JPH06291674A - 適応変換ベクトル量子化符号化法 - Google Patents
適応変換ベクトル量子化符号化法Info
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- JPH06291674A JPH06291674A JP3134831A JP13483191A JPH06291674A JP H06291674 A JPH06291674 A JP H06291674A JP 3134831 A JP3134831 A JP 3134831A JP 13483191 A JP13483191 A JP 13483191A JP H06291674 A JPH06291674 A JP H06291674A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 オ−ディオ信号を低ビットレ−トで符号化す
る場合の歪の改善に関し、通常のベクトル量子化と、２
つのベクトルと一つの結合係数によるファジ−ベクトル
量子化を併用し、歪みの少ない方を選択する符号化法を
提供する。 【構成】 入力信号をブロックごとに切り出して分散を
求め、これにより入力信号を正規化し、直交変換回路に
より時間領域から周波数領域に変換したのち複数の帯域
に分け、各帯域の平均電力により各スペクトルの大きさ
を推定し、これにより各周波数を正規化し、適応的にビ
ット割り当てを行い、各帯域の、平均スペクトル符号化
レ−トとスペクトル数に基づいて、通常のベクトル量子
化器と、２つのベクトルと一つの線形結合係数で表され
るファジ−ベクトル量子化器で量子化をし、歪の小さい
方を適応的に選択する。
る場合の歪の改善に関し、通常のベクトル量子化と、２
つのベクトルと一つの結合係数によるファジ−ベクトル
量子化を併用し、歪みの少ない方を選択する符号化法を
提供する。 【構成】 入力信号をブロックごとに切り出して分散を
求め、これにより入力信号を正規化し、直交変換回路に
より時間領域から周波数領域に変換したのち複数の帯域
に分け、各帯域の平均電力により各スペクトルの大きさ
を推定し、これにより各周波数を正規化し、適応的にビ
ット割り当てを行い、各帯域の、平均スペクトル符号化
レ−トとスペクトル数に基づいて、通常のベクトル量子
化器と、２つのベクトルと一つの線形結合係数で表され
るファジ−ベクトル量子化器で量子化をし、歪の小さい
方を適応的に選択する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、発生頻度に偏りのある
標本化されたオ−ディオ信号の情報圧縮法に関するもの
である。
標本化されたオ−ディオ信号の情報圧縮法に関するもの
である。
【０００２】
【従来の技術】音声やオ−ディオ信号を高能率符号化し
て転送あるいは記録することは重要な意味があり、多く
の例が報告されている。その中で、ベクトル量子化や適
応変換符号化、あるいはこれらを組み合わせたものの例
として以下の様なものがある。伝送や蓄積用途向けの音
声の中帯域（４．８〜９．６ｋｂｐｓ）符号化方式とし
て、線形予測残差信号を周波数領域で適応的にベクトル
量子化するものと、スカラ−量子化するものとを組み合
わせた適応変換ベクトル符号化法（電子通信学会論文
誌’８４／１０Ｖｏｌ．Ｊ６７−ＡＮｏ．１０、守谷、
誉田）、音声の低ビットレ−ト（２．４〜１．７Ｋｂｐ
ｓ）符号化方式として、ファジ−ベクトル量子化を簡素
化し、２つのベクトルとそれらの線形結合係数を用いた
相補型ベクトル量子化方式（電子情報通信学会情報理論
研究会’９１／２ ＩＴ９０−１０３、浅川他）などが
ある。
て転送あるいは記録することは重要な意味があり、多く
の例が報告されている。その中で、ベクトル量子化や適
応変換符号化、あるいはこれらを組み合わせたものの例
として以下の様なものがある。伝送や蓄積用途向けの音
声の中帯域（４．８〜９．６ｋｂｐｓ）符号化方式とし
て、線形予測残差信号を周波数領域で適応的にベクトル
量子化するものと、スカラ−量子化するものとを組み合
わせた適応変換ベクトル符号化法（電子通信学会論文
誌’８４／１０Ｖｏｌ．Ｊ６７−ＡＮｏ．１０、守谷、
誉田）、音声の低ビットレ−ト（２．４〜１．７Ｋｂｐ
ｓ）符号化方式として、ファジ−ベクトル量子化を簡素
化し、２つのベクトルとそれらの線形結合係数を用いた
相補型ベクトル量子化方式（電子情報通信学会情報理論
研究会’９１／２ ＩＴ９０−１０３、浅川他）などが
ある。
【０００３】これらの方式は、いずれもベクトル量子化
を適用したもので、一番目のものは、線形予測残差信号
をＤＦＴ（離散フ−リエ変換）し、その出力スペクトル
を複数帯域に分割し、各帯域へビットを適応的に割り当
て、ベクトル量子化したものであり、二番目のものは、
音声信号をＰＳＥ分析し、これから得られるインパルス
応答波形をベクトル量子化し、入力ベクトルに最も近い
コ−ドベクトルと、予め選んでおいたこのコ−ドベクト
ルに近い複数個の候補ベクトルのうちの一つのベクトル
の線形結合から歪が最も小さくなるベクトルを１個選び
だすものである。
を適用したもので、一番目のものは、線形予測残差信号
をＤＦＴ（離散フ−リエ変換）し、その出力スペクトル
を複数帯域に分割し、各帯域へビットを適応的に割り当
て、ベクトル量子化したものであり、二番目のものは、
音声信号をＰＳＥ分析し、これから得られるインパルス
応答波形をベクトル量子化し、入力ベクトルに最も近い
コ−ドベクトルと、予め選んでおいたこのコ−ドベクト
ルに近い複数個の候補ベクトルのうちの一つのベクトル
の線形結合から歪が最も小さくなるベクトルを１個選び
だすものである。
【０００４】第一の方法は、予測残差スペクトルの分散
がほぼ平坦であると見なせることから、帯域を均等分割
し、各スペクトルの平均電力から、各帯域に割り当てら
れるビット数を適応的に計算し、各帯域に割り当てられ
たビット数ｂが予め決められたビット当たりの転送レ−
トと帯域内のスペクトル数のかけ算より割り出されたビ
ット数ｈ以下であればそのままベクトル量子化し、それ
以上であれば第一段階として、入力ベクトルに対して歪
の小さい順にｎ個のベクトルの候補を残し、第二段階と
して、各重心を中心に（ｂ−ｈ）ビットのスカラ−量子
化器を設け、歪が最小となる符号を決定する。しかし、
この方式では、予測残差を用いており、オ−ディオの様
に変化の激しい信号にこのまま適用することは難しい。
がほぼ平坦であると見なせることから、帯域を均等分割
し、各スペクトルの平均電力から、各帯域に割り当てら
れるビット数を適応的に計算し、各帯域に割り当てられ
たビット数ｂが予め決められたビット当たりの転送レ−
トと帯域内のスペクトル数のかけ算より割り出されたビ
ット数ｈ以下であればそのままベクトル量子化し、それ
以上であれば第一段階として、入力ベクトルに対して歪
の小さい順にｎ個のベクトルの候補を残し、第二段階と
して、各重心を中心に（ｂ−ｈ）ビットのスカラ−量子
化器を設け、歪が最小となる符号を決定する。しかし、
この方式では、予測残差を用いており、オ−ディオの様
に変化の激しい信号にこのまま適用することは難しい。
【０００５】第二の方法は、ファジ−ベクトル量子化で
あると、コ−ドベクトルの次元は小さくとも、結果的に
多くコ−ドベクトルを合成できるが、多くのコ−ドベク
トルと結合係数を転送する必要があるので、ファジ−ベ
クトル量子化の究極の形態である２つのベクトルとその
間を結ぶ線形結合係数のみで表している。（図８）を用
いて従来例を説明する。入力端子９０に印加された音声
信号は、ＰＳＥ分析器９１およびピッチ抽出器９２に入
力され、ピッチに関連してパワ−スペクトルのエンベロ
−プが求められる。このスペクトルエンベロ−プから変
換されるインパルス応答は振幅を最大値で正規化されて
ベクトルの次元だけのサンプルがとりだされ、ベクトル
化器９３でベクトル化され、相補型ベクトル量子化器９
４、コ−ドブック９５で２つのベクトルと一つの線形結
合係数としてベクトル量子化される。これらのデ−タは
時分割多重器９６により多重化されて転送される。再生
時にはこれらのデ−タは分配器９７によりそれぞれ分配
され、相補型ベクトル量子化器９８、コ−ドブック９９
で復号され、ＬＰＣ外挿器１００で符号化でのインパル
波形の打ち切りの影響が除去される様に線形予測により
外挿される。最後に波形の合成はＰＳＥ合成器１０１で
インパルス応答のピッチ周期間隔の重ねあわせにより合
成され、出力端子１０２より復号音声信号が得られる。
この方式は、基本的に音声信号を対象とし、ＰＳＥ分析
から得られるピッチのインパルス応答をベクトル量子化
しているが、スペクトル構造の異なるオ−ディオ信号へ
はそのまま適用できない。
あると、コ−ドベクトルの次元は小さくとも、結果的に
多くコ−ドベクトルを合成できるが、多くのコ−ドベク
トルと結合係数を転送する必要があるので、ファジ−ベ
クトル量子化の究極の形態である２つのベクトルとその
間を結ぶ線形結合係数のみで表している。（図８）を用
いて従来例を説明する。入力端子９０に印加された音声
信号は、ＰＳＥ分析器９１およびピッチ抽出器９２に入
力され、ピッチに関連してパワ−スペクトルのエンベロ
−プが求められる。このスペクトルエンベロ−プから変
換されるインパルス応答は振幅を最大値で正規化されて
ベクトルの次元だけのサンプルがとりだされ、ベクトル
化器９３でベクトル化され、相補型ベクトル量子化器９
４、コ−ドブック９５で２つのベクトルと一つの線形結
合係数としてベクトル量子化される。これらのデ−タは
時分割多重器９６により多重化されて転送される。再生
時にはこれらのデ−タは分配器９７によりそれぞれ分配
され、相補型ベクトル量子化器９８、コ−ドブック９９
で復号され、ＬＰＣ外挿器１００で符号化でのインパル
波形の打ち切りの影響が除去される様に線形予測により
外挿される。最後に波形の合成はＰＳＥ合成器１０１で
インパルス応答のピッチ周期間隔の重ねあわせにより合
成され、出力端子１０２より復号音声信号が得られる。
この方式は、基本的に音声信号を対象とし、ＰＳＥ分析
から得られるピッチのインパルス応答をベクトル量子化
しているが、スペクトル構造の異なるオ−ディオ信号へ
はそのまま適用できない。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】この様に、ベクトル量
子化はデ−タの統計的分布の偏りを利用する能率のよい
量子化法であり、コ−ドブックサイズを大きくすれば、
量子化歪を低減できるが、コ−ドブックの記憶容量や探
索処理量等に問題がでる。また、ファジ−ベクトル量子
化は同一のコ−ドブックを用いて量子化歪を通常のベク
トル量子化よりも小さくできるが、級関数等の情報量が
増大するため符号化への適用はこのままでは困難であ
る。従って、ファジ−ベクトルの究極の形態として２つ
のベクトルと一つの線形結合係数のみで表わすことも試
みられているが、帯域の広いオ−ディオ信号を低い転送
レ−トで符号化すると、スペクトルの平均符号化レ−ト
の低いところでは、ベクトルと線形結合係数に充分なビ
ット割り当てができず、かえって、歪を増大させてしま
うという問題がある。
子化はデ−タの統計的分布の偏りを利用する能率のよい
量子化法であり、コ−ドブックサイズを大きくすれば、
量子化歪を低減できるが、コ−ドブックの記憶容量や探
索処理量等に問題がでる。また、ファジ−ベクトル量子
化は同一のコ−ドブックを用いて量子化歪を通常のベク
トル量子化よりも小さくできるが、級関数等の情報量が
増大するため符号化への適用はこのままでは困難であ
る。従って、ファジ−ベクトルの究極の形態として２つ
のベクトルと一つの線形結合係数のみで表わすことも試
みられているが、帯域の広いオ−ディオ信号を低い転送
レ−トで符号化すると、スペクトルの平均符号化レ−ト
の低いところでは、ベクトルと線形結合係数に充分なビ
ット割り当てができず、かえって、歪を増大させてしま
うという問題がある。
【０００７】本発明は上記の欠点を解消し、ファジ−ベ
クトル量子化と従来のベクトル量子化を組み合わせるこ
とにより量子化効率を高め、歪の少ない符号化方式を提
供することを目的とする。
クトル量子化と従来のベクトル量子化を組み合わせるこ
とにより量子化効率を高め、歪の少ない符号化方式を提
供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
本発明は、入力信号波形のレベルを分散により正規化し
たのち時間領域から周波数領域に変換し、変換スペクト
ルを複数の帯域に分割し、各出力の平均電力を求め、こ
の平均電力により前記各変換スペクトルを正規化し、前
記平均電力を基に補間により各個別のスペクトルの大き
さを推定し、これにより各スペクトルの量子化幅と割り
当てる量子化ビット数を算出し、各帯域のスペクトル数
をベクトルの次元数とし、これに各帯域の平均スペクト
ル符号化レ−トを乗じた数をレベル数としてベクトル量
子化、および、２つのベクトルとそれらを結ぶ一つの線
形結合係数で表されるファジ−ベクトル量子化を行い、
両者の歪の小さい方を選択するものである。
本発明は、入力信号波形のレベルを分散により正規化し
たのち時間領域から周波数領域に変換し、変換スペクト
ルを複数の帯域に分割し、各出力の平均電力を求め、こ
の平均電力により前記各変換スペクトルを正規化し、前
記平均電力を基に補間により各個別のスペクトルの大き
さを推定し、これにより各スペクトルの量子化幅と割り
当てる量子化ビット数を算出し、各帯域のスペクトル数
をベクトルの次元数とし、これに各帯域の平均スペクト
ル符号化レ−トを乗じた数をレベル数としてベクトル量
子化、および、２つのベクトルとそれらを結ぶ一つの線
形結合係数で表されるファジ−ベクトル量子化を行い、
両者の歪の小さい方を選択するものである。
【０００９】また、上記のファジ−ベクトル量子化にお
いて、２つのベクトルに充分なビット数が割り当てられ
ないときのみ従来のベクトル量子化を適用するものであ
る。
いて、２つのベクトルに充分なビット数が割り当てられ
ないときのみ従来のベクトル量子化を適用するものであ
る。
【００１０】また、各帯域の平均スペクトル符号化レ−
トの大きい帯域ではベクトルの次元数が小さくなる様に
帯域を再分割するものである。
トの大きい帯域ではベクトルの次元数が小さくなる様に
帯域を再分割するものである。
【００１１】また、周波数の低い帯域ではベクトルの次
元数が小さくなる様に分割するものである。
元数が小さくなる様に分割するものである。
【００１２】
【作用】転送レ−トを低くするために、ベクトルをファ
ジ−ベクトル量子化の究極の形態である２つのベクトル
とその間を結ぶ線形結合係数のみで表し、帯域の広いオ
−ディオ信号を低い転送レ−トで符号化するときに、転
送レ−トの制限からくるスペクトルの平均符号化レ−ト
の低い帯域では、ベクトルと線形結合係数に充分なビッ
ト割り当てができず、かえって歪を増大させてしまうと
いう問題を、通常のベクトル量子化と２つのベクトルと
線形結合係数で表すファジ−ベクトル量子化を併用し、
歪の小さい方を選択することで、歪を小さくするもので
ある。
ジ−ベクトル量子化の究極の形態である２つのベクトル
とその間を結ぶ線形結合係数のみで表し、帯域の広いオ
−ディオ信号を低い転送レ−トで符号化するときに、転
送レ−トの制限からくるスペクトルの平均符号化レ−ト
の低い帯域では、ベクトルと線形結合係数に充分なビッ
ト割り当てができず、かえって歪を増大させてしまうと
いう問題を、通常のベクトル量子化と２つのベクトルと
線形結合係数で表すファジ−ベクトル量子化を併用し、
歪の小さい方を選択することで、歪を小さくするもので
ある。
【００１３】また、演算量を削減するために、上記ファ
ジ−ベクトル量子化で転送レ−トから逆算される各帯域
の平均スペクトル符号化レ−トとスペクトル数を乗じた
値に対して、２つのベクトルに充分なビット数が割り当
てられないときにのみ、通常のベクトル量子化を適用し
歪を小さくするものである。
ジ−ベクトル量子化で転送レ−トから逆算される各帯域
の平均スペクトル符号化レ−トとスペクトル数を乗じた
値に対して、２つのベクトルに充分なビット数が割り当
てられないときにのみ、通常のベクトル量子化を適用し
歪を小さくするものである。
【００１４】また、一旦、ブロックのスペクトル帯域を
均等に分割し、各帯域に割り当てられたビット数が予め
決められたビット数より大きい場合には、帯域をさらに
２等分し、帯域の平均電力と割り当てビット数を計算し
直すことにより、平均電力の大きい帯域ではベクトルの
次元数を抑えて各帯域のコ−ドブックサイズをそろえ、
かつ、コ−ドブックサイズの大きくなるのを避け、ま
た、平均電力の計算精度の向上を図り各スペクトルの符
号化精度の向上を図るものである。
均等に分割し、各帯域に割り当てられたビット数が予め
決められたビット数より大きい場合には、帯域をさらに
２等分し、帯域の平均電力と割り当てビット数を計算し
直すことにより、平均電力の大きい帯域ではベクトルの
次元数を抑えて各帯域のコ−ドブックサイズをそろえ、
かつ、コ−ドブックサイズの大きくなるのを避け、ま
た、平均電力の計算精度の向上を図り各スペクトルの符
号化精度の向上を図るものである。
【００１５】また、通常のオ−ディオ信号では、周波数
帯域の低いところが高いところに比べて平均電力が高い
ので、予め決められた低周波数領域を予め決めた分割数
で再分割することにより、符号化精度の向上を図るもの
である。
帯域の低いところが高いところに比べて平均電力が高い
ので、予め決められた低周波数領域を予め決めた分割数
で再分割することにより、符号化精度の向上を図るもの
である。
【００１６】
【実施例】以下、具体例について詳細に述べる。（図
１）は本発明の適応変換ベクトル量子化符号化法を適用
しうる第１の実施例に係る符号化器のブロック図であ
る。（図１）に従って符号化の手順を説明する。
１）は本発明の適応変換ベクトル量子化符号化法を適用
しうる第１の実施例に係る符号化器のブロック図であ
る。（図１）に従って符号化の手順を説明する。
【００１７】広帯域のオ−ディオ信号は入力端子１０に
印加され、一旦バッファ１１に蓄えられる。バッファ１
１内の信号から複数サンプルで構成されるブロックが切
り出され、分散計算器１２で（数１）に基づいて分散が
求められ、量子化器１３で量子化され多重化回路３０へ
入力される。
印加され、一旦バッファ１１に蓄えられる。バッファ１
１内の信号から複数サンプルで構成されるブロックが切
り出され、分散計算器１２で（数１）に基づいて分散が
求められ、量子化器１３で量子化され多重化回路３０へ
入力される。
【００１８】
【数１】
【００１９】切り出されたブロックの信号は、先ほど量
子化された分散の値が再生側と同じ操作の逆量子化器１
４で復号化され、それにより可変利得増幅器１５で正規
化される。正規化された信号は直交変換回路１６、例え
ばＤＣＴにより時間領域から（図５（ａ））に示される
様な周波数領域へ変換される。ここで、ｘ（ｋ）は変換
係数である。ＤＣＴ係数（スペクトル）は複数の帯域に
分けられ、その帯域内の平均電力が（数２）により、帯
域内平均電力計算器１７で計算され、（図５（ｂ））に
示される様になる。ここで、ｐ（ｌ）は各帯域の平均電
力である。
子化された分散の値が再生側と同じ操作の逆量子化器１
４で復号化され、それにより可変利得増幅器１５で正規
化される。正規化された信号は直交変換回路１６、例え
ばＤＣＴにより時間領域から（図５（ａ））に示される
様な周波数領域へ変換される。ここで、ｘ（ｋ）は変換
係数である。ＤＣＴ係数（スペクトル）は複数の帯域に
分けられ、その帯域内の平均電力が（数２）により、帯
域内平均電力計算器１７で計算され、（図５（ｂ））に
示される様になる。ここで、ｐ（ｌ）は各帯域の平均電
力である。
【００２０】
【数２】
【００２１】このようにして求められた平均電力は量子
化器１８で符号化され多重化回路３０に入力される。こ
の量子化された平均電力は逆量子化器１９で復号され、
補間器２０で線形補間される。それをもとに係数の大き
さσK（分散）が推定され、これにより正規化利得計算
器２１、ビット割当器２２でＤＣＴ係数に対して適応ビ
ット割り当てが行われる。
化器１８で符号化され多重化回路３０に入力される。こ
の量子化された平均電力は逆量子化器１９で復号され、
補間器２０で線形補間される。それをもとに係数の大き
さσK（分散）が推定され、これにより正規化利得計算
器２１、ビット割当器２２でＤＣＴ係数に対して適応ビ
ット割り当てが行われる。
【００２２】ここで各帯域への適応ビット割り当ては
（数３）に基づいて計算される。
（数３）に基づいて計算される。
【００２３】
【数３】
【００２４】この後、正規化された係数はベクトル量子
化器２６、ファジ−ベクトル量子化器２４に入力され
る。ファジ−ベクトル量子化器２４では、次の手順に従
って、２つのベクトルとそれらを結ぶ一つの線形結合係
数で、ある帯域のスペクトルに最も近いベクトルが表現
される。まず、ある帯域のスペクトルに最も近いコ−ド
ベクトルが選択され、次に、（数４）に基づいて、予め
選択されているこのコ−ドベクトルに近い複数個の候補
コ−ドベクトルグル−プから一つのベクトルが取り出さ
れる。
化器２６、ファジ−ベクトル量子化器２４に入力され
る。ファジ−ベクトル量子化器２４では、次の手順に従
って、２つのベクトルとそれらを結ぶ一つの線形結合係
数で、ある帯域のスペクトルに最も近いベクトルが表現
される。まず、ある帯域のスペクトルに最も近いコ−ド
ベクトルが選択され、次に、（数４）に基づいて、予め
選択されているこのコ−ドベクトルに近い複数個の候補
コ−ドベクトルグル−プから一つのベクトルが取り出さ
れる。
【００２５】
【数４】
【００２６】ここで、ｙ＾はファジ−ベクトル、ｖ1は
最も近いコ−ドベクトル、ｖ2は候補ベクトル、ｍは結
合係数である。ここで、ｖ1，ｖ2を線形結合する結合係
数ｍが変化させられ、歪計算器２５で歪が計算される。
歪が単一のベクトルｖ1よりも増大する場合はその候補
ベクトルは捨てられる。歪が小さくなる場合は、歪が記
憶され、第２の候補ベクトルについて、同様にして歪が
計算される。この様にして歪の最も小さくなる一つのコ
−ドベクトルｖ2が選択される。これらの候補コ−ドベ
クトルグル−プ内のベクトルは先の最も近いコ−ドベク
トルとの位置関係によっては必ずしも歪が小さくなると
は限らず、かえって増大することもある。この様子を
（図６）に示す。（図６）において、（ａ）は歪が減る
場合、（ｂ）は歪が増える場合を示している。
最も近いコ−ドベクトル、ｖ2は候補ベクトル、ｍは結
合係数である。ここで、ｖ1，ｖ2を線形結合する結合係
数ｍが変化させられ、歪計算器２５で歪が計算される。
歪が単一のベクトルｖ1よりも増大する場合はその候補
ベクトルは捨てられる。歪が小さくなる場合は、歪が記
憶され、第２の候補ベクトルについて、同様にして歪が
計算される。この様にして歪の最も小さくなる一つのコ
−ドベクトルｖ2が選択される。これらの候補コ−ドベ
クトルグル−プ内のベクトルは先の最も近いコ−ドベク
トルとの位置関係によっては必ずしも歪が小さくなると
は限らず、かえって増大することもある。この様子を
（図６）に示す。（図６）において、（ａ）は歪が減る
場合、（ｂ）は歪が増える場合を示している。
【００２７】従来のベクトル量子化器２６では、その帯
域に割り当てられたビット数で表現されるコ−ドブック
の中から、その帯域のスペクトルに最も近いコ−ドベク
トルが選択される。ベクトル量子化器２６の出力は歪計
算器２７で歪が計算され、ファジ−ベクトル量子化器２
４の歪の最も小さいものと歪比較器２８で比較される。
これらのうち歪の小さいものが選択回路２９で選択さ
れ、多重化回路３０に入力される。多重化回路３０では
最終的に選択されたベクトルおよび結合係数（場合によ
ってはベクトルのみ）、通常ベクトルかファジ−ベクト
ルかの選択信号、量子化された帯域内平均電力、量子化
された分散情報が時分割多重化される。圧縮されたデ−
タは出力端子３１に送られる。ここで、各ベクトル量子
化器では各帯域の平均スペクトル符号化レ−トとスペク
トル数を乗じた数がレベル数計算器３２で計算され、そ
れに基づいてベクトル化される。
域に割り当てられたビット数で表現されるコ−ドブック
の中から、その帯域のスペクトルに最も近いコ−ドベク
トルが選択される。ベクトル量子化器２６の出力は歪計
算器２７で歪が計算され、ファジ−ベクトル量子化器２
４の歪の最も小さいものと歪比較器２８で比較される。
これらのうち歪の小さいものが選択回路２９で選択さ
れ、多重化回路３０に入力される。多重化回路３０では
最終的に選択されたベクトルおよび結合係数（場合によ
ってはベクトルのみ）、通常ベクトルかファジ−ベクト
ルかの選択信号、量子化された帯域内平均電力、量子化
された分散情報が時分割多重化される。圧縮されたデ−
タは出力端子３１に送られる。ここで、各ベクトル量子
化器では各帯域の平均スペクトル符号化レ−トとスペク
トル数を乗じた数がレベル数計算器３２で計算され、そ
れに基づいてベクトル化される。
【００２８】次に本発明の第２の実施例について（図
２）を用いて説明する。（図２）において、（図１）と
同じものは同一の符号を付している。以下では第１の実
施例と異なる点についてのみ説明する。第１の実施例で
は、一つのブロック内のすべての帯域において通常ベク
トルとファジ−ベクトルの歪を計算し、それらの歪の小
さい方を求めていたが、第２の実施例ではファジ−ベク
トル量子化に重点をおいて、（図２）に示される様に、
各帯域の平均電力から線形補間によって求められた各係
数への割り当てビット数を基に、その帯域の平均スペク
トル符号化レ−トとその帯域のスペクトル数を掛け合わ
せたレベル数をレベル数計算器３２で求め、ブロック内
の各帯域に割り当てられるレベル数（ビット数）から、
ビット数判定器３３により、予め決められた精度を有す
る結合係数ｍのビット数を差し引いた残りの（ｖ1＋
ｖ2）のビット数が、予め決められた２つのベクトルの
ビット数に満たない場合に限って、通常のベクトル量子
化を採用するものである。簡単化のためにはブロック内
の各帯域に割り当てられる（ｖ1＋ｖ2）のビット数が、
予め決められた結合係数ｍのビット数の２倍以下の場合
に限って通常のベクトル量子化が採用される。
２）を用いて説明する。（図２）において、（図１）と
同じものは同一の符号を付している。以下では第１の実
施例と異なる点についてのみ説明する。第１の実施例で
は、一つのブロック内のすべての帯域において通常ベク
トルとファジ−ベクトルの歪を計算し、それらの歪の小
さい方を求めていたが、第２の実施例ではファジ−ベク
トル量子化に重点をおいて、（図２）に示される様に、
各帯域の平均電力から線形補間によって求められた各係
数への割り当てビット数を基に、その帯域の平均スペク
トル符号化レ−トとその帯域のスペクトル数を掛け合わ
せたレベル数をレベル数計算器３２で求め、ブロック内
の各帯域に割り当てられるレベル数（ビット数）から、
ビット数判定器３３により、予め決められた精度を有す
る結合係数ｍのビット数を差し引いた残りの（ｖ1＋
ｖ2）のビット数が、予め決められた２つのベクトルの
ビット数に満たない場合に限って、通常のベクトル量子
化を採用するものである。簡単化のためにはブロック内
の各帯域に割り当てられる（ｖ1＋ｖ2）のビット数が、
予め決められた結合係数ｍのビット数の２倍以下の場合
に限って通常のベクトル量子化が採用される。
【００２９】また、本発明の第３の実施例を（図３）を
用いて説明する。なお、（図２）と同一ブロックには同
一符号を付しており詳細な説明は省略する。
用いて説明する。なお、（図２）と同一ブロックには同
一符号を付しており詳細な説明は省略する。
【００３０】はじめにブロックのスペクトル帯域が均等
に分割され、通常の適応変換符号化と同じ様に適応ビッ
ト割り当てされる。このときのビット数がレベル数計算
器３２で計算され、ビット数判定器３３で予め決められ
たビット数より大きいと判定された場合には、ビット数
判定器３３より再分割指示信号が直交変換回路１６に直
結された不均等分割器３４に送られ、それによりその帯
域がさらに２等分され、その帯域の平均電力が計算し直
され、それに基づいて再度割り当てビット数も計算し直
される。それ以後の処理は第２の実施例と同じ処理が実
行されるものである。これは各帯域ごとの平均転送レ−
トを計算し、これが大きい場合には再度分割し直し、平
均電力の大きい帯域ではベクトルの次元数を抑えて各帯
域のコ−ドブックサイズをそろえ、かつ、コ−ドブック
サイズの大きくなるのを避け、また、平均電力の計算精
度の向上により各スペクトルの推定精度の向上を図るも
のである。ここでは、平均電力の大きい順での帯域の入
れ替えはこの入れ替え情報の転送情報が増えるので行わ
ない。この処理を第１の実施例に適用することも可能で
ある。
に分割され、通常の適応変換符号化と同じ様に適応ビッ
ト割り当てされる。このときのビット数がレベル数計算
器３２で計算され、ビット数判定器３３で予め決められ
たビット数より大きいと判定された場合には、ビット数
判定器３３より再分割指示信号が直交変換回路１６に直
結された不均等分割器３４に送られ、それによりその帯
域がさらに２等分され、その帯域の平均電力が計算し直
され、それに基づいて再度割り当てビット数も計算し直
される。それ以後の処理は第２の実施例と同じ処理が実
行されるものである。これは各帯域ごとの平均転送レ−
トを計算し、これが大きい場合には再度分割し直し、平
均電力の大きい帯域ではベクトルの次元数を抑えて各帯
域のコ−ドブックサイズをそろえ、かつ、コ−ドブック
サイズの大きくなるのを避け、また、平均電力の計算精
度の向上により各スペクトルの推定精度の向上を図るも
のである。ここでは、平均電力の大きい順での帯域の入
れ替えはこの入れ替え情報の転送情報が増えるので行わ
ない。この処理を第１の実施例に適用することも可能で
ある。
【００３１】次に本発明の第４の実施例について（図
４）を用いて説明する。なお、（図３）と同じブロック
には同一の符号を付している。通常のオ−ディオ信号で
は、周波数帯域の低いところが高いところに比べて平均
電力が高いので、予め決められた低周波数領域が不均等
帯域分割器３４で、予め決められた分割数で再分割され
る。これも第３の実施例と同じ目的である。
４）を用いて説明する。なお、（図３）と同じブロック
には同一の符号を付している。通常のオ−ディオ信号で
は、周波数帯域の低いところが高いところに比べて平均
電力が高いので、予め決められた低周波数領域が不均等
帯域分割器３４で、予め決められた分割数で再分割され
る。これも第３の実施例と同じ目的である。
【００３２】各実施例の復号化は基本的に符号化の逆の
処理が実行される。例として、第１の実施例の復号化処
理ブロック図を（図７）に示す。動作および内容は明ら
かであるので説明は省略する。（図２）乃至（図４）の
符号化処理に対する復号化では、（図７）にビット数判
定器が加えられ、選択信号の転送は不要となる。
処理が実行される。例として、第１の実施例の復号化処
理ブロック図を（図７）に示す。動作および内容は明ら
かであるので説明は省略する。（図２）乃至（図４）の
符号化処理に対する復号化では、（図７）にビット数判
定器が加えられ、選択信号の転送は不要となる。
【００３３】上記の様な符号化方法により、広い帯域を
有するオ−ディオ信号を低い、例えば、１２８ｋｂｐｓ
以下の転送レ−トで高品位に符号化することができる。
有するオ−ディオ信号を低い、例えば、１２８ｋｂｐｓ
以下の転送レ−トで高品位に符号化することができる。
【００３４】
【発明の効果】以上の様に、本発明は、直交変換された
係数に適応量子化幅、適応ビット割り当てを行い、それ
に通常のベクトル量子化と、２つのベクトルとそれらを
線形結合する結合係数で表されるファジ−ベクトル量子
化を適応的に組み合わせることにより、歪を抑え、か
つ、低転送レ−トで符号化できるものである。また、直
交変換された係数のスペクトル帯域を適応的に分割し、
各帯域のコ−ドブックサイズをそろえ、かつ、コ−ドブ
ックの記憶容量を小さく抑えながら、高品位にオ−ディ
オ信号を符号化できるものである。
係数に適応量子化幅、適応ビット割り当てを行い、それ
に通常のベクトル量子化と、２つのベクトルとそれらを
線形結合する結合係数で表されるファジ−ベクトル量子
化を適応的に組み合わせることにより、歪を抑え、か
つ、低転送レ−トで符号化できるものである。また、直
交変換された係数のスペクトル帯域を適応的に分割し、
各帯域のコ−ドブックサイズをそろえ、かつ、コ−ドブ
ックの記憶容量を小さく抑えながら、高品位にオ−ディ
オ信号を符号化できるものである。
【図１】本発明の第１の実施例の符号化処理ブロック図
である。
である。
【図２】本発明の第２の実施例の符号化処理ブロック図
である。
である。
【図３】本発明の第３の実施例の符号化処理ブロック図
である。
である。
【図４】本発明の第４の実施例の符号化処理ブロック図
である。
である。
【図５】（ａ）従来例あるいは本発明の実施例で処理さ
れる直交変換（ＤＣＴ）による時間領域から周波数領域
に変換された係数（スペクトラム）の説明図である。 （ｂ）符号化や復号化において、直交変換（ＤＣＴ）に
より変換された係数を量子化したり逆量子化するための
補助情報としての各帯域の平均電力の説明図である。 （ｃ）平均電力から推定された各スペクトルの大きさの
説明図である。
れる直交変換（ＤＣＴ）による時間領域から周波数領域
に変換された係数（スペクトラム）の説明図である。 （ｂ）符号化や復号化において、直交変換（ＤＣＴ）に
より変換された係数を量子化したり逆量子化するための
補助情報としての各帯域の平均電力の説明図である。 （ｃ）平均電力から推定された各スペクトルの大きさの
説明図である。
【図６】（ａ）２つのベクトルとそれらを線形結合した
ファジ−ベクトルにおける２つのベクトルにおいて歪が
減る場合のベクトル配置と歪との関係の説明図である。 （ｂ）２つのベクトルとそれらを線形結合したファジ−
ベクトルにおける２つのベクトルにおいて歪が増える場
合のベクトル配置と歪との関係の説明図である。
ファジ−ベクトルにおける２つのベクトルにおいて歪が
減る場合のベクトル配置と歪との関係の説明図である。 （ｂ）２つのベクトルとそれらを線形結合したファジ−
ベクトルにおける２つのベクトルにおいて歪が増える場
合のベクトル配置と歪との関係の説明図である。
【図７】本発明の第１の実施例の復号化処理ブロック図
である。
である。
【図８】従来例の適応変換符号化の符号化処理ブロック
図である。
図である。
【符号の説明】 １０ 入力端子 １１ バッファ １２ 分散計算器 １３，１８ 量子化器 １４，１９ 逆量子化器 １５，２３ 可変利得増幅器 １６ 直交変換回路 １７ 帯域内平均電力計算器 ２０ 補間器 ２１ 正規化利得計算器 ２２ ビット割当器 ２４ ファジ−ベクトル量子化器 ２５，２７ 歪計算器 ２６ ベクトル量子化器 ２８ 歪比較器 ２９ 選択回路 ３０ 多重化回路 ３１ 出力端子 ３２ レベル数計算器 ３３ ビット数判定器 ３４ 不均等分割器 ７０ 入力端子 ７１ 分配器 ７２ ファジ−ベクトル量子化器 ７３ ベクトル化器 ７４ 選択回路 ７５，８１ 逆量子化器 ７６ 補間器 ７７ 正規化利得計算器 ７８ ビット割当器 ７９，８２ 可変利得増幅器 ８０ 逆直交変換回路 ８３ バッファ ８４ 出力端子 ８５ レベル数計算器
Claims (4)
- 【請求項１】 入力音声あるいはオ−ディオ信号の分散
を求め、入力信号を正規化したのち時間領域から周波数
領域に変換し、変換スペクトルを複数の帯域に分割し、
各出力の平均電力を求め、この平均電力により前記各変
換スペクトルを正規化し、前記平均電力を基に補間によ
り各個別のスペクトルの大きさを推定し、これにより各
スペクトルの量子化幅と割り当てる量子化ビット数を算
出する適応変換符号化法において、各帯域のスペクトル
数をベクトルの次元数とし、これに各帯域の平均スペク
トル符号化レ−トを乗じた数をレベル数としてベクトル
量子化、および、２つのベクトルとそれらを結ぶ一つの
線形結合係数で表されるファジ−ベクトル量子化を行
い、両者の歪の小さい方を選択することを特徴とする適
応変換ベクトル量子化符号化法。 - 【請求項２】 入力音声あるいはオ−ディオ信号の分散
を求め、入力信号を正規化したのち時間領域から周波数
領域に変換し、変換スペクトルを複数の帯域に分割し、
各出力の平均電力を求め、この平均電力により前記各変
換スペクトルを正規化し、前記平均電力を基に補間によ
り各個別のスペクトルの大きさを推定し、これにより各
スペクトルの量子化幅と割り当てる量子化ビット数を算
出する適応変換符号化法において、各帯域のスペクトル
数をベクトルの次元数とし、これに各帯域の平均スペク
トル符号化レ−トを乗じた数をレベル数として、２つの
ベクトルとそれらを結ぶ一つの線形結合係数で表される
ファジ−ベクトル量子化を行い、２つのベクトルに充分
なビット数が割り当てられないときには従来のベクトル
量子化を適用することを特徴とする適応変換ベクトル量
子化符号化法。 - 【請求項３】 入力音声あるいはオ−ディオ信号の分散
を求め、入力信号を正規化したのち時間領域から周波数
領域に変換し、変換スペクトルを複数の帯域に分割し、
各出力の平均電力を求め、この平均電力により前記各変
換スペクトルを正規化し、前記平均電力を基に補間によ
り各個別のスペクトルの大きさを推定し、これにより各
スペクトルの量子化幅と割り当てる量子化ビット数を算
出する適応変換符号化法に、ベクトル量子化と２つのベ
クトルとそれらを結ぶ一つの線形係数で表されるファジ
−ベクトル量子化を適用し、適応的に切り換える符号化
法において、各帯域の平均スペクトル符号化レ−トの大
きい帯域ではベクトルの次元数が小さくなる様に帯域を
再分割することを特徴とする適応変換ベクトル量子化符
号化法。 - 【請求項４】 入力音声あるいはオ−ディオ信号の分散
を求め、入力信号を正規化したのち時間領域から周波数
領域に変換し、変換スペクトルを複数の帯域に分割し、
各出力の平均電力を求め、この平均電力により前記各変
換スペクトルを正規化し、前記平均電力を基に補間によ
り各個別のスペクトルの大きさを推定し、これにより各
スペクトルの量子化幅と割り当てる量子化ビット数を算
出する適応変換符号化法において、ベクトル量子化と２
つのベクトルとそれらを結ぶ一つの線形係数で表される
ファジ−ベクトル量子化を適用し、適応的に切り換える
符号化法において、周波数の低い帯域ではベクトルの次
元数が小さくなる様に分割することを特徴とする適応変
換ベクトル量子化符号化法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3134831A JPH0815261B2 (ja) | 1991-06-06 | 1991-06-06 | 適応変換ベクトル量子化符号化法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3134831A JPH0815261B2 (ja) | 1991-06-06 | 1991-06-06 | 適応変換ベクトル量子化符号化法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06291674A true JPH06291674A (ja) | 1994-10-18 |
| JPH0815261B2 JPH0815261B2 (ja) | 1996-02-14 |
Family
ID=15137485
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3134831A Expired - Fee Related JPH0815261B2 (ja) | 1991-06-06 | 1991-06-06 | 適応変換ベクトル量子化符号化法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0815261B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09181611A (ja) * | 1995-12-23 | 1997-07-11 | Nec Corp | 信号符号化装置及び方法 |
| JP2001519552A (ja) * | 1997-10-02 | 2001-10-23 | シーメンス アクチエンゲゼルシヤフト | ビットレートスケーラブルなオーディオデータストリームを生成する方法および装置 |
| JP2003505724A (ja) * | 1999-07-19 | 2003-02-12 | クゥアルコム・インコーポレイテッド | 音声符号器用のスペクトル・マグニチュード量子化 |
| US6826526B1 (en) | 1996-07-01 | 2004-11-30 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Audio signal coding method, decoding method, audio signal coding apparatus, and decoding apparatus where first vector quantization is performed on a signal and second vector quantization is performed on an error component resulting from the first vector quantization |
| US6904404B1 (en) | 1996-07-01 | 2005-06-07 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Multistage inverse quantization having the plurality of frequency bands |
| US7092878B1 (en) | 1999-08-03 | 2006-08-15 | Canon Kabushiki Kaisha | Speech synthesis using multi-mode coding with a speech segment dictionary |
-
1991
- 1991-06-06 JP JP3134831A patent/JPH0815261B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH09181611A (ja) * | 1995-12-23 | 1997-07-11 | Nec Corp | 信号符号化装置及び方法 |
| US6826526B1 (en) | 1996-07-01 | 2004-11-30 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Audio signal coding method, decoding method, audio signal coding apparatus, and decoding apparatus where first vector quantization is performed on a signal and second vector quantization is performed on an error component resulting from the first vector quantization |
| US6904404B1 (en) | 1996-07-01 | 2005-06-07 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Multistage inverse quantization having the plurality of frequency bands |
| US7243061B2 (en) | 1996-07-01 | 2007-07-10 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Multistage inverse quantization having a plurality of frequency bands |
| JP2001519552A (ja) * | 1997-10-02 | 2001-10-23 | シーメンス アクチエンゲゼルシヤフト | ビットレートスケーラブルなオーディオデータストリームを生成する方法および装置 |
| JP2003505724A (ja) * | 1999-07-19 | 2003-02-12 | クゥアルコム・インコーポレイテッド | 音声符号器用のスペクトル・マグニチュード量子化 |
| US7092878B1 (en) | 1999-08-03 | 2006-08-15 | Canon Kabushiki Kaisha | Speech synthesis using multi-mode coding with a speech segment dictionary |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0815261B2 (ja) | 1996-02-14 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |