JPH0797752B2

JPH0797752B2 - 符号化方法

Info

Publication number: JPH0797752B2
Application number: JP20296185A
Authority: JP
Inventors: 健弘守谷; 雅彰誉田
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 1985-09-13
Filing date: 1985-09-13
Publication date: 1995-10-18
Anticipated expiration: 2010-10-18
Also published as: JPS6264129A

Description

【発明の詳細な説明】「産業上の利用分野」この発明は周期性をもつ音声のピッチパルス位置や、規
則性をもつ画像の符号化に適し、一定長の記号系列で特
定の記号の発生が周期的に近いものを特に少ない誤差で
短い符号として符号化することができる符号化方法に関
する。

「従来の技術」記号系列として、各記号が“0"か“1"かの何れをとる２
値ディジタル記号列の場合で、かつその一方の記号、例
えば“1"の生起確率が非常に小さい記号系列を符号化す
る場合、従来においては（ａ）ランレングス符号、
（ｂ）ブロック符号、（ｃ）数え上げ符号が知られてい
る。

（ａ）のランレングス符号では、“0"の個数すなわち連
続する“0"の長さを符号とし、かつ通常は、符号長を短
くするために可変長符号を使う。即ち、“1"と“1"の間
隔（“0"の長さ）で頻度の高いものに短い符号を割り当
てる。この方法では“1"の生起ごとに符号が発生し、必
ずしも情報圧縮の効率は高くない。さらに符号長の変動
が大きく、当然符号バッファに符号をたくわえてその符
号バッファから一定速度で送出伝送することが必要とな
り、最悪の場合の符号長の長さに合わせて符号バッフア
を用意しておかなくてはならないので実用上システム構
成上大きな障害となる欠点がある。

（ｂ）のブロック符号では、一定個数の記号系列を１ブ
ロック（あるいは１ベクトル）とし、ベクトルとしての
生起確率（頻度）の高いもの、例えばすべて“0"のベク
トルに短い符号を割り当てる。この方法ではベクトルの
次元数が小さいと情報圧縮の効果が小さく、逆に次元数
のべき乗に比例して符号化処理が繁雑になるため、実用
上次元数は大きくできないと言う欠点がある。また符号
長変動に伴うバッファの大きさの問題も（ａ）のランレ
ングス符号の場合と同様である。

（ｃ）の数え上げ符号では、符号化の対象とする記号系
列全体に渡って“1"の個数を求め、次に“1"の記号系列
上での発生位置の異なるものを順序づけてその番号を符
号とする。全体で“1"の個数の上限が決まっていれば、
符号長の変動なく符号化できるが、“1"の発生位置があ
る程度の規則性がある場合にも、その規則性を生かして
情報圧縮の効率を高めることができない。“1"の発生位
置の各組み合わせについて発生頻度を調べて可変長符号
に変換すれば、符号長を原理的下限にまで短くすること
ができる。しかしながら、組み合わせの数の総数につい
て符号長の設計をする必要があり、設計も符号化にも非
現実的な量の処理を要するという欠点がある。

この発明の目的は入力記号列中の特定記号の個個の発生
位置ではなく、一定長の記号系列にわたる特定記号の配
置モデルを使うことで情報圧縮率が高い、すなわち、平
均符号長が短く、符号長の変動が小さい、比較的簡便な
符号化法を提供することにある。

「問題点を解決するための手段」この発明は、符号化しようとする記号系列中の特定記号
の発生位置、あるいは、特定記号の間隔が何らかの規則
性、周期性をもつ時、その規則を指定すれば、大幅に符
号を節約できる点に着目し、その周期性の規則を符号化
モデル（ひな形）として予め何種類か用意しておき、入
力記号系列と最も近い符号化モデルの符号（モデル指定
符号）と、その符号化モデルと入力記号列との誤差を表
わす符号（誤差の符号）とを組み合わせて符号出力とす
る。

ここで符号化モデルの例を示す。ただしＮ個の２値記号
系列を入力とし、“1"の個数は最大n_maxとする。この例
では例えばlog₂（n_max）ビットの情報で“1"の個数を指
定する。ここでは“1"の個数ｎは既知として説明する。

いま記号系列の一端、例えば先頭からｍ番目の“1"に着
目し、この“1"の先頭からの位置（“1"と“0"と合わせ
て数える）をPmとする時、これと（ｍ−１）番目の“1"
の位置P_m-1との間隔qm（第１図参照）を q_m＝P_m−P_m-1＝（Ｌ＋ｌ）＋ε_ｍ …（１）ｍ＝2,3,…,n とモデル化する。ここで、Ｌは“1"の予測平均間隔でN,
P₁,nから例えば次のように決める。

Ｌ＝｛（Ｎ−P₁）/n＋（Ｎ−P₁）／（ｎ−１）｝/2…
（２）ただし、Ｌは小数点以下を四捨五入した整数値を使う。
またP₁は一番最初の“1"の位置で、この例ではP₁は記号
系列中の最初の半分に現れるものとし、log₂（N/2）ビ
ットを使って固定的に符号化する。また、ｌは記号系列
の“1"の平均間隔とＬとの誤差（平均間隔誤差）、ε_ｍ
は第ｍ番目の“1"とその直前の第（ｍ−１）番目の“1"
との間隔qmと、（Ｌ＋ｌ）との誤差（位置誤差）であ
る。

この発明では符号化モデルをP₁,l,ε_ｍの各パラメータ
の符号長の違いにより分類する。例えばl,ε_ｍを何ビッ
トで表わすか、その許容範囲で符号化モデルを分類す
る。例えば第２図に示すようにＮ＝16,n＝4,の場合を例
にとって具体的に説明する。Ｑは（P₁，q₂，q₃，q₄）を
表わすものとし、入力記号列を予め用意したS₀₀，S₀₁，
S₁の３種の符号化モデルのいずれかに分類する。Ｓの添
え字は、後述で明らかにするが分類のための可変長符号
である。これら符号化モデルを集合の記法で示すと次の
通りである。

S₀₀＝｛Q|l＝｛−1,0｝，ε_ｍ＝｛０｝｝ S₀₁＝｛Q|l＝｛−1,0｝，ε_ｍ＝｛−1,0｝｝（但しS₀₀を除く）すなわちS₀₀はε_ｍ＝０であり、（3,4,4,4）や（2,3,3,
3）のようにq₂＝q₃−q₄で表わせ、“1"の間隔が等間で
あるが、その間隔は、予測平均間隔Ｌと等しい場合ｌ＝
０と、予測平均間隔Ｌより１少ないｌ＝−１の場合とが
あり、誤差ｌは１ビットで表わさせる。

S₀₁はｌ＝０とｌ＝−１との何れかをとり誤差ｌは１ビ
ットである。ε_２，ε_３，ε_４のそれぞれは０の場合と
−１の場合とがあり、位置誤差ε_ｍは各１ビット必要と
し、全体で４ビットで表わせる。

S₁はS₀₁，S₀₀に合わない記号系列のすべてであり、それ
らを数え上げ符号とするとlog₂（_NC_n）＝11ビットで表
わせる。

以上の準備した符号化モデルS₀₀，S₀₁，S₁を用いて入力
記号列を符号化するには第２図に示すようにする。まず
入力記号列をＱ＝（P₁，q₂，q₂，q₄）に変換する。次に
特定記号“1"の数ｎを符号化する。その後、P₁,nから
（２）式によりＬを算出する。そしてその入力記号系列
がS₀₀の符号化モデルに合うか調べる。合うならこの符
号化モデルを指定するモデル指定符号“00"の２ビット
と、誤差の符号としてP₁の情報３ビットと、ｌの情報１
ビットとの計６ビットの符号で出力符号として終了す
る。

入力記号系列がS₀₀に合わないならばS₀₁に合うかを調
べ、合うならそのモデル指定符号“01"の２ビットと、
誤差の符号としてP₁の３ビットと、ｌの１ビットと、ε
_ｍの３ビットとの計９ビットを符号化出力として終る。
入力記号系列がS₀₁でもなければS₁であるからそのモデ
ル指定符号“1"の１ビットと、“1"の誤差の符号として
組み合わせの数え上げ符号11ビットとの計12ビットの符
号を出力符号として終了する。

なお入力記号系列がS₀₀に合う場合は、そのｌが０か−
１かによりｌを“0"か“1"かに符号化する。同様に入力
記号系列がS₀₁に合う（属する）場合は、ｌが“0"か
“1"か、各ε_ｍが“0"か“1"かに符号化する。

このようにして符号化された符号を最初にモデル指定符
号、次に誤差の符号を組として送出すれば、復号側で
は、最初の１ビットが“1"ならば第３図に示すようにS₁
に属する符号となり、従ってその次の11ビットが誤差の
符号となり、その後はモデル指定符号となることを検出
できる。同様に最初の２ビットが“01"ならばS₀₁に属す
る符号であり、これに続く７ビットが誤差の符号であ
る。最初の２ビットが“00"ならばS₀₀に属する符号であ
り、これに続く４ビットが誤差の符号である。

復号側での復号処理は第４図に示すようにまずｎを復号
し、次にモデル指定符号を復号し、S₁とS₀₁，S₀₀との何
れであるかを判定し、このモデル指定符号がS₀₀の場合
は、これにより決まる誤差の符号の各パラメータ値、つ
まり３ビットのP₁と、１ビットのｌとを誤差の符号と
し、S₀₁の場合はP₁とｌと更に３ビットのε_ｍとを誤差
の符号とし、次にこれら誤差の符号のパラメータP₁を用
いて（２）式に従ってＬを算出し、そのＬとS₀₀の場合
はｌ、S₀₁の場合はｌ及びε_ｍの値とからＱを算出し、
更にこのＱから“1"と“0"との記号系列に変更する。モ
デル指定符号がS₁の場合は次の11ビットの符号が数え上
げ符号の番号符号であり、Ｑを算出することなく、その
番号符号と対応する“1",“0"の記号系列に変換する。

さて、S₀₀，S₀₁，S₁を設定するには例えば第５図に示す
ように、l,ε_ｍのビット数の組み合わせの単位モデルつ
まりパラメータl,ε_ｍの符号長の違いによって分類した
単位モデル及びそれ以外のもの（モデル外モデル）の各
発生頻度と、その各モデルの誤差を表わすビット数の表
（第６図）とを使ってすべての記号系列を逐次木状に順
次２分して作ることができる。すべての単位モデルに細
分すれば、つまりl,ε_ｍの取り得るすべての組合せにつ
いて単位モデルを作り、これを符号化モデルとすれば誤
差が小さくなり誤差の符号が短かくなるが、符号化モデ
ルを指定する情報（モデル指定符号）が増大してしまう
ため、符号化モデルの統計的出現頻度に合わせて、モデ
ル指定符号と誤差を表わす符号との和が必ず減少するよ
うに木状にモデルを分割し、その分岐に対応する符号を
そのままあるいは必要に応じて、分割ごとに最適化して
モデル指定の可変長符号とする。この分割法により必ず
しも最適な設定に達する保証はないが必ず平均符号長が
減少する方向で、近傍最適に達し、モデル指定符号は自
動的に一意解読可能である。

この分割手順を第５図〜第７図を参照して、具体的に説
明する。第７図のモデル分割の経過に示すように、まず
モデルに分割しない初期状態ではとりうる系列のすべて
を数え上げ符号のみですべての記号系列を符号化するこ
とになり、記号系列の長さが16ビットで“1"の数が４で
あるから符号長は11ビットである。第１段で例えばｌの
ビット数が“0",各ε_ｍのビット数が０の単位モデル
（モデル（0,0）と記す）とそれ以外とに記号系列を分
割してみる。つまりP₁の情報のみで表せるものと、それ
以外のものとに分割してみることであり、0.1の出現頻
度をもつモデル（0,0）はその誤差符号としてはP₁を表
わすための３ビットのみで済む。モデル（0,0）以外の
出現頻度は0.9で、これを表わすには11ビットを要す。
更にモデル（0,0）とそれ以外とを区別するためのモデ
ル指定符号をともに１ビット必要であり、結局（３＋
１）×0.1＋（11＋１）×0.9＝11.2ビットの平均符号長
を要することになり、全く分割しない場合の符号長11ビ
ットより長くなり、この分割は逆効果となる。

このようにして各種分割を行い、分割線を捜すとモデル
（1,1）が最も効果が大きいことがわかる。すなわちす
べての記号系列を、ｌが１ビット、ε_２，ε_３，ε_４が
各１ビットの誤差内で表わせるものと、その外（その
他）のものとに分割する場合である。モデル（1,1）の
誤差内で表わせるものの出現頻度は第５図においてその
モデル（1,1）の左上方すべてのモデルを含み、つまり
モデル（0,0），（0,1），（1,0），（1,1）の出現頻度
であり、0.1＋0.15＋0.05＋0.2＝0.5となる。誤差を表
わすに必要な情報量（誤差の符号）はP₁の３ビット、ｌ
の１ビット、ε_２，ε_３，ε_４の各１ビット、計７ビッ
トである。この分割で平均符号長は（７＋１）×0.5（1
1＋１）×0.5＝10となる。以上で第１段の分割が終了す
る。

次に各分割の中でさらに分割できる線を捜すとモデル
（1,1）の外（モデル（1,1）の誤差より小さいもの以外
のもの）では分割できず、（分割すると返って符号長が
長くなり）、モデル（1,1）の内（モデル（1,1）の誤差
以内のもの）でさらにモデル（1,0）内と外とに分割で
き、それ以上の分割はできないことがわかる。これで分
割は終了し、第５図に合った符号化モデルS₀₀，S₀₁，S₁
が構成され、平均符号長は9.5となる。これを第８図に
示す。この得られた符号化モデルの添字はモデル指定符
号をも示している。モデルS₀₀はモデル指定符号として
２ビット、誤差の符号としてP₁３ビットとl1ビットとの
４ビットよりなり、計６ビットの長さである。モデルS
₀₁はモデル指定符号２ビットと誤差の符号７ビットの計
９ビットの長さであり、モデルS₁はモデル指定符号１ビ
ットと数え上げ符号の11ビットとの計12ビットの長さと
なる。

出発点となるモデルの設定にあたっては説明例よりさら
に細分化した出現頻度統計により性能を向上させること
ができる。例えば左端位置（最初に“1"が出現する位
置）の値P₁によって細分化することが考えられる。ある
いは左端位置を固定して各間隔をモデル化するか、右端
位置を固定して各間隔をモデル化するかで細分化するこ
とも考えられる。このようにできるだけ細かく統計をと
っておくと、モデルを分割していく過程で不必要に細分
化されたモデルは結果的に併合されるため、害はなく、
より能率のよい符号化モデルの設定が可能となる。

また、符号化モデルに合わない記号系列を、実施例では
数え上げ符号により符号化したが、その記号系列のそれ
ぞれを表わせる符号なら何でもよい。この際簡便な符号
を使って多少符号長が長くなっても符号化モデルに合わ
ない時のみであるので、その出現頻度が小さいため、全
体の平均符号長の性能の低下は少なくてすむ。

「発明の効果」以上説明したように、この発明によれば、入力記号が符
号化モデルのいずれかに一致していれば非常に少ない情
報伝送量で済み、符号化モデルにまったく合っていなく
とも、一定の情報量で済むため、規則性がある程度認め
られる入力記号系列に対して非常に平均符号長の短い符
号化が実現できる。従ってある程度周期性を持つ音声の
ピッチパルス位置の符号化や、規則性を持つ画像の符号
化に有効である。

Ｎ＝256,最小間隔17で音声のピッチパルス位置の符号化
に適用し、従来技術とパルス数ごとに平均符号長を比較
したものを第９図に示す。

曲線11は従来技術（ｂ）のブロック符号で16次元で可変
長符号とした場合であり、曲線12は従来技術（ｃ）の数
え上げ符号の場合であり、曲線13は従来技術（ａ）のラ
ンレングス符号でパルス数の符号も併用した場合であ
り、曲線14はこの発明による場合である。

この図よりフレーム当りのパルス数が５以上でこの発明
の効果が顕著であることがわかる。また最大符号長は曲
線12の数え上げ符号よりも２ビット程度長くなるが、曲
線11,13の場合より短くなり、また処理は曲線11のブロ
ック符号より多いが、曲線12,13の場合より少ない。

【図面の簡単な説明】

第１図は符号化モデルにおける特定記号の発生位置Ｐ
と、その発生位置の間隔ｑと、予測平均符間隔Ｌと、平
均間隔誤差ｌと位置誤差εとの関係を示す図、第２図は
符号化の手順の例を示す図、第３図は各符号化モデルの
モデル指定符号及び誤差の符号のビット数を示す図、第
４図は第２図の符号化と対応した復号化の手順を示す
図、第５図は符号化モデル設定時に使う細分化された単
位モデルの出現頻度の例を示す図、第６図は符号化モデ
ル設定時に使う細分化された単位モデルに要する情報量
の例を示す図、第７図はモデル設定時におけるアルゴリ
ズム実行過程例を示す図、第８図は符号の構成例を示す
図、第９図は平均符号長を各符号化法で比較した図であ
る。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】所定数の特定記号を含み、一定長さの記号
系列の一端から最初に生じる特定記号の位置を示す先頭
位置と、上記特定記号の平均間隔と予測平均間隔との誤
差と、上記先頭位置以外の上記特定記号の各位置の誤差
との各パラメータの符号長の違いによって分類した複数
の符号化モデルを用意しておき、一定長さの入力記号系列を、上記複数の符号化モデルの
何れで表わせば最も効率がよいかを判定し、その判定した符号化モデルの種類を識別するモデル指定
符号と、その符号化モデルで設定された各パラメータの
値（誤差の符号）とを組合せて各入力記号系列を符号化
する符号化方法。
【請求項２】上記モデル指定符号は、上位複数の符号化
モデルの統計的出現頻度に基づいて決められた可変長符
号であることを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の
符号化方法。
【請求項３】上記特定記号の平均間隔と予測平均間隔と
の誤差を表わす第１符号長と上記先頭位置以外の上記特
定記号の各位置の誤差を表わす第２符号長とのすべての
組合せをそれぞれ単位モデルとし、これら単位モデル以
外に属する記号系列を一括してモデル外モデルとし、こ
れら単位モデル及びモデル外モデルの各統計的出現頻度
を調べ、すべての記号系列を１つの集合から出発し、平
均符号長（モデル指定符号＋誤差の符号）が最も短くな
るように上記モデルにより記号系列を２分し、その各２
分された記号系列についてそれぞれ同様に平均符号長が
最も短くなるように２分することを繰返し、平均符号長
が短くなる限り逐次木状にモデルにより記号系列を分け
ることにより符号化に用いる上記符号化モデルを設定す
ると共に、上記記号系列を分ける際の木の分岐の情報を
上記モデル指定符号とすることを特徴とする特許請求の
範囲第２項記載の符号化方法。