JPH0360529A - 量子化装置及び量子化方法 - 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、入力信号の高能率符号化を行う量子化装置に
関する。

〔発明の概要〕

本発明は、入力信号についての時間軸及び時間軸に直交
する軸の２次元データ配列より成るマトリクスを単位と
して量子化を施すことにより、量子化効率を向上させた
量子化装置を提供するものである。

〔従来の技術〕

信号の高能率符号化の一手法として、人力信号を時間軸
又は周波数軸上で複数チャンネルに分割すると共に、各
チャンネル毎のビット数を適応的に割り当てるビットア
ロケーション（ビット割り当て）による符号化技術があ
る。例えば、音声信号の上記ビット割り当てによる符号
化技術には、時間軸上の音声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、時間軸上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（ＡＰＣ）とを組み合わせ、時間軸上の信号を帯
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
ゆる適応ビット割り当て（ＡＰＣ−ＡＢ）等の符号化技
術がある。

ここで、上記帯域分割符号化は、第１０図に示すような
信号伝送装置で行われる。この第１Ｏ図において、入力
端子１１０に供給されたディジタルの音声信号は、先ず
、符号器１３０の周波数分割フィルタ（例えばＱＭ　Ｆ
　：　ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ　ｍ１ｒｒｏｒｆｉｌｔｅ
ｒ等のミラーフィルタ）群１３１１〜１３１７で帯域通
過及び低域変換が行われる。すなわち、当該周波数分割
フィルタ群１３１１〜１３１．においては、帯域通過フ
ィルタ（バンドパスフィルタ：ＢＰＦ）で帯域分割され
た後、その各々の信号は低域通過フィルタを通されて通
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、これらの信号が量子化器１３４１〜１３４ｎで適
当な標本化周波数でダウンサンプリングされている。こ
のようにして再量子化されることによりデータの圧縮が
なされた各信号がマルチプレクサ１３６を介して端子１
３Ｂから出力され、伝送路を介して復号器１４０の端子
１４８に伝送されて、当該端子１４８からデマルチプレ
クサ１４９を介して逆量子化器１４４１〜１４４７で復
号化された後、周波数変換器１４２１〜１４２７で時間
軸上の各帯域の信号に変換され、加算器１４６を通り復
号音声信号として端子１５０から出力されている。

ここで、上記符号器１３０による信号のデータ圧縮処理
にあたっては、データ圧縮により生ずるノイズが復号音
声信号に与える影響を少なくするように、各帯域に量子
化ビットを適応的に割り当てることにより品質の向上を
図っている。また、復号器１４０側でもビット割り当て
情報をなんらかの方法で獲得して復号を行っている。

従来、上述のビット割り当て情報を得るためには、各帯
域の信号とは別に、補助情報（サイドインフォメーシッ
ン）として各帯域のエネルギ値情報を伝送する等の方法
が取られていた。すなわちこの方法では、上記符号器１
３０の各周波数分割フィルタ群１３１１〜１３１ｏで帯
域分割された各信号からエネルギ検出手段１３３．−１
３３゜で各帯域の信号のエネルギ値が計算され、該計算
値に基づいて量子化係数算出手段１３５で、各帯域の信
号の量子化に最適な量子化係数として最適ビット割り当
てと量子化ステップ計算が行われ、この結果を用いて量
子化器１３４．〜１３４７で各帯域の信号が再量子化さ
れている。更に、該量子化係数算出手段１３５の出力信
号すなわち補助情報が復号器１４０の量子化係数算出手
段１４５に送られ、当該量子化係数算出手段１４５から
の情報が逆量子化器１４４．〜１４４イに伝送され、こ
こで上述の量子化器１３４．〜１３４７とは逆の処理が
なされて信号の復号化が行われる。

このような帯域分割符号化においては、人間の聴覚特性
に対応してノイズシェイピング等を考慮することができ
、音声のエネルギが偏って大きい帯域や、明瞭度等の主
観的品質への貢献の大きい帯域により多くの情報を割り
当てることができる。

この割り当てられた量子化ピント数で上記各帯域の信号
の量子化及び逆量子化が行われ、これにより、量子化雑
音の聴覚的な妨害の程度を小さ（でき、全体としてビッ
ト数が低減できる。また、該帯域分割符号化を行うこと
で量子化雑音が分割された帯域にのみ発生し、他の帯域
に影響を与えない。なお、上述のようにエネルギ値情報
を補助情報として送る方法では、各帯域の信号のエネル
ギ値が同時に各帯域の信号の量子化ステップ幅（正規化
ファクタ）としても用いられる等の長所がある。

〔発明が解決しようとする課題〕

ところで、ビット割り当てによる符号化において、例え
ば、上記帯域分割符号化（ＳＢＣ）では、入力信号の周
波数帯域で分割された各帯域毎の時間波形を、チャンネ
ル毎独立に適応的な割り当てビット数で量子化しており
、その時の量子化は、サンプル値の系列（複数ワードの
つながり）を適当な大きさに区切って１つのブロックに
まとめて１つのベクトルとして量子化するベクトル量子
化等により処理が施されている。

また、例えば、上記適応変換符号化（ＡＴＣ）等の変換
符号化では、時間軸の信号を例えば離散的余弦変換（Ｄ
ＣＴ）や高速フーリエ変換（ＦＦＴ）或いは離散的フー
リエ変換（ＤＦＴ）等の直交変換を施した後に帯域分割
し、これらの分割された各帯域のＤＣＴｇｆ、数、ＦＦ
Ｔ係数、ＤＦＴ係数等を上述同様に適応的なビット割り
当てで量子化していた。この時の量子化処理としては、
信号の個々の独立したサンプル値を量子化するスカラー
量子化や上記ベクトル量子化により各係数の量子化が施
されて処理されていた。ここで、上述のようなスカラー
量子化は、各ワード間の相関を除去できるが、各ワード
を例えば２ビット長稈度の低ビツトレートで量子化する
ような場合には量子化歪みが大きくなる。これに対し、
上記ベクトル量子化は、少ないビット数であっても量子
化歪みが少なく、かつ各ワード間の相関を大幅に除去で
きるので量子化効率が高いものとなっている。

しかしＺこのベクトル量子化においても、未だ量子化効
率が充分高いとは言えず、更に高効率の量子化が望まれ
ている。

そこで、本発明は、このような課題を解決すべくなされ
たものであり、より高効率の量子化を行うことができる
量子化装置の提供を目的とするものである。

〔課題を解決するための手段〕

本発明のベクトル量子化装置は、上述の目的を達成する
ために提案されたものであり、第１図に示すように、入
力信号についての時間軸及び周波数軸の２次元データ配
列より威るマトリクスを出力するマトリクス出力手段で
あるフィルタバンク１０と、予め複数のコードマトリク
ス及びこれらのコードマトリクスの識別コードが設けら
れたコードブックを有し、上記フィルタバンク１ｏから
の出力マトリクスに最も類似したコードマトリクスを選
択してその識別コードを出力するマトリクス量子化器１
３とを有して成るものである。

なお、上記周波数軸は、より広義の時間軸に対して直交
する軸のことを意味し、例えばアダマール変換によるシ
ーケンシ−（ｓｅｑｕｅｎｃｙ）軸等も含むものである
。

〔作用〕

本発明によれば、入力信号についての時間軸及び周波数
軸の２次元データ配列より成るマトリクスに最も類似し
たコードマトリクスの識別コードを得ている。そのため
、入力信号の時間軸及び周波数軸での相関を除去するこ
とができる。

〔実施例〕

以下、本発明を通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図に本発明の一実施例装置の概略構成を示す、なお
、この第１図の量子化装置は、例えば前述した第１０図
の帯域分割符号化を行う装置の各量子化器１３４．〜１
３４．に適用して好ましいものである。

この第１図の装置において、入力端子ｌからの音声等の
入力信号は、例えばＱ　Ｍ　Ｆ　（ｑｕａｄｒａｔｕｒ
ｅｍｉｒｒｏｒ　ｆｉｌｔｅｒ）等で構成された上記入
力信号についての時間軸及び時間軸に対して直交する軸
の２次元データ配列より成るマトリクスを出力するマト
リクス出力手段であるフィルタバンク１０に供給される
。すなわち、このフィルタバンク１０は、上記入力信号
を複数（ｎチャンネル）の周波数帯域に分割し、これら
の帯域分割された信号の時間波形と、この時間波形の時
間軸と直交する軸の時間波形（ＩＩＪｌ接する帯域の同
時刻の各チャンネルの時間波形）とを２次元的なデータ
配列のマトリクスとして和のしている。この出力マトリ
クスは、後述するフローティング処理を施された後に、
マトリクス量子化器１３に供給される。このマトリクス
量子化器１３には、予め複数のコードマトリクス及びこ
れらのコードマトリクスの識別コードが設けられたコー
ドブックを有し、上記フィルタバンク１０からの出力マ
トリクスに最も類似したコードマトリクスを遺灰してそ
の識別コードを出力するものである。このようにして選
択された識別コードが出力端子２から出力されるように
なっている。

本実施例装置において、人力信号は、例えばサンプリン
グ周波数ｆｓ＝３２ｋＨｚでサンプリングされ、上記フ
ィルタバンク１０で例えばｎ＝４チヤンネルすなわち分
割数４でバンド幅０〜１５ｋＨｚが帯域分割されるとす
る。この場合の各バンドの周波数範囲はＯ〜４ｋＨｚ、
４〜８ｋＨｚ８〜１２’ｋＨｚ、１２〜１５ｋＨｚとな
る。

この時の出力マトリクスは、第２図に示すような４チヤ
ンネルの各バンドの波形の各チャンネルについての時間
軸方向のに個のサンプルのサンプル列をに次元の列ベク
トル（ベクトルの要素かに個、例えばに＝４個）とし、
これらを４チヤンネル分まとめて（ｋＸ４）のマトリク
スを作製する。

ｋが４の場合には第３図に示すような（４Ｘ４）のマト
リクスが得られる。これは各バンドとなる各チャンネル
の同時刻における上記４次元の行ベクトルのデータをに
行分（例えば４行分）まとめられたものと見ることもで
きる。すなわち、第３図の具体例においては、第２図の
各チャンネルの時間波形の４個の各サンプリングデータ
Ｓをチャンネル方向に集めた各サンプリングデータＳ目
〜Ｓ□＋　　Ｓ１８〜Ｓ　４．、Ｓ　Ｉｆｆ〜５４１１
　　Ｓ、〜Ｓ　４４の行ベクトルの４行で、あるいは各
サンプリングデータＳ□〜Ｓｘａ＋　Ｓｉ＋〜Ｓｚ４．
　Ｓｓ＋〜Ｓｚａ、　Ｓａｔ〜Ｓｏの列ベクトルの４列
で構成された２次元データ配列（行列、マトリクス）と
なっている。

次に、上述のような出力マトリクスとされる各データに
フローティング処理が施される。すなわち、上記４チヤ
ンネルの各帯域に分割された各データは、実効値算出回
路１１．〜１１４にそれぞれ送られ、これらの実効値算
出回路Ｉ１．〜１１４では、実効値計算すなわち一般の
ＲＭＳ計算が行われる。

ＲＭＳ＝　（Σ（ｘ（ｎ））”）””　−−−−−−−
−−−（１）このようなＲＭＳ計算で求められた実効値
がフローティング係数となり、このフローティング係数
がフローティング係数量子化器１４に送られている。

このフローティング係数量子化器１４では、複数のフロ
ーティング係数を１ブロツクとし、この１ブロツクを１
つのベクトルとして量子化するベクトル量子化が施され
る。ここで、当該フローティング係＠量子化器１４には
、インデックス（ベクトル量子化の識別コード）に対応
付けられたコードベクトル（代表ベクトル）が記録され
ているメモリのコードブックがあり、上記フローティン
グ係数のベクトルとメモリされているコードベクトルと
が例えば距離計算等により比較され、一番距離の近い（
一番類似している）コードベクトルが見出され、そのコ
ードベクトルと対応するインデックスが読み出されてい
る。当該フローティング係数量子化器１４からは、上記
インデックスと、該インデックスに対応するコードベク
トルが出力されており、上記インデックスは前述の第１
０図に示したような補助情報として端子３から出力され
る。また、上記フローティング係数のベクトルと対応す
る上記コードベクトルは、除算器１２〜１２．ｌに送ら
れている。

この除Ｘ器１２．〜１２□には、フィルタバンク１０か
らの分割された各チャンネルのデータが供給されており
、該除算器１２．〜１２．でこれらの各チャンネルのデ
ータと上記フローティング仮数のベクトルと対応するコ
ードベクトルの各データとの除算演算が行われることで
、各チャンネルのデータのフローティング処理が施され
ることになる。このようにしてフローティング処理が施
された各チャンネルのデータから成るマトリクスは上記
マＩ・リクス量子化器１３に送られる。

上記マトリクス量子化器１３は、上述したように、複数
のコードマトリクス及び識別コードが設けられたコード
ブックを有している。このマトリクス量子化器１３は、
上記フローティング処理が施されて送られてきた入力マ
トリクスと上記コードマトリクスとを比較すること、例
えば距離計算すること等により、この入力マトリクスに
最も近い（類似した）コードマトリクスを選択して、そ
のコードマトリクスに対応する識別コードを出力する。

このとき、後述するような適応的なビット配分が行われ
るようにマトリクス量子化を施してもよい。

すなわち、第１図の各チャンネルの信号について、上記
にサンプル毎に求められたＲＭＳ値に応して、各チャン
ネルに対してビット配分（ビットアロケーション）を変
えること、いわゆる適応的ビット割り当てが行われる。

この場合、第３図のマトリクス内の各列ベクトル毎のビ
ット配分がマトリクス毎に変化することになる。このよ
うなビット配分が変化し得るベクトルから成るマトリク
スの量子化の具体例については、後述の第２実施例の説
明において詳述する。

上述したようなことから、本実施例装置においては、入
力信号についての時間軸及び時間軸に対して直交する軸
の２次元データ配列より成るマトリクスの量子化を行っ
ているため、入力信号の時間軸上の変化における依存性
が除去でき、かつ各チャンネル間の相関も除去すること
ができる効率的な量子化が可能となる。また、適応的な
ビット割り当てを行うことでさらに量子化効率を上げる
ことができる。

次に本発明の第２の実施例として、本発明にかかる量子
化装置を、変換符号化すなわち、例えば前述した適応変
換符号化のように直交変換を行った結果の係数（ＦＦＴ
係数、ＤＣＴ係数等）の量子化の際に適用する場合につ
いて説明する。

すなわち、この第２の実施例においては、時間軸上の人
力信号が例えば高速フーリエ変換（ＦＦＴ）処理された
ＦＦＴ係数を時間軸方向に複数群まとめて、２次元的に
配列してマトリクスとし、このマトリクスに対して前述
同様のマトリクス量子化処理を施すものである。

ここで、第４図〜第６図を用いて、この第２の実施例に
おける２次元データ配列のマトリクスについて一例を挙
げて説明する。

第４図に示すような時間軸上の音声信号等を、例えば期
間Ａ、Ｂ、Ｃで分割し、その各期間Ａ。

Ｂ、Ｃの音声信号を周波数軸（一般に時間軸に直交する
軸）のデータに変換して、それぞれの期間Ａ、Ｂ、Ｃの
周波数スペクトルデータを時間軸と共に第５図に示す０
本実施例では、例えば第６図に示すように、第５図の期
間Ａ、Ｂ、Ｃの周波数軸上のそれぞれ曲線で囲んだ４デ
ータのデータ群ａＨ〜ａａ、ｌ）１〜ｂ４．Ｃ＋　〜Ｃ
ａ等をそれぞれ行ヘクトルとし、これらの行ベクトルを
時間軸方向に例えば３個（３行）まとめて、（４Ｘ３）
の２次元データ配列のマトリクス（行列）を構成してい
る。これは、見方を変えれば、時間軸方向のデータ群ａ
　ｌ　〜ＣＩ　＋　ａ　２　””　Ｃｌ＋　ａ　３〜Ｃ
３＋　ａ　４〜Ｃ４をそれぞれ列ベクトルとして、この
列ベクトルを周波数軸方向に４個（４列）まとめて、２
次元データ配列のマトリクス（４×３のデータ）とする
ことにもなる。

以下、２次元データ配列のマトリクスの周波数軸、すな
わち−船釣には時間軸に直交する軸を、例えば上述のよ
うにＦＦＴ係数とした場合のマトリクス量子化処理の動
作を、具体的な例を交えて説明する。

音声信号等の入力信号を例えばサンプリング周波数ｆｓ
＝３２ｋＨｚでサンプリングして得られるサンプルデー
タの所定数毎に、例えば１０２４点毎に区分して、高速
フーリエ変換（ＦＦＴ）処理を施すことで、０〜１６　
ｋ　Ｈｚの間に５１２点のＦＦＴ係数が求められる。こ
こで、該ＦＦＴ係数（複素数）を次の（２）式及び（３
）式を用いて振幅及び位相データに直す。すなわち、 Ａ＋ｗｐ　＝（Ｒｅ”＋１ｍ”）””　・・・・・−−
−・−Ｃ２＞θ＝ｔａｎ−Ｉ（１ｍ／Ｒｅ）　　　・−
＝−＝・４３＞ただし、上記Ａｍｐは振幅、Ｒｅは実数
、Ｉｍは虚数、θは位相を示す。このように、上記ＦＦ
Ｔ係数が第２式及び第３式で振幅及び位相データに直さ
れることで、Ｏ〜１６ｋＨｚまでに３１．２５　Ｈｚ間
隔のスペクトルが求められる。このようにして求められ
たスペクトルを複数の帯域に分割する０例えば、第７図
に示すように人間の聴覚特性を考慮して０　＝　１６　
ｋ　Ｈｚを２４バンドに分けるいわゆるＨｇ界界域域幅
クリティカルバンド）に近い各バンド毎のグループに分
ける。このようにしてクリティカルパントで分割された
各データを２次元データ配列のマトリクスと威して量子
化を行う。

このとき、上記分割された各バンドのデータについて、
例えば、前述の第１図のようにフローティング処理を行
う、このフローティング処理のフローティング係数は、
入力信号の例えばパワー等を考慮して求められるもので
あり、或いは、人間の聴覚特性の１つである強い信号の
存在によって周波数的にその近傍にある弱い雑音はマス
クされ妨害効果が減少するいわゆる“７スキング等を考
慮して求められるものである。すなわち、例えば、ＦＦ
Ｔスペクトルの包絡或いは各バンドの平均レベルを量子
化したものをフローティング係数として用い、このフロ
ーティング係数で上述の各バンド毎のＦＦＴ係数を割り
込むフローティング処理を施す。

次に、マトリクス量子化処理として、上述のようにして
フローティング処理が施された各帯域のＦＦＴ係数を、
時間軸方向に並べて２次元データ配列のマトリクスとし
、このマトリクスを前述の第１図と同様にマトリクス量
子化する。すなわち、例えば第８図に示すように、上記
３１．２５Ｈｚ間隔の各ＦＦＴ係数、例えばＦ　ｌ　ｌ
＋　　Ｆ　１１＋　　Ｆ　ｆｆｌ、Ｆ　４１から成る行
ベクトルが、 １０２４Ｘ　（１／３２ｋ）　＝　３２　（ｍ　ｓ　）
の３２ｍｓ毎に得られ、これらの行ベクトルの３行、例
えばＦＦＴ係数Ｆｌｌ〜Ｆ４１より成る行ベクトルＬ　
Ｉ　、Ｆ　１２””　Ｆ　４！の行ベクトルＬ　ｔ　−
、Ｆ　ｌ　１”’Ｆ　４１の行ベクトルＬ３がまとめら
れて（４Ｘ３）のマトリクス（行列）とされる。このマ
トリクスがマトリクス量子化器に入力されて、予めコー
ドブックに蓄えられた複数のコードマトリクス（代表マ
トリクス）との類似度、例えば距離が計算され、入力マ
トリクスに最も類似した（近距離の）コードマトリクス
に対応するインデックス（ｌＩｆ別コード）が出力され
るわけである。なお、上述のクリティカルバンドは、高
域でのバンド幅が広いため、この高域では複数マトリク
スとする必要がある。

ここで、上述のような時間軸と周波数軸でのマトリクス
に前述の適応的なビット割り当てを適用する場合の例に
ついて説明する。

この適応的なビット割り当てを行う場合には、第７図の
ような周波数軸方向に複数分割されて得られる各バンド
毎の割り当てビット数を、人力信号に応じて例えば前述
した各バンド毎のパワー平均をとることで決めている。

このとき、各行ベクトルの間隔は、上述したように３２
ｍｓと広いため、入力信号の変化が大きい場合には、各
バンド毎の割り当てビット数が変化していることがあり
、同しマトリクス内でも各行ベクトルの割り当てピント
数が異なることがあり得る。

例えば、第８図に示す各ＦＦＴ係数Ｆｌｌ〜Ｆ４３から
成るマトリクス、すなわち４ワードの係数から成る行ベ
クトルを３行まとめたマトリクスにおいて、各係数を例
えばｌワード１６ピントとし、上記マトリクス量子化を
行う際に、各行ベクトルに適応的に割り当てられるビッ
ト数の具体例として、上記行ベクトルＬ１の各ワードに
例えば１ビツトが、行ベクトルＬ、の各ワードに２ビツ
トが、行ベクトルＬ３の各ワードに３ビツトが割り当て
られるとする。

このようなビット割り当てに応じたマトリクス量子化は
、第９図に示すような回路構成で実現することができる
。この第９図において、入力端子４１には、上記各１６
ビツトのＦＦＴ係数の１２ワード（４×３ワード）より
威る入力マトリクスが入力され、第１のマトリクス量子
化（ＭＱ）回路４２に供給される。このマトリクス量子
化器４２では、上記入力マトリクス（１２ワード）を１
ワード当たりｌビットで表現するような、すなわち１２
ビツトのインデックスを出力するようなマトリクス量子
化が行われる。これにより、当該マトリクス量子化器４
２からは、上記入力マトリクスと最も類似したコードマ
トリクスに対応した１２ビツトの識別コードが得られ、
出力コードＣＡとして出力端子４７から出力される。ま
た、上記マトリクス量子化器４２からのコードマトリク
スと上記入力マトリクスは、減算器４３で減算処理され
ることで、１２　（−４Ｘ３）ワードの量子化誤差が得
られる。この量子化誤差のうち、上記行ベクトルＬ＋に
対応する量子化誤差ベクトルが除かれ、上記中段及び下
段の行ベクトルＬｘ及びＬ３にそれぞれ対応する８　（
＝４Ｘ２）ワードの量子化誤差マトリクスｅｍが、マト
リクス量子化器４４と減算器４５とにそれぞれ送られる
。該マトリクス量子化器４４では、上記入力マトリクス
（４×２＝８ワード）をｌワード当たりｌビットで、す
なわち８ビツトで表現するようなマトリクス量子化が行
われことで、当該マトリクス量子化器４４からは８ビツ
トの識別コードが得られ、この識別コードが出力コード
Ｃ，として端子４８から出力される。また、このマトリ
クス量子化器４４からのコードマトリクスは減算器４５
に送られ、当該減算器４５では上記量子化誤差マトリク
スｅｍとコードマトリクスとの減算を行い、量子化誤差
が得られる。該量子化誤差がベクトル量子化（ＶＱ）器
４６に送られる。ただし、この時、当該量子化誤差から
は上記中段行ベクトルＬ２に対応する量子化誤差ベクト
ルが取り除かれ、上記ベクトル量子化器４６には行ベク
トルＬ、に対応する量子化誤差へクトルデータｅｖが送
られる。したがって、当該ベクトル量子化器４６ではこ
のベクトルデータｅｖのベクトル量子化が施されてヘク
トルデータｅｖに対応するコードベクトルのインデック
スが得られ、このインデックスが出力コードＣｃとして
出力端子４９から出力される。

上述のようなマトリクス量子化処理を行うことで、各行
ベクトルに適応的なビット割り当てを行うことが可能と
なる。すなわち、上記各出力コードＣＡ”’　Ｃｃを上
述のマトリクス量子化処理とは逆の処理を施すことで、
入力マトリクスの行ベクトルＬ、の各ワードには１ビツ
トが割り当てられ、行ベクトルＬ２の各ワードには２ビ
ツトが、行ベクトルＬ、の各ワードには３ビツトが、そ
れぞれ割り当てられることになる。

これは、上記第１の実施例のように、列ベクトルの複数
列で構成されるマトリクスを列毎のビット配分を変えて
ベクトル量子化する場合も、同様に行える。

上述のように、例えば直交変換を行う適応変換符号化等
に本実施例の量子化装置を用いれば、周波数軸上に於け
る隣接スペクトル間の相関を除去するのみでなく、時間
軸上の変化における（ノンリニアな）依存性も除去でき
るため、データの効率的な量子化を行うことができる。

また、適応的なビット割り当てを行うこともできるため
、更に効率を高めることも可能となる。

また、上述の帯域分割符号化及び適応変換符号化に本実
施例装置を適用する場合に、効率良く適応的なビット割
り当てを行うために次のような分析窓可変長処理を行う
ことが好ましい。すなわち、マトリクス量子化処理の際
に、上述したようなマトリクス内の各ワード毎の適応的
なピント割り当ての他に、マトリクスのデータを取り出
すウィンドウ（分析窓）を可変長とする処理を行うこと
で、より効率的な量子化を行うことができる。

例えば、入力信号のブロック（分析窓で取り出される信
号ブロック）毎のエネルギを計算し、隣接するブロック
間でのエネルギ差が大の時は過渡部として別々の分析ブ
ロックとし、エネルギ差が小の時は定常部として例えば
２つのブロックをまとめて１つの分析ブロックとして処
理する。ここで、可変長とされる分析窓長としては、２
種類かそれ以上の分析窓（時間窓）を用い、この分析窓
を分Ｎ／結合することで分析窓長（時間窓長）を可変と
することができる０例えば、定常部では時間分解能を下
げ、或いは周波数分解能を上げる。

また、過渡部では逆に時間分解能を上げ、或いは周波数
分解能を下げる。その結果、信号の特性にダイナミック
に適応した分析すなわちビット割り当てが行える。

例えば、帯域分割符号化においては、信号の過渡部では
多チャンネルの各分割帯域（サブバンド）出力を合成す
なわちバンド幅を広げ、時間応答を短く（素早く）する
ことで、効率の良いビット割り当てが可能となる。また
、適応変換符号化においては、信号の過渡部では時間窓
を短くし、定常部では該時間窓を長くすることで信号の
性質に合ったビット割り当てが可能となる。

〔発明の効果〕

本発明の量子化装置においては、人力データについての
時間軸及び周波数軸の２次元データ配列よりなるマトリ
クスを量子化しているため、時間軸上の信号の時間変化
における依存性を除去できるのみでなく、周波数軸軸等
の時間軸に対して直交する軸の相関も除去でき、効率の
高い量子化を行うことができる。

したがって、この量子化装置を各種高能率符号化技術に
適用することで、より高能率の符号化を実現することが
可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の量子化装置の概略構成を示
すブロック回路図、第２図はチャンネル毎の入力信号波
形を示す波形図、第３図は一実施例の２次元データ配列
のマトリクスを示す図、第４図は音声信号波形を示す波
形図、第５図は周波数スペクトルを示す図、第６図は第
５図の例の２次元データ配列のマトリクスを示す図、第
７図はクリティカルバンドを示す図、第８図は他の実施
例の２次元データ配列のマトリクスを示す図、第９図は
他の実施例の適応的ビット割り当てのための構成を示す
ブロック回路図、第１０図は帯域分割符号化を行う装置
の概略構成を示すブロック回路図である。 ０・・・・・・・・・・・・・・フィルタバンク１、〜
１１４・・・・実効値算出回路 ２、〜１２４・・・・除算器 ３．４２．４４・・マトリクス量子化器４・・・・・・
・・・・・・・・フローティング係数量子化器６・・・
・・・・・・・・・・・ベクトル量子化器３．４５・・
・・・・・・減算器 千ヤ′／ネＩｌ−毎の入力信号役形 第２図 ｃｈｌ　ｃｈ２ｃｈ３ｃｈ４ 一大樫例の２次元デー′７配ダＪのマトリクス自ヤ　　
リ　σ賃 第６図 σリライ刀１しハパ＞Ｆ 第７図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 　入力信号についての時間軸及び周波数軸の２次元デー
   タ配列より成るマトリクスを出力するマトリクス出力手
   段と、 予め複数のコードマトリクス及びこれらのコードマトリ
   クスの識別コードが設けられたコードブックを有し、上
   記マトリクス出力手段からの出力マトリクスに最も類似
   したコードマトリクスを選択してその識別コードを出力
   するマトリクス量子化器とを有して成る量子化装置。