JP2730028B2

JP2730028B2 - 線形予測符号化方法

Info

Publication number: JP2730028B2
Application number: JP62306437A
Authority: JP
Inventors: ひろみ高野; 久芳森脇; 健三赤桐
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 1987-12-03
Filing date: 1987-12-03
Publication date: 1998-03-25
Anticipated expiration: 2013-03-25
Also published as: JPH01147932A

Description

【発明の詳細な説明】以下の順序で説明する。Ａ産業上の利用分野Ｂ発明の概要Ｃ従来の技術Ｄ発明が解決しようとする問題点Ｅ問題点を解決するための手段（第１図）Ｆ作用Ｇ実施例 G₁第１の実施例（第１図） G₂他の実施例Ｈ発明の効果Ａ産業上の利用分野この発明は線形予測符号化方法に関する。Ｂ発明の概要この発明は、線形予測符号化方法において、サンプル
をブロック化するとともに、そのブロックごとにサンプ
ルに所定の乗算を行うことにより、予測係数の精度を高
めるようにしたものである。Ｃ従来の技術例えば、８ミリビデオにおいては、オプションの機能
として、記録時、オーディオ信号をPCM信号にデジタル
化し、このPCM信号を、テープのオーバースキャン区間
に記録し、再生時、その逆の処理を行うことによりもと
のオーディオ信号を得ることが認められている。この場合、PCM信号のサンプリング周波数及び量子化
ビット数を多くすれば、より優れた特性でオーディオ信
号を記録再生できるが、そのようにすると、記録再生す
べきビット数が多くなり、記録再生できなくなってしま
う。そこで、記録時、PCM信号のビット数の圧縮を行い、
再生時、そのビット数の伸張を行うことにより、テープ
上のビット数が少なくても優れた記録再生特性が得られ
るようにすることが考えられている。そして、そのようなビット圧縮・伸張の方法としてAD
PCMと呼ばれる方法がある。第２図は、このADPCMによる伝送システムの一例を示
し、この例においては、入力データの連続する64サンプ
ルごとに、その64サンプルを１ブロックとし、この１ブ
ロックごとに予測フィルタの予測係数を最適値に制御す
る場合である。そして、このとき、入力データの１サン
プルごとにビット圧縮した主データを出力するととも
に、１ブロックごとにそのビット圧縮に関する補助デー
タを出力する。すなわち、第２図において、（10）はエンコーダ、
（30）は信号伝送系、（40）はデコーダを示し、例え
ば、８ミリビデオにおけるPCM音声系に適用される場合
であれば、エンコーダ（10）は記録系に設けられ、デコ
ーダ（40）は再生系に設けられるとともに、伝送系（3
0）は、エラー訂正の処理回路，回転磁気ヘッドなどを
含むものである。そして、エンコーダ（10）において、デジタルデータ
Xtが、１サンプルごとに並列に入力端子（11）から遅延
回路（12），（13）を通じて減算回路（14）に供給され
る。この場合、入力データXtは、アナログのオーディオ
信号からリニアにA/D変換されたPCM信号であり、例え
ば、サンプリング周波数は48kHz,量子化ビット数は16ビ
ットである。また、データXtは、第３図に示すように、
−１Xt＜１の固定小数点で表現されているとともに、
２の補数で表現されているものとする（他の値について
も同様）。さらに、遅延回路（12），（13）は、主データと、補
助データとのタイミングを合わせるためのものであり、
それぞれ１ブロック期間の遅延時間を有する（このた
め、厳密には、端子（11）の入力値をXtとすれば、遅延
回路（13）の出力はX_t-128となるが、煩雑になるので、
単にXtと記す）。また、予測フィルタ（19）からデータXtに対する予測
値ｔが取り出され、この値ｔが減算回路（14）に供
給されて減算回路（14）からは、値Xtととの差Dt Dt＝Xt−ｔが取り出される。この値Dtは、入力値Xtに対する予測値
ｔの誤差（予測残差）である。したがって、値Dtは、
理想的には、Dt＝０であり、一般的にも小さな値なの
で、値Dtの語長が例えば16ビットであるとしても（固定
小数点で表現されているため）、例えば、 Dt＝“0.000‥‥011011" のように、そのMSB側のかなりのビットは、符号ビット
と同じになり、残るLSB側の数ビットが、値Xtとｔと
の差に対応して“0"または“1"となる。また、値Dtが大
きい値となったときには、下位ビットは無視できる。そこで、この値Dtが、利得制御回路（15）に供給され
てＧ倍（Ｇ１）されることにより正規化された値Dt・
Ｇとされ、この値Ｇ・Dtが再量子化回路（16）に供給さ
れて例えば４ビットの値ｔ・Ｇに再量子化される。さらに、この値ｔ・Ｇが利得制御回路（17）に供給
されて1/G倍され、したがって、値Dtと同じオーダー
で、正規化されていない値ｔとされ、この値ｔが加
算回路（18）に供給されるとともに、フィルタ（19）か
らの予測値ｔが加算回路（18）に供給されて加算回路
（18）からは、値ｔとｔとの和ｔｔ＝ｔ＋ｔが取り出され、この値ｔがフィルタ（19）に供給され
る。この場合、値ｔは、値Xtに対する予測値であり、値
ｔは、その予測時における誤差Dtの下位ビットを切り
捨てた、あるいはまるめた値であるから、これら値ｔ
とｔとの和である値ｔは、入力値Xtにほぼ等しい。
そして、この値ｔが、フィルタ（19）に供給されたの
であるから、そのフィルタ出力である値ｔは、次のサ
ンプル時点の入力値X_x+1を予測した値とすることができ
る。そして、再量子化回路（16）からの値ｔ・Ｇが、伝
送系（30）を通じてデコーダ（40）に供給される。このデコーダ（40）においては、値ｔ・Ｇが利得制
御回路（41）により1/G倍されて値ｔとされ、この値
ｔが加算回路（42）に供給され、その加算出力が出力
端子（44）に取り出されるとともに、フィルタ（19）と
同様に構成された予測フィルタ（43）に供給され、その
フィルタ出力が加算回路（42）に供給される。したがって、フィルタ（43）の出力が、値ｔとなる
とともに、端子（44）には、入力データXtの下位ビット
が丸められたデータｔ、すなわち、入力データXtにほ
ぼ等しいデジタルデータｔが取り出される。さらに、フィルタ（19），（43）における予測係数を
１ブロックごとに最適値とするため、次のような回路が
設けられる。すなわち、予測フィルタ（19），（43）は、例えば４
次のフィルタとされるとともに、その第１次〜第４次の
係数a₁〜a₄は、任意の値に変更できるようにされる。また、端子（11）からの入力データXtが、時間窓回路
（21）に供給されて所定の重みづけが行われてから自己
相関回路（22）に供給されて相関係数が算出され、この
係数が予測係数回路（23）に供給されてデータXtの１ブ
ロックごとに第４次までの予測係数α₁〜α₄が算出され
る。さらに、遅延回路（12）からのデータXtが予測誤差フ
ィルタ（24）に供給され、そのフィルタ出力がブロック
内最大値検出回路（25）に供給される。この場合、フィルタ（24）は、予測フィルタ（19）と
同様に構成された４次の予測フィルタ（241）と、減算
回路（242）とを有するとともに、係数回路（23）から
の予測係数α₁〜α₄がフィルタ（241）に供給され、入
力データXtに対する誤差Dtの予測値（予測誤差）ｔ
を、１サンプルごとに生成するものである。また、検出
回路（25）は、入力データXtの１ブロックごとに、その
ブロック内における予測誤差ｔ（これは64個ある）の
うち、絶対値が最大である予測誤差の絶対値maxを検
出するものである。そして、この最大値maxが正規化利得算出回路（2
8）に供給されて正規化時の利得Ｇのデータ、Ｇ＝b/max ｂは、０＜ｂ＜１の安全係数で、例えば、ｂ＝0.9 に変換され、このデータＧが利得制御回路（15），（1
7）に供給されるとともに、ラッチ（52）を通じて利得
制御回路（41）に供給される。この場合、値maxは、6
4個ある値ｔの最大値であるから、値Dt・Ｇは、−１
Dt・Ｇ＜１に正規化される。なお、エンコーダ（10）から伝送系（30）を通じてデ
コーダ（40）に伝送されるデータ量について考えると、
メインのデータｔ・Ｇは、例えば４ビットで１サンプ
ルごとに伝送され、補助データである予測係数α₁〜α₄
及びデータＧは、例えば各８ビット及び16ビットで１ブ
ロックごとに伝送されるので、１ブロック期間における
データ量は、４ビット×64サンプル分＋８ビット×４種＋16ビット
＝304ビットとなる。そして、データ圧縮を行わない場合における１
ブロック期間のデータ量は、 16ビット×64サンプル分＝1024ビットである。したがって、データ量は、 304ビット/1024ビット≒29.7％に圧縮されて伝送されたことになる。こうして、このシステムによれば、デジタルオーディ
オデータのデータ圧縮を行うことができるが、この場
合、特にこのシステムによれば、係数及び演算の語長に
制限があっても、予測フィルタ（19），（43）の予測係
数を入力データXtにしたがって最適値に制御しているの
で、デコードされたデータｔの圧縮により生じるエラ
ーを最小にすることができる。また、予測残差Dtを伝送する場合、この残差Dtを再量
子化によりビット数を少なくするとともに、その再量子
化の前に正規化を行っているので、伝送されるデータ
ｔ・Ｇは、ビット数が少なく、かつ、誤差の少ないデー
タとなる。文献：「音声情報処理の基礎」オーム社発行特願昭61
−299285号に明細書及び図面Ｄ発明が解決しようとする問題点ところが、上述のシステムにおいては、予測係数α₁
〜α₄の精度を、あまり高くすることができない。すなわち、時間窓回路（21）における時間窓関数（重
み関数）Ｗ（ｎ）としては、一般にハミング窓Ｗ（ｎ）＝0.54−0.46cos（２πn/（Ｎ−１）） N:1ブロックのデータ数（Ｎ＝64） n:1ブロック中のデータ番号０ｎＮ−１が使用される。そして、このように重みづけされたデータXtが自己相
関回路（22）に供給されて自己相関係数vjが、 Xn:重みづけ後のｔ＝ｎにおけるデータXt ｊ＝0,1,2,‥‥,p P:予測フィルタの次数（ｐ＝４）により算出される。さらに、予測係数回路（23）の処理は、例えば第４図
に示すようなアルゴリズムとれて予測係数が求められ
る。ただし、同図において、 v₀:0次の自己相関係数 v₁:1次 ″ ▲α⁽ⁿ⁺¹⁾ _i▼：前向き線形予測係数、▲α⁽ⁿ⁺¹⁾ _i▼＝α
_i w_n：前向き予測残差と後向き予測残差との相互相関 u_n：前向き予測残差の二乗平均 k_n+1：偏自己相関係数である。したがって、重みづけ後のデータXt（＝Xn）の精度→
自己相関係数vj及び相互相関w_nの精度→偏自己相関係数
k_n+1の精度→予測係数α_iの精度の順に予測係数α_iの精
度が決まってしまう。一方、時間窓回路（21）の時間窓関数が、上述のよう
に、ハミング窓であるとすると、ブロックの中央のデー
タXtに対する重みＷ（（Ｎ−１）/2）は、Ｗ（（Ｎ−１）/2）＝１となるが、ブロックの始め及び終わりのデータXtに対す
る重みＷ（０）,W（Ｎ−１）は、Ｗ（０）＝0.08 Ｗ（Ｎ−１）＝0.08 となり、重みづけ後のｔ＝0,t＝Ｎ−１付近のデータXt
は小さな値となってしまう。そして、このとき、データXtは、語長制限されている
ので、その下位ビットは切り捨てられることになり、こ
の結果、重みづけ後のデータXtは精度の悪いものとなっ
てしまう。そして、上述のように、重みづけ後のデータXtの精度
が、そのまま予測係数α_iの精度に影響しているので、
重みづけ後のデータXtの精度が低下することにより、予
測係数α_iの精度も低下してしまう。また、上述は、時間窓関数Ｗ（ｎ）がハミング窓関数
の場合であるが、他の窓関数の場合、及び時間窓関数Ｗ
（ｎ）の種類にかかわらず入力データXtがブロック全体
にわたって小さい場合も、同様の理由により予測係数α
_iの精度が低下してしまう。この発明は、このような問題点を解決しようとするも
のである。Ｅ問題点を解決するための手段上述のように、また、第４図に示すように、予測係数
α_iの精度は、係数k_n+1の精度で決まるが、この係数k
_n+1は、値w_nとu_nとの除算で算出される。そして、この
除算のとき、被除数及び除数（分子及び分母）に、互い
に等しい定数を、あらかじめ乗算しておいても、その除
算の商である係数k_n+1に支障を生じることはない。この発明は、このような点に着目し、重みづけされた
データXtに、ブロックごとに定めた所定の大きさの係数
（１）を乗算し、この乗算結果を使用して予測係数α
_iを求める。なお、乗算する係数は、その乗算結果が、
例えば、データXtのデータ形式で表現できる範囲に収ま
る大きさとすればよい。Ｆ作用入力データに対して時間窓関数による重みづけを行っ
ても、予測係数が精度よく算出される。Ｇ実施例 G₁第１の実施例時間窓回路（21）においては、第１図に示すフローチ
ャートの処理が行われる。すなわち、ステップ（61）において、端子（11）の入
力データXt（１サンプル分）に対して時間窓関数Ｗ
（ｎ）による重みづけの乗算が行われてデータXt・Ｗ
（ｎ）とされ、次にステップ（62）において、データXt
・Ｗ（ｎ）とそれ以前のデータXt・Ｗ（ｎ）の最大値
（絶対値）との大小比較を行うことによりデータXt・Ｗ
（ｎ）の最大値（絶対値）が取り出され、続いてステッ
プ（63）において、１ブロック64サンプルのデータXtに
対してステップ（61），（62）の処理が行われたかどう
かがチェックされ、行われていないときには、処理はス
テップ（61）に戻り、行われたときには、処理はステッ
プ（71）に進む。したがって、ステップ（61）〜（63）により、１ブロ
ックの全入力データXtに対して時間窓関数Ｗ（ｎ）によ
る重みづけが行われるとともに、その１ブロック内にお
ける、重みづけ後の最大値（絶対値）Tmaxが取り出され
る。なお、以上の処理は、例えば、データXtが16ビッ
ト、関数Ｗ（ｎ）が８ビット、データXt・Ｗ（ｎ）,Tma
xが24ビットにより行われ、データXt・Ｗ（ｎ）,Tmaxに
必要な精度が確保される。そして、次にステップ（71）において、ビットシフト
用のカウンタBSFTが「０」にリセットされてからステッ
プ（72）において、最大値Tmaxが、所定の一定値TREFと
大小比較される。この場合、値TREFは、データXt・Ｗ
（ｎ）,Tmaxの語長である24ビットにより表現できる最
大値よりも数ビット分小さな値、例えば24ビットで表現
できる最大値の1/2²の値とされる。そして、大小比較の結果、Tmax＜TREFのときには、処
理はステップ（73）に進み、このステップ（73）におい
て、カウンタBSFTが「１」だけインクリメントされ、次
にステップ（74）においてカウンタBSFTが一定の所定値
BLIMと大小比較される。この大小比較は、後述するよう
に、処理が無限ループに入ることを防ぐためのものであ
り、データTmaxの語長に対応して例えばBLIM＝24とされ
る。そして、この大小比較の結果、BSFT＜BLIMのときに
は、処理はステップ（75）に進み、このステップ（75）
において、データTmaxが例えば１ビット左シフトされる
ことにより２倍され、次に処理はステップ（72）に戻
る。したがって、ステップ（72）〜（75）が繰り返される
ことにより、値Tmaxは順次１ビットずつ左シフトされて
２倍されていくとともに、その左シフトされた回数がカ
ウンタBSFTによりカウントされる。なお、Tmax＝０のと
きは、何回左シフトしてもTmax＝０のままで無限ループ
となるので、ステップ（74）においてカウンタBSFTがチ
ェックされ、BSFT≧BLIMとなったときには、処理はステ
ップ（74）からステップ（76）に抜けてこのルーチンを
終了する。そして、ステップ（72）〜（75）が繰り返されること
により、値Tmaxが順次１ビットずつ左シフトされて２倍
されていき、Tmax≧TREFとなると、処理ステップ（72）
からステップ（81）に進む。この場合、値Tmaxは、もと
の値が「２」のBSFT乗倍されていることになるが、ステ
ップ（72）の比較基準である値TREFは、値Tmaxの語長
（この例では24ビット）で表現できる最大値の例えば1/
2²倍の値であるから、値Tmaxがオーバーフローすること
はない。そして、ステップ（81）において、カウンタBSFTがチ
ェックされ、BSFT＞０のときには、処理はステップ（8
2）に進み、このステップ（82）において、１ブロック
の全データXt・Ｗ（ｎ）がそれぞれ１ビットだけ左シフ
トされて２倍され、次にステップ（83）においてカウン
タBSFTが「１」だけディクリメントされてから処理はス
テップ（81）に戻る。したがって、ステップ（81）〜（83）により、１ブロ
ック64サンプルの全データXt・Ｗ（ｎ）は、それぞれ１
ビットずつ左シフトされて２倍されていき、各データXt
・Ｗ（ｎ）がすべてBSFTビットだけ左シフトされると、
このとき、BSFT＝０になる。そして、BSFT＝０になると、処理はステップ（81）か
らステップ（84）に進み、このルーチンを終了する。したがって、重みづけされたデータXt・Ｗ（ｎ）は、
BSFTビットだけ左シフトされて次段の自己相関回路（2
2）に供給されることになるので、以後の処理において
語長制限によりLSB側が切り捨てられても、係数k_n+1の
精度が低下することがなく、したがって、予測係数α_i
を精度よく求めることができる。なお、このとき、データXt・Ｗ（ｎ）は、BSFTビット
だけ左シフトされているので、「２」のBSFT乗倍された
ことになるが、各ブロックにおけるデータXt・Ｗ（ｎ）
の最大値Xmaxの「２」のBSFT乗倍された値が、オーバー
フローしないように値BSFTが求められているので、残る
データXt・Ｗ（ｎ）が「２」のBSFT乗倍されても、オー
バーフローすることはない。こうして、この発明によれば、重みづけ後のデータXt
・Ｗ（ｎ）を、ブロック単位で、その最大値Tmaxがオー
バーフローしない範囲で乗算しているので、以後の処理
に語長制限があっても、予測係数α_iの精度を高くする
ことができる。 G₂他の実施例なお、上述において、ステップ（61）〜（63）を時間
窓回路（21）において処理し、ステップ（71）〜（84）
を、回路（21）と（22）との間に新たに設けた回路によ
り処理してもよい。また、上述いおいては、フローチャ
ートにより説明したが、ステップ（61）〜（84）はディ
スクリートのハードウェアで構成できる。さらに、偏自
己相関係数（PARCOR係数）k_iを、予測係数α_iとして使
用することもできる。Ｈ発明の効果この発明によれば、重みづけ後のデータXt・Ｗ（ｎ）
を、ブロック単位で、その最大間Tmaxがオーバーフロー
しない範囲で乗算しているので、以後の処理に語長制限
があっても、予測係数α_iの精度を高くすることができ
る。

【図面の簡単な説明】第１図はこの発明の一例の流れ図、第２図〜第４図はそ
の説明のための図である。（10）はエンコーダ、（30）は信号伝送系、（40）はデ
コーダである。

Claims

(57)【特許請求の範囲】１．所定のサンプリング周波数によってデジタル信号に
変換された入力信号を、所定数のサンプルごとに時間窓
関数を乗算して１ブロックとし、この１ブロックごとに予測残差を利用して上記入力信号
を符号化するADPCM方式による予測符号化方法におい
て、上記入力信号に上記時間窓関数の乗算による重みづけを
行った後、上記各ブロックの最大値を検出し、この最大値が上記入力信号を表現できる最大値よりも数
ビット分小さな値の所定値を越えるように乗算し、この乗算量にしたがって上記ブロック内の他のサンプル
も乗算し、この乗算された上記ブロック内の各サンプルのデータか
ら自己相関係数を算出し、この算出された自己相関係数から予測係数を求るように
した線形予測符号化方法。