ディジタルオーディオ入力信号のADPCM方式符号化中における符号化ノイズのシェーピングを制御する方法であって、前記ノイズシェーピングは、前記ノイズのフィルタリングを含むフィードバックの実施によって実行される、方法において、前記フィードバックの不安定性のリスクを示す、前記信号の大きいスペクトルダイナミックレンジを示すパラメータを得るステップと、前記指示パラメータを少なくとも1つの所定のしきい値と比較することによって不安定性のリスクを検出するステップと、不安定性のリスクが検出された場合に前記フィードバックを制限するステップと、前記フィードバックが制限されている現在のフレームに続く所定の数のフレームにわたって、前記フィードバックを順次再有効化するステップとを備えることを特徴とする方法。大きいスペクトルダイナミックレンジを示す前記パラメータは、前記入力信号の線形予測分析から生じる第2の反射係数であることを特徴とする、請求項1に記載の方法。大きいスペクトルダイナミックレンジを示す前記パラメータは、復号化された信号の線形予測分析から生じる第2の反射係数であることを特徴とする、請求項1に記載の方法。大きいスペクトルダイナミックレンジを示す前記パラメータは、前記入力信号と前記ノイズとの信号対ノイズ比であることを特徴とする、請求項1に記載の方法。前記フィードバックの制限は、ノイズフィルタリングパラメータに適用される重み付け係数をゼロに設定することによって実行されることを特徴とする、請求項1に記載の方法。前記フィードバックの制限は、前記ノイズフィルタリングの出力にゼロ値のゲインを適用することによって実行されることを特徴とする、請求項1に記載の方法。前記フィードバックの順次再有効化は、前記フィルタリングパラメータに重み付け係数を適応することによって実行され、前記重み付け係数は、前記所定の数のフレームにわたる増分によって規定されることを特徴とする、請求項5に記載の方法。前記フィードバックの順次再有効化は、前記所定の数のフレームにわたって前記ノイズフィルタリングの出力に増加するゲイン値を適用することによって実行されることを特徴とする、請求項6に記載の方法。階層的符号化のコア符号化中および改善符号化中に1回且つ同時に実施されることを特徴とする、請求項1に記載の方法。ノイズフィルタリングモジュールを含む符号化ノイズをシェーピングするためのフィードバックを備えるディジタルオーディオ信号ADPCM方式コーダであって、前記フィードバックの不安定性のリスクを示す、前記信号の大きいスペクトルダイナミックレンジを示すパラメータを得る手段と、前記指示パラメータを少なくとも1つの所定のしきい値と比較することによって不安定性のリスクを検出する手段と、前記不安定性のリスクが検出された場合に前記フィードバックを制限する手段と、前記フィードバックが制限されている現在のフレームに続く所定の数のフレームにわたって、前記フィードバックを順次再有効化する手段とを含むノイズシェーピング制御モジュールを備えることを特徴とする、ディジタルオーディオ信号ADPCM方式コーダ。プロセッサによって実行された場合に請求項1から9のいずれか1項に記載の制御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。したがって、特に、種々の周波数の純粋な正弦波の列のような問題のある信号に関して、フィードバックを伴う符号化構造での不安定および飽和現象を未然に防ぎ、制御する必要性が存在する。本発明は、飽和を改善する。この目的のため、ディジタルオーディオ入力信号のADPCM方式符号化中における符号化ノイズのシェーピングを制御する方法を提案し、ノイズシェーピングは、ノイズのフィルタ処理を含むフィードバックの実施によって実行される。方法は、フィードバックの不安定性のリスクを示す、信号の大スペクトルダイナミックレンジを示すパラメータを得るステップと、指示パラメータを少なくとも1つの所定のしきい値と比較することによって不安定性のリスクを検出するステップと、不安定性のリスクが検出された場合にフィードバックを制限するステップと、フィードバックが制限されている現在のフレーム以降の所定の数のフレームの間のフィードバックを順次再有効化するステップとを備えるようなものである。このように、方法は、フィードバックで不安定性の現象を生じさせるリスクを冒している潜在的に問題のある信号の高速且つ効果的な検出を行うことを可能にする。このように、この現象は、フィードバックの制限がこれらのリスクのある信号の出現時に実行されるため、回避される。この制限は、このフィードバックの完全な無効化からさえ成りうる。したがって、方法は、厄介な現象の出現への予防作用を有する。フィードバックループの再有効化は、その後、符号化信号の過度に急激な変動を生じさせないように、順次行われる。特定の実施形態では、信号の大きいスペクトルダイナミックレンジを示すためのパラメータは、入力信号の線形予測分析から生じる第2の反射係数か、復号化信号の線形予測分析から生じる第2の反射係数である。このように、このパラメータは、リスクのある信号を非常に代表し、したがって、フィードバックの不安定性のリスクを示す。このパラメータは、特にノイズシェーピングフィルタを演算するために行われる線形予測分析中に得られる。したがって、フィードバックを制御するためにここでそれを再利用するのが有利である。他の実施形態では、信号の大きいスペクトルダイナミックレンジを示すためのパラメータは、入力信号とノイズとの間の信号対ノイズ比である。このパラメータは、正弦波を示す信号だけでなく、任意のタイプのリスクのある信号に対するフィードバックの不安定性のリスクを測定することを可能にする。可能な実施形態では、フィードバックの制限は、ノイズフィルタリングパラメータに用いられる重み付け係数にゼロを設定することによって実行される。これは、ノイズシェーピングフィルタの作用をキャンセルし、したがって簡単な方法でフィードバックを無効化することになる。変形実施形態では、フィードバックの制限は、ノイズフィルタリングの出力でゼロ値のゲインを適用することによって実行される。このように、フィルタは不変のままであるが、その作用は、このゲインの適用によって出力においてキャンセルされる。これは、フィルタの演算を変更することなく、フィードバックを無効化することを可能にする。簡単な方法で、フィードバックの順次再有効化は、重み付け係数をフィルタリングパラメータに適用することによって実行され、フィードバックループの無効化が重み付け係数にゼロを設定することによって実行される場合、重み付け係数は、所定の数のフレームにわたる増加によって規定される。フィードバックループの無効化が、ノイズフィルタリングの出力でゼロ値のゲインを適用することによって実行される場合、フィードバックの順次再有効化は、所定の数のフレームにわたって、ノイズフィルタリングの出力で増加するゲイン値を適用することによって実行される。方法は、階層型のコーダの場合に有利に適合し、階層符号化のコア符号化中および改善符号化中に一度に且つ同時に実施することができる。このように、不安定性の問題はコア符号化中に回避されるだけでなく、改善符号化中にも回避されるが、符号化の複雑さが比例して増加することはない。本発明は、ノイズフィルタリングモジュールを含む、符号化ノイズをシェーピングするためのフィードバックを含むディジタルオーディオ信号ADPCM方式コーダにも関する。コーダは、フィードバックの不安定性のリスクを示す、信号の大スペクトルダイナミックレンジを示すパラメータを得る手段と、指示パラメータを少なくとも1つの所定のしきい値と比較することによって不安定性のリスクを検出する手段と、不安定性のリスクが検出された場合にフィードバックを制限する手段と、フィードバックが制限されている現在のフレーム以降の所定の数のフレームの間のフィードバックを順次再有効化する手段とを含むノイズシェーピング制御モジュールを備えるようなものである。本発明は、プロセッサによって実行される場合に本発明による制御方法のステップを実施するためのコード命令を備えるコンピュータプログラムにも関する。本発明は、最後に、上述したようなコンピュータプログラムを格納する、プロセッサによって読み取り可能な記録手段に関する。本発明の他の特徴および利点は、単に限定的でない例として与えられる、添付図面を参照する以下の説明を読むことにより、より明瞭に明らかとなる。図5を参照して、本発明を組み込むエンベデッド符号コーダをここで説明する。このコーダは、8kHzで標本化され、5msのフレームを有する信号で動作する。このコーダは、ノイズフィードバックによって実施される符号化ノイズシェーピングを備える。ノイズフィードバックは、ここでは、ノイズを得るステップ、ノイズをフィルタリングするステップおよび信号を変更するステップを意味することが意図される。ここで、フィードバックによって変更される信号は入力信号sであるが、ADPCM符号化の場合の等価の方法では、他の信号が符号化ステップの前に変更されてよく、例えば、フィードバックによって変更される信号は、入力信号sと、ADPCMスカラ量子化を用いる前にADPCM符号化によって予測される信号との間の差であってもよい。ここで説明する例では、符号化は、追加のサンプルあたり1ビットを与える改善ステージで実行される。この選択は、ここでは、コーダの表現を簡単にするために採用される。しかしながら、以下に説明される本発明は、改善ステージがサンプルあたり1より多いビットを与えるより一般的な場合に適合することは明らかである。さらに、コアコーダという用語は、本明細書では広い意味で使用される。したがって、例えばITUTG722の56または64kbitsのような既存のマルチビットレートコーダが、コアコーダであるとみなされてもよい。このコーダは、例えば、標準化されたG722またはG727コーダのようなADPCM符号化のタイプの、あるいは標準化されたG711コーダのようなPCMのタイプの、Bk1ビットの量子化を伴うコアビットレート符号化ステージ603を備える。このコア符号化ステージは、ローカル復号化モジュールを備える。コアビットレートコーダは、図4を参照して説明したものと同様のノイズシェーピングフィードバックループを備える。したがって、符号化ノイズは、演算され、フィルタリングされ、再導入される。コーダは、1サンプルあたりBk1ビットのビットレートから1サンプルあたりBkビットのビットレートに変化するために、1サンプルあたり1ビットを与える改善ステージ613も備える。コア符号化ステージ単独で、以後説明されるノイズシェーピング制御の方法を実施することができるため、この改善ステージは、本発明の実施に関して任意である。この改善ステージは、量子化器およびローカルデコーダを使用し、コアコーダと同じマスキングフィルタを使用するノイズのシェーピングを行う。したがって、コアコーダおよび改善ステージは、その係数がブロック600によって演算される同じノイズシェーピングフィルタに依存する。図6は、図5と等価の解決法を与えるが、フィルタリング部分については別の解釈を与える。予測を使用する代わりに、フィルタを使用し、これらのフィルタの入力およびtcは、それぞれブロック616および617によって以下のように作成される。sctnnnDn1scsnnおよびブロック600は、本発明によるノイズシェーピング制御モジュールを表す。本例では、制御モジュール600は、とりわけ、図7を参照して後に説明するように、入力信号sに基づいてマスキングフィルタの係数の演算を実行する。マスキングフィルタの係数のこの演算は、図3を参照して説明したG7111コーダの場合のように、復号化信号に基づいて実行することもできる。このモジュールは、特に、フィードバックの不安定性のリスクを示すパラメータを得るための手段を備える。このパラメータを得るいくつかの例は、後に説明される。このモジュールは、さらに、例えば、得られたパラメータと所定のしきい値との比較を実行する比較器の形態の、フィードバックの不安定性のリスクを検出する手段を備える。モジュールは、例えば、後に説明するように、ゲインまたは重み付け係数を0または低い値に設定することによって、フィードバックを制限する手段を備える。モジュールは、さらに、フィードバックが制限されている現在のフレームに続く所定の数のフレームにわたってフィードバックを順次再有効化する手段を備える。順次再有効化のこれらの手段は、例えば、所定の数のフレームと連係して重み付けまたはゲインの値を順次増加させる手段である。この制御モジュールは、図7を参照してここで説明する実施形態では、フローチャートの方式で表されるノイズシェーピング制御方法を実施する。この実施形態では、ステップ701から704は任意であり、必ずしも本発明による制御方法の一部を形成するものではない。ここで、Mは、ノイズシェーピングに使用される線形予測次数であり、その代表的な値はM4である。このように、ステップ701では、信号sの自己相関r、k0Mの演算が実行される。これらの自己相関は、方法の性質を変えることなく、G7111でのように復号化信号に基づいて演算することもできることに留意されたい。したがって、信号sは、最初に、Spresβesを得るために、のタイプのフィルタによって予め強調され、ここで、βeは、G7111でのように、以下の式、βe10007813czclにしたがって演算され、ここで、czclはゼロ交差の数である。その後、次数M4の線形予測フィルタが、1フレームあたり1回推定される。したがって、予め強調された信号spreは、を得るために、現在のフレームの開始を中心に80サンプルの非対称でハイブリッドの余弦ハミング窓によって重み付けされる。その後、自己相関は、式、にしたがって演算される。このようにして得られた相関は、G7111でのように、40dBのノイズフロアを表す110001の補正係数を含む120Hzの帯域拡張によりrで変更され、となり、ここで、であり、f0120Hzおよびfs8000Hzである。ステップ701では、によって定義される、G7111でのような固定小数点算術表現でバイナリシフトの数を計数する正規化係数も演算され、ここで、は、最も近い整数への切り捨てを表す。ステップ702は、ITUT勧告G7111に記載されるレビンソンダービンアルゴリズムに対応し、結果として、予測係数aii0Mと、線形予測フィルタのトレリス実装に関連付けられる反射係数kii1Mとを与える。レビンソンダービンアルゴリズムは、そのステップが以下繰り返し数i1、および、演算、固定、演算、演算、iMまでiを1だけ増分し、ステップ2に戻る、のように呼び戻される再帰アルゴリズムである。結果は、線形予測器A1a1z1a2z2a3z3a4z4の係数であるによって、且つ、JDMarkelおよびAHGrayLinearPredictionofSpeech、Springerverlag、1976年による参照で説明されるようなフィルタAのトレリス実装に対応する反射係数kiによって与えられる。反射係数k1は、線形予測によってモデル化される信号の短期スペクトルの傾斜を表し、反射係数k2は、レビンソンダービンアルゴリズムの2回目の繰り返しで見られる2次の線形予測の品質係数に関連付けられるため、信号のスペクトルダイナミックレンジの指標である。ここに示す例では、この反射係数k2は、図7を参照して示すようなフィードバックの不安定性のリスクを示すパラメータを構成する。ここで、係数k2は、非常に大きい過電圧を有する信号、特に正弦波の検出を可能にすることが示される。先に説明したように、大きい過電圧を有する信号、特に正弦波は、検出されるべきリスクのある信号である。これらのリスクのある信号の検出は、重み付けフィルタが演算される際に基づくフィルタAを演算するために使用されるレビンソンダービンアルゴリズムの出力で第2の偏相関係数を検査することによって行われてもよい。我々は、第2の偏相関係数を、過電圧をその周波数のレベルで所有するサンプリング周波数1Tの角周波数の正弦波scosに関するレビンソンダービンアルゴリズムによって演算するものとする。その相関関数はに等しくなる。アルゴリズムの第1のステップは、k1cosを与える。そして第2のステップは、k21E10を与える。予測エラーがゼロのとき、正弦波は2つのサンプルに基づいて予測可能であり、x2cosxxとなる。予測器の演算前の相関関数の種々の減衰のため、過電圧係数はその理想値に等しくない。3000Hzの正弦波の場合、k2097が一般的に見られる。したがって、実施される解決法は、一般的に095のしきい値より大きい偏相関係数k2を与える大きい過電圧を有する信号を検出することにある。ステップ703は、正規化係数ηが限界値を越えるか否かを確認し、これによって、G7111でのように低レベルの信号を検出することを可能にする。この正規化係数が所定のしきい値を超える場合、すなわちη≧MAXNORMの場合、線形予測係数aii0Mは減衰され、これは、ノイズマスキングフィルタの効果を減少させることになる。この場合、マスクフィルタW1は、以下の式にしたがってステップ704で得られる係数aii0Mを使用することによって得られる。逆の場合では、ノイズシェーピングフィルタは、式にしたがって規定される。減衰係数γの値は、メモリに保持され、各フレームの処理の開始時に引き出されるとする。メモリに保持されるこの値は、γmemで示される。この引き出し動作は、ステップ711で実行される。低レベルの信号が検出されるフレームでは、ステップ712で、パラメータγmemが、例えばGAMMA1092に等しい値に再初期化される。ノイズシェーピング制御方法は、指示パラメータを少なくとも1つの所定のしきい値と比較することによって、不安定性のリスクを検出するステップ705を備える。いくつかの技術が、正弦波のような大きいスペクトルダイナミックレンジを有する信号を検出するために存在する。ここで説明するように、反射係数k2による線形予測分析が展開される場合、上述したように第2の反射係数を再利用するのが有利である。この典型的な実施では、ステップ705は、第2の反射係数が所定の値、ここでは095を超えるか否かを確認することから成る。このテストは、大きいスペクトルダイナミックレンジを有する信号を検出することを可能にし、特に、純粋な正弦波を検出することを可能にする。テストが肯定的であることがわかる場合、このフィードバックの不安定のリスクが実証されるため、フィードバックを制限するステップが実行される。可能な制限は、例えば、ステップ706での、係数γを0に固定することによるフィードバックの無効化である。変形では、係数γは、非常に低いがゼロではない値、例えば0001に固定される。この変形は、フィードバックの完全な無効化には対応しないが、フィードバックの制限には対応し、これは同じ効果を与える。等価な方法では、γ0の場合のフレームでは、図5および6で、ssに固定することが可能であり、これは、信号sにどのようなノイズも導入しないことになる。線形予測係数aii0Mは、の係数を演算するために、ステップ707でγによって重み付けされる。メモリに保持される値γmemは、その後、ステップ708で次のフレームのために更新される。この値は、最初に、例えばGAMMA1092の場合のによってγを増分することによって演算され、結果は、ステップ709および710でGAMMA1で飽和される。4による除算は、4フレーム後にGAMMA1の値を引き出すことを可能にする。706でγが非常に低い値に固定される場合、γをの値によって増分することができる。この典型的な場合は、4に等しい所定の数のフレームについて説明されるが、このステップは、4より大きいまたは小さい数のフレームでまったく明らかに実行されてもよい。同様に、増分値は異なってもよく、増分は、非線形的に分配された間隔で実行されてもよい。これらのステップ708から710は、フィードバックが制限されている現在のフレームに続く所定の数のフレームにわたってフィードバックの順次再有効化を実行することになる。したがって、本発明によるノイズシェーピング制御方法は、本実施形態で第2の反射係数に行われるテストによって不安定または飽和を引き起こしそうな問題のある信号を検出し、このテストが肯定的な場合はすぐにノイズフィードバックを制限することから成る。肯定的な検出後、γの値は、その通常値GAMMA1まで、順次増加される。γの現在の値は、このパラメータの値をあるフレームから次のフレームに渡すために、γmem中に複製される。いくつかのフレームにわたるγの連続的な増分は、ノイズフィードバックを順次復元し、ループ化システムが、信号のローカル統計の突然の変動を引き起こす可能性があるあまりに突然なフィードバックの再有効化に続いて発散するのを防ぐことを可能にする。ノイズシェーピング制御方法の変形実施形態では、不安定性のリスクを示すパラメータが異なる。例えば、スペクトルの平坦さの測定は、LPCウィンドウによってウィンドウ処理された短期信号に基づいて演算されるパワースペクトルのスペクトル線の算術平均と幾何平均との比を演算することによって実行される。この測定は、1本のラインのみを含むスペクトルに対して非常に大きい値になる傾向がある。この変形実施形態では、ステップ705で大きいダイナミックレンジの信号を検出することを可能にする検出しきい値は、状況に依存する。しかしながら、この変形は、短期的な時間周波数変換を演算するステップと、先に説明された測定を演算するステップとを含む。他の変形実施形態では、大きいダイナミックレンジを有する信号を経験的に検出する努力はなされず、ノンパラメトリックで後天的な方法で、フィードバックの不安定性を生じさせる問題のある信号を検出する。この実施形態では、不安定性のリスクパラメータは、図5および6で定義される、入力信号sと符号化ノイズtとの間の瞬間的な信号対ノイズ比である。ステップ705での問題のある信号の検出は、例えばこの比が5dBを下回るとすぐに、信号対ノイズ比のしきい値を固定することによって行われる。この実施形態では、明確に定義される信号対ノイズ比を演算できるようにするために、入力信号とノイズとの平均を演算する必要がある。しかしながら、この方式の後天的な検出は、しばしば、不安定性の問題または飽和の問題がすでにある程度観察可能である場合を生じる。さらに、この変形は、かなり高い誤警報率を有する欠点を示す。フィードバックの不安定性のリスクを示すパラメータを得るための、および、不安定性のリスクの検出のための他の実施形態が図8に示される。このアルゴリズムは、ステップ702が802になり、705が805になったことのみが、図7を参照して説明されたアルゴリズムと異なる。実際に、ステップ802では、図7を参照して説明したように得られる線形予測器の係数aii0Mおよび反射係数kii1Mだけでなく、現在のフレームのマスキングフィルタEDのエネルギーも、以下の、のように得られ、これはレビンソンダービンアルゴリズムの出力での予測ゲインによって近似されてもよい。EMはによって除算される。実際は、マスキングフィルタはに等しく、そのエネルギーを演算するために、から開始するより低次の連続する予測器と、偏相関係数とを再演算するアルゴリズムを使用することが適切である。702で演算される結果として生じるフィルタのエネルギーEDは、によって与えられる。不安定性のリスクを示すパラメータは、その後、によって与えられる。GADPCMにより、ADPCMコーダの予測ゲインは前のフレームで予測する。これは、入力信号のエネルギーに関して、おそらくフィルタリングされた、量子化器の飽和しきい値V2の商によって近似される。不安定のリスクを検出するステップ805は、その後、指示パラメータをリスクの程度を調節する係数kRSBを乗算したADPCM量子化器の信号対ノイズ比としてここでは定義されるしきい値と比較することによって実行される。RSBQは、実際には、ADPCM量子化器の信号対ノイズ比である。種々のビット数およびラプラス確率密度に対するRSBQの値は、PaezおよびGlissonによる文献MinimumMeanSquaredErrorQuantizationinSpeechPCMandDPCMSystemstheIEEEreviewTrans、1972年4月のCommunications、225~230頁のTableIIに与えられる。フィードバックを制限するステップ706は、種々の方法で行うことができる。別の実施形態では、ノイズフィードバックは、係数γを0に設定することによってではなく、ゼロ値のスケールファクタgをフィルタW1の出力に適用することによって無効化される。この実施形態は、図9を参照して示される。この図は、同じ要素を有する、図5に示されるような階層的コーダを示す。唯一の違いは、ノイズシェーピングのための制御モジュール900から始まり、制御モジュール900は、913でコア符号化のためにフィルタリングモジュール604の出力として、且つ、914で改善符号化のためのフィルタリングモジュール608の出力として、0に設定されている場合にフィードバックを無効化するゲインgを供給する。係数gは、値が図7のステップ711でメモリγmem内に配置されるパラメータγについてと同じ方法でgmemに格納される。ブロック900で、フィルタW1の係数の演算は、したがって、η095の場合、g0である。代わりに、ゲインgは、非常に低いがゼロではない値、例えば0001に固定される。この変形は、フィードバックの完全な無効化には対応しないが、フィードバックの制限に対応する。ノイズフィードバックの順次復旧は、この変形では、gの値を0から1へ順次変化させることによって行われる。例えば、k2095の検出に続くk2≦095のフレームでは、後続のフレームでgの値を025、05、075および1に固定することができる。これらの値は、gに与えられる制限値にしたがってまったく明らかに適応されてもよい。さらに、703で低レベルの信号が検出されるフレームでは、ゲインgmemは、γの値を復元する図7のステップ712と同様に、値1に復元される。本発明によるコーダ1000の例示的な実施形態を、ここで図10を参照して説明する。ハードウェアに関して、本発明の意味の範囲内で図5、6および9の実施形態によって説明されたようなコーダは、典型的に、記録およびまたは作業メモリを含むメモリブロックBMと協働するプロセッサμPと、例えば不安定性検出しきい値の値、または、図5、6、7、8および9を参照して説明したようなノイズシェーピング制御方法の実施に必要なすべての他のデータを格納するための手段の形の上述したバッファメモリMEMとを備える。このコーダは、入力としてディジタル信号sを受信し、多重化された量子化インデックスIBKを供給する。メモリブロックBMは、コーダのプロセッサ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、フィードバックの不安定性のリスクを示すパラメータを得るステップと、指示パラメータを少なくとも1つの所定のしきい値と比較することによって不安定性のリスクを検出するステップと、不安定性のリスクが検出された場合にフィードバックを制限するステップと、フィードバックが制限されている現在のフレームに続く所定の数のフレームにわたってフィードバックを順次再有効化するステップと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を備えることができる。より一般的な方法では、コンピュータまたはプロセッサによって読み取り可能で、コーダ内に任意に組み込まれ、あるいは取り外し可能な記録手段が、本発明によるノイズシェーピング制御方法を実施するコンピュータプログラムを格納する。例えば、図7および8は、このようなコンピュータプログラムのアルゴリズムを示すことができる。