JPS60106228A - 非線形量子化符号化方式及び回路 - Google Patents
非線形量子化符号化方式及び回路Info
- Publication number
- JPS60106228A JPS60106228A JP21454083A JP21454083A JPS60106228A JP S60106228 A JPS60106228 A JP S60106228A JP 21454083 A JP21454083 A JP 21454083A JP 21454083 A JP21454083 A JP 21454083A JP S60106228 A JPS60106228 A JP S60106228A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- circuit
- signal
- quantization
- threshold
- output
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
- H03M1/00—Analogue/digital conversion; Digital/analogue conversion
- H03M1/12—Analogue/digital converters
- H03M1/18—Automatic control for modifying the range of signals the converter can handle, e.g. gain ranging
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Analogue/Digital Conversion (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
本発明はアナログ信号、或いは標本化されディジタル化
された信号の非線形量子化符号化回路に関する。
された信号の非線形量子化符号化回路に関する。
量子化とは信号を振幅領域での離散的な値に変換する操
作である。量子化では、第１図に示されるような階段状
の入出力特性が用いられる。第１図は、入力Ｘの値がＮ
−１個の閾値Ｘ−（Ｎ／ｚ−１） 。
作である。量子化では、第１図に示されるような階段状
の入出力特性が用いられる。第１図は、入力Ｘの値がＮ
−１個の閾値Ｘ−（Ｎ／ｚ−１） 。
”’ ｅ Ｘｌ ｅ Ｏｅ Ｘｌ ＊ ”・ｒ ｘＮ／
２−１ で区切られたＮ個の領域のいずれに属するかが
判定され、その結果にもとづき各々の領域に対応したＮ
個の代表値３’−Ｎ／２゜・・・＋ Ｙ ｓ 、’／１
ｅ・・・、 ＹＮ／２ の１つが選択されて量子化器
の出力レベルｙを与える量子化特性を示したものである
。
２−１ で区切られたＮ個の領域のいずれに属するかが
判定され、その結果にもとづき各々の領域に対応したＮ
個の代表値３’−Ｎ／２゜・・・＋ Ｙ ｓ 、’／１
ｅ・・・、 ＹＮ／２ の１つが選択されて量子化器
の出力レベルｙを与える量子化特性を示したものである
。
このように量子化により、信号標本のとりうる値を有限
個の所定値に限定してしまうため、信号にひずみを与え
ることになる。平均二乗誤差Ｂ（（ｘ ｙｔ）”） が
最小になる最適量子化条件は量子化器の入力の振幅確率
分布をｐ （ｘ）とすると次のように与えられる。
個の所定値に限定してしまうため、信号にひずみを与え
ることになる。平均二乗誤差Ｂ（（ｘ ｙｔ）”） が
最小になる最適量子化条件は量子化器の入力の振幅確率
分布をｐ （ｘ）とすると次のように与えられる。
即ち、Ｘｉは隣接する出力レベルの中点にあり、出力レ
ベルは隣接する入力閾値間上の確率密度関数の面積を等
分する位置にある。（１）式の詳細な説明は１アイ・ア
ール−イー トランザク′ジョンオン インフォメーシ
ョン セオリー、ボリューム アイティーシックス １
９６０年３月号“（ＩＲＦｉ Ｔｒａｎｓ、Ｉｎｆｏｒ
ｍ、Ｔｈｅｏｒｙ ｖｏｌ ＩＴ、−５Ｍａｒ。
ベルは隣接する入力閾値間上の確率密度関数の面積を等
分する位置にある。（１）式の詳細な説明は１アイ・ア
ール−イー トランザク′ジョンオン インフォメーシ
ョン セオリー、ボリューム アイティーシックス １
９６０年３月号“（ＩＲＦｉ Ｔｒａｎｓ、Ｉｎｆｏｒ
ｍ、Ｔｈｅｏｒｙ ｖｏｌ ＩＴ、−５Ｍａｒ。
１９６０） の第７頁より１２頁に掲載のジエー・マッ
クス（ＪｌＭａｘ）の論文１クオンタイジング フォー
ミニマム ディストーション“（Ｑｕ’ａｎｔ ｉｘ
ｉｎｇｆｏｒ ｍｉｎｉｍｕｍ ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ
） に示されている。
クス（ＪｌＭａｘ）の論文１クオンタイジング フォー
ミニマム ディストーション“（Ｑｕ’ａｎｔ ｉｘ
ｉｎｇｆｏｒ ｍｉｎｉｍｕｍ ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ
） に示されている。
このように各量子化レベルの出現確率を均等化すること
ができれば、ビット数を同一に保ちながら量子化雑音の
影響を全体的に軽減させることができる。
ができれば、ビット数を同一に保ちながら量子化雑音の
影響を全体的に軽減させることができる。
音声信号の振幅の確率密度関数は一般にガンマ分布であ
られされるからガンマ分布の確率密度関数を（１）式に
代入することにより、音声に対する最適閾値及び出力レ
ベルが得られる。このようにしてめられた閾値及び出力
レベルを用いることにより音声信号に対する最適非線形
量子化を行なうことができる。ところで、音声信号と音
声帯域内モデムデータ信号（以下データ信号と略す）と
では振幅の確率分布が異なる。そのため音声信号に対す
る最適非線形量子化回路ではデータ信号に対しては最適
量子化は行なえず、また逆にデータ信号に対する最適非
線形量子化回路では音声信号に対しては最適量子化は行
なえない。
られされるからガンマ分布の確率密度関数を（１）式に
代入することにより、音声に対する最適閾値及び出力レ
ベルが得られる。このようにしてめられた閾値及び出力
レベルを用いることにより音声信号に対する最適非線形
量子化を行なうことができる。ところで、音声信号と音
声帯域内モデムデータ信号（以下データ信号と略す）と
では振幅の確率分布が異なる。そのため音声信号に対す
る最適非線形量子化回路ではデータ信号に対しては最適
量子化は行なえず、また逆にデータ信号に対する最適非
線形量子化回路では音声信号に対しては最適量子化は行
なえない。
したがって５本発明の目的は音声信号とデータ信号のよ
うに異なる振幅確率分布をもつ複数の種類の信号が入力
として想定される量子化器において、その入力信号の振
幅確率分布を自ら判断してどちらの信号が入力されても
最適な量子化特性での非線形量子化を実現することであ
る。
うに異なる振幅確率分布をもつ複数の種類の信号が入力
として想定される量子化器において、その入力信号の振
幅確率分布を自ら判断してどちらの信号が入力されても
最適な量子化特性での非線形量子化を実現することであ
る。
本発明による非線形量子化符号化方式はアナログ信号、
或いは標本化されディジタル化された信号を予め想定さ
れた信号の振幅確率分布からめられた最適な非線形量子
化を行なう閾値と比較することによって量子化を行う非
線形量子化符号化方式において、異なる振幅確率分布を
もつ複数の信号に対応した複数の閾値を用意し、入力信
号が前記の異なる振幅確率分布をもつ複数の信号のいず
れに近いかを判別し、その判別した結果に基づき前記の
複数の閾値から前記入力信号の量子化が最適に行なえる
ような闇値を計算してめ、その計算された閾値によって
量子化を行なう非線形量子化符号化を実現するものであ
り、また本発明による非線形量子化符号化回路は、アナ
ログ信号、或いは標本化されディジタル化された信号を
入力信号とし、予め想定された信号の振幅確率分布から
められた最適な非線形量子化を行なう閾値を蓄える記憶
回路と、該記憶回路から出力される閾値と前記入力信号
とを比較することによって量子化を行なう比較回路とか
らなる非線形童子化符号化回路において、異なる振幅確
率分布をもつ複数の信号Ｇこ対応した複数の閾値記憶回
路と、前記の複数の閾値記憶回路の各々から出力された
閾値と後述する確率分布判別回路から出力される制御信
号とから入力信号に対する最適闇値を計算する最適閾値
計算回路と、入力信号を前記最適閾値計算回路から出力
された最適闇値によって量子化する量子化回路と、該量
子化回路からの量子化信号を入力とし、人力信号の振幅
確率分布が前記の複数の閾値記憶回路に蓄えられた閾値
に対応する確率分布のいずれに近いかを判別して前記最
適閾値計算回路に制御信号を出力する確率分布判別回路
とを含んで構成される。
或いは標本化されディジタル化された信号を予め想定さ
れた信号の振幅確率分布からめられた最適な非線形量子
化を行なう閾値と比較することによって量子化を行う非
線形量子化符号化方式において、異なる振幅確率分布を
もつ複数の信号に対応した複数の閾値を用意し、入力信
号が前記の異なる振幅確率分布をもつ複数の信号のいず
れに近いかを判別し、その判別した結果に基づき前記の
複数の閾値から前記入力信号の量子化が最適に行なえる
ような闇値を計算してめ、その計算された閾値によって
量子化を行なう非線形量子化符号化を実現するものであ
り、また本発明による非線形量子化符号化回路は、アナ
ログ信号、或いは標本化されディジタル化された信号を
入力信号とし、予め想定された信号の振幅確率分布から
められた最適な非線形量子化を行なう閾値を蓄える記憶
回路と、該記憶回路から出力される閾値と前記入力信号
とを比較することによって量子化を行なう比較回路とか
らなる非線形童子化符号化回路において、異なる振幅確
率分布をもつ複数の信号Ｇこ対応した複数の閾値記憶回
路と、前記の複数の閾値記憶回路の各々から出力された
閾値と後述する確率分布判別回路から出力される制御信
号とから入力信号に対する最適闇値を計算する最適閾値
計算回路と、入力信号を前記最適閾値計算回路から出力
された最適闇値によって量子化する量子化回路と、該量
子化回路からの量子化信号を入力とし、人力信号の振幅
確率分布が前記の複数の閾値記憶回路に蓄えられた閾値
に対応する確率分布のいずれに近いかを判別して前記最
適閾値計算回路に制御信号を出力する確率分布判別回路
とを含んで構成される。
以下に本発明による非線形量子化符号化回路の一実ｈ＆
例ζこついて第２図を参照して詳細に説明する。第２図
は入力として音声信号及びデータ信号の２種類を想定し
たＮレベルの量子化を行なう非線形量子化符号器の一実
施例を示している。
例ζこついて第２図を参照して詳細に説明する。第２図
は入力として音声信号及びデータ信号の２種類を想定し
たＮレベルの量子化を行なう非線形量子化符号器の一実
施例を示している。
第２図の非線形量子化符号化回路はレジスタファイル２
１とレジスタファイル２２及び音声・データ判別回路２
３、乗ｌＪｔ器アレイ２４、乗算器アレイ局、減算器２
５、加算器アレイ２７、比較器アレイあ、量子化回路２
９から構成される。
１とレジスタファイル２２及び音声・データ判別回路２
３、乗ｌＪｔ器アレイ２４、乗算器アレイ局、減算器２
５、加算器アレイ２７、比較器アレイあ、量子化回路２
９から構成される。
レジスタファイル２１には音声信号の振幅確率分布から
められた音声信号量子化最適閾値Ｘａ（ｉ）（−Ｎ／２
＜ ｉ ＜ Ｎ／２ ）が蓄えられている。またレジ
スタファイル２２にはデータ信号の振幅確率分布からめ
られたデータ信号量子化最適閾値Ｘｄ（＋）（−Ｎ／２
＜ ｉ ＜ Ｎ／２ ）が蓄えられている。また音声
・データ判別回路器は、入力信号が音声信号であるかデ
ータ信号であるかを判別し、音声信号に近いときは１に
近い値を、データ信号に近いときはＯに近い値を信号α
として出方する。なお、音声・データ判別回路２３の詳
細は後述する。また、乗算器アレイＵは音声用レジスタ
ファイル２１の各出力Ｘ１（１）に前記音声・データｉ
ｆ判別回路ｎの出力αを乗じてαＸ５（１）を出力する
。減算器２５は前記音声・データ判別回路２３の出力α
を値１から減じて出力１−αを発生する。乗算器アレイ
２６は前記減算器２５の出カニ−αをデータ信号用レジ
スタファイル２２の各出力ＸａＱ）に乗じて（１−α）
Ｘｄθ）を出力する。
められた音声信号量子化最適閾値Ｘａ（ｉ）（−Ｎ／２
＜ ｉ ＜ Ｎ／２ ）が蓄えられている。またレジ
スタファイル２２にはデータ信号の振幅確率分布からめ
られたデータ信号量子化最適閾値Ｘｄ（＋）（−Ｎ／２
＜ ｉ ＜ Ｎ／２ ）が蓄えられている。また音声
・データ判別回路器は、入力信号が音声信号であるかデ
ータ信号であるかを判別し、音声信号に近いときは１に
近い値を、データ信号に近いときはＯに近い値を信号α
として出方する。なお、音声・データ判別回路２３の詳
細は後述する。また、乗算器アレイＵは音声用レジスタ
ファイル２１の各出力Ｘ１（１）に前記音声・データｉ
ｆ判別回路ｎの出力αを乗じてαＸ５（１）を出力する
。減算器２５は前記音声・データ判別回路２３の出力α
を値１から減じて出力１−αを発生する。乗算器アレイ
２６は前記減算器２５の出カニ−αをデータ信号用レジ
スタファイル２２の各出力ＸａＱ）に乗じて（１−α）
Ｘｄθ）を出力する。
加昇器アレイ２７は乗算器アレイ２４の各出力と乗算器
アレイ２６の各出力とを加えて新しい閾値αＸ５（ｉ）
＋（１−α）ｘｄωを出力する。比較器アレイ２８は入
力端子３０から入力された入力信号Ｘと加算器アレイ２
７の各出力を比較して、入力信号が大なるとき（すなわ
ちＸ〉αＸｓ（＋）＋ （１−α）ｘａ（＋））に１を
、小なるとき（ずなわちＸ≦αＸ５（１）＋ （１ａ
）ｘｄ（ｔ））に０を出力する。量子化回路２９は前記
比較器アレイ２８の各出力を入力として量子化信号を出
力する。
アレイ２６の各出力とを加えて新しい閾値αＸ５（ｉ）
＋（１−α）ｘｄωを出力する。比較器アレイ２８は入
力端子３０から入力された入力信号Ｘと加算器アレイ２
７の各出力を比較して、入力信号が大なるとき（すなわ
ちＸ〉αＸｓ（＋）＋ （１−α）ｘａ（＋））に１を
、小なるとき（ずなわちＸ≦αＸ５（１）＋ （１ａ
）ｘｄ（ｔ））に０を出力する。量子化回路２９は前記
比較器アレイ２８の各出力を入力として量子化信号を出
力する。
具体的な量子化回路の実現方法については例えばプライ
オリティエンコーダがあり、これはテキサスインスツル
メンツ社の１ザ・バイポーラ ディジタル インチグレ
イテッド サーキツツ・データブック パート１ ティ
ーティーエル アンド インチグレイテッド サーキツ
ツ １９８２“（Ｔｂｅ Ｂｉｐｏｌａｒ Ｄｉｇｉｔ
ａｌ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃ１ｒｃｕｉｔｓＤａｔ
ａ Ｂｏｏｋ ＰＡＲＴ Ｉ ＴＴＬ ＆ Ｉｎｔｅｇ
ｒａｔｅｄ Ｃ１ｒｃｕｉｔｓ−１９８２−）の７−１
３２頁に示されている。
オリティエンコーダがあり、これはテキサスインスツル
メンツ社の１ザ・バイポーラ ディジタル インチグレ
イテッド サーキツツ・データブック パート１ ティ
ーティーエル アンド インチグレイテッド サーキツ
ツ １９８２“（Ｔｂｅ Ｂｉｐｏｌａｒ Ｄｉｇｉｔ
ａｌ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃ１ｒｃｕｉｔｓＤａｔ
ａ Ｂｏｏｋ ＰＡＲＴ Ｉ ＴＴＬ ＆ Ｉｎｔｅｇ
ｒａｔｅｄ Ｃ１ｒｃｕｉｔｓ−１９８２−）の７−１
３２頁に示されている。
次に本発明の非線形量子化符号化回路に音声信号が入力
されている場合について説明する。このとき音声・デー
タ判別回路ｎは１に近い値を出力する。また減算器２５
は前記音声・データ判別回路器の出力を入力して０に近
い値を出力する。乗算器アレイ２４はレジスタファイル
２１の出力する音声信号量子化最適閾値に前記音声・デ
ータ判別回路の出力する１に近い値を乗じて出力する。
されている場合について説明する。このとき音声・デー
タ判別回路ｎは１に近い値を出力する。また減算器２５
は前記音声・データ判別回路器の出力を入力して０に近
い値を出力する。乗算器アレイ２４はレジスタファイル
２１の出力する音声信号量子化最適閾値に前記音声・デ
ータ判別回路の出力する１に近い値を乗じて出力する。
一方、乗算器アレイあはレジスタファイル２２の出力す
るデータ信号量子化最適閾値に前記減算器外の出力する
Ｏに近い値を乗じて出力する。次に加算器アレイ２７に
より前記乗算器アレイ冴の出力と乗算器アレイあの出力
が加算され、音声信号量子化最適閾値に近い閾値が加算
器アレイｎから出力される。
るデータ信号量子化最適閾値に前記減算器外の出力する
Ｏに近い値を乗じて出力する。次に加算器アレイ２７に
より前記乗算器アレイ冴の出力と乗算器アレイあの出力
が加算され、音声信号量子化最適閾値に近い閾値が加算
器アレイｎから出力される。
比較回路部では前記加算器アレイ２７の出力する音声信
号量子化最適閾値と入力信号と大小を比較し、比較結果
を出力する。量子化回路２９は前記比較回路あの出力す
る比較結果を入力し量子化符号を出力する。また、この
量子化符号は前記音声・データ判別回路２３に送られ、
次のサンプル以降の音声・データの判別に用いられる。
号量子化最適閾値と入力信号と大小を比較し、比較結果
を出力する。量子化回路２９は前記比較回路あの出力す
る比較結果を入力し量子化符号を出力する。また、この
量子化符号は前記音声・データ判別回路２３に送られ、
次のサンプル以降の音声・データの判別に用いられる。
次に本発明の非線形量子化符号化回路にデータ信号が入
力されている場合について説明する。このとき音声中デ
ータ判別回路器は０に近い値を出力する。また減算器２
５は前記音声・データ判別回路ｎの出力を入力して１に
近い値を出力する。乗算器アレイ冴はレジスタファイル
２１の出力する音声信号量子化最適閾値に前記音声・デ
ータ判別回路の出力するＯに近い値を乗じて出力する。
力されている場合について説明する。このとき音声中デ
ータ判別回路器は０に近い値を出力する。また減算器２
５は前記音声・データ判別回路ｎの出力を入力して１に
近い値を出力する。乗算器アレイ冴はレジスタファイル
２１の出力する音声信号量子化最適閾値に前記音声・デ
ータ判別回路の出力するＯに近い値を乗じて出力する。
−万乗算器アレイ２６はレジスタファイル２２の出力す
るデータ信号量子化最適闇値に前記減算器５の出力する
１に近い値を乗じて出力する。次に加算器アレイ２７に
より前記乗算器アレイ２４の出力と乗算器アレイあの出
力が加算され、データ信号量子化最適閾値に近い閾値が
加算器アレイ２７から出力される。比較回路あでは前記
加算器アレイ２７の出力する音声信号量子化最適閾値と
入力信号と大小を比較し、比較結果を出力する。量子化
回路２９は前記比較回路あの出力する比較結果を入力し
量子化符号を出力する。またこの量子化符号は前記音声
・データ判別回路ｎに送られ、次のサンプル以降の音声
・データの判別に用いられる。
るデータ信号量子化最適闇値に前記減算器５の出力する
１に近い値を乗じて出力する。次に加算器アレイ２７に
より前記乗算器アレイ２４の出力と乗算器アレイあの出
力が加算され、データ信号量子化最適閾値に近い閾値が
加算器アレイ２７から出力される。比較回路あでは前記
加算器アレイ２７の出力する音声信号量子化最適閾値と
入力信号と大小を比較し、比較結果を出力する。量子化
回路２９は前記比較回路あの出力する比較結果を入力し
量子化符号を出力する。またこの量子化符号は前記音声
・データ判別回路ｎに送られ、次のサンプル以降の音声
・データの判別に用いられる。
第２図において、レジスタファイル２１及び２２ヲ設け
ることは、異なる振幅確率分布をもつ複数の信号に対応
した複数の閾値を用意することでありまた第２図の音声
・データ判別回路器を設けることは入力信号が異なる振
幅確率分布をもつ複数の信号のいずれに近いかを判別す
ることになる。また第２図の乗算器アレイ２４．２６．
減算器２５％加算器アレイ２７は、前記の複数の閾値か
ら前記入力信号の量子化が最適に行なえるような閾値を
計算する目的に用いられ、第２図の比較器アレイあ及び
量子化回路２９によって量子化を行なっている。
ることは、異なる振幅確率分布をもつ複数の信号に対応
した複数の閾値を用意することでありまた第２図の音声
・データ判別回路器を設けることは入力信号が異なる振
幅確率分布をもつ複数の信号のいずれに近いかを判別す
ることになる。また第２図の乗算器アレイ２４．２６．
減算器２５％加算器アレイ２７は、前記の複数の閾値か
ら前記入力信号の量子化が最適に行なえるような閾値を
計算する目的に用いられ、第２図の比較器アレイあ及び
量子化回路２９によって量子化を行なっている。
前記音声・データ判別回路については１グローブコム′
８２“コンファレンス レコード ボリューム１ （”
ＧＬＯＨＢＣＯＭ ’８２“Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｒｅ
ｃｏｒｄ Ｖｏｌｕｍｅ １ ）に掲載のダビット ダ
ブリュー ピータ−（ＤＡＶＩＤ Ｗ、ＰＦｊ’ｌＲ）
による文献１３２キロ ビービーニス ニーディビー
シーエム ディーエルキュー コーディング フォーネ
ットワーク アプリケーションズ“（”３２ＫｂｐｓＡ
ＤＰＣＭ−ＤＬＱ Ｃ０ＤＩＮＧ ＰＯＩ’Ｌ ＮＥＴ
ＷＯＲＫＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＳ“）の第２図の１部
に示されているが以下に詳しく説明する。
８２“コンファレンス レコード ボリューム１ （”
ＧＬＯＨＢＣＯＭ ’８２“Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｒｅ
ｃｏｒｄ Ｖｏｌｕｍｅ １ ）に掲載のダビット ダ
ブリュー ピータ−（ＤＡＶＩＤ Ｗ、ＰＦｊ’ｌＲ）
による文献１３２キロ ビービーニス ニーディビー
シーエム ディーエルキュー コーディング フォーネ
ットワーク アプリケーションズ“（”３２ＫｂｐｓＡ
ＤＰＣＭ−ＤＬＱ Ｃ０ＤＩＮＧ ＰＯＩ’Ｌ ＮＥＴ
ＷＯＲＫＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＳ“）の第２図の１部
に示されているが以下に詳しく説明する。
第３図は音声・データ判別回路ｎの詳細を示したもので
ある。入力端子４７には第２図の量子化回路２９の出力
である量子化符号が入力され、出力端子４８から出力さ
れる確率分布判別信号は第２図の乗算器アレイ２４及び
減算器５に送られる。
ある。入力端子４７には第２図の量子化回路２９の出力
である量子化符号が入力され、出力端子４８から出力さ
れる確率分布判別信号は第２図の乗算器アレイ２４及び
減算器５に送られる。
第３図の音声・データ判別回路は入力媒子４７から入力
される量子化符号及び後述する１サンプル前の音声・デ
ータ判別回路の出力が蓄えられた遅延回路４６の出力を
入力として量子化符号を復号して代表値を出力する復号
化回路４１（！：、該復号化回路４１の出力である復号
信号を入力として信号信号の短時間平均を出力する短時
間平均化回路４２と、前記復号信号を入力として復号信
号の長時間平均を出力する長時間平均化回路４３と、前
記短時間平均化回路４２の出力と前記長時間平均化回路
４３の出力を比較し、比較判別信号を出力する比較回路
４４と、該比較回路４４の出力を入力とし確率分布判別
信号を出力するフィルタ４５と、該フィルタ４５の出力
する確率分布判別信号を記憶する遅延回路４６とから構
成される。復号化回路４１は入力量子化符号に対応した
音声信号用代表値及びデータ信号用代表値から確率分布
判別信号によって重みづけ演算を行ない最適代表値信号
を出力するものであり、詳細は後述する。短時間平均化
回路４２と長時間平均化回路４３はそれぞれ巡回形−次
ディジタルフィルタで実現することができ、特に短時間
平均化回路４２では時定数を短かくし、一方、長時間平
均化回路４３では時定数を長くするこ吉で実現される。
される量子化符号及び後述する１サンプル前の音声・デ
ータ判別回路の出力が蓄えられた遅延回路４６の出力を
入力として量子化符号を復号して代表値を出力する復号
化回路４１（！：、該復号化回路４１の出力である復号
信号を入力として信号信号の短時間平均を出力する短時
間平均化回路４２と、前記復号信号を入力として復号信
号の長時間平均を出力する長時間平均化回路４３と、前
記短時間平均化回路４２の出力と前記長時間平均化回路
４３の出力を比較し、比較判別信号を出力する比較回路
４４と、該比較回路４４の出力を入力とし確率分布判別
信号を出力するフィルタ４５と、該フィルタ４５の出力
する確率分布判別信号を記憶する遅延回路４６とから構
成される。復号化回路４１は入力量子化符号に対応した
音声信号用代表値及びデータ信号用代表値から確率分布
判別信号によって重みづけ演算を行ない最適代表値信号
を出力するものであり、詳細は後述する。短時間平均化
回路４２と長時間平均化回路４３はそれぞれ巡回形−次
ディジタルフィルタで実現することができ、特に短時間
平均化回路４２では時定数を短かくし、一方、長時間平
均化回路４３では時定数を長くするこ吉で実現される。
またフィルタ４５は低域通過型ディジタルフィルタを用
いる。
いる。
なお、ディジタルフィルタについては、ニー・ブイ・オ
ッペンハイム（Ａ、Ｖ、 Ｏｐｐｅｎｈｅｉｍ ）及び
アール・ダブリーー・シェーファ−（几、Ｗ。
ッペンハイム（Ａ、Ｖ、 Ｏｐｐｅｎｈｅｉｍ ）及び
アール・ダブリーー・シェーファ−（几、Ｗ。
８ｃｈａｆｅｒ ）による文献ディジタルシグナル プ
ロセッシング（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏ
ｃｅｓｓｉｎｇ）に詳しい記載がある。
ロセッシング（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏ
ｃｅｓｓｉｎｇ）に詳しい記載がある。
第３図の音声・データ判別回路に量子化符号化信号が入
力されると、まず始めに復号化回路４１により、量子化
信号復号信号に復号化される。短時間平均化回路４２及
び長時間平均化回路４３は前記量子化信号復号信号を入
力して、それぞれ短時間平均化信号及び長時間平均化信
号を出力する。前記入力量子化符号信号がデータ信号符
号化信号であった場合は復号された信号の振幅確率分布
はガウス分布に近く、分布の広がりが比較的小さい。こ
のとき短時間平均と長時間平均は非常に近いため比較回
路４４の出力の変化する回数は非常に多い。
力されると、まず始めに復号化回路４１により、量子化
信号復号信号に復号化される。短時間平均化回路４２及
び長時間平均化回路４３は前記量子化信号復号信号を入
力して、それぞれ短時間平均化信号及び長時間平均化信
号を出力する。前記入力量子化符号信号がデータ信号符
号化信号であった場合は復号された信号の振幅確率分布
はガウス分布に近く、分布の広がりが比較的小さい。こ
のとき短時間平均と長時間平均は非常に近いため比較回
路４４の出力の変化する回数は非常に多い。
一方、前記入力量子化符号信号が音声信号符号化信号で
あった場合は、復号された信号の振幅確率分布はガンマ
分布ｌこ近く、分布の広がりは比較的大きい。このとき
短時間平均と長時間平均が離れているため比較回路４４
の出力の変化する回数は少なくなる。そこで比較回数の
出力をフィルタ４５において低域通過型フィルタに通す
と、データ信号の場合は出力としてＯに近い値が、音声
信号の場合は出力として１に近い値が出力されることに
なるＣ、また音声・データ判別回路の出力は、次のす゛
ンプルにおける復号化回路で用いるために遅延回路４６
に蓄えられる。
あった場合は、復号された信号の振幅確率分布はガンマ
分布ｌこ近く、分布の広がりは比較的大きい。このとき
短時間平均と長時間平均が離れているため比較回路４４
の出力の変化する回数は少なくなる。そこで比較回数の
出力をフィルタ４５において低域通過型フィルタに通す
と、データ信号の場合は出力としてＯに近い値が、音声
信号の場合は出力として１に近い値が出力されることに
なるＣ、また音声・データ判別回路の出力は、次のす゛
ンプルにおける復号化回路で用いるために遅延回路４６
に蓄えられる。
第４図は復号化回路４１の詳細を示したものである。入
力端子５１には第３図の入力端子４７への入力である量
子化符号が入力され、入力端子５２には第３図の遅延回
路４６の出力が入力され、出方端子詔からの出力は第３
図の短時間平均化回路５４及び長時間平均化回路５５に
入力される。
力端子５１には第３図の入力端子４７への入力である量
子化符号が入力され、入力端子５２には第３図の遅延回
路４６の出力が入力され、出方端子詔からの出力は第３
図の短時間平均化回路５４及び長時間平均化回路５５に
入力される。
第４図は陣み出し専用記憶回路５４及び読み出し専用記
憶回路５５、乗算器５６及び５７％減算器５９％加算器
５８より構成される。
憶回路５５、乗算器５６及び５７％減算器５９％加算器
５８より構成される。
音声信号量子化最適代表値を蓄える読み出し専用記憶回
路５４及びデータ信号量子化最適代表値を蓄える読み出
し専用記憶回路５５は、それぞれ入力端子５１から入力
された量子化符号によって量子化符号に対応する音声信
号量子化最適代表値信号及びデータ信号量子化最適代表
値信号を出方する。
路５４及びデータ信号量子化最適代表値を蓄える読み出
し専用記憶回路５５は、それぞれ入力端子５１から入力
された量子化符号によって量子化符号に対応する音声信
号量子化最適代表値信号及びデータ信号量子化最適代表
値信号を出方する。
乗算器５６は読み出し専用記憶回路Ｍの出力と入力端子
５２から入力された１サンプル前の確率分布判別信号と
の乗算を行ない、その結果を出方する。
５２から入力された１サンプル前の確率分布判別信号と
の乗算を行ない、その結果を出方する。
減算器５９は前記入力端子５２からの入力摘号を値１か
ら減じ、その結果を出力する。乗算器５７は読み出し専
用記憶回路５５の出力と減算器５９の出力との乗算を行
ない、その結果を出力する。加算器５８は乗算器５６の
出力と乗算器５７の出力との加算を行なう。
ら減じ、その結果を出力する。乗算器５７は読み出し専
用記憶回路５５の出力と減算器５９の出力との乗算を行
ない、その結果を出力する。加算器５８は乗算器５６の
出力と乗算器５７の出力との加算を行なう。
ある時刻の入力信号の値をＸと仮定し、また音声・デー
タ判別信号の値をαと仮定する。このとき非線形量子化
符号器はαＸ５（１−□）＋（１−α）Ｘｄ（ｒ−ｔ
）（ｘ（（ＥＸ、（１） ＋ （１−α）Ｘｄ（＋）が
成り立つ非線形量子化符号ｉを出力する。ここで音声最
適量子化出力レベルを）’１（１） （１≦±ｉ≦Ｎ／
２）とし、データ信号最適量子化出力レベルをｙｄ（＋
） （１＜土ｉくＮ／２）とすると上記に示した構成に
よる復号化回路４１は最適非線形量子化復号信号αＹｓ
（＋）＋ （１−α） Ｙｄ（１） を出力する。
タ判別信号の値をαと仮定する。このとき非線形量子化
符号器はαＸ５（１−□）＋（１−α）Ｘｄ（ｒ−ｔ
）（ｘ（（ＥＸ、（１） ＋ （１−α）Ｘｄ（＋）が
成り立つ非線形量子化符号ｉを出力する。ここで音声最
適量子化出力レベルを）’１（１） （１≦±ｉ≦Ｎ／
２）とし、データ信号最適量子化出力レベルをｙｄ（＋
） （１＜土ｉくＮ／２）とすると上記に示した構成に
よる復号化回路４１は最適非線形量子化復号信号αＹｓ
（＋）＋ （１−α） Ｙｄ（１） を出力する。
本発明の効果は以上のように音声信号とデータ信号のよ
うに振幅の確率分布の異なる信号が双方とも、入力とし
て想定される場合も、その入力に応じて量子化のための
閾値を適応させることにより、双方の信号に対して最適
量子化を行なうことができる。
うに振幅の確率分布の異なる信号が双方とも、入力とし
て想定される場合も、その入力に応じて量子化のための
閾値を適応させることにより、双方の信号に対して最適
量子化を行なうことができる。
また本発明は、音声・データ双方の信号を伝送すること
が想定されるＡＤＰＣＭ符号器における適応量子化器に
おいても応用することができる。
が想定されるＡＤＰＣＭ符号器における適応量子化器に
おいても応用することができる。
第１図は量子化特性を示す図、
第２図は本発明の非線形量子化符号器の一実施例を示す
図、 第３図は音声・データ判別回路のブロック図、第４図は
第３図における復号化回路のブロック図である。 第２図において、 ２１・・・音声用最適閾値レジスフファイル、２２・・
・データ信号用最適閾値レジスタファイル、２３・・・
音声・データ判別回路、− ２４、２６・・・乗算器アレイ、 ２５・・・減算器、 ｎ・・・加算器アレイ、 四・・・比較器アレイ、 ２９・・・量子化回路、 ３０・・・入力端子、 ３１・・・出力端子、 である。 代理人弁理士 内照 晋 讐 １ 図 電力 ｙ
図、 第３図は音声・データ判別回路のブロック図、第４図は
第３図における復号化回路のブロック図である。 第２図において、 ２１・・・音声用最適閾値レジスフファイル、２２・・
・データ信号用最適閾値レジスタファイル、２３・・・
音声・データ判別回路、− ２４、２６・・・乗算器アレイ、 ２５・・・減算器、 ｎ・・・加算器アレイ、 四・・・比較器アレイ、 ２９・・・量子化回路、 ３０・・・入力端子、 ３１・・・出力端子、 である。 代理人弁理士 内照 晋 讐 １ 図 電力 ｙ
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １）アナログ信号、或いは標本化されディジタル化され
た信号を予め想定された信号の振幅確率分布からめらｎ
た最適な非線形量子化を行う閾値と比較することによっ
て量子化を行う非線形量子化符号化方式において、異な
る振幅確率分布をもつ複数の信号に対応した複数の閾値
を用意し、入力信号が前記の異なる振幅確率分布をもつ
複数の信号のいずれに近いかを判別し、その判別した結
果に基づき、前記入力信号の量子化が最適に行なえるよ
うな閾値を、前記の複数の閾値に重みづけ計算を行うこ
とによりめ、その計算された閾値によって量子化を行な
う非線形量子化符号化方式。 ２）アナログ信号、或いは標本化されディジタル化され
た信号を入力信号とし、予め想定された信号の振幅確率
分布からめられた最適な非線形量子化を行う閾値を蓄え
る記憶回路と、該記憶回路から出力される閾値と前記入
力信号とを比較することによって量子化を行なう比較回
路とからなる非線形量子化符号化回路において、異なる
振幅確率分布をもつ複数の信号に対応した複数の閾値記
憶回路と、後述する確率分布判別回路から出力される制
御信号に基づき前記の複数の閾値記憶回路の各々から出
力された閾値に重みづけ計算を行なうことにより入力信
号に対する最適閾値をめる最適閾値計算回路と、入力信
号を前記最適閾値計算回路から出力された最適閾値によ
って量子化する童子化回路と、該量子化回路からの量子
化信号を入力とし入力信号の振幅確率分布が前記の複数
の閾値記憶回路に蓄えられた閾値に対応する確率分布の
いずれに近いかを判別して前記最適閾値計算回路に制御
信号を出力する確率分布判別回路とから少なくとも構成
され、複数の振幅確率分布に対応した閾値記憶回路を有
することを特徴とする非線形量子化符号化回路。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21454083A JPS60106228A (ja) | 1983-11-15 | 1983-11-15 | 非線形量子化符号化方式及び回路 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP21454083A JPS60106228A (ja) | 1983-11-15 | 1983-11-15 | 非線形量子化符号化方式及び回路 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60106228A true JPS60106228A (ja) | 1985-06-11 |
Family
ID=16657426
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP21454083A Pending JPS60106228A (ja) | 1983-11-15 | 1983-11-15 | 非線形量子化符号化方式及び回路 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS60106228A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01205765A (ja) * | 1988-02-13 | 1989-08-18 | Sony Corp | 情報量制御回路 |
| WO2000060744A1 (de) * | 1999-03-31 | 2000-10-12 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und vorrichtung zur codierung/decodierung |
| JP2017005732A (ja) * | 2016-07-27 | 2017-01-05 | Kddi株式会社 | 基地局システム及び通信装置 |
| US9900045B2 (en) | 2013-05-29 | 2018-02-20 | Kddi Corporation | Base station system and communication apparatus |
-
1983
- 1983-11-15 JP JP21454083A patent/JPS60106228A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01205765A (ja) * | 1988-02-13 | 1989-08-18 | Sony Corp | 情報量制御回路 |
| WO2000060744A1 (de) * | 1999-03-31 | 2000-10-12 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren und vorrichtung zur codierung/decodierung |
| US6624768B1 (en) | 1999-03-31 | 2003-09-23 | Robert Bosch Gmbh | Method and device for coding/decoding |
| KR100752066B1 (ko) * | 1999-03-31 | 2007-08-28 | 로베르트 보쉬 게엠베하 | 코딩/디코딩 방법과 장치 |
| US9900045B2 (en) | 2013-05-29 | 2018-02-20 | Kddi Corporation | Base station system and communication apparatus |
| JP2017005732A (ja) * | 2016-07-27 | 2017-01-05 | Kddi株式会社 | 基地局システム及び通信装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPH0731280Y2 (ja) | 符号化音声信号の処理装置 | |
| US4475227A (en) | Adaptive prediction | |
| US4704730A (en) | Multi-state speech encoder and decoder | |
| EP0099397B1 (en) | Adaptive differential pcm coding | |
| Jayant | Average-and median-based smoothing techniques for improving digital speech quality in the presence of transmission errors | |
| Atal | Predictive coding of speech at low bit rates | |
| US4654863A (en) | Wideband adaptive prediction | |
| US5128963A (en) | 3-mode PCM/DPCM/APCM maximizing dynamic range | |
| Thao et al. | Reduction of the MSE in R-times oversampled A/D conversion O (1/R) to O (1/R/sup 2/) | |
| Gersho | Quantization | |
| EP0145788B1 (en) | Method and apparatus for transmitting digital signal | |
| US4518950A (en) | Digital code converter | |
| GB2121253A (en) | Analog to digital conversion system | |
| JP2654320B2 (ja) | 非線形符号化装置およびその方法、非線形復号装置およびその方法、および非線形チャネルによるデータ伝送方法 | |
| US4044306A (en) | Digital converter from pulse code modulation to continuous variable slope delta modulation | |
| CA1219373A (en) | Adaptive differential pulse code modulation decoding circuit | |
| EP0870281A1 (en) | System and method for modeling discrete data sequences | |
| EP0131005A4 (en) | Digital code decoder. | |
| KR930009436B1 (ko) | 파형부호화/복호화 장치 및 방법 | |
| JPS60106228A (ja) | 非線形量子化符号化方式及び回路 | |
| KR100984637B1 (ko) | 양자화 노이즈 제거 방법 및 장치 | |
| JP2005516442A6 (ja) | Ｐｃｍ信号から量子化雑音を除去するための方法及びユニット | |
| JPS5875341A (ja) | 差分によるデ−タ圧縮装置 | |
| Koo et al. | Experimental comparison of all-pole, all-zero, and pole-zero predictors for ADPCM speech coding | |
| US5124701A (en) | Quantization device with variable digital coding rate |