JPH03171828A - 圧縮符号化装置及び方法 - 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、予測分析の予測残差を量子化する圧縮符号化
装置に関するものである． 〔発明の概要〕 本発明は、予測フィルタからの予測値信号と入力ディジ
タル信号との残差を量子化する圧縮符号化装置において
、残差の複数個で構成されたベクトルを量子化するベク
トル量子化手段内に、予め入力信号の性質に応じてグル
ープに分けされたコードベクトルで構成されるコードブ
ックを設け、入力ディジタル信号の性質を判別する判別
手段からの性質判別情報に応じたグループのコードベク
トルを検索するようにしたことにより、検索するベクト
ル数を少なくして最適ベクトルの決定に必要な演算量を
減らし、装直構成の大型化を防止できる圧縮符号化装直
を提供するものである．〔従来の技術〕 一般に、音声信号或いは映像信号等は、隣接標本間の相
関等を利用して予測した値と実際の標本値の差信号（予
測残差）を符号化することにより、情報圧縮を図ること
ができる。該予測符号化の予測には、例えば、線形予測
（ｌｉｎｅａｒ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｄｉｎｇ　
：　Ｌ　Ｐ　Ｃ　）等が適用される．ここで、線形予測
分析は、線形予測フィルタの係数を調整して、上記差信
号（予測残差）の２乗和を最小にするものである． 例えば、この線形予測分析の手法を適用した音声波形の
分析によれば、この音声波形やそのスペクトルの性質を
極めて少数のパラメータで能率的かつ正確に表現できる
．しかもそれらのパラメータが比較的簡単な計算で求め
られる。

ここで、上記線形予測分析で得られる予測残差を量子化
して伝送する場合、該予測残差の量子化の手法としては
、例えば、複数の上記予測残差で構放されるベクトル（
残差ベクトル）を量子化するベクトル量子化の手法があ
る．該ベクトル量子化においては、複数種類のコードベ
クトル（代表ベクトル）で構成されるコードブック（符
号帳）の中から、上記残差ベクトル（入カベクトル〉と
上記コードブック内の全てのコードベクトルとの比較が
行われて、上記入力ベクトルと最も類似した最適コード
ベクトルが選択され、該選択された最適コードベクトル
に対応する識別コード（インデックス）をベクトル量子
化の出力として得るものである．このベクトル量子化が
適用されることで、より信号の圧縮効率を高めることが
可能となる． 以下、入力ディジタル信号（音声ディジタル信号等）の
上記予測残差のベクトル量子化を行う圧縮符号化装置の
概略構成を第６図に示す．また、第６図の装置には、復
号化装置も同時に示している． この第６図において、符号化装置の入力端子１０ｌに供
給された音声信号等が所定のサンプリング周波数でサン
プリングされた人力ディジタル信号は、先ず、減算器１
０７及び予測フィルタ１０６に伝送される．同時に、上
記入力ディジタル信号は、線形予測分析回路１０４にも
伝送される．該線形予測分析回路１０４では、入力ディ
ジタル信号が所定時間間隔毎にフレーム化され、当該フ
レーム毎に線形予測分析が行われる。この線形予測分析
回路１０４からの出力は、フィルタ係数決定回路１０５
に伝送される．このフィルタ係数決定回路１０５では、
上記線形予測分析結果に基づいて上記予測フィルタ１０
６のパラメータすなわち入力ディジタル信号のフィルタ
リング処理のためのフィルタ係数が決定されると共に量
子化されて出力される．このようにして求められた量子
化フィルタ係数によって、上記予測フィルタ１０６では
上記入力ディジタル信号のフィルタリング処理がなされ
、当該予測フィルタ１０６から得られる予測値信号が、
上記減算器１０７に伝送される．したがって、当該減算
器１０７からは、上記入力ディジタル信号と上記予測値
信号との差分（予測残差）が得られる． 次に、この予測残差はベクトル量子化回路１０日に伝送
される．当該ベクトル量子化回１１１０８では、複数の
予測残差を１単位とするベクトルが構成され、この残差
ベクトルのベクトル量子化が行われる．すなわち、当該
ベクトル量子化回路ｌＯ８は、例えば、１０２４種類の
コードベクトル（代表ベクトル）で構成されるコードブ
ック（符号帳）を有するものであり、このベクトル量子
化回路１０８では、上記残差ベクトル（入力ベクトル）
と上記コードブック内の全てのコードベクトルとの比較
（例えば距離計算による比較）が行われて上記入力ベク
トルと最も類似した（最も距離の近い）最適コードベク
トルが選択される．この時、上記コードブック内の各コ
ードベクトルにはそれぞれ識別コード（インデックス）
が対応付けられていて、そのため、当該ベクトル量子化
回路１０８からは、上記選択された最適コードベクトル
に対応する識別コードのみが出力されることになる．こ
の識別コードは符号化装置の出力端子ｌＯ２から出力さ
れる．また、上記量子化フィルタ係数は出力端子１０３
から出力されるようになっている． 上記識別コードは伝送路を介して復号化装ｌの人力端子
１１２に、また、上記量子化フィルタ係数は人力端子１
１３に伝送される． 該識別コードは上記ベクトル量子化回路１０８とは逆の
量子化処理を行う逆ベクトル量子化回路１１８に伝送さ
れる．すなわち、当該逆ベクトル量子化回路１１８も、
上記ベクトル量子化回路１０８と同内容のコードブック
を有しており、この逆ヘクトル量子化回路１１Ｂのコー
ドブック内から上記供給された識別コードに対応するコ
ードベクトルが読み出される．このようにして得られた
コードベクトルが加算器１１７に伝送される．また、上
記量子化フィルタ係数は、予測フィルタ１１６に伝送さ
れている．この予測フィルタ１１６は、上記加算器１１
７の出力を上記量子化フィルタ係数によってフィルタリ
ング処理するものであり、この予測フィルタ１１６から
の予測値信号が上記加算器１１７にフィードバックされ
ることで、上記加算器１１７からは、上記コードベクト
ルと上記予測値信号との加算処理が行われて復号ディジ
タル信号を得ることができるようになっている．この復
号ディジタル信号が復号化装置の出力端子１１１から出
力される。

〔発明が解決しようとする課題〕

ところで、上記符号化装置のベクトル量子化回路１０Ｂ
で行われるベクトル量子化の際には、次々に供給されて
くる予測残差から順次上記残差のベクトルを横威し、こ
の順次構或された残差ベクトルの各々に対して、コード
ブック内の全てのコードベクトルを検索している．その
ため、当該検索のための演算量（すなわち、例えば距離
計算等の演算）が多くなり、例えば、リアルタイムで符
号化処理を行おうとするような場合には、ハードウェア
量が大きくなってしまう． 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、最適コードベクトル検索のための演算量
を減らして、量子化のための処・理時間を短縮すると共
に、リアルタイム処理を行っても装置構成が大型化する
ことを防ぐことができる圧縮符号化装置を提供すること
を目的とするものである． 〔課題を解決するための手段〕 本発明の圧縮符号化装置は、上述の目的を達成するため
に提案されたものであり、例えば第１図に示すように、
入力ディジタル信号を予測分析する予測フィルタからの
予測値信号と上記入力ディジタル信号との差をとること
で残差（予測残差）を得て、当該予測残差を量子化する
圧縮符号化装置において、上記残差の複数個でベクトル
を構成し、該ベクトルを量子化するベクトル量子化回路
８内に、予め入力信号の性質に応して複数のグループに
分けられたコードベクトルで構成されるコードブックを
設け、上記ベクトル量子化回路８では、上記入力ディジ
タル信号の性質、例えば、音声信号における有声音と無
声音のような性質を判別する判別手段である性質判別回
ｌＩｉ！ｌ９からの性質判別情報に応して選択されたグ
ループのコードベクトルを検索するようにしたものであ
る．〔作用〕 本発明によれば、検索されるコードベクトルをグループ
分けしており、このコードベクトルの各グループの中か
ら入力ディジタル信号の性質に応じたコードベクトルの
グループを選択して、選択されたグループ内のコードベ
クトルを検索するようにしている．このため、検索のた
めの演算量は減少する． 〔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． 第１図に本発明実施例の圧縮符号化装置及び復号化装置
の概略構成を示す．この第１図の装置は、前述した第６
図の符号化装置のように、入力ディジタル信号を予測分
析する予測フィルタからの予測値信号と上記入力ディジ
タル信号との差をとることで残差（予測残差）を得て、
この予測残差を量子化する圧縮符号化装置であって、上
記予測残差の複数個でベクトルを＃ｌ＊し、入力ディジ
タル信号の性質に応じて該残差のベクトルを量子化する
ようにしている． すなわち、本実施例装置は、上記残差の複数個でベクト
ルを構成し、該ベクトルを量子化するベクトル量子化回
路８内に、予め入力信号の性質、例えば音声信号では有
声音と無声音の性質に応じて複数のグループに分けられ
たコードベクトルでＩ威されるコードブックを設け、上
記ベクトル量子化回路８では、上記入力ディジタル信号
の性質、例えば、音声信号における有声音と無声音のよ
うな信号の性質を判別する判別手段である性質判別回路
９からの性質判別情報に応じて選択されたグループのコ
ードベクトルを検索するようにしたものである． ここで、第１図において、本実施例の圧縮符号化装置の
入力端子１には、例えば、音声信号が所定のサンプリン
グ周波数でサンプリングされた入力ディジタル信号が供
給されており、この入力ディジタル信号が減算器７及び
予測フィルタ６に送られる．同時に、上記入力ディジタ
ル信号は、線形予測分析回路４にも伝送され、所定時間
間隔毎にフレーム化されてフレーム毎に線形予測分析が
行われる．この回路４からの出力は、フィルタ係数決定
回路５に送られ、該回路５で上記線形予測分析結果に基
づいた上記予測フィルタ６のパラメータすなわち入力デ
ィジタル信号のフィルタリング処理のためのフィルタ係
数が決定されると共に量子化される．この量子化フィル
タ係数によって上記予測フィルタ６で入カディジタル信
号のフィルタリング処理がなされ、当該予測フィルタ６
からの予測値信号が上記減算器７に伝送されて上記人力
ディジタル信号と上記予Ｓ値信号との差分（予測残差）
が得られる．更に、この予測残差はベクトル量子化回路
８に伝送され、複数の予測残差を１単位とする残差のベ
クトルの量子化が行われる．ただし、この時の残差ベク
トルの量子化の際には、後述するように、入力ディジタ
ル信号の性質に応じたグループのコードベクトルの検索
が行われる．上記ベクトル量子化された残差ベクトルは
出力端子２から、上記量子化されたフィルタ係数は出力
端子３から出力される． ところで、一般に、音声信号には、複数の異なる性質の
信号がある．すなわち、音声信号の場合には、一般に、
第２図の信号波形図に示すようないわゆる有声音の信号
と、第３図の信号波形図に示すようないわゆる無声音の
信号のように少なくとも２種類の性質の異なる信号に分
類できることが知られている．ここで、上記有声音とは
声帯の振動を伴う音を総称したものであり、上記無声音
とは声帯の振動を伴わない音を総称したものである．上
記有声音と無声音とは基本的に異なる音である． このようなことから、本発明実施例装置においては、上
記ベクトル量子化回路８内に、予め有声音と無声音の性
質に応じて複数のグループに分けられたコードベクトル
で構成されるコードブックを設けておき、上記性質判別
回路９で有声音か無声音かの性質判別を行い、上記ベク
トル量子化回路８でその性質判別情報に応して選択され
たグルーブのコードベクトルを検索してベクトル量子化
を行うようにしている。

すなわち、第１図において、上記減算器７からの予測残
差は、上記性質判別回路９にも伝送される．当該性質判
別回路９では、例えば、上記フレーム単位の予測残差の
正規化された自己相関係数を求め、この正規化された自
己相関係数の最大値に応じて、上記有声音か無声音かの
判別が行われる．この時の、上記予測残差の正規化され
た自己相関係数ｒＯ冫は、 Σκ（ｎ）ｘ（ｎ−ｉ） ＩＩ一五 ｒ（ｉ）＝ （１） Σｘ”（ｎ） で表すことができる．ただし、−１≦ｒ（＋）≦１、Ｎ
はサンプル数である．ここで、上記フレームが２（Ｊａ
ｓｅｃ，サンプル周波数８ｋ＆でＮ＝１６０の音声ディ
ジタル信号の上記正規化された自己相関係数ｒ（ｉ）は
、例えば第４図及び第５図のようになる．第４図は有声
音の場合、第５図は無声音の場合の正規化された自己相
関係数ｒ（ｉ）の例を示している．これら第４図及び第
５図からも上記有声音と無声音とは全く異なる音である
ことがわかる．すなわち、上記性質判別回路９において
は、上述のようにして求められた正規化された自己相関
係数ｒ（ｉ）の最大値が所定値よりも大きければ有声音
であると判別し、所定値よりも小さければ無声音である
と判別している． このようにして有声音或いは無声音の判別が行われ、そ
の性質判別情報が上記ベクトル量子化回Ｈ８に伝送され
る．該ベクトル量子化回路８には、例えば、１０２４種
類のコードベクトル（代表ベクトル）で構成されるコー
ドブック（符号帳）があり、このコードブック内のコー
ドベクトルは複数のグループに分けられている．この時
のグループ分けは、例えば、有声音に対応するコードベ
クトルのグループと無声音に対応するコードベクトルの
グループとに分けられる．上記１０２４種類のコードベ
クトルでは例えば有声音に対応するグループのコードベ
クトルが５１２種類、無声音に対応するグループのコー
ドベクトルが５１２種類のように分けられる．このよう
にコードブック内のコードベクトルをグループ分けし、
有声音か無声音かの性質判別情報に基づいて上記グルー
プの何れか一方のみを検索するようにすることで、検索
すべきベクトルがコードブック内の全ベクトルを検索す
る場合に比べて少なくなる．すなわち、上述のように、
上記有声音と無声音に対応してコードベクトルを２つの
グループに分けた場合には、検索のための演算量は半分
になる．換言すれば、上記予測残差自体が有声音と無声
音とでパターンが異なっているため、その有声音か無声
音かに応じたグループのコードベクトルをベクトル量子
化に用いれば、ベクトル量子化の冗長度を低減すること
ができる． 勿論、本発明は入力ディジタル信号の性質判別を上述し
た実施例のように有声音と無声音のように２つとするも
のに限らず、更に複数の性質で分頻することもでき、こ
の場合には、上記ベクトル量子化でコードベクトルの検
索のための演算量をより少なくすることが可能となる．
更に、上述したコードベクトルのグループ分けは、１つ
のコードブンク内のコードベクトルをグループ分けして
いたが、コードブックそのものをグループ分けするよう
にすることも可能である．また、グループ分けされたコ
ードブック内のコードベクトルを入力ディジタル信号の
性質に応じて更に細かく分類することも可能である． また、第１図に示す線形予測分析回路４では、上記線形
予測分析として、例えば偏自己相関分析（ＰＡＲＣＯＲ
分析：ｐａｒｔｉａｌ　ａｕｔｏ−ｃｏｒｒｅｒａＬｉ
ｏｎ分析）、線スペクトル対（Ｌｉｎｅ　Ｓｐｅｃｔｒ
ｕｍ　Ｐａｉｒ）分析等の分析を行うものとすることも
可能である。上記偏自己相関分析を行う場合には上記パ
ラメータすなわちフィルタ係数はＰＡＲＣＯＲ係数とな
り、またＬＳＰ分析の場合にはＬＳＰ係数となる． 上述したように、本発明実施例の圧縮符号化装置によれ
ば、入力ディジタル信号の性質に応じたグループのコー
ドベクトルを検索しているため、検索のための演算量を
減らすことが可能となり、信号符号化の処理時間を短縮
することが可能となる．このため、例えば、リアルタイ
ム処理を行おうとするような場合であってもハードウェ
アの大規模化を防止することが可能となる． その後、上記識別コードは伝送路を介して復号化装置の
入力端子１２に、また、上記量子化フィルタ係数は入力
端子１３に伝送される．該識別コードは上記ベクトル量
子化回路８とは逆の量子化処理を行う逆ベクトル量子化
回路ｌ８に伝送される．すなわち、当該逆ベクトル量子
化回路ｌ８も、上記ベクトル量子化回路８と同内容のコ
ードブックを有しており、この逆ベクトル量子化回路１
８のコードブック内から上記供給された識別コードに対
応するコードベクトルが読み出される．なお、この時、
上記性質判別回路９からの性質判別情報が伝送されてく
るようにしてもよい．このようにして得られたコードベ
クトルが加算器ｌ７に伝送される． また、上記量子化フィルタ係数は、予測フィルタｌ６に
伝送されている．この予測フィルタｌ６は、上記加算器
１７の出力を上記量子化フィルタ係数によってフィルタ
リング処理するものであり、この予測フィルタｌ６から
の予測値信号が上記加算器１７にフィードバックされる
ことで、上記加算器１７からは、上記コードベクトルと
上記予測値信号との加算処理が行われて復号ディジタル
信号を得ることができるようになっている。この復号デ
ィジタル信号が復号化装置の出力端子ｌ１から出力され
る． なお、上述した入力ディジタル信号としては、上記音声
ディジタル信号に限らず、楽器音等も含む一般的なオー
ディオ信号であってもよく、映像ディジタル信号であっ
てもよい。

〔発明の効果］ 本発明の圧縮符号化装置においては、残差の複数個で構
成されたベクトルを量子化するベクトル量子化手段内に
、予め入力信号の性質に応じてグループに分けされたコ
ードベクトルで構成されるコードブックを設け、入カデ
ィジタル信号の性質を判別する判別手段からの性質判別
情報に応じたグループのコードベクトルを検索するよう
にしたことにより、最適コードベクトルの検索のための
演算量を減らすことができ、符号化の処理時間を短縮す
ることが可能となる．このため、例えば、リアルタイム
な符号化処理を行おうとするような場合であってもハー
ドウェアの大規模化を防止することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

第Ｉ図は本発明実施例の圧縮符号化装置及び復号化装置
の概略構成を示すブロック回路図、第２図は有声音の信
号の波形図、第３図は無声音の信号の波形図、第４図は
有声音の信号の正規化された自己相関係数を示す特性図
、第５図は無声音の信号の正規化された自己相関係数を
示す特性図、第６図は従来例の符号化装置及び復号化装
置を示すブロック回路図である． ４・・・・・・・・・・・・線形予測分析回路５・・・
・・・・・・・・・フィルタ係数決定回路６．１６・・
・・・・予測フィルタ ７・・・・・・・・・・・・減算器 ８・・・・・・・・・・・・ベクトル量子化回路９・・
・・・・・・・・・・性質判別回路１Ｂ・・・・・・・
・・・逆ベクトル量子化回路１７・・・・・・・・・・
加算器

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 入力ディジタル信号を予測分析する予測フィルタからの
   予測値信号と上記入力ディジタル信号との差をとること
   で残差を得て、当該残差を量子化する圧縮符号化装置に
   おいて、 上記残差の複数個でベクトルを構成し、該ベクトルを量
   子化するベクトル量子化手段内に、予め入力信号の性質
   に応じて複数のグループに分けられたコードベクトルで
   構成されるコードブックを設け、 上記ベクトル量子化手段では、上記入力ディジタル信号
   の性質を判別する判別手段からの性質判別情報に応じて
   選択されたグループのコードベクトルを検索するように
   したことを特徴とする圧縮符号化装置。