JP5343032B2 - レベル・モードとラン・レングス/レベル・モードの間での符号化を適応させるエントロピー符号化 - Google Patents
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- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Description
コンピュータは、オーディオ情報を、オーディオ情報を表わす複数の数の連続として処理する。例えば、一つの数が、オーディオ・サンプルを表わすことが可能であり、それは、特定の時点における振幅値(すなわち、ラウドネス)である。サンプル深度(sample depth)、サンプリング・レート、およびチャネル・モードを含むいくつかのファクタ(factor)が、オーディオ情報の品質に影響を与える。
多くのコンピュータおよびコンピュータ網は、生のデジタル・オーディオを処理するリソースを欠いている。圧縮(符号化またはコーディングとも呼ばれる)は、情報をより低いビット・レートの形態に変換することによって、オーディオ情報の記憶および伝送の費用を低減する。圧縮は、ロスレス(lossless:損失がない)(品質が低下しない)、またはロッシー(lossy:損失がある)(品質が低下するが、ロスレス圧縮を超えたビット・レート低減が、より著しい)とすることが可能である。圧縮解除(復号化とも呼ばれる)が、圧縮された形態から元の情報の再構成されたバージョンを取り出す。
従来、オーディオ符号器は、様々な異なるロッシーの圧縮テクニック技術を使用する。このロッシーの圧縮テクニックは、通常、周波数変換、知覚モデル化/重み付け、および量子化を必要とする。対応する圧縮解除には、逆量子化、逆重み付け、および逆周波数変換を必要とする。
従来、オーディオ符号器は、様々な異なるロスレス圧縮テクニックの1つまたは複数を使用する。一般に、ロスレス圧縮テクニックには、ラン・レングス符号化、ハフマン符号化、および算術符号化が含まれる。対応する圧縮解除テクニックには、ラン・レングス復号化、ハフマン復号化、および算術復号化が含まれる。
Chenの特許に関するさらなる詳細については、特許自体を参照されたい。
図1は、説明する実施形態を実装することが可能な適切なコンピューティング環境(100)の一般化された例を示している。コンピューティング環境(100)は、本発明の使用または機能の範囲に関して何ら限定を示唆するものではない。というのは、本発明は、多種多様な汎用または特殊目的のコンピューティング環境において実装できるからである。
図2は、説明する実施形態を実装することが可能な一般化されたオーディオ符号器(200)を示すブロック図である。符号器(200)は、オーディオ・データの適応エントロピー符号化を行う。図3は、説明する実施形態を実装することができる一般化されたオーディオ復号器(300)を示すブロック図である。復号器(300)は、符号化されたオーディオ・データを復号化する。
一般化されたオーディオ符号器(200)は、選択器(208)、マルチ・チャネル・プリ・プロセッサ(210)、区分器/タイル構成器(partitioner/tile configurer)(220)、周波数変換器(230)、知覚モデル化器(perception modeler)(240)、重み付け器(weighter)(242)、マルチ・チャネル変換器(250)、量子化器(260)、エントロピー符号器(270)、コントローラ(280)、複合/純粋(mixed/pure)ロスレス符号器(272)および関連するエントロピー符号器(274)、ならびにビットストリーム・マルチプレクサ[「MUX」](290)を含む。符号器(200)のモジュールのいくつかについて以下に説明する。一部の実施形態における符号器(200)のその他のモジュールに関する説明については、関連出願データのセクションで言及している出願を参照されたい。
図3を参照すると、一般化されたオーディオ復号器(300)が、ビットストリーム・デマルチプレクサ[「DEMUX」](310)と、1つまたは複数の復号器(320)と、複合/純粋ロスレス復号器(322)と、タイル構成(tile configuration)復号器(330)と、逆マルチ/チャネル変換器(340)と、逆量子化器/逆重み付け器(350)と、逆周波数変換器(360)と、重ね合わせ器(overlapper)/追加器(adder)(370)と、マルチ・チャネル・ポスト・プロセッサ(380)とを含む。復号器(300)は、速度/品質制御または知覚モデル化のためのモジュールを含まないため、符号器(300)よりいくぶん単純である。復号器(300)のモジュールのいくつかについて以下に説明する。一部の実施形態における復号器(300)のその他のモジュールに関する説明については、関連出願データのセクションにおいて言及している出願を参照されたい。
入力シーケンスが単一の値(例えば、0)の多数の生起を含む場合、ラン・レベル符号化法が、しばしば、レベルの直接符号化よりも効果的である。ただし、ゼロでない量子化された変換係数がオーディオ・データ入力シーケンスにおいて、特に低い方の周波数で、一般的であるため、ラン・レベル符号化は、周波数範囲全体にわたって有効なわけではない。さらに、より高い品質のオーディオでは、ゼロでない量子化された変換係数が、高い方の周波数においてさえも、より一般的になる。(より高い品質のオーディオでは、量子化レベルは、通常、より小さい。)したがって、一部の実施形態では、図2の符号器(200)などの符号器が、オーディオ・データ入力シーケンスのある部分に関してラン・レベル符号化を使用し、そのシーケンスの別の部分に関してレベルの直接符号化を使用することができるマルチ・モード符号化テクニックを実施する。図3の復号器(300)のような復号器が、対応するマルチ・モード復号化テクニックを実施する。
図4を参照すると、マルチ・モード符号化テクニック(technique;技術、方法)400において、符号器は、まず、入力ストリーム中の信号レベルを直接に符号化する(410)。例えば、符号器は、信号レベルに対して直接に可変次元ハフマン符号化、コンテキスト・ベースの算術符号化、または別のエントロピー符号化テクニックを実施する。
図6を参照すると、マルチ・モード復号化テクニック(600)において、復号器は、符号化された信号レベルを直接に復号化する(610)。例えば、復号器は、符号化された信号レベルに対して直接に、可変次元ハフマン復号化、コンテキスト・ベースの算術復号化、または別のエントロピー復号化テクニックを実施する。
直接信号レベルなどのシンボルを、スカラー・ハフマン符号化を使用して符号化することができるが、そのような手法は、シンボルを符号化するための最適なビット数が分数である場合、限界がある。また、スカラー・ハフマン符号化は、またスカラー・ハフマン符号がシンボル間の統計上の相関を考慮に入れることができないことによって、限界がある。ベクトル・ハフマン符号化は、スカラー・ハフマン符号化よりも良好なビット・レート低下をもたらす(例えば、符号器が、2進ハフマン符号における確率を分数として活用できるようにすることにより)。また、一般に、より高い次元のベクトルは、より小さい次元のベクトルより良好なビット・レート低下をもたらす。ただし、符号(code)がそれぞれ可能なシンボルの組合せに割り当てられる場合、ベクトル次元が増加するにつれてコードブック・サイズが指数関数的に増大する。例えば、32ビットのシステムでは、4次元ベクトルに関する可能な組合せの数は、(232)4である。また、ベクトルを照合して、ハフマン符号を見つけ出すのにかかる探索時間も、コードブック・サイズが増大するにつれて劇的に増加する。
図7を参照すると、符号器が、可変次元ベクトル・ハフマン(variable-dimension vector Huffman)[「VDVH」]符号化テクニック(700)を使用する。例えば、符号器は、このテクニック(700)を使用して、オーディオ・データの周波数係数に関する信号レベルを直接に符号化する。代替として、符号器は、このテクニック(700)を使用して別の形態のオーディオ・データを符号化する。簡明にするため、図7は、コードブック構成を示していない。コードブック構成は、静的であること、以前に符号化されたデータに適応すること、または符号化されるべきデータに適応することが可能である。
図8は、一実装形態におけるVDVH符号化を使用してベクトルを符号化するための詳細なテクニック(800)を示している。このテクニック(800)では、符号器は、複数シンボルから成るベクトル中のシンボルの整数値を合計して、そのベクトルを単一のハフマン符号を使用して符号化するか、またはそのベクトルをより小さいベクトル/スカラーに分割するかを決定する。これにより、コードブック・サイズが実質的に制限され、符号の探索が迅速になる。
図9は、符号器が、ラン・レングスおよび信号レベルの符号化に切り換えるための切替えポイントを一実装形態に従って適応して決定する態様で、直接信号レベルの係数のVDVH符号化をするテクニック(900)を示している。適応切替えポイントは、連続するゼロ値係数のカウントに依存する。入力データは、最低周波数係数から最高周波数係数まで進む量子化された変換係数に関する信号レベルである。代替として、入力データは、別の形態および/または編成のオーディオ・データである。
図10は、図7に示したVDVH符号化テクニック(700)に対応するVDVH復号化テクニック(1000)を示している。例えば、復号器は、このテクニック(1000)を使用して、オーディオ・データの周波数係数に関する符号化された信号レベルを直接に復号化する。代替として、復号器は、このテクニックを使用して別の形態のオーディオ・データを復号化する。
図11は、一実装形態におけるVDVH符号化を使用して符号化されたベクトルを復号化するための詳細なテクニック(1100)を示している。この復号化テクニック(1100)は、図8に示した符号化テクニック(800)に対応する。
図12は、復号器が、ラン・レングスおよび信号レベルの復号化に切り換えるための切替えポイントを適応して決定する態様で、VDVH符号化を使用して符号化されたベクトルを、復号化するための一実装形態によるテクニック(1200)を示している。適応切替えポイントは、最低周波数係数から最高周波数係数まで進む量子化された変換係数に関する信号レベルであるデータ中の連続するゼロ値係数のカウンタに依存する。代替として、データは、別の形態および/または編成のオーディオ・データである。
一部の実施形態では、図2の符号器(200)のような符号器が、コンテキスト・ベースの算術(context-based arithmetic)[「CBA」]符号化を使用してオーディオ・データのシーケンスを符号化する。CBA符号化では、入力シンボルに関する異なる確率分布が、異なるコンテキストに関連付けられる。入力シーケンスを符号化するのに使用される確率分布は、コンテキストが変化した際に変化する。コンテキストは、入力シーケンスの中で出現する特定の入力シンボルの確率に影響を及ぼすと予期される様々なファクタを測定することによって計算することができる。図3の復号器(300)のような復号器が、対応する算術復号化(arithmetic decoding)を行う。
表2〜5および図13A〜13D、14A〜14H、および15A〜15Hは、例示的な実装形態において、それぞれ、CBA符号化を行う際、およびCBA復号化を行う際に使用されるコンテキストおよび確率分布を示している。代替として、CBA符号化およびCBA復号化は、異なるコンテキストおよび/または異なる確率分布を使用する。
1)前のレベルが低である場合、現在のレベルは、低である可能性が高いという想定、および
2)前の2つのレベルは、その他のレベルより良好な現在のレベルの予測因子(predictor)である可能性が高いという想定、
に基づいている。表2は、4コンテキスト・システムにおける前の2つのレベルの値に関連するコンテキストを示している。図13A〜13Dは、それらのコンテキストに関する現在のレベルに関する確率分布を示している。
図16は、符号器がラン・レングスおよび信号レベルの符号化に切り換えるための切替えポイントを、適応して決定する態様で、直接信号レベルの係数のCBA符号化のための一実装施形態によるテクニック(1600)を示している。適応切替えポイントは、連続するゼロ値係数のカウントに依存する。入力データは、最低周波数係数から最高周波数係数まで進む量子化された変換係数に関する信号レベルである。代替として、入力データは、別の形態および/または編成のオーディオ・データである。
図17は、復号器がラン・レングスおよび信号レベルの復号化に切り換えるための切替えポイントを、適応して決定する態様で、CBA符号化を使用して符号化された係数を復号化するため一実装形態によるテクニック(1700)を示している。適応切替えポイントは、データ中の連続するゼロ値係数のカウントに依存し、この連続するゼロ値係数は、最低周波数係数から最高周波数係数まで進む量子化された変換係数に関する信号レベルである。代替として、データは、別の形態および/または編成のオーディオ・データである。
ラン・カウントがしきい値を超えていない場合、復号器は、復号化が終わるまで係数を処理することを続ける(1760)。
ハフマン符号化を使用する一部の実施形態では、図2の符号器(200)のような符号器が、ハフマン符号テーブルに関するエスケープ符号を使用して、特定のシンボル(またはシンボルの組合せ)がテーブルの中で関連する符号を有さないことを示す。ときとして、エスケープ符号は、特定のシンボル(例えば、レベルに関するスカラー・ハフマン符号テーブルの中で表わされていないレベル、ラン・レングスに関するスカラー・ハフマン符号テーブルの中で表わされていないラン・レングス等に関するスカラー値)が、ハフマン・テーブルからの符号を使用せずに符号化されるべきことを示すのに使用される。言い換えれば、そのシンボルは、「テーブルのない(table-less)」符号化テクニックを使用して符号化されることになる。
If (value < 28) {
Send “0”;
Send value using 8 bits;
}
else if (value < 216) {
Send “10”;
Send value using 16 bits
}
else if (value < 224) {
Send “110”;
Send value using 24 bits;
}
else if (value < 231) {
Send “111”;
Send value using 31 bits;
}
P(0≦C<28)*9+P(28≦C<216)*18+P(216≦C<224)*27+P(224≦C<231)*34
であり、ただし、P(m≦C<n)は、入力シーケンスにおける示された範囲内の係数Cの生起確率である。したがって、係数の大きいパーセンテージが小さい(例えば、216より小さい)場合、相当なビットの節約が可能である。
110 処理ユニット
120 メモリ
130 基本的構成
140 ストレージ
150 入力デバイス
160 出力デバイス
170 通信接続
180 ソフトウェア
Claims (19)
- オーディオ符号器に実装されたコンピュータ・システムにおいてオーディオ・データをベクトル・ハフマン符号化スキームで符号化する方法であって、前記オーディオ符号器に実装された前記コンピュータ・システムにより、
前記オーディオ・データのシンボルのベクトルを符号化するために使用するハフマン符号テーブルからのハフマン符号を、前記ベクトルにおける前記オーディオ・データのシンボルの値の合計としきい値とを比較することにより、決定するステップであって、前記ハフマン符号テーブルは、合計が前記しきい値より小さいオーディオデータシンボルを有するベクトルに対するハフマン符号と、合計が前記しきい値より大きいオーディオデータシンボルを有するベクトルに対するエスケープ符号とを含む、ステップと、
前記決定した前記ハフマン符号テーブルからのハフマン符号を使用して、前記オーディオ・データのシンボルのベクトルを符号化するステップとを備えることを特徴とする方法。 - 前記ハフマン符号は前記エスケープ符号を含み、前記オーディオ・データのシンボルのベクトルは、n次元ベクトルであり、前記nは、1より大きく、前記エスケープ符号は、前記n次元ベクトルが、少なくとも1つの異なるハフマン符号テーブルを使用してx個のn/x次元ベクトルとして符号化されるべきことを示すことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記しきい値は、前記ベクトル内のオーディオ・データのシンボルの数に依存することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記オーディオ・データのシンボルの数は4であり、前記しきい値は6であることを特徴とする請求項3に記載の方法。
- 前記オーディオ・データのシンボルの数は2であり、前記しきい値は16であることを特徴とする請求項3に記載の方法。
- 前記オーディオ・データのシンボルの数は1であり、前記しきい値は100であることを特徴とする請求項3に記載の方法。
- オーディオ復号器に実装されたコンピュータ・システムにおいてオーディオ・データをベクトル・ハフマン復号化スキームで復号化する方法であって、前記オーディオ復号器に実装された前記コンピュータ・システムにより、
前記オーディオ・データのシンボルのベクトルを復号化するために使用するハフマン符号を受け取るステップであって、前記ハフマン符号は、前記ベクトルにおける前記オーディオ・データのシンボルの値の合計に基づく符号化の間に、ハフマン符号テーブルから決定され、選択されているものであり、前記ハフマン符号は、少なくとも部分的に、前記符号化の間の前記値の合計としきい値との比較の結果に依存し、前記ハフマン符号テーブルは、合計が前記しきい値より小さいオーディオデータシンボルを有するベクトルに対するハフマン符号と、合計が前記しきい値より大きいオーディオデータシンボルを有するベクトルに対するエスケープ符号とを含む、ステップと、
前記決定した前記ハフマン符号テーブルからのハフマン符号を使用して、前記オーディオ・データのシンボルのベクトルを復号化するステップと
を備えることを特徴とする方法。 - 前記ハフマン符号は前記エスケープ符号を含み、前記オーディオデータシンボルを有するベクトルは、複数のオーディオデータシンボルを有し、前記エスケープ符号は、前記オーディオ・データのシンボルのベクトルが、少なくとも1つの異なるハフマン符号テーブルからの少なくとも1つの異なるハフマン符号を使用して復号化されるべきことを示すことを特徴とする請求項7に記載の方法。
- 前記しきい値は、前記ベクトル内のオーディオ・データのシンボルの数に依存することを特徴とする請求項7に記載の方法。
- 前記オーディオ・データのシンボルの数は4であり、前記しきい値は6であることを特徴とする請求項9に記載の方法。
- 前記オーディオ・データのシンボルの数は2であり、前記しきい値は16であることを特徴とする請求項9に記載の方法。
- 前記オーディオ・データのシンボルの数は1であり、前記しきい値は100であることを特徴とする請求項9に記載の方法。
- 請求項7に記載の方法をコンピュータに行わせるためのプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体。
- オーディオ・データをベクトル・ハフマン符号化スキームで符号化する方法をコンピュータに実行させるためのプログラムが記憶されたコンピュータ可読記憶媒体であって、前記方法は、
前記オーディオ・データのシンボルのベクトルを符号化するために使用するハフマン符号テーブルからのハフマン符号を、前記ベクトルにおける前記オーディオ・データのシンボルの値の合計としきい値とを比較することにより、決定するステップであって、前記ハフマン符号テーブルは、合計が前記しきい値より小さいオーディオデータシンボルを有するベクトルに対するハフマン符号と、合計が前記しきい値より大きいオーディオデータシンボルを有するベクトルに対するエスケープ符号とを含む、ステップと、
前記決定した前記ハフマン符号テーブルからのハフマン符号を使用して、前記オーディオ・データのシンボルのベクトルを符号化するステップと
を備えることを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記ハフマン符号は前記エスケープ符号を含み、前記オーディオ・データのシンボルのベクトルは、n次元ベクトルであり、前記エスケープ符号は、前記n次元ベクトルが、少なくとも1つの異なるハフマン符号テーブルを使用してx個のn/x次元ベクトルとして符号化されるべきことを示すことを特徴とする請求項14に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記決定するステップは、前記値の合計をしきい値と比較するステップを含み、
前記しきい値は、前記ベクトル内のオーディオ・データのシンボルの数に依存することを特徴とする請求項14に記載のコンピュータ可読記憶媒体。 - 前記オーディオ・データのシンボルの数は4であり、前記しきい値は6であることを特徴とする請求項16に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記オーディオ・データのシンボルの数は2であり、前記しきい値は16であることを特徴とする請求項16に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
- 前記オーディオ・データのシンボルの数は1であり、前記しきい値は100であることを特徴とする請求項16に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
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