JPWO2010067800A1 - 符号化方法、復号方法、それらの装置、プログラム及び記録媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
符号化装置1100のフレームバッファ1111には、標本化・量子化されたPCM (pulse code modulation)形式の時系列信号x(n)(nは離散時間を示すインデックス)が入力される。フレームバッファ1111は、予め定められた時間区間(以下、「フレーム」と呼ぶ)分の時系列信号x(n)(n=1,...,N)(Nは正の整数)をバッファし、符号化装置1100は、フレーム毎に時系列信号x(n)を符号化する。
線形予測分析では、ある時点nの時系列信号x(n)と、その時点nよりも過去のP個(Pは正の整数である。Pを「予測次数」と呼ぶ。)の時点n-1,n-2,...,n-Pの時系列信号x(n-1),x(n-2),...,x(n-P)をそれぞれ係数α(m)(m=1,...,P)(「線形予測係数」と呼ぶ)で重み付けしたものと、予測残差e(n)(「予測誤差」と呼ぶ場合もある)と間に線形1次結合が成り立つと仮定する。この仮定に基づいた線形予測モデルは式(1)のようになる。線形予測分析では、入力された時系列信号x(n)(n=1,...,N)に対し、式(1)を満たす線形予測係数α(m)(m=1,...,P)又はそれに変換可能なPARCOR係数k(m)(m=1,...,P)などの係数を算出する(予測次数Pについての線形予測分析)。
また、ある時点nの時系列信号y(n)を、その時点nよりも過去のP個の時点n-1,n-2,...,n-Pの時系列信号x(n-1),x(n-2),...,x(n-P)を用いて推定する式(2)の線形FIR(Finite Impulse Response)フィルタを「線形予測フィルタ」と呼ぶ。
また、Poptは最適な予測次数Pを示す正の整数であり、これを「最適予測次数」と呼ぶ。非特許文献2の方式では、MDL原理(Minimum Description Length Principle)に基づいて、最適予測次数Poptを決定する。MDL原理では、
(符号語長)=(モデルの記述長)+(そのモデルによるデータの記述長)
を最小にするモデルを最良とする。すなわち、非特許文献2の方式では、
(ロスレスで復号するために必要な符号量)=(PARCOR係数のために必要な符号量)+(予測残差のために必要な符号量) …(3)
を最小にする予測次数Pを最適予測次数Poptとする。
復号装置1200に入力された符号Cgは、分離部1210で、最適予測次数Poptと係数符号Ckと残差符号Ceとに分離される。係数符号Ckと残差符号Ceとは、それぞれ係数復号部1231と残差復号部1220で復号され、1次からPopt次までの量子化PARCOR係数i(m)(m=1,...,Popt)と、予測残差e(n)(n=1,...,N)とが生成される。
図4(A)は、各予測次数で線形予測符号化を行った場合の圧縮率を説明するためのグラフである。ここで、図4(A)の横軸は予測次数を示し、縦軸は各予測次数で線形予測符号化を行った場合の平均圧縮率を示す。なお、圧縮率とは、(線形予測符号のビット長/符号化対象のビット長)×100を意味する。
<間引き方の例>
以下に、最小予測次数Pmin以上かつ最大予測次数Pmax以下のすべての整数Pmin, Pmin+1,..., Pmax-1, Pmaxを要素とする整数集合S=(Pmin, Pmin+1,..., Pmax-1, Pmax)から一部の要素を間引いた部分集合Ssubの設定例を示す。なお、floor{・}は・以下の最大の整数を示す。
・Ssub=(Pmax, floor{(Pmax-Pmin)/2})
(例2)整数集合Sのうち所定値以上の整数を等間隔で間引き、当該所定値未満の整数は部分集合Ssubの要素としない。これは、本来の最適予測次数がPmaxに近い領域に多く分布する場合に有効な設定方法である。
・Ssub=(Pmax,Pmax-2, Pmax-4,..., floor{(Pmax-Pmin)/2})
(例3)整数集合Sのうち所定値以上の整数を等間隔で間引き、当該所定値未満の整数はPmin近傍を除いて部分集合Ssubの要素としない。これは、本来の最適予測次数がPmaxに近い領域とPminに多く分布する場合に有効な設定方法である。
・Ssub=(Pmax,Pmax-2, Pmax-4,..., floor{Pmax/2}, Pmin)
・Ssub=(Pmax,Pmax-1, Pmax-2, Pmin+1,Pmin)
・Ssub=(Pmax-1, Pmax-2, Pmin+1)
(例4)Pmaxに近い領域ほど予め定められた整数区間中の要素数が多くなるように、整数集合Sの要素から不当間隔で要素を間引いて部分集合Ssubを設定する。これは、本来の最適予測次数がPmaxに近い領域に多く分布する場合に有効な設定方法である。
・Ssub=(Pmax,Pmax-1, Pmax-3, Pmax-6, Pmax-9)
・Ssub=(Pmax,Pmax-1, Pmax-3, Pmax-6, Pmax-9, Pmin)
<最適予測次数Poptの選択方法の例>
本形態の最適予測次数Poptの選択は、例えば、(I) 入力された時系列信号から線形予測係数若しくは当該線形予測係数に変換可能な係数を算出するステップと、(II) 予測次数を指定するための符号の符号量と、当該予測次数での線形予測係数若しくは当該線形予測係数に変換可能な係数の符号量又は推定符号量と、当該線形予測係数を用いて時系列信号の線形予測を行った場合の予測残差の符号量又は推定符号量と、の合計値SUMを指標とし、各予測次数から最適予測次数Poptを選択するステップと、を含む処理によって行なわれる。このように、予測次数を指定するための符号の符号量をも考慮して最適予測次数Poptを選択することで、特にフレーム中のサンプル数Nがさほど大きくない場合に、圧縮率をより向上させることが可能な最適予測次数Poptを選択することができる。なお、ステップ(II)の処理の例は以下の通りである。
(例11)部分集合Ssubの全要素を探索範囲とし、合計値SUMが最小となる予測次数を最適予測次数Poptとして選択する。
また、整数集合Sから一部の要素を間引いた予備集合Spre⊂Sを複数種類設定しておき、それらの予備集合Spreの1つを部分集合Ssubとして選択してもよい。なお、予備集合Spreの具体例は、上述の部分集合Ssubの例と同様である。
図4(B)は、最小予測次数Pmin=1及び最大予測次数Pmax=12とし、整数集合Sの全要素を探索範囲として適応的に最適予測次数Poptを選択した場合における、最適予測次数Poptの頻度分布を説明するためのグラフである。ここで、図4(B)の横軸は選択された最適予測次数Poptを示し、縦軸はその頻度を示す。なお、図4(B)の頻度は、それらの合計が1になるように正規化されている。
次に、本発明の第1実施形態を説明する。本形態は、最適予測次数を指定するための符号が、最適予測次数を特定する情報を可変長符号化した符号である形態である。
前処理として、線形予測分析部112の係数算出部112aは、上述したように間引きされた部分集合Ssubの各要素を利用できるように設定されている。
図8は、第1実施形態の符号化方法を説明するためのフローチャートである。以下、図8を用いて本形態の符号化方法を説明する。なお、以下では1フレーム分の処理のみを説明するが、実際は同様な処理が各フレームについて実行される。
E(1)=E(0){1-k(1)2} …(5)
となる。2次の線形予測を行ったときの予測残差のエネルギーE(2)は、
E(2)=E(1){1-k(2)2} …(6)
となる。これを予測次数Pまで繰り返すと、P次の線形予測を行ったときの予測残差のエネルギーE(P)は、
図9は、第1実施形態の復号方法を説明するためのフローチャートである。以下、図9を用いて本形態の復号方法を説明する。なお、以下では1フレーム分の処理のみを説明するが、実際は同様な処理が各フレームについて実行される。
第1実施形態の変形例では、最小予測次数Pmin以上かつ最大予測次数Pmax以下のすべての整数を要素とする整数集合Sから一部の要素を間引いた予備集合Spre⊂Sが複数種類設定されており、複数種類設定された予備集合Spreの1つを部分集合Ssubとして選択する。
本形態は、第1実施形態の変形例である。第1実施形態では、符号化の際、予測次数Pを指定するための符号の符号量apと、PARCOR係数k(m)(m=1,...,P)の符号量又は推定符号量akpと、予測残差e(n)(n=1,...,N)の符号量又は推定符号量aepとの合計値SUMを指標として、各予測次数Pから最適予測次数Poptを選択していた(ステップS15)。しかし、第2実施形態では、符号化の際、PARCOR係数k(m)(m=1,...,P)の符号量又は推定符号量akpと、予測残差e(n)(n=1,...,N)の符号量又は推定符号量aepとの合計値SUMを指標として、各予測次数Pから最適予測次数Poptを選択する。
なお、本発明は上述の実施の形態に限定されるものではない。例えば、第1実施形態では、線形予測分析部の係数算出部が、各予測次数Pでの1次からP次までのPARCOR係数k(m)(m=1,...,P)を生成し、各予測次数Pを指定するための符号の符号量と、各予測次数PでのPARCOR係数k(m)(m=1,...,P)の符号量又は推定符号量と、残差e(n)(n=1,...,N)の符号量又は推定符号量との合計値SUMを指標とし、各予測次数Pから最適予測次数Poptを選択していた。また、例えば、第2実施形態では、線形予測分析部の係数算出部が、各予測次数Pでの1次からP次までのPARCOR係数k(m)(m=1,...,P)を生成し、各予測次数PでのPARCOR係数k(m)(m=1,...,P)の符号量又は推定符号量と、残差e(n)(n=1,...,N)の符号量又は推定符号量との合計値SUMを指標とし、各予測次数Pから最適予測次数Poptを選択していた。しかし、線形予測分析部の係数算出部が、各予測次数Pでの線形予測係数α(m)(m=1,...,P)を生成し、最適予測次数探索部が、各予測次数PでのPARCOR係数k(m)(m=1,...,P)の符号量又は推定符号量の代わりに、各予測次数Pでの線形予測係数α(m)(m=1,...,P)の符号量又は推定符号量を用いて各予測次数Pから最適予測次数Poptを選択してもよい。
200,1200 復号装置
・Ssub=(Pmax,Pmax-2, Pmax-4,..., floor{Pmax/2}, Pmin)
・Ssub=(Pmax,Pmax-1, Pmax-2, Pmin+1,Pmin)
・Ssub=(Pmax-1, Pmax-2, Pmin+1)
(例4)Pmaxに近い領域ほど予め定められた整数区間中の要素数が多くなるように、整数集合Sの要素から不等間隔で要素を間引いて部分集合Ssubを設定する。これは、本来の最適予測次数がPmaxに近い領域に多く分布する場合に有効な設定方法である。
Claims (15)
- (A) 入力された時系列信号から、線形予測係数若しくは当該線形予測係数に変換可能な係数を算出するステップと、
(B) 最小予測次数を予め定められた0以上の整数とし、最大予測次数を当該最小予測次数よりも大きな予め定められた整数とした場合における、当該最小予測次数以上かつ当該最大予測次数以下のすべての整数を要素とする整数集合から一部の要素を間引いた部分集合の要素である各予測次数について、当該予測次数までの前記線形予測係数若しくは当該線形予測係数に変換可能な係数の符号量又は推定符号量と、当該予測次数までの前記線形予測係数を用いて前記時系列信号の線形予測を行った場合の予測残差の符号量又は推定符号量と、の合計値に相当する値を算出するステップと、
(C) 前記合計値に相当する値が最小となる予測次数を最適予測次数として求め、当該最適予測次数、を指定するための符号を出力するステップと、
を有する符号化方法。 - (A) 入力された時系列信号から、線形予測係数若しくは当該線形予測係数に変換可能な係数を算出するステップと、
(B) 最小予測次数を予め定められた0以上の整数とし、最大予測次数を当該最小予測次数よりも大きな予め定められた整数とした場合における、当該最小予測次数以上かつ当該最大予測次数以下のすべての整数を要素とする整数集合から一部の要素を間引いた部分集合の要素である各予測次数について、当該予測次数を指定するための符号の符号量と、当該予測次数までの前記線形予測係数若しくは当該線形予測係数に変換可能な係数の符号量又は推定符号量と、当該予測次数までの前記線形予測係数を用いて前記時系列信号の線形予測を行った場合の予測残差の符号量又は推定符号量と、の合計値に相当する値を算出するステップと、
(C) 前記合計値に相当する値が最小となる予測次数を最適予測次数として求め、当該最適予測次数を指定するための符号を出力するステップと、
を有する符号化方法。 - 最小予測次数を予め定められた0以上の整数とし、最大予測次数を当該最小予測次数よりも大きな予め定められた整数とした場合における、当該最小予測次数以上かつ当該最大予測次数以下のすべての整数を要素とする整数集合から一部の要素を間引いた部分集合の各要素から、入力された時系列信号を線形予測符号化するための最適予測次数を選択し、前記最適予測次数を指定するための符号を出力する、
ことを特徴とする符号化方法。 - 請求項1から3の何れかの符号化方法であって、
前記最小予測次数以上かつ前記最大予測次数以下のすべての整数を要素とする整数集合から一部の要素を間引いた予備集合が複数種類設定されており、
前記複数種類設定された予備集合の1つを前記部分集合として選択するステップをさらに有する、
ことを特徴とする符号化方法。 - 請求項1から3の何れかの符号化方法であって、
第1符号化対象が第2符号化対象よりも予め定められた特定の値に近い場合に、当該第1符号化対象に当該第2符号化対象の符号よりも短い符号長の符号が割り当てられる頻度が、当該第1符号化対象に当該第2符号化対象の符号よりも長い符号長の符号が割り当てられる頻度よりも高い可変長符号化方法を用い、前記最適予測次数を特定する情報を可変長符号化するステップをさらに有し、
前記最適予測次数を指定するための符号は、前記最適予測次数を特定する情報を可変長符号化した符号である、
ことを特徴とする符号化方法。 - 請求項5の符号化方法であって、
前記予め定められた特定の値は、前記最大予測次数を特定する情報である、
ことを特徴とする符号化方法。 - (A) 最小予測次数を予め定められた0以上の整数とし、最大予測次数を当該最小予測次数よりも大きな予め定められた整数とした場合における、当該最小予測次数以上かつ当該最大予測次数以下のすべての整数を要素とする整数集合から一部の要素を間引いた部分集合の要素である最適予測次数を指定するための符号が入力され、当該最適予測次数を得るステップと、
(B) 残差符号を復号して予測残差を得るステップと、
(C)係数符号を復号して、前記最適予測次数までの線形予測係数若しくは当該線形予測係数に変換可能な係数を得るステップと、
(D) 前記線形予測係数をフィルタ係数とする線形予測フィルタと前記予測残差とを用いて時系列信号を合成して出力するステップと、
を有する復号方法。 - 入力された時系列信号から、線形予測係数若しくは当該線形予測係数に変換可能な係数を算出する係数算出部と、
最小予測次数を予め定められた0以上の整数とし、最大予測次数を当該最小予測次数よりも大きな予め定められた整数とした場合における、当該最小予測次数以上かつ当該最大予測次数以下のすべての整数を要素とする整数集合から一部の要素を間引いた部分集合の要素である各予測次数について、当該予測次数までの前記線形予測係数若しくは当該線形予測係数に変換可能な係数の符号量又は推定符号量と、当該予測次数までの前記線形予測係数を用いて前記時系列信号の線形予測を行った場合の予測残差の符号量又は推定符号量と、の合計値に相当する値を算出し、前記合計値に相当する値が最小となる予測次数を最適予測次数として求め、当該最適予測次数を指定するための符号を出力する最適予測次数探索部と、
を有する符号化装置。 - 入力された時系列信号から、線形予測係数若しくは当該線形予測係数に変換可能な係数を算出する係数算出部と、
最小予測次数を予め定められた0以上の整数とし、最大予測次数を当該最小予測次数よりも大きな予め定められた整数とした場合における、当該最小予測次数以上かつ当該最大予測次数以下のすべての整数を要素とする整数集合から一部の要素を間引いた部分集合の要素である各予測次数について、当該予測次数を指定するための符号の符号量と、当該予測次数までの前記線形予測係数若しくは当該線形予測係数に変換可能な係数の符号量又は推定符号量と、当該予測次数までの前記線形予測係数を用いて前記時系列信号の線形予測を行った場合の予測残差の符号量又は推定符号量と、の合計値に相当する値を算出し、前記合計値に相当する値が最小となる予測次数を最適予測次数として求め、当該最適予測次数を指定するための符号を出力する最適予測次数探索部と、
を有する符号化装置。 - 最小予測次数を予め定められた0以上の整数とし、最大予測次数を当該最小予測次数よりも大きな予め定められた整数とした場合における、当該最小予測次数以上かつ当該最大予測次数以下のすべての整数を要素とする整数集合から一部の要素を間引いた部分集合の各要素から、入力された時系列信号を線形予測符号化するための最適予測次数を選択し、当該最適予測次数を指定するための符号を出力する、
ことを特徴とする符号化装置。 - 最小予測次数を予め定められた0以上の整数とし、最大予測次数を当該最小予測次数よりも大きな予め定められた整数とした場合における、当該最小予測次数以上かつ当該最大予測次数以下のすべての整数を要素とする整数集合から一部の要素を間引いた部分集合の要素である最適予測次数を指定するための符号が入力され、当該最適予測次数を得る最適予測次数復元部と、
残差符号を復号して予測残差を得る予測残差復号部と、
係数符号を復号して、前記最適予測次数までの線形予測係数若しくは当該線形予測係数に変換可能な係数を得る係数復号部と、
前記線形予測係数をフィルタ係数とする線形予測フィルタと前記予測残差とを用いて時系列信号を合成して出力する復元処理部と、
を有する復号装置。 - 請求項1から3の何れかの符号化方法の処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 請求項7の復号方法の処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
- 請求項1から3の何れかの符号化方法の処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
- 請求項7の復号方法の処理をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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