JPH11308113A - ベクトル量子化方法 - Google Patents
ベクトル量子化方法Info
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-
- G—PHYSICS
- G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
- G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
- G10L19/00—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis
- G10L19/04—Speech or audio signals analysis-synthesis techniques for redundancy reduction, e.g. in vocoders; Coding or decoding of speech or audio signals, using source filter models or psychoacoustic analysis using predictive techniques
- G10L19/06—Determination or coding of the spectral characteristics, e.g. of the short-term prediction coefficients
- G10L19/07—Line spectrum pair [LSP] vocoders
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Abstract
(57)【要約】
【課題】少ない計算量で制約条件を満たす量子化ベクト
ルを効率よく得ることができるベクトル量子化方法を提
供する。 【解決手段】入力ベクトルを制約条件除去部１０４に入
力して所定の変換関数で変換を施すことにより、入力ベ
クトルから予め定められた制約条件を示す制約ベクトル
を差し引いて目標ベクトルを生成し、誤差評価部１０７
で目標ベクトルとの誤差を最小化する量子化ベクトルを
構成する符号ベクトルを符号帳１０１から選択し、この
符号ベクトルを指し示すインデックスを出力する。
ルを効率よく得ることができるベクトル量子化方法を提
供する。 【解決手段】入力ベクトルを制約条件除去部１０４に入
力して所定の変換関数で変換を施すことにより、入力ベ
クトルから予め定められた制約条件を示す制約ベクトル
を差し引いて目標ベクトルを生成し、誤差評価部１０７
で目標ベクトルとの誤差を最小化する量子化ベクトルを
構成する符号ベクトルを符号帳１０１から選択し、この
符号ベクトルを指し示すインデックスを出力する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、音声符号化におけ
る線形予測係数の量子化などに使用されるベクトル量子
化方法に係り、特に量子化ベクトルに制約が存在するベ
クトル量子化方法に関する。
る線形予測係数の量子化などに使用されるベクトル量子
化方法に係り、特に量子化ベクトルに制約が存在するベ
クトル量子化方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】音声を線形予測分析し、スペクトル包絡
を表す線形予測係数と残差信号に分解して扱う手法は、
古くから用いられている。音声符号化の分野で近年盛ん
に研究されているＣＥＬＰ（Code Excited Linear Pred
iction）方式も線形予測分析に基づく手法であり、線形
予測係数と残差信号をそれぞれベクトル量子化（Vector
Quantization:ＶＱ）によって量子化する。ＣＥＬＰ方
式では、線形予測係数はＬＳＰ（Line Spectral Pair：
線スペクトル対）パラメータに変換されて量子化される
ことが多い。その理由の一つとして、合成フィルタの安
定性の判別が容易である点が挙げられる。
を表す線形予測係数と残差信号に分解して扱う手法は、
古くから用いられている。音声符号化の分野で近年盛ん
に研究されているＣＥＬＰ（Code Excited Linear Pred
iction）方式も線形予測分析に基づく手法であり、線形
予測係数と残差信号をそれぞれベクトル量子化（Vector
Quantization:ＶＱ）によって量子化する。ＣＥＬＰ方
式では、線形予測係数はＬＳＰ（Line Spectral Pair：
線スペクトル対）パラメータに変換されて量子化される
ことが多い。その理由の一つとして、合成フィルタの安
定性の判別が容易である点が挙げられる。
【０００３】ＣＥＬＰ方式では、復号側においてＬＳＰ
パラメータを基に合成フィルタを構成し、量子化された
残差信号を合成フィルタに通すことで復号音声を生成す
る。このため、合成フィルタが安定でないと復号音声が
発振してしまい、音質が著しく劣化する。
パラメータを基に合成フィルタを構成し、量子化された
残差信号を合成フィルタに通すことで復号音声を生成す
る。このため、合成フィルタが安定でないと復号音声が
発振してしまい、音質が著しく劣化する。
【０００４】ｐ次の線形予測分析によって得られたＬＳ
Ｐパラメータｗ＝｛ｗ1 ，ｗ2 ，…，ｗp ｝は、 ０＜ｗ1 ＜ｗ2 ＜…＜ｗp ＜π （１） の関係を満たせば、合成フィルタが安定であることが知
られている。従って、式（１）に示されるＬＳＰパラメ
ータの各成分の大きさの順序関係（以下、ＬＳＰパラメ
ータの順序関係という）を調べることで、容易に合成フ
ィルタの安定性を調べることができる。
Ｐパラメータｗ＝｛ｗ1 ，ｗ2 ，…，ｗp ｝は、 ０＜ｗ1 ＜ｗ2 ＜…＜ｗp ＜π （１） の関係を満たせば、合成フィルタが安定であることが知
られている。従って、式（１）に示されるＬＳＰパラメ
ータの各成分の大きさの順序関係（以下、ＬＳＰパラメ
ータの順序関係という）を調べることで、容易に合成フ
ィルタの安定性を調べることができる。
【０００５】また、ＬＳＰパラメータの順序関係が反転
しなくともパラメータの成分ｗ1 ，ｗ2 ，…，ｗp 間の
間隔が狭くなると、合成フィルタは急速に不安定な状態
に近付く。従って、ＬＳＰパラメータのうち、互いの間
隔の狭い箇所を量子化する場合は注意が必要である。こ
れはＬＳＰパラメータの間隔が狭い箇所ほど、僅かな量
子化誤差でもより多くの影響を合成フィルタの安定性に
与えるからである。
しなくともパラメータの成分ｗ1 ，ｗ2 ，…，ｗp 間の
間隔が狭くなると、合成フィルタは急速に不安定な状態
に近付く。従って、ＬＳＰパラメータのうち、互いの間
隔の狭い箇所を量子化する場合は注意が必要である。こ
れはＬＳＰパラメータの間隔が狭い箇所ほど、僅かな量
子化誤差でもより多くの影響を合成フィルタの安定性に
与えるからである。
【０００６】そこで、従来ではＬＳＰパラメータの隣り
合う成分間の間隔に対し所定値Ｄを定めておき、量子化
したＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定値
Ｄより狭い場合は合成フィルタが不安定であるとみなし
て、適当な対策を施すことを行ってきた。例えば、特許
第２６５９６０５号（文献１）で述べられているよう
に、隣り合う成分間の間隔の狭い部分については間隔を
広げる補正処理を行い、所定値Ｄを確保する方法が知ら
れている。この方法は簡便であるが、補正処理によって
生じた歪みが量子化において評価されていないという問
題があった。
合う成分間の間隔に対し所定値Ｄを定めておき、量子化
したＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定値
Ｄより狭い場合は合成フィルタが不安定であるとみなし
て、適当な対策を施すことを行ってきた。例えば、特許
第２６５９６０５号（文献１）で述べられているよう
に、隣り合う成分間の間隔の狭い部分については間隔を
広げる補正処理を行い、所定値Ｄを確保する方法が知ら
れている。この方法は簡便であるが、補正処理によって
生じた歪みが量子化において評価されていないという問
題があった。
【０００７】一方、特開平６−１２０８４１号（文献
２）には、この問題を解決する手法が開示されている。
すなわち、文献２では符号帳から得られる量子化ＬＳＰ
パラメータ毎に、安定性のチェックと必要に応じて補正
処理を行い、補正処理後の量子化ＬＳＰパラメータと入
力ＬＳＰパラメータとの間の距離計算を行う。このよう
にすることで、補正処理により生じた歪みを量子化歪み
に含めて評価することができ、量子化効率が向上する。
しかし、この方法では符号帳の探索ループ内で全ての量
子化ＬＳＰパラメータに対し安定性のチェックを行うた
め、計算量が増大するという問題があった。
２）には、この問題を解決する手法が開示されている。
すなわち、文献２では符号帳から得られる量子化ＬＳＰ
パラメータ毎に、安定性のチェックと必要に応じて補正
処理を行い、補正処理後の量子化ＬＳＰパラメータと入
力ＬＳＰパラメータとの間の距離計算を行う。このよう
にすることで、補正処理により生じた歪みを量子化歪み
に含めて評価することができ、量子化効率が向上する。
しかし、この方法では符号帳の探索ループ内で全ての量
子化ＬＳＰパラメータに対し安定性のチェックを行うた
め、計算量が増大するという問題があった。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】上述したように、量子
化ベクトルにＬＳＰパラメータの順序関係あるいは隣り
合う成分間の間隔のような制約条件がある場合は、量子
化後、あるいは符号帳の探索ループ内で、量子化ベクト
ルがその制約条件を満たしているかどうかを確認するこ
とが合成フィルタの安定性確保の上で必要である。この
確認はより少ない計算量で行うことが望ましい。特に、
探索ループ内で確認を行う場合は、符号帳の候補数に比
例して計算量が増大するため、僅かな計算量の差も全体
としては大きな差となり、確認に必要となる計算量の削
減は重要な問題となる。しかし、従来法では前述のよう
に量子化ベクトルが制約条件を満たしているかどうかの
確認を少ない計算量で行うことが難しいという問題があ
った。
化ベクトルにＬＳＰパラメータの順序関係あるいは隣り
合う成分間の間隔のような制約条件がある場合は、量子
化後、あるいは符号帳の探索ループ内で、量子化ベクト
ルがその制約条件を満たしているかどうかを確認するこ
とが合成フィルタの安定性確保の上で必要である。この
確認はより少ない計算量で行うことが望ましい。特に、
探索ループ内で確認を行う場合は、符号帳の候補数に比
例して計算量が増大するため、僅かな計算量の差も全体
としては大きな差となり、確認に必要となる計算量の削
減は重要な問題となる。しかし、従来法では前述のよう
に量子化ベクトルが制約条件を満たしているかどうかの
確認を少ない計算量で行うことが難しいという問題があ
った。
【０００９】さらに、ＬＳＰパラメータを対数変換など
の非線形変換を行った後に量子化する場合は、変換領域
で隣り合う成分間の間隔を計算するのが難しいという問
題があった。
の非線形変換を行った後に量子化する場合は、変換領域
で隣り合う成分間の間隔を計算するのが難しいという問
題があった。
【００１０】本発明は、このような問題点を解決するた
めになされたもので、少ない計算量で制約条件を満たす
量子化ベクトルを効率よく得ることができるベクトル量
子化方法を提供すること目的とする。
めになされたもので、少ない計算量で制約条件を満たす
量子化ベクトルを効率よく得ることができるベクトル量
子化方法を提供すること目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
め、本発明は符号化側で予め入力ベクトルを適当な変換
を施した後に量子化を行い、復号側では入力ベクトルに
行った変換の逆変換を復号結果に施すことで、制約条件
を満たす量子化ベクトルを得ることにより、従来よりも
計算量を削減しようとするものである。
め、本発明は符号化側で予め入力ベクトルを適当な変換
を施した後に量子化を行い、復号側では入力ベクトルに
行った変換の逆変換を復号結果に施すことで、制約条件
を満たす量子化ベクトルを得ることにより、従来よりも
計算量を削減しようとするものである。
【００１２】すなわち、本発明のベクトル量子化方法で
は、符号化側において入力ベクトルに所定の変換関数で
変換を施して目標ベクトルを生成し、この目標ベクトル
を近似する第１の量子化ベクトルを構成する少なくとも
一つの符号ベクトルを符号帳から選択して符号ベクトル
を指し示すインデックスを出力する。ここで、変換関数
は第１の量子化ベクトルに該変換の逆変換を施すことで
予め定められた制約条件を満たす第２の量子化ベクトル
が生成されるように構成される。
は、符号化側において入力ベクトルに所定の変換関数で
変換を施して目標ベクトルを生成し、この目標ベクトル
を近似する第１の量子化ベクトルを構成する少なくとも
一つの符号ベクトルを符号帳から選択して符号ベクトル
を指し示すインデックスを出力する。ここで、変換関数
は第１の量子化ベクトルに該変換の逆変換を施すことで
予め定められた制約条件を満たす第２の量子化ベクトル
が生成されるように構成される。
【００１３】一方、復号側においては、入力ベクトルを
所定の変換関数で変換して生成される目標ベクトルを近
似する第１の量子化ベクトルを構成する少なくとも一つ
の符号ベクトルを指し示すインデックスを入力して、こ
の符号ベクトルを符号帳から取り出し、この符号ベクト
ルより構成される第１の量子化ベクトルに変換関数の逆
変換を施して第２の量子化ベクトルを生成する。ここ
で、変換関数は第２の量子化ベクトルが予め定められた
制約条件を満たすように構成される。
所定の変換関数で変換して生成される目標ベクトルを近
似する第１の量子化ベクトルを構成する少なくとも一つ
の符号ベクトルを指し示すインデックスを入力して、こ
の符号ベクトルを符号帳から取り出し、この符号ベクト
ルより構成される第１の量子化ベクトルに変換関数の逆
変換を施して第２の量子化ベクトルを生成する。ここ
で、変換関数は第２の量子化ベクトルが予め定められた
制約条件を満たすように構成される。
【００１４】本発明のベクトル量子化方法は、特にＬＳ
Ｐパラメータのベクトル量子化に好適である。ＬＳＰパ
ラメータのベクトル量子化の場合、符号化側においてＬ
ＳＰパラメータを入力ベクトルとし、この入力ベクトル
から予め定められた制約条件を示す制約ベクトルを差し
引いて目標ベクトルを生成した後、この目標ベクトルと
の誤差を最小化する第１の量子化ベクトルを構成する少
なくとも一つの符号ベクトルを符号帳から選択して、こ
の符号ベクトルを指し示すインデックスを出力する。こ
こで、制約ベクトルは、第１の量子化ベクトルと制約ベ
クトルとを合成することで生成される第２の量子化ベク
トルを構成する量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分
間の間隔が所定値以上となるように構成される。
Ｐパラメータのベクトル量子化に好適である。ＬＳＰパ
ラメータのベクトル量子化の場合、符号化側においてＬ
ＳＰパラメータを入力ベクトルとし、この入力ベクトル
から予め定められた制約条件を示す制約ベクトルを差し
引いて目標ベクトルを生成した後、この目標ベクトルと
の誤差を最小化する第１の量子化ベクトルを構成する少
なくとも一つの符号ベクトルを符号帳から選択して、こ
の符号ベクトルを指し示すインデックスを出力する。こ
こで、制約ベクトルは、第１の量子化ベクトルと制約ベ
クトルとを合成することで生成される第２の量子化ベク
トルを構成する量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分
間の間隔が所定値以上となるように構成される。
【００１５】復号側においては、ＬＳＰパラメータより
なる入力ベクトルから予め定められた制約条件を示す制
約ベクトルを差し引いて得られた目標ベクトルとの誤差
を最小化する第１の量子化ベクトルを構成する少なくと
も一つの符号ベクトルを指し示すインデックスを入力
し、この符号ベクトルを符号帳から取り出した後、この
符号ベクトルよりなる第１の量子化ベクトルに制約ベク
トルを付加して第２の量子化ベクトルを生成する。ここ
で、制約ベクトルは、第２の量子化ベクトルを構成する
量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定
値以上となるように構成される。
なる入力ベクトルから予め定められた制約条件を示す制
約ベクトルを差し引いて得られた目標ベクトルとの誤差
を最小化する第１の量子化ベクトルを構成する少なくと
も一つの符号ベクトルを指し示すインデックスを入力
し、この符号ベクトルを符号帳から取り出した後、この
符号ベクトルよりなる第１の量子化ベクトルに制約ベク
トルを付加して第２の量子化ベクトルを生成する。ここ
で、制約ベクトルは、第２の量子化ベクトルを構成する
量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定
値以上となるように構成される。
【００１６】本発明のベクトル量子化方法は、ＬＰＣパ
ラメータの予測符号化にも適用が可能である。その場
合、符号化側においては、ＬＳＰパラメータを入力ベク
トルとし、この入力ベクトルから予め定められた制約条
件を示す制約ベクトルを差し引いて目標ベクトルを生成
すると共に、過去の量子化ベクトルから制約ベクトルを
差し引いたベクトルを用いて予測ベクトルを生成し、こ
の予測ベクトルと合成されて目標ベクトルとの誤差を最
小化する第１の量子化ベクトルを構成する少なくとも一
つの符号ベクトルを符号帳から選択して、この符号ベク
トルを指し示すインデックスを出力する。ここで、制約
ベクトルは上記と同様、第１の量子化ベクトルと制約ベ
クトルとを合成することで生成される第２の量子化ベク
トルを構成する量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分
間の間隔が所定値以上となるように構成される。
ラメータの予測符号化にも適用が可能である。その場
合、符号化側においては、ＬＳＰパラメータを入力ベク
トルとし、この入力ベクトルから予め定められた制約条
件を示す制約ベクトルを差し引いて目標ベクトルを生成
すると共に、過去の量子化ベクトルから制約ベクトルを
差し引いたベクトルを用いて予測ベクトルを生成し、こ
の予測ベクトルと合成されて目標ベクトルとの誤差を最
小化する第１の量子化ベクトルを構成する少なくとも一
つの符号ベクトルを符号帳から選択して、この符号ベク
トルを指し示すインデックスを出力する。ここで、制約
ベクトルは上記と同様、第１の量子化ベクトルと制約ベ
クトルとを合成することで生成される第２の量子化ベク
トルを構成する量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分
間の間隔が所定値以上となるように構成される。
【００１７】復号側においては、ＬＳＰパラメータより
なる入力ベクトルから予め定められた制約条件を示す制
約ベクトルを差し引いて生成される目標ベクトルとの誤
差を最小化する第１の量子化ベクトルを構成する少なく
とも一つの符号ベクトルを指し示すインデックスを入力
し、この符号ベクトルを符号帳から取り出すと共に、過
去の量子化ベクトルから制約ベクトルを差し引いたベク
トルを用いて予測ベクトルを生成し、この符号ベクトル
と予測ベクトルとを合成して第１の量子化ベクトルを生
成し、さらに第１の量子化ベクトルと制約ベクトルとを
合成して第２の量子化ベクトルを生成する。制約ベクト
ルは同様に、第２の量子化ベクトルを構成する量子化Ｌ
ＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定値以上と
なるように構成される。
なる入力ベクトルから予め定められた制約条件を示す制
約ベクトルを差し引いて生成される目標ベクトルとの誤
差を最小化する第１の量子化ベクトルを構成する少なく
とも一つの符号ベクトルを指し示すインデックスを入力
し、この符号ベクトルを符号帳から取り出すと共に、過
去の量子化ベクトルから制約ベクトルを差し引いたベク
トルを用いて予測ベクトルを生成し、この符号ベクトル
と予測ベクトルとを合成して第１の量子化ベクトルを生
成し、さらに第１の量子化ベクトルと制約ベクトルとを
合成して第２の量子化ベクトルを生成する。制約ベクト
ルは同様に、第２の量子化ベクトルを構成する量子化Ｌ
ＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定値以上と
なるように構成される。
【００１８】本発明の他のベクトル量子化方法では、符
号化側においてＬＳＰパラメータを入力ベクトルとし、
この入力ベクトルから予め定められた制約条件を示す制
約ベクトルを差し引き、さらに非線形変換を施して目標
ベクトルを生成する。また、過去の量子化ベクトルから
制約ベクトルを差し引き、さらに非線形変換を施したベ
クトルを用いて予測ベクトルを生成し、この予測ベクト
ルと合成されて目標ベクトルとの誤差を最小化する第１
の量子化ベクトルを構成する少なくとも一つの符号ベク
トルを符号帳から選択して、この符号ベクトルを指し示
すインデックスを出力する。ここで、制約ベクトルは上
記と同様、第１の量子化ベクトルと制約ベクトルとを合
成することで生成される第２の量子化ベクトルを構成す
る量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所
定値以上となるように構成される。
号化側においてＬＳＰパラメータを入力ベクトルとし、
この入力ベクトルから予め定められた制約条件を示す制
約ベクトルを差し引き、さらに非線形変換を施して目標
ベクトルを生成する。また、過去の量子化ベクトルから
制約ベクトルを差し引き、さらに非線形変換を施したベ
クトルを用いて予測ベクトルを生成し、この予測ベクト
ルと合成されて目標ベクトルとの誤差を最小化する第１
の量子化ベクトルを構成する少なくとも一つの符号ベク
トルを符号帳から選択して、この符号ベクトルを指し示
すインデックスを出力する。ここで、制約ベクトルは上
記と同様、第１の量子化ベクトルと制約ベクトルとを合
成することで生成される第２の量子化ベクトルを構成す
る量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所
定値以上となるように構成される。
【００１９】復号側においては、ＬＳＰパラメータより
なる入力ベクトルから予め定められた制約条件を示す制
約ベクトルを差し引き、さらに非線形変換を施して生成
された目標ベクトルとの誤差を最小化する第１の量子化
ベクトルを構成する少なくとも一つの符号ベクトルを指
し示すインデックスを入力し、この符号ベクトルを符号
帳から取り出すと共に、過去の量子化ベクトルから制約
ベクトルを差し引き、さらに非線形変換を施したベクト
ルを用いて予測ベクトルを生成し、この符号ベクトルと
予測ベクトルとを合成して第１の量子化ベクトルを生成
し、さらに第１の量子化ベクトルと制約ベクトルとを合
成して第２の量子化ベクトルを生成する。ここで、制約
ベクトルは同様に、第２の量子化ベクトルを構成する量
子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定値
以上となるように構成される。
なる入力ベクトルから予め定められた制約条件を示す制
約ベクトルを差し引き、さらに非線形変換を施して生成
された目標ベクトルとの誤差を最小化する第１の量子化
ベクトルを構成する少なくとも一つの符号ベクトルを指
し示すインデックスを入力し、この符号ベクトルを符号
帳から取り出すと共に、過去の量子化ベクトルから制約
ベクトルを差し引き、さらに非線形変換を施したベクト
ルを用いて予測ベクトルを生成し、この符号ベクトルと
予測ベクトルとを合成して第１の量子化ベクトルを生成
し、さらに第１の量子化ベクトルと制約ベクトルとを合
成して第２の量子化ベクトルを生成する。ここで、制約
ベクトルは同様に、第２の量子化ベクトルを構成する量
子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定値
以上となるように構成される。
【００２０】このように本発明では、符号化時に入力ベ
クトルに対し量子化ベクトルに予め定められた制約条件
を除去する変換を施した後に量子化を行い、復号時には
量子化ベクトルの復号後に符号化時と逆の変換を施して
制約条件を満たす量子化ベクトルを生成することによ
り、量子化ベクトルが制約条件を満たしているかどうか
の確認を少ない計算量で行うことが可能となる。
クトルに対し量子化ベクトルに予め定められた制約条件
を除去する変換を施した後に量子化を行い、復号時には
量子化ベクトルの復号後に符号化時と逆の変換を施して
制約条件を満たす量子化ベクトルを生成することによ
り、量子化ベクトルが制約条件を満たしているかどうか
の確認を少ない計算量で行うことが可能となる。
【００２１】具体的には、ＬＳＰパラメータのベクトル
量子化を考えた場合、合成フィルタの安定性確保のため
にＬＳＰパラメータの順序関係の条件に加えて、ＬＳＰ
パラメータの隣り合う成分間の間隔を所定値に保つとい
う制約条件を量子化ＬＳＰベクトルに課する必要があ
る。ここで、特に後者の条件が満たされているかどうか
を確認するために必要な計算量が問題となるが、本発明
ではこの確認を隣り合う成分間の大小関係の比較のみで
行うことができるため、大幅な計算量の削減が可能とな
る。
量子化を考えた場合、合成フィルタの安定性確保のため
にＬＳＰパラメータの順序関係の条件に加えて、ＬＳＰ
パラメータの隣り合う成分間の間隔を所定値に保つとい
う制約条件を量子化ＬＳＰベクトルに課する必要があ
る。ここで、特に後者の条件が満たされているかどうか
を確認するために必要な計算量が問題となるが、本発明
ではこの確認を隣り合う成分間の大小関係の比較のみで
行うことができるため、大幅な計算量の削減が可能とな
る。
【００２２】また、ＬＳＰパラメータを対数変換などの
非線形変換を行った後に量子化する場合は、変換を行う
前に制約条件を差し引くことで、変換後の量子化段階で
間隔の計算が不要となる。
非線形変換を行った後に量子化する場合は、変換を行う
前に制約条件を差し引くことで、変換後の量子化段階で
間隔の計算が不要となる。
【００２３】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態を説明する。 （第１の実施形態）まず、本発明の第１の実施形態に係
るベクトル量子化方法を図１〜図４を用いて説明する。
施の形態を説明する。 （第１の実施形態）まず、本発明の第１の実施形態に係
るベクトル量子化方法を図１〜図４を用いて説明する。
【００２４】図１に、本実施形態に係るベクトル量子化
方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号化
器の構成を示す。この符号化器は、複数の符号ベクトル
を格納した符号帳１０１と、入力端子１０３に入力され
た入力ベクトルｘから、量子化ベクトルに課せられる予
め定められた制約条件を除去して目標ベクトルＦ（ｘ）
を生成する制約条件除去部１０４と、符号帳１０１から
取り出された符号ベクトルｙ［ｉ］と目標ベクトルＦ
（ｘ）との誤差を求める減算器１０６と、この誤差を評
価して最適な符号ベクトル、すなわち目標ベクトルＦ
（ｘ）を近似する量子化ベクトル（以下、近似量子化ベ
クトルという）を構成する符号ベクトルｙ［ｉ］を符号
帳１０１から選択し、符号ベクトルｙ［ｉ］を指し示す
インデックスｉを出力する誤差評価部１０７から構成さ
れている。
方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号化
器の構成を示す。この符号化器は、複数の符号ベクトル
を格納した符号帳１０１と、入力端子１０３に入力され
た入力ベクトルｘから、量子化ベクトルに課せられる予
め定められた制約条件を除去して目標ベクトルＦ（ｘ）
を生成する制約条件除去部１０４と、符号帳１０１から
取り出された符号ベクトルｙ［ｉ］と目標ベクトルＦ
（ｘ）との誤差を求める減算器１０６と、この誤差を評
価して最適な符号ベクトル、すなわち目標ベクトルＦ
（ｘ）を近似する量子化ベクトル（以下、近似量子化ベ
クトルという）を構成する符号ベクトルｙ［ｉ］を符号
帳１０１から選択し、符号ベクトルｙ［ｉ］を指し示す
インデックスｉを出力する誤差評価部１０７から構成さ
れている。
【００２５】さらに、符号化器において量子化ベクトル
を必要とする場合には、符号ベクトルｙ［ｉ］に対し、
制約条件除去部１０４で除去された制約条件を付加して
量子化ベクトルを得る制約条件付加部１０８が設けられ
る。
を必要とする場合には、符号ベクトルｙ［ｉ］に対し、
制約条件除去部１０４で除去された制約条件を付加して
量子化ベクトルを得る制約条件付加部１０８が設けられ
る。
【００２６】次に、図２に示すフローチャートを用い
て、図１の符号化器による符号化の処理手順を説明す
る。まず、制約条件除去部１０４により、入力ベクトル
ｘを量子化ベクトルに課せられる制約条件を除去する変
換関数Ｆで変換し、目標ベクトルＦ（ｘ）を生成する。
（ステップＳ１１）。
て、図１の符号化器による符号化の処理手順を説明す
る。まず、制約条件除去部１０４により、入力ベクトル
ｘを量子化ベクトルに課せられる制約条件を除去する変
換関数Ｆで変換し、目標ベクトルＦ（ｘ）を生成する。
（ステップＳ１１）。
【００２７】次に、誤差計算部１０７により、目標ベク
トルＦ（ｘ）と符号帳１０１に格納されているｉ番目の
符号ベクトルｙ［ｉ］との誤差を全てのｉに関して計算
する（ステップＳ１２）。
トルＦ（ｘ）と符号帳１０１に格納されているｉ番目の
符号ベクトルｙ［ｉ］との誤差を全てのｉに関して計算
する（ステップＳ１２）。
【００２８】そして、ステップＳ１２で計算された誤差
を最小にする符号ベクトルｙ［ｉ］のインデックスｉを
誤差計算部１０７から出力する（ステップＳ１３）。こ
のインデックスｉは、伝送路または記憶媒体を介して復
号器に伝送される。
を最小にする符号ベクトルｙ［ｉ］のインデックスｉを
誤差計算部１０７から出力する（ステップＳ１３）。こ
のインデックスｉは、伝送路または記憶媒体を介して復
号器に伝送される。
【００２９】図３に、本実施形態に係るベクトル量子化
方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号器
の構成を示す。この復号器は、複数の符号ベクトルを格
納した符号帳２０１と、この符号帳２０１から入力端子
２００より入力されたインデックスｉに対応して取り出
された符号ベクトルｙ［ｉ］に対し、図１中の制約条件
除去部１０４で除去された制約条件を付加して量子化ベ
クトルを生成する制約条件付加部２０８から構成され
る。符号帳２０１は、図１に示した符号化器中の符号帳
１０１と同一構成となっている。
方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号器
の構成を示す。この復号器は、複数の符号ベクトルを格
納した符号帳２０１と、この符号帳２０１から入力端子
２００より入力されたインデックスｉに対応して取り出
された符号ベクトルｙ［ｉ］に対し、図１中の制約条件
除去部１０４で除去された制約条件を付加して量子化ベ
クトルを生成する制約条件付加部２０８から構成され
る。符号帳２０１は、図１に示した符号化器中の符号帳
１０１と同一構成となっている。
【００３０】次に、図４に示すフローチャートを用い
て、図３の復号器による復号の処理手順を説明する。ま
ず、図１の符号化器から伝送されたインデックスｉを入
力し、このインデックスｉに対応する符号ベクトルｙ
［ｉ］を符号帳２０１から取り出す（ステップＳ２
１）。
て、図３の復号器による復号の処理手順を説明する。ま
ず、図１の符号化器から伝送されたインデックスｉを入
力し、このインデックスｉに対応する符号ベクトルｙ
［ｉ］を符号帳２０１から取り出す（ステップＳ２
１）。
【００３１】次に、符号ベクトルｙ［ｉ］に対して、制
約条件を除去する変換関数Ｆの逆関数である制約条件を
付加する関数Ｆ-1を施し、制約条件を満たす量子化ベク
トルｘ′＝Ｆ-1（ｙ［ｉ］）を復号ベクトルとして得
る。
約条件を除去する変換関数Ｆの逆関数である制約条件を
付加する関数Ｆ-1を施し、制約条件を満たす量子化ベク
トルｘ′＝Ｆ-1（ｙ［ｉ］）を復号ベクトルとして得
る。
【００３２】なお、本実施形態では符号帳が一つのみで
あるが、複数の符号帳を用いる場合には、各符号帳から
取り出された符号ベクトルを足し合わせて近似量子化ベ
クトルを生成し、これと目標ベクトルとの誤差を求める
ようにすればよい。
あるが、複数の符号帳を用いる場合には、各符号帳から
取り出された符号ベクトルを足し合わせて近似量子化ベ
クトルを生成し、これと目標ベクトルとの誤差を求める
ようにすればよい。
【００３３】このような構成により、本実施形態のベク
トル量子化方法によれば、少ない計算量で制約条件を満
たす量子化ベクトルを得ることができる。この効果につ
いては、以下に説明する第２の実施形態で具体的に述べ
ることにする。
トル量子化方法によれば、少ない計算量で制約条件を満
たす量子化ベクトルを得ることができる。この効果につ
いては、以下に説明する第２の実施形態で具体的に述べ
ることにする。
【００３４】（第２の実施形態）次に、本発明の第２の
実施形態に係るベクトル量子化方法を図５および図６に
より説明する。図５は、本実施形態に係るベクトル量子
化方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号
化器の構成を示す図である。この符号化器は、それぞれ
複数の符号ベクトルを格納した第１、第２の符号帳３０
１，３０２と、入力端子３０３より入力された入力ベク
トルから制約条件を除去して目標ベクトルを生成する制
約条件除去部３０４と、第１、第２の符号帳３０１，３
０２から取り出された符号ベクトルを足し合わせて、目
標ベクトルを近似する量子化ベクトル（近似量子化ベク
トル）を得る加算器３０５と、近似量子化ベクトルと目
標ベクトルとの誤差を求める減算器３０６と、この誤差
を評価して最適な符号ベクトルの組合せを選択し、その
符号ベクトルの組み合わせを指し示すインデックスを出
力する誤差評価部３０７と、近似量子化ベクトルに制約
条件を付加して量子化ベクトルを出力する制約条件付加
部３０８から構成される。なお、符号化器で量子化ベク
トルを用いる必要がない場合には、制約条件付加部３０
８は不要である。
実施形態に係るベクトル量子化方法を図５および図６に
より説明する。図５は、本実施形態に係るベクトル量子
化方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号
化器の構成を示す図である。この符号化器は、それぞれ
複数の符号ベクトルを格納した第１、第２の符号帳３０
１，３０２と、入力端子３０３より入力された入力ベク
トルから制約条件を除去して目標ベクトルを生成する制
約条件除去部３０４と、第１、第２の符号帳３０１，３
０２から取り出された符号ベクトルを足し合わせて、目
標ベクトルを近似する量子化ベクトル（近似量子化ベク
トル）を得る加算器３０５と、近似量子化ベクトルと目
標ベクトルとの誤差を求める減算器３０６と、この誤差
を評価して最適な符号ベクトルの組合せを選択し、その
符号ベクトルの組み合わせを指し示すインデックスを出
力する誤差評価部３０７と、近似量子化ベクトルに制約
条件を付加して量子化ベクトルを出力する制約条件付加
部３０８から構成される。なお、符号化器で量子化ベク
トルを用いる必要がない場合には、制約条件付加部３０
８は不要である。
【００３５】入力端子３０３には、入力ベクトルとして
ＬＳＰパラメータが入力される。このＬＳＰパラメータ
は制約条件除去部３０４に入力され、ここで量子化ＬＳ
Ｐパラメータに課せられている制約条件、具体的には量
子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定値
Ｄ以上であるという条件が除去される。
ＬＳＰパラメータが入力される。このＬＳＰパラメータ
は制約条件除去部３０４に入力され、ここで量子化ＬＳ
Ｐパラメータに課せられている制約条件、具体的には量
子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が所定値
Ｄ以上であるという条件が除去される。
【００３６】こうして制約条件が除去されたＬＳＰパラ
メータを目標ベクトルとして、量子化が行われる。本実
施形態の例では、２段のベクトル量子化が行われる。２
段のベクトル量子化では、第１、第２の符号帳３０１，
３０２からそれぞれ得られた符号ベクトルを加算器３０
５で足し合わせた近似量子化ベクトルが生成される。そ
して、減算器３０６により目標ベクトルと近似量子化ベ
クトルとの誤差が計算される。誤差評価部３０７では、
この誤差が最小になる組み合わせの符号ベクトルを第
１、第２の符号帳３０１，３０２からそれぞれ探索し、
これらの符号ベクトルを指し示すインデックスを出力す
る。これらのインデックスは、図示しない伝送路または
蓄積媒体を介して復号器へ伝送される。
メータを目標ベクトルとして、量子化が行われる。本実
施形態の例では、２段のベクトル量子化が行われる。２
段のベクトル量子化では、第１、第２の符号帳３０１，
３０２からそれぞれ得られた符号ベクトルを加算器３０
５で足し合わせた近似量子化ベクトルが生成される。そ
して、減算器３０６により目標ベクトルと近似量子化ベ
クトルとの誤差が計算される。誤差評価部３０７では、
この誤差が最小になる組み合わせの符号ベクトルを第
１、第２の符号帳３０１，３０２からそれぞれ探索し、
これらの符号ベクトルを指し示すインデックスを出力す
る。これらのインデックスは、図示しない伝送路または
蓄積媒体を介して復号器へ伝送される。
【００３７】図６は、本実施形態に係るベクトル量子化
方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号器
の構成を示す図である。この復号器は、複数の符号ベク
トルをそれぞれ格納した第１、第２の符号帳４０１，４
０２と、これらの符号帳４０１，４０２から入力端子４
００より入力されたインデックスに対応して取り出され
た組み合わせの符号ベクトルを足し合わせて近似量子化
ベクトルを得る加算器４０５と、この近似量子化ベクト
ルに対し、制約条件を付加して量子化ベクトルを生成す
る制約条件付加部４０８から構成される。
方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号器
の構成を示す図である。この復号器は、複数の符号ベク
トルをそれぞれ格納した第１、第２の符号帳４０１，４
０２と、これらの符号帳４０１，４０２から入力端子４
００より入力されたインデックスに対応して取り出され
た組み合わせの符号ベクトルを足し合わせて近似量子化
ベクトルを得る加算器４０５と、この近似量子化ベクト
ルに対し、制約条件を付加して量子化ベクトルを生成す
る制約条件付加部４０８から構成される。
【００３８】入力端子４００には、図５の符号化器から
伝送されてきたインデックスが入力される。符号帳４０
１，４０２からは、これらのインデックスにそれぞれ対
応する符号ベクトルが取り出され、加算器４０５で足し
合わされることにより、近似量子化ベクトルが生成され
る。この近似量子化ベクトルは制約条件付加部４０８に
入力され、図５中の制約条件除去部３０４で除去された
制約条件が付加されることにより、量子化ベクトルが生
成される。具体的には、制約条件付加部４０８では近似
量子化ベクトルに対して、隣り合う成分間の間隔をＤず
つ広げる処理が行われる。
伝送されてきたインデックスが入力される。符号帳４０
１，４０２からは、これらのインデックスにそれぞれ対
応する符号ベクトルが取り出され、加算器４０５で足し
合わされることにより、近似量子化ベクトルが生成され
る。この近似量子化ベクトルは制約条件付加部４０８に
入力され、図５中の制約条件除去部３０４で除去された
制約条件が付加されることにより、量子化ベクトルが生
成される。具体的には、制約条件付加部４０８では近似
量子化ベクトルに対して、隣り合う成分間の間隔をＤず
つ広げる処理が行われる。
【００３９】このようにすることで、入力ベクトルであ
るＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔を予めＤず
つ縮め、量子化後にＤずつ広げることにより、量子化Ｌ
ＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔がＤよりも大き
いという制約条件を量子化時には考慮する必要がなくな
る効果がある。特に、条件の確認を符号帳４０１，４０
２の探索ループ内で行う場合は、計算量を大きく削減で
きる。
るＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔を予めＤず
つ縮め、量子化後にＤずつ広げることにより、量子化Ｌ
ＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔がＤよりも大き
いという制約条件を量子化時には考慮する必要がなくな
る効果がある。特に、条件の確認を符号帳４０１，４０
２の探索ループ内で行う場合は、計算量を大きく削減で
きる。
【００４０】次に、本実施形態のより具体的な例とし
て、入力ベクトルがｐ次の線形予測分析で得られたＬＳ
Ｐパラメータｗ＝｛ｗ1 ，ｗ2 ，…，ｗp ）であり、こ
のＬＳＰパラメータｗ＝｛ｗ1 ，ｗ2 ，…，ｗp ）を２
段のベクトル量子化により量子化する場合について詳し
く説明する。量子化ベクトルである量子化ＬＳＰパラメ
ータｗ′は、１段目の符号ベクトルｗ′ａ（ｉ）と、２
段目の符号ベクトルｗ′ｂ（ｊ）を用いて、 ｗ′＝ｗ′ａ（ｉ）＋ｗ′ｂ（ｊ） ；ｗ′＝｛ｗ′1 ，ｗ′2 ，…，ｗ′p ｝ （２） と表される。先に述べたように、ＬＳＰパラメータｗに
は式（１）の順序関係の条件に加えて、 ｗi+1 −ｗi ＞Ｄ （３） で示されるようにＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の
間隔が所定の間隔Ｄ以上であることが必要である。
て、入力ベクトルがｐ次の線形予測分析で得られたＬＳ
Ｐパラメータｗ＝｛ｗ1 ，ｗ2 ，…，ｗp ）であり、こ
のＬＳＰパラメータｗ＝｛ｗ1 ，ｗ2 ，…，ｗp ）を２
段のベクトル量子化により量子化する場合について詳し
く説明する。量子化ベクトルである量子化ＬＳＰパラメ
ータｗ′は、１段目の符号ベクトルｗ′ａ（ｉ）と、２
段目の符号ベクトルｗ′ｂ（ｊ）を用いて、 ｗ′＝ｗ′ａ（ｉ）＋ｗ′ｂ（ｊ） ；ｗ′＝｛ｗ′1 ，ｗ′2 ，…，ｗ′p ｝ （２） と表される。先に述べたように、ＬＳＰパラメータｗに
は式（１）の順序関係の条件に加えて、 ｗi+1 −ｗi ＞Ｄ （３） で示されるようにＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の
間隔が所定の間隔Ｄ以上であることが必要である。
【００４１】従来のベクトル量子化方法による符号帳探
索では、入力されるＬＳＰパラメータｗとの誤差が最小
となる符号ベクトルｗ′ａ（ｉ），ｗ′ｂ（ｊ）の組み
合わせを符号帳から選択し、ｉ，ｊをインデックスとし
て出力する。量子化ＬＳＰパラメータは、ｗ′＝ｗ′ａ
（ｉ）＋ｗ′ｂ（ｊ）として得られる。このとき注意す
べきことは、符号ベクトルｗ′ａ（ｉ），ｗ′ｂ（ｊ）
の組合せによっては式（３）の条件が満たされなくなる
場合がある点である。
索では、入力されるＬＳＰパラメータｗとの誤差が最小
となる符号ベクトルｗ′ａ（ｉ），ｗ′ｂ（ｊ）の組み
合わせを符号帳から選択し、ｉ，ｊをインデックスとし
て出力する。量子化ＬＳＰパラメータは、ｗ′＝ｗ′ａ
（ｉ）＋ｗ′ｂ（ｊ）として得られる。このとき注意す
べきことは、符号ベクトルｗ′ａ（ｉ），ｗ′ｂ（ｊ）
の組合せによっては式（３）の条件が満たされなくなる
場合がある点である。
【００４２】１段のベクトル量子化では、このようなこ
とは起こらない。式（３）を満たすように、予め符号帳
を設計しておけば良いからである。しかし、２段以上の
ベクトル量子化になると２つのベクトルを合わせた結果
が式（３）を満たすように符号帳を設計するのは困難で
ある。そこで、従来では量子化のループ内で、あるい
は、量子化終了後に量子化結果が式（３）を満たすかど
うかを確認する必要があった。この確認に必要な演算量
は、式（３）より量子化ＬＳＰパラメータの一対の隣り
合う成分につき減算が１回と比較が１回必要である。
とは起こらない。式（３）を満たすように、予め符号帳
を設計しておけば良いからである。しかし、２段以上の
ベクトル量子化になると２つのベクトルを合わせた結果
が式（３）を満たすように符号帳を設計するのは困難で
ある。そこで、従来では量子化のループ内で、あるい
は、量子化終了後に量子化結果が式（３）を満たすかど
うかを確認する必要があった。この確認に必要な演算量
は、式（３）より量子化ＬＳＰパラメータの一対の隣り
合う成分につき減算が１回と比較が１回必要である。
【００４３】これに対し、本実施形態では入力ベクトル
ｘに Ｆ（ｘ）＝ｘ−ｄ ｘ＝｛ｘ1 ，ｘ2 ，…，ｘp ｝ ｄ＝｛０，Ｄ，２Ｄ，…，（ｐ−１）Ｄ｝ （４） なる変換関数を用いて変換を施し、また近似量子化ベク
トルに Ｆ-1（ｘ）＝ｘ＋ｄ （５） なる関数Ｆ-1（ｘ）を用いて逆変換を施す。ここで、Ｆ
（ｘ）は入力ベクトルｘの隣り合う成分間の間隔をＤだ
け縮める関数であり、図１中の制約条件除去部１０４
（図２中の制約条件除去ステップＳ１１）で用いられ
る。また、Ｆ-1（ｘ）は近似量子化ベクトルの隣り合う
成分間の間隔をＤだけ広げる関数であり、図３中の制約
条件付加部２０８（図４中の制約条件付加ステップＳ２
２）で用いられる。また、ｄは制約条件をベクトルで表
した制約ベクトルである。
ｘに Ｆ（ｘ）＝ｘ−ｄ ｘ＝｛ｘ1 ，ｘ2 ，…，ｘp ｝ ｄ＝｛０，Ｄ，２Ｄ，…，（ｐ−１）Ｄ｝ （４） なる変換関数を用いて変換を施し、また近似量子化ベク
トルに Ｆ-1（ｘ）＝ｘ＋ｄ （５） なる関数Ｆ-1（ｘ）を用いて逆変換を施す。ここで、Ｆ
（ｘ）は入力ベクトルｘの隣り合う成分間の間隔をＤだ
け縮める関数であり、図１中の制約条件除去部１０４
（図２中の制約条件除去ステップＳ１１）で用いられ
る。また、Ｆ-1（ｘ）は近似量子化ベクトルの隣り合う
成分間の間隔をＤだけ広げる関数であり、図３中の制約
条件付加部２０８（図４中の制約条件付加ステップＳ２
２）で用いられる。また、ｄは制約条件をベクトルで表
した制約ベクトルである。
【００４４】入力ベクトルであるＬＳＰパラメータｗの
隣り合う成分間の間隔を関数Ｆ（ｘ）を用いて予めＤず
つ縮め、量子化後に近似量子化ベクトルを関数Ｆ
-1（ｘ）を用いてＤずつ広げることで、量子化ベクトル
である量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔
がＤよりも大きいという制約条件を量子化の処理から取
り除く点が本実施形態のポイントである。
隣り合う成分間の間隔を関数Ｆ（ｘ）を用いて予めＤず
つ縮め、量子化後に近似量子化ベクトルを関数Ｆ
-1（ｘ）を用いてＤずつ広げることで、量子化ベクトル
である量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔
がＤよりも大きいという制約条件を量子化の処理から取
り除く点が本実施形態のポイントである。
【００４５】符号化に際しては、入力端子３０３への入
力ベクトルであるＬＳＰパラメータｗに制約条件除去部
３０４により変換Ｆを施し、これにより生成された目標
ベクトルＦ（ｗ）と加算器３０５からの近似量子化ベク
トルとの誤差が最小となる組合せの符号ベクトルｙ′ａ
（ｉ），ｙ′ｂ（ｊ）を誤差評価部３０７により符号帳
３０１，３０２から選択し、ｉ，ｊをインデックスとし
て出力する。
力ベクトルであるＬＳＰパラメータｗに制約条件除去部
３０４により変換Ｆを施し、これにより生成された目標
ベクトルＦ（ｗ）と加算器３０５からの近似量子化ベク
トルとの誤差が最小となる組合せの符号ベクトルｙ′ａ
（ｉ），ｙ′ｂ（ｊ）を誤差評価部３０７により符号帳
３０１，３０２から選択し、ｉ，ｊをインデックスとし
て出力する。
【００４６】一方、復号に際しては、入力端子４００に
入力されたインデックスｉ，ｊに対応する符号ベクトル
ｙ′ａ（ｉ），ｙ′ｂ（ｊ）を符号帳４０１，４０２か
ら取り出し、これを加算器４０５で ｙ′＝ｙ′ａ（ｉ）＋ｙ′ｂ（ｊ） ｙ′＝｛ｙ′1 ，ｙ′2 ，…，ｙ′p ｝ （６） のように加算して近似量子化ベクトルｙ′を求め、この
近似量子化ベクトルｙ′に制約条件付加部４０８で ｗ′＝Ｆ-1（ｙ′）＝ｙ′＋ｄ （７） なる逆変換Ｆ-1を施して、量子化ベクトルである量子化
ＬＳＰパラメータｗ′を得る。
入力されたインデックスｉ，ｊに対応する符号ベクトル
ｙ′ａ（ｉ），ｙ′ｂ（ｊ）を符号帳４０１，４０２か
ら取り出し、これを加算器４０５で ｙ′＝ｙ′ａ（ｉ）＋ｙ′ｂ（ｊ） ｙ′＝｛ｙ′1 ，ｙ′2 ，…，ｙ′p ｝ （６） のように加算して近似量子化ベクトルｙ′を求め、この
近似量子化ベクトルｙ′に制約条件付加部４０８で ｗ′＝Ｆ-1（ｙ′）＝ｙ′＋ｄ （７） なる逆変換Ｆ-1を施して、量子化ベクトルである量子化
ＬＳＰパラメータｗ′を得る。
【００４７】このように本実施形態では、入力ベクトル
ｗから予め制約ベクトルｄを引き去ったベクトルＦ
（ｗ）を目標ベクトルとし、これを量子化している点が
従来の方法と大きく異なる。このようにすることで、量
子化ベクトルが制約条件を満たしているかどうかの確認
を少ない計算量で行うことができる。
ｗから予め制約ベクトルｄを引き去ったベクトルＦ
（ｗ）を目標ベクトルとし、これを量子化している点が
従来の方法と大きく異なる。このようにすることで、量
子化ベクトルが制約条件を満たしているかどうかの確認
を少ない計算量で行うことができる。
【００４８】すなわち、従来法では式（３）の条件が満
たされているかどうかを確認する必要があるが、式
（３）の条件が満たされることは、本実施形態では ｙ′i+1 ＞ｙ′i （８） が満たされることと等しい。式（８）を満たしているか
どうかを調べるのには１回の比較を行えばよく、式
（３）の条件を確認するよりも１回の減算分だけ計算量
が少ないことになる。
たされているかどうかを確認する必要があるが、式
（３）の条件が満たされることは、本実施形態では ｙ′i+1 ＞ｙ′i （８） が満たされることと等しい。式（８）を満たしているか
どうかを調べるのには１回の比較を行えばよく、式
（３）の条件を確認するよりも１回の減算分だけ計算量
が少ないことになる。
【００４９】このように本実施形態では、量子化ＬＳＰ
パラメータの隣り合う成分間の間隔の確認に必要な演算
は一対の隣り合う成分につき減算１回だけ削減されるわ
けであるが、符号帳探索のループ内で行う場合は計算量
削減の効果が大きい。ＬＳＰパラメータは通常、２０〜
３０ビット程度で量子化される。２０ビット（１段目１
０ビット、２段目１０ビット）のベクトル量子化を行う
場合、１段目を探索した後、２段目の探索を行うが、２
段目の探索時に従来法では式（３）、本発明では式
（８）の条件を確認する必要がある。条件が満たされて
いない候補に対しては、候補（前述の近似量子化ベクト
ル）から除外したり、条件が満たされるように補正を行
ってから探索を継続する、などの対策が行われる。
パラメータの隣り合う成分間の間隔の確認に必要な演算
は一対の隣り合う成分につき減算１回だけ削減されるわ
けであるが、符号帳探索のループ内で行う場合は計算量
削減の効果が大きい。ＬＳＰパラメータは通常、２０〜
３０ビット程度で量子化される。２０ビット（１段目１
０ビット、２段目１０ビット）のベクトル量子化を行う
場合、１段目を探索した後、２段目の探索を行うが、２
段目の探索時に従来法では式（３）、本発明では式
（８）の条件を確認する必要がある。条件が満たされて
いない候補に対しては、候補（前述の近似量子化ベクト
ル）から除外したり、条件が満たされるように補正を行
ってから探索を継続する、などの対策が行われる。
【００５０】例として、１０次元のＬＳＰパラメータの
場合、一つのＬＳＰパラメータにつき隣り合う成分の対
は９個であり、１０ビットの符号帳（１０２４候補）で
は９×１０２４＝９２１６回の確認を行う必要がある。
本実施形態では、上述のようにこの確認を従来法よりＬ
ＳＰパラメータの隣り合う成分の１対につき、１回ずつ
少ない計算量で行うことができるため、全体では約１０
０００回の計算量削減となり、その効果は大きい。
場合、一つのＬＳＰパラメータにつき隣り合う成分の対
は９個であり、１０ビットの符号帳（１０２４候補）で
は９×１０２４＝９２１６回の確認を行う必要がある。
本実施形態では、上述のようにこの確認を従来法よりＬ
ＳＰパラメータの隣り合う成分の１対につき、１回ずつ
少ない計算量で行うことができるため、全体では約１０
０００回の計算量削減となり、その効果は大きい。
【００５１】計算量を削減するため、符号帳探索ループ
の中で確認を行わずに、符号帳探索が終了した後に行う
ことも可能である。その場合、条件が満たされていない
ときは、過去の量子化値を用いたり、補正して使用する
などの対策が必要である。変換関数Ｆで用いるｄの値
は、式（４）の値に限るものではなく、例えば音質への
影響や符号化方法により、次元毎に異なる値を設定する
ことも可能である。
の中で確認を行わずに、符号帳探索が終了した後に行う
ことも可能である。その場合、条件が満たされていない
ときは、過去の量子化値を用いたり、補正して使用する
などの対策が必要である。変換関数Ｆで用いるｄの値
は、式（４）の値に限るものではなく、例えば音質への
影響や符号化方法により、次元毎に異なる値を設定する
ことも可能である。
【００５２】（第３の実施形態）次に、本発明の第３の
実施形態に係るベクトル量子化方法を図７および図８に
より説明する。図７は、本実施形態に係るベクトル量子
化方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号
化器の構成を示す図である。図７において図５と同一部
分に同一符号を付して第２の実施形態との相違点を中心
に説明すると、本実施形態の符号化器では図５における
第１、第２の符号帳３０１，３０２が除去され、代わり
に符号帳３１１、遅延部３１２および予測部３１３が設
けられている。
実施形態に係るベクトル量子化方法を図７および図８に
より説明する。図７は、本実施形態に係るベクトル量子
化方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号
化器の構成を示す図である。図７において図５と同一部
分に同一符号を付して第２の実施形態との相違点を中心
に説明すると、本実施形態の符号化器では図５における
第１、第２の符号帳３０１，３０２が除去され、代わり
に符号帳３１１、遅延部３１２および予測部３１３が設
けられている。
【００５３】本実施形態は、ＬＳＰパラメータ予測符号
化を行う例を示している。予測符号化は、過去の量子化
ＬＳＰパラメータを基に現在のＬＳＰパラメータを予測
し、実際のＬＳＰパラメータとの差を量子化して伝送す
る方法であり、図７では次のようにして予測符号化を行
っている。
化を行う例を示している。予測符号化は、過去の量子化
ＬＳＰパラメータを基に現在のＬＳＰパラメータを予測
し、実際のＬＳＰパラメータとの差を量子化して伝送す
る方法であり、図７では次のようにして予測符号化を行
っている。
【００５４】加算器３０５の出力は遅延部３１２を介し
て予測部３１３に入力され、ここで現在のＬＳＰパラメ
ータの予測値が生成される。複数の符号ベクトルを格納
した符号帳３１１から一つずつ取り出された符号ベクト
ルは加算器３０５で予測値と加算されて近似量子化ベク
トルが生成され、減算器３０６により制約条件除去部３
０４の出力である目標ベクトルと近似量子化ベクトルと
の誤差が計算される。誤差評価部３０７では、この誤差
が最小になる符号ベクトルを符号帳３１１から探索し、
この符号ベクトルを指し示すインデックスを出力する。
これらのインデックスは、図示しない伝送路または蓄積
媒体を介して復号器へ伝送される。
て予測部３１３に入力され、ここで現在のＬＳＰパラメ
ータの予測値が生成される。複数の符号ベクトルを格納
した符号帳３１１から一つずつ取り出された符号ベクト
ルは加算器３０５で予測値と加算されて近似量子化ベク
トルが生成され、減算器３０６により制約条件除去部３
０４の出力である目標ベクトルと近似量子化ベクトルと
の誤差が計算される。誤差評価部３０７では、この誤差
が最小になる符号ベクトルを符号帳３１１から探索し、
この符号ベクトルを指し示すインデックスを出力する。
これらのインデックスは、図示しない伝送路または蓄積
媒体を介して復号器へ伝送される。
【００５５】図８は、本実施形態に係るベクトル量子化
方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号器
の構成を示す図である。図８において図６と同一部分に
同一符号を付して第２の実施形態との相違点を中心に説
明すると、本実施形態の復号器は図６における第１、第
２の符号帳４０１，４０２が除去され、代わりに符号帳
４１１、遅延部４１２および予測部４１３が設けられて
いる。
方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号器
の構成を示す図である。図８において図６と同一部分に
同一符号を付して第２の実施形態との相違点を中心に説
明すると、本実施形態の復号器は図６における第１、第
２の符号帳４０１，４０２が除去され、代わりに符号帳
４１１、遅延部４１２および予測部４１３が設けられて
いる。
【００５６】入力端子４００には、図７の符号化器から
伝送されてきたインデックスが入力される。複数の符号
ベクトルを格納した符号帳４１１からは、このインデッ
クスに対応する符号ベクトルが取り出され、加算器４０
５で遅延部４１２の出力に基づいて予測部４１３で求め
られた予測値と足し合わされることにより、近似量子化
ベクトルが生成される。この近似量子化ベクトルは制約
条件付加部４０８に入力され、図７中の制約条件除去部
３０４で除去された制約条件が付加されることにより、
量子化ベクトルが生成される。
伝送されてきたインデックスが入力される。複数の符号
ベクトルを格納した符号帳４１１からは、このインデッ
クスに対応する符号ベクトルが取り出され、加算器４０
５で遅延部４１２の出力に基づいて予測部４１３で求め
られた予測値と足し合わされることにより、近似量子化
ベクトルが生成される。この近似量子化ベクトルは制約
条件付加部４０８に入力され、図７中の制約条件除去部
３０４で除去された制約条件が付加されることにより、
量子化ベクトルが生成される。
【００５７】このように本実施形態はＬＳＰパラメータ
の予測符号化を行った場合にも有効であり、第２の実施
形態と同様に制約条件を量子時に考慮する必要のないベ
クトル量子化が可能となる。
の予測符号化を行った場合にも有効であり、第２の実施
形態と同様に制約条件を量子時に考慮する必要のないベ
クトル量子化が可能となる。
【００５８】本実施形態において、遅延部３１２，４１
２に蓄えられるベクトルの数、つまの予測次数は何次で
もよい。一般に予測の次数を上げるほど、量子化の精度
が上がる。本実施形態は、予測次数にかかわらず適応可
能である。また、予測方法としては本実施形態で示した
ＡＲ型（自己回帰型）の他にＭＡ型（移動平均型）、そ
の他の形式も可能である。
２に蓄えられるベクトルの数、つまの予測次数は何次で
もよい。一般に予測の次数を上げるほど、量子化の精度
が上がる。本実施形態は、予測次数にかかわらず適応可
能である。また、予測方法としては本実施形態で示した
ＡＲ型（自己回帰型）の他にＭＡ型（移動平均型）、そ
の他の形式も可能である。
【００５９】さらに、本実施形態では図７のに符号化器
において、加算器３０３の出力を遅延部３１２で保持し
て予測部３１３への入力としているが、制約条件付加部
３０８の出力を遅延部で保持しておき、制約条件を取り
除いて予測部の入力としても等価な処理を行うことがで
きる。符号化器では処理の都合上、過去の量子化ベクト
ル、つまり制約条件付加部３０８の出力を遅延部で保持
する場合があるので、この方法によると加算器３０５の
出力を遅延部３１２（メモリ）で保持する場合と異な
り、メモリを特別に追加する必要が無くなる。
において、加算器３０３の出力を遅延部３１２で保持し
て予測部３１３への入力としているが、制約条件付加部
３０８の出力を遅延部で保持しておき、制約条件を取り
除いて予測部の入力としても等価な処理を行うことがで
きる。符号化器では処理の都合上、過去の量子化ベクト
ル、つまり制約条件付加部３０８の出力を遅延部で保持
する場合があるので、この方法によると加算器３０５の
出力を遅延部３１２（メモリ）で保持する場合と異な
り、メモリを特別に追加する必要が無くなる。
【００６０】（第４の実施形態）次に、本発明の第４の
実施形態に係るベクトル量子化方法を図９および図１０
により説明する。図９は、本実施形態に係るベクトル量
子化方法を適用したベクトル量子化システムにおける符
号化器の構成を示す図である。図９において図７と同一
部分に同一符号を付して第３の実施形態との相違点を中
心に説明すると、本実施形態の符号化器は図７の符号化
器に変換部３２１と逆変換部３２２が追加された構成と
なっており、その他の構成は図７と同じである。制約条
件付加部３０８は、前述したように符号化器で量子化ベ
クトルを用いる必要が無い場合は不要であり、その場合
は逆変換部３２２も不要である。
実施形態に係るベクトル量子化方法を図９および図１０
により説明する。図９は、本実施形態に係るベクトル量
子化方法を適用したベクトル量子化システムにおける符
号化器の構成を示す図である。図９において図７と同一
部分に同一符号を付して第３の実施形態との相違点を中
心に説明すると、本実施形態の符号化器は図７の符号化
器に変換部３２１と逆変換部３２２が追加された構成と
なっており、その他の構成は図７と同じである。制約条
件付加部３０８は、前述したように符号化器で量子化ベ
クトルを用いる必要が無い場合は不要であり、その場合
は逆変換部３２２も不要である。
【００６１】入力端子３０３に入力された入力ベクトル
であるＬＳＰパラメータは、制約条件除去部３０４で制
約条件が除去されることにより、隣り合う成分間の間隔
がＤだけ狭められたベクトルとされた後、さらに変換部
３２１で非線形変換されて目標ベクトルとなる。変換部
３２１での非線形変換としては対数変換が挙げられる
が、これに限るものではない。符号帳３１１および予測
部３１３からは、それぞれ変換領域での符号ベクトルお
よび予測値が出力され、加算器３０５で足し合わされる
ことにより、変換領域での近似量子化ベクトルが生成さ
れる。
であるＬＳＰパラメータは、制約条件除去部３０４で制
約条件が除去されることにより、隣り合う成分間の間隔
がＤだけ狭められたベクトルとされた後、さらに変換部
３２１で非線形変換されて目標ベクトルとなる。変換部
３２１での非線形変換としては対数変換が挙げられる
が、これに限るものではない。符号帳３１１および予測
部３１３からは、それぞれ変換領域での符号ベクトルお
よび予測値が出力され、加算器３０５で足し合わされる
ことにより、変換領域での近似量子化ベクトルが生成さ
れる。
【００６２】そして、減算器３０６で変換部３２１の出
力である目標ベクトルと近似量子化ベクトルとの誤差が
計算され、誤差評価部３０７でこの誤差が最小になる符
号ベクトルを符号帳３１１から探索し、この符号ベクト
ルを指し示すインデックスを出力する。これらのインデ
ックスは、図示しない伝送路または蓄積媒体を介して復
号器へ伝送される。
力である目標ベクトルと近似量子化ベクトルとの誤差が
計算され、誤差評価部３０７でこの誤差が最小になる符
号ベクトルを符号帳３１１から探索し、この符号ベクト
ルを指し示すインデックスを出力する。これらのインデ
ックスは、図示しない伝送路または蓄積媒体を介して復
号器へ伝送される。
【００６３】図１０は、本実施形態に係るベクトル量子
化方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号
器の構成を示す図である。図１０において図８と同一部
分に同一符号を付して第３の実施形態との相違点を中心
に説明すると、本実施形態の符号化器は図８の符号化器
における制約条件付加部４０８の前に逆変換部４２２が
追加された構成となっており、その他の構成は図８と同
じである。この逆変換部４２２は図９における逆変換部
３２２と同じものであり、図９における変換部３２１の
逆変換、例えば逆対数変換を行う。
化方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号
器の構成を示す図である。図１０において図８と同一部
分に同一符号を付して第３の実施形態との相違点を中心
に説明すると、本実施形態の符号化器は図８の符号化器
における制約条件付加部４０８の前に逆変換部４２２が
追加された構成となっており、その他の構成は図８と同
じである。この逆変換部４２２は図９における逆変換部
３２２と同じものであり、図９における変換部３２１の
逆変換、例えば逆対数変換を行う。
【００６４】本実施形態に示されるように、本発明は変
換領域においても有効である。この有効性について述べ
る。ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔がＤ以上
という条件を対数変換のような非線形変換領域で成立さ
せることは困難である。図１１を用いてその理由を説明
する。図１１は横軸がＬＳＰパラメータ、縦軸が変換領
域でのＬＳＰパラメータを表す。ＬＳＰパラメータの隣
り合う成分間の間隔は、ｗi ，ｗi+1 間、ｗi ′，ｗ
i+1 ′間のいずれもＤである。しかし、変換領域でのＬ
ＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔は同じではな
い。変換領域でＬＳＰパラメータの量子化を行い、かつ
ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔をＤ以上に保
つためには、一度逆変換して間隔を評価する必要があ
る。これは多くの計算量を必要とし、現実的でない。
換領域においても有効である。この有効性について述べ
る。ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔がＤ以上
という条件を対数変換のような非線形変換領域で成立さ
せることは困難である。図１１を用いてその理由を説明
する。図１１は横軸がＬＳＰパラメータ、縦軸が変換領
域でのＬＳＰパラメータを表す。ＬＳＰパラメータの隣
り合う成分間の間隔は、ｗi ，ｗi+1 間、ｗi ′，ｗ
i+1 ′間のいずれもＤである。しかし、変換領域でのＬ
ＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔は同じではな
い。変換領域でＬＳＰパラメータの量子化を行い、かつ
ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔をＤ以上に保
つためには、一度逆変換して間隔を評価する必要があ
る。これは多くの計算量を必要とし、現実的でない。
【００６５】これに対し、本実施形態では制約条件除去
部３０４により入力ベクトルであるＬＳＰパラメータの
隣り合う成分間の間隔を図１２に示すように予めＤだけ
縮めておくため、変換領域では順序が入れ替わるか否か
を確認することで、ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間
の間隔をＤ以上に保つことができるかどうかを確認する
ことができる。
部３０４により入力ベクトルであるＬＳＰパラメータの
隣り合う成分間の間隔を図１２に示すように予めＤだけ
縮めておくため、変換領域では順序が入れ替わるか否か
を確認することで、ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間
の間隔をＤ以上に保つことができるかどうかを確認する
ことができる。
【００６６】ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔
を確認するのに、従来法では式（３）の計算に加えて逆
変換を行う計算が余分に必要である。一般に、逆変換は
多くの計算量を必要とするため、計算量がさらに増える
ことになり、好ましくない。一方、本実施形態では変換
領域で式（８）の条件の確認を行うだけで良い。
を確認するのに、従来法では式（３）の計算に加えて逆
変換を行う計算が余分に必要である。一般に、逆変換は
多くの計算量を必要とするため、計算量がさらに増える
ことになり、好ましくない。一方、本実施形態では変換
領域で式（８）の条件の確認を行うだけで良い。
【００６７】このように実施形態では、入力ベクトルで
あるＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔を制約条
件除去部３０４で予めＤだけ縮めておくことにより、そ
の後に変換部３２１で対数変換などの非線形変換を行っ
てから量子化を行う場合も、式（８）に示した条件の順
序の確認だけでＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間
隔を確保できるという利点がある。
あるＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔を制約条
件除去部３０４で予めＤだけ縮めておくことにより、そ
の後に変換部３２１で対数変換などの非線形変換を行っ
てから量子化を行う場合も、式（８）に示した条件の順
序の確認だけでＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間
隔を確保できるという利点がある。
【００６８】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば符
号化時に入力ベクトルに対し量子化ベクトルに予め定め
られた制約条件を除去する変換を施した後に量子化を行
い、復号時には量子化ベクトルの復号後に符号化時と逆
の変換を施して制約条件を満たす量子化ベクトルを生成
することにより、量子化ベクトルが制約条件を満たして
いるかどうかの確認を少ない計算量で行うことが可能と
なり、制約条件のあるベクトル量子化を効率良く行うこ
とができる。
号化時に入力ベクトルに対し量子化ベクトルに予め定め
られた制約条件を除去する変換を施した後に量子化を行
い、復号時には量子化ベクトルの復号後に符号化時と逆
の変換を施して制約条件を満たす量子化ベクトルを生成
することにより、量子化ベクトルが制約条件を満たして
いるかどうかの確認を少ない計算量で行うことが可能と
なり、制約条件のあるベクトル量子化を効率良く行うこ
とができる。
【図１】本発明の第１の実施形態に係るベクトル量子化
方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号化
器の構成を示す図
方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号化
器の構成を示す図
【図２】同実施形態における符号化の処理手順を示すフ
ローチャート
ローチャート
【図３】本発明の第１の実施形態に係るベクトル量子化
方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号器
の構成を示す図
方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号器
の構成を示す図
【図４】同実施形態における復号の処理手順を示すフロ
ーチャート
ーチャート
【図５】本発明の第２の実施形態に係るベクトル量子化
方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号化
器の構成を示す図
方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号化
器の構成を示す図
【図６】本発明の第２の実施形態に係るベクトル量子化
方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号器
の構成を示す図
方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号器
の構成を示す図
【図７】本発明の第３の実施形態に係るベクトル量子化
方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号化
器の構成を示す図
方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号化
器の構成を示す図
【図８】本発明の第３の実施形態に係るベクトル量子化
方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号器
の構成を示す図
方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号器
の構成を示す図
【図９】本発明の第４の実施形態に係るベクトル量子化
方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号化
器の構成を示す図
方法を適用したベクトル量子化システムにおける符号化
器の構成を示す図
【図１０】本発明の第４の実施形態に係るベクトル量子
化方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号
器の構成を示す図
化方法を適用したベクトル量子化システムにおける復号
器の構成を示す図
【図１１】同実施形態におけるＬＳＰパラメータの非線
形変換について説明する図
形変換について説明する図
【図１２】同実施形態におけるＬＳＰパラメータの非線
形変換と制約条件の除去を組み合わせたことによる効果
を説明する図
形変換と制約条件の除去を組み合わせたことによる効果
を説明する図
１０１…符号化帳 １０３…入力端子 １０４…制約条件付加部 １０６…減算器 １０７…誤差評価部 ２０１…符号帳 ２０８…制約条件付加部 ３０１…第１の符号帳 ３０２…第２の符号帳 ３０３…入力端子 ３０４…制約条件除去部 ３０５…加算器 ３０６…減算器 ３０７…誤差評価部 ３０８…制約条件付加部 ３１１…符号帳 ３１２…遅延部 ３１３…予測部 ３２１…変換部 ３２２…逆変換部 ４００…入力端子 ４０１…第１の符号帳 ４０２…第２の符号帳 ４０５…加算器 ４０８…制約条件付加部 ４１１…符号帳 ４１２…遅延部 ４１３…予測部 ４２２…逆変換部
Claims (8)
- 【請求項１】入力ベクトルに所定の変換関数で変換を施
して目標ベクトルを生成するステップと、 前記目標ベクトルを近似する第１の量子化ベクトルを構
成する少なくとも一つの符号ベクトルを符号帳から選択
し、該符号ベクトルを指し示すインデックスを出力する
ステップとを有し、 前記変換関数は、前記第１の量子化ベクトルに該変換の
逆変換を施すことで予め定められた制約条件を満たす第
２の量子化ベクトルが生成されるように構成されること
を特徴とするベクトル量子化方法。 - 【請求項２】入力ベクトルを所定の変換関数で変換して
生成される目標ベクトルを近似する第１の量子化ベクト
ルを構成する少なくとも一つの符号ベクトルを指し示す
インデックスを入力し、該符号ベクトルを符号帳から取
り出すステップと、 前記符号ベクトルより構成される前記第１の量子化ベク
トルに前記変換関数の逆変換を施して第２の量子化ベク
トルを生成するステップとを有し、 前記変換関数は、前記第２の量子化ベクトルが予め定め
られた制約条件を満たすように構成されることを特徴と
するベクトル量子化方法。 - 【請求項３】ＬＳＰパラメータを入力ベクトルとし、該
入力ベクトルから予め定められた制約条件を示す制約ベ
クトルを差し引いて目標ベクトルを生成するステップ
と、 前記目標ベクトルとの誤差を最小化する第１の量子化ベ
クトルを構成する少なくとも一つの符号ベクトルを符号
帳から選択し、該符号ベクトルを指し示すインデックス
を出力するステップとを有し、 前記制約ベクトルは、前記第１の量子化ベクトルと該制
約ベクトルとを合成することで生成される第２の量子化
ベクトルを構成する量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う
成分間の間隔が所定値以上となるように構成されること
を特徴とするベクトル量子化方法。 - 【請求項４】ＬＳＰパラメータよりなる入力ベクトルか
ら予め定められた制約条件を示す制約ベクトルを差し引
いて得られた目標ベクトルとの誤差を最小化する第１の
量子化ベクトルを構成する少なくとも一つの符号ベクト
ルを指し示すインデックスを入力し、該符号ベクトルを
符号帳から取り出すステップと、 前記符号ベクトルよりなる前記第１の量子化ベクトルに
前記制約ベクトルを付加して第２の量子化ベクトルを生
成するステップとを有し、 前記制約ベクトルは、前記第２の量子化ベクトルを構成
する量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が
所定値以上となるように構成されることを特徴とするベ
クトル量子化方法。 - 【請求項５】ＬＳＰパラメータを入力ベクトルとし、該
入力ベクトルから予め定められた制約条件を示す制約ベ
クトルを差し引いて目標ベクトルを生成するステップ
と、 過去の量子化ベクトルから前記制約ベクトルを差し引い
たベクトルを用いて予測ベクトルを生成するステップ
と、 前記予測ベクトルと合成されて前記目標ベクトルとの誤
差を最小化する第１の量子化ベクトルを構成する少なく
とも一つの符号ベクトルを符号帳から選択し、該符号ベ
クトルを指し示すインデックスを出力するステップとを
有し、 前記制約ベクトルは、前記第１の量子化ベクトルと該制
約ベクトルとを合成することで生成される第２の量子化
ベクトルを構成する量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う
成分間の間隔が所定値以上となるように構成されること
を特徴とするベクトル量子化方法。 - 【請求項６】ＬＳＰパラメータよりなる入力ベクトルか
ら予め定められた制約条件を示す制約ベクトルを差し引
いて生成される目標ベクトルとの誤差を最小化する第１
の量子化ベクトルを構成する少なくとも一つの符号ベク
トルを指し示すインデックスを入力し、該符号ベクトル
を符号帳から取り出すステップと、 過去の量子化ベクトルから前記制約ベクトルを差し引い
たベクトルを用いて予測ベクトルを生成するステップ
と、 前記符号ベクトルと前記予測ベクトルとを合成して前記
第１の量子化ベクトルを合成するステップと、 前記第１の量子化ベクトルと前記制約ベクトルとを合成
して第２の量子化ベクトルを生成するステップとを有
し、 前記制約ベクトルは、前記第２の量子化ベクトルを構成
する量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が
所定値以上となるように構成されることを特徴とするベ
クトル量子化方法。 - 【請求項７】ＬＳＰパラメータを入力ベクトルとし、該
入力ベクトルから予め定められた制約条件を示す制約ベ
クトルを差し引き、さらに非線形変換を施して目標ベク
トルを生成するステップと、 過去の量子化ベクトルから前記制約ベクトルを差し引
き、かつ前記非線形変換を施してベクトルを用いて予測
ベクトルを求めるステップと、 前記予測ベクトルと合成されて前記目標ベクトルとの誤
差を最小化する第１の量子化ベクトルを構成する少なく
とも一つの符号ベクトルを符号帳から選択し、該符号ベ
クトルを指し示すインデックスを出力するステップとを
有し、 前記制約ベクトルは、前記第１の量子化ベクトルと該制
約ベクトルとを合成することで生成される第２の量子化
ベクトルを構成する量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う
成分間の間隔が所定値以上となるように構成されること
を特徴とするベクトル量子化方法。 - 【請求項８】ＬＳＰパラメータよりなる入力ベクトルか
ら予め定められた制約条件を示す制約ベクトルを差し引
き、さらに非線形変換を施して生成された目標ベクトル
との誤差を最小化する第１の量子化ベクトルを構成する
少なくとも一つの符号ベクトルを指し示すインデックス
を入力し、該符号ベクトルを符号帳から取り出すステッ
プと、 過去の量子化ベクトルから前記制約ベクトルを差し引
き、さらに非線形変換を施したベクトルを用いて予測ベ
クトルを生成するステップと、 前記符号ベクトルと前記予測ベクトルとを合成して前記
第１の量子化ベクトルを合成するステップと、 前記第１の量子化ベクトルと前記制約ベクトルとを合成
して第２の量子化ベクトルを生成するステップとを有
し、 前記制約ベクトルは、前記第２の量子化ベクトルを構成
する量子化ＬＳＰパラメータの隣り合う成分間の間隔が
所定値以上となるように構成されることを特徴とするベ
クトル量子化方法。
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- 1999-04-20 DE DE69938020T patent/DE69938020T2/de not_active Expired - Lifetime
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