(57)【要約】【課題】高調波歪みを確実に低減させることができる装置を提供する。【解決手段】微小振幅信号の量子化されたデータをアナログ変換する際には不要な高調波歪みが発生するが、量子化歪み低減装置１では、量子化された入力信号に白色雑音発生器１３で微小振幅白色雑音を加えて高調波歪み成分を白色化し、さらに適応フィルタ１９で自己相関性が低い白色化された成分を低減させるので、この不要な高調波歪みを低減することができる。また、クロスフェーダ２７により、入力信号がある程度大きなレベルであればそのまま出力し、微小なレベルになった場合にのみ、適応フィルタ出力信号に切り替えるので、その切り替えを自然に違和感なく行うことができる。【選択図】図２
2009188449.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
量子化された入力信号の高調波歪みを低減させる量子化歪み低減装置であって、
白色雑音信号を生成する白色雑音信号生成手段と、
前記量子化された入力信号に前記白色雑音信号を加算して加算信号を出力する加算手段と、
前記加算信号を一定時間遅延させて遅延加算信号を出力する遅延手段と、
前記加算信号と前記遅延加算信号との差を求めて、前記加算信号から自己相関性が低い信号成分を除去して出力する適応フィルタ手段と、
を備え、
前記白色雑音信号生成手段は、前記入力信号のデータ語長、前記適応フィルタ手段の入力データ語長、及び前記低減させる高調波歪みの信号レベルに応じて設定された振幅レベルの白色雑音信号を生成することを特徴とする量子化歪み低減装置。
【請求項２】
前記入力信号のレベルを検出するエンベロープ検出手段と、
前記エンベロープ検出手段が検出した入力信号のレベルと、既定の閾値と、に基づいてフェード係数を算出して、出力するフェード係数生成手段と、
適応フィルタ手段が出力した信号と、前記入力信号と、が入力され、前記フェード係数の大きさに応じて、前記適応フィルタ手段が出力した信号または前記入力信号を出力するクロスフェード手段と、
を備えた請求項１に記載の量子化歪み低減装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、微小振幅信号の量子化されたデータをアナログ変換する際に発生する不要な高調波歪みを低減する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近時、販売される楽曲の大半がデジタル化されている。例えば、ＰＣＭ方式でデジタル化された楽曲がＣＤやＤＶＤ等の光ディスクに記録されて販売されたり、ＭＰ３・ＡＡＣ（登録商標）・ＷＭＡといったファイル形式にエンコードされた楽曲がインターネットを介して販売されたりしている。
【０００３】
デジタル変換によって量子化された信号をアナログ変換した場合、量子化のため階段状の波形に歪む。そのため、この量子化された信号をアナログ変換した信号は、元のアナログ信号には含まれていない高調波を発生することになる。これを一般的に高調波歪みと呼ぶ。この高調波歪みは、ある程度レベルの大きな信号では、その歪みが元の信号に対して相対的に小さくなるため、あまり問題にならない。しかし、微小アナログ信号をデジタル変換した後にアナログ変換した場合、その波形は図１（Ａ）に示すような階段状の波形になり、その歪みが元の信号に対して相対的に大きくなるため、元の信号のレベルと高調波歪み成分の相対的レベル差が減り、Ｓ／Ｎ比が低下する。
【０００４】
オーディオ分野ではデジタルオーディオが市場導入されたころから、この量子化に起因する高調波歪みが音楽の余韻や減衰時の微妙なニュアンスの聴感を悪化させる原因であるとも言われてきた。
【０００５】
このような問題に対して、高調波歪みを低減させる装置が提案されている。例えば、入力信号の変化周期を検出し、その結果に適応して、異なる遮断周波数をもつ複数のＬＰＦを切り替えて高調波歪みを低減する装置が提案されている（特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開平９−９８０９２４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載の装置では、図１（Ｂ）に示すように、同程度のレベルの低域信号と高域信号を含む入力信号の場合には、ＬＰＦの遮断周波数が下がらないため、低域信号により発生する高調波歪み成分が抑制されないという問題があった。
【０００７】
そこで、本発明は、この高調波歪みを確実に低減させることができる装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明は、上記の課題を解決するための手段として、以下の構成を備えている。
【０００９】
（１）量子化された入力信号の高調波歪みを低減させる量子化歪み低減装置であって、
白色雑音信号を生成する白色雑音信号生成手段と、
前記量子化された入力信号に前記白色雑音信号を加算して加算信号を出力する加算手段と、
前記加算信号を一定時間遅延させて遅延加算信号を出力する遅延手段と、
前記加算信号と前記遅延加算信号との差を求めて、前記加算信号から自己相関性が低い信号成分を除去して出力する適応フィルタ手段と、
を備え、
前記白色雑音信号生成手段は、前記入力信号のデータ語長、前記適応フィルタ手段の入力データ語長、及び前記低減させる高調波歪みの信号レベルに応じて設定された振幅レベルの白色雑音信号を生成することを特徴とする。
【００１０】
この構成においては、量子化歪み低減装置は、入力信号のデータ語長、適応フィルタ手段の入力データ語長、及び低減させる高調波歪みの信号レベルに応じて設定された振幅レベルの白色雑音信号を生成して、量子化された入力信号にこの白色雑音信号を加算する。そして、量子化された入力信号に白色雑音信号を加算した加算信号と、この加算信号を一定時間遅延させた遅延加算信号と、から自己相関性が低い信号成分を除去して出力する。したがって、微小振幅信号の量子化されたデータをアナログ変換する際には不要な高調波歪みが発生するが、上記のように信号処理するので、適応フィルタで自己相関性が低い白色化された成分とともに高調波歪み成分が低減させるので、この不要な高調波歪みを低減することができる。これにより、微小振幅信号の量子化されたデータが例えばオーディオデータであれば、微小信号の聴感を改善できる。
【００１１】
（２）前記入力信号のレベルを検出するエンベロープ検出手段と、
前記エンベロープ検出手段が検出した入力信号のレベルと、既定の閾値と、に基づいてフェード係数を算出して、出力するフェード係数生成手段と、
適応フィルタ手段が出力した信号と、前記入力信号と、が入力され、前記フェード係数の大きさに応じて、前記適応フィルタ手段が出力した信号または前記入力信号を出力するクロスフェード手段と、
を備えたことを特徴とする。
【００１２】
この構成においては、量子化歪み低減装置は、量子化された入力信号のレベルを検出し、この入力信号のレベルと、既定の閾値と、に基づいてフェード係数を算出して出力し、フェード係数の大きさに応じて入力信号または歪み除去信号を出力する。入力信号が比較的大きな信号を、自己相関性が低い信号を抑制するように動作する適応フィルタに通過させた場合、音楽・音声で重要な成分、例えば、打楽器によって発生する非整数次高調波や音声における破裂音や摩擦音に含まれる自己相関性が低い成分まで抑制してしまう場合がある。しかし、量子化歪み低減装置では、フェード係数が閾値より大きい場合には、入力信号をそのまま出力し、フェード係数が閾値より小さい場合には、適応フィルタ出力信号を出力するので、入力信号のレベルに応じて出力信号を切り替えることができ、音質の劣化を防止できる。
【発明の効果】
【００１３】
この発明によれば、微小振幅信号の量子化されたデータをアナログ変換する際には不要な高調波歪みが発生するが、量子化された入力信号に微小振幅白色雑音を加え、高調波歪み成分を白色化し、さらに適応フィルタで自己相関性が低い白色化された成分を低減させるので、この不要な高調波歪みを低減することができる。また、微小振幅信号の量子化されたデータが、例えばオーディオデータであれば、微小信号の聴感を改善できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
図２は、本発明の実施形態に係る量子化歪み低減装置の概略構成を示すブロック図である。ここで、以下の説明では、量子化歪み低減装置の入力信号は、ＰＣＭ方式により量子化されたものとする。
【００１５】
量子化歪み低減装置（以下、低減装置と称する。）１は、入力端子１１、白色雑音発生器１３、加算器１５、遅延器１７、適応フィルタ１９、遅延器２１、エンベロープ検出器２３、フェード係数発生器２５、クロスフェーダ２７、及び出力端子２９を備えている。
【００１６】
入力端子１１は、低減装置１の入力インタフェースであり、アナログ信号をＰＣＭ方式により量子化した量子化信号（デジタル信号）を出力する再生装置等が接続される。
【００１７】
白色雑音発生器１３は、低振幅の白色雑音（ホワイトノイズ）信号を発生する。白色雑音発生器１３は、自己相関性が低い雑音を発生できれば、どのような構成でも良い。白色雑音信号のデータ語長は、後段の適応フィルタの入力データ語長に合わせる。また、白色雑音信号の振幅は、入力信号のデータ語長や適応フィルタの入力データ語長や抑制したい高調波歪みの信号レベル等を考慮して設定すると良い。すなわち、白色雑音信号の振幅（平均的な振幅レベル）を、低減させる高調波歪みの信号レベル（振幅）に応じて、高調波歪みを白色雑音化して目立たなくなる振幅となるように設定すれば良い。例えば、白色雑音信号の振幅（平均振幅）を、高調波歪みの最大振幅レベルとほぼ同レベルの振幅となるように設定すると、高調波歪みは白色雑音化されて、白色雑音信号に対して高調波歪みが目立たなくすることができる。また、白色雑音信号のレベルは、適応フィルタの出力成分の中で、高調波歪み及び白色雑音信号の残留分に応じて適宜増減させても良い。
【００１８】
図３は、（Ａ）が白色雑音データ出力語長の一例を示す図であり、（Ｂ）が適応フィルタの構成例を示すブロック図である。図３（Ａ）に示すように、例えば、入力信号（入力データ）が１６ｂｉｔで、適応フィルタの入力データ語長が２４ｂｉｔで、１ＬＳＢレベルの微小信号の高調波歪みを抑制したい場合は、データ語長２４ｂｉｔで最大振幅レベルが９ｂｉｔの白色雑音を出力する。
【００１９】
なお、入力信号は１６ｂｉｔに限るものではなく、例えば入力信号が２４ｂｉｔのときには、適応フィルタの入力語調を３６ｂｉｔに設定すると良い。
【００２０】
図２に戻って、加算器１５は、入力信号と白色雑音発生器からの出力信号を加算する。入力信号語長が１６ｂｉｔで白色雑音が２４ｂｉｔであれば、入力信号のＬＳＢ側に８ｂｉｔ分の０データをビット拡張して加算演算を行う。
【００２１】
遅延器１７は、後述する適応フィルタの入力信号に時間サンプル遅延を与える。この遅延値は、相関決定パラメータとも呼ばれる。遅延値を１サンプルに設定した場合、適応フィルタは、１サンプル前の信号と相関が高い信号成分に収束するように動作する。よって、１サンプル前の信号と相関が低い信号、つまり白色雑音を低減することができる。この遅延値は、通常１〜１０サンプル程度の範囲で設定するが、入力信号の特徴などによって、任意に決定してよい。
【００２２】
適応フィルタ１９は、一般的な適応フィルタであれば、どのような構成でも良い。適応フィルタ１９をＦＩＲフィルタで構成する場合、以下のような構成になる。図３（Ｂ）に示すように、適応フィルタ１９は、ｋ＋１個の遅延素子３１−０〜３１−ｋ、ｋ＋１個の乗算器３３−０〜３３−ｋ、及び加算器３５から成るＦＩＲフィルタ３６と、加算器３７と、係数修正アルゴリズム部３８を備えている。適応フィルタ１９は、遅延器１７から送られてきた入力信号をＦＩＲフィルタ３６でフィルタリングした値と、加算器１５から送られてきた所望信号と、の誤差を加算器３７で求める。そして、係数修正アルゴリズム部３８によって誤差が最小になるように、ＦＩＲフィルタ３６の乗算器３３−０〜３３−ｋの各係数を修正しながら動作する。係数修正アルゴリズム部３８に適用する係数修正アルゴリズムは、ＬＭＳアルゴリズムをはじめ様々な手法があるが、実装するハードウェアやソフトウェアの処理能力等を考慮して、適切な任意のものを採用してよい。
【００２３】
ＬＭＳアルゴリズムは、適応前のフィルタ係数ベクトルをｃ（ｎ）、適応後のフィルタ係数ベクトルをｃ（ｎ＋１)、ステップサイズパラメータをμ、誤差信号をｅ（ｎ）、ＦＩＲフィルタのタップ入力ベクトルをｕ（ｎ)とすると、次式を繰り返し逐次計算することによって、入力信号と所望信号の二乗平均誤差が最小になるように、フィルタ係数ベクトルを推定するアルゴリズムである。
【００２４】
ｃ（ｎ＋１）＝ｃ（ｎ）＋μｅ（ｎ）u（ｎ）・・・（式１）
ここで、所望信号をｄ（ｎ）とすると、誤差信号ｅ(ｎ)は、
ｅ（ｎ）＝ｄ（ｎ）−ｕＴ（ｎ）ｃ（ｎ）・・・・・（式２）
である。ステップサイズパラメータについては、シミュレーションにより、発散しない範囲で、収束速度と推定精度のトレードオフを考慮し、適切な値を決定すれば良い。また、出力信号をビット分解能が高い滑らかな信号に推定するために、適応フィルタの演算語長は入力信号より長くする。例えば、入力信号が１６ｂｉｔであれば、図３（Ａ）に示したような白色雑音の加算によるビット拡張を行い、適応フィルタの演算語長を２４ｂｉｔ以上として、適応フィルタ出力信号も２４ｂｉｔ以上の語長にする。既に遅延器１７の項目で述べたが、入力信号に遅延を挿入したこの適応フィルタ１９は、微小な白色雑音が加算された入力信号から、自己相関性が低い信号成分を除去するように動作する。したがって、白色雑音でマスクされた高調波歪み成分を低減できる。
【００２５】
以下に、高調波歪み低減の手順を、シミュレーションデータの波形と周波数特性を使って説明する。例えば、１６ｂｉｔの１ＬＳＢ振幅程度の正弦波アナログ信号をデジタル変換した場合、図４（Ａ）に示すような波形になる。図４は、（Ａ）が微小振幅信号とそのデジタル変換後の波形例を示すグラフであり、（Ｂ）が微小振幅信号をデジタル変換した場合の周波数特性例を示すグラフである。図４（Ａ）に示す階段状の波形が、正弦波アナログ信号をデジタル変換したものであり、このデジタル変換後の波形の周波数特性は図４（Ｂ）に示すようになる。
【００２６】
図４（Ｂ）において、グラフの一番左にある周波数成分のピークＡが元の正弦波信号の周波数成分である。図４（Ｂ）に示したグラフには、元の正弦波信号成分以外に高調波成分が多数存在しているが、これらが高調波歪みである。これら高調波歪み信号に、微小振幅白色雑音を加算した信号の周波数特性は図５（Ａ）に示すグラフのようになる。
【００２７】
図５は、（Ａ）が微小振幅信号をデジタル変換した信号に白色雑音を加算した場合の周波数特性例を示すグラフであり、（Ｂ）が適応フィルタ出力信号の周波数特性例を示すグラフである。
【００２８】
図５（Ａ）に示すように、白色雑音の周波数特性は広帯域であるため、高調波歪みの多くが白色雑音にマスクされ白色化される。一般的に音は、調波構造が整ったものより、白色化されたものの方が聴覚的に知覚されにくい。このことは、人の聴覚は調波構造が整った信号を聞いた場合、無意識に音高（ピッチ）を感じようとする聴覚心理上の作用と言われている。したがって、図５（Ａ）に示したような周波数特性の状態でも、高調波歪み成分が白色化されているので、白色雑音付加前の信号と比較して、高調波歪みは聞こえにくくなっていると言える。
【００２９】
しかし、この白色雑音を減少させることができれば、Ｓ／Ｎ比を上げることができ、さらなる聴感の向上を期待できる。そのために適応フィルタ１９を使用し、白色雑音成分を減少させる。図５（Ａ）に示した周波数特性の信号を適応フィルタ１９に通した場合の出力信号の周波数特性は図５（Ｂ）のようになる。図５（Ｂ）から、白色雑音とともに高調波歪み成分が減少し、Ｓ／Ｎ比が向上した結果、入力信号成分が明確になっていることがわかる。
【００３０】
白色雑音信号の振幅は、白色雑音発生器１３の説明で述べたように、高調波歪みの信号レベル（振幅）に応じた振幅となるように決定すれば良いが、高調波歪みをどれだけ残して良いかと、適応フィルタで除去しきれない白色雑音信号をどのレベルで妥協するかと、のバランスにより決定すると良い。
【００３１】
目安としては、前記のように白色雑音信号の振幅を高調波歪みの最大振幅レベルとほぼ同レベルにすると良く、例えば図５（Ａ）のグラフにおいて白色雑音信号の振幅を−１００ｄＢ付近に設定した場合には、高調波歪みの最大振幅レベルとほぼ同レベルの振幅となる。このとき、白色雑音信号の振幅レベルが高いために、適応フィルタ１９の設定によっては白色雑音成分を完全には除去できないことが起こり得る。その場合には、適応フィルタ１９の遅延値を調整して、白色雑音成分をできる限り除去できる遅延値に設定すると良い。また、図５（Ａ）に示したように、白色雑音信号の振幅を−１１０ｄＢ付近に設定した場合には、白色雑音信号の振幅レベルが低いためにマスキング効果が若干下がり、図５（Ｂ）に示したように、低域において幾つかの高調波が残る。しかし、この場合には高調波及び白色雑音信号の振幅レベルが低く、また適応フィルタにより白色雑音成分がほぼ除去されるので、高調波及び白色雑音はほとんど気にならないものとなる。したがって、上記のように白色雑音発生器１３や適応フィルタ１９の調整後に、最終的な音を決定する者が、実際の音を確認して聴感により音質のバランスを決定すると良い。
【００３２】
図２に示した遅延器２１は、後述するクロスフェーダの入力において、入力信号と適応フィルタ出力信号の時間差を揃えるためのものである。遅延値は、適応フィルタの処理時間遅延によって決定される。
【００３３】
エンベロープ検出器２３は、入力信号のレベルを検出するためのブロックである。図６は、（Ａ）がエンベロープ検出器の構成例を示すブロック図であり、（Ｂ）がエンベロープ検出の入出力信号を示すグラフである。
【００３４】
エンベロープ検出部２３は、図６（Ａ）に示すように、絶対値算出部４１、対数変換部４３、定数記憶部４５、遅延素子４７、加算部４９、比較判定部５１、及びセレクタ５３を備えている。
【００３５】
絶対値算出部４１は、入力信号の絶対値を算出して、対数変換部４３に出力する。
【００３６】
対数変換部４３は、入力された値を対数変換した値（ａ）を、比較判定部５１及びセレクタ５３に出力する。対数変換部４３が行うのは、一般的な対数変換であり、入力をｕ、変換後の値をｙとすると次式で求められる。
ｙ＝２０ｌｏｇ（ｕ）・・・（式３）
定数記憶部４５は、予め設定された定数（時定数）を記憶しており、この定数を加算部４９に出力する。
【００３７】
遅延素子４７は、セレクタ５３が出力した１サンプル前の値を保持しており、この値を加算部４９に出力する。
【００３８】
加算部４９は、遅延素子４７が出力した１サンプル前の値から定数記憶部４５が出力した定数を減算した値（ｂ）を、比較判定部５１及びセレクタ５３に出力する。
【００３９】
比較判定部５１は、対数変換部４３が出力した値（ａ）と、加算部４９が出力した値（ｂ）を比較する。そして、ａ＞ｂであればセレクタ５３に０を出力し、ａ≦ｂであればセレクタ５３に１を出力する。
【００４０】
セレクタ５３は、対数変換部４３が出力した値（ａ）、または加算部４９が出力した値（ｂ）を選択して出力する。すなわち、比較判定部５１が０を出力した場合には、対数変換部４３が出力した値（ａ）を出力する。また、比較判定部５１が１を出力した場合には、加算部４９が出力した値（ｂ）を出力する。
【００４１】
エンベロープ検出器２３は、信号が入力されると、まず、絶対値算出部４１でその入力信号の絶対値をとり、対数変換部４３でデシベル変換する。これは、一般的なデシベル変換であり上記式３を用いて演算する。また、エンベロープ検出器２３は、遅延素子４７が出力した出力値の１サンプル前の値から、定数記憶部４５が記憶する定数を加算部４９で演算（減算）した値と、対数変換部４３が出力した入力信号の絶対値と、を比較判定部５１で比較する。そして、セレクタ５３は、入力信号の絶対値の方が大きければ、入力信号の絶対値を出力する。一方、入力信号の絶対値の方が小さければ、１サンプル前の値から定数を減算した値を出力する。この定数の大きさによって、エンベロープを平滑化する時定数が決定する。この処理によって、レベルエンベロープを求め、その値を入力信号のレベル値とする。エンベロープ検出部２３の入力と出力は、図６（Ｂ）に示すような波形となる。
【００４２】
なお、定数記憶部４５に記憶させた定数（時定数）の値によって、エンベロープの傾きを変更することができる。本発明では、検出したエンベロープの値の変動が急であると聴取者に違和感（ふらつき感）を与え、検出したエンベロープの変動が遅すぎると正確なエンベロープ検出にならず、正しく入力に追従していけない。そのため、図６（Ｂ）に示したように、エンベロープの出力値は、ある時定数で緩やかに減衰し、その値よりも大きな値が入力されると、その大きな値を出力値に置き換えるように設定している。
【００４３】
なお、定数記憶部４５に記憶させた定数（時定数）の値は、実験等により求めたものを設定すると良い。
【００４４】
また、エンベロープ検出器２３の構成は、図６（Ａ）に示すように、入力レベルを逐次算出して出力できる機能であれば、もちろんこれ以外の構成でも良い。
【００４５】
図７は、（Ａ）がフェード係数発生器の構成例を示すブロック図であり、（Ｂ）がクロスフェード係数算出式、及び入力信号レベルとフェード係数の関係を示すグラフである。
【００４６】
フェード係数発生器２５は、クロスフェーダ２７で使用する係数を算出する係数算出部５５と、ＬＰＦ（ローパスフィルタ）５７から構成される。ＬＰＦ５７は、係数の急激な変化を平滑化するためのものである。
【００４７】
ユーザは、パラメータとして閥値ＴＨを設定する。この値は、後段のクロスフェーダ２７で、入力信号をそのまま出力するか、適応フィルタ出力信号と混合して出力するか、を決めるための入力レベルの閾値となる。閾値ＴＨより入力信号レベルが大きい場合には、係数１．０を出力する。閾値ＴＨより入力信号レベルが小さい場合には、入力信号レベルを閾値ＴＨで除算した値を係数として出力する。したがって、図７（Ｂ）に示したグラフのように、入力信号レベルが小さくなればなるほど、この係数も０へ近づく。
【００４８】
また、入力信号レベルの値が閾値ＴＨより低い場合のフェード係数の傾きは、入力信号レベルに比例して単調増加であれば直線である必要はなく、演算の都合や聴感によって都合の良いカーブに変更しても良い。
【００４９】
図８は、クロスフェーダの概略構成を示すブロック図である。図８に示したクロスフェーダ２７は、入力信号と適応フィルタ出力信号を混合して出力するためのブロックであり、図８に示すように構成される。すなわち、クロスフェーダ２７は、係数記憶部６１、加算器６３，６９、及び乗算器６５，６７を備えている。
【００５０】
クロスフェーダ２７は、フェード係数発生器２５が出力したフェード係数を、乗算器６５で、遅延器２１が出力した入力信号１にそのまま乗算する。この乗算値を値１と称する。また、クロスフェーダ２７は、係数記憶部６１から読み出した値である１．０から、フェード係数発生器２５が出力したフェード係数を減算した値を、適応フィルタ１９が出力した入力信号２に乗算する。この乗算値を値２と称する。そして、クロスフェーダ２７は、加算器６９で上記の値１と値２を加算して出力する。
【００５１】
入力１に遅延器２１の出力を、入力２に適応フィルタ１９の出力を接続すると、フェード係数が１．０、つまり入力信号が設定された閾値ＴＨより大きい場合には、入力信号がそのまま出力される。一方、フェード係数が１．０を下回る場合、つまり入力信号が設定された閾値ＴＨより低い場合には、適応フィルタ出力信号が入力信号に混合されて出力される。充分に微小な信号の場合には、ほとんど適応フィルタ出力信号が出力されることになる。
【００５２】
しかし、比較的大きな信号を、自己相関性が低い信号を抑制するように動作する適応フィルタに通過させた場合、音楽・音声で重要な成分、例えば、打楽器によって発生する非整数次高調波や音声における破裂音や摩擦音に含まれる自己相関性が低い成分まで抑制してしまう場合がある。この問題を解消するためには、このクロスフェーダ２７を使って、入力信号がある程度大きなレベルであればそのまま出力し、微小なレベルになった場合にのみ、適応フィルタ出力信号に切り替えることが望ましい。低減装置１では、その切り替えを自然に違和感なく行うために、上記のように構成したクロスフェーダ２７を使用している。
【００５３】
出力端子２９は、クロスフェーダ２７が出力した信号を別の装置等へ出力するための出力インタフェースである。
【００５４】
低減装置１は、以上のような構成により上記各処理を行うことで、微小振幅信号の量子化されたデータをアナログ変換する際には不要な高調波歪みが発生するが、量子化歪み低減装置１では、量子化された入力信号に白色雑音発生器１３で微小振幅白色雑音を加えて高調波歪み成分を白色化し、さらに適応フィルタ１９で自己相関性が低い白色化された成分を低減させるので、この不要な高調波歪みを低減することができる。また、クロスフェーダ２７により、入力信号がある程度大きなレベルであればそのまま出力し、微小なレベルになった場合にのみ、適応フィルタ出力信号に切り替えるので、その切り替えを自然に違和感なく行うことができる。これにより、入力信号がオーディオ信号の場合には、高調波歪み雑音が聴感に与える悪影響を低減させることができる。
【００５５】
なお、以上の説明では、量子化歪み低減装置をオーディオ信号の聴感改善に適用した場合について説明したが、本発明はオーディオ信号のみでなく、他のデジタル信号処理アプリケーションで発生する同様の高調波歪み全般に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】（Ａ）が微小アナログ信号をデジタル変換した後にアナログ変換した波形図であり、（Ｂ）が従来技術の処理を説明するための図である。
【図２】本発明の実施形態に係る量子化歪み低減装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】（Ａ）が白色雑音データ出力語長の一例を示す図であり、（Ｂ）が適応フィルタの構成例を示すブロック図である。
【図４】（Ａ）が微小振幅信号とそのデジタル返還後の波形例を示すグラフであり、（Ｂ）が微小振幅信号をデジタル変換した場合の周波数特性例を示すグラフである。
【図５】（Ａ）が微小振幅信号をデジタル変換した信号に白色雑音を加算した場合の周波数特性例を示すグラフであり、（Ｂ）が適応フィルタ出力信号の周波数特性例を示すグラフである。
【図６】（Ａ）がエンベロープ検出器の構成例を示すブロック図であり、（Ｂ）がエンベロープ検出の入出力信号を示すグラフである。
【図７】（Ａ）がフェード係数発生器の構成例を示すブロック図であり、（Ｂ）がクロスフェード係数算出式、及び入力信号レベルとフェード係数の関係を示すグラフである。
【図８】クロスフェーダの概略構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００５７】
１…量子化歪み低減装置（低減装置）    １１…入力端子    １３…白色雑音発生器    １５…加算器    １７…遅延器    １９…適応フィルタ    ２１…遅延器    ２３…エンベロープ検出器    ２５…フェード係数発生器    ２７…クロスフェーダ    ２９…出力端子    ３１−０〜３１−ｋ…遅延素子    ３３−０〜３３−ｋ…乗算器    ３５…加算器    ３６…ＦＩＲフィルタ    ３７…加算器    ３８…係数修正アルゴリズム部    ４１…絶対値算出部    ４３…対数変換部    ４５…定数記憶部    ４７…遅延素子    ４９…加算部    ５１…比較判定部    ５３…セレクタ    ５５…係数算出部    ６１…係数記憶部    ６３，６９…加算器    ６５，６７…乗算器
【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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