CN101685436A - 计算装置与方法以及量化装置与方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种计算装置与方法以及量化装置与方法，所述计算装置包括：范围表创建装置，其被配置成创建范围表，在所述范围表中，通过对输入值进行非线性计算得到的计算结果的离散值对应于所述离散值的所述输入值的范围；以及搜索装置，其被配置成当输入所述输入值时在所述范围表中搜索包含所述输入值的所述范围并输出对应于所述搜索到的所述范围的离散值。因此，本发明能够更有效地进行非线性计算。

Description

计算装置与方法以及量化装置与方法
相关申请的交叉参考
本申请包含与2008年9月26日向日本专利局提交的日本在先专利申请JP 2008-247683的公开内容相关的主题，在此将该在先申请的全部内容以引用的方式并入本文。
技术领域
本发明涉及计算装置与方法、量化装置与方法以及程序。特别地，本发明涉及能够有效地进行非线性计算的计算装置与方法、量化装置与方法以及程序。
背景技术
为了在数字信号处理中处理模拟信号，除了用于对信号的定义域进行离散化的采样处理之外，还进行用于对信号的值域进行离散化的量化处理。此外，在更小的数据量下对已经在值域上进行了离散化的数字信号进行处理的情况下，有时进行更粗略的离散化，并且这一过程也包含在量化处理中。在量化处理中，离散化之后的值称为量化值，并且被赋予量化值的编码称为量化编码。此外，相邻量化值之间的间隔称为量化步长，并且包含在值域中的量化值的数量称为量化步数。
另一方面，例如在将作为数字信号处理的结果得到的数字信号作为模拟信号输出的情况下，从量化编码中，执行重构原始连续值或者重构在小量化步长下进行了离散化的值的处理。这一过程称为逆量化处理。在逆量化处理中，通过逆量化转换使对应于量化编码的量化值转换，从而重构原始值。
此时，在量化处理中当连续值近似于离散值时得到量化值，因此通过量化处理会在经过逆量化处理得到的重构值(逆量化值)与原始值之间产生误差。于是，在逆量化处理中，进行量化处理之前的值(量化之前的值)被不完全地重构，并且重构的逆量化值是包含量化误差的近似值。
一般地，在量化步长大的情况下，量化误差变大，但量化步数变小。因而，用于表示量化编码的数据量变小。另一方面，在量化步长小的情况下，量化误差变小，但量化步数变大。因而，用于表示量化编码的数据量变大。
量化步长恒定的量化称为线性量化处理。相比之下，量化步长不恒定的量化称为非线性量化处理。与线性量化处理相比，非线性量化处理具有下面的特性。
首先，在信号的出现概率有偏差时，通过进行非线性量化处理，与线性量化处理相比能够使量化误差在平均上较小，在所述非线性量化处理中，在出现概率高的值(信号)附近将量化步长设为较小并在出现概率低的值(信号)附近将量化步长设为较大。此外，利用类似的方法，通过根据信号的出现概率调整量化步数，与线性量化处理相比能够减少数据量而不会使平均量化误差劣化。
此外，特别地，在音频信号或图像信号的情况下，依照听觉和视觉的特性，通过在人感觉上灵敏的值附近将量化步长设为较小并且在人感觉上不灵敏的值附近将量化步长设为较大，与线性量化处理相比，这使人难以察觉到量化误差。另外，利用类似的方法，通过根据人的感官知觉的特性调整量化步数，与线性量化处理相比，这样能够减少数据量而不会使人察觉到的误差劣化。
因此，非线性量化处理被用在对诸如信号的出现概率有偏差的信号、音频信号或图像信号等符合人感官特性的信号等进行处理的各种领域。
顺便提及，对于用于对音频信号进行编码的系统，提出了运动图像专家组(Moving Picture Expert Group，MPEG)音频标准。MPEG音频标准包括多个编码系统。在国际标准化组织/国际电工委员会(InternationalOrganization for Standardization/International ElectrotechnicalCommission，ISO/IEC)13818-7中，将MPEG-2音频标准高级音频编码(Advanced Audio Coding，AAC)的编码系统进行了标准化。
此外，在进一步扩展的ISO/IEC 14496-3中，将MPEG-4音频标准AAC的编码系统进行了标准化。值得注意的是，在下文中，MPEG-2音频标准AAC和MPEG-4音频标准AAC统称为AAC标准。
现有技术中符合AAC标准的音频编码装置设有听觉心理模型保持部、增益控制部、频谱处理部、量化/编码部和多路复用部。
在听觉心理模型保持部中，输入到音频编码装置的音频信号沿时间轴被转换成块，并且依照各分割频带的人的听觉特性对音频信号进行分析，从而计算出各分割频带的容许误差强度。
此外，在增益控制部中，输入的音频信号被以等间隔分割成四个频带，并且在预定频带上进行增益调节。
另外，增益调节之后的音频信号在频谱处理部中被转换成频域的频谱数据，并且根据通过听觉心理模型保持部计算出的容许误差强度进行预定处理。然后，在量化/编码部中，进行了预定处理的频谱数据(音频信号)被转换成编码串，并且在多路复用部中各种信息被多路复用从而作为比特流输出。
顺便提及，人们提出了一种被配置成对通过上述音频编码装置编码的比特流进行非线性逆量化处理的解码装置(例如，见日本专利申请公开公报No.2000-47850)。在非线性逆量化处理中，由于作为输入值的量化值是整数值，通过将作为输入值的量化值与逆量化值之间的关系预先创建为逆量化表，因而在执行逆量化处理时，根据逆量化表能够唯一地确定逆量化值。
然而，在非线性量化处理中，例如，在输入值是浮点数的情况下，与非线性逆量化处理一样，不能创建相对于输入值唯一确定量化值的表。
另外，在利用上述音频编码装置的非线性量化处理中，由于使用了幂函数，因而算法变得复杂，并且使用了多次循环。
与个人计算机的中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)不同，安装至上述音频编码装置的CPU或数字信号处理器(Digital SignalProcessor，DSP)具有几百MHz的低工作频率。因此，期望避免使用像数学程序库一样利用循环次数的函数。
发明内容
鉴于上述情况提出了本发明，并期望更有效地进行非线性计算。
本发明的实施例提出了一种计算装置，所述计算装置包括：范围表创建装置，其被配置成创建范围表，在所述范围表中，通过对输入值进行非线性计算得到的计算结果的离散值对应于能够取所述离散值的所述输入值的范围；以及搜索装置，其被配置成当输入所述输入值时在所述范围表中搜索包含所述输入值的范围并输出对应于搜索到的所述范围的离散值。
所述计算装置可进一步包括哈希表创建装置，所述哈希表创建装置被配置成根据所述范围表创建哈希表，其中，对于至少一个所述范围，根据所述哈希表，所述搜索装置在所述范围表中能够确定所述范围的初始搜索值，根据所述初始搜索值和所述范围表搜索包含有所述输入值的范围，并输出对应于搜索到的所述范围的离散值。
所述哈希表创建装置能够通过使用在所述范围表中确定所述范围的所述输入值的指数部分和有效数部分中的至少一个部分来创建所述哈希表。
当输入对应于输出发生率高的离散值的输入值时，所述搜索装置能够根据所述范围表搜索包含所述输入值的范围，并且当输入对应于输出发生率低的离散值的输入值时，所述搜索装置能够根据所述哈希表确定所述范围表的范围的初始搜索值并根据所述初始搜索值和所述范围表搜索包含所述输入值的范围。
当输入所述输入值时，在所述范围表中，所述搜索装置二分查找包含所述输入值的范围。
本发明的实施例提供了一种计算方法，所述计算方法包括如下步骤：创建范围表，在所述范围表中，通过对输入值进行非线性计算得到的计算结果的离散值对应于能够取所述离散值的输入值的范围；以及当输入所述输入值时，在所述范围表中搜索包含所述输入值的范围并输出对应于搜索到的所述范围的离散值。
本发明的实施例提供了一种用于指示计算机进行处理的程序，所述处理包括如下步骤：创建范围表，在所述范围表中，通过对输入值进行非线性计算得到的计算结果的离散值对应于能够取所述离散值的输入值的范围；以及当输入所述输入值时，在所述范围表中搜索包含所述输入值的范围并输出对应于搜索到的所述范围的离散值。
本发明的另一实施例提供了一种量化装置，所述量化装置包括：范围表创建装置，其被配置成创建范围表，在所述范围表中，通过对输入值进行非线性计算得到的计算结果的量化值对应于能够取所述量化值的所述输入值的范围；以及搜索装置，其被配置成当输入所述输入值时在所述范围表中搜索包含所述输入值的范围并输出对应于搜索到的所述范围的量化值。
本发明的又一实施例提供了一种量化方法，所述量化方法包括如下步骤：创建范围表，在所述范围表中，通过对输入值进行非线性计算得到的计算结果的量化值对应于能够取所述量化值的输入值的范围；以及当输入所述输入值时，在所述范围表中搜索包含所述输入值的范围并输出对应于搜索到的所述范围的量化值。
本发明的再一实施例提供了一种用于指示计算机进行处理的程序，所述处理包括如下步骤：创建范围表，在所述范围表中，通过对输入值进行非线性计算得到的计算结果的量化值对应于能够取所述量化值的输入值的范围；以及当输入所述输入值时，在所述范围表中搜索包含所述输入值的范围并输出对应于搜索到的所述范围的量化值。
根据本发明的实施例，创建了通过对所述输入值进行非线性计算得到的计算结果的离散值对应于能够取所述离散值的所述输入值的范围的所述范围表，并且当输入所述输入值时，在所述范围表中搜索包含所述输入值的范围并输出对应于搜索到的所述范围的离散值。
根据本发明的实施例，创建了通过对所述输入值进行非线性计算得到的计算结果的量化值对应于能够取所述量化值的所述输入值的范围的所述范围表，并且当输入所述输入值时，在所述范围表中搜索包含所述输入值的范围并输出对应于搜索到的所述范围的离散值。
根据本发明的实施例，能够更有效地进行非线性计算。
附图说明
图1是应用了本发明的实施例的音频编码装置结构示例的框图；
图2是图1的音频编码装置的量化部结构示例的框图；
图3是用于说明图2的量化部的范围表创建处理的流程图；
图4示出了范围表的示例；
图5是用于说明图2的量化部的量化处理的流程图；
图6示出了用C语言描述图5的流程图中步骤S71和步骤S72的处理的程序示例；
图7是用于说明量化处理的发生率相对于量化值的说明性图；
图8是量化部的另一结构示例的框图；
图9是用于说明图8的量化部的哈希表创建处理的流程图；
图10是用于说明浮点型数据的说明性图；
图11示出了用C语言描述哈希表的示例；
图12是用于说明图8的量化部的量化处理的流程图；
图13示出了用C语言描述图12的流程图中步骤S171～步骤S177的处理的程序示例；
图14示出了用C语言描述图13的程序示例中浮点数是定点数情况的示例的程序示例；
图15是用于说明应用量化处理时循环次数的说明性图；
图16是应用了本发明的实施例的计算装置结构示例的框图；
图17是用于说明图16的计算装置的范围表创建处理的流程图；
图18是用于说明图16的计算装置的离散值搜索处理的流程图；以及
图19是个人计算机的结构示例的框图。
具体实施方式
下面参照附图具体说明本发明的实施例。
1.第一实施例
音频编码装置的结构示例
图1示出了应用了本发明实施例的音频编码装置的结构示例。
图1的音频编码装置包括听觉心理模型保持部11、增益控制部12、频谱处理部13、量化/编码部14和多路复用部15。
输入至音频编码装置的音频信号被供给到听觉心理模型保持部11和增益控制部12。听觉心理模型保持部11将输入的音频信号沿时间轴转换成块，并且依照各分割频带的人的听觉特性对转换成块的音频信号进行分析，从而计算出各分割频带的容许误差强度。听觉心理模型保持部11将算出的容许误差强度供给到频谱处理部13和量化/编码部14。
在作为AAC标准的编码算法而准备的包括主框架、低复杂性(LowComplexity，LC)框架和可变采样率(Scalable Sampling Rate，SSR)框架的三种框架中，仅有SSR框架使用增益控制部12。增益控制部12将输入的音频信号以等间隔分割成四个频带，并对除了最低频带之外的其它频带进行例如增益调节，从而将增益调节过的音频信号供给到频谱处理部13。
频谱处理部13将在增益控制部12中进行了增益调节的音频信号转换成频域的频谱数据。此外，频谱处理部13根据从听觉心理模型保持部11供给的容许误差强度来控制频谱处理部13的各个部分并对频谱数据进行预定处理。
频谱处理部13设有改进的离散余弦转换(Modified Discrete CosineTransform，MDCT)部21、时域噪音修整(Temporal Noise Shaping，TNS)处理部22、强度/耦合部23、预测部24和中/侧立体声(Middle/Side Stereo，M/S)部25。
MDCT部21将从增益控制部12供给的时域的音频信号转换成待供给至TNS处理部22的频域的频谱数据(MDCT系数)。TNS处理部22将来自MDCT部21的频谱数据看作时域信号来进行线性预测，并且对该频谱数据进行预测过滤，然后将该频谱数据作为比特流供给至强度/耦合部23。强度/耦合部23利用不同声道的相关性对作为来自TNS处理部22的频谱数据的音频信号进行压缩处理(立体声相关编码处理(stereocorrelation coding processing))。
预测部24仅用于上述三种框架之中的主框架。预测部24使用在强度/耦合部23中进行了立体声相关编码的音频信号和从量化/编码部14供给的音频信号来进行预测编码，并将由此获得的音频信号供给到M/S立体声部25。M/S立体声部25对来自预测部24的音频信号进行立体声相关编码并将立体声相关编码后的音频信号供给到量化/编码部14。
量化/编码部14设有规范化系数部31、量化部32和霍夫曼(Huffman)编码部33。量化/编码部14将来自频谱处理部13的M/S立体声部25中的音频信号转换成编码串，并将该编码串供给到多路复用部15。
规范化系数部31将来自M/S立体声部25的音频信号供给到量化部32，并且根据该音频信号计算用于音频信号的量化的、待供给到量化部32和霍夫曼编码部33的规范化系数。在图1的量化装置中，例如，使用来自听觉心理模型保持部11的容许误差强度计算作为各分割频带的规范化系数的量化步长参数。
量化部32使用来自规范化系数部31的规范化系数对从规范化系数部31供给的音频信号进行非线性量化处理，并将由此获得的音频信号(量化值)供给到霍夫曼编码部33和预测部24。根据预先确定的霍夫曼编码表，霍夫曼编码部33对来自规范化系数部31的规范化系数和来自量化部32的量化值进行霍夫曼编码以供给到多路复用部15。
多路复用部15将分别从增益控制部12及从MDCT部21直至规范化系数部31的各部分供给的、在对音频信号进行编码处理过程中生成的各种信息与来自霍夫曼编码部33的霍夫曼编码多路复用。结果，多路复用部15生成音频信号的比特流，并输出所生成的音频信号的比特流。
上述利用量化部32对音频信号的非线性量化处理通过计算表达式(1)进行，其中，来自规范化系数部31的音频信号的值被设为输入值X，并且表示来自规范化系数部31的量化步长的量化步长参数被设为q。也就是说，通过计算表达式(1)，从作为音频信号的输入值X求出量化值Z。
[表达式1]
Z = ( int ) ( ( X 2 q / 4 ) 3 / 4 - 0.0946 + 0.5 ) · · · ( 1 )
值得注意的是，在表达式(1)中，(int)(A)表示通过去掉浮点数A的小数部分而得到整数部分的计算。
在AAC标准的编码中，当将量化值Z规定为14位并且确定量化之前的值Y＝X/2q/4时，通过逆运算使量化之前的值Y取0≤Y＜8191.5943(4/3)范围内的值。因此，量化值Z取0≤Z≤8191范围内的整数，并且为了使量化值Z取该范围内的值，要确定量化步长参数q。
此外，在对音频信号的量化处理中，量化部32对全部输入值X所对应的量化值Z进行逆量化，从而检查量化误差是否处于预定范围内。例如，通过表达式(2)的计算进行逆量化，并且得到逆量化值W。
[表达式2]
W＝(Z)4/3    …(2)
此外，通过计算逆量化值W与输入值X之间的差得到量化误差，并判断该差是否取预定范围内的值。
也就是说，在非线性逆量化处理中，作为输入值的量化值Z是整数值。因而，通过将量化值Z与逆量化值W之间的关系预先创建为表格，在执行逆量化处理时，可以根据表格唯一确定逆量化值。另一方面，在非线性量化处理中，在表达式(1)中的输入值X是浮点数的情况下，量化之前的值Y＝X/2q/4也是浮点数。因此，不能创建相对于量化之前的值Y唯一确定量化值Z的表格。
量化部的结构示例
鉴于上述情况，下面参考图2中的框图说明在量化处理中有效进行非线性计算的量化部32的结构示例。
图2的量化部32包括范围表创建部71和搜索量化部72，并且根据作为来自规范化系数部31的音频信号的输入数据X输出量化值Z。
在下面说明的表达式(3)中，范围表创建部71依次改变(增加)量化之前的值Y来创建范围表，并将该范围表供给至搜索量化部72，在该范围表中，量化值Z改变时的量化之前的值Y对应于此时的量化值Z。更具体地，范围表创建部71从0.00000000至0.00000001、0.00000002、0.00000003、…依次增加量化之前的值Y，并得到作为离散值的量化值Z改变时的量化之前的值Y。然后，范围表创建部71创建量化值Z改变时的量化之前的值Y与此时的量化值Z对应的范围表。
[表达式3]
Z＝(int)(Y3/4-0.0946+0.5)    …(3)
当对应于量化值Z[m]的量化之前的值设为Y[m]时，可以取量化值Z[m]的量化之前的值Y的范围是Y[m-1]≤Y＜Y[m](m是输入数据X的标识符并且是大于0的整数)。也就是说，例如，范围表创建部71创建量化值Z[m]与量化之前的值Y的范围Y[m-1]≤Y＜Y[m]对应的范围表。在下文中值得注意的是，量化值Z[m]与量化之前的值Y的范围Y[m-1]≤Y＜Y[m]对应的范围表被简称为范围表，在该范围表中，量化值Z[m]对应于量化之前的值Y的范围(的边界值)。
搜索量化部72设有搜索部72a和确定部72b。在由范围表创建部71供给的范围表中，搜索部72a搜索包含从规范化系数部31供给的输入数据X算出的量化之前的值Y的范围。确定部72b确定对应于搜索部72a搜索到的范围的量化值Z并将该量化值Z供给到霍夫曼编码部33。
通过上述结构，根据预先创建的范围表，量化部32搜索与从输入数据得到的量化之前的值对应的范围，并输出量化值。
量化部的范围表创建处理
接着，参照图3的流程图说明图2的量化部32的范围表创建处理。在量化部32中，在进行量化处理之前进行范围表创建处理。
在步骤S51中，范围表创建部71依次增加上述表达式(3)中量化之前的值Y来创建量化值Z改变时的量化之前的值Y与此时的量化值Z对应的范围表，并将该范围表供给到搜索量化部72。
例如，如图4所示，范围表创建部71创建量化值Z与量化之前的值Y的范围(的边界值)对应的范围表。量化值Z是0≤Z≤8191范围内的整数，并且对应于图4中根据表达式(3)得到的相对于各量化值Z的量化之前的值Y的范围(的边界值)。
通过上述处理，在进行量化处理前，能够创建量化之前的值Y的范围与量化值Z对应的范围表。
量化部的量化处理
下面参照图5的流程图说明图2的量化部32的量化处理。
在步骤S71中，在由范围表创建部71预先供给的范围表中，搜索量化部72的搜索部72a搜索包含从由规范化系数部31供给的输入数据X算出的量化之前的值Y的范围。更具体地，搜索量化部72从来自规范化系数部31的输入数据X计算量化之前的值Y＝X/2q/4，并在范围表中搜索包含算出的量化之前的值Y的范围。
在步骤S72中，搜索量化部72的确定部72b确定对应于由搜索部72a确定的范围的量化值Z，并将该量化值Z供给到霍夫曼编码部33。
图6示出了用C语言描述图5的流程图中步骤S71和S72的处理的程序示例。
在图6的程序81中，各行左端的数字表示各行的行号，各行的行号是为了描述方便而提供的。也就是说，对于实际的描述，这些数字并不重要。在下文中，在其它程序示例中亦是如此。
程序81的行1定义如下：表示输入数据的标识符的m从0到data_size以每次加1的方式递增，并且重复进行下面的处理。
在程序81的行2和行3上，判断第m次输入的量化之前的值Y[m]是否小于4.9999600e-01F。在量化之前的值Y[m]小于4.9999600e-01F的情况下，在范围表中，确定对应于量化之前的值的范围Y[m]＜4.9999600e-01F的量化值Z[m]＝0。
另一方面，在量化之前的值Y[m]不小于4.9999600e-01F的情况下，在行5和行6上，判断第m次输入的量化之前的值Y[m]是否小于1.8629548e+00F。在量化之前的值Y[m]小于1.8629548e+00F的情况下，在范围表中，确定对应于量化之前的值的范围Y[m]＜1.8629548e+00F的量化值Z[m]＝1。
此后，类似地，直到行N-2，在范围表中从一个较小值起依次搜索包含量化之前的值Y[m]的范围(步骤S71中的处理)，并确定在对应于量化之前的值Y[m]的范围内设定的量化值Z[m](步骤S72中的处理)。
以此方式，通过最多8192次搜索能够确定量化值而不进行非线性计算。
再参照图5的流程图，在步骤S73中，搜索量化部72判断针对全部data_size个输入数据的搜索量化值Z的处理是否结束。在针对全部输入数据的搜索量化值Z的处理没有结束的情况下，处理返回步骤S71，重复进行步骤S71～步骤S73的处理，直到针对全部data_size个输入数据的所述处理结束。
通过上述处理，根据先前得到的量化值Z与可以取量化值Z的量化之前的值Y的范围对应的范围表，能够确定对应于由输入数据X算出的量化之前的值Y的量化值Z。因此，不需要计算表达式(3)中包含的非线性函数即3/4幂函数，就能够通过基于如图6说明的条件的搜索来确定量化值Z，并且能够更有效地进行非线性运算。
在上文中，说明了通过在8192个条件中依次进行搜索来确定量化值的示例，但是，例如如果使用二分查找(binary search)法，由于是213＝8192个条件，因而通过进行13次判断就能确定量化值。
顺便提及，如图7的关于量化值的柱状图所示，对于量化值Z，得到约Z＜10的量化值的量化处理的发生率高，并且得到Z＝0的量化值的量化处理的发生率最高。此外，随着量化值Z变大，得到量化值Z的量化处理的发生率变低。也就是说，图7示出了量化值Z越小，得到量化值Z的量化处理的次数越多。值得注意的是，在图7中，横轴表示量化值Z，并且纵轴表示量化处理的发生率(次数)。
下面说明利用量化处理发生率的趋势的量化部的示例。
2.第二实施例
量化部的结构示例
图8示出了利用量化处理发生率的趋势的量化部的结构示例。值得注意的是，在图8的量化部151中，与为图2的量化部32设置的结构具有相似功能的结构被指定了相同的名称和相同的附图标记，并且适当地省略对它们的说明。
也就是说，在图8的量化部151中，与图2的量化部32的不同之处在于，新设了哈希表创建部171，并且设置搜索量化部172来代替搜索量化部72。
在图8的量化部151中，范围表创建部71向哈希表创建部171和搜索量化部172供给创建的范围表。
哈希表创建部171基于来自范围表创建部71的范围表创建用于加快表值搜索的哈希表，并将该哈希表供给到搜索量化部172。
这里，哈希表是指这样的表，在该表中，包含作为范围表的表值的量化值的范围被根据量化之前的值划分成组，并且表示相应组的信息被设为表值。也就是说，根据哈希表，当输入量化之前的值时，就确定了与量化之前的值对应的组，并且在所述组中开始对初始搜索值的搜索，该初始搜索值是应该被最先搜索的表值。因此，与针对由范围表限定的全部表值进行的依次搜索相比，能够更快地搜索表值。值得注意的是，下面详细说明哈希表的创建。
搜索量化部172设有初始搜索值确定部172a、搜索部172b和确定部172c。初始搜索值确定部172a使用由哈希表创建部171供给的哈希表来确定范围表中的搜索起始值(初始搜索值)。搜索部172b在由范围表创建部71供给的范围表中从由初始搜索值确定部172a确定的初始搜索值起，搜索包含从由规范化系数部31供给的输入数据X算出的量化之前的值Y的范围。确定部172c确定对应于由搜索部172b搜索到的范围的量化值Z，并将该量化值Z供给到霍夫曼编码部33。
利用上述结构，根据预先创建的范围表和哈希表，量化部151搜索与从输入数据获得的量化之前的值对应的量化值，并确定该量化值。
量化部的哈希表创建处理
接着，参照图9的流程图说明图8的量化部151的哈希表创建处理。在量化部151中，在进行量化处理之前进行哈希表创建处理。值得注意的是，图9的流程图中步骤S151的处理类似于参照图3的流程图说明的范围表创建处理，因而省略对该步骤的说明。
也就是说，在步骤S152中，哈希表创建部171根据来自范围表创建部71的范围表创建哈希表，并将哈希表供给到搜索量化部172。
更具体地，例如，哈希表创建部171使用基于电气和电子工程师学会(Institute for Electrical and Electronics Engineering，IEEE)754的浮点数的指数部分和有效数部分来创建哈希表。
表示基于IEEE 754标准的单精度浮点数的浮点型数据由图10所示的32位的位串构成。也就是说，作为浮点数数据的最低有效位的从第0位至第22位的部分被设为有效数部分的有效数F，从第23位至第30位的部分被设为指数部分的指数E，并且在作为最高有效位的第31位处的部分被设为编码位S。
此时，在有效数部分为正的情况下，编码位S是“0”，并且在有效数部分为负的情况下，编码位S是“1”。此外，指数部分的位结构是“指数+偏差”。例如，根据IEEE 754的标准，127被用作单精度偏差。因而，当指数的数值是“0”时，指数部分的值是“127”(＝0+127)，并且指数部分具有127的位结构(0x7f)(“0x”表示“7f”是十六进制的)。
值得注意的是，指数部分是0和255的情况具有特殊值的意义，但省略对它们的说明。
当由上述浮点型数据表示的值用数值表示形式来表示时，该值如表达式(4)所示。
[表达式4]
(-1)S×2(E-B)×(1+.F)    …(4)
值得注意的是，在表达式(4)中，“.F”表示将有效数部分小数表示为小数点存在于有效数F的有效位之前。此外，表达式(4)中的“B”表示偏差成分，并且“S”表示编码位。
接着，说明利用上述浮点数的指数部分和有效数部分创建哈希表的过程的示例。
对于指数部分，哈希表创建部171从8位的指数部分的值中减去125，并将得到的值设为index1。在此情况下，满足量化值Z＝0的范围是0≤Y＜0.4999600，满足0.25≤0.4999600＜0.5，并且在0.25～0.5的间隔内，指数部分的值为125。于是，指数部分的减去值设为125。此外，满足量化值Z＝8191的范围是1.6512946×105≤Y，当用单精度浮点数表示1.6512946×105时，指数部分是144。该index1取0～19的值。
此外，对于有效数部分，哈希表创建部171设定23位的有效数部分的四个有效位作为index2。该index2取0～15的值。
对于作为把index1和index2设为元素数的二维阵列的哈希表，哈希表创建部171从范围表的8192个值中取出指数部分和有效数部分布置在哈希表(二维阵列)中，并且把index1和index2中的一个值改变了的范围表的指标设为元素。在此情况下，当量化值从0开始时，范围表的指标与量化值Z相同。
下面使用将在后面说明的图13的范围表quantize_tab[8192]说明创建哈希表的过程。指标1的quantize_tab[1]＝1.8629548取index1＝3且index2＝12，并且指标2的quantize_tab[2]＝3.5652816取index1＝4且index2＝6。结果，满足量化值Z＝2的范围是1.8629548≤Y＜3.5652816，因此用于此区间中的量化之前的值Y的index1和index2的组合是index1＝3且index2＝12～15，或者index1＝4且index2＝0～6。在这些index1和index2的哈希表中，配置有范围表的指标2。
图11示出了根据将在后面说明的图13的范围表quantize_tab[8192]用C语言描述在上述过程中创建的哈希表quantize_hash[index1][index2]的示例。
在图11的程序181中，quantize_hash[20][16]表示20×16的二维阵列。
例如，在行3和行4上，表示了index1＝0且index2＝0～16的表值。在行6和行7上，表示了index1＝1且index2＝0～16的表值。此后，以类似的方式表示表值，在行N-3和行N-2上，表示了index1＝19且index2＝0～16的表值。
如图11的程序181所示，当哈希表使用指数部分和有效数部分时，很多具有小量化值的值被分配为哈希表中的表值(元素)。
特别地，在行3～行28上满足index1＝8以下的情况下，与相邻值的差仅为1。因此，在下面说明的量化处理中，通过对具有index1＝8以下的量化之前的值Y仅进行一次搜索就能够确定量化值Z。
此外，在使用上述哈希表的情况下，例如，当确定index1＝18且index2＝0时，此时的表值4096与下一表值4286的差(量化之前的值的范围)是190，并且要进行190次搜索。然而，如图7所示，由于几乎不产生该表值附近的量化值，因而即使当搜索次数变大时也没有问题。
上述处理的结果是，在进行量化处理之前，能够创建对范围表中的表值进行快速搜索的哈希表。
量化部的量化处理
接着，参照图12的流程图说明图8的量化部151的量化处理。
在步骤S171中，搜索量化部172的搜索部172b根据先前由范围表创建部71供给的范围表，利用条件语句以预定次数搜索包含与从规范化系数部31供给的输入数据X对应的量化之前的值Y的范围。更具体地，搜索部172b从来自规范化系数部31的输入数据X计算量化之前的值Y＝X/2q/4，并在范围表中利用条件语句以预定次数搜索包含算出的量化之前的值Y的范围。
在步骤S172中，搜索部172b判断通过预定次数的搜索是否得到了包含量化之前的值Y的范围。
在步骤S172中，在确定通过预定次数的搜索在范围表中得到了包含量化之前的值Y的范围的情况下，处理前进至步骤S173。
在步骤S173中，搜索量化部172的确定部172c确定对应于通过搜索部172b搜索到的范围的量化值，并将量化值Z供给到霍夫曼编码部33，并且处理前进至步骤S177。
另一方面，在步骤S172中，在确定通过预定次数的搜索在范围表中没有得到包含量化之前的值Y的范围的情况下，处理前进至步骤S174。
在步骤S174中，搜索量化部172的初始搜索值确定部172a使用由哈希表创建部171供给的哈希表来确定范围表的初始搜索值。更具体地，初始搜索值确定部172a从来自规范化系数部31的输入数据X计算量化之前的值Y＝X/2q/4，并且根据由此算出的量化之前的值Y(浮点数)的指数部分和有效数部分计算index1和index2，从而从哈希表确定范围表的初始搜索值。
在步骤S175中，根据初始搜索值和由范围表创建部71供给的范围表，搜索部172b搜索包含与输入数据X对应的量化之前的值Y的范围。
在步骤S176中，确定部172c确定对应于通过搜索部172b搜索到的范围的量化值Z，并将该量化值Z供给到霍夫曼编码部33。
在步骤S177中，搜索量化部172判断针对全部data_size个输入数据的搜索量化值Z的处理是否结束。在确定针对全部输入数据的搜索量化值Z的处理没有结束的情况下，处理返回步骤S171，并且重复进行步骤S171～步骤S177的处理，直到针对于全部data_size个输入数据的处理结束。
图13示出了用C语言描述图12的流程图中步骤S171～步骤S177的处理的程序示例。
在图13的程序191中，行1～行8195上的quantize_tab[8192]表示范围表。
行8196～行8199定义了值uni0被用作不同类型的数据。此外，行8200定义了表示输入数据的标识符的m从0到data_size以每次加1的形式递增，并且重复进行下面的处理。
在行8202～行8215上，根据条件语句依次五次搜索包含量化之前的值Y[m](＝uni0.f)的范围(步骤S171中的处理)。
此外，在行8218～行8220上，通过使用图11表示的哈希表quantize_hash[index1][index2]，确定量化之前的值Y[m](＝uni0.f)的初始搜索值(步骤S174中的处理)。
然后，在行8221和行8222上，根据初始搜索值k和范围表quantize_tab[k]，搜索包含量化之前的值Y[m](＝uni0.f)的范围(步骤S175中的处理)。
以此方式，在量化之前的值大的情况下，根据哈希表确定初始搜索值。因此，与从较小值依次对值进行搜索的图6的程序81相比，能够更快速地搜索到包含量化之前的值的范围。
通过上述处理，能够根据相对于量化处理的发生率高的量化值的范围表并根据相对于量化处理的发生率低的量化值的哈希表，确定对应于从输入数据X算出的量化之前的值Y的量化值Z。因此，能够不计算表达式(3)所示的非线性函数即3/4幂函数并通过进行更少次数的搜索来确定量化值Z，因而能够更有效并且更快速地进行非线性计算。
值得注意的是，在上面的说明中，通过结合使用基于范围表的条件语句的判断和基于哈希表的初始搜索值的确定，可以获得量化值Z，但量化值Z可以仅通过使用基于哈希表的初始搜索值的确定获得。
定点数的应用示例
在上面的说明中，量化之前的值和范围表中的值被作为浮点数处理，但这些值也能被作为定点数处理。更具体地，利用浮点数算出与量化值对应的量化之前的值的范围，并且根据该浮点数可计算出定点数的整数部分。
在下文中，对于用浮点数表示的范围表quantize_tab[8192]，在小数点的位置被设在32位中的第8位处从而将该范围表quantize_tab[8192]设为定点数的上述情况下，说明结合使用范围表和哈希表的示例。由于小数点的位置在第8位处，因而通过乘以256并仅取整数部分来创建范围表值。
首先，通过下面的过程对初始搜索值确定部172a的哈希表中的index1和index2进行计算。
也就是说，在量化之前的值Y中，搜索呈现1的最高有效位的位置cnt，并通过表达式(5)算出index1。
[表达式5]
inde×1＝cnt-P+2    …(5)
在表达式(5)中，P表示小数点的位置，并且在此情况下，满足P＝8。此外，表达式(5)中的“2”是在创建浮点数的哈希表时用作指数部分的基准的125与由IEEE 754标准限定的偏差127之间的差。
此外，如表达式(6)和表达式(7)所示，在量化之前的值Y中，在呈现1的最高位转为0并且向右移cnt-4时算出index2。
[表达式6和表达式7]
Y＝Y-mask               …(6)
index2＝Y＞＞(cnt-4)    …(7)
值得注意的是，表达式(6)中的“mask”是十六进制的，从“0x40000000”(二进制数字(32位)的“100 0000 0000 0000 0000 0000 00000000”)开始，并且以每次一位的形式进行右移计算，直到对于量化之前的值Y的呈现1的最高有效位。最终，“mask”变成表示相对于量化之前的值Y，呈现1的最高有效位的值。也就是说，通过表达式(6)的减法，呈现1的最高位被设为0。表达式(7)中的“＞＞”表示右移计算。
图14示出了用C语言描述在参照图13解释的范围表quantize_tab[8192]中的浮点数的值被设为小数点位置在32位中的第8位处的定点数的情况的程序示例。
在图14的程序201中，行1～行8195上的quantize_tab_int[8192]表示转换成定点数的范围表。
行8196定义了整数类型值yin。此外，程序81中的行8197定义了表示输入数据的标识符的m从0到data_size以每次加1的形式递增，并且重复进行下面的处理。
在行8199～行8212上，对包括转换成定点数的量化之前的值Y[m](＝yin)的范围进行五次搜索(步骤S171中的处理)，在该定点数中小数点的位置在32位中的第8位处。
此外，在行8223～行8225上，通过使用参照图11说明的哈希表quantize_hash[index1][index2]，确定量化之前的值Y[m](＝yin)的初始搜索值(步骤S174中的处理)。
然后，在行8226和行8227上，根据初始搜索值k和范围表quantize_tab[k]，搜索包含量化之前的值Y[m](＝yin)的范围(步骤S175中的处理)。
同样在上述处理中，通过利用由定点值构成的范围表和哈希表的搜索能够确定量化值而不需要计算表达式(1)中包含的幂函数，因此能够更有效地进行非线性计算。
执行结果
下面参照图15说明应用上述量化处理时的循环次数。图15示出了利用美普思科技公司(MIPS Technologies，Inc.)的R4000执行上述量化处理时的循环次数，该R4000用作精简指令集计算机(Reduced InstructionSet Computer，RISC)CPU。
如图15所示，当执行包括基于现有技术方法(表达式(1)包含的幂函数)的计算的量化处理时的循环次数被设为1.00，而当利用条件语句(范围表)(包括基于条件的搜索)执行量化处理(图5)时的循环次数被设为0.28，这使得效率提高了72％。此外，当利用哈希表执行量化处理时的循环次数为0.32，这使得效率提高了68％。另外，当结合使用条件语句和哈希表来执行量化处理(图12)时的循环次数为0.21，这使得效率提高了79％。
如上所述，通过本发明实施例的量化处理，与现有技术方法相比能够提高效率。
3.第三实施例
非线性函数和离散值
在上文中，尽管已经说明了AAC标准的量化处理，但本发明能够应用于ISO/IEC11172-3标准化的MPEG-1音频第三层(audio layer 3)(MP3)的量化处理和逆量化处理，这是因为采用表达式(1)和(2)的类似量化处理和逆量化处理被用于MP3的量化处理。
此外，在上文中，作为示例说明了符合AAC标准的量化处理中用作非线性函数的幂函数。然而，如表达式(8)所示，对于关于输入值X的预定非线性函数func(X)，在得到离散值Y的情况下，也能够应用本发明实施例。
[表达式8]
Y＝(int)(func(X))    …(8)
另外，在上文中，在假设离散值是整数的情况进行了说明。然而，如表达式(9)所示，满足离散值Y相对于输入值X唯一确定，甚至当离散值Y是浮点数时，也能够应用本发明的实施例。
[表达式9]
Y＝(int)(func(X))+0.45    …(9)
此外，如上所述，由于满足离散值Y相对于输入值X唯一确定，因而可以准备取离散值Y的输入值X的多个范围。
此外，可将本发明的实施例应用于将输入值X转换成离散值Y的计算处理的发生率高的范围，并可以在其它范围上仅进行表达式(8)所表示的计算。
此外，在上文中，先计算取离散值Y的输入值X的范围。然而，例如，在用于将输入值X转换成离散值Y的处理期间，改变取离散值Y的输入值X的范围的情况下，可再次适当地计算输入值X的范围。
计算装置的结构示例
下面参照图16的框图说明计算装置，该计算装置被配置成对输入值X进行基于预定非线性函数func(X)的计算并输出离散值Y。
图16的计算装置401包括范围表创建部431和搜索转换部432。
范围表创建部431例如根据上述表达式(8)依次改变输入值X，从而创建范围表，并将范围表供给至搜索转换部432，在该范围表中离散值Y改变时的输入值X对应于此时的离散值Y。
搜索转换部432设有搜索部432a和确定部432b。搜索部432a在由范围表创建部431供给的范围表中搜索包含输入值的范围。确定部432b确定对应于通过搜索部432a搜索到的范围的离散值，并将该离散值输出至外部装置。
计算装置的范围表创建处理
接着，参照图17的流程图说明图16的计算装置401的范围表创建处理。在计算装置401中，在进行离散值搜索处理之前进行范围表创建处理。
在步骤S251中，范围表创建部431例如根据上述表达式(8)依次改变输入值X，从而创建离散值Y改变时的输入值X与此时的离散值Y对应的范围表，并将范围表供给到搜索转换部432。
通过上述处理，在进行离散值输出处理之前，能够创建输入值的范围与离散值对应的范围表。
计算装置的离散值搜索处理
接着，参照图18的流程图说明图16的计算装置401的离散值搜索处理。
在步骤S271中，搜索转换部432的搜索部432a在由范围表创建部431供给的范围表中搜索包含输入值的范围。
在步骤S272中，搜索转换部432的确定部432b确定对应于通过搜索部432a搜索到的范围的离散值，并将该离散值输出至外部装置。
在步骤S273中，搜索转换部432判断针对全部输入值的搜索离散值的处理是否结束。在确定针对全部输入值的搜索离散值的处理未结束的情况下，处理返回步骤S271，并且重复进行步骤S271～步骤S273的处理，直到针对全部输入值的处理结束。
通过上述处理，根据与先前获得的离散值对应的输入值的范围，能够确定对应于输入值的离散值。因此，例如，通过使用范围表的搜索能够确定离散值而不需计算非线性函数func(X)，因而能够更有效地进行非线性计算处理。
值得注意的是，图16的计算装置401具有一个范围表，在该范围表中，对于一个输入值X，包含该输入值的范围对应于离散值Y。然而，计算装置401能够具有多个范围表，在各个范围表中，对于各个类型的输入值，输入值的范围对应于离散值Y。也就是说，计算装置401根据表示输入值的类型和地址等的信息读出相应的范围表，并使用该读出的范围表，从而能够输出对应于输入值的范围的离散值。
结果，对于多种类型的输入值，即使在输出各个离散值的情况下，通过根据输入值的类型读出范围表，也能够通过仅使用一个计算装置输出多个类型的离散值。
包括列表显示处理的上述一系列处理能够通过使用硬件进行，并且也能够通过使用软件进行。在通过使用软件进行上述一系列处理的情况下，将构成软件的程序从记录介质安装至例如装配在专用硬件中的计算机或者能够通过安装各种程序执行各种功能的通用个人计算机等。
图19是示出了利用程序进行上述一系列处理的计算机的硬件结构示例的框图。
在计算机中，中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)901、只读存储器(Read Only Memory，ROM)902和随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)903通过总线904相互连接。
此外，输入输出接口905与总线904连接。与输入输出接口905连接的有：由键盘和鼠标等构成的输入部906、由显示器和扬声器等构成的输出部907、由硬盘和非易失性存储器等构成的存储部908、由网络接口构成的通信部909以及驱动器910，该驱动器910被配置为对由磁盘、光盘、光磁盘和半导体存储器等构成的可移除介质911进行驱动。
在以上述方式构成的计算机中，CPU 901通过输入输出接口905和总线904将例如储存在存储部908中的程序加载至RAM 903上并执行该程序，从而进行上述一系列处理。
通过计算机(CPU 901)执行的程序通过记录在作为例如由磁盘(包括软盘)、光盘(包括压缩盘-只读存储器(Compact Disc-Read Only Memory，CD-ROM)或数字式多用盘(Digital Versatile Disc，DVD)等)、光磁盘或半导体存储器等构成的封装介质的可移除介质911上来提供，或者通过诸如局域网、互联网或数字卫星广播等有线或无线传输介质提供。
然后，通过将可移除介质911装载到驱动器910上，通过输入输出接口905能够将程序安装至存储部908。此外，还能够利用通信部909通过有线或无线传输介质接收程序，并将程序安装至存储部908。另外，能够将程序事先安装至ROM 902或存储部908。
值得注意的是，通过计算机执行的程序可以是按本说明书说明的顺序以时间序列方式进行处理的程序，或者也可以是以并行方式或者在例如进行呼叫的适当时刻进行处理的程序。
本领域技术人员应当理解，依据设计要求和其他因素，可以在本发明所附的权利要求或其等同物的范围内进行各种修改、组合、次组合及改变。

Claims (10)

1.一种计算装置，所述计算装置包括：
范围表创建装置，其被配置成创建范围表，在所述范围表中，通过对输入值进行非线性计算得到的计算结果的离散值对应于能够取所述离散值的所述输入值的范围；以及
搜索装置，其被配置成当输入所述输入值时在所述范围表中搜索包含所述输入值的所述范围并输出对应于搜索到的所述范围的离散值。
2.如权利要求1所述的计算装置，还包括：
哈希表创建装置，其被配置成根据所述范围表创建哈希表，
其中，对于至少一个所述范围，根据所述哈希表，所述搜索装置在所述范围表中确定所述范围的初始搜索值，根据所述初始搜索值和所述范围表搜索包含所述输入值的所述范围，并输出对应于搜索到的所述范围的离散值。
3.如权利要求2所述的计算装置，其中，所述哈希表创建装置通过使用在所述范围表中确定所述范围的所述输入值的指数部分和有效数部分中的至少一个部分来创建所述哈希表。
4.如权利要求2所述的计算装置，其中，当输入对应于输出发生率高的离散值的输入值时，所述搜索装置根据所述范围表搜索包含所述输入值的所述范围，并且
当输入对应于输出发生率低的离散值的输入值时，所述搜索装置根据所述哈希表确定所述范围表的所述范围的初始搜索值，并根据所述初始搜索值和所述范围表搜索包含所述输入值的所述范围。
5.如权利要求1所述的计算装置，其中，当输入所述输入值时，在所述范围表中，所述搜索装置二分查找包含所述输入值的所述范围。
6.一种计算方法，所述计算方法包括如下步骤：
创建范围表，在所述范围表中，通过对输入值进行非线性计算得到的计算结果的离散值对应于能够取所述离散值的所述输入值的范围；以及
当输入所述输入值时，在所述范围表中搜索包含所述输入值的所述范围并输出对应于搜索到的所述范围的离散值。
7.一种量化装置，所述量化装置包括：
范围表创建装置，其被配置成创建范围表，在所述范围表中，通过对输入值进行非线性计算得到的计算结果的量化值对应于能够取所述量化值的所述输入值的范围；以及
搜索装置，其被配置成当输入所述输入值时在所述范围表中搜索包含所述输入值的范围并输出对应于搜索到的所述范围的量化值。
8.一种量化方法，所述量化方法包括如下步骤：
创建范围表，在所述范围表中，通过对输入值进行非线性计算得到的计算结果的量化值对应于能够取所述量化值的所述输入值的范围；以及
当输入所述输入值时，在所述范围表中搜索包含所述输入值的所述范围并输出对应于搜索到的所述范围的量化值。
9.一种计算装置，所述计算装置包括：
范围表创建单元，其被配置成创建范围表，在所述范围表中，通过对输入值进行非线性计算得到的计算结果的离散值对应于能够取所述离散值的所述输入值的所述范围；以及
搜索单元，其被配置成当输入所述输入值时在所述范围表中搜索包含所述输入值的范围并输出对应于搜索到的所述范围的离散值。
10.一种量化装置，所述量化装置包括：
范围表创建单元，其被配置成创建范围表，在所述范围表中，通过对输入值进行非线性计算得到的计算结果的量化值对应于能够取所述量化值的所述输入值的范围；以及
搜索单元，其被配置成当输入所述输入值时在所述范围表中搜索包含所述输入值的所述范围并输出对应于搜索到的所述范围的量化值。
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