが比較的少ない個数のスペクトル成分に集中することになり、送出されるべき情報量が低減される。適応ハフマン（Huffman）符号化などの適切な符号化技法を適用することにより、非常に効率的な信号表現が実現される。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
音声変換符号化方式における一つの問題は、最適変換長の選択である。最適変換長は、周波数分解能に直接関連している。比較的定常的な信号に関しては、高い周波数分解能を有する長変換が望ましく、この長変換によって量子化誤差スペクトルの正確な成形が可能になり、高度の冗長性低減が実現される。しかしながら、音声信号における過渡成分に関しては、その高い時間分解能のために、短変換が利点を有している。これは、量子化誤差における、復号化された信号におけるエコーにつながる時間的広がりを回避するために主として必要となる。
【００１０】
しかしながら、図１に示されているように、従来技術に係る知覚音声コーダ１００は、通常、不関連性低減及び冗長性低減の双方に関して、単一のスペクトル分解を利用する。よって、冗長性低減及び不関連性低減の双方に係るスペクトル的／時間的分解能は同一でなければならない。高いスペクトル分解能が高度に冗長性低減を実現するのに対し、その結果得られる長い変換ウィンドウサイズのためにリバーブアーティファクトが発生し、不関連性低減を損なう。それゆえ、冗長性低減及び不関連性低減に関してスペクトル的及び時間的分解能のそれぞれを独立に選択することが可能な音声信号符号化方法及びその装置に関するニーズが存在する。さらに、会話及び音楽の双方の音響心理モデル（雑音成形フィルタ）及び変換を用いた符号化のための方法及びその装置に関するニーズも存在する。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本明細書においては、会話や音楽などの音声信号を符号化するための、冗長性低減及び不関連性低減に関して相異なったスペクトル分解能及び時間分解能を有する知覚音声コーダが記載されている。本発明に係る知覚音声コーダは、音響心理モデル（不関連性低減）を冗長性低減から可能な限り分離する。音声信号は、まず、音響心理モデルによって制御されたプレフィルタを用いてスペクトル的に成形される。プレフィルタの出力サンプリング信号は、スペクトル全体に亘る二乗平均誤差（ＭＳＥ）を最小化するように量子化されて符号化される。
【００１２】
本発明の一側面に従って、本発明に係る知覚音声コーダは、固定された量子化器ステップサイズを利用する。なぜなら、スペクトル成形が、量子化及び符号化の前にプレフィルタによって実行されるからである。よって、量子化器制御付加情報がデコーダ宛に送出される必要が無く、よって、送出されるビット数が節約される。
【００１３】
記載されているプレフィルタ及び知覚音声デコーダにおける対応するポストフィルタは、不関連性低減に関して適切な周波数依存時間分解能及び空間分解能をサポートする。周波数ワープ技法に基づくフィルタ構造が、非線形周波数軸に基づくフィルタ設計を可能にする。
【００１４】
プレフィルタの特性は、音声符号化において既知の技法を用いて、（音響心理モデルによって生成されたものとしての）マスク済み閾値（masked threshold）に適応させられる。この際、線形予測係数（ＬＰＣ）フィルタパラメータが、音声信号のスペクトル包絡線をモデル化する目的で利用される。同様に、フィルタ係数はデコーダ宛に効率的に送出され、ポストフィルタによって、例えばＬＳＰ（線スペクトル対）表現、時間補間、あるいはベクトル量子化などの音声認識に係る公知の技法を用いて利用される。
【００１５】
本発明のより完全な理解、及び、本発明のさらなる特徴及び利点は、以下の発明の実施の形態及び添付図面を参照することによって得られる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
図３は、会話あるいは音楽などの音声信号を通信するための、本発明に従った知覚音声コーダ３００及び対応する知覚音声デコーダ３５０を模式的に示すブロック図である。本明細書において、本発明は音声信号を用いるように例示されているが、当業者には明らかなように、人間の視覚の時間的、スペクトル的、及び空間的感度などの他の信号の符号化に対しても適用されうる。
【００１７】
本発明の一つの特徴に従って、知覚音声コーダ３００は、音響心理モデル（不関連性低減）を冗長性低減から可能な限り分離する。よって、知覚音声コーダ３００は、音響心理モデル３１５によって制御されたプレフィルタ３１０を用いて、音声信号のスペクトル成形をまず実行する。
【００１８】
適切な音響心理モデルに係る詳細な議論に関しては、例えば、D.Sinhaらによる前掲の“知覚音声コーダ”（書名：デジタルオーディオ、節４２、４２−１から４２−１８（CRC Press、１９９８年））という参考文献を参照。同様に、知覚音声デコーダ３５０においては、音響心理モデル３１５によって制御されたポストフィルタ３８０がプレフィルタ３１０の影響を反転する。図３に示されているように、フィルタ制御情報は、付随情報として、量子化されたサンプリング信号に加えて送出される必要がある。
【００１９】
量子化器／符号化器
プレフィルタの出力サンプリング信号は、段階３２０において量子化された符号化される。以下に詳細に議論されるように、量子化器／符号化器３２０によって実行される冗長性低減により、スペクトル全体に亘る二乗平均誤差（ＭＳＥ）が最小化される。
【００２０】
プレフィルタ３１０が量子化及び符号化に先立ってスペクトル成形を実行するため、量子化器／符号化器３２０は固定された量子化器ステップサイズを利用することが可能である。よって、スペクトルの相異なった領域に対する個々のスケーリングファクタなどの付加的な量子化器制御情報は、知覚音声デコーダ３５０宛に送出される必要がない。
【００２１】
ハフマン符号化のような公知の符号化技法が、量子化器／符号化器段階３２０においては用いられる。プレフィルタ済み信号に対して量子化器／符号化器３２０による変換符号化方式が適用される場合には、二乗平均誤差（ＭＳＥ）基準の下に最大符号化利得を実現することを目標として、スペクトル分解能及び時間分解能が完全に最適化される。以下に議論されるように、知覚雑音成形はポストフィルタ３８０によって実行される。
【００２２】
量子化によって引き起こされる歪みが付加白色雑音であると仮定すると、デコーダ３５０の出力に現われる雑音の時間的及びスペクトル的構造が、ポストフィルタ３８０の特性によって完全に決定される。量子化器／符号化器段階３２０はが図１に示されている解析フィルタバンク１１０のようなフィルタバンクを含みうることに留意されたい。同様に、復号化器／逆量子化器段階３６０は、図２に示されている合成フィルタバンク２３０などのフィルタバンクを含みうる。
【００２３】
音響心理モデルに基づくプレフィルタ／ポストフィルタ
プレフィルタ３１０及びポストフィルタ３８０の一実施例が、以下の“プレフィルタ及びポストフィルタの構造”という表題の節においてさらに議論される。以下に議論されているように、プレフィルタ３１０及びポストフィルタ３８０の構造が、適切な周波数依存性を有する時間的及びスペクトル的分解能をサポートしていることが有利である。それゆえ、非線形周波数軸に基づくフィルタ設計を可能にする周波数ワープ技法を用いたフィルタ構造が用いられる。
【００２４】
周波数ワープ技法を用いるために、マスク済み閾値が、適切な非線形（すなわち、ワープさせられた）周波数軸に以下のように変換される必要がある。一般に、フィルタ係数ｇを得るための、結果として得られる手続きは次のようになる：・音響心理モデルを適用することにより、周波数毎の強度（密度）としてマスク済み閾値が与えられる
・以下に議論されている周波数ワープ技法に従った周波数軸の非線形変換により、変換されたマスク済み閾値が与えられる
・ＬＰＣ解析／モデリング技法を適用することにより、ＬＰＣフィルタ係数ｈが得られ、これが格子定数すなわちＬＳＰへの変換を用いて量子化及び符号化される
・図６に示されたワープ済みフィルタ構造を用いるためには、ＬＰＣフィルタ係数ｈがフィルタ係数ｇに変換される必要がある
【００２５】
フィルタ３１０の特性は、音声符号化に関して公知の技法を用いて、（音響心理モデル３１５によって生成された）マスク済み閾値に適合させられる。その際、線形予測係数（ＬＰＣ）フィルタパラメータが、音声信号のスペクトル包絡線をモデル化する目的で使用される。
【００２６】
従来技術に係る音声符号化技法においては、ＬＰＣフィルタパラメータは、通常、解析フィルタ出力信号のスペクトル包絡線が最も平坦となるように生成される。言い換えれば、ＬＰＣ解析フィルタの振幅応答が、入力スペクトル包絡線の逆に近似されることになる。入力スペクトルに係る元の包絡線は、ＬＰＣ合成フィルタによってデコーダ内で再構成される。それゆえ、その振幅応答は、入力スペクトル包絡線に近似的に等しくなる。
【００２７】
この種の従来技術に係る音声符号化技法に関しては、例えば、W.B.Kleijin及びK.K.Paliwalによる“音声符号化への導入”（音声符号化及び合成、Elsevier社（アムステルダム、１９９５年））という表題の文献を参照。この文献は本発明の参照文献である。
【００２８】
同様に、音響心理モデルに基づくポストフィルタ３８０及びプレフィルタ３１０の振幅応答も、それぞれ、マスク済み閾値及びその逆に対応していなければならない。この同様性によって、既知のＬＰＣ解析技法が、本明細書において修正された形で適用されうる。詳細に述べれば、既知のＬＰＣ解析技法が、短期間スペクトルの代わりにマスク済み閾値を用いるように修正される。
【００２９】
加えて、プレフィルタ３１０及びポストフィルタ３８０に関して、スペクトル包絡線の形状が取り扱われるのみならず、平均レベルもモデル内に含められるべきである。このことは、平均マスク済み閾値レベルを表わすポストフィルタ３８０内の利得係数、及び、プレフィルタ３１０におけるその逆、によって実現されうる。
【００３０】
この場合においても、フィルタ係数は、ＬＳＰ（線スペクトル対）表現、時間補間、あるいはベクトル量子化などの、音声符号化技法において公知の技法を用いて効率的に送出されうる。この種の音声符号化技法に係る詳細な議論に関しては、例えば、F.K.Soong及びB.-H.Juangによる“線スペクトル対（ＬＳＰ）及び音声データ圧縮”（Proc. ICASSP（１９８４年））という表題の論文を参照。この論文は本発明の参照論文である。
【００３１】
本発明に係るプレフィルタコンセプトの、標準的な音声符号化技法に対する一つの重要な利点は、マスク済み閾値の形状への時間的及び空間的適応性におけるより大きな柔軟性である。それゆえ、人間の聴覚システムの性質が、フィルタ構造選択の際に考慮されなければならない。
【００３２】
マスク係数の特性に係るより詳細な議論に関しては、例えば、M.R.Schroederらによる“人間の聴覚のマスキング特性を利用した、デジタル音声符号化器の最適化”（Journal of the Acoust. Soc. Am., 第６６巻第１６４７−１６５２頁（１９７９年１２月））という表題の論文、及び、J.H.Hallによる“符号化応用のための音響心理物理学”（デジタル信号処理ハンドブック（V.Madisetti及びD.B.Williams編）、３９−１；３９−２２、CRC Press、IEEE Press（１９９８年））という表題の論文を参照。これらは、それぞれ、本発明の参照論文である。
【００３３】
一般に、時間的振る舞いは、マスクする音（マスカー）の始まりよりも前に開始される比較的短い立ち上がり時間及びマスカーがオフになった後のより長い減衰時間によって特徴付けられる。マスキング効果の実際の程度はマスカーの周波数にも依存し、周波数が増大するに連れて時間分解能が増大する。
【００３４】
定常的な単音マスカーに関しては、マスク済み閾値のスペクトル形状は、マスカーの周波数の周りに、高周波数側に低周波数側よりもより大きく広がっているものとなる。高周波数側及び低周波数側のスロープの双方はマスカーの周波数に依存し、マスカーの周波数が増大すると周波数分解能は低減する。しかしながら、非線形“バーク（Bark）スケール（軸）”上では、マスク済み閾値の形状は殆ど周波数依存性を有さなくなる。このバークスケール（軸）は、ゼロから２０ｋＨｚまでを２４単位（Bark）でカバーする。
【００３５】
これらの特性は音響心理モデル３１５によって近似されるべきである一方で、プレフィルタ３１０及びポストフィルタ３８０の構造が周波数に依存した適切な時間的及びスペクトル的分解能をサポートすることは望ましい。それゆえ、前述されているように、以下に記述される選択されたフィルタ構造は、非線形周波数軸に係るフィルタ設計を可能にする周波数ワープ技法に基づいている。
【００３６】
プレフィルタ及びポストフィルタの構造
プレフィルタ３１０及びポストフィルタ３８０は、デコーダ３５０におけるマスク済み閾値の形状及びエンコーダ３００におけるその逆をモデリングしていなければならない。最も一般的な予測器（プレディクタ）は、エンコーダ３００において最小位相有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタを用いており、結果としてデコーダにおいてはＩＩＲフィルタが用いられる。
【００３７】
図４は、Ｐ次のＦＩＲプレディクタ４００及び対応するＩＩＲプレディクタ４５０を例示している。図４に示された構造は、時間的に変化させることが非常に容易である。なぜなら、双方のフィルタの実際の計数が等しく、それゆえ、同期して修正されうるからである。
【００３８】
マスク済み閾値のモデリングに関しては、低域周波数側においてより詳細を与えるような機能を有する表現が望ましい。周波数に係るこの種の不均等な分解能を実現するためには、例えばH.W.Strubeによる“ワープした周波数軸に関する線形予測”という表題の論文（J. of the Acoust. Soc. Am., 第６８巻第１０７１−１０７６頁（１９８０年））に記載されている周波数ワープ技法が有効に用いられうる。前記文献は本発明の参照論文である。この技法は、与えられたフィルタ次数に関して実現可能な近似精度の意味では非常に効率的であり、適応に関して必要とされる付随情報の量に密接に関連している。
【００３９】
一般に、周波数ワープ技法は、ローパス−ローパス変換及びローパス−バンドパス変換のようなフィルタ設計技法において公知の原理に基づいている。離散時間システムにおいては、等価な変換は全ての遅延ユニットを全通過で置換することによって実装されうる。“クリティカルな帯域”スケール（軸）の非線形性を反映する周波数軸が最も適切であろう。
【００４０】
例えば、M.R.Schroederらによる“人間の聴覚のマスキング特性を利用した、デジタル音声符号化器の最適化”（Journal of the Acoust. Soc. Am., 第６６巻第１６４７−１６５２頁（１９７９年１２月））という表題の論文、及び、U.K.Laineらによる“会話及び音声処理におけるワープ線形予測（ＷＬＰ）”という表題の論文（IEEE Int. Conf. Acoustics, Speech, Signal Processing, III-349〜III-352（１９９４年））を参照。これらは、共に本発明の参照論文である。
【００４１】
一般に、図５に示された一次全通過フィルタ５００を用いることにより、充分な近似精度が実現される。しかしながら、一次全通過フィルタ５００によって図４のＦＩＲ４００を直接置換することは、プレフィルタ３１０に関してのみ可能である。一次全通過フィルタ５００はその入力から出力へという無遅延の直接経路を有しているため、一次全通過フィルタ５００による図４のＩＩＲ４５０のフィードバック構造の置換により、ゼロラグループが実現されてしまう。
【００４２】
それゆえ、フィルタ構造の修正が必要である。エンコーダ及びデコーダにおけるフィルタ係数の同期適用を可能にする目的で、双方のシステムが以下に記述されているように修正されるべきである。
【００４３】
このゼロらグループ問題を克服するため、元の構造（図４）の遅延ユニットが、前掲のH.W.Strubeによる論文に記述されているように、一次の全通過フィルタ５００フィードバック部分のみを含む一次ＩＩＲフィルタによって置換される。図６は、本発明の一実施例に従う、周波数ワープ特性を有するＦＩＲフィルタ６００及びＩＩＲフィルタ６５０の模式的なブロック図である。フィルタ６００の係数は、全通過ユニットを有する構造の場合と同一の周波数を実現するように修正される必要がある。
【００４４】
係数ｇk（０［ｋ［Ｐ）は、以下の表式を用いて、元のＬＰＣフィルタ係数から計算される：
【数１】
0004567238.tif 000002
ＦＩＲフィルタ６００中に一次全通過を利用することにより、周波数軸に関する以下のマッピングが実現される：
【数２】
0004567238.tif 000003
上記関数の導関数
【数３】
0004567238.tif 000004
は、結果として得られるフィルタ６００の周波数応答が圧縮であるか（ν＞１）あるいは伸長であるか（ν＜１）を表わす。ワープ係数ａは、サンプリング周波数に依存して選択されるべきである。例えば、３２ｋＨｚの場合には、プレフィルタ応用に関してはおよそ０．５というワープ係数の値が良い選択である。
【００４５】
本発明に係るプレフィルタ法は、音声ファイルストレージ応用にかんしても有用であることに留意されたい。音声ファイルストレージ応用においては、プレフィルタ３１０の出力信号は固定量子化器を用いて直接量子化され、その結果得られる整数値は無損失符号化技法を用いて符号化される。
【００４６】
これらは、音声信号に係る無損失符号化に対して高度に最適化された標準的なファイル圧縮技法を構成しうる。このアプローチは、現在までのところ無損失圧縮に関してのみ適していた技法の、知覚音声符号化への適用可能性を開くものである。
【００４７】
以上の説明は、本発明の一実施例に関するもので，この技術分野の当業者であれば、本発明の種々の変形例が考え得るが、それらはいずれも本発明の技術的範囲に包含される。
【００４８】
【発明の効果】
以上述べたごとく、本発明によれば、冗長性低減及び不関連性低減に関して相異なったスペクトル分解能及び時間分解能を有する知覚音声コーダが提供される。
【００４９】
特許請求の範囲の発明の要件の後に括弧で記載した番号がある場合は本発明の一実施例の態様関係を示すものであって、本発明の範囲を限定するものと解釈してはならない。
【図面の簡単な説明】
【図１】  従来技術に係る知覚音声コーダの模式的なブロック図。
【図２】  図１に示された知覚音声コーダに対応する、従来技術に係る知覚音声デコーダの模式的なブロック図。
【図３】  本発明に従った知覚音声コーダ及び対応する知覚音声デコーダの模式的なブロック図。
【図４】  Ｐ次のＦＩＲプレディクタ及び対応するＩＩＲプレディクタを示す図。
【図５】  一次全通過フィルタを示す図。
【図６】  本発明の一実施例に従って周波数ワープ特性を示すＦＩＲフィルタ及び対応するＩＩＲフィルタを模式的に示す図。
【符号の説明】
１００  知覚音声コーダ
１１０  解析フィルタバンク
１２０  知覚モデル
１３０  量子化器及び符号化器
１４０  ビットストリームエンコーダ／マルチプレクサ
２００  知覚音声デコーダ
２１０  ビットストリームデコーダ／デマルチプレクサ
２２０  復号化器及び逆量子化器
２３０  合成フィルタバンク
３００  知覚音声コーダ
３１０  プレフィルタ
３１５  音響心理モデル
３２０  量子化器及び符号化器
３５０  知覚音声デコーダ
３６０  復号化器及び逆量子化器
３８０  ポストフィルタ
４００  ＦＩＲプレディクタ
４５０  ＩＩＲプレディクタ
５００  一次全通過フィルタ
６００  周波数ワープ特性を有するＦＩＲフィルタ
６５０  周波数ワープ特性を有するＩＩＲフィルタ
【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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【図６】
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