JPH0769719B2 - 量子化器及び逆量子化器 - Google Patents
量子化器及び逆量子化器Info
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- JPH0769719B2 JPH0769719B2 JP63243201A JP24320188A JPH0769719B2 JP H0769719 B2 JPH0769719 B2 JP H0769719B2 JP 63243201 A JP63243201 A JP 63243201A JP 24320188 A JP24320188 A JP 24320188A JP H0769719 B2 JPH0769719 B2 JP H0769719B2
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Description
【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、有限Ｎ個の符号語から成る符号帳を用いて情
報量圧縮を行う量子化器・逆量子化器に関するものであ
る。
報量圧縮を行う量子化器・逆量子化器に関するものであ
る。
［従来の技術］ 音声の周波数スペクトル特徴を表すパラメータや図形パ
ターン等の入力ベクトルを少ない情報量に圧縮する方式
として、予め有限Ｎ個の符号語から成る符号帳を用意し
ておき、その中から入力ベクトルに最も近い符号語を選
出し、その符号番号のみで入力ベクトルを表すベクトル
量子化法がある。ベクトル量子化法は、上記音声スペク
トル特徴パラメータや図形情報等のようにベクトル内の
各成分間に相関関係がある入力ベクトルに対しては、非
常に有効に情報量圧縮を行うことができる。従来のベク
トル量子化法を用いた量子化器・逆量子化器の代表的な
一例は、文献１ “Speech Coding Based Upon Vector Quantization" A.Buzo,A.H.Gray.JR,R.M.Gray,and J.D.Markel IEEE Tr
ansactions on ASSP vol.28,No.5（1980）p.562−574 のFig.2及びFig.3に見ることができる。文献１において
は、入力音声信号を、周波数スペクトル特徴を表す音韻
ベクトル、振幅情報、ピッチ周期、有声音／無声音情報
で表し、音韻ベクトルをベクトル量子化法を用いて情報
圧縮を行い、他の情報を１次元のベクトル量子化法、す
なわちスカラ量子化法を用いて情報圧縮を行っている。
第３図及び第４図は、文献１に記載されている音韻ベク
トル（以降入力ベクトルと呼ぶ）及び振幅情報の量子化
・逆量子化を行う量子化器・逆量子化器の構成である。
図において、１は入力ベクトル入力端子、２は振幅情報
入力端子、３及び23は有限Ｎ個の符号語から成る符号
帳、６はベクトル量子化手段、10は振幅情報量子化手
段、11は符号番号伝送路、12は量子化振幅情報伝送路、
26は逆ベクトル量子化手段、28は振幅情報逆量子化手
段、29は出力ベクトル出力端子、30は振幅情報出力端子
である。
ターン等の入力ベクトルを少ない情報量に圧縮する方式
として、予め有限Ｎ個の符号語から成る符号帳を用意し
ておき、その中から入力ベクトルに最も近い符号語を選
出し、その符号番号のみで入力ベクトルを表すベクトル
量子化法がある。ベクトル量子化法は、上記音声スペク
トル特徴パラメータや図形情報等のようにベクトル内の
各成分間に相関関係がある入力ベクトルに対しては、非
常に有効に情報量圧縮を行うことができる。従来のベク
トル量子化法を用いた量子化器・逆量子化器の代表的な
一例は、文献１ “Speech Coding Based Upon Vector Quantization" A.Buzo,A.H.Gray.JR,R.M.Gray,and J.D.Markel IEEE Tr
ansactions on ASSP vol.28,No.5（1980）p.562−574 のFig.2及びFig.3に見ることができる。文献１において
は、入力音声信号を、周波数スペクトル特徴を表す音韻
ベクトル、振幅情報、ピッチ周期、有声音／無声音情報
で表し、音韻ベクトルをベクトル量子化法を用いて情報
圧縮を行い、他の情報を１次元のベクトル量子化法、す
なわちスカラ量子化法を用いて情報圧縮を行っている。
第３図及び第４図は、文献１に記載されている音韻ベク
トル（以降入力ベクトルと呼ぶ）及び振幅情報の量子化
・逆量子化を行う量子化器・逆量子化器の構成である。
図において、１は入力ベクトル入力端子、２は振幅情報
入力端子、３及び23は有限Ｎ個の符号語から成る符号
帳、６はベクトル量子化手段、10は振幅情報量子化手
段、11は符号番号伝送路、12は量子化振幅情報伝送路、
26は逆ベクトル量子化手段、28は振幅情報逆量子化手
段、29は出力ベクトル出力端子、30は振幅情報出力端子
である。
次に上記従来例の動作を説明する。先ず入力ベクトルＸ
が入力ベクトル入力端子１を介して量子化器内のベクト
ル量子化手段６に入力される。ベクトル量子化手段６
は、入力ベクトルＸと符号帳３内のＮ個の各符号語｛Ci
|i＝1,…,N｝との距離｛ｄ（X,Ci）|i＝1,…,N｝を各々
計算し、その中で最小の距離を与えた最適ベクトル符号
語の符号番号を符号番号伝送路11を介した逆量子化器内
の逆ベクトル量子化手段26に出力する。ここで、前記距
離関数ｄはベクトル量子化歪の評価尺度を定義するもの
であり、絶対値距離、ユークリッド距離などが用いられ
る。そして前記逆ベクトル量子化手段26は符号帳23内よ
り入力された符号番号の指定する符号語を出力ベクトル
出力端子29を介して出力する。この時、前記最小の距離
が現入力ベクトルに対するこの量子化器・逆量子化器の
量子化歪であり、この値が小さいほど良い量子化器・逆
量子化器といえる。一方、振幅情報は振幅情報入力端子
２を介して前記量子化器内の振幅情報量子化手段10に入
力される。振幅情報量子化手段10は入力された振幅情報
の量子化を行い、その結果を量子化振幅情報伝送路12を
介して前記逆量子化器内の振幅情報逆量子化手段28に出
力する。振幅情報逆量子化手段28は振幅情報の逆量子化
を行い、その結果を振幅情報出力端子30を介して出力す
る。
が入力ベクトル入力端子１を介して量子化器内のベクト
ル量子化手段６に入力される。ベクトル量子化手段６
は、入力ベクトルＸと符号帳３内のＮ個の各符号語｛Ci
|i＝1,…,N｝との距離｛ｄ（X,Ci）|i＝1,…,N｝を各々
計算し、その中で最小の距離を与えた最適ベクトル符号
語の符号番号を符号番号伝送路11を介した逆量子化器内
の逆ベクトル量子化手段26に出力する。ここで、前記距
離関数ｄはベクトル量子化歪の評価尺度を定義するもの
であり、絶対値距離、ユークリッド距離などが用いられ
る。そして前記逆ベクトル量子化手段26は符号帳23内よ
り入力された符号番号の指定する符号語を出力ベクトル
出力端子29を介して出力する。この時、前記最小の距離
が現入力ベクトルに対するこの量子化器・逆量子化器の
量子化歪であり、この値が小さいほど良い量子化器・逆
量子化器といえる。一方、振幅情報は振幅情報入力端子
２を介して前記量子化器内の振幅情報量子化手段10に入
力される。振幅情報量子化手段10は入力された振幅情報
の量子化を行い、その結果を量子化振幅情報伝送路12を
介して前記逆量子化器内の振幅情報逆量子化手段28に出
力する。振幅情報逆量子化手段28は振幅情報の逆量子化
を行い、その結果を振幅情報出力端子30を介して出力す
る。
［発明が解決しようとする課題］ 量子化器・逆量子化器に要求される特性は、様々な入力
系列に対して平均量子化歪を最小にすることである。
今、音声の音韻ベクトルや図形パターン情報を入力系列
とする場合を考える。それらの入力ベクトルは、時間的
に見て非常に変化の激しい時と比較的安定している時が
あるが、この比較的安定している時に関する限り、前記
従来の量子化器・逆量子化器は最小の量子化歪を与える
最適な量子化器・逆量子化器とはなっていない。この従
来の量子化器・逆量子化器に比べて更に小さい平均量子
化歪を実現する方式としては、過去の量子化結果を用い
て現在の入力ベクトルを予測し、その予測値の入力ベク
トルに対する誤差を量子化する予測誤差ベクトル量子化
法を用いた量子化器・逆量子化器がある。比較的安定な
入力ベクトル系列に対して、従来の量子化器・逆量子化
器により得られる量子化歪はほぼ一定の値が続き、それ
以上減少することがないのに比べ、前記予測誤差ベクト
ル量子化法を用いた量子化器・逆量子化器によれば量子
化歪が時間とともに徐々に減少していく。このことから
変化の少ない入力ベクトル系列に対しては予測誤差ベク
トル量子化法を用いた量子化器・逆量子化器の方が優れ
た量子化器・逆量子化器であるといえる。ところが、こ
の予測誤差ベクトル量子化法を用いた量子化器・逆量子
化器は、変化の激しい入力ベクトル系列に対しては従来
の量子化器・逆量子化器に比べてかなり大きい量子化歪
を与え、最終的に様々な入力ベクトルに対する平均量子
化歪が大きくなってしまう場合が多いという欠点があ
る。
系列に対して平均量子化歪を最小にすることである。
今、音声の音韻ベクトルや図形パターン情報を入力系列
とする場合を考える。それらの入力ベクトルは、時間的
に見て非常に変化の激しい時と比較的安定している時が
あるが、この比較的安定している時に関する限り、前記
従来の量子化器・逆量子化器は最小の量子化歪を与える
最適な量子化器・逆量子化器とはなっていない。この従
来の量子化器・逆量子化器に比べて更に小さい平均量子
化歪を実現する方式としては、過去の量子化結果を用い
て現在の入力ベクトルを予測し、その予測値の入力ベク
トルに対する誤差を量子化する予測誤差ベクトル量子化
法を用いた量子化器・逆量子化器がある。比較的安定な
入力ベクトル系列に対して、従来の量子化器・逆量子化
器により得られる量子化歪はほぼ一定の値が続き、それ
以上減少することがないのに比べ、前記予測誤差ベクト
ル量子化法を用いた量子化器・逆量子化器によれば量子
化歪が時間とともに徐々に減少していく。このことから
変化の少ない入力ベクトル系列に対しては予測誤差ベク
トル量子化法を用いた量子化器・逆量子化器の方が優れ
た量子化器・逆量子化器であるといえる。ところが、こ
の予測誤差ベクトル量子化法を用いた量子化器・逆量子
化器は、変化の激しい入力ベクトル系列に対しては従来
の量子化器・逆量子化器に比べてかなり大きい量子化歪
を与え、最終的に様々な入力ベクトルに対する平均量子
化歪が大きくなってしまう場合が多いという欠点があ
る。
また、従来例のように入力ベクトルに加えて、振幅情報
等の補助情報を同時に情報圧縮を行う場合について考え
ると、補助情報の変化が少なく特に伝送する必要がない
時があり、この時には補助情報のために用いられる情報
量を入力ベクトルの量子化のために加えて用いることが
有効と考えられる。しかしながら従来の量子化器・逆量
子化器においては入力ベクトルと補助情報を独立に量子
化しているため、このような入力に応じた最適な量子化
が行えなかった。
等の補助情報を同時に情報圧縮を行う場合について考え
ると、補助情報の変化が少なく特に伝送する必要がない
時があり、この時には補助情報のために用いられる情報
量を入力ベクトルの量子化のために加えて用いることが
有効と考えられる。しかしながら従来の量子化器・逆量
子化器においては入力ベクトルと補助情報を独立に量子
化しているため、このような入力に応じた最適な量子化
が行えなかった。
本発明は、上記課題を解消し、従来の手法に比べて平均
量子化歪の小さい量子化器・逆量子化器を得ることを目
的としている。
量子化歪の小さい量子化器・逆量子化器を得ることを目
的としている。
［課題を解決するための手段］ 本発明に係る量子化器は、Ｍ個のベクトル符号語とＮ−
Ｍ個の予測誤差ベクトル符号語とからなる符号帳と、Ｍ
個のベクトル符号語から現在の入力ベクトルに最も近い
最適ベクトル符号語を選んで量子化歪を算出するベクト
ル量子化手段と、入力ベクトルの予測値と現在の入力ベ
クトルとの差である予測誤差ベクトルを求めて、Ｎ−Ｍ
個の予測誤差ベクトル符号語から前記予測誤差ベクトル
に最も近い最適予測誤差ベクトル符号語を選んで量子化
歪を算出する予測誤差ベクトル量子化手段と、選ばれた
最適ベクトル符号語と最適予測誤差ベクトル符号語のう
ちいずれか歪の少ない符号語を選択し出力する比較手段
を備えた。
Ｍ個の予測誤差ベクトル符号語とからなる符号帳と、Ｍ
個のベクトル符号語から現在の入力ベクトルに最も近い
最適ベクトル符号語を選んで量子化歪を算出するベクト
ル量子化手段と、入力ベクトルの予測値と現在の入力ベ
クトルとの差である予測誤差ベクトルを求めて、Ｎ−Ｍ
個の予測誤差ベクトル符号語から前記予測誤差ベクトル
に最も近い最適予測誤差ベクトル符号語を選んで量子化
歪を算出する予測誤差ベクトル量子化手段と、選ばれた
最適ベクトル符号語と最適予測誤差ベクトル符号語のう
ちいずれか歪の少ない符号語を選択し出力する比較手段
を備えた。
また本発明の逆量子化器は、Ｍ個のベクトル符号語とＮ
−Ｍ個の予測誤差ベクトル符号語とからなる符号帳と、
入力の最適ベクトル符号語から符号帳の対応する１ベク
トル符号語を選び出力する逆ベクトル量子化手段と、ま
たは入力の最適予測誤差ベクトル符号語から符号帳の対
応する１予測誤差ベクトル符号語を選び入力ベクトルの
予測値に加えて出力する逆予測誤差ベクトル量子化手段
と、伝送された選択符号に基づき逆ベクトル量子化手段
または逆予測誤差ベクトル量子化手段の選択を行う制御
手段を備えた。
−Ｍ個の予測誤差ベクトル符号語とからなる符号帳と、
入力の最適ベクトル符号語から符号帳の対応する１ベク
トル符号語を選び出力する逆ベクトル量子化手段と、ま
たは入力の最適予測誤差ベクトル符号語から符号帳の対
応する１予測誤差ベクトル符号語を選び入力ベクトルの
予測値に加えて出力する逆予測誤差ベクトル量子化手段
と、伝送された選択符号に基づき逆ベクトル量子化手段
または逆予測誤差ベクトル量子化手段の選択を行う制御
手段を備えた。
また本発明の他の量子化器は、前記量子化器に加えて、
補助情報に対して設定した予測誤差がしきい値以下か否
かを判別する判別手段と、判別結果がしきい値以下で比
較手段が最適予測誤差ベクトル符号語を選択した場合は
利得係数を量子化し、上記以外の場合は補助情報を量子
化出力する補助情報量子化手段とを備え、また予測誤差
ベクトル量子化手段は、しきい値以上のと判別した時は
Ｎ−Ｍ個の予測誤差ベクトル符号語から最適予測誤差ベ
クトル符号語を選び、しきい値以下と判別した時は予測
誤差ベクトル符号語を任意の利得係数倍した結果と予測
誤差ベクトルとの量子化歪が最小になる最適予測誤差ベ
クトル符号語と利得係数を求め、量子化歪を算出するよ
うにした。
補助情報に対して設定した予測誤差がしきい値以下か否
かを判別する判別手段と、判別結果がしきい値以下で比
較手段が最適予測誤差ベクトル符号語を選択した場合は
利得係数を量子化し、上記以外の場合は補助情報を量子
化出力する補助情報量子化手段とを備え、また予測誤差
ベクトル量子化手段は、しきい値以上のと判別した時は
Ｎ−Ｍ個の予測誤差ベクトル符号語から最適予測誤差ベ
クトル符号語を選び、しきい値以下と判別した時は予測
誤差ベクトル符号語を任意の利得係数倍した結果と予測
誤差ベクトルとの量子化歪が最小になる最適予測誤差ベ
クトル符号語と利得係数を求め、量子化歪を算出するよ
うにした。
また本発明の他の逆量子化器は、前記逆量子化器に加
え、入力が利得係数であるばこれを逆量子化して逆予測
誤差ベクトル量子化手段に出力し、また入力の量子化補
助情報から補助情報の予測値を算出し出力する補助情報
逆量子化手段を備え、また逆予測誤差ベクトル量子化手
段は、入力の最適予測誤差ベクトル符号語から符号帳の
対応する１予測誤差ベクトル符号語を選び、かつ利得係
数が入力された場合は１予測誤差ベクトル符号語を利得
係数倍して入力ベクトルの予測値に加えて出力するよう
にした。
え、入力が利得係数であるばこれを逆量子化して逆予測
誤差ベクトル量子化手段に出力し、また入力の量子化補
助情報から補助情報の予測値を算出し出力する補助情報
逆量子化手段を備え、また逆予測誤差ベクトル量子化手
段は、入力の最適予測誤差ベクトル符号語から符号帳の
対応する１予測誤差ベクトル符号語を選び、かつ利得係
数が入力された場合は１予測誤差ベクトル符号語を利得
係数倍して入力ベクトルの予測値に加えて出力するよう
にした。
［作用］ この発明における量子化器は、比較手段により最適ベク
トル符号語を用いた場合の量子化歪と最適予測誤差ベク
トル符号語を用いた場合の量子化歪を比較することによ
り、現在の入力ベクトルに対しては従来のベクトル量子
化を行うべきか、予測誤差ベクトル量子化を行うべきか
を選択する。また逆量子化器は、ベクトルコードからの
入力コード番号によりどちらの逆量子化を行ったらよい
かを選択する。
トル符号語を用いた場合の量子化歪と最適予測誤差ベク
トル符号語を用いた場合の量子化歪を比較することによ
り、現在の入力ベクトルに対しては従来のベクトル量子
化を行うべきか、予測誤差ベクトル量子化を行うべきか
を選択する。また逆量子化器は、ベクトルコードからの
入力コード番号によりどちらの逆量子化を行ったらよい
かを選択する。
［実施例］ 以下、この発明の一実施例を前記第３図及び第４図と同
一部分に同一符号を付した第１図及び第２図について説
明する。第１図は量子化器、第２図は逆量子化器のブロ
ック構成図である。図において、４及び24は正整数Ｍ個
のベクトル符号語からなる符号帳Ａ、５及び25はＮ−Ｍ
個の予測誤差ベクトル符号語からなる符号帳Ｂ、７は予
測誤差ベクトル量子化手段、８は比較手段、９は判別手
段、13は振幅情報量子化結果、14は判別結果、15,17及
び21は符号番号、16及び18は量子化歪、19は利得係数、
20は比較結果、22は制御手段、27は逆予測誤差ベクトル
量子化手段である。
一部分に同一符号を付した第１図及び第２図について説
明する。第１図は量子化器、第２図は逆量子化器のブロ
ック構成図である。図において、４及び24は正整数Ｍ個
のベクトル符号語からなる符号帳Ａ、５及び25はＮ−Ｍ
個の予測誤差ベクトル符号語からなる符号帳Ｂ、７は予
測誤差ベクトル量子化手段、８は比較手段、９は判別手
段、13は振幅情報量子化結果、14は判別結果、15,17及
び21は符号番号、16及び18は量子化歪、19は利得係数、
20は比較結果、22は制御手段、27は逆予測誤差ベクトル
量子化手段である。
先ず、入力ベクトルが入力ベクトル入力端子１を介して
ベクトル量子化手段６及び予測誤差ベクトル量子化手段
７に入力され、振幅情報が振幅情報入力端子２を介して
判別手段９及び振幅情報量子化手段10に入力される。前
記判別手段９は過去の振幅情報の量子化結果13を用いて
現在の振幅情報の予測値を求め、この予測値と前記入力
された振幅情報の間の予測誤差を求める。そしてこの予
測誤差と予め与えたしきい値の比較を行い、その判別結
果14を予測誤差ベクトル量子化手段７及び振幅情報量子
化手段10に出力する。一方前記ベクトル量子化手段６
は、符号帳A4内のＭ個のベクトル符号語｛Ci|i＝1,…,
M｝と入力ベクトルＸの間の距離｛ｄ（X,Ci）|i＝1,…,
M｝を算出し、その中で最小の距離を与える最適ベクト
ル符号語の符号番号15と、その時の最小の距離を量子化
歪16として比較手段８に出力する。また前記予測誤差ベ
クトル量子化手段７は、現処理時点までの伝送された符
号番号21と振幅情報量子化結果13により表される過去の
入力ベクトルの量子化結果を用いて現在の入力ベクトル
の予測値Xpを求め、この予測値Xpと前記入力ベクトルＸ
の間の予測誤差ベクトルXeを算出する。そして判別手段
９から入力された判別結果14として振幅情報の予測誤差
がしきい値以上である場合には、前記符号帳B5内のＮ−
Ｍ個の予測誤差ベクトル符号語｛Ci|i＝Ｍ＋1,…,N｝と
前記予測誤差ベクトルXeの間の距離｛ｄ（Xe,Ci）|i＝
Ｍ＋1,…,N｝を算出し、その中で最小の距離を与える最
適予測誤差ベクトル符号語の符号番号17と、その時の最
小の距離を量子化歪18として比較手段８に出力する。判
別手段９から入力された判別結果14として振幅情報の予
測誤差がしきい値未満である場合には、以下に示す第１
式及び第２式に基き、前記符号帳B5内のＮ−Ｍ個の予測
誤差ベクトル符号語｛Ci|i＝Ｍ＋1,…,N｝と前記予測誤
差ベクトルXeの間の利得付き距離｛dg（Xe,Ci）|i＝Ｍ
＋1,…,N｝と利得係数｛ｇ（Xe,Ci）|i＝Ｍ＋1,…,N｝
を算出し、その中で最小の距離を与える最適予測誤差ベ
クトル符号語の符号番号17と、その時の最小の距離を量
子化歪18として比較手段８に出力するとともに、その符
号語に対する利得係数19を振幅情報量子化手段10に出力
する。なお、距離関数ｄとしてユークリッド距離を用い
る場合には、第１式の方程式は非常な簡単な式となり、
容易に解を得ることができる。
ベクトル量子化手段６及び予測誤差ベクトル量子化手段
７に入力され、振幅情報が振幅情報入力端子２を介して
判別手段９及び振幅情報量子化手段10に入力される。前
記判別手段９は過去の振幅情報の量子化結果13を用いて
現在の振幅情報の予測値を求め、この予測値と前記入力
された振幅情報の間の予測誤差を求める。そしてこの予
測誤差と予め与えたしきい値の比較を行い、その判別結
果14を予測誤差ベクトル量子化手段７及び振幅情報量子
化手段10に出力する。一方前記ベクトル量子化手段６
は、符号帳A4内のＭ個のベクトル符号語｛Ci|i＝1,…,
M｝と入力ベクトルＸの間の距離｛ｄ（X,Ci）|i＝1,…,
M｝を算出し、その中で最小の距離を与える最適ベクト
ル符号語の符号番号15と、その時の最小の距離を量子化
歪16として比較手段８に出力する。また前記予測誤差ベ
クトル量子化手段７は、現処理時点までの伝送された符
号番号21と振幅情報量子化結果13により表される過去の
入力ベクトルの量子化結果を用いて現在の入力ベクトル
の予測値Xpを求め、この予測値Xpと前記入力ベクトルＸ
の間の予測誤差ベクトルXeを算出する。そして判別手段
９から入力された判別結果14として振幅情報の予測誤差
がしきい値以上である場合には、前記符号帳B5内のＮ−
Ｍ個の予測誤差ベクトル符号語｛Ci|i＝Ｍ＋1,…,N｝と
前記予測誤差ベクトルXeの間の距離｛ｄ（Xe,Ci）|i＝
Ｍ＋1,…,N｝を算出し、その中で最小の距離を与える最
適予測誤差ベクトル符号語の符号番号17と、その時の最
小の距離を量子化歪18として比較手段８に出力する。判
別手段９から入力された判別結果14として振幅情報の予
測誤差がしきい値未満である場合には、以下に示す第１
式及び第２式に基き、前記符号帳B5内のＮ−Ｍ個の予測
誤差ベクトル符号語｛Ci|i＝Ｍ＋1,…,N｝と前記予測誤
差ベクトルXeの間の利得付き距離｛dg（Xe,Ci）|i＝Ｍ
＋1,…,N｝と利得係数｛ｇ（Xe,Ci）|i＝Ｍ＋1,…,N｝
を算出し、その中で最小の距離を与える最適予測誤差ベ
クトル符号語の符号番号17と、その時の最小の距離を量
子化歪18として比較手段８に出力するとともに、その符
号語に対する利得係数19を振幅情報量子化手段10に出力
する。なお、距離関数ｄとしてユークリッド距離を用い
る場合には、第１式の方程式は非常な簡単な式となり、
容易に解を得ることができる。
dg（Xe,Ci）＝ｄ（Xe,g＊Ci） ……第２式 比較手段８は前記ベクトル量子化手段６と予測誤差ベク
トル量子化手段７から入力された２つの量子化歪16と18
を比較し、比較結果20を振幅情報量子化手段10に出力
し、更に、小さい量子化歪を与えた符号番号21を予測誤
差ベクトル量子化手段７及び符号番号伝送路11に出力す
る。振幅情報量子化手段10は判別手段９から入力された
判別結果14として振幅情報の予測誤差がしきい値未満で
あり、かつ比較手段８から入力された比較結果20が最適
予測誤差ベクトル符号語を選択した場合には、予測誤差
ベクトル量子化手段７より入力された前記利得係数19の
量子化を行い、量子化された情報が利得係数であること
を示す付加情報とともに振幅情報量子化結果13として判
別手段９及び量子化振幅情報伝送路12に出力する。上記
以外の場合には振幅情報量子化手段10は振幅情報の量子
化を行い、量子化された情報が振幅情報であることを示
す付加情報とともに振幅情報量子化結果13として判別手
段９及び量子化振幅情報伝送路12に出力する。
トル量子化手段７から入力された２つの量子化歪16と18
を比較し、比較結果20を振幅情報量子化手段10に出力
し、更に、小さい量子化歪を与えた符号番号21を予測誤
差ベクトル量子化手段７及び符号番号伝送路11に出力す
る。振幅情報量子化手段10は判別手段９から入力された
判別結果14として振幅情報の予測誤差がしきい値未満で
あり、かつ比較手段８から入力された比較結果20が最適
予測誤差ベクトル符号語を選択した場合には、予測誤差
ベクトル量子化手段７より入力された前記利得係数19の
量子化を行い、量子化された情報が利得係数であること
を示す付加情報とともに振幅情報量子化結果13として判
別手段９及び量子化振幅情報伝送路12に出力する。上記
以外の場合には振幅情報量子化手段10は振幅情報の量子
化を行い、量子化された情報が振幅情報であることを示
す付加情報とともに振幅情報量子化結果13として判別手
段９及び量子化振幅情報伝送路12に出力する。
逆量子化器内の振幅情報逆量子化手段28は、前記量子化
振幅情報伝送路12を介して入力された量子化情報が振幅
情報である時には、それを逆量子化して振幅情報出力端
子30に出力する。入力された量子化情報が利得係数であ
る時には、過去の量子化振幅情報から現在の振幅情報の
予測値を求めこれを振幅情報出力端子30に出力するとと
もに、逆量子化した利得係数を逆予測誤差ベクトル量子
化手段27に出力する。制御手段22は、符号番号伝送路11
を介して入力された符号番号が、符号帳A24内の符号語
を指定する場合には逆ベクトル量子化手段26にその符号
番号を出力し、符号帳B25内の符号語を指定する場合に
は逆予測誤差ベクトル量子化手段27にその符号番号を出
力する。逆ベクトル量子化手段26は、入力された符号番
号が指定する符号帳A24内のベクトル符号語を読み出
し、出力ベクトル出力端子29に出力する。逆予測誤差ベ
クトル量子化手段27は、入力された符号番号が指定する
符号帳B25内の予測誤差ベクトル符号語を読み出すとと
もに、過去の入力ベクトルの量子化結果を用いて現在の
入力ベクトルの予測値を求める。そして、振幅情報逆量
子化手段28より利得係数の入力がない時には、前記予測
誤差ベクトルに符号語前記入力ベクトルの予測値を加え
た結果を出力ベクトル出力端子29に出力する。振幅情報
逆量子化手段28より利得係数が入力された時には、前記
予測誤差ベクトル符号語を利得係数倍した値に前記入力
ベクトルの予測値を加えた結果を出力ベクトル出力端子
29に出力する。
振幅情報伝送路12を介して入力された量子化情報が振幅
情報である時には、それを逆量子化して振幅情報出力端
子30に出力する。入力された量子化情報が利得係数であ
る時には、過去の量子化振幅情報から現在の振幅情報の
予測値を求めこれを振幅情報出力端子30に出力するとと
もに、逆量子化した利得係数を逆予測誤差ベクトル量子
化手段27に出力する。制御手段22は、符号番号伝送路11
を介して入力された符号番号が、符号帳A24内の符号語
を指定する場合には逆ベクトル量子化手段26にその符号
番号を出力し、符号帳B25内の符号語を指定する場合に
は逆予測誤差ベクトル量子化手段27にその符号番号を出
力する。逆ベクトル量子化手段26は、入力された符号番
号が指定する符号帳A24内のベクトル符号語を読み出
し、出力ベクトル出力端子29に出力する。逆予測誤差ベ
クトル量子化手段27は、入力された符号番号が指定する
符号帳B25内の予測誤差ベクトル符号語を読み出すとと
もに、過去の入力ベクトルの量子化結果を用いて現在の
入力ベクトルの予測値を求める。そして、振幅情報逆量
子化手段28より利得係数の入力がない時には、前記予測
誤差ベクトルに符号語前記入力ベクトルの予測値を加え
た結果を出力ベクトル出力端子29に出力する。振幅情報
逆量子化手段28より利得係数が入力された時には、前記
予測誤差ベクトル符号語を利得係数倍した値に前記入力
ベクトルの予測値を加えた結果を出力ベクトル出力端子
29に出力する。
上記実施例においては、振幅情報の量子化が不要と判断
した時に利得係数を量子化して逆量子化器に出力する例
を示したが、振幅情報等の入力ベクトルの補助情報がな
い場合には、上記実施例で2,9,10,12,13,14,19,20,28,3
0を取り去った構成となる。また、常時利得係数を量子
化して用いる構成も可能である。従来のベクトル量子化
手段と予測誤差ベクトル量子化手段に加えて、さらに別
の量子化手段として例えば予測条件のことなる予測誤差
ベクトル量子化手段等を備えるとともに、新たに加える
量子化手段に応じた符号語を符号帳内に備えるように構
成することで、さらに平均量子化歪を改善することもで
きる。
した時に利得係数を量子化して逆量子化器に出力する例
を示したが、振幅情報等の入力ベクトルの補助情報がな
い場合には、上記実施例で2,9,10,12,13,14,19,20,28,3
0を取り去った構成となる。また、常時利得係数を量子
化して用いる構成も可能である。従来のベクトル量子化
手段と予測誤差ベクトル量子化手段に加えて、さらに別
の量子化手段として例えば予測条件のことなる予測誤差
ベクトル量子化手段等を備えるとともに、新たに加える
量子化手段に応じた符号語を符号帳内に備えるように構
成することで、さらに平均量子化歪を改善することもで
きる。
［発明の効果］ 以上のように、この発明によれば、従来のベクトル量子
化手段と予測ベクトル量子化手段の選択の入力ベクトル
に応じて自動的に行なわれ、様々な入力ベクトル系列に
対して平均量子化歪の小さい量子化器及び逆量子化器が
実現できる。また、ある程度入力ベクトル系列の特性が
既知である場合には、ベクトル符号語数Ｍと予測誤差ベ
クトル符号語数Ｎ−Ｍの比率を最適に選ぶことにより、
最適な量子化器及び逆量子化器が実現できる構成となっ
ている。
化手段と予測ベクトル量子化手段の選択の入力ベクトル
に応じて自動的に行なわれ、様々な入力ベクトル系列に
対して平均量子化歪の小さい量子化器及び逆量子化器が
実現できる。また、ある程度入力ベクトル系列の特性が
既知である場合には、ベクトル符号語数Ｍと予測誤差ベ
クトル符号語数Ｎ−Ｍの比率を最適に選ぶことにより、
最適な量子化器及び逆量子化器が実現できる構成となっ
ている。
補助情報を同時に量子化を行う場合、本発明によれば補
助情報の量子化が不要と見なせる時には、余った情報量
を入力ベクトルの量子化に用いることが可能となり、量
子化器全体としての量子化特性がさらに改善できる。
助情報の量子化が不要と見なせる時には、余った情報量
を入力ベクトルの量子化に用いることが可能となり、量
子化器全体としての量子化特性がさらに改善できる。
第１図は本発明の一実施例における量子化器を示すブロ
ック図、第２図はその実施例における逆量子化器を示す
ブロック図、第３図は従来の量子化器を示すブロック
図、第４図は従来の逆量子化器を示すブロック図であ
る。図において、１は入力ベクトル入力端子、２は振幅
情報入力端子、３及び23は符号帳、４及び24は符号帳
Ａ、５及び25は符号帳Ｂ、６はベクトル量子化手段、７
は予測誤差ベクトル量子化手段、８は比較手段、９は判
別手段、10は振幅情報量子化手段、11は符号番号伝送
路、12は量子化振幅情報伝送路、13は振幅情報量子化結
果、14は判別結果、15,17及び21は符号番号、16及び18
は量子化歪、19は利得係数、20は比較結果、22は制御手
段、26は逆ベクトル量子化手段、27は逆予測誤差ベクト
ル量子化手段、28は振幅情報逆量子化手段、29は出力ベ
クトル出力端子、30は振幅情報出力端子である。
ック図、第２図はその実施例における逆量子化器を示す
ブロック図、第３図は従来の量子化器を示すブロック
図、第４図は従来の逆量子化器を示すブロック図であ
る。図において、１は入力ベクトル入力端子、２は振幅
情報入力端子、３及び23は符号帳、４及び24は符号帳
Ａ、５及び25は符号帳Ｂ、６はベクトル量子化手段、７
は予測誤差ベクトル量子化手段、８は比較手段、９は判
別手段、10は振幅情報量子化手段、11は符号番号伝送
路、12は量子化振幅情報伝送路、13は振幅情報量子化結
果、14は判別結果、15,17及び21は符号番号、16及び18
は量子化歪、19は利得係数、20は比較結果、22は制御手
段、26は逆ベクトル量子化手段、27は逆予測誤差ベクト
ル量子化手段、28は振幅情報逆量子化手段、29は出力ベ
クトル出力端子、30は振幅情報出力端子である。
Claims (4)
- 【請求項１】Ｎより小さな正の整数Ｍ個のベクトル符号
語とＮ−Ｍ個の予測誤差ベクトル符号語とからなる符号
帳と、前記Ｍ個のベクトル符号語から量子化対象である
現在の入力ベクトルに最も近い最適ベクトル符号語を選
んで量子化歪を算出するベクトル量子化手段と、過去の
入力ベクトル量子化結果から算出した入力ベクトルの予
測値と前記現在の入力ベクトルとの差である予測誤差ベ
クトルを求めて、前記Ｎ−Ｍ個の予測誤差ベクトル符号
語から前記予測誤差ベクトルに最も近い最適予測誤差ベ
クトル符号語を選んで量子化歪を算出する予測誤差ベク
トル量子化手段と、前記選ばれた最適ベクトル符号語と
前記最適予測誤差ベクトル符号語のうちいずれか歪の少
ない符号語を選択し、その選択符号を付けて出力する比
較手段を備えて情報量圧縮を行う量子化器。 - 【請求項２】Ｎより小さな正の整数Ｍ個のベクトル符号
語とＮ−Ｍ個の予測誤差ベクトル符号語とからなる符号
帳と、情報圧縮された入力の最適ベクトル符号語から前
記符号帳の対応する１ベクトル符号語を選び出力する逆
ベクトル量子化手段と、または入力の最適予測誤差ベク
トル符号語から前記符号帳の対応する１予測誤差ベクト
ル符号語を選び入力ベクトルの予測値に加えて出力する
逆予測誤差ベクトル量子化手段と、伝送された選択符号
に基づき前記逆ベクトル量子化手段または逆予測誤差ベ
クトル量子化手段の選択を行う制御手段を備えて情報量
復元を行う逆量子化器。 - 【請求項３】Ｎより小さな正の整数Ｍ個のベクトル符号
語とＮ−Ｍ個の予測誤差ベクトル符号語とからなる符号
帳と、前記Ｍ個のベクトル符号語から量子化対象である
現在の入力ベクトルに最も近い最適ベクトル符号語を選
んで量子化歪を算出するベクトル量子化手段と、過去の
入力ベクトル量子化結果から算出した入力ベクトルの予
測値と前記現在の入力ベクトルとの差である予測誤差ベ
クトルを求めて、後述の判別手段がしきい値以上と判別
した時は前記Ｎ−Ｍ個の予測誤差ベクトル符号語から前
記予測誤差ベクトルに最も近い最適予測誤差ベクトル符
号語を選び、後述の判別手段がしきい値以下と判別した
時は前記予測誤差ベクトル符号語を任意の利得係数倍し
た結果と前記予測誤差ベクトルとの量子化歪が最小にな
る最適予測誤差ベクトル符号語と利得係数を求め、量子
化歪を算出する予測誤差ベクトル量子化手段と、前記選
ばれた最適ベクトル符号語と前記最適予測誤差ベクトル
符号語のうちいずれか歪の少ない符号語を選択し、その
選択符号を付けて出力する比較手段と、現在の補助情報
の予測値を算出してこれと入力された補助情報の差が所
定のしきい値以下か否かを判別する判別手段と、前記判
別手段がしきい値以下とし、かつ比較手段が最適予測誤
差ベクトル符号語を選択した場合は前記利得係数を量子
化し、上記以外の場合は補助情報を量子化出力する補助
情報量子化手段を備えて情報圧縮を行う量子化器。 - 【請求項４】Ｎより小さな正の整数Ｍ個のベクトル符号
語とＮ−Ｍ個の予測誤差ベクトル符号語とからなる符号
帳と、情報圧縮された入力の最適ベクトル符号語から前
記符号帳の対応する１ベクトル符号語を選び出力する逆
ベクトル量子化手段と、または入力の最適予測誤差ベク
トル符号語から前記符号帳の対応する１予測誤差ベクト
ル符号語を選び、かつ利得係数が入力された場合は前記
１予測誤差ベクトル符号語を利得係数倍して入力ベクト
ルの予測値に加えて出力する逆予測誤差ベクトル量子化
手段と、伝送された選択符号に基づき前記ベクトル逆ベ
クトル量子化手段または逆予測誤差ベクトル量子化手段
の選択を行う制御手段と、入力が補助情報であればこれ
を逆量子化して出力し、入力が利得係数であればこれを
逆量子化して前記逆予測誤差ベクトル量子化手段に出力
するとともに補助情報の予測値を算出して出力する補助
情報逆量子化手段を備えて情報量復元を行う逆量子化
器。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63243201A JPH0769719B2 (ja) | 1988-09-28 | 1988-09-28 | 量子化器及び逆量子化器 |
| US07/405,350 US4965580A (en) | 1988-09-26 | 1989-09-11 | Quantizer and inverse-quantizer |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63243201A JPH0769719B2 (ja) | 1988-09-28 | 1988-09-28 | 量子化器及び逆量子化器 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0291700A JPH0291700A (ja) | 1990-03-30 |
| JPH0769719B2 true JPH0769719B2 (ja) | 1995-07-31 |
Family
ID=17100337
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63243201A Expired - Lifetime JPH0769719B2 (ja) | 1988-09-26 | 1988-09-28 | 量子化器及び逆量子化器 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0769719B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2936757B2 (ja) * | 1991-03-08 | 1999-08-23 | 三菱電機株式会社 | 量子化器 |
| JPH0863198A (ja) | 1994-08-22 | 1996-03-08 | Nec Corp | ベクトル量子化器 |
-
1988
- 1988-09-28 JP JP63243201A patent/JPH0769719B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0291700A (ja) | 1990-03-30 |
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