"第1の方向を有する第1の入力ベクトルを受け取り、第1のコードブックの複数の第1のコードブックベクトルのうちから対応する1つを選択するように構成される、第1のベクトル量子化器と、前記選択された第1のコードブックベクトルに基づく回転行列を生成するように構成される、回転行列生成器と、A前記第1の方向を有するベクトルとB前記回転行列との積を計算して、前記第1の方向とは異なる第2の方向を有する回転されたベクトルを生成するように構成される、乗算器と、前記第2の方向を有する第2の入力ベクトルを受け取り、第2のコードブックの複数の第2のコードブックベクトルのうちから対応する1つを選択するように構成される、第2のベクトル量子化器とを備える、ベクトル量子化のための装置。前記複数の第1のコードブックベクトルと前記複数の第2のコードブックベクトルの各々が、単位ノルムベクトルである、請求項1に記載の装置。前記第1のベクトル量子化器が、前記第1の入力ベクトルの利得値に基づいて、複数のコードブックのうちから前記第1のコードブックを選択するように構成される、請求項1および2のいずれか一項に記載の装置。前記複数の第1のコードブックベクトルの各々に対して、前記第1の入力ベクトルと前記コードブックベクトルの内積が、前記第1の入力ベクトルと前記選択された第1のコードブックベクトルの内積よりも大きくない、請求項1から3のいずれか一項に記載の装置。前記第1の入力ベクトルが、音声信号のフレームの複数のサブバンドベクトルのうちの1つである、請求項1から4のいずれか一項に記載の装置であって、前記音声信号の前のフレームの平均利得値に基づいて、前記複数のサブバンドベクトルの平均利得値を符号化するように構成される、利得量子化器を含む、装置。前記回転行列の少なくとも1つの行の要素の各々が、前記選択された第1のコードブックベクトルの対応する要素に基づく、請求項1から5のいずれか一項に記載の装置。前記回転行列の少なくとも1つの列の要素の各々が、前記選択された第1のコードブックベクトルの対応する要素に基づく、請求項1から6のいずれか一項に記載の装置。前記回転行列が、前記第1の入力ベクトルとは独立の参照ベクトルに基づく、請求項1から7のいずれか一項に記載の装置。前記参照ベクトルが、0ではない要素を1つしか有さない、請求項8に記載の装置。前記回転行列が、前記選択された第1のコードブックベクトルと前記参照ベクトルとを含む平面内での、前記選択された第1のコードブックベクトルの前記参照ベクトルの方向への回転を定義する、請求項8および9のいずれか一項に記載の装置。前記乗算器が、前記回転行列と前記第1の入力ベクトルとの積を計算することによって、前記第1の方向を有するベクトルと前記回転行列との前記積を計算するように構成される、請求項1から10のいずれか一項に記載の装置。前記選択された第1のコードブックベクトルが、単位パルスのパターンに基づく、請求項1から11のいずれか一項に記載の装置。第1のコードブックの複数の第1のコードブックベクトルのうちから対応する1つを選択することによって、第1の方向を有する第1の入力ベクトルを量子化することと、前記選択された第1のコードブックベクトルに基づく回転行列を生成することと、A前記第1の方向を有するベクトルとB前記回転行列との積を計算して、前記第1の方向とは異なる第2の方向を有する回転されたベクトルを生成することと、第2のコードブックの複数の第2のコードブックベクトルのうちから対応する1つを選択することによって、前記第2の方向を有する第2の入力ベクトルを量子化することとを備える、ベクトル量子化の方法。前記複数の第1のコードブックベクトルと前記複数の第2のコードブックベクトルの各々が、単位ノルムベクトルである、請求項13に記載の方法。第1の入力ベクトルを前記量子化することが、前記第1の入力ベクトルの利得値に基づいて、複数のコードブックのうちから前記第1のコードブックを選択することを含む、請求項13および14のいずれか一項に記載の方法。前記複数の第1のコードブックベクトルの各々に対して、前記第1の入力ベクトルと前記コードブックベクトルの内積が、前記第1の入力ベクトルと前記選択された第1のコードブックベクトルの内積よりも大きくない、請求項13から15のいずれか一項に記載の方法。前記第1の入力ベクトルが、音声信号のフレームの複数のサブバンドベクトルのうちの1つである、請求項13から16のいずれか一項に記載の方法であって、前記音声信号の前のフレームの平均利得値に基づいて、前記複数のサブバンドベクトルの平均利得値を符号化することを含む、方法。前記回転行列の少なくとも1つの行の要素の各々が、前記選択された第1のコードブックベクトルの対応する要素に基づく、請求項13から17のいずれか一項に記載の方法。前記回転行列の少なくとも1つの列の要素の各々が、前記選択された第1のコードブックベクトルの対応する要素に基づく、請求項13から18のいずれか一項に記載の方法。前記回転行列が、前記第1の入力ベクトルとは独立の参照ベクトルに基づく、請求項13から19のいずれか一項に記載の方法。前記参照ベクトルが、0ではない要素を1つしか有さない、請求項20に記載の方法。前記回転行列が、前記選択された第1のコードブックベクトルと前記参照ベクトルとを含む平面内での、前記選択された第1のコードブックベクトルの前記参照ベクトルの方向への回転を定義する、請求項20および21のいずれか一項に記載の方法。前記回転行列と前記第1の入力ベクトルとの積を計算することによって、前記第1の方向を有する前記ベクトルと前記回転行列との前記積を前記計算することが実行される、請求項13から22のいずれか一項に記載の方法。前記選択された第1のコードブックベクトルが、単位パルスのパターンに基づく、請求項13から23のいずれか一項に記載の方法。第1のコードブックの複数の第1のコードブックベクトルのうちから対応する1つを選択することによって、第1の方向を有する第1の入力ベクトルを量子化するための手段と、前記選択された第1のコードブックベクトルに基づく回転行列を生成するための手段と、A前記第1の方向を有するベクトルとB前記回転行列との積を計算して、前記第1の方向とは異なる第2の方向を有する回転されたベクトルを生成するための手段と、第2のコードブックの複数の第2のコードブックベクトルのうちから対応する1つを選択することによって、前記第2の方向を有する第2の入力ベクトルを量子化するための手段とを備える、ベクトル量子化のための装置。前記複数の第1のコードブックベクトルと前記複数の第2のコードブックベクトルの各々が、単位ノルムベクトルである、請求項25に記載の装置。第1の入力ベクトルを量子化するための前記手段が、前記第1の入力ベクトルの利得値に基づいて、複数のコードブックのうちから前記第1のコードブックを選択するように構成される、請求項25および26のいずれか一項に記載の装置。前記複数の第1のコードブックベクトルの各々に対して、前記第1の入力ベクトルと前記コードブックベクトルの内積が、前記第1の入力ベクトルと前記選択された第1のコードブックベクトルの内積よりも大きくない、請求項25から27のいずれか一項に記載の装置。前記第1の入力ベクトルが、音声信号のフレームの複数のサブバンドベクトルのうちの1つである、請求項25から28のいずれか一項に記載の装置であって、前記音声信号の前のフレームの平均利得値に基づいて、前記複数のサブバンドベクトルの平均利得値を符号化するための手段を含む、装置。前記回転行列の少なくとも1つの行の要素の各々が、前記選択された第1のコードブックベクトルの対応する要素に基づく、請求項25から29のいずれか一項に記載の装置。前記回転行列の少なくとも1つの列の要素の各々が、前記選択された第1のコードブックベクトルの対応する要素に基づく、請求項25から30のいずれか一項に記載の装置。前記回転行列が、前記第1の入力ベクトルとは独立の参照ベクトルに基づく、請求項25から31のいずれか一項に記載の装置。前記参照ベクトルが、0ではない要素を1つしか有さない、請求項32に記載の装置。前記回転行列が、前記選択された第1のコードブックベクトルと前記参照ベクトルとを含む平面内での、前記選択された第1のコードブックベクトルの前記参照ベクトルの方向への回転を定義する、請求項32および33のいずれか一項に記載の装置。積を計算するための前記手段が、前記回転行列と前記第1の入力ベクトルとの積を計算することによって、前記第1の方向を有するベクトルと前記回転行列との前記積を計算するように構成される、請求項25から34のいずれか一項に記載の装置。前記選択された第1のコードブックベクトルが、単位パルスのパターンに基づく、請求項25から35のいずれか一項に記載の装置。第1のコードブックインデックスと第2のコードブックインデックスとを含む、量子化されたベクトルを逆量子化するための装置であって、前記第1のコードブックインデックスを受け取り、第1のコードブックから対応する第1のコードブックベクトルを生成するように構成される、第1のベクトル逆量子化器と、前記第1のコードブックベクトルに基づく回転行列を生成するように構成される、回転行列生成器と、第2のコードブックインデックスを受け取り、第1の方向を有する対応する第2のコードブックベクトルを第2のコードブックから生成するように構成される、第2のベクトル逆量子化器と、A前記第1の方向を有するベクトルとB前記回転行列との積を計算して、前記第1の方向とは異なる第2の方向を有する回転されたベクトルを生成するように構成される、乗算器とを備える、装置。第1のコードブックインデックスと第2のコードブックインデックスとを含む、量子化されたベクトルを逆量子化する方法であって、第1のコードブックの複数の第1のコードブックベクトルのうちから、前記第1のコードブックインデックスによって示される第1のコードブックベクトルを選択することと、前記選択された第1のコードブックベクトルに基づく回転行列を生成することと、第2のコードブックの複数の第2のコードブックベクトルのうちから、前記第2のコードブックインデックスによって示され第1の方向を有する第2のコードブックベクトルを選択することと、A前記第1の方向を有するベクトルとB前記回転行列との積を計算して、前記第1の方向とは異なる第2の方向を有する回転されたベクトルを生成することとを備える、方法。第1のコードブックインデックスと第2のコードブックインデックスとを含む、量子化されたベクトルを逆量子化するための装置であって、第1のコードブックの複数の第1のコードブックベクトルのうちから、前記第1のコードブックインデックスによって示される第1のコードブックベクトルを選択するための手段と、前記選択された第1のコードブックベクトルに基づく回転行列を生成するための手段と、第2のコードブックの複数の第2のコードブックベクトルのうちから、前記第2のコードブックインデックスによって示され第1の方向を有する第2のコードブックベクトルを選択するための手段と、A前記第1の方向を有するベクトルとB前記回転行列との積を計算して、前記第1の方向とは異なる第2の方向を有する回転されたベクトルを生成するための手段とを備える、装置。有形な機構を有し、前記有形な機構が、機械に前記機構を読み取らせて、請求項13から24および38のいずれか一項に記載の方法を実行させる、コンピュータ可読記憶媒体。[詳細な説明]gain-shapeベクトル量子化方式では、たとえば、複雑さと記憶域を減らすために複数の段階で形状ベクトルの符号化を実行するのが望ましいことがある。本明細書で説明されるような、複数段階の形状ベクトル量子化器の構成は、広範囲のビットレートの効果的なgain-shapeベクトル量子化を支援するような場合に、使うことができる。文脈によって明確に限定されない限り、信号という用語は、本明細書では、ワイヤ、バス、または他の伝送媒体上に表された記憶場所または記憶場所のセットの状態を含む、その通常の意味のいずれをも示すのに使用される。文脈によって明確に限定されない限り、発生generatingという用語は、本明細書では、計算computingまたは別様の生成producingなど、その通常の意味のいずれをも示すのに使用される。文脈によって明確に限定されない限り、計算calculatingという用語は、本明細書では、複数の値からの計算computing、評価、平滑化、および/または選択など、その通常の意味のいずれをも示すのに使用される。文脈によって明確に限定されない限り、得るobtainingという用語は、計算、導出、たとえば、外部デバイスからの受信、および/またはたとえば、記憶素子のアレイからの取り出しなど、その通常の意味のいずれをも示すのに使用される。文脈によって明確に限定されない限り、選択selectingという用語は、2つ以上のセットのうちの少なくとも1つ、かつすべてよりも少数を識別、指示、適用、および/または使用することなど、その通常の意味のいずれをも示すのに使用される。備えるcomprisingという用語は、本明細書と特許請求の範囲とにおいて使用される場合、他の要素または動作を除外するものではない。に基づくAはBに基づくなどという用語は、iから導出されるたとえば、BはAの前の形である、ii少なくとも~に基づくたとえば、Aは少なくともBに基づく、および特定の文脈で適当な場合に、iiiに等しいたとえば、AはBに等しいという場合を含む、その通常の意味のいずれをも示すのに使用される。同様に、に応答してという用語は、少なくとも~に応答してを含む、その通常の意味のいずれをも示すのに使用される。別段に規定されていない限り、一連という用語は、2つ以上の項目の列を示すのに使用される。対数という用語は、10を底とする対数を示すのに使用されるが、他の底へのそのような演算の拡張も本開示の範囲内である。周波数成分という用語は、たとえば、高速フーリエ変換によって生成される信号の周波数領域表現のサンプル、または信号のサブバンドたとえば、バーク尺度もしくはメル尺度サブバンドなど、信号の周波数または周波数帯域のセットのうちの1つを示すのに使用される。別段に規定されていない限り、特定の特徴を有する装置の動作のいかなる開示も、類似の特徴を有する方法を開示するその逆も同様ことをも明確に意図し、特定の構成による装置の動作のいかなる開示も、類似の構成による方法を開示するその逆も同様ことをも明確に意図する。構成という用語は、その具体的な文脈によって示されるように、方法、装置、および/またはシステムに関して使用され得る。方法、処理、手順、および技法という用語は、具体的な文脈によって別段に規定されていない限り、一般的、互換的に使用される。装置およびデバイスという用語も、具体的な文脈によって別段に規定されていない限り、一般的、互換的に使用される。要素およびモジュールという用語は、一般に、より大きな構成の一部を示すのに使用される。文脈によって明確に限定されない限り、システムという用語は、本明細書では、共通の目的を果たすために相互作用する要素のグループを含む、その通常の意味のいずれをも示すのに使用される。文書の一部分の参照による任意の組込みは、その部分内で言及された用語または変数の定義が、文書中の他の場所に現れ、ならびに組み込まれた部分で参照される図に現れた場合、そのような定義を組み込んでいることも理解されたい。本明細書で説明されるシステム、方法、および装置は、周波数領域での音声信号の符号化表現に一般に適用可能である。そのような表現の典型的な例は、変換領域における一連の変換係数である。適切な変換の例には、正弦的ユニタリ変換のような、離散的な直交変換がある。適切な正弦的ユニタリ変換の例には、限定はされないが、離散コサイン変換DCT、離散サイン変換DST、および離散フーリエ変換DFTを含む、離散三角変換がある。適切な変換の他の例には、そのような変換の重複したバージョンがある。適切な変換の具体的な例は、上で紹介された修正DCTMDCTである。本開示の全体で、音声周波数域の低域および高域等価的に、上側域への言及が行われ、低域の具体的な例は0から4キロヘルツkHzであり、高域の具体的な例は3.5から7kHzである。本明細書で論じられる原理は、明示的に述べられていない限り、何らこの特定の例に限定されないことが、明確に指摘される。符号化、復号、割り当て、量子化、および/または他の処理のこれらの原理の適用が明確に企図され本明細書で開示される周波数域の他の例やはり限定はされないは、0、25、50、100、150、および200Hzのいずれかに下側境界を、3000、3500、4000、および4500Hzのいずれかに上側境界を有する低域と、3000、3500、4000、4500、および5000Hzのいずれかに下側境界を、6000、6500、7000、7500、8000、8500、および9000Hzのいずれかに上側境界を有する高域とを含む。3000、3500、4000、4500、5000、5500、6000、6500、7000、7500、8000、8500、および9000Hzのいずれかに下側境界を、10、10.5、11、11.5、12、12.5、13、13.5、14、14.5、15、15.5、および16kHzのいずれかに上側境界を有する高域へのそのような原理の適用やはり限定はされないも、明確に企図され本明細書で開示される。高域信号は通常、符号化処理の早い段階でより低いサンプリングレートに変換されるたとえば、再サンプリングおよび/またはデシメーションを介してが、高域信号は高域信号のままであり、高域信号の搬送する情報は、高域の音声周波数域を表し続けることも、明確に指摘される。本明細書で説明されるような複数段階の形状量子化操作を含む符号化方式は、たとえば、発話を含む任意の音声信号の符号化に適用され得る。あるいは、そのような符号化方式を発話ではない音声たとえば、音楽にのみ使うのが望ましいことがある。そのような場合、その符号化方式を分類方式とともに使って、音声信号の各フレームの内容の種類を判定し、適切な符号化方式を選択することができる。本明細書で説明されるような複数段階の形状量子化操作を含む符号化方式は、主要なコーデックとして、またはマルチレイヤ内のレイヤもしくは段階として、または複数段階のコーデックとして使われ得る。1つのそのような例では、音声信号の周波数成分の一部たとえば、低域または高域を符号化するのにそのような符号化方式が使われ、信号の周波数成分の別の部分を符号化するのに別の符号化方式が使われる。別のそのような例では、別の符号化レイヤの残余すなわち、元の信号と符号化された信号との間の誤差を符号化するのに、そのような符号化方式が使われる。Gain-shapeベクトル量子化は、利得係数によって表されるベクトルエネルギーを、形状によって表されるベクトル方向から分離することによって、信号ベクトルたとえば、音または画像データを表すを効率的に符号化するのに使われ得る、符号化技法である。そのような技法は、発話および/または音楽のような音声信号の符号化のような、信号のダイナミックレンジが大きい可能性のある用途に、特に適していることがある。gain-shapeベクトル量子化GSVQは、入力ベクトルxの形状および利得を別々に符号化する。図1Aは、gain-shapeベクトル量子化操作の例を示す。この例では、形状量子化器SQ100は、入力ベクトルxに最も近いたとえば、平均二乗誤差の観点で最も近いコードブック中のベクトルとして、量子化された形状ベクトルをコードブックから選択し、コードブック中のベクトルに対してインデックスを出力することによって、ベクトル量子化VQ方式を実行するように構成される。別の例では、形状量子化器SQ100は、入力ベクトルxに最も近いたとえば、平均二乗誤差の観点で最も近い単位パルスの単位ノルムパターンを選択し、そのパターンに対してコードブックインデックスを出力することによって、パルス符号化量子化方式を実行するように構成される。ノルム計算器NC10は、入力ベクトルxのノルム||x||を計算するように構成され、利得量子化器GQ10は、ノルムを量子化して量子化された利得値を生成するように構成される。形状量子化器SQ100は通常、コードブックベクトルが単位ノルムを有するすなわち、単位超球上のすべての点であるという制約とともに、ベクトル量子化器として実装される。この制約によって、たとえば、内積演算に対する平均二乗誤差の計算からのコードブックの検索が簡単になる。たとえば、形状量子化器SQ100は、argmaxkxTSkのような演算に従って、K個の単位ノルムベクトルSk,k=0,1,...,K-1のコードブックのうちから、ベクトルを選択するように構成され得る。そのような検索は、網羅的であっても最適化されていてもよい。たとえば、ベクトルは、特定の検索戦略を支援するように、コードブック内で配置されてよい。いくつかの場合には、形状量子化器SQ100への入力を、たとえば、特定のコードブック検索戦略を可能にするために単位ノルムに限定するのが望ましいことがある。図1Bは、gain-shapeベクトル量子化操作のそのような例を示す。この例では、正規化器NL10が、入力ベクトルxを正規化して、ベクトルノルム||x||と単位ノルム形状ベクトルunitnormshapevectorS=x/||x||とを生成するように構成され、形状量子化器SQ100が、入力として形状ベクトルSを受け取るように配置される。そのような場合、形状量子化器SQ100は、argmaxkSTSkのような演算に従って、K個の単位ノルムベクトルSk,k=0,1,...,K-1のコードブックのうちから、ベクトルを選択するように構成され得る。あるいは、形状量子化器SQ100は、ユニットパルスのパターンのコードブックのうちから、ベクトルを選択するように構成され得る。この場合、量子化器SQ100は、正規化されると形状ベクトルSに最も近いたとえば、平均二乗誤差の観点で最も近いパターンを選択するように構成され得る。そのようなパターンは通常、パターン中の各々の専有された位置に対するパルスおよび信号の数を示す、コードブックインデックスとして符号化される。パターンを選択することは、入力ベクトルをスケーリングすることと入力ベクトルをパターンと照合することとを含んでよく、量子化されたベクトルは、選択されたパターンを正規化することによって生成される。そのようなパターンを符号化するために形状量子化器SQ100によって実行され得るパルス符号化方式の例には、factorialpulsecodingおよびcombinatorialpulsecodingがある。利得量子化器GQ10は、利得のスカラー量子化を実行し、または、その利得を他の利得と組み合わせてベクトル量子化のための利得ベクトルにするように、構成され得る。図1Aおよび図1Bの例では、利得量子化器GQ10は、入力ベクトルxの利得をノルム||x||として受け取り量子化するように配置される開ループ利得とも呼ばれる。他の場合では、利得は、量子化された形状ベクトルと元の形状との相関に基づく。そのような利得は、閉ループ利得と呼ばれる。図1Cは、内積計算器IP10と、量子化された形状ベクトルも生成する形状量子化器SQ100のある実装形態SQ110とを含む、そのようなgain-shapeベクトル量子化操作の例を示す。計算器IP10は、量子化された形状ベクトルと元の入力ベクトルたとえば、との内積を計算するように配置され、利得量子化器GQ10は、閉ループ利得としてこの積を受け取り量子化するように配置される。形状量子化器SQ110の生成する形状量子化の結果が不良である限り、閉ループ利得はより低くなる。形状量子化器が正確に形状を量子化する限り、閉ループ利得はより高くなる。形状量子化が完璧である場合、閉ループ利得は開ループ利得に等しい。図1Dは、入力ベクトルxを正規化して、形状量子化器SQ110への入力として単位ノルム形状ベクトルS=x/||x||を生成するように構成される、正規化器NL20を含む、同様のgain-shapeベクトル量子化操作の例を示す。音楽および発話のような音声信号では、信号ベクトルは、信号のフレームを変換領域たとえば、高速フーリエ変換FFTまたはMDCT領域へと変換して、これらの変換領域係数からサブバンドを形成することによって、形成され得る。一例では、エンコーダは、所定の分割方式たとえば、フレームが受信される前にデコーダに知られている固定分割方式に従ってサブバンドのセットへと変換係数を分割して、ベクトル量子化VQ方式たとえば、本明細書で説明されるようなGSVQ方式を使って各サブバンドを符号化することによって、フレームを符号化するように構成される。そのような場合、形状コードブックは、均一な量子化セルたとえば、ボロノイ領域への単位超球の分割を表すように選択され得る。別の例では、信号内でエネルギーが大きな領域を特定し、これらの領域を信号の残りの部分とは別に符号化するのが、望ましいことがある。たとえば、比較的多くのビットを使ってそのような領域を符号化し、比較的少ないビットを使ってまたはビットを全く使わずに信号の他の領域を符号化することによって、符号化の効率を上げることが望ましいことがある。そのような領域は、一般に特定の種類の形状を占め得るので、対応するベクトルの形状は、単位超球の何らかの領域に入る可能性が他の領域に入る可能性より高い。たとえば、高調波成分を有する信号の重要な領域は、ピークが中心に置かれた形状を有するように選択され得る。図16は、選択されたサブバンドおよびこの選択操作の残余へのフレームの分割を示す、線形予測符号化残余信号の高域部分たとえば、3.5から7kHzの範囲の音声コンテンツを表すの、140個のMDCT係数のフレームをそのように選択する例を示す。そのような場合、不均一な量子化セルへの単位超球の分割を表すように、形状コードブックを設計するのが望ましいことがある。複数段階のベクトル量子化方式は、前段階の量子化誤差を符号化することによって、より正確な結果を生成するので、この誤差はデコーダにおいて低減され得る。gain-shapeVQの状況で複数段階のVQを実施するのが望ましいことがある。上で述べられたように、形状量子化器は通常、コードブックベクトルが単位ノルムを有するという制約とともに、ベクトル量子化器として実装される。しかし、形状量子化器の量子化誤差すなわち、入力ベクトルxと対応する選択されたコードブックベクトルとの差は、単位ノルムを有するとは考えられず、そのためスケーラビリティの問題が発生し、複数段階の量子化器の実装を難しいものにする。デコーダにおいて有用な結果を得るために、たとえば、量子化誤差ベクトルの形状と利得の両方の符号化が、通常は必要とされる。誤差利得を符号化すると、送信すべき追加の情報が発生し、これはビットが制約されている状況たとえば、携帯電話、衛星通信では望ましくないことがある。図2Aは、誤差利得の量子化を回避する、一般的な構成による複数段階の形状量子化のための装置A100のブロック図を示す。装置A100は、上で説明されたような、形状量子化器SQ110の例と、形状量子化器SQ100の例SQ200とを含む。第1の形状量子化器SQ110は、第1の入力ベクトルV10aの形状たとえば、方向を量子化して、長さNの第1のコードブックベクトルSkと、Skに対するインデックスとを生成するように構成される。装置A100はまた、選択されたベクトルSkに基づくNxNの回転行列Rkを生成するように構成される、回転行列生成器200と、回転行列Rkと第2のベクトルV10bの積を計算して、ベクトルr=RkvvはベクトルV10bを示すを生成するように構成される、乗算器ML10とを含む。ベクトルV10bは、ベクトルV10aと同じ方向を有したとえば、ベクトルV10aおよびV10bは同じベクトルであってよく、または一方が他方の正規化されたバージョンであってもよい、ベクトルrは、ベクトルV10aおよびV10bとは異なる方向を有する。第2の形状量子化器SQ200は、ベクトルrのまたはベクトルrと同じ方向を有するベクトルの形状たとえば、方向を量子化して、第2のコードブックベクトルSnと、Snに対するインデックスとを生成するように構成される。一般的な場合では、第2の形状ベクトル量子化器SQ200は、ベクトルrではないがベクトルrと同じ方向を有するベクトルを、入力として受け取るように構成され得ることに、留意されたい。この手法では、第1の形状量子化器SQ110によって実行される各々の第1段階の量子化の誤差を符号化することは、A入力ベクトルを表すものとして選択された第1段階のコードブックベクトルSkとB参照方向とに基づいて、回転行列Rkによって対応する入力ベクトルの方向を回転させることを含む。その参照方向は、デコーダに知られており、一定であり得る。その参照方向はまた、入力ベクトルV10aと独立であり得る。所望の回転を生成しつつ、ベクトルV10bに対するあらゆる他の影響を最小化する式を使うように、回転行列生成器200を構成するのが望ましいことがある。図3Aは、式中のSを、現在の選択されたベクトルSkで長さNの列ベクトルとして置き換えることによって、回転行列Rkを生成するために、回転行列生成器200によって使用され得る式の一例を示す。この例では、参照方向は、単位ベクトル[1,0,0,,0]の方向であるが、任意の他の参照方向を選択することができる。そのような参照方向の潜在的な利点は、各入力ベクトルに対して、対応するコードブックベクトルから対応する回転行列を比較的経済的に計算できることと、対応する回転を比較的経済的にかつ他の影響をほとんど伴わずに実行できることとを含み、これらは、固定小数点の実装形態では特に重要であり得る。乗算器ML10は、行列ベクトルの積r=Rkxvを計算するように配置される。この単位ノルムベクトルは、第2の形状量子化段階すなわち第2の形状量子化器SQ200への入力である。同じ参照方向に基づいて各回転行列を構築すると、その方向に関する量子化誤差の集中を引き起こし、このことは、その誤差の効果的な第2段階の量子化を助ける。回転行列Rkによって引き起こされる回転は逆にできる計算誤差の範囲内でので、回転行列の転置を伴う乗算によって、回転は逆にされ得る。図2Bは、一般的な構成による、複数段階の形状逆量子化のための装置D100のブロック図を示す。装置D100は、ベクトルSkに対するインデックスに応答して第1の選択されたコードブックベクトルSkを生成するように構成される、第1の形状逆量子化器500と、ベクトルSnに対するインデックスに応答して第2の選択されたコードブックベクトルSnを生成するように構成される、第2の形状逆量子化器600とを含む。装置D100はまた、第1段階のコードブックベクトルSkに基づいて、エンコーダにおいてたとえば、生成器200によって生成された対応する回転行列の転置である回転行列RkTを生成するように構成される、回転行列生成器210を含む。たとえば、生成器210は、生成器200と同じ式に従って行列を生成し、次いで、たとえば、主対角線を中心に反転することによってその行列の転置を計算し、または、上記の式の転置である生成式を使うように、実装され得る。装置D100はまた、出力ベクトルを行列ベクトル積RkTxSnとして計算する、乗算器ML30を含む。図4は、単純な二次元の例を使った装置A100の動作の原理を示す。図の左側で、単位ノルムベクトルSが、破線の矢印によって示されるようなコードブックベクトルのセットのうちから最も近いSk星によって示されるようなを選択することによって、第1段階で量子化される。コードブックの検索は、たとえば、ベクトルSとの内積が最小であるコードブックベクトルを選択することによって内積演算を使って実行され得る。コードブックベクトルは、単位超球たとえば、図4に示されるようなの周りで均一に分布していてもよく、または本明細書で述べられたように不均一に分布していてもよい。図4の左下で示されるように、ベクトル減算を使って第1段階の量子化誤差を求めると、もはや単位ノルムではない誤差ベクトルが発生する。代わりに、ベクトルSは、本明細書で説明されるようなコードブックベクトルSkに基づく回転行列Rkによって、図4の中心で示されるように回転される。たとえば、回転行列Rkは、規定された参照方向点によって示されるへとコードブックベクトルSkを回転させる行列として、選択され得る。図4の右側は、第2の量子化段階を示し、この段階において、回転されたベクトルRkxSは、三角形で示されるように、RkxSに最も近いたとえば、ベクトルRkxSとの内積が最小であるベクトルを第2のコードブックから選択することによって、量子化される。図4に示されるように、回転操作は、参照方向の周りに第1段階の量子化誤差を集中させるので、第2のコードブックは、単位超球全体よりも狭い領域しかカバーしなくてよい。S[1]が-1negativeoneに近い場合、図3Aの生成式は、非常に小さい数による除算を伴う可能性があり、このことは、固定小数点の実装形態では特に計算上の問題を引き起こし得る。そのような場合たとえば、除算が常に少なくとも1以上の数によるものになるようにS[1]が0未満である場合は常に、代わりに図3Bの式を使うように回転行列生成器200と210とを構成するのが望ましいことがある。あるいは、そのような場合には、エンコーダにおいて第1の軸たとえば、参照方向を中心に回転行列を反転し、デコーダにおいてその反転を戻すことによって、等価的な効果を得ることができる。参照方向の他の選択は、他の単位ベクトルのいずれをも含み得る。たとえば、図5Aおよび図5Bは、図3Aおよび図3Bで示された生成式に相当する、長さNの単位ベクトル[0,0,,0,1]によって示される参照方向に対する生成式の例を示す。図6は、図3Aで示される式に相当する、0ではない唯一の要素がd番目の要素である長さN1<d<Nの単位ベクトルによって示される参照方向に対する生成式の、一般的な例を示す。一般に、選択された第1のコードブックベクトルと参照ベクトルとを含む平面内での、参照ベクトルたとえば、図3A、図3B、図4、図5A、図5B、および図6の例におけるようなの方向への選択された第1のコードブックベクトルの回転を、回転行列Rkが定義するのが望ましいことがある。ベクトルV10bは一般にこの平面上にはないが、回転行列RkによってベクトルV10bを乗算することで、この平面と平行な平面内へと、ベクトルV10bが回転する。回転行列Rkによる乗算は、選択された第1のコードブックベクトルと参照方向の両方に直交する、N-2次元の部分空間の周りでベクトルを回転させる。図7Aおよび図7Bはそれぞれ、図1Aおよび図1Bの開ループの利得符号化構成への、装置A100の適用の例を示す。図7Aでは、装置A100は、入力ベクトルV10aおよびベクトルV10bとしてベクトルxを受け取るように配置され、図7Bでは、装置A100は、入力ベクトルV10aおよびベクトルV10bとして形状ベクトルSを受け取るように配置される。図7Cは、たとえば、図1Cおよび図1Dに示されるような閉ループの利得符号化構成で使われ得る、装置A100のある実装形態A110のブロック図を示す。装置A110は、回転行列Rkの転置を計算するたとえば、主対角線を中心に行列Rkを反転するように構成される、転置器400と、量子化された形状ベクトルを行列ベクトル積RkTxSnとして計算するように構成される、乗算器ML20とを含む。図8Aおよび図8Bはそれぞれ、図1Cおよび図1Dの開ループの利得符号化構成への、装置A110の適用の例を示す。本明細書で説明される、複数段階の形状量子化の原理は、任意の数の形状量子化の段階に拡張できる。たとえば、図9Aは、装置A100の拡張である、3段階の形状量子化器の概略図を示す。この図では、様々な標識が以下の構造または値を示す。すなわち、ベクトル方向V1およびV2、コードブックベクトルC1およびC2、コードブックインデックスX1、X2、およびX3、量子化器Q1、Q2、およびQ3、回転行列生成器G1およびG2、ならびに回転行列R1およびR2である。図9Bは、装置A110の拡張である、3段階の形状量子化器の同様の概略図を示し、量子化された形状ベクトルを生成するこの図では、各標識TRは行列転置器を示す。図9Cは、装置D100の拡張である、対応する3段階の形状逆量子化器の概略図を示す。音声信号の低ビットレートの符号化は、音声信号フレームの内容を符号化するのに利用可能なビットの最適な利用を必要とすることが多い。音声信号フレームの内容は、信号のPCMサンプルまたは、信号の変換領域での表現のいずれかであってよい。信号ベクトルを符号化することは通常、複数のサブベクトルへベクトルを分割することと、各サブベクトルへのビット割り当てを指定することと、対応する割り当てられた数のビットへと各サブベクトルを符号化することとを含む。典型的な音声符号化の用途では、たとえば、各フレームのための多数のたとえば、10個または20個の異なるサブバンドベクトルに対して、gain-shapeベクトル量子化を実行するのが望ましいことがある。フレームサイズの例には、100、120、140、160、および180という値たとえば、変換係数があり、サブバンドの長さの例には、5、6、7、8、9、10、11、および12がある。ビット割り当ての一手法は、全体のビット割り当てBを、異なる形状ベクトルの間で均一に分割することおよび、たとえば、閉ループ利得符号化方式で使うことである。たとえば、各サブベクトルに割り当てられたビットの数は、フレームごとに一定であり得る。この場合、ビット割り当て方式についての情報をエンコーダが送信する必要がないように、デコーダは、ビット割り当て方式についての情報によってすでに構成されていてよい。しかし、ビットの最適な利用の目標は、音声信号フレームの様々な成分が、その知覚的な重要性に関連するたとえば、比例する数のビットで符号化されるのを、確実にすることであり得る。入力サブバンドベクトルの一部は、あまり重要ではないことがあるたとえば、ほとんどエネルギーを占めないことがあるので、そうした形状ベクトルにより少数のビットを割り当て、より重要なサブバンドのベクトルにより多くのビットを割り当てることによって、より良い結果が得られ得る。固定された割り当て方式は、サブベクトルの相対的な知覚的重要性の変動を考慮しないので、各サブベクトルに割り当てられるビットの数がフレームごとに変化し得るように、動的な割り当て方式を代わりに使うのが望ましいことがある。この場合、フレームが復号され得るように、各フレームに対して使われる具体的なビット割り当て方式に関する情報が、デコーダに提供される。ほとんどの音声エンコーダは、ビット割り当てを副次的な情報としてデコーダに明示的に送信する。たとえば、AACのような音声符号化アルゴリズムは通常、副次的な情報、またはハフマン符号化のようなエントロピー符号化方式を使って、ビット割り当て情報を搬送する。副次的な情報は信号の符号化に直接は使われないので、ビット割り当てを搬送するためだけに副次的な情報を使うのは非効率である。ハフマン符号化または算術符号化のような可変長の符号語は、いくつかの利点をもたらし得るが、符号化の効率を下げ得る長い符号語に遭遇する可能性がある。ビット割り当て方式が、エンコーダからデコーダへ副次的な情報を明示的に送信することなく実行され得るように、エンコーダとデコーダの両方に知られている符号化された利得パラメータに基づく、動的なビット割り当て方式を代わりに使うのが望ましいことがある。そのような効率性は、携帯電話による通信のような、低ビットレートの用途では特に重要であり得る。そのような動的なビット割り当ては、関連する利得の値に従って、形状量子化のためのビットを割り当てることによって、副次的な情報なしで実施され得る。ソースの符号化の観点では、閉ループの利得がより適していると考えられ得る。それは、開ループ利得とは異なり、閉ループ利得は具体的な形状量子化誤差を考慮するからである。しかし、この利得値に基づいて上流側の処理を実行するのが望ましいことがある。具体的には、形状をどのように量子化するかを決定するために、利得値を用いるたとえば、量子化ビット割り当て量を複数の形状に動的に割り当てるために、利得値を用いるのが望ましいことがある。この場合、利得がビット割り当てを制御するので、形状量子化は、エンコーダとデコーダの両方における利得に明示的に依存し、したがって、形状に依存する閉ループ利得ではなく、形状に依存しない開ループ利得の計算が使われる。動的な割り当て方式を支援するために、量子化されるべき各形状に割り当てられる具体的なビットの数に応答して、異なる大きさのコードブックのうちからすなわち、インデックスの長さが異なるコードブックのうちから選択するように、形状量子化器と逆量子化器とたとえば、量子化器SQ110、SQ200、SQ210、逆量子化器500および600を実装するのが望ましいことがある。そのような例では、装置A100の量子化器の1つまたは複数たとえば、量子化器SQ110およびSQ200またはSQ210は、開ループ利得が小さいサブバンドベクトルの形状の符号化には、インデックスがより短いコードブックを使い、開ループ利得が大きいサブバンドベクトルの形状の符号化には、インデックスがより長いコードブックを使うように、実装され得る。そのような動的な割り当て方式は、対応する逆量子化器が追加の副次的な情報を何ら伴わずに同じ方式を適用できるように、一定である、または他の方式で決定的である、ベクトル利得と形状コードブックのインデックスの長さとの間のマッピングを、使うように構成され得る。開ループ利得の符号化の場合には、形状の符号化に使われたビットの数の関数である係数γたとえば、形状コードブックベクトルに対するインデックスの長さによって、開ループ利得を乗算するように、デコーダたとえば、利得逆量子化器を構成するのが望ましいことがある。形状を量子化するために使われるビットが非常に少ない場合、形状量子化器は大きな誤差を生成する可能性が高いので、ベクトルSととがよく一致しないことがあり、よって、その誤差を反映するようにデコーダにおいて利得を下げるのが望ましいことがある。補正係数γは、この誤差を平均の観点でしか表さない。γは、コードブック具体的には、コードブック中のビットの数にしか依存せず、入力ベクトルxの具体的な詳細情報には何ら依存しない。補正係数γが送信されず、ベクトルの量子化にどれだけのビットが使われたかに従って、γがデコーダによってテーブルから読み出されるだけであるように、コーデックは構成され得る。この補正係数γは、ビットレートに基づいて、平均ベクトルが真の形状Sにどの程度近いと予測され得るかを示す。ビットレートが上がるに従って、平均の誤差は小さくなり、補正係数γの値は1に近づき、またビットレートが非常に低くなるに従って、Sとベクトルの相関たとえば、ベクトルとSの内積は小さくなり、補正係数γの値も小さくなる。閉ループ利得と同じ効果をたとえば、実際の入力ごとに、適応的な観点で得るのが望ましい可能性があるが、開ループの場合は、補正は通常、平均の観点でしか可能ではない。あるいは、開ループ利得と閉ループ利得を補間するような方法が実行されてもよい。そのような手法は、単に長さに基づく平均の量子化誤差ではなく、具体的な形状量子化の品質に依存する動的な補正係数によって、開ループ利得の表現を補強する。そのような係数は、量子化された形状と逆量子化された形状のドット積に基づいて計算され得る。この補正係数の値は、非常に少数のビットで送信され得るように、非常に粗く符号化するたとえば、インデックスとして、4エントリまたは8エントリのコードブックへと符号化するのが望ましいことがある。利得パラメータにおける相関を、経時的に、かつ/または周波数にわたって効率的に利用するのが望ましいことがある。上で述べられたように、信号ベクトルは、信号のフレームを変換領域へと変換し、これらの変換領域係数からサブバンドを形成することによって、音声符号化において形成され得る。連続するフレームからのベクトルのエネルギーの間の相関を利用するために、予測的な利得符号化方式を使うのが望ましいことがある。さらに、またはあるいは、単一のフレーム内でのサブバンドのエネルギーの間の相関を利用するために、変換利得符号化方式を使うのが望ましいことがある。図10Aは、本明細書で説明されるような回転行列の異なる適用形態を含む、利得量子化器GQ10ある実装形態GQ100のブロック図を示す。利得量子化器GQ100は、入力信号のフレームのM個のサブバンドベクトルx1からxMを受け取り、サブバンド利得値の対応するベクトルGV10を生成するように構成される、利得ベクトル計算器GVC10を含む。M個のサブバンドは、フレーム全体を含み得るたとえば、所定の分割方式に従ってM個のサブバンドに分割される。あるいは、M個のサブバンドは、フレームのすべてよりも少ないフレームたとえば、本明細書で述べられた例におけるような、動的なサブバンド方式に従って選択されたようなを含んでもよい。サブバンドの数Mの例には、限定ではなく5、6、7、8、9、10、および20がある。図10Bは、利得ベクトル計算器GVC10のある実装形態GVC20のブロック図を示す。ベクトル計算器GVC20は、M個のサブバンドの対応する1つのための対応する利得値G10-1、G10-2、、G10-Mを計算するように各々構成される、利得係数計算器のM個の例GC10-1、GC10-2、、GC10-Mを含む。一例では、各々の利得係数計算器GC10-1、GC10-2、、GC10-Mは、対応するサブバンドベクトルのノルムとして、対応する利得値を計算するように構成される。別の例では、各々の利得係数計算器GC10-1、GC10-2、、GC10-Mは、対応する利得値を、デシベルで、または他の対数で、または知覚的な尺度で計算するように構成される。1つのそのような例では、各々の利得係数計算器GC10-1、GC10-2、、GC10-Mは、1≦m≦Mとして、GC10-m=10log10||xm||2のような式に従って、対応する利得値GC10-mを計算するように構成され、ここでxmは対応するサブバンドベクトルを示す。ベクトル量子化器GVC20はまた、M個の利得値G10-1からG10-Mの各々を、対応するフレームの長さMのベクトルの対応する要素に記憶し、このベクトルを利得ベクトルGV10として出力するように構成される、ベクトルレジスタVR10を含む。利得量子化器GQ100はまた、回転行列Rgを生成するように構成される、回転行列生成器200のある実装形態250と、Rgと利得ベクトルGV10の行列ベクトル積としてベクトルgrを計算するように構成される、乗算器ML30とを含む。一例では、生成器250は、として、図3Aに示される生成式中のSを、長さMの単位ノルムベクトルYで置き換えることによって、行列Rgを生成するように構成される。得られる回転行列Rgは、利得ベクトルGV10という平均出力を有する出力ベクトルgrを、第1の要素において生成する効果を有する。そのような第1の要素の平均を生成するために、他の変換たとえば、FFT、MDCT、Walsh、またはウェーブレット変換を使うことができるが、この変換によって生成される出力ベクトルgrの他の要素の各々は、この平均とベクトルGV10の対応する要素との差である。サブバンド利得の間の差から、フレームの平均の利得値を分離することで、上記のような方式は、各サブバンド中たとえば、音量が大きなフレーム中のエネルギーを符号化するために使われていたであろうビットを、各サブバンド中の詳細情報を符号化するのに利用できるようにする。これらの差はまた、たとえば、本明細書で説明されるような対応する形状ベクトルに、ビットを動的に割り当てるための方法に対する、入力として使われ得る。平均出力をベクトルgrの異なる要素に配置するのが望ましい場合、本明細書で説明される生成式の対応する1つが代わりに使われ得る。利得量子化器GQ100はまた、ベクトルgrたとえば、平均値を除外した長さM-1のサブベクトルの少なくともあるサブベクトルを量子化して、たとえば、1つまたは複数のコードブックインデックスとして量子化された利得ベクトルQV10を生成するように構成される、ベクトル量子化器VQ10を含む。一例では、ベクトル量子化器VQ10は、分割ベクトル量子化を実行するように実装される。利得値G10-1からG10-Mが開ループ利得である場合、上で説明されたような補正係数γを、対応する符合された利得値に適用するように、対応する逆量子化器を構成するのが望ましいことがある。図11Aは、対応する利得逆量子化器DQ100のブロック図を示す。逆量子化器DQ100は、量子化された利得ベクトルQV10を逆量子化して、逆量子化されたベクトルgrDを生成するように構成される、ベクトル逆量子化器DQ10と、量子化器GQ100において適用された回転行列の転置RgTを生成するように構成される、回転行列生成器260と、行列RgTとベクトルgrDの行列ベクトル積を計算して、復号された利得ベクトルDV10を生成するように構成される、乗算器ML40とを含む。量子化された利得ベクトルQV10が、ベクトルgrの平均値要素を含まない場合たとえば、図12Aを参照して本明細書で説明されるように、復号された平均値は、逆量子化されたベクトルgrDの要素と他の方法で組み合わされ、復号された利得ベクトルDV10の対応する要素を生成することができる。平均出力によって占有されるベクトルgrの要素に対応する利得は、たとえば、逆量子化の後に利得ベクトルの他の要素からたとえば、デコーダにおいて、および場合によってはビット割り当ての目的でエンコーダにおいて導出され得る。たとえば、この利得は、A平均によって示唆される全体の利得すなわち、平均×Mと、B他のM-1個の再構築された利得の合計との差として、計算され得る。そのような導出は、他のM-1個の再構築された利得の量子化誤差を、導出された利得値の中に蓄積するという効果を生むことができ、また、その利得値を符号化し送信する手間をなくす。利得量子化器GQ100は、本明細書で説明されるような複数段階の形状量子化装置A100のある実装形態とともに使われてよくたとえば、A110、また、関連するサブバンドベクトルのセットへの、単一段階のgain-shapeベクトル量子化の適用として、装置A100とは独立に使われてもよいことが、明確に指摘される。上で述べられたように、予測的な利得符号化によるGSVQは、選択されたたとえば、高エネルギーのサブバンドのセットの利得係数を、フレームごとに差動的に符号化するのに使われ得る。各サブバンドの利得係数が、互いに独立に、かつ前のフレームの対応する利得係数に対して差動的に符号化されるように、予測的な利得符号化を含むgain-shapeベクトル量子化方式を使うのが望ましいことがある。図11Bは、予測誤差PE10を量子化して、量子化された予測誤差QP10と、誤差QP10に対応するコードブックインデックスとを生成するように構成される、スカラー量子化器CQ10と、予測された利得値PG10を利得値GN10から差し引き、予測誤差PE10を生成するように構成される、加算器AD10と、量子化された予測誤差QP10を予測された利得値PG10に加算するように構成される、加算器AD20と、量子化された予測誤差QP10の前の値と予測された利得値PG10との1つまたは複数の和に基づいて、予測された利得値PG10を計算するように構成される、予測器PD10とを含む、利得量子化器GQ10の予測的な実装形態GQ200のブロック図を示す。予測器PD10は、Hz=a1z1a2z2のような変換関数を有する、二次有限インパルス応答フィルタとして実装され得る。図11Eは、予測器PD10のそのような実装形態PD20のブロック図を示す。そのようなフィルタの例示的な係数値には、a1,a2=0.8,0.2がある。入力利得値GN10は、本明細書で説明されるような開ループ利得であっても閉ループ利得であってもよい。図11Cは、利得量子化器GQ10の別の予測的な実装形態GQ210のブロック図を示す。この場合、スカラー量子化器CQ10は、選択されたインデックスに対応するコードブックのエントリを出力する必要はない。図11Dは、利得量子化器GQ200とGQ210のいずれかによって生成されたような、量子化された予測誤差QP10に対するコードブックインデックスに従って、復号された利得値DN10を生成するのに使われ得るたとえば、対応するデコーダにおいて、利得逆量子化器GD200のブロック図を示す。逆量子化器GD200は、逆量子化された予測誤差PD10を、コードブックインデックスによって示されるように生成するように構成される、スカラー逆量子化器CD10と、復号された利得値DN10の1つまたは複数の前の値に基づいて、予測された利得値DG10を生成するように配置される、予測器PD10の例と、予測された利得値DG10と逆量子化された予測誤差PD10を加算して、復号された利得値DN10を生成するように配置される、加算器AD20の例とを含む。利得量子化器GQ200またはGQ210は、本明細書で説明されるような複数段階の形状量子化装置A100のある実装形態たとえば、A110とともに使われてよく、また、関連するサブバンドベクトルのセットへの、単一段階のgain-shapeベクトル量子化の適用として、装置A100とは独立に使われてもよい。利得値GB10が開ループ利得である場合、上で説明されたような補正係数γを、対応する符合された利得値に適用するように、対応する逆量子化器を構成するのが望ましいことがある。利得量子化器GQ200またはGQ210のような予測的な構成を、利得量子化器GQ100のような利得符号化のための変換構成と組み合わせるのが、望ましいことがある。図12Aは、利得量子化器GQ100が、本明細書で説明されるようにサブバンドベクトルx1からxMを量子化して、ベクトルgrから平均利得値AG10を、さらに、ベクトルgrの他のたとえば、差動的な要素に基づく量子化された利得ベクトルQV10を生成するように構成される例を示す。この例では、予測的な利得量子化器GQ200あるいは、GQ210は、平均利得値AG10のみに対して動作するように配置される。図12Aに示されるような手法を、本明細書で説明されるような動的な割り当て方法とともに使うのが、望ましいことがある。サブバンド利得の平均の成分は、サブバンド間の動的な割り当てに影響しないので、過去に依存しない差動成分の符号化が、予測的な符号化操作の失敗たとえば、前のフレームの消滅に起因するに耐性があり過去のフレームの喪失の影響を受けにくい、動的な割り当て操作を実現するために使われ得る。そのような構成は、本明細書で説明されるような複数段階の形状量子化装置A100のある実装形態たとえば、A110とともに使われてよく、また、関連するサブバンドベクトルのセットへの、単一段階のgain-shapeベクトル量子化の適用として、装置A100とは独立に使われてもよいことが、明確に指摘される。本開示で示される形状量子化操作のいずれも、本明細書で説明される複数段階の形状量子化の原理に従って実施され得ることが、明確に企図され本明細書で開示される。装置A100のある実装形態を含むエンコーダは、一連のセグメントとして音声信号を処理するように構成され得る。セグメントまたはフレームは、通常約5~10ミリ秒から約40または50ミリ秒の範囲にある長さの、時間領域セグメントに対応する、変換係数のブロックであり得る。時間領域セグメントは、たとえば、隣接するセグメントと25または50重複していてもよく、または重複していなくてもよい。音声コーダにおいて、高い品質と少ない遅延の両方を実現するのが望ましいことがある。音声コーダは、高い品質を得るために大きなフレームを使うことができるが、残念ながらフレームサイズが大きいと通常は遅延が大きくなる。本明細書で説明されるような音声エンコーダの可能性のある利点には、フレームサイズが短くても符号化が高品質であることがあるたとえば、20ミリ秒のフレームサイズで、10ミリ秒の先読み。1つの具体的な例では、時間領域信号が20ミリ秒の重複しない一連のセグメントに分割され、各フレームに対するMDCTが、隣接するフレームの各々と10ミリ秒重複する、40ミリ秒のウィンドウにわたって行われる。1つの特定の例では、装置A100のある実装形態を含むエンコーダによって処理される一連のセグメントまたはフレームの各々は、0から4kHzの低周波数域を表す160個のMDCT係数のセットを格納する低域MDCTまたはLB-MDCTとも呼ばれる。別の特定の例では、そのようなエンコーダによって処理される一連のフレームの各々は、3.5から7kHzの高周波数域を表す140個のMDCT係数のセットを格納する高域MDCTまたはHB-MDCTとも呼ばれる。装置A100のある実装形態を含むエンコーダは、長さが一定で等しいサブバンドを符号化するように実装され得る。ある特定の例では、各サブバンドは7個の周波数ビンの幅たとえば、ビン間隔が25Hzの場合は175Hzを有するので、各サブバンドベクトルの形状の長さは7である。しかし、本明細書で説明される原理は、サブバンドの長さが標的フレームごとに変動し得る場合、および/または、標的フレーム内のサブバンドのセットの2つ以上場合によってはすべての長さが異なり得る場合にも適用され得ることが、明確に企図され本明細書で開示される。装置A100のある実装形態を含む音声エンコーダは、音声信号のフレームたとえば、LPC残余を、変換領域におけるサンプルとしてたとえば、MDCT係数またはFFT係数のような変換係数として受け取るように構成され得る。そのようなエンコーダは、所定の分割方式すなわち、フレームが受信される前にデコーダに知られている固定分割方式に従ってサブバンドのセットへと変換係数をグループ化して、gain-shapeベクトル量子化方式を使って各サブバンドを符号化することによって、各フレームを符号化するように実装され得る。そのような所定の分割方式の一例では、各々の100要素の入力ベクトルが、それぞれ長さが25,35,40である3個のサブベクトルに分割される。高調波成分を有する音声信号たとえば、音楽信号、声による発話信号では、所与の時間における、周波数領域の中でエネルギーが大きな領域の位置は、長時間にわたって比較的持続し得る。そのような長時間にわたる相関を利用することによって、音声信号の効率的な変換領域での符号化を実行するのが望ましいことがある。1つのそのような例では、動的なサブバンド選択方式が、符号化されるべきフレームの知覚的に重要なたとえば、高エネルギーのサブバンドを、復号された前のフレームの対応する知覚的に重要なサブバンドと照合するために使われる従属モード符号化とも呼ばれる。ある特定の適用例では、そのような方式を使って、線形予測符号化LPC操作の残余のような、音声信号の0~4kHzの範囲に対応するMDCT変換係数を符号化する。従属モードの符号化のさらなる説明は、本出願が優先権を主張する上で列挙された出願において見出され得る。別の例では、高調波信号のサブバンドの選択されたセットの各々の位置が、基本周波数F0の選択された値と、周波数領域における隣接するピークの間隔の選択された値とを使って、モデル化される。そのような高調波モデリングのさらなる説明は、本出願が優先権を主張する上で列挙された出願において見出され得る。同じ信号の異なる周波数帯を別々に符号化するように、音声コーデックを構成するのが望ましいことがある。たとえば、音声信号の低域部分を符号化する第1の符号化された信号と、同じ音声信号の高域部分を符号化する第2の符号化された信号とを生成するように、そのようなコーデックを構成するのが望ましいことがある。そのような帯域を分割した符号化が望ましいことがある適用例には、狭域の復号システムと互換性を保たなければならない広域の符号化システムがある。そのような適用例には、異なる周波数帯に対する異なる符号化方式の使用に対応することによって、様々な異なる種類の音声入力信号たとえば、発話と音楽の両方の効率的な符号化を実現する、汎用音声符号化方式もある。信号の異なる周波数帯が別々に符号化される場合、一部の場合には、別の帯域からの符号化されたたとえば、量子化された情報を使うことによって、1つの帯域での符号化効率を向上させることが可能であり得る。それは、この符号化された情報は、すでにデコーダにおいて知られているからである。たとえば、緩やかな高調波モデルを適用して、音声信号フレームの第1の帯域ソース帯域とも呼ばれるの変換係数を表す復号されたものからの情報を使って、同じ音声信号フレームの第2の帯域モデル化されるべき帯域とも呼ばれるの変換係数を符号化することができる。高調波モデルに関連がある場合には、第1の帯域を表す復号されたものがすでにデコーダにおいて利用可能なので、符号化効率を向上させることができる。そのような拡張された方法は、符号化された第1の帯域と高調波的に関連がある第2の帯域のサブバンドを決定することを含み得る。音声信号たとえば、複雑な音楽信号の低ビットレート符号化アルゴリズムでは、信号のフレームを複数の帯域たとえば、低域および高域に分割して、これらの帯域の間の相関を利用し、帯域の時間領域での表現を効率的に符号化するのが望ましいことがある。そのような拡張のある特定の例では、音声信号フレームの3.5~7kHz帯に対応するMDCT係数以後上側帯域MDCTまたはUB-MDCTと呼ばれるは、フレームの量子化された低域MDCTスペクトル0~4kHzからの高調波情報に基づいて符号化される。そのような拡張の他の例では、2つの周波数域は重複する必要がなく、分離すらされてもよいことが、明示的に指摘されるたとえば、0~4kHz帯を表す復号されたものからの情報に基づく、フレームの7~14kHz帯の符号化。高調波モデリングのさらなる説明は、本出願が優先権を主張する上で列挙された出願において見出され得る。図13Aは、タスクT100と、T200と、T300と、T400とを含む、一般的な構成によるベクトル量子化の方法M100のフローチャートを示す。タスクT100は、たとえば、形状量子化器SQ100に関して本明細書で説明されるように第1のコードブックの複数の第1のコードブックベクトルのうちから対応する1つを選択することによって、第1の方向を有する第1の入力ベクトルを量子化する。タスクT200は、たとえば、回転行列生成器200に関して本明細書で説明されるように選択された第1のコードブックベクトルに基づく回転行列を生成する。タスクT300は、たとえば、乗算器ML10に関して本明細書で説明されるようにA第1の方向を有するベクトルとB回転行列との積を計算して、第2の方向を有する回転されたベクトルを生成する。タスクT400は、たとえば、第2の形状量子化器SQ200に関して本明細書で説明されるように第2のコードブックの複数の第2のコードブックベクトルのうちから対応する1つを選択することによって、第2の方向を有する第2の入力ベクトルを量子化する。図13Bは、一般的な構成によるベクトル量子化のための装置MF100のブロック図を示す。装置MF100は、たとえば、形状量子化器SQ100に関して本明細書で説明されるように第1のコードブックの複数の第1のコードブックベクトルのうちから対応する1つを選択することによって、第1の方向を有する第1の入力ベクトルを量子化するための手段F100を含む。装置MF100はまた、たとえば、回転行列生成器200に関して本明細書で説明されるように選択された第1のコードブックベクトルに基づく回転行列を生成するための手段F200を含む。装置MF100はまた、たとえば、乗算器ML10に関して本明細書で説明されるようにA第1の方向を有するベクトルとB回転行列との積を計算して、第2の方向を有する回転されたベクトルを生成するための手段F300を含む。装置MF100はまた、たとえば、第2の形状量子化器SQ200に関して本明細書で説明されるように第2のコードブックの複数の第2のコードブックベクトルのうちから対応する1つを選択することによって、第2の方向を有する第2の入力ベクトルを量子化するための手段F400を含む。図14Aは、タスクT600と、T700と、T800と、T900とを含む、一般的な構成によるベクトル逆量子化のための方法MD100のフローチャートを示す。タスクT600は、たとえば、第1の形状逆量子化器500に関して本明細書で説明されるように第1のコードブックの複数の第1のコードブックベクトルのうちから、第1のコードブックインデックスによって示される第1のコードブックベクトルを選択する。タスクT700は、たとえば、回転行列生成器200に関して本明細書で説明されるように選択された第1のコードブックベクトルに基づく回転行列を生成する。タスクT800は、たとえば、第2の形状逆量子化器600に関して本明細書で説明されるように第2のコードブックの複数の第2のコードブックベクトルのうちから、第2のコードブックインデックスによって示され第1の方向を有する第2のコードブックベクトルを選択する。タスクT900は、たとえば、乗算器ML30に関して本明細書で説明されるようにA第1の方向を有するベクトルとB回転行列との積を計算して、第1の方向とは異なる第2の方向を有する回転されたベクトルを生成する。図14Bは、一般的な構成によるベクトル逆量子化のための装置DF100のブロック図を示す。装置DF100は、たとえば、第1の形状逆量子化器500に関して本明細書で説明されるように第1のコードブックの複数の第1のコードブックベクトルのうちから、第1のコードブックインデックスによって示される第1のコードブックベクトルを選択するための手段F600を含む。装置DF100はまた、たとえば、回転行列生成器210に関して本明細書で説明されるように選択された第1のコードブックベクトルに基づく回転行列を生成するための手段F700を含む。装置DF100はまた、たとえば、第2の形状逆量子化器600に関して本明細書で説明されるように第2のコードブックの複数の第2のコードブックベクトルのうちから、第2のコードブックインデックスによって示され第1の方向を有する第2のコードブックベクトルを選択するための手段F800を含む。装置DF100はまた、たとえば、乗算器ML30に関して本明細書で説明されるようにA第1の方向を有するベクトルとB回転行列との積を計算して、第1の方向とは異なる第2の方向を有する回転されたベクトルを生成するための手段F900を含む。図12Bは、装置A100のある実装形態を含む、通信デバイスD10のブロック図を示す。デバイスD10は、装置A100またはMF100の、および場合によっては装置D100またはDF100の要素を具現化する、チップまたはチップセットCS10たとえば、移動局モデムMSMチップセットを含む。チップ/チップセットCS10は、装置A100またはMF100のソフトウェアおよび/またはファームウェア部をたとえば、命令として実行するように構成され得る、1つまたは複数のプロセッサを含み得る。チップ/チップセットCS10は、高周波RF通信信号を受信し、RF信号内で符号化されたオーディオ信号を復号し再生するように構成される、受信機と、マイクロフォンMV10によって生成される信号に基づく、たとえば、装置A100によって生成されるようなコードインデックスを含む符号化された音声信号を表すRF通信信号を送信するように構成される、送信機とを含む。そのようなデバイスは、1つまたは複数のコーデックとも呼ばれる符号化および復号方式を介して音声通信データをワイヤレスに送信および受信するように構成され得る。そのようなコーデックの例には、EnhancedVariableRateCodec,SpeechServiceOptions3,68and70forWidebandSpreadSpectrumDigitalSystemsと題する第3世代パートナーシッププロジェクト23GPP2文書C.S0014-C、v1.0、2007年2月www.3gpp.orgでオンライン入手可能に記載されているEnhancedVariableRateCodec、SelectableModeVocoderSMVServiceOptionforWidebandSpreadSpectrumCommunicationSystemsと題する3GPP2文書C.S0030-0、v3.0、2004年1月www.3gpp.orgでオンライン入手可能に記載されているSelectableModeVocoder音声コーデック、文書ETSITS126092V6.0.0EuropeanTelecommunicationsStandardsInstituteETSI、SophiaAntipolisCedex、FR、2004年12月に記載されているAdaptiveMultiRateAMR音声コーデック、および文書ETSITS126192V6.0.0ETSI、2004年12月に記載されているAMRWideband音声コーデックがある。たとえば、チップまたはチップセットCS10は、1つまたは複数のそのようなコーデックに準拠するように、符号化されたフレームを生成するように構成され得る。デバイスD10は、アンテナC30を介してRF通信信号を受信および送信するように構成される。デバイスD10はまた、アンテナC30への経路中にダイプレクサと1つまたは複数の電力増幅器とを含み得る。また、チップ/チップセットCS10は、キーパッドC10を介してユーザ入力を受信し、ディスプレイC20を介して情報を表示するように構成される。この例では、デバイスD10はまた、全地球測位システムGPS位置サービス、および/またはワイヤレスたとえば、Bluetooth登録商標ヘッドセットなどの外部デバイスとの短距離通信をサポートするための、1つまたは複数のアンテナC40を含む。別の例では、そのような通信デバイスは、それ自体がBluetooth登録商標ヘッドセットであり、キーパッドC10、ディスプレイC20、およびアンテナC30がない。通信デバイスD10は、スマートフォンおよびラップトップおよびタブレットコンピュータを含む、様々な通信デバイスに組み込まれ得る。図15は、正面に2つの音声マイクロフォンMV10-1およびMV10-3が配置され、背面に音声マイクロフォンMV10-2が配置され、正面の上側の角に誤差マイクロフォンME10が配置され、背面に雑音参照マイクロフォンMR10が配置された、ハンドセットH100たとえば、スマートフォンの正面図、背面図、および側面図を示す。拡声器LS10が、誤差マイクロフォンME10の近くの、正面の上側の中心に配置され、たとえば、スピーカーフォンの用途で2つの他の拡声器LS20L、LS20Rも設けられる。そのようなハンドセットのマイクロフォン間の最大距離は、一般に約10または12センチメートルである。本明細書で開示される方法および装置は、概して任意の送受信および/または音声感知用途、特にそのような用途のモバイル事例または他の持ち運び可能事例において一般に適用され得る。たとえば、本明細書で開示される構成の範囲は、符号分割多元接続CDMA無線インターフェースを採用するように構成されたワイヤレス電話通信システムに常駐する、通信デバイスを含む。しかし、本明細書で説明した特徴を有する方法および装置は、有線ならびに/またはワイヤレスたとえば、CDMA、TDMA、FDMA、および/もしくはTD-SCDMA送信チャネルを介したボイスオーバIPVoIPを採用するシステムなど、当業者に知られている広範囲の技術を採用する様々な通信システムのいずれにも常駐し得ることが、当業者には理解されよう。本明細書で開示される通信デバイスは、パケット交換式であるネットワークたとえば、VoIPなどのプロトコルに従って音声送信を搬送するように構成された有線および/もしくはワイヤレスネットワークならびに/または回線交換式であるネットワークでの使用に適合され得ることが明確に企図され、本明細書で開示される。また、本明細書で開示される通信デバイスは、狭帯域符号化システムたとえば、約4または5キロヘルツの音声周波数域を符号化するシステムでの使用、ならびに/または、全帯域の広帯域符号化システムおよび帯域を分割した広帯域符号化システムを含む広帯域符号化システムたとえば、5キロヘルツを超える音声周波数を符号化するシステムでの使用に適合され得ることが明確に企図され、本明細書で開示される。説明した構成の提示は、本明細書で開示される方法および他の構造物を当業者が製造または使用できるように与えたものである。本明細書で図示および説明したフローチャート、ブロック図、および他の構造は例にすぎず、これらの構造の他の変形形態も開示の範囲内である。これらの構成に対する様々な変更が可能であり、本明細書で提示した一般的な原理は他の構成にも同様に適用できる。したがって、本開示は、上に示した構成に限定されるものではなく、原開示の一部をなす、出願した添付の特許請求の範囲を含む、本明細書において任意の方法で開示される原理および新規の特徴に一致する最も広い範囲が与えられるべきである。情報および信号は、多種多様な技術および技法のいずれかを使用して表され得ることが、当業者には理解されよう。たとえば、上記の説明全体にわたって言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、およびシンボルは、電圧、電流、電磁波、磁界もしくは磁性粒子、光場もしくは光子、またはそれらの任意の組合せによって表され得る。本明細書で開示される構成の実装形態の重要な設計要件は、圧縮されたオーディオもしくはオーディオビジュアル情報たとえば、本明細書で識別される例のうちの1つなど、圧縮形式に従って符号化されるファイルまたはストリームの再生などの計算集約的な適用例、または広帯域通信たとえば、12、16、44.1、48、または192kHzなど、8キロヘルツよりも高いサンプリングレートにおける音声通信の適用例では特に、一般に百万命令毎秒またはMIPSで測定される処理遅延および/または計算複雑性を最小にすることを含み得る。本明細書で開示されるような装置たとえば、装置A100、A110、D100、MF100、またはDF100は、意図する用途に適切であると考えられる、ハードウェアとソフトウェアの任意の組合せ、および/またはハードウェアとファームウェアの任意の組合せで実装され得る。たとえば、そのような装置の要素は、たとえば、同じチップ上に、またはチップセット中の2つ以上のチップ上に常駐する、電子デバイスおよび/または光デバイスとして作製され得る。そのようなデバイスの一例は、トランジスタまたは論理ゲートなどの論理要素の固定アレイまたはプログラマブルアレイであり、これらの要素のいずれも1つまたは複数のそのようなアレイとして実装され得る。これらの要素のうちの任意の2つ以上、さらにはすべてが、同じ1つまたは複数のアレイ内に実装され得る。そのような1つまたは複数のアレイは、1つまたは複数のチップ内たとえば、2つ以上のチップを含むチップセット内に実装され得る。本明細書で開示される装置たとえば、装置A100、A110、D100、MF100、またはDF100の様々な実装形態の1つまたは複数の要素は、全体または一部が、マイクロプロセッサ、組込みプロセッサ、IPコア、デジタル信号プロセッサ、FPGAフィールドプログラマブルゲートアレイ、ASSP特定用途向け標準製品、およびASIC特定用途向け集積回路などの論理要素の1つまたは複数の固定アレイまたはプログラマブルアレイ上で実行されるように構成された、命令の1つまたは複数のセットとしても実装され得る。本明細書で開示される装置の実装形態の様々な要素のいずれも、1つまたは複数のコンピュータたとえば、プロセッサとも呼ばれる、命令の1つまたは複数のセットまたはシーケンスを実行するようにプログラムされた1つまたは複数のアレイを含む機械としても実装されてよく、これらの要素のうちの任意の2つ以上、さらにはすべてが、同じそのような1つまたは複数のコンピュータ内に実装されてよい。本明細書で開示されるプロセッサまたは処理するための他の手段は、たとえば、同じチップ上に、またはチップセット中の2つ以上のチップ上に常駐する、1つまたは複数の電子デバイスおよび/または光デバイスとして作製され得る。そのようなデバイスの一例は、トランジスタまたは論理ゲートなどの論理要素の固定アレイまたはプログラマブルアレイであり、これらの要素のいずれも1つまたは複数のそのようなアレイとして実装され得る。そのような1つまたは複数のアレイは、1つまたは複数のチップ内たとえば、2つ以上のチップを含むチップセット内に実装され得る。そのようなアレイの例には、マイクロプロセッサ、組込みプロセッサ、IPコア、DSP、FPGA、ASSP、およびASICなどの論理要素の固定アレイまたはプログラマブルアレイがある。本明細書で開示されるプロセッサまたは処理するための他の手段は、1つまたは複数のコンピュータたとえば、命令の1つまたは複数のセットまたはシーケンスを実行するようにプログラムされた1つまたは複数のアレイを含む機械、または他のプロセッサとしても実装され得る。本明細書で説明したプロセッサは、プロセッサが組み込まれているデバイスまたはシステムたとえば、音声感知デバイスの別の演算に関係するタスクなど、方法M100またはMD100の実装形態のプロシージャに直接関係しないタスクを実行するかまたは命令の他のセットを実行するために使用することが可能である。また、本明細書で開示される方法の一部が音声感知デバイスのプロセッサによって実行され、その方法の別の一部は1つまたは複数の他のプロセッサの制御下で実行されることが可能である。本明細書で開示される構成に関して説明した様々な例示的なモジュール、論理ブロック、回路、およびテストならびに他の動作は、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、またはその両方の組合せとして実装され得ることが、当業者には諒解されよう。そのようなモジュール、論理ブロック、回路、および動作は、本明細書で開示される構成を生成するように設計された、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサDSP、ASICもしくはASSP、FPGAもしくは他のプログラマブル論理デバイス、個別ゲート回路もしくはトランジスタ論理回路、個別ハードウェア構成要素、またはそれらの任意の組合せを用いて実装または実行され得る。たとえば、そのような構成は、少なくとも部分的に、ハードワイヤード回路として、特定用途向け集積回路へと作製された回路構成として、または、不揮発性記憶装置にロードされるファームウェアプログラムとして、または、汎用プロセッサもしくは他のデジタル信号処理ユニットなどの論理要素のアレイによって実行可能な命令である機械可読コードとしてデータ記憶媒体からロードされるかデータ記憶媒体にロードされるソフトウェアプログラムとして、実装され得る。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであってよいが、代替として、プロセッサは、任意の従来のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、または状態機械であってもよい。プロセッサは、コンピューティングデバイスの組合せ、たとえば、DSPとマイクロプロセッサとの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、DSPコアと連携する1つもしくは複数のマイクロプロセッサ、または、任意の他のそのような構成として実装されてもよい。ソフトウェアモジュールは、RAMランダムアクセスメモリ、ROM読取り専用メモリ、フラッシュRAMなどの不揮発性RAMNVRAM、消去可能プログラマブルROMEPROM、電気的消去可能プログラマブルROMEEPROM、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、もしくはCD-ROMなど、非一時的記憶媒体中に、または当技術分野で知られている任意の他の形態の記憶媒体中に常駐し得る。例示的な記憶媒体は、プロセッサが記憶媒体から情報を読み取り、記憶媒体に情報を書き込むことができるように、プロセッサに結合される。代替として、記憶媒体はプロセッサと一体であってもよい。プロセッサおよび記憶媒体はASIC中に常駐してよい。ASICは、ユーザ端末内に常駐してよい。代替として、プロセッサおよび記憶媒体は、ユーザ端末内に個別構成要素として常駐してよい。本明細書で開示される様々な方法たとえば、方法M100、MD100、および本明細書で説明した様々な装置の動作に関して開示される他の方法は、プロセッサなどの論理要素のアレイによって実行されてよく、本明細書で説明した装置の様々な要素は、そのようなアレイ上で実行されるように設計されたモジュールとして実装され得ることに留意されたい。本明細書で使用するモジュールまたはサブモジュールという用語は、ソフトウェア、ハードウェアまたはファームウェアの形態でコンピュータ命令たとえば、論理式を含む任意の方法、装置、デバイス、ユニットまたはコンピュータ可読データ記憶媒体を指し得る。複数のモジュールまたはシステムを1つのモジュールまたはシステムに結合することができ、1つのモジュールまたはシステムを、同じ機能を実行する複数のモジュールまたはシステムに分離することができることを理解されたい。ソフトウェアまたは他のコンピュータ実行可能命令で実装した場合、プロセスの要素は本質的に、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などを用いて関連するタスクを実行するコードセグメントである。ソフトウェアという用語は、ソースコード、アセンブリ言語コード、機械コード、バイナリコード、ファームウェア、マクロコード、マイクロコード、論理要素のアレイによって実行可能な命令の1つもしくは複数のセットまたはシーケンス、およびそのような例の任意の組合せを含むことを理解されたい。プログラムまたはコードセグメントは、プロセッサ可読媒体に記憶されてよく、または、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号によって伝送媒体または通信リンクを介して送信されてよい。本明細書で開示される方法、方式、および技法の実装形態は、たとえば、本明細書に記載する1つまたは複数のコンピュータ可読記憶媒体の有形のコンピュータ可読特徴において論理要素のアレイたとえば、プロセッサ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、または他の有限状態機械を含む機械によって実行可能な命令の1つまたは複数のセットとしても有形に実施され得る。コンピュータ可読媒体という用語は、情報を記憶または転送することができる、揮発性の、不揮発性の、取外し可能な、および取外し不可能な記憶媒体を含む、任意の媒体を含み得る。コンピュータ可読媒体の例には、電子回路、半導体メモリデバイス、ROM、フラッシュメモリ、消去可能ROMEROM、フロッピー登録商標ディスケットもしくは他の磁気ストレージ、CD-ROM/DVDもしくは他の光ストレージ、ハードディスクもしくは所望の情報を記憶するために使用され得る任意の他の媒体、光ファイバー媒体、無線周波RFリンク、または、所望の情報を搬送するために使用されアクセスされ得る任意の他の媒体がある。コンピュータデータ信号は、電子ネットワークチャネル、光ファイバー、無線リンク、電磁リンク、RFリンクなどの伝送媒体を介して伝播することができる、任意の信号を含み得る。コードセグメントは、インターネットまたはイントラネットなどのコンピュータネットワークを介してダウンロードされ得る。いずれの場合も、本開示の範囲は、そのような実施形態によって限定されると解釈すべきではない。本明細書で説明した方法のタスクの各々は、ハードウェアで直接実施されてもよく、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実施されてもよく、またはその2つの組合せで実施されてもよい。本明細書で開示される方法の実装形態の典型的な適用例では、論理要素のアレイたとえば、論理ゲートは、この方法の様々なタスクのうちの1つ、複数、さらにはすべてを実行するように構成される。タスクの1つまたは複数場合によってはすべては、論理要素のアレイたとえば、プロセッサ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、または他の有限状態機械を含む機械たとえば、コンピュータによって読取り可能および/または実行可能である、コンピュータプログラム製品たとえば、ディスク、フラッシュもしくは他の不揮発性メモリカード、半導体メモリチップなどの1つまたは複数のデータ記憶媒体などに埋め込まれたコードたとえば、命令の1つまたは複数のセットとしても実装され得る。本明細書で開示される方法の実装形態のタスクは、2つ以上のそのようなアレイまたは機械によっても実行され得る。これらのまたは他の実装形態では、タスクは、携帯電話のようなワイヤレス通信用のデバイス、またはそのような通信機能をもつ他のデバイス内で実行され得る。そのようなデバイスは、VoIPなどの1つまたは複数のプロトコルを使用して回線交換および/またはパケット交換ネットワークと通信するように構成され得る。たとえば、そのようなデバイスは、符号化フレームを受信および/または送信するように構成されたRF回路を含み得る。本明細書で開示される様々な方法は、ハンドセット、ヘッドセット、または携帯情報端末PDAなどのポータブル通信デバイスによって実行されてよく、本明細書で説明した様々な装置は、そのようなデバイス内に含まれ得ることが明確に開示される。典型的なリアルタイムたとえば、オンライン適用例は、そのようなモバイルデバイスを使用して行われる電話による会話である。1つまたは複数の例示的な実施形態では、本明細書で説明した動作は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの任意の組合せで実施され得る。ソフトウェアで実施される場合、そのような動作は、1つまたは複数の命令またはコードとしてコンピュータ可読媒体に記憶され得るか、あるいはコンピュータ可読媒体を介して送信され得る。コンピュータ可読媒体という用語は、コンピュータ可読記憶媒体と通信たとえば、伝送媒体の両方を含む。限定ではなく、例として、コンピュータ可読記憶媒体は、限定はしないが、ダイナミックRAMもしくはスタティックRAM、ROM、EEPROM、および/またはフラッシュRAMを含み得る半導体メモリ、または強誘電体メモリ、磁気抵抗メモリ、オボニックメモリ、高分子メモリ、または相変化メモリなどの記憶要素のアレイ、CD-ROMもしくは他の光ディスクストレージ、および/または、磁気ディスクストレージもしくは他の磁気ストレージデバイスを備え得る。そのような記憶媒体は、コンピュータによってアクセスされ得る命令またはデータ構造の形態で情報を記憶し得る。通信媒体は、ある場所から別の場所へのコンピュータプログラムの転送を可能にする任意の媒体を含む、命令またはデータ構造の形態の所望のプログラムコードを搬送するために使用されコンピュータによってアクセスされ得る、任意の媒体を備え得る。同様に、いかなる接続も適切にコンピュータ可読媒体と称される。たとえば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線DSL、または、赤外線、無線、および/もしくはマイクロ波のようなワイヤレス技術を使用して、ウェブサイト、サーバ、または他のリモートソースから送信される場合、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、DSL、または、赤外線、無線、および/もしくはマイクロ波のようなワイヤレス技術は、媒体の定義に含まれる。本明細書で使用するディスクdiskおよびディスクdiscは、コンパクトディスクdiscCD、レーザディスクdisc、光ディスクdisc、デジタル多用途ディスクdiscDVD、フロッピーディスクdiskおよびブルーレイ登録商標ディスクdiscBlu-RayDiscAssociation、カリフォルニア州ユニヴァーサルシティーを含み、ディスクdiskは、通常、データを磁気的に再生し、ディスクdiscはデータをレーザで光学的に再生する。上記の組合せもコンピュータ可読媒体の範囲内に含めるべきである。本明細書で説明した音響信号処理装置は、いくつかの動作を制御するために音声入力を受け取り、またはバックグラウンドノイズから所望のノイズを分離することから利益を得ることができる、通信デバイスなどの電子デバイスに組み込まれ得る。多くの適用例において、複数の方向から発生した背景音から、明瞭な所望の音を強調または分離することから利益を得ることができる。そのような適用例は、音声認識および検出、音声強調および分離、音声により有効になる制御などの機能を組み込んだ、電子デバイスまたはコンピューティングデバイスにおける人と機械の間のインターフェースを含み得る。そのような音響信号処理装置を、限定された処理機能のみを与えるデバイスに適するように実装するのが望ましいことがある。本明細書で説明したモジュール、要素、およびデバイスの様々な実装形態の要素は、たとえば、同じチップ上に、またはチップセット中の2つ以上のチップ上に常駐する、電子デバイスおよび/または光デバイスとして作製され得る。そのようなデバイスの一例は、トランジスタまたはゲートなど、論理要素の固定アレイまたはプログラマブルアレイである。本明細書で説明した装置の様々な実装形態の1つまたは複数の要素は、全体または一部が、マイクロプロセッサ、組込みプロセッサ、IPコア、デジタル信号プロセッサ、FPGA、ASSP、およびASICのような論理要素の1つまたは複数の固定アレイまたはプログラマブルアレイ上で実行されるように構成された、命令の1つまたは複数のセットとしても実装され得る。本明細書で説明した装置の一実装形態の1つまたは複数の要素は、装置が組み込まれているデバイスまたはシステムの別の動作に関係するタスクなど、装置の動作に直接関係しないタスクを実施し、または装置の動作に直接関係しない命令の他のセットを実行するために使用することが可能である。また、そのような装置の実装形態の1つまたは複数の要素は、共通の構造たとえば、異なる要素に対応するコードの部分を異なる時間に実行するために使用されるプロセッサ、異なる要素に対応するタスクを異なる時間に実施するように実行される命令のセット、または、異なる要素向けの動作を異なる時間に実施する電子デバイスおよび/もしくは光デバイスの構成を有することが可能である。"