JPH04334206A - Method of generating code book for vector quantization - Google Patents

Method of generating code book for vector quantization

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Publication number
JPH04334206A
JPH04334206A JP3105996A JP10599691A JPH04334206A JP H04334206 A JPH04334206 A JP H04334206A JP 3105996 A JP3105996 A JP 3105996A JP 10599691 A JP10599691 A JP 10599691A JP H04334206 A JPH04334206 A JP H04334206A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
codebook
vector
code
quantization distortion
code book
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP3105996A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Norio Nomura
野 村  規 雄
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Holdings Corp
Original Assignee
Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Matsushita Electric Industrial Co Ltd filed Critical Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Priority to JP3105996A priority Critical patent/JPH04334206A/en
Publication of JPH04334206A publication Critical patent/JPH04334206A/en
Pending legal-status Critical Current

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Abstract

PURPOSE:To reduce the influence of an initial value so as to generate a code whose quantization distortion is small in a method of generating a code book for vector quantization such as sound encoding and the like. CONSTITUTION:A code book initial value given at a step 1 is updated using conventional code book generating algorithm at steps 2 and 3. The code book is analyzed and an ineffective code vector and a code book whose quantization amount is large are decided at a step 4. The ineffective vector is eliminated and the code vector whose quantization distortion is large is divided into two at a step 5. The same processing as that at the step 2 is executed at a step 6 and the reduction of quantization distortion is decided at a step 7. The code book is updated at a step 8 in the case of reduction and a processing operation is finished in other cases.

Description

【発明の詳細な説明】[Detailed description of the invention]

【0001】0001

【産業上の利用分野】本発明は、音声符号化、画像符号
化等に使用するベクトル量子化用コードブック作成方法
に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for creating a codebook for vector quantization used in audio coding, image coding, etc.

【0002】0002

【従来の技術】図4は従来のコードブック作成方法(L
BGアルゴリズム)のフローチャートを示している。図
4において、まずステップ11でコードブックの初期値
を与える。次いでステップ12でトレーニングベクトル
をコードベクトルの距離を用いて分類し、ステップ13
でそれぞれのコードベクトルに分類されたトレーニング
ベクトルのセントロイドを計算して新しいコードベクト
ルを求め、ステップ14でトレーニングベクトルを用い
て量子化歪を計算する。そしてステップ15で量子化歪
の比較を行ない、量子化歪が減少していれば、ステップ
16でコードブックを更新し、その他の場合はコードブ
ック作成手順を終了する。
[Prior Art] Figure 4 shows a conventional codebook creation method (L
BG algorithm) is shown. In FIG. 4, first, in step 11, initial values of the codebook are given. Then, in step 12, the training vector is classified using the distance of the code vector, and in step 13
In step 14, the centroid of the training vector classified into each code vector is calculated to obtain a new code vector, and in step 14, the quantization distortion is calculated using the training vector. Then, in step 15, the quantization distortion is compared, and if the quantization distortion has decreased, the codebook is updated in step 16, and in other cases, the codebook creation procedure is ended.

【0003】次に上記従来例の動作についてさらに詳し
く説明する。データが2次元として、ステップ11にお
いて、図5(a)のようにコードベクトル(y0 ,・
・・,y3 )が初期値として与えられ、続いてトレー
ニングベクトル(x0 ,・・・,x7 )が同様に図
5(a)のように与えられたとする。ステップ12にお
いて、トレーニングベクトルx0 ,・・・,x7 は
、最も距離の小さいコードベクトルy0 ,y1 ,y
2 に分類される。 すなわちx0 ,x1 はy0 に、x2 ,x3 は
y1 に、x4 ,x5 ,x6 ,x7 はy2 に
分類される。ここでは、コードベクトルy3 に分類さ
れるトレーニングベクトルはなく、y3 は取り残され
た形になる。次にステップ13において、それぞれに分
類されたトレーニングベクトルのセントロイドを計算し
、図5(b)のようなコードベクトルy0 ,y1 ,
y2 ,y3 を得る。
Next, the operation of the above conventional example will be explained in more detail. Assuming that the data is two-dimensional, in step 11, the code vector (y0, ·
. . , y3 ) are given as initial values, and then the training vectors (x0 , . . . , x7 ) are similarly given as shown in FIG. 5(a). In step 12, the training vectors x0,...,x7 are the code vectors y0, y1, y with the smallest distance.
Classified as 2. That is, x0, x1 are classified into y0, x2, x3 are classified into y1, and x4, x5, x6, x7 are classified into y2. Here, there is no training vector classified as code vector y3, and y3 is left out. Next, in step 13, the centroid of each classified training vector is calculated, and the code vectors y0, y1,
Obtain y2 and y3.

【0004】次に、ステップ14において量子化歪Dを
求める。
Next, in step 14, quantization distortion D is determined.

【0005】[0005]

【数1】[Math 1]

【0006】次いで、ステップ15において、量子化歪
の比較を行ない、新しく計算したコードブックの量子化
歪が減少した場合は、ステップ16においてコードブッ
クを更新し、量子化歪の減少のない場合は処理動作を終
了する。
Next, in step 15, the quantization distortions are compared, and if the quantization distortion of the newly calculated codebook has decreased, the codebook is updated in step 16, and if the quantization distortion has not decreased, the codebook is updated. Finish the processing operation.

【0007】このように、上記従来のコードブック作成
方法でも、トレーニングベクトルのセントロイドを計算
することにより量子化歪の小さいコードブックを作成す
ることができる。
[0007] As described above, even with the conventional codebook creation method described above, a codebook with small quantization distortion can be created by calculating the centroid of the training vector.

【0008】[0008]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来のコードブック作成方法では、初期値として与えるコ
ードブックの影響が最後まで残り、例えば、コードベク
トルy3 のようにコードベクトルの分布にかたよりが
生じ、量子化する際にコードベクトルを効率よく用いる
ことができず、量子化歪を最小化することが難しいとい
う問題があった。
[Problems to be Solved by the Invention] However, in the conventional codebook creation method described above, the influence of the codebook given as an initial value remains until the end, resulting in a bias in the distribution of codevectors, such as codevector y3. However, there was a problem in that code vectors could not be used efficiently during quantization, making it difficult to minimize quantization distortion.

【0009】本発明は、このような従来の問題を解決す
るものであり、コードブック初期値の影響を少なくして
量子化歪の小さいコードブックを作成することのできる
優れたコードブック作成方法を提供することを目的とす
る。
The present invention is intended to solve these conventional problems, and provides an excellent codebook creation method that can reduce the influence of the codebook initial value and create a codebook with small quantization distortion. The purpose is to provide.

【0010】0010

【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するために、従来のコードブック作成アルゴリズムに
、コードブック分布、削除、分割機能を加え、量子化歪
低減効果の小さいコードベクトルおよび量子化歪の大き
いコードベクトルを判定して削除、分割することにより
、量子化歪を小さくするようにしたものである。
[Means for Solving the Problems] In order to achieve the above object, the present invention adds codebook distribution, deletion, and division functions to the conventional codebook creation algorithm to create code vectors and code vectors with a small quantization distortion reduction effect. The quantization distortion is reduced by determining, deleting, and dividing code vectors with large quantization distortion.

【0011】[0011]

【作用】したがって、本発明によれば、量子化歪低減効
果の小さいコードベクトルを削除するとともに量子化歪
の大きいコードベクトルを分割して量子化歪を小さくす
ることにより、各コードベクトルに対する量子化歪を平
均化することができ、コードブックの初期値の影響を少
なくして量子化歪の小さいコードブックを作成すること
ができる。
[Operation] Therefore, according to the present invention, code vectors with a small quantization distortion reduction effect are deleted and code vectors with a large quantization distortion are divided to reduce the quantization distortion, thereby quantizing each code vector. Distortion can be averaged, the influence of the initial value of the codebook can be reduced, and a codebook with small quantization distortion can be created.

【0012】0012

【実施例】図1は本発明の一実施例におけるコードブッ
ク作成方法の処理手順を示すフローチャートである。図
1において、まずステップ1ではコードブックの初期値
を与える。次にステップ2で従来のLBG法等のコード
ブック作成アルゴリズムにより新しいコードブックを求
め、ステップ3によりコードブックを更新する。ステッ
プ4では、更新されたコードブックを分析し、ステップ
5によりコードベクトルの削除、分割を行なう。ステッ
プ6では、ステップ2と同様の方法を用いて新しいコー
ドブックを求め、ステップ7で量子化歪を比較し、量子
化歪が減少した場合はステップ8でコードブックの更新
を行ない、その他の場合は処理動作を終了する。
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS FIG. 1 is a flowchart showing the processing procedure of a codebook creation method according to an embodiment of the present invention. In FIG. 1, first, in step 1, initial values of the codebook are provided. Next, in step 2, a new codebook is obtained using a conventional codebook creation algorithm such as the LBG method, and in step 3, the codebook is updated. In step 4, the updated codebook is analyzed, and in step 5, code vectors are deleted and divided. In step 6, a new codebook is obtained using the same method as in step 2, and in step 7, the quantization distortion is compared. If the quantization distortion decreases, the codebook is updated in step 8, and in other cases. ends the processing operation.

【0013】次に上記の実施例の動作の詳細について説
明する。図2(a)は従来例と同様に2次元のベクトル
例を示し、x0 〜x7 はトレーニングベクトルであ
り、y0 〜y3 は初期値として与えられたコードベ
クトルである。まずステップ1、2、3により、従来例
と同様にy0 はx0 ,x1 の、y1 はx2 ,
x3 の、y2 はx4 ,x5 ,x6 ,x7 の
それぞれのセントロイドに更新され、図2(b)のよう
に分布する。ここでは、コードベクトルy3 に分類さ
れるトレーニングベクトルは存在しないため、コードベ
クトルy3 は更新されない。
Next, details of the operation of the above embodiment will be explained. FIG. 2A shows an example of two-dimensional vectors as in the conventional example, where x0 to x7 are training vectors, and y0 to y3 are code vectors given as initial values. First, by steps 1, 2, and 3, y0 is x0, x1, y1 is x2,
The centroids of x3 and y2 are updated to the centroids of x4, x5, x6, and x7, and are distributed as shown in FIG. 2(b). Here, since there is no training vector classified as code vector y3, code vector y3 is not updated.

【0014】次にステップ4により、N個(図2ではN
=4)のコードベクトルy0 ,・・・,y3 に対し
、n個(図2ではn=8)のトレーニングベクトルx0
 ,・・・,x7 を使い、それぞれのコードベクトル
に対する量子化歪の和Dm(m=0,・・・,N−1)
と、コードベクトルの重要度Vmを定義し、それぞれの
コードベクトルについてDm,Vmを計算する。
Next, in step 4, N (in FIG. 2, N
=4) code vectors y0,...,y3, n training vectors x0 (n=8 in Figure 2)
,...,x7, and the sum of quantization distortions Dm (m=0,...,N-1) for each code vector.
and the importance level Vm of the code vector is defined, and Dm and Vm are calculated for each code vector.

【0015】[0015]

【数2】[Math 2]

【0016】[0016]

【数3】[Math 3]

【0017】次にステップ5において、最小のVmを示
す3番目のコードベクトルy3 を削除し、最大のDm
を示す2番目のコードベクトルy2をy2 の近傍にお
いて2分割して新たなy2 ,y3 とする。この結果
、図3(a)のようなコードベクトルができる。
Next, in step 5, the third code vector y3 indicating the minimum Vm is deleted and the maximum Dm
The second code vector y2 indicating y2 is divided into two in the vicinity of y2 to create new y2 and y3. As a result, a code vector as shown in FIG. 3(a) is created.

【0018】そしてステップ6において、従来のコード
ブック作成アルゴリズムを用いてコードブックを更新し
、ステップ7により量子化歪Dの比較が行なわれる。
In step 6, the codebook is updated using a conventional codebook creation algorithm, and in step 7, the quantization distortion D is compared.

【0019】[0019]

【数4】[Math 4]

【0020】もし、量子化歪が減少した場合は、ステッ
プ8においてコードブックを更新し、ステップ4の手順
へ戻る。量子化歪が減少しない場合は、処理動作を終了
する。この結果、図3(b)のように、新たに分割され
たコードベクトルy2 ,y3 が、トレーニングベク
トルx4 ,x5 およびx6 ,x7 のセントロイ
ドに更新されたコードブックが作成される。
If the quantization distortion has decreased, the codebook is updated in step 8, and the process returns to step 4. If the quantization distortion does not decrease, the processing operation ends. As a result, as shown in FIG. 3(b), a codebook is created in which the newly divided code vectors y2, y3 are updated to the centroids of the training vectors x4, x5 and x6, x7.

【0021】このように、上記実施例によれば、従来の
コードブック作成アルゴリズムでは分類の際に取り残さ
れていた量子化歪低減の重要度の小さいコードベクトル
y3 を削除するとともに、量子化歪の大きいコードベ
クトルy2 を2分割して新たなコードベクトルy2 
,y3 としたので、それぞれのコードベクトルの量子
化歪に対する分担を平均化することができ、初期値の影
響の少なくして量子化歪の小さいコードブックを作成す
ることができる。
As described above, according to the above embodiment, the code vector y3, which is of low importance in reducing quantization distortion, which was left behind during classification in the conventional codebook creation algorithm, is deleted, and the quantization distortion is reduced. Divide the large code vector y2 into two to create a new code vector y2
, y3, it is possible to average the contribution of each code vector to the quantization distortion, and it is possible to reduce the influence of the initial value and create a codebook with small quantization distortion.

【0022】[0022]

【発明の効果】本発明は、上記実施例から明らかなよう
に、量子化歪低減効果の小さいコードベクトルを削除し
、量子化歪の大きいコードベクトルを分割してコードベ
クトルの量子化歪の分担を平均化するので、初期値の影
響を少なくして量子化歪の小さいコードブックを作成す
ることができる。
Effects of the Invention As is clear from the above embodiments, the present invention eliminates code vectors that have a small quantization distortion reduction effect, divides code vectors that have a large quantization distortion, and shares the quantization distortion of the code vectors. Since the values are averaged, it is possible to reduce the influence of the initial value and create a codebook with small quantization distortion.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

【図1】本発明の一実施例におけるコードブック作成方
法の処理手順を示すフローチャート
FIG. 1 is a flowchart showing the processing procedure of a codebook creation method in an embodiment of the present invention.

【図2】(a)は同実施例におけるコードブックの初期
値を示す模式図 (b)は同実施例におけるトレーニングベクトルのセン
トロイドを計算して求められたコードブックの模式図
[Figure 2] (a) is a schematic diagram showing the initial values of the codebook in the same example. (b) is a schematic diagram of the codebook obtained by calculating the centroid of the training vector in the same example.


図3】(a)は同実施例における不要なコードベクトル
を削除して、量子化歪の大きいコードベクトルを2分割
したコードブックの模式図 (b)は同実施例における新たにトレーニングベクトル
のセントロイドを計算して求められたコードブックの模
式図
[
Figure 3 (a) is a schematic diagram of a codebook obtained by deleting unnecessary code vectors in the same example and dividing the code vector with large quantization distortion into two. Schematic diagram of the codebook obtained by calculating Lloyd's

【図4】従来例におけるコードブック作成方法の処理手
順を示すフローチャート
[Fig. 4] Flowchart showing the processing procedure of the codebook creation method in the conventional example.

【図5】(a)は同実施例におけるコードブックの初期
値を示す模式図 (b)は同実施例におけるトレーニングベクトルのセン
トロイドを計算して求められたコードブックの模式図
[Figure 5] (a) is a schematic diagram showing the initial values of the codebook in the same example. (b) is a schematic diagram of the codebook obtained by calculating the centroid of the training vector in the same example.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1  コードブック初期化ステップ 2  コードブック作成アルゴリズムのためのステップ
3  コードブック更新ステップ 4  コードブック分析ステップ 5  コードベクトル削除、分割ステップ6  コード
ブック作成アルゴリズムのためのステップ7  量子化
歪減少判定ステップ 8  コードブック更新ステップ
1 Codebook initialization step 2 Step for codebook creation algorithm 3 Codebook update step 4 Codebook analysis step 5 Code vector deletion and division step 6 Step for codebook creation algorithm 7 Quantization distortion reduction determination step 8 Code Book update step

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】  コードブックのコードベクトルの初期
値からトレーニングベクトルを用いてセントロイドを計
算することによりコードベクトルを更新し、次いでコー
ドベクトルとトレーニングベクトルとの距離を分析して
量子化歪低減効果の小さいコードベクトルを削除すると
ともに量子化歪の大きいコードベクトルを分割してコー
ドブックを更新するようにしたベクトル量子化用コード
ブック作成方法。
Claim 1: The code vector is updated by calculating the centroid using the training vector from the initial value of the code vector in the codebook, and then the distance between the code vector and the training vector is analyzed to determine the quantization distortion reduction effect. A method for creating a codebook for vector quantization, in which codevectors with small quantization distortion are deleted and codevectors with large quantization distortion are divided and the codebook is updated.
JP3105996A 1991-05-10 1991-05-10 Method of generating code book for vector quantization Pending JPH04334206A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP3105996A JPH04334206A (en) 1991-05-10 1991-05-10 Method of generating code book for vector quantization

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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1993025007A1 (en) * 1992-05-29 1993-12-09 Studio Gen Inc. Method for compressing sound information and apparatus for reproducing sound information

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6413199A (en) * 1987-04-06 1989-01-18 Boisukurafuto Inc Inprovement in method for compression of speed digitally coded speech or audio signal
JPH01152498A (en) * 1987-12-09 1989-06-14 Ricoh Co Ltd Reference pattern preparation system

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6413199A (en) * 1987-04-06 1989-01-18 Boisukurafuto Inc Inprovement in method for compression of speed digitally coded speech or audio signal
JPH01152498A (en) * 1987-12-09 1989-06-14 Ricoh Co Ltd Reference pattern preparation system

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1993025007A1 (en) * 1992-05-29 1993-12-09 Studio Gen Inc. Method for compressing sound information and apparatus for reproducing sound information

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