知覚符号化
HILN(Harmonic and Individual Lines plus Noise)
MPEG-4 SSC(SinuSoidal Coding)
ASACは一般的なオーディオ信号を4~24kbpsに符号化する方式で、入力信号を高速フーリエ変換(FFT)を用いて分析し聴覚のマスキング特性を考慮しながら最もエネルギーの大きい周波数を順次取り出していくことで、入力信号を複数の正弦波の周波数と振幅とにパラメータ化する。
この方式を改良したものがHILNで、ASACと同様の方法で入力信号を独立した正弦波成分/ハーモニック成分の組み合わせで表現し、残った成分を特定の周波数分布を持つノイズとしてパラメータ化する。この方式はMPEG-4オーディオの規格の一部として採用された 。
MPEG-4 SSCもMPEG-4オーディオの規格の一部で、HILNより広帯域で高音質のオーディオ向けの符号化方式である。この方式では入力信号を正弦波、ノイズ、トランジェントの3つに分けて分析しパラメータ化する。さらにステレオ信号をモノラル成分と左右チャネルの違いを表す少数のパラメータで表現する 。
フィルタと直交変換の組み合わせなど
エンコード時、入力信号をMDCTやフィルタにより周波数領域のパラメータに変換する。 同時に聴覚心理モデルを使った分析によりマスキングの閾値を計算し、量子化雑音が閾値以下になるよう周波数領域の各成分へのビット割り当てを行う。マスキングにより聞こえにくい成分には少ないビットを割り当てられ、マスキングの閾値以下の成分にはビットが割り当てられない。
周波数領域のパラメータは割り当てられたビット数に従って量子化が行われ、さらにエントロピー符号化(例えばハフマン符号化)などの手法を用いてデータの圧縮が行われる。 最終的な符号化結果は、ビット割り当てなどの補助情報と共に最終的な符号化ビット列としてまとめられる。
周波数領域のパラメータへの変換の際、時間の分解能と周波数の分解能とのバランスをとる必要がある。一般に信号の周波数を高い分解能で分析しようとすると長い時間の観測が必要なため時間方向の分解能は低くなり、逆に時間分解能を高くすれば周波数分解能は低くなる。 多くの処理アルゴリズムでは、入力信号を分析し打楽器(例えばカスタネット)の音のように変化の激しい信号に対しては時間分解能を高くし、管楽器(例えばピッコロ)の音のように変化が少ない信号に対しては周波数分解能を高くすることで、人間の聴覚特性にあった分析を行う。
デコード時はエンコードの時と逆の操作を行う。まず最初に符号化ビット列から周波数領域の符号化結果と補助情報とを取り出す。補助情報に従って符号化結果の逆量子化を行い周波数領域のパラメータを求め、これらを時間領域の信号に再変換して信号を復元する。