JPH01239600A - セグメント符号化方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明はセグメント符号化方法に係り、特に。

音声や画像などの信号系列を少ない情報量で符号化する
方法に関する。

〔従来の技術〕

従来、多次元の信号系列の情報を圧縮して符号化する強
力な手法として、セグメント符号化法が知られている。

これは、符号化しようとする多次元の信号サンプル値を
要素とするベクトルを複数個まとめて行列（セグメント
）とし、これをあらかじめ作成しておいた符号帳の中の
符号セグメントと照合し、最も歪が小さくなるようなセ
グメントの番号を伝送符号とするものである。入力セグ
メントを全ての符号セグメントと照合する方法は、全探
索型セグメント符号化（全探索法）と呼ばれる。

〔発明が解決しようとする課題〕

セグメント符号化方法では、符号セグメントの数を多く
することによって符号化歪を小さくすることができる。

しかしながら、符号化歪を低減するには符号セグメント
の数を指数的に増大させる必要があり、符号セグメント
との照合に要する処理量や符号帳の記憶に要する記憶容
量が膨大になる問題があった。

この問題を緩和する方法として、ベクトル符号化におい
て知られている２植木探索ベクトル符号化法や多段ベク
トル符号法をセグメント符号化にそのまＮ適用する方法
が考えられる。しかし、これらの方法では、処理量ある
いは記憶容量を低減できる反面、全探索法とくらべて符
号化性能の低下が避けられない。

また、音声などのように、信号の波形あるいはスペクト
ルの振幅（ゲイン）よりもその形自体が重要な情報を担
っている場合、従来のセグメント符号化法では振幅と形
を明確に分離して表現することが困難であった。

本発明の目的は、音声や画像などの信号系列の情報を圧
縮して符号化する際に、処理量と記憶容量を増大させる
ことなく歪を低く抑えるセグメント符号化方法を提供す
ることである。

〔課題を解決するための手段〕

本発明のセグメント符号化法においては、セグメントを
２つの相補間する行列（パタン）の積として表わし、こ
れらパタンをそれぞれ要素とする２つの符号帳を備え１
両性号帳の全てのパタンの組合せについて、２つのパタ
ンの行列積として作られる符号セグメントパタンと入力
セグメントを照合し、歪が最も小さくなる符号化セグメ
ントパタンを決定し、その時の両パタンの番号の組とし
て符号化することを特徴とする。

また、本発明のセグメント符号化方法においては、セグ
メントを２つの相補間する行列（パタン）の積として表
わし、これらパタンをそれぞれ要素とする２つの符号帳
を備え、まず、入力セグメントを第１符号帳の第１パタ
ンと照合して歪が最も小さくなる第１パタンを決定し、
次に入力セグメントから、上記決定された第１パタンに
対して歪が最小となる第２パタン行列を算出し、該第２
パタン行列を第２符号帳の第２パタンと照合して歪が最
も小さくなる第２パタンを決定し、その時の両パタンの
番号の組として符号化することを特徴とする。

〔作　用〕

一方の符号帳は、例えば方向ベクトルを列ベクトルとす
る行列（方向パタン）を含む方向パタン符号帳とし、他
方の符号帳は、該方向ベクトルに対する重み（ゲインパ
タン）を表わすゲインパタン符号帳とする。この２つの
符号帳を用い、入力セグメントに対して、２つの符号帳
のパタンの行列積として与えられる符号セグメントとの
照合によって符号化する。これら２つの符号帳は学習用
のデータから自動的に学習して設計される。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例について図面により説明する。

なお、実施例では、多次元の信号系列を振幅成分と形成
分に分解して符号化するものとし、符号帳は、ゲインパ
タン符号帳と方向パタン符号帳を使用するものとするが
１本発明はこれに限るものではない。

第１図は本発明の第１の実施例の構成図で、１はセグメ
ントが入力される入力端子、２は入力セグメントと符号
セグメントとの照合部、３は方向パタンを含んだ符号帳
（読みだし専用メモリ）、４はゲインパタンを含んだ符
号帳（読みだし専用メモリ）、５は方向パタン番号とゲ
インパタン番号が出力される端子、６は伝送路あるいは
パタン番号を蓄積するメモリ、７は復号化セグメントの
生成部、８は出力端子である。なお、９は送信側あるい
は書込み側、１０は受信側あるいは読出し側である。以
下、ブロック９側について説明する。

ブロック１０側ではブロック９側の逆の動作を行えばよ
い。

第１図において、入力端子１の入力セグメント又はｐ次
元のベクトルを列方向にｎ個並べた行列又として与えら
れる。二＼で、ｎ＝１の場合、入力は単なるベクトルと
なる。符号帳としては、方向パタン符号帳３とゲインパ
タン符号帳４の２つの符号帳がある。方向パタン符号帳
３は、ｎ次元方向ベクトルｅを列方向にｍ個（ｍ≦ｗｉ
ｎ（ｎｉｐ））並べた行列（方向パタン）　Ｅ　ｉ　＝
（ｅ　１’　＋　ｅ　ｚ　’　ｔ”’、ｅｍム）　（ｘ
　＝　１　ｔ　２　＋　・＝ＨＮ（１）を含んでいる。

たゾし、方向ベクトルｅ　１ｉからｅ、１１１は互いに
直交するものとする。すなわち、（ｅｉｉ、ｅｉｌ）＝
１゜（ｅ％＋　ｅｋｌ）＝Ｏ（ｊ’ｔｋ）とする、一方
、ゲインパタン符号帳４は、Ｐ次元のゲインベクトルｇ
を列方向にｍ個並べた行列（ゲインパタン）Ｇｔ＝（ｇ
□”ｔ　　ｇ％＋・・・ｇ１リ　（ｎ＝１．２．・・・
Ｎｇ）を含んでいる。この時、符号セグメントＣ，には
、方向パタンＥｋとゲインパタンＧｌとの行列の積、Ｃ
，に＝Ｇ、Ｅ１ｔ として与えられる。こ５で、ｔは行列の較値を表わす。

入力セグメント又は、セグメント照合部２でコードパタ
ンＣ１，と照合され、距離が最も小さくなるコードパタ
ンの番号ｉ。とｉ、の組（ｌｅ＋　１ｇ）、ｋＣ工ε として符号化され、端子５に出力される。こＮで。

Ｉｏはコードパタンの番号の集合Ｉ。＝　（（ｉ、、１
−）ｌ　（１，１）、（２，１）、−、（Ｎ、、Ｎｇ）
）、　　Ｉｏは方向パタンの番号の集合工。＝（（ｉｌ
ｌ、２．・・・。

Ｎｏ）、Ｉεはゲインパタンの番号の集合１＝（ｋｌｌ
、２．・・・ｔＮｇ）である、また、１ｌＡＩＩ”はｔ
ｒａｃｅ　Ａ　Ａ　’として定義される行列のノルムを
表わす。

セグメント照合部２では、方向パタンとゲインパタンの
全ての組合せについて、コードパタンと入力セグメント
との照合を行う、したがって、符号化に要する照合の回
数は各符号帳３，４のパタン数の積、すなわちＮ。ＸＮ
ｔ回となる。また、２つの符号帳３，４に要する記憶容
量は；Ｎ、ＸｎＸｍ＋Ｎ（Ｘ　ｐ　Ｘｍ　（≦Ｎ、＋　
Ｎｇ）　Ｘ　ｎ　Ｘ　ｐ　）となる（たゾし、こ＼でベ
クトルの１要素の単位を１とする）。一方、全探索法の
符号帳の記憶容量はＮ、Ｘ　ＮｔＸ　ｎ　Ｘ　ｐであり
、第１図の実施例は全探索法にくらべて少なくとも（Ｎ
、＋Ｎａ）／（ＮｅｘＮｚ）の割合で符号帳の記憶容量
を低減できる。

また、照合回数（処理量）は全探索法と同じである。

第２図は本発明の第２の実施例の構成図で、１１はセグ
メントの入力端子、１２は方向パタン符号帳、１３はゲ
インパタン符号帳、１４は方向パタンの照合部、１５は
ゲイン行列算出部、１６はゲインパタン照合部、１７は
パタン番号出力端子、１８は伝送路または蓄積メモリ、
１９は復号化セグメントの生成部、２０は出力端子であ
る。なお、２１は送信側あるいは書込み側、２２は受信
側あるいは読出し側を示す。

第２図の実施例は方向パタンとゲインパタンの照合を個
別に行うものである。即ち、入力端子１１の入力セグメ
ント又は、方向パタン照合部１４で方向パタン符号帳１
２の方向パタンと照合した後、ゲイン行列算出部１５で
歪が最小となるゲイン行列を算出し、これがゲインパタ
ン照合部１６においてゲインパタン符号帳１３のゲイン
パタンと照合される。

方向パタン照合部１４での方向パタンとの照合（方向パ
タンの符号化）は、次式で表わされる。

ｉｏ＝ａｒｇ　Ｉ！ｉｎ　ｍ１ｎｌ　Ｘ−ＧＥＩＪＩ”
ｉＥｌ、Ｇ ＝ａｒｇ　ｍ１ｎｌＩＸ−Ｇ”Ｅｌｔｌ”ｉＥＩ。

＝ａｒｇ　ｍ１ｎｌ　Ｘ−ＸＥＩＦ、’ｌ”ＮＥＩ。

＝ａｒｇ　ｒｔｒａｘ　ｌｌ　Ｘ　Ｅ　１　ｌｌ　２ｉ
　Ｅ　Ｉ。

二＼で、０１′は、方向パタンＥ工に対して歪が最も小
さくなるゲイン行列であり、Ｇ”＝　Ｘ　Ｅ　ｉとして
求められる。なお、上式の上から第４式は、方向ベクト
ルが正規直交ベクトルであることから導かれる。第４式
に見られるように、方向パタンの符号化は、入力セグメ
ントと方向パタンとの行列の積を計算し、その行列のノ
ルムが最大となるパタン番号ｉ。を求めることによって
行われる。

次に、上記の手順で選択された方向パタンＥ１ｅに対し
て、ゲイン行列算出部１５において、ゲイン行列Ｇ６を
Ｇ”＝ＸＥ、、とじて求め、これをゲインパタン照合部
１６でゲインパタンＧ、と照合し、歪が最小となるパタ
ン番号Ｉ、を次式のように求める（ゲインパタン量子化
）。

第２図の実施例におけるパタンの照合回数は、方向パタ
ンとの照合にＮ。回、ゲインパタンとの照合にＮ、回で
合計でＮ。十Ｎ、回であり、全探索法あるいは第１の実
施例にくらべて（Ｎｅ　＋　Ｎｇ）／　（ＮｅＸＮｇ）
の割合で処理量が低減できる。また、符号帳１２．１３
の記憶容量は第１の実施例と同じであり、全探索法にく
らべて（Ｎｏ＋Ｎｇ）／　（Ｎ　ｅ　ｘＮ　ｇ）の割合
で少ない。

上記第１及び第２の実施例では、１つのゲインパタン符
号帳を各方向パタンに対して共通に使用するとしている
が、各方向パタン毎に別々のゲインパタン符号帳を使用
することも可能である。第３図及び第４図にその実施例
（第３及び第４の実施例とする）の構成図を示す、この
場合、符号化の手順は、ゲインパタンか方向パタン毎に
異なる点を除いて、それぞれ第１図及び第２図の第１、
第２の実施例と同じであるので、説明は省略する第３及
び第４の実施例において、符号化に要する処理量はそれ
ぞれ第１及び第２の実施例と同じである。また、符号帳
の記憶容量は両案流側ともＮ、ＸｎＸｍ＋ＮｇＸＮ、Ｘ
ｐＸｍとなり、全探索法にくらべて同程度以下となる。

次に、上記各実施例で用いられる符号帳の設計方法につ
いて述べる。符号帳の設計は、あらかじめ与えられた学
習用セグメントデータに対して、平均量子化歪が小さく
なるように逐次的な学習処理によって行われる。二＼で
は、符号帳の設計法として、方向パタン符号帳とゲイン
パタン符号帳を同時に学習する方法と、方向パタン符号
帳とゲインパタン符号帳を個別に学習する方法について
説明する。

初めに方向パタン符号帳とゲインパタン符号帳を同時に
学習する方法について説明する。

ステップ１　初期設定 Ｎｏ個の学習用のセグメントＸｔ（ｔ＝１，２゜・・・
、Ｎｔ）、初期方向パタンＥｉ（０）（ｉ＝＝１，２゜
・・・、Ｎ、）　、初期ゲインパタンＧｔ（０）　（ｉ
　＝　１　。

２、・・・、　Ｎｇ）　、平均歪の初期値Ｄ（−１）＝
■、歪判定のいき値Ｉ）ｔ＋＋、ｋ＝ｏを設定する。

ステップ２　セグメント符号化 学習用セグメントＸｔをセグメント符号化して、各セグ
メントに対する方向パタンＥｉ＠（ｔｌとゲインパタン
Ｇｉｅｃｔ＋を求め、その時の平均歪を次式たゾし、ｌ
　Ｊｆ：）　ｔ　ｌ　ｇ（ｔ）はセグメントＸｔに対す
る方向パタン番号とゲインパタン番号である。

ステップ３　歪収束判定 （Ｄ（ｋ　　１）　　Ｄ（ｋ））／Ｄ（ｋ　　ｌ）＜Ｄ
ｔｈなら終了、そうでないならステップ４へ進む。

ステップ４　方向パタンの更新 セグメントのサンプルを、ステップ２で求めた方向パタ
ンの番号ｉ。（１）が同じものを集めてクラスタ化し、
各クラス毎に以下の計算手順で方向パタンを求める。

■　次式を計算する。

Ｒ１＝□Σ（ＸｔｔＧＬｔｃｔ）Ｇｉｇ（ｔ）ｔｘｔＩ
Ｊえｌ　　ｔＥＪｉ （ｉ＝１．２．・・・、Ｎ、） たゾし、Ｊ五＝　（ｔ　ｌ　１ｅ（ｔ）＝ｉ）は、方向
パタン番号がｉとなるセグメントのサンプル番号の集合
、１Ｊｔｌは集合ＪＬに含まれるサンプルの数である。

■　共分散行列Ｒ，の固有ベクトルｕ　ｔ　（ｊ”　１
　ｔ２．・・・ｔｍ）を固有値の大きい順にｍ個求め、
これを列方向に並べた行列、すなわちＥ、　（ｋ＋１）
”　（ｕｔｗ　ｕｉｔ・・・、Ｕ、）として方向パタン
を更新する。

ステップ５　ゲインパタンの更新 学習セグメントを、方向パタンＥ、（ｋ＋１）とゲイン
パタンＧｉ　（ｋ）を用いてセグメント量子化し、その
時のゲインパタン番号ｉｇ　（ｔ）が同じものを集めて
学習用セグメントをクラスタ化して、各クラス毎に次式
によってゲインパタンを更新する。

（ｔｍ１，２．・・・＊　Ｎｇ） だゾし、Ｋｉ＝（ｔ　Ｉ　ｉｇ（ｔ）＝ｉ）は、ゲイン
パタン番号がｉとなるセグメントのサンプル番号の集合
、ｌＫ１１は集合に、に含まれるサンプルの数である。

ステップ６ に＝に＋１として、ステップ２へ戻る。

この設計法のステップ２とステップ５におけるセグメン
ト量子化の方法としては、前記第１及び第２の実施例の
いずれの方法を用いても良い、また、第３及び第４の実
施例で用いる符号帳として。

各方向パタン毎に別々のゲインパタン符号帳を設計する
には、ステップ２と５のセグメント量子化として第３、
第４の実施例のいずれかの方法を用い、上記のステップ
５を次のように置換えれば良い。

ステップ５′　個別ゲインパタンの更新学習用セグメン
トを、方向パタンＥ、（ｋ＋１）とゲインパタンＧｊｔ
（ｋ）を用いてセグメント符号化し、その時の方向パタ
ン番号Ｉｌｌ　Ｄ）、ゲインパタン番号ｉｇ（ｔ）が同
じものを集めて学習用セグメントをクラスタ化する。各
クラス毎に、次式によってゲインパタンを更新する。

Ｆ＝Ｌ２ｙ・・・ｍ　ＮＫｅ　１　＝　１　ｔ　２ｔ・
・・、Ｎ、）たゾし、Ｋｊｉ＝（ｔ　ｌ　ｉｇ（ｔ）＝
ｊ−ｉｏ（ｔ）＝ｉ）は、ゲインパタン番号がｊ、方向
パタンがｉとなるセグメントのサンプル番号の集合、Ｉ
Ｋｊｉｌは集合Ｋｊｉに含まれるサンプルの数である。

次に、方向パタン符号帳とゲインパタン符号帳を個別に
学習する方法について説明する。

ステップ１　初期設定 Ｎ１個のセグメントＸｔ（ｔｍ１．２．・・・Ｎｔ）、
初期方向パタンＥｉ（０）（ｔｍ１．２．・・・−Ｎ１
１）　。

初期ゲインパタンａ、（０）　（ｉ　＝　１　、２　＃
−ｗｇ＞　。

平均歪の初期値り、（−１）＝ｐｇ　（−ｔ）＝ω、歪
判定のいき値Ｄｔｂ、に＝Ｑを設定する。

ステップ２　方向パタン符号化 学習用セグメントＸｔに対して、第２の実施例の方向パ
タン符号化の方法を用いて歪が最小となる方向パタンＥ
１゜（１＋を求め、その時の平均歪を次式で求める。

たゾし、ｉｏｃ　ｔ　）はセグメントＸｔに対する方向
パタン番号、Ｇ♂ＪはＧｔ”＝ＸｔＥ、、、ｔ、ｔとし
て求ぬられるゲイン行列である。

ステップ３　歪収束判定 （Ｄ−（ｋ　　１）　　Ｄｓ（ｋ））／Ｄ−（ｋ　　１
）＜Ｄｔｂならに＝ｏとしてステップ６へ、そうでない
ならステップ４へ進む。

五元又ｊ土　方向パタンの更新 セグメントのサンプルを、ステップ２で求めた方向パタ
ンの番号ｉ　ｅ（ｔ　）が同じものを集めてクラスタ化
し、各クラス毎に以下の計算手順で方向パタンを求める
。

■　次式を計算する。

（ｘ＝１ｙ２ｙ・・・＊Ｎｅ） たゾし、ｊｉ：　（ｔ　ｌ　１ｅ（ｔ）＝ｉ）は、方向
パタン番号がｉとなるセグメントのサンプル番号の集合
、１Ｊｉｌは集合Ｊ１に含まれるサンプルの数である。

■　共分散行列Ｒ，の固有ベクトルｕｔ（ｔｍ１−＋２
、・・・、ｍ）を固有値の大きい順にｍ個求め。

これを列方向に並べた行列、すなわちＥ　、（ｋ　＋１
）”　（ｕｚｅ　ｕｚｅ　”’ｔ　ｕ、Ｉｌ）として方
向パタンを更新する。

ステップ５ に＝に＋１として、ステップ２へ戻る。

ステップ６　ゲインパタンの符号化 ステップ２で与えられるゲイン行列Ｇｔ″を、第２の実
施例のゲインパタン符号化の方法を用いて歪が最小とな
るゲインパタンＧｉ（（ｔ）を求め、その時の平均歪を
次式で求める。

たゾし、１ｔ（ｔ）はゲインパタン番号である。

入元又ｊユ　歪収束判定 （Ｄｇ（ｋ−１）　　Ｄｇ（ｋ））／Ｄｇ（ｋ−１）＜
Ｄｔｈなら終了とする。そうでないならステップ８へ進
む。

ステップ８　ゲインパタンの更新 ゲイン行列Ｇｔ１１に対して、ゲインパタン番号ｉｏ（
ｔ　）が同じものを集めてクラスタ化する。各クラス毎
に、次式によってゲインパタンを更新する。

（ｉ＝１．２．・・・、Ｎ、） だゾし、Ｋ工＝　（ｔ　ｌ　ｉｇ（ｔ　）＝　ｉ　）は
、ゲインパタン番号がｉとなるセグメントのサンプル番
号の集合、１Ｋｉｌは集合に、に含まれるサンプルの数
である。

ステップ９ に＝に＋１として、ステップ６へ戻る。

方向パタン毎に別々のゲインパタン符号帳を設計するに
は、上記のステップ８を次のように置換えればよい。

ステップ８′　個別ゲインパタンの更新ゲイン行列Ｇｔ
１１に対して、方向パタン番号ｉ。

（１）とゲインパタン番号ｉｇ（ｔ）が同じものを集め
てクラスタ化し、各クラス毎に次式によってゲインパタ
ンを更新する。

Ｆ＝Ｌ２ｔ・・・ｔ　Ｎｇｙ　ｌ　＝　Ｌ　Ｈ２ｇ・・
・、Ｎ１１）たゾし、Ｋｊｉ＝（ｔ　Ｉ　ｉｇ（ｔ）＝
ｊ、１ｏ（ｔ）＝ｉ）は、ゲインパタン番号がｊ、方向
パタンがｉとなるセグメントのサンプル番号の集合、Ｉ
ＫＪｉｔは集合Ｋｊｉに含まれるサンプルの数である。

次に、本発明のセグメント量子化法を音声信号に適用し
た実施例について述べる。第５図は該実施例の構成図を
示したものである。４５は音声入力端子、４６は低減フ
ィルタ、４７はＡＤ変換器。

４８はバッファメモリ、４９は線形予測分析部、５０は
音源情報抽出部、５１はセグメント化部、５２はセグメ
ント長の固定長化部、５３は多重化部、５４は伝送ある
いは蓄積メモリ、５５は多重分離部、５６はセグメント
長の可変長化部、５７は駆動音源生成部、５８は音声合
成フィルタ、５９はＤＡ変換器、６０は低減フィルタ、
６１は音声出力端子である。また、１００はセグメント
符号化部で、第１図〜第４図の実施例のブロック９゜２
１．３１．４３に対応し、２００はセグメント復号化部
で、同ブロック１０，２２，３２，４４に対応する。

入力端子４５の音声信号を低域フィルタ４６を通し、Ａ
Ｄ変換器４７で標本化、ディジタル化してバッファメモ
リ４８に格納する。その後、線形予測分析部４９で一定
のフレーム区間毎に線形予測分析を行い、スペクトルパ
ラメータとしてＬＳＰ（線スペクトル対）パラメータを
求める。このＬＳＰパラメータの個々のパラメータ対し
て、セグメント化部５１において、全フレームにわたる
平均を除去した後、各フレームごとに１２個のＬＳＰパ
ラメータをまとめてベクトルとする。そして、このベク
トルの時系列に対して、音声のスペクトルの変化が大き
い時点を句切りとして、２つの句切りにはさまれたベク
トルの系列を取出してセグメントとする。この場合、セ
グメントのフレーム数は可変であるため、固定長化部５
２でベクトル系列をフレーム方向で線形補間することに
より、セグメントのフレーム数を一定値に固定次元化す
る。次に、セグメント符号化部１００において、この固
定次元化されたセグメントに対してセグメント符号化を
行い、スペクトル歪が最も小さくなる方向パタンとゲイ
ンパタンを決定する。また、これとは別に音源情報抽出
部５０では、音声の音源情報として有声音・無声音区別
、ピッチ周期、音源の振幅ゲインを音声から抽出して符
号化する。

上記セグメント符号化部１００で決定した方向パタンと
ゲインパタンの番号、セグメント化部５１の固定次元化
する前のセグメントのフレーム数、及び、音源情報抽出
部５０の音源情報を多重化部５３で多重化し、伝送路あ
るいはメモリ５４に伝送するか蓄積するかする。

復号化は、多重分離部５５で方向パタンとゲインパタン
の番号、固定次元化する前のセグメントのフレーム数、
及び音源情報を分離した後、まず、セグメント復号化部
２００では、パタンの番号に応じて方向パタンとゲイン
パタンを各符号帳（ＲＯＭ）から読出し、２つのパタン
の行列の積として符号セグメントを生成する。次に、可
変長化部５６で符号セグメントのベクトル系列をフレー
ム方向に線形補間することにより、復号化したセグメン
トフレーム数に一致するようにフレーム数を調整した後
、各フレーム毎にＬＳＰパラメータ（ベクトル）を用い
て音声合成フィルタ５８を制御する。一方、駆動音源生
成部５７では、復号化された音源情報をもとに、有声音
の場合は周期パルス列、無音声の場合は雑音を生成し、
音源の振幅ゲインを乗じた後、音声合成フィルタ５８を
駆動して音声を合成する。そして、ＤＡ変換器５９でア
ナログ化し、低減フィルタ６０を介して出力端子６１よ
り出力する。

第６図に、設計法２（２つの符号帳を個別に学習する方
法）によって求めた符号帳を用いて、第２図の第２の実
施例の方法で音声のスペクトルをセグメント量子化した
場合の、フレーム当りの量子化ビット数と歪の関係を示
す。実験では、方向パタンとゲインパタンの次元数ｍは
２．方向パタン符号帳のサイズは３ビツト（８個パタン
）に固定し、ゲインパタン符号帳のサイズを１ビツトか
ら８ビツトまで変化させた。セグメント符号化のフレー
ム当りのビット数は、（方向パタン符号帳のビット数＋
ゲインパタン符号帳のビット数）／セグメントの平均フ
レーム数で与えられる０本実験で用いた音声データは約
５分の文音声であり、セグメントの平均フレーム数は７
であった。図中には、比較のため、ベクトル符号化と全
探索型セグメント符号化の結果を併せて示しである。こ
の図で、歪が同じになる各符号化法のビット数をくらべ
ると、本セグメント符号化はベクトル符号化にくらべて
ビット数を約１／６に低減できることが分かる。また、
全探索型と本発明実施例との差は、フレーム当り約０．
４ビツト、符号帳のビット数で約３ビツトとなる。

この実施例では、セグメントの行列の行数はｐ＝１２、
列数はｎ＝１０、方向パタン及びゲインパタンの次元数
はｍ＝２であり、方向パタンのビット数を３ビツト、ゲ
インパタンのビット数を８ビツトとした時、本発明の各
実施例における処理量（パタンの照合回数）は、第１及
び第３の実施例が２０４８回、第２及び第４の実施例が
２６４回であり、符号帳に要する記憶容量（ベクトルの
１要素の単位を１とする）は、第１及び第２の実施例が
６３０４、第３及び第４の実施例が２４７３６となる。

一方、全探索法では、符号帳のサイズを本発明における
２つの符号帳のサイズの和に等しくさせて１１ビツトと
した場合、処理量が２０４８回、記憶容量が１２２８８
０となり、第２の実施例は全探索法にくらべて、処理量
で約１／１０、記憶容量で１７２０に低減できる。

〔発明の効果〕

以上説明したように、本発明によれば、符号化しようと
する多次元の信号サンプル値を要素とするベクトルを複
数個まとめて行列（セグメント）とし、これをあらかじ
め作成しておいた符号帳の中の符号セグメントと照合し
、最も歪が小さくなるようなセグメントの番号を伝送符
号などとする際、従来にくらべてパタン照合に要する処
理量と符号帳に要する記憶容量の両方を大幅に低減でき
る効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図乃至第４図は本発明のセグメント符号化法の各実
施例の構成図、第５図は本発明のセグメント符号化法を
音声信号に適用した場合の一実施例の構成図、第６図は
本発明と従来のフレーム当りの符号化ビット数と歪の関
係を示す図である。 １・・・入力端子、　２・・・セグメント照合部、３・
・・方向パタン符号帳、 ４・・・ゲインパタン符号帳（読みだし専用メモリ）、
５・・・出力端子。 ｗ−−−−−−一−−−−−−−−−−Ｊ−て− 第４図 １−−−−−−−−−−−−−−一乏−−−−−−−−
ｉ第６図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）入力ベクトル信号系列を複数サンプル毎にまとめ
   て行列（セグメント）とし、行列単位で符号化するセグ
   メント符号化法において、 前記セグメントを２つの相補間する行列（パタン）の積
   として表わし、これらパタンをそれぞれ要素とする２つ
   の符号帳を備え、 前記両符号帳の全てのパタンの組合せについて、２つの
   パタンの行列積として作られる符号セグメントパタンと
   入力セグメントを照合し、歪が最も小さくなる符号化セ
   グメントパタンを決定し、その時の両パタンの番号の組
   として符号化することを特徴とするセグメント符号化方
   法。
2. （２）入力のベクトル信号系列を複数サンプル毎にまと
   めて行列（セグメント）とし、行列単位で符号化するセ
   グメント符号化法において、 前記セグメントを２つの相補間する行列（パタン）の積
   として表わし、これらパタンをそれぞれ要素とする２つ
   の符号帳を備え、 まず、入力セグメントを第１符号帳の第１パタンと照合
   して歪が最も小さくなる第１パタンを決定し、次に入力
   セグメントから、上記決定された第１パタンに対して歪
   が最小となる第２パタン行列を算出し、該第２パタン行
   列を第２符号帳の第２パタンと照合して歪が最も小さく
   なる第２パタンを決定し、その時の両パタンの番号の組
   として符号化することを特徴とするセグメント符号化方
   法。