【手続補正書】
【提出日】平成19年2月20日(2007.2.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ディジタルオーディオ信号を変換するディジタル信号処理方法において、
上記ディジタルオーディオ信号からパワースペクトルデータを算出する周波数分析ステップと、
上記パワースペクトルデータを最大値幅で正規化して正規化データを算出する正規化ステップと、
上記正規化データに基づいてそのクラスを分類するクラス分類ステップと、
上記分類されたクラスに対応した予測方式で上記ディジタルオーディオ信号を予測演算することにより上記ディジタルオーディオ信号を変換してなる新たなディジタルオーディオ信号を生成する予測演算ステップと
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】
上記周波数分析ステップでは、窓関数の各種演算処理方法が具えられ、
上記ディジタルオーディオ信号の周波数特性に応じて、所望の上記演算処理方法が用いられる
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】
上記スペクトルデータ抽出ステップでは、
上記一部のパワースペクトルデータを抽出する際、直流成分のパワースペクトルデータが除かれる
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】
上記予測演算ステップでは、
予め所望とするディジタルオーディオ信号に基づいて学習により生成されている予測係数が用いられる
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５】
上記パワースペクトルデータは、ほぼ左右対称の成分からなり、
上記スペクトルデータ抽出ステップでは、
上記パワースペクトルデータのうち、左右いづれかの成分が抽出対象とされる
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６】
ディジタルオーディオ信号を変換するディジタル信号処理装置において、
上記ディジタルオーディオ信号からパワースペクトルデータを算出する周波数分析手段と、
上記パワースペクトルデータを最大値幅で正規化して正規化データを算出する正規化手段と、
上記正規化データに基づいてそのクラスを分類するクラス分類手段と、
上記分類されたクラスに対応した予測方式で上記ディジタルオーディオ信号を予測演算することにより上記ディジタルオーディオ信号を変換してなる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７】
上記周波数分析手段は、窓関数の各種演算処理手段を具え、
上記ディジタルオーディオ信号の周波数特性に応じて、所望の上記演算処理手段を用いる
ことを特徴とする請求項６に記載のディジタル信号処理装置。
【請求項８】
上記スペクトルデータ抽出手段は、
上記一部のパワースペクトルデータを抽出する際、直流成分のパワースペクトルデータを除く
ことを特徴とする請求項６に記載のディジタル信号処理装置。
【請求項９】
上記予測演算手段は、
予め所望とするディジタルオーディオ信号に基づいて学習により生成されている予測係数を用いる
ことを特徴とする請求項６に記載のディジタル信号処理装置。
【請求項１０】
上記パワースペクトルデータは、ほぼ左右対称の成分からなり、
上記スペクトルデータ抽出手段は、
上記パワースペクトルデータのうち、左右いづれかの成分を抽出対象とする
ことを特徴とする請求項６に記載のディジタル信号処理装置。
【請求項１１】
ディジタルオーディオ信号からパワースペクトルデータを算出する周波数分析ステップと、
上記パワースペクトルデータを最大値幅で正規化して正規化データを算出する正規化ステップと、
上記正規化データに基づいてそのクラスを分類するクラス分類ステップと、
上記分類されたクラスに対応した予測方式で上記ディジタルオーディオ信号を予測演算することにより上記ディジタルオーディオ信号を変換してなる新たなディジタルオーディオ信号を生成する予測演算ステップと
を含むプログラムをディジタル信号処理装置に実行させるプログラム格納媒体。
【請求項１２】
ディジタルオーディオ信号を変換するディジタル信号処理装置の上記変換処理の予測に用いられる予測係数を生成する学習方法において、
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オーディオ信号生成ステップと、
上記生徒ディジタルオーディオ信号からパワースペクトルデータを算出する周波数分析ステップと、
上記パワースペクトルデータを最大値幅で正規化して正規化データを算出する正規化ステップと、
上記正規化データに基づいてそのクラスを分類するクラス分類ステップと、
上記ディジタルオーディオ信号と上記生徒ディジタルオーディオ信号とに基づいて上記クラスに対応する予測係数を算出する予測係数算出ステップと
を具えることを特徴とする学習方法。
【請求項１３】
上記周波数分析ステップでは、窓関数の各種演算処理方法が具えられ、
上記ディジタルオーディオ信号の周波数特性に応じて、所望の上記演算処理方法が用いられる
ことを特徴とする請求項１２に記載の学習方法。
【請求項１４】
上記スペクトルデータ抽出ステップでは、
上記一部のパワースペクトルデータを抽出する際、直流成分のパワースペクトルデータが除かれる
ことを特徴とする請求項１２に記載の学習方法。
【請求項１５】
上記パワースペクトルデータは、ほぼ左右対称の成分からなり、
上記スペクトルデータ抽出ステップでは、
上記パワースペクトルデータのうち、左右いづれかの成分が抽出対象とされる
ことを特徴とする請求項１２に記載の学習方法。
【請求項１６】
ディジタルオーディオ信号を変換するディジタル信号処理装置の上記変換処理の予測演算に用いられる予測係数を生成する学習装置において、
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オーディオ信号生成手段と、
上記生徒ディジタルオーディオ信号からパワースペクトルデータを算出する周波数分析手段と、
上記パワースペクトルデータを最大値幅で正規化して正規化データを算出する正規化手段と、
上記正規化データに基づいてそのクラスを分類するクラス分類手段と、
上記ディジタルオーディオ信号と上記生徒ディジタルオーディオ信号とに基づいて上記クラスに対応する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１７】
上記周波数分析手段は、窓関数の各種演算処理手段を具え、
上記ディジタルオーディオ信号の周波数特性に応じて、所望の上記演算処理手段を用いる
ことを特徴とする請求項１６に記載の学習装置。
【請求項１８】
上記スペクトルデータ抽出手段は、
上記一部のパワースペクトルデータを抽出する際、直流成分のパワースペクトルデータを除く
ことを特徴とする請求項１６に記載の学習装置。
【請求項１９】
上記パワースペクトルデータは、ほぼ左右対称の成分からなり、
上記スペクトルデータ抽出手段は、
上記パワースペクトルデータのうち、左右いづれかの成分を抽出対象とする
ことを特徴とする請求項１６に記載の学習装置。
【請求項２０】
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オーディオ信号生成ステップと、
上記生徒ディジタルオーディオ信号からパワースペクトルデータを算出する周波数分析ステップと、
上記パワースペクトルデータを最大値幅で正規化して正規化データを算出する正規化ステップと、
上記正規化データに基づいてそのクラスを分類するクラス分類ステップと、
上記ディジタルオーディオ信号と上記生徒ディジタルオーディオ信号とに基づいて上記クラスに対応する予測係数を算出する予測係数算出ステップと
を含むプログラムをディジタル信号処理装置に実行させるプログラム格納媒体。