JPH04170113A - ベクトル量子化法 - Google Patents
ベクトル量子化法Info
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- JPH04170113A JPH04170113A JP2283797A JP28379790A JPH04170113A JP H04170113 A JPH04170113 A JP H04170113A JP 2283797 A JP2283797 A JP 2283797A JP 28379790 A JP28379790 A JP 28379790A JP H04170113 A JPH04170113 A JP H04170113A
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- 239000013598 vector Substances 0.000 title claims abstract description 58
- 238000013139 quantization Methods 0.000 title claims description 26
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 17
- 108010076504 Protein Sorting Signals Proteins 0.000 claims description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 5
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 abstract description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 10
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 5
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 3
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
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- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
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- Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)
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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。
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」
この発明は、信号系列を少ない情報量で伝送したり、記
録するために用いられ、信号系列を複数サンプルからな
るベクトル単位で量子化するベクトル量子化法に関する
ものである。
録するために用いられ、信号系列を複数サンプルからな
るベクトル単位で量子化するベクトル量子化法に関する
ものである。
「従来の技術」
ベクトル量子化は、音声波形、画像信号、分析したパラ
メータなどの信号系列を複数サンプルからなるベクトル
単位で入力し、予め作成しておいた符号帳中の再生ベク
トルの中から入力ベクトルに対する歪が最小となるベク
トルを選択して、その番号を伝送符号又は記憶符号とす
る量子化法である。符号帳中の再生ベクトルを人力の統
計的性質を反映させるように作成しておけば、サンプル
毎のスカラ量子化より大幅に量子化歪を軽減できる。
メータなどの信号系列を複数サンプルからなるベクトル
単位で入力し、予め作成しておいた符号帳中の再生ベク
トルの中から入力ベクトルに対する歪が最小となるベク
トルを選択して、その番号を伝送符号又は記憶符号とす
る量子化法である。符号帳中の再生ベクトルを人力の統
計的性質を反映させるように作成しておけば、サンプル
毎のスカラ量子化より大幅に量子化歪を軽減できる。
しかしながら、このベクトル量子化には実用上の２つの
問題点がある。その一つは歪計算のための演算量や符号
帳のメモリ量がビット数のべき乗のオーダで増大するこ
とである。２つめの問題は例えば伝送路で符号誤りが生
じたときの歪が大きくなってしまうことである。
問題点がある。その一つは歪計算のための演算量や符号
帳のメモリ量がビット数のべき乗のオーダで増大するこ
とである。２つめの問題は例えば伝送路で符号誤りが生
じたときの歪が大きくなってしまうことである。
ベクトル量子化の歪削減効果をできるだけ維持しつつ、
演算量やメモリ量を削減する現実的な方法として、ベク
トル量子化とスカラ量子化、またはベクトル量子化を多
段に縦続に接続する方法が知られている。
演算量やメモリ量を削減する現実的な方法として、ベク
トル量子化とスカラ量子化、またはベクトル量子化を多
段に縦続に接続する方法が知られている。
一方、伝送路符号誤りの影響を軽減させる方法として再
生ベクトルと伝送路符号の対応付けを改善する手法や伝
送路誤りを考慮した歪尺度で符号帳を作成しておく手法
などがある。
生ベクトルと伝送路符号の対応付けを改善する手法や伝
送路誤りを考慮した歪尺度で符号帳を作成しておく手法
などがある。
「発明が解決しようとする課題」
しかしながら多段ベクトル量子化法では演算量やメモリ
量を削減できるが、伝送路における符号誤りに弱く、符
号誤りの影響を受は難いようにするためには冗長ビット
を付加した誤り訂正符号とする必要があり、情報量が増
加する。符号誤りを考慮した歪尺度で符号帳を作成する
方法は符号誤りの影響を軽減できるが、演算量が多く、
かつメモリ量も多い欠点がある。つまり従来は演算量の
削減と伝送路符号誤りの影響の軽減との両方を満たすよ
うなベクトル量子化法は知られていなかった。
量を削減できるが、伝送路における符号誤りに弱く、符
号誤りの影響を受は難いようにするためには冗長ビット
を付加した誤り訂正符号とする必要があり、情報量が増
加する。符号誤りを考慮した歪尺度で符号帳を作成する
方法は符号誤りの影響を軽減できるが、演算量が多く、
かつメモリ量も多い欠点がある。つまり従来は演算量の
削減と伝送路符号誤りの影響の軽減との両方を満たすよ
うなベクトル量子化法は知られていなかった。
この発明の目的は現実的な演算量の範囲内で、歪が小さ
く、符号誤りの影響の少ないベクトル量子化法を提供す
ることにある。
く、符号誤りの影響の少ないベクトル量子化法を提供す
ることにある。
「課題を解決するためはの手段Ｊ
この発明においては多段のべりｌ・ル量子化において、
各段の量子化器の符号帳を、符号誤りを考慮した歪尺度
で作成する。この場合前段の量子化器の符号帳を後段の
量子化器の符号帳に対し、作成時に考慮する符号誤り率
を高くすることが好ましい。
各段の量子化器の符号帳を、符号誤りを考慮した歪尺度
で作成する。この場合前段の量子化器の符号帳を後段の
量子化器の符号帳に対し、作成時に考慮する符号誤り率
を高くすることが好ましい。
「実施例Ｊ
第１図はこの発明の第１の実施例を示す２段のベクトル
量子化器である。第１量子化器１１では入力ベクトルＸ
に対する第１符号帳１２中のベクトルｙ （ｉ） 口
＝１・・・Ｎ）の歪を計算し、最も歪が小さくなるよう
なベクトルの番号ｊを出力する。第２量子化器１３では
第１量子化器１１での誤差ベクトルｘ−ｙ（ｊ）を入力
とし、この入力に対する第２符号帳１４中のベクトルｚ
（＋）（ｉ＝１・・・Ｍ）の歪を計算し、最も歪が小さ
くなるベクトルの番号ｋを出力する。
量子化器である。第１量子化器１１では入力ベクトルＸ
に対する第１符号帳１２中のベクトルｙ （ｉ） 口
＝１・・・Ｎ）の歪を計算し、最も歪が小さくなるよう
なベクトルの番号ｊを出力する。第２量子化器１３では
第１量子化器１１での誤差ベクトルｘ−ｙ（ｊ）を入力
とし、この入力に対する第２符号帳１４中のベクトルｚ
（＋）（ｉ＝１・・・Ｍ）の歪を計算し、最も歪が小さ
くなるベクトルの番号ｋを出力する。
第１、第２量子化器１１．１３の出力符号ｊ、ｋは多重
化回路１５で多重化され、伝送又は記憶される。
化回路１５で多重化され、伝送又は記憶される。
復号器１６では伝送され又は読み出した符号ｊとｋと対
応するベクトルｙ （ｊ）、Ｚ （ｋ）を２つの符号帳
から求め、これらベクトルの和ｙ （ｊ）＋ｚ （ｋ）
を出力とする。
応するベクトルｙ （ｊ）、Ｚ （ｋ）を２つの符号帳
から求め、これらベクトルの和ｙ （ｊ）＋ｚ （ｋ）
を出力とする。
符号器と復号器とで共通に用いる符号帳中のベクトルは
予め学習ベクトルを用いて、通常の方法（例えばＬＢＧ
アルゴリズム、−齢化Ｌ４ｏｙｄアルゴリズム）で求め
ておく。すなわち、各学習ベクトルに対して歪が最小と
なる再生ベクトルを求めて、各学習ベクトルを何れかの
再生ベクトルに所属させるステップと、その各再生ベク
トルごとにこれに所属する学習ベクトルから両生ベクト
ルを更新するステップとを交互に収束するまで繰り返す
。この発明では再生ベクトルに所属させるステップでも
、再生ベクトルを更新するステップでも、一定の符号誤
り率のもとでの歪の期待値を最小化すべき尺度として用
いる。具体的には、ある人力ベクトルＸと再生ベクトル
ｃ （＋）の歪の期待値Ｄ （＋）は第１量子化器用で
は、 Ｄ（ｉ）＝Σ（ｘ−ｃ（ｍ））２ｑ（ｍ ｌ ｉ）
−（１）ｍ＝１ である。ただしｑ（ｍｌｉ）はｉの符号が伝送路でｍの
符号に誤る確率である。
予め学習ベクトルを用いて、通常の方法（例えばＬＢＧ
アルゴリズム、−齢化Ｌ４ｏｙｄアルゴリズム）で求め
ておく。すなわち、各学習ベクトルに対して歪が最小と
なる再生ベクトルを求めて、各学習ベクトルを何れかの
再生ベクトルに所属させるステップと、その各再生ベク
トルごとにこれに所属する学習ベクトルから両生ベクト
ルを更新するステップとを交互に収束するまで繰り返す
。この発明では再生ベクトルに所属させるステップでも
、再生ベクトルを更新するステップでも、一定の符号誤
り率のもとでの歪の期待値を最小化すべき尺度として用
いる。具体的には、ある人力ベクトルＸと再生ベクトル
ｃ （＋）の歪の期待値Ｄ （＋）は第１量子化器用で
は、 Ｄ（ｉ）＝Σ（ｘ−ｃ（ｍ））２ｑ（ｍ ｌ ｉ）
−（１）ｍ＝１ である。ただしｑ（ｍｌｉ）はｉの符号が伝送路でｍの
符号に誤る確率である。
各段の量子化器において、（ｍＮ）は想定される誤り率
をそのまま歪尺度の（１）式に用いてもよいが、好まし
くは、第１量子化器１１の第１符号帳１２を作成すると
きは想定される誤り率ｑよりさらに大きな誤り率を用い
た歪尺度を用い、一方策２量子化器１３で用いる第２符
号帳１４は、第１符号帳１２の再生ベクトルと、これを
作る際に用いた学習系列とを与え、想定される誤り率で
の歪の期待値を最小化するようにして再生ベクトルを作
成する。
をそのまま歪尺度の（１）式に用いてもよいが、好まし
くは、第１量子化器１１の第１符号帳１２を作成すると
きは想定される誤り率ｑよりさらに大きな誤り率を用い
た歪尺度を用い、一方策２量子化器１３で用いる第２符
号帳１４は、第１符号帳１２の再生ベクトルと、これを
作る際に用いた学習系列とを与え、想定される誤り率で
の歪の期待値を最小化するようにして再生ベクトルを作
成する。
この理由は次のように説明できる。想定された誤り率よ
り大きい誤り率で符号帳を作成すると、実際に大きな誤
りが生じた時の性能の低下は、想定される誤り率で符号
帳を作成した場合の性能低下より小さくなるが、誤りが
無いときの性能が少し低下する。しかし誤りが無いとき
の第１量子化器１１での性能の低下は、第１量子化器１
１での誤差分が第２量子化器１３で量子化されるため、
ほとんど無視できるようになる。一方、第１量子化器１
１は大まかな分類に対応し、第２量子化器１３は細かい
分類に対応することから、第１景子化器１１に対して符
号誤りが生じるとその被害が大きく、第２Ｍ子化器はそ
れを救済することはできない。しかし、第１量子化器１
１をより符号誤りに強い構造に設計しておくことで、全
体の性能向上に寄与することになる。
り大きい誤り率で符号帳を作成すると、実際に大きな誤
りが生じた時の性能の低下は、想定される誤り率で符号
帳を作成した場合の性能低下より小さくなるが、誤りが
無いときの性能が少し低下する。しかし誤りが無いとき
の第１量子化器１１での性能の低下は、第１量子化器１
１での誤差分が第２量子化器１３で量子化されるため、
ほとんど無視できるようになる。一方、第１量子化器１
１は大まかな分類に対応し、第２量子化器１３は細かい
分類に対応することから、第１景子化器１１に対して符
号誤りが生じるとその被害が大きく、第２Ｍ子化器はそ
れを救済することはできない。しかし、第１量子化器１
１をより符号誤りに強い構造に設計しておくことで、全
体の性能向上に寄与することになる。
第２図はこの発明の第２の実施例を示し、第１の実施例
と同じく２段のベクトル量子化器である。
と同じく２段のベクトル量子化器である。
この例では第１量子化器１１での歪計算の結果、歪の小
さい順に複数の符号候補を残し、この例では２つの符号
Ｊ’ｌ、Ｊ２を残し、これらのそれぞれについて第２量
子化器Ｉ３でｘ ｙ（ｊ＋）、Ｘｙ（Ｌ）を入力として
それぞれ量子化して符号ｋｌ＋ ｋｚを得、候補選択
部１７で符号ｊ１、ｋｌとＪ２＋に２で最終的に歪が最
小となる符号の組合せを選択して出力する。このように
することでさらに歪を削減できる。
さい順に複数の符号候補を残し、この例では２つの符号
Ｊ’ｌ、Ｊ２を残し、これらのそれぞれについて第２量
子化器Ｉ３でｘ ｙ（ｊ＋）、Ｘｙ（Ｌ）を入力として
それぞれ量子化して符号ｋｌ＋ ｋｚを得、候補選択
部１７で符号ｊ１、ｋｌとＪ２＋に２で最終的に歪が最
小となる符号の組合せを選択して出力する。このように
することでさらに歪を削減できる。
第３図はこの発明の第３の実施例を示す。高能率音声符
号化で頻煩に使われるＬＳＰパラメータの量子化に応用
した例である。ＬＳＰパラメータは全極形フィルタで音
声のスペクトル包絡を表現するパラメータであるが、符
号化音声の品質を維持するためにスペクトル歪を小さく
する必要がある。このため例えば１０次のパラメータの
場合、合計で３０ビット程度の量子化、つまり２３０個
の再生ベクトルから１つを選択する量子化が望ましく、
現実的な演算量に抑えるために６ビツトの量子化器２１
〜２５を縦続接続して用い、第１量子化器２１で入力パ
ラメータが量子化され、その誤差が第２量子化器２２で
量子化され、以下誤差が順次量子化される。各量子化段
の符号帳２６〜３０をそれぞれ学習するが、第１の実施
例の場合と同様、まず第１段で用いる第１符号帳２６は
目標とする符号誤り率よりはるかに大きな符号誤り率で
の歪の期待値を最小とするように再生ベクトルを求め、
その後順次、前段までの符号帳を固定して符号帳を学習
していく。
号化で頻煩に使われるＬＳＰパラメータの量子化に応用
した例である。ＬＳＰパラメータは全極形フィルタで音
声のスペクトル包絡を表現するパラメータであるが、符
号化音声の品質を維持するためにスペクトル歪を小さく
する必要がある。このため例えば１０次のパラメータの
場合、合計で３０ビット程度の量子化、つまり２３０個
の再生ベクトルから１つを選択する量子化が望ましく、
現実的な演算量に抑えるために６ビツトの量子化器２１
〜２５を縦続接続して用い、第１量子化器２１で入力パ
ラメータが量子化され、その誤差が第２量子化器２２で
量子化され、以下誤差が順次量子化される。各量子化段
の符号帳２６〜３０をそれぞれ学習するが、第１の実施
例の場合と同様、まず第１段で用いる第１符号帳２６は
目標とする符号誤り率よりはるかに大きな符号誤り率で
の歪の期待値を最小とするように再生ベクトルを求め、
その後順次、前段までの符号帳を固定して符号帳を学習
していく。
上述したように各段の符号帳は同一の符号誤り率での歪
の期待値を最小とするようにして作成しでもよい。前段
側の符号帳に対する符号誤り率を大きくした方がよいが
後段になるに従って順次符号誤り率を小さくする場合に
限らず、例えば初段だけ又は最初の複数段は符号誤り率
を大きくし、その後段のすべてはこれより小さい同一の
符号誤り率でそれぞれ符号帳を作成してもよい。
の期待値を最小とするようにして作成しでもよい。前段
側の符号帳に対する符号誤り率を大きくした方がよいが
後段になるに従って順次符号誤り率を小さくする場合に
限らず、例えば初段だけ又は最初の複数段は符号誤り率
を大きくし、その後段のすべてはこれより小さい同一の
符号誤り率でそれぞれ符号帳を作成してもよい。
「発明の効果」
以上述べたようにこの発明によれば多段ベクトル量子化
し、しかもその各段の符号帳を、符号誤り率を考慮した
歪尺度で作成しているから、演算量及びメモリ量を小さ
くすることができ、かつ誤り訂正符号を使わずに符号誤
りによる劣化を小さく抑えることができる。また符号帳
の作成を各段ごとに異なる誤り率に対応させて行う場合
は性能の向上を更に図れる。
し、しかもその各段の符号帳を、符号誤り率を考慮した
歪尺度で作成しているから、演算量及びメモリ量を小さ
くすることができ、かつ誤り訂正符号を使わずに符号誤
りによる劣化を小さく抑えることができる。また符号帳
の作成を各段ごとに異なる誤り率に対応させて行う場合
は性能の向上を更に図れる。
第４図は５ビツト２段の量子化器のガウスマルコフ系列
に対する量子化歪をＳＮＲで比較したものである。Ａは
第１段、第２段ともに実際に評価した誤り率と同じ誤り
率ｑで符号帳を作成した場合、Ｂは第１段の量子化器の
符号帳を評価誤り率が０．５％とのときと１％のときは
ｑ＝５％として作成し、評価誤り率が５％のときはｑ−
１０％として符号帳を作成し、第２段の量子化器の符号
帳は各評価誤り率をｑとして作成した場合である。
に対する量子化歪をＳＮＲで比較したものである。Ａは
第１段、第２段ともに実際に評価した誤り率と同じ誤り
率ｑで符号帳を作成した場合、Ｂは第１段の量子化器の
符号帳を評価誤り率が０．５％とのときと１％のときは
ｑ＝５％として作成し、評価誤り率が５％のときはｑ−
１０％として符号帳を作成し、第２段の量子化器の符号
帳は各評価誤り率をｑとして作成した場合である。
いずれの評価誤り率の場合にも、前段の符号帳を評価誤
り率より大きくして作成した場合の方が性能が向上して
いることがわかる。
り率より大きくして作成した場合の方が性能が向上して
いることがわかる。
第３の実施例では３０ビツトの量子化でのスペクトル歪
は、従来の２５ビット多段量子化に５ビツトの畳み込み
符号によって誤り保護を行った場合のスペクトル歪より
、全ての誤り率の条件のもとで優れていることが確かめ
られた。
は、従来の２５ビット多段量子化に５ビツトの畳み込み
符号によって誤り保護を行った場合のスペクトル歪より
、全ての誤り率の条件のもとで優れていることが確かめ
られた。
第１図はこの発明を２段のベクトル量子化法に′ 適用
した第１の実施例を示すブロック図、第２図はこの発明
を２段のベクトル量子化法に適用した第２の実施例を示
すブロック図、第３図はこの発明を、ＬＳＰパラメータ
の量子化に用いる５段のヘクトル量子化に適用した第３
の実施例を示すブロック図、第４図は前段の符号帳の作
成に後段よりも大きな符号誤り率を考慮した歪尺度を用
いた場合の効果を示す図である。 特許出願人 日本電信電話株式会社
した第１の実施例を示すブロック図、第２図はこの発明
を２段のベクトル量子化法に適用した第２の実施例を示
すブロック図、第３図はこの発明を、ＬＳＰパラメータ
の量子化に用いる５段のヘクトル量子化に適用した第３
の実施例を示すブロック図、第４図は前段の符号帳の作
成に後段よりも大きな符号誤り率を考慮した歪尺度を用
いた場合の効果を示す図である。 特許出願人 日本電信電話株式会社
Claims (1)
- （１） 信号系列を複数のサンプルからなるベクトル単
位で量子化し、１つの量子化器の誤差を次段の量子化器
で量子化する多段ベクトル量子化方法において、 上記各量子化器の各符号帳を、それぞれ符号誤りを考慮
した歪尺度で作成したことを特徴とするベクトル量子化
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2283797A JP2549016B2 (ja) | 1990-10-22 | 1990-10-22 | ベクトル量子化法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2283797A JP2549016B2 (ja) | 1990-10-22 | 1990-10-22 | ベクトル量子化法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04170113A true JPH04170113A (ja) | 1992-06-17 |
| JP2549016B2 JP2549016B2 (ja) | 1996-10-30 |
Family
ID=17670268
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2283797A Expired - Fee Related JP2549016B2 (ja) | 1990-10-22 | 1990-10-22 | ベクトル量子化法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2549016B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008513823A (ja) * | 2004-09-17 | 2008-05-01 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 知覚的歪みを最小化する結合オーディオ符号化 |
-
1990
- 1990-10-22 JP JP2283797A patent/JP2549016B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008513823A (ja) * | 2004-09-17 | 2008-05-01 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 知覚的歪みを最小化する結合オーディオ符号化 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2549016B2 (ja) | 1996-10-30 |
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Legal Events
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