JPH03132218A - ディジタルデータの高能率符号化装置 - 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、ブロックフローティング処理を施して入力デ
ィジタルデータを圧縮するようなディジタルデータの高
能率符号化装置に関するものである。

〔発明の概要〕

本発明は、入力ディジタルデータをブロック化すると共
に、ブロック符号化に必要なパラメータに基づいて各ブ
ロックデータをブロック符号化して伝送するようにした
ディジタルデータの高能率符号化装置において、複数の
ブロックのパラメータデータから求められた代表値と複
数のパラメータデータとの差分をベクトル量子化して伝
送するようにしたことにより、パラメータ伝送ビットレ
ートを低減しながらベクトル量子化の演算量を少なくす
ることができるディジタルデータの高能率符号化装置を
提供するものである。

〔従来の技術〕

例えば、オーディオ信号等に基づくディジタルデータの
高能率符号化技術として、入力ディジタルデータをブロ
ック化し、各ブロック毎のフローティング係数を演算し
、各ブロックのデータを該フローティング係数で正規化
した後に量子化するような、いわゆるブロックフローテ
ィングの技術が知られている。このブロック化が施され
る入力ディジタルデータとしては、オーディオ信号等の
アナログ信号をディジタル化した時間軸方向のサンプル
データ、いわゆる通常のＰＣＭデータの他にも、他の種
々の符号化が飾されたデータが考えられる。すなわちこ
の種々の符号化技術としては、例えば、オーディオ信号
等の時間軸上の信号を複数の周波数帯域に分割して符号
化する帯域分割符号化（サブ・バンド・コーディング：
　５ＢＣ）や、時間軸の信号を周波数軸上の信号に変換
（直交変換）して複数の周波数帯域に分割し各帯域毎で
適応的に符号化するいわゆる適応変換符号化（ＡＴＣ）
、或いは、上記ＳＢＣといわゆる適応予測符号化（ＡＰ
Ｃ）とを組み合わせ、時間軸の信号を帯域分割して各帯
域信号をベースバンド（低域）に変換した後複数次の線
形予測分析を行って予測符号化するいわゆる適応ビット
割当て（ＡＰＣ−Ａ−Ｂ　）等が挙げられる。

これら各種符号化技術の内の例えば上記適応変換符号化
においては、時間軸のオーディオ信号等を、高速フーリ
エ変換（ＦＦＴ）或いは離散的余弦変換（ＤＣ，Ｔ）等
の直交変換によって、時間軸に直交する軸（周波数軸）
に変換し、その後複数の帯域に分割して、これら分割さ
れた各帯域のＦＦＴ係数、ＤＣＴ係数等を適応的に量子
化（再量子化）している、上記高速フーリエ変換の適応
変換符号化における再量子化の一例としては、第６図に
示すように、信号を高速フーリエ変換した後の例えばＦ
ＦＴ振幅値Ａｍ等をブロック（ブロックＢｌ〜Ｂ１２・
・・・）分けして、どれら各ブロック毎にフローティン
グ係数を算出し、このフローティング係数で各ブロック
データを正規化（ノーマライズ）した後に量子化するこ
とで、上記ブロックフローティング処理が行われる。こ
の場合のフローティング係数には、各ブロック毎のピー
ク値或いは平均値に係数を乗算したもの等が用いられ、
各ブロックのデータを当該ブロックに対応したフローテ
ィング係数で割り算する（或いは、フローティング係数
を上記ピーク値等の逆数として設定する場合には乗算す
る）ことにより正規化を行っている。また、フローティ
ング係数も量子化して送っている。このフローティング
係数を量子化する際には、各フローティング係数をいわ
ゆるスカラ量子化の技法を用いて量子化している。なお
、−ＩＩに、上記スカラ量子化とは、例えば個々の独立
したサンプル値等を量子化するようなものであり、いわ
ゆる１次元の量子化を総称してスカラ量子化と呼んでい
る。

また、上記高能率符号化の内の例えば帯域分割符号化に
おいては、例えば第７図に示すように、時間軸上のオー
ディオ信号等を複数の周波数ＷＪ！ｉ（バンドｂｌ−ｂ
４・・・・）で分割し、これら複数の周波数帯域で分割
された各帯域毎の信号Ｓを時間軸方向でそれぞれサンプ
リングして所定サンプル毎にブロック化（ブロックＢＬ
Ｉ、ＢＬ２．・・）し、これらの各ブロック毎に上述と
同様なフローティング処理を行うことも可能である。こ
の帯域分割符号化でのブロックフローティング処理も、
上記適応変換符号化でのブロックフローティング処理の
場合と同様に、フローティング係数によるブロックデー
タの正規化とフローティング係数のスカラ量子化が行わ
れる。

〔発明が解決しようとする課題〕

上述のように、上記適応変換符号化、帯域分割符号化共
に、上記パラメータとしてのブロックフローティング処
理のフローティング係数をスカラ量子化の手法で量子化
している。この時のスカラ量子化では、各ブロック毎の
フローティング係数を量子化しているため、例えば、こ
の量子化出力を伝送するような場合には、当該量子化さ
れたフローティング係数を伝送するためのビットレート
が多くなってしまう、すなわち、換言すればパラメータ
を伝送するために多くのビット数が必要となる。

そこで、本発明は、上述のような実情に鑑みて提案され
たものであり、パラメータのための伝送ビット数を大幅
に削減できるディジタルデータの高能率符号化装置を提
供することを目的とするものである。

（’Ｊ題を解決するための手段〕 本発明のディジタルデータの高能率符号化装置は、上述
の目的を達成するために提案されたものであり、入力デ
ィジタルデータをブロック化すると共に、各ブロック毎
にブロック符号化に必要なパラメータを演算し、このパ
ラメータに基づいて各ブロックデータをブロック符号化
して伝送するようにしたディジタルデータの高能率符号
化装置において、複数のブロックのパラメータデータか
ら代表値を演算し、この代表値と上記複数のパラメータ
データの差分をベクトル量子化して伝送するようにした
ものである。

（作用） 本発明によれば、複数ブロック分のパラメータで１単位
のベクトルが構成されており、この時のベクトルのデー
タは、パラメータデータと代表値との差の成分によって
構成されているため、ベクトルの各データに高い分解能
が要求されず、コードブックサイズを低減できるように
なる。

〔実施例〕

以下、本発明を適用した実施例について図面を参照しな
がら説明する。

本発明のディジタルデータの高能率符号化装置は、オー
ディオ、音声等の入力信号を、例えば帯域分割符号化（
ＳＢＣ）や、適応変換符号化（ＡＴＣ）　、適応ビット
割当て（ＡＰＣ−ＡＢ）等により高能率符号化するもの
である。

ここで、第１図に示す本発明実施例装置は、高能率符号
化の一例として、上記適応変換符号化を適用したディジ
タルデータの高能率符号化装置を示す。

本実施例装置の入力端子ｌにはオーディオ、音声等に基
づ（入力ディジタルデータが供給されており、本実施例
においては、例えば、入力端子４を介したオーディオ等
の入力信号がブロック化回路１１によって所定単位時間
毎にブロック化（単位時間ブロック化）され、更に、当
該ブロック化回路１１で単位時間ブロック化された信号
が高速フーリエ変換（ＦＦＴ）回路１２によって各単位
時間ブロック毎に時間軸が周波数軸に変換されたデータ
が、入力ディジタルデータとして上記入力端子１に供給
されている。

すなわち上記入力ディジタルデータは、複数の周波数帯
域に分割され、該分割された各周波数帯域が本発明実施
例のブロック（周波数ブロック）とされている。ここで
、本実施例においては、上記帯域分割として、いわゆる
臨界帯域幅（クリティカルバンド）で上記入力ディジタ
ルデータを分割している。該クリティカルバンドとは、
人間の聴覚特性（周波数分析能力）を考慮したものであ
り、オーディオ信号等を例えば２５バンドに分け、高い
周波数帯域はどバンド幅を広くしているものである。

このようなことから、入力端子１からの入力ディジタル
データは、各クリティカルバンド分割回路ＩＬ〜１３□
によって周波数分割され、その後、これらクリティカル
バンドに分割された各バンド毎の周波数ブロックは、そ
れぞれ正規化回路１５１〜ＩＬｓに伝送される。当該正
規化回路１５、〜１５！、は、上記各周波数ブロック毎
にいわゆるブロック符号化に必要なパラメータによって
正規化を行うものである。また、上記各バンド毎の周波
数ブロックのデータは、フローティング係数算出回路１
４ｔ〜１４ｔｓにも伝送される。該フローティング係数
算出回路１４＋−１４ｘｓは、上記各周波数ブロック毎
にいわゆるブロック符号化に必要なパラメータの一例と
してのフローティング係数Ｎを演算算出するものである
。したがって、このフローティング係数ｆｌに基づいた
データによつて、上記正規化回路１５．〜１５富、での
正規化処理が行われるようになる。

すなわち、本実施例装置での正規化としては、例えば、
前述したいわゆるプロ７クフローテイング処理と呼ばれ
る正規化の技法を用いており、そのため、上記フローテ
ィング係数算出回路１４１〜１４ｍ５によって、上記パ
ラメータとしてのブロックフローティング処理のフロー
ティング係数ｆｌが各周波数ブロック毎に求められるよ
うになっている。ここで、各フローティング係数算出回
路１４１〜１４ｚｓからの各周波数ブロックのフローテ
ィング係数ｆ】は、第２図に示すにように、クリティカ
ルバンドに対応した２５個のフローティング係数ｆｉｌ
　−ｆｌ意、となっている。

また、上記正規化回路１５１〜１５□からの各周波数ブ
ロックのデータは、更に、量子化回路１６ｔ””’１６
０によって量子化された後に合成回路Ｉ７で合成され、
本実施例装置の出力端子２から出力されるようになって
いる。なお、本実施例装置での各ブロック毎の高速フー
リエ変換処理において、上記高速フーリエ変換回路１２
では、時間軸の入力信号に対して、例えば２０４８点（
サンプル）の高速フーリエ変換処理を行うとすると、例
えば、１０２３点の位相角、１０２５点の振幅項（又は
１０２３点の虚数部、１０２５点の実数部）が求まるこ
とになる。したがって、これらが本発明実施例の入力デ
ィジタルデータとなっていて、上記本実施例装置の入力
端子１に供給されている。

ところで、一般に、ブロック符号化を行う高能率符号化
装置では、上述のように、各周波数ブロック毎のフロー
ティング係数ｆ１で各周波数ブロックの正規化を行い、
該正規化された各周波数ブロックのデータを符号化装置
の出力とすると共に、上記フローティング係数【ｌを量
子化して伝送するようにしている。しかし、従来は、前
述したように、各フローティング係数ｆｌをスカラｍ子
化して伝送するようにしているため、これらフローティ
ング係数ｆｌのための伝送ビットレートが多くなってし
まっている。

このようなことから、本実施例の高能率符号化装置では
、上記フローティング係数ｆｌ（パラメータデータ）を
量子化する方法としてベクトル量子化を用いている。な
お、上記ベクトル量子化とは、複数のコードベクトル（
代表ベクトル）で構成されたコードブックからのコード
ベクトルと、入力ベクトルとの比較を行い、当該入力ベ
クトルに一番１１１４１ｕしたコードベクトルと対応す
る識別コード（インデックス）を読み出してこの識別コ
ードを得るようにすることで、データ圧縮を行う量子化
の一手法である。

ここで、上述のような各クリティカルバンドに対応した
２５個のフローティング係数ｆｌｌ〜ｆ１ｇｓをベクト
ル量子化（すなわち２５次元のベクトル量子化）するこ
とは、演算量の多さから好ましくない、そのため、複数
の周波数ブロックのフローティング係数ｆｌ　（すなわ
ちパラメータデータ）をまとめたものをこのベクトル量
子化の１単位とする。ただし、ベクトル量子化されるベ
クトルデータは後述する差分データｓｒである０本寅施
例では、上記ベクトルの１単位を例えば５つのフローテ
ィング係数ｆ１でまとめており、第２図に示すように、
上記クリティカルバンドの低域から順に５つずつのフロ
ーティング係数ｆｌ＋〜Ｕｓ、Ｈａ〜ｆ１１．、・・・
ｆｌ、、〜ｆｌｘｓ毎に１単位のベクトル■１〜■３と
してｔする。ところが、この場合に、各１単位のヘクト
ル内の各フローティング係数ｆｌをストレートにベクト
ル量子化を行うようにすると、例えば、第２図のベクト
ルＶｒ　　（ｒｌ＋〜ｆｌｓ　）のように信号のエネル
ギがかなりあるようなベクトルでは、ベクトル量子化の
際に高い分解能が要求されるようになり、そのためベク
トル量子化のコードブックが膨大になる虞れがある。

このようなことから、本実施例のベクトル量子化の際に
は、第２図中の複数のブロックのパラメータデータすな
わち各ベクトル■１〜ｖｓ毎の各フローティング係数ｒ
＋＋〜ｆｌ！ｓの代表値を演算し、この代表値と上記複
数のパラメータデータとの差分をベクトル量子化するよ
うにしている。ここで上記代表値としては、例えば、各
ベクトル■１〜■１毎の各フローティング係数ｆｌの第
２図に示す平均レベルＬ１〜Ｌｓとなっている各ブロッ
ク毎に１つの平均値係数データを求め、この平均値係数
データを代表値としている。更に、この各平均値係数デ
ータを量子化して得られる量子化済平均値係数データを
当該代表値として用いることもできる。したがって、こ
の場合の上述の代表値と上記複数のパラメータデータと
の差分とは、上記各平均値係数データ或いは量子化済平
均値係数データと、各フローティング係数ｆｌとの差を
とったその残り（平均値からのずれ或いは量子化された
平均値からのずれ）の第３図に示すような差分データｓ
ｆとなり、この差分データｓｆで構成される各ベクトル
をベクトル量子化することになる。このようなベクトル
量子化を平均値除去ベクトル量子化と呼ぶ。

すなわち、第１図のベクトル量子化回路２０では、当該
平均値除去ベクトル量子化で得られた上記差分データｓ
ｆで構成されたベクトルの量子化を行っている。このよ
うなことを行うため、上記各フローティング係数算出回
路１４．〜１４１Ｓからの各フローティング係数ｆｉｌ
〜Ｈａｓは、それぞれ引算器２５１〜２５■に送られる
。同時に、上記各フローティング係数ｆｌは、ベクトル
単位の上記代表値を演算するための平均値演算回路２３
にも伝送される。この平均値演算回路２３では、ベクト
ル単位のフローティング係数ｆｌの平均値を求めて上記
平均値係数データを得る。この平均値係数データが上記
各引算器２５１〜２５ｇ５に伝送されることで、当該各
引算器２５．〜２５！５では、上記各差分データ３ｆが
求められるようになる。

該差分データｓｒがベクトル量子化回路２０に伝送され
、当該ベクトル量子化回路２０で上述したような差分デ
ータ３ｆのベクトル量子化が行われる。

該ベクトル量子化処理においては、上記差分データｓｆ
のベクトルと最も距離の近い（Ｒ似した）コードベクト
ルが選ばれ、そのコードベクトルに対応する識別コード
がベクトル量子化出力として得られる。したがって、上
記識別コードが本実施例の出力端子３から出力されるよ
うになる。また、このベクトル量子化回路２０では、上
記選ばれたコードベクトルと対応するフローティング係
数ｆｌも読み出されるようになっており、これらフロー
ティング係数ｆ１が上述の各正規化回路に伝送されるこ
とで、このフローティング係数ｆｌによって正規化が行
われる。また、上記平均値係数データは、量子化回路２
４で量子化された後、出力端子４から出力される。更に
、この時の量子化済平均値係数データを上記各引算器に
送るようにして差分データｓｆを得るようにしてもよい
、なお、これら出力端子２，３．４からの出力は例えば
マルチプレクサ等を介して出力されるようになる。

上述のようにすることで、各フローティング係数ｆｌを
ストレートにベクトル量子化する場合に比べて、コード
ブックを小さくすることができるようになる。

また、上記量子化回路２４での各平均値係数データの量
子化の際には、ノンリニア（非線形）なスカラ量子化を
行いそのスカラ量子化による量子化済平均値係数データ
を得るものとするか、又は、各ベクトル■１〜ｖＳ毎の
各平均値係数データをベクトル量子化して、該ベクトル
量子化された量子化済平均値係数データを得るようにす
るものとしてもよい。

すなわち、上記平均値係数データのスカラ量子化又はベ
クトル量子化においては、フローティング係数ｆｌの非
常に大まかな量子化を行うため、この平均値係数データ
のスカラ量子化又はベクトル量子化でとりきれなかった
スペクトルの傾斜或いは近接サンプル間には強い依存性
（相関性）が現れる。したがって、これらスカラ量子化
又はベクトル量子化後の量子化済平均値係数データの上
述した差分データ３ｆをベクトル量子化する段階的なベ
クトル量子化が非常に効果的となる。

なお、上記各正規化回路１５＋〜１５ｉｓ或いは各量子
化回路１６ｔ〜１６□における正規化或いは量子化の際
には、各クリティカルバンド毎の割当てビット数を高域
程少なくするようにすることも可能である。すなわち、
一般に音声信号等では、高域部分のエネルギが小さいた
め、このことを考慮してエネルギの小さい高域にいく程
、割当てビット数を減らしていくことが可能である。

第４図に、第１図の図中点線で示すフローティング係数
量子化部２６の具体的な構成を示す、なお、該第４図は
上記平均値係数データの量子化に上記非線形スカラ量子
化を適用した例を示す。

ここで、第１図の上記各フローティング係数算出回路ｔ
Ｌ〜１４□からのフローティング係数Ｎ（パラメータデ
ータ）が、第４図に示すフローティング係数量子化部の
入力端子２１．〜２１！。

に供給されている。これら各７０−ティング係数ｆ１は
、上述したように５個で１単位のベクトルとされること
になるため、例えば入力端子２１．〜２１ｓにはフロー
ティング係数ｆｌ、〜Ｕｓが供給され、以下同様に、入
力端子２１□〜２１■にはフローティング係数ｆ１．〜
ｆｌ□が供給されるようになっている。このように各入
力端子に供給された各フローティング係数ｆ１は、各々
引算器３４１〜３４０に伝送される。

当該各引算器３４．〜３４．Ｓでは、前述したようにベ
クトル量子化が行われる各差分データ３ｆが求められる
ことになり、そのため、上記各入力端子に供給された各
フローティング係数ｆｌは、先ず、加算平均回路３０．
〜３０ｓに送られる。当該加算平均回路３０１〜３０ｓ
では、上記５個のフローティング係数ｆｌ（ベクトルの
１単位）を加算して５で割ることによる平均値すなわち
上述した平均値係数データを求める０次に、この平均値
はそれぞれ非線形量子化回路３１１〜３１ｓに伝送され
る。当該非線形量子化回路３１．〜３１ｓでは、前述し
たように、ノンリニアで非線形）なスカラ量子化を行い
、この非線形スカラ量子化によって上記量子化法平均値
係数データが得られるようになる。このようにして得ら
れた量子化法平均値係数データは、ローカルデコード回
路３２．〜３２１でデコードされた後に、上述の各引算
器３４゜〜３４８．に送られるようになっている。した
がって、当該各引算器３４．〜３４ｔｓでは、上記各フ
ローティング係数ｆｌが上記デコードされた量子化法平
均値係数データで引き算されることにより、上記差分デ
ータｓｆが求められるようになる。なお、上記量子化法
平均値係数データは、マルチプレクサ３８にも送られて
出力端子２２から出力される。

このようにして得られた上記差分データ３ｆは、ベクト
ル化回路３３．〜３３．によって５つずつまとめられて
ベクトルとされた後、最適ベクトルサーチ回路３６．〜
３６．にそれぞれ伝送される。

この最適ベクトルサーチ回路３６．〜３６ｓには、複数
のコードベクトル（代表ベクトル）がメモリされている
コードブック３７．〜３７％からのコードベクトルも供
給されている。したがって、当該最通ベクトルサーチ回
路３６．〜３６ｓでは、ベクトル量子化のサーチすなわ
ち入力ベクトル（差分データｓｆのベクトル）と最も類
似したコードベクトルの検索が行われ、その最も類似し
たコードベクトルに対応する識別コード（インデックス
）が得られるようになる。これら各最適ベクトルサーチ
回路３６．〜３６．からの各識別コードも上記マルチプ
レクサ３８に伝送され、出力端子２２から出力されるこ
とになる。

また、上述した第４図に示すような構成の他に、第１図
のフローティング係数量子化部２６の他の具体例として
、第５図に示すような構成とすることも可能である。こ
の第５図のフローティング係数量子化部は、上記平均値
係数データの量子化にベクトル量子化を適用した例であ
る。

この第５図のフローティング係数量子化部の各入力端子
２１．〜２１ｘｓには、上述同様に、フローティング係
数１１が供給されている。また、これら各フローティン
グ係数ｆｌも５個で１単位のベクトルとされるようにな
っている。ここで、各入力端子に供給されたベクトル単
位の各フローティング係数ｆｋは、それぞれ引算器４１
．〜４１ｓに伝送される。

該冬用算器４１＋〜４１ｓでは、各差分データ３ｆが求
められることになる。ただし、この第５図の場合は、第
４図の場合と異なり、上記各フローティング係数ｎは、
加算平均回路４０＋〜４０゜で平均値すなわち平均値係
数データが求められた後、該平均値係数データをベクト
ル量子化するために、ベクトル化回路５１に伝送される
。該ベクトル北回ｆ１５１からのベクトルは、最適ベク
トルサーチ回路５２に送られ、該最適ベクトルサーチ回
路５２でコードブック５３の最も［４以したコードベク
トルが選ばれ、対応する識別コードが得られることにな
る。この最も類似したコードベクトルは、分解回路５４
に伝送されるようになっている。該分解回路５４では、
上記コードベクトルを分解して前述の各クリティカルバ
ンド毎の量子化済平均値係数データに相当するデータを
得て、これらのデータが上記引算器４１．〜４１ｓに送
られるようになっている。したがって、該引算器４１＋
〜４ｔＳでは、上記量子化済平均値係数データに相当す
るデータで、上記各フローティング係数ｆｌの引き算を
行うことで、差分データｓｆが得られる。

この差分データ３ｆは、各最適ベクトルサーチ回路４３
１〜４３．に送られ、この最適ベクトルサーチ回路４３
．〜４３ｓとコードブック４４１〜４４ｓとでベクトル
量子化が行われる。このベクトル量子化で得られた各識
別コードがマルチプレクサ４５に伝送され、出力端子２
２を介して出力されるようになる。すなわち、このよう
な平均値係数データをベクトル量子化することによって
、上記フローティング係数ｆｌの非常に大まかなスペク
トルの包絡を表すことになり、これは相関が強い（特異
なパターンが現れない）のでこの第５図のベクトル量子
化が効果的となる。

上述のように本実施例の適応変換符号化を適用した高能
率符号化装置においては、ブロック毎に正規化する際に
必要とされるパラメータデータすなわちブロックフロー
ティング処理のフローティング係数の量子化の際に、複
数のブロックのパラメータデータから代表値を演算し、
この代表値と上記複数のパラメータデータの差分をベク
トル量子化しており、当該ベクトル量子化の識別コード
をフローティング係数の量子化出力として伝送するよう
にしている。そのため、ストレートなベクトル量子化を
行う場合よりも演算量を少なくすることができ、また、
スカラ量子化を行う場合と比較して、伝送ビットレート
が大幅に低減されることになる。

本発明は、上述した第り図の実施例のように、入力信号
を高速フーリエ変換して処理するいわゆる適応変換符号
化の他に、例えば帯域分割符号化を行う装置にも適用す
ることができる。

すなわち、本実施例の帯域分割符号化を行う高能率符号
化装置に供給された入力ディジタルデータは、例えばバ
ンドパスフィルタ（ＢＰＦ）で帯域通過及び低域変換処
理が行われることで、時間軸の入力ディジタルデータが
各バンドパスフィルタの通過帯域で帯域分割され、その
各々の信号は各通過帯域の中心周波数だけ下に周波数シ
フト（低域変換）されて周波数軸方向でブロック化され
る。なお、本実施例においても、ＢＰＦによる分割時に
は前述同様に入力ディジタルデータをいわゆる臨界帯域
幅（クリティカルバンド）に分割することができる。し
たがって、本実施例の場合には、これら各ＢＰＦのブロ
ックデータからは、上述同様に、パラメータが算出され
、各パラメータデータから代表値を演算し、この代表値
と上記複数のパラメータデータの差分をベクトル量子化
して伝送するようになる。

上述のように、本実施例の帯域分割符号化を通用した高
能率符号化装置においても、上述同様の効果を得ること
ができるようになる。

なお、上述した実施例のパラメータはフローティング係
数であったが、上記バラメークはこのフローティング係
数に限らず、例えば、ブロック毎の割当てビット数を示
すビットアロケーション情報をも上記パラメータとする
ことができる。したがって、ベクトル量子化の際には、
上述したようなフローティング係数の差分データのベク
トル量子化のみならず、上記ビットアロケーション情報
或いは差分データをもベクトル量子化するような構成と
することも可能である。この場合も、伝送ビットレート
を低減することができる。

〔発明の効果］ 本発明のディジタルデータの高能率符号化装置において
は、複数のブロックのパラメータデータから求められた
代表値と複数のパラメータデータとの差分をベクトル量
子化して伝送するようにしているため、ベクトル量子化
の演算量を少なくすることが可能となり、かつパラメー
タの伝送ビット数を大幅に減少させることが可能となる
。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明実施例の適応変換符号化を適用したディ
ジタルデータの高能率符号化装置の概略構成を示すブロ
ック回路図、第２図はフローティング係数を示す図、第
３図はフローティング係数の差分データを示す図、第４
図はフローティング係数量子化部の一興体例を示すブロ
ック回路図、第５図はフローティング係数量子化部の他
の具体例を示すブロック回路図、第６図は適応変換符号
化のブロックを示す図、第７図は帯域分割符号化のブロ
ックを示す図である。 １．４・・・・・・・・・・・・入力端子２．３・・・
・・・・・・・・・出力端子１１・・・・・・・・・・
・・・・ブロック化回路１２・・・・・・・・・・・・
・・高速フーリエ変換回路１３＋〜１３□・・・・クリ
ティカルバンド分割回路４、〜１４＊ｓ・・・・フロー
ティング係数算出回路５１〜１５０・・・・正規化回路 ６１〜１６＊ｓ、２４・・・・量子化回路５自〜２５１
Ｓ・・・・引算器

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 入力ディジタルデータをブロック化すると共に、各ブロ
   ック毎にブロック符号化に必要なパラメータを演算し、
   このパラメータに基づいて各ブロックデータをブロック
   符号化して伝送するようにしたディジタルデータの高能
   率符号化装置において、複数のブロックのパラメータデ
   ータから代表値を演算し、この代表値と上記複数のパラ
   メータデータの差分をベクトル量子化して伝送するよう
   にしたことを特徴とするディジタルデータの高能率符号
   化装置。