JP2009139503A - 符号化方法、この方法を用いた装置、プログラム、記録媒体 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】本発明の符号化方法は、分析用対応変換候補出力ステップ、線形予測ステップ、量子化ステップ、予測値算出ステップ、減算ステップ、係数符号化ステップ、残差符号化ステップ、最適選定ステップを有する。線形予測ステップは、分析用対応変換の候補ごとに、第2信号列から線形予測係数を求める。線形予測ステップは、分析用線形対応サブステップと分析係数サブステップとを有する。分析用線形対応サブステップは、第2信号列を、分析用信号列に変換する。分析係数サブステップは、分析用信号列を線形予測分析して線形予測係数を求める。分析用対応変換候補出力ステップは、分析用対応変換の候補を、あらかじめ定めた手順で出力する。最適選定ステップは、符号量の推定値または符号量を最小にする予測残差列または予測残差符号を選ぶ。
【選択図】図7
Description
MatHans, "Lossless Compression of Digital Audio", IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE, July 2001, pp.21-32. ITU-T Recommendation G.711, "Pulse Code Modulation (PCM) of Voice Frequencies".
図7に、第1実施形態の圧伸された信号列(第2信号列)を符号化する符号化装置の機能構成例を示す。また、図8に、この符号化装置の処理フロー例を示す。符号化装置100は、符号化装置800(図3)と線形予測部210、分析用対応変換候補出力部170、最適選定部180が異なる。その他の構成は同じである。
線形予測部210は、分析用線形対応手段211と分析係数手段212とを有する。分析用線形対応手段211は、第2信号列Xを、元の信号列と線形な関係に近づける処理F’()によって分析用信号列F’(X)に変換する(S211)。分析係数手段212は、分析用信号列F’(X)を線形予測分析して線形予測係数Kを求める(S212)。処理F’()は線形予測係数Kを求めるために行う処理であり、その結果は線形予測係数Kに反映されるので、復号化装置には必要がないし、可逆である必要もない。したがって、適宜変更してもよい。 なお、圧伸とは、元の信号列の大小関係を番号系列で示すことを意味している。また、元の信号列の大小関係を示す番号系列とは、大小関係を維持したまま、あるいは大小関係を反転して、均等間隔に付された数である。非特許文献2(G.711)には、A則やμ則の場合の具体例が表で示されている(非特許文献2のTable 1a〜2b)。A則の場合もμ則の場合も、非特許文献2の表の第6列に「8ビットの形式(図2参照)」、第7列に「元の信号の量子化値」、第8列に「元の信号の大小関係を示す番号」が示されている。「8ビットの形式」は、0と1とを反転させるなどのビット形式を決めるルールに従って定められている。これを、ビット形式を決めるルールに従って数値にしたものが、「元の信号の大小関係を示す番号」である。非特許文献2の「元の信号の大小関係を示す番号」が、本発明の第2信号列の1つのサンプル値に相当する。また、非特許文献2の「元の信号の量子化値」が、元の信号列と線形な関係の信号列の1つのサンプル値に相当する。例えば、μ則の“11101111”という8ビットは、元の信号の大小関係を示す番号は16であり、元の信号の量子化値は33である。また、μ則の“10001111”という8ビットは、元の信号の大小関係を示す番号は112であり、元の信号の量子化値は4191である。
|1−H(αs)/αH(s)|≒0
ただし、αは任意の実数
を満足する関数H()によって変換された信号列を意味している。なお、この式では離散化に伴う誤差は無視している。第2信号列の1つのサンプル値の振幅xと元の信号列の1つのサンプル値の振幅sとの関係がx=G(s)の場合は、任意のαに対しては
|1−G(αs)/αG(s)|≒0
を満足しない。「線形な関係に近づける処理(分析用対応変換)」とは、この処理を関数F()とすると、任意のαに対して、
|1−F’(αx)/αF’(x)|<|1−G(αs)/αG(s)|
となり、かつ、すべてのαに対しては
|1−F’(αx)/αF’(x)|≒0
は満足しない。たとえば、第2信号列の振幅xと元の信号列の振幅sと線形な信号列との重みつき加算(たとえば、gを重みとしてx+gs)を行う処理がある。
図9に、第1実施形態変形例の第2信号列を符号化する符号化装置の機能構成例を示す。また、図10に、この符号化装置の処理フロー例を示す。符号化装置200は、符号化装置100(図7)と予測値算出部130が異なる。その他の構成は同じである。
|1−H(αs)/αH(s)|≒0
ただし、αは任意の実数
を満足する関数H()によって変換された信号列を意味している。なお、この式では離散化に伴う誤差は無視している。第2信号列の1つのサンプル値の振幅xと元の信号の振幅sとの関係がx=G(s)の場合は、任意のαに対しては
|1−G(αs)/αG(s)|≒0
を満足しない。「線形な関係に近づける処理」とは、この処理を関数F()とすると、任意のαに対して、
|1−F(αx)/αF(x)|<|1−G(αs)/αG(s)|
であり、かつ、すべてのαに対しては
|1−F(αx)/αF(x)|≒0
は満足しない。たとえば、第2信号列の振幅xと元の信号列の振幅sと線形な信号列との重みつき加算(たとえば、gを重みとしてx+gs)を行う処理がある。また、処理F()は符号化装置と復号化装置とで同じにする必要がある。上記の重み付加算の方法であれば、重みgの情報を共有しておけば、符号化装置と復号化装置とで同じ処理が行えるし、逆の処理F−1()も容易に実行できる。
図13に、第2実施形態の第2信号列を符号化する符号化装置の機能構成例を示す。また、図14に、この符号化装置の処理フロー例を示す。符号化装置400は、符号化装置100(図7)と分析用対応変換候補出力部470、最適選定部480が異なる。その他の構成は同じである。
図15に、第2実施形態変形例の第2信号列を符号化する符号化装置の機能構成例を示す。また、図16に、この符号化装置の処理フロー例を示す。符号化装置500は、符号化装置400(図13)と予測値算出部130が異なる。その他の構成は同じである。予測値算出部130は、算出用線形対応手段131、算出手段132、第2予測手段133を有する。算出用線形対応手段131は、第2信号列X={x(1),x(2),…,x(N)}を、元の信号列と線形な関係に近づける可逆な処理F()によって、算出用信号列F(X)に変換する(S131)。
本実施形態の符号化装置と復号化装置によれば、圧伸された信号列を線形に近づけた上で予測値列を算出できる。例えば、対数近似は振幅の大きいサンプルの誤差が大きいが、線形に近づけることで振幅が大きいサンプルの誤差を小さくできる。このことによって、さらに予測残差を小さくでき、符号化の効率を高めることができる。また、その結果として符号量を少なくできる。
図17に、線形な関係に近づける処理F’()として第2信号列Xと元の信号列と線形な信号列S={s(1),s(2),…,s(N)}との重みつき加算(gを重みとしてX+gS)を行った場合の8ビットのμ則の形式(図2)の例を示す。なお、図17では極性が正の場合のみを示している。また、μ則の指数部(セグメント)と線形部(レベル)は、一般的な感覚とは“1”と“0”とが反転しており、μ則では“11111111”が正の最小の数値を示し、“10000000”が正の最大の数値を示すことに注意されたい。図中の「元の信号の大小関係を示す番号」の列が、非特許文献2(G.711)のμ則の具体例を示す表(Table 2a)の第8列に相当し、「元の信号の量子化値」の列が第7列に相当する。図17(A)は指数部(セグメント)が“111”の例を示しており、レベルが1増えるごとに、元の信号の大小関係を示す番号はg、元の信号の量子化値は2増えている。図17(B)は指数部(セグメント)が“110” の例を示しており、レベルが1増えるごとに、元の信号の大小関係を示す番号はg、元の信号の量子化値は4増えている。図17(C)は指数部(セグメント)が“001” の例を示しており、レベルが1増えるごとに、元の信号の大小関係を示す番号はg、元の信号の量子化値は128増えている。図17(D)は指数部(セグメント)が“000” の例を示しており、レベルが1増えるごとに、元の信号の大小関係を示す番号はg、元の信号の量子化値は256増えている。なお、中間数値とは、処理F’()を行った後の値を指している。第2信号列Xと元の信号列の振幅と線形な信号列Sとの重みつき加算(gを重みとしてX+gS)によって、線形な関係に近づけることができる(重み付加算の結果、線形特性と圧伸特性の中間状態となる)。
130、830 予測値算出部 131 算出用線形対応手段
132 算出手段 133 第2予測手段
170、470 分析用対応変換候補出力部 180 最適選定部
210、810線形予測部 211 分析用線形対応手段
212 分析係数手段 300、900 復号化装置
330、930 予測値算出部 331 復号線形対応手段
332 復号予測手段 333 第2復号手段
480 最適選定部 820 量子化部
840 減算部 850 係数符号化部
860 残差符号化部 870 フレーム分割部
910 残差復号化部 920 係数復号化部
940 加算部
Claims (11)
- 元の信号列の大小関係を示す番号系列(以下、「第2信号列」という)を符号化する符号化方法であって、
前記第2信号列から、元の信号列と線形な関係に近づける処理である分析用対応変換の候補によって分析用信号列を求め、線形予測係数を求めることを複数回行う線形予測ステップと、
前記線形予測係数を量子化して量子化線形予測係数を求める量子化ステップと、
前記第2信号列と前記量子化線形予測係数を用いて、予測値列の振幅を圧縮した第2予測値列を求める予測値算出ステップと、
前記第2信号列と前記第2予測値列との差を求め、予測残差列を求める減算ステップと、
前記量子化線形予測係数を符号化し、予測係数符号を求める係数符号化ステップと、
前記予測残差列を符号化し、予測残差符号を求める残差符号化ステップと
を有し、
符号量または符号量の推定値が最小になる前記予測係数符号と予測残差符号を出力する
ことを特徴とする符号化方法。 - 元の信号列の大小関係を示す番号系列(以下、「第2信号列」という)を符号化する符号化方法であって、
前記元の信号列と線形な関係に近づける処理である分析用対応変換の候補を、あらかじめ定めた手順で出力する分析用対応変換候補出力ステップと、
前記分析用対応変換の候補ごとに、前記第2信号列から線形予測係数を求める線形予測ステップと、
前記分析用対応変換の候補ごとに、前記線形予測係数を量子化して量子化線形予測係数を求める量子化ステップと、
前記分析用対応変換の候補ごとに、前記第2信号列と前記量子化線形予測係数を用いて、予測値列の振幅を圧縮した第2予測値列を求める予測値算出ステップと、
前記分析用対応変換の候補ごとに、前記第2信号列と前記第2予測値列との差を求め、予測残差列を求める減算ステップと、
あらかじめ定めた条件を満たすまで実行された繰返しの間に前記減算ステップが出力した前記予測残差列の中から、符号量の推定値が最小となる予測残差列を出力する最適選定ステップと、
前記量子化線形予測係数を符号化し、予測係数符号を求める係数符号化ステップと、
前記予測残差列を符号化し、予測残差符号を求める残差符号化ステップと、
を有し、
前記線形予測ステップは、
前記第2信号列を、前記分析用対応変換の候補によって分析用信号列に変換する分析用線形対応サブステップと、
前記分析用信号列を線形予測分析して線形予測係数を求める分析係数サブステップと
を有する符号化方法。 - 請求項2記載の符号化方法であって、
前記分析用対応変換候補出力ステップは、前記元の信号列を線形な関係に近づける処理を、あらかじめ定めた複数の分析用対応変換の候補の中から1つずつ出力する
ことを特徴とする符号化方法。 - 元の信号列の大小関係を示す番号系列(以下、「第2信号列」という)を符号化する符号化方法であって、
前記元の信号列と線形な関係に近づける処理である分析用対応変換の候補を、あらかじめ定めた手順で出力する分析用対応変換候補出力ステップと、
前記分析用対応変換の候補ごとに、前記第2信号列から線形予測係数を求める線形予測ステップと、
前記分析用対応変換の候補ごとに、前記線形予測係数を量子化して量子化線形予測係数を求める量子化ステップと、
前記分析用対応変換の候補ごとに、前記量子化線形予測係数を符号化し、予測係数符号を求める係数符号化ステップと、
前記分析用対応変換の候補ごとに、前記第2信号列と前記量子化線形予測係数を用いて、予測値列の振幅を圧縮した第2予測値列を求める予測値算出ステップと、
前記分析用対応変換の候補ごとに、前記第2信号列と前記第2予測値列との差を求め、予測残差列を求める減算ステップと、
前記分析用対応変換の候補ごとに、前記予測残差列を符号化し、予測残差符号を求める残差符号化ステップと、
あらかじめ定めた条件を満たすまで実行された繰返しの間に求めた前記予測係数符号と前記予測残差符号の中から、前記予測係数符号と前記予測残差符号を合わせた符号量を最小にする予測残差符号を出力する最適選定ステップと
を有し、
前記線形予測ステップは、
前記第2信号列を、前記分析用対応変換の候補によって分析用信号列に変換する分析用線形対応サブステップと、
前記分析用信号列を線形予測分析して線形予測係数を求める分析係数サブステップと
を有する符号化方法。 - 請求項4記載の符号化方法であって、
前記分析用対応変換候補出力ステップは、前記元の信号列を線形な関係に近づける処理を、あらかじめ定めた複数の分析用対応変換の候補の中から1つずつ出力する
ことを特徴とする符号化方法。 - 請求項1から5のいずれかに記載の符号化方法であって、
前記予測値算出ステップは、
前記第2信号列を、元の信号列と線形な関係の算出用信号列に変換する算出用線形対応サブステップと、
前記算出用信号列と前記量子化線形予測係数を用いて予測値列を求める算出サブステップと、
前記算出用線形対応サブステップの逆の処理によって、前記予測値列の振幅を圧縮して第2予測値列を求める第2予測サブステップと
を有する符号化方法。 - 元の信号列の大小関係を示す番号系列(以下、「第2信号列」という)を符号化する符号化装置であって、
前記第2信号列から、元の信号列と線形な関係に近づける処理である分析用対応変換の候補によって分析用信号列を求め、線形予測係数を求めることを複数回行う線形予測部と、
前記線形予測係数を量子化して量子化線形予測係数を求める量子化部と、
前記第2信号列と前記量子化線形予測係数を用いて、予測値列の振幅を圧縮した第2予測値列を求める予測値算出部と、
前記第2信号列と前記第2予測値列との差を求め、予測残差列を求める減算部と、
前記量子化線形予測係数を符号化し、予測係数符号を求める係数符号化部と、
前記予測残差列を符号化し、予測残差符号を求める残差符号化部と
を備え、
符号量または符号量の推定値が最小になる前記予測係数符号と予測残差符号を出力することを特徴とする符号化装置。 - 元の信号列の大小関係を示す番号系列(以下、「第2信号列」という)を符号化する符号化装置であって、
前記元の信号列と線形な関係に近づける処理である分析用対応変換の候補を、あらかじめ定めた手順で出力する分析用対応変換候補出力部と、
前記分析用対応変換の候補ごとに、前記第2信号列から線形予測係数を求める線形予測部と、
前記線形予測係数を量子化して量子化線形予測係数を求める量子化部と、
前記分析用対応変換の候補ごとに、前記第2信号列と前記量子化線形予測係数を用いて、予測値列の振幅を圧縮した第2予測値列を求める予測値算出部と、
前記分析用対応変換の候補ごとに、前記第2信号列と前記第2予測値列との差を求め、予測残差列を求める減算部と、
あらかじめ定めた条件を満たすまで実行された繰返しの間に前記減算部が出力した前記予測残差列の中から、符号量の推定値が最小となる予測残差列を出力する最適選定部と、
前記量子化線形予測係数を符号化し、予測係数符号を出力する係数符号化部と、
前記予測残差列を符号化し、予測残差符号を出力する残差符号化部と、
を備え、
前記線形予測部は、
前記第2信号列を、前記分析用対応変換の候補によって分析用信号列に変換する分析用線形対応手段と、
前記分析用信号列を線形予測分析して線形予測係数を求める分析係数手段と
を有する符号化装置。 - 元の信号列の大小関係を示す番号系列(以下、「第2信号列」という)を符号化する符号化装置であって、
前記元の信号列と線形な関係に近づける処理である分析用対応変換の候補を、あらかじめ定めた手順で出力する分析用対応変換候補出力部と、
前記分析用対応変換の候補ごとに、前記第2信号列から線形予測係数を求める線形予測部と、
前記線形予測係数を量子化して量子化線形予測係数を求める量子化部と、
前記量子化線形予測係数を符号化し、予測係数符号を出力する係数符号化部と、
前記分析用対応変換の候補ごとに、前記第2信号列と前記量子化線形予測係数を用いて、予測値列の振幅を圧縮した第2予測値列を求める予測値算出部と、
前記分析用対応変換の候補ごとに、前記第2信号列と前記第2予測値列との差を求め、予測残差列を求める減算部と、
前記分析用対応変換の候補ごとに、前記予測残差列を符号化し、予測残差符号を出力する残差符号化部と、
あらかじめ定めた条件を満たすまで実行された繰返しの間に求めた前記予測係数符号と前記予測残差符号の中から、前記予測係数符号と前記予測残差符号を合わせた符号量を最小にする予測残差符号を出力する最適選定部と
を備え、
前記線形予測部は、
前記第2信号列を、前記元の信号列と線形な関係に近づける処理によって分析用信号列に変換する分析用線形対応手段と、
前記分析用信号列を線形予測分析して線形予測係数を求める分析係数手段と
を有する符号化装置。 - 請求項1から6のいずれかに記載の符号化方法の各ステップをコンピュータに実行させる符号化プログラム。
- 請求項10記載の符号化プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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JP2007314032A JP5006772B2 (ja) | 2007-12-04 | 2007-12-04 | 符号化方法、この方法を用いた装置、プログラム、記録媒体 |
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2007
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