JPH1188196A

JPH1188196A - 誤り訂正装置

Info

Publication number: JPH1188196A
Application number: JP24245397A
Authority: JP
Inventors: Tadashi Yonezaki; 正米崎
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1997-09-08
Filing date: 1997-09-08
Publication date: 1999-03-30
Anticipated expiration: 2017-09-08
Also published as: JP3344293B2

Abstract

(57)【要約】【課題】ディジタル方式の電話機、ディジタル録音再
生機などのデジタル信号で伝送路または媒体への記録・
読みだしなどで、符号化したデジタル信号のエラーを修
正するために必要とされる誤り訂正装置において、誤り
訂正符号を用いることなく符号誤りを訂正することを目
的とする。【解決手段】予め学習により生成されている符号列の
統計的確率モデルである符号列モデル101を与える。符
号列推定器102では符号列が出現する確率を符号列モデ
ル101から算出し、入力符号列を考慮して誤りを含まな
い符号列として最も確率の高い符号列を求める。この構
成により、入力符号列より出現する確率が高い符号列を
求めることが可能となり誤り訂正符号を付加することな
く誤りを訂正した符号列を最尤推定する誤り訂正装置が
実現できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、伝送路で生じる符
号誤りを誤り訂正符号を付加することなく統計モデルを
用いて符号の誤りを訂正する誤り訂正装置に関するもの
である。

【０００２】

【従来の技術】図13は従来の誤り訂正装置の構造を示し
ており、1001は入力された符号列を写像し出力符号列を
求める写像器である。

【０００３】この写像器1001は符号空間において複数の
符号列をひとつの符号列へ写像する関数を有している。
この写像関数は送信時に行なう情報源符号列から送信符
号列への写像関数の逆関数であり、受信した入力符号列
から情報源符号列を復元するものである。写像器1001は
訂正符号を用いて情報源符号列の誤りを判定し、正しい
情報源符号列を出力することができる。また、この写像
は情報源符号列に誤り訂正符号列を付加することによっ
て実現される。以上のように構成された誤り訂正装置に
ついて、以下にその動作について説明する。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】データの誤りを訂正す
る誤り訂正装置においては、性能を維持したまま誤りを
訂正するために付加する誤り訂正符号長を少なくするこ
とが要求されている。

【０００５】しかしながら、従来の誤り訂正装置は、符
号列の統計的性質を利用していないため所望の誤り訂正
能力を実現するためには相応の誤り訂正符号を付加しな
ければならないという問題点を有していた。本発明は、
このような誤り訂正装置において、誤り訂正符号を付加
することなく誤りを訂正することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】この課題を解決するため
に本発明は、符号列の統計モデルを利用する構成とした
ものである。これにより、受信符号列と統計モデルに基
づいて出力する符号列の確からしさを求めることができ
るので誤り訂正符号を付加することなく誤りを訂正する
ことができる。

【０００７】

【発明の実施の形態】本発明の請求項1に記載の発明
は、符号列の統計モデルを用いることで誤り訂正符号を
付加することなく符号誤りを訂正することができる。

【０００８】本発明の請求項2に記載の発明は、予め学
習により生成されている符号列の統計的確率モデルであ
る符号列モデルと、符号列モデルが符号列を生成する確
率を用いて入力符号列から伝送路で生じた誤りを訂正す
る符号列推定器とを備えたものであり符号列を最尤推定
することができる。

【０００９】本発明の請求項3に記載の発明は符号列推
定器において、任意の符号列を生成する符号列生成器
と、生成された符号列が符号列モデルによって出力され
る確率を算出する符号列生起確率算出器と、入力符号列
を参照して生成された符号列が伝送路誤りを含まない符
号列である確率を算出する符号列信頼度算出器と、尤度
が最も大きくなる符号列を選択する最尤推定器とを備え
たものであり入力符号列の拘束の下、符号列を最尤推定
することができる。

【００１０】本発明の請求項4に記載の発明は符号列推
定器において、入力または収束判定器から与えられた符
号列のうちひとつの符号のみを変換した符号列を生成す
る符号列変換器と、生成された符号列が符号列モデルに
よって出力される確率を算出する符号列生起確率算出器
と、入力符号列を参照して生成された符号列が伝送路誤
りを含まない符号列である確率を算出する符号列信頼度
算出器と、尤度が最も大きくなる符号列を選択する最尤
推定器と、選択された符号列が他の符号を変換すること
で尤度が大きくなるか否かを判定する収束判定器とを備
えたものであり、1回の動作で変換する符号を1つに限定
することで演算量を少なくした誤り訂正を実現すること
ができる。

【００１１】本発明の請求項5に記載の発明は符号列推
定器において、入力符号列のうちひとつの符号のみを変
換した符号列を生成する符号列変換器と、符号列変換器
または符号列生成器から得られる符号列が符号列モデル
によって出力される確率を算出する符号列生起確率算出
器と、入力符号列を参照して符号列変換器または符号列
生成器から得られる符号列が伝送路誤りを含まない符号
列である確率を算出する符号列信頼度算出器と、符号列
の尤度を算出された確率の重みづけにより求める尤度算
出器と、算出された符号列の尤度を用いて変換する符号
を複数選択する変換符号選択器とを備えたものであり、
複数の符号を同時に最尤推定することで高い誤り訂正能
力を実現することができる。

【００１２】本発明の請求項6に記載の発明は符号列推
定器において、任意の符号列を生成する符号列生成器
と、入力符号列を参照して生成された符号列が伝送路誤
りを含まない符号列である確率を算出する符号列信頼度
算出器と、生成された符号列が符号列モデルによって出
力される確率を符号列の信頼度を考慮して算出する尤度
算出器と、尤度が最も大きくなる符号列を選択する最尤
推定器とを備えたものであり入力符号列の拘束の下、符
号列を最尤推定することができる。

【００１３】本発明の請求項7に記載の発明は符号列推
定器において、入力または収束判定器から与えられた符
号列のうちひとつの符号のみを変換した符号列を生成す
る符号列変換器と、入力符号列を参照して生成された符
号列が伝送路誤りを含まない符号列である確率を算出す
る符号列信頼度算出器と、生成された符号列が符号列モ
デルによって出力される確率を符号列の信頼度を考慮し
て算出する尤度算出器と、尤度が最も大きくなる符号列
を選択する最尤推定器と、選択された符号列が他の符号
を変換することで尤度が大きくなるか否かを判定する収
束判定器とを備えたものであり、1回の動作で変換する
符号を1つに限定することで演算量を少なくした誤り訂
正を実現することができる。

【００１４】本発明の請求項8に記載の発明は符号列推
定器において、入力符号列のうちひとつの符号のみを変
換した符号列を生成する符号列変換器と、入力符号列を
参照して符号列変換器または符号列生成器から得られる
符号列が伝送路誤りを含まない符号列である確率を算出
する符号列信頼度算出器と、符号列変換器または符号列
生成器から得られる符号列が符号列モデルによって出力
される確率を符号列の信頼度を考慮して算出する尤度算
出器と、算出された符号列の尤度を用いて変換する符号
を複数選択する変換符号選択器とを備えたものであり、
複数の符号を同時に最尤推定することで高い誤り訂正能
力を実現することができる。

【００１５】本発明の請求項9に記載の発明は符号列推
定器において、入力符号列の状態分布を算出し蓄積する
状態分布算出器と、符号列が符号列モデルから出力され
る確率を算出する生起確率算出器とを備えたものであり
符号列の状態分布を予め算出しておくことで符号列モデ
ルが符号列を出力する確率を容易に算出するができる。

【００１６】本発明の請求項10に記載の発明は符号列推
定器において、尤度が大きな符号を変換する符号として
選択する符号選択器と、変換する符号で入力符号列を部
分符号列に分割し部分符号列に対応する状態分布を算出
し蓄積する部分状態分布算出器とを備えたものであり、
変換しない部分符号列について状態分布を算出しておく
ことで少ない演算量で変換する複数の符号を同時に最尤
推定することができる。

【００１７】本発明の請求項11に記載の発明は、逐次決
定した部分符号列に基づき状態を更新する状態更新器を
備えたものであり逐次処理時の演算量を少なくすること
ができる。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、図１から図10を用いて説明する。

【００１９】(実施の形態1)図１には本発明における誤
り訂正装置の第１の実施例を示す。図１において101
は、予め学習により得られた符号列の統計的確率モデル
（以下モデルパラメータＭとする。）を出力する符号列
モデル発生器である。102は符号列モデル発生器101を用
いて入力符号列(Ci)から伝送路で生じた誤りを訂正する
符号列推定器である。以下に本実施例の誤り訂正装置の
動作を以下に説明する。

【００２０】まず、符号列モデル発生器101は予め学習
により与えられる符号列の統計的確率モデルを記憶した
メモリ等から構成されるものであり、出力されるモデル
パラメータＭはメモリに記憶した学習データから統計的
に符号を生成する情報源モデルである。従って、この符
号列モデル発生器101に学習データ（モデル）と初期状
態が与えられると、出力されるモデルパラメータ(Ｍ)が
生成される確率を求めることができる。符号列推定器10
2では符号列モデル発生器101から得られるモデルパラメ
ータ(Ｍ)を用いて入力符号列(Ci)が生成される確率を求
め、生成される確率が大きな符号列の有無を推定して誤
りのない出力符号列(Co)を出力する。以上の動作から、
符号列の統計的確率モデルを用いることにより、符号列
に誤り訂正符号を付与することなく伝送路での誤りを訂
正する誤り訂正装置が実現できるのである。

【００２１】(実施の形態２)図２は本発明の第２の実施
例における誤り訂正装置の符号列推定器102を示す。以
降の実施例のおいては図１と同一ブロックの番号では同
一部分を示すこととする。図２において、201は任意の
生成符号列(C)を出力する符号列生成器、202は生成符号
列(C)が符号列モデル発生器101によって出力される確率
を算出する符号列生起確率算出器、203は入力符号列(C
i)を参照して生成符号列(C)が伝送路誤りを含まない符
号列である確率を算出する符号列信頼度算出器、204は
符号列生起確率算出器202および符号列信頼度算出器203
で算出された２つの確率の重みづけにより生成符号列
(C)の尤度を求める尤度算出器、205は算出された尤度が
最も大きくなる符号列を選択する最尤推定器である。以
下に本実施例の誤り訂正装置の動作を説明する。

【００２２】符号列生成器201で生成された任意の生成
符号列(C)に対して、符号列生起確率算出器202により、
符号列のモデルパラメータ(Μ)に対して初期状態をπと
したときに得られる生成符号列(C)の生起確率

【００２３】

【数１】

【００２４】および符号列信頼度算出器203により、入
力符号列(Ci)を参照して伝送路の状態を考慮して生成符
号列(C)が誤りが付加される前の符号列である確率を算
出する確率

【００２５】

【数２】

【００２６】の２つの確率が算出される。尤度算出器20
4では、生成符号列(C)に依存する重み付け係数γを用い
て、上記の2つの確率を

【００２７】

【数３】

【００２８】のように重み付けして合わせることで、生
成符号列(C)の尤度を算出する。最尤推定器205では、任
意に生成された符号列の中で最も尤度が大きくなる符号
列(Co)を出力する。以上の動作により、符号列の確率モ
デルと伝送路の状態を考慮して誤り訂正符号を用いるこ
となく伝送路での誤りを訂正する誤り訂正装置が実現で
きるのである。

【００２９】(実施の形態３)図３は本発明の第３の実施
例における誤り訂正装置の符号列推定器102を示す。図
３において、206は与えられた符号列のうち符号を一つ
のみ変換した変換符号列を出力する符号列変換器、202
は変換符号列(C)が符号列モデル発生器101によって出力
される確率を算出する符号列生起確率算出器、203は入
力符号列(Ci)を参照し変換符号列(C)が伝送路誤りを含
まない符号列である確率を算出する符号列信頼度算出
器、204は符号列生起確率算出器202および符号列信頼度
算出器203で算出された２つの確率の重みづけにより変
換符号列(C)の尤度を求める尤度算出器、205は算出され
た尤度が最も大きくなる符号列を選択する最尤推定器、
207は選択された符号列が他の符号を変換することで尤
度が大きくなるか否かを判定する収束判定器である。以
下に本実施例の誤り訂正装置の動作を、図４(ａ)、(ｂ)
を用いて説明する。

【００３０】符号列変換器206では、与えられた符号列
のうち符号を一つのみ変換した変換符号列(C)を出力す
る。図４(ａ)に示すように元符号列C00が符号列変換器2
06へ与えられた符号列であり、与えられた元符号列C00
を順次加工（変換）して変換符号列(C)を出力するもの
である。ここで元符号列C00は符号帳としてｍ個の符号
の組み合わせであり、ｍ個の符号を有する符号帳から選
択された符号がｎ個継続したものであるとする。まず、
符号列変換器206では元符号列C00の最初の符号一つを変
えた変換符号列C11を出力して、その出力を符号列生起
確率算出器202で符号列モデル発生器の出力（モデルパ
ラメータＭ）から得られる生起確率を算出し、符号列信
頼度算出器203では入力符号列(Ci)から伝送路の状態を
考慮し変換符号列(C)が、誤りが付加される前の符号列
である確率を算出する。符号列生起確率算出器202およ
び符号列信頼度算出器203で算出された2つの確率により
尤度算出器204で重み付けして変換符号列C11に対する尤
度を求める。最尤推定器205では、各変換符号列(C11か
らCnm)に対して得られる尤度が最大となる符号列を選択
し符号列Coを出力する。次に、符号の変換により尤度が
上昇する場合は、選択された符号列を元符号列として収
束判定器207で尤度の収束状況を判定し符号列変換器206
へフィードバックして状態を更新する［図４(ｂ)参
照]。以下与えられた符号列に対して上記プロセスを繰
り返す。

【００３１】以上の動作により、1回のプロセスにつき
変換する符号を1つに限定することで演算量を削減した
誤り訂正符号を用いない誤り訂正装置が実現できるので
ある。

【００３２】(実施の形態４)図５は本発明の第４の実施
例における誤り訂正装置の符号列推定器102を示す。図
５において、206は入力符号列(Ci)のうち符号を一つの
み変換した変換符号列(C)を出力する符号列変換器、202
は符号列変換器206からの変換符号列(C)および符号列生
成器209から得られる部分生成符号列(Cs)が符号列モデ
ル発生器101によって出力される確率を算出する符号列
生起確率算出器、203は入力符号列(Ci)を参照して符号
列変換器206および符号列生成器209から得られる各符号
列が伝送路誤りを含まない符号列である確率を算出する
符号列信頼度算出器、204は符号列生起確率算出器202お
よび符号列信頼度算出器203で算出された２つの確率の
重みづけにより変換符号列(C)の尤度を求める尤度算出
器、205は尤度が最も大きくなる符号列を選択する最尤
推定器、208は算出された符号列の尤度を用いて変換す
る符号を複数選択する変換符号選択器、209は選択され
た符号を変換した部分生成符号列(Cs)を出力する符号列
生成器である。

【００３３】本実施例における図３の第３の実施例との
違いは、元符号列C00の代わりに入力符号列(Ci)をそ
のまま用いた、尤度算出器204の出力のうち、あるレ
ベル以上の尤度を複数選択して符号列生成器209で選択
された部分に対する符号列の生成を行う２点が異なる。
以下に本実施例の誤り訂正装置の動作を、図６(ａ)、
(ｂ)を用いて説明する。

【００３４】本実施の形態は誤り検出プロセスと誤り訂
正プロセスのふたつのプロセスに分割することができ
る。符号列変換器206では、図６(ａ)に示す与えられた
符号列（入力符号列(Ci)）のうち符号を一つのみ変換し
た変換符号列(C11からCnm)を生成する。これらの変換符
号列に対して、符号列生起確率算出器202では符号列モ
デル発生器101の出力から得られる生起確率を算出し、
符号列信頼度算出器203では入力符号列(Ci)から伝送路
の状態を考慮し生成された符号列（変換符号列）が、誤
りが付加される前の符号列である確率を算出する。この
2つの確率を尤度算出器204で重み付けして符号列の尤度
を求める。変換符号（フレーム）選択器208では図６
(ｂ)に示す用に、尤度の大きな符号列の変換を複数選択
して選択された符号列において変換された符号を変換す
べき符号として決定する。以上が誤り検出プロセスであ
る。次に符号列生成器209で変換すべき選択された符号
を同時に変換した部分生成符号列Csを出力する。この符
号列に対して上記の誤り検出プロセスと同様に尤度を算
出し、尤度が最大となる符号列を最尤推定器205で決定
する。以上が誤り訂正プロセスである。

【００３５】以上の動作により、誤り検出プロセスと誤
り訂正プロセスを分割することができ、誤り検出プロセ
スにおいて符号の変換を1つに限定することで演算量を
削減した誤り訂正装置が実現できる。

【００３６】(実施の形態５)図７は本発明の第５の実施
例における誤り訂正装置の符号列推定器102を示す。図
７において、201は任意の生成符号列(C)を出力する符号
列生成器、203は入力符号列(Ci)を参照して生成符号列
(C)が伝送路誤りを含まない符号列である確率を算出す
る符号列信頼度算出器、204は符号列の信頼度を考慮し
て符号列モデル発生器101からのモデルパラメータ(Ｍ)
に生成符号列(C)が出力される確率を算出する尤度算出
器、205は算出された尤度が最も大きくなる符号列を選
択する最尤推定器である。以下に本実施例の誤り訂正装
置の動作を説明する。

【００３７】符号列生成器201で生成された任意の生成
符号列(C)が、入力符号列(Ci)及び伝送路の状態を考慮
して誤りが付加される前の符号列である確率(数２)を符
号列信頼度算出器203で算出する。ここで、記憶のない
伝送路（誤る確率が伝送路の状態と独立し、常に同じ伝
送路など）の場合、確率は

【００３８】

【数４】

【００３９】で表される。尤度算出器204では、符号列
モデル発生器101出力のモデルパラメータ(Μ)に対して
初期状態をπとしたときに符号列(C)が生起される確率
(数１)を算出する。ここで、符号列のモデルが1次隠れ
マルコフモデルに従うとすると確率(数１)を求める過程
を改めて記載すると以下の式で表される。（数６のSiは
符号列モデルの状態であり、数７のS0は符号列モデルの
初期状態を示す。）

【００４０】

【数５】

【００４１】

【数６】

【００４２】

【数７】

【００４３】ただし、数６においてfは一時刻前の状態
と出力符号から現時刻での状態へ状態を更新する関数で
あり、入力符号列(Ci)の信頼度を考慮した状態更新式と
なっている。このようにして、生成符号列(C)の尤度を
求める。最尤推定器205では、任意に生成された符号列
の中で最も尤度が大きくなる符号列を出力する。

【００４４】以上の動作により、符号列の確率モデルと
伝送路の状態を考慮して誤り訂正符号を用いることなく
伝送路での誤りを訂正する誤り訂正装置が実現できる。

【００４５】(実施の形態６)図８は本発明の第６の実施
例における誤り訂正装置の符号列推定器102を示す。図
８において、206は与えられた符号列のうちの符号を一
つのみ変換した符号列を生成する符号列変換器、203は
入力符号列(Ci)を参照して生成された変換符号列(C)が
伝送路誤りを含まない符号列である確率を算出する符号
列信頼度算出器、204は符号列信頼度算出器203で算出さ
れた確率による変換符号列(C)の信頼度を考慮して変換
符号列(C)が符号列モデル発生器101によって出力される
確率を算出する尤度算出器、205は尤度が最も大きくな
る符号列を選択する最尤推定器、207は選択された符号
列が他の符号を変換することで尤度が大きくなるか否か
を判定する収束判定器である。以下に本実施例の誤り訂
正装置の動作を説明する。

【００４６】符号列変換器206では、与えられた符号列
のうちの符号を一つのみ変換した変換符号列(C)を生成
する。符号列信頼度算出器203では、入力符号列(Ci)を
参照して伝送路の状態を考慮し変換符号列(C)が、誤り
が付加される前の符号列である確率を算出する。尤度算
出器204では、符号列モデルから得られる尤度を符号列
の信頼度を考慮して数５で算出する。最尤推定器205で
は、各符号列に対して得られる尤度が最大となる符号列
を選択する。次に、収束判定器207で尤度の収束状況を
判定する。つまり、符号の変換により尤度が上昇する場
合は、選択された符号列を元符号列として符号列変換器
206へフィードバックする。以下、与えられた符号列に
対して上記プロセスを繰り返す。

【００４７】以上の動作により、1回のプロセスにつき
変換する符号を1つに限定することで演算量を削減した
誤り訂正符号を用いない、誤り訂正装置が実現できる。

【００４８】(実施の形態７)図９は本発明の第７の実施
例における誤り訂正装置の符号列推定器を示す。図９に
おいて206は入力符号列(Ci)のうちの符号を一つのみ変
換した符号列を生成する符号列変換器、203は入力符号
列(Ci)を参照し符号列変換器206または符号列生成器201
から得られる符号列が伝送路誤りを含まない符号列であ
る確率を算出する符号列信頼度算出器、204は符号列信
頼度算出器203により符号列変換器206または符号列生成
器209から得られる符号列の確率から符号列の信頼度を
考慮して符号列モデル発生器101によって出力される確
率を算出する尤度算出器、208は算出された符号列の尤
度を用いて変換する符号を複数選択する変換符号選択
器、209は選択された符号を変換した符号列を生成する
符号列生成器、205は尤度が最も大きくなる符号列を選
択する最尤推定器である。以下に本実施例の誤り訂正装
置の動作を説明する。

【００４９】本実施の形態は誤り検出プロセスと誤り訂
正プロセスのふたつのプロセスに分割することができ
る。符号列変換器206では与えられた符号列のうち符号
を一つのみ変換した符号列を生成する。符号列信頼度算
出器203では入力符号列(Ci)から伝送路の状態を考慮し
生成された符号列が、誤りが付加される前の符号列であ
る確率を算出する。尤度算出器204では符号列モデルか
ら得られる尤度を符号列の信頼度を考慮して数５で算出
する。変換符号（フレーム）選択器208では尤度の大き
な符号列の変換を複数選択し、選択された符号列におい
て変換された符号を変換すべき符号として決定する。以
上が誤り検出プロセスである。次に符号列生成器209で
は変換符号選択器208で選択された変換すべき符号を同
時に変換した部分生成符号列(Cs)を生成する。この部分
生成符号列(Cs)に対して上記プロセスと同様に符号列信
頼度算出器203および尤度算出器204により尤度を算出
し、尤度が最大となる符号列を最尤推定器205で決定す
る。以上が誤り訂正プロセスである。

【００５０】以上の動作により、誤り検出プロセスと誤
り訂正プロセスを分割することができ、誤り検出プロセ
スにおいて符号の変換を1つに限定することで演算量を
削減した誤り訂正装置が実現できる。

【００５１】(実施の形態８)図10は本発明の第８の実施
例における誤り訂正装置の符号列推定器102を示す。図1
0において210は与えられた符号列の状態分布を算出し蓄
積する状態分布算出器、206は入力符号列(Ci)のうちの
符号を一つのみ変換する符号変換器、202は変換符号列
(C)が符号列モデル発生器101から出力される生起確率を
算出する生起確率算出器、203は入力符号列(Ci)を参照
して変換符号列(C)が伝送路誤りを含まない符号列であ
る確率を算出する符号信頼度算出器、204は符号列モデ
ル発生器101の出力（モデルパラメータＭ）による生起
確率と符号の信頼度の重みづけにより求める尤度算出
器、205は尤度が最も大きな符号列を選択する最尤推定
器、207は選択された符号列が他の符号を変換すること
で尤度が大きくなるか否かを判定する収束判定器であ
る。

【００５２】以下に本実施例の誤り訂正装置の動作を符
号列のモデルとして隠れマルコフモデル(HMM)を用いて
以下に説明する。まず、状態分布算出器210で与えられ
た入力符号列(Ci)の状態分布を算出する。算出する状態
分布は前向き状態分布(α(q,n))と後向き状態分布(β
(q,n))で時刻nにおいて状態qに存在する確率を表してい
る。これらは、

【００５３】

【数８】

【００５４】

【数９】

【００５５】で算出される。ただし、Ｎsは隠れマルコ
フモデル(HMM)の状態数、ａsq、ｂsq(c)はそれぞれ状態
sからqへ遷移する確率と、その時に符号Cを出力する確
率である。また、α、βは初期値として定数が与えられ
ているものとする。これらを用いることで符号列モデル
が与えられた符号列(β)を出力する確率(Ｐ)が数１０で
求められる。

【００５６】

【数１０】

【００５７】ただし、CnはCの時刻nでの符号を表してい
る。次に、符号変換器206で与えられた符号列のうちの
符号を一つのみ変換する。符号列生起確率算出器202で
は、変換符号列(C)が符号列モデル発生器101から出力さ
れる生起確率を数１０に対して変換された符号Cnを用い
て算出する。符号信頼度算出器203では入力符号を参照
して変換された符号が伝送路誤りを含まない符号である
確率を算出する。尤度算出器204では変換符号列(C)が符
号列モデル発生器101の出力（モデルパラメータＭ）と
なる生起確率と符号の信頼度の重みづけにより変換符号
列(C)の尤度を求める。このように求めた尤度を用いて
最尤推定器205で尤度が最も大きな符号列を選択する。
収束判定器207では他に尤度が増加する変換があるか否
かを判定し、あれば選択した符号列を状態分布算出器20
8と符号変換器206へ与える。以上の動作により、状態分
布を予め算出し蓄積することで少ない演算量で誤り訂正
を行なう誤り訂正装置が実現できる。

【００５８】(実施の形態９)図11は本発明の第９の実施
例における誤り訂正装置の符号列推定器102を示す。図1
1において210は入力符号列(Ci)の状態分布算出し蓄積す
る状態分布算出器、206は入力符号列(Ci)のうちの符号
を一つのみ変換する符号変換器、202は変換符号列(C)が
符号列モデル発生器101から出力される生起確率を算出
する符号列生起確率算出器、203は入力符号列(Ci)を参
照して変換符号列(C)が伝送路誤りを含まない符号列で
ある確率を算出する符号信頼度算出器、204は符号列モ
デル発生器101の出力（モデルパラメータＭ）による生
起確率と符号列の信頼度の重みづけにより符号列の尤度
を求める尤度算出器、208は尤度が大きな符号列が変換
した符号を変換すべき符号として選択する変換符号選択
器、211は変換する符号で入力符号列(Ci)を部分符号列
に分割し部分符号列に対応する状態分布を算出し蓄積す
る部分状態分布算出器、205は尤度が最も大きな符号列
を出力する最尤推定器である。以下に本実施例の誤り訂
正装置の動作を説明する。

【００５９】まず、状態分布算出器210で数８、数９を
用いて入力符号列(Ci)の状態分布を算出して蓄積し、入
力符号列(Ci)のうちの符号を一つのみ変換した符号列を
符号変換器206で生成し、生成した変換符号列(C)の尤度
を符号列生起確率算出器202、符号信頼度算出器203、尤
度算出器204を用いて算出する。変換符号選択器208は得
られた符号列の尤度が大きな符号列を複数選択し、選択
された変換選択符号列Cs1を、入力符号列(Ci)から符号
変換器206により変換すべき符号とする。部分状態分布
算出器210では変換すべき符号で分割されたｋ番目の部
分符号列に対して前向き状態分布

【００６０】

【数１１】

【００６１】後向き状態分布

【００６２】

【数１２】

【００６３】を数８、数９と同様に算出する。このよう
にして求められた状態分布を用いると符号列モデル発生
器101が符号列を生成する確率（Ｐ）は数１３で算出さ
れる。

【００６４】

【数１３】

【００６５】ただし、Ｋは変換すべき符号の数で、ｎ
^(k)は変換すべき符号の符号列中での順番を示してい
る。符号列生起確率算出器202では数１３を用いて、符
号変換器206で変換された符号列の生起確率を求める。
符号信頼度算出器203も変換された符号列の確からしさ
を算出し、尤度算出器204で符号列の尤度を求める。最
尤推定器205では、この尤度が最大となる符号列を出力
する。以上の動作により、部分符号列の状態分布を予め
算出し蓄積することで少ない演算量で複数の符号の誤り
を同時に訂正する誤り訂正装置が実現できる。

【００６６】(実施の形態10)図12は本発明の第10の実施
例における誤り訂正装置を示す。図12において101は予
め学習により得られた符号列の確率統計モデルを出力す
る符号列モデル発生器で、103は逐次決定した符号に基
づきモデルの状態を更新する状態更新器で、102は符号
列モデル発生器101を用いて入力符号列(Ci)から伝送路
で生じた誤りを訂正する符号列推定器である。以下に本
実施例の誤り訂正装置の動作を説明する。

【００６７】まず、符号列モデル発生器101は予め学習
により与えられる情報源モデルである。状態更新器103
では逐次処理において決定した符号を用いてモデルの状
態を更新する。つまり、数５を

【００６８】

【数１４】

【００６９】とするため、数６で逐次に状態を更新す
る。

【００７０】符号列推定器102では、状態更新器103で更
新された状態を初期値として符号列モデル発生器101を
用いて入力符号列(Ci)が生成される確率を求め、より生
成される確率が大きな符号列の有無を推定し出力する。
以上の動作により、逐次処理において状態が更新されて
いるため前向き状態分布の演算量を削減することがで
き、少ない演算量で誤りを訂正する誤り訂正装置が実現
できる。なお、以上の説明では確率統計モデルとして隠
れマルコフモデル(HMM)を用いて説明したが、他の確率
統計モデルを用いても同様に実現可能である。

【００７１】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、符号列の
統計モデルを用いることで誤り訂正符号を付加すること
なく誤りを訂正することができるという効果が得られ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】請求項１の実施例での誤り訂正装置ブロック図

【図２】請求項２の実施例での誤り訂正装置ブロック図

【図３】請求項３の実施例での誤り訂正装置ブロック図

【図４】請求項４の実施例での動作説明図

【図５】請求項４の実施例での誤り訂正装置ブロック図

【図６】請求項４の実施例での動作説明図

【図７】請求項５の実施例での誤り訂正装置ブロック図

【図８】請求項６の実施例での誤り訂正装置ブロック図

【図９】請求項７の実施例での誤り訂正装置ブロック図

【図１０】請求項８の実施例での誤り訂正装置ブロック
図

【図１１】請求項９の実施例での誤り訂正装置ブロック
図

【図１２】請求項10の実施例での誤り訂正装置ブロック
図

【図１３】従来の誤り訂正装置でのブロック図

【符号の説明】

１０１符号列モデル発生器１０２符号列推定器１０３状態更新器２０１符号列生成器２０２符号列生起確率算出器２０３符号列信頼度算出器２０４尤度算出器２０５最尤推定器２０６符号列変換器２０７収束判定器２０８変換符号選択器２０９符号生成器２１０状態分布算出器２１１部分状態分布算出器１００１写像器

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】符号列のモデルパラメータを出力する符
号列モデル発生器と、前記モデルパラメータを用いて入
力符号列の誤りを判断・訂正して出力する符号列推定器
とを備えた符号誤り訂正装置。
【請求項２】請求項１に記載の符号列推定器が、任意
の生成符号列を出力する符号列生成器と、前記生成符号
列を用いて入力符号列の信頼度を算出する符号列信頼度
算出器と、前記生成符号列がモデルパラメータに出力さ
れる生起確率を、前記生成符号列を用いて算出する符号
列生起確率算出器と、前記生成符号列に基づき前記符号
列生起確率算出器および前記符号列信頼度算出器からの
出力に重みづけを行い尤度を求める尤度算出器と、この
算出された尤度が最も大きくなる符号列を選択し出力す
る最尤推定器から構成される符号誤り訂正装置。
【請求項３】請求項１に記載の符号列推定器が、入力
符号列に基づき符号列の一部を順次変換させた変換符号
列を出力する符号列変換器と、この変換符号列を用いて
入力符号列の信頼度を算出する符号列信頼度算出器と、
前記変換符号列がモデルパラメータに出力される生起確
率を、前記変換符号列を用いて算出する符号列生起確率
算出器と、前記変換符号列に基づき符号列生起確率算出
器および符号列信頼度算出器からの出力に重みづけを行
い尤度を求める尤度算出器と、この算出された尤度が最
も大きくなる符号列を選択し出力する最尤推定器と、こ
の出力符号列を符号列変換器にフィードバックする収束
判定器から構成される符号誤り訂正装置。
【請求項４】請求項１に記載の符号列推定器が、入力
符号列に基づき符号列の一部を順次変換させた変換符号
列を出力する符号列変換器と、前記変換符号列を用いて
入力符号列の信頼度を算出する符号列信頼度算出器と、
前記変換符号列がモデルパラメータに出力される生起確
率を、前記変換符号列を用いて算出する符号列生起確率
算出器と、前記変換符号列に基づき符号列生起確率算出
器および符号列信頼度算出器からの出力に重みづけを行
い尤度を求める尤度算出器と、この算出された尤度が最
も大きくなる符号列を選択し出力する最尤推定器と、前
記尤度算出器の出力の尤度により変換する符号を選択す
る変換符号選択器と、この出力に基づき、選択符号列を
生成して符号列生起確率算出器および符号列信頼度算出
器へフィードバックする符号列生成器から構成される符
号誤り訂正装置。
【請求項５】請求項１に記載の符号列推定器が、任意
の生成符号列を出力する符号列生成器と、前記生成符号
列を用いて入力符号列の信頼度を算出する符号列信頼度
算出器と、前記生成符号列がモデルパラメータに出力さ
れる確率を前記符号列信頼度算出器からの出力に重みづ
けを行って求めた尤度により算出する尤度算出器と、こ
の算出された尤度が最も大きくなる符号列を選択し出力
する最尤推定器から構成される符号誤り訂正装置。
【請求項６】請求項１に記載の符号列推定器が、入力
符号列に基づき符号列の一部を順次変換させた変換符号
列を出力する符号列変換器と、前記変換符号列を用いて
入力符号列の信頼度を算出する符号列信頼度算出器と、
前記変換符号列がモデルパラメータに出力される確率を
符号列信頼度算出器からの出力に重みづけを行って求め
た尤度により算出する尤度算出器と、この算出された尤
度が最も大きくなる符号列を選択し出力する最尤推定器
と、この出力を符号列変換器にフィードバックする収束
判定器から構成される符号誤り訂正装置。
【請求項７】請求項１に記載の符号列推定器が、入力
符号列に基づき符号列の一部を順次変換させた変換符号
列を出力する符号列変換器と、前記変換符号列を用いて
入力符号列の信頼度を算出する符号列信頼度算出器と、
前記変換符号列に基づきモデルパラメータに出力される
確率を符号列信頼度算出器からの出力に重みづけを行っ
て求めた尤度により算出する尤度算出器と、この算出さ
れた尤度が最も大きくなる符号列を選択し出力する最尤
推定器と、前記尤度算出器から算出された尤度により変
換する符号列を選択して出力する変換符号列選択器と、
前記変換符号列選択器の出力を元に部分生成符号列を出
力して符号列信頼度算出器および尤度算出器に選択フィ
ードバックする符号列生成器から構成される符号誤り訂
正装置。
【請求項８】請求項１に記載の符号列推定器が、入力
符号列の状態分布を算出し蓄積する状態分布算出器と、
同じく入力符号列に基づき符号列を変えて変換符号列と
して出力する符号列変換器と、前記変換符号列を用いて
入力符号列の信頼度を算出する符号列信頼度算出器と、
同じく前記変換符号列がモデルパラメータに出力される
生起確率を算出する符号列生起確率算出器と、前記符号
列生起確率算出器および前記符号列信頼度算出器からの
出力に重みづけを行って求めた尤度を算出する尤度算出
器と、この算出された尤度が最も大きくなる符号列を選
択し出力する符号列決定器と、この出力符号列を符号列
変換器および状態分布算出器にフィードバックする収束
判定器から構成される符号誤り訂正装置。
【請求項９】請求項１に記載の符号列推定器が、入力
符号列の状態分布を算出し蓄積する状態分布算出器と、
同じく入力符号列に基づき符号列を変えて変換符号列と
して出力する符号列変換器と、前記変換符号列を用いて
入力符号列の信頼度を算出する符号列信頼度算出器と、
同じく前記変換符号列からの出力がモデルパラメータに
出力される生起確率を算出する符号列生起確率算出器
と、符号列生起確率算出器および符号列信頼度算出器か
らの出力に重みづけを行って求めた尤度を算出する尤度
算出器と、この算出された尤度が最も大きくなる符号列
を選択し出力する最尤推定器と、同じく算出された尤度
から変換する符号を選択し変換選択符号Cs1として、出
力を前記状態分布算出器および符号列変換器へフィード
バックする変換符号選択器と、前記変換符号選択器によ
り選択された符号で入力符号列を部分符号列に分割しそ
の状態分布を算出蓄積する部分状態分布算出器とから構
成される符号誤り訂正装置。
【請求項１０】請求項１に記載の誤り訂正装置におけ
る請求項２〜９のいずれかに記載の符号列推定器と、前
記符号列推定器の状態情報を更新する状態更新器により
構成される符号誤り訂正装置。
【請求項１１】所定の符号列のモデルパラメータと入
力符号列の確率を求めて、その確率から誤りを推定し、
入力符号列の誤りを判断して誤りを訂正する符号列誤り
訂正方法。
【請求項１２】所定の符号列のモデルパラメータに対
し、任意の生成符号列の出力が前記モデルパラメータに
出力される生起確率を算出し、同時に前記の生成符号列
を用いて入力符号列の信頼度を算出し、算出した生起確
率および信頼度に重み付けをして尤度を算出し、算出し
た尤度が最大となる符号列を選択して出力することによ
り、入力符号列の誤りを推定して誤りを訂正する符号列
誤り訂正方法。
【請求項１３】所定の符号列のモデルパラメータに対
し、入力符号列の一部を変えて出力した変換符号列が前
記モデルパラメータに出力される生起確率を算出し、同
時に前記の変換符号列を用いて入力符号列の信頼度を算
出し、算出した確率および信頼度に重み付けをして尤度
を算出し、算出した尤度の最大値を与える符号列を選択
して出力すると同時に、選択した符号列が他の符号の変
換にて尤度が高くなるかどうかを判定して符号列変換器
へのフィードバックにより尤度が大きくなるように符号
列を補正する。以上の繰り返しにより誤りを推定し、入
力符号列の誤りを訂正する符号列誤り訂正方法。
【請求項１４】所定の符号列のモデルパラメータに対
し、入力符号列の一部を変えて出力した変換符号列が前
記モデルパラメータに出力される生起確率を算出し、同
時に前記の変換符号列を用いて入力符号列の信頼度を算
出し、算出した確率および信頼度に重み付けをして尤度
を算出する。また、別の課程では、算出した尤度から尤
度の高い変換符号を複数選択して選択した符号に基づく
符号列を選択符号列として出力し、前記選択符号列が前
記モデルパラメータに出力される生起確率を算出し、同
時に前記の選択符号列を用いて入力符号列の信頼度を算
出し、算出した確率および信頼度に重み付けをして尤度
を算出する。以上の２つの課程で算出して得られた尤度
の最大値を求めてその最大値を与える符号列を選択し出
力することにより誤りを推定し、入力符号列の誤りを判
断して誤りを訂正する符号列誤り訂正方法。
【請求項１５】所定の符号列のモデルパラメータに対
し、任意に生成した生成符号列を用いて入力符号列の信
頼度を算出し、前記生成符号列が前記のモデルパラメー
タに出力される確率および算出した信頼度に重み付けを
して尤度を算出する。算出した尤度の最大値を求めてそ
の最大値の符号列を選択し出力することにより誤りを推
定し、入力符号列の誤りを判断して誤りを訂正する符号
列誤り訂正方法。
【請求項１６】所定の符号列のモデルパラメータに対
し、入力符号列の一部を変えて出力した変換符号列によ
り入力符号列の信頼度を算出し、前記変換符号列が前記
のモデルパラメータに出力される確率および算出した信
頼度に重み付けして尤度を算出し、算出した尤度の最大
値を求めてその最大値を与える符号列を選択し出力す
る。同時に、選択した符号列が他の符号の変換において
尤度が高くなるかどうか判定して前記符号列変換器へフ
ィードバックすることで符号列の尤度が大きくなるよう
補正することで、入力符号列の誤りを判断して誤りを訂
正する符号列誤り訂正方法。
【請求項１７】所定の符号列のモデルパラメータに対
し、入力符号列の一部を変えて出力した変換符号列を用
いて入力符号列の信頼度を算出し、前記変換符号列が前
記モデルパラメータに出力される確率および算出した信
頼度により尤度を算出する。また、別の課程では、算出
した変換することで尤度が大きくなる符号を複数選択し
た選択符号に基づく符号列を生成し部分生成符号列とし
て出力して部分生成符号列を用いた入力符号列の信頼度
を算出し、前記部分生成符号列が前記モデルパラメータ
に出力される確率および算出した信頼度により尤度を算
出する。以上の２つの課程から算出した尤度の最大値を
求めてその最大値を与える符号列を選択し出力し、符号
列の尤度が大きくなるように補正することにより誤りを
推定し、入力符号列の誤りを判断して誤りを訂正する符
号列誤り訂正方法。
【請求項１８】所定の符号列のモデルパラメータおよ
び入力符号列に対し状態分布を算出して蓄積し、入力さ
れた符号列の一部を変えて変換符号列として出力し、蓄
積した状態分布に基づいて、前記変換符号列が前記モデ
ルパラメータに出力される生起確率を算出し、同時に前
記変換符号列を用いて入力符号列の信頼度を算出し、算
出した生起確率および信頼度に重み付けをして尤度を算
出し、算出した尤度が最も大きくなる符号列を選択し出
力する。また、選択した符号列が他の符号の変換におい
て尤度が高くなるかどうかを判定して結果を状態分布と
して前記モデルパラメータや入力符号列と同様に状態分
布を蓄積し、変換符号列を生成するための１条件として
フィードバックすることにより符号列の尤度を上げるよ
うに補正することにより誤りを推定し、入力符号列の誤
りを判断して誤りを訂正する符号列誤り訂正方法。
【請求項１９】所定の符号列のモデルパラメータおよ
び入力符号列に対し状態分布を算出して蓄積し、入力符
号列を符号列の一部を変えて変換符号列として出力し、
蓄積した状態分布に基づいて、前記変換符号列が前記モ
デルパラメータに出力される生起確率を算出し、同時に
前記変換符号列を用いて入力符号列の信頼度を算出し、
算出した確率および信頼度に重み付けをして尤度を算出
し、算出した尤度から尤度が最も大きくなる符号列を出
力する。また、別の課程では、算出した尤度から尤度の
大きさにより変換する符号を複数選択した変換選択符号
列および入力符号列に対し部分状態分布を算出して蓄積
し、前記変換選択符号列を前記モデルパラメーターおよ
び入力符号列と同様に状態分布を蓄積し、併せて符号列
変換器へも変換符号情報としてフィードバックすること
により符号列の尤度を上げるように補正することにより
誤りを推定し、入力された符号列の誤りを判断して誤り
を訂正する符号列誤り訂正方法。
【請求項２０】所定の符号列のモデルパラメータと入
力符号列の確率を求めて、その確率から誤りを推定し、
入力された符号列の誤りを判断して誤りを訂正し、逐次
処理による符号列のモデルパラメータの状態を更新し
て、入力された符号列の誤りを判断して誤りを訂正する
符号列誤り訂正方法。
【請求項２１】請求項11から20までに記載のいずれか
における誤り訂正のアルゴリズムをソフトウェアプログ
ラムとして記録した記録媒体。