(57)【要約】本発明は、改善された心理音響モデルを使用したデジタルオーディオ符号化方法に関わり、本発明によるオーディオデータ符号化方法は、入力オーディオ信号の特性によってウィンドウタイプを決定するステップと、決定されたウィンドウタイプによって、入力オーディオ信号からＣＭＤＣＴスペクトルを生成するステップと、決定されたウィンドウタイプを利用して、入力オーディオ信号からＦＦＴスペクトルを生成するステップと、生成されたＣＭＤＣＴスペクトル及びＦＦＴスペクトルを利用して、心理音響モデルの分析を行うステップとを含む。
2006504993.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタルオーディオ符号化方法において、
（ａ）入力オーディオ信号の特性によってウィンドウタイプを決定するステップと、
（ｂ）前記決定されたウィンドウタイプによって、前記入力オーディオ信号からＣＭＤＣＴスペクトルを生成するステップと、
（ｃ）前記決定されたウィンドウタイプを利用して、前記入力オーディオ信号からＦＦＴスペクトルを生成するステップと、
（ｄ）前記生成されたＣＭＤＣＴスペクトル及びＦＦＴスペクトルを利用して、心理音響モデル分析を行うステップとを含むことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記（ａ）ステップは、（ａ１）前記入力オーディオ信号をフィルタリングして複数個のサブバンドに分割するステップをさらに含み、前記ウィンドウタイプを決定するステップは、前記サブバンドに分割された入力オーディオ信号について行われることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記（ａ１）ステップは、多相フィルタバンクによって行われることを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記（ａ）ステップで決定されたウィンドウタイプがロングウィンドウである場合、前記（ｂ）ステップでは、ロングウィンドウを適用してロングＣＭＤＣＴスペクトルを生成し、前記（ｃ）ステップでは、ショートウィンドウを適用してショートＦＦＴスペクトルを生成し、前記（ｄ）ステップでは、前記生成されたロングＣＭＤＣＴスペクトル及びショートＦＦＴスペクトルに基づいて、心理音響モデルの分析を行うことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記（ａ）ステップで決定されたウィンドウタイプがショートウィンドウである場合、前記（ｂ）ステップでは、ショートウィンドウを適用してショートＣＭＤＣＴスペクトルを生成し、前記（ｃ）ステップでは、ロングウィンドウを適用してロングＦＦＴスペクトルを生成し、前記（ｄ）ステップでは、前記生成されたショートＣＭＤＣＴスペクトル及びロングＦＦＴスペクトルに基づいて、心理音響モデルの分析を行うことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記（ａ）ステップは、入力オーディオ信号が遷移信号である場合には、ウィンドウタイプをショートウィンドウと決定し、非遷移信号である場合には、ウィンドウタイプをロングウィンドウと決定することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
（ｅ）前記（ｄ）ステップで行われた心理音響モデルの分析結果に基づいて、量子化及び符号化を行うステップをさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記心理音響モデルは、ＭＰＥＧ−１レイヤ３、ＭＰＥＧ−２
ＡＡＣ、ＭＰＥＧ４、ＷＭＡを含むグループのうち、何れか一つで使われる心理音響モデルであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
デジタルオーディオデータ符号化装置において、
入力オーディオ信号の特性によってウィンドウタイプを決定するウィンドウスイッチング部と、
前記ウィンドウスイッチング部で決定されたウィンドウタイプによって、前記入力オーディオ信号からＣＭＤＣＴスペクトルを生成するＣＭＤＣＴ部と、
前記ウィンドウスイッチング部で決定されたウィンドウタイプを利用して、前記入力オーディオ信号からＦＦＴスペクトルを生成するＦＦＴ部と、
前記ＣＭＤＣＴ部で生成されたＣＭＤＣＴスペクトル及び前記ＦＦＴ部で生成されたＦＦＴスペクトルを利用して、心理音響モデルの分析を行う心理音響モデル部とを含むことを特徴とする装置。
【請求項１０】
前記符号化装置は、前記入力オーディオ信号をフィルタリングして複数個のサブバンドに分割するフィルタ部をさらに含み、前記ウィンドウスイッチング部は、前記フィルタ部の出力データに基づいて、ウィンドウタイプを決定することを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１１】
前記フィルタ部は、多相フィルタバンクであることを特徴とする請求項１０に記載の装置。
【請求項１２】
前記ウィンドウスイッチング部で決定されたウィンドウタイプがロングウィンドウである場合、前記ＣＭＤＣＴ部は、ロングウィンドウを適用してロングＣＭＤＣＴスペクトルを生成し、前記ＦＦＴ部は、ショートウィンドウを適用してショートＦＦＴスペクトルを生成し、前記心理音響モデル部は、前記ＣＭＤＣＴ部で生成されたロングＣＭＤＣＴスペクトル及び前記ＦＦＴ部で生成されたショートＦＦＴスペクトルに基づいて、心理音響モデルの分析を行うことを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１３】
前記ウィンドウスイッチング部で決定されたウィンドウタイプがショートウィンドウである場合、前記ＣＭＤＣＴ部は、ショートウィンドウを適用してショートＣＭＤＣＴスペクトルを生成し、前記ＦＦＴ部は、ロングウィンドウを適用してロングＦＦＴスペクトルを生成し、前記心理音響モデル部は、前記ＣＭＤＣＴ部で生成されたショートＣＭＤＣＴスペクトル及び前記ＦＦＴ部で生成されたロングＦＦＴスペクトルに基づいて、心理音響モデルの分析を行うことを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１４】
前記ウィンドウスイッチング部は、入力オーディオ信号が遷移信号である場合には、ウィンドウタイプをショートウィンドウと決定し、非遷移信号である場合には、ウィンドウタイプをロングウィンドウと決定することを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１５】
前記ＣＭＤＣＴ部からのオーディオデータ及び前記心理音響モデル部からの結果値に基づいて、量子化及び符号化を行う量子化及び符号化部をさらに含むことを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１６】
前記心理音響モデルは、ＭＰＥＧ−１レイヤ３、ＭＰＥＧ−２  ＡＡＣ、ＭＰＥＧ４、ＷＭＡを含むグループのうち、何れか一つで使われる心理音響モデルであることを特徴とする請求項９に記載の装置。
【請求項１７】
デジタルオーディオ符号化方法において、
（ａ）入力オーディオ信号からＣＭＤＣＴスペクトルを生成するステップと、
（ｂ）前記生成されたＣＭＤＣＴスペクトルを利用して、心理音響モデルの分析を行うステップとを含むことを特徴とする方法。
【請求項１８】
前記（ａ）ステップは、（ａ１）入力オーディオ信号について、ロングウィンドウ及びショートウィンドウを適用してＣＭＤＣＴを行い、ロングＣＭＤＣＴスペクトル及びショートＣＭＤＣＴスペクトルを生成するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記（ｂ）ステップは、前記（ａ１）ステップで生成されたロングＣＭＤＣＴスペクトル及びショートＣＭＤＣＴスペクトルを使用して、心理音響モデルの分析を行うことを特徴とする請求項１８に記載の方法。
【請求項２０】
前記（ａ）ステップは、（ａ２）前記入力オーディオ信号をフィルタリングして複数個のサブバンドに分割するステップをさらに含み、前記ＣＭＤＣＴスペクトルを生成するステップは、前記サブバンドに分割された入力オーディオ信号について行われることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項２１】
前記符号化方法は、（ａ３）前記入力オーディオ信号の特性によって、ウィンドウタイプを決定するステップをさらに含むことを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項２２】
前記（ａ３）ステップは、入力オーディオ信号が遷移信号である場合には、ウィンドウタイプをショートウィンドウと決定し、非遷移信号である場合には、ウィンドウタイプをロングウィンドウと決定することを特徴とする請求項２１に記載の方法。
【請求項２３】
前記（ａ２）ステップは、多相フィルタバンクによって行われることを特徴とする請求項２０に記載の方法。
【請求項２４】
前記（ａ３）ステップで決定されたウィンドウタイプがロングウィンドウである場合には、前記（ｂ）ステップで行われた心理音響モデルの分析結果に基づいて、ロングＭＤＣＴスペクトルについて量子化及び符号化を行い、前記（ａ２）ステップで決定されたウィンドウタイプがショートウィンドウである場合には、前記（ｂ）ステップで行われた心理音響モデルの分析結果に基づいて、ショートＭＤＣＴスペクトルについて量子化及び符号化を行うステップを含むことを特徴とする請求項２２に記載の方法。
【請求項２５】
前記心理音響モデルは、ＭＰＥＧ−１レイヤ３、ＭＰＥＧ−２
ＡＡＣ、ＭＰＥＧ４、ＷＭＡを含むグループのうち、何れか一つで使われる心理音響モデルであることを特徴とする請求項１７に記載の方法。
【請求項２６】
デジタルオーディオ符号化装置において、
入力オーディオ信号からＣＭＤＣＴスペクトルを生成するＣＭＤＣＴ部と、
前記ＣＭＤＣＴ部で生成されたＣＭＤＣＴスペクトルを利用して、心理音響モデルの分析を行う心理音響モデル部を含むことを特徴とする装置。
【請求項２７】
前記ＣＭＤＣＴ部は、前記入力オーディオ信号について、ロングウィンドウ及びショートウィンドウを適用してＣＭＤＣＴを行い、ロングＣＭＤＣＴスペクトル及びショートＣＭＤＣＴスペクトルを生成することを特徴とする請求項２６に記載の装置。
【請求項２８】
前記心理音響モデル部は、前記ＣＭＤＣＴ部で生成されたロングＣＭＤＣＴスペクトル及びショートＣＭＤＣＴスペクトルを使用して、心理音響モデルの分析を行うことを特徴とする請求項２７に記載の装置。
【請求項２９】
前記入力オーディオ信号をフィルタリングして複数個のサブバンドに分割するフィルタ部をさらに含み、前記ＣＭＤＣＴ部は、前記サブバンドに分割されたデータについてＣＭＤＣＴを行うことを特徴とする請求項２６に記載の装置。
【請求項３０】
前記入力オーディオ信号の特性によって、ウィンドウタイプを決定するウィンドウタイプ決定部をさらに含むことを特徴とする請求項２６に記載の装置。
【請求項３１】
前記ウィンドウタイプ決定部は、入力オーディオ信号が遷移信号である場合には、ウィンドウタイプをショートウィンドウと決定し、非遷移信号である場合には、ウィンドウタイプをロングウィンドウと決定することを特徴とする請求項３０に記載の装置。
【請求項３２】
前記フィルタ部は、多相フィルタバンクであることを特徴とする請求項２９に記載の装置。
【請求項３３】
前記符号化装置は、量子化及び符号化部をさらに含み、前記量子化及び符号化部は、前記ウィンドウタイプ決定部で決定されたウィンドウタイプがロングウィンドウである場合には、前記心理音響モデル部で行われた心理音響モデルの分析結果に基づいて、ロングＭＤＣＴスペクトルについて量子化及び符号化を行い、前記ウィンドウタイプ決定部で決定されたウィンドウタイプがショートウィンドウである場合には、前記心理音響モデル部で行われた心理音響モデルの分析結果に基づいて、ショートＭＤＣＴスペクトルについて量子化及び符号化を行うことを特徴とする請求項３１に記載の装置。
【請求項３４】
前記心理音響モデルは、ＭＰＥＧ−１レイヤ３、ＭＰＥＧ−２  ＡＡＣ、ＭＰＥＧ４、ＷＭＡを含むグループのうち、何れか一つで使われる心理音響モデルであることを特徴とする請求項２６に記載の装置。
【請求項３５】
（ａ）入力オーディオ信号の特性によってウィンドウタイプを決定するステップと、
（ｂ）前記決定されたウィンドウタイプによって、前記入力オーディオ信号からＣＭＤＣＴスペクトルを生成するステップと、
（ｃ）前記決定されたウィンドウタイプを利用して、前記入力オーディオ信号からＦＦＴスペクトルを生成するステップと、
（ｄ）前記生成されたＣＭＤＣＴスペクトル及びＦＦＴスペクトルを利用して、心理音響モデルの分析を行うステップとを含むデジタルオーディオ符号化方法を行うためのコンピュータプログラムコードが記録されたコンピュータで判読可能な記録媒体。
【請求項３６】
前記（ａ）ステップは、（ａ１）前記入力オーディオ信号をフィルタリングして、複数個のサブバンドに分割するステップをさらに含み、前記ウィンドウタイプを決定するステップは、前記サブバンドに分割された入力オーディオ信号について行われることを特徴とする請求項３５に記載の記録媒体。
【請求項３７】
前記（ａ１）ステップは、多相フィルタバンクによって行われることを特徴とする請求項３６に記載の記録媒体。
【請求項３８】
前記（ａ）ステップで決定されたウィンドウタイプがロングウィンドウである場合、前記（ｂ）ステップでは、ロングウィンドウを適用してロングＣＭＤＣＴスペクトルを生成し、前記（ｃ）ステップでは、ショートウィンドウを適用してショートＦＦＴスペクトルを生成し、前記（ｄ）ステップでは、前記生成されたロングＣＭＤＣＴスペクトル及びショートＦＦＴスペクトルに基づいて、心理音響モデルの分析を行うことを特徴とする請求項３５に記載の記録媒体。
【請求項３９】
前記（ａ）ステップで決定されたウィンドウタイプがショートウィンドウである場合、前記（ｂ）ステップでは、ショートウィンドウを適用してショートＣＭＤＣＴスペクトルを生成し、前記（ｃ）ステップでは、ロングウィンドウを適用してロングＦＦＴスペクトルを生成し、前記（ｄ）ステップでは、前記生成されたショートＣＭＤＣＴスペクトル及びロングＦＦＴスペクトルに基づいて、心理音響モデルの分析を行うことを特徴とする請求項３５に記載の記録媒体。
【請求項４０】
前記（ａ）ステップは、入力オーディオ信号が遷移信号である場合には、ウィンドウタイプをショートウィンドウと決定し、非遷移信号である場合には、ウィンドウタイプをロングウィンドウと決定することを特徴とする請求項３５に記載の記録媒体。
【請求項４１】
前記（ｅ）前記（ｄ）ステップで行われた心理音響モデルの分析結果に基づいて、量子化及び符号化を行うステップをさらに含むことを特徴とする請求項３５に記載の記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、デジタルオーディオ符号化のための符号化方法及びその装置に関わり、特に、改善された心理音響モデルを使用して、音質の低下なしに符号化方法及びその装置にかかる計算量を減少させ、複雑度を低下させるための符号化方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＭＰＥＧオーディオ符号化器は、符号化中に生成された量子化ノイズを聴取者に知覚させず、高い圧縮率を実現する。ＭＰＥＧで標準案を定めたＭＰＥＧ−１オーディオ符号器は、オーディオ信号を３２ｋｂｐｓから４４８ｋｂｐｓのビット率で符号化する。ＭＰＥＧ−１オーディオ規格は、符号化のための３個の異なるアルゴリズムを有する。
【０００３】
ＭＰＥＧ−１符号化器は、レイヤ１、２、３という３つのモードを有している。レイヤ１は、最も基本的なアルゴリズムを具現し、レイヤ２及び３は、レイヤ１が改善されたものである。高いレイヤであるほど、高品質と高圧縮率とが実現される一方、ハードウェアの規模は大きくなる。
【０００４】
ＭＰＥＧオーディオ符号化器は、信号の知覚的重複性を低下させるために、人間の聴覚特性をよく反映する心理音響モデルを使用する。ＭＰＥＧで標準案を定めたＭＰＥＧ１とＭＰＥＧ２とは、人間の知覚特性を反映し、知覚的重複性を除去して、符号化後にも良好な音質が維持されるように、心理音響モデルを利用する知覚符号化方式を採択している。
【０００５】
知覚符号化方式は、人間の心理音響モデルを分析して適用した技法であって、最小可聴限界とマスキング効果とを利用する。マスキング効果は、大きい音によって、ある臨界値以下の小さな音が区分される現象を称し、このように、同時間に存在する信号間のマスキングを周波数マスキングともいう。このとき、周波数帯域によってマスキングされた音の臨界値も変わる。
【０００６】
心理音響モデルを使用して、フィルタバンクの各サブバンドで聞けない最大ノイズモデルを決定できるが、このそれぞれのサブバンドでのノイズレベル、すなわち、マスキング臨界値を使用して、各サブバンドに対する信号対マスク率（ＳＭＲ：Signal  to  Mask  Ratio）値を求めることが可能である。
【０００７】
心理音響モデルを使用した符号化方法は、譲受人がＭｏｔｏｒｏｌａ，Ｉｎｃであり、発明の名称が“Ｓｙｓｔｅｍ  ａｎｄ  ｍｅｔｈｏｄ  ｏｆ  ｅｎｃｏｄｉｎｇ  ａｎｄ  ｄｅｃｏｄｉｎｇ  ａ  ｌａｙｅｒｅｄ  ｂｉｔｓｔｒｅａｍ  ｂｙ  ｒｅ−ａｐｐｌｙｉｎｇ  ｐｓｙｃｏａｃｏｕｓｔｉｃ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｉｎ  ｔｈｅ  ｄｅｃｏｄｅｒ”である米国特許第６,０９２,０４１号明細書に開示されている。
【０００８】
図１は、一般的なＭＰＥＧオーディオ符号化器を示す図である。ここでは、ＭＰＥＧオーディオ符号化器のうち、ＭＰＥＧ−１レイヤ３、すなわち、ＭＰ３オーディオ符号化器を例として説明する。
【０００９】
ＭＰ３オーディオ符号化器は、フィルタバンク１１０、変形離散余弦変換部（ＭＤＣＴ）１２０、高速フーリエ変換部（ＦＦＴ）１３０、心理音響符号化部１４０、量子化及びハフマンエンコーディング部１５０、ビットストリームフォーマッティング部１６０を含む。
【００１０】
フィルタバンク１１０は、オーディオ信号の統計的な重複性を除去するために入力された、時間領域のオーディオ信号を３２個の周波数領域のサブバンドに細分する。
【００１１】
ＭＤＣＴ部１２０は、周波数分解能を向上させるために、心理音響モデル部１４０から入力されたウィンドウスイッチング情報を利用して、フィルタバンク１１０から分割されたサブバンドをさらに精密な周波数帯域に分割する。例えば、心理音響モデル部１４０から入力されたウィンドウスイッチング情報がロングウィンドウを表示する場合には、３６ポイントのＭＤＣＴを使用して、３２個のサブバンドよりさらに細密に周波数帯域を分割し、ウィンドウスイッチング情報がショートウィンドウを表示する場合には、１２ポイントのＭＤＣＴを使用して、３２個のサブバンドよりさらに細密に周波数帯域を分割する。
ＦＦＴ部１３０は、入力されたオーディオ信号を周波数領域のスペクトルに変換して心理音響モデル部１４０に出力する。
【００１２】
心理音響モデル部１４０は、人間の聴覚特性による知覚的な重複性を除去するために、ＦＦＴ部１３０から出力された周波数スペクトルを利用して、それぞれのサブバンドに対する耳に聞こえないノイズレベルであるマスキング臨界値、すなわち、ＳＭＲを決定する。心理音響モデル部１４０で決定されたＳＭＲ値は、量子化及びハフマン符号化部１２０に入力される。
【００１３】
また、心理音響モデル部１４０は、知覚エネルギーを計算してウィンドウスイッチング如何を決定し、ウィンドウスイッチング情報をＭＤＣＴ部１２０に出力する。
【００１４】
量子化及びハフマン符号化部１５０では、心理音響モデル部１４０から入力されたＳＭＲ値に基づいて、ＭＤＣＴ部１２０から入力されたＭＤＣＴが行われた周波数領域のデータについて、知覚的重複性を除去するためのビット割当てとオーディオ符号化のための量子化過程とを行う。
【００１５】
ビットストリームフォーマッティング部１６０は、量子化及びハフマン符号化部１５０から入力された符号化されたオーディオ信号を、ＭＰＥＧで定めたビットストリームでフォーマッティングして出力する。
【００１６】
前述されたように、図１に示された従来の心理音響モデルでは、マスキング臨界値を計算するために、入力オーディオ信号から得られたＦＦＴスペクトルを使用する。しかし、フィルタバンクは、アリアシングを起こし、これらアリアシングが発生した成分から得られた値が量子化ステップで使われるため、心理音響モデルでＦＦＴスペクトルに基づいてＳＭＲを求め、これを量子化ステップで使用する場合、最適の結果を得られないという問題点がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
本発明は、前記問題点を解決するためのものであって、変形された心理音響モデルを使用して、従来のＭＰＥＧオーディオ符号化器に比べて、出力オーディオストリームの音質を向上させ、デジタルオーディオ符号化ステップの計算量を減少させることが可能なデジタルオーディオ符号化方法及び装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
前記課題を解決するために、本発明によるデジタルオーディオ符号化方法は、入力オーディオ信号の特性によってウィンドウタイプを決定するステップと、前記決定されたウィンドウタイプによって前記入力オーディオ信号からＣＭＤＣＴ（Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｍｏｄｉｆｉｅｄ  Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｃｏｓｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）スペクトルを生成するステップと、前記決定されたウィンドウタイプを利用して、前記入力オーディオ信号からＦＦＴスペクトルを生成するステップと、前記生成されたＣＭＤＣＴスペクトル及びＦＦＴスペクトルを利用して、心理音響モデルの分析を行うステップとを含むことを特徴とする。
【００１９】
前記課題を達成するための本発明によるさらに望ましいデジタルオーディオ符号化方法は、決定されたウィンドウタイプがロングウィンドウである場合、ロングウィンドウを適用して、ロングＣＭＤＣＴスペクトルを生成し、ショートウィンドウを適用して、ショートＦＦＴスペクトルを生成し、生成されたロングＣＭＤＣＴスペクトル及びショートＦＦＴスペクトルに基づいて、心理音響モデルの分析を行うことを特徴とする。
【００２０】
前記課題を解決するために、本発明によるデジタルオーディオ符号化装置は、入力オーディオ信号の特性によってウィンドウタイプを決定するウィンドウスイッチング部と、前記ウィンドウスイッチング部で決定されたウィンドウタイプによって、前記入力オーディオ信号からＣＭＤＣＴスペクトルを生成するＣＭＤＣＴ部と、前記ウィンドウスイッチング部で決定されたウィンドウタイプを利用して、前記入力オーディオ信号からＦＦＴスペクトルを生成するＦＦＴ部と、前記ＣＭＤＣＴ部で生成されたＣＭＤＣＴスペクトル及び前記ＦＦＴ部で生成されたＦＦＴスペクトルを利用して、心理音響モデルの分析を行う心理音響モデル部と、を含むことを特徴とする。
【００２１】
前記課題を達成するための本発明によるさらに望ましいデジタルオーディオ符号化装置は、ウィンドウスイッチング部で決定されたウィンドウタイプがロングウィンドウである場合、前記ＣＭＤＣＴ部は、ロングウィンドウを適用して、ロングＣＭＤＣＴスペクトルを生成し、前記ＦＦＴ部は、ショートウィンドウを適用して、ショートＦＦＴスペクトルを生成し、前記心理音響モデル部は、前記ＣＭＤＣＴ部で生成されたロングＣＭＤＣＴスペクトル及び前記ＦＦＴ部で生成されたショートＦＦＴスペクトルに基づいて、心理音響モデルの分析を行うことを特徴とする。
【００２２】
前記課題を解決するために、本発明によるデジタルオーディオ符号化方法は、入力オーディオ信号からＣＭＤＣＴスペクトルを生成するステップと、生成されたＣＭＤＣＴスペクトルを利用して、心理音響モデルの分析を行うステップとを含むことを特徴とする。
【００２３】
前記課題を達成するための、本発明によるさらに望ましいデジタルオーディオ符号化方法は、入力オーディオ信号について、ロングウィンドウ及びショートウィンドウを適用してＣＭＤＣＴを行い、ロングＣＭＤＣＴスペクトル及びショートＣＭＤＣＴスペクトルを生成するステップをさらに含むことを特徴とする。
【００２４】
前記課題を達成するための、本発明によるさらに望ましいデジタルオーディオ符号化方法は、生成されたロングＣＭＤＣＴスペクトル及びショートＣＭＤＣＴスペクトルを使用して、心理音響モデルの分析を行うことを特徴とする。
【００２５】
前記課題を達成するための、本発明によるさらに望ましいデジタルオーディオ符号化方法は、決定されたウィンドウタイプがロングウィンドウである場合には、心理音響モデルの分析結果に基づいて、ロングＭＤＣＴスペクトルについて量子化及び符号化を行い、決定されたウィンドウタイプがショートウィンドウである場合には、心理音響モデルの分析結果に基づいて、ショートＭＤＣＴスペクトルについて量子化及び符号化を行うことを特徴とする。
【００２６】
前記課題を解決するために、本発明によるデジタルオーディオ符号化装置は、入力オーディオ信号からＣＭＤＣＴスペクトルを生成するＣＭＤＣＴ部と、前記ＣＭＤＣＴ部で生成されたＣＭＤＣＴスペクトルを利用して、心理音響モデルの分析を行う心理音響モデル部とを含むことを特徴とする。
【００２７】
前記課題を達成するための、本発明によるさらに望ましいデジタルオーディオ符号化装置では、前記ＣＭＤＣＴ部は、前記入力オーディオ信号について、ロングウィンドウ及びショートウィンドウを適用してＣＭＤＣＴを行い、ロングＣＭＤＣＴスペクトル及びショートＣＭＤＣＴスペクトルを生成することを特徴とする。
【００２８】
前記課題を達成するための、本発明によるさらに望ましいデジタルオーディオ符号化装置では、前記心理音響モデル部は、前記ＣＭＤＣＴ部で生成されたロングＣＭＤＣＴスペクトル及びショートＣＭＤＣＴスペクトルを使用して、心理音響モデルの分析を行うことを特徴とする。
【００２９】
前記課題を達成するための、本発明によるさらに望ましいデジタルオーディオ符号化装置は、量子化及び符号化部をさらに含み、量子化及び符号化部は、決定されたウィンドウタイプがロングウィンドウである場合には、心理音響モデルの分析結果に基づいて、ロングＭＤＣＴスペクトルについて量子化及び符号化を行い、決定されたウィンドウタイプがショートウィンドウである場合には、心理音響モデルの分析結果に基づいて、ショートＭＤＣＴスペクトルについて量子化及び符号化を行うことを特徴とする。
【００３０】
ＭＰＥＧオーディオ符号化器は、非常に多くの計算量を要求するため、リアルタイム処理に適用し難い。出力オーディオの音質を低下させることによって、エンコーディングアルゴリズムを単純化することが可能である。しかし、音質を低下させずに計算量を減少させることは、非常に難しいことである。
【００３１】
また、従来のＭＰＥＧオーディオ符号化器で使われるフィルタバンクは、アリアシングを発生する。これらアリアシングが発生した成分から得られた値が量子化ステップで使われるため、これらアリアシングが発生したスペクトルに心理音響モデルを適用することが望ましい。
【００３２】
また、後述する式（２）に表されたように、ＭＤＣＴスペクトルは、周波数２π（ｋ＋０.５）／Ｎ，ｋ＝０，１，．．．Ｎ／２−１でのサイズ及び位相値を与える。したがって、これら周波数でのスペクトルを計算して、心理音響モデルを適用することが望ましい。
【００３３】
また、フィルタバンクの出力に対してＣＭＤＣＴを適用して入力信号のスペクトルを計算し、これにより、心理音響モデルを適用することによって、従来のＭＰＥＧオーディオ符号化器に比べて、ＦＦＴ変換に必要な計算量を減らすか、またはＦＦＴ変換過程を省略することが可能である。
【００３４】
本発明は、前記のような点に着眼したものであって、本発明によるオーディオ符号化方法及び装置は、出力されるＭＰＥＧオーディオストリームの音質を低下させずに、ＭＰＥＧオーディオ符号化プロセッサの複雑さをも減少させることが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
以下では、式（１）ないし（４）を参照して、本発明に使われるアルゴリズムを詳細に説明する。
【００３６】
フィルタバンクは、入力信号をπ／３２の解像度で入力信号を分割する。後述するように、フィルタバンクの出力値にＣＭＤＣＴを適用することによって、入力信号のスペクトルを計算することが可能である。このとき、変換長さは、フィルタバンクの出力値を使用せず、入力信号にＣＭＤＣＴを直接適用した場合よりはるかに短い。フィルタバンクの出力に、このような短い長さの変換値を使用することは、長い長さの変換値を使用する場合より計算量を減らすことができるという長所がある。
【００３７】
ＣＭＤＣＴは、次の式（１）によって計算されうる。
【００３８】
【数１】
2006504993.tif 000003
ここで、ｋ＝０，１，２，．．．Ｎ／２−１である。
【００３９】
この場合、ＸＣ（ｋ）は、ＭＤＣＴであり、ＸＳ（Ｋ）は、ＭＤＳＴ（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ  Ｄｉｓｃｒｅｔｅ  Ｓｉｎｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）である。次の誘導式は、ＣＭＤＣＴとＦＦＴとの関係を説明する。
【００４０】
【数２】
2006504993.tif 000004
ここで、
【００４１】
【数３】
2006504993.tif 000005
であり、ｋ＝０，１，．．．Ｎ／２−１である。また、ＭＤＳＴは、ＭＤＣＴと同様に、
【００４２】
【数４】
2006504993.tif 000006
ここで、ｋ＝０，１，．．．．Ｎ／２−１である。
【００４３】
また、次の式（４）のように、
【００４４】
【数５】
2006504993.tif 000007
をＣＭＤＣＴの共役複素数とすれば、
【００４５】
【数６】
2006504993.tif 000008
ここで、
【００４６】
【数７】
2006504993.tif 000009
であり、ｋ＝０，１，２，．．．Ｎ／２−１である。
【００４７】
前記式（４）から分かるように、ＣＭＤＣＴの共役複素数は、ＤＦＴスペクトルの周波数間、すなわち、２π（Ｋ＋０.５）／Ｎ，ｋ＝０，１，．．．Ｎ／２−１の周波数でスペクトルを計算する。
【００４８】
ＣＭＤＣＴの位相は、Ｘ’（ｋ）の位相がシフトされたものであり、このような位相シフトは、ＭＰＥＧ−１レイヤ３の心理音響モデルでの非予測度の計算に影響を及ぼさない。
【００４９】
本発明による心理音響モデルでは、このような点を考慮して、心理音響モデル分析を行う時、ＦＦＴスペクトルの代わりにＣＭＤＣＴスペクトルを使用するか、またはロングＦＦＴスペクトルまたはショートＦＦＴスペクトルの代わりにロングＣＭＤＣＴスペクトルまたはショートＣＭＤＣＴスペクトルを使用する。これにより、ＦＦＴ変換にかかる計算量を減少させることが可能である。
【００５０】
以下では、実施形態に基づいて、本発明を詳細に説明する。
【００５１】
図２は、本発明の一実施形態によるオーディオ符号化装置を示すブロック図である。
【００５２】
フィルタバンク２１０は、入力オーディオ信号の統計的な重複性を除去するために、入力された時間領域のオーディオ信号を周波数領域のサブバンドに分割する。本実施形態では、π／３２の帯域幅を有する３２個のサブバンドに分割する。本実施形態では、３２多相フィルタバンクを使用したが、選択的にサブバンド符号化が可能な他のフィルタを使用することもある。
【００５３】
ウィンドウスイッチング部２２０は、入力オーディオ信号の特性に基づいて、ＣＭＤＣＴ部２３０及びＦＦＴ部２４０で使われるウィンドウタイプを決定し、決定されたウィンドウタイプについての情報をＣＭＤＣＴ部２３０及びＦＦＴ部２４０に入力する。
【００５４】
ウィンドウタイプには、ショートウィンドウとロングウィンドウとがある。ＭＰＥＧ−１レイヤ３では、ロングウィンドウ、スタートウィンドウ、ショートウィンドウ、ストップウィンドウを規定している。このとき、スタートウィンドウまたはストップウィンドウは、ロングウィンドウからショートウィンドウにスイッチングするために使われる。本実施形態では、ＭＰＥＧ−１に規定されたウィンドウタイプを例として説明したが、選択的に他のウィンドウタイプによって、ウィンドウスイッチングアルゴリズムを行うこともある。本発明によるウィンドウスイッチングアルゴリズムについての詳細な説明は、図３及び４を参照して後述する。
【００５５】
ＣＭＤＣＴ部２３０は、ウィンドウスイッチング部２２０から入力されたウィンドウタイプ情報に基づいて、フィルタバンク２１０の出力データにロングウィンドウまたはショートウィンドウを適用してＣＭＤＣＴを行う。
【００５６】
ＣＭＤＣＴ部２３０で計算されたＣＭＤＣＴの実数値、すなわち、ＭＤＣＴ値は、量子化及び符号化部２６０に入力される。また、ＣＭＤＣＴ部２３０では、計算されたサブバンドスペクトルを加算して全体スペクトルを計算し、計算された全体スペクトルを心理音響モデル部２５０に伝送する。サブバンドスペクトルから全体スペクトルを求める過程は、図５と関連して後述する。
【００５７】
選択的に、ＭＤＣＴの速い実行のために、ＬＡＭＥアルゴリズムが使用されうる。ＬＡＭＥアルゴリズムで、ＭＤＣＴは、次の式（１）を展開することによって最適化される。計算に関連した三角法による係数の対称性を利用することによって、同じ係数による連続する乗算演算は、加算演算に代替される。これは、２４４回の乗算及び３２４回の加算で演算カウントを減少させ、３６ポイントＭＤＣＴについて約７０％ほどのＭＤＣＴ時間を節減する。このアルゴリズムは、ＭＤＳＴについても適用されうる。
【００５８】
ＦＦＴ部２４０は、ウィンドウスイッチング部２２０からのウィンドウタイプ情報に基づいて、入力オーディオ信号についてロングウィンドウまたはショートウィンドウを使用して、ＦＦＴを行い、計算されたロングＦＦＴスペクトルまたはショートＦＦＴスペクトルを心理音響モデル部２５０に出力する。このとき、ＣＭＤＣＴ部２３０で使われるウィンドウタイプがロングウィンドウである場合には、ＦＦＴ部２４０ではショートウィンドウを使用する。すなわち、ＣＭＤＣＴ部２３０の出力がロングＣＭＤＣＴスペクトルである場合、ＦＦＴ部２４０の出力は、ショートＦＦＴスペクトルとなる。同様に、ＣＭＤＣＴ部２３０の出力がショートＣＭＤＣＴスペクトルである場合、ＦＦＴ部２４０の出力は、ロングＦＦＴスペクトルとなる。
【００５９】
心理音響モデル部２５０は、ＣＭＤＣＴ部２３０からのＣＭＤＣＴスペクトル及びＦＦＴ部２４０からのＦＦＴスペクトルを組合わせて心理音響モデルで使われる非予測度を計算する。
【００６０】
例えば、ＣＭＤＣＴでロングウィンドウが使われる場合、ロングスペクトルは、ロングＭＤＣＴとロングＭＤＳＴの結果値を使用して計算され、ショートスペクトルは、ＦＦＴを使用して計算される。ここで、ロングスペクトルの場合、ＣＭＤＣＴ部２３０で計算されたＣＭＤＣＴスペクトルを使用することは、式（３）及び式（４）から分かるように、ＦＦＴ及びＭＤＣＴのサイズは類似しているという点を利用したものである。
【００６１】
また、ＣＭＤＣＴでショートウィンドウが使われる場合、ショートスペクトルは、ショートＭＤＣＴとショートＭＤＳＴの結果値を使用して計算され、ロングスペクトルは、ＦＦＴスペクトルを使用して計算される。
【００６２】
一方、ＣＭＤＣＴ部２３０で計算されたＣＭＤＣＴスペクトルは、ロングウィンドウが適用された場合には、１１５２（３２サブバンド３６サブ−サブバンド）の長さ、ショートウィンドウが適用された場合には、３８４（３２サブバンド１２サブ−サブバンド）の長さを有する。一方、心理音響モデル部２５０は、長さが１０２４または２５６のスペクトルを必要とする。
【００６３】
したがって、ＣＭＤＣＴスペクトルは、心理音響モデル分析が行われる前に線形マッピングによって、１１５２（または３８４）の長さから１０２４（または２５６）の長さに再サンプリングされる。
【００６４】
また、心理音響モデル部２５０では、計算された非予測度を使用して、ＳＭＲ値を求め、これを量子化及び符号化部２６０に出力する。
【００６５】
量子化及び符号化部２６０は、スケールファクタを決定し、心理音響モデル部２５０で計算されたＳＭＲ値に基づいて、量子化係数を決定する。決定された量子化係数に基づいて、量子化を行い、量子化されたデータについてハフマン符号化を行う。
【００６６】
ビットストリームフォーマット部２７０は、量子化及び符号化部２６０から入力されたデータを特定フォーマットに変換して出力する。前記オーディオ符号化装置がＭＰＥＧオーディオ符号化装置である場合には、ＭＰＥＧ標準で定めたフォーマットに変換して出力する。
【００６７】
図３は、図２のウィンドウスイッチング部２２０で使われるフィルタバンクの出力に基づいたウィンドウスイッチングアルゴリズムに使われる遷移信号検出方式を示す図である。
【００６８】
ＭＰＥＧで標準化されたＭＰＥＧオーディオ規格によれば、実際ウィンドウタイプは、現在フレームのウィンドウタイプと次のフレームのウィンドウスイッチングフラグとに基づいて決定される。心理音響モデルは、知覚エントロピーに基づいて、ウィンドウスイッチングフラグを決定する。そのため、心理音響モデルは、フィルタバンク及びＭＤＣＴで処理されるフレームより少なくとも一つの以前フレームについて行うことが必要であった。
【００６９】
一方、本発明による心理音響モデルは、前述したように、ＣＭＤＣＴスペクトルを使用する。したがって、ウィンドウタイプは、ＣＭＤＣＴが適用される前に決定されねばならない。また、このような理由で、ウィンドウスイッチングフラグは、フィルタバンクの出力から決定され、フィルタバンク及びウィンドウスイッチングは、量子化及び心理音響モデルに比べて１フレーム前のフレームについて行われる。
【００７０】
図３に示されたように、フィルタバンクからの入力信号は、３個の時間帯域と２個の周波数帯域、すなわち、総６個の帯域に分割される。図３で、横軸は、各フレーム当り３６個のサンプル、すなわち、それぞれ１２個のサンプルを有する３個の時間帯域に分けられる。縦軸は、各フレーム当り３２個のサブバンド、すなわち、それぞれ１６個のサブバンドを有する２個の周波数帯域に分けられる。ここで、３６個のサンプルと３２個のサブバンドとは、１１５２個のサンプルの入力に対応する。
【００７１】
斜線部分は、遷移検出のために使われる部分であるが、説明の便宜のために、各斜線部分を（１）、（２）、（３）及び（４）とする。各領域に対するエネルギーをＥ１、Ｅ２、Ｅ３、及びＥ４とする場合、領域（１）及び（２）間のエネルギー比Ｅ１／Ｅ２と、領域（３）及び（４）間のエネルギー比Ｅ３／Ｅ４とは、遷移如何を表示する遷移表示子である。
【００７２】
非遷移信号の場合、遷移表示子の値は、一定範囲内にある。したがって、遷移表示子が一定範囲を逸脱する場合、ウィンドウスイッチングアルゴリズムは、ショートウィンドウが必要であるということを表示する。
【００７３】
図４は、図２に示されたウィンドウスイッチング部２２０で行われるウィンドウスイッチングアルゴリズム方式を示すフローチャートである。
【００７４】
ステップ４１０では、３２個のサブバンドと、各サブバンド当り３６個の出力サンプルとを有する１フレームのフィルタバンクの出力が入力される。
【００７５】
ステップ４２０では、図３に示されたように、それぞれ１２個のサンプル値を有する３個の時間帯域と１６個の周波数帯域を有する周波数帯域とに分割される。
【００７６】
ステップ４３０では、遷移信号を検出するために使われるバンドのエネルギーＥ１、Ｅ２、Ｅ３及びＥ４が計算される。
【００７７】
ステップ４３０では、入力信号の遷移如何を判断するために、計算された周辺バンドのエネルギーが比較される。すなわち、Ｅ１／Ｅ２及びＥ３／Ｅ４が計算される。
【００７８】
ステップ４４０では、計算された周辺バンドのエネルギー比に基づいて、入力信号の遷移如何を決定する。入力信号に遷移がある場合には、ショートウィンドウを表示するためのウィンドウスイッチングフラッグが生成され、遷移がない場合には、ロングウィンドウを表示するためのウィンドウスイッチングフラッグが生成される。
【００７９】
ステップ４５０では、ステップ４４０で生成されたウィンドウスイッチングフラグと以前フレームで使われたウィンドウとに基づいて、実際適用されるウィンドウタイプを決定する。適用されるウィンドウタイプは、ＭＰＥＧ−１標準で使われている“ショート”、“ロングストップ”、“ロングスタート”、または“ロング”のうち何れか一つでありうる。
【００８０】
図５は、本発明によるサブバンドスペクトルから全体スペクトルを求める方法を示す図である。以下では、図５を参照して、サブバンドフィルタバンクの出力から計算されたスペクトルから信号スペクトルを近似的に計算するための方法を説明する。
【００８１】
図５に示されたように、入力信号は、分析フィルタ、Ｈ０（Ｚ），Ｈ１（Ｚ），Ｈ２（Ｚ），．．．ＨＭ−１（Ｚ）によってフィルタリングされ、ダウンサンプリングされる。以後、ダウンサンプリングされていた信号、ｙ０（ｎ），ｙ１（ｎ），ｙ２（ｎ），．．．ｙＭ−１（ｎ）は、アップサンプリングされ、合成フィルタ、Ｇ０（Ｚ），Ｇ１（Ｚ），Ｇ２（Ｚ），．．．ＧＭ−１（Ｚ）によってフィルタリングされ、信号を再構成するために加算される。
【００８２】
このような過程は、周波数領域での、スペクトルを反復し、対応するフィルタの周波数応答に乗算した後、全ての帯域のスペクトルを加算する過程に対応する。したがって、このフィルタが理想的な場合、それぞれの帯域に対するＹｍ（ｋ）を何れも加算したスペクトルと同一になり、結果的に、入力ＦＦＴスペクトルを得ることができる。また、これらフィルタが理想的なフィルタに近接した場合にも、近似的なスペクトルを得ることができるが、本発明による心理音響モデルでは、これを利用する。
【００８３】
実験結果、使われるフィルタが理想的なバンドパスフィルタではない場合にも、ＭＰＥＧ−１レイヤ３に使われるフィルタバンクである場合、前記方法によって得られたスペクトルは、実際スペクトルと類似しているという実験結果を得た。
【００８４】
このように、入力信号のスペクトルは、全ての帯域でのＣＭＤＣＴスペクトルを加算することによって得ることができる。ＣＭＤＣＴを使用して得られたスペクトルは、１１５２ポイントである一方、心理音響モデルに必要なスペクトルは、１０２４ポイントである。したがって、ＣＭＤＣＴスペクトルは、簡単な線形マッピングを使用して再サンプリングされた後、心理音響モデルで使用されうる。
【００８５】
図６は、本発明のさらに他の実施形態によるオーディオ符号化方法を示すフローチャートである。
【００８６】
ステップ６１０では、フィルタバンクでオーディオ信号を入力され、入力されたオーディオ信号の統計的な重複性を除去するために、入力された時間領域のオーディオ信号を周波数領域のサブバンドに分割する。
【００８７】
ステップ６２０では、入力オーディオ信号の特性に基づいて、ウィンドウタイプを決定する。入力信号が遷移信号である場合には、ステップ６３０に進み、入力信号が遷移信号ではない場合には、ステップ６４０に進む。
【００８８】
ステップ６３０では、ステップ６１０で処理されたオーディオデータについて、ショートウィンドウを適用してショートＣＭＤＣＴを行い、それと同時に、ロングウィンドウを適用してロングＦＦＴを行う。この結果、ショートＣＭＤＣＴスペクトル及びロングＦＦＴスペクトルを得る。
【００８９】
ステップ６４０では、ステップ６１０で処理されたオーディオデータについて、ロングウィンドウを適用してロングＣＭＤＣＴを行い、それと同時に、ショートウィンドウを適用してショートＦＦＴを行う。この結果、ロングＣＭＤＣＴスペクトル及びショートＦＦＴスペクトルを得る。
【００９０】
ステップ６５０では、ステップ６２０で決定されたウィンドウタイプがショートウィンドウである場合には、ステップ６３０で得られたショートＣＭＤＣＴスペクトル及びロングＦＦＴスペクトルを利用して、心理音響モデルで使われる非予測度を計算し、ステップ６２０で決定されたウィンドウタイプがロングウィンドウである場合には、ステップ６４０で得られたロングＣＭＤＣＴスペクトル及びショートＦＦＴスペクトルを利用して、非予測度を計算する。また、計算された非予測度に基づいて、ＳＭＲ値を計算する。
【００９１】
ステップ６６０では、ステップ６１０で得られたオーディオデータについて、ステップ６５０で計算されたＳＭＲ値によって量子化を行い、量子化されたデータについてハフマン符号化を行う。
【００９２】
ステップ６７０では、ステップ６６０で符号化されたデータを特定フォーマットに変換して出力する。前記オーディオ符号化方法がＭＰＥＧオーディオ符号化方法である場合には、ＭＰＥＧ標準で定めたフォーマットに変換して出力する。
【００９３】
図７は、本発明のさらに他の実施形態によるオーディオ符号化器を説明する図である。図７に示されたオーディオ符号化器は、フィルタバンク部７１０、ウィンドウスイッチング部７２０、ＣＭＤＣＴ部７３０、心理音響モデル部７４０、量子化及び符号化部７５０及びビットストリームフォーマッティング部７６０で形成される。
【００９４】
ここで、フィルタバンク部７１０、量子化及び符号化部７５０、及びビットストリームフォーマッティング部７６０は、図２のフィルタバンク部２１０、量子化及び符号化部２６０及びビットストリームフォーマッティング部２７０と類似した機能を行うので、説明の簡単のために、詳細な説明は省略する。
【００９５】
ウィンドウスイッチング部７２０は、入力オーディオ信号の特性に基づいて、ＣＭＤＣＴ部７３０で使われるウィンドウタイプを決定し、決定されたウィンドウタイプ情報をＣＭＤＣＴ部７３０に伝送する。
【００９６】
ＣＭＤＣＴ部７３０は、ロングＣＭＤＣＴスペクトル及びショートＣＭＤＣＴスペクトルを共に計算する。本実施形態では、心理音響モデル部７４０で使われるロングＣＭＤＣＴスペクトルは、３６ポイントＣＭＤＣＴを行い、これを何れも加算した後、１１５２長さのスペクトルを１０２４長さのスペクトルに再サンプリングすることによって得られる。また、心理音響モデル部７４０で使われるショートＣＭＤＣＴスペクトルは、１２ポイントＣＭＤＣＴを行い、これを何れも加算した後、その結果である３８４長さのスペクトルを２５６長さのスペクトルに再サンプリングすることによって得られる。
【００９７】
ＣＭＤＣＴ部７３０は、計算されたロングＣＭＤＣＴスペクトル及びショートＣＭＤＣＴスペクトルを心理音響モデル部７４０に出力する。また、ＣＭＤＣＴ部７３０は、ウィンドウスイッチング部７２０から入力されたウィンドウタイプがロングウィンドウである場合には、ロングＭＤＣＴスペクトルを量子化及び符号化部７５０に入力し、入力されたウィンドウタイプがショートウィンドウである場合には、ショートＭＤＣＴスペクトルを量子化及び符号化部７５０に入力する。
【００９８】
心理音響モデル部７４０は、ＣＭＤＣＴ部７３０から伝送されたロングスペクトル及びショートスペクトルによって非予測度を計算し、計算された非予測度に基づいて、ＳＭＲ値を計算して、量子化及び符号化部７５０に伝送する。
【００９９】
量子化及び符号化部７５０は、ＣＭＤＣＴ部７３０から伝送されたロングＭＤＣＴスペクトル及びショートＭＤＣＴスペクトルと、心理音響モデル部から入力されたＳＭＲ情報に基づいて、スケールファクタ及び量子化係数を決定する。決定された量子化係数に基づいて、量子化を行い、量子化されたデータについてハフマン符号化を行う。
【０１００】
ビットストリームフォーマッティング部７６０は、量子化及び符号化部７５０から入力されたデータを特定フォーマットに変換して出力する。前記オーディオ符号化装置がＭＰＥＧオーディオ符号化装置である場合には、ＭＰＥＧ標準で定めたフォーマットに変換して出力する。
【０１０１】
図８は、本発明のさらに他の実施形態によるオーディオ符号化方法を示すフローチャートである。
【０１０２】
ステップ８１０では、フィルタバンクでオーディオ信号を入力され、入力されたオーディオ信号の統計的な重複性を除去するために、入力された時間領域のオーディオ信号を周波数領域のサブバンドに分割する。
【０１０３】
ステップ８２０では、入力オーディオ信号の特性に基づいて、ウィンドウタイプを決定する。
【０１０４】
ステップ８３０では、ステップ８１０で処理されたオーディオデータについて、ショートウィンドウを適用してショートＣＭＤＣＴを行い、それと同時に、ロングウィンドウを適用してロングＣＭＤＣＴを行う。この結果、ショートＣＭＤＣＴスペクトル及びロングＣＭＤＣＴスペクトルを得る。
【０１０５】
ステップ８４０では、ステップ８３０で得られたショートＣＭＤＣＴスペクトル及びロングＣＭＤＣＴスペクトルを利用して、心理音響モデルで使われる非予測度を計算する。また、計算された非予測度に基づいて、ＳＭＲ値を計算する。
【０１０６】
ステップ８５０では、ステップ８２０で決定されたウィンドウタイプがロングウィンドウである場合には、ステップ８３０で得られたスペクトルのうち、ロングＭＤＣＴ値を入力されて、これについて、ステップ８４０で計算されたＳＭＲ値によって量子化を行い、量子化されたデータについてハフマン符号化を行う。
【０１０７】
ステップ８６０では、ステップ８５０で符号化されたデータを特定フォーマットに変換して出力する。前記オーディオ符号化装置がＭＰＥＧオーディオ符号化装置である場合には、ＭＰＥＧ標準で定めたフォーマットに変換して出力する。
【０１０８】
本発明は、前述した実施形態に限定されず、本発明の思想内で当業者による変形が可能である。特に、本発明は、ＭＰＥＧ−１レイヤ３だけでなく、ＭＤＣＴ及び心理音響モデルを使用するＭＰＥＧ−２  ＡＡＣ（アドバンストオーディオコーディング）、ＭＰＥＧ４、ＷＭＡ（ウインドウズメディアオーディオ）のような全てのオーディオ符号化装置及び方法に適用されうる。
【０１０９】
本発明はまた、コンピュータ可読記録媒体にコンピュータ可読コードとして具現することが可能である。コンピュータ可読記録媒体は、コンピュータシステムによって読取られるデータが保存される全ての種類の記録装置を含む。コンピュータ可読記録媒体の例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、ハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、フラッシュメモリ、光データ保存装置があり、またキャリアウェーブ（例えば、インターネットを通じた伝送）状に具現されるものも含む。また、コンピュータ可読記録媒体は、ネットワークに連結されたコンピュータシステムに分散され、分散方式でコンピュータ可読コードとして保存されかつ実行されうる。
【産業上の利用可能性】
【０１１０】
本発明による改善された心理音響モデルを適用して、ＦＦＴスペクトルの代わりにＣＭＤＣＴスペクトルを使用することによって、入力オーディオ信号に比べて、出力オーディオストリームの音質の低下なしにＦＦＴ変換にかかる計算量及びＭＰＥＧオーディオ符号化器の複雑度を低下させることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１１１】
【図１】従来のＭＰＥＧオーディオ符号化装置を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態によるＭＰＥＧオーディオ符号化装置を示すブロック図である。
【図３】本発明によるウィンドウスイッチングアルゴリズムに使われる遷移信号検出方式を示す図である。
【図４】本発明に使われるウィンドウスイッチングアルゴリズムを示すフローチャートである。
【図５】本発明によるサブバンドスペクトルから全体スペクトルを求める方式を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態によるＭＰＥＧオーディオ符号化方法を示すフローチャートである。
【図７】本発明の一実施形態によるＭＰＥＧオーディオ符号化装置を示すブロック図である。
【図８】本発明の一実施形態によるＭＰＥＧオーディオ符号化方法を示すフローチャートである。
【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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【図７】
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【図８】
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【国際調査報告】
2006504993.tif 000018