"入力信号110の処理されたバージョン112を該入力信号に応じて提供するための信号処理器150であって、前記入力信号の前記処理されたバージョン112を得るために、前記入力信号110またはその前処理されたバージョン110’の一部を、複数の窓値インデックス値tについての信号処理窓値wctによって示される信号処理窓に応じて窓関数処理するように構成された窓関数処理部120と、複数の窓値インデックス値tについての前記信号処理窓値wctを、1つ以上の窓形状パラメータckに応じて提供するための窓提供部180とを備え、前記窓提供部180は、窓値インデックス値tを対応する関数値にマッピングする複数の正弦型整形関数の関数値の加重和を計算して、前記信号処理窓値wctを得るように構成され、前記関数値の加重は、前記窓形状パラメータckによって決定される、信号処理器150。前記窓提供部は、複数の窓値インデックス値tについての前記信号処理窓値wctを以下の式に従って提供するように構成されている、請求項1に記載の信号処理器:ここで、K≧1であり、ck’は、前記窓形状パラメータによって決定された窓形状パラメータ値である。入力信号210の処理されたバージョン212を該入力信号210に応じて提供するための信号処理器200であって、前記入力信号の前記処理されたバージョンを得るために、前記入力信号またはその前処理されたバージョン210’の一部を、複数の窓値インデックス値tについての信号処理窓値wctによって示される信号処理窓に応じて窓関数処理するように構成された窓関数処理部220を備え、前記信号処理窓値は、前記窓値インデックス値を対応する関数値にマッピングする複数の正弦型整形関数の関数値の加重合計の結果値である、信号処理器200。前記信号処理窓値wctは以下の式に従って定義される、請求項3に記載の信号処理器:ここで、tは、窓スロープ1630について0~L/2の値をとり、K≧1である。入力信号の処理されたバージョンを該入力信号に応じて提供するための方法であって、前記入力信号の前記処理されたバージョンを得るために、前記入力信号またはその前処理されたバージョンの一部を、複数の窓値インデックス値についての信号処理窓値によって示される信号処理窓に応じて窓関数処理するステップと、複数の窓値インデックス値についての前記信号処理窓値を、1つ以上の窓形状パラメータに応じて提供するステップとを含み、複数の正弦型整形関数の関数値の加重和を計算して、前記信号処理窓値を取得し、前記正弦型整形関数は、窓値インデックス値を対応する関数値にマッピングし、前記関数値の加重は、前記窓形状パラメータによって決定される、方法。入力信号の処理されたバージョンを該入力信号に応じて提供するための方法であって、前記入力信号の前記処理されたバージョンを得るために、前記入力信号またはその前処理されたバージョンの一部を、複数の窓値インデックス値についての信号処理窓値によって示される信号処理窓に応じて窓関数処理するステップを含み、前記信号処理窓値は、窓値インデックス値を対応する関数値にマッピングする複数の正弦型整形関数の関数値の加重合計の結果値である、方法。コンピュータ上で実行されたときに、請求項5から6の一項に記載の方法を実行するためのコンピュータプログラム。1.図1aによる信号処理器図1は、本発明の第1の実施形態による信号処理器100のブロック模式図を示す。信号処理器100は、入力信号110を受信し、これに基づいて、入力信号の処理されたバージョン112を提供するように構成されている。信号処理器100は、入力信号の処理されたバージョン112または任意の後処理部130においてさらなる後処理を経た入力信号のバージョン112’を得るために、入力信号110またはその前処理されたバージョン110’任意の前処理111によって得ることができるの一部を、複数の窓値インデックス値nについての信号処理窓値122によって示される信号処理窓に応じて窓関数処理するように構成された窓関数処理部120を備える。この目的で、窓関数処理部120は、窓提供部130から信号処理窓値wnを受信する。窓提供部130もまた典型的には信号処理器100の一部である。窓提供部130は、複数の窓値インデックス値nについての信号処理窓値wnを1つ以上の窓形状パラメータ132に応じて提供するように構成されている。窓提供部は、窓値インデックス値nに対応付けられた複数の引数値c ́nについて正弦関数を評価して、信号処理窓値wnを得るように構成されている。窓提供部130はまた、例えば、cnによって示される窓値インデックス値nに線形依存する線形項と、1つ以上の整形関数の関数値との加重和を計算するようにも構成されている。1つ以上の整形関数は、窓値インデックス値nを対応する関数値にマッピングする。1つ以上の整形関数は、窓スロープの中心に対して点対称である。加重和の計算を実行して、引数値c ́nを得る。したがって、窓提供部130は、特に良好な特性を有する窓を示す信号処理窓値wnを提供する。信号処理窓値wnを得るために窓提供部において正弦関数評価を適用することにより、2つの対応する窓スロープが重複している場合について、良好なエネルギー保存特性を有する窓を得ることが可能となる。さらに、正弦関数評価のために、窓値インデックス値簡単にインデックス値としても示すの線形関数ではなく、インデックス値に線形依存する線形項と、非線形でありかつ窓スロープの中心に対して点対称である1つ以上の整形関数の関数値との重ね合わせである引数値c ́nを使用することにより、信号処理窓値wnによって示される信号処理窓の形状を調整することができる。例えば、1つ以上の窓形状パラメータ132に応じて引数値の異なる遷移インデックス値nの関数としてのが得られるように、引数値c ́nに対する1つ以上の整形関数の寄与を調整することができる。したがって、信号処理窓値によって示される信号処理窓の特性は、1つ以上の窓形状パラメータ132に応じて特定のニーズに合わせて調整することができる。さらに、窓スロープの中心に対して点対称である1つ以上の整形関数を選択することは、信号処理窓の良好なエネルギー保存特性およびエネルギー圧縮特性を保証するとともに、引数値を計算するための計算労力を削減する機会を提供するのに有用であることが分かっている。信号処理窓値wnの代わりとなり得る信号処理窓値wnewnの計算に関する詳細については後述する。2.図1bによる信号処理器図1bは、信号処理器100と類似した信号処理器150のブロック模式図を示す。したがって、同一の手段および信号には同一の参照符号を付す。ただし、信号処理器150は、窓提供部130とは異なる窓提供部180を備える。窓提供部180は、1つ以上の形状パラメータck ́182を受信し、これに基づいて、例えば、wctで示される信号処理窓値wtを提供する。ここで、変数tは窓値インデックス値であり、簡単にインデックス値としても示される点に留意されたい。窓提供部180は、複数の窓値インデックス値tについての信号処理窓値wtを1つ以上の窓形状パラメータckに応じて提供するように構成されている。窓提供部180は、窓値インデックス値を対応する関数値にマッピングする複数の正弦型整形関数の関数値の加重和を計算して、信号処理窓値wtを得るように構成されている。関数値の加重は、窓形状パラメータckによって決定される。窓提供部180を用いて信号処理窓値を提供することにより、信号処理窓値が多くの場合において十分に良好な特性を有するように、信号処理窓値を提供することができる。また、窓形状パラメータの1つ以上の異なる選択について異なる信号処理窓を得ることができるように、1つ以上の窓形状パラメータckを用いて特定の特性を調整することができる。正弦型整形関数を使用し、そして、この正弦型重み関数の関数値の加重和を形成することにより、詳しく後述するように、良好な特性を有する窓を得ることができる。さらに、窓提供部180によって提供される信号処理窓値wtの計算に関する詳細については後述されるという点に留意されたい。3.図2による信号処理器図2は、本発明の一実施形態による信号処理器200のブロック模式図を示す。信号処理器200は、入力信号210を受信し、これに基づいて、入力信号の処理されたバージョン212を提供するように構成されている。信号処理器200は、入力信号210またはその前処理されたバージョン210の一部を、当該入力信号の処理されたバージョン212を得るために、複数の窓値インデックス値簡単にインデックス値として示されるについての信号処理窓値によって示される信号処理窓に応じて窓関数処理するように構成された窓関数処理部220を備える。信号処理器200は、任意の前処理211および任意の後処理213を備え得る。信号処理窓値は、窓値インデックス値に対応付けられた複数の引数値についての正弦関数評価の結果値であり、引数値は、窓値インデックス値に線形依存する線形項と、窓値インデックス値を対応する関数値にマッピングする1つ以上の正弦型整形関数の関数値との加重和である。1つ以上の正弦型整形関数は、窓スロープの中心に対して点対称である。窓関数処理部220は、結果的に、窓関数処理部120によって実行される窓関数処理と非常に類似した窓関数処理を実行し得る。例えば、窓関数処理部220によって使用される信号処理窓値は、窓関数処理部120によって使用される信号処理窓値と同一であり得る。窓関数処理部220によって使用される信号処理窓値は、例えば、ルックアップテーブルに格納してもよく、あるいは、別の方法で得ることができる。別の実施形態では、異なる信号処理窓値を使用してもよい。別の実施形態において、信号処理窓値は、窓値インデックス値を対応する関数値にマッピングする複数の正弦型整形関数の関数値の加重合計の結果値である。結論として、窓関数処理部220は、例えば、信号処理窓値wnewnによって示される窓を入力信号210またはその前処理されたバージョン211’に適用するように構成され得る。しかしながら、その代わりに、窓関数処理部220は、信号処理窓値wctを入力信号210またはその前処理されたバージョン210’に適用するように構成されてもよい。窓関数処理部220によって適用される信号処理窓に関するさらなる詳細については後述する。4.図3による窓提供部図3は、本発明の一実施形態による窓提供部300のブロック模式図を示す。窓提供部300は、典型的には変数値である1つ以上の窓形状パラメータ310を受信し、これに基づいて、複数の窓値インデックス値についての信号処理窓値wn312の集合を提供するように構成されている。窓提供部300は、窓値インデックス値に対応付けられた複数の引数値について正弦関数を評価して、信号処理窓値wnを得るように構成されている。窓提供部はまた、例えば、cnによって示される場合がある、窓値インデックス値nに線形依存する線形項と、1つ以上の整形関数の関数値との加重和を計算するようにも構成されている。1つ以上の整形関数は、窓値インデックス値nを対応する関数値にマッピングする。1つ以上の整形関数は、窓スロープの中心に対して点対称である。したがって、窓提供部300は、本質的に、窓提供部130の機能を果たす。ただし、窓提供部300は、窓関数処理部130から独立した構成要素であり得るという点に留意されたい。しかしながら、その代わりに、窓提供部300は、窓提供部180の機能を果たしてもよい。5.図4による符号化されたメディア信号以下に、符号化されたメディア信号について説明する。このような符号化されたメディア信号の概略表現が図4に示されている。符号化されたメディア信号400は、メディアコンテンツの符号化された表現と窓形状パラメータとを含む。窓形状パラメータは、例えば、窓提供部130のための1つ以上の窓形状パラメータ132としての機能を果たすかあるいは窓提供部180のための1つ以上の窓形状パラメータ132としての機能を果たすように適合される。したがって、符号化されたメディア信号400における窓形状パラメータは、窓提供部130または窓提供部180を用いて信号処理窓値wnまたはwtを生成するために選択される。また、メディアコンテンツの符号化された表現は、典型的には、窓形状パラメータによって示される窓に応じた窓関数処理を用いて符号化される。6.窓提供部130によって提供されるかあるいは窓関数処理部220によって使用される窓に関する詳細6.1概要および定義以下に、窓提供部130によって提供される窓に関するいくつかの詳細について説明する。この窓は、窓関数処理部220によっても使用され得る。ここで、窓は、信号処理窓値wnによって定義されるという点に留意されたい。信号処理窓値wnに、典型的には、入力信号110またはその前処理されたバージョン110’を乗じて、入力信号の窓関数処理されたバージョンまたは入力信号の前処理されたバージョン110’を得る。窓は、典型的には、信号処理窓値wnによって示されるここで、nは信号処理窓値を指定するインデックス値例えば、時間インデックス値である。加えて、窓は、典型的には、左側窓スロープおよび右側窓スロープを含む点に留意されたい。窓は、更に、中央の信号処理窓値の数が共通の所定の値をとるような一定のまたはほぼ一定の中央部分を任意に含み得る。しかしながら、窓の左側窓スロープと右側窓スロープとは異なっていてもよいという点に留意されたい。したがって、以下の記述は、単一の窓スロープの、すなわち、小さい窓値例えば、ゼロ窓値と大きな窓値例えば、最大窓値1との間の移行の形状を実質的に示していることが指摘される。次に、窓の概略表現を示す図16を参照すると、横軸1610がインデックス値nを示し、縦軸1612がインデックス値nに対応付けられた信号処理窓値wnを示す図16のグラフ表現においてこのことがより詳細に説明される。窓1600は左側窓部1620および右側窓部1622を含むことが理解される。左側窓部は、キー要素として、左側窓スロープ1630を含む。左側窓スロープ1630は、例えば、複数の信号処理窓値wnによってn=n1~n=n2について定義される。左側窓部1620は、信号処理窓値wnが小さい値、例えばwn=0をとる左外側部分を任意に更に含み得る。左側窓部はまた、信号処理窓値wnが所定の値、例えばwn=1をとる中央窓部の一部も任意に含む。窓1600は、右側窓部1622を含み、右側窓部1622は、キー要素として、右側窓スロープ1640を含む。右側窓部は、信号処理窓値が所定の値、例えばwn=1をとる中央窓部の一部を任意に含み得る。右側窓部はまた、信号処理窓値wnが小さい値、例えばwn=0をとる右外側部分も任意に含み得る。左外側部分、中央窓部および右外側窓部分は任意であると考えるべきであるという点に留意されたい。また、窓1600は、対称であっても非対称であってもよいという点に留意されたい。したがって、左側窓スロープ1630および右側窓スロープ1640は、等しくてもよく、あるいはいくつかの実施形態においては著しく異なっていてもよい。ここで、以下の記述は、実質的に、左側窓スロープ1630、即ち、小さいまたはゼロの窓値と、大きいまたは最大の窓値との間の移行に関するという点に留意されたい。しかしながら、左外側部分を任意に追加し、中央窓部を任意に追加し、右側窓スロープを追加し、右外側部分を任意に追加することにより、左側窓スロープ1630の知識から窓1600全体を得ることができるという点に留意されたい。また、右側窓スロープ1640は、例えば式3といった単純なミラーリング処理を用いて左側窓スロープと同様に得ることができるという点にも留意されたい。ここで、以下の記述によると、左側窓スロープは、n=0~n=N/2-1について値wnによって示されるべきであるという点にも留意されたい。しかしながら、異なるインデックス値を使用することは当然可能である。6.2窓wnewnの詳細本発明による実施形態は、MDCT用途のための自由かつ計算効率のよい窓関数アプリケーションが無いという問題に対し、式4の正弦窓関数に対する拡張を宣言することによって対処するものである。尚、式4は、n=N/2-1/2について対称である三角形窓関数の正弦であると考えることができる。式3が与えられた場合、これは、以下を意味する。ここで、cnは窓コア関数を示し、窓コア関数は予め定められているため事前に計算が可能である。本提案の拡張は、式7のcnに、2πの整数倍である角周波数を有する加重正弦曲線を加算することである。c ́nにおける正弦項もまた事前に計算することができる。af因子によって規定されるそれらの加重のみが適合される必要がある。よって、本提案の窓を変換毎に信号に合わせて調整する際、式9と、式8における加重とをだけ再計算すればよく、これにより、適合の計算的な複雑性がKBD窓およびSinhaFerreira窓を用いた適合よりも低くなる。さらに、式8および式9における正弦項により、本提案の窓関数のクラスの各実現は、そのエンドポイントにおいて完全に減衰してゼロとなり、これにより、サイドローブの少なくとも12dB/オクターブの一様な減衰が窓の周波数応答において保証されることも述べるに値する。このことは、KBD窓およびPrincenandBradleyの論文AnalysisSynthesisFilterBankDesignBasedonTimeDomainAliasingCancellationIEEETransAcousticsSpeechandSignalProcessingOct1986pp11531161およびFerreiraの論文ConvolutionalEffectsinTransformCodingwithTDACAnOptimalWindowIEEETransSpeechandAudioProcessingMar1996pp104114において公開された窓については当てはまらず、したがって、これらの遠周波数farfrequencyサイドローブは、12dB/オクターブ未満で減衰する。等しいメインローブ幅の場合、これは、式8および式9による窓が、遠周波数サイドローブ減衰に関して従来技術の窓よりも優れた性能を有する可能性があることを意味する。本発明による窓の計算または適合は、以下のステップを含む:-設計考慮に基づいてc ́nにおける正弦項の数および適切な重み因子afを選択するステップ。-窓長Nを決定または定義し、選択されたafおよび正弦項の数を用いてc ́nを計算するステップ。-n=0,1,...,N/2-1について式9のwnewnを計算し、次いで式3を使用して、長さNの窓インスタンスを求めるステップ。-異なる窓パラメータ表現が前の隣接セグメントについて使用される場合、前の窓インスタンスの右半分を較正するか、現在の窓インスタンスの左半分を較正するか、あるいは前の窓インスタンスの右半分および現在の窓インスタンスの左半分の両方を較正することのいずれかにより、完全反転制約条件を満足させるステップ。好ましい実施形態において、窓関数は、計算の複雑性に関しては正弦窓およびVorbis窓と同等であるが、少なくともKBD窓およびSinhaFerreira窓の設計自由度を提供する。上記に関し、値c ́nは、窓値インデックス値nに対応付けられた引数値であると考えられるという点に留意されたい。また、関数sin2πfcnは、整形関数であると考えられ得るという点にも留意されたい。また、整形関数として正弦関数を使用する必要はないという点に留意されたい。むしろ、整形関数が窓スロープの中心に対して点対称となるように整形関数を選択すればよい。窓スロープの中心は、例えば、線形項cn=0.5の値によって定義される。例えば、正弦関数の代わりに点対称の多項関数を使用してもよく、これにより、場合によっては評価が容易となり得る。また、整形関数は、cn=0およびcn=1について、即ち、窓スロープの最も左の窓値インデックス値の環境および窓スロープの最も右の窓値インデックス値の環境において、十分にゼロに近い値をとるのが好ましい。換言すれば、整形関数は、最も左の窓値インデックス値例えば、n=0および最も右の窓値インデックス値例えば、n=N/2-1の環境または近傍においてゼロを有するかあるいはほぼゼロの値をとるのがよい。さらに、式6および式7は、例えば、窓提供部130の引数値計算によって評価されてもよく、式9は窓提供部130の正弦関数評価によって評価されてもよいという点に留意されたい。したがって、n=0~n=N/2-1について窓提供部130の正弦関数評価によって得られる値wnewnは、例えば、左側窓スロープ1630を示し得る。窓提供部130は、結果として、左側窓スロープに対応付けられた上記信号処理窓値に基づいて、窓1610全体を組み立てるように構成され得る。この目的で、窓提供部は、図16に示すように、左外側部分、中央窓部、右側窓スロープおよび右外側部分を追加してもよい。右側窓スロープは、対称の窓の場合、左側窓スロープをミラーリングすることによって得ることができる。しかし、その代わりに、右側窓スロープは、左側窓スロープとは異なっていてもよく、また、左側窓スロープとは異なる窓形状パラメータについて得られた窓スロープをミラーリングすることによって得ることができる。また、入力信号の前の部分に対応付けられた右側移行スロープと入力信号の後の部分に対応付けられた左側移行スロープとが、完全反転制約条件が満たされるという点において一致することを信号処理器によって確実にしてもよいという点に留意されたい。この目的で、入力信号の後の部分に対応付けられた左側窓スロープが入力信号の前の部分に対応付けられた右側窓スロープを得るために適用されたものと同じパラメータを使用して得られることを確実にしてもよい。さらに、式6、式8および式9によって定義されるアルゴリズムは、計算力が限られた装置における窓関数のオンライン計算によく適しているという点に留意されたい。しかしながら、いくつかの実施形態では、式6、式8および式9によって定義されるような窓を一度評価し、その結果を、後で使用するためにルックアップテーブルに格納してもよい。6.3.窓の設計についての解説以下に、特に良好な特性を有する窓を与えるいくつかの条件について述べる。しかしながら、以下に述べる条件に従うことは必須であると考えるべきではないという点に留意されたい。発明の背景のセクションで述べたように、MDCTを採用する信号コーダは、信号操作が行われていないときに、システム全体を完全に反転可能するために、すなわち、完全な入力復元を実現するために、信号に適用される窓関数に対してある条件を課す必要がある。パワー相補関数としても知られる式2に合致する関数は、適切なカテゴリーの代表例である。本発明の窓クラスの全ての実現は、このカテゴリーに属する。しかしながら、全ての採用されたnについて非負のc ́nを用いた以下の実現が特に良好な通過帯域選択性と阻止帯域除去性とを同時にもたらすことが分かる。したがって、以下の記述では窓クラスのこの部分集合に注目する。場合によっては、全ての採用されたnについて非負のc ́nを用いた実現のみが、十分な通過帯域選択性および阻止帯域除去性を同時にもたらす。一般に、所与の使用例に合わせた窓周波数応答を設計するために式8において任意の数の正弦項を使用することができるが、2つの正弦項f=1、2により、自由度と、複雑性と、メモリ使用との間の適切なトレードオフがもたらされることが分かった。具体的には、2つの正弦項を使用して、以下のようなパラメータを導出することができる。-窓インスタンスのメインローブ幅を最小にする、すなわち、近周波数選択性を最大化し、-ある規格化された周波数を超える窓インスタンスの最大サイドローブレベルを最小化し、-窓インスタンスのサイドローブ減衰、即ち、遠周波数阻止帯域減衰のレートを最大化し、-窓インスタンスの既存の基準窓インスタンスに対する最大差を最小化する。以下に、これらの設計考慮のそれぞれについて具体例を用いて検討する。6.3.1最大通過帯域選択性を有する窓式2のパワー相補条件は、特に最初のいくつかのサイドローブの幅およびレベルに関して、達成可能な周波数応答の範囲を限定するものの、最も狭いメインローブにつながる窓関数は、c ́nにおける全てのaf因子をゼロに設定することによって得ることができる。容易に分かるように、得られる窓は、式4のAAC正弦窓に等しい。そのスペクトルを、KBDα=4窓およびVorbis窓のスペクトルと共に図5に示す。しかしながら、要するに、窓形状パラメータafのうち少なくとも1つは非ゼロ値に設定されるのが好ましいという点に留意されたい。それでも、窓提供部113の上述の構造により、単に窓形状パラメータafを設定するだけで、特定の信号を用いることなくAAC正弦窓さえも得るための自由度が実現される。6.3.2最小サイドローブ最大値を有する窓最大サイドローブレベルを最小化する式9の構成は、全数探索法または勾配ベースの探索法のいずれかによってafパラメータをまとめて最適化することにより得ることができる。しかしながら、式2により、それを上回る値に対してミニマックス最適化が実行される低周波数境界Nω0>1.5を定義することが推奨される。Nω0=4.5の値により、パラメータa1=0.1224およびa2=0.00523が得られることが分かった。このように構成された窓関数を図6に示す。同じく図示されるAACのKBD窓関数との類似性は明らかである。対応する窓スペクトルを図7に示す。KBD窓と比較して本発明の窓の最初の2つのサイドローブのレベルが低いこと、およびNω0≒5この周波数を超える本提案の窓の最初の3つのサイドローブは-66.8dBのレベルを有する一方で、KBD窓は-63.0dBの若干高いレベルに達しているを超える最大サイドローブレベルが減少していることは注目に値する。c ́nにおける正弦項の使用により、本発明の窓クラスのいずれの実現も連続的であり、よって、そのエンドポイントにおいて滑らかに減少してゼロとなることが保証される。この利点を図8に示す。過去に導出された窓のサイドローブは、12dB/オクターブのレートで減衰することが理解される。これに対し、KBD窓はより低い減衰レートを示しており、その理由は、KBDの重み関数のエンドポイントにおける若干の不連続性にある。その結果、本提案の窓は、Nω≒250~Nω≒7ではKBD窓に性能において劣っているにも関わらず、Nω≒250より上ではKBD窓よりも高い除去性を達成している。いくつかの分析または合成用途では、この特徴は利点となり得る。6.3.3最大サイドローブ減衰を有する窓ある場合においては、12dB/オクターブを超えるレートでサイドローブが減衰する窓を利用することが望ましいことがある。本発明により、例えば、24dB/オクターブで減衰する窓を構築することが可能となる。これは、重み関数の連続した一次微分、すなわち、窓インスタンスの端部において消失する微分を要件とすることによって行われる。この問題に対する最も直観的な解決方法は、a1=0.1591、a2=0の構成である。得られる窓応答を、以下で述べる他の3つの応答とともに図9に示す。6.3.4基準窓を近似する窓本提案の窓クラスの自由度についてのこの論証を完成させるため、2つの既存の窓に非常に類似した2つの窓実現を生成する試みを行う。その多様性のゆえに、KBDα=4関数および三次SinhaFerreira関数を基準として選択した。c ́nおよび式9による復元を、最小二乗的に、すなわち、基準と近似との間の平方差を最小化することにより行ったなお、他の方法も考えられる。図9はその結果を示す。本発明の窓は、従来技術の相当する窓とほぼ同一であり、大きな違いは非常に低いレベルにおいてのみ生じていることが理解される。したがって、複雑な環境またはメモリを最重視すべき環境においては、基準窓は、高レベルの後方互換性、また、該当する場合は、ほぼ完全な復元の可能性を維持しながら、本発明の窓クラスを用いたデバイスで置き換えることができる。7.信号適合型システムにおける実施例本提案の窓クラスのさらなる利点は、システムが、2の整数べきによって関係付けられた異なる長さの信号セグメントを処理するときに生じる。例えば、AACでは、この手順ブロック切り替えとしても知られるは、フレーム当たり20481920個のサンプルに対して1回または256240個のサンプルに対して8回、MDCTを適用することによって実現される。ここで、式8における個々の項の部分集合、例えば、n=0,1,...,、N/8-1を、より低い長さの窓のためのコア関数として再使用することができ、正弦項の場合には窓関数自体として使用することができる。低い長さの窓についての設計自由度を下げることが許容される場合は、このことを利用して、コア関数の格納に必要とされるメモリ容量をさらに削減することができる。8.本発明のさらなる応用本明細書で報告されるようなパワー相補窓関数は、オーディオまたはビデオコーディング以外のいくつかの応用シナリオに非常に魅力的でありえる。発明の背景セクションの第6段落で引用した文献に示されるように、パワー相補窓は、連続ブロック間に重複を有してブロックごとに動作する、瞬間エネルギー保存型クロスフェイドまたは切り替えシステムおよび信号分析処理デバイスにおいて採用することができる。より一般的には、一次元以上の信号上でフィルタリングタスクを実行するあらゆる装置は、本報告の窓を、以下を含むそのフィルタリングカーネルの構築において使用することができるが、これらに限定されるものではない。-高域通過微分フィルタ、低域通過積分フィルタ、および帯域通過フィルタ、-ダウンサンプリング部デシメーションフィルタおよびアップサンプリング部補間フィルタ、-単一または多周波帯用の等化器、圧縮器、伸長器、および制限器、-ノイズ低減のためのアルゴリズムおよび関連の改良または効果ツール。本明細書において提案される本発明の窓関数をこのようなシステムにおいて採用し、そのスペクトル特性を、好ましくは、信号セグメント適合的に、アプリケーション要件に合わせて調整することにより、知覚性能の向上の実現が期待される。9.図10によるメディア信号符号化器およびメディア信号復号器図10は、メディア信号符号化器およびメディア信号復号器のブロック模式図を示す。メディア信号符号化器1010は、1つ以上のチャネル信号s1n~sMnを受信し、これに基づいて、符号化された表現を提供するように構成されている。入力メディア信号の符号化された表現は、MDCT係数S1k~SMkの形態をとってもよく、あるいは、このようなMDCT係数の符号化された表現であってもよい。信号符号化器1010は、例えば、独立して動作し得るか結合され得る複数の同一の信号経路1012a~1012mを備える。加えて、信号符号化器1010はまた、符号化パラメータ計算部602も備え、符号化パラメータ計算部602は、例えば、ブロック長、時間領域雑音整形TNSパラメータ、サブバンド利得補償パラメータ、設定情報および/または心理音響モデル情報等の符号化パラメータのうち1つ以上を決定する。以下に、経路または枝路1012aについて述べるが、上記の記述は、更なる枝路、例えば、枝路1012mにも適用可能である。枝路1012aは、それぞれのチャネルの入力信号s1nおよび符号化パラメータ決定部602からの情報を受信する窓検出部603を備える。窓検出部603は、例えば、所望の窓の形状を示す窓形状情報603aを提供し得る。窓形状情報は、例えば、符号化器1010の客観的性能コーディング利得、周波数選択性またはエネルギー圧縮、データ圧縮、導入されるエイリアシングの量または主観的性能誤りのないまたは誤りのある送信および復号後の符号化された出力の知覚品質が最適化されるかあるいは改良されるように、窓検出部603に対する入力から決定され得る。枝路1012aはまた、窓同期化部604を含み、窓同期化部604は、任意であると考えられるべきであり、また、本発明の枝路1012aの窓検出部603によって提供される窓形状情報を、異なる枝路の窓検出部によって提供された窓形状情報と組み合わせることができる。したがって、同期化窓形状情報604aが窓同期化部604によって任意に提供され得る。信号経路1012aはまた、窓形状情報603aまたは同期化窓形状情報604aを受信し、これに基づいて、適合化窓形状情報605aを提供するように構成された完全復元実行部605も備える。例えば、完全復元実行部605は、入力信号の前の部分に対応付けられた窓の右側移行スロープ窓スロープとしても示されるが、入力信号の連続する部分に対応付けられた窓の窓スロープのミラーリングされたバージョンとなることを確実にすることができる。例えば、入力信号の連続する部分に対応付けられた窓の窓スロープが同一の窓形状パラメータで定義されることを確実にすることができる。信号経路1012aはまた、窓関数処理部1014に信号処理窓値w1nを提供するように構成された窓計算部606も備える。窓関数処理部1014は、入力信号s1nのサンプルに対応する信号処理窓値w1nを乗じて、窓関数処理された信号値s1 ́nを得るように構成され、窓関数処理された信号値s1 ́nは、修正離散コサイン変換部607に入力されて、MDCT係数S1kが得られる。ここで、窓計算部606は、窓提供部130または窓提供部180の機能を果たすことができ、したがって、信号処理窓値w1nは信号処理窓値wnまたは信号処理窓値wtと等価であるという点に留意されたい。また、窓関数処理部1014は、窓関数処理部120の機能を果たすことができる。したがって、符号化器1010は、適合化窓形状パラメータ605aに応じて、入力信号s1nの窓関数処理のための複数の異なる窓を適用するように構成され、窓計算部606は信号処理窓値を提供する。符号化器1010は、MDCT変換部607によって提供されたスペクトル値S1k~SMkを効率的に符号化するための更なる符号化ステージを任意に備え得る。信号復号器1020は、復号されたスペクトル値Q1k~QMkを受信するように構成されている。復号されたスペクトル値Q1k~QMkは、スペクトル値S1k~SMkを符号化することにより符号化器1010によって提供され得るビットストリームから抽出され得る。換言すれば、スペクトル係数Q1k~QMkは、量子化誤差の場合を除いて、スペクトル値S1k~SMkと同一であってもよい。ここで、kは周波数インデックスであり、M≧1はチャネル数を示すここで、1チャンネル当たり1つの枝路が設けられている。復号器1020はまた、窓長値N1~NMこれらは上述のように変数Nの関数をとるおよび1つ以上の窓形状パラメータa1~aM例えば、1つの枝路またはチャネル当たり1つを受信するようにも構成されている。復号器1020は、スペクトル係数Q1k~QMkを受信し、これに基づいて、逆変換された信号q1n~qMnを得るように構成された逆修正離散コサイン変換部608を備える。復号器1020はまた、窓選択部609も含み、窓選択部609は、完全復元実行部605と組み合わされて動作して、入力窓形状パラメータa1~aMから適合された窓形状パラメータ605aを導出するここで、入力窓形状パラメータa1~aMは、メディアコンテンツを表すビットストリームから抽出または導出され得る。例えば、入力窓形状パラメータa1~aMおよびスペクトル値Q1k~QMkは、いずれも、符号化されたメディア信号で表現され得る。復号器1020は、適合された窓形状パラメータ605aあるいは、入力窓形状パラメータa1~aMを受信し、これに基づいて、信号処理窓値w1n~wMnを提供する窓計算部606を更に備える。窓計算部606は、窓提供部130または窓提供部180の機能を果たすことができ、適合された窓形状パラメータ605aは、1つ以上の窓形状パラメータ132または1つ以上の窓形状パラメータ182に対応していてもよい。同様に、信号処理窓値w1n~wMnは、信号処理窓値wnまたは信号処理窓値wtと等価であってもよい。したがって、窓計算部606は、適合された窓形状パラメータ605aまたは入力窓形状パラメータa1~aMに応じて異なる形状の窓を提供することができる。復号器1020の窓計算部606によって提供される信号処理窓値w1n~wMnを逆修正離散コサイン変換部608によって提供される逆変換された信号q1n~qMnに例えば乗法演算1024により適用して、値q1n~qMnの窓関数処理されたバージョンq1 ́n~qM ́nを得ることができる。復号器1020は、逆変換された信号q1n~qMnの連続する窓部分q1 ́n~qM ́nを受信し、当該連続する部分を重複加算して、復元された信号y1n~yMnを得るように構成された重複加算部610を更に備える。重複加算部610は、重複加算部610によって重複された窓関数処理された信号部分q1 ́n~qM ́nが相補窓を用いて窓関数処理されるように、窓関数処理部1024と連動させるのが好ましく、したがって、第1の窓の右側窓スロープは、次の窓の左側の窓関数処理されたスロープと重複し、重複する窓スロープは、上述のエネルギー保存特性および/または完全復元特性を含む。したがって、符号化器1010および復号器1020は、例えば、オーディオ信号、音声信号、ビデオ信号、画像信号等のメディア信号を符号化および復号することができる。結論として、上記本発明による実施形態は、各種システムおよび信号のアナログまたはデジタル格納または伝送のために、ソフトウェアおよびハードウェアチップの両方ならびにデジタル信号処理器DSPにおいて実施可能である。要約すると、図10は、本提案の窓関数処理技術が信号適合型のAACに似たオーディオコーデックまたは異なるタイプの信号符号化器または信号復号器においてどのように使用されるかを示している。c ́nを形成するための窓コア関数601は、利用可能なパラメータ設定の定義とともにメモリに格納される。これらのデータは、符号化器と復号器とによって共用される。図10aにおいて参照符号1010で示す符号化器は、各フレームについてM個の入力チャネルをセグメント化し、M個のセグメントsnのそれぞれについて、スペクトル-時間心理音響モデル602からのデータが窓検出部および選択部603において分析されて、適した窓形状、また、該当する場合には、長さおよび数が決定される。周波数選択性エネルギー圧縮または低フレーム重複TNSまたはサブバンドSB利得補償を用いたときのエイリアシング低減といった評価基準に基づいて、適切な窓が選択される。換言すれば、符号化器1010または他の信号処理器は、信号処理器の客観的性能または主観的性能が最適化または改良されるように、窓形状パラメータafのうち1つ以上を信号適合的に決定、変更、または調整するように構成され得る。したがって、1つ以上の窓形状パラメータは、信号処理器例えば、オーディオ符号化器1010の客観的即ち、数値的または主観的即ち、知覚的性能が最適化または改良されるように、入力信号適合的に決定されるるか、変化され得るか、あるいは調整され得る。同期化部604によるチャネルの窓形状パラメータの任意のマッチングの後、現在のフレームおよび前のフレームの重複する各半分の窓についてパラメータを調整することによって、選択された窓関数を使用して実行される変換の完全復元PRがPR実行部605において確実に行われる。修正された窓形状パラメータに基づいて、式8および式9を用いて、実際の窓係数を計算606し、それぞれのオーディセグメントを乗算して、窓関数処理されたセグメントs ́nを形成し、窓関数処理されたセグメントs ́nは、後の量子化、コーディング、および送信のために、MDCT607によって周波数領域に最終的に変換される。図10bにおいて参照符号1020で示す復号器において、各フレームおよびチャネルについての受信された窓形状パラメータは、復号され、窓選択部609に転送され、窓選択部609は、逆量子化されたスペクトルQkの逆MDCT608の後での使用のために、これらを対応する窓構成にマッピングする。窓シーケンスのPRを実行し、符号化器と同様に窓係数を計算した後、逆MDCTから得られた出力セグメントqnは窓関数処理され、重複加算部610によって、個々のチャネル波形ynが復元される。10.代替的な窓計算10.1.代替的な窓クラスの窓関数の計算についての概要以下に、信号処理窓値を提供するために、窓提供部によって例えば、窓提供部180または窓提供部300または窓計算部606によって使用可能な窓関数の代替クラスについて説明する。すなわち、以下に、上記各のいくつかの実質的な変形に基づいた、窓の代替クラスの定義に関する詳細を示す。上述のセクションのうちの1つにおいて、a=2を用いた式12、すなわち、w2tは、K=1、b0=0.5、b1=0.5を用いた式15と等価であることを指摘した。さらに、K=2を用いたw4tおよび15と、16のbkとの等価性が確立された。どのbkが、w1t、w3t、またはより一般には、奇数aを有するwatを与えるのかについての検討を行った。式12および式15を観察すると、奇数べき乗正弦窓に等価である余弦和窓を構築することは不可能であることが分かった。しかしながら、奇数aのwatが必要とされるいくつかの用途においては、ハミング、ブラックマン、およびナットールによって行われたスペクトルリーク最適化を可能とするために、式15と類似した式を使用することが望ましい場合がある。幸い、以下の正弦和関数により、最適化のための必要な手段が提供されることが分かった。信号処理窓値wctは、正弦型整形関数sin2k1πt/Lの加重和を形成することによって得ることができることが理解される。0~L/2の値tについて信号窓スロープを得ることができる。基本周波数の奇数倍である正弦関数が合計されるのが好ましいという点にも留意されたい。例えば、規格化された角周波数は、2k1π/Lとして定義され得る。より高い規格化された周波数は、規格化された基本周波数π/Lの奇数倍であることが理解される。整形関数は、周波数インデックスkゼロ~最大周波数インデックス値Kのkの場合の増加とともに正の重みと負の重み-1kckとで交互に重み付けされるという点にも留意されたい。定数ckを適切に選択することにより、2つの特徴を達成することができる。第1に、2の奇数べき乗正弦窓に対応する窓を構築することができる。ここで、3つの最低次の奇数aのwatについてのckを規定する。代表的な正弦窓w1tは、19を用いてK=0およびc0=1に設定することによって簡単に構築される。w3tの場合、Kを、K=1に増加させ、そして、以下のようにする。K=2および以下を用いて、五次のw5tが最終的に得られる。第2に、15のbkと同様に、ckは、ブラックマン窓、ハミング窓、およびナットール窓と類似のスペクトル挙動が達成されるように決定することができる。しかし、K=1およびK=2についてのそれぞれのckを導出する前に、窓のスペクトル応答のどの側面を最適化すべきかを正確に評価することが重要である。この目的で、窓のスペクトル性能の客観的測定が必要である。次のセクションでは、いくつかの一般的な測定により、これまでに述べた全ての窓関数の解析を行う。10.2.評価および最適化以下に、参考文献[2]に記載される性能指数のうちのいくつかを用いて、この窓クラスの二項または三項変形の性能を評価し、他の窓との比較を行う。この結果に動機付けられ、明確に最適化された実現について説明する。以下に、窓形状パラメータckの異なる集合について述べる。式19による信号処理窓値を組み合わせることにより、異なる特性を有する多種多様な異なる窓を生成することが可能となることが示される。したがって、式19による信号処理窓wctを提供するように構成された窓提供部は、非常に自由に設定が可能であり、計算の複雑性を非常に低くすることができると要約することができる。なぜなら、整形関数sin2k1πt/Lは予め計算が可能であると同時に加重合計によって計算の複雑性が比較的小さくなるからである。時間信号の別の信号による乗算は、これら2つの信号の周波数変換の畳み込みに対応することは十分に確立されている。よって、重み関数を信号に適用することにより、この信号のスペクトルは、加重のスペクトルで畳み込まれる。したがって、窓関数の効果を評価するためには、そのスペクトルを例えばフーリエ変換を用いて調べればよい。図11および図12は、参考文献[4]と同様に周波数および振幅において規格化された、上記の窓のパワースペクトルの強度を示す。循環するスペクトルゼロ値により、全ての窓が、ゼロ周波数におけるメインローブと、周波数の増加とともに振幅が減衰するサイドローブとを示している。サイドローブの減衰レートは、窓関数の端部およびその微分の端部における不連続性によるものであり、低次の導関数が連続的であればあるほど、より大きいfについて窓が減衰してゼロになるのが早くなる。参考文献[2]および[4]も参照されたい。図11のべき乗正弦関数watの場合、dB/オクターブ単位での漸近的な減衰は、a例えば、参考文献[6]を参照に比例するということができる。すなわち、以下のとおりである。これは、整数だけでなく、全ての非負の実数aについて成立すると考えられる。図12の最適化された窓の場合、異なるサイドローブ挙動が観察される。メインローブ幅がw2t=wHanntに等しいハミング窓は、重み関数が連続的でないため、わずか-6dB/オクターブで減衰する。同様に、w4tと同じメインローブ幅を有するブラックマン窓およびナットール窓は、わずか-18dB/オクターブの減衰を示し、その加重の一次導関数は連続的であるが、三次導関数は連続的ではない。しかしながら、これらの窓は、相当するwatよりも低い最大サイドローブレベルを示している。このことは、いくつかの用途においてはスペクトルバイアスを顕著に低下させることにつながることがあり、最適化された窓が開発された理由である。図12の余弦和窓に用いられる最適化手順は19の正弦和関数にも適用することができることが分かっているため、20を用いた二項窓および21を用いた三項窓を最も低い最大サイドローブレベルについて修正することができるc0=1を用いた一項正弦窓はこのように最適化することはできない。正弦曲線を使用しているがために、15のあらゆる実現は、そのエンドポイントにおいてゼロ振幅に近づき、したがって、-12dB/オクターブ1/f2、参考文献[2]を参照のサイドローブ減衰レートが保証されることが分かっている。導関数が不連続であることが許容される場合、ピークサイドローブ強度例えば、参考文献[4]を参照を最小限とするために使用することが可能なckを決定するために更なる自由度が実現される。二項正弦和窓K=1の場合、不連続の一次導関数を許容することにより、c0およびc1の選択における自由度が1度増加する。以下により、可能な限り低いサイドローブ最大値である-54.3dBが得られることが分かる第1および第3のサイドローブ。三項窓K=2により、ckの選択においての自由度が2度増加する。以下を用いて、最小ピークサイドローブレベルである-82.8dBに到達させる。図13は、窓23および24のパワースペクトルを示す。提案される10個の窓全てについての最大サイドローブレベル、漸近的減衰、メインローブ幅最初のゼロの位置によって与えられる、および6dB帯域幅窓の分解能の尺度、参考文献[2]を参照を表1に示す。全般的なスペクトル性能に関して、窓23が二項ハミング窓と三項ナットール窓とのちょうど中間に位置している様子に注目されたい。さらに、窓23は、ブラックマン窓と類似したサイドローブピークを達成しながら、より狭いメインローブを有している。窓24は、本検討における全ての窓のうち最も低いサイドローブ最大値を有しているが、w5tと同様に、最も幅が広いメインローブも示している。結論として、式19に従って信号処理窓値を計算することにより、根本的な計算規則を変更することなく、パラメータckのみを変更することによって、非常に異なる特性の窓を得ることが可能となる。これにより、計算労力および実施のための労力が低減される。また、いくつかの実施形態では、異なるパラメータ集合20、21、23または24のうち1つ以上を使用してもよい。実際の実施に応じて、信号処理窓値は、計算され、ルックアップテーブルに格納されてもよく、あるいは、オンラインで計算されてもよい必要とされる場合。10.3.正弦和窓および離散フーリエ変換DFTまたはMDCT以下に、離散フーリエ変換において使用された場合の本提案の窓クラスの興味深い特徴について説明する。注意深い読者は、正弦和のスペクトルと余弦和窓のスペクトルとの間のゼロの位置の違いに気付かれたことであろう。図面から明らかであるように、後者の窓の場合、ほとんどのゼロまたは全てのゼロがLfの整数の倍数において出現する一方で、正弦和窓の場合、ゼロは整数Lfの中間に位置している。以下に、この特徴について、DFTを用いて窓関数処理された高調波信号のスペクトルの分析に関して明らかにする。先に述べた通り、wtによって重み付けされた信号区間stのフーリエ変換FTは、stの個々のFTとwtとの畳み込みと等価である。正弦窓w1tのFTおよびハン窓w2tは、それぞれ、以下によって与えられる。および例えば、参考文献[3]を参照。よって、f=n0.5、|n|≧1の場合、W1f=0となり、f=n、|n|≧2の場合、W2f=0となるnは整数。表1のより高次でありかつ最適化された窓のFTは25および26と異なっているが、分子におけるそれぞれの三角項正弦和窓の場合はcos、余弦和窓の場合はsinは全てに共通である。DFTの関連においては、余弦和窓による最大スペクトルリークは正弦和窓による最小リークに一致し、またその逆も同様であることが示唆される。256点DFTにおいて適用された本提案の二項窓23およびナットールの三項窓18の一例を図14に示す。現代のオーディオまたはビデオコーダにおいては、信号波形をセグメントに分割し、各セグメントをより粗い表現に量子化して、高いデータ圧縮、すなわち、信号の格納または伝送に必要とされる低いビットレートが実現される。エネルギー圧縮によってコーディング利得を実現するあるいは、換言すれば、所与のビットレートについてコーディングされた信号の知覚品質を高めるために、量子化の前にセグメントのフィルタバンク変換例えば、MDCT変換607を行うことが一般的になっている。ごく最近開発されたシステムでは、隣接するセグメントを重複させることを可能にしながらクリティカルなサンプリングを実現するフィルタバンクである、修正離散コサイン変換MDCTの形態で時間-周波数変換が適用されている。より優れた性能を実現するために、順方向および逆方向のMDCT演算例えば、MDCT変換607および逆MDCT変換608は、各セグメントの加重を伴う。符号化器側では、MDCTの前に分析窓例えば、窓w1nが適用され、復号器側では、逆MDCTの後に合成窓例えば、合成窓w1nが適用される。あいにく、全ての重み関数がMDCTとの使用に適しているわけではない。同一かつ対称の分析窓関数および合成窓関数を以下のように仮定すると、システム全体が、量子化誤差または伝送誤差を生じることなく完全な入力復元を達成できるのは以下の場合のみである。ここで、T=L/2である。これは、[7]において報告された、いわゆるプリンセン-ブラッドリー条件すなわちパワー相補PC条件である。一般的なPC窓は、MPEG-2/-4AAC基準例えば、参考文献[6]および[8]を参照において利用される正弦窓およびKBD窓であり、前者は、以下によって与えられ、以下のVorbisコーデック仕様の窓である例えば、参考文献[9]を参照。28を満たす正弦和窓を生成するために式19を使用することができるか否かを検討するため、27が与えられた場合に、wsinetは三角形関数の正弦であると考えることができる点に着目する。同様に、wvorbistは、τtを以下のように置き換えた32として記述することができる。31および33または31 ́のT=L/4の以下の振幅相補性、は、これらの関数の代替となる関数を、PC特性を犠牲にすることなく、窓関数の周波数応答を最適化するように設計することが可能であることを示している。実際、27を支持する場合、以下の式は、19の正弦和関数の修正を使用した、34に合致する31の拡張であり、交代符号項は省略され、πの奇数倍の代わりに偶数倍が考慮される。本明細書の著者が行った非公式の実験は、一部のtについてτdt<0をもたらすdkを用いることによってでもPCが得られるが、全てのtについて非負のτdtを用いた実現のみが満足な通過帯域選択性および阻止帯域除去性を同時に実現することができることを示している。さらに、評価および最適化のセクションにおいて、19のck係数は、得られる窓の最大サイドローブレベルが最小となるように選択された。類似の手順をここでも用いることができる。しかしながら、28のPC制約条件により、特に最初の2つまたは3つのサイドローブに関して、スペクトルの設計可能性はさらに制限されている。一般に、サイドローブ最大値を妥当な量だけ最小化することができる上記のより低い周波数境界Lf0>1.5あるいは、代替的に開始サイドローブを規定しなければならない。一例を挙げると、Lf0=4.5を用いた非公式の全数探索により、以下の二項パラメータ表現が得られる。この二項パラメータ表現により、Lf0を超える最初の3つのサイドローブがいずれも-66.8dBのレベルを有する窓が生成される。高周波数サイドローブは、上述のセクションにおける最適化された窓23および24のものと全く同様に、当該値から-12dB/オクターブのレートで減衰する。27、32、35および36を用いて構築された重み関数の周波数応答を、wsinetおよびwvorbistの周波数応答と共に図15に示す。明らかに、正弦窓と比較して、本提案の窓においてサイドローブ除去性の実質的な向上が達成されている。制約条件28により、この利点は、メインローブの幅が若干広くなり、最初のサイドローブが高くなるという犠牲を伴う。Vorbis窓と比較すると、メインローブ幅および最初の2つのサイドローブの最大値がVorbis窓とほぼ同一であることが分かる。4.5<Lf0<11.5の場合、本提案の窓は、サイドローブ減衰の点でwvorbistよりも優れている。Vorbis窓のスペクトルは-18dB/オクターブで減衰し、その強度は、Lfの整数倍または、ほぼ、整数倍に近いでゼロになる点にも留意されたい。よって、そのスペクトル挙動は、余弦和窓のスペクトル挙動に類似している。実際、これは、ハン窓のPC等価物であると考えることができる。同様に、本提案のPC窓は、評価および最適化のセクションの最適化された正弦和窓に相当するものであると思われる。オーディオコーディングの関連での性能評価を含む、より徹底的な検討は、今後の研究課題とするところである。11.代替実施例いくつかの態様を装置との関連で説明したが、これらの態様は対応する方法の記載も示していることは明らかであり、対応する方法においては、ブロックまたはデバイスは、方法ステップまたは方法ステップの特徴に対応する。同様に、方法ステップとの関連で説明した態様もまた、対応するブロックもしくは項目または対応する装置の特徴の記載を示すものである。例えば、マイクロプロセッサ、プログラム可能なコンピュータ、または電子回路といったハードウェア装置によってまたはこれを用いて、方法ステップの一部または全てを実行してもよい。いくつかの実施形態では、最も重要な方法ステップのうちの1つ以上をこのような装置によって実行してもよい。符号化されたオーディオもしくはビデオ信号または窓関数のシーケンスであり得る本発明の符号化されたメディア信号は、デジタル記憶媒体に格納されることができ、あるいは、無線伝送媒体またはインターネットのような有線伝送媒体などの伝送媒体で送信することができる。特定の実施要件によっては、本発明の実施形態は、ハードウェアまたはソフトウェアにおいて実施されることができる。実施は、電子的に読取可能な制御信号を格納したデジタル記憶媒体、例えば、フロッピーディスク、DVD、ブルーレイディスク、CD、ROM、PROM、EPROM、EEPROMまたはフラッシュメモリを用いて実行することができ、これらは、各方法が実行されるようにプログラム可能なコンピュータシステムと協働するまたは協働することができる。したがって、デジタル記憶媒体は、コンピュータ可読であってもよい。本発明によるいくつかの実施形態は、本明細書に記載される方法のうちの1つが実行されるように、プログラム可能なコンピュータシステムと協働することができる電子的に読取り可能な制御信号を有するデータキャリアを含む。一般に、本発明の実施形態はプログラムコードを有するコンピュータプログラム製品として実現することができ、コンピュータプログラム製品がコンピュータで実行されたときに、プログラムコードが方法のうちの1つを実行するために動作する。プログラムコードは、例えば、機械可読キャリアに格納され得る。他の実施形態は、本明細書に記載される、機械可読キャリアに格納された方法のうちの1つを実行するためのコンピュータプログラムを含む。したがって、換言すれば、本発明の方法の一実施形態は、コンピュータで実行されたときに、本明細書に記載される方法のうちの1つを実行するためのプログラムコードを有するコンピュータプログラムである。したがって、本発明の方法のさらなる実施形態は、本明細書に記載される方法のうちの1つを実行するためのコンピュータプログラムが記録されたデータキャリアすなわちデジタル記憶媒体またはコンピュータ可読媒体である。データキャリア、デジタル記憶媒体、または記録された媒体は、典型的には、有形および/または非過渡的である。したがって、本発明の方法のさらなる実施形態は、本明細書に記載される方法のうちの1つを実行するためのコンピュータプログラムを表すデータストリームまたは信号のシーケンスである。データストリームまたは信号のシーケンスは、例えばインターネットなどのデータ通信接続を介して転送されるように構成することができる。さらなる実施形態は、本明細書に記載される方法の1つを実行するように構成されるかあるいは適合された、例えばコンピュータまたはプログラム可能論理デバイスといった処理手段を含む。さらなる実施形態は、本明細書に記載される方法のうちの1つを実行するためのコンピュータプログラムを搭載したコンピュータを含む。本発明によるさらなる実施形態は、本明細書で説明された方法のうちの1つを実行するためのコンピュータプログラムを受信機に転送する例えば、電子的または光学的にように構成された装置またはシステムを含む。受信機は、例えば、コンピュータ、携帯機器、メモリデバイス等であってもよい。この装置またはシステムは、例えば、コンピュータプログラムを受信機に転送するためのファイルサーバを備えていてもよい。いくつかの実施形態において、プログラム可能論理デバイス例えばフィールドプログラマブルゲートアレイを用いて、本明細書に記載される方法の機能のいくつかまたは全てを実行してもよい。いくつかの実施形態では、フィールドプログラマブルゲートアレイは、本明細書に記載される方法のうちの1つを実行するために、マイクロプロセッサと協働してもよい。通常、上記方法は、好ましくは、いかなるハードウェア装置によっても実行される。上述の実施形態は、本発明の原理のための単なる例示にすぎない。本明細書に記載される構成および詳細事項の修正および変更は、他の当業者にとって明らかであるものと理解される。したがって、本発明は、添付の特許クレームの範囲のみによって限定されるものであって、本明細書に記載の実施形態の記載および説明によって示される具体的な詳細事項によって限定されるものではない。12.結論上記から、式6、8および9を参照して説明した窓関数の計算により、特に良好な特性を有する窓関数が得られると結論付けることができる。また、式19を参照して説明した窓関数の計算により、特に良好な特性を有する窓関数が得られると結論付けることができる。上記を要約すると、本発明による実施形態は、一般に、オーディオまたはビデオコーディングシステムにおいて使用され得るような信号の分析および処理方法に関する。本発明によるいくつかの実施形態は、ソースの不変フィルタバンク変換または信号適合型可変フィルタバンク変換による信号エネルギー圧縮を必要とする用途に関する。これらは、エネルギー圧縮性能を向上させつつ、変換の完全な反転を可能にするために利用することができる。したがって、本発明による実施形態は、妥当な計算複雑性を有しながらも良好な設計自由度を実現する代替的な窓関数の必要性に対する解決法をなすものである。添付の請求項または本明細書において定義される、本発明によるいくつかの実施形態は、MDCT用途のための自由かつ計算効率のよい窓関数アプリケーションが無いという問題に対し、式4の正弦窓関数に対する拡張を宣言することによって対処するものである。ただし、本発明による他の実施形態は、より高い自由度を提供するが、MDCT用途における完全復元を提供しない改良された窓関数を生成する。それでも、このような窓関数は多くの用途において有用である。本発明の理解を容易にするため、添付の図面を参照しながら本発明を例示によって説明したが、これらは本発明の範囲および精神を限定するものではないことも指摘されるべきである。換言すれば、本明細書に記載される実施形態は、フィルタリングアプリケーションにおける、より自由度の高い窓関数処理および/または改良された信号エネルギー圧縮のための本発明の原理のための単なる例示に過ぎない。本明細書に記載される構成および詳細事項の修正および変更は、他の当業者にとって明らかであるものと理解される。したがって、本発明は、添付の特許クレームの範囲のみによって限定されるものであって、本明細書に記載の実施形態の記載および説明によって開示される具体的な詳細事項によって限定されるものではない。一般的に、時間加重による離散信号の窓関数処理は、バイアス作用を低減させるための処理におけるスペクトル分析に不可欠なツールである。多くの一般的な重み関数例えば、ハン、ハミング、ブラックマンは、スケーリングされた余弦の和に基づいている。本発明による実施形態は、正弦和を用いて構築され、保証された加重連続性によりゼロ位置および少なくとも-12dB/オクターブのサイドローブ減衰に関して修正されたあるいはさらには特有のスペクトル挙動を示す窓の代替クラスを示す。最小ピークサイドローブレベルを有する二項実現および三項実現のためのパラメータが提供される。本発明によるいくつかの実施形態は、離散フーリエ変換による正弦和窓の使用、および修正離散コサイン変換MDCTといった重複変換へのそれらの採用に関する。換言すれば、本発明による実施形態は、計算が同様に容易であって、リークの低減に関して類似のまたはさらには特有の性能を有する、従来の窓関数例えば、ハン、ハミングおよびブラックマンの代替物を提案するものである。ごく一般的に、本発明による実施形態は、可変窓関数を使用してオーディオまたはビデオ信号を符号化、復号、または処理するための装置、方法またはコンピュータプログラムを実現する。本発明によるいくつかの実施形態は、オーディオ信号またはビデオ信号についての異なる窓関数のシーケンスを計算するための装置、方法またはコンピュータプログラムを実現する。本発明によるさらなる実施形態は、符号化されたオーディオまたはビデオコンテンツと、符号化されたオーディオまたはビデオ信号を得るためにオーディオまたはビデオ信号の符号化に使用される変数窓に関連するパラメトリック窓情報とを含む符号化されたオーディオまたはビデオ信号を実現する。本発明によるさらなる実施形態は、信号適合的な方向において決定される可変窓関数のシーケンスを実現する。本発明によるさらなる実施形態は、窓wnewが以下に基づいて導出される、上記の装置、方法、コンピュータプログラム、符号化された信号および可変窓関数のシーケンスを実現する:ここで、cnは窓コア関数を示し、窓コア関数は予め定められているため事前に計算が可能である。本提案の拡張は、式7におけるcnに、2πの整数倍である角周波数を有する加重正弦曲線を以下のように加算することである。さらに結論として、加重正弦の和を用いて生成されるハミング窓、ブラックマン窓および類似窓の数学的に簡素な代替物を提示した。正弦和を用いた手法は、窓関数の保証された連続性といった特有の性質を与えるとともに、例えばオーディオコーディングのためのパワー相補窓の構築においても適用することができる。参考文献1RBBlackmanandJWTukeyTheMeasurementofPowerSpectrafromthePointofViewofCommunicationsEngineeringNewYorkNYUSADoverPublications19582FJHarrisOntheUseofWindowsforHarmonicAnalysiswiththeDiscreteFourierTransformProcIEEEvol66no1pp5183Jan19783NCGeckinliandDYavuzSomeNovelWindowsandaConciseTutorialComparisonofWindowFamiliesIEEETransAcousticsSpeechandSignalProcessingvolASSP26no6pp501507Dec19784AHNuttallSomeWindowswithVeryGoodSidelobeBehaviorIEEETransAcousticsSpeechandSignalProcessingvolASSP29no1pp8491Feb19815SWABergenandAAntoniouDesignofUltrasphericalWindowFunctionswithPrescribedSpectralCharacteristicsEURASIPJournalonAppliedSignalProcessingvol2004no13pp205320652004AvailableonlineathttpwwwhindawicomGetArticleaspxdoi101155S11108657044031146JOSmithIIISpectralAudioSignalProcessingMar2009DraftCenterforComputerResearchinMusicandAcousticsStanfordUniversityCAUSAAvailableonlineathttpccrmastanfordedujossasp7JPPrincenAWJohnsonandABBradleySubbandTransformCodingUsingFilterBankDesignsBasedonTimeDomainAliasingCancellationProcIEEE1987ICASSP12pp21612164May19878ISOIEC1449632009InformationtechnologyCodingofaudiovisualobjectsPart3AudioGenevaAug20099XiphorgFoundationVorbisIspecificationFeb2010OnlineathttpwwwxiphorgvorbisdocVorbisIspechtml"