(57)【要約】  ブラインド帯域幅拡張を実施するシステムおよび方法が開示される。一実施形態では、方法は、オーディオ信号のローバンドパラメータのセットに基づいて、ハイバンドパラメータの第１のセットとハイバンドパラメータの第２のセットとを決定することを含む。本方法は、ハイバンドパラメータの第１のセットとハイバンドパラメータの第２のセットとの重み付き結合に基づいてハイバンドパラメータの予測されたセットを生成することをさらに含む。
2016540255.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オーディオ信号のローバンドパラメータのセットに基づいて、ハイバンドパラメータの第１のセットとハイバンドパラメータの第２のセットとを決定することと、
ハイバンドパラメータの前記第１のセットとハイバンドパラメータの前記第２のセットとの重み付き結合に基づいてハイバンドパラメータのセットを予測することと
を備える方法。
【請求項２】
線形領域ハイバンドパラメータのセットを取得するためにハイバンドパラメータの前記予測されたセットを非線形領域から線形領域に変換することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ローバンドパラメータの前記セットが、前記オーディオ信号の第１のフレームに対応するローバンドパラメータの第１のセットである、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
ハイバンドパラメータの前記第１のセットとハイバンドパラメータの前記第２のセットとを決定することが、
ローバンドパラメータの前記第１のセットに基づいてベクトル化テーブルの複数の状態から第１の状態を選択することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットに基づいて前記ベクトル化テーブルの前記複数状態から第２の状態を選択することと
を備え、
ここにおいて、前記第１の状態がハイバンドパラメータの前記第１のセットに関連し、前記第２の状態がハイバンドパラメータの前記第２のセットに関連する、
請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記第１の状態と前記第２の状態との特定の状態を選択することと、
前記オーディオ信号の第２のフレームに対応するローバンドパラメータの第２のセットを受信することと、
遷移確率行列中の成分に基づいて、前記特定の状態から候補状態への遷移に関連するバイアス値を決定することと、
前記バイアス値に基づいてローバンドパラメータの前記第２のセットと前記候補状態との間の差分を決定することと、
前記差分に基づいて前記第２のフレームに対応する状態を選択することと
をさらに備える、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記オーディオ信号の第２のフレームに対応するローバンドパラメータの第２のセットを受信することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットを有声または無声として分類することと、
ローバンドパラメータの前記第２のセットを有声または無声として分類することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットの第１の分類と、ローバンドパラメータの前記第２のセットの第２の分類と、ローバンドパラメータの前記第１のセットに対応する第１のエネルギー値と、ローバンドパラメータの前記第２のセットに対応する第２のエネルギー値とに基づいて前記第２のフレームの利得パラメータを選択的に調整することと
をさらに備える、請求項３に記載の方法。
【請求項７】
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが有声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが有声として分類されたとき、
前記第１のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、および前記第２のエネルギー値が前記しきい値エネルギー値を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが無声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが有声として分類されたとき、
前記第２のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、および前記第２のエネルギー値が前記第１のエネルギー値の第１の倍数を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが有声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが無声として分類されたとき、
前記第２のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、および前記第２のエネルギー値が前記第１のエネルギー値の第２の倍数を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが無声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが無声として分類されたとき、
前記第２のエネルギー値が前記第１のエネルギー値の第３の倍数を超えるとき、および前記第２のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、請求項６に記載の方法。
【請求項１１】
プロセッサと、
オーディオ信号のローバンドパラメータのセットに基づいて、ハイバンドパラメータの第１のセットとハイバンドパラメータの第２のセットとを決定することと、
ハイバンドパラメータの前記第１のセットとハイバンドパラメータの前記第２のセットとの重み付き結合に基づいてハイバンドパラメータのセットを予測することと
を備える動作を実施するように前記プロセッサによって実行可能な命令を記憶したメモリと
を備える、装置。
【請求項１２】
前記動作が、線形領域ハイバンドパラメータのセットを取得するためにハイバンドパラメータの前記予測されたセットを非線形領域から線形領域に変換することをさらに備える、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
ローバンドパラメータの前記セットが、前記オーディオ信号の第１のフレームに対応するローバンドパラメータの第１のセットである、請求項１１に記載の装置。
【請求項１４】
ハイバンドパラメータの前記第１のセットとハイバンドパラメータの前記第２のセットとを決定することが、
ローバンドパラメータの前記第１のセットに基づいてベクトル化テーブルの複数の状態から第１の状態を選択することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットに基づいて前記ベクトル化テーブルの前記複数状態から第２の状態を選択することと
を備え、
ここにおいて、前記第１の状態がハイバンドパラメータの前記第１のセットに関連し、前記第２の状態がハイバンドパラメータの前記第２のセットに関連する、
請求項１３に記載の装置。
【請求項１５】
前記動作が、
前記第１の状態と前記第２の状態との特定の状態を選択することと、
前記オーディオ信号の第２のフレームに対応するローバンドパラメータの第２のセットを受信することと、
遷移確率行列中の成分に基づいて、前記特定の状態から候補状態への遷移に関連するバイアス値を決定することと、
前記バイアス値に基づいてローバンドパラメータの前記第２のセットと前記候補状態との間の差分を決定することと、
前記差分に基づいて前記第２のフレームに対応する状態を選択することと
をさらに備える、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
前記動作が、
前記オーディオ信号の第２のフレームに対応するローバンドパラメータの第２のセットを受信することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットを有声または無声として分類することと、
ローバンドパラメータの前記第２のセットを有声または無声として分類することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットの第１の分類と、ローバンドパラメータの前記第２のセットの第２の分類と、ローバンドパラメータの前記第１のセットに対応する第１のエネルギー値と、ローバンドパラメータの前記第２のセットに対応する第２のエネルギー値とに基づいて前記第２のフレームの利得パラメータを選択的に調整することと
をさらに備える、請求項１３に記載の装置。
【請求項１７】
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが有声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが有声として分類されたとき、
前記第１のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、および前記第２のエネルギー値が前記しきい値エネルギー値を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが無声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが有声として分類されたとき、
前記第２のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、および前記第２のエネルギー値が前記第１のエネルギー値の第１の倍数を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、請求項１６に記載の装置。
【請求項１９】
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが有声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが無声として分類されたとき、
前記第２のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、および前記第２のエネルギー値が前記第１のエネルギー値の第２の倍数を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、請求項１６に記載の装置。
【請求項２０】
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが無声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが無声として分類されたとき、
前記第２のエネルギー値が前記第１のエネルギー値の第３の倍数を超えるとき、および前記第２のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、請求項１６に記載の装置。
【請求項２１】
プロセッサによって実行されたとき、
オーディオ信号のローバンドパラメータのセットに基づいて、ハイバンドパラメータの第１のセットとハイバンドパラメータの第２のセットとを決定することと、
ハイバンドパラメータの前記第１のセットとハイバンドパラメータの前記第２のセットとの重み付き結合に基づいてハイバンドパラメータのセットを予測することと
を前記プロセッサに行わせる命令を備える非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
前記命令が、線形領域ハイバンドパラメータのセットを取得するためにハイバンドパラメータの前記予測されたセットを非線形領域から線形領域に変換することを前記プロセッサに行わせるようにさらに実行可能である、請求項２１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
ローバンドパラメータの前記セットが、前記オーディオ信号の第１のフレームに対応するローバンドパラメータの第１のセットである、請求項２２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２４】
ハイバンドパラメータの前記第１のセットとハイバンドパラメータの前記第２のセットとを決定することが、
ローバンドパラメータの前記第１のセットに基づいてベクトル化テーブルの複数の状態から第１の状態を選択することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットに基づいて前記ベクトル化テーブルの前記複数状態から第２の状態を選択することと
を備え、
ここにおいて、前記第１の状態がハイバンドパラメータの前記第１のセットに関連し、前記第２の状態がハイバンドパラメータの前記第２のセットに関連する、
請求項２３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２５】
前記命令が、
前記第１の状態と前記第２の状態との特定の状態を選択することと、
前記オーディオ信号の第２のフレームに対応するローバンドパラメータの第２のセットを受信することと、
遷移確率行列中の成分に基づいて、前記特定の状態から候補状態への遷移に関連するバイアス値を決定することと、
前記バイアス値に基づいてローバンドパラメータの前記第２のセットと前記候補状態との間の差分を決定することと、
前記差分に基づいて前記第２のフレームに対応する状態を選択することと
を前記プロセッサに行わせるようにさらに実行可能である、請求項２４に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２６】
前記命令が、
前記オーディオ信号の第２のフレームに対応するローバンドパラメータの第２のセットを受信することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットを有声または無声として分類することと、
ローバンドパラメータの前記第２のセットを有声または無声として分類することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットの第１の分類と、ローバンドパラメータの前記第２のセットの第２の分類と、ローバンドパラメータの前記第１のセットに対応する第１のエネルギー値と、ローバンドパラメータの前記第２のセットに対応する第２のエネルギー値とに基づいて前記第２のフレームの利得パラメータを選択的に調整することと
を前記プロセッサに行わせるようにさらに実行可能である、請求項２３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２７】
オーディオ信号のローバンドパラメータのセットに基づいて、ハイバンドパラメータの第１のセットとハイバンドパラメータの第２のセットとを決定するための手段と、
ハイバンドパラメータの前記第１のセットとハイバンドパラメータの前記第２のセットとの重み付き結合に基づいてハイバンドパラメータのセットを予測するための手段と
を備える装置。
【請求項２８】
線形領域ハイバンドパラメータのセットを取得するためにハイバンドパラメータの前記予測されたセットを非線形領域から線形領域に変換するための手段をさらに備える、請求項２７に記載の装置。
【請求項２９】
ローバンドパラメータの前記セットが、前記オーディオ信号の第１のフレームに対応するローバンドパラメータの第１のセットである、請求項２７に記載の装置。
【請求項３０】
ハイバンドパラメータの前記第１のセットとハイバンドパラメータの前記第２のセットとを決定するための前記手段が、
ローバンドパラメータの前記第１のセットに基づいてベクトル化テーブルの複数の状態から第１の状態を選択するための手段と、
ローバンドパラメータの前記第１のセットに基づいて前記ベクトル化テーブルの前記複数状態から第２の状態を選択するための手段と
を備え、
ここにおいて、前記第１の状態がハイバンドパラメータの前記第１のセットに関連し、前記第２の状態がハイバンドパラメータの前記第２のセットに関連する、
請求項２９に記載の装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
優先権の主張
[0001]本出願は、の優先権を主張する本出願は、それらの内容全体が参照により組み込まれる、それらのすべてが「ＳＹＳＴＥＭＳ  ＡＮＤ  ＭＥＴＨＯＤＳ  ＯＦ  ＢＬＩＮＤ  ＢＡＮＤＷＩＤＴＨ  ＥＸＴＥＮＳＩＯＮ」と題する、２０１４年７月１８日に出願された米国出願第１４／３３４，９２１号と、２０１３年１２月１５日に出願された米国仮出願第６１／９１６，２６４号と、２０１４年２月１２日に出願された米国仮出願第６１／９３９，１４８号との優先権を主張する。
【０００２】
[0002]本開示は、一般にブラインド帯域幅拡張に関する。
【背景技術】
【０００３】
[0003]技術の進歩は、より小さくより強力なコンピューティングデバイスをもたらした。たとえば、現在、小さく、軽く、ユーザによって容易に持ち運ばれるポータブルワイヤレス電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、およびページングデバイスなどのワイヤレスコンピューティングデバイスを含む、様々なポータブルパーソナルコンピューティングデバイスが存在する。より詳細には、セルラー電話およびインターネットプロトコル（ＩＰ）電話などのポータブルワイヤレス電話は、ワイヤレスネットワークを介して音声およびデータパケットを通信することができる。さらに、多くのそのようなワイヤレス電話は、その中に組み込まれる他のタイプのデバイスを含む。たとえば、ワイヤレス電話は、デジタルスチルカメラ、デジタルビデオカメラ、デジタルレコーダ、およびオーディオファイルプレーヤをも含むことができる。
【０００４】
[0004]従来の電話システム（たとえば、公衆交換電話網（ＰＳＴＮ））では、音声および他の信号は約８キロヘルツ（ｋＨｚ）においてサンプリングされ、表現される信号の信号周波数は４ｋＨｚ未満に限定される。セルラーテレフォニーおよびボイスオーバーインターネットプロトコル（ＶｏＩＰ）などの広帯域（ＷＢ）適用例では、音声および他の信号は約１６ｋＨｚにおいてサンプリングされ得る。ＷＢ適用例は、最高８ｋＨｚの周波数をもつ信号の表現を可能にする。４ｋＨｚに限定される狭帯域（ＮＢ）テレフォニーから８ｋＨｚのＷＢテレフォニーに信号帯域幅を拡張することにより、スピーチ了解度および自然度が改善され得る。
【０００５】
[0005]ＷＢコーディング技法は、典型的には、信号のより低い周波数部分（たとえば、０Ｈｚから４ｋＨｚ、「ローバンド」とも呼ばれる）を符号化および送信することを伴う。たとえば、ローバンドは、フィルタパラメータおよび／またはローバンド励振信号を使用して表され得る。しかしながら、コーディング効率を改善するために、信号のより高い周波数部分（たとえば、４ｋＨｚから８ｋＨｚ、「ハイバンド」とも呼ばれる）は、ローバンド情報とともに送信されるパラメータのより小さいセットを生成するために符号化され得る。ハイバンド情報の量が低減されると、帯域幅送信はより効率的に使用されるが、受信機におけるハイバンドの正確な再構成は信頼性が低減し得る。
【発明の概要】
【０００６】
[0006]ブラインド帯域幅拡張を実施するシステムおよび方法が開示される。特定の実施形態では、（オーディオ信号のローバンド部分を表す）ローバンド入力信号が受信される。ソフトベクトル量子化に基づいて状態に従ってオーディオ信号のローバンド部分を使用して、ハイバンドパラメータ（たとえば、線スペクトル周波数（ＬＳＦ：line spectral frequency）、利得形状情報、利得フレーム情報、および／またはハイバンドオーディオ信号を記述する他の情報）が予測され得る。たとえば、特定の状態は、（たとえば、ローバンドフレームまたはサブフレームに対応する）特定のローバンド利得フレームパラメータに対応し得る。予測された状態遷移情報を使用して、オーディオ信号のハイバンド部分に関連する利得フレーム情報は、オーディオ信号のローバンド部分から抽出されたローバンド利得フレーム情報に基づいて予測され得る。特定の利得フレームパラメータに対応する既知のまたは予測された状態を使用して、追加のフレーム／サブフレームに対応する追加の利得フレームパラメータを予測し得る。予測されたハイバンドパラメータは、オーディオ信号のハイバンド部分を生成するために、（オーディオ信号のローバンド部分に対応するローバンド残差信号とともに）ハイバンドモデルに適用され得る。オーディオ信号のハイバンド部分は、広帯域出力を生成するためにオーディオ信号のローバンド部分と結合され得る。
【０００７】
[0007]特定の実施形態では、方法は、オーディオ信号のローバンドパラメータのセットに基づいて、ハイバンドパラメータの第１のセットとハイバンドパラメータの第２のセットとを決定することを含む。本方法は、ハイバンドパラメータの第１のセットとハイバンドパラメータの第２のセットとの重み付き結合に基づいてハイバンドパラメータの予測されたセットを生成することをさらに含む。
【０００８】
[0008]別の特定の実施形態では、方法は、オーディオ信号のフレームに対応するローバンドパラメータのセットを受信することを含む。本方法は、ローバンドパラメータのセットに基づいて、複数の量子化ベクトルから第１の量子化ベクトルを、および複数の量子化ベクトルから第２の量子化ベクトルを選択することをさらに含む。第１の量子化ベクトルはハイバンドパラメータの第１のセットに関連し、第２の量子化ベクトルはハイバンドパラメータの第２のセットに関連する。本方法はまた、ハイバンドパラメータの第１のセットとハイバンドパラメータの第２のセットとの重み付き結合に基づいてハイバンドパラメータのセットを予測することを含む。
【０００９】
[0009]別の特定の実施形態では、方法は、オーディオ信号のフレームに対応するローバンドパラメータのセットを受信することを含む。本方法は、ローバンドパラメータのセットに基づいて非線形領域ハイバンドパラメータのセットを予測することをさらに含む。本方法はまた、線形領域ハイバンドパラメータのセットを取得するために非線形領域ハイバンドパラメータのセットを非線形領域から線形領域に変換することを含む。
【００１０】
[0010]別の特定の実施形態では、方法は、オーディオ信号のフレームに対応するローバンドパラメータのセットを受信することを含む。本方法は、ローバンドパラメータのセットに基づいて、複数の量子化ベクトルから第１の量子化ベクトルを、および複数の量子化ベクトルから第２の量子化ベクトルを選択することをさらに含む。第１の量子化ベクトルはハイバンドパラメータの第１のセットに関連し、第２の量子化ベクトルはハイバンドパラメータの第２のセットに関連する。本方法はまた、ハイバンドパラメータの第１のセットとハイバンドパラメータの第２のセットとの重み付き結合に基づいてハイバンドパラメータのセットを予測することを含む。
【００１１】
[0011]別の特定の実施形態では、方法は、複数の量子化ベクトルのうちの第１の量子化ベクトルを選択することを含む。第１の量子化ベクトルは、オーディオ信号の第１のフレームに対応するローバンドパラメータの第１のセットに対応する。本方法は、オーディオ信号の第２のフレームに対応するローバンドパラメータの第２のセットを受信することをさらに含む。本方法はまた、遷移確率行列中の成分に基づいて、第１のフレームに対応する第１の量子化ベクトルから第２のフレームに対応する候補量子化ベクトルへの遷移に関連するバイアス値を決定することを含む。本方法は、バイアス値に基づいてローバンドパラメータの第２のセットと候補量子化ベクトルとの間の重み付き差分を決定することを含む。本方法は、重み付き差分に基づいて第２のフレームに対応する第２の量子化ベクトルを選択することをさらに含む。
【００１２】
[0012]別の特定の実施形態では、方法は、オーディオ信号のフレームに対応するローバンドパラメータのセットを受信することを含む。本方法は、ローバンドパラメータのセットを有声または無声として分類することをさらに含む。本方法はまた、量子化ベクトルを選択することを含む。量子化ベクトルは、ローバンドパラメータのセットが有声ローバンドパラメータとして分類されたとき、有声ローバンドパラメータに関連する第１の複数の量子化ベクトルに対応する。量子化ベクトルは、ローバンドパラメータのセットが無声ローバンドパラメータとして分類されたとき、無声ローバンドパラメータに関連する第２の複数の量子化ベクトルに対応する。本方法は、選択された量子化ベクトルに基づいてハイバンドパラメータのセットを予測することを含む。
【００１３】
[0013]別の特定の実施形態では、方法は、オーディオ信号の第１のフレームに対応するローバンドパラメータの第１のセットを受信することを含む。本方法は、オーディオ信号の第２のフレームに対応するローバンドパラメータの第２のセットを受信することをさらに含む。第２のフレームは、オーディオ信号内の第１のフレームに後続する。本方法はまた、ローバンドパラメータの第１のセットを有声または無声として分類することと、ローバンドパラメータの第２のセットを有声または無声として分類することとを含む。本方法は、ローバンドパラメータの第１のセットの分類と、ローバンドパラメータの第２のセットの分類と、ローバンドパラメータの第２のセットに対応するエネルギー値とに少なくとも部分的に基づいて利得パラメータを選択的に調整することを含む。
【００１４】
[0014]別の特定の実施形態では、方法は、スピーチボコーダのデコーダにおいて、狭帯域ビットストリームの一部としてローバンドパラメータのセットを受信することを含む。ローバンドパラメータのセットはスピーチボコーダのエンコーダから受信される。本方法はまた、ローバンドパラメータのセットに基づいてハイバンドパラメータのセットを予測することを含む。
【００１５】
[0015]別の特定の実施形態では、装置は、スピーチボコーダと、動作を実施するようにスピーチボコーダによって実行可能な命令を記憶したメモリとを含む。動作は、スピーチボコーダのデコーダにおいて、狭帯域ビットストリームの一部としてローバンドパラメータのセットを受信することを含む。ローバンドパラメータのセットはスピーチボコーダのエンコーダから受信される。動作はまた、ローバンドパラメータのセットに基づいてハイバンドパラメータのセットを予測することを含む。
【００１６】
[0016]別の特定の実施形態では、非一時的コンピュータ可読媒体は、スピーチボコーダによって実行されたとき、スピーチボコーダのデコーダにおいて、狭帯域ビットストリームの一部としてローバンドパラメータのセットを受信することをスピーチボコーダに行わせる命令を含む。ローバンドパラメータのセットはスピーチボコーダのエンコーダから受信される。命令はまた、ローバンドパラメータのセットに基づいてハイバンドパラメータのセットを予測することをスピーチボコーダに行わせるように実行可能である。
【００１７】
[0017]別の特定の実施形態では、装置は、狭帯域ビットストリームの一部としてローバンドパラメータのセットを受信するための手段を含む。ローバンドパラメータのセットはスピーチボコーダのエンコーダから受信される。本装置はまた、ローバンドパラメータのセットに基づいてハイバンドパラメータのセットを予測するための手段を含む。
【００１８】
[0018]開示される実施形態のうちの少なくとも１つによって提供される特定の利点は、ハイバンドサイド情報を使用せずにローバンド信号パラメータからハイバンド信号パラメータを生成することを含み、それにより、送信されるデータの量が低減される。たとえば、オーディオ信号のハイバンド部分に対応するハイバンドパラメータは、オーディオ信号のローバンド部分に対応するローバンドパラメータに基づいて予測され得る。ソフトベクトル量子化を使用することにより、状態とハードベクトル量子化を使用するハイバンド予測システムと比較してとの間の遷移に起因する音響影響が低減され得る。予測された状態遷移情報を使用することにより、予測された状態遷移情報を使用しないハイバンド予測システムと比較して、予測されたハイバンドパラメータの精度が増加され得る。本開示の他の態様、利点、および特徴は、以下のセクション、すなわち、図面の簡単な説明と、発明を実施するための形態と、特許請求の範囲とを含む本出願全体の再検討の後に明白になる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】[0019]ソフトベクトル量子化を使用してブラインド帯域幅拡張を実施するように動作可能であるシステムの特定の実施形態を示すブロック図。
【図２】[0020]ブラインド帯域幅拡張を実施する方法の特定の実施形態を示すフローチャート。
【図３】[0021]ソフトベクトル量子化を使用してブラインド帯域幅拡張を実施するように動作可能であるシステムの特定の実施形態を示す図。
【図４】[0022]ブラインド帯域幅拡張を実施する方法の別の特定の実施形態を示すフローチャート。
【図５】[0023]図３のソフトベクトル量子化モジュールの特定の実施形態を示す図。
【図６】[0024]ソフトベクトル量子化方法を使用して予測されたハイバンドパラメータのセットを示す図。
【図７】[0025]ソフトベクトル量子化方法を使用して予測されたハイバンド利得パラメータを、ハードベクトル量子化方法を使用して予測されたハイバンド利得パラメータと比較する一連のグラフ。
【図８】[0026]ブラインド帯域幅拡張を実施する方法の別の特定の実施形態を示すフローチャート。
【図９】[0027]図３の確率バイアスされた状態遷移行列の特定の実施形態を示す図。
【図１０】[0028]図３の確率バイアスされた状態遷移行列の別の特定の実施形態を示す図。
【図１１】[0029]ブラインド帯域幅拡張を実施する方法の別の特定の実施形態を示すフローチャート。
【図１２】[0030]図３の有声無声予測モデルスイッチングモジュールの特定の実施形態を示す図。
【図１３】[0031]ブラインド帯域幅拡張を実施する方法の別の特定の実施形態を示すフローチャート。
【図１４】[0032]図３の多段ハイバンドエラー検出モジュールの特定の実施形態を示す図。
【図１５】[0033]多状態ハイバンドエラー検出の特定の実施形態を示すフローチャート。
【図１６】[0034]ブラインド帯域幅拡張を実施する方法の別の特定の実施形態を示すフローチャート。
【図１７】[0035]ブラインド帯域幅拡張を実施するように動作可能であるシステムの特定の実施形態を示す図。
【図１８】[0036]ブラインド帯域幅拡張を実施する方法の特定の実施形態を示すフローチャート。
【図１９】[0037]図１〜図１８のシステムおよび方法に従ってブラインド帯域幅拡張の動作を実施するように動作可能なワイヤレスデバイスのブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
[0038]図１を参照すると、ソフトベクトル量子化を使用してブラインド帯域幅拡張を実施するように動作可能であるシステムの特定の実施形態が示されており、全体的に１００と指定される。システム１００は、狭帯域デコーダ１１０と、ハイバンドパラメータ予測モジュール１２０と、ハイバンドモデルモジュール１３０と、合成フィルタバンクモジュール１４０とを含む。ハイバンドパラメータ予測モジュール１２０は、システム１００が、狭帯域信号から抽出されたローバンドパラメータに基づいてハイバンドパラメータを予測することを可能にし得る。特定の実施形態では、システム１００は、符号化システムまたは装置中に（たとえば、ワイヤレス電話またはコーダ／デコーダ（コーデック）中に）組み込まれ得る。
【００２１】
[0039]以下の説明では、図１のシステム１００によって実施される様々な機能は、いくつかの構成要素またはモジュールによって実施されるものとして説明される。しかしながら、構成要素およびモジュールのこの分割は説明のためにすぎない。代替実施形態では、特定の構成要素またはモジュールによって実施される機能は、代わりに、複数の構成要素またはモジュールの間で分割され得る。その上、代替実施形態では、図１の２つ以上の構成要素またはモジュールは、単一の構成要素またはモジュールに統合され得る。図１に示された各構成要素またはモジュールの各々は、ハードウェア（たとえば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、コントローラ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）デバイスなど）、ソフトウェア（たとえば、プロセッサによって実行可能な命令）、またはそれらの任意の組合せを使用して実装され得る。
【００２２】
[0040]図１〜図１６の開示されるシステムおよび方法ではオーディオ信号の送信を受信することに関して説明されるが、本システムおよび方法は、帯域幅拡張のどんな事例においても実装され得る。たとえば、開示されるシステムおよび方法の全部または一部は、送信デバイスにおいて実施されおよび／または含まれ得る。例示のために、開示されるシステムおよび方法は、オーディオ信号を復号する際に使用する「サイド情報」を生成するためのオーディオ信号の符号化中に適用され得る。
【００２３】
[0041]狭帯域デコーダ１１０は、狭帯域ビットストリーム１０２（たとえば、適応マルチレート（ＡＭＲ：adaptive multi-rate）ビットストリーム）を受信するように構成され得る。狭帯域デコーダ１１０は、狭帯域ビットストリーム１０２に対応するローバンドオーディオ信号１３４を復元するために狭帯域ビットストリーム１０２を復号するように構成され得る。特定の実施形態では、ローバンドオーディオ信号１３４はスピーチを表し得る。一例として、ローバンドオーディオ信号１３４の周波数は約０ヘルツ（Ｈｚ）から約４キロヘルツ（ｋＨｚ）にわたり得る。狭帯域デコーダ１１０は、狭帯域ビットストリーム１０２に基づいてローバンドパラメータ１０４を生成するようにさらに構成され得る。ローバンドパラメータ１０４は、線形予測係数（ＬＰＣ：linear prediction coefficient）、線スペクトル周波数（ＬＳＦ）、利得形状情報、利得フレーム情報、および／またはローバンドオーディオ信号１３４を記述する他の情報を含み得る。特定の実施形態では、ローバンドパラメータ１０４は、狭帯域ビットストリーム１０２に対応するＡＭＲパラメータを含む。狭帯域デコーダ１１０は、ローバンド残差情報１０８を生成するようにさらに構成され得る。ローバンド残差情報１０８は、ローバンドオーディオ信号１３４のフィルタ処理された部分に対応し得る。図１では狭帯域ビットストリームを受信することに関して説明するが、ローバンドオーディオ信号１３４と、ローバンドパラメータ１０４と、ローバンド残差情報１０８とを復元するために狭帯域デコーダ１１０によって他の形態の狭帯域信号（たとえば、狭帯域連続位相変調信号（ＣＰＭ：narrowband continuous phase modulation））が使用され得る。
【００２４】
[0042]ハイバンドパラメータ予測モジュール１２０は、狭帯域デコーダ１１０からローバンドパラメータ１０４を受信するように構成され得る。ローバンドパラメータ１０４に基づいて、ハイバンドパラメータ予測モジュール１２０は、予測されたハイバンドパラメータ１０６を生成し得る。ハイバンドパラメータ予測モジュール１２０は、図３〜図１６を参照しながら説明する実施形態のうちの１つまたは複数などに従って、予測されたハイバンドパラメータ１０６を生成するためにソフトベクトル量子化を使用し得る。ソフトベクトル量子化を使用することによって、他のハイバンド予測方法と比較してハイバンドパラメータのより正確な予測が可能になり得る。さらに、ソフトベクトル量子化は、時間とともに変化するハイバンドパラメータ間の滑らかな遷移を可能にする。
【００２５】
[0043]ハイバンドモデルモジュール１３０は、ハイバンド信号１３２を生成するために、予測されたハイバンドパラメータ１０６とローバンド残差情報１０８とを使用し得る。一例として、ハイバンド信号１３２の周波数は約４ｋＨｚから約８ｋＨｚにわたり得る。合成フィルタバンク１４０は、ハイバンド信号１３２とローバンド信号１３４とを受信し、広帯域出力１３６を生成するように構成され得る。広帯域出力１３６は、復号されたローバンドオーディオ信号１３４と予測されたハイバンドオーディオ信号１３２とを含む広帯域スピーチ出力を含み得る。広帯域出力１３６の周波数は、例示的な例として約０Ｈｚから約８ｋＨｚにわたり得る。広帯域出力１３６は、結合されたローバンドおよびハイバンド信号を再構成するために（たとえば、約１６ｋＨｚにおいて）サンプリングされ得る。ソフトベクトル量子化を使用することにより、不正確に予測されたハイバンドパラメータに起因する広帯域出力１３６の不正確さが低減され得、それにより、広帯域出力１３６中の可聴アーティファクトが低減される。
【００２６】
[0044]図１の説明は、狭帯域ビットストリームから取り出されたローバンドパラメータに基づいてハイバンドパラメータを予測することに関係するが、システム１００は、オーディオ信号のいかなる帯域のパラメータを予測することによっても帯域幅拡張のために使用され得る。たとえば、代替実施形態では、ハイバンドパラメータ予測モジュール１２０は、約８ｋＨｚから約１６ｋＨｚにわたる周波数をもつスーパーハイバンドオーディオ信号を生成するために、本明細書で説明する方法を使用してハイバンドパラメータに基づいてスーパーハイバンド（ＳＨＢ：super high-band）パラメータを予測し得る。
【００２７】
[0045]図２を参照すると、ブラインド帯域幅拡張を実施する方法２００の特定の実施形態は、２０２において、オーディオ信号に対応するローバンドパラメータを含む狭帯域ビットストリームなど、入力信号を受信することを含む。たとえば、狭帯域デコーダ１１０が狭帯域ビットストリーム１０２を受信し得る。
【００２８】
[0046]方法２００は、２０４において、ローバンドオーディオ信号（たとえば、図１のローバンド信号１３４）を生成するために狭帯域ビットストリームを復号することをさらに含み得る。方法２００はまた、２０６において、ソフトベクトル量子化を使用してローバンドパラメータに基づいてハイバンドパラメータのセットを予測することを含む。たとえば、ハイバンドパラメータ予測モジュール１２０は、ソフトベクトル量子化を使用してローバンドパラメータ１０４に基づいてハイバンドパラメータ１０６を予測し得る。
【００２９】
[0047]方法２００は、２０８において、ハイバンドオーディオ信号を生成するためにハイバンドパラメータをハイバンドモデルに適用することを含む。たとえば、ハイバンドパラメータ１０６は、狭帯域デコーダ１１０から受信されたローバンド残差１０８とともにハイバンドモデル１３０に適用され得る。方法２００は、２１０において、広帯域オーディオ出力を生成するためにハイバンドオーディオ信号とローバンドオーディオ信号とを（たとえば、図１の合成フィルタバンク１４０において）結合することをさらに含む。
【００３０】
[0048]方法２００に従ってソフトベクトル量子化を使用することにより、不正確に予測されたハイバンドパラメータに起因する広帯域出力の不正確さが低減され得、したがって、広帯域出力中の音響アーティファクトが低減され得る。
【００３１】
[0049]図３を参照すると、ソフトベクトル量子化を使用してブラインド帯域幅拡張を実施するように動作可能であるシステムの特定の実施形態が示されており、全体的に３００と指定される。システム３００は、ハイバンドパラメータ予測モジュール３１０を含み、ハイバンドパラメータ３０８を生成するように構成される。ハイバンドパラメータ予測モジュール３１０は図１のハイバンドパラメータ予測モジュール１２０に対応し得る。システム３００は、非線形領域ハイバンドパラメータ３０６を生成するように構成され得、非線形から線形への変換モジュール３２０を含み得る。非線形領域において生成されるハイバンドパラメータは、人間の聴覚系応答により厳密に従い得、それにより、より正確な広帯域音声信号が作成され、非線形領域ハイバンドパラメータから線形領域ハイバンドパラメータに変換され得、比較的少ない計算複雑さをもつ。ハイバンドパラメータ予測モジュール３１０は、ローバンドオーディオ信号に対応するローバンドパラメータ３０２を受信するように構成され得る。ローバンドオーディオ信号は、フレームに漸進的に分割され得る。たとえば、ローバンドパラメータは、オーディオ信号のフレーム３０４に対応するパラメータのセットを含み得る。オーディオ信号のフレーム３０４に対応するローバンドパラメータのセットはＡＭＲパラメータ（たとえば、ＬＰＣ、ＬＳＦ、利得形状パラメータ、利得フレームパラメータなど）を含み得る。ハイバンドパラメータ予測モジュール３１０は、ローバンドパラメータ３０２に基づいて、予測された非線形領域ハイバンドパラメータ３０６を生成するようにさらに構成され得る。特定の非限定的な実施形態では、システム３００は、ハイバンドｎ乗根領域（たとえば、立方根領域、４乗根領域などの）ハイバンドパラメータを生成するように構成され得、非線形から線形への変換モジュール３２０は、ｎ乗根領域パラメータを線形領域に変換するように構成され得る。
【００３２】
[0050]ハイバンドパラメータ予測モジュール３１０は、ソフトベクトル量子化モジュール３１２、確率バイアスされた状態遷移行列３１４、有声／無声予測モデルスイッチモジュール３１６、および／または多段ハイバンドエラー検出モジュール３１８を含み得る。
【００３３】
[0051]ソフトベクトル量子化モジュール３１２は、ローバンドパラメータの受信されたセットのために一致するローバンドからハイバンドへの量子化ベクトルのセットを決定するように構成され得る。たとえば、フレーム３０４に対応するローバンドパラメータのセットがソフトベクトル量子化モジュール３１２において受信され得る。ソフトベクトル量子化モジュールは、図５を参照しながらさらに詳細に説明するように、ベクトル量子化テーブル（たとえば、コードブック）からローバンドパラメータのセットに最も良く一致する複数の量子化ベクトルを選択し得る。ベクトル量子化テーブルはトレーニングデータに基づいて生成され得る。ソフトベクトル量子化モジュールは、複数の量子化ベクトルに基づいてハイバンドパラメータのセットを予測し得る。たとえば、複数の量子化ベクトルは、量子化ローバンドパラメータのセットを量子化ハイバンドパラメータのセットにマッピングし得る。量子化ハイバンドパラメータのセットからハイバンドパラメータのセットを決定するために重み付き和が実装され得る。図３の実施形態では、ハイバンドパラメータのセットは非線形領域内で決定される。
【００３４】
[0052]ベクトル量子化テーブルからローバンドパラメータのセットに最も良く一致するベクトルを選択する際に、ローバンドパラメータのセットと各量子化ベクトルの量子化ローバンドパラメータとの間の差分が計算され得る。計算された差分は、ローバンドパラメータの状態（たとえば、最も厳密に一致する量子化セット）の決定に基づいて、スケーリングされるか、または重み付けされ得る。確率バイアスされた状態遷移行列３１４は、計算された差分を重み付けするための複数の重みを決定するために使用され得る。複数の重みは、ベクトル量子化テーブルの量子化ローバンドパラメータの現在のセットから（たとえば、オーディオ信号の次の受信フレームに対応する）量子化ローバンドパラメータの次のセットへの遷移の確率に対応するバイアス値に基づいて計算され得る。ソフトベクトル量子化モジュール３１２によって選択される複数の量子化ベクトルは重み付き差分に基づいて選択され得る。リソースを節約するために、確率バイアスされた状態遷移行列３１４は圧縮され得る。図３において使用され得る確率バイアスされた状態遷移行列の例については、図９および図１０を参照しながらさらに説明する。
【００３５】
[0053]有声／無声予測モデルスイッチモジュール３１６は、図１２を参照しながらさらに説明するように、ローバンドパラメータの受信されたセットが有声オーディオ信号に対応するとき、ソフトベクトル量子化モジュール３１２による使用のために第１のコードブックを提供し、ローバンドパラメータの受信されたセットが無声オーディオ信号に対応するとき、第２のコードブックを提供し得る。
【００３６】
[0054]多段ハイバンドエラー検出モジュール３１８は、ソフトベクトル量子化モジュール３１２と、確率バイアスされた状態遷移行列３１４と、有声／無声予測モデルスイッチ３１６とによって生成された非線形領域ハイバンドパラメータを分析して、ハイバンドパラメータ（たとえば、利得フレームパラメータ）が不安定であり得る（たとえば、前のフレームのエネルギー値よりも不相応に高いエネルギー値に対応している）かどうか、および／または生成された広帯域オーディオ信号中に顕著なアーティファクトをもたらし得るかどうかを決定し得る。ハイバンド予測エラーが生じたと決定したことに応答して、多段ハイバンドエラー検出モジュール３１８は、非線形領域ハイバンドパラメータを減衰させるかまたはさもなければ補正し得る。多段ハイバンドエラー検出の例については、図１４および図１５を参照しながらさらに説明する。
【００３７】
[0055]ハイバンドパラメータ予測モジュール３１０によって非線形領域ハイバンドパラメータ３０６のセットが生成された後に、非線形から線形への変換モジュール３２０は、非線形領域ハイバンドパラメータを線形領域に変換し、それにより、ハイバンドパラメータ３０８を生成し得る。非線形領域においてハイバンドパラメータ予測を実施することにより、線形領域またはログ領域とは対照的に、ハイバンドパラメータが人間の聴覚応答をより厳密にモデル化することが可能になり得る。さらに、非線形領域モデルは、非線形領域モデルが、特定の状態（たとえば、量子化ベクトル）に明らかに一致しないソフトベクトル量子化モジュール３１２の重み付き和出力を減衰させるように、凹形を有するように選択され得る。凹形の一例としては、以下の性質を満たす関数があり得る。
【００３８】
【数１】
2016540255.tif 000003
【００３９】
[0056]凹関数の例としては、対数型関数、ｎ乗根関数、１つまたは複数の他の凹関数、あるいは、１つまたは複数の凹成分を含み、さらに非凹成分を含み得る表現があり得る。たとえば、ソフトベクトル量子化モジュール３１２内で２つの量子化ベクトルから等距離になるローバンドパラメータのセットは、ローバンドパラメータのセットが量子化ベクトルの一方または他方に等しい場合よりも低いエネルギー値をもつハイバンドパラメータを生じる。ローバンドパラメータと量子化ローバンドパラメータとの間のあまり正確でない一致の減衰により、より少ない確実性で予測されるハイバンドパラメータはより少ないエネルギーを有することが可能になり、それにより、出力広帯域オーディオ信号内で誤ったハイバンドパラメータが聞き取れる機会が低減される。
【００４０】
[0057]図３はソフトベクトル量子化モジュール３１２を示しているが、他の実施形態はソフトベクトル量子化モジュール３１２を含まないことがある。図３は確率バイアスされた状態遷移行列３１４を示しているが、他の実施形態は、確率バイアスされた状態遷移行列３１４を含まないことがあり、代わりに、状態間の遷移確率とは無関係に状態を選択し得る。図３は有声無声予測モデルスイッチモジュール３１６を示しているが、他の実施形態は、有声／無声予測モデルスイッチモジュール３１６を含まないことがあり、代わりに、有声および無声の分類に基づいて区別されない単一のコードブックまたはコードブックの組合せを使用し得る。図３は多段ハイバンドエラー検出モジュール３１８を示しているが、他の実施形態は、多段ハイバンドエラー検出モジュール３１８を含まないことがあり、代わりに、単段エラー検出を含むかまたはエラー検出を省略し得る。
【００４１】
[0058]図４を参照すると、ブラインド帯域幅拡張を実施する方法４００の特定の実施形態は、４０２において、オーディオ信号のフレームに対応するローバンドパラメータのセットを受信することを含む。たとえば、ハイバンドパラメータ予測モジュール３１０がローバンドパラメータ３０４のセットを受信し得る。
【００４２】
[0059]方法４００は、４０４において、ローバンドパラメータのセットに基づいて非線形領域ハイバンドパラメータのセットを予測することをさらに含む。たとえば、ハイバンドパラメータ予測モジュール３１０は、非線形領域ハイバンドパラメータを生成するために非線形領域においてソフトベクトル量子化を使用し得る。
【００４３】
[0060]方法４００はまた、４０６において、線形領域ハイバンドパラメータのセットを取得するために非線形領域ハイバンドパラメータのセットを非線形領域から線形領域に変換することを含む。たとえば、非線形から線形への変換モジュール３２０が、非線形ハイバンドパラメータを線形領域ハイバンドパラメータに変換するために乗算演算を実施し得る。例示のために、値Ａに適用される立方演算はＡ3として示され得、Ａ＊Ａ＊Ａに対応し得る。この例では、ＡはＡ3の立方根（たとえば、３乗根）領域値である。
【００４４】
[0061]非線形領域においてハイバンドパラメータ予測を実施することにより、人間の聴覚系により厳密に一致し得、誤ったハイバンドパラメータが出力広帯域オーディオ信号内で可聴アーティファクトを生成する尤度が低減され得る。
【００４５】
[0062]図５を参照すると、図３のソフトベクトル量子化モジュール３１２など、ソフトベクトル量子化モジュールの特定の実施形態が示されており、全体的に５００と指定される。ソフトベクトル量子化モジュール５００はベクトル量子化テーブル５２０を含み得る。ソフトベクトル量子化は、ベクトル量子化テーブル５２０から複数の量子化ベクトルを選択することと、１つの量子化ベクトルを選択することを含むハードベクトル量子化とは対照的に、複数の選択された量子化ベクトルに基づいて重み付き和出力を生成することとを含み得る。ソフトベクトル量子化の重み付き和出力はハードベクトル量子化の量子化出力よりも正確であり得る。
【００４６】
[0063]例示のために、ベクトル量子化テーブル５２０は、量子化ローバンドパラメータ「Ｘ」（たとえば、ローバンドパラメータＸ0〜Ｘnのセットのアレイ）をハイバンドパラメータ「Ｙ」（たとえば、ハイバンドパラメータＹ0〜Ｙnのセットのアレイ）にマッピングするコードブックを含み得る。一実施形態では、ローバンドパラメータは、オーディオ信号のフレームに対応する１０個のローバンドＬＳＦを含み得、ハイバンドパラメータは、オーディオ信号のフレームに対応する６つのハイバンドＬＳＦを含み得る。
【００４７】
[0064]ベクトル量子化テーブル５２０はトレーニングデータに基づいて生成され得る。たとえば、ローバンドＬＳＦおよび対応するハイバンドＬＳＦを抽出するために、広帯域スピーチサンプルを含むデータベースが処理され得る。広帯域スピーチサンプルから、同様のローバンドＬＳＦおよび対応するハイバンドＬＳＦは複数の状態（たとえば、６４個の状態、２５６個の状態など）に分類され得る。各状態におけるローバンドパラメータの分布に対応する重心（または平均または他の測度）は、ローバンドパラメータＸのアレイ内の量子化ローバンドパラメータＸ0〜Ｘnに対応し得、各状態におけるハイバンドパラメータの分布に対応する重心は、ハイバンドパラメータＹのアレイ内の量子化ハイバンドパラメータＹ0〜Ｙnに対応し得る。量子化ローバンドパラメータの各セットは、量子化ベクトル（たとえば、ベクトル量子化テーブル５２０の行）を形成するためにハイバンドパラメータの対応するセットにマッピングされ得る。
【００４８】
[0065]ソフトベクトル量子化において、ローバンドオーディオ信号に対応するローバンドパラメータ５０２がソフトベクトル量子化モジュール（たとえば、図３のソフトベクトル量子化モジュール３１２）によって受信され得る。ローバンドオーディオ信号は複数のフレームに分割され得る。ローバンドパラメータ５０４のセットは狭帯域オーディオ信号のフレームに対応し得る。たとえば、ローバンドパラメータのセットは、ローバンドオーディオ信号のフレームから抽出されたＬＳＦのセット（たとえば、１０個）を含み得る。ローバンドパラメータのセットはベクトル量子化テーブル５２０の量子化ローバンドパラメータＸ0〜Ｘnと比較され得る。たとえば、ローバンドパラメータのセットと量子化ローバンドパラメータＸ0〜Ｘnとの間の距離は次式に従って決定され得る。
【００４９】
【数２】
2016540255.tif 000004
【００５０】
ここで、ｄiは、ローバンドパラメータのセットと量子化ローバンドパラメータのｉ番目のセットとの間の距離であり、Ｗjは、ローバンドパラメータのセットの各ローバンドパラメータに関連する重みであり、ｘjは、ローバンドパラメータのセットのインデックスｊを有するローバンドパラメータであり、
【００５１】
【数３】
2016540255.tif 000005
【００５２】
は、量子化ローバンドパラメータのｉ番目のセットのインデックスｊを有する量子化ローバンドパラメータである。
【００５３】
[0066]複数の量子化ローバンドパラメータ５１０は、ローバンドパラメータ５０４のセットと量子化ローバンドパラメータとの間の距離に基づいてローバンドパラメータ５０４のセットに一致され得る。たとえば、最も近い量子化ローバンドパラメータ（たとえば、最も小さいｄiを生じるｘi）が選択され得る。一実施形態では、３つの量子化ローバンドパラメータが選択され得る。他の実施形態では、任意の数の複数の量子化ローバンドパラメータ５１０が選択され得る。さらに、複数の量子化ローバンドパラメータ５１０の数はフレームごとに適応的に変化し得る。たとえば、第１の数の量子化ローバンドパラメータ５１０はオーディオ信号の第１のフレームのために選択され得、より多いまたはより少ない量子化ローバンドパラメータを含む第２の数はオーディオ信号の第２のフレームのために選択され得る。
【００５４】
[0067]選択された複数の量子化ローバンドパラメータ５１０に基づいて、複数の対応する量子化ハイバンドパラメータ５３０が決定され得る。予測されたハイバンドパラメータ５０８のセットを取得するために、複数の量子化ハイバンドパラメータ５３０上で重み付き和などの結合が実施され得る。たとえば、予測されたハイバンドパラメータ５０８のセットは、ローバンドオーディオ信号のフレームに対応する６つのハイバンドＬＳＦを含み得る。ローバンドオーディオ信号に対応するハイバンドパラメータ５０６が、予測されたハイバンドパラメータの複数のセットに基づいて生成され得、オーディオ信号の複数の連続フレームに対応し得る。
【００５５】
[0068]複数のハイバンドパラメータ５３０は重み付き和として結合され得、ここで、各選択された量子化ハイバンドパラメータは、対応する量子化ローバンドパラメータと受信されたローバンドパラメータとの間の逆数距離ｄi-1に基づいて重み付けされ得る。例示のために、図５に示されているように、３つの量子化ハイバンドパラメータが選択されたとき、選択された量子化ハイバンドパラメータ５３０の各々は次の値に従って重み付けされ得る。
【００５６】
【数４】
2016540255.tif 000006
【００５７】
ここで、ｄi-1は、ローバンドパラメータのセットと、重み付けされるべき量子化ハイバンドパラメータに対応するローバンドパラメータの第１、第２、または第３の選択された量子化セットとの間の逆数距離であり、ｄi-1＋ｄ2-1＋ｄ3-1は、ローバンドパラメータのセットと、量子化ハイバンドパラメータの各々に対応するローバンドパラメータの選択された量子化セットの各々との間の逆数距離の各々の和に対応する。したがって、ハイバンドパラメータ５０８の出力セットは次式によって表され得る。
【００５８】
【数５】
2016540255.tif 000007
【００５９】
ここで、ｙ（ｉ1）、ｙ（ｉ2）、およびｙ（ｉ3）は、選択された複数の量子化ハイバンドパラメータである。量子化ハイバンドパラメータの予測されたセットを決定するために複数の量子化ハイバンドパラメータを重み付けすることによって、ローバンドパラメータ５０４のセットに対応するハイバンドパラメータ５０８のより正確な出力セットが予測され得る。さらに、ローバンドパラメータ５０２が複数のフレームのコースにわたって漸進的に変化すると、図６および図７を参照しながら説明するように、予測されたハイバンドパラメータ５０６も漸進的に変化し得る。
【００６０】
[0069]図６を参照すると、図５を参照しながら説明したようにソフトベクトル量子化方法を使用してローバンドパラメータの入力セットと量子化ベクトルとの間の関係を示す図式が示されており、全体的に６００と指定される。説明しやすいように、図式６００は、より高次元の図式（たとえば、ローバンドＳＬＦ係数の１０次元）ではなく、（たとえば、２つのローバンドＬＳＦに対応する）２次元の図式として示されている。図式６００のエリアは、ソフトベクトル量子化モジュールに入力されおよびそれから出力されるローバンドパラメータの潜在的セットに対応する。ローバンドパラメータの潜在的セットは、（たとえば、ベクトル量子化テーブルのトレーニングおよび生成中に）図式６００の領域として示される複数の状態に分類され得、ローバンドパラメータの各セット（たとえば、図式６００上の各ポイント）は特定の領域に関連する。図式６００の領域は、図５のベクトル量子化テーブル５２０中のローバンドパラメータＸのアレイの行に対応し得る。図式６００の各領域は、（たとえば、領域の重心に対応する）ローバンドパラメータのセットをハイバンドパラメータのセットにマッピングするベクトルに対応し得る。たとえば、第１の領域はベクトル（Ｘ1，Ｙ1）にマッピングされ得、第２の領域はベクトル（Ｘ2，Ｙ2）にマッピングされ得、第３の領域はベクトル（Ｘ3，Ｙ3）にマッピングされ得る。値Ｘ1、Ｘ2、およびＸ3は対応する領域の重心に対応し得る。各追加の領域は追加のベクトルにマッピングされ得る。ベクトル（Ｘ1，Ｙ1）、（Ｘ2，Ｙ2）、（Ｘ3，Ｙ3）は、図５のベクトル量子化テーブル５２０中のベクトルに対応し得る。
【００６１】
[0070]ソフトベクトル量子化において、入力ローバンドパラメータＸは、入力ローバンドパラメータを含んでいるセグメントに対応する１つのベクトル（たとえば、ベクトル（Ｘ1，Ｙ1））に基づいて入力ローバンドパラメータをモデル化するハードベクトル量子化とは対照的に、入力ローバンドパラメータＸとベクトル（Ｘ1，Ｙ1）、（Ｘ2，Ｙ2）、（Ｘ3、Ｙ3）との間の距離（たとえば、ｄ1、ｄ2、およびｄ3）に基づいてモデル化され得る。例示のために、ソフトベクトル量子化において、モデル化された入力Ｘは、次式によって概念的に決定され得る。
【００６２】
【数６】
2016540255.tif 000008
【００６３】
ここで、Ｘは、モデル化されるべき入力ローバンドパラメータであり、Ｙ1、Ｙ2、およびＹ3は、（たとえば、図５の量子化ハイバンドパラメータＹ0〜Ｙnのアレイに対応する）各状態の重心であり、ｄ1、ｄ2、およびｄ3は、入力ローバンドパラメータＸと各重心Ｙ1、Ｙ2、およびＹ3との間の距離である。入力パラメータのスケーリングは、正規化ファクタを含むことによって防止され得ることを理解されたい。たとえば、各係数（たとえば、
【００６４】
【数７】
2016540255.tif 000009
【００６５】
）は、図５を参照しながら説明したように正規化され得る。図６に示されているように、Ｘは、ハードベクトル量子化を使用することによるよりもソフトベクトル量子化を使用することによってより正確に表され得る。拡張によって、Ｘのソフトベクトル量子化表現に基づくハイバンドパラメータの予測されたセットも、ハードベクトル量子化に基づくハイバンドパラメータの予測されたセットよりも正確になり得る。
【００６６】
[0071]オーディオ信号に関連するフレームのストリームがハイバンド予測モジュールによって受信されると、ローバンドパラメータと、各フレームに関連する対応する予測されたハイバンドパラメータの精度の増加が、フレーム間の予測されたハイバンドパラメータのより滑らかな遷移を生じ得る。図７は、（たとえば、ライン７０４、７２４、７３４、および７４４によって表される）ソフトベクトル量子化方法を使用して予測されたハイバンド利得パラメータ（垂直軸）を、（ライン７０２、７２２、７３２、および７４２によって表される）ハードベクトル量子化方法を使用して予測されたハイバンド利得パラメータと比較する一連のグラフ７００、７２０、７３０、および７４０を示す。図７に示されているように、ソフトベクトル量子化を使用して予測されたハイバンド利得パラメータは、フレーム（水平軸）間のはるかにより滑らかな遷移を含む。
【００６７】
[0072]図８を参照すると、ブラインド帯域幅拡張を実施する方法８００の特定の実施形態は、８０２において、オーディオ信号のフレームに対応するローバンドパラメータのセットを受信することを含み得る。方法８００は、８０４において、ローバンドパラメータのセットに基づいて、複数の量子化ベクトルから第１の量子化ベクトルを、および複数の量子化ベクトルから第２の量子化ベクトルを選択することをさらに含み得る。第１の量子化ベクトルはハイバンドパラメータの第１のセットに関連し得、第２の量子化ベクトルはハイバンドパラメータの第２のセットに関連し得る。たとえば、第１の量子化ベクトルは量子化ベクトルテーブル５２０のＹ1に対応し得、第２の量子化ベクトルは図５の量子化ベクトルテーブル５２０のＹ2に対応し得る。特定の実施形態は、第３の量子化ベクトル（たとえば、Ｙ3）を選択することを含み得る。他の実施形態は、より多くの量子化ベクトルを選択することを含み得る。
【００６８】
[0073]方法８００はまた、８０６において、第１の量子化ベクトルに対応し、第１の差分に基づく第１の重みを決定することと、第２の量子化ベクトルに対応し、第２の差分に基づく第２の重みを決定することとを含み得る。方法８００はまた、８０８において、ハイバンドパラメータの第１のセットとハイバンドパラメータの第２のセットとの重み付き結合に基づいてハイバンドパラメータのセットを予測することを含み得る。たとえば、図５のハイバンドパラメータ５０６は、選択された量子化ベクトルＹ1、Ｙ2、およびＹ3の重み付き和を使用して予測され得る。
【００６９】
[0074]方法８００に記載の複数の量子化ベクトル（たとえば、ソフトベクトル量子化）に基づくハイバンドパラメータの予測されたセットは、ハードベクトル量子化に基づく予測よりも正確であり得、オーディオ信号の異なるフレーム間のハイバンドパラメータのより滑らかな遷移をもたらし得る。
【００７０】
[0075]図９を参照すると、確率バイアスされた状態遷移行列とともにソフトベクトル量子化を使用してブラインド帯域幅拡張を実施するように動作可能であるシステムの特定の実施形態が示されており、全体的に９００と指定される。システム９００は、ベクトル量子化テーブル９２０と、遷移確率行列９３０と、変換モジュール９４０とを含む。遷移確率行列９３０は、先行するフレームに対応する選択された量子化ベクトルに基づいてベクトル量子化テーブル９２０からの量子化ベクトルの選択をバイアスするために使用され得る。バイアスされた選択は、量子化ベクトルのより正確な選択を可能にし得る。
【００７１】
[0076]ベクトル量子化テーブル９２０は図５のベクトル量子化テーブル５２０に対応し得る。たとえば、ベクトル量子化テーブル９２０の量子化ベクトルＶ0〜Ｖnは、図５の量子化ハイバンドパラメータＹ0〜Ｙnへの量子化ローバンドパラメータＸ0〜Ｘnのマッピングに対応し得る。システム９００は、ローバンドオーディオ信号に対応するローバンドパラメータ９０２のストリームを受信するように構成され得る。ローバンドパラメータ９０２のストリームは、ローバンドパラメータの第１のセット９０４に対応する第１のフレームと、ローバンドパラメータの第２のセット９０６に対応する第２のフレームとを含み得る。システム９００は、図５〜図８を参照しながら説明したようにローバンドパラメータ９０２のストリームに関連するハイバンドパラメータ９１４を決定するためにベクトル量子化テーブル９２０を使用し得る。
【００７２】
[0077]遷移確率行列９３０は、複数の行と複数の列とに編成される複数の成分を含み得る。遷移確率行列９３０の各行（たとえば、行１〜Ｎ）は、ローバンドパラメータの第１のセット９０４に一致され得るベクトル量子化テーブル９２０のベクトルに対応し得る。遷移確率行列の各列（たとえば、列１〜Ｎ）は、ローバンドパラメータの第２のセット９０６に一致され得るベクトル量子化テーブル９２０のベクトルに対応し得る。ローバンドパラメータの第１のセット９０４が（成分の行によって示された）ベクトルに一致されたとすれば、遷移確率行列９３０の成分は、ローバンドパラメータの第２のセット９０６が（成分の列によって示された）ベクトルに一致されることになる確率に対応し得る。言い換えれば、遷移確率行列は、オーディオ信号９０２のフレーム間でベクトル量子化テーブル９２０の各ベクトルから各ベクトルに遷移する確率を示し得る。
【００７３】
[0078]例示のために、ローバンドパラメータの第１のセット９０４と量子化ベクトルＶ0〜Ｖnとの間の（ｄi（Ｘ，Ｖi）として図９中に表される）距離９１６は、図５を参照しながら説明したように、複数の一致する量子化ベクトルＶ1、Ｖ2、およびＶ3を選択するために使用され得る。遷移確率行列９３０の行（たとえば、ｂ）を決定するために少なくとも１つの一致したベクトル９０８（たとえば、Ｖ2）が使用され得る。決定された行に基づいて、遷移確率９１０のセットが生成され得る。遷移確率のセットは、ローバンドパラメータの第２のセット９０６が各量子化ベクトルに一致することになる（たとえば、各量子化ベクトルに対応する）確率を示し得る。
【００７４】
[0079]遷移確率行列９３０はトレーニングデータに基づいて生成され得る。たとえば、オーディオ信号の一連のフレームに対応するローバンドＬＳＦの複数のセットを抽出するために、広帯域スピーチサンプルを含むデータベースが処理され得る。ベクトル量子化テーブル９２０の特定のベクトルに対応するローバンドＬＳＦの複数のセットに基づいて、後続のフレームが同じベクトルに対応することになる確率とともに、後続のフレームが各追加のベクトルに対応することになる確率が決定され得る。各ベクトルに関連する確率に基づいて、遷移確率行列９３０が構成され得る。
【００７５】
[0080]一致したベクトル９０８に対応する遷移確率９１０が決定された後に、変換モジュール９４０は、確率をバイアス値に変換し得る。たとえば、特定の実施形態では、確率は次式に従って変換され得る。
【００７６】
【数８】
2016540255.tif 000010
【００７７】
ここで、Ｄは、第１のフレームに対応するローバンド値の第１のセット９０４と、ベクトル量子化テーブル９２０のベクトルＶ0〜Ｖnの各々との間の距離９１６をバイアスするためのバイアス値であり、Ｐi,jは、第１のフレーム中のベクトルＶiに対応するローバンドパラメータの第１のセットが、第２のフレーム中のベクトルＶjに対応するローバンドパラメータの第２のセットに遷移することになる確率（たとえば、遷移確率行列９３０のｉ番目の行、ｊ番目の列における値）である。
【００７８】
[0081]図３のソフトベクトル量子化モジュール３１２などのソフトベクトル量子化モジュールは、ローバンドパラメータの第２のセットと各ベクトルＶ1〜Ｖnとの間のバイアスされた距離に基づいて、ローバンドパラメータの第２のセット９０６に対応する複数のベクトルＶ1、Ｖ2、およびＶ3を選択するために使用され得る。たとえば、距離９１６の各距離は、バイアス値９１２の対応するバイアス値によって乗算され得る。バイアスされた距離に基づいて、一致するベクトルＶ1、Ｖ2、およびＶ3（たとえば、３つの最も近い一致）が選択され得る。一致するベクトルＶ1、Ｖ2、およびＶ3は、ローバンドパラメータのセット９０６に対応するハイバンドパラメータのセットを決定するために使用され得る。
【００７９】
[0082]オーディオフレーム間であるベクトルから別のベクトルに遷移する確率を決定するために遷移確率行列９３０を使用することにより、および後続のフレームに対応する一致するベクトルの選択をバイアスするためにこの確率を使用することにより、ベクトル量子化テーブル９２０から後続のフレームへの一致するベクトルにおけるエラーが防止され得る。したがって、遷移確率行列９３０はより正確なベクトル量子化を可能にする。
【００８０】
[0083]図１０を参照すると、図９の遷移確率行列９３０は、圧縮された遷移確率行列１０２０に圧縮され得る。圧縮された遷移確率行列１０２０は、インデックス１０２２と値１０２４とを含み得る。インデックス１０２２と値１０２４の両方は、図９のベクトル量子化テーブル９２０中のベクトルの数と同じ数Ｎの行を含み得る。ただし、インデックス１０２２と値１０２４との列には、第１のベクトルから第２のベクトルに遷移する確率の（たとえば、最も高い確率を表す）サブセットのみが表されていることがある。たとえば、確率の数Ｍは、圧縮された遷移確率行列１０２０中に表されていないことがある。特定の例示的な実施形態では、表されていてない確率は０であると決定される。インデックス１０２２は、確率がベクトル量子化テーブル９２０のどのベクトルに対応するかを決定するために使用され得、値１０２４は、確率の値を決定するために使用され得る。
【００８１】
[0084]図１０に従って遷移確率行列を圧縮することによって、（たとえば、物理メモリ中のおよび／またはハードウェア中の）空間が節約され得る。たとえば、圧縮されない遷移確率行列９３０に対する、圧縮された遷移行列１０２０のサイズ比は、次式によって表され得る。
【００８２】
【数９】
2016540255.tif 000011
【００８３】
ここで、Ｎは、ベクトル量子化テーブル９２０中のベクトルの数であり、Ｍは、圧縮された遷移確率行列１０２０中に含まれない各行のベクトルの数である。
【００８４】
[0085]図１１を参照すると、ブラインド帯域幅拡張を実施する方法１１００の特定の実施形態は、１１０２において、複数の量子化ベクトルのうちの第１の量子化ベクトルを選択することを含み得る。第１の量子化ベクトルは、オーディオ信号の第１のフレームに対応するローバンドパラメータの第１のセットに対応し得る。たとえば、ベクトル量子化テーブル９２０の第１の量子化ベクトルＶ2が選択され得、図９のローバンドパラメータ９０４の第１のセットに対応し得る。
【００８５】
[0086]方法１１００は、１１０４において、オーディオ信号の第２のフレームに対応するローバンドパラメータの第２のセットを受信することをさらに含み得る。たとえば、図９のローバンドパラメータの第２のセット９０６が受信され得る。
【００８６】
[0087]本方法１１００はまた、１１０６において、遷移確率行列中の成分に基づいて、第１のフレームに対応する第１の量子化ベクトルから、第２のフレームに対応する候補量子化ベクトルへの遷移に関連するバイアス値を決定することをさらに含み得る。たとえば、図９の遷移確率行列９３０から確率の行ｂを選択することによってバイアス値９１２が生成され得る。遷移確率行列９３０の各列は、候補量子化ベクトル（たとえば、第２のフレームについて可能な量子化ベクトル）に対応し得る。別の例として、図１０の圧縮された遷移確率行列１０２０は、第１のフレームに対応する行についてインデックス１０２２中に含まれる候補量子化ベクトルを制限し得る。
【００８７】
[0088]方法１１００はまた、バイアス値に基づいてローバンドパラメータの第２のセットと候補量子化ベクトルとの間の重み付き差分を決定することを含み得る。たとえば、ローバンドパラメータの第２のセット９０６と、ベクトル量子化テーブル９２０のベクトルＶ0〜Ｖnとの間の距離９１６が、図９のバイアス値９１２に従ってバイアスされ得る。方法１１００は、１１１０において、重み付き差分に基づいて第２のフレームに対応する第２の量子化ベクトルを選択することを含み得る。
【００８８】
[0089]ローバンドパラメータのセットをベクトル量子化テーブルのベクトルに一致させるためにバイアス値を使用することにより、ベクトル量子化テーブルからフレームへの一致するベクトルにおけるエラーが防止され得、誤ったハイバンドパラメータが生成されることが防止され得る。
【００８９】
[0090]図１２を参照すると、有声／無声予測モデルスイッチングモジュールの特定の実施形態を示す図が開示されており、全体的に１２００と指定される。特定の実施形態では、有声／無声予測モデルスイッチングモジュール１２００は図３の有声／無声予測モデルスイッチモジュール３１６に対応し得る。
【００９０】
[0091]有声／無声予測モデルスイッチングモジュール１２００は、デコーダ有声／無声分類器１２２０と、ベクトル量子化コードブックインデックスモジュール１２３０とを含む。有声／無声予測モデルスイッチングモジュール１２００は、有声コードブック１２４０と、無声コードブック１２５０とを含み得る。特定の実施形態では、有声／無声予測モデルスイッチングモジュール１２００は、図示されたモジュールよりも少ないまたは多いモジュールを含み得る。
【００９１】
[0092]動作中に、デコーダ有声／無声分類器１２２０は、ローバンドパラメータの受信されたセットが有声オーディオ信号に対応するとき、有声コードブック１２４０を選択または提供し、ローバンドパラメータの受信されたセットが無声オーディオ信号に対応するとき、無声コードブック１２５０を選択または提供するように構成され得る。たとえば、デコーダ有声／無声分類器１２２０およびベクトル量子化コードブックインデックスモジュール１２３０は、ローバンドオーディオ信号に対応するローバンドパラメータ１２０２を受信し得る。特定の実施形態では、ローバンドパラメータ１２０２は図３のローバンドパラメータ３０２に対応し得る。ローバンドオーディオ信号は、フレームに漸進的に分割され得る。たとえば、ローバンドパラメータ１２０２は、フレーム１２０４に対応するパラメータのセットを含み得る。特定の実施形態では、フレーム１２０４は図３のフレーム３０４に対応し得る。
【００９２】
[0093]デコーダ有声／無声分類器１２２０は、フレーム１２０４に対応するパラメータのセットを有声または無声として分類し得る。たとえば、有声スピーチは高度の周期性を示し得る。無声スピーチは周期性をほとんどまたはまったく示さないことがある。デコーダ有声／無声分類器１２２０は、パラメータのセットによって示された周期性の１つまたは複数の測度（たとえば、ゼロ交差、正規化自己相関関数（ＮＡＣＦ：normalized autocorrelation function）、またはピッチ利得）に基づいてパラメータのセットを分類し得る。例示のために、デコーダ有声／無声分類器１２２０は、測度（たとえば、ゼロ交差、ＮＡＣＦ、ピッチ利得、および／または音声アクティビティ）が第１のしきい値を満たすかどうかを決定し得る。
【００９３】
[0094]測度が第１のしきい値を満たすと決定したことに応答して、デコーダ有声／無声分類器１２２０は、フレーム１２０４のパラメータのセットを有声として分類し得る。たとえば、パラメータのセットによって示されたＮＡＣＦが第１の有声ＮＡＣＦしきい値（たとえば、０．６）を満たす（たとえば、それを超える）と決定したことに応答して、デコーダ有声／無声分類器１２２０は、フレーム１２０４のパラメータのセットを有声として分類し得る。別の例として、パラメータのセットによって示されたゼロ交差の数がゼロ交差しきい値（たとえば、５０）を満たす（たとえば、それを下回る）と決定したことに応答して、デコーダ有声／無声分類器１２２０は、フレーム１２０４のパラメータのセットを有声として分類し得る。
【００９４】
[0095]測度が第１のしきい値を満たさないと決定したことに応答して、デコーダ有声／無声分類器１２２０は、フレーム１２０４のパラメータのセットを無声として分類し得る。たとえば、パラメータのセットによって示されたＮＡＣＦが第２の無声ＮＡＣＦしきい値（たとえば、０．４）を満たさない（たとえば、それを下回る）と決定したことに応答して、デコーダ有声／無声分類器１２２０は、フレーム１２０４のパラメータのセットを無声として分類し得る。別の例として、パラメータのセットによって示されたゼロ交差の数がゼロ交差しきい値（たとえば、５０）を満たさない（たとえば、それを超える）と決定したことに応答して、デコーダ有声／無声分類器１２２０は、フレーム１２０４のパラメータのセットを無声として分類し得る。
【００９５】
[0096]ベクトル量子化コードブックインデックスモジュール１２３０は、１つまたは複数の一致した量子化ベクトル１２０６に対応する１つまたは複数の量子化ベクトルインデックスを選択し得る。たとえば、ベクトル量子化コードブックインデックスモジュール１２３０は、図５に関して説明したように距離に基づいて、または図９に関して説明したように遷移確率によって重み付けされた距離に基づいて１つまたは複数の量子化ベクトルのインデックスを選択し得る。特定の実施形態では、ベクトル量子化コードブックインデックスモジュール１２３０は、図５および図９を参照しながら説明したように、特定のコードブック（たとえば、有声コードブック１２４０または無声コードブック１２５０）に対応する複数のインデックスを選択し得る。
【００９６】
[0097]デコーダ有声／無声分類器１２２０がフレーム１２０４のパラメータのセットを有声として分類したことに応答して、有声／無声予測モデルスイッチングモジュール１２００は、有声コードブック１２４０の特定の量子化ベクトルインデックスに対応する一致した量子化ベクトル１２０６のうちの特定の量子化ベクトルを選択し得る。たとえば、有声／無声予測モデルスイッチングモジュール１２００は、有声コードブック１２４０の複数の量子化ベクトルインデックスに対応する一致した量子化ベクトル１２０６のうちの複数の量子化ベクトルを選択し得る。
【００９７】
[0098]デコーダ有声／無声分類器１２２０がフレーム１２０４のパラメータのセットを無声として分類したことに応答して、有声／無声予測モデルスイッチングモジュール１２００は、無声コードブック１２５０の特定の量子化ベクトルインデックスに対応する一致した量子化ベクトル１２０６のうちの特定の量子化ベクトルを選択し得る。たとえば、有声／無声予測モデルスイッチングモジュール１２００は、無声コードブック１２５０の複数の量子化ベクトルインデックスに対応する一致した量子化ベクトル１２０６のうちの複数の量子化ベクトルを選択し得る。
【００９８】
[0099]選択された量子化ベクトルに基づいてハイバンドパラメータ１２０８のセットが予測され得る。たとえば、デコーダ有声／無声分類器１２２０がフレーム１２０４のローバンドパラメータのセットを有声として分類した場合、ハイバンドパラメータ１２０８のセットは、有声コードブック１２４０の一致した量子化ベクトルに基づいて予測され得る。別の例として、デコーダ有声／無声分類器１２２０がフレーム１２０４のローバンドパラメータのセットを無声として分類した場合、ハイバンドパラメータ１２０８のセットは、有声コードブック１２５０の一致した量子化ベクトルに基づいて予測され得る。
【００９９】
[00100]有声／無声予測モデルスイッチングモジュール１２００は、より良好にフレーム１２０４に対応するコードブック（たとえば、有声コードブック１２４０または無声コードブック１２５０）を使用してハイバンドパラメータ１２０８を予測し得、それにより、有声および無声フレームのために単一のコードブックを使用することと比較して、予測されたハイバンドパラメータ１２０８の精度が高まる。たとえば、フレーム１２０４が有声オーディオに対応する場合、ハイバンドパラメータ１２０８を予測するために有声コードブック１２４０が使用され得る。別の例として、フレーム１２０４が無声オーディオに対応する場合、ハイバンドパラメータ１２０８を予測するために無声コードブック１２５０が使用され得る。
【０１００】
[00101]図１３を参照すると、ブラインド帯域幅拡張を実施する方法の別の特定の実施形態を示すフローチャートが開示されており、全体的に１３００と指定される。特定の実施形態では、方法１３００は、図１のシステム１００、図１２の有声／無声予測モデルスイッチングモジュール１２００、または両方によって実施され得る。
【０１０１】
[00102]方法１３００は、１３０２において、オーディオ信号のフレームに対応するローバンドパラメータのセットを受信することを含む。たとえば、有声／無声予測モデルスイッチングモジュール１２００が、図１２を参照しながら説明したように、フレーム１２０４に対応するローバンドパラメータのセットを受信し得る。
【０１０２】
[00103]方法１３００はまた、１３０４において、ローバンドパラメータのセットを有声または無声として分類することを含む。たとえば、デコーダ有声／無声分類器１２２０は、図１２を参照しながら説明したように、ローバンドパラメータのセットを有声または無声として分類し得る。
【０１０３】
[00104]方法１３００は、１３０６において、量子化ベクトルを選択することをさらに含み、ここで、量子化ベクトルは、ローバンドパラメータのセットが有声ローバンドパラメータとして分類されたとき、有声ローバンドパラメータに関連する第１の複数の量子化ベクトルに対応し、およびここで、量子化ベクトルは、ローバンドパラメータのセットが無声ローバンドパラメータとして分類されたとき、無声ローバンドパラメータに関連する第２の複数の量子化ベクトルに対応する。たとえば、図１２の有声／無声予測モデルスイッチングモジュール１２００は、図１２を参照しながらさらに説明したように、ローバンドパラメータのセットが有声として分類されたとき、有声コードブック１２４０の１つまたは複数の一致した量子化ベクトルを選択し得る。
【０１０４】
[00105]方法１３００は、１３１０において、選択された量子化ベクトルに基づいてハイバンドパラメータのセットを予測することをさらに含む。たとえば、図１２の有声／無声予測モデルスイッチングモジュール１２００は、図５および図９に関して説明したように、選択された量子化ベクトルに基づいて、または複数の選択された量子化ベクトルの結合に基づいてハイバンドパラメータ１２０８を予測し得る。
【０１０５】
[00106]特定の実施形態では、図１３の方法１３００は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、またはコントローラなどの処理ユニットのハードウェア（たとえば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）デバイス、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）など）を介して、ファームウェアデバイスを介して、またはそれらの任意の組合せを介して実装され得る。一例として、図１３の方法１３００は、図１９に関して説明するように、命令を実行するプロセッサによって実施され得る。
【０１０６】
[00107]図１４を参照すると、多段ハイバンドエラー検出モジュールの特定の実施形態を示す図が開示されており、全体的に１４００と指定される。特定の実施形態では、多段ハイバンドエラー検出モジュール１４００は図３の多段ハイバンドエラー検出モジュール３１８に対応し得る。
【０１０７】
[00108]多段ハイバンドエラー検出モジュール１４００は、有声化分類モジュール１４２０に結合されたバッファ１４１６を含む。有声化分類モジュール１４２０は、利得状態テスター１４３０と、利得フレーム修正モジュール１４４０とに結合される。特定の実施形態では、多段ハイバンドエラー検出モジュール１４００は、図示されたモジュールよりも少ないまたは多いモジュールを含み得る。
【０１０８】
[00109]動作中に、バッファ１４１６および有声化分類モジュール１４２０は、ローバンドオーディオ信号に対応するローバンドパラメータ１４０２を受信し得る。特定の実施形態では、ローバンドパラメータ１４０２は図３のローバンドパラメータ３０２に対応し得る。ローバンドオーディオ信号は、フレームに漸進的に分割され得る。たとえば、ローバンドパラメータ１４０２は、第１のフレーム１４０４に対応するローバンドパラメータの第１のセットを含み得、第２のフレーム１４０６に対応するローバンドパラメータの第２のセットを含み得る。
【０１０９】
[00110]バッファ１４１６は、ローバンドパラメータの第１のセットを受信し、記憶し得る。その後、有声化分類モジュール１４２０は、ローバンドパラメータの第２のセットを受信し得、（たとえば、バッファ１４１６から）ローバンドパラメータの記憶された第１のセットを受信し得る。有声化分類モジュール１４２０は、図１２を参照しながら説明したように、ローバンドパラメータの第１のセットを有声または無声として分類し得る。特定の実施形態では、有声化分類モジュール１４２０は図１２のデコーダ有声／無声分類器１２２０に対応し得る。有声化分類モジュール１４２０はまた、ローバンドパラメータの第２のセットを有声または無声として分類し得る。
【０１１０】
[00111]利得状態テスター１４３０は、第２のフレーム１４０６に対応する利得フレームパラメータ１４１２（たとえば、予測されたハイバンド利得フレーム）を受信し得る。特定の実施形態では、利得状態テスター１４３０は、図３のソフトベクトル量子化モジュール３１２および／または有声／無声予測モデルスイッチ３１６から利得フレームパラメータ１４１２を受信し得る。
【０１１１】
[00112]利得状態テスター１４３０は、有声化分類モジュール１４２０によるローバンドパラメータの第１のセットとローバンドパラメータの第２のセットとの分類（たとえば、有声または無声）に少なくとも部分的に基づいて、およびローバンドパラメータの第２のセットに対応するエネルギー値に基づいて利得フレームパラメータ１４１２が調整されるべきであるかどうかを決定し得る。たとえば、利得状態テスター１４３０は、ローバンドパラメータの第１のセットとローバンドパラメータの第２のセットとの分類に基づいて、ローバンドパラメータの第２のセットに対応するエネルギー値を、しきい値エネルギー値、ローバンドパラメータの第１のセットに対応するエネルギー値、またはその両方と比較し得る。利得状態テスター１４３０は、図１５を参照しながらさらに説明したように、比較に基づいて、利得フレームパラメータ１４１２がしきい値利得を満たす（たとえば、それを下回る）かどうかを決定することに基づいて、またはその両方に基づいて、利得フレームパラメータ１４１２が調整されるべきであるかどうかを決定し得る。特定の実施形態では、しきい値利得はデフォルト値に対応し得る。特定の実施形態では、しきい値利得は実験結果に基づいて決定され得る。
【０１１２】
[00113]利得フレーム修正モジュール１４４０は、利得フレームパラメータ１４１２が調整されるべきであると利得状態テスター１４３０が決定したことに応答して、利得フレームパラメータ１４１２を修正し得る。たとえば、利得フレーム修正モジュール１４４０は、しきい値利得を満たすように利得フレームパラメータ１４１２を修正し得る。
【０１１３】
[00114]多段ハイバンドエラー検出モジュール１４００は、ハイバンドパラメータ１４１２が不安定である（たとえば、隣接するフレームまたはサブフレームのエネルギーよりも不相応に高いエネルギー値に対応する）かどうか、および／または生成された広帯域オーディオ信号中に顕著なアーティファクトをもたらし得るかどうかを検出し得る。ハイバンド予測エラーが発生したであろうと利得状態テスター１４３０が決定したことに応答して、多段ハイバンドエラー検出モジュール１４００は、図１５に関してさらに説明するように、調整された利得フレームパラメータ１４１４を生成するように利得フレームパラメータ１４１２を調整し得る。
【０１１４】
[00115]図１５を参照すると、ブラインド帯域幅拡張を実施する方法の別の特定の実施形態を示すフローチャートが開示されており、全体的に１５００と指定される。特定の実施形態では、方法１５００は、図１のシステム１００、図１４の多段ハイバンドエラー検出モジュール１４００、または両方によって実施され得る。
【０１１５】
[00116]方法１５００は、１５０２において、ローバンドパラメータの第１のセットとローバンドパラメータの第２のセットが両方とも有声として分類されるかどうかを決定することを含む。たとえば、図１４の利得状態テスター１４３０は、図１４を参照しながら説明したように、第１のフレーム１４０４に対応するローバンドパラメータの第１のセットと、第２のフレーム１４０６に対応するローバンドパラメータの第２のセットが、有声化分類モジュール１４２０によって両方とも有声として分類されるかどうかを決定し得る。
【０１１６】
[00117]方法１５００はまた、１５０２において、ローバンドパラメータの第１のセットまたはローバンドパラメータの第２のセットのうちの少なくとも１つが有声として分類されないと決定したことに応答して、１５０４において、ローバンドパラメータの第１のセットが無声として分類されるかどうか、およびローバンドパラメータの第２のセットが有声として分類されるかどうかを決定することを含む。たとえば、図１４の利得状態テスター１４３０は、ローバンドパラメータの第１のセットまたはローバンドパラメータの第２のセットのいずれかが無声として分類されると決定したことに応答して、有声化分類モジュール１４２０によってローバンドパラメータの第１のセットが無声として分類されるかどうか、およびローバンドパラメータの第２のセットが有声として分類されるかどうかを決定し得る。
【０１１７】
[00118]方法１５００は、１５０４において、ローバンドパラメータの第１のセットが無声として分類されないと、またはローバンドパラメータの第２のセットが有声として分類されないと決定したことに応答して、１５０６において、ローバンドパラメータの第１のセットが有声として分類されるかどうか、およびローバンドパラメータの第２のセットが無声として分類されるかどうかを決定することをさらに含む。たとえば、図１４の利得状態テスター１４３０は、ローバンドパラメータの第１のセットが有声として分類されると、またはローバンドパラメータの第２のセットが無声として分類されると決定したことに応答して、有声化分類モジュール１４２０によってローバンドパラメータの第１のセットが有声として分類されるかどうか、およびローバンドパラメータの第２のセットが無声として分類されるかどうかを決定し得る。
【０１１８】
[00119]方法１５００はまた、１５０６において、ローバンドパラメータの第１のセットが有声として分類されないと、またはローバンドパラメータの第２のセットが無声として分類されないと決定したことに応答して、１５０８において、ローバンドパラメータの第１のセットとローバンドパラメータの第２のセットが両方とも無声として分類されるかどうかを決定することを含む。たとえば、図１４の利得状態テスター１４３０は、ローバンドパラメータの第１のセットが無声として分類されると、またはローバンドパラメータの第２のセットが有声として分類されると決定したことに応答して、有声化分類モジュール１４２０によってローバンドパラメータの第１のセットとローバンドパラメータの第２のセットが両方とも無声として分類されるかどうかを決定し得る。
【０１１９】
[00120]方法１５００は、１５０２において、ローバンドパラメータの第１のセットとローバンドパラメータの第２のセットが両方とも有声として分類されると決定したことに応答して、１５２２において、第１のエネルギー値と第２のエネルギー値とが第１のエネルギーしきい値を満たす（たとえば、それを超える）かどうかを決定することをさらに含む。たとえば、図１４の利得状態テスター１４３０は、ローバンドパラメータの第１のセットとローバンドパラメータの第２のセットが両方とも有声として分類されると決定したことに応答して、第１のフレーム１４０４に対応する（たとえば、第１のローバンドパラメータによって示された）第１のエネルギー値ＥLB（ｎ−１）が第１のエネルギーしきい値Ｅ0を満たす（たとえば、それを超える）かどうか、および第２のフレーム１４０６に対応する（たとえば、第２のローバンドパラメータによって示された）第２のエネルギー値ＥLB（ｎ）が第１のエネルギーしきい値を満たすかどうかを決定し得る。特定の実施形態では、第１のエネルギーしきい値はデフォルト値に対応し得る。第１のエネルギーしきい値は、例示的な例として、実験結果に基づいて決定されるか、または聴覚モデルに基づいて計算され得る。
【０１２０】
[00121]方法１５００はまた、１５０４において、ローバンドパラメータの第１のセットが無声として分類されると、およびローバンドパラメータの第２のセットが有声として分類されると決定したことに応答して、１５２４において、第２のエネルギー値ＥLB（ｎ）が第１のエネルギーしきい値Ｅ0を満たすかどうか、および第２のエネルギー値が第１のエネルギー値ＥLB（ｎ−１）の第１の倍数（たとえば、４）よりも大きいかどうかを決定することを含む。たとえば、図１４の利得状態テスター１４３０は、ローバンドパラメータの第１のセットが無声として分類されると、およびローバンドパラメータの第２のセットが有声として分類されると決定したことに応答して、第２のエネルギー値が第１のエネルギーしきい値を満たすかどうか、および第２のエネルギー値が第１のエネルギー値の第１の倍数（たとえば、４）よりも大きいかどうかを決定し得る。
【０１２１】
[00122]方法１５００は、１５０６において、ローバンドパラメータの第１のセットが有声として分類されると、およびローバンドパラメータの第２のセットが無声として分類されると決定したことに応答して、１５２６において、第２のエネルギー値ＥLB（ｎ）が第１のエネルギーしきい値Ｅ0を満たすかどうか、および第２のエネルギー値が第１のエネルギー値ＥLB（ｎ−１）の第２の倍数（たとえば、２）よりも大きいかどうかを決定することをさらに含む。たとえば、図１４の利得状態テスター１４３０は、ローバンドパラメータの第１のセットが有声として分類されると、およびローバンドパラメータの第２のセットが無声として分類されると決定したことに応答して、第２のエネルギー値が第１のエネルギーしきい値を満たすかどうか、および第２のエネルギー値が第１のエネルギー値の第２の倍数（たとえば、２）よりも大きいかどうかを決定し得る。
【０１２２】
[00123]方法１５００はまた、１５０８において、ローバンドパラメータの第１のセットとローバンドパラメータの第２のセットが両方とも無声として分類されると決定したことに応答して、１５２８において、第２のエネルギー値ＥLB（ｎ）が第１のエネルギー値ＥLB（ｎ−１）の第３の倍数（たとえば、１００）よりも大きいかどうかを決定することを含む。たとえば、図１４の利得状態テスター１４３０は、ローバンドパラメータの第１のセットとローバンドパラメータの第２のセットが両方とも無声として分類されると決定したことに応答して、第２のエネルギー値が第１のエネルギー値の第３の倍数（たとえば、１００）よりも大きいかどうかを決定し得る。
【０１２３】
[00124]方法１５００は、１５２８において、第２のエネルギー値が第１のエネルギー値の第３の倍数（たとえば、１００）よりも小さいかまたはそれに等しいと決定したことに応答して、１５３０において、第２のエネルギー値ＥLB（ｎ）が第１のエネルギーしきい値Ｅ0を満たすかどうかを決定することをさらに含む。たとえば、図１４の利得状態テスター１４３０は、第２のエネルギー値が第１のエネルギー値の第３の倍数（たとえば、１００）よりも小さいかまたはそれに等しいと決定したことに応答して、第２のエネルギー値が第１のエネルギーしきい値を満たすかどうかを決定し得る。
【０１２４】
[00125]方法１５００はまた、１５２２において、第１のエネルギー値と第２のエネルギー値とが第１のエネルギーしきい値を満たすと、１５２４において、第２のエネルギー値が第１のエネルギーしきい値を満たし、第２のエネルギー値が第１のエネルギー値の第１の倍数よりも大きいと、１５２６において、第２のエネルギー値が第１のエネルギーしきい値を満たし、第２のエネルギー値が第１のエネルギー値の第２の倍数よりも大きいと、または１５３０において、第２のエネルギー値が第１のエネルギーしきい値を満たすと決定したことに応答して、１５４０において、利得フレームパラメータがしきい値利得を満たすかどうかを決定することを含む。方法１５００は、１５４０において、利得フレームパラメータがしきい値利得を満たさないと、または１５２８において、第２のエネルギー値が第１のエネルギー値の第３の倍数よりも大きいと決定したことに応答して、１５５０において、利得フレームパラメータを調整することをさらに含む。たとえば、利得フレーム修正モジュール１４４０は、図１４を参照しながらさらに説明したように、利得フレームパラメータ１４１２がしきい値利得を満たさないと決定したことに応答して、または第２のエネルギー値が第１のエネルギー値の第３の倍数よりも大きいと決定したことに応答して、利得フレームパラメータ１４１２を調整し得る。
【０１２５】
[00126]特定の実施形態では、図１５の方法１５００は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、またはコントローラなどの処理ユニットのハードウェア（たとえば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）デバイス、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）など）を介して、ファームウェアデバイスを介して、またはそれらの任意の組合せを介して実装され得る。一例として、図１５の方法１５００は、図１９に関して説明するように、命令を実行するプロセッサによって実施され得る。
【０１２６】
[00127]図１６を参照すると、ブラインド帯域幅拡張を実施する方法の別の特定の実施形態を示すフローチャートが開示されており、全体的に１６００と指定される。特定の実施形態では、方法１６００は、図１のシステム１００、図１４の多段ハイバンドエラー検出モジュール１４００、または両方によって実施され得る。
【０１２７】
[00128]方法１６００は、１６０２において、オーディオ信号の第１のフレームに対応するローバンドパラメータの第１のセットを受信することを含む。たとえば、図１４のバッファ１４１６が、図１４を参照しながらさらに説明したように、第１のフレーム１４０４に対応するローバンドパラメータの第１のセットを受信し得る。
【０１２８】
[00129]方法１６００はまた、１６０４において、オーディオ信号の第２のフレームに対応するローバンドパラメータの第２のセットを受信することを含み得る。第２のフレームはまた、オーディオ信号内の第１のフレームに後続し得る。たとえば、図１４の有声化分類モジュール１４２０が、図１４を参照しながらさらに説明したように、第２のフレーム１４０６に対応するローバンドパラメータの第２のセットを受信し得る。
【０１２９】
[00130]方法１６００は、１６０６において、ローバンドパラメータの第１のセットを有声または無声として分類することと、ローバンドパラメータの第２のセットを有声または無声として分類することとをさらに含む。たとえば、図１４の有声化分類モジュール１４２０は、図１４を参照しながらさらに説明したように、ローバンドパラメータの第１のセットを有声または無声として分類し、ローバンドパラメータの第２のセットを有声または無声として分類し得る。
【０１３０】
[00131]方法１６００はまた、１６０８において、ローバンドパラメータの第１のセットの分類と、ローバンドパラメータの第２のセットの分類と、ローバンドパラメータの第２のセットに対応するエネルギー値とに基づいて利得パラメータを選択的に調整することを含む。たとえば、利得フレーム修正モジュール１４４０は、図１４〜図１５を参照しながらさらに説明したように、ローバンドパラメータの第１のセットの分類と、ローバンドパラメータの第２のセットの分類と、ローバンドパラメータの第２のセットに対応するエネルギー値（たとえば、第２のエネルギー値ＥLB（ｎ））とに基づいて利得フレームパラメータ１４１２を調整し得る。
【０１３１】
[00132]特定の実施形態では、図１６の方法１６００は、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、またはコントローラなどの処理ユニットのハードウェア（たとえば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）デバイス、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）など）を介して、ファームウェアデバイスを介して、またはそれらの任意の組合せを介して実装され得る。一例として、図１６の方法１６００は、図１９に関して説明するように、命令を実行するプロセッサによって実施され得る。
【０１３２】
[00133]図１７を参照すると、ブラインド帯域幅拡張を実施するように動作可能であるシステムの特定の実施形態が示されており、全体的に１７００と指定される。システム１７００は、狭帯域デコーダ１７１０と、ハイバンドパラメータ予測モジュール１７２０と、ハイバンドモデルモジュール１７３０と、合成フィルタバンクモジュール１７４０とを含む。ハイバンドパラメータ予測モジュール１７２０は、システム１７００が、狭帯域ビットストリーム１７０２から抽出されたローバンドパラメータ１７０４に基づいてハイバンドパラメータを予測することを可能にし得る。特定の実施形態では、システム１７００は、（たとえば、ワイヤレス電話またはコーダ／デコーダ（ＣＯＤＥＣ）中の）スピーチボコーダまたは装置の復号システム（たとえば、デコーダ）に組み込まれたブラインド帯域幅拡張（ＢＢＥ：blind bandwidth extension）システムであり得る。
【０１３３】
[00134]以下の説明では、図１７のシステム１７００によって実施される様々な機能は、いくつかの構成要素またはモジュールによって実施されるものとして説明される。しかしながら、構成要素およびモジュールのこの分割は説明のためにすぎない。代替実施形態では、特定の構成要素またはモジュールによって実施される機能は、代わりに、複数の構成要素またはモジュールの間で分割され得る。その上、代替実施形態では、図１７の２つ以上の構成要素またはモジュールは、単一の構成要素またはモジュールに統合され得る。図１７に示された各構成要素またはモジュールは、ハードウェア（たとえば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、コントローラ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）デバイスなど）、ソフトウェア（たとえば、プロセッサによって実行可能な命令）、またはそれらの任意の組合せを使用して実装され得る。
【０１３４】
[00135]狭帯域デコーダ１７１０は、狭帯域ビットストリーム１７０２（たとえば、適応マルチレート（ＡＭＲ）ビットストリーム、拡張フルレート（ＥＦＲ）ビットストリーム、またはＥＶＲＣ−Ｂなどの拡張可変レートコーデック（ＥＶＲＣ）に関連するＥＶＲＣビットストリーム）を受信するように構成され得る。狭帯域デコーダ１７１０は、狭帯域ビットストリーム１７０２に対応するローバンドオーディオ信号１７３４を復元するために狭帯域ビットストリーム１７０２を復号するように構成され得る。特定の実施形態では、ローバンドオーディオ信号１７３４はスピーチを表し得る。一例として、ローバンドオーディオ信号１７３４の周波数は約０ヘルツ（Ｈｚ）から約４キロヘルツ（ｋＨｚ）にわたり得る。ローバンドオーディオ信号１７３４はパルス符号変調（ＰＣＭ）サンプルの形態であり得る。ローバンドオーディオ信号１７３４は合成フィルタバンク１７４０に提供され得る。
【０１３５】
[00136]ハイバンドパラメータ予測モジュール１７２０は、狭帯域ビットストリーム１７０２からローバンドパラメータ１７０４（たとえば、ＡＭＲパラメータ、ＥＦＲパラメータ、またはＥＶＲＣパラメータ）を受信するように構成され得る。ローバンドパラメータ１７０４は、線形予測係数（ＬＰＣ）、線スペクトル周波数（ＬＳＦ）、利得形状情報、利得フレーム情報、および／またはローバンドオーディオ信号１７３４を記述する他の情報を含み得る。特定の実施形態では、ローバンドパラメータ１７０４は、狭帯域ビットストリーム１７０２に対応するＡＭＲパラメータ、ＥＦＲパラメータ、またはＥＶＲＣパラメータを含む。
【０１３６】
[00137]システム１７００はスピーチボコーダの復号システム（たとえば、デコーダ）に組み込まれるので、（たとえば、スピーチボコーダのエンコーダからの）エンコーダの分析からのローバンドパラメータ１７０４は、予測されたハイバンドの品質を低減する雑音および他のエラーを導入する「タンデミング」プロセスを使用せずにハイバンドパラメータ予測モジュール１７２０にとってアクセス可能であり得る。たとえば、従来のＢＢＥシステム（たとえば、後処理システム）は、ＰＣＭサンプル（たとえば、ローバンド信号１７３４）の形態でローバンド信号を生成するために、およびローバンド信号上で信号分析（たとえば、スピーチ分析）をさらに実施してローバンドパラメータを生成するために、狭帯域デコーダ（たとえば、狭帯域デコーダ１７１０）において合成分析を実施し得る。このタンデミングプロセス（たとえば、合成分析および後続の信号分析）は、予測されたハイバンドの品質を低減する雑音および他のエラーを導入する。狭帯域ビットストリーム１７０２からローバンドパラメータ１７０４にアクセスすることによって、システム１７００は、改善された精度でハイバンドを予測するためにタンデミングプロセスに先行し得る。
【０１３７】
[00138]たとえば、ローバンドパラメータ１７０４に基づいて、ハイバンドパラメータ予測モジュール１７２０は、予測されたハイバンドパラメータ１７０６を生成し得る。ハイバンドパラメータ予測モジュール１７２０は、図３〜図１６を参照しながら説明する実施形態のうちの１つまたは複数などに従って、予測されたハイバンドパラメータ１７０６を生成するためにソフトベクトル量子化を使用し得る。ソフトベクトル量子化を使用することによって、他のハイバンド予測方法と比較してハイバンドパラメータのより正確な予測が可能になり得る。さらに、ソフトベクトル量子化は、時間とともに変化するハイバンドパラメータ間の滑らかな遷移を可能にする。
【０１３８】
[00139]ハイバンドモデルモジュール１７３０は、ハイバンド信号１７３２を生成するために、予測されたハイバンドパラメータ１７０６を使用し得る。一例として、ハイバンド信号１７３２の周波数は約４ｋＨｚから約８ｋＨｚにわたり得る。特定の実施形態では、ハイバンドモデルモジュール１７３０は、図１に関して説明したのと同様の方法で、ハイバンド信号１７３２を生成するために、予測されたハイバンドパラメータ１７０６と、狭帯域デコーダ１７１０から生成されたローバンド残差情報（図示せず）とを使用し得る。
【０１３９】
[00140]合成フィルタバンク１７４０は、ハイバンド信号１７３２とローバンド信号１７３４とを受信し、広帯域出力１７３６を生成するように構成され得る。広帯域出力１７３６は、復号されたローバンドオーディオ信号１７３４と予測されたハイバンドオーディオ信号１７３２とを含む広帯域スピーチ出力を含み得る。広帯域出力１７３６の周波数は、例示的な例として約０Ｈｚから約８ｋＨｚにわたり得る。広帯域出力１７３６は、結合されたローバンドおよびハイバンド信号を再構成するために（たとえば、約１６ｋＨｚにおいて）サンプリングされ得る。
【０１４０】
[00141]図１７のシステム１７００は、ハイバンド信号１３２の精度を改善し、従来のＢＢＥシステムによって使用されるタンデミングプロセスに先行得る。たとえば、システム１７００は、スピーチボコーダのデコーダ中に実装されたＢＢＥシステムであるので、ローバンドパラメータ１７０４は、ハイバンドパラメータ予測モジュール１７２０にとってアクセス可能であり得る。
【０１４１】
[00142]スピーチボコーダのデコーダへのシステム１７００の組込みは、スピーチボコーダの補足的特徴である、スピーチボコーダの他の統合機能をサポートし得る。非限定的な例として、ホーミングシーケンス、ネットワーク特徴／制御のインバンドシグナリング、およびインバンドデータモデムがシステム１７００によってサポートされ得る。たとえば、システム１７００（たとえば、ＢＢＥシステム）をデコーダと統合することによって、広帯域ボコーダのホーミングシーケンス出力は、ホーミングシーケンスがネットワーク中の狭帯域ジャンクチャ（または広帯域ジャンクチャ）を越えて受け渡され得るように（たとえば、相互動作シナリオ）、合成され得る。インバンドシグナリングまたはインバンドモデムのために、システム１７００は、デコーダがインバンド信号（またはデータ）を削除することを可能にし得、システム１７００は、インバンド信号（またはデータ）がタンデミングを通して失われる従来のＢＢＥシステムとは対照的に、信号（またはデータ）を含む広帯域ビットストリームを合成し得る。
【０１４２】
[00143]図１７のシステム１７００はスピーチボコーダのデコーダに組み込まれる（たとえば、アクセス可能である）ものとして説明したが、他の実施形態では、システム１７００は、レガシー狭帯域ネットワークと広帯域ネットワークとの間のジャンクチャに配置された「インターワーキング機能」の一部として使用され得る。たとえば、インターワーキング機能は、システム１７００を使用して、狭帯域入力（たとえば、狭帯域ビットストリーム１７０２）から広帯域を合成し、広帯域ボコーダを用いて合成された広帯域を符号化し得る。したがって、インターワーキング機能は、ＰＣＭの形態で広帯域出力（たとえば、広帯域出力１７３６）を合成し得、この出力は、次いで広帯域ボコーダによって再符号化される。
【０１４３】
[00144]代替的に、インターワーキング機能は、（たとえば、狭帯域ＰＣＭを使用せずに）狭帯域パラメータからハイバンドを予測し、広帯域ＰＣＭを使用せずに）広帯域ボコーダビットストリームを符号化し得る。同様の手法は、複数の狭帯域入力から広帯域出力（たとえば、広帯域出力スピーチ１７３６）を合成するためにカンファレンスブリッジにおいて使用され得る。
【０１４４】
[00145]図１８を参照すると、ブラインド帯域幅拡張を実施する方法の特定の実施形態を示すフローチャートが開示されており、全体的に１８００と指定される。特定の実施形態では、方法１８００は図１７のシステム１７００によって実施され得る。
【０１４５】
[00146]方法１８００は、１８０２において、スピーチボコーダのデコーダにおいて、狭帯域ビットストリームの一部としてローバンドパラメータのセットを受信することを含む。たとえば、図１７を参照すると、ハイバンドパラメータ予測モジュール１７２０は、狭帯域ビットストリーム１７０２からローバンドパラメータ１７０４（たとえば、ＡＭＲパラメータ、ＥＦＲパラメータ、またはＥＶＲＣパラメータ）を受信し得る。ローバンドパラメータ１７０４はスピーチボコーダのエンコーダから受信され得る。たとえば、ローバンドパラメータ１７０４は図１のシステム１００から受信され得る。
【０１４６】
[00147]１８０４において、ローバンドパラメータのセットに基づいてハイバンドパラメータのセットを予測し得る。たとえば、図１７を参照すると、ハイバンドパラメータ予測モジュール１７２０は、ローバンドパラメータ１７０４に基づいてハイバンドパラメータ１７０６を予測し得る。
【０１４７】
[00148]図１８の方法１８００は、スピーチボコーダのエンコーダからローバンドパラメータ１７０４を受信することによって雑音（および予測されたハイバンドの品質を低減する他のエラー）を低減し得る。たとえば、ローバンドパラメータ１７０４は、予測されたハイバンドの品質を低減する雑音および他のエラーを導入する「タンデミング」プロセスを使用せずにハイバンドパラメータ予測モジュール１７２０にとってアクセス可能であり得る。たとえば、従来のＢＢＥシステム（たとえば、後処理システム）は、ＰＣＭサンプル（たとえば、ローバンド信号１７３４）の形態でローバンド信号を生成するために、およびローバンド信号上で信号分析（たとえば、スピーチ分析）をさらに実施してローバンドパラメータを生成するために、狭帯域デコーダ（たとえば、狭帯域デコーダ１７１０）において合成分析を実施し得る。このタンデミングプロセス（たとえば、合成分析および後続の信号分析）は、予測されたハイバンドの品質を低減する雑音および他のエラーを導入する。狭帯域ビットストリーム１７０２からローバンドパラメータ１７０４にアクセスすることによって、システム１７００は、改善された精度でハイバンドを予測するためにタンデミングプロセスに先行し得る。
【０１４８】
[00149]図１９を参照すると、デバイス（たとえば、ワイヤレス通信デバイス）の特定の例示的な実施形態のブロック図が示されており、全体的に１９００と指定される。デバイス１９００は、メモリ１９３２に結合されたプロセッサ１９１０（たとえば、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）など）を含む。メモリ１９３２は、図２の方法２００、図４の方法４００、図８の方法８００、図１１の方法１１００、図１３の方法１３００、図１５の方法１５００、図１６の方法１６００、図１８の方法１８００、またはそれらの組合せなど、本明細書で開示される方法およびプロセスを実施するようにプロセッサ１９１０および／またはコーダ／デコーダ（ＣＯＤＥＣ）１９３４によって実行可能な命令１９６０を含み得る。ＣＯＤＥＣ１９３４はハイバンドパラメータ予測モジュール１９７２を含み得る。特定の実施形態では、ハイバンドパラメータ予測モジュール１９７２は図１のハイバンドパラメータ予測モジュール１２０に対応し得る。
【０１４９】
[00150]１つまたは複数のシステムの構成要素１９００は、専用ハードウェア（たとえば回路）により、または１つまたは複数のタスクを実施するための命令を実行するプロセッサによって、またはそれらの組合せによって実装され得る。一例として、メモリ１９３２あるいはハイバンドパラメータ予測モジュール１９７２の１つまたは複数の構成要素は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、磁気抵抗ランダムアクセスメモリ（ＭＲＡＭ）、スピントルクトランスファーＭＲＡＭ（ＳＴＴ−ＭＲＡＭ）、フラッシュメモリ、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブル読出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、またはコンパクトディスク読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）などのメモリデバイスであり得る。メモリデバイスは、コンピュータ（たとえば、ＣＯＤＥＣ１９３４中のプロセッサおよび／またはプロセッサ１９１０）によって実行されたとき、図２の方法２００、図４の方法４００、図８の方法８００、図１１の方法１１００、図１３の方法１３００、図１５の方法１５００、図１６の方法１６００、図１８の方法１８００、またはそれらの組合せのうちの１つの少なくとも一部分をコンピュータに実施させ得る命令（たとえば、命令１９６０）を含み得る。一例として、メモリ１９３２またはＣＯＤＥＣ１９３４の１つまたは複数の構成要素は、コンピュータ（たとえば、ＣＯＤＥＣ１９３４中のプロセッサおよび／またはプロセッサ１９１０）によって実行されたとき、コンピュータを生起させ、図２の方法２００、図４の方法４００、図８の方法８００、図１１の方法１１００、図１３の方法１３００、図１５の方法１５００、図１６の方法１６００、図１８の方法１８００、またはそれらの組合せのうちの少なくとも一部分を実施する命令（たとえば、命令１９６０）を含む非一時的コンピュータ可読媒体であり得る。
【０１５０】
[00151]図１９はまた、プロセッサ１９１０とディスプレイ１９２８とに結合されたディスプレイコントローラ１９２６を示している。ＣＯＤＥＣ１９３４は、図示のように、プロセッサ１９１０に結合され得る。スピーカー１９３６およびマイクロフォン１９３８はＣＯＤＥＣ１９３４に結合され得る。特定の一実施形態では、プロセッサ１９１０、ディスプレイコントローラ１９２６、メモリ１９３２、コーデック１９３４、およびワイヤレスコントローラ１９４０は、システムインパッケージデバイスまたはシステムオンチップデバイス（たとえば、移動局モデム（ＭＳＭ））１９２２中に含まれる。特定の実施形態では、タッチスクリーンおよび／またはキーパッドなどの入力デバイス１９３０、ならびに電源１９４４がシステムオンチップデバイス１９２２に結合される。その上、特定の実施形態では、図１９に示されているように、ディスプレイ１９２８、入力デバイス１９３０、スピーカー１９３６、マイクロフォン１９３８、アンテナ１９４２、および電源１９４４は、システムオンチップデバイス１９２２の外部にある。しかしながら、ディスプレイ１９２８、入力デバイス１９３０、スピーカー１９３６、マイクロフォン１９３８、アンテナ１９４２、および電源１９４４の各々は、インターフェースまたはコントローラなど、システムオンチップデバイス１９２２の構成要素に結合され得る。
【０１５１】
[00152]本明細書で開示される実施形態に関して説明した様々な例示的な論理ブロック、構成、モジュール、回路、およびアルゴリズムステップは、電子ハードウェア、ハードウェアプロセッサなどの処理デバイスによって実行されるコンピュータソフトウェア、または両方の組合せとして実装され得ることを、当業者はさらに諒解されよう。様々な例示的な構成要素、ブロック、構成、モジュール、回路、およびステップについて、上記では概してそれらの機能に関して説明した。そのような機能をハードウェアとして実装するか、実行可能ソフトウェアとして実装するかは、特定の適用例および全体的なシステムに課される設計制約に依存する。当業者は、説明した機能を特定の適用例ごとに様々な方法で実装し得るが、そのような実装の決定は、本開示の範囲からの逸脱を生じるものと解釈されるべきではない。
【０１５２】
[00153]本明細書で開示される実施形態に関して説明した方法またはアルゴリズムのステップは、直接ハードウェアで、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュールで、またはそれら２つの組合せで具体化され得る。ソフトウェアモジュールは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、磁気抵抗ランダムアクセスメモリ（ＭＲＡＭ）、スピントルクトランスファーＭＲＡＭ（ＳＴＴ−ＭＲＡＭ）、フラッシュメモリ、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブル読出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、消去可能なプログラマブル読出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、またはコンパクトディスク読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）などのメモリデバイス中に存在し得る。例示的なメモリデバイスは、プロセッサがメモリデバイスから情報を読み取り、メモリデバイスに情報を書き込むことが可能であるように、プロセッサに結合される。代替として、メモリデバイスはプロセッサに一体化され得る。プロセッサおよび記憶媒体は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）中に存在し得る。ＡＳＩＣはコンピューティングデバイスまたはユーザ端末中に存在し得る。代替として、プロセッサおよび記憶媒体は、コンピューティングデバイスまたはユーザ端末中に個別構成要素として存在し得る。
【０１５３】
[00154]開示される実施形態の上記の説明は、開示される実施形態を当業者が作成または使用することを可能にするために提供される。これらの実施形態への様々な変更は当業者には容易に明らかになり、本明細書で定義される原理は、本開示の範囲から逸脱することなく他の実施形態に適用され得る。したがって、本開示は、本明細書に示された実施形態に限定されるものではなく、以下の特許請求の範囲によって定義される原理および新規の特徴に一致する可能な最も広い範囲を与えられるべきである。
【図１】
2016540255.tif 000012
【図２】
2016540255.tif 000013
【図３】
2016540255.tif 000014
【図４】
2016540255.tif 000015
【図５】
2016540255.tif 000016
【図６】
2016540255.tif 000017
【図７】
2016540255.tif 000018
【図８】
2016540255.tif 000019
【図９】
2016540255.tif 000020
【図１０】
2016540255.tif 000021
【図１１】
2016540255.tif 000022
【図１２】
2016540255.tif 000023
【図１３】
2016540255.tif 000024
【図１４】
2016540255.tif 000025
【図１５】
2016540255.tif 000026
【図１６】
2016540255.tif 000027
【図１７】
2016540255.tif 000028
【図１８】
2016540255.tif 000029
【図１９】
2016540255.tif 000030
【手続補正書】
【提出日】平成28年8月25日(2016.8.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オーディオ信号のローバンドパラメータのセットと量子化ローバンドパラメータとの間の重み付き差分に基づいて、ハイバンドパラメータのセットを選択することと、
ハイバンドパラメータの前記選択されたセットの重み付き結合に基づいてハイバンドパラメータのセットを予測することと、
ハイバンドパラメータの前記予測されたセットを使用してハイバンド信号を生成することと
を備える方法。
【請求項２】
ハイバンドパラメータの前記予測されたセットは非線形であり、非線形ハイバンドパラメータの前記予測されたセットを線形ハイバンドパラメータの予測されたセットに変換することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記重み付き差分は、状態遷移確率に関連するバイアス値を使用して決定される、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
ローバンドパラメータの前記セットは、前記オーディオ信号の第２のフレームに関連するローバンドパラメータの第２のセットに対応し、
前記オーディオ信号の第１のフレームに関連するローバンドパラメータの第１のセットに基づいてベクトル化テーブルの複数の状態から第１の状態を選択することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットに基づいて前記ベクトル化テーブルの前記複数の状態から第２の状態を選択することと
をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第１の状態と前記第２の状態の中から特定の状態を選択することと、
遷移確率行列中の成分に基づいて、前記特定の状態から候補状態への遷移に関連するバイアス値を決定することと、
前記バイアス値に基づいて前記重み付き差分を決定することと
をさらに備える、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
ローバンドパラメータの前記セットは、前記オーディオ信号の第２のフレームに関連するローバンドパラメータの第２のセットに対応し、
前記オーディオ信号の第１のフレームに関連するローバンドパラメータの第１のセットを有声または無声として分類することと、
ローバンドパラメータの前記第２のセットを有声または無声として分類することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットの第１の分類と、ローバンドパラメータの前記第２のセットの第２の分類と、ローバンドパラメータの前記第１のセットに対応する第１のエネルギー値と、ローバンドパラメータの前記第２のセットに対応する第２のエネルギー値とに基づいて、ハイバンドパラメータの前記予測されたセットの利得パラメータを選択的に調整することと
をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが有声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが有声として分類されたとき、
前記第１のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、および前記第２のエネルギー値が前記しきい値エネルギー値を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが無声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが有声として分類されたとき、
前記第２のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、および前記第２のエネルギー値が前記第１のエネルギー値の第１の倍数を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、請求項６に記載の方法。
【請求項９】
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが有声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが無声として分類されたとき、
前記第２のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、および前記第２のエネルギー値が前記第１のエネルギー値の第２の倍数を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが無声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが無声として分類されたとき、
前記第２のエネルギー値が前記第１のエネルギー値の第３の倍数を超えるとき、および前記第２のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、請求項６に記載の方法。
【請求項１１】
プロセッサと、
オーディオ信号のローバンドパラメータのセットと量子化ローバンドパラメータとの間の重み付き差分に基づいて、ハイバンドパラメータのセットを選択することと、
ハイバンドパラメータの前記選択されたセットの重み付き結合に基づいてハイバンドパラメータのセットを予測することと、
ハイバンドパラメータの前記予測されたセットを使用してハイバンド信号を生成することと
を備える動作を実施するように前記プロセッサによって実行可能な命令を記憶したメモリと
を備える、装置。
【請求項１２】
ハイバンドパラメータの前記予測されたセットは非線形であり、前記動作が、非線形ハイバンドパラメータの前記予測されたセットを線形ハイバンドパラメータの予測されたセットに変換することをさらに備える、請求項１１に記載の装置。
【請求項１３】
前記重み付き差分は、状態遷移確率に関連するバイアス値を使用して決定される、請求項１１に記載の装置。
【請求項１４】
ローバンドパラメータの前記セットは、前記オーディオ信号の第２のフレームに関連するローバンドパラメータの第２のセットに対応し、
前記オーディオ信号の第１のフレームに関連するローバンドパラメータの第１のセットに基づいてベクトル化テーブルの複数の状態から第１の状態を選択することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットに基づいて前記ベクトル化テーブルの前記複数状態から第２の状態を選択することと
をさらに備える、請求項１１に記載の装置。
【請求項１５】
前記動作が、
前記第１の状態と前記第２の状態の中から特定の状態を選択することと、
遷移確率行列中の成分に基づいて、前記特定の状態から候補状態への遷移に関連するバイアス値を決定することと、
前記バイアス値に基づいて前記重み付き差分を決定することと
をさらに備える、請求項１４に記載の装置。
【請求項１６】
ローバンドパラメータの前記セットは、前記オーディオ信号の第２のフレームに関連するローバンドパラメータの第２のセットに対応し、前記動作が、
前記オーディオ信号の第１のフレームに関連するローバンドパラメータの第１のセットを有声または無声として分類することと、
ローバンドパラメータの前記第２のセットを有声または無声として分類することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットの第１の分類と、ローバンドパラメータの前記第２のセットの第２の分類と、ローバンドパラメータの前記第１のセットに対応する第１のエネルギー値と、ローバンドパラメータの前記第２のセットに対応する第２のエネルギー値とに基づいて、ハイバンドパラメータの前記予測されたセットの利得パラメータを選択的に調整することと
をさらに備える、請求項１１に記載の装置。
【請求項１７】
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが有声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが有声として分類されたとき、
前記第１のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、および前記第２のエネルギー値が前記しきい値エネルギー値を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、請求項１６に記載の装置。
【請求項１８】
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが無声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが有声として分類されたとき、
前記第２のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、および前記第２のエネルギー値が前記第１のエネルギー値の第１の倍数を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、請求項１６に記載の装置。
【請求項１９】
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが有声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが無声として分類されたとき、
前記第２のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、および前記第２のエネルギー値が前記第１のエネルギー値の第２の倍数を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、請求項１６に記載の装置。
【請求項２０】
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが無声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが無声として分類されたとき、
前記第２のエネルギー値が前記第１のエネルギー値の第３の倍数を超えるとき、および前記第２のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、請求項１６に記載の装置。
【請求項２１】
プロセッサによって実行されたとき、
オーディオ信号のローバンドパラメータのセットと量子化ローバンドパラメータとの間の重み付き差分に基づいて、ハイバンドパラメータのセットを選択することと、
ハイバンドパラメータの前記選択されたセットの重み付き結合に基づいてハイバンドパラメータのセットを予測することと、
ハイバンドパラメータの前記予測されたセットを使用してハイバンド信号を生成することと
を前記プロセッサに行わせる命令を備える非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２２】
ハイバンドパラメータの前記予測されたセットは非線形であり、前記命令が、線形ハイバンドパラメータの予測されたセットに非線形ハイバンドパラメータの前記予測されたセットを変換することを前記プロセッサに行わせるようにさらに実行可能である、請求項２１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２３】
前記重み付き差分は、状態遷移確率に関連するバイアス値を使用して決定される、請求項２２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２４】
ローバンドパラメータの前記セットは、前記オーディオ信号の第２のフレームに関連するローバンドパラメータの第２のセットに対応し、前記命令は、
前記オーディオ信号の第１のフレームに関連するローバンドパラメータの第１のセットに基づいてベクトル化テーブルの複数の状態から第１の状態を選択することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットに基づいて前記ベクトル化テーブルの前記複数状態から第２の状態を選択することと
を前記プロセッサに行わせるようにさらに実行可能である、請求項２１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２５】
前記命令が、
前記第１の状態と前記第２の状態の中から特定の状態を選択することと、
遷移確率行列中の成分に基づいて、前記特定の状態から候補状態への遷移に関連するバイアス値を決定することと、
前記バイアス値に基づいて前記重み付き差分を決定することと
を前記プロセッサに行わせるようにさらに実行可能である、請求項２４に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２６】
ローバンドパラメータの前記セットは、前記オーディオ信号の第２のフレームに関連するローバンドパラメータの第２のセットに対応し、前記命令が、
前記オーディオ信号の第１のフレームに関連するローバンドパラメータの第１のセットを有声または無声として分類することと、
ローバンドパラメータの前記第２のセットを有声または無声として分類することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットの第１の分類と、ローバンドパラメータの前記第２のセットの第２の分類と、ローバンドパラメータの前記第１のセットに対応する第１のエネルギー値と、ローバンドパラメータの前記第２のセットに対応する第２のエネルギー値とに基づいて、ハイバンドパラメータの前記予測されたセットの利得パラメータを選択的に調整することと
を前記プロセッサに行わせるようにさらに実行可能である、請求項２１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２７】
オーディオ信号のローバンドパラメータのセットと量子化ローバンドパラメータとの間の重み付き差分に基づいて、ハイバンドパラメータのセットを選択するための手段と、
ハイバンドパラメータの前記選択されたセットの重み付き結合に基づいてハイバンドパラメータのセットを予測するための手段と
ハイバンドパラメータの前記予測されたセットを使用してハイバンド信号を生成するための手段と
を備える装置。
【請求項２８】
ハイバンドパラメータの前記予測されたセットは非線形であり、非線形ハイバンドパラメータの前記予測されたセットを線形ハイバンドパラメータの予測されたセットに変換するための手段をさらに備える、請求項２７に記載の装置。
【請求項２９】
前記重み付き差分は、状態遷移確率に関連するバイアス値を使用して決定される、請求項２７に記載の装置。
【請求項３０】
ローバンドパラメータの前記セットは、前記オーディオ信号の第２のフレームに関連するローバンドパラメータの第２のセットに対応し、ハイバンドパラメータセットを選択するための前記手段が、
前記オーディオ信号の第１のフレームに関連するローバンドパラメータの第１のセットに基づいてベクトル化テーブルの複数の状態から第１の状態を選択するための手段と、
ローバンドパラメータの前記第１のセットに基づいて前記ベクトル化テーブルの前記複数状態から第２の状態を選択するための手段と
を備える、請求項２７に記載の装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１５３】
[00154]開示される実施形態の上記の説明は、開示される実施形態を当業者が作成または使用することを可能にするために提供される。これらの実施形態への様々な変更は当業者には容易に明らかになり、本明細書で定義される原理は、本開示の範囲から逸脱することなく他の実施形態に適用され得る。したがって、本開示は、本明細書に示された実施形態に限定されるものではなく、以下の特許請求の範囲によって定義される原理および新規の特徴に一致する可能な最も広い範囲を与えられるべきである。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［Ｃ１］
オーディオ信号のローバンドパラメータのセットに基づいて、ハイバンドパラメータの第１のセットとハイバンドパラメータの第２のセットとを決定することと、
ハイバンドパラメータの前記第１のセットとハイバンドパラメータの前記第２のセットとの重み付き結合に基づいてハイバンドパラメータのセットを予測することと
を備える方法。
［Ｃ２］
線形領域ハイバンドパラメータのセットを取得するためにハイバンドパラメータの前記予測されたセットを非線形領域から線形領域に変換することをさらに備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ３］
ローバンドパラメータの前記セットが、前記オーディオ信号の第１のフレームに対応するローバンドパラメータの第１のセットである、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ４］
ハイバンドパラメータの前記第１のセットとハイバンドパラメータの前記第２のセットとを決定することが、
ローバンドパラメータの前記第１のセットに基づいてベクトル化テーブルの複数の状態から第１の状態を選択することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットに基づいて前記ベクトル化テーブルの前記複数状態から第２の状態を選択することと
を備え、
ここにおいて、前記第１の状態がハイバンドパラメータの前記第１のセットに関連し、前記第２の状態がハイバンドパラメータの前記第２のセットに関連する、
Ｃ３に記載の方法。
［Ｃ５］
前記第１の状態と前記第２の状態との特定の状態を選択することと、
前記オーディオ信号の第２のフレームに対応するローバンドパラメータの第２のセットを受信することと、
遷移確率行列中の成分に基づいて、前記特定の状態から候補状態への遷移に関連するバイアス値を決定することと、
前記バイアス値に基づいてローバンドパラメータの前記第２のセットと前記候補状態との間の差分を決定することと、
前記差分に基づいて前記第２のフレームに対応する状態を選択することと
をさらに備える、Ｃ４に記載の方法。
［Ｃ６］
前記オーディオ信号の第２のフレームに対応するローバンドパラメータの第２のセットを受信することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットを有声または無声として分類することと、
ローバンドパラメータの前記第２のセットを有声または無声として分類することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットの第１の分類と、ローバンドパラメータの前記第２のセットの第２の分類と、ローバンドパラメータの前記第１のセットに対応する第１のエネルギー値と、ローバンドパラメータの前記第２のセットに対応する第２のエネルギー値とに基づいて前記第２のフレームの利得パラメータを選択的に調整することと
をさらに備える、Ｃ３に記載の方法。
［Ｃ７］
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが有声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが有声として分類されたとき、
前記第１のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、および前記第２のエネルギー値が前記しきい値エネルギー値を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、Ｃ６に記載の方法。
［Ｃ８］
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが無声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが有声として分類されたとき、
前記第２のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、および前記第２のエネルギー値が前記第１のエネルギー値の第１の倍数を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、Ｃ６に記載の方法。
［Ｃ９］
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが有声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが無声として分類されたとき、
前記第２のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、および前記第２のエネルギー値が前記第１のエネルギー値の第２の倍数を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、Ｃ６に記載の方法。
［Ｃ１０］
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが無声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが無声として分類されたとき、
前記第２のエネルギー値が前記第１のエネルギー値の第３の倍数を超えるとき、および前記第２のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、Ｃ６に記載の方法。
［Ｃ１１］
プロセッサと、
オーディオ信号のローバンドパラメータのセットに基づいて、ハイバンドパラメータの第１のセットとハイバンドパラメータの第２のセットとを決定することと、
ハイバンドパラメータの前記第１のセットとハイバンドパラメータの前記第２のセットとの重み付き結合に基づいてハイバンドパラメータのセットを予測することと
を備える動作を実施するように前記プロセッサによって実行可能な命令を記憶したメモリと
を備える、装置。
［Ｃ１２］
前記動作が、線形領域ハイバンドパラメータのセットを取得するためにハイバンドパラメータの前記予測されたセットを非線形領域から線形領域に変換することをさらに備える、Ｃ１１に記載の装置。
［Ｃ１３］
ローバンドパラメータの前記セットが、前記オーディオ信号の第１のフレームに対応するローバンドパラメータの第１のセットである、Ｃ１１に記載の装置。
［Ｃ１４］
ハイバンドパラメータの前記第１のセットとハイバンドパラメータの前記第２のセットとを決定することが、
ローバンドパラメータの前記第１のセットに基づいてベクトル化テーブルの複数の状態から第１の状態を選択することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットに基づいて前記ベクトル化テーブルの前記複数状態から第２の状態を選択することと
を備え、
ここにおいて、前記第１の状態がハイバンドパラメータの前記第１のセットに関連し、前記第２の状態がハイバンドパラメータの前記第２のセットに関連する、
Ｃ１３に記載の装置。
［Ｃ１５］
前記動作が、
前記第１の状態と前記第２の状態との特定の状態を選択することと、
前記オーディオ信号の第２のフレームに対応するローバンドパラメータの第２のセットを受信することと、
遷移確率行列中の成分に基づいて、前記特定の状態から候補状態への遷移に関連するバイアス値を決定することと、
前記バイアス値に基づいてローバンドパラメータの前記第２のセットと前記候補状態との間の差分を決定することと、
前記差分に基づいて前記第２のフレームに対応する状態を選択することと
をさらに備える、Ｃ１４に記載の装置。
［Ｃ１６］
前記動作が、
前記オーディオ信号の第２のフレームに対応するローバンドパラメータの第２のセットを受信することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットを有声または無声として分類することと、
ローバンドパラメータの前記第２のセットを有声または無声として分類することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットの第１の分類と、ローバンドパラメータの前記第２のセットの第２の分類と、ローバンドパラメータの前記第１のセットに対応する第１のエネルギー値と、ローバンドパラメータの前記第２のセットに対応する第２のエネルギー値とに基づいて前記第２のフレームの利得パラメータを選択的に調整することと
をさらに備える、Ｃ１３に記載の装置。
［Ｃ１７］
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが有声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが有声として分類されたとき、
前記第１のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、および前記第２のエネルギー値が前記しきい値エネルギー値を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、Ｃ１６に記載の装置。
［Ｃ１８］
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが無声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが有声として分類されたとき、
前記第２のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、および前記第２のエネルギー値が前記第１のエネルギー値の第１の倍数を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、Ｃ１６に記載の装置。
［Ｃ１９］
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが有声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが無声として分類されたとき、
前記第２のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、および前記第２のエネルギー値が前記第１のエネルギー値の第２の倍数を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、Ｃ１６に記載の装置。
［Ｃ２０］
前記利得パラメータを選択的に調整することは、ローバンドパラメータの前記第１のセットが無声として分類され、ローバンドパラメータの前記第２のセットが無声として分類されたとき、
前記第２のエネルギー値が前記第１のエネルギー値の第３の倍数を超えるとき、および前記第２のエネルギー値がしきい値エネルギー値を超えるとき、しきい値利得を超える前記利得パラメータに応答して前記利得パラメータを調整すること
を備える、Ｃ１６に記載の装置。
［Ｃ２１］
プロセッサによって実行されたとき、
オーディオ信号のローバンドパラメータのセットに基づいて、ハイバンドパラメータの第１のセットとハイバンドパラメータの第２のセットとを決定することと、
ハイバンドパラメータの前記第１のセットとハイバンドパラメータの前記第２のセットとの重み付き結合に基づいてハイバンドパラメータのセットを予測することと
を前記プロセッサに行わせる命令を備える非一時的コンピュータ可読媒体。
［Ｃ２２］
前記命令が、線形領域ハイバンドパラメータのセットを取得するためにハイバンドパラメータの前記予測されたセットを非線形領域から線形領域に変換することを前記プロセッサに行わせるようにさらに実行可能である、Ｃ２１に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
［Ｃ２３］
ローバンドパラメータの前記セットが、前記オーディオ信号の第１のフレームに対応するローバンドパラメータの第１のセットである、Ｃ２２に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
［Ｃ２４］
ハイバンドパラメータの前記第１のセットとハイバンドパラメータの前記第２のセットとを決定することが、
ローバンドパラメータの前記第１のセットに基づいてベクトル化テーブルの複数の状態から第１の状態を選択することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットに基づいて前記ベクトル化テーブルの前記複数状態から第２の状態を選択することと
を備え、
ここにおいて、前記第１の状態がハイバンドパラメータの前記第１のセットに関連し、前記第２の状態がハイバンドパラメータの前記第２のセットに関連する、
Ｃ２３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
［Ｃ２５］
前記命令が、
前記第１の状態と前記第２の状態との特定の状態を選択することと、
前記オーディオ信号の第２のフレームに対応するローバンドパラメータの第２のセットを受信することと、
遷移確率行列中の成分に基づいて、前記特定の状態から候補状態への遷移に関連するバイアス値を決定することと、
前記バイアス値に基づいてローバンドパラメータの前記第２のセットと前記候補状態との間の差分を決定することと、
前記差分に基づいて前記第２のフレームに対応する状態を選択することと
を前記プロセッサに行わせるようにさらに実行可能である、Ｃ２４に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
［Ｃ２６］
前記命令が、
前記オーディオ信号の第２のフレームに対応するローバンドパラメータの第２のセットを受信することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットを有声または無声として分類することと、
ローバンドパラメータの前記第２のセットを有声または無声として分類することと、
ローバンドパラメータの前記第１のセットの第１の分類と、ローバンドパラメータの前記第２のセットの第２の分類と、ローバンドパラメータの前記第１のセットに対応する第１のエネルギー値と、ローバンドパラメータの前記第２のセットに対応する第２のエネルギー値とに基づいて前記第２のフレームの利得パラメータを選択的に調整することと
を前記プロセッサに行わせるようにさらに実行可能である、Ｃ２３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
［Ｃ２７］
オーディオ信号のローバンドパラメータのセットに基づいて、ハイバンドパラメータの第１のセットとハイバンドパラメータの第２のセットとを決定するための手段と、
ハイバンドパラメータの前記第１のセットとハイバンドパラメータの前記第２のセットとの重み付き結合に基づいてハイバンドパラメータのセットを予測するための手段と
を備える装置。
［Ｃ２８］
線形領域ハイバンドパラメータのセットを取得するためにハイバンドパラメータの前記予測されたセットを非線形領域から線形領域に変換するための手段をさらに備える、Ｃ２７に記載の装置。
［Ｃ２９］
ローバンドパラメータの前記セットが、前記オーディオ信号の第１のフレームに対応するローバンドパラメータの第１のセットである、Ｃ２７に記載の装置。
［Ｃ３０］
ハイバンドパラメータの前記第１のセットとハイバンドパラメータの前記第２のセットとを決定するための前記手段が、
ローバンドパラメータの前記第１のセットに基づいてベクトル化テーブルの複数の状態から第１の状態を選択するための手段と、
ローバンドパラメータの前記第１のセットに基づいて前記ベクトル化テーブルの前記複数状態から第２の状態を選択するための手段と
を備え、
ここにおいて、前記第１の状態がハイバンドパラメータの前記第１のセットに関連し、前記第２の状態がハイバンドパラメータの前記第２のセットに関連する、
Ｃ２９に記載の装置。
【国際調査報告】
2016540255.tif 000031
2016540255.tif 000032
2016540255.tif 000033