JPH0241231B2

JPH0241231B2 -

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Publication number: JPH0241231B2
Application number: JP59047841A
Authority: JP
Priority date: 1984-03-13
Filing date: 1984-03-13
Publication date: 1990-09-17
Also published as: JPS60191566A

Description

【発明の詳細な説明】〔発明の技術分野〕この発明は、入力信号系列を複数個まとめてブ
ロツク化しこれを多次元信号空間で量子化するベ
クトル量子化に関するものである。〔発明の技術分野〕この発明は、入力信号系列を複数個まとめてブ
ロツク化し、これを多次元信号空間で量子化する
ベクトル量子化に関するものである。〔従来の技術〕まず、ベクトル量子化の原理について簡単に説
明する。今、情報源入力信号系列をＫ個まとめて
入力ベクトルＸ＝〔x₁、x₂、……、xk〕とする。
このとき、Ｋ次元ユークリツド信号空間R^k（Ｘ∈
R^k）のＮ個の代表点（すなわち出力ベクトル）
ｙｉ＝〔yi₁、yi₂、……、yik〕のセツトをＹ＝
〔y₁ 、y₂ 、……、y_-N〕とする。出力ベクトルｙｉ
を代表点（例えば重心）とするR^kの各分割をR₁、
R₂、……、R_Nとすると、ベクトル量視化Ｑは次
式にて定義される。Ｑ：R^k→Ｙここで、Ri＝Q^-1（ｙｉ）＝｛Ｘ∈R^k：Ｑ（Ｘ）＝
ｙｉ｝、 _N ∪ⁱ⁼¹ Ri＝R^k、Ri∈Rj＝φ（１≠ｊ）上記ベクトル量子化Ｑは符号化Ｃと復号化Ｄの
縦続接続として表わされる。符号化ＣはR^kの出
力ベクトルのセツトＹ＝〔ｙ ₁、ｙ ₂、……、ＹＮ〕
のインデツクスセツトＩ＝〔１、２、……、Ｎ〕
へのマツピングであり、復号化ＤはＩからＹへの
マツピングである。すなわち、Ｃ：R^k→Ｄ：Ｉ→ＹそしてＱ＝Ｄ・Ｃである。ベクトル量子化においては、前記符号化
出力Ｉが伝送あるいは記録されることになるため
極めて符号化効率が良い。ベクトル量子化は入力ベクトルを最短距離にあ
る（最小歪となる）出力ベクトルｙｉへマツピン
グすることである。具体的には、入出力ベクトル
間の距離（歪）をｄ（Ｘ、ｙｉ）とすると、以下
のようになる。 if ｄ（Ｘ、ｙｉ）＜ｄ（Ｘ、ｙｊ） for all ｊＸ ∈Ri すなわちＸ→ｙｉ第１図に、入力ベクトルＸと出力ベクトルｙｉ
の関係を示す。第１図に示すような出力ベクトルｙｉのセツト
Ｙは、トレーニングモデルとなる情報源入力信号
系列を用いたクラスタリング（代表点の選出と信
号空間の分割を、歪の総和が最小となるまでくり
返す）によつて求めることができる。以下、第２図に従つて従来のベクトル量子化符
号化器の構成について説明する。図中、１は入力信号系列、２はレジスタ、３は
コードテーブルアドレスカウンタ、４は出力ベク
トルコードテーブルメモリ、５はコードテーブル
出力ベクトルレジスタ、６は並列減算器、７は並
列絶対値演算器、８は最大要素歪検出器、９は最
少歪出力ベクトル検出器、１０はインデツクス信
号、１１はインデツクスラツチ、１２は符号化器
出力信号である。次に動作について説明する。符号化器の入力信
号系列ＳはＫ個まとめてブロツク化され入力ベク
トルＸ＝｛x₁、x₂、……、xk｝として入力ベクト
ルレジスタ２へとり込まれる。この時点で、アド
レスカウンタ３をｉ＝１、２、……、Ｎまで順次
カウントアツプして、順番に出力ベクトルｙｉ＝
yi₁、yi₂、……、yik〕をコードテーブル４から
読みだし、出力ベクトルレジスタ５にラツチす
る。各出力ベクトルｙｉに対し、並列減算器６と
並列絶対値演算器７と最大要素歪検出器８は以下
の演算にて入出力ベクトルの最大要素歪diを求め
る。 di＝ｄ（Ｘ、ｙｉ）＝max ｊ｜xj−yij｜次に、最少歪検出器９は最大要素歪diが最小と
なる出力ベクトルｙｉを最少歪出力ベクトルとし
て検出する。最小歪ｄはｄ＝mix ｊｄ（Ｘ、ｙｉ）＝mix ｊ〔max ｊ｜xj−yij｜〕である。最少歪検出器９はコードテーブル４から
順次読み出される出力ベクトルｙｉと入力ベクト
ルＸの歪ｄ（Ｘ、ｙｉ）を計算して過去の最小値
と比較して、より小さい値が検出された時、これ
を新しい最小歪として保存し、この都度ストロー
ブ信号をインデツクスラツチ１１に送り、出力ベ
クトルのコードテーブルアドレスであるインデツ
クス信号１０をインデツクスラツチ１１にとり込
む。上記手順をコードテーブル４から出力ベクト
ルｙｉが全部読み出される（ｉ＝１〜Ｎ）まで続
けると、フルサーチが完了した時点でインデツク
スラツチ１１に最少歪となる出力ベクトルのイン
デツクスｉが残り、これが符号化器出力１２とな
る。従来のベクトル量子化符号化器は以上の様に構
成されているので、次に述べる様な欠点があつ
た。すなわち、入力ベクトルを構成する各要素xj
（ｊ＝１、２、……、Ｋ）がＫ次元信号空間にお
いて情報源モデルが異なる場合、個々の入力シー
ケンスにおいて特徴的な分布をとるため、クラス
タリングに用いたトレーニングシーケンスと異な
る分布を持つシーケンスに対しては量子化効率が
低下すること、またこれに対して量子化雑音の少
ない高性能ベクトル量子化を行なうために出力ベ
クトル数を増加すると、各ベクトルに要する探索
時間も増大することである。〔発明の概要〕この発明は、これらの欠点を除去するためにな
されたもので、入力信号系列Ｓについてブロツク
内平均値を分離し、ブロツク内振幅で正規化した
ベクトルＸを入力ベクトルとし、ベクトル量子化
部に木探索ベクトル量子化を用い、さらにブロツ
ク内振幅値により木探索ベクトル量子化段数を可
変制御することによつて、量子化効率が良く、か
つ処理時間（探索時間）を短縮した適応型木探索
ベクトル量子化符号化器を提供することを目的と
している。以下、この発明の一実施例を図について説明す
る。まず、第３図に示すような２進木を考える。
木の根はＫ次元信号空間R_kに、各節点はR_kを段
階的に分割した空間に、それぞれ対応する。各空
間には代表点（例えば重心）が定められており、
前記代表点がＫ次元の出力ベクトルになる。各段
の出力ベクトルは、入力ベクトルの分布に基づい
て入出力ベクトル間の歪の総和が最小になるよう
生成されている。すなわち、前記の段階的分割
は、R^kにおける入力ベクトルの分布に基づいて
行なわれている。入力ベクトルが与えられた時、
第１段から最終段まで分岐する２つの節点に対応
する出力ベクトルとの歪を比較し、歪の小さい方
の枝を選択していけば、終端節点に対応する出力
ベクトルが選択される。最終段が第ｎ段だとする
と終端節点は2ⁿ個である。第３図ではｎ＝３の例
が示されている。以上が木探索ベクトル量子化
（TSVQ：Tree Search Vector Quantization）
の説明である。第４図はこの発明における符号化
器の構成例を示したものである。図中、１は入力
信号系列、１２は符号化器出力信号、１３はしき
い値信号、１４は平均値分離正規化回路、１５は
平均値、１６は振幅、１７は符号化制御部、１８
は平均値分離正規化ベクトル、１９はTSVQ符
号化器第１段、２０は第１段出力ベクトルインデ
ツクス、２１はTSVQ符号化器第２段、２２は
第２段出力ベクトルインデツクス、２３は
TSVQ符号化器第３段、２４は第３段出力ベク
トルインデツクス、２５は第１段符号化制御信
号、２６は第２段符号化制御信号、２７は第３段
符号化制御信号である。また、第５図は前記
TSVQ符号化器第２段２１の構成例をさらに詳
細に示したものである。図中、２８は平均値分離
正規化出力ベクトルコードテーブルメモリ、２９
は歪計算回路、３０は歪比較回路、３１は歪比較
結果信号、３２はインデツクスレジスタである。
また、第６図は前記付号化制御部の構成例を詳細
に示したものである。図中、３３はしきい値制御
部、３４は有意無意判定コード、３５は可変長符
号化回路、３６はTSVQ部である。次に符号化器の動作について説明する。今、第
３図に示すような２進木構造を持つ出力ベクトル
のセツトＹが求めてある。Ｙは各段に属するベク
トルが、入力ベクトルの分布に基づいて予め入力
ベクトルに対する歪の総和が最小になるよう生成
されたものである。木探索ベクトル量子化は各段
において、ペアとなる２つの出力ベクトルと入力
ベクトルとの歪比較を行ない、次段で比較すべき
ペアを決定することのくり返しである。第３図に
示す木の３段階の歪計算は、第４図における
TSVQ符号化器第１段１９、TSVQ符号化器第
２段２１、TSVQ符号化器第３段２３に対応づ
けられる。今、入力信号系列をＫ個まとめてブロ
ツク化し、入力信号ベクトルＳ＝｛S₁、S₂、……、
Sk｝とすると、この入力信号ベクトルＳに対し
平均値分離正規化回路１４は、ｍ＝Ｅ（Sj）によ
りブロツク平均値ｍ１５を計算し、（Sj−ｍ）に
より平均値を分離してブロツク内振幅σ１６を計
算する。振幅σの計算法の２〜３の例を次に示
す。 σ＝Ｅ（｜Sj−ｍ｜） σ＝〔Ｅ（Sj−ｍ）²〕^1/2 σ＝max ｊSj−max ｊSj これによつて得られたブロツク内振幅σで前記
（Sj−ｍ）を割ることによつて、平均値分離正規
化ベクトル１８を得る。すなわち Xj＝（Sj−ｍ）／σ この発明では、平均値分離正規化ベクトル１８
を、ベクトル量子化における入力ベクトルとす
る。これによつてベクトルはＫ次元信号空間の原
点を中新とする球面上にランダムに分布し、異な
るシーケンスに対する量子化効率が高まる。次
に、前記平均値分離正規化ベクトル１８をベクト
ル量子化するのであるが、歪の定義の２〜３の例
を次に示す。一般的にベクトルａとｂの歪をｄ
（ａ、ｂ）とすると、ｄ（ａ、ｂ）＝_k 〓^j=1 ｜aj−bj｜² ｄ（ａ、ｂ＝_k 〓^j=1 ｜aj−bj｜ｄ（ａ、ｂ）＝max ｊ｜aj−bj｜（ただしａ＝｛a₁、a₂、……、ak｝、ｂ＝｛a₁、b₂、
……、bk｝）等がある。今、平均値分離正規化ベクトルが
TSVQ符号化器に送られると、TSVQ符号化器
第１段〜第３段において木探索ベクトル量子化が
行なわれる。各段では前段までの歪比較結果によ
つて指定される出力ベクトルのペアと入力ベクト
ルとの歪計算を行なつて歪の小さい１方を決定
し、その情報を前段までの比較結果に付加した
後、次段へ送る。第１段では出力ベクトルのペア
が１つしかないので、前段までの比較結果は必要
ないし存在しない。第１段における歪比較結果を
i₁２０とすると、第２段ではi₁によつて決定され
る出力ベクトルのペアと入力ベクトルとの歪を計
算し、その比較結果をi₁に付加してi₂２２を形成
する。第３段ではi₂と入力ベクトルによりi₃２４
を出力する。例えば第３図に示すように左側の枝
を選択すると０、右側の枝を選択すると１を割り
あてるものとすると、i₁，i₂，i₃はそれぞれ１桁、
２桁、３桁の２進数列となり、出力ベクトルのイ
ンデツクスに対応する。この発明による符号化器
では、前記の符号化制御部１７によつて木探索ベ
クトル量子化の段数を可変制御し可変長符号化を
行なう。すなわち、この発明による符号化制御部
１７は第６図に示すように、しきい値Tθ１３、
平均値ｍ１５、振幅σ１６を入力信号とするしき
い値制御部３３と、i₁２０，i₂２２，i₃２４を入
力信号とする可変長符号化回路３５で構成されて
いる。しきい値制御部３３では、入力ベクトルが
有意ベクトルか無意ベクトルかを判定し、有意無
意判定コードνlを出力する。すなわち、 if ｍ＜Tθm or σ＜Tθσ then νl＝０ else νl＝１さらに、振幅σ１６の値により木探索ベクトル
量子化の段数を可変制御する第１段符号化制御信
号２５、第２段符号化制御信号２６、第３段符号
化制御信号２７を出力し制御する。すなわち if σ＜Tθ₁ then i₁ if Tθ₁＜σ＜Tθ₂ theni₂ if Tθ₂＜σ then i₃ このように、振幅σ１６の値により木探索の段
数を制御し、インデツクスｉを可変長とすること
により符号化の効率を向上させている。また、可
変長符号化回路３５は、平均値１５、振幅１６、
インデツクスi₁２０、インデツクスi₂２２、イン
デツクスi₃２４、有意無意判定コード３４を入力
とし、これらより符号化器出力信号１２を形成し
出力する。第５図は、前記TSVQ符号化器第２
段２１の構成例である。第２段出力ベクトルコー
ドテーブルメモリ２８には出力ベクトルセツトＹ
の第２段に相当する出力ベクトルが記憶されてお
り、前段のインデツクス２０によつて指定される
出力ベクトルのペアを出力する。歪計算回路２９
では平均値分離正規化ベクトル１８と前記出力ベ
クトルのペアとの歪計算を行ない、歪比較回路３
０において両者の比較を行ない、結果を歪比較結
果信号３１として出力する。歪計算手法は、前記
のように幾つか考えられる。インデツクスレジス
タ３２では、前段までのインデツクスi₁２０に第
２段の歪比較結果を付加して第２段のインデツク
スi₂２２を出力する。第１段、第３段の動作もほ
とんど同じである。各々出力ベクトルコードメモ
リに各段に対応する出力ベクトル群が書き込まれ
ていることと、第１段には前段までのインデツク
スが存在しないということが異なる点である。以
上では、信号空間を２分割し、これをくり返して
木探索を行う例を示したが、信号空間の分割は２
分割に限られるものではなく、正の整数で分割す
れば同様の効果が得られる。〔発明の効果〕以上のように、この発明による適応型木探索ベ
クトル量子化符号化器では、入力信号系列からブ
ロツク内平均値を分離し、ブロツク内振幅で正規
後、ベクトル量子化部に採用した木探索ベクトル
量子化の段数をブロツク内振幅によつて可変制御
することによつて、入力信号系列の振幅分布特性
の変化に適応的に追従でき、さらにデータ量の制
御が可能な、高速・高能率の符号化器が得られる
効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は従来におけるベクトル量子化符号化器
における出力ベクトルの配列を表わす説明図、第
２図は従来のベクトル量子化符号化器の構成図、
第３図は木探索ベクトル量子化を説明する説明
図、第４図はこの発明による適応型木探索ベクト
ル量子化符号化器の一実施例の構成図、第５図は
この発明による適応型木探索ベクトル量子化符号
化器第２段の一実施例の構成図、第６図はこの発
明による適応型木探索ベクトル量子化符号化器に
おける符号化制御部の一実施例の構成図である。図中、１は入力信号系列、２はレジスタ、３は
コードテーブルアドレスカウンタ、４は出力ベク
トルコードテーブルメモリ、５はコードテーブル
出力レジスタ、６は並列減算器、７は並列絶対値
演算器、８は最大要素歪検出器、９は最少歪出力
ベクトル検出器、１０はインデツクス信号、１１
はインデツクスラツチ、１２は符号化器出力信
号、１３はしきい値信号、１４は平均値分離正規
化回路、１５は平均値、１６は振幅、１７は符号
化制御部、１８は平均値分離正規化ベクトル、１
９はTSVQ符号化器第１段、２０は第１段出力
ベクトルインデツクス、２１はTSVQ符号化器
第２段、２２は第２段出力ベクトルインデツク
ス、２３はTSVQ符号化器第３段、２４は第３
段出力ベクトルインデツクス、２５は第１段符号
化制御信号、２６は第２段符号化制御信号、２７
は第３段符号化制御信号、２８は平均値分離正規
化出力ベクトルコードテーブルメモリ、２９は歪
計算回路、３０は歪比較回路、３１は歪比較結果
信号、３２はインデツクスレジスタ、３３はしき
い値制御部、３４は有意無意判定コード、３５は
可変長符号化回路、３６はTSVQ部である。な
お、図中同一あるいは相当部分には同一符号を付
してある。

Claims

【特許請求の範囲】１入力信号系列をＫ個（Ｋは複数）毎にブロツ
ク化して形成した入力信号ベクトルからブロツク
内平均値を分離し、さらにブロツク内要素の標準
偏差成分をブロツク内振幅として求め、前記ブロ
ツク内振幅で正規化し、平均値分離正規化ベクト
ルを形成する平均値分離正規化回路と、前記平均値分離正規化ベクトルを含むＫ次元信
号空間R^kを木構成状に段階的にＷ分割（Ｗは正
の整数）をくり返して第ｎ段目（ｎは正の整数）
においてWⁿ個となる信号空間R^kの各分割の代表
点を出力ベクトルのセツトとして記憶する出力ベ
クトルコードテーブルメモリと、前記各段毎にＷ分割して用意されたＷ個の出力
ベクトルと前記平均値分離正規化ベクトル間の歪
を各々計算する歪計算回路と、前記Ｗ個の出力ベクトルと前記入力ベクトル間
の歪を比較して、より小さい歪を与える方を決定
する歪比較回路と、前記歪比較結果に従つて段階的に出力ベクトル
を読み出すためのアドレスに対応するインデツク
スを蓄え、各段の歪比較結果が与えられるたびに
インデツクスを更新するインデツクスレジスタ
と、前記ブロツク内平均値、前記ブロツク内振幅、
しきい値を取り込み、前記ブロツク内振幅による
木探索ベクトル量子化段数を可変制御する有意無
意判定コードを出力するしきい値制御部と、前記有意無意判定コード、前記ブロツク内平均
値、前記ブロツク内振幅、および各段毎に取り込
む前記インデツクスを可変長符号化し、符号化出
力信号を出力する可変長符号化回路とを備えたこ
とを特徴とする適応型木探索ベクトル量子化符号
化器。