Устройство и способ для кодирования и декодирования сигнала

Устройство и способ для кодирования и декодирования сигнала

Иллюстрации

Показать все

Реферат

Область техники, к которой относится изобретение

Настоящее изобретение относится к устройствам кодирования и декодирования и к способам кодирования и декодирования, и более конкретно к устройствам кодирования и декодирования и к способам кодирования и декодирования, которые могут кодировать или декодировать сигналы с оптимальной скоростью передачи битов (битрейтам) согласно характеристикам сигналов.

Предшествующий уровень техники

Общепринятые кодеры звука могут обеспечивать высококачественные звуковые сигналы с высокой скоростью передачи битов 48 Кбит/с или больше, но неэффективны для обработки речевых сигналов. С другой стороны, обычные речевые кодеры могут эффективно кодировать речевые сигналы с низкой скоростью передачи битов 12 Кбит/с или меньше, но не подходят для кодирования различных звуковых сигналов.

Раскрытие изобретения

Техническая проблема

Настоящее изобретение обеспечивает устройства кодирования и декодирования и способы кодирования и декодирования, которые могут кодировать или декодировать сигналы (например, речевые и звуковые сигналы), имеющие различные характеристики, с оптимальной скоростью передачи битов.

Техническое решение

Согласно аспекту настоящего изобретения обеспечен способ декодирования, включающий в себя извлечение множества закодированных сигналов из входного битового потока, определение, какой из множества способов декодирования должен быть использован для декодирования каждого из закодированных сигналов, декодирование закодированных сигналов с использованием определенных способов декодирования и синтезирование декодированных сигналов.

Согласно другому аспекту настоящего изобретения обеспечено устройство декодирования, включающее в себя модуль распаковки битов, который извлекает множество закодированных сигналов из входного битового потока, модуль определения декодера, который определяет, какой из множества блоков декодирования должен быть использован для декодирования каждого из закодированных сигналов, модуль декодирования, который включает в себя блоки декодирования и декодирует закодированные сигналы с использованием определенных блоков декодирования, и модуль синтезирования, который синтезирует декодированные сигналы.

Согласно другому аспекту настоящего изобретения обеспечен способ кодирования, включающий в себя разделение входного сигнала на множество разделенных сигналов, определение на основе характеристик каждого из разделенных сигналов, какой из множества способов кодирования должен быть использован для кодирования каждого из разделенных сигналов, кодирование разделенных сигналов с использованием определенных способов кодирования и формирование битового потока на основе закодированных разделенных сигналов.

Согласно другому аспекту настоящего изобретения обеспечено устройство кодирования, включающее в себя модуль разделения сигнала, который разделяет входной сигнал на множество разделенных сигналов, модуль определения кодера, который определяет на основе характеристик каждого из разделенных сигналов, какой из множества блоков кодирования должен быть использован для кодирования каждого из разделенных сигналов, модуль кодирования, который включает в себя блоки кодирования и кодирует разделенные сигналы с использованием определенных блоков кодирования, и модуль упаковки битов, который формирует битовый поток на основе закодированных разделенных сигналов.

Преимущества

Соответственно, можно кодировать сигналы, имеющие различные характеристики, с оптимальной скоростью передачи битов посредством причисления упомянутых сигналов к одному или нескольким классам согласно характеристикам этих сигналов и кодирования каждого из сигналов с использованием блока кодирования, который лучше всего подходит для класса, которому принадлежит соответствующий сигнал. Кроме того, можно эффективно кодировать различные сигналы, в том числе звуковые и речевые сигналы.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Фиг.1 - блок-схема устройства кодирования согласно варианту осуществления настоящего изобретения.

Фиг.2 - блок-схема варианта осуществления модуля классификации, изображенного на фиг.1.

Фиг.3 - блок-схема варианта осуществления блока предварительной обработки, изображенного на фиг.2.

Фиг.4 - блок-схема устройства для вычисления перцепционной энтропии входного сигнала согласно варианту осуществления настоящего изобретения.

Фиг.5 - блок-схема другого варианта осуществления модуля классификации, изображенного на фиг.1.

Фиг.6 - блок-схема варианта осуществления блока разделения сигнала, изображенного на фиг.5.

Фиг.7 и фиг.8 - схемы для пояснения способов объединения множества разделенных сигналов согласно вариантам осуществления настоящего изобретения.

Фиг.9 - блок-схема другого варианта осуществления блока разделения сигнала, изображенного на фиг.5.

Фиг.10 - схема для пояснения способа разделения входного сигнала на множество разделенных сигналов согласно варианту осуществления настоящего изобретения.

Фиг.11 - блок-схема варианта осуществления блока определения, изображенного на фиг.5.

Фиг.12 - блок-схема варианта осуществления блока кодирования, изображенного на фиг.1.

Фиг.13 - блок-схема другого варианта осуществления блока кодирования, изображенного на фиг.1.

Фиг.14 - блок-схема устройства кодирования согласно другому варианту осуществления настоящего изобретения.

Фиг.15 - блок-схема устройства декодирования согласно варианту осуществления настоящего изобретения.

Фиг.16 - блок-схема варианта осуществления блока синтезирования, изображенного на фиг.15.

Предпочтительные варианты осуществления изобретения

Далее в этом документе будет более полно описано настоящее изобретение согласно прилагаемым чертежам, на которых представлены иллюстративные варианты осуществления изобретения.

Фиг.1 является блок-схемой устройства кодирования согласно варианту осуществления настоящего изобретения. Согласно фиг.1, устройство кодирования включает в себя модуль 100 классификации, модуль 200 кодирования и модуль 300 упаковки битов.

Модуль 200 кодирования включает в себя множество блоков 210 и 220 кодирования, с первого по m-ый, которые выполняют различные способы кодирования.

Модуль 100 классификации разделяет входной сигнал на множество разделенных сигналов и сопоставляет каждому из разделенных сигналов один из блоков 210 и 220 кодирования, с первого по m-ый. Некоторые из блоков 210 и 220 кодирования, с первого по m-ый, могут быть сопоставлены двум и более разделенным сигналам или вообще (не сопоставлены) ни одному разделенному сигналу.

Модуль 100 классификации может выделять количество битов для кодирования каждого из разделенных сигналов или определять порядок, в котором должны быть закодированы разделенные сигналы.

Модуль 200 кодирования кодирует каждый из разделенных сигналов с использованием того из блоков 210 и 220 кодирования, с первого по m-ый, который сопоставлен соответствующему разделенному сигналу. Модуль 100 классификации анализирует характеристики каждого из разделенных сигналов и выбирает один из блоков 210 и 220 кодирования, с первого по m-ый, который может согласно результатам анализа наиболее эффективно закодировать каждый из разделенных сигналов.

Блок кодирования, который может наиболее эффективно закодировать разделенный сигнал, можно считать способным к достижению самой высокой эффективности сжатия.

Например, разделенный сигнал, который может быть легко смоделирован в виде коэффициента и остатка, может быть эффективно закодирован речевым кодером, и разделенный сигнал, который нельзя легко смоделировать в виде коэффициента и остатка, может быть эффективно закодирован кодером звука.

Если отношение мощности остатка, полученного посредством моделирования разделенного сигнала, к мощности разделенного сигнала меньше предопределенного порога, то разделенный сигнал можно считать сигналом, который может быть легко смоделирован.

Так как разделенный сигнал, который обнаруживает высокую избыточность по оси времени, может быть хорошо смоделирован с использованием метода линейного предсказания, в котором текущий сигнал предсказывается на основе предыдущего сигнала, то он может быть наиболее эффективно закодирован речевым кодером, который использует способ кодирования на основе линейного предсказания.

Модуль 300 упаковки битов формирует передаваемый битовый поток на основе закодированных разделенных сигналов, обеспечиваемых модулем 200 кодирования, и дополнительной информации кодирования, относящейся к закодированным разделенным сигналам. Модуль 300 упаковки битов может формировать битовый поток, имеющий переменную скорость передачи битов, с использованием простого битового способа или способа арифметического кодирования с секционированием по битам.

Разделенные сигналы или диапазоны частот, которые не закодированы из-за ограничений по скорости передачи битов, могут быть восстановлены из декодированных сигналов или диапазонов частот, обеспечиваемых декодером, с использованием способа интерполяции, экстраполяции или дублирования. Кроме того, в передаваемый битовый поток может быть включена информация компенсации, относящаяся к разделенным сигналам, которые не закодированы.

Согласно фиг.1 модуль 110 классификации может включать в себя множество блоков 110 и 120 классификации, с первого по n-ый. Каждый из блоков 110 и 120 классификации, с первого по n-ый, может разделять входной сигнал на множество разделенных сигналов, преобразует область определения входного сигнала, извлекает характеристики входного сигнала, классифицирует входной сигнал согласно характеристикам входного сигнала или сопоставляет входной сигнал одному из блоков 210 и 220 кодирования, с первого по m-ый.

Один из блоков 110 и 120 классификации, с первого по n-ый, может быть блоком предварительной обработки, который выполняет операцию предварительной обработки входного сигнала, чтобы входной сигнал мог быть преобразован в сигнал, который можно эффективно закодировать. Блок предварительной обработки может разделять входной сигнал на множество компонентов, например компонент коэффициента и компонент сигнала, и может выполнять операцию предварительной обработки входного сигнала до выполнения другими блоками классификации своих операций.

Входной сигнал можно предварительно обрабатывать по выбору согласно характеристикам входного сигнала, факторам внешней окружающей среды и целевой скорости передачи битов, и можно предварительно обрабатывать по выбору только некоторые из множества разделенных сигналов, полученных из входного сигнала.

Модуль 100 классификации может классифицировать входной сигнал согласно информации перцепционной характеристики входного сигнала, обеспеченной модулем 400 психоакустического моделирования. Примеры информации перцепционной характеристики включают в себя порог маскировки, отношение сигнал-маска (SMR) и перцепционную энтропию.

Другими словами, модуль 100 классификации может разделять входной сигнал на множество разделенных сигналов или может сопоставлять каждому из разделенных сигналов один или несколько из блоков с 210 по 220 кодирования, с первого по m-ый, согласно информации перцепционной характеристики входного сигнала, например порогу маскировки и SNR входного сигнала.

Кроме того, модуль 100 классификации может принимать такую информацию, как тональность, частота переходов через нуль (ZCR) и коэффициент линейного предсказания входного сигнала, и информацию классификации предыдущих кадров и может классифицировать входной сигнал согласно принятой информации.

Согласно фиг.1 закодированная информация результата, выведенная модулем 200 кодирования, может быть возвращена в модуль 100 классификации.

После разделения модулем 100 классификации входного сигнала на множество разделенных сигналов и определения, каким из блоков 210 и 220 кодирования, с первого по m-ый, посредством какого количества битов и в каком порядке должны быть закодированы разделенные сигналы, разделенные сигналы кодируют согласно результатам определения. Количество битов, фактически используемое для кодирования каждого из разделенных сигналов, необязательно должно быть идентичным количеству битов, которое выделено модулем 100 классификации.

Информация, определяющая разность между фактически использованным количеством битов и выделенным количеством битов, может быть возвращена в модуль 100 классификации, чтобы модуль 100 классификации мог увеличить количество битов, выделяемое для других разделенных сигналов. Если фактически используемое количество битов больше, чем выделенное количество битов, то модуль 100 классификации может сократить количество битов, выделяемое для других разделенных сигналов.

Блок кодирования, который фактически кодирует разделенный сигнал, необязательно должен быть блоком кодирования, идентичным тому, который сопоставлен разделенному сигналу модулем 100 классификации. В этом случае информация может быть возвращена в модуль 100 классификации с указанием того, что блок кодирования, который фактически кодирует разделенный сигнал, отличается от блока кодирования, сопоставленного разделенному сигналу модулем 100 классификации. Далее, модуль 100 классификации может сопоставить разделенному сигналу блок кодирования, отличный от блока кодирования, ранее сопоставленного разделенному сигналу.

Модуль 100 классификации может повторно разделять входной сигнал на множество разделенных сигналов согласно закодированной информации результата, возвращенной в него. В этом случае модуль 100 классификации может получать множество разделенных сигналов, имеющих структуру, отличную от структуры ранее полученных разделенных сигналов.

Если операция кодирования, выбранная модулем 100 классификации, отличается от фактически выполненной операции кодирования, то информация, относящаяся к разности между ними, может быть возвращена в модуль 100 классификации, чтобы модуль 100 классификации мог повторно определить информацию, связанную с операцией кодирования.

Фиг.2 является блок-схемой варианта осуществления модуля 100 классификации, изображенного на фиг.1. Согласно фиг.2 первый блок классификации может быть блоком предварительной обработки, который выполняет операцию предварительной обработки входного сигнала, чтобы можно было эффективно закодировать входной сигнал.

Согласно фиг.2 блок 110 классификации может включать в себя множество препроцессоров 111 и 112, с первого по n-ый, которые выполняют различные способы предварительной обработки. Первый блок 110 классификации может использовать один из препроцессоров 111 и 112, с первого по n-ый, для выполнения предварительной обработки входного сигнала согласно характеристикам этого входного сигнала, факторам внешней окружающей среды и целевой скорости передачи битов. Кроме того, первый блок 110 классификации может выполнять две и более операции предварительной обработки входного сигнала с использованием препроцессоров 111 и 112, с первого по n-ый.

Фиг.3 является блок-схемой варианта осуществления препроцессоров 111 и 112, с первого по n-ый, изображенных на фиг.2. Согласно фиг.3 препроцессор включает в себя экстрактор 113 коэффициента и экстрактор 114 остатка.

Экстрактор 113 коэффициента анализирует входной сигнал и извлекает из входного сигнала коэффициент, представляющий характеристики входного сигнала. Экстрактор 114 остатка извлекает из входного сигнала остаток с избыточными компонентами, удаляемыми из него с использованием извлеченного коэффициента.

Препроцессор может выполнять операцию кодирования на основе линейного предсказания входного сигнала. В этом случае экстрактор 113 коэффициента извлекает коэффициент линейного предсказания из входного сигнала посредством выполнения анализа на основе линейного предсказания входного сигнала, и экстрактор 114 остатка извлекает остаток из входного сигнала с использованием коэффициента линейного предсказания, обеспеченного экстрактором 113 коэффициента. Остаток с избыточностью, удаляемой из него, может иметь формат, идентичный (формату) белому шуму.

Далее в этом документе будет подробно описан способ анализа на основе линейного предсказания согласно варианту осуществления настоящего изобретения.

Предсказанный сигнал, полученный посредством анализа на основе линейного предсказания, может состоять из линейной комбинации предыдущих входных сигналов, как показано в уравнении (1):

МатФиг.1

где p обозначает порядок линейного предсказания, с 1 по p обозначают коэффициенты линейного предсказания, которые получены посредством минимизации среднеквадратической ошибки (MSE) между входным сигналом и оцененным сигналом.

Передаточная функция P(z) для анализа на основе линейного предсказания может быть представлена уравнением (2):

МатФиг.2

Согласно фиг.3 препроцессор может извлекать коэффициент линейного предсказания и остаток из входного сигнала с использованием способа кодирования на основе деформированного линейного предсказания (WLPC), который является другим видом анализа на основе линейного предсказания. Способ WLPC можно осуществить посредством подстановки фазового фильтра, имеющего передаточную функцию A(z), вместо задержки блока Z^-1. Передаточная функция A(z) может быть представлена уравнением (3):

МатФиг.3

где обозначает фазовый коэффициент. Посредством изменения фазового коэффициента можно изменять разрешение анализируемого сигнала. Например, если анализируемый сигнал является сигналом с высокой концентрацией на определенном частотном диапазоне, например если анализируемый сигнал является звуковым сигналом, который является сигналом с высокой концентрацией на низкочастотном диапазоне, то анализируемый сигнал можно эффективно закодировать с установкой такого фазового коэффициента, чтобы можно было увеличить разрешение сигналов низкочастотного диапазона.

В способе WLPC низкочастотные сигналы анализируются с большим разрешением, чем высокочастотные сигналы. Соответственно, способ WLPC может достигать высоких характеристик предсказания для низкочастотных сигналов и может лучше моделировать низкочастотные сигналы.

Фазовый коэффициент может изменяться по оси времени согласно характеристикам входного сигнала, факторам внешней окружающей среды и целевой скорости передачи битов. Если фазовый коэффициент изменяется во времени, то звуковой сигнал, полученный декодированием, может быть значительно искажен. Соответственно, когда фазовый коэффициент изменяется, к фазовому коэффициенту можно применять способ сглаживания, чтобы фазовый коэффициент мог изменяться постепенно и чтобы можно было минимизировать искажение сигнала. Диапазон значений, который может быть определен как текущее значение фазового коэффициента, может быть определен посредством предыдущих значений фазового коэффициента.

На входе для оценки коэффициента линейного предсказания вместо исходного сигнала можно использовать порог маскировки. Более конкретно, порог маскировки можно преобразовывать в сигнал временной области, и можно выполнять WLPC с использованием сигнала временной области на входе. Также можно выполнять предсказание коэффициента линейного предсказания с использованием остатка на входе. Другими словами, анализ на основе линейного предсказания можно выполнять несколько раз, тем самым получая остаток, все более приближающийся к белому шуму.

Согласно фиг.2 первый блок 110 классификации может включать в себя первый препроцессор 111, который выполняет анализ на основе линейного предсказания, описанный выше согласно уравнениям (1) и (2), и второй препроцессор (не изображен), который выполняет WLPC. Первый блок 100 классификации может выбирать один из первого процессора 111 и второго препроцессора или может принимать решение о невыполнении анализа на основе линейного предсказания входного сигнала согласно характеристикам этого входного сигнала, факторам внешней окружающей среды и целевой скорости передачи битов.

Если значение фазового коэффициента 0, то второй препроцессор может быть идентичен первому препроцессору 111. В этом случае первый блок 110 классификации может включать в себя только второй препроцессор и выбирать один из способа анализа на основе линейного предсказания и способа WLPC согласно значению фазового коэффициента. Кроме того, первый блок 110 классификации может выполнять анализ на основе линейного предсказания или тот из способа анализа на основе линейного предсказания и способа WLPC, который выбран в блоках кадров.

Информацию, указывающую, выполнять ли анализ на основе линейного предсказания, и информацию, указывающую, какой из способа анализа на основе линейного предсказания и способов WLPC выбран, можно включать в передаваемый битовый поток.

Модуль 300 упаковки битов принимает из первого блока 110 классификации коэффициент линейного предсказания, информацию, указывающую, выполнять ли кодирование на основе линейного предсказания, и информацию, идентифицирующую кодер линейного предсказания, который фактически использован. Далее, модуль 300 упаковки битов вставляет всю принятую информацию в передаваемый битовый поток.

Количество битов, необходимое для кодирования входного сигнала в сигнал, имеющий качество звука, почти неотличимое от качества исходного входного сигнала, может быть определено посредством вычисления перцепционной энтропии входного сигнала.

Фиг.4 является блок-схемой устройства для вычисления перцепционной энтропии согласно варианту осуществления настоящего изобретения. Согласно фиг. 4, это устройство включает в себя набор 115 фильтров, блок 116 линейного предсказания, блок 117 психоакустического моделирования, первый блок 118 вычисления битов и второй блок 119 вычисления битов.

Перцепционная энтропия PE входного сигнала может быть вычислена с использованием уравнения (4):

МатФиг.4

где X(e^jw) обозначает уровень мощности исходного входного сигнала и T(e^jw) обозначает порог маскировки.

В способе WLPC, который подразумевает использование фазового фильтра, перцепционная энтропия входного сигнала может быть вычислена с использованием отношения мощности остатка входного сигнала и порога маскировки остатка. Более конкретно, устройство кодирования, которое использует способ WLPC, может вычислять перцепционную энтропию PE входного сигнала с использованием уравнения (5):

МатФиг.5

где R(e^jw) обозначает мощность остатка входного сигнала, T(e^jw) обозначает порог маскировки остатка.

Порог маскировки T(e^jw) может быть представлен уравнением (6):

МатФиг.6

где T(e^jw) обозначает порог маскировки исходного сигнала и H(e^jw) обозначает передаточную функцию для WLPC. Блок 320 психоакустического моделирования может вычислять порог маскировки T(e^jw) с использованием порога маскировки T(e^jw) в области диапазона масштабного множителя и с использованием передаточной функции H(e^jw).

Согласно фиг.4 первый блок 118 вычисления битов принимает остаток, полученный WLPC, которое выполнено блоком 116 линейного предсказания, и порог маскировки, выведенный блоком 117 психоакустического моделирования. Набор 116 фильтров может выполнять преобразование частоты исходного сигнала, и результат преобразования частоты может быть введен в блок 117 психоакустического моделирования и второй блок 119 вычисления битов. Набор 115 фильтров может выполнять преобразование Фурье исходного сигнала.

Первый блок 118 вычисления битов может вычислять перцепционную энтропию с использованием отношения порога маскировки исходного сигнала, разделенного на спектр передаточной функции фильтра синтеза WLPC, и мощности остатка.

Деформированная перцепционная энтропия WPE сигнала, который разделен на 60 и более диапазонов неравномерного разбиения с различной шириной диапазонов, может быть вычислена с использованием WLPC, как показано в уравнении (7):

МатФиг.7

где b обозначает индекс диапазона разбиения, полученного с использованием психоакустической модели, e_res(b) обозначает сумму мощностей остатков в диапазоне разбиения b, w_low(b) и w_high(b) соответственно обозначают самую нижнюю и самую верхнюю частоты в диапазоне разбиения b, nb_linear(w) обозначает порог маскировки линейно отображенного диапазона разбиения, h(w)² обозначает спектр мощности кодирования на основе линейного предсказания (LPC) кадра и nb_res(w) обозначает порог линейной маскировки, соответствующий остатку.

С другой стороны, деформированная перцепционная энтропия WPE_sub сигнала, который разделен на 60 и более диапазонов равномерного разбиения с идентичной шириной диапазона, может быть вычислена с использованием WLPC, как показано в уравнении (8):

МатФиг.8

где s обозначает индекс линейно разделенного поддиапазона, s_low(w) и s_high(w) соответственно обозначают самую нижнюю и самую верхнюю частоты в линейно разделенном поддиапазоне s, nb_sub(s) обозначает порог маскировки линейно разделенного поддиапазона s и e_sub(s) обозначает мощность линейно разделенного поддиапазона s, то есть сумму частот в линейно разделенном поддиапазоне s. Порог маскировки nb_sub(s) является минимумом множества порогов маскировки в линейно разделенном поддиапазоне s.

Перцепционная энтропия не может быть вычислена для диапазонов с идентичной шириной диапазона и с порогами выше, чем сумма входных спектров. Соответственно, деформированная перцепционная энтропия WPE_sub уравнения (8) может быть ниже, чем деформированная перцепционная энтропия WPE уравнения (7), которая обеспечивает высокое разрешение для низкочастотных диапазонов.

Деформированная перцепционная энтропия WPE_sf может быть вычислена для диапазонов масштабного множителя с различной шириной диапазонов с использованием WLPC, как показано в уравнении (9):

МатФиг.9

где f обозначает индекс диапазона масштабного множителя, nb_sf(f) обозначает минимальный порог маскировки диапазона f масштабного множителя, WPE_sf обозначает отношение входного сигнала диапазона f масштабного множителя и порога маскировки диапазона f масштабного множителя и e_sf(s) обозначает сумму всех частот в диапазоне f масштабного множителя, то есть мощность диапазона f масштабного множителя.

Фиг.5 является блок-схемой другого варианта осуществления модуля 100 классификации, изображенного на фиг.1. Согласно фиг.5, модуль классификации включает в себя блок 121 разделения сигнала и блок 122 определения.

Более конкретно, блок 121 разделения сигнала разделяет входной сигнал на множество разделенных сигналов. Например, блок 121 разделения сигнала может разделять входной сигнал на множество частотных диапазонов с использованием фильтра поддиапазона. У частотных диапазонов может быть идентичная ширина диапазона или различная ширина диапазонов. Как описано выше, разделенный сигнал может быть закодирован отдельно от других разделенных сигналов блоком кодирования, который лучше всего подходит по характеристикам разделенного сигнала.

Блок 121 разделения сигнала может разделять входной сигнал на множество разделенных сигналов, например множество сигналов диапазона, чтобы можно было минимизировать взаимные помехи между сигналами диапазона. Блок 121 разделения сигнала может иметь двойственную структуру набора фильтров. В этом случае блок 121 разделения сигнала может также разделять каждый из разделенных сигналов.

Информация разделения, относящаяся к разделенным сигналам, полученная блоком 121 разделения сигнала, например общее количество разделенных сигналов, и информация диапазона каждого из разделенных сигналов может быть включена в передаваемый битовый поток. Устройство декодирования может декодировать разделенные сигналы отдельно и синтезировать декодированные сигналы согласно информации разделения, тем самым восстанавливая исходный входной сигнал.

Информация разделения может быть сохранена в виде таблицы. Битовый поток может включать в себя информацию идентификации таблицы, использованной для разделения исходного входного сигнала.

Можно определять важность каждого из разделенных сигналов (например, множества сигналов частотного диапазона) для качества звука, и для каждого из разделенных сигналов можно устанавливать согласно результатам определения скорость передачи битов. Более конкретно, важность разделенного сигнала может быть определена как постоянное значение или как переменное значение, которое изменяется согласно характеристикам входного сигнала для каждого кадра.

Если речевые и звуковые сигналы смешаны во входном сигнале, то блок 121 разделения сигнала может разделять входной сигнал на речевой сигнал и звуковой сигнал согласно характеристикам речевых сигналов и характеристикам звуковых сигналов.

Блок 122 определения может определять, какой из блоков 210 и 220 кодирования, с первого по m-ый, в модуле 200 кодирования может наиболее эффективно закодировать каждый из разделенных сигналов.

Блок 122 определения причисляет разделенные сигналы к нескольким группам. Например, блок 122 определения может причислять разделенные сигналы к N классам и определять, какой из блоков 210 и 220 кодирования, с первого по m-ый, должен быть использован для кодирования каждого из разделенных сигналов, с сопоставлением каждому из N классов одного из блоков 210 и 220 кодирования, с первого по m-ый.

Более конкретно, с учетом того, что модуль 200 кодирования включает в себя блоки 210 и 220 кодирования, с первого по m-ый, блок 122 определения может причислять разделенные сигналы к классам, с первого по m-ый, которые могут быть наиболее эффективно закодированы блоками 210 и 220 кодирования, с первого по m-ый, соответственно.

Для этого можно заранее определять характеристики сигналов, которые могут быть наиболее эффективно закодированы каждым из блоков 210 и 220 кодирования, с первого по m-ый, и характеристики классов, с первого по m-ый, можно определять согласно результатам определения. После этого блок 122 определения может извлекать характеристики каждого из разделенных сигналов и причислять каждый из разделенных сигналов к одному из классов, с первого по m-ый, который совместно использует характеристики, идентичные соответствующему разделенному сигналу согласно результатам извлечения.

Примеры классов, с первого по m-ый, включают в себя класс вокализированной речи, класс невокализированной речи, класс фонового шума, класс паузы, класс тонального звука, класс нетонального звука и класс смеси вокализированных речи/звука.

Блок 122 определения может определять, какой из блоков 210 и 220 кодирования, с первого по m-ый, должен быть использован для кодирования каждого из разделенных сигналов, согласно информации перцепционной характеристики, относящейся к разделенным сигналам, обеспеченным модулем 400 психоакустического моделирования, например пороги маскировки, отношения SMR или уровни перцепционной энтропии разделенных сигналов.

Блок 122 определения может определять количество битов для кодирования каждого из разделенных сигналов или определять порядок, в котором должны быть закодированы разделенные сигналы, согласно информации перцепционной характеристики, относящейся к разделенным сигналам.

Информация, полученная посредством определения, выполненного блоком 122 определения, например информация, указывающая, каким из блоков 210 и 220 кодирования, с первого по m-ый, и посредством какого количества битов должен быть закодирован каждый из разделенных сигналов, и информация, указывающая порядок, в котором должны быть закодированы разделенные сигналы, может быть включена в передаваемый битовый поток.

Фиг.6 является блок-схемой варианта осуществления блока 121 разделения сигнала, изображенного на фиг.5. Согласно фиг.6, блок разделения сигнала включает в себя и устройство разделения 123, и устройство объединения 124.

Устройство разделения 123 может разделять входной сигнал на множество разделенных сигналов. Устройство объединения 124 может объединять разделенные сигналы, имеющие сходные характеристики, в единый сигнал. Для этого устройство объединения 124 может включать в себя набор синтезирующих фильтров.

Например, устройство разделения 123 может разделять входной сигнал на 256 диапазонов. Из этих 256 диапазонов те, которые имеют сходные характеристики, могут быть объединены устройством объединения 124 в единый диапазон.

Согласно фиг.7 устройство объединения 124 может объединять множество разделенных сигналов, которые являются смежными, в единый объединенный сигнал. В этом случае устройство объединения 124 может объединять множество смежных разделенных сигналов в единый объединенный сигнал согласно предопределенному правилу без учета характеристик смежных разделенных сигналов.

В качестве альтернативы согласно фиг.8 устройство объединения 124 может объединять множество разделенных сигналов, имеющих сходные характеристики, в единый объединенный сигнал, независимо от того, являются ли разделенные сигналы смежными. В этом случае устройство объединения 124 может объединять множество разделенных сигналов, которые могут быть эффективно закодированы идентичным блоком кодирования, в единый объединенный сигнал.

Фиг.9 является блок-схемой другого варианта осуществления блока 121 разделения сигнала, изображенного на фиг.5. Согласно фиг.9 блок разделения сигнала включает в себя первое устройство разделения 125, второе устройство разделения 126 и третье устройство разделения 127.

Более конкретно, блок 121 разделения сигнала может иерархически разделять входной сигнал. Например, входной сигнал может быть разделен на два разделенных сигнала первым устройством разделения 125, один из этих двух разделенных сигналов может быть разделен на три разделенных сигнала вторым устройством разделения 126, и один из этих трех разделенных сигналов может быть разделен на три разделенных сигнала третьим устройством разделения 127. Следовательно, входной сигнал может быть разделен в общей сложности на шесть разделенных сигналов. Блок 121 разделения сигнала может иерархически разделять входной сигнал на множество диапазонов с различной шириной диапазона.

В варианте осуществления, изображенном на фиг.9, входной сигнал разделен согласно трехуровневой иерархии, но настоящее изобретение не ограничено этим. Другими словами, входной сигнал может быть разделен на множество разделенных сигналов согласно двухуровневой или четырехуровневой иерархии или иерархии с большим количеством уровней.

Одно из устройств разделения с 125 по 127, с первого по третье, в блоке 121 разделения сигнала может разделять входной сигнал на множество сигналов временной области.

На фиг.10 дано пояснение варианта осуществления разделения входного сигнала на множество разделенных сигналов блоком 121 разделения сигнала.

Речевые или звуковые сигналы в общем стационарны в течение короткого периода длины кадра. Однако иногда речевые или звуковые сигналы могут иметь нестационарные характеристики, например в течение переходного периода.

Для эффективного анализа нестационарных сигналов и увеличения эффективности кодирования таких нестационарных сигналов устройство кодирования согласно настоящему варианту осуществления может использовать способ разложения в эмпирическом виде (EMD) или вейвлет. Другими словами, устройство кодирования согласно настоящему варианту осуществления может проанализировать характеристики входного сигнала с использованием непостоянной ф