JP2690031B2 - 利得形状ベクトル量子化方法 - Google Patents
利得形状ベクトル量子化方法Info
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- JP2690031B2 JP2690031B2 JP3166831A JP16683191A JP2690031B2 JP 2690031 B2 JP2690031 B2 JP 2690031B2 JP 3166831 A JP3166831 A JP 3166831A JP 16683191 A JP16683191 A JP 16683191A JP 2690031 B2 JP2690031 B2 JP 2690031B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、音声や画像等の信号系
列を、符号化による歪を小さく抑えたまま、少ない情報
量でディジタル符号化することが可能な利得形状ベクト
ル量子化方法に関する。
列を、符号化による歪を小さく抑えたまま、少ない情報
量でディジタル符号化することが可能な利得形状ベクト
ル量子化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来から、音声や画像信号を能率良く量
子化する手法として、複数サンプルから成るベクトルを
単位とするベクトル量子化がよく用いられるが、演算量
やメモリ量とのトレードオフで、形状ベクトルの符号と
形状ベクトルを定数倍する利得の符号で再生ベクトルを
表現する、Ｇain-Ｓhape(利得形状)ベクトル量子化が有
効な場合がある。これについて、以下、図５を用いて簡
単に説明する。図中、Ａは形状ベクトルの値とインデッ
クス(番号)を対応付けて格納している符号帳(インデッ
クステーブル)、Ｂは定数テーブル、Ｃは定数倍演算器
を示している。利得形状ベクトル量子化では、上述の符
号帳Ａ中のベクトルの中から一つのベクトルを選び、ま
た、定数テーブルＢの中から一つの数値を選んで、定数
倍演算器Ｃを用いて、ベクトルの各要素を定数倍するこ
とで出力ベクトルを構成する。このときの選択基準は、
通常、入力ベクトルと再生ベクトルの距離を最小にする
ことである。そして、選ばれた形状ベクトルの符号(イ
ンデックス)と定数倍を指定する符号とを組にして伝送
し、受信側ではこれから再生ベクトルを作成する。な
お、上記利得形状ベクトル量子化に関しては、Ｍ.Ｊ.Ｓ
abin, Ｒ.Ｍ.Ｇray,“Ｐroduct Ｃode Ｖector Ｑuarit
izers for Ｗaveform and Ｖoice Ｃoding”(ＩＥＥＥ
Ｔrans ＡＳＳＰ.ＡＳＳＰ-32，pp.474-488，1984)の記
載を参考にすることができる。また、複数の系統の形状
ベクトルを用いて、その重み付き線形和で出力ベクトル
を表現し、各系統毎のベクトルの種類を指定する符号
と、重み係数をベクトルとした利得ベクトルを指定する
符号を組み合せて伝送する場合がある。この場合には、
最適な符号は、すべての系統の形状ベクトルと利得ベク
トルの組み合せの中から、入力ベクトルとの歪が最小と
なるものを求めれば良い。
子化する手法として、複数サンプルから成るベクトルを
単位とするベクトル量子化がよく用いられるが、演算量
やメモリ量とのトレードオフで、形状ベクトルの符号と
形状ベクトルを定数倍する利得の符号で再生ベクトルを
表現する、Ｇain-Ｓhape(利得形状)ベクトル量子化が有
効な場合がある。これについて、以下、図５を用いて簡
単に説明する。図中、Ａは形状ベクトルの値とインデッ
クス(番号)を対応付けて格納している符号帳(インデッ
クステーブル)、Ｂは定数テーブル、Ｃは定数倍演算器
を示している。利得形状ベクトル量子化では、上述の符
号帳Ａ中のベクトルの中から一つのベクトルを選び、ま
た、定数テーブルＢの中から一つの数値を選んで、定数
倍演算器Ｃを用いて、ベクトルの各要素を定数倍するこ
とで出力ベクトルを構成する。このときの選択基準は、
通常、入力ベクトルと再生ベクトルの距離を最小にする
ことである。そして、選ばれた形状ベクトルの符号(イ
ンデックス)と定数倍を指定する符号とを組にして伝送
し、受信側ではこれから再生ベクトルを作成する。な
お、上記利得形状ベクトル量子化に関しては、Ｍ.Ｊ.Ｓ
abin, Ｒ.Ｍ.Ｇray,“Ｐroduct Ｃode Ｖector Ｑuarit
izers for Ｗaveform and Ｖoice Ｃoding”(ＩＥＥＥ
Ｔrans ＡＳＳＰ.ＡＳＳＰ-32，pp.474-488，1984)の記
載を参考にすることができる。また、複数の系統の形状
ベクトルを用いて、その重み付き線形和で出力ベクトル
を表現し、各系統毎のベクトルの種類を指定する符号
と、重み係数をベクトルとした利得ベクトルを指定する
符号を組み合せて伝送する場合がある。この場合には、
最適な符号は、すべての系統の形状ベクトルと利得ベク
トルの組み合せの中から、入力ベクトルとの歪が最小と
なるものを求めれば良い。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、通常、上述の
組み合せの数は膨大で、現実には不可能な場合が多い。
このため、現実には、利得ベクトルの要素をすべて１と
して形状ベクトルを指定する符号を求め、次に、その形
状ベクトルで利得ベクトルを決定するという方法が採ら
れる。もちろん、この場合に、量子化歪は最適な組み合
せの符号より大きくなることは避けられない。本発明は
上記事情に鑑みてなされたもので、その目的とするとこ
ろは、従来の技術における上述の如き問題を解消し、音
声や画像等の信号系列を、符号化による歪を小さく抑え
たまま、少ない処理量でディジタル符号化することが可
能な利得形状ベクトル量子化方法を提供することにあ
る。
組み合せの数は膨大で、現実には不可能な場合が多い。
このため、現実には、利得ベクトルの要素をすべて１と
して形状ベクトルを指定する符号を求め、次に、その形
状ベクトルで利得ベクトルを決定するという方法が採ら
れる。もちろん、この場合に、量子化歪は最適な組み合
せの符号より大きくなることは避けられない。本発明は
上記事情に鑑みてなされたもので、その目的とするとこ
ろは、従来の技術における上述の如き問題を解消し、音
声や画像等の信号系列を、符号化による歪を小さく抑え
たまま、少ない処理量でディジタル符号化することが可
能な利得形状ベクトル量子化方法を提供することにあ
る。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明の上記目的は、形
状ベクトルの重み付き線形和で出力ベクトルを表現する
ベクトル量子化方法において、前記形状ベクトルと利得
ベクトルの符号の決定に際しては、そのいずれか一方を
固定値と仮定して他方を決定すること、かつ、前記形状
ベクトルと利得ベクトルの符号の決定を交互に行うこと
を特徴とする利得形状ベクトル量子化方法、および、形
状ベクトルの重み付き線形和で出力ベクトルを表現する
ベクトル量子化方法において、入力ベクトルと形状ベク
トル符号帳中の任意の形状ベクトルとの内積を算出し、
該内積を最大にする形状ベクトルを形状ベクトル符号帳
中から求める第１の過程と、入力ベクトルと、前記第１
の過程もしくは後述の第３の過程で求められた形状ベク
トルと利得ベクトル符号帳中の任意の利得ベクトルとの
重み付き線形和との距離を算出し、該距離を最小にする
利得ベクトルを利得ベクトル符号帳中から求める第２の
過程と、入力ベクトルと、形状ベクトル符号帳中の任意
の形状ベクトルと前記第２の過程で求められた利得ベク
トルの重み付き線形和との距離を算出し、該距離を最小
にする形状ベクトルを形状ベクトル符号帳中から求める
第３の過程とを有し、前記第２の過程および第３の過程
をそれぞれ定められた回数だけ繰り返すことを特徴とす
る利得形状ベクトル量子化方法によって達成される。
状ベクトルの重み付き線形和で出力ベクトルを表現する
ベクトル量子化方法において、前記形状ベクトルと利得
ベクトルの符号の決定に際しては、そのいずれか一方を
固定値と仮定して他方を決定すること、かつ、前記形状
ベクトルと利得ベクトルの符号の決定を交互に行うこと
を特徴とする利得形状ベクトル量子化方法、および、形
状ベクトルの重み付き線形和で出力ベクトルを表現する
ベクトル量子化方法において、入力ベクトルと形状ベク
トル符号帳中の任意の形状ベクトルとの内積を算出し、
該内積を最大にする形状ベクトルを形状ベクトル符号帳
中から求める第１の過程と、入力ベクトルと、前記第１
の過程もしくは後述の第３の過程で求められた形状ベク
トルと利得ベクトル符号帳中の任意の利得ベクトルとの
重み付き線形和との距離を算出し、該距離を最小にする
利得ベクトルを利得ベクトル符号帳中から求める第２の
過程と、入力ベクトルと、形状ベクトル符号帳中の任意
の形状ベクトルと前記第２の過程で求められた利得ベク
トルの重み付き線形和との距離を算出し、該距離を最小
にする形状ベクトルを形状ベクトル符号帳中から求める
第３の過程とを有し、前記第２の過程および第３の過程
をそれぞれ定められた回数だけ繰り返すことを特徴とす
る利得形状ベクトル量子化方法によって達成される。
【０００５】
【作用】本発明に係る利得形状ベクトル量子化方法にお
いては、形状ベクトルと利得ベクトルの符号の決定の少
なくとも一方を固定値と仮定して、形状ベクトルと利得
ベクトルの符号を交互に決定していくことで、最適に近
い符号の組み合せを現実的な処理量で見出すことを可能
としているものである。
いては、形状ベクトルと利得ベクトルの符号の決定の少
なくとも一方を固定値と仮定して、形状ベクトルと利得
ベクトルの符号を交互に決定していくことで、最適に近
い符号の組み合せを現実的な処理量で見出すことを可能
としているものである。
【０００６】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて詳細
に説明する。図１は、本発明の一実施例である利得形状
ベクトル量子化器を示す図である。ここでは、出力ベク
トルＵ(ｉ)(ｉ＝０,１,・・・,Ｎ−１、Ｎはベクトルの次
元数）は、前述した如き符号帳中の ３系統の形状ベク
トルＸj(ｉ),Ｙj(ｉ),Ｚj(ｉ)と利得ベクトルＧ(ｋ)(ｋ
＝０,１,２)で表わされる。すなわち、 Ｕ(ｉ)＝Ｇ(０)＊Ｘj(ｉ)＋Ｇ(１)＊Ｙj(ｉ)＋Ｇ(２)＊
Ｚj(ｉ) である。ここでは、具体的にＸj,Ｙj,Ｚjに各３ビット
(極性符号 １ビットを含む)、Ｇに４ビットを割り当て
る場合を想定する。この場合、入力ベクトルＶ(ｉ)と最
も距離が近い出力ベクトルＵ(ｉ)を実現する符号の組を
決定することが、ここでの目的である。しかし、前述の
如く、すべての組み合せは膨大(ここでは、２12個)であ
るため、このすべてについてＵ(ｉ)を合成し、Ｖ(ｉ)と
の距離を求めることは処理量が大きくなってしまう。す
なわち、ここでは、Ｕ(ｉ)を表現する情報量が、３つの
形状ベクトルにつき各２ビット、利得ベクトルについて
２ビットの計12ビットであるが、用途によってはこれが
20ビット以上になり、すべての組み合せの演算が現実的
には不可能となる場合もある。図１に示した例では、形
状ベクトル，利得ベクトルともに２段階の符号決定手段
を用意している。すなわち、形状ベクトルに関しては、
Ｘj(ｉ),Ｙj(ｉ),Ｚj(ｉ)それぞれ独立に入力ベクトル
Ｖ(ｉ)との相関を求めて符号を決定する第１段階の決定
と、ある利得ベクトルＧ(ｋ)を仮定して形状ベクトルＸ
j(ｉ),Ｙj(ｉ),Ｚj(ｉ)のすべての組み合せの中から 最
適な符号の組を選択する第２段階の決定である。また、
利得ベクトルＧ(ｋ)に関しては、２ビットの量子化によ
る第１段階の決定と、更に２ビットを追加して４ビット
の量子化を行う第２段階の決定である。特に、樹木状に
階層化した形式の符号帳を用いる場合、２段目の量子化
も１段目の量子化結果に基づいて２ビット量子化を行う
だけで良い。形状ベクトル，利得ベクトルいずれの場合
も、第１段階の量子化は簡単であるが、粗い精度で符号
を選択するもので、第２段階はより最適に近い符号を選
択するものである。
に説明する。図１は、本発明の一実施例である利得形状
ベクトル量子化器を示す図である。ここでは、出力ベク
トルＵ(ｉ)(ｉ＝０,１,・・・,Ｎ−１、Ｎはベクトルの次
元数）は、前述した如き符号帳中の ３系統の形状ベク
トルＸj(ｉ),Ｙj(ｉ),Ｚj(ｉ)と利得ベクトルＧ(ｋ)(ｋ
＝０,１,２)で表わされる。すなわち、 Ｕ(ｉ)＝Ｇ(０)＊Ｘj(ｉ)＋Ｇ(１)＊Ｙj(ｉ)＋Ｇ(２)＊
Ｚj(ｉ) である。ここでは、具体的にＸj,Ｙj,Ｚjに各３ビット
(極性符号 １ビットを含む)、Ｇに４ビットを割り当て
る場合を想定する。この場合、入力ベクトルＶ(ｉ)と最
も距離が近い出力ベクトルＵ(ｉ)を実現する符号の組を
決定することが、ここでの目的である。しかし、前述の
如く、すべての組み合せは膨大(ここでは、２12個)であ
るため、このすべてについてＵ(ｉ)を合成し、Ｖ(ｉ)と
の距離を求めることは処理量が大きくなってしまう。す
なわち、ここでは、Ｕ(ｉ)を表現する情報量が、３つの
形状ベクトルにつき各２ビット、利得ベクトルについて
２ビットの計12ビットであるが、用途によってはこれが
20ビット以上になり、すべての組み合せの演算が現実的
には不可能となる場合もある。図１に示した例では、形
状ベクトル，利得ベクトルともに２段階の符号決定手段
を用意している。すなわち、形状ベクトルに関しては、
Ｘj(ｉ),Ｙj(ｉ),Ｚj(ｉ)それぞれ独立に入力ベクトル
Ｖ(ｉ)との相関を求めて符号を決定する第１段階の決定
と、ある利得ベクトルＧ(ｋ)を仮定して形状ベクトルＸ
j(ｉ),Ｙj(ｉ),Ｚj(ｉ)のすべての組み合せの中から 最
適な符号の組を選択する第２段階の決定である。また、
利得ベクトルＧ(ｋ)に関しては、２ビットの量子化によ
る第１段階の決定と、更に２ビットを追加して４ビット
の量子化を行う第２段階の決定である。特に、樹木状に
階層化した形式の符号帳を用いる場合、２段目の量子化
も１段目の量子化結果に基づいて２ビット量子化を行う
だけで良い。形状ベクトル，利得ベクトルいずれの場合
も、第１段階の量子化は簡単であるが、粗い精度で符号
を選択するもので、第２段階はより最適に近い符号を選
択するものである。
【０００７】形状ベクトルと利得ベクトルの両方の組み
合せでほぼ最適な符号を決定する手段を、図２に示す。
図２においては、４段のステップで処理する場合を例示
している。全体として、形状ベクトルと利得ベクトルの
符号を交互に、かつ、次第に精度高く求めていく形式に
なっている。図３に、図２のステップ１〜４（Ｓ１〜Ｓ
４）の詳細を示す。以下、この内容について説明する。 Ｓ１：形状ベクトルの第１段階 利得を１と仮定し、各系統毎に独立に符号を決定する。
図中に示す式により求めたｅｊの絶対値が最大となるＸ
ｊ（ｊ＝０，・・・，３）を求める。なお、符号はｅｊ
が正なら＋（０）、負なら−（１）とする。Ｙｊ，Ｚｊ
についても同様。 Ｓ２：利得ベクトルの第１段階 Ｓ１で求めたＸｊＹｋおよびＺ１（ｊ，ｋ，ｌは０，・
・・，３）を基に、図中に示す式により求めたｄを最小
とする利得ベクトルＧ0，Ｇ1，Ｇ2の組を求める。 Ｓ３：形状ベクトルの第２段階 利得ベクトルＧ0，Ｇ1およびＧ2はＳ２で求めた通り、
２ビットで量子化されて固定されているものとして、図
中に示した式により、ｄを最小とするＸｊ，Ｙｋ，Ｚｌ
の組を求める。 Ｓ４：利得ベクトルの第２段階 形状ベクトルＸｊ，ＹｋおよびＺｌはＳ３で求めた通
り、既知であるとして、利得ベクトルＧ0，Ｇ1およびＧ
2の組を、１６種類のベクトルから決定する。上記実施
例によれば、音声や画像等の信号系列を、符号化による
歪を小さく抑えたまま、少ない処理量でディジタル符号
化することが可能となる。このように、形状ベクトルの
符号の決定および利得ベクトルの量子化（つまり、重み
係数に対する符号の決定）は、交互に行われるが、その
場合、交互に繰り返す回数を予め定めておくか、あるい
は量子化による歪が予め定められた歪値以下になるまで
繰り返す。図２の例では、それぞれ２回ずつ計４段のス
テップで処 理している。なお、上述の実施例では、形状
ベクトルの符号を決めるときは、その前の段階で決まっ
た利得ベクトルの符号を前提とする。逆に、利得ベクト
ルの符号を決めるときには、その前の段階で決まった形
状ベクトルの符号を前提とする。もちろん、最初の段階
から精度の高い量子化を適用しても良いし、各段階で量
子化の結果を唯一に決定せず、いくつかの符号の候補を
残して、各候補について次の段階の量子化を行う手法と
組み合せても良い。
合せでほぼ最適な符号を決定する手段を、図２に示す。
図２においては、４段のステップで処理する場合を例示
している。全体として、形状ベクトルと利得ベクトルの
符号を交互に、かつ、次第に精度高く求めていく形式に
なっている。図３に、図２のステップ１〜４（Ｓ１〜Ｓ
４）の詳細を示す。以下、この内容について説明する。 Ｓ１：形状ベクトルの第１段階 利得を１と仮定し、各系統毎に独立に符号を決定する。
図中に示す式により求めたｅｊの絶対値が最大となるＸ
ｊ（ｊ＝０，・・・，３）を求める。なお、符号はｅｊ
が正なら＋（０）、負なら−（１）とする。Ｙｊ，Ｚｊ
についても同様。 Ｓ２：利得ベクトルの第１段階 Ｓ１で求めたＸｊＹｋおよびＺ１（ｊ，ｋ，ｌは０，・
・・，３）を基に、図中に示す式により求めたｄを最小
とする利得ベクトルＧ0，Ｇ1，Ｇ2の組を求める。 Ｓ３：形状ベクトルの第２段階 利得ベクトルＧ0，Ｇ1およびＧ2はＳ２で求めた通り、
２ビットで量子化されて固定されているものとして、図
中に示した式により、ｄを最小とするＸｊ，Ｙｋ，Ｚｌ
の組を求める。 Ｓ４：利得ベクトルの第２段階 形状ベクトルＸｊ，ＹｋおよびＺｌはＳ３で求めた通
り、既知であるとして、利得ベクトルＧ0，Ｇ1およびＧ
2の組を、１６種類のベクトルから決定する。上記実施
例によれば、音声や画像等の信号系列を、符号化による
歪を小さく抑えたまま、少ない処理量でディジタル符号
化することが可能となる。このように、形状ベクトルの
符号の決定および利得ベクトルの量子化（つまり、重み
係数に対する符号の決定）は、交互に行われるが、その
場合、交互に繰り返す回数を予め定めておくか、あるい
は量子化による歪が予め定められた歪値以下になるまで
繰り返す。図２の例では、それぞれ２回ずつ計４段のス
テップで処 理している。なお、上述の実施例では、形状
ベクトルの符号を決めるときは、その前の段階で決まっ
た利得ベクトルの符号を前提とする。逆に、利得ベクト
ルの符号を決めるときには、その前の段階で決まった形
状ベクトルの符号を前提とする。もちろん、最初の段階
から精度の高い量子化を適用しても良いし、各段階で量
子化の結果を唯一に決定せず、いくつかの符号の候補を
残して、各候補について次の段階の量子化を行う手法と
組み合せても良い。
【０００８】図４は、本発明の他の具体的実施例を示す
図である。ここでは、本発明を音声符号化の励振信号の
決定に応用する例を示している。この場合、符号の決定
は、音声フレーム毎に異なる合成フィルタを通過させた
形状ベクトルが対象となっており、また、ピッチ周期成
分のベクトルも重み付き加算の一つのベクトルとなって
いる点が、先の実施例とは異なっている。全体的な動作
としては、前述の実施例と同様である。上記各実施例は
本発明の一例を示したものであり、本発明はこれらに限
定されるべきものではないことは言うまでもない。例え
ば、第１の実施例では、３系統の形状ベクトルを用いて
いるが、これは１系統でも構わない。その際には、形状
ベクトルの符号にも樹木状の符号帳を用いると有効であ
る。これは、処理の段階を進めるに従って、樹木の階層
を深めながら量子化精度を上げることができるからであ
る。また、前述の如く、複数の段階で符号を決定する場
合に、最初の段階から精度の高い量子化を適用しても良
いし、各段階で量子化の結果を唯一に決定せず、いくつ
かの符号の候補を残して、各候補について次の段階の量
子化を行う手法と組み合せても良い。
図である。ここでは、本発明を音声符号化の励振信号の
決定に応用する例を示している。この場合、符号の決定
は、音声フレーム毎に異なる合成フィルタを通過させた
形状ベクトルが対象となっており、また、ピッチ周期成
分のベクトルも重み付き加算の一つのベクトルとなって
いる点が、先の実施例とは異なっている。全体的な動作
としては、前述の実施例と同様である。上記各実施例は
本発明の一例を示したものであり、本発明はこれらに限
定されるべきものではないことは言うまでもない。例え
ば、第１の実施例では、３系統の形状ベクトルを用いて
いるが、これは１系統でも構わない。その際には、形状
ベクトルの符号にも樹木状の符号帳を用いると有効であ
る。これは、処理の段階を進めるに従って、樹木の階層
を深めながら量子化精度を上げることができるからであ
る。また、前述の如く、複数の段階で符号を決定する場
合に、最初の段階から精度の高い量子化を適用しても良
いし、各段階で量子化の結果を唯一に決定せず、いくつ
かの符号の候補を残して、各候補について次の段階の量
子化を行う手法と組み合せても良い。
【０００９】
【発明の効果】以上、詳細に説明した如く、本発明によ
れば、音声や画像の信号系列を、符号化による歪を小さ
く抑えたまま、少ない処理量でディジタル符号化するこ
とが可能な利得形状ベクトル量子化方法を実現できると
いう顕著な効果を奏するものである。
れば、音声や画像の信号系列を、符号化による歪を小さ
く抑えたまま、少ない処理量でディジタル符号化するこ
とが可能な利得形状ベクトル量子化方法を実現できると
いう顕著な効果を奏するものである。
【００１０】
【図１】本発明の一実施例を示す量子化器の構成図であ
る。
る。
【図２】図１に示した装置の動作を説明する図である。
【図３】図２の詳細図である。
【図４】他の実施例を示す量子化器の構成図である。
【図５】利得形状ベクトル量子化の概要を説明するため
の図である。
の図である。
Ａ：符号帳(インデックステーブル)、Ｂ：定数テーブ
ル、Ｃ：定数倍演算器、Ｓ１〜Ｓ４：処理ステップ。
ル、Ｃ：定数倍演算器、Ｓ１〜Ｓ４：処理ステップ。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 三樹 聡 東京都千代田区内幸町一丁目１番６号 日本電信電話株式会社内 (72)発明者 須田 博人 東京都千代田区内幸町一丁目１番６号 日本電信電話株式会社内 (56)参考文献 特開 平３−32228（ＪＰ，Ａ)
Claims (4)
- 【請求項１】 形状ベクトルの重み付き線形和で出力ベ
クトルを表現するベクトル量子化方法において、前記形
状ベクトルと利得ベクトルの符号の決定に際しては、そ
のいずれか一方を固定値と仮定して他方を決定するこ
と、かつ、前記形状ベクトルと利得ベクトルの符号の決
定を交互に行い、予め定められた回数まで、または量子
化による歪が予め定められた歪以下になるまでこれを繰
り返すことを特徴とする利得形状ベクトル量子化方法。 - 【請求項２】 前記形状ベクトルと利得ベクトルに対す
る符号の決定の少なくとも一方に複数段階の符号決定ス
テップを設けることを特徴とする利得形状ベクトル量子
化方法。 - 【請求項３】 形状ベクトルの重み付き線形和で出力ベ
クトルを表現するベクトル量子化方法において、入力ベ
クトルと形状ベクトル符号帳中の任意の形状ベクトルと
の内積を算出し、該内積を最大にする形状ベクトルを形
状ベクトル符号帳中から求める第１の過程と、入力ベク
トルと、前記第１の過程もしくは後述の第３の過程で求
められた形状ベクトルと利得ベクトル符号帳中の任意の
利得ベクトルとの重み付き線形和との距離を算出し、該
距離を最小にする利得ベクトルを利得ベクトル符号帳中
から求める第２の過程と、入力ベクトルと、形状ベクト
ル符号帳中の任意の形状ベクトルと前記第２の過程で求
められた利得ベクトルの重み付き線形和との距離を算出
し、該距離を最小にする形状ベクトルを形状ベクトル符
号帳中から求める第３の過程とを有し、前記第２の過程
および第３の過程をそれぞれ定められた回数だけ繰り返
す、または量子化による歪が予め定められた歪以下にな
るまでこれを繰り返すことを特徴とする利得形状ベクト
ル量子化方法。 - 【請求項４】 前記各過程において用いる形状ベクトル
符号帳あるいは利得ベクトル符号帳の少なくとも一方
は、後過程ほど、順次、量子化精度が高いベクトル符号
帳を使用することを特徴とする請求項３記載の利得形状
ベクトル量子化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3166831A JP2690031B2 (ja) | 1991-07-08 | 1991-07-08 | 利得形状ベクトル量子化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3166831A JP2690031B2 (ja) | 1991-07-08 | 1991-07-08 | 利得形状ベクトル量子化方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0514208A JPH0514208A (ja) | 1993-01-22 |
| JP2690031B2 true JP2690031B2 (ja) | 1997-12-10 |
Family
ID=15838469
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3166831A Expired - Lifetime JP2690031B2 (ja) | 1991-07-08 | 1991-07-08 | 利得形状ベクトル量子化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2690031B2 (ja) |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0332228A (ja) * | 1989-06-29 | 1991-02-12 | Fujitsu Ltd | ゲイン―シェイプ・ベクトル量子化方式 |
-
1991
- 1991-07-08 JP JP3166831A patent/JP2690031B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0514208A (ja) | 1993-01-22 |
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