JPH10276095A - Encoder/decoder - Google Patents
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- JPH10276095A JPH10276095A JP9078153A JP7815397A JPH10276095A JP H10276095 A JPH10276095 A JP H10276095A JP 9078153 A JP9078153 A JP 9078153A JP 7815397 A JP7815397 A JP 7815397A JP H10276095 A JPH10276095 A JP H10276095A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、例えば通信におけ
る画像、音声、データ情報の符号化器及び復号化器に関
する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an encoder, a decoder and the like for image, voice, and data information in communication.
【０００２】[0002]
【従来の技術】近年、臨場感あふれるオーディオ信号を
経済的に伝送あるいは蓄積するのに不可欠なオーディオ
符号化方式が注目を集めている。その代表例として「”
Ηｉｇｈ−ｑｕａｌｉｔｙ ａｕｄｉｏ−ｃｏｄｉｎｇ
ａｔ ｌｅｓｓ ｔｈａｎ６４ ｋｂｉｔ／ｓ ｂｙ
ｕｓｉｎｇ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ−ｄｏｍａｉｎｗｅ
ｉｇｈｔｅｄ ｉｎｔｅｌｅａｖｅ ｖｅｃｔｏｒ ｑ
ｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ",Ｎ．Ｉｗａｋａｍｉ，ｅ
ｔ．ａｌ．Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳΡ ´９５，ｐｐ．３
０９５−３０９８，１９９５」や「”Ｅｘｔｅｎｓｉｏ
ｎ Ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｏｆ
ＴＷｉｎＶＱ Ａｕｄｉｏ ｃｏｄｅｒ",Ｔ．Ｍｏｒ
ｉｙａ，ｅｔ．ａｌ．Ｐｒｏｃ．ＩＣＡＳＳＰ´９６，
ｐｐ．１０２９−１０３２，１９９６」に述べられてい
る周波数領域重み付けインターリーブ量子化の手法があ
る。2. Description of the Related Art In recent years, an audio encoding system indispensable for economically transmitting or storing an immersive audio signal has been receiving attention. A typical example is ""
Ηhigh-quality audio-coding
at less than64 kbit / s by
using transform-domainwein
right inteleave vector q
uintization ", N. Iwakami, e
t. al. Proc. ICASSΡ '95, pp. 3
095-3098, 1995 ”and“ Extension ”
n Complexity Reduction of
TWinVQ Audio coder ", T. Mor
iya, et. al. Proc. ICASPSP '96,
pp. 1029-1032, 1996 ".
【０００３】図７を用いて周波数領域重み付けインター
リーブ量子化の符号化方法を説明する。入力されたオー
ディオ信号は、フレーム分割窓掛け部１１でフレーム分
割された後に窓掛けされる。窓掛けされた信号は直交変
換（ＭＤＣＴ）部１２により時間領域から周波数領域の
信号に変換されるとともに、ＬＰＣ分析部１３で線形予
測係数が求められる。求められた線形予測係数は量子化
部１４で量子化されてその符号データは多重部２１に送
られる。量子化された線形予測係数からＬＰＣ包絡算出
部１５で周波数領域の概形を表すＬＰＣ包絡が計算され
る。第一次ＭＤＣＴ正規化部２８において、前記の計算
されたＬＰＣ包絡を用いてそれぞれのＭＤＣＴの係数は
第一次正規化される。更に、正規化されたＭＤＣＴ係数
は小分割レベル計算・量子化部１６で複数の小帯域に分
割して例えばその帯域の平均値を代表値として量子化さ
れ、全体として周波数領域の信号の概形を表すのに用い
られる。なお代表値の量子化された符号データは多重部
２１に送られる。ＬＰＣ包絡で第一次正規化されたそれ
ぞれのＭＤＣＴ係数は、第二次ＭＤＣＴ正規化部２９に
おいて、帯域ごとの量子化された代表値により更に第二
次正規化され平坦化される。この第二次正規化されたＭ
ＤＣＴ係数はパワー正規化量子化部１７でフレーム間の
時間的な変動を少なくするために全帯域のパワーが求め
られて更に第三次正規化される。またパワーの量子化さ
れた符号データは多重部２１に送られる。この最終的な
正規化、即ち、第三次正規化されたＭＤＣＴ係数は、並
び替え分割部１８によって複数の小系列のべクトルに分
割される。 この並び替え分割の詳細を図８を用いて説
明する。図８の正規化されたＮ個のＭＤＣＴ係数は、低
域側の係数から順に長さＬ＝Ｎ／ＭのＭ個の小系列に１
個づつ分配することを繰り返して分割される。元の正規
化されたＭＤＣΤの係数ｘの列のうちの任意の要素ｘ
（ｎ）とＭ個の小系列ｙのうちのｋ列目の任意の要素ｙ
ｋ（ｎ）の関係は以下の式で表される。[0003] An encoding method of frequency domain weighted interleave quantization will be described with reference to FIG. The input audio signal is windowed after being frame-divided by the frame division windowing unit 11. The windowed signal is converted from a time domain to a frequency domain signal by an orthogonal transform (MDCT) unit 12, and a linear prediction coefficient is obtained by an LPC analysis unit 13. The obtained linear prediction coefficients are quantized by the quantization unit 14, and the code data is sent to the multiplexing unit 21. From the quantized linear prediction coefficients, the LPC envelope calculation unit 15 calculates an LPC envelope representing an outline of the frequency domain. In the first-order MDCT normalizing unit 28, each MDCT coefficient is first-order normalized using the calculated LPC envelope. Further, the normalized MDCT coefficients are divided into a plurality of sub-bands by the sub-division level calculation / quantization unit 16 and quantized, for example, by using an average value of the bands as a representative value. Used to represent Note that the quantized code data of the representative value is sent to the multiplexing unit 21. Each MDCT coefficient primary-normalized by the LPC envelope is further secondary-normalized and flattened by the representative value quantized for each band in the secondary MDCT normalization unit 29. This second normalized M
The DCT coefficient is subjected to third-order normalization by obtaining the power of the entire band in the power normalizing / quantizing unit 17 in order to reduce temporal fluctuation between frames. The code data whose power has been quantized is sent to the multiplexing unit 21. The final normalized, that is, the third-order normalized MDCT coefficients are divided into a plurality of small-sequence vectors by the rearrangement division unit 18. Details of the rearrangement division will be described with reference to FIG. The N MDCT coefficients normalized in FIG. 8 are sequentially assigned to M small sequences of length L = N / M in order from the low-frequency side coefficient.
It is divided by repeatedly distributing each one. Any element x of the sequence of coefficients x of the original normalized MDCΤ
(N) and an arbitrary element y in the k-th column of the M small series y
The relationship of k (n) is represented by the following equation.
【０００４】 ｙｋ（ｎ）＝ｘ（ｎ×Ｍ＋ｋ） （１） ここで、ｎ＝0,1,……，Ｌ−１，ｋ＝0,1,……，Μ−１ この分割された小系列は、それぞれ同じコードブックに
よりベクトル量子化部１９で重み付けベクトル量子化さ
れる。このときの重み係数は、重み計算部２０により量
子化されたＬＰＣ包絡と小帯域ごとの量子化された代表
値を掛け合わせた値を正規化されたＭＤＣＴ係数の並び
替えと同様に並び替えることにより作られる。量子化さ
れたＬＰＣ包絡と小帯域ごとの量子化された代表値を掛
け合わせた値ｅと重み係数ｗの関係は、以下の式で表さ
れる。Y k (n) = x (n × M + k) (1) where n = 0, 1,..., L−1, k = 0, 1,. The small sequences are weighted vector quantized by the vector quantization unit 19 using the same codebook. At this time, the weight coefficient is obtained by rearranging the value obtained by multiplying the LPC envelope quantized by the weight calculator 20 and the representative value quantized for each small band in the same manner as the rearrangement of the normalized MDCT coefficient. Made by. The relationship between the value e obtained by multiplying the quantized LPC envelope by the representative value quantized for each small band and the weight coefficient w is represented by the following equation.
【０００５】 Ｗｋ（ｎ）＝ｅ（ｎ×Μ＋ｋ） ｎ＝0,1,……，Ｌ−１，ｋ＝0,1,……，Ｍ−１ （２） また、重み付けべクトル量子化は、それぞれのｋについ
て以下の式を最小にするｊｋを求めるように動作する。W k (n) = e (n × Μ + k) n = 0,1,..., L−1, k = 0,1,..., M−1 (2) Weighted vector quantization Operates to find j k that minimizes the following equation for each k.
【０００６】[0006]
【数１】 （３） ここでＰｋ（ｎ）＝ｗｋ（ｎ）０．５のような聴覚重み
であり、Ｃｊ（ｎ）はコードブックの系列値である。こ
の重み付けベクトルの量子化においては、各々の小系列
において重み係数ｗが大きいサンプルに対して誤差が小
さくなるようなコードブックＣＪｋ（ｎ）が探索され、
求められたコードブックの番号Ｊｋが多重部２１に送ら
れる。(Equation 1) (3) Here, a perceptual weight such as P k (n) = w k (n) 0.5 , and Cj (n) is a codebook sequence value. In the quantization of the weighting vector, a codebook CJ k (n) in which an error is reduced with respect to a sample having a large weighting coefficient w in each small sequence is searched for.
The obtained codebook number Jk is sent to the multiplexing unit 21.
【０００７】図９を用いて周波数領域重み付けインター
リーブ量子化の復号化方法を説明する。分離部３１で
は、ビット列からパワーの符号データ、線形予測係数の
符号データ、小分割された各帯域ごとの符号データ、そ
れぞれの小系列の再生するためのコードブックの番号が
分離される。逆量子化部３２では線形予測係数の符号デ
ータから量子化された線形予測係数が、ＬＰＣ包絡算出
部３３ではＬＰＣ包絡がそれぞれ順に求められる。ま
た、逆量子化小分割レベル再生部３４では小分割された
各帯域ごとの符号データから小帯域ごとのレベルが求め
られる。べクトル再生部３５では、コードブックの番号
からそれぞれの小系列が再生される。再生された小系列
ｙは並び替え結合部３６で、式（１）で関係づけられる
Ｎ個の正規化されたＭＤＣΤ係数ｘが再生される。この
正規化されたＭＤＣＴ係数は、逆量子化・パワー逆正規
化部３７でパワーの符号データから全帯域のパワーが求
められ、逆正規化される。更に、小帯域ごとのレベルと
ＬＰＣ包絡でそれぞれ逆正規化された後、逆直交変換
（ＩＭＤＣＴ）部３８で周波数領域から時間領域に変換
される。変換された時間領域の信号は、窓掛け重ね合わ
せ部３９で窓掛けされた後、重ね合わせられてオーディ
オ信号が再生される。A decoding method of frequency domain weighted interleave quantization will be described with reference to FIG. The separation unit 31 separates the power code data, the linear prediction coefficient code data, the code data for each subdivided band, and the codebook number for reproducing each small series from the bit string. The inverse quantization unit 32 obtains the linear prediction coefficient quantized from the code data of the linear prediction coefficient, and the LPC envelope calculation unit 33 obtains the LPC envelope in order. In addition, the inverse quantization subdivision level reproducing section 34 calculates the level of each subband from the code data of each subdivided band. The vector reproduction unit 35 reproduces each small series from the codebook number. The reconstructed small series y is reconstructed by the reordering / combining unit 36 into N normalized MDCΤ coefficients x related by the equation (1). With respect to the normalized MDCT coefficients, the power of the entire band is obtained from the code data of the power by the inverse quantization / power inverse normalizing unit 37, and the inverse normalization is performed. Further, after being denormalized by the level of each small band and the LPC envelope, the signal is converted from a frequency domain to a time domain by an inverse orthogonal transform (IMDCT) unit 38. The converted time domain signal is windowed by the windowing superimposition section 39 and then superimposed to reproduce an audio signal.
【０００８】しかしながら、この周波数領域重み付けイ
ンターリーブ量子化においては、正規化された周波数領
域の信号の小系列への並び替えを低域側の係数から順に
行うため周波数領域の概形が大きい重要なサンプルが同
じ小系列に集まる可能性があり、品質の低下につながる
という問題点があった。However, in this frequency-domain weighted interleave quantization, important samples having a large frequency-domain outline are rearranged into small series of normalized frequency-domain signals in order from the low-frequency side coefficients. May be gathered in the same small series, leading to a problem that quality is reduced.
【０００９】[0009]
【発明が解決しようとする課題】このように、従来の周
波数領域重み付けインターリーブ量子化においては、正
規化された周波数領域の信号の小系列への並び替えを低
域側の係数から順に行うため周波数領域の概形が大きい
重要なサンプルが同じ小系列に集まる可能性があり、品
質の低下につながるという問題点があった。As described above, in the conventional frequency domain weighted interleave quantization, the rearrangement of the normalized frequency domain signals into small series is performed in order from the coefficient on the low frequency side. There is a possibility that important samples with large outlines may be collected in the same small series, leading to a decrease in quality.
【００１０】本発明は上記の従来技術の問題を解決する
ためになされたもので、効率的に重み付けベクトル量子
化を行える符号化器を提供することを目的とする。The present invention has been made to solve the above-mentioned problems of the prior art, and has as its object to provide an encoder capable of efficiently performing weight vector quantization.
【００１１】本発明の別の目的は、重み係数ｗが大きい
サンプルをできるだけ別の小系列に分散し、かつ、候補
数の多いコードブックの集合に割り当てることにより効
率的に重み付けベクトル量子化を行うことができ、これ
により品質の改善を実現できる符号化器を提供すること
にある。Another object of the present invention is to perform weight vector quantization efficiently by dispersing samples having a large weight coefficient w into other small sequences as much as possible and assigning them to a set of codebooks having a large number of candidates. It is an object of the present invention to provide an encoder capable of improving quality.
【００１２】本発明の更なる目的は、前記の効率的な重
み付けベクトル量子化のできる符号化器に対応した復号
化器を提供することにある。A further object of the present invention is to provide a decoder corresponding to the above-mentioned encoder capable of efficient weight vector quantization.
【００１３】[0013]
【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め、請求項１記載の本発明は、入力信号から直交変換に
より時間領域から周波数領域の信号に変換する手段と、
前記周波数領域の信号の概形を求める手段と、前記周波
数領域の信号を前記周波数領域の信号の概形で正規化す
る手段と、前記正規化された周波数領域の信号を前記周
波数領域の信号の概形に適応させて並び替え、前記複数
の小系列に分割する分割手段と、前記各小系列を前記周
波数領域の信号の概形と対応した重みをつけた距離尺度
でベクトル量子化する手段とを具備する。In order to solve the above-mentioned problems, the present invention as defined in claim 1, comprises means for transforming an input signal from a time domain to a frequency domain signal by orthogonal transform,
Means for determining the general shape of the signal in the frequency domain, means for normalizing the signal in the frequency domain with the general form of the signal in the frequency domain, and converting the normalized signal in the frequency domain into the signal in the frequency domain. Rearranging means adapted to be rearranged according to the outline and dividing the plurality of small sequences into a plurality of small sequences; and means for vector-quantizing each of the small sequences with a weighted distance scale corresponding to the outline of the signal in the frequency domain. Is provided.
【００１４】請求項２記載の本発明は、前記分割手段
が、前記周波数領域の信号の概形が大きい順に、対応す
る前記正規化された周波数領域の信号を並び替える手段
と、前記並び替えられた周波数領域の信号を、その順に
前記複数の小系列に１個づつ分配することを繰り返して
分割する手段とを具備することを特徴とする請求項１記
載の符号化器である。According to a second aspect of the present invention, the dividing means rearranges the corresponding normalized frequency domain signal in the descending order of the outline of the frequency domain signal; 2. The encoder according to claim 1, further comprising: means for repeatedly dividing the frequency domain signal into the plurality of small sequences one by one in that order.
【００１５】請求項３記載の本発明は、入力信号から直
交変換により時間領域から周波数領域の信号に変換する
手段と、前記周波数領域の信号の概形を求める手段と、
前記周波数領域の信号を前記周波数領域の信号の概形で
正規化する手段と、前記正規化された周波数領域の信号
を前記周波数の信号の概形に適応させて並び替え、複数
の小系列群を各々構成する各小系列に分割する分割手段
と、前記小系列群ごとに異なる候補数を有するコードブ
ックにより各々の小系列を前記周波数領域の信号の概形
と対応した重みをつけた距離尺度でベクトル量子化する
手段とを具備する。According to a third aspect of the present invention, there is provided means for converting an input signal from a time domain to a signal in a frequency domain by orthogonal transform, a means for obtaining an outline of the signal in the frequency domain,
Means for normalizing the signal in the frequency domain with the general shape of the signal in the frequency domain, and rearranging the signal in the normalized frequency domain in a manner adapted to the general shape of the signal in the frequency; And a distance scale in which each small sequence is weighted by a codebook having a different number of candidates for each of the small sequence groups, with weighting corresponding to the general shape of the signal in the frequency domain. Means for performing vector quantization with
【００１６】請求項４記載の本発明は、前記分割手段
が、前記周波数領域の信号の概形が大きい順に対応する
前記正規化された周波数領域の信号を並び替える手段
と、前記並び替えられた周波数領域の信号を複数の小系
列群に分割する手段と、前記並び替えられた周波数領域
の信号を、前記小系列群ごとに、その順に前記小系列群
内の小系列に１個づつ分配することを繰り返して分割す
る手段とを具備することを特徴とする請求項３記載の符
号化器である。According to a fourth aspect of the present invention, the dividing means rearranges the normalized frequency domain signals corresponding to the frequency domain signals in the descending order of the outline shape, and the rearranged signal. Means for dividing the frequency domain signal into a plurality of small sequence groups; and distributing the rearranged frequency domain signals one by one to the small sequences in the small sequence group for each of the small sequence groups. 4. The encoder according to claim 3, further comprising: means for repeating the division.
【００１７】請求項５記載の本発明は、前記再分割手段
が、前記並び替えられた周波数領域の信号を、前記小系
列群ごとに、その順に多くの候補数を有するコードブッ
クの集合から前記小系列群内の小系列が埋まるまで前記
小系列群内の小系列に１個づつ分配することを繰り返し
て分割する手段であることを特徴とする請求項４記載の
符号化器である。According to a fifth aspect of the present invention, the subdivision means converts the rearranged frequency domain signals from a set of codebooks having a large number of candidates in the order of the small sequence groups. 5. The encoder according to claim 4, wherein the encoder is a means for repeatedly dividing each small sequence in the small sequence group one by one until the small sequence in the small sequence group is filled.
【００１８】請求項６記載の本発明は、前記直交変換が
変形離散コサイン変換であることを特徴とする請求項１
乃至請求項５のいずれか１項に記載の符号化器である。According to a sixth aspect of the present invention, the orthogonal transform is a modified discrete cosine transform.
An encoder according to any one of claims 5 to 5.
【００１９】請求項７記載の本発明は、前記周波数領域
の信号の概形を求める手段は、入力信号の線形予測分析
で求めた線形予測係数を量子化した係数に基づく包絡で
あることを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか
１項に記載の符号化器である。 請求項８記載の本発明
は、前記周波数領域の信号の概形を求める手段は、周波
数領域の信号を複数の小帯域に分割し、各小帯域ごとの
代表値を量子化して全体として周波数領域の信号の概形
であることを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれ
か１項に記載の符号化器である。According to a seventh aspect of the present invention, the means for obtaining the outline of the signal in the frequency domain is an envelope based on a coefficient obtained by quantizing a linear prediction coefficient obtained by a linear prediction analysis of an input signal. The encoder according to any one of claims 1 to 5, wherein The present invention according to claim 8, wherein the means for obtaining the general shape of the signal in the frequency domain divides the signal in the frequency domain into a plurality of small bands, and quantizes a representative value for each small band to obtain a frequency domain signal as a whole. The encoder according to any one of claims 1 to 5, wherein the signal has a general form.
【００２０】請求項９記載の本発明は、前記周波数領域
の信号の概形を求める手段は、入力信号の線形予測分析
で求めた線形予測係数を量子化した係数に基づく包絡
と、正規化された周波数領域の信号を複数の小帯域に分
割し各小帯域ごとの代表値を量子化して全体として周波
数領域の信号の概形としたものとの積であることを特徴
とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の符
号化器である。According to a ninth aspect of the present invention, the means for obtaining the outline of the signal in the frequency domain includes an envelope based on a coefficient obtained by quantizing a linear prediction coefficient obtained by a linear prediction analysis of the input signal, and normalization. 4. A signal obtained by dividing a frequency domain signal into a plurality of sub-bands, quantizing a representative value of each sub-band, and forming an overall shape of the frequency domain signal as a whole. An encoder according to claim 5.
【００２１】請求項１０記載の本発明は、符号化データ
から複数の小系列を再生する手段と、前記符号化データ
から周波数領域の信号の概形を求める手段と、前記複数
の小系列を集め、前記周波数領域の信号の概形に適応さ
せて並び替えて結合し、正規化された周波数領域の信号
に再生する結合手段と、前記正規化された周波数領域の
信号を前記周波数領域の信号の概形で逆正規化して、周
波数領域の信号を得る手段と、前記周波数領域の信号か
ら逆直交変換により時間領域の信号を得る手段とを具備
する。According to a tenth aspect of the present invention, there are provided means for reproducing a plurality of small sequences from coded data, means for obtaining an outline of a signal in a frequency domain from the coded data, and collecting the plurality of small sequences. Combining means for rearranging and combining the signals in the frequency domain to be adapted to the general shape of the signals in the frequency domain, and reproducing the signals in the normalized frequency domain; and It comprises means for obtaining a signal in the frequency domain by denormalization in a general form, and means for obtaining a signal in the time domain by inverse orthogonal transformation from the signal in the frequency domain.
【００２２】請求項１１記載の本発明は、前記結合手段
が、前記複数の小系列を順番に集め、信号列を得る手段
と、前記得られた信号列の各要素を前記周波数領域の信
号の概形が大きい順に対応する周波数の位置に入れるこ
とを繰り返して結合する手段とを具備することを特徴と
する請求項１０記載の復号化器である。According to the present invention, the combining means collects the plurality of small sequences in order and obtains a signal sequence, and converts each element of the obtained signal sequence into a signal of the frequency domain signal. 11. The decoder according to claim 10, further comprising: means for repeatedly combining the positions of the corresponding frequencies in the descending order of the outline shape.
【００２３】請求項１２記載の本発明は、符号化データ
から、複数の小系列から構成される複数の小系列群ごと
に異なる候補数を有するコードブックによりそれぞれの
小系列群の各小系列を再生する手段と、前記符号化デー
タから周波数領域の信号の概形を求める手段と、前記複
数の小系列を集め、前記周波数領域の信号の概形に適応
させて並び替える結合する結合手段と、前記正規化され
た周波数領域の信号を前記周波数領域の信号の概形で逆
正規化して、周波数領域の信号を得る手段と、前記周波
数領域の信号から逆直交変換により時間領域の信号を得
る手段とを具備する。According to a twelfth aspect of the present invention, each small sequence of each small sequence group is encoded by a codebook having a different number of candidates for each of a plurality of small sequence groups composed of a plurality of small sequences. Means for reproducing, means for obtaining a general form of a signal in the frequency domain from the encoded data, and combining means for collecting the plurality of small sequences and rearranging them according to the general form of the signal in the frequency domain, Means for denormalizing the normalized frequency domain signal in the form of the frequency domain signal to obtain a frequency domain signal, and means for obtaining a time domain signal from the frequency domain signal by inverse orthogonal transformation And
【００２４】請求項１３記載の本発明は、前記結合手段
が、前記小系列群ごとに、該小系列群内の小系列がなく
なるまで前記複数の小系列を順番に集め、信号列を得る
手段と、前記得られた信号列の各要素を前記周波数領域
の信号の概形が大きい順に対応する周波数の位置に入れ
ることを繰り返して結合する手段とを具備することを特
徴とする請求項１２記載の復号化器である。According to a thirteenth aspect of the present invention, the combining means collects the plurality of small sequences in order for each of the small sequence groups until there is no small sequence in the small sequence group to obtain a signal sequence. 13. A means for repeatedly combining each element of the obtained signal sequence into a position of a frequency corresponding to an order in which the shape of the signal in the frequency domain is large. Is a decoder.
【００２５】請求項１４記載の本発明は、前記収集手段
が、前記小系列群ごとに、多くの候補数を有するコード
ブックの集合から、該小系列群内の小系列がなくなるま
で前記複数の小系列を順番に集め、信号列を得る手段で
あることを特徴とする請求項１３記載の復号化器であ
る。According to a fourteenth aspect of the present invention, in accordance with the fourteenth aspect of the present invention, the collection means comprises: for each of the small sequence groups, from the set of codebooks having a large number of candidates, to the plurality of small sequences until there are no more small sequences in the small sequence group. 14. The decoder according to claim 13, wherein the decoder is a means for sequentially collecting small sequences to obtain a signal sequence.
【００２６】請求項１５記載の本発明は、前記逆直交変
換が逆変形離散コサイン変換であることを特徴とする請
求項１０乃至請求項１４のいずれか１項に記載の復号化
器である。According to a fifteenth aspect of the present invention, there is provided the decoder according to any one of the tenth to fourteenth aspects, wherein the inverse orthogonal transform is an inverse modified discrete cosine transform.
【００２７】請求項１６記載の本発明は、前記周波数領
域の信号の概形を求める手段は、符号化データから逆量
子化された線形予測係数に基づく包絡であることを特徴
とする請求項１０乃至請求項１４のいずれか１項に記載
の復号化器である。According to the present invention, the means for obtaining the outline of the signal in the frequency domain is an envelope based on a linear prediction coefficient inversely quantized from the coded data. A decoder according to any one of claims 14 to 14.
【００２８】請求項１７記載の本発明は、前記周波数領
域の信号の概形を求める手段は、符号化データから各小
帯域ごとの代表値を逆量子化して全体として周波数領域
の信号の概形であることを特徴とする請求項１０乃至請
求項１６のいずれか１項に記載の復号化器である。According to a seventeenth aspect of the present invention, the means for obtaining the outline of the signal in the frequency domain dequantizes a representative value for each small band from the coded data to obtain a general outline of the signal in the frequency domain. The decoder according to any one of claims 10 to 16, wherein
【００２９】請求項１８記載の本発明は、前記周波数領
域の信号の概形を求める手段は、符号化データから逆量
子化された線形予測係数に基づく包絡と、符号化データ
から各小帯域ごとの代表値を逆量子化して全体として周
波数領域の信号の概形としたものとの積であることを特
徴とする請求項１０乃至請求項１４のいずれか１項に記
載の復号化器である。According to a still further aspect of the present invention, the means for obtaining the outline of the signal in the frequency domain includes: an envelope based on a linear prediction coefficient dequantized from coded data; The decoder according to any one of claims 10 to 14, wherein the representative value is a product of the inversely quantized representative value and the overall form of the signal in the frequency domain. .
【００３０】請求項１及び請求項２、請求項６乃至請求
項９記載の本発明の符号化器では、重み係数ｗが大きい
サンプルが各々の小系列に散されるので効率的に重み付
けべクトル量子化が行われると共に、周波数領域の概形
が大きい概して重要度の高いサンプルでも量子化が同じ
小系列に集まるのを避けられることから、品質の改善が
可能になる。In the encoder according to the first, second, sixth, and ninth aspects of the present invention, samples having a large weighting coefficient w are scattered to each small series, so that the weighting vector is efficiently provided. As well as quantization, quality can be improved because quantization can be prevented from converging on the same sub-sequence, even for samples of large significance in the frequency domain and generally high importance.
【００３１】請求項３乃至請求項５、請求項６乃至請求
項９記載の本発明の符号化器では、重み係数ｗが大きい
サンプルが各々の小系列に散されるので効率的に重み付
けべクトル量子化が行われると共に、周波数領域の概形
が大きい概して重要度の高いサンプルでも量子化が同じ
小系列に集まるのを避けられることから、品質の改善が
可能になる。それと同時に、重み係数ｗが大きいサンプ
ルが候補数の多いコードブックの集合の各々の小系列に
分散されるので、サンプルデータの重要度に応じて重み
付けを変化させられる結果、効率的に重み付けベクトル
量子化が行われ、品質の改善が可能になる。In the encoder according to any one of claims 3 to 5, and 6 to 9, samples having a large weighting coefficient w are scattered to each small series, so that the weighting vector is efficiently provided. As well as quantization, quality can be improved because quantization can be prevented from converging on the same sub-sequence, even for samples of large significance in the frequency domain and generally high importance. At the same time, the samples having a large weight coefficient w are distributed to each small series of the codebook set having a large number of candidates, so that the weight can be changed according to the importance of the sample data. And quality can be improved.
【００３２】請求項１０及び請求項１１、請求項１５乃
至請求項１８記載の本発明の復号化器では、重み係数ｗ
が大きいサンプルが各々の小系列に散されるので効率的
に重み付けべクトル量子化に対応でき、周波数領域の概
形が大きい概して重要度の高いサンプルでも量子化が同
じ小系列に集まるのを避けられることから、品質の改善
が可能になる。In the decoder according to the present invention, the weighting factor w
Samples are scattered in each sub-sequence, so efficient weight vector quantization can be supported, and even in samples with large frequency domain and generally high importance, quantization is prevented from being collected in the same sub-sequence. Quality can be improved.
【００３３】請求項１２乃至請求項１４、請求項１５乃
至請求項１８記載の本発明の復号化器では、重み係数ｗ
が大きいサンプルが各々の小系列に散されるので効率的
に重み付けべクトル量子化に対応でき、周波数領域の概
形が大きい概して重要度の高いサンプルでも量子化が同
じ小系列に集まるのを避けられることから、品質の改善
が可能になる。それと同時に、重み係数ｗが大きいサン
プルが候補数の多いコードブックの集合の各々の小系列
に分散されるので、サンプルデータの重要度に応じて重
み付けを変化させられる結果、効率的に重み付けベクト
ル量子化が行われた周波数領域の信号を時間領域の信号
として再生でき、品質の改善が可能になる。In the decoder according to the present invention as set forth in claims 12 to 14, and 15 to 18, the weight coefficient w
Samples are scattered in each sub-sequence, so efficient weight vector quantization can be supported, and even in samples with large frequency domain and generally high importance, quantization is prevented from being collected in the same sub-sequence. Quality can be improved. At the same time, the samples having a large weight coefficient w are distributed to each small series of the codebook set having a large number of candidates, so that the weight can be changed according to the importance of the sample data. The frequency domain signal that has been converted can be reproduced as a time domain signal, and the quality can be improved.
【００３４】[0034]
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施形態を説明する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【００３５】図１は本発明の一実施形態に係るオーディ
オ符号化器の構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an audio encoder according to one embodiment of the present invention.
【００３６】同図に示すように、フレーム分割窓掛け部
１１には直交変換（ＭＤＣＴ）部１２及びＬＰＣ分析部
１３が接続され、ＬＰＣ分析部１３は量子化部１４を経
てＬＰＣ包絡算出部１５に接続されている。直交変換
（ＭＤＣＴ）部１２及びＬＰＣ包絡算出部１５は、第一
次ＭＤＣＴ正規化部２８を介して小分割レベル計算量子
化部１６に、さらに第二次ＭＤＣＴ正規化部２９を介し
てパワー正規化量子部１７に接続されている。ＬＰＣ包
絡算出部１５、小分割レベル計算量子化部１６及びパワ
ー正規化量子化部１７は並び替え分割部２２に接続され
ている。ＬＰＣ包絡算出部１５、小分割レベル計算量子
化部１６及び並び替え分割部２２は重み計算部２３に、
並び替え分割部２２及び重み計算部２３はベクトル量子
化部１９に接続されている。量子化部１４、ＬＰＣ包絡
算出部１５、パワー正規化量子化部１７及びベクトル量
子化部１９は多重部２１に接続されている。As shown in the figure, an orthogonal transform (MDCT) unit 12 and an LPC analysis unit 13 are connected to the frame division windowing unit 11, and the LPC analysis unit 13 passes through a quantization unit 14 to an LPC envelope calculation unit 15. It is connected to the. The orthogonal transform (MDCT) unit 12 and the LPC envelope calculation unit 15 transmit the power normalization signal to the subdivision level calculation quantization unit 16 via the primary MDCT normalization unit 28 and further to the power normalization via the secondary MDCT normalization unit 29. It is connected to the quantized quantum unit 17. The LPC envelope calculation unit 15, the small division level calculation quantization unit 16, and the power normalization quantization unit 17 are connected to the rearrangement division unit 22. The LPC envelope calculation unit 15, the subdivision level calculation quantization unit 16, and the rearrangement division unit 22
The rearrangement division unit 22 and the weight calculation unit 23 are connected to the vector quantization unit 19. The quantization unit 14, the LPC envelope calculation unit 15, the power normalization quantization unit 17, and the vector quantization unit 19 are connected to the multiplexing unit 21.
【００３７】ここで、入力されたオーディオ信号は、フ
レーム分割窓掛け部１１でフレーム分割された後に窓掛
けされる。窓掛けされた信号は直交変換（ＭＤＣＴ）部
１２により時間領域から周波数領域の信号に変換されＭ
ＤＣＴ係数を得るとともに、ＬＰＣ分析部１３で線形予
測（ＬＰＣ）係数が求められる。求められた線形予測係
数は量子化部１４で量子化されてその符号データは多重
部２１に送られる。その量子化された線形予測係数から
ＬＰＣ包絡算出部１５でＬＰＣ包絡が計算される。第一
次ＭＤＣＴ正規化部２８において、前記の計算されたＬ
ＰＣ包絡を用いて前記直交変換（ＭＤＣＴ）部１２で得
られた前記ＭＤＣＴ係数が第一次正規化される。更に、
該正規化されたＭＤＣＴ係数は小分割レベル計算・量子
化部１６で複数の小帯域に分割された後、例えばその帯
域の平均値を代表値として量子化され、全体として周波
数領域の信号の概形を表すのに用いられる。なお前記代
表値の量子化された符号データは多重部２１に送られ
る。Here, the input audio signal is windowed after being frame-divided by the frame division windowing section 11. The windowed signal is converted from a time domain to a frequency domain signal by an orthogonal transform (MDCT) unit 12,
The DCT coefficient is obtained, and the LPC analysis unit 13 obtains a linear prediction (LPC) coefficient. The obtained linear prediction coefficients are quantized by the quantization unit 14, and the code data is sent to the multiplexing unit 21. The LPC envelope is calculated by the LPC envelope calculator 15 from the quantized linear prediction coefficients. In the primary MDCT normalization unit 28, the calculated L
The MDCT coefficients obtained by the orthogonal transform (MDCT) unit 12 are first-order normalized using a PC envelope. Furthermore,
The normalized MDCT coefficients are divided into a plurality of sub-bands by the sub-division level calculation / quantization unit 16, and then quantized using, for example, the average value of the band as a representative value, and the overall Used to indicate shape. The quantized code data of the representative value is sent to the multiplexing unit 21.
【００３８】前記ＬＰＣ包絡を用いて第一次正規化され
たそれぞれのＭＤＣＴ係数は、第二次ＭＤＣＴ正規化部
２９において前記帯域ごとの量子化された代表値を用い
て更に第二次正規化され平坦化される。この第二次正規
化されたＭＤＣＴ係数はパワー正規化量子化部１７にお
いて、フレーム間の時間的な変動を少なくするべく全帯
域のパワーが求められた後更に第三次正規化される。ま
たパワーの量子化された符号データは多重部２１に送ら
れる。この最終的な正規化、即ち、第三次正規化された
ＭＤＣＴ係数は、従来技術と異なる並び替え分割部２２
において複数の小系列のべクトルに分割される。Each MDCT coefficient first-order normalized using the LPC envelope is further subjected to second-order normalization using a representative value quantized for each band in a second-order MDCT normalization unit 29. And flattened. The second-order normalized MDCT coefficients are subjected to third-order normalization in the power normalizing and quantizing unit 17 after the power of the entire band is obtained in order to reduce temporal fluctuation between frames. The code data whose power has been quantized is sent to the multiplexing unit 21. This final normalization, that is, the third-order normalized MDCT coefficient is obtained by a rearrangement division unit 22 different from the prior art.
Is divided into a plurality of small series vectors.
【００３９】次に、本発明の特徴であるこの並び替え分
割部２２の詳細を説明する。Next, details of the rearrangement division section 22, which is a feature of the present invention, will be described.
【００４０】図２は本発明の一実施形態に係る並び替え
分割部２２を概念的に示した図である。FIG. 2 is a diagram conceptually showing the rearrangement division section 22 according to one embodiment of the present invention.
【００４１】同図に示すように、前記の第三次正規化さ
れたＭＤＣＴ係数の列４６のそれぞれの係数に対応す
る、前記ＬＰＣ包絡算出部１５で得られた量子化された
ＬＰＣ包絡と前記小分割レベル計算・量子化部１６で得
られた小分割ごとの量子化された代表値と積を、前記の
第三次正規化されたＭＤＣＴ係数の列４６のそれぞれの
係数に対応する横座標上にとった結果得られた曲線が４
７である。４８は、前記の第三次正規化されたＭＤＣＴ
係数の列４６を、周波数領域の信号の概形に基づいて一
端並び替えて得られる列を示し、４９はその一端並び替
えられた列を最終的に複数の小系列に分割された列を表
している。As shown in the figure, the quantized LPC envelope obtained by the LPC envelope calculator 15 corresponding to each of the coefficients of the column of the third-order normalized MDCT coefficients 46 and the The quantized representative value and the product for each subdivision obtained by the subdivision level calculation / quantization unit 16 are calculated using the abscissa corresponding to the respective coefficients of the third-order normalized MDCT coefficient column 46. The resulting curve taken above is 4
7 48 is the third-order normalized MDCT
The coefficient column 46 indicates a column obtained by rearranging one end based on the general shape of the signal in the frequency domain, and 49 indicates a column obtained by finally dividing the rearranged column into a plurality of small sequences. ing.
【００４２】図２の第三次正規化されたＮ個のＭＤＣＴ
係数は、まず、対応する量子化されたＬＰＣ包絡と小分
割ごとの量子化された代表値を掛け合わせた値の大きい
順に並び替えられる。そして、その並び替えられたＭＤ
ＣＴ係数を左側から順に長さＬ＝Ｎ／ＭのＭ個の小系列
に１個づつ分配することを繰り返して分割される。元の
正規化されたＭＤＣＴの係数ｘとＭ個の小系列ｙの関係
は従って以下の式で表される。The third-order normalized N MDCTs of FIG.
The coefficients are first sorted in descending order of the value obtained by multiplying the corresponding quantized LPC envelope by the quantized representative value for each subdivision. And the rearranged MD
The CT coefficient is divided by repeating the distribution of CT coefficients one by one to M small sequences of length L = N / M in order from the left. The relationship between the coefficient x of the original normalized MDCT and the M subsequences y is therefore represented by the following equation.
【００４３】 ｚ（ｎ）＝ｘ（ｉｎｄｅｘ（ｎ）） ｎ＝0,1,……，Ｎ−１ （４） ｙｋ（ｎ）＝ｚ（ｎ×Μ＋ｋ） （５） ｎ＝0,1,……，Ｌ−１，ｋ＝0,1,……，Μ−１ ここでｉｎｄｅｘ（ｎ）は、量子化されたＬＰＣ包絡と
小分割ごとの量子化された代表値とを掛け合わせた値ｅ
の大きい順を示すインデックスである。この分割された
Ｍ個の小系列は、それぞれ同じコードブックによりベク
トル量子化部１９で重み付けべクトル量子化される。こ
のときの重み係数は、従来技術と違う重み計算部２３に
より、元の正規化されたＭＤＣＴ係数ｘにより形成され
る列ｘ（ｎ）のそれぞれの要素に対応する量子化された
ＬＰＣ包絡と小分割ごとの量子化された代表値とを掛け
合わせた値ｅにより形成される列ｅ（ｎ）を第三次正規
化されたＭＤＣＴ係数の並び替えと同様に並び替えるこ
とにより作られる。量子化されたＬＰＣ包絡と小分割ご
との量子化された代表値を掛け合わせた値ｅにより形成
される列ｅ（ｎ）の要素ｅと、対応する重み係数ｗの関
係は、以下の式で表される。Z (n) = x (index (n)) n = 0,1,..., N−1 (4) y k (n) = z (n × Μ + k) (5) n = 0,1 ,..., L−1, k = 0, 1,..., Μ−1 where index (n) is the product of the quantized LPC envelope and the quantized representative value for each subdivision. Value e
Is an index indicating the order of the largest values. The divided M subsequences are weighted vector quantized by the vector quantization unit 19 using the same codebook. The weight coefficient at this time is calculated by the weight calculator 23 different from the prior art, by using the quantized LPC envelope corresponding to each element of the column x (n) formed by the original normalized MDCT coefficient x. It is created by rearranging the column e (n) formed by the value e multiplied by the quantized representative value for each division in the same manner as the rearrangement of the third-order normalized MDCT coefficients. The relationship between the element e of the column e (n) formed by the value e obtained by multiplying the quantized LPC envelope by the quantized representative value for each subdivision and the corresponding weight coefficient w is given by the following equation. expressed.
【００４４】 ｆ（ｎ）＝ｅ（ｉｎｄｅｘ（ｎ）） ｎ＝0,1,……，Ｎ−１ （６） ｗｋ（ｎ）＝ｆ（ｎ×Ｍ＋ｋ） ｎ＝0,1,……，Ｌ−１，ｋ＝0,1,……，Ｍ−１ （７） また、重み付けべクトル量子化は、従来技術と同様にそ
れぞれのｋについて以下の式を最小にするｊを求めるよ
うに動作する。F (n) = e (index (n)) n = 0,1,..., N-1 (6) w k (n) = f (n × M + k) n = 0,1,. , L−1, k = 0, 1,..., M−1 (7) Further, the weighted vector quantization is performed in the same manner as in the related art so as to obtain j that minimizes the following expression for each k. Operate.
【００４５】[0045]
【数２】 （８） ここでＰｋ（ｎ）はＰｋ（ｎ）＝ｗｋ（ｎ）０．５のよ
うな聴覚重みであり、Ｃｊ（ｎ）はコードブックの系列
値である。この重み付けベクトルの量子化においては、
分割部２２により、対応する重み係数ｗの大きいサンプ
ル（概して重要度の高いデータが多い）が各々の小系列
に並び替え分散されているので、従来の周波数領域重み
付けインターリーブ量子化よりも効率的に重み付けベク
トル量子化を行うことができ、品質の改善が可能にな
る。なお、求められた各々の小系列に対するコードブッ
クＣＪｋ（ｎ）の番号Ｊｋは、多重部２１に送られる。(Equation 2) (8) Here, P k (n) is an auditory weight such as P k (n) = w k (n) 0.5 , and Cj (n) is a codebook sequence value. In the quantization of the weight vector,
Since the corresponding sample having a large weighting coefficient w (generally, data having a high degree of importance) is rearranged and dispersed in each small sequence by the dividing unit 22, the division unit 22 is more efficient than the conventional frequency domain weighted interleave quantization. Weighted vector quantization can be performed, and quality can be improved. The obtained code book CJ k (n) number J k for each small series is sent to the multiplexing unit 21.
【００４６】次に、本発明の一実施形態である復号化器
について説明する。Next, a decoder according to an embodiment of the present invention will be described.
【００４７】図３は、本発明の一実施形態に係る復号化
器の構成を示すブロック図である。同図に示すように、
分離部３１には逆量子化部３２、逆量子化・小分割レベ
ル再生部３４、ベクトル再生部３５及びパワー逆正規化
・逆量子化部３７が接続している。逆量子化部３２はＬ
ＰＣ包絡算出部３３に接続され、ＬＰＣ包絡算出部３
３、逆量子化・小分割レベル再生部３４及びベクトル再
生部３５は並び替え結合部４０に接続されている。また
並び替え結合部４０はパワー逆正規化・逆量子化部３７
に接続されている。逆量子化小分割レベル再生部３４と
パワー逆正規化・逆量子化部３７は第一次逆正規化部４
４によって接続され、該第二次逆正規化部４４及びＬＰ
Ｃ包絡算出部３３は第三次逆正規化部４５において接続
されている。この第三次逆正規化部４５は逆直交変換
（ＩＭＤＣＴ）部３８を経て窓掛け重ね合わせ部３９に
接続されている。FIG. 3 is a block diagram showing a configuration of a decoder according to one embodiment of the present invention. As shown in the figure,
An inverse quantization unit 32, an inverse quantization / subdivision level reproduction unit 34, a vector reproduction unit 35, and a power denormalization / dequantization unit 37 are connected to the separation unit 31. The inverse quantization unit 32 calculates L
Connected to the PC envelope calculation unit 33, the LPC envelope calculation unit 3
3. The inverse quantization / subdivision level reproducing unit 34 and the vector reproducing unit 35 are connected to the rearrangement coupling unit 40. The rearrangement / coupling unit 40 includes a power denormalization / dequantization unit 37.
It is connected to the. The inverse quantization subdivision level reproducing unit 34 and the power inverse normalizing / inverse quantizing unit 37 include a primary inverse normalizing unit 4.
4 and the second-order denormalizer 44 and LP
The C envelope calculation unit 33 is connected to the third inverse normalization unit 45. The third-order inverse normalizing section 45 is connected to a windowing superimposing section 39 via an inverse orthogonal transform (IMDCT) section 38.
【００４８】分離部３１では、ビット列からパワーの符
号データ、線形予測（ＬＰＣ）係数の符号データ、小分
割された各帯域ごとの符号データ、それぞれの小系列を
再生するためのコードブックの番号が分離される。逆量
子化部３２では線形予測係数の符号データから量子化さ
れた線形予測係数が、ＬＰＣ包絡算出部３３ではＬＰＣ
包絡がそれぞれ順に求められる。また、逆量子化小分割
レベル再生部３４では小分割された各帯域ごとの符号デ
ータから小分割ごとのレベルが求められる。ベクトル再
生部３５では、コードブックの番号Ｊｋからそれぞれの
小系列が再生される。再生された小系列ｙをもとに、従
来技術と違う並び替え結合部４０において、式（４）
（５）で関係づけられるＮ個の正規化されたＭＤＣＴ係
数ｘが再生される。従来技術と異なるのは、この並び替
え結合部４０において、ＬＰＣ包絡と小分割ごとの量子
化された代表値を掛け合わせた値ｅの大きい順を示すイ
ンデックスを計算して、並び替えを適応的に行っている
点である。この正規化されたＭＤＣＴ係数は、逆量子化
・パワー逆正規化部３７でパワーの符号データから全帯
域のパワーが求められ、第一次逆正規化される。更に、
第二次逆正規化部４４において小分割ごとのレベルで第
二次逆正規化される。この第二次逆正規化された符号デ
ータは、ＬＰＣ包絡算出部３３で得られたＬＰＣ包絡を
用いて第三次逆正規化部４５において第三次逆正規化さ
れた後、逆直交変換（ＩＭＤＣＴ）部３８で周波数領域
から時間領域に変換される。変換された時間領域の信号
は、窓掛け重ね合わせ部３９で窓掛けされた後、重ね合
わせられてオーディオ信号が再生される。In the separating section 31, the code data of the power, the code data of the linear prediction (LPC) coefficient, the code data of each subdivided band, and the codebook number for reproducing each of the small series are calculated from the bit string. Separated. In the inverse quantization unit 32, the linear prediction coefficient quantized from the code data of the linear prediction coefficient is calculated.
Envelopes are obtained in order. In addition, the inverse quantization subdivision level reproducing unit 34 calculates the level of each subdivision from the code data of each subdivided band. The vector reproducing unit 35 reproduces each small series from the codebook number Jk . On the basis of the reproduced small series y, a rearrangement / combination unit 40 different from the prior art uses equation (4).
The N normalized MDCT coefficients x associated in (5) are recovered. What is different from the prior art is that the rearrangement / combination unit 40 calculates an index indicating the descending order of the value e obtained by multiplying the LPC envelope by the quantized representative value for each subdivision, and performs the adaptive rearrangement. The point is to go. With respect to the normalized MDCT coefficients, the power of the entire band is obtained from the code data of the power by the inverse quantization / power inverse normalizing unit 37, and the first-order inverse normalization is performed. Furthermore,
The second-order inverse normalization unit 44 performs the second-order inverse normalization at the level of each subdivision. The second-order denormalized code data is third-order denormalized by the third-order denormalization unit 45 using the LPC envelope obtained by the LPC envelope calculation unit 33, and then subjected to inverse orthogonal transform ( An IMDCT unit 38 converts the frequency domain into the time domain. The converted time domain signal is windowed by the windowing superimposition section 39 and then superimposed to reproduce an audio signal.
【００４９】このように本実施形態の符号化器によれ
ば、周波数領域の信号を該周波数領域の信号の概形に基
づいて並び替えた後に複数の小系列の集合に分割するの
で、周波数領域の信号の概形が大きい重要なサンプルを
できるだけ別の小系列に分散することが可能となり、品
質の向上に繋がる。また本実施形態の復号化器によれ
ば、上記のように周波数領域の信号を該周波数領域の信
号の概形に基づいて並び替え、逆正規化するので、効率
的な符号化に対応した復号化が可能である。As described above, according to the encoder of the present embodiment, the signals in the frequency domain are rearranged based on the general shape of the signals in the frequency domain and then divided into a set of a plurality of small sequences. It is possible to disperse important samples whose signal has a large outline in another small sequence as much as possible, which leads to improvement in quality. According to the decoder of the present embodiment, as described above, the signals in the frequency domain are rearranged based on the outline of the signals in the frequency domain and denormalized, so that decoding corresponding to efficient encoding is performed. Is possible.
【００５０】次に、本発明の第二の実施形態を説明す
る。Next, a second embodiment of the present invention will be described.
【００５１】図４は、本発明の一実施形態に係る符号化
器の構成を示すブロック図である。符号化器の構成は、
図１における構成とほぼ同様であるが、並び替え分割部
２４が複数のベクトル量子化部２５及び２６に接続され
ている点と、重み計算部２７が上記複数のベクトル量子
化部２５及び２６に接続されている点とが異なる。入力
されたオーディオ信号は、フレーム分割窓掛け部１１で
フレーム分割された後に窓掛けされる。窓掛けされた信
号は直交変換（ＭＤＣＴ）部１２により時間領域から周
波数領域の信号に変換されＭＤＣＴ係数を得るととも
に、ＬＰＣ分析部１３で線形予測（ＬＰＣ）係数が求め
られる。求められた線形予測係数は量子化部１４で量子
化されてその符号データは多重部２１に送られる。その
量子化された線形予測係数からＬＰＣ包絡算出部１５で
ＬＰＣ包絡が計算される。第一次ＭＤＣＴ正規化部２８
において、前記の計算されたＬＰＣ包絡を用いて前記直
交変換（ＭＤＣＴ）部１２で得られた前記ＭＤＣＴ係数
が第一次正規化される。更に、該正規化されたＭＤＣＴ
係数は小分割レベル計算・量子化部１６で複数の小帯域
に分割された後、例えばその帯域の平均値を代表値とし
て量子化され、全体として周波数領域の信号の概形を表
すのに用いられる。なお前記代表値の量子化された符号
データは多重部２１に送られる。FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of an encoder according to one embodiment of the present invention. The configuration of the encoder is
1 is substantially the same as the configuration in FIG. 1 except that the rearrangement division unit 24 is connected to the plurality of vector quantization units 25 and 26, and the weight calculation unit 27 is connected to the plurality of vector quantization units 25 and 26. The difference is that they are connected. The input audio signal is windowed after being frame-divided by the frame division windowing unit 11. The windowed signal is converted from a time domain to a frequency domain signal by an orthogonal transform (MDCT) unit 12 to obtain an MDCT coefficient, and a linear prediction (LPC) coefficient is obtained by an LPC analysis unit 13. The obtained linear prediction coefficients are quantized by the quantization unit 14, and the code data is sent to the multiplexing unit 21. The LPC envelope is calculated by the LPC envelope calculator 15 from the quantized linear prediction coefficients. First MDCT normalization unit 28
In step (1), the MDCT coefficients obtained by the orthogonal transform (MDCT) unit 12 are first-order normalized using the calculated LPC envelope. Further, the normalized MDCT
After the coefficients are divided into a plurality of sub-bands by the sub-division level calculation / quantization unit 16, for example, the coefficients are quantized using, for example, the average value of the band as a representative value, and are used to represent the general shape of the signal in the frequency domain as a whole. Can be The quantized code data of the representative value is sent to the multiplexing unit 21.
【００５２】前記ＬＰＣ包絡を用いて第一次正規化され
たそれぞれのＭＤＣＴ係数は、第二次ＭＤＣＴ正規化部
２９において前記帯域ごとの量子化された代表値を用い
て更に第二次正規化され平坦化される。この第二次正規
化されたＭＤＣＴ係数はパワー正規化量子化部１７にお
いて、フレーム間の時間的な変動を少なくするべく全帯
域のパワーが求められた後更に第三次正規化される。ま
たパワーの量子化された符号データは多重部２１に送ら
れる。この最終的な正規化、即ち、第三次正規化された
ＭＤＣＴ係数は、従来技術と異なる並び替え分割部２４
において複数の小系列の集合に分割される。Each MDCT coefficient primary-normalized using the LPC envelope is further subjected to secondary normalization using a representative value quantized for each band in the secondary MDCT normalization section 29. And flattened. The second-order normalized MDCT coefficients are subjected to third-order normalization in the power normalizing and quantizing unit 17 after the power of the entire band is obtained in order to reduce temporal fluctuation between frames. The code data whose power has been quantized is sent to the multiplexing unit 21. This final normalization, that is, the third-order normalized MDCT coefficient is obtained by a rearrangement division unit 24 different from the prior art.
Is divided into a set of a plurality of small series.
【００５３】次に、本発明の特徴であるこの並び替え分
割部２４の詳細を説明する。Next, details of the rearranging division unit 24, which is a feature of the present invention, will be described.
【００５４】図５は本発明の一実施形態に係る並び替え
分割部２４を概念的に示した図である。FIG. 5 is a diagram conceptually showing a rearrangement division section 24 according to an embodiment of the present invention.
【００５５】同図に示すように、前記の第三次正規化さ
れたＭＤＣＴ係数の列５０のそれぞれの係数に対応す
る、前記ＬＰＣ包絡算出部１５で得られた量子化された
ＬＰＣ包絡と前記小分割レベル計算・量子化部１６で得
られた小分割ごとの量子化された代表値と積を、前記の
第三次正規化されたＭＤＣＴ係数の列５０のそれぞれの
係数に対応する横座標上にとった結果得られた曲線が５
１である。５２は、前記の第三次正規化されたＭＤＣＴ
係数の列５０を、周波数領域の信号の概形に基づいて一
端並び替えて得られる列を示し、５３はその一端並び替
えられた列を最終的に複数の小系列に分割された列を表
している。As shown in the figure, the quantized LPC envelope obtained by the LPC envelope calculation unit 15 corresponding to each of the coefficients of the third-order normalized MDCT coefficient column 50 and the The product of the quantized representative value and the product for each subdivision obtained by the subdivision level calculation / quantization unit 16 is represented by the abscissa corresponding to each coefficient of the above-mentioned third-order normalized MDCT coefficient column 50. The resulting curve taken above is 5
It is one. 52 is the third-order normalized MDCT
A sequence of coefficients 50 indicates a sequence obtained by rearranging one end based on the outline of a signal in the frequency domain, and 53 indicates a sequence obtained by finally dividing the rearranged sequence into a plurality of small sequences. ing.
【００５６】図５の第三次正規化されたＮ個のＭＤＣＴ
係数は、まず、対応する量子化されたＬＰＣ包絡と小分
割ごとの量子化された代表値を掛け合わせた値の大きい
順に並び替えられる。そして、その並び替えられたＭＤ
ＣＴ係数を半分に分割して、コードブックの候補数が多
い集合について左側から順に長さＬ＝Ｎ／ＭのＭ／２個
の小系列に対し１個づつ分配することを繰り返し、更に
コードブックの候補数が少ない集合については、残りの
長さＬ＝Ｎ／ＭのΜ／２個の小系列に対し左側から順に
１個づつ分配することを繰り返して分割される。元の正
規化されたΜＤＣＴの係数ｘとＭ個の小系列ｙの関係は
従って以下の式で表される。The third-order normalized N MDCTs of FIG.
The coefficients are first sorted in descending order of the value obtained by multiplying the corresponding quantized LPC envelope by the quantized representative value for each subdivision. And the rearranged MD
The CT coefficient is divided into halves, and a set having a large number of codebook candidates is repeatedly distributed one by one to M / 2 small sequences of length L = N / M in order from the left side. Is divided by repeatedly distributing one by one from the left to Μ / 2 small sequences of the remaining length L = N / M. The relationship between the coefficient x of the original normalized ΜDCT and the M small sequences y is thus represented by the following equation.
【００５７】 ｚ（ｎ）＝ｘ（ｉｎｄｅｘ（ｎ）） ｎ＝0,1,……，Ｎ−１ （９） ｙ１ｋ（ｎ）＝ｚ（ｎ×Μ／２＋ｋ） （１０） ｎ＝0,1,……，Ｌ−１，ｋ＝0,1,……，Μ／２−１ ｙ２ｋ（ｎ）＝ｚ（Ｎ／２＋ｎ×Μ／２＋ｋ） （１１） ｎ＝0,1,……，Ｌ−１，ｋ＝0,1,……，Μ／２−１ ここでｉｎｄｅｘ（ｎ）は、量子化されたＬＰＣ包絡と
小分割ごとの量子化された代表値とを掛け合わせた値ｅ
の大きい順を示すインデックスである。この分割された
二つの集合の小系列は、コードブックの候補数が多いベ
クトル量子化部２５とコードブックの候補数が少ないべ
クトル量子化部２６でそれぞれ重み付けべクトル量子化
される。このときの重み係数は、従来技術と違う重み計
算部２７により量子化されたＬＰＣ包絡と小分割ごとの
量子化された代表値を掛け合わせた値を第三次正規化さ
れたＭＤＣＴ係数の並び替えと同様に並び替えることに
より作られる。量子化されたＬＰＣ包絡と小分割ごとの
量子化された代表値を掛け合わせた値ｅと重み係数ｗの
関係は、以下の式で表される。Z (n) = x (index (n)) n = 0,1,..., N−1 (9) y 1k (n) = z (n × Μ / 2 + k) (10) n = 0 , 1,..., L-1, k = 0, 1,..., Μ / 2−1 y 2k (n) = z (N / 2 + n × Μ / 2 + k) (11) n = 0, 1,. .., L−1, k = 0, 1,..., Μ / 2-1 where index (n) is the product of the quantized LPC envelope and the quantized representative value for each subdivision. Value e
Is an index indicating the order of the largest values. The divided small series of the two sets is weighted vector-quantized by a vector quantization unit 25 having a large number of codebook candidates and a vector quantization unit 26 having a small number of codebook candidates. The weight coefficient at this time is a sequence of third-order normalized MDCT coefficients obtained by multiplying the value obtained by multiplying the LPC envelope quantized by the weight calculator 27 different from the conventional technique by the quantized representative value for each subdivision. It is created by rearranging in the same way as rearranging. The relationship between the value e obtained by multiplying the quantized LPC envelope by the quantized representative value for each subdivision and the weight coefficient w is represented by the following equation.
【００５８】 ｆ（ｎ）＝ｅ（ｉｎｄｅｘ（ｎ）） ｎ＝０，１，……，Ｎ−１（１２） ｗ１ｋ（ｎ）＝ｆ（ｎ×Ｍ／２＋ｋ） ｎ＝0,1,……，Ｌ−１，ｋ＝0,1,……，Μ／２−１ （１３） ｗ２ｋ（ｎ）＝ｆ（Ｎ／２＋ｎ×Μ／２＋ｋ） ｎ＝0,1,……，Ｌ−１，ｋ＝0,1,……，Μ／２−１ （１４） また、重み付けベクトル量子化は、従来技術と同様にそ
れぞれのｋについて以下の式を最小にする二つのｊを求
めるように動作する。F (n) = e (index (n)) n = 0,1,..., N−1 (12) w 1k (n) = f (n × M / 2 + k) n = 0,1, ..., L−1, k = 0, 1,..., Μ / 2−1 (13) w 2k (n) = f (N / 2 + n × Μ / 2 + k) n = 0, 1,. −1, k = 0, 1,..., Μ / 2-1 (14) In addition, the weight vector quantization calculates two js that minimize the following expression for each k as in the conventional technique. Works.
【００５９】[0059]
【数３】 （１５）(Equation 3) (15)
【数４】 （１６） ここでＰｋ（ｎ）＝ｗｋ（ｎ）０．５のような聴覚重み
であり、Ｃｊ１（ｎ）及びＣｊ２（ｎ）はコードブック
の系列値である。この重み付けベクトルの量子化におい
ては、対応する重み係数ｗが大きいサンプル（概して重
要度の高いデータが多い）が本発明の並び替え分割部２
３によりコードブックの集合の候補数の多寡に応じて各
々の小系列群に区分けされた上更に小系列に分散されて
いるので、実施例１におけるよりも更に効率的に重み付
けベクトル量子化を行うことができ、品質の改善が可能
になる。また、サンプルデータの重要度に応じて重み付
けの選択の尺度を細かくできるので、重要なデータはよ
り細かくそうでないものはより荒く量子化でき、要求品
質に応じた効率的な符号化が可能になる。なお、求めら
れた各々の小系列に対するコードブックＣＪ１ｋ（ｎ）
及びＣＪ２ｋ（ｎ）の番号Ｊ１ｋ、Ｊ２ｋは、多重部２
１に送られる。(Equation 4) (16) Here, perceptual weights such as P k (n) = w k (n) 0.5 , and Cj 1 (n) and Cj 2 (n) are codebook sequence values. In the quantization of the weighting vector, a sample having a large weight coefficient w (generally, data having a high degree of importance) is assigned to the rearrangement division unit 2
3, weight vector quantization is performed more efficiently than in the first embodiment, since the data is divided into small sequence groups according to the number of code book set candidates and further distributed into small sequences. Quality can be improved. In addition, since the scale of selection of weight can be made finer according to the importance of sample data, important data can be quantized more coarsely if it is not so fine, and efficient coding according to required quality can be performed . In addition, the codebook CJ 1k (n) for each obtained small series
And the numbers J 1k and J 2k of CJ 2k (n) are
Sent to 1.
【００６０】次に、本発明の一実施形態である復号化器
について説明する。Next, a decoder according to an embodiment of the present invention will be described.
【００６１】図６は、本発明の一実施形態に係る復号化
器の構成を示すブロック図である。復号化器の構成は、
図３における構成とほぼ同様であるが、分離部３１が複
数のベクトル再生部４１及び４２に接続されている点
と、上記複数のベクトル再生部４１及び４２が並び替え
結合部４３に接続されている点とが異なる。FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of a decoder according to one embodiment of the present invention. The configuration of the decoder is
3 is substantially the same as that of FIG. 3 except that the separation unit 31 is connected to a plurality of vector reproduction units 41 and 42 and the plurality of vector reproduction units 41 and 42 are connected to a rearrangement combination unit 43. Is different.
【００６２】分離部３１では、ビット列からパワーの符
号データ、線形予測（ＬＰＣ）係数の符号データ、小分
割された各帯域ごとの符号データ、それぞれの小系列を
再生するためのコードブックの番号が分離される。逆量
子化部３２では線形予測係数の符号データから量子化さ
れた線形予測係数が、ＬＰＣ包絡算出部３３ではＬＰＣ
包絡がそれぞれ順に求められる。また、逆量子化小分割
レベル再生部３４では小分割された各帯域ごとの符号デ
ータから小分割ごとのレベルが求められる。ベクトル再
生部４１では候補数の多いコードブックから対応する番
号Ｊ１ｋのそれぞれの小系列が、ベクトル再生部４２で
は候補数の少ないコードブックから対応する番号Ｊ２ｋ
のそれぞれの小系列が再生される。再生された小系列ｙ
をもとに、従来技術と違う並び替え結合部４３におい
て、式（９）（１０）（１１）で関係づけられるＮ個の
正規化されたＭＤＣＴ係数ｘが再生される。従来技術と
異なるのは、この並び替え結合において、ＬＰＣ包絡と
小分割ごとの量子化された代表値を掛け合わせた値ｅの
大きい順を示すインデックスを計算して、並び替えを適
応的に行っている点である。この正規化されたＭＤＣＴ
係数は、逆量子化・パワー逆正規化部３７でパワーの符
号データから全帯域のパワーが求められ、第一次逆正規
化される。更に、第二次逆正規化部４４において小分割
ごとのレベルで第二次逆正規化される。この第二次逆正
規化された符号データは、ＬＰＣ包絡算出部３３で得ら
れたＬＰＣ包絡を用いて第三次逆正規化部４５において
第三次逆正規化された後、逆直交変換（ＩＭＤＣＴ）部
３８で周波数領域から時間領域に変換される。変換され
た時間領域の信号は、窓掛け重ね合わせ部３９で窓掛け
された後、重ね合わせられてオーディオ信号が再生され
る。The demultiplexing unit 31 converts the power code data, the linear prediction (LPC) coefficient code data, the code data for each subdivided band, and the codebook number for reproducing each small series from the bit string. Separated. In the inverse quantization unit 32, the linear prediction coefficient quantized from the code data of the linear prediction coefficient is calculated.
Envelopes are obtained in order. In addition, the inverse quantization subdivision level reproducing unit 34 calculates the level of each subdivision from the code data of each subdivided band. Each small series of corresponding number J 1k from more codebook of vector reproducing section 41 in number of candidates, the number corresponding the small codebook in the number of candidates in the vector reproducing section 42 J 2k
Are reproduced. Reproduced small series y
, The N normalized MDCT coefficients x related by the equations (9), (10), and (11) are reproduced in the rearrangement combining unit 43 different from the related art. The difference from the prior art is that, in this rearrangement combination, an index indicating the larger value of the value e obtained by multiplying the LPC envelope by the quantized representative value for each subdivision is calculated and the rearrangement is adaptively performed. That is the point. This normalized MDCT
For the coefficients, the power of the entire band is obtained from the code data of the power by the inverse quantization / power inverse normalizing unit 37, and the first inverse normalization is performed. Further, the second inverse normalization unit 44 performs the second inverse normalization at the level of each small division. The second-order denormalized code data is third-order denormalized by the third-order denormalization unit 45 using the LPC envelope obtained by the LPC envelope calculation unit 33, and then subjected to inverse orthogonal transform ( An IMDCT unit 38 converts the frequency domain into the time domain. The converted time domain signal is windowed by the windowing superimposition section 39 and then superimposed to reproduce an audio signal.
【００６３】このように本実施形態の符号化器及び復号
化器によれば、周波数領域の信号を該周波数領域の信号
の概形に基づいて並び替えた後に、対応する重み係数ｗ
が大きいサンプル（概して重要度の高いデータが多い）
ごとにコードブックの集合の候補数の多寡に応じて各々
の小系列群に区分けされた上更に複数の小系列の集合に
分割するので、周波数領域の信号の概形が大きい重要な
サンプルをできるだけ別の小系列に分散することが可能
となり、品質の向上に繋がるだけでなく、実施例１にお
けるよりも更に効率的に重み付けベクトル量子化を行う
ことができ、品質の改善が可能になる。また本実施形態
の復号化器によれば、上記のように周波数領域の信号を
該周波数領域の信号の概形に基づいて並び替え、逆正規
化する上、サンプルデータの重要度に応じて重み付けの
選択の尺度を細かくできるので、要求品質に応じた効率
的な符号化に対応した復号化が可能である。As described above, according to the encoder and decoder of the present embodiment, after rearranging the signals in the frequency domain based on the outline of the signals in the frequency domain, the corresponding weighting coefficients w
Large samples (generally more important data)
Is divided into each small sequence group according to the number of candidates of the codebook set for each, and further divided into a plurality of small sequence sets. It is possible to distribute the data into another small sequence, which not only leads to the improvement of the quality, but also makes it possible to perform the weight vector quantization more efficiently than in the first embodiment, thereby improving the quality. According to the decoder of the present embodiment, as described above, the signals in the frequency domain are rearranged based on the outline of the signal in the frequency domain, denormalized, and weighted according to the importance of the sample data. Can be finely selected, so that decoding corresponding to efficient encoding according to required quality can be performed.
【００６４】なお、本第二の実施例の符号化器、復号化
器においては、説明を簡単にするために、集合が２個の
場合で、ＭＤＣＴ係数を半分に均等に分割した場合で説
明したが、集合数やそれぞれの集合における小系列の数
や長さは任意であっても構わない。In the encoder and the decoder according to the second embodiment, for simplicity of explanation, a case where the number of sets is two and the MDCT coefficients are equally divided in half will be described. However, the number of sets and the number and length of small sequences in each set may be arbitrary.
【００６５】また、本第一及び第二の実施例において
は、各々の小系列ごとにコードブックを変えない場合に
つき説明したが、各々の小系列ごとに異なるコードブッ
クを用いても構わない。In the first and second embodiments, the case where the codebook is not changed for each small series has been described. However, a different codebook may be used for each small series.
【００６６】また、本第一及び第二の実施例において、
周波数領域の概形に基づいて適応的に行うにあたり、周
波数領域の概形としてＬＰＣ包絡と小分割ごとの量子化
された代表値を掛け合わせた値を採用した場合で説明し
たが、ＬＰＣ包絡或いは小分割ごとの量子化された代表
値のどちらか一方であっても構わない。In the first and second embodiments,
In performing adaptively based on the outline of the frequency domain, a case has been described where a value obtained by multiplying the LPC envelope by a representative value quantized for each subdivision is used as the outline of the frequency domain. Any one of the quantized representative values for each subdivision may be used.
【００６７】更に、本実施例ではオーディオ信号を例に
とり説明したが、画像信号、データ信号等の情報であっ
ても構わない。Further, in the present embodiment, an audio signal has been described as an example, but information such as an image signal and a data signal may be used.
【００６８】[0068]
【発明の効果】以上詳述したように、請求項１及び請求
項２、請求項６乃至請求項９記載の本発明の符号化器に
よれば、重み係数ｗが大きいサンプルが各々の小系列に
散されるので効率的に重み付けべクトル量子化が行われ
ると共に、周波数領域の概形が大きい概して重要度の高
いサンプルでも量子化が同じ小系列に集まるのを避けら
れることから、品質の改善が可能になる。As described in detail above, according to the encoder of the present invention as set forth in claims 1, 2 and 6 to 9, a sample having a large weight coefficient w is assigned to each small series. , So that weighted vector quantization can be performed efficiently, and quantization can be prevented from converging on the same subsequence even for samples of large frequency domain and generally high importance, thereby improving quality. Becomes possible.
【００６９】請求項３乃至請求項５、請求項６乃至請求
項９記載の本発明の符号化器によれば、重み係数ｗが大
きいサンプルが各々の小系列に散されるので効率的に重
み付けべクトル量子化が行われると共に、周波数領域の
概形が大きい概して重要度の高いサンプルでも量子化が
同じ小系列に集まるのを避けられることから、品質の改
善が可能になる。それと同時に、重み係数ｗが大きいサ
ンプルが候補数の多いコードブックの集合の各々の小系
列に分散されるので、サンプルデータの重要度に応じて
重み付けを変化させられる結果、効率的に重み付けベク
トル量子化が行われ、品質の改善が可能になる。According to the encoder of the present invention as set forth in claims 3 to 5, and 6 to 9, samples having a large weight coefficient w are scattered to each small sequence, so that weighting is efficiently performed. Vector quantization is performed, and quality can be improved because quantization can be prevented from being collected in the same small sequence even for samples having a large frequency domain and generally high importance. At the same time, the samples having a large weight coefficient w are distributed to each small series of the codebook set having a large number of candidates, so that the weight can be changed according to the importance of the sample data. And quality can be improved.
【００７０】請求項１０及び請求項１１、請求項１５乃
至請求項１８記載の本発明の復号化器によれば、重み係
数ｗが大きいサンプルが各々の小系列に散されるので効
率的に重み付けべクトル量子化に対応でき、周波数領域
の概形が大きい概して重要度の高いサンプルでも量子化
が同じ小系列に集まるのを避けられることから、品質の
改善が可能になる。According to the decoder of the present invention, samples having a large weighting coefficient w are scattered to each small sequence, so that weighting is efficiently performed. Since it is possible to cope with the vector quantization and to avoid a case where the quantization is gathered in the same small sequence even for a sample having a large outline in the frequency domain and generally high importance, the quality can be improved.
【００７１】請求項１２乃至請求項１４、請求項１５乃
至請求項１８記載の本発明の復号化器によれば、重み係
数ｗが大きいサンプルが各々の小系列に散されるので効
率的に重み付けべクトル量子化に対応でき、周波数領域
の概形が大きい概して重要度の高いサンプルでも量子化
が同じ小系列に集まるのを避けられることから、品質の
改善が可能になる。それと同時に、重み係数ｗが大きい
サンプルが候補数の多いコードブックの集合の各々の小
系列に分散されるので、サンプルデータの重要度に応じ
て重み付けを変化させられる結果、効率的に重み付けベ
クトル量子化が行われた周波数領域の信号を時間領域の
信号として再生でき、品質の改善が可能になる。According to the decoder of the present invention as set forth in claims 12 to 14, and 15 to 18, samples having a large weight coefficient w are scattered to each small series, so that weighting is efficiently performed. Since it is possible to cope with the vector quantization and to avoid a case where the quantization is gathered in the same small sequence even for a sample having a large outline in the frequency domain and generally high importance, the quality can be improved. At the same time, the samples having a large weight coefficient w are distributed to each small series of the codebook set having a large number of candidates, so that the weight can be changed according to the importance of the sample data. The frequency domain signal that has been converted can be reproduced as a time domain signal, and the quality can be improved.
【００７２】よって、本発明では、全体として、より効
率的に重み付けべクトル量子化が行われ、品質の改善が
可能となる。Therefore, in the present invention, weight vector quantization is performed more efficiently as a whole, and quality can be improved.
【図１】本発明の第一の実施形態に係る符号化器の構成
を示したブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an encoder according to a first embodiment of the present invention.
【図２】本発明の第一の実施形態に係る並び替え分割の
作用を説明するための図である。FIG. 2 is a diagram for explaining an operation of rearrangement division according to the first embodiment of the present invention.
【図３】本発明の第一の実施形態に係る復号化器の構成
を示したブロック図である。FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of a decoder according to the first embodiment of the present invention.
【図４】本発明の第二の実施形態に係る符号化器の構成
を示したブロック図である。FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of an encoder according to a second embodiment of the present invention.
【図５】本発明の第二の実施形態に係る並び替え分割の
作用を説明するための図である。FIG. 5 is a diagram for explaining an operation of rearrangement division according to the second embodiment of the present invention.
【図６】本発明の第二の実施形態に係る復号化器の構成
を示したブロック図である。FIG. 6 is a block diagram showing a configuration of a decoder according to a second embodiment of the present invention.
【図７】従来の符号化器の構成を示したブロック図であ
る。FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of a conventional encoder.
【図８】従来の並び替え分割の作用を説明するための図
である。FIG. 8 is a diagram for explaining the operation of a conventional rearrangement division.
【図９】従来の復号化器の構成を示したブロック図であ
る。FIG. 9 is a block diagram showing a configuration of a conventional decoder.
１１ フレーム分割窓掛け部 １２ 直交変換（ＭＤＣＴ）部 １３ ＬＰＣ分析部 １４ 量子化部 １５ ＬＰＣ包絡算出部 １６ 小分割レベル計算量子化部 １７ パワー正規化量子化部 １８ 並び換え分割部 １９ ベクトル量子化部 ２０ 重み計算部 ２１ 多重部 ２２ 並び換え分割部 ２３ 重み計算部 ２４ 並び換え分割部 ２５ ベクトル量子化部 ２６ ベクトル量子化部 ２７ 重み計算部 ２８ 第一次ＭＤＣＴ正規化部 ２９ 第二次ＭＤＣＴ正規化部 ３１ 分離部 ３２ 逆量子化部 ３３ ＬＰＣ包絡算出部 ３４ 小分割レベル再生逆量子化部 ３５ ベクトル再生部 ３６ 並び換え結合部 ３７ パワー逆正規化逆量子化部 ３８ 逆直交変換部 ３９ 窓掛け重ね合わせ部 ４０ 並び換え結合部 ４１ ベクトル再生部 ４２ ベクトル再生部 ４３ 並び換え結合部 ４４ 第二次逆正規化部 ４５ 第三次逆正規化部 ４６ 第三次正規化されたＭＤＣＴ係数の列 ４７ 量子化されたＬＰＣ包絡＊小分割ごとの量子化さ
れた代表値 ４８ 第三次正規化されたＭＤＣＴ係数の列を並び替え
分割２２によって並び替えて得られる列 ４９ 最終的に複数の小系列に分割されたＭＤＣＴ係数
の列 ５０ 第三次正規化されたＭＤＣＴ係数の列 ５１ 量子化されたＬＰＣ包絡＊小分割ごとの量子化さ
れた代表値 ５２ 第三次正規化されたＭＤＣＴ係数の列を並び替え
分割２４によって並び替えて得られる列 ５３ 最終的に複数の小系列に分割されたＭＤＣＴ係数
の列11 Frame division windowing unit 12 Orthogonal transformation (MDCT) unit 13 LPC analysis unit 14 Quantization unit 15 LPC envelope calculation unit 16 Small division level calculation quantization unit 17 Power normalization quantization unit 18 Rearrangement division unit 19 Vector quantization Unit 20 weight calculation unit 21 multiplexing unit 22 permutation division unit 23 weight calculation unit 24 permutation division unit 25 vector quantization unit 26 vector quantization unit 27 weight calculation unit 28 primary MDCT normalization unit 29 secondary MDCT normal Decomposition unit 31 Separation unit 32 Inverse quantization unit 33 LPC envelope calculation unit 34 Subdivision level reproduction inverse quantization unit 35 Vector reproduction unit 36 Rearrangement coupling unit 37 Power denormalization inverse quantization unit 38 Inverse orthogonal transformation unit 39 Windowing Superposition unit 40 Rearrangement connection unit 41 Vector reproduction unit 42 Vector reproduction unit 43 Rearrangement connection unit 44 Secondary inverse normalization unit 45 Tertiary inverse normalization unit 46 Tertiary-normalized sequence of MDCT coefficients 47 Quantized LPC envelope * Quantized representative value for each subdivision 48 Tertiary normalized A column obtained by rearranging the columns of the MDCT coefficients obtained by the rearrangement division 22 49 a column of the MDCT coefficients finally divided into a plurality of small sequences 50 a column of the third-order normalized MDCT coefficients 51 quantized LPC envelope * Quantized representative value for each subdivision 52 Column obtained by rearranging the column of the third-order normalized MDCT coefficients by rearranging and dividing 24 53 MDCT finally divided into a plurality of subsequences Column of coefficients
Claims (18)
ら周波数領域の信号に変換する手段と、 前記周波数領域の信号の概形を求める手段と、 前記周波数領域の信号を前記周波数領域の信号の概形で
正規化する手段と、 前記正規化された周波数領域の信号を前記周波数領域の
信号の概形に適応させて並び替え、前記複数の小系列に
分割する分割手段と、 前記各小系列を前記周波数領域の信号の概形と対応した
重みをつけた距離尺度でベクトル量子化する手段とを具
備することを特徴とする符号化器。A means for converting an input signal from a time domain to a signal in a frequency domain by orthogonal transform; a means for obtaining an outline of the signal in the frequency domain; Means for normalizing in a form, and rearranging the normalized frequency domain signal in accordance with the general shape of the frequency domain signal, and dividing means for dividing the plurality of small series, Means for performing vector quantization with a weighted distance scale corresponding to the general shape of the frequency domain signal.
記正規化された周波数領域の信号を並び替える手段と、 前記並び替えられた周波数領域の信号を、その順に前記
複数の小系列に１個づつ分配することを繰り返して分割
する手段とを具備することを特徴とする請求項１記載の
符号化器。2. The method according to claim 1, wherein the dividing unit rearranges the corresponding normalized frequency domain signal in the descending order of the outline of the frequency domain signal; 2. The encoder according to claim 1, further comprising: means for repeatedly dividing the plurality of small sequences one by one in that order.
ら周波数領域の信号に変換する手段と、 前記周波数領域の信号の概形を求める手段と、 前記周波数領域の信号を前記周波数領域の信号の概形で
正規化する手段と、 前記正規化された周波数領域の信号を前記周波数の信号
の概形に適応させて並び替え、複数の小系列群を各々構
成する各小系列に分割する分割手段と、 前記小系列群ごとに異なる候補数を有するコードブック
により各々の小系列を前記周波数領域の信号の概形と対
応した重みをつけた距離尺度でベクトル量子化する手段
とを具備することを特徴とする符号化器。3. A means for transforming an input signal from a time domain to a signal in a frequency domain by orthogonal transform, a means for obtaining an outline of the signal in the frequency domain, and an outline of the signal in the frequency domain. Means for normalizing in a form, and a dividing means for rearranging the normalized frequency domain signal so as to be adapted to the general shape of the signal of the frequency, and dividing the plurality of small sequence groups into respective small sequences. Means for vector-quantizing each of the small sequences by a codebook having a different number of candidates for each of the small sequence groups with a weighted distance scale corresponding to the outline of the frequency domain signal. Encoder.
正規化された周波数領域の信号を並び替える手段と、 前記並び替えられた周波数領域の信号を複数の小系列群
に分割する手段と、 前記並び替えられた周波数領域の信号を、前記小系列群
ごとに、その順に前記小系列群内の小系列に１個づつ分
配することを繰り返して分割する再分割手段とを具備す
ることを特徴とする請求項３記載の符号化器。4. The dividing means: means for rearranging the normalized frequency domain signals corresponding to the large outline of the frequency domain signal; and Means for dividing into small-sequence groups; and distributing the rearranged frequency-domain signals to the small sequences in the small-sequence group one by one for each of the small-sequence groups. 4. The encoder according to claim 3, further comprising a dividing unit.
ごとに、その順に多くの候補数を有するコードブックの
集合から前記小系列群内の小系列が埋まるまで前記小系
列群内の小系列に１個づつ分配することを繰り返して分
割する手段であることを特徴とする請求項４記載の符号
化器。5. The subdivision means, for each of the small sequence groups, sorts the rearranged frequency domain signals from a set of codebooks having a large number of candidates in that order in a small sequence in the small sequence group. 5. The encoder according to claim 4, wherein the encoder is a means for repeatedly dividing the small sequences in the small sequence group one by one until the space is filled.
あることを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか
１項に記載の符号化器。6. The encoder according to claim 1, wherein the orthogonal transform is a modified discrete cosine transform.
段は、入力信号の線形予測分析で求めた線形予測係数を
量子化した係数に基づく包絡であることを特徴とする請
求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の符号化器。7. The apparatus according to claim 1, wherein said means for obtaining the general shape of the signal in the frequency domain is an envelope based on a coefficient obtained by quantizing a linear prediction coefficient obtained by a linear prediction analysis of an input signal. Item 6. The encoder according to any one of items 5.
段は、周波数領域の信号を複数の小帯域に分割し、各小
帯域ごとの代表値を量子化して全体として周波数領域の
信号の概形であることを特徴とする請求項１乃至請求項
５のいずれか１項に記載の符号化器。8. The means for obtaining an outline of a signal in the frequency domain divides the signal in the frequency domain into a plurality of sub-bands, quantizes a representative value for each sub-band, and obtains an overall outline of the signal in the frequency domain. The encoder according to any one of claims 1 to 5, wherein the encoder has a form.
段は、入力信号の線形予測分析で求めた線形予測係数を
量子化した係数に基づく包絡と、正規化された周波数領
域の信号を複数の小帯域に分割し各小帯域ごとの代表値
を量子化して全体として周波数領域の信号の概形とした
ものとの積であることを特徴とする請求項１乃至請求項
５のいずれか１項に記載の符号化器。9. The method according to claim 8, wherein the means for obtaining an approximate shape of the signal in the frequency domain includes: an envelope based on a coefficient obtained by quantizing a linear prediction coefficient obtained by a linear prediction analysis of the input signal; 6. A signal obtained by dividing a frequency band signal into sub-bands and quantizing a representative value of each sub-band to form an overall shape of a signal in a frequency domain as a whole. Encoder according to item.
する手段と、 前記符号化データから周波数領域の信号の概形を求める
手段と、 前記複数の小系列を集め、前記周波数領域の信号の概形
に適応させて並び替えて結合し、正規化された周波数領
域の信号に再生する結合手段と、 前記正規化された周波数領域の信号を前記周波数領域の
信号の概形で逆正規化して、周波数領域の信号を得る手
段と、 前記周波数領域の信号から逆直交変換により時間領域の
信号を得る手段とを具備することを特徴とする復号化
器。10. A means for reproducing a plurality of small sequences from coded data; a means for obtaining an outline of a signal in a frequency domain from the coded data; Combining means for rearranging and combining to adapt to the general shape and reproducing the signal in the normalized frequency domain; and denormalizing the normalized frequency domain signal in the general form of the frequency domain signal. And a means for obtaining a signal in the frequency domain, and a means for obtaining a signal in the time domain from the signal in the frequency domain by inverse orthogonal transform.
概形が大きい順に対応する周波数の位置に入れることを
繰り返して結合する手段とを具備することを特徴とする
請求項１０記載の復号化器。11. The combining means: means for collecting the plurality of small sequences in order to obtain a signal sequence; and corresponding each element of the obtained signal sequence to the order in which the outline of the frequency domain signal is large. 11. A decoder according to claim 10, further comprising: means for repeatedly combining the frequency positions.
構成される複数の小系列群ごとに異なる候補数を有する
コードブックによりそれぞれの小系列群の各小系列を再
生する手段と、 前記符号化データから周波数領域の信号の概形を求める
手段と、 前記複数の小系列を集め、前記周波数領域の信号の概形
に適応させて並び替える結合する結合手段と、 前記正規化された周波数領域の信号を前記周波数領域の
信号の概形で逆正規化して、周波数領域の信号を得る手
段と、 前記周波数領域の信号から逆直交変換により時間領域の
信号を得る手段とを具備することを特徴とする復号化
器。12. A means for reproducing, from coded data, each small sequence of each small sequence group using a codebook having a different number of candidates for each of a plurality of small sequence groups composed of a plurality of small sequences; Means for obtaining a general shape of a signal in a frequency domain from digitized data; combining means for collecting the plurality of small sequences and rearranging them in accordance with the general form of the signal in the frequency domain; and Means for obtaining a signal in the frequency domain by denormalizing the signal in the form of the signal in the frequency domain, and means for obtaining a signal in the time domain by inverse orthogonal transformation from the signal in the frequency domain. And a decoder.
まで前記複数の小系列を順番に集め、信号列を得る収集
手段と、 前記得られた信号列の各要素を前記周波数領域の信号の
概形が大きい順に対応する周波数の位置に入れることを
繰り返して結合する手段とを具備することを特徴とする
請求項１２記載の復号化器。13. The collecting means, for each of the small sequence groups, collecting the plurality of small sequences in order until there are no more small sequences in the small sequence group to obtain a signal sequence. 13. The decoder according to claim 12, further comprising: means for repeatedly combining each element of the signal sequence into a position of a frequency corresponding to an order in which the outline of the signal in the frequency domain is large.
クの集合から、該小系列群内の小系列がなくなるまで前
記複数の小系列を順番に集め、信号列を得る手段である
ことを特徴とする請求項１３記載の復号化器。14. The collection means, for each of the small sequence groups, sequentially collects the plurality of small sequences from a set of codebooks having a large number of candidates until there are no more small sequences in the small sequence group, 14. The decoder according to claim 13, wherein the decoder is means for obtaining a signal sequence.
変換であることを特徴とする請求項１０乃至請求項１４
のいずれか１項に記載の復号化器。15. The method according to claim 10, wherein the inverse orthogonal transform is an inverse modified discrete cosine transform.
The decoder according to claim 1.
手段は、符号化データから逆量子化された線形予測係数
に基づく包絡であることを特徴とする請求項１０乃至請
求項１４のいずれか１項に記載の復号化器。16. The apparatus according to claim 10, wherein the means for obtaining the general shape of the signal in the frequency domain is an envelope based on a linear prediction coefficient dequantized from coded data. 2. The decoder according to claim 1.
手段は、符号化データから各小帯域ごとの代表値を逆量
子化して全体として周波数領域の信号の概形であること
を特徴とする請求項１０乃至請求項１４のいずれか１項
に記載の復号化器。17. The method according to claim 17, wherein the means for obtaining the general shape of the signal in the frequency domain dequantizes a representative value for each small band from the coded data to obtain the general shape of the signal in the frequency domain as a whole. The decoder according to any one of claims 10 to 14.
手段は、符号化データから逆量子化された線形予測係数
に基づく包絡と、符号化データから各小帯域ごとの代表
値を逆量子化して全体として周波数領域の信号の概形と
したものとの積であることを特徴とする請求項１０乃至
請求項１４のいずれか１項に記載の復号化器。18. The means for obtaining an outline of a signal in the frequency domain includes an envelope based on a linear prediction coefficient dequantized from coded data, and dequantizes a representative value for each small band from the coded data. The decoder according to any one of claims 10 to 14, wherein the total is a product of a signal and a general form of a signal in a frequency domain.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9078153A JPH10276095A (en) | 1997-03-28 | 1997-03-28 | Encoder/decoder |
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| JP9078153A JPH10276095A (en) | 1997-03-28 | 1997-03-28 | Encoder/decoder |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10276095A true JPH10276095A (en) | 1998-10-13 |
Family
ID=13653978
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9078153A Withdrawn JPH10276095A (en) | 1997-03-28 | 1997-03-28 | Encoder/decoder |
Country Status (1)
| Country | Link |
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| JP (1) | JPH10276095A (en) |
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