"Bビットを有するコア符号化ステージと、少なくとも1つの現在の改良符号化ステージkを備える階層型符号器においてデジタル音声入力信号xnを符号化する方法であって、前記現在のステージkに先行する前記コア符号化ステージ及び前記改良符号化ステージが、先行する埋め込み符号器のインデックスIBk-1を形成するように連結された量子化インデックスを配信し、前記方法が、-前記現在のステージkのみの絶対再構成レベル及び前記先行する埋め込み符号器のインデックスIBk-1に基づいて、前記現在の改良ステージkに関する考えられる量子化値を獲得するステップ303と、-前記考えられる量子化値のうちの1つに対応する、前記ステージkに関する量子化インデックスIenhBkn、及び量子化信号を形成するように、前記考えられる量子化値に基づいて、知覚の重み付け処理を受けたまたは受けていない前記階層型符号器の前記入力信号x’nまたはxnを量子化するステップ306とを含むことを特徴とする方法。前記量子化ステップ306の前に、前記入力信号が、修正された入力信号x’nを与えるための所定の重み付けフィルタを使用して、知覚の重み付け処理を受けたと共に、前記方法が、前記現在の改良符号化ステージの前記量子化信号に基づいて前記重み付けフィルタのメモリを適応させるステップ311を更に含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。改良ステージkの前記考えられる量子化値が、更に、適応タイプのコア符号化から生じる倍率及び予測値を含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。改良ステージkにおいて量子化されるべき前記修正された入力信号xnは、適応タイプのコア符号化から生じる予測値が差し引かれる知覚的に重み付けされた入力信号であることを特徴とする請求項2に記載の方法。前記知覚の重み付け処理が、ARMAタイプのフィルタを形成する予測フィルタによって実行されることを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の方法。Bビットを有するコア符号化ステージと、少なくとも1つの現在の改良符号化ステージkを備える、デジタル音声入力信号xnの階層型符号器であって、前記現在のステージkに先行する前記コア符号化ステージ及び前記改良符号化ステージが、先行する埋め込み符号器のインデックスIBk-1を形成するように連結された量子化インデックスを配信し、前記符号器が、-前記先行する埋め込み符号器のインデックスIBk-1に基づいて前記現在のステージkのみの絶対再構成レベルを判定することによって、前記現在の改良ステージkに関する考えられる量子化値を獲得するためのモジュール303と、-前記考えられる量子化値のうちの1つに対応する、前記ステージkに関する量子化インデックスIenhBkn、及び量子化信号を形成するように、前記考えられる量子化値に基づいて、知覚の重み付け処理を受けたまたは受けていない前記階層型符号器の前記入力信号x’nまたはxnを量子化するためのモジュール306と備えることを特徴とする階層型符号器。前記量子化モジュール306の入力における、修正された入力信号x’nを与えるための所定の重み付けフィルタを使用した知覚の重み付けのための前処理モジュール310と、前記現在の改良符号化ステージの前記量子化信号に基づいて前記重み付けフィルタのメモリを適応させるためのモジュール311とを更に備えることを特徴とする請求項6に記載の階層型符号器。プロセッサによって実行される場合に請求項1から請求項5のいずれか一項に記載の符号化方法のステップを実施するためのコード命令を含むコンピュータプログラム。改良ビットがコアビットに加えて復号化されるとき、復号器は、その場合に、適当なフィルタ処理によって、結果として生じる不要な成分を削除しなければならない。復号器におけるフィルタの追加の計算は、復号器の複雑さを増大させる。この技術は、G.722及びG.727復号器タイプの既に存在する標準のスケーラブルデコーダには使用されない。従って、現存する標準のスケーラブルデコーダと互換性がある状態を維持する一方、どのようなビットレートであっても信号の品質を改良する必要性が存在する。復号器で補足的信号処理を行うことを必要としない解決法が、特許出願WO2010/058117号において説明される。この出願において、復号器で受け取られた信号は、コアビットレート信号及び埋め込みビットレート信号を、雑音または修正項correctivetermを整形するためのあらゆる計算を必要とせずに、復号化することができる標準の復号器によって復号化され得る。この文献は、階層型符号器改良ステージに関して、知覚的にフィルタ処理された領域domainにおける二次誤差基準quadraticerrorcriterionを最小化することによって量子化が実行されることを説明する。従って、符号化雑音整形フィルタが定義されて、少なくとも先行する符号化ステージの再構成された信号に基づいて判定された誤差信号に適用される。スキームは、更に、あとに続く符号化ステージの予測として、現在の改良ステージの再構成された信号の計算を必要とする。更に、改良項が、現在の改良ステージに関して計算されて保存される。これは、従って、有意の複雑さと、改良項または以前のステージの再構成された信号サンプルの有意の記憶量を導入する。この解決法は、従って、複雑さの見地から最適ではない。従って、現存する階層型復号器と互換性がある状態を維持しながら、符号化と改良符号化の雑音の整形のために、従来技術スキームを改良する必要性が存在する。本発明は、状況を改善するようになる。それは、この目的のために、Bビットを有するコア符号化ステージと、少なくとも1つの現在の改良符号化ステージkを備える階層型符号器においてデジタル音声入力信号xnを符号化する方法であって、前記現在のステージkに先行する前記コア符号化ステージ及び前記改良符号化ステージが、先行する埋め込み符号器のインデックスIBk-1を形成するように連結された量子化インデックスを配信する方法を提案する。その方法は、それが下記の、-前記現在のステージkのみの絶対再構成レベル及び前記先行する埋め込み符号器のインデックスに基づいて、前記現在の改良ステージkに関する考えられる量子化値を獲得するステップと、-前記考えられる量子化値のうちの1つに対応する、前記ステージkに関する量子化インデックス、及び量子化信号を形成するように、前記考えられる量子化値に基づいて、知覚の重み付け処理を受けたまたは受けていない前記階層型符号器の前記入力信号を量子化するステップとを含むようなものである。従って、改良ステージの量子化は、以前のステージのインデックスと直接連結される量子化インデックスビットまたは複数の量子化インデックスビットを判定する。従来技術スキームとの対比において、改良信号及び改良項の計算は、存在しない。更に、量子化の入力における信号は、直接的に階層型符号器の入力信号であるか、または、知覚の重み付け処理を直接的に受けたまさにこの入力信号である。従来技術と同様に、ここでは、これは、入力信号と先行する符号化ステージの再構成された信号との間の差異に関する差信号を包含しない。計算負荷に関する複雑さは、それによって減少する。更に、従来技術スキームとの対比において、保存された量子化値は、差分値differentialvalueではない。従って、改良ステージのための量子化辞書を構成するために、以前のステージにおける再構成の代わりになる量子化値を保存することは、有益ではない。更に、従来技術スキームとの対比において、改良ステージが現存する階層型符号器及び階層型復号器によって保存される絶対レベルを直接使用するので、差分辞書differentialdictionaryを構成して保存することは、必要ではない。従って、本発明は、符号器において差分辞書が使用され、復号器において絶対辞書absolutedictionaryが使用される従来技術スキームにおいて直面し得る辞書の重複を回避する。辞書の保存、そして符号器における量子化及び復号器における逆量子化の演算のために必要とされる記憶装置memory:メモリは、従って減少する。最後に、差を求めずに改良ステージの量子化値を直接獲得することは、例えば有限の精度で動作している場合に、符号器で獲得された値と復号器で獲得された値との間の追加の正確度を導入する。下記で言及された様々な特別な実施例は、お互いに独立してまたは組み合わせて、上記で定義された方法のステップに加えられ得る。特定の実施例において、前記量子化ステップの前に、前記入力信号は、修正された入力信号を与えるための所定の重み付けフィルタを使用して、知覚の重み付け処理を受けたと共に、前記方法は、前記現在の改良符号化ステージの前記量子化信号に基づいて前記重み付けフィルタのメモリを適応させるステップを更に含む。入力信号と先行する符号化ステージの再構成された信号との間の差異に関する差信号に関してこの知覚の重み付け処理を行った従来技術に対して、ステージkの改良符号化のために階層型符号器の入力信号に直接的に適用されたこの知覚の重み付け処理は、更に、計算の負荷に関する複雑さを減少させる。従って、説明された符号化方法は、更に、現存する復号器が、効果的な符号化雑音の整形による信号の改良から利益を得る一方、実行されるべきあらゆる修正または想定されるべき追加の処理が存在しない状態で、信号を復号化することを可能にする。特定の実施例において、改良ステージkの前記考えられる量子化値は、更に、適応タイプadaptivetypeのコア符号化から生じる倍率及び予測値を含む。これは、コア符号化において定義された値に対して量子化値を適応させることを可能にする。代替の実施例において、改良ステージkにおいて量子化されるべき前記修正された入力信号は、適応タイプのコア符号化から生じる予測値が差し引かれる知覚的に重み付けされた入力信号である。これは、更に、各量子化値に関してよりむしろ量子化器の入力においてこの適応を実行することによってではあるが、コア符号化において定義された値に対して量子化値を適応させることを可能にする。これは、その改良がいくらかのビットに関して行われる場合に有利である。特定の方法において、前記知覚の重み付け処理は、ARMAタイプのフィルタを形成する予測フィルタによって実行される。改良符号化雑音の整形は、その場合に、良い品質を有する。同じく本発明は、Bビットを有するコア符号化ステージと、少なくとも1つの現在の改良符号化ステージkを備える、デジタル音声入力信号の階層型符号器であって、前記現在のステージkに先行する前記コア符号化ステージ及び前記改良符号化ステージが、先行する埋め込み符号器のインデックスを形成するように連結された量子化インデックスを配信する階層型符号器と関係がある。前記符号器は、それが、-前記先行する埋め込み符号器のインデックスに基づいて前記現在のステージkのみの絶対再構成レベルを判定することによって、前記現在の改良ステージkに関する考えられる量子化値を獲得するためのモジュールと、-前記考えられる量子化値のうちの1つに対応する、前記ステージkに関する量子化インデックス、及び量子化信号を形成するように、前記考えられる量子化値に基づいて、知覚の重み付け処理を受けたまたは受けていない前記階層型符号器の前記入力信号を量子化するためのモジュールとを備えるようなものである。前記階層型符号器は、前記量子化モジュールの入力における、修正された入力信号を与えるための所定の重み付けフィルタを使用した知覚の重み付けのための前処理モジュールと、前記現在の改良符号化ステージの前記量子化信号に基づいて前記重み付けフィルタのメモリを適応させるためのモジュールとを更に備える。階層型符号器は、それが実施する方法の利点と同じ利点を提供する。本発明は、更に、プロセッサによって実行される場合に本発明による符号化方法のステップを実施するためのコード命令を含むコンピュータプログラムと関係がある。本発明は、最終的に、上記で説明されたようなコンピュータプログラムを格納すると共に、プロセッサによって読み取り可能な記憶手段と関係がある。本発明の他の特徴及び利点は、単に限定されない例のつもりで与えられた下記の説明を読むことに基づいて、そして添付図面を参照することによって、更に明らかに明白になるであろう。図3を参照すると、本発明の一実施例による符号化方法だけでなく符号器が説明されている。ここで考察されているのは、Bビットを有するコア符号化及び少なくとも1つのランクkの改良ステージが構想される埋め込みコード符号器または階層型符号器の場合であるということが思い出される。符号306で描写されたような改良の符号化ステージkに先行するコア符号化ステージ及び改良ステージは、サンプル当たりBk-1ビットのインデックスIBk-1nに多重化されたスカラー量子化インデックスを配信する。下記で説明された代表的な実施例では、説明を単純化するために、ランクkの改良ステージは、サンプルごとに追加のビットを生成するとして提示される。この場合、各改良ステージにおける符号化は、2つの考えられる値のうちの1つを選択することを必要とする。続いて明白になるように、ランクkの改良ステージが生成することができる全ての量子化値に対応する絶対辞書-絶対レベル非差分という意味での観点において-は、サイズ2Bkの辞書であるか、または、低域の6ビット量子化器における64個の可能なレベルの代わりにわずか60個の考えられるレベルを有する、例えばG.722の符号器における辞書のように、時にはサイズ2Bkよりわずかに小さい辞書である。階層型符号化は、1つの改良ビットが以前のステージのBk-1ビットを与えられて符号化を行うのに十分であることを説明する絶対辞書のバイナリーツリー構造binarytreestructureを包含する。図9は、前述のX.Maitreの論文の表VItableVIからの抽出であると共に、B2ビットの従来技術の改良量子化器の出力値だけでなく、Bビットを有するコア量子化器のB=4ビットに対する最初の4つのレベル、そしてG.722符号器の低域の符号化のB1ビット及びB2ビットを有する量子化器のレベルを描写する。この図において例証されたように、B1=5ビットを有する埋め込み量子化器embeddedquantizerは、B=4ビットを有する量子化器のレベルを分割することによって獲得される。B2=6ビットを有する埋め込み量子化器embeddedquantizerは、B1=5ビットを有する量子化器のレベルを分割することによって獲得される。実際には、再構成のレベルの分割は、G.722においてツリー構造化されたサンプル当たり4、5、または6ビットを有するスカラー量子化辞書の形式で実施される低域に関する階層型符号化の制限の結果である。従来技術において、改良ステージkに関する量子化再構成レベルを示す値は、BkビットBはコア符号化のビット数を示すを有する埋め込み量子化器の量子化の再構成レベルを示す値と、Bk-1ビットを有する埋め込み量子化器の量子化の再構成レベルを示す値との間の差異によって定義され、Bkビットを有する埋め込み量子化器の量子化の再構成レベルは、Bk-1ビットを有する埋め込み量子化器の量子化の再構成レベルを分割することによって定義される。本発明に関して、右側に記載されたと共に点線によって囲った差分の再構成レベルは、計算されて保存される必要はない。本発明によれば、ステージkの絶対的な再構成レベルが、計算されて保存される。標準の埋め込みコードADPCM復号器を表す図2の説明を参照して既に提示されたように、これらのステージkの絶対的な再構成レベルは、再構成された信号が、倍率vnを乗算し、予測信号を加えることによって、これらの絶対的な再構成レベルに基づいて、ADPCM符号化の一般的な場合に獲得され得るという意味において、復号器における方法と同じ方法で符号器において使用される。これらのレベルは復号器において既に定義されて保存されているので、従って、符号器は、符復号器codec:コーデック符号器復号器において、追加の量子化テーブルを全く加えない。本発明による改良ステージの符号化は、改良ステージがサンプル当たりいくらかのビットを追加する場合に関して、非常に容易に一般化可能である。この場合に、これ以降定義されるように、改良ステージで使用された辞書Dknのサイズは、単に2Uであり、ここで、U>1は、改良ステージのサンプル当たりのビット数である。例えば図3において描写されるような符号器は、Bビットを有するコア符号化及び少なくとも1つのランクkの改良ステージが構想される埋め込みコード符号器または階層型符号器を示す。符号306で描写されたような改良の符号化ステージkに先行するコア符号化ステージ及び改良ステージは、先行する埋め込み符号器のインデックスIBk-1nを形成するように連結されたスカラー量子化インデックスを配信する。図3は、簡単な方法で、符号306における改良符号化に先行する埋め込み符号化を描写するPCM/ADPCM符号化モジュール302を例証する。先行する埋め込み符号化のコア符号化は、コア符号化雑音を整形するように、符号301において判定されたマスキングフィルタを使用して、任意に実行され得る。このタイプのコア符号化の例は、図8を参照して続いて説明される。実際には図1を参照して説明された符号化と類似したADPCM予測符号化に対処する場合に、このように、このモジュール302は、予測信号及び倍率vnだけでなく、埋め込み符号器のインデックスIBk-1nを配信する。PCM符号化の場合は、モジュール302は、単に、埋め込み量子化インデックスIBk-1nを配信する。更に、PCM符号化が、及びvn=1とするADPCM符号化の特別な場合であることに注意が必要である。適切な場合、予測信号及び倍率vnだけでなく、埋め込み量子化インデックスIBk-1nの知識及び絶対的な再構成レベルの知識は、量子化値の辞書を構成するためのモジュール303において、現在の改良ステージkに関する量子化値を判定することを可能にする。この辞書Dknは、ランクkの改良ステージのための改良量子化器としてここで参照される量子化器によって使用される。従って、好ましい実施例によれば、ADPCM符号化の場合は、辞書の量子化値は、下記の方法で定義される。ここで、j=0またはj=1である場合に、は、Bkビットの埋め込み量子化器の2つの考えられる量子化値を表し、その値は、符号器において、そして復号器において事前に定義されて保存される。先行するステージk-1の辞書の分割splittingから生じるものとして、値を見ることができる。辞書Dknの2つの要素がIBk-1によって決まることに注意が必要である。実際、この辞書は、下記のように定義される絶対辞書のサブセットである。絶対辞書は、ツリー構造化されたtreestructured辞書である。インデックスIBk-1は、ステージkの考えられる量子化値Dknを判定するためにツリーの様々なブランチが考慮されるように条件づける。図1において例証されたように、倍率vnは、ADPCM符号化のコアステージによって決定されると共に、従って、改良ステージは、量子化辞書の符号語codewordを増減させるために、この同じ倍率を使用する。本発明の一実施例では、図3の符号器は、モジュール301及び310を含まず、すなわち符号化雑音の整形処理への対策は全く講じられない。従って、量子化モジュール306によって量子化されるのは、入力信号xnそのものである。特定の実施例において、符号器は、更に、マスキングフィルタを計算し、そして続いて説明される重み付けフィルタWzまたは予測のバージョンWPREDzを判定するためのモジュール301を備える。マスキングフィルタまたは重み付けフィルタは、ここでは、入力信号xnに基づいて判定されるが、しかし、復号化された信号、例えば先行する埋め込み符号器の復号化された信号に基づいて非常によく判定されるであろう。マスキングフィルタは、サンプル毎に、またはサンプルのブロック単位で、判定され得るか、もしくは適合され得る。実際には、本発明による符号器は、フィルタWzによって重み付けされた領域domainにおける量子化を使用することによって、すなわちWzによりフィルタ処理された量子化雑音のエネルギーを最小限にすることによって、改良ステージの符号化雑音の整形を行う。この重み付けフィルタは、フィルタ処理モジュールによって、そしてより全体的には、入力信号xnの知覚の重み付け前処理のためのモジュール310によって、符号311において使用される。この前処理は、従来技術の場合にありえたように、誤差信号ではなく直接入力信号xnに適用される。この前処理モジュール310は、改良量子化器307の入力に修正された信号x’nを配信する。改良ステージkの量子化モジュール307は、現在の埋め込み符号化のインデックスIBkを形成するように、ここで表されないモジュールによって先行する埋め込み符号化のインデックスIBk-1と連結されることになる量子化インデックスIenhBknを配信する。改良ステージkの量子化モジュール307は、適応辞書Dknの2つの値の中から選択をする。それは、入力として信号x’nを受け取り、ローカル復号化モジュール308を通ることによって、出力として量子化された値を、x’nととの間の二次の誤差quadraticerrorを最小化することによって与える。ここで、は、のいずれかに等しい。従って、適応辞書Dknは、ステージkの量子化された出力値を直接含む。モジュール308は、インデックスの逆量子化によって、入力信号の量子化された値を与える。復号器において、同じ値が、単にステージkの逆の量子化器及び連結されたインデックスを直接使用することによって、下記式のように獲得される。この量子化信号は、入力に対応するメモリを獲得するように、改良ステージの重み付けフィルタWzのメモリを更新するために使用される。一般的に、復号化された信号の現在の値が、より最近のメモリまたは、ARMAタイプのフィルタの場合における複数のメモリから差し引かれる。従って、信号xnの量子化は、重み付けされた領域において行われ、それは、フィルタWzによってフィルタ処理した後で、xnととの間の2次の誤差を最小化することを意味する。改良ステージの量子化雑音は、従って、フィルタ1/Wzによって、この雑音をあまり聞こえる状態にしないように、整形される。重み付けされた量子化雑音のエネルギーは、従って、最小限にされる。図3において与えられるブロック310の一般的な実施例は、Wzが無限インパルス応答IIRフィルタまたは有限インパルス応答FIRフィルタである一般的な場合を示す。信号x’nは、xnをWzによってフィルタ処理することによって獲得され、その場合に、量子化された値が知られているとき、そのフィルタ処理が信号に関して実行されたかのように、フィルタWzのメモリが更新される。破線の矢印は、フィルタのメモリの更新を表す。従って、図3において例証されたように、符号器に実装されるステップが更に表される。実際には、下記の、-符号303において、先行する埋め込み符号器のインデックスIBk-1に基づいて現在のステージkのみの絶対再構成レベルを判定することによって、現在の改良ステージkに関する考えられる量子化値を獲得するステップと、-符号306において、考えられる量子化値のうちの1つに対応する、ステージkに関する量子化インデックスIenhBkn、及び量子化信号を形成するように、前記考えられる量子化値に基づいて、知覚の重み付け処理を受けたまたは受けていない階層型符号器の入力信号x’nまたはxnを量子化するステップが、その中で発見される。図3に表されたケースにおいて、入力信号は、符号306における量子化ステップの前に、修正された入力信号x’nを与えるために、符号301においてあらかじめ定められた重み付けフィルタを使用して、符号310において知覚の重み付け処理を受けた。図3は、更に、現在の改良符号化ステージの量子化信号に基づいて重み付けフィルタのメモリを適応させるための、符号311における適応ステップを表す。図4、5、及び6は、ここで、前処理ブロック310の特定の実施例を描写する。ブロック301、302、303、306、307、及び308は、その場合に、図3を参照して説明されたそれらと同じままである。図4は、有限インパルス応答FIRを有するフィルタWz=A’zを備えた前処理ブロック310の第1の実施例を表す。この実施例において、フィルタのメモリは、信号の過去の入力サンプルを単独で含み、bBkn’,n’=n-1,...,n-NDのように表される。NDは、知覚フィルタWzの次数である。符号302において、入力信号xnは、埋め込み符号器Bk-1の符号化雑音の整形ありで、あるいは、埋め込み符号器Bk-1の符号化雑音の整形なしで、PCM/ADPCM符号化モジュール302によって符号化される。符号303において、適応辞書Dkは、図3を参照して説明されたように、ADPCM適応タイプの符号化の場合は、そして符号化インデックスIBk-1nの場合は、コアステージの倍率vnの予測値の関数として構成される。適応辞書Dkは、単一の改良ビットが改良ステージkにおいて構想される特定の実施例において、下記の2つの項termを含む。この実施例では、符号301においてマスキングフィルタを計算するステップ、そして重み付けフィルタWz及び予測に基づくその予測のバージョンWPREDzを判定するステップ、すなわち単独で過去のサンプルを使用する計算を発見する。予測フィルタの定義をここで思い起こす。一例として、同様に有限インパルス応答のためにFIRと称される零点のみallzeroの伝達関数を有する次数4の非再帰型フィルタAzによって信号xnをフィルタ処理して、結果として信号ynを与える場合を考える。z変換の領域において、方程式Yz=AzXzは、差分方程式yn=a0xna1xn-1a2xn-2a3xn-3a4xn-4に対応する。ynに関するこの表現法は、2つの部分に分割され得る。-第1の部分a0xnは、現在の入力xnのみによって変わる。本明細書において、通常は、そして我々にとって興味がある場合に、a0=1である。-第2の部分a1xn-1a2xn-2a3xn-3a4xn-4は、過去の入力xn-i,i>0のみによって変わる。それは、従って、以前のサンプルに基づいてxnの予測を表す線形予測を有する類推による、フィルタ処理の予測部分predictivepartであると考えられるであろう。この第2の部分は、サンプリング時点nにおける、実際には一般化された予測値であるゼロ入力応答ZIR、あるいは、リンギングringingに対応する。この成分のz変換は、下記のようになる。同様に、の場合に、信号ynをもたらす、極のみallpoleの次数4の再帰型フィルタによる信号xnのフィルタ処理に関して、伝達関数は、差分方程式がyn=xn-b1yn-1-b2yn-2-b3yn-3-b4yn-4の場合に、を与える。z変換がの場合に、革新部分innovationpartはxnであり、予測部分predictivepartは-b1yn-1-b2yn-2-b3yn-3-b4yn-4である。同じことが、差分方程式がである場合に、全く同一の時刻に零と極を含むフィルタARMA自己回帰移動平均フィルタに関して適用できる。この例では、Az及びBzは次数4である。z変換がの場合に、革新部分innovationpartはxnであり、予測部分predictivepartはである。これ以降、HPREDzは、一般的にその現在の入力xnに対する係数がゼロであるフィルタを表示する。極のみの再帰型フィルタまたはARMA再帰型フィルタは、いわゆるIIR無限インパルス応答フィルタである。この場合は、図4において、革新部分innovationpartと予測部分predictivepartへのフィルタ処理の切り分けを使用することによって、エネルギーが最小限にされなければならない項は、である。ステージkの改良量子化器によって量子化されるべき信号は、従って、であり、ここで、は、予測フィルタWPREDzによってをフィルタ処理することによって獲得される。これらの2つのフィルタ処理は、例えばフィルタのメモリを更新することによって1つに結合され得ると共に、共通のフィルタWPREDzの入力は、その場合に、になるであろう。その場合に、フィルタ処理の出力として、が獲得される。前処理モジュール310は、符号404において、WPREDzによって、符号409において獲得された信号の過去のサンプルをフィルタ処理することにより、予測値を計算するステップを実施する。この予測値は、改良ステージkの量子化器の修正された入力信号x’nを獲得するために、符号405において入力信号xnに加えられる。x’nの量子化は、改良ステージkの量子化インデックス、及びステージkの復号化された信号を与えるために、符号306において、改良ステージkの量子化モジュールによって実行される。モジュール307は、x’nと量子化値との間の2次の誤差を最小化する、適応辞書Dkの符号語codewordのインデックス代表的実例では1ビットを与える。このインデックスは、復号器においてステージkの符号語のインデックスIBkを獲得するために、先行する埋め込み符号器のインデックスIBk-1と連結されなければならない。モジュール308は、インデックスの逆量子化によって、入力信号の量子化された値を与える。復号器において、単に、ステージkの逆量子化、及び、を獲得するための連結されたインデックスを直接使用することによって、同じ値が獲得される。符号409において、ステージkを含む符号器の符号化雑音bBknを計算するステップが、入力信号xnを、現在のサンプルn=0に関するステージkの合成された信号から差し引くことによって、実行される。ブロック310の前処理の動作は、従って、入力信号xnの知覚の重み付けを実行することによって、ステージkの改良符号化雑音を整形することを可能にする。知覚的に重み付けされているのは入力信号そのものであり、従来技術スキームにおける場合のような誤差信号ではない。図5は、前処理モジュールの別の代表的な実施例を例証すると共に、この実施例では、伝達関数を有するARMA自己回帰移動平均タイプのフィルタ処理を使用する。図5に基づいた動作は、下記のとおりにつながれる。符号301において、マスキングフィルタを計算すると共に、重み付けフィルタを判定する。任意に、符号化雑音を整形するために符号301において判定されたマスキングフィルタを使用した符号化雑音の整形を伴って、符号302において、Bk-1ビットのPCM/ADPCMタイプの埋め込み符号器によって、入力信号xnを符号化する。符号303において、予測値の関数として、及びADPCM符号化の場合にコアステージの倍率vnの関数として、及び量子化インデックスIBk-1nの関数として、適応辞書Dkを判定する。これらのステップは、図3を参照して説明されるものに相当する。前処理モジュール310は、フィルタ処理された再構成された雑音に基づいて符号510において計算された予測値を加えることによって、そして、再構成された雑音に基づいて符号511において計算された予測値を差し引くことによって、符号512において、フィルタ処理された量子化雑音の予測信号を計算するステップを含む。符号505において、予測信号を信号xnに加えるステップが、修正された信号x’nを与えるために実行される。修正された信号x’nを量子化するステップが、図3及び図4を参照して説明された方法と同じ方法で、量子化モジュール306によって実行される。従って、ブロック306の量子化は、出力として、インデックス、及び、ステージkにおける復号化された信号を与える。符号509において、信号xnから再構成された信号を差し引くステップが、復号化された雑音bBknを与えるために実行される。符号513において、予測信号を信号bBknに加えるステップが、フィルタ処理された再構成された雑音を与えるために実行される。前処理ブロック310のモジュールによって、符号505、509、510、511、512、及び513において実行される全てのステップは、改良符号化ステージkに関して、符号化雑音を整形することを可能にする。雑音のこの整形は、その場合に、従って雑音整形の更に良い正確度を提供するARMAフィルタを構成する2つの予測フィルタによって実行される。図6は、フィルタ処理された再構成された信号が計算される方法に違いが存在する、前処理ブロック310の更にもう一つの実施例を例証する。フィルタ処理された再構成された雑音は、符号614において、信号x’nから復号化されたシグナルを差し引くことによって、ここでは獲得される。上記で説明された図5及び図6では、過去のサンプルに関するフィルタ処理された再構成された雑音信号に基づいて重み付けフィルタのメモリを更新することについて、更に説明することが可能である。図7は、コア符号化に由来する予測された信号を異なって処理することによって信号x’nを量子化するステップ306に関する代替実施例を例証する。この実施例は、図3において提示される代表的な前処理ブロック310によって表示されるが、しかし、明らかに図4、5、及び6で説明された前処理ブロックに統合され得る。図7に基づいた動作は、下記のとおりにつながれる。符号301において、マスキングフィルタを計算すると共に、重み付けフィルタWzまたはその予測のバージョンWPREDzを判定する。任意に、符号化雑音を整形するために符号301において判定されたマスキングフィルタを使用した符号化雑音の整形を伴って、符号302において、Bk-1ビットのPCM/ADPCMタイプの埋め込み符号器によって、入力信号xnを符号化する。符号701において、ADPCM符号化の場合にコアステージの倍率vnの関数として、及び埋め込み符号化の先行するステージkの量子化インデックスIBk-1nの関数として、適応辞書Dk’を判定する。符号311において、フィルタWzのメモリとしての入力信号に対応する値と共に、改良量子化器の修正された入力信号x’nを獲得するために、信号xnをフィルタWzによってフィルタ処理する。符号706において、インデックス、及び、ステージkにおける復号化された信号を与えるために、入力信号x’nを量子化する。この実施例において、コアステージの予測された信号は、修正された信号を獲得するために、信号x’nから差し引かれるモジュール702。モジュール707は、xnと符号語との間の2次の誤差を最小化する、適応辞書Dk’の符号語のインデックス代表的実例では1ビットを与える。このインデックスは、復号器においてステージkを含む現在の埋め込み符号化のインデックスIBkを獲得するために、先行する埋め込み符号化のインデックスIBk-1と連結されなければならない。モジュール708は、インデックスの逆量子化によって、信号xnの量子化された値を与える。モジュール703は、予測された信号と量子化器からの出力信号とを合計することによって、ステージkの量子化信号を計算する。最終的に、入力に対応するメモリを獲得するために、フィルタWzのメモリを更新するステップが符号311において実行される。一般的に、復号化された信号の現在の値は、より最近のメモリまたは、ARMAタイプのフィルタの場合におけるメモリから差し引かれる。図7における解決法は、品質quality及び記憶装置storageの点から、図3の解決法と同等であるが、しかし、改良ステージが1ビット以上を使用する場合に、計算をほとんど必要としない。実際には、予測値を全ての符号語>2に加える代りに、量子化の前に単に1つの減算を行い、そして、量子化された値を取り出すために単に1つの加算を行う。その複雑さは、従って減少する。別の代替実施例が、図7bで例証される。ここで、適応辞書Dkは、修正された入力信号から、適切であるならばステージkの倍率vnによって重み付けされた再構成レベルを差し引くことによって構成される。この典型例において、それは、2次の誤差を最小化することによって量子化される予測信号である。次に、メモリを更新するための復号化された信号は、下記の方法において獲得される。図8は、コア符号化における雑音の整形の可能な実装を詳述する。モジュール801は、雑音整形フィルタの係数を計算する。モジュール802は、前のサンプリング時点n-1,n-2,...の符号化の誤差を計算する。この誤差は、予測信号qw,prednを獲得するために予測フィルタHPREDzによってフィルタ処理される。HPREDzに対応するフィルタHzは、例えば、のいずれかに等しくなり得る。時点nにおいて、この予測値は、符号化されるべき修正された信号x’n=xn-qw,prednを獲得するために、符号化されるべき信号から差し引かれることになる。PCM/ADPCM符号器-PCM/ADPCM復号器チェーンの入力と出力との間の差異は、これらの符号器が多数のレベルを有する量子化器を使用すると共に、入力信号が固定であると仮定する場合に、短期的には白色雑音であると考察され得る。ここでは、例として、であるとする。PCM/ADPCM標準符号化チェーンの入力信号は、寄与contribution:貢献の減算によって修正される。これから、完全なチェーンの符号化雑音がフィルタによって整形され、ということになり、これは、方程式の点から証明される。それ故に、であり、従って、である。実際には、そのフィルタHPREDz=Hz-1は、時点nにおいてZ0におけるゼロの係数を有しており、従って、予測器predictorは、復号化された値が知られている場合に、その一部分に関してPCM/ADPCM処理の終りにおいてのみ知られているに基づいて、動作する。図8の動作のシーケンスは、下記のとおりである。符号801において、マスキングフィルタを計算すると共に、フィルタHzを判定する。フィルタHzは、同様に、復号化された信号に基づいて判定され得る点に注意が必要である。符号803において、前のサンプリング時点n-1,n-2,...の値に基づいて、予測値qw,prednを計算する[Hz-1]Qwz。符号804において、修正された信号x’nを獲得するために、予測値qw,prednをxnから差し引く。符号805-806において、標準のPCM/ADPCM符号器/復号器によって、修正された信号x’nの符号化/復号化を行う。ローカル復号器は、標準G.711、G.721、G.726、G.722、或いはG.727のPCM/ADPCMタイプの標準のローカル復号器であり得る。符号802において、出力信号から入力信号xnを差し引くことによって、フィルタ処理された符号化雑音qwnを計算する。周囲を囲まれた部分807は、標準の符号器/復号器チェーンの入力を修正する雑音整形前処理として考えられると共に実施され得る。本発明による符号器の代表的な実施例が、図10を参照してここから説明される。ハードウェアに関しては、上記で本発明の意図において様々な実施例に従って説明されたような符号器900は、記憶装置及び/またはワークメモリを含むメモリブロックBMと協力するプロセッサμPの他に、例えば図3、4、5、6、及び7を参照して説明されたような符号化方法の実施のために必要とされる量子化再構成レベルの辞書またはあらゆるその他のデータを保存するための手段としての前述のバッファメモリMEMを備える。この符号器は、入力として、デジタル信号xn連続するフレームを受け取り、そして、連結された量子化インデックスIBKを配信する。メモリブロックBMは、コード命令が符号器のプロセッサμPによって実行されたときに本発明による方法のステップ、特に、先行する埋め込み符号器のインデックスに基づいて現在のステージkのみの絶対再構成レベルを判定することによって、現在の改良ステージkに関する考えられる量子化値を獲得するステップと、前記考えられる量子化値のうちの1つに対応する、ステージkに関する量子化インデックス、及び量子化信号を形成するように、前記考えられる量子化値に基づいて、知覚の重み付け処理を受けたまたは受けていない階層型符号器の入力信号x’nまたはxnを量子化するステップとを実施するためのコード命令を有するコンピュータプログラムを含むことができる。更に一般的な方法では、コンピュータまたは恐らくは符号器に統合されたプロセッサによって読み取り可能な記憶手段、任意に取り外し可能な記憶手段が、本発明による符号化方法を実施するコンピュータプログラムを記憶する。図3~図7は、例えばそのようなコンピュータプログラムのアルゴリズムを例証し得る。"