JP2829083B2 - ベクトル量子化方式 - Google Patents
ベクトル量子化方式Info
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- JP2829083B2 JP2829083B2 JP2044405A JP4440590A JP2829083B2 JP 2829083 B2 JP2829083 B2 JP 2829083B2 JP 2044405 A JP2044405 A JP 2044405A JP 4440590 A JP4440590 A JP 4440590A JP 2829083 B2 JP2829083 B2 JP 2829083B2
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Description
【発明の詳細な説明】 〔発明の目的〕 （産業上の利用分野） この発明は、音声や画像信号を高能率に圧縮する符号
化方式で広く用いられるベクトル量子化方式に係り、特
にベクトルをゲインとインデックスの情報に分離して量
子化するベクトル量子化方式に関する。
化方式で広く用いられるベクトル量子化方式に係り、特
にベクトルをゲインとインデックスの情報に分離して量
子化するベクトル量子化方式に関する。
（従来の技術） 音声や画像信号を高能率に圧縮する方式としてベクト
ル量子化が広く用いられている。
ル量子化が広く用いられている。
Ｌ個のサンプルから構成される目標ベクトルｕ＝
［u1,u2,…,uL］に対し、コード・ベクトル又はコード
・ベクトルから生成されるベクトルu(i)＝［u1 (i),u2
(i),…,uL (i)］（ｉ＝1,2,…,Ns）とゲインテーブルTG
内に格納されるNG個のゲイン量子化値Gq（ｑ＝1,2,…,N
G）を用いて、ベクトル量子化を行う方法について説明
する。
［u1,u2,…,uL］に対し、コード・ベクトル又はコード
・ベクトルから生成されるベクトルu(i)＝［u1 (i),u2
(i),…,uL (i)］（ｉ＝1,2,…,Ns）とゲインテーブルTG
内に格納されるNG個のゲイン量子化値Gq（ｑ＝1,2,…,N
G）を用いて、ベクトル量子化を行う方法について説明
する。
このベクトル量子化で最終的に選択されるコードベク
トルのインデックスＩとゲインコードＱを用いて、目標
ベクトルｕの量子化ベクトルは次のように表される。
トルのインデックスＩとゲインコードＱを用いて、目標
ベクトルｕの量子化ベクトルは次のように表される。
＝GQ・u(I) （１） 以下に従来法のベクトル量子化法に基づきインデック
スＩとゲイン・コードＱの選択法について詳細に説明を
行う。
スＩとゲイン・コードＱの選択法について詳細に説明を
行う。
目標ベクトルｕと量子化ベクトルの候補ベクトルとの
誤差Ｅは次式で表される。
誤差Ｅは次式で表される。
上式においてすべてのｉとｑの組合せについて誤差Ｅ
を求め、誤差Ｅが最小となるときのｉとｑの組合わせを
見つけることが誤差最小という意味では最適なｉとｑの
選択法である。しかし、この方法では、最小誤差Ｅを求
めるために、（２）式の計算及び比較の計算をNS×NG回
行う必要があるため、NSとNGの値にも依るが、通常計算
量が莫大になるため、以下に述べる方法が用いられる。
を求め、誤差Ｅが最小となるときのｉとｑの組合わせを
見つけることが誤差最小という意味では最適なｉとｑの
選択法である。しかし、この方法では、最小誤差Ｅを求
めるために、（２）式の計算及び比較の計算をNS×NG回
行う必要があるため、NSとNGの値にも依るが、通常計算
量が莫大になるため、以下に述べる方法が用いられる。
まず（２）式を（３）式のように書きかえる。
ここでG(i)は各インデックスｉに対して（３）式のE
(i)を最小化する最適なゲインを表す。（３）式の両辺
をG(i)で偏微分して零とおくことによりG(i)は決定す
る。
(i)を最小化する最適なゲインを表す。（３）式の両辺
をG(i)で偏微分して零とおくことによりG(i)は決定す
る。
すなわち これをG(i)について解くと、 の置きかえを行うと、（５）式は と表すことができ、これを（３）式に代入すると、 が成立する。従って最適なゲインG(i)が与えられている
場合には、誤差E(i)を最小化する最適なインデックスは
［A(i)］2/B(i)を最大にするインデックスであることが
わかる。
場合には、誤差E(i)を最小化する最適なインデックスは
［A(i)］2/B(i)を最大にするインデックスであることが
わかる。
従来法のベクトル量子化はこの原理に基づいて、ま
ず、［A(i)］2/B(i)を最大にするインデックスＩをすべ
て候補インデックスの中から選択し、その後で、確定し
たインデックスＩに対し（８）式に基づいて計算される
最適ゲインG(I)の量子化値をゲイン量子化値Gq（ｑ＝1,
2,…,NG）の中から選択することによりゲイン・コード
Ｑを決定することに特徴がある。
ず、［A(i)］2/B(i)を最大にするインデックスＩをすべ
て候補インデックスの中から選択し、その後で、確定し
たインデックスＩに対し（８）式に基づいて計算される
最適ゲインG(I)の量子化値をゲイン量子化値Gq（ｑ＝1,
2,…,NG）の中から選択することによりゲイン・コード
Ｑを決定することに特徴がある。
この方法を用いると、直接誤差E(i)を計算する必要が
ない上にｉとｑのすべての組合わせについての計算は行
わずに、候補インデックスの個数NSに依存した回数の計
算量でインデックスＩとゲインＱの選択を行うことが可
能となる。
ない上にｉとｑのすべての組合わせについての計算は行
わずに、候補インデックスの個数NSに依存した回数の計
算量でインデックスＩとゲインＱの選択を行うことが可
能となる。
第５図のフローチャートは上述した従来法のベクトル
量子化方式の処理手順の１例を示したものである。
量子化方式の処理手順の１例を示したものである。
第５図において、処理31は候補インデックスｉを基に
生成されるベクトルu(i)のパワーB(i)を（７）式により
求めるとともに、上記ベクトルu(i)と目標ベクトルｕと
の内積値A(i)を（６）式により求める。
生成されるベクトルu(i)のパワーB(i)を（７）式により
求めるとともに、上記ベクトルu(i)と目標ベクトルｕと
の内積値A(i)を（６）式により求める。
処理32はこのパワーB(i)と内積値A(i)とを用いて評価
値［A(i)］2/B(i)が最大となるインデックスＩの検索を
行い、選ばれたインデックスの値を保持する。
値［A(i)］2/B(i)が最大となるインデックスＩの検索を
行い、選ばれたインデックスの値を保持する。
処理33は、上記の処理で確定した量子化出力インデッ
クスＩに基づくパワーと内積値とを用いてゲインの量子
化を行う。
クスＩに基づくパワーと内積値とを用いてゲインの量子
化を行う。
上述の処理32で行われるインデックスｉとｊの比較の
方法で、割り算を用いずに比較処理を行うために次式を
用いる方法が知られている。
方法で、割り算を用いずに比較処理を行うために次式を
用いる方法が知られている。
Δij＝［A(i)］２・B(j)−［A(j)］２・B(i) （10） （10）式で、Δijが正ならばインデックスｉを選択
し、Δijが負ならばインデックスｊを選択する。
し、Δijが負ならばインデックスｊを選択する。
こうして所定数のインデックスの比較を終えた時点で
最終的に選択されるインデックスを量子化出力インデッ
クスとする。
最終的に選択されるインデックスを量子化出力インデッ
クスとする。
以上説明した従来法は比較的少ない演算量でインデッ
クスとゲインを選択できるベクトル量子化方式である
が、その量子化の性能に問題がある。
クスとゲインを選択できるベクトル量子化方式である
が、その量子化の性能に問題がある。
すなわち、従来法ではインデックスの選択時に、ゲイ
ンの量子化誤差は零であると仮定しているため、実際に
後で決定するゲインの量子化誤差が大きな場合には
（３）式の誤差E(i)が無視できないほど大きくなること
がある。このことを以下に詳細に説明する。
ンの量子化誤差は零であると仮定しているため、実際に
後で決定するゲインの量子化誤差が大きな場合には
（３）式の誤差E(i)が無視できないほど大きくなること
がある。このことを以下に詳細に説明する。
第５図で説明した方法で処理32が終了し、インデック
スＩが確定しているとする。処理33で（８）式を用いて
計算されるインデックスＩの最適なゲインG(i)の量子化
を行い、その量子化された値を(I)とする。このとき
ゲインの量子化誤差δは δ＝G(I)−(I) （11） と表すことができる。このときインデックスＩと量子化
されたゲイン(I)を用いて生成される。量子化ベクト
ルと目標ベクトルとの誤差E(I)は、（３）式により
（６）〜（８）式および（11）式を代入することにより と表すことができる。
スＩが確定しているとする。処理33で（８）式を用いて
計算されるインデックスＩの最適なゲインG(i)の量子化
を行い、その量子化された値を(I)とする。このとき
ゲインの量子化誤差δは δ＝G(I)−(I) （11） と表すことができる。このときインデックスＩと量子化
されたゲイン(I)を用いて生成される。量子化ベクト
ルと目標ベクトルとの誤差E(I)は、（３）式により
（６）〜（８）式および（11）式を代入することにより と表すことができる。
（12）式の右辺はゲインの量子化誤差δを考慮に入れ
た総合的なベクトル量子化の誤差を示している。
た総合的なベクトル量子化の誤差を示している。
従来法は、ゲイインの量子化誤差δが総合的なベクト
ル量子化の誤差に与える影響を全く考慮に入れずに（1
2）式の右辺第２項の−［A(I)］2/B(I)の値だけを最小
とするようにインデックスＩの選択を行っているのでゲ
インの量子化誤差δが大きなとき、すなわち、最適ゲイ
ンG(I)の値が予め用意されるゲイン・テーブル中の値と
かけ離れているとき、δ2B(I)の値が無視できない程大
きな値となることが実際の処理で起こりうる。
ル量子化の誤差に与える影響を全く考慮に入れずに（1
2）式の右辺第２項の−［A(I)］2/B(I)の値だけを最小
とするようにインデックスＩの選択を行っているのでゲ
インの量子化誤差δが大きなとき、すなわち、最適ゲイ
ンG(I)の値が予め用意されるゲイン・テーブル中の値と
かけ離れているとき、δ2B(I)の値が無視できない程大
きな値となることが実際の処理で起こりうる。
この場合、総合的なベクトル量子化の誤差が非常に大
きなものとなるので、従来法のベクトル量子化方式では
安定した品質のベクトル量子化を提供できない。
きなものとなるので、従来法のベクトル量子化方式では
安定した品質のベクトル量子化を提供できない。
（発明が解決しようとする課題） 上述したように、従来のベクトル量子化方式はゲイン
の量子化誤差が総合的なベクトル量子化の誤差に与える
影響を考慮に入れずにインデックスの選択を行うので、
その後の段で行われるゲインの量子化誤差が無視できな
い程大きくなる場合に、総合的なベクトル量子化の誤差
が著しく大きくなってしまい、安定した品質のベクトル
量子化を提供できないという問題があった。
の量子化誤差が総合的なベクトル量子化の誤差に与える
影響を考慮に入れずにインデックスの選択を行うので、
その後の段で行われるゲインの量子化誤差が無視できな
い程大きくなる場合に、総合的なベクトル量子化の誤差
が著しく大きくなってしまい、安定した品質のベクトル
量子化を提供できないという問題があった。
本発明はこのような問題に鑑みてなされたもので、イ
ンデックスの選択をした後にゲインの量子化を行うとい
う手順にもかかわらず、安定した高品質のベクトル量子
化を行うことのできるベクトル量子化方式を提供するこ
とを目的とする。
ンデックスの選択をした後にゲインの量子化を行うとい
う手順にもかかわらず、安定した高品質のベクトル量子
化を行うことのできるベクトル量子化方式を提供するこ
とを目的とする。
（課題を解決するための手段） 本発明は、ベクトル量子化装置において、候補インデ
ックスを基に生成されるベクトルの各要素を二乗した値
の総和たるパワーの値を得る手段と、このベクトルの各
要素と目標ベクトルの相対応する要素との積の線形和た
る内積値を得る手段と、前記内積値を前記パワーの値で
除算した結果たるゲインの大きさが、予め設定されたコ
ード・ベクトルのゲインの上限値よりも小さく、且つゲ
インの下限値よりも大きい条件を満たすこととなる候補
インデックスを選択する手段と、選択された候補インデ
ックスに基づく前記パワーの値と前記内積値とを用い
て、内積値の二乗値をパワーの値で除算した結果が最大
となるような量子化出力インデックスを選択する手段と
を有することを特徴とするベクトル量子化方式である。
ックスを基に生成されるベクトルの各要素を二乗した値
の総和たるパワーの値を得る手段と、このベクトルの各
要素と目標ベクトルの相対応する要素との積の線形和た
る内積値を得る手段と、前記内積値を前記パワーの値で
除算した結果たるゲインの大きさが、予め設定されたコ
ード・ベクトルのゲインの上限値よりも小さく、且つゲ
インの下限値よりも大きい条件を満たすこととなる候補
インデックスを選択する手段と、選択された候補インデ
ックスに基づく前記パワーの値と前記内積値とを用い
て、内積値の二乗値をパワーの値で除算した結果が最大
となるような量子化出力インデックスを選択する手段と
を有することを特徴とするベクトル量子化方式である。
（作用） 本発明では、候補インデックスを基に生成されるベク
トルのパワーと、このベクトルと目標ベクトルとの内積
値と予め設定されるベクトルのゲインの限界値を用い
て、最適ゲイン限界値を超えるかどうかの判定を行い、
この判定結果に基づいて、候補インデックスを限定する
ことにより、ゲインの量子化誤差が大きくなる候補イン
デックスを除外して、インデックスの選択を行うことが
できるので、インデックスの選択後にゲインの量子化を
行っても、安定した高品質のベクトル量子化を提供でき
る。
トルのパワーと、このベクトルと目標ベクトルとの内積
値と予め設定されるベクトルのゲインの限界値を用い
て、最適ゲイン限界値を超えるかどうかの判定を行い、
この判定結果に基づいて、候補インデックスを限定する
ことにより、ゲインの量子化誤差が大きくなる候補イン
デックスを除外して、インデックスの選択を行うことが
できるので、インデックスの選択後にゲインの量子化を
行っても、安定した高品質のベクトル量子化を提供でき
る。
（実施例） 以下、本発明の実施例を図面を参照しながら説明す
る。
る。
第１図は本発明の原理的構成を示す第１の実施例に係
るベクトル量子化方式の処理手順を示すフローチャート
である。
るベクトル量子化方式の処理手順を示すフローチャート
である。
第１図において、処理21は候補インデックスｉを基に
生成されるベクトルu(i)のパワーB(i)を（７）式により
求める。（パワーB(i)はオフ・ラインで求めておくこと
ができる場合は、メモリに格納しておいて必要なときに
メモリから読み出すようにしてもよい。）また処理62は
これとともに上記ベクトルu(i)と目標ベクトルｕとの内
積値A(i)を（６）式により求める。
生成されるベクトルu(i)のパワーB(i)を（７）式により
求める。（パワーB(i)はオフ・ラインで求めておくこと
ができる場合は、メモリに格納しておいて必要なときに
メモリから読み出すようにしてもよい。）また処理62は
これとともに上記ベクトルu(i)と目標ベクトルｕとの内
積値A(i)を（６）式により求める。
処理22は、予め設定されるコード・ベクトルのゲイン
・テーブル内の値の上限値または下限値または両方をゲ
インの限界値として、パワーB(i)および内積値A(i)と
（８）式で関係づけられる最適ゲインG(i)がゲインの限
界値を逸脱していないかのチェックを行い、ゲインの限
界値を逸脱しないときのインデックスのみを処理23へ送
る。
・テーブル内の値の上限値または下限値または両方をゲ
インの限界値として、パワーB(i)および内積値A(i)と
（８）式で関係づけられる最適ゲインG(i)がゲインの限
界値を逸脱していないかのチェックを行い、ゲインの限
界値を逸脱しないときのインデックスのみを処理23へ送
る。
処理23はパワーB(i)と内積値A(i)とを用いて評価値
［A(i)］2/B(i)が最大となるインデックスの探索を処理
22で限定されたインデックスに対してのみ行い、量子化
出力インデックスを選択する。
［A(i)］2/B(i)が最大となるインデックスの探索を処理
22で限定されたインデックスに対してのみ行い、量子化
出力インデックスを選択する。
処理24は上記の処理で選択された量子化出力インデッ
クスに基づくパワーおよび内積値を用いて（８）式で関
係づけられるゲインの量子化を行う。
クスに基づくパワーおよび内積値を用いて（８）式で関
係づけられるゲインの量子化を行う。
処理24におけるゲインの量子化法としては、上述した
方法に限られることはなく、例えば実際にゲイン・テー
ブル内の量子化値を用いて直接的に目標ベクトルとベク
トル量子化されたベクトルとの誤差を計算し、誤差が最
小となるゲイン量子化値を探索することでゲインの量子
化を行うことができる。
方法に限られることはなく、例えば実際にゲイン・テー
ブル内の量子化値を用いて直接的に目標ベクトルとベク
トル量子化されたベクトルとの誤差を計算し、誤差が最
小となるゲイン量子化値を探索することでゲインの量子
化を行うことができる。
以上で第１の実施例の説明を終る。
第２図は本発明の第２の実施例に係るベクトル量子化
方式の処理手順を示すフローチャートである。
方式の処理手順を示すフローチャートである。
第２図において、第１図と同一の番号を付した処理は
第１図に於いて説明したものと同一の処理であるのでこ
こでは説明を省略する。
第１図に於いて説明したものと同一の処理であるのでこ
こでは説明を省略する。
処理13は処理22で決定する限定されたインデックスに
対して、ベクトル量子化の誤差が最小となるようなイン
デックスとゲイン量子化出力値を探索する。
対して、ベクトル量子化の誤差が最小となるようなイン
デックスとゲイン量子化出力値を探索する。
この探索法の１例は、すべての限定されたインデック
スｉ′とゲイン・テーブル内のゲインの限界値内にある
すべてのゲイン量子化値Gqを用いてｉ′とｑの組み合わ
しに対してベクトル量子化の誤差が最小となる組み合わ
せを探索し、探索されたｉ′とｑの組み合わせを量子化
出力インデックスとゲイン量子化出力値とすることであ
る。
スｉ′とゲイン・テーブル内のゲインの限界値内にある
すべてのゲイン量子化値Gqを用いてｉ′とｑの組み合わ
しに対してベクトル量子化の誤差が最小となる組み合わ
せを探索し、探索されたｉ′とｑの組み合わせを量子化
出力インデックスとゲイン量子化出力値とすることであ
る。
以上で第２の実施例の説明を終る。
以上の実施例は各処理段階で入力されるインデックス
に対し、共通の処理はまとめて行い、ベクトル量子化を
行うために必要なすべての処理が終了してから次の処理
に進む処理手順となっていたが、例えば第１図で示され
る処理は第３図に示すようにインデックスｉに対して必
要なすべての処理を行い、次にインデックスｉ＋１に対
して必要なすべての処理を行うという様な処理手順に変
えて行うこともできる。この場合は現候補インデックイ
に基づくパラメータと前候補インデックスに基づくパラ
メータの比較という形で量子化出力インデックスの探索
が行われるので比較に用いるパラメータの初期設定が必
要となる。
に対し、共通の処理はまとめて行い、ベクトル量子化を
行うために必要なすべての処理が終了してから次の処理
に進む処理手順となっていたが、例えば第１図で示され
る処理は第３図に示すようにインデックスｉに対して必
要なすべての処理を行い、次にインデックスｉ＋１に対
して必要なすべての処理を行うという様な処理手順に変
えて行うこともできる。この場合は現候補インデックイ
に基づくパラメータと前候補インデックスに基づくパラ
メータの比較という形で量子化出力インデックスの探索
が行われるので比較に用いるパラメータの初期設定が必
要となる。
また、本発明のベクトル量子化方式は、フィルタを組
み入れたベクトル量子化方式にも全く同じように適用で
きる。
み入れたベクトル量子化方式にも全く同じように適用で
きる。
例えば音声符号化は第４図に示すようにインデックス
ｉを基にコード・ブック50から引き出したコード・ベク
トルc(i)を入力信号としてフィルタ52に入力して得られ
る出力信号をベクトルu(i)として、入力音声信号より生
成される目標ベクトルｕのベクトル量子化を行う方法が
知られている。この方法を用いる代表的な音声符号化方
式として10Kbps以下の低レート符号化方式として有力な
CELP方式がある。
ｉを基にコード・ブック50から引き出したコード・ベク
トルc(i)を入力信号としてフィルタ52に入力して得られ
る出力信号をベクトルu(i)として、入力音声信号より生
成される目標ベクトルｕのベクトル量子化を行う方法が
知られている。この方法を用いる代表的な音声符号化方
式として10Kbps以下の低レート符号化方式として有力な
CELP方式がある。
CELP方式の詳細な点については、M.R.Schroeder氏と
B.S.Atal氏の“CODE−EXCITEDLINEAR PREDICTION（CEL
P）:HIGH−QUALITY SPEECH AT VERY LOW BIT RATES",in
Proc.ICASSP 85,pp.937−939,1984（文献１）に詳しく
述べられている。
B.S.Atal氏の“CODE−EXCITEDLINEAR PREDICTION（CEL
P）:HIGH−QUALITY SPEECH AT VERY LOW BIT RATES",in
Proc.ICASSP 85,pp.937−939,1984（文献１）に詳しく
述べられている。
本発明によれば最適ゲインの値がゲイン限界値を超え
るかどうかの判定を行い、この判定結果に基づいて、候
補インデックスを限定することにより、ゲインの量子化
誤差が大きくなる候補インデックスを除外してインデッ
クスの選択を行うことができるので、インデックスの選
択後にゲインの量子化を行っても、安定した高品質のベ
クトル量子化を提供できる。
るかどうかの判定を行い、この判定結果に基づいて、候
補インデックスを限定することにより、ゲインの量子化
誤差が大きくなる候補インデックスを除外してインデッ
クスの選択を行うことができるので、インデックスの選
択後にゲインの量子化を行っても、安定した高品質のベ
クトル量子化を提供できる。
第１図は本発明の第１の実施例に係るベクトル量子化方
式のフローチャート、第２図は本発明の第２の実施例に
係るベクトル量子化方式のフローチャート、第３図は第
１図の実施例を別な手順で実現するベクトル量子化方式
のフローチャート、第４図はフィルタを組み入れたベク
トル量子化の１例を示すブロック図、第５図は従来方式
のベクトル量子化の処理手順の１例を示すフローチャー
トである。
式のフローチャート、第２図は本発明の第２の実施例に
係るベクトル量子化方式のフローチャート、第３図は第
１図の実施例を別な手順で実現するベクトル量子化方式
のフローチャート、第４図はフィルタを組み入れたベク
トル量子化の１例を示すブロック図、第５図は従来方式
のベクトル量子化の処理手順の１例を示すフローチャー
トである。
フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) H03M 7/30
Claims (4)
- 【請求項１】候補インデックスを基に生成されるベクト
ルの各要素を二乗した値の総和たるパワーの値を得る手
段と、このベクトルの各要素と目標ベクトルの相対応す
る要素との積の線形和たる内積値を得る手段と、前記内
積値を前記パワーの値で除算した結果たるゲインの大き
さが、予め設定されたコード・ベクトルのゲインの上限
値よりも小さく、且つゲインの下限値よりも大きい条件
を満たすこととなる候補インデックスを選択する手段
と、選択された候補インデックスに基づく前記パワーの
値と前記内積値とを用いて、内積値の二乗値をパワーの
値で除算した結果が最大となるような量子化出力インデ
ックスを選択する手段とを有することを特徴とするベク
トル量子化方式。 - 【請求項２】候補インデックスを基に生成されるベクト
ルの各要素を二乗した値の総和たるパワーの値を得る手
段と、このベクトルの各要素と目標ベクトルの相対応す
る要素との積の線形和たる内積値を得る手段と、前記内
積値を前記パワーの値で除算した結果たるゲインの大き
さが、予め設定されたコード・ベクトルのゲインの上限
値よりも小さく、且つゲインの下限値よりも大きい条件
を満たすこととなる候補インデックスを選択する手段
と、選択された候補インデックスに基づく前記パワーの
値と前記内積値とを用いて、内積値の二乗値をパワーの
値で除算した結果が最大となるような量子化出力インデ
ックスを選択する手段と、選択された候補インデックス
に対応するコード・ベクトルのゲインの量子化を行なう
手段を有することを特徴とするベクトル量子化方式。 - 【請求項３】候補インデックスを基に生成されるベクト
ルの各要素を二乗した値の総和たるパワーの値を得る手
段と、このベクトルの各要素と目標ベクトルの相対応す
る要素との積の線形和たる内積値を得る手段と、前記内
積値を前記パワーの値で除算した結果たるゲインの大き
さが、予め設定されたコード・ベクトルのゲインの上限
値よりも小さく、且つゲインの下限値よりも大きい条件
を満たすこととなる候補インデックスを選択する手段
と、選択された候補インデックスに基づく前記パワーの
値と前記内積値とを用いて、内積値の二乗値をパワーの
値で除算した結果が最大となるような量子化出力インデ
ックスを選択する手段と、選択された候補インデックス
に対応するパワーの値と内積値とを用いてコード・ベク
トルのゲインの量子化を行なう手段を有することを特徴
とするベクトル量子化方式。 - 【請求項４】候補インデックスを基に生成されるベクト
ルの各要素を二乗した値の総和たるパワーの値を得る手
段と、このベクトルの各要素と目標ベクトルの相対応す
る要素との積の線形和たる内積値を得る手段と、前記内
積値を前記パワーの値で除算した結果たるゲインの大き
さが、予め設定されたコード・ベクトルのゲインの上限
値よりも小さく、且つゲインの下限値よりも大きい条件
を満たすこととなる候補インデックスを選択する手段
と、選択された候補インデックスに基づく前記パワーの
値と前記内積値とを用いて、内積値の二乗値をパワーの
値で除算した結果が最大となるような量子化出力インデ
ックスを選択すると共に、選択された候補インデックス
に対応するパワーの値と内積値とを用いてコード・ベク
トルのゲインを選択する手段を有することを特徴とする
ベクトル量子化方式。
Priority Applications (6)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2044405A JP2829083B2 (ja) | 1990-02-27 | 1990-02-27 | ベクトル量子化方式 |
| CA002027705A CA2027705C (en) | 1989-10-17 | 1990-10-16 | Speech coding system utilizing a recursive computation technique for improvement in processing speed |
| US07/598,989 US5230036A (en) | 1989-10-17 | 1990-10-17 | Speech coding system utilizing a recursive computation technique for improvement in processing speed |
| DE69032551T DE69032551T2 (de) | 1989-10-17 | 1990-10-17 | Einrichtung zur Sprachkodierung |
| EP90311396A EP0424121B1 (en) | 1989-10-17 | 1990-10-17 | Speech coding system |
| US08/504,227 USRE36646E (en) | 1989-10-17 | 1995-07-19 | Speech coding system utilizing a recursive computation technique for improvement in processing speed |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2044405A JP2829083B2 (ja) | 1990-02-27 | 1990-02-27 | ベクトル量子化方式 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03248624A JPH03248624A (ja) | 1991-11-06 |
| JP2829083B2 true JP2829083B2 (ja) | 1998-11-25 |
Family
ID=12690603
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2044405A Expired - Lifetime JP2829083B2 (ja) | 1989-10-17 | 1990-02-27 | ベクトル量子化方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2829083B2 (ja) |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| JP2583089B2 (ja) * | 1988-01-29 | 1997-02-19 | 日本電信電話株式会社 | 適応的ベクトル量子化法 |
| JP2788257B2 (ja) * | 1988-08-26 | 1998-08-20 | 富士通株式会社 | ベクトル量子化の最適出力ベクトル探索方法 |
-
1990
- 1990-02-27 JP JP2044405A patent/JP2829083B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH03248624A (ja) | 1991-11-06 |
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