JPS635926B2 - - Google Patents
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- JPS635926B2 JPS635926B2 JP54074122A JP7412279A JPS635926B2 JP S635926 B2 JPS635926 B2 JP S635926B2 JP 54074122 A JP54074122 A JP 54074122A JP 7412279 A JP7412279 A JP 7412279A JP S635926 B2 JPS635926 B2 JP S635926B2
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Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
- H03M3/00—Conversion of analogue values to or from differential modulation
- H03M3/04—Differential modulation with several bits, e.g. differential pulse code modulation [DPCM]
- H03M3/042—Differential modulation with several bits, e.g. differential pulse code modulation [DPCM] with adaptable step size, e.g. adaptive differential pulse code modulation [ADPCM]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
- Transmission Systems Not Characterized By The Medium Used For Transmission (AREA)
Description
本発明は音声信号の帯域圧縮のために用いられ
る差動パルス符号変調（Differential Pulse
Code Modulation―DPCM）方式の改良に関す
る。 音声信号の持つ冗長性に着目して音声信号を圧
縮して伝送あるいは記憶する種々の手法が開発さ
れている。DPCM方式は、音声信号にかなり大
きな相関があるためある時刻の音声信号の振幅を
過去の音声信号を用いてかなりうまく予測するこ
とができるという性質を用いた帯域圧縮方式であ
る。最も簡単なDPCM方式は、ある時刻の振幅
値の予測値としてその１サンプル前の振幅又はそ
れに１よりわずか小さい値を乗じたものを用い、
実際の振幅値から予測値を引きその予測誤差のみ
を伝送又は記憶する。元の信号を再生するには再
生装置においてもやはり予測値を作り予測誤差を
加えれば良い。音声信号をこのDPCM方式で圧
縮すると同じビツト数のPCM方式よりもSN比を
6dB程改善することができる。別な表現をすると
DPCMを用いるとPCMよりも１ビツト数ないビ
ツト数で同じ品質の音昔信号の伝送又は記憶がで
きる。 圧縮効率をさらに高めるためには予測を行う際
過去の１サンプルだけではなく複数個のデータを
用いることによりより良い予測が可能である。又
信号の性質に適した予測を行うこと（適応予測）
によりさらに良い予測ができる。具体的に述べる
と、時刻ｊの音声信号の振幅をXjとするとその
予測値X^jは Xj＝A1Xj-1A2Xj-2＋…＋AoXj-o で求められる。ここでA1，A2，…Aoは予測フイ
ルタの係数である。適応予測とはこれら予測フイ
ルタの係数を信号に応じて適当に選ぶことにな
る。 次に図面を用いて本発明について詳細に説明す
る。 第１図及び第２図は適応予測を用いた従来の
DPCMの符号化装置及び復号化装置の実施例で
ある。音声信号のデイジタル化されたサンプル値
は端子１から入力される。予測値X^jは適応形予
測器３０で作られる。減算器４０は ej＝Xj−X^j の演算を行い予測誤差ejを求める。予測誤差ejは
適応形量子化器１０において量子化される。除算
器１１においては振幅の正規化を行う。後述の様
に予測誤差ejの実効値に近い値正規化係数△が適
応形逆量子化器２０の制御回路２２で求められて
おり、除算器１１では予測誤差ejを△で割る演算
を行う。符号器１２は除算器１１で正規化された
信号の符号化を行う。尚、第２図については後で
説明する。 第３図は符号器１２と復号器２１の入出力特性
を示す図である。符号器１２においては入力は横
軸、出力はMi（ｉ＝1゜−１，２，…，−４）とな
る。例えば符号器１２の入力がT1とT2の間にあ
つた場合符号器１２の出力はM2となる。Mi（ｉ
＝１，−１，２，…，−４）の夫々はあらかじめ定
められたビツト系列で作られる。適応形逆量子化
器２０においては前述の様にして作られたビツト
系列Miを入力する。復号器２１は第３図に示さ
れる様にMiを入力して±Sk（ｋ＝１，２，…４）
を出力する。例えばM2が入力されると出力はS2
となる。復号器２１の出力は乗算器２３に加えら
れて予測誤差の実効値△が乗じられる。その結果
復号信号はe^jと表わされている。第３図において
は符号化の際８状態に分けられる例を示してあ
る。もし無限に細かく分けてあれば予測誤差ejと
復号信号e^jとは一致する。適応形量子化方式を採
用する理由は音声信号のダイナミツクレンジが極
めて広いために固定の量子化方式では十分に良い
量子化特性が得られないためである。本実施例に
おいては予測誤差ejの実効値に近い正規化係数△
を求めて予測誤差ejを割るとその結果は常に１付
近の値となるため量子化がし易くなる。△の計算
は制御回路２２で行われる。制御回路にMi（ｉ＝
１，２，…，４）が入力されると表１に従つて乗
数ｍが発生され△は △＝△×ｍ に従つて変更される。上式の意味はある時刻ｊの
△にｍを乗じたものを新しい△とすることであ
る。上式によれば大きな予測誤差が現われた場合
は
る差動パルス符号変調（Differential Pulse
Code Modulation―DPCM）方式の改良に関す
る。 音声信号の持つ冗長性に着目して音声信号を圧
縮して伝送あるいは記憶する種々の手法が開発さ
れている。DPCM方式は、音声信号にかなり大
きな相関があるためある時刻の音声信号の振幅を
過去の音声信号を用いてかなりうまく予測するこ
とができるという性質を用いた帯域圧縮方式であ
る。最も簡単なDPCM方式は、ある時刻の振幅
値の予測値としてその１サンプル前の振幅又はそ
れに１よりわずか小さい値を乗じたものを用い、
実際の振幅値から予測値を引きその予測誤差のみ
を伝送又は記憶する。元の信号を再生するには再
生装置においてもやはり予測値を作り予測誤差を
加えれば良い。音声信号をこのDPCM方式で圧
縮すると同じビツト数のPCM方式よりもSN比を
6dB程改善することができる。別な表現をすると
DPCMを用いるとPCMよりも１ビツト数ないビ
ツト数で同じ品質の音昔信号の伝送又は記憶がで
きる。 圧縮効率をさらに高めるためには予測を行う際
過去の１サンプルだけではなく複数個のデータを
用いることによりより良い予測が可能である。又
信号の性質に適した予測を行うこと（適応予測）
によりさらに良い予測ができる。具体的に述べる
と、時刻ｊの音声信号の振幅をXjとするとその
予測値X^jは Xj＝A1Xj-1A2Xj-2＋…＋AoXj-o で求められる。ここでA1，A2，…Aoは予測フイ
ルタの係数である。適応予測とはこれら予測フイ
ルタの係数を信号に応じて適当に選ぶことにな
る。 次に図面を用いて本発明について詳細に説明す
る。 第１図及び第２図は適応予測を用いた従来の
DPCMの符号化装置及び復号化装置の実施例で
ある。音声信号のデイジタル化されたサンプル値
は端子１から入力される。予測値X^jは適応形予
測器３０で作られる。減算器４０は ej＝Xj−X^j の演算を行い予測誤差ejを求める。予測誤差ejは
適応形量子化器１０において量子化される。除算
器１１においては振幅の正規化を行う。後述の様
に予測誤差ejの実効値に近い値正規化係数△が適
応形逆量子化器２０の制御回路２２で求められて
おり、除算器１１では予測誤差ejを△で割る演算
を行う。符号器１２は除算器１１で正規化された
信号の符号化を行う。尚、第２図については後で
説明する。 第３図は符号器１２と復号器２１の入出力特性
を示す図である。符号器１２においては入力は横
軸、出力はMi（ｉ＝1゜−１，２，…，−４）とな
る。例えば符号器１２の入力がT1とT2の間にあ
つた場合符号器１２の出力はM2となる。Mi（ｉ
＝１，−１，２，…，−４）の夫々はあらかじめ定
められたビツト系列で作られる。適応形逆量子化
器２０においては前述の様にして作られたビツト
系列Miを入力する。復号器２１は第３図に示さ
れる様にMiを入力して±Sk（ｋ＝１，２，…４）
を出力する。例えばM2が入力されると出力はS2
となる。復号器２１の出力は乗算器２３に加えら
れて予測誤差の実効値△が乗じられる。その結果
復号信号はe^jと表わされている。第３図において
は符号化の際８状態に分けられる例を示してあ
る。もし無限に細かく分けてあれば予測誤差ejと
復号信号e^jとは一致する。適応形量子化方式を採
用する理由は音声信号のダイナミツクレンジが極
めて広いために固定の量子化方式では十分に良い
量子化特性が得られないためである。本実施例に
おいては予測誤差ejの実効値に近い正規化係数△
を求めて予測誤差ejを割るとその結果は常に１付
近の値となるため量子化がし易くなる。△の計算
は制御回路２２で行われる。制御回路にMi（ｉ＝
１，２，…，４）が入力されると表１に従つて乗
数ｍが発生され△は △＝△×ｍ に従つて変更される。上式の意味はある時刻ｊの
△にｍを乗じたものを新しい△とすることであ
る。上式によれば大きな予測誤差が現われた場合
は
【表】
ｍ＞１となるので△は増大し、小さな予測誤差が
現われた場合はｍ＜１となるので△は減小する。
この様にして△は予測誤差ejの変化に追従する。
以上の様にして得られた復号信号e^jは適応形予測
器３０に入力される。適応形予測器３０では先ず
加算器３２により X〓j＝X^j＋e^j を計算する。量子化を行わない場合には信号X〓j
は入力信号X〓jに一致する。フイルタ３１では次
式に従い予測値X^jを求める。 X^j＝A1X〓j-1＋A2X〓j-2＋…＋AoX〓j-o 適応形予測方式ではフイルタの係数A1，A2，…
Aoは音声入力信号の持性に従つて適応的に修正
される。その修正アルゴリズムとして比較的簡単
で適応性能が高いものとして次の２つのアルゴリ
ズムが代表的である。 又は であり、これらの式の意味はAiに右辺第２項を加
えて新たなAiとすることであり、ｉ＝１，２，…
ｎの場合について計算される。 ここでｇは修正ゲインであり、sign（x〓j）はx〓j
の極性に従つて＋１又は−１の値をとる。これら
のアルゴリズムは性能的にはほぼ十分であるが演
算かなり多い。上の２つのアルゴリズムのうち後
者はx〓j-iが１又は−１に変換されているため１サ
ンプルに１度 Ｇ＝ge^j／o 〓i=1 ｜x〓j-i｜を求めており係数の修正は
xj-iの極性に従つて上のＧを係数に加えるか減ず
るかすれば良い。従つて演算量はかなり軽減され
ているがまだＧを求めるための演算が必要であ
る。 復号化装置は第２図に示される。端子３から適
応形量子化器１０で作られたビツト系列Mi（ｉ＝
１，−１，…４）を入力する。逆量子化器２０′及
び適応形予測器３０′は符号化装置の逆量子化器
２０及び適応形予測器３０とまつたく同じもので
あり、再生信号Xj′は加算器５０によりX^j′とe^j′
との和をとることにより得られる。又X〓jは適応
形予測器３０′内の加算器出力として得られてい
るため必ずしも加算器５０は必要ではない。 以上述べた如く適応形予測方式によるDPCM
方式は性能的にはかなり良いものであるが演算量
が多いため装置の小形化が難しい。 本発明の目的は帯域圧縮の程度が高くかつ装置
の簡単化できる適応予測形DPCM装置の提供に
ある。 この発明は入力信号と予測値との差を求める減
算器と、前記減算器出力を入力し適応的に変化す
る正規化係数で除した後符号化し出力する適応形
量子化器と、前記適応形量子化器の出力を入力し
復号器により復号した後前記正規化係数を乗ずる
適応形逆量子器と、前記適応形逆量子化器で正規
化係数を乗じた結果を入力した前記予測値を求め
るとともに前記復号器の入力又は出力を用いて前
記予測値を求めるためのフイルタの係数を修正す
る適応予測器とで構成される適応予測形DPCM
符号化装置である。 第４図は本発明による第１の実施例を示すブロ
ツク図である。本実施例の適応形量子化及び逆量
子化方式は第１図の実施例とほぼ同じである。 ここでは適応形予測器３０を中心として説明を
行う。 本実施例の特徴はフイルタの係数の修正アルゴ
リズムにある。 修正アルゴリズムは次式で与えられる。 Ai＝Ai＋g′・（e^j／△）・sign（X〓j-i） (3) ここでg′は修正ゲイン、ｉは１〜ｎの整数、△は
予測誤差の実効値に近い正規化係数である。上式
の（e^j／△）は復号器２１の出力である。このア
ルゴリズムを用いると、復号器２１の出力に修正
ゲインg′を乗じ、その結果x〓j-iの極性に従つてフ
イルタの係数に加えるか又は減ずるだけでフイル
タの係数の修正が完了する。次に上式が式(2)とほ
ぼ等しいことを示す。△は予測誤差ejの実効値に
近いためejの絶対値の平均値とほぼ等しい。従つ
てをejの絶対値の平均と表わすと △＝ となる。又入力音声信号Xjの平均値をと表わ
すとo 〓i=1 ｜Xj-i｜はほぼｎ・に等しくなる。これ
らのことから式(3)は となる。一般に音声信号の場合／はほぼ３〜
４の値となる。従つてg′＝ｇ／3nとすると式(4)は
式(2)に一致する。 以上述べたことから式(3)を修正アルゴリズムと
して用いると極めて演算量が少なくかつ性能の高
い適応予測形DPCM方式が実現できる。 第５図は本発明による第２の実施例である。第
１図に示した従来の実施例及び第４図に示した第
１の実施例において予測値X^jはフイルタ３１と
加算器３２で構成される再帰形フイルタとなつて
いる。復号化装置の適応形逆量子化器２０及び適
応形予測器３０と全く同じ回路を用いて構成され
る。従つて、もし伝送路又は記憶媒体にエラーが
あると復号化装置の適応形予測器３０′のフイル
タの係数が符号化装置のフイルタ３１の係数と異
なつてしまう。上述の様に適応形予測器３０′が
再帰形フイルタで構成されているためエラーのお
こり方によつては不安定となることがあり品質の
劣化がはなはだしくなる。この様な欠点をなくす
るため適応形予測器を非再帰形フイルタで構成す
る方式が開発されている。この方式の詳細は“特
願昭53―123255号明細書特開昭55―50738号公報）
「適応予測形差動パルス符号復号化方法及び装置」
を参照することができるので、ここでは第５図に
もとずき要点だけ述べる。第２の実施例では第１
の実施例と異り、適応形予測器３０が非再帰形フ
イルタとなつている。つまりフイルタ３１では X^j＝B1e^j-1＋B2e^j-2＋…＋Boe^j-o (5) となる。非再帰形フイルタでは係数がどの様にな
つても決して不安定になることはない。従つて伝
送路又は記憶媒体にエラーがあつてもあまり品質
の劣化しない適応予測形DPCM方式となる。式
(5)における係数の修正として式(2)に対応して一般
的に が得られる。しかし本実施例においてはej／△を
用いて Bi＝Bi＋g′・（e^j／△）・sign（e^j-i）(7) となる。前に用いた表記法によれば△＝である
から式(7)は となり、g′＝ｇ／ｎとおくと式(6)と一致する。従
つて本実施例によれば適応形逆量子化器２０から
e^j／△をとり出して適当なゲインg′を乗じ、e^j-i
の極性に応じて係数に加えるかあるいは減ずれば
良い。 以上述べた如く本実施例によれば、伝送路又は
記憶媒体でのエラーに強く、帯域圧縮特性も良く
かつ装置の規模が極めて小さい適応予測形
DPCM方式が実現できる。 近年のIC技術の発達により、特に適応形量子
化器及び逆量子化器においては種々の変形、例え
ばROM（Read Only Memory）化するなどの方
法が考えられる。又それに伴い（e^j／△）なる値
又はそれに類似した値を適応形量子化器１０の出
力から直接求めることも容易でありかつより好ま
しい場合もあり得る。例えば適応形量子化器１０
の出力つまり適応形逆量子化器２０の入力Miと
第４図又は第５図のフイルタ３１に記憶されたデ
ータ（x〓j-i又はe^j-i，ｉ＝１，２，…ｎ）の極性ビ
ツトとをもとに(3)式又は(7)式の右辺第２項である
修正量を求めることができる。この場合適応形逆
量子化器２０の入力Miは少ないビツト数で表わ
されているため、上の様にして修正量を求める際
ROMを用いるのが有効となりハードウエアを小
さくすることができる。 以上述べた如く、本発明によれば帯域圧縮効果
の大きいかつ簡単な適応予測形DPCM装置が得
られる。
現われた場合はｍ＜１となるので△は減小する。
この様にして△は予測誤差ejの変化に追従する。
以上の様にして得られた復号信号e^jは適応形予測
器３０に入力される。適応形予測器３０では先ず
加算器３２により X〓j＝X^j＋e^j を計算する。量子化を行わない場合には信号X〓j
は入力信号X〓jに一致する。フイルタ３１では次
式に従い予測値X^jを求める。 X^j＝A1X〓j-1＋A2X〓j-2＋…＋AoX〓j-o 適応形予測方式ではフイルタの係数A1，A2，…
Aoは音声入力信号の持性に従つて適応的に修正
される。その修正アルゴリズムとして比較的簡単
で適応性能が高いものとして次の２つのアルゴリ
ズムが代表的である。 又は であり、これらの式の意味はAiに右辺第２項を加
えて新たなAiとすることであり、ｉ＝１，２，…
ｎの場合について計算される。 ここでｇは修正ゲインであり、sign（x〓j）はx〓j
の極性に従つて＋１又は−１の値をとる。これら
のアルゴリズムは性能的にはほぼ十分であるが演
算かなり多い。上の２つのアルゴリズムのうち後
者はx〓j-iが１又は−１に変換されているため１サ
ンプルに１度 Ｇ＝ge^j／o 〓i=1 ｜x〓j-i｜を求めており係数の修正は
xj-iの極性に従つて上のＧを係数に加えるか減ず
るかすれば良い。従つて演算量はかなり軽減され
ているがまだＧを求めるための演算が必要であ
る。 復号化装置は第２図に示される。端子３から適
応形量子化器１０で作られたビツト系列Mi（ｉ＝
１，−１，…４）を入力する。逆量子化器２０′及
び適応形予測器３０′は符号化装置の逆量子化器
２０及び適応形予測器３０とまつたく同じもので
あり、再生信号Xj′は加算器５０によりX^j′とe^j′
との和をとることにより得られる。又X〓jは適応
形予測器３０′内の加算器出力として得られてい
るため必ずしも加算器５０は必要ではない。 以上述べた如く適応形予測方式によるDPCM
方式は性能的にはかなり良いものであるが演算量
が多いため装置の小形化が難しい。 本発明の目的は帯域圧縮の程度が高くかつ装置
の簡単化できる適応予測形DPCM装置の提供に
ある。 この発明は入力信号と予測値との差を求める減
算器と、前記減算器出力を入力し適応的に変化す
る正規化係数で除した後符号化し出力する適応形
量子化器と、前記適応形量子化器の出力を入力し
復号器により復号した後前記正規化係数を乗ずる
適応形逆量子器と、前記適応形逆量子化器で正規
化係数を乗じた結果を入力した前記予測値を求め
るとともに前記復号器の入力又は出力を用いて前
記予測値を求めるためのフイルタの係数を修正す
る適応予測器とで構成される適応予測形DPCM
符号化装置である。 第４図は本発明による第１の実施例を示すブロ
ツク図である。本実施例の適応形量子化及び逆量
子化方式は第１図の実施例とほぼ同じである。 ここでは適応形予測器３０を中心として説明を
行う。 本実施例の特徴はフイルタの係数の修正アルゴ
リズムにある。 修正アルゴリズムは次式で与えられる。 Ai＝Ai＋g′・（e^j／△）・sign（X〓j-i） (3) ここでg′は修正ゲイン、ｉは１〜ｎの整数、△は
予測誤差の実効値に近い正規化係数である。上式
の（e^j／△）は復号器２１の出力である。このア
ルゴリズムを用いると、復号器２１の出力に修正
ゲインg′を乗じ、その結果x〓j-iの極性に従つてフ
イルタの係数に加えるか又は減ずるだけでフイル
タの係数の修正が完了する。次に上式が式(2)とほ
ぼ等しいことを示す。△は予測誤差ejの実効値に
近いためejの絶対値の平均値とほぼ等しい。従つ
てをejの絶対値の平均と表わすと △＝ となる。又入力音声信号Xjの平均値をと表わ
すとo 〓i=1 ｜Xj-i｜はほぼｎ・に等しくなる。これ
らのことから式(3)は となる。一般に音声信号の場合／はほぼ３〜
４の値となる。従つてg′＝ｇ／3nとすると式(4)は
式(2)に一致する。 以上述べたことから式(3)を修正アルゴリズムと
して用いると極めて演算量が少なくかつ性能の高
い適応予測形DPCM方式が実現できる。 第５図は本発明による第２の実施例である。第
１図に示した従来の実施例及び第４図に示した第
１の実施例において予測値X^jはフイルタ３１と
加算器３２で構成される再帰形フイルタとなつて
いる。復号化装置の適応形逆量子化器２０及び適
応形予測器３０と全く同じ回路を用いて構成され
る。従つて、もし伝送路又は記憶媒体にエラーが
あると復号化装置の適応形予測器３０′のフイル
タの係数が符号化装置のフイルタ３１の係数と異
なつてしまう。上述の様に適応形予測器３０′が
再帰形フイルタで構成されているためエラーのお
こり方によつては不安定となることがあり品質の
劣化がはなはだしくなる。この様な欠点をなくす
るため適応形予測器を非再帰形フイルタで構成す
る方式が開発されている。この方式の詳細は“特
願昭53―123255号明細書特開昭55―50738号公報）
「適応予測形差動パルス符号復号化方法及び装置」
を参照することができるので、ここでは第５図に
もとずき要点だけ述べる。第２の実施例では第１
の実施例と異り、適応形予測器３０が非再帰形フ
イルタとなつている。つまりフイルタ３１では X^j＝B1e^j-1＋B2e^j-2＋…＋Boe^j-o (5) となる。非再帰形フイルタでは係数がどの様にな
つても決して不安定になることはない。従つて伝
送路又は記憶媒体にエラーがあつてもあまり品質
の劣化しない適応予測形DPCM方式となる。式
(5)における係数の修正として式(2)に対応して一般
的に が得られる。しかし本実施例においてはej／△を
用いて Bi＝Bi＋g′・（e^j／△）・sign（e^j-i）(7) となる。前に用いた表記法によれば△＝である
から式(7)は となり、g′＝ｇ／ｎとおくと式(6)と一致する。従
つて本実施例によれば適応形逆量子化器２０から
e^j／△をとり出して適当なゲインg′を乗じ、e^j-i
の極性に応じて係数に加えるかあるいは減ずれば
良い。 以上述べた如く本実施例によれば、伝送路又は
記憶媒体でのエラーに強く、帯域圧縮特性も良く
かつ装置の規模が極めて小さい適応予測形
DPCM方式が実現できる。 近年のIC技術の発達により、特に適応形量子
化器及び逆量子化器においては種々の変形、例え
ばROM（Read Only Memory）化するなどの方
法が考えられる。又それに伴い（e^j／△）なる値
又はそれに類似した値を適応形量子化器１０の出
力から直接求めることも容易でありかつより好ま
しい場合もあり得る。例えば適応形量子化器１０
の出力つまり適応形逆量子化器２０の入力Miと
第４図又は第５図のフイルタ３１に記憶されたデ
ータ（x〓j-i又はe^j-i，ｉ＝１，２，…ｎ）の極性ビ
ツトとをもとに(3)式又は(7)式の右辺第２項である
修正量を求めることができる。この場合適応形逆
量子化器２０の入力Miは少ないビツト数で表わ
されているため、上の様にして修正量を求める際
ROMを用いるのが有効となりハードウエアを小
さくすることができる。 以上述べた如く、本発明によれば帯域圧縮効果
の大きいかつ簡単な適応予測形DPCM装置が得
られる。
第１図及び第２図は従来の適応予測形DPCM
符号化装置及び復号化装置の実施例を示すブロツ
ク図、第３図は符号器及び復号器の入出力特性を
示す図、第４図は本発明による第１の実施例を示
すブロツク図、第５図は本発明による第２の実施
例を示すブロツク図である。 図において、１は入力端子、２は出力端子、１
０は適応形量子化器、１１は除算器、１２は符号
器、２０は適応形逆量子化器、２１は復号器、２
２は制御回路、２３は乗算器、３０は適応形予測
器、３１はフイルタ、３２は加算器、４０は減算
器である。
符号化装置及び復号化装置の実施例を示すブロツ
ク図、第３図は符号器及び復号器の入出力特性を
示す図、第４図は本発明による第１の実施例を示
すブロツク図、第５図は本発明による第２の実施
例を示すブロツク図である。 図において、１は入力端子、２は出力端子、１
０は適応形量子化器、１１は除算器、１２は符号
器、２０は適応形逆量子化器、２１は復号器、２
２は制御回路、２３は乗算器、３０は適応形予測
器、３１はフイルタ、３２は加算器、４０は減算
器である。
Claims (1)
- １ 入力信号と予測値との差を求める減算器と、
前記減算器出力を入力し適応的に変化する正規化
係数で除した後符号化し出力する適応形量子化器
と、前記適応形量子化器の出力を入力し復号器に
より復号した後前記正規化係数を乗ずる適応形逆
量子化器と、前記適応形逆量子化器で正規化係数
を乗じた結果を入力し前記予測値を求めると共に
前記復号器の入力又は出力を用いて前記予測値を
求めるためのフイルタの係数を修正する適応予測
器とを有することを特徴とする適応予測形
DPCM符号化装置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7412279A JPS55166337A (en) | 1979-06-12 | 1979-06-12 | Adaptive/predictive dpcm method and its device |
| US06/156,990 US4354273A (en) | 1979-06-12 | 1980-06-09 | ADPCM System for speech or like signals |
| CA000353752A CA1149289A (en) | 1979-06-12 | 1980-06-11 | Adpcm system for speech or like signals |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7412279A JPS55166337A (en) | 1979-06-12 | 1979-06-12 | Adaptive/predictive dpcm method and its device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS55166337A JPS55166337A (en) | 1980-12-25 |
| JPS635926B2 true JPS635926B2 (ja) | 1988-02-05 |
Family
ID=13538078
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7412279A Granted JPS55166337A (en) | 1979-06-12 | 1979-06-12 | Adaptive/predictive dpcm method and its device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS55166337A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0232733U (ja) * | 1988-08-22 | 1990-03-01 | ||
| JPH03155762A (ja) * | 1989-11-14 | 1991-07-03 | Iseki Foods Eng Co Ltd | 穀類の連続蒸煮処理装置 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5346210A (en) * | 1976-10-08 | 1978-04-25 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Sectional dpcm system |
-
1979
- 1979-06-12 JP JP7412279A patent/JPS55166337A/ja active Granted
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5346210A (en) * | 1976-10-08 | 1978-04-25 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Sectional dpcm system |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0232733U (ja) * | 1988-08-22 | 1990-03-01 | ||
| JPH03155762A (ja) * | 1989-11-14 | 1991-07-03 | Iseki Foods Eng Co Ltd | 穀類の連続蒸煮処理装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS55166337A (en) | 1980-12-25 |
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