JP2001188598A - 線スペクトルペアー量子化器の高速探索方法 - Google Patents

線スペクトルペアー量子化器の高速探索方法

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JP2001188598A JP2000029557A JP2000029557A JP2001188598A JP 2001188598 A JP2001188598 A JP 2001188598A JP 2000029557 A JP2000029557 A JP 2000029557A JP 2000029557 A JP2000029557 A JP 2000029557A JP 2001188598 A JP2001188598 A JP 2001188598A
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    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L19/00—Speech 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
    • G10L19/04—Speech 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 using predictive techniques
    • G10L19/06—Determination or coding of the spectral characteristics, e.g. of the short-term prediction coefficients

Abstract

(57)【要約】 【課題】 線形スペクトルペアー係数の予測分割行列量
子化、また予測分割ベクトル量子化方式を用いる音声符
号化器において、コードブック探索時に要求される計算
量を減らすための、それらの高速探索方法を提供する。 【解決手段】 順序性質を有する目標ベクトルとエラー
コードブックを構成して、順序性質を有するように再構
成された各コードブックは選定された一つの特定列の要
素値を根拠に全体コードブックを降順で並べ替えに整列
する。そして、各コードブック内に整列した特定列の要
素値と目標ベクトル内の該当列前後の要素値を順方向及
び逆方向比較を通じて順序性質を満足する対象コードベ
クトルの検索領域の開始点と終わり点を求める。このよ
うに開始点と終わり点が求められると、この探索範囲内
でのみ計算量の多いエラー基準値(criterion)El,mを求
めての対象コードベクトルを求める。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、線形スペクトルペ
アー(LSP：Line Spectrum Pair)係数の予測分割行列量
子化(PSMQ：Predictive Split Matrix Quantization)、
また予測分割ベクトル量子化(PSVQ：Predictive Split
Vector Quantization)方式を用いる音声符号化器に関す
るものであって、より詳細に説明すると、コードブック
探索時に要求される計算量を減らすための予測分割ベク
トル量子化及び予測分割行列量子化方式による線スペク
トルペアー量子化器の高速探索方法[A fast search met
hodfor LSP Quantization]に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】現在用いられている音声符号化は分析/
合成(Analysis-by-Synthesis)構造を有し、音声を直接
電送する代わりに音声信号を代表するパラメーターを効
率的に抽出して量子化した後、これを電送するところ、
このような音声符号化方式によって帯域幅が提案された
伝送環境下で電送するデータの量を減らすことができ
る。
【０００３】低速音声符号化器で高音質の音声符号化を
しようとするなら、音声信号の短区間相関図を示す線形
予測コーディング(LPC：linear predictive coding)係
数を効率的に量子化しなければならない。線形予測コー
ディング(LPC)フィルターで最適の線形予測コーディン
グ係数値は、入力音声信号をフレーム単位に分けて、各
フレーム別に予測誤差のエネルギーを最小化させる値を
求める。一般的に線形予測コーディングフィルタ10次al
l-poleフィルターであり、この時用いられる10個の線形
予測コーディング(LPC)係数の量子化のために多いビッ
トが割り当てされる。例として、コード分割多重接続(C
DMA)移動通信システムに用いられる音声符号化方式のIS
-96AQCELPは、全体ビットの25%をLPC量子化に用いる。
【０００４】いままでLPC係数の量子化のため、多くの
方法が開発され、実際に音声圧縮器に使われている。こ
のような方法中一つの方法としてLPCフィルターの係数
を直接量子化する方法は、フィルターの特性が係数の量
子化誤差に非常に敏感で量子化後のLPCフィルターの安
定性が保障されない問題点があった。
【０００５】したがって、LPC係数を量子化性質が良い
他のパラメーターに変換して量子化すべきで、主に反射
係数(reflection coefficient)また線形スペクトルペア
ー(LSP：Line Spectral Pairs)に変換して量子化する。
特に線形スペクトルペアー(LSP）は音声の周波数特性と
密接に関連になるため、最近開発された標準音声圧縮器
は大部分線形スペクトルペアー(LSP)量子化方法を用い
る。
【０００６】また、線形スペクトルペアー係数のフレー
ム間の相関関係を利用すると、より効率的な量子化を実
現できる。即ち、現在フレームのLSPを直接量子化せ
ず、過去フレームのLSP情報から現在フレームのLSPを予
測して予測された二つのフレーム間のLSP誤差を量子化
するのである。このLSP値は音声信号の周波数特性と密
接な関係があるため、時間的に予測が可能であるである
けでなく、相当な予測利得を得ることができる。
【０００７】このLSP値の予測方法としては、AR(auto-r
egressive)フィルターを用いる方法とMA(moving averag
e)フィルターを用いる方法がある。このARフィルターは
予測性能が優秀であるが、受信側で係数伝達エラーの影
響がフレームの進行によってずっと伝播される短所があ
る。これに反しMAフィルターは、ARフィルターに比べて
予測性能は劣るが、伝達エラーの影響が時間的に制限さ
れる長所がある。したがって、無線通信のように伝達エ
ラーが多く発生する環境に用いられる音声圧縮器(AMR、
CS-ACELP、EVRC)にはMAフィルターを利用したLSP値の予
測方法が利用される。
【０００８】また、フレーム間LSP値の予測以外にフレ
ーム内で接しているLSP要素値間の相関図を利用した量
子化方法も開発された。LSP値は常に順序性質を満足す
るので、この方法を利用すると、量子化の効率を一層増
大させることができる。
【０００９】このように予測されたLSP係数の量子化方
法は、大きくスカラー量子化とベクトル量子化の２種類
に分けることができる。スカラー量子化方法を用いる音
声圧縮器には8kbps QCELPがある。これはそれぞれのLSP
要素値をスカラー量子化するため、性能に比べて多いビ
ット(40ビット)を用いる短所がある。したがって、最近
はより効率的な量子化のためにベクトル量子化がたくさ
ん用いられて、これに関する多くの研究が進行中であ
る。
【００１０】ベクトル量子化方法で全体のベクトルを一
度に量子化することは、ベクトルテーブルの大きさがあ
まりに大きくなり、検索時間がたくさん要るために不可
能である。これを解決するために全体ベクトルをいくつ
かの副ベクトルに分けてそれぞれを独立的にベクトル量
子化する方法が開発されたが、これを分割ベクトル量子
化(SVQ：split vector quantization)という。例えば、
20ビットを利用した10次ベクトル量子化方法で、一度に
量子化する場合は、ベクトルテーブルの大きさが10x10
20になるけれど、2個の5次副ベクトルに分けてそれぞれ
10ビットずつ割り当てる分割ベクトル量子化方法を利用
すると、ベクトルテーブルの大きさが単に5x1010x2とな
る。
【００１１】この時、より多くの副ベクトルに分ける
と、ベクトルテーブルの大きさが減ってメモリを節約で
き検索時間を減らすことはできるが、ベクトル値の相関
関係を十分に活用できなくて性能が劣る。極端に10個の
1次ベクトルに分ければスカラー量子化となる。
【００１２】仮りに、分割ベクトル量子化方法を利用し
て20msecフレーム間のLSP予測なくLSPを直接量子化する
と、24ビットが必要な量子化性能を得ることができる。
しかし、分割ベクトル量子化方法は、各副ベクトルを独
立的に量子化するために副ベクトル間の相関関係を十分
に利用できなくて全体ベクトルに対する最適化を成すこ
とができない短所がある。
【００１３】この他にも、ベクトル量子化を多くの段階
にわける方法(Multi-Stage)、二つのテーブルを利用し
て選択的に量子化する選択的ベクトル量子化方法、及び
各副ベクトルの境界値を見て用いるテーブルを選択する
リンク分割ベクトル量子化(linked split vector quant
ization)方法などが開発されることもあった。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】したがって、本発明は
上記のような従来技術の問題点を解決するために案出さ
れたものであって、一般的な音声符号化器で線形スペク
トルペアー(LSP)係数の予測分割行列量子化(PSMQ)、予
測分割ベクトル量子化(PSVQ)方式の量子化時、計算量が
多いベクトルコードブック探索過程で線形スペクトル周
波数(LSF：line spectral frequencies)係数の順序性質
を利用して探索対象コードブックの大きさを減らすこと
によって、スペクトル歪曲(SD：Spectrum Distortion)
性能の減殺なしに全体的な計算量を減らすことができる
高速探索方法と、これを通じて一層向上した性能を有す
るシステムを提供する。
【００１５】
【課題を解決するための手段】前記の目的を達成するた
めに、本発明による予測分割行列量子化方式による線ス
ペクトルペアー量子化器の高速探索方法は、順序性質を
有するように変換された目標ベクトルと対象コードベク
トルを利用してエラー基準値を求める第1段階；前記対
象コードベクトルにDC成分を足して5個の副行列に対す
る新しいコードブックを作る第2段階；順序性質を有す
るように再構成されたコードブックで探索範囲決定に用
いられる特定列を選定して、選定された列の要素値を基
準にして降順で並べ替えに整列する第3段階；順序性質
を有する目標ベクトルと整列したコードベクトルとの順
序性質を利用して探索範囲を決定する第4段階；及び前
記決められた探索範囲内でのみ前記エラー特徴値を計算
して最適の対象コードベクトルを探す第5段階を含んで
いることを特徴とする。
【００１６】好ましくは、前記第1段階は、m番目の副行
列の線形スペクトルペアーベクトル平均値とm番目の副
行列の予測値を利用して順序性質を有するm番目の副行
列の目標ベクトルを求める第1小段階、m番目の副◎列の
1番目のエラーコードブックと順序性質を有するm番目の
副行列のl番目のDC成分を利用してm番目の副行列のl番
目のコードベクトルを求める第2小段階、及び前記m番目
の副行列の目標ベクトルと前記m番目の副行列のl番目の
コードベクトルを利用してエラー基準値を求め、このエ
ラー基準値を最小化させるコードブックインデックスを
決定する第3小段階を含むことを特徴とする。
【００１７】さらに好ましくは、前記m番目の副行列の
目標ベクトルと前記m番目の副行列のl番目のコードベク
トルを下記の数式３と数式４に適用してエラー基準値を
求めることを特徴とする。
【００１８】
【数３】
【００１９】
【数４】 好ましくは、第2段階は、順序性質がないコードブック
に順序性質を有する線形スペクトルペアーベクトル平均
値を足して順序性質を有する新しいコードブックを構成
して、前記新しいコードブックから前記順序性質を有す
るコードベクトルを求めることを特徴とする。
【００２０】好ましくは、前記第3段階は、一番目のコ
ードブックでは四番目の列を、二番目のと三番目のと四
番目のコードブックでは三番目の列を、そして五番目の
コードブックでは四番目の列を特定列に選定する第1小
段階、及び前記選定された特定列を基準にして全体コー
ドブックを降順で並べ替えに整列する第2小段階を含む
ことを特徴とする。
【００２１】好ましくは、前記第4段階は、前記順序性
質によって降順で並べ替えに整列したコードブックのn
番目の列の要素値と目標ベクトルの(n+1)番目の列の要
素値を比較する順方向比較を通じて前記探索範囲の開始
点を求め、前記順序性質によって整列したコードブック
のn番目の列の要素値と目標ベクトルの(n-1)番目の列の
要素値を比較する逆方向比較を通じて前記探索範囲の終
わり点を求めることを特徴とする。
【００２２】さらに好ましくは、前記開始点を求める過
程は、Rn+1>Cl,n(ここで、Rn+1は副行列のコードブック
探索のためのn+1番目の目標ベクトルであり、Cl,nはl番
目の副行列のn番目のコードベクトルである)の条件を満
足する最も小さなl値を求めることを特徴とする。
【００２３】より好ましくは、前記開始点を求める過程
は、変数iを64ずつ増加させながらR n+1>Ci+64,nの条件
を満足するiを探す第1小段階、変数j=iに設定して、変
数jを16ずつ増加させながらRn+1>Cj+16,nの条件を満足
するjを探す第2小段階、変数k=jに設定して、変数kを4
ずつ増加させながらRn+1>Ck+4,nの条件を満足するkを探
す第3小段階、変数m=kに設定して、変数mを1ずつ増加さ
せながらRn+1>Cm+1,nの条件を満足するm+1を探す第4小
段階、及び前記m+1を開始点に設定する第5小段階を含む
ことを特徴とする。
【００２４】さらに好ましくは、前記終わり点を求める
過程は、Rn-1<Cl,n(ここで、Rn-1は副ベクトルのコード
ブック探索のためのn-1番目の目標ベクトルであり、C
l,nはl番目の副ベクトルのn番目のコードベクトルであ
る)の条件を満足する最も大きいl値を求めることを特徴
とする。
【００２５】より好ましくは、前記終わり点を求める過
程は、各コードブックインデックスの数によって変数i
の初期値を設定する第1小段階、変数iを64ずつ減少させ
ながらRn-1<Ci-64,nの条件を満足するiを探す第2小段
階、変数j=iに設定して、変数jを16ずつ減少させながら
Rn+1<Cj-16,nの条件を満足するjを探す第3小段階、変数
k=jに設定して、変数kを4ずつ減少させながらRn-1<C
k-4,nの条件を満足するkを探す第4小段階、変数m=kに設
定して、変数mを1ずつ減少させながらRn-1<Cm-1,nの条
件を満足するmを探す第5小段階、及び前記終わり点lと
してm-1を設定する第6小段階を含むことを特徴とする。
【００２６】さらに好ましくは、前記終わり点を求める
過程で一番目のコードブック探索の終わり点設定の時i
の初期値は128、二番目のと三番目のと四番目のコード
ブック探索の終わり点設定の時iの初期値は256、五番目
のコードブック探索の終わり点設定の時iの初期値は64
にそれぞれ設定する特徴とする。
【００２７】好ましくは、前記第4段階は、前記順序性
質によって降順で並べ替えに整列した三番目のコードブ
ックの表示ビットが1であれば、前記三番目のコードブ
ックを昇順で並べ替えに整列する第1小段階、前記順序
性質によって整列した三番目のコードブックのn番目の
列の要素値と目標ベクトルの(n-1)番目の列の要素値を
比較する逆方向比較を通じて前記探索範囲の開始点を求
める第2小段階、及び前記順序性質によって整列した三
番目のコードブックのn番目の列の要素値と目標ベクト
ルの(n+1)番目の列の要素値を比較する順方向比較を通
じて前記探索範囲の終わり点を求める第3小段階を含む
ことを特徴とする。
【００２８】さらに好ましくは、前記第1小段階は、降
順で並べ替えに整列した三番目のコードブックからDC成
分を引いた後-1をかけて、またDC成分を足して昇順で並
べ替えに整列することを特徴とする。
【００２９】さらに好ましくは、前記第2小段階は、i=0
に初期化して、変数iを64ずつ増加させながら
【００３０】
【数５】 の条件を満足するiを探す段階と、前記Iを探したら、変
数j=iに設定して、変数jを16ずつ増加させながら
【００３１】
【数６】 の条件を満足するjを探す段階、前記jを探したら、変数
k=jに設定して、変数kを4ずつ増加させながら
【００３２】
【数７】 の条件を満足するkを探す段階、前記kを探したら、変数
m=kに設定して、変数mを1ずつ増加させながら
【００３３】
【数８】 の条件を満足するmを探す段階、及び前記mを探したら、
m+1を開始点と設定する段階を含むことを特徴とする。
【００３４】さらに好ましくは、前記第3小段階は、変
数i=256に初期化して、変数iを64ずつ減少させながら
【００３５】
【数９】 の条件を満足するiを探す段階と、前記iを探したら、変
数j=iに設定して、変数jを16ずつ減少させながら
【００３６】
【数１０】 の条件を満足するjを探す段階、前記jを探したら、変数
k=jに設定して、変数kを4ずつ減少させながら
【００３７】
【数１１】 の条件を満足するkを探す段階、前記kを探したら、変数
m=kに設定して、変数mを1ずつ減少させながら
【００３８】
【数１２】 の条件を満足するmを探す段階、及び前記mを探したら、
m-1を終わり点と設定する段階を含むことを特徴とす
る。
【００３９】また、本発明によると、前記の予測分割行
列量子化方式による線スペクトルペアー量子化器の高速
探索方法を実行させるためのプログラムを記録したコン
ピューターで読むことができる記録媒体が提供される。
【００４０】また、本発明による予測分割ベクトル量子
化方式による線スペクトルペアー量子化器の高速探索方
法は、順序性質を有するように変換された目標ベクトル
(Lm-Pm)とDC成分(LDC)が加えられた対象コードベクトル
(e'l,m+LDC)とを利用してエラー基準値(El,m)を求める
第1段階；前記DC成分が加えられた対象コードベクトル
を3個の副ベクトルに対する新しいコードブックを作る
第2段階；前記順序性質を有するように再構成されたコ
ードブックで探索範囲決定に用いられる特定列を選定し
て、選定された列の要素値を基準にして降順で並べ替え
に整列する第3段階；前記順序性質を有する目標ベクト
ルと降順で並べ替えに整列したコードベクトルとの順序
性質を利用して探索範囲を決定する第4段階；及び前記
決められた探索範囲内でのみ前記エラー基準値(El,m)を
計算して最適の対象コードベクトルを探す第5段階を含
んであることを特徴とする。
【００４１】好ましくは、第1段階は、前記m番目の副ベ
クトルの目標ベクトル(Rm)と前記m番目の副ベクトルのl
番目のコードベクトル(Cl,m)を下記の数式に適用してエ
ラー基準値(El,m)を求めることを特徴とする。
【００４２】
【数１３】 好ましくは、第2段階は、順序性質がないコードブック
に順序性質を有する線形スペクトルペアーベクトル平均
値を足して順序性質を有する新しいコードブックを構成
して、前記新しいコードブックから前記順序性質を有す
るコードベクトルを求めることを特徴とする。
【００４３】好ましくは、前記第3段階は、一番目のコ
ードブックでは三番目の列を、二番目のコードブックで
は二番目の列を、そして三番目のコードブックでは一番
目の列を特定列に選定する第1小段階、及び前記選定さ
れた特定列を基準にして全体コードブックを降順で並べ
替えに整列する第2小段階を含むことを特徴とする。
【００４４】好ましくは、前記第4段階は、前記順序性
質によって降順で並べ替えに整列したコードブックのn
番目の列の要素値と目標ベクトルの(n+1)番目の列の要
素値を比較する順方向比較を通じて前記探索範囲の開始
点を求め、前記順序性質によって整列したコードブック
のn番目の列の要素値と目標ベクトルの(n-1)番目の列の
要素値とを比較する逆方向比較を通じて前記探索範囲の
終わり点を求めることを特徴とする。
【００４５】さらに好ましくは、前記開始点を求める過
程は、Rn+1>Cl,n(ここで、Rn+1は副ベクトルのコードブ
ック探索のためのn+1番目の目標ベクトルで、Rn+1はl番
目の副ベクトルのn番目のコードベクトルである)の条件
を満足する最も小さなl値を求めることを特徴とする。
【００４６】より好ましくは、前記開始点を求める過程
は、変数iを64ずつ増加させながらR n+1>Ci+64,nの条件
を満足するiを探す第1小段階、変数j=iに設定して、変
数jを16ずつ増加させながらRn+1>Cj+16,nの条件を満足
するjを探す第2小段階、変数k=jに設定して、変数kを4
ずつ増加させながらRn+1>Ck+4,nの条件を満足するkを探
す第3小段階、変数m=kに設定して、変数mを1ずつ増加さ
せながらRn+1>Cm+1,nの条件を満足するm+1を探す第4小
段階、及び前記m+1を開始点に設定する第5小段階を含む
ことを特徴とする。
【００４７】さらに好ましくは、前記終わり点を求める
過程は、Rn-1<Cl,n(ここで、Rn-1は副ベクトルのコード
ブック探索のためのn-1番目の目標ベクトルで、Cl,nはl
番目の副ベクトルのn番目のコードベクトルである)の条
件を満足する最も大きいl値を求めることを特徴とす
る。
【００４８】より好ましくは、前記終わり点を求める過
程は、変数i=256に初期化して、変数iを64ずつ減少させ
ながらRn-1<Ci-64,nの条件を満足するiを探す第1小段
階、変数j=iに設定して、変数jを16ずつ減少させながら
Rn+1<Cj-16,nの条件を満足するjを探す第2小段階、変数
k=jに設定して、変数kを4ずつ減少させながらRn-1<Ck
-4,nの条件を満足するkを探す第3小段階、変数m=kに設
定して、変数mを1ずつ減少させながらRn-1<Cm-1,nの条
件を満足するmを探す第4小段階、及び前記m-1を終わり
点と設定する第5小段階を含むことを特徴とする。
【００４９】また、本発明によると、上述したとおりの
予測分割ベクトル量子化方式による線スペクトルペアー
量子化器の高速探索方法を実行させるためのプログラム
を記録したコンピューターで読むことができる記録媒体
が提供される。
【００５０】
【発明の実施の形態】以下、添付の図面を参照しなが
ら、本発明の一実施例による「予測分割ベクトル量子化
及び予測分割行列量子化方式による線スペクトルペアー
量子化器の高速探索方法」をより詳細に説明すると次の
通りである。
【００５１】一般的に、現在GSM(Global System for Mo
bile communications)と3GPP(3rd Generation Partner
ship Project)IMT-2000(International Mobile Telecom
munications)システムに適用される代表的な音声符号化
器は適応多重ビット率(AMR：Adaptive Multirate)コー
デック(Codec)である。ここには8個モードの音声符号化
器が存在して最も最新の音声符号化技術が集約されてい
ると言える。本発明では最も代表的で最新の音声符号化
方式のAMR音声符号化器で採択しているLSP係数のPSMQ量
子化及びPSVQ量子化を高速化する方法を提供する。
【００５２】AMR音声符号化器はLSP係数を量子化する
時、DC成分が除去されたLSP係数ベクトルとMA予測器で
予測されたベクトル間の差であるエラー信号を量子化す
るために順序性質を利用することができない。
【００５３】したがって、本発明ではMA予測器はそのま
ま使用しながら目標ベクトル(target vector)とエラー
コードブックにDC成分を足して順序性質を有する目標ベ
クトルとエラーコードブックを構成する。その次に、順
序性質を有するように再構成された各コードブックで探
索範囲決定に用いられる一つの特定列を選定して、選定
された特定列の要素値を根拠に全体コードブックを降順
で並べ替えに整列する。そして、各コードブック内に整
列した特定列の要素値と目標ベクトル内の該当列前後の
要素値を比較して順序性質を満足するベクトルに対して
であるけエラー基準値(criterion)Em,lを求める。この
時、コードブックの探索範囲は順方向及び逆方向比較を
通じて決める。このようにすることにより、本発明では
スペクトル歪曲なしにコードブック探索時、要求される
計算量を減らすことができる。
【００５４】適応多重ビット率(AMR)コーデックは8個の
ソース(source)コーデックから構成され、このうちの1
2.2kbpsモードはGSM EFR(Global System for Mobile Co
mmunications Enhancement Full Rate)標準方式に該当
する。GSM EFRでは毎伝送フレーム(20msec)ごとに二つ
の互いに異なる非対称窓(window)を使用して、フレーム
当り二回の線形予測(LP)分析を通じて二つのセットの線
形予測コーディング(LPC)係数を伝送し、残りのソース
コーデックはフレーム当り一回の線形予測(LP)分析を通
じて1つのセットの線形予測コーディング(LPC)係数を伝
送する。
【００５５】線形予測コーディング(LPC)係数は、しば
しば線形スペクトルペアー(LSP)係数に変換された後量
子化になる。この線形スペクトルペアー(LSP)係数は、
線形予測コーディング係数と数学的に等価であり、また
量子化特性が良く、合成フィルターの安定度を検査しや
すい。また、この線形スペクトルペアー(LSP）は、スペ
クトル安定度がほぼ均一であり、伝送速度においてスペ
クトル歪曲が少なく、線形補間に対してよい特性を有す
る。
【００５６】この線形スペクトルペアー(LSP)係数のい
くつかの重要な性質を察してみると次の通りである。第
一、LSP係数は次のような順序性質を満足させないと合
成フィルターが不安定である。
【００５７】0 < ω1 <ω2 < ……… < ωp < π 第二、LSP係数は、音声のフォルマント周波数(Formant
Frequency)とフォルマント帯域幅(Formant bandwidth)
を表す。これは音声を周波数領域に変換すると、特定周
波数部分の大きさ値が優勢な(dominant)部分の中心領域
が現れるが、これをフォルマント周波数といって、この
優勢な区間をフォルマント帯域幅という。即ち、LSP係
数が近く位置するほどより尖鋭なフォルマント帯域幅を
表す。
【００５８】第三、補間されたLSP係数も順序性質を満
足する。第四、LSP係数は、動的な範囲(dynamic range)
が小さくて量子化に有利である。
【００５９】上記述したとおりの性質を有する線形スペ
クトルペアー(LSP)係数を量子化するために12.2kbpsモ
ードでは分割行列量子化(SMQ：split matrix quantizat
ion)方式を用いる。
【００６０】即ち、この12.2kbpsモードでは二つの剰余
(residual)線形スペクトル周波数(LSF：line spectral
frequencies)ベクトルをともに量子化し、残りのモード
では分割ベクトル量子化(SVQ：split vector quantizat
ion)方式を使用して量子化する。
【００６１】本発明では、予測(Predictive)SMQ方式と
予測(Predictive)SVQ方式を用いた効率的なLSP係数量子
化のための高速化アルゴリズムを提示する。まず、予測
分割行列量子化(Predictive SMQ)方式に適用された線形
スペクトルペアー(LSP)コードブックの探索方法を察し
てみる。
【００６２】図1は12.2kbpsモードの線形予測(LP)分析
は互いに異なる二つの非対称窓(window)を使用してフレ
ーム当り二回ずつ遂行される。一番目の窓、WI(n）は二
番目の副フレーム(subframe2)に集中的に加重値を有
し、別の大きさを有する二つの半分のハミング窓(Hammi
ng window）の合計でなされる。即ち、一番目の窓、W
I(n)は数式14のように与えられる。
【００６３】
【数１４】 ここでL1 (I)とL2 (I)の値はそれぞれ160及び80を用い
る。また、二番目の窓、WII(n）は四番目の副フレーム
(subframe 4)に加重値が集中しながら二つの部分で構成
されるが一番目の部分はハミング窓(Hamming window）
の半分であり、二番目の部分はcosine関数周期の1/4で
ある。二番目の窓は数式15のように与えられる。
【００６４】
【数１５】 ここで、L1 (I)とL2 (I)の値はそれぞれ232と8を用いる。
線形予測分析は同じ音声サンプルフレームに対して二回
遂行され、解釈窓は過去音声フレームの80サンプルと現
在音声フレームの160サンプル(SAMPLE)を足してなされ
て、未来フレームのサンプルは使用しない。12.2kbpsモ
ードではフレーム当りLPフィルター係数の二つのセット
が周波数領域で数式16のような数式を通じて量子化が成
される。
【００６５】
【数１６】 ここでfiは線形スペクトル周波数(LSF：line spectral
frequencies)値として[0,4000]hz内の値を有し、fsはサ
ンプリング周波数として8000の値を有する。1次MA(movi
ng average)予測器が使われて、二つの剰余線形スペク
トル周波数(residual LSF)ベクトルが分割行列量子化(S
MQ：split matrix quantization)方式で量子化になる。
【００６６】図2は12.2kbpsモードに用いられたSMQ構造
を有する線形スペクトル周波数(LSF)剰余ベクトル(resi
dual vector）の構成図である。二つの線形スペクトル
周波数剰余ベクトルr(1)(n)とr(2)(n）は線形行列量子
化方式を利用して共に量子化になって、剰余ベクトルr
(1)(n)とr(2)(n）は5個の副行列に分割されるところ、
一つの副行列は2x2要素からなる。5個の副行列はそれぞ
れ7ビット(BITS)、8ビット(BITS)、8+1ビット(BITS)、8
ビット(BITS)、6ビット(BITS)を使用して量子化にな
る。特に、三番目の副行列のためのコードブックは符号
を有する256個のコードベクトルからなり、最適コード
ベクトルに対するインデックス8ビット、符号値1ビット
を使用することによって総9ビットを用いる。
【００６７】図3は12.2kbpsモードに用いられた予測分
割行列量子化(PSMQ)方式を実現するための構成図であ
る。MA予測器(31)の次数は1次であり、L(1)は線形予測
解釈のための一番目の窓WI(n)を通じ得た線形予測コー
ディング(LPC)係数を線形スペクトルペアー(LSP)係数に
変換したベクトルであり、L(2)は線形予測解釈のための
二番目の窓WII(n)を通じ得たLPC係数をLSP係数に変換し
たベクトルである。LSP係数値のDC成分の平均ベクトルL
DCと、以前のフレームの量子化された二番目のエラーベ
クトルr'(2)に1次線形係数b(=0.65)を適用したMA予測器
(31)を通じ得た予測ベクトルpを足してPDCを得る。L(1)
とL(2)からPDCを引いて得たエラーベクトルr(1)とr(2)
を5個の2x2副行列(rm=(r(1),r(2)))に分割させる。
【００６８】これを数式で表現すれば数式17のようであ
る。
【００６９】
【数１７】 上記述のとおり、5個の副行列はそれぞれ7、8、9、8、6
ビットを使用して量子化して、特に三番目の副行列は数
式18に示されているような1つビットの符号ビットを有
する。
【００７０】
【数１８】 ここで、mは副行列の順序を表して、nは現在フレームを
意味する。各副ベクトルに対する最適コードベクトル値
は数式19と数式20のようなエラー基準値(Em,l)を最小化
する値と選択する。
【００７１】
【数１９】
【００７２】
【数２０】 ここで、rmはm番目の副行列のコードブック探索のため
の目標ベクトルであり、r'm,lはm番目の副行列のl番目
のコードベクトルである。ωmはm番目の副行列のための
加重値(weighting)行列であり、量子化されていない線
形スペクトルペアーベクトルLから求められる。そしてi
は副行列内のi番目の要素値を表す。上記のような値を
利用して各副行列ごとにエラー基準値(Em,l)を最小とす
るコードブックインデックスlを求めてチャンネルを通
じて伝送する。
【００７３】特に、三番目の副行列(m=2)に対するイン
デックスkは
【００７４】
【数２１】 が最小値として選択されると、表示値(sign）は0であ
り、
【００７５】
【数２２】 値と選択されると、表示値(sign）が1である特性を利用
して数式２３を利用して求める。
【００７６】
【数２３】 上記のように求められた線形スペクトルペアー(LSP)係
数を量子化する時、要求される計算量の大部分が5個の
副行列に対する最適コードベクトル探索の時用いられ
る。
【００７７】したがって、本発明で提案した高速探索方
法は、線形スペクトルペアー(LSP)係数の順序性質を利
用して探索対象コードベクトルの範囲を減らすことによ
って探索計算量を減らす。このような本発明による高速
探索方法の概略的の過程は次の通りである。
【００７８】まず、5個の副行列に対してあらかじめ平
均ベクトルLDCを足したコードブックを作る。次に、コ
ードベクトル内に決められた列の要素値の大きさによっ
てコードブックを降順で並べ替えに整列する。次に、5
個の副行列でEm,lを最小化させる最適コードベクトル値
は目標ベクトルにほとんど似た値を有するので、この値
は順序性質を有すると仮定できる。このような仮定下で
降順で並べ替えに整列したコードブック内の特定列の要
素値を目標ベクトル内の隣接列の値と比較する。次に、
順序性質を満足するコードベクトルに対してであるけE
m,l値を計算して、そうでないコードベクトルはEm,l値
の計算を省略する。
【００７９】このように各コードブックを探索する時、
線形スペクトルペアー(LSP)ベクトルの順序性質を利用
して探索対象を減らすと、全体的に多い計算量の利得を
得ることができる。
【００８０】上記のような高速探索方法を12.2kbpsモー
ドに適用した具体的な過程は次の通りである。まず、目
標ベクトルrmと該当コードブックは平均ベクトル値
(LDC)と予測値(pm)を引いたエラーベクトルに該当する
ので、順序性質を持たない。したがって、数式１９と数
式２０を次の数式２４と数式２５のように変換して順序
性質を有する目標ベクトル形態で構成する。
【００８１】
【数２４】
【００８２】
【数２５】 上記の式でEm,lは(Lm-pm)と(r'm,l+LDC)値を利用して求
めることができるが、ここで(Lm-pm)をRmとすると、こ
の値はLDC値を除去していない値であり、pmはエラー値
から予測された値であるので変位が少ない。それでRmは
順序性質を有するコードブック探索の目標ベクトルとな
る。(r'm,l+LDC)をCm,lとすると、この値は既存のエラ
ーコードブックr'm,lに順序性質を有するLDCを付加した
結果であるので、Cm,lはまた順序性質を有するて、ここ
でr'm,lとLDCは皆決められた値であるので、あらかじめ
計算されて既存コードブックにかえる。
【００８３】このようにRmとCm,lを利用してEm,l値を求
め、Em,lを最小化させるコードブックインデックスlを
求めてチャンネルを通じ伝送する。図5は順序性質を有
するように修正された新しい予測分割行列量子化方式を
実現するための構成図である。
【００８４】即ち、上記の数式２４と数式２５の結果を
利用できるように構成された構造であるところ、図3の
構成図と根本的に同じ構造であるが、線形スペクトルペ
アー(LSP)係数値のDC成分のLDCを引く過程を省略して、
各副フレームに対するコードブックはあらかじめLDC値
を足した新しいコードブックに代える。このようにする
と、目標ベクトルと該当コードブックは皆順序性質を有
するようになる。
【００８５】図7は分割行列量子化(SMQ)に対する探索コ
ードベクトル選択の時、順方向及び逆方向の比較方式に
対するブロック図である。即ち、2x2行列の5個のコード
ブックに対して、一番目のコードブックは四番目の列の
要素値を基準にして、二番目と三番目及び四番目のコー
ドブックは三番目の列の要素値を基準にして、そして五
番目のコードブックは四番目の列の要素値を基準にして
コードベクトルを降順で並べ替えに整列する。整列した
コードブックと目標ベクトルDC成分が含まれている値で
あるので、順序性質を保持している。各コードブック内
の特定列の選定は実験的になされる。
【００８６】コードブックの特定列の要素値と目標ベク
トル内の該当列前後の要素値を比較して、順序性質に違
背したコードベクトルを探索対象から除外する概念でコ
ードブックの探索範囲を決定するが、これは数式２６乃
至数式２７を利用する。
【００８７】
【数２６】
【００８８】
【数２７】 上記の数式２６のように順序性質の満足可否を決定する
ためにどんなコードブック内のn番目の列の要素値と目
標ベクトルの(n+1)番目の列の要素値を比較することを
順方向比較という。
【００８９】また、数式２７のようにコードブック内の
n番目の列の要素値と目標ベクトルの(n-1)番目の列の要
素値を比較することを逆方向比較という。図7は本発明
の一実施例による高速探索方法を説明するために示した
図面である。図面からf1、f2、f3、f4とb1、b2、b3、
b4、b5は、それぞれ順方向及び逆方向の比較に用いられ
るコードブック内の要素値と目標ベクトル要素値を表
す。ここで、各コードブックは副行列内の特定列を基準
にして降順で並べ替えに整列しているので、順方向比較
では順序性質を満足する探索範囲の開始点を求め、逆方
向比較では順序性質を満足する探索範囲の終わり点を求
めて、順序性質を満足する全体探索範囲を決定する。こ
のように探索範囲が決められると、この範囲内のコード
ブックを探索してEm,l値を求める。
【００９０】与えられた目標ベクトルに対して順序性質
を満足するコードベクトル集合の具体的な開始点を求め
る過程は図９のフローチャートに図示されており、終わ
り点を求める過程は図１０、図１１及び図１２のフロー
チャートに図示されている。
【００９１】この時、図９と、図１０、図１１及び図１
２とはそれぞれ順方向比較と逆方向比較を表して、フロ
ーチャートで求められた開始点と終わり点とによりコー
ドブック探索範囲が決められる。
【００９２】本発明では副行列のコードブックを求める
ことにおいて、全体コードブックに対する検索を遂行し
ないで線形スペクトルペアーの順序性質によってコード
ブック探索の開始点と終わり点を求めて、その領域内で
のみコードブック探索を遂行するようにする。図9は分
割行列量子化構造で開始点を求める方法を示したフロー
チャートである。このコードブック探索の開始点はRn+1
>Cl,nを満足する最も小さなl値に設定する。このように
l値が決められると、各副行列に該当するコードブック
検索はこのl値以後から始めることができる。l値を設定
するために、C1 ,nからClast,nまで順次にl値を1ずつ増
加させながらRn+1>Cl,nの値を探すと非効率的であるた
め、l値を64、16、4、1単位に増加させながら開始点を
探す。もちろん、l値の増加値は、必要に応じて別に設
定できる。
【００９３】図9を参照すれば、まず線形スペクトルペ
アーベクトルのDC成分のLを計算して(S901)、上述した
方法を通じ目標ベクトルを計算する(S902)。コードベク
トル集合の開始点を求めるための順方向比較の時、五番
目のコードブックに対しては順方向比較をしないので、
開始点は常に0である。したがって、変数i=0に設定する
(S903)。
【００９４】次に、段階S904ではRn+1>Ci+64,nであるか
を判断して、結果が"いいえ”となると、段階S905では
変数i値をi+64に再設定した後段階S904を繰り返す。し
かし、段階S904の結果が"はい”となると、段階S905でi
値を保存して、段階S907に進行する。
【００９５】以後、変数j値をiに設定する(S907)。その
後、段階S908ではRn+1>Cj+16,nであるかを判断して、そ
の結果が"いいえ"となると、段階S909に進行して変数j
をj+16に再設定した後段階S908を繰り返す。しかし、段
階S908の結果が"はい”となると、段階910でj値を保存
して、段階S911に進行する。
【００９６】以後、変数k値をjに設定する(S911)。段階
S912ではRn+1>Ck+4,nであるかを判断して、その結果が"
いいえ”となると、段階S913に進行して変数k値をk+4に
再設定した後段階S912を繰り返す。しかし、段階S912の
結果が"はい”となると、段階S914でk値を保存して、段
階S915に進行する。
【００９７】以後、変数m値をjに設定する(S915)。段階
916ではRn+1>Cm+1,nであるかを判断する。段階S916の判
断結果が"いいえ”となると、段階S918に進行して変数m
値をm+1に再設定した後段階S917を繰り返す。一方、段
階S916の判断結果が"はい”となると、段階S919でm+1値
を保存する。この保存されたm+1値を探索範囲の開始と
に設定する(S920)。
【００９８】次に、図１０乃至図１２は分割行列量子化
方式が適用される12.2kbpsモードに対する探索範囲の終
わり点を設定する方法を示したフローチャートである。
即ち、探索範囲の終わり点は逆方向比較を通じRn-1<C
l,nを満足する最も大きいl値に設定する。ここで、一番
目のコードブックに対してはn=1、二番目のコードブッ
クはn=2、三番目のコードブックはn=3、四番目のコード
ブックはn=4、五番目のコードブックはn=5である。
【００９９】開始点を求める場合と同様に、Clast,nか
らCl,nまで順次にさがせば非効率的であるため、64、1
6、4、1単位に変化させながらl値を探す。まず、図１０
を参照すれば、これは一番目のコードブックに対して探
索範囲の終わり点を求める過程である。まず、線形スペ
クトルペアーベクトルのDC成分のLを計算して、上述し
た方法を通じ目標ベクトル(R)を計算する。コードベク
トル集合の終わり点を求めるための逆方向比較の時、一
番目のコードブックインデックスの数が127個であるの
で初期値i=128に設定する。
【０１００】このように初期値が設定されたら、変数i
を64ずつ減少させながらRn-1<Ci-64, nの条件を満足する
iを探す。Iを探したら、変数j=iに設定して、変数jを16
ずつ減少させながらRn-1<Cj-16,nの条件を満足するjを
探す。jを探したら、変数k=jに設定して、変数kを4ずつ
減少させながらRn-1<Ck-4,nの条件を満足するkを探す。
kを探したら、変数m=kに設定して、変数mを1ずつ減少さ
せながらRn-1<Cm-1,nの条件を満足するmを探す。このよ
うにmを探したら、求めようとする終わり点lとしてm-1
値を設定する。
【０１０１】図１１は二番目の、三番目の、四番目のコ
ードブックに対する探索範囲の終わり点を求める過程を
示したフローチャートである。図１０と同様にまず線形
スペクトルペアーベクトルのDC成分のLを計算して、上
述した方法を通じ目標ベクトル(R)を計算する。
【０１０２】この時、二番目のと三番目の、及び四番目
のコードブックのインデックスの数は246個で、この246
より大きくて64の倍数である最も小さな数は256である
ので、初期値i=256に設定する。
【０１０３】このように初期値が設定されたら、変数i
を64ずつ減少させながらRn-1<Ci-64, nの条件を満足する
iを探す。iを探したら、変数j=iに設定して、変数jを16
ずつ減少させながらRn-1<Cj-16,nの条件を満足するjを
探す。jを探したら、変数k=jに設定して、変数kを4ずつ
減少させながらRn-1<Ck-4,nの条件を満足するkを探す。
kを探したら、変数m=kに設定して、変数mを1ずつ減少さ
せながらRn-1<Cm-1,nの条件を満足するmを探す。このよ
うにmを探したら、求めようとする終わり点lとしてm-1
値を設定する。
【０１０４】図１２は五番目のコードブックに対する探
索範囲の終わり点を求める過程を示したフローチャート
である。図１０と図１１と同様にまず線形スペクトルペ
アーベクトルのDC成分のLを計算して、上述した方法を
通じ目標ベクトル(R)を計算する。この時、五番目のコ
ードブックのインデックスの数は64個であるので初期値
j=64に設定する。
【０１０５】このように初期値が設定されたら、変数j
を16ずつ減少させながらRn-1<Cj-16, nの条件を満足する
jを探す。jを探したら、変数k=jに設定して、変数kを4
ずつ減少させながらRn-1<Ck-4,nの条件を満足するkを探
す。kを探したら、変数m=kに設定して、変数mを1ずつ減
少させながらRn-1<Cm-1,nの条件を満足するmを探す。こ
のようにmを探したら、求めようとする終わり点lとして
m-1値を設定する。
【０１０６】また三番目のコードブックの場合、コード
ブックの大きさを増加させるために目標ベクトルにコー
ドベクトルを引いて求めたEm,lと足して求めた
【０１０７】
【数２８】 の中からより小さなことを選択するので、大きさが256
のコードブックを512に用いる効果を有することができ
る。ここで、引く場合は表示値(sign)を0とし、足す場
合は1とする。上記のように三番目の副行列は、表示ビ
ットが0である場合と表示ビットが1である場合の２種類
の場合が存在するが、表示ビットが0である場合は図9を
利用して開始点を求め、図１１を利用して終わり点を求
めることができる。しかし、表示ビットが1である場合
は別の方法で開始点と終わり点を求める。
【０１０８】図１４と図１５は表示ビットが1である場
合、三番目のコードブックに対する開始点と終わり点を
設定する方法をそれぞれ示したフローチャートである。
まず、図１４を参照すれば、まず線形スペクトルペアー
ベクトルのDC成分のLを計算して(S1201)、目標ベクトル
(R)を計算する(S1202)。次に、DC成分が加えられたコー
ドブックCm,lからDC成分を引いて(S1203)、その結果値
に-1をかけた(S1204)後、またDC成分を足す(S1205)。こ
のようにすることにより、降順で並べ替えに整列したコ
ードブックが昇順で並べ替えに整列した。このように昇
順で並べ替えに整列したコードブックの場合には逆方向
比較を通じ開始点を求める。
【０１０９】即ち、i=0に初期化して(S1206)、変数iを6
4ずつ増加させながら
【０１１０】
【数２９】 の条件を満足するiを探す(S1207、S1208、S1209)。iを
探したら、変数j=iに設定して(S1210)、変数jを16ずつ
増加させながら
【０１１１】
【数３０】 の条件を満足するjを探す(S1211、S1212、S1213)。jを
探したら、変数k=jに設定して(S1214)、変数kを4ずつ増
加させながら
【０１１２】
【数３１】 の条件を満足するkを探す(S1215、S1216、S1217)。kを
探したら、変数m=kに設定して(S1218)、変数mを1ずつ増
加させながら
【０１１３】
【数３２】 の条件を満足するmを探す(S1219、S1220、S1221)。この
ようにmを探したら、m+1を開始点と設定する(S1222)。
【０１１４】次に、図１５を参照すれば、まず線形スペ
クトルペアーベクトルのDC成分のLを計算して(S1301)、
目標ベクトル(R)を計算する(S1302)。次に、DC成分が加
えられたコードブックCm,lからDC成分を引いて(S130
3)、その結果値に-1をかけた(S1304)後、またDC成分を
足す(S1305)。このようにすることにより、降順で並べ
替えに整列したコードブックが昇順で並べ替えに整列す
る。このように昇順で並べ替えに整列したコードブック
の場合には順方向比較を通じ終わり点を求める。
【０１１５】まず、即ち、i=256に初期化して(S1306)、
変数iを64ずつ減少させながら
【０１１６】
【数３３】 の条件を満足するiを探す(S1307、S1308、S1309)。iを
探したら、変数j=iに設定して(S1310)、変数jを16ずつ
減少させながら
【０１１７】
【数３４】 の条件を満足するjを探す(S1311、S1312、S1313)。jを
探したら、変数k=jに設定して(S1314)、変数kを4ずつ減
少させながら
【０１１８】
【数３５】 の条件を満足するkを探す(S1315、S1316、S1317)。kを
探したら、変数m=kに設定して(S1318)、変数mを1ずつ減
少させながら
【０１１９】
【数３６】 の条件を満足するmを探す(S1319、S1320、S1321)。この
ようにmを探したら、m-1を終わり点と設定する(S132
2)。
【０１２０】次に、予測分割ベクトル量子化(Predictiv
e SMQ)方式に適用された線形スペクトルペアー(LSP)コ
ードブックの探索方法を察してみる。適応多重ビット率
(AMR)コーデックで10.2kbpsと、7.95kbps、7.40kbps、
6.70kbps、5.90kbps、5.15kbps、及び4.75kbpsモードは
12.2kbpsモードとは違い予測分割ベクトル量子化(PSV
Q：Predictive Split Vector Quantization)方式を利用
して線形スペクトルペアー(LSP)係数を量子化する。
【０１２１】上記で提示した7個モードで短区間予測(ま
た線形予測)分析は30ms非対称窓を有する磁気相関近似
法を使用して音声フレーム当り一度ずつ遂行され、磁気
相関計算に40サンプル(5ms）の予測値(lookahead）が用
いられる。解釈窓は12.2kbpsモードの二番目の解釈窓と
同じであるが、L1 (II)とL2 (II)の値をそれぞれ200と40
を用いる点に差がある。フレーム単位に線形予測(LP)フ
ィルター係数は線形スペクトルペアー(LSP)係数に変換
された後量子化になる。図4に示すように1次MA予測器(4
1）が用いられて剰余線形スペクトル周波数(residual L
SF)ベクトル分割ベクトル量子化(SVQ：split vector qu
antization)器(42)を使用して量子化する。予測と量子
化は次の通り遂行される。
【０１２２】まず、フレームnから平均を引いた線形ス
ペクトル周波数ベクトルをZ(n)に表現すると、予測剰余
線形スペクトル周波数ベクトルr(n）は数式３７のよう
に与えられる。
【０１２３】
【数３７】 ここで、p(n）はフレームnに対する予測線形スペクトル
周波数ベクトルである。p(n）は1次MA予測器(41)を使用
して過去フレームで量子化された剰余線形スペクトル周
波数ベクトルr'(n-1)とj次線形スペクトル周波数に対す
る予測因子ajから数式３８のように得ることができる。
【０１２４】
【数３８】 次に、剰余線形スペクトル周波数ベクトルr(n）は分割
ベクトル量子化方式で量子化になる。ベクトルr(n）は
3、3、4次元の3個の副ベクトルに分割されて、モードに
よって7〜9ビットを使用して3個の副ベクトルを量子化
する。7個モードは副ベクトルに割り当てられたビット
であるけ違うであるけ量子化過程は皆同一である。した
がって7個モード中7.95kbpsモードの例を通じ全体的な
モードに対する説明にかえる。
【０１２５】図4は一般的な適応多重ビット率(AMR)コー
デックの予測分割ベクトル量子化方式を実現するための
構成図である。MA予測器(41）の次数は1次であり、以前
のフレームの量子化されたエラーベクトルe'が入力され
てこのエラーベクトルe'に1次予測線形係数bを適用して
予測ベクトルPを出力する。LSP係数値のDC成分である平
均ベクトルLDCと予測ベクトルPを足してPDCを求める。L
SP係数ベクトルLからPDCを引いて得られたエラーベクト
ルeはそれぞれ3、3、4次元を有する3個の副ベクトルに
分けられた、各副ベクトル9ビットにベクトル量子化に
なる。予測ベクトルPDCと線形スペクトルペアーエラー
ベクトルeは数式３９に適用して求める。
【０１２６】
【数３９】 ここで、iは現在フレームを意味してnは係数の次数(n=
1,……,10)を表す。各副ベクトルに対する最適コードベ
クトル値は数式４０のエラー基準値(criterion)El,mを
最小化する値と選択する。
【０１２７】
【数４０】 ここで、Wmはm番目の副ベクトルのための加重値行列で
あり、量子化されていない線形スペクトルペアーベクト
ルであるLから求められる。そして、量子化された線形
スペクトルペアーベクトルL'l,mは数式４１のように表
すことができる。
【０１２８】
【数４１】 前記の数式４１を数式４０に代入すると、エラー基準値
El,mは数式４２のように表すことができる。
【０１２９】
【数４２】 前記の数式４２によってエラー基準値El,mはemとe'l,m
に対する式で表現されるので、実際に512個のコードブ
ックに対してEl,mを計算する時、計算量をたくさん減ら
すことができる。ここで、emはコードブック探索のため
の目標ベクトルであり、e'l,mはm番目の副ベクトルのl
番目のエラーベクトルに該当する。したがって、この値
を利用してEl,mを最小化するコードブックインデックス
lをチャンネルを通じ伝送する。上記のように線形スペ
クトルペアー係数を量子化する時、要求される計算量の
大部分が3個の副ベクトルに対する最適コードベクトル
探索の時使われるので、探索対象コードベクトル範囲を
減らすことができるならば計算量の減少利得をたくさん
得ることができる。
【０１３０】したがって、本発明ではLSP係数値の順序
性質を利用して線形スペクトルペアー係数の量子化の時
探索する対象コードベクトルの範囲を減らすことができ
る方法を提示する。既存方式では目標ベクトルemと該当
コードブックがエラーベクトルに該当するので、順序性
質を有しない。それで線形スペクトルペアー係数の順序
性質を利用するために数式４２を数式４３のように変え
て順序性質を有する目標ベクトル形態に構成する。
【０１３１】
【数４３】 上記の式でEl,mは、(Lm-Pm)と(e'l,m+LDC)値を利用して
求めることができるが、ここで(Lm-Pm)をrmとすると、L
mはLDC値を除去せず、Pmはエラー値から予測された値で
あるので、変位が少ない。それでrmは順序性質を有し、
コードブック探索の目標ベクトルとなる。(e'l,m+LDC)
をCl,mとすると、この値は既存のエラーコードブックe'
l,mに順序性質を有するLDCを加えた結果であるので、C
l,mは順序性質を有するようになって、ここでe'l,mとL
DCは皆決められた値であるので、あらかじめ計算され既
存コードブックにかえる。
【０１３２】このようにrmとCl,mを利用してEl,m値を求
め、El,mを最小化させるコードブックインデックスlを
チャンネルを通じて伝送する。図6は上記の数式４３の
結果を利用できるように構成された予測分割ベクトル量
子化方式の構成図である。この図6の構成は図4の構成と
根本的に同じ構造であるが、線形スペクトルペアーベク
トルのLからLSP係数値のDC成分であるLDCを引く過程が
省略されており、各副フレームに対するコードブックは
あらかじめLDC値を足した新しいコードブックに代えた
ものである。そうすると目標ベクトルと該当コードブッ
クが皆順序性質を有する。
【０１３３】そして、図8に示すように3、3、4次元の3
個の副ベクトルのための3個のコードブックに対して、
一番目のコードブックは三番目の列の要素値を基準にし
て、二番目のコードブックは二番目の列の要素値を基準
にして、そして三番目のコードブックは一番目の列の要
素値を基準にしてコードベクトルを降順で並べ替えに整
列する。整列したコードブックと目標ベクトルDC成分が
含まれているので、順序性質を保持する。したがって、
数式４４を利用してコードブックの特定列の要素値と目
標ベクトル内の該当列前後の要素値を比較して順序性質
に違背するコードベクトルを探索対象から除外する概念
でコードブックの探索範囲を決定する。
【０１３４】
【数４４】 数式４４で、上記の条件のように順序性質の満足可否を
決定するためにどんなコードベクトルのn番目の列の要
素値と目標ベクトルの(n+1)番目の列の要素値を比較す
ることを順方向比較とし、下記の条件のようにコードベ
クトルのn番目の列の要素値と目標ベクトルの(n-1)番目
の列の要素値を比較することを逆方向比較という。
【０１３５】図8は本発明の一実施例による分割ベクト
ル量子化方式による高速探索方法を図示している。図面
からf1、f2、f3とb1、b2、b3はそれぞれ順方向及び逆方
向比較に用いられるコードベクトル要素値と目標ベクト
ル要素値を表したことである。ここで各コードブックは
特定列を降順で並べ替えに整列したので、順方向比較で
は順序性質を満足する開始点のみ求めると、その点以後
のコードベクトルは順方向の順序性質を満足するように
なる。したがって、逆方向比較では順序性質を満足する
終わり点を求める。
【０１３６】上記のように順序性質を満足する開始点と
終わり点が求められると、実際El,m値を求めるためのコ
ードブック探索は開始点と終わり点の範囲でのみ実施す
る。与えられた目標ベクトルに対して順序性質を満足す
るコードベクトル集合の具体的な開始点と終わり点を求
める過程を動作フローチャートに表せば図９と図１３の
通りである。図９と図１３はそれぞれ順方向比較と逆方
向比較を遂行するフローチャートであり、このようなフ
ローチャートを通じて求められた開始点と終わり点によ
りコードブックの探索範囲が決められる。
【０１３７】以上記のように本発明はLSP係数の順序性
質を利用して探索対象コードベクトルの範囲を減らすこ
とによって、LSP係数量子化時、多くの計算量を要求す
るコードブック探索計算量を減らすことができる効率的
なLSF量子化器を設計した。
【０１３８】
【発明の効果】以上記のように本発明によると、一般的
な音声符号化器の線形スペクトルペアー(LSP)係数の線
形分割行列量子化(PSMQ)及び線形分割ベクトル量子化(P
SVQ)を遂行する時、目標ベクトルと対象コードベクトル
を順序性質を有するように変換してコードブック探索
時、順序性質を満足する対象コードベクトルであるけを
探索して、全体的な計算量を減少させながらも追加的な
メモリの要求及びSD性能の減殺がない効率的なLSF量子
化器を設計できる。このような高速探索方法を音声符号
化器のLSP係数量子化に適用することによって音声符号
化器の性能減殺なしに計算量を減らすことができる効果
がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 適応多重ビット率(AMR)音声符号化器の線形
予測解釈窓(window）の構成図。
【図２】 12.2kbpsモードに用いられた分割行列量子化
構造を有する剰余線形スペクトル周波数ベクトルの構成
図。
【図３】 適応多重ビット率(AMR)音声符号化器の予測
分割行列量子化(PSMQ)構造に対するブロック図。
【図４】 適応多重ビット率(AMR)音声符号化器の予測
分割ベクトル量子化(PSVQ)構造に対するブロック図。
【図５】 本発明の一実施例による順序性質を有するよ
うに修正された新しい予測分割行列量子化(PSMQ)構造に
対するブロック図。
【図６】 本発明の一実施例による順序性質を有するよ
うに修正された新しい予測分割ベクトル量子化(PSVQ)構
造に対するブロック図。
【図７】 分割行列量子化(SMQ)に対する探索コードベ
クトル選択時の順方向及び逆方向比較方式に対するブロ
ック図。
【図８】 分割ベクトル量子化(SVQ)に対する探索コー
ドベクトル選択時の順方向及び逆方向比較方式に対する
ブロック図。
【図９】 コードブック探索の開始点を求めるための順
方向比較方法を示した動作フローチャート。
【図１０】 分割行列量子化方式でコードブック探索の
終わり点を求めるための逆方向比較方法を示した動作フ
ローチャート。
【図１１】 分割行列量子化方式でコードブック探索の
終わり点を求めるための逆方向比較方法を示した動作フ
ローチャート。
【図１２】 分割行列量子化方式でコードブック探索の
終わり点を求めるための逆方向比較方法を示した動作フ
ローチャート。
【図１３】 分割ベクトル量子化方式でコードブック探
索の終わり点を求めるための逆方向比較方法を示した動
作フローチャート。
【図１４】 分割行列量子化(SMQ)に対する三番目のコ
ードブック探索時のサイン(sign)の値が1である場合、
開始点を探す方法を示した動作フローチャート。
【図１５】 分割行列量子化(SMQ)に対する三番目のコ
ードブック探索時のサイン(sign)の値が1である場合、
終わり点の検索方法を示した動作フローチャート。
【符号の説明】
３１、５１…ＭＡ予測器、３２、５２…分割行列量子化
器、４１、６１…ＭＡ予測器、４２、６２…分割ベクト
ル量子化器。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 孫 昌 龍 大韓民国 ソウル 九路区 五流１洞 31 −254 (72)発明者 金 亨 仲 大韓民国 大田市 西区 屯山洞 録園 アパートメント 101−906 (72)発明者 李 政 哲 大韓民国 大田市 中区 太平洞 三富 アパートメント 407−104 Ｆターム(参考） 5D045 CB03 DA11 5J064 AA03 BA13 BB03 BC16 BC29 BD02 9A001 EE05 HH15

Claims (17)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 順序性質を有するように変換された目標
    ベクトルと対象コードベクトルを求める第1段階；前記
    対象コードベクトルを利用して順序性質を執するよう副
    行列に対するコードブックを構成する第2段階；順序性
    質を有するように構成されたコードブックで探索範囲決
    定に用いられる特定列を選定して、選定された列の要素
    値を基準にして一定の順序によってコードブックを整列
    する第3段階；前記目標ベクトルと整列したコードベク
    トルとの順序性質を利用して探索範囲を決定する第4段
    階；及び前記目標ベクトルと対象コードベクトルを利用
    してエラー基準値を求めて、前記エラー基準値を利用し
    て前記決定された探索範囲内に最適の対象コードベクト
    ルを求める第5段階、を含んでいることを特徴とする線
    スペクトルペアー量子化器の高速探索方法。
  2. 【請求項２】 前記第1段階は、 m番目の副行列の線形スペクトルペアーベクトル平均値
    とm番目の副行列の予測値を利用して順序性質を有するm
    番目の副行列の目標ベクトルを求める第1小段階、 m番目の副行列のl番目のエラーコードブックと順序性質
    を有するm番目の副行列のl番目のDC成分を利用してm番
    目の副行列のl番目のコードベクトルを求める第2小段
    階、及び前記m番目の副行列の目標ベクトルと前記m番目
    の副行列のl番目のコードベクトルを利用してエラー基
    準値を求め、このエラー基準値を最小化させるコードブ
    ックインデックスを決定する第3小段階、を含むことを
    特徴とする請求項１に記載の線スペクトルペアー量子化
    器の高速探索方法。
  3. 【請求項３】 前記第5段階は、 前記m番目の副行列の目標ベクトルと前記m番目の副行列
    のl番目のコードベクトルを下記の数式1と数式2に適用
    してエラー基準値を求めることを特徴とする請求項2に
    記載の予測分割行列量子化方式による線スペクトルペア
    ー量子化器の高速探索方法。 【数１】 【数２】
  4. 【請求項４】 前記DC成分は、線形スペクトルペアーベ
    クトル平均値であることを特徴とする請求項2に記載の
    線スペクトルペアー量子化器の高速探索方法。
  5. 【請求項５】 前記副行列は五つで成され、前記第3段
    階は、 一番目のコードブックでは四番目の列を、二番目のと三
    番目と四番目のコードブックでは三番目の列を、そして
    五番目のコードブックでは四番目の列を特定列に選定す
    る第1小段階、及び前記選定された特定列を基準にして
    全体コードブックを降順で並べ替えに整列する第2小段
    階、を含むことを特徴とする請求項１に記載の線スペク
    トルペアー量子化器の高速探索方法。
  6. 【請求項６】 前記第4段階は、 前記順序性質によって降順で並べ替えに整列したコード
    ブックのn番目の列の要素値と目標ベクトルの(n+1)番目
    の列の要素値を比較する順方向比較を通じ前記探索範囲
    の開始点を求め、前記順序性質によって整列したコード
    ブックのn番目の列の要素値と目標ベクトルの(n-1)番目
    の列の要素値を比較する逆方向比較を通じて、前記探索
    範囲の終わり点を求めることを特徴とする請求項１に記
    載の線スペクトルペアー量子化器の高速探索方法。
  7. 【請求項７】 前記開始点を求める過程は、Rn+1>C
    l,n(ここで、Rn+1は副行列のコードブック探索のための
    n+1番目の目標ベクトルであり、Cl,nはl番目の副行列の
    n番目のコードベクトルである)の条件を満足する最も小
    さなl値を求めることを特徴とする請求項6に記載の線ス
    ペクトルペアー量子化器の高速探索方法。
  8. 【請求項８】 前記開始点を求める過程は、 変数Iの初期値を0に設定した後、変数iを64ずつ増加さ
    せながらRn+1>Ci+64,nの条件を満足するiを探す第1小段
    階、 変数j=iに設定して、変数jを16ずつ増加させながらRn+1
    >Cj+16,nの条件を満足するjを探す第2小段階、 変数k=jに設定して、変数kを4ずつ増加させながらRn+1>
    Ck+4,nの条件を満足するkを探す第3小段階、 変数m=kに設定して、変数mを1ずつ増加させながらRn+1>
    Cm+1,nの条件を満足するm+1を探す第4小段階、及び前記
    m+1を開始点に設定する第5小段階、を含むことを特徴と
    する請求項7に記載の線スペクトルペアー量子化器の高
    速探索方法。
  9. 【請求項９】 前記終わり点を求める過程は、Rn-1<C
    l,n(ここで、Rn-1は副ベクトルのコードブック探索のた
    めのn-1番目の目標ベクトルであり、Cl,nはl番目の副ベ
    クトルのn番目のコードベクトルである)の条件を満足す
    る最も大きいl値を求めることを特徴とする請求項6に記
    載の線スペクトルペアー量子化器の高速探索方法。
  10. 【請求項１０】 前記終わり点を求める過程は、 各コードブックインデックスの数によって変数iの初期
    値を設定する第1小段階、 変数iを64ずつ減少させながらRn-1<Ci-64,nの条件を満
    足するiを探す第2小段階、 変数j=iに設定して、変数jを16ずつ減少させながらRn+1
    <Cj-16,nの条件を満足するjを探す第3小段階、 変数k=jに設定して、変数kを4ずつ減少させながらRn-1<
    Ck-4,nの条件を満足するkを探す第4小段階、 変数m=kに設定して、変数mを1ずつ減少させながらRn-1<
    Cm-1,nの条件を満足するmを探す第5小段階、及び前記終
    わり点lとしてm-1を設定する第6小段階、を含むことを
    特徴とする請求項9に記載の線スペクトルペアー量子化
    器の高速探索方法。
  11. 【請求項１１】 一番目のコードブック探索の終わり点
    の設定時、iの初期値は128、二番目のと三番目のと四番
    目のコードブック探索の終わり点の設定時、iの初期値
    は256、五番目のコードブック探索の終わり点の設定
    時、iの初期値は64にそれぞれ設定することを特徴とす
    る請求項10に記載の線スペクトルペアー量子化器の高速
    探索方法。
  12. 【請求項１２】 前記3番目のコードブックは表示ビッ
    トを含み、前記第4段階は、 前記順序性質によって降順で並べ替えに整列した三番目
    のコードブックの表示ビットが1であれば、前記三番目
    のコードブックでDC成分を引いた後、-1をかけて、また
    DC成分を足して昇順で並べ替えに整列する第1小段階、 前記順序性質によって整列した三番目のコードブックの
    n番目の列の要素値と目標ベクトルの(n-1)番目の列の要
    素値を比較する逆方向比較を通じて前記探索範囲の開始
    点を求める第2小段階、及び前記順序性質によって整列
    した三番目のコードブックのn番目の列の要素値と目標
    ベクトルの(n+1)番目の列の要素値を比較する順方向比
    較を通じ前記探索範囲の終わり点を求める第3小段階、
    を含むことを特徴とする請求項１に記載の線スペクトル
    ペアー量子化器の高速探索方法。
  13. 【請求項１３】 前記開始点を求める過程は、Rn+1>C
    l,n(ここで、Rn+1は副行列のコードブック探索のための
    n+1番目の目標ベクトルであり、Cl,nはl番目の副行列の
    n番目のコードベクトルである)の条件を満足する最も小
    さなl値を求めることを特徴とする請求項12に記載の線
    スペクトルペアー量子化器の高速探索方法。
  14. 【請求項１４】 一番目のコードブック探索の開始点の
    設定時、iの初期値は128、二番目のと三番目のと四番目
    のコードブック探索の開始点の設定時、iの初期値は25
    6、五番目のコードブック探索の開始点の設定時、iの初
    期値は64にそれぞれ設定することを特徴とする請求項12
    に記載の線スペクトルペアー量子化器の高速探索方法。
  15. 【請求項１５】 コンピューターに、 順序性質を有するように変換された目標ベクトルと対象
    コードベクトルを求める第1段階；前記対象コードベク
    トルを利用して順序性質を有するようにDC成分を足して
    5個の副行列に対するコードブックを構成する第2段階；
    順序性質を有するように構成されたコードブックで探索
    範囲決定に用いられる特定列を選定して、選定された列
    の要素値を基準にして一定の順序によってコードブック
    を整列する第3段階；前記目標ベクトルと整列したコー
    ドベクトルとの順序性質を利用して探索範囲を決定する
    第4段階；及び前記目標ベクトルと対象コードベクトル
    を利用してエラー基準値を求めて、前記エラー基準値を
    利用して前記決定された探索範囲内で最適の対象コード
    ベクトルを求める第5段階、を実行させるためのプログ
    ラムを記録したコンピューターで読むことができる記録
    媒体。
  16. 【請求項１６】 線形スペクトルペアー係数(LSP)の量
    子化が予測分割行列量子化方式(PSMQ)によって成される
    ことを特徴とする請求項1に記載の線形スペクトルペア
    ー量子化器の高速探索方法。
  17. 【請求項１７】 線形スペクトルペアー係数(LSP)の量
    子化が予測分割ベクトル量子化方式(PSVQ)によって成さ
    れることを特徴とする請求項1に記載の線形スペクトル
    ペアー量子化器の高速探索方法。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004252462A (ja) * 2003-02-19 2004-09-09 Samsung Electronics Co Ltd ブロック制限されたトレリス符号化量子化方法、ならびに音声符号化システムにおいてそのトレリス符号化量子化方法を採用したラインスペクトル周波数係数の量子化方法及び装置
JP2006510947A (ja) * 2002-12-24 2006-03-30 ノキア コーポレイション 可変ビットレート通話符号化における線形予測パラメータの強力な予測ベクトル量子化方法と装置

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7389227B2 (en) * 2000-01-14 2008-06-17 C & S Technology Co., Ltd. High-speed search method for LSP quantizer using split VQ and fixed codebook of G.729 speech encoder
KR20020075592A (ko) * 2001-03-26 2002-10-05 한국전자통신연구원 광대역 음성 부호화기용 ｌｓｆ 양자화기
US7206739B2 (en) * 2001-05-23 2007-04-17 Samsung Electronics Co., Ltd. Excitation codebook search method in a speech coding system
KR100492965B1 (ko) * 2002-09-27 2005-06-07 삼성전자주식회사 벡터 양자화를 위한 고속 탐색방법
KR100503414B1 (ko) * 2002-11-14 2005-07-22 한국전자통신연구원 고정 코드북의 집중 검색 방법 및 장치
US7512534B2 (en) * 2002-12-17 2009-03-31 Ntt Docomo, Inc. Optimized windows and methods therefore for gradient-descent based window optimization for linear prediction analysis in the ITU-T G.723.1 speech coding standard
WO2007058465A1 (en) * 2005-11-15 2007-05-24 Samsung Electronics Co., Ltd. Methods and apparatuses to quantize and de-quantize linear predictive coding coefficient
JPWO2007132750A1 (ja) * 2006-05-12 2009-09-24 パナソニック株式会社 Ｌｓｐベクトル量子化装置、ｌｓｐベクトル逆量子化装置、およびこれらの方法
CN104834532B (zh) * 2015-06-03 2018-01-02 星环信息科技（上海）有限公司 一种分布式数据向量化处理方法和装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06175695A (ja) * 1992-12-01 1994-06-24 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 音声パラメータの符号化方法および復号方法
JPH09152896A (ja) * 1995-11-30 1997-06-10 Oki Electric Ind Co Ltd 声道予測係数符号化・復号化回路、声道予測係数符号化回路、声道予測係数復号化回路、音声符号化装置及び音声復号化装置
JPH10200890A (ja) * 1997-01-09 1998-07-31 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像符号化方法
JPH11143499A (ja) * 1997-08-28 1999-05-28 Texas Instr Inc <Ti> 切替え型予測量子化の改良された方法
WO1999041736A2 (en) * 1998-02-12 1999-08-19 Motorola Inc. A system and method for providing split vector quantization data coding
JPH11308113A (ja) * 1998-04-20 1999-11-05 Toshiba Corp ベクトル量子化方法

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5194864A (en) * 1990-10-03 1993-03-16 Olympus Optical Co., Ltd. Vector quantization method and apparatus
JPH05346799A (ja) * 1992-06-16 1993-12-27 Matsushita Electric Ind Co Ltd 音声符号化装置
JP2800618B2 (ja) * 1993-02-09 1998-09-21 日本電気株式会社 音声パラメータ符号化方式
AU7960994A (en) * 1993-10-08 1995-05-04 Comsat Corporation Improved low bit rate vocoders and methods of operation therefor
JPH08123500A (ja) * 1994-10-24 1996-05-17 Matsushita Electric Ind Co Ltd ベクトル量子化装置
FR2729246A1 (fr) * 1995-01-06 1996-07-12 Matra Communication Procede de codage de parole a analyse par synthese
KR100327476B1 (ko) * 1995-09-25 2002-07-27 삼성전자 주식회사 분할선스펙트럼쌍의벡터양자화방법
KR100322706B1 (ko) 1995-09-25 2002-06-20 윤종용 선형예측부호화계수의부호화및복호화방법
US5819224A (en) * 1996-04-01 1998-10-06 The Victoria University Of Manchester Split matrix quantization
JP3067676B2 (ja) * 1997-02-13 2000-07-17 日本電気株式会社 Ｌｓｐの予測符号化装置及び方法
US6067515A (en) * 1997-10-27 2000-05-23 Advanced Micro Devices, Inc. Split matrix quantization with split vector quantization error compensation and selective enhanced processing for robust speech recognition
US6148283A (en) * 1998-09-23 2000-11-14 Qualcomm Inc. Method and apparatus using multi-path multi-stage vector quantizer

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06175695A (ja) * 1992-12-01 1994-06-24 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 音声パラメータの符号化方法および復号方法
JPH09152896A (ja) * 1995-11-30 1997-06-10 Oki Electric Ind Co Ltd 声道予測係数符号化・復号化回路、声道予測係数符号化回路、声道予測係数復号化回路、音声符号化装置及び音声復号化装置
JPH10200890A (ja) * 1997-01-09 1998-07-31 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像符号化方法
JPH11143499A (ja) * 1997-08-28 1999-05-28 Texas Instr Inc <Ti> 切替え型予測量子化の改良された方法
WO1999041736A2 (en) * 1998-02-12 1999-08-19 Motorola Inc. A system and method for providing split vector quantization data coding
JPH11308113A (ja) * 1998-04-20 1999-11-05 Toshiba Corp ベクトル量子化方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006510947A (ja) * 2002-12-24 2006-03-30 ノキア コーポレイション 可変ビットレート通話符号化における線形予測パラメータの強力な予測ベクトル量子化方法と装置
JP2004252462A (ja) * 2003-02-19 2004-09-09 Samsung Electronics Co Ltd ブロック制限されたトレリス符号化量子化方法、ならびに音声符号化システムにおいてそのトレリス符号化量子化方法を採用したラインスペクトル周波数係数の量子化方法及び装置

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