JPH0645946A - ベクトル量子化コードブック作成及び探索装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】この発明は、ベクトル量子化コードブック作成
及び探索に於いて、必要となる誤差増加量計算と歪み計
算を、誤差増加量及び歪みの部分和と下限値を構成する
要素値とを合わせて評価して打ち切るようにしたことを
特徴とする。 【構成】コードブック作成部１は、コードブック作成用
ソート部１１と、誤差増加量計算部１３と、コードブッ
ク作成用下限値計算部１４と、コードブック作成用比較
部１６と、クラスタ重心計算部１７を有している。最適
ベクトル探索部２は、コードブック探索用ソート部２１
と、歪み計算部２２と、コードブック探索用下限値計算
部２３と、コードブック探索用比較部２５を有してい
る。そして、必要となる誤差増加量計算と歪み計算を誤
差増加量計算部１３及び歪み計算部２２で行い、コード
ブック作成用及び探索用比較部１６及び２５にて、誤差
増加量及び歪みの部分和と下限値を構成する要素値とを
合わせて評価して打ち切る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、デジタル情報処理分
野に利用されると共に作成されたコードブックを探索す
るベクトル量子化コードブック作成及び探索装置に関す
るものである。

【０００２】

【従来の技術】従来より、ベクトル量子化は能率の良い
データ圧縮法として、音声や画像の量子化に利用されて
いる。このベクトル量子化は、入力ベクトルＸ＝（ｘ
１，ｘ２，…，ｘｍ）に対してコードブック｛Ｙ１，Ｙ
２，…，Ｙｎ｝の中からＸとの歪みが最も小さい出力ベ
クトルＹｋ＝（ｙｋ１，ｙｋ２，…，ｙｋｍ）を探索
し、ＸをＹｋに写像することと考えられる。

【０００３】そして、このベクトル量子化に用いるコー
ドブックは、現在、Lloyd のアルゴリズムの拡張である
ＬＢＧ［Y.Linde, A.Buzo, and R.Gray:“An Algorithm
forVector Quantizer Design”, IEEE Trans. COM, Vo
l.28, No.1, pp562-574. (1980)］法等がよく使われて
いる。これらは、最初に初期コードブック（クラスタ）
を与え、学習ベクトルのデータ列に対する歪みが極小と
なるように、その時点のクラスタの中心を、そのクラス
タに属するベクトル群の重心で繰返し更新していくこと
で、最適なクラスを求めるアルゴリズムである。

【０００４】ところがこのアルゴリズムによれば、与え
られる初期クラスタによっては、ローカルミニマム（lo
cal minimum ）状態に落ちる可能性があり、生成される
コードブックの性能は、与えられる初期クラスタにかな
り依存することが知られている。また、適切な初期クラ
スタを与える一般的な手法は知られていない。

【０００５】これに対し、ローカルミニマム状態に落ち
る危険がないアルゴリズムとして、ＰＮＮ（Pairwise N
earest Neighbor Clustering）法［W.H.Equitz, “A Ne
w Vector Quantization Clustering Algorithm”, IEEE
Trans. ASSP, Vol.37, No.10, pp.1568-1575.(1989)］
が知られている。これは、最初に全ての学習ベクトルが
それと同数の別々のクラスタに所属するものとし、所望
の個数の最適クラスタが得られるまで、併合による誤差
の増加が最小という意味で最も近接する２つのクラスタ
を、順に併合していく手法である。

【０００６】このアルゴリズムは、ローカルミニマム状
態に落ちることがないという優れた特徴を有している。
しかしながら、最も近接する２つのクラスタを見つける
ために、全てのクラスタのセットに対して、併合による
誤差の増加量を求めるＯ（Ｎ³ ）の計算が必要となり、
学習ベクトルが多くなった場合に実用的でない。これに
対しては、k-d tree［J.H.Friedman, J.L.Bentley, and
R.A.Finkel,“An Algorithm for Finding Best Matche
s in Logarithmic Expected Time”,ACM Trans. on Mat
h., Vol.3, pp209-226.(1977)］を用いて入力ベクトル
空間を予め分割し、少数のクラスタに限定して併合する
クラスタを探すＦａｓｔＰＮＮ法が提案されている。こ
のＦａｓｔ ＰＮＮ法は、高速にクラスタを作ることが
できるが、クラスタ空間のすべては探索しないので、Ｐ
ＮＮ法に比べて、その精度で劣ってしまうものであっ
た。

【０００７】これに対し、本出願人は特願平４−１０７
５５４号に於いて、ＰＮＮ法に現れる誤差の増加量の計
算を削減するため、誤差増加量の上限値と下限値を求め
るようにし、その一致により誤差増加量計算を打切るこ
とを可能とする手法を提案した。

【０００８】一方、上述した手段等により作成されたベ
クトル量子化コードブックを探索するという、この種の
ベクトル量子化コードブック探索装置については、従来
その高速化を目的とした様々な手法が提案されている。

【０００９】すなわち、探索するベクトルの数を減らす
ために構造的なコードブックを用いる木探索法（A.Buz
o, A.H.Gray, Jr.R.M.Gray, and J.D.Markel : "Speech
coding based upon vector quantization", IEEE Tran
s. Acoust., Speech & Signal Process., ASSP-28, 10,
pp.562-574, Oct., 1980）、歪み計算回数を低減させ
る方法として、コードブック間距離（今井、桑田、横
堀、臼井：“画像信号における高速ベクトル量子化の一
方式”、信学論Vol. J69-B, No.12, 1986,pp.1702-171
0）（特開平１−２１８２７９号公報）や、ベクトル内
平均値（中出、相澤、原島：”ベクトル量子化の直交変
換領域高速探索方式、信学論、pp.1102-1110, Vol J69-
B, No.10, 1986）を用いて探索を打ち切る方法等であ
る。

【００１０】しかしながら、これらベクトル量子化方式
のうち、本探索法では歪みを最小にするという意味で、
必ずしも最適なベクトルを得ることができないという欠
点を有している。また、歪み計算回数を低減させる方法
でも、全てのコードブックベクトルに対して少なくとも
１度は、なんらかの処理を施す必要がある。すなわち、
これら従来の探索法では、最適なベクトルの探索を十分
に高速化できないという欠点を有していた。

【００１１】これに対し、本出願人は特願平２−２８０
９８８号に於いて、歪み計算を削減するため歪み量の上
限値と下限値を求めるようにし、その一致により歪み計
算を打ち切ることを可能とする手法を提案した。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】すなわち、本出願人が
特願平４−１０７５５４号に於いて提案したベクトル量
子化コードブック作成装置に関する高速化手法は、ＬＢ
Ｇ法やＰＮＮ法、Ｆａｓｔ ＰＮＮ法の欠点を克服した
点において優れているが、更に高速化を図るため、より
多くの誤差増加量の計算を除去したいという要求があ
る。

【００１３】また、本出願人が特願平２−２８０９８８
号に於いて提案したベクトル量子化コードブック探索装
置に関する高速化手法によれば、従来の手法の欠点を克
服し、高速の探索が可能となるという点で優れている
が、これについても、更に高速化を図るため、より多く
の歪み計算を除去したいという要求が依然ある。

【００１４】この発明は上記課題に鑑みてなされたもの
で、ベクトル量子化コードブック作成に於ける誤差増加
量計算とベクトル量子化コードブック探索に於ける歪み
計算を更に効率よく打ち切ることで、ＰＮＮ法によるも
のと同じコードブックを少ない計算時間で且つ高速に作
成することが可能になると共に、全ての入力ベクトルに
対する最適なコードブックベクトルを高速に探索するこ
とが可能なベクトル量子化コードブック作成及び探索装
置を提供することを目的とする。

【００１５】

【課題を解決するための手段】すなわちこの発明は、初
期コードブックを構成するベクトル間の距離を次元毎に
ソートすると共にクラスタの併合により重心ベクトルが
生成される毎に上記ベクトル間の距離をソートして整列
状態を維持する第１のソート手段と、上記クラスタの併
合に伴う誤差増加量を計算し、その最小値が得られる毎
に上限値として更新する誤差増加量計算手段と、上記第
１のソート手段によるソート結果に基いて上記誤差増加
量の下限値を求める第１の下限値計算手段と、上記上限
値と上記下限値を用いて比較を行い最適のクラスタペア
の併合及び誤差増加量計算の打ち切りを決定する第１の
比較手段と、併合するクラスタペアの重心を計算しコー
ドブックに登録すると共に併合前のクラスタの重心を削
除するクラスタ重心計算手段とを有するベクトル量子化
コードブック作成部と、上記コードブックを構成するベ
クトルの要素を次元毎にソートする第２のソート手段
と、上記入力ベクトルと上記コードブックベクトルとの
次元毎の歪みの和を計算しその最小値が得られる毎に上
限値として更新する歪み計算手段と、上記第２のソート
手段によるソート結果に基いて歪みの下限値を求める第
２の下限値計算手段と、上記上限値と上記下限値を用い
て比較を行い最適コードブックベクトル探索の終了及び
歪み計算の打ち切りを決定する第２の比較手段とを有す
るベクトル量子化コードブック探索部とを具備すること
を特徴とする。

【００１６】

【作用】この発明にあっては、ベクトル量子化コードブ
ック作成に於いて、各クラスタの重心ベクトルを次元毎
に分類し、併合による誤差の増加量を計算する対象とな
るベクトルの要素と最も近い要素が属する重心ベクトル
を有するクラスタから、順に誤差増加量の計算をする。
また、併合するのに最適なペアではないと分かったクラ
スタ以外の各クラスタの重心ベクトルと、誤差増加量計
算の対象ベクトルとから、その次元毎に最小誤差増加量
を計算し、その和を誤差増加量の下限値（その値よりも
誤差増加量が小さくなることはないという値）とする。
その一方で、誤差増加量計算が終わったクラスタの重心
ベクトルが与える最小の誤差増加量を、誤差増加量の上
限値（探索が済んだ範囲での最小の誤差増加量）とす
る。そして、この誤差増加量の下限値と上限値が一致し
た時点で、そのクラスタペアを併合するようにする。更
に、誤差増加量計算の対象となるコードブックベクトル
について、誤差増加量計算が終了した次元に対するその
計算された誤差増加量成分と、誤差増加量計算が終了し
ていない次元に対する誤差増加量の下限値を構成する誤
差増加量成分とを加算し、その加算された値が上限値以
上になれば、そのコードブックベクトルについての誤差
増加量計算を打ち切るようにする。上記誤差増加量計算
の対象となるコードブックベクトルを選択する順序の決
定と下限値の計算には、同一の分類結果を利用する。

【００１７】また、ベクトル量子化コードブック探索に
ついては、コードブックベクトルと入力ベクトルの次元
毎に、探索が終わっていないコードブックベクトルが与
える最小歪みを計算し、その和を歪みの下限値（その値
よりも歪みが小さくなることはないという値）とする。
その一方で、探索が終わったコードブックベクトルが与
える最小の歪みを歪みの上限値（探索が済んだ範囲での
最小の歪み量）とする。そして、この歪みの下限値と上
限値が一致した時点で探索を終了する。更に、歪み計算
の対象となるコードブックベクトルについて、歪み計算
が終了した次元に対するその計算された歪み成分と、歪
み計算が終了していない次元に対する歪みの下限値を構
成する歪み成分とを加算し、その加算された値が上限値
以上になれば、そのコードブックベクトルについての歪
み計算を打ち切る。上記歪み計算の対象となるコードブ
ックベクトルを選択する順序の決定と下限値の計算に
は、同一の分類結果を利用する。

【００１８】これにより誤差増加量計算を効率よく打ち
切ることで、ＰＮＮ法によるものと同じコードブック
を、少ない計算時間で高速に作成することが可能とな
る。また歪み計算を効率よく打ち切ることで、全ての入
力ベクトルに対する最適なコードブックベクトルを高速
に探索することが可能となる。

【００１９】

【実施例】以下、図面を参照してこの発明の実施例を説
明する。尚、以下に述べる実施例では、コードブック作
成装置の誤差増加量計算に関する歪みとして２乗歪み
を、コードブック探索装置に関する歪みとして差分絶対
値歪みを例に用いているが、それぞれ他の歪みにも同様
に適用できる。

【００２０】図１は、この発明の第１の実施例に係るベ
クトル量子化コードブック作成及び探索装置の構成を示
すブロック図である。本装置は大きく分けると、コード
ブック作成部１と、最適ベクトル探索部２とから構成さ
れる。

【００２１】コードブック作成部１は、コードブック作
成用ソート部１１と、探索順序決定部１２と、クラスタ
を併合することによる誤差の増加量を計算する誤差増加
量計算部１３と、コードブック作成用下限値計算部１４
と、コードブック作成用メモリ１５と、コードブック作
成用比較部１６と、クラスタ重心計算部１７とから構成
される。

【００２２】上記コードブック作成用ソート部１１は、
初期コードブックを初期状態とするコードブック３１を
構成するベクトル間の距離を、次元毎にソートしてコー
ドブック作成用ソート表３２を作成する。また、クラス
タが併合されて新しい重心ベクトルが生成される毎に、
コードブック作成用ソート表３２を更新するものであ
る。

【００２３】探索順序決定部１２は、コードブック作成
用ソート表３２を用いて、併合の対象となる可能性の高
いクラスタペアから誤差増加量計算を始めるように探索
順序を決定する。また、上記コードブック作成用下限値
計算部１４は、コードブック作成用ソート表３２を用い
て誤差の増加量の下限値を求めるものである。

【００２４】コードブック作成用メモリ１５は、部分歪
み量、下限値、及び最小の誤差増加量を上限値として記
憶するものである。そして、コードブック作成用比較部
１６は、この上限値と歪みの部分和、及び上限値と下限
値を用いて、上限値計算の打ち切り、及び最適クラスタ
ペアの併合を決定する。

【００２５】更に、クラスタ重心計算部１７は、併合す
るクラスタペアの重心を計算し、その結果を新たなコー
ドブックとしてコードブック３１に登録する。それと共
に、併合前のクラスタの重心を削除するものである。

【００２６】一方、最適ベクトル探索部２は、コードブ
ック探索用ソート部２１と、歪み計算部２２と、コード
ブック探索用下限値計算部２３と、コードブック探索用
メモリ２４と、コードブック探索用比較部２５により構
成されている。

【００２７】上記コードブック探索用ソート部２１は、
コードブック作成部１で作成されたコードブック３１を
ソートして、コードブック探索用ソート表３３を作成す
るためのものである。また、歪み計算部２２は、入力ベ
クトルＸが入力されると、コードブックベクトルとの次
元毎の歪みの和を計算するものである。

【００２８】コードブック探索用下限値計算部２３は、
コードブック探索用ソート表３３を用いて、歪みの下限
値を求めるものである。そして、コードブック探索用メ
モリ２４は、部分歪み量、下限値、及び最小歪み量を上
限値として記憶する。コードブック探索用比較部２５
は、この上限値と歪みの部分和、及び上限値と下限値を
用いて、歪み計算の打ち切り、及び探索の終了を決定す
る。次に、このベクトル量子化コードブック作成及び探
索装置の動作を説明する。尚、以下の説明では、コード
ブックベクトルの数をＮ、ベクトルの次元（要素）数を
Ｍとし、インデックスｉで示されるコードブックベクト
ルをＹｉで表す。

【００２９】先ず、前処理として、コードブック作成用
ソート部１１では、初期コードブックで構成されている
コードブック３１から、次元毎に要素間の歪みの大小関
係でソートされたコードブック作成用ソート表３２が生
成される。

【００３０】次に、探索順序決定部１２に於いて、併合
の対象となる可能性の高いクラスタペアから誤差増加量
計算を始めるように探索順序が決定される。ここでは、
ソート表３２が用いられて、各次元で最小の歪みが与え
られるクラスタペアが、順に計算の候補とされる。ただ
し、この他にも、ソート表の全ての次元を通して次候補
となるクラスタペアを調べ、最も多くの次元で候補とな
っているクラスタペアから選択されるようにする等、探
索順序が決定される指標は計算の手間と効果を基に変更
が可能である。

【００３１】次いで、クラスタペアの歪みを基にそのペ
アが併合されることによる誤差の増加量が計算される。
ここで、例えば２乗歪みが用いられた場合、クラスタが
併合されることで増加される誤差は、以下のように併合
されるクラスタそれぞれに所属するベクトル数で重み付
けされた平均２乗距離に等しくなる。

【００３２】Ｃｉ：ｉ番目のクラスタ、ｎｉ：Ｃｉに属
するベクトル数、ｘｉ：Ｃｉに属するベクトルの重心、
Ｓｉ：Ｃｉに属する数１で表されるベクトルと、Ｘｉの
平均２乗距離、これに対し添字ijでＣｉとＣｊを併合し
てできるクラスタを表すと、数２、数３及び数４の関係
式のようになる。

【００３３】

【数１】

【００３４】

【数２】

【００３５】

【数３】

【００３６】

【数４】

【００３７】尚、これらの式の導出は、近藤、板倉著
“極低ビットレート符号化に用いるセグメント量子化へ
のＰＮＮ法の検討”、信学技報ＳＰ９１−７１（ＤＳＰ
９１−６４）に参照される。次に、上記数４の関係式に
基く計算の手順を、図２のフローチャートを参照して説
明する。

【００３８】先ず、所望のクラスタまで併合されたか否
かが判定され（ステップＳ１）、探索順序決定部１２に
よって選択されたクラスタペアＣｉとＣｊに関するデー
タが、コードブック３１から誤差増加量計算部１３へ読
み込まれる（ステップＳ２）。次いで、最初に読み込ま
れたクラスタペアについて、誤差増加量計算部１３で上
記数４の関係式に従って、併合による誤差の増加量が計
算される（ステップＳ３）。そして、これが上限値（Ｈ
ＬＶ）としてコードブック作成用比較部１６に送出され
る。

【００３９】一方、コードブック作成用下限値計算部１
４では、コードブック作成用ソート表３２の最小値の組
み合せで誤差の増加量の下限値（ＬＬＶ）が計算され
（ステップＳ４）、コードブック作成用比較部１６に送
出される。このコードブック作成用比較部１６では、上
記上限値と下限値がコードブック作成用メモリ１５に書
き込まれると共に、比較される（ステップＳ５）。

【００４０】この比較に於いて、両者が一致する場合
は、そのクラスタペアが併合されて（ステップＳ６）、
新しいクラスタが生成される。そして、クラスタ重心計
算部１７にて、併合されるクラスタペアの重心が計算さ
れ、新たなコードブックとしてコードブック３１に登録
されると共に、併合前の２つのクラスタの重心が削除さ
れる。更に、コードブック作成用ソート部１１で、コー
ドブック作成用ソート表３２が更新される。

【００４１】上記ステップＳ５に於いて、上限値と下限
値が一致しない場合は、探索順序決定部１２で次のクラ
スタペアが選択される（ステップＳ７）。次いで、誤差
増加量計算部１３で、上記数４の関係式に従って併合に
よる誤差の増加量の部分和（Ｙ）が計算される（ステッ
プＳ８）。

【００４２】一方、Ｙとの比較の対象として、Ｙに未だ
加算されていない次元についての下限値を構成する成分
の和を上限値から減じた値Ｚが求められる（ステップＳ
９）。そして、これらＹとＺとの比較による計算の打ち
切りが実施される。すなわち、ＹとＺとが比較されて
（ステップＳ１０）、ＹがＺと同じか大きくなった場
合、例え加算していない次元が全て下限値を構成する要
素から成っていたとしても、そのクラスタペアの併合に
よる誤差の増加が最小ではないことが分かる。したがっ
て、コードブック作成用比較部１６では、このクラスタ
ペアがソート表の下限値計算の対象から除外される（ス
テップＳ１１）。その後、ステップＳ４のコードブック
作成用下限値計算部１４でのＬＬＶの計算に戻される。

【００４３】一方、上記ステップＳ１０に於いて、Ｙ＜
Ｚの場合は、インデックスｋがインクリメントされた後
（ステップＳ１２）、ｋ＞Ｍであるか否かが判定される
（ステップＳ１３）。ここで、ｋがＭと同じか若しくは
小さい場合は、Ｙの値が再び計算された後（ステップＳ
１４）、ステップＳ９に戻る。

【００４４】そして、数４の関係式を計算し終えて、そ
の値ＹがＨＬＶよりも小さくなった場合、Ｙが新たなＨ
ＬＶとされる（ステップＳ１５）。そこで、それまでＨ
ＬＶが与えられていたクラスタペアは、その併合による
誤差の増加が最小ではないことが分かる。したがって、
コードブック作成用比較部１６に於いて、このクラスタ
ペアがソート表の下限値計算の対象から除外される（ス
テップＳ１６）。その後、コードブック作成用下限値計
算部１４でステップＳ４のＬＬＶの計算に戻される。以
上のステップに従って、所望のクラスタ数になるまで併
合が続けられる。以上の結果、作成されたコードブック
３１が、最適ベクトル探索部２での探索に使用される。
次に、符号化部である最適ベクトル探索部２の動作につ
いて、図３のフローチャートを参照して説明する。

【００４５】先ず、前処理として、コードブック３１が
コードブック探索用ソート部２１にて次元毎に要素間の
歪みの大小関係でソートされ、コードブック探索用ソー
ト表３３が生成される。図４（ａ）及び（ｂ）は、上述
したコードブック３１及びコードブック作成用ソート表
３２の形式の一例としての模式図である。

【００４６】図４（ａ）は、次元数とコードブックベク
トル数によって区分されたコードブックベクトルの成分
値と基底値番号と次元数によって構成される。そして、
図４（ｂ）は、上記コードブックベクトルに対応する基
底値番号と次元数によって分類されて配置された基底値
とベクトル数によって構成される。

【００４７】こうして、以下に述べるように、最適なコ
ードブックベクトルが探索される。初めに、入力ベクト
ルＸが歪み計算部２２に入力される。この歪み計算部２
２では、コードブック３１よりインデックス１に対応す
るコードブックベクトルＹ１が取り出される。そして、
入力ベクトルＸとの歪みが計算される。これにより、全
次元の歪みの和ＨＬＶ及びこのインデックスｍｉｎ（こ
こでは１）が、コードブック探索用メモリ２４に記憶さ
れる（ステップＳ２１）。

【００４８】一方、コードブック探索用下限値計算部２
３では、コードブック探索用ソート表３３を用いて、入
力ベクトルＸとコードブックベクトルの基底値との差の
絶対値Ｄｓ（ｋ）、Ｄｂ（ｋ）が、数５、数６の関係式
のように計算される。

【００４９】

【数５】

【００５０】

【数６】

【００５１】ここで、図５に示されるように、コードブ
ックベクトルの第ｋ次成分を基底値に分類したとき、小
さいほうから数えてｔ番目に当たる基底値をＶｋ（ｔ）
で表し、入力ベクトルＸに最も接近した基底値（最近接
基底値）を示すポインタが、ｐ、ｑで示されている。ま
た、入力ベクトルＸとコードブックベクトルの基底値と
の差をＤｓ（ｋ）、Ｄｂ（ｋ）とし、その差Ｄｓ（ｋ）
はＸよりも小さい側の差を表している。そして、下限値
ＬＬＶが数７の関係式により計算され、コードブック探
索用メモリ２４に記憶される（ステップＳ２２）。

【００５２】

【数７】

【００５３】続いて、コードブック探索用比較部２５で
は、コードブック探索用メモリ２４に記憶されている上
限値ＨＬＶと下限値ＬＬＶが比較される（ステップＳ２
３）。このとき、ＨＬＶとＬＬＶが一致すれば、ＨＬＶ
は最小歪みであるから、インデックスｍｉｎが出力され
て（ステップＳ２４）、終了する。一方、ＨＬＶとＬＬ
Ｖが一致しなければ、次のコードブックベクトルとの比
較が行われるために、インデックスｉがインクリメント
される（ステップＳ２５）。

【００５４】歪み計算部２２では、このインデックスｉ
でコードブック３１からコードブックベクトルＹｉが取
り出され、入力ベクトルＸとの歪みが計算される（ステ
ップＳ２６）。ここでは、数８の関係式に表されるよう
に、低次成分から順に第ｊ次成分までの歪みの部分和Ｓ
ｊが求められて、コードブック探索用比較部２５に送ら
れる。

【００５５】

【数８】

【００５６】一方Ｓｊとの比較の対象として、Ｓｊに未
だ加算されていない次元についての下限値を構成する成
分の和を上限値から減じた値Ｚが求められる（ステップ
Ｓ２７）。コードブック探索用比較部２５では、部分和
ＳｊとＺとが比較される（ステップＳ２８）。そして、
Ｓｊ≧Ｚの関係式が満たされた時点で、例え加算されて
いない次元が全て下限値を構成する要素から成っていた
としても、そのコードブックベクトルとの歪みが最小で
はないことが分かる。したがって、それ以上の歪み計算
は打ち切られる。

【００５７】歪み計算が打ち切られる場合には、次のコ
ードブックベクトルに対応するインデックスｉ＋１が歪
み計算部２２に送られ、次のコードブックベクトルに対
象が移る。また、インデックスｉが示すベクトルは最小
歪みを与えないことが分かったので、このベクトルに対
応する基底値に属するベクトル数が１ずつ減らされる
（ステップＳ２９）。

【００５８】一方、歪み計算が打ち切られない場合に
は、ベクトルの次数ｊがＭ以上であるかが判定され（ス
テップＳ３０）、ｊ≧Ｍでなければｊがインクリメント
されて歪み計算部２２に送られる（ステップＳ３１）。
ベクトルの次数ｊがＭに等しくなっても、歪みの部分和
Ｓｊ（＝ＳＭ）がそれまでの最小歪みＨＬＶよりも小さ
ければ、これが新たな最小歪みＨＬＶとしてコードブッ
ク探索用メモリ２４に記憶される。この場合、インデッ
クスｍｉｎが示すベクトルは最小歪みを与えないことが
分かるので、このベクトルに対応する基底値に属するベ
クトル数が１ずつ減らされる（ステップＳ３２）。

【００５９】そして、このときのインデックスｉが新た
なインデックスｍｉｎとしてコードブック探索用メモリ
２４に記憶される。こうして、最小歪みを与えないこと
が分かったコードブックベクトルに対応する基底値に属
するベクトル数が１ずつ減らされたことに伴い、属する
ベクトル数が０になった最近接基底値があるか否かが判
定される（ステップＳ３４）。

【００６０】このステップＳ３４にて、最近接基底値が
存在する場合には、該当する最近接基底値ポインタｐあ
るいはｑが、属するベクトルが存在する基底値までずら
される（ステップＳ３５）。その後、ステップＳ２２に
戻って、コードブック探索用下限値計算部２３に於いて
下限値が計算し直される。

【００６１】一方、上記ステップＳ３４に於いて、最近
接基底値に属するベクトルの数が１つも０にならなかっ
た場合は、ステップＳ２３に移行して、下限値はそのま
まで処理が続けられる。以上の手順が、上限値と下限値
が一致するまで行われる。

【００６２】上述したベクトル量子化コードブック作成
の処理手順に従えば、ＰＮＮ法によってローカルミニマ
ム状態に落ちる心配なく得られるものと同じコードブッ
クを得ることができるにもかかわらず、ＰＮＮ法のよう
に全てのベクトルの組み合せに対する併合による誤差の
増加量の計算を必要としない。すなわち、誤差増加量計
算の途中で、下限値を構成する要素値を含めて上限値と
の比較を行うことにより、誤差増加量計算を途中で打ち
切ることが可能である。

【００６３】また、上限値を下限値と比較することによ
って、誤差増加量計算の対象となるクラスタペアを削減
することができる。これにより、ＰＮＮ法によってロー
カルミニマム状態に落ちる心配なく得られるものと同じ
コードブックを求めるための計算回数を非常に少なくす
ることができる。

【００６４】そして、上述したベクトル量子化コードブ
ック探索の処理手順に従えば、コードブックベクトルを
全探索することにより得られる最適解と同じ解を得るこ
とができるにもかかわらず、探索を途中で打ち切ること
ができる。また、各ベクトル量子化コードブックベクト
ルに関する歪み計算についても、下限値を構成する要素
値を含めて上限値との比較を行うことで、歪み計算を途
中で打ち切ることが可能である。これにより、入力ベク
トルに対する最適なコードブックベクトルを少ない計算
回数で効率よく求めることができる。

【００６５】更に、同実施例では、説明を簡略化するた
めにコードブック作成部１と、最適ベクトル探索部２と
を分けた構成としたが、これに限られるものではない。
すなわち、コードブック作成用ソート部１１とコードブ
ック探索用ソート部２１、誤差増加量計算部１３と歪み
計算部２２、コードブック作成用下限値計算部１４とコ
ードブック探索用下限値計算部２３、コードブック作成
用メモリ１５とコードブック探索用メモリ２４、そして
コードブック作成用比較部１６とコードブック探索用比
較部２５は、それぞれほぼ同じ処理を行うので、これら
をそれぞれ共通化することで装置を小型化することもで
きる。あるいは、コードブック作成部１と最適ベクトル
探索部２とを完全に独立した装置とすることで、それぞ
れの装置の小型化を図ることも可能である。

【００６６】更に、上述した実施例では、説明を簡略化
するために誤差増加量計算や歪み計算はベクトルの次元
の順に計算するようにしているが、これらに限られるも
のではない。すなわち、下限値を構成する要素のうち、
要素値が小さいものが存在している次元から先に部分和
の計算に取り入れるようにすることも可能である。これ
によれば、更に早い時期に上限値を越える可能性が高ま
るという効果がある。

【００６７】

【発明の効果】コードブックベクトルの作成及び探索処
理に於いて、必要となる誤差増加量計算と歪み計算を、
誤差増加量及び歪みの部分和と下限値を構成する要素値
とを合わせて評価して打ち切るようにした。これによ
り、誤差増加量及び歪みの部分和と上限値を単純に比較
するよりも早い時点で計算の打ち切りを決定することが
できるようになった。すなわち、非常に少ない計算量
で、コードブックベクトルを作成することと最適なコー
ドブックベクトルを効率よく高速に求めることが可能に
なった。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の第１の実施例に係るベクトル量子化
コードブック作成及び探索装置の構成を示すブロック図
である。

【図２】図１のコードブック作成部１の動作を説明する
フローチャートである。

【図３】図１の最適ベクトル探索部２の動作を説明する
フローチャートである。

【図４】コードブック３１及びコードブック作成用ソー
ト表３２の形式の一例としての模式図である。

【図５】入力ベクトルＸとコードブックベクトルの基底
値との関係を示した図である。

【符号の説明】

１…コードブック作成部、２…最適ベクトル探索部、１
１…コードブック作成用ソート部、１２…探索順序決定
部、１３…誤差増加量計算部、１４…コードブック作成
用下限値計算部、１５…コードブック作成用メモリ、１
６…コードブック作成用比較部、１７…クラスタ重心計
算部、２１…コードブック探索用ソート部、２２…歪み
計算部、２３…コードブック探索用下限値計算部、２４
…コードブック探索用メモリ、２５…コードブック探索
用比較部、３１…コードブック、３２…コードブック作
成用ソート表、３３…コードブック探索用ソート表。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 初期コードブックを構成するベクトル間
   の距離を次元毎にソートすると共にクラスタの併合によ
   り重心ベクトルが生成される毎に上記ベクトル間の距離
   をソートして整列状態を維持する第１のソート手段と、
   上記クラスタの併合に伴う誤差増加量を計算し、その最
   小値が得られる毎に上限値として更新する誤差増加量計
   算手段と、上記第１のソート手段によるソート結果に基
   いて上記誤差増加量の下限値を求める第１の下限値計算
   手段と、上記上限値と上記下限値を用いて比較を行い最
   適のクラスタペアの併合及び誤差増加量計算の打ち切り
   を決定する第１の比較手段と、併合するクラスタペアの
   重心を計算しコードブックに登録すると共に併合前のク
   ラスタの重心を削除するクラスタ重心計算手段とを有す
   るベクトル量子化コードブック作成部と、 上記コードブックを構成するベクトルの要素を次元毎に
   ソートする第２のソート手段と、上記入力ベクトルと上
   記コードブックベクトルとの次元毎の歪みの和を計算し
   その最小値が得られる毎に上限値として更新する歪み計
   算手段と、上記第２のソート手段によるソート結果に基
   いて歪みの下限値を求める第２の下限値計算手段と、上
   記上限値と上記下限値を用いて比較を行い最適コードブ
   ックベクトル探索の終了及び歪み計算の打ち切りを決定
   する第２の比較手段とを有するベクトル量子化コードブ
   ック探索部とを具備することを特徴とするベクトル量子
   化コードブック作成及び探索装置。