互いに異なる周波数の複数のスペクトル係数それぞれの聴覚上の重要度を推定する推定手段と、推定された各重要度に基づいて、前記複数のスペクトル係数それぞれの重み付け係数を算出する算出手段と、算出された各重み付け係数を用いて、前記複数のスペクトル係数それぞれを重み付けする重み付け手段と、重み付けされた前記複数のスペクトル係数を符号化する符号化手段と、を具備する音声符号化装置。前記推定手段は、入力信号から求められた聴覚マスキング曲線に基づいて前記重要度を推定する、請求項1記載の音声符号化装置。少なくとも低位レイヤおよび高位レイヤの2階層よりなる階層符号化を行う音声符号化装置であって、入力信号と前記低位レイヤの復号信号との誤差信号を生成する生成手段と、前記入力信号および前記誤差信号を用いて信号対雑音比を算出し、前記信号対雑音比に基づいて、前記誤差信号における互いに異なる周波数の複数のスペクトル係数それぞれの聴覚上の重要度を推定する推定手段と、推定された各重要度に基づいて、前記複数のスペクトル係数それぞれの重み付け係数を算出する算出手段と、算出された各重み付け係数を用いて、前記複数のスペクトル係数それぞれを重み付けする重み付け手段と、重み付けされた前記複数のスペクトル係数を符号化する符号化手段と、を具備する音声符号化装置。互いに異なる周波数の複数のスペクトル係数それぞれの聴覚上の重要度を推定するステップと、推定された各重要度に基づいて、前記複数のスペクトル係数それぞれの重み付け係数を算出するステップと、算出された各重み付け係数を用いて、前記複数のスペクトル係数それぞれを重み付けするステップと、重み付けされた前記複数のスペクトル係数を符号化するステップと、を具備する音声符号化方法。ここで、サブバンド単位に聴覚上の重要度を求めることは、上述したパルスベクトル符号化など、特定の符号化方法においては効果的でない。聴覚上の重要度をサブバンド単位に求めることは、サブバンドに含まれるスペクトル係数の聴覚上の重要度が同じであることを意味する。一方で、パルス符号化では、個々のスペクトル係数の振幅値に基づいて、全帯域のスペクトルから符号化されるスペクトル係数を選択する。この場合、サブバンド単位に求められる聴覚上の重要度は、個々のスペクトル係数の聴覚上の重要度を正確には表すことができない。図8に示したように、1つのサブバンドに5つのスペクトル係数Ssbf0、Ssbf1、Ssbf2、Ssbf3、Ssbf4が存在するとする。また、符号化方法としてパルスベクトル符号化を使用する。5つのスペクトル係数のうちSsbf1が最大の振幅を有し、このサブバンドに割り当てられる符号化ビットによって1つのパルスを符号化することしかできないならば、Ssbf1を選択して符号化する。ここで仮に、このサブバンドにおいて聴覚上の重要度を求めて符号化したとしても、Ssbf1が依然として符号化されてしまう。なぜなら、5つのスペクトル係数すべての聴覚上の重要度レベルが同じであるからである。しかしながら、原信号のマスキング曲線Mfを求めると、Ssbf3がマスキング曲線Mfを超えているため、Ssbf3が聴覚上最も重要なスペクトル係数であることが分かる。したがって、サブバンドに基づいて聴覚上の重要度を求めた場合、聴覚上最も重要なスペクトル係数この例ではSsbf3が符号化されずに、代わりに別のスペクトル係数この例ではSsbf1が最も振幅値が大きいため符号化されることになる。なお、周波数単位でマスキング曲線を求める従来技術は存在するが、符号化ビットの配分や聴感的な重み付け処理はサブバンド単位で行われている。つまり、サブバンド内に含まれるスペクトル係数の聴覚上の重要度の違いは考慮されていない。本発明の音声符号化装置は、互いに異なる周波数の複数のスペクトル係数それぞれの聴覚上の重要度を推定する推定手段と、推定された各重要度に基づいて、前記複数のスペクトル係数それぞれの重み付け係数を算出する算出手段と、算出された各重み付け係数を用いて、前記複数のスペクトル係数それぞれを重み付けする重み付け手段と、重み付けされた前記複数のスペクトル係数を符号化する符号化手段と、を具備する構成を採る。また、本発明の音声符号化装置は、少なくとも低位レイヤおよび高位レイヤの2階層よりなる階層符号化を行う音声符号化装置であって、入力信号と前記低位レイヤの復号信号との誤差信号を生成する生成手段と、前記入力信号および前記誤差信号を用いて信号対雑音比を算出し、前記信号対雑音比に基づいて、前記誤差信号における互いに異なる周波数の複数のスペクトル係数それぞれの聴覚上の重要度を推定する推定手段と、推定された各重要度に基づいて、前記複数のスペクトル係数それぞれの重み付け係数を算出する算出手段と、算出された各重み付け係数を用いて、前記複数のスペクトル係数それぞれを重み付けする重み付け手段と、重み付けされた前記複数のスペクトル係数を符号化する符号化手段と、を具備する構成を採る。また、本発明の音声符号化方法は、互いに異なる周波数の複数のスペクトル係数それぞれの聴覚上の重要度を推定するステップと、推定された各重要度に基づいて、前記複数のスペクトル係数それぞれの重み付け係数を算出するステップと、算出された各重み付け係数を用いて、前記複数のスペクトル係数それぞれを重み付けするステップと、重み付けされた前記複数のスペクトル係数を符号化するステップと、を具備する。本発明によれば、復号側において良好な音質の復号信号を得ることができる。本発明では、サブバンド単位ではなく、個々のスペクトル係数それぞれの聴覚上の重要度を求めて符号化を行う。心理音響モデル分析、信号対雑音比、または聴感に関連したパラメータに基づき求められる聴覚上の重要度に従って、重み付け係数を求めて個々のスペクトル係数に適用する。重み付け係数は、スペクトル係数の聴覚上の重要度が高いほど大きく、聴覚上の重要度が低いほど小さい。よって、聴覚的に重み付けされたスペクトル係数に対して符号化が行われることにより、聴覚的に良好な品質を達成することができる。本発明では、図9に示したように、マスキング曲線に従って聴覚上の重要度を求める。聴覚上の重要度によると、Ssbf1は、振幅は最大であるが聴覚上重要ではないことが分かる。そのため、聴覚上の重要度が低いSsbf1には小さい重みが適用されるため、Ssbf1は抑制される。その結果、聴覚上最も重要であるSsbf3が符号化されるようになる。本発明の第1の態様においては、個々のスペクトル係数それぞれの聴覚上の重要度を求め、聴覚上の重要度に従って重み付け係数を求めてスペクトル係数それぞれに適用し、聴覚的に重み付けされたスペクトル係数に対して符号化を行う。これにより、聴覚重み付け係数は、個々のスペクトル係数それぞれについて求められるため、より正確であり、したがって、聴覚上最も重要であるスペクトル係数を選択して符号化することができ、より良好な符号化性能音質の向上を達成することができる。本発明の第2の態様においては、聴覚重み付け係数の適用を符号化側にてのみ行う。つまり、復号側ではこれに対応する逆重み付け処理は行わない。これにより、聴覚重み付け係数を復号側に送信する必要がない。そのため、聴覚重み付け係数を符号化するためのビットを節約することができる。本発明の第3の態様においては、階層符号化スケーラブル符号化では、各レイヤにおいて、誤差信号の聴覚上の重要度を更新する。各レイヤにおいて、聴覚上の重要度に従って重みを計算し、符号化するスペクトル係数それぞれに適用する。これにより、各符号化ステップまたは各レイヤにおいて、信号がその聴覚上の重要度に従って符号化され、したがって、各符号化ステップまたは各レイヤにおいて、より良好な聴覚上の品質音質の向上を達成することができる。以下、本発明の各実施の形態について図面を用いて説明する。実施の形態1図10Aに本実施の形態に係る音声符号化装置1000Aの構成を示す。また、図10Bに本実施の形態に係る音声復号装置1000Bの構成を示す。本実施の形態では、パルスベクトル符号化において、個々のスペクトル係数を聴覚的に重み付けする。音声符号化装置1000A図10Aにおいて、時間-周波数変換部1001は、離散フーリエ変換DFTまたは修正離散コサイン変換MDCTなどの時間-周波数変換を使用して、時間領域信号Snを周波数領域信号スペクトル係数Sfに変換する。心理音響モデル分析部1002は、周波数領域信号Sfに対して心理音響モデル分析を行ってマスキング曲線を求める。聴覚重み付け部1003は、マスキング曲線に基づいて聴覚上の重要度を推定し、個々のスペクトル係数それぞれの重み付け係数を求めてスペクトル係数に適用する。符号化部1004は、聴覚的に重み付けされた周波数領域信号SPWfを符号化する。多重化部1005は、符号化パラメータを多重化して音声復号装置1000B図10Bに送信する。音声復号装置1000B図10Bにおいて、分離部1006は、ビットストリーム情報を分離して符号化パラメータを生成する。復号部1007は、符号化パラメータを復号し、復号化された周波数領域信号S~fを生成する。周波数-時間変換部1008は、逆離散フーリエ変換IDFTまたは逆修正離散コサイン変換IMDCTなどの周波数-時間変換を使用して、復号化された周波数領域信号S~fを時間領域に変換し、復号化された時間領域信号S~nを生成する。図11に本実施の形態に係る聴覚重み付け部1003の構成を示す。図11には、個々のスペクトル係数を聴覚的に重み付けするための構成を示している。聴覚重み付け部1003において、推定部1101は、マスキング曲線Mfに従って、スペクトル係数それぞれの聴覚上の重要度pifを推定する。聴覚上の重要度pifは、スペクトル係数がどの程度聴感的に重要かを定量的に示すパラメータである。聴覚上の重要度pifが大きい値を示すほど、そのスペクトル係数は聴感的に重要である。聴覚上の重要度pifはマスキング曲線Mfとスペクトル係数のエネルギに基づいて算出される。その算出は対数領域で行われても良く、例えば、次式に従い聴覚上の重要度pifが算出される。重み係数算出部1102は、聴覚上の重要度pifに基づいて重み付け係数Wfを算出する。重み付け係数Wfはスペクトル係数Sfに重み付けを行うためのものである。聴覚上の重要度pifが大きい値を示すほど、重み付け係数Wfは大きい値となり、例えば次式のように求められる。重み付け部1103は、重み付け係数Wfをスペクトル係数Sfに乗じ、聴覚的に重み付けされたスペクトル係数SPWfを生成する。よって、スペクトル係数SPWfは次式のようになる。図12に、個々のスペクトル係数を聴覚的に重み付けする様子を示す。図12に示すように、スペクトル係数Sf0およびSf4のエネルギはマスキング曲線Mf0およびMf1よりも下回っている。したがって、これら2つのスペクトル係数に乗じられる重み付け係数Wf0およびWf4は1未満の値となるため、スペクトル係数Sf0およびSf4のエネルギは抑制される。一例として、聴覚上の重要度pifおよび重み付け係数Wfが上記のように算出される場合に、聴覚的に重み付けされたスペクトル係数SPWf0およびSPWf4は以下のように表され、スペクトル係数Sf0およびSf4よりも小さくなることが分かる。このように、本実施の形態によれば、パルスベクトル符号化において、個々のスペクトル係数それぞれの聴覚上の重要度を求め、聴覚上の重要度に従って重み付け係数を求めてスペクトル係数それぞれに適用し、聴覚的に重み付けされたスペクトル係数に対して符号化を行う。これにより、聴感的な重み付け処理をサブバンド単位で行う場合に比べ、聴覚重み付け係数は、個々のスペクトル係数それぞれについて、より正確に求めることができる。したがって、聴覚上最も重要であるスペクトル係数を選択して符号化することができるようになり、より良好な符号化性能を達成することができる。また、本実施の形態によれば、聴覚重み付け係数の適用を符号化側音声符号化装置1000Aにてのみ行う。つまり、復号側音声復号装置1000Bではこれに対応する逆重み付け処理は行わない。これにより、聴覚重み付け係数を復号側に送信する必要がない。そのため、聴覚重み付け係数を符号化するためのビットを節約することができる。実施の形態2図13Aに本実施の形態に係る音声符号化装置1300Aの構成を示す。また、図13Bに本実施の形態に係る音声復号装置1300Bの構成を示す。本実施の形態では、TCX符号化において、個々のスペクトル係数を聴覚的に重み付けする。音声符号化装置1300A図13Aにおいて、LPC分析部1301は、時間領域における信号の冗長性を利用するため、入力信号にLPC分析を行う。符号化部1302は、LPC分析部1301からのLPC係数を符号化する。復号部1303は、符号化されたLPC係数を復号する。逆フィルタ部1304は、復号部1303からの復号されたLPC係数を使用して、入力信号SnにLPC逆フィルタを適用することによって、残差励振信号Srnを得る。時間-周波数変換部1305は、離散フーリエ変換DFTまたは修正離散コサイン変換MDCTなどの時間-周波数変換を使用して、残差信号Srnを周波数領域信号スペクトル係数Srfに変換する。時間-周波数変換部1306は、離散フーリエ変換DFTまたは修正離散コサイン変換MDCTなどの時間-周波数変換を使用して、原信号Snを周波数領域信号スペクトル係数Sfに変換する。聴覚重み付け部1307は、周波数領域信号Sfに心理音響モデル分析を行ってマスキング曲線を求める。また、聴覚重み付け部1307は、マスキング曲線に基づいて聴覚上の重要度を推定し、個々のスペクトル係数それぞれの重み付け係数を求めてスペクトル係数に適用する。符号化部1308は、聴覚的に重み付けされた残差信号Sr_PWfを符号化する。多重化部1309は、符号化パラメータを多重化し、復号側に送信する。音声復号装置1300B図13Bにおいて、分離部1310は、ビットストリーム情報を分離して符号化パラメータを生成する。復号部1311は、符号化パラメータを復号し、復号化された周波数領域の残差信号Sr~_PWfを生成する。LPC係数復号部1313は、LPC係数を復号する。周波数-時間変換部1312は、逆離散フーリエ変換IDFTまたは逆修正離散コサイン変換IMDCTなどの周波数-時間変換を使用して、復号化された周波数領域の残差信号Sr~_PWfを時間領域に変換し、復号化された時間領域の残差信号Sr~nを生成する。合成フィルタ1314は、LPC係数復号部1313からの復号されたLPC係数を用いて、復号化された時間領域の残差信号Sr~nをLPC合成フィルタリング処理し、復号化された時間領域信号S~nを得る。図14に本実施の形態に係る聴覚重み付け部1307の構成を示す。図14には、個々のスペクトル係数を聴覚的に重み付けするための構成を示している。なお、図14において図11と同一の構成には同一の符号を付し説明を省略する。聴覚重み付け部1307において、心理音響モデル分析部1401は、原信号のスペクトル係数Sfに基づいてマスキング曲線Mfを計算する。図15に、個々のスペクトル係数を聴覚的に重み付けする様子を示す。図15に示すように、スペクトル係数Sf0、Sf1、Sf2、およびSf4のエネルギはマスキング曲線Mf0、Mf1、Mf2、およびMf4よりも下回っている。したがって、これらのスペクトル係数においてビットが無駄にならないように、これらのスペクトル係数のエネルギを抑制する。このように、本実施の形態によれば、TCX符号化において、個々のスペクトル係数それぞれの聴覚上の重要度を求め、聴覚上の重要度に従って重み付け係数を求めてスペクトル係数それぞれに適用し、聴覚的に重み付けされたスペクトル係数に対して符号化を行う。これにより、聴感的な重み付け処理をサブバンド単位で行う場合に比べ、聴覚重み付け係数は、個々のスペクトル係数それぞれについて、より正確に求めることができる。したがって、聴覚上最も重要であるスペクトル係数を選択して符号化することができるようになり、より良好な符号化性能を達成することができる。また、本実施の形態によれば、聴覚重み付け係数の適用を符号化側音声符号化装置1300Aにてのみ行う。つまり、復号側音声復号装置1300Bではこれに対応する逆重み付け処理は行わない。これにより、聴覚重み付け係数を復号側に送信する必要がない。そのため、聴覚重み付け係数を符号化するためのビットを節約することができる。実施の形態3図16Aに本実施の形態に係る音声符号化装置1600Aの構成を示す。また、図16Bに本実施の形態に係る音声復号装置1600Bの構成を示す。本実施の形態では、低位レイヤにCELP符号化、高位レイヤに変換符号化を用いた階層符号化スケーラブル符号化において、個々のスペクトル係数を聴覚的に重み付けする。なお、以下の説明では、低位レイヤおよび高位レイヤの2階層よりなる階層符号化を一例として説明するが、本発明は、3階層以上からなる階層符号化にも同様に適用することができる。音声符号化装置1600A図16Aにおいて、CELP符号化部1601は、時間領域における信号の冗長性を利用するため、入力信号にCELP符号化を行う。CELP復号部1602は、CELPパラメータを使用して合成信号Ssynnを生成する。減算器1612は、入力信号から合成信号を減算することによって、誤差信号Sen入力信号と合成信号との間の誤差信号を得る。時間-周波数変換部1604は、離散フーリエ変換DFTまたは修正離散コサイン変換MDCTなどの時間-周波数変換を使用して、誤差信号Senを周波数領域信号スペクトル係数Sefに変換する。時間-周波数変換部1603は、離散フーリエ変換DFTまたは修正離散コサイン変換MDCTなどの時間-周波数変換を使用して、CELP復号部1602からの合成信号Ssynnを周波数領域信号スペクトル係数Ssynfに変換する。聴覚重み付け部1605は、個々のスペクトル係数における聴覚重み付けを、スペクトル係数Sefに適用する。ここで、聴覚重み付け係数はスペクトル係数Ssynfと誤差信号のスペクトル係数Sefとを基に求められる。符号化部1606は、聴覚的に重み付けされた信号を符号化する。多重化部1607は、符号化パラメータおよびCELPパラメータを多重化し、復号側に送信する。音声復号装置1600B図16Bにおいて、分離部1608は、ビットストリーム情報を分離して符号化パラメータおよびCELPパラメータを生成する。復号部1610は、符号化パラメータを復号し、復号化された周波数領域の誤差信号Se~fを生成する。CELP復号部1609は、CELPパラメータを使用して合成信号Ssynnを生成する。周波数-時間変換部1611は、逆離散フーリエ変換IDFTまたは逆修正離散コサイン変換IMDCTなどの周波数-時間変換を使用して、復号化された周波数領域の残差信号Se~fを時間領域に変換し、復号化された時間領域の誤差信号Se~nを生成する。加算器1613は、CELP合成信号Ssynnと、復号化された誤差信号Se~nとを加算することによって、復号化された時間領域信号S~nを生成する。図17に本実施の形態に係る聴覚重み付け部1605の構成構成例1を示す。図17には、個々のスペクトル係数を聴覚的に重み付けするための構成を示している。なお、図17において図11と同一の構成には同一の符号を付し説明を省略する。図17に示す聴覚重み付け部1605構成例1において、心理音響モデル分析部1701は、CELP復号信号のスペクトル係数Ssynfに基づいてマスキング曲線Mfを計算する。図18に本実施の形態に係る聴覚重み付け部1605の構成構成例2を示す。図18には、個々のスペクトル係数を聴覚的に重み付けするための構成を示している。図18に示す聴覚重み付け部1605構成例2において、加算器1805は、CELP復号信号のスペクトルSsynfと誤差信号のスペクトルSefとを加算することによって、原信号のスペクトルSfを生成する。SNR算出部1801は、生成された原信号のスペクトルSfと誤差信号のスペクトルSefとの間の信号対雑音比を計算する。信号対雑音比SNRfは、次式のように算出される。推定部1802は、信号対雑音比SNRfに基づいて、スペクトル係数それぞれの聴覚上の重要度pifを推定する。聴覚上の重要度pifは、スペクトル係数がどの程度聴感的に重要かを定量的に示すパラメータである。聴覚上の重要度pifが大きい値を示すほど、そのスペクトル係数は聴感的に重要である。聴覚上の重要度pifは信号対雑音比SNRfとスペクトル係数のエネルギに基づいて算出される。その算出は対数領域で行われても良く、例えば、次式に従い聴覚上の重要度pifが算出される。ここで、Save2はサブバンドに含まれるスペクトル係数の平均エネルギであり、次式のように算出される。また、SNRaveはサブバンドに含まれるスペクトル係数全体の信号対雑音比を表し、次式のように算出される。または、聴覚上の重要度pifを信号対雑音比の項のみを用いて次式のように求めても良い。重み係数算出部1803は、聴覚上の重要度pifに基づいて重み付け係数Wfを算出する。重み付け係数Wfはスペクトル係数Sfに重み付けを行うためのものである。聴覚上の重要度pifが大きい値を示すほど、重み付け係数Wfは大きい値となり、例えば次式のように求められる。重み付け部1804は、重み付け係数Wfをスペクトル係数Sfに乗じ、聴覚的に重み付けされたスペクトル係数Se_PWfを生成する。よって、スペクトル係数Se_PWfは次式のようになる。図19に、個々のスペクトル係数を聴覚的に重み付けする様子を示す。図19においてスペクトル係数Sf1に着目すると、このスペクトル係数が他のスペクトル係数よりも大きな振幅値を有していることが分かる。また、周波数f1における信号対雑音比SNRf1も他の信号対雑音比に比べて最大値となっている。このとき、本実施の形態では、誤差信号のスペクトル係数Sef1には1未満の小さな重み付け係数Wf1が乗じられることになり、重み付け後のスペクトル係数Se_PWf1はSef1よりも小さな振幅値となる。一例として、聴覚上の重要度pifおよび重み付け係数Wfが上記のように算出される場合に、聴覚的に重み付けされたスペクトル係数Se_PWf1は以下のように表され、スペクトル係数Sef1よりも小さくなることが分かる。このように、本実施の形態によれば、信号対雑音比に従って周波数単位に重み付け係数を算出することにより、信号対雑音比の高いスペクトルの重要性を下げて、このスペクトルへ符号化ビットを配分させにくくする。これにより、他の信号対雑音比の低いスペクトルへ符号化ビットが多く配分されるようになり、音質が向上する。以上、本発明の各実施の形態について説明した。なお、上記各実施の形態では、本発明をハードウェアで構成する場合を例にとって説明したが、本発明はソフトウェアで実現することも可能である。また、上記各実施の形態の説明に用いた各機能ブロックは、典型的には集積回路であるLSIとして実現される。これらは個別に1チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように1チップ化されてもよい。ここでは、LSIとしたが、集積度の違いにより、IC、システムLSI、スーパーLSI、ウルトラLSIと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はLSIに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。LSI製造後に、プログラムすることが可能なFPGAFieldProgrammableGateArrayや、LSI内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブルプロセッサーを利用してもよい。さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりLSIに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてありえる。2010年1月14日出願の特願2010-006312の日本出願に含まれる明細書、図面および要約書の開示内容は、すべて本願に援用される。