JPH07295598A - ベクトル量子化装置 - Google Patents
ベクトル量子化装置Info
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- JPH07295598A JPH07295598A JP6083272A JP8327294A JPH07295598A JP H07295598 A JPH07295598 A JP H07295598A JP 6083272 A JP6083272 A JP 6083272A JP 8327294 A JP8327294 A JP 8327294A JP H07295598 A JPH07295598 A JP H07295598A
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- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
- H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
- H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
- H03M7/3082—Vector coding
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T9/00—Image coding
- G06T9/008—Vector quantisation
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- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS OR SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
- G10L19/08—Determination or coding of the excitation function; Determination or coding of the long-term prediction parameters
- G10L19/12—Determination or coding of the excitation function; Determination or coding of the long-term prediction parameters the excitation function being a code excitation, e.g. in code excited linear prediction [CELP] vocoders
Abstract
(57)【要約】
【目的】 少ないメモリ量で量子化性能の低下の少ない
ベクトル量子化装置を提供することにある。 【構成】 第１並べ換え回路６は、コードブック回路２
から渡されたコードベクトルの要素を、予め並べ換え順
を蓄積した並べ換えテーブル回路７から渡される並べ換
え情報にしたがって並べ換えて、新たに作成したコード
ベクトルを距離計算回路３に渡す。また、入力端子１
は、入力された入力ベクトルを距離計算回路３に渡す。
距離計算回路３は、新たに作成したコードベクトルと入
力ベクトルとの距離を計算し、距離値を評価回路４に渡
す。評価回路４は、距離計算回路３から渡された距離を
評価する。すべてのコードベクトルに対する評価を終え
た時点で、距離値が最小のコードベクトルのインデクス
を出力端子５から出力する。
ベクトル量子化装置を提供することにある。 【構成】 第１並べ換え回路６は、コードブック回路２
から渡されたコードベクトルの要素を、予め並べ換え順
を蓄積した並べ換えテーブル回路７から渡される並べ換
え情報にしたがって並べ換えて、新たに作成したコード
ベクトルを距離計算回路３に渡す。また、入力端子１
は、入力された入力ベクトルを距離計算回路３に渡す。
距離計算回路３は、新たに作成したコードベクトルと入
力ベクトルとの距離を計算し、距離値を評価回路４に渡
す。評価回路４は、距離計算回路３から渡された距離を
評価する。すべてのコードベクトルに対する評価を終え
た時点で、距離値が最小のコードベクトルのインデクス
を出力端子５から出力する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、音声信号を低いビット
レート、特に、４ｋｐｂｓ以下の少ないメモリ量で符号
化方式を実現するための音声符号化方式に関する。
レート、特に、４ｋｐｂｓ以下の少ないメモリ量で符号
化方式を実現するための音声符号化方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来のベクトル量子化装置が適用されて
いる例として、ＣＥＬＰ方式がある。ＣＥＬＰ方式は、
音声信号を線形予測係数とその励振信号に分け、励振信
号をベクトル量子化により量子化する音声符号化方式で
ある。ＣＥＬＰ方式を記載した文献として、例えば、
Ｍ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ氏とＢ．Ａｔａｌ氏による「Ｃ
ｏｄｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃ
ｔｉｏｎ：Ｈｉｑｈ ｑｕａｌｉｔｙ ｓｐｅｅｃｈ
ａｔ ｖｅｒｙ ｌｏｗ ｂｉｔ ｒａｔｅｓ」（ＩＥ
ＥＥ Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ−８５，ｐｐ．９３７−
９４０，１９８５）があげられる。ＣＥＬＰ方式は、通
常Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ
（ＤＳＰ）や計算機等で実現される。この際、低コス
ト、低消費電力とするために、使用メモリ量ができる限
り少ないことが望まれる。ベクトル量子化におけるコー
ドブックに要するメモリ量削減法として、ｋチャネルベ
クトル量子化、代数的ベクトル量子化、多段ベクトル量
子化、シフトオーバラップベクトル量子化等があげられ
る。これらの方式を記載した文献として、例えば、小野
茂氏による「音声符号化技術の最近の進展」（日本音響
学会誌４８巻１号，５２〜５９，１９９２）があげられ
る。
いる例として、ＣＥＬＰ方式がある。ＣＥＬＰ方式は、
音声信号を線形予測係数とその励振信号に分け、励振信
号をベクトル量子化により量子化する音声符号化方式で
ある。ＣＥＬＰ方式を記載した文献として、例えば、
Ｍ．Ｓｃｈｒｏｅｄｅｒ氏とＢ．Ａｔａｌ氏による「Ｃ
ｏｄｅ−ｅｘｃｉｔｅｄ ｌｉｎｅａｒ ｐｒｅｄｉｃ
ｔｉｏｎ：Ｈｉｑｈ ｑｕａｌｉｔｙ ｓｐｅｅｃｈ
ａｔ ｖｅｒｙ ｌｏｗ ｂｉｔ ｒａｔｅｓ」（ＩＥ
ＥＥ Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ−８５，ｐｐ．９３７−
９４０，１９８５）があげられる。ＣＥＬＰ方式は、通
常Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ
（ＤＳＰ）や計算機等で実現される。この際、低コス
ト、低消費電力とするために、使用メモリ量ができる限
り少ないことが望まれる。ベクトル量子化におけるコー
ドブックに要するメモリ量削減法として、ｋチャネルベ
クトル量子化、代数的ベクトル量子化、多段ベクトル量
子化、シフトオーバラップベクトル量子化等があげられ
る。これらの方式を記載した文献として、例えば、小野
茂氏による「音声符号化技術の最近の進展」（日本音響
学会誌４８巻１号，５２〜５９，１９９２）があげられ
る。
【０００３】従来のベクトル量子化では、コードブック
に蓄えられているコードベクトルが全部独立であるか又
はその一部を共有している。一部を共通に使用すること
により、メモリ量を削減することができる。代表的な方
式として、シフトオーバラップ方式がある。これを記載
した文献として、例えば、Ｗ．Ｂ．Ｋｌｅｉｊｎ氏等に
よる「Ｆａｓｔ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｃ
ＥＬＰ ｓｐｅｅｃｈｃｏｄｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈ
ｍ」「ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．ＡＳＳＰ−３８，１３３
０〜１３４２，１９９０）があげられる。
に蓄えられているコードベクトルが全部独立であるか又
はその一部を共有している。一部を共通に使用すること
により、メモリ量を削減することができる。代表的な方
式として、シフトオーバラップ方式がある。これを記載
した文献として、例えば、Ｗ．Ｂ．Ｋｌｅｉｊｎ氏等に
よる「Ｆａｓｔ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｃ
ＥＬＰ ｓｐｅｅｃｈｃｏｄｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈ
ｍ」「ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．ＡＳＳＰ−３８，１３３
０〜１３４２，１９９０）があげられる。
【０００４】従来方式に適用されているベクトル量子化
で使用するコードベクトルをＣ（ｉ，ｊ）（ｉ＝１，・
・・，Ｓ，ｊ＝１，・・・，Ｎ）とする。ここで、ｉは
コードベクトルの番号、ｊはベクトルの要素の番号、Ｓ
はコードベクトルの個数、Ｎはコードベクトルの次元で
ある。
で使用するコードベクトルをＣ（ｉ，ｊ）（ｉ＝１，・
・・，Ｓ，ｊ＝１，・・・，Ｎ）とする。ここで、ｉは
コードベクトルの番号、ｊはベクトルの要素の番号、Ｓ
はコードベクトルの個数、Ｎはコードベクトルの次元で
ある。
【０００５】各コードベクトルが独立な構造の場合、コ
ードベクトルを蓄積するのに必要なメモリ量はＳ×Ｎ個
となる。
ードベクトルを蓄積するのに必要なメモリ量はＳ×Ｎ個
となる。
【０００６】また、ベクトル量子化の距離尺度計算をイ
ンパルス応答による重み付けを行う場合、演算量を低減
化する方法として、自己相関近似法が知られている。自
己相関近似法では、コードベクトルの重み付け信号の自
己相関Ｂを数１で計算する必要がある。
ンパルス応答による重み付けを行う場合、演算量を低減
化する方法として、自己相関近似法が知られている。自
己相関近似法では、コードベクトルの重み付け信号の自
己相関Ｂを数１で計算する必要がある。
【数１】Ｂ＝ｕ（０）ｖ（０）＝２〔ｕ（１）ｖ（１）
＋ｕ（２）ｖ（２）＋・・・＋ｕ（Ｌ−１）ｖ（Ｌ−
１）〕 ここに、ｕ（ｉ）（ｉ＝０，・・・，Ｌ−１）はラグｉ
のコードベクトルの自己相関であり、ｖ（ｉ）（ｉ＝
０，・・・，Ｌ−１）はラグｉの重み付けフィルタのイ
ンパルス応答の自己相関である。
＋ｕ（２）ｖ（２）＋・・・＋ｕ（Ｌ−１）ｖ（Ｌ−
１）〕 ここに、ｕ（ｉ）（ｉ＝０，・・・，Ｌ−１）はラグｉ
のコードベクトルの自己相関であり、ｖ（ｉ）（ｉ＝
０，・・・，Ｌ−１）はラグｉの重み付けフィルタのイ
ンパルス応答の自己相関である。
【０００７】したがって、自己相関近似法を適用した場
合、演算量は低減化できるが、探索にはコードベクトル
の自己相関ｕ（ｉ）（ｉ＝０，・・・，Ｌ−１）も必要
とするため、メモリ量がＳ×Ｌ個増加する。この場合、
全体で、メモリ量がＳ×（Ｎ＋Ｌ）個必要となる。ここ
に、Ｌは重み付けフィルタのインパルス応答長である。
自己相関近似法を記載した文献としては、例えば、Ｉ．
Ｍ．Ｔｒａｎｃｏｓｏ氏等による「Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ
Ｓｅａｒｃｈ Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ ｆｏｒ Ｓｅ
ｌｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ Ｏｐｔｉｍｕｍ Ｉｎｎｏｖ
ａｔｉｏｎ ｉｎ Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ Ｃｏｄｅｒ
ｓ」，（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．ＡＳＳＰ−３８，Ｎ
ｏ．３，３８５〜３９６，１９９０）がある。
合、演算量は低減化できるが、探索にはコードベクトル
の自己相関ｕ（ｉ）（ｉ＝０，・・・，Ｌ−１）も必要
とするため、メモリ量がＳ×Ｌ個増加する。この場合、
全体で、メモリ量がＳ×（Ｎ＋Ｌ）個必要となる。ここ
に、Ｌは重み付けフィルタのインパルス応答長である。
自己相関近似法を記載した文献としては、例えば、Ｉ．
Ｍ．Ｔｒａｎｃｏｓｏ氏等による「Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ
Ｓｅａｒｃｈ Ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ ｆｏｒ Ｓｅ
ｌｅｃｔｉｎｇ ｔｈｅ Ｏｐｔｉｍｕｍ Ｉｎｎｏｖ
ａｔｉｏｎ ｉｎ Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ Ｃｏｄｅｒ
ｓ」，（ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．ＡＳＳＰ−３８，Ｎ
ｏ．３，３８５〜３９６，１９９０）がある。
【０００８】次に従来例について図面を参照して説明す
る。図６は従来のベクトル量子化装置を示すブロック図
である。図６において、まず、入力端子１から入力され
た入力ベクトルとコードブック回路２から渡されたコー
ドベクトルを距離計算回路３が受ける。距離計算回路３
では、入力ベクトルとコードベクトルとの距離計算を行
い、距離値を評価回路４に渡す。評価回路４は距離計算
回路３から渡された距離を評価し、評価を終えたら、次
のインデクスのコードベクトルを距離計算回路３に渡す
ように、コードブック回路２に指令を送る。評価回路４
がコードブック回路２から渡されるすべてのコードベク
トルに対する評価を終えた時点で、距離が最小のコード
ベクトルのインデクスを出力端子５から出力する。
る。図６は従来のベクトル量子化装置を示すブロック図
である。図６において、まず、入力端子１から入力され
た入力ベクトルとコードブック回路２から渡されたコー
ドベクトルを距離計算回路３が受ける。距離計算回路３
では、入力ベクトルとコードベクトルとの距離計算を行
い、距離値を評価回路４に渡す。評価回路４は距離計算
回路３から渡された距離を評価し、評価を終えたら、次
のインデクスのコードベクトルを距離計算回路３に渡す
ように、コードブック回路２に指令を送る。評価回路４
がコードブック回路２から渡されるすべてのコードベク
トルに対する評価を終えた時点で、距離が最小のコード
ベクトルのインデクスを出力端子５から出力する。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】この従来のベクトル量
子化装置では、４ｋｐｂｓ以下の低ビットレートになっ
た場合には、通常、ベクトル長をある程度長くする場合
が多く〔例えば１０ｍｓｅｃ（８０ｓａｍｐｌｅ，８ｋ
Ｈｚサンプリング）〕、更に、メモリ量を削減しなけれ
ばならないという問題があった。また、一般に、構造化
等によりメモリ量を削除した場合、量子化性能が低下す
るという問題もあった。
子化装置では、４ｋｐｂｓ以下の低ビットレートになっ
た場合には、通常、ベクトル長をある程度長くする場合
が多く〔例えば１０ｍｓｅｃ（８０ｓａｍｐｌｅ，８ｋ
Ｈｚサンプリング）〕、更に、メモリ量を削減しなけれ
ばならないという問題があった。また、一般に、構造化
等によりメモリ量を削除した場合、量子化性能が低下す
るという問題もあった。
【００１０】本発明の目的は、上述の問題を解決し、少
ないメモリ量で、量子化性能の低下の少ないベクトル量
子化装置を提供することにある。
ないメモリ量で、量子化性能の低下の少ないベクトル量
子化装置を提供することにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、コードベクトルを蓄積しているコードブ
ック回路と、入力ベクトルとコードベクトルとの距離を
計算する距離計算回路と、計算した距離を評価して最適
コードベクトルを選択する評価回路とからなるベクトル
量子化装置において、予め定めた並べ換え順序を記述し
た並べ換えテーブルを蓄積している並べ換えテーブル回
路と、前記並べ換えテーブル回路から出力された前記並
べ換えテーブルにしたがって前記コードブック回路から
出力された前記コードベクトルの要素を並べ換えて作成
したベクトルを新たなコードベクトルとして前記距離計
算回路に渡す第１並べ換え回路とを設けたものである。
に、本発明は、コードベクトルを蓄積しているコードブ
ック回路と、入力ベクトルとコードベクトルとの距離を
計算する距離計算回路と、計算した距離を評価して最適
コードベクトルを選択する評価回路とからなるベクトル
量子化装置において、予め定めた並べ換え順序を記述し
た並べ換えテーブルを蓄積している並べ換えテーブル回
路と、前記並べ換えテーブル回路から出力された前記並
べ換えテーブルにしたがって前記コードブック回路から
出力された前記コードベクトルの要素を並べ換えて作成
したベクトルを新たなコードベクトルとして前記距離計
算回路に渡す第１並べ換え回路とを設けたものである。
【００１２】また、本発明は、入力ベクトル分析回路を
設け、入力ベクトルを分析することによって並べ換えテ
ーブル回路に蓄積されている並べ換えテーブルを切替え
るようにしたものである。
設け、入力ベクトルを分析することによって並べ換えテ
ーブル回路に蓄積されている並べ換えテーブルを切替え
るようにしたものである。
【００１３】更に、本発明は、テーブル学習回路を設
け、量子化しようとする複数の入力ベクトルを用いて予
め学習することによって並べ換えテーブル回路の並べ換
えテーブルを作成するようにしたものである。
け、量子化しようとする複数の入力ベクトルを用いて予
め学習することによって並べ換えテーブル回路の並べ換
えテーブルを作成するようにしたものである。
【００１４】また、上記目的を達成するために、本発明
は、コードベクトルを蓄積しているコードブック回路
と、入力ベクトルとコードベクトルとの距離を計算する
距離計算回路と、計算した距離を評価して最適コードベ
クトルを選択する評価回路とからなるベクトル量子化装
置において、前記コードブック回路から出力された前記
コードベクトルの要素を、予め定めた一個の規則にした
がって並べ換えて作成したベクトルを新たなコードベク
トルとして前記距離計算回路に渡す第２並べ換え回路を
設けたものである。
は、コードベクトルを蓄積しているコードブック回路
と、入力ベクトルとコードベクトルとの距離を計算する
距離計算回路と、計算した距離を評価して最適コードベ
クトルを選択する評価回路とからなるベクトル量子化装
置において、前記コードブック回路から出力された前記
コードベクトルの要素を、予め定めた一個の規則にした
がって並べ換えて作成したベクトルを新たなコードベク
トルとして前記距離計算回路に渡す第２並べ換え回路を
設けたものである。
【００１５】また、本発明は、並べ換え規則学習回路を
設け、量子化しようとする複数の入力ベクトルを用いて
予め学習することによって並べ換え規則を作成し、第２
並べ換え回路に加えるようにしたものである。
設け、量子化しようとする複数の入力ベクトルを用いて
予め学習することによって並べ換え規則を作成し、第２
並べ換え回路に加えるようにしたものである。
【００１６】
【作用】図面を使って、本発明の作用を説明する。
【００１７】図１に示す本発明の第１実施例において
は、評価回路４からコードブック回路２に渡される指令
にしたがって、並べ換えの順番を、並べ換えテーブル回
路７に予め蓄積し、第１並べ換え回路６では、並べ換え
テーブル回路７から渡される情報にしたがって、コード
ベクトルの並べ換え方法を切替える。
は、評価回路４からコードブック回路２に渡される指令
にしたがって、並べ換えの順番を、並べ換えテーブル回
路７に予め蓄積し、第１並べ換え回路６では、並べ換え
テーブル回路７から渡される情報にしたがって、コード
ベクトルの並べ換え方法を切替える。
【００１８】図２に示す本発明の第２実施例において
は、コードブック回路２から第２並べ換え回路８に渡さ
れたコードベクトルを予め定めた規則にしたがって並べ
換えてから、距離計算回路３に渡しており、また、評価
回路４からコードブック回路２に渡される指令にしたが
って、第２並べ換え回路８において、コードベクトルを
並べ換えるか否かを行っている。
は、コードブック回路２から第２並べ換え回路８に渡さ
れたコードベクトルを予め定めた規則にしたがって並べ
換えてから、距離計算回路３に渡しており、また、評価
回路４からコードブック回路２に渡される指令にしたが
って、第２並べ換え回路８において、コードベクトルを
並べ換えるか否かを行っている。
【００１９】図３に示す本発明の第３実施例において
は、入力ベクトル分析回路９により、入力ベクトルを分
析して得た入力ベクトルの特徴に応じて並べ換えテーブ
ル回路７を切替える。
は、入力ベクトル分析回路９により、入力ベクトルを分
析して得た入力ベクトルの特徴に応じて並べ換えテーブ
ル回路７を切替える。
【００２０】図４に示す本発明の第４実施例において
は、並べ換えテーブル回路７により、コードブックの並
べ換えテーブルを、量子化を行う前に予め学習すること
により、量子化性能を向上している。学習は、量子化す
る入力ベクトルと同一の性質を持つ多量のベクトル又は
量子化する複数の入力ベクトルを用いて行われる。最も
単純な学習方法の一つとしては、多数の切替えテーブル
を用意して、それらのすべてのテーブルに関して量子化
を行い、その中から最良の量子化性能を示す並べ換えテ
ーブルを採用する方法である。
は、並べ換えテーブル回路７により、コードブックの並
べ換えテーブルを、量子化を行う前に予め学習すること
により、量子化性能を向上している。学習は、量子化す
る入力ベクトルと同一の性質を持つ多量のベクトル又は
量子化する複数の入力ベクトルを用いて行われる。最も
単純な学習方法の一つとしては、多数の切替えテーブル
を用意して、それらのすべてのテーブルに関して量子化
を行い、その中から最良の量子化性能を示す並べ換えテ
ーブルを採用する方法である。
【００２１】図５に示す本発明の第５実施例において
は、並べ換え規則学習回路１２により、コードブックの
並べ換え規則を、量子化を行う前に予め学習することに
より、量子化性能を向上している。学習は、量子化する
入力ベクトルと同一の性質を持つ多量のベクトル又は量
子化する複数の入力ベクトルを用いて行われる。最も単
純な学習方法の一つとしては、多数の切替え規則を用意
して、それらのすべての規則に関して量子化を行い、そ
の中から最良の量子化性能を示す並べ換え規則を採用す
る方法である。
は、並べ換え規則学習回路１２により、コードブックの
並べ換え規則を、量子化を行う前に予め学習することに
より、量子化性能を向上している。学習は、量子化する
入力ベクトルと同一の性質を持つ多量のベクトル又は量
子化する複数の入力ベクトルを用いて行われる。最も単
純な学習方法の一つとしては、多数の切替え規則を用意
して、それらのすべての規則に関して量子化を行い、そ
の中から最良の量子化性能を示す並べ換え規則を採用す
る方法である。
【００２２】以上に説明した方法により、本発明は、従
来の装置に比べて大幅に少ないメモリ量でベクトル量子
化を行うことができる。
来の装置に比べて大幅に少ないメモリ量でベクトル量子
化を行うことができる。
【００２３】
【実施例】次に、本発明について図面を参照して説明す
る。
る。
【００２４】図１は本発明の第１実施例を示すブロック
図である。図１において、まず、第１並べ換え回路６
は、コードブック回路２から渡されたコードベクトルの
要素を、予め並べ換え順を蓄積した並べ換えテーブル回
路７から渡される並べ換え情報にしたがって並べ換え
て、新たに作成したコードベクトルを距離計算回路３に
渡す。また、入力端子１は、入力された入力ベクトルを
距離計算回路３に渡す。距離計算回路３は、新たに作成
したコードベクトルと入力ベクトルとの距離を計算し、
距離値を評価回路４に渡す。評価回路４は、距離計算回
路３から渡された距離で評価し、評価を終えたら、次の
インデクスのコードベクトルを距離計算回路３に渡すよ
うに、コードブック回路２に指令を送ると共に、並べ換
えテーブル回路７に次のインデクスの並べ換え順序を渡
すように指令を送る。並べ換えテーブル回路７は指令を
受けると、そのインデクスに対応した並べ換え順序を第
１並べ換え回路６に渡す。すべてのコードベクトルに対
する評価を終えた時点で、距離値が最小のコードベクト
ルのインデクスを出力端子５から出力する。
図である。図１において、まず、第１並べ換え回路６
は、コードブック回路２から渡されたコードベクトルの
要素を、予め並べ換え順を蓄積した並べ換えテーブル回
路７から渡される並べ換え情報にしたがって並べ換え
て、新たに作成したコードベクトルを距離計算回路３に
渡す。また、入力端子１は、入力された入力ベクトルを
距離計算回路３に渡す。距離計算回路３は、新たに作成
したコードベクトルと入力ベクトルとの距離を計算し、
距離値を評価回路４に渡す。評価回路４は、距離計算回
路３から渡された距離で評価し、評価を終えたら、次の
インデクスのコードベクトルを距離計算回路３に渡すよ
うに、コードブック回路２に指令を送ると共に、並べ換
えテーブル回路７に次のインデクスの並べ換え順序を渡
すように指令を送る。並べ換えテーブル回路７は指令を
受けると、そのインデクスに対応した並べ換え順序を第
１並べ換え回路６に渡す。すべてのコードベクトルに対
する評価を終えた時点で、距離値が最小のコードベクト
ルのインデクスを出力端子５から出力する。
【００２５】ベクトル量子化で使用するコードベクトル
をＣ（ｉ，ｊ）（ｉ＝１，・・・，Ｓ，ｊ＝１，・・
・，Ｎ）とする。ここで、ｉはコードベクトルの番号、
ｊはベクトルの要素の番号、Ｓはコードベクトルの個
数、Ｎはコードベクトルの次元である。Ｓ1 個のコード
ベクトルは並べ換えず、そのまま使用し、Ｓ2 （＝Ｓ−
Ｓ1 ）個のコードベクトルはＳ1 個のコードベクトルの
各々の要素を並べ換えて作成する場合を考える。テーブ
ルがＳ2 個すべての並べ換えコードを持っていた場合
は、予め蓄積する必要があるコードベクトルと並べ換え
テーブル回路７に必要なメモリ量は（Ｓ1 ＋Ｓ2 ）×Ｎ
＝Ｓ×Ｎ個となり、メモリ量は従来方法と同じである。
そこで、並べ換え方法を複数のコードベクトル間で共通
とすることにより、並べ換えテーブル回路７に蓄えるコ
ードの種類をＤ種類に削減すると、メモリ量は（Ｓ1 ＋
Ｄ）×Ｎとなり、従来の方法に比べて、（Ｓ2 −Ｄ）×
Ｎ個削減することができる。
をＣ（ｉ，ｊ）（ｉ＝１，・・・，Ｓ，ｊ＝１，・・
・，Ｎ）とする。ここで、ｉはコードベクトルの番号、
ｊはベクトルの要素の番号、Ｓはコードベクトルの個
数、Ｎはコードベクトルの次元である。Ｓ1 個のコード
ベクトルは並べ換えず、そのまま使用し、Ｓ2 （＝Ｓ−
Ｓ1 ）個のコードベクトルはＳ1 個のコードベクトルの
各々の要素を並べ換えて作成する場合を考える。テーブ
ルがＳ2 個すべての並べ換えコードを持っていた場合
は、予め蓄積する必要があるコードベクトルと並べ換え
テーブル回路７に必要なメモリ量は（Ｓ1 ＋Ｓ2 ）×Ｎ
＝Ｓ×Ｎ個となり、メモリ量は従来方法と同じである。
そこで、並べ換え方法を複数のコードベクトル間で共通
とすることにより、並べ換えテーブル回路７に蓄えるコ
ードの種類をＤ種類に削減すると、メモリ量は（Ｓ1 ＋
Ｄ）×Ｎとなり、従来の方法に比べて、（Ｓ2 −Ｄ）×
Ｎ個削減することができる。
【００２６】従来の方法との差は、評価回路４からコー
ドブック回路３に渡される指令にしたがって、並べ換え
の順番を並べ換えテーブル回路７に予め蓄積し、第１並
べ換え回路６では、並べ換えテーブル回路７から渡され
る情報にしたがって、コードベクトルの並べ換え方法を
切替える点である。
ドブック回路３に渡される指令にしたがって、並べ換え
の順番を並べ換えテーブル回路７に予め蓄積し、第１並
べ換え回路６では、並べ換えテーブル回路７から渡され
る情報にしたがって、コードベクトルの並べ換え方法を
切替える点である。
【００２７】図２は本発明の第２実施例を示すブロック
図である。図２において、まず、第２並べ換え回路８
は、コードブック回路２から渡されたコードベクトルの
要素を予め定めた規則にしたがって並べ換えて新たに作
成したコードベクトルを距離計算回路３に渡す。また、
入力端子１は、入力された入力ベクトルを距離計算回路
３に渡す。距離計算回路３は、新たに作成したコードベ
クトルと入力ベクトルとの距離を計算し、距離値を評価
回路４に渡す。評価回路４は距離計算回路３から渡され
た距離を評価し、評価を終えたら、次のインデクスのコ
ードベクトルを距離計算回路３に渡すように、コードブ
ック回路２に指令を送ると共に、第２並べ換え回路８に
並べ換えるか否かを指令する。すべてのコードベクトル
に対する評価を終えた時点で、距離値が最小のコードベ
クトルのインデクスを出力端子５から出力する。
図である。図２において、まず、第２並べ換え回路８
は、コードブック回路２から渡されたコードベクトルの
要素を予め定めた規則にしたがって並べ換えて新たに作
成したコードベクトルを距離計算回路３に渡す。また、
入力端子１は、入力された入力ベクトルを距離計算回路
３に渡す。距離計算回路３は、新たに作成したコードベ
クトルと入力ベクトルとの距離を計算し、距離値を評価
回路４に渡す。評価回路４は距離計算回路３から渡され
た距離を評価し、評価を終えたら、次のインデクスのコ
ードベクトルを距離計算回路３に渡すように、コードブ
ック回路２に指令を送ると共に、第２並べ換え回路８に
並べ換えるか否かを指令する。すべてのコードベクトル
に対する評価を終えた時点で、距離値が最小のコードベ
クトルのインデクスを出力端子５から出力する。
【００２８】第２並べ換え回路８は、並べ換えの順序を
予め一種類定めた場合であり、メモリ量は、Ｓ1 ×Ｎ個
となり、従来の方法に比べて、Ｓ2 ×Ｎ個削減される。
また、並べ換え方法の一例として、コードベクトルｉ
１，ｉ２が数２の関係
予め一種類定めた場合であり、メモリ量は、Ｓ1 ×Ｎ個
となり、従来の方法に比べて、Ｓ2 ×Ｎ個削減される。
また、並べ換え方法の一例として、コードベクトルｉ
１，ｉ２が数２の関係
【数２】Ｃ（ｉ１，ｊ）＝Ｃ（ｉ２，Ｎ−ｊ＋１）
（ｊ＝１，・・・，Ｎ） を満足するようにした場合、すなわち、順番を入れ換え
たコードベクトルを別のコードベクトルとして使用した
場合を考える。この場合、共通のコードベクトルの数は
Ｄワードとなり、メモリ量は、（Ｓ−Ｄ）×Ｎ個とな
り、従来の方法に比べて、メモリ量をＤ×Ｎ個削減する
ことができる。更に、自己相関近似法を適用した場合、
従来の方式では、コードベクトルを重み付けした信号の
自己相関Ｂ（数１を参照されたい。）の値の計算を各コ
ードベクトルに対して行う必要があり、その回数はｓ回
であった。これに対し、本発明では、Ｄ個のコードベク
トルの各々の自己相関は、数２の関係を満たす他のコー
ドベクトルの自己相関と同一となる。例えば、この関係
にあるインデクスｉ１とｉ２のコードベクトルの自己相
関は数３及び数４で計算される。
（ｊ＝１，・・・，Ｎ） を満足するようにした場合、すなわち、順番を入れ換え
たコードベクトルを別のコードベクトルとして使用した
場合を考える。この場合、共通のコードベクトルの数は
Ｄワードとなり、メモリ量は、（Ｓ−Ｄ）×Ｎ個とな
り、従来の方法に比べて、メモリ量をＤ×Ｎ個削減する
ことができる。更に、自己相関近似法を適用した場合、
従来の方式では、コードベクトルを重み付けした信号の
自己相関Ｂ（数１を参照されたい。）の値の計算を各コ
ードベクトルに対して行う必要があり、その回数はｓ回
であった。これに対し、本発明では、Ｄ個のコードベク
トルの各々の自己相関は、数２の関係を満たす他のコー
ドベクトルの自己相関と同一となる。例えば、この関係
にあるインデクスｉ１とｉ２のコードベクトルの自己相
関は数３及び数４で計算される。
【００２９】
【数３】
【００３０】
【数４】
【００３１】ここで、インデクスｉ１とｉ２のコードベ
クトルに数２の関係を用い、変数変換すると、数５及び
数６が得られる。
クトルに数２の関係を用い、変数変換すると、数５及び
数６が得られる。
【００３２】
【数５】
【００３３】
【数６】
【００３４】したがって、数７の関係が得られる。
【数７】ｕ（ｉ１，ｉ）＝ｕ（ｉ２，ｉ） （ｉ＝
１，・・・，Ｌ） ゆえに、数１の自己相関Ｂを計算するためのメモリ量を
Ｄ×Ｌ個削減できると共に、数１の計数回路もＤ回分削
減できる。Ｄ＝Ｓ／２とすれば、自己相関Ｂを計算する
ための演算量を半減できる。
１，・・・，Ｌ） ゆえに、数１の自己相関Ｂを計算するためのメモリ量を
Ｄ×Ｌ個削減できると共に、数１の計数回路もＤ回分削
減できる。Ｄ＝Ｓ／２とすれば、自己相関Ｂを計算する
ための演算量を半減できる。
【００３５】第１実施例との差は、コードブック回路２
からなる第２並べ換え回路８に渡されたコードベクトル
を予め定めた規則（例えば数２）にしたがって並べ換え
てから、距離計算回路３に渡す点と、評価回路４からコ
ードブック回路２に渡される指令にしたがって、第２並
べ換え回路８において、コードベクトルを並べ換えるか
否かを行う点にある。
からなる第２並べ換え回路８に渡されたコードベクトル
を予め定めた規則（例えば数２）にしたがって並べ換え
てから、距離計算回路３に渡す点と、評価回路４からコ
ードブック回路２に渡される指令にしたがって、第２並
べ換え回路８において、コードベクトルを並べ換えるか
否かを行う点にある。
【００３６】図３は本発明の第３実施例を示すブロック
図である。第１実施例との差は、入力ベクトル分析回路
９において、入力ベクトルの特性を分析し、その分析結
果にしたがって、並べ換えテーブル回路７から第１並べ
換え回路６に渡す並べ換えテーブルを入力ベクトル毎に
換える点である。
図である。第１実施例との差は、入力ベクトル分析回路
９において、入力ベクトルの特性を分析し、その分析結
果にしたがって、並べ換えテーブル回路７から第１並べ
換え回路６に渡す並べ換えテーブルを入力ベクトル毎に
換える点である。
【００３７】第３実施例では、入力ベクトル分析回路９
により、入力ベクトルを分析して得た入力ベクトルの特
徴に応じて並べ換えテーブル回路７を切替える。入力ベ
クトルが音声信号の残差である場合を例として説明す
る。入力ベクトルの前半が子音部、後半が母音部という
場合（モード０）と、前半が母音部、後半が子音部の場
合（モード１）があるので、これに対処するために、予
めモード０のコードブックを作成しておく。並べ換えテ
ーブル回路７にコードベクトルの前半と後半を入れ換え
るテーブル（規則）を蓄積しておき、入力ベクトル分析
回路９でモード０と分析された場合は、このテーブルに
したがって並べ換えを行う。モード１と分析された場合
は並べ換えず、そのまま使用する。これより、入力信号
に合致した量子化が可能であり、モード０のコードベク
トルとモード１のコードベクトルは共通となり、メモリ
量を削減できる。また、入力ベクトル分析回路９で決定
されたモード以外のコードベクトルの距離計算を行う必
要がなく、演算量も削減できる。
により、入力ベクトルを分析して得た入力ベクトルの特
徴に応じて並べ換えテーブル回路７を切替える。入力ベ
クトルが音声信号の残差である場合を例として説明す
る。入力ベクトルの前半が子音部、後半が母音部という
場合（モード０）と、前半が母音部、後半が子音部の場
合（モード１）があるので、これに対処するために、予
めモード０のコードブックを作成しておく。並べ換えテ
ーブル回路７にコードベクトルの前半と後半を入れ換え
るテーブル（規則）を蓄積しておき、入力ベクトル分析
回路９でモード０と分析された場合は、このテーブルに
したがって並べ換えを行う。モード１と分析された場合
は並べ換えず、そのまま使用する。これより、入力信号
に合致した量子化が可能であり、モード０のコードベク
トルとモード１のコードベクトルは共通となり、メモリ
量を削減できる。また、入力ベクトル分析回路９で決定
されたモード以外のコードベクトルの距離計算を行う必
要がなく、演算量も削減できる。
【００３８】第１実施例の説明で使用した変数を用いた
場合、モード０で使用するコードベクトルの数をＭと
し、モード１のコードベクトルはモード０のコードベク
トルからすべて生成するとすると、コードブックに必要
とするメモリ量は、（Ｓ−Ｍ）×Ｎとなり、従来の方法
により、Ｍ×Ｎ個削減できる。また、モードが分かれて
いることにより、Ｍ回の距離計算を行う必要がない。入
力ベクトルを分析し、前半と後半の各々が母音部である
か子音部であるかを決定する方法を記載した文献として
は、例えば、Ｅｒｄａｌ Ｐａｋｓｏｙ氏等による「Ｖ
ａｒｉａｂｌｅＲａｔｅ Ｓｐｅｅｃｈ Ｃｏｄｉｎｇ
ｗｉｔｈ Ｐｈｏｎｅｔｉｃ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉ
ｏｎ」（ＩＥＥＥ Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ−９３，II
−１５５，１９９４）があげられる。
場合、モード０で使用するコードベクトルの数をＭと
し、モード１のコードベクトルはモード０のコードベク
トルからすべて生成するとすると、コードブックに必要
とするメモリ量は、（Ｓ−Ｍ）×Ｎとなり、従来の方法
により、Ｍ×Ｎ個削減できる。また、モードが分かれて
いることにより、Ｍ回の距離計算を行う必要がない。入
力ベクトルを分析し、前半と後半の各々が母音部である
か子音部であるかを決定する方法を記載した文献として
は、例えば、Ｅｒｄａｌ Ｐａｋｓｏｙ氏等による「Ｖ
ａｒｉａｂｌｅＲａｔｅ Ｓｐｅｅｃｈ Ｃｏｄｉｎｇ
ｗｉｔｈ Ｐｈｏｎｅｔｉｃ Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉ
ｏｎ」（ＩＥＥＥ Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ−９３，II
−１５５，１９９４）があげられる。
【００３９】図４は本発明の第４実施例を示すブロック
図である。第１実施例との差は、量子化を行う前に、学
習データ入力端子１１から入力した多量の学習用ベクト
ルを用いて、テーブル学習回路１０において、予め並べ
換えテーブルの学習を行う点である。
図である。第１実施例との差は、量子化を行う前に、学
習データ入力端子１１から入力した多量の学習用ベクト
ルを用いて、テーブル学習回路１０において、予め並べ
換えテーブルの学習を行う点である。
【００４０】第４実施例では、並べ換えテーブル回路７
により、コードブックの並べ換えテーブルを、量子化を
行う前に予め学習することにより、量子化性能を向上し
ている。学習は、量子化する入力ベクトルと同一の性質
を持つ多量のベクトル又は量子化する複数の入力ベクト
ルを用いて行われる。最も単純な学習方法の一つとして
は、多数の切替えテーブルを用意して、それらのすべて
のテーブルに関して量子化を行い、その中から最良の量
子化性能を示す並べ換えテーブルを採用する方法であ
る。この学習したテーブルを使用することによって、第
１実施例及び第３実施例でのメモリ量低減化による量子
化性能の劣化を押さえている。
により、コードブックの並べ換えテーブルを、量子化を
行う前に予め学習することにより、量子化性能を向上し
ている。学習は、量子化する入力ベクトルと同一の性質
を持つ多量のベクトル又は量子化する複数の入力ベクト
ルを用いて行われる。最も単純な学習方法の一つとして
は、多数の切替えテーブルを用意して、それらのすべて
のテーブルに関して量子化を行い、その中から最良の量
子化性能を示す並べ換えテーブルを採用する方法であ
る。この学習したテーブルを使用することによって、第
１実施例及び第３実施例でのメモリ量低減化による量子
化性能の劣化を押さえている。
【００４１】図５は本発明の第５実施例を示すブロック
図である。第２実施例との差は、量子化を行う前に、学
習データ入力端子１３から入力した多量の学習用ベクト
ルを用いて、並べ換え規則学習回路１２において、予め
並べ換え規則の学習を行う点である。
図である。第２実施例との差は、量子化を行う前に、学
習データ入力端子１３から入力した多量の学習用ベクト
ルを用いて、並べ換え規則学習回路１２において、予め
並べ換え規則の学習を行う点である。
【００４２】第５実施例では、並べ換え規則学習回路１
２により、コードブックの並べ換え規則を、量子化を行
う前に予め学習することにより、量子化性能を向上して
いる。学習は、量子化する入力ベクトルと同一の性質を
持つ多量のベクトル又は量子化する複数の入力ベクトル
を用いて行われる。最も単純な学習方法の一つとして
は、多数の切替え規則を用意して、それらのすべての規
則に関して量子化を行い、その中から最良の量子化性能
を示す並べ換え規則を採用する方法である。この学習し
た規則を使用することによって第２実施例でのメモリ量
低減化による量子化性能の劣化を押さえている。
２により、コードブックの並べ換え規則を、量子化を行
う前に予め学習することにより、量子化性能を向上して
いる。学習は、量子化する入力ベクトルと同一の性質を
持つ多量のベクトル又は量子化する複数の入力ベクトル
を用いて行われる。最も単純な学習方法の一つとして
は、多数の切替え規則を用意して、それらのすべての規
則に関して量子化を行い、その中から最良の量子化性能
を示す並べ換え規則を採用する方法である。この学習し
た規則を使用することによって第２実施例でのメモリ量
低減化による量子化性能の劣化を押さえている。
【００４３】
【発明の効果】本発明は、以上説明したように構成され
ているので、従来の方法に比べてメモリ量をより削減で
きるという効果が得られる。
ているので、従来の方法に比べてメモリ量をより削減で
きるという効果が得られる。
【図１】本発明の第１実施例を示すブロック図である。
【図２】本発明の第２実施例を示すブロック図である。
【図３】本発明の第３実施例を示すブロック図である。
【図４】本発明の第４実施例を示すブロック図である。
【図５】本発明の第５実施例を示すブロック図である。
【図６】従来のベクトル量子化装置を示すブロック図で
ある。
ある。
１ 入力端子 ２ コードブック回路 ３ 距離計算回路 ４ 評価回路 ５ 出力端子 ６ 第１並べ換え回路 ７ 並べ換えテーブル回路 ８ 第２並べ換え回路 ９ 入力ベクトル分析回路 １０ テーブル学習回路 １１ 学習データ入力端子 １２ 並べ換え規則学習回路 １３ 学習データ入力端子
Claims (5)
- 【請求項１】コードベクトルを蓄積しているコードブッ
ク回路と、入力ベクトルとコードベクトルとの距離を計
算する距離計算回路と、計算した距離を評価して最適コ
ードベクトルを選択する評価回路とからなるベクトル量
子化装置において、予め定めた並べ換え順序を記述した
並べ換えテーブルを蓄積している並べ換えテーブル回路
と、前記並べ換えテーブル回路から出力された前記並べ
換えテーブルにしたがって前記コードブック回路から出
力された前記コードベクトルの要素を並べ換えて作成し
たベクトルを新たなコードベクトルとして前記距離計算
回路に渡す第１の並べ換え回路とを設けたことを特徴と
するベクトル量子化装置。 - 【請求項２】コードベクトルを蓄積しているコードブッ
ク回路と、入力ベクトルとコードベクトルとの距離を計
算する距離計算回路と、計算した距離を評価して最適コ
ードベクトルを選択する評価回路とからなるベクトル量
子化装置において、前記コードブック回路から出力され
た前記コードベクトルの要素を、予め定めた一個の規則
にしたがって並べ換えて作成したベクトルを新たなコー
ドベクトルとして前記距離計算回路に渡す第２並べ換え
回路を設けたことを特徴とするベクトル量子化装置。 - 【請求項３】入力ベクトルを分析することによって並べ
換えテーブル回路に蓄積されている並べ換えテーブルを
切替える入力ベクトル分析回路を有する請求項１記載の
ベクトル量子化装置。 - 【請求項４】量子化しようとする複数の入力ベクトルを
用いて予め学習することによって並べ換えテーブルを作
成するテーブル学習回路を有する請求項１記載のベクト
ル量子化装置。 - 【請求項５】量子化しようとする複数の入力ベクトルを
用いて予め学習することによって並べ換え規則を作成す
る並べ換え規則学習回路を有する請求項２記載のベクト
ル量子化装置。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6083272A JP2956473B2 (ja) | 1994-04-21 | 1994-04-21 | ベクトル量子化装置 |
| CA002147394A CA2147394C (en) | 1994-04-21 | 1995-04-20 | Quantization of input vectors with and without rearrangement of vector elements of a candidate vector |
| EP95105904A EP0680032B1 (en) | 1994-04-21 | 1995-04-20 | Quantization of input vectors with and without rearrangement of vector elements of a candidate vector |
| DE69522990T DE69522990T2 (de) | 1994-04-21 | 1995-04-20 | Quantisierung von Eingangsvektoren mit und ohne Umordnung von Elementen eines Kandidatvektors |
| US08/426,649 US5748839A (en) | 1994-04-21 | 1995-04-21 | Quantization of input vectors and without rearrangement of vector elements of a candidate vector |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6083272A JP2956473B2 (ja) | 1994-04-21 | 1994-04-21 | ベクトル量子化装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07295598A true JPH07295598A (ja) | 1995-11-10 |
| JP2956473B2 JP2956473B2 (ja) | 1999-10-04 |
Family
ID=13797723
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6083272A Expired - Fee Related JP2956473B2 (ja) | 1994-04-21 | 1994-04-21 | ベクトル量子化装置 |
Country Status (5)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5748839A (ja) |
| EP (1) | EP0680032B1 (ja) |
| JP (1) | JP2956473B2 (ja) |
| CA (1) | CA2147394C (ja) |
| DE (1) | DE69522990T2 (ja) |
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| US9443525B2 (en) | 2001-12-14 | 2016-09-13 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Quality improvement techniques in an audio encoder |
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1994
- 1994-04-21 JP JP6083272A patent/JP2956473B2/ja not_active Expired - Fee Related
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1995
- 1995-04-20 DE DE69522990T patent/DE69522990T2/de not_active Expired - Fee Related
- 1995-04-20 EP EP95105904A patent/EP0680032B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1995-04-20 CA CA002147394A patent/CA2147394C/en not_active Expired - Fee Related
- 1995-04-21 US US08/426,649 patent/US5748839A/en not_active Expired - Fee Related
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