JPH0828668B2 - Audio signal encoding method - Google Patents

Audio signal encoding method

Info

Publication number
JPH0828668B2
JPH0828668B2 JP2182302A JP18230290A JPH0828668B2 JP H0828668 B2 JPH0828668 B2 JP H0828668B2 JP 2182302 A JP2182302 A JP 2182302A JP 18230290 A JP18230290 A JP 18230290A JP H0828668 B2 JPH0828668 B2 JP H0828668B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
probability
sequence
encoding
value
audio signal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2182302A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPH0470125A (en
Inventor
啓之 平井
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Sanyo Denki Co Ltd
Original Assignee
Sanyo Denki Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Sanyo Denki Co Ltd filed Critical Sanyo Denki Co Ltd
Priority to JP2182302A priority Critical patent/JPH0828668B2/en
Publication of JPH0470125A publication Critical patent/JPH0470125A/en
Publication of JPH0828668B2 publication Critical patent/JPH0828668B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】 (イ) 産業上の利用分野 本発明は,音声信号の符号化方法に関する。TECHNICAL FIELD The present invention relates to a method for encoding a voice signal.

(ロ) 従来の技術 音声信号の符号化方法としては、ADPCM、ベクトル量
子化等が知られているが、これらの方法は近似、切り捨
てが行われる為に、全く歪みなく元の信号波形を再生す
ることはできない。
(B) Conventional technology ADPCM, vector quantization, etc. are known as audio signal encoding methods, but these methods perform approximation and truncation, so the original signal waveform is reproduced without distortion at all. You cannot do it.

また、元の信号波形を再生し得る高性能の符号化方法
として、ハフマン符号化がある。この符号化は、符号語
の発生確率に応じて符号長の相違する符号語を割り当て
るものであり、符号語を作成する際に、フレーム毎に発
生確率を計算する必要があり、バッファリング(時間遅
れ)が必要となる。また、符号語を作成したときの信号
の統計的性質と実際に符号化するときの信号の統計的性
質が相違する場合、圧縮率が悪くなる。よって、音声信
号のように時間毎に統計的性質が変化する信号に対して
は、統計的性質が変化する毎に作成した符号語と共にそ
のときの符号化情報を復号側に伝送する必要があり、全
体として圧縮率が悪くなる。
Huffman coding is a high-performance coding method that can reproduce the original signal waveform. In this encoding, codewords having different code lengths are assigned according to the probability of occurrence of the codeword, and when the codeword is created, it is necessary to calculate the probability of occurrence for each frame. Delay) is required. Further, if the statistical properties of the signal when the code word is created and the statistical properties of the signal when actually encoded are different, the compression rate becomes worse. Therefore, for a signal whose statistical properties change with time, such as a voice signal, it is necessary to transmit to the decoding side the code word created at each statistical property change together with the coded information at that time. , The compression ratio becomes worse as a whole.

これらの問題を解決するものに適応算術符号化があ
る。この方法は、信号の発生確率を現在までに符号化し
た値を用いて計算し、その発生確率によって符号化器の
構成を修正しながら符号化するもので、時間的に統計的
性質が変化するものにも高い圧縮効率を示すことができ
るものである。
Adaptive arithmetic coding solves these problems. In this method, the probability of signal occurrence is calculated using the values encoded up to the present time, and the coding is performed while modifying the configuration of the encoder according to the probability of occurrence. Statistical properties change over time. It is possible to show high compression efficiency even for a thing.

また、現在までに符号化した値から符号化器を構成す
るので、同様な符号化テーブルを復号化器においても符
号化情報を伝送することなく構成することができるた
め、圧縮率の低下がないという特徴を有している。
In addition, since the encoder is constructed from the values encoded up to the present time, a similar encoding table can be constructed in the decoder without transmitting the encoding information, so that the compression rate does not decrease. It has the characteristics of

しかし、この符号化方式は復号化を行うために符号の
種類の数だけ大小の判断を行う必要があり、符号の種類
が大きくなると非常に復号化に時間がかかる欠点があ
る。
However, this encoding method has the drawback that it takes a lot of judgment as much as the number of code types to perform decoding, and it takes much time for decoding when the number of code types becomes large.

さらに符号の種類の増加に伴い符号化テーブルも増加
し、多くのメモリ容量が必要となる欠点がある。
Further, the number of coding tables increases as the number of types of codes increases, and there is a drawback that a large memory capacity is required.

(ハ) 発明が解決しようとする課題 そこで、本発明は、フレーム毎に確率を計算するとい
う時間のロスをなくし、また、信号波形の統計的性質が
変化する度に符号化情報を送ることによる圧縮率の低下
を防ぎ、音声信号を高速に高能率に符号化しようとする
ものである。
(C) Problems to be Solved by the Invention Therefore, the present invention eliminates the time loss of calculating the probability for each frame and sends the coding information every time the statistical property of the signal waveform changes. It is intended to prevent a decrease in compression rate and to encode a voice signal at high speed and with high efficiency.

(ニ) 課題を解決するための手段 本発明においては、算術符号化を利用する。この場
合、多値にて区間を分割すると、計算が複雑となる。そ
こで、多値をm進数で表してm値の数列を形成する。即
ち、音声信号をサンプリングするステップと、このサン
プリングされた値の値域をmnとしたとき、これをn次m
進数に変換した後、順次一列に並べてm値の数列を形成
するステップと、m値の数列を算術符号化するステップ
とを設け、m値の各値の発生確率を、その値より低次の
数列の発生事実及び過去にサンプリングされた各値の同
次及び低次の数列の発生事実に基づいて計算される条件
付き確率として、前記算術符号化する。
(D) Means for Solving the Problems In the present invention, arithmetic coding is used. In this case, if the interval is divided into multiple values, the calculation becomes complicated. Therefore, multivalues are represented by m-ary numbers to form a sequence of m-values. That is, when the step of sampling an audio signal and the range of this sampled value are m n , this is the n-th order m
After conversion into a base number, the steps of arranging them in sequence one by one to form a sequence of m values and a step of arithmetically encoding the sequence of m values are provided, and the occurrence probability of each value of the m value is lower than that value. The arithmetic coding is performed as a conditional probability calculated based on the occurrence of a sequence and the occurrence of a homologous sequence and a low-order sequence of each value sampled in the past.

(ホ) 作用 上記構成によれば、サンプリング値mnをn次m進数に
変換しているので、区間の分割、確率の計算は、mn通り
ではなく、m×n通りでよく、高速に符号化できる。更
に、有る数を符号化する場合に、その値より低次の数列
の発生事実及び過去にサンプリングされた各値の同次及
び低次の数列の発生事実に基づいて計算される条件付き
確率により、符号化しているので、圧縮率が低下するの
が、防止される。
(E) Operation According to the above configuration, since the sampling value m n is converted into the n-th order m-ary number, the division of the interval and the calculation of the probability need not be m n ways but m × n ways, and can be performed at high speed. Can be encoded. Furthermore, when encoding a number, the conditional probability calculated based on the fact that a sequence of a lower order than that value and the occurrence of a sequence of lower and higher orders of each value sampled in the past are calculated. Since the encoding is performed, it is possible to prevent the compression rate from decreasing.

(ヘ) 実施例 本発明の実施例の説明に先だって先づ、算術符号化に
ついて、説明する。算術符号化の概要は以下のとおりで
ある。
(F) Embodiment Prior to the description of the embodiments of the present invention, arithmetic coding will be described. The outline of arithmetic coding is as follows.

仮に、0,1を、それぞれ1/4、3/4の確率で発生する、
長さnの2値情報ビット列(x1,x2,…xn)を符号化する
場合について説明する。符号化をするには、先づ、最初
に与えられた数直線上の区間[0,1)を、ビット列の発
生確率に比例した部分区間〔0,1/4)と[1/4,1)に分割
する。そして、最初のビットx1が0であれば、1/4に対
応する区間〔0,1/4)を選択し、1であれば、3/4に対応
する区間〔1/4,1)を選択する。
Assuming that 0 and 1 occur with a probability of 1/4 and 3/4, respectively,
A case of encoding a binary information bit string (x 1 , x 2 , ... X n ) having a length n will be described. For encoding, first, the interval [0,1) on the given number line is divided into partial intervals [0,1 / 4] and [1 / 4,1] that are proportional to the probability of occurrence of the bit string. ). If the first bit x 1 is 0, the section [0, 1/4) corresponding to 1/4 is selected, and if the first bit x 1 is 1, the section [1/4, 1) corresponding to 3/4 is selected. Select.

最初のビットx1が1で区間[1/4,1)を選択したとす
れば、次に区間[1/4,1)をやはり発生確率に比例した
部分区間[1/4,7/16)と、[7/16,1)に分割する。そし
て、2番目のビットx2が0であれば、1/4に対応する区
間[1/4,7/16)を選択し、1であれば3/4に対応する区
間[7/16,1)を選択する。
If the first bit x 1 is 1 and the interval [1 / 4,1) is selected, then the interval [1 / 4,1) is also a partial interval [1 / 4,7 / 16] that is also proportional to the occurrence probability. ) And [7 / 16,1). If the second bit x 2 is 0, the section [1/4, 7/16) corresponding to 1/4 is selected, and if 1 is 1, the section corresponding to 3/4 [7/16, 1) Select.

このようにして、選ばれた区間に対して同様の操作を
繰り返し、最終的に選択された区間に含まれる数値の中
で、2進表示したときの桁数がなるべく少ない数値を選
択し、その小数点以下のビット列を符号語とする。
In this way, the same operation is repeated for the selected section, and among the numerical values included in the finally selected section, a numerical value having the smallest number of digits when displayed in binary is selected, The bit string below the decimal point is the code word.

従って、第4図において、たとえば、情報ビット列
(1,0,1,……)の符号語を考えると、最初の3ビット
が、101であるから、区間a〔x,y)が選択されたことに
なり、 x=1/4+3/4×1/4×1/4=19/64 =0.29685……0.01011(2進数表示) y=1/4+3/4×1/4=28/64 =0.4375……0.0111(2進数表示) となる。区間aに含まれる限り、0.01…となるので、最
初の3ビットから、符号語の先頭を01と符号化して良い
ことになる。かようにして、情報ビット列の全てを知る
ことなく、順次符号化を進めていくことができる。
Therefore, in FIG. 4, for example, considering the code word of the information bit string (1,0,1, ...), the first 3 bits are 101, so the section a [x, y) is selected. X = 1/4 + 3/4 × 1/4 × 1/4 = 19/64 = 0.29685 …… 0.01011 (binary number display) y = 1/4 + 3/4 × 1/4 = 28/64 = 0.4375 …… 0.0111 (binary number display). Since it is 0.01 as long as it is included in the section a, the beginning of the code word may be encoded as 01 from the first 3 bits. In this way, it is possible to proceed with the encoding sequentially without knowing all the information bit strings.

さて、ここで音声信号のように時間的に相関を有する
信号を符号化する場合を考える。音声信号をサンプリン
グし、このサンプリング値をたとえば2値のビット列に
変換して算術符号化したとすると、元の音声信号は相関
を有していても、これを2値のビット列に変換すると、
並べられた1,0の間には何等相関がないことになり、圧
縮率は低下する。即ち、2値の符号化の場合、1サンプ
リングに対する圧縮率は、(−log2P(0|S(t))*P
(0|P(t))+(−log2P(1|S(t)))*P(1|S
(t))に近い値をとることが知られており、Pが0.5
のとき圧縮率が最も低下し、0か1に近いとき最も良く
なる。
Now, consider the case where a signal having a temporal correlation such as a voice signal is encoded. If an audio signal is sampled and the sampled value is converted into a binary bit string and arithmetically encoded, for example, even if the original audio signal has a correlation, if this is converted into a binary bit string,
Since there is no correlation between the arranged 1 and 0, the compression rate decreases. That is, in the case of binary encoding, the compression rate for one sampling is (−log 2 P (0 | S (t)) * P
(0 | P (t)) + (-log 2 P (1 | S (t))) * P (1 | S
It is known that the value is close to (t)), and P is 0.5.
The compression rate is the lowest when, and is the best when it is close to 0 or 1.

そこで、本発明においては、音声信号のサンプリング
値x(t)(その値域をmnとする)をm値の数列に変換
する(以下、説明を簡単にする為にm=2とする)。即
ち、 x(t)=b0(t)×20+b1(t)×21+…+bn(t)
×2n として、この数列のbn(t)(n=0,1,・・・n)を並
べて数列b′(t′)を作る。この様子を第2図に示
す。
Therefore, in the present invention, the sampling value x (t) of the audio signal (its range is m n ) is converted into a sequence of m values (hereinafter, m = 2 for simplification of description). That is, x (t) = b 0 (t) × 2 0 + b 1 (t) × 2 1 + ... + b n (t)
As × 2 n , b n (t) (n = 0, 1, ... N) of this sequence is arranged to form a sequence b ′ (t ′). This is shown in FIG.

具体的には、x(t)の値域を23=8として、x
(t)が5,6,1の場合、第3図に示す数列を作る。
Specifically, assuming that the range of x (t) is 2 3 = 8, x
When (t) is 5,6,1, the sequence shown in FIG. 3 is created.

そして、b′(t′)を、それ以前の発生事実に基づ
いた条件付き確率P(0|S(t′))、P(1|S
(t′))て算術符号化する。この場合、S(t′)は
符号化するb′(t′)より以前の全ての信号に基づい
て S(t′))=b′(t′−1)b′(t′−2)…… として、決定すれば理想的に圧縮できるが、この実施例
では確率を計算するときのメモリの大きさを考慮して S(t′)=b′(t′−1)b′(t′−2)b′
(t′−n−1) =b′(t′−n−2)b′(t′−n−
3) とした。これは、第2図において、たとえば、矢印で示
したビットの確率を計算する場合には、斜線で示すビッ
トに基づいて計算することであり、符号化するビットの
下位のビットで計算することである。このようにするの
は、符号化するビットに対してこの下位ビットは、特に
多くの情報を含んでおり、条件付き確率が、大きく1ま
たは0に片寄り、圧縮率を大きくすることができるから
である。
Then, b ′ (t ′) is the conditional probability P (0 | S (t ′)), P (1 | S
(T ')) and arithmetically coded. In this case, S (t ') is based on all signals before b' (t ') to be encoded S (t')) = b '(t'-1) b'(t'-2) .. can be ideally compressed if determined, but in this embodiment, S (t ') = b'(t'-1) b '(t '-2) b'
(T'-n-1) = b '(t'-n-2) b'(t'-n-
3) This means that in FIG. 2, for example, when calculating the probability of the bit indicated by the arrow, the calculation is based on the bit indicated by the diagonal line, and the calculation is performed by the lower bit of the bit to be encoded. is there. This is done because this lower bit contains a lot of information with respect to the bit to be coded, and the conditional probability largely deviates to 1 or 0, and the compression rate can be increased. Is.

条件付き確率P(0|S(t′))、P(1|S(t′))
の計算の仕方は以下の通りである。全ての S(t′)の状態に対して所定の大きさのメモリを用
意し、あるS(t′)のときのb′(t′)が符号化さ
れたならば、そのときのb′(t′)を、そのときの状
態S(t′)用のメモリに残し、そのメモリの1番古い
ものを破棄する。そして、P(0|S(t′))、P(1|S
(t′))はそれぞれS(t′)用のメモリ内の0また
は1の個数をメモリの大きさで割った値とする。但し、
メモリの最初の状態は、0,1、0,1……とする。この方法
により、符号化、復号化する際に、全く同じ確率を、時
間の変化に対応しながら確率に情報を伝送することなく
得ることができることになる。
Conditional probabilities P (0 | S (t ')), P (1 | S (t'))
The calculation method of is as follows. A memory of a predetermined size is prepared for all S (t ') states, and if b' (t ') at a certain S (t') is encoded, then b'at that time. (T ') is left in the memory for the state S (t') at that time, and the oldest memory is discarded. Then, P (0 | S (t ')), P (1 | S
(T ′)) is a value obtained by dividing the number of 0s or 1s in the memory for S (t ′) by the size of the memory. However,
The initial state of the memory is 0,1, 0,1 ... According to this method, when encoding and decoding, exactly the same probability can be obtained without changing the time and transmitting information to the probability.

たとえば、S(t′)=b′(t′−1)b′(t′
−2)とし、且つメモリの大きさを3とする。そして、
S(t′)の各状態に対する、以前の1、0の発生状態
を、たとえば、以下の通りとする。
For example, S (t ') = b'(t'-1) b '(t'
-2) and the size of the memory is 3. And
For example, the previous generation state of 1 and 0 for each state of S (t ′) is as follows.

b′(t′)の以前の状態が0,0で、b′(t′)=0
を符号化する場合、0の条件付き確率は2/3、1の発生
確率は1/3となる。従って、区間を2/3と1/3に分割し、
0に対応する区間2/3を選択して符号化する。更に、S
(t′)の状態00のメモリの先頭の(古い)1を破棄し
て、0を追加する。従って、S(t′)の00の状態に対
する新しいメモリテーブルは000となる。
The previous state of b '(t') is 0,0 and b '(t') = 0
, The conditional probability of 0 is 2/3 and the occurrence probability of 1 is 1/3. Therefore, divide the interval into 2/3 and 1/3,
The section 2/3 corresponding to 0 is selected and encoded. Furthermore, S
The top (old) 1 of the memory in the state 00 of (t ') is discarded and 0 is added. Therefore, the new memory table for the 00 state of S (t ') will be 000.

この例の場合、メモリの大きさが3と小さい為メモリ
テーブルの内容が全て0になる状態が生じたが、かかる
場合には、0及び1となる確率に対して所定の確率を、
それぞれ割り当てる。
In the case of this example, since the size of the memory is as small as 3, a state occurs in which the contents of the memory table are all 0. In such a case, a predetermined probability is set for the probabilities of 0 and 1.
Assign each.

第1図は本発明にかかる符号化方法及び復号化方法を
実施する為のブロック図である。端子1にはデジタル化
された音声信号(mn)が入力される。この信号は信号変
換器2にて先に説明した通り、n次m進数の数列に変換
される。回路3では条件付き確率が計算される。次に、
符号化器4により、符号化されようとしている数につい
て先の計算結果に基づく確率にて区間分割が行われ、所
定の区間が選択され、符号化される。
FIG. 1 is a block diagram for carrying out an encoding method and a decoding method according to the present invention. A digitized audio signal (m n ) is input to the terminal 1. As described above, the signal converter 2 converts this signal into a sequence of n-th order m-ary numbers. In circuit 3, the conditional probability is calculated. next,
The encoder 4 performs interval division on the number to be encoded with a probability based on the above calculation result, selects a predetermined interval, and encodes it.

上記符号化は、条件付き確率を使用する以外は通常の
算術符号化と同じであり、算術符号化の詳細について
は、“Arithmetic coding"IBM J DEVELOP VOL 23
NO2 P149〜162に記載されている。
The above coding is the same as normal arithmetic coding except that it uses conditional probabilities. For more information about arithmetic coding, see "Arithmetic coding" IBM J DEVELOP VOL 23.
NO2 P149-162.

復号化については、条件付き確率を使用する以外は、
通常の算術符号の復号と同様に行われる。即ち、復号器
5に対して、回路3と同様の確率計算を行う回路6で計
算された確率が供給されて復号化が行われる。その後、
信号変換器7にてビット列がもとの信号に戻され、出力
端子8に出力される。
For decoding, except using conditional probabilities,
It is performed in the same manner as the normal arithmetic code decoding. That is, the probability calculated by the circuit 6 which performs the same probability calculation as the circuit 3 is supplied to the decoder 5 to perform decoding. afterwards,
The signal converter 7 restores the bit string to the original signal and outputs it to the output terminal 8.

(ト) 発明の効果 以上述べた本発明によれば、算術符号化しているた
め、元のデジタル音声信号を歪みなく再生することがで
きる。また、確率を逐次計算しながら符号化を行うた
め、時間遅れがなく、更に確率の時間変化にも対応で
き、高能率の圧縮が可能である。
(G) Effect of the Invention According to the present invention described above, since the arithmetic coding is performed, the original digital audio signal can be reproduced without distortion. Also, since the probability is sequentially calculated while encoding, there is no time delay, and it is possible to cope with the time change of the probability, and highly efficient compression is possible.

更に、符号化を行う種類が減少するため、符号化復号
化器がとても簡単で高速のものになるとともに、高速化
によって犠牲にする圧縮効率の低下が少ない。
Furthermore, since the number of types of encoding is reduced, the encoder / decoder becomes very simple and fast, and the reduction in compression efficiency at the expense of higher speed is small.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

第1図は本発明の方法を実施するためのブロック図、第
2図は信号を数列に変換した状態を示す図、第3図はそ
の具体例を示す図、第4図は算術符号化の説明に供する
図である。 2は信号変換器、3は確率計算器、4は符号化器
FIG. 1 is a block diagram for carrying out the method of the present invention, FIG. 2 is a diagram showing a state in which a signal is converted into a sequence, FIG. 3 is a diagram showing a concrete example thereof, and FIG. 4 is a diagram of arithmetic coding. FIG. 2 is a signal converter, 3 is a probability calculator, 4 is an encoder

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】音声信号をサンプリングするステップと、 このサンプリングされた値の値域をmnとしたとき、これ
をn次m進数に変換した後、順次一列に並べてm値の数
列を形成するステップと、 前記m値の数列を算術符号化するステップとを有し、 前記m値の各値の発生確率を、その値より低次の数列の
発生事実及び過去にサンプリングされた各値の同次及び
低次の数列の発生事実に基づいて計算される条件付き確
率として、前記算術符号化をすることを特徴とする音声
信号の符号化方法。
1. A step of sampling an audio signal, and a step of converting a sampled value range into m n , converting the sampled value into an n-th order m-ary number, and sequentially arranging them in a line to form an m-valued sequence. And the step of arithmetically encoding the m-valued sequence, wherein the occurrence probability of each m-valued value is the occurrence fact of a sequence of a degree lower than that value and the homogeneity of each sampled value in the past. And a method of encoding a voice signal, characterized in that the arithmetic coding is performed as a conditional probability calculated based on the fact that a low-order sequence is generated.
JP2182302A 1990-07-10 1990-07-10 Audio signal encoding method Expired - Fee Related JPH0828668B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2182302A JPH0828668B2 (en) 1990-07-10 1990-07-10 Audio signal encoding method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2182302A JPH0828668B2 (en) 1990-07-10 1990-07-10 Audio signal encoding method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH0470125A JPH0470125A (en) 1992-03-05
JPH0828668B2 true JPH0828668B2 (en) 1996-03-21

Family

ID=16115916

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2182302A Expired - Fee Related JPH0828668B2 (en) 1990-07-10 1990-07-10 Audio signal encoding method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH0828668B2 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3023983B1 (en) * 2014-11-21 2017-10-18 AKG Acoustics GmbH Method of packet loss concealment in ADPCM codec and ADPCM decoder with PLC circuit

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0696455B2 (en) * 1986-08-08 1994-11-30 住友金属鉱山株式会社 Method for producing high-purity cobalt sulfate
JPS6356020A (en) * 1986-08-26 1988-03-10 Nec Corp Compression decoding device

Also Published As

Publication number Publication date
JPH0470125A (en) 1992-03-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP3995106B2 (en) Method and means for processing information
US5867114A (en) Method and apparatus for performing data compression
JP3816957B2 (en) Digital information signal encoding method and apparatus
US5703581A (en) Method and apparatus for data compression and decompression
JP3339335B2 (en) Compression encoding / decoding method
US5594435A (en) Permutation-based data compression
US6225922B1 (en) System and method for compressing data using adaptive field encoding
CN114614833A (en) Test data compression and decompression method for self-adaptive run-length coding
JP2003524983A (en) Method and apparatus for optimized lossless compression using multiple coders
JPH08167852A (en) Method and device for compressing data
KR101023536B1 (en) Lossless data compression method
JPH0828668B2 (en) Audio signal encoding method
CN114429200A (en) Standardized Huffman coding and decoding method and neural network computing chip
US6762700B2 (en) NEO method and system for lossless compression and decompression
JP6885466B2 (en) Coding device, decoding device, coding method, decoding method, coding program, decoding program
KR100462789B1 (en) method and apparatus for multi-symbol data compression using a binary arithmetic coder
JP2005521324A (en) Method and apparatus for lossless data compression and decompression
JP2001211082A (en) Pcm signal encoding and decoding method
JP2537551B2 (en) Variable length code decoding circuit
KR100207428B1 (en) Variable length coding apparatus and method adaptive to changes of the hoffman codes
JPS6352812B2 (en)
JPH0629861A (en) Data compression method
CN117465471A (en) Lossless compression system and lossless compression method for text file
JPH02190080A (en) Picture encoding device
JP3648944B2 (en) Data encoding method, data encoding device, data decoding method, and data decoding device

Legal Events

Date Code Title Description
LAPS Cancellation because of no payment of annual fees