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高効率音声符号化―MP3詳解―
- 2. 音の符号化 ● 音（アナログ量）→デジタルデータに変換 – コンピュータで扱える – デジタル回線での伝送 ● どうやってデジタル化するか？ – 目標 ● アナログに戻したときの音質がよい方がいい ● デジタルデータにしたときのビット数が少ない方がいい – 方法 ● 音声のいろいろな性質を利用する
- 3. 音声符号化の基本事項 ● サンプリング – 時間的に連続する信号の「とびとび」の時間での値だけ を観測する – 「とびとび」の速さ：サンプリング周波数 fs – 入力信号がfs/2以下の周波数成分だけを含む場合に は，サンプリングされたデータから元の信号が復元でき る（サンプリング定理）
- 4. 音声符号化の基本事項 ● 量子化 – 信号の大きさを「とびとび」の値に丸める ● 整数で値を表現できる – 「とびとび」の幅：量子化幅 – 量子化した信号と元の信号の差：量子化誤差
- 5. サンプリングと量子化：どうする？ ● サンプリング周波数：どの程度の高さの音まで再 現するかで決まる – CD：44.1kHz (22.05kHzの音まで再現) ● 量子化：どの程度の雑音まで許容するかで決まる – 音の符号化とはつまり「どう量子化するか」
- 6. PCM符号化 ● PCM(Pulse Code Modulation) – 量子化した値をそのまま2進数の数字として符号化 ● PCMの要素 – 1サンプルあたり何ビット使うか – 量子化の間隔をどうするか ● 等間隔に量子化：線形量子化(linear quantization) ● 等しくない間隔で量子化：非線形量子化(nonlinear quant.) ● PCM符号の例 – CD:16bit線形量子化 – VoIP(G.711): 8bit 非線形量子化
- 7. PCM符号化の問題点 ● 情報量が多過ぎる – ステレオ音源： 44100*16*2=1411 kbit/s – 3分の音源で31Mbyte ● それがどうした？ – CDに記録されている分には問題ない – 蓄積・伝送が問題 ● 解決策 – 出来るだけ縮めたらどうか？
- 8. 音の不可逆圧縮 ● 可逆圧縮と不可逆圧縮 – 圧縮前のデータが完全に復元できるかどうか – 不可逆圧縮は完全復元できないが圧縮率が高い ● Cf. 画像の可逆・不可逆圧縮 – 可逆： GIF, PNGなど (BMPは非圧縮) – 不可逆： JPEG, JPEG2000など ● 音の場合 – 可逆： Flac, Sphereなど – 不可逆： MP3, AAC, WMAなど
- 9. 不可逆圧縮だとどれくらい縮むのか ● 44.1kHzサンプリング、16bit 量子化、2chステレオ – 非圧縮： 1411 kbit/s – MP3: 128 ～ 256 kbit/s ぐらい 1サンプルあたり 1.5～3bit ！ ● どうすればここまで縮むのか？ – 全てのサンプルを3bitで量子化したら聞くに堪えない – 聞こえる部分は細かく量子化 – 聞こえない部分は省略
- 12. 聞こえる音だけ鳴らすには ● まず音を周波数成分に分解する – 音の聞き取りやすさは周波数依存 ● 異なる周波数で異なる量子化 – 聞こえやすい周波数は細かく、聞こえない周波数は 粗く – マスキングされる部分はどうせ聞こえないので量子 化は粗くてもよい
- 14. 周波数成分への分解 ● 原信号を異なる周波数成分に分け，周波数成分ご とに異なる量子化を行う ● どうやって周波数に分けるか？ – データ量が増加してはいけない – 量子化誤差の影響をできるだけ抑える ● ふつうの周波数分析方法は・・・ – バンドパスフィルタバンク(BPF)：データ量が増える – 高速フーリエ変換(FFT) – 離散コサイン変換(DCT) 量子化誤差の影響を低減しよう とするとデータ量が増える
- 18. 不連続を防ぐためには 分析窓 (フレーム) FFT 窓関数 フレームシフト ハニング窓など IFFT 符号化 復号化 重なりのある分析窓 を使う場合 ● さまざまな分析窓が使える ● 窓の両端での不連続を抑える ● データ量が2倍に増える 窓幅の半分ずつ ずらして重ね合 わせる (Overlap-Add)
- 19. 窓関数とOverlap-Add x(t) T w(t)= 1 2 (1−cos(2πt/T )) x(t ;0)=x(t)w(t) x(t ;1)=x(t)w(t−T ) x(t ;2)=x(t)w(t−2T ) （ハニング窓の例） 端が0になるので不連続の影響を 低減することができる
- 20. 窓関数とOverlap-Add ● Overlap-Addで元に戻る窓関数の条件 w(t)+w(t+T /2)=1 w(t)+w(t+T /2)= 1 2 {(1−cos(2π t T ))+ (1−cos(2π(t+T /2) T ))} = 1 2 {(1−cos(2π t T ))+ (1−cos(2π t T +π))} = 1 2 {(1−cos(2π t T ))+ (1+cos(2π t T ))} = 1 2 (1+1)=1
- 22. 解決策 ● BPFの問題点の解決 – 共役ミラーフィルタ(QMF) / ポリフェーズフィルタバン ク – バンドパスフィルタとダウンサンプリングの組み合わ せ ● FFT（など）の問題点の解決 – 修正離散コサイン変換(MDCT) – 周波数変換した結果が窓長の半分になる
- 23. MPEG1 audio ● 映像符号化規格MPEGの音声部分 – Layer 1 (MP1), layer 2 (MP2), layer 3 (MP3)がある – 周波数分析，心理聴覚モデル，非線形スカラ量子化 polyphase filter bank/ MDCT 量子化 量子化 量子化 量子化 bit- stream 形成 bit- stream 分離 逆量子化 逆量子化 逆量子化 逆量子化 時間 領域に 戻す FFT 心理 音響 モデル
- 24. 共役ミラーフィルタ ● Quadrature Mirror Filter (QMF) ● 入力信号を，同じデータ量のまま低域と高域の情 報を含む信号に分離する ● 分離した情報を合わせることで，元の信号が完全 に復元される ● 簡単なQMFの例 (Haar Wavelet) yi= x2ix2i1 2 zi= x2i−x2i1 2 x2i= yizi x2i1=yi−zi QMF 分離 QMF 合成xi xi zi yi 高域 低域
- 25. Haarフィルタの周波数特性 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 m1m0
- 27. ポリフェーズフィルタバンク m1 (w) m0 (w) x(t) 4 4 ● 複数のバンドパスフィルタと間引き演算の組み合 わせ m2 (w) 4 m3 (w) 4 N点 N/4点 N/4点 N/4点 N/4点
- 28. MP1 ● MPEG1 audio layer 1 – ポリフェーズフィルタバンクによる周波数分析 – 12サンプルごとに正規化＋スカラ量子化 polyphase filter bank 非線形 スカラ量子化 32帯域 非線形 スカラ量子化 正規化 正規化 ブロック平均パワー スカラ量子化 ブロック平均パワー スカラ量子化
- 29. 修正離散コサイン変換(MDCT) ● Modified Discrete Cosine Transformの略 ● n点の時間領域信号をn/2点の周波数領域信号に 変換する ● n/2点オーバーラップ窓を利用する X m=∑ k=0 n−1 f k xkcos { 2n 2 k1 n 2 2m1 } xk= 4 f k n ∑ m=0 n/2−1 X mcos { 2n 2k1 n 22m1 }
- 30. 修正離散コサイン変換(MDCT) ● 窓関数の利用 – Princen-Bradley条件を満たす f (k)2 +f (k +n/2)2 =1 ● よく利用される窓関数 – サイン窓 – Vorbis窓 – カイザー・ベッセル派生窓 f (k)=sin(π(k +1/2) n ) 0≤k <n f (k)=sin (π 2 sin 2 (π(k +1/2) n )) f (k)= √∑ j=0 k w j /∑ j=0 n w j wk= I 0(πα√1−(2k /n−1) 2 ) I 0(πα)
- 31. MCDTとIMDCT x(k) f (k) n点 X (m) n/2点 cos係数をかける cos係数をかける f (k) n点 元の信号 とは異なる f (k)x(k)
- 32. 2回窓関数をかける理由 ● 何のためにMDCTとIMDCTの両方で窓関数をか けるのか？ – 単なる変換-逆変換なら1回でよい – の時点で信号の両端は（ほぼ）0 →周波数領域での操作による誤差で，そのまま では逆変換結果の両端が0でなくなる →もう一度窓関数をかけることにより信号の両端 を0にする ● サイン窓の場合 – 2回かければ，最終的な窓はハニング窓と同じ f (k )x(k)
- 33. 時間領域折り返し歪み ● IMDCTの結果は原信号と一致しない –MDCTの結果，情報が半分になっているので 元に戻るはずがない –どうなっているのか？ 前半：奇関数 後半：偶関数 原信号の前半と後半を x1(t), x2(t) とする x(t)=(x1(t), x2 (t)) それぞれの時間反転 信号を x1 R (t), x2 R (t) とすれば，IMDCTに よる復元信号は ̂x(t)=(x1(t)−x1 R (t) 2 , x2(t)+x2 R (t) 2 ) （窓関数 の影響を 除いてみ たもの）
- 34. 時間領域折り返し歪みキャンセル ● TDAC (Time-Domain Aliasing Cancellation) ＋ x2(t)+x2 R (t) 2 x2(t)−x2 R (t) 2 x2(t) x2(t)
- 36. MP3 ● ポリフェーズフィルタバンク＋MDCTによる分析 ● 可変フレーム長（標準18点） ● エントロピー符号化 polyphase filter bank 非線形 スカラ量子化 32帯域 非線形 スカラ量子化 MDCT MDCT Huffman 符号化 bitstream
- 39. プリエコーとは
- 40. 量子化 ● 周波数分析した信号を周波数ビンごとに量子化 ● 量子化の精度をコントロールすることで全体の情 報量を減らす ● 量子化精度は心理音響モデル(psychoacoustic model)によってコントロールされる
- 42. 心理音響モデルとその役割 ● 信号そのものの周波数 分析とは独立に分析さ れる ● 量子化をどの程度の精 度で行うかを周波数ご とに制御する – その周波数の音の 「聞こえやすさ」を推 定する – Model IとIIの2種類 が定義されている polyphase filter bank/ MDCT 量子化 量子化 量子化 量子化 bit- stream 形成 FFT 心理 音響 モデル
- 44. 分析帯域とspreading function 0.00.40.8 分析のための（臨界）帯域 0 22kHz 高周波ほど帯域が広い（Bark scale） Spreading function ある周波数成分の聴覚的強度への周辺からの影響 spread( f 1 , f 2)
- 45. 閾値の計算(1) ● 予測不可能性指標 – 過去2フレームの線形外挿と現在のフレームとのずれ（その 成分が雑音性かどうかを表す） ● 臨界帯域パワー – パワースペクトルから各帯域のパワーを計算 – Spreading functionを畳み込んで聴覚的な実効パ ワーを計算 E(b ,t)= ∑ k=klow (b) khigh(b) ∣X (k ,t)∣ 2 Ecb(b ,t)=∑ n=1 bmax E(b ,t)spread(bval (n),bval(b)) cw (k ,t)= ∣X (k ,t)− ̂X (k ,t)∣ ∣X (k ,t)∣+∣̂X (k ,t)∣ X (k ,t) ̂X (k ,t)
- 46. 閾値の計算(2) ● 重みつき臨界帯域パワー – パワーを予測不可能性指標で重み付け ● 許容SNRへの変換 C (b ,t)= ∑k=klow (b) khigh (b) cw (k ,t)∣X (k ,t)∣2 Ctb(b,t)=∑ n=1 bmax C (b ,t)spread(bval(n),bval(b)) 5 10 15 20 25 30 35 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 Ctb /Ecb SNR(dB) その帯域でどの程度の量 子化雑音を許容するかの 比率
- 48. 量子化・符号化 ● MP3は基本的に固定ビットレート符号化 （可変ビットレートも可能だが) ⇒与えられたオーディオデータを固定ビットレートで 符号化する工夫が必要 ● 繰り返しによる量子化レベルの最適化 – ある細かさで量子化してみる – その結果をエントロピー符号化によって圧縮 ● 目標ビットレートより小さければ，もっと細かく量子化 ● 目標ビットレートより大きければ，もっと荒く量子化 – 目標ビットレートに十分近くなるまで以上を繰り返す
- 49. 全体ループ グローバルゲイン，スケールファクタの初期化 do // 外側のループ：全体のビットレートを合わせる グローバルゲイン初期化 do // 内側のループ：MDCT係数の量子化と圧縮 グローバルゲインを調整 MDCTのスケールファクタを調整 x ←量子化されたMDCT係数 L ←xのビット長 while L > Lg // Lg: 目標の情報量 スケールファクタの各帯域の雑音パワーを求める // スケールファクタの調整 for i ← 1 to 帯域数 if i番目の雑音パワー > i番目のマスキング閾値 then i番目のスケールファクタを増加 end if end for until no scalefactor was changed
- 50. ゲイン調整と量子化 xr[i]←xr[i]2 (1+Sg)I q[b] 2 Sg: グローバルゲイン Iq[b]: スケールファクタ i番目のMDCT係数に対応するスケールファクタ帯域番号 をbとする ix[i]←int(∣xr[i]⋅2 − (qquant+quantanf ) 4 ∣ 3 4 −0.0496) qquant, quantanf : 量子化ステップ 異なるqquantに対する 量子化の結果
- 51. エントロピー符号化 ● 基本的にはハフマン符号化を使う – 事前に量子化値と符号化ビットパターンの対応表を 作っておく ● 周波数領域を3つに分ける 0 100 200 300 400 500 600 -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 MDCT dimension MDCTvalue Big values 1 Zeros 1 sample to 1 code 4 samples to 1 code Runlength encoding
- 52. MP3パケット ● MP3は「グラニュル」という単位で扱われる – グラニュルはおよそ分析フレームに対応 – ２グラニュルで1パケット – 複数チャネルのグラニュルは1つのパケット Granule Ancillary data (opt.) Granule Granule Granule Header 2つ目のグラニュルのパラメータ（スケールファクタなど)が1つ目と同じ場合には， 適宜それらを省略することでビットレートを削減する
- 53. END DETERMINATION OF NON TRANSMITTED SUBBANDS ADJUSTMENT TO FIXED BIT RATE DESIRED BIT RATE CALCULATION OF REQUIRED BIT ALLOCATION CALCULATION OF MASKING THRESHOLD AND SIGNAL TO MASK RATIOS F.F.T. ANALYSIS CODING OF SCALE FACTORS CALCULATION OF SCALE FACTORS SUBBAND ANALYSIS FILTERING DESIRED BIT RATE DETERMINATION OF NON TRANSMITTED SUBBANDS ADJUSTMENT TO FIXED BIT RATE CALCULATION OF REQUIRED BIT ALLOCATION CALCULATION OF MASKING THRESHOLD AND SIGNAL TO MASK RATIOS F.F.T. ANALYSIS CODING OF SCALE FACTORS CALCULATION OF SCALE FACTORS SUBBAND ANALYSIS FILTERING BEGIN OF LEFT CHANNEL BEGIN OF RIGHT CHANNEL DETERMINATION OF APPROPRIATE NUMBER OF COMBINED SUBBANDS SUMMATION OF LEFT AND RIGHT SUBBANDS & SCALING DESIRED BIT RATE CODING OF BIT ALLOCATIONS NORMALISATION, QUANTISATION AND CODING OF SUBBAND SAMPLES CODING OF BIT ALLOCATIONS FOR COMBINED SUBBAND SAMPLES NORMALISATION, QUANTISATION AND CODING OF COMBINED SUBBAND SAMPLES FORMATTING THE AUDIO FRAME CODING OF BIT ALLOCATIONS NORMALISATION, QUANTISATION AND CODING OF SUBBAND SAMPLES マルチチャネル信号の扱い
- 54. ステレオとMSステレオ ● ステレオ符号化 – 右チャネルと左チャネルを独立に符号化 ● ミッドサイド(MS)ステレオ符号化 – 左右チャネル信号の和と差を独立に符号化 – 左右チャネル差は小さいので全体の情報量を抑え ることができる – 情報量を削りすぎると音の立体感が失われる ● ジョイントステレオ – 信号の性質によってステレオとMSステレオを自動 的に切り替え
- 55. MP3のビットレートと音質 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 -2 -1.8 -1.6 -1.4 -1.2 -1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0 bitrate [kbit/s] ODG 192k 160k 128k
- 56. レポート課題 ● Advanced Audio Coding (AAC)ではMP3で利用 されていないさまざまなオーディオ圧縮技術が利用 されている．それらの技術について調査し，A4用 紙1ページ程度にまとめて提出せよ．