JP6143115B2 - ベクトル結合符号化/復号方法および符号復号器 - Google Patents

ベクトル結合符号化/復号方法および符号復号器 Download PDF

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Description

本発明は、ベクトル結合符号化/復号方法およびベクトル結合符号器/復号器に関する。
本出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれている、2011年1月26日に中国特許庁に出願した「VECTOR JOINT ENCODING/DECODING METHOD AND VECTOR JOINT ENCODER/DECODER」という表題の中国特許出願第201110028694.6号の優先権を主張するものである。
一般に、信号は、処理に際して、複数のベクトルに分割可能である。例えば、図1を参照すると、信号サンプリングが分類され、いくつかのサンプリング値は、ベクトルと呼ばれる場合があるグループとして分類され、サンプリング値のこのグループの数はベクトルの次元と呼ばれる。符号励振線形予測(CELP: Code Excited Linear Prediction)モデルに基づく音声符号器では、一般に、疑似白色雑音励振を示すために、いくつかのパルスが使用される。一般に、符号器の複雑性を低減するために、入力信号は、処理されることになるいくつかのサブフレームに分割され、一般に、固定コードブックの処理中に、それぞれのサブフレームの信号はいくつかのトラックにさらに分割される。ベクトルに関する前述の理解に基づいて、トラック上のサンプリング点は多次元ベクトルを形成することが可能であると見なすことができる。例えば、16個の位置を有するトラックの場合、トラック上の信号サンプリング事例はパルスを使用することによって記述され、値を[-1,-5,0,-5,12,0,…,0]として表すことができると仮定する。パルスの観点から、このトラックは4個の非ゼロパルスを有することが示され、すなわち、第1の位置は、1である振幅と、「-」であるシンボルとを有するパルスを有し、第2の位置は、5である振幅と、「-」であるシンボルとを有するパルスを有し、第3の位置は、ゼロである振幅を有するパルスを有し、残りは類推によって推論されうる。ベクトルの観点から、16次元のベクトルは4つの非ゼロ成分を有する。
音声符号化分野で、様々なデジタル信号プロセッサ(DSP: Digital Signal Processor)内、埋込み式デバイス内、モバイル電話内、およびパーソナルコンピュータ(PC: Personal computer)内ですでに広く応用されているG.729、GSM(登録商標)、およびG.723.1など、CELPモデルに基づく音声符号器が非常に幅広く応用されていることはよく知られている。他のタイプの音声符号器と比較して、CELPモデルに基づく音声符号器/音声復号器は、非常に低い符号レートの場合、良好な音声品質を達成することが可能であり、高い符号レートの場合、依然として優れた性能を有する。
ベクトル符号化技術では、通常、適応フィルタリングの後で残留信号に関して量子化符号化を実行するために、代数コードブックが使用される。検索により、トラック上の最適代数コードブックパルスの位置およびシンボルの情報が取得された後で、符号化計算により、対応するインデックス値が取得され、その結果、復号終端は、そのインデックス値に従って、パルスシーケンスを再確立することができる。無損失の再確立を確実にするという前提の下に、符号化インデックス値に必要とされるビットを可能な限り削減することは、代数コードブックパルス符号化方法の研究開発の主な目的のうちの1つである。
以下は、音声符号化における好ましい符号化方法、すなわち、適応マルチレート広帯域(AMR_WB+: Adaptive Multi-Rate Wideband)符号化方法の例を挙げて、既存の代数コードブックパルスに関して採用される特定の符号化方法を紹介する。符号化コードレート間の差に従って、それぞれのトラック上の1個からN個のパルスを符号化することが可能であり、それぞれのトラックはM=2m個の位置を有すると仮定し、AMR_WB+内のそれぞれのトラック上の1個から6個のパルスを符号化するための手順は、それぞれ、以下のように説明される。
(1)それぞれのトラック上で1個のパルスが符号化される
それぞれのトラックは2m個の位置を有するため、それぞれのトラック上のパルスの位置インデックスはm個のビットで符号化される必要があり、パルスのシンボルインデックスは1ビットで符号化される必要がある。シンボルを有する1個のパルスを符号化するためのインデックス値は、
I1p(m)=p+s×2m
式中、p∈[0,2m-1]は、パルスの位置インデックスであり、sは、パルスのシンボルインデックスであり、パルスのシンボルが正の場合、sは0に設定され、パルスのシンボルが負の場合、sは1に設定され、I1p∈[0,2m+1-1]。
それぞれのトラック上で1個のパルスを符号化するために必要とされるビットの数はm+1である。
(2)それぞれのトラック上で2個のパルスが符号化される
(1)の結果によれば、それぞれのトラック上で1個のパルスを符号化するためにm+1個のビットが必要とされ、別のパルスの位置インデックスを符号化するためにm個のビットが必要とされ、パルス順序は特に必要とされないため、パルスの位置インデックスを配列することによって取得されるサイズ関連性を用いて別のパルスのシンボルを示すことができる。2個のパルスを符号化するためのインデックス値は、
I2p(m)=p1+I1p0×2m=p1+p0×2m+s×22m
式中、p0およびp1∈[0,2m-1]は、それぞれ、2個のパルスの位置インデックスであり、sは、パルスp0のシンボルインデックスであり、パルスp1のシンボルに関する特定の表示規則は、p0<p1が2個のパルスのシンボルが同じであることを示し、p0>p1は、2個のパルスのシンボルが逆であることを示し、I2p∈[0,22m+1-1]。
それぞれのトラック上で2個のパルスを符号化するために必要とされるビットの数は、2m+1である。
(3)それぞれのトラック上で3個のパルスが符号化される
それぞれのトラックは2個のセクション、すなわち、Section AおよびSection Bに分割され、それぞれのセクションは、2m-1個の位置を含む。あるセクションは2個のパルスを少なくとも含み、(2)の結果によれば、そのセクションを符号化するために2×(m-1)+1=2m-1個のビットが必要とされ、別のパルスがトラック全体において検索し、(1)の結果によれば、m+1個のビットが必要とされ、さらに、2個のパルスを含むセクションを示すために、1個のビットがさらに必要とされる。3個のパルスを符号化するためのインデックス値は、
I3p(m)=I2p(m-1)+k×22m-1+I1p(m)×22m
式中、kはSectionのインデックスであり、I3p∈[0,23m+1-1]。
それぞれのトラック上で3個のパルスを符号化するために必要とされるビットの数は3m+1である。
(4)それぞれのトラック上で4個のパルスが符号化される
それぞれのトラックは2個のセクション、すなわち、Section AおよびSection Bに分割され、それぞれのセクションは、2m-1個の位置を含む。それぞれのセクション内に含まれたパルスの数の結合の事例が以下の表で示される:
Figure 0006143115
上の表では、それぞれのタイプに対応する、必要とされるビットの数の基礎は、タイプ0およびタイプ4の場合、4個のパルスを有するセクション内で(3)と同様の方法が採用されるが、検索全体を実行するためのパルスの数は2であり、それはI2p(m-2)+k×22m-3+I2p(m-1)×22m-2に等しく、タイプ1の場合、それはI1p(m-1)+I3p(m-1)×2mに等しく、タイプ2の場合、それはI2p(m-1)+I2p(m-1)×22m-1に等しく、タイプ3の場合、それはI3p(m-1)+I1p(m-1)×23m-2に等しい、ということである。
タイプ0およびタイプ4は、ある種の可能な事例と見なされ、タイプ1からタイプ3は、それぞれ、一事例として使用され、合計で4つの事例が存在し、したがって、対応する事例を示すために2個のビットが必要とされ、したがって、タイプ1からタイプ3はすべて4m-2+2=4m個のビットを必要とし、さらに、タイプ0およびタイプ4を含む場合、区別するために1個のビットがさらに必要とされ、したがって、タイプ0およびタイプ4は4m-3+2+1=4m個のビットを必要とする。
それぞれのトラック上で4個のパルスを符号化するために必要とされるビットの数は4mである。
(5)それぞれのトラック上で5個のパルスが符号化される
それぞれのトラックは2個のセクション、すなわち、Section AおよびSection Bに分割され、それぞれのセクションは2m-1個の位置を含む。あるセクションは3個のパルスを少なくとも含み、(3)の結果によれば、そのセクションを符号化するために3×(m-1)+1=3m-2個のビットが必要とされ、残りの2個のパルスはトラック全体において検索し、(2)の結果によれば、2m+1個のビットが必要とされ、さらに、3個のパルスを含むセクションを示すために、1個のビットがさらに必要とされる。5個のパルスを符号化するためのインデックス値は、
I5p(m)=I3p(m-1)+k×23m-2+I1p(m)×23m-1
それぞれのトラック上で5個のパルスを符号化するために必要なビットの数は5mである。
(6)それぞれのトラック上で6個のパルスが符号化される
それぞれのトラックは2個のセクション、すなわち、Section AおよびSection Bに分割され、それぞれのセクションは2m-1個の位置を含む。それぞれのセクション内に含まれるパルスの数の結合の事例が以下の表に示される:
Figure 0006143115
上の表では、それぞれのタイプに対応する、必要とされるビットの数の基礎は、(4)を受けて推論され得るものであり、再度繰り返さない。
タイプ0およびタイプ6、タイプ1およびタイプ5、タイプ2およびタイプ4は、それぞれ、可能な事例と見なされ、タイプ3は独立して一事例として使用され、合計で4つの事例が存在し、したがって、対応する事例を示すために2個のビットが必要とされ、タイプ3は6m-4+2=6m-2個のビットを必要とし、結合されたタイプを含む事例の場合、区別するために1個のビットがさらに必要とされ、したがって、タイプ3以外のタイプは6m-5+2+1=6m-2個のビットを必要とする。
それぞれのトラック上で6個のパルスを符号化するために必要とされるビットの数は6m-2である。
本発明の提案過程で、AMR_WB+によって提供される代数パルス符号化方法では、処理目的で、多数のパルスを符号化する1つの事例を、少数のパルスを符号化するいくつかの事例にスプリットするために、再帰に類似した符号化論理が採用され、この場合、計算の複雑性は高く、それと同時に、トラック上で符号化されるパルスの数が増大し、符号化インデックスの冗長性が漸進的に蓄積され、それによって、符号化ビットの無駄を容易に生じさせることが見出された。
中国特許出願公開第101295506号公報 中国特許出願公開第101388210号公報
本発明のある実施形態は、符号化ビットを節約するのに役立つことが可能なベクトル結合符号化方法を提供する。
ベクトル結合符号化方法は、
それぞれのベクトルの符号化インデックスIndtを計算するステップであって、下付き文字tが第t番目のベクトルを示し、t∈[0,T-1]、Tが、ベクトルの数であり、かつ2以上の整数である、計算するステップと、
少なくとも1個のIndtを少なくとも2個のセクションに少なくとも一度スプリットするステップであって、少なくとも一度スプリットするステップが、設定された係数SLFtに従って、Indtを2個のスプリットインデックス(split index)Indt0およびIndt1にスプリットするステップに等しく、SLFtが正の整数であり、Indt0が、Indtが属する間隔の通し番号を示し、Indt1が、Indtが属する間隔内のIndtの通し番号を示し、間隔の長さがSLFt未満であり、
Indt≦Indt0×SLFt+Indt1
、スプリットするステップと、
少なくとも1つのベクトルのスプリットインデックスと他のベクトルのスプリットインデックスまたは符号化インデックスとを結合して、結合インデックス(combined index)IndSLFを生成するステップと、
結合インデックスと他の未結合スプリットインデックス(uncombined split index)とに従って符号化するステップとを含む。
本発明の実施形態は、前述のベクトル結合符号化方法に基づく多段階のカスケード符号化方法をさらに提供する。
本発明の諸実施形態は、復号方法、および前述の符号化方法に対応する符号器/復号器も提供する。
本発明のこれらの実施形態では、2つを超えるベクトルが結合符号化され、少なくとも1つのベクトルの符号化インデックスがスプリットされ、次いで、異なるベクトル間で結合され、その結果、異なるベクトルの符号化アイドルスペースを再結合することが可能であり、それによって、符号化ビットを節約するのに役立ち、ベクトルの符号化インデックスはスプリットされ、次いで、(スプリット前のインデックスと比較して)より短いスプリットインデックスが再結合されるため、それによって、符号化/復号を計算する際の演算部分のビット幅に関する要件を削減するのに役立つ。
信号のベクトル分割の概略図である。 本発明の実施形態1による符号化方法の概略流れ図である。 本発明の実施形態2による符号化方法の概略流れ図である。 本発明の実施形態3による符号化方法の概略流れ図である。 本発明の実施形態4による符号化方法の概略流れ図である。 本発明の実施形態5による符号化方法の概略流れ図である。 本発明の実施形態6による復号方法の概略流れ図である。 本発明の実施形態7による復号方法の概略流れ図である。 本発明の実施形態8による符号器の概略論理構造図である。 本発明の実施形態9による符号器の概略論理構造図である。 本発明の実施形態10による復号器の概略論理構造図である。 本発明の実施形態11による復号器の概略論理構造図である。 本発明のある実施形態に基づく、4トラック最高位4ビットの結合符号化手順の概略図である。 本発明のある実施形態に基づく、4トラック2段階のカスケード最高位8ビットの結合符号化手順の概略図である。
本発明のある実施形態は、ベクトル結合符号化方法を提供し、2個を超えるベクトルが結合符号化され、少なくとも1つのベクトルの符号化インデックスがスプリットされ、次いで、異なるベクトル間で結合され、それによって、符号化ビットを節約し、計算に関与するデータの長さを削減する。本発明の実施形態は、ベクトル結合復号方法と、それに応じて、ベクトル結合符号器/復号器とをさらに提供する。
説明を簡潔かつ理解可能にするために、ベクトルに関する一例として、トラック上のパルス分布が下で使用され、複数のベクトルに関する結合符号化を実施するための、複数のトラックに関する結合符号化が説明される。本発明は、トラックパルス分布に関する符号化/復号に限定されず、データのグループから形成された複数のベクトルに関して符号化処理/復号処理を実行する必要がある限り、本発明で提供される解決策を採用することが可能であり、「トラック」および「パルス」は、ベクトル内のデータに具体的な意味を与えるに過ぎず、実質的な限定を形成しない点を容易に理解されよう。
音声符号器内で、コードブック検索により、それぞれのトラック上のすべてのパルスの位置および(関係する場合)シンボルに関する情報が取得され、すべてのパルスの位置および(関係する場合)シンボルに関する情報を復号終端で一意に回復できるように、情報は復号終端に完全に転送される必要があり、それと同時に、ビットレートを可能な限り低減する目的で、情報を転送するために可能な限り少数のビットを使用することが期待される。
論理的解析を通して、同じトラック上のすべてのパルスの位置および(関係する場合)シンボルの置換ならびに結合の数は、コードブックスペースの最小値であり、対応する符号化ビットの数は理論的下限値であると理解することができる。トラック上の位置の総数およびパルスの総数は固定される。トラック上の位置の総数およびパルスの総数が異なる値である事例が考慮される限り、すべてのパルスの位置およびシンボルの置換ならびに結合の数は常に2の整数冪であるとは限らず、したがって、符号化ビットの数の理論的下限値は常に整数であるとは限らず、この場合、シングルトラック符号化に関する符号化ビットの実数は、少なくとも理論的下限値の整数部分に1を加えたものであり、その結果、部分的なアイドルコードブックスペースの発生は不可避である。例えば、Table 1(表3)は、符号化ビットの数の理論的下限値および実際の下限値と、アイドルスペースの状況とを提供し、これらは、符号化される必要があるパルスの総数Nが1から7である(パルスがシンボルを有することが考慮に入れられる)場合、位置の総数が16であるトラック上にある。
Figure 0006143115
Table 1(表3)から、ほとんどの場合、実際の下限値は、依然として、コードブックスペースを大いに浪費させることを理解することができ、したがって、本発明は、2個を超えるトラックが結合符号化され、少なくとも1個のトラックの符号化インデックスが少なくとも2個のスプリットインデックスにスプリットされ、次いで、トラックのスプリットインデックスと他のトラックのスプリットインデックスまたは符号化インデックスとが結合され、次いで、符号化のために使用されることを提案する。
この方法は、以下のような構想に基づく。すなわち、2個を超えるトラックに関する結合符号化はシングルトラック符号化のアイドルコードブックスペースが結合されることを可能にし、結合されたアイドルスペースが十分になると、1個の実際の符号化ビットを削減することが可能なことである。しかし、2個を超えるトラック上の符号化インデックスが直接的に結合される場合、最終的な符号化長は大きくなる可能性があるか、または動作のために一般に使用される(64ビットなどの)ビット幅を超える可能性すらあり、このとき、加算、減算、乗算、および除算など、符号化または復号の演算専用の計算処理手順コードを設計する必要があり、それによって、結果として、処理の複雑性を増大させる。
したがって、少なくとも1個のトラックの符号化インデックスがスプリットされ、少なくとも1個のスプリットインデックスを用いてトラック間結合が実行されることが考慮に入れられ、このようにして、トラック間アイドルスペースをある程度まで結合することが可能であり、それと同時に、演算に関与する値の長さも低減される。
それぞれ、本発明のマルチトラック結合符号化の原理に関する論理的解析が上で提供され、下で特定の実施形態を用いて様々な好ましい解決策が詳細に例示される。
実施形態1:図2に示されるようなトラック結合パルス符号化方法は以下のステップを含む。
A1:それぞれのトラックの符号化インデックスIndtを計算し、下付き文字tはt番目のトラックを示し、t∈[0,T-1]、Tは、トラックの数であり、2以上の整数である。
それぞれのトラックのIndtを計算するために、様々な既存の方法を採用することが可能である。例えば、公開番号がCN101295506である、(公開日が2008年10月29日である)中国特許出願で提供されるシングルトラック符号化インデックス計算方法に関して、出願書類の明細書の13ページの18行目から15ページの9行目(実施形態2、図14および図15)を特に参照することができ、対応する復号計算方法に関して、出願書類の明細書の16ページの23行目から17ページの12行目(実施形態4)を参照することができる。また、例えば、公開番号がCN101388210である(公開日が2009年3月18日である)中国特許出願で提供されるシングルトラック符号化インデックス計算方法に関して、出願書類の明細書の8ページの23行目から10ページの7行目(実施形態2、図7)を特に参照することができ、対応する復号計算方法に関して、出願書類の明細書の21ページの10行目から21ページの27行目(実施形態6)を参照することができる。
符号化ビットをより良好に節約するために、Indt計算方法を選択する間に、シングルトラック符号化ビットの数の理論的下限値に達することができる計算方法を可能な限り選択することが可能である。さらに、アイドルスペースを利用できるように、Indtの値範囲が連続的または可能な限り連続的になることを可能にする計算方法がさらに好ましくは使用される。符号化終端と復号終端の両方がトラックによって採用される計算方法を決定することができる限り、異なるトラックは異なるIndt計算方法を採用することが可能である点に留意されたい。
A2:少なくとも1個のIndtを少なくとも2個のセクションに少なくとも一度スプリットし、少なくとも一度スプリットするステップは、設定された係数SLFtに従って、Indtを2個のインデックスIndt0およびIndt1にスプリットするステップに等しい。
Indtのスプリットは以下のように理解されうる。インデックス情報が1つのパラメータによって伝搬されることは、インデックス情報が2つのパラメータによって伝搬されることに変換される。例えば、当初、[0,99]である値範囲を有するあるパラメータが100個の事例を示すことを、[0,9]である値範囲を有する2つのパラメータがその100個の事例を共通して示すことにスプリットすることが可能である。
Indtを、Indt0、Indt1、Indt2、Indt3、……など、複数のスプリットインデックスにスプリットすることが可能である。実際の計算において、本発明によって必要とされるスプリットインデックスは、Indtを直接的にスプリットすることによって取得可能であるか、またはIndtによってスプリットされたセクションを再度スプリットすることによって取得可能であり、どちらの場合であれ、本発明によって必要とされるスプリットインデックス(すなわち、後の結合に関して使用されるスプリットインデックス)を取得するためのスプリットは、Indtを2個のスプリットインデックス、すなわち、そのうちの一方が、後の結合に関して使用されるスプリットインデックスであり、そのもう一方がIndtの残りの情報を含むセクションとして理解されうるIndt0およびIndt1にスプリットするプロセスであると等しく理解することができる。
したがって、係数SLFtは以下のように理解されうる。元のIndtの値範囲はいくつかの間隔に分割され、それぞれの間隔の長さはSLFt未満であり、SLFtは正の整数であり、Indt0は、Indtが属する間隔の通し番号を示し、Indt1は、Indtが属する間隔内のIndtの通し番号を示し(明らかに、Indt1≦SLFt)、かつ
Indt≦Indt0×SLFt+Indt1
上の式に小なり記号が利用されるとき、Indt0およびIndt1によって共同で提供されるスペースはIndtによって当初占有されたスペースよりも大きくてもよいことを意味し、概して、Indtのアイドル符号化スペースは何らかの残余を有するため、Indt0およびIndt1の結合スペースがわずかにより大きい場合、概して、最終的な符号化ビット節約は不利な影響を受けない可能性がある。
当然、最も経済的な事例は、Indtのスペースサイズに従って、スプリットを可能な限り実行できることであり、すなわち、
Indt0=Int(Indt/SLFt)、式中、Int()は、端数を切り捨てて整数にすることを示し、
Indt1=Indt%SLFt、式中、%は剰余をとることを示す。
この場合、Indtの値範囲が連続的である場合、Indtの値範囲と比較して、Indt0およびIndt1によって共同で提供されるスペースのアイドルが何であるかは、Indt0が最大値をとるときのIndt1の最大値とSLFtとの間の単なる差である。
異なるトラックは異なるSLFtを採用することが可能であり、複数のスプリットインデックスが同じトラック上でスプリットされる場合、あるトラックによってスプリットされたあるスプリットインデックスによって使用されるSLFtが決定される限り、それぞれのスプリットはやはり異なるSLFtを使用することができる。
A3:少なくとも1個のトラックのスプリットインデックスと他のトラックのスプリットインデックスまたは符号化インデックスとを結合して、結合インデックスIndSLFを生成する。
「スプリット」に対応して、「結合」は以下のように理解されうる。インデックス情報が2つを超えるパラメータによって伝搬されることは、インデックス情報が1つのパラメータによって伝搬されることに変換される。明らかに、結合後のパラメータの値範囲は、結合前のそれぞれのパラメータの値範囲の積よりも大きいか、または少なくともその積に等しい。複数のパラメータの結合は、以下のような式を用いて示すことができる。
AI=((((aI×AI-1+aI-1)……)×A2+a2)×A1+a1)×A0+a0
式中、AIは、結合後のパラメータを示し、aiは、結合前のI+1パラメータを示し、i∈[0,I]、Aiはaiのすべての値の数を示す。この結合様式は最もコンパクトであり、結合後のパラメータの値範囲は、結合前のそれぞれのパラメータの値範囲の積に等しく、ここで述べられるすべてのパラメータ結合はこの様式を採用することができる。当然、他の結合様式をさらに採用することが可能である。例えば、結合後のパラメータが結合前のそれぞれのパラメータの情報を完全に保つことができる限り、結合後のパラメータの値範囲は、結合前のそれぞれのパラメータの値範囲の積よりも大きくてもよく、結合後のパラメータの値スペースが結合前のそれぞれのパラメータの値スペースの積をそれほど超えない場合、概して、最終的な符号化ビット節約は不利な影響を受けない可能性がある。
本発明では、生成された結合インデックスはトラックのスプリットインデックスを少なくとも含み、さらに、他のトラックのスプリットインデックスまたは符号化インデックスが結合に関与することが可能である。本発明は結合インデックスの数を限定せず、トラックが結合に関与するための複数のスプリットインデックスを提供する場合、スプリットインデックスは、それぞれ、結合されて、異なる結合インデックスにされうる点に留意されたい。
A4:結合インデックスと他の未結合スプリットインデックスとに従って符号化を実行する。
(1)結合インデックスとそれぞれの未結合スプリットインデックスとをそれぞれ直接的に符号化することが可能である。結合インデックス内のそれぞれの結合セクションはトラックからアイドルスペースの一部を搬送するため、符号化ビットを固定的に節約することが可能である。
(2)さらに、結合インデックスのより多くの符号化ビットを節約できるように、結合インデックスに関して可変長の符号化様式をさらに採用することが可能である。すなわち、
結合インデックスIndSLFを比較して、しきい値THRを調整するステップであって、
THR≦2^(KSLF)-IndSLF,max
2^(KSLF)は2のKSLF冪を示し、KSLFは、IndSLF,maxのビットシーケンスの長さであり、IndSLF,maxはIndSLFの最大値を示し、
IndSLFがTHR未満である場合、符号化ビットの第1の数を使用することによって、IndSLFを符号化し、そうでない場合、符号化ビットの第2の数を使用することによって、オフセット値THR0を加えたIndSLFを符号化し、THR≦THR0≦2^(KSLF)-IndSLF,maxであり、第1の数は第2の数未満であり、第2の数はKSLF以下であり、第1の数と第2の数は両方とも正の整数である。
ビット節約に関する前述の方法の原理、特定の推論および記述に関して、出願番号がCN200910150637.8である(出願日が2009年6月19日である)中国特許出願が参照される。
(3)結合インデックスがスプリットされ、次いで他の未結合スプリットインデックスと結合され、次いで符号化されることが可能である。
すなわち、結合インデックスは、設定された値範囲に従って、T1個の再結合インデックスIndt0'にスプリットされ、T1は、結合インデックスを生成するトラックの数以下であり(ここで、tの値の数は、当初、t番目のトラックを示すtの値の数T未満であってもよいが、対応するトラックtの未結合スプリットインデックスと再結合するために、再結合インデックスが使用されるため、トラックに対応することを示すために、下付き文字tが依然として連続的に使用される)、少なくとも1個のIndt0'の値範囲は、対応するトラックtの結合に関与しているスプリットインデックスの値範囲よりも大きく、少なくとも1個のIndt0'の値範囲は、対応するトラックtの結合に関与しているスプリットインデックスの値範囲未満である。ここで、結合インデックスのスプリットは、ステップA2の符号化インデックスのスプリットを参照して実行することが可能であるが、T1個の再結合インデックスをスプリットすることが必要とされ、それぞれのスプリットは、同じ値範囲に基づいてもよく、または異なる値範囲に基づいてもよく、スプリットされた再結合インデックスの値範囲に対する前述の制限は、結合インデックスによって収斂されたアイドルスペースが、スプリットの間、ある程度まで、ある再結合インデックス上に集中されることを可能にし、それによって、符号化ビットの節約を促す。
対応するトラックのそれぞれの再結合インデックスと未結合スプリットインデックスとをそれぞれ結合し、次いで、符号化し、再結合インデックスが割り振られていないトラックが存在する場合、そのトラックの未結合スプリットインデックスを符号化する。対応するトラックの再結合インデックスとスプリットインデックスの結合に関して、前述の結合インデックスの結合プロセスを参照することができる。結合インデックスはアイドルスペースを集合させるため、割り振られた再結合インデックスに関する当初のトラックの符号化ビットが増大しない場合、いくつかのトラックに再結合インデックスを割り振ることができる前に、結合インデックスのスプリットは完了し、この場合、そのトラックの未結合スプリットインデックスだけが符号化されうる。
当然、スプリットインデックスを提供せず、その符号化インデックスが結合に関与しない別のトラックが存在する場合、そのトラックは、独立した符号化トラックと見なすことができ、本発明で議論されない。
実施形態2:トラック結合パルス符号化方法。この実施形態は、図3に示されるように、実施形態1に基づいて結合されることになるスプリットインデックスを選択するための好ましい解決策を提供し、以下のステップを含む。
B1:それぞれのトラックの符号化インデックスIndtを計算する。
B2:少なくとも1個のIndtを少なくとも2個のセクションに少なくとも一度スプリットし、この場合、少なくとも一度スプリットするステップは、設定された係数SLFtに従って、Indtを2個のスプリットインデックスIndt0およびIndt1にスプリットするステップに等しい。
ステップB1およびステップB2は、実施形態1のステップA1およびステップA2を参照して実施可能である。
B3:少なくとも1個のトラックのスプリットインデックスと他のトラックのスプリットインデックスまたは符号化インデックスとを結合して、結合インデックスIndSLFを生成し、結合に関与しているスプリットインデックスが選択されるとき、トラックtに関して、結合に関与するためのIndtのスペース占有特性を実現することが可能なスプリットインデックスを選択する。
Indtのスペース占有特性を実現することが可能であることは、他のスプリットインデックスと比較して、符号化スペースに関して選択されたスプリットインデックスの値範囲の占有率が符号化スペースに関するIndtの値範囲の占有率に最も近いことを指す。
本発明では、符号化ビットを節約するのに役立つように、異なるトラックのアイドルスペースが結合されるため、アイドルスペースを利用することの効果をより良好に高めるために、結合を実行するためのトラックtを表すスプリットインデックスの値範囲はIndtの値範囲の符号化スペースのアイドル比率を可能な限り維持することが可能であると予測され、これは、Indtの残りのセクションの値範囲が、2の整数冪に近いなど、符号化スペースを完全に利用することにより近いことを意味する。
B4:結合インデックスと他の未結合スプリットインデックスとに従って符号化を実行する。
ステップB4は、実施形態1のステップA4を参照して実行可能である。
この実施形態の解決策の採用は、結合インデックスが符号化ビットを節約する効果をさらに確実にすることができる。
実施形態3:トラック結合パルス符号化方法。この実施形態は、図4に示されるように、実施形態1に基づいて符号化インデックスをスプリットするための好ましい解決策を提供し、以下のステップを含む。
C1:それぞれのトラックの符号化インデックスIndtを計算する。
ステップC1は、実施形態1のステップA1を参照して実行可能である。
C2:少なくとも1個のIndtを少なくとも2個のセクションに少なくとも一度スプリットし、少なくとも一度スプリットするステップは、設定された係数SLFtに従って、Indtを2個のスプリットインデックスIndt0およびIndt1にスプリットするステップに等しく、Indt0=Int(Indt/SLFt)およびIndt1=Indt%SLFt、式中、SLFt=2^(Kt)、またはSLFt=Int(Indt,max/2^(Kt))であり、Ktは正の整数であり、Indt,maxはIndtの最大値を示す。
(1)SLFt=2^(Kt)のとき、
Indt0=Int(Indt/2^(Kt))、かつ
Indt1=Indt%2^(Kt)。
この場合、Indt1の値範囲は、符号化スペースを十分利用することができ、アイドルが何であるかは、Indt1の最大値と2^(Kt)との間の単なる差であり、Indt0が最大値をとるとき、Indt0の値範囲は、Indtのスペース占有特性を十分保つ。明らかに、Ktが小さければ小さいほど、Indt0のスペース特性はIndtにますます近くなり、Ktが0のとき、Indt0はIndtに縮退する。
(2)SLFt=Int(Indt,max/2^(Kt))のとき、
この事例は、(1)の単なる逆であり、実際には、(1)のIndt0およびIndt1が位置を交換することに等しく、Indt0の値範囲は符号化スペースを十分利用することができ、Indt1の値範囲は、Indtのスペース占有特性を十分保つ。明らかに、Ktが小さければ小さいほど、Indt1のスペース特性はIndtにますます近くなり、Ktが0のとき、Indt1はIndtに縮退する。
C3:少なくとも1個のトラックのスプリットインデックスと他のトラックのスプリットインデックスまたは符号化インデックスとを結合して、結合インデックスIndSLFを生成する。
実施形態2の解析によれば、結合インデックスが符号化ビットを節約する効果をより良好に高める必要がある場合、可能な限りIndtのスペース特性を保つスプリットインデックスを選択すること、したがって、トラックtに関して、結合に関与するためのスプリットインデックスを提供することが必要とされ、
SLFt=2^(Kt)の場合、結合に関与するためにIndt0を選択することが適切であり、
SLFt=Int(Indt,max/2^(Kt))の場合、結合に関与するためにIndt1を選択することが適切である
ことが理解されよう。
さらに、ステップC2の解析によれば、Ktが小さければ小さいほど、結合に関与するために選択されたスプリットインデックスによって保たれるスペース特性がますます良好であることが理解されよう。しかし、対応する結合インデックスの長さは増大し、したがって、結合に関与しているスプリットインデックスの長さは、(当初の符号化インデックスの長さ、およびスペースのアイドル範囲など)実際のトラックの条件に従って決定されうる。実際の設計の間、結合のために使用され、かつKtの異なる値に対応するスプリットインデックスによって保つことが可能なアイドルスペースの比率は1つずつ計算可能であり、高比率のアイドルスペースを維持することが可能であり、かつ結合に関与するスプリットインデックスを過度に長くさせないKt値が選択される。例えば、Kt=Kt,max-2、またはKt=Kt,max-3、またはKt=Kt,max-4が選択可能であり、式中、Kt,maxは、Indt,maxのビットシーケンスの長さである。
C4:結合インデックスと他の未結合スプリットインデックスとに従って符号化を実行する。
ステップC4は、実施形態1のステップA4を参照して実行可能である。
この実施形態で提供されるIndtスプリット様式は、結合インデックスが符号化ビットをより良好に節約できるように、スプリットインデックスのうちの1つがIndtのスペース占有特性を可能な限り保つことを確実にすることができる。
実施形態4:トラック結合パルス符号化方法。この実施形態は、図5に示されるように、実施形態1に基づいて符号化インデックスをスプリットするための簡単で、好都合、かつ容易な解決策を提供し、以下のステップを含む。
D1:それぞれのトラックの符号化インデックスIndtを計算する。
ステップD1は、実施形態1のステップA1を参照して実行可能である。
D2:少なくとも1個のIndtを少なくとも2個のセクションに少なくとも一度スプリットし、少なくとも一度スプリットするステップは、設定された係数SLFtに従って、Indtを2個のスプリットインデックスIndt0およびIndt1にスプリットするステップに等しく、この特定の実施は、Indtの設定された位置に位置するビットの値をIndt0として選択し、残りの位置に位置するビットの値をIndt1として選択する。
この実施形態では、スプリットインデックスは、ビットスプリット様式に従って、Indtから直接的に取得される。明らかに、この場合、SLFt=2^(Kt)、設定された位置におけるビットの数はKt0であり、残りの位置におけるビットの数はKtであり、Kt0+Kt=Kt,max、Kt,maxは、Indt,maxのビットシーケンスの長さであり、Indt,maxはIndtの最大値を示す。
あるスプリットインデックスを形成する、設定されたビットが連続的でないとき、Indtの値範囲は、長さがSLFtである、いくつかの間隔に不連続的に割り振られるが、符号化スペースに関するスプリットインデックスの占有特性は、含まれた値範囲が連続的であるかどうかに影響されず、それらの間隔が完全に詰められているかどうかだけに関係することを意味する点が容易に理解されよう。
パラメータがビット単位様式でスプリットされるとき、ビットの位置はそのパラメータの最大値のビットシーケンス長に従って記述される点に留意されたい。例えば、Indt,maxのビットシーケンス長が10である場合、Indtの値は、ある時点で単に2であってもよく(特に別段の例示がない限り、ここで使用される値はすべて10進数である)、Indtの有効ビットシーケンス長は単に2ビットであるが、パラメータがビット単位様式でスプリットされるとき、ビットをスプリットするために必要とされる位置は、依然として、最高位の10ビットから始めて計算される。
さらに、一方、実施形態3のステップC2で記述された状況(1)では、状況(1)は、長さがKt,maxであるビットシーケンスの状況と実際には等しく、Indtの最高位ビットから始まるKt0ビットの値がIndt0として選択され、残りのビットの値がIndt1として選択され、すなわち、Indtはビット優先順位に従って2つの区分に分割され、それぞれの区分の値はスプリットインデックスに対応していることが理解されよう。
D3:少なくとも1個のトラックのスプリットインデックスと他のトラックのスプリットインデックスまたは符号化インデックスとを結合して、結合インデックスIndSLFを生成し、この特定の実施は、連結に関与するために、最高位の2個のビットの値を少なくとも含むIndtのスプリットインデックスを選択する。
実施形態2の解析によれば、符号化ビットを節約する効果をより良好に高めるために結合インデックスが必要とされる場合、Indtのスペース特性を保つスプリットインデックスを可能な限り選択することが必要であり、Indtがビット単位様式でスプリットされるとき、明らかに、いくつかの最高位ビットはIndtのスペース特性を反映することが最も可能であり、したがって、スプリットインデックスを形成しているビットが連続的であるかどうかにかかわらず、結合に関与するために、最高位の2個のビットの値を含むスプリットインデックスが好ましくは選択される。当然、より好ましい状況は、Indtがビットシーケンスのビット優先順位に従ってスプリットされるとき、結合に関与するために、実施形態3のステップC2に記述された状況(1)のIndt0など、高位ビットに位置するスプリット区分に対応するスプリットインデックスが選択されることである。
D4:結合インデックスと他の未結合スプリットインデックスとに従って符号化を実行する。
ステップD4は、実施形態1のステップA4を参照して実行可能である。さらに、結合インデックスがスプリットされ、次いで、他の未結合スプリットインデックスと結合され、次いで、符号化される様式が採用される場合、結合インデックスのスプリットは、前述のステップD2を参照して実行されることも可能であり、すなわち、
設定された長さに従って、結合インデックスのビットシーケンスの全長KSLFをT1個のセクションにスプリットし、T1は、結合インデックスを生成するトラックの数以下であり、それぞれのセクションの値は1個のIndt0'に対応し、KSLFは、IndSLF,maxのビットシーケンスの長さであり、IndSLF,maxはIndSLFの最大値を示す。例えば、結合インデックスを生成するトラックtによって使用されるKt0の値に従ってKSLFをスプリットし、この場合、それに応じてそれぞれのIndt0'によってスプリットされるビットの数は、対応するトラックtによって使用されるKt0値以下である。
例えば、4個のトラックが存在し、それぞれのトラックが、結合に関与するためのスプリットインデックスとして、符号化インデックスの最高位の4個のビットをそれぞれ抽出する場合、結合の後で、結合インデックスを区分として4ビットで同様にスプリットすることが可能であり、当初の符号化インデックスの最高位の4個のビットを置換するための再結合インデックスとして使用される。結合インデックスはアイドルスペースを結合し、ビットシーケンス長は4+4+4+4未満であってもよく、したがって、あるトラックによって取得された再結合インデックスは3ビットだけを有する場合があるか、またはそれ未満のビットだけを有する場合すらあり、そのビットは、固定的に節約される符号化ビットになる。スプリットインデックスが結合されて、結合インデックスになるとき、ビットを節約する動作は完了し、したがって、結合インデックスがビット単位様式でスプリットされるとき、特別な規則は必要とされず、符号化終端および復号終端が同じ規則を採用する限り、ビットは連続的に区分化されてもよく、または連続的に抽出されなくてもよい点に留意されたい。
この実施形態は、スプリットインデックスのうちの1つがIndtのスペース占有特性を可能な限り保つことを確実にできるだけでなく、好都合にも実施される、簡単で、好都合、かつ容易なIndtスプリット様式を提供する。
実施形態5:トラック結合パルス符号化方法。この実施形態は、図6に示されるように、実施形態1に基づいて層状カスケードトラック結合パルス符号化方法を提供し、以下のステップを含む。
E1:結合符号化に関与しているトラックをグループ化し、この場合、それぞれのグループは2個のトラックを少なくとも含む。
例えば、16個のトラックが結合符号化に関与し、4個のトラックごとに1つのグループを形成し、合計4つのグループが形成される。
E2:実施形態1の様式を参照して、それぞれのグループ内の符号化インデックスをスプリットおよび結合する。
すなわち、それぞれのトラックの符号化インデックスが計算され、少なくとも2個の符号化インデックスがスプリットされ、それぞれの符号化インデックスが少なくとも2個のセクションに少なくとも一度スプリットされ、少なくとも一度スプリットするステップは、設定された一段階の係数に従って、符号化インデックスを2個の一段階のスプリットインデックスにスプリットするステップに等しく、一方の一段階のスプリットインデックスは、長さが設定された値未満である、いくつかの間隔の通し番号を示し、もう一方の一段階のスプリットインデックスは、符号化インデックスが属する間隔内の符号化インデックスの通し番号を示し、少なくとも2個のトラックからの一段階のスプリットインデックスは、結合されて、一段階の結合インデックスになる。
E3:m=2から始めて、m=Mになるまで、m段階の結合インデックスを生成する以下の動作、すなわち、少なくとも2個の(m-1)段階の結合インデックスをスプリットするステップであって、m∈[2,M]、Mが2以上の整数である、スプリットするステップと、それぞれの(m-1)段階の結合インデックスを少なくとも2個のセクションに少なくとも一度スプリットするステップであって、少なくとも一度スプリットするステップが、設定されたm段階の係数に従って、(m-1)段階の結合インデックスを2個のm段階のスプリットインデックスにスプリットするステップに等しい、スプリットするステップと、少なくとも2個の(m-1)段階の結合インデックスからのm段階のスプリットインデックスを結合して、m段階の結合インデックスを生成するステップとを繰り返す。
スプリットされる必要がある(m-1)段階の結合インデックスをそれぞれの前述の実施形態における符号化インデックスと見なすことによって、対応する記述を参照して、それぞれの段階に関する前述のスプリットおよび結合手順を実行することが可能であり、再度繰り返さない。例えば、実施形態4を参照すると、一段階の結合インデックスを生成するために使用される一段階のスプリットインデックスは、最高ビットから始めて、対応する符号化インデックスの設定されたビットからインターセプトされる(intercepted)値であってもよく、m段階の結合インデックスを生成するために使用されるm段階のスプリットインデックスは、最高位ビットから始めて、対応する(m-1)段階の結合インデックスの設定されたビットからインターセプトされる値であってもよい。
E4:M段階の結合インデックスと他の未結合の一段階から(M-1)段階のスプリットインデックスとに従って符号化を実行する。
実施形態1のステップA4に類似して、M段階の結合インデックスおよび他の未結合の一段階から(M-1)段階のスプリットインデックスを、それぞれ、直接的に符号化することが可能である。または、さらに、M段階の結合インデックスは、スプリットされ、次いで、他の未結合の(M-1)段階のスプリットインデックスと結合され、次いで、符号化されることが可能であり、これはここで再度繰り返さない。
前述の符号化手順では、記述を明瞭にし、循環的な動作可能性を提供するために、それぞれの段階のスプリットおよび結合が一貫して述べられているが、実際には、実施形態1と同じであってもよく、スプリットインデックスが結合に関与することが許可され、(第一段階の結合に関する)符号化インデックスもしくは(上記の第二段階の結合に関する)結合インデックスが結合に直接的に関与することも許可されるか、または段階を省略することによって、スプリットインデックスが(未結合の一段階のスプリットインデックスが三段階の結合インデックスの生成に関与するなど)結合に関与することすら許可されうるが、これらの場合、符号化終端と復号終端とが一貫性を維持するように、それぞれの段階に関してスプリットおよび結合規則を設定する必要がある点に留意されたい。
この実施形態は、マルチトラック事例において、16個のトラック、32個のトラック、またはさらに多くのトラックなど、過剰なトラックに関する結合符号化に適用可能であり、それぞれのトラックが、結合されることになるスプリットインデックスの数ビットだけを抽出する場合でも、結合インデックスは、やはり過剰な長さになり、この場合、前述の層状カスケード様式が採用され、多層スプリットおよび多層結合を介して、アイドルスペースが十分結合され、結合インデックスが過剰に長くされないことを確実にすることができる。
実施形態6:トラック結合パルス復号方法。本実施形態で提供される復号方法は、図7に示されるように、実施形態1から実施形態4の符号化方法に従って取得された結合コードを復号し、復号手順は、符号化手順に関するのと逆の手順であり、以下のステップを含む。
F1:結合コードを獲得し、トラックに対応する結合インデックスと未結合スプリットインデックスとをその結合コードから獲得する。
それぞれのインデックスを結合コードから抽出するプロセスは、符号化の間にそれぞれのインデックスに関する動作を実行するのと逆のプロセスに従って実行可能である。
例えば、符号化終端が結合インデックスおよびそれぞれの未結合スプリットインデックスをそれぞれ直接的に符号化する場合、それぞれのインデックスは直接的に復号される。
また、例えば、符号化終端が結合インデックスに関して可変長符号化様式を採用する場合、結合インデックスの符号化長さが決定され、次いで、それに応じて(出願番号がCN200910150637.8である中国特許出願を参照して)復号される。
さらに、例えば、符号化終端が、次いで他の未結合スプリットインデックスと結合され、次いで符号化される結合インデックスをスプリットする場合、それぞれのトラックに対応するコードが結合コードから抽出され、再結合インデックスおよび未結合スプリットインデックスがそれぞれのトラックのコードからスプリットされ、再結合インデックスを含まないコードが存在する場合、対応するトラックに対応する未結合スプリットインデックスが直接的に取得され、次いで、符号化終端のスプリット様式に従って、すべての再結合インデックスが結合インデックスにスプライスされる。
F2:結合インデックスをトラックに対応するスプリットインデックスにスプリットするか、または結合インデックスをそのトラックに対応するスプリットインデックスと符号化インデックスとにスプリットする。
このステップは、符号化終端が結合インデックスを生成する様式を参照して、逆に実行される。
例えば、符号化終端が、AI=((((aI×AI-1+aI-1)……)×A2+a2)×A1+a1)×A0+a0様式で結合インデックスを生成する場合、復号の間、AI%A0を計算することによって、a0の値が取得可能であり、次いで、Int(AI/A0)%A1を計算することによって、a1の値が取得可能であり、すべてのaiが取得されるまで、残りは類推によって推論されうる。
F3:符号化インデックスをスプリットすることに関与しているそれぞれのトラックに関して、符号化終端のスプリット様式に従って、トラックの結合に関与していないスプリットインデックスと結合に関与しているスプリットインデックスとをスプライスして、そのトラックの符号化インデックスを生成する。
スプリットされないが、結合に関与するために符号化インデックスを直接的に使用するトラックの場合、当然、ステップF2は、それらのトラックの符号化インデックスを取得することが可能であり、このステップは省略されてもよい。
F4:それぞれのトラックに関するトラックの符号化インデックスに従って、トラックに関するパルスシーケンスを再確立する。
符号化終端は、スプリットインデックスが結合される様式を使用し、したがって、同様に、復号終端は、値処理に関するビット幅要件を削減する利益を得ることが可能である。
実施形態7:トラック結合パルス復号方法。本実施形態で提供される復号方法は、図8に示されるように、実施形態5の層状カスケード符号化方法に従って取得された結合コードを復号し、復号手順は、符号化手順の逆手順であり、以下のステップを含む。
G1:結合コードを獲得し、M段階の結合インデックスと、それぞれの(m-1)段階の結合インデックスに対応する未結合のm段階のスプリットインデックスと、それぞれのトラックに対応する未結合の一段階のスプリットインデックスとをその結合コードから獲得し、Mは、2以上の整数であり、m∈[2,M]。
実施形態6のステップF1を参照すると、インデックス抽出プロセスは、符号化の間にそれぞれのインデックスに関する動作を実行するのと逆のプロセスに従って同様に実行され、再度繰り返さない。
G2:m=Mから始めて、m=2になるまで、(m-1)段階の結合インデックスを生成する以下の動作、すなわち、それぞれのm段階の結合インデックスをそれぞれの(m-1)段階の結合インデックスに対応するm段階のスプリットインデックスにスプリットして、m段階の結合インデックスを生成するステップと、それぞれの(m-1)段階の結合インデックスに関して、符号化終端のスプリット様式に従って、(m-1)段階の結合インデックスの結合に関与していないm段階のスプリットインデックスと結合に関与しているm段階のスプリットインデックスとをスプライスして、(m-1)段階の結合インデックスを生成するステップとを繰り返す。
G3:それぞれの一段階の結合インデックスをトラックグループ内のそれぞれのトラックに対応する一段階のスプリットインデックスにスプリットして、一段階の結合インデックスを生成し、それぞれのトラックグループ内のそれぞれのトラックに関して、符号化終端のスプリット様式に従って、トラックの結合に関与していない一段階のスプリットインデックスと結合に関与している一段階のスプリットインデックスとをスプライスして、符号化インデックスを生成する。
G4:それぞれのトラックグループ内のそれぞれのトラックに関する符号化インデックスに従って、トラックに関するパルスシーケンスを再確立する。
実施形態8:ベクトル結合パルス符号器10。本実施形態で提供される符号器は、図9に示されるように、実施形態1から実施形態4で提供された符号化方法を実行するために使用可能であり、
それぞれのベクトルの符号化インデックスIndtを計算するように構成された符号化インデックス計算ユニット101であって、下付き文字tがt番目のベクトルを示し、t∈[0,T-1]、Tが2以上の整数である、符号化インデックス計算ユニット101と、
少なくとも1個のIndtを少なくとも2個のセクションに少なくとも一度スプリットするように構成されたベクトルインデックススプリットユニット102であって、少なくとも一度スプリットするステップが、設定された係数SLFtに従って、Indtを2個のスプリットインデックスIndt0およびIndt1にスプリットするステップに等しく、SLFtが正の整数であり、Indt0が、Indtが属する間隔の通し番号を示し、Indt1が、Indtが属する間隔内のIndtの通し番号を示し、間隔の長さがSLFt未満であり、Indt≦Indt0×SLFt+Indt1、ベクトルインデックススプリットユニット102と、
少なくとも1つのベクトルのスプリットインデックスおよび他のベクトルのスプリットインデックスまたは符号化インデックスを結合して、結合インデックスIndSLFを生成するように構成されたインデックス結合ユニット103と、
インデックス結合ユニット103によって生成された結合インデックス、およびベクトルインデックススプリットユニット102によってスプリットされた他の未結合スプリットインデックスに従って符号化を実行するように構成された符号化ユニット104と
を含む。
さらに、符号化ユニット104は、
設定された値範囲に従って、結合インデックスをT1個の再結合インデックスIndt0'にスプリットするように構成された再結合サブユニット1041であって、T1が結合インデックスを生成するベクトルの数以下であり、少なくとも1個のIndt0'の値範囲が、対応するベクトルtの結合に関与しているスプリットインデックスの値範囲よりも大きく、少なくとも1個のIndt0'の値範囲が、対応するベクトルtの結合に関与しているスプリットインデックスの値範囲未満である、再結合サブユニット1041と、
それぞれの再結合インデックスおよび対応するベクトルの未結合スプリットインデックスをそれぞれ結合し、次いで、符号化し、再結合インデックスが割り振られていないベクトルが存在する場合、そのベクトルの未結合スプリットインデックスを符号化するように構成された符号化サブユニット1042と
を含むことが可能である。
実施形態9:ベクトル結合パルス符号器20。本実施形態で提供される符号器は、図10に示されるように、実施形態5で提供された符号化方法を実行するために使用可能であり、
結合符号化に関与しているベクトルをグループ化することであって、それぞれのグループが2つのベクトルを少なくとも含む、グループ化することと、それぞれのグループ内で、それぞれのベクトルの符号化インデックスを計算することと、少なくとも2個の符号化インデックスをスプリットすることと、それぞれの符号化インデックスを少なくとも2個のセクションに少なくとも一度スプリットすることであって、少なくとも一度スプリットすることが、設定された一段階の係数に従って、符号化インデックスを2個の一段階のスプリットインデックスにスプリットすることに等しく、一方の一段階のスプリットインデックスが、長さが設定された値未満である、いくつかの間隔の通し番号を示し、もう一方の一段階のスプリットインデックスが、符号化インデックスが属する間隔内の符号化インデックスの通し番号を示す、スプリットすることと、少なくとも2つのベクトルからの一段階のスプリットインデックスを結合して、一段階の結合インデックスを生成することとを行うように構成されたベクトルインデックス計算ユニット201、
m=2から始めて、m=Mになるまで、m段階の結合インデックスを生成する以下の動作、すなわち、少なくとも2個の(m-1)段階の結合インデックスをスプリットすることであって、m∈[2,M]、Mが2以上の整数である、スプリットすることと、それぞれの(m-1)段階の結合インデックスを少なくとも2個のセクションに少なくとも一度スプリットすることであって、少なくとも一度スプリットすることが、設定されたm段階の係数に従って、(m-1)段階の結合インデックスを2個のm段階のスプリットインデックスにスプリットすることに等しい、スプリットすることと、少なくとも2個の(m-1)段階の結合インデックスからのm段階のスプリットインデックスを結合して、m段階の結合インデックスを生成することとを繰り返すこととを行うように構成されたカスケード計算ユニット202、ならびに
M段階の結合インデックスと、他の未結合の一段階から(M-1)段階のスプリットインデックスとに従って符号化を実行することを行うように構成された符号化ユニット203
を含む。
実際の実装の間に、カスケード計算ユニット202は、ベクトルインデックス計算ユニット201内でセクションを多重化することが可能であり、セクションは、符号化インデックスをスプリットおよび結合するために使用される。
実施形態10:ベクトル結合パルス復号器30。本実施形態で提供される復号器は、図11に示されるように、実施形態6の復号方法を実行するために使用可能であり、
結合コードを獲得し、ベクトルに対応する結合インデックスおよび未結合スプリットインデックスをその結合コードから獲得するように構成された復号ユニット301と、
復号ユニット301によって獲得された結合インデックスをベクトルに対応するスプリットインデックスにスプリットする、または結合インデックスをベクトルに対応するスプリットインデックスおよび符号化インデックスにスプリットするように構成されたインデックススプリットユニット302と、
符号化インデックスをスプリットすることに関与しているそれぞれのベクトルに関して、符号化終端のスプリット様式に従って、ベクトルの結合に関与していないスプリットインデックスおよび結合に関与しているスプリットインデックスをスプライスして、ベクトルの符号化インデックスを生成するように構成されたベクトルインデックス再確立ユニット303と、
それぞれのベクトルに関するベクトルの符号化インデックスに従ってベクトルを再確立するように構成されたベクトル再確立ユニット304と
を含む。
さらに、復号ユニット301は、
それぞれのベクトルに対応するコードを結合コードから抽出することと、それぞれのベクトルのコードからの再結合インデックスと未結合スプリットインデックスとをスプリットすることと、再結合インデックスを含まないコードが存在する場合、対応するベクトルに対応する未結合スプリットインデックスを直接的に取得することとを行うように構成された復号サブユニット3011、ならびに
符号化終端のスプリット様式に従って、すべての再結合インデックスを結合インデックスにスプライスすることを行うように構成されたスプライスサブユニット3012
を含むことが可能である。
実施形態11:ベクトル結合パルス復号器40。本実施形態で提供される復号器は、図12
に示されるように、実施形態7の復号方法を実行するために使用可能であり、
結合コードを獲得し、M段階の結合インデックス、それぞれの(m-1)段階の結合インデックスに対応する未結合のm段階のスプリットインデックス、およびそれぞれのベクトルに対応する未結合の一段階のスプリットインデックスをその結合コードから獲得するように構成された復号ユニット401であって、Mが2以上の整数であり、m∈[2,M]、復号ユニット401と、
m=Mから始めて、m=2になるまで、(m-1)段階の結合インデックスを生成する以下の動作、すなわち、それぞれのm段階の結合インデックスをそれぞれの(m-1)段階の結合インデックスに対応するm段階のスプリットインデックスにスプリットして、m段階の結合インデックスを生成すること、ならびにそれぞれの(m-1)段階の結合インデックスに関して、符号化終端のスプリット様式に従って、(m-1)段階の結合インデックスの結合に関与していないm段階のスプリットインデックスおよび結合に関与しているm段階のスプリットインデックスをスプライスして、(m-1)段階の結合インデックスを生成することを繰り返すように構成されたカスケード回復ユニット402と、
それぞれの一段階の結合インデックスをベクトルグループ内のそれぞれのベクトルに対応する一段階のスプリットインデックスにスプリットして、一段階の結合インデックスを生成すること、ならびにそれぞれのベクトルグループ内のそれぞれのベクトルに関して、符号化終端のスプリット様式に従って、ベクトルの結合に関与していない一段階のスプリットインデックスおよび結合に関与している一段階のスプリットインデックスをスプライスして、符号化インデックスを生成することを行うように構成されたベクトルインデックス再確立ユニット403と、
それぞれのベクトルグループ内のそれぞれのベクトルに関する符号化インデックスに従ってベクトルを再確立するように構成されたベクトル再確立ユニット404と
を含む。
実際の実装の間、カスケード回復ユニット402は、ベクトルインデックス再確立ユニット403内でセクションを多重化することが可能であり、セクションは、一段階の結合インデックスをスプリットおよびスプライスするために使用される。
本発明をより良好に理解するために、本発明のトラック結合符号化に基づく2つの特定の例が下で提供される。
例1:4個のトラックが結合符号化に関与し、それぞれのトラック上でシンボルを有する5個のパルスが符号化される(それぞれのトラック上で符号化されるパルスの数は可変であってもよい)と仮定する。それぞれのトラックは、符号化インデックスの最高位の4個のビットをインターセプトするように、結合に関与しているスプリットインデックスをスプリットする(それぞれのトラックによってインターセプトされるビットの数は可変であってもよい)。図13に示されるように、符号化手順は以下の通りである。
(1)4個のトラックの符号化インデックスInd0、Ind1、Ind2、およびInd3がそれぞれ計算され、トラック位置の総数が16である場合、5パルス符号化インデックスの値範囲は0から285088であり、必要とされるビットの数は19である。
(2)それぞれの符号化インデックスの最高位の4個のビットは、結合に関与しているスプリットインデックスIndt0として使用されるようにインターセプトされ、残りの15個のビットは結合に関与していないスプリットインデックスIndt1として使用される。すなわち、それはSLFt=2^15に等しい。
(3)Ind00、Ind10、Ind20、およびInd30が結合されて、結合インデックスIndSLFが生成され、また5パルス符号化インデックスの値の数は285088であり、これがSLFt=2^15=32768によって除算され、8.7001953125である商が得られるので、Indt0の値範囲は0から8であり、すなわち、Indt0の値の数は9であり(別の数のパルスを有するIndt0の値の数は類推によって推論可能であり、再度繰り返さない)、したがって、
IndSLF=((Ind30×9+Ind20)×9+Ind10)×9+Ind00
IndSLFの値範囲は0から6560であり、ビットシーケンス長は13であることが理解されよう。
(4)この場合、IndSLF、Ind01、Ind11、Ind21、およびInd31を直接的に符号化することが可能であり、符号化の全長は13+15+15+15+15であり、シングルトラック符号化と比較して、3個のビットが節約される。
また、IndSLFがスプリットされ、次いで、Indt1と結合され、次いで、符号化されることが可能であり、すなわち、
IndSLFは、グループとして4ビットでスプリットされ(結合に関与しているスプリットインデックスの長さに従って、結合インデックスをスプリットすることは、ビットを節約する効果を直観的に実現することが可能であり、当然、スプリットを他の長さに従って実行することも可能であり、それぞれの再結合インデックスのビットは可変であってもよく、同じ再結合インデックスを形成するビットは必ずしも連続的でなくてもよく、これはビットを節約する効果に影響を及ぼさない)、Ind30'、Ind20'、Ind10'、およびInd00'が取得され、明らかに、最後の再結合インデックスInd30'の長さは単なる1ビットであり、
次いで、それぞれの再結合インデックスが対応するトラックの未結合スプリットインデックスと結合され、すなわち、新しい符号化インデックスInd3'、Ind2'、Ind1'、およびInd0'を取得するために、対応するトラックの符号化インデックスの最高位の4個のビットがそれぞれの再結合インデックスと置換され、明らかに、新しい符号化インデックスInd0'の長さは単に16ビットであり、したがって、3個のビットが固定的に節約される。
例2:二段階のカスケード結合符号化に関与するために、4個のトラックが2つのグループに分割され(2個のトラックが1つのグループを形成し、それぞれのグループ内に含まれたトラックの数は可変であってもよく)、それぞれのトラック上でシンボルを有する5個のパルスが符号化される(それぞれのトラック上で符号化されるパルスの数は可変であってもよい)と仮定する。それぞれのトラックは、符号化インデックスの最高位の8個のビットをインターセプトするように、結合に関与しているスプリットインデックスをスプリットする(それぞれのトラックによってインターセプトされるビットの数は可変であってもよい)。図14に示されるように、符号化手順は以下の通りである。
(1)2つのグループ内の2個のそれぞれのトラックの符号化インデックスInd0、Ind1、Ind2、およびInd3がそれぞれ計算され、Ind0およびInd1は、第1のグループの2個のトラックの符号化インデックスであり、Ind2およびInd3は、第2のグループの2個のトラックの符号化インデックスであり、トラック位置の総数が16である場合、5パルス符号化インデックスの値範囲は0から285088であり、必要とされるビットの数は19である。
(2)第1のグループ内および第2のグループ内の符号化インデックスの最高位の8ビットは、結合に関与している一段階のスプリットインデックスInd1,t0として使用されるようにインターセプトされ(最初の下付き文字1は、段階の数を示し、下でも同じである)、残りの11ビットは、結合に関与していない一段階のスプリットインデックスInd1,t1として使用される。すなわち、それは一段階の係数SLF1,t=2^11に等しい。
(3)Ind1,00およびInd1,10は結合されて、一段階の結合インデックスInd1,SLF,0を生成し、Ind1,20およびInd1,30は結合されて、一段階の結合インデックスInd1,SLF,1を生成し、5パルス符号化インデックスの値の数は285088であり、これがSLFt=2^11=2048によって除算されて139.203125である商が得られ、したがって、Ind1,t0の値範囲は0から139であり、すなわち、Ind1,t0の値の数は140であり、したがって、
Ind1,SLF,0=Ind1,10×140+Ind1,00
Ind1,SLF,1=Ind1,30×140+Ind1,20
一段階の結合インデックスInd1,SLF,0およびInd1,SLF,1の値の数は19600であり、ビットシーケンス長は15であり、したがって、それぞれの一段階の結合インデックスは1個のビットを節約し、一段階の結合符号化は2個のビットを節約することが理解されよう。
(4)二段階の結合符号化動作がInd1,SLF,0およびInd1,SLF,1に基づいて実行され続け(多段階結合が実行されるとき、前の段階の結合インデックスは、同様にスプリットおよび結合されることになる一次段階の結合の符号化インデックスと見なされてもよく、したがって、下付き文字tは、後で、第t番目の前の段階の結合インデックスを示すために連続的に使用される)、Ind1,SLF,tの最高位8ビットは、結合に関与している二段階のスプリットインデックスInd2,SLF,t0として使用されるようにインターセプトされ、残りの7ビットは、結合に関与していない二段階のスプリットインデックスInd2,SLF,t1として使用される。すなわち、それは二段階の係数SLF2,t=2^7に等しい。
(5)Ind2,SLF,00およびInd2,SLF,10は結合されて、二段階の結合インデックスInd2,SLFを生成し、Ind1,SLF,tの値の数は19600であり、これがSLF2,t=2^7=128によって除算されて153.125である商が得られるので、Ind2,SLF,t0の値範囲は0から153であり、すなわち、Ind2,SLF,t0の値の数は154であり、したがって、
Ind2,SLF=Ind2,SLF,10×154+Ind2,SLF,00
二段階の結合インデックスInd2,SLFの値の数は23716であり、ビットシーケンス長は15であり、したがって、二段階の結合符号化は、この場合も、1個のビットを節約することが理解されよう。
(6)この場合、Ind2,SLF、Ind2,SLF,01、Ind2,SLF,11、Ind1,01、Ind1,11、Ind1,21、およびInd1,31は直接的に符号化可能であり、符号化の全長は15+7+7+11+11+11+11=73、シングルトラック符号化と比較して、全部で3個のビットが節約される。
また、Ind2,SLFがスプリットされ、次いで、Ind1,SLF,t1と結合され、次いで、符号化されることが可能であり、すなわち、
Ind2,SLFは、グループとして8ビットでスプリットされ(結合に関与しているm段階のスプリットインデックスの長さに従って、m段階の結合インデックスをスプリットすることは、ビットを節約する効果を直観的に実現することが可能であり、当然、スプリットを他の長さに従って実行することも可能であり、それぞれの再結合インデックスのビットは可変であってもよく、同じ再結合インデックスを形成するビットは必ずしも連続的でなくてもよく、これはビットを節約する効果に影響を及ぼさない)、Ind2,SLF,10'およびInd2,SLF,00'が取得され、明らかに、最後の再結合インデックスInd2,SLF,00'の長さは単に7ビットであり、
次いで、それぞれの再結合インデックスが対応する一段階の結合インデックスの未結合の二段階のスプリットインデックスと結合され、すなわち、新しい一段階の結合インデックスInd1,SLF,1'およびInd1,SLF,0'を取得するために、対応する一段階の結合インデックスの最高位の4個のビットがそれぞれの再結合インデックスと置換され、明らかに、新しい一段階の結合インデックスInd1,SLF,0'の長さは単に14ビットである。
この場合、Ind1,SLF,1'、Ind1,SLF,0'、Ind01,Ind11、Ind21、およびInd31は、直接的に符号化可能であり、符号化の全長は15+14+11+11+11+11=73、シングルトラック符号化と比較して、合計で3個のビットが節約される。
また、Ind1,SLF,1'およびInd1,SLF,0'がスプリットされ、次いで、Ind1,t1と結合され、次いで、符号化されることが可能であり、すなわち、
Ind1,SLF,1'はグループとして8ビットでスプリットされて、Ind1,30'およびInd1,20'を取得し、明らかに、再結合インデックスInd1,20'の長さは単に7ビットであり、Ind1,SLF,0'はグループとして8ビットでスプリットされて、Ind1,10'およびInd1,00'を取得し、明らかに、再結合インデックスInd1,00'の長さは単に6ビットであり、
次いで、それぞれの再結合インデックスが対応する符号化インデックスの未結合の一段階のスプリットインデックスと結合され、すなわち、新しい符号化インデックスInd3'、Ind2'、Ind1'、およびInd0'を取得するために、対応する符号化インデックスの符号化インデックスの最高位の4個のビットがそれぞれの再結合インデックスと置換され、明らかに、Ind2'の長さは単に18ビットであり、Ind0'の長さは単に17ビットであり、したがって、3個のビットが固定的に節約される。
Table 2(表4)は、4トラック結合符号化の間に、トラック上に異なる数のパルス(シンボルを有するパルス)が存在する場合、最高位の4ビットの結合符号化がビットを節約する事例を提供し、マルチトラック結合インデックスまたはマルチトラックスプリットインデックスが異なるビットをインターセプトする他の事例は、類推によって推論されうる。
Figure 0006143115
符号化ビットは、本発明の結合符号化方法を使用して効果的に節約可能である点が理解されよう。結合符号化を使用して節約されたビットは、伝送コードレートを低減するために使用可能であり、符号化品質を改善するために使用されうるように、ISF係数量子化、ピッチ期間精度、および他のモジュールの利得に関しても使用可能である。
例えば、不変コードレートの場合、符号化品質を高めるために、トラック上のパルスの数を増大することが可能である(ACELP励起コードパルスの数が増大する)。例えば、Table 2(表4)に示される最高位の4ビットの結合符号化を使用した後に、AMR-WB+に関するいくつかのACELP高コードレート固定コードブックにいくつかのパルスを当初のコードレートで追加することができ、詳細は以下の通りである。
(1)3個のパルスが18.25kbpsで追加される
Figure 0006143115
(2)6個のパルスが19.85kbpsで追加される
Figure 0006143115
(3)6個のパルスが19.85kbpsで追加される
Figure 0006143115
(4)7個のパルスが19.85kbpsで追加される
Figure 0006143115
(5)8個のパルスが23.05kbpsで追加される
Figure 0006143115
実施形態による方法のステップのすべてまたは一部は、関連ハードウェアに命令するプログラムによって実施可能であることを当業者は理解されたい。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体内に記憶可能であり、記憶媒体は、読出し専用メモリ、ランダムアクセスメモリ、磁気ディスク、または光ディスクを含むことが可能である。
本発明の実施形態で提供されるベクトル結合符号化/復号方法およびベクトル結合符号器/復号器が上で詳細に紹介された。本発明の原理および実装形態様式を例示するために特定の実施形態が使用されている。実施形態の上の記述は、本発明の方法および核となる構想を単に理解するためのものである。同時に、当業者は、本発明の構想に従って、特定の実装形態様式および適用範囲を修正することが可能である。最後に、本明細書の内容は、本発明の限定と見なされるべきではない。
10 ベクトル結合パルス符号器
20 ベクトル結合パルス符号器
30 ベクトル結合パルス復号器
40 ベクトル結合パルス復号器
101 符号化インデックス計算ユニット
102 ベクトルインデックススプリットユニット
103 インデックス結合ユニット
104 符号化ユニット
201 ベクトルインデックス計算ユニット
202 カスケード計算ユニット
203 符号化ユニット
301 復号ユニット
302 インデックススプリットユニット
303 ベクトルインデックス再確立ユニット
304 ベクトル再確立ユニット
401 復号ユニット
402 カスケード回復ユニット
403 ベクトルインデックス再確立ユニット
404 ベクトル再確立ユニット
1041 再結合サブユニット
1042 符号化サブユニット
3011 復号サブユニット
3012 スプライスサブユニット

Claims (13)

  1. ベクトル結合符号化方法であって、
    それぞれのトラックの符号化インデックスIndtを計算するステップであって、下付き文字tが第t番目のトラックを示し、t∈[0,T-1]、Tがトラックの数であり、かつ2以上の整数である、計算するステップと、
    設定された正整数係数SLFtに従って、少なくとも1個のIndtを2個のスプリットインデックスIndt0およびIndt1にスプリットするステップであって、Indt0=Int(Indt/SLFt)、ただしInt()が端数を切り捨てて整数にすることを示し、Indt1=Indt%SLFt、ただし%が剰余をとることを示し、Indt≦Indt0×SLFt+Indt1である、スプリットするステップと、
    Tが2に等しい場合はInd SLF =Ind (t+1)0 *A t +Ind t0 の様式で、前記トラックの前記スプリットインデックスIndt0を結合して、結合インデックスIndSLFを生成するステップであって、前記A t がInd t0 の数を表し、前記トラックの前記スプリットインデックスInd t0 が前記Ind t のスペース占有特性を実現することを可能とする、ステップと、
    前記結合インデックスIndSLFおよび前記トラックの前記スプリットインデックスIndt1に従って符号化を実行するステップと
    を含む、方法。
  2. SLFt=2^(Kt)、ただし、Ktが正整数である、請求項1に記載の方法。
  3. Kt=Kt,max-2、またはKt=Kt,max-3、またはKt=Kt,max-4、ただし、前記Kt,maxが、前記Indt,maxのビットシーケンスの長さである、請求項2に記載の方法。
  4. 設定された正整数係数SLFtに従って、少なくとも1個のIndtを2個のスプリットインデックスIndt0およびIndt1にスプリットする前記ステップが、
    設定された位置に位置する、前記Indtのビットの値を前記Indt0として選択し、残りの位置におけるビットの値を前記Indt1として選択するステップであって、ただし、SLFt=2^(Kt)、前記設定された位置の前記ビットの数がKt0であり、前記残りの位置における前記ビットの数がKtであり、Kt0+Kt=Kt,max、Kt,maxが、Indt,maxのビットシーケンスの長さであり、前記Indt,maxが前記Indtの最大値を示す、選択するステップを含む、請求項1に記載の方法。
  5. 少なくとも2つのトラックからのスプリットインデックスを結合して、結合インデックスIndSLFを生成するステップが、
    結合に関与するためのスプリットインデックスを提供するトラックtに関して、長さがKt,maxであるビットシーケンス内で、結合に関与するために、最高位の2ビットの値を少なくとも含む前記Indtのスプリットインデックスを選択するステップを含む、請求項4に記載の方法。
  6. 前記結合インデックスIndSLFおよび前記トラックの前記スプリットインデックスIndt1に従って符号化を実行する前記ステップが、
    設定された値範囲に従って、前記結合インデックスIndSLFをT1個の再結合インデックスIndt0'にスプリットするステップであって、T1が前記結合インデックスを生成する処理に関係しているトラックの数以下であり、少なくとも1個のIndt0'の前記値範囲が、対応するトラックtの前記スプリットインデックスIndt0の値範囲よりも大きく、少なくとも1個のIndt0'の残りにおいて、少なくとも1個のIndt0'の値範囲が、前記対応するトラックtの前記スプリットインデックスIndt0の前記値範囲未満である、スプリットするステップと、
    対応するトラックのそれぞれの再結合インデックスIndt0'および前記スプリットインデックスIndt1をそれぞれ結合し、次いで、符号化を実行し、再結合インデックスが割り振られていないトラックが存在する場合、前記トラックのスプリットインデックスIndt1を符号化するステップと
    を含む、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。
  7. 設定された値範囲に従って、前記結合インデックスIndSLFをT1個の再結合インデックスIndt0'にスプリットする前記ステップが、
    設定された長さに従って、前記結合インデックスのビットシーケンスの全長KSLFをT1個のセクションにスプリットするステップであって、それぞれのセクションの値が1個のIndt0'に対応し、前記KSLFが、IndSLF,maxの前記ビットシーケンスの長さであり、前記IndSLF,maxが前記IndSLFの最大値を示す、スプリットするステップを含む、請求項6に記載の方法。
  8. 設定された正整数係数SLFtに従って、少なくとも1個のIndtを2個のスプリットインデックスIndt0およびIndt1にスプリットする前記ステップが、長さがKt,maxである前記ビットシーケンス内で、最高ビットから始めて、前記IndtのKt0ビットの値を前記Indt0として選択し、残りのビットの値を前記Indt1として選択するステップであって、ただし、SLFt=2^(Kt)、Kt0+Kt=Kt,max、前記Kt,maxが、前記Indt,maxの前記ビットシーケンスの長さであり、前記Indt,maxが前記Indtの最大値を示す、選択するステップを含み、
    少なくとも1つのベクトルのスプリットインデックスおよび他のベクトルのスプリットインデックスまたは符号化インデックスを結合して、結合インデックスIndSLFを生成する前記ステップが、スプリットインデックスを提供する必要があるベクトルtに関して、結合に関与するために前記Indt0を選択するステップを含み、
    設定された長さに従って、前記結合インデックスの前記ビットシーケンスの全長KSLFをT1個のセクションにスプリットする前記ステップが、前記結合インデックスを生成する前記ベクトルtによって使用されるKt0値に従って、前記KSLFをスプリットするステップであって、それに応じて、それぞれのIndt0'によってスプリットされるビットの数が前記対応するベクトルtによって使用される前記Kt0値以下である、スプリットするステップを含む、請求項7に記載の方法。
  9. 前記結合インデックスIndSLFおよび前記トラックの前記スプリットインデックスIndt1従って符号化を実行する前記ステップが、
    前記結合インデックスIndSLFを比較し、しきい値THRを調整するステップであって、ただし、
    THR≦2^(KSLF)-IndSLF,max
    前記KSLFが、前記IndSLF,maxのビットシーケンスの長さであり、前記IndSLF,maxが、前記IndSLFの最大値を示す、調整するステップであり、
    前記IndSLFが前記THR未満である場合、符号化ビットの第1の数を使用することによって、前記IndSLFを符号化し、そうでない場合、符号化ビットの第2の数を使用することによって、オフセット値THR0を加えた前記IndSLFを符号化するステップであって、ただし、THR≦THR0≦2^(KSLF)-IndSLF,max、前記第1の数が前記第2の数未満であり、前記第2の数が前記KSLF以下であり、前記第1の数と前記第2の数とが両方とも正の整数である、符号化するステップと、
    他の結合されていないスプリットインデックスを符号化するステップと
    を含む、請求項1から5のいずれか一項に記載の方法。
  10. ベクトル結合パルス符号器であって、
    それぞれのトラックの符号化インデックスIndtを計算するように構成された符号化インデックス計算ユニットであって、下付き文字tが第t番目のトラックを示し、t∈[0,T-1]、Tが2以上の整数である、符号化インデックス計算ユニットと、
    設定された正整数係数SLFtに従って、少なくとも1個のIndtを2個のスプリットインデックスIndt0およびIndt1にスプリットするように構成されたベクトルインデックススプリットユニットであって、Indt0=Int(Indt/SLFt)、ただしInt()が端数を切り捨てて整数にすることを示し、Indt1=Indt%SLFt、ただし%が剰余をとることを示し、Indt≦Indt0×SLFt+Indt1である、ベクトルインデックススプリットユニットと、
    Tが2に等しい場合はInd SLF =Ind (t+1)0 *A+Ind t0 の様式で、前記トラックの前記スプリットインデックスIndt0を結合して、結合インデックスIndSLFを生成する、インデックス結合ユニットであって、前記AがInd (t+1)0 の数を表し、前記トラックの前記スプリットインデックスInd t0 が前記Ind t のスペース占有特性を実現することを可能とする、インデックス結合ユニットと、
    前記結合インデックスIndSLFおよび前記トラックの前記スプリットインデックスIndt1に従って符号化を実行するように構成された符号化ユニットと
    を備える符号器。
  11. SLFt=2^(Kt)、ただし、Ktが正整数である、請求項10に記載の符号器。
  12. Kt=Kt,max-2、またはKt=Kt,max-3、またはKt=Kt,max-4、ただし、前記Kt,maxが、前記Indt,maxのビットシーケンスの長さである、請求項11に記載の符号器。
  13. 前記符号化ユニットが、
    設定された値範囲に従って、前記結合インデックスIndSLFをT1個の再結合インデックスIndt0'にスプリットするように構成された再結合サブユニットであって、T1が前記結合インデックスを生成する処理に関係しているトラックの数以下であり、少なくとも1個のIndt0'の前記値範囲が、対応するトラックtの前記スプリットインデックスIndt0の値範囲よりも大きく、少なくとも1個のIndt0'の残りにおいて、少なくとも1個のIndt0'の値範囲が、前記対応するトラックtの前記スプリットインデックスIndt0の前記値範囲未満である、再結合サブユニットと、
    対応するトラックのそれぞれの再結合インデックスIndt0'および前記スプリットインデックスIndt1をそれぞれ結合し、次いで、符号化を実行し、再結合インデックスが割り振られていないトラックが存在する場合、前記トラックのスプリットインデックスIndt1を符号化するように構成された符号化サブユニットと
    を備える、請求項10に記載の符号器。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102623012B (zh) * 2011-01-26 2014-08-20 华为技术有限公司 矢量联合编解码方法及编解码器
US20140052440A1 (en) * 2011-01-28 2014-02-20 Nokia Corporation Coding through combination of code vectors
US9742672B1 (en) * 2014-12-29 2017-08-22 Juniper Networks, Inc. Signaling priority information for encapsulated packets
WO2021062814A1 (zh) * 2019-09-30 2021-04-08 Oppo广东移动通信有限公司 上行控制信息的传输方法及装置
CN113628630B (zh) * 2021-08-12 2023-12-01 科大讯飞股份有限公司 基于编解码网络的信息转换方法和装置、电子设备

Family Cites Families (53)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0222982A (ja) * 1988-07-12 1990-01-25 Mitsubishi Electric Corp 静止画像伝送装置
US5012518A (en) * 1989-07-26 1991-04-30 Itt Corporation Low-bit-rate speech coder using LPC data reduction processing
US4975956A (en) * 1989-07-26 1990-12-04 Itt Corporation Low-bit-rate speech coder using LPC data reduction processing
US5701392A (en) * 1990-02-23 1997-12-23 Universite De Sherbrooke Depth-first algebraic-codebook search for fast coding of speech
US5754976A (en) * 1990-02-23 1998-05-19 Universite De Sherbrooke Algebraic codebook with signal-selected pulse amplitude/position combinations for fast coding of speech
CA2010830C (en) * 1990-02-23 1996-06-25 Jean-Pierre Adoul Dynamic codebook for efficient speech coding based on algebraic codes
FR2729245B1 (fr) * 1995-01-06 1997-04-11 Lamblin Claude Procede de codage de parole a prediction lineaire et excitation par codes algebriques
DE69516522T2 (de) * 1995-11-09 2001-03-08 Nokia Mobile Phones Ltd Verfahren zur Synthetisierung eines Sprachsignalblocks in einem CELP-Kodierer
US6009387A (en) * 1997-03-20 1999-12-28 International Business Machines Corporation System and method of compression/decompressing a speech signal by using split vector quantization and scalar quantization
KR100198476B1 (ko) * 1997-04-23 1999-06-15 윤종용 노이즈에 견고한 스펙트럼 포락선 양자화기 및 양자화 방법
US5808572A (en) * 1997-05-22 1998-09-15 National Science Council Method and apparatus for finite-length arithmetic coding
US6073092A (en) * 1997-06-26 2000-06-06 Telogy Networks, Inc. Method for speech coding based on a code excited linear prediction (CELP) model
US5924062A (en) * 1997-07-01 1999-07-13 Nokia Mobile Phones ACLEP codec with modified autocorrelation matrix storage and search
US6161086A (en) * 1997-07-29 2000-12-12 Texas Instruments Incorporated Low-complexity speech coding with backward and inverse filtered target matching and a tree structured mutitap adaptive codebook search
US6385576B2 (en) * 1997-12-24 2002-05-07 Kabushiki Kaisha Toshiba Speech encoding/decoding method using reduced subframe pulse positions having density related to pitch
US7117146B2 (en) * 1998-08-24 2006-10-03 Mindspeed Technologies, Inc. System for improved use of pitch enhancement with subcodebooks
US6104992A (en) * 1998-08-24 2000-08-15 Conexant Systems, Inc. Adaptive gain reduction to produce fixed codebook target signal
US7272556B1 (en) * 1998-09-23 2007-09-18 Lucent Technologies Inc. Scalable and embedded codec for speech and audio signals
JP4008607B2 (ja) * 1999-01-22 2007-11-14 株式会社東芝 音声符号化/復号化方法
JP4173940B2 (ja) * 1999-03-05 2008-10-29 松下電器産業株式会社 音声符号化装置及び音声符号化方法
US6295520B1 (en) * 1999-03-15 2001-09-25 Tritech Microelectronics Ltd. Multi-pulse synthesis simplification in analysis-by-synthesis coders
JP3533339B2 (ja) 1999-04-16 2004-05-31 シャープ株式会社 復号化装置および復号化方法、並びに、プログラム記録媒体
JP4005359B2 (ja) * 1999-09-14 2007-11-07 富士通株式会社 音声符号化及び音声復号化装置
US6728669B1 (en) 2000-08-07 2004-04-27 Lucent Technologies Inc. Relative pulse position in celp vocoding
CA2327041A1 (en) * 2000-11-22 2002-05-22 Voiceage Corporation A method for indexing pulse positions and signs in algebraic codebooks for efficient coding of wideband signals
CN1202514C (zh) * 2000-11-27 2005-05-18 日本电信电话株式会社 编码和解码语音及其参数的方法、编码器、解码器
JP3916934B2 (ja) 2000-11-27 2007-05-23 日本電信電話株式会社 音響パラメータ符号化、復号化方法、装置及びプログラム、音響信号符号化、復号化方法、装置及びプログラム、音響信号送信装置、音響信号受信装置
CA2388358A1 (en) * 2002-05-31 2003-11-30 Voiceage Corporation A method and device for multi-rate lattice vector quantization
US7363218B2 (en) * 2002-10-25 2008-04-22 Dilithium Networks Pty. Ltd. Method and apparatus for fast CELP parameter mapping
KR100463419B1 (ko) 2002-11-11 2004-12-23 한국전자통신연구원 적은 복잡도를 가진 고정 코드북 검색방법 및 장치
US7249014B2 (en) * 2003-03-13 2007-07-24 Intel Corporation Apparatus, methods and articles incorporating a fast algebraic codebook search technique
FR2867648A1 (fr) * 2003-12-10 2005-09-16 France Telecom Transcodage entre indices de dictionnaires multi-impulsionnels utilises en codage en compression de signaux numeriques
US7860710B2 (en) * 2004-09-22 2010-12-28 Texas Instruments Incorporated Methods, devices and systems for improved codebook search for voice codecs
KR100656788B1 (ko) * 2004-11-26 2006-12-12 한국전자통신연구원 비트율 신축성을 갖는 코드벡터 생성 방법 및 그를 이용한 광대역 보코더
WO2007002468A2 (en) 2005-06-23 2007-01-04 1Stworks Corporation Modeling for enumerative encoding
US20070150266A1 (en) * 2005-12-22 2007-06-28 Quanta Computer Inc. Search system and method thereof for searching code-vector of speech signal in speech encoder
WO2008035949A1 (en) * 2006-09-22 2008-03-27 Samsung Electronics Co., Ltd. Method, medium, and system encoding and/or decoding audio signals by using bandwidth extension and stereo coding
CN100525262C (zh) * 2006-12-28 2009-08-05 北京航空航天大学 一种信源信道联合编解码器及编解码方法
CN101266796B (zh) * 2007-03-12 2012-05-23 华为技术有限公司 一种量化编解码方法及装置
KR101494731B1 (ko) * 2007-04-20 2015-02-25 인터디지탈 테크날러지 코포레이션 Mimo 통신에 대한 효과적인 프리코딩 정보 검증을 위한 방법 및 장치
PT2827327T (pt) * 2007-04-29 2020-08-27 Huawei Tech Co Ltd Método para codificação de impulsos de excitação
CN101295506B (zh) * 2007-04-29 2011-11-16 华为技术有限公司 脉冲编解码方法及脉冲编解码器
CN101388210B (zh) 2007-09-15 2012-03-07 华为技术有限公司 编解码方法及编解码器
CN100583649C (zh) 2007-07-23 2010-01-20 华为技术有限公司 矢量编/解码方法、装置及流媒体播放器
US8515767B2 (en) * 2007-11-04 2013-08-20 Qualcomm Incorporated Technique for encoding/decoding of codebook indices for quantized MDCT spectrum in scalable speech and audio codecs
CN101281750B (zh) * 2008-05-29 2010-12-22 上海交通大学 基于变长分裂表的矢量量化高阶码本扩展编码及解码系统
US8515747B2 (en) * 2008-09-06 2013-08-20 Huawei Technologies Co., Ltd. Spectrum harmonic/noise sharpness control
US8577673B2 (en) * 2008-09-15 2013-11-05 Huawei Technologies Co., Ltd. CELP post-processing for music signals
CN101577721A (zh) * 2008-12-05 2009-11-11 湖南大学 一种索引拆分布鲁姆过滤器及其插入、删除和查询方法
CN101931414B (zh) 2009-06-19 2013-04-24 华为技术有限公司 脉冲编码方法及装置、脉冲解码方法及装置
CN102299760B (zh) 2010-06-24 2014-03-12 华为技术有限公司 脉冲编解码方法及脉冲编解码器
CN102623012B (zh) * 2011-01-26 2014-08-20 华为技术有限公司 矢量联合编解码方法及编解码器
CA2928882C (en) * 2013-11-13 2018-08-14 Fraunhofer-Gesellschaft Zur Forderung Der Angewandten Forschung E.V. Encoder for encoding an audio signal, audio transmission system and method for determining correction values

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