CN100493199C - 编码装置、编码方法和码本 - Google Patents

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Abstract

一种编码装置(500)包括：一个四层码本，其示出唯一指示以一递增的各个N(N是自然数)个整数的N个码字；以及第一到第三层码本，其示出唯一指示作为N个整数的一个子集的各个M(M是自然数，满足M＜N)个整数的M个码字，并且使用第一到第四层码本中的任意一个来编码数字信号。因此，即使从第一到第四层码本中的一个切换到其中的另一个时，编码装置(500)也无需进行重新缩放。

Description

编码装置、编码方法和码本
技术领域
本发明涉及一种编码装置、一种用于有效地编码音频信号和视频信号的编码方法以及用于编码的码本。
背景技术
以霍夫曼编码(Huffman coding)方法为代表的多种有效的可变长度编码方法，已经被音频信号和视频信号编码所采用。例如：通常被称为MPEG-2 AAC(Moving Picture Coding Experts Group-2，AdvancedAudio Coding：运动图像编码专家组-2，先进音频编码)等的国际标准ISO/IEC 13818-7，就作为一种音频信号编码方法而闻名。在该编码方法中，采用多种霍夫曼编码方法，这是因为它们的编码效率非常高。
在AAC的情况下，为了获得数据量的压缩，MDCT(ModifiedDiscrete Cosine Transform：改进的离散余弦变换)系数被缩放和量化为整数，然后，量化过的系数被表示为霍夫曼码字。这里，在AAC霍夫曼编码中，霍夫曼码字被分配给在一个确定的最大和最小量化整数值范围内作为量化代表点的所有整数。类似这样的霍夫曼码字的分配意味着通过均匀间隔的代表点，对某一最大和最小值之间的距离表示为欧几里得距离。结果，可以仅在每个空间中无误地控制量化误差，而不考虑将要量化对象的分布。另外，使用多个具有不同量化精度的霍夫曼码本，提供了在对于更大量化误差的更少比特消耗以及对于更小量化误差的更多比特消耗之间的选择。
图1示出利用常规AAC方法来编码音频信号的编码装置100的结构。编码装置100包括缩放单元101、量化单元102、码字生成单元103、码本保存单元104和码流生成单元105。通过以固定频率来采样模拟音频信号获得的时域中的数字音频信号，被以规则的时间间隔分割成多组固定数目的采样，所述采样被通过MDCT转换成作为频域中的数据的MDCT系数，然后被作为输入数字信号Y输入到编码装置100中。输入数字信号Y被输入到缩放单元101，该缩放单元101用对于每个被称为缩放因子频带的频带的某一增益A，对包含于每个频带内的MDCT系数进行缩放。缩放单元101输出缩放增益A到码流生成单元105中，并将作为缩放结果所获得的MDCT系数X输出到量化单元102中。量化单元102使用预定的变换公式，量化缩放过的MDCT系数X。更具体地说，在AAC方法的情况下，对以浮点数表示的MDCT系数进行舍入得到整数值，就是其量化。码字生成单元103参考存储在码本保存单元104中的码本，对量化过的MDCT系数进行编码，并输出其码字C到码流生成单元105中。码流生成单元105将头信息等添加到增益A和在该缩放因子频带内的码字C中，并将它们作为码流输出，其中，增益A从缩放单元101输入，码字C从码字生成单元103输入。在码本保存单元104中，存储了具有不同量化精度的多个码本。如果参考存储在码本保存单元104中的多个码本中具有较低量化精度的码本来执行编码，码流比特数可以被减少，但作为代价，引入更大的量化误差。相反，如果参考具有较高量化精度的码本来进行编码，量化误差可以被减小，但作为代价，需要更多的码流比特数。总之，该编码装置100通过从具有不同量化精度的多个码本中选择适合于编码的码本，提高了编码效率。
图2示出在如图1所示的常规编码装置100的码本保存单元104中存储的具有不同量化精度的码本201至204的例子。在码本201中，量化值可以是在最大值“1”和最小值“-1”之间的任意整数“-1”、“0”和“1”，并且量化值的码字被用0和1表示为二进制数。在码本202中，量化值可以是在最大值“2”和最小值“-2”之间的任意整数“-2”、“-1”、“0”、“1”和“2”，并且量化值的码字被用0和1表示为二进制数。在码本203中，量化值可以是在最大值“3”和最小值“-3”之间的任意整数“-3”、“-2”、“-1”、“0”、“1”、“2”和“3”，并且量化值的码字被用0和1表示为二进制数。在码本204中，量化值可以是在最大值“4”和最小值“-4”之间的任意整数“-4”、“-3”、“-2”、“-1”、“0”、“1”、“2”、“3”和“4”，并且量化值的码字被用0和1表示为二进制数。这些码字仅仅是一些例子，本发明不局限于此。
图3示出用于参考图2中的每个码本，对将要量化的对象X进行量化的代表点(量化值X’)的分布，即作为代表点的整数集。如图2和图3所示，码本201示出码字被分配到三个代表点“1”、“0”和“-1”上。在该情况下，作为将要量化的对象X1的MDCT系数被缩放，从而成为大约在最大值“1”和最小值“-1”之间的值(但不局限于那些值)。如上所述，在参考码本201进行编码的情况下，为表示各自的代表点，码字仅需要三个值，因此仅需要很少数目的比特。码本202示出码字被分配到作为量化值X2’的五个代表点“2”、“1”、“0”、“-1”和“-2”上。在该情况下，作为将要量化的对象X2的MDCT系数被缩放，从而成为大约在最大值“2”和最小值“-2”之间的值(但不局限于那些值)。如上所述，在参考码本202进行编码的情况下，为表示五个量化值X2’，需要具有比在码本201中表示三个量化值X1’的情况下更多比特数的码字。类似地，在参考码本203进行编码的情况下，码字被分配到从“-3”到“3”的七个量化值X3’上，并且作为将要量化的对象X3的MDCT系数被缩放，从而成为大约在最大值“3”和最小值“-3”之间的值。在参考码本204进行编码的情况下，码字被分配到从“-4”到“4”的九个量化值X4’上，并且作为将要量化的对象X4的MDCT系数被缩放，从而成为大约在最大值“4”和最小值“-4”之间的值。在AAC作为音频编码方法的情况下，使用如上所述方法来进行量化和编码。
另外，如图2所示，设计码本201至204，使得较短比特形式的码字被分配到频繁出现的量化值上。
然而，在常规方法中，将要量化的对象仅仅被量化成多个代表点，这些代表点均匀间隔分布在以0为中心的正方向和负方向上，而不考虑对象的实际分布情况。例如，由图3显见，对应于码本201至204的代表点301至304，以相同的间隔分布在以0为中心的正方向和负方向上。将要量化的对象以相同的间隔分布，这在统计上是常见的，但很难说它们总是以0为中心均匀间隔分布并且从不偏向正方向或负方向。
此外，在常规方法中，使用多个具有不同量化精度的霍夫曼码本来量化将要量化的对象，以提高编码效率。然而，当从一个码本切换到另一个具有不同量化精度的码本时，将要量化的对象需要被重新缩放，以适合另一个码本的精度。图4是示出在常规编码装置100使用具有不同量化精度的码本进行编码的情况下，编码处理过程的例子的流程图。这里，作为编码方法的一个例子，将对首先参考具有最高量化精度的码本进行编码的情况进行说明。假定在该情况下，当缩放因子频带中的比特数超过作为使用具有最高量化精度的码本进行编码的结果的参考值时，参考具有低一级量化精度的码本进行编码，然后，这样的编码被重复进行，直至该缩放因子频带中的比特数成为参考值或更小或不存在具有更低量化精度的码本为止。首先，在每个缩放因子频带中的“N”(其中，N是自然数)个MDCT系数(y1，y2，y3，......，yN)被输入到缩放单元101中(S401)。缩放单元101对输入的MDCT系数进行缩放，使得其值落入到具有最高量化精度的码本中的代表点范围内(S402)。例如，在参考码本204进行编码的情况下，当等式-4<(yk/A)＝xk<+4(其中k＝1，2，......，n)对所有这些MDCT系数成立时，缩放单元101以增益A对第“k”个MDCT系数yk进行缩放。量化单元102对缩放过的MDCT系数xk进行舍入，并且码字生成单元103从码本204中读出码字Ck，其中码字Ck将被分配给通过舍入获得的量化值xk’。码字生成单元103计算该缩放因子频带中N个码字(C1，C2，C3，......，CN)的总比特数(S403)，并且判断计算出的总比特数是否是目标比特数或者小于目标比特数(S404)。
当在步骤S404中该缩放因子频带中的码字的总比特数目标比特数或者更小时(S404中“是”)，码字生成单元103把用于编码该缩放因子频带的码本ID(或者序号等)和该缩放因子频带中的码字(C1，C2，C3，......，CN)输出到码流生成单元105中。码流生成单元105输出码流，包括：从码字生成单元103输出的码本ID和在该缩放因子频带中的码字(C1，C2，C3，......，CN)；从缩放单元101输出的缩放增益A(S405)。在下一个缩放因子频带中的MDCT系数被输入到编码装置100中，编码装置100从步骤S401开始上述处理。
当在步骤S404中该缩放因子频带中的N个码字(C1，C2，C3，......，CN)的总比特数大于目标比特数时(S404中“否”)，码字生成单元103命令缩放单元101在同一缩放因子频带中，对MDCT系数(y1，y2，y3，......，yN)进行重新缩放，使得其值落入到具有低一级量化精度的码本的代表点的值范围内。根据该指令，缩放单元101返回步骤S402中的处理并重新缩放系数(S402)。更具体地讲，出于参考具有比码本204低一级量化精度的码本203进行编码的目的，当等式-3<(yk/A)＝xk<+3(其中k＝1，2，......，n)对所有这些MDCT系数成立时，缩放单元101用增益A对第“k”个MDCT系数yk进行缩放。量化单元102对缩放过的MDCT系数xk进行舍入，码字生成单元103从码本203中读出码字Ck，其中该码字Ck将被分配给通过舍入获得的量化值xk’。码字生成单元103计算在该缩放因子频带中的N个码字(C1，C2，C3，......，CN)的总比特数(S403)，并且判断计算出的总比特数是否是目标比特数或者更小(S404)。在该缩放因子频带中的N个码字(C1，C2，C3，......，CN)的总比特数在这次仍然大于目标比特数的情况下，编码装置100返回步骤S402中的处理，修改增益A的值，并且重复步骤S402至S404的处理，直到不存在具有更低量化精度的码本或者在缩放因子频带中的总比特数成为目标比特数或者更小。
如上所述，为了重复缩放，不但需要对包含于每个缩放因子频带中的N个MDCT系数进行分割，而且需要将这N个MDCT系数的每个实数值与代表点的值范围进行比较。这些分割和比较需要大量的计算，这给编码带来了问题。
与上文所述背景相反，本发明的目的是提供一种编码装置和一种解码装置，其中该编码装置允许更有效的编码，而不增加由重新缩放引起的处理负载。
发明内容
为了解决该问题，根据本发明的编码装置是一种用于参考码本来编码数字信号的编码装置，包括：保存单元，用于保存第一码本和至少一个第二码本；编码单元，用于参考保存在保存单元中的多个码本之一，用码字替换数字信号，其中，第一码本示出在N(N是自然数)个码字和N个连续整数之间的一一对应关系，所述至少一个第二码本示出在M(M是小于N的自然数)个码字和M个整数之间的一一对应关系，并且编码单元使用由数字信号指示的整数值来参考保存在保存单元中的第一和第二码本之一。
根据如上所述的本发明，使用了不同类型的码本，集中注意在该事实，即用于量化的代表点并不总是需要由在最大值和最小值之间的值范围内均匀间隔分布的代表点来表示。更具体地讲，在常规码本中，代表点由在最大值和最小值之间的值范围内的所有整数值来表示，而在本发明的码本中，它们可以由较少数目的整数值来表示，少于在最大值和最小值之间的值范围内的所有整数值。结果，在同一范围内的代表点的分布可以被作为一个新的特性添加到本发明的码本中。另外，代表点数目的变化意味着具有不同量化精度的多个码本，其中所述代表点数目少于在最大值和最小值之间的值范围内所有整数的数目。因此，通过根据将要生成的码流的比特数来切换量化精度，可以提高编码效率。此外，由于对所有的码本来说，最大值和最小值是相同的，即使从具有一个量化精度的一个码本切换到具有另一个量化精度的另一个码本，也无需进行重新缩放，这样，就可以减少切换码本所需的计算量。结果，可以预期，本发明的编码装置提供了各种优点，如它被实现在LSI和软件中时，可以减少功耗。
作为关于本申请技术背景的更多信息，2003年6月16日提交的日本专利申请No.2003-170287的公开，包括说明书、附图和权利要求，在此被全部引入作为参考。
附图简述
从以下结合附图对本发明进行的描述中，本发明的这些和其它目的、优点和特性将变得显而易见，其中附图说明了本发明的一个特定实施例。在这些附图中：
图1示出利用常规ACC方法来编码音频信号的编码装置的结构；
图2示出在如图1所示的常规编码装置的码本保存单元中存储的具有不同量化精度的多个码本的例子；
图3示出用于参考图2中的每个码本对将要量化的对象X进行量化的量化代表点(量化值X’)的分布；
图4是示出在常规编码装置使用具有不同量化精度的码本进行编码的情况下的编码处理过程的一个例子的流程图；
图5是示出第一实施例中的编码装置的结构的方框图；
图6示出缩放后的量化代表点的分布的一种形式和其中代表点的分布偏向“+2”的一组码本中的量化精度之间的关系；
图7示出缩放后的量化代表点的分布的另一种形式和其中代表点均匀间隔分布在“0”周围的码本中的量化精度之间的关系；
图8示出缩放后的量化代表点的分布的另一种形式和其中代表点的分布偏向“-2”的一组码本中的量化精度之间的关系；
图9示出代表如图6所示的量化方法的本实施例的码本的例子；
图10是示出本实施例中的编码装置的操作的流程图；
图11是示出第一实施例中的解码装置的结构的方框图；
图12示出用于第二实施例中编码装置进行的编码的码本的代表点的二维分布的例子；以及
图13示出在诸如ACC这样的常规编码方法中使用的码本的代表点的二维分布的例子。
具体实施方式
下面将参考附图说明本发明的实施例中的编码装置和解码装置。
(第一实施例)
图5是示出第一实施例中的编码装置500的结构的方框图。在图5中，相同的参考号码被分配给编码装置500中与如图1所示的编码装置100中相同的部分。编码装置500是一种参考具有不同量化精度的多个码本之一来进行编码的编码装置。这里，这些码本在相同的整数值范围内具有不同的量化代表点分布，并且由于在那一整数范围内的代表点数目不同，因此具有不同的量化精度。编码装置500包括量化单元102、码流生成单元105、缩放单元501、码字生成单元503和码本保存单元504。除了当码字生成单元503从一个码本切换到另一个码本时缩放单元501不进行重新缩放之外，缩放单元501与缩放单元101相同。与缩放单元101的情况相同，缩放单元501使用等式1等把诸如(多个)MDCT系数Y这样的将要进行编码的数字信号分解成增益A和作为将要量化的(多个)对象的(多个)因子X。
Y＝A·X......等式1
这里，A和X可以是整数值，也可以是浮点数值。为简化起见，X是浮点数值。量化单元102通过舍入等把所输入的X量化成整数值X’。码字生成单元503在码本504中搜索分别对应于所输入的整数值X’的码字，并且将其作为码字C输出。然而，码字生成单元503与码字生成单元103的不同之处在于，前者通过获得从量化单元102输入的量化值X’的均值和离差(dispersion)，来检查将要量化的对象的分布偏差，并且根据分布偏差从多组码本中选出一组，用以编码量化值。对应于将要量化的对象的分布偏差的每组码本包括具有不同量化精度的多个码本。码字生成单元503首先使用在所选码本组中具有最高量化精度的码本进行编码，计算在一个缩放因子频带中的码字的总比特数，并且判断所计算出的总比特数是否是目标比特数或者更小。当它是目标比特数或者更小时，码字生成单元503将ID或者用于识别用于编码的码本的码本号以及通过编码获得的码字C输出到码流生成单元105中。当在该缩放因子频带中的码字的总比特数大于目标比特数时，码字生成单元503将该码本切换到另一个具有低一级编码量化精度的码本。此时，和码字生成单元103不同，码字生成单元503并不命令缩放单元501进行重新缩放。以这种方式，码字生成单元503重复编码并计算总比特数，直至在该缩放因子频带中的码字总比特数成为目标比特数或者更小或者不存在具有更低量化精度的码本为止。码流生成单元105利用从缩放单元501输出的增益A(或者指示增益A的索引)、从码字生成单元503输出的码字C以及用于识别码本的ID，来生成比特流。码本保存单元504保存具有不同量化精度的多组码本，并且每组码本具有自己的将要量化的对象的分布偏差，而不像码本保存单元104那样，仅保存具有不同量化精度的一组码本。
由于本实施例的特点在于如何构造多组码本，因此将通过与常规码本进行比较，对如上所述构造的编码装置500中使用的码本进行详细说明。将使用图6、图7、图8和图9说明本实施例中的量化方法和编码方法。将使用图2和图3说明常规技术。此外，在本实施例中的情况是，输入到量化单元502中的值(将要量化的对象)X是一维值。
图6示出缩放后的量化代表点的分布的一种形式601至604和其中代表点的分布偏向“+2”的一组码本中的量化精度之间的关系。图7示出缩放后的量化代表点的分布的另一种形式701至704和其中代表点均匀间隔分布在“0”周围的码本中的量化精度之间的关系。图8示出缩放后的量化代表点的分布的另一种形式801至804和其中代表点的分布偏向“-2”的一组码本中的量化精度之间的关系。图6、图7和图8中的每个阴影块指示每个代表点。
图6示出在代表点的分布偏向“+2”的码本组中，量化代表点的分布情况601至604，码字被分配到这些量化代表点上。在代表点的分布601中，码字被分配到从“-4”到“4”的九个值中的代表点的整数值“4”、“2”和“0”上。在分布602中，码字被分配到代表点“4”、“2”、“1”、“0”和“-4”上。在分布603中，码字被分配到代表点“4”、“2”、“1”、“0”、“-1”、“-3”和“-4”上。在分布604中，码字被分配到从“-4”到“4”的所有九个整数值上，这与常规码本204的情况相同。
图7示出在代表点均匀间隔分布在“0”周围的码本组中，量化代表点的分布701至704，码字被分配到这些量化代表点上。在代表点的分布701中，码字被分配到代表点的整数值“2”、“0”和“-2”上。在分布702中，码字被分配到代表点“4”、“2”、“0”、“-2”和“-4”上。在分布703中，码字被分配到代表点“4”、“2”、“1”、“0”、“-1”、“-2”和“-4”上。在分布704中，码字被分配到从“-4”到“4”的所有九个整数值上，这与常规码本204的情况相同。
图8示出在代表点的分布偏向“-2”的码本组中，量化代表点的分布801至804，码字被分配到这些量化代表点上。在代表点的分布801中，码字被分配到代表点的整数值“0”、“-2”和“-4”上。在分布802中，码字被分配到代表点“4”、“0”、“-1”、“-2”和“-4”上。在分布803中，码字被分配到代表点“4”、“3”、“1”、“0”、“-1”、“-2”和“-4”上。在分布804中，码字被分配到从“-4”到“4”的所有九个整数值上，这与常规码本204的情况相同。
在图6、图7和图8中代表点的分布601、701和801的每一个中，作为代表点的阴影块的数目是三，这与图3的分布301中阴影块的数目相同。在图6、图7和图8中代表点的分布602、702和802的每一个中，作为代表点的阴影块的数目是五，这与图3的分布302中阴影块的数目相同。在图6、图7和图8中代表点的分布603、703和803中，作为代表点的阴影块的数目是七，这与图3的分布303中阴影块的数目相同。在图6、图7和图8中代表点的分布情况604、704和804的每一个中，代表点的数目和其分布与图3的分布304中的是相同的。这里将注意力集中在的阴影块的数目上，该数目指示每个量化精度的码本中码字的数目。
在图6、图7、图8和图3中，对码本中相同数目的码字进行描述，这些码本具有以下各自对应于量化精度的分布形式：(1)代表点的分布601、701、801和301；(2)分布602、702、802和302；(3)分布603、703、803和303；(4)分布604、704、804和304。换句话说，这意味着在图6、图7、图8和图3中，具有相同量化精度的用于量化的码本具有相同数目的码字。
接着，仅关注在图6中的代表点分布下，分布601中的阴影块总是分布602中的阴影块，分布602中的阴影块总是分布603中的阴影块，分布603中的阴影块总是分布604中的阴影块。简而言之，在分布604中，在最大值和最小值范围内的所有块都是阴影块。这对于图7和图8中的分布701至704和801至804同样成立。分布701和801中的阴影块总是分布702和802中的阴影块，分布702和802中的阴影块总是分布703和803中的阴影块，分布703和803中的阴影块总是分布704和804中的阴影块。简而言之，在分布704和804中，在最大值和最小值范围内的所有块都是阴影块。这里，使用其中量化值按照如分布601、701或801所示分布的码本进行的量化被称为“第一层量化”。同样地，使用分布602、702或802的量化被称为“第二层量化”，使用分布603、703或803的量化被称为“第三层量化”，使用分布604、704或804的量化被称为“第四层量化”。此外，用于该第一、第二、第三和第四层量化的码本分别被称为“第一层码本”、“第二层码本”、“第三层码本”和“第四层码本”。
从第一层到第四层的任一种量化方法可以被应用到下面的情况，即将要量化的对象被缩放从而成为在最大值“4”和最小值“-4”之间的值。因此，即使量化方法改变成从第一层到第四层的任一种方法，也就是即使从第一层到第四层码本中的一个切换成其中的另一个，也无需进行重新缩放。另外，随着从第一到第四层数的增加，量化精度可以被安全地放大。在本实施例的第四层量化方法中，使用与常规分布304中的量化方法中相同的码本进行编码。因此，例如在预定通过具有最高精度的量化方法进行编码的情况下，无需由于在最高分辨率上进行编码而进行重新缩放，这不同与常规方法。所有要做的只是切换码本。另外，在将要量化的对象的信号分布提前给定的情况下，各层的量化值不局限于整数值序列，与常规技术相比，还可以根据分布，被更加灵活地设定。
图9示出本实施例中的码本的一个例子，代表如图6所示的量化方法。图2示出常规码本，代表如图3所示的量化方法。
在码本901中，作为量化代表点的量化值可以是在最大值“4”和最小值“-4”之间的任意三个整数(如“4”、“2”和“0”)，所有这三个量化值的码字被用0和1表示为二进制值(如111、100和0)。在码本902中，作为量化代表点的量化值可以是在最大值“4”和最小值“-4”之间的任意五个整数(如“4”、“2”、“1”、“0”和“-4”)，所有这五个量化值的码字被用0和1表示为二进制值(如1010、100、00、01和1011)。在码本903中，量化值可以是在最大值“4”和最小值“-4”之间的任意七个整数(如“4”、“2”、“1”、“0”、“-1”、“-3”和“-4”)，所有这七个量化值的码字被用0和1表示为二进制值(如10101、10100、100、00、01、10110和10111)。在码本904中，量化值可以是在最大值“4”和最小值“-4”之间的任意整数(“4”、“3”、“2”、“1”、“0”、“-1”、“-2”、“-3”和“-4”)，所有量化值的码字被用0和1表示为二进制值(如1010001、10101、1010000、100、00、01、10110、10111和1010010)。这些码字仅仅是举例，本发明不局限于此。
码本904中的量化值总是包括码本903中的量化值。码本903中的量化值总是包括码本902中的量化值。码本902中的量化值总是包括码本901中的量化值。因此，如果使用码本902而不是码本901进行量化，可以减小量化误差，或者至少避免量化误差的增加。同样地，如果使用码本903而不是码本902进行量化，可以减小量化误差，或者至少避免量化误差的增加。同样地，如果使用码本904而不是码本903进行量化，可以减小量化误差，或者至少避免量化误差的增加。因此，在本实施例中，当切换码本时，只要编码装置500缩放MDCT系数使得其值落入到最大值“4”和最小值“-4”之间的范围内，就无需进行重新缩放。另外，随着层数从码本901到码本904的增加，量化误差可以被减小。
另一方面，图9示出在具有最低量化精度的码本901中的码字的比特数较小，而在具有较高量化精度的码本中的码字比特数较大。例如，量化值“4”在具有最低量化精度的码本901中由3个比特111表示，但在具有较高量化精度的码本902中由4个比特1010表示。在具有更高量化精度的码本903中由5个比特10101表示，在具有最高量化精度的码本904中由7个比特1010001表示。如上所述，随着码本号从码本901到码本904的增加，代表点的数目增加，因此，比特消耗通常增长。换句话说，可以通过使用具有较少数目量化代表点的码本为编码进行量化，来减少比特消耗，或者可以通过使用具有较多数目量化代表点的码本为编码进行量化，来减小量化误差，虽然这样比特消耗会增加。
图10是示出本实施例中的编码装置500的操作的流程图。首先，每个频带中的“N(N是自然数)个信号值(y1，y2，y3，......，yN)被输入到缩放单元501中(S1001)，该缩放单元501对信号值(y1，y2，y3，......，yN)进行缩放，使得其值落入到一个预定的值范围内(S1002)。更具体地讲，缩放单元501对信号值(y1，y2，y3，......，yN)进行缩放，使得缩放过的信号值xk＝yk/A(其中，k＝1，2，......，N)落入到一个预定的范围内，即，例如在最大值“4”和最小值“-4”之间的范围内。量化单元102以预定的方法，例如，将大于1/2的部分计为1而舍去其余的部分，对缩放后的信号值Xk进行舍入。码字生成单元503分析由舍入获得的量化值Xk’的分布(S1003)。更具体地讲，它计算在该频带内量化值Xk’(k＝1，2，......，N)的均值和分布。该均值示出量化值Xk’的偏差集中在何处。该分布示出该频带内量化值Xk’偏离偏差中心的程度。码字生成单元503根据分析结果，切换码本组到最适合量化值Xk’的分布的一组码本(S1004)。码字生成单元503从码本保存单元504中读出属于合适码本组的所有层的码本，并且从每层的码本中读出码字Ck，码字Ck将被分配到量化值Xk’(k＝1，2，......，N)上。码字生成单元503还将读出的码字Ck分配到该频带内的N个量化值Xk’(k＝1，2，......，N)上，并且计算该频带内每层码字的总比特数(S1005)。
这里，假定从第一层到第四层的处理是并行进行的。更具体地讲，在码字生成单元503中，(1)用于进行第一层处理的处理单元读出第一层的码字Ck1，码字Ck1将被分配给量化值Xk’(k＝1，2，......，N)。(2)与处理(1)并行，用于进行第二层处理的处理单元读出第二层的码字Ck2，码字Ck2将被分配到量化值Xk’(k＝1，2，......，N)上。(3)与处理(2)并行，用于进行第三层处理的处理单元读出第三层的码字Ck3，码字Ck3将被分配到量化值Xk’(k＝1，2，......，N)上。(4)与处理(3)并行，用于进行第四层处理的处理单元读出第四层的码字Ck4，码字Ck4将被分配到量化值Xk’(k＝1，2，......，N)上。接着，码字生成单元503计算在该缩放因子频带中“N”个码字(C1，C2，C3，......，CN)的总比特数。更具体地讲，(1)用于进行第一层处理的处理单元计算该频带内第一层码字Ck1(k＝1，2，......，N)的总比特数。(2)与处理(1)并行，用于进行第二层处理的处理单元计算该频带内第二层码字Ck2(k＝1，2，......，N)的总比特数。(3)与处理(2)并行，用于进行第三层处理的处理单元计算该频带内第三层码字Ck3(k＝1，2，......，N)的总比特数。(4)与处理(3)并行，用于进行第四层处理的处理单元计算该频带内第四层码字Ck4(k＝1，2，......，N)的总比特数。码字生成单元503选择某一层码本，其中对于该层计算出的总比特数是目标比特数或者更小。或者，在没有任一层的总比特数是目标比特数或者更小的情况下，码字生成单元503选择第一层码本(S1006)。
码字生成单元503利用在步骤S1006(S1007)中选择出的码本对频带中的信号值进行编码，并且把用于编码频带内的信号值的码本ID(或者序号等)和频带内的码字(C1，C2，C3，......，CN)输出到码流生成单元105中。码流生成单元105输出码流，包括：从码字生成单元503输出的码本ID和缩放因子频带中的码字(C1，C2，C3，......，CN)；以及从缩放单元501输出的缩放增益A(S1008)。此后，下一个频带中的信号值被输入编码装置500，从步骤S1001开始如上所述的相同的处理过程。
如上所述，根据本实施例中的编码装置500，在每次码字生成单元503切换码本时，无需进行重新缩放，因此编码装置500中的处理负载可以被降低。另外，由于编码装置500保存了多组具有不同量化代表点分布的码本，因此在量化值的分布提前给定的情况下，可以依靠其分布选择出最优码本，这样，可以实现更加精确的量化和编码。此外，由于每组码本拥有多个具有不同量化精度的码本，因此可以进行更加有效的编码。
图11是示出第一实施例中的解码装置1100的结构的方框图。在第一实施例中的解码装置1100是一种解码装置，用于解码由第一实施例中的编码装置500编码的码流。该解码装置1100包括码流分离单元1101、解码单元1102、反向缩放单元1103和码本保存单元1104。在解码装置1100中，比特流经由记录媒体或传输路径，从外部被输入到码流分离单元1101中。码流分离单元1101根据预定的码流语法，从码流中分离出增益A、码字C和用于识别码本的序号或者ID。所分离出的码字C和用于识别码本的序号被输入到解码单元1102中。所分离出的增益A被输入到反向缩放单元1103中。存储在码本保存单元1104中的码本与存储在如图5所示的编码装置500中的码本保存单元504中的码本相同。解码单元1102基于用于识别码本的序号，识别出存储在码本保存单元1104中的一个码本。参考被识别的码本，解码单元1102基于该码本中描述的量化值X’和相应的码字C，进一步将码字C解码为量化值X’。从解码单元1102输出的量化值X’和从码流中分离出来的增益A被输入到反向缩放单元1103中。例如，反向缩放单元1103根据等式2等，以增益A放大从解码单元1102中输出的量化值X’，从而获得MDCT系数的值Y’。
Y’＝A·X’......        等式2
如上所述，根据本实施例，只要存储在编码装置500的码本保存单元504中的码本转变为具有如图6至8所示的不同代表点分布的任一个码本，编码装置500中的编码效率就可以被提高，而不会明显增加其计算量。另外，当解码在编码装置500中生成的比特码流时，解码装置1100可以基于在该码流中描述的增益A、码字C和用于识别码本的序号或者ID，毫无困难地把码流解码成数字信号。
(第二实施例)
在第一实施例中，已经说明了将要量化的对象是一维信号值的情况。然而，将要量化的对象无需总是一维的，也可以是多维的。为了简便起见，作为一个例子，将在下面参考图12和图13说明将要量化的对象是二维信号值的情况。图12示出用于第二实施例中编码装置进行的编码的码本的代表点的二维分布的例子。图13示出在诸如ACC这样的常规编码方法中使用的码本的代表点的二维分布的例子。图12和图13示意性地示出了在水平轴是x，垂直轴是y并且包括分量x和y的二维向量(x，y)给定的情况下，量化代表点的分布。这里，例如，两次连续采样的量化值可以被应用于该二维向量分量。
在本实施例中，例如，使用如图12所示的量化方法。更具体地讲。在第一层分布1201、第二层分布1202和第三层分布1203中的任一个中，x和y分量的最大值和最小值都是相同的，-3≤x≤3和-3≤y≤3，并且只有代表点的数目随着层数从第一层分布1201到第三层分布1203的增加而增加。在该结构下，一旦将要量化的对象被缩放并且发现它们被包含于第三层分布1203的任何区域，就可以选择具有最高编码效率的层的码本，从而使用这样被缩放过的值进行编码，而无需对其进行重新缩放。例如，将要量化的对象和代表点在第二层分布1202中或者第一层分布1201中并不总是相互匹配的。在那种情况下，可以判断在第二层分布1202或者第一层分布1201中，每个将要量化的对象靠近哪个阴影区域(代表点)，并且确定最近阴影区域内的代表点作为将要编码的量化值。如同一维分布的情况一样，随着用于量化的层的序号的增加，从第一层分布1201到第三层分布1203的代表点的数目也增加。因此，为了减少量化误差，对于量化，可以使用具有较大数目的代表点的码本，但随之带来比特消耗的增加。另一方面，为了减少比特消耗，对于量化，可以使用具有较小数目的代表点的码本，但随之带来量化错误的可能增加。另外，码本中的量化代表点可以被基于将要量化的对象的分布来任意创建，而不受均匀间隔分布的限制，因此可以预期编码效率的提高。
相反，根据如AAC这样的常规编码方法，量化代表点的分布，例如，第一层分布1301，被通过确定在x轴方向和y轴方向中的每一个上的最大值和最小值，并且将最大值和最小值之间的距离分割成三个区域，而分割成九个区域。当将要量化的对象被缩放并被划分到这九个区域中的任一个时，它被使用那个区域的代表点(量化值)进行量化。例如，在第一层分布1301中，当缩放后的最大值和最小值分别是“1”和“-1”时，9个点(-1，-1)、(-1，-0)、(-1，1)、(0，-1)、(0，0)、(0，1)、(1，-1)、(1，0)和(1，1)被用作量化代表点。同样地，在第二层分布1302中，最大值和最小值之间的距离被分割成五个区域，在第三层分布1303中，最大值和最小值之间的距离被分割成七个区域。在常规码本中，在任一种情况下，量化代表点的多维分布与其一维分布的情况类似，由均匀间隔分布的代表点来表示。另外，在从一个码本切换到另一个码本的情况下(例如，从第一层码本切换到第二层码本)，必须进行重新量化，并因此增加了计算量。
值得注意的是，在第二个实施例中，仅说明了如图12所示的一种形式的代表点分布偏差的情况，但是，本发明不局限于该情况。不用说，与第一实施例的情况相同，对于多种形式的分布，本发明可以保存多组码本。
此外，已经在上述实施例中说明了将要编码的输入信号(将要量化的对象)是音频信号的情况，但是，本发明不局限于该情况，只要本发明的编码方法可以应用于这些信号，那么可以输入任何种类的信号。例如，可以输入视频信号。在所输入的将要编码的信号是视频信号的情况下，对于输入的DCT系数不进行缩放处理，但是根据将要量化的对象的不同分布，可以使用包含于编码装置中的多个码本实现更高效的编码。
虽然上文仅对本发明的一些示例性实施例进行了详细的描述，但是本领域的技术人员将很容易地明白可以在该示例性实施例中进行许多修改，而不从本质上背离本发明的新颖启示和优点。因此，所有这样的修改试图被包含在本发明的范围内。
工业实用性
作为包含于具有压缩和编码音频和视频信号功能的个人计算机、个人数字助理(PDA)、数字广播的广播站、移动电话等中的编码装置，根据本发明的编码装置是很有价值的。
作为包含于用于压缩和编码音频和视频信号的编码装置中的码本，和作为包含于用于解码由编码装置编码的比特码流的解码装置中的码本，根据本发明的码本是很有价值的。

Claims (22)

1、一种编码装置，用于参考码本编码数字信号，包括：
保存单元，用于保存第一码本和至少一个第二码本；以及
编码单元，用于参考保存在所述保存单元中的所述码本之一，用码字替换数字信号，
其中，所述第一码本示出在N个码字和N个连续整数之间的一一对应关系，N是自然数，
所述至少一个第二码本示出在M个码字和M个整数之间的一一对应关系，所述N个连续整数和所述M个整数的取值范围相同，M是小于N的自然数，以及
所述编码单元使用由所述数字信号指示的整数值来参考保存在所述保存单元中的所述第一和第二码本之一。
2、如权利要求1所述的编码装置，
其中，所述M个整数是所述N个整数的一个子集。
3、如权利要求2所述的编码装置，
其中，在所述保存单元保存多个第二码本的情况下，所述第二码本分别示出在M1，M2，...个码字和M1，M2，...个整数之间的一一对应关系，所述M1，M2，...是自然数，所述M1，M2，...是彼此互不相同的数字，并且所述M1，M2，...个整数包括对所有所述第二码本公用的一个整数集。
4、如权利要求3所述的编码装置，
其中，所述保存单元还保存至少一个第三码本，
所述至少一个第三码本示出在K个码字和K个整数之间的一一对应关系，K是小于N的自然数，所述K个整数是所述N个整数的一个子集并且与所述N个整数的取值范围相同，
所述至少一个第三码本包括所述K个整数中的一个整数集，所述整数集不同于包含在任何一个所述第二码本中的整数集，以及
在所述保存单元保存多个第三码本的情况下，所述第三码本分别示出在K1，K2，...个码字和K1，K2，...个整数之间的一一对应关系，所述K1，K2，...是自然数，所述K1，K2，...是彼此互不相同的数字，并且所述K1，K2，...个整数包括对所有所述第三码本公用的一个整数集。
5、如权利要求4所述的编码装置，还包括：
缩放单元，用于缩放输入的信号值，使得所述信号值落入到包括所述N个整数的预定的值范围内；
量化单元，用于分别将所述缩放过的信号值量化到所述N个整数的值范围内的数字信号值上；以及
选择单元，用于根据所述量化过的信号值集来选择所述至少一个第二码本或者所述至少一个第三码本，
其中，所述编码单元参考所述选择出的至少一个第二码本或者至少一个第三码本中的一个码本，用码字替换所述量化过的信号值。
6、如权利要求5所述的编码装置，
其中，所述选择单元计算所述数字信号值的均值和分布，检查所述量化过的信号值集，并且基于所述检查的结果，选择所述至少一个第二码本或者所述至少一个第三码本。
7、如权利要求6所述的编码装置，
其中，所述编码单元包括：
比特计数单元，用于计算每个包括预定数目的采样的数字信号中的所述替换的码字的比特数；以及
判断单元，用于判断所述计算出的比特数是否是目标比特数或者更小，以及
在参考所述第一码本而替换的所述码字的比特数是所述目标比特数或者更小的情况下，所述编码单元参考所述第一码本；在参考所述第一码本而替换的所述码字的比特数大于所述目标比特数的情况下，所述编码单元参考所述选择出的至少一个第二码本或者至少一个第三码本中的一个码本。
8、如权利要求7所述的编码装置，
其中，所述编码单元参考所述选择出的至少一个第二码本或者至少一个第三码本中的一个码本，在所述一个码本中的所述码字的比特数不超过所述目标比特数的情况下，所述一个码本包括M1，M2，...中最大数目个码字或者K1，K2，...中最大数目个码字。
9、如权利要求3所述的编码装置，
其中，所述编码单元包括：
比特计数单元，用于计算每个包括预定数目的采样的数字信号中的所述替换的码字的比特数；以及
判断单元，用于判断所述计算出的比特数是否是目标比特数或者更小，以及
在参考所述第一码本而替换的所述码字的比特数是所述目标比特数或者更小的情况下，所述编码单元参考所述第一码本；在参考所述第一码本而替换的所述码字的总比特数大于所述目标比特数的情况下，所述编码单元参考所述至少一个第二码本中的一个码本。
10、如权利要求9所述的编码装置，
其中，所述编码单元参考所述至少一个第二码本中的一个码本，在所述一个码本中的所述码字的比特数不超过所述目标比特数的情况下，所述一个码本包括M1，M2，...中最大数目个码字。
11、一种编码方法，用于参考保存在保存单元中的第一码本和至少一个第二码本中的一个码本来编码数字信号，所述编码方法包括编码步骤，所述编码步骤用于参考保存在所述保存单元中的所述码本之一，用码字替换数字信号，
其中，所述第一码本示出N个码字和N个连续整数之间的一一对应关系，N是自然数，
所述至少一个第二码本示出M个码字和M个整数之间的一一对应关系，所述N个连续整数和所述M个整数的取值范围相同，M是小于N的自然数；以及
在所述编码步骤中，通过使用由所述数字信号指示的整数值来参考保存在所述保存单元中的所述第一和第二码本之一。
12、如权利要求11所述的编码方法，
其中，所述M个整数是所述N个整数的一个子集。
13、如权利要求12所述的编码方法，
其中，在所述保存单元保存多个第二码本的情况下，所述第二码本分别示出在M1，M2，...个码字和M1，M2，...个整数之间的一一对应关系，所述M1，M2，...是自然数，所述M1，M2，...是彼此互不相同的数字，并且所述M1，M2，...个整数包括对所有所述第二码本公用的一个整数集。
14、如权利要求13所述的编码方法，
其中，所述保存单元还保存至少一个第三码本，
所述至少一个第三码本示出在K个码字和K个整数之间的一一对应关系，K是小于N的自然数，所述K个整数是所述N个整数的一个子集并且与所述N个整数的取值范围相同，
所述至少一个第三码本包括所述K个整数中的一个整数集，所述整数集不同于包含在任何一个所述第二码本中的整数集，以及
在所述保存单元保存多个第三码本的情况下，所述第三码本分别示出在K1，K2，...个码字和K1，K2，...个整数之间的一一对应关系，所述K1，K2，...是自然数，所述K1，K2，...是彼此互不相同的数字，并且所述K1，K2，...个整数包括对所有所述第三码本公用的一个整数集。
15、如权利要求14所述的编码方法，还包括：
缩放步骤，用于缩放输入的信号值，使得所述信号值落入到包括所述N个整数的预定的值范围内；
量化步骤，用于分别将所述缩放过的信号值量化到所述N个整数的值范围内的数字信号值上；以及
选择步骤，用于根据所述量化过的信号值集来选择所述至少一个第二码本或者所述至少一个第三码本，
其中，在所述编码步骤中，参考所述选择出的至少一个第二码本或者至少一个第三码本中的一个码本，用码字替换所述量化过的信号值。
16、如权利要求15所述的编码方法，
其中，在所述选择步骤中，计算所述数字信号值的均值和分布，检查所述量化过的信号值集，并且基于所述检查的结果，选择所述至少一个第二码本或者所述至少一个第三码本。
17、如权利要求16所述的编码方法，
其中，所述编码步骤包括：
比特计数步骤，用于计算每个包括预定数目的采样的数字信号中的所述替换的码字的比特数；以及
判断步骤，用于判断所述计算出的比特数是否是目标比特数或者更小，以及
在所述编码步骤中，在参考所述第一码本而替换的所述码字的比特数是所述目标比特数或者更小的情况下，参考所述第一码本；在参考所述第一码本而替换的所述码字的比特数大于所述目标比特数的情况下，参考所述选择出的至少一个第二码本或者至少一个第三码本中的一个码本。
18、如权利要求17所述的编码方法，
其中，在所述编码步骤中，参考所述选择出的至少一个第二码本或者至少一个第三码本中的一个码本，在所述一个码本中的所述码字的比特数不超过所述目标比特数的情况下，所述一个码本包括M1，M2，...中最大数目个码字或者K1，K2，...中最大数目个码字。
19、如权利要求13所述的编码方法，
其中，所述编码步骤包括：
比特计数步骤，用于计算每个包括预定数目的采样的数字信号中的所述替换的码字的比特数；以及
判断步骤，用于判断所述计算出的比特数是否是目标比特数或者更小，以及
在所述编码步骤中，在参考所述第一码本而替换的所述码字的比特数是所述目标比特数或者更小的情况下，参考所述第一码本；在参考所述第一码本而替换的所述码字的总比特数大于所述目标比特数的情况下，参考所述至少一个第二码本中的一个码本。
20、如权利要求19所述的编码方法，
其中，在所述编码步骤中，参考所述至少一个第二码本中的一个码本，在所述一个码本中的所述码字的比特数不超过所述目标比特数的情况下，所述一个码本包括M1，M2，...中最大数目个码字。
21、一种解码装置，用于参考码本将由码字表示的码流解码成数字信号，包括：
提取单元，用于从输入码流的每个预定数目的采样中，提取出以下部分：表示所述数字信号的所述码字；增益，用于放大作为解码所述码字的结果而获得的所述数字信号；以及识别信息，用于识别在将所述码字转换成整数数字信号值中使用的码本；
保存单元，用于保存多个码本，所述多个码本中的第一码本示出在N个码字和N个连续整数之间的一一对应关系，N是自然数，所述多个码本中的至少一个第二码本示出在M个码字和M个整数之间的一一对应关系，所述N个连续整数和所述M个整数的取值范围相同，M是小于N的自然数；
解码单元，用于识别保存在所述保存单元中的多个码本中的一个码本，并且参考所述被识别的码本，将所述提取出的码字转换成所述整数数字信号值；
放大单元，用于利用所述提取出的增益，放大作为所述转换的结果而获得的所述数字信号值。
22、一种解码方法，用于参考保存在保存单元中的多个码本中的一个码本，将由码字表示的码流解码成数字信号，所述多个码本中的第一码本示出在N个码字和N个连续整数之间的一一对应关系，N是自然数，所述多个码本中的至少一个第二码本示出在M个码字和M个整数之间的一一对应关系，所述N个连续整数和所述M个整数的取值范围相同，M是小于N的自然数，所述解码方法包括：
提取步骤，用于从输入码流的每个预定数目的采样中，提取出以下部分：表示所述数字信号的所述码字；增益，用于放大作为解码所述码字的结果而获得的所述数字信号；以及识别信息，用于识别在将所述码字转换成整数数字信号值中使用的码本；
解码步骤，用于识别保存在所述保存单元中的多个码本中的一个码本，并且参考所述被识别的码本，将所述提取出的码字转换成所述整数数字信号值；
放大步骤，用于利用所述提取出的增益，放大作为所述转换的结果而获得的所述数字信号值。
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