JP5013627B2 - 信号の低複雑度組み合わせコーディングのための装置および方法 - Google Patents

Description

本発明は一般的にはベクトルのコーディングに関し、より詳細には、ベクトルの低複雑度組み合わせ階乗パルスコーディングに関する。

音声、オーディオ、画像、ビデオおよび他の信号のベクトル量やマトリクス量をコーディングする方法が公知である。参照して本明細書に組み込むパン（Ｐｅｎｇ）らによる米国特許第６，２３６，９６０号に記載されているこのような方法のひとつが、階乗パルスコーディング（Ｆａｃｔｏｒｉａｌ Ｐｕｌｓｅ Ｃｏｄｉｎｇ：ＦＰＣ）として周知である。ＦＰＣは、合計でＭビットを用いてベクトルｘ_ｉをコーディングすることが可能であるが、前提条件は、

、およびベクトルｘ_ｉの値がすべて、−ｍ≦ｘ_ｉ≦ｍとなるような整数であることであり、式中ｍは単位振幅パルスの総数であり、ｎはベクトル長である。全Ｍビットを用いて、最大限に効率的にＮ個の組み合わせをコーディングし、組み合わせの理論的に最小数を与える以下の式、

が成立する。この式の場合、Ｆ（ｎ，ｄ）は、

によって与えられるｎ個の位置上でのｄ個の非ゼロベクトル要素の組み合わせの数であり、Ｄ（ｍ，ｄ）は、ｍ個の全単位パルスが

によって与えられるとした場合に、ｄ個の非ゼロベクトル要素の組み合わせの数であり、２^ｄは、ｄ個の非ゼロベクトル要素の極性（符号）を表すために必要な組み合わせを表す。項ｍｉｎ（ｍ，ｎ）は、単位振幅パルス（ｕｎｉｔ ｍａｇｎｉｔｕｄｅ ｐｕｌｓｅ）の数ｍがベクトル長ｎを超えた場合を想定している。この形式のベクトルをコーディングおよびデコーディングする方法および装置の全体は、従来技術に詳述されている。さらにこのコーディング方法の実用例が、３ＧＰＰ２規格Ｃ．Ｓ００１４−Ｂに記載されているが、ここで、ベクトル長ｎ＝５４、単位振幅パルスの個数ｍ＝７で、Ｍ＝３５ビットコード語となる。

ｎやｍのこれらの値は、なんら不条理な複雑度の重荷となるものではないが、これより大きい値になると、特に、メモリと計算上の複雑度をできる限り低く保つことが必要とされるモバイル携帯機器には即座に問題を引き起こしかねない。たとえば、ある応用分野（オーディオのコーディングなど）にこのコーディング方法を用いるには、ｎ＝１４４、ｍ＝２８以上の値が必要となる。このような状況下では、従来技術による方法を用いた組み合わせ式Ｆ（ｎ，ｄ）を生成するためのコストはあまり高すぎて実用的ではない。

このコストをさらに詳しく見ると、式３は、

と書き換えられる。これを直接実現しようとすると問題が発生するが、それは、Ｆ（１４４，２８）では、９９ビットの商（ｑｕｏｔｉｅｎｔ）を生成するには分子の精度が１９７ビットで分母の精度が９８ビットである必要があるからである。今日の携帯機器で用いられる大抵のデジタル信号プロセッサ（ｄｉｇｉｔａｌ ｓｉｇｎａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｏｒｓ：ＤＳＰｓ）では、一般的に１６ビット×１６ビットの乗算しかサポートしていないため、特殊な多倍精度乗算／除算ルーチンを用いる必要がある。このようなルーチンでは、一般にｋ次の倍数／累算（ＭＡＣ）演算を必要とする一連のネスティングされた乗算／累算演算を必要とし、ここでｋはオペランド中にある１６ビットセグメントの数である。１９７ビットのオペランドの場合、

である。したがって、１９７×１６ビットの乗算単独の実行でも、最小で１３のＭＡＣ演算とシフト演算およびストア演算が必要となる。分母の項は同様に計算して、９８ビットの結果となる。加えて、１９７／９８ビットの除算が必要であるが、これは極めて複雑な演算であり、式５の階乗関係式をすべて計算するには、かなりの量のリソースが必要となる。

複雑度を軽減するには、式５を書き直して、除算を次のように分割して次式を生成すればよい。

この式で、除算のダイナミックレンジは縮小するが、残念なことに、３、７、９などによる除算を正確に表すには商の分解能をあげる必要がある。この構造に対処するために、結果が整数となることを保証するには丸め演算も必要となる。高精度の除算が多く存在することを考えれば、この実施方法ではｍおよびｎが大きい値の場合に複雑度の問題を適切に解決することはないし、また、精度誤差が累積して不正確な結果となる可能性もある。

さらに別の実施例では、式５を次のように再編成してもよい。

この式を左から右に評価すると、その結果は常に整数値となる。この方法では精度およびダイナミックレンジの問題をある程度制御するが、ｍおよびｎが大きい場合にはやはり多倍精度の乗算と除算を広範囲に用いる必要がある。

最後に、計算の複雑度を最小化するには、参照テーブルにすべての階乗組み合わせを事前計算してストアしておくのがよいかもしれない。こうしておけば、Ｆ（ｎ，ｍ）のすべての値を単にｎ×ｍマトリクスにストアしておいて、わずかなプロセッササイクルでメモリから適当に検索すればよい。しかしながら、この方式の問題点は、ｎおよびｍが大きくなるに連れて、関連するメモリ要件も大きくなることである。前の例を参照すると、Ｆ（１４４，２８）では、

のストレージが必要となり、これは、ほとんどのモバイル携帯機器にとっては不条理な値である。

したがって、ベクトルの低複雑度組み合わせ階乗パルスコーディングのための方法および装置に対する必要性が存在する。

上記の必要性を解決するため、本明細書に、ベクトルの低複雑度組み合わせコーディングの方法および装置を提供する。エンコーダの動作中に、信号ベクトル（ｘ）を受信する。第１の多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ）を、エンコードされる信号ベクトルに基づいて生成する。仮数オペランドと指数オペランドを生成する。仮数オペランドと指数オペランドは双方とも、エンコードされる信号ベクトルに基づく第２の多倍精度オペランドを表している。Ψ’_ｋの一部分を修正するために指数オペランドに基づいて選択する。Ψ’_ｋの一部分を仮数オペランドに基づいて修正して、修正済みの多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ＋１）を生成する。最終的に、多倍コード語を生成して、対応するデコーダで用いるようにする。

本発明には、ベクトル（ｘ）からコード語（Ｃ）をエンコードするエンコーダを操作する方法がその範囲に含まれる。この方法には、エンコードされるベクトルｘを受信するステップと、第１の多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ）をｘに基づいて生成するステップと、仮数オペランド（Ｍ）および指数オペランド（ｈ）を生成するステップとが含まれる。仮数オペランドおよび指数オペランドは、エンコードされる信号ベクトルに基づく第２の多倍精度オペランド（Ｆ’（ｐ_ｋ，ｋ））を表している。次に、Ψ’_ｋの一部分を修正するために指数オペランドに基づいて選択し、このΨ’_ｋの一部を仮数オペランドと位置インジケータに基づいて修正して、修正済みの多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ＋１）を生成する。最終的に、Ψ’_ｋ＋１に基づいてコード語（Ｃ）を生成する。

本発明にはさらに、エンコードされるベクトルｘを受信するステップと、第１の多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ）をｘに基づいて生成するステップと、仮数オペランド（Ｍ）および指数オペランド（ｈ）を生成するステップとを実行する組み合わせコーディング回路を備えるエンコーダがその範囲に含まれる。仮数オペランドと指数オペランドは、エンコードされる信号ベクトルに基づく第２の多倍精度オペランド（Ｆ’（ｐ_ｋ，ｋ））を表している。次に、Ψ’_ｋの一部分を修正するために指数オペランドに基づいて選択し、このΨ’_ｋの一部を仮数オペランドと位置インジケータに基づいて修正して、修正済みの多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ＋１）を生成する。最終的に、Ψ’_ｋ＋１に基づいてコード語（Ｃ）を生成する。

本発明には、コード語（Ｃ）からベクトル（ｘ）を生成するデコーダを操作する方法がその範囲に含まれる。この方法には、コード語（Ｃ_π）を受信するステップと、第１の多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ＋１）をＣ_πに基づいて生成するステップと、仮数オペランド（Ｍ）および指数オペランド（ｈ）を生成するステップとが含まれる。仮数オペランドと指数オペランドは、コード語に基づく第２の多倍精度オペランド（Ｆ’（ｐ_ｋ，ｋ））を表している。Ψ’_ｋ＋１の一部分を修正するために指数オペランドに基づいて選択し、このΨ’_ｋ＋１の一部を仮数オペランドと位置インジケータに基づいて修正して、修正済みの多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ）を生成する。ベクトルｘの（ｋ−１）番目の非ゼロ要素の位置ｐ_ｋ−１をデコードして、ベクトル（ｘ）を位置ｐ_ｋ−１に基づいて生成する。

本発明にはさらに、コード語（Ｃ_π）を受信するステップと、第１の多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ＋１）をＣ_πに基づいて生成するステップと、仮数オペランド（Ｍ）および指数オペランド（ｈ）を生成するステップとを実行する組み合わせコーディング回路を備えるデコーダがその範囲に含まれる。仮数オペランドと指数オペランドは、コード語に基づく第２の多倍精度オペランド（Ｆ’（ｐ_ｋ，ｋ））を表している。Ψ’_ｋ＋１の一部分を修正するために指数オペランドに基づいて選択し、このΨ’_ｋ＋１の一部分を仮数オペランドと位置インジケータに基づいて修正して、修正済みの多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ）を生成する。ベクトルｘの（ｋ−１）番目の非ゼロ要素の位置ｐ_ｋ−１をデコードして、ベクトル（ｘ）を位置ｐ_ｋ−１に基づいて生成する。

エンコーダのブロック図である。 コード語の生成を示す図である。 デコーダのブロック図である。 図１及び図３の組み合わせ関数発生器の動作を示すフローチャートである。 図１のエンコーダの動作を示すフローチャートである。 図３のデコーダの動作を示すフローチャートである。 図１の組み合わせコーディング回路の動作を示すフローチャートである。 図３の組み合わせデコーディング回路の動作を示すフローチャートである。

ここで図面を見ると（同じ番号は同じ構成要素を示している）、図１はエンコーダ１００のブロック図である。エンコーダ１００は、ベクトル発生器１０２と、組み合わせコーディング回路（コーダ）１０６と、組み合わせ関数発生器１０８と、他のコーディング回路１０４とを備えている。動作中、コーディングされる入力信号がベクトル発生器１０２に受信される。当技術分野において周知であるように、入力信号には、音声、オーディオ、画像、ビデオおよび他の信号などの信号が含まれている。

ベクトル発生器１０２は入力信号を受信して、ベクトルｘ_ｉを生成する。ベクトル発生器１０２は、これに限られないが、パン（Ｐｅｎｇ）らが記載しているようなコード励起線形予測（Ｃｏｄｅ−Ｅｘｃｉｔｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ：ＣＥＬＰ）音声コーディング、離散フーリエ変換（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：ＤＦＴ）、離散コサイン変換（Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：ＤＣＴ）および修正離散コサイン変換（Ｍｏｄｉｆｉｅｄ Ｄｉｓｃｒｅｔｅ Ｃｏｓｉｎｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：ＭＤＣＴ）に基づいた方法を含むオーディオ、画像およびビデオのための変換ドメインコーディング、ウェーブレットに基づいた変換コーディング、直接時間ドメインパルスコード変調（ＰＣＭ）、差分ＰＣＭ、適応差分ＰＣＭ（ＡＤＰＣＭ）または、当技術分野において周知であるサブバンドコーディング技法のファミリの内のいずれかを含むエンコーディングパラダイムのうちの任意数のものを含む。これらの上記形態のうちの実質的にどの信号ベクトルでも本発明にしたがって処理すれば利点となる。

組み合わせコーディング回路１０６は、ベクトルｘ_ｉを受信し、階乗パルスコーディングを用いてコード語Ｃを生成する。上述したように、階乗パルスコーディングでは、合計でＭビットを用いてベクトルｘ_ｉをコーディングすることが可能であるが、前提条件は、

、及びベクトルｘ_ｉの値がすべて、−ｍ≦ｘ_ｉ≦ｍとなるような整数であることであり、式中ｍは単位振幅パルスの総数であり、ｎはベクトル長である。上述したように、ｍとｎが大きい値になると、特に、メモリと計算上の複雑度をできる限り低く保つことが必要とされるモバイル携帯機器には即座に問題を引き起こしかねない。

この問題点を解決するため、組み合わせ関数発生器１０８は、Ｆ’（ｎ，ｄ）を生成する低複雑度技法を利用する。次に、組み合わせコーディング回路１０６がＦ’（ｎ，ｄ）を利用して、コード語Ｃを生成する。回路１０８は、比較的低分解能の近似（精度ビット）の階乗組み合わせＦ’（ｎ，ｄ）を利用するが、これは、有効なコード語の生成を可能とするのに十分な精度を提供するだけである。すなわち、ある特性が維持される限り、関数Ｆ（ｎ，ｄ）を適当に近似するだけで、結果得られるコード語が一意にデコーディング可能であることを保証するに十分である。Ｆ’（ｎ，ｄ）をどのように生成するかを説明するために、最初に、Ｆ（ｎ，ｄ）の適切な近似である関数Ｆ’（ｎ，ｄ）を導出する。第一のステップでは、式５の任意のベースａの対数を取って、配列し直した項の逆ｌｏｇベースａを取る。

式中、関数ｅｘｐ_ａ（ｋ）＝ａ^ｋである。次に、関数Ｐ（ｉ）、Ｑ（ｄ）およびＲ（ｋ）を定義して、次式のように式８に代入する。

式中、Ｐ（ｉ）＝ｌｏｇ_ａ（ｉ）、

およびＲ（ｋ）＝ｅｘｐ_ａ（ｋ）＝ａ^ｋである。

しかしながら、本発明の好ましい実施形態によれば、結果得られるコード語が一意にデコーディング可能であるようにするために、Ｆ（ｎ，ｄ）とＦ’（ｎ，ｄ）が等価である必要はない。これが成立するための十分条件は次の２つの式だけである。

および

第一の条件では、制約は単に、Ｆ’（ｎ，ｄ）＜Ｆ（ｎ，ｄ）の場合、コードスペースがオーバーラップし、その結果、特定のコード語を生成することが可能な入力が２つ以上存在することになり、このため、このコード語は一意にデコーディング可能ではないと述べている。第二の条件は、所与のｎとｄの「誤差」は、米国特許第６，２３６，９６０号でパン（Ｐｅｎｇ）らが述べた再帰的な関係の前の要素と関連する誤差の項の合計以上でなければならないことを述べている。Ｆ（ｎ，ｄ）＝Ｆ（ｎ−１，ｄ）＋Ｆ（ｎ−１，ｄ−１）と示すことが可能であるが、これは、組み合わせ式が

にまさに等しい場合にのみ真である。しかしながら、式１１の不等式で十分であるとはいえ、ｎとｄのすべての値に対して必ずしも真であるとは言えない。このような値に対して、Ｆ（ｎ，ｄ）は、パン（Ｐｅｎｇ）らの式３１から導出された別の不等式を満足するが、これは次式で与えられる。

この場合、式１１は、ある（ｍ，ｋ）、（ｍ≦ｎ）、（ｋ≦ｄ）に対して厳密な不等式を満たす必要がある、すなわち、次式を満たす必要がある。

式９に戻って、次に、関数Ｐ’（ｉ）、Ｑ’（ｄ）およびＲ’（ｋ）を作成してＦ’（ｎ，ｄ）を生成するが、ここで、オリジナルの関数の低複雑度近似を取って次式のようにした。

また、式１０および式１１の条件が満たされる。Ｐ’（ｉ）を考慮すると、Ｐ’（ｉ）≧ｌｏｇ_ａ（ｉ）（ｉ∈［１，２，・・・，ｎ］）となるように関数を近似させたいところである。ａ＝２としてＰ’（ｉ）を３２ビットの精度に制限すると、その結果、演算は携帯モバイル機器で容易に実施可能となるが、これは、ほとんどのＤＳＰで単一サイクルでの３２ビットの加算がサポートされているからである。したがって、次のように定義する。

式中、ｌ（ｉ）は、ｉの関数として変化する移動係数である。好ましい実施形態では、ｌ（ｉ）＝ｌ＝２１であるが、他の値の集合も可能である。この例の場合、係数２^ｌは左にｌビット分移動させることと等価であり、これによって、床関数

から端数ビットが除去され、一方、次に最も高い整数に丸められて、最終的に係数２^−ｌが結果を右にｌビットだけ戻して移動させる。この方法を用いると、すべてのｉ≧１に対してＰ’（ｉ）≧ｌｏｇ_２（ｉ）となり、また、たった３２ビットを用いるだけで十分なダイナミックレンジと精度が得られるが、これは、ｌｏｇ_２ドメインでの正の整数の分解能が９ビットであるため、５１２ビットの数を表すことが可能であるからである。これらの値をリアルタイムで計算するという複雑度を避けるために、Ｆ（１４４，２８）の例の場合のたった１４４×４バイトというメモリを用いて事前計算してテーブルにストアすることが可能である。Ｑ（ｄ）を近似させる際に同様の方法を用いると、次式が得られる。

式中、床関数

を用いるが、これは、合計から個数を減算するためである。こうすることによって、Ｑ’（ｄ）が寄与してＦ’（ｎ，ｄ）≧Ｆ（ｎ，ｄ）が保証されるように

となることが保証される。ｌ（ｊ）は、ｍおよびｎの配列次第で多くの値をとることが可能であるが、好ましい実施形態では、可変の移動係数に対してｌ（ｊ）＝ｌ＝１４という値を用いている。Ｐ’（ｉ）と同じように、Ｑ’（ｄ）も、Ｆ（１４４，２８）の例の場合のたった２８×４バイトというメモリを用いて事前計算してテーブルにストアすることが可能である。Ｒ’（ｋ）を定義するには、最初にｋを次のように定義する必要がある。

Ｐ’（ｉ）とＱ’（ｄ）を上記のように定義すると、ｋは、８ビットの符号なし整数成分ｋ_ｉおよび２４ビットの端数成分ｋ_ｆを有する３２ビットの数であることが望ましい。これを用いて、ｋ＝ｋ_ｉ＋ｋ_ｆとし、次にベース２の逆対数を取って２^ｋ＝２^ｋｉ２^ｋｆとしてＲ’（ｋ）≧ｅｘｐ_２（ｋ）＝２^ｋを導出する。次に、テイラー級数展開を用いて、Ｋ_ｆ＝２^ｋｆで代表されるように所望の精度で端数成分を推定し、天井関数を用いて結果を丸め、その結果を適切に移動して、多倍精度結果（ｌ個のみの有効ビットを有する）を形成し、これで、

とするが、式中、２^ｋｉはテイラー級数展開の結果に適用される整数移動係数である。式中、ｌはＲ’（ｋ）≧２^ｋを保証するために式１５と１６に同様に用いられる移動係数である。しかしながら、Ｒ’（ｋ）は効率的なリアルタイム演算目的で実際に事前計算することは不可能であるため、再構成された信号ベクトルが入力された信号ベクトルに正確に適合することを保証するためにエンコーダとデコーダの双方で必要とされる演算を正確に指定する際には特に注意が必要である。式中、Ｒ’（ｋ）は、正確にｌビットで表すことが可能な

を左へ移動することによって得られる。

上記において、関数Ｐ’（ｉ）、Ｑ’（ｄ）およびＲ’（ｋ）を、個々の関数の推定値がそれぞれ、結果としてＦ’（ｎ，ｄ）≧Ｆ（ｎ，ｄ）となることを保証するように選択されている。しかしながら、集合効果がこの条件を満足すれば十分である。たとえば、Ｐ’（ｉ）およびＱ’（ｄ）は上記の通りで良いが、Ｒ’（ｋ）はＲ’（ｋ）≒２^ｋ関数とすればより便利となるが、これは、最下位ビットを切り捨てまたは丸め、これで、Ｒ’（ｋ）がｋがある値の場合には２^ｋ未満となるようにするものである。これは、この効果がＰ’（ｉ）およびＱ’（ｄ）の影響よりも小さく、式１０および式１１の特性が真である限りは問題ない。

また、Ｐ’（ｉ）、Ｑ’（ｄ）およびＲ’（ｋ）がどのような関数でも、式１０および式１１の特性が満足される限り、一般性を失うことなく用いることができる。しかしながら、用いる精度があまりに低いとビットレートが増大しかねないことに注意しなければならない。また、ビットレートと複雑度には固有のトレードオフがあり、ｍおよびｎの値が大きい場合、複雑度を著しく低減するためには、１ビットまたは２ビットの増加は適当なトレードオフである。

組み合わせコーディング回路１０６での位置とサイズの部分コード語Ｃの形成を次に述べる。p＝｛ｐ_１，ｐ_２，・・・，ｐ_ｖ｝を非ゼロパルス位置（増加数）としμ＝｛ｍ_１，ｍ_２，・・・，ｍ_ｖ｝をベクトルｘ内のそれぞれの位置での大きさとする。パルス位置のコードは次式で与えられる。

また、パルス振幅のコードは次式で与えられる。

したがって、これらのコード語を形成するにはｖ個とｖ−１個の多倍精度数を加える必要がある。デコーダでは同じような減算が必要である。これらの演算もまた、ｎおよびｍが大きい場合にはＦＰＣ方法の複雑度を増大させることになる。多層埋め込みコーディングシステムの場合でのオーディオ信号のエンコーディング／デコーディングを考えてみる。この技法は、多層システムの３つの層での残余誤差信号の変換物をエンコーディングするのに用いられる。２０ｍｓのブロックのサイズをｎ＝２８０とし、すべての層で同じであるとする。エンコーディング用のパルスの数は、それぞれの層のビットレートによって異なる。それぞれの層で８ｋｂｐｓ、１６ｋｂｐｓまたは３２ｋｂｐｓであれば、それぞれ２０ｍｓのブロックのコーディングには１６０ビット、３２０ビット、６４０ビットが必要となる。ＦＰＣ技法を用いると、２８０という長さを有するブロックは、それぞれ層当たり１６０ビット、３２０ビット、６４０ビットに対して２８パルス、７４パルス、２３０パルスを用いてコーディング可能である。式（１９）および式（２０）での多倍精度演算は、一般に１６ビット語で動作するデジタル信号プロセッサで実行される。したがって、１６０ビットのコード語を形成するには、１０語を超えると追加演算が必要となり、６４０ビットのコード語を形成するには、４０語を超えると追加演算が必要となる。各々の追加演算で４単位（桁上げの発生、配列への移動、桁上げつきの加算）が必要となる。したがって、多倍システムのｐ層でｋビットのコード語をエンコーディング／デコーディングするには、

を必要とする。ｎ、ｍ、ｐの様々な値に対する、多倍精度加算／減算演算の複雑度を表１に示す。この表において、ＷＭＯＰＳとは毎秒での１００万の重み付け演算（Ｗｅｉｇｈｔｅｄ Ｍｉｌｌｉｏｎｓ ｏｆ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ）のことである。

表１から、ビットレートが倍になると、多倍精度加算の複雑度は６倍に増えることが分かる。

すでに述べたように、組み合わせ関数は、次式で与えられる近似関数で置換される。

式中、

であり、Ｒ’（ｋ）は次式で与えられるＲ’（ｋ）≒２^ｋの近似式である。

式中、ｋ＝ｋ_ｉ＋ｋ_ｆをｋの整数成分と端数成分とに分割すると、Ｋ_ｆ＝２^ｋ _ｆが、ｋの端数成分の低分解能テイラー級数展開式となる。上記の事前定義された関数Ｑ’（ｒ）とＲ’（ｋ）とに基づいて、Ｐ’（ｉ）が最初に得られ、これで、次式の一意のデコーディング可能性の不等式、

がｎおよびｄのすべての値に対して満足される。

式（１９）および式（２０）に戻って、実際の関数Ｆの代わりに近似関数Ｆ’を置換すると、次式が得られる。

式（２３）で得られるバイナリ表示Ｆ’（ｎ，ｒ）は、ｋ＞ｌ_Ｒの場合にはｋ_ｉ−ｌ_Ｒ個の終端ゼロを有する。Ｆ’（ｎ，ｒ）は、ｌ_Ｒビットの数を左に移動（ｈ＝ｋ_ｉ−ｌ_Ｒだけ移動）することによって多倍精度数として得られたものである。Ｆ’（ｐ_ｋ，ｋ）のｈ個の終端ビットはゼロであるので、コード語のこれらのｈ個の終端ビットは、Ｆ’（ｐ_ｋ，ｋ）を式（２５）中の既存の部分和に加算すれば影響されることはない。この特性を効率的に用いるには、Ｆ’（ｐ_ｋ，ｋ）を擬似浮動小数点形式で計算する、すなわち、Ｒ’（ｋ）がｌ_Ｒビットの仮数（Ｍ）と対応する非ゼロ指数（ｈ）とを出力する。ｌ_Ｒビットの仮数（Ｍ）は次のように定義される。

また、指数ｈは次のように定義される。

式中、式２５および式２６中の合計では、

個の語は、Ｆ’（ｐ_ｋ，ｋ）を部分和に加算すれば影響されないという事実を容易に用いることが可能である。

上記の方法では、複雑度が幾分か軽減される。しかしながら、それでも演算で発生した桁上げは、コード語の終わりまで伝播しなければならない。その結果、Ｆ’（ｋ，ｒ）がある特性を満足すれば、桁上げはコード語全体のより小さい部分に伝播するだけでよいことがわかる。

第一に、正確に組み合わせ関数Ｆ（ｐ_ｋ，ｋ）が（式（１９）中でのように）加算され、合計がｋの昇順で計算されるのであれば、１つの余剰の語に桁上げが伝播されることになるということを次のように見極める。

すなわち、Ｆ（ｐ_ｋ，ｋ）が加算される部分和Ψ_ｋは次式で与えられる。

多倍精度オペランドΨ_ｋはＦ（ｐ_ｋ，ｋ−１）未満であることがわかる。Ｆ（ｐ_ｋ，ｋ）に対するy_ｋの最大比率はｋ／（ｐ_ｋ−ｋ＋１）未満である。この比率はまた、ｋの最大可能値でもあるｋ＝ｐ_ｋ＋１の場合には無限大である。Ｆ（ｐ_ｋ，ｐ_ｋ＋１）＝０であるため、この特殊な場合には桁上げを伝播させる必要はない。ｋが他の値の場合、この比率はｎおよびｍのうちのどちらか小さい方以下である。したがって、次式となる。

ｍｉｎ（ｍ，ｎ）は３２７６８未満であるから、上記の合計では、桁上げを余剰の１語を超えて伝播させることはない。これは、順序付けられた合計（２９）中の組み合わせ関数をそのまま用いれば、たった１つの余剰の語に桁上げを伝播するという効果が得られることを示唆するが、組み合わせ関数そのままでは、終端のゼロという利点がなく、したがって、Ｆ（ｐ_ｋ，ｋ）の全長にわたって加算が実行される。

明らかに、一意のデコーディング可能性および終端のゼロを有することに加えて、式（２９）中のＦ’（ｐ_ｋ，ｋ）の順序付けされた合計では桁上げを伝播させる必要がないように近似関数Ｆ’（ｐ_ｋ，ｋ）を設計することが好まれる。Ｆ’（ｐ_ｋ，ｋ）が加算される部分和（第一の多倍精度コード語）が次式で与えられることがわかる。

これは、Ｆ’（ｐ_ｋ，ｋ−１）未満である。したがって、次の不等式：

は、次式のようにＦ’（ｐ_ｋ，ｋ）をΨ’_ｋに加算すれば、Ψ’_ｋ＋１（修正された多倍精度コード語）が生成され、

桁上げはたった１つの余分の語に伝播するだけでよい。このことは、式（２１）、式（２２）、および式（２３）によって定義されたＦ’（ｎ，ｒ）に対して実験的に決定されている。一意のデコーディング可能性不等式だけではなく、次の部分和不等式も満足させる必要がある。すなわち、

一意のデコーディング可能性不等式がｎ＜ｐ_ｋの場合に対して成立すると、次式となることがわかる。

したがって、次式を満足するＰ’（ｉ）を生成すれば十分である。

式中、近似組み合わせ関数Ｆ’は次のことを満足する。
１．一意のデコーディング可能性不等式
２．終端ゼロ特性
３．部分和不等式
したがって、これらの関数を、多倍精度のコード語全体の非常に小さい部分集合（１０、２０または３０語のうちのたった３語）だけを修正することによって、階乗パッキングコード語の構築に用いることが可能である。この小さい部分集合は、修正される多倍精度コード語中の語を特定する整数ｗ _ｌ およびｗ_ｕによって定義される位置インジケータによって表される。位置インジケータは次のように計算される。

式中、１６は語長であり、ｌ_Ｒ＝１６は仮数の長さとして選ばれている。多倍精度コード語（Ｃ_π）の語であるｗ _ｌ からｗ_ｕは仮数Ｍに基づいて修正されている。ここで、多倍精度コード語は次式である。

デコーダでは、Ψ’_ｋ＋１＝Ψ’_ｋ＋Ｆ’（ｐ_ｋ，ｋ）からＦ’（ｐ_ｋ，ｋ）を減算する。合計で用いたような引数を用いると、関数Ｆ’が上述の３つの特性を満足すれば、デコーディング中でも、コード語全体の非常に小さい部分集合だけを修正するだけでよいことがわかる。デコーダでは、ｐ_ｋ−１は次のように得られる。

従来技術による方法を用いて位置と大きさをエンコーディング／デコーディングする複雑度を表１に示した（複雑度は、合計と減算に対してしか示されていない。ここで複雑度は、Ｆ’を生成する複雑度を含んでいない）。多層埋め込みシステムの３層においてこの提案のエンコーディング／デコーディング方法を用いるとその結果、多倍精度加算／減算の複雑度がかなり軽減する。本発明を用いた場合の対応する複雑度を表２に示す。ここで、エンコーディングでより多くのパルス（より長いコード語）を用いると複雑度がより改善される。

非ゼロ位置の数のエンコーディング
ｌ_Ｒビットの仮数と指数を表示する形式もまた、非ゼロ位置の数をコーディングする際に利点がある。非ゼロ位置ｖの数の数値のコーディングは次式で与えられる。

二つの近似関数の乗算では、多倍精度形式より仮数と指数による形式の場合の方がはるかに容易になり得ることが簡単にわかる。しかしながら、その主な利点は、複雑度を軽減しようとして、ｌ_Ｒビットの仮数および指数表示を用いて、Ｆ’（ｎ，ｋ）およびＦ’（ｍ−１、ｋ−１）をそれぞれたった２つの語（そのｌ_Ｒビットの仮数の積とその指数の和もまた事前ストア可能である）を用いて事前ストアすることが可能であるという事実である。これによって、なんら深刻なＲＯＭの要件なしでｖを迅速にエンコーディングすることが可能となる。

エンコーダ１００の動作中は、組み合わせコーディング回路１０６が、エンコーディングされる信号ベクトル（ｘ）を受信する。第１の多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ）が、エンコーディングされる信号ベクトルに基づいて生成される。より具体的には、

となるが、式中、ｐ_ｉはベクトルｘの非ゼロ要素の位置である。仮数オペランド（

）と指数オペランド（ｈ＝ｍｉｎ（０，ｋ_ｉ―ｌ_Ｒ）が生成される。仮数オペランドと指数オペランドは双方とも、エンコーディングされる信号ベクトルに基づく第２の多倍精度オペランド（Ｆ’（ｐ_ｋ，ｋ））を表している。次に、回路１０６は修正されるΨ’_ｋの一部分を指数オペランドに基づいて選択する。上述したように、この部分は、修正される多倍精度コード語中の語を特定する整数ｗ _ｌ およびｗ_ｕによって定義される位置インジケータによって表される。位置インジケータは式（３８）に示すように計算される。次に、Ψ’_ｋの一部を仮数オペランドと位置インジケータに基づいて修正して、式（３４）中のように修正済み多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ＋１）を生成し、また、対応するデコーダで用いる目的で、多倍精度コード語を、式（３９）に示すように修正済み多倍精度オペランドに基づいて生成する。

図２に、上記の技法を介してコード語を生成する一例を示す。上記したように、

である。図２に示すように、Ψ’_ｋからΨ’_ｋ＋１に移る際には、多倍精度コード語の語３、４および５だけが修正される。修正予定であると選ばれる特定の語は、多倍精度コード語Ｃ_πから取られたｗ _ｌ からｗ_ｕ個の語であり、ｗ _ｌ およびｗ_ｕは指数ｈ＝５０に基づいており、そのため、次式のようになる：

Ψ’_ｋのｗ _ｌ 個の語は、仮数Ｍの最下位ビットである左に移動されたｈ−１６×ｗ _ｌ を加算することによって修正される。ｗ _ｌ ＋１から語ｗ_ｕ−１個の語は、仮数Ｍの次の１６ビットを加算することによって修正される。これら加算ではそれぞれ、桁上げ付き加算が実行され、次の段階のために繰越が発生する。語ｗ_ｕは前の加算からの繰越分だけを加算することによって修正される。式中、ｌ_Ｒ＝１６であり、ｗ_ｕ＝ｗ _ｌ ＋２である。デコーダでの場合、減算が加算の代わりに実行される。

図３は、デコーダ３００のブロック図である。図示するように、デコーダ３００は、組み合わせデコーディング回路３０６、信号再構築回路３１０、他のデコーディング回路３０４および組み合わせ関数発生器１０８を備えている。動作中、組み合わせコード語が、組み合わせデコーディング回路３０６によって受信される。組み合わせデコーディング回路３０６は、組み合わせ関数発生器にｎおよびｄを提供し、それに応答してＦ’（ｎ，ｄ）を受信する。次に、デコーディング回路３０６は、Ｆ’（ｎ，ｄ）に基づいてベクトルｘ_ｉを生成する。回路３０６は、回路１０６と同様に動作するが、加算の代わりに減算が実行されるという点で異なる。言い換えれば、Ψ’_ｋ＝Ψ’_ｋ＋１―Ｆ’（ｐ_ｋ，ｋ）となる。ベクトルｘ_ｉは信号再構築回路３１０に渡され、ここで、出力信号（たとえば、音声、オーディオ、画像、ビデオまたは他の信号）が、ｘ_ｉと他のデコーディング回路３０４からの他のパラメータとに基づいて生成される。より具体的には、他のパラメータには、特定の実施形態で使用中の信号コーディングパラダイムと関連する任意の数の信号再構築パラメータが含まれる。これらには、信号スケーリングとエネルギーパラメータ、およびスペクトル整形パラメータおよび／または合成フィルタパラメータが含まれるが、これに限られない。通常は、これらのパラメータは、最終的な出力信号を再現するように、エネルギーをスケーリングするおよび／または再構築された信号ベクトルｘ_ｉをスペクトル的に整形するために用いられる。

図４は、図１と図３の組み合わせ関数発生器の動作を示すフローチャートである。より具体的には、図４の論理の流れは、組み合わせ関数発生器１０８がＦ’（ｎ，ｄ）を生成するために必要なステップを示している。論理の流れはステップ４０２から始まり、ここで入力ｎおよびｄが受信される。ステップ４０３で、アキュムレータＡが０に設定される。ステップ４０４で、カウンタｉが、ｎ−ｄ＋１に等しくなるように設定される。ステップ４０６で、対数近似値Ｐ’（ｉ）がアキュムレータＡに加算される。ステップ４１０で、カウンタｉが１だけ増分される。ｉがｎより大きくなるまでステップ４０６およびステップ４１０がループ内で繰り返される。ステップ４１２でｉ＞ｎであるかを試験し、ｉがｎより大きくなればループを終了する。この段階では、アキュムレータには、組み合わせ関数Ｆ（ｎ，ｄ）の分子の対数近似値が入っている。組み合わせ関数Ｑ’（ｄ）の分母の対数近似値をステップ４１６でアキュムレータから減算して、組み合わせ関数の対数近似値を得る。ステップ４１８で、アキュムレータの指数近似値Ｒ’（Ａ）を取って、組み合わせ関数の近似値Ｂを生成する。ステップ４１４で、ＢをＦ’（ｎ，ｄ）として出力する。

図５は、図１のエンコーダの動作を示すフローチャートである。論理の流れはステップ５０１から始まり、ここで入力信号がベクトル発生器１０２によって受信される。上述したように、入力信号には、音声、オーディオ、画像、ビデオまたは他の信号が含まれる。ステップ５０３で、ベクトルｘ_ｉが生成されて組み合わせコーディング回路１０６に入力され、ここでｍとｄが決定されて組み合わせ関数発生器１０８に渡される。上述したように、ｍは単位振幅パルスの合計数（またはｘ_ｉの整数値成分の絶対値の和）であり、ｄはｘ_ｉの非ゼロベクトル要素の数である。ステップ５０５で、Ｆ’（ｎ，ｄ）が組み合わせ関数発生器１０８で生成されて組み合わせコーディング回路１０６に渡され、ここでベクトルｘ_ｉをコーディングして、組み合わせコード語Ｃを生成する（ステップ５０７）。上述したように、Ｆ’（ｎ，ｄ）は、Ｆ（ｎ，ｄ）中の関数Ｐ（ｉ）、Ｑ（ｄ）およびＲ（ｋ）を、式１０および式１１中の条件を満足するようにオリジナルの関数の低複雑度近似値で置換することによって生成される。

図６は、図３のデコーダの動作を示すフローチャートである。論理の流れはステップ６０１から始まり、ここで組み合わせコード語が組み合わせデコーダ３０６によって受信される。ステップ６０３で、ｎおよびｄが組み合わせデコーダ３０６から組み合わせ関数発生器１０８に渡され、Ｆ’（ｎ，ｄ）がデコーダ３０６に返される（ステップ６０５）。コード語がデコーダ３０６によってＦ’（ｎ，ｄ）に基づいてデコーディングされて（ステップ６０７）、ベクトルｘ_ｉを生成し、ｘ_ｉは信号再構築回路３１０に渡され、ここで、出力信号が生成される（ステップ６０９）。

図７は、組み合わせコーディング回路１０６の動作を示すフローチャートである。論理の流れはステップ７０１から始まり、ここで信号ベクトル（ｘ）が受信される。第１の多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ）が、エンコードされる信号ベクトルに基づいて生成される（ステップ７０３）。より詳細には、

であり、式中、ｐ_ｉはベクトルｘの非ゼロ要素の位置である。仮数オペランド（

）と指数オペランド（ｈ＝ｍｉｎ（０，ｋ_ｒ−ｌ_Ｒ）が生成される（ステップ７０５）。仮数オペランドと指数オペランドは双方とも、エンコーディングされる信号ベクトルに基づく第２の多倍精度オペランド（Ｆ’（ｐ_ｋ，ｋ））を表している。次に、回路１０６は修正されるΨ’_ｋの一部分を指数オペランドに基づいて選択する（ステップ７０７）。上述したように、この部分は、修正される多倍精度コード語中の語を特定する整数ｗ _ｌ およびｗ_ｕによって定義される位置インジケータによって表される。位置インジケータは式（３８）に示すように計算される。ステップ７０９で、Ψ’_ｋの一部を仮数オペランドと位置インジケータに基づいて修正して、式（３４）中のように修正済み多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ＋１）を生成し、また、ステップ７１１で、対応するデコーダで用いられる目的で、多倍精度コード語を、式（３９）に示すように修正済み多倍精度オペランドに基づいて生成する。

図８は、組み合わせデコーディング回路３０６の動作を示すフローチャートである。論理の流れはステップ８０１から始まり、ここでコード語（Ｃ_π）が受信される。第１の多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ＋１）が、受信されたコード語に基づいて生成される（ステップ８０３）。より具体的には、

であり、式中ｐ_ｉはベクトルｘの非ゼロ要素の位置である。仮数オペランド（

）と指数オペランド（ｈ＝ｍｉｎ（０，ｋ_ｉ−ｌ_Ｒ）が生成される（ステップ８０５）。仮数オペランドと指数オペランドは双方とも、コード語に基づく第２の多倍精度オペランド（Ｆ’（ｐ_ｋ，ｋ））を表している。次に、回路３０６は、修正されるΨ’_ｋ＋１の一部分を指数オペランドに基づいて選択する（ステップ８０７）。上述したように、この部分は、修正される多倍精度コード語中の語を特定する整数ｗ _ｌ およびｗ_ｕによって定義される位置インジケータによって表される。位置インジケータは式（３８）に示すように計算される。ステップ８０９で、Ψ’_ｋ＋１の一部を仮数オペランドと位置インジケータに基づいて修正して、Ψ’_ｋ＝Ψ’_ｋ＋１−Ｆ’（ｐ_ｋ，ｋ）のように修正済み多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ）を生成し、また、ステップ８１１で、ベクトルｘの（ｋ−１）番目の非ゼロ要素の位置ｐ_ｋ−１を、式（４０）中でのように修正済み多倍精度コード語に基づいてデコードする。ステップ８１３で、デコーディングされたベクトルｘをデコーディングされた位置ｐ_ｋ−１に基づいて生成する。

表１は、従来技術と比較して本発明と関連する複雑度の軽減状態を示す。ｍとｎのさまざまな値に対して、ビットの近接数ＭとＦ（ｎ，ｍ）に対するフレームあたりの関数コールの平均数とが与えられている。これらの例の場合、フレーム長のインターバルは２０ｍｓであり、これは毎秒５０フレームという率に相当する。複雑度比較の尺度単位は、毎秒での１００万の重み付け演算数、すなわちＷＭＯＰＳである。コンピュータシミュレーションを用いて、制限された精度固定小数点ＤＳＰ上で実行されたとして、複雑度の推定値を生成する。これらの例の場合、適宜多倍精度ライブラリを用い、また、各々の基本命令に適当な重みを割り当てた。たとえば、乗算と加算には、１つの演算の重みを与え、基本除算と超越（たとえば２^ｘ）演算には、２５演算という重みが与えられた。表から、Ｆ’（ｎ，ｄ）を用いると、従来技術よりかなり複雑度が軽減されたことと、ｎおよびｍが増すのに比例して、複雑度が軽減することがわかる。この複雑度の軽減度は、Ｆ（１４４，６０）の場合の２桁高いが、ｎおよびｍがさらに増すに連れて増大し続けることが示されている。これは主として、従来技術で組み合わせ式を正確に実行するために必要とされるオペランドの精度が増大するためである。これらの演算は、ｍとｎが大きい値となる可能性があるベクトルをコーディングする方法としては複雑度の重荷が過度のものとなり、階乗パルスコーディングが実質的に消去されるという結果となることを証明している。本発明は、このタイプのコーディングにとって必要とされる複雑な組み合わせ式の推定値を生成するために小さいメモリ容量と結合した単一サイクル低精度演算しか必要としないようにすることによってこれらの問題を解決するものである。

以下のテキストと式は、広帯域拡散スペクトルデジタルシステムの向上可変レートコーデック、音声サービスオプション３、６８、および７０の第３世代パートナーシップ・プロジェクト２（３ＧＰＰ２）Ｃ．Ｐ００１４−Ｃ仕様のコーディングおよびこれへのデコーディングのための上記の技法を実施するものである。
４．１３．５ ＭＤＣＴ残存線スペクトル量子化
残存線スペクトルと呼ばれるＭＤＣＴ係数は、４．１１．８．３のＦＣＢ階乗コードブックと同様の方法で量子化される。基本的には、Ｎ＝^ｎＦＰＣ_ｍ個の可能な組み合わせの階乗コーディングは、長さｎのベクトルｖが特性

であり、すべての要素ｖ_ｉが整数値であれば実行可能である。すなわち、ｖの整数要素の絶対値の和がｍに等しい。この場合、Ｘ_ｋのエネルギー・スケーリング・バージョンをコーディングすることが望ましく、これで、

となるが、式中、γ_ｍはグローバルスケール係数であり、領域０〜１４３は周波数領域０〜３６００Ｈｚに対応している。この場合、ｍはＮＢ入力の場合で２８またはＷＢ入力で２３のいずれかとなり得る。上記の目的を実施するために用いられるγ_ｍの値は、次の擬似コードにしたがって繰り返して決定される（非ゼロ‖Ｘ_ｋ‖^２の場合）。

量子化された残存線スペクトルＸ_ｃｃが次のように計算される、

まれな場合であるが、ｍとｍ’が互いに異なる値であれば、線スペクトルは、量子化された線スペクトルＸ_ｃｃに単位値を加算または減算することによって修正しなければならない。これによって、結果としての線スペクトルが階乗コーディング方法を用いて正確にコーディングされることが保証される。線スペクトルＸ_ｃｃを表す出力インデックスは、指定されたＲＬＳＩＤＸである。このインデックスは、^１４４ＦＰＣ_２８の場合には１３１ビット含み、^１４４ＦＰＣ_２３の場合には１１４ビット含んでいる。

Ｘ_ｃｃをエンコーディングおよびデコーディングすることに伴う複雑度という問題を解決するために、標準の組み合わせ関係式Ｆ（ｎ，ｒ）＝^ｎＣ_ｒ＝ｎ！／ｒ！（ｎ−ｒ）！の代わりに低分解能組み合わせ近似関数Ｆ’（ｎ，ｒ）を用いなければならない。特に、エンコーダとデコーダは双方とも、ベクトルＸ_ｃｃを一意にエンコーディング／デコーディングする目的に対して十分である、特性Ｆ’（ｎ，ｒ）≧Ｆ（ｎ，ｒ）と特性Ｆ’（ｎ，ｒ）≧Ｆ’（ｎ−１、ｒ）＋Ｆ’（ｎ−１、ｒ−１）とを有する組み合わせ関数発生器Ｆ’（ｎ，ｒ）を利用する。関数Ｆ’（ｎ，ｒ）は次式で与えられる。

式中、Ｐ’（ｉ）およびＱ’（ｒ）は、次式で与えられる３２ビットの参照テーブルであり、

および

式中、Ｒ’（ｋ）は次式で与えられる、関数Ｒ’（ｋ）≒２^ｋの多倍精度整数近似値である、

式中、ｋ＝ｋ_ｉ＋ｋ_ｆをｋの整数成分と端数成分とに分割すると、Ｋ_ｆ＝２^ｋｆが、ｋの端数成分のテイラー級数展開式となる。これらの演算によって、多倍精度の乗算と除算とを３２ビットの加算と２^ｋの低複雑度テイラー級数展開、次いで多倍精度シフト演算とで置換することによって組み合わせ式を計算する際に必要とされる複雑度がかなり軽減される。エンコーディング／デコーディング演算の他のすべての要素は４．１１．８．３中の要素と同様である。

本発明を特定の実施形態を参照して具体的に図示し説明したが、本発明の技術思想と範囲から逸脱することなく、本発明にさまざまな変更が可能であることが当業者に理解されるであろう。このような変更が添付の請求の範囲内であることを意図するものである。

Claims (9)

1. エンコーダにおいて、階乗パルスコーディングを用いて入力ベクトル（ｘ）からコード語（Ｃ）を生成する方法であって、
   エンコードされる前記入力ベクトル（ｘ）を受信するステップであって、前記入力ベクトル（ｘ）は、音声、オーディオ、画像、またはビデオ信号を含む、前記受信するステップと、
   前記入力ベクトル（ｘ）に基づいて、第１の多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ）を生成するステップであって、前記第１の多倍精度オペランド（Ψ’ _ｋ ）は、階乗パルスコーディングで用いられる組み合わせ関数の低解像度近似である近似関数（Ｆ’（ｐ _ｋ ，ｋ））の部分和である、前記第１の多倍精度オペランド（Ψ’ _ｋ ）を生成するステップと、
   仮数オペランド（Ｍ）および指数オペランド（ｈ）を生成するステップであって、前記仮数オペランド（Ｍ）および前記指数オペランド（ｈ）は、エンコードされる入力ベクトル（ｘ）に基づく前記近似関数（Ｆ’（ｐ_ｋ，ｋ））を表す、前記仮数オペランド（Ｍ）および指数オペランド（ｈ）を生成するステップと、
   修正される前記第１の多倍精度オペランド（Ψ’ _ｋ ）の一部分を前記指数オペランド（ｈ）に基づいて選択するステップと、
   前記第１の多倍精度オペランド（Ψ’ _ｋ ）の前記一部分を前記仮数オペランド（Ｍ）に基づいて修正して、修正済みの多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ＋１）を生成するステップと、
   前記修正済みの多倍精度オペランド（Ψ’ _ｋ＋１ ）に基づいて前記コード語（Ｃ）を生成するステップであって、前記コード語（Ｃ）は、前記音声、オーディオ、画像、またはビデオ信号をデコードする対応するデコーダにおいて用いるためのものである、前記コード語（Ｃ）を生成するステップと
   を含む方法。
2. 前記第１の多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ ）が、Ｆ’（ｐ_ｉ，ｉ）；１≦ｉ≦ｋを表す仮数オペランド（Ｍ）と指数オペランド（ｈ）の集合に基づいており、ｐ_ｉは、前記入力ベクトル（ｘ）の非ゼロ要素の位置である、請求項１に記載の方法。
3. 前記仮数オペランド（Ｍ）は、次式
   で与えられる、請求項１に記載の方法。
4. 前記指数オペランド（ｈ）が、ｋｉの関数である、請求項１に記載の方法。
5. 修正される前記第１の多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ ）の前記一部分が、整数ｗ _ｌ とｗ_ｕとで定義される位置インジケータによって表される、請求項１に記載の方法。
6. 前記整数ｗ _ｌ とｗ _ｕ とは、次式
   で与えられ、１６が語長であり、ｌ_Ｒが前記仮数オペランド（Ｍ）の長さである、請求項５に記載の方法。
7. 階乗パルスコーディングを用いてベクトル（ｘ）からコード語（Ｃ）を生成するためのエンコーダ（１００）であって、
   エンコードされるベクトル（ｘ）を受信するステップであって、前記ベクトル（ｘ）は、音声、オーディオ、画像、またはビデオ信号を含む、前記受信するステップと、
   前記ベクトル（ｘ）に基づいて第１の多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ）を生成するステップであって、前記第１の多倍精度オペランド（Ψ’ _ｋ ）は、階乗パルスコーディングで用いられる組み合わせ関数の低解像度近似である近似関数（Ｆ’（ｐ _ｋ ，ｋ））の部分和である、前記第１の多倍精度オペランド（Ψ’ _ｋ ）を生成するステップと、
   仮数オペランド（Ｍ）および指数オペランド（ｈ）を生成するステップであって、前記仮数オペランド（Ｍ）と前記指数オペランド（ｈ）は、エンコードされるベクトル（ｘ）に基づく前記近似関数（Ｆ’（ｐ_ｋ，ｋ））を表す、前記仮数オペランド（Ｍ）および指数オペランド（ｈ）を生成するステップと、
   修正される第１の多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ ）の一部分を前記指数オペランド（ｈ）に基づいて選択するステップと、
   第１の多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ ）の前記一部分を前記仮数オペランド（Ｍ）および位置インジケータに基づいて修正して、修正済みの多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ＋１）を生成するステップと、
   修正済みの多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ＋１ ）に基づいてコード語（Ｃ）を生成するステップであって、前記コード語（Ｃ）は、前記音声、オーディオ、画像、またはビデオ信号をデコードする対応するデコーダにおいて用いるためのものである、前記コード語（Ｃ）を生成するステップと
   を実行する組み合わせコーディング回路（１０６）を備えるエンコーダ（１００）。
8. デコーダにおいて、階乗パルスコーディングを用いて生成されたコード語（Ｃ）からベクトル（ｘ）を生成する方法であって、
   前記コード語（Ｃ_π）を受信するステップと、
   前記コード語（Ｃ_π ）に基づいて、第１の多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ＋１）を生成するステップと、
   仮数オペランド（Ｍ）および指数オペランド（ｈ）を生成するステップであって、前記仮数オペランド（Ｍ）と前記指数オペランド（ｈ）は、第２の多倍精度オペランド（Ｆ’（ｐ_ｋ、ｋ））を表し、前記第２の多倍精度オペランド（Ｆ’（ｐ _ｋ、 ｋ））は、階乗パルスコーディングで用いられる組み合わせ関数の低解像度近似である、前記仮数オペランド（Ｍ）および指数オペランド（ｈ）を生成するステップと、
   修正される第１の多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ＋１ ）の一部分を前記指数オペランド（ｈ）に基づいて選択するステップと、
   第１の多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ＋１ ）の前記一部分を前記仮数オペランド（Ｍ）および位置インジケータに基づいて修正して、修正済みの多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ）を生成するステップであって、前記修正済みの多倍精度オペランド（Ψ’ _ｋ ）は、前記第２の多倍精度オペランド（Ｆ’（ｐ _ｋ ，ｋ））の部分和である、前記修正済みの多倍精度オペランド（Ψ’ _ｋ ）を生成するステップと、
   ベクトル（ｘ）の（ｋ−１）番目の非ゼロ要素の位置（ｐ_ｋ−１ ）をデコードするステップと、
   前記位置（ｐ_ｋ−１ ）に基づいて前記ベクトル（ｘ）を生成するステップと、
   生成されたベクトル（ｘ）に基づいて、音声、オーディオ、画像、またはビデオ信号を含む出力信号を生成するステップと
   を含む方法。
9. 階乗パルスコーディングを用いて生成されたコード語（Ｃ）からベクトル（ｘ）を生成するためのデコーダ（３００）であって、
   コード語（Ｃ_π）を受信するステップと、
   コード語（Ｃ_π ）に基づいて第１の多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ＋１）を生成するステップと、
   仮数オペランド（Ｍ）および指数オペランド（ｈ）を生成するステップであって、前記仮数オペランド（Ｍ）および前記指数オペランド（ｈ）は、第２の多倍精度オペランド（Ｆ’（ｐ_ｋ，ｋ））を表し、前記第２の多倍精度オペランド（Ｆ’（ｐ _ｋ 、ｋ））は、階乗パルスコーディングで用いられる組み合わせ関数の低解像度近似である、前記仮数オペランド（Ｍ）および指数オペランド（ｈ）を生成するステップと、
   修正される第１の多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ＋１ ）の一部分を前記指数オペランド（ｈ）に基づいて選択するステップと、
   第１の多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ＋１ ）の前記一部分を前記仮数オペランド（Ｍ）および位置インジケータに基づいて修正して、修正済みの多倍精度オペランド（Ψ’_ｋ）を生成するステップであって、前記修正済みの多倍精度オペランド（Ψ’ _ｋ ）は、前記第２の多倍精度オペランド（Ｆ’（ｐ _ｋ ，ｋ））の部分和である、前記修正済みの多倍精度オペランド（Ψ’ _ｋ ）を生成するステップと、
   ベクトル（ｘ）の（ｋ−１）番目の非ゼロ要素の位置（ｐ_ｋ−１ ）をデコードするステップと、
   前記位置（ｐ_ｋ−１ ）に基づいて前記ベクトル（ｘ）を生成するステップと
   を実行する組み合わせコーディング回路（３０６）を備えるデコーダ（３００）。