JP4738260B2 - Prediction delay search method, apparatus using the method, program, and recording medium - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、音響信号などの時系列信号の予測遅延探索方法、その方法を用いた装置、プログラム、および記録媒体に関する。 The present invention relates to a prediction delay search method for time-series signals such as acoustic signals, an apparatus using the method, a program, and a recording medium.
音響信号などの時系列信号の圧縮符号化には長期予測(またはピッチ予測)が使われることがある(非特許文献1)。この手法では、遅延量とその遅延サンプルに対する乗数がパラメータとして使われる。そして、最適な遅延量を求めるため、信号系列をτ点ずらして最適な乗数をかけて差分処理を行い、歪が最も小さくなるτを探索する。 Long-term prediction (or pitch prediction) may be used for compression coding of time-series signals such as acoustic signals (Non-Patent Document 1). In this method, a delay amount and a multiplier for the delay sample are used as parameters. Then, in order to obtain the optimum delay amount, the signal sequence is shifted by τ points, the difference is multiplied by the optimum multiplier, and τ with the smallest distortion is searched.
従来の圧縮符号化装置の構成を図1に示す。また、図2に従来の圧縮符号化装置の処理フローを示す。従来の圧縮符号化装置は、フレーム化部910、短期予測分析部920、遅延量・利得算出部930、遅延部940、利得乗算部950、減算部960、長期予測誤差符号化部970、符号列生成部980から構成される。短期予測分析部920は、短期予測係数算出部921と短期予測分析フィルタ922を有する。ディジタル化された時系列信号である入力信号x(n)が入力されると、フレーム化部910は、所定の数Nごとに入力信号x(n)をまとめる(S910)。所定の数Nの例としては、1024、512などがある。短期予測係数算出部921は、例えばP次(例えば10次)の自己相関関数からP次の線形予測係数α1〜αPを求め、短期予測分析フィルタ922に出力する。また、求めた短期予測係数α1〜αPを符号化して符号列生成部980に出力する(S921)。ステップS921では、短期予測係数そのものではなく、LSP係数やLSF係数に変換してから符号化を行ってもよい。短期予測分析フィルタ922は、
遅延量・利得算出部930は、長期予測誤差を最小とする最適遅延量τoptと最適利得γoptとを、1サンプルずつずらしながら求める。そして、求められた最適遅延量τoptを遅延部940へ、最適利得γoptを利得乗算部950へ、遅延符号と利得符号を符号列生成部980へ出力する(S930)。具体的には、あらかじめ設定した遅延量τの候補の中から、利得
遅延部940は、受け取った最適遅延量τoptだけ短期予測誤差y(n)を遅延させ、利得乗算部950に、y(n−τopt)を出力する(S940)。利得乗算部950は、遅延された短期予測誤差y(n−τopt)に最適利得γoptを乗算する(S950)。減算部960は、短期予測誤差y(n)からγopt・y(n−τopt)を減算し、長期予測誤差y(n)−γopt・y(n−τopt)を得る(S960)。長期予測誤差符号化部970は、長期予測誤差y(n)−γopt・y(n−τopt)を符号化する(S970)。符号列生成部980は、受け取った長期予測誤差符号、遅延符号、利得符号、短期予測符号から符号列を生成し、出力する(S980)。
The
この方法の演算量は、τの探索範囲とフレーム内のサンプル数に比例する。つまり、サンプリング周波数が高い場合は、τの探索範囲(探索すべきサンプル点の数)とフレームあたりのサンプル数が多くなる。したがって、ステップS930での最適遅延量τoptと最適利得γoptの探索に膨大な時間がかかってしまう。例えば、サンプリング周波数が192kHz、1フレームのサンプル数が8192、遅延量τの候補が1024点のような場合、非常に演算量が多くなってしまう。 The calculation amount of this method is proportional to the search range of τ and the number of samples in the frame. That is, when the sampling frequency is high, the search range of τ (the number of sample points to be searched) and the number of samples per frame increase. Therefore, it takes an enormous amount of time to search for the optimum delay amount τ opt and the optimum gain γ opt in step S930. For example, when the sampling frequency is 192 kHz, the number of samples in one frame is 8192, and there are 1024 candidates for the delay amount τ, the amount of calculation becomes very large.
図3に従来の復号化装置の機能構成例を示す。従来の復号化装置は、符号列分解部810、長期予測誤差復号部820、遅延部830、利得乗算部840、加算部850、短期予測合成部860から構成される。符号列分解部810は、受信した符号列を長期予測誤差符号、遅延符号、利得符号、短期予測符号に分解する。長期予測誤差復号部820は、長期予測誤差符号を復号化し、長期予測誤差y(n)−γopt・y(n−τopt)を得る。遅延部830は、遅延符号を復号化し、遅延された短期予測誤差y(n−τopt)を求める。利得乗算部840は、利得符号を復号化し、遅延された短期予測誤差y(n−τopt)に利得γoptを乗算する。加算部850は、長期予測誤差y(n)−γopt・y(n−τopt)に、利得乗算部840の出力γopt・y(n−τopt)を加算し、短期予測誤差y(n)を求める。符号化装置に短期予測分析部920を設けなかった場合は、復号化装置に短期予測合成部860を設けないため、上記のy(n)がそのまま出力信号x(n)となる。短期予測合成部860は、短期予測符号を復号化して短期予測信号を求め、短期予測信号と短期予測誤差y(n)とを合成して出力信号x(n)を求める。
FIG. 3 shows an example of the functional configuration of a conventional decoding device. The conventional decoding apparatus includes a code
上述の例は、1つの入力信号に対して遅延時間を与えて符号化した例であるが、特許文献1のように複数の信号(多チャネル信号)を符号化する場合もある。多チャネル信号の符号化の場合は、他のチャネル信号に遅延を与えたものとの重み付き差分信号を符号化する例がある。図4に従来の多チャネル信号符号化装置の機能構成例を示す。Mチャネル(Mは2以上の整数)の入力を有する多チャネル信号符号化装置1800は、フレームバッファ1810i(i=1〜M)、符号化情報決定部1820、符号化対象信号生成部1830、信号符号化部1840i(i=1〜M)、合成部1850から構成される。また、符号化情報決定部1820は、チャネルごとに、独立に符号化(以下、「独立符号化」という。)するのか、他のチャネル(以下、「マスターチャネル」という。)との重み付き差分信号を符号化(以下、「差分符号化」という。)するのかの決定をする独立/差分・マスターチャネル決定部1821、および差分符号化の場合に、マスターチャネルの重みを決定する重み決定部1826を備えている。符号化対象信号生成部1830は、符号化情報決定部1820で決定された符号化情報にしたがって、チャネルごとに必要な情報を収集する符号化情報処理部1832iと差分符号化の場合には重み付き加算(減算)を行う重み付き加算部1833iとを備える。
The above example is an example in which a delay time is given to one input signal and encoded, but a plurality of signals (multi-channel signal) may be encoded as in
図5に従来の多チャネル信号符号化装置1800の処理フローを示す。フレームバッファ1810i(i=1〜M)は、入力信号(チャネル信号)を蓄積する。ここで、チャネル信号が単なるサンプル値の列の場合には、複数のサンプル列(以下、「フレーム」という。)に分割し、チャネル信号が既にフレームごとに分割されている場合には、フレーム単位に蓄積する(S1810)。符号化情報決定部1820は、各チャネル信号のエネルギーや、各チャネル間の差分エネルギーなどの相関関係に近似する情報を利用して、各チャネルの符号化情報(独立符号化か差分符号化か、マスターチャネル番号、重みなど)を決定する(S1820)。符号化対象信号生成部1830は、チャネルごとに前記の符号化情報にしたがって符号化対象の信号を生成する(S1830)。信号符号化部1840i(i=1〜M)は、生成された符号化対象信号を符号化する(S1840)。合成部1850は、各チャネル信号の符号と符号化情報とを合成し、多チャネル符号を出力する(S1850)。
FIG. 5 shows a processing flow of a conventional multi-channel signal encoding apparatus 1800. The frame buffer 1810 i (i = 1 to M) stores an input signal (channel signal). Here, when the channel signal is simply a sequence of sample values, the channel signal is divided into a plurality of sample sequences (hereinafter referred to as “frames”), and when the channel signal is already divided into frames, it is a frame unit. (S1810). The encoding information determination unit 1820 uses information that approximates the correlation such as the energy of each channel signal and the difference energy between the channels, and encodes each channel's encoding information (independent encoding or differential encoding, Master channel number, weight, etc.) are determined (S1820). The encoding target
ステップS1830の詳細な処理フローは以下のとおりである。符号化対象信号生成部1830の符号化情報処理部1832iは、符号化情報決定部1820で決定された符号化情報を取得する。符号化情報処理部1832iは、符号化対象チャネルのサンプル列を取得する。符号化情報処理部1832iは、差分符号化の場合にはマスターチャネルの参照するサンプル列の情報を取得する。なお、参照するサンプル列は、1つの場合と3つの場合がある。詳細については後述する。独立符号化の場合には、重み付き加算部1833iは、符号化情報処理部1832iが取得した符号化対象チャネルのサンプル列をそのまま符号化対象信号のサンプル列として出力する。差分符号化の場合には、重み付き加算部1833iは、符号化対象チャネルのサンプル列にマスターチャネルの参照するサンプル列に重みを乗じて加算(減算)を行い、符号化対象信号のサンプル列として出力する。
The detailed processing flow of step S1830 is as follows. The encoding
図6は、サンプル列が1つ(1タップ)の場合のステップS1830の処理のイメージを示している。また、図7は、サンプル列が3つ(3タップ)の場合のステップS1830の処理のイメージを示している。1つのフレームは、Nサンプルから構成されているので、符号化するチャネルXのサンプル列(N個のサンプル値の列)が符号化チャネルの信号である。図6の例では、符号化対象信号のサンプル列Xから、符号化対象チャネルのサンプル列と同じ時間(τ=0)のマスターチャネルのサンプル列Y0に重みγを乗じて減算(重み−γを乗じて加算)した差分信号X^が符号化対象信号となる。ここで、τは、符号化対象チャネルのフレーム信号(フレームと一致するサンプル列)とマスターチャネルのサンプル列の時間差(時間位置の差)を示している。また、サンプル列Yの添え字は、τの値を示している。たとえば、Yiは、τ=iのマスターチャネルYのサンプル列を示している。図7の例では、符号化対象チャネルのサンプル列Xから、1サンプル分前にずれた(τ=−1)サンプル列Y−1、同じ時間(τ=0)のサンプル列Y0、および1サンプル分後ろにずれた(τ=1)サンプル列Y1にそれぞれ重みγ−1、γ0、γ1を乗じて減算(重み−γ−1、−γ0、−γ1を乗じて加算)した差分信号X^が符号化対象信号となる。 FIG. 6 shows an image of the processing in step S1830 when there is one sample string (one tap). FIG. 7 shows an image of the processing in step S1830 when there are three sample rows (3 taps). Since one frame is composed of N samples, the sample sequence of the channel X to be encoded (sequence of N sample values) is the signal of the encoding channel. In the example of FIG. 6, the sample sequence X of the encoding target signal is subtracted by multiplying the sample sequence Y 0 of the master channel at the same time (τ = 0) as the sample sequence of the encoding target channel by the weight γ (weight −γ The difference signal X ^ obtained by multiplying and adding) becomes the encoding target signal. Here, τ indicates the time difference (time position difference) between the frame signal of the channel to be encoded (sample sequence that matches the frame) and the sample sequence of the master channel. The subscript of the sample column Y indicates the value of τ. For example, Y i indicates a sample string of the master channel Y with τ = i. In the example of FIG. 7, the sample sequence X to be coded channels, one sample was shifted forward (tau = -1) sample sequence Y -1, sample sequence Y 0 in the same time (tau = 0), and 1 samples shifted backward (tau = 1) sample sequence Y each weight gamma -1 to 1, γ 0, subtraction is multiplied by the gamma 1 (weight -γ -1, -γ 0, adding multiplied by-gamma 1) The difference signal X ^ is the signal to be encoded.
図8は、従来の多チャネル信号復号化装置の機能構成例を示している。Mチャネルの多チャネル信号復号化装置1900は、情報取得分離部1910、信号復号化部1920i(i=1〜M)、チャネル信号出力部1930から構成される。チャネル信号出力部1930は、符号化情報処理部1932iと重み付き加算部1933iを備えている。情報取得分離部1910は、多チャネル符号を受信し、符号化情報を取得するとともに符号化信号ごとに分離する。信号復号化部1920i(i=1〜M)は、信号ごとに復号化する。チャネル信号出力部1930は、符号化情報処理部1932iで情報取得分離部1910からのチャネルごとの符号化情報を取得し、マスターチャネルのサンプル列などの情報を収集する。また、重み付き加算部1933iで、独立符号化の場合には復号化対象の信号のサンプル列をそのまま出力し、差分符号化の場合には復号化対象の信号のサンプル列とマスターチャネルのサンプル列との重み付き加算を行い、出力する。
FIG. 8 shows a functional configuration example of a conventional multi-channel signal decoding apparatus. An M-channel multi-channel signal decoding apparatus 1900 includes an information acquisition /
また、本発明と関連する発明に、本出願人が出願した未公開の特許出願(特願2005−199163号:出願日2005年7月7日)(以下、「関連発明」という。)がある。関連発明の差分符号化は、マスターチャネルの複数のサンプル値との重み付きの差分符号化であり、かつ、符号化対象のチャネル信号のサンプルと同じ時間、直前、または直後以外の時間のマスターチャネルのサンプル値を含むことがある重み付き差分符号化である。また、関連発明は、あらかじめ定めた時間差の範囲の中で、符号化対象のチャネル信号のサンプル列X(フレーム信号)との相関が最も大きいマスターチャネルのサンプル列Yopt(符号化対象のサンプル列とマスターチャネルのサンプル列の時間差(時間位置の差)τがτoptのマスターチャネルYのサンプル列)を差分符号化に用いる。 As an invention related to the present invention, there is an unpublished patent application filed by the applicant (Japanese Patent Application No. 2005-199163: application date July 7, 2005) (hereinafter referred to as “related invention”). . The differential coding of the related invention is a weighted differential coding with a plurality of sample values of the master channel, and a master channel at a time other than the same time, immediately before, or just after the sample of the channel signal to be coded Is a weighted differential encoding that may contain In the related invention, the master channel sample sequence Y opt (encoding target sample sequence) having the greatest correlation with the encoding target channel signal sample sequence X (frame signal) within a predetermined time difference range. and using the time difference between the sample sequence of the master channel sample sequence of the master channel Y of (time difference position) tau is tau opt) to differential coding.
次に関連発明での符号化の概要を説明する。図9に2つのサンプル列(2タップ)を用いる場合のイメージを示す。この例では、τoptが0以外のときはY0とYoptを用い、τoptが0のときはY0のみを用いる。図10に6つのサンプル列(6タップ)を用いる場合のイメージを示す。この例では、τoptが0の場合は、Y−1,Y0,Y1の3つのサンプル値を重み付き差分符号化に用い、τoptが−1または−2の場合は、Y−4,Y−3,Y−2,Y−1,Y0,Y1の6つのサンプル値を重み付き差分符号化に用い、τoptが1または2の場合は、Y−1,Y0,Y1,Y2,Y3,Y4の6つのサンプル値を重み付き差分符号化に用い、τoptが上記以外の場合は、Yopt−1,Yopt,Yopt+1,Y−1,Y0,Y1の6つのサンプル値を重み付き差分符号化に用いる。 Next, an outline of encoding in the related invention will be described. FIG. 9 shows an image when two sample rows (2 taps) are used. In this example, Y 0 and Y opt are used when τ opt is other than 0, and only Y 0 is used when τ opt is 0. FIG. 10 shows an image when six sample rows (6 taps) are used. In this example, when τ opt is 0, three sample values Y −1 , Y 0 , and Y 1 are used for weighted differential encoding, and when τ opt is −1 or −2, Y −4 , Y −3 , Y −2 , Y −1 , Y 0 , Y 1 are used for weighted differential encoding, and when τ opt is 1 or 2, Y −1 , Y 0 , Y When six sample values of 1 , Y 2 , Y 3 , Y 4 are used for weighted differential encoding and τ opt is other than the above, Y opt−1 , Y opt , Y opt + 1 , Y −1 , Y 0 , Y 1 are used for weighted differential encoding.
図11に示すようにマイク入力Aとマイク入力Bがあるとき、正面の音声からの音では、マイクAからの入力信号とマイクBからの入力信号間に位相差はない。しかし、ピアノの音では、マイクBからの入力信号はマイクAからの入力信号に対して位相遅れが生じる。このように位置の異なる音源からの音が重なると、マイクAからの入力信号とマイクBからの入力信号との関係は、関連発明のようなチャネル間予測によってはじめて効率的に符号化可能である。
従来技術では、サンプリング周波数が高い場合やフレームあたりのサンプル数が多い場合には、膨大な演算を行って最適遅延量τoptを求めていた。または、τの探索範囲を狭くすることにより、演算量を低減していた。したがって、この場合は、真に最適な最適遅延量τoptを求めることができていないという問題があった。本発明の目的は、最適な最適遅延量τoptを求めるという、長期予測の性能を維持しながら、処理時間を短縮することである。 In the prior art, when the sampling frequency is high or the number of samples per frame is large, the optimum delay amount τ opt is obtained by performing enormous calculations. Alternatively, the calculation amount is reduced by narrowing the search range of τ. Therefore, in this case, there is a problem that the truly optimal optimum delay amount τ opt cannot be obtained. An object of the present invention is to shorten the processing time while maintaining the long-term prediction performance of obtaining the optimum optimum delay amount τ opt .
本発明の予測遅延探索装置は、遅延量・利得算出部に選択点評価計算手段、最適選択点探索手段、階層的評価計算手段、最適評価値探索手段、出力手段を備え、同一チャネル信号から予測を行うときの最適遅延量、または他のチャンネル信号から予測を行うときの最適遅延量を出力する。選択点評価計算手段は、あらかじめ定めた方法で選択された遅延量のサンプル点(以下、「選択点」という。)での評価値(以下、「選択点評価値」という。)を計算する。最適選択点探索手段は、複数の選択点評価値の中から最適な評価値と当該評価値を得る選択点(以下、「最適選択点」という。)とを求める。階層的評価計算手段は、前記最適選択点と当該最適選択点と隣接する選択点との間のサンプル点での評価値(以下、「階層的評価値」という。)を計算する。最適評価値探索手段は、計算されたすべての前記選択点評価値と前記階層的評価値の中から最適の評価値(以下、「最適評価値」という。)と当該評価値を得る遅延量を求める。出力手段は、全ての選択点を対象として得られた最適選択点での前記階層的評価計算手段と前記最適評価値探索手段の処理が終了した場合に、最適評価値を得る遅延量を最適遅延量とし、当該最適評価値から求めた最適利得と前記最適遅延量とを出力する。 The prediction delay search apparatus of the present invention includes a selection / evaluation calculation unit, an optimal selection point search unit, a hierarchical evaluation calculation unit, an optimal evaluation value search unit, and an output unit in a delay amount / gain calculation unit. The optimal delay amount when performing or the optimal delay amount when performing prediction from other channel signals is output. The selection point evaluation calculation means calculates an evaluation value (hereinafter referred to as “selection point evaluation value”) at a sample point (hereinafter referred to as “selection point”) of the delay amount selected by a predetermined method. The optimum selection point search means obtains an optimum evaluation value and a selection point (hereinafter referred to as “optimum selection point”) for obtaining the evaluation value from among a plurality of selection point evaluation values. The hierarchical evaluation calculation means calculates an evaluation value (hereinafter referred to as “hierarchical evaluation value”) at the sample point between the optimal selection point and the selection point adjacent to the optimal selection point. The optimum evaluation value search means calculates an optimum evaluation value (hereinafter referred to as “optimum evaluation value”) and a delay amount for obtaining the evaluation value among all the selected point evaluation values and the hierarchical evaluation values calculated. Ask. The output means determines the delay amount for obtaining the optimum evaluation value when the processing of the hierarchical evaluation calculation means and the optimum evaluation value search means at the optimum selection points obtained for all the selection points is the optimum delay. The optimum gain obtained from the optimum evaluation value and the optimum delay amount are output.
また、帯域を制限したサンプル列または/および帯域を制限した遅延サンプル列を生成する低域通過フィルタも備え、選択点評価計算手段では、サンプル列と低域遅延サンプル列と、低域サンプル列と遅延サンプル列と、低域サンプル列と低域遅延サンプル列と、の何れかの類似性の評価値(以下、「選択点評価値」という。)を計算してもよい。また、最適遅延量探索手段で求めた新たな最適選択点を用いて階層的評価計算手段と最適遅延量探索手段の処理を、あらかじめ設定した条件を満たすまで繰り返してもよい。その際、階層的評価計算手段では、繰り返しの最終回以外では、最適選択点と当該最適選択点と隣接する選択点との間にある選択点以外の遅延量のサンプル点(以下、「階層的選択点」という。)での、サンプル列と低域遅延サンプル列と、低域サンプル列と遅延サンプル列と、低域サンプル列と低域遅延サンプル列と、の何れかの類似性の評価値を計算して階層的評価値とし、繰り返しの最終回では、階層的選択点での、サンプル列と遅延サンプル列との類似性の評価値を計算して階層的評価値とする。 In addition, a low-pass filter that generates a band-limited sample sequence or / and a band-limited delay sample sequence is provided, and the selection point evaluation calculation means includes a sample sequence, a low-frequency delay sample sequence, a low-frequency sample sequence, An evaluation value (hereinafter referred to as “selected point evaluation value”) of any one of the delay sample sequence, the low-frequency sample sequence, and the low-frequency delay sample sequence may be calculated. Further, the processing of the hierarchical evaluation calculation means and the optimum delay amount searching means may be repeated using the new optimum selection point obtained by the optimum delay amount searching means until a preset condition is satisfied. At that time, in the hierarchical evaluation calculation means, except for the final iteration, the optimum selection point and the sampling point of the delay amount other than the selection point between the optimum selection point and the selection point adjacent to the optimum selection point (hereinafter referred to as “hierarchical”). The evaluation value of the similarity between the sample sequence, the low-frequency delay sample sequence, the low-frequency sample sequence and the delay sample sequence, and the low-frequency sample sequence and the low-frequency delay sample sequence. Is calculated as a hierarchical evaluation value, and in the final iteration, the evaluation value of the similarity between the sample sequence and the delayed sample sequence at the hierarchical selection point is calculated as the hierarchical evaluation value .
本発明によれば、選択されたサンプル点で遅延量と利得の評価をした上で、最適な遅延量が得られそうなサンプル点のみの評価を行う。また、選択点の評価には、帯域を制限したサンプル列を用いる。したがって、最適遅延の見逃しを避け、かつ、全ての遅延量候補点の評価を行う従来の方法に比べ、大幅に演算量を削減できる。 According to the present invention, after evaluating the delay amount and gain at the selected sample points, only the sample points at which the optimum delay amount is likely to be obtained are evaluated. For evaluation of the selection point, a sample string with a limited band is used. Therefore, the amount of calculation can be greatly reduced as compared with the conventional method that avoids overlooking the optimum delay and evaluates all candidate delay amounts.
以下では、まず、本発明の原理を説明し、その後で実施形態を説明する。なお、説明の重複を避けるため同じ機能を有する構成部や同じ処理を行う処理ステップには同一の番号を付与し、説明を省略する。 In the following, first, the principle of the present invention will be described, and then embodiments will be described. In addition, in order to avoid duplication of description, the same number is given to the structural part which has the same function, and the process step which performs the same process, and description is abbreviate | omitted.
原理1
図12に、評価値の最大値が更新されるたびに階層的に細分化した計算を行う場合の原理を示す。サンプル点の中からあらかじめ定めた方法で、サンプル点を選択する。あらかじめ定めた方法とは、等間隔(Sサンプルに1回)に選定する方法や、対象とする時系列信号の特徴を利用した関数(例えば、遅延量が少ない時は間隔を狭く、遅延量が多い時は間隔が広くなる関数)にしたがって選定する方法などが考えられる。なお、サンプル点を選択する場合には、選択点による系列で表現できる最高の周波数(選択点による系列のサンプリング周波数の半分)とサンプル列および遅延サンプル列に含まれる最高の周波数とを一致させた方が、最適な評価結果を得やすい。そこで、低域通過フィルタなどの帯域を制限する手段を用い、サンプル列および遅延サンプル列の帯域を、例えば選択点による系列で表現できる最高の周波数以下の低域のみに制限する。ここで、サンプル列および遅延サンプル列の双方の帯域を制限するのが好ましいが、必ずしも双方の帯域を制限しなくてもよい。すなわち、サンプル列または遅延サンプル列の何れかのみの帯域を制限してもよい。この何れかの帯域を制限する方法によっても、双方共に帯域制限しない方法よりは好ましい評価結果が得られる。なお、サンプル列と遅延サンプル列の双方の帯域を制限する場合でも、サンプル列と遅延サンプル列が同一のディジタル時系列信号に基づくものの場合、一度の低域通過フィルタ処理によって、サンプル列と遅延サンプル列との双方を含む区間の帯域を制限する方が効率が良い。
FIG. 12 shows the principle in the case of performing hierarchically subdivided calculations each time the maximum evaluation value is updated. A sample point is selected from the sample points by a predetermined method. The predetermined method is a method of selecting at regular intervals (once every S samples) or a function using the characteristics of the target time series signal (for example, when the delay amount is small, the interval is narrow and the delay amount is When there are many, a method of selecting according to a function that increases the interval) may be considered. When selecting a sample point, the highest frequency that can be expressed by the sequence at the selected point (half the sampling frequency of the sequence at the selected point) is matched with the highest frequency contained in the sample sequence and the delayed sample sequence. It is easier to obtain an optimal evaluation result. Therefore, means for limiting the band such as a low-pass filter is used to limit the band of the sample sequence and the delayed sample sequence to only a low frequency equal to or lower than the highest frequency that can be expressed by a sequence of selection points, for example. Here, it is preferable to limit the bands of both the sample string and the delayed sample string, but it is not always necessary to limit both bands. That is, the band of only one of the sample sequence and the delayed sample sequence may be limited. Even by this method of limiting the bandwidth, a more favorable evaluation result can be obtained than the method of limiting the bandwidth of both. Even when the bandwidth of both the sample sequence and the delay sample sequence is limited, if the sample sequence and the delay sample sequence are based on the same digital time series signal, the sample sequence and the delayed sample are processed by a single low-pass filter process. It is more efficient to limit the bandwidth of the section including both the columns.
次に、選択されたサンプル点(以下、「選択点」という。)での評価値(以下、「選択点評価値」という。)を順次計算する。この計算では、帯域が制限されたサンプル列と帯域を制限した遅延サンプル列とを用いるのが最適であり、少なくともサンプル列か遅延サンプル列かの何れか一方については、帯域が制限されたものを用いた方が好ましい。なお、評価値としては、相関値を用いれば良いが、他の値でも良い。以下では、相関値を評価値として用いた前提で説明する。相関値の計算でも、選択点の振幅値のみを使うこと(ダウンサンプル)も可能で、積の計算を削減することができる。 Next, evaluation values (hereinafter referred to as “selected point evaluation values”) at the selected sample points (hereinafter referred to as “selected points”) are sequentially calculated. In this calculation, it is optimal to use a band-limited sample string and a band-limited delay sample string, and at least one of the sample string and the delay sample string is a band-limited sample string. It is preferable to use it. Note that the correlation value may be used as the evaluation value, but other values may be used. Below, it demonstrates on the assumption which used the correlation value as an evaluation value. Also in the calculation of the correlation value, it is possible to use only the amplitude value of the selected point (downsampling), and the product calculation can be reduced.
相関値の最大値が更新された場合には、最大の相関値を更新した選択点(以下、「最適選択点」という。)の情報と最大の相関値を書き換える。最適選択点と隣接する選択点との間のサンプル点の相関値(以下、「階層的評価値」という。)を計算する。なお、階層的評価値の計算は、次のように行えばよい。最適選択点に遅延量S/2を加えたサンプル点と遅延量S/2を引いたサンプル点の相関値をまず計算する。その結果、最適選択点での相関値、S/2ずれた2つのサンプル点での相関値の中で最大の相関値を求める。そして、前記の最大の相関値を得たサンプル点に遅延量S/4を加えたサンプル点と、遅延量S/4を引いたサンプル点の相関値を計算する。そして、3つの相関値の中から最大の相関値を得るサンプル点を求める。このような処理をS/2iがサンプル列のサンプル点の間隔となるまで繰り返す。なお、繰り返し処理の回数は、あらかじめ定めておいてもよい。なお、遅延の変化量(隣接する相関値算出対象の遅延量のサンプル点同士の間隔)がサンプル列のサンプル間隔と一致する場合には、帯域を制限していないサンプル列(元のサンプル列)および帯域を制限していない遅延サンプル列(元の遅延サンプル列)を用いて、相関値を計算してもよい。さらに、相関値の計算時に、サンプル列および遅延サンプル列の帯域を、相関値算出対象の遅延量のサンプル点の系列により表現可能な最大周波数にあわせるため、遅延の変化量を変える時に、逐次遅延の変化量にあわせた低域通過フィルタを用いてもよい。このようにすることで、さらに正確に最大の相関値を与えるサンプル点を求めることができる。ただし、演算処理量が多くなる(処理に要する時間が長くなる)という問題がある。 When the maximum correlation value is updated, the information on the selected point (hereinafter referred to as “optimal selected point”) with the updated maximum correlation value and the maximum correlation value are rewritten. A correlation value (hereinafter referred to as “hierarchical evaluation value”) of sample points between the optimal selection point and the adjacent selection point is calculated. The calculation of the hierarchical evaluation value may be performed as follows. First, a correlation value between a sample point obtained by adding the delay amount S / 2 to the optimum selection point and a sample point obtained by subtracting the delay amount S / 2 is calculated. As a result, the maximum correlation value is obtained among the correlation values at the optimum selection point and the correlation values at two sample points shifted by S / 2. Then, the correlation value between the sample point obtained by adding the delay amount S / 4 to the sample point where the maximum correlation value is obtained and the sample point obtained by subtracting the delay amount S / 4 is calculated. Then, a sample point for obtaining the maximum correlation value from the three correlation values is obtained. Such a process is repeated until S / 2 i becomes the interval between the sample points of the sample sequence. Note that the number of repetition processes may be determined in advance. Note that if the amount of change in delay (the interval between adjacent sample points of the delay amount for which the correlation value is to be calculated) matches the sample interval of the sample sequence, the sample sequence that does not limit the band (original sample sequence) The correlation value may be calculated using a delay sample sequence (original delay sample sequence) that is not band-limited. Furthermore, when calculating the correlation value, the bandwidth of the sample sequence and the delayed sample sequence is adjusted to the maximum frequency that can be expressed by the sequence of sample points of the delay amount for which the correlation value is to be calculated. A low-pass filter may be used in accordance with the amount of change. In this way, the sample point that gives the maximum correlation value more accurately can be obtained. However, there is a problem that the amount of calculation processing increases (the time required for processing increases).
選択点評価値の計算と階層的評価値の計算を、全ての選択点に対して繰り返す。そして、計算されたすべての選択点評価値と階層的評価値の中から最も大きい相関値(以下、「最適評価値」という。)と当該相関値を得る遅延量を求める。最適評価値を得る遅延量が最適遅延量であり、その時の相関値(最適評価値)が最適利得である。 The selection point evaluation value calculation and the hierarchical evaluation value calculation are repeated for all selection points. Then, the largest correlation value (hereinafter referred to as “optimum evaluation value”) among all the calculated selection point evaluation values and hierarchical evaluation values and the delay amount for obtaining the correlation value are obtained. The delay amount for obtaining the optimum evaluation value is the optimum delay amount, and the correlation value (optimum evaluation value) at that time is the optimum gain.
例えば、Sサンプルに1回の選定の場合、Sを大きくするほど高速になるが、最適遅延量を見逃す可能性が大きくなる。サンプリング周波数が192kHzのように高い時は、Sを12や16のような大きな値としても見逃しの可能性は低い。しかし、サンプリング周波数が48kHzのように低い時は、Sを2〜8のように小さな値とする方がよい。 For example, in the case of selecting once for S samples, the speed increases as S increases, but the possibility of missing the optimum delay amount increases. When the sampling frequency is as high as 192 kHz, even if S is set to a large value such as 12 or 16, the possibility of being overlooked is low. However, when the sampling frequency is as low as 48 kHz, it is better to set S to a small value such as 2 to 8.
原理2
図13に、全ての選択点の評価値を計算し、評価値が最大の選択点の近傍を階層的に細分化して計算を行う場合の原理を示す。サンプル点の中からあらかじめ定めた方法で、サンプル点を選択する。あらかじめ定めた方法とは、原理1と同じである。そして、すべての選択点の相関値を計算する。相関値が最大の選択点と当該選択点と隣接する選択点との間のサンプル点での相関値を計算する。そして、相関値が最大の選択点での相関値と隣接する選択点との間のサンプル点での相関値の中から最も大きい相関値(最適評価値)と当該相関値を得る遅延量を求める。最適評価値を得る遅延量が最適遅延量であり、その時の相関値(最適評価値)が最適利得である。
FIG. 13 shows the principle in the case of calculating the evaluation values of all the selected points and performing calculation by subdividing the neighborhood of the selected point having the maximum evaluation value hierarchically. A sample point is selected from the sample points by a predetermined method. The predetermined method is the same as in
以下では、本発明である予測遅延探索装置を利用して信号を圧縮符号化する装置の実施形態を示す。なお、本発明の予測符号化装置は、以下の実施形態の中の遅延量・利得算出部(120または140)および低域通過フィルタ110である。
In the following, an embodiment of an apparatus for compressing and encoding a signal using the prediction delay search apparatus according to the present invention will be described. Note that the predictive coding apparatus of the present invention is a delay amount / gain calculation unit (120 or 140) and a low-
[第1実施形態]
図14に、第1実施形態の圧縮符号化装置の機能構成例を示す。図15は、第1実施形態の処理フローの概要である。なお、この実施形態では、原理1の例を説明するが、原理2も可能である。第1実施形態の圧縮符号化装置は、フレーム化部910、短期予測分析部920、低域通過フィルタ110、遅延量・利得算出部120、遅延部940、利得乗算部950、減算部960、長期予測誤差符号化部970、符号列生成部980から構成される。遅延量・利得算出部120は、選択点評価手段121、最適選択点探索手段122、階層的評価手段123、最適評価探索手段124、出力手段125を有する。
[First Embodiment]
FIG. 14 shows a functional configuration example of the compression encoding apparatus of the first embodiment. FIG. 15 is an overview of the processing flow of the first embodiment. In this embodiment, an example of
フレーム化部910、短期予測分析部920の処理は、図1に示した従来技術と同じ処理を行うので、ここではステップS922以降の処理について説明する。ここでは、遅延量の探索範囲についてSごとに計算を行う場合について説明する。低域通過フィルタ110は、短期予測分析部920の出力であるフレームごとの短期予測誤差信号y(n)(n=0,…,N−1)を低域通過フィルタリングし、帯域が制限された(振幅を平坦化した)信号yL(n)(n=0,…,N−1)を得る(S110)。なお、サンプル列の帯域と遅延量を選択する間隔とが対応している方が好ましい。なぜならば、理論的にはナイキストの定理により、サンプルの頻度(遅延量選択間隔)に対応する周波数に対して、サンプル列の周波数帯域は、その半分以下に制限されるので、まばらに選択点を取ることによる誤差を少なくすることができるからである。しかし、完全に対応する必要はないため、低域通過フィルタを省略することも可能である。遅延量・利得算出部120は、算出処理に用いるパラメータを初期化する(S1201)。選択点評価手段121は、初期設定された選択点(初期設定された遅延量のサンプル点)での相関値を計算する(S1211)。最適選択点探索手段122は、最大の相関値か更新されたかを確認する(S1221)。
Since the processing of the framing
ステップS1221がYesの場合は、最適選択点探索手段122が、最大の相関値と最大の相関値を得るサンプル点(最適選択点)とを更新する(S1222)。次に、階層的評価手段123は、最適選択点と隣接する選択点との間のサンプル点であって、あらかじめ定めた条件に適合するサンプル点の相関値(階層的評価値)を計算する(S1231)。最適評価探索手段124は、最適選択点の相関値が最大の場合には、最適選択点を最適遅延量、最適選択点の相関値を最適利得とする。また、最大の相関値が更新された場合には、その時の遅延量を最適遅延量、その時の相関値を最適利得とする(S1241)。遅延量・利得算出部120は、階層的計算処理が終了したかを確認する(S1202)。ステップS1202がNoの場合、ステップS1231のサンプル点を選ぶ条件を変更し、ステップS1231に戻る(S1203)。ステップS1202がYesの場合は、ステップS1204へ進む。
When step S1221 is Yes, the optimum selection point search means 122 updates the maximum correlation value and the sample point (optimum selection point) for obtaining the maximum correlation value (S1222). Next, the hierarchical evaluation means 123 calculates a correlation value (hierarchical evaluation value) of sample points that are sample points between the optimal selection point and the adjacent selection points and that meet a predetermined condition ( S1231). When the correlation value of the optimum selection point is maximum, the optimum evaluation search means 124 sets the optimum selection point as the optimum delay amount and the correlation value of the optimum selection point as the optimum gain. If the maximum correlation value is updated, the delay amount at that time is the optimum delay amount, and the correlation value at that time is the optimum gain (S1241). The delay amount /
ステップS1221がNoの場合は、ステップS1204へ進む。ステップS1204では、遅延量・利得算出部120は、全ての選択点での相関値の計算が終了したかを確認する(S1204)。ステップS1204がNoの場合は、遅延量・利得算出部120は、相関値を計算する選択点を変更し、ステップS1211へ戻る(S1205)。ステップS1204がYesの場合は、ステップS1251に進む。出力手段125は、最適遅延量と最適利得とを符号化し、最適遅延量、最適利得、遅延符号、利得符号を出力する(S1251)。その後のステップS940からステップS980は従来と同じである。
When step S1221 is No, it progresses to step S1204. In step S1204, the delay amount /
図16に、上記のステップS1201〜ステップS1251の具体的な処理フローの例を示す。初期設定として次の処理を行う。遅延量候補の最小値τminを遅延量候補τとして設定する。相関の最大値γmaxを0とする。遅延量探索の細かさを示すパラメータiを1とする(S1201’)。帯域が制限された信号yL(n)(n=0,…,N−1)とτだけ遅延した信号yL(n−τ)(n=0,…,N−1)との相関値(正規化相関値)
次に、γmax>γ(τ)かを確認する(S1221’)。ステップS1221’がYesの場合、ステップS1204’へ進む。ステップS1221’がNoの場合、γmaxにγ(τ)を代入し(S12221)、τγmaxにτを代入する(12222)。 Next, it is confirmed whether γ max > γ (τ) (S1221 ′). If step S1221 ′ is Yes, the process proceeds to step S1204 ′. If step S1221 'is No, substituting gamma (tau) in γ max (S12221), substitutes tau to τ γmax (12222).
階層的評価のステップS1231’では、まず、γ(τγmax−S/2i)を計算する(S12311)。τγmax+S/2iが最大の遅延量τmaxよりも小さいことを確認する(S12312)。ステップS12312がYesの場合、γ(τγmax+S/2i)を計算する(S12313)。ステップS12312がNoの場合、γ(τγmax+S/2i)を0とする(S12314)。γmax、γ(τγmax+S/2i)、γ(τγmax−S/2i)の中の最大値をγmaxとする。また、最大値を取る遅延量をτγmaxとする(S1241’)。iがあらかじめ定めた値I以下であることを確認する(S1202’)。ステップS1202’がYesの場合、iを1増加させ、ステップS12311へ戻る(S1203’)。ステップS1202’がNoの場合、τがτmaxよりも小さいことを確認する(S1204’)。ステップS1204’がYesの場合、τにSを加え、ステップS1211’へ戻る(S1205’)。ステップS1204’がNoの場合、ステップS1251’へ進む。そして、τγmaxを最適な遅延量τopt、γmaxを最適な利得γoptとして出力するとともに、遅延量τoptと最適な利得γoptの符号も出力する。 In step S1231 ′ of the hierarchical evaluation, first, γ (τ γmax −S / 2 i ) is calculated (S12311). τ γmax + S / 2 i to confirm that less than the maximum delay τ max (S12312). If step S12312 is Yes, the calculating the γ (τ γmax + S / 2 i) (S12313). If step S12312 is No, the γ (τ γmax + S / 2 i) a 0 (S12314). The maximum value among γ max , γ (τ γmax + S / 2 i ), and γ (τ γmax −S / 2 i ) is γ max . Further, the delay amount having the maximum value and τ γmax (S1241 '). It is confirmed that i is not more than a predetermined value I (S1202 ′). If Step S1202 ′ is Yes, i is incremented by 1, and the process returns to Step S12311 (S1203 ′). When step S1202 ′ is No, it is confirmed that τ is smaller than τ max (S1204 ′). When step S1204 'is Yes, S is added to (tau) and it returns to step S1211' (S1205 '). If step S1204 ′ is No, the process proceeds to step S1251 ′. Then, τ γmax is output as the optimal delay amount τ opt , γ max is output as the optimal gain γ opt , and the delay amount τ opt and the optimal gain γ opt are also output.
このように処理することで、全ての遅延量候補点での相関値の計算を行うことなく、最適な遅延量と利得を得ることができる。したがって、選択されたなったサンプル点があることによる最適遅延の見逃しを避け、かつ、従来に比べ大幅に演算量を削減することができる。 By processing in this way, the optimum delay amount and gain can be obtained without calculating correlation values at all delay amount candidate points. Therefore, it is possible to avoid overlooking the optimum delay due to the selected sample point, and to greatly reduce the amount of calculation compared to the conventional case.
また、本実施形態で、iがI−1のときのステップS1231’〜S1241’の処理(最終段の相関値の計算)では、帯域を制限された信号yL(n)(n=0,…,N−1)ではなく、短期予測誤差信号y(n)(n=0,…,N−1)を用いてもよい。この場合は、遅延量・利得算出部120は、図6に点線で示した線111から入力された短期予測誤差信号y(n)を用いる。また、iがI−1のときのステップS1231’を以下のように変更する。相関値を
[第2実施形態]
図17に、第2実施形態の圧縮符号化装置の機能構成例を示す。図18は、第2実施形態の処理フローの概要である。なお、この実施形態では、原理2の例を説明するが、原理1も可能である。第2実施形態の圧縮符号化装置は、フレーム化部910、短期予測分析部920、低域通過フィルタ110、遅延量・利得算出部140、遅延部940、利得乗算部950、減算部960、長期予測誤差符号化部970、符号列生成部980から構成される。遅延量・利得算出部140は、選択点評価手段141、最適選択点探索手段142、階層的評価手段143、最適評価探索手段144、出力手段145、記録手段146を有する。
[Second Embodiment]
FIG. 17 illustrates a functional configuration example of the compression encoding apparatus according to the second embodiment. FIG. 18 is an overview of the processing flow of the second embodiment. In this embodiment, an example of
フレーム化部910、短期予測分析部920、低域通過フィルタ110の処理は、第1実施形態と同じである。ここでは、ステップS110以降の処理について説明する。遅延量・利得算出部140の記録手段146は、サンプル値を記録する(S1461)。遅延量・利得算出部140は、算出処理に用いるパラメータを初期化する(S1401)。選択点評価手段141は、初期設定された選択点での相関値を計算する(S1411)。最適選択点探索手段142は、最大の相関値か更新されたかを確認する(S1421)。
The processes of the framing
ステップS1421がYesの場合は、最適選択点探索手段142が、最大の相関値と最大の相関値を得るサンプル点(最適選択点)とを更新する(S1422)。遅延量・利得算出部140は、全ての選択点での相関値の計算が終了したかを確認する(S1402)。ステップS1402がNoの場合は、遅延量・利得算出部140は、相関値を計算する選択点を変更し、ステップS1411へ戻る(S1403)。ステップS1402がYesの場合は、ステップS1431に進む。
If step S1421 is Yes, the optimum selection
次に、階層的評価手段143は、最適選択点と隣接する選択点との間のサンプル点であって、あらかじめ定めた条件に適合するサンプル点の相関値(階層的評価値)を計算する(S1431)。最適評価探索手段144は、最適選択点の相関値が最大の場合には、最適選択点を最適遅延量、最適選択点の相関値を最適利得とする。また、最大の相関値が更新された場合には、その時の遅延量を最適遅延量、その時の相関値を最適利得とする(S1441)。遅延量・利得算出部120は、階層的計算処理が終了したかを確認する(S1404)。ステップS1404がNoの場合、ステップS1431のサンプル点を選ぶ条件を変更し、ステップS1431に戻る(S1405)。ステップS1404がYesの場合は、ステップS1451へ進む。出力手段145は、最適遅延量と最適利得とを符号化し、最適遅延量、最適利得、遅延符号、利得符号を出力する(S1451)。その後のステップS940からステップS980は従来と同じである。
Next, the hierarchical evaluation unit 143 calculates a correlation value (hierarchical evaluation value) of sample points that are sample points between the optimal selection point and the adjacent selection points and that meet a predetermined condition ( S1431). When the correlation value of the optimum selection point is maximum, the optimum evaluation search means 144 sets the optimum selection point as the optimum delay amount and the correlation value of the optimum selection point as the optimum gain. If the maximum correlation value is updated, the delay amount at that time is set as the optimum delay amount, and the correlation value at that time is set as the optimum gain (S1441). The delay amount /
図19に、上記のステップS1461〜ステップS1451の具体的な処理フローの例を示す。初期設定として次の処理を行う。遅延量候補の最小値τminを遅延量候補τとして設定する。相関の最大値γmaxを0とする。遅延量探索の細かさを示すパラメータiを1とする(S1401’)。帯域が制限された信号yL(n)(n=0,…,N−1)とτだけ遅延した信号yL(n−τ)(n=0,…,N−1)との相関値(正規化相関値)
階層的評価のステップS1431’では、まず、γ(τγmax−S/2i)を計算する(S14311)。τγmax+S/2iが最大の遅延量τmaxよりも小さいことを確認する(S14312)。ステップS14312がYesの場合、γ(τγmax+S/2i)を計算する(S14313)。ステップS14312がNoの場合、γ(τγmax+S/2i)を0とする(S14314)。γmax、γ(τγmax+S/2i)、γ(τγmax−S/2i)の中の最大値をγmaxとする。また、最大値を取る遅延量をτγmaxとする(S1441’)。iがあらかじめ定めた値I以下であることを確認する(S1404’)。ステップS1404’がYesの場合、iを1増加させ、ステップS14311へ戻る(S1405’)。ステップS1404’がNoの場合、τγmaxを最適な遅延量τopt、γmaxを最適な利得γoptとして出力するとともに、遅延量τoptと最適な利得γoptの符号も出力する(S1451’)。 In step S1431 'hierarchical evaluation, first, it calculates the γ (τ γmax -S / 2 i ) (S14311). τ γmax + S / 2 i to confirm that less than the maximum delay τ max (S14312). If step S14312 is Yes, the calculating the γ (τ γmax + S / 2 i) (S14313). If step S14312 is No, the γ (τ γmax + S / 2 i) a 0 (S14314). The maximum value among γ max , γ (τ γmax + S / 2 i ), and γ (τ γmax −S / 2 i ) is γ max . Further, the delay amount having the maximum value and τ γmax (S1441 '). It is confirmed that i is not more than a predetermined value I (S1404 ′). If step S1404 ′ is Yes, i is incremented by 1, and the process returns to step S14311 (S1405 ′). Step S1404 'If No, the optimum delay amount τ γmax τ opt, and outputs the gamma max as the optimal gain gamma opt, also outputs the sign of the delay tau opt and the optimum gain γ opt (S1451') .
このように処理することで、全ての遅延量候補点での相関値の計算を行うことなく、最適な遅延量と利得を得ることができる。したがって、選択されたなったサンプル点があることによる最適遅延の見逃しを避け、かつ、従来に比べ大幅に演算量を削減することができる。 By processing in this way, the optimum delay amount and gain can be obtained without calculating correlation values at all delay amount candidate points. Therefore, it is possible to avoid overlooking the optimum delay due to the selected sample point, and to greatly reduce the amount of calculation compared to the conventional case.
また、第1実施形態と同じように、iがI−1のときのステップS1431’〜S1441’の処理(最終段の相関値の計算)では、帯域を制限された信号yL(n)(n=0,…,N−1)ではなく、短期予測誤差信号y(n)(n=0,…,N−1)を用いてもよい。具体的な処理の方法は、第1実施形態のステップS1231’と同じである。 Similarly to the first embodiment, in the processing of steps S1431 ′ to S1441 ′ (calculation of the correlation value at the final stage) when i is I−1, the band-limited signal y L (n) ( Instead of n = 0,..., N−1), a short-term prediction error signal y (n) (n = 0,..., N−1) may be used. The specific processing method is the same as step S1231 ′ of the first embodiment.
[第3実施形態]
図20に2チャネル信号符号化装置の機能構成例を示す。2チャネル信号符号化装置には、x1(n)とx2(n)の2つの信号が入力される。図14との違いは、以下のとおりである。第1実施形態(図14)では、1つの入力信号の短期予測誤差信号を、同じ入力信号の短期予測誤差信号の時間的にずれた信号との重み付き差分を求め、符号化した。図20の構成では、入力信号x1(n)は独立に符号化し、入力信号x2(n)については、短期予測分析は独立に行うが、短期予測分析した後の短期予測誤差信号y2(n)については、x1(n)の短期予測誤差信号y1(n)との重み付き差分を符号化する。入力信号が2つあるので、フレーム化部910i、短期予測分析部920i、低域通過フィルタ110i、長期予測誤差符号化部970i(i=1,2)が2チャネル分ある。遅延量・利得算出部120”への入力が、2チャネルとなる点も第1実施形態と異なる。図21に2チャネル信号符号化装置の処理フローを示す。その処理フローでも、ステップS910i、S920i、S110i、S970iが2チャネル分ある。また、選択点評価手段121”が行うステップS1211”と階層的評価手段123”が行うステップS1231”での相関を計算する式は、
FIG. 20 shows a functional configuration example of the two-channel signal encoding apparatus. Two signals of x 1 (n) and x 2 (n) are input to the 2-channel signal encoding apparatus. Differences from FIG. 14 are as follows. In the first embodiment (FIG. 14), the short-term prediction error signal of one input signal is encoded by obtaining a weighted difference from the temporally shifted signal of the short-term prediction error signal of the same input signal. In the configuration of FIG. 20, the input signal x 1 (n) is independently encoded, and the short-term prediction error signal y 2 after the short-term prediction analysis is performed for the input signal x 2 (n), although the short-term prediction analysis is performed independently. for (n) encodes the weighted difference between the short-term prediction error signal y 1 (n) of x 1 (n). Since there are two input signals, there are two framing
[変形例]
図20の2チャネル信号符号化装置は、第2実施形態の遅延量・利得算出部140の入力を2チャネルに対応した遅延量・利得算出部140”を用いて実現することもできる。この場合は、図中にカッコ書きで番号を付した構成となる。また、図22にこの場合の処理フローを示す。図18と図22との差分は、図15と図21との差分と同じである。また、選択点評価手段141”が行うステップS1411”と階層的評価手段143”が行うステップS1431”での相関を計算する式は、
The 2-channel signal encoding apparatus of FIG. 20 can also be realized by using the delay amount /
[第4実施形態]
図23に多チャネル信号符号化装置の機能構成例を実線で示す。本実施形態の多チャネル信号符号化装置2100は、1つの時間位置の差(遅延量)τでのマスターチャネルに重みを乗算し、符号化対象チャネルの信号との差分を求め、符号化する。多チャネル信号符号化装置2100と図4に示した多チャネル信号符号化装置1800との違いは、符号化情報決定部2120である。符号化情報決定部2120は、独立/差分・マスターチャネル決定部1821、低域通過フィルタ110、遅延量・利得算出部120”(図20参照)を備えている。なお、遅延量・利得算出部120”の代わりに、遅延・利得算出部140”(図20参照)を用いても良い。以下の説明では、遅延量・利得算出部120”と遅延量・利得算出部140”のどちらでも良い場合には、遅延量・利得算出部120”(140”)と示す。遅延量・利得算出部120”(140”)の内部構造は、図20の遅延量・利得算出部120”(140”)と同じである。
[Fourth Embodiment]
FIG. 23 shows a functional configuration example of the multi-channel signal encoding apparatus by a solid line. The multi-channel signal encoding apparatus 2100 according to the present embodiment multiplies the master channel at one time position difference (delay amount) τ by a weight, obtains a difference from the signal of the encoding target channel, and encodes it. The difference between the multi-channel signal encoding device 2100 and the multi-channel signal encoding device 1800 shown in FIG. The encoding information determination unit 2120 includes an independent / difference / master
図24に多チャネル信号符号化装置2100の処理フローを実線で示す。フレームバッファ1810i(i=1〜M)は、入力信号(チャネル信号)を蓄積する。ここで、チャネル信号が単なるサンプル値の列の場合には、複数のフレームに分割し、チャネル信号が既にフレームごとに分割されている場合には、フレーム単位に蓄積する(S1810)。符号化情報決定部2120は、独立/差分・マスターチャネル決定部1821、低域通過フィルタ110、遅延量・利得算出部120”(140”)を利用して、各チャネルの符号化情報(独立符号化か差分符号化か、マスターチャネル番号、遅延量、重みなど)を決定する(S2120)。なお、本実施形態では、遅延量と重みは1つずつだけ出力される。符号化対象信号生成部1830は、チャネルごとに入力信号から、求められた遅延量分だけ遅れたマスターチャネルの信号に求められた重みを乗じた値を引き、符号化対象の信号を生成する(S1830)。信号符号化部1840i(i=1〜M)は、生成された符号化対象信号を符号化する(S1840)。合成部1850は、各チャネル信号の符号と符号化情報とを合成し、多チャネル符号を出力する(S1850)。
FIG. 24 shows a processing flow of the multi-channel signal encoding apparatus 2100 with a solid line. The frame buffer 1810 i (i = 1 to M) stores an input signal (channel signal). Here, when the channel signal is simply a sequence of sample values, it is divided into a plurality of frames, and when the channel signal is already divided into frames, it is stored in units of frames (S1810). The encoding information determination unit 2120 uses the independent / difference / master
ステップS2120の詳細な処理は以下のとおりである。独立/差分・マスターチャネル決定部821は、チャネル信号ごとに独立符号化するか差分符号化するか、差分符号化の場合にはマスターチャネルをどのチャネル信号にするのかを決定する(S8210)。独立/差分・マスターチャネル決定部821は、当該チャネル信号の符号化が独立符号化かを確認する(S21220)。独立符号化の場合は、当該チャネル信号に対するS2120の処理を終了し、次のチャネル信号に対するステップS2120を行う。差分符号化の場合は、ステップS110へ進む。低域通過フィルタ110は、符号化対象チャネルのフレームバッファ1810m(mは符号化対象チャネルのチャネル番号。)およびマスターチャネルのフレームバッファ1810m(mはマスターチャネルのチャネル番号。)からのフレームごとの入力信号ym(n)(mは符号化対象チャネルおよびマスターチャネルのチャネル番号。n=0,…,N−1)それぞれを低域通過フィルタリングし、帯域が制限された(振幅を平坦化した)信号ymL(n)(mは符号化対象チャネルおよびマスターチャネルのチャネル番号。n=0,…,N−1)を得る(S110)。遅延量・利得算出部120”の場合は、図21(第3実施形態)のステップS120”と同じ方法で、最適遅延量、最適利得を求める。遅延量・利得算出部140”の場合は、図22(第3実施形態変形例)のステップS140”と同じ方法で、最適遅延量、最適利得を求める。そして、遅延量・利得算出部120”(140”)は、求めた最適遅延量を、符号化対象チャネルの信号に対する、マスターチャネルの信号の遅延量(時間差)とし、最適利得をマスターチャネルの信号に乗ずる重みとして出力する(S120”またはS140”)。
このように処理することで、符号化対象チャネルの信号に対するマスターチャネルの全ての遅延量候補点での相関値の計算を行うことなく、最適な遅延量と利得を得ることができる。したがって、相関値を求めなかった遅延量があることによる最適遅延の見逃しを避け、かつ、従来に比べ大幅に演算量を削減することができる。
Detailed processing in step S2120 is as follows. The independent / difference / master channel determination unit 821 determines whether to perform independent encoding or differential encoding for each channel signal, and in the case of differential encoding, which channel signal to use for the master channel (S8210). The independent / difference / master channel determination unit 821 confirms whether the encoding of the channel signal is independent encoding (S21220). In the case of independent coding, the process of S2120 for the channel signal is terminated, and step S2120 for the next channel signal is performed. In the case of differential encoding, the process proceeds to step S110.
By processing in this way, it is possible to obtain the optimum delay amount and gain without calculating correlation values at all delay amount candidate points of the master channel with respect to the signal of the encoding target channel. Therefore, it is possible to avoid overlooking the optimum delay due to the presence of a delay amount for which a correlation value has not been obtained, and to greatly reduce the amount of calculation compared to the conventional case.
[第5実施形態]
図23の実線および点線で、多チャネル信号符号化装置の機能構成例を示す。本実施形態の多チャネル信号符号化装置2100は、複数の時間位置の差(遅延量)τでのマスターチャネルのサンプル列に重みを乗算し、符号化対象チャネルの信号との差分を求め、符号化する。本実施形態の多チャネル信号符号化装置2100の符号化情報決定部2120には、τ決定部2125と重み決定部2126が備えられている。図24の実線および点線で、多チャネル信号符号化装置2100の処理フローを示す。τ決定部2125は、ステップS120”またはステップS140”で求めた最適遅延量τoptから、重み付き差分符号化に使うマスターチャネルのサンプル列の時間位置の差(遅延量)τを決定する(S2125)。重み決定部2126は、サンプル列の時間位置の差ごとの重みを計算する(S2126)。
[Fifth Embodiment]
An example of a functional configuration of the multi-channel signal encoding device is shown by a solid line and a dotted line in FIG. The multi-channel signal encoding device 2100 according to the present embodiment multiplies the master channel sample sequence at a plurality of time position differences (delay amounts) τ by a weight to obtain a difference from the signal of the encoding target channel. Turn into. The encoding information determination unit 2120 of the multi-channel signal encoding device 2100 according to this embodiment includes a
ステップS2125の詳細を図25に示す。τ決定部2125は、ステップS120”またはステップS140”で求めた最適遅延量τoptが0かを確認する(S21251)。最適遅延量τoptが0の場合には、符号化対象チャネルのフレーム信号(サンプル列)と参照するマスターチャネルのサンプル列との時間差(時間位置の差)τを0のみとする(S21252)。最適遅延量τoptが0でない場合には、符号化対象チャネルのフレーム信号(サンプル列)と参照するマスターチャネルのサンプル列との時間差(時間位置の差)τを0と最適遅延量τoptの2つとする(S21253)。
Details of step S2125 are shown in FIG. The
ステップS2126の詳細を図26に示す。重み決定部2126は、τの数を確認する(S21261)。τの数が1個の場合には、重み係数γ0を、
γ0=(Y0 TY0)−1XTY0
により算出する(S21262)。ただし、XTY0は内積で、Σx(i)y(i)である。τの数が2個の場合には、重み係数γ0、γoptを、
γ 0 = (Y 0 T Y 0 ) −1 X T Y 0
(S21262). However, X T Y 0 is an inner product and is Σx (i) y (i). When the number of τ is two, the weighting coefficients γ 0 and γ opt are
また、3つまたは6つのマスターチャネルのサンプル列を用いる場合のステップS2125とS2126は次のようになる。図27にステップS2125’の処理フローを示す。τ決定部2125は、まず求められた最適遅延量τoptの値を確認する(S21251’)。最適遅延量τoptが0の場合には、符号化対象チャネルのフレーム信号(フレームと一致するサンプル列)と参照するマスターチャネルのサンプル列との時間差(時間位置の差)τを−1、0、1とする(S21254)。最適遅延量τoptが1または2の場合には、符号化対象チャネルのフレーム信号(サンプル列)と参照するマスターチャネルのサンプル列との時間差(時間位置の差)τを−1、0、1、2、3、4とする(S21255)。最適遅延量τoptが−1または−2の場合には、符号化対象チャネルのサンプル列と参照するマスターチャネルのサンプル列との時間差(時間位置の差)τを−4、−3、−2、−1、0、1とする(S21256)。最適遅延量τoptが−2、−1、0、1、2でない場合には、符号化対象チャネルのサンプル列と参照するマスターチャネルのサンプル列との時間差(時間位置の差)τを−1、0、1、τopt−1、τopt、τopt+1とする(S21257)。
Steps S2125 and S2126 in the case of using a sample string of three or six master channels are as follows. FIG. 27 shows a processing flow of step S2125 ′. The
図28にステップS2126’の処理フローを示す。重み決定部2126は、まずτの数を確認する(S21261’)。τの数が3個の場合には、重み係数γ−1、γ0、γ1を
このように処理することで、符号化対象チャネルの信号に対するマスターチャネルの全ての遅延量候補点での相関値の計算を行うことなく、最適な遅延量と利得を得ることができる。したがって、相関値を求めなかった遅延量があることによる最適遅延の見逃しを避け、かつ、従来に比べ大幅に演算量を削減することができる。 By processing in this way, it is possible to obtain the optimum delay amount and gain without calculating correlation values at all delay amount candidate points of the master channel with respect to the signal of the encoding target channel. Therefore, it is possible to avoid overlooking the optimum delay due to the presence of a delay amount for which a correlation value has not been obtained, and to greatly reduce the amount of calculation compared to the conventional case.
なお、上記の実施形態は図29に示すコンピュータの記録部3020に、上記方法の各ステップを実行させるプログラムを読み込ませ、制御部3010、入力部3030、出力部3040などに動作させることで実施できる。また、コンピュータに読み込ませる方法としては、プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録しておき、記録媒体からコンピュータに読み込ませる方法、サーバ等に記録されたプログラムを、電気通信回線等を通じてコンピュータに読み込ませる方法などがある。
The above embodiment can be implemented by causing the
Claims (10)
低域通過フィルタで、前記サンプル列の帯域を低域のみとしたサンプル列(以下、「低域サンプル列」という。)と前記遅延サンプル列の帯域を低域のみとしたサンプル列(以下、「低域遅延サンプル列」という。)との少なくとも一方を生成する帯域制限ステップと、
選択点評価手段で、前記遅延量の探索範囲からあらかじめ定めた方法で選択された複数の遅延量のサンプル点(以下、「選択点」という。)での、前記サンプル列と前記低域遅延サンプル列と、前記低域サンプル列と前記遅延サンプル列と、前記低域サンプル列と前記低域遅延サンプル列と、の何れかの類似性の評価値(以下、「選択点評価値」という。)を計算する選択点評価計算ステップと、
最適選択点探索手段で、前記複数の選択点の中から類似性が大きい選択点評価値を与える1つまたは複数の選択点(以下、「最適選択点」という。)を求める最適選択点探索ステップと、
階層的評価計算手段で、繰り返しの最終回以外では、前記最適選択点と当該最適選択点と隣接する前記選択点との間にある選択点以外の遅延量のサンプル点(以下、「階層的選択点」という。)での、前記サンプル列と前記低域遅延サンプル列と、前記低域サンプル列と前記遅延サンプル列と、前記低域サンプル列と前記低域遅延サンプル列と、の何れかの類似性の評価値を計算して階層的評価値とし、繰り返しの最終回では、階層的選択点での、前記サンプル列と前記遅延サンプル列との類似性の評価値を計算して階層的評価値とする階層的評価計算ステップと、
最適遅延量探索手段で、前記最適選択点と前記階層的選択点の中から類似性が大きい評価値を与える遅延量を新たな最適選択点として求める最適遅延量探索ステップと、
出力手段で、前記最適遅延量探索ステップで求めた最適選択点の遅延量を最適遅延量として出力する出力ステップと
を有し、
前記最適遅延量探索ステップで求めた新たな最適選択点を用いて前記階層的評価計算ステップと前記最適遅延量探索ステップの処理を、あらかじめ設定した条件を満たすまで繰り返す
ことを特徴とする予測遅延探索方法。 A digital time series signal in a certain interval (hereinafter referred to as “sample sequence”) and a sample sequence (hereinafter referred to as “delayed sample sequence”) obtained by delaying the sample sequence or another digital time series signal in the same interval. Prediction for estimating a delay amount (hereinafter referred to as an “optimal delay amount”) that is most similar between the sample sequence and the delay sample sequence from a predetermined search range of a time difference (hereinafter referred to as “delay amount”). A lazy search method comprising:
In the low-pass filter, a sample sequence (hereinafter referred to as “low-frequency sample sequence”) in which the band of the sample sequence is only a low frequency and a sample sequence (hereinafter, “ A bandwidth limiting step for generating at least one of “low-pass delay sample sequence”,
The sample string and the low-frequency delay samples at a plurality of delay amount sample points (hereinafter referred to as “selection points”) selected by the selection point evaluation unit by a predetermined method from the delay amount search range. An evaluation value (hereinafter referred to as “selection point evaluation value”) of any one of the sequence, the low-frequency sample sequence, the delay sample sequence, the low-frequency sample sequence, and the low-frequency delay sample sequence . A selected point evaluation calculation step for calculating
Optimal selection point search means for obtaining one or a plurality of selection points (hereinafter referred to as “optimal selection points”) that give a selection point evaluation value having a high similarity among the plurality of selection points by the optimal selection point search means. When,
In the hierarchical evaluation calculation means, except for the final iteration, the optimum selection point and a sample point of delay amount other than the selection point between the optimum selection point and the selection point adjacent to the optimum selection point (hereinafter referred to as “hierarchical selection”). Any one of the sample sequence, the low frequency delay sample sequence, the low frequency sample sequence, the delay sample sequence, the low frequency sample sequence, and the low frequency delay sample sequence. The similarity evaluation value is calculated to be a hierarchical evaluation value, and in the final iteration, the similarity evaluation value between the sample sequence and the delayed sample sequence at the hierarchical selection point is calculated and hierarchical evaluation is performed. a hierarchical evaluation calculation step of the value,
An optimum delay amount search means for obtaining a delay amount that gives an evaluation value having a high similarity among the optimum selection point and the hierarchical selection point as a new optimum selection point;
Output means, possess an output step for outputting the delay amount of the optimal selection point which has been determined by the optimum delay amount search step as the optimum delay amount,
A prediction delay search characterized by repeating the processing of the hierarchical evaluation calculation step and the optimum delay amount search step using a new optimum selection point obtained in the optimum delay amount search step until a preset condition is satisfied. Method.
前記選択点評価計算ステップを1つの選択点に対して実行するたびに、前記最適選択点探索ステップを実行し、
最適選択点が変更された場合に前記階層的評価計算ステップと最適評価値探索ステップとを実行する
ことを特徴とする予測遅延探索方法。 The prediction delay search method according to claim 1 ,
Each time the selected point evaluation calculation step is performed on one selected point, the optimum selected point search step is executed,
A predictive delay search method, wherein the hierarchical evaluation calculation step and the optimal evaluation value search step are executed when an optimal selection point is changed.
前記選択点評価計算ステップを全ての選択点に対して実行した上で、前記最適選択点探索ステップを実行し、
前記階層的評価計算ステップと最適評価値探索ステップとを実行する
ことを特徴とする予測遅延探索方法。 The prediction delay search method according to claim 1 ,
After executing the selection point evaluation calculation step for all the selection points, executing the optimum selection point search step,
A prediction delay search method comprising: executing the hierarchical evaluation calculation step and the optimum evaluation value search step.
前記選択点評価計算ステップと前記階層的評価計算ステップでの前記類似性の評価値として、相関値または正規化相関値を用いる
ことを特徴とする予測遅延探索方法。 A prediction delay search method according to any one of claims 1 to 3 ,
A prediction delay search method, wherein a correlation value or a normalized correlation value is used as the similarity evaluation value in the selection point evaluation calculation step and the hierarchical evaluation calculation step.
前記サンプル列の帯域を低域のみとしたサンプル列(以下、「低域サンプル列」という。)と前記遅延サンプル列の帯域を低域のみとしたサンプル列(以下、「低域遅延サンプル列」という。)との少なくとも一方を生成する低域通過フィルタと、
前記遅延量の探索範囲からあらかじめ定めた方法で選択された複数の遅延量のサンプル点(以下、「選択点」という。)での、前記サンプル列と前記低域遅延サンプル列と、前記低域サンプル列と前記遅延サンプル列と、前記低域サンプル列と前記低域遅延サンプル列と、の何れかの類似性の評価値(以下、「選択点評価値」という。)を計算する選択点評価計算手段と、
複数の選択点の中から類似性が大きい選択点評価値を与える1つまたは複数の選択点(以下、「最適選択点」という。)を求める最適選択点探索手段と、
繰り返しの最終回以外では、前記最適選択点と当該最適選択点と隣接する前記選択点との間にある選択点以外の遅延量のサンプル点(以下、「階層的選択点」という。)での、前記サンプル列と前記低域遅延サンプル列と、前記低域サンプル列と前記遅延サンプル列と、前記低域サンプル列と前記低域遅延サンプル列と、の何れかの類似性の評価値を計算して階層的評価値とし、繰り返しの最終回では、階層的選択点での、前記サンプル列と前記遅延サンプル列との類似性の評価値を計算して階層的評価値とする階層的評価計算手段と、
前記最適選択点と前記階層的選択点の中から類似性が大きい評価値を与える遅延量を新たな最適選択点として求める最適遅延量探索手段と、
前記最適遅延量探索手段で求めた最適選択点の遅延量を最適遅延量として出力する出力手段と
を備え、
前記最適遅延量探索手段で求めた新たな最適選択点を用いて前記階層的評価計算手段と前記最適遅延量探索手段の処理を、あらかじめ設定した条件を満たすまで繰り返す
ことを特徴とする予測遅延探索装置。 A digital time series signal in a certain interval (hereinafter referred to as “sample sequence”) and a sample sequence (hereinafter referred to as “delayed sample sequence”) obtained by delaying the sample sequence or another digital time series signal in the same interval. Prediction for estimating a delay amount (hereinafter referred to as an “optimal delay amount”) that is most similar between the sample sequence and the delay sample sequence from a predetermined search range of a time difference (hereinafter referred to as “delay amount”). A delay search device comprising:
A sample sequence in which the band of the sample sequence is only a low frequency (hereinafter referred to as “low frequency sample sequence”) and a sample sequence in which the band of the delay sample sequence is only a low frequency (hereinafter referred to as “low frequency delay sample sequence”). A low-pass filter that generates at least one of
The sample sequence, the low-frequency delay sample sequence, and the low-frequency region at a plurality of delay amount sample points (hereinafter referred to as “selected points”) selected by a predetermined method from the delay amount search range. Selection point evaluation for calculating an evaluation value (hereinafter referred to as “selection point evaluation value”) of any one of the sample sequence, the delay sample sequence, the low frequency sample sequence, and the low frequency delay sample sequence Calculation means;
An optimum selection point search means for obtaining one or more selection points (hereinafter referred to as “optimal selection points”) that give a selection point evaluation value having a high similarity among the plurality of selection points;
At times other than the last iteration, the sample points (hereinafter referred to as “hierarchical selection points”) with a delay amount other than the selection point between the optimum selection point and the selection point adjacent to the optimum selection point. Calculating an evaluation value of similarity between the sample sequence, the low-frequency delay sample sequence, the low-frequency sample sequence, the delay sample sequence, the low-frequency sample sequence, and the low-frequency delay sample sequence and a hierarchical evaluation value, the repetition of the last round, hierarchical evaluation calculation to hierarchical evaluation value by calculating an evaluation value of the similarity in the hierarchical selection point, and the sample series and the delayed sample sequence Means,
An optimum delay amount search means for obtaining a delay amount that gives an evaluation value having a high similarity among the optimum selection point and the hierarchical selection point as a new optimum selection point;
Output means for outputting the delay amount of the optimum selection point obtained by the optimum delay amount search means as the optimum delay amount ;
A prediction delay search characterized by repeating the processing of the hierarchical evaluation calculation means and the optimum delay amount search means using a new optimum selection point obtained by the optimum delay amount search means until a preset condition is satisfied. apparatus.
1つの選択点に対して前記選択点評価計算手段の処理を実行するたびに、前記最適選択点探索手段の処理を実行し、
最適選択点が変更された場合に前記階層的評価計算手段の処理と最適評価値探索手段の処理とを実行する
ことを特徴とする予測遅延探索装置。 The prediction delay search device according to claim 5 ,
Each time the process of the selection point evaluation calculation unit is executed for one selection point, the process of the optimum selection point search unit is executed,
A prediction delay search device, wherein when the optimum selection point is changed, the processing of the hierarchical evaluation calculation means and the processing of the optimum evaluation value search means are executed.
全ての選択点に対して前記選択点評価計算手段の処理を実行した上で、前記最適選択点探索手段の処理を実行し、
前記階層的評価計算手段の処理と最適評価値探索の処理とを実行する
ことを特徴とする予測遅延探索装置。 The prediction delay search device according to claim 5 ,
After executing the process of the selection point evaluation calculation means for all the selection points, execute the process of the optimum selection point search means,
A prediction delay search device, wherein the processing of the hierarchical evaluation calculation means and the processing of optimal evaluation value search are executed.
前記選択点評価計算ステップと前記階層的評価計算ステップでの前記類似性の評価値として、相関値または正規化相関値を用いる
ことを特徴とする予測遅延探索装置。 A prediction delay search apparatus according to any one of claims 5 to 7 ,
Before SL as the evaluation value of the similarity of the selected point evaluation and calculation step the hierarchical evaluation calculation step, prediction delay search apparatus characterized by using the correlation values or normalized correlation value.
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