JPH08185200A - 重み付きベクトル量子化法 - Google Patents
重み付きベクトル量子化法Info
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- JPH08185200A JPH08185200A JP6328623A JP32862394A JPH08185200A JP H08185200 A JPH08185200 A JP H08185200A JP 6328623 A JP6328623 A JP 6328623A JP 32862394 A JP32862394 A JP 32862394A JP H08185200 A JPH08185200 A JP H08185200A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 少ない演算量で効率的に正確に行う。
【構成】 Ｎ次元のＬＳＰ入力ベクトルＸに対する重み
ベクトルＷが重み順位決定部２１でその要素の大きい順
にソートされ、大きい順に所定数Ｍ（＜Ｎ）の要素を選
択し、その各要素を、選択部２７，２８，２９でそれぞ
れ入力ベクトル、重みベクトル、符号ベクトルから選択
し、このＭ次元ベクトルについて、重み付き歪計算を行
い、その歪みが小さい順に所定数だけ符号帳４中の符号
ベクトルを予備選択し、その予備選択した符号ベクトル
の中からＮ次元ベクトルＸ，Ｗで重み付き歪を求め、そ
の最小となる符号ベクトルを選択する。
ベクトルＷが重み順位決定部２１でその要素の大きい順
にソートされ、大きい順に所定数Ｍ（＜Ｎ）の要素を選
択し、その各要素を、選択部２７，２８，２９でそれぞ
れ入力ベクトル、重みベクトル、符号ベクトルから選択
し、このＭ次元ベクトルについて、重み付き歪計算を行
い、その歪みが小さい順に所定数だけ符号帳４中の符号
ベクトルを予備選択し、その予備選択した符号ベクトル
の中からＮ次元ベクトルＸ，Ｗで重み付き歪を求め、そ
の最小となる符号ベクトルを選択する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、音声や画像などの信
号系列を複数サンプルからなるベクトルとし、それをベ
クトル空間の符号ベクトルからなる符号帳のベクトルで
量子化し、情報圧縮に用いられ、特に重みベクトルによ
る重み付け歪を尺度とし、かつ入力ベクトルより小さい
次元数のベクトルを作って、符号ベクトルを予備選択
し、その後、全次元についての重み付け歪を求めて最終
的な選択を行うベクトル量子化法に関する。
号系列を複数サンプルからなるベクトルとし、それをベ
クトル空間の符号ベクトルからなる符号帳のベクトルで
量子化し、情報圧縮に用いられ、特に重みベクトルによ
る重み付け歪を尺度とし、かつ入力ベクトルより小さい
次元数のベクトルを作って、符号ベクトルを予備選択
し、その後、全次元についての重み付け歪を求めて最終
的な選択を行うベクトル量子化法に関する。
【０００２】
【従来の技術】信号系列の情報圧縮をして符号化する強
力な手段としてベクトル量子化法がある。これは、符号
化しようとする信号サンプルを複数個まとめてベクトル
とし、予め作成しておいた符号帳の中の符号ベクトルと
照合し、最も歪が小さくなるような符号ベクトルの番号
を出力符号とするものである。
力な手段としてベクトル量子化法がある。これは、符号
化しようとする信号サンプルを複数個まとめてベクトル
とし、予め作成しておいた符号帳の中の符号ベクトルと
照合し、最も歪が小さくなるような符号ベクトルの番号
を出力符号とするものである。
【０００３】今、Ｎ次元の入力ベクトルをＸ＝（Ｘ(0)
，Ｘ(1) ，…，Ｘ（Ｎ−1)）とし、また、符号帳にＮ
次元の符号ベクトルがＬ個格納され、そのｋ番目の符号
ベクトルをＹｋ＝（Ｙｋ(0) ，Ｙｋ(1) ，…，Ｙｋ（Ｎ
−１）），（ｋ＝０，１，…，Ｌ−１）とする。このと
き、重み付きの自乗誤差に基づくベクトル量子化では、
入力ベクトルＸと符号ベクトルＹｋとの歪Ｅｋは、次式
で表現される。
，Ｘ(1) ，…，Ｘ（Ｎ−1)）とし、また、符号帳にＮ
次元の符号ベクトルがＬ個格納され、そのｋ番目の符号
ベクトルをＹｋ＝（Ｙｋ(0) ，Ｙｋ(1) ，…，Ｙｋ（Ｎ
−１）），（ｋ＝０，１，…，Ｌ−１）とする。このと
き、重み付きの自乗誤差に基づくベクトル量子化では、
入力ベクトルＸと符号ベクトルＹｋとの歪Ｅｋは、次式
で表現される。
【０００４】 Ｅｋ＝Σ Ｗ(n) ｜Ｘ(n) −Ｙｋ(n) ｜2, (k＝0,1,…,L−1) … (1) Σはｎ＝０からＮ−１まで ここで、Ｗ(n) は、ベクトルの要素ごとに乗じる非負の
重み係数であり、Ｗ＝（Ｗ(0) ，Ｗ(1) ，…，Ｗ（Ｎ−
１））を重みベクトルという。Ｗは、固定の場合もある
が、入力ベクトル等によってその値は変化する。ベクト
ル量子化では、Ｅｋ（ｋ＝０，…，Ｌ−１）を最小とす
るｋが出力符号であり、その時の符号ベクトルＹｋを量
子化ベクトル、あるいは再生ベクトルという。
重み係数であり、Ｗ＝（Ｗ(0) ，Ｗ(1) ，…，Ｗ（Ｎ−
１））を重みベクトルという。Ｗは、固定の場合もある
が、入力ベクトル等によってその値は変化する。ベクト
ル量子化では、Ｅｋ（ｋ＝０，…，Ｌ−１）を最小とす
るｋが出力符号であり、その時の符号ベクトルＹｋを量
子化ベクトル、あるいは再生ベクトルという。
【０００５】この符号帳探索の従来例の１つは、フルサ
ーチとよばれるものである。それを図３Ａに示す。入力
端子１からの入力ベクトルＸと、入力端子２からの重み
ベクトルＷとが歪計算部３に入力される。歪計算部３
は、符号帳４の各符号ベクトルについて歪Ｅｋを（１）
式より計算し、歪最小符号選択部５で歪最小となる符号
ベクトルの符号ｋを選択して出力端子６より出力する。
この構成は、真に最小歪の符号を選択できるが、符号帳
サイズＬと次元Ｎが大きくなると、それぞれに比例して
演算量が大きくなり効率が悪い。
ーチとよばれるものである。それを図３Ａに示す。入力
端子１からの入力ベクトルＸと、入力端子２からの重み
ベクトルＷとが歪計算部３に入力される。歪計算部３
は、符号帳４の各符号ベクトルについて歪Ｅｋを（１）
式より計算し、歪最小符号選択部５で歪最小となる符号
ベクトルの符号ｋを選択して出力端子６より出力する。
この構成は、真に最小歪の符号を選択できるが、符号帳
サイズＬと次元Ｎが大きくなると、それぞれに比例して
演算量が大きくなり効率が悪い。
【０００６】これを回避する従来例の１つとして、特定
の次元を定めて歪の小さい符号ベクトルを予備選択し、
それらについてのみ本選択するという方法がある。この
従来の予備選択部をもつ重み付きベクトル量子化器を図
４に示す。入力ベクトルＸと重みベクトルＷは次元選択
部７，８でそれぞれ最初のＭ個の次元だけが取り出され
る。入力ベクトルＸ＝（Ｘ(0),Ｘ(1),…，Ｘ（Ｎ−
１））については、例えば図３Ｂに示すように（Ｘ(0)
，Ｘ(1) ，…，Ｘ（Ｍ−１））が取り出される。符号
帳４からの各符号ベクトルについても次元選択部９で最
初のＭ個の次元だけが取り出される。次元選択部７，
８，９よりの各Ｍ次元ベクトルについて部分歪計算部１
１で、０からＭ−１次元の歪によって、部分歪Ａｋを下
記（２）式により計算する。
の次元を定めて歪の小さい符号ベクトルを予備選択し、
それらについてのみ本選択するという方法がある。この
従来の予備選択部をもつ重み付きベクトル量子化器を図
４に示す。入力ベクトルＸと重みベクトルＷは次元選択
部７，８でそれぞれ最初のＭ個の次元だけが取り出され
る。入力ベクトルＸ＝（Ｘ(0),Ｘ(1),…，Ｘ（Ｎ−
１））については、例えば図３Ｂに示すように（Ｘ(0)
，Ｘ(1) ，…，Ｘ（Ｍ−１））が取り出される。符号
帳４からの各符号ベクトルについても次元選択部９で最
初のＭ個の次元だけが取り出される。次元選択部７，
８，９よりの各Ｍ次元ベクトルについて部分歪計算部１
１で、０からＭ−１次元の歪によって、部分歪Ａｋを下
記（２）式により計算する。
【０００７】 Ａｋ＝Σ Ｗ(n) ｜Ｘ(n) −Ｙｋ(n) ｜2, (k＝0,1,…,L−1) … (2) Σはｎ＝０からＭ−１まで この部分歪Ａｋによって、予備選択部１２で、歪の小さ
い上位Ｐ（＜Ｌ）個の候補｛Ｙｋ；ｋ＝ｋ0 ，ｋ1 ，
…，ｋP-1 ｝を残す。Ｐは固定の数あるいは、部分歪Ａ
ｋの値によって変える構成でもよい。予備選択されたＰ
個の候補符号ベクトルについて全歪計算部１３で、各Ｎ
次元のベクトルとして、 Ｂｋ＝Ａｋ＋Σ Ｗ(n) ｜Ｘ(n) −Ｙｋ(n) ｜2, （ｋ＝ｋ0,ｋ1,…，ｋM-1) … (3) Σはｎ＝ＭからＮ−１まで を計算し、本選択部１４でＢｋを最小とする符号ｋを選
択し、出力端子６より出力する。このように予備選択で
Ｍ次元からＮ−１次元の要素どうしの歪計算を省略する
ことにより、フルサーチに比べて演算量を小さくし、最
小歪に近い符号を探索することができる。
い上位Ｐ（＜Ｌ）個の候補｛Ｙｋ；ｋ＝ｋ0 ，ｋ1 ，
…，ｋP-1 ｝を残す。Ｐは固定の数あるいは、部分歪Ａ
ｋの値によって変える構成でもよい。予備選択されたＰ
個の候補符号ベクトルについて全歪計算部１３で、各Ｎ
次元のベクトルとして、 Ｂｋ＝Ａｋ＋Σ Ｗ(n) ｜Ｘ(n) −Ｙｋ(n) ｜2, （ｋ＝ｋ0,ｋ1,…，ｋM-1) … (3) Σはｎ＝ＭからＮ−１まで を計算し、本選択部１４でＢｋを最小とする符号ｋを選
択し、出力端子６より出力する。このように予備選択で
Ｍ次元からＮ−１次元の要素どうしの歪計算を省略する
ことにより、フルサーチに比べて演算量を小さくし、最
小歪に近い符号を探索することができる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】しかし、重み係数が変
化する場合には、固定された少数次元のみによって候補
を限定すると重みの小さい次元を用いた場合には、予備
選択数を少数にしぼることができない。また、無理に予
備選択数を小さくすると最終的に選択されるベクトルと
しては、歪の大きいものとなる可能性が大きくなってし
まう。
化する場合には、固定された少数次元のみによって候補
を限定すると重みの小さい次元を用いた場合には、予備
選択数を少数にしぼることができない。また、無理に予
備選択数を小さくすると最終的に選択されるベクトルと
しては、歪の大きいものとなる可能性が大きくなってし
まう。
【０００９】この発明の目的は、少ない演算量で、効率
的に符号帳探索を行うことができる重み付きベクトル量
子化法を提供することにある。
的に符号帳探索を行うことができる重み付きベクトル量
子化法を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明では、重
みベクトルの構成要素中の大きい順に所定数の構成要素
を、入力ベクトル、符号ベクトル、重みベクトルからそ
れぞれ取り出して、予備選択を行うための次元数の少な
いベクトルとして用いる。請求項２の発明では、重みベ
クトルの構成要素中の所定値より大きい各構成要素を、
入力ベクトル、符号ベクトル、重みベクトルからそれぞ
れ取り出して、予備選択を行うための次元数の少ないベ
クトルとして用いる。
みベクトルの構成要素中の大きい順に所定数の構成要素
を、入力ベクトル、符号ベクトル、重みベクトルからそ
れぞれ取り出して、予備選択を行うための次元数の少な
いベクトルとして用いる。請求項２の発明では、重みベ
クトルの構成要素中の所定値より大きい各構成要素を、
入力ベクトル、符号ベクトル、重みベクトルからそれぞ
れ取り出して、予備選択を行うための次元数の少ないベ
クトルとして用いる。
【００１１】
【作 用】ベクトルの重みに基づいて常に重みの大きい
次元を少数次元選択でき、その少数次元での符号ベクト
ルとの重み付き歪計算を行い、歪の小さい符号ベクトル
を予備選択することにより、予備選択数を小さくしても
その中に真の最小歪となる候補が含まれる可能性が多く
なり、その中から残りの次元の歪を加えた全次元での歪
最小のベクトルを選択することにより、フルサーチに比
べて符号帳探索の演算量を抑えて、従来の固定的な予備
選択による構成と比較して歪の小さい符号ベクトルを選
択できる。
次元を少数次元選択でき、その少数次元での符号ベクト
ルとの重み付き歪計算を行い、歪の小さい符号ベクトル
を予備選択することにより、予備選択数を小さくしても
その中に真の最小歪となる候補が含まれる可能性が多く
なり、その中から残りの次元の歪を加えた全次元での歪
最小のベクトルを選択することにより、フルサーチに比
べて符号帳探索の演算量を抑えて、従来の固定的な予備
選択による構成と比較して歪の小さい符号ベクトルを選
択できる。
【００１２】
【実施例】図１に請求項１の発明を適用した重み付きベ
クトル量子化器の実施例を示し、図４と対応する部分に
同一符号を付けてある。図４と比較して、次元選択部
７，８，９が適応次元選択部２７，２８，２９に変わ
り、重み順位決定部２１が加わる点が大きく異なる。
クトル量子化器の実施例を示し、図４と対応する部分に
同一符号を付けてある。図４と比較して、次元選択部
７，８，９が適応次元選択部２７，２８，２９に変わ
り、重み順位決定部２１が加わる点が大きく異なる。
【００１３】まず、入力端子２からの重みベクトルＷ
は、重み順位決定部２１にも入力され、例えば図２Ａに
示すように、重みベクトルの要素をソート部２２でソー
トし、重みの大きい次元を見つける。その時の重みの大
きい順の要素番号は（ｉ0 ，ｉ 1,…，ｉM-1,ｉM,…，ｉ
N-1 ）のように得られる。次に重み順位決定部２１で得
られた重みの大きさ順位情報を用いて、適応次元選択部
２７で、図２Ｂに示すように（Ｘ（ｉ0)，Ｘ（ｉ1)，
…，Ｘ（ｉM-1)）のＭ次元ベクトルを求める。このベク
トルは、入力重みベクトルの要素によって、Ｘのどの次
元から抽出されるかは、適応的に変化する。例えば音声
符号化において、入力音声を線形予測分析して、その予
測係数をベクトル量子化することが行われ、その予測係
数としてＬＳＰが用いられることがある。この場合、重
みベクトルの各要素は、ＬＳＰベクトルの各隣接要素間
の距離（間隔）により決まり、その距離が小さい程、ス
ペクトル包絡の特徴をよく表しているとみなされ、重み
が大とされている。この場合入力音声の各分析フレーム
ごとに、重みベクトルの各要素の値が変化することにな
る。従って、適応次元選択部２７で選択される各要素
（次元）位置は入力ベクトルのフレームごとに変化す
る。適応次元選択部２８，２９でそれぞれ、重みベクト
ル、符号ベクトルから適応次元選択部２７で選択した各
要素（次元）と同一要素をそれぞれ選択する。
は、重み順位決定部２１にも入力され、例えば図２Ａに
示すように、重みベクトルの要素をソート部２２でソー
トし、重みの大きい次元を見つける。その時の重みの大
きい順の要素番号は（ｉ0 ，ｉ 1,…，ｉM-1,ｉM,…，ｉ
N-1 ）のように得られる。次に重み順位決定部２１で得
られた重みの大きさ順位情報を用いて、適応次元選択部
２７で、図２Ｂに示すように（Ｘ（ｉ0)，Ｘ（ｉ1)，
…，Ｘ（ｉM-1)）のＭ次元ベクトルを求める。このベク
トルは、入力重みベクトルの要素によって、Ｘのどの次
元から抽出されるかは、適応的に変化する。例えば音声
符号化において、入力音声を線形予測分析して、その予
測係数をベクトル量子化することが行われ、その予測係
数としてＬＳＰが用いられることがある。この場合、重
みベクトルの各要素は、ＬＳＰベクトルの各隣接要素間
の距離（間隔）により決まり、その距離が小さい程、ス
ペクトル包絡の特徴をよく表しているとみなされ、重み
が大とされている。この場合入力音声の各分析フレーム
ごとに、重みベクトルの各要素の値が変化することにな
る。従って、適応次元選択部２７で選択される各要素
（次元）位置は入力ベクトルのフレームごとに変化す
る。適応次元選択部２８，２９でそれぞれ、重みベクト
ル、符号ベクトルから適応次元選択部２７で選択した各
要素（次元）と同一要素をそれぞれ選択する。
【００１４】部分歪計算部１１では、Ｘ′＝（Ｘ
（ｉ0)，Ｘ（ｉ1)，…，Ｘ（ｉM-1)）と、重みベクトル
から適応的に次元選択されたＷ′＝（Ｗ（ｉ0)，Ｗ（ｉ
1)，…，Ｗ（ｉM-1)）（ただし、Ｗ（ｉ0)＞Ｗ（ｉ1)…
＞Ｗ（ｉM-1)）と、符号帳４の符号ベクトルからやはり
適応的に次元選択されたＹ′ｋ＝（Ｙｋ（ｉ0)，Ｙｋ
（ｉ1)，…，Ｙｋ（ｉM-1)）とによって、Ｍ次元の歪に
よって部分歪Ａ′ｋを計算する。
（ｉ0)，Ｘ（ｉ1)，…，Ｘ（ｉM-1)）と、重みベクトル
から適応的に次元選択されたＷ′＝（Ｗ（ｉ0)，Ｗ（ｉ
1)，…，Ｗ（ｉM-1)）（ただし、Ｗ（ｉ0)＞Ｗ（ｉ1)…
＞Ｗ（ｉM-1)）と、符号帳４の符号ベクトルからやはり
適応的に次元選択されたＹ′ｋ＝（Ｙｋ（ｉ0)，Ｙｋ
（ｉ1)，…，Ｙｋ（ｉM-1)）とによって、Ｍ次元の歪に
よって部分歪Ａ′ｋを計算する。
【００１５】 Ａ′ｋ＝Σ Ｗ′(n) ｜Ｘ′(n) −Ｙ′ｋ(n) ｜2, (k＝0,1,…，L-1) …(4) Σはｎ＝０からＭ−１まで このＡ′ｋによって、予備選択部１２で、歪の小さい上
位Ｐ（＜Ｌ）個の候補｛Ｙｋ；ｋ＝ｋ0 ，ｋ1 ，…，ｋ
P-1 ｝を残す。Ｐは固定の数あるいは、Ａｋの部分歪の
値によって変える構成でもよい。
位Ｐ（＜Ｌ）個の候補｛Ｙｋ；ｋ＝ｋ0 ，ｋ1 ，…，ｋ
P-1 ｝を残す。Ｐは固定の数あるいは、Ａｋの部分歪の
値によって変える構成でもよい。
【００１６】そして、予備選択されたＰ個の候補符号ベ
クトルについて全歪計算部１３で、Ｎ次元での歪Ｂ′ｋ
を求める。すなわち、重みベクトルの予備選択に使用さ
れなかった要素からなる入力ベクトルの部分ベクトル
Ｘ″＝（Ｘ（ｉM ) ，Ｘ(iM+1)，…，Ｘ（ｉN-1)）と、
重みベクトルの部分ベクトルＷ″＝（Ｗ（ｉM ) ，Ｗ(i
M+1)，…，Ｗ(iN-1)）と、符号ベクトルの部分ベクトル
Ｙ″ｋ＝（Ｙｋ（ｉM ) ，Ｙｋ(iM+1)，…，Ｙｋ（ｉ
N-1)）とＡ′ｋとより、Ｂ′ｋ，（ｋ＝ｋ0 ，ｋ1 ，
…，ｋP-1 ）を次式で計算する。
クトルについて全歪計算部１３で、Ｎ次元での歪Ｂ′ｋ
を求める。すなわち、重みベクトルの予備選択に使用さ
れなかった要素からなる入力ベクトルの部分ベクトル
Ｘ″＝（Ｘ（ｉM ) ，Ｘ(iM+1)，…，Ｘ（ｉN-1)）と、
重みベクトルの部分ベクトルＷ″＝（Ｗ（ｉM ) ，Ｗ(i
M+1)，…，Ｗ(iN-1)）と、符号ベクトルの部分ベクトル
Ｙ″ｋ＝（Ｙｋ（ｉM ) ，Ｙｋ(iM+1)，…，Ｙｋ（ｉ
N-1)）とＡ′ｋとより、Ｂ′ｋ，（ｋ＝ｋ0 ，ｋ1 ，
…，ｋP-1 ）を次式で計算する。
【００１７】 Ｂ′ｋ＝Ａ′ｋ＋Σ Ｗ″(n) ｜Ｘ″(n) −Ｙ″ｋ(n) ｜2, （ｋ＝ｋ0 ，ｋ1,…，ｋP-1) …(5) Σはｎ＝０からＮ−Ｍまで そして、本選択部１４でＢ′ｋを最小とする符号ｋを選
択し、出力端子６より出力する。
択し、出力端子６より出力する。
【００１８】このように予備選択でＭ次元からＮ−１次
元の要素どうしの歪計算を省略することにより、フルサ
ーチに比べて演算量を小さくできる。さらに、入力重み
の大きい要素に基づいて予備選択をすることにより、予
備選択で残されたＰ個の候補の中に最小歪に近い符号を
多く残すことができ、固定の予備選択型の重み付きベク
トル量子化器に比べて、効率的に符号帳を探索すること
ができる。
元の要素どうしの歪計算を省略することにより、フルサ
ーチに比べて演算量を小さくできる。さらに、入力重み
の大きい要素に基づいて予備選択をすることにより、予
備選択で残されたＰ個の候補の中に最小歪に近い符号を
多く残すことができ、固定の予備選択型の重み付きベク
トル量子化器に比べて、効率的に符号帳を探索すること
ができる。
【００１９】請求項２の発明では重み順位決定部２１の
代わりに重みベクトルの各要素中の所定値より大きい要
素を選択し、その要素を適応次元選択部２７，２８，２
９でそれぞれ選択させる。なお、上述では予備選択を１
回だけ行ったが、１回目で、残したＰ個の候補に関し
て、さらにｍ次元（ｉM ，ｉM+1 ，…，ｉM+m-1(＜ｉ
N-1)）での部分歪を計算し、Ｑ（＜Ｐ）個に候補を絞っ
てから本選択をするといった、複数回の予備選択を行う
ようにしてもよい。これは音響信号の場合のようにベク
トルの次元数が２０とか３０のように大きい場合に有効
である。
代わりに重みベクトルの各要素中の所定値より大きい要
素を選択し、その要素を適応次元選択部２７，２８，２
９でそれぞれ選択させる。なお、上述では予備選択を１
回だけ行ったが、１回目で、残したＰ個の候補に関し
て、さらにｍ次元（ｉM ，ｉM+1 ，…，ｉM+m-1(＜ｉ
N-1)）での部分歪を計算し、Ｑ（＜Ｐ）個に候補を絞っ
てから本選択をするといった、複数回の予備選択を行う
ようにしてもよい。これは音響信号の場合のようにベク
トルの次元数が２０とか３０のように大きい場合に有効
である。
【００２０】
【発明の効果】以上説明したように、この発明によれば
ベクトルの重みに基づいて適応的に重みの大きい次元に
よる予備選択を行うことができ、少ない演算量で効率的
に符号帳探索が可能であり、かつ歪の小さいものを選択
することができる。
ベクトルの重みに基づいて適応的に重みの大きい次元に
よる予備選択を行うことができ、少ない演算量で効率的
に符号帳探索が可能であり、かつ歪の小さいものを選択
することができる。
【図１】請求項１の発明の実施例を適用した適応的な重
み付きベクトル量子化器の例を示すブロック図。
み付きベクトル量子化器の例を示すブロック図。
【図２】Ａは図１中の重みベクトルの要素の重み順位決
定部の例を示すブロック図、Ｂは図１中の適応次元選択
部２７の動作を説明するための図である。
定部の例を示すブロック図、Ｂは図１中の適応次元選択
部２７の動作を説明するための図である。
【図３】Ａは従来のフルサーチ型の重み付きベクトル量
子化器を示すブロック図、Ｂは従来の次元選択部７の動
作を説明するための図である。
子化器を示すブロック図、Ｂは従来の次元選択部７の動
作を説明するための図である。
【図４】従来の予備選択部をもつ重み付きベクトル量子
化器を示すブロック図。
化器を示すブロック図。
Claims (2)
- 【請求項１】 Ｎ次元の入力ベクトルと、Ｎ次元の符号
ベクトル集合からなるベクトル符号帳中の符号ベクトル
と、Ｎ次元の重みベクトルとからそれぞれ同一のベクト
ル構成要素を取り出してＮ次元より小さいベクトルを作
り、 このＮ次元より小さいベクトルについて、入力ベクトル
と符号帳の符号ベクトルとの間の各次元ごとの重みベク
トルの要素を重みとする重み付き歪の和を歪尺度として
その歪の小さい順に複数の符号ベクトルを予備選択し、 その予備選択した各符号ベクトルについて、入力ベクト
ルとＮ次元ベクトルとしての重み付き歪計算を行い、そ
の歪が最小の符号ベクトルを上記入力ベクトルの量子化
ベクトルとする重み付きベクトル量子化法において、 上記Ｎ次元より小さいベクトルの作成時の構成要素とし
て、上記重みベクトルの構成要素中の大きさの順に所定
数のものを用いることを特徴とする重み付きベクトル量
子化法。 - 【請求項２】 Ｎ次元の入力ベクトルと、Ｎ次元の符号
ベクトル集合からなるベクトル符号帳中の符号ベクトル
と、Ｎ次元の重みベクトルとからそれぞれ同一のベクト
ル構成要素を取り出してＮ次元より小さいベクトルを作
り、 このＮ次元より小さいベクトルについて、入力ベクトル
と符号帳の符号ベクトルとの間の各次元ごとの重みベク
トルの要素を重みとする重み付き歪の和を歪尺度として
その歪の小さい順に複数の符号ベクトルを予備選択し、 その予備選択した各符号ベクトルについて、入力ベクト
ルとＮ次元ベクトルとしての重み付き歪計算を行い、そ
の歪が最小の符号ベクトルを上記入力ベクトルの量子化
ベクトルとする重み付きベクトル量子化法において、 上記Ｎ次元より小さいベクトルの作成時の構成要素とし
て、上記重みベクトルの構成要素中の所定値より大きい
ものを用いることを特徴とする重み付きベクトル量子化
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP32862394A JP3285072B2 (ja) | 1994-12-28 | 1994-12-28 | 重み付きベクトル量子化法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP32862394A JP3285072B2 (ja) | 1994-12-28 | 1994-12-28 | 重み付きベクトル量子化法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08185200A true JPH08185200A (ja) | 1996-07-16 |
| JP3285072B2 JP3285072B2 (ja) | 2002-05-27 |
Family
ID=18212340
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP32862394A Expired - Lifetime JP3285072B2 (ja) | 1994-12-28 | 1994-12-28 | 重み付きベクトル量子化法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3285072B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2002045077A1 (en) * | 2000-11-30 | 2002-06-06 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Vector quantizing device for lpc parameters |
| KR100543982B1 (ko) * | 1996-09-24 | 2006-07-21 | 소니 가부시끼 가이샤 | 벡터양자화방법,음성부호화방법및장치 |
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1994
- 1994-12-28 JP JP32862394A patent/JP3285072B2/ja not_active Expired - Lifetime
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