JPH0372722A - 信号処理装置及び信号処理方法 - 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、入力信号をデータ圧縮して出力する信号処理
装置に関するものである。

〔発明の概要〕

本発明は、入力信号を複数の周波数帯域に分割し、各帯
域の複数ワードで構成されるベクトルの性質に基づいて
各ベクトルを複数の種類に分類し、各種類に応じたコー
ドブックで各ベクトルをベクトル量子化することにより
、装置構成の小型化、或いは、より適応的なベクトル量
子化を行うことができる信号処理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、入力信号を時間軸
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
ロケーシゴン（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
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３図に示すような信
号伝送装置で行われる。この第３図において、入力端子
１１０に供給されたディジクルの音声信号は、先ず符号
器１３０の周波数分割フィルタ（例えばＱＭ　Ｆ　：　
ｑｕａｄｒａｔｕｒｅ　ｍ１ｒｒｏｒ　ｆｉｌｔｅｒ等
のξラーフィルタ）群１３１．〜１３１１１で帯域通過
及び低域変換が行われる。すなわち、該周波数分割フィ
ルタ群１３１　＋　＝　１３１７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ョン）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１３０の各周波数分割フィルタ群１
３１１〜１３１１．で帯域分割された各信号からエネル
ギ検出手段１３３＋〜１３３．。

で各帯域の信号のエネルギ値が計算され、該計算値に基
づいて割当・ステップ算出手段１３５で、各帯域の信号
の量子化を行う際の最適ビット割り当て数と量子化ステ
ップとを求める計算が行われ、この結果を用いて量子化
器１３４．〜１３４ゎで各帯域の信号が再量子化されて
いる。更に、該割当・ステップ算出手段１３５の出力信
号すなわち補助情報が復号器１４０の割当・ステップ算
出手段１４５に送られ、当該割当・ステップ算出手段１
４５からの情報が逆量子化器１４４Ｉ〜１４４．。

に伝送され、ここで上述の量子化器１３４Ｉ〜１３４イ
とは逆の処理がなされて信号の復号化が行われる。

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１３４１〜１３４７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１３８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
、該端子１４８からデマルチプレクサ１４９を介して逆
量子化器１４４Ｉ〜１４４．、で復号化された後、周波
数変換器１４２．〜１４２ｏ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側でも上記符号器１３
０から伝送されたビット割り当て情報に基づいて信号の
復号が行われる。

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ビット数で各帯域の信号の量
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くでき、全体としてビット数
が低減できる。また、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〕 上述のような帯域分割符号化（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、その際の量子化は、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、このベクトル量子化においては、上記人力信号の
ベクトルと最も類似している（例えば距離の最も近い）
コードベクトル（代表ベクトル）と対応した識別コード
（インデックス）を量子化後の出力として得るものであ
り、上記コードベクトルと識別コードのデータは、一般
にコードブックと呼ばれるメモリに蓄えられているもの
である。

このようなことから、上記ベクトル量子化を帯域分割符
号化に適用する場合には、従来より、当該帯域分割符号
化の帯域分割数に応して、上記ベクトル量子化のコード
ブックの数すなわちコードブックの為のメモリの大きさ
（メモリの容量或いはメモリの数）が決定されていた。

ところで、上記帯域分割符号化等において、例えば、帯
域分割数が多いような場合には、上述のスフィルタ１０
１〜ＩＯＮからの各帯域の複数ワード（ｍワード）のデ
ータをベクトルとして扱い、これらのベクトルの性質に
基づいて各ベクトルを複数の種類（ｎｉｌ類）に分類し
て各種類に応じたコードブック２０．〜２０、を選択す
る種類判別回路１４１〜１４Ｎと、上記各ベクトルをそ
れぞれ選択されたコードブックを用いてベクトル量子化
するベクトル量子化（ＶＱ）器１５＋〜１５Ｎとを有す
るものである。

〔作用〕

本発明によれば、複数（Ｎ個）の帯域の各ベクトルをこ
れらのベクトルの性質に基づいて複数の種類（ｎ種＠）
に分類し、このｎ種類に応じたコードブックで各々のベ
クトルを量子化しているため、分割される帯域数に依ら
ずにコードブックの数を任意に設定することができる。

〔実施例〕

以下、本発明を適用した実施例について図面をようにそ
の帯域分割数に応じたコードブックの数が必要となるた
め、該コードブックの為のメモリを大きくしなければな
らなくなり、装置が大型化することになる。また、例え
ば、上記帯域分割数が少ないような場合には、上記コー
ドブックの数も少なくなるため、入力信号の性質に応じ
た適応的な量子化が行い難くなる。

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、帯域分割数が多くてもコードブックの為
のメモリを小さくでき、また、帯域分割数が少ない場合
であっても入力信号の性質に応じた量子化を行うことが
できる信号処理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〕 本発明の信号処理装置は、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
を複数（Ｎ個）の周波数帯域に分割するＮ個の帯域分割
手段であるバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）１０Ｉ−１Ｏ
Ｎと、上記パンドパ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図の実施例装置は、前述した適応的なビット
割り当てを行う符号化装置例えば第３図の帯域分割符号
化を行う装置等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、先ず、入力端子１を介した
入力信号は、該入力信号を複数（Ｎ個）の周波数帯域に
分割するＮ個の帯域分割手段であるバンドパスフィルタ
（ＢＰＦ）１０１〜１ＯＮによりＮチャンネルに分割さ
れる。これらのＮチャンネルの各信号は、量子化器１１
１−１１８でサブサンプリングされた後、その各データ
は、ゲイン算出器１０１〜１ＯＮ及び除算器１３．〜１
３Ｎに送られる。ここで、上記ゲイン算出器１２＋〜１
２Ｎでは、上記各データのｍサンプル（ワード）を１ブ
ロツクとし、その各ブロックのゲイン（ＲＭ　Ｓ　（ａ
！等）を求める。また、上記除算器１３゜〜１３Ｎでは
、上記ＲＭＳ値で各ブロックの各ワード（サンプル）を
割り込む演算を行っている。

すなわち、これらのゲイン算出器及び除算器では、各ブ
ロックの正規化（ゲインノーマライズ）が行われている
。

次に、これらの正規化が施された各ブロックは、種類判
別回路１４．〜１４Ｎ及びベクトル量子化器１５１〜１
５Ｎに送られる。

当該種類判別回路１４．〜１４Ｎは、各帯域（チャンネ
ル）の上記各ブロックすなわち複数ワード（ｍワード、
ｍサンプル）のデータをベクトル（人力ベクトル）とし
て扱い、これらの入力ベクトルの性質を判別して当該判
別された入力ベクトルの性質に基づいて各人力ベクトル
を複数の種類（ｎ種類）に分類し、各種類に応したコー
ドブック２０、〜２０．を選択するものである。すなわ
ち、この種類判別回路１４１〜１４．からは、上記コー
ドブック２０．〜２０．．へ、上記選択されたコードブ
ックを示すインデックスが送られるようになっており、
このコードブックを示すインデックスが上記コードブッ
ク２０．〜２０１．に送られることで、該コードブック
２０．〜２０゜から選択刃端子３１〜３Ｎから上記復号
化装置に供給されるようになっており、その復号化装置
で該量子化出力を用いて信号が復号化されている。

ここで、上記帯域分割符号化等でベクトル量子化を行う
際のコードブックは、通常、分割された各チャンネル毎
に設計されるものであるが、本実施例装置においては、
そのような各チャンネル毎のコードブックではなく、各
チャンネル出力（サブバンド信号）の１ブロツク（ｍサ
ンプル）単位の統計的性質に基づいて複数の種類（ｎ種
類）に分類された当該各種類毎のコードブック２０．〜
２０、ｌが設計されている。

なお、Ｎチャンネルの出力をｎ種類に分類する際には、
例えば、第１式に示す１次の相関係数ψ（τ）から求め
られる統計的性質を分類の基準として使用することがで
きる。

■ ψ（τ）＝Σｘ（ｎ−τ）ｘ（ｎ）・・・・・・・・・
・・・・・・（１）ただし、τ−１（１サンプルシフト
）である。ずされたコードブック内のコードベクトルが
出力されることになる。なお、上記各コードブックを示
すインデックスは、出力端子２．〜２Ｎから第１図の装
置とは逆の構成の復号化装置に供給されるようになって
おり、その復号化装置で該各コードブックを示すインデ
ックスが信号の復号化のために用いられている。

また、上記ベクトル量子化器１５．〜１５Ｎは、上述の
ようにして選択されたコードブックのコードベクトルを
用いてベクトルの量子化を行うようになっている。すな
わち、上記ベクトル量子化器１５１−１５８では、上記
種類判別回路１４１〜１４Ｎによって選択されたコード
ブック内のコードベクトル（代表ベクトル）と上記入力
ベクトルとの比較が行われる。例えば距離計算を行うこ
とでその距離（類似度）が比較され、最も距離の近い（
類似した）コードベクトルと対応する識別コード（コー
ドベクトルを示すインデックス）がこれらベクトル量子
化器１５１〜１５Ｎの量子化出力として得られる。なお
、この量子化出力は、出なわち、上記Ｎチャンネルの出
力を上記１次の相関係数ψ（τ）の大小、或いは上記Ｒ
ＮＳ値の大小、又はそれらの組み合わせを用いることで
ｎ種類に分類することができる。

ところで、従来の帯域分割符号化等では信号が多くの帯
域数に分割されており、前述したように、コードブック
の数はこの多数の帯域分割数に応した数が必要となって
いる。したがってコードブックの為のメモリも大容量の
ものが必要になり、装置も大型化してしまうことになる
。

そこで、本実施例装置においては、このような多数の帯
域分割数Ｎに対して上記複数の種類の分類数ｎ（コード
ブックの数ｎ）をＮ＞ｎとしている。すなわち、第１図
の装置では、上記帯域分割数Ｎよりも少ないｎ個のコー
ドブック２０１〜２０、、を用いてベクトル量子化を行
っている。ここで、上述のようにコードブックの数ｎを
少なくすることは、ベクトル量子化の際に用いられるコ
ードベクトルの数が少なくなることを意味するため、こ
のような少ないコードベクトル数で量子化すると、量子
化歪みが増大してしまう虞れがでてくる。

本実施例装置においては、上述したように、入力ベクト
ルの性質に応したコードブックを選択し、この選択され
たコードブックを用いてベクトル量子化を行っているた
め、量子化歪みが増えることはなく適応的な量子化の妨
げとなることもない。

また、例え帯域分割数Ｎが大きくとも、コードブック２
０．〜２０．．の数を少なくすることができるので、コ
ードブックの為のメモリ容量を少なくすることができ、
装置の大型化を防くことができる。更に、装置の小型化
にも貢献することができるようになる。

また、従来の帯域分割符号化において、逆に、例えば上
記帯域分割数が少ないような場合には、この帯域分割数
に対応するコードブックの数も少なくなるため、入力信
号の性質に応じた適応的な量子化が行い難くなる。

本実施例装置においては、このように帯域分割数Ｎが小
さい（少ない）時には、分類数ｎ（コードブックの数ｎ
）をＮｕｎとして、分割数Ｎよりも多いｎ個のコードブ
ック２０．〜２０．を用いてベクトル量子化を行う。す
なわち、帯域分割数にとられれず、この帯域分割数Ｎよ
りも多くの種類のコードブック２０．〜２０１をダイナ
ミックコードブックとして使用し、信号の統計的性質に
即したコードブックを選択して該選択されたコードブッ
クをベクトル量子化の際に使用することで、より適応的
な量子化が可能となり、装置の性能向上を図ることがで
きるようになる。例えば、４バンドに分割する帯域分割
符号化で、各バンドの正規化（ゲインノーマライズ）さ
れた信号を、８通り程度にクラス分け（分類）シ、その
クラスにしたがってベクトル量子化のコードブックをア
ダプティブに切り替えることで、より適応的な信号の処
理が行える。

ここで、上記コードブック２０１〜２０Ｉｌは、第２図
に示すような構成を用いることで設計することができる
。

この第２図において、メモリ５０には、上記人力信号と
同様の統計的性質を有するトレーニングデータ（トレー
ニングセット）が蓄えられており、このデータが、第１
図と同様のバンドパスフィルタ（ＢＰＦ）５１．〜５１
Ｎを介することでＮチャンネルに帯域分割される。これ
らＮチャンネルに分割されたデータは、これも第１図の
装置と同様の量子化器５２１〜５２Ｎと、ゲイン算出器
及び除算器等で構成される正規化回路５３１〜５３゜と
を介して、サブサンプリングと正規化（ゲインノーマラ
イズ）が行われた後に、分類回路５４１〜５４Ｎに送ら
れる。この分類回路５４１〜５４゜は、第１図の種類判
別回路１４１〜１４．と同様の基準で上記トレーニング
データを分類する。すなわち、上記メモリ５０からの各
チャンネルデータのｌブロック（ｍワード〉単位のデー
タの統計的性質を判別し、その統計的性質によって複数
の種類（ｎ種類）に分類している。

このようにしてｎ種類に分類された各チャンネルのトレ
ーニングデータは、同し性質を有するデータ毎に集めら
れて、新たなｎ種類のトレーニングセット１〜トレーニ
ングセツトｎとされてメモリ６０１〜６０Ｉｌに蓄えら
れ、このｎ種類のトレニングセットを使用してｎ個のコ
ードブックが設計される。なお、各々のコードブックは
、ダイナミックビット割り当てに対応可能なように、例
えばいわゆるマルチステージ等で設計しておくことも可
能である。

〔発明の効果〕

本発明の信号処理装置においては、例えば、帯域分割数
が大きい場合であっても量子化効率を劣化させずにコー
ドブックの数を少なくすることができ、コードブックの
為のメモリを小さくすることができるので、装置の構成
の小型化が可能となる。また、帯域分割数が小さい場合
であっても、コードブックの数を増やしてベクトルの性
質に応じたコードブックを選択することで、より入力信
号の性質に応した゛適応的なベクトル量子化を行うこと
ができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の信号処理装置の概略構成を
示すブロック回路図、第２図は実施例装置に用いるコー
ドブック設計のための構成を示すブロック回路図、第３
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。 １０、〜１０□５１．〜５１．・・・・バンドパスフィ
ルタ１１、〜１１．，５２１〜５２、・・・・量子化器
１２、−１２８・・・・・・・・・・・・・・ゲイン算
出器１５１〜１５Ｎ・・・・・・・・・・・・・・除算
器５３、〜５３．・・・・・・・・・・・・・・正規化
回路１４＋〜１４Ｎ・・・・・・・・・・・・・・種類
判別回路１５１〜１５．・・・・・・・・・・・・・・
ベクトル量子化器５４１〜５４Ｎ・・・・・・・・・・
・・・・分類回路２０、〜２０１１・・・・・・・・・
・・・・・コードブック５０．６０１〜６０．・・・・
・・・・・メモリ９ コードブ・ソク設計の耘めの構成 第２図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 入力信号を複数の周波数帯域に分割する複数の帯域分割
   手段と、 上記帯域分割手段からの各帯域の複数ワードのデータを
   ベクトルとして扱い、これらのベクトルの性質に基づい
   て各ベクトルを複数の種類に分類して各種類に応じたコ
   ードブックを選択する種類判別手段と、 上記各ベクトルをそれぞれ選択されたコードブックを用
   いてベクトル量子化するベクトル量子化手段とを有する
   ことを特徴とする信号処理装置。