EP1525576A1 - Vorrichtung und verfahren zum erzeugen einer komplexen spektraldarstellung eines zeitdiskreten signals - Google Patents

Vorrichtung und verfahren zum erzeugen einer komplexen spektraldarstellung eines zeitdiskreten signals

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EP1525576A1
EP1525576A1 EP03766165A EP03766165A EP1525576A1 EP 1525576 A1 EP1525576 A1 EP 1525576A1 EP 03766165 A EP03766165 A EP 03766165A EP 03766165 A EP03766165 A EP 03766165A EP 1525576 A1 EP1525576 A1 EP 1525576A1
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EP
European Patent Office
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spectral
real
block
coefficient
complex
Prior art date
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EP03766165A
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English (en)
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EP1525576B1 (de
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Bernd Edler
Stefan Geyersberger
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Fraunhofer Gesellschaft zur Forderung der Angewandten Forschung eV
Original Assignee
Fraunhofer Gesellschaft zur Forderung der Angewandten Forschung eV
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Publication date
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Publication of EP1525576B1 publication Critical patent/EP1525576B1/de
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    • G10MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
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    • G10L19/00Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
    • GPHYSICS
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    • G10LSPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L25/00Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/48Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use
    • GPHYSICS
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    • G10L25/00Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/03Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters
    • G10L25/18Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the type of extracted parameters the extracted parameters being spectral information of each sub-band

Definitions

  • the present invention relates to time-frequency conversion algorithms and in particular to such algorithms in connection with audio compression concepts.
  • a complex special coefficient can be represented by a first and a second partial spectral coefficient, the first partial spectral coefficient being the real part and the second partial spectral coefficient being the imaginary part, as desired.
  • the complex spectral coefficient can also be represented by the amount as the first partial spectral coefficient and the phase as the second partial spectral coefficient.
  • Real-valued transformation methods are often used in particular in audio coding, such as e.g. B. the well-known MDCT, which in "Analysis / Synthesis Filter Bank Design Based on Time Domain Aliasing Cancellation", J. Princen, A. Bradley, IEEE Trans. Acoust., Speech, and Signal Processing 34, p. 1153 - 1161, 1986.
  • MDCT Analysis / Synthesis Filter Bank Design Based on Time Domain Aliasing Cancellation
  • MDCT modified discrete cosine transformation
  • DFT discrete Fourier transform
  • the output of the DFT can again be completely described in the form of a total of L values (real and imaginary parts or magnitude and phase values). For example, if the input signal is real, L / 2 will result in complex values.
  • the input signal can be reconstructed from this representation using an inverse DFT.
  • modulated filter banks which are characterized by the possibility of an efficient implementation.
  • MDCT modified discrete cosine transformation
  • FIG. 6 shows the decomposition of a discrete-time input signal x (n) into the spectral components U k , m , where m represents the temporal block index, ie the time index after the sampling rate reduction, while k is the frequency index or subband index.
  • the sampling frequencies are the same in all subbands, ie the original sampling frequency is reduced by a factor of N.
  • the filter bank shown in Fig. 6 with filters 60 and downstream downsampling elements 62 provides a uniform band Aufeilung.
  • the individual subband filters are created by multiplying a prototype impulse response hp (n) by a subband-specific modulation function, the following rule being used for the MDCT and similar transformations:
  • the above transformation rule can also deviate from the above equation, e.g. B. if the sine function is used instead of the cosine function, or if "+ N / 2" is used instead of "-N / 2". Use with the alternating MDCT / MDST mentioned later (when using k instead of k + 1/2) is also conceivable.
  • h P (n) represents the prototype impulse response.
  • H k (n) is the filter impulse response for the filter associated with subband k.
  • n is the counting index of the discrete-time input signal x (n), while N is the number of spectral coefficients.
  • the initial values of a real transformation such as B. the MDCT, which is known to be non-energy-saving, can only be used to a limited extent for applications that require complex Spektra.l components. If, for example, the amounts of the real output values are used as an approximation for the amounts of complex-value spectral components in the corresponding frequency ranges, there are strong fluctuations even with sinusoidal input signals of constant amplitude. Such a procedure accordingly only provides poor approximations for short-term magnitude spectra of the input signal.
  • an audio encoder with a transformation algorithm which consists of a basic transformation and a second transformation
  • the input signal is windowed by an Kaiser-Bessel window function to generate successive blocks of sample values, and the blocks of input values are then determined either by means of a modified discrete cosine transform (MDCT) or by means of a modified discrete sine transform (MDST) depending on a shift index
  • MDCT modified discrete cosine transform
  • MDST modified discrete sine transform
  • a time-frequency distribution of the amount of the complex spectrum is generated from this, a two-dimensional amount distribution over time being windowed in each frequency band, again with 50% overlapping window functions. Then, by means of the second transformation, an amount matrix calculated. The phase information is not subjected to the second transformation.
  • MDCT Filter Banks with Perfect Reconstruction Karp and Fliege, Proc. IEEE ISCAS 1995, Seattle, WA, as "MDFT”.
  • the object of the present invention is to create an improved concept for generating a complex spectral representation of a discrete-time signal.
  • a device for generating a complex spectral representation according to patent claim 1 a method for generating a complex spectral representation according to patent claim 18, a device for coding a discrete-time signal according to patent claim 19, a method for coding a discrete-time signal according to patent claim 20, a device for generating a real spectral representation according to claim 21, a method for generating a real spectral representation according to claim 22 or solved by a computer program according to claim 23.
  • the present invention is based on the finding that a good approximation for a spectral representation of a discrete-time signal can be determined from a block-wise real-value spectral representation of the discrete-time signal by a first partial spectral coefficient - D -
  • z. B. the real part / or the imaginary part of an approximated complex spectral coefficient for a specific frequency index can be obtained by combining two or more real spectral coefficients, preferably in temporal and / or frequency proximity to the complex spectral coefficient to be calculated.
  • the combination is preferably a linear combination, with the real spectral coefficients to be combined also being in front of the linear combination, ie. H. an addition or subtraction, which can be weighted with constant weighting factors.
  • a linear combination is an addition or subtraction of different linear combination partners, which may or may not be weighted with weighting factors before the linear combination.
  • the weighting factors can be positive or negative real numbers including zero.
  • the two or more real spectral coefficients which are combined in order to obtain a complex partial spectral coefficient for a frequency index and a (temporal) block index, are arranged in frequency and / or temporal proximity.
  • the real spectral coefficients with a frequency index that is 1 higher or 1 lower from the current (temporal) block are in frequency proximity.
  • the corresponding real spectral coefficients from the immediately preceding time block or the immediately following time block with the same frequency index are in close proximity.
  • the combination rule for calculating a partial spectral coefficient preferably varies depending on whether the frequency index is even or odd.
  • the frequency response - which usually has a bandpass character - should have a desired course for positive frequencies, and should be as small as possible or negative for negative frequencies. should be equal to 0.
  • Such a frequency response results from the concept according to the invention and is regarded as advantageous for many applications.
  • the properties of this frequency response can in preferred embodiments, for. B. can be manipulated by suitable setting of the weighting factors or by appropriate modification of the window functions of the first transformation to generate the real-valued spectral coefficients.
  • the system thus provides many degrees of freedom for adaptation to specific needs, in particular mentioning the possibility of not only combining two real spectral coefficients, but also combining more than two real spectral coefficients in order to achieve an even better approximation to a desired frequency response to achieve the overall arrangement.
  • FIG. 1 shows a block diagram of the device according to the invention for generating a complex spectral representation
  • FIG. 3 shows a schematic illustration for calculating complex subband signals with a real-valued transformation i and a post-processing transformation T 2 ;
  • FIG. 4 shows a block diagram of the device according to the invention in accordance with a preferred exemplary embodiment of the present invention with critical scanning
  • FIG. 5 shows a block diagram of the device according to the invention according to a further exemplary embodiment of the present invention without critical scanning
  • Fig. 6 shows a known real-valued filter bank with uniform band division.
  • FIG. 1 shows a device for generating a complex spectral representation of a discrete-time signal x (n).
  • the discrete-time signal x (n) is fed into a device 10 for generating a block-wise real-value spectral representation of the discrete-time signal, the spectral representation having successive blocks in time, each block having a set of spectral coefficients, as described in more detail with reference to FIGS. 2a to 2b is explained.
  • At the output of the device 10 there is thus a sequence of blocks which follow one another in time of spectral coefficients, which are real value spectral coefficients due to the property of the device 10.
  • This sequence of temporally successive blocks of spectral coefficients is fed into a device 12 for postprocessing in order to obtain a block-wise complex approximated spectral representation which has successive blocks, each block having a set of complex approximated spectral coefficients, a complex approximated spectral coefficient can be represented by a first partial spectral coefficient and a second spectral coefficient, at least the first or the second spectral coefficient being determined by a combination of at least two real spectral coefficients.
  • FIGS. 2a to 2c together show a sequence of blocks of amounts of real-value spectral coefficients, such as are generated by the device 10 of FIG. 1, m represents a block index, while k represents a frequency index.
  • FIG. 2 shows a block of real-valued spectral coefficients at the time or block index (m-1) plotted along the frequency axis.
  • the block of spectral coefficients comprises spectral coefficients Ui, m - ⁇ , where i is a running index, while m-1 stands for the block index.
  • FIG. 2b shows the same situation, but now for the block m following at the time.
  • FIG. 2c shows the same situation again, but now for the block index (m + 1).
  • this results in a time course which is symbolized by an arrow 20 in FIGS. 2a to 2c.
  • FIG. 3 shows an alternative representation of the device for generating a complex spectral representation, the discrete-time input signal x (n) in the device 10 for Generating a block-wise real spectral representation, which is designated in FIG. 3 with Ti. It should be pointed out that this is a first conversion of the time signal, which has been windowed in order to be present in blocks, in a spectral representation at the output of the device 10.
  • FIG. 3 shows a snapshot at the time or block index m, that is to say relates to FIG. 2b, which has been described above.
  • the output values of the device 10, that is to say the real-value spectral coefficients, which can be, for example, MDCT coefficients, are fed into the device 12 for post-processing in order to obtain a complex spectrum on the output side, which has a first partial spectral coefficient p k , m and one for each frequency index k comprises second partial spectral coefficients q k , m , where p k , m is the real part and q k , m are the imaginary part of the complex spectral coefficient for the frequency index k, where m denotes the block index.
  • real-value transformations in the form of modulated filter banks for the actual spectral decomposition are thus used to generate complex-value spectral components.
  • Real spectral coefficients from temporally successive and / or spectrally adjacent output values of the real-valued transformation which is denoted by Ti or 10 in FIG. 3, are now used.
  • a real and an imaginary part p, q for a specific frequency index and for a specific (temporal) block index are formed from these, for example.
  • the amount and phase could of course also be generated.
  • special phase relationships of the modulation functions can be used, which are the basis of a modulated filter bank.
  • operation T 2 or 12 which follows the first transformation, is again an invertible, critically sampled transformation. This results in an overall system, which also has the property of critical scanning and at the same time enables reconstruction from the spectral components obtained.
  • T 2 is now a two-dimensional transformation, since in the preferred exemplary embodiment of the present invention, both real-time spectral coefficients that are adjacent in terms of time and that are adjacent in terms of frequency are combined, i. H . since their input values extend along the time and frequency axes, as is shown in FIG. 2a to 2c has been shown. Since a real and an imaginary part arise from each transformation operation using the device 12, a pair of values has to be calculated for a critical sampling only for every second sampling position of the time / frequency level. In a preferred embodiment of the present invention, this is achieved by reducing the sampling rate along the time axis, i. H . Calculation only achieved for every second block of the first transformation Ti.
  • this is done by reducing the sampling rate along the frequency axis, i. H . Calculation only achieved for every second subband i of the first transformation. Again alternatively this is offset, i. H . in the form of a checkerboard pattern, in which every second block and every second band are used alternately.
  • the transformation coefficients of the second transformation, with which the output values of Ti are each weighted before their summation, that is to say the weighting factors, preferably meet the conditions for the exact reconstruction in accordance with the respective scanning scheme.
  • the system according to the invention contains a number of degrees of freedom which are necessary for optimizing the properties of the overall system, i. H . can be used to optimize the frequency response of the entire system as a complex filter bank.
  • critical scanning is not required for some applications is. This can e.g. B. be the case in a postprocessing of the decoded but not yet transformed back into the time domain signals in an audio decoder. In this case, you have a higher degree of freedom in choosing the transformation coefficients in T 2 . This higher degree of freedom is preferred for a better optimization of the overall behavior.
  • FIG. 4 shows a first exemplary embodiment of the present invention for the detailed regulation of the device 12 for post-processing. It is preferred to distinguish between an even frequency index k and an odd frequency index k + 1.
  • a straight frequency index that is to say if P k , m and q k , m are to be calculated (m is the block index and k is the frequency index)
  • the real part p k , m is calculated by summing up according to the first exemplary embodiment of the present invention two real-time spectral coefficients successively determined.
  • p k , m thus results either from the summation of the spectral coefficient with the index k from FIGS. 2b and 2a or from FIGS. 2c and 2b.
  • the associated imaginary part q k , m is according to the invention either by summing two successive values with the frequency index k-1 either from FIG. 2a, 2b (block m-1 and block m) or the Fig. 2b and 2c (block m and block m + 1) obtained.
  • the real part P k + ⁇ , m is calculated as the difference between two successive values, i.e. as the difference between the spectral coefficients k + 1 of FIG. 2a, 2b or 2b, 2c.
  • the associated I-maginary part q k + ⁇ , m results from the difference between two successive values with the frequency index k, that is to say as the difference from the real-value spectral coefficients with the index k of FIG. 2a, 2b or 2b, 2c. This results in the transformation function shown in FIG.
  • the transformation function having two transformation sub-specifications h L (m) and h H (m), which, as shown in FIG is shown in pairs, alternately applied to the output values of the device 10.
  • the first subfunction h L (m) has the form ⁇ 1, 1 ⁇
  • the second subfunction comprises the form ⁇ 1, -1 ⁇ .
  • the notation of the sub-functions h L (m) and h H (m) is intended to mean that a sum or difference of the corresponding spectral coefficients is to be formed from two (temporally) adjacent blocks.
  • the critical sampling is achieved by reducing the sampling rate over time by a factor of 2, as symbolically represented by the device denoted by 12b in FIG. 4. If orthogonality of the second transformation (12a, 12b) is desired, all output values p, q can be standardized by multiplication by the factor 1 / V2.
  • the second transformation (12a, 12b) which follows the first transformation, which is, for example, an MDCT, extends over the two adjacent bands from which the real part p k , m and the imaginary part q k , m are formed for a frequency index k.
  • the first transformation which is, for example, an MDCT
  • temporally successive real-value spectral coefficients are taken into account in the combination, ie the summation or difference formation.
  • downstream transformation 12a, 12b in the exemplary embodiment shown in FIG. 4 does not include any degrees of freedom for optimizing the overall system in the sense of adjustable weighting factors contained in the functions h L and h H , it is preferred to optimize the overall system using the window function of the first transformation , for example the MDCT, to manipulate, ie in To change compared to a given known window function.
  • the window function of the first transformation for example the MDCT
  • This gives a degree of freedom N / 2 with a frequency resolution of N subbands and a window length of L 2 N values.
  • transformation rule T 2 shown in FIG. 4 is as follows:
  • an inverse to the transform rule T 2 T transformation rule is used 2 -1. If equations (1) to (4) are considered, it can be seen that the real spectral components u k , m _ ⁇ and u k , m from the real part p k , m and the imaginary part qk + ⁇ , m from Equations (1) and (4) can be calculated by solving the two equations (1) and (4) for two unknowns according to the real spectral coefficients u k , m - ⁇ and u k , m sought. Using this inverse combination rule T 2 -1 , knowledge of the sequence of blocks of complex approximated spectral coefficients can be used to trace back to the sequence of real spectral coefficients. can be calculated by performing the inverse combination rule.
  • the output value u Itl of the m th MDCT operation with the frequency index k is used directly to form the real part.
  • the associated imaginary part is the weighted sum of the MDCT output values surrounding the time-frequency level u k _ ⁇ , m _ ⁇ , u _ ⁇ , m , u k _ ⁇ , m + , u k , m - ⁇ , u k , m + ⁇ , u +1 m _ ⁇ , u k + ⁇ , m and u k + ⁇ , m + ⁇ calculated.
  • a possible combination of the corresponding filters according to FIG. 5 is as follows:
  • h A (m) ⁇ a, -b, a ⁇
  • h B (m) ⁇ c, 0, -c ⁇
  • h c (m) ⁇ a, b, a ⁇
  • the values of the coefficients a, b, and c can be used to optimize the overall system, that is, again to achieve a desired frequency response of the overall arrangement, which, as has been explained, is desired, for example, in that for positive frequencies, a bandpass characteristic is present as a frequency response, while the greatest possible attenuation is desired for negative frequencies.
  • Equation default represents the transformation rule T 2 shown in FIG 5, which is of the single filters 50a, 50b, 50c, 50d and an adder 50e loading, as follows: FIG.
  • the methods according to the invention can be implemented in hardware or in software.
  • the implementation can take place on a digital storage medium, in particular a floppy disk or CD with electronically readable control signals, which cooperate with a programmable computer system in such a way that the corresponding method is carried out.
  • the invention thus also consists in a computer program product with program code stored on a machine-readable carrier for carrying out one or more of the methods according to the invention when the computer program product runs on a computer.
  • the invention is also a computer program with a program code for performing one or more of the methods when the computer program runs on a computer.

Description

Vorrichtung und Verfahren zum Erzeugen einer komplexen Spektraldarstellung eines zeitdiskreten Signals
Beschreibung
Die vorliegende Erfindung bezieht sich auf Zeit-Frequenz- Umsetzungsalgorithmen und insbesondere auf solche Algorithmen in Verbindung mit Audiokompressionskonzepten.
Für einige Anwendungen bei der Codierung zu Zwecken der Datenkompression und insbesondere bei der Audiocodierung ist eine Darstellung reellwertiger zeitdiskreter Signale in Form von komplexwertigen Spektralkomponenten notwendig. Ein komplexer Spezialkoeffizient kann durch einen ersten und einen zweiten Teilspektralkoeffizient dargestellt werden, wobei je nach Wunsch der erste Teilspektralkoeffizient der Realteil und zweite Teilspektralkoeffizient der Imaginärteil sind. Alternativ kann der komplexe Spektralkoeffizient auch durch den Betrag als ersten Teilspektralkoeffizient und die Phase als zweiten Teilspektralkoeffizient dargestellt werden.
Insbesondere bei der Audiocodierung werden oft reellwertige Transformationsverfahren eingesetzt, wie z. B. die bekannte MDCT, die in „Analysis/Synthesis Filter Bank Design Based on Time Domain Aliasing Cancellation", J. Princen, A. Brad- ley, IEEE Trans. Acoust., Speech, and Signal Processing 34, S. 1153 - 1161, 1986, beschrieben ist. Es besteht z. B. in- nerhalb des psychoakustischen Modells der Bedarf nach einem komplexen Spektrum. Hierzu wird auf das psychoakustische Modell in Annex D.2.4 des Standards ISO/IEC 11172-3 verwiesen, der auch als MPEGl-Standard bezeichnet wird. Bei bestimmten Anwendungen läuft parallel zur eigentlichen MDCT- Transformation (MDCT = modifizierte diskrete Cosinustransformation) eine komplexe diskrete Fourier-Transformation mit, um psychoakustische Parameter zu berechnen, wie z. B. die psychoakustische Maskierungsschwelle. Bei dieser diskreten Fourier-Transformation (DFT) wird das Eingangssignal zunächst mittels Multiplikation mit zeitlich gegeneinander versetzten Fensterfunktionen in Blöcke einer vorgegebenen Länge unterteilt. Jeder dieser Blöcke wird anschließend durch Anwendung der DFT in eine Spektraldarstellung überführt. Beinhalten die verwendeten Blöcke jeweils L Abtastwerte, d. h. beträgt die Fensterlänge L, so läßt sich der Ausgang der DFT wiederum in Form von insgesamt L Werten (Real- und die Imaginärteile oder Betrags- und Phasenwerte) vollständig beschreiben. Wenn beispielsweise das Eingangssignal reell ist, ergeben sich L/2 komplexe Werte. Bei der Verwendung geeigneter Fensterfunktionen kann aus dieser Darstellung mit Hilfe einer inversen DFT das Eingangssignal wieder rekonstruiert werden.
Dieser Ansatz unterliegt jedoch einigen Einschränkungen. So ist beispielsweise eine kritische Abtastung nur möglich, wenn sich aufeinanderfolgende1 Fenster nicht überlappen. An- dernfalls wären nämlich bei einem zeitlichen Versatz von N < L Werten für jeweils N neue Eingangswerte der DFT L Werte in der Spektraldarstellung zu übertragen, was insbesondere bei Datenkompressionsverfahren unerwünscht ist.
Die Verwendung nicht-überlappender Fensterfunktionen bedeutet jedoch eine starke Einschränkung der erzielbaren Güte der Spektralzerlegung, wobei insbesondere die Trennung unterschiedlicher Frequenzbänder zu nennen ist.
Eine bessere Bandtrennung läßt sich dagegen mit reellwerti- gen Transformationen mit überlappenden Fensterfunktionen erzielen. Eine besondere Klasse dieser Transformationen stellen die sogenannten modulierten Filterbänke dar, die sich durch die Möglichkeit einer effizienten Implementie- rung auszeichnen. Unter diesen modulierten Filterbänken hat sich als Sonderform die modifizierte diskrete Cosinustransformation (MDCT) durchgesetzt, bei der die Fensterlänge L _ "5 _
aufgrund unterschiedlicher Überlappungsgrade Werte zwischen N und 2N - 1 annehmen kann.
Fig. 6 zeigt die Zerlegung eines zeitdiskreten Eingangssig- nals x(n) in die Spektralkomponenten Uk,m, wobei m den zeitlichen Blockindex darstellt, also den Zeitindex nach der Abtastratenreduktion, während k der Frequenz index oder Teilband-Index ist. Die Abtastfrequenzen sind in allen Teilbändern gleich, d. h. die Original-Abtastfxequenz ist um den Faktor N reduziert. Die in Fig. 6 dargestellte Filterbank mit Filtern 60 und nachgeschalteten Downsampling- Elementen 62 liefert eine gleichförmige Bandauf eilung.
Bei einer modulierten Filterbank entstehen die einzelnen Teilbandfilter durch Multiplikation einer Prototyp- Impulsantwort hp(n) mit einer teilbandspezifischen Modulationsfunktion, wobei für die MDCT und ähnliche Transformationen folgende Vorschrift verwendet wird:
Die obige Transformationsvorschrift kann auch von der obigen Gleichung abweichen, z. B. wenn die Sinusfunktion an- statt der Cosinusfunktion verwendet wird, oder wenn anstelle von „-N/2" „+N/2" verwendet wird. Auch der Einsatz mit der später erwähnten abwechselnden MDCT/MDST (bei Verwendung von k anstelle von k+1/2) ist denkbar.
In der oben stehenden Gleichung stellt hP(n) die Prototyp- Impulsantwort dar. hk(n) ist die Filter-Impulsantwort für das Filter, das dem Teilband k zugeordnet ist. n ist der Zählindex des zeitdiskreten Eingangssignals x(n) , während N die Anzahl der Spektralkoeffizienten angibt. Die Ausgangswerte einer reell ertigen Transformation, wie z. B. der MDCT, die bekanntlich nicht energieerhaltend ist, sind jedoch nur bedingt für Anwendungen einsetzbar, die komplexwertige Spektra.lkomponenten erfordern. Verwendet man beispielsweise die Beträge der reellen Ausgangswerte als Näherung für die Beträge komplexwertiger Spektralkomponenten in den entsprechenden Frequenzbereichen, so ergeben sich selbst bei sinusförmigen Eingangssignalen konstanter Amplitude starke Schwankungen. Eine derartige Vorgehenswei- se liefert demnach nur schlechte Näherungen für Kurzzeit- Betragsspektren des Eingangssignals .
In der Fachveröffentl chung „A Scalable and Progressive Audio Codec", Vinton und Atlas, IEEE ICASSP 2001, 7.-11. Mai 2001, Salt Lake City, ist ein Audiocodierer mit einem Transformationsalgorithmus dargestellt, der aus einer Basistransformation und einer zweiten Transformation besteht. Das Eingangssignal wird durch eine Kaiser-Bessel- Fensterfunktion gefenstert, um zeitlich aufeinanderfolgende Blöcke von Abtastwerten zu erzeugen. Die Blöcke von Eingangswerten werden dann entweder mittels einer modifizierten diskreten Cosinustransformation (MDCT) oder mittels einer modifizierten diskreten Sinustransformation (MDST) abhängig von einem Verschiebungsindex transformiert. Dieser Basistransformationsprozeß entspricht im wesentlichen der TDAC-Filterbank, die in der zitierten Fachveröffentlichung von Princen und Bradley beschrieben ist. Hierauf werden zwei zeitlich benachbarte Blöcke von Spektralkoeffizienten in eine einzige komplexe Transformation kombiniert, derart, daß der MDCT-Block die Realteile von komplexen Spektralkoeffizienten darstellt r während der zeitlich aufeinanderfolgende MDST-Block die zugehörigen Imaginärteile der komplexen Spektralkoeffizienten darstellt. Hieraus wird eine Zeit-Frequenz-Verteiliαng des Betrags des komplexen Spekt- rums erzeugt, wobei eine zweidimensionale Betragsverteilung über der Zeit in jedem Frequenzband gefenstert wird, und zwar wieder mit 50% überlappenden Fensterfunktionen. Hierauf wird mittels der zweiten Transformation eine Betrags- matrix berechnet. Die Phaseninformationen werden der zweiten Transformation nicht unterzogen.
Die abwechselnde Verwendung der Ausgangswerte einer MDCT als Real- und Imaginärteil wird auch in der Fachveröffent- lichunc „MDCT Filter Banks with Perfect Reconstruction", Karp und Fliege, Proc. IEEE ISCAS 1995, Seattle, WA, als "MDFT" eingeführt.
Es wurde herausgefunden, daß auch diese Approximation eines komplexen Spektrums aus einer reellwertigen Spektraldarstellung des zeitdiskreten Eingangssignals dahingehend problematisch ist, daß für Töne bestimmter Frequenzen keine angemessene Betragsdarstellung gewonnen werden kann. Somit ist auch bei dieser Transformation die Bestimmung von Kurzzeit-Betragsspektren nur bedingt möglich.
Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, ein verbessertes Konzept zum Erzeugen einer komplexen Spektral- darstellung eines zeitdiskreten Signals zu schaffen.
Diese Aufgabe wird durch eine Vorrichtung zum Erzeugen einer komplexen Spektraldarstellung nach Patentanspruch 1, ein Verfahren zum Erzeugen einer komplexen Spektraldarstel- lung nach Patentanspruch 18, eine Vorrichtung zum Codieren eines zeitdiskreten Signals nach Patentanspruch 19, ein Verfahren zum Codieren eines zeitdiskreten Signals nach Patentanspruch 20, eine Vorrichtung zum Erzeugen einer reellen Spektraldarstellung nach Patentanspruch 21, ein Verfah- ren zum Erzeugen einer reellen Spektraldarstellung nach Patentanspruch 22 oder durch ein Computer-Programm nach Patentanspruch 23 gelöst.
Der vorliegenden Erfindung liegt die Erkenntnis zugrunde, daß eine gute Approximation für eine Spektraldarstellung eines zeitdiskreten Signals aus einer blockweisen reellwertigen Spektraldarstellung des zeitdiskreten Signals ermittelt werden kann, indem ein erster Teilspektralkoeffizient - D -
und/oder ein zweiter Teilspektralkoeffizient dadurch berechnet wird, daß zumindest zwei reelle Spektralkoeffizienten kombiniert werden. Damit wird z. B. der Realteil/oder der Imaginärteil eines approximierten komplexen Spektralko- effizienten für einen bestimmten Frequenzindex durch Kombination von zwei oder mehr reellen Spektralkoeffizienten vorzugsweise in zeitlicher und/oder frequenzmäßiger Nähe zu dem zu berechnenden komplexen Spektralkoeffizienten erhalten. Vorzugsweise ist die Kombination eine Linearkombinati- on, wobei ferner die zu kombinierenden reellen Spektralkoeffizienten vor der Linearkombination, d. h. einer Addition oder Subtraktion, mit konstanten Gewichtungsfaktoren ge- wichtet werden können.
An dieser Stelle sei darauf hingewiesen, daß eine Linearkombination eine Addition oder Subtraktion verschiedener Linearkombinationspartner ist, die mit Gewichtungsfaktoren vor der Linearkombination gewichtet sein können oder nicht . die Gewichtungsfaktoren können positive oder negative reel- le Zahlen einschließlich Null sein.
Bei einem bevorzugten Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung sind die zwei oder mehr reellen Spektralkoeffizienten, die kombiniert werden, um einen komplexen Teil- spektralkoeffizienten für einen Frequenzindex und einen (zeitlichen) Blockindex zu erhalten, in frequenzmäßiger und/oder zeitlicher Nähe angeordnet. In frequenzmäßiger Nähe befinden sich die reellen Spektralkoeffizienten mit einem um 1 höheren oder um 1 niedrigeren Frequenzindex aus dem aktuellen (zeitlichen) Block. Darüber hinaus befinden sich in zeitlicher Nähe die entsprechenden reellen Spektralkoeffizienten aus dem unmittelbar vorausgehenden zeitlichen Block oder dem unmittelbar nachfolgenden zeitlichen Block mit demselben Frequenzindex. In zeitlicher und fre- quenzmäßiger Nähe befinden sich ferner die reellen Spektralkoeffizienten des unmittelbar vorausgehenden oder unmittelbar folgenden zeitlichen Blocks mit einem Frequenzindex, der um einen Frequenzindex höher oder niedriger ist als der Frequenzindex des gerade berechneten Teilspektral koeffizienten .
Vorzugsweise variiert die Kombinationsvorschrift zum Be— rechnen eines Teilspektralkoeffizienten abhängig davon, ob der Frequenzindex gerade oder ungerade ist .
Erfindungsgemäß wurde herausgefunden, daß eine Kombination von reellen Spektralkoeffizienten in zeitlicher und/oder frequenzmäßiger Nähe zu dem komplexen Spektralkoeffizienten, der bestimmt werden soll , eine gute Annäherung an einen erwünschten Frequenzgang der gesamten Anordnung aus der Einrichtung zum Erzeugen einer blockweisen reellwertigen Spektraldarstellung und der Einrichtung zum Nachverarbeiten der blockweisen reellwertigen Spektraldarstellung liefert , wobei der Frequenzgang - der üblicherweise einen Bandpass— Charakter aufweist - für positive Frequenzen einen erwünschten Verlauf haben soll , und für negative Frequenzen möglichst klein bzw . gleich 0 sein soll . Ein solcher Fre- <quenzgang ergibt sich durch das erfindungsgemäße Konzept und wird für viele Anwendungen als vorteilhaft angesehen .
Die Eigenschaften dieses Frequenzgangs können bei bevorzugten Ausführungsbeispielen z . B . durch geeignete Einstellung der Gewichtungsfaktoren oder aber durch entsprechende Modifikation der Fensterfunktionen der ersten Transformation zum Erzeugen der reellwertigen Spektralkoeffizienten manipuliert werden . Das System liefert somit viele Freiheitsgrade zur Anpassung an bestimmte Bedürfnisse , wobei insbe- sondere auch die Möglichkeit zu nennen ist , nicht nur zwei reelle Spektralkoeffizienten zu kombinieren, sondern auch mehr als zwei reelle Spektralkoeffizienten zu kombinieren , um eine noch bessere Approximation an einen gewünschten Frequenzgang der Gesamtanordnung zu erreichen .
Bevorzugte Ausführungsbeispiele der vorliegenden Erfindung werden nachfolgend Bezug nehmend auf die beiliegenden Zeichnungen detailliert erläutert . Es zeigen : Fig. 1 ein Blockschaltbild der erfindungsgemäßen Vorrichtung zum Erzeugen einer komplexen Spektraldarstellung;
Fig. 2a bis 2c eine Darstellung der einer Teilspektralkomponente für einen komplexen Spektralkoeffizient mit Frequenzindex k und Blockindex m benachbarten reellen Spektralkoeffizienten;
Fig. 3 eine schematische Darstellung zur Berechnung komplexer Teilbandsignale mit einer reellwertigen Transformation i und einer Nachverarbeitungstransformation T2;
Fig. 4 ein Blockschaltbild der erfindungsgemäßen Vorrichtung gemäß einem bevorzugten Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung mit kritischer Abtastung;
Fig. 5 ein Blockschaltbild der erfindungsgemäßen Vorrichtung gemäß einem weiteren Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung ohne kritische Abtastung; und
Fig. 6 eine bekannte reellwertige Filterbank mit gleichförmiger Bandaufteilung.
Fig. 1 zeigt eine Vorrichtung zum Erzeugen einer komplexen Sp ktraldarstellung eines zeitdiskreten Signals x(n). Das zeitdiskrete Signal x(n) wird in eine Einrichtung 10 zum Erzeugen einer blockweisen reellwertigen Spektraldarstellung des zeitdiskreten Signals eingespeist, wobei die Spektraldarstellung zeitlich aufeinanderfolgende Blöcke aufweist, wobei jeder Block einen Satz von Spektralkoeffizienten aufweist, wie es anhand der Fig. 2a bis 2b detaillierter erläutert wird. Am Ausgang der Einrichtung 10 liegt somit eine Folge von zeitlich aufeinanderfolgenden Blöcken von Spektralkoeffizienten vor, die aufgrund der Eigenschaft der Einrichtung 10 reellwert ige Spektralkoeffizienten sind . Diese Folge von zeitlich aufeinanderfolgenden Blöcken von Spektralkoeffizienten wird in eine Einrichtung 12 zum Nach- verarbeiten eingespeist , um eine blockweise komplexe approximierte Spektraldarstellung zu erhalten, die aufeinanderfolgende Blöcke aufweist, wobei j eder Block einen Satz von komplexen approximierten Spektralkoeffizienten aufweist , wobei ein komplexer approximierter Spektralkoeffizient durch einen ersten Teilspektralkoeffizient und einen zweiten Spektralkoeffizient darstellbar ist , wobei zumindest der erste oder der zweite Spektralkoeffizient durch eine Kombination von zumindest zwei reellen Spektralkoeffizienten ermittelt wird.
Die Fig. 2a bis 2c zeigen zusammen eine Folge von Blöcken von Beträgen von reellwertigen Spektralkoeffizienten, wie sie durch die Einrichtung 10 von Fig. 1 erzeugt werden, m stellt einen Blockindex dar, während k einen Frequenzindex darstellt. Fig. 2 zeigt einen entlang der Frequenzachse aufgetragenen Block von reellwertigen Spektralkoeffizienten zum Zeitpunkt bzw. Blockindex (m-1) . Der Block von Spektralkoeffizienten umfaßt Spektralkoeffizienten Ui,m-ι, wobei i ein Laufindex ist, während m-1 für den Blockindex steht. Insbesondere ist in Fig. 2a eine Spektrallinie mit dem Frequenzindex i = k sowie eine Spektralkomponente mit dem Frequenzindex i = (k-1) und i = (k+1) gezeigt.
Fig. 2b zeigt dieselbe Situation, nun jedoch für den zeit- lieh nachfolgenden Block m. Schließlich zeigt Fig. 2c wieder dieselbe Situation, nun jedoch für den Blockindex (m+1) . Damit ergibt sich in der Folge der Fig. 2a, 2b, 2c ein zeitlicher Verlauf, der durch einen Pfeil 20 in den Fig. 2a bis 2c symbolisiert ist.
Fig. 3 zeigt eine alternative Darstellung der Vorrichtung zum Erzeugen einer komplexen Spektraldarstellung, wobei das zeitdiskrete Eingangssignal x(n) in der Einrichtung 10 zum Erzeugen einer blockweisen reellen Spektraldarstellung eingespeist wird, die in Fig. 3 mit Ti bezeichnet ist. Es sei darauf hingewiesen, daß es sich hier um eine erste Umsetzung des Zeitsignals, das gefenstert worden ist, um block- weise vorzuliegen, in eine spektrale Darstellung am Ausgang der Einrichtung 10 handelt. Fig. 3 zeigt eine Momentaufnahme zum Zeitpunkt bzw. Blockindex m, bezieht sich also auf Fig. 2b, die vorstehend beschrieben worden ist. Die Ausgangswerte der Einrichtung 10, also die reellwertigen Spektralkoeffizienten, die beispielsweise MDCT- Koeffizienten sein können, werden in die Einrichtung 12 zum Nachverarbeiten eingespeist, um ausgangsseitig ein komplexes Spektrum zu erhalten, das für jeden Frequenzindex k einen ersten Teilspektralkoeffizienten pk,m und einen zweiten Teilspektralkoeffizienten qk,m umfaßt, wobei pk,m der Realteil und qk,m der Imaginärteil des komplexen Spektralkoeffizienten für den Frequenzindex k sind, wobei m den Blockindex bezeichnet.
Erfindungsgemäß werden somit zur Erzeugung komplexwertiger Spektralkomponenten reellwertige Transformationen in Form von modulierten Filterbänken für die eigentliche Spektralzerlegung eingesetzt. Es werden nunmehr reelle Spektralkoeffizienten aus zeitlich aufeinanderfolgenden und/oder spektral benachbarten Ausgangswerten der reellwertigen Transformation verwendet, die in Fig. 3 mit Ti bzw. 10 bezeichnet ist. Aus diesen wird beispielhaft ein Real- und ein Imaginärteil p, q für einen bestimmten Frequenzindex und für einen bestimmten (zeitlichen) Blockindex gebildet. Alternativ könnten selbstverständlich auch Betrag und Phase erzeugt werden. Hierbei können besondere Phasenbeziehungen der Modulationsfunktionen ausgenutzt werden, die einer modulierten Filterbank zugrunde liegen.
Bei einem bevorzugten Ausführungsbeispiel ist die Operation T2 bzw. 12, die der ersten Transformation nachgeschaltet ist, wiederum eine invertierbare, kritisch abgetastete Transformation. Damit ergibt sich ein Gesamtsystem, welches ebenfalls die Eigenschaft der kritischen Abtastung aufweist und gleichzeitig eine Rekonstruktion aus den gewonnenen Spektralkomponenten ermöglicht .
T2 ist nun eine zweidimensionale Transformation, da bei dem bevorzugten Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung sowohl zeitlich benachbarte als auch frequenzmäßig benachbarte reellwertige Spektralkoeffizienten kombiniert werden, d . h . da si ch ihre Eingangswerte entlang der Zeit- und der Frequenzachse erstrecken, wie es anhand der Fig . 2a bis 2c dargestellt worden ist . Da aus j eder Transformations- Operation unter Verwendung der Einrichtung 12 j eweils ein Real- und ein Imaginärteil entsteht, ist für eine kritische Abtastung nur für j ede zweite Abtastposition der Zeit /Frequenz-Ebene ein Wertepaar zu berechnen . Dies wird bei einem bevorzugten Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung durch Abtastratenreduktion entlang der Zeitachse, d. h . Berechnung nur für j eden zweiten Block der ersten Transforma ion Ti erreicht . Alternativ wird dies durch Ab- tastratenreduktion entlang der Frequenzachse, d . h . Berechnung nur für j edes zweite Teilband i der ersten Transformation, erreicht . Wieder alternativ wird dies versetzt , d . h . in Form eines Schachbrett-Musters , bei dem abwechselnd jeder zweite Block und j edes zweite Band verwendet werden, erreicht .
Die Transformationskoeffizienten der zweiten Transformation, mit denen die Ausgangswerte von Ti vor ihrer Summation j eweils gewichtet werden, also die Gewichtungsfaktoren, er- füllen vorzugsweise die Bedingungen für die exakte Rekonstruktion gemäß dem j eweiligen Abtastschema . Das erfindungsgemäße System enthält eine Anzahl von Freiheitsgraden, die für eine Optimierung der Eigenschaften des Gesamtsystems , d. h . für die Optimierung des Frequenzgangs des Ge- samtsystems als komplexe Filterbank, genutzt werden können .
Es sei ferner darauf hingewiesen, daß für manche Anwendungen die kritische Abtastung nicht zwingend erforderlich ist . Dies kann z . B . der Fall sein bei einer Nachverarbeitung der decodierten aber noch nicht in den Zeitbereich zurücktransformierten Signale in einem Audiodecodierer. In diesem Fall hat man einen höheren Freiheitsgrad bei der Wahl der Transformationskoeffizienten in T2. Dieser höhere Freiheitsgrad wi rd bevorzugt für eine bessere Optimierung des Gesamtverhaltens eingesetzt .
Nachfolgend wird anhand von Fig . 4 ein erstes Ausführungs- beispiel der vorliegenden Erfindung für die detaillierte Vorschrift der Einrichtung 12 zum Nachverarbeiten dargestellt . Es wird bevorzugt , zwischen einem geraden Frequenzindex k und einem ungeraden Frequenzindex k+1 zu unterscheiden . Im Falle eines geraden Frequenzindex, also wenn Pk,m und qk,m zu berechnen sind (m ist der Blockindex und k ist der Frequenz index) , wird gemäß dem ersten Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung der Realteil pk,m durch Summation von zwei zeitlich aufeinanderfolgenden reellwertigen Spektralkoeffizienten ermittelt . pk,m ergibt sich so- mit entweder aus der Summation des Spektralkoeffizienten mit dem Index k aus den Fig. 2b und 2a oder aus den Fig . 2c und 2b .
Der zugehörige Imaginärteil qk,m wird erfindungsgemäß durch Summation zweier aufeinanderfolgender Werte mit dem Frequenzindex k-1 entweder wieder der Fig . 2a, 2b (Block m-1 und Block m) oder der Fig . 2b und 2c (Block m und Block m+1) erhalten.
Für einen ungeraden Frequenzindex k+1 wird der Realteil Pk+ι,m als Differenz zweier aufeinanderfolgender Werte berechnet , also als Differenz zwischen den Spektralkoeffizienten k+1 der Fig . 2a, 2b oder 2b, 2c . Der zugehörige I- maginärteil qk+ι, m ergibt sich als Differenz zweier aufein- anderfolgender Werte mit dem Frequenzindex k, also als Differenz aus den reellwertigen Spektralkoeffizienten mit dem Index k der Fig . 2a, 2b oder 2b, 2c . Damit ergibt sich die in Fig. 4 dargestellte Transformationsfunktion, die insgesamt mit dem Bezugszeichen 12a bezeichnet ist, wobei die Transformationsfunktion zwei Trans- formations-Untervorschriften hL(m) und hH (m) aufweist, die, wie es in Fig. 4 gezeigt ist, paarweise alternierend auf die Ausgangswerte der Einrichtung 10 angewendet werden. Insbesondere hat die erste Unterfunktion hL(m) die Form {1, 1}, während die zweite Unterfunktion die Form {1, -1} umfaßt. Die Notation der Unterfunktionen hL(m) und hH (m) soll bedeuten, daß eine Summe bzw. Differenz der entsprechenden Spektralkoeffizienten aus zwei (zeitlich) benachbarten Blöcken zu bilden ist.
Die kritische Abtastung wird durch eine zeitliche Abtastra- tenreduktion um den Faktor 2 erzielt, wie es durch die mit 12b bezeichneten Einrichtung in Fig. 4 symbolisch dargestellt ist. Ist eine Orthogonalität der zweiten Transformation (12a, 12b) gewünscht, so können sämtliche Ausgangswerte p, q durch Multiplikation mit dem Faktor 1/V2 normiert werden.
Die der ersten Transformation, die beispielsweise eine MDCT ist, nachgeschaltete zweite Transformation (12a, 12b) greift jeweils über die zwei benachbarten Bänder, aus denen der Realteil pk,m und der Imaginärteil qk,m für einen Frequenzindex k gebildet werden. Außerdem werden, wie es durch die Funktionen hL und hH dargestellt ist, zeitlich aufeinanderfolgende reellwertige Spektralkoeffizienten in der Kombination, d. h. der Summation bzw. Differenzbildung, be- rücksichtigt.
Da bei dem in Fig. 4 gezeigten Ausführungsbeispiel die nachgeschaltete Transformation 12a, 12b keine Freiheitsgrade zur Optimierung des Gesamtsystems im Sinne von in den Funktionen hL und hH enthaltenen einstellbaren Gewichtungsfaktoren umfaßt, wird es bevorzugt, zur Optimierung des Gesamtsystems die Fensterfunktion der ersten Transformation, also beispielsweise der MDCT, zu manipulieren, d. h. im Vergleich zu einer vorgegebenen bekannten Fensterfunktion zu verändern. Hierbei erhält man einen Freiheitsgrad N/2 bei einer Frequenzauflösung von N Teilbändern und einer Fensterlänge von L = 2 N Werten.
Zusammenfassend lautet die in Fig. 4 dargestellte Transformationsvorschrift T2 folgendermaßen:
für k gerade :
qk, m - Uk-ι,m + U]ς_ι, m-l ( 2 )
für k+1 :
Pk+l,m - Ujc+ιr m - U fc+i, m-ι ( 3 )
qk+l,m = uk,m - Uk,m_ι ( 4 )
Zur Rückgängigmachung der Transformation T , wie sie für Fig. 4 beispielhaft in den Gleichungen (1) bis ( 4 ) dargestellt ist, wird eine zu der Transformationsvorschrift T2 inverse Transformationsvorschrift T2 -1 verwendet . Wenn Gleichungen (1) bis ( 4 ) betrachtet werden, so zeigt sich, daß die reellen Spektralkomponenten uk, m_ι und uk,m aus dem Real- teil pk,m und dem Imaginärteil qk+ι,m also aus den Gleichungen (1) und (4 ) berechnet werden können, indem die beiden Gleichungen ( 1 ) und ( 4 ) für zwei Unbekannte nach den gesuchten reellen Spektralkoeffizienten uk, m-ι und uk,m aufgelöst werden . Unter Verwendung dieser inversen Kombinations- Vorschrift T2 -1 kann unter Kenntnis der Folge von Blöcken von komplexen approximierten Spektralkoeffi zienten wieder auf die Folge von reellen Spektralkoeffizienten zurückge- rechnet werden, indem d e inverse Kombinationsvorschrift durchgeführt wird.
Nachfolgend wird anhand von Fig. 5 ein alternatives Ausfüh- rungsbeispiel beschrieben, bei dem keine kritische Abtastung vorgesehen ist. Hierbei wird der Ausgangswert u Itl der m-ten MDCT-Operation mit dem Frequenzindex k direkt zur Bildung des Realteils herangezogen. Der zugehörige Imaginärteil wird als gewichtete Summe der in der Zeit-Frequenz- Ebene umliegenden MDCT-Ausgangswerte uk_ι, m_ι, u _ι,m, uk_ι, m+ , uk, m-ι, uk, m+ι, u+1 m_ι, uk+ι,m und uk+ι, m+ι berechnet. Eine mögliche Kombination der entsprechenden Filter gemäß Fig. 5 (im Beispiel für k ungerade) lautet folgendermaßen:
für den Realteil p:
hR(m) = {0, 1, 0},
für den Imaginärteil q:
hA(m) = {a, -b, a}, hB (m) = {c, 0, -c}, hc(m) = {a, b, a}
In dem obigen Ausdruck können die Werte der Koeffizienten a, b, und c zur Optimierung des Gesamtsystems herangezogen werden, also wieder dazu, daß ein gewünschter Frequenzgang der Gesamtanordnung erreicht wird, der, wie es ausgeführt worden ist, beispielsweise dahingehend erwünscht ist, daß für positive Frequenzen eine Bandpasscharakteristik als Frequenzgang vorliegt, während für negative Frequenzen eine möglichst große Dämpfung erwünscht wird.
Gleichungsmäßig ausgedrückt stellt sich die in Fig. 5 dargestellte Transformationsvorschrift T2, die aus den Einzelfiltern 50a, 50b, 50c, 50d sowie einem Summierer 50e be- steht, folgendermaßen dar:
für k ungerade: Pk,m = uk,m; ( 5 )
9j ,m = a ' Uk-i ,m+ι - b " Uk_ι,m + a ' U]c-ι,m_ι +
-c uk,m+ι c uk,m_ι +
a ' uk_ι ,m-ι + b " uk+ ,m + a " uk+ι, m_ι ; ( 6 )
Zur Berechnung von qk,m werden somit mehr oder weniger stark durch Gewichtungsfaktoren a, b, c gewichtet sämtliche zum reellen Spektralkoeffizienten uk,m in der Zeit-Frequenz- Ebene benachbarten reellen Spektralkoeffizienten verwendet, wie es in Gleichung (6) dargestellt ist.
Es sei darauf hingewiesen, dass für ein gerades k dieselben Gleichungen (4) bis (6) verwendet können. Die Gewichtungsfaktoren haben in diesem Fall vorzugsweise die gleichen Beträge, jedoch, teilweise unterschiedliche Vorzeichen.
Zur Umkehrung der in Fig. 5 dargestellten Transformationsvorschrift ist für die Ermittlung von uk,m lediglich eine triviale Operation durchzuführen, da sich dieser Wert unmittelbar aus Gleichung (5) ergibt. Nachdem es sich bei dem in Fig. 5 gezeigten System um ein nicht kritisch abgetaste- tes System handelt, sind die Real- und Imaginärteile informationsmäßig redundant dargestellt. Dies äußert sich in der invertierten Transformationsvorschrift T2 _1 dadurch, daß allein aus den Realteilen die reellen Spektralkoeffizienten berechnet werden können. Gleichung (6) muß daher nicht zur Auswertung herangezogen werden. Die der Transformationsvorschrift inverse Transformationsvorschrift ist somit bei dem in Fig. 5 gezeigten Ausführungsbeispiel identisch und durch Gleichung (5) gegeben.
Es sei darauf hingewiesen, daß bei dem im vorhergehenden beschriebenen Fall, bei dem die komplexe approximierte Spektraldarstellung beispielsweise in einem psychoakustischen Modell benötigt wird, um in einem Codierer die Quan- tisiererschrittweite einzustellen, eine Rückrechnung von der komplexen approximierten Spektraldarstellung zu der reellen Spektraldarstellung nicht mehr benötigt wird. Alternativ können jedoch Fälle existieren, bei denen eine entsprechende Inversion benötigt wird, bei denen also aus der komplexen approximierten Spektraldarstellung wieder die zugrundeliegende reelle Spektraldarstellung berechnet werden muß .
Abhängig von den Gegebenheiten können die erfindungsgemäßen Verfahren in Hardware oder in Software implementiert werden. Die Implementation kann auf einem digitalen Speichermedium, insbesondere einer Diskette oder CD mit elektronisch auslesbaren Steuersignalen erfolgen, die so mit einem programmierbaren Computersystem zusammenwirken, daß das entsprechende Verfahren ausgeführt wird. Allgemein besteht die Erfindung somit auch in einem Computer-Programm-Produkt mit auf einem maschinenlesbaren Träger gespeichertem Programmcode zur Durchführung von einem oder mehreren der er- findungsgemäßen Verfahren, wenn das Computer-Programm- Produkt auf einem Rechner abläuft. In anderen Worten ausgedrückt ist die Erfindung auch ein Computer-Programm mit einem Programmcode zur Durchführung von einem oder mehreren der Verfahren, wenn das Computer-Programm auf einem Compu- ter abläuft.

Claims

Patentansprüche
1. Vorrichtung zum Erzeugen einer komplexen Spektraldarstellung eines zeitdiskreten Signals, mit folgenden Merkmalen:
einer Einrichtung (10) zum Erzeugen einer blockweisen reellwertigen Spektraldarstellung des zeitdiskreten Signals, wobei die Spektraldarstellung zeitlich auf- einanderfolgende Blöcke aufweist, wobei jeder Block einen Satz von reellen Spektralkoeffizienten aufweist; und
einer Einrichtung (12) zum Nachverarbeiten der block- weisen reellwertigen Spektraldarstellung, um eine blockweise komplexe approximierte Spektraldarstellung zu erhalten, die aufeinanderfolgende Blöcke aufweist, wobei jeder Block einen Satz von komplexen approximierten Spektralkoeffizienten aufweist, wobei ein kom- plexer approximierter Spektralkoeffizient durch einen ersten Teilspektralkoeffizient und einen zweiten Teilspektralkoeffizient darstellbar ist, wobei zumindest entweder der erste oder der zweite Teilspektralkoeffizient durch eine Kombination von zumindest zwei reel- len Spektralkoeffizienten zu ermitteln ist.
2. Vorrichtung nach Anspruch 1,
bei der der erste Teilspektralkoeffizient ein Realteil des komplexen approximierten Spektralkoeffizienten ist, und bei der der zweite Teilspektralkoeffizient ein Imaginärteil des komplexen approximierten Spektralkoeffizienten ist.
3. Vorrichtung nach Anspruch 1 oder 2,
bei der die Kombination eine Linearkombination ist. — i y —
4. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
bei der die Einrichtung (12) zum Nachverarbeiten ausgebildet ist, um zur Ermittlung eines komplexen Spekt- ralkoeffizienten einer bestimmten Frequenz einen reellen Spektralkoeffizienten der Frequenz und einen reellen Spektralkoeffizienten einer benachbarten höheren oder niedrigeren Frequenz zu kombinieren.
5. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
bei der die Einrichtung (12) zum Nachverarbeiten ausgebildet ist, um zur Ermittlung eines komplexen Spektralkoeffizienten einer bestimmten Frequenz einen reel- len Spektralkoeffizienten in einem aktuellen Block und einen reellen Spektralkoeffizienten in einem zeitlich vorausgehenden Block oder einem zeitlich nachfolgenden Block zu kombinieren.
6. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche, die ausgebildet ist, um bei einer kritischen Abtastung zu arbeiten, derart, daß für jeden zeitdiskreten Abtastwert durch die Einrichtung (10) zum Erzeugen einer blockweisen reellen Spektraldarstellung ein reeller Spektralwert generiert wird, und daß für zwei reelle Spektralkoeffizienten ein komplexer Spektralkoeffizient generiert wird.
7. Vorrichtung nach Anspruch 6,
bei der die Einrichtung (12) zum Nachverarbeiten ausgebildet ist, um zur Abtastratenreduktion lediglich für jeden zweiten Block von reellwertigen Spektralkoeffizienten aktiv zu sein, oder um zur Abtastratenre- duktion für jeden zweiten reellen Spektralkoeffizienten aktiv zu sein, oder um zur Abtastratenreduktion abwechselnd nur für jeden zweiten Block oder nur für jeden zweiten reellen Spektralkoeffizienten aktiv zu sein.
8. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
bei der die Einrichtung (12) zum Nachverarbeiten ausgebildet ist, um für den ersten Teilspektralkoeffizienten mit einem geraden Frequenzindex zwei reelle Spektralkoeffizienten mit demselben Frequenzindex aus einem aktuellen Block und einem zeitlich vorausgehenden Block zu summieren, und um für den zweiten Teilspektralkoeffizienten mit dem geraden Frequenzindex zwei reelle Spektralkoeffizienten mit einem um 1 niedrigeren Frequenzindex aus denα aktuellen Block und dem zeitlich vorausgehenden Block zu summieren.
9. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
bei der die Einrichtung (12) zum Nachverarbeiten aus- gebildet ist, um für den ersten Teilspektralkoeffizienten mit einem ungeraden Frequenzindex eine Differenz zwischen zwei reellen Spektralkoeffizienten mit dem ungeraden Frequenzindex aus einem aktuellen Block und einem zeitlich vorausgehenden Block zu bilden, und um für den zweiten Teilspektralkoeffizienten eine Differenz zwischen zwei reellen Spektralkoeffizienten mit einem um 1 niedrigeren Frequenzindex aus dem aktuellen Block und dem zeitlich vorausgehenden Block zu bilden.
10. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
bei der die Einrichtung (12) zum Nachverarbeiten ausgebildet ist, um den ersten und den zweiten Teilspektralkoeffizienten jeweils mit einem Faktor 1/^2 zu nor- mieren.
11. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 7, bei der die Einrichtung (12) zum Nachverarbeiten ausgebildet ist, um als ersten Teilspektralkoeffizienten für einen Frequenzindex einen' reellen Spektralkoeffizienten mit dem Frequenzindex zu verwenden, und um zur Berechnung des zweiten Teilspektralkoeffizienten eine gewichtete Summe der reellen Spektralkoeffizienten mit benachbarten Frequenzindizes eines aktuellen Blocks, von einem oder mehreren vorausgehenden Blöcken oder von einem oder mehreren nachfolgenden Blöcken zu ver- wenden, wobei zumindest zwei Gewichtungsfaktoren ungleich 0 sind.
12. Vorrichtung nach Anspruch 11,
bei der die Einrichtung (12) zum Nachverarbeiten ausgebildet ist, um zur Berechnung des zweiten Teilspektralkoeffizienten den reellen Spektralkoeffizienten, der den ersten Teilspektralkoeffizienten bildet, nicht zu verwenden.
13. Vorrichtung nach Anspruch 11 oder 12,
bei der die Einrichtung zum Nachverarbeiten ausgebildet ist, um zur Berechnung des zweiten Spektralkoeffi- zienten folgende Vorschrift anzuwenden:
qk,m = 3. ' ukm+ι - b ' uk_ ,m + a ' Uk_ι,m-ι +
-c " u ,m+ι c " Uk,m-ι +
a ' uk-ι,m-ι + b ' uk+ι,m + a " uk+i m_ι ;
wobei a, b, c positive oder negative Gewichtungsfaktoren sind, wobei k-1 ein aktueller Frequenzindex k we- niger 1 ist, wobei m-1 ein aktueller Blockindex m weniger 1 ist, wobei k+1 ein aktueller Frequenzindex k zuzüglich 1 ist, wobei m+1 ein aktueller Blockindex m zuzüglich 1 ist, und wobei uk_ι, m_ι ein reeller Spekt- ralkoeffizient eines zeitlich vorausgehenden Blocks mit einem Frequenzindex k-1 ist, wobei u-ι,m ein reeller Spektralkoeffizient eines aktuellen Blocks mit einem Frequenzindex k-1 ist, wobei uk_1( m+ι ein reeller Spektralkoeffizient eines zeitlich nachfolgenden Blocks mit einem Frequenzindex k-1 ist, wobei uk, ra-ι ein reeller Spektralkoeffizient mit dem Frequenzindex k aus dem zeitlich vorausgehenden Block ist, wobei uk/ m+ι ein reeller Spektralkoeffizient mit dem Frequenzin- dex für den zeitlich nachfolgenden Block ist, wobei uk+ι, m-i ein reeller Spektralkoeffizient mit dem Frequenzindex k+1 aus dem zeitlich vorausgehenden Block ist, wobei uk+ι,m ein reeller Spektralkoeffizient für den Frequenzindex k+1 aus dem aktuellen Block ist, und wobei uk+ι, m+ι ein reeller Spektralkoeffizient mit dem Frequenzindex k+1 aus dem zeitlich nachfolgenden Block ist .
14. Vorrichtung nach Anspruch 13,
bei der sich für gerade und ungerade Frequenzindizes k Vorzeichen von einem oder mehreren Gewichtungsfaktoren unterscheiden.
15. Vorrichtung nach Anspruch 13 oder 14,
bei der die Gewichtungsfaktoren eingestellt sind, um einen gewünschten Frequenzgang für die Vorrichtung zum Erzeugen einer komplexen Spektraldarstellung zu schaf- fen.
16. Vorrichtung nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
bei der die Einrichtung (10) zum Erzeugen ausgebildet ist, um eine modifizierte diskrete Cosinustransformation auszuführen.
17. Vorrichtung nach Anspruch 16, bei der die Einrichtung ( 10 ) zum Erzeugen ausgebildet ist , um eine modi fizierte dis krete Cosinustransformation mit einer Fensterüberlappung von 50% auszuführen .
Verfahren zum Erz eugen einer komplexen Spektraldarstellung eines zeitdiskreten Signals , mit folgenden Schritten :
Erzeugen ( 10 ) einer blockweisen reellwertigen Spektraldarstellung des zeitdiskreten Signals , wobei die Spektraldarstellung zeitlich aufeinanderfolgende Blöcke aufweist , wobei j eder Block einen Satz von reellen Spektralkoeffizienten aufweist ; und
Nachverarbeiten ( 12 ) der blockweisen reellwertigen Spektraldarstellung um eine blockweise komplexe approximierte Spektraldarstellung zu erhalten, die aufeinanderfolgende Blöcke aufweist , wobei j eder Block einen Satz von komplexen approximierten Spektralkoeffizienten aufweist , wobei ein komplexer approximierter Spektralkoeffizient durch einen ersten Teilspektralkoeffizient und einen zweiten Teilspektralkoeffizient darstellbar ist, wobei zumindest entweder der erste oder der zweite Teilspektralkoeffizient durch eine
Kombination von zumindest zwei reellen Spektralkoeffizienten zu ermitteln sind .
Vorrichtung zum Codieren eines zeitdis kreten Signals , mit folgenden Merkmalen :
einer Einrichtung zum Erzeugen einer blockweisen reellwertigen Spektraldarstellung des zeitdiskreten Signals , wobei die Spektraldarstellung zeitlich auf- einanderfolgende Blöcke aufweist , wobei j eder Block einen Satz von reel len Spektralkoeffizienten aufweist ; einem Psychoakustikmodul zum Berechnen eines psychoakustischen Maskierungsschwelle abhängig von dem zeitdiskreten Signal;
einer Einrichtung zum Quantisieren eines Blocks von reellwertigen Spektralkoeffizienten unter Verwendung der psychoakustischen Maskierungsschwelle,
wobei das Psychoakustikmodul eine Einrichtung (12) zum Nachverarbeiten der blockweisen reellen Spektraldarstellung aufweist, um eine blockweise komplexe approximierte Spektraldarstellung zu erhalten, die aufeinanderfolgende Blöcke aufweist, wobei jeder Block einen Satz von komplexen approximierten Spektralkoeffizien- ten aufweist, wobei ein komplexer approximierter Spektralkoeffizient durch einen ersten Teilspektralkoeffizient und einen zweiten Teilspektralkoeffizient darstellbar ist, wobei zumindest entweder der erste oder der zweite Teilspektralkoeffizient durch eine Kombination von zumindest zwei reellen Spektralkoeffizienten zu ermitteln sind.
20. Verfahren zum Codieren eines zeitdiskreten Signals, mit folgenden Schritten:
Erzeugen einer blockweisen reellwertigen Spektraldarstellung des zeitdiskreten Signals, wobei die Spektraldarstellung zeitlich aufeinanderfolgende Blöcke aufweist, wobei jeder Block einen Satz von reellen Spektralkoeffizienten aufweist;
Berechnen einer psychoakustischen Maskierungsschwelle abhängig von dem zeitdiskreten Signal;
Quantisieren eines Blocks von reellwertigen Spektralkoeffizienten unter Verwendung der psychoakustischen Maskierungsschwelle, wobei im Schritt des Berechnens ein Schritt (12) des Nachverarbeitens der blockweisen reellen Spektraldarstellung durchgeführt wird, um eine blockweise komplexe approximierte Spektraldarstellung zu erhalten, die aufeinanderfolgende Blöcke aufweist, wobei jeder Block einen Satz von komplexen approximierten Spektralkoeffizienten aufweist, wobei ein komplexer approximierter Spektralkoeffizient durch einen ersten Teilspektralkoeffizient und einen zweiten Teilspektralkoeffizient darstellbar ist, wobei zumindest entweder der erste oder der zweite Teilspektralkoeffizient durch eine Kombination von zumindest zwei reellen Spektralkoeffizienten zu ermitteln ist.
21. Vorrichtung zum Erzeugen einer reellen Spektraldarstellung aus einer komplexen approximierten Spektraldarstellung, wobei die zu bestimmende reelle Spektraldarstellung zeitlich aufeinanderfolgende Blöcke aufweist, wobei jeder Block einen Satz von reellen Spekt- ralkoeffizienten aufweist, wobei die komplexe approximierte Spektraldarstellung zeitlich aufeinanderfolgende Blöcke aufweist, wobei jeder Block einen Satz von komplexen approximierten Spektralkoeffizienten aufweist, wobei ein komplexer approximierter Spektralko- effizient durch einen ersten Teilspektralkoeffizient und einen zweiten Teilspektralkoeffizient darstellbar ist, wobei die komplexen approximierten Spektralkoeffizienten durch eine Transformationsvorschrift aus den reellen Spektralkoeffizienten berechnet worden sind, wobei die Transformationsvorschrift eine Kombination von zumindest zwei reellen Spektralkoeffizienten umfaßt, um zumindest den ersten oder den zweiten Teilspektralkoeffizienten eines komplexen approximierten Spektralkoeffizienten zu berechnen, mit folgendem Merkmal:
einer Einrichtung zum Durchführen einer zu der Transformationsvorschrift (T2 ) inversen Kombinationsvor- schrift , um aus den komplexen approximierten Spektralkoeffi zienten die reellen Spektralkoeffiz ienten zu berechnen .
2 . Verfahren zum Erzeugen einer reellen Spektraldarstellung aus einer komplexen approximierten Spektra ldarstellung, wobei die zu bestimmende reelle Spektra ldarstellung zeitlich aufeinanderfolgende Blöcke aufweist , wobei j eder Block einen Satz von reellen Spektral koef- fizienten aufweist , wobei die komplexe approximierte
Spektraldarstellung zeitlich aufeinanderfolgende Blöcke aufweist , wobei j eder Block einen Sat z von ko plexen approximierten Spektralkoeffizienten aufweist , wobei ein komplexer approximierter Spektralkoeffi ient durch einen ersten Teilspektralkoeffizient und einen zweiten Teilspektralkoeffizient darstellbar ist, wobei die komplexen approximierten Spektralkoeffizienten durch eine Transformationsvorschrift aus den reellen Spektralkoe fizienten berechnet worden sind, wobe i die Transformationsvorschrift eine Kombination von zumindest zwei reellen Spektralkoeffizienten umfaßt, um zumindest den ersten oder den zweiten Teilspektral koeffizienten eines komplexen approximierten Spektral oeffizienten zu berechnen, mit folgendem Schritt :
Durchführen einer zu der Transformationsvorschrift (T2) inversen Kombinationsvorschrift , um aus den komplexen approximierten Spektralkoeffizienten die reellen Spektralkoeffizienten zu berechnen.
23. Computer-Programm mit einem Programmcode zum Durchführen des Verfahrens gemäß Anspruch 18 , Anspruch 20 oder Anspruch 22 , wenn das Programm auf einem Computer abläuft .
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