JP3228389B2 - 利得形状ベクトル量子化装置 - Google Patents
利得形状ベクトル量子化装置Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、音声や画像データをデ
ィジタル化して符号化するための利得形状ベクトル量子
化装置に関する。
ィジタル化して符号化するための利得形状ベクトル量子
化装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】音声信号や画像信号の高能率な符号化法
として、入力信号をベクトル化してベクトル単位で量子
化を行うベクトル量子化が一般に知られている。また、
ベクトル量子化法の一形態として多段化した利得形状ベ
クトル量子化法があり、広く利用されている。利得形状
ベクトル量子化は、音声信号や画像信号などの信号の形
状と大きさ（利得）をベクトル化して量子化する技術で
ある。以下、図６および図７を用いて２段（Ｍ＝２）の
利得形状ベクトル量子化について説明する。
として、入力信号をベクトル化してベクトル単位で量子
化を行うベクトル量子化が一般に知られている。また、
ベクトル量子化法の一形態として多段化した利得形状ベ
クトル量子化法があり、広く利用されている。利得形状
ベクトル量子化は、音声信号や画像信号などの信号の形
状と大きさ（利得）をベクトル化して量子化する技術で
ある。以下、図６および図７を用いて２段（Ｍ＝２）の
利得形状ベクトル量子化について説明する。
【０００３】なお、以下の説明で用いるＩ〜Ｎ以外の大
文字のアルファベットはベクトル、小文字のアルファベ
ットおよびＩ〜Ｎはスカラーをそれぞれ表す。また、‖
‖2はベクトルのユークリッド距離を表し、＜，＞は２
ベクトル間の内積値を表すものとする。さらに、カッコ
内の添字は符号帳のインデックスを表し、＊印を伴う変
数は最適なベクトルのインデックスを表すものとする。
加えて、ｍｉｎおよびｍａｘはそれぞれ最小値および最
大値をとるときのインデックスを出力する関数を表すも
のとする。
文字のアルファベットはベクトル、小文字のアルファベ
ットおよびＩ〜Ｎはスカラーをそれぞれ表す。また、‖
‖2はベクトルのユークリッド距離を表し、＜，＞は２
ベクトル間の内積値を表すものとする。さらに、カッコ
内の添字は符号帳のインデックスを表し、＊印を伴う変
数は最適なベクトルのインデックスを表すものとする。
加えて、ｍｉｎおよびｍａｘはそれぞれ最小値および最
大値をとるときのインデックスを出力する関数を表すも
のとする。
【０００４】図６に示す符号化器においては、次式
（１）に示すように形状ベクトル符号帳６０１から得ら
れる形状ベクトルＣ１（ｉ）と、形状ベクトル符号帳６
０２から得られる形状ベクトルＣ２（ｊ）と、利得ベク
トル符号帳６０５から得られる利得ベクトルＧ（ｋ）＝
｛ｇ１（ｋ），ｇ２（ｋ）｝の対応する利得との線形結
合を乗算器６０３，６０４および加算器６０６を用いて
候補ベクトルＹとして求める。
（１）に示すように形状ベクトル符号帳６０１から得ら
れる形状ベクトルＣ１（ｉ）と、形状ベクトル符号帳６
０２から得られる形状ベクトルＣ２（ｊ）と、利得ベク
トル符号帳６０５から得られる利得ベクトルＧ（ｋ）＝
｛ｇ１（ｋ），ｇ２（ｋ）｝の対応する利得との線形結
合を乗算器６０３，６０４および加算器６０６を用いて
候補ベクトルＹとして求める。
【０００５】 Ｙ＝ｇ１（ｋ）・Ｃ１（ｉ）＋ｇ２（ｋ）・Ｃ２（ｊ） （１） ただし、 １≦ｉ≦Ｉ（Ｉ：形状ベクトル符号帳１０１に含まれる
形状ベクトルの数） １≦ｊ≦Ｊ（Ｊ：形状ベクトル符号帳１０２に含まれる
形状ベクトルの数） １≦ｋ≦Ｋ（Ｋ：利得ベクトル符号帳に含まれる利得ベ
クトルの数） である。
形状ベクトルの数） １≦ｊ≦Ｊ（Ｊ：形状ベクトル符号帳１０２に含まれる
形状ベクトルの数） １≦ｋ≦Ｋ（Ｋ：利得ベクトル符号帳に含まれる利得ベ
クトルの数） である。
【０００６】次に、入力端子６０７から入力される目標
ベクトルＸと候補ベクトルＹの類似度を求めるため、減
算器６０８で目標ベクトルＸから該候補ベクトルＹを減
じて残差ベクトルＥを求め、さらに誤差評価部６０９で
残差ベクトルＥの誤差評価値ｄを求める。以後、誤差評
価値ｄとしてユークリッド距離を用いることにする。こ
の場合、誤差評価値ｄは次式で表される。
ベクトルＸと候補ベクトルＹの類似度を求めるため、減
算器６０８で目標ベクトルＸから該候補ベクトルＹを減
じて残差ベクトルＥを求め、さらに誤差評価部６０９で
残差ベクトルＥの誤差評価値ｄを求める。以後、誤差評
価値ｄとしてユークリッド距離を用いることにする。こ
の場合、誤差評価値ｄは次式で表される。
【０００７】 ｄ＝‖Ｅ‖2 ＝‖Ｘ−Ｙ‖2 （２） そして、この誤差評価値ｄが最小となるＣ１（ｉ＊），
Ｃ２（ｊ＊）およびＧ（ｋ＊）を探索して求め、そのイ
ンデックス情報ｉ＊，ｊ＊，ｋ＊を図７に示す復号器に
伝送する。
Ｃ２（ｊ＊）およびＧ（ｋ＊）を探索して求め、そのイ
ンデックス情報ｉ＊，ｊ＊，ｋ＊を図７に示す復号器に
伝送する。
【０００８】図７に示す復号器においては、図６に示し
た符号化器と同様の形状ベクトル符号帳７０１，７０２
および利得ベクトル符号帳７０５を備え、符号化器から
伝送されたインデックス情報ｉ＊，ｊ＊，ｋ＊からＣ１
（ｉ＊），Ｃ２（ｊ＊）およびＧ（ｋ＊）を復号し、乗
算器７０３，７０４と加算器７０６により式（１）に従
い出力ベクトルＺを求めて出力する。
た符号化器と同様の形状ベクトル符号帳７０１，７０２
および利得ベクトル符号帳７０５を備え、符号化器から
伝送されたインデックス情報ｉ＊，ｊ＊，ｋ＊からＣ１
（ｉ＊），Ｃ２（ｊ＊）およびＧ（ｋ＊）を復号し、乗
算器７０３，７０４と加算器７０６により式（１）に従
い出力ベクトルＺを求めて出力する。
【０００９】以上の説明から明らかなように、利得形状
ベクトル量子化の最終的な目的は、目標ベクトルＸと候
補ベクトルＹとの誤差の評価値ｄが最小となる形状ベク
トルＣ１（ｉ＊），Ｃ２（ｊ＊）および利得ベクトルＧ
（ｋ＊）の組み合わせを見つけることに他ならない。こ
の目的を達成する一番直接的でかつ確実な方法として、
形状ベクトルと利得ベクトルの全ての組み合わせからと
り得る候補ベクトルＹを求め、誤差評価値ｄが最小とな
る組み合わせを探索する方法が考えられる。しかし、こ
のような全探索法は計算量が膨大となるため現実的では
ない。
ベクトル量子化の最終的な目的は、目標ベクトルＸと候
補ベクトルＹとの誤差の評価値ｄが最小となる形状ベク
トルＣ１（ｉ＊），Ｃ２（ｊ＊）および利得ベクトルＧ
（ｋ＊）の組み合わせを見つけることに他ならない。こ
の目的を達成する一番直接的でかつ確実な方法として、
形状ベクトルと利得ベクトルの全ての組み合わせからと
り得る候補ベクトルＹを求め、誤差評価値ｄが最小とな
る組み合わせを探索する方法が考えられる。しかし、こ
のような全探索法は計算量が膨大となるため現実的では
ない。
【００１０】一方、Ｍ個の形状ベクトルにそれぞれ与え
る利得を個別に量子化、つまりスカラー量子化すること
で、Ｍ個の形状ベクトルを現実的な計算量で探索する方
法も知られている。この方法を図８を用いて説明する。
まず１段目の探索では、形状ベクトル符号帳８０１から
得られる形状ベクトルＣ１（ｉ）に乗算器８０３で最適
利得ｇ１ｏｐｔを乗じて得られる候補ベクトルＹ１と、
入力端子８０４より入力される目標ベクトルＸとの残差
信号Ｆ１を減算器８０５で求め、この残差信号Ｆ１に対
する誤差評価値ｄ１を誤差評価部８０６で計算する。こ
のとき、誤差評価値ｄ１が最小となる形状ベクトルＣ１
（ｉ＊）を決定する。次に、Ｃ１（ｉ＊）の最適利得ｇ
１ｏｐｔについて利得テーブル８０７と加算器８０８お
よび誤差評価部８０９を用いてスカラー量子化を行い、
ｇ１（ｋ＊）を決定する。
る利得を個別に量子化、つまりスカラー量子化すること
で、Ｍ個の形状ベクトルを現実的な計算量で探索する方
法も知られている。この方法を図８を用いて説明する。
まず１段目の探索では、形状ベクトル符号帳８０１から
得られる形状ベクトルＣ１（ｉ）に乗算器８０３で最適
利得ｇ１ｏｐｔを乗じて得られる候補ベクトルＹ１と、
入力端子８０４より入力される目標ベクトルＸとの残差
信号Ｆ１を減算器８０５で求め、この残差信号Ｆ１に対
する誤差評価値ｄ１を誤差評価部８０６で計算する。こ
のとき、誤差評価値ｄ１が最小となる形状ベクトルＣ１
（ｉ＊）を決定する。次に、Ｃ１（ｉ＊）の最適利得ｇ
１ｏｐｔについて利得テーブル８０７と加算器８０８お
よび誤差評価部８０９を用いてスカラー量子化を行い、
ｇ１（ｋ＊）を決定する。
【００１１】次に、２段目では減算器８１１で２段目の
目標ベクトルＥ１を Ｅ１＝Ｘ−ｇ１（ｋ＊）・Ｃ１（ｉ＊） （３） により求め、この目標ベクトルＥ１を用い、１段目と同
様の方法で形状ベクトル符号帳８０２、乗算器８１０、
減算器８１２、誤差評価部８１３、利得テーブル８１
４、減算器８１５および誤差評価部８１６を用いて形状
ベクトルＣ２（ｊ＊）と利得値ｇ２（ｎ＊）を決定す
る。このようにして、形状ベクトルＣ１（ｉ＊），Ｃ２
（ｊ＊）および利得値ｇ１（ｋ＊），ｇ２（ｎ＊）を決
定することができる。
目標ベクトルＥ１を Ｅ１＝Ｘ−ｇ１（ｋ＊）・Ｃ１（ｉ＊） （３） により求め、この目標ベクトルＥ１を用い、１段目と同
様の方法で形状ベクトル符号帳８０２、乗算器８１０、
減算器８１２、誤差評価部８１３、利得テーブル８１
４、減算器８１５および誤差評価部８１６を用いて形状
ベクトルＣ２（ｊ＊）と利得値ｇ２（ｎ＊）を決定す
る。このようにして、形状ベクトルＣ１（ｉ＊），Ｃ２
（ｊ＊）および利得値ｇ１（ｋ＊），ｇ２（ｎ＊）を決
定することができる。
【００１２】この方法を用いると、１段目の形状ベクト
ルＣ１（ｉ＊）と２段目の形状ベクトルＣ２（ｊ＊）を
独立に探索できるため、ベクトル探索に必要な計算量を
大幅に削減することができる。しかし、利得をスカラー
量子化しているため符号化効率が低下するという問題が
ある。
ルＣ１（ｉ＊）と２段目の形状ベクトルＣ２（ｊ＊）を
独立に探索できるため、ベクトル探索に必要な計算量を
大幅に削減することができる。しかし、利得をスカラー
量子化しているため符号化効率が低下するという問題が
ある。
【００１３】さらに別の方法として、直交化処理を適用
してＭ個の形状ベクトルにそれぞれ与える利得を同時に
量子化する、つまり利得のベクトル量子化を行う方法も
知られている。この方法を図９および図１０を用いて説
明する。
してＭ個の形状ベクトルにそれぞれ与える利得を同時に
量子化する、つまり利得のベクトル量子化を行う方法も
知られている。この方法を図９および図１０を用いて説
明する。
【００１４】まず、形状ベクトル量子化部について図９
を用いて説明する。形状ベクトル量子化部においては、
最初に、１段目の形状ベクトル符号帳９０１から得られ
る形状ベクトルＣ１（ｉ）に乗算器９０３で最適利得ｇ
１ｏｐｔを乗じて得られる候補ベクトルＹ１と、入力端
子９０４から入力される目標ベクトルＸとの誤差評価値
ｄ１を減算器９０５を介して誤差評価部４０３を用いて
計算する。このとき、誤差評価値ｄ１が最小となる形状
ベクトルＣ１（ｉ＊）を決定する。
を用いて説明する。形状ベクトル量子化部においては、
最初に、１段目の形状ベクトル符号帳９０１から得られ
る形状ベクトルＣ１（ｉ）に乗算器９０３で最適利得ｇ
１ｏｐｔを乗じて得られる候補ベクトルＹ１と、入力端
子９０４から入力される目標ベクトルＸとの誤差評価値
ｄ１を減算器９０５を介して誤差評価部４０３を用いて
計算する。このとき、誤差評価値ｄ１が最小となる形状
ベクトルＣ１（ｉ＊）を決定する。
【００１５】２段目の形状ベクトル符号帳９０２からの
形状ベクトルＣ２（ｊ）の探索は、Ｃ１（ｉ＊）との内
積値が０になるように直交化処理部９０８で直交化処理
しながら行う。直交化処理は、次式に従い実現される。
形状ベクトルＣ２（ｊ）の探索は、Ｃ１（ｉ＊）との内
積値が０になるように直交化処理部９０８で直交化処理
しながら行う。直交化処理は、次式に従い実現される。
【００１６】 Ｃ２（ｊ）＝Ｃ２（ｊ）−＜Ｃ１（ｉ＊），Ｃ２（ｊ）＞・Ｃ１（ｉ＊） ／‖Ｃ１（ｉ＊）‖2 （４） ただし、Ｃ２（ｊ）は直交化処理後のベクトルであ
る。
る。
【００１７】そして、２段目の形状ベクトル符号帳９０
２について、直交化処理部９０７、乗算器９０８、減算
器９０９および誤差評価部９１０を用いて形状ベクトル
符号帳９０２からの形状ベクトルの探索を１段目と同様
に行い、誤差評価値が最小となるＣ２（ｊ＊）を決定
する。
２について、直交化処理部９０７、乗算器９０８、減算
器９０９および誤差評価部９１０を用いて形状ベクトル
符号帳９０２からの形状ベクトルの探索を１段目と同様
に行い、誤差評価値が最小となるＣ２（ｊ＊）を決定
する。
【００１８】ここで、上記の直交化処理によって、１段
目の形状ベクトル符号帳９０１から探索された形状ベク
トルＣ１（ｉ＊）と直交化処理後のベクトルＣ２（ｊ
＊）とは無相関となる。すなわち、Ｃ２（ｊ＊）は形
状ベクトルＣ１（ｉ＊）の量子化の影響が取り除かれて
いるので、これに最適利得ｇ２ｏｐｔを乗じたものを目
標ベクトルＸから減じることにより、２段目の形状ベク
トル符号帳９０２から探索される形状ベクトルの誤差を
的確に評価することが可能となる。
目の形状ベクトル符号帳９０１から探索された形状ベク
トルＣ１（ｉ＊）と直交化処理後のベクトルＣ２（ｊ
＊）とは無相関となる。すなわち、Ｃ２（ｊ＊）は形
状ベクトルＣ１（ｉ＊）の量子化の影響が取り除かれて
いるので、これに最適利得ｇ２ｏｐｔを乗じたものを目
標ベクトルＸから減じることにより、２段目の形状ベク
トル符号帳９０２から探索される形状ベクトルの誤差を
的確に評価することが可能となる。
【００１９】次に、形状ベクトルＣ１（ｉ＊）と直交化
処理後のベクトルＣ２（ｊ＊）に対応する形状ベクト
ルＣ２（ｊ＊）を固定にして、利得ベクトルＧ（ｋ＊）
を決定する。
処理後のベクトルＣ２（ｊ＊）に対応する形状ベクト
ルＣ２（ｊ＊）を固定にして、利得ベクトルＧ（ｋ＊）
を決定する。
【００２０】図１０に、利得ベクトル量子化部のブロッ
ク図を示す。この利得ベクトル量子化部においては、形
状ベクトルＣ１（ｉ＊），Ｃ２（ｊ＊）に乗算器１００
１，１００２で利得ベクトル符号帳１００７から得られ
る利得ベクトルＧ（ｋ）の各要素を乗じ、これらを加算
器１００３で加算した後、入力端子１００４から入力さ
れる目標ベクトルＸとの誤差を減算器１００５で求め、
この誤差を誤差評価部１００６で評価し、誤差値が最小
となるようにＧ（ｋ＊）は決定される。つまり、利得ベ
クトルＧ（ｋ＊）は、次式で与えられる誤差評価式を最
小とするベクトルを探し出すことで決定される。
ク図を示す。この利得ベクトル量子化部においては、形
状ベクトルＣ１（ｉ＊），Ｃ２（ｊ＊）に乗算器１００
１，１００２で利得ベクトル符号帳１００７から得られ
る利得ベクトルＧ（ｋ）の各要素を乗じ、これらを加算
器１００３で加算した後、入力端子１００４から入力さ
れる目標ベクトルＸとの誤差を減算器１００５で求め、
この誤差を誤差評価部１００６で評価し、誤差値が最小
となるようにＧ（ｋ＊）は決定される。つまり、利得ベ
クトルＧ（ｋ＊）は、次式で与えられる誤差評価式を最
小とするベクトルを探し出すことで決定される。
【００２１】 ｋ＊＝ｍｉｎ‖Ｘ−ｇ１（ｋ）・Ｃ１（ｉ＊） −ｇ２（ｋ）・Ｃ２（ｊ＊）‖2 （５） このように直交化処理を用いて利得のベクトル量子化を
行う方法によると、利得をスカラー量子化する方法に比
べて符号化効率が向上する。反面、この方法では直交化
処理が必要になり、そのためには２段目の形状ベクトル
符号帳９０２から得られる形状ベクトル全てに対して式
（４）で表される計算を行わなければならず、計算量が
著しく増大するという問題がある。この問題は、特に２
段目の形状ベクトル符号帳９０２に格納されている形状
ベクトル数が大きい場合に顕著となる。
行う方法によると、利得をスカラー量子化する方法に比
べて符号化効率が向上する。反面、この方法では直交化
処理が必要になり、そのためには２段目の形状ベクトル
符号帳９０２から得られる形状ベクトル全てに対して式
（４）で表される計算を行わなければならず、計算量が
著しく増大するという問題がある。この問題は、特に２
段目の形状ベクトル符号帳９０２に格納されている形状
ベクトル数が大きい場合に顕著となる。
【００２２】
【発明が解決しようとする課題】上述したように従来の
利得形状ベクトル量子化装置において、利得をスカラー
量子化する方法は符号化効率が低下し、また利得をベク
トル量子化する方法は直交化処理を伴うため計算量が増
大するという問題があった。
利得形状ベクトル量子化装置において、利得をスカラー
量子化する方法は符号化効率が低下し、また利得をベク
トル量子化する方法は直交化処理を伴うため計算量が増
大するという問題があった。
【００２３】本発明の目的は、直交化処理を用いずに少
ない計算量で利得のベクトル量子化を行い、符号化効率
を低下させることなく、最適に近い複数個の形状ベクト
ルと利得ベクトルを探索することが可能な利得形状ベク
トル量子化装置を提供することにある。
ない計算量で利得のベクトル量子化を行い、符号化効率
を低下させることなく、最適に近い複数個の形状ベクト
ルと利得ベクトルを探索することが可能な利得形状ベク
トル量子化装置を提供することにある。
【００２４】
【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
め、本発明はｍ段目（２≦ｍ≦Ｍ）の形状ベクトルの探
索は仮の利得を用いて行うことでＭ個の形状ベクトルを
決定した後、これらを固定して利得ベクトルの探索を行
うことにより、利得のベクトル量子化を実現するように
したことを骨子としている。
め、本発明はｍ段目（２≦ｍ≦Ｍ）の形状ベクトルの探
索は仮の利得を用いて行うことでＭ個の形状ベクトルを
決定した後、これらを固定して利得ベクトルの探索を行
うことにより、利得のベクトル量子化を実現するように
したことを骨子としている。
【００２５】すなわち、本発明に係る利得形状ベクトル
量子化装置は、複数の形状ベクトルをそれぞれ有するＭ
段（Ｍ≧２）の形状ベクトル符号帳と、複数の利得ベク
トルを有するＭ次元の利得ベクトル符号帳と、１段目の
形状ベクトル符号帳から得られる形状ベクトルに最適利
得を乗じて得られる第１の候補ベクトルと第１の目標ベ
クトルとの誤差が最小となる形状ベクトルを該１段目の
形状ベクトル符号帳から探索する第１の形状ベクトル探
索手段と、第ｍ−１の目標ベクトル（２≦ｍ≦Ｍ）とｍ
−１段目の形状ベクトル符号帳から探索された形状ベク
トルに仮の利得を乗じたベクトルとを用いて第ｍの目標
ベクトルを生成する目標ベクトル生成手段と、ｍ段目の
形状ベクトル符号帳から得られる形状ベクトルに最適利
得を乗じて得られる第２の候補ベクトルと前記第ｍの目
標ベクトルとの誤差が最小となる形状ベクトルを該ｍ段
目の形状ベクトル符号帳から探索する第２の形状ベクト
ル探索手段と、前記第１および第２の形状ベクトル探索
手段により前記Ｍ段の形状ベクトル符号帳から探索され
たＭ個の形状ベクトルと前記利得ベクトル符号帳から得
られる利得ベクトルの各々対応する利得との線形和をと
ってＭ個の第３の候補ベクトルを生成すると共に、該第
３の候補ベクトルと前記第１の目標ベクトルとの誤差が
最小となる利得ベクトルを該利得ベクトル符号帳から探
索する利得ベクトル探索手段とを有することを特徴とす
る。
量子化装置は、複数の形状ベクトルをそれぞれ有するＭ
段（Ｍ≧２）の形状ベクトル符号帳と、複数の利得ベク
トルを有するＭ次元の利得ベクトル符号帳と、１段目の
形状ベクトル符号帳から得られる形状ベクトルに最適利
得を乗じて得られる第１の候補ベクトルと第１の目標ベ
クトルとの誤差が最小となる形状ベクトルを該１段目の
形状ベクトル符号帳から探索する第１の形状ベクトル探
索手段と、第ｍ−１の目標ベクトル（２≦ｍ≦Ｍ）とｍ
−１段目の形状ベクトル符号帳から探索された形状ベク
トルに仮の利得を乗じたベクトルとを用いて第ｍの目標
ベクトルを生成する目標ベクトル生成手段と、ｍ段目の
形状ベクトル符号帳から得られる形状ベクトルに最適利
得を乗じて得られる第２の候補ベクトルと前記第ｍの目
標ベクトルとの誤差が最小となる形状ベクトルを該ｍ段
目の形状ベクトル符号帳から探索する第２の形状ベクト
ル探索手段と、前記第１および第２の形状ベクトル探索
手段により前記Ｍ段の形状ベクトル符号帳から探索され
たＭ個の形状ベクトルと前記利得ベクトル符号帳から得
られる利得ベクトルの各々対応する利得との線形和をと
ってＭ個の第３の候補ベクトルを生成すると共に、該第
３の候補ベクトルと前記第１の目標ベクトルとの誤差が
最小となる利得ベクトルを該利得ベクトル符号帳から探
索する利得ベクトル探索手段とを有することを特徴とす
る。
【００２６】
【作用】このように本発明においては、ｍ段目の形状ベ
クトル符号帳からの形状ベクトルの探索に際して、ｍ−
１段目の形状ベクトル符号帳から探索された形状ベクト
ルに仮の利得、つまり最適利得に近いと考えられる利得
を乗じて得られたベクトルと、ｍ−１段目の形状ベクト
ル符号帳からの形状ベクトルの探索時に用いた第ｍ−１
の目標ベクトルとを用いて第ｍの目標ベクトルを生成し
て探索を行う。そして、Ｍ個の形状ベクトルを決定した
後、これらを固定して利得ベクトル符号帳から利得ベク
トルを探索する。
クトル符号帳からの形状ベクトルの探索に際して、ｍ−
１段目の形状ベクトル符号帳から探索された形状ベクト
ルに仮の利得、つまり最適利得に近いと考えられる利得
を乗じて得られたベクトルと、ｍ−１段目の形状ベクト
ル符号帳からの形状ベクトルの探索時に用いた第ｍ−１
の目標ベクトルとを用いて第ｍの目標ベクトルを生成し
て探索を行う。そして、Ｍ個の形状ベクトルを決定した
後、これらを固定して利得ベクトル符号帳から利得ベク
トルを探索する。
【００２７】すなわち、ｍ−１段目の形状ベクトル符号
帳から探索された形状ベクトルに仮の利得を乗じて得ら
れたベクトルは、該形状ベクトルの量子化の影響を表し
ているので、これとｍ−１段目の形状ベクトル符号帳か
らの形状ベクトルの探索時に用いた第ｍの目標ベクトル
とを用いて、ｍ段目の形状ベクトル符号帳からの形状ベ
クトルの探索に必要な第ｍの目標ベクトルが得られる。
帳から探索された形状ベクトルに仮の利得を乗じて得ら
れたベクトルは、該形状ベクトルの量子化の影響を表し
ているので、これとｍ−１段目の形状ベクトル符号帳か
らの形状ベクトルの探索時に用いた第ｍの目標ベクトル
とを用いて、ｍ段目の形状ベクトル符号帳からの形状ベ
クトルの探索に必要な第ｍの目標ベクトルが得られる。
【００２８】従って、直交化処理を必要としないために
少ない計算量で、しかも利得をスカラー量子化する方法
のような符号化効率の低下を伴うことなく、最適に近い
Ｍ個の形状ベクトルと利得ベクトルの探索が可能にな
る。
少ない計算量で、しかも利得をスカラー量子化する方法
のような符号化効率の低下を伴うことなく、最適に近い
Ｍ個の形状ベクトルと利得ベクトルの探索が可能にな
る。
【００２９】
【実施例】以下、図面を参照しながら本発明の実施例を
説明する。図１および図２は、本発明の第一の実施例に
係る形状ベクトル量子化装置の構成を示すブロック図で
あり、図１は形状ベクトル量子化部、図２は利得ベクト
ル量子化部の構成をそれぞれ示している。また、本実施
例では説明を簡略化するため形状ベクトル符号帳が２段
構成（Ｍ＝２）の場合を想定している。
説明する。図１および図２は、本発明の第一の実施例に
係る形状ベクトル量子化装置の構成を示すブロック図で
あり、図１は形状ベクトル量子化部、図２は利得ベクト
ル量子化部の構成をそれぞれ示している。また、本実施
例では説明を簡略化するため形状ベクトル符号帳が２段
構成（Ｍ＝２）の場合を想定している。
【００３０】図１に示す形状ベクトル量子化部は、２段
の形状ベクトル符号帳１０１，１０２と、形状ベクトル
符号帳１０１，１０２から得られる形状ベクトルに最適
利得を乗じて候補ベクトルを生成するための乗算器１０
３，１０６と、生成された候補ベクトルと目標ベクトル
との誤差を評価するための誤差評価部１０５，１０９
と、２段目の形状ベクトル符号帳１０２からの形状ベク
トル探索時に必要な目標ベクトル（第２の目標ベクト
ル）を生成するための乗算器１０７と減算器１０８から
なる。
の形状ベクトル符号帳１０１，１０２と、形状ベクトル
符号帳１０１，１０２から得られる形状ベクトルに最適
利得を乗じて候補ベクトルを生成するための乗算器１０
３，１０６と、生成された候補ベクトルと目標ベクトル
との誤差を評価するための誤差評価部１０５，１０９
と、２段目の形状ベクトル符号帳１０２からの形状ベク
トル探索時に必要な目標ベクトル（第２の目標ベクト
ル）を生成するための乗算器１０７と減算器１０８から
なる。
【００３１】まず、１段目の形状ベクトル符号帳１０１
からの最適形状ベクトルＣ１（ｉ＊）の探索法について
説明する。形状ベクトル符号帳１０１からｉ番目の形状
ベクトルＣ１（ｉ）を取り出し、この形状ベクトルの各
要素に乗算器１０３で最適利得ｇ１ｏｐｔを乗じて得ら
れる候補ベクトルＹ１と、入力端子１０４から入力され
る目標ベクトルＸ（第１の目標ベクトル）との誤差の評
価値ｄ１を誤差評価部１０５を用いて求める。誤差評価
値ｄ１としてユークリッド距離を用いるものとすると、
ｄ１は次式で表される。
からの最適形状ベクトルＣ１（ｉ＊）の探索法について
説明する。形状ベクトル符号帳１０１からｉ番目の形状
ベクトルＣ１（ｉ）を取り出し、この形状ベクトルの各
要素に乗算器１０３で最適利得ｇ１ｏｐｔを乗じて得ら
れる候補ベクトルＹ１と、入力端子１０４から入力され
る目標ベクトルＸ（第１の目標ベクトル）との誤差の評
価値ｄ１を誤差評価部１０５を用いて求める。誤差評価
値ｄ１としてユークリッド距離を用いるものとすると、
ｄ１は次式で表される。
【００３２】 ｄ１＝‖Ｘ−Ｙ１‖2 ＝‖Ｘ−ｇ１ｏｐｔ・Ｃ１（ｉ）‖2 （６） ｄ１を最小とするようｇ１ｏｐｔを決定するために、ｄ
１をｇ１ｏｐｔで偏微分して０とおき、この偏微分方程
式を解くことでｇ１ｏｐｔを求めることができる。ま
た、そのときの誤差評価値ｄ１は次式で表される。
１をｇ１ｏｐｔで偏微分して０とおき、この偏微分方程
式を解くことでｇ１ｏｐｔを求めることができる。ま
た、そのときの誤差評価値ｄ１は次式で表される。
【００３３】 ｇ１ｏｐｔ＝＜Ｘ，Ｃ１（ｉ）＞／‖Ｃ１（ｉ）‖2 （７） ｄ１＝‖Ｘ‖2 −＜Ｘ，Ｃ１（ｉ）＞／‖Ｃ１（ｉ）‖2 （８） （８式）の右辺第１項はＸについて固定であるので、第
２項が最大となるとき誤差評価値ｄ１は最小となる。つ
まり、最適な形状ベクトルＣ１（ｉ＊）は ｉ＊＝ｍａｘ（＜Ｘ、Ｃ１（ｉ）＞2 ／‖Ｃ１（ｉ）‖2 ） （９） となるｉ＊で与えられる形状ベクトルである。よって式
（９）から、１段目の形状ベクトル符号帳１０１から探
索すべき形状ベクトルＣ１（ｉ＊）を決定することがで
きる。
２項が最大となるとき誤差評価値ｄ１は最小となる。つ
まり、最適な形状ベクトルＣ１（ｉ＊）は ｉ＊＝ｍａｘ（＜Ｘ、Ｃ１（ｉ）＞2 ／‖Ｃ１（ｉ）‖2 ） （９） となるｉ＊で与えられる形状ベクトルである。よって式
（９）から、１段目の形状ベクトル符号帳１０１から探
索すべき形状ベクトルＣ１（ｉ＊）を決定することがで
きる。
【００３４】次に、２段目の形状ベクトル符号帳１０２
から探索すべき形状ベクトルを決定するため、第２の目
標ベクトルＥ１を決定する。２段目の目標ベクトルＥ１
は、１段目の形状ベクトル符号帳１０１から探索された
Ｃ１（ｉ＊）に乗算器１０７で仮の利得ｇ１ｋを乗じた
ものを減算器１０８で１段目の目標ベクトルＸから減ず
ることにより得られる。つまり、 Ｅ１＝Ｘ−ｇ１ｋ・Ｃ１（ｉ＊） （１０） である。
から探索すべき形状ベクトルを決定するため、第２の目
標ベクトルＥ１を決定する。２段目の目標ベクトルＥ１
は、１段目の形状ベクトル符号帳１０１から探索された
Ｃ１（ｉ＊）に乗算器１０７で仮の利得ｇ１ｋを乗じた
ものを減算器１０８で１段目の目標ベクトルＸから減ず
ることにより得られる。つまり、 Ｅ１＝Ｘ−ｇ１ｋ・Ｃ１（ｉ＊） （１０） である。
【００３５】ここで、仮の利得ｇ１ｋは最終的に量子化
される最適利得に近い利得であり、この例では最適利得
ｇ１ｏｐｔを用いる。最適利得ｇ１ｏｐｔは、目標ベク
トルＸに対するＣ１（ｉ＊）の寄与度を正確に表してい
るので、仮の利得ｇ１ｋとしてｇ１ｏｐｔを利用するこ
とは妥当である。すると式（１０）は、 Ｅ１＝Ｘ−ｇ１ｏｐｔ・Ｃ１（ｉ＊） （１１） となる。
される最適利得に近い利得であり、この例では最適利得
ｇ１ｏｐｔを用いる。最適利得ｇ１ｏｐｔは、目標ベク
トルＸに対するＣ１（ｉ＊）の寄与度を正確に表してい
るので、仮の利得ｇ１ｋとしてｇ１ｏｐｔを利用するこ
とは妥当である。すると式（１０）は、 Ｅ１＝Ｘ−ｇ１ｏｐｔ・Ｃ１（ｉ＊） （１１） となる。
【００３６】２段目の形状ベクトル符号帳１０２から探
索すべき形状ベクトルは、Ｅ１を目標ベクトルとして１
段目と同様の探索を行うことで決定することができる。
すなわち、形状ベクトル符号帳１０２より得られる形状
ベクトルＣ２（ｊ）と目標ベクトルＥ１を用いて、誤差
評価部１０９で式（９）と同様に、 ｊ＊＝ｍａｘ（＜Ｅ１，Ｃ２（ｊ）＞2 ／‖Ｃ２（ｊ）‖2 ） （１２） を満足するｊ＊を求める。このｊ＊から得られる形状ベ
クトルＣ２（ｊ＊）が２段目の最適な形状ベクトルとな
る。
索すべき形状ベクトルは、Ｅ１を目標ベクトルとして１
段目と同様の探索を行うことで決定することができる。
すなわち、形状ベクトル符号帳１０２より得られる形状
ベクトルＣ２（ｊ）と目標ベクトルＥ１を用いて、誤差
評価部１０９で式（９）と同様に、 ｊ＊＝ｍａｘ（＜Ｅ１，Ｃ２（ｊ）＞2 ／‖Ｃ２（ｊ）‖2 ） （１２） を満足するｊ＊を求める。このｊ＊から得られる形状ベ
クトルＣ２（ｊ＊）が２段目の最適な形状ベクトルとな
る。
【００３７】一方、図２に示す利得ベクトル量子化部
は、利得ベクトル符号帳２０１と、図１中に示した形状
ベクトル符号帳１０１，１０２から得られる形状ベクト
ルと利得ベクトル符号帳２０１から得られる利得ベクト
ルの各々対応する利得との線形和をＭ個の第３の候補ベ
クトルとして求める乗算器２０２，２０３および加算器
２０４と、これらの候補ベクトルと目標ベクトルとの誤
差を求めるための減算器２０６と、この誤差を評価する
誤差評価部２０７とからなる。
は、利得ベクトル符号帳２０１と、図１中に示した形状
ベクトル符号帳１０１，１０２から得られる形状ベクト
ルと利得ベクトル符号帳２０１から得られる利得ベクト
ルの各々対応する利得との線形和をＭ個の第３の候補ベ
クトルとして求める乗算器２０２，２０３および加算器
２０４と、これらの候補ベクトルと目標ベクトルとの誤
差を求めるための減算器２０６と、この誤差を評価する
誤差評価部２０７とからなる。
【００３８】次に、図１の構成で前述のようにして形状
ベクトルＣ１（ｉ＊），Ｃ２（ｊ＊）を探索して決定し
た後、図２の構成で利得ベクトルを決定する手順を説明
する。図１（ａ）の形状ベクトル量子化部において探索
され決定された形状ベクトルＣ１（ｉ＊）とＣ２（ｊ
＊）に対して、利得ベクトル符号帳２０１から得られる
利得ベクトルＧ（ｋ）の各要素ｇ１（ｋ），ｇ２（ｋ）
を乗算器２０２，２０３でそれぞれ乗じたベクトルと、
入力端子２０５から入力される目標ベクトルＸとの誤差
を減算器２０６で求め、誤差評価値ｄ３を誤差評価部２
０７で次式のように計算するとき、 ｄ３＝‖Ｘ−ｇ１（ｋ）・Ｃ１（ｉ＊）−ｇ２（ｋ）・Ｃ２（ｊ＊）‖2 （１３） ｄ３を最小とするｋを見つけることで、利得ベクトルを
決定する。つまり、 ｋ＊＝ｍｉｎ‖Ｘ−ｇ１（ｋ）・Ｃ１（ｉ＊） −ｇ２（ｋ）・Ｃ２（ｊ＊）‖2 （１４） を満足するｋ＊を求め、ｋ＊から得られる利得ベクトル
Ｇ（ｋ＊）が最適な利得ベクトルとなる。
ベクトルＣ１（ｉ＊），Ｃ２（ｊ＊）を探索して決定し
た後、図２の構成で利得ベクトルを決定する手順を説明
する。図１（ａ）の形状ベクトル量子化部において探索
され決定された形状ベクトルＣ１（ｉ＊）とＣ２（ｊ
＊）に対して、利得ベクトル符号帳２０１から得られる
利得ベクトルＧ（ｋ）の各要素ｇ１（ｋ），ｇ２（ｋ）
を乗算器２０２，２０３でそれぞれ乗じたベクトルと、
入力端子２０５から入力される目標ベクトルＸとの誤差
を減算器２０６で求め、誤差評価値ｄ３を誤差評価部２
０７で次式のように計算するとき、 ｄ３＝‖Ｘ−ｇ１（ｋ）・Ｃ１（ｉ＊）−ｇ２（ｋ）・Ｃ２（ｊ＊）‖2 （１３） ｄ３を最小とするｋを見つけることで、利得ベクトルを
決定する。つまり、 ｋ＊＝ｍｉｎ‖Ｘ−ｇ１（ｋ）・Ｃ１（ｉ＊） −ｇ２（ｋ）・Ｃ２（ｊ＊）‖2 （１４） を満足するｋ＊を求め、ｋ＊から得られる利得ベクトル
Ｇ（ｋ＊）が最適な利得ベクトルとなる。
【００３９】このようにして、形状ベクトルＣ１（ｉ
＊），Ｃ２（ｊ＊）および利得ベクトルＧ（ｋ＊）の探
索が達成される。以上の処理の流れをまとめると、図３
のようになる。まず最初にステップＳ１で、目標ベクト
ルＸを用いて１段目の形状ベクトル符号帳１０１から最
適な形状ベクトルＣ１（ｉ＊）を探索して決定し、次に
ステップＳ２で、ステップＳ１で決定された形状ベクト
ルＣ１（ｉ＊）と仮の利得とを利用して目標ベクトルＥ
１を生成する。次に、ステップＳ３で、目標ベクトルＥ
１を用いて２段目の形状ベクトル符号帳１０２から形状
ベクトルＣ２（ｊ＊）を探索して決定し、最後にステッ
プＳ４で、ステップＳ１で決定された形状ベクトルＣ１
（ｉ＊）とステップＳ３で決定された形状ベクトルＣ２
（ｊ＊）を基に、利得ベクトルＧ（ｋ＊）を決定する。
＊），Ｃ２（ｊ＊）および利得ベクトルＧ（ｋ＊）の探
索が達成される。以上の処理の流れをまとめると、図３
のようになる。まず最初にステップＳ１で、目標ベクト
ルＸを用いて１段目の形状ベクトル符号帳１０１から最
適な形状ベクトルＣ１（ｉ＊）を探索して決定し、次に
ステップＳ２で、ステップＳ１で決定された形状ベクト
ルＣ１（ｉ＊）と仮の利得とを利用して目標ベクトルＥ
１を生成する。次に、ステップＳ３で、目標ベクトルＥ
１を用いて２段目の形状ベクトル符号帳１０２から形状
ベクトルＣ２（ｊ＊）を探索して決定し、最後にステッ
プＳ４で、ステップＳ１で決定された形状ベクトルＣ１
（ｉ＊）とステップＳ３で決定された形状ベクトルＣ２
（ｊ＊）を基に、利得ベクトルＧ（ｋ＊）を決定する。
【００４０】上述した実施例では、２段目の形状ベクト
ル符号帳１０２からの形状ベクトルの探索時に用いる目
標ベクトルＥ１を生成するための仮の利得として、１段
目の形状ベクトル符号帳１０１からの形状ベクトルの探
索時に得られる最適利得であるｇ１ｏｐｔを適用する場
合について説明を行ったが、その他に、利得ベクトル符
号帳２０１に含まれる利得ベクトルの対応する１つ以上
の利得を利用して仮の利得を設定する方法を用いてもよ
い。
ル符号帳１０２からの形状ベクトルの探索時に用いる目
標ベクトルＥ１を生成するための仮の利得として、１段
目の形状ベクトル符号帳１０１からの形状ベクトルの探
索時に得られる最適利得であるｇ１ｏｐｔを適用する場
合について説明を行ったが、その他に、利得ベクトル符
号帳２０１に含まれる利得ベクトルの対応する１つ以上
の利得を利用して仮の利得を設定する方法を用いてもよ
い。
【００４１】その一例として、最適利得ｇ１ｏｐｔに最
も近い利得ベクトルの要素値ｇ１（ｋ）を用いる方法が
ある。この方法によると、このとき選ばれる要素値を含
む利得ベクトルＧ（ｋ）が最終的に選択される利得ベク
トルＧ（ｋ＊）に一致する可能性が高いため、効率的な
符号化が可能になるという効果が得られる。
も近い利得ベクトルの要素値ｇ１（ｋ）を用いる方法が
ある。この方法によると、このとき選ばれる要素値を含
む利得ベクトルＧ（ｋ）が最終的に選択される利得ベク
トルＧ（ｋ＊）に一致する可能性が高いため、効率的な
符号化が可能になるという効果が得られる。
【００４２】また、別の例として、仮の利得として最適
利得ｇ１ｏｐｔに近い方から複数のｇ１（ｋ）のそれぞ
れに対して、２段目の形状ベクトルの目標ベクトルを複
数個生成し、該複数個の目標ベクトルに対し各々２段目
のベクトル探索を行い、かつ利得ベクトルの探索を行
う。そして、最後に全体の誤差が小さくなる形状ベクト
ルと利得ベクトルの組み合わせを選択する方法も考えら
れる。こうすることで、さらに効率的な符号化が可能に
なる。
利得ｇ１ｏｐｔに近い方から複数のｇ１（ｋ）のそれぞ
れに対して、２段目の形状ベクトルの目標ベクトルを複
数個生成し、該複数個の目標ベクトルに対し各々２段目
のベクトル探索を行い、かつ利得ベクトルの探索を行
う。そして、最後に全体の誤差が小さくなる形状ベクト
ルと利得ベクトルの組み合わせを選択する方法も考えら
れる。こうすることで、さらに効率的な符号化が可能に
なる。
【００４３】以上の実施例では、２段構成の形状ベクト
ル符号帳を持つ利得形状ベクトル量子化について説明を
行ったが、３段以上の段数の形状ベクトル符号帳を持つ
構造についても、本発明が適用可能であることは明らか
である。
ル符号帳を持つ利得形状ベクトル量子化について説明を
行ったが、３段以上の段数の形状ベクトル符号帳を持つ
構造についても、本発明が適用可能であることは明らか
である。
【００４４】さらに、各々の最適ベクトルの決定の際、
複数個のベクトルを候補として残し、その組み合わせの
中で誤差評価値が最小となる組み合わせを最終的な出力
とする方法として実現することも可能である。こうする
ことで、さらに誤差評価値の小さいＭ個の形状ベクトル
と利得ベクトルの探索が実現できる。
複数個のベクトルを候補として残し、その組み合わせの
中で誤差評価値が最小となる組み合わせを最終的な出力
とする方法として実現することも可能である。こうする
ことで、さらに誤差評価値の小さいＭ個の形状ベクトル
と利得ベクトルの探索が実現できる。
【００４５】本発明においては、仮の利得を利用して形
状ベクトルと利得ベクトルを段階的に探索を行うので、
形状ベクトルと利得ベクトルの全ての組み合わせを探索
する従来の全探索法に比べ非常に少ない計算量で探索を
実現できる。また、直交化処理を行って形状ベクトルを
決定するもう一つの従来法に比較して、本発明では直交
化処理が必要ない分だけ計算量を低減させながら、かつ
利得のベクトル量子化が実現できるので、高い符号化効
率を得ることができる。
状ベクトルと利得ベクトルを段階的に探索を行うので、
形状ベクトルと利得ベクトルの全ての組み合わせを探索
する従来の全探索法に比べ非常に少ない計算量で探索を
実現できる。また、直交化処理を行って形状ベクトルを
決定するもう一つの従来法に比較して、本発明では直交
化処理が必要ない分だけ計算量を低減させながら、かつ
利得のベクトル量子化が実現できるので、高い符号化効
率を得ることができる。
【００４６】次に、図４を参照して本発明を音声符号化
に適用した実施例を説明する。図１および図２と相対応
する部分に同一符号を付して相違点を中心に説明する
と、先の実施例では候補ベクトルがそれぞれ形状ベクト
ルと利得ベクトルの利得との線形和で表されるのに対
し、本実施例では候補ベクトルが形状ベクトルにある時
間間隔で分析して得られる重み付き合成フィルタを通過
させて得られる合成信号と利得ベクトルの利得との線形
和で表される点が異なる。
に適用した実施例を説明する。図１および図２と相対応
する部分に同一符号を付して相違点を中心に説明する
と、先の実施例では候補ベクトルがそれぞれ形状ベクト
ルと利得ベクトルの利得との線形和で表されるのに対
し、本実施例では候補ベクトルが形状ベクトルにある時
間間隔で分析して得られる重み付き合成フィルタを通過
させて得られる合成信号と利得ベクトルの利得との線形
和で表される点が異なる。
【００４７】図４において、入力端子４０１から入力さ
れる入力ベクトルＳは、入力音声を短い時間周期（２０
ｍｓ程度）でベクトル化したものである。この入力ベク
トルＳをまずＬＰＣ分析部４０２で分析してＬＰＣ係数
を求め、さらに該ＬＰＣ係数をＬＰＣ係数量子化部４０
３で量子化し、量子化後のＬＰＣ係数を基に重みフィル
タ４０４と重み付き合成フィルタ４０６および４０７を
設定する。次に、入力ベクトルＳを重みフィルタ４０４
に通過させた後に減算器４０５で前フレームの影響を減
じたベクトルを目標ベクトルＸとする。
れる入力ベクトルＳは、入力音声を短い時間周期（２０
ｍｓ程度）でベクトル化したものである。この入力ベク
トルＳをまずＬＰＣ分析部４０２で分析してＬＰＣ係数
を求め、さらに該ＬＰＣ係数をＬＰＣ係数量子化部４０
３で量子化し、量子化後のＬＰＣ係数を基に重みフィル
タ４０４と重み付き合成フィルタ４０６および４０７を
設定する。次に、入力ベクトルＳを重みフィルタ４０４
に通過させた後に減算器４０５で前フレームの影響を減
じたベクトルを目標ベクトルＸとする。
【００４８】一方、形状ベクトル符号帳１０１から得ら
れる１段目の形状ベクトルＣ１（ｉ）を重み付き合成フ
ィルタ４０６に通過させて重み付き合成ベクトルＶ１
（ｉ）を求め、同様に形状ベクトル１０２から得られる
２段目の形状ベクトルＣ２（ｊ）を重み付き合成フィル
タ４０７に通過させて重み付き合成ベクトルＶ２（ｊ）
を求める。これらの目標ベクトルＸと、重み付き合成ベ
クトルＶ１（ｉ）、Ｖ２（ｊ）を基に、先の実施例と同
様の方法でＶ１（ｉ＊）を決定した後に、Ｖ２（ｊ＊）
を決定することができる。つまり、 ｉ＊＝ｍａｘ（＜Ｘ，Ｖ１（ｉ）＞2 ／‖Ｖ１（ｉ）‖2 ） （１５） ｊ＊＝ｍａｘ（＜Ｅ１，Ｖ２（ｊ）＞2 ／‖Ｖ２（ｊ）‖2 ） （１６） （ここで、Ｅ１＝Ｘ−ｇ１ｋ・Ｖ１（ｉ＊）である）と
なるｉ＊，ｊ＊を誤差評価部１０５，１０９でそれぞれ
求め、それぞれ対応する形状ベクトルＣ１（ｉ＊），Ｃ
２（ｊ＊）が最適なベクトルとして探索され決定される
ことになる。
れる１段目の形状ベクトルＣ１（ｉ）を重み付き合成フ
ィルタ４０６に通過させて重み付き合成ベクトルＶ１
（ｉ）を求め、同様に形状ベクトル１０２から得られる
２段目の形状ベクトルＣ２（ｊ）を重み付き合成フィル
タ４０７に通過させて重み付き合成ベクトルＶ２（ｊ）
を求める。これらの目標ベクトルＸと、重み付き合成ベ
クトルＶ１（ｉ）、Ｖ２（ｊ）を基に、先の実施例と同
様の方法でＶ１（ｉ＊）を決定した後に、Ｖ２（ｊ＊）
を決定することができる。つまり、 ｉ＊＝ｍａｘ（＜Ｘ，Ｖ１（ｉ）＞2 ／‖Ｖ１（ｉ）‖2 ） （１５） ｊ＊＝ｍａｘ（＜Ｅ１，Ｖ２（ｊ）＞2 ／‖Ｖ２（ｊ）‖2 ） （１６） （ここで、Ｅ１＝Ｘ−ｇ１ｋ・Ｖ１（ｉ＊）である）と
なるｉ＊，ｊ＊を誤差評価部１０５，１０９でそれぞれ
求め、それぞれ対応する形状ベクトルＣ１（ｉ＊），Ｃ
２（ｊ＊）が最適なベクトルとして探索され決定される
ことになる。
【００４９】次に、図５を参照して利得ベクトル探索法
について説明する。利得ベクトルは重み付き合成ベクト
ルＶ１（ｉ＊），Ｖ２（ｊ＊）と利得ベクトル符号帳２
０１から得られる利得ベクトルＧ（ｋ）を基にして決定
することができる。つまり、誤差評価部２０７で次式の
計算を行い、ｋ＊から得られる利得ベクトルＧ（ｋ＊）
が最適な利得ベクトルとして決定される。
について説明する。利得ベクトルは重み付き合成ベクト
ルＶ１（ｉ＊），Ｖ２（ｊ＊）と利得ベクトル符号帳２
０１から得られる利得ベクトルＧ（ｋ）を基にして決定
することができる。つまり、誤差評価部２０７で次式の
計算を行い、ｋ＊から得られる利得ベクトルＧ（ｋ＊）
が最適な利得ベクトルとして決定される。
【００５０】 ｋ＊＝ｍｉｎ‖Ｘ−ｇ１（ｋ）・Ｖ１（ｉ＊） −ｇ２（ｋ）・Ｖ２（ｊ＊）‖2 （１７） 上述した実施例に示したように、本発明を音声符号化に
適用した場合、音声符号化における形状ベクトルおよび
利得ベクトルを少ない計算量で求めることができ、かつ
利得のベクトル量子化が適用されるため高い符号化効率
が実現できる。
適用した場合、音声符号化における形状ベクトルおよび
利得ベクトルを少ない計算量で求めることができ、かつ
利得のベクトル量子化が適用されるため高い符号化効率
が実現できる。
【００５１】また、上述した実施例では２段構造の音声
符号化について説明を行ったが、３段以上の段数を持つ
構造についても本発明が適用可能なのは明らかである。
さらに、各々の最適ベクトルの決定の際、複数個のベク
トルを候補として残し、その組み合わせの中で誤差評価
値が最小となる組み合わせを最終的な出力とする方法と
して実現することも可能である。こうすることで、さら
に誤差評価値の小さいＭ個の形状ベクトルと利得ベクト
ルの探索が実現できる。
符号化について説明を行ったが、３段以上の段数を持つ
構造についても本発明が適用可能なのは明らかである。
さらに、各々の最適ベクトルの決定の際、複数個のベク
トルを候補として残し、その組み合わせの中で誤差評価
値が最小となる組み合わせを最終的な出力とする方法と
して実現することも可能である。こうすることで、さら
に誤差評価値の小さいＭ個の形状ベクトルと利得ベクト
ルの探索が実現できる。
【００５２】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の利得形状
ベクトル量子化装置によれば、少ない計算量でかつ符号
化効率を犠牲にすることなく、最適に近いＭ個の形状ベ
クトルと利得ベクトルの探索が可能となる。
ベクトル量子化装置によれば、少ない計算量でかつ符号
化効率を犠牲にすることなく、最適に近いＭ個の形状ベ
クトルと利得ベクトルの探索が可能となる。
【図１】本発明の一実施例に係るベクトル量子化装置の
形状ベクトル量子化部の構成を示すブロック図
形状ベクトル量子化部の構成を示すブロック図
【図２】同実施例に係るベクトル量子化装置の利得ベク
トル量子化部の構成を示すブロック図
トル量子化部の構成を示すブロック図
【図３】同実施例における処理の流れを示すフローチャ
ート
ート
【図４】本発明の他の実施例に係るベクトル量子化装置
の形状ベクトル量子化部の構成を示すブロック図
の形状ベクトル量子化部の構成を示すブロック図
【図５】同実施例に係るベクトル量子化装置の利得ベク
トル量子化部の構成を示すブロック図
トル量子化部の構成を示すブロック図
【図６】第１の従来例による利得形状ベクトル量子化を
用いた符号化器の構成を示すブロック図
用いた符号化器の構成を示すブロック図
【図７】第１の従来例による利得形状ベクトル量子化を
用いた復号器の構成を示すブロック図
用いた復号器の構成を示すブロック図
【図８】第２の従来例による利得形状ベクトル量子化装
置の構成を示すブロック図
置の構成を示すブロック図
【図９】第３の従来例による利得形状ベクトル量子化を
用いた符号化器の構成を示すブロック図
用いた符号化器の構成を示すブロック図
【図１０】第３の従来例による利得形状ベクトル量子化
を用いた復号器の構成を示すブロック図
を用いた復号器の構成を示すブロック図
１０１…形状ベクトル符号帳 １０２…形状ベクト
ル符号帳 １０３…乗算器 １０４…入力端子 １０５…誤差評価部 １０６…乗算器 １０７…乗算器 １０８…減算器 １０９…誤差評価部 ２０１…利得ベクト
ル符号帳 ２０２…乗算器 ２０３…乗算器 ２０４…加算器 ２０５…入力端子 ２０６…減算器 ２０７…誤差評価部 ４０１…入力端子 ４０２…ＬＰＣ分析
部 ４０３…ＬＰＣ量子化部 ４０４…重みフィル
タ ４０５…減算器 ４０６…重み付き合
成フィルタ ４０７…重み付き合成フィルタ
ル符号帳 １０３…乗算器 １０４…入力端子 １０５…誤差評価部 １０６…乗算器 １０７…乗算器 １０８…減算器 １０９…誤差評価部 ２０１…利得ベクト
ル符号帳 ２０２…乗算器 ２０３…乗算器 ２０４…加算器 ２０５…入力端子 ２０６…減算器 ２０７…誤差評価部 ４０１…入力端子 ４０２…ＬＰＣ分析
部 ４０３…ＬＰＣ量子化部 ４０４…重みフィル
タ ４０５…減算器 ４０６…重み付き合
成フィルタ ４０７…重み付き合成フィルタ
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 神庭 進 神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地 株式会社東芝研究開発センター内 (72)発明者 天田 皇 神奈川県川崎市幸区小向東芝町１番地 株式会社東芝研究開発センター内 (56)参考文献 特開 平５−41670（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−14208（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−287399（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−150800（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−202700（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H03M 7/30 G10L 19/00
Claims (4)
- 【請求項１】複数の形状ベクトルをそれぞれ有するＭ段
（Ｍ≧２）の形状ベクトル符号帳と、 複数の利得ベクトルを有するＭ次元の利得ベクトル符号
帳と、 １段目の形状ベクトル符号帳から得られる形状ベクトル
に最適利得を乗じて得られる第１の候補ベクトルと第１
の目標ベクトルとの誤差が最小となる形状ベクトルを該
１段目の形状ベクトル符号帳から探索する第１の形状ベ
クトル探索手段と、 第ｍ−１の目標ベクトル（２≦ｍ≦Ｍ）とｍ−１段目の
形状ベクトル符号帳から探索された形状ベクトルに仮の
利得を乗じたベクトルとを用いて第ｍの目標ベクトルを
生成する目標ベクトル生成手段と、 ｍ段目の形状ベクトル符号帳から得られる形状ベクトル
に最適利得を乗じて得られる第２の候補ベクトルと前記
第ｍの目標ベクトルとの誤差が最小となる形状ベクトル
を該ｍ段目の形状ベクトル符号帳から探索する第２の形
状ベクトル探索手段と、 前記第１および第２の形状ベクトル探索手段により前記
Ｍ段の形状ベクトル符号帳から探索されたＭ個の形状ベ
クトルと前記利得ベクトル符号帳から得られる利得ベク
トルの各々対応する利得との線形和をとってＭ個の第３
の候補ベクトルを生成すると共に、該第３の候補ベクト
ルと前記第１の目標ベクトルとの誤差が最小となる利得
ベクトルを該利得ベクトル符号帳から探索する利得ベク
トル探索手段とを有することを特徴とする利得形状ベク
トル量子化装置。 - 【請求項２】前記目標ベクトル生成手段は、ｍ−１段目
の形状ベクトル符号帳から形状ベクトルを探索する際に
用いる最適利得を前記仮の利得として用いることを特徴
とする請求項１記載のベクトル量子化装置。 - 【請求項３】前記目標ベクトル生成手段は、ｍ−１段目
の形状ベクトル符号帳から形状ベクトルを探索する際に
用いる最適利得と前記利得ベクトル符号帳内の１つ以上
のｍ−１要素値とを用いて前記仮の利得を設定すること
を特徴とする請求項１記載の利得形状ベクトル量子化装
置。 - 【請求項４】前記目標ベクトル生成手段は、前記利得ベ
クトル符号帳に含まれる利得ベクトルの対応する１つ以
上の利得を前記仮の利得として用いることを特徴とする
請求項１記載の利得形状ベクトル量子化装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06522694A JP3228389B2 (ja) | 1994-04-01 | 1994-04-01 | 利得形状ベクトル量子化装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP06522694A JP3228389B2 (ja) | 1994-04-01 | 1994-04-01 | 利得形状ベクトル量子化装置 |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001215842A Division JP3420222B2 (ja) | 2001-07-16 | 2001-07-16 | 利得形状ベクトル量子化方法とこれを用いた音声符号化方法及び装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07273660A JPH07273660A (ja) | 1995-10-20 |
| JP3228389B2 true JP3228389B2 (ja) | 2001-11-12 |
Family
ID=13280800
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP06522694A Expired - Lifetime JP3228389B2 (ja) | 1994-04-01 | 1994-04-01 | 利得形状ベクトル量子化装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3228389B2 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2914305B2 (ja) * | 1996-07-10 | 1999-06-28 | 日本電気株式会社 | ベクトル量子化装置 |
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-
1994
- 1994-04-01 JP JP06522694A patent/JP3228389B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH07273660A (ja) | 1995-10-20 |
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