(57)【要約】入力オーディオ信号x(t)の周波数・時間区間を分類する方法が開示される。入力オーディオ信号の周波数・時間区間はまず、ある知覚モデルに従ってモデル化されて（６２…７１）第一の表現を与える（Rep1）。その周波数・時間区間は次に、ノイズ置換によって修正された入力信号を使って同じ知覚モデルに従ってモデル化されて（６２…７１）第二の表現（Rep2）を与える。その周波数・時間区間は次いで、その第一および第二の表現の比較に基づいてノイズありかノイズなしかに分類される。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力オーディオ信号の周波数・時間区間を分類する方法であって、
第一に、前記入力オーディオ信号の前記周波数・時間区間をある知覚モデルに従ってモデル化して第一の表現を与え、
第二に、前記周波数・時間区間を、ノイズ置換によって修正された入力信号を使って、前記知覚モデルに従ってモデル化して第二の表現を与え、
前記オーディオ信号の前記周波数・時間区間がノイズか否かを前記第一および第二の表現の比較に基づいて分類する、
ことを有することを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、前記知覚モデルが、
第一の複数の周波数帯のそれぞれについて、前記入力オーディオ信号から導出されるそれぞれの帯域通過フィルタ処理された時間領域信号をそれぞれ提供する、第一の複数ｘ個のフィルタと、
前記帯域通過フィルタ処理された信号のそれぞれを処理するための整流器および低域通過フィルタと、
前記処理され、フィルタ処理された信号の周波数スペクトル表現を提供する変換器と、
第二の複数の周波数帯のそれぞれについて、前記変換信号のそれぞれから導出されるそれぞれの帯域通過フィルタ処理された周波数領域信号をそれぞれ提供する、第二の複数ｙ個のフィルタとを有しており、
前記第一および第二の表現のそれぞれがフィルタ処理された周波数領域情報のｘ×ｙ行列をなすことを特徴とする方法。
【請求項３】
前記第一および第二の表現のそれぞれが、前記フィルタ処理された周波数領域の情報の積分を含むｘ×ｙ行列をなすことを特徴とする、請求項２記載の方法。
【請求項４】
前記ノイズ置換によって修正された入力信号が、ある周波数帯がノイズでモデル化された信号によって置き換えられている前記入力オーディオ信号の時間区間であることを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項５】
請求項４記載の方法であって、
前記入力オーディオ信号の前記時間区間の諸周波数帯域をノイズでモデル化された信号で逐次置き換え、分類すべき候補となる周波数・時間区間にそれぞれ対応する一連の修正された入力信号を提供し、
前記一連の修正された入力信号を逐次モデル化して一連の第二の表現を提供し、
前記候補となる周波数・時間区間を、前記第一の表現と前記一連の第二の表現のそれぞれとの比較に基づいて逐次分類する、
ステップを有することを特徴とする方法。
【請求項６】
前記入力オーディオ信号の前記周波数・時間区間が前記入力オーディオ信号のある時間区間についてのある選択された周波数帯であり、前記ノイズ置換によって修正された入力信号が前記周波数帯についてノイズでモデル化された信号であることを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項７】
前記第二のモデル化ステップが一度しか実行されないことを特徴とする、請求項６記載の方法。
【請求項８】
請求項６記載の方法であって、前記選択された周波数帯について、入力信号におけるノイズ置換が前記入力オーディオ信号の残りの部分によってマスキングされる度合いを決定するステップをさらに有し、前記分類ステップが前記オーディオ信号の前記周波数・時間区間を前記第一および第二の表現および前記マスキングの度合いに応じて分類するステップを有することを特徴とする方法。
【請求項９】
オーディオ信号を符号化する方法であって、
請求項１記載のステップに従って前記オーディオ信号のある周波数・時間信号をノイズか否かに分類し、
少なくともノイズと分類された周波数・時間区間の一部分をノイズモデルパラメータを用いてモデル化し、
前記ノイズモデルパラメータをビットストリーム中にエンコードすることを有することを特徴とする方法。
【請求項１０】
周波数・時間区間の前記一部分が前記周波数・時間区間の時間的な部分集合であることを特徴とする、請求項９記載の方法。
【請求項１１】
周波数・時間区間の前記一部分が前記周波数・時間区間のスペクトル上の部分集合であることを特徴とする、請求項９記載の方法。
【請求項１２】
前記周波数・時間区間が前記ビットストリームにおける基本区間長よりも長い長さの時間周期を有することを特徴とする、請求項９記載の方法。
【請求項１３】
入力オーディオ信号の周波数・時間区間を分類するコンポーネントであって、
前記入力オーディオ信号の前記周波数・時間区間をある知覚モデルに従ってモデル化して第一の表現を与える手段と、
前記周波数・時間区間を、ノイズ置換によって修正された入力信号を使って、前記知覚モデルに従ってモデル化して第二の表現を与える手段と、
前記オーディオ信号の前記周波数・時間区間がノイズか否かを前記第一および第二の表現の比較に基づいて分類する手段、
とを有することを特徴とするコンポーネント。
【請求項１４】
ある周波数・時間区間がノイズモデルパラメータを使って符号化されるべきかどうかを判定するのに前記コンポーネントが用いられることを特徴とする、請求項１３記載のコンポーネントを含む符号器。
【請求項１５】
前記符号器が正弦波符号器またはＭＰＥＧ型符号器のうちの一つであることを特徴とする、請求項１４記載の符号器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オーディオ信号を符号化する方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ＭＰＥＧ符号器のような符号器の動作はよく知られている。図１に示したある実装では、入力のＰＣＭ（Pulse  Code  Modulated［パルス符号変調］）信号x(t)がサブバンドフィルタバンク（SBF:  sub-band  filter  bank）１０に入力される。該サブバンドフィルタバンク１０はそれぞれ伝達関数H1…H1024をもつ１０２４個のフィルタを有している。フィルタ処理された各信号は間引かれ、次いでスケーラ（SC:  scaler）１２に入力される。該スケーラ１２は各バンドについて適切なスケール因子を決定する。別個にマスキング閾値およびビット割り当て計算器（MT/BA:  masking  threshold  and  bit  allocation  calculator）１３が典型的には何らかの形の音響心理学的モデルを用いて動作しつつ、ビットレートと量子化段階で導入されるゆがみとの兼ね合いを考量して各周波数帯についてのビット割り当てを決定する。フィルタ処理およびスケーリングされた信号は次に割り当てられたビットレートに従って量子化（Ｑ）１４され、マルチプレクサ（ＭＵＸ）１５に入力されて最終的なオーディオストリーム（AS:  audio  stream）が生成される。該オーディオストリームは量子化された信号、スケール因子、ビット割り当て情報を含む。
【０００３】
オーディオ信号のスペクトル上の諸部分もしくは時間的な諸部分またはその両方は単なるノイズモデル記述を用いてきわめて効率的に（たとえば４ないし１０ｋｂ／ｓ）表現できることが知られている。
【０００４】
たとえば、図１との関連では、入力信号x(t)は選択要素（Sel:  selection  component）１６に入力される。該選択要素は、諸時間区間の諸周波数帯域をノイズありかノイズなしに分類するものである。ある周波数・時間区間がノイズありと判定されると、選択要素１６はマルチプレクサ１５にその区間についてはサブバンド信号での符号化をしないよう指示する。入力信号x(t)のその周波数・時間区間は代わりにノイズ分析器（NA:  noise  analyzer）１７を用いてモデル化され、その出力が利用可能なビットレートに従って量子化（Ｑ）１８される。
【０００５】
ただし、厄介な問題は、オーディオ信号のどの部分をノイズによって表現するかを決定することである。その決定は、オーディオ信号の一部をモデル化しても音質の劣化を生じないという想定に基づいて行う。さらに、その決定はまた、信号をエンコードできる効率の向上にもつながるべきである。
【０００６】
Schulz,  D.  "Improving  audio  codecs  by  noise  substitution"（Ｄ・シュルツ「ノイズ置換によるオーディオコーデックの改善」）,J.  Audio  Eng.  Soc.,  Vol.  44,  pp.  593-598,  1996において、信号について、前記の分類をするための統計的信号性質が導出できることが示されている。シュルツによって開示されている代表例としての技術は次のようなものを含む。
【０００７】
・逐次のスペクトルにおけるスペクトルピークのトラッキング
・周波数領域における予測子の使用
・トランスバーサルフィルタを用いた、時間領域における予測可能性の使用
後２者の例では、信号は予測可能性が高いほど音らしく、よって予測可能性はノイズがあることとは逆の関係にあると想定されている。
【０００８】
他の技術はフレームのスペクトル上の平坦さの解析（通例たとえば１０〜２０ｍｓ程度の短い期間にわたって行う）に基づいている。ここでも、スペクトルが平坦なほどノイズが大きいという関係が考えられている。
【０００９】
Herre,  J.,  Schulz,  D.  "Extending  the  MPEG-4  AAC  codec  by  perceptual  noise  substitution"（Ｊ・ヘッレ、Ｄ・シュルツ「知覚ノイズ置換によるＭＰＥＧ−４  ＡＡＣコーデックの拡張」）,  Proc.  104th  convention  of  the  Audio  Eng.  Soc.,  Amsterdam,  preprint  4720,  1998において、上記の統計的方法がＭＰＥＧ４  ＡＡＣの背景において言及されている。ここでは、周波数・時間区間はスケール因子帯域およびフレームに対応しており、これらがノイズによってモデル化されるとビットレートの節約ができるのである。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし、従来技術の信号統計基準は必ずしも人間の観察者において用いられる基準と一致しない。これらの基準が一致することがあるとしても、それは多かれ少なかれ偶然なのである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明によれば、請求項にあるような方法が提供される。
【００１２】
本発明は、知覚的すなわち音響心理学的モデルを使っての一般的なオーディオ信号の周波数・時間区間のノイズ分類に基づいている。本発明は、ノイズ置換の予測される可聴性に基づいている。すなわち、もしノイズ置換が人間の観察者に聞き取れないと予測されれば、知覚上の劣化にはつながらない。
【００１３】
本発明の諸実施形態を例としてこれから付属の図面を参照しつつ説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
本発明の第一の実施形態では、図１に示された種類のＭＰＥＧ符号器において、周波数・時間区間がサブバンドフィルタ処理した信号を通じてモデル化するのとノイズモデルを用いるのとどちらが最善かを決定するために、改良された選択要素が用いられる。
【００１５】
さて、図２を参照すると、一般に、改良された選択要素（Ｓｅｌ）１６′は、入力信号x(t)のある区間nについて複数の周波数帯iのそれぞれについてノイズ置換モデル化について逐次的に試験する。好ましくは、前記選択要素は当該符号器の基本的区間長を越える時間的期間にわたって試験を行う。
【００１６】
当該実施形態においては、ＰＣＭ形式の入力信号x(t)の試験区間nのまわりの区間t(n)は９つの短い重なり合うセグメント…ｓ１、ｓ２…のシーケンスに分割される。これらのセグメントはそれぞれセグメント化ユニット４２において平方根ハニング窓（または他の何らかの分解窓）を用いて窓抜きされる。（本発明の実施において特定の区間数が決定的でなく、たとえば区間数として８や１１を用いてもよいことは理解されるであろう。）同時に、区間t(n)についての信号x(t)が音響心理学分析器５２への入力（input）I/P1として与えられる。
【００１７】
ＦＦＴ（Fast  Fourier  Transform［高速フーリエ変換］）がそれぞれの時間領域で窓抜きされた信号…ｓ１、ｓ２…に適用され、該窓抜きされた信号の結果としてそれぞれの複雑な周波数スペクトル表現を与える（ステップ４４）。
【００１８】
各表現について、各周波数帯ｉについて、ノイズ分析器／合成器４６が当該周波数帯ｉについてノイズモデル化されているがスペクトルの残りの部分は不変の信号を与える。このノイズモデル化された信号は好ましくは、元来のエンコーダにおけるノイズ分析器（NA:  noise  analyser）１７によって使われるのと同じモデルに基づいている。
【００１９】
次に選択要素は、各ノイズ置換された信号の逆ＦＦＴをとって時間領域信号…ｓ′１(i)、ｓ′２(i)…を得る（ステップ４８）。ステップ５０では、別個になっている諸セグメントが、まず平方根ハニング窓（または何らかの合成窓）を用いて再び窓抜きし、重なり加算法（overlap-add  method）を適用することによって再結合される。この結果、区間t(n)にわたってノイズ置換が行われた各セグメントｉに対応する長いＰＣＭ信号x′(t)(i)が得られる。信号x′(t)(i)は次いで一連の試験入力信号I/P2(i)として音響心理学分析器（PA:  psycho-acoustic  analyser）５２に送られる。図２の下部に示した行列では、ｉ番目の周波数帯においてノイズ置換が行われている修正信号を記号的に表示している。水平軸に沿って時間が、垂直軸に沿ってＡＡＣエンコーダにおいて使用されるスケール因子帯に対応する周波数帯番号（fbnr:  frequency  band  number）が描かれている。黒丸は元来の信号標本値を含んでいる領域を表し、棒はノイズ置換されている領域を表す。灰色の棒はノイズ分類が適用される領域を表す。
【００２０】
分析器５２内では、修正された入力信号（I/P2(i)）と原信号（I/P1）との間の差（画質の低下）を計算するために、知覚的、すなわち音響心理学的モデルが用いられている。この知覚上の差がある基準値を超えなければ、ノイズで置換された９つのセグメントのうちの中央の周波数・時間区間、すなわち区間nについての周波数帯iを実際にノイズモデルパラメータによって置き換えることができると想定される。このようにして、すべての周波数・時間区間についてノイズ置換を使うかどうかの判定をするために全区間が一つ一つ調べられる。
【００２１】
知覚的モデルの結果に基づいて９つの置換セグメントのうちの一つについてしか判定が行われない上記の実施形態を使うことで、同時に単一のセグメントしか試験・置換しない場合よりも、ノイズ置換について決定的に信頼性の高い判定がなされることが見出されている。
【００２２】
全周波数・時間区間がこのようにして評価されたあと、分析器５２はマルチプレクサＭＵＸ（図１）に、区間ｎのどの周波数帯について実際にノイズ置換を行ってよいかを指示する。
【００２３】
好ましい実施形態においては、試験は常に、試験対象の周波数帯iにおいてのみノイズ置換された原信号に対して実行されることに注意しておくべきである。すなわち、周波数帯i−1について、たとえ分析器５２が区間n−1においてノイズ置換ができると判定した場合であっても、区間nにおいて周波数帯iを試験する際には原信号が使われるということである。
【００２４】
次いでマルチプレクサが、ノイズ分析器ＮＡのための量子化器１８かサブバンドフィルタ１１のための量子化器１４かのいずれかからエンコードすべきデータを適切なものとして拾う。特に、ノイズモデルとサブバンドフィルタモデルを切り替えることによって実現できるビットレートの節減に鑑みて行う。
【００２５】
また、選択要素１６′はまた、サブバンドフィルタ１１およびノイズ分析器１７、あるいは量子化器１４および量子化器１８の一方または両方と通信してこれらを適宜切り換えて用いることによってシステムによって実行される全体としての処理を軽減することもできることは理解されるであろう。しかし、これは選択要素がノイズ分析器１７およびサブバンドフィルタ１０の要素よりも先走ることを必要とし、エンコーダに望ましくない遅延をもたらす可能性がある。よって、このような実施形態を実装する際には、処理のオーバーヘッドに対して遅延を合わせ考える必要がある。
【００２６】
上述したこの第一の実施形態のとりわけ好ましい実施形態では、分析器５２で用いられる知覚モデルは、概して次の文献で開示されている種類のモデルに基づいている（図３）：Dau,  T.,  Puschel,  D.  Kohlrausch,  A.  "A  quantitative  model  of  the  "effective"  signal  processing  in  the  auditory  system"（Ｔ・ダウ、Ｄ・プッシェル、Ａ・コールラウシュ「聴覚システムにおける『効果的』信号処理の定量的モデル」）,  J.  Acoust.  Soc.  Am.,  Vol.  99,  3615-3631,  June  1996およびDau,  T.,  Kollmeier,  B..  Kohlrausch,  A.  "Modelling  auditory  processing  of  amplitude  modulation.  I.  Detection  and  masking  with  narrow-band  carriers"（Ｔ・ダウ、Ｂ・コルマイアー、Ａ・コールラウシュ「振幅変調の聴覚的処理のモデル化  Ｉ  狭帯域搬送波を用いた検出およびマスキング」）,  J.  Acoust.  Soc.  Am.,  Vol.  102,  2892-2905,  November  1997。
【００２７】
ダウにおいては、入力信号（IP/1またはIP/2）がまず聴覚フィルタバンク６２を通じて送られる。人の蝸牛の内側の基底膜上の各位置が特定の帯域通過フィルタの特性を有することが知られている。よって、フィルタバンク６２は、複数x個の帯域通過フィルタ処理された時間領域信号を生成することで、基底膜の周波数−位置変換をモデル化している。生成された信号はモデルの次の段階に送られる。（図３におけるその後の各段階はフィルタバンクの出力信号のそれぞれに対して作用するのであるが、x個の信号のうちの一つについての処理しか図示していない。）
次の段階は、半波整流６３、カットオフ周波数１ｋＨｚの低域通過フィルタ処理６４、フィルタ処理された各信号のダウンサンプリング６５からなる有毛細胞のモデルである。ここで、基底膜の機械的振動が内有毛細胞における受容器のポテンシャルに変換される過程が近似される。フィードバックループ６６を含む次の段階は、聴覚末梢系の適応的性質に対応するものである。
【００２８】
次の変調すなわち線形フィルタバンク６７は、聴覚システムの時間パターン処理に対応するものである。変調フィルタバンクは全部でy個のフィルタを有しており、それらは２組に分かれていて各組で異なるきざみを用いている。第一の組は、一つの帯域幅2.5Hzのフィルタと、それに続いて一定の帯域幅5Hzのフィルタが10Hzまで続く。第二の組は、周波数10Hzから約1000Hzの間について、対数きざみで総数y個のフィルタとするようになっており、比Q＝中心周波数／帯域幅＝2が一定になっている。
【００２９】
ダウでは、変調フィルタバンク６７は時間領域変調スペクトルを与える。こうして、各入力信号を表すのに、そのような変調スペクトルの行列x×yが生成される。次いで内部ノイズ６８が各変調スペクトル信号に加えられて、聴覚系の限られた分解能力をモデル化する。
【００３０】
各入力信号について、各行列表現（Rep1およびRep2）７０が検出器６９に入力され、該検出器６９が両者の表現の間の差（Ｄ）を決定する。この量をあらかじめ決めておいた閾値と比較することによって、信号間の差が聞いてわかるものかどうかの指標とする。
【００３１】
ここで、ダウにおける各個々の行列要素は時間信号である。すなわち、それぞれの聴覚フィルタおよびその後のそれぞれの変調フィルタについて、ある試験信号（またはひずみ）が可聴かどうかを決定するために、I/P2から得られるテンプレートと比較される、I/P1から得られる時間信号が存在するのである。
【００３２】
こうして、ノイズ置換が可聴かどうかを決定する問題にダウをそのまま適用する場合、信号の完全な時間構造が判定過程において使われることになる。よって、置換ノイズ特徴のあらゆる詳細構造がゆがみの予測につながる。現実には聴取者はノイズ信号の特定の詳細構造を感知するわけではないのにである。言い換えると、置換として使われうるノイズのそれぞれの異なる特徴がみな異なる内的表現を与えることになる。したがって、ある特定の置換ノイズが（未修正の）原信号による内的表現と非常に似た内的表現を与える可能性はきわめて小さなものになってしまう。
【００３３】
これに対し、図４は本発明の好ましい実施形態の分析器５２の基礎となる修正版の音響心理学モデルの主要な段階を示している。まずはじめに、簡単のため図３の適応ループ６６およびノイズ加算器６８が使用されていないことが見て取れるであろう。しかし、望むならこれらの段階の一方または両方を用いてもよい。
【００３４】
ダウの時間ベースの解決法とは異なり、図４の実施形態は有毛細胞によって生成される時間領域信号を、変換ユニット（ＦＦＴ）７１を用いてそれぞれの周波数領域表現に変換する。次いで変調フィルタ６７′が周波数領域で（重み付け関数として）適用されてx個の原信号のそれぞれについて複数の変調スペクトルを生成する。
【００３５】
より詳細には、変換ユニット７１に供給されるx個の時間信号のそれぞれについて、原入力信号の約100msに対応する区間についてパワースペクトルRfnr(f)が計算される。典型的には、ノイズ置換された部分（もしあれば）はこの区間の中央にある。
【００３６】
変調スペクトルへの変換（６７′）については、重み付け関数wmfnr,fnr(f)が定義される。ここで、mfnrは重み付け関数（すなわち変調フィルタ番号［modulation  filter  number］）の添え字であり、fnrはフィルタバンク６２からの聴覚フィルタチャンネルの数であり、wmfnr,fnr(f)は周波数（frequency）の関数である。低周波数については、個々のフィルタ６７′の帯域幅は小さく、一定であり（たとえば10ないし50Hz）、ある周波数より上ではフィルタは一定のQ、好ましくは1ないし4を有する。窓関数の形はたとえばハニング窓形であってもよいし、ガンマトーンフィルタの振幅伝達関数であってもよい。好ましい実装では、最小フィルタ幅は50Hzで、Q＝2である。最低周波数重み付け関数は0Hzを中心としており、フィルタ形の上半分（最大値より上の部分すべて）しかカバーしないことが見て取れるであろう。
【００３７】
重み付け関数は二乗され、前記パワースペクトルを乗じられて、平均器７０′に入力される内的表現として用いられる一連の数Pmfnr,fnr(f)を結果として与える。
【００３８】
このことを例解するために、図５および図６はそれぞれ、フィルタバンク６７′への入力として提供される調波複合音およびガウスノイズのパワースペクトルRfnr(f)を示している。図９ａ、ｂはフィルタバンク６７′のフィルタの一つ（２５、１８）の、図５および図６に対応する入力（R25）および変調スペクトル出力（P25,18）を示す図であり、図９ａおよび図９ｂはそれぞれ基本周波数100Hzの調波複合音およびノイズ入力信号に対する場合である。入力信号は両者ともスペクトル密度と全体としてのレベルは等しい。しかし、フィルタの出力レベルP25,18(f)がノイズ信号の場合より調波複合音の場合のほうが平均して高いことが明らかである。よって、合計値（M25,18）は違ってくる。ノイズ信号の場合、Mは0.0054になるのに対し、調波複合音に対してはMは0.0093と２倍近い差である。よって、Mの値の行列は、ノイズ信号と調波複合音信号とでは著しく異なった表現を呈し、そのことはこのモデルを使ったノイズ信号の分類が可能であることを示している。
【００３９】
図４のモデルでは、各変調スペクトルに対するパワーPmfnr,fnr(f)が合計され（７０′）、行列Mの各要素についての値を与える。このようにして、ある時間（９フレーム）にわたって平均された各変調フィルタ内での活動度（M(fnr,mfnr)）が決定される。この平均はノイズ信号の特定の詳細構造には敏感でなく、先に述べたダウモデルを使った場合の問題が解消される。一つの信号についての各フィルタの活動度は次いで並行して処理されたもう一つの信号についての対応する活動度（M′）と比較し、それにより両信号間の差の知覚上の尺度Dを与えることができる。
【００４０】
【数１】
2006526161.tif 000003
次いで値Dは、ノイズ置換が許容されるかどうかを決定するための基準と比較することができる。その基準は周波数に依存していてもよいことを注意しておくべきである。たとえば、低周波数については基準は低く、聴覚フィルタの帯域幅に比例するようにし、高周波数については基準は一定とすることができる。
【００４１】
また、選択要素１６′または分析器５２（図２）が、マルチプレクサＭＵＸにノイズモデルへの切り換えを指示する前提として、ある閾値個数より多い連続した周波数帯域が連続した区間数より多くの間にわたってノイズを用いてモデル化可能であることを要求することもありうる。ノイズモデルへの移行によって必要としているビットレートの節約ができるのは、こうした閾値を超える場合だけだからである。
【００４２】
実験では、上述した実施形態が、定常的な音のいくつかの短い（300ms）セグメントに対して試された。聴取試験において、帯域幅の50%から80%を置換しても、モノラルオーディオに対するビットレート96kbit/secでのMPEG1  Layer  IIIに匹敵する音質を得ることができることがわかった。
【００４３】
本発明の第一の実施形態においては、ノイズは逐次的に置換され、試された。各試験について、原信号のモデル出力が、修正された、すなわちノイズ置換された信号のモデル出力と比較される。この比較に基づいて、ノイズ置換が可能かどうかの判定がなされる。しかし、この方法は計算集約的であることがわかるであろう。
【００４４】
代替的なアプローチは、特定の時間区間について、特定の聴覚フィルタ（６２、６７′）について直接判定をするというものである。それは、たとえばエネルギーレベルが低い区間など、ノイズ置換を適用するいい候補になると推測される周波数・時間区間について行われる。
【００４５】
この場合、一つの入力信号、たとえばI/P2は、合成ノイズ信号を含む。この信号についてのモデル出力（Rep2）は次いで原信号についてのモデル出力（Rep1）と直接比較され、差の尺度Dを与える。所与の周波数・時間区間について、Rep2は事前に計算することができ、それによりこのアプローチの計算集約度が軽減されることがわかるであろう。
【００４６】
Rep1とRep2の間の差がある基準より小さいとき、その特定の周波数・時間区間内ではノイズ置換を行ってよいと想定することができる。その区間においては入力オーディオ信号はノイズ信号と非常によく似ているからである（知覚的な意味で）。
【００４７】
前記第一の実施形態においては、判定プロセスにおいてマスキングは本来的に考慮にはいっていたことがわかるであろう。これは、ある周波数・時間区間がマスキングされるときには全く問題なくノイズで置換することができるので有用である。前記代替的実装では、ある周波数・時間区間の修正がどのようにモデル出力に影響するかは直接的にはわからない。それを知るためには、ノイズ置換の候補となる周波数・時間区間が他の信号成分によってどの程度マスキングされているかを考えることが有益である。これは、周波数・時間区間の置換の検出可能性（det:  detectability）に等級、すなわち他の成分によってマスキングされる度合いを与えることによって取り入れることができる。よって、たとえば、強力な信号中の低エネルギー区間は検出可能性の等級が低くなる。ある候補区間について得られる検出可能性（det）と差の尺度（D）との積は、ノイズ置換ができるかどうかについての良好な指標と考えられる。
【００４８】
このアプローチは前記第一の実施形態よりもずっと高速である。原入力信号をモデルに通すのを（多数回ではなく）一回のパスだけしか必要としないからである。これは、大がかりな計算上の複雑さなしで実現できることである。
【実施例】
【００４９】
本発明は、ＭＰＥＧエンコーダだけに適用可能であるのではなく、他の何らかの手段によってノイズをパラメータとして信号をエンコードするいかなるエンコーダにおいても適用できる。ここで図７を参照すると、本発明のある第二の実施形態において、改良された選択要素１６″がパラメトリックオーディオ符号器８０内で、周波数・時間区間のノイズありかノイズなしかの識別を改善するのに用いられている。そのようなパラメトリック符号器の例は、オーディオ信号の正弦波記述である。これは、２００２年７月８日に出願された欧州特許出願第02077727.2号（出願人整理番号PHNL020598）において記載されているさまざまな音声信号についてきわめて好適である。当該符号器内で、正弦波分析器（sinusoidal  analyser）８２は入力信号x(t)のセグメント列を周波数領域に変換する。次いで各セグメントまたはフレームが、振幅、周波数、そして可能性としては位相パラメータによって表現されるいくつかの正弦波CSを使ってモデル化される。ある信号について、合成された正弦波成分を当該入力信号から除去すると、残留信号はノイズであると想定でき、これがノイズ分析器８４においてモデル化されてノイズ符号CNを与える。正弦波符号とノイズ符号CS、CNは次いでビットストリームＡＳにエンコードされる。符号化しうる当該信号のその他の成分としては過渡成分や調波複合音が含まれるが、明確さを損なうのを避けるため、これらについてここで述べることはしない。
【００５０】
そのようなエンコーダにおいて、本発明は次のように実装される。原入力信号x(t)がまずデフォルトで符号化されて、正弦波符号とノイズ符号CS(1)、CN(1)の組み合わせを与え、これらの符号化されたセグメントが、図２の選択要素１６′に対応する選択要素１６″の入力I/P(0)として提供される。
【００５１】
次いで、ある所与のセグメントnにおける複数の周波数帯iのそれぞれについて、正弦波分析器８２は当該周波数帯内の正弦波成分はエンコードしない。そのため、（より多くの）残留信号がノイズ分析器８４によってエンコードされる。生成された候補となる正弦波およびノイズ符号CS(i)、CN(i)のそれぞれが次いで選択要素１６″のI/P2(i)に提供される。結果として得られるゆがみDに基づいて、候補となる符号CS(i)、CN(i)の組のどれがビットレートの点で最も効率的であり、所定の閾値を超えるゆがみを生じないかについての判定ができる。
【００５２】
さて、図８を参照すると、前記第一の実施形態の場合と同様、入力I/P1およびI/P2(i)のそれぞれについて、複数のセグメントｓ１、ｓ２およびｓ′１（ｉ）、ｓ′２（ｉ）の符号が、ユニット４２′におけるそれぞれのハニング窓関数を使って合成され、組み合わされて、区間t(n)について時間的に窓抜きした信号を与え、それが知覚的分析器５２への入力とされる。この分析器５２は前記第一の実施形態との関係で記述されたようにして動作する。よって分析器５２は、所与のセグメントにおける所与の周波数帯を、正弦波とノイズとの組み合わせでモデル化した場合（I/P1）とノイズのみでモデル化した場合（I/P2(i)）とを比較してその相違が可聴かどうかの判定を提供する。すると、セグメント…ｓ１、ｓ２…について符号の組１…ｉのどれを用いるかを決定して信号x(t)を符号化するための最適ビットレートを得られるようにするのは、マルチプレクサ１５′に任せることができる。
【００５３】
第一の実施形態の場合と同様、各区間について入力信号をノイズ置換したものと対比して試験するのではなく、入力信号の候補となる周波数・時間区間を単に、同じ区間についてのノイズ信号の事前に計算された表現と比較し、該候補区間がノイズありかノイズなしかを判定することもできる。
【００５４】
いずれの場合にも、これはパラメトリック符号器にとっては、ノイズ分類される区間を正弦波または調波複合音もしくは過渡成分のような他の成分によって表す必要がないということを意味しており、ビットレートの節約の可能性があり、またノイズのある区間は正弦波によって特によく表されるわけではないので音質向上の可能性もある。
【００５５】
特にこの第二の実施形態を用いることによって、オーディオ信号の、ノイズで置換された指定された周波数・時間区間が従来式にモデル化されたオーディオ信号と同じエネルギーをもつことがわかるであろう。
【００５６】
両方の実施形態との関係で上述したように、ノイズ置換がうまくはたらくためには、まず、置換が許されるかどうかを判定するために長めの時間区間にわたってノイズ置換することが重要であることが見出された。その後、実際の最終的な置換はずっと短い区間についてのみなされる。本発明はそのように実装することができるが、一般には、ノイズがのちに最終的な置換に使われる試験区間においてのみ割り当てられる場合には、結果として得られる分類の信頼性がやや劣ることが見出された。
【００５７】
しかし、長い試験区間の採用が問題であるような場合には、分類のためにそのように長い区間を取る代わりに、（時間幅の短い）広いスペクトル区間を用いて、最終的な置換はより狭いスペクトル区間においてのみ行うようにすることもできる。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】オーディオ信号の周波数・時間区間がノイズモデルパラメータを用いて表現される従来式のＭＰＥＧエンコーダを示す図である。
【図２】図１のエンコーダ内で動作する本発明のある実施形態に基づく改善された選択要素の動作を示す図である。
【図３】既知の音響心理学に基づく信号比較モデルのブロック図である。
【図４】図２の選択要素において使用するための、音響心理学に基づく信号比較モデルの好ましい実施形態のブロック図である。
【図５】図４のモデルのＦＦＴ要素によって生成される倍音複合体のパワースペクトルRfnr(f)を示す図である。
【図６】図４のモデルのＦＦＴ要素によって生成されるガウスノイズのパワースペクトルRfnr(f)を示す図である。
【図７】本発明の第二の実施形態に基づくエンコーダを示す図である。
【図８】図７のエンコーダ内で動作できる選択要素の動作を示す図である。
【図９ａ】倍音複合体に対する図４のモデルのフィルタバンクのフィルタの一つ（２５、１８）の、入力（R25）および変調スペクトル出力（P25,18）を示す図である。
【図９ｂ】ノイズ入力信号に対する図４のモデルのフィルタバンクのフィルタの一つ（２５、１８）の、入力（R25）および変調スペクトル出力（P25,18）を示す図である。
【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】
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