(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
既にディジタル化された形で存在する信号の、符号化の際の冗長度低減方法において、
ディジタル化された信号を予測し、
ディジタル化された予測された複数の信号の間の予測誤差を求め、
予測誤差を量子化し、伝送区間を介しての伝送のために処理し、
予測を線形かつ後向き適応でかつ多段で行い、
それぞれの段において、１つのチャネルに供給されているそれぞれのディジタル値から減算される成分を計算し、
予測においてそれぞれの段のために格子構造を使用し、
予測器（４３）の個々の又は複数の段をスイッチオフ可能に形成して、予測を予測利得が達成できる場合にのみ行い、
前記予測器（４３）がスイッチオフされたか、又は可及的最大予測器長に比してより短い予測器長で作動されるかに無関係に予測器係数の適応を行い、
スイッチオフされた段を予測において前向き方向で後向き適応で作動することを特徴とする信号の、符号化の際の冗長度低減方法。
【請求項２】
適応においてそれぞれの段のための予測器係数を計算し、前記予測器係数の計算のために少なくとも２つのチャネルの中の誤差信号出力の和の最小化を行い、このために１つのチャネルの中の信号の予測値と、前記少なくとも２つのチャネルの間の予測値とを用いることを特徴とする請求項１に記載の信号の、符号化の際の冗長度低減方法。
【請求項３】
予測値を、制限されている信号の、過去にわたる測定された時間的な平均値により置換することを特徴とする請求項２に記載の信号の、符号化の際の冗長度低減方法。
【請求項４】
予測器（４３）の複数の段をスイッチオフにして、予測を残りの段のみによって線形かつ後向きに行うことを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１つの請求項に記載の信号の、符号化の際の冗長度低減方法。
【請求項５】
マルチチャネル信号の場合、少なくとも２つのチャネルの同時のサンプル値の間の統計的バインディングも考慮し、このためになかんずく、零次数の後置接続されているインターチャネル予測器（５８，５１）を使用することを特徴とする請求項１から請求項４のうちのいずれか１つの請求項に記載の信号の、符号化の際の冗長度低減方法。
【請求項６】
マルチチャネル信号の場合、複数のスペクトル成分へのマルチチャネル信号のスペクトル分解を行い、このようにして得られるマルチチャネルスペクトル成分を別個に符号化し、予測を、少なくとも２つのチャネルのそれぞれのスペクトル成分のためにそれぞれ別個に行うことを特徴とする請求項１から請求項５のうちのいずれか１つの請求項に記載の信号の、符号化の際の冗長度低減方法。
【請求項７】
マルチチャネル信号の場合、前記マルチチャネル信号が画像及び／又は音声信号であることを特徴とする請求項１から請求項６のうちのいずれか１つの請求項に記載の信号の、符号化の際の冗長度低減方法。
【請求項８】
請求項１から請求項７のうちのいずれか１つの請求項に記載の信号の、符号化の際の冗長度低減方法により冗長度を低減された信号の復号化装置であって、前記復号化装置に、量子化された予測誤差値が供給される復号化装置において、
線形後向き適応形予測器（４３）に、量子化された予測誤差値
0003942634.tif 000059
を供給し、前記予測器（４３）を多段に形成し、それぞれの前記段で、当該チャネルに供給されているそれぞれのディジタル値から減算される成分を計算し、
それぞれの段が格子構造を有し、
前記予測器（４３）の個々の段を、予測利得を達成できる場合にのみ予測を行うようにスイッチオフ可能に形成し、
スイッチオフされた段が前向き方向で後向き適応で動作し、
予測器係数の適応を、前記予測器（４３）がスイッチオフされているかいないかとは無関係に行えるように、前記予測器（４３）を形成することを特徴とする冗長度を低減された信号の復号化装置。
【請求項９】
予測器（４３）が付加的に零次数のインターチャネル予測器（５８，５１）を有し、前記インターチャネル予測器（５８，５１）は、少なくとも２つのチャネルの同時のサンプル値の間の統計的バインディングも考慮することを特徴とする請求項８に記載の冗長度を低減された信号の復号化装置。
【請求項１０】
冗長度を低減された信号の復号化装置がそれぞれのマルチチャネル部分帯域信号のためにそれぞれ１つの別個の予測器（６０）を含み、前記予測器（６０）は別個にスイッチオフ可能であることを特徴とする請求項８又は請求項９に記載の冗長度を低減された信号の復号化装置。
【発明の詳細な説明】
従来の技術
本発明は信号の、符号化の際の冗長度低減方法及び冗長度を低減された信号の復号化装置に関する。
マルチチャネル信号の、符号化の際の冗長度低減方法がドイツ特許出願公開第４３２０９９０号公報から公知である。この公報において２チャネルステレオトーン信号の符号化が開示されている。冗長度低減のために信号がサンプリングされ、量子化され、エンコーダで予測される。実際のサンプル値のための推定値が得られる。予測誤差が求められ、データ線を介しての伝送のために処理される。予測は適応インターチャネル予測である。すなわち２つのチャネルの間の信号の間の統計的依存性（相互相関）が利用される。この場合に予測器係数は副情報として受信器に伝送されなければならない。
その他の参考特許文献として、米国特許第４８１５１３２号明細書、国際公開第９０１６１３６号公報がある。
１チャネルの場合のための後向き適応形予測器はＮ．Ｓ．Ｊａｙａｎｔ，Ｐ．Ｎｏｌｌ著“波形のディジタル符号化”（Ｐｒｅｎｔｉｃｅ−Ｈａｌｌ出版社，Ｅｎｇｌｅｗｏｏｄ  Ｃｌｉｆｆｓ，Ｎｅｗ  Ｊｅｒｓｅｙ，１９８４）から公知である。
Ｐ．Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，Ｍ．Ｔｏｄｄ著“オーディオデータ圧縮技術２”（第９４回ＡＥＳ会議，プリプリント３５８４（Ｋ１−９），ベルリン，１９９３年３月）においては、２ステレオチャネルのための予測器のために自己相関及び相互相関を利用する方法が説明されている。しかしこのための解決方法は記載されていない。
発明の利点
請求項１の特徴部分に記載の特徴を有する本発明の方法の利点は、予測を線形かつ後向き適応で少なくとも２つのチャネルのために共通して行うことが可能であることにあり、その際、複数のチャネルの間の統計的バインディングだけでなく、それぞれの個々のチャネルの中の統計的バインディングも考慮される。これにより、予測品質が改善され、多くの信号領域内で予測利得を高めることが達成される。例えば６４ｋｂｉｔ／ｓのデータレートによるトーン信号の符号化において、伝送される信号の品質が大幅に高められる。
本発明は極めて一般的にＮチャネルのための予測器に関する、すなわちこのような予測器により２つ以上のチャネルが同時に予測されることが可能であり、その際、それぞれのチャネルの間の統計的バインディング（自己相関）もチャネルとチャネルとの間の統計的バインディング（相互相関）も利用される。自己相関のみが利用される１チャネルの場合に対して大幅な予測利得が達成される。
予測が後向き適応で行われることにより予測係数を、既に伝送された値から計算することが可能となり、従って予測器係数を伝送することが不要となる。これは、前向き適応予測器では可能でない。前向き適応予測器では予測器係数も受信器に伝送され、これにより、データ伝送コストが高められる。
本発明の手段により信号の予測を多段で構成でき、その際、それぞれの予測器段のために格子構造が使用される。これにより、このようにして少なくとも定常信号の場合には直交システムが形成され、直交システムにより予測器次数を簡単に変化することが可能となる、何故ならば１つの更なる段の付加は先行の段に影響しないからである。従って具体的な用途のために、計算コスト及び予測品質の面でそれぞれ最適な予測器を選択することが可能である。
予測器係数を適応計算するために、チャネルの誤差信号出力の和が最小化される。このために誤差信号のための予測値が少なくとも２つのチャネルの中で必要とされる。この場合、予測値を、ある特定の信号の過去にわたる平均値により置換すると有利である。これにより計算コストが大幅に低減される。
予測器の個々の段がスイッチオフ可能に形成されていると非常に有利である。これにより予測器は、例えば予測において不安定性が発生するとフレキシブル応答することが可能である。これは、後向き適応システムにおいて必要ならば、信号交番変化に起因して信号統計が変化した場合に行われる。
スイッチオフされた段が前向き方向で後向き適応で更に作動されると有利である。これにより、スイッチオフされた段の予測器係数も更に適応されることが達成され、従って、スイッチオフされた段の再スイッチオフの後に当該予測器係数が完全に新たに適応される必要はない。
更に、少なくとも２つのチャネルの中の同時のサンプル値の間の統計的依存性（相互相関）も利用すると有利である。このために零次数の簡単なインターチャネル予測器を後置接続することが可能である。これは例えばとりわけモノーラル信号のための音声信号の符号化の場合に、例えばチャネルの中の信号が振幅の面でのみ異なる場合に予測利得をもたらす。
更に、例えばフィルタバンク又は変換等により複数のスペクトル成分へのマルチチャネル信号のスペクトル分解が行われ、このようにして生成されたマルチチャネルスペクトル成分が別個に符号化され、予測が、少なくとも２つのチャネルのスペクトル成分のためにそれぞれ別個に行われると非常に有利である。これは、融通性があり効率的な予測器制御が可能である利点を有する。部分帯域の中に信号成分が存在しない場合、又は予測が利得を得られない場合、当該の予測器をスイッチオフすることが可能である。狭帯域の信号成分のための低い次数の複数の予測器の実現は、高い次数の広帯域予測器の実現に比してしばしば簡単である。
冗長度を低減されたマルチチャネル信号の復号化装置のための有利な手段が請求項８〜１０に記載されている。
図面
本発明の４つの有利な実施の形態が図面に示され、以下の説明の中で詳細に説明される。
図１はＮチャネル予測を有するＮチャネルコーデックのブロック回路図、図２は格子構造を有する次数Ｐの後向き適応形Ｎチャネル予測器の回路図、図３は図２のＮチャネル予測器の１つの単一の段を示す回路図、図４は格子構造における次数Ｐの後向き適応形ステレオ予測器の回路略図、図５は２つの信号の同時のサンプル値の間の相関を付加的に考慮した格子構造における次数Ｐの後向き適応形ステレオ予測器の回路略図、図６はＮチャネル予測器を有するＮチャネル部分帯域符号器のブロック回路図、図７は予測器次数の切換えが可能でありすべての予測器段を連続的に完全に適応させることが可能である格子構造における後向きＮチャネル予測器の回路図である。
発明の説明
図１において参照番号４０によりエンコーダが示されている。エンコーダ４０には入力側４８を介してマルチチャネル入力信号
0003942634.tif 000002
が供給される。なおｎは自然数であり、アナログ入力信号
0003942634.tif 000003
の第ｎサンプリング時点を示す。エンコーダ４０はＮチャネル量子化器４２とＮチャネル予測器４３とを含む。入力信号
0003942634.tif 000004
から加算部４５で予測器出力信号
0003942634.tif 000005
が減算される。これにより予測誤差信号
0003942634.tif 000006
が形成される。予測誤差信号
0003942634.tif 000007
はＮチャネル量子化器４２に供給される。これによりＮチャネル量子化器４２の出力側から、量子化された予測誤差信号
0003942634.tif 000008
が出力される。量子化された予測誤差信号
0003942634.tif 000009
はエンコーダ４０の中の加算部４６で予測器出力信号
0003942634.tif 000010
に加算される。これにより、Ｎチャネル予測器のための量子化された信号
0003942634.tif 000011
が形成される。エンコーダ４０の出力側から、量子化された予測誤差信号
0003942634.tif 000012
が出力される。予測誤差信号
0003942634.tif 000013
は伝送区間を介して伝送され、最終的にデコーダ４１の入力側に供給される。デコーダ４１もＮチャネル予測器４３を含む。Ｎチャネル予測器４３は、エンコーダ４０の中のＮチャネル予測器と全く同一に構成されている。入力側に入力された量子化された予測誤差信号は加算部４７で、Ｎチャネル予測器４３から出力された予測器出力信号
0003942634.tif 000014
に加算される。これにより、量子化された信号
0003942634.tif 000015
が形成される。デコーダ４１をスイッチオンした後にまず初めにビルドアップが行われ、ビルドアップにおいて、出力された予測器出力信号
0003942634.tif 000016
はまだエンコーダ４０の中のＮチャネル予測器４３の予測器出力信号と一致していない。このフェーズでは、出力された量子化された信号
0003942634.tif 000017
はまだ抑圧されていなければならない。しかしビルドアップの後に双方の予測器出力信号が、計算式の収斂に起因して自動的に一致する。
前述の信号の記述の仕方に関して次のことを述べておく。前述の信号はベクトル信号として記述されている。複数のベクトルが１つのＮチャネル信号に相当する。
次式１はＮチャネル入力信号、Ｎチャネル予測器出力信号及び量子化されたＮチャネル信号を表す。
0003942634.tif 000018
次式２はＮチャネル予測誤差信号及び量子化された予測誤差信号を表す。
0003942634.tif 000019
次に詳細に予測器出力信号の計算が説明される。Ｎチャネル予測器４３は次数Ｐを有し、次式３により表される予測器係数のＰ個のマトリクスにより表される。
0003942634.tif 000020
ただしｍ及びＰは自然数である。予測器出力信号
0003942634.tif 000021
すなわちそれぞれのチャネルの中のその都度に実際のサンプル値のための推定値の計算のために次式４が成立つ。
0003942634.tif 000022
Ｎチャネル予測誤差信号
0003942634.tif 000023
は次式５により計算できる。
0003942634.tif 000024
量子化された予測誤差信号のために次式６が成立つ。
0003942634.tif 000025
従って、量子化された入力信号のために次式７が成立つ。
0003942634.tif 000026
ただし
0003942634.tif 000027
は一種の量子化誤差信号であるが、しかし計算のためには更には使用されない。
マトリクスＡｍ（ｎ）の中の予測器係数の計算は、次式８により表される予測誤差信号出力の和を最小化することにより行われる。
0003942634.tif 000028
式８において、
0003942634.tif 000029
の転置ベクトルである。予測利得は次式９により表される。
0003942634.tif 000030
式９において、これらの信号は平均値無しの信号であり、従ってこれらの信号において
0003942634.tif 000031
が成立つと仮定されている。σｘｉ２及びσｅｉ２は、値ｘｉ及びｅｉの分散すなわち平方偏差である。
Ｎチャネル予測器４３の実現が次に図２に関連して説明される。このＮチャネル予測器４３は格子構造を有する。この構造は１チャネル予測器の場合には既に従来の技術から公知である。これに関連してＰ．Ｓｔｒｏｈｂａｃｈ著“線形予測理論”（Ｓｐｒｉｎｇｅｒ出版社，１５８〜１７８頁，１９９０年）を参照されたい。格子構造の１つの重要な利点は、この構造においては少なくとも定常信号の場合には直交システムが形成され、直交システムは予測器基本段のカスケード化により予測器次数の簡単な変形を可能にする、何故ならば更なる段の付加は先行段に影響しないからである。本発明ではこの構造はＮチャネルの場合にも行われ、次に詳細に説明される。
図２に示されているＮチャネル予測器はＰ個の段から成り、従って次数Ｐを有する。左側にＮチャネル入力信号
0003942634.tif 000032
が供給されている。この信号から加算部４９でそれぞれある特定の成分が減算される。これらの減算成分が加算されると、その和は、図１に示されている予測器出力信号
0003942634.tif 000033
に相当する。出力側５０から予測誤差信号
0003942634.tif 000034
が出力される。この予測誤差信号もＮチャネル量子化器４２に供給され、Ｎチャネル量子化器４２は破線により示されている。図示の構造の下部は予測器４３に相当する。加算部５１で、Ｎチャネル量子化器４２の出力側の量子化された予測誤差信号に、それぞれ予測器段で計算された値が加算される。これらの加算がすべて行われると、量子化されたＮチャネル信号
0003942634.tif 000035
が得られる。
この信号はＮチャネル予測器４３の入力側に入力され、これは図１にも示されている。参照番号５２により遅延段が示され、遅延段はそれぞれ、信号の印加される値をサンプリング時間間隔だけ遅らす。参照番号５３により乗算部が示され、乗算部５３において、当該の入力ベクトルといわゆる反射係数又はＰＡＲＣＯＲ（偏自己相関）係数との乗算が行われる。加算部５４において最終的に、図２に示されている入力ベクトルの加算が行われ、これにより補助信号が形成され、しかし補助信号はＮチャネル予測器４３の中で内部的にしか使用されない。注意すべき点は、図示のように当該の入力ベクトルを正負の符号を考慮して正しく加算することである。
次にこれらのＮチャネル予測器構造の数学的表現と、反射係数又はＰＡＲＣＯＲ係数とも呼称される予測器係数の計算とが説明される。Ｎチャネル予測器の第ｍ段は次式１０の漸化式により表される。
0003942634.tif 000036
ただし反射係数のベクトルは次式１１により表され、反射係数のマトリクスは次式１２及び１３により表される。
0003942634.tif 000037
図２との関係を明瞭にするために次式が成立つ。
0003942634.tif 000038
反射係数又はＰＡＲＣＯＲ係数の計算は定常信号の場合には、次式１４及び１５により表されるようにＮ誤差信号出力の和の最小化により行われる。
0003942634.tif 000039
最小化は、個々の反射係数によるＮ×Ｎ偏微分を零にすることにより行われる。反射係数マトリクスのＮ×Ｎの要素のためのＮ×Ｎの方程式が得られる。次式（１６）による次の計算は式１４に制限されているが、しかし相応して式１５にも成立つ。
0003942634.tif 000040
式１６の右側には零マトリクスが記載されている。式１０を式１６に中に代入して変形すると次式１７が得られる。
0003942634.tif 000041
予測値の中のベクトル積はそれぞれダイナミック積を表し、従って新しいマトリクスが得られる。すなわち式１７は新しいマトリクス方程式である。この方程式を解いてＫｍｅを求めると次式１８が得られる。
0003942634.tif 000042
同様にＫｍｒに対して次式１９又は２０が成立つ。
0003942634.tif 000043
Ｎチャネル予測器４３の第ｍ段は図３に詳細に示されている。同一の参照番号は図３において、図２に関連して既に説明された部分と同一の部分を示す。付加的に適応ネットワーク５７が示されている。適応ネットワーク５７はそれらの入力信号を、破線により示されているように、同様に同一の段の中で使用可能である信号のみから得る。どのように適応が詳細には行われるかについて次に１つの実施の形態に関連して詳細に説明される。参照番号５５により付加的に減衰定数ｂが示されている。この減衰定数ｂは乗算部５３に供給される。注意すべき点は、減衰定数もマトリクスとして表されていることである。従って乗算部５３において反射係数Ｋｍｒ，Ｋｍｅのマトリクスと減衰定数ｂのマトリクス及び当該の入力ベクトル
0003942634.tif 000044
とが乗算される。遅延段５２の前でも参照番号５６により減衰定数ａのためのマトリクスが示されている。減衰定数ａ及びｂのマトリクスに関して、これらのマトリクスに対して、単位マトリクスが例えば数値０．８５等の簡単な減衰定数と乗算されることによより得られることを述べておく。従って減衰定数ａ及びｂのマトリクスは、対角線上でのみ零と異なる値を有する。
次に２チャネルステレオ信号処理の場合とそれに対する数学的表現が詳細に説明される。
ステレオ予測（Ｎ＝２）の場合のために式２１及び２２が得られる。
0003942634.tif 000045
が成立つ。
従ってマトリクスの個々の係数のために次式２３が成立つ。
0003942634.tif 000046
式２３の中の係数を瞬時の信号特性に適応するために、式２１〜２３の中の最適化のために使用される予測値が、制限されている信号の過去にわたって測定された時間的な平均値により置換される。制限された、信号の過去として例えばステレオ信号処理においては、数ｍｓ〜１００ｍｓにわたる信号経過を平均値形成のために考慮することが可能である。準定常信号特性を有する信号部分の中の最適な予測器設定への良好な収斂と、短時間統計のために変化された信号特性への迅速な適応の能力との間の妥協を行わなければならない。これに関連して、所要パラメータの推定値が反復的にすなわちサンプル値毎に改善されるアルゴリズムが適用可能である。このようなアルゴリズムの例として、従来の技術から公知のアルゴリズムＬＭＳ（ｌｅａｓｔ  ｍｅａｎ  ｓｑｕａｒｅ＝最小自乗法）又はＲＬＳ（ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ  ｌｅａｓｔ  ｍｅａｎ  ｓｑｕａｒｅ＝反復最小自乗法）を挙げておく。これらのアルゴリズムもＰ．Ｓｔｒｏｈｂａｃｈ著“線形予測理論”（Ｓｐｒｉｎｇｅｒ出版社，１９９０）から公知である。
次に係数ｋｅｘｙ，ｍ及びｋｒｘｙ，ｍの適応がＬＭＳアルゴリズムの例において説明される。予測値は次式２４のように予測に忠実な推定値により置換され、推定値は反復的に計算されることが可能である。
0003942634.tif 000047
ただし
0003942634.tif 000048
である。
ただしβは適応定数であり、この適応定数は、予測値の推定への瞬時のサンプル値の影響を定める。適応定数βはなかんずくその都度の予測器入力信号のサンプリング周波数に依存して最適化される。これは通常はある特定の符号化アルゴリズムのために実験的に行われる。これにより、前述の反射係数のための次式２６及び２７が得られる。
0003942634.tif 000049
値Ｃｘｘ，ｍ（ｎ），Ｄｅｘｘ，ｍ（ｎ）及びＤｒｘｘ，ｍ（ｎ）が、式２４及び２５におけるのと全く同様に得られる。残りの係数のためには同様の計算仕様が行われる。これらの計算仕様は詳細には説明されない。このようにして得られた計算仕様は、図３に示されているようにそれぞれの予測器段において適応ネットワーク５７により実現される。このために、相応してプログラミングされたマイクロプロセッサを使用することが可能である。減衰定数ａ及びｂの最適値も実験的に求めることが可能である。最適値により、伝送誤差の影響をより迅速に除去することが保証される。
図４は、後向き適応の格子構造の中の次数Ｐの２チャネルステレオ予測器を簡単化して示す。双方のチャネルは個々に示され、ｘ（ｎ）及びｙ（ｎ）により示されている。図４の中の図１，２及び３におけるのと同一の参照番号はそれぞれ、図１，図２及び３において既に説明されたのと同一の部分を示す。従ってこれらの部分は再度詳細に説明されない。分かりやすくするために、反射係数との乗算及び所属の適応ネットワークと減衰定数とは省かれた。完全な図示のためにはこれらは、図３に示されているように付加されなければならない。
格子構造の漸化式のためにこの場合に次式２８及び２９が成立つ。
0003942634.tif 000050
及び
0003942634.tif 000051
なおマトリクスＫｍｅの及びＫｍｒの反射係数は、式２６及び２７と関連して説明したように計算される。
２チャネル後向き適応ステレオ予測器の図４に示されている構造において、２つのチャネルｘとｙとの間の同時のサンプル値の間の相互相関は考慮されていない。この相互相関も考慮するために、図５に示されているように０次数のインターチャネル予測器を後置接続することが提案される。加算部５８において、ｘチャネルに割当てられている量子化器４２から出力された信号は係数ｋｘｙ，０（ｎ）と乗算される。乗算の結果は、矢印により示されているように加算部５１及び４９で、対応して入力されている入力値に加算される。インターチャネル予測器のための計算式は次式３０により表される。
0003942634.tif 000052
係数ｋｘｙ，０（ｎ）の計算は、次式３１により表されるように、量子化された予測誤差信号ｅｙ，ｐ＋１（ｎ）のための誤差出力を最小化することから得られる。
0003942634.tif 000053
式３１により表されるように最小化は、次式により表されるように、係数ｋｘｙ，０（ｎ）による誤差出力の微分により得られる導関数を零に設定することにより行われる。
0003942634.tif 000054
上記の式から次式が得られる。
0003942634.tif 000055
すなわち次式３２が成立つ。
0003942634.tif 000056
これらの式はＮチャネルの場合に対して相応して微分されることが可能である。
次により正確に、本発明のＮチャネル予測器による信号符号化の具体的な実現について説明する。図６において参照番号４８は再びエンコーダの入力側を示す。この場合にＮチャネル入力信号
0003942634.tif 000057
が供給されている。信号
0003942634.tif 000058
は、サンプリング時点ｎにおけるディジタル化されたサンプル値を含む。この場合に参照番号５９によりフィルタバンクが示されている。フィルタバンク５９は、供給された信号を異なるスペクトル成分に分解する複数のディジタル帯域フィルタから成る。ステレオ音声信号の符号化の場合には例えば公知の標準である国際標準ＩＳＯ／ＩＥＣ“国際標準ＩＳ  １１１７２：情報技術−動画像の符号化及び約１．５Ｍｂｉｔ／ｓまでのディジタル記憶媒体のための関連するオーディオ”（ＩＳＯ／ＩＥＣ  ＪＴＣ１／ＳＣ２９，ジュネーブ，１９９３年８月）（別称ＭＰＥＧ／オーディオ標準）にレイヤ２のために、０〜２４ＫＨｚのオーディオ信号のスペクトルを３２の同一の幅の部分帯域に分解することが提案されている。参照番号６０により図６においてそれに対応する多数のエンコーダ回路が示され、図１に示されているようにエンコーダはそれぞれ１つの予測器及び１つの量子化器を含む。参照番号６１により示されている回路において公知の方法により、求められた量子化された予測誤差信号の符号化が行われ、更に、相応するブロック形成によるビット流生成も行われる。しかしこの回路の機能は前述のＩＳＯ規格に詳細に説明されている。図６の構成を最適化するために、それぞれの個々の予測器を個別に制御することが可能であると有利である。後向き適応システムにおいて、必要な場合には短時間にわたり予測損失が、例えば信号統計が信号交番変化に起因して変化した場合等に発生する。この場合にオリジナルのサンプル値が伝送されなければならない、何故ならば予測器は新たに適応しなければならないからである。従って予測器は個々に又は群毎にスイッチオフ可能でなければならない、すなわち予測利得も達成できる場合にしか作動してはならない。しかし更に、予測器長すなわち予測器基本段の数を切換えると有利であることもある。従って予測器が、予測器長を長くすると不安定になることもある。これはエンコーダにおいて検査され、より短い予測器長にスイッチングして戻すことが可能である。これは、エンコーダにおいて付加的な制御コストを必要とし、更に、ビット流の中の副情報として相応する制御パラメータの伝送を必要とするが、この伝送の規模は小さいままである。
フィルタバンクの代りに図６において、変換例えば離散フーリエ変換又は離散余弦変換を行う計算装置により置換することも可能である。この場合にスペクトル成分は変換係数である。この場合、変換係数のそれぞれの列のためにそれぞれ１つの予測器が使用されなければならない。
予測器のスイッチオフ又は切換えにおける１つの問題は、予測器全体又はスイッチオフされたより高い段を再接続の際に新たに適応しなければならないことにあり、これにより予測利得が低減される。この問題を除去するために、図７に示されている回路が提案される。この回路においても同一の参照番号が、図１〜６における同一の部分を示す。重要な点は、図７の予測器は２段形後向き適応予測器として形成されていることである。この場合、予測器の残りの２つの段は、図示の回路においては前向き方向（フィードフォワード）で後向き適応で作動される。これにより、予測器のすべての係数の常時の適応が、予測器がスイッチオフされるかどうか又は可及的最大予測器長に比してより短い予測器長で作動されるかどうかと無関係に可能となる。
通常はＮチャネルの場合には、１つの段当りの計算すべき係数の数は、増加する値Ｎの２乗で依存することに起因して急速に大きい値をとり、従ってなかんずく実際の上での実現の面でＮチャネルを部分群Ｎ＝Ｎ１＋Ｎ２＋．．．に分割し、Ｎ１チャネル予測器、Ｎ２チャネル予測器、．．．を使用すると有利であることもある。実際の上で今日重要な場合であるＮ＝５の場合、すなわち３つのフロントチャネル（左側と中央と右側）と２つのサラウンドチャネル（左側サラウンド、右側サラウンド）が存在する場合、例えばフロントチャネルのための３チャネル予測器とサラウンドチャネルのための３チャネル予測器とへの相応する分割が可能である。これにより１つの段当り計算すべき係数の数が２×２５＝５０から２×４＋２×９＝２６に低減される。
前述の線形後向き適応形Ｎチャネル予測器は多様に使用されることが可能である。例えばＩＳＤＮネットワークを介しての画像信号及び音声信号の伝送における利用が可能である。その他の利用はディジタルオーディオ放送（ＤＡＢ）を用いてのディジタル音声信号の伝送に関する。なかんずくマルチメディアへの利用におけるコンピュータネットワークを介してのデータの伝送においても予測器が使用可能である。
最初の作業は、オーディオコーデックの中へのこれらの予測器の集積であった。この場合、予測器はＩＳＯ  ＭＰＥＧレイヤ２の中にも、ＩＳＯ  ＭＰＥＧレイヤ３の中にも集積された。ＩＳＯ  ＭＰＥＧレイヤ２コーデックは、１．５ＫＨｚの部分帯域サンプリング周波数にて３２の同一の幅の幅７５０Ｈｚの部分帯域への部分帯域分解を基礎にしている。それぞれのステレオ部分帯域のために、予測器長の中で切換え可能又はスイッチオフ可能な後向き適応形ステレオ予測器が使用される。このコーデックにおいてはそれぞれのチャネルにおいてそれぞれ３６の部分帯域サンプル値のブロックがスケール化され、量子化され符号化される。後向き適応予測のためには、１つのブロックのための量子化は既にブロックの開始時に既知でなければならない。この量子化は予測誤差値に依存するので予測、スケール化及び量子化は反復して行われなければならない。量子化器の選択を担当するビットアロケーションアルゴリズムは、予測利得をビット割当ての際に相応して考慮するように適合されなければならない。適応時定数のための値β＝２−６と、減衰定数のための値ａ＝１−２β及びｂ＝１−βとにより、２・６４＝１２８ｋｂｉｔ／ｓのデータレートによる符号化における従来のクリティカルなテスト信号に対して、予測無しでのレイヤ２に対する平均符号化利得を４５〜６０ｋｂｉｔ／ｓの領域内で測定することが可能であった。主観的な音質は大幅に改善された。
ＩＳＯ  ＭＰＥＦレイヤ３コーデックは、後置接続されている変換部を有する部分帯域分解を基礎にし、この変換部出力側は５７６のスペクトル係数を供給する。順次の係数の時間間隔は１２ｍｓであり、これは、約８３Ｈｚの“部分帯域サンプリング周波数”に相当する。符号化のために５７６のスペクトル係数がいわゆるスケールファクタ帯域に統合され、スケールファクタ帯域の帯域幅は近似的に聴覚の周波数群に相応する。
ステレオ係数のそれぞれの列のために、後向き適応形ステレオ予測器が使用される、すなわち全部で５７６の予測器がスケールファクタ帯域毎にスイッチオフされることが可能である。信号の交番変化の場合、レイヤ３コーデックの中の周波数分解能は１９２のスペクトル係数に低減される。この場合、予測はスイッチオフされ、５７６の係数への移行の際に初めて再び作動される。レイヤ３の中へのステレオ予測の集積は比較的簡単である、何故ならば処理構造に起因して係数毎に量子化されるからである。適応時定数のための値β＝０．１と、減衰定数のためのａ＝ｂ＝０．８５とにより、２×６４＝１２８ｋｂｉｔ／ｓによる符号化における従来のクリティカルなテスト信号に対して、予測無しでのレイヤ３に対する平均符号化利得を２５〜３５ｋｂｉｔ／ｓの領域内で測定することが可能であった。レイヤ２に比して符号化利得がより小さいことは、レイヤ３はレイヤ２に対してより大きい符号化効率を有することにから説明できる。この場合にも主観的な音質は改善された。
【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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