JP5562332B2 - Prediction order determination method, prediction order determination device, program, and recording medium - Google Patents
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Description
本発明は、音響信号などのディジタル時系列信号のロスレス符号化技術に関する。 The present invention relates to a lossless encoding technique for digital time series signals such as acoustic signals.
例えば図1に示すように、入力信号がNサンプルのフレーム毎に処理されるとする。入力信号をXO(n) (n=1,2,…,N)とする。許容されるPARCOR係数の最大次数をPmax次とする。 For example, as shown in FIG. 1, it is assumed that the input signal is processed every frame of N samples. Let the input signal be XO (n) (n = 1, 2,..., N). The maximum order of the allowable PARCOR coefficient is Pmax order.
線形予測分析部901は入力信号XO(n)からLevinson-Durbin法やBurg法などにより、予め定めた最大次数であるPmax次までのPARCOR係数KO(1),KO(2),…,KO(Pmax)を算出し、従来技術(例えば特許文献1参照)で求めた最適次数POとPO次までのPARCOR係数系列KO=(KO(1),KO(2),…,KO(PO))を出力する。
The linear
量子化部903はPARCOR係数系列KOを量子化し、量子化済PARCOR係数系列K'O=(K'O(1),K'O(2),…,K'O(PO))を出力する。逆変換部905は量子化済PARCOR係数系列K'Oを線形予測係数系列a'O=(a'O(1),a'O(2),…,a'O(PO))に変換して出力する。フィルタ907は線形予測係数系列a'O=(a'O(1),a'O(2),…,a'O(PO))をフィルタ係数として、式(1)に従って入力信号XO(n) (n=1,2,…,N)をPO次でフィルタリングし、予測残差eO(n) (n=1,2,…,N)を得る。ただし、aO'(0)=1とする。記号"×"は乗算を表す。
残差符号化部911は予測残差eO(n)を例えばエントロピー符号化し、残差符号CeOを出力する。係数符号化部909は最適次数POと量子化済PARCOR係数系列K'O=(K'O(1),K'O(2),…,K'O(PO))を符号化し、係数符号CkOを出力する。符号合成部913は残差符号CeOと係数符号CkOを合わせたものを合成符号CaOとして出力する。
The
このように量子化部903は、PARCOR係数を量子化して量子化済PARCOR係数を求める。
一般的に、予測次数POを増やせば予測残差eO(n)も小さくなるが、その一方でPARCOR係数を伝送するのに必要な符号量も増加してしまうので、合成符号CaOの符号量が最小となる予測次数POを求めることが必要となる。In this way, the
In general, if the prediction order PO is increased, the prediction residual eO (n) is also reduced, but on the other hand, the amount of code required to transmit the PARCOR coefficient also increases, so the code amount of the composite code CaO is increased. It is necessary to obtain the prediction order PO that is the minimum.
ところで、PARCOR係数を用いて予測残差のエネルギーを見積もることができる。平均0(平均が0で無ければ平均値(バイアス)分を全サンプルから予め引けばよい)の入力信号XO(n) (n=1,2,…,N)の1フレームあたりのエネルギーEO(0)は式(2)で表される。
PARCOR係数KO(1)を用いて、1次の線形予測を行ったときの予測残差のエネルギーEO(1)は式(3)で表される。
PARCOR係数KO(2)を用いて、2次の線形予測を行ったときの予測残差のエネルギーEO(2)は式(4)で表される。
これをPmax次まで繰り返すと,Pmax次の線形予測を行ったときの予測残差のエネルギーEO(Pmax)は式(5)で表される。
平均0、分散σ2(すなわちエネルギーをNで割ったもの)のガウス分布のエントロピーは式(6)で表される。
平均0、分散σ2(すなわちエネルギーをNで割ったもの)のラプラス分布のエントロピーは式(7)で表される。
いずれの場合も分散σ2に依存しており、エントロピーは、βを定数として式(8)で表される。
定数βの値は、式(6)よりガウス分布の場合に約2であり、式(7)よりラプラス分布の場合に約1.7である。 The value of the constant β is about 2 in the case of the Gaussian distribution from the equation (6), and is about 1.7 in the case of the Laplace distribution from the equation (7).
式(5)と式(8)より、PO次の線形予測を行ったときの予測残差のエントロピーHO(PO)は、つまり予測残差1サンプルに必要な平均推定ビット数は、式(9)で表される。
ここで式(9)の右辺第二項は入力信号に依存するので定数とみなせる。従って、式(9)の右辺第三項がどのような値をとるかによってエントロピーHO(PO)の値が変化する。実際に、PARCOR係数系列KOの各PARCOR係数が0付近の値しか持たないような白色雑音が入力されたときは右辺第三項も0付近の値しか持たないので、エントロピーを下げられず、予測残差1サンプルに必要な平均推定ビット数を低減することはできない。PARCOR係数系列KOに含まれるKO(1)とKO(2)が+1や−1付近の値を取るのであれば、右辺第三項は負の値を持ち、エントロピーが低減するので、予測残差1サンプルに必要な平均推定ビット数を低減することができる。 Here, the second term on the right side of Equation (9) depends on the input signal and can be regarded as a constant. Therefore, the value of entropy HO (PO) changes depending on what value the third term on the right side of Equation (9) takes. Actually, when white noise is input that each PARCOR coefficient of the PARCOR coefficient series KO has a value close to 0, the third term on the right side also has a value close to 0, so the entropy cannot be lowered and predicted. The average estimated number of bits required for one residual sample cannot be reduced. If KO (1) and KO (2) included in the PARCOR coefficient series KO take values near +1 or -1, the third term on the right side has a negative value and the entropy is reduced. The average estimated number of bits required for one sample can be reduced.
ロスレス符号化の場合には最適次数POと量子化済PARCOR係数系列K'Oを符号化した係数符号CkOも伝送するので、係数符号のうち最適次数POに対応する符号のビット数をγ(PO)とし(ただし、γ(PO)がPOに拠らず定数である場合には、最適次数POに対応する符号のビット数を無視して計算してもよい。)、係数符号のうち量子化済PARCOR係数K'O(1),K'O(2),…,K'O(PO)のそれぞれに対応する符号量をC(1),(2),…,C(PO)とすると、1フレーム(Nサンプル)あたりの合成符号CaOの推定符号量は、式(10)で表される。
B0(PO)は図2の実線θで表すようなグラフとなるので、合成符号CaOの推定符号量が最小となる予測次数POを求めればよい。PARCOR係数の量子化精度を高くすればPARCOR係数系列KOと量子化済PARCOR係数系列K'Oの差が小さくなり、予測残差eO(n)も小さくなるため、図2に点線τで示す残差符号を表すために必要な符号量は少なくて済む。しかしながら、図2に破線ηで示す量子化済PARCOR係数系列K'Oを表すために必要な符号量は増えてしまう。従って、必ずしもPARCOR係数の精度を高くした方が合成符号CaOの推定符号量が小さくなるとは限らない。 Since B0 (PO) is a graph represented by the solid line θ in FIG. 2, the prediction order PO that minimizes the estimated code amount of the composite code CaO may be obtained. If the quantization accuracy of the PARCOR coefficient is increased, the difference between the PARCOR coefficient sequence KO and the quantized PARCOR coefficient sequence K'O decreases, and the prediction residual eO (n) also decreases. A small amount of code is required to represent the difference code. However, the amount of code required to represent the quantized PARCOR coefficient sequence K′O indicated by the broken line η in FIG. 2 increases. Therefore, the estimated code amount of the composite code CaO is not necessarily reduced when the accuracy of the PARCOR coefficient is increased.
従来技術の例として5ビットで均一量子化の場合を説明する。例えば符号付8ビットの精度で求められたPARCOR係数系列KO=(KO(1),KO(2)…KO(Pmax))が量子化部903に入力される。量子化部903はKO(i) (i=1,2,…,Pmax)を下記のStep 1〜3に従って量子化し、量子化済PARCOR係数系列K'O=(PO,K'O(1),K'O(2),…,K'O(PO))と最適次数POを出力する。
Step 1: KO(i)を5ビットで線形量子化または非線形量子化し、K'O(i)を求める。
Step 2: 予め設定された範囲の予測次数のそれぞれについて、量子化されていないPARCOR係数KO(i)を用いて、式(10)を用いて合成符号CaOの推定符号量を求める。
Step 3: Step 2で求めた合成符号CaOの推定符号量が最小となる予測次数を最適次数POとする。A case of uniform quantization with 5 bits will be described as an example of the prior art. For example, a PARCOR coefficient sequence KO = (KO (1), KO (2)... KO (Pmax)) obtained with signed 8-bit accuracy is input to the
Step 1: KO (i) is linearly or nonlinearly quantized with 5 bits to obtain K'O (i).
Step 2: For each prediction order in a preset range, the estimated code amount of the composite code CaO is obtained using Equation (10) using the unquantized PARCOR coefficient KO (i).
Step 3: The prediction order that minimizes the estimated code amount of the composite code CaO obtained in
従来の予測次数決定方法では、効率的に符号を送るためにPARCOR係数を量子化しており、図2に表すように、PARCOR係数の量子化精度を高くすればPARCOR係数系列KOと量子化済PARCOR係数系列K'Oとの差が小さくなり、予測残差eO(n)も小さくなるため予測残差に要する符号量は少なくなる。しかしながら、量子化済PARCOR係数系列K'Oを表すのに必要なビット数は増えてしまうため、必ずしもPARCOR係数の量子化精度を高くした方が良いとは限らない。 In the conventional prediction order determination method, the PARCOR coefficient is quantized in order to efficiently send the code. As shown in FIG. 2, if the quantization accuracy of the PARCOR coefficient is increased, the PARCOR coefficient sequence KO and the quantized PARCOR are quantized. Since the difference from the coefficient sequence K′O is reduced and the prediction residual eO (n) is also reduced, the code amount required for the prediction residual is reduced. However, since the number of bits necessary to represent the quantized PARCOR coefficient sequence K′O increases, it is not always better to increase the quantization accuracy of the PARCOR coefficient.
特許文献1では、各予測次数のPARCOR係数の量子化誤差が予測次数によって変わらないという前提で最適予測次数を決定していた。つまり、例えば、Pmax=1の場合、K'O(1)が5ビットで表され、Pmax=2の場合、K'O(1)とK'O(2)のそれぞれが5ビットで表され、Pmax=3の場合、K'O(1)とK'O(2)とK'O(3)のそれぞれが5ビットで表される、というように上限予測次数Pmaxに関らず、各予測次数のPARCOR係数に割り当てるビット数が同一であった。よって、各予測次数のPARCOR係数に割り当てるビット数が同一である場合には、式(10)を用いることで、合成符号CaOの推定符号量が最小となる最適次数が求まるものの、上限予測次数Pmaxに応じて各予測次数のPARCOR係数に割り当てるビット数が同一でない場合は想定されておらず、上限予測次数Pmaxに応じて各予測次数のPARCOR係数に割り当てるビット数が同一でない場合すなわち量子化誤差が変化する場合には、必ずしも合成符号CaOの推定符号量が最小となる最適次数が求まらない。上限予測次数Pmaxに応じて各予測次数のPARCOR係数に割り当てるビット数が同一でない場合として、例えば、Pmax=1の場合、K'O(1)が3ビットで表され、Pmax=2の場合、K'O(1)が4ビットで、K'O(2)が3ビットで表され、Pmax=3の場合、K'O(1)が5ビットで、K'O(2)が4ビットで、K'O(3)が3ビットで表される、というような例を挙げることができる。
In
そこで本発明は、上限予測次数に応じて各予測次数のPARCOR係数に割り当てるビット数が同一でない場合において、高圧縮ロスレス符号化のための予測次数決定技術を提供することを目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a prediction order determination technique for high-compression lossless encoding when the number of bits allocated to the PARCOR coefficient of each prediction order is not the same according to the upper limit prediction order.
本発明は、予め設定された範囲の各予測次数について、予測次数に応じて予め定められたビット数で当該予測次数までの各PARCOR係数を量子化して、当該PARCOR係数に対応する量子化済PARCOR係数を得て、予め設定された範囲の各予測次数について、量子化済PARCOR係数の符号量と、当該量子化済PARCOR係数を用いて表される、入力信号の線形予測残差のエントロピーによって推定される当該線形予測残差の符号量と、予測次数を表す情報の符号量との合計符号量のうち少なくとも予測次数に依存する符号量を求め、得られた合計符号量のうち少なくとも予測次数に依存する符号量が最小となる予測次数を、線形予測の予測次数として決定する。 The present invention quantizes each PARCOR coefficient up to the prediction order with a predetermined number of bits according to the prediction order for each prediction order in a preset range, and a quantized PARCOR corresponding to the PARCOR coefficient Obtain coefficients and estimate for each prediction order in the preset range by the code amount of the quantized PARCOR coefficient and the entropy of the linear prediction residual of the input signal expressed using the quantized PARCOR coefficient The code amount depending on at least the prediction order is obtained from the total code amount of the code amount of the linear prediction residual and the information representing the prediction order, and at least the prediction order is obtained from the obtained total code amount. The prediction order that minimizes the code amount that depends on is determined as the prediction order of linear prediction.
本発明に拠れば、量子化誤差を考慮して、予測次数に応じて予め定められたビット数で当該予測次数までの各PARCOR係数を量子化し、量子化済PARCOR係数を用いて予測次数を決定するのでロスレス符号化の圧縮率を向上させることができる。 According to the present invention, in consideration of the quantization error, each PARCOR coefficient up to the prediction order is quantized with a predetermined number of bits according to the prediction order, and the prediction order is determined using the quantized PARCOR coefficient. Therefore, the lossless encoding compression rate can be improved.
本発明では、ロスレス符号化の場合には量子化済PARCOR係数系列K'Oを符号化した係数符号CkOも伝送することを考慮して、量子化済PARCOR係数K'O(1),K'O(2),…,K'O(PO)のそれぞれに対応する符号量をC(1),C(2),…,C(PO)として合成符号CaOの推定符号量を式(11)で表す。この式(11)に基づく合成符号CaOの推定符号量について、図2を用いて説明した内容と同じことが妥当する。ただし、予測次数によってPARCOR係数の量子化ビットが変わる場合は滑らかな線ではなく階段状になる。
本発明は合成符号の推定符号量の算出に当たり式(11)のように量子化誤差を考慮している点で式(10)を用いて合成符号の推定符号量を算出する従来技術と異なる。 The present invention is different from the prior art in which the estimated code amount of the composite code is calculated using equation (10) in that the quantization error is considered as in equation (11) in calculating the estimated code amount of the composite code.
式(11)の右辺第三項がどのような値をとるかによって合成符号CaOの推定符号量B'O(PO)の値が変化する。実際に、量子化済PARCOR係数系列K'Oが0付近の値しか持たないような白色雑音が入力されたときは式(11)の右辺第三項も0付近の値しか持たないので、エントロピーを下げられず、合成符号CaOの推定符号量を低減することはできない。量子化済PARCOR係数系列K'OのK'O(1)とK'O(2)が+1や−1付近の値を取るのであれば、式(11)の右辺第三項も負の値を持ち、エントロピーが低減するので、合成符号CaOの推定符号量を低減することができる。例えば参考文献のFig.4に表されているように1次のPARCOR係数は0.95付近に集中しているので、式(11)の右辺第三項のうちの1次のPARCOR係数に対応する部分は式(12)で表すことができ、1フレームあたり20サンプルのときは残差符号CeOを約33ビット削減できるので、K'(1)を8ビットで量子化しても十分に合成符号CaOの符号量を削減できる。
(参考文献)T. Liebchen, et. al., “The MPEG-4 Audio Lossless Coding (ALS) Standard -Technology and Applications,” AES 119th Convention, New York, USA, October, 2005.
(Reference) T. Liebchen, et. Al., “The MPEG-4 Audio Lossless Coding (ALS) Standard -Technology and Applications,” AES 119th Convention, New York, USA, October, 2005.
一方、上記参考文献のFig.4に表されているように、4次のPARCOR係数は0.25付近に集中しているので、式(11)の右辺第三項のうちの4次のPARCOR係数に対応する部分は式(13)で表すことができ、1フレームあたり20サンプルのときは残差符号CeOを約1ビット程度しか削減できないので、K'(4)を3ビットで量子化した場合は合成符号CaOの符号量を削減できず、逆に合成符号CaOの符号量を増加させていることになる。
つまり、式(11)の右辺第三項の値の低減によるエントロピーの削減効果が期待できるのであれば、式(11)の右辺第四項で評価される量子化済PARCOR係数系列K'Oに必要なビット数を大きくしても、合成符号CaOの推定符号量は削減できるので、PARCOR係数の量子化精度を細かくすればよい。この場合、予測次数POを大きくしてもそれに見合った効果が期待できる。
逆に、式(11)の右辺第三項の低減によるエントロピーの削減効果が期待できない場合は、式(11)の右辺第四項で評価される量子化済PARCOR係数系列K'Oに必要なビット数を小さくしなければ合成符号CaOの推定符号量を削減できない。そこで、PARCOR係数の量子化精度を粗くし、予測次数POを低く設定する必要がある。That is, if an entropy reduction effect can be expected by reducing the value of the third term on the right side of Equation (11), the quantized PARCOR coefficient sequence K′O evaluated by the fourth term on the right side of Equation (11) Even if the required number of bits is increased, the estimated code amount of the composite code CaO can be reduced, so the quantization accuracy of the PARCOR coefficient may be made finer. In this case, even if the predicted order PO is increased, an effect commensurate with it can be expected.
Conversely, when the entropy reduction effect due to the reduction of the third term on the right side of Equation (11) cannot be expected, it is necessary for the quantized PARCOR coefficient series K′O evaluated by the fourth term on the right side of Equation (11). Unless the number of bits is reduced, the estimated code amount of the composite code CaO cannot be reduced. Therefore, it is necessary to coarsen the quantization accuracy of the PARCOR coefficient and set the prediction order PO low.
以上のことから、本発明では、上限予測次数に応じて各予測次数のPARCOR係数に割り当てるビット数が同一でない場合において、量子化誤差を考慮して、予測次数に応じて予め定められたビット数で当該予測次数までの各PARCOR係数を量子化し、量子化済PARCOR係数を用いて最適な予測次数を決定する。 From the above, in the present invention, when the number of bits allocated to the PARCOR coefficient of each prediction order is not the same according to the upper limit prediction order, the number of bits determined in advance according to the prediction order in consideration of the quantization error Then, each PARCOR coefficient up to the predicted order is quantized, and the optimal predicted order is determined using the quantized PARCOR coefficient.
[実施形態]
本発明の実施形態は図3に示す量子化部100の機能構成を持ち、図3に示すように、量子化部903が量子化部100に変更されていることを除き、符号化処理の全体は図1に示す機能構成と同じ機能構成を持つ。
量子化部100は、係数量子化部102、符号量推定部104、予測次数決定部106を含む。
各PARCOR係数が例えば符号付8ビットの精度で求められたPARCOR係数系列KO=(KO(1),KO(2),…,KO(Pmax))が量子化部100に入力されると、量子化部100は、最適予測次数POと、線形量子化または非線形量子化されたPARCOR係数系列K'O=(K'O(1),K'O(2),…,K'O(PO))を出力する。最適予測次数POと量子化済PARCOR係数系列K'O=(K'O(1),K'O(2),…,K'O(PO))は係数符号化部909へ送られる。[Embodiment]
The embodiment of the present invention has the functional configuration of the
The
When a PARCOR coefficient sequence KO = (KO (1), KO (2),..., KO (Pmax)) in which each PARCOR coefficient is obtained with, for example, signed 8-bit precision is input to the
<実施例1>
PARCOR係数系列KO=(KO(1),KO(2),…,KO(Pmax))が量子化部100に入力されると、まず、係数量子化部102は、予め設定された範囲(例えば1次〜Pmax次)に含まれる各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについて、各PARCOR係数KO(i) (i=1,2,…,Ptmp)を当該上限予測次数Ptmpに応じて予め定められたビット数で量子化し、量子化済PARCOR係数を求める(ステップS1)。
例えば、上限予測次数Ptmp=tでの量子化済PARCOR係数をK'Ot(1),K'Ot(2),…,K'Ot(Ptmp)とし、Pmax=4とし、Ptmp=1の場合にK'O1(1)が3ビットで表され、Ptmp=2の場合にK'O2(1)が4ビットで、K'O2(2)が3ビットで表され、Ptmp=3の場合にK'O3(1)が5ビットで、K'O3(2)が4ビットで、K'O3(3)が3ビットで表され、Ptmp=4の場合にK'O4(1)が6ビットで、K'O4(2)が5ビットで、K'O4(3)が4ビットで、K'O4(4)が3ビットで表されるとした場合、係数量子化部102は、
Ptmp=1について、KO(1)を3ビットで量子化してK'O1(1)を求め、
Ptmp=2について、KO(1)を4ビットで量子化してK'O2(1)を求め、KO(2)を3ビットで量子化してK'O2(2)を求め、
Ptmp=3について、KO(1)を5ビットで量子化してK'O3(1)を求め、KO(2)を4ビットで量子化してK'O3(2)を求め、KO(3)を3ビットで量子化してK'O3 (3)を求め、
Ptmp=Pmax=4について、KO(1)を6ビットで量子化してK'O4(1)を求め、KO(2)を5ビットで量子化してK'O4(2)を求め、KO(3)を4ビットで量子化してK'O4(3)を求め、KO(4)を3ビットで量子化してK'O4(4)を求める。<Example 1>
When PARCOR coefficient series KO = (KO (1), KO (2),..., KO (Pmax)) is input to the
For example, the quantized PARCOR coefficients at the upper limit prediction order Ptmp = t are K'O t (1), K'O t (2), ..., K'O t (Ptmp), Pmax = 4, and Ptmp = K'O 1 (1) is represented by 3 bits when 1 and K'O 2 (1) is represented by 4 bits when Ptmp = 2, and K'O 2 (2) is represented by 3 bits. If Ptmp = 3, K'O 3 (1) is 5 bits, K'O 3 (2) is 4 bits, K'O 3 (3) is 3 bits, and Ptmp = 4 K'O 4 (1) is 6 bits, K'O 4 (2) is 5 bits, K'O 4 (3) is 4 bits, and K'O 4 (4) is 3 bits. The
For Ptmp = 1, KO (1) is quantized with 3 bits to obtain K'O 1 (1),
For Ptmp = 2, KO (1) is quantized with 4 bits to find K'O 2 (1), KO (2) is quantized with 3 bits to find K'O 2 (2),
For Ptmp = 3, KO (1) is quantized with 5 bits to obtain K'O 3 (1), KO (2) is quantized with 4 bits to obtain K'O 3 (2), and KO (3 ) Is quantized with 3 bits to find K'O 3 (3)
For Ptmp = Pmax = 4, KO (1) is quantized with 6 bits to determine K'O 4 (1), KO (2) is quantized with 5 bits to determine K'O 4 (2), and KO (3) quantized by 4 bits K'o 4 seeking (3), by quantizing KO (4) with 3 bits K'o 4 Request (4).
次に、符号量推定部104が、上記範囲(1次〜Pmax次)に含まれる各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについて、上限予測次数Ptmpの符号量γ(Ptmp)と、量子化済PARCOR係数の符号量と、ステップS1の処理で得られた当該量子化済PARCOR係数を用いて表される、入力信号(1フレーム当たりNサンプル)の線形予測残差のエントロピーによって推定される当該線形予測残差の符号量との推定合計符号量を式(11)を用いて求める(ステップS2)。
ステップS1の処理での具体例を前提として説明すると、上限予測次数Ptmp=tでの量子化済PARCOR係数K'Ot(1),K'Ot(2),…,K'Ot(Ptmp)のそれぞれに対応する符号量をCt(1),Ct(2),…,Ct(Ptmp)として、符号量推定部104は、
Ptmp=1について、3ビットのK'O1(1)とC1(1)=3を用いて、推定合計符号量B'0(1)を式(14)によって求め、
Ptmp=2について、4ビットのK'O2(1)とC2(1)=4と3ビットのK'O2(2)とC2(2)=3を用いて、推定合計符号量B'0(2)を式(15)によって求め、
Ptmp=3について、5ビットのK'O3(1)とC3(1)=5と4ビットのK'O3(2)とC3(2)=4と3ビットのK'O3(3) とC3(3)=3を用いて、推定合計符号量B'0(3)を式(16)によって求め、
Ptmp=4について、6ビットのK'O4(1)とC4(1)=6と5ビットのK'O4(2)とC4(2)=5と4ビットのK'O4(3)とC4(3)=4と3ビットのK'O4(4)とC4(4)=3を用いて、推定合計符号量B'0(4)を式(17)によって求める。
If a specific example in the process of step S1 is assumed, the quantized PARCOR coefficients K′O t (1), K′O t (2),..., K′O t ( Ptmp) is represented by C t (1), C t (2),..., C t (Ptmp).
For Ptmp = 1, using 3 bits K′O 1 (1) and C 1 (1) = 3, the estimated total code amount B′0 (1) is obtained by equation (14),
For Ptmp = 2, using 4 bits K'O 2 (1) and C 2 (1) = 4 and 3 bits K'O 2 (2) and C 2 (2) = 3, estimated total code amount B'0 (2) is obtained by equation (15),
For Ptmp = 3, 5 bits K'O 3 (1) and C 3 (1) = 5 and 4 bits K'O 3 (2) and C 3 (2) = 4 and 3 bits K'O 3 Using (3) and C 3 (3) = 3, the estimated total code amount B′0 (3) is obtained by equation (16),
For Ptmp = 4, 6 bits K'O 4 (1) and C 4 (1) = 6 and 5 bits K'O 4 (2) and C 4 (2) = 5 and 4 bits K'O 4 Using (3) and C 4 (3) = 4 and 3-bit K′O 4 (4) and C 4 (4) = 3, the estimated total code amount B′0 (4) is expressed by Equation (17). Ask.
次に、予測次数決定部106は、ステップS2の処理で得られた推定合計符号量のうち最小の合計符号量を与えるときの予測次数を最適予測次数POとして決定する(ステップS3)。
ステップS2の処理での具体例を前提として説明すると、予測次数決定部106は、ステップS2の処理で得られた推定合計符号量B'0(1)、B'0(2)、B'0(3)、B'0(4)のうち最小の合計符号量がB'0(3)であるならば、B'0(3)を与えたときの予測次数3を最適予測次数POとして決定する。Next, the prediction
The prediction
そして、量子化部100は、最適予測次数POと、最適予測次数POに対応するステップS1の処理で得られた量子化済PARCOR係数の系列K'O=(K'O(1),K'O(2),…,K'O(PO))を出力する。
The
なお、式(11)のうち量子化済PARCOR係数及びPARCOR係数の符号量以外は上限予測次数に依存しない値であるので、ステップS2では1次〜Pmax次の各予測次数について式(11)で求まる推定合計符号量の代わりに式(11)の右辺第3項と右辺第4項と右辺第5項の合計値を求め、ステップS3では式(11)の右辺第3項と右辺第4項と右辺第5項の合計値が最小となる予測次数を最適次数として決定してもよい。そもそも予測次数に依存しない定数部分を無視して、右辺第3項と右辺第4項と右辺第5項の合計値や右辺第3項と右辺第4項の合計値のみを用いて最適次数を決定してもよい。式(11)の右辺第3項と右辺第4項の合計値のみを用いて最適次数を決定する場合の合成符号CaOの推定符号量は、式(11A)で表される。
≪近似式を用いた例1≫
上限予測次数Ptmpを変更しても量子化精度がそれほど変わらないのであれば、式(15)に替えて、式(14)で算出されたB'o(1)を用いて表される式(15B)によってB'o(2)を近似算出することができる。式(15B)では、計算済みの結果であるB'o(1)を流用して、式(14)と式(15)との差分である式(15B)の第2項と第3項と第4項のみを計算すればよく、式(15)と比較して演算量を減らせる。ここで、Δγ(2)=γ(2)-γ(1)である。同様に、式(16)に替えて、式(15B)で算出されたB'o(2)を用いて表される式(16B)によってB'o(3)を近似算出することができる。ここで、Δγ(3)=γ(3)-γ(2)である。また、式(17)に替えて、式(16B)で算出されたB'o(3)を用いて表される式(17B)によってB'o(4)を近似算出することができる。ここで、Δγ(4)=γ(4)-γ(3)である。このように、圧縮率を高くすることより演算量を減らすことを優先する場合などでは、式(15)から式(17)のそれぞれの代わりに下記の式(15B)から式(17B)を用いた計算を行うようにしてもよい。
If the quantization accuracy does not change so much even if the upper limit prediction order Ptmp is changed, an expression (B′o (1) calculated by Expression (14) is used instead of Expression (15) ( B'o (2) can be approximated by 15B). In the formula (15B), the second and third terms of the formula (15B), which is the difference between the formula (14) and the formula (15), is used by diverting the calculated result B′o (1). Only the fourth term needs to be calculated, and the amount of calculation can be reduced as compared with the equation (15). Here, Δγ (2) = γ (2) −γ (1). Similarly, B′o (3) can be approximated by equation (16B) expressed using B′o (2) calculated by equation (15B) instead of equation (16). Here, Δγ (3) = γ (3) −γ (2). Further, B′o (4) can be approximately calculated by the equation (17B) represented by using B′o (3) calculated by the equation (16B) instead of the equation (17). Here, Δγ (4) = γ (4) −γ (3). In this way, when priority is given to reducing the amount of computation over increasing the compression rate, the following formulas (15B) to (17B) are used instead of formulas (15) to (17). You may make it perform the calculation which was.
≪近似式を用いた例2≫
PARCOR係数の性質である-1<KO(i)<1という条件の下で、対数の計算をテイラー級数(マクローリン級数)で展開した近似式を用いて、log2(1-K'O(i)×K'O(i))を-K'O(i)×K'O(i)で近似しても良い。この場合は、式(14)、式(15B)、式(16B)、式(17B)のそれぞれの代わりに下記の式(14C)から式(17C)を用いた計算を行う。
Under the condition of −1 <KO (i) <1, which is the nature of the PARCOR coefficient, log 2 (1-K'O (i ) × K′O (i)) may be approximated by −K′O (i) × K′O (i). In this case, the calculation using the following formulas (14C) to (17C) is performed instead of the formulas (14), (15B), (16B), and (17B).
≪近似式を用いた例3≫
推定合計符号量を近似算出することを考慮すると、-K'O(i)×K'O(i)の替わりに-KO(i)×KO(i)を計算に用いても良い。この場合は、式(14C)〜式(17C)のそれぞれの代わりに下記の式(14D)〜式(17D)を用いた計算を行う。
Considering that the estimated total code amount is approximately calculated, -KO (i) × KO (i) may be used in the calculation instead of -K′O (i) × K′O (i). In this case, calculation using the following formulas (14D) to (17D) is performed instead of formulas (14C) to (17C).
なお、≪近似式を用いた例1≫を前提として≪近似式を用いた例2≫と≪近似式を用いた例3≫を説明したが、式(14)から式(17)のそれぞれに現れるlog2(1-K'O(i)×K'O(i))を-K'O(i)×K'O(i)または-KO(i)×KO(i)に置き換えた式を用いて計算を行ってもよい。log2(1-K'O(i)×K'O(i))を-KO(i)×KO(i)で置換する場合、式(14)−(17)を与える式(11)は、式(11B)に改められる。そして、既述のとおり、式(11)の右辺第3項と右辺第4項の合計値のみを用いて最適次数を決定するとするならば、式(11B)は式(11C)に改められる(式(11A)参照)。
≪近似式を用いた例4≫
推定合計符号量を近似算出することを考慮すると、-K'O(i)×K'O(i)の替わりに、量子化前のPARCOR係数と補正のための重み係数Ω(Ωは正の数。例えばΩ=2である)を用いた-Ω×KO(i)×KO(i)を計算に用いても良い。この場合は、式(14C)〜式(17C)のそれぞれの代わりに下記の式(14E)〜式(17E)を用いた計算を行う。
Considering the approximate calculation of the estimated total code amount, instead of -K'O (i) x K'O (i), the PARCOR coefficient before quantization and the weighting coefficient Ω for correction (Ω is positive) -Ω × KO (i) × KO (i) using a number (for example, Ω = 2) may be used for the calculation. In this case, calculation using the following formulas (14E) to (17E) is performed instead of formulas (14C) to (17C).
なお、≪近似式を用いた例2≫あるいは≪近似式を用いた例3≫を前提として≪近似式を用いた例4≫を説明したが、式(14)から式(17)のそれぞれに現れるlog2(1-K'O(i)×K'O(i))を-K'O(i)×K'O(i)または-KO(i)×KO(i)に置き換えた式を用いて計算を行ってもよい。従って、≪近似式を用いた例4≫で説明したように重み係数Ωを上記式(11C)に導入すると式(11C)は式(11D)に改められる。よって、一例として示した式(14)−(17)は、で式(14F)−(17F)に改められる。
<実施例2>
上限予測次数が大きくなるにつれて対数演算を多用する実施例1と異なり、メモリ50に記憶されている参照テーブルを利用する実施例2を説明する。参照テーブルの例を図5に示す。この参照テーブルでは、インデックスL(q) (q=1,2,…,n)に、入力信号(1フレーム当たりNサンプル)の線形予測残差のエントロピーの算出式(11)の右辺第三項に現れる対数演算log2(1-K'O(i)×K'O(i))を予め計算した結果(事前計算結果T(j) (j= L(1),L(2),…,L(n)))が対応付けられている。ここでnは予め定められた整数である。<Example 2>
A second embodiment using a reference table stored in the
実施例2の量子化部100aは、係数量子化部102a、符号量推定部104a、予測次数決定部106aを含む。
The
PARCOR係数系列KO=(KO(1),KO(2),…,KO(Pmax))が量子化部100に入力されると、まず、係数量子化部102aは、予め設定された範囲(例えば1次〜Pmax次)に含まれる各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについて、各PARCOR係数KO(i) (i=1,2,…,Ptmp)を当該上限予測次数Ptmp=tに応じて予め定められたビット数で量子化して得られる量子化済PARCOR係数K'Ot(i)のインデックスLt,iを求める(ステップS1a)。量子化済PARCOR係数K'Ot(i)の値に応じてインデックスLt,iが予め定められている。例えば、0.90≦K'Ot(i)≦1ならば当該K'Ot(i)のインデックスLt,iをL(1)とし、0.75≦K'Ot(i)<0.90ならば当該K'Ot(i)のインデックスLt,iをL(2)とし、0.65≦K'Ot(i)<0.75ならば当該K'Ot(i)のインデックスLt,iをL(3)とし、0≦K'Ot(i)≦0.15ならば当該K'Ot(i)のインデックスLt,iをL(n)とすることが予め定められている。
ここで、上限予測次数Ptmp=tでの量子化済PARCOR係数をK'Ot(1),K'Ot(2),…,K'Ot(Ptmp)とし、Pmax=4とし、Ptmp=1の場合にK'O1(1)が3ビットで表され、Ptmp=2の場合にK'O2(1)が4ビットで、K'O2(2)が3ビットで表され、Ptmp=3の場合にK'O3(1)が5ビットで、K'O3(2)が4ビットで、K'O3(3)が3ビットで表され、Ptmp=4の場合にK'O4(1)が6ビットで、K'O4(2)が5ビットで、K'O4(3)が4ビットで、K'O4(4)が3ビットで表されるとした場合を例に採り説明すると、係数量子化部102aは、
Ptmp=1について、KO(1)を3ビットで量子化して得られるK'O1(1)のインデックスL1,1を求め、
Ptmp=2について、KO(1)を4ビットで量子化して得られるK'O2(1)のインデックスL2,1と、KO(2)を3ビットで量子化して得られるK'O2(2)のインデックスL2,2を求め、
Ptmp=3について、KO(1)を5ビットで量子化して得られるK'O3(1)のインデックスL3,1と、KO(2)を4ビットで量子化して得られるK'O3(2)のインデックスL3,2と、KO(3)を3ビットで量子化して得られるK'O3(3)のインデックスL3,3を求め、
Ptmp=Pmax=4について、KO(1)を6ビットで量子化して得られるK'O4(1)のインデックスL4,1と、KO(2)を5ビットで量子化して得られるK'O4(2)のインデックスL4,2と、KO(3)を4ビットで量子化して得られるK'O4(3)のインデックスL4,3を求め、KO(4)を3ビットで量子化して得られるK'O4(4)のインデックスL4,4を求める。When the PARCOR coefficient series KO = (KO (1), KO (2),..., KO (Pmax)) is input to the
Here, the quantized PARCOR coefficients at the upper limit prediction order Ptmp = t are K'O t (1), K'O t (2), ..., K'O t (Ptmp), Pmax = 4, and Ptmp When K = 1, K'O 1 (1) is represented by 3 bits. When Ptmp = 2, K'O 2 (1) is represented by 4 bits and K'O 2 (2) is represented by 3 bits. When Ptmp = 3, K'O 3 (1) is 5 bits, K'O 3 (2) is 4 bits, K'O 3 (3) is 3 bits, and Ptmp = 4 K'O 4 (1) is 6 bits, K'O 4 (2) is 5 bits, K'O 4 (3) is 4 bits, and K'O 4 (4) is 3 bits. The
For Ptmp = 1, find the index L 1,1 of K'O 1 (1) obtained by quantizing KO (1) with 3 bits,
Ptmp = about 2, an index L 2,1 of KO K'o 2 obtained by quantizing (1) to a 4-bit (1), K'o obtained by quantizing three bits KO (2) 2 Find index L 2,2 of (2),
For Ptmp = 3, KO (1) and the index L 3, 1 of K'o 3 obtained by quantizing at 5 bits (1), K'O 3 obtained by quantizing with 4 bits KO (2) Find the index L 3,2 of (2) and the index L 3,3 of K'O 3 (3) obtained by quantizing KO (3) with 3 bits,
For Ptmp = Pmax = 4, K'O 4 (1) index L 4,1 obtained by quantizing KO (1) with 6 bits and K 'obtained by quantizing KO (2) with 5 bits The index L 4,2 of O 4 (2) and the index L 4,3 of K'O 4 (3) obtained by quantizing KO (3) with 4 bits are obtained, and KO (4) is obtained with 3 bits. The index L 4,4 of K′O 4 (4) obtained by quantization is obtained.
次に、符号量推定部104aが、上記範囲(1次〜Pmax次)に含まれる各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについて、ステップS1aの処理で得られたインデックスに対応する事前計算結果T(j)を参照テーブルから表引きし、当該事前計算結果を用いた、入力信号(1フレーム当たりNサンプル)の線形予測残差のエントロピーによって推定される線形予測残差の符号量と、量子化済PARCOR係数の符号量と、上限予測次数Ptmpの符号量γ(Ptmp)との推定合計符号量を求める(ステップS2a)。
ステップS1aの処理での具体例を前提として説明すると、上限予測次数Ptmp=tでの量子化済PARCOR係数K'Ot(1),K'Ot(2),…,K'Ot(Ptmp)のそれぞれに対応する符号量をCt(1),Ct(2),…,Ct(Ptmp)として、符号量推定部104aは、
Ptmp=1について、インデックスL1,1に対応する値T(L1,1)とC1(1)=3を用いて、推定合計符号量B'0(1)を式(18)によって求め、
Ptmp=2について、インデックスL2,1に対応する値T(L2,1)とC2(1)=4とインデックスL2,2に対応する値T(L2,2)とC2(2)=3を用いて、推定合計符号量B'0(2)を式(19)によって求め、
Ptmp=3について、インデックスL3,1に対応する値T(L3,1)とC3(1)=5とインデックスL3,2に対応する値T(L3,2)とC3(2)=4とインデックスL3,3に対応する値T(L3,3)とC3(3)=3を用いて、推定合計符号量B'0(3)を式(20)によって求め、
Ptmp=4について、インデックスL4,1に対応する値T(L4,1)とC4(1)=6とインデックスL4,2に対応する値T(L4,2)とC4(2)=5とインデックスL4,3に対応する値T(L4,3)とC4(3)=4とインデックスL4,4に対応する値T(L4,4)とC4(4)=3を用いて、推定合計符号量B'0(4)を式(21)によって求める。
If a specific example in the process of step S1a is assumed, the quantized PARCOR coefficients K′O t (1), K′O t (2),..., K′O t ( Ptmp) is represented by C t (1), C t (2),..., C t (Ptmp).
For Ptmp = 1, using the value T (L 1,1 ) corresponding to the index L 1,1 and C 1 (1) = 3, the estimated total code amount B′0 (1) is obtained by Expression (18). ,
For Ptmp = 2, the values T (L 2,1 ) and C 2 (1) = 4 corresponding to the index L 2,1 and the values T (L 2,2 ) and C 2 (corresponding to the index L 2,2 2) = 3, the estimated total code amount B′0 (2) is obtained by the equation (19),
For Ptmp = 3, the values T (L 3,1 ) and C 3 (1) = 5 corresponding to the index L 3,1 and the values T (L 3,2 ) and C 3 corresponding to the index L 3,2 ( 2) Using the value T (L 3,3 ) and C 3 (3) = 3 corresponding to the index L 3,3 and the index L 3,3 , the estimated total code amount B′0 (3) is obtained by the equation (20). ,
For Ptmp = 4, the values T (L 4,1 ) and C 4 (1) = 6 corresponding to the index L 4,1 and the values T (L 4,2 ) and C 4 (corresponding to the index L 4,2 2) = 5 and values T (L 4,3 ) and C 4 (3) corresponding to indexes L 4,3 and T 4 ( 3,4 ) and values T (L 4,4 ) and C 4 (corresponding to indexes L 4,4 Using 4) = 3, the estimated total code amount B′0 (4) is obtained by the equation (21).
実施例2におけるステップS2aの処理に続くステップ3以降の処理は、実施例1と同じである。実施例2によれば、参照テーブルからの表引きによって事前計算された対数演算結果を用いるから、対数演算の回数を低減できる。
The processing after
<変形例>
予め設定された範囲の一部に含まれる各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについて本発明の予測次数決定方法を適用し、予め設定された範囲のうち上記一部以外に含まれる各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについて従来的な予測次数決定方法を適用してもよい。<Modification>
The prediction order determination method of the present invention is applied to each of the cases where each prediction order included in a part of the preset range is set as the upper limit prediction order Ptmp, and is included in a part other than the part of the preset range. A conventional prediction order determination method may be applied to each of the cases where each prediction order is the upper limit prediction order Ptmp.
例えば、量子化部100,100aは、上限予測次数Ptmpが予め定めたPT次以下またはPT次より小さい(例えばPT=2)場合には本発明に則り推定符号量を見積もり、上限予測次数PtmpがPT次より大きいまたはPT次以上の場合には従来技術(例えば量子化ビットを一定とした方法)で推定符号量を見積もり、最小の推定符号量を与える最適次数POを決定し、最適次数POと量子化済PARCOR係数系列K'O=(K'O(1),K'O(2),…,K'O(PO))を出力する。
For example, when the upper limit prediction order Ptmp is less than or equal to the predetermined PT order or smaller than the PT order (for example, PT = 2), the
<変形例の具体例1>
具体例1として実施例1の変形例を説明する。
実施例1のステップS1の処理に続いて、符号量推定部104が、[1]予め設定された範囲(1次〜Pmax次)の一部(1次〜PT次)に含まれる各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについて、上限予測次数Ptmpの符号量γ(Ptmp)と、量子化済PARCOR係数の符号量と、当該量子化済PARCOR係数を用いて表される、入力信号(1フレーム当たりNサンプル)の線形予測残差のエントロピーによって推定される当該線形予測残差の符号量との合計符号量を式(11)を用いて求め、[2]予め設定された範囲(1次〜Pmax次)のうち上記一部以外(PT+1次〜Pmax次)に含まれる各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについて、上限予測次数Ptmpの符号量γ(Ptmp)と、量子化済PARCOR係数の符号量と、量子化前の各PARCOR係数を用いて表される、入力信号(1フレーム当たりNサンプル)の線形予測残差のエントロピーによって推定される当該線形予測残差の符号量との合計符号量を式(10)を用いて求める(ステップS2b)。
実施例1のステップS1の処理での具体例を前提として説明すると、PT=2とし、上限予測次数Ptmp=tでの量子化済PARCOR係数K'Ot(1),K'Ot(2),…,K'Ot(Ptmp)のそれぞれに対応する符号量をCt(1),Ct(2),…,Ct(Ptmp)として、符号量推定部104は、
Ptmp=1について、3ビットのK'O1(1)を用いて、推定合計符号量B'0(1)を式(22)によって求め、
Ptmp=2について、4ビットのK'O2(1)と3ビットのK'O2(2)を用いて、推定合計符号量B'0(2)を式(23)によって求め、
Ptmp=3について、KO(1)とKO(2)とKO(3)を用いて、推定合計符号量B'0(3)を式(24)によって求め、
Ptmp=4について、KO(1)とKO(2)とKO(3)とKO(4)を用いて、推定合計符号量B'0(4)を式(25)によって求める。
As a specific example 1, a modification of the first embodiment will be described.
Following the processing of step S1 in the first embodiment, the code
A specific example in the process of step S1 of the first embodiment will be described on the assumption that PT = 2, and quantized PARCOR coefficients K′O t (1), K′O t (2) at the upper limit prediction order Ptmp = t. ), ..., K'o t the code amount corresponding to each of the (Ptmp) C t (1) , C t (2), ..., a C t (PTMP), the
For Ptmp = 1, using 3 bits K′O 1 (1), the estimated total code amount B′0 (1) is obtained by equation (22),
For Ptmp = 2, using 4 bits K′O 2 (1) and 3 bits K′O 2 (2), an estimated total code amount B′0 (2) is obtained by Expression (23),
For Ptmp = 3, using KO (1), KO (2), and KO (3), the estimated total code amount B′0 (3) is obtained by equation (24),
For Ptmp = 4, using KO (1), KO (2), KO (3), and KO (4), the estimated total code amount B′0 (4) is obtained by Expression (25).
なお、式(22)から式(25)のそれぞれについても、上記≪近似式を用いた例1≫から≪近似式を用いた例4≫で説明したように、式(22)から式(25)のそれぞれを近似式に変更することができる。 In addition, for each of the equations (22) to (25), as described in the above << Example 1 using approximate expressions >> to << Example 4 using approximate expressions >>, the expressions (22) to (25) ) Can be changed to approximate equations.
上記の変形例では、予測次数が低次の場合に本発明の予測次数決定方法を適用し予測次数が高次の場合に従来技術を適用したが、逆に予測次数が低次の場合に従来技術を適用し予測次数が高次の場合に本発明の予測次数決定方法を適用してもよい。具体的には、『[1]予め設定された範囲(1次〜Pmax次)の一部(1次〜PT次)に含まれる各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについて』を『[1]予め設定された範囲(1次〜Pmax次)の一部(PT+1次〜Pmax次)に含まれる各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについて』に読み替え、『[2]予め設定された範囲(1次〜Pmax次)のうち上記一部以外(PT+1次〜Pmax次)に含まれる各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについて』を『[2]予め設定された範囲(1次〜Pmax次)のうち上記一部以外(1次〜PT次)に含まれる各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについて』に読み替えて理解すればよい。なお、当然ながら上記具体例の内容も変更されることに留意すること。 In the above modification, the prediction order determination method of the present invention is applied when the prediction order is low, and the conventional technique is applied when the prediction order is high. Conversely, the conventional technique is applied when the prediction order is low. The prediction order determination method of the present invention may be applied when the technique is applied and the prediction order is high. Specifically, “[1] About each of the cases where the prediction orders included in a part (primary order to PTmax order) of a predetermined range (primary order to Pmax order) are the upper limit prediction order Ptmp” “[1] Respective prediction orders included in a part of the preset range (1st order to Pmax order) (PT + 1st order to Pmax order) as the upper limit prediction order Ptmp” [2] “When each prediction order included in a predetermined range (1st order to Pmax order) other than the above part (PT + 1st order to Pmax order) is the upper limit prediction order Ptmp” [2] Read about “Each prediction order included in a preset range (1st order to Pmax order) other than the above part (1st order to PT order) as the upper limit prediction order Ptmp”. do it. It should be noted that the contents of the above specific example will be changed as a matter of course.
また、上限予測次数Ptmpが奇数の場合に本発明の予測次数決定方法を適用し上限予測次数Ptmpが偶数の場合に従来技術を適用してもよい。あるいは上限予測次数Ptmpが偶数の場合に本発明の予測次数決定方法を適用し上限予測次数Ptmpが奇数の場合に従来技術を適用してもよい。具体的には、『[1]予め設定された範囲(1次〜Pmax次)の一部(1次〜PT次)に含まれる各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについて』を『[1]予め設定された範囲(1次〜Pmax次)の一部(偶数次数)に含まれる各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについて』に読み替え、『[2]予め設定された範囲(1次〜Pmax次)のうち上記一部以外(PT+1次〜Pmax次)に含まれる各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについて』を『[2]予め設定された範囲(1次〜Pmax次)のうち上記一部以外(奇数次数)に含まれる各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについて』に読み替えて理解すればよい。あるいは、『[1]予め設定された範囲(1次〜Pmax次)の一部(1次〜PT次)に含まれる各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについて』を『[1]予め設定された範囲(1次〜Pmax次)の一部(奇数次数)に含まれる各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについて』に読み替え、『[2]予め設定された範囲(1次〜Pmax次)のうち上記一部以外(PT+1次〜Pmax次)に含まれる各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについて』を『[2]予め設定された範囲(1次〜Pmax次)のうち上記一部以外(偶数次数)に含まれる各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについて』に読み替えて理解すればよい。なお、当然ながら上記具体例の内容も変更されることに留意すること。 Further, the prediction order determination method of the present invention may be applied when the upper limit prediction order Ptmp is an odd number, and the conventional technique may be applied when the upper limit prediction order Ptmp is an even number. Alternatively, the prediction order determination method of the present invention may be applied when the upper limit prediction order Ptmp is an even number, and the conventional technique may be applied when the upper limit prediction order Ptmp is an odd number. Specifically, “[1] About each of the cases where the prediction orders included in a part (primary order to PTmax order) of a predetermined range (primary order to Pmax order) are the upper limit prediction order Ptmp” Read “[1] Respective prediction orders included in a part of the preset range (1st order to Pmax order) (even order) as the upper limit prediction order Ptmp” and “[2] Preset “[2] Preset” for each prediction order included in the range (1st order to Pmax order) other than the above (PT + 1 order to Pmax order) as the upper limit prediction order Ptmp ” What is necessary is just to read and understand "when each prediction order included in other than said part (odd order) among the range (1st order-Pmax order) made into upper limit prediction order Ptmp". Alternatively, “[1] Respective prediction orders included in a part of the preset range (1st order to Pmax order) (1st order to PT order) as the upper limit prediction order Ptmp” is “[1 ] “For each prediction order included in a part (odd order) of a predetermined range (1st order to Pmax order) as the upper limit prediction order Ptmp”, “[2] Preset range “[2] Pre-set range” for each of the cases where the prediction orders included in other than the above (PT + 1 order to Pmax order) among (primary order to Pmax order) are the upper limit prediction order Ptmp ” What is necessary is just to read and understand for each prediction order included in other than the above (even order) among (first order to Pmax order) as the upper limit prediction order Ptmp. It should be noted that the contents of the above specific example will be changed as a matter of course.
<変形例の具体例2>
PARCOR係数系列KO=(KO(1),KO(2),…,KO(Pmax))が量子化部100に入力されると、まず、係数量子化部102は、[1]Pmaxが予め定められた値PT以下あるいはPTより小さい場合に、予測次数に応じて予め定められたビット数で各PARCOR係数K(1),K(2),…,K(Pmax)を量子化して量子化済PARCOR係数K'(1),K'(2),…,K'(Pmax)を求め、[2]Pmaxが予め定められた値PTより大きいあるいはPT以上である場合に、各PARCOR係数K(1),K(2),…,K(PT)を予測次数に応じて予め定められたビット数で量子化して量子化済PARCOR係数K'(1),K'(2),…,K'(PT)を求める(ステップS1c)。
例えば、上限予測次数Ptmp=tでの量子化済PARCOR係数をK'Ot(1),K'Ot(2),…,K'Ot(Ptmp)とし、PT=3とし、上限予測次数Ptmp=1の場合にK'O1(1)が3ビットで表され、上限予測次数Ptmp=2の場合にK'O2(1)が4ビットで、K'O2(2)が3ビットで表され、上限予測次数Ptmp=PT=3の場合にK'O3(1)が5ビットで、K'O3(2)が4ビットで、K'O3(3)が3ビットで表されるとした場合、係数量子化部102は、
Pmax=2の場合、
Ptmp=1について、KO(1)を3ビットで量子化してK'O1(1)を求め、
Ptmp=2について、KO(1)を4ビットで量子化してK'O2(1)を求め、KO(2)を3ビットで量子化してK'O2(2)を求め、
Pmax=4の場合、
Ptmp=1について、KO(1)を3ビットで量子化してK'O1(1)を求め、
Ptmp=2について、KO(1)を4ビットで量子化してK'O2(1)を求め、KO(2)を3ビットで量子化してK'O2(2)を求め、
Ptmp=3について、KO(1)を5ビットで量子化してK'O3(1)を求め、KO(2)を4ビットで量子化してK'O3(2)を求め、KO(3)を3ビットで量子化してK'O3(3)を求める。<Specific example 2 of modification>
When PARCOR coefficient series KO = (KO (1), KO (2),..., KO (Pmax)) is input to the
For example, the quantized PARCOR coefficient at the upper limit prediction order Ptmp = t is K'O t (1), K'O t (2), ..., K'O t (Ptmp), PT = 3, and upper limit prediction When the order Ptmp = 1, K'O 1 (1) is represented by 3 bits. When the upper limit prediction order Ptmp = 2, K'O 2 (1) is 4 bits and K'O 2 (2) is represented by Expressed in 3 bits, K'O 3 (1) is 5 bits, K'O 3 (2) is 4 bits, and K'O 3 (3) is 3 when the upper limit prediction order Ptmp = PT = 3 When expressed in bits, the
If Pmax = 2,
For Ptmp = 1, KO (1) is quantized with 3 bits to obtain K'O 1 (1),
For Ptmp = 2, KO (1) is quantized with 4 bits to find K'O 2 (1), KO (2) is quantized with 3 bits to find K'O 2 (2),
When Pmax = 4,
For Ptmp = 1, KO (1) is quantized with 3 bits to obtain K'O 1 (1),
For Ptmp = 2, KO (1) is quantized with 4 bits to find K'O 2 (1), KO (2) is quantized with 3 bits to find K'O 2 (2),
For Ptmp = 3, KO (1) is quantized with 5 bits to obtain K'O 3 (1), KO (2) is quantized with 4 bits to obtain K'O 3 (2), and KO (3 ) Is quantized with 3 bits to obtain K′O 3 (3).
次に、符号量推定部104が、上記[1]の場合、1次からPmax次までの各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについて、上限予測次数Ptmpの符号量γ(Ptmp)と、量子化済PARCOR係数K'(1),K'(2),…,K'(Ptmp)の符号量と、当該量子化済PARCOR係数K'(1),K'(2),…,K'(Ptmp)を用いて表される、入力信号の線形予測残差のエントロピー(式(26)参照)によって推定される当該線形予測残差の符号量との合計符号量を求め、上記[2]の場合、1次からPT次までの各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについては上記[1]に従って、PT+1次からPmax次までの各予測次数を上限予測次数Ptmpとした場合のそれぞれについては、上限予測次数Ptmpの符号量γ(Ptmp)と、量子化済PARCOR係数K'(1),K'(2),…,K'(PT)の符号量と、各PARCOR係数K(PT+1),…,K(Ptmp)を固定ビット長で量子化した場合の符号量と、量子化済PARCOR係数K'(1),K'(2),…,K'(PT)および各PARCOR係数K(PT+1),…,K(Ptmp)を用いて表される、入力信号の線形予測残差のエントロピー(式(27)参照)によって推定される当該線形予測残差の符号量との合計符号量を求める(ステップS2c)。
なお、式(26)および式(27)についても、上記≪近似式を用いた例1≫から≪近似式を用いた例4≫で説明したように、式(26)および式(27)を近似式に変更することができる。 It should be noted that the expressions (26) and (27) are also expressed by the expressions (26) and (27) as described in the above << Example 1 using approximate expressions >> to << Example 4 using approximate expressions >>. It can be changed to an approximate expression.
ステップS1cの処理での具体例を前提として説明すると、上限予測次数Ptmp=tでの量子化済PARCOR係数K'Ot(1),K'Ot(2),…,K'Ot(Ptmp)のそれぞれに対応する符号量をCt(1),Ct(2),…,Ct(Ptmp)として、符号量推定部104は、
Pmax=2の場合、
Ptmp=1について、3ビットのK'O1(1)とC1(1)=3を用いて、推定合計符号量B'0(1)を式(28)によって求め、
Ptmp=2について、4ビットのK'O2(1)とC2(1)=4と3ビットのK'O2(2)とC2(2)=3を用いて、推定合計符号量B'0(2)を式(29)によって求め、
Pmax=4の場合、
Ptmp=1について、3ビットのK'O1(1)とC1(1)=3を用いて、推定合計符号量B'0(1)を式(28)によって求め、
Ptmp=2について、4ビットのK'O2(1)とC2(1)=4と3ビットのK'O2(2)とC2(2)=3を用いて、推定合計符号量B'0(2)を式(29)によって求め、
Ptmp=3について、5ビットのK'O3(1)とC3(1)=5と4ビットのK'O3(2)とC3(2)=4と3ビットのK'O3(3)とC3(3)=3を用いて、推定合計符号量B'0(3)を式(30)によって求め、
Ptmp=Pmax=4について、KO(4)とC4(4)と5ビットのK'O3(1)とC4(1)=5と4ビットのK'O3(2)とC4(2)=4と3ビットのK'O3(3)とC4(3)=3を用いて、推定合計符号量B'0(4)を式(31)によって求める。
If Pmax = 2,
For Ptmp = 1, using 3 bits K′O 1 (1) and C 1 (1) = 3, the estimated total code amount B′0 (1) is obtained by Equation (28),
For Ptmp = 2, using 4 bits K'O 2 (1) and C 2 (1) = 4 and 3 bits K'O 2 (2) and C 2 (2) = 3, estimated total code amount B'0 (2) is obtained by equation (29),
When Pmax = 4,
For Ptmp = 1, using 3 bits K′O 1 (1) and C 1 (1) = 3, the estimated total code amount B′0 (1) is obtained by Equation (28),
For Ptmp = 2, using 4 bits K'O 2 (1) and C 2 (1) = 4 and 3 bits K'O 2 (2) and C 2 (2) = 3, estimated total code amount B'0 (2) is obtained by equation (29),
For Ptmp = 3, 5 bits K'O 3 (1) and C 3 (1) = 5 and 4 bits K'O 3 (2) and C 3 (2) = 4 and 3 bits K'O 3 Using (3) and C 3 (3) = 3, the estimated total code amount B′0 (3) is obtained by equation (30),
For Ptmp = Pmax = 4, KO (4), C 4 (4), 5-bit K'O 3 (1), C 4 (1) = 5, 4-bit K'O 3 (2), and C 4 Using (2) = 4 and 3-bit K′O 3 (3) and C 4 (3) = 3, the estimated total code amount B′0 (4) is obtained by Expression (31).
なお、式(28)から式(31)のそれぞれについても、上記≪近似式を用いた例1≫から≪近似式を用いた例4≫で説明したように、式(28)から式(31)のそれぞれを近似式に変更することができる。 It should be noted that each of the expressions (28) to (31) also applies to the expressions (28) to (31) as described in the above << Example 1 using approximate expression >> to << Example 4 using approximate expression >>. ) Can be changed to approximate equations.
次に、予測次数決定部106は、ステップS2cの処理で得られた推定合計符号量のうち最小の合計符号量を与えるときの予測次数を決定する(ステップS3)。
ステップS2cの処理での具体例を前提として説明すると、予測次数決定部106は、ステップS2cの処理で得られた推定合計符号量B'0(1)、B'0(2)、B'0(3)、B'0(4)のうち最小の合計符号量がB'0(4)であるならば、B'0(4)を与えたときの予測次数4を最適予測次数POとして決定する。Next, the prediction
If a specific example in the process of step S2c is described as a premise, the prediction
そして、量子化部100は、最適予測次数POと、最適予測次数POに対応するステップS1cの処理で得られた量子化済PARCOR係数の系列K'O=(K'O(1),K'O(2),…,K'O(PO))を出力する。なお、PO>PTあるいはPO≧PTの場合、ステップS1cの処理でPARCOR係数K(PT+1),…,K(PO)は量子化されていないので、PARCOR係数K(PT+1),…,K(PO)を固定ビット長で量子化して量子化済PARCOR係数K'(PT+1),…,K'(PO)を求めてから、量子化済PARCOR係数の系列K'O=(K'O(1),K'O(2),…,K'O(PO))を出力することになる。
The
以上の実施形態の他、本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。
例えば、PARCOR係数K'O(i)を表すビット数は、8に限らず32や16でもよい。In addition to the above-described embodiments, the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made without departing from the spirit of the present invention.
For example, the number of bits representing the PARCOR coefficient K′O (i) is not limited to 8 and may be 32 or 16.
本発明の予測次数決定方法は、コンピュータの記録部に、本発明の各機能構成部としてコンピュータを動作させるプログラムを読み込ませ、処理部、入力部、出力部などを動作させることで、コンピュータに実行させることができる。また、コンピュータに読み込ませる方法としては、プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録しておき、記録媒体からコンピュータに読み込ませる方法、サーバ等に記録されたプログラムを、電気通信回線等を通じてコンピュータに読み込ませる方法などがある。 The predicted order determination method of the present invention is executed by a computer by reading a program that causes the computer to operate as each functional component of the present invention and causing the processing unit, input unit, output unit, and the like to operate. Can be made. In addition, as a method of causing the computer to read, the program is recorded on a computer-readable recording medium, and the program recorded on the server or the like is read into the computer through a telecommunication line or the like. There is a method to make it.
Claims (21)
各予測次数のPARCOR係数の量子化値を表現するために予め割り当てられるビット数が、上限予測次数の大きさに依存して異なる場合に、
予め設定された範囲の各予測次数を上限予測次数とし、上限予測次数ごとに、当該上限予測次数に応じて予め定められたビット数で当該上限予測次数までの各上記PARCOR係数を量子化して、当該上限予測次数における各上記PARCOR係数に対応する量子化済PARCOR係数を得る量子化ステップと、
上記上限予測次数ごとに、当該上限予測次数における各上記量子化済PARCOR係数の符号量と、当該上限予測次数における各上記量子化済PARCOR係数を用いて表される、上記入力信号の線形予測残差のエントロピーによって推定される当該線形予測残差の符号量と、当該上限予測次数を表す情報の符号量との合計符号量のうち少なくとも上限予測次数に依存する符号量を求める符号量推定ステップと、
上記範囲の各上限予測次数における上記合計符号量のうち少なくとも上限予測次数に依存する符号量が最小となる上限予測次数を、線形予測の予測次数として決定する予測次数決定ステップと
を有する予測次数決定方法。 A prediction order determination method for determining a prediction order of linear prediction using a PARCOR coefficient calculated from an input signal,
When the number of bits allocated in advance to represent the quantization value of the PARCOR coefficient of each prediction order differs depending on the size of the upper limit prediction order,
And each prediction order of a preset range the upper limit prediction order for each upper prediction order, each said PARCOR coefficient at the number of bits which is predetermined in accordance with the upper prediction order up to the upper prediction order is quantized, A quantization step for obtaining a quantized PARCOR coefficient corresponding to each PARCOR coefficient in the upper limit prediction order ;
For each upper prediction order, the linear prediction residual of the input signal represented by the code amount of each quantized PARCOR coefficient in the upper prediction order and each quantized PARCOR coefficient in the upper prediction order. a code amount of the linear prediction residual is estimated by the entropy of the difference, and the code amount estimation step of obtaining a code amount that depends on at least the upper prediction order of the total code amount of the code amount of information representing the upper prediction order ,
Prediction order determination and at least the upper prediction order that the code amount becomes minimum which depends on the upper limit prediction order, prediction order determination step of determining a prediction order of the linear prediction of the total code amount at each upper prediction order of the above-mentioned range Method.
各予測次数のPARCOR係数の量子化値を表現するために予め割り当てられるビット数が、候補次数の大きさに依存して異なる場合に、
予め設定された範囲の各予測次数を候補次数とし、候補次数ごとに、当該候補次数に応じて予め定められたビット数で当該候補次数までの各上記PARCOR係数を量子化して、当該候補次数における各上記PARCOR係数に対応する量子化済PARCOR係数を得る量子化ステップと、
上記範囲の上記候補次数ごとに、少なくとも、当該候補次数における各上記量子化済PARCOR係数の符号量と、当該候補次数までの各上記PARCOR係数を用いて表される、上記入力信号の線形予測残差のエントロピーによって推定される当該線形予測残差の符号量(以下、推定残差符号量という。)との合計符号量を求める符号量推定ステップと、
上記範囲の各上記候補次数のうち、上記合計符号量が最小となる候補次数を、線形予測の予測次数として決定する予測次数決定ステップと
を有する予測次数決定方法。 A prediction order determination method for determining a prediction order of linear prediction using a PARCOR coefficient calculated from an input signal,
When the number of bits allocated in advance to represent the quantized value of the PARCOR coefficient of each prediction order differs depending on the size of the candidate order,
And each prediction order of a preset range as candidate orders for each candidate orders, each said PARCOR coefficient at the number of bits which is predetermined according to the candidate order to the candidate degree by quantizing, in the candidate order A quantization step for obtaining a quantized PARCOR coefficient corresponding to each of the above PARCOR coefficients;
Each upper Symbol candidate degree of the range, at least, a code amount for each said quantized PARCOR coefficient in the candidate order, represented using the above PARCOR coefficients up the candidate degree, linear prediction of the input signal A code amount estimation step for obtaining a total code amount with the code amount of the linear prediction residual estimated by entropy of the residual (hereinafter referred to as an estimated residual code amount);
A prediction order determination method comprising: a prediction order determination step of determining, as a prediction order of linear prediction, a candidate order that minimizes the total code amount among the candidate orders in the range.
上記推定残差符号量は、上記候補次数まで、予測次数ごとに得られる1から上記PARCOR係数の二乗を減じた値の対数を合計した値で表される
ことを特徴とする予測次数決定方法。A prediction order determination method according to claim 2, comprising:
The estimated residual code amount is represented by a value obtained by summing the logarithm of a value obtained by subtracting the square of the PARCOR coefficient from 1 obtained for each prediction order up to the candidate order.
上記対数がテイラー級数で近似されている
ことを特徴とする予測次数決定方法。It is the prediction order determination method of Claim 3, Comprising:
A method for determining a prediction order, wherein the logarithm is approximated by a Taylor series.
上記対数をテイラー級数で近似した値に重み係数が乗じられている
ことを特徴とする予測次数決定方法。A prediction order determination method according to claim 4,
A prediction order determination method, wherein a weighting factor is multiplied by a value obtained by approximating the logarithm with a Taylor series.
各予測次数のPARCOR係数の量子化値を表現するために予め割り当てられるビット数が、上限予測次数の大きさに依存して異なる場合に、
予め設定された範囲の各予測次数を上限予測次数とし、上限予測次数ごとに、当該上限予測次数に応じて予め定められたビット数で当該上限予測次数までの各上記PARCOR係数を量子化して得られる量子化済PARCOR係数のインデックスを求める量子化ステップと、
上記上限予測次数ごとに、上記入力信号の線形予測残差のエントロピーの算出式に含まれる当該上限予測次数における量子化済PARCOR係数を用いた演算の事前計算結果とインデックスとが対応付けられた参照テーブルから、上記インデックスに対応する事前計算結果を表引きし、当該事前計算結果を用いた上記エントロピーによって推定される上記線形予測残差の符号量と、当該上限予測次数における量子化済PARCOR係数の符号量と、当該上限予測次数を表す情報の符号量との合計符号量のうち少なくとも上限予測次数に依存する符号量を求める符号量推定ステップと、
上記範囲の各上限予測次数における上記合計符号量のうち少なくとも上限予測次数に依存する符号量が最小となる上限予測次数を、線形予測の予測次数として決定する予測次数決定ステップと
を有する予測次数決定方法。 A prediction order determination method for determining a prediction order of linear prediction using a PARCOR coefficient calculated from an input signal,
When the number of bits allocated in advance to represent the quantization value of the PARCOR coefficient of each prediction order differs depending on the size of the upper limit prediction order,
And each prediction order of a preset range the upper limit prediction order, obtained for each upper prediction order, each said PARCOR coefficient at the number of bits which is predetermined in accordance with the upper prediction order up to the upper prediction order by quantizing A quantization step for obtaining an index of a quantized PARCOR coefficient to be generated;
For each of the above upper limit prediction orders, a reference in which the precalculation result of the operation using the quantized PARCOR coefficient in the upper limit prediction order included in the linear prediction residual entropy calculation formula of the input signal is associated with an index From the table, the pre-computation result corresponding to the index is subtracted, the code amount of the linear prediction residual estimated by the entropy using the pre-computation result, and the quantized PARCOR coefficient at the upper limit prediction order code amount and the code amount estimation step of obtaining a code amount that depends on at least the upper prediction order of the total code amount of the code amount of information representing the upper prediction order,
Prediction order determination and at least the upper prediction order that the code amount becomes minimum which depends on the upper limit prediction order, prediction order determination step of determining a prediction order of the linear prediction of the total code amount at each upper prediction order of the above-mentioned range Method.
各予測次数のPARCOR係数の量子化値を表現するために予め割り当てられるビット数が、上限予測次数の大きさに依存して異なる場合に、
予め設定された範囲の各予測次数を上限予測次数とし、上限予測次数ごとに、当該上限予測次数に応じて予め定められたビット数で当該上限予測次数までの各上記PARCOR係数を量子化して、当該上限予測次数における各上記PARCOR係数に対応する量子化済PARCOR係数を得る量子化ステップと、
(1)上記範囲のうち一部の各上限予測次数について、上限予測次数ごとに、当該上限予測次数における各上記量子化済PARCOR係数の符号量と、当該上限予測次数における各上記量子化済PARCOR係数を用いて表される、上記入力信号の線形予測残差のエントロピーによって推定される当該線形予測残差の符号量と、当該上限予測次数を表す情報の符号量との合計符号量のうち少なくとも当該上限予測次数に依存する符号量と、(2)上記範囲のうち上記一部以外の各上限予測次数について、上限予測次数ごとに、当該上限予測次数における各上記量子化済PARCOR係数の符号量と、上記PARCOR係数を用いて表される、上記入力信号の線形予測残差のエントロピーによって推定される当該線形予測残差の符号量と、当該上限予測次数を表す情報の符号量との合計符号量のうち少なくとも当該上限予測次数に依存する符号量とを求める符号量推定ステップと、
上記範囲の各上限予測次数における上記合計符号量のうち少なくとも上限予測次数に依存する符号量が最小となる上限予測次数を、線形予測の予測次数として決定する予測次数決定ステップと
を有する予測次数決定方法。 A prediction order determination method for determining a prediction order of linear prediction using a PARCOR coefficient calculated from an input signal,
When the number of bits allocated in advance to represent the quantization value of the PARCOR coefficient of each prediction order differs depending on the size of the upper limit prediction order,
And each prediction order of a preset range the upper limit prediction order for each upper prediction order, each said PARCOR coefficient at the number of bits which is predetermined in accordance with the upper prediction order up to the upper prediction order is quantized, A quantization step for obtaining a quantized PARCOR coefficient corresponding to each PARCOR coefficient in the upper limit prediction order ;
(1) For some upper limit prediction orders in the above range, for each upper limit prediction order, the code amount of each quantized PARCOR coefficient in the upper limit prediction order and each quantized PARCOR in the upper limit prediction order A code amount of the linear prediction residual estimated by entropy of the linear prediction residual of the input signal and a code amount of information representing the upper limit prediction order, represented by a coefficient. A code amount dependent on the upper limit prediction order; and (2) for each upper limit prediction order other than the above- mentioned range, for each upper limit prediction order, the code amount of each quantized PARCOR coefficient in the upper limit prediction order. When represented using the PARCOR coefficients, and the code amount of the linear prediction residual is estimated by the entropy of the linear prediction residual of the input signal, and the code amount of information representing the upper prediction order And code amount estimation step of obtaining a code amount that depends on at least the upper prediction order of the total code amount,
Prediction order determination and at least the upper prediction order that the code amount becomes minimum which depends on the upper limit prediction order, prediction order determination step of determining a prediction order of the linear prediction of the total code amount at each upper prediction order of the range Method.
予め設定された範囲のうち上記一部に含まれる予測次数は、予め定められた閾値以下の予測次数または当該閾値よりも小さい予測次数である
ことを特徴とする予測次数決定方法。A prediction order determination method according to claim 7,
A prediction order determination method characterized in that a prediction order included in a part of a preset range is a prediction order equal to or less than a predetermined threshold value or a prediction order smaller than the threshold value.
予め設定された範囲のうち上記一部に含まれる予測次数は、予め定められた閾値以上の予測次数または当該閾値よりも大きい予測次数である
ことを特徴とする予測次数決定方法。A prediction order determination method according to claim 7,
A prediction order determination method characterized in that a prediction order included in a part of a preset range is a prediction order equal to or greater than a predetermined threshold or a prediction order larger than the threshold.
予め設定された範囲のうち上記一部に含まれる予測次数は偶数の予測次数であり、予め設定された範囲のうち上記一部以外に含まれる予測次数は奇数の予測次数である、
あるいは、
予め設定された範囲のうち上記一部に含まれる予測次数は奇数の予測次数であり、予め設定された範囲のうち上記一部以外に含まれる予測次数は偶数の予測次数である、
ことを特徴とする予測次数決定方法。A prediction order determination method according to claim 7,
The prediction orders included in the part of the preset range are even prediction orders, and the prediction orders included in the part other than the part of the preset range are odd prediction orders.
Or
The prediction order included in the part of the preset range is an odd prediction order, and the prediction order included in the part other than the part of the preset range is an even prediction order.
A prediction order determination method characterized by that.
各予測次数のPARCOR係数の量子化値を表現するために予め割り当てられるビット数が、上限予測次数の大きさに依存して異なる場合に、
予め設定された範囲の各予測次数を上限予測次数P tmp として、
上限予測次数P tmp ごとに、入力された上記PARCOR係数K(1),K(2),…,K(Ptmp)について、[1]Ptmpが予め定められた値PT以下あるいはPTより小さい場合に、当該上限予測次数P tmp に応じて予め定められたビット数で各上記PARCOR係数K(1),K(2),…,K(Ptmp)を量子化して量子化済PARCOR係数K'(1),K'(2),…,K'(Ptmp)を求め、[2]Ptmpが予め定められた値PTより大きいあるいはPT以上である場合に、各上記PARCOR係数K(1),K(2),…,K(PT)を予測次数P T に応じて予め定められたビット数で量子化して量子化済PARCOR係数K'(1),K'(2),…,K'(PT)を求める量子化ステップと、
上記上限予測次数P tmp ごとに、当該上限予測次数P tmp が上記予め定められた値P T 以下あるいはP T より小さい場合、当該上限予測次数P tmp における量子化済PARCOR係数K'(1),K'(2),…,K'(Ptmp)の符号量と、当該上限予測次数P tmp における量子化済PARCOR係数K'(1),K'(2),…,K'(Ptmp)を用いて表される、上記入力信号の線形予測残差のエントロピーによって推定される当該線形予測残差の符号量と、当該上限予測次数P tmp を表す情報の符号量との合計符号量のうち少なくとも上限予測次数に依存する符号量を求め、当該上限予測次数P tmp が上記予め定められた値P T 以上あるいはP T より大きい場合、当該上限予測次数P tmp における次数P T までの量子化済PARCOR係数K'(1),K'(2),…,K'(PT)の符号量と、当該量子化済PARCOR係数K'(1),K'(2),…,K'(PT)を用いて表される、上記入力信号の線形予測残差のエントロピーによって推定される当該線形予測残差の符号量と、各PARCOR係数K(PT+1),…,K(Ptmp)を固定ビット長で量子化した場合の符号量と、各PARCOR係数K(PT+1),…,K(Ptmp)を用いて表される、上記入力信号の線形予測残差のエントロピーによって推定される当該線形予測残差の符号量と、当該上限予測次数P tmp を表す情報の符号量との合計符号量のうち少なくとも上限予測次数に依存する符号量を求める符号量推定ステップと、
上記範囲の各予測次数における上記合計符号量のうち少なくとも上限予測次数に依存する符号量が最小となる上限予測次数を、線形予測の予測次数として決定する予測次数決定ステップと
を有する予測次数決定方法。 A prediction order determination method for determining a prediction order of linear prediction using a PARCOR coefficient calculated from an input signal,
When the number of bits allocated in advance to represent the quantization value of the PARCOR coefficient of each prediction order differs depending on the size of the upper limit prediction order,
Each prediction order in a preset range is defined as an upper limit prediction order P tmp ,
[1] P tmp is equal to or less than a predetermined value P T or P T for the input PARCOR coefficients K (1), K (2),..., K (P tmp ) for each upper limit predicted order P tmp. If it is smaller, each PARCOR coefficient K (1), K (2),..., K (P tmp ) is quantized with a predetermined number of bits in accordance with the upper limit prediction order P tmp and quantized PARCOR Coefficients K ′ (1), K ′ (2),..., K ′ (P tmp ) are obtained. [2] When P tmp is greater than a predetermined value P T or greater than P T , The PARCOR coefficients K (1), K (2),..., K (P T ) are quantized with a predetermined number of bits according to the predicted order P T and quantized PARCOR coefficients K ′ (1), K ′. (2),..., K ′ (P T ) to obtain a quantization step;
For each of the upper prediction order P tmp, if the upper prediction order P tmp is the predetermined value P T below or less than P T, quantized PARCOR coefficient K in the upper prediction order P tmp '(1), K '(2), ..., K' and the code amount of (P tmp), quantized PARCOR coefficient K in the upper prediction order P tmp '(1), K ' (2), ..., K '(P tmp ), The code amount of the linear prediction residual estimated by the entropy of the linear prediction residual of the input signal and the code amount of the information representing the upper limit prediction order P tmp of obtains a code amount that depends on at least the upper prediction order, if the upper prediction order P tmp is larger than the predetermined value P T or more, or P T, quantization of up to order P T in the upper prediction order P tmp Already PARCOR coefficient K '(1), K It is expressed using the code amount of '(2), ..., K' (P T ) and the quantized PARCOR coefficient K '(1), K' (2), ..., K '(P T ). , The amount of code of the linear prediction residual estimated by the entropy of the linear prediction residual of the input signal and each PARCOR coefficient K (P T +1),..., K (P tmp ) are quantized with a fixed bit length. Of the linear prediction residual estimated by the entropy of the linear prediction residual of the input signal, which is expressed using the amount of code in the case and each PARCOR coefficient K (P T +1),..., K (P tmp ) A code amount estimation step for obtaining a code amount depending on at least the upper limit prediction order among the total code amount of the code amount and the code amount of the information representing the upper limit prediction order P tmp ;
The upper prediction order code amount which depends on at least the upper prediction order is minimum among the total code amount in each prediction order of the above-mentioned range, the prediction order determination method and a prediction order determination step of determining a prediction order of linear prediction .
各予測次数のPARCOR係数の量子化値を表現するために予め割り当てられるビット数が、上限予測次数の大きさに依存して異なる場合に、
予め設定された範囲の各予測次数を上限予測次数とし、上限予測次数ごとに、当該上限予測次数に応じて予め定められたビット数で当該上限予測次数までの各上記PARCOR係数を量子化して、当該上限予測次数における各上記PARCOR係数に対応する量子化済PARCOR係数を得る量子化部と、
上記上限予測次数ごとに、当該上限予測次数における各上記量子化済PARCOR係数の符号量と、当該上限予測次数における各上記量子化済PARCOR係数を用いて表される、上記入力信号の線形予測残差のエントロピーによって推定される当該線形予測残差の符号量と、当該上限予測次数を表す情報の符号量との合計符号量のうち少なくとも上限予測次数に依存する符号量を求める符号量推定部と、
上記範囲の各上限予測次数における上記合計符号量のうち少なくとも上限予測次数に依存する符号量が最小となる上限予測次数を、線形予測の予測次数として決定する予測次数決定部と
を含む予測次数決定装置。 A prediction order determination device that determines a prediction order of linear prediction using a PARCOR coefficient calculated from an input signal,
When the number of bits allocated in advance to represent the quantization value of the PARCOR coefficient of each prediction order differs depending on the size of the upper limit prediction order,
And each prediction order of a preset range the upper limit prediction order for each upper prediction order, each said PARCOR coefficient at the number of bits which is predetermined in accordance with the upper prediction order up to the upper prediction order is quantized, A quantization unit for obtaining a quantized PARCOR coefficient corresponding to each of the above PARCOR coefficients in the upper limit prediction order ;
For each upper prediction order, the linear prediction residual of the input signal represented by the code amount of each quantized PARCOR coefficient in the upper prediction order and each quantized PARCOR coefficient in the upper prediction order. a code amount of the linear prediction residual is estimated by the entropy of the difference, and the code amount estimation unit for obtaining the code amount which depends on at least the upper prediction order of the total code amount of the code amount of information representing the upper prediction order ,
Prediction order determination including a prediction order determination unit code amount which depends on at least the upper prediction order among the total code amount at each upper prediction order is a limit prediction order that minimizes, determined as the prediction order of the linear prediction of the range apparatus.
各予測次数のPARCOR係数の量子化値を表現するために予め割り当てられるビット数が、候補次数の大きさに依存して異なる場合に、
予め設定された範囲の各予測次数を候補次数とし、候補次数ごとに、当該候補次数に応じて予め定められたビット数で当該候補次数までの各上記PARCOR係数を量子化して、当該候補次数における各上記PARCOR係数に対応する量子化済PARCOR係数を得る量子化部と、
上記範囲の上記候補次数ごとに、少なくとも、当該候補次数における各上記量子化済PARCOR係数の符号量と、当該候補次数までの各上記PARCOR係数を用いて表される、上記入力信号の線形予測残差のエントロピーによって推定される当該線形予測残差の符号量(以下、推定残差符号量という。)との合計符号量を求める符号量推定部と、
上記範囲の各上記候補次数のうち、上記合計符号量が最小となる候補次数を、線形予測の予測次数として決定する予測次数決定部と
を含む予測次数決定装置。 A prediction order determination device that determines a prediction order of linear prediction using a PARCOR coefficient calculated from an input signal,
When the number of bits allocated in advance to represent the quantized value of the PARCOR coefficient of each prediction order differs depending on the size of the candidate order,
And each prediction order of a preset range as candidate orders for each candidate orders, each said PARCOR coefficient at the number of bits which is predetermined according to the candidate order to the candidate degree by quantizing, in the candidate order A quantization unit for obtaining a quantized PARCOR coefficient corresponding to each of the above PARCOR coefficients;
Each upper Symbol candidate degree of the range, at least, a code amount for each said quantized PARCOR coefficient in the candidate order, represented using the above PARCOR coefficients up the candidate degree, linear prediction of the input signal A code amount estimation unit for obtaining a total code amount with the code amount of the linear prediction residual estimated by the residual entropy (hereinafter referred to as an estimated residual code amount);
A prediction order determination device including a prediction order determination unit that determines, as a prediction order of linear prediction, a candidate order that minimizes the total code amount among the candidate orders in the range.
上記推定残差符号量は、上記候補次数まで、予測次数ごとに得られる1から上記PARCOR係数の二乗を減じた値の対数を合計した値で表される
ことを特徴とする予測次数決定装置。The prediction order determination device according to claim 13,
The estimated residual code amount is represented by a value obtained by adding the logarithm of a value obtained by subtracting the square of the PARCOR coefficient from 1 obtained for each prediction order up to the candidate order.
上記対数がテイラー級数で近似されている
ことを特徴とする予測次数決定装置。The prediction order determination device according to claim 14,
A prediction order determining apparatus, wherein the logarithm is approximated by a Taylor series.
上記対数をテイラー級数で近似した値に重み係数が乗じられている
ことを特徴とする予測次数決定装置。The prediction order determination device according to claim 15,
A prediction order determining device, wherein a weighting factor is multiplied by a value obtained by approximating the logarithm with a Taylor series.
各予測次数のPARCOR係数の量子化値を表現するために予め割り当てられるビット数が、上限予測次数の大きさに依存して異なる場合に、
予め設定された範囲の各予測次数を上限予測次数とし、上限予測次数ごとに、当該上限予測次数に応じて予め定められたビット数で当該上限予測次数までの各上記PARCOR係数を量子化して得られる量子化済PARCOR係数のインデックスを求める量子化部と、
上記上限予測次数ごとに、上記入力信号の線形予測残差のエントロピーの算出式に含まれる当該上限予測次数における量子化済PARCOR係数を用いた演算の事前計算結果とインデックスとが対応付けられた参照テーブルから、上記インデックスに対応する事前計算結果を表引きし、当該事前計算結果を用いた上記エントロピーによって推定される上記線形予測残差の符号量と、当該上限予測次数における量子化済PARCOR係数の符号量と、当該上限予測次数を表す情報の符号量との合計符号量のうち少なくとも上限予測次数に依存する符号量を求める符号量推定部と、
上記範囲の各上限予測次数における上記合計符号量のうち少なくとも上限予測次数に依存する符号量が最小となる上限予測次数を、線形予測の予測次数として決定する予測次数決定部と
を含む予測次数決定装置。 A prediction order determination device that determines a prediction order of linear prediction using a PARCOR coefficient calculated from an input signal,
When the number of bits allocated in advance to represent the quantization value of the PARCOR coefficient of each prediction order differs depending on the size of the upper limit prediction order,
And each prediction order of a preset range the upper limit prediction order, obtained for each upper prediction order, each said PARCOR coefficient at the number of bits which is predetermined in accordance with the upper prediction order up to the upper prediction order by quantizing A quantization unit for obtaining an index of a quantized PARCOR coefficient to be generated;
For each of the above upper limit prediction orders, a reference in which the precalculation result of the operation using the quantized PARCOR coefficient in the upper limit prediction order included in the linear prediction residual entropy calculation formula of the input signal is associated with an index From the table, the pre-computation result corresponding to the index is subtracted, the code amount of the linear prediction residual estimated by the entropy using the pre-computation result, and the quantized PARCOR coefficient at the upper limit prediction order code amount and the code amount estimation unit for obtaining the code amount which depends on at least the upper prediction order of the total code amount of the code amount of information representing the upper prediction order,
Prediction order determination including a prediction order determination unit code amount which depends on at least the upper prediction order among the total code amount at each upper prediction order is a limit prediction order that minimizes, determined as the prediction order of the linear prediction of the range apparatus.
各予測次数のPARCOR係数の量子化値を表現するために予め割り当てられるビット数が、上限予測次数の大きさに依存して異なる場合に、
予め設定された範囲の各予測次数を上限予測次数とし、上限予測次数ごとに、当該上限予測次数に応じて予め定められたビット数で当該上限予測次数までの各上記PARCOR係数を量子化して、当該上限予測次数における各上記PARCOR係数に対応する量子化済PARCOR係数を得る量子化部と、
(1)上記範囲のうち一部の各上限予測次数について、上限予測次数ごとに、当該上限予測次数における各上記量子化済PARCOR係数の符号量と、当該上限予測次数における各上記量子化済PARCOR係数を用いて表される、上記入力信号の線形予測残差のエントロピーによって推定される当該線形予測残差の符号量と、当該上限予測次数を表す情報の符号量との合計符号量のうち少なくとも当該上限予測次数に依存する符号量と、(2)上記範囲のうち上記一部以外の各上限予測次数について、上限予測次数ごとに、当該上限予測次数における各上記量子化済PARCOR係数の符号量と、上記PARCOR係数を用いて表される、上記入力信号の線形予測残差のエントロピーによって推定される当該線形予測残差の符号量と、当該上限予測次数を表す情報の符号量との合計符号量のうち少なくとも当該上限予測次数に依存する符号量とを求める符号量推定部と、
上記範囲の各上限予測次数における上記合計符号量のうち少なくとも上限予測次数に依存する符号量が最小となる上限予測次数を、線形予測の予測次数として決定する予測次数決定部と
を含む予測次数決定装置。 A prediction order determination device that determines a prediction order of linear prediction using a PARCOR coefficient calculated from an input signal,
When the number of bits allocated in advance to represent the quantization value of the PARCOR coefficient of each prediction order differs depending on the size of the upper limit prediction order,
And each prediction order of a preset range the upper limit prediction order for each upper prediction order, each said PARCOR coefficient at the number of bits which is predetermined in accordance with the upper prediction order up to the upper prediction order is quantized, A quantization unit for obtaining a quantized PARCOR coefficient corresponding to each of the above PARCOR coefficients in the upper limit prediction order ;
(1) For some upper limit prediction orders in the above range, for each upper limit prediction order, the code amount of each quantized PARCOR coefficient in the upper limit prediction order and each quantized PARCOR in the upper limit prediction order A code amount of the linear prediction residual estimated by entropy of the linear prediction residual of the input signal and a code amount of information representing the upper limit prediction order, represented by a coefficient. A code amount dependent on the upper limit prediction order; and (2) for each upper limit prediction order other than the above- mentioned range, for each upper limit prediction order, the code amount of each quantized PARCOR coefficient in the upper limit prediction order. When represented using the PARCOR coefficients, and the code amount of the linear prediction residual is estimated by the entropy of the linear prediction residual of the input signal, and the code amount of information representing the upper prediction order A code amount estimation unit for obtaining a code amount that depends on at least the upper prediction order of the total code amount,
Prediction order determination including a prediction order determination unit which the upper prediction order that the code amount becomes minimum is dependent on at least the upper prediction order among the total code amount at each upper prediction order is determined as the prediction order of the linear prediction of the range apparatus.
各予測次数のPARCOR係数の量子化値を表現するために予め割り当てられるビット数が、上限予測次数の大きさに依存して異なる場合に、
予め設定された範囲の各予測次数を上限予測次数P tmp として、
上限予測次数P tmp ごとに、入力された上記PARCOR係数K(1),K(2),…,K(Ptmp)について、[1]Ptmpが予め定められた値PT以下あるいはPTより小さい場合に、当該上限予測次数P tmp に応じて予め定められたビット数で各上記PARCOR係数K(1),K(2),…,K(Ptmp)を量子化して量子化済PARCOR係数K'(1),K'(2),…,K'(Ptmp)を求め、[2]Ptmpが予め定められた値PTより大きいあるいはPT以上である場合に、各上記PARCOR係数K(1),K(2),…,K(PT)を予測次数P T に応じて予め定められたビット数で量子化して量子化済PARCOR係数K'(1),K'(2),…,K'(PT)を求める量子化部と、
上記上限予測次数P tmp ごとに、当該上限予測次数P tmp が上記予め定められた値P T 以下あるいはP T より小さい場合、当該上限予測次数P tmp における量子化済PARCOR係数K'(1),K'(2),…,K'(Ptmp)の符号量と、当該上限予測次数P tmp における量子化済PARCOR係数K'(1),K'(2),…,K'(Ptmp)を用いて表される、上記入力信号の線形予測残差のエントロピーによって推定される当該線形予測残差の符号量と、当該上限予測次数P tmp を表す情報の符号量との合計符号量のうち少なくとも上限予測次数に依存する符号量を求め、当該上限予測次数P tmp が上記予め定められた値P T 以上あるいはP T より大きい場合、当該上限予測次数P tmp における次数P T までの量子化済PARCOR係数K'(1),K'(2),…,K'(PT)の符号量と、当該量子化済PARCOR係数K'(1),K'(2),…,K'(PT)を用いて表される、上記入力信号の線形予測残差のエントロピーによって推定される当該線形予測残差の符号量と、各PARCOR係数K(PT+1),…,K(Ptmp)を固定ビット長で量子化した場合の符号量と、各PARCOR係数K(PT+1),…,K(Ptmp)を用いて表される、上記入力信号の線形予測残差のエントロピーによって推定される当該線形予測残差の符号量と、当該上限予測次数P tmp を表す情報の符号量との合計符号量のうち少なくとも上限予測次数に依存する符号量を求める符号量推定部と、
上記範囲の各予測次数における上記合計符号量のうち少なくとも上限予測次数に依存する符号量が最小となる上限予測次数を、線形予測の予測次数として決定する予測次数決定部と
を含む予測次数決定装置。 A prediction order determination device that determines a prediction order of linear prediction using a PARCOR coefficient calculated from an input signal,
When the number of bits allocated in advance to represent the quantization value of the PARCOR coefficient of each prediction order differs depending on the size of the upper limit prediction order,
Each prediction order in a preset range is defined as an upper limit prediction order P tmp ,
[1] P tmp is equal to or less than a predetermined value P T or P T for the input PARCOR coefficients K (1), K (2),..., K (P tmp ) for each upper limit predicted order P tmp. If it is smaller, each PARCOR coefficient K (1), K (2),..., K (P tmp ) is quantized with a predetermined number of bits in accordance with the upper limit prediction order P tmp and quantized PARCOR Coefficients K ′ (1), K ′ (2),..., K ′ (P tmp ) are obtained. [2] When P tmp is greater than a predetermined value P T or greater than P T , The PARCOR coefficients K (1), K (2),..., K (P T ) are quantized with a predetermined number of bits according to the predicted order P T and quantized PARCOR coefficients K ′ (1), K ′. (2),..., K ′ (P T ) for obtaining a quantization unit;
For each of the upper prediction order P tmp, if the upper prediction order P tmp is the predetermined value P T below or less than P T, quantized PARCOR coefficient K in the upper prediction order P tmp '(1), K '(2), ..., K' and the code amount of (P tmp), quantized PARCOR coefficient K in the upper prediction order P tmp '(1), K ' (2), ..., K '(P tmp ), The code amount of the linear prediction residual estimated by the entropy of the linear prediction residual of the input signal and the code amount of the information representing the upper limit prediction order P tmp of obtains a code amount that depends on at least the upper prediction order, if the upper prediction order P tmp is larger than the predetermined value P T or more, or P T, quantization of up to order P T in the upper prediction order P tmp Already PARCOR coefficient K '(1), K It is expressed using the code amount of '(2), ..., K' (P T ) and the quantized PARCOR coefficient K '(1), K' (2), ..., K '(P T ). , The amount of code of the linear prediction residual estimated by the entropy of the linear prediction residual of the input signal and each PARCOR coefficient K (P T +1),..., K (P tmp ) are quantized with a fixed bit length. Of the linear prediction residual estimated by the entropy of the linear prediction residual of the input signal, which is expressed using the amount of code in the case and each PARCOR coefficient K (P T +1),..., K (P tmp ) A code amount estimation unit for obtaining a code amount depending on at least the upper limit prediction order among the total code amount of the code amount and the code amount of the information indicating the upper limit prediction order P tmp ;
The upper prediction order code amount which depends on at least the upper prediction order is minimum among the total code amount in each prediction order of the above-mentioned range, the prediction order determination apparatus comprising a prediction order determination unit for determining a prediction order of linear prediction .
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JP2007318691A (en) * | 2006-05-29 | 2007-12-06 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Apparatus and method for determining linear prediction model degree, program thereof and recording medium |
JP2009069309A (en) * | 2007-09-11 | 2009-04-02 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Linear prediction model order determination device and method, and program, and recording medium thereof |
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