JP2005175926A

JP2005175926A - 復号装置及び方法

Info

Publication number: JP2005175926A
Application number: JP2003413429A
Authority: JP
Inventors: Takehiro Tominaga; 丈博冨永; Nobuo Kato; 伸雄加藤
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 2003-12-11
Filing date: 2003-12-11
Publication date: 2005-06-30

Abstract

【課題】ハードウェア規模や復号に要する処理時間を従来と同程度に維持しつつ、より小さいサイズの変換テーブルを用いて復号を行う。
【解決手段】
符号列を復号する際には、先ず、符号列から、複数の可変長符号の各々について所定のインデックスが対応付けられた第１の変換テーブル内の上記複数の可変長符号の何れかと一致する符号列部分を探索し、探索した符号列部分に対応付けられたインデックスを求める。そして、複数の上記所定のインデックスの各々について１個のシンボルが対応付けられた第２の変換テーブル内で該インデックスから並び順にｎ個のシンボルを読み出すことで、上記探索した符号列部分に相当するｎ個のシンボルを復号する。
【選択図】図３

Description

本発明は、所定数毎に纏められたシンボルに対して可変長符号を割り当てることで複数のシンボルを符号化して得られた符号列を復号する復号装置及びその方法に関する。

従来、データ圧縮技術により記憶空間や情報伝達時間を改善することが広く行われている。そのようなデータ圧縮技術の１つとして、シンボルの出現頻度に偏りがある場合に用いられるエントロピー符号化という手法が存在し、これにより損失のないデータ圧縮が可能であることが知られている。なお、エントロピー符号化の例としては、ハフマン符号化等が広く知られている。

このエントロピー符号化は、出現頻度の高いシンボルに対しては短い語長の符号を割り当て、出現頻度の低いシンボルに対しては長い語長の符号を割り当てることで、符号長を平均的に短くするというものである。例えば、シンボルＡの出現頻度が５０％、シンボルＢの出現頻度が４０％、シンボルＣの出現頻度が１０％であるような場合、シンボルＡに「０」、シンボルＢに「１０」、シンボルＣに「１１」という可変長符号を割り当てることで、１シンボル当たり通常２ビット必要な符号長を平均で１．５ビットに短くすることができる。

ところで、エントロピー符号化は、上述のようにシンボルの出現頻度の偏りを用いることでデータ圧縮を行うものであり、偏りが大きくなるほど圧縮率を高めることが可能となる。ここで、偏りを大きくする手法として、複数個のシンボルを１つに纏めて符号化するものが一般に知られている。

例えば、ＭＰ３として一般に知られている、ＩＳＯの定める音声の高能率圧縮技術に関する国際標準規格「約 1.5Mbit/s のデジタル記憶媒体用映画及び音声の符号化 -- CD11172-3（オーディオ第３部）」（ISO/IECJTCI/SC29,1992）等では、２個或いは４個のシンボルを１つに纏めてシンボル群とし、それらの新たなシンボル群に対して出現頻度を計算し、その出現頻度に基づいて可変長符号を割り当てている。

上述した出現頻度を持つ３種類のシンボルＡ，Ｂ，Ｃを２個毎に纏めた場合、出現頻度は、以下の表１のようになる。

そこで、以下の表２のように符号を割り当てることで、２シンボル当たりの平均符号長を２．７８ビット、すなわち１シンボル当たりの平均符号長を１．３９ビットとすることができる。

このように、多くのシンボルを１つに纏めることにより圧縮率を高めることができるが、これに比例して、復号の際に必要な変換テーブルの要素数及びこの変換テーブルのメモリ上でのサイズが大きくなってしまうという問題がある。

そこで、下記特許文献１では、例えば符号化すべきシンボルがｋ種類あり、符号化の際に２個毎に纏める場合に、一度復号した結果から最終的な復号結果のシンボル組み合わせを求める際の変換テーブルの要素数を通常の２＊ｋ＾２から（ｋ＾２＋ｋ）／２に縮小する技術が提案されている。但し、変換テーブルの各要素につき、最終的な復号結果のシンボルが２個並ぶため、この変換テーブルのメモリ上でのサイズは（ｋ＾２＋ｋ）となる。

特表平９−５１１３７２号公報

しかしながら、この特許文献１記載の技術では、１つのシンボル群を復号する毎に順序情報を処理するための場合分けや、それに伴う分岐処理が必要となるため、ハードウェアで構成した場合にはその規模が大きくなり、また、近年のパイプライン構成をとったＣＰＵ上でソフトウェアを実装した場合には実行効率が低下し、復号に要する処理時間が長くなるという問題を招くことになる。

また、この特許文献１記載の技術では、変換テーブルのサイズを（ｋ＾２＋ｋ）に縮小することができるものの、ｋの値が十分に大きな値であった場合には、これでも十分に大きなサイズを占めてしまうことがある。

本発明は、このような従来の実情に鑑みて提案されたものであり、ハードウェア規模や復号に要する処理時間を従来と同程度に維持しつつ、より小さいサイズの変換テーブルを用いて復号を行う復号装置及びその方法を提供することを目的とする。

上述した目的を達成するために、本発明に係る復号装置は、ｎ個（ｎは正の整数）毎に纏められたシンボル群に対して可変長符号を割り当てることで複数のシンボルを符号化して得られた符号列を復号する復号装置において、複数の可変長符号の各々に対して１個のシンボルが対応付けられ、一の可変長符号に対応付けられたシンボルから並び順に従ってｎ個のシンボルを読み出すことで、該一の可変長符号に割り当てられたｎ個のシンボルが得られるように構成された変換テーブルが記憶された記憶手段と、上記符号列から、上記変換テーブル内の上記複数の可変長符号の何れかと一致する符号列部分を探索し、探索した符号列部分と一致した可変長符号に対応付けられたシンボルから並び順に従ってｎ個のシンボルを読み出すことで、上記探索した符号列部分に相当するｎ個のシンボルを復号する復号手段とを備えるものである。

また、上述した目的を達成するために、本発明に係る復号方法は、ｎ個（ｎは正の整数）毎に纏められたシンボル群に対して可変長符号を割り当てることで複数のシンボルを符号化して得られた符号列を復号する復号方法において、複数の可変長符号の各々に対して１個のシンボルが対応付けられ、一の可変長符号に対応付けられたシンボルから並び順に従ってｎ個のシンボルを読み出すことで、該一の可変長符号に割り当てられたｎ個のシンボルが得られるように構成された変換テーブルを用いて、上記符号列から、該変換テーブル内の上記複数の可変長符号の何れかと一致する符号列部分を探索し、探索した符号列部分と一致した可変長符号に対応付けられたシンボルから並び順に従ってｎ個のシンボルを読み出すことで、上記探索した符号列部分に相当するｎ個のシンボルを復号する復号工程を有するものである。

このような復号装置及びその方法では、複数の可変長符号の各々に対して１個のシンボルが対応付けられ、一の可変長符号に対応付けられたシンボルから並び順に従ってｎ個のシンボルを読み出すことで、該一の可変長符号に割り当てられたｎ個のシンボルが得られるように構成された変換テーブルを用いて、入力された符号列を復号する。

本発明に係る復号装置及びその方法では、符号化すべきシンボルの種類をｋ、符号化の際に纏めるシンボルの数をｎとしたとき、その要素数を従来のｎ＊ｋ＾ｎ個から、ｋが奇数のときにはｎ／２＊ｋ＾ｎ個、ｋが偶数のときにはｎ／２＊（ｋ＾ｎ＋２）個に縮小した変換テーブルを用いて符号列を復号することができるため、復号に必要となるメモリサイズを小さくすることができ、部品コストを削減することができる。

また、この復号装置及びその方法では、従来と同様に、変換テーブルを常に並び順に読み進めるため、プログラムサイズやハードウェア規模を従来と同程度に抑えることができ、さらに復号に要する処理時間も従来と同程度に抑えることができる。

以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。

エントロピー符号化のようにシンボルの出現頻度の偏りを用いて圧縮を行うデータ圧縮技術においては、複数のシンボルを１つに纏めた新たなシンボルを符号化することで、出現頻度の偏りを大きくし、圧縮率を高めることが可能となる。

例えば、前述したＭＰ３等では、２個或いは４個のシンボルを１つに纏めてシンボル群とし、それらの新たなシンボル群に対して出現頻度を計算し、その出現頻度に基づいて可変長符号を割り当てることで、圧縮率を高めている。

具体的に、３種類のシンボルＡ，Ｂ，Ｃを２個毎に纏めた９個の新たなシンボル群の各々に対して、最大符号長が５ビットである可変長符号を割り当てた場合、変換テーブルは、例えば以下の表３に示すようになる。

ここで、シンボル群の種類と１対１に対応するインデックスという値を導入し、表３に示した変換テーブルを、以下の表４のように可変長符号からインデックスを求める変換テーブル（第１の変換テーブル）と、表５のようにインデックスからシンボル群を求める変換テーブル（第２の変換テーブル）とに分解する。なお、便宜上、インデックスとしてローマ数字Ｉ〜IXを用いたが、これらは具体的な数値ではなく、表５におけるアクセス位置、例えばメモリ上でのアドレスを表している。

この２つの変換テーブルを用いて符号列から複数のシンボルを求める処理をコンピュータ上のソフトウェアで行わせる場合、先ず入力信号を構成する符号列の一部分（符号列部分）を切り出して表４の可変長符号と一致するものを探索し、インデックスを求める。この探索手法としては種々考えられるが、一般的に広く知られているものとしては、符号列を１ビットずつ逐次読み出してハフマン符号を表現した木構造を辿る手法が挙げられる。

そして、求まったインデックスを用いて表５を引き、２個のシンボルを求める。ここで、表５はメモリ上では通常以下の表６のように表現されるため、この変換テーブルの指定されたインデックスに対応するアドレスから並び順に従って２個のシンボルを読み出すことで、最終的な２個のシンボルを求めることができる。

ここで、表６の変換テーブルを詳細に検討すると、あるインデックスの２個目のシンボルと隣接する次のインデックスの１個目のシンボルとが同じである個所が存在することが分かる。例えば、インデックスＩの２個目のシンボルとインデックスIIの１個目のシンボルとは共にＡである。また、インデックスVIの２個目のシンボルとインデックスVIIの１個目のシンボルとは共にＢであり、インデックスVIIの２個目のシンボルとインデックスVIIIの１個目のシンボルとは共にＣである。

したがって、表６を以下の表７のように変更することで、変換テーブルの要素数を３つ減らすことができる。

このような手法により、変換テーブルのサイズをある程度まで縮小することができるが、この手法では常にサイズを縮小できるとは限らない。また、縮小できたとしてもその程度は限られてしまう。

ところで、表６、表７に示した変換テーブルは、インデックスＩ〜IXの順に並んでいるが、このようなインデックスからシンボル群を求める変換テーブルは、インデックスとシンボル群との対応が取れればよく、必ずしもＩ〜IXの順に並んでいる必要はない。

そこで、本実施の形態では、この点に着目し、インデックスとシンボル群との対応順を、あるインデックスの２個目のシンボルと隣接する次のインデックスの１個目のシンボルとが同じになるように並べ替えることにより、変換テーブルの要素数をより縮小する。

具体的に、インデックスからシンボル群を求める変換テーブルは、以下の表８のように作成することができる。これにより、通常２＊３＾２個である変換テーブルの要素数を半分の３＾２に縮小することができる。

なお、この表８に示す変換テーブルでは、インデックスIVに対応する２個目のシンボルが存在しないが、これは、インデックスが変換テーブルの定義領域外に出ていた場合には先頭位置をアクセスする、すなわちモジュロアクセスを行うことで対応できる。モジュロアクセスに要するコストが大きい場合には、メモリ上のインデックスIV の次の部分に先頭位置と同じシンボル（Ａ）を重複して格納するようにしても構わない。この場合、変換テーブルの要素数は（３＾２＋１）と１つ大きくなるが、大抵の場合においてこの増加分は無視できるほど小さくなる。

このように作成された変換テーブルを用いても、従来と同様に、指定されたインデックスに対応するアドレスから始まる２個のシンボルを読み出すことで、最終的な２個のシンボルを求めることができる。すなわち、本実施の形態によれば、ソフトウェアの動作を全く変えることなく、変換テーブルの要素数及びメモリ上でのサイズを縮小することができる。

ここで、表８に示すような変換テーブルを作成する手順を詳細に説明する。以下では、各シンボルをノードとし、自分自身を含む各ノード間全てを結ぶ有向グラフを用いた例を図１に示す。

先ず、シンボルＡ，Ｂ，Ｃを各ノードとし、自分自身を含む各ノード間を全て結ぶ有向グラフを作成する。次に、各有向グラフの始点を１個目のシンボル、有向グラフの終点を２個目のシンボルとみなし、表５から各有向グラフに対応するインデックスを割り当てる。最後に、ある有向グラフの終点のノードと次の有向グラフの始点のノードとが同一のノードとなるように、全ての有向グラフを重複なく、いわゆる一筆書きの要領で繋ぐ。そして、全ての有向グラフを一筆書きで繋いだ結果の順に有向ノードに対応付けられたシンボルを並べることで、表８のように、あるインデックスの２個目のシンボルと隣接する次のインデックスの１個目のシンボルとが同じである変換テーブルを作成することができる。

この作成手順とグラフ理論による一筆書き可能判定とから、符号化すべきシンボルの種類をｋ、符号化の際に纏めたシンボルの数をｎとしたとき、特にｎが偶数の場合に表８のような変換テーブルを効率よく作成することができる。これにより、通常ｎ＊ｋ＾ｎ個の要素を持つ変換テーブルを、ｋが奇数のときにはｎ／２＊ｋ＾ｎ個（或いはｎ／２＊（ｋ＾ｎ＋１）個）、ｋが偶数のときにはｎ／２＊（ｋ＾ｎ＋２）個に縮小することが可能となる。なお、一般に広く用いられる圧縮技術、例えば前述したＭＰ３等においては、ｋの値は最低でも３程度、場合によっては数十から数百程度である。

実際に符号列を復号する際には、入力された符号列を切り出して表４の可変長符号と一致する符号列部分を探索し、探索した符号列部分に対応付けられたインデックスを求め、求まったインデックスに対して表８で対応付けられたシンボルから並び順に従ってｎ個のシンボルを読み出すことで、探索した符号列部分に相当するｎ個のシンボルを復号することができる。

なお、以上の説明では、表４及び表８を用いて符号列を復号するものとしたが、以下の表９に示すように、これらの２つの表を纏めるようにしても構わない。これにより、復号に必要な変換テーブルのサイズをさらに縮小することができる。

以下、上述した２つの変換テーブルを用いたデータ圧縮技術を、図２に示すようなソフトウェアによるオーディオデコーダ１に適用した具体例について説明する。

図２に示すオーディオデコーダ１において、信号分離部１０は、入力した圧縮データをフレーム単位で分割し、フレームの情報を周波数信号強度情報とそれ以外のサブ情報とに分離する。ここで、分離された周波数信号強度情報は、２次元のハフマン符号、すなわち２個のシンボルを１つに纏め、その出現頻度に応じて可変長符号を割り当てる符号化方式で符号化されている。

復号部１１は、周波数信号強度情報から２個のシンボルを復元し、復元されたシンボルにサブ情報に含まれる強度の係数等を用いた処理を行う。

直交変換部１２は、周波数軸上の信号を直交変換により時間軸上の信号に変換し、時間信号処理部１３は、この時間軸上の信号に対して、サブ情報に基づいた変換を行い、復号済みデータを出力する。

ここで、シンボルは「０」、「１」、「−１」の３種類存在するものとし、最大符号長が５ビットである可変長符号を復号する場合の手順について説明する。

可変長符号とシンボルとの組み合わせは、以下の表１０のように定義されているものとする。この表１０は、上述した表３においてシンボルＡに「０」、シンボルＢに「１」、シンボルＣに「−１」を対応付けたものに相当する。

この表１０は、ＩからIXまでの９種類のインデックスを導入することで、以下の表１１、表１２のように分割される。この表１１は、上述した表４と同じものであり、表１２は、上述した表８においてシンボルＡに「０」、シンボルＢに「１」、シンボルＣに「−１」を対応付けたものに相当する。

この表１１、表１２を用いて符号列から複数のシンボルを求める手順を図３のフローチャートに示す。先ずステップＳ１において、入力信号を構成する符号列の一部分（符号列部分）を切り出して表１１の可変長符号と一致するものを探索し、インデックスを求める。この際、符号列を１ビットずつ逐次読み出してハフマン符号を表現した木構造を辿ることにより、符号列を探索することができる。

次にステップＳ２において、求まったインデックスを用いて表１２を引き、インデックスに対応するアドレスに格納されている値を１個目のシンボルとして読み出す。

そしてステップＳ３において、ステップＳ１で求まったインデックスに対応するアドレスの次のアドレスに格納されている値を２個目のシンボルとして読み出す。

具体的に、例えば「１０１」という符号列が入力された場合、ステップＳ１では、図４のようなハフマン符号を表現した木構造を「１」，「０」，「１」と順に辿っていき、インデックスIIIを得る。次にステップＳ２では、表１２のインデックスIIIに対応するシンボル「０」を１個目のシンボルとして読み出す。そしてステップＳ３では、表１２のインデックスIIIに対応するシンボルの次の位置、つまりインデックスIXに対応するシンボル「−１」を２個目のシンボルとして読み出す。

これにより、「１０１」という符号列から１個目のシンボル「０」と２個目のシンボル「−１」とを得ることができ、表１０と一致する結果を得ることができる。

また、例えば「１１００」という符号列が入力された場合、ステップＳ１では、図４のようなハフマン符号を表現した木構造を「１」，「１」，「０」，「０」と順に辿っていき、インデックスIVを得る。次にステップＳ２では、表１２のインデックスIVに対応するシンボル「１」を１個目のシンボルとして読み出す。そしてステップＳ３では、表１２のインデックスIVに対応するシンボルの次の位置を読み出す。ここで、表１２の要素は９個しかないため、インデックスIVの次に相当するアドレスが存在しない。この場合には、アドレス位置を９で割った余りに相当するオフセット、つまりオフセット９％９＝０に相当するインデックスIIに対応するシンボル「０」を２個目のシンボルとして読み出す。

これにより、「１１００」という符号列から１個目のシンボル「１」と２個目のシンボル「０」とを得ることができ、表１０の結果を一致する結果を得ることができる。

なお、「１１００」という符号列が入力された場合のステップＳ３のような場合分けの処理が煩雑になる場合、以下の表１３に示すように、表１２の最後に先頭のインデックスに対応するシンボルを追加した変換テーブルを用いるようにしても構わない。

この表１３に示す変換テーブルを用いる場合、表１２と比較して変換テーブルの要素数が１つ増えてしまうが、インデックスIVの場合のアドレス計算を行う際に剰余処理を行う必要がなく、他のインデックスの場合と同様に、インデックスIVに対応するシンボルの次の位置に対応するシンボルを２個目のシンボルとして読み出すことができる。

以上説明したように、本実施の形態によれば、符号化すべきシンボルの種類をｋ、符号化の際に纏めるシンボルの数をｎとしたとき、その要素数を従来のｎ＊ｋ＾ｎ個から、ｋが奇数のときにはｎ／２＊ｋ＾ｎ個、ｋが偶数のときにはｎ／２＊（ｋ＾ｎ＋２）個に縮小した変換テーブルを用いて符号列を復号することができるため、復号に必要となるメモリサイズを小さくすることができ、部品コストを削減することができる。

また、従来と同様に、変換テーブルを常に並び順に読み進めるため、プログラムサイズやハードウェア規模（ＬＳＩのゲート数）を従来と同程度に抑えることができ、さらに復号に要する処理時間も従来と同程度に抑えることができる。

なお、本発明は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。

有向グラフを利用してインデックスからシンボルを求める変換テーブルを作成する手順を説明するための図である。本実施の形態におけるオーディオデコーダの概略構成を示す図である。同オーディオデコーダの復号部において符号列から複数のシンボルを求める処理を説明するフローチャートである。表１１から生成されるハフマン符号を表現した木構造を示す図である。

符号の説明

１オーディオデコーダ、１０信号分離部、１１復号部、１２直交変換部、１３時間信号処理部

Claims

ｎ個（ｎは正の整数）毎に纏められたシンボル群に対して可変長符号を割り当てることで複数のシンボルを符号化して得られた符号列を復号する復号装置において、
複数の可変長符号の各々に対して１個のシンボルが対応付けられ、一の可変長符号に対応付けられたシンボルから並び順に従ってｎ個のシンボルを読み出すことで、該一の可変長符号に割り当てられたｎ個のシンボルが得られるように構成された変換テーブルが記憶された記憶手段と、
上記符号列から、上記変換テーブル内の上記複数の可変長符号の何れかと一致する符号列部分を探索し、探索した符号列部分と一致した可変長符号に対応付けられたシンボルから並び順に従ってｎ個のシンボルを読み出すことで、上記探索した符号列部分に相当するｎ個のシンボルを復号する復号手段と
を備えることを特徴とする復号装置。
上記変換テーブルは、複数の可変長符号の各々について所定のインデックスが対応付けられた第１の変換テーブルと、複数の上記所定のインデックスの各々について１個のシンボルが対応付けられた第２の変換テーブルとからなり、
上記復号手段は、上記符号列から、上記第１の変換テーブル内の上記複数の可変長符号の何れかと一致する符号列部分を探索し、探索した符号列部分に対応付けられたインデックスを求め、上記第２の変換テーブル内で該インデックスから並び順にｎ個のシンボルを読み出すことで、上記探索した符号列部分に相当するｎ個のシンボルを復号する
ことを特徴とする請求項１記載の復号装置。
上記第２の変換テーブル内で上記探索した符号列部分に対応付けられたインデックスから並び順にｎ個のシンボルを読み出す際に最後のインデックスに対応付けられたシンボルを越えて読み出す必要がある場合、上記復号手段は、越えた部分について上記第２の変換テーブルの先頭から並び順に従って読み出すことを特徴とする請求項２記載の復号装置。
上記記憶手段における上記第２の変換テーブルの最後のインデックスの後には、該第２の変換テーブルの先頭から並び順で（ｎ−１）個のシンボルと一致する（ｎ−１）個のシンボルが格納されていることを特徴とする請求項２記載の復号装置。
ｎ個（ｎは正の整数）毎に纏められたシンボル群に対して可変長符号を割り当てることで複数のシンボルを符号化して得られた符号列を復号する復号方法において、
複数の可変長符号の各々に対して１個のシンボルが対応付けられ、一の可変長符号に対応付けられたシンボルから並び順に従ってｎ個のシンボルを読み出すことで、該一の可変長符号に割り当てられたｎ個のシンボルが得られるように構成された変換テーブルを用いて、上記符号列から、該変換テーブル内の上記複数の可変長符号の何れかと一致する符号列部分を探索し、探索した符号列部分と一致した可変長符号に対応付けられたシンボルから並び順に従ってｎ個のシンボルを読み出すことで、上記探索した符号列部分に相当するｎ個のシンボルを復号する復号工程を有する
ことを特徴とする復号方法。
上記変換テーブルは、複数の可変長符号の各々について所定のインデックスが対応付けられた第１の変換テーブルと、複数の上記所定のインデックスの各々について１個のシンボルが対応付けられた第２の変換テーブルとからなり、
上記復号工程では、上記符号列から、上記第１の変換テーブル内の上記複数の可変長符号の何れかと一致する符号列部分を探索し、探索した符号列部分に対応付けられたインデックスを求め、上記第２の変換テーブル内で該インデックスから並び順にｎ個のシンボルを読み出すことで、上記探索した符号列部分に相当するｎ個のシンボルを復号する
ことを特徴とする請求項５記載の復号方法。
上記第２の変換テーブル内で上記探索した符号列部分に対応付けられたインデックスから並び順にｎ個のシンボルを読み出す際に最後のインデックスに対応付けられたシンボルを越えて読み出す必要がある場合、上記復号工程では、越えた部分について上記第２の変換テーブルの先頭から並び順に従って読み出すことを特徴とする請求項６記載の復号方法。
上記第１及び第２の変換テーブルは、記憶手段に記憶されており、
上記記憶手段における上記第２の変換テーブルの最後のインデックスの後には、該第２の変換テーブルの先頭から並び順で（ｎ−１）個のシンボルと一致する（ｎ−１）個のシンボルが格納されていることを特徴とする請求項６記載の復号方法。